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商业银行经营管理问题研究论文
当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。下面是我整理的商业银行经营管理问题研究论文，一起来看看吧。
一、商业银行经营管理存在的问题
（一）银行内控机制不健全，规避银行风险不到位
健全的银行内控机制能够有效的对银行风险进行规避，在我国近年来发生的金融事件中，都体现出我国商业银行的内控机制存在问题，造成重大损失。建立健全我国商业银行的内控机制，是银行发展的关键。大部分银行有针对自身发展特点的内控规章制度，但是这种机制在不合理的激励约束下，在支行行长的权利过大，造成相应的监督机制不能够顺利进行的情况下，在电子化控制水平较低的情况下，造成商业银行的内控机制不能够很好地发挥效果，阻碍了商业银行规避风险的能力②。
（二）经营管理的方法落后，无法满足业务需求
尽管我国的商业银行在国际影响下也实行了资产负债比例管理，但是没有很好的进行落实，很多银行都是吸收更多的存款，却忽视了成本，这与外国银行追求效益的目标所取得的效果是截然不同的。这种经营管理的落后，造成我国商业银行的经营管理机制并不健全，使得不能够很好地发挥作用，在竞争中处于不利地位。
（三）分业模式对商业银行造成限制
为了降低风险，我国商业银行实行了分页的经营模式，但是这种方式却导致了我国商业银行的发展受到了限制。这种分页的经营模式，使我国商业银行难以满足企业所需的国际水平的金融产品和业务服务，使一些企业选用外国的银行作为自己的支持后盾。
（四）员工的专业水平不高，易造成风险
银行的许多工作人员只是单纯的完成数字任务，认为只要完成了任务就能够保证银行发展。忽略了员工素质对整体的发展提高作用。
二、商业银行经营管理问题的对策
（一）建立健全适合银行发展的内控体制
在经营管理的改革中，建立健全内控体系是商业银行发展的必然趋势，对于支行行长的权利要进行适当的控制，行长要明确自己的职责，不能盲目行使权利。要强化支行的内控体制建设，通过一系列的方法使支行的内控逐渐的科学化。
（二）改变经营管理模式，提高竞争力
商业银行的根本目的是盈利，因此要在这一目标的趋势下，不断地进行经济管理体制的改革，要运用现代管理技术，加强计算机技术的运用，进行精细的分工，对银行上下进行系统的培训，提高员工的经营管理理念，增强银行的竞争能力。改变经营管理模式还要积极吸收国外的有利经验为自己所用，并且不断地进行创新③。
（三）提高员工的整体素质
要加强员工的思想教育，提高员工的素质，对于员工的岗位特点，进行系统、针对的培训，对于员工的工作银行要进行明确划分，使银行的岗位得到具体的落实，并且岗位责任有人可寻，对员工要进行奖励与约束并存的管理机制，使员工意识到工作责任心的重要性，对员工的知识技能要进行定期的检查，做到用员工之所长，谋银行之发展。
三、结语
商业银行的发展对于我国整个金融业的发展有着积极的推动作用，我国商业银行的经济管理在经济全球化的背景下，竞争能力较弱，跟不上发展的步伐。加强我国商业银行的经营管理，对于一些金融风险起到规避的作用，对于银行自身的发展以及参与国际竞争能力都有很大的提高。
【摘 要】
随着移动互联网、云计算、大数据挖掘技术的不断发展，大数据在银行业领域的应用日趋深入。论文以大数据时代为背景，对大数据在商业银行中的应用现状和存在的问题进行研究。论文运用SWOT分析法对商业银行目前的优势、劣势、机遇和挑战进行分析，发现现阶段银行业在经营管理上的问题，结合大数据应用，从精准营销、客户关系管理、风险控制和用户信用管理四个方面，提出优化商业银行经营管理的策略。
【关键词】
大数据；商业银行；经营策略
1.商业银行业大数据应用的特点
2017年人民银行和银保监会分别在《中国金融业信息技术“十三五”发展规划》中提出，商业银行要引入大数据等新技术，推进大数据基础设施建设，加快推动银行业务创新，加强风险控制能力。大数据已经被提升到了国家战略高度，在银行业运用过程中取得了一定的成果[1]。
数据容量大。我国商业银行长期的业务开展，使得银行业“天然”拥有海量数据，商业银行的主要数据是围绕柜面业务系统、信贷管理系统和风险控制系统等产生结构化数据。商业银行推出的电子金融服务系统，使得一些非结构化的数据信息开始产生，包括指纹和人脸识别等。数据结构复杂，移动互联的发展促使半结构化、非结构化数据爆发式增长。数据资产化，利用价值大。商业银行在稳健经营中对数据的准确性有很高的要求，利用好银行已有的海量数据，应用在客户识别、风险识别和产品营销等不同场景下，更好地实现数据资产的增值。
2.基于大数据应用的商业银行经营策略的SWOT分析
拥有的优势（Strength）
成本控制优势。随着信息技术发展，商业银行能够实现现有业务流程的自动化，大大降低了物理网点的工作人员数量，降低了银行的运营成本。随着云计算能力的提高和技术的成熟，云计算系统中的数据均保存在“云”端，减少关于IT基础设施的建设、单位数据存储和处理的成本。
营销效率优势。商业银行通过本身的海量数据进行深度挖掘，对客户进行静态特征、行为特征、倾向预测三个层次的刻画，构建客户体系，进行营销活动的精确推送。通过分析客户上下游相互关系，了解客户间业务等往来情况，发掘新的潜在客户，确定交叉销售目标，提高了客户服务效率及营销精准度。
风险管理优势。银行在传统风险控制方面积累了丰富经验，这些为大数据挖掘、传输、存储与安全应用提供了相对成熟的基础环境。将大数据、人工智能等技术作为风控工具应用到风险控制工作，提升风险控制效率和精准度。
存在的劣势（Weakness）
业务同质化。我国商业银行盈利的主要业务是贷款业务，少有针对客户需求设计开发的特色产品。因此，大数据的应用范围可以深入其他能够盈利的业务，如银行业的中间业务。利用大数据优势，找准银行的自身业务定位，打造差异化的竞争模式。
数据共享程度不高。各家商业银行均拥有自己的系统，出于自身利益考虑，几乎不存在分享机制，导致大数据基础建设效率低、数据利用率低、在整体上缺乏系统性，各银行只能描绘客户在本行的交易画像，不能展示出客户的金融全貌。
拥有的机会（Opportunity）
强化优势。商业银行传统所具备的安全、稳定、诚信等优势可以通过大数据应用进一步巩固强化。在风险管理中进一步利用大数据，提高银行自身的安全性。在营销方面，不断完善客户画像，了解客户真实需求，实现精准营销。成本控制方面，随着大数据技术的不断成熟，人力成本、设备成本和运营成本也将不断降低[2]。
金融产品的创新。在大数据时代，银行业不断进行产品创新，以满足客户个性化需求。这就需要深入了解客户的核心需求，利用大数据建立数据模型，为其定制专属于消费者自己的金融产品，提升用户的体验满意度。
面临的威胁（Threat）
银行业与互联网金融企业的竞争加剧。信息技术的快速发展，促使互联网金融呈现出爆炸式的发展态势。互联网金融模式具有资金配置效率高、交易成本低、支付便捷、普惠性等特点。互联网企业加快布局金融业，对整个银行业的核心业务产生冲击，挤占了原本属于传统银行业的利润空间。
数据的安全性问题。首先，随着互联网技术的发展，数据量的大幅增加导致了数据的严重失真，大量无序低效的无用信息混进数据库形成垃圾数据，增加信息误读的风险。其次，商业银行运用云平台也伴随着一定的风险：一是网络系统与存储中心可能存在漏洞引起技术安全风险；二是海量客户信息与个人隐私信息的泄露风险。
3.基于大数据应用的商业银行经营管理优化策略
精准营销
