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您好，您提出的问题非常有意义，我将尽力回答您的问题。《中国数字经济发展白皮书》是中国政府发布的一份重要文件，其中引用的文献应该满足以下要求：1. 引用的文献应该是可靠的，例如来自国家机构、学术机构、学术期刊、学术会议等；2. 引用的文献应该是有关数字经济发展的，例如有关数字经济发展的政策、研究成果、技术发展趋势等；3. 引用的文献应该是最新的，例如在过去五年内发表的文献；4. 引用的文献应该是有学术价值的，例如有重要的见解或理论；5. 引用的文献应该是可以被他人查阅的，例如可以在国家机构、学术机构、学术期刊、学术会议等的网站上查阅到。总之，引用文献应该满足以上要求，以保证文献的可靠性和学术价值。
IT 界总是不是推出一些崭新的概念，让我们目不暇接。NC、网格计算、IPv6、、SOA、SaaS……有些如过眼烟云，有些却改变了我们的生活。 在“网格”概念提出将近 10 年后，又一个类似其改进版的新概念“云计算”被重新提了出来。 网络上有关“云计算”的解释性描述摘录： （1）所谓“云计算”是指通过网上的中央数据中心，实现PC上的各种应用与服务。目前，亚马逊、谷歌、Salesforce等数十家公司已经建立了计算中心，可以高效处理数据外包业务，并使之成为象电一样，企业可以轻松购买的商品。 （2）“云计算”是一种全新的商业模式，其核心部分依然是数据中心，它使用的硬件设备主要是成千上万的工业标准服务器，它们由英特尔或AMD生产的处理器以及其他硬件厂商的产品组成。企业和个人用户通过高速互联网得到计算能力，从而避免了大量的硬件投资。 简而言之，云计算将使未来的互联网变成超级计算的乐土。“云计算的基本原理是，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更与互联网相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。”在11月中旬的上海IBM创新论坛上，IBM高性能随需解决方案团队副总裁Willy Chiu对记者解释说。 这可是一种革命性的举措，打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 谷歌大中国区总裁李开复教授眼中的“云计算”： 互联网络的快速发展正在对人们的生活和工作方式产生着深刻影响。继传统的个人计算机、客户/服务器的计算模式之后，崭新的“云计算（Cloud Computing）”模式展现了现代互联网络的重要特质。 事实上，当任何一个人在互联网上提交一个查询请求时，互联网上可能有成千上万台计算机在为他同时搜索众多的数据库，并运用不同的方法为他提供可能的搜索结果。也就是说，人们不是从自己的计算机上，也不是从某个指定的服务器上，而是从浩瀚如云海的互联网络上，通过各种设备（如移动终端等）获得所需的信息、知识、服务等。这个世界已经从以硬件为中心转向以软件为中心，并正转向以服务为中心的时代。 但是，针对这种新的计算模式，如何能够实施有效的查询和控制，成为许多与会者关注的问题。李开复博士着重阐述了云计算四个方面的重要特点： 1．云上的海量数据存储； 2．无数的软件和服务置于云中； 3．它们均构筑于各种标准和协议之上；并且， 4．可以通过各种设备来获得。 李开复博士进一步阐述了推动云计算发展的六个方面的因素： 1．以用户为中心：数据存在于云海之中，并且伴随着你和你的设备，你可以在任何时间、任何地点以某种便捷的方式安全地获得它或与他人分享。 2．以任务为中心：人们可以方便地与合作者共同规划并执行各项任务，并随时随地进行有效的交流和沟通。 3．强大的功能：置于云海中由成千上万的计算机群提供的强大计算能力、存储能力等将能够为你完成传统上单台计算机根本无法完成的事情。 4．智能化：基于海量数据的数据挖掘技术来获得大量的新知识。作为一个典型的示例，基于这种新技术的语言翻译将更加强大。我们在互联网络上，可以看到这样一种模式：海量的数据 + 海量的分析 ==〉知识。 5．基础设施的可行性：如今，上千台的PC级服务器可以获得极高的性能。Google正在建设更强大的“计算机群农场”（就像高产的奶牛场一样）。 6．并行软件的可编程性：怎样编写可以在上千台计算机上并行执行的程序？Google如今已经开发了一系列新的开发方法和技术。 云计算对于大多数民众而言还是一个生疏的词汇。其实，即便对许多计算机领域的专业人士而言，云计算或许也是个崭新的词汇。但是，它已经存在，并正在给我们的生活和工作带来深刻的变化。Google、IBM、Microsoft 等一批著名的信息产业界的领衔企业正在联手开展相关的研究，并展示了广阔的应用前景。同时，我们也注意到，在此次大会上，众多的中国学者，特别是青年学者们，也带来了各自的研究成果，与世界各国的同行们共同为“One World，one Web”的构建贡献着力量。 网眼理解的“云计算”： “云计算”的鼻祖可以追溯到大型机和PC时代人们的“分布式计算”理想。当初的终端、局域网、PC机曾试图实现广泛的分布式应用，始终没有真正实现。后来的互联网为大型分布式计算提供了可能，“网格计算”就曾经号称要把互联网变成一台超级、大型、并行的计算机，我们可以利用互联网上众多电脑的空闲计算资源来运行我们的应用。然而炒作多年，“网格计算”的宏伟理想并没有得到广泛实现，一些据说实现了网格计算的应用，老百姓始终不能窥见其真面目，不知道是不是真的。 随着互联网的发展，网速在不断提升，接入互联网的机器越来越多，人们对大容量、高密度计算的需求在不断上升。人们对分布式计算的梦想再次被唤醒，“网格”概念有些过时，“云计算”对它重新包装、升级一下，推陈出新。云计算的物理基础就是互联网，没有互联网和互联网上大量的主机(host)形成的“网云”，是谈不上“云”计算的。 云计算不像 那样更偏重商业炒作，云计算更多的是一个偏重技术的概念。但是众多大型公司比如微软、SUN、谷歌、IBM 等的商业宣传和运作仍然会对云计算这个概念的推广和将来的应用起到至关重要的作用。商业公司需要新概念来刺激行业发展，而新技术也需要大型商业公司的包装和资金投入来推动。 任何技术概念都不是空穴来风，许多概念本身都是有关联的，技术都有或远或近的亲缘关系。云计算是个宏观的概念，其具体实施，可能与 Web Servise、SOA、XmlPRC、SaaS 都有关系。云计算即将把互联网上的各种计算资源整合在一起，例如 PC、手机、掌上电脑及其他移动终端，实现计算的无处不在、无时不在，在云计算时代，“网络就是计算机”有望成为可见的东西。 我们不希望仅仅看到那些公司喊一些空口号，我们更希望看到具体的动作。我们需要看到他们的具体方案、现实案例和开发工具。任何技术概念，如果让大多数程序员靠边站，都不可能产生革命性的影响。希望“网格”概念的遐想真正用“云计算”得到实现。
首先介绍下云计算，的发展历史，他的前身，现在的应用，然后在介绍现在计算机的应用，在应用之中的不足，然后，着重阐述云计算的优势，我这里有一份关于这方面的对比及心得，发给你，希望能帮到你。 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。
