时间：2023-07-13 17:23:21
一、大数据、云计算的涵义与特征
随着云计算技术的出现，大数据吸引了全世界越来越多的关注。哈佛大学社会学教授加里金( 2012) 说: 这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。
( 一) 大数据的涵义与特征
数据( data) 这个词在拉丁文里是已知的意思，也可以理解为事实。2009 年，大数据概念才逐渐开始在社会上传播。而大数据概念真正变得火爆，却是因为美国奥巴马政府在2012 年高调宣布了其大数据研究和开发计划。这标志着大数据时代真正开始进入社会经济生活中来了。
大数据( big data) ，或称巨量资料，指的是所涉及的数据量规模大到无法利用现行主流软件工具，在一定的时间内实现收集、分析、处理或转化成为帮助决策者决策的可用信息。互联网数据中心( IDC)认为大数据是为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术，用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。大数据具有4 个特点: 第一，数据体量巨大( Volume) ，从TB 级别跃升到PB 级别。第二，处理速度快( Velocity) ，这与传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第三，数据种类多( Variety) ，有图片、地理位置信息、视频、网络日志等多种形式。第四，价值密度低，商业价值高( Value) 。存在单一数据的价值并不大，但将相关数据聚集在一起，就会有很高的商业价值( 金良，2012) 。
大数据时代，不仅改变了传统的数据采集、处理和应用技术与方法，还促使人们思维方式的改变。大数据的精髓在于促使人们在采集、处理和使用数据时思维的转变，这些转变将改变人们理解和研究社会经济现象的技术和方法。
一是在大数据时代，不依赖抽样分析，而可以采集和处理事物整体的全部数据。19 世纪以来，当面临大的样本量时，人们都主要依靠抽样来分析总体。但是，抽样技术是在数据缺乏和取得数据受限制的条件下不得不采用的一种方法，这其实是一种人为的限制。过去，因为记录、储存和分析数据的工具不够科学，只能收集少量数据进行分析。如今，科学技术条件已经有了很大的提高，虽然人类可以处理的数据依然是有限的，但是可以处理的数据量已经大量增加，而且未来会越来越多。随着大数据分析取代抽样分析，社会科学不再单纯依赖于抽样调查和分析实证数据，现在可以收集过去无法收集到的数据，更重要的是，现在可以不再依赖抽样分析。
二是在大数据时代，不再热衷于追求数据的精确度，而是追求利用数据的效率。当测量事物的能力受限制时，关注的是获取最精确的结果。但是，在大数据时代，追求精确度已经既无必要又不可行，甚至变得不受欢迎。大数据纷繁多样，优劣掺杂，精准度已不再是分析事物总体的主要手段。拥有了大数据，不再需要对一个事物的现象深究，只要掌握事物的大致发展趋势即可，更重要的是追求数据的及时性和使用效率。与依赖于小数据和精确性的时代相比较，大数据更注重数据的完整性和混杂性，帮助人们进一步认识事物的全貌和真相。
三是在大数据时代，人们难以寻求事物直接的因果关系，而是深入认识和利用事物的相关关系。长期以来，寻找因果关系是人类发展过程中形成的传统习惯。寻求因果关系即使很困难且用途不大，但人们无法摆脱认识的传统思维。在大数据时代，人们不必将主要精力放在事物之间因果关系的分析上，而是将主要精力放在寻找事物之间的相关关系上。事物之间的相关关系可能不会准确地告知事物发生的内在原因，但是它会提醒人们事情之间的相互联系。人们可以通过找到一个事物的良好相关关系，帮助其捕捉到事物的现在和预测未来。
( 二) 云计算的涵义与特征
云计算概念产生于谷歌和IBM 等大型互联网公司处理海量数据的实践。2006 年8 月9 日，Google首席执行官埃里克施密特( Eric Schmidt) 在搜索引擎大会首次提出云计算的概念。2007 年10 月，Google 与IBM 开始在美国大学校园推广云计算技术的计划，这项计划希望能降低分布式计算技术在学术研究方面的成本，并为这些大学提供相关的软硬件设备及技术支持( Michael Mille，2009) 。
目前全世界关于云计算的定义有很多。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，是通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。美国国家标准技术研究院( NIST) 2009年关于云计算的定义是: 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池( 资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务等) ，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。根据这一定义，云计算的特征主要表现为: 首先，云计算是一种计算模式，具有时间和网络存储的功能。其次，云计算是一条接入路径，通过广泛接入网络以获取计算能力，通过标准机制进行访问。第三，云计算是一个资源池，云计算服务提供商的计算资源，通过多租户模式为不同用户提供服务，并根据用户的需求动态提供不同的物理的或虚拟的资源。第四，云计算是一系列伸缩技术，在信息化和互联网环境下的计算规模可以快速扩大或缩小，计算能力可以快速、弹性获得。第五，云计算是一项可计量的服务，云计算资源的使用情况可以通过云计算系统检测、控制、计量，以自动控制和优化资源使用。
( 三) 大数据与云计算的关系
从整体上看，大数据与云计算是相辅相成的。大数据主要专注实际业务，着眼于数据，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法，强调的是数据存储能力。云计算主要关注计算，关注IT 架构，提供IT 解决方案，强调的是计算能力，即数据处理能力。如果没有大数据的数据存储，那么云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地; 如果没有云计算的数据处理能力，则大数据的数据存储再丰富，也终究难以用于实践中去。
从技术上看，大数据依赖于云计算。海量数据存储技术、海量数据管理技术、MapReduce 编程模型都是云计算的关键技术，也都是大数据的技术基础。而数据之所以会变大，最重要的便是云计算提供的技术平台。数据被放到云上之后，打破了过去那种各自分割的数据存储，更容易被收集和获得，大数据才能呈现在人们眼前。而巨量的数据也只能依靠云计算强大的数据处理能力，才能够淘尽黄沙始得金。
从侧重点看，大数据与云计算的侧重点不同。大数据的侧重点是各种数据，广泛、深入挖掘巨量数据，发现数据中的价值，迫使企业从业务驱动转变为数据驱动。而云计算主要通过互联网广泛获取、扩展和管理计算及存储资源和能力，其侧重点是IT 资源、处理能力和各种应用，以帮助企业节省IT部署成本。云计算使企业的IT 部门受益，而大数据使企业的业务管理部门受益。
从结果看，大数据与云计算带来不同的变化。大数据对社会经济带来的变化是巨大的，涉及到各个领域。大数据已经与资本、人力一起作为生产的主要因素影响着社会经济的发展。数据创造价值，而挖掘数据价值、利用数据的推动力就是云计算。云计算将信息存储、分享和挖掘能力极大提高，更经济、高效地将巨量、高速、多变的终端数据存储下来，并随时进行计算与分析。通过云计算对大数据进行分析、总结与预测，会使得决策更可靠，释放出更多大数据的内在价值。
二、大数据、云计算技术对审计的影响分析
审计技术和方法的发展是随着科学和管理技术的发展而发展的。现代审计技术和方法体系是在原始的查账基础上从低级向高级、从不完备到比较完备发展起来的。在业务和会计处理手工操作阶段，审计实施的是账表导向的审计技术和方法; 当内部控制理论和方法全面应用于业务和会计处理时，审计实施的是系统导向的审计技术和方法; 当风险管理理论和方法全面应用于业务和财务管理时，审计实施的是风险导向审计技术和方法; 与风险导向审计技术和方法并行的是，计算机技术广泛应用于业务和会计处理时，审计实施的是IT 审计技术和方法。目前，面对大数据、云计算技术的产生和发展，审计人员需要应时而变来适应由此而带来的变化，分析大数据、云计算技术对审计方式、审计抽样技术、审计报告模式、审计证据搜集等技术和方法的影响。
( 一) 大数据、云计算技术促进持续审计方式的发展
传统审计中，审计人员只是在被审计单位业务完成后才进行审计，而且审计过程中并不是审计所有的数据和信息，只是抽取其中有的一部分进行审计。这种事后和有限的审计对被审计单位复杂的生产经营和管理系统来说很难及时做出正确的评价，而且对于评价日益频繁和复杂的经营管理活动的真实性和合法性则显得过于迟缓。随着信息技术迅速发展，越来越多的审计组织对被审计单位开始实施持续审计方式，以解决审计结果与经济活动的时差问题。但是，审计人员实施持续审计时，往往受目前业务条件和信息化手段的限制，取得的非结构化数据无法数据化，或者无法取得相关的明细数据，致使对问题的判断也难以进一步具体和深入。而大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展，使信息技术与大数据、云计算技术较好交叉融合，尤其对业务数据和风险控制实时性要求较高的特定行业，如银行、证券、保险等行业，在这些行业中实施持续审计迫在眉睫。如审计组织对商业银行的审计，实行与商业银行建立业务和数据系统的接口，在开发的持续审计系统中固化了非结构化数据结构化和数据分析模块，该模块可以在海量贷款客户中挖掘、分析出行业性和区域性贷款风险趋势，实现在线的风险预警，并将发现的风险数据、超预警值指标及问题登记为疑点，并建立实时审计工作底稿，按照重要程度进行归类、核实或下发给现场审计人员进行现场核实，以较好处理非结构化数据的利用和数据的实时分析利用问题。
( 二) 大数据、云计算技术促进总体审计模式的应用
现时的审计模式是在评价被审计单位风险基础上实施抽样审计。在不可能收集和分析被审计单位全部经济业务数据的情况下，现时的审计模式主要依赖于审计抽样，从局部入手推断整体，即从抽取的样本着手进行审计，再据此推断审计对象的整体情况。这种抽样审计模式，由于抽取样本的有限性，而忽视了大量和具体的业务活动，使审计人员无法完全发现和揭示被审计单位的重大舞弊行为，隐藏着重大的审计风险。而大数据、云计算技术对审计人员而言，不仅仅是一种可供采用的技术手段，这些技术和方法将给审计人员提供实施总体审计模式的可行性。利用大数据、云计算技术，对数据的跨行业、跨企业搜集和分析，可以不用随机抽样方法，而采用搜集和分析被审计单位所有数据的总体审计模式。利用大数据、云计算技术的总体审计模式是要分析与审计对象相关的所有数据，使得审计人员可以建立总体审计的思维模式，可以使现代审计获得革命性的变化。审计人员实施总体审计模式，可以规避审计抽样风险。如果能够收集总体的所有数据，就能看到更细微、深入的信息，对数据进行多角度的深层次分析，从而发现隐藏在细节数据中的对审计问题更具价值的信息。同时，审计人员实施总体审计模式，能发现从审计抽样模式所不能发现的问题。大数据、云计算技术给审计人员提供了一种能够从总体把握审计对象的技术手段，从而帮助审计人员能从总体的视角发现以前难以发现的问题。
( 三) 大数据、云计算技术促进审计成果的综合应用
目前，审计人员的审计成果主要是提供给被审计单位的审计报告，其格式固定，内容单一，包含的信息量较少。随着大数据、云计算技术在审计中广泛应用，审计人员的审计成果除了审计报告外，还有在审计过程中采集、挖掘、分析和处理的大量的资料和数据，可以提供给被审计单位用于改进经营管理，促进审计成果的综合应用，提高审计成果的综合应用效果。首先，审计人员通过对审计中获取的大量数据和相关情况资料的汇总、归纳，从中找出财务、业务和经营管理等方面的内在规律、共性问题和发展趋势，通过汇总归纳宏观性和综合性较强的审计信息，为被审计单位投资者和其他利益相关者提供数据证明、关联分析和决策建议，从而促进被审计单位管理水平的提高。其次，审计人员通过应用大数据、云计算技术，可以将同一问题归入不同的类别进行分析和处理，从不同的角度、不同的层面整合提炼以满足不同层次的需求。再次，审计人员将审计成果进行智能化留存，通过大数据、云计算技术，将问题规则化并固化到系统中，以便于计算或判断问题发展趋势，向被审计单位进行预警。最后。审计人员将审计成果、被审计单位与审计问题进行关联，并进行信息化处理，在进行下次审计时，减少实地审计的时间和工作量，提高审计工作的效率。
( 四) 大数据、云计算技术促进相关关系证据的应用