大数据应用更强调相关关系释放出的潜在价值。商业银行拥有海量数据，可利用聚类分析，挖掘出更多数据中含有的潜在特性，帮助商业银行进行市场细分。通过大数据挖掘中的关联分析相关关系，发掘新的潜在客户，确定交叉销售目标。大数据不断推进金融产品创新。商业银行通过大数据挖掘为客户提供差异化服务和定制化价格。根据对海量数据的分析预测，建立相应策略模型，掌握客户的消费习惯和行为特征，实现创新式的营销、无缝多渠道的销售、个性化的服务[3]。
客户关系管理
商业银行业务同质化严重，客户管理十分重要。在互联网背景下，金融脱媒现象加速，碎片化金融产品抓住了市场需求，提供差异化产品的同时也剥夺了银行的客户资源。因此，运用大数据挖掘方法可以为商业银行提供更精确的客户关系管理。商业银行可以与其他行业或大数据公司形成合作关系，以获取客户出行、交易习惯等数据，进行客户信用评分，当客户提出需求时，商业银行利用人工智能进行判断。商业银行还可利用大数据更精准地预测客户流失概率，并对相应超过客户流失概率阈值的客户实行定制化客户挽留措施[4]。
风险控制
银行业作为高经营风险的行业，风险控制是其生存和发展的基础。通过大数据技术扩容传统商业银行风险管理的数据源并处理半结构化和非结构化的各类数据，构建大数据风险管控平台，全面收集客户的数据。注重内外部数据的融合，整合银行内部积累的金融信息，同时，获取外部数据或公共信息等数据，降低信息不对称程度，增强风险控制能力。建立风险管控模型，可以借鉴国内外同业的做法，设计符合实际要求的模型，根据实际情况开展训练，输入实际的数据进行模型训练和验证，合理地改进模型的配置参数，提高模型的准确度[5]。
信用管理
商业银行信用风险管理对商业银行的贷款决策具有显著影响。商业银行要构建人工和数据相结合的模式，运用大数据挖掘技术，集合内外信息资源，形成覆盖所有机构、所有客户、所有产品的实时监测分析和预警控制网络，提高信用风险预警水平。利用大数据，实现贷款业务的贷前、贷中和贷后全过程管理。强化贷前风险识别，在客户审批阶段，依托行内信用数据库、评级系统及反欺诈平台，提前对客户可能存在的违约风险进行精准判断；强化贷中审批自主化，大数据信贷审批系统以风控评分卡模型的自动审核为主，加以人工审核进行辅助的模式；强化贷后风险监测，商业银行要建立信贷投放、资产质量等多维度的信用风险日常监测指标体系。
【参考文献】
【1】韩雪峰,朱青,马文捷.商业银行应用大数据的安全风险防范研究[J].江苏商论,2017(11):88-92.
【2】齐贵柱,齐苑博.大数据时代商业银行大数据分析研究[J].财经界,2019,500(01):128-129.
【3】屈波,王玉晨,杨运森.互联网金融冲击下传统商业银行的应对策略研究--基于SWOT分析方法[J].西部金融,2015(1):41-45.
【4】严文枢.关于商业银行大数据应用的思考和探析[J].福建电脑,2014(7):68-69.
【5】信怀义.商业银行大数据的应用现状与发展研究[J].中国金融电脑,2016(8):26-28.
【摘要】
在经济全球化迅速发展以及改革开放不断扩大的机遇中，我国各行各业得以迅猛发展，其中我国银行业的发展举世瞩目，取得了许多长足的进步。但是，机遇与挑战通常是并存的，在银行业场迅速发展的同时，商业银行之间的角逐也逐渐激烈起来。因此，我国商业银行也面临着许多挑战。比如，在商业银行的经营管理中，还存在着许多风险与不足，与此相关的经营管理体制也未能及时的建立健全。商业银行若是想在如此激烈的角逐占有一席之地，就必须对其管理中存在或者潜在的风险加以预测并且进行防范。本论文根据商业银行经营管理中的出现的情况进行分析，通过一些成功经验，提出对风险的预测以及防范策略。
【关键词】
商业银行 经营管理 风险 防范措施
一、商业银行经营管理中存在的风险
（一）银行出现的不良贷款率较高
银行经营管理中出现风险种类十分多，但是主要对银行经营造成影响的是银行资产的质量风险。而对于资产的质量起到关键性作用的.是贷款的质量，许多银行存在的风险大多是由不良贷款引发的。依据近过去几年的数据统计，我国商业银行的不良贷款率相对于国外的主要商业银行还是偏高的，因此得出不良贷款率仍旧是造成我国银行资产质量风险的主要原因之一。
对不同种类企业的还贷能力进行准确评估存在一定难度，这给银行贷款的发放与回收带来困难。对于部分经营能力较强、企业规模大并且实力相对雄厚的企业，这部分企业绝大多数已经具备上市的资格，在相关行业中具有稳定地位。因此，在商业银行放贷中十分抢手，银行也十分愿意向其发放贷款。但是，相对的一些企业经济效益并不是十分理想，对于银行的贷款不能及时返还，造成银行信贷资金的危机，使其流动性受到限制。近年来由于经济增速的下降，大量企业盈利能力降低，对于商业银行的贷款质量造成了一定不利影响。
（二）员工的综合素质不高
在银行经营管理风险中，员工是主要的操作人员。但是，由于不少员工的综合素质以及学习水平不足，也成为影响银行经营管理风险的主要因素之一。员工的总体水平是企业竞争力的直接影响因素。但是我国银行员工的综合素质还不能满足银行业务发展的需求，更有甚者，有部分员工缺乏职业道德素养，利用个人的职位谋取或者侵犯银行利益，在进行工作的同时，出现了挪用公款、贪污等违法行为，对银行业务的发展造成不利影响。其次，就是银行员工的个人工作水平以及经验不足，对经营管理岗位的需求无法满足，缺少长远发展的眼光，不能应对随时出现的风险，成为阻碍银行发展的因素。
（三）个人信用系统的不完善
在银行经营管理中存在的影响因素之一是个人信用系统的不完善。银行业务中的重要组成部分是个人信贷，为了能够让个人信贷能够及时的返还，银行一般是要对贷款人的个人信用进行审查，对于一些没有良好的个人信誉的客户，将不会同意其贷款要求。但是，从银行业务对于个人信用的审查流程来看，普遍存在的问题是，对个人信用审查的不严格以及相关的贷款信用管理体制尚未健全。如今信用系统中涉及贷款人的各种信息以及身份证明并不能对贷款人的信用情况进行真实有效的反映。个人信用系统的不完善以至于出现对贷款人的可支配资金、可抵押的资产或是其收入情况不能全面掌握，或是贷款人出现一些伪造信息的情况。个人信用系统的不完善最终导致的结果是银行的贷款不能在规定时间内及时的收回，从而对整体运转系统造成影响。
二、银行经营管理中的防范策略
（一）资产配置进行优化，降低不良贷款率
对资产配置进行优化，从而降低不良贷款率。这不仅能降低银行风险爆发的概率，还会银行业务的发展有着促进作用。首先，要提高资产的质量，就要对资本的运作水平进行提高。要对银行业务中长期贷款进行科学的设置，使银行的流动性得以保障。其次，对金融科技的创新能力进行强化，将大数据、云计算等技术运用到贷款过程中，收集、分析各类数据，使银行能够精确的了解贷款过程中各种信息，使不良贷款率降低。最后，对于出现的不良贷款采取相应的手段，对其进行约束，并且对审款、放款、贷款等流程进行严格把控，增强信用贷款的管理，推进银行经营的进步以及银行业务的发展。
（二）提高员工综合素质
员工的综合素质与银行能否顺利发展有着不可磨灭的联系，根据这一实际状况，银行应当对员工的综合素质引起重视，增强员工的综合素质，建成一支高素质、复合型人才队伍。第一，在招聘中进行严格要求，对人才的综合素质进行严格的考察与测评，既要对其专业能力进行考评，还要对其职业道德素质以及道德水平进行测评，使其能够保持对工作的热情以及在工作中能够发挥其能动性，积极的承担自己的责任。第二，对银行员工进行定期的培训，提供外出学习先进经验的机会，使其的专业知识不断更新，不断的积累先进经验。第三，在金融市场风云变幻中，银行也必将随之变动。因此，要求员工能够及时掌握市场的行情，通过对市场行情的分析开拓自己的眼界，提高员工对风险的敏感度。第四，要提高员工的综合素质水平，必须要定期的对员工进行考评，严格对其行为进行把关，有助于形成良好的学习氛围，促进员工综合素质的进步。
