云計算涉及的關鍵技術精選(九篇)
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第1篇：云計算涉及的關鍵技術范文
[關鍵詞]虛擬化；云計算；實驗室建設管理
中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2014）37-0280-01
高校之中的計算機實驗室在培養計算機應用型創新人才的過程之中是十分重要的一個因素。如今，信息技術可以說是以日新月異的速度在變化，因此過去傳統的計算及實驗室管理方法。目前，高校計算機實驗室按無法滿足使用者們越來越多元化的需求，傳統的計算機實驗室管理方法所暴露出的問題有以下幾個：（1）計算機實驗室需要很高的建設成本，但是實驗室的使用周期并不長，且淘汰率也相對較高。高校計算機實驗室每隔一段時間就要進行的硬件軟件更換是一筆很大的花費，但是計算機水平的更新速度非常快，因此老的配置往往很難滿足人們的需求，因此在正式使用三五年之內的計算機硬件都需要進行更換，有的甚至會直接被淘汰，這大大浪費了資源和金錢。（2）實驗室的利用率相比起來并不高、實驗資源絕大多數都不被共享。因此只會安裝某個專業需要使用的軟件，這也就導致了計算機實驗室只有某幾個專業可以使用，而這也就恰恰降低了實驗室的使用率。
1 虛擬云技術介紹
云計算（Cloud Computing）時至今日也并沒有一個十分明確的定義，可是由美國國家標準和技術研究院所提出的定義目前是最被人們所接受的。云計算其實就是一種通過網絡手段來依照便利、按需的方式的原則來幫助使用者獲取信息資源并提高計算機資源的利用率，而這些資源統統來自于一個人們所共享的資源池，而且可以通過自主提取的形式來自由提取以及自由釋放自身所需要的資源。云計算體系結構的主要結構分為三個部分，即資源層、平臺層以及應用層。虛擬化（Virtualization）則是針對某些對象創造而出的虛擬版本。這是一種表現計算機資源的特殊方法，訪問虛擬化資源的過程之中可以使用與防偽未經抽象處理之前的資源使用同樣的方法，同一類型的資源往往都會使用同一個通用的抽象接口，這樣可以最大程度的將接口的差異和操作方式上的差異掩蓋起來，而且可以使用同一種方式來對所需資源進行調取以及維護由此可見虛擬化技術是一種可以計算機資源進行整合并更好地利用的一種技術。
2 基于虛擬云技術的計算機實驗室建設
2.1 構建虛擬云計算機實驗平臺
參照云計算的結構來結合虛擬技術來重新規劃實驗室網絡。構建虛擬云計算機實驗平臺結構如下圖：
這一方案使用的是Vmware Vsphere以及Vmware View軟件來實現計算機硬件部分的虛擬化、操作系統的桌面部分虛擬化、應用程序的虛擬化、配置工具虛擬化、系統管理自動化。Vmware Vsphere的主要任務是將計算機的硬件資源CPU、內存、網絡適配器、硬盤這一系列硬件設施虛擬化并最終形成虛擬化資源池；虛擬化管理員預先依據試驗項目構建相應的操作系統以及應用軟件操作程序以備后期使用；而后通過Vmware View中的View Connection Server功能進行管理，針對不同的實驗室來選取相應的虛擬桌面模板，而后依據批量生成模板的數目對應產生出對應的虛擬系統VM以及訪問者所需要時用的登錄賬號、密碼，使用這樣的方法就可以成功構建出針對性極強的計算機實驗室，其環境也正是最貼合使用者使用要求的。學生在使用實驗室的時候可以通過安裝有云客戶端的客戶機終端設備、pc、筆記本等等擁有上網功能的電子設備遠程訪問云端計算機的虛擬系統。而實驗室之外的用戶則可以先經過申請并在獲得權限許可之后使用同樣地方法來訪問云客戶端，這樣就可以最大程度上實現資源的共享。
2.2 虛擬云技術計算機實驗室與傳統計算機實驗室優劣比較研究
在實驗室管理過程中加入虛擬云技術可以使得計算機實驗室擁有以下優點：
（1）所需要投入的資金相比之下并不高昂，但是可以產生較高的效益。虛擬云計算機實驗室在建設的過程之中確實需要購買很多高性能服務器、可以儲存海量信息的儲存空間以及相應的的客戶機終端設備而與之相比較起來傳統的計算機實驗室所需要購買的則是一些高性能的計算機設備。虛擬云計算機實驗室在初期建設過程之中所需要花費的資源確實超過了傳統的計算機實驗室很多，這是無可否認的，可是在后期使用過程之中虛擬云實驗室花費的資源會很少，僅僅只需要支付服務器的維護費用以及相應軟件的更新費用而已；而傳統的計算機實驗室則是要去進行系統升級，這也就導致其后期花費遠遠超過虛擬云實驗室。
（2）虛擬云實驗室的管理工作更加便捷且工作效率更高。虛擬云計算機實驗室和傳統的計算機實驗室相比較起來在管理上有很大的區別。虛擬云計算機實驗室使用的是最為先進的管理方式以及管理體系，這也就從很大程度上減輕了管理人員的日常工作量，且提升了實驗室的管理維護效率。當然虛擬云實驗室也并不是完美的，它也確實存在著一些問題，這些問題就需要我們在日后的研究過程之中加以改善。
3 結語
總而言之，傳統的計算機實驗室確實存在著一些問題，而使用虛擬云技術建立虛擬云計算機實驗室可以很好地解決這些問題，本文對傳統的計算機實驗室和虛擬云計算機實驗室都進行了實際的分析，對比了它們的特點，使用虛擬云實驗室可以真正做到可以讓用戶不被外界條件所限制，可以隨時隨地的訪問服務器獲取自己所需要的相關資源。其可以為實驗教學以及研究工作提供十分可靠且更為便捷的實驗環境，從很大程度上降低了實驗室建設所需要花費的資金數目，也極大地提升了計算機實驗室管理維護工作的工作效率，降低了工作成本。因此虛擬云技術在計算機實驗室的建設之中有很好的應用前景。
參考文獻
[1] 孫濤，喬志和，李娟等.虛擬云技術在計算機實驗室建設管理中的應用[J].大慶師范學院學報，2013，33（3）：139-141.
