云计算的技术特征范文
时间：2023-08-27 15:10:53
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篇1
随着我国计算机软件开发技术的逐渐提高，人们对计算机云备份技术的要求也越来越高。计算机云备份技术不仅仅具有强大的功能，在可用性方面的要求也越来越高。现在，计算机云备份技术是存储备份中的重要应用之一，因而，需要为计算机云备份技术提供良好的性能，提高人民对其的满意度。但是，由于计算机云备份技术的可用性研究在我国起步比较的晚，因此，了解计算机云备份技术的特征，从而不断的推进存储备份行业的发展。通过本文，笔者希望能够起到一个抛砖引玉的作用。
1 计算机云备份技术的基本概念
计算机云备份技术的概念是由美国的IBM公司在2007年提出的，其具体的定义指的是：所谓计算机云备份技术，顾名思义指的就是将计算机里面所要进行运算的任务都收集起来，然后，再把这些任务分配到那些大型的大规模的计算机数据处理中心或者是大规模计算机联机群体构成的计算机资源池里面去，这样就可以使得更重需要运算的程序都能够根据自己的需求，来从大型数据处理中心获得相应的计算处理功能、数据存储功能以及各种相关的软件信息服务等功能。目前，计算机云备份技术常见的实现方式主要包括云存储服务和混合云备份。计算机云备份作为场内软件和次级存储的一种替代，它运行在远程的系统中并被集中控制，并通过浏览器的界面来访问计算机云备份。然而，在大多数情况之下，计算机云备份具有多个客户共享架构，并且需要付费才能够使用。被保护的系统上运行轻量级的程序，并将数据从主站点传输到云端上。
2 计算机云备份技术的优势
2.1 效率高和可靠性强
在计算机数据库之中，现在使用的比较先进的存储技术，主要包括磁盘的备份、压缩、加密和存储虚拟化等保护。计算机云备份技术不仅要确保数据的安全性，还应该考虑计算机云备份技术的效率和可靠性。但是，计算机云备份技术的效率和可靠性是由存储设备的服务机构来提供的。因此，计算机云备份技术的效率高和可靠性强是其重要的优势之一。
2.2 可扩展性和投资少
计算机云备份技术还可以依靠第三方提供商的无限扩展能力，并且计算机云备份技术的投资比较少。但是，计算机云备份技术可以减少数据备份和实施中的问题，这种数据存储方式使得企业能够管理计算机云备份技术的运行费用。
2.3 降低数据量的恢复时间
计算机云备份技术一般是磁带开始恢复，计算机云备份技术管理人员只需要找到磁带，然后将其加载，就可以找到数据的位置再恢复数据。但是，从云中恢复数据一般较快，而不需要从磁带存放点运送磁带和寻找的恢复时间。同时，恢复的数据也是通过广域网进行传输，从而可以有效地节省时间，并且不需要建设本地磁带设备。
2.4 可用性较强
为了提高存储的效率和降低公司的成本，计算机云备份技术更加具有吸引力。因而，计算机云备份技术具有可用性较强的特征。但是，数据副本能通过任何的因特网连接或设备来访问，以提高数据的安全性。
3 云备份软件可用性评估模型的运用
3.1 启发式的可用性评估
云备份软件可以利用启发式可用性评估在少量用户参与的情况下对主流的云备份软件进行可用性评估，并且需要参与可用性评估的成本较低，从而获得相关的数据。目前，国内外主要的一些云备份软件都是选择一些具有影响力的云备份软件，主要包括诺顿在线备份、在线备份系统和远程数据备份等等。因此，启发式的可用性评估是匀备份软件评估模型中的主要应用。
3.2 用户测试法可用性评估
目前，用户直接参与的可用性评估可以发现很多可用性问题，用户是重要的研究对象，因此，在真实环境中用户测试法可用性评估具有不可替代的作用。由于云备份软件可用性评估对象是云备份软件，但是，用户测试法可用性评估存在很多问题。然后，通过收集、组织、存储和管理备份的数据，提供开放访问，从而可以促进数据的共享，以制备出一个比较完善的云备份软件设计方案。在选择可用性评估各种人员时，应该充分考虑评估人员的专业背景、计算机的操作能力和英语水平等，以保证可用性评估人员的综合素质。对于企业和政府机构的存储备份需求，选择素质较高的可用性评估设计方案更加重要。同时，用户测试法可用性评估还应该根据用户的备份目的，使得云备份存储软件能够满足用户的要求，主要包括备份软件的登录、备份、恢复和删除等操作。
4 总结
总而言之，计算机云备份技术已经发展成为未来备份行业发展的一种趋势。随着我国计算机云备份技术的不断快速发展，更加需要将各类应用技术和云备份结合起来，从而能够向企业提供数据备份服务。同时，计算机科技和备份技术的发展也促进计算机云备份技术的进一步发展。由于计算机云备份技术具有可靠性、可扩展性和可用性等优点，因而得到了广泛的应用。对于实际的数据备份要求，使用计算机云备份技术成为离场磁带备份的很有吸引力的替代方案。因此，现阶段研究计算机云备份技术的特征具有非常重大的现实意义。由于本人的知识水平有限，因此，本文如有不到之处，还望各位不吝指正。
参考文献
[1]余以胜.数据备份技术[J].福建电脑，2012（08）：163-165.
[2]尤松，常虹.计算机云备份技术的特征及可用性评估模型的建立[J].常州信息职业技术学院学报，2013，11（4）：31-33.
篇2
0 引言
Java提供了进行大整数计算的类BigInteger，封装了大整数的加（add）、减（subtract）、乘（multiply）、除（divide）以及求余（remainder）运算，还封装了大整数的幂运算（power）和比较（compare）运算等。通过使用这些大整数运算，可以求解许多高精度运算问题。
计算具有100位以上精度的黄金分割系数、计算100位以上精度的圆周率、计算具有100位以上十进制数的大整数都是具有重要意义的事。应用Java的BigInteger类，可以方便地解决这些问题。
1 Java BigInteger类封装
Java的BigInteger类是java.math包中的一个类，提供任意精度的整数运算。
1.1 构造大整数对象 Java中的大整数是BigInteger类的对象，构造大整数对象的构造方法是：
1.2 BigInteger类封装的主要方法 BigInteger类封装了以下常用方法，实现另一个大整数对象与本对象的运算，并生成一个新的大整数对象（比较运算除外）。另外，还封装了与大素数的方法，这些方法是：
①获取一个给定位数和随机数位的大素数，是一个静态（static）方法，定义如下：
public static BigInteger probablePrime（int bitLength，Random rnd）：该方法获得一个可能性很的具有二进制bitLength位的大素数，其概率为1-2-100。
②获取下一个可能素数的方法，方法定义如下：
BigInteger nextProbablePrime（）；该方法返回一个与当前的可能素数p， 最接近的可能素数q；对于任意p
③将一个长整型转换为BigInteger对象的方法，方法定义如下：
public static BigInteger valueOf（long val）； 该方法返回长整型数val的bigInteger对象。
④判断大整数是否为可能素数的方法，方法定义
如下：
boolean isProbablePrime（int certainty）； 若对象num.isProbablePrime（cer）返回true，则num是素数的概率大于1-2-cer。
⑤求余数运算方法remainder（），方法定义如下：
public BigInteger remainder（BigInteger opnd）；实现一个大整数对象与另一大整数对象opnd的求余运算，并返回余数（一个大整数对象）。
⑥求大整数的商和余数的方法 divideAndRemainder（BigInteger opnd），该方法返回大整数对象除以大整数opnd的商和余数，用一个BigInteger类型数组存放，例如：
BigInteger aBig[]=new BigInteger[2]；
BigInteger num=new BigInteger（“125”）；
aBig=divideAndRemainder（num，new BigInteger（“23”））；
那么aBig[0]是125除以23的商5，aBig[1]是余数10。
其余方法这里就不多加叙述，可参考文献[1]。
2 BigInteger类在高精度计算问题中的应用
可应用BigInteger类进行高精度计算问题的求解，方法简便。求解步骤如图1。
3 典型问题的大整数求解
3.1 高精度黄金分割系数问题的求解 黄金分割系数0.61803... 是个无理数，这个常数十分重要，在许多工程问题中会出现。有时需要把这个数字求得很精确。比较简单的一种是用连分数表示，如图2。
这个连分数计算的“层数”越多，它的值越接近黄金分割数。
我们需要求出黄金分割数的足够精确值，四舍五入到小数点后100位。
我们可以将黄金数的计算抽象为以下表达形式：
由此递推，计算分子和分母，直到分子≥10100，这样，可保证结果满足能得到所要求精度。然后是将分子乘上10100，在与分母做除法，得到的就是100位的大整数，就是这个黄金数的小数点后的数字，经四舍五入处理并转换成字符串输出即可，通过对余数的判断，可确定是否要在结果中加1。程序如下：