（三）建立健全信用系统
建立健全信用系统对推进银行经营管理有着关键性的作用，同时也是信贷业务能否良好展开的必要保障。在贷款业务的进程中，信用系统能否建立健全对贷款人的信用审查部分有着重要的推动作用。第一，银行在信贷业务中要完善信用审查环节，对其工作流程严格把关，对贷款人信息进行精确严格的问询，保证其信息的准确性。第二，在建立健全信用系统的过程中，要求银行员工在工作时，要对贷款人的信息填写进行具体的指导，并且明确的对其进行提示，要求其填写关于信用贷款的所有相关信息，包括其可抵押资产、收入来源、总体资金以及贷款资金的用途等详细信息。第三，对于贷款人填写的信息，银行后期应该进行仔细核查，并定期对其进行追踪，使信用系统的健全得以保障，从而降低潜在的信用风险。
三、结语
在经济全球化带动我国银行发展的同时，我国银行的竞争也日益激烈。在各种风险因素的影响下，银行的经营管理也存在着各种不同的风险。在商业银行经营管理中，风险的存在是不可回避的问题。因此，银行应该通过各种手段对已出现的或是潜在的风险采取解决措施或是提前预测，有效的规避风险。只有提高对风险认识的敏感度，才能对出现的风险坦然面对，继而能够使银行能够顺利发展，为我国经济发展做贡献。
计算机论文题目
随着大科学时代的到来及科技水平的高速发展，计算机科学与技术已经渗透到我国经济、社会的各个领域，这些都有利于全球经济的发展，还极大地推动了社会的进步，
1、基于物联网的煤矿井下监测网络平台关键技术研究
2、基于抽象状态自动机和π演算的UML动态语义研究
3、基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究
4、基于矩阵化特征表示和Ho-Kashyap算法的分类器设计方法研究
5、基于博弈论的云计算资源调度方法研究
6、基于合约的泛型Web服务组合与选择研究
7、本体支持的Web服务智能协商和监测机制研究
8、基于神经网络的不平衡数据分类方法研究
9、基于内容的图像检索与推荐技术研究
10、物联网技术及其在监管场所中的应用
11、移动图书馆的研发与实现
12、图书馆联机公共目录查询系统的研究与实现
13、基于O2O模式的外卖订餐系统
14、网络时代个人数据与隐私保护的调查分析
15、微信公众平台CMS的设计与实现
16、环保部门语义链网络图形化呈现系统
17、BS结构计量信息管理系统设计与研究
18、基于上下文的天然气改质分析控制系统的设计与实现
19、基于增量学习和特征融合的多摄像机协作监控系统目标匹配方法研究
20、无线自组网络密钥管理及认证技术的研究
21、基于CDMI的云存储框架技术研究
22、磨损均衡在提高SSD使用寿命中的应用与改进
23、基于.NET的物流管理软件的设计与实现
24、车站商铺信息管理系统设计与实现
25、元数据模型驱动的合同管理系统的设计与实现
26、安睡宝供应与销售客户数据管理与分析系统
27、基于OpenCV的人脸检测与跟踪算法研究
28、基于PHP的负载均衡技术的研究与改进
29、协同药物研发平台的构建及其信任机制研究
30、光纤网络资源的智能化管理方法研究
31、基于差异同步的云存储研究和实践
32、基于Swift的云存储产品优化及云计算虚拟机调度算法研究
33、基于Hadoop的重复数据删除技术研究
34、中文微博情绪分析技术研究
35、基于协议代理的内控堡垒主机的设计与实现
36、公交车辆保修信息系统的研究与设计
37、基于移动互联网的光纤网络管理系统设计与开发
38、基于云平台的展馆综合管理系统
39、面向列表型知识库的组织机构实体链接方法研究
40、Real-time Hand Gesture Recognition by Using Geometric Feature
41、基于事件的社交网络核心节点挖掘算法的研究与应用
42、线性判别式的比较与优化方法研究
43、面向日志分类的蚁群聚类算法研究
44、基于决策树的数据挖掘技术在电信欠费管理中的应用与研究
45、基于信任关系与主题分析的微博用户推荐技术
46、微博用户兴趣挖掘技术研究
47、面向多源数据的信息抽取方法研究
48、基于本体约束规则与遗传算法的BIM进度计划自动生成研究
49、面向报关行的通关服务软件研究与优化
50、云应用开发框架及云服务推进策略的研究与实践
51、复杂网络社区发现方法以及在网络扰动中的影响
52、空中交通拥挤的识别与预测方法研究
53、基于RTT的端到端网络拥塞控制研究
54、基于体系结构的无线局域网安全弱点研究
55、物联网中的RFID安全协议与可信保障机制研究
56、机器人认知地图创建关键技术研究
57、Web服务网络分析和社区发现研究
58、基于球模型的三维冠状动脉中心线抽取方法研究
59、认知无线网络中频谱分配策略的建模理论与优化方法研究
60、传感器网络关键安全技术研究
61、任务关键系统的软件行为建模与检测技术研究
62、基于多尺度相似学习的图像超分辨率重建算法研究
63、基于服务的信息物理融合系统可信建模与分析
64、电信机房综合管控系统设计与实现
65、粒子群改进算法及在人工神经网络中的应用研究
66、污染源自动监控数据传输标准的研究与应用
67、一种智能力矩限制器的设计与研究
68、移动IPv6切换技术的研究
69、基于移动Ad hoc网络路由协议的改进研究
70、机会网络中基于社会关系的数据转发机制研究
71、嵌入式系统视频会议控制技术的研究与实现
72、基于PML的物联网异构信息聚合技术研究
73、基于移动P2P网络的广播数据访问优化机制研究
74、基于开放业务接入技术的业务移动性管理研究
75、基于AUV的UWSN定位技术的研究
76、基于隐私保护的无线传感网数据融合技术研究
77、基于DIVA模型语音生成和获取中小脑功能及其模型的研究
78、无线网络环境下流媒体传送技术的研究与实现
79、异构云计算平台中节能的任务调度策略研究
80、PRAM模型应用于同步机制的研究
81、云计算平台中虚拟化资源监测与调度关键技术研究
82、云存储系统中副本管理机制的研究
83、嵌入式系统图形用户界面开发技术研究
84、基于多维管理的呼叫中心运行系统技术研究
85、嵌入式系统的流媒体播放器设计与性能优化
86、基于组合双向拍卖的云资源调度算法的研究
87、融入隐私保护的特征选择算法研究
88、济宁一中数字化校园系统的设计与实现
89、移动合作伙伴管理系统的设计与实现
90、黄山市地税局网络开票系统的设计与应用
91、基于语义的领域信息抽取系统
92、基于MMTD的图像拼接方法研究
93、基于关系的垃圾评论检测方法
94、IPv6的过渡技术在终端综合管理系统中的实现与应用
95、基于超声波测距与控制的运动实验平台研发
96、手臂延伸与抓取运动时间协调小脑控制模型的研究
97、位置可视化方法及其应用研究
98、DIVA模型中定时和预测功能的研究
99、基于蚁群的Ad Hoc路由空洞研究
100、基于定向天线的Ad Hoc MAC协议的研究
101、复杂网络社区发现方法以及在网络扰动中的影响
102、空中交通拥挤的识别与预测方法研究
103、基于RTT的端到端网络拥塞控制研究
104、基于体系结构的无线局域网安全弱点研究
105、物联网中的RFID安全协议与可信保障机制研究
106、机器人认知地图创建关键技术研究
107、Web服务网络分析和社区发现研究
108、基于球模型的`三维冠状动脉中心线抽取方法研究
