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一般3000字符即可，安排论文是按版面来算的，一个版2300--3000字符不等；有的单位要2个版面以上；发表论文一种方式是找代理机构，一种是直接编辑部投稿；前者的话发表快，录用准时，比较省事，缺点是容易碰到；后者在网上找你行业的期刊目录，然后选中几个找编辑部邮箱，即可投稿；不懂也可追问我
一篇论文，三千字并不算多，甚至可以说是比较少的。我团的回答对你有帮助吗？如满意，请选择采纳哦！
一般在2000--8000字不等，包括简短引言、论述分析、结果和结论等内容。
论文一般需要3000字以上，一般自己投递到杂志社，或者通过中介
是的，论文字数是摘要和参考文献，而且字体，格式，大小也有一定的要求，在撰写论文是最好使用学校的论文模板，这样可以省去以后的修改格式，字体等等一些列问题。
1、毕业论文的字数要求是对正文部分而言，比如本科论文8000字，指的是你正文部分。但是在查重的时候这些内容也是要检测的2、毕业论文总字数不算摘要和参考文献，指从第一章到最后一章。3、毕业论文总字数一般只算正文部分，专科毕业论文正文字数一般应在5000字以上，本科文学学士毕业论文通常要求8000字以上，硕士论文可能要求在3万字以上（不同院校可能要求不同）。4、毕业论文正文包括前言、本论、结论三个部分。5、前言（引言）是论文的开头部分，主要说明论文写作的目的、现实意义、对所研究问题的认识，并提出论文的中心论点等。前言要写得简明扼要，篇幅不要太长。6、本论是毕业论文的主体，包括研究内容与方法、实验材料、实验结果与分析（讨论）等。在本部分要运用各方面的研究方法和实验结果，分析问题，论证观点，尽量反映出自己的科研能力和学术水平。7、结论是毕业论文的收尾部分，是围绕本论所作的结束语。其基本的要点就是总结全文，加深题意。
摘要，参考文献的字数都包括在正文里面的。前几天我指导老师还专门讲过这事。呵呵，给你回答的时候也忘记了加字数二字。
字数一说没有标准的答案，基本上只要指导老师让你通过就可以了。
天下文章一大抄，看你会抄不会抄！加油！大一的小朋友！
到下面的网页上找篇来参考吧，应该有你要的那种,免费免注册的,找篇来改一下就行了。 范例文稿：_php?xname=I1RTG11&xpos=34&dname= 毕业论文：_php?xname=I1RTG11&xpos=35&dname=
大概论些什么内容呢？
毕业论文字数要求的范围一般是指正文部分，不包含摘要、致谢等内容。学校或专业有特殊要求的除外。一般来说，本科毕业论文应当包含标题，目录，摘要、关键词、正文、结论，参考文献、致谢和附录几项内容。其中，因为目录、摘要等都是对正文的补充说明和总结提炼，二字数要求是为了保证论文主题论证充分，内容完整，所以只有正文可以算进要求字数的计数范围中。正文可以包含事实依据，相关论述和作者自己的分析、论证和结论。如果字数不够，您可以从这三个方面分别充实一下，多举几个例子，进行一下对比分析等。扩展资料毕业论文的格式 题目。应能概括整个论文最重要的内容，言简意赅，引人注目，一般不宜超过20个字。 论文摘要和关键词。论文摘要应阐述学位论文的主要观点。说明本论文的目的、研究方法、成果和结论。尽可能保留原论文的基本信息，突出论文的创造性成果和新见解。摘要以300字左右为宜。关键词是能反映论文主旨最关键的词句，一般3-5个。 目录。既是论文的提纲，也是论文组成部分的小标题，应标注相应页码。 引言（或序言）。内容应包括本研究领域的国内外现状，本论文所要解决的问题及这项研究工作在经济建设、科技进步和社会发展等方面的理论意义与实用价值。 正文。是毕业论文的主体。 结论。论文结论要求明确、精炼、完整，应阐明自己的创造性成果或新见解，以及在本领域的意义。 参考文献和注释。按论文中所引用文献或注释编号的顺序列在论文正文之后，参考文献之前。图表或数据必须注明来源和出处。 附录。包括放在正文内过份冗长的公式推导，以备他人阅读方便所需的辅助性数学工具、重复性数据图表、论文使用的符号意义、单位缩写、程序全文及有关说明等。参考资料：百度百科-论文格式