3.2 求大素数问题的程序 大素数是数据加密与解密问题的核心，在RSA加密体系中，为了生成RSA算法的公钥和私钥的秘钥对，先要选择两个大素数p和q，并计算它们的乘积N。我们这里用Java的BigInteger类来产生具有100位（当然可以更多，视需要而定）十进制数的大素数。对于大素数的判断，并没有一个严密的数学公式可供应用。可用BigInteger类中相关运算方法，结合素数相关方法，可以求出给定位数（二进制）的可能大素数，且具有随机性。
可以用BigInteger类的probablePrime（）方法生成给定位数的近似大素数（称为概素数），其准确度可用一个参数进行控制。下面的程序生成若干个随机生成的具有330位二进制位（具有100位十进制）的大素数。BigInteger.probablePrime（bitNum， rnd）生成的“概素数”具有bitNum位二进制，其是素数的概率大于1-2-100。为了提高可靠性，程序中对生成的“概素数”进行更严格测试，用10000做参数，用isProbablePrime（10000）测试，该方法保证素数的概率大于1-2-10000。
3.3 求解与梅森素数有关的问题 根据法国数学家梅森的猜想，我们习惯上把形如：2n-1的素数称为：梅森素数。截止2013年2月，一共只找到了48个梅森素数。新近找到的梅森素数太大，以至于难于用一般的编程思路验证。这里要解决的是跟梅森素数有关的一个问题：1963年，美国伊利诺伊大学为了纪念他们找到的第23个梅森素数n=11213，在每个寄出的信封上都印上了“211213-1是素数”的字样。211213-1这个数字已经很大（有3000多位），编程求出这个素数的十进制表示的最后100位。直接用BigInteger类求解该问题相关语句如下：
4 结束语
本文介绍了Java中的BigInteger类的一些典型应用。BigInteger类中包装了绝大多数大整数运算功能，文中没有完全涉及，可参考Java有关技术资料，应用Java的BigInteger类求解一些高精度运算问题，十分方便。特别说明的是，符合费尔马定理的大整数只符合素数的必要条件，但不是充分条件。本文中所给程序计算的结果，只能是有极大可能性是素数，其可能性超过1-2-10000。如果要用所有小于待测“概素数”的平方根的所有概素数去检测一个数百位十进制位需要很长时间，并不实用。
参考文献：
篇3
中图分类号：TP393 文献标识码：A
0. 引言
云计算技术是近些年新出现的应用技术，能够在网络技术的应用下，将软硬件系统加以整合成价值更高的分布式系统，从而来实现数据可靠性存储以及高效处理。在当前社会迅速发展背景下，加强对云计算技术的应用就比较重要。云计算技术在当前的电子商务以及IDC中心能方面都有着相应的应用，也发挥着积极的作用。
1. 云计算技术的内涵和主要特征
1.1 云计算技术的内涵分析
云计算技术主要是面向服务器方式来为用户提供计算资源的，是资源交付以及使用的重要模式。在对网络的应用下，从而获得需要的资源，在云当中的资源使用是能够进行无限扩展的，对云中的资源也能随时获得。用户在对云计算技术的应用中，只要能掌握应用的功能即可，结合自身对资源的需求在云计算技术下都能得到实现。
对云计算技术的统一性概念至今还没有形成，从诸多对云计算技术的定义综合来看，云计算主要是通过云加终端的技术模式。其中的云就是对网络的代称，而终端则是服务设备，云计算是将虚拟技术作为主要的服务模式的，所以云计算并非是孤立存在的，是通过多个方面进行综合形成的一个概念。云计算在具体的工作中是将服务形式对网络中用户进行提供必要计算机网络资源，在资源的丰富性要远远优于传统的计算机技术资源存储。云计算技术在当前的各个领域中都有着应用。
1.2 云计算平台的主要特征分析
云计算平台的特征体现得比较显著，对底层的软硬件实施细节进行了屏蔽，能够有效提供链接服务标准接口，这样就方便用户和网络进行连接实现资源的共享。在当前云计算平台的不断发展下，已经和云计算的技术框架相符合，由于实际应用不同，在平台类型方面也会有着一定的差距。例如综合性的云计算平台主要是提供上层服务资源的，在基础资源方面主要是提供网络服务的，而在虚拟化技术方面主要是提供基础资源的相关服务。
但是不管是哪种类型的云计算平台，体现出的特征都是比较显著的。
第一，在灵活性特征上比较鲜明，在需要的规模方面能够按照实际需求加以调整。在对虚拟技术的应用下，能够实现按需服务的目标，这样就能有效地降低云计算平台应用成本，对实际的需求也能有效地保障。在云计算平台的应用下，能够对数据的共享轻松地实现。
第二，云计算平台的应用特征还体现在应用时不用关心底层实现，只要能够对提供的接口加以调整即可完成工作，在平台的方便性特征上就比较突出。除此之外的数据安全可靠特征也比较鲜明，云计算的数据信息存储的安全性要能得到有效保证。
第三，云计算平台的另一特征就是高性能特征。由于云计算平台是大规模数据中心，在提供的服务方面也比较优越，在资源的利用上是无限量的。云计算为用户提供了诸多存储管理的数据控件，在计算能力方面也比较强大，这些功能就使得在应用过程中有着无限的资源。
2. 云计算的体系结构和应用优势分析
2.1 云计算的体系结构分析
从云计算的体系机构层面来看，云计算作为比较强大的云网络，将其和网络以及服务器相连接，就能在资源上得到无限扩大，在存储能力以及计算能力都是史无前例的。从云计算的体系结构层面来看，主要有几个重要的要素（如图1所示）。其中的云用户端是比较关键的。这是用户请求服务的交互界面，是对云使用的入口，通过浏览器进行注册然后登入和定制服务，然后对用户进行管理和配置。在管理系统和部署工具要素上，主要是提供管理服务的，然后对云用户实施管理，进行对用户授权和认证等。也能对可用计算资源进行管理，结合实际的请求来转发相应的应用程序，对资源的调动和部署按照实际加以实施。
另外，在云计算体系结构中的服务目录要素方面，主要是用户在获得了相应权限后，对服务列表进行选择以及定制。也能对定制的目录进行操作，这样就会在用户端的界面显示相应的图表以及服务的内容等。在监控结构方面主要是对系统资源使用情况的监控，对节点的同步设置以及资源的监控，按照资源能够合理地分配给用户。在服务器集群的结构要素方面，通过管理系统进行实际的管理，对一些计算实施高效的处理，在进行存储的时候对数据切割算法加以应用。
2.2 云计算技术的应用优势分析
云计算技术在实际中的应用中有着诸多的优势发挥，在具体的应用过程中，允许用户自定义资源使用的时间，这就对资源的闲置或者是过载问题的出现有了避免。并且在分布式处理以及并行式处理的特性上展现得比较显著，这就对数据处理需要的时间得到了很大程度的缩短。云计算平台能够为用户提供比较安全可靠的数据存储中心，在完善的权限管理规则以及数据备份技术等综合性应用下，就能对数据信息的安全完整性得到有效保障。
另外，云计算中的一些功能都是在云端的，这就在客户端的要求得到了有效降低。在对云计算技术的实际应用过程中，能对不同类型以及性能的设备加以应用进行访问云空间，进行执行相应的操作，有的在网页的应用下就能得到有效完成。在云计算技术的应用下，能够对数据间的共享和传输也比较的方便。所以在具体的应用过程中就有着很大的优势。
3. 云计算技术的实际应用和发展趋势
3.1 云计算技术的实际应用分析
云计算技术在实际中的应用范围比较广泛，例如在ICT业务平台中的应用上就发挥着重要的作用。以往的ICT运行模式有着诸多缺陷，资源浪费问题比较突出，在管理的效率也比较低，对实际的需求得不到有效满足。但是在云计算技术的应用下，就能够对这一业务平台实现升级，能够建立集中性的资源池管理的体系，对用户能够提供Paas、Saas等服务，这样就大大地提升了服务效率。客户只需要对浏览器进行操作就能完成数据系统的访问管理，在使用上比较方便，也对这一业务的不兼容终端的问题得到了有效解决，从整体上提升了业务水平。
云计算技术在IDC数据处理平台中的应用作用的积极发挥也比较突出。主要是在虚拟技术的应用下，能对这一控制中心的软硬件资源实施有效整合，对其中的各种资源实施动态化的管理监控等。不能为用户提供IaaS的相关业务服务，对用户也能出租硬件资源，这样就比较便于系统部署工作的完成，在资源的分配方面也能合理化地完成。在云计算技术的应用作用下，能够在计费功能上得到充分发挥，能结合资源的使用情况实施付费，这样就有效地对投入成本得到了降低，在管理的平台方面也能实现规范化以标准化的目标。
3.2 云计算技术的发展趋势探究
云计算技术在实际应用中发挥着积极作用，在未来的发展中，云计算技术将会有着更大的发展潜力。云计算对互联网的应用以及产品应用模式等方面都会产生很大的影响，主要的发展方向就向着手机云计算以及商业发展和时代资源这几个方向迈进。在移动终端设备的迅速发展下，云计算技术的兼容性就得到了体现，为客户在移动终端的服务上得到了进一步发展，能够将手机和云计算技术得到有机结合。这样就能更为便捷地实现高效云计算的应用功能。
结语
总而言之，云计算技术的不断发展过程中，对社会的进步发展起到的作用也愈来愈大，在相应的维护工作有效性以及经济性方面将更为重要。云计算的实际应用中的优势发挥，将会进一步地为这一技术的推广起到积极作用，在社会效益上就会有更大的价值体现。
参考文献
[1]李瑛，胡新炜.云计算关键技术分析研究[J].现代电子技术，2014（14）：65-66.