109、认知无线网络中频谱分配策略的建模理论与优化方法研究
110、传感器网络关键安全技术研究
111、任务关键系统的软件行为建模与检测技术研究
112、基于多尺度相似学习的图像超分辨率重建算法研究
113、基于服务的信息物理融合系统可信建模与分析
114、电信机房综合管控系统设计与实现
115、粒子群改进算法及在人工神经网络中的应用研究
116、污染源自动监控数据传输标准的研究与应用
117、一种智能力矩限制器的设计与研究
118、移动IPv6切换技术的研究
119、基于移动Ad hoc网络路由协议的改进研究
120、机会网络中基于社会关系的数据转发机制研究
121、嵌入式系统视频会议控制技术的研究与实现
122、基于PML的物联网异构信息聚合技术研究
123、基于移动P2P网络的广播数据访问优化机制研究
124、基于开放业务接入技术的业务移动性管理研究
125、基于AUV的UWSN定位技术的研究
126、基于隐私保护的无线传感网数据融合技术研究
127、基于DIVA模型语音生成和获取中小脑功能及其模型的研究
128、无线网络环境下流媒体传送技术的研究与实现
129、异构云计算平台中节能的任务调度策略研究
130、PRAM模型应用于同步机制的研究
131、云计算平台中虚拟化资源监测与调度关键技术研究
132、云存储系统中副本管理机制的研究
133、嵌入式系统图形用户界面开发技术研究
134、基于多维管理的呼叫中心运行系统技术研究
135、嵌入式系统的流媒体播放器设计与性能优化
136、基于组合双向拍卖的云资源调度算法的研究
137、融入隐私保护的特征选择算法研究
138、济宁一中数字化校园系统的设计与实现
139、移动合作伙伴管理系统的设计与实现
140、黄山市地税局网络开票系统的设计与应用
141、基于语义的领域信息抽取系统
142、基于MMTD的图像拼接方法研究
143、基于关系的垃圾评论检测方法
144、IPv6的过渡技术在终端综合管理系统中的实现与应用
145、基于超声波测距与控制的运动实验平台研发
146、手臂延伸与抓取运动时间协调小脑控制模型的研究
147、位置可视化方法及其应用研究
148、DIVA模型中定时和预测功能的研究
149、基于蚁群的Ad Hoc路由空洞研究
150、基于定向天线的Ad Hoc MAC协议的研究
医院要想获得长足的发展,质量保障是前提和基础,而在医院的护理管理服务过程中,护理质量管理体系提供了最基本的保障。下面是我为大家整理的医院护理研究论文，供大家参考。
[摘要]目的探讨在医院护理管理中应用人性化管理模式带来的效果。方法选取该院60例各科护理人员作为调查对象，随机分为对照组和观察组，对照组护理人员采用传统管理模式进行管理;观察组护理人员采用人性化管理模式进行管理。将两组护理人员的护理质量、护理差错评分、护理操作评分进行对比。结果将两组护理人员的观察指标进行比较，观察组护理人员的护理质量得分以及护理操作评分明显高于对照组护理人员，而护理差错评分明显低于对照组护理人员，差异有统计学意义(P<)。结论采用人性化管理应用于医院护理工作中，不仅提高了护理人员的服务态度，完善了护理质量，降低了护理差错的发生率，同时也降低了护患纠纷的发生率。值得临床广泛推广和使用。
[关键词]人性化管理;护理;应用分析
目前，随着科技的发展，社会的进步，人们的生活水平也逐渐增高，对于生活质量以及身体健康状况的要求也更高。因此，医院的护理工作就显得尤为重要。如何采取有效的措施提高医院护理工作的效率和水平成了当前医院所关注的问题。该研究通过对该院2013年5月—2014年5月期间60例护理人员进行分组调查，采用人性化管理模式进行护理管理取得了良好的效果。现报道如下。
1资料与方法
一般资料
选取2013年5月—2014年5月该院60例各科护理人员作为调查对象，随机分为两组，对照组30例护理人员年龄在24~45岁之间，平均年龄为(±)岁，观察组30例护理人员年龄在25~40岁之间，平均年龄为(±)岁，两组护理人员其中本科学历31例，大专学历18例，中专学历11例。两组护理人员的一般资料比较差异无统计学意义(P>),具有可比性。
方法
对照组护理人员采用传统管理模式进行管理，观察组护理人员采用人性化管理模式进行管理，具体表现为以下几个方面。①首先医院要为护理人员营造一个人文环境，可以定期为护理人员展开培训课程，针对护理人员的护理管理知识、职业道德知识以及礼仪规范知识进行培训，提高护理人员的专业素质。定期组织护理操作交流大会，加强护理人员之间的技术沟通和经验沟通，以达到扬长避短的目的[1]。随时了解护理人员是否有工作和生活上的难处，与其进行心理沟通，可酌情给予适当的帮助，以消除其思想包袱，令其全身心投入到工作当中。②良好的工作环境可以充分调动护理人员的工作积极性，在硬件上，可以在休息室配备适合小米的沙发、空调、饮水机等设施[2]。在软件上，可以制定明确的操作规范流程，并制定奖惩措施、晋升制度，将护理人员的工作质量与收入挂钩、晋升与护理人员的表现挂钩，以达到提高护理人员工作的积极性以及学习热情[3]。③根据护理人员自身的性格、专业以及技能水平为其安排合适的岗位，随时关注护理人员的教育情况，根据情况可以安排部分护理人员进行进修学习。提高护理管理者的素质，做到公平、公正、公开的处理护理事务[4]。
统计方法
所有数据均在统计学软件上处理，计量资料用(x±s)表示，采用t检验。
2结果
将两组护理人员的观察指标进行比较，观察组护理人员的护理质量得分以及护理操作准确率明显高于对照组护理人员，而护理差错率明显低于对照组护理人员，差异有统计学意义(P<)。
3讨论
人性化管理从本质上来说，就是一种针对人的思想“稳定和变化”进行管理的战略。将其应用于医院护理管理中，可以在很大程度上缓解医患之间的矛盾，减少护患纠纷的发生率，从而使治疗顺利进行。据国内李雪飞文献报道[5]，采用人性化管理不仅能提高护理人员的工作质量，同时也提高了患者的满意度，对医院的发展也起了很大的作用。该研究通过对该院60例护理人员进行调查分析，采用人性化管理的观察组在护理质量得分以及护理操作准确得分明显高于对照组护理人员，而护理差错评分明显低于对照组护理人员，结果和李雪飞文献报道相似。充分说明了在护理工作中采用人性化管理的优势。人性化管理能让护理人员充分体会到患者的情绪变化，从而在护理工作中有效地管理患者的心理情绪，帮助患者早日恢复健康。在人性化管理过程中，管理者要充分考虑人性的要点，采取一系列的制度和措施来挖掘员工的潜能。人性化护理管理的基本内容包括以下几个方面：①情感管理。首先要重视护理人员的内心世界，根据其情感的特点进行管理，提高护理人员的工作积极性，管理者要尊重护理人员，不定期的与其进行沟通，了解护理人员的生活和工作难处，公平、公正的对待每一名护理人员;②开放式管理。管理者要随时与护理人员进行互动，对于护理人员提出的合理要求以及建议，要虚心的接受并采纳，邀请护理人员参与决策的制定，使最终决策更容易被护理人员所接受;③人文管理。由于护理人员在长期的工作中已经形成了固有的思想、价值观以及道德规范等，管理者要通过人性化护理管理将护理工作提升到人文管理的层次，并加重依靠护理文化对其进行管理，减轻冷冰冰的制度管理[6]。
综上所述，采用人性化管理应用于医院护理工作中，不仅提高了护理人员的服务态度，完善了护理质量，降低了护理差错的发生率，同时也降低了护患纠纷的发生率。值得临床广泛推广和使用。
[参考文献]
[1]程思锋.人性化管理模式在医院护理管理中的应用情况探析[J].检验医学与临床,2014(12):1733-1734.
