云计算的基本种类篇1
[关键字]物联网云计算信息技术结合模式
一、物联网概述
物联网（intemetofthings）也称传感网，就是物物相连的互联网。物联网的基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展，通过射频识别（RFiD）装置、红外感应器、全球定位系统等各种信息传感设备，将任何物品和互联网相连，智能感知、识别，实现信息交换和通信。物联网实现了物理世界和信息世界的融合，有巨大的应用潜力。
物联网的重要工作基础是传感器，它就如同物联网的神经末梢，从牙膏到轮胎、从汽车到房屋等各类物品都可以被感知。传感器类型繁多，有位置传感器、热敏传感器、速度传感器等多种类型，采集着各种各样的信息。物联网中大规模部署着各类传感器，定时采集信息，并通过网络传输。
二、云计算概述
云是网络、互联网的一种比喻说法。云计算是一种创新的it资源运用模式，对可配置的共享计算资源（如网络、服务器、应用等）提供无处不在、随需访问的服务。云计算服务模式包括：基础设施即服务iaaS（infrastructure-as-a-Service）、平台即服务paaS（platform-as-a-Service）和软件即服务SaaS（Sofiware-as-a-Service）。软件即服务指的是云服务供应商负责软件的安装、运营和维护，用户通过internet来使用这些软件；平台即服务指的是将软件研发平台作为一种服务提供给用户；基础设施即服务指的是将完善的计算机基础设施作为服务提供给用户利用。
三、物联网与云计算结合的意义
在物联网时代，海量的传感器被嵌入到各类设备中，定时采集着信息，每天都有海量信息产生，物联网数据量急剧增长。海量数据的存储和处理需要强大的存储和计算能力，这就需要云计算的支持。云计算具有虚拟化、规模化、高可靠性、通用性、可伸缩、低成本等特点，其超强的计算能力和存储能力能为汇聚、处理和应用体量巨大、种类繁多的物联网海量数据提供核心技术支持。如果将物联网和云计算结合起来，物联网就相当于人的五官和四肢，云计算相当于人的大脑。
云计算给物联网提供了it基础设施并赋予了强大的工作能力，与云计算结合，是物联网发展的必然趋势；而物联网的发展又推动着云计算的发展，两者相辅相成。
四、物联网与云计算结合的模式
云计算提供的服务模式有：公有云、私有云以及混合云。公有云是为大众提供服务的云计算平台，经授权的用户皆可使用，如谷歌云、亚马逊云、阿里云、腾讯云等。私有云是家庭或企业在其内部建设的专有云计算平台，除所有者外，其他用户均无法使用。混合云是公有云和私有云的混合。
目前，物联网与云计算结合的主要模式如下：
第一，一对多模式，即单一云计算中心，多个终端。终端类型多样，有各种传感器、4G手机、摄像头等。云计算中心是数据处理中心，终端获得的信息将传到云计算中心存储和处理。用户通过云计算中心提供的统一界面来操作。这种结合模式适用于物联网终端分布范围较小的情形，且一般为私有云。例如：家庭远程监控系统、环境污染监测系统等。
第二，多对多模式，即多个云计算中心，大量终端。这种结合模式适合区域跨度大的企业或单位通过大量跨区域终端的感知而获取信息，或者实时共享信息给各终端用户。例如：这类企业或单位对其产品或生产流程进行跨区域的跟踪监督。
第三，信息与业务分层处理，海量终端。这种结合模式适用于用户范围广、信息种类多、安全性要求高等情形，它根据用户对数据的不同应用和处理需求，将数据放在适应其需求的云计算中心里存储和处理。比如：游戏数据、视频数据等这类数据的传输量大、对安全性要求不高，可以放在本地云计算中心存储和处理；政府、企业中某些信息的安全要求非常高，则需要放在具有灾备中心的云计算中心里；科研单位中具有高计算要求的非大量数据则放在负责高端运算的云计算中心里处理。这样，数据按需分配在相应的云计算中心，能够更好地实现各类数据及业务的分层管理及资源的合理分配。
云计算的基本种类篇2
关键词：Hadoop；大数据；网络流量；数据存储；异构
中图分类号：tp393文献标识码：a文章编号：1009-3044（2017）05-0007-02
abstract：Forthesecurityproblemofmassivenetworkdata，thispaperusesthefuzzyK-algorithmandnaiveBayesianclassificationtobuildajointclassificationalgorithm，andmahouttechnologytoachieveclassificationalgorithmonthemapReduceframeworkofparallelcomputing，theoriginalnetworktrafficdataforfeatureextraction，theestablishmentofthecorrespondingmodelandtraining，andthenusethejointclassifiertodeterminetheabnormaltraffic，soastoachieveacomprehensivenetworkanomalytrafficdetection，improvethesecurityofmassivenetworkdataprocessingplatform.