[2]许知博，刘钊.基于云计算的工厂信息监测系统设计[J].电子科技，2011（8）：148-150.
[3]曹青.云计算技术的应用及展望[J].江苏通信，2012（2）：59-62.
篇4
中图分类号：G250.76文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2012) 04-0000-02
一、引言
随着计算机技术的发展与商业运营的结合，云计算机已经被大家所熟悉，云计算带来的全新的资源共享和应用模式给软件服务方面带来了新的突破。本文在介绍云概念和功能的基础上，讨论了数字图书馆的构建过程和方法，重在分析数字图书馆用户对于协同工作也有着较高的要求，工作流管理与各种数字用户终端交互等功能，云技术充分利用了三种框架各自均有自己的目标领域的优势，并且将它们无缝地整合起来应用到数字图书馆建设开发中。云计算是现代科学技术的一次新的突破，同时也给在化图书馆信息资源建设带来了变革。
二、数字图书馆
数字图书馆是在图书情报学，网络通信技术应用，存储信息技术和多媒体计算技术以及数据挖掘发展起来的新型电子图书业务，云计算偏好特征数字图书馆服务未充分利用，云计算偏好特征在云环境中的远程服务识别中具有重要作用。
三、云计算的相关理论与形式
云计算的核心思想是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度， 通过网络把多个成本相对较低的计算实体整合成一个具有强大计算能力系统借助IaaS（基础设施即服务），PaaS（平台即服务），SaaS（软件即服务）等先进的商业模式把强大的计算能力分布到终端用户手中用户只要通过简单的个人终端就可以共享资源成超级计算这样的任务。在现代社会，云计算识别对整个数据服务组功能的诠释具有重要作用。
（一）云计算的内涵。云计算是在互联网中，提托分布式计算，并行与网格技术的发展，利用非本地和远程服务器的分布式计算机信息终端服务，云技术是全新的数据处理技术，云计算应用在图书馆数字资源中将得到充分的数据共享和资源应用。
（二）云服务的资源方式。云资源服务包括了服务器，存储介质，交换器与路由器，可以有效的将网路资源网路化，虚拟化，以多样服务的形式提供，这是云的底层功能，即服务 LAAS。典型的云服务主要由云端数据应用、索引与搜索、文档排序及用户呈现界面等部分组成。
（三）云的动态数据服务。直接查看属于这一类别的结果，词频特征及统计特征等，这些特征选取方法分别为分类器提供了不同的分类信息，具有很好的信息互补作用。因此，对云计算信息提取特征的不同将会直接影响分类器的性能。
（四）提供软件平台的云。这种形式的云计算采有移动、用户架构, 包括提供SAAS服务、软件API、开发环境、应用工具等。云技术充分利用了软件平台实现了目标领域的优势，并且将它们无缝地整合起来应用到数字图书馆建设开发中。
四、建设数字图书馆中的云技术
建设具有云计算技术的数字图书馆需要提高信息资源的高度整合，应用云计算可以让全世界的数字图书馆聚合在云端的存储器中，云技术是将IaaS、PaaS和SaaS三个云框架整合应用在一个Web应用系统中：IaaS框架应用在表现层的框架，PaaS用于完成表示层的表现逻辑和业务逻辑，SaaSg框架应用于各层关联，完成持久访问对象的注入和业务逻辑的事务管理，HIBERNATE框架应用在数据持久化层，实现关系数据库的对象化。云技术充分利用了三种框架各自均有自己的目标领域的优势，并且将它们无缝地整合起来应用到数字图书馆建设开发中。
（一）提高信息资源存储能力，应用云计算技术,云计算模式为在PaaS框架中Action Servlet所起的作用是接收由客户端发起的云端数据请求，Action取到网络请求数据对数据级别和业务级别进行校验，链接所带有的简单描述性文字，即为锚文本，实际上就是链接文本。
（二）若数据中涉及相关业务操作的则控制通过调用云端数据实现逻辑接口调用，最终实现调用服务组件。业务逻辑组件主要是一些网络分散文件，正式此类文件实现着业务服务接口。服务接口当接收到Action的服务调用时，首先服务接口通过一定业务流程进行逻辑判断。若Action的服务传入的是涉及云端操作。
五、云计算的数字图书馆建设
（一）建立基于云计算的信息检索平台
图书馆应结合云计算的理念, 采取适合的检索方法Web信息量飞速增长，如何从大量信息中迅速有效地检索出所需的信息成为了人们关注的问题，数字图书馆搜索引擎也因此走入了人们的生活。
（二）云计算数字图书馆的信息资源的聚类
云计算数字图书馆的信息资源使得任何两个词之间都有相似度的聚类分析能力；文本检索过程利用这个相似度矩阵来计算词语之间的语义关联乃至查询和文本之间的语义关联，计算效率：搜索结果聚类在线实时进行的，需要迅速的计算并返回结果，关键的步骤在搜索结果的获取，而聚类的构建算法的效率不太重要，因为输入的结果数量很少。
（三）云计算数字图书馆中的智能处理
云计算数字图书馆概念层次上实现分类查询扩展。该方法先利用云计算数字图书馆挖掘技术对数字图书馆按主题分类并与用户交互，在构建智能处理时，根据特征的关联相似度值对特征进行首次特征筛选，保留强相关的特征，将一些不相关的特征和弱相关特征过滤掉，然后依据特征与类的期望进行特征的二次选择，所以基于云计算的数字图书馆更好的应用了云技术，可以限制搜索范围，明确搜索目的使文档查找更容易，查询扩展更精确。
（四）云计算数字图书馆中在线文档处理和协同工作
云计算环境中的数字图书馆信息资源整应用了于分布式存储，分布式访问技术，在网络用户需要检索数据库信息可以利用多态的数据库检索系统，信息资源的整合需要SOA和Web2.0的融合，SOA提供了构建平台，在数字图书馆中云计算技术屏蔽了网络数据库的异构化，有效消除信息孤岛，实现多方快速的信息共享，用户可以在任何时间和地点进行需求检索，图书馆控制员需要对数据资源进行整合到云端的存储服务器中，制定访问规则。云计算在提供强大计算能力的同时，也提出了软件即服务（SaaS） 平台即服务（PaaS） 基础设施即服务（IaaS）等思想在这些功能中，数字图书馆的中应用云技术可以有效避免因为数据丢失带来的不便，也不用担心病毒的干扰，云中服务器中为我们提供了快速克隆技术，可以给图书馆提供一个安全，可靠的数据中心。图书馆用户迫切需要的是能够提供便捷而强大的在线文档处理机制，首先利用云计算分类技术将网络信息数据按主题分类，并建立主题分类语料库。
六、云计算数字图书馆的资源建设和数据存储
云计算数字图书馆的资源建设中使用的搜索引擎会通过文本信息来确定所指向网站的内容，一方面，锚文本可以用来评估锚文本所在的页面的内容，通常一个页面中增加的链接都会与页面自身内容有一定的关系利用数据挖掘及知识发现工具为用户在云海中利用信息资源提供指导。在云环境下, 同质的或者异质的图书馆结成联盟, 加强资源建设合作, 能够实现资源共建基础上的共享。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，从相关的信息数据源中筛选出所需的数据并将其整合成数据集用于数据挖掘；规律寻找是对数据准备整合出来的数据集进行分析，将其所含的规律找出来，数据仓库和数据挖掘的关系若将DataWarehousing（数据仓库）比喻作图书馆，DataMining就是在为图书馆的藏书编制索引的工作。
七、结束语
对于数字图书馆来说云计算技术是构建现代数字图书馆体系的新的思维方式，云计算通过提高云处理的能力可以有效减少图书馆终端的查阅负担，网络用户可以便捷掌控大量信息资源，云计算的出现使得人们能更方便地从数字图书馆获得更多的知识、信息、资源。
参考文献：
[1]金胜勇,张兴，吕亚娟．试论我国数字图书馆的发展趋势[J].新世纪图书馆,2009