[2]张元云.人性化管理模式在护理管理中的运用[J].中国实用医药,2013(16):261-262.
[3]邱春艳,金英福,穆源颖.人性化管理模式在临床护理管理中的应用效果观察[J].北方药学,2011(12):73.
[4]杨欢秀,章帼瑛,刘艳平.人性化管理在临床护理管理中的应用[J].中国医学创新,2014(5):94-96.
[5]李雪飞.人性化管理模式在医院护理管理中的应用效果分析[J].吉林医学,2014(3):626.
[6]王秀芹.人性化管理模式在护理管理中的运用[J].数理医药学杂志,2014(4):456-457.
摘要：[目的]调查山西省二级中医医院护理人力资源配置现状，探讨目前护理人力资源配置中存在的问题。[方法]采用MicrosoftExcel统计软件对33所二级中医医院的调研数据进行分析。[结果]33所医院中床护比未达1∶的占;护理人员职称结构分布为高级职称者占，中级职称者占，初级职称者占;其中在编制护士占。[结论]我省二级中医医院护理人员数量配置不足，床护比低于标准要求，高级职称护理人才缺乏，护理队伍不稳定;建议增加二级中医医院护理人力配置，改善护理人员职称结构，解决人员编制问题，逐步稳定护理队伍。
关键词：二级中医医院;护理人力资源;现状
护理人力资源是卫生资源的重要构成部分，其人员配置是否合理决定着医疗质量和护理质量水平的高低，为了全面了解山西省中医医院的护理人力资源配置情况，我所于2013年对山西省33所中医医院进行调研，针对护理人力资源配置情况深入分析。现将调研结果分析如下。
1资料与方法
资料
选取2013年山西省33所二级中医医院(所在区域涵盖了省内11个地级市)的调研数据为研究资料，对护理人力资源进行汇总分析。
调研方法
设计并发放中医医院护理人力资源基本情况调研问卷，通过各医院填报的相关数据以及调研人员赴各医院现场复核，最终获取本研究的原始数据。
调研内容
对山西省33所中医医院护理人力资源配置的基本情况进行调研，具体内容包括医院实际开放床位数、护理人员总数、护理人员职称分布及聘用制护士人数。
统计学方法
应用MicrosoftExcel数据库软件进行统计分析。
3讨论
护理人员配置数量不足，床护比低于标准要求
《中国护理事业发展规划纲要(2011年—2015年)》中要求中医医疗机构普通病房实际床护比不低于1∶，逐步达到1∶(～)，临床护理岗位中护士占全院护士比例不低于95%[1]。由表1可以看出，的医院床护比不达标，原始调研数据中显示有个别医院床护比仅为1∶。2012年上海23所中医医院护理人力资源的调查也显示，随着医院规模的扩大，开放床位数的增加，床护比明显下降[2]。目前由于部分二级中医医院基础条件差，经济收入低下，为了降低医疗成本，医院无法扩充护理队伍，导致中医医院护理人力严重缺编;另一方面，中医有其自身的中医特色理论体系，护理工作内容不仅包括西医护理项目，还包括中医护理特有的技能，如运用整体观的辨证施护程序、中药换药、熏洗、足浴、火罐等中医特色治疗护理工作，使护理工作量加大，临床护士每天以完成医嘱的治疗任务为目的，从而造成中医护理特色面临萎缩的现状，阻碍中医护理事业的发展。
护理人员职称结构不合理，高层次护理人员比例低
由表2可看出，山西省33所二级中医医院护理人员职称由低至高呈“三角形”分布，初级职称及以下人员占，中级职称人员占，高级职称人员仅占，高级∶中级∶初级为1∶14∶60，与卫生部颁布的标准比例1∶3∶12及世界卫生组织(WHO)倡导的1∶3∶1[3]相差甚远;目前中医护理的专业教育和继续教育均与临床需求不相匹配[4]，我省中医医院护士学历以大、中专生为主，护士职称普遍偏低。这种职称结构对中医护理队伍和中医护理发展有一定的局限性，护理队伍没有很好的梯队建设，专业学科带头人不足[5]，提示我省二级中医医院护理人员职称结构合理性构建的必要性。
聘用制护士数量较多，护理队伍不稳定
表3显示我省33所二级中医医院护理队伍中在编护士数量占，床位与在编护士之比仅为1∶，护士编制严重不足。近年来，随着中医医院规模扩大，床位增加，临床护士的数量满足不了医院发展的需求，为了缓解护士缺编的问题，医院用聘用护士来维持着基本工作需要，大多数聘用护士不能与在编护士一样按工作量发放奖金，又无按职称聘用的机会，导致部分护士锻炼成熟后跳槽，造成医院护理人才与培养经费流失、护理特色和质量受影响的现状。
4建议
依据此次调研的分析结果，针对现存问题提出以下建议：合理配置人力资源、优化护理人力资源结构，科学设置护理岗位，真正意义上落实护士分层级管理。建立优化中医护理人力资源的长效机制，一方面职称晋升向一线护士倾斜，减少人才流失;另一方面建议医院应制定年度招聘计划，招聘有经验有资质的注册护士，同时要设置预留机动人员编制，稳定护理队伍。建议将护理人力资源、设置岗位、聘用制护士的同工同酬及职称晋升等切身利益的问题列入评审标准实施细则中，有利于卫生行政部门对有关规定落实效果的评价，促进落实。
5小结
本研究以山西省33所二级中医医院的调研资料为数据来源，就护理人力资源配置进行分析，明确我省二级中医医院存在的主要问题，为今后我省的中医护理事业发展提供理论依据。
参考文献：
[1]张雅丽，蔡俊萍，蔡珏，等.中医院护理人力资源配置与需求的调查分析[J].中华护理杂志，2007，42(11)：1028-1030.
[2]王钰.上海中医护理人力资源配置现状分析与对策研究[J].护理研究，2012，26(2B)：461-162.
[3]代亚丽，宁艳辉.新疆二级及以上综合医院护理人力资源配置分析[J].护理管理杂志，2011，11(3)：163-165.
[4]段秀卿，张端香，安玉兰.浅谈中医护理管理模式的实践体会[J].护理研究，2011，25(8)：2238-2239.