不能具体点吗？比如说云计算的定义，服务模式，优势劣势，关键技术还是案例啊？ 1．云计算的概念1．1 NIST云计算定义草案美国标准局（NIST）专家于2009年4月24日给出了一个云计算定义草案，概括了云计算的五大特点、三大服务模式、四大部署模式。 云计算定义 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），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。云计算模式提高了可用性。云计算模式由五个主要特点、三个服务模式、四个部署模式构成。 主要特点（1）按需自助服务。消费者可以单方面按需部署处理能力，如服务器时间和网络存储，而不需要与每个服务供应商进行人工交互。 （2）通过网络访问。可以通过互联网获取各种能力, 并可以通过标准方式访问，以通过众多瘦客户端或富客户端推广使用（例如移动电话，笔记本电脑，PDA等）。 （3）与地点无关的资源池。供应商的计算资源被集中，以便以多用户租用模式服务所有客户，同时不同的物理和虚拟资源可根据客户需求动态分配和重新分配。客户一般无法控制或知道资源的确切位置。这些资源包括存储、处理器、内存、网络带宽和虚拟机器。 （4）快速伸缩性。可以迅速、弹性地提供能力，能快速扩展，也可以快速释放实现快速缩小。对客户来说，可以租用的资源看起来似乎是无限的，并且可在任何时间购买任何数量的资源。 （5）按使用付费。能力的收费是基于计量的一次一付，或基于广告的收费模式，以促进资源的优化利用。比如计量存储，带宽和计算资源的消耗，按月根据用户实际使用收费。在一个组织内的云可以在部门之间计算费用，但不一定使用真实货币。注：云计算软件服务着重于无国界、低耦合、模块化和语义互操作性，充分利用云计算模式的优势。 服务模式（1）云计算软件即服务。提供给客户的能力是服务商运行在云计算基础设施上的应用程序，可以在各种客户端设备上通过瘦客户端界面访问，比如浏览器。消费者不需要管理或控制的底层云计算基础设施、网络、服务器、操作系统、存储，甚至单个应用程序的功能，可能的例外就是一些有限的客户可定制的应用软件配置设置。 （2）云计算平台即服务。提供给消费者的能力是把客户利用供应商提供的开发语言和工具（例如Java，python, .Net）创建的应用程序部署到云计算基础设施上去。客户不需要管理或控制底层的云基础设施、网络、服务器、操作系统、存储，但消费者能控制部署的应用程序，也可能控制应用的托管环境配置。 （3）云基础设施即服务。提供给消费者的能力是出租处理能力、存储、网络和其它基本的计算资源，用户能够依此部署和运行任意软件，包括操作系统和应用程序。消费者不管理或控制底层的云计算基础设施，但能控制操作系统、储存、部署的应用，也有可能选择网络组件（例如，防火墙，负载均衡器）。四、部署模式（1）私有云。云基础设施被某单一组织拥有或租用，该基础设施只为该组织运行。（2）社区云。基础设施被一些组织共享，并为一个有共同关注点的社区服务（例如，任务，安全要求，政策和准则等等）。 （3）公共云。基础设施是被一个销售云计算服务的组织所拥有，该组织将云计算服务销售给一般大众或广泛的工业群体。 （4）混合云。基础设施是由两种或两种以上的云（内部云，社区云或公共云）组成，每种云仍然保持独立，但用标准的或专有的技术将它们组合起来，具有数据和应用程序的可移植性（例如，可以用来处理突发负载）。云计算领域现状的特点是：（1）当前市场上主要的云计算厂商都是一些IT巨头，都处在攻城略地阶段。（2）标准尚未形成。在标准问题上基本各说各的。目前，市场上的云计算产品与服务千差万别，用户在选择时也不知道该如何下手。
随着科技的快速发展,计算机在每个领域的应用越来越广泛。下面是我为大家整理的关于计算机学年论文，供大家参考。
摘要：针对高校计算机应用技术专业人才培养存在的问题，从应用型人才培养的角度出发，提出了一系列有改革 措施 ，旨在提高计算机专业人才培养质量。
关键词：产业升级;计算机;人才培养
1研究背景
信息技术产业的创新升级和新技术、新产品的不断涌现，促使社会对计算机应用技术高端技能型人才的需求量急剧增加，与时俱进的改革与创新人才培养模式，对计算机类专业高端人才培养至关重要。为全面贯彻安徽省“十二五” 教育 事业发展规划，充分发挥职业教育为地方经济建设提供智力支持和人才支撑的作用，笔者在产业升级背景下，提出计算机应用专业人才培养模式的改革创新，有利地区于计算机类专业的深入发展，也满足了新型信息产业发展的需要，从而为产业转型升级提供人才支撑。
2计算机专业人才培养模式存在的问题
计算机专业课程体系同质化
目前我国缺乏一大批能从事基础性工作的“软件蓝领”，更缺乏既懂技术又懂管理的软件高级人才。而现实中，我国高校计算机专业人才培养模式过于单一，学生素质的同质化也比较严重，这种情况很难适应市场需求，也不可能满足软件产业发展的需要。普通高校计算机专业课程体系向示范学校看齐，全国出现课程体系同质化倾向，专业建设及人才培养缺乏特色，与地方经济、行业发展不相适应[1]。
专业教育滞后于专业知识的更新
从信息技术发展来看，方向日渐增多，分工越趋细化，学科的不同领域匹配的知识结构和技能素质往往大相径庭，而高校在知识的积累与传授上，远远赶不上信息技术和知识的更新速度。因为缺乏必要的教学改革，课程内容远远落后于现代技术的进步速度，导致学校在课程设置、教学内容、培养模式等方面与社会、行业、岗位各方面的脱节。
教学 方法 死板落后
教师为了最大限度地传授知识，大多采用了以讲授为主的教学方式，而且在讲授中又侧重于单方面的灌输，导致学生独立思考能力、实践应用能力和主动创造能力低下。教学方式也不能满足培养具有创新精神、实践能力和社会竞争力的高素质人才需要。
考核评价方式单一僵化
多数课程的考核方式不是考试就是考查，大量的格式化的笔试或机试题目造成学生死记硬背，缺乏灵活多样的考核评价方式，极大的打击了学生的学习积极性，降低了学生接触新知识的机会，不利于学生实际应用能力的锻炼，严重妨碍了学生的人才培养质量。
综合实践环节过少
教学中仍存在重理论、轻实践，重知识传授，轻能力培养的倾向。实践教学内容存在不足，在实践项目的体系安排上基本上是验证理论性的体系，理论课与实践课同步,前后实践项目之间纵向联系较少，在不同课程之间横向联系更少，不能满足实际工作需要[2]。
3计算机专业人才培养模式改革与实践
人才培养目标市场化
主动适应人才市场需求的变化，以就业为导向，坚持育人为本，德育为先，积极培养学生的实践能力、创造能力、就业能力和创业能力;主动适应区域、行业经济发展的需要，根据学院的自身条件，建立连动机制，适时的设计人才培养目标。
课程体系模块化和职业化
根据市场设专业，根据岗位要求制定培养方案，根据能力要求设计课程模块，在教材建设过程中充分体现职业化。将课程体系设置成基本素质模块、基本技能模块、专业技能模块和拓展技能模块。基本素质模块主要培养学生高尚的情操、遵纪守法的意识、诚信品质、扎实的 文化 功底、吃苦耐劳精神;基本技能模块主要培养学生基本的计算机组装和维护能力、熟练使用办公软件的能力、基本的图像处理能力;专业技能模块由三个部分组成：软件编程部分、网络建设部分和网页设计部分，主要培养学生的专业技能，是本专业的核心部分;拓展技能主要培养学生的沟通能力、团队协作精神等。教材建设是能力培养的保证，在选用教材方面坚持职业化。通过选用高职高专的规划教材、与企业合作开发教材、建立校本教材等方式，使得教材的内容职业化，课程体系结构化。使学生在校所学内容即工作所需内容，达到学以致用的目的。
教育方式工学结合化
建立与生产劳动和 社会实践 相结合的教育模式。在课程体系模块化和职业化的基础上，建立工学结合的教育模式。主要通过课程实训、模块实训、综合实训和顶岗实习的方式来改善教育模式。模块中每门课程在教学的过程中通过课程实训将知识和实践结合起来，培养学生知其理还要知其用;模块实训在课程实训的基础上完成，通过仿真的项目帮助学生综合课程知识，构建相应的能力;综合实训是在学业即将结束时完成，通过综合实训，培养学生综合技能和职业素养;顶岗实习让学生到具体的工作实际进行工作，在工作的环境中运用专业知识、 总结 学习成果、提高职业能力。学生实习实践的安排采取灵活机制，可以采取学生到企业见习、企业人员到学校指导、学院建立模拟工作环境、学生成立校园虚拟公司进行运营等方式。
教学组织多样化
为实现实验区的人才培养目标，拟采用“2+”的教学组织模式，即在校内进行2年扎实的教学与技能实训，再进行年的综合实训，然后在校外实训基地采用双元制进行年的实践教学和岗位培训。在具体的组织形式上采用任务驱动、项目导向、案例呈现、团队协作、工作模拟、工学交替等方式，将老师讲授课堂移到实习实训地点，是课堂与实习地点一体化，达到融“教、学、做”为一体的目的。另外充分利用网络环境，建立开放的学习实训交流平台[3]。