第2篇：云計算涉及的關鍵技術范文
關鍵詞：大數據 云計算 企業全面預算管理
2016年7月，財政部了《管理會計基本指引》，標志著我國管理會計體系建設已經進入到一個新的發展階段。全面預算管理對企業的經營管理與發展至關重要，是企業實現戰略發展的核心內容之一。與此同時，在大數據時代下，云計算為企業全面預算管理體系的建設提供了新的契機。
一、云計算與企業全面預算管理的融合發展
（一）大數據與云計算。伴隨著現代社會的先進信息技術與應用模式的不斷創新發展，全球數據量出現前所未有的爆發式增長態勢。在大數據時代，數據量之多、數據之復雜和數據產生速度之快等方面均大大超出了傳統的數據形態，也超出了現有技術手段的處理能力。
云計算是以互聯網相關服務為基礎，高效地向用戶提供其所需服務資源的一種新型計算模式。企業通過建立云計算平臺，能夠對海量數據進行篩選與整合，從而通過豐富的信息支持建立各類戰略分析模型。
一般認為，云計算包含三個層次的服務：一是基礎設施服務（Infrastructure as a Service，簡寫為IaaS），用戶可以通過Internet，從完善的計算機基礎設施中獲得服務。通過虛擬化技術，進行計算，儲存和網絡三個層次的資源分配，構建虛擬網絡，從而形成虛擬的計算基礎設施環境。二是平臺服務（Platform as a Service，簡寫為PaaS），實質上是將軟件研發的平臺作為一種服務提供給客戶，其服務要能在支撐傳統企業運用的基礎之上增加面向動態增長的數據與業務的支持，實現高度靈活的志愿調配。三是軟件服務（Software as a Service，簡寫為SaaS），一般以租用的模式，直接通過云客戶端使用軟件。
（二）云計算推動全面預算管理的發展。現代企業的全面預算是基于戰略的全面預算，企業依據制定的戰略目標，通過預算管理委員會，預算職能部門將戰略目標轉化分解為具體預算目標，通過預算配置企業的各單位、各部門及各種資源，以達到企業戰略目標的管理過程。它要求全民參與，能夠在一個管理體系中融入企業所有內容，形成一個完整的業務鏈條。
云計算的出現為全面預算管理在企業中的實際運用所出現的問題提供了解決方案。其關鍵就在于利用云計算技術，簡化并優化企業預算編制、預算調整和預算分析等各項工作，建立基于云平臺的全面預算管理信息系統、建立信息化管理平臺，使全面預算管理真正為企業創造價值，以促進企業實現戰略目標。
二、傳統全面預算的制約因素及改進方法
（一）傳統全面預算面臨的制約因素。
（1）缺乏充分有效的數據支撐使得全面預算不準確。管理層在制定預算決策時缺乏充分有效數據來作為決策基礎，就更容易造成決策主觀化而脫離實際。企業在預算管理過程中往往忽視了市場研究、調查，以及對市場未來的預測，一般的財務人員又無法提供預算決策所需的分析數據，使得全面預算管理中預算不準確，多項預算指標與外界環境不符，或是不夠細化，這樣，企業預算的準確性難以控制就成為企業全面預算中的一大問題。（2）戰略執行力不強。戰略實施過程具有周期長、跨越范圍廣、影響因素多變等特點。由于缺乏量化的財務指標和業務指標作為控制標準，往往容易導致戰略實行逐漸偏離原定的軌道和方向；或由于對戰略執行和可能出現的問題考慮不周，導致問題出現后無法應對。（3）全面預算工作缺乏整體安排。全面預算是全過程、全方位、全員參與編制與實施的預算管理模式。而在企業編制預算的過程中，管理者和各個部門的單位人員往往將預算的編制看作是企業的財務行為而將其完全交給財務部門負責，導致預算編制不合理，預算目標無法實現。（4）預算管理沒有充分發揮作用。預算管理在優化資源配置和提高效率方面有重要作用。而企業在具體實施過程中往往缺乏嚴格的執行力度和監督制度，使得預算在執行過程中具有很大的隨意性。
（二）改進傳統全面預算的方法。針對傳統全面預算在執行過程中所面臨的制約因素，本文提出以下改進方法：（1）建立信息化管理體制，利用云計算平臺獲取有效數據。充分利用市場上的海量數據，在云計算平臺上編制適合各個部門的預算，使各部門真正聯系起來，做到實時、動態、個性化。全面預算的起點是銷售預測，在大數據時代下企業應運用云計算來獲取有效顧客信息，從而為銷售預測提供基本的準確數據。建立有效的數據共享平臺，及時調整各項預算指標，使得預算盡可能的準確化，貼近實際。（2）提高全面預算與企業整體戰略的協同性。戰略管理居于企業的核心地位，企業制定全面預算應與戰略目標相一致，通過完善的考核機制推進企業戰略目標的實現。（3）建立有效的全面預算管理組織與全員參與機制。全面預算是一個復雜的系統，系統內各要素要協調配合才能發揮其作用。全面預算涉及管理、成本、財務、人力資源等多方面內容，需要組織機構中各職能部門的積極參與和相互配合。（4）建立全面預算控制與考核機制。通過云計算及時獲取市場動態信息，調整預算決策，同時制定嚴格獎懲制度，明確考核各部門事項的執行情況，提高管理水平，使得預算真正發揮其作用，為企業創造價值。
三、構建基于云計算的企業全面預算管理體系
利用云計算技術構建企業的全面預算管理體系，就是在互聯網中設置全面預算管理的各模塊，并制定相應的管理制度，優化自上而下和自下而上的預算管理編制程序與方法。基于云計算的全面預算管理體系可以相應的分為三個層次：基礎設施層（IaaS）、平臺層（PaaS）和軟件層（SaaS）。
利用基礎設施即服務層，對大量收集而來的數據，包括結構化數據、半結構化數據以及非結構化數據進行有效處理；利用平臺即服務層，構建預算管理的云儲存服務平臺；利用軟件即服務層，實現預算管理服務流程的標準化。最后形成大數據時代下基于云計算的企業全面預算管理體系。流程如右上圖所示。
（一）預算編制。（1）基于企業戰略目標設立預算目標。預算目標的設立是企業進行全面預算管理的起點，它決定著企業全面預算管理導向的正確性，預算目標的設立必須以企業戰略目標為基礎，結合企業內部經營狀況，分析市場環境，定性或定量確立企業各個生產運營環節所需達到的水平，這樣才能促進企業在經營過程中逐步實現戰略目標。（2）預算方案的制定。預算方案的編制是“自下而上，再自上而下”的環形流程，它需要各部門根據不同的現狀與需求制定各自預算方案，然后共同協調，進行優化與整合，擬草企業初步預算方案。方案自下而上到達企業管理層后進行審批或調整，最后實現預算方案自上而下的推進與實施。在此過程中，企業利用云計算可以充分分析各類海量數據，在云環境下對預算編制的組織結構進行優化調整。通過云計算平臺的信息集成與共享，分析廣泛數據，提高編制方案的準確性，實現上下結合的編制流程。
（二）預算執行。（1）預算審批與執行控制。在云環境下進行預算審批，可以使其流程標準化、透明化。通過云平臺查詢，將預算審批的各項職責落實到人，避免審批進程緩慢或越權。通過對各個流程環節進行風險預測與分析，根據風險程度的高低對各環節投入不同程度的監控管理，加強了預算控制的有效性。企業各項預算數據與實際業務數據都上傳至云端，進行分析對比，準確把握企業發展態勢與預算執行效果。（2）預算調整。企業對預算進行及時的調整，通過云平臺追蹤有關責任原因，并及時解決問題，才能促進預算目標更好的達成。
（三）預算評價。對預算執行效果進行分析評價，有利于保證預算的執行效果。在云環境下建立不同層次的評價體系，并相應的建立不同評價模型，保證預測評價有效進行。
企業可以通過平衡計分卡法（BSC）建立評價體系。在云平臺的動態數據實時更新與監控下，保證員工評價、部門評價和公司評價三個部分有效考核，使得預算評價更加全面，客觀。
四、結語
隨著經濟的高速發展與大數據時代的到來，傳統的預算管理已經不再適應當前的需要，我們必須改進傳統預算管理，充分利用云平臺，把握數據價值，以滿足顧客需要為出發點，進行更加有效、精準、動態的全面預算管理，以促進企業戰略目標的實現。Z
參考文獻：
第3篇：云計算涉及的關鍵技術范文
Xiao Jiali； Gao Shufeng； Luo Huibin； Shao Ke； Qian Feng
（北京理工大學珠海學院，珠海 519000）
（Beijing Institute of Technology，Zhuhai，Zhuhai 519000，China）
摘要：中小企業應用云計算模式進行信息化建設的基本框架可以在信息化建設流程的基礎上進行改進，主要包括以下幾個模塊:信息化的需求分析;云計算信息化的選擇策略;云計算模式的分析;云計算的實施和運行操作。這幾個模塊的規劃和設計都應該是基于諾蘭階段模型分階段進行的，不能逾越。
Abstract: The basic framework that SMEs use cloud computing model for the information construction can be improved on the basis of the process of information construction, including the following modules: needs analysis of informatization; selection strategy of the informatization of cloud computing; cloud computing mode analysis; implementation and operation of cloud computing. The planning and design of the modules should be based on Nolan's stage model, and can not crossed it.