字符与字数一起算
毕业论文字数要求的范围一般是指正文部分，不包含摘要、前言、致谢等内容。论文的字数指的是正文字数，即第一章到最后一章，不包含摘要、目录、致谢、参考文献、附录等，这里说的是字数，不是字符数。比如3万字的毕业论文，就是3万字的汉字，不包括标点和空格。硕士毕业论文不仅有字数要求也有页数要求，页数要求在60-80页之间，这也是指的正文部分。参考文献的篇数一般不少于40篇，其中外文参考文献不少于20篇，参考文献中近五年的文献数一般不少于总数的三分之一，参考文献在正文中要有引用标注。
摘要一般不算，但是前言和致谢是属于毕业论文，一般的你可以选中摘要之外的部分，在工具栏中进行查找字数。
什么题目
这个链接你看是不是提纲式的浅谈云计算 摘要云计算是当前计算机领域的一个热点。它的出现宣告了低成本提供超级计算时代的到来。云计算将改变人们获取信息、分享内容和互相沟通的方式。此文阐述了云计算的简史、概念、特点、现状、保护、应用和发展前景，并对云计算的发展及前景进行了分析。关键词： 云计算特点， 云计算保护， 云计算应用．1云计算简史著名的美国计算机科学家、 图灵奖 (Turing Award) 得主麦卡锡 (John McCarthy,1927-) 在半个世纪前就曾思考过这个问题。 1961 年， 他在麻省理工学院 (MIT) 的百年纪念活动中做了一个演讲。 在那次演讲中， 他提出了象使用其它资源一样使用计算资源的想法，这就是时下 IT 界的时髦术语 “云计算” (Cloud Computing) 的核心想法。云计算中的这个 “云” 字虽然是后人所用的词汇， 但却颇有历史渊源。 早年的电信技术人员在画电话网络的示意图时， 一涉及到不必交待细节的部分， 就会画一团 “云” 来搪塞。 计算机网络的技术人员将这一偷懒的传统发扬光大， 就成为了云计算中的这个 “云” 字， 它泛指互联网上的某些 “云深不知处” 的部分， 是云计算中 “计算” 的实现场所。 而云计算中的这个 “计算” 也是泛指， 它几乎涵盖了计算机所能提供的一切资源。麦卡锡的这种想法在提出之初曾经风靡过一阵， 但真正的实现却是在互联网日益普及的上世纪末。 这其中一家具有先驱意义的公司是甲骨文 (Oracle) 前执行官贝尼奥夫 (Marc Benioff, 1964-) 创立的 Salesforce 公司。 1999 年， 这家公司开始将一种客户关系管理软件作为服务提供给用户， 很多用户在使用这项服务后提出了购买软件的意向， 该公司却死活不干， 坚持只作为服务提供， 这是云计算的一种典型模式， 叫做 “软件即服务” (Software as a Service， 简称 SaaS)。 这种模式的另一个例子， 是我们熟悉的网络电子邮箱 (因此读者哪怕是第一次听到 “云计算” 这个术语， 也不必有陌生感， 因为您多半已是它的老客户了)。 除了 “软件即服务” 外， 云计算还有其它几种典型模式， 比如向用户提供开发平台的 “平台即服务” (Platform as a Service， 简称 PaaS)， 其典型例子是谷歌公司 (Google) 的应用程序引擎 (Google App Engine)， 它能让用户创建自己的网络程序。 还有一种模式更彻底， 干脆向用户提供虚拟硬件， 叫做 “基础设施即服务” (Infrastructure as a Service， 简称 IaaS)， 其典型例子是亚马逊公司 (Amazon) 的弹性计算云 (Amazon Elastic Compute Cloud， 简称 EC2)， 它向用户提供虚拟主机， 用户具有管理员权限， 爱干啥就干啥， 跟使用自家机器一样。1．2云计算的概念狭义云计算是指计算机基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件）。