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云计算的应用与研究论文

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云计算的应用与研究论文

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。

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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随着有关云计算概念、术语和技术的不断涌现和大量报道,人们在生活中越来越多的采用和实施云计算技术。由于云计算概念和技术比较新颖,涵义比较宽泛,再加上市场上一些人将云计算放大成无所不包、无所不能和无所不在的万能技术,对云计算的描述和推销多少出现了一些浮燥和炒做的嫌疑。脱离实际过分夸大或缺乏全面分析地炒做云计算不仅可能让人误解,也会使得云计算的发展不切实际,对于云计算产业在中国的成长非常不利。所以,有必要对云计算的由来和概念进行了较为全面的梳理和定义。在总结云计算技术为IT产业带来好处的同时,找出不足及局限,从而更好地发展云计算技术。1.云计算的概念云计算(Cloud Computing)是由分布式计算(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)、网格计算(Grid Computing)发展来的,是一种新兴的商业计算模型。中国网格计算、云计算专家刘鹏认为:“云计算将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务”。云计算中的“计算”是一个简单而明确的概念。“计算”系指计算应用,在我们生活中可以指一切IT应用。随着网络技术的发展,所有的信息、通信和视频应用都将整合在统一的平台之上。由此推而广之,云计算中的“计算”可以泛指一切ICT的融合应用。所以,云计算术语的关键特征并不在于“计算”,而在于“云”。2.云计算的发展模式及其特征早期云计算来之于国际上以亚马逊、和谷歌(Google)为代表的公司,并且都提供了具有显著特征,但又代表着不同模式的成功云业务。云计算按照层次将业务模式划分为3层,最顶层是软云,中间层是平云,底层是基云。在基云之下是构建云计算的基础技术。云计算的核心思想,是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度,构成一个计算资源池向用户按需服务。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。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。总的来说,云计算可以算作是网格计算的一个商业演化版。3.“云计算”促进科技协同研究环境的建立云计算的平台即服务可以把开发环境作为一种服务提供到用户端,这种服务为科学协同研究创造了一个很好的平台。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与互联网更相似。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。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。4.“云计算”提升数据共享服务云计算是下一代的数据中心,随着云计算的发展,科学数据共享应用云计算的技术模式在数据挖掘、数据加工、数据利用、数据管理、数据存储、数据迁移等方面可以得到便捷的发展,使科学数据共享服务得到正真提升。5.“云计算”推进网络科技环境中的发展应用“云计算”,网络科技环境可更好地实现高性能计算、实时协同研究、远程观测、海量数据存储与传输、科技文献、实验仪器与设备、应用软件、科学数据、网络工具以及科研活动的综合协同,在云计算环境下支持位于不同地点的科技工作者实现软件资源、硬件资源和数据资源的共享,促进科学研究方式的变革,促进科学工作者的交流,从而推动科技创新的步伐。6.“云计算”是创建绿色网络环境的一个途径随着网络的发展,倡导绿色,节约能源已成为网络发展进程必须解决的问题。设备的空载,电力资源的浪费,制冷环境的扩展,引起许多网络管理部门、运行部门和政府的极大关注。云计算实现了对资源的整合,顺应了网络的发展需求。在未来我们行业网络发展中也需要把绿色网络环境的创建考虑进去,这样才能使我们的发展不走弯路。

