时间：2023-07-25 17:17:35
随着计算机技术的发展和网络的普及，网络语言（包括计算机术语）已经成为人们生活中的一部分，本文以新生计算机术语“云计算”为分析对象来说明隐喻概念体系的工作机制，同时也证明了隐喻的普遍性和重要性。
一、隐喻的理论基础
Lakoff和Johnson在其著名的《我们赖以生存的隐喻》一书中，提出了隐喻不仅仅是一种修辞现象，本质上更是人们的认知手段和思维方式，隐喻是通过概念之间的跨域映射实现的。隐喻和认知语言学密不可分。
二、“云计算”概念
最近，一个比较常用的新生计算机隐喻就是“云计算”。“云计算”是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心，几万甚至几千万台电脑和服务器连接成一片，用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按各自的需求进行存储和运算。“云计算”是对分布式处理、并行处理和网格计算及分布式数据库的改进处理，是一种网络计量式服务的计算模式。在“云计算”模式中，用户所需的应用程序并非运行在个人计算机上，而是运行在互联网大规模服务器集群中，所有的数据也存储在互联网数据中心。
三、“云计算”隐喻分析
我们知道，大自然会影响到人们生活的方方面面，同样，对自然现象的感知会成为人们认知世界的一部分。人们对各种自然现象的变化会产生不同的感受，比如阳光明媚的天气会使人心情舒畅；阴云连绵的日子又会使人感觉沉闷。天空中的云朵千变万化，自然会激发人们无穷的想象。“云”这个隐喻反映了人们对自然现象的概念化过程，而云的相关概念不是孤立存在的，而是相互联系的，具有系统性的，因此，人们在认知不熟悉的事物时会联想到有相关特点的自然现象“云”。那么，业界为什么只用“云计算”而不采用“森林计算”或是“海洋计算”呢？首先我们可以根据一些相关的汉语成语和英语惯用说法来了解下“云”的基本含义。
1.“云”喻数目众多：当人们看到天空中云朵漫漫，数不胜数时，就自然和“众多”这一义项产生联系。例如：“云山云海”、“宾客如云”。在英语中有这样的说法：The mosquitoes were coming in clouds.
2.“云”喻不实际、虚幻：云具有飘忽不定、变幻无穷的特征。人们对云的这种体验产生了“不实际、虚幻缥缈”这一义项。如“云诡波谲”、“过眼烟云”、“风云变幻”。He was lost in the clouds.
综上所述，在本质上，云是不透明的；云通常也是大规模并且有一定距离的；云可能是重叠的，它们可能会动态地相交或分裂。正是基于以上特点，在计算机网络理论应用中，很长时间以来“云”本身在网络图中一直用以表示黑匣子设备或者实体，这些黑匣子设备或者实体对外的接口是为人熟知的，但是其内部的路由和处理方式对于网络用户完全不可见。由“云计算”概念可知，“云计算”是基于因特网系统平台的；“云”是数据存储和应用程序的服务中心；“云”的背后隐藏着巨大的计算资源，包括硬件和软件。因此，“云计算”内部的事物是不透明的，没有具体的边界，而且是动态的、大范围、大规模的网络数据传输。
根据概念整合理论，在“云计算”这一概念形成之前，首先存在两个输入空间：源域（自然物质云）空间和目标域（计算机网络“云计算”）空间。两个空间之间的对应元素存在部分映射关系：第一，源域中的云通常规模巨大，而目标域中的“云计算”则是由大规模的集群化服务器提供服务的；第二，自然物质云是不透明的，而“云计算”是在因特网中进行的，人们是看不到其内部结构的，此外，人们还常常用云状图来表示网络设备；第三，自然云是大范围交错重叠分布的，而“云计算”的数据传输正是通过大范围交错相织的互联网实现的。当然，自然云会给人带来虚幻的印象，但在“云计算”这个隐喻中并无明显的相似特点对应。其次，类属空间和每一输入空间之间进行映射，这时与对应元素映射关系无关的特点就会被排除掉。两输入空间元素的相似的结构组织会映射在类属空间里，在云和“云计算”的概念里，这种相似结构分别是数量、性质、方式。两个输入空间中的对应元素是产生映射关系的基础，用实线表示，而两个输入空间中的元素与类属空间和合成空间中元素之间的映射关系用虚线来表示。源域空间云的相关特性与目标域空间“云计算”的相关特性一起投射到合成空间，在组合关系过程中相关的元素会合二为一，不相关的元素则会以独立元素的形式出现，因此产生以下概念：“云计算”是通过大量计算机终端实现的；“云计算”是一种后台服务；“云计算”是一种覆盖广泛的网络服务。再经过概念完善和扩展的认知运作过程形成层创结构，在“云计算”这个层创结构里，人们便会有以下理解：“云计算”非常高效便利，使网民能够共享无限的公共资源和实时的网络服务。这样“云计算”的概念就逐渐清晰了。
层创结构能够创造出新的意义结构，因此隐喻化的概念往往会比原始概念更加丰富。经过类推，我们还可以理解其它与云相关的计算机术语，如：“云资源”、“云鉴定”、“云潜能”、“云存储”、“云安全”等，从而可以使相关的计算机术语更加通俗化，帮助我们去了解未来信息技术的发展方向。
云计算是什么，其实很简单，就是你所需要的一切都可以从云里面得到，而不需要亲自来实现。云计算的时代，所有的东西都可以租用，甚至当前在你看来必不可少的资源都不需要自己拥有，你可以利用服务商提供的计算能力、存储资源、各种应用等。
不过，由于身份的不同，不同的人会有不同的视角。对于IT使用者来说，是如何弹性地扩展自己的资源；对于最终用户来说，是无论何时、何地都可以用到他们的应用，而对于IT管理者来说，则是成本零增长地管理扩展的IT资源。
云计算并不新
大道至简，云计算正是如此，不过随着越来越多的厂商加入到云计算的炒作当中，云计算的给人的感觉却越来越复杂、模糊，人们听到“云计算”的名字就如同坠入云里雾里，不知其所云。
因此，在回答有人提出的云计算和虚拟化、SaaS的区别的时候，IBM软件集团Tivoli软件全球总经理Alfred W.Zollar的回答直截了当，“我们应该少强调这些buzzworid(流行术语)，而多看对客户带来的效益”。
2007年亚马逊、谷歌和IBM推出云计算概念，但是它是一个新生事物吗?Alfred认为不是，“云计算是IBM一直做了几十年的对企业数据中心或者其他应用功能的提高，是一个进展。我们不是从头开始搭建一个云计算的功能，我们在过去几十年之中积累了所有的经验，现在只是在云计算中进一步地往前走”，Alfred说，“云计算只是一个切入点，它帮助我们向前走的更快。”
看来云计算并不新，我们也不需要从头再来，只需要在以前的基础上做的更好即可。“云计算只是讲怎样把历史中几十年积攒的经验用云计算的方式继续往前推动。”Alfred说。说白了，云计算还是要把数据中心的计算能力做得更好，把应用做得更贴心。
云平台后的大管家
云计算最核心的理念其实并不是交付方式的变革，而是商业模式的变化。它强调的是一种运营经济，Platform CEO周松年认为，运营商将是未来IT业的核心，到时，云计算的时代才真正到来。游戏就是最好的例子。
而对于运营商，最核心的就是平台，它是整合资源，承载应用的基础。IBM把这个平台分为三层：基础设施层，应用平台层、交付服务层，但是最终的目标就是实现弹性地扩展，快速地供应最终的应用。
关键词：云计算；电子商务；发展模式；模式创新；大数据处理
我们都承认我们生活在一个电子商务急速发展的时代，几乎所有的事情都可以通过网络的经济行为完成，这种发生在互联网、辐射到社会生活的电子交易方式活跃了新一轮的商业浪潮，也带来了新的商业变革。电子商务的自由度和灵活度是线下消费难以比拟的，对于网络安全度和性能的要求也随之提高。在这种背景下，2007年，“云计算”正式登陆我国，让更多消费者和商家得以享受到更大规模、安全性更高的电子商务消费，这种大数据、大虚拟和高安全的处理方式很快从一场概念炒作转换为了时间模式，促使电子商务进一步革新。本文将以详实的理论基础分析“云计算”这一重要现象，并且从多角度提出电子商务在“云计算”环境下的发展模式和创新方案，以为业界提供参考和借鉴。
一、“云计算”与电子商务
1.“云计算”概念的提出与实践应用
在诸多电子商务和商业领域的概念中，包括一些计算机和电子技术概念中，“云计算”并不是一个历史悠久的说法，他的诞生不过六七年，2007年IMB公司正式提出了相关的看法，在随后一两年的学术和业界讨论中，专家与从业者又对这一含义做了充分的阐发，进而形成了现在应用于电子商务行业中的“云计算”概念。笔者综合相关资料，这样认定“云计算”概念：所谓云计算，指的是一种用来同时描述一个系统平台或者一种类型的应用程序，一般来说，“云计算”应用程序需要provision、configuration、reconfiguration、deprovision等多个环节，这四个环节在随后的论证中被汉化为“动态部署”、“配置”、“再配置”（重新配置）、“取消服务”等。
这样的定义大致可以分离出两层含义，首先，它说明“云计算”作为一种计算平台或者应用程序，具有一定的基础架构；其次，它说明“云计算”值得是基于这种基本程序上的计算应用。因此，我们可以这样抽离两个方面，前者指的是技术，后者指的是服务，这两这构成了“云计算”基本内容，也是“云计算”应用与电子商务的两个作用点和转化点。
2.电子商务的新特点