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云计算将极大地改变我们使用计算机的方式，作为最日常的应用之一，病毒防护与杀毒软件的使用，在云计算时代将会与现在有较明显的区别。
1 传统杀毒模式的困境
用户依赖于计算机软件来进行工作与计算机病毒的破坏是一对长期存在的矛盾。进入网络时代后，除了传统的病毒传播方式外，病毒还可通过电子邮件、网页、即时通讯软件等进行传播。计算机网络的发展对于计算机病毒的传播起到了一个加速器的作用，并且感染的范围也越来越广。可以说，网络化为计算机病毒的快速传播提供了极大的便利。
传统上，清除和预防病毒的方法是使用防病毒软件。杀毒软件常采用特征代码法在病毒样本中，抽取特征代码。并将特征代码纳入病毒特征库。杀毒软件工作时，打开被检测文件，在文件中搜索，检查文件中是否含有病毒特征库中的病毒特征代码。由于病毒特征代码与病毒一一对应，如果发现病毒特征代码，便可断定被查文件中含有何种病毒。采用病毒特征代码法的杀毒软件，面对不断出现的新病毒，必须不断更新版本，否则杀毒软件便会老化，逐渐失去实用价值。病毒特征代码法对从未见过的新病毒，自然无法知道其特征代码，因而无法去检测这些新病毒。这也就是杀毒软件必须时时更新的原因。
如果病毒的数量没有迅猛的增加，而是以很慢的速度递增，那么，以上的杀毒方式还是能够适应使用要求的。然而，据德国AV测试实验室在2008年1到2月，已经发现了100多万种新病毒，并预计2008年的新病毒数量将首次超过1000万种，在2009年的新病毒数量将超过2000万种。与此对应，当杀毒软件面对2000万种新病毒时，其对计算机扫描一次，就需要1GB左右的内存空间。目前主流的PC机内存是2GB，其中操作系统和其他应用已经占据了大量内存空间，如果特征库占1GB内存，计算机很可能将无法正常运行操作系统和其他应用程序。可以看出，病毒的传播手段、途径和数量已经超出了杀毒软件的能力界限。从各大杀毒软件厂商所的最新安全报告中也能看出病毒难防的无力现实。同时，传统的病毒采集渠道也不堪重负，在短时间内收集不到必需的样本；而限于现有的病毒分析能力，即使收集到足够的病毒样本，海量的病毒也会让病毒分析人员无所适从，导致杀毒软件赖以生存的“特征码扫描”技术面临严峻的挑战。
2 云计算带来的转变
2.1 什么是云计算
云计算的概念众说纷纭，不同的厂商从不同的角度定义。简单的说，云计算就是简化客户端的处理能力，将更多的处理任务交给云计算端去做，两者之间通过互联网交换数据，最为典型的就是互联网搜索、邮件等服务，数据存储在互联网之上，而不是客户端计算机中，需要使用就可以随时获得。
2.2 云计算时代的杀毒模式
云计算时代的防病毒技术不再需要客户端保留病毒特征库，所有的信息都将存放于互联网中。当全球任何角落的终端用户连接到互联网后，与云端的服务器保持实时联络，当发现异常行为或病毒等风险后，自动提交到云端的服务器群组中，用云计算技术进行集中分析和处理。
2.3 云计算时代杀毒软件的特点
（1）杀毒软件独立于云计算之外，以云安全为平台，与不断涌现的“云病毒”“云僵尸”等新威胁做斗争。透过云计算平台，为用户提供安全服务，与云计算平台结合紧密。但生存的本质不再依赖于病毒特征库，而是更加完善的反病毒技术和引擎。
（2）杀毒软件在云端之中，是云计算的组成部分，与云数据安全、云风险管理、云硬件安全设备等成为云计算安全服务的一部分。
云端强大的存储和处理能力，完全可以保证用户得到的反馈是同步的，而目前的杀毒软件则无法实现这种快速分析处理，一般都是“马后炮”，也就是说，只有大规模的感染了病毒且在相应的服务器中又事先存入了对应的病毒特征代码时，杀毒软件才能起到应有的查杀和拦截作用，如果是变种病毒则无法拦截，我们看到臭名昭著的熊猫烧香病毒，杀毒软件都是无能为力的。而通过遍布全球的服务器构建一个强大的云端，完全能够拦截病毒变种，而且这也大大减少了客户端的处理任务，减少了客户端的内存占用，客户端无需按时杀毒和升级软件，因为云端和客户端随时通过互联网交互信息。所有计算放到云端上进行，大大节约了成本和时间，有效的控制了病毒传播。
3 现阶段的云安全产品
现阶段，各著名的传统杀毒软件厂商都根据自己的理解，开发推广各自的云安全产品。
3.1 瑞星云安全产品
瑞星通过其“云安全”计划，在其推出的瑞星全功能安全软件2009版本中，通过互联网，将全球瑞星用户的电脑与瑞星“云安全”平台实时联系，组成覆盖互联网的木马、恶意网址监测网络，能够在最短时间内发现、截获、处理海量的最新木马病毒和恶意网址，并将解决方案瞬时送达所有用户，提前防范各种新生网络威胁。每一位“瑞星全功能安全软件2009”的用户，都可以共享上亿瑞星用户的“云安全”成果。
3.2 IBM云安全产品
IBM推出了Proventia虚拟化网络安全平台（Proventia Virtualized Network Security Platform），这一虚拟设备可以帮助保护公司有形资产和云资产的安全。作为IBM涉足安全虚拟化领域的首批产品之一，Proventia虚拟化网络安全平台是一个可扩展的虚拟安全平台，它把包括入侵防御、网络应用程序保护和网络政策执行在内的安全应用程序整合成为一个单一的解决方案。使用Proventia虚拟化网络安全平台，客户能够通过前所未有的规模获得虚拟化的强大功能，进而向虚拟网络提供X-Force支持的网络保护，而这种保护是实现“安全云”服务的重要组成部分。
3.3趋势科技云安全产品
趋势科技Secure Cloud云安全网络防护解决方案包括如下技术：
（1）Web信誉服务
（2）电子邮件信誉服务
（3）文件信誉服务
（4）行为关联分析技术
（5）自动反馈机制
（6）威胁信息汇总
Web信誉服务是趋势科技云安全网络防护解决方案的关键组成部分，它为网域及网域内的网页指定相对的信 誉分数，按照多种因素进行评分，包括网站网页、历史地址变化及其它可能揭示可疑行为的因素。电子邮件信誉技术是一层额外的保护，可拦截高达80%的电子邮件威胁，包括含有危险网站链接的电子邮件，防止这些威胁到达网络或用户计算机。趋势科技云安全利用行为分析的“相关性技术”把威胁活动综合联系起来，确定其是否属于恶意行为。Web威胁的单一活动似乎没有什么害处，但是如果同时进行多项活动，那么就可能会导致恶意结果。另一个重要组件就是自动反馈机制，以双向更新流方式在趋势科技的产品及公司的全天候威胁研究中心和技术之间实现不间断通信。
4 结论
互联网日新月异的发展，使得传统单机时代的杀毒模式与现实需要严重脱节，解决之道是与云计算的发展同步。利用云计算的防病毒技术使Web威胁、电子邮件威胁和文件威胁等相关威胁到达最终用户或公司网络之前即可对其予以拦截，这种全新的方法降低了客户网络和端点的带宽消耗和资源占用率，提供了更快、更全面的及时保护。随着云安全技术的发展和成熟，需要软件厂商不断推出云安全产品来适应网络时代的安全需求。最终实现“互联网就是杀毒软件”的目的。
参考文献：
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1云计算机技术的内涵及特征体现分析
1.1云计算技术的内涵
云计算技术是新型的技术，对其定义还没有形成统一的共识，多数都认为云计算是分布式处理以及并行处理和网络计算机发展的重要产物，是对计算机的商业实现。对云计算技术主要有的认为是云计算技术服务器能力的拓展，是通过互联网在服务的方式下进行应用，并使得这些相关的服务涉及的相关系统软件和硬件能够得以实现。
1.2云计算技术的特征体现分析