师资队伍多元化
计算机应用人才的培养必须突出“应用型”的目标定位，强调理论与实践相结合、知识与技能相结合、人才培养与市场需求相结合[4]。应用型人才的培养要求通过多元化的教师队伍具体来实现。这就要求我们构建专兼结合，有较高造诣和丰富实践 经验 的师资队伍，这是达成教学目的、实现人才培养，促进学科发展，保证人才培养双元制实施的重要保证。
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摘要：21世纪是信息的时代，计算机作为信息的源泉已经深入到我们生活的各个方面，随之而来的是计算机网络安全问题。网络安全与我们的生活息息相关，怎样保障我们自身信息的安全性是计算机网络面临的一个重要问题，不论是国家还是个人都对安全问题异常关注。从计算机网络安全基本概念入手来分析现有的网络安全现状以及解决这些威胁的防范措施。
关键词：计算机网络;安全;防范措施
伴随计算机的广泛应用而产生计算机网络安全问题是现代信息社会的重点关注问题，计算机网络安全问题制约着计算机技术的发展，也影响着人们日常生活的安定。但计算机的安全防范需要全社会的共同探索，最终找到一个安定的计算机网络环境。所谓计算机网络安全是由硬件安全和软件安全两大部分组成，硬件安全主要指保证构成计算机的硬件设备不会遭受自然或者是人为的破坏。这些破坏导致计算机不能正常运行，一般是指计算机硬盘和其他设备的通信线路不受到破坏。计算机软件安全是指计算机在传输信息的过程中要保证信息完整性、信息保密性和信息可靠性。完整性是指信息在传输中保持整体性，不会被修改或篡改;保密性是指信息只可以被授权的人阅读和改写，不能被人随意窃取或修改;可靠性是指信息是真实有效的，不是过期或者非法的信息[1]。
1计算机网络的主要威胁
计算机网络安全主要面对的威胁分为硬件威胁和软件威胁，硬件威胁是指构成计算机的硬件设备面临的威胁，软件威胁是指计算机在传输信息时面对的威胁。
硬件安全威胁。计算机网络的载体是计算机硬件，如果硬件遭到破坏计算机网络系统必然会受到很大的限制甚至陷入瘫痪状态。但是计算机硬件安全威胁比较单一，主要是指计算机网络的线路、服务器等设备是否受到火灾、辐射的影响。
软件安全威胁。因特网最初是为学术性探讨而设计，端口设置签订的协议处于开放状态。这种开放状态是互联网迅速发展的原因，也造成了现在错综复杂的网络安全问题。这种先天性的缺陷让很多不法分子乘虚而入，产生了无数的安全隐患。以下主要介绍较为普遍网络安全问题的成因。
用户淡薄的安全意识。很多用户在使用公共计算机时不注意保护自己的私密信息，在计算机上留下了很多个人信息，诸如计算机记住密码等。还有很多用户随意泄露自己的个人信息给陌生人，这都是很大的安全隐患。在开发层次中，软件开发者漫不经心造成易于被黑客侵袭软件安全漏洞也是重大安全隐患。
有缺陷的 操作系统 。任何一个操作系统在理论上都有安全漏洞，如果在漏洞被人非法利用前排除故障则可避免损失。若黑客控制了安全漏洞后，常利用漏洞控制计算机，使计算机陷入瘫痪。这是黑客窃取计算机信息的常用手段，很多用户的资料信息便在不经意间泄露出去。
计算机病毒。计算机病毒是指黑客编写出的一段计算机小程序，通常是为了达到某种目的。这种程序很难被删除，且有极快的传播速度，常常会导致计算机反应迟缓甚至陷入瘫痪状态，如果长时间感染电脑还可能完成病毒进化造成更严重的后果。在这个过程中，用户信息也会被黑客非法盗取，致使用户损失很多资料和个人信息。
网络黑客。网络黑客是各种计算机病毒的始作俑者，进一步来说黑客的威胁远远大于一般的网络威胁，他们是网络威胁的源头。网络黑客对计算机操作系统了如指掌，他们利用计算机系统中的漏洞编写特定的程序来达到自己的目的，不一定是为了窃取资料而来，有些黑客甚至是纯粹为了好玩或者恶作剧而攻击计算机。黑客的破坏手段就像HIV病毒一样实时变换，难点不在于解除某种特定的计算机病毒，而在于变幻莫测的攻击形式，这是现代互联网整体要面对的问题[2]。
2安全防范措施
无穷的安全隐患致使安全防范措施不能一招奏效，对于不同的安全隐患需要对症下药。安全防范措施不仅要包含技术上的防范措施，更要开展社会教育，健全安全法制，从人们的潜意识里消灭安全问题。
硬件防范措施。上文提到的硬件安全隐患主要是设备遭到破坏造成的，保护硬件安全就是有效的防范措施，主要有防范火灾、抗辐射、抗寒冻等。对于大型机房需要配备安全人员保证事故发生后能得到有效的处理，不会将灾害蔓延到更大的范围，安全人员按时检查全部的计算机设备，防患于未然。在此基础上应该为电脑配备备用的仪器设备，当出现故障是能及时更换正常设备。对于普通用户来说，主要是保证计算机处于安全的环境，不被不法分子强行破坏。
提高用户的安全意识。计算机用户操作不当或者安全意识薄弱在安全问题上占很大的比例，加强计算机用户的安全意识是防范措施中最重要的一环。计算机用户必须学习一定的安全使用策略，培养出良好的安全意识习惯，这对于一般的黑客攻击和计算机威胁是十分有效的。
开发先进的 网络技术 。国家积极招收网络相关人才开发出防范软件程序是安全措施的重要部分，这不仅能找到先进的防范策略，还能吸引一部分潜在黑客，使他们成为为网络安全作重要贡献的积极分子。例如防火墙技术，防火墙的主要功能是过滤和控制计算机与外在互联网的连接，及时发现并阻止潜在威胁从而保障计算机有一个安全的网络环境。但防火墙技术有较多的缺陷，不能有效地保障墙内计算机用户的信息安全，对已经感染了的计算机文件和程序无计可施。开发这种技术一方面要发扬原有优势，另一方面要突破原有瓶颈。再比如计算机加密技术，加密技术是指将原有的信息通过计算机程序转换成特定的密文，再通过密钥将密文翻译成原始信息。这是现代计算机最常用的安全保护措施。目前加密技术主要表现为两种形式，一是信息的加密，即利用相应的算法程序将原始信息加密锁定，保证信息安全。二是对信息传输协议进行加密，这种加密方法较为复杂。以上两种形式的加密可以有效地阻止电脑遭受病毒感染，防止黑客入侵，保证计算机网络的安全运行[3]。
定期备份信息和漏洞扫描。计算机备份可以在系统受到破坏后有效的恢复到系统的原始状态，当受到诸如地震等无法防范的灾害时成功保护系统数据，保证计算机网络能正常安全运行。在面对多变的网络环境时，只有不断的检查修复才能保障计算机安全。单凭技术人员已有的 安全知识 和经验很难解决所有问题，用户要时刻保持安全意识并积极检查，才能发现漏洞并及时修复，保证 系统安全 。
3结束语
随着云计算大数据的迅速发展，未来的网络安全环境肯定会面临更多的挑战。个人和国家都必须重视网络安全问题，运用先进的网络安全防范技术来保护网络环境。在此基础上还要与时俱进不断学习安全知识。国家也应该健全安全法律法规，强化公民安全意识，营造出全民防范的氛围才能有效的解决安全问题。
参考文献
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同学，你好！正如百科里写的，这段话是NIST给出的云计算的定义，原文为英文，内容为“Cloud computing is a model for enabling ubiquitous,convenient, on-demand network access to a shared poolof configurable computing resources (. networks, servers,storage, applications and services) that can be rapidlyprovisioned and released with minimal management effortor service provider interaction.”相关参考文献为The NIST Definition of Cloud Computing. Peter Mell,Timothy Grance. Sep 2011.