审计人员在审计过程中，应根据充分、适当的审计证据发表审计意见，出具审计报告。但是，在大数据、云计算环境下，审计人员既面临巨量数据筛选的考验，又面临搜集适当审计证据的挑战。审计人员在搜集审计证据时，传统的思维路径都是基于因果关系来搜集审计证据，而大数据分析将会更多地运用相关关系分析来搜集和发现审计证据。但从审计证据发现的角度来看，由于大数据技术提供了前所未有的跨领域、可供量化的维度，使得审计问题大量的相关信息能够得以记录和计算分析。大数据、云计算技术没有改变事物间的因果关系，但在大数据、云计算技术中对相关关系的开发和利用，使得数据分析对因果逻辑关系的依赖降低了，甚至更多地倾向于应用基于相关关系的数据分析，以相关关系分析为基础的验证是大数据、云计算技术的一项重要特征。在大数据、云计算技术环境下，审计人员能搜集到的审计证据大多是电子证据( 秦荣生，2013) 。电子证据本身就非常复杂，云计算技术使获取有因果关系的证据更加困难。审计人员应从长期依赖因果关系来搜集和发现审计证据，转变成为利用相关关系来搜集和发现审计证据。
( 五) 大数据、云计算技术促进高效数据审计的发展
直到今天，审计人员的数字审计技术依然建立在精准的基础上。这种思维方式适用于掌握小数据量的情况，因为需要分析的数据很少，所以审计人员必须尽可能精准地量化被审计单位的业务。随着大数据、云计算技术成为日常生活中的一部分，审计人员应开始从一个比以前更大、更全面的角度来理解被审计单位，将样本= 总体植入审计人员的思维中。相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据更强调数据的完整性和混杂性，帮助审计人员进一步接近事情的真相，局部和精确将不再是审计人员追求的目标，审计人员追求的是事物的全貌和高效。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现。在实施审计时，审计人员应利用大数据、云计算技术，使用分布式拓朴结构、云数据库、联网审计、数据挖掘等新型的技术手段和工具，以提高审计的效率。
( 六) 大数据、云计算技术促进大数据审计师的发展
大数据、云计算时代，数据的真实、可靠是大数据发挥作用的前提。这客观上要求专业人员来对大数据的真实性、可靠性进行鉴证，审计人员可以扮演这种角色，或者称为数据审计师。能对大数据真实性、可靠性进行鉴证的数据审计师应该是计算机科学、数学、统计学和审计学领域的专家，他们应有大数据分析和预测的评估能力。数据审计师应恪守公正的立场和严守保密的原则，面对海量的数据和纷繁复杂的相关关系，选取分析和预测工具，以及解读数据及数据计算结果是否真实、可靠。一旦出现争议，数据审计师有权审查与分析结果相关的运算法则、统计方法以及数据采集、挖掘和处理过程。数据审计师的出现是为满足以市场为导向来解决数据真实性、可靠性问题的需求，这与20 世纪初期为了处理财务信息虚假而出现的审计人员一样，都是为了满足新需求而出现的。
三、强化大数据、云计算技术审计应用的建议
大数据云计算技术的产生和发展，不断影响审计技术和方法的发展。审计组织和审计人员在大数据、云计算技术的冲击下将发生重大的技术和方法的变革，审计技术和方法朝着数据化、及时性、智能化和预见性方向转变和发展。为了应对大数据云计算技术对审计技术和方法发展的影响，审计理论界、实务界和行业组织应未雨绸缪，采取各种措施积极应对。
( 一) 制定大数据、云计算技术审计应用的长远发展战略
大数据、云计算技术在审计领域中的推广应用是技术进步的必然要求，但应根据审计行业自身的特点，制定大数据、云计算技术审计应用的发展战略，在较短的时期内实现审计行业和实务的大数据化。这需要审计行业苦练内功，在现有的审计信息化成果的基础上，通过全行业艰苦不懈的努力才能完成，是一项广泛涉及到技术和业务的复杂系统工程，必须在发展战略指导下有计划、有步骤地实施( 马革，2012) 。在战略框架指导下，审计行业协会应从数据、人才和技术等方面采取积极推进，逐步积累基础资源。只有具备雄厚的审计大数据资源、强大的云计算和云存储能力以及切实有效的审计数据分析模型和软件等基本要素条件，才能真正实现大数据、云计算技术在审计领域的有效运用。
( 二) 加快大数据、云计算技术应用的审计法规建设
现行法律、法规和审计准则没有明确规定应用大数据、云计算技术，因此审计应用大数据、云计算技术缺乏法律依据。大数据、云计算技术应用的合法性问题是审计立法面临的一项重要而迫切的课题。只有拥有符合其发展规律的法规支持，大数据、云计算技术应用才能成为审计人员依法审计的基础。不解决与大数据、云计算技术等信息技术应用相关的审计法律依据问题，大数据、云计算技术应用就很难在审计领域中真正展开。无论是云审计中大数据的采集、存储制度化、规范化，还是大数据分析结果及相关电子证据的法律地位，都是大数据、云计算技术在审计领域应用中必须要解决的问题。这是大数据、云计算技术在审计中充分发挥作用的重要前提。
( 三) 建立行业云审计平台和大数据审计分析平台
要实施大数据、云计算技术在审计中的应用，审计行业应建设云审计平台和大数据审计分析平台。建设云审计平台和大数据审计分析平台是一项基础性的工程，对促进大数据、云计算在审计中的应用具有重要意义。云审计平台和大数据审计分析平台是以审计大数据为中心，实现远程存储和移动计算，减少数据移动带来的损耗。云审计平台和大数据审计分析平台可以通过云计算的IaaS、PaaS 和SaaS 三大服务模式实现相应的功能( 张为民，2009) ，发挥审计行业优势，构建跨行业、跨领域的行业云审计平台，以SaaS服务模式为依托，建立大数据审计分析平台。
( 四) 加强大数据审计分析模型和审计软件的研发
不同行业需要不同的大数据分析模型和开发环境，审计行业需要加强适合自身特点的大数据分析模型和软件的研究与开发。审计数据分析可以分为查询型分析、多维分析和挖掘型分析等类型。由于大数据涵盖内容广泛，在解决具体审计问题时，所需的高端人才除了数据分析专家，根据不同问题也可能需要地理、生态、数学和统计、社会网络和社会行为心理等领域专家参与。大数据审计分析模型和审计软件不仅要有审计功能，而且应有预测功能。大数据审计分析模型和审计软件的预测功能，是把数字算法运用到海量的数据分析上来预测事情发生的可能性。审计人员从依靠自身判断做决定到依靠数据做决定的转变，也是大数据做出的最大贡献之一，其职业判断建立在相关关系的基础上，不会受到偏见和成见的影响。
关键词：云计算环境；大规模图数据；处理技术；应用优势
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）28-0020-02
图是计算机科学中最常用的一类抽象数据结构，在结构和语义方面比线性表更加复杂，更具有一般性表述能力。因此，当前所推出的新型网络社交网络分析、语义Web分析、生物信息网络分析等，对大规模图数据处理提出更高的要求。要想使新型网络可以高效、灵活的运用，需要优化运用大规模图数据处理技术，使其可以对大规模图进行高效的处理。所以，在云计算环境下，优化运用大规模图数据处理技术是非常有意义的。
1云计算概述
1.1云计算
云计算是于2007年美国IBM公司在互联网技术高速发展背景下提出的，将其定义为：可以同时描述一个系统平台或是一种类型的应用程序，核心为互联网。由此总结的云计算的技术特点为：
1） 虚拟化。云计算的运用是通过云计算服务器来实现的，它是不具备有形的实体。对于云计算服务器的运用，则是用户的网络工具，如计算机、手机等在网络环境下，与云计算的服务器连接，进而利用云计算完成各种计算任务。
2）通用性和可扩展性。因云计算具有多种功能，使得云计算平台可以支持不同的应用程序同时运行。而使云计算可以如此应用的原因是云计算集群规模具有动态伸缩性，可以满足各种应用程序的应用需求，同时也可以扩展应用。所以，云计算具有通用性和可扩展性。
3）经济性高。因为云计算本身就具有超强的容错能力，所以利用廉价的云计算集群服务器就可以支撑大规模的云计算集群，促使云计算机集群发挥作用。由此可以说明，云计算占据了低成本优势。这也是云计算能够广泛应用的原因之一[1]。
1.2 云计算的相关技术
为了使云计算可以更加广泛且有效的应用，利用科学技术研究的云计算相关技术，在云计算应用的过程中起到非常重要的作用。
1.2.1 海量分布式存储技术
此项技术是云计算存储数据的主要手段。海量分布是存储技术具有经济性高、安全性高、可用性高等特点，利用此项技术并采用冗余存储的方式，可以提高云计算数据存储量和数据存储的安全性。
1.2.2 数据管理技术
云计算在高度运行的过程中需要对大量数据进行提取、分析、比较、存储等。这一过程中，如若不能有效地管理数据，容易造成云计算数据丢失，给用户带来严重的损失。所以，云计算数据管理技术的应用是非常有必要的，可以对云计算中大量数据进行高效管理。
1.2.3 并行编程模式
云计算并行编程模式的有效运用，可以对云计算并列运行的各种应用服务予以合理编程，促使云计算可以正确的执行多个并列程序，提高云计算运行质量、效率。所以，云计算并列编程模式有效实施也很有必要[2]。
2 云计算环境下大规模图数据处理技术应用优势
基于以上对云计算的了解，笔者将重点分析和了解大规模图数据处理技术在云计算环境下运用的优势。
2.1有利于海量图数据存储和维护
由于大规模图数据处理技术可以处理GB级别甚至是PB级别的图数据量。这远远大于传统的文件系统和数据库内存，使其无法在传统文件系统或数据库中运用。但云计算采用的是分布式存储模式，可以存储大规模的图数据。在云计算环境下利用大规模图数据处理技术，可以根据实际需要，集中进行海量图数据的存储、一致性的图数据维护、统一的图数据备份等处理，提高海量图数据的安全性。
2.2提高大规模图数据应用性
大规模图数据处理技术除了具有以上优点之外，还可以在云计算环境下，依据云计算分布平行处理特点，对图数据进行分割处理，将图数据分割成若干子图，以便各个子图可以有效应用，提高图数据应用效果。所以，在云计算环境下利用大规模图数据处理技术来分割图数据，可以大大提高图数据应用性。
2.3根据不同情况，合理处理大规模图数据
从技术角度和经济角度讲，云计算环境具有良好的可伸缩性和灵活性，非常适合处理数据量弹性变化大的大规模图数据。而大规模图数据处理技术也具有可伸缩性和灵活性的特点，利用此项技术来处理大规模图数据，可以根据云中动态添加节点来扩展存储容量和计算资源，从而有效地处理大规模图数据[3]。
3云计算环境下大规模图数据处理技术的应用
图属于一种非线性数据结构，具有十分鲜明的多对多结构关系，合理利用大规模图数据处理技术来对大规模图数据进行处理，才能使图数据所表达的语义更加清晰、准确、丰富。
3.1基于云计算的图数据存储方式，合理存储图数据
目前，大规模图数据的管理应用中，所应用的数据模型主要为单图数据模型和超图数据模型。两者唯一的区别是存储格式不同。在云计算分布式存储系统中，基于以上两种数据模型进行图数据存储，形成分布式文件系统和分布式数据库。基于云计算图数据存储方式，利用大规模图数据存储技术来对大规模图形，则是根据数据模型的特点，对图数据进行合并、迁移处理，从而提高图数据的读取效率[4]。
3.2基于云计算的图数据分割，对图数据进行分割处理
由于图数据具有连通性特点，这使得图数据计算的耦合性较强。为了能利用大规模图数据处理技术来有效处理图数据，应当基于云计算图数据分割来进行。具体的做法是根据云计算分布式存储系统各个工作节点，对逻辑结构较强的、相对完整的大图进行分割处理，并且在分割过程中考虑图数据的连通性及均衡性，确保所分割的子图之间可以有效连通，并且各个子图比较均衡。
3.3 基于云计算图数据计算模型，对图数据进行计算处理
目前，云计算环境中，图数据计算的模型有两种，即Map Reduce模型和BSP模型。利用大规模图数据处理技术来进行图数据计算则是：1）Map Reduce模型。根据大规模图数据特点及Map Reduce模型特点，利用此模型搭建大规模图数据的Map Reduce模型，从而将大规模图数据计算分为Map任务和Reduce任务。在Map任务环境中，对图数据进行合理计算，输出key值。在Reduce任务环境中，将每个数据进行计算和处理，获得输出结果。2）BSP模型。大规模图数据处理技术基于BSP模型来进行大规模图数据计算，则是了解图数计算可能出现死锁或数据竞争情况，进而从消息通信的角度出发合理计算大规模图数据，获得输出值[5]。
4 结束语
综合以上内容，可以充分说明云计算环境下，基于云计算图数据存储方式、计算模型、分割方式等来利用大规模图数据处理技术，可以充分发挥此项技术优点，有效处理大规模图数据，提高图数据应用性。所以，云计算环境下，合理运用大规模图数据处理技术是非常有意义。
参考文献：
[1]于戈，谷峪，鲍玉斌等.云计算环境下的大规模图数据处理技术[J].计算机学报，2011，34（10）：1753-1767.
