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但接近时又很难掌握。 But approached and difficult to master. 近几年来，云计算在国内外可谓风生水起，热闹非凡。 In recent years, cloud computing is wind at home and abroad, boisterous. 然而，云计算从概念到落地实际上只能从2010年算起。 However, cloud computing from concept to landing in fact only from starting in 2010. 在此之前只能看成是云计算的市场引入阶段。 Before this can only as cloud computing market introducing stage. 目前，最简单的云计算技术在网络服务中已经随处可见，例如搜索引擎、网络信箱等，使用者只要输入简单指令即能得到大量信息。 At present, the most simple cloud computing technology in network services have everywhere, such as a search engine, network mailbox, users just enter the simple instructions that can get enormous amounts of information. 但是，从一种新的业务模式的发展周期来看，尤其是从国内的情况来看，目前的云计算还只能算是初级发展，或者说，还处于教育阶段。 But, from a new business model development cycle, especially from domestic see the situation, the current cloud computing is only as primary development, or education, is still at the stage. 本文主要对微软云计算技术在微软云计算平台基础设施方面的应用开展研究，阐述了云计算的研究背景、发展现状、体系结构、各种云、服务层次、优点等； This paper mainly for Microsoft's cloud computing technology in Microsoft's cloud computing platforms infrastructure application research, this paper expounds the cloud computing research background, development present situation, the system structure, various cloud, service level, advantages; 概括分析了云计算中 基础设施即服务模式的概念、技术层次、储存服务、安全性。 Summary analysis of the cloud computing infrastructure namely service mode of the concepts, technical level, storage service, safety. 最后运行云平台的小程序。 Finally the cloud platform small programs running. 得出总结，跟期望。 With expectations that concluded,.
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。
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知网有很多，不知道让贴不 [1]张戈. 云安全找回渠道价值[N]. 电脑商报,2010-03-08(027). [2]本报记者 那罡. Web风险让用户重新思考终端安全[N]. 中国计算机报,2009-08-03(040). [3]张戈周雪. 云安全改变商业模式[N]. 电脑商报,2008-09-15(033). [4]瑞星系统架构师 钟伟. 云安全——巨大的互联网软件[N]. 中国计算机报,2008-11-24(C03). [5]本报记者 那罡. 从云安全到安全云[N]. 中国计算机报,2010-08-02(036). [6]小谢. 云安全和安全云[N]. 电脑报,2010-09-27(I01). [7]电脑商报记者 张戈. “云安全”是趋势[N]. 电脑商报,2009-03-16(027). [8]本报记者 胡英. 博弈还在继续[N]. 计算机世界,2009-09-28(049). [9]电脑商报记者 张戈. 