關鍵詞：云計算 中小企業 信息化建設
Key words: cloud computing；SMEs；information construction
中圖分類號：TP31 文獻標識碼：A文章編號：1006-4311（2011）32-0170-01
1中小企業應用公共云計算的必要性分析
云計算的信息化建設模式在企業應用中具有很大的優勢，文中分析的云計算信息化建設模式主要是針對中小企業，云計算分為公共云、私有云和混合云，本文主要研究的中小企業的云類型是公共云。現階段公共云更適合中小企業，中小企業應用云計算更具有必要性，公共云將是未來云計算的發展趨勢，私有云則是過渡階段，大型企業未來也將應用公共云。
1.1 當前云計算環境的企業應用仍處于起步階段，面臨著很多問題。中小企業信息化基礎薄弱，運用云計算的收益大于風險，相比大型企業而言風險較小，他們更傾向于云計算。
1.2 中小企業信息基礎設施較少，很多中小企業處于信息化建設的初級階段，軟件和硬件基本為零，可以采用公共云的靈活部署模式，按需租賃使用和付費。
1.3 中小企業業務結構簡單，業務流程沒有大型企業復雜，對系統功能要求相對簡單，利用公共云基本可以解決基本的需要。相比大型企業的業務流程繁多，系統要求較高，適合私有云。
1.4 數據的復雜性和安全性要求比大型企業低，很多中小企業信息化的基礎數據較少，對己有信息化數據的依賴性較差，向云計算轉移較容易，而且這些數據多為日常辦公的非核心數據，適合采用公共云平臺。
1.5 公共云的個性化配置能夠滿足我國存在差異性的中小企業的個性化需求，根據自己的業務需要有針對性的配置云服務應用。
總之，公共云的優點之一是，它們可以比一個企業的私有云大很多，因而能夠根據需要進行伸縮，并將基礎設施風險從企業轉移到云提供商。如果是臨時需要的應用程序，可能最適合在公共云上部署，因為這樣可以避免為了臨時的需要而購買額外設備的情況。
綜上可以看出中小企業信息化建設采用公共云更符合中小企業的發展現狀，相比大型企業從公共云中受益更多。盡管現階段中小企業更傾向于公共云，但未來不管大型企業還是中小企業都應該是公共云模式的云計算。
2中小企業應用云計算的需求分析
2.1 總體需求分析企業要成功實施信息化首先必須制定信息化規劃，而信息化規劃的第一步就是要進行需求的分析。這涉及到未來企業長遠發展以及能否順利實施云計算信息化的問題。云計算信息化建設的需求分析是一個具有層次性和結構性的系統化分析過程。包括以下三個方面：①戰略層需求分析。云計算的信息化建設，特別是從傳統信息化模式遷移到云計算模式下，這需要一個長期的信息化戰略規劃，對正在成長中的中小企業尤為重要。②企業運作層需求分析。云計算模式的應用將在便捷性、共享性等方面極大改變業務運作方式，所以有必要對企業運作層面進行需求分析。③企業技術層需求分析。企業信息技術是企業發展的重要支撐環境，小型企業則需要根據發展現狀和業務需求分析使用何種技術，特別是后續的系統維護、升級、整合等方面都要做系統的規劃。
以上三個層次的需求是相互聯系，相互影響的，并不是孤立存在的。信息化需求是信息化建設中系統規劃的重要內容，需要對各個層次的需求作綜合的分析，才能保證信息化建設順利進行。
2.2 需求特征分析云計算企業信息化建設的效益因不同的企業類型而不同。從企業規模和信息化發展狀況以及對信息要求的不同來分析，中小企業更適合云計算。根據中小企業的不同發展特征有針對性的采用云計算模式。
2.2.1 企業信息化不同的發展階段對云計算的需求不同。對目前還處于手工管理階段的企業是較適合采用云計算模式，采用軟硬件租用模式后，可以加快信息化建設的進程，實現跨越式的發展，享受信息化服務。
2.2.2 業務和銷售區域的分布特點也是中小企業選擇云計算的重要因素。如果中小企業的業務范圍是多點分布和管理的，云計算的信息化建設模式可低成本高效的實現異地信息的快速共享和使用。
2.2.3 企業內部IT管理能力是影響云計算選擇的重要因素。中小企業需要考慮自身的IT系統和IT管理人員的素質，結合內部系統的靈活性和完整性進行選擇，對于IT管理能力較差的企業可以采用云計算，交由云計算服務提供商統一規范管理。
2.2.4 相互協作的工作性質。如果經常需要與他人在項目組上進行協作，那么采用云計算模式比較合適。在多個用戶之間實時共享和編輯文檔的能力是基于認飛b的應用的主要優勢之一，應用云計算可以大大提高工作效率。
2.2.省略等，還包括很多剛剛從事云計算的中小企業，同時在我國也出現了很多云計算服務提供商，像阿里巴巴，世紀互聯、紅帽、恩科等，還有一直推廣SaaS模式的傳統軟件廠商等也在建設云計算。那么中小企業面對如此眾多的云計算廠商，應該如何做出合適的選擇呢，一個服務質量好的提供商帶給企業的是長遠的利益，云計算服務提供商的選擇對中小企業來說尤為重要。
參考文獻：
[1]（美）林西克姆著.云計算與SOA.人民郵電出版社.
[2]（美）里斯著.云計算應用架構.電子工業出版社.
第4篇：云計算涉及的關鍵技術范文
〔關鍵詞〕云計算；云服務；專利分析；情報分析
〔中圖分類號〕F270〔文獻標識碼〕A〔文章編號〕1008-0821（2013）01-0110-06
我國“十二五”規劃中，云計算被列為國家重點發展產業。在國家科技部《科研條件發展“十二五”專項規劃》中明確要求“加強面向社會的科技資源運行服務，充分利用信息網絡新技術，推動科技資源共享云建設，大幅度促進科技資源的綜合集成和高效利用”；在《現代服務業科技發展“十二五”專項規劃》中也明確提出“建設面向產業集群的科技服務集成平臺，加強科技服務標準體系建設，搭建基于SAAS技術的科技服務網絡”。以公共科技資源為重要載體和服務支撐，建立面向科技型中小企業的科技資源云服務平臺，提供全方位、專業化、安全可靠的服務，以此作為政府促進科技型中小企業創新發展的重要抓手，是政府部門強化服務手段、提高服務水平、營造公平、公開、公正的創新創業環境不可或缺的重要政策措施。專利作為技術創新活動中重要的制度安排和創新成果指標，在當今世界技術創新活動和經濟發展中具有重要影響。專利和技術創新存在緊密的聯系。本文針對云南省科技廳公共科技服務平臺項目“科技型中小企業云服務平臺”涉及的關鍵技術進行中國專利搜索，并對該技術領域專利文獻進行定量和定性分析，從專利數量、技術分布、區域分布、專利類型等不同角度，分析了我國云服務的創新能力，在宏觀上把握云服務關鍵技術的發展概況，對我國的云服務開發及應用情況進行了重點分析。
1技術概況說明
云計算是通過使計算分布在大量的分布式計算機上，而非本地計算機或遠程服務器中，企業數據中心的運行將更與互聯網相似。這使得企業能夠將資源切換到需要的應用上，根據需求訪問計算機和存儲系統。
本文所選專利基于云計算技術及云計算服務模式的研究。主要涉及平臺架構設計、服務供需動態匹配、服務能力調度、平臺安全機制等關鍵技術問題，具體包括云服務平臺基礎支撐設施建設、服務平臺共用工具集開發部署、服務資源構件庫開發部署、服務需求交互界面開發、服務交易管理系統開發和服務過程跟蹤管理系統開發等。
2專利分析數據來源