[2] 李渊.浅析云计算环境下的大规模图数据处理技术[J].中国高新技术企业，2014（6）：53-54.
[3] 于戈，谷峪，鲍玉斌等.云计算环境下的大规模图数据处理技术[C].第28届中国数据库学术会议论文集，2011：1753-1767.
【关键词】云计算技术 电力大数据 属性约简
自进入二十一世纪以来，人类社会便正式进入了网络信息化时代，在信息化大背景的影响下，企业信息化和管理系统化已经成为主流趋势，而在电力企业中，由于其自身数据处理的复杂性和庞大性，其不仅实现了信息化管理，更在此技术上，对云计算技术进行了全面应用，以实现大数据处理。但是，由于受发展时间短以及相关技术人员和管理人员技术水平和职业素质不高的影响，其在云计算以及大数据处理等应用方面依旧存在一定缺陷，需要加强人员和技术投入，不断加强对技术的研究和创新，使其能够更好的满足电力企业的经营和管理需求；因此，接下来，本文就以更好的提高电力企业云计算应用技术为主要目的，对基于云计算技术的电力大数据预处理属性约简方法进行深入研究。
1 电力大数据预处理属性约简方法的发展
在电力企业的经营和管理中，为了能够更好的提升供电的稳定性和质量，并对自身的经济效益进行有效保障，就需要对电网数据进行详细分析，尤其是对大数据进行科学、高效的预处理。电力大数据预处理主要包括数据清洗、集成、转换以及约简等众多环节，其中任何一个环节出F问题，都可能对电力企业的最终决策目标造成影响。因此，在大数据预处理过程中，就需要提高数据的分析效率，并以此为基础对各个环节中的决定性因素进行有效控制，设法降低电网的数据处理规模。比如，在对风速进行预测的过程中，相关技术人员便应用了经典粗糙集理论方式，约简出了影响风速的关键属性；在电力大数据预处理中同样如此，需要根据不同情况采用不同的约简方式约简出其关键属性。
在之前的电力企业经营和管理中，所应用的约简算法虽然也能够在一定程度上降低时间复杂度，也相应的提高了数据预处理属性约简效率，但是这种算法是一次性将所有数据都存入内存中，因此，这种算法只适合应用于传统的电力数据处理中，而不适合应用在现代化的电力大数据处理中。
因此，为了能够有效解决该方面问题，电力企业便开始对CPU、内存以及计算机硬盘等进行扩充和升级，但是这种方式虽然能够在一定程度上解决属性约简中数据规模和时效受硬件制约的问题，可却也提高了成本，会对电力企业的经济效益造成影响。而随着网络以及信息技术的不断发展，云计算技术的出现很好的解决了该方面所存在的问题，与传统网络以及计算机技术相比，利用云计算技术不仅能够提高对计算机硬件资源的有效应用，同时也全方面，大幅度提高了数据处理技术，为电力大数据预处理属性约简提供了科学有效的新途径。
2 MapReduce在电力大数据预处理属性约简中的应用
MapReduce这种比较高效的并行编程模型，就能够很好的解决电力大数据预处理属性约简问题，如下，便是其中较具代表性的定义和定理：
定义1：假设电力知识表达系统为决策信息表S，S=（U，A，V，f），表中，U为对象集合，A=CυD，C为条件属性集，D为决策属性集，V为属性值集合，f为信息函数，并明确对象属性值。
定义2：令P，QA，P∩Q=|，P是Q的正域，记posp（Q）=∪x| U/QPX，Count（posp（Q））表示P中所包含的元素个数。
定理1：假设电力知识表达系统S=（U，A，V，f），P，QA，P∩Q=|，RP，Count（posR（Q））= Count（posp（Q））为posR（Q）= posp（Q）的充要条件；
必须性证明：因为posR（Q）= posp（Q），所以Q的P正域）与Q 的正域R相同，Count（posR（Q））= Count（posp（Q））；
充分性证明：通过反证法进行证明，即设posR（Q）= posp（Q）不成立，而因为RP，所以posR（Q）posp（Q），而因为posR（Q）= posp（Q）不成立，所以posR（Q）posp（Q），则Count（posR（Q））< Count（posp（Q）），与Count（posR（Q））= Count（posp（Q））矛盾，姑不成立。
以上为MapReduce并行编程模型中的部分定义和定理，从中能够看出，在对一个电力知识表达系统属性约简的过程中利用粗糙集理论，可以有效降低关键属性约简的复杂度，不仅能够有效降低整个约简过程的计算量，还能够更好的降低时间和资源的消耗，而基于云计算技术的电力大数据预处理属性约简，就是在由此为基础的前提下，通过加强对云计算技术的应用，来进一步提高其约简效率。
3 基于MapReduce技术的电力大数据预处理属性约简
在基于云计算技术的电力大数据预处理属性约简中，可以将一个电力大数据集当成是一个电力知识表达系统，而在此前提下，再进行属性约简，就可以看作是计算正域的势，其计算方式也可以如下进行：
（1）map函数在同一时间对多个数据分片进行访问，并根据具体要求对其属性以及属性值进行提取，并形成键值对；
（2）Reduce函数对来自不同节点map发送的key值相同的键值对序列，并对其相同等价类的个数进行计算。
而利用Hadoop在对复杂任务进行处理的过程中，其重点在于增加任务数量，而非对map和Reduce函数的复杂性进行增强。因此，在基于云计算技术的电力大数据预处理属性约简中，针对性的设计了两个map，三个Reduce以及一个call_job函数，外带一个主程序，然后，再针对其具体需求，分别给出了相应算法，通过这些给出的算法，便能够对大数据预处理属性进行有效约简。
与传统约简方式相比，基于云计算的约简方式，不仅解决了其不能够对大数据集进行处理的问题，还更进一步提高了整个约简计算的效率，降低了复杂度，节省了时间和空间，因此，在当前的电力企业中，其已经成为电力大数据预处理属性约简的主要方式。
4 结束语
伴随着电力行业的快速发展以及电网规模的不断扩大，传统属性约简方式已经满足不了电力大数据的处理和计算需求，在一定程度上影响了电力企业的经营和管理决策。因此，电力企业应该加强对云计算技术的研究和应用，并基于云计算技术实现电力大数据预处理属性约简，提高电力大数据处理效率，为企业经营和管理决策提供可靠参考依据。
参考文献
[1]杨传健.基于冲突域的高效属性约简算法[J].计算机学报，2012（02）.
[2]翟俊海.基于样例选择的属性约简算法[J].计算机研究与发展，2012（11）.