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是计算机和软件、互联网相关的，也可以是其他的服务。云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算是虚拟化(Virtualization)、效用计算(Utility Computing)、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。3云计算的特点和优势（一）超大规模性。“云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器，Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。（二）虚拟化。云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现用户需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。[2]（三）高可靠性。“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。（四）通用性。云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。（五）高可扩展性。“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。（六）价格合适。由于“云”的特殊容错措施可以采用具有经济性的节点来构成“云”，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。云计算作为一种技术，与其它一些依赖互联网的技术——比如网格计算 (Grid Computing)——有一定的相似之处，但不可混为一谈。拿网格计算来说， 科学爱好者比较熟悉的例子是 SETI@Home，那是一个利用互联网上计算机的冗余计算能力搜索地外文明的计算项目，目前约有来自两百多个国家和地区的两百多万台计算机参与。它在 2009 年底的运算能力相当于当时全世界最快的超级计算机运算能力的三分之一。有些读者可能还知道另外一个例子：ZetaGrid，那是一个研究黎曼 ζ 函数零点分布的计算项目， 曾有过一万多台计算机参与 (但现在已经终止了，原因可参阅拙作 超越 ZetaGrid)。从这两个著名例子中我们可以看到网格计算的特点，那就是计算性质单一，但运算量巨大 (甚至永无尽头,比如 ZetaGrid)。而云计算的特点恰好相反，是计算性质五花八门，但运算量不大[注三]，这是它们的本质区别，也是云计算能够面向大众成为服务的根本原因。云计算能够流行，它到底有什么优点呢？ 我们举个例子来说明，设想你要开一家网络公司。按传统方法，你得有一大笔启动资金， 因为你要购买计算机和软件，你要租用机房，你还要雇专人来管理和维护计算机。 当你的公司运作起来时，业务总难免会时好时坏，为了在业务好的时候也能正常运转， 你的人力和硬件都要有一定的超前配置， 这也要花钱。 更要命的是， 无论硬件还是软件厂商都会频繁推出新版本， 你若不想被技术前沿抛弃， 就得花钱费力不断更新 (当然， 也别怪人家， 你的公司运作起来后没准也得这么赚别人的钱)。如果用云计算， 情况就不一样了： 计算机和软件都可以用云计算， 业务好的时候多用一点， 业务坏的时候少用一点， 费用就跟结算煤气费一样按实际用量来算， 无需任何超前配置[注四]。 一台虚拟服务器只需鼠标轻点几下就能到位， 不象实体机器， 从下定单， 到进货， 再到调试， 忙得四脚朝天不说， 起码得好几天的时间。虚拟服务器一旦不需要了， 鼠标一点就可以让它从你眼前 (以及账单里)消失。至于软硬件的升级换代，服务器的维护管理等，那都是云计算服务商的事，跟你没半毛钱的关系。