本文選取了國家知識產權局專利數據庫1997年至2012年8月的數據。采用的檢索策略是：云服務or云端服務or云平臺or SAAS or 軟件即服務or云制造or制造云or圖書云or教育云or政務云or交通云or醫療云。通過對檢出的345件專利進行仔細研究，去除與本課題無關的專利后，剩余238件最為相關的核心專利，以下的專利分析將以這些專利作為本次專利戰略研究分析的基礎。
科技型中小企業云服務平臺關鍵技術專利分析3專利分析方法說明
3.1定量統計分析
對專利文摘數據中的各個著錄項目中各個字段，如申請年份，專利申請人等進行統計分析。本專利分析課題主要進行了專利申請年度分析，總體專利申請量的年度變化趨勢分析，了解行業技術發展方向；了解專利申請區域分析，專利申請人分析；以及專利的類型和法律狀態分析。
3.2技術分析
對專利申請的技術情況進行分析，主要是技術生命周期的分析（件數/申請人數，件數/發明人數）、IPC技術分布的分析以及主要申請人的IPC構成分析等。
4定量統計分析
4.1年度專利申請量變化趨勢分析
第5篇：云計算涉及的關鍵技術范文
關鍵詞：云計算 體系架構 關鍵技術
中圖分類號：TP309 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2014）05-0083-02
1 引言
云計算借鑒了傳統分布式計算和網格計算的思想，使用服務器集群構成數據中心來存儲軟硬件資源，以服務的形式交付給用戶。用戶可以通過“按使用付費”的模式使用這些服務，同時云計算可以根據所需服務動態分配資源，根據變化做出響應，通過資源池的持續分享，來提高資源的利用效率。
云計算是一種新興的、最初由企業提出的商業模型，而與之相關的網格計算產生于科研機構，是為了完成某一個特定的任務需要，其目的是為了各科研機構能夠進行數據資源共享，提高資源使用率。網格計算沒能產生一種成功的商業模式，僅僅停留在理論的研究上，而云計算備受關注是因為技術創新為用戶提供的服務。從某些方面講，云計算不再一味追求高性能，而更加綜合地考慮商業模式中的經濟成本、可靠性和可用性。
2 云計算的體系架構及其特點
2.1 云計算的體系架構
從云的部署模式看，云計算可分為：公有云、私有云和混合云。公有云是由第三方公司提供的，通過互聯網將服務器、存儲數據等軟硬件資源提供給用戶使用的云計算環境；私有云是一些企業在內部網絡中搭建和使用的云計算平臺；混合云是公有云和私有云的混合，這種模式將成為企業的典型模式。
從服務類型上看，目前云計算服務主要可以分為IaaS（構架即服務）、PaaS（平臺即服務）、SaaS（軟件即服務）。IaaS是向用戶提供包括計算和存儲在內的IT基礎設施；PaaS是向用戶提供包括數據處理模型和海量數據存儲在內的平臺環境開發；SaaS是向用戶提供無需本地安裝的軟件（如圖1所示）。不同用戶群體可以使用不同云計算產品來滿足自身的需要。
2.2 云計算的特點
云計算作為信息產業的一項創新，有著其自身突出的特點，主要表現在。
（1）動態服務模式，提供商可以根據需要動態的擴展和配置云，對閑置不用的資源進行管理，規避了風險，而用戶是以自助計費的模式從云中（共享資源池）獲取服務，這樣大大提高了資源的整體利用率，為云服務商和用戶都節省了開支。（2）資源虛擬化共享，通過引入虛擬化技術，云服務商在平臺的部署、數據實時遷移、兼容性等方面具有較好表現，而在用戶使用資源尤其是軟硬件資源時可以根據虛擬機內部資源使用情況靈活變更調整。（3）接入廣泛，云服務支持各種終端的接入，用戶可以使用除電腦外的其它異構終端（如智能手機）接入云，大大豐富了用戶體驗。
3 云計算的關鍵技術
3.1 數據中心網絡技術
云計算往往需要部署大規模的數據中心以完成計算存儲功能，傳統的樹型網絡拓撲往往存在缺陷，一是若核心層的網絡設備發生異常，網絡性能將會大幅下降；二是網絡設備端口有限，難以支持大規模網絡的擴展；三是網絡中節點之間的連通性和容錯能力有待提高。為了彌補傳統網絡拓撲的缺陷，目前云計算中已研究出PortLand、
Dcell等新型的網絡拓撲結構（如圖2所示），這些結構更利于網絡性能的提高和節點的擴展，降低成本。
PortLand結構由核心層、匯聚層和邊緣層構成，匯聚層和邊緣層可分解為若干個Pod，Pod中的交換機兩兩連接，若每個Pod中含有k臺交換機，則可連接k2/4臺核心交換機、k3/4個節點，這種結構可以保證計算機節點之間兩兩通信無阻塞，從而大大提高了網絡的可靠性。
3.2 虛擬化技術
虛擬化技術在20世紀60年代就已經開始使用，目前硬件方面包括Intel和AMD等公司在硬件輔助虛擬化技術的研究，軟件方面包括VMware、KVM等虛擬機技術的研究都有了成熟的發展。在云計算中使用虛擬化技術不僅可以降低IT成本，還可以增強系統的可靠性和安全性。這種技術的目標是為了對包括基礎設施、系統軟件、應用軟件等資源的管理、使用進行簡化，為這些資源提供標準的接口，從而隱藏了計算資源的物理特性。
從被虛擬化的資源看，虛擬化技術分成軟件虛擬化、系統虛擬化和基礎設施虛擬化，云計算中主要使用虛擬機技術和服務器虛擬化技術。
服務器虛擬化需要實現對服務器中CPU、內存、I/O等硬件設備虛擬化，其中CPU的虛擬化一般采用二進制代碼翻譯技術或者對虛擬化層進行超級調用來完成指令的運行[1]；內存虛擬化是將服務器的物理內存統一管理，為各個虛擬機提供互相間隔的、連續的虛擬內存空間，同時需要在虛擬機監視器中建立一個內存管理單元，用于存儲和維護物理機器內存和虛擬機邏輯內存的映射關系。
3.3 編程模式
云計算需要業務公司根據特定服務需求來編寫程序，因此它的編程模型必須透明、簡單，并且盡可能地屏蔽底層硬件的細節處理，支持大規模擴展。目前云計算中主要使用的編程模式是Google公司提出的MapReduce模型[2]，程序員在Map函數中指定對各分塊文件的處理過程，在Reduce函數中指定如何對分塊數據的中間處理結果進行處理。這種編程模型指定程序分為文件輸入、Map階段、寫中間文件、Reduce階段、文件輸出五個階段（如圖3），程序員不需要關心如何將文件分塊、調度，系統同時給出了網絡中節點通信以及節點失敗的處理等，當某一個worker節點發生錯誤時，系統會將該worker節點屏蔽在系統外進行修復，并將該worker上執行的程序轉到其他節點上執行，同時通過Master將遷移信息發送給需要該節點處理結果的節點上。
4 云計算中安全隱患
云計算的安全問題涉及很多，包括數據加密、數據完整、用戶管理、應用程序安全、虛擬機安全等諸多方面，當使用云服務的個人或企業把數據交給云計算服務商后，云計算服務商往往比用戶具有更高的數據優先訪問權限，并且數據的大量長期儲存，云服務商是否能長期穩定發展也會影響服務的穩定性；數據一直處于共享環境下，即時采用加密手段，也無法保證數據的機密性和完整性；云計算中有很多實時業務，這些可能隱藏著漏洞攻擊的實時業務數據流，需要研究更加有效的主動防御策略加以應對。
5 結語
云計算是一種新興的技術理念，其體系結構和技術上的優勢使得使用云平臺承載各種大規模服務已成為了信息產業的一大趨勢。它涉及和融合了計算機領域中很多方面的技術研究，包括數據中心網絡技術、虛擬機技術、編程模型等，本文僅僅研究了云計算體系結構和主要涉及到的技術，在數據存儲、安全防護等方面還需要進一步研究。
參考文獻
第6篇：云計算涉及的關鍵技術范文