作者简介
崔晓优（1975-），男，河南省许昌市人。大学本科学历。现为许继电气股份有限公司工程师。
【关键词】云计算；关键技术；灵活性
随着人们对计算机资料的需求日益增长，计算机技术也随之得到了很大的发展，为满足现代大规模数据处理的需要，云计算技术应运而生。云计算技术不仅为人们平常的生活变得更加快捷便利，更重要的使人们的工作以及商业的形式也随之发生了巨大的变化，最为一种新的IT模式，云计算技术得到了各个行业的广泛关注，鉴于云计算技术的使用成本不高，而具有高度的灵活性和交互性，最终使云计算成为计算机技术领域里的一个热门课题。
一、云计算技术的阐述
云计算技术是在Internet互联网的基础上，构建的一种新型的计算模式，与分布式计算以及存储架构结合起来运用，进而达到方便快捷和成本较低的目的。运用远超的数据中心处理技术，将千万台的计算机及其服务器连接起来，致使云计算可以实现超过10万亿次的计算速度。在如此强大的计算能力下，使得云计算在计算方面运用更加的广泛。在使用云计算时，使用者通过iPad、手机以及电脑等具有通信的工具即可进入云计算的数据处理中心实现对数据的计算和存储。与此同时，还可以将使用者需要的信息以低廉的价格在云计算中进行实时。
广义上讲，云计算就是用方便、快捷的方式结合网络访问的可配置的数据资源库，通过低廉的管理成本，实现数据信息的快速的一种新型计算模式，使得云服务的开发方、提供方以及应用方在没有专业知识的前提下，可以方便快捷的运用网络技术实现对云计算数据处理的运用。云计算的出现为中小企业创业者提供了较大的机遇，为其在与强势企业的竞争提供了可能性，运用云计算技术进行新产品的研发以及新市场的开发时可以节省高额的成本，从而导致了传统模式的硬件生产者面临着很大的挑战。
二、云计算技术的特点
云计算技术从其所发挥的作用分析，具有以下的特点：第一，使用的灵活性。由于云计算终端设备包括了手机、笔记本电脑等多种可接入网络的设备均可使用云计算的服务，使得云计算的使用不受时间和空间的限制。第二，具有较高的实用性。通过对云计算数据的大量存储，进一步提高云计算的计算性能，保证云计算可提供较高的数据处理准确率。在云计算技术中，当系统出现失效节点时系统可自动对其进行检测，从而排除失效节点，保证系统的正常运行。第三、经济方面的适用性。在云计算技术中，由于其成本的低廉，使得人们在构建具有大量商业机组的集群时，更愿意选择云计算技术来完成此项工作。
三、云计算的关键技术
（一）虚拟化技术
虚拟化技术是为了更多的使用者借助虚拟机通过终端设备实现便捷计算系统运用，从而使得最大限度的发挥巨涌高价值的硬件设备。通过虚拟化技术的运用，使得共享底层结构下的分布式虚拟环境得以实现。当下，人们运用虚拟化技术将信息数据资源的抽象逻辑得以表示，为云计算的提供了关键技术。虚拟化技术在降低大规模的异构服务器的差异化的同时，运用其灵活性和伸缩性的特点，最大限度的将云计算的系统管理简单化。虚拟化技术的在云计算中运用，促进了资源的合理化运用，降低了使用成本。IBM公司运用“蓝云”数据计算系统，将硬件级别以及开源软件进行虚拟两个级别的虚拟化。当下，针对虚拟化技术的研究主要是围绕小规模的请求服务系统进行展开，大规模以及SOA服务的并发服务还有待进一步的研究。与此同时，由虚拟化技术引发的一系列安全性的问题同样需要人们投入精力进行攻克。
（二）数据处理技术
在云计算的关键技术中，数据处理技术是一项较为重要的技术，包括数据的存储以及管理的技术。由于云计算中处理的数据有着大量性、异构性以及非确定性的特点，而且云计算常常需要处理大量使用者的需求。因此，云计算技术需要运用高效的数据处理系统来满足使用者日益增长的需求，在数据的存储方面必须拥有较高的传输率、吞吐率以及可靠性和可扩展性。与此同时，数据处理技术还应具有快速定位，安全保障性，同时还要考虑底层存储设备存储量的均衡性。现在，关于云计算中的数据存储和处理方面的技术普遍采用的是由Google开发的GFS技术（Google File System）、Amazon公司研创的Dynamo技术以及BigTable等数据存储处理技术。大部分的IT企业在开发云计算相关的项目时，HDFS数据存储技术被人们的广泛运用。
（三）SOA技术
SOA是一种面向服务体系结构的技术，主要用来处理信孤岛及遗留系统的问题。SOA技术的实现是将不同的功能单元通过定义优良的接口联系起来，使得构建在各种这样系统中的服务可以采用统一的形式进行交互，同时也为云计算的快速弹性部署提供技术支持。
（四）编程技术
只有采用简单的编程模型，确保云计算后台的并行执行以及任务调度向使用者以及编程人员保持透明性，才能较好的实现服务的快速弹性的部署。当下，在云计算技术中通常运用MapReduce以及Dryad等技术实现云计算的编程模式。MapReduce技术是将“Map”函数的任务分解分配，运用“Re-duce”函数进行结果的归总和表达。而Dryad技术则是运用一个有向的无环图，通过顶点进行计算的表达，并采用顶点的边进行数据的传输。
四、结束语
总之，随着云计算功能的逐渐凸显，使得云计算成为一种潜力巨大的数据处理技术。然而在云计算中相关数据的存储方面，还需要解决数据的安全性以及访问模式方面建设问题。云计算技术还有待更进一步的完善，在系统耗能方面还需要进行研究。只有不断的完善现有技术，才能使得云计算为人们提供更加便利的服务，使人们的生活、工作得到本质上的改变。
参考文献
[1]吴吉义，平玲娣，潘雪增，李卓.云计算：从概念到平台[J].电信科学，2009（12）.
[2]李乔，郑啸.云计算研究现状综述[J].计算机科学，2011 （04）.
关键词：云计算技术；计算机；安全存储
1云计算技术的内涵与意义
云计算技术指基于互联网相关服务的添加、使用和交付而衍生的动态、可扩展和虚拟化的资源。云计算的应用是计算机领域用户端自转换以来的一项重大革命，不仅结合了众多传统或新颖技术，例如网络存储、效用计算和热备份冗余等，而且具有范围广大、高效、费用低和功能众多等特点。现阶段，云计算包括基本设备、软件和平台三种服务方式。
1.1云计算技术对计算机网络存储的意义
云计算技术将给计算机数据安全储存带来一场新革命。目前，信息储存方式有两种，一是U盘拷贝或移动设备，二是电脑硬盘直接储存。这两种方式都存在弊端，第一种易于丢失和难于保存，电脑硬盘则存在病毒问题。云计算技术可以直接通过注册和登录，实现URL或PC存储访问，节省了空间，减少了许多风险[1]。
1.2计算机安全存储问题
尽管云计算技术的应用给大数据时代信息存储安全提供了保障，也为使用者提供了便捷优质的服务，但计算机网络安全储存仍然存在难以解决的问题，黑客就是其中之一。黑客是法治社会的一块灰色地带，计算机存储的数据信息在这种具有专业计算机能力的人面前往往无所遁形，当他们借此谋取私利时，将会带来巨大的社会危害。
2云计算技术运用于计算机网络安全存储中问题的解决措施
2.1强化云计算信息库的防火墙设备
设置防火墙是保证计算机系统信息存储安全的重要举措。软件易于复制，如今盗版软件横行，其间穿插的各种广告和病毒不胜枚举，防火墙应运而生。它不仅可以阻挡计算机病毒的恶意入侵，而且可以借助辅助装置将计算机软硬件自动纳入保护范围，全方位立体保护计算机网络。因此，加强云计算技术的防火墙功能非常重要。加强的措施除了防火墙的研发与进步外，还可以将保护措施应用于不互相关联的计算机，形成终端保护监控，并使其处在多位管理员的相互监控下，最终达到监督计算机安全存储的目的[2]。
2.2完善云计算数据中心的信息系统
计算机技术达成跨领域、多平台和众多技术的联结合作，形成一个发挥中心控制作用的云计算信息系统是一个重要举措。它需要工作人员设立一套统一、多元的信息机制，便于迅速发现和解决问题。它会随着现实问题的不断解决和发展编入程序，成为信息系统的一部分，不仅有助于云计算技术在网络存储后优化、更新问题，是云计算技术的一大进步，而且为计算机存储的安全贡献了力量。
3云计算技术在计算机网络安全存储中的应用路径
只有得到大规模分布式存储技术的支持，云计算技术才可在计算机网络安全存储中灵活应用。其适用范围较为广泛，可以是文档、视频、图像和声音文件等，同时，这些文件可以进行可扩展性与稳定性存储，直接为客户提供按需付费的服务。云计算技术在网络存储发展中存在的安全问题让人们感到困扰，提升云计算技术在数据存储方面的安全可靠性非常重要。采用副本冗余与编码冗余的方式对数据执行存储操作，并备份数据，防止故障不能修复时出现信息丢失的情况。
3.1可取回性证明算法——M-POR
可取回性证明算法的基本原理是依靠“挑战-响应-验证”机制进行运算。其引进了冗余纠错编码的概念，可以直接让需求用户验证云计算中的数据状态，同时，当用户需要查询数据时，可直接向云端发起挑战，云端接受挑战后会直接响应。验证云端的响应信息后，归档信息的安全状态被证明，但如果出现验证没有通过的情况，归档文件可能已遭受破坏，此时可以对文件进行尝试性恢复，采用的恢复方式可以根据受到的破坏程度进行选择。如果破坏值在阈值范围内，可直接利用编码的冗余信息恢复原始数据，同时，引入副本冗余保障安全存储，提升错误数据恢复的几率。这种算法的特点是验证云数据的完整状态时，可以直接精确确定错误，同时，结合更为专业的数据分析、研究、处理措施。这种算法下，使用RS纠删码可以让原始数据得到冗余编码处理，进而专业恢复原始数据获。如果此时数据错误与丢失问题的阈值在一定范围内，那么可以通过冗余数据对其进行修复与分开放置，提高归档文件的提取速率，进而从整体上提升系统的应用功能便捷性[3]。
3.2MC-R应用策略
云计算技术应用于网络安全存储时，可以直接使用MC-R的不同策略，根据实际情况科学选择。比如，用户端的MC-R策略或者云端的MC-R策略，提高了数据安全控制与管理的水平。
3.2.1用户端MC加密算法应用
数据隐藏与数据伪装较差，是云计算技术在网络安全存储中一个较为突出的特征。针对这个问题，可以使用的解决方法是基于用户端的MC加密算法，构建数据伪装模块、数据隐藏模块与数据标记模块。虽然这三个模块各有特点与功能，但是可以在协同状态下，解决云计算技术的安全储存应用问题[4]。
3.2.2云端RSA应用
云计算技术的计算能力较强，不用对所有数据都执行计算步骤，直接对核心隐私数据进行加密处理后，可有效规避云端RSA数据大量消耗。一般情况下，这种加密与解密的过程主要分为以下几个步骤。第一，需求用户必须在系统指导下生成RSA公私密钥并保存。第二，对MC加密算法进行数据处理操作，并与密钥一起传送到云端，此时云端会对数据进行再加密处理。第三，需求用户下载条件达到要求的情况下，可以直接下载加密文件，此时配合密钥对数据进行解密处理。第四，为了提供模块标记水平，可直接使用云端数据执行操作，寻找到隐藏的数据撤除伪装，进而有效恢复与利用初始数据。
4结语
为了让计算机技术安全高效服务，应用云计算技术保护计算机网络安全储存是一个值得深入探究的课题。除了通过防火墙设备加强和完善中心系统外，应用云计算技术中的身份确认技术、数据加密技术和密钥管理技术等都是可行措施。云计算技术的大规模、可扩展和多功能优势，会给计算机网络安全数据存储系统的正常运行提供保障，保证数据的完整性和隐私安全。
参考文献
[1]牛霞红.云计算技术在计算机网络安全存储中的分析[J].中国新通信,2019,21(7):35.
[2]黄晔华.浅谈计算机网络安全存储中的云计算技术[J].科技资讯,2018,16(34):20-21.