电子商务从上世纪末在我国逐渐流行，从最初的线下交易性质较强的选择――汇款――发货――收获模式逐渐转化到了现在流行的B2C、C2C模式等，而在本世纪第一个十年末，“云计算”又成功应用于电子商务，这也为电子商务的发展带来了新的特色。基于技术和服务的“云计算”具有大数据、虚拟性、安全性等特点，它也影响到了电子商务。首先，电子商务变得更加灵活自由，从最初的媒体端到流行的PC端（用户电脑），电子商务又与移动互联网结合，走向了手机应用端口，更大更全面的虚拟化平台方便了实物贸易；其次，电子商务变得更加开放，“云计算”提供的大数据更进一步打破了地域限制，除了全国性的贸易之外，跨区域的、全球的商贸也逐渐兴起；效率更高，运营成本降低，更多的中小型企业和个人用户可以利用这一便利开设自己的电子商务网店，在激烈的竞争和网络环境下，服务态度和产品质量都得到了有效地提高。总而言之，“云计算”为电子商务的发展提供了保障。
二、传统电子商务的瓶颈与“云计算”下电子商务模式的创新
1.电子商务的现状与瓶颈
电子商务在我国已经发展十余年了，十年中，一个新的行业方向从稚嫩走向成熟，目前它面临着发展的关键点，也遇到了一些瓶颈，归结起来，这些问题可以总结为以下三方面。首先是直接的人才瓶颈期，在我国电子商务的迅速发展吸引了大批人才和高校开设相关专业，但是传统的知识无法面临着迅速变化的时代环境，而业务的迅速拓宽也告诉我们必须有更加综合的知识才能应对挑战；其次，电子商务的运作方在长期的价格拉锯战和宣传站中早已累计了一个致命的问题，那便是成本瓶颈，依靠高投入的方法来提高效益已经不能再走下去；第三，对于移动终端的开发不够，移动互联网上的电子商务虽已逐渐发展，支付方式也更加快捷，但是目前亟待出现一种更加完整的、协同效率更高的运作模式。
2.“云计算”环境下电子商务的创新模式
“云计算”的出现从很大程度上给了这些问题解决的方法或解决的可能，首先，从服务上看，“云计算”提供给终端的客户更多的硬件、软件和数据基础，从而便于他们提供更加便利的“定制服务”，根据客户的需要更加灵活调整自己的经营策略，而传统的大宗的消费如水电缴费、话费充值等也不必再用更多的处理器去按量付费，这样的创新大大节约了商家的服务成本。
除了服务成本的降低，“云计算”还改变了外包服务与电子运营的关系，加速了二者的融合。“云计算”作为外包服务商，而电子商务作为外包服务的客户，通过销售来将“云计算”提供的便利据用户的需求对其进行客制化，提供给终端的用户，实现企业的目标，这就意味着服务模式更加专业化，毕竟外包公司――“云计算”平台是专业的、专项的服务提供者。
三、结语
“云计算”的出现深刻影响着电子商务的发展，潜移默化中，我们已经发现了电子商务的巨大变革，可以预计，在不久的将来，“云计算”将会为行业带来更为宝贵的财富。
参考文献：
[1]陆秋琴，和涛，黄光球.基于面向对象信任攻击图的信任风险传播模型[J].计算机工程. 2012（04）. 页41-44.
[2]任勇军，王建东，徐大专，庄毅，王箭.自认证公钥的无线传感器网络密钥协商协议[J].计算机研究与发展.2012（02）. 页39-42.
【关键词】数字化校园；云计算；服务模式
云计算（Cloud Computing）无疑使近年来最热门的IT词汇，也是众多IT厂商重金打造、极力标榜、极力推销的一个词汇，它的出现给互联网用户全新的体验，随着时间的推移，云计算会改变互联网的技术基础，甚至会影响整个产业的格局。
在云时代，如何让高校数字化校园建设搭乘云计算这一新的服务，是我们要急需解决的一个问题。
1.云计算的含义及其功能
1.1云计算的内涵
云计算这一概念从一提出开始，就出现了多种版本的定义，我们姑且使用维基百科给云计算下的定义：云计算将IT相关的能力以服务的方式提供给用户，允许用户在不了解提供服务的技术、没有相关知识以及设备操作能力的情况下，通过Internet获取需要服务。
1.2云计算的特点
（1）资源配置动态化。根据消费者的需求动态划分或释放不同的物理和虚拟资源，当增加一个需求时，可通过增加可用的资源进行匹配，实现资源的快速弹性提供；如果用户不再使用这部分资源时，可释放这些资源。云计算为客户提供的这种能力是无限的，实现了IT资源利用的可扩展性。
（2）需求服务自助化。云计算为客户提供自助化的资源服务，用户无需同提供商交互就可自动得到自助的计算资源能力。同时云系统为客户提供一定的应用服务目录，客户可采用自助方式选择满足自身需求的服务项目和内容。
（3）网络访问便捷化，客户可借助不同的终端设备，通过标准的应用实现对网络访问的可用能力，使对网络的访问无处不在。
（4）服务可计量化。在提供云服务过程中，针对客户不同的服务类型，通过计量的方法来自动控制和优化资源配置。即资源的使用可被监测和控制，是一种即付即用的服务模式。
（5）资源的虚拟化。借助于虚拟化技术.将分布在不同地区的计算资源进行整合.实现基础设施资源的共享。
2.云计算给数字化校园建设带来的变革
各高校的数字化校园经过多年建设，都已经有一定规模，云时代的到来，必然会带来一些冲击和变革。
2.1是购买云服务，还是部署云
一些有经济及技术实力的学校，通过虚拟机的部署及数据中心的建立，已近完成了云计算+云储存的基础建设，通过对服务的整合，实际上就完成了云的部署。
对于规模比较小、信息化建设投入较小的学校来说，搭建自己云计算平台，是遥遥无期的。随着各地各地的公共云平台的搭建，这些学校通过购买云计算服务商提供的基础架构即服务 （IaaS），就可以获得包括处理、存储、网络和其它基本的计算资源，在上面部署和运行数字化校园软件。这样可以以极低的成本投入获得极大收益。
（1）有效解决小规模学校数字化校园建设一次性投入超过学校经济能力的问题。通过购买云计算服务商提供的基础架构即服务 （IaaS），可免去部署虚拟机及建立数据中心的投入。
（2）利用云计算的资源配置动态化特点，以极低的成本投入获得极高的运算能力，克服服务器访问限制的瓶颈。普通的服务器的相关硬件资源都有一定的限制，若服务器同时响应用户的数量超过了自身的限制将导致服务器的瘫痪。为确保服务器内数据资源的安全性 及服务的器可靠运行，一般都对对服务器的最大服务响应数量及接入终端数量进行了一定的限制。应用云计算资源配置动态化特点，通过支付少量的费用，在服务需要更高的计算能力的时候，云模式中服务器可以为此服务提供的更高的计算服务，用户的请求便可在毫秒的时间内获得响应。
（3）减少硬件产品升级及日常运管费用。IT产品升级换代非常快，是的数字化校园的使用非常高。通过购买云计算服务商提供的基础架构即服务，学校可以不用操心换代升级的麻烦，同时也省去了日常维护的人员及费用。
2.2部署什么样的云、提供什么样的云服务
对于有能力部署云计算的学校，部署什么样的云，提供什么样的服务也是决策者和管理者必须考虑的。
（1）部署什么样的云
美国国家标准和技术研究院提供了4种云计算的部署模型：
公用云（Public Cloud）：公用云服务可通过网络及第三方服务供应者，开放给客户使用，“公用”一词虽然并不一定代表“免费”，但也可能代表免费或相当廉价，公用云并不表示用户数据可供任何人查看，公用云供应者通常会对用户实施使用访问控制机制，公用云作为解决方案，既有弹性，又具备成本效益。
私有云（Private Cloud）：私有云具备许多公用云环境的优点，例如弹性、适合提供服务，两者差别在于私有云服务中，数据与程序皆在组织内管理，且与公用云服务不同，不会受到网络带宽、安全疑虑、法规限制影响；此外，私有云服务让供应者及用户更能掌控云基础架构、改善安全与弹性，因为用户与网络都受到特殊限制。
社区云（Community Cloud）：社区云由众多利益相仿的组织掌控及使用，例如特定安全要求、共同宗旨等。社区成员共同使用云数据及应用程序。
混合云（Hybrid Cloud）：混合云结合公用云及私有云，这个模式中，用户通常将非企业关键信息外包，并在公用云上处理，但同时掌控企业关键服务及数据。
根据数字化校园的服务内容及学校的社会职能，部署纯粹的公用云是没有必要的；通过部署私有云实现校内内各部门共享数据中心内的资源；通过部署混合云可以为大部分数字化校园模块提供服务；
（2）提供什么样的服务
美国国家标准和技术研究院的提供了三种服务模式：
软件即服务 （SaaS）：消费者使用应用程序，但并不掌控操作系统、硬件或运作的网络基础架构。是一种服务观念的基础，软件服务供应商，以租赁的概念提供客户服务，而非购买，比较常见的模式是提供一组帐号密码。
平台即服务 （PaaS）：消费者使用主机操作应用程序。消费者掌控运作应用程序的环境（也拥有主机部分掌控权），但并不掌控操作系统、硬件或运作的网络基础架构。平台通常是应用程序基础架构。
基础架构即服务 （IaaS）：消费者使用“基础计算资源”，如处理能力、存储空间、网络组件或中间件。消费者能掌控操作系统、存储空间、已部署的应用程序及网络组件（如防火墙、负载平衡器等），但并不掌控云基础架构。
我们需要根据数字化校园的不同需求需求，选择适当的服务模式，才能更好的利用云计算计算，服务于数字院。
云计算已经从开始的一个概念、 一个噱头， 蜕变成实实在在的一种技术、一种方法，一种服务。所有高校数字化校园建设经过多年经营，已具备一定规模和建设经验。利用云计算来重新构建数字化校园或者对已有数字化校园整合，必将会对高校数字化校园建设插上腾飞的翅膀。
参考文献：
[1]邓倩妮，陈全，云计算及其关键技术《高性能计算发展与应用》2009年第一期.