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云计算技术与应用论文题目

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

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随着有关云计算概念、术语和技术的不断涌现和大量报道,人们在生活中越来越多的采用和实施云计算技术。由于云计算概念和技术比较新颖,涵义比较宽泛,再加上市场上一些人将云计算放大成无所不包、无所不能和无所不在的万能技术,对云计算的描述和推销多少出现了一些浮燥和炒做的嫌疑。脱离实际过分夸大或缺乏全面分析地炒做云计算不仅可能让人误解,也会使得云计算的发展不切实际,对于云计算产业在中国的成长非常不利。所以,有必要对云计算的由来和概念进行了较为全面的梳理和定义。在总结云计算技术为IT产业带来好处的同时,找出不足及局限,从而更好地发展云计算技术。1.云计算的概念云计算(Cloud Computing)是由分布式计算(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)、网格计算(Grid Computing)发展来的,是一种新兴的商业计算模型。中国网格计算、云计算专家刘鹏认为:“云计算将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务”。云计算中的“计算”是一个简单而明确的概念。“计算”系指计算应用,在我们生活中可以指一切IT应用。随着网络技术的发展,所有的信息、通信和视频应用都将整合在统一的平台之上。由此推而广之,云计算中的“计算”可以泛指一切ICT的融合应用。所以,云计算术语的关键特征并不在于“计算”,而在于“云”。2.云计算的发展模式及其特征早期云计算来之于国际上以亚马逊、和谷歌(Google)为代表的公司,并且都提供了具有显著特征,但又代表着不同模式的成功云业务。云计算按照层次将业务模式划分为3层,最顶层是软云,中间层是平云,底层是基云。在基云之下是构建云计算的基础技术。云计算的核心思想,是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度,构成一个计算资源池向用户按需服务。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。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。总的来说,云计算可以算作是网格计算的一个商业演化版。3.“云计算”促进科技协同研究环境的建立云计算的平台即服务可以把开发环境作为一种服务提供到用户端,这种服务为科学协同研究创造了一个很好的平台。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与互联网更相似。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。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。4.“云计算”提升数据共享服务云计算是下一代的数据中心,随着云计算的发展,科学数据共享应用云计算的技术模式在数据挖掘、数据加工、数据利用、数据管理、数据存储、数据迁移等方面可以得到便捷的发展,使科学数据共享服务得到正真提升。5.“云计算”推进网络科技环境中的发展应用“云计算”,网络科技环境可更好地实现高性能计算、实时协同研究、远程观测、海量数据存储与传输、科技文献、实验仪器与设备、应用软件、科学数据、网络工具以及科研活动的综合协同,在云计算环境下支持位于不同地点的科技工作者实现软件资源、硬件资源和数据资源的共享,促进科学研究方式的变革,促进科学工作者的交流,从而推动科技创新的步伐。6.“云计算”是创建绿色网络环境的一个途径随着网络的发展,倡导绿色,节约能源已成为网络发展进程必须解决的问题。设备的空载,电力资源的浪费,制冷环境的扩展,引起许多网络管理部门、运行部门和政府的极大关注。云计算实现了对资源的整合,顺应了网络的发展需求。在未来我们行业网络发展中也需要把绿色网络环境的创建考虑进去,这样才能使我们的发展不走弯路。

物联网是通过信息传感设备,按照约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。下面我给大家带来2021好写的物联网专业论文题目写作参考,希望能帮助到大家!