云安全降低终端压力[N]. 电脑商报,2010-03-15(026). [10]王春雁. 云计算首获安全防护,“安全云”横空出世——趋势科技正式发布云安全[J]. 中国教育信息化,2010,(15). [11]李铁军. 云安全网民能得到什么 金山毒霸2009云安全试用[J]. 电脑迷,2009,(3). [12]善用佳软. IT风“云”录 云计算、云安全、云道德[J]. 新电脑,2008,(9). [13]网御星云安全专家畅谈网络安全之一:说说网络安全中“最熟悉的陌生人”[J]. 信息安全与通信保密,2011,(5). [14]说说网络安全中“最熟悉的陌生人”——网御星云安全专家畅谈网络安全之一[J]. 计算机安全,2011,(5). [15]孙泠. 云的安全和云安全[J]. IT经理世界,2010,(7). [16]褚诚云. 云安全:云计算的安全风险、模型和策略[J]. 程序员,2010,(5). [17]趋势“云安全”为电力用户提供从内到外的安全——趋势科技全方位、多层次的防护方案使网络更加稳定、更加安全[J]. 电力信息化,2009,(3). [18] 如何保障“企业私有云“系统? 云管理与云安全[N]. 计算机世界,2011-07-25(014). [19]电脑商报记者 张戈. 从云安全到安全云[N]. 电脑商报,2011-02-28(026). [20]小谢. 云系统、云平台和云安全是焦点[N]. 电脑报,2010-01-11(001). [21] 如何保障“企业私有云”系统?云管理与云安全[N]. 计算机世界,2011-07-25(014). [22]本报记者 邹大斌. 建立立体的安全防护网[N]. 计算机世界,2009-12-07(B26). [23]本报记者 郑燃. 从云安全到安全云[N]. 政府采购信息报,2010-08-09(008). [24]王汝林. 发展“云计算”必须高度重视“云安全”[J]. 中国信息界,2011,(1). [25]阿呆. 广东电信:云安全保障网络安全[J]. 通讯世界,2011,(1). [26]马晓亭,陈臣. 云安全技术体系下数字图书馆信息资源安全威胁与对策研究[J]. 现代情报,2011,(3). [27]祝国辉. 云安全:从“杀毒”向“安全防御”转型[J]. 中国制造业信息化,2010,(24). [28]王汝林:发展云计算必须高度重视“云安全”[J]. 信息系统工程,2011,(3). [29]袁伟伟. “云安全”为数字化校园网络信息安全保驾护航[J]. 信息与电脑(理论版),2011,(3). [30]徐刚. 云计算与云安全[J]. 信息安全与技术,2011,(Z1). [31]知己知彼,固网御安——网御星云安全专家畅谈网络安全之二[J]. 计算机安全,2011,(6). [32]网御星云安全专家畅谈网络安全之二:知己知彼,固网御安[J]. 信息安全与通信保密,2011,(6). [33]聂利颖,孙胜耀,王芳. 将BP神经用于云安全客户端安全评定[J]. 福建电脑,2011,(5). [34]瑞星建立国内首个“云安全网站联盟”为百万网站提供安全预警[J]. 计算机与网络,2009,(17). [35]“云安全”推动安全行业改变[J]. 计算机与网络,2009,(14). [36]李新苗. 大云计划即将推出新版 云安全仍是最大落地障碍[J]. 通信世界,2010,(14). [37]陈运红. 软件与服务行业:云安全,无处不在的信息安全[J]. 股市动态分析,2010,(16). [38]张春红,王军,肖庆,赵庆明. 云安全对图书馆网络信息系统安全的影响[J]. 四川图书馆学报,2010,(3). [39]张艾斌. 云计算模式与云安全问题研究[J]. 科协论坛(下半月),2010,(6). [40]黄海峰. 云安全两方面保障企业内网安全[J]. 通信世界,2010,(31). [41]江民打造“云安全”+“沙盒”双重安全保障体系[J]. 电脑编程技巧与维护,2009,(1). [42]李伟,李成坤. 透过“云安全”看公安信息网安全管理[J]. 硅谷,2009,(3). [43]从云计算到云安全[J]. 信息系统工程,2009,(1). [44]“云安全”真的安全吗[J]. 中国传媒科技,2009,(2). [45]王盘岗. 互联网安全危机下的云安全[J]. 社科纵横(新理论版),2009,(2). [46]李祥明. 云安全不一定安全[J]. 信息安全与通信保密,2009,(5). [47]瑞星“云安全”系统成功运行一周年,推动安全行业改变[J]. 计算机安全,2009,(8). [48]游向峰. 打造安全的网络环境之“云安全”[J]. 电脑编程技巧与维护,2009,(16). [49]李雪. 重新思考你的终端安全——趋势科技云安全正式发布[J]. 信息安全与通信保密,2009,(9). [50]马宁. “云安全”推动安全行业变革[J]. 中国金融电脑,2009,(9).
