毕业论文云存储怎么写

如何写论文？很多人都会告诉你，写论文的第一步是要先阅读大量文献。

为什么呢?你的导师身经百战阅文无数,他不会知道你连最起码的论文是什么东西都没搞清楚。但事实上大部分人第一次写毕业论文的时候,确实根本没搞明白论文是什么东西。甚至没见过一篇像样的论文。在这种情况下,大量祥衡看文献是只会耽误时间,而且看的越多越乱。

因为每一篇文献都很长,有很多论文用词语序又非常涩(可能是降重的后果),如果从头读到尾需要颂姿蚂花很长时间。再次,你如果从来没有写过论文,可能无法分辨论文中的垃圾和精华,知网上的论文多如牛毛,毫不夸张的说,很多垃圾文献,读完之后对你的研究成果毫无帮助。就隐清好比,你从来没进过厨房,连菜都不会选不会切,就开始看研读大厨的猜中菜谱,准备做一道大菜了,是不是感觉少了什么步骤?

因此,在你弄清论文结构之前,千万不要贸然下载一堆文献(讲真下载了你也看不下去)。因此建议写论文的第一步:你需要搞清楚一篇合格毕业论文的结构是什么。不管你是本科还是研究生,不管是文科商科还是理工科,毕业论文都穗备山有着相对固定的结构。毕业论文一般分为5-6个章节。(根据每个学校或学科的要求可能有些差异,但万变不离其宗,基本都是这个结构)第一章:绪论第二章:理论基础(或文献综述)第三章:研究假设第四章:论证过程第五章:研究结论第六章:研究不足与展望虽然每个学科的标题和内容不完全一样,但体都是这个思路,并且这几个章节环环相扣,每一章都需要有前一章的佐证。

第一章:绪论第一章一般包含几个二级标题:分别为:研究背景、研究目的和意义、研究方法、论文结构等……一听标题你就应该知道,这一部分基野埋本都是空话套话,主要讲的是研究背景和目的,你既然选了这个选题,这些内容闭着眼都能写出来,建议先做到脑中有个初步思路即可,不用着急写,建议放在论文的最后谨携做时间来写。(不建议论文按照章节顺序来写,比如绪论部分就可以放在偏后的位置。)关于写作顺序我会在第二步氏信握说。

第二章:理论基础(或叫文献综述)部分相对还是比较重要的,因为写论文与写其他文章最大的不同就是你的每一句观点和结论都必须有出处一要么通过你自己的实验论证,要么需要有前人的研究成果作为支持。因此这一部分的歼庆内容相当于盖楼的地基。但从另一个角度说,这一部分正因为是前人研究基础,很大一部分内容都是引用文献,基本上初稿都不用自己写的,所以也不用花太多时间,最后降重即可严格意义上说,必须是先有了理论基础才能往下一步进行的,但今天如果需要按常理出牌,我就不用来写回答了。既然说的是以毕业为目的完成论文,我给的技巧是:这一步可以放在核心部分之后写。(第二步中我会详细介绍写作顺序)。这里插一句引用文献,关于引用格式可以参考每个学校的引文标注规范。可以边写边标注,也可以写完再统一标注。

第三章:提出研究假设。它和第四章是全文写作的核心!请注意我说的是写作的核心,并非答辩和整个论文的核心(整个论文的核心一般是第坦猛三章和第五章),但是对于写论文来说,这两个章节是我建议必须最先完成的。因为学科不同,这两个章节的差异册扮较大,但是总的方向一致。我就拿我自己的论文(社会学类)举例吧。我的第三章内容是实证分析,包含的二级标题是访谈调研、研究假设与模型的建立、问卷设计与数据收集。简而言之第三章一般是在第二章的理论基础上论述你提出了怎样的研究假设。也是你整篇文论的核心观点。

第四章:论证过程。一般是在第三章提出研究假设的基础上,对收集来的数据进行分析的过程,以验证你的假设是否成立。这个滚穗部分一般在需要花的时间一般比较长(但非写作时间,而是研究的时间),因为会有计算或者研究的过程。(而且如果做出来验证结果有问题,还得反复重新做)