【关键词】 电力系统 云计算技术 应用
对于网络技术的发展，云计算技术是核心技术，它作为一种新兴资源使用模式，影响着网络的未来发展，并改变数据访问、应用模式，实现高效、安全的应用交付[1]。在电力系统中，云计算技术的应用，为电力系统的运行、电力企业的办公等提供方便，应用前景广泛。
一、电力系统中云计算技术的应用
（一）电力系统的运行方式
云计算具有强大的存储与计算能力，可扩展性强，便利软件的开发、资源共享，在电力系统中得到广泛应用。对于智能电网而言，其利用通信技术与现代信息，对电力系统的发电、变电、用电等环节的数据采集、存储、传输等进行不断深化，以此使系统达到数字化的数据采集、自动化的生产、信息化的经营管理等。近几年，随着电力工业的改革、优化，电力系统不断采用分布式电源，电力系统逐渐向分布式空控制发展。
（二）在信息处理方面的应用
将云计算技术应用于电力系统，利用智能云，拆分电力系统内网中庞大的计算，使其形成比较小的计算块，然后通过多台的服务器对其进行处理，并向客户反馈处理后的结果。通过这种方式，便可实现在极短的时间内，智能云对巨大信息的处理。此外，利用云计算，实现资源的共享，方便员工的信息利用与工作开展，而计算能力的强大也方便了系统中各种复杂的计算问题的解决，优化了系统控制。
（三）电力系统潮流计算
通过电力云的应用，可提高电力系统运行的潮流计算速度，优化潮流计算方法。利用最优潮流并行算法，在进行计算预想事故时，可对预想事故进行分组，将分为多个不同的组别，然后分配给不同的处理器，对其进行分析。同时，还可利用于牛顿法的并行潮流解法，通过分解、协调等技术手段，协调分类系统中出现的问题，将问题分解为多个子问题，通过多个处理器对其进行计算求解，通过这这种方式，提高了计算速度，对需要处理的预想事故数目进行准确的计算。
二、电力系统中云计算技术的重点
（一）海量数据管理技术
由于云计算平台为大量用户提供支持，而每个用户都有自己的数据，因此在系统内会产生海量数据。研究云计算在电力系统中的应用，根据电力系统与云计算自身的特点，合理优化应用技术。在电力系统仿真计算云环境下，数据的检索、存储、管理技术系统运行的关键。利用数据库、选择合适的分布式文件系统，可有效解决灾难数据恢复、数据分布式检索等问题。
（二）仿真数据安全技术
在系统运行中，为了确保数据安全，需要认真研究数据管理、用户管理、资源认证、权限管理等技术，确保电力系统仿真数据的安全性、完整性。因此，在系统运行中，云计算技术应加强对数据的保密，提高仿真数据的安全性，可通过数据加密技术，利用华为技术公司的IaaS层资源管理软件，使数据安全问题的到有效解决[3]。
（三）大规模分布式计算技术
在电力系统中，对于大规模分布式仿真技术的应用，包括仿真任务的动态分配、仿真时间的准确评估、仿真任务的优先管理等。在云环境下，对电力系统的仿真技术属于密集型与计算密集型应用，其数据的调度、技术需要遵守“就近原则”，充分利用计算资源，并降低数据的获取时间，使单个仿真任务性能得到最大限度地提高，优化云仿真系统的总体性能。
（四）一体化数据管理技术
对于云计算在电力电力系统中的应用而言，在系统的多级调度中，采用一体化数据管理技术与模型。在目前的的数据模型中，一般采用EICCIM国际标准，并用国网E格式规范数据交换，而对于计算输入数据而言，可采用BPA和PSASP兼容的模式。
三、结语
云计算作为一个新技术，各领域的应用还处于初步阶段，云计算技术的应用与技术发展还有待提升。云计算技术在电力系统中应用，为电力系统的运行提供了保障，电力云的提出与构建，对电力系统的计算、存储、信息交换带来影响，通过对信息资源的整合调度，为电力系统的运行、企业办公、计算等带来改变，提供了系统的存储、计算能力，使电力系统的整体性能得以提高。
参考文献
[1]杨旭昕，刘俊勇，季宏亮等.电力系统云计算初探[J].四川电力技术，2010，33（3）：71-76
近日，第九届中国云计算大会在北京国家会议中心召开。本届大会以“生态构建 深化应用”为主题，重点围绕云计算大数据的产业生态完善、技术与传统产业的深度融合，以及云计算大数据技术与物联网、人工智能等最新技术的结合展开。
为期三天的大会专家云集，话题涉及软件定义信息化、智慧云计算、空间大数据、云计算大数据工程创新、云计算安全等前瞻和热点内容，现场气氛十分热烈。当前，科技革命进入高速发展态势，云计算、大数据、物联网、机器学习、移动化等新技术不断涌现，并相互融合，构建了一种全新的生态，推动着整个社会向智能化方向发展。
“在科技不断变革、快速发展的过程中，我们必须抢占战略制高点，才能引领科技创新，推动中国经济整体做大做强。”全国政协委员、中国电子学会副理事长兼秘书长徐晓兰表示。
在科技革命告诉发展的过程中，云计算始终扮演着非常重要的支撑性角色，成为各种新技术发展和普及的基础和前提。
正如中国云计算技术与产业联盟理事长，中国电子学会名誉理事长，原邮电部、信息产业部部长吴基传在大会开幕致辞中所述：“云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能为代表的新一代信息技术迅猛地发展，正在广泛地深入、影响到生产、生活、社会管理等方方面面，正在成为促进社会经济发展的重要动力。”实际上，得益于中国经济的高速成长以及各种物联网、人工智能等新技术的快速发展带来的对云计算的需求，云计算市场已经进入快速成长阶段。
据统计，2015年，我国云计算产业规模约1500亿元，同比增长超过30%。2016年，云计算骨干企业收入均实现翻番。SaaS、PaaS占比不断增加，产业结构持续优化，产业链条趋于完整。工信部近日印发《云计算发展三年行动计划（2017-2019年）》，提出到2019年我国云计算产业规模要达到4300亿元的发展目标，同时指出要建立云计算公共服务平台，支持软件企业向云计算加速转型，加大力度培育云计算骨干企业，建立产业生态体系。
随着人类社会进入以数据的深度挖掘与融合应用为特征的智慧阶段，大数据、人工智能与作为基础网络条件支持的云计算正在越来越紧密地结合在一起，在它们的推动下，云计算技术也将进入一个新的发展阶段。
“随着人工智能的广泛应用，云计算将进入一个深度发展的新阶段。今后人工智能会促进云计算的智能化，同时云计算、大数据又为人工智能的发展提供了坚实的基础，人工智能服务的云平台，即智能云服务将成为未来的主要发展趋势。”梅宏院士在主题演讲中表示。
除了专家学者的演讲，来自云计算、大数据、安全等各个领域的数十行业领军企业高管也在大会上进行精彩演讲。此外，来自金融、制造、交通、政务、教育、能源、医疗等众多行业的CIO们，分享各自在IaaS、PaaS、SaaS领域的应用体会，展示国内企业如何运用云计算大数据技术来提升变革创新能力，以及探讨云计算大数据如何支持IT技术融合和发展。
与此同时，大会还有来自各家厂商的展台以及14个专题论坛。论坛内容涉及技术、行业标准、生态、国际合作等多方面。14个专题论坛分别包括云计算核心技术架构论坛、云计算IT基础O施与自动化运维论坛、云计算平台构建与实践论坛、云计算大数据安全论坛、数据中心与存储解决方案论坛、大数据与人工智能应用大会、云计算大数据青年科学家专题论坛、云计算大数据与精准医疗论坛、云计算大数据与智能制造论坛、跨境出海，稳健落地――企业业务全球化论坛等。
此外还设有云计算大数据“一带一路”合作论坛、第四届国际云计算标准化论坛、第八届海峡两岸云计算合作论坛、2017超融合产业联盟论坛等闭门论坛等。
根据wikipedia的定义,云计算是一种动态的、易扩展的、通常是通过互联网提供虚拟化的资源计算方式。用户不需要了解云内部的细节,也不必具有云内部的专业知识,或直接控制基础设施。云计算主要特点是能够快速部署资源或获得服务,能够按需扩展和使用,能够按使用量付费并通过互联网提供服务。
云计算目前已经成为提供各种互联网服务的重要平台。随着商用化进程加快,云计算的概念已延伸到提供各种运算服务,包括以虚拟化技术为基础的it资源整合服务。
2 云计算的发展历程
云计算的发展历程是一个经典的市场驱动的案例。google的创始者因为买不起昂贵的商用服务器来设计搜索引擎而采用了众多廉价pc来提供搜索服务。他们成功地把这种pc集群做到比商用服务器更强大,而成本却远远低于商用服务器的硬件和软件,形成了所谓的云计算技术。google的成功引发了产业对于云计算极大的关注,甚至把google云计算中五大关键技术(包括大规模集群管理、分布式文件系统、并行数据处理、分布式数据库、分布式资源管理)称为“五大巫术”。
云计算技术为it技术带来了重大变革。云计算技术极大地降低了企业的it建设及运营维护成本,降低了能源消耗,大大加快了企业信息化建设进程。云计算与互联网的结合催生了it商业模式的革命,促使越来越多的公司不再购买和维护软硬件,而是从amazon等公司租用计算、存储、网络资源以及it服务,使得企业实现信息化变得像获取自来水一样方便、廉价。不仅如此,云计算技术以其本身在大容量存储、超大规模计算能力方面的优势,使得云计算已成为科学研究不可缺少的助推器,成为推动着产、学、研、用紧密结合的新型创新模式。可以说,以云计算为代表的技术革命对现有信息产业及应用模式产生了深远的影响。
云计算已引起各行各业广泛的关注,也引起了各国政府的高度重视。美国、日本、英国等国家都在大力开展部级云计算项目,试图在这场it技术革命中抢占先机。
2.1 google神话依赖于平台即服务
回顾云计算的起步和发展轨迹,我们不得不谈到google在以搜索为核心的互联网应用方面的成功。