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。
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
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。
计算机网络技术专业毕业论文题目
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10. 基于Hadoop的网络流量分析系统的研究与应用
11. 基于支持向量机的移动互联网用户行为偏好研究
12. “网络技术应用”微课程设计与建设
13. 移动互联网环境下用户隐私关注的影响因素及隐私信息扩散规律研究
14. 未来互联网络资源负载均衡研究
15. 面向云数据中心的虚拟机调度机制研究
16. 基于OpenFlow的数据中心网络路由策略研究
17. 云计算环境下资源需求预测与优化配置方法研究
18. 基于多维属性的社会网络信息传播模型研究
19. 基于遗传算法的云计算任务调度算法研究
20. 基于OpenStack开源云平台的网络模型研究
21. SDN控制架构及应用开发的研究和设计
22. 云环境下的资源调度算法研究
23. 异构网络环境下多径并行传输若干关键技术研究
24. OpenFlow网络中QoS管理系统的研究与实现
25. 云协助文件共享与发布系统优化策略研究
26. 大规模数据中心可扩展交换与网络拓扑结构研究
27. 数据中心网络节能路由研究
28. Hadoop集群监控系统的设计与实现
29. 网络虚拟化映射算法研究
30. 软件定义网络分布式控制平台的研究与实现
31. 网络虚拟化资源管理及虚拟网络应用研究
32. 基于流聚类的网络业务识别关键技术研究
33. 基于自适应流抽样测量的网络异常检测技术研究
34. 未来网络虚拟化资源管理机制研究
35. 大规模社会网络中影响最大化问题高效处理技术研究
36. 数据中心网络的流量管理和优化问题研究
37. 云计算环境下基于虚拟网络的资源分配技术研究
38. 基于用户行为分析的精确营销系统设计与实现
39. P2P网络中基于博弈算法的优化技术研究
40. 基于灰色神经网络模型的网络流量预测算法研究
41. 基于KNN算法的Android应用异常检测技术研究
42. 基于macvlan的Docker容器网络系统的设计与实现
43. 基于容器云平台的网络资源管理与配置系统设计与实现
44. 基于OpenStack的SDN仿真网络的研究
45. 一个基于云平台的智慧校园数据中心的设计与实现
46. 基于SDN的数据中心网络流量调度与负载均衡研究
47. 软件定义网络(SDN)网络管理关键技术研究
48. 基于SDN的数据中心网络动态负载均衡研究
49. 基于移动智能终端的医疗服务系统设计与实现
50. 基于SDN的网络流量控制模型设计与研究
51. 《计算机网络》课程移动学习网站的设计与开发
52. 数据挖掘技术在网络教学中的应用研究
53. 移动互联网即时通讯产品的用户体验要素研究
54. 基于SDN的负载均衡节能技术研究
55. 基于SDN和OpenFlow的流量分析系统的研究与设计
56. 基于SDN的网络资源虚拟化的研究与设计
57. SDN中面向北向的`控制器关键技术的研究
58. 基于SDN的网络流量工程研究
59. 基于博弈论的云计算资源调度方法研究
60. 基于Hadoop的分布式网络爬虫系统的研究与实现
61. 一种基于SDN的IP骨干网流量调度方案的研究与实现
62. 基于软件定义网络的WLAN中DDoS攻击检测和防护
63. 基于SDN的集群控制器负载均衡的研究
64. 基于大数据的网络用户行为分析
65. 基于机器学习的P2P网络流分类研究