更重要的是，开公司总是有风险的， 如果你试了一两个月后发现行不通，在关门大吉的时候，假如你用的是云计算，那你只需支付实际使用过的资源。假如你走的是传统路子，买了硬件、软件，雇了专人，那很多投资可就打水漂了。4浅谈云计算的一个核心理念大规模消息通信：云计算的一个核心理念就是资源和软件功能都是以服务的形式进行发布的，不同服务之间经常需要通过消息通信进行协助。由于同步消息通信的低效率，我们只考虑异步通信。如Java Message Service是J2EE平台上的一个消息通信标准，J2EE应用程序可以通过JMS来创建，发送，接收，阅读消息。异步消息通信已经成为面向服务架构中组件解耦合及业务集成的重要技术。大规模分布式存储：分布式存储的目标是利用多台服务器的存储资源来满足单台服务器所不能满足的存储需求。分布式存储要求存储资源能够被抽象表示和统一管理，并且能够保证数据读写操作的安全性，可靠性，性能等各方面要求。下面是几个典型的分布式文件系统：◆Frangipani是一个可伸缩性很好的高兴能分布式文件系统，采用两层的服务体系架构：底层是一个分布式存储服务，该服务能够自动管理可伸缩，高可用的虚拟磁盘；上层运行着Frangipani分布式文件系统。◆JetFile是一个基于P2P的主播技术，支持在Internet这样的异构环境中分享文件的分布式文件系统。◆Ceph是一个高性能并且可靠地分布式文件系统，它通过把数据和对数据的管理在最大程度上分开来获取极佳的I/O性能。◆Google File System（GFS）是Google公司设计的可伸缩的分布式文件系统。GFS能够很好的支持大规模海量数据处理应用程序。在云计算环境中，数据的存储和操作都是以服务的形式提供的；数据的类型多种多样；必须满足数据操作对性能，可靠性，安全性和简单性的要求。在云计算环境下的大规模分布式存储方向，BigTable是Google公司设计的用来存储海量结构化数据的分布式存储系统；Dynamo是Amazon公司设计的一种基于键值对的分布式存储系统，它能提供非常高的可用性；Amazon公司的Simple Storage Service（S3）是一个支持大规模存储多媒体这样的二进制文件的云计算存储服务；Amazon公司的SimpleDB是建立在S3和Amazon EC2之上的用来存储结构化数据的云计算服务。许可证管理与计费：目前比较成熟的云环境计费模型是Amazon公司提供的Elastic Compute Cloud（EC2）和Simple Storage Service（S3）的按量计费模型，用户按占用的虚拟机单元，IP地址，带宽和存储空间付费。5云计算的现状云计算是个热度很高的新名词。由于它是多种技术混合演进的结果，其成熟度较高，又有大公司推动，发展极为迅速。Amazon、Google、IBM、微软和Yahoo等大公司是云计算的先行者。云计算领域的众多成功公司还包括Salesforce、Facebook、Youtube、Myspace等。Amazon使用弹性计算云（EC2）和简单存储服务（S3）为企业提供计算和存储服务。收费的服务项目包括存储服务器、带宽、CPU资源以及月租费。月租费与电话月租费类似，存储服务器、带宽按容量收费，CPU根据时长(小时)运算量收费。Amazon把云计算做成一个大生意没有花太长的时间：不到两年时间，Amazon上的注册开发人员达44万人，还有为数众多的企业级用户。有第三方统计机构提供的数据显示，Amazon与云计算相关的业务收入已达1亿美元。云计算是Amazon增长最快的业务之一。Google当数最大的云计算的使用者。Google搜索引擎就建立在分布在200多个地点、超过100万台服务器的支撑之上，这些设施的数量正在迅猛增长。Google地球、地图、Gmail、Docs等也同样使用了这些基础设施。采用Google Docs之类的应用，用户数据会保存在互联网上的某个位置，可以通过任何一个与互联网相连的系统十分便利地访问这些数据。