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云计算安全还是比较尖端的技术的。要不等我帮别人做完之后你再找我做。我对云计算很感兴趣的。你懂得，你选择。
云计算是分布式计算、并行计算和网格计算的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。下面是由我整理的计算机云计算技术论文，谢谢你的阅读。
Internet云计算技术
摘要：云计算是分布式计算、并行计算和网格计算的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。它是一种动态的、易扩展的、且通常是通过互联网实现的虚拟化的计算方式。用户不必具有云内部的专业知识，不需要了解云内部的细节，也不直接控制基础设施。通过对云计算问题的基本研究，进一步加深了对云计算的理解。
关键词：云计算控制设施系统软件
中图分类号：TP3
文献标识码：A
文章 编号：1007-3973(2011)010-068-02
1、云计算的概念和应用
云计算基本概念
云计算是分布式计算、并行计算和网格计算的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。它是一种动态的、易扩展的、且通常是通过互联网实现的虚拟化的计算方式。用户不必具有云内部的专业知识，不需要了解云内部的细节，也不直接控制基础设施。
云计算的基本原理是：计算资源分布在网络侧大量的计算机上，而非本地计算机或单台集中式远程服务器中，用户通过接入互联网、利用云提供的编程接口、云计算终端软件或者浏览器访问云提供的不同服务，把“云”做为数据存储以及应用服务的中心。
云计算应用评述
目前，微软、Oracle、IBM、Sun、英特尔等IT巨头都面临着云计算的挑战，而谷歌则依靠其搜索引擎后来居上，在此领域一枝独秀。谷歌能有与微软等软件巨头竞风流的实力，有如下几个重要的客观理由：
(1)数据是实现云计算的根本。
有了“数据”的云，才有计算的云。搜索引擎就是从海量数据中寻找信息的技术。随着信息量的增多，用户的增加，搜索引擎技术只有将更多的硬件和软件组成集群，才能支撑如此规模的计算。这就是云计算的雏形。
(2)应用是云计算得以普及和发展的催化剂。
(3)微软、Sun等云计算技术与谷歌的差别。
微软、Sun、IBM的云计算之所以局限于应用程序的层次上，主要是因为它们长期依靠这样的 商业模式 ：客户通过购买软件介质安装在PC上实现用户端服务，软件功能越强大价值就越高。这让用户体验过程变得复杂、繁琐，也不是软件即服务的简洁模式。因此不论从概念上，还是技术上，他们的云计算与谷歌的云计算存在层次上的差别。
2、云计算对互联网的影响
对技术发展的影响
(1)互联网的端到端理念面临巨大挑战。目前，用户不断通过升级硬件和软件来享受更多的互联网服务。当云计算时代到来以后，用户端将变得越来越简单，几乎所有的计算和存储资源都集中到了云端。云端与用户端在资源的配置上存在着严重的不对等现象。
(2)提出了面向商用的计算模式。Microsoft、IBM、Oracle等传统软件厂商一般通过出售软件介质来盈利。这些软件都安装在用户的PC上，软件功能越强大价值就越高。在云计算时代，用户无须关心软件的维护和升级，这些工作都由云计算服务提供商来完成。用户通过浏览器接入云端就可以享受各项服务。云计算服务提供商仅对服务进行收费。
(3)提出了基于分布式存储和非结构化数据存储的新存储模式。目前，数据一般存储在个人和企业私有的存储介质里。由于受计算机病毒等因素的影响，其安全性不高。如果用户将数据转移到云端，这些数据就可以得到专业的维护，数据的安全性大大提高。
(4)提出了新的容错管理模式和可靠性理念。认为采用多个低端服务器即可实现高容错和高可靠的系统。在硬件不可靠的情况下，通过软件技术，将多个低端服务器组合成集群，就可以实现与大型服务器相同的功能，但商业成本却大大降低。这也是谷歌云计算的一个显著特点。
(5)提出了结合虚拟技术的新业务实现方式。虚拟基础架构在计算、存储器和网络硬件以及在其上运行的软件之间提供了一个抽象层，简化了IT计算体系结构，可以控制成本，并提高响应速度。
对业务发展的影响
(1)带来互联网虚拟化运营的大发展，促进互联网业务的进一步繁荣。可进一步减低业务创新的门槛，进一步增强网络能力，并使得用户的使用方式更加灵活多样。
(2)为信息服务业提供了良好的发展契机，促进了电信运营商的进一步转型。一方面，电信网络将与水、电一样成为社会基础设施的一部分，为云计算服务提供高速网络。另一方面在业务上电信运行商也将与互联网服务提供商展开竞争。电信运行商将与谷歌、Amazon这样的互联网巨头同台竞技，电信运行商的优势在于拥有对底层通信网络的控制权，另外，丰富的运营 经验 以及良好的客户关系也将帮助电信运行商在云计算时代占有一席之地。
(3)促进了产业链的细化与整合，推动了新型ISP(如资源出租、虚拟ISP)的出现。依靠出售PC硬件或单机软件的传统IT厂商将受到云计算的强烈冲击，因为用户无须再像以前那样无休止地升级PC的硬件或软件。更多的服务提供商会基于成本考虑将各类业务转移到云计算平台上来。建有大型云计算数据中心的厂商将有偿提供计算及存储资源出租。由于准入门槛大幅降低，各类新兴的互联网业务将雨后春笋般涌现出来。
(4)产生了XaaS新概念，对服务理念产生了巨大影响。
对行业监管的影响
随着云计算技术的出现，IT产业链上跟云计算相关的环节如云计算服务提供商和虚拟运营商的管理与监督就成为互联网监管的新课题。
(1)云计算的出现彻底打破了地域的概念，资源的跨地域存储与本地化监管之间的矛盾将会被激化。这就需要在互联网的监管上面要求全局观念，在网络资源存储、资源共享和网络安全监管等诸多方面做好不同地域之间的沟通和协调工作。
(2)随着云计算市场的成长和成熟，也将伴随着新一轮的行业垄断。在云计算的研究和推广过程中，谷歌、Microsoft、IBM、Amazon等几大IT巨头已经处于领先的位置，其投入的大量人力财力保证了他们在云计算技术方面到巨大优势。这种优势在云计算真正开始运营时，必将会促使这些IT巨头们垄断云计算市场。如何对云计算市场的垄断行为进行抑制和疏导是云计算后互联网监管的一个新课题。
(3)由于业务提供模式和维护方式等方面的不同，云计算后互联网上的业务运营模型必然要发生改变。如何重新分配互联网原有商业模式中的各种利益关系，协调云计算产业价值链上下游各个企业的关系，尽快出台云计算后互联网业务的运营管理办法，从而促进云计算后互联网产业链的有效运转，都将是云计算后互联网监管亟待应对和解决的关键问题。
3、云计算存在的主要问题
尽管云计算模式具有许多优点，但是也存在的一些问题，如数据隐私问题、安全问题、软件许可证问题、网络传输问题等。
・数据隐私问题：如何保证存放在云服务提供商的数据隐私，不被非法利用，不仅需要技术的改进，也需要法律的进一步完善。
・数据安全性：有些数据是企业的商业机密，数据的安全性关系到企业的生存和发展。云计算数据的安全性问题解决不了会影响云计算在企业中的应用。
・用户使用习惯：如何改变用户的使用习惯，使用户适应网络化的软硬件应用是长期而艰巨的挑战。
・网络传输问题：云计算服务依赖网络，目前网速低且不稳定，使云应用的性能不高。云计算的普及依赖 网络技术 的发展。
4、云计算提供的服务形式
根据目前主流云计算服务商提供的服务，云计算依据应用类型可分为：
软件即服务(SaaS)：此类云计算主要是采用multi-tenant架构，通过网络浏览器将单个的应用软件推广到数千用户。这类服务在 人力资源管理 软件方面运用比较普遍。
云计算的网络服务：网络服务与SaaS密切相关，网络服务供应商提供API来帮助开发商通过网络拓展功能，而不只是提供成熟的应用软件。
通过对目前云计算业务的分析，我们认为未来的云计算服务提供商将重点提供三个层次的服务：云端的软件服务、云端的开发平台和云端的信息基础设施。
总而言之：对于云计算技术的未来，我们静观其变，乐见其成。
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临床研究样本量估算公式如下：
样本含量的估计一般有以下 4个条件∶设定检验的第Ⅰ类错误概率α，即检验水准或显著性水平。设定检验的第Ⅱ类错误概率β，或检验效能（把握度）1-β。了解一些由样本推断总体的一些信息。处理组间差别 σ的估计，即确定容许误差。
临床上研究的目的往往不同，而不同研究目的所采用的样本含量方法也往往不同。因此，在明确研究目的的基础上，结合上述四条应以考虑的条件，选择合适的方法计算样本含量，并以得到的样本含量进行研究观察，如果总体参数间确实相差σ时，则预期按 α检验水准，有1-β的概率得出有显著性的结论。现将临床上较为常用的样本量估计方法做一介绍。
式中 n为所需的样本含量;s为总体标准差的估计值;δ=μ1-μ0为研究者提出的差值，其中μ0为已知总数，μ1为实验结果的总体均数;tα和tβ分别为检验水准α和第Ⅱ类错误的概率β相对应的t值，可以通过查表得到。式中的 tα和tβ往往取自由度v=∞时的所对应的t值计算样本数，但这样做不够精确。因此往往是在此基础上，用已求得的样本数 n1再进行评估。
即用 v=n-1的tα和tβ值再求出 n2，再用v= n2-1的tα和tβ值求出n3……直至前后两次求得的结果趋于稳定为止，此值即为应采用的样本数。应注意有单双侧之分，而β仅取单侧。
样本量估算公式是s=op*l。样本容量是指一个样本中所包含的单位数，一般用n表示，它是抽样推断中非常重要的概念。样本容量的大小与推断估计的准确性有着直接的联系，即在总体既定的情况下，样本容量越大其统计估计量的代表性误差就越小，反之，样本容量越小其估计误差也就越大。
样本容量的含义