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首先介绍下云计算，的发展历史，他的前身，现在的应用，然后在介绍现在计算机的应用，在应用之中的不足，然后，着重阐述云计算的优势，我这里有一份关于这方面的对比及心得，发给你，希望能帮到你。 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。
分布式系统在互联网时代，尤其是大数据时代到来之后，成为了每个程序员的必备技能之一。分布式系统从上个世纪80年代就开始有了不少出色的研究和论文，我在这里只列举最近15年范围以内我觉得有重大影响意义的15篇论文（15 within 15）。1. The Google File System: 这是分布式文件系统领域划时代意义的论文，文中的多副本机制、控制流与数据流隔离和追加写模式等概念几乎成为了分布式文件系统领域的标准，其影响之深远通过其5000+的引用就可见一斑了，Apache Hadoop鼎鼎大名的HDFS就是GFS的模仿之作；2. MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters：这篇也是Google的大作，通过Map和Reduce两个操作，大大简化了分布式计算的复杂度，使得任何需要的程序员都可以编写分布式计算程序，其中使用到的技术值得我们好好学习：简约而不简单！Hadoop也根据这篇论文做了一个开源的MapReduce；3. Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data：Google在NoSQL领域的分布式表格系统，LSM树的最好使用范例，广泛使用到了网页索引存储、YouTube数据管理等业务，Hadoop对应的开源系统叫HBase（我在前公司任职时也开发过一个相应的系统叫BladeCube，性能较HBase有数倍提升）；4. The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems：Google的分布式锁服务，基于Paxos协议，这篇文章相比于前三篇可能知道的人就少了，但是其对应的开源系统zookeeper几乎是每个后端同学都接触过，其影响力其实不亚于前三篇；5. Finding a Needle in Haystack: Facebook's Photo Storage：facebook的在线图片存储系统，目前来看是对小文件存储的最好解决方案之一，facebook目前通过该系统存储了超过300PB的数据，一个师兄就在这个团队工作，听过很多有意思的事情（我在前公司的时候开发过一个类似的系统pallas，不仅支持副本，还支持Reed Solomon-LRC，性能也有较多优化）；6. Windows Azure Storage: a highly available cloud storage service with strong consistency：windows azure的总体介绍文章，是一篇很好的描述云存储架构的论文，其中通过分层来同时保证可用性和一致性的思路在现实工作中也给了我很多启发；7. GraphLab: A New Framework for Parallel Machine Learning：CMU基于图计算的分布式机器学习框架，目前已经成立了专门的商业公司，在分布式机器学习上很有两把刷子，其单机版的GraphChi在百万维度的矩阵分解都只需要2~3分钟；8. Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction forIn-Memory Cluster Computing：其实就是 Spark，目前这两年最流行的内存计算模式，通过RDD和lineage大大简化了分布式计算框架，通常几行scala代码就可以搞定原来上千行MapReduce代码才能搞定的问题，大有取代MapReduce的趋势；9. Scaling Distributed Machine Learning with the Parameter Server：百度少帅李沐大作，目前大规模分布式学习各家公司主要都是使用ps，ps具备良好的可扩展性，使得大数据时代的大规模分布式学习成为可能，包括Google的深度学习模型也是通过ps训练实现，是目前最流行的分布式学习框架，豆瓣的开源系统paracell也是ps的一个实现；10. Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets：Google的大规模（近）实时数据分析系统，号称可以在3秒相应1PB数据的分析请求，内部使用到了查询树来优化分析速度，其开源实现为Drill，在工业界对实时数据分析也是比价有影响力；11. Pregel: a system for large-scale graph processing: Google的大规模图计算系统，相当长一段时间是Google PageRank的主要计算系统，对开源的影响也很大（包括GraphLab和GraphChi）；12. Spanner: Google's Globally-Distributed Database：这是第一个全球意义上的分布式数据库，Google的出品。其中介绍了很多一致性方面的设计考虑，简单起见，还采用了GPS和原子钟确保时间最大误差在20ns以内，保证了事务的时间序，同样在分布式系统方面具有很强的借鉴意义；13. Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store：Amazon的分布式NoSQL数据库，意义相当于BigTable对于Google，于BigTable不同的是，Dynamo保证CAP中的AP，C通过vector clock做弱保证，对应的开源系统为Cassandra；14. S4: Distributed Stream Computing Platform：Yahoo出品的流式计算系统，目前最流行的两大流式计算系统之一（另一个是storm），Yahoo的主要广告计算平台；15. Storm @Twitter：这个系统不多说，开启了流式计算的新纪元，几乎是所有公司流式计算的首选，绝对值得关注；
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。
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
计算机专业毕业论文答辩程序及要点
时间稍纵即逝，充满意义的大学生活即将结束，毕业论文是大学生都必须通过的，毕业论文是一种有准备的检验大学学习成果的形式，如何把毕业论文做到重点突出呢？以下是我收集整理的计算机专业毕业论文答辩程序及要点，希望能够帮助到大家。
一，毕业论文答辩的一般程序
1、学员必须在论文答辩会举行之前半个月，将经过指导老师审定并签署过意见的毕业论文一式三份连同提纲，草稿等交给指导教师，并拟出需要提问的问题及答案。
2、在答辩会上，先让学员用15分钟左右的时间概述论文的标题以及选择该论题的原因，较详细地介绍论文的主要论点，论据和写作体会。
3、主答辩老师提问。主答辩老师一般提三个问题。老师提问完后，可以让学生独立准备15—20分钟后，再来当场回答，根据学员回答的具体情况，主答辩老师和其他答辩老师随时可以有适当的插问。
4、学员逐一回答完所有问题后退场，答辩委员会集体根据论文质量和答辩情况，商定通过还是不通过，并拟定成绩和评语。
5、召回学员，由主答辩老师当面向学员就论文和答辩过程中的情况加以小结，肯定其优点和长处，指出其错误或不足之处，并加以必要的补充和指点，同时当面向学员宣布通过或不通过。至于论文的成绩，一般不当场宣布。
二，主答辩老师的提问方式
1、提问要贯彻先易后难原则。
主答辩老师给每位答辩者一般要提三个或三个以上的问题，这些要提的问题以按先易后难的次序提问为好。所提的第一个问题一般应该考虑到是学员答得出并且答得好的问题。学员第一个问题答好，就会放松紧张心理，增强"我"能答好的信心，从而有利于在以后几个问题的答辩中发挥出正常水平。
2、提问要实行逐步深入的方法。
为了正确地检测学员的专业基础知识掌握的情况，有时需要把一个大问题分成若干个小问题，并采取逐步深入的提问方法。