Keywords：Hadoop；bigdata；networktraffic；networksecurity；parallelcomputing
1概述
安全题是制约云计算技术发展和普及的一个重要问题。虽然研究人员已经开展了许多针对云安全问题的研究工作，但在引入了移动互联网的海量网络数据处理业务后，现有的基于Hadoop的云计算平台仍需要加强对数据流的安全检测。
传统的入侵检测技术在云计算平台中具有很大的局限性，由于虚拟化技术和分布式计算技术的应用，传统的基于网络的入侵检测技术无法对虚拟主机进行有效检测，而基于主机的入侵检测技术也无法检测出黑客的网络攻击。同时，传统的入侵检测技术在检测{速海量的网络数据流时，其检测效率往往不够理想和准确。同时，当前越来越多的网络攻击行为使用了将信息隐藏在网络报文中，许多木马病毒都需要通过流量检测才能识别。
基于Hadoop的海量网络数据处理平台处在网络环境中，它需要实时接收采集到的海量数据流，同时在平台的应用层，它需要为各类数据用户提供大并发量的数据访问接口。该平台的网络安全具有对异常流量进行快速检测和检测高准确率的要求，而传统的网络安全技术，例如数据加密和安全认证等，已无法解决该海量网络数据处理平台的安全问题。因此，针对海量网络数据处理平台的架构，除了配置传统的网络安全设备，包括防火墙、网络、入侵检测等设备外，还需要对海量数据流检测技术应用于海量网络数据处理平台进行研究，主要包括提高检测准确率和处理速度两个方面进行考虑，开展相关的研究工作。
2云计算安全问题分析
2.1针对云计算的网络攻击技术研究
云计算用基于网络的服务模式，并根据用户需求向用户提供其所需的各类软硬件资源和数据信息[1]。代表产品有amazon的eC2、iBm的BlueCkmd、谷歌的appengine等[2]。基于Hadoop的海量网络数据处理平台也存在网络接口用于平台管理和数据流的接收存储，这与现有的大多数云服务类似，均需要在互联网中为用户提供服务。同时近年来，针对网络中云计算集群的攻击[3]也在急剧增加。目前针对云计算的攻击主要包括非法访问、云平台漏洞攻击、滥用权限攻击、云计算环境基于主机或基于网络的攻击、进程劫持等几种情况。
2.2云计算环境的异常流量检测技术分析
针对云计算的安全问题，研究人员已经进行了很多研究工作，许多云安全技术已经被有效地应用到各种云计算应用场景，包括云网络防火墙、入侵检测系统的设计与部署。然而，传统的入侵检测技术初始设计主要针对物理网络的防御，而且一般只是对单一的网络或者对象的检测而云计算的环境极其复杂和多样化，它具有跨地域、异构化、虚拟化等特点，使用传统的入侵检测技术已经无法满足云计算的信息安全防护需要。因此，研究人员提出了许多适用于云安全的入侵检测技术，已用研究成果表明，目前对云环境中兼具基于特征的检测系统和基于异常行为的检测系统二者优点的网络入侵检测方法有着迫切的需求。
在前人研究的基础上，本文针对云计算环境的特殊性，设计更加高效和快速反应的云安全的网络安全检测系统，提出了一种基于分类器联合的分布式异常流量检测技术，该技术基于Hadoop的mapReduce运算机制，并作为海量网络数据处理平台的一个模块。其功能是对云平台网络出口流量进行快速检测，定位出其中的异常流量。该技术对网络流量数据采用基于流统计特征的流量检测，并使用历史的真实流量数据对分类器进行训练建模，再将新集的数据与模型匹配分析，再基于多种分类算法联合检测的方式，判定检测的数据流是否正常，达到高效和实用的目的。
3.基于分类器联合的分布式异常流量检测技术
3.1框架说明
本文提出的基于mahout技术的分布式异常流量检测技术，基于模糊K-均值和朴素贝叶斯分类算法，使用检测探针在海量网络数据处理平台的网络出口位置对流量数据进行探测分析[4]，可以实现对大型云计算平台的网络流量近实时异常检测。
不同于传统研究中使用的入侵检测技术，本文提出的异常流量检测计算，以流记录的形式在HDFS中存α髁刻卣鳎并基于mahout技术在mapReduce框架中对其进行快速分析处理，实现流量记录的存储和高效的异常流量检测。采用对数据流检测的方式，比数据包解析的效率高，不涉及用户隐私。本文提出的异常流量检测技术是一个适用于实际云计算环境的整套解决方案。同时，配合网络硬件监测设备，该系统可以适用于各大数据中心的异常流量近实时检测。结合云存储的相关技术，可以实现网络流量的存储及再分析。
3.2分类算法选择和实现