样本容量又称“样本数”。指一个样本的必要抽样单位数目。在组织抽样调查时，抽样误差的大小直接影响样本指标代表性的大小，而必要的样本单位数目是保证抽样误差不超过某一给定范围的重要因素之一。因此，在抽样设计时，必须决定样本单位数目，因为适当的样本单位数目是保证样本指标具有充分代表性的基本前提。
调查是一种进行研究的必要手段，在调查的时候经常的需要借助各种各样的手段，这些手段的利用更加方便了人们进行相关的研究，人们一般的是进行抽样调查，然后在根据具体的比例进行计算的，通常的样本量是人们抽查需要进行配备的，如何进行样本量估算呢 样本量其实就是在抽查中的总体中选择用来作为样本的数量，样本量的设立方便了人们对于各个学科的研究，经常的抽取的样本量也决定着计算的准确度，在统计以及数学、物理等学门中都是需要使用到样本量的，一般样本量的计算也能够帮助人们客观的了解想要知道的事项，同时样本量的使用也为人们的学习带去了便捷。 样本量估算是根据统计的公式进行计算的，统计的要求不同要用到的公式也不一样，一般的样本量是根据总体研究对象来决定的，研究对象的总体越大则需要选择的样本量也要越大，这样才能够保证自己的研究结果更加的精准。
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。
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。
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
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。
在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一 浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。 一、大数据时代信息及其传播特点 自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。 大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。 二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术 现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术 在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术 大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术 在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。 结语： 在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，(05)：105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用，2014，(08)：49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技，2014， (12)：89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110 计算机与大数据的相关论文篇二 试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 1 概述 自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。 大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用 自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取 措施 ，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA： Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。 在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语 在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 参考文献： [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑，2009. [2]张帆，朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术，2007. [3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电，1994. [4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报，1999. [5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社，2000. [6]张浩，郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊. [7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息，2000(02). [8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报，2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三 浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据 计算机审计 影响 前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。 一、初探大数据于CAT影响 影响之机遇 大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 影响之挑战 大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 数据质量的有效保障 依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。 公共数据平台的建立 依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 审计人员的强化培训 依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。 三、结论 综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢： 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文
离上篇文章认证加密（下）发表已经过去好久了，笔者一直在思考要不要继续写安全基础类的文章，直到本周日晚上陪孩子看朗读者节目的时候，特别是节目组邀请到了53岁的清华大学高等研究院杨振宁讲座教授王小云，介绍了她在密码学中的贡献。孩子和家人在观看节目的时候，对MD5是什么，为什么这么重要，特别是王教授谈到基于MD5设计的国家加密标准已经广泛应用到银行卡，社保卡等领域，让加密这个古老但年轻的领域走入更多人的视野。 咱们前边介绍的内容主要围绕对称加密，从这篇文章开始，我们的焦点shift到非对称加密算法上，非对称加密也称作是公钥加密算法，整个算法有个非常关键的环节：秘钥交换。秘钥交换“人”如其名，解决的本质问题是如何安全的交换秘钥。咱们还是请出老朋友爱丽斯女王和鲍勃领主来说明一下。假设爱丽丝女王和鲍勃领主要安全的通信，那么爱丽斯女王和鲍勃领主就把各自的秘钥发给对方。结果是通信的双方都持有这个共享的秘钥，这个共享的秘钥就可以被用来后续信息安全的交互。 为了让后续的讨论更加接地气，咱们假设爱丽斯女王和鲍勃领主从来都没有见过面，那么我们该如何让女王和领主安全的通信呢？这个问题也是秘钥交换算法适用的最原始应用场景。为了确保女王和领主之间通信的隐私性，双方需要一个共享的秘钥，但是安全的沟通共享秘钥并没有想象中那么简单。如果恶意攻击者窃听了女王和领主的电话通信，或者邮件通信（假设传输的明文信息），那么恶意攻击者会窃取到女王和领主共享的秘钥，后续双方所有的通信内容，都可以通过这个秘钥来破解，女王和领主的所有私密通信不安全了，通信内容已经成为整个王国茶余饭后的谈资。 如何解决这个问题呢？这是秘钥交换算法要解决的核心问题，简单来说，通过秘钥交换算法，爱丽丝女王和鲍勃领主就可以安全的实现共享秘钥交换，即便是有恶意攻击者在监听所有的通信线路，也无法获取双方通向的秘钥，女王和领主终于可以无忧无虑的八卦了。 秘钥交换从通信双方生成各自的秘钥开始，通常情况下非对称加密算法会生成两个秘钥：公钥和私钥（public key和private key）。接着通信的双方分别把自己的公钥发送给对方，公钥的”公“在这里是公开的意思，这就意味着恶意攻击者也可以获得通信双方生成的公钥信息。接着女王和领主分别用收到的公钥和自己持有的私钥结合，结果就是共享的通信秘钥。大家可以站在恶意攻击者的角度看这个公钥，由于恶意攻击者没有任何一方的私钥，因此恶意攻击者是无法获取女王和领主通信用的”共享“秘钥。关于共享秘钥在女王和领主侧产生的过程，如下图所示： 了解了秘钥交换算法的大致工作机制后，接着我们来看看秘钥交换算法是如何解决爱丽斯女王和鲍勃领主安全通信问题。