[2]郑晓松，许立峰，闫敬，雷真，罗立成，云计算及云校园网的构建《社科纵横》2011年9月.
关键词：云模型 数据挖掘 可视化
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）07-0065-01
随着信息呈爆炸式趋势增长，人们急需从不同角度对海量信息进行解读，使数据挖掘需求日盛。然而，传统数据挖掘方式各有弊端，云计算方式成为必然选择，基于云模型的数据挖掘技术研究也成为重要课题。
1 云计算与云模型
云模型模型数字特征示意图如图1。其中Ex能够代表定性的概念，反映云滴群的云重心。En可以反映概念的模糊度，以及一定程度上表明模糊度与随机性的关联度。He是直接反映云的集中程度，用以表示空间中所有点的凝聚程度，在云模型中称之为熵。
2 云模型数据挖掘分析
（1）云模型数据挖掘的特点优势。
（2）云模型下的可视化技术。
云模型始终属于较为抽象的概念，主要将模型具体化，利用图形、图像等形式，并通过一定技术手段表现出来。如图2所示，都可以表示数据的不确定性。
可视化是通过云发生器来实现的。发生器有正向与逆向之分，正向发生器基于三个特征数字来实现可视化，根据三个特征数字产生云滴，近而累积成云；逆向发生器基于数据开发挖掘云模型的三个特征数字，是定量到定性的映射，在此基础上进一步反映整个云滴的整体。
3 基于云模型的数据挖掘技术
通过以上对云模型特征数字的分析，可以通过参数的使用分析，构建特征空间和概念空间。概念空间是从同一属性角度来集合不同的概念，而特征空间则是通过集合不同的属性来描述实体。云模型中云滴的分布会形成一个空间，在概念空间里云滴会构成一个等势线，称其为概念层次。同样，在特征空间中也会有概念层次，代表着实体的等势层次。
在概念空间中，每个数据都会在云模型中形成一个云滴，众多云滴构成一个空间。但是每个数据的权重、影响力可能不一样，模型中从云滴的位置以及云滴的亮度来表征这个问题。云滴的位置越靠近云重心、云滴越亮则云滴的影响力越大。在概念空间中，可以选择不同的角度来分析空间数据，而选择角度不同就是选择不同的函数来计算点势。图3为概念空间的等势线与等势面举例。
概念空间基于对概念的分析归类。不同的概念之间应该有着众多关系类型，诸如包含、从属、等价、相似等等。通过数据场的交互作用而构成泛概念树。云模型中的泛概念树区别于一般意义上的概念树，可以拥有多个父节点。泛概念树的组成情况可以因为不同的属性集合、实体群组合状态等的不同而不同。
在特征空间中，其等势的思想方法与概念空间中相似，两者的区别就在于特征空间以实体为基本的空间点，概念空间则是从属性角度出发表达概念。当问题集中在讨论空间实体的特征时，常常用特征空间加以表示。从特征空间角度对实体进行研究，其空间粒度与空间范畴将变得更大。特征空间所描述的实体的特征将构成一个多维的空间。通过把实体的多种属性以某种方式投射到空间中，形成一个特征点，累积下来就完成了特征空间的构造过程。随后进行数据分析，通过数据空间点所呈现出来的特性进行数据挖掘，这些特征包括点的整体抱团聚类、势的特征等等。普通的分析方式对于数据聚类的分析往往采用练习数据集归类和测试方法的有效性两部分，但是两部分数据的选取原则与选取标准仍然不够完善，并且对数据的不同权重也没有足够的关注。因此在特征空间中得到数据分析聚类结果更可靠。
总之，基于云模型的数据挖掘，结合不确定性推理和云变换共同实现挖掘技术。通过云滴模型的构建，能够具备三个特征参数值，能够反映云模型的中心值、模糊度、离散度等模型特征。从模型特征又可以进一步对实体的定性问题、概念模糊度、随机度等进行分析。云模型技术能够很好地进行定性概念与定量数据间的映射。数据挖掘则可以通过不同势层的表征，结合不同观察角度来实现信息的过滤和提取。基于云模型的数据挖掘技术以其高存储性能和超强计算能力日益得到广泛的应用，技术上的深入研究也显得紧要而迫切。
参考文献
[1]巩华荣，何佳.空间数据挖掘技术的研究与发展[J].测绘与空间地理信息，2007（05）.