1997年,有两个美国斯坦福大学的博士生做了个软件作业叫做backrub,这是一个实验用的搜索引擎。在建立之初,backrub只是针对1 000万份具有错综复杂关系的网页进行分析,后来他们发现斯坦福大学有上千人在使用这个软件,于是他们决定继续研发这个软件。把搜索的网页数目扩大,把搜索的效率提高,这就需要更高的计算性能,于是他们决定用多台服务器来实现。起初他们在自己的宿舍里攒计算机,后来宿舍舍友有意见,就被迫挪到一个破车库里攒,同时继续完善他们的backrub软件。因为当时很穷,只能用最便宜的器件来攒这些服务器。于是他们就买别人淘汰的主板、过期的cpu、便宜的小容量硬盘,还有廉价的电源,并拿纸盒子做机箱,能省就省。为了节约显卡、键盘什么的全都不要,就这样一气组装了一堆服务器。1台价格大约100多美金。可这种廉价组装的服务器很容易坏,不稳定,怎么办?这两个学生决定靠写完善的容灾软件系统来克服这个毛病。就这样,到了1999年或者2000年的时候,他们已有了几千台这样的服务器。他们开始用网络把这些服务器连接起来,在上面试着部署他们写的软件系统来进行文本搜索试验。既然在这样一个系统里面不可能用1台机器实现高性能,他们就在软件系统里研究了一套新型运算模式来实现高性能运算,这就是人们现在所称的“云计算”。这两个学生叫做布林和佩奇,他们在车库里攒出来的公司就是现在鼎鼎有名的google。
如今,他们已经有了超过100万台服务器组成的云计算平台,并依赖这样的云计算平台提供其著名的互联网搜索服务、gmail服务以及google map和新型的google wave和google voice等互联网服务。
依靠云计算平台,他们的网络爬虫爬遍了全世界,包括
2.3 salesforce.com奠定了软件
即服务的云计算模式
云计算发展过程中的第3个里程碑,一定属于salesforce.com。起初,这家公司想做自己的数据库管理类软件,并把它卖给企业用户。可是他们发现,在数据库管理类软件领域,他们可能永远打不过oracle。但是他们发现oracle的昂贵价格让很多企业望而却步,更有很多工业制造和物流行业的企业花大价钱买了oracle产品后却因为缺少专业知识而不能把它用好。于是他们决定利用新型的互联网来提供软件服务,从而和oracle竞争。这家公司在1999年首次通过自己的互联网站点向企业提供以客户管理为中心的营销支持服务软件——客户关系管理软件(crm),使得企业不必再像以前那样通过部署自己的计算机系统和软件来进行客户管理及营销服务,而只需通过云端的软件来管理,从而为软件即服务(saas)奠定了基础。这家位于旧金山的科技创新公司,通过向中小企业提供云服务而迅速壮大,他们的48 000个企业客户遍布世界各地。这些中小型企业可以不用购买和安装软件来实现其企业信息化服务,且数据都存储在云端,从而大大节省了成本,并能最大限度和最方便地实现信息共享和随取。这些中小型企业使得saas供应商salesforce年营业额增速高达50%,成为目前纳斯达克股市中的一家明星公司。saas模式的云服务可以帮助任何一个不懂it技术的中小企业花很少的运营成本,快速并科学构建适合其商业需求的企业信息化平台,从而极大地推进了企业信息化进程,也加快了信息化和工业化的融合。
在云计算技术的驱动下,运算服务正从传统的“高接触、高成本、低承诺”的服务配置向“低接触、低成本、高承诺”转变。如今,包括iaas、paas、saas等模式的云计算凭借其优势获得了全球市场的广泛认可。企业、政府、军队等各种重要部门都正在全力研发和部署云计算相关的软件和服务。云计算已进入国计民生的重要行业。ibm和google开始与一些大学合作进行大规模云计算理论研究项目。政府和军队的“私有云”正在悄然建设。许多新兴的初创公司和大型企业正在全力研发和部署云计算相关的软件和服务。与此同时风险投资和技术买家的兴趣也在迅速升温。迎着朝阳前进,是it技术发源地——美国硅谷对云计算目前发展状态的定位。
3 云计算的发展前景
美国多家市场研究公司联合预测,云计算市场将在未来几年高速增长,it厂商正以快于预期的速度转向运用云技术。根据gartner的调查结果,2009年全球云服务收入增长21%,从2008年的464亿美元增至2009年的563亿美元。2013年全球云服务收入会达到1 501亿美元。
gartner分析师认为,传统的内部it服务和大量的新业务会持续迁移到云计算中。以云计算为基础的业务流程是最大的云服务市场,其中包括广告、电子商务、人力资源和支付处理。google、microsoft、yahoo等公司云服务收入到2013年将是最大的组成部分。目前全球性的经济衰退和更严格的it预算,也使运用云计算来托管应用程序和服务更有吸引力。云计算是计算产业发展的高级阶段和必然趋势,目前已在国际市场得到了广泛的认可。云计算使得企业(尤其是中小企业)、个人用户在几乎没有预付资金投入的情况下可以即时使用计算资源,不必再提前做it资源计划,将大幅削减运营和使用成本。云计算系统同时改善了业务流程。各行业和机构可以把重点放在业务流程和逻辑组织上,而非it设施的建设和维护上。
4 云计算的关键技术
云计算是以数据为中心的一种数据密集型的超级计算。在数据存储、数据管理、编程模式、并发控制、系统管理等5个方面具有自身独特的技术。
4.1 海量分布式存储技术
为保证高可用、高可靠和经济性,云计算采用分布式存储的方式来存储数据,采用冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性,以高可靠软件来弥补硬件的不可靠,从而提供廉价可靠的系统。为了满足大量用户的需求,数据存储技术必须具有高吞吐率和高传输率的特点。
云计算的数据存储系统主要有google gfs和hadoop开发团队开发的开源系统——hadoop 分布式文件系统(hdfs)。大部分it厂商,包括yahoo、intel的云计划采用的都是hdfs的数据存储技术。
4.2 并行编程模式
为了高效利用云计算的资源,使用户能更轻松地享受云计算带来的服务,云计算的编程模型必须保证后台复杂的并行执行和任务调度向用户和编程人员透明。云计算采用mapreduce编程模式,将任务自动分成多个子任务,通过map和reduce两步实现任务在大规模计算节点中的调度与分配。
4.3 数据管理技术
云计算系统对大数据集进行处理、分析,向用户提供高效的服务,因此,数据管理技术必须能够高效地管理大数据集。另外,如何在规模巨大的数据中找到特定的数据,也是云计算数据管理技术所必须解决的问题。云计算系统的数据管理往往采用列存储的数据管理模式,保证海量数据存储和分析性能。云计算的数据管理技术最著名的是google的bigtable数据管理技术,同时hadoop开发团队也开发了类似bigtable的开源数据管理模块hbase。
4.4 分布式资源管理技术
在多节点并发执行环境,分布式资源管理系统是保证系统状态正确的关键技术。系统状态需要在多节点之间同步,关键节点出现故障时需要迁移服务。分布式资源管理技术通过“锁”机制协调多任务对于资源的使用,从而保证数据操作的一致性。google的chubby是最著名的分布式资源管理系统。
4.5 云计算平台管理技术
云计算资源规模庞大,一个系统的服务器数量可能会高达10万台并跨越几个坐落于不同物理地点的数据中心,同时还运行成千上万种应用。如何有效地管理这些服务器,保证这些服务器组成的系统能够提供7×24小时不间断服务是一个巨大的挑战。云计算系统管理技术是云计算的“神经网络”。云计算系统管理技术能使大量的服务器协同工作,方便地进行业务部署和开通,快速地发现和恢复系统故障,使云计算系统通过自动化、智能化的手段实现大规模的可运营、可管理。google通过其卓越的云计算管理系统维持着全球上百万台pc服务器协同、高效地运行着,其云计算系统管理技术被作为企业核心机密至今没有公布技术资料。
4.6 绿色节能技术
云计算技术降低了服务器的采购成本,从而使电源消耗所带来的运营成本成为云计算中心的主要开支之一。为了进一步降低成本,云计算的开发者在绿色节能技术上进行了大量探索。
电子资源建设面临的机遇及挑战
1“云图书馆”环境下电子资源建设的发展机遇
在云计算模式之下，通过云计算技术的有效计算能力，能够给使用者提供更多的快捷服务，服务的类型、效率得到了很大的提升。此外，云计算模式下的图书馆，其开放性更强，用户所获得的数据服务、社会服务、安全服务质量也有了极大的改善。云计算模式通过关联集中互联网的力量来满足用户的多方需求，使不同图书馆的知识交流和服务更为人性化，以促进图书馆现代化速度的有效提升。有效降低图书馆的运行成本。随着科学技术的不断发展，图书馆为了能够紧跟信息技术的发展，在日常的维护和建设的过程中，对图书馆的数据库等进行着不断的改进。云计算技术产生以后，将能够有效地改变图书馆软硬件设施。云计算技术条件下，对图书馆硬件的要求较低，通过浏览器的使用就可以实现用户的需求。这将有效降低图书馆的运行成本，节约人力、物力和财力，为图书馆的发展创造更多的条件。更好地实现资源的共享。在云计算实施背景下，图书馆的数据通过云计算技术存储在大量的服务器里面。保证了图书馆数据的异地存取和使用，充分地实现了图书馆资源共享，保证用户能够随时随地使用图书馆的数据。对于存在合作关系的图书馆来讲，借助于云计算技术能够获得更多的图书资料，有效降低了因为文献传递而产生的时间等方面的延迟。与此同时，借助于云计算技术，不同的图书馆之间能够进行信息空间的共建，实现了不同地区图书馆基础设施的互联，在降低图书馆建设成本的同时，提升了图书馆信息资源的使用效率。
2“云图书馆”环境下电子资源建设面临的挑战