从云计算技术自身的特征体现来看是多方面的，其中在客户端的需求低是比较重要的一个特征，因为多数人都有着对应用软件实施维护的经历，为能够使用最新操作系统或某软件的最新版本，就要对软件实施升级，还要对相关的杀毒软件等进行安装下载，而这些繁杂的问题对初次接触电脑的使用人员就有着很大的麻烦。但在云计算技术下就能够结合自身的喜好下载浏览器，并在下载安装完成后对相应的网址进行输入就能享受云计算的服云计算技术发展分析及其应用贾舒婷辽宁科技大学辽宁鞍山114051务，能够在信息的共享以及文档在另一端的存档等方面都较为方便。还有就是能够对数据进行无限多的存储和管理效率，在强大的计算功能方面也有着具备，对数据的共享特征也比较方便。
2云计算技术的关键技术及应用分析
2.1云计算技术的关键技术分析
云计算的运行原理主要是能够为我们所需要的资料进行提供，将其切换到我们所需的应用程序上，并结合实际的需求实施存储以及访问。云平台对底层软硬件的实现细节屏蔽了，还提供了连接服务的标准接口，这样就使得所有连接互联网的用户都能方便的接入到云平台使用计算资源，从云计算平台基本技术的类型来看主要有虚拟化技术以及云计算平台网络服务和基础软硬件设施。云计算技术的关键技术是多样化的，主要有分布式存储技术、数据管理技术、虚拟化技术和云计算平台技术等。其中的数据存储技术主要在分布式和高传输率上有着鲜明的体现，为能够有效的保证其可靠性以及安全性和经济性，在分布式的存储技术上通过冗余存储方式能够将存储数据的可靠性得到保证。另外在云计算平台技术上能够按照实际的需求来提供服务，这就对云成本得到了有效降低，并对用户的需求也有了满足。再者在云计算技术中的虚拟技术是最为重要的一种技术，主要有存储的虚拟化和服务器的虚拟化以及应用和平台的虚拟化等。存储虚拟化是把云系统存储资源实施的统一化整合管理，从而来为用户提供统一存储空间，从其自身的功能上来看主要有统一存储资源而形成的数据中心模式；还能够将云存储系统虚拟化成用户本地硬盘等。而在服务器的虚拟化方面主要是实现对硬件资源的分配和管理调度等，最为重要的功能是能够在一台物理服务器上对两个或以上的服务器实施运行，并有着负载均衡和无知觉故障恢复功能上有着显著的体现。云计算技术的数据管理技术方面是对大量数据实施的处理分析。在云计算相关的安全技术层面，其自身就能够通过安全作为服务形式对互联网安全实施保护，能够在专业化以及集约化作用下提供安全服务，从而对当前的打补丁以及杀病毒的情况进行改变，并能将备份作为是新的服务形式实现云备份，这样就在信息的安全上有了保障。
2.2云计算技术的实际应用
云计算技术作为当前较为先进的技术，在实际的生活当中有着重要的应用，能够对大量的数据进行处理，所以在教育行业以及电子商务行业等都有着应用。将云计算技术在教育领域中进行应用，能够将教育教学的质量得到本质上的提升，对教育的资源建设成本的利用能够有效的降低，并能够随时实施教学活动，对教学的改革有着重要推动，与此同时也能够提升学校的数据安全性，对教育资源的共享就比较的方便。另外将云计算技术在ICT业务平台当中进行应用，也能带动其发展。在以往的竖井式运营模式和开发模式的应用上，和当前的业务发展需求已经不能得到有效适应，这样就在资源上有了浪费。所以将云计算技术在这一过程中加以应用就能达到对ICT业务系统整合的效果，并能有效的进行构建统一资源池，实施集中化的管理运营。在云计算技术的支持下能够提供PaaS、SaaS等相关的服务，并能够通过网络浏览器客户通过计算机实施平台上进行部署软件访问和使用，而在本机上则不需要实施数据库等一些大型软件的装载，而在这一过程中的运营商也能够实施平台应用的接口开放，从而与运营商实施合作运营，这样在实际的工作效率上就能得到大幅度的提升。
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但是，当一切都被称之为云时，云计算就失去了原有的意义。如果用户之前已经在使用所谓的云计算，那么今天的云计算又能带来什么新的价值呢？使用云和不使用云又有什么区别呢？
在这种混乱的状况下，对云计算抱有高度期望的用户就会感觉到困惑，从而对云计算本身产生怀疑，进而影响云计算产业链的发展。因此，我们认为，现在是时候探究一下云的本质，看看发展云计算的本意。毕竟，除了纯技术爱好者以外，大多数人都希望从云计算这样的先进技术中获得实际的价值，从而使人们的生活和工作变得更有价值、更简单。
就像盲人摸象一样，我们能够直接接触到的东西，最终会影响我们的判断和决策。但是对于云计算这种革命性的技术理念，我们必须进一步深入研究，而不能只停留在今天能够看到的或者能够掌握的层面上。云计算是一个重要的转折点。2008～2011年是IT与业务融合的一个重要时期。
基于7年云计算技术开发经验和3年市场拓展经验，IBM认为，云计算应涵盖基础架构即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）三个层面，并具备以下特征。
网络访问云计算采用分布式架构，通过网络访问服务。而现有的大量IT服务和应用都是采用集中式架构，如桌面应用。
资源池云服务的提供由一组资源支撑，资源组中的任何一种物理资源对于服务来讲都是抽象的、可替换的。而现有的IT服务的部署是与物理资源绑定的。
用户自助服务用户只需具备基本的IT常识，经过业务培训就可使用云服务，无需经过专业的IT培训。而用户在采用现有的IT服务时，必须经过专业的IT培训和认证。
弹性扩展云服务所使用的资源，其规模可随业务量动态扩展。这种扩展对用户是透明的，扩展过程中服务不会中断，且会保证服务质量。而现有的IT服务的扩展缺乏弹性，且大多会影响服务质量。
资源共享云计算的同一份资源被不同的客户或服务共享，并非隔离的、孤立的。而现有IT服务的运行模式多为竖井式，是物理隔离的。
资源使用计量在云计算模式下，资源使用计量与资源共享相关，需要通过计量去判定每种服务实际消耗了多少资源。而在现有IT服务管理模式下，用户缺乏对资源使用的计量。
服务接口标准化云服务提供标准化的接口，供其他IT服务调用。而现有的大量的IT服务并不提供集成接口。
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中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）33-0035-02
云计算相关概念早在1961年就有一定的思想雏形，人们预言计算资源可以发展为一种公共设施被人们使用，随后出现的效用计算、服务计算以及网格计算等技术，均是云计算的发展基础。就一般情况而言，云计算习惯利用计算机集群构成相应的数据中心，用户通过付费获得相应的服务，具体模式与用水、用电类似。云计算对于服务弹性具有一定的要求，还需综合考虑经济性、可用性、运行可靠性等内容。
1 云计算基本特征分析
云计算具体特征与其实际使用要求关系紧密，具体包含弹、资源池化、可计费服务、按需服务、泛在接入等。
1）弹特征分析
云计算相关服务可依据业务负载实际变化，自动完成相应的快速伸缩变化，具有良好的服务弹性。这种弹可有效增强用户使用与业务需求的一致性，从而避免因服务器性能冗余或过载，造成的资源浪费或服务质量下降问题。
2）资源池化特征分析
云计算所有资源均通过共享资源池模式进行管理，以保障管理的系统性和统一性。这种管理模式借助虚拟化技术，实现不同用户的资源分享，并保障资源的管理、放置以及分配对用户完全透明。
3）可计费服务特征分析
云计算可自动完成用户实际资源使用量的监控，并依据相应的收费标准，对用户使用的服务进行计费。
4）按需服务特征分析
云计算系统可依据用户的实际需求，完成资源的自动分配，以资源服务的形式，为不同用户提供基础设施、应用程序以及数据储存等资源。云计算相关服务不需要系统管理员进行干预。
5）泛在接入
云计算系统对于终端设备并无具体要求，在互联网条件允许情况下，用户可使用笔记本电脑、智能手机以及PC电脑等设备访问云计算服务。
2 云计算体系架构分析