[关键词]云计算，数据存储，技术
中图分类号：N37 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）12-0147-01
云计算是一种基于服务的架构体系，有两种基本服模式：云计算和云存储。基于云计算服务的应用程序，无论是金融服务还是网络角色扮演游戏，几乎在所有情况下都需要高性能的云存储来满足数据处理的需求。网络时代是一个信息时代，随着Web2.0技术的成熟，大量的信息以井喷的姿势出现在互联网上，如何应对这种信息爆炸式的增长速度，如何对这些信息进行有效存储和管理，云存储是否能够应对这种情况，如何才能保证云存储的高性能，如何才能保证云存储的灵活性，这些是本文探讨的问题。
1、云计算与云存储
1.1 云计算的概念
云计算（cloud computing）是分布式计算技术的一种，是分布式处理、并行处理和网格计算的发展。其最基本的概念是通过网络将庞大的计算处理程序自动拆分成无数个较小的子程序，再交给由多部服务器组成的运算系统，经过计算分析之后将处理结果回传给用户。
1.2 云存储的概念
云存储是在云计算（cloud computing）概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。 当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置大量的存储设备，那么云计算系统就转变成为一个云存储系统，所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。简单来说，云存储就是将储存资源放到网络上供人存取的一种新兴方案。使用者可以在任何时间、任何地方，透过任何可连网的装置方便地存取数据。然而在方便使用的同时，我们不得不重视存储的安全性，存储必须具有良好的兼容性，以及它在扩展性与性能聚合方面等诸多因素。首先，作为存储最重要的就是安全性，尤其是在云时代，数据中心存储着众多用户的数据，如果存储系统出现问题，其所带来的影响远超分散存储的时代，因此存储系统的安全性就显得愈发重要。其次，在云数据中心所使用的存储必须具有良好的兼容性。在云时代，计算资源都被收归到数据中心之中，再连同配套的存储空间一起分发给用户，因此站在用户的角度上是不需要关心兼容性的问题的，但是站在数据中心的角度，兼容性却是一个非常重要的问题。
1.3 计算机云计算的特点
首先，云计算具有非常巨大的规模及相应的维护团队。各个大公司如google、amazon、IBM等的云计算后台服务器都数以十万、百万计。这些服务器提供了最为可靠和安全的数据存储中心给终端计算机，病毒很难侵入这个数据存储中心，而且不会轻易丢失。大多数人认为，只有经过自己存储或者保管的计算机数据才是最安全的，其实这种结论并不是完全正确的，虽然经过自己存储的这些数据能够看得见，也能够信手拈来，但是这些数据的安全性并不像你想象的那么好。毕竟数据丢失的原因是多重的，比如自身的不当操作损坏、计算机病毒的侵入以及盗号木马的侵入等。假如，我们在“云”的另一端存储计算机数据，管理这些数据的人员是将是专业的计算机团队，你就不用担心计算机数据会丢失或者是外泄了，除此以外你的数据还会被这些专家进行严格的权限管理，得到多重的保护，没有经过你个人的允许，别人是很难对你的数据进行分享的。
2、云存储系统的结构模型
与传统的存储设备相比，云存储不仅仅是一个硬件，而是一个由网络设备、存储设备、服务器、应用软件、公用访问接口、接入网和客户端程序等多个部分组成的复杂系统。它以存储设备为核心，通过应用软件对外提供数据存储和业务访问服务。自下而上分别为存储层、基础管理层、应用接口层和访问层。
2.1 存储层
存储层是云存储的基础部分。各个存储设备通过网络设备连接在一起，存储设备可以是FC光纤通道存储设备，也可以是NAS和iSCSI等IP存储设备。在存储设备层之上是一个统一的存储设备管理系统，可以实现存储设备的逻辑虚拟化管理、多链路冗余管理以及硬件设备的状态监控和故障维护。
2.2 基础管理层
基础管理层是云存储的核心部分，也是云存储中最难实现的部分。基础管理层通过集群、分布式文件系统和网格计算等技术，实现云存储系统中多个存储设备之间的协同工作，使多个存储设备可以对外提供强大的数据访问功能。使用CDN（Content Delivery Network）进行内容分发，数据加密技术保证云存储中的数据不会被未授权的用户所访问。同时，通过各种数据备份和容灾技术可以避免云存储中的数据不会丢失，保证云存储系统自身的安全和稳定。
2.3 应用接口层
云存储运营单位可以根据实际业务类型开发不同的应用服务接口并提供不同的应用服务。比如视频监控应用平台、IPTV和视频点播应用平台及远程数据备份应用平台等。
2.4 访问层
任何一个授权用户都可以通过公用应用接口登录云存储系统，享受云存储服务。不同的云存储运营单位提供的访问类型和访问手段也不尽相同。
云计算是一种新型的计算模式。它的最主要特征是系统拥有大规模数据集、基于该数据集，向用户提供服务。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，即为同一份数据存储多个副本。
3、云存储未来发展趋势
云存储已经成为未来存储发展的一种趋势，目前，云存储厂商正在将各类搜索、应用技术和云存储相结合，以便能够向企业提供一系列的数据服务。会给人们的生活以及工作带来巨大的影响。？但是，未来云存储的发展趋势，主要还是要从安全性、便携性及数据访问等角度进行发展。
总之，云计算是一种新型的计算模式。它的最主要特征是系统拥有大规模数据集、基于该数据集，向用户提供服务。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，即为同一份数据存储多个副本。未来云存储的发展还是要从安全性、便携性及数据访问等角度进行深入发展。科学无止境，计算机进入了云时代，但这并不是终点，计算机技术、网络技术，云技术还将不断向前发展。？
参考文献
[1] 孙伟龙.基于IasS云计算的Web应用技术研究[D].南京理工大学，2011.
[关键词]：云计算 网络安全问题 概念特点 解决措施
一、云计算的概念及其特点
客观来看，云计算并非一个具体的技术而是多项技术的整合。之所以将其称为云计算是因为本身具有很多现实云的特征：规模很大，无法确定其具置，边界模糊，可动态伸缩等。虽然现在对于云计算这一概念还没有一个确切的定义，但是简单来说，云计算就是建立在网络技术上的数据处理库，但是由于其规模极大，性能极强，能够通过一个数据中心向多个设备或者用户提供多重数据服务，帮助使用者用以最少的空间获得最大的信息来源。因此，云计算的核心所在便是资源与网络，由网络组建的巨大服务器集群能够极大地提升资源的使用效率与平台的服务质量。
二、现阶段云计算在实际运用中面临的网络安全问题
1.客户端信息的安全
就现阶段云计算的运作现状来看，云计算是建立在现有网络基础上的大型信息处理库，而在系统中的每一台计算机都被认为云计算的一个节点。换句话说，一旦一台计算机被接入网络，那么其中的信息就极有可能成为“云”资源的一部分。这就涉及隐私保护问题，如果没有做好信息安全防护，造成一些私密信息泄露，对于一些特殊机构如政府、医院、军队等来说将是极为沉重的打击。同时，如果大量的病患信息、军事机密、政府信息等泄出，也会造成整个社会的不稳定。
2.服务器端的信息安全
当前，云计算发展中存在的最大障碍便是安全性与隐私性的保护问题。立足于服务器端的信息安全问题来看，数据的拥有者一旦选择让别人储存数据，那么其中的不可控因素便会大为增强。比如一家投资银行的员工在利用谷歌在做员工社会保障号码清单时，实际上进行了隐私保护和安全保护职能的转移，银行不再保有对数据保密以保证数据不受黑客侵袭的职责，相反这些责任落在了谷歌身上。在不通知数据所有者的基础上，政府调查人员有权让谷歌提供这一部分社会保障号码。就最近频发的各类信息泄露事件以及企业数据丢失数据事件如2007年轰动一时的TJXX零售商信用卡信息泄露等情况来看，云计算服务器端的信息安全现状不容乐观。
三、解决当前云计算安全问题的具体措施
1.建设以虚拟化为技术支撑的安全防护体系
云计算的突出特点就是虚拟性极强，这也成为云计算服务商向用户提供“有偿服务”的重要媒介和关键性技术。同时，在信息网络时代下，基础网络架构、储存资源及其相关配套应用资源的发展和完善都是建立在虚拟化技术发展的前提下的。因此，在解决云计算安全问题时也需要紧紧围绕虚拟化这一关键性技术，以用户的需求与体验感受为导向，为用户提供更为科学、有效的应用资源合理分配方案，提供更具个性化的存储计算方法。同时，在虚拟化技术发展运用过程中还需要构建实例间的逻辑隔离，利用基础的网络架构实现用户信息间的分流隔断，保障用户的数据安全。各大云计算服务商在优化升级时要牢记安全在服务中的重要性，破除由网络交互性等特点带来的系列弊端。
2.建设高性能更可靠的网络安全一体化防护体系
云计算中的流量模型在\行环境时在不同时段或者不同运行模块中会产生一定的变化，在进行云计算安全防护时就需要进一步完善安全防护体系，建设更可靠的高性能网络节点，提升网络架构整体稳定性。但是在当前的企业私有云建设时不可避免地会存在大流量在高速链路汇聚的情况，安全设备如果不进行性能上的提升，数据极有可能出现泄漏。因此，要提升安全设备对高密度接口（一般在10G以上）的处理能力，安全设备要与各种安全业务引擎紧密配合，实现云计算中对云规模的合理配置。但是，考虑到云计算业务的连续发展性，设备不仅要具有较高性能，还需要更可靠。虽然近年来在这个方面已经取得了可喜的成就，如双机设备、配套同步等的引入与优化，但是云计算实现大规模流量汇聚完全安全防护还有很长一段路要走。
3.以集中的安全服务中心对无边界的安全防护