66. 移动互联网用户生成内容动机分析与质量评价研究
67. 基于大数据的网络恶意流量分析系统的设计与实现
68. 面向SDN的流量调度技术研究
69. 基于P2P的小额借贷融资平台的设计与实现
70. 基于移动互联网的智慧校园应用研究
71. 内容中心网络建模与内容放置问题研究
72. 分布式移动性管理架构下的资源优化机制研究
73. 基于模糊综合评价的P2P网络流量优化方法研究
74. 面向新型互联网架构的移动性管理关键技术研究
75. 虚拟网络映射策略与算法研究
76. 互联网流量特征智能提取关键技术研究
77. 云环境下基于随机优化的动态资源调度研究
78. OpenFlow网络中虚拟化机制的研究与实现
79. 基于时间相关的网络流量建模与预测研究
80. B2C电子商务物流网络优化技术的研究与实现
81. 基于SDN的信息网络的设计与实现
82. 基于网络编码的数据通信技术研究
83. 计算机网络可靠性分析与设计
84. 基于OpenFlow的分布式网络中负载均衡路由的研究
85. 城市电子商务物流网络优化设计与系统实现
86. 基于分形的网络流量分析及异常检测技术研究
87. 网络虚拟化环境下的网络资源分配与故障诊断技术
88. 基于中国互联网的P2P-VoIP系统网络域若干关键技术研究
89. 网络流量模型化与拥塞控制研究
90. 计算机网络脆弱性评估方法研究
91. Hadoop云平台下调度算法的研究
92. 网络虚拟化环境下资源管理关键技术研究
93. 高性能网络虚拟化技术研究
94. 互联网流量识别技术研究
95. 虚拟网络映射机制与算法研究
96. 基于业务体验的无线资源管理策略研究
97. 移动互联网络安全认证及安全应用中若干关键技术研究
98. 基于DHT的分布式网络中负载均衡机制及其安全性的研究
99. 高速复杂网络环境下异常流量检测技术研究
100. 基于移动互联网技术的移动图书馆系统研建
101. 基于连接度量的社区发现研究
102. 面向可信计算的分布式故障检测系统研究
103. 社会化媒体内容关注度分析与建模方法研究
104. P2P资源共享系统中的资源定位研究
105. 基于Flash的三维WebGIS可视化研究
106. P2P应用中的用户行为与系统性能研究
107. 基于MongoDB的云监控设计与应用
108. 基于流量监测的网络用户行为分析
109. 移动社交网络平台的研究与实现
110. 基于 Android 系统的 Camera 模块设计和实现
111. 基于Android定制的Lephone系统设计与实现
112. 云计算环境下资源负载均衡调度算法研究
113. 集群负载均衡关键技术研究
114. 云环境下作业调度算法研究与实现
115. 移动互联网终端界面设计研究
116. 云计算中的网络拓扑设计和Hadoop平台研究
117. pc集群作业调度算法研究
118. 内容中心网络网内缓存策略研究
119. 内容中心网络的路由转发机制研究
120. 学习分析技术在网络课程学习中的应用实践研究
我不会啊。SORRY
云计算环境下实体的多属性高效率评估策略设计2、一种多QoS目标约束的云计算任务调度策略3、云计算环境下基于时间和可靠性的调度策略4、云计算平台虚拟机迁移能耗研究5、云计算环境下基于二维码的移动终端身
我不会啊。SORRY
云计算的测试,设计,构架的方向简单。这些应用型的题目方向都比较好,而且在实证部分。也相对而言比较容易写。
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。