目前，Google已经允许第三方在Google的云计算中通过Google App Engine运行大型并行应用程序。Google值得称颂的是它不保守。它早已以发表学术论文的形式公开其云计算三大法宝：GFS、MapReduce和BigTable，并在美国、中国等高校开设如何进行云计算编程的课程。IBM在2007年11月推出了“改变游戏规则”的“蓝云”计算平台，为客户带来即买即用的云计算平台。它包括一系列的自动化、自我管理和自我修复的虚拟化云计算软件，使来自全球的应用可以访问分布式的大型服务器池。使得数据中心在类似于互联网的环境下运行计算。IBM正在与17个欧洲组织合作开展云计算项目。欧盟提供了7亿欧元做为部分资金。该计划名为RESERVOIR，以“无障碍的资源和服务虚拟化”为口号。2008年8月， IBM宣布将投资约4亿美元用于其设在北卡罗来纳州和日本东京的云计算数据中心改造。IBM计划在2009年在10个国家投资3亿美元建13个云计算中心。微软紧跟云计算步伐，于2008年10月推出了Windows Azure操作系统。Azure(译为“蓝天”)是继Windows取代DOS之后，微软的又一次颠覆性转型——通过在互联网架构上打造新云计算平台，让Windows真正由PC延伸到“蓝天”上。微软拥有全世界数以亿计的Windows用户桌面和浏览器，现在它将它们连接到“蓝天”上。Azure的底层是微软全球基础服务系统，由遍布全球的第四代数据中心构成。云计算的新颖之处在于它几乎可以提供无限的廉价存储和计算能力。纽约一家名为Animoto的创业企业已证明云计算的强大能力（此案例引自和讯网维维编译《纽约时报》2008年5月25日报道）。Animoto允许用户上传图片和音乐，自动生成基于网络的视频演讲稿，并且能够与好友分享。该网站目前向注册用户提供免费服务。2008年年初，网站每天用户数约为5000人。4月中旬，由于Facebook用户开始使用Animoto服务，该网站在三天内的用户数大幅上升至75万人。Animoto联合创始人Stevie Clifton表示，为了满足用户需求的上升，该公司需要将服务器能力提高100倍，但是该网站既没有资金，也没有能力建立规模如此巨大的计算能力。因此，该网站与云计算服务公司RightScale合作，设计能够在亚马逊的网云中使用的应用程序。通过这一举措，该网站大大提高了计算能力，而费用只有每服务器每小时10美分。这样的方式也加强创业企业的灵活性。当需求下降时，Animoto只需减少所使用的服务器数量就可以降低服务器支出。在我国，云计算发展也非常迅猛。2008年5月10日，IBM在中国无锡太湖新城科教产业园建立的中国第一个云计算中心投入运营。2008年6月24日，IBM在北京IBM中国创新中心成立了第二家中国的云计算中心——IBM大中华区云计算中心；2008年11月28日，广东电子工业研究院与东莞松山湖科技产业园管委会签约，广东电子工业研究院将在东莞松山湖投资2亿元建立云计算平台；2008年12月30日，阿里巴巴集团旗下子公司阿里软件与江苏省南京市政府正式签订了2009年战略合作框架协议，计划于2009年初在南京建立国内首个“电子商务云计算中心”，首期投资额将达上亿元人民币；世纪互联推出了CloudEx产品线，包括完整的互联网主机服务"CloudEx Computing Service", 基于在线存储虚拟化的"CloudEx Storage Service"，供个人及企业进行互联网云端备份的数据保全服务等等系列互联网云计算服务；中国移动研究院做云计算的探索起步较早，已经完成了云计算中心试验。中移动董事长兼CEO王建宙认为云计算和互联网的移动化是未来发展方向。我国企业创造的“云安全”概念，在国际云计算领域独树一帜。云安全通过网状的大量客户端对网络中软件行为的异常监测，获取互联网中木马、恶意程序的最新信息，推送到服务端进行自动分析和处理，再把病毒和木马的解决方案分发到每一个客户端。