首先，面临着图书馆数据安全的挑战。图书馆的数据安全是日常工作的主要内容之一。虽然一些研究机构对云计算进行了安全评估，并指出云计算能够提供安全可靠的数据存储和数据服务，但实践证明，在云计算实施的过程中，安全仍然是主要问题之一。从表面层次上分析，云计算的安全好像是很有保障的，但是这种“云”对于外部来讲是不透明的。在服务商为图书馆提供云计算这一服务内容时，每个服务商大部分都是在不可见的条件下为用户提供云计算服务。这就造成了每个服务商所使用的技术的不可控局面。可能会有云计算服务商存在着越权访问读者的数据等问题。服务商在提供云计算服务时，都指出通过不同的加密手段来保护数据的安全，但是这种加密技术虽在网络服务上是实用的，可在数据处理和存储时仍然会存在一定的安全问题。其次，缺乏统一的标准做支撑。当前云计算技术没有一个统一的标准，图书馆在将数据置于某一云计算平台以后，再将数据转移到其他的云计算平台，需要很高的转移成本。那么，这些较高的转移费用使得图书馆数据转移的弹性受到了影响。由于各个图书馆的经济情况有别，图书馆服务器的配置、服务器的操作系统也存在着各种差异，为了获得最好的云计算效果，就需要将云计算数据接口标准化，以便更好地提升图书馆云计算平台的共享性。
“云图书馆”环境下电子资源建设与优化策略
1加强对云计算技术的认识
当前，云计算技术的应用还处在初始阶段，还不成熟。这就要求图书馆工作者在使用这一技术的过程中要辩证地对待云计算这把双刃剑。一段时间以来，图书馆工作的开展是在信息技术的多重影响之下实施的，云计算作为一项新技术的案例，在今后的使用过程中可能会产生一些相关问题，这就要求图书馆工作人员加深对云计算技术的认识，通过正确的科学定位，做好图书馆社会服务工作。在加强对图书馆工作人员培训的同时，研究云计算技术与图书馆服务的有效契合途径。其次，加强对云计算在图书馆使用中的组织实施能力提升，帮助图书馆工作开展得有效有利。
2加强图书馆云计算使用的案例分析
任何一项实践技术都需要一定的理论支撑，理论的科学有效性需要在实践过程中进行检验。在云计算技术应用的过程中，我们不能只是在理论研究的层面上滞留，更需要通过对国内外一些图书馆使用云计算技术的相关案例做出有效的调研、分析和归纳，从使用者的角度，对云计算使用过程中存在的问题、优势等进行案例分析。通过科学的分析来提升云计算在我国图书馆的使用效果，更好地应对云计算技术带来的挑战。这种分析是有目的、有计划的案例分析，选择典型的案例，并结合自身的特点，对云计算的使用效果等进行全面的认识和把握。
3加大对图书馆数据的安全管理力度
在云计算模式下，安全性是互联网时期信息安全的重要保证，云安全是计算机并行处理、计算机网格计算、未知病毒行为决策等技术的集合，云安全借助网状的客户端，对互联网中的软件行为进行监测。通过获得互联网中的一些病毒最新信息，将其传输到服务器进行有效的分析，并做出安全的处理，再通过云端发送到使用者的客户端。在这一运行的过程中，云安全服务器通过对网站木马信息的分析，用户安全信息等的判断，做出有效、快速的形势判断。这就要求图书馆既要加强自身云安全的建设，也要掌握云安全的理念和相关的技术。云计算系统技术的研发人员通过为用户提供更多的安全策略，保证图书馆在云计算模式下的数据处理能力，为使用者提供更多的优质服务。
4提升图书馆数据存储与知识产权工作的有效性
在当前使用的图书馆管理系统中，一些用户并没有了解数据存储的位置。在云计算存储模式下，不同用户在加入云计算模式以后，是借助相关的协议共享所有的信息资源。在云计算的空间里，云计算服务商通过多方使用这些资源来提升云计算的收益。服务商通过对相关数据的整合、开发，实现用户数据的合法化，但是在整合开发过程中出现的知识产权矛盾影响了云计算的使用。因此，在图书馆工作开展的过程中，要重视云计算数据的安全性，在构建图书馆公共服务机构数据库的过程中，需要在遵守国家相关政策的条件下，建设门的云计算管理部门，来提升图书馆云计算的科学性和有效性。
结语
关键词：数字化；图书馆；云计算；应用
中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)08-1948-02
随着计算机和网络技术的飞速发展，数字化图书馆已经成为人们生活中重要的资料来源，在互联网时代信息高速化和多样化的背景下，数字图书馆正面临前所未有的挑战，只有积极引进新的技术，改善服务模式，才能在高速发展的互联网时代占有一席之地。在这样的背景之下，作为一种新的高科技的技术。
1云计算概念
1.1云计算的定义
云计算技术到目前为止还没有一个统一的定义，各行业和领域根据各自不同的利益视角和研究领域给出了不同的理解和定义。云计算的基本工作原理是将计算从个人计算机转移到大量的分布式计算机上，而不是由单独的本地计算机或者远程服务器完成计算工作。云计算是一种新型的资源共享方式，具有许多传统技术无法实现的优点。
1.2云计算的特点
1.2.1高度的安全性和可靠性
云计算技术为用户提供了高度安全可靠的数据存储中心，有效避免了传统技术中容易出现的病毒入侵、数据丢失等安全问题，云计算技术的数据中心都是由数据中心记性集中存储，由管理者进行集中的信息管理和安全控制，并且数据安全有实时监测，如此，就保证了用户数据和资料的安全性和私密性。
1.2.2经济实惠、方便快捷
云计算技术不在需要用户购买和时常更新应用软件和设备，只需要通过互联网用浏览器就可以尽情享受云计算技术提供的各种服务，用户只需花很少的钱租用服务商提供的相关服务，所需的硬件设备更新换代都不需要用户另外花费。
1.2.3超强的计算能力
云计算是一种集合了公用计算、分布式计算和虚拟技术等先进技术的集合体，因此在先进性上具有很强的优势，这种基于网络资源和技术共享的计算方式具有超强的计算能力，能够通过数台计算机之间的合作实现与超级计算机想媲美的计算，通过互联网众多数据库的共享，有限的资源被充分利用，使计算速度和准确性实现了质的飞跃。
1.2.4无限可能
云计算技术为我们网络的使用和数据的存储和利用提供了无限的空间和可能，这种可能促使着科学家不断发掘出它新的功能，也发现它在各个领域的巨大潜力。
2云计算技术在数字化图书馆中的应用
2.1目前数字化图书馆在云计算技术应用方面的现状
云计算技术由于刚刚在数字化图书馆中应用，因此难免存在许多问题，现阶段，笔者对于数字化图书馆在云计算应用方面存在的问题分析如下：
2.1.1信息资源的的共享有很大局限性
现阶段，由于图书馆资源的共享被接口不同不能共享锁局限，许多大型图书馆和校图书馆之间的资料库无法兼容，这也就导致 了所谓资源共享只是台面上的话，无法真正实现。
2.1.2数字资源重复建设率高
各个图书馆之间的纸质资源和数字资源往往都是相对独立的，如果其他图书馆在某一领域已经建立起相对完善和丰富的数字资源，那么别的图书馆在建设时无法了解这一情况，就会在建设时投入人力物力重复建设，这就导致了人力和财力的浪费。
2.1.3数字资源和纸质资源无法相互补充
在图书馆的工作过程中，由于人力局限等因素，往往无法对数字资源和纸质资源进行一对一的，这样一来，为了丰富数字图书馆的内容，满足读者日益增长的阅读需要，就不可避免的要购进与纸质资源相重复的内容，这样就又造成了资源的浪费。
2.2云计算技术在数字化图书馆中的应用前景展望
2.2.1降低服务器出错概率，最大限度保证安全可靠性
服务器作为支撑数字图书馆数据中心的重要部分，一旦出现故障，轻则导致图书馆无法正常工作，影响图书馆运行和读者借阅，重则导致图书馆重要数据的丢失，因此，服务器的安全性决定着数字图书馆能否正常有序运行。由于克隆技术在云计算模式中的应用，即便某台计算机出现了故障无法正常运行，服务器也可以快速准确的将计算机中的数据拷贝到其他计算机上，这样就避免了数据的丢失，最大程度保证了安全性和可靠性。
2.2.2降低成本，提高工作效率
在云计算技术背景下，一般的中小型图书馆无需花费大量资金去购买硬件设备，只需要从云计算供应商处租用计算能力，就可以利用网络浏览器使用最新的网络软件，也可以和大型图书馆享受相同的网络计算服务。同时，云计算技术也会使得系统维护的时间大大减少，从而提高工作效率。
2.2.3避免重复建设，实现真正共享
图书馆之间应该通过技术的改革和创新改变以往资源相互独立的局面，各个图书馆之间了解了彼此已经建成的领域，就不会在相同的领域投入不必要的精力，图书馆与图书馆之间相互联系，实现真正意义上的资源共享。这样一来，就实现了资源利用的最大化，符合可持续发展的观念。
2.2.4降低对用户设备的要求
在图书馆的传统服务模式中，要求用户必须使用计算机，才能使用数字图书馆的资源，还要下载不同的应用软件以识别不同格式的数据，使用起来非常麻烦。儿基于云计算技术的数字化图书馆由于强大的无限介入功能，用户不仅局限于电脑，还可以使用手机登移动设备共享图书馆的数字资源，从而使图书馆的作用实现了最大化的发挥，也给用户带来了更多方便的体验。
3云计算技术在数字化图书馆应用中需要注意的几个问题
1）信息资源的版权问题。云计算技术应用于数字化图书馆锁带来的资源高度共享在带来便捷的同时也滋生了版权纠纷问题，因此，在数字图书馆的建设过程中，要对资源的版权问题进行妥善处理，确定哪些资源可以放在“云”中，哪些又不行，通过制定版权问题的应对方案，对图书馆建设和使用过程中可能出现的版权问题进行有效处理。
2）数据的安全性问题。虽然用户数据都使用加密技术队用户数据耐蚀性保护，但是这种加密只是局限在数据传输上，无法保证数据处理和存储时的保密。因此数据安全问题仍是目前数字图书馆面临的一个重要问题。
3）接口标准问题。目前，由于云计算还没有同意的标准，因此，数字图书馆在数据迁移、资源共享方面仍然面临很大的困难，接口插件应该最大程度的适应本图书馆的具体情况，以保证更好的适应和利用云计算技术。
参考文献：
[1]伏琰.基于云计算的数字图书馆应用探析[J].科技创新导报,2011(2):207.
[2]张晓芳,祝新燕.云计算技术及其在数字图书馆中的应用[J].河南图书馆学刊,2011(3):148.
[3]罗永禄,肖杰.云计算及其在图书馆中的应用[J].中国西部科技,2010(9):14.