物联网论文题目

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28、 基于云计算的物联网数据网关的建设研究

29、 基于Citespace的技术机会发现研究——以物联网技术发展为例

30、 利用物联网技术探索智慧物流新未来——访神州数码集团智能互联本部物联网事业部总经理闫军

31、 物联网虚拟仿真实验教学中心平台建设

32、 物联网智能家居的远程视频监控系统设计

33、 是德科技中标福州物联网开放实验室窄带物联网低功耗测试系统以及射频一致性测试系统

34、 基于物联网的智慧家庭健康医疗系统

35、 农业物联网技术研究进展与发展趋势分析

36、 新工科背景下物联网专业学生创新实践能力培养

37、 新工科语境下物联网专业课程设置研究

38、 铁塔公司基于LoRa物联网的共享单车方案研究

39、 面向大数据的突发事件物联网情报采集

40、 区块链技术增强物联网安全应用前景分析

41、 物联网工程专业实验室建设方案研究

42、 大数据时代基于物联网和云计算的地震信息化研究

43、 矿山物联网 网络技术 发展趋势与关键技术

44、 基于物联网与GPRS技术对武汉市内涝监测预警系统的优化设计

45、 基于物联网的医院病房智能监护系统设计与实现

46、 基于电力物联网边缘计算实现脱网应急通信的方法

47、 物联网商业方法的专利保护探析

48、 物联网分享还是人工智能垄断:马克思主义视野中的数字资本主义

49、 基于MQTT协议的物联网电梯监控系统设计

50、 基于时间自动机的物联网网关安全系统的建模及验证

物联网 毕业 论文题目参考

1、基于物联网的火电机组远程诊断服务实践

2、语义物联网中一种多领域信息互操作方法

3、矿山物联网服务承载平台与矿山购买服务

4、物联网环境下的锰矿开采过程监测软件设计

5、基于物联网的馆藏系统实现

6、地方转型本科高校物联网专业人才培养方案研究

7、基于物联网的智能家居环境监控系统的设计与分析

8、智能建筑中物联网技术的应用剖析

9、关于物联网关键技术及应用的探讨

10、蓝牙传输发现服务助力实现协作型物联网

11、无线传感器网络与物联网的应用研究

12、物联网系统集成实训室建设的探索与实践

13、高校物联网实验中心规划方案

14、面向异构物联网的轻量级网络构建层设计

15、探索物联网环境下企业组织架构的转变

16、物联网技术下校园智能安防系统的设计

17、物联网在农业中的应用及前景展望

18、战略新兴物联网专业校企合作模式研究

19、物联网/传感网时代下新型图书管理模式探析

20、物联网信息感知与交互技术

21、探讨农业物联网技术的创新运用方式

22、基于物联网技术的远程智能灌溉系统的设计与实现

23、农业物联网技术创新及应用策略探讨

24、基于物联网的园区停车管理系统的设计与实现

25、基于物联网技术的“蔬菜”溯源体系探索

26、基于物联网技术的气象灾害监测预警体系研究

27、物联网接入技术研究与系统设计

28、基于物联网技术的数据中心整体运维解决方案研究

29、基于工作导向的中职物联网课程实践教学分析

30、面向服务的物联网软件体系结构设计与模型检测

31、面向物联网的无线传感器网络探讨

32、物联网环境下多智能体决策信息支持技术研究

33、物联网和融合环境区域食品安全云服务框架

34、高职《物联网技术概论》教学思考与实践

35、基于物联网的远程视频监控系统设计

36、物联网分布式数据库系统优化研究

37、物联网隐私安全保护研究

38、璧山环保监管物联网系统试点应用研究

39、智能家居无线物联网系统设计

40、物联网温室智能管理平台的研究

好写的物联网论文题目

1、物联网的结构体系与发展

2、对于我国物联网应用与发展的思考

3、物联网环境下UC安全的组证明RFID协议

4、农业物联网研究与应用现状及发展对策研究

5、物联网时代的智慧型物品探析

6、基于Zigbee/GPRS物联网网关系统的设计与实现

7、物联网概述第3篇:物联网、物联网系统与物联网事件

8、物联网技术在食品及农产品中应用的研究进展

9、物联网——后IP时代国家创新发展的重大战略机遇

10、物联网体系结构研究

11、构建基于云计算的物联网运营平台

12、基于物联网的煤矿综合自动化系统设计

13、我国物联网产业未来发展路径探析

14、基于物联网的干旱区智能化微灌系统

15、物联网大趋势

16、物联网网关技术与应用

17、基于SIM900A的物联网短信报警系统

18、物联网概述第1篇:什么是物联网?

19、物联网技术安全问题探析

20、基于RFID电子标签的物联网物流管理系统

二、物联网毕业论文题目推荐:

1、基于RFID和EPC物联网的水产品供应链可追溯平台开发

2、物联网与感知矿山专题讲座之一——物联网基本概念及典型应用

3、我国物联网产业发展现状与产业链分析

4、面向智能电网的物联网技术及其应用

5、从云计算到海计算:论物联网的体系结构

6、物联网 商业模式 探讨

7、物联网:影响图书馆的第四代技术

8、从嵌入式系统视角看物联网

9、试论物联网及其在我国的科学发展

10、物联网架构和智能信息处理理论与关键技术

11、基于物联网技术的智能家居系统

12、物联网在电力系统的应用展望

13、基于物联网的九寨沟智慧景区管理

14、基于物联网Android平台的水产养殖远程监控系统

15、基于物联网Android平台的水产养殖远程监控系统

16、基于物联网的智能图书馆设计与实现

17、物联网资源寻址关键技术研究

18、基于物联网的自动入库管理系统及其应用研究

19、互联网与物联网

20、"物联网"推动RFID技术和通信网络的发展

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云计算及其应用研究论文模板

关于云计算的有的

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。

什么题目.....