第五章:研究结论。这一部分其实在整个论文中是极为非常重要的,尤其是应用类的学科。因为他不仅阐述你的研究过程得出了怎样的结论,你在第三章中提的假设到底哪些成立哪些不成立?而且关系到你的研究成果或论文的成果到底有什么意义,有没有实用价值。请记住:在论文写作时,第五章研究结论是重点,但不是难点。为什么这么说?因为只要你第三章和第四章搞定了,第五章的研究结论就是顺理成章的事情,基本上可以一气呵成文思泉涌但如果第三章和第四章裹足不前,或出现种种错误,那第五章也不要想写的顺利进行。因此再次强调:第三章和第四章才是写作的重难点。

第六章：就更为简单了:研究不足与展望。这一部分个人认为无关紧要,因为每一篇论文都不是完美的,当你写作的时候你一定能找出一万个缺陷,所以最后自我批评的时候挑几个不那么原则性的问题说一说,比如:调研对象范围不够广,理论模型可以再细化等等希望后人可以继续研究等简单展望一下。这里可以参考借鉴一下别人的文献都是怎样我批评和展望的,基本上都是一个套路。讲到这里,相信你对每一个章节的大体内容已经了解了下面就可以进入第二步,也是学姐认为针对你们这个阶段,开始写论文前比较重要的一步:写作顺序和时间的分配“简单操作”第二步:在搞清楚结构的基础上,安排好每个章节写作的先后顺序和时间投入。为什么我说安排写作顺序和时间分配非常重要?但凡写过论文的同学自己心里应该有点数,即使给你留够一年的时间写论文,你也一定会拖到不能再拖为止所谓DDL是第一生产力,说你有本事提前半年开始每天匀速有条不素的写论文我是不信的,谁不是最后被DDL逼疯,每天不眠不休的赶进度呢?因此用这个骚操作顺序,合理分配好时间投入以后,即使时间比较紧张,也依旧能如期且出色的完成论文。效率最高的写作顺序如下:先简单说一下为什么这样安排顺序:首先前文已经闸述了,第三四五三个章节是整篇论文的核心。其实当你在你准备选题的时候,这三章的计划就应该早已经有了雏形。如果是有实验的研究,可能需要早就把实验做的差不多了。所以一定要趁着研究过程还热乎着赶紧把核心部分写出来,这时候是效率最高的。如果完成了这四个章节,那你的论文初稿基本已经完成90%了、最后两个章节,第一章绪论和第六章不足与展望,那就是洒洒水啦,绝对轻飘飘的搞定。最后说一下时间分配:时间分配上,按照刚才写的写作顺序的章节:第三章(提出假设)——第四章(论证过程)——第五章(研究结论)——第二章(理论综述)——其他(随意),依次送减。为什么这样安排时间呢?第一是重要性决定时间分配。这个上文已经阐述过了。第二是如果时间真的来不及,从第二章到最后的部分可以在查重前大段复制粘贴,先把初稿完成。再通过降重和修改的方式通过查重,以争取时间。第三步:下载相关文献阅读,只读核心部分虽然我不赞成一上来就阅读大量文献,但你完成了论文框架和第二步写作排序以后,就可以有针对性的下载和阅读文献了。但是阅读文献也是有技巧的:首先,通过前两步,你已经熟悉了论文的结构和套路,知道了每篇论文的核心在什么位置,那么你开始读文献的时候,一样只要看他的核心部分就可以了。一般先看摘要,大概只要花几分钟,如果觉得有点参考价值,先拉到第五章的研究结论,再看第三章的假设模型。基本这篇文章的核心内容就掌握了。通过筛选部分你认为有参考价值的文献,你只需要挑选几篇精华文章作为重点参考的内容。那你可能会问,自己写论文时需要的引用文献这么多,真的需要一一看完吗?嘿嘿,这里也分享一个技巧,你筛选的精华论文里,必然也有很多引用文章,所以你可以顺藤摸瓜,直接引用别人论文里引用的文献即可。第四步:按安排好的顺序开始写作。这一步其实已经在第二步中详细讲述了,这里只是提醒一下步骤,前面三步其实都是准备阶段,到这里才开始真正的动笔!第五步:交初稿初稿的写作是从0到1的过程,一定是痛且量大的,但记住,在初稿这个环节,因为工作量巨大,千万别追求完美,只要按我上面的方法,达到字数任务即可。这个时候完成比完美更重要!网上流传一句话:“当你把论文初稿糊完交上去的时候,你就成功的把痛苦转移到导师的身上了,因为他要愁怎么给你改论文。关于导师修改这个环节我不便多阐述,因为不同学校不同导师对论文的要求和审核程度天差地别,负责的导师会给你逐段批注修改,也有很多导师看都不会多看一眼。但不论是哪一种导师,你依然要切记,论文还是得靠自己。在这里非实名点赞我的导师,对我的论文修改十分仔细,甚至格式问题也都一一找出,让我在初稿后就不断优化细节问题,避免了不少麻烦。感动…….第六步:降重导师修改的差不多后,就是降重的环节了。写初稿时那时候糊弄的债要现在来偿还了,但不要被吓到,技术上并不是难事。建议第一遍降重的时候先从学校图书馆检测一下,会有详细的重复的地方标注,便于修改。如果学校提供的查重次数有限，也可以使用蝌蚪论文、维普等可靠的查重系统检测，然后根据查重报告进行修改降重。一般查重率最高的地方就是理论基础,因为可能存在大段大段复制粘贴的情况,以及引用内容较多。关于降重的方法,没有什么捷径,就是一句话一句话的修改,但是没有什么技术难度,只要用语文知识把别人的观点用自己的话重新阐述一遍就行了。这就是为什么我在前面让大家把理论基础不要放这么前面的位置开始写,也不用花太多时间先复制粘贴就好,等降重的时候再逐句修改,但此时已经没有什么难度了,需要的只是一点点时间。下面给大家附上一篇之前总结的一些论文降重技巧。第七步:排版,调整细节,提交终稿——请追求完美。关于排版和细节调整,千万不要小看。虽然每个学校对排版和规范性的要求不完全一样,但严谨的排版和避免低级错误是学术规范的体现,也能最大程度上避免答辩时导师对你学术不严谨的挑刺。这方面一般学校都会有自己的规范手册,主要是细心细心再细心!并严格按照要求来修改规范化。最后祝大家顺利完成毕业论文。