云计算以一系列的服务集合为主要表现形式，从而满足弹性资源、按需服务的实际需求，结合当前云计算相关研究、应用分析，其体系架构主要分为三层，具体包括服务管理、核心服务以及用户访问接口三部分内容，如图1所示。核心服务层主要负责间应用程序、硬件基础设施以及软件运行环境抽象为可用性高、可靠性高且规模可伸缩的服务，以充分满足云计算的应用需求；服务管理层负责给予核心服务层相应的支持，以提高服务的安全性、可用性及可靠性；用户访问接口主要负责实现用户端到云的有效访问。
1）核心服务层
就一般情况而言，核心服务层具有三个子层，分别是平台即服务层（PaaS，platform as a service）、软件即服务层（SaaS，software as a service）、以及基础设施即服务层（IaaS，infrastructure as a service）。
基础设施即服务层主要负责提供硬件基础设施相关的部署服务，根据不同用户的实际需求，为其提供虚拟或实体的网络、储存、计算等相关资源。用户在实际使用基础设施即服务层过程中，需将基础设施相应的配置信息提交给IaaS层的提供商，同时包含基础设施运行的程序代码及其他数据。就基础设施即服务层而言，数据中心是基础，其优化及管理问题一向是该部分的研究重c。随着云计算研究不断深入，IaaS层应用了虚拟化技术，以进一步提高硬件资源分配的科学性，同时为用户提供规模可扩展、可靠性更高的优质服务。
平台即服务层是指应用程序的具体运行环境，主要负责相关管理服务及程序部署服务的提供。借助平台即服务层的开发语言和相应的软件工具，应用程序开发者通过上传具体数据和程序代码即可获得相应的服务，有效避免了底层操作系统、存储以及网络的管理问题。
软件即服务层是一种在云计算基础平台基础上，开发的应用程序，主要用于解决企业的信息化问题。企业主要通过租赁的形式实现该平台的使用，以GMail为例，企业并不需要对服务器相关的维护、管理问题分心，均有Google数据中心负责。
2）服务管理层
服务管理层主要负责保障核心服务层的安全性、可靠性、及可用性，具体分为安全管理和服务质量保障两部分内容。
云计算用户客观要求其实现高可用性、高可靠性，且成本低廉的个性化服务。但云计算本身结构复杂且规模庞大的系统平台，提高了这些要求实现的难度。因袭，云计算服务提供商常需围绕服务质量与用户进行有效的协商，并通过服务水平协议的形式，名列双方的服务需求，以控制双方需求的一致性。如提供商未能遵照协议提供相应质量的服务，用户可依据协议内容获得赔偿。
安全性也是用户重点关注的问题。采用资源集中式管理模式会导致云计算平台出现单点失效问题，即发生停电、地震等突发事故时，可能导致数据中心的数据丢失问题。因此，云计算平台还需加强个性化安全管理相关探索，利用隐私保护、数据隔离等技术，提高平台使用的安全性。
3）用户访问接口层
用户访问接口层是云计算平台实现泛在接入功能的基础，具体包含Web门户、Web服务以及命令行等形式。其中Web服务和命令行模式，既可作为应用程序的开发接口，又具备多种服务组合的能力。Web门户则是另一种访问接口形式，借助Web门户，云计算可实现用户桌面至互联网的迁移，完成这种迁移之后，用户可借助浏览器完成相关程序及数据的访问，不受时间和空间的影响，从而极大地提高用户的实际工作效率。随着云计算的发展，其计算接口逐渐趋向统一化标准发展，从而实现了不同企业间的无缝合作。
3 云计算关键技术
云计算平台的最终目标就是低成本条件下为用户提供可靠、安全、弹性的个性化服务。为全面满足不同用户的使用需求，云计算广泛应用了虚拟化技术、数据中心管理技术、QoS保障技术等关键技术。
3.1 基础设施即服务层关键技术分析
IaaS层是整合云计算平台的基础，承担着海量硬件资源提供、按需配置硬件资源以及个性化基础设施服务的重要职能。该层应用的关键技术，主要包含以下几点内容。
1）数据中心关键技术分析
数据中心作为云计算的绝对核心，其运行可靠性及资源规模，关乎于云计算服务的整体质量。该部分内容的技术应用要点主要分为两点，其一数据中心网络拓扑应满足成本经济性、运行可靠性要求，其二加强节能技术研究，以减少环境污染。
就现阶段云计算数据中心而言，通常由近万个计算节点组成，且随着云计算平台不断发展，节点数量有进一步上涨的趋势。在这种背景下，传统的树形网络拓扑结构具有较大的应用局限性，包括可靠性地、可扩展性差以及网络宽带有限等。为解决数据中心网络拓扑问题，相关研究人员相继提出了PortLand、BCube、VL2等网络拓扑结构。这些创新性网络拓扑结构，通过类似mesh构造的融入，相同提高了节点间的容错能力和连通性，增强了节点负载的均衡性。此外，这种形式的拓扑结构通过小型交换机即可完成，进一步降低了建设成本。
云计算平台数据中心普遍规模较大，在实际运行过程中，涉及计算机设备、制冷装置、通风系统、不间断电源等多项耗电单元，会消耗大量的电力能源。因此，加强绿色节能技术的研究，具有重要的现实意义。
2）虚拟化技术分析
数据中心作为大规模资源的提供基础，需满足平台资源按需分配的实际需求，即虚拟化技术的应用，包括虚拟机快速部署以及在线迁移两部分技术内容。虚拟机模板技术的应用，极大地简化了其部署过程、缩短了部署时间；在线迁移技术具体是指保持虚拟机运行状态下，实现不同物理机转移的技术，其应用意义主要包括以下几点：（1）增强系统运行可靠性；（2）促进负载均衡；（3）便于节能方案设计。
3.2 平台即服务层关键技术分析
平台即服务层在核心服务层中处于中间位置，需同时满足上层分布式编程框架和下层复杂数据调度管理的双重需求，该层的技术重点在于数据的储存与处理。
1）数据存储技术分析
就云计算平台实际需求而言，其数据存储需综合考虑文件的可用性、可靠性要求，和系统I/O性能要求。以Google公司的数据存储技术GFS（google file system）为例，在其实际运行过程中，大文件被有效分为若干数量的数据块，每块数据块具有统一的标准大小，分布存储于节点对应的本地硬盘中，且每一块数据块均具有多个副本，以确保数据存储的可靠性。这种技术的优势在于：一，数据存储能力强，通过文件分块，GFS可满足PB级的存储要求；二，并行读取模式；三，可有效解决数据块副本同步的简化问题；四，数据存储可靠性提升。
2）数据处理技术分析
除数据存储外，平台即服务层还包括相应的数据处理功能，由于该平台建立在大规模硬件资源上，故而其数据处理要求相应的抽象处理过程，同时要求规模扩展功能。
以Google公司的数据处理技术MapReduce槔，是一种建立在GFS之上运行的数据处理技术。在实际运行阶段，可将完整的作业分解为多个Map任务及Reduce任务，从而通过两个阶段的数据处理过程完整相应的数据处理工作。第一阶段为Map阶段，该阶段主要读取Map任务，并完成相应的处理，其中间结果通常保存在对于的Map节点中；第二阶段为Reduce阶段，读取Reduce任务的同时，完成Map中间结果的合并。
3.3 SaaS层关键技术分析
SaaS层主要面向用户终端服务，负责互联网软件应用服务的提供，在Web服务、Mashup、Ajax等技术飞速发展的背景下，带动了SaaS应用的迅猛发展。
4 结语
综上所述，云计算是一种新型的信息技术，具有弹、资源池化、可计费服务、按需服务、泛在接入等特性。云计算体系架构主要分为三层，具体包括服务管理、核心服务以及用户访问接口三部分内容，分别对应不同的服务功能。同时为进一步满足不同用户的实际使用需求，云计算广泛应用了虚拟化技术、数据中心管理技术、QoS保障技术等关键技术。目前，云计算还处于研究发展阶段，针对其运行可靠性、可用性、成本经济性要求，仍需相关人员不断进行探究，以促进云计算的进一步发展。
参考文献：
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[2] 黄晓雯.云计算体系架构与关键技术[J].中国新通信，2014（13）.