基于分类器联合的分布式异常流量检测技术基于Hadoop的mapReduce运算机制，并作为海量网络数据处理平台的一个模块，实现对云平台网络流量的检测和异常流量的判定。该技术算法在设计时充分考虑了实用性和高效性，并且已经有相应的成熟软件运行在测试网络的中心服务器上。算法的基本思想是，利用历史测量数据构建训练模型，对新测量数据与模型进行匹配，利用串联式多级判别算法来判定新测量数据是否是异常数据。基于历史流量数据构建模型并进行训练，然后进行该模型对检测到的流记录进行判定分析。本文使用模糊K-均值和朴素贝叶斯分类算法联合判定的方法来对流量数据进行综合判定，并基于mahout技术实现分类算法在mapReduce框架上的大数据分类计算[5]。
模糊K-均值算法是一种常用的聚类算法，它是在K-均值的基础上将分类进行模糊化处理。其基本原理是通过从原始数据中提取出K组的模糊矩阵再计算出最允嫉木劾嘀行南蛄烤卣蟆H缓笤偻ü特定的目标函数，使用多次迭代的方法找到最合适的分组和中心，使得目标函数最小，并按照最大隶属的原则进行分类。在处理大数据时，模糊K-均值算法具有较高的效率和伸缩性，适合本文中对海量网络数据流的处理。
贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理构建的一种统计学分类器，它可以用于预测某个数据样本属于某个类别的概率。贝叶斯分类器的一个重要应用是针对海量数据的分类，其具有较高的性能和准确度。
mahout是一个运行在Hadoop上的用于进行数据分析和机器学习的分布式软件框架，它用mapRechice机制实现了一系列可扩展的数据挖掘算法，包括逻辑回归算法、贝叶斯分类器、隐藏马尔可夫模型、K-means聚类算法、最小哈希聚类算法、奇异值分解算法等等[129]。同时，mahout作为apache基金下的开源项目，当前有众多研究人员对其进行扩展和完善，其支持的算法也越来越多，如神经网络、向量相似度、主成分分析等等。
3.3分类器联合判定算法
不同的网络应用业务的流量特征有着很大的区别，本文根据流量统计特征指标来对海量网络数据处理平台的流量进行检测，并基于mahout技术对流量记录进行快速分类，检测其中的异常流量，提高海量网络数据处理平台的安全性。首先使用流量统计特征指标选择技术来找到上述特征指标中识别度最高的一组集合，然后再使用分类器对其进行学习训练。在选取流量统计特征指标时，如果某个指标可以反映出分类的属性时，则该指标为有价值的指标。在实际的特征选择中，数据的特征指标往往存在着许多冗余，甚至是无价值的指标，因此本文在选取有价值的特征指标时，需要选择出其中与数据分类相关性较大的指标，同时需要保证选取的特征指标之间没有相关性，即指标之间无法彼此预测。
联合判定算法用计算当前流量统计样本与历史数据样本临近度的方式来进行分析，综合了模糊K-均值和朴素贝叶斯分类构建的模型，具体包含两部分，对历史数据的离线学习和对流量数据的在线分类。同时，为了验证联合分类算法的准确性，可以在后续使用集到的样本流量数据进行实验分析。计算方法如下，读入某数据流的统计信息，经过数据预处理后，获取数据流的特征指标值，按照流量为异常和正常确定分类数，并初始化聚类中心点，计算其与各类别样本所有聚类中心点的欧式距离和隶属度值，重复运算直到各个样本数据的隶属度值稳定，则判定出样本数据是否为异常流量。然后利用训练后的朴素贝叶斯分类器，对其进行异常判定。最后联合模糊K-均值和朴素贝叶斯分类器，对该数据进行最终的异常判定。模糊K-均值算法是无监督的分类算法，朴素贝叶斯分类器是有监督的分类算法，结合有监督和无监督的分类算法，可以避免单一算法的缺陷，较为全面的对网络流量进行异常检测。
4结论与展望
本文提出一种应用于云计算平台的异常流量检测技术，该技术基于mapReduce技术的异常流量检测技术，通过用分布式并行计算模式来对数据进行处理，可以实现对海量数据流的高效检测，避免传统入侵检测技术的效率问题；该技术引入了特征选择技术，从流量数据中提取有价值的流量分类数据，为后续更加有效地检测出异常流量提供帮助；该技术基于分类器联合的检测技术，模糊K-均值算法是无监督的分类算法，朴素贝叶斯分类是有监督的分类算法，通过结合有监督和无监督的分类算法，可以更为全面的对网络异常流量进行检测，以提高海量网络数据处理平台的安全性。
然而，云平台的安全性涉及系统、服务器、网络、用户等多方面的内容，因此对云平台进行安全保障工作时，除了部署传统的安全防御设备外，还需要进行全面的考虑，并针对不同的云平台应用场景，构建完善的网络安全防护体系，是在本文基础上需要进一步研究和深化的主要问题。
参考文献：
[1]annbrustm，Foxa，GriffithRetal.，aViewofCloudComputing，Communacm，2010，53⑷：50-58.