第一步、找主题、列框架。根据你要写的主题，找相关的文献，一定要多找，并且挑出好的论文打印出来，一份的去阅读，研究他们的思路，如果能找到与你思路非常契合的文献，可以直接借鉴他的框架(俗称套模板)，一级标题，二级标题，三级标题都是罗列出来的，如果你能找到与第二步，内容填写要按照框框进行。根据每个你想要表达的论点去查阅文献，直接照搬你认为适合的内容，最起码的逻辑应该是经过一点点修改的。先不管查重，先出第一稿，先达到字数就可以了。第三步，对自己的逻辑架构进行反思。当你的初稿出来的时候，其实你对这份论文的条理和逻辑就会越来越清晰，别怕麻烦，框架部分有感觉不符合逻辑的，重新调整一下，不如给导师看一下。第四步，对内容进行修改，将重量降下来。你的框架性逻辑经过前三步，已经差不多清晰了，内容已经具备了。第4招是最关键的一招。在参考他人内容的基础上，再修改一下就可以了。1、把不必要的内容删除；2、对语序、语法进行调整，在保留他人思想的前提下达到有效减重；3、增加自己的思路。经过这四个步骤的运作，基本上达到了一份合格的论文。各位同学，包括我自己，每个人都不是专家，千万别想着论文可以无中生有，借鉴和找人指导是需要两手抓的。借鉴好理解，找准方向的文献，看准结构，照着结构一点点临摹，多练练就能慢慢融会贯通。找经验丰富的人指导，这也就不难理解了，他们本来就站在比我们更高的台阶上，如果肯悉心指导的话，那肯定是大大的收获，对于论文写得不好的同学来说，他们的收获是非常大的。点击下方，即可获得优质论文指导~—分割线—答辩终于结束了，拿了全场最佳，论文几乎不用改动，昨天刚交完终稿，等待拿毕业证的论文终于圆满结束。之前分享过论文怎么快写，今天就来说说答辩如何顺利拿到。