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受发达国家工业回流的影响，与“工业4.0”相对应的《中国制造2025》也将在2015年出台，将极大促进中国制造业的转型发展。
第二大特征是敏捷。企业级云计算将帮助用户提高业务的敏捷性。云服务提供商不仅需要关注客户的IT需求，更要替客户去考虑他们的客户需要什么，并且把对终端客户的需求理解融入IT的重构中。在中国经济“新常态”背景下，每个企业都面临着巨大的业务压力，有限的IT预算必须投向能够直接改善企业业务的应用领域。然而事实上，中国个人移动云服务应用已经十分广泛，但“撒手锏”级企业移动应用还较少，这是企业对云服务热情不高的直接原因。
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中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2014）09-0058-01
近年来，云计算（Cloud Computing）异军突起，已经发展成为新一代信息技术革命的基础产业。尤其在软件应用领域，无论是软件工具开发，还是开发环境和工作模式，可以说云计算深刻影响了传统软件产品的供应和消费模式，这些也势必将改变软件测试的技术，方法和工具。在云计算环境下，软件的测试活动被拓展到云环境条件下进行，充分调用了云环境条件下提供的各种计算和资源平台。
1 云计算体系的结构组成
云计算是计算机技术发展到一定程度，基于软件和硬件互动而产生的创新模式：一方面需要它借助互连网络获得服务支持，因而具有鲜明的互连网特征；另一方面云计算搭建基于众多主机或服务器构成的资源集群，其需要对这些集群进行协同化的统一管理。
从其系统构成来看，云计算主要包括物理基础设施、云计算服务以及云计算运营等三个组成部分。物理基础设施是承载云计算的物质基础，包括服务器，存储，网络及其相关的管理技术；云计算服务是云计算的核心和中枢神经，包括基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）以及软件即服务（SaaS）三个层次；而云计算运营则是提供云计算服务运营的各项关键技术的总括，包含认证，监控，计费等各个环节。
2 云计算技术在软件测试中的应用
伴随着云计算技术的蓬勃发展，尤其是基于互联网分布式和协同计算技术的不断成熟，软件测试也发生了深刻变革，一种基于云计算环境下的软件测试技术，即云测试也应运而生。云测试的诞生离不开云计算技术的发展与创新，离不开云计算技术在软件测试领域渗透和应用。在云测试中应用的主要云计算核心技术包括如下几点。
1）分布式存储技术。云计算的海量数据运用分布式存储技术存储在多个设备上，借助互联网络可以方便地实现系统的拓展，显著提供云计算系统的利用效率和可靠性能，为云测试提供强大的物理基础设施。
2）数据管理技术。 在云计算中，涉及到大量的复杂的海量数据，这些天文量级的海量数据对传统数据管理提出了挑战。如何有效管理这些海量数据并应用于分布式存储设备，是云计算发展的核心技术。
3）平台管理技术。 云计算的数据存储在多个设备上且这些设备分布各处，因而如果保证这些设备能够统一步伐，实现云计算或者云测试结果的有效输出就显得尤为关键。对于云计算而言，高效的平台管理技术是其核心保证，也是目前云计算领域的重点研究课题。
3 基于云计算环境下的软件测试特征及优点
依托于云计算的软件测试与传统的基于本地环境的软件测试有诸多不同。笔者认为可以从性价比这个角度切入，将基于云计算环境下的云测试简要归结为技术、服务质量以及价格三个方面的特征进行阐述。
1）测试技术平台化。基于云计算环境的软件测试可以由云测试平台提供测试的基础设施和各方面的资源支持，无需本地化的软硬件投资，并通过众包模式获取专业测试领域专家型人才。从本质说，由于云计算实现了平台化，将众多的测试技术要求从本地移植到云计算平台，让测试更容易实现，因而降低了测试的门槛以及资源需求。
2）统一可控的质量保证。相比传统软件测试模式的分散式管理容易导致参差不齐的软件质量，基于云计算环境的软件测试借助强大的云平台，实现了统一管理，可有效实现软件测试的标准化和规范化，保障软件质量的完整性与统一性。
3）有效降低测试成本。传统的软件测试模式需要大量的基础设施投资以及人力投资，尤其是对一些特殊性的项目，可能造成脉冲性浪费。云计算测试通过云平台的协同效应，可有效降低测试的基础设施以及人力资源投资，降低测试的复杂度，有效降低测试成本。
4 基于云计算环境的软件测试应用现状及平台研究进展
云测试平台综合了复杂的软硬件和服务，是云测试领域的核心技术，因而也备受学界和工业界的高度重视。日本筑波大学，瑞士洛桑理工大学，英国约克大学等诸多知名学府的专家和学者或搭建自己的云测试平台模型，或是对云测试核心技术进行阐述研究。筑波大学开发了一款基于云计算的可靠并行分布式测试平台，支持虚拟故障插入技术。而洛桑理工大学则通过研究云测试和预期软件质量直接的关系，提出测试即服务，试图降低软件测试成本。
与此同时，在工业界多家知名计算机服务商业提供了商业化的云测试平台服务，有力地推动云测试从理论研究到商业化转变进程。从平台类型上，这些众多商业化的云测试平台主要分为私有云、公共云以及混合云三种平台类型；在业务模式上，各家既有提供测试外包服务，也有专注于客户自行测试。IBM推出了一款名叫Smart Business Test Cloud的私有云，提供自行测试和测试外包两种模式的服务，帮助企业建立虚拟，安全，动态可拓展的测试环境，因而其测试环境位于公司防火墙之后，所以其是公司私有云的一部分。专业云测试公司CloudTesting推出的cloud testing平台，提供多种浏览器平台。用户只需要编写测试脚本并上传到其网站，就可以借助cloud testing平台运行测试脚本，在商业模式上，cloud testing 平台也进行了探索，提出按需付款的商业模式。另一件专业化公司UTest推出的Utest测试平台，通过云计算，众包等方式帮助开发者进行软件测试，查找错误和解决问题，提供测试外包服务，Utest还针对不同的软件测试特点和需求将测试分为五种方式：功能测试，负载测试，安全测试，本地化测试以及可用测试。
参考文献
[1]李乔，郑啸.云计算研究现状综述[J].计算机科学，2011，38（4）.