关键字 云计算；网格；云技术
中图分类号TP393 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2011）42-0203-02
1 云计算的产生
在原始模式下，我们建立一套完整IT系统需要购买硬件、软件等基础设施外，还需要买软件的许可认证，需要专业人员维护。当IT行业的规模不断扩大时，我们还要继续升级换代各种软硬件设施以满足需要。在很多情况下，计算机软、硬件等资源不是人们真实的需求，它是为了完成工作提高效率的辅助工具。诊对个人计算机而言，最底层的是硬件，光有硬件的计算叫裸机，没有太多的用途，我们还需要安装一系列的软件才能使用，目前大多数软件需要收费。然而很多软件是我们不经常用到的，购买这样的软件对用户而言是很不划算的。基于此人们提出这样一种服务，建立一个能够提供人们需要的所有软件租用平台。这样以来我们只需花费很少的资金在软件产品的购置上，人们可以共享这些软件资源，基于此提出了云计算的思想，实际上云计算是想达到将计算、服务和应用作为一种普通公共设施提供给人们，使人们能够共享资源，比如，像人们使用生活资源水、电、气一样。
2 云计算的概念
云计算（Cloud Computing）是由分布式计算（Distributed Computing）、网格计算（Grid Computing ）、并行计算（Parallel Computing）等多种传统计算机技术和网络技术发展的产物。以互联网络为载体把多个成本相对偏低的计算实体组合成一个强大的计算能力系统，并借助IaaS、PaaS、SaaS、MSP[1]等先进的商业模式把这种非常强大的计算能力分布到多个用户终端手中。Cloud Computing的一个中心思想就是通过不断提高“云”的处理能力，来减少用户终端的处理负担，使得用户终端形成一个简单的输入输出设备。并能按需分享“云”的强大计算处理能力。
3 云计算的主要技术
云计算是一种新兴的超级大规模计算方式，是以数据为中心的一种数据密集型的超级计算。在多个领域有其独特技术，如数据存储、数据管理、编程模型、虚拟化技术等，再次基础上还牵涉了许多云计算的其他技术，如表1所示。主要介绍云计算特有的技术，包括数据存储技术，数据管理技术，编程模式等。
3.1 超大规模数据分布存储技术
云计算系统是由云端大量的服务器组成，用户使用云端的资源为大量用户服务，因此在云计算系统中采用分布式存储的方式存储数据，用冗余存储的方式保证数据的可靠性。在云计算系统中广较为泛使用的数据存储系统是由Google公司的GFS和Hadoop开发团队开发的GFS的开源实现HDFS。
GFS文件系统（Google File System），是一个可扩展的分布式文件系统它能对大量数据进行访问和应用，用于较大型的分布式的。GFS的设计理念区别于原始的文件系统，主要针对大规模数据处理和Google应用特性而设计的。运行于较为便宜的一般硬件上，具有较强的容错能力，它能为用户提供很好的服务。
GFS集群主要由一个主服务器（master）和大量的块服务器(chunkserver)构成[2]，而且被大量客户所访问。主服务器存储文件系统所有的数据，包括访问控制信息、名字空间、从文件到块的映射以及块的当前位置。它能控制系统范围的一系列活动，比如，孤块的垃圾收集、块服务器间的块迁移、租约（lease）管理。主服务器在规定的时间定期通过HeartBeat消息与每一个块服务器通信，将其消息传递结块服务器，并传递指令收集它的状态。
客户与主服务器的交换可以对元数据操作，全部数据方面的通信都直接和块服务器联系，这种模式大大提高了系统的效率，减小主服务器的负载。
3.2 超大规模数据管理技术
云计算需要对海量的数据进行处理、分布、分析研究，因此，所有的数据管理技术必需能高效的管理超大规模的数据。云计算系统中的数据管理技术主要是Google的Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase和T（BigTable）数据管理技术[3]。
BT是基于GFS的Lock Service、Scheduler、MapReduce之上的一个大型的分布式数据库，与传统的关系数据库有所区别，它将所有对象作为数据来处理，形成一个巨大的数据链，用来分布存储大规模结构化数据。
3.3 编程模型
MapReduce是由Google公司开发的C++、Python、java、编程模型，它是一种简化的分布式编程模型和高效的任务调度模型，用于大规模数据集的并行运算大于，以1TB为单位量。具有严格的编程模型使得在云计算环境下的编程很简单。MapReduce模式的观点是把将要执行的问题分解成Reduce（化简）[4]、Map（映射）的方式，先用Map程序将数据分割成不相关的区块，分配给大量计算机处理，达到分布式运算的效果，通过Reduce程序将结果汇整输出。
3.4 虚拟化技术
该技术可以实现软硬件平台的分离，能将单一资源划分成多个虚拟资源的裂分模式，还包括将多个资源整组成一个虚拟资源的聚合模式。虚拟化技术根据对象可分网络虚拟化、计算虚拟化、存储虚拟化等，计算虚拟化又分为应用级虚拟化、桌面虚拟化、系统级虚拟化、。
3.5 云计算平台管理技术
云计算整体资源规模复杂体系大，是因为服务器分散在不同的地点，使用于多个不同的领域，要保证这些服务器正常的运转是该学科研究的问题。
云计算系统各类平台管理技术能够使大量的服务器协同工作，方便的进行各类业务部署和开通，快速发现和恢复系统故障，通过智能化、自动化的手段实现大规模系统的可靠运营。
技术类型 具体技术
设备架设 数据中心节能、节点互联技术
改善服务技术 可用性技术、容错性技术
资源管理技术 数据存储技术、数据管理技术
任务管理技术 数据切分技术、任务调度技术、编程模型
其他相关技术 负载均衡技术、并行计算技术、
虚拟机技术、系统监控技术
4 云计算的应用领域
目前，英特尔、微软、亚马逊、谷歌、 IBM 、等公司都提出了“云计划”。他都提出一个叫了 “蓝云”的计划。从此云计算在不同领域的价值得到了体现，由其是在商业价值方面得到了极大的发展。多家国内外学术机构也都对云计算进行全方位深层次的研究。谷歌同清华大学、华盛顿大学以及合作，启动云计算学术合作计划，推动了云计算的普及和发展， 加紧对云计算的研究。卡内基梅隆大学等对数据密集型的超级计算进行研究，本质上也是对云计算相关技术开展研究。
IDC 的调查统计显 ，在以后的5年中云计算服务的各个领域将不断增长，估计在2012年前后市场规模可达600亿美元。此时云计算在企业得到了普及，并且有每年递增的势头。预计在2012 年，企业投入在云计算服务领域的支出将占整体 IT 成本30%，甚至在2013年提高至 IT 总支出的50%。基于此，云计算在国内外科研机构和企业的推动下得到不断的发展[5]。
云计算有着非常广阔的应用前景。如表2所示。云计算在科研、医学、天文学、网络安全、图形图像、安全等各个领域有着广泛的应用前景。
领域 应用场景
科研 地震监测、海洋信息监控、天文信息计算处理
医学 DNA 信息分析、海量病例存储分析、
医疗影像处理
网络安全 病毒库存储、垃圾邮件屏蔽
图形和图像处理 动画素材存储分析、高仿真动画制作、
海量图片检索
互联网 E2 mail 服务、在线实时翻译、网络检索
5 云计算存在的问题
尽管使用云计算服务有非常多的好处，但作为一项新兴技术，云计算仍然存在着诸多的问题，使人们对其仍然抱有怀疑和观望的态度，如何解决安全、技术、经济、网络、兼容性是云计算面临的重要问题。其中安全是首要问题，云计算意味着企业将把类似客户信息这类具有很高商业价值的数据存放到云计算服务提供商的手中，信息的安全性和私密性是用户最为关心的事情。根据IDC的调查结果，将近75%的受访企业认为安全是云计算发展路途上的最大挑战。
6 云计算的展望
云计算目前在多学科得到了极大的发展，随之而来物联网也不断的在科学界引起重视，如何将云计算和物联网有机的结合起来形成庞大的商业体系，将是学术界在未来多年研究的课题，云计算到低能不能执掌起物联网，就目前还显得幼小，云如何很更好的成为物联网的后端是研究的一个方先。
参考文献
[1]维基百科.Cloud Compting [EB/OL].[2009-03-10].en.wikipedia org/wiki/cloud-compting.
[2]中国云计算网.什么是云计?[EB/OL].[2008-05-14].coloudcomputing-chia cn.
[3]刘鹏.云计算实践之道：战略蓝图与技术架构[M].北京：清华大学出版社，2010.
关键词：云计算；政府建设；高效；安全；
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1674-3520（2015）-04-00-01
国务院总理在今年政府工作报告中提出，要加快建设法治政府、创新政府、廉洁政府和服务型政府，增强政府执行力和公信力，促进国家治理体系和治理能力现代化。随着 IT 技术的发展，云计算技术也进入到了”四个政府“的建设中。
一、云计算技术对政府建设的影响
（一）云计算技术对政府建设的积极影响
云计算技术所具有的全球范围内共享的计算数据资源、低成本且灵活、高效的计算能力使得云计算技术在政府建设中起到了很多的积极作用。
1、云计算技术降低行政成本，有助于减轻财政压力。一方面，无需采购大量硬件，减少支持。传统计算模式需要大量高性能、高价格的硬件作为基础设施，这对于计算需求量巨大的政府而言，是一笔庞大的财政支出。而云计算技术采用虚拟技术，将大量的计算及存储放到虚拟机中即可，这就大大减少了政府采购大量硬件需要的财政支出。另一方面，软件成本不断降低。传统计算模式下，软件系统需要修改或扩展时，往往需要从基础改起，这是一项复杂且庞大的工程，而云计算技术具有极强的灵活性和伸缩性，用户可以根据实际需求更改自己的系统内容，这就在很大程度上降低了软件系统的研发成本。
2、云计算技术提高了行政效率。云计算技术的灵活可伸缩性，使得电子政务可同时为成千上万的用户提供服务，政府部门与民众的交流与沟通不受时间和地点的限制；另一方面，云计算技术高效的管理机制可实现对数据资源的计算、布置、存储、变更请求等集中管理，并且不受时间、地点、用户专业水平的限制，提高了政府工作效率。
3、云计算技术提高了公共服务水平，增强群众对于政府建设的满意度。传统计算模式下，政府网站有效信息较少，更新不及时，无法实现政府与民众桥梁的沟通作用。云计算技术下的政府网站，将公众为服务群体，利用先进的网络技术将政府与民众联系在一起。通过政府网站，民众可以了解政府的最新动态，并能做出反应及回馈；政府通过民众的回馈及时调整政府工作重点，真正建设服务性政府。政府与民众之间的交流同样不受时间、地点、用户专业水平的限制。这极大的满足了民众的知情权，提高了民众对政府的满意程度。
（二）云计算技术给政府建设带来的消极影响
云计算技术虽然给政府建设带来了促进作用，但也存在一些隐患，不解决这些问题，云计算技术在政府建设中的应用将受到限制。
1、云计算技术的安全性受到质疑。云计算技术存储模式从硬件存储转为虚拟存储，这种存储模式的转变，使用户主观上认为数据信息等资源的安全性没有保障，可能被其他用户随时获取。另一方面，云计算技术本身存在一定漏洞，这为部分黑客提供了可乘之机，这都成为云计算技术安全性遭受质疑的原因。
2、网络稳定性没有保障。云计算技术是通过互联网实现对资源的存储、计算等管理的，用户要取得数据资源，需要借助互联网，因此，云计算技术对于网络稳定性要求更高。换句话说，若网络不稳定或者中断，则政府部门不能开展任何工作。
3、云计算技术兼容性差。云计算技术的研究工作是各个软件提供商自行研发，没有统一的标准与规范，这就造成了不同版本的软件系统之间存在不兼容现象，这为云计算技术的应用及推广造成了障碍。
二、云计算技术在政府建设中应用改进建议
云计算作为一种新型技术，其优势大于劣势。但不利因素的存在对该技术的应用造成了极大障碍，这些技术漏洞不采取对应措施，云计算技术在政府建设中的应用就受到制约。针对常见问题，我们提出以下几点处理意见：
（一）对数据资源进行等级划分，分类管理。社会上大部分的数据资源都在政府部门，这些数据种类众多，有关系国家安全的高科技信息数据，有关系广大人民群众生活的信息数据，这些数据可根据其性质按保密程度划分等级。对于保密等级高的信息，应在政府内部进行存储管理，既保证政府部门对信息进行高效、及时的管理，也能保证数据不外泄，保障数据的安全性。对于数据保密程度较低的，可以公开的数据信息，可以放在公共平台里，政府、企业、公众用户可以通过互联网获取信息，满足三方的需求，实现政府对外公共服务的职能。
（二）采用数据加密技术，降低数据外泄风险。加密技术是保护数据和信息安全的一种有效方式。政府在电子政务建设中，可将保密性较强的数据信息对外实行加密技术，确保数据的安全性和完整性。
（三）身份证认证技术。身份证认证技术有多种形式，用户名和密码，动态口令、智能卡认证等，这些技术已经得到广泛应用。云计算技术下的政府建设可采取身份证认证技术确保信息的安全，如动态口令，用户每次登陆或使用时，密码是随机发送的，并且重复性概率较低，这就能有效阻止黑客通过盗取密码而冒充合法用户对数据进行偷取或恶性攻击。
（四）建设基础网络设施，为云计算技术的普及提供基础设备。云计算技术的普及需要网络普及化，在各个省、市、县、乡、村等地区建设网络基础设施，只有建设健全的网络设施，才能真正实现政府建设的网络化，现代化，公开化。
（五）逐渐统一行业标准，消除系统之间的排斥性。元计算技术的研发工作尚处于起步阶段，在未来还有更大的发展空间，其应用性能也存在无限可能。统一行业标准，实现各个版本的信息资源共享，才能成为各级政府、各地政府以及公众之间的桥梁。
三、总结
云计算技术在政府建设过程中的作用越来越明显，但存在的弊端也应受到重视。政府部门应加大云计算技术的研发力度，以实现政府的现代化、信息化建设，为政府各项职能的发挥提供技术支持。
参考文献：
[1]苏奎.云计算平台下的电子政务基础设施研究[D].山东师范大学，2012.