与传统安全建设模型相比，云计算实现有效安全防护存在的一个突出的问题便是“云”的无边界性，但是就现代的科学技术条件来看，建成一个无边界的安全防护网络是极不现实的。因此，要尽快建立一个集中的安全服务中心，实现资源的高效整合。在集中的安全服务中心下，各个企业用户在进行云计算服务申请时能够进行信息数据的划分隔离，打破传统物理概念上的“安全边界”。云计算的安全服务中心负责对整个安全服务进行部署，它也取代了传统防护体制下对云计算各子系统的安全防护。同时，集中的安全服务中心也显现出极大的优越性，能够提供单独的用户安服务配置，进一步节省了安全防护成本，提升了安全服务能力。
4.充分利用云安全模式加强云端与客户端的关联耦合
利用云安全模式加强云端与客户端的关联耦合，简单来说就是利用云端的超强极端能力帮助云安全模式下安全检测与防护工作的运行。新的云安全模型在传统云安全模型的基础上增加了客户端的云威胁检测与防护功能，其具体运作情况为客户端通过对不能识别的可疑流量进行传感测验并第一时间将其传送至安全检测中心，云计算对数据进行解析并迅速定位，进行安全协议的内容及特征将可疑流量推送至安全网关处进一步处理。总的来看，利用云安全模式加强云端与客户端的关联耦合可以提升整个云端及客户端对未知威胁的监测能力。
四、结语
云计算是网络技术不断发展的产物，为人们的生活提供了很多的便利。但是作为新生的事物，其安全性还存在一定的争议。进一步完善云计算的安全建设，确保用户信息的安全与私密是云计算发展的重要前提之一。在新的时期，需要利用虚拟性技术、集中的安全服务中心、更可靠的高性能安全防护体系等提升云计算服务的安全可靠性，实现云计算技术的进一步发展。
参考文献：
关键词:云计算 会计信息化 SaaS PaaS IaaS
中图分类号:F230 文献标识码:A
文章编号:1004-4914（2011）07-171-02
企业信息化是国家信息化的基础和核心。会计信息化是企业整体信息化不可分割的重要组成部分。信息化是企业发展的重要推动力，IT技术在企业经营、生产和管理等各方面的广泛应用使得企业信息化以及企业会计信息化得以深入发展。云计算（cloudcomputing）是近几年IT界出现的新概念，IBM公司于2007年底宣布了云计算计划，此后云计算迅速成为产业界和学术界研究的热点。2011年6月9日“2011中国云计算产业发展高峰论坛暨云计算专业委员会成立大会”在江苏省镇江市隆重举行，在论坛上，中国计算机行业协会云计算专业委员会正式成立。云计算专委会将为我国云计算产业发展服务。随着云计算产业的发展和普及,越来越多的企业加入到云计算产业的开发和应用中,基于云计算的行业信息化应用将更加广泛。2011年4月21日，用友政务软件公司在北京举行行业策略会，全面针对我国政府会计改革的行业策略和政府综合计划财务管理解决方案，并同时采用云计算技术及模式的用友FICS财政信息云服务系统。基于云计算的企业管理信息系统将成为下一代企业信息化的发展趋势，把云计算应用于会计信息系统可助推企业会计信息化建设。
一、云计算
1.云计算的概念。目前关于云计算没有统一的定义，Hewit、Wang Li-zhe、Buyya等人从不同的研究视角都给出了对云计算的定义和理解。信息产业部电信研究院通信标准研究所张健博士认为，云计算是分布式处理、并行处理、网格计算、网络存储和大型数据中心的进一步发展和商业实现。IBM的技术专家Bill Bauman则认为，云计算是一个概念，是一种体系结构。一个或多个组织构建可以通过它来部署、管理和撤销任何公用或独立的负载，云计算从负载角度来满足公司业务的需求。
从上述观点可以看出，云计算是一种全新的服务模式，是一个基于互联网的计算概念。在用户看来,云计算系统将各种数据通过网络保存到远端的云存储平台上,同时,云计算系统也将处理数据的服务程序通过远程的大规模云计算处理平台进行，用户可以根据实际需要通过定制或租用的方式使用基于Web的软件来完成所需的工作。在云计算环境下，计算资源（硬件、软件和服务）被作为一种公共设施提供给公众，使人们能够像用水用电一样使用计算资源。
2.云计算系统的特征。从平台技术构建来看,云计算具有三个基本特征,即系统建立在大规模的廉价服务器集群之上，通过基础设施与上层应用程序的协同构建以达到最大效率利用硬件资源的目的，以及通过软件的方法容忍多个节点的错误。当然，各个云计算平台又体现出各自不同的特点。一般地，云计算还具有以下特性：（1）可扩展性：可以改进它来适应多种需求，又能保证基本结构仍完好无损。（2）易使用性：很容易配置、访问和管理服务。（3）规模可变性：设计的组成部分可以无限改变其规模。（4）可伸缩性：已部署服务可以很容易被撤销。
二、我国会计信息化发展现状
1.我国会计信息化发展历程。回顾中国会计信息化30年，我国会计信息化大体历经了会计电算化（1978年-1998年）和会计信息化（1999年-现在）两个阶段。期间，袁树民（1989）较早地阐明了电算化会计系统的四阶段生命周期法；葛世伦（1993）分析了会计信息系统设计的安全性因素；许永斌（1996）分析了我国会计软件由核算型向管理型改造的理论基础；王文京（1999）提出网络财务软件以整合实现企业电子商务为目标；杨平波（2000）探讨了网络环境下会计信息系统的安全问题；杨周南（2003）给出了“会计信息化”的概念和会计信息化的内涵：ISCA模型。沈颖玲（2004）认为XBRL具有提高财务信息合并与分解的效率、提高编报现金流量的准确性、提高财务信息的透明度、提高转换各国财务报告格式速度等优点；杨周南（2006）指出要推进XBRL在我国的应用研究；欧阳电平（2008）认为XBRL将成为一种支持会计国际化和财务报告全球化的新的应用模式，能够作为披露企业财务报告的国际标准和技术；胡仁昱（2009）对会计信息化标准体系的构建进行了探讨；刘中华、汪珊（2010）从技术的角度提出了基于ESB（企业服务总线）和混沌技术的内部控制信息化实施方案；孙凡（2010）提出了基于XBRL 的标准财务报告平台的总体规划和体系结构设计思路；程平、何雪峰（2010）给出了“云会计”的定义和基本体系结构。
2.我国会计信息化发展中的优势与不足。我国会计信息化在跟踪国际先进思想与经验，立足国情开展应用理论研究方面成果颇丰。国内会计信息化软件提供了完全符合我国政府和各级财务部门需要的财务报表。同时，国内会计信息化系统还具有实施与支持本土化、初始设置简洁化、设计人性化、功能齐备化、界面友好化等优势。
与先进的信息化理念和信息技术相比，我国会计信息化也存在着不足。主要表现在：（1）会计管理信息化的基础理论和环境理论研究不足，需要有所突破。（2）信息的集成性不高，信息孤岛现象仍然存在。（3）会计信息化技术发展需要跟上IT发展步伐，全面响应新技术趋势，充分利用新技术克服会计信息化过程中的各种硬伤。（4）会计信息化标准体系建设需要加强。
三、云计算在会计信息化中的应用
（一）云计算在会计信息化中的应用模式
1.软件即服务(SaaS)模式。SaaS(Software as a Service)是指服务的提供商将财务软件部署在自己的服务器群之上，用户结合自身实际向服务的提供商购买或者租用财务软件应用。财务软件服务提供商根据用户租用特定软件应用的种类、数量和时间等要素来收取费用，用户则通过互联网基于浏览器来获取自己所需的会计信息化软件服务。
在这里，SaaS是通过Internet提供会计信息化软件应用的一种新模式。该模式下，用户无需再购买软件，而是改用向服务提供商租用基于Web的财务软件应用来管理财务活动，并且无需对软件进行维护。这样，会计信息化软件供应商与客户的关系从售卖关系转变为服务关系，从而给软件厂商和用户企业都带来了新的机会。SaaS的优势还表现在：（1）付费方式灵活。会计信息化软件的使用者一般可以按使用模块多少、数据存储容量、并发用户数量和在线时间长短等支付费用，多用多付，少用少付。（2）成本优势。因为用户免去了软件许可费用，也无需支付购买操作系统、数据库等平台软件费用，无需支付配备服务器等硬件设备费用，也省去了系统定制、开发、实施、维护和管理费用，SaaS为用户节约了会计信息化投入，降低了企业会计信息化的门槛，对成本控制要求高的中小企业非常有利。（3）实现了“移动办公”和“网上理财”。基于B/S计算模式的财务软件应用将彻底改变我国原有传统会计信息化模式，突破时间和空间限制，用户可以在任何时候任何可以上网的地方使用该应用，实现远程报表、报账、查账和审计等远程处理，解决移动商务难题，真正实现“移动办公”和“网上理财”。（4）降低企业会计信息化应用的风险。开发或购买传统的会计管理软件，用户通常需要花很多的时间和精力选型，即便使用一段时间后发现产品不符合要求，已投入的成本也难以收回。而SaaS的“即用即买”模式能让企业很快得到回报，其“用多少付多少”的付费模式也降低了会计信息化风险。（5）协同、高效运作的“云”使得企业财务信息的同步和共享变得更加现实,SaaS模式同时可以帮助企业实现集团对分支机构的集中式管理，实现财务与业务的协同。
目前，金蝶的友商网提供的在线会计服务以及用友伟库网提供的网上记账平台等财务模块属于这类服务。
2.平台即服务(PaaS)模式。PaaS(Platform as a Service)是把开发环境和运行平台作为一种服务来提供。服务供给商提供财务系统开发环境、服务器平台、硬件资源等给用户，用户只要能够通过互联网进行接入并登陆，就可以在供应商的基础架构上创建自己的应用软件来运行，然后通过网络直接从供应商的服务器上传递给其他用户。
企业使用PaaS平台自助开发会计信息系统是实施会计管理信息化的一种重要途径。用户利用PaaS供给商的服务器、开发工具、测试环境来自主开发个性化的财务系统，具有投资少、开发效率高、实施成本低的优势。