對于當前的IT行業來說，云計算的出現對其產生了巨大的沖擊，而數據中心的架構以及其管理模式的轉變使得傳統的IT運行和管理模式已經不在適用，為了能夠更好的促進自身的發展，對于傳統的架構，其數據結構以及站點等的數量較多，使得管理較為復雜。此外，其IT的資源利用率也較低，這使得中心數據的服務效率較低。還有就是單體的云數據之間無法進行資源的共享，導致資源的使用無法實現統一規劃和調度。而在本文中研究的分布式云數據中心，其采用的是中心架構加上關鍵技術的管理，大大提高了自身的運行和管理效率。
1 分布式云數據中心架構以及數據中心即服務
1.1 分布式云數據中心技術架構
對于分布式云數據中心來說，其拓撲結構包含多個單體云數據中心，分別為DC21和DC21等，通過多個單體云數據中心構成了分布式云數據中心的拓撲結構。其在運行時不在簡單的對單個數據中心效率進行解決，而是通過多個單體數據中心結構之間的有機結合，同時結合跨數據中心管理等的設計來對云數據中心資源進行操作，通過這種拓撲模式能夠實現數據資源的統一管理，并對相關調度軟件的能力進行定義。對于分布式云數據中心能夠對多個數據中心之間組成的整體運作效率等進行提高，且其在運行的過程中對網絡的延時等進行了有效的解決，大大提高了用戶的使用體驗。
分布式云數據中心的總體架構在圖1 中進行了具體的展示，而對于其中心管理和中心承載等功能，其能夠對整個云數據中心數據進行備份和數據共享，然后通過數據之間的交換等對其商業智能和運營成本等進行有效的分析。在分布式云數據中心中，其管理中心的云心采用的是各個服務內容的虛擬化數據中心來實現的。
1.2 分布式云數據中心DCaaS
對于單體云數據中心來說，其往往具備以下三種服務類型：軟件即服務、基礎設施服務和平臺即服務。這三種服務內容在數據中心系統中分別由不同的部分提供。隨著當前我國IT行業的快速發展，其對云數據中心的服務要求質量越來越高，企業希望能夠獲得對應的管理和平臺等多項端到端服務。對于分布式云數據中心，其能夠提供一種全新的數據服務模式，在該模式中，數據中心能夠進行相互之間的運營，也就是本文提到的數據中心即服務，這種服務模式同傳統的數據中心服務不同，其在單體云數據服務的基礎上對不同服務內容進行擴展。對于DCaaS來說，其能夠將不同架構的數據中心進行統一的管理，從而保證資源利用利益最大化。
2 分布式云數據中心核心MaaS以及關鍵技術研究
2.1 分布式云數據中心的核心MaaS
同單體云數據中心相比，分布式云數據中心能夠為用戶提供對應的DCaaS服務，這種服務不同傳統的單體云數據中心服務，而是通過將分散的運營系統進行統一和整合，形成一個統一的管理系統。因此，同單體云數據中心相比，兩者之間的最大區別在于分布式云數據中心能夠為用戶提供更加高效的服務，且其服務的核心內容是通過MaaS實現的，在分布式云數據中心運營過程中，其能夠對多個單體云數據中心進行統一的管理，通過這種模式能夠將多種服務功能集于一身。
2.2 MaaS服務關鍵技術介紹
同傳統的互聯網數據中心以及單體云計算中心不同，分布式云計算中心在運行的過程中對管理提出了更加嚴格的要求，用戶在進行MaaS服務的使用時，其對該服務的應用以及計算和存儲等功能的管理要求較高，為此，MaaS服務中將自動化和網路自動化最為自身發展的核心技術，下面對其進行了簡單的分析介紹：
2.2.1 數據中心自動化
對于分布式云數據中心，其往往包含著非常豐富的計算和網絡等資源，對于規模較大的數據中心，其在日常的維護中往往很難通過人工實現，而在自動化技術使用支護，其能夠對云計算數據中心進行技術的調整，還能夠更具用戶的需求對其基礎設施進行管理。對于數據中心的自動化，其主要分為服務器自動化和完工羅自動化兩種。
2.2.2 MaaS管理系統
對于MaaS技術，其主要功能有下面幾種：首先是對傳統數據中心管理中的分散性數據架構進行有效的整合，實現云數據中心資源的統一調度和管理。然后是對不同規模和階段等的數據中心進行統一的整合，形成一個邏輯資源池，實現對數據中心的全局性容量。
3 分布式云數據中心和工業4.0
對于工業4.0來說，其是在機械和電氣等之后的第四次工業革命，對于其內容，主要是針對智能工廠和智能生產兩個方面，涉及到的行業和企業非常多，通過工業4.0發展，其能夠實現生產制造的完全智能化，提高人類社會的發展速度。而分布式云數據中心架構的使用能夠將不同地域和時段的數據資源進行有效的整合，并通過邏輯運算對數據進行統一的管理和調度，提高企業的生產效率，促進企業的生產設計和市場等發展。隨著云計算的快速發展。分布式云數據中心架構將會逐漸為人類社會提供更加高效可靠的IT資源管理和調度。
參考文獻
[1]李冰.云計算環境下動態資源管理關鍵技術研究[D].北京郵電大學，2012.
第7篇：云計算涉及的關鍵技術范文
關鍵詞：云計算；物聯網；數據挖掘
中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2013）35-8189-03
近年來在信息技術領域，出現了兩個非常熱門的技術——云計算和物聯網。云計算最典型應用為谷歌搜索引擎，谷歌的數據的器分別部署在全球數據中心，用戶所發送請求會并行的在所有的數據服務器中進行執行，并且將結果安排名反饋給用戶。而物聯網技術作為實現物物資源信息傳送和共享的技術，雖然目前在交通領域、電力領域、智能家居等領域廣泛應用，但還處于初期發展階段，沒有實現規模應用。據美國權威咨詢機構FORRESTER預測，物物互聯的業務將在2020年是人與人通信的30倍。因此物聯網技術應用前景廣大[1]。
1 物聯網和云計算兩大技術融合
物聯網要想發展壯大，是離不開云計算平臺的支持的，與此同時云計算平臺也需要物聯網為其提供大量用戶，因此，物聯網與云計算的結合應用是其未來發展的必然趨勢。所以，要想使物聯網與云計算的發展能夠得到保障，必須對基于云計算的物聯網進行相關的研究，這也是其能夠發展的必要條件。
首先規模化是其結合基礎。云計算中心對接入網絡的終端要求具有普適性，這就解決了物聯網的M2M應用的廣泛性帶來的問題。需要注意的是，物聯網只有在具備相當的規模之后，其優勢方能凸顯。通過物聯網能夠實現對生產生活有用的業務和應用。其次提升物聯網與云計算技術結合的實用價值，具體如何實現云計算的服務與物聯網支撐。為了實現兩者的融合，使該產業得以發展，需要現實技術的支撐以及對產業鏈進行價值平衡的建設。最后推動資源共享。物聯網與云計算結合，傳統計算機廠商能快速進入終端用戶服務領域，物聯網的主要作用就是促進數據計算資源與終端用戶的結合。物聯網與云計算的結合同樣也需要可靠嚴謹的虛擬化平臺的支撐，并且對數據中心的功能提出了更高的要求。
2 云計算在物聯網中應用關鍵技術研究
云計算在物聯網中結合方式研究，根據云計算技術中云中心、終端、應用的組合架構方式構成信息應用分層處理，海量終端，在下圖中的云中心有兩部分構成，一是共有云，一是私有云。這種云中心的特點主要是用戶范圍廣，數據的種類增加，其安全性能也更高了。大大提升了平臺應用的領域和數據種類，特別是提升基于云計算的物聯網平臺的安全性能。
本文所構建的基于云計算的物聯網平臺主要涉及如下關鍵技術：于云計算的數據挖掘算法研究、基于云計算的物聯網關鍵技術、物聯網接入網關輕量級關鍵技術研究。其中基于云計算的數據挖掘算法研究包括數據挖掘算法的并行算法研究與實現、用戶聚類和用戶個性化推薦的分布式應用的構建和實現等[3]。相關國際組織的工作和進展。基于物聯網的可信環境的構建、終端編碼與尋址研究、基于等級劃分的物聯網網關接入安全策略的研究等都是基于云計算的物聯網關鍵技術。