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。

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计算机应用研究

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《计算机应用研究》 目前是北大核心期刊+中国科学引文索引数据库(CSCD核心)-E,审稿非常严格。投稿时需要带上基金项目,至少是省级的科技类基金项目,国家自然科学基金更好,例如,国家自然科学基金(),江苏省自然科学基金项目(),江苏省教育厅基础研究计划项目(),江苏省科技厅科技攻关计划项目(),否则很难录用正刊,增刊倒是挺容易的。正常情况下,审稿周期是2~3个月,如果运气好,恰好遇到个审稿速度快的外审专家,1个多月也能返回结果(通常外审专家都是到最后期限才返回,摆架子,显得自己很牛掰),如果遇到多次返回修改,则需要3~6个月不等,顺利录用还好,如果不录用,只能白白耽误3~6个月的宝贵时间,版面费一般在2500~4000之间,杂志社会提供发票和纸质用稿通知书,录用后需要1年多见刊。这个期刊主编主要收大学单位作者的文章,如果是二本或者高职院校投稿录用难度很大。建议您不要投这个期刊,可以试试《计算机仿真》、《计算机工程与设计》等期刊。以上讲的都是硬投稿情况,如果是走内部渠道操作就不一样了,像《计算机应用》《计算机工程》《计算机工程与应用》《计算机应用与软件》《计算机测量与控制》《计算机学报》《自动化学报》《机器人》《模式识别与人工智能》《控制工程》《重庆邮电大学学报.自然科学版》《河北大学学报.自然科学版》《电子器件》《东南大学学报.自然科学版》《仪表技术与传感器》《传感技术学报》《电工技术学报》《电力电子技术》学海湾都有主编一手内部渠道,100%录用,快的话投稿后1周就能在投稿系统里查到录用,3个月左右见刊,可以节省您大量的时间。 希望能对楼主有帮助,您也可以去张老师的博客看一下。()里面有更详细的介绍。我也是从他那里了解到的这些信息。

云计算发展与应用论文参考文献

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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.

物流管理中云计算的应用

在计算机网络的推进过程中,云计算始终沿着信息的发展中心运行,形成了以商业为核心的商业物流活动,使云计算信息管理决定了物流的发展方向,实现了对物流企业的合理化调控,和常态化发展归纳。在物流管理中,通过计算机网络和云计算的相互融合,能够对销售区域进行确切的定位。

摘要: 随着我国科技化水平的提高,在现代物流管理中,云计算成为了当前计算机网络中一个十分热门的技术词汇。借助于云计算的的应用,物流行业能够实现高效的管理、私密的服务、现代的营销,加快完善物流信息系统。本文针对物流管理中云计算的价值、意义、常见问题及强化措施进行探究。

关键词: 物流管理;云计算;应用;现代;服务

如今,以快递为代表的物流行业对家家户户来说并不陌生。电子商务的发展带动了物流信息产业的提升,为计算机互联网技术、线上线下金融贸易和交流打下了扎实的基础。特别是随着我国科技化水平的提高,在现代物流管理中,先进的技术支撑和高标准的产业调控使物流信息产业更加完善。其中,云计算就是极富代表性的一项。从根本上说,云计算成为了当前物流信息网络中必不可少的技术词汇,代表着未来物流管理的发展方向。

一、物流管理中云计算的应用价值

在我国,云计算的应用在近十年间得到了广泛应用。云计算作为一种依赖于电子信息技术和互联网产业的技术服务,通过动态的、逐步拓展的数字化、虚拟化服务资源,能够对物流行业在信息保护、运输路径、硬软件设备等方面提供技术支持和帮扶,使物流产业向着高效、快捷、低成本的配送形式不断拓展。借助于云计算的应用,物流行业能够进一步完善物流信息系统,实现高效的管理、私密的服务、现代的营销。从技术层面上看,随着互联网技术时代的更新,通信技术不断拓展,物流管理电子信息系统已经从单一的组合方式中跳脱出来,开始向着科技化、自动化、智能化的管理形式上转变,其主要代表技术包括物流自动导引车、存储提取系统、空中单轨自动车等物流硬软件技术,实现了对物流管理的多项调控。