一、云计算概念二、云计算历史三、云计算现状四，云计算发展前景五、云计算实现，目前存在的问题。写论文多参考:华为的云计算，wingdows云计算，goole云计算。明天看看再补充些，多参考

毕业论文的写法：

1、毕业论文格式的写作顺序是：标题、作者班级、作者姓名、指导教师姓名、中文摘要及关键词、英文摘要及英文关键词、正文、参考文献。

2、毕业论文中附表的表头应写在表的上面，居中；论文附图的图题应写在图的下面，居中。按表、图、公式在论文中出现的先后顺序分别编号。

3、毕业论文中参考文献的书写格式严格按以下顺序：序号、作者姓名、书名（或文章名）、出版社（或期刊名）、出版或发表时间。

4、论文格式的字体：各类标题（包括参考文献标题）用粗宋体；作者姓名、指导教师姓名、摘要、关键词、图表名、参考文献内容用楷体；正文、图表、页眉、页脚中的文字用宋体；英文用Times New Roman字体。

5、毕业论文应符合社会学科类论文的基本要求，这有以下几个方面：

（1）思想性：社会科学各学科是思想性很强的学科，它反映了作者的世界观和方法论。所以我们必须以马克思主义为指导，运用辩证唯物主义和历史唯物主义的立场、观点和方法，来看待我们周围的客观事物，在科学理论的指导下分析问题、解决问题。

（2）学术性：学术性是学术论文的基本特征。毕业论文的论点和论证不能只停留在描述事物的外部现象，而应在立论和论证过程中尽可能触及事物内部较深的层次，深入剖析事物的内在本质揭示出事物的规律性。

（3）科学性：毕业论文的撰写应以正确的世界观和方法论为指导，以科学理论和科研实践为基础，采取严谨的态度去探求未知，得出结论。论文的科学性还体现在论文的立论要客观、正确；论据要可靠、充分；论证要符合逻辑，严密、有力；表述要严谨、准确。

（4）创造性：创造性的核心是创新。在毕业论文撰写时要注意对所研究问题采取新的分析方法，得出新的观点，不能只重复前人的研究或人云亦云，不要大段复述已有的知识。当然，创造性并不排斥继承性，事实上，创造性是在继承基础上的创新。

6、毕业论文还应达到一些特定的要求：

（1）符合本专业教学的基本要求，应围绕自己所学专业进行。

（2）不能偏离所要求的范围。

（3）正文字数5000—7000字。

（4）已发表的论文不能再用。

毕业论文是一种综合性的论文，通常需要包括以下几个部分：1. 封面：包括论文题目、作者姓名、指导教师、学校名称、学院名称、专业名称、提交日期等信息。2. 摘要：简要概括研究内容、方法和结论，要求简明扼要、准确无误、完整清晰。3. 目录：列出论文各章节的标题和页码。4. 绪论：介绍研究背景和意义，概述前人研究成果和不足之处，明确研究目的和问题，阐述研究思路和方法。5. 文献综述：对前人相关研究进行梳理和总结，包括理论框架、实证研究、研究成果和不足之处等内容。6. 研究方法：详细介绍研究设计、数据采集和分析方法等。7. 研究结果：列出研究结果和发现，要求准确、清晰、简洁。8. 讨论与分析：对研究结果进行解释和分析，探讨研究成果的理论意义和实践应用。9. 结论：总结研究成果，回答研究问题，提出未来研究方向和建议。10. 参考文献：列出所有在论文中引用的文献，要求格式规范、完整准确。11. 附录：包括一些必要的数据、图表、程序代码等内容。在写毕业论文时，需要注意以下几点：1. 确定论文选题，明确研究目的和问题。2. 精心设计研究方法，保证研究的科学性和可信度。3. 收集充足的资料和文献，了解前人研究成果和现有研究现状。4. 论文结构要清晰，论述要简洁明了，避免冗长和重复。5. 文献引用要规范，避免抄袭和剽窃。6. 论文排版要整齐美观，格式要符合学校的要求。7. 在撰写过程中要及时与导师沟通和交流，听取导师意见和建议，及时调整研究思路和方向。总之，毕业论文是对研究生阶段学术能力和研究水平的综合考核，需要认真对待，认真准备和撰写，以确保论文的质量和价值。

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。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。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。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。