云安全的策略构想是：使用者越多，每个使用者就越安全，因为如此庞大的用户群，足以覆盖互联网的每个角落，只要某个网站被挂马或某个新木马病毒出现，就会立刻被截获。云安全的发展像一阵风，瑞星、趋势、卡巴斯基、MCAFEE、SYMANTEC、江民科技、PANDA、金山、360安全卫士、卡卡上网安全助手等都推出了云安全解决方案。瑞星基于云安全策略开发的2009新品，每天拦截数百万次木马攻击，其中1月8日更是达到了765万余次。势科技云安全已经在全球建立了5大数据中心，几万部在线服务器。据悉，云安全可以支持平均每天55亿条点击查询，每天收集分析5亿个样本，资料库第一次命中率就可以达到99%。借助云安全，趋势科技现在每天阻断的病毒感染最高达1000万次。值得一提的是，云安全的核心思想，与刘鹏早在2003年就提出的反垃圾邮件网格非常接近[1][2]。刘鹏当时认为，垃圾邮件泛滥而无法用技术手段很好地自动过滤，是因为所依赖的人工智能方法不是成熟技术。垃圾邮件的最大的特征是：它会将相同的内容发送给数以百万计的接收者。为此，可以建立一个分布式统计和学习平台，以大规模用户的协同计算来过滤垃圾邮件：首先，用户安装客户端，为收到的每一封邮件计算出一个唯一的“指纹”，通过比对“指纹”可以统计相似邮件的副本数，当副本数达到一定数量，就可以判定邮件是垃圾邮件；其次，由于互联网上多台计算机比一台计算机掌握的信息更多，因而可以采用分布式贝叶斯学习算法，在成百上千的客户端机器上实现协同学习过程，收集、分析并共享最新的信息。反垃圾邮件网格体现了真正的网格思想，每个加入系统的用户既是服务的对象，也是完成分布式统计功能的一个信息节点，随着系统规模的不断扩大，系统过滤垃圾邮件的准确性也会随之提高。用大规模统计方法来过滤垃圾邮件的做法比用人工智能的方法更成熟，不容易出现误判假阳性的情况，实用性很强。反垃圾邮件网格就是利用分布互联网里的千百万台主机的协同工作，来构建一道拦截垃圾邮件的“天网”。反垃圾邮件网格思想提出后，被IEEE Cluster 2003国际会议选为杰出网格项目在香港作了现场演示，在2004年网格计算国际研讨会上作了专题报告和现场演示，引起较为广泛的关注，受到了中国最大邮件服务提供商网易公司创办人丁磊等的重视。既然垃圾邮件可以如此处理，病毒、木马等亦然，这与云安全的思想就相去不远了。2008年11月25日，中国电子学会专门成立了云计算专家委员会，聘任中国工程院院士李德毅为主任委员，聘任IBM大中华区首席技术总裁叶天正、中国电子科技集团公司第十五研究所所长刘爱民、中国工程院院士张尧学、Google全球副总裁/中国区总裁李开复、中国工程院院士倪光南、中国移动通信研究院院长黄晓庆六位专家为副主任委员，聘任国内外30多位知名专家学者为专家委员会委员。2009年5月22日，中国电子学会将于在北京中国大饭店隆重举办首届中国云计算大会。
云计算技术的发展趋势一、数据中心向整合化和绿色节能方向发展目前传统数据中心的建设正面临异构网络、静态资源、管理复杂、能耗高等方面问题，云计算数据中心与传统数据中心有所不同，它既要解决如何在短时间内快速、高效完成企业级数据中心的扩容部署问题，同时要兼顾绿色节能和高可靠性要求。高利用率、一体化、低功耗、自动化管理成为云计算数据中心建设的关注点，整合、绿色节能成为云计算数据中心构建技术的发展特点。数据中心的整合首先是物理环境的整合，包括供配电和精密制冷等，主要是解决数据中心基础设施的可靠性和可用性问题。进一步的整合是构建针对基础设施的管理系统，引入自动化和智能化管理软件，提升管理运营效率。还有一种整合是存储设备、服务器等的优化、升级，以及推出更先进的服务器和存储设备。艾默生公司就提出，整合创新决胜云计算数据中心。兼顾高效和绿色节能的集装箱数据中心出现。集装箱数据中心是一种既吸收了云计算的思想，又可以让企业快速构建自有数据中心的产品。与传统数据中心相比，集装箱数据中心具有高密度、低PUE、模块化、可移动、灵活快速部署、建设运维一体化等优点，成为发展热点。国外企业如谷歌、微软、英特尔等已经开始开发和部署大规模的绿色集装箱数据中心。