目前，国内领先的PaaS平台服务提供商之一是八百客(800APP)，提供包括CRM、进销存、OA、HR、财务管理等模块的个性化开发定制服务。
3.基础设施即服务(IaaS)模式。IaaS(Infrastructure as a Service)是指厂商把由服务器、网络、存储及数据中心等组成的“云端”基础设施，作为付费服务提供给客户。它将内存、I/O设备、存储和计算能力整合成一个虚拟的资源池来提供用户所需要的存储资源和虚拟化服务器等服务。这是一种托管型硬件方式，用户付费使用厂商的硬件设施。
传统的会计信息化软件构建在价格昂贵的基础设施（服务器、网络、存储及数据中心）之上，信息化固定投资较大。IaaS的优点是可以大大缩减企业在硬件资源上的投入成本，用户只需按需租用相应计算能力和存储能力即可。这有利于优化企业财务资金使用，有利于降低企业会计信息化成本。
（二）云计算助推会计信息化发展面临的问题
1.会计信息隐私性问题。如何保证企业存放在云端的会计信息不被非授权使用，如何保证存放在云服务提供商的机密、核心会计数据不被泄露、非法转移和传播，如何完善保护数据隐私的制度设计，这都是云计算应用于会计信息化必须考虑的问题。
2.会计信息安全性问题。网络和系统不可避免地受到各种安全威胁。存放在云端的财务信息可能被篡改、盗窃或丢失；会计信息在用户与云服务提供商之间的传输过程中可能被第三方获悉，甚至被截取、篡改和破坏。而很多会计信息属于企业的商业机密，其安全性事关企业的生存与发展，所以，如何保证会计信息的安全性，满足企业的安全性需求，使企业放心的将会计和经济数据放在云端，是云计算应用于会计信息化的前提。
3.应用推广中的阻力问题。如何打破用户的传统观念和传统会计信息系统使用习惯的惯性，使用户适应网络化的软硬件应用是一项长期而艰巨的工作。绝大多数用户仍然不知道云计算到底是什么，哪些属于互联网、哪些属于传统软件，到底能给自己带来什么，创造什么价值。
4.网络传输的瓶颈问题。基于云计算的会计信息系统应用依赖于网络，会计信息的传输速度受网络带宽等因素的影响较大。频繁的数据存取和海量的数据交换会造成数据延时和网络拥塞，网络传输的负载能力成为云计算应用于会计信息化的一个瓶颈。这依赖于网络技术的发展，依赖于包括网络节点故障检测与自我恢复、对应用负载进行侦测、实现告警和辅助管理以及应用系统动态迁移等功能的实现。
5.服务的描述及转换问题。如何将用户的业务理念需求转换成对基础设施的需求、如何确定高层的服务需求和度量到基础设施的需求和度量之间的映射等等，这些都是云计算系统要解决的问题。
四、结束语
云计算技术可以帮助企业用户更方便快捷地进行财务应用部署，动态调整企业会计软件使用的资源，减少企业整体的会计信息化投入，提高供企业IT设备资源的使用率和使用效果。基于SaaS、PaaS和IaaS模式的云计算在会计信息化中的应用,可以满足企业会计信息化过程中的成本需求及个性化需求，降低企业会计信息化的门槛和风险，可以满足企业实现远程报账、远程报表、远程审计和远程报税等功能，实现财务人员的“移动办公”和“网上理财”。但其具体应用仍然面临着诸多亟待解决的问题。问题的解决将使云计算在会计信息化中拥有更好的发展前景。
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关键词 云计算；校园网；应用
中图分类号TP39 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2012）64-0187-02
随着高校的教育信息化建设和发展，各高校的教育领域（教育管理、教育教学和教育科研）越来越依托于校园网，校园网的建设水应了该校的信息化建设水平。同时，随着学校各种服务的增多，各类数据成几何倍数增加，对网络服务也提出了更高的要求。如何高速、便捷、安全地处理数据，为广大师生提供人性化的网络服务，成为高校校园网建设考虑的重点。随着“云计算”概念的提出，在校园网建设中引入“云计算”，以一种全新的计算模式向用户提供服务，可以很好解决这一难点。
1云计算概念
云计算（Cloud Computing），是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。云计算描述了一种基于互联网的新的IT服务增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展而且经常是虚拟化的资源。
2 高校校园网建设现状
教育信息化是我国教育发展的长期目标，是国家信息化的重要组成部分，对于转变教育思想和观念，深化教育改革，提高教育质量和效益，培养创新人才具有深远意义，是实现教育跨越式发展的必然选择。因此，校园网建设对于高校抢占教育信息化制高点，实现高校教育跨越式发展有着重要意义。基于这样的认识，众多高校都在努力构建校园网，力争为人才的培养提供一个良好的信息化环境。
通过多年的建设，我国高校的校园网络建设虽然取得了一定的成绩，但是还存在以下问题：
1）缺乏整体规划、建设周期长
高校信息化建设一般根据各部门的需求自行建设，缺乏整体设计，而且各部门根据自己需要从申报到设备采购一般要90天以上，建设周期长。
2）效率低、功率高
各部门在采购硬件时，为保证应用的正常运行，都是以最大负载情况下的硬件需求来配置，而实际运行中，最大负载的时间很短，而大多时候设备都空闲在那里；各部门重复购买设备，功率高、设备利用率很低，不符合低碳时代节能减排的发展要求。
3）资源共享困难
因为设备归属各院系，而各院系采用的操作系统和软件平台不同，导致资源共享困难，形成了很多信息孤岛。
4）维护成本高
网络设备数量多，软件平台多，导致需要更多的人员来进行维护，维护成本很高，而且后期的设备或软件升级成本也很高。
3 云计算在校园网中的应用
根据高校校园网建设的现状，分析云计算的特点，可以发现云计算的思想和理念给高校校园网建设带来一次全新的变革。
3.1 整合现有资源，降低成本
过去校园网建设过程中需要为每个运行业务配备相应的物理设施，基础设施的重复建设产生高的成本，总体硬件资源利用率不高，而个别业务在某些高峰访问时段仍然显得负载过重。云计算将异构的服务器、存储及网络连接等基础架构整合到一起，可以大幅度提高物理资源和应用程序的效率和可用性。各业务根据需要自动获取相应的资源，保证了各系统正常运行，同时也提高了设备的利用率，降低基础建设成本。
3.2 减少维护和软硬件购买的费用
高校校园网引入云计算后，不再需花费大量资金购买应用软件，所有软件的安装和升级都放在“云”端。而作为客户端的本地计算机只需通过Web服务即可享受云服务，不需要安装过多的软件，而且对接入的计算机的性能要求不高，学校师生可以使用旧计算机接入云服务，不需要添置大量新的终端计算机，可以节省大量资金和人力。
3.3 提供安全的数据存储中心
通过云计算的虚拟化技术和分布式存储技术，把多个服务器的资源进行整合，统一调度，为学校师生提供接近无限大的存储空间，并且采用冗余存储的方式来保证数据的可靠性。师生们只需通过网络，就能访问自己的数据，而不用关心数据到达存放在哪个服务器上。
3.4 实现资源共享，消除信息孤岛
通过云计算实现应用、资源及服务的高度整合，提供各种资源系统和服务，建立一个互联互通、信息共享以及服务教学、科研和管理的网络平台，以解决其业务众多，分布异构，处理复杂，硬件更新频繁，软件安装繁琐和数据安全凸显等问题，及改善学校在教学、管理及科研IT 建设方面所遇到的困境。实现了资源共享，消除信息孤岛。
3.5 推动灵活的环境和学习方式的发展
在校园网的平台上，产生很多新的教学模式和教学方法如：网络辅助教学、远程教育、虚拟实验等。它们利用网络平台把大量的视频、文字、图片等多种教学资源呈现给学生，并提供了良好的交互性，方便教师和学生的交流，促进学生自主学习和协作学习。但有很多平台需要一些特定的运行环境，对客户端也有很高的要求，而云计算能够使学习资源和学习工具随时随需而用，降低Web学习资源与服务的成本与难度，创建灵活的学习方式，创设丰富的学习情境，提高学习效果。
4 云计算在实际应用面临的问题
云计算是一个新兴的概念，迄今还没有统一的标准和实现方式，如何在将云计算应用在现有的高校网络上还存在着一些困难和问题：
1）网络带宽问题
由于云计算所有的应用和操作都是基于网络的, 对于网络基础环境要求非常高,高速、稳定、可靠的网络是云计算的基础。主干线路万兆，千兆到桌面已是将来的发展趋势，这对于很多高校来说也是一笔不小的费用。网络基础设施的提高是迎接云计算最基础的一步。
2）安全性问题
通过云计算，我们可以将数据都进行集中管理，便于我们进行数据共享，但同时也带来安全性问题，这些计算云有可能成为首要攻击目标。因此必须考虑该如何信赖提供云存储以及云服务中心，如何确保不泄露隐私数据。
5 结论
云计算离我们越来越近，作为传播知识的高等学校更应该走在新技术的前沿，把云计算应用在高校校园网建设中，为高校教育信息化发展提供新动力。
参考文献
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>> 突发事件时期的舆论构建 基于利益相关者理论的突发事件案例知识库构建研究 突发事件的应对 突发事件的报道 小区的突发事件 谈学校公共突发事件处置体系的构建 关注应对突发事件的舆论引导系统构建 高校突发事件应急管理体系的构建 高校突发事件应急管理对策的理性构建 高职院突发事件预警机制的构建 关于构建高校突发事件应对机制的探讨 高校突发事件预警机制的构建 基于突发事件的信息监测与风险评估 基于大学突发事件的网络舆情监测研究 基于情景分析的突发事件应急管理初探 基于交互关系的突发事件热度预测研究 基于UML方法的突发事件网络舆情信息流风险评价指标体系构建 关于突发事件的报道 做好突发事件报道的意义 浅谈突发事件的媒体应对 常见问题解答 当前所在位置：，2013-07-22.