如上图所展示的过程，女王和领主通过秘钥交换算法确定了可以用作安全通信的秘钥，这个秘钥可以被用作认证加密的秘钥，因此即便是MITM（中间人攻击者）截获了女王和领主通信的数据，但是由于没有秘钥，因此通信的内容不会被破解，这样女王和领主就可以安全的通信了，如下图所示： 不过这里描述的内容稍微不严谨，我们顶多只能把这种场景称作passive MITM，大白话是说恶意攻击者是被动的在进行监听，和active MITM的主要却别是，active中间人会截获秘钥交换算法交换的数据，然后同时模拟通信双方对端的角色。具体来说，中间人会actively来同时和女王以及领主进行秘钥交换，通信双方”以为“和对方对共享秘钥达成了共识，但是本质上女王和领主只是和中间人达成了共享秘钥的共识。大家可以思考一下造成这种错误认知的原因是啥？ 其实背后的原因不难理解，因为通信的双方并没有其他手段判断收到的公钥和通信的对端的持有关系，我们也称作这种秘钥交换为”unauthentiated“秘钥交换，如下图所示： 那么如何解决active MITM攻击呢？相信大家能够猜到authenticated key exchange，咱们先通过一个具体的业务场景来看看，为啥我们需要这种authenticated的模式。假设我们开发了一套提供时间信息的服务，服务被部署在阿里云上，我了预防时间数据被恶意攻击者修改，因此我们使用MAC（message authentication code），如果大家对MAC没有什么概念，请参考笔者前边的文章。 MAC需要秘钥来对数据进行机密性和完整性保护，因此我们在应用部署的时候，生成了一个秘钥，然后这个秘钥被以某种方式非法给所有的客户端用户，应用运行的非常稳定，并且由于有秘钥的存在，守法遵纪的所有客户端都可以读取到准确的时间。但是有个客户学习了本篇文章后，发现这个秘钥可以用来篡改数据，因此我们的网站受到大量客户的投诉，说读到的时间不准确，造成系统的业务运行和数据处理出现问题。 你让架构师赶紧处理，架构师给出了每个用户都生成独享秘钥的方案，虽然能够止血，但是很快你会发现这种方案不可行，不可运维，随着用户数量激增，我们如何配置和管理这些秘钥就变成了一个大问题，还别说定期更换。秘钥交换算法在这里可以派上用场，我们要做的是在服务端生成秘钥，然后为每个新用户提供公钥信息。由于用户端知道服务端的公钥信息，因此MITM攻击就无法在中间双向模拟，我们也称这种模式为：authenticated key exchange。 我们继续分析这个场景，中间人虽然说也可以和服务进行秘钥交换，但是这个时候中间人和普通的客户端就没有差异了，因此也就无法执行active MITM攻击了。 随着科技的发展，互联网几乎在我们生活中无孔不入，如何安全的在通信双方之间确立秘钥就变得极其重要。但是咱们前边介绍的这种模式扩展性不强，因为客户端需要提前预置服务端的公钥，这在互联网场景下尤其明显。举个例子，作为用户，我们希望安全的和多个银行网站，社保网站进行数据通信，如果需要手机，平板，台式机都预置每个网站的公钥信息才能安全的进行访问，那么你可以考虑便利性会有多差，以及我们如何安全的访问新开发的网站？ 因此读者需要理解一个非常重要的点，秘钥交换非常重要，但是有上边介绍的扩展性问题，而这个问题的解决是靠数字签名技术，数字签名和秘钥交换结合起来是我们后边要介绍的SSL技术的基础，要讲清楚需要的篇幅会很长，因此咱们后续用专门的章节来介绍SSL原理。不过为了后续介绍的顺畅性，咱们接下来聊几个具体的秘钥交换算法，以及背后的数学原理。 咱们先从笔者系列文章第一篇中提到的Diffie-Hellman秘钥交换算法说起，Whitfield Diffie和Martin E. Hellman在1976年发表了一篇开创新的论文来介绍DH（Diffie-Hellman）秘钥交换算法，论文中把这个算法称作”New Direction in Cryptography“。这篇论文被冠以开创性的主要原因是论文两个第一：第一个秘钥交换算法以及第一次公开发表的公钥加密算法（或者说非对称加密算法）。 DH算法的数据原理是群论（group theory），这也是我们今天所接触到的所有安全机制的基石。因为笔者并不是数学专业毕业，数学基础也不是太牢固，因此一直犹豫要如何继续在安全的角度继续深入下去。为了让这个算法更加容易被读者理解，因此后边的内容会稍微涉及到一些数据基础知识，相信有过高中数学知识的同学，应该都能看懂。 要介绍群论，首要问题是定义清楚什么是群（group）。笔者查阅了相关资料，群在数学领域中有如下两个特征： 1，由一组元素组成 2，元素之间定义了特殊的二元运算符（比如➕或者✖️） 基于上边的定义，如果这组元素以及之上定义的二元操作符满足某些属性，那么我们就称这些元素组成个group。对于DH算法来说，背后使用的group叫做multiplicative group：定义了乘法二元运算符的元素集合。读者可能会问，那么这个multiplicative group具体满足那些属性呢？由于这部分的内容较多，咱们来一一罗列介绍： - Closure（闭包）。集合中的两个元素通过定义的运算符计算后，结果也在集合中。举个例子，比如我们有集合M，M中有元素a，b和c（c=a*b），那么这三个元素就符合closure属性，集合上定义的运算符是乘法。 - Associativity（可结合性）。这个和中学数学中的结合性概念一致，你能理解数学公式a × (b × c) = (a × b) × c就行。 - Identity element（单位元素）。集合中包含单位元素，任何元素和单位元素经过运算符计算后，元素的值不发生变化。比如我们有集合M，包含的元素（1，a，b，c....），那么1就是单位元素，因为1*a = a，a和单位元素1通过运算符计算后，结果不变。 - Inverse element（逆元素）。集合中的任何元素都存在逆元素，比如我们有集合元素a，那么这个元素的逆元素是1/a，元素a和逆元素通过运算符计算后，结果为1。 笔者必须承认由于我粗浅的数学知识，可能导致对上边的这四个属性的解释让大家更加迷惑了，因此准备了下边这张图，希望能对群具备的4个属性有更加详细的补充说明。 有了前边关于群，群的属性等信息的介绍，咱们接着来具体看看DH算法使用的group具体长啥样。DH算法使用的群由正整数组成，并且大部分情况下组成群的元素为素数，比如这个群（1，2，3， ....，p-1)，这里的p一般取一个很大的素数，为了保证算法的安全性。 注：数学上对素数的定义就是只能被自己和1整除的数，比如2，3，5，7，11等等。素数在非对称加密算法中有非常广泛的应用。计算机专业的同学在大学期间应该写过寻找和打印素数的程序，算法的核心就是按顺序穷举所有的数字，来判断是否是素数，如果是就打印出来。不过从算法的角度来看，这样穷举的模式效率不高，因此业界也出现了很多高效的算法，很快就能找到比较大的素数。 DH算法使用的群除了元素是素数之外，另外一个属性是模运算符，具体来说叫modular multiplication运算。咱们先从模运算开始，模运算和小学生的一些拔高数学题很类似，关注的是商和余数。比如我们设modulus为5，那么当数字大于5的时候，就会wrap around从1重新开始，比如数字6对5求模计算后，结果是1，7的结果是2，以此类推。对于求模计算最经典的例子莫过于钟表了，一天24个小时，因此当我们采用12小时计数的时候，13点又被成为下午1点，因为13 = 1*12 + 1（其中12为modulo）。 接着我们来看modular multiplication的定义，我们以6作例子，6 = 3 ✖️ 2， 如果modulo是5的话，我们知道6全等于（congruent to）1 modulo 5，因此我们的公式就可以写成： 3 × 2 = 1 mod 5 从上边的等式我们得出了一个非常重要的结论，当我们把mod 5去掉后，就得出3 × 2 = 1，那么3和2就互为逆元素。 最后我们来总结一下DH算法base的群的两个特征： - Commutative（交换律），群中两个元素计算具备交换律，也就是ab=ba，通常我们把具备交换律的群成为Galois group - Finite field（有限域），关于有限域的特征我们下边详细介绍 DH算法定义的group也被称作为FFDH（Finite Field Diffie-Hellman），而subgroup指的是group的一个子集，我们对子集中的元素通过定义的运算符操作后，会到到另外一个subgroup。 关于群论中有个非常重要的概念是cyclic subgroup，大白话的意思是通过一个generator（或者base）不断的和自己进行乘法运算，如下变的例子，generator 4可以了subgroup 1和4： 4 mod 5 = 4 4 × 4 mod 5 = 1 4 × 4 × 4 mod 5 = 4 (重新开始，这也是cylic subgroup的体现) 4 × 4 × 4 × 4 mod 5 = 1 等等 当我们的modulus是素数，那么群中的每个元素都是一个generator，可以产生clylic subgroup，如下图所示： 最后我们完整的总结一下群和DH定义的Galois群： - group就是一组定义了二元操作的元素集合，并具备closure, associativity, identity element, inverse element属性 - DH定义的群叫Galois group，组成群的元素是素数，并在群上定义了modular multiplication运算 - 在DH定义的群中，每个元素都是一个generator，重复和自己相乘后，产出subgroup Groups是很多加密算法的基础，笔者这是只是稍微的介绍了一点皮毛知识，如果读者对这部分感兴趣，可以查阅相关的材料。有了群的初步认识了，咱们下篇文章来介绍DH算法背后的工作原理，敬请期待！