3、当答辩者的观点与自己的观点相左时，应以温和的态度，商讨的语气与之开展讨论，
即要有"长者"风度，施行善术，切忌居高临下，出言不逊。不要以"真理"掌握者自居，轻易使用"不对"，"错了"，"谬论"等否定的断语。要记住"是者可能非，非者可能有是"的格言，要有从善如流的掂量。不必将自己的观点强加于人，只要把自己的观点亮出来，供对方参考就行。
4、当学员的回答答不到点子上或者一时答不上来的问题，应采用启发式，引导式的提问方法。
参加过论文答辩委员会的老师可能都遇到过这样的情况：学员对你所提的问题答不上来，有的就无可奈何地"呆"着；有的是东拉西扯，与你绕圈子，其实他也是不知道答案。碰到这种情况，答辩老师既不能让学员尴尬地"呆"在那里，也不能听凭其神聊，而应当及时加以启发或引导。只有通过启发和引导仍然答不出或答不到点子上的，才可判定他确实不具备这方面的知识。
三，学员答辩要注意的问题
学员要顺利通过答辩，并在答辩时真正发挥出自己的水平，除了在答辩前充分作好准备外，还需要了解和掌握答辩的要领和答辩的艺术。
（一）携带必要的资料和用品：
首先，学员参加答辩会，要携带论文的底稿和主要参考资料。在答辩会上，主答辩老师提出问题后，学员可以准备一定时间后再当面回答，在这种情况下，携带论文底稿和主要参考资料的必要性是不言自明的。其次，还应带上笔和笔记本，以便把主答辩老师所提出的.问题和有价值的意见，见解记录下来。通过记录，不仅可以减缓紧张心理，而且还可以更好地吃透老师所提问的要害和实质是什么，同时还可以边记边思考，使思考的过程变得很自然。
（二）要有自信心，不要紧张：
在作了充分准备的基础上，大可不必紧张，要有自信心。树立信心，消除紧张慌乱心理很重要，因为过度的紧张会使本来可以回答出来的问题也答不上来。只有充满自信，沉着冷静，才会在答辩时有良好的表现。而自信心主要来自事先的充分准备。
（三）听清问题后经过思考再作回答：
主答辩老师在提问题时，学员要集中注意力认真聆听，并将问题回答略记在本子上，仔细推敲主答辩老师所提问题的要害和本质是什么切忌未弄清题意就匆忙作答。如果对所提问题没有断清楚，可以请提问老师再说一遍。如果对问题中有些概念不太理解，可以请提问老师做些解释，或者把自己对问题的理解说出来，并问清是不是这个意思，等得到肯定的答复后再作回答。只有这样，才有可能避免答所非问。答到点子上。
（四）回答问题要简明扼要，层次分明：
在弄清了主答辩老师所提问题的确切涵义后，要在较短的时间内作出反应，要充满自信地以流畅的语言和肯定的语气把自己的想法讲述出来，不要犹犹豫豫。回答问题，一要抓住要害，简明扼要，不要东拉西扯，使人听后不得要领；二要力求客观，全面，辩证，留有余地，切忌把话说"死"；三要条分缕析，层次分明。此外还要注意吐词清晰，声音适中等等。
（五）对回答不出的问题，不可强辩：
有时答辩委员会的老师对答辩人所作的回答不太满意，还会进一步提出问题，以求了解论文作者是否切实搞清和掌握了这个问题。遇到这种情况，答辩人如果有把握讲清，就可以申明理由进行答辩；如果不太有把握，可以审慎地试着回答，能回答多少就回答多少，即使讲得不很确切也不要紧，只要是同问题有所关联，老师会引导和启发你切入正题；如果确是自己没有搞清的问题，就应该实事求是地讲明自己对这个问题还没有搞清楚，表示今后一定认真研究这个问题，切不可强词夺理，进行狡辩。因为，答辩委员会的老师对这个问题有可能有过专门研究，再高明的也不可能蒙他。这里我们应该明白：学员在答辩会上，某个问题被问住是不奇怪的，因为答辩委员会成员一般是本学科的专家。他们提出来的某个问题答不上来是很自然的。当然，所有问题都答不上来，一问三不知就不正常了。
（六）当论文中的主要观点与主答辩老师的观点相左时，可以与之展开辩论：
答辩中，有时主答辩老师会提出与你的论文中基本观点不同的观点，然后请你谈谈看法，此时就应全力为自己观点辩护，反驳与自己观点相对立的思想。主答辩老师在提问的问题中，有的是基础知识性的问题，有的是学术探讨性的问题，对于前一类问题，是要你作出正确，全面地回答，不具有商讨性。而后一类问题，是非正误并未定论，持有不同观点的人可以互相切磋商讨。如果你所写的论文的基本观点是经过自己深思熟虑，又是言之有理，持之有据，能自圆其说的，就不要因为答辩委员会成员提出不同的见解，就随声附和，放弃自己的观点。否则，就等于是你自己否定了自己辛辛苦苦写成的论文。要知道，有的答辩老师提出的与你论文相左的观点，并不是他本人的观点，他提出来无非是想听听你对这种观点的评价和看法，或者是考考你的答辩能力或你对自己观点的坚定程度。退一步说，即使是提问老师自己的观点，你也应该抱着"吾爱吾师，吾更爱真理"的态度，据理力争，与之展开辩论。
不过，与答辩老师展开辩论要注意分寸，运用适当的辩术。一般说，应以维护自己的观点为主，反驳对方的论点要尽可能采用委婉的语言，请教的口气，用旁说，暗说，绕着说的办法，不露痕迹地把自己的观点输入对方，让他们明理而诚服或暗服。让提问老师感受到虽接受你的意见，但自己的自尊并没受到伤害。譬如，在一次答辩会上，一位老师在说明垄断高额利润时，把垄断高额利润说成是高出平均利润以上的那部分利润。答辩的学员听出老师的解释错了。就用平和不解的语气说："那么，垄断高额利润是垄断价格高于成本价格的话怎么理解呢"提问的老师听后一怔，隔了一会儿，高声说："问得好！"从提问老师的喝彩声中，我们知道，他已心悦诚服地同意了你的观点。这样的辩论，答辩老师不仅不会为难你，相反会认为你有水平，基础扎实。
（七）要讲文明礼貌：
论文答辩的过程也是学术思想交流的过程。答辩人应把它看成是向答辩老师和专家学习，请求指导，讨教问题的好机会。因此，在整个答辩过程中，答辩人应该尊重答辩委员会的老师，言行举止要讲文明，有礼貌，尤其是在主答辩老师提出的问题难以回答，或答辩老师的观点与自己的观点相左时，更应该注意如此。答辩结束，无论答辩情况如何，都要从容，有礼貌地退场。
此外，毕业论文答辩之后，作者应该认真听取答辩委员会的评判，进一步分析，思考答辩老师提出的意见，总结论文写作的经验教训。一方面，要搞清楚通过这次毕业论文写作，自己学习和掌握了哪些科学研究的方法，在提出问题，分析问题，解决问题以及科研能力上得到了提高。还存在哪些不足，作为今后研究其他课题时的借鉴。另一方面，要认真思索论文答辩会上，答辩老师提出的问题和意见，修改自己的论文，加深研究，精心修改自己的论文，求得纵深发展，取得更大的战果。使自己在知识上，能力上有所提高。
计算机专业毕业论文答辩过程
计算机专业毕业论文答辩是整个毕业设计流程中最后一步，是不能忽视的，往往很多同学不注意忽视了细节，而在毕业论文答辩环节走了很多弯路，导致二次答辩，造成延迟毕业时间的严重后果。下面将从以下几个方面带领各位同学熟悉毕业论文答辩的流程以及需要注意的事项：
1、明确毕业论文答辩的目的
a、、学校鉴别毕业设计（论文）的真伪；
b、评价毕业设计（论文）的质量；
c、考察学生临场发挥的能力。
2、了解答辩的基本要求
a、成员：答辩之前，院系毕业设计领导机构成立答辩委员会，指导教师可以加入，但不能担答辩委员会主席的职务，且在自己学生答辩时应回避，不参与意见。
b、时间；答辩时间一般为10—20分钟，是对自己综合能力、表达能力的挑战。
c、问答：答辩教师提出的问题有一定的方向性，主要分为鉴别论文真实性的问题、识别知识掌握程度的问题，判断论文研究深度的问题。
3、心理准备
a、认真：答辩是学生获准毕业、取得学位的必经之路，只要认真对待，通过答辩并非难事。
b、自信：树立自信心，适当放松心情，不要给自己过大的压力，积极热情，泰然处之。只有充满自信，沉着冷静，才会在答辩时有良好的表现。
c、放松：提前练习，努力适应答辩环境，克服恐惧、紧张的心理。
4、物质准备
申请资料、论文底稿、答辩PPT、参考资料，答辩提纲，练习讲稿
5、要顺利通过答辩，并在答辩时真正发挥出自己的水平，除了在答辩前准备好答辩提纲外，还需要了解和掌握答辩的要领和艺术。
a、礼仪：着装整理大方，尊重答辩老师，言行举止要文明礼貌，目光与老师适当交流，回答完问题后致谢退场。
b、语言：抓住要害，简明扼要；客观全面、辩证留有余地，条理清楚，层次分明。吐词清晰，声音适中。回答不出问题，不可强辩。
c、内容：紧扣主题，从始至终以论文题目为中心展开论述可以使评委思路明朗，对你的毕业论文给予肯定。