[2]BhardwajS，JainL，JainS，CloudComputing：aStudyofinfrastructureasaService（iaaS），internationalJournalofengineeringandinformationtechnology，2010，2（1）：60-63.
[3]ZissisD，LekkasDsaddressingCloudComputingSecurityissues，FutureGenerCompSy，2012，28（3）：583-592.
云计算的基本种类篇3
文献标识码：a
doi：10.19311/j.cnki.16723198.2017.11.039
1云计算的涵义
云计算主要就是利用互联网平台为基础，进行生产增加、使用以及交付的模式，其能够把众多的数据信息以及资源展开统计处理，并提供相应的动态扩展以及虚拟化的资源，也就表明其所具备的计算能力可以当作商品在互联网上流通。关于传统计算机技术与网络技术相融合的产品，与网络有关的比较动态化，可以延伸的虚拟化的资源，属于其中一种。可以说，云计算属于分布式计算、并行处理以及网络计算的高层次表现，其存在的基础就是互联网。
2云计算背景下中小企业会计信息化发展面临的问题
2.1中小企业用户认知不足
最开始，对于中小企业而言，其必须要明确使用云计算想要达成的目的，从而保证自己决策的正确性。并且，中小企业的会计工作者的综合素质相对较差，想要让他们抛弃以往的会计软件而使用在线会计软件是非常困难的。
之后，中小企业所具备的财务数据非常少，并且管理者对于企业财务数据的控制力也比较强，在潜意识上是不认可云计算模式中所包含的在线共享平台的，特别是最近几年“诚信危机”层出不穷的情况下，很多企业并不想把自己的财务数据等企业核心信息存储在他人的网络服务器上的，而这却恰恰违背了云服务发展的初衷。
2.2云计算供应商的技术问题
云计算的一个明显特征就是可扩展性非常强，所以云计算供应商能够凭借规模经济效应来有效的降低其服务成本，并通过大量用户来提升自身经济效益。只是对于云服务的供应商而言，想要构建出一个能够满足中小企业的需求的会计信息化系统，必定需要对用户的实际需求展开全面的探析，加以掌握。云计算模式下供应商所提供的需要由定制模式逐渐向着可以达成多种行业、多种用户实际需求的具备非常强灵活性以及实用性的系统化服务产品。
2.3云计算模式下的信息安全性问题
互联网平台属于云计算模式得以发展运行的基础，只是云数据泄漏、丢失等问题也始终存在。依照互联数据中心所作出的报告能够得出，当前大部分用户对企业应用云服务持怀疑态度的关键性影响因素就是安全性。整体而言，能够把云安全的问题划分为两种类型：第一就是处于云计算模式下，核心数据信息以及应用程序完全显现在用户面前，这就使得其不得不面临病毒以及非法程序攻击所带的风险；第二就是处于云计算模式下，云服务的提供商属于第三方，其公信力以及态度能够对中小企产业把其核心数据信息上传到云服务器上产生很大的影响。所以，云计算的模式是否可以在中小企业信息化建设过程中的普遍应用，关键就是能否处理好云计算模式所面临的安全风险。
3云计算会计信息系统构建
云计算服务模式主要就是云服务商帮助企业构建网络基础、软硬件，并负责实现以及维护的整个过程。对企业而言不需要硬件、软件和维护，只需要选择所需要的服务即可，也就是所谓的买服务。处于云计算模式下，软件、平台等都使用服务的形式来向用户提供。具体能够把云计算的服务模式划分为三种类型，基础设施、平台以及软件服务。云计算包括公共“云”、私有“云”和混合“云”，在运用时，用户可以在云服务器上，把相关的数据信息进行存储。
3.1按云计算不同的服务模式划分
3.1.1软件即服务（SaaS）模式