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关键词：GIS软件工程 云计算 工程模式 虚拟化
中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）10（c）-0040-01
伴随着互联网在人们工作和生活中的普及，云计算技术的发展日臻成熟，传统的以因特尔和以Windows为平台的网络商业运营模式已经不能满足现代人的发展要求。反之，云计算技术正以其强大的数据处理能力获得了巨大的发展空间。
1 云计算的基本概念
云计算技术是在互联网发展的基础上诞生的一项数据管理技术，它将复杂的数据处理过程分割成为若干个子程序，由云计算下的多个服务器进行分析再反馈给用户的数据处理系统。其强大的数据分析处理能力可以为用户提供更为方便快捷的服务，有效节约时间和精力。从狭义的角度看，云计算就是指在IT行业发展的基础之上的模式与交付，它通过网络资源获得所需要数据资源。
2 云计算技术的特点
2.1 虚拟化程度高
云计算通过互联网实现了功能的全部虚拟化，用户无论在什么地方均可以通过网络终端享受服务。全部的服务信息资源均来自“云”，而并非实物操作，用户仅仅使用笔记本电脑或是智能手机就可以在任何地点通过网络获取应用服务。
2.2 规模庞大
随着互联网技术的迅速发展，云计算的服务器已经发展形成了庞大的规模，据统计Google公司的云计算服务器已达100多万台，而像搜狐这样规模的公司，云计算服务器也已经超过40万台。
2.3 可靠性好
云计算的可靠性是多种保护措施实现的，比如数据的多副本容错功能、计算节点的互换等。并且配备有专门的技术人员对数据库进行实时维护，保证存储信息的安全、稳定性，确保用户不受影响。
2.4 通用性好
云计算的推广范围很广，能够满足各类用户的服务要求，甚至同一云能够在同时为多个用户提供服务，并且可以构造出很多不同形式的应用，这为用户享受云计算服务提供了很大的便利性。
2.5 成本低廉
云计算采用的是集中自动化的管理形式，容错措施使用低廉的接点构成模式，这就在很大程度上降低了管理运营成本，减少了分摊到用户身上的管理维护费用。其良好的通用，可以为用户提供更加方便、廉价的服务，用户无需投入大量精力和财力就可以获得想要的资源。
3 GIS工程的基本概念和主要特征
3.1 GIS工程的基本概念
GIS软件工程指的是软件从概念定位、原理应用、技术落实到软件的开发与维护的整个活动过程。它涵盖GIS的规划设计、组织落实和功能评价等多项工作，还包含质量监管、需求控制、风险控制等多项技术，在此基础上形成GIS的数据信息管理和质量监管体系，实现数据处理功能的最优化。
3.2 GIS工程的主要特征
3.2.1 系统的复杂程度高
文档的数量和质量要求较高。GIS工程需要交付的文档涵盖工程系统的设计手册、用户指南、软件说明书、功能检测报告、空间分析报告等等，这些文档内容庞杂而且质量要求较高，对于管理人员工作要求很高。软件在微观上的复杂程度高。由于GIS工程涉及的信息量非常大、内部功能结构复杂，因此工程本身的长度及内部结构管理都是非常复杂的工作。理论研究的难度大。GIS工程是基于虚拟化的云计算技术发展的，在空间理论方面极为复杂，不易理解。
3.2.2 对于数据的处理要求特殊
数据质量要求严格。GIS工程对于输入数据的质量要求是很高的，如果数据存在问题则容易引起系统功能的故障或是运行崩溃。数据的时效性。GIS软件工程内部的数据信息更新换代非常快，这样才能满足网络时代海量信息资源的发展要求，如果数据陈旧就无法满足工作需要，因此时时的信息采集工作是建设GIS软件工程所必须要做的。
4 基于云计算的GIS软件工程模式
4.1 GIS软件工程的结构模式
云计算技术的发展为GIS软件工程的发展提供了极大便利，上面已经提到云计算技术具备庞大的数据存储量、可靠性高、通用性好等优势。这些技术优势使得GIS软件工程的结构模式得以进一步优化，具体的来说，云技术下的GIS软件工程会充分的运用云端所提供的构件进行革新，而传统的GIS构件是不能与之相提并论的。由云端提供的庞大数据信息量以及地图检索服务可以为GIS软件更新服务工程，满足不同读者需要提供可能。
4.2 GIS软件工程的组织模式
传统的GIS软件生命周期呈串行模式，可是在云计算技术的推动之下，GIS软件工程的生命周期也将发生大的变化，逐渐呈现为多重的螺旋模型发展趋势。GIS软件工程的研发具有开放性和阶段性的特点，在软件开发的各个阶段需要大量工作来打基础，为了克服研发弊端，对于GIS构架的设计可以吸收借鉴其他的成功经验，选择较为完善的构件和代码，这样对于推进组织模式更新具有重要作用。
4.3 GIS软件工程的管理与维护
在云计算技术下构件的GIS软件工程具备很大的灵活性和便捷性。在产品的研发过程中软件的管理和维护也在同时进行，改变了传统的先开发后维护的工作方式。一般在软件的初期研发阶段仅能完成少量的部署工作，可是随着云计算技术的介入和发展，可以有效的减少各个软件工程的耦合系数，确保各种构件均能实现联动或单独的自由管理模式，像客户端、服务端和管理端等等部分均可实现管理方式的优化。
5 云计算条件下的GIS软件工程应用
云计算技术自身具备很强的数据管理能力，可以有效的降低管理成本，这为GIS软件工程的研发单位节省了很大一笔研发资金。但是在进行GIS软件工程研发的初期，服务商需要投入大量的硬件和软件设施，同样是一笔较大的投入，所以假如能够改进原有的设备用于研发则可节约很大一部分投入。在软件开发过程中应注意选择品质有保证的应用软件，并成立云计算技术的专业管理部门，负责管理现代云计算技术和GIS行业在开发中存在的矛盾。这就能更加有效地实现云计算条件下的GIS软件工程发展。
6 结语
综上所述云计算技术发展下的GIS软件工程技术具备良好的发展条件，在工程体系建设、组织模式和管理与维护等方面，较之以往的技术有了很大改进。为了加快GIS软件工程的发展，我们应积极的利用云端庞大的数据信息资源获得自身发展所必须的资源。
参考文献
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【 关键词 】 云计算；关联规则；Apriori Map/Reduce
1 引言
随着我国开放大学建立及网络学院的发展，高中起点升本科，专科起点升本科，高中起点升大专三个层次的多个不同专业吸引了更多的人选择参加远程教育完成学习，网络学习云平台上及网络考试系统中也就保存了大量数据，在这些数据中隐藏很多对远程教学有价值的信息，有助于教学管理人员及时分析学生学习情况，更好地整合网络学习平台上的教育资源。如果仅使用传统数据挖掘方法，就会由于数据量巨大而导致系统处理速度缓慢，频繁的输入输出会影响系统响应时间，节点效率不同也会出现挖掘效率不高的情况。为此在对网上考试系统所存储的海量数据信息进行挖掘时，引入能够在云计算环境下运行的数据挖掘算法，利用云计算环境中分布的计算节点，来支持数据挖掘算法的并行执行，弥补传统数据挖掘算法的不足，能从海量的考试数据资源中找出有价值的数据信息。
2 云计算与数据挖掘相关概念
2.1 云计算下MAP/REDUCE并行编程模型介绍
云计算的概念最先由Google埃里克·施密特在2006年首次提出，其基本原理是将大的海量数据的计算任务分割成小的微量的计算任务，将计算任务细分后由分布在网络上的计算节点通过并行计算实现，最后将细化的计算结果数据汇总，得到最后的计算结果。在当前的网络教学平台中就已经开始引入云的概念，将优质的教学资源作为云，学习者只访问自己学习相关的资源而不用考虑该资源所在位置，学习结束后通过网上考试系统完成测试。
MapReduce 是 Google 发明的并行分布式编程模型，被广泛应用于云数据计算中，用MapReduce来处理的数据任务必须能分解成独立的小数据集，而且各个小数据集能够并行处理，通过 Map阶段将待处理数据分割成小的独立数据块，分别让不同的空闲计算节点来进行计算，达到分布式运算的效果，再通过 Reduce 程序将计算结果汇总输出。