这其实并不难，首先在设计题目时，不要过于笼统广泛，要多从自身的角度出发，要结合你们当前所处的生活环境、城市等进行思考，从中找出其中一个点进行扩展，千万不要涉及的太大，那样就没有突出点。然后就是在确定要做具体点的时候，还要在自己的设计中添加一个相对新颖的功能，最重要还是要和你的导师多走动走动，商量你自己设计的项目，寻求一些比较擅长的同学的帮助，实在搞不定的时候，就只能找别人代做了，但你要先了解行情，避免自己踩坑，详情可以找六月雪毕业设计咨询，那里的质量都是不错的
哈哈，又是我的一个小学弟
我的论文题目是 基于hnc的智能搜索引擎的设计
比你的要难，你的信息检索很好做的啊，是我其中的一个小小的部分，链一个简单的数据库就可以了啊，呵呵
毕业论文要求很多，很难写的，网上是没的下，只能自己写，就算下载了你也不能用，因为如果有雷同，你就别想拿学位了
看到你的消息了，但是我不能使用消息，被封了。
我想帮你写是不太可能，因为毕业论文起码要6000字以上，内容覆盖也很广，恐怕没时间帮你写。而且就算你用我写的，到时候答辩很可能挂，因为你都不知道里面的相关知识。所以你还是自己写，多查些资料，你论文内容和我以前的比较相近，有问题问我，我回答就可以了。
政务云（GovernmentCloud）是指运用云计算技术，统筹利用已有的机房、计算、存储、网络、安全、应用支撑、信息资源等，发挥云计算虚拟化、高可靠性、高通用性、高可扩展性及快速、按需、弹性服务等特征，为政府行业提供基础设施、支撑软件、应用系统、信息资源、运行保障和信息安全等综合服务平台。
计算机专业论文： 计量标准设备管理系统的设计与实现 对于法定计量技术机构．计量标准档案和设备档案的管理是一项非常重要的工作。然而，对于档案的管理，大多数单位还停留在传统的管理模式，耗费大量的时间和人力，却不能实时动态地从档案中获取信息，大量信息资源不能得到有效利用。为提高计量标准档案和设备档案的管理水平与工作效率，必须对档案进行网络化、实时化、动态化的管理．实现计量标准和设备信息的高度共享，建立更加高效、快捷的实时化与动态化管理模式。 一、计量标准设备管理系统的 网络化解决方案为实现计量标准和设备档案的实时、动态管理，根据相关法规要求、管理工作需要、检定和校准工作需要，我院设计开发了“计量标准设备管理系统”。为实现信息实时动态共享，系统采用浏览器，月艮务器(B／S)架构，并充分利用．NET技术的优势．采用Ⅳ层体系结构设计思想。系统的整体设计思想如图1所示，整个系统的层次结构分为页面文件层、隐藏文件层、数据访问层、数据服务层、存储过程层、数据库表层。这样的设计可使系统的用户界面处理、业务逻辑处理、数据访问处理的层次更加清晰，易于系统的扩展与升级。 二、计量标准设备管理系统的设计与实现 由于计量标准档案和设备档案中涉及的数据信息非常繁杂．而且还要考虑管理方面的各种要求。在对系统进行设计时．特别考虑了以下四个方面的问题： 第一，JJF1033～2001《计量标准考核规范》、JJF1069—2003《法定计量检定机构考核规范》和GB15481—2000《检测和校准实验室能力的通用要求》规定的相关要求。 第二，计量标准档案和设备档案管理的实际情况与特点。 第三，系统运行的稳定性及运行速度。 第四，系统的易用性及可操作性。 根据以上设计思路，通过对数据资源进行分解、归类、重新组合，本设计方案将计量标准设备管理系统分为以下四个子系统： 1．设备履历管理子系统 该子系统主要是对设备的各种硬件信息及软件信息进行管理。硬件信息包括设备的名称、规格、编号、测量范围、不确定度／准确度等级／最大允许误差、主要技术指标、制造厂、价格、出厂日期、启用日期、所处状态、设备的组成情况、设备附件明细等：软件信息包括设备检定／校准证书、证书号、检定时间、有效期限、检定结论、溯源单位、所属标准、使用人情况、保管人情况、设备维修明细、设备的供应商明细等信息。 通过对设备信息的分析．将设备履历管理系统分为硬件信息管理和软件信息管理子模块。硬件信息管理包括设备基本信息管理、设备的组成设备管理、设备附件管理：软件信息管理包括设备溯源证书管理、设备使用人与保管人管理、设备供应商管理等功能。 