d、应变：对问题如果不太有把握，可以试着回答，如果是自己没有搞清楚的问题，就应该实事求是的讲明自己还没有搞清楚，表示今后一定认真研究这个问题，切不可强词夺理，进行狡辩。
学术堂整理了答辩时老师经常会问的几个问题及回答方法，供大家进行参考：Q1你为什么选择这个题目A：选题问题可能涉及到你的研究兴趣以及以后的研究方向如果你已经有了明确的研究方向，之前已经认真了解过，可以大胆的告诉导师，如果还没有确定研究方向，可以和老师说说你的选题来源以及之前搜集过的资料Q2你的论文价值是什么？A：论文价值问题一般考察你对于现实的关注以及思考问题的能力这一部分可以回答一些论文的现实意义：对目前研究的领域有什么帮助、提出了什么问题、有什么解决方法等等Q3你的论文理论基础是什么？A：理论基础考查的是专业能力以及基础知识的掌握程度回答时要逻辑清晰，突出知识性和专业性，用专业的理论知识来阐述你的论文框架和论文内容，切不可用口语化语言。Q4你的文献综述是如何形成的？A：文献综述可以看出你的研究能力以及搜集资料的能力这个问题可以说是最简单的，阐明获取资料的渠道，如知网、学术网站、图书馆等。Q5你的毕业论文进行的研究方法是什么？A：一些专业在初试中可能不会重点考察研究方法问题，但是在研究实践中研究方法却是基础，所以基础研究方法还没掌握的同学可要好好补补课了，不然没有研究方法怎么做毕业论文的研究啊。Q6简单说说你的论文研究思路A：这就是考察你的语言表达能力了毕竟毕业论文动辄几千字，而你要将你的思路清晰地传达给面试老师，所以一定要简练 明确。这里建议按照论文框架进行说明：研究问题-目前成果-研究理由（目前的研究成 果有什么不足）-理论支撑（事实证据）-解决渠道。Q7你的这篇毕业论文优点和缺点是什么？A：这个问题无伤大雅，优点你可以大胆说，只要不过分夸张就好；缺点部分可以说“研究不太深入，但在研究生阶段会进一步深入研究”，向老师展现你的研究热情和决心即可
1、技术含量。计算机专业的毕业答辩首先关注的是毕业设计所涉及到的技术含量是否能够满足培养要求，本科阶段要具备初步的科研能力，而研究生阶段要具备一定的创新能力。 2、技术方案的合理性。毕业答辩中老师比较关注的另一个问题就是技术方案的合理性，常见的关键点有三个，其一是如何进行技术选型；其二是否具有扩展空间；其三是否能够落地应用。 3、技术细节。技术细节往往也是老师比较关注的问题，目的是检验学生对于技术的掌握情况和动手能力。技术细节通常有三个大的方面，其一是描述某一个功能是实现流程； 其二是针对于数据库操作进行提问；其三是针对于算法问题进行提问。要想顺利通过技术细节的考察，一方面需要做好充分的准备，另一方面要灵活应对，在老师提出的问题没有充分理解的时候，可以从解决问题的思路给出自己的方案，同一个问题有多种不同的方案，能给出其中的任何一种都是能够说明问题的，这一点一定要切记。
开题报告对整个课题研究工作的顺利开展起着关键的作用，以下是我搜集整理的计算机毕业论文开题报告范文，欢迎阅读查看。
论文题目： 批量到达的云中心性能分析模型
一、选题背景
云计算是一种基于网络的计算模型。用户通过网络向提供商申请计算资源，例如申请操作系统、运行环境或者软件包等资源。其实用户被分配资源的时候，并不清楚真正的运行环境和分配的具体细节。也就是说云就是用户和计算环境之间的一层抽象。在1969年，曾说过，计算机网络还处在初步阶段，但是随着它的壮大和成长，我们就会看到与电力系统和电话系统一样的“计算服务”，将会在个人家庭和办公室全面的使用。这种基于“计算服务”的观点预测了整个计算工业在21世纪的大转型。云这种计算服务模型已经和其他基础设施服务一样按需服务。云计算己经成为继电、水、煤气和电话之后的第五个公共基础设施⑴。目前，客户已经不需要在构建和维护大型而复杂的IT基础设施方面投入太多精力和财力。取而代之的是他们只需要支付他们使用的计算服务的费用。云计算的服务模式可以分为三层：设备即服务(laaS)，设备就是指硬盘、内存、服务器和网络设备等，这些都可以通过网络访问;平台即服务(PaaS)，其中包括一些计算平台，比如说带有操作系统的硬件，虚拟服务器等;软件即服务(SaaS)，包括软件应用以及其他相应的服务应用。云计算的定义并不唯一，其中能够较为准确描述其特征的是于2010年提出的，“云计算是一种新型的运算领域，物理设备，硬件平台和应用软件等共享资源通过网络服务方式为用户提供按其需求的服务。”[2]这个定义阐述了云计算的几个重要特点。
(1)大规模基础设施。以超大规模的硬件设备为底层的云计算平台具有超强的计算能力。各大全球知名的企业，如roM、亚马逊、微软等，均拥有数十万台服务器的云服务平台，而谷歌的云计算平台中服务器的数量更是超过百万台。即便是普通的私有云，一般也会购置数百甚至上千台的服务器。
(2)基于虚拟化技术。用户从云计算平台中获取的资源均经过虚拟化的。从运行端而言，用户将应用程序在云中托管运行即可，而无需了解程序运行的具体位置。从终端来讲，用户可以在任何位置通过终端设备获取所需服务。简而言之，用户始终面对的是一个云平台的使用接口，而不是有形的、固定的实体。
(3)高可靠性。云计算采用数据多副本容错技术、计算节点同构互换策略等来确保云中心的可靠性。云计算这一级别的可靠性是本地计算所无法比拟的。
(4)通用性。云计算并不会专门针对任何一个具体的应用而提供服务。事实上，一个用户可以在云计算平台中根据自己的需要去创建多个不同的应用，而一个云计算平台也可以运行多个不同用户的不同应用。
(5)易扩展性。云计算平台的规模可以根据实际需要进行收缩和扩展，从而满足平台请求大小和使用用户数目的变化。
(6)按需服务。用户所应支付的使用费用是根据其使用计算资源的多少进行计算。多使用多付费，少使用少付费，不使用不付费。这样完全可以减少闲暇时用户资源的闲置。
(7)成本低。通过采用容错技术，可以使用大规模廉价的服务器集群作为硬件基础设施建设云计算平台，这对于云计算服务提供商而言，大大降低了成本投入。对于用户而言，以少量租金换取了原本需要高昂价格投入才能获得的计算资源，并且无需考虑软硬件维护的开销，亦是十分划算。
二、研究目的和意义
现有的云中心物理机模型通常都是面向单任务的，而面向批量任务的服务模型，其性能评估和指标的变化目前正属于初步的研宄阶段，并没有成熟的模型。因此，本文采用ikT/G/m/w+t排队系统对面向批量任务的.云中心进行描述，使用嵌入式马尔可夫链法对+排队系统进行建模，从而实现了对云中心进行准确的建模和分析。
三、本文研究涉及的主要理论
排队现象是日常生活中常见的社会现象。等待公交车时需要排队、去医院看病需要排队、在食堂打饭同样需要排队等等。排队现象的出现需要两个方面同时具备，排队的个体需要得到服务并且存在服务的提供者。而所谓的排队论就是仿照这样的排队现象，先抽象成物理模型，然后进一步建立数学模型的理论体系。显然，排队论研究的是一个系统对用户提供某种服务时，系统所呈现的各种状态。在排队论中，通常将要求得到服务的人或物称为顾客，而给予服务的人员或者机构称为服务台。顾客与服务台就构成了一个排队系统。尽管排队系统种类繁多，但从决定排队系统进程的主要因素来看，它主要是由三个部分组成：顾客到达，排队过程和服务过程。
(1)顾客到达：顾客到达过程描述了顾客到达时候的规律。顾客到达的方式通常是一个一个到达的，此外还有批量到达的，也叫做集体到达。顾客既可能逐个到达也可能分批到达，同时顾客到达之间的时间间隔长度也并不唯一。但是到达总会有一定的规律的。这个到达规律指的是到达过程或到达时间的分布。顾客到达过程研究的主要内容便包括相邻顾客到达的时间间隔服从怎样的概率分布、该概率分布的参数取值如何、各到达时间间隔之间是否相互独立等。
(2)排队过程：在排队过程中，需要讨论的主要问题有两个，一个是排队的队列长度，另一个是排队的规则。排队的队列长度分为有限和无限的两种。队列长度的大小不同，讨论问题的难易和结论就不同。很多情况下，队列长度容量设为无限大来处理问题。排队规则中又包括有队列形态和等待制度两个部分。队列形态包括单队列，并联式多队列，串联式多队列以及杂乱队列这四种形态。并联式多队列就是允许在多个窗口的每一个窗口前形成一个队列。到达顾客可根据队列的长短在开始排队时选择一个队列进行排队。串联式队列顾名思义就是指多队列串行形成多个队列，顾客在一个队列接受服务后，再去下一个队列排队接受服务。杂乱队列就是指串联并联队列会杂乱无章的分布。