2.2 关联规则及Apriori算法介绍
数据挖掘目前公认的定义是：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
关联规则由Agrawal 等于1993年首先提出，就是要从当前数据库中挖掘出各个项集间存在的某种规则，形成关联规则的项目集必须是频繁项目集，也应满足最小支持度和最小可信度。
对于云计算平台上的海量考试数据进行挖掘，主要目的之一就是希望能通过挖掘大量的考试信息发现试题之间隐藏的内在联系，这在功能上属于关联分析。例如，关联规则可以表示为“答对了题目3的考生中有80%的人也答对了题目9”。从这些规则可找出试题中题目之间的关联性，帮助教师分析学生知识掌握情况以及分析题目之间的互相影响性，以便帮助提高教学质量。
Apriori算法的基本思想是找出所有的频繁项集，这些频繁项集出现的频繁性要大于等于预先定义的最小支持度，由找出的这些频繁项集产生同时满足最小支持度和最小可信度的强关联规则。
3 云计算环境下Apriori算法的Map/Reduce模型化设计
要在云计算环境下应用Apriori算法，要将算法按照Map/Reduce的编程模型并行化设计并执行，然后由主控程序控制算法应用云存储环境中的数据运行。主程序按照使用者指定的数据块大小将云存储中数据分成独立的N个数据块，并将这些数据块分发到云平台中各个空闲的计算节点去运行，在进行数据预处理后，Map进程对处理好的目标数据进行计算，得到局部的频繁候选项集，再由Reduce进程对Map过程产生的局部候选频繁项目集做归并处理，产生总体的全部候选项目集，然后按照给定的最小可信度和最小支持度找出全局的频繁候选项目集，得到有关的关联规则。
云计算环境下的 Apriori 算法Map/Reduce化包括3个过程，首先是数据准备过程；其次是Map函数过程找到各个独立数据块的局部频繁项集；最后由Reduce过程通过归并处理接收Map过程得到的局部频繁项集，从中找出全局频繁项集，得到所需要的强关联规则。
Map/Reduce 化后 Apriori 算法的执行步骤如下：
（1） 数据库中待处理数据首先要按照要求分割成相对独立的N个小数据块，并按照所需要求进行数据清理处理和筛选处理，得到处理后的N个候选数据项集。
（2） 由Master将N个候选数据项集分派给不同的工作节点，每个节点执行不同的Map进程，利用参数KEY，产生的VALUE，按照系统设定的最小支持度和最小可信度要求计算出局部的频繁项集。
（3） 由Map过程得到的局部频繁项集保存到本节点硬盘上，准备交给Reduce过程处理归并。
（4） Map过程结束后，由Master主程序将本次硬盘存储的局部频繁项集具置信息传递给Reduce归并过程，由主程序决定让云计算环境中的空闲计算节点来运行完成Reduce过程。
（5） Reduce过程主要是从存储区读取局部频繁项集数据，然后通过归并处理得到全局的数据候选项集，再找出满足大于系统给定的最小可信度和最小支持度的频繁项目集。
（6） Reduce过程得到的数据传递给用户，由用户对数据进行整理找出符合要求的强关联规则。
4 实验过程及分析
4.1 MapReduce化的Apriori算法考试数据挖掘应用
网上考试系统中保存海量的学生考试信息，其中学生考试成绩是很重要的一项数据信息，利用MapReduce化的Apriori算法对海量考试数据信息进行挖掘，主要是对学生成绩信息进行挖掘，找出所学课程之间的相关性，可以更科学地帮助教师制订合理的教学计划进程，以指导学生顺利完成学业。
如在对网络云平台上考试系统中的数据信息挖掘时，要找出学生的学习课程之间的相互关联性，可以从学生的课程考试成绩入手。首先要处理数据，将学生课程成绩92分以上的设置为1，表示该门课程成绩为优秀，其它低于该分数的成绩设置为0，表示该门课程成绩不优秀。该数据库表中有三门课程，包括程序设计基础，计算机基础和VB课程，选取部分学生成绩数据，要对上述优秀课程进行云计算环境下的关联规则挖掘，假定最小支持度为40%、最小可信度为60%时，设定key和value参数值，首先由Master分配数据块给各个Map，找出局部的频繁项目集，再由Reduce过程归纳局部频繁项目集得到全局候选项集，根据设定的最小支持度和最小可信度，找出全局频繁项目集。可以得出如下规则：
（1）程序基础成绩优秀，VB成绩优秀=〉计算机基础成绩优秀的可能性大于100%；
（2）VB成绩优秀，计算机基础成绩优秀=〉程序基础成绩优秀的可能性大于100%。
根据以上挖掘得到的规则可以得知，VB程序设计课程与程序设计基础课程之间有某种联系，能够相互影响，程序设计基础这门课程成绩会影响到VB课程成绩，计算机专业责任教师在设计教学计划时，可以将程序设计基础课程作为VB程序设计课程的先修课，这样学生成绩为优秀的可能性就更大。
同样的可以利用MapReduce化的Apriori算法在网络考试数据信息中挖掘出相关学科之间不同知识点的影响程度，以实现在教学中在讲授某一知识点时的知识扩展和准备。我们设定最小支持度为96% 最小置信度为97%
通过挖掘后，得到如下的规则：
站点颜色与主题 =〉网站风格的设计 96.8% 98.3%
网站风格的设计=〉站点颜色和主题 96.8% 97.2%
网页信息的强势 =〉页面设计 97.6% 96.5%
其中，每一行为一条关联规则，数字分别表示他们的支持度和可信度。如第2条规则表示，网站风格设计的知识点与站点颜色和主题的知识点有很强的关联性，由于有96.8%的学生对这两个知识点的掌握都比较好，同时有97.2%的学生属于对网站风格设计知识点掌握的好也对站点颜色和主题知识点掌握的好。这就说明网站风格设计的知识点可以作为站点颜色和主题知识点的知识准备，教师在讲解网络信息制作与时要重点强调该部分内容，也可以在讲解DREAMWEAVER课程中将网站风格设计的相关概念给出，这对学生学习会有很大的帮助。同时，该规则可以帮助教师在进行试卷设计时，将这两个知识点的内容同时考察，这样学生的得分率会更高。
4.2 MapReduce化的Apriori算法和传统的Apriori算法挖掘效率对比
为了验证使用基于云计算环境的Apriori算法与传统的Apriori算法在对海量的考试数据信息挖掘方面的优越性能，进行数据实验测试。本测试环境是在局域网范围内配置一定数量节点的集群环境，每个单一节点的软硬件配置都统一，利用Hadoop 自带的 MapReduce Tools for Eclipse ，配置好 MapReduce分布式编程环境。测试数据来源于网上考试系统保存的学生考试数据信息。设定最小支持度为0.2，最小可信度为0.1。通过使用MapReduce化的Apriori算法和传统的Apriori算法对海量的考试数据信息进行挖掘，将得到的测试结果进行比较，得到的结果是在数据规模比较小的情况下，传统的挖掘方法和云计算环境下的挖掘方法耗费的时间差别并不大，但是随着数据规模的增大，使用传统的Apriori算法进行的单节点数据挖掘所耗费的时间越来越多，而使用MapReduce化的Apriori算法则显现出了更好的计算效能，在对网络考试系统的大规模数据信息进行挖掘时系统性能表现很好，解决了传统数据挖掘在面对海量数据信息进行挖掘时的系统响应速度慢，各个节点的输入输出量巨大时负载不均衡，挖掘效率不高的问题。
5 结束语
通过对网络考试系统的海量考试数据信息进行挖掘，验证了云计算环境下应用基于Map/Reduce编程模型的Apriori算法进行数据挖掘，能够解决传统数据挖掘算法在对大规模数据挖掘时出现的系统响应速度慢，整体挖掘效率不高的问题，希望在数据量越来越多的云教育时代，基于云计算环境的数据挖掘能发挥出更大的作用。
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