1） 基于云計算的數據挖掘算法研究
基于云計算的數據挖掘算法的分布式文件系統HDFS是分布式計算平臺Hadoop的基礎和核心組成之一，首先需要深入研究分布式計算平臺Hadoop中的分布式文件系統HDFS，具體包括：HDFS的write-one-read-many訪問模型及其對于并行計算、HDFS的Master/Slave架構以及Namenode和Datanode的劃分機制；HDFS文件系統的層次結構及其Namespace；
同時對Hadoop中的并行計算算法MapReduce進行研究，具體包括：MapReduce的應用程序處理流程及其核心組成，包括應用程序啟動器、JobTracker、TaskTracker等；MapReduce的應用程序接口，包括Mapper、Reduce、InputFormat、OutFormat、Combiner類等；MapReduce的通訊過程及其RPC實現機制；MapReduce的解決死鎖等問題的錯誤處理機制[4]；
在上述研究的基礎上，搭建基于Hadoop的云計算集群平臺，主要包括：硬件（網絡）環境配置、HDFS中的目錄結構設置、Name Node和Data Node配置[5]、SSH安裝配置、Hadoop的環境變量設置、Hadoop的配置文件參數設定、Hadoop的各種服務等。
2） 數據挖掘算法的并行算法研究與實現
對類數據挖掘算法需要進行相應的MapReduce改造。并對該算法的每個MapReduce過程的定義具體的實現。在Hadoop平臺下進行編碼。對實現的數據挖掘并行算法進行測試。在上述云計算平臺中，研究并實現以下算法的MapReduce化：
基于的基本算法包括Word Count、TF-IDF、排序、距離計算（Euclidean，Manhattan）。聚類算法采用K-means，Canopy，Graph Mining（the Shortest Path）。分類與預測方法包括KNN，Naive Bayesian，SVM，BP Neural Network、Locally-Weighted Linear Regression（LWLR）、Logistic Regression。所采用的關聯規則為Apriori；然后協同過濾：User-Based Collaborative Filtering（CF），Item-Based CF。網頁解析：VIPS，DOM-Tree。解析效果評測數據為天網200G或SogouT 1TB的網頁數據，隨機取出若干網頁進行人工測評，正文提取的準確率在90%以上。爬蟲：通過一個URL種子列表，可以爬取其鏈接的其它網頁，爬取的停止條件（最多層數，URL模式等）可以配置。
根據數據挖掘算法的處理流程，進行MapReduce過程的處理：
MapReduce過程對每個過程進行實現，如Mapper和Reducer類、定義輸入輸出格式化InputFormat和OutFormat類、定義組合類Combiner等；通過調整MapReduce的過程函數定義和參數來提高其并行度。
最終實現具有高度并行的分布式數據挖掘算法，算法處理數據的能力和集群中的機器數量成近似線性的關系。
3）用戶聚類和用戶個性化推薦的分布式應用構建
想要構建用戶聚類以及用戶個性化推薦的分布式應用，首先是對其應用業務進行分析，通過對其內部以及外部的資源進行評估和組織以對其業務問題進行界定。針對應用種類的不同，對不同數據進行理解，根據應用需要對相關數據采用爬蟲、網頁解析、分詞等技術對數據進行獲取以及確認。處理已經獲取的數據方法一般包括數據格式化、數據重構、數據整合、數據的量化處理等等。對獨立性變量進行選擇時，要對分類模型進行建立，以不同的數據挖掘算法達到對用戶進行分群的目的。
根據聚類的結果，對業務進行合理的解釋，針對具體的用戶群的特質制定個性化方案。
基于以上研究內容，在上述云計算平臺上，研究基于并行運算挖掘算法的用戶聚類和用戶個性化推薦應用的構建。該研究將首先綜合爬蟲、網頁解析、分詞、分類技術，對網頁進行分類，然后通過聚類、關聯規則、協同過濾等算法，進行用戶聚類，在對用戶聚類的結果進行合理的業務解釋后，將針對各個聚類的用戶群的特點，進行用戶個性化推薦方案的制定和實現[6]。
3 如何構建基于云計算的物聯網運營平臺
物聯網的運營平臺就是無線傳感網絡與互聯網之間一種本地化中央信息處理中心。對物聯網的運營平臺進行構建，就是為了對產業鏈的上下游系統進行集成，從而使客戶能夠享受到電信級物聯網運營服務。其主要功能有：受理業務、開通、計費，配置和控制網絡節點，采集存儲、計算、展示相關信息。物聯網運營平臺具有的云計算的特征，基于云計算的物聯網運營平臺其體系架構主要由以下幾部分構成：云基礎設施、云平臺、云應用、云管理。
云基礎設施就是為實現資源的共享。它通過物理資源虛擬化技術，使得平臺上的行業應用在不同客戶間實現資源的共享。這樣操作的優勢在于：一是提高了存儲空間的利用率，改變了以往要為每個用戶分配一個固定的存儲空間的做法，使用戶能夠共用一個跨物理存儲設備的虛擬存儲池；二是資源需求的彈性大大增加了，減少了運營成本，并使服務質量有所提升，例如當分析處理不同行業數據，并進行資源共享時客戶可以動態地從虛擬存儲池中分配存儲資源，使資源的利用率得到了大大的提高；三是改善了平臺的整體性能和可用性，通過對服務器集群技術的使用，使這個平臺更像同一臺服務器。
云平臺是物聯網運營平臺的核心，它實現了對網絡節點的配置和控制、信息的采集和計算功能，在實現上可以采用分布式存儲、分布式計算技術，實現對海量數據的分析處理，以滿足大數據量及實時性要求非常高的數據處理要求。
云應用實現了行業應用的業務流程，是物聯網運營云平臺的一部分，也可以作為集成第三方行業應用。它通過應用虛擬化技術使多個不同租戶能夠實現共享存儲、計算能力等資源，在降低運營成本的同時使得資源的利用率大大提高，并且保證了戶數據的安全性。
目前，物聯網與云計算技術相結合的發展模式是研究工作者的主要愿景之一，對于物聯網的建設者來講，在對行業應用進行發展時一定要注意免 “孤島”的形成，要做到未來的智能物聯網絡的互聯互通。在具體的操作中，要注重體系可行性，避免系統過于龐大和理想化。要對信息基礎設施不斷的進行創新設計以及優化，使物聯網基礎更加健壯與安全。
參考文獻：
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第8篇：云計算涉及的關鍵技術范文
[摘 要] 自“十二五”以來，云計算、物聯網、大數據等信息技術發展迅速，在油田業務發展需要及信息技術驅動下，新疆油田開始由數字化向智能化邁進。圍繞智能油田建設，介紹了新疆油田“十二五”信息化建設現狀及目標，以及智能油田建設過程中在大數據、云計算、物聯網、知識庫等關鍵信息技術方面取得的研究成果及具體應用，為全面實現油田業務智能化提供了技術手段和有力支撐。最后面對智能油田建設的不斷推進，展望了新疆油田“十三五”信息化發展需求和建設方向。
[關鍵詞] 智能油田；大數據分析；云計算；物聯網
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 07. 075