该子系统为每个设备构建一份清晰的履历档案，按照过程管理的要求，记录设备从购进开始直到报废整个生存周期内所发生的各种事件，包括设备的使用、维修、溯源、保管等事件。 由于大型设备经常是成套存在，由若干个设备组成，还有可能需要许多附件。而且某些大型设备的组成设备也可以单独使用．亦需要建立履历档案。所以在设备履历管理子系统中，提供了设备的组成设备管理，为设备的组成设备也提供一份履历档案．对大型设备及其组成设备进行综合管理。 2、计量标准档案管理子系统 该子系统以计量标准装置为主线，将其涉及的人员、设备、环境条件、方法、量值溯源、稳定性考核、重复性考核、期间核查等诸多要素贯穿在一起．不但满足了档案管理的需要，还满足了法定的相关要求。计量标准档案所涉及的数据信息更加繁杂，包括计量标准的名称、代码、测量范围、不确定度／准确度等级／最大允许误差、开展工作需要的环境条件、所用的检定规程／技术规范、计量标准器和配套设备、稳定性考核信息、重复性考核信息、计量标准考核证书的有效期、授权开展的项目、到期复查的申请、建标报告、各类作业指导书等。计量标准的设备构成也具有多种形式。有的计量标准只由一台设备构成，有的计量标准则由多台设备构成：还有多个计量标准共用设备的情况发生。当出现共用设备的情况时．设备的更换与报废就必须能够灵活处理，不能由于其中某个计量标准中更换了设备，而影响其他计量标准的工作。 由于该子系统包含的数据资源及数据关系非常复杂，需要对计量标准档案的内容进行重组归类，进行仔细的梳理。在子系统的接口方面．要充分考虑该子系统和设备履历管理子系统以及检定员管理子系统的接E1．以实现子系统之间数据的共享与交互。 综合考虑以上几个方面的设计思路，将该子系统分成六个子模块．即基本信息管理、设备配置管理、考核与核查管理、开展项目管理、授权证书管理、相关文档管理子模块。 基本信息管理包括标准概况、环境条件、技术资料、保管人、使用人管理；设备配置管理包括计量标准器、配套设备、其他设备管理；考核与核查管理包括计量标准稳定性考核、计量标准重复性考核、标准器稳定性考核、期间核查管理；开展项目管理包括计量行政部门授权开展的项目、实验室认可开展的项目、院内批准开展的校准项目管理；授权证书管理包括计量标准考核证书、社会公用计量标准证书管理：相关文档管理包括建标报告、复查申请书以及各类作业指导书的管理。 3．检定员管理子系统 检定员管理子系统是对从事检定／校准工作的人员进行管理。由于检定员／校准员的工作岗位会有调动．可能会引起其所使用设备或计量标准方面的相关信息发生变化。很多检定员都具有从事多项检定工作的资质，但对于特定的计量标准．必须使用相应的授权检定项目。因此，在该子系统中，不但包括了人员基本信息的管理(如检定员证号、检定员姓名、专业领域等)，还要能够管理每个检定员经授权可开展的检定项目信息．以便和设备履历管理子系统和计量标准管理子系统进行交互。 4．查询统计子系统 查询统计子系统是计量标准设备管理系统重要的数据输出端口。所有的人员、设备、计量标准、量值溯源等数据，均要通过查询统计子系统提供给院领导和相关的管理人员与检测人员。如设备的台账统计、设备的送检计划、设备的维修统计、计量标准的考核与核查监控、技术资料查询、电子文档统计查询、开展项目统计、检定员信息查询等。 三、计量标准设备管理系统的特点及应用 计量标准设备管理系统将过程管理中人员、设备、环境条件、方法、量值溯源等要素有机地结合在一起，实现了信息的动态管理；同时还能够满足法定计量技术机构中有关法规、规范所规定的要求。该系统对繁杂的数据信息及数据关系进行了梳理，使其成为清晰准确的数据资源。其不但可为院内的资源配置提供实时的数据支持．还可为院领导的管理决策和科学管理提供准确、可靠的依据，实现了设备和计量标准的网络化、透明化、实时化、动态化管理。