篇11
云计算技术是基于网络，提供数据计算服务、存储服务的新型网络管理调度技术，统筹的将网格计算、并行计算以及分布式计算加以实现，应用到了网络数据管理中，并结合其他软件、硬件提供给用户多种服务。利用云技术，可以大幅度的提高资源利用率，这一新型的超级计算其数据非常密集，能够实现集数据存储、数据计算、服务器功能、应用软件功能、IT软硬件设备资源虚拟化。当今全球互联网的流量也在爆炸式的增涨着，云计算与大数据的应用是数据处理的重要技术。并且，随着网络技术、软件技术的发展，云技术在数据的处理中展现出了越来越多优势，如表1所示。
大数据是在云技术之上兴起的新课题，大数据往往具备以下四个特征：
（1）大量的数据；
（2）多种类型的数据；
（3）数据生成及处理速度快；
（4）大数据的巨大价值；这也就是大数据的4V特征。
并且S着基于云计算技术的大数据不断的发展，还提出了大数据的第五点特征及要求，便是强化大数据处理分析中的准确性（Veracity），目前的大数据处理已经进入了5V时代。
1 大数据的特点
大数据技术对比传统数据的诸多特性来分析，具有非常明显的差异。这些差异主要体现在数据的计算、存储以及检索等多方面。传统的数据线性特征显著，对比离散型显著的大数据而言，大数据的发散性、随机性、爆发性显得更为复杂，但是这种复杂的数据能够体现出更为客观的现象，具备更有效的价值。
2 关键技术
2.1 数据存储技术
信息数据在进行存储时的可靠性、安全性以及读写时的效率是云计算技术的基础，利用云计算技术在存储时，往往采用分布式存储，将大量的数据进行汇总并储存到集群服务器中。这种存储技术往往会对数据进行备份储存，利用先进的数据加密技术配合冗余存储能够确保数据的可靠性、安全性。以HDFS为例：
HDFS是一种分布式文件存储系统，被广泛应用在通用硬件中。这一系统具备较高的容错功能，能够在廉价设备上实现应用，并且其对数据访问的吞吐量也很大，适合应用在大数据集的处理上。HDFS系统可以进一步的实现文件系统中的数据流式读取，在大数据处理中，HDFS常被设计成能够实现平台间便于迁移的系统，这就令大数据集的应用更便捷，如图1所示。
2.2 虚拟化数据管理
云计算的主要功能在于针对大量的数据进行分布式的分析处理，并且为用户提供高效的服务，这就需要强大的数据管理能力作为支撑，而基于云计算的大数据技术在数据管理中具备虚拟化特征。将数据处理的计算机系统转换成了虚拟层，利用硬件设备资源，配合操作系统建立了这样一个虚拟的空间链接数据处理的各层级。令上下层的配合更灵活，极大程度的缩减了开销，提高了资源利用率。
3 大数据与云计算的关联
大数据的处理是将云计算技术视为一种技术平台，大数据在进行数据处理时的首选处理形式则是云计算技术，云计算为大数据的处理分析提供了最适的存储空间及计算能力，可以令大量的数据信息迅速的分析出结果，便于使用付诸现实。而云计算技术的主要功能在于计算能力，大数据则可以视为接受计算处理的对象，前者对于计算能力更为注重，后者则是更倾向于存储功能。将存储的大数据付诸应用的重点在于数据处理，而云计算恰好满足了这一功能性要求。
4 总结
大数据处理技术与云计算在信息处理中展现出了极大的潜力，结合这两种技术能够实现信息传递的高效性、准确性、大容量。在很多领域，应用基于云计算的大数据处理技术表现出强大的功能。随着网络信息技术的高速发展，信息数据的传播数量及速度都亟待提升。基于云计算的大数据处理仍需进一步的开发，并对这一新技术加以应用，相关技术的研究也是当前学术界的关注点。
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篇12
1 引言
云计算服务的兴起为大数据的应用提供了保障，在考虑其性能和成本的前提下，越来越多的企业考虑将大数据处理的相关应用转移到云计算环境下进行。在此背景下，学术界和企业界掀起了对云计算环境下大数据分布规律的结构优化设计方法的研究热潮，并获得了众多研究成果，其中最为常见的方法包括模糊聚类方法、详细度量方法和最小二乘法等。
2 云计算与大数据概述
2.1 云计算
云计算是指以互联网为基础，对所需资源进行随时随地的访问和分享，是当前一种依靠互联网技术的全新计算模式，其主要特征包括IT资源服务化、泛在接入、服务可计费、按需自服务及弹，其本质是通过IT资源服务化的特征在互联网上以泛在接入和服务可计费的方式，向用户提供按需自服务式的弹。由此得知，由于其IT资源服务化特征，在大规模应用计算时，云计算可提供资源保障；由于其所有过程皆是通过互联网手段，用粼诩焖魇据时，云计算可提供按需自服务式的弹；由于其泛在接入特征，用户可随时随地利用互联网在移动终端上访问或共享数据。
2.2 大数据
简单来说，大数据就是指规模庞大的数据。但由于互联网技术还在进一步更新和发展中，数据的规模和种类也在快速扩大和增加，不同的组织也因各自不同的需求对大数据有着不同的认识和理解，所以学术界尚不能对大数据进行统一定义。目前，由于IBM提出的大数据3V模型定义对大数据特征进行了形象的描述，而最能被人们普遍接受，即大数据具有海量性、多样性、高速性三个特征。其中，海量性是指数据规模巨大，达到TB级及PB级；多样性是指数据种类繁多，按照其结构分大致分为结构化数据和非结构化数据；高速性是指数据的出现速度、处理速度和分析速度都在持续加快。
3 云计算环境下大数据分布规律的结构优化设计
目前，研究云计算环境下大数据分布规律的结构优化设计方法有很多，主要包括模糊聚类方法、详细度量方法和最小二乘法等。其中，模糊聚类法是指通过研究数据分布规律本身属性，从而构建迷糊矩阵来确定聚类关系的一种方法；最小二乘法是指通过匹配最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数，使得所求数据与实际数据之间误差平方和最小化的一种方法。
3.1 构建X上的模糊关系
构建待处理数据X上的模糊关系，是采用模糊聚类法的第一步，是大数据分布规律的结构优化设计的基础。在这一过程中，需将属性类似的系数构建成n阶的迷糊矩阵，即相似系数矩阵。根据矩阵确定其在待处理数据X上的模糊关系。其中两个模糊向量间的接近程度称之为贴近度，而相似系数的计算和描述则需利用贴近度法，例如将X中的元素Xi和Xj看作是其各自特征的模糊向量，用贴近度对相似系数rij进行计算，则rij的表达式为：
rij=1-c（dp（Xi，Xj））α （1）
（1）式中：c，α指的是描述常数；p指的是描述不同距离的代码系数，对论域X={x1，x2，…，x5}进行规格化处理，此时，取c值为0.1，计算相似系数，可获取模糊相似矩阵，如式（2）：
（2）
结合式（1）、式（2），在获得模糊五阶相似矩阵后，需对其进行划分，才能进行下一步的大数据分布规律结构优化设计。
3.2 大数据分布规律结构优化设计
在进行大数据分布规律结构优化设计前，针对类和类间的距离，需运用最短距离法进行计算，例如用dij（i，j=1，2，…，n）描述样本i与j之间的距离，则有：
（3）
若用G1，G2，…来描述类，则第k类的Gk和第r类的Gr之间的最短距离为：
Dkr=min{dij：i∈Gk，j∈Gr} （4）
利用最短距离法对云计算环境下大数据分布规律结构进行优化设计，可有效分析辨别出需要调整和转移的数据，使得云计算环境下的大数据分布在一个不断调整的动态过程里，随时保持数据的最理想状态。
3.3 仿真实验
为了验证上述优化设计的有效性，现通过仿真实验，对模糊聚类方法、最小二乘法进行对比分析：两种方法分别进行10次实验，取其平均访问代价作为结果。在对两种方法进行评价的过程中，将相对访问成本作为衡量的标准。得出结果如下：
（1）随着存储容量的增加，比较采模糊聚类方法和最小二乘法进行大数据分布规律结构优化设计后的相对访问成本，随着存储容量的逐渐升高，模糊聚类方法的相对成本低于最小二乘法，当总预算从全部候选费用的10%增长至20%时，模糊聚类方法和最小二乘法的相对成本均在一定程度上有所增加，但模糊聚类方法的增加幅度低于最小二乘法，说明模糊聚类方法的性能优于最小二乘法。
（2）在各容量一定的情况下，云计算环境下预算费用逐渐增加时，比较模糊聚类方法和最小二乘方法相对成本的变化趋势，模糊聚类方法的性能明显优于最小二乘方法，在各容量或总预算较低时，模糊聚类方法的相对成本均低于最小二乘方法，当容量大小从50%到70%时，模糊聚类方法的相对成本基本没有发生改变，说明模糊聚类方法基本不受容量的影响。因此，通过仿真实验验证了模糊聚类方法的有效性。
4 结语
综上所述，在云计算概念提出以后，各大企业紧跟时代步伐，通过互联网采用多项云计算服务。因此，越来越多的学者对云计算环境下大数据分布规律的结构优化设计进行研究，本文提出了利用模糊聚类法对云计算环境下大数据分布规律进行优化设计，并经仿真实验分析确定了其有效性。
参考文献
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[2]陈志华，刘晓勇.云计算下大数据非结构的稳定性检索方法[J].现代电子技术，2016，39（6）：58-61.