排队模型仿真的主要目的是寻找服务设置和服务的对象之间的最佳的配置，使得系统具有最合理的配置和最佳的服务效率。马尔可夫过程是研究排队系统的主要方法。马尔可夫过程是一种特殊的随机过程，它具有无后效性的特点，其状态空间是有限的或可数无限的。这种系统中从一个状态跳转到另一个状态的过程仅取决于当前出发时的状态，与之前的历史状态无关。马尔可夫链作为研究排队系统的重要工具有广泛的应用。但并不是所有的排队系统都可以抽象成严格意义上的马尔可夫过程，因此随着排队过程的发展，马尔可夫链也有了许多的扩展模型和再生方法使得马尔可夫链有更加广泛的应用，例如嵌入马尔可夫链、补充变量法、拟生灭过程等。本节首先介绍一下最严格意义上的马尔可夫链，按照时间来划分可以分为两类，离散时间的马尔可夫链和连续时间过程。
四、本文研究的主要内容
本文从政府的立场考虑，围绕如何成功地将REITs应用于公租房建设融资，结合国内相关形势与政策和现有的国内外经验启示，以REITs在公租房建设融资中应用的运作为主要研究对象。除绪论和结论部分，本文的主要内容集中在2至5章，共4部分内容：第一部分，研究国内外REITs的应用经验及其与保障性住房结合的成功经验，国外主要考察美国和亚洲的典型国家与地区，包括日本、新加坡和香港，国内由于经验很少，主要考察中信一凯德科技园投资基金和汇贤产业信托这两个典型的案例。第二部分，深入研究我国发展公租房REITs的必要性和可行性，其中必要性分析指出REITs是拓展公租房建设融资渠道和提高公租房建设管理效率的重要途径，可行性从经济金融环境和法规政策这两大方面进行了详细分析。第三部分，针对目前国内公租房管理现状，详细阐述了目前REITs在公租房建设融资中运作，包括REITs的基本模式和运作流程，并进一步深入研究了REITs内部参与各方的权责关系和利益分配，从而提出了代理人的选择机制和激励机制。值得指出的是，此时政府除了担任REITs补贴的支付者,更主要的,政府还是REITs投资人的代表身份，在REITs运作的不同阶段，政府以不同的身份参与REITs的内部博弈。第四部分，从政府作为监管者的角度，针对REITs在我国公租房建设融资中的应用提出了一系列政策建议，包括政府应当健全REITs和公租房相关的法律法规，并建立一套针对REITs的全方位的监管制度。
五、写作提纲
致谢5-6
中文摘要6-7
ABSTRACT7
第1章绪论10-17
研究背景与意义10-11
研究背景10-11
研究意义11
研究现状11-15
国外研究现状11-12
国内研究现状12-15
论文内容与结构15-17
论文主要内容15
论文结构15-17
第2章国内外REITs的应用经验及启示17-35
美国REITs的应用经验17-26
美国的REITs及其在廉租房建设中的应用17-21
美国REITs的运作模式21-26
洲典型国家和地区REITs的应用经验26-29
日本REITs的运作模式26-27
新加坡REITs的运作模式27-28
香港REITs的运作模式28-29
我国REITs的应用经验29-32
中信—凯德科技园区投资基金29-30
汇贤产业信托30-32
国内外REITs的经验比较及启示32-35
国内外REITs的经验比较32-33
在我国公租房建设融资中应用的经验启示33-35
第3章REITs在我国公租房建设融资中应用的必要性与可行性分析35-43
在公租房建设融资中应用的必要性分析35-37
是拓展公租房建设融资渠道的重要途径35-36
在提高公租房建设管理效率的重要途径36-37
在公租房建设融资中应用的可行性分析37-43
经济金融环境宽松,民间资本充裕37-41
法律法规导向,政策利好不断41-43
第4章REITs在我国公租房建设融资中的运作43-64
在我国公租房建设融资中的基本模式43-47
设计原则43-44
基本形式选择44-45
组织结构搭建45-47
在我国公租房建设建设融资中的运作流程47-50
设立发行阶段47-48
运营管理阶段48-49
终止清盘阶段49-50
在我国公租房建设融资中的运作机制50-64
运作中的代理问题50-52
代理人选择机制52-56
代理人激励机制56-64
第5章REITs在我国公租房建设融资中应用的政策建议64-68
健全法律法规体系64-66
建全REITs的法律法规体系64-65
完善公租房的相关法律法规65-66
建立REITs的监管制度66-68
明确政府监管主体及职责66
建立REITs信息披露制度66-67
引导社会公众进行监督67-68
第6章结论与展望68-70
论文主要工作及结论68
有待进一步研究的问题68-70
参考文献70-73
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。
计算机专业 教育 是我国高等教育课程体系中开设时间较早、学科建设较为成熟和完善、专业人才数量较多的专业。下文是我为大家搜集整理的关于计算机专业3000字 毕业 论文的内容，欢迎大家阅读参考!
浅析当前计算机存在的问题及发展趋势
1我国计算机应用发展中存在的问题
我国计算机应用水平较低与其他发达国家相比较而言,我国计算机应用水平相对较低,上网企业和家庭数量还相对较少,计算机在企业和家庭中的普及还不够,与发达国家相差甚远,尚没有达到信息化和自动化。
我国计算机应用水平发展不平衡
我国计算机用户大多集中在东部地区,并且大陆与台湾的计算机普及量相差较大,计算机应用发展水平很不均衡。另外,我国信息产业不能满足信息化的发展与计算机发展对软硬件商品的需要。
我国信息化产业发展较慢
我国国内生产的商品技术水平比较低,不能在世界市场内占据一席之地,科技成果转化速度慢,计算机应用的标准缺乏统一规范。
计算机应用推广的环境不规范
我国计算机应用发展起步晚,管理体制不够完善,有待加强。有关的法律法规和信用体制还没有完全建立,知识的缺乏和资金的供应不足成为了影响我国计算机应用发展的最大阻碍。
引用的外国科技缺乏针对性
因为受到条件的限制和科学技术落后等原因,我国对于外国引入的先进计算机技术不能完全掌握,不仅浪费了资源,还赔出了大量成本,造成严重浪费。
2当代计算机应用发展策略
加强信息化和办公自动化建设国内企业要逐步推广办公室自动化,实现无纸化办公,积极推行网络自动化处理办公任务,使文件管理更加规范,节约资源,提高工作效率。
加强计算机和网络安全管理设置“防火墙”,防止病毒和黑客的非法入侵,必要时对计算机数据进行备份,建立光盘库,对数据实行档案化管理。
健全体制,完善法律法规相关部门要完善计算机应用管理体制,加强有关法律法规的建立,建立完善的计算机信用体制。
加强对计算机应用开发的投资,重视计算机人才的培养,注重从先进国家吸收 经验 和教训,多与其进行合作和沟通。做到取长补短,互相提高,互相进步。
3计算机应用的发展趋势
计算机应用领域更加广泛计算机技术现已分布到各个领域,包括医学、生产、工业等领域,在未来发展中,计算机技术不断提高,将在更多的领域中得到应用。
突飞猛进的微电子技术微电子技术是现代计算机技术的一个重要分支,一些新兴的计算机有可能会在21世纪后期登上历史舞台,融入人们的生活和生产工作当中去,未来的计算机世界是机遇与挑战并存的。
计算机的智能化发展在人类与计算机之间的沟通障碍会变少,人机界面将会更加友好。虽然目前计算机的思维和人类的 思维方式 还相差甚远,但是计算机正在以一种更自然、更人性化的方式与人类打交道,它们将更加与人靠近,更加贴近人类的生活,成为我们的好朋友。
计算机性能越来越高,速度越来越快计算机将往更高的方向发展,主要表现在速度和精确度上,计算机的芯片频率更高,并且计算机的整体性能也有了新的提高。
4结束语
随着计算机技术的不断发展,在各个行业都有了广泛的应用。计算机的应用渗透到我们生活和工作的每个地方,使更多的人力资源从繁重的工作中解脱出来,节约了资源,提高了生产效率,获得更多经济效益。可以说现代社会中推广并发展计算机应用技术,是顺应时代潮流的必经之路。
论信息化背景下的计算机基础理论教育
随着信息技术、通讯技术及计算机技术的飞速发展,现代信息技术日渐成熟,在高校教学工作中发挥的作用越来越大,同时给高校教务管理工作带来了新的挑战和发展契机。在信息化背景下,学校必须顺应时代发展需要,加大计算机基础理论教育,重视教师工作质量,从而符合新的教育观以及人才观。
一、信息化背景下计算机基础理论教育的教学现状