[中圖分類號] TP311 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2017）07- 0164- 04
1 引 言
新疆油田通過多年的信息化建設，在基礎設施、數據建設、應用系統、標準規范、管理體系等多個方面取得了顯著成效，以信息技術為手段實現了油田勘探開發生產等主營業務的數字化。自“十二五”以來，大數據、云計算、物聯網等信息技術發展迅速，在油田業務發展需要及信息技術驅動下，新疆油田開始由數字化向智能化邁進，并將智能油田定義為：能夠全面感知、自動操控、預測趨勢、優化決策的油田，其基本思想是在數字油田建設成果基礎上，利用物聯網、云計算、大數據、專家知識庫等先進信息技術，實現油田生產、管理、決策的智能化[1 ]。
“十二五”期間，國際油價持續低迷，國內油氣市場需求下滑，為實現低油價下經濟效益穩增長，中石油提出了“開源節流、降本增效”的指導思想。面對快速l展的信息技術和低油價的嚴峻形勢，新疆油田全面圍繞智能油田建設，在中石油“十二五”信息化發展戰略指導下，深入開展了一系列關鍵信息技術研究和應用，取得了一定的研究成果，為實現油田業務智能化和“開源節流、降本增效”提供了技術手段和有力支撐。
2 新疆油田“十二五”信息化建設情況
“十二五”是新疆智能油田建設的探索期，其目標是深化數字油田應用、建設智能油田。經過五年的建設，初步建立了覆蓋勘探開發生產等主營業務的一體化協同運行中心；完成了油氣生產物聯網在風城油田1號稠油處理站的示范應用；建成了單井問題診斷與優化系統（一期），基本實現了油氣井生產管理的智能化；初步完成了基于云計算的數據中心建設，打造了云化的硬件基礎環境。“十二五”以來，圍繞智能油田建設，在中石油“十二五”信息化發展戰略指導下，新疆油田開展了大數據、物聯網、云計算、知識管理等關鍵技術研究，并將其應用在智能油田建設中，為穩步推進油田業務智能化提供了技術參考。
3 智能新疆油田建設中的技術應用研究
3.1 大數據分析
大數據技術，就是通過對海量數據進行處理和分析，挖掘其中隱藏的規律和價值，從而預測未來、輔助決策[2，3 ]。
大數據技術分析流程主要包括數據抽取及預處理、數據存儲、模型建立、模型部署和應用四個環節，涉及的主要關鍵技術有：大數據抽取及預處理技術與大數據建模技術。
其中，大數據抽取及預處理技術主要實現分布在各個數據庫或系統中的數據整合，并轉換成適合數據挖掘或建模的形式，構建樣本數據集。
大數據建模技術指基于大數據建模算法和工具，挖掘數據中隱藏的模式或關系，建立預測模型（規則、公式或方程式），從而生成預測結果，輔助業務決策。
新疆油田經過幾十年的勘探開發和多年的信息化建設，建立了覆蓋勘探、評價、開發等不同業務領域、鉆井、錄井、測井、試油等不同專業的數據源點采集和數據傳輸體系，實現了數據集中入庫存儲，其中，油田大數據主要包括：油田生產中產生的工程地質類靜態成果數據、生產過程中由傳感器或人為記錄的動態數據、企業經營管理中產生的各類數據、油田生產各類設備、儀器儀表等動靜態數據、信息系統應用過程中產生的各種數據等（見圖1），其數據量大、數據類型多樣，數據產生速度快，在智能油田時代，傳統的數據分析方法已無法滿足油田業務需要及向數據找油的需求。基于此，新疆油田嘗試利用大數據分析技術挖掘油田數據價值，從而輔助業務決策。
圍繞新疆油田數據建設現狀及智能油田建設需求，以抽油井結蠟預測為切入點，基于抽油井產量、示功圖、溫度、壓力、沖程、沖次、故障記錄等數據利用大數據分析方法及其關鍵技術開展了抽油井結蠟規律研究[4 ]。主要研究內容包括：
（1） 通過大數據分析技術研究，建立一套適合新疆油田業務需要的大數據分析方法及技術框架，如圖2所示；
（2）通過大數據抽取及數據集成、清洗等預處理技術抽取了與抽油井結蠟相關數據表及數據項，確定了質量較好的相關數據，并基于相關數據提取了影響抽油井結蠟的特征參數，構建了建模的樣本數據集；
（3）基于樣本數據集通過大數據建模技術利用 SPSS Modeler 建模工具分別采用隨機森林、線性回歸、boosting、偏最小二乘及K鄰近五種建模算法，以抽油井結蠟概率作為預測目標建立了抽油井結蠟預測模型，結果表明模型預測準確率較高，同時完成了模型的部署和應用，設計開發了抽油井結蠟預測軟件，業務人員借助該軟件可以直接預測抽油井結蠟狀態，并提供結蠟概率及合理化的措施建議，為輔助業務管理和決策提供了有效手段。
3.2 云計算
云計算[5，6 ]是指基于網絡技術，通過虛擬化方式共享IT資源的新型計算模式。其核心思想是通過網絡統一管理和調度計算、存儲、網絡、軟件等資源，實現資源整合與配置優化，并以服務的方式提供，滿足不同用戶隨時獲取并擴展、按需使用并付費，最大限度地降低成本等各類需求，其總體架構如圖3所示。
從服務模式的角度云計算可分為基礎設施即服務、平臺即服務與軟件即服務三個層次，其中基礎設施即服務層主要通過虛擬化技術，對服務器、存儲和網絡等硬件設備抽象為基礎資源，并且實現內部流程自動化和資源管理優化，從而向外部提供動態、靈活的基礎設施層服務；平臺即服務層是將具有通用性和可復用性的軟件資源進行封裝，并為云應用提供開發環境、運行和監控環境；軟件即服務層是將某些特定應用封裝成在線服務，通過網絡交付給用戶。
從技術角度云計算所涉及的關鍵技術主要包括虛擬化技術、分布式存儲技術及分布式計算技術。虛擬化技術作為云計算的核心技術，主要實現服務器、存儲、網絡等硬件設備的虛擬化，建立共享資源池，為云計算平臺中各業務系統提供按需分配和動態伸縮的基礎設施服務；分布式存儲技術目標是利用云環境中多臺服務器的存儲資源來滿足單臺服務器所不能滿足的存儲需求；分布式計算即并行計算，指將大型計算任務拆分為多項子任務，通過子任務分布式地在多個計算節點上進行調度和計算實現對海量數據的快速處理。
就新疆油田來說，在“十五”、“十一五”期間，通過信息化手段建立了覆蓋各油田業務的信息系統，各信息系統每年所需的設備數量逐年增加，服務器設備類型也多種多樣，隨著業務需求不斷提升及智能油田建設的推進，逐漸凸顯出數據中心機柜容量不足及電力緊張、設備運維管理難度大等諸多問題，油田公司迫切需要進行IT基礎設施資源的整合，建設高效靈活的基礎設施架構，實現自動化管理流程，為各信息系統提供“基礎設施即服務”的功能。
基于新疆油田IT基礎設施建設現狀及智能油田建設需求，在中石油y一部署和指導下，初步建立了基于云計算的數據中心，完成了原有機房的整合工作，為新疆油田甚至中石油提供了統一的基礎設施云服務，提高了資源利用率，節約了機房空間、降低了設備能耗。同時部署了新疆油田桌面云系統，實現了員工辦公計算機、移動智能終端全方位、多層面安全、可靠地訪問油田信息資源。
3.3 物聯網
物聯網[7 ]即通過傳感、射頻、通訊等技術，對油氣水井、計量間、油氣站庫等生產對象進行全面的感知，實現生產數據、設備狀態信息在生產指揮中心及區域監控中心集中管理和控制。
“油氣生產物聯網系統（A11）”是中國石油在“十二五”信息技術總體規劃中提出了重點建設項目，其目標是利用物聯網技術，建立覆蓋全公司油氣井區、計量間、集輸站、聯合站、處理廠的規范、統一的數據管理平臺，實現生產數據自動采集、遠程監控、生產預警，支持油氣生產過程管理，進一步提高油氣田生產決策的及時性和準確性。