二、物流管理中云计算的融合特点

云计算不同于传统的物流管理模式,它逐渐实现了全面的虚拟化,通过互联网,构建一个全面的服务框架,也摒弃了昂贵的硬软件服务技术,实现对虚拟、现实数据的多项积累。

1.服务模式互通化

借助于云计算,物流业务在管理、生产上,能够在不同地域、不同部门之间建立密切的合作和联合。并且随着业务的流通模式,实现企业内部的系统发展。这也使物流企业要想获得较大的发展空间,就需要建立灵活高效的计算机技术支持。这一发展脉络和云计算中的信息存储技术、编程模式和云数据分布存在契合,能够实现高效的服务互通,进一步增进服务模式的系统化管理,实现对物理管理的现代化调控。

2.计算体制科学化

在企业物理管理的发展过程中,物流管理技术通过利用成本计算,进一步分析物流产业的内外价值,从而挖掘物流企业中存在的生命力,提供高经济价值。利用云计算,物理管理模式能够实现科学的评估管理,将现代管理模式和计算机技术融合起来,不断提高物流管理的发展层次,增加相应的数据存储技术和服务能力。3.网络资源多样化和物流的流通渠道一样,计算机网络的分布模式正在向着多区域、多角度逐步扩散。根据相关部门统计调查表明,在商品的多样性中,有近50余万网络商品模式。销售渠道和网络流通渠道的多样性,促使计算机网络和物流管理技术不断融合,提升物流企业在价格、存储、运输上的标准性,为企业商品增加商业价值和经济效益。

三、如何提升物流管理中云计算的发展应用

1.搭建绿色的物流信息平台

在云计算与物理管理的发展中,通过相关的数据分析、产业规划和决策部署,能够在科学的逻辑层次和物理结构上实现完善的体系。进一步增进云计算在物流管理中的发展和应用。云计算的出现很大程度上改善了这一问题,通过先进的计算机存储技术,云计算帮助广大物流管理者转变经营模式,提升物流数据管理技术的科学性。要借助于网络服务,改变物流企业存在的经营模式,实现物流产业资源的高效化和物流效益的最大化。这也使云计算成为“绿色物流信息平台”的主要技术支持。主要体现在物流云平台、物流云计算、物流云资源的相互融合上,实现真正意义上的资源共享,在降低配送人员工作成本的基础上,确保物流企业的常态化发展。

2.提供人性化的网络物流服务

通过云计算的.服务,在软件服务和资源服务上,需要实现真正意义的资源互通。在网络的支撑下,云计算促使物流管理成为了新的计算机模式,突破了传统的发展弊端,实现了计算机资源的虚拟化和人性化。这样一来,物流运输人员在信息的获取上,能够进行科学的掌握,使客户及物流配送人员对物流运输物品的信息掌握的更加精准,也极大程度上减少了对传统物流服务中人力、物力的浪费。

3.增进现代化物流产业的调控

在计算机网络的推进过程中,云计算始终沿着信息的发展中心运行,形成了以商业为核心的商业物流活动,使云计算信息管理决定了物流的发展方向,实现了对物流企业的合理化调控,和常态化发展归纳。从而增进企业物流信息的网络全球化管理和实时调控。确保物流信息、企业的基础设备得到改善,管理水平、信息化覆盖面积不断增强。提升物流的合理化和高效化,在不同层次上深化了物流管理。例如,可以利用RFID技术,在物流仓库管理、资产登记、产品运输、供应发展上,实现科学的调度和跟踪。将云平台供应商、云基础服务商和物流产业融合在一起,了解企业物流配送资源的科学构架,并针对现代商业服务模式,加大对物流活动的转移和决策。

四、总结

综上所述,在物流管理中,通过计算机网络和云计算的相互融合,能够对销售区域进行确切的定位。云计算的深入开拓,促使企业消费者在获取网络物流服务时更加便利和周到,在操作形式上也更加简单。扩大计算机发展要和物流企业融合在一起,建立一个长效的物流绩效评估体系,提升物流管理产业的现代化发展和云计算存储数据、信息采集的融合。

参考文献:

[1]高建兵,黄岩.企业物流成本的控制研究[J].物流技术,2000,(03).

[2]范春阳.RFID技术在物流领域中的应用架构[J].边疆经济与文化,2007(12).

[3]朱从华.基于活动分析法的物流成本管理[J].中国商贸,2010(23).

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