信息化主要以数字化、多媒体和电子化形式存在。随着信息技术、 网络技术 、通讯技术和计算机技术的不断发展,全球网络化已逐渐发展成为基本现状,在世界范围内,一个新型的、在现代信息技术及信息网络基础上发展而来的信息环境正逐步构成。在这一背景下,学校也加强计算机基础理论教育。其讲授的内容从1984年至今一共经历了三次变化,从最开始的Basic语言程序方面的设计,转到现在的office办公 操作系统 和计算机网络。然而当前许多学校在给学生传授计算机基础理论时,并未在教学内容以及考试 方法 上面有过多的变化,同时教学课时也逐渐缩减。造成上述原因主要有以下三个方面:首先由于当前计算机等级考试通过率比较高,使人不禁考虑是否题目设置的过于简单;其次等级考试的导向性限制了计算机教学进行改革发展的路程;最后由于传统与单一的教学方式与评价手段,影响了学生学习计算机理论的积极性,与此同时学校对于相关基础设施的建设与投入还比较欠缺。
二、加强计算机基础理论教育的主要方式
1.调整结构,突出技能
结合当前信息化背景,广大院校应该在调整专业培养的结构上认真的考虑,要面向目前的市场经济来设置课程,将那些已经陈旧过时的知识及时的淘汰出去,及时的加入一些能够培养应用型专业人才实际操作的课程。在学生的能力结构方面,院校应该着重培养学生运用先进工具软件的能力,着重培养学生的安装、维护和管理计算机软件的能力,还应该要求学生要具有一定的计算机局域网组网能力和编程能力等。
一方面,可以打破目前教学计划的框架,开设多种多样的选修课。另一方面,应该加强培养学生的动手能力。要改变传统的 教学方法 ,着重强调学生在教师的指导下进行自我建构,从而培养其良好的动手操作能力。比如,可以广泛的开展第二课堂,鼓励学生使用先进的工具软件。
2.转变传统教学模式
改变传统的教学模式,采用先进的教学方法:随着时代的发展和科技的进步,越来越多的新技术被应用在了计算机基础理论课的教学当中,比如互联网的应用等等,这样就可以让教学内容变得更加的丰富和有趣。同时,互联网和校园网的接轨也可以有效地提高教学的质量。比如,在讲解一些枯燥的理论知识的时候,可以让学生自己在网络上对这些资料进行查找,然后对查到的结果进行 总结 和分类,可以采用表格或者图形的方式,然后在校内网上发布,喜欢的学生可以在这个平台上进行充分的交流,这样就可以让学生充分掌握课堂中讲解的相关技术知识,并且也锻炼了动手操作的能力。
3.个体化教学方式
采用个体化教学的方式,因材施教:由于各个学生水平往往不处于同一个水平线上,有些学生水平高,如果教师一味的教一些简单的知识,慢慢的就会让这些学生失去学习的兴趣;而有些水平比较差的学生,会不容易理解这些教学内容,从而失去了学习的信心和动力,因此,就需要采用个体化教学的方式,根据学生的实际水平选择合适的教学方法,在计算机教学中,针对不同水平的学生采取一些不同难度的问题,并且还能够将计算机的优势充分的体现出来,比如在学习WORD的时候,可以让学生自己做一个个人简历等等,并且进行评比,选出最好的,从而让学生获得成功的快感。
三、结束语
随着时代的发展和社会经济的进步,在当前信息化背景下,对计算机基础理论的教学的要求日益严格,需要教师不断提高自身教学水平,转变传统的教学模式,加强学生的计算机信息化技术学习,从而使得学生能够适应时代发展的潮流,掌握计算机应用的具体含义,最终提高自身的综合素质。
浅谈计算机技术对社会发展的影响
摘要：计算机技术的应用促进各个领域发展，加快了社会的发展。在知识经济时代参与下，资本的分配形式发生改变，不是以工作量与工作时间进行计算，而是以知识技术的参与度进行资产的分配，重视知识在生产过程中创造的价值，计算机技术的应用总体促进了社会发展，但也存在一定问题，从不同方面阐述计算机技术对社会发展的影响，希望为研究计算机技术应用的专家与学者提供理论参考。
关键词：计算机技术;社会发展;影响
计算机技术与社会发展存在一定关系，计算机技术发展促进社会发展，同时社会发展为计算机技术发展提供了条件。在互联网+时代，大数据及云计算技术的应用，促进了各个领域的发展，加快了我国经济发展，经济快速发展，拉动了 其它 产业的发展。计算机技术需要在应用过程中不断完善，不断改进，以适应社会发展对计算机技术的需求。
1计算机技术对社会发展的促进作用
提高 文化 的传播程度
计算机技术对提高文化传播程度主要有三方面：首先计算机技术应用到教学领域，改变了传统的教学模式，提高了教学手段，丰富了教学方法，教师可以通过计算机向学生提供图片、视频、音频、课件等教学辅助工具，激发了学生学习兴趣，提高了课堂教学效果，符合现代高等学校教学改革需要，为教学改革提供了技术支持。其次计算机有超强的计算机处理能力，教师在科研研究阶段，需要进行大量数据处理，数据分析，利用计算机进行处理，提高了工作效率，提高科技文化传播。最后，网络是现在宣传的主要阵地，通过网络可以进行民族文化传播，还可以与国外人士进行文化交流，促进我国文化产业的快速发展。文化传播程度的改变，需要计算机技术的发展，计算机技术发展为文化传播提供了技术支持。
促进经济发展
计算机技术在企业中的应用，尤其管理信息系统在相应企业中的应用，提高了企业的工作效率，降低了企业成本，促进经济的快速发展。计算机现在成为企业发展的主要工具，现在企业内部办公基本都依靠计算机，改变传统办公方式，节省了人力、物力、财力，促进了企业经济的发展。企业之间的交流与合作，都是通过互联网技术在网络上进行初步了解，达成共识，谋求合作发展，实现企业之间双赢力度。企业与同行业在激烈竞争的过程中，在竞争过程寻求合作，共同促进经济发展。企业的发展需要利润最大化支持，企业发展核心因素就是有创新能力，创新能力需要先进的技术支持，计算机技术在企业发展中起到重要作用，加快了企业的快速发展，提高了企业工作效率，促进了经济发展。
计算机技术推动了社会生产力的发展
计算机发展促进其它产业发展，比如电子商务、现代生物技术等的发展。社会生产力的发展需要科技水平不断发展与创新，计算机技术发展及其广泛应用，计算机技术已经成为现代技术核心。在企业发展过程中，依靠计算机技术提高企业发展速度，为企业发展提供了技术支持，促进企业转型，适应社会发展需要，通过计算机企业可以获得很多有价值的信息，为企业的发展及决策起到重要作用，推动了社会生产力的发展。
2计算机技术应用在社会发展过程存在的弊端
计算机技术淡化了人与人之间的关系
计算机技术的广泛应用，尤其Internet技术的应用，改变了人们的生活习惯，现在人们之间的交流都是通过网络完成，促使人与人之间的关系淡化，缺少直接沟通的亲切感，经常发展下去，容易促使人们之间产生隔阂，人与人之间更加陌生、冷漠，人的感情更加淡化，容易造成一些人心理健康出现问题，出现对社会的恐惧感。计算机技术的应用改变了社会，但人们应该积极面对相关问题，提出解决 措施 ，但还是要积极应用计算机技术解决工作中的实际问题，我们必须正确应用计算机技术。
计算机技术的使用不利于知识产权的保护
现在国家越来越重视知识产权的保护，侵权是一种违法行为。网络是一种自由的开发平台，在网络上给知识产权的保护起到一定难度。各行各业均已广泛使用到计算机技术，然而却加大了对知识产权的保护难度。计算机网络缺乏行业规范约束且无区域限制，使得无法对全部的知识产权进行保护。计算机技术的使用不利于做好知识产权的保护工作。此外，在创作艺术作品时，如果作品进入计算机网络，就容易被非法下载和复制，使得创作者的著作权受到威胁，造成了创作者的经济损失。从经济角度分析，这将不利于文化的发展与社会的进步。社会的进步发展，依靠科技水平的发展，计算机技术的广泛应用，促进了社会的发展，但在计算机技术的应用过程中也存在一定问题，必须在网络环境下，如何进行有效知识产权的保护，促使人们的合法权益不受侵犯，这也是迫切需要解决的问题。
降低个人隐私的安全程度
在互联网的开发平台中，个人隐私容易泄露，比如在酒店登记入住的时候，一般都需要留手机号码，还有其它个人信息，由于技术原因、人为因素促使个人信息泄露，有时候给个人的生活带来一定的麻烦，现在基本都是通过网络平台建立个人信息的数据库，一些公众人员在网络上进行买卖个人信息，个人信息泄露严重时候可能给个人的财产等带来一定的危险。但在网上买卖个人信息，基本都是营销人员，通过打电话的形式进行推销产品，希望国家加大力度维护个人信息，对一些有意泄露个人信息的单位、个人要建立立法坚决打击。
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