根據中石油“十二五”信息化發展戰略，結合智能新疆油田建設需求，開展了物聯網技術研究，完成了油氣生產物聯網在風城油田1號稠油處理站的示范應用，總體架構如圖4所示[8 ]，其主要研究內容包括：
（1） 采用RTU+PLC技術或產品實現油氣水井、計量間、處理站等生產對象油壓、套壓、溫度、壓力等參數的采集與控制；
（2） 采用有線+無線異構組網傳輸技術實現生產數據的實時傳輸，滿足整個油氣生產物聯網系統對數據安全性、實時性、穩定性等要求；
（3） 通過SCADA監控系統、DMS數據管理系統實現生產現場監控及實時工況的診斷和預警。
4 總 結
新疆油田在“十二五”期間通過開展一系列信息技術研究，為智能油田建設提供了有力的技術支撐。隨著新疆智能油田建設的不斷深入，油田勘探、評價、開發與生產、油氣儲運、生產保障等各業務領域對數據資源、信息技術、基礎設施以及人才隊伍等提出了更高的需求。為積極應對低油價沖擊，進一步提升油田信息化水平，助力新疆油田建設智能油田的戰略目標，在“十三五”期間，將加快信息技術的研究及深化應用，依托大數據、云計算、物聯網等新一代信息技術，逐步實現油田主營業務智能化、非核心業務全面數字化。
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第9篇：云計算涉及的關鍵技術范文
【關鍵詞】云存儲；安全云存儲系統；數據安全
0 引言
隨著計算機技術的飛速發展，信息量呈現爆炸式增長趨勢，面對急劇膨脹的數據量，企業需要不斷購置大量的存儲設備來應對不斷增長的存儲需求。然而，這似乎并不能從根本解決問題。首先，存儲設備的采購預算越來越高，大多數企業難以承受如此巨大的開支。其次，大量的異構物理存儲資源大大增加了存儲管理的復雜性存儲資源的利用效率不高。在這種需求下，具有超大容量、高通用性和高擴展性的云存儲技術脫穎而出。但是由于云存儲自身的數據安全問題，很多用戶仍然不愿意將重要數據放在“云”中。如果要使云存儲得到真正的普及，云存儲安全是必須要解決的關鍵問題之一。
1 云存儲系統的安全需求
云存儲（Cloud Storage）中的安全需求分為以下三個方面：
1.1 數據的安全性
數據安全是云存儲系統中最重要的安全需求之一。云存儲系統中數據的安全性可分為存儲安全性和傳輸安全性兩部分，每部分又包含機密性、完整性和可用性3個方面。由于云存儲中所有硬件均非用戶所能控制，云存儲具有不可控制性。因此，如何在存儲介質不可控的情況下提高數據的可用性是云存儲系統的安全需求之一。
1.2 密鑰管理分發機制
一直以來，數據加密存儲都是保證數據機密性的主流方法。數據加密需要密鑰，云存儲系統需要提供安全高效的密鑰管理分發機制保證數據在存儲與共享過程中的機密性。
1.3 其他功能需求
由于相同密文在不同密鑰或加密機制下生成的密文并不相同，數據加密存儲將會影響到云存儲系統中的一些其他功能，例如數據搜索、重復數據刪除等，云存儲系統對這些因數據加密而被影響的功能有新的需求。
2 安全云存ο低車墓丶技術
為了保證安全云存儲系統的正確性和高效性，不同系統的設計者往往會根據自己系統的特征，為系統添加一些特定的解決方案，這些解決方案便稱為安全云存儲系統中的關鍵技術。在不同的系統中所使用的關鍵技術也不盡相同。現有的云存儲系統中所使用到的關鍵技術大致可分為以下幾類：
2.1 安全、高效的密鑰生成管理分發機制
在安全云存儲系統中，數據加密存儲是解決機密性問題的主流方法。數據加密時必須用到密鑰，在不同系統中，根據密鑰的生成粒度不同，需要管理的密鑰數量級也不一樣。若加密粒度太大，雖然用戶可以很方便地管理，卻不利于密鑰的更新和分發；若加密粒度太小，雖然用戶可以進行細粒度的訪問權限控制，但密鑰管理的開銷也會變得非常大。現有的安全云存儲系統大都采用了粒度偏小或適中的加密方式，在這種方式下系統將會產生大量密鑰。如何安全、高效地生成密鑰并對其進行管理與分發是安全云存儲系統中需要解決的重要問題。
2.1.1 密鑰的生成機制
密鑰生成關鍵在于如何減少需要維護的密鑰數量和能夠高效處理密鑰的更新。目前的安全云存儲系統所采用的密鑰生成機制主要有：隨機生成，數據收斂加密，通過特殊計算生成三種方式。
2.1.2 密鑰的管理機制
目前的安全云存儲系統大都采用分層密鑰管理方式，其基本思想是將所有的密鑰以金字塔形式排列，上層密鑰用來加密/解密下層密鑰。這樣層層加密后，用戶只需要管理位于金字塔尖的密鑰，其他的密鑰均可以放在不可信的環境中，大大提高了用戶的方便性。
通過分層密鑰管理的方式，安全云存儲系統中的眾多密鑰可以被高效地組織起來，在保證數據私密性和完整性的同時，能夠大量減少用戶在密鑰管理方面的開銷，提高系統的效率，也有利于用戶身份認證、訪問授權等功能的安全實現。
2.1.3 密鑰的分發機制
安全云存儲系統大都具有共享功能，從而有了密鑰分發的需求。安全云存儲系統中的密鑰有以下三種分發方式：通過客戶端進行分發，密文形式通過云存儲進行分發，通過第三方機構進行分發。
2.2 基于屬性的加密方式
基于屬性的加密方式是以屬性作為公鑰對用戶數據進行加密，用戶的私鑰也和屬性相關，只有當用戶私鑰具備解密數據的基本屬性時用戶才能夠解密出數據明文。但是，目前基于屬性的加密方式的時間復雜度都很高，因此在安全云存儲系統中的應用并不廣泛。如果基于屬性的加密方式的時間復雜度能夠降低，未來的安全云存儲系統中一定會廣為使用這種新的加密機制。
2.3 基于密文的搜索方式
一些云存儲系統中添加了數據搜索的機制，使得用戶可以高效、準確地查找自己所需要的數據資源。在安全云存儲系統中，為了保證用戶數據的機密性，所有數據都以密文的形式存放在云存儲中，由于加密方式和密鑰的不同，相同的數據明文加密后所生成的數據密文也不一樣， 因此無法使用傳統的搜索方式進行數據搜索。
2.4 基于密文的重復數據刪除技術
在一般的云存儲系統中，為了節省存儲空間，系統會采用一些重復數據刪除技術來刪除系統中的大量重復數據。但是在安全云存儲系統中，與數據搜索問題一樣，相同內容的明文會被加密成不同的密文，因此也無法根據數據內容對其進行重復數據刪除操作。比密文搜索更困難的是，即使將系統設計成服務器可以對重復數據進行識別，由于加密密鑰的不同，服務器不能刪除掉其中任意一個版本的數據密文，否則有可能出現合法用戶無法解密數據的情況。
目前對數據密文刪冗的研究仍然停留在使用特殊的加密方式，相同的內容使用相同的密鑰加密成相同的密文階段，并沒有取得實質性的進展。因此，如何在加密方式一般化的情況下對云存儲中的數據進行刪冗是安全云存儲系統中的一個很有意義的研究課題。
3 總結與展望
云存儲是當今存儲技術發展的一個必然趨勢，但其安全問題成為云存儲發展的障礙。因此安全云存儲系統是云存儲領域中的一個重要研究方向。未來安全云存儲系統的研究方向是在保證用戶數據和訪問權限信息安全的前提下，盡可能地提高系統效率。目前安全云存儲系統在密文的搜索、重復數據刪除等功能的支持上仍有待加強。但是云存儲安全不單單是技術問題，還涉及到標準化、管理模式、法律法規等諸方面的問題。需要學術界、產業界以及政府相關部門共同努力才能實現。
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