通过服务器虚拟化、网络设备智能化等技术可以实现数据中心的局部节能，但尚不能真正实现绿色数据中心的要求，因此，以数据中心为整体目标来实现节能降耗正成为重要的发展方向，围绕数据中心节能降耗的技术将不断创新并取得突破。数据中心高温化是一个发展方向，低功耗服务器和芯片产品也是一个方向。二、虚拟化技术向软硬协同方向发展按照IDC的研究，2005年之前是虚拟化技术发展的第一阶段，称之为虚拟化0，从2005年到2010年时虚拟化发展的第二阶段，称之为虚拟化0，目前已经进入虚拟化5阶段，虚拟化0阶段在不久也将会到来。根据Gartner的预测，到2016年中国70%的X86企业服务器将实现虚拟化。ArsTechnica网站上刊出的一篇文章评论到，当前的虚拟化市场当中，VMware是老大，微软Hyper-V老二，思杰Xen第三，红帽和甲骨文在争夺第四把交椅。随着服务器等硬件技术和相关软件技术的进步、软件应用环境的逐步发展成熟以及应用要求不断提高，虚拟化由于具有提高资源利用率、节能环保、可进行大规模数据整合等特点成为一项具有战略意义的新技术。首先，随着各大厂商纷纷进军虚拟化领域，开源虚拟化将不断成熟。Gartner也指出，虽然目前开源虚拟化的市场还比较小，但到2014年底其市场份额将翻番，而且未来也会快速增长。其次，随着虚拟化技术的发展，软硬协同的虚拟化将加快发展。在这方面，内存的虚拟化已初显端倪。第三，网络虚拟化发展迅速。网络虚拟化可以高效地利用网络资源，具有节能成本、简化网络运维和管理、提升网络可靠性等优点。VMware和思科公司通过四年的合作，在网络虚拟化领域取得突破创新，推出了VXLAN（虚拟可扩展局域网）。VXLAN已获得多个行业领先厂商的支持。三、大规模分布式存储技术进入创新高峰期在云计算环境下，存储技术将主要朝着从安全性、便携性及数据访问等方向发展。分布存储的目标是利用多台服务器的存储资源来满足单台服务器不能满足的存储需求，它要求存储资源能够被抽象表示和统一管理，并且能够保证数据读写操作的安全性、可靠性、性能等各方面要求。为保证高可靠性和经济性，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海量分布式存储和计算系统。在大规模分布式存储技术中，基于块设备的分布式文件系统适用于大型的、海量数据的云计算平台，它将客户数据冗余部署在大量廉价的普通存储上，通过并行和分布式计算技术，可以提供优秀的数据冗余功能。且由于采用了分布式并发数据处理技术，众多存储节点可以同时向用户提供高性能的数据存取服务，也保证数据传输的高效性。目前国外很多大学、研究机构和公司已经或正在着手开发分布式文件系统，已经涌现出一批著名的分布式文件系统，如PVFS、GPFS、zFS、Google FS、Hadoop FS等，进一步更深入的研发也还在进行中。除了大规模分布式存储技术，P2P存储、数据网格、智能海量存储系统等方也是海量存储发展的趋势体现。其中，P2P存储可以看做是分布式存储的一种，是一个用于对等网络的数据存储系统，旨在提供高效率、鲁棒和负载均衡的文件存取。数据网格是有机的智能单元的组合，类似于计算网格。智能海量存储系统包括主动的数据采集、数据分析、主动调整等。云计算中存储的海量数据应用将为云计算提供新的价值高点，也必将成为云计算发展的重点方向之一。四、分布式计算技术不断完善和提升资源调度管理被认为是云计算的核心，因为云计算不仅是将资源集中，更重要的是资源的合理调度、运营、分配、管理。云计算数据中心的突出特点，是具备大量的基础软硬件资源，实现了基础资源的规模化。但如何合理有效调度管理这些资源，提高这些资源的利用率，降低单位资源的成本，是云计算平台提供商面临的难点和重点。业务/资源调度中心、副本管理技术、任务调度算法、任务容错机制等资源调度和管理技术的发展和优化，将为云计算资源调度和管理提供技术支撑。不过，正成为业界关注重点的云计算操作系统有可能使云计算资源调度管理技术走向新的道路。云计算操作系统是云计算数据中心运营系统，是指架构于服务器、存储、网络等基础硬件资源和单机操作系统、中间件、数据库等基础软件管理海量的基础硬件资源和软件资源的云平台综合管理系统，可以实现极为简化和更加高效的计算模型，以低成本实现指定服务级别、响应时间、安全策略、可用性等规范。现在云计算的商业环境对整个体系的可靠性提供了更高的需求，为了支持商业化的云计算服务，分布式的系统协作和资源调度最重要的就是可靠性。未来成熟的分布式计算技术将能够支持在线服务(SaaS)，自从2007年苹果iPhone进入市场开始，事情发生很大的变化，智能手机时代的到来使得Web开始走进移动终端，SaaS的风暴席卷整个互联网，在线应用成为一种时尚。分布式计算技术不断完善和提升，将支持在跨越数据中心的大型集群上执行分布式应用的框架。五、安全与隐私将获得更多关注云计算作为一种新的应用模式，在形态上与传统互联网相比发生了一些变化，势必带来新的安全问题，例如数据高度集中使数据泄漏风险激增、多客户端访问增加了数据被截获的风险等等。云安全技术是保障云计算服务安全性的有效手段，它要解决包括云基础设施安全、数据安全、认证和访问管理安全以及审计合规性等诸多问题。云计算本身的安全仍然要依赖于传统信息安全领域的主要技术。不过另一方面，云计算具有虚拟化、资源共享等特点，传统信息安全技术需要适应其特点采取不同的模式，或者有新的技术创新。另外，由于在云计算中用户无法准确知道数据的位置，因此云计算提供商和用户的信任问题是云计算安全要考虑的一个重点。总体来说，云计算提供商要充分结合云计算特点和用户要求，提供整体的云计算安全措施，这将驱动云计算安全技术发展。适应云计算的特点和安全需求，云计算安全技术在加密技术、信任技术、安全解决方案、安全服务模式方面加快发展。此外，未来的安全趋势，势必会涉及终端及移动终端各个层面，包括各类PC、手机在内的智能终端、可穿戴设备，都有可能会面临攻击者的挑战，这样的攻击对多种设备会变得日益难以防护。解决终端安全，云安全是首先需要解决的，即从云端首先判断安全的趋势，而不是孤立的从一台终端来判断。通过云端安全的大数据分析，可以清晰发现其中存在的多种威胁趋势，从而及时拦截新木马以及防止网络入侵和攻击。隐私权保护问题虽是云计算普及过程中需要解决的一大难题，但随着云计算的发展及相关标准的成熟。相信隐私权会得到更好地保护，云计算也将像互联网上的其他应用环境一样，深刻地影响我们的生活方式。六、SLA细化服务质量监控实时化要想让用户敢于将关键业务应用放在云计算平台上，粗放的服务协议显然无法让人放心，用户需要知道云计算厂商能否快速地将数据传遍全国、网络连接状况又能好到何种程度。对于激增的商业需求而言，性能的拓展是不够的，而云计算提供商能够多快地拓展性能也事关重要。用户需要能够让他们高枕无忧的服务品质协议，细化服务品质是必然趋势。云计算对计算、存储和网络的资源池化，使得对底层资源的管理越来越复杂，越来越重要，基于云计算的高效工作负载监控要在性能发生问题之前就提前发现苗头，从而防患于未然，实时的了解云计算运行详细信息将有助于交付一个更强大的云计算使用体验，也是未来发展的方向。此外，开源云计算技术进一步普及应用。数据表明，目前全世界有90%以上的云计算应用部署在开源平台上。据Black Duck统计，2010年年底，平台型的开源云计算项目达到470多项，2011年启动的开源项目中40%都是跟云计算相关（另外19%与移动相关，15%与企业应用相关）。云计算对于安全、敏捷、弹性、个性化开源平台的需求以及突出的实用、价廉的特性，也决定了开源计算平台在云时代的领军位置。很多云计算前沿企业和机构如亚马逊、谷歌、Facebook都在开发部署开源云计算平台。开源云计算平台不仅减少了企业在技术基础架构上的大量前期投入，而且大大增强了云计算应用的适用性。开源云计算技术得到长足发展的同时，必将带动云计算项目更快更好落地，成为企业竞争的核心利益。为此，开源云计算技术将进一步得到重视和普及。