云计算服务商的凭借云基础设施来进行具体的操作，以向用户提供应用程序的实现、管理与维护等相关服务。处于此种模式，企业仅仅需要依照自身的实际需求，向云计算提供商要求所需要的服务，主要就是通过购买软件，依照所购买服务的类型、时间等，支付给云计算服务提供商所需要的费用。
3.1.2平台即服务（paaS）模式
paaS属于云计算服务商把企业用户进行软件开发必须的平台当作服务的一种模式，因而paaS可以看作是SaaS的延伸性服务，也可以看作是SaaS的模式的另类应用，其能够使用SaaS的模式向客户提交。处于此种模式，企业凭借云服务提供商所提供的相关开发工具、数据等，独立的进行应用程序的开发，并在云基础框架上。
3.1.3架构即服务（iaaS）模式
iaaS属于云计算服务商把处理、存储、网络等相关基础计算资源当作服务向企业客户提供的模式。基于此种模式，企业能够结合其本身的市场需求选择所需要的基础设施以及资源，其中包含了操作系统以及应用程序。云服务供应商具备这部分设备的所有权，相关设施的升级以及维护也由云服务提供商来具体负责，并且一般情况下企业用户需要依照实际量来向云服务提供商支付所需要的费用。
3.2按云计算应用范围划分
3.2.1公共云
基于互联网的云计算，放在internet上，用户支付一定的费用即享有使用权。云计算不但能够在类型不同的设备上共享数据，而且其也具备无限制的扩展性。
3.2.2私有云
把重要的?稻莘胖迷谒接性粕希?无论是安全性还是保密程度都极高，没有经过授权的人是无法对私有云上的资源进行访问的，而通过的验证并得到授权的用户才能够充分应用虚拟资源。
3.2.3混合云
在系统架构中结合前两种模式的策略，二者同时协同工作。是一种更为灵活的云计算架构，将核心数据存储在私有云中，向用户提供公共云服务，合理分配和整合现有it资源。
4云计算会计信息化构建优势分析
企业在推动自身信息化建设的过程中引入云计算服务，把其会计信息化建设工作外包给云计算提供商，使得企业的运行成本显著减少，并且还能够使得企业经营管理的效率大大提升，在市场竞争中占据主动。
4.1云计算降低了会计信息的成本
以往会计信息系统的成本主要包含了咨询规划的成本、硬件网络设置的成本、软件升级的成本等，其中除了具备一次性购置或者定制的软件所花费的成本外，还具备后期的维护、升级等相关费用的成本。而处于云计算模式下，服务提供商为所有网络基础设施和软件，中小企业设立会计信息所需的硬件实现，后期的操作所需要的平?_，企业仅仅需要一次支付前期项目的建设费用以及软件的租赁费用就能够在通过互联网来应用系统，并不需要单独的软件硬件、建设机房等，因而云计算模式能够有效的减少中小企业会计信息化建设过程中所需要花费的成本。
4.2云计算提高了会计信息的效率
互联网是基于云计算构建出的会计系统运行的平台，用户仅仅需要接入到网络就能够获取到起所需要的会计服务。对于中小企业的会计工作者而言，其能够凭借互联网来对相关数据信息进行核算、报销等；管理者也能够凭借网络平台来获取到企业的最新数据信息；凭借平台所具备的交互系统，管理者能够进行管理指令的、审核签字等相关操作。若是中小企业具备跨地区甚至跨国业务时，处在不同地点的会计工作者就能够通过互联网展开协同操作，提升工作效率，促进中小企业会计信息化建设的进步与发展。
4.3云计算可以达成中小企业更加灵活的业务需求
就我国的实际情况来看，中小企业属于国民经济的重要组成部分。单就制造业而言，大概能够分为三十种类型，每种又能够分为多种类型，而不同类型的业务其需求也存在相对较大的差异。并且，收到激烈市场竞争的影响，中小企业具体的业务发展方向也可能会发生改变。所以，构建中小企业的会计信息平台，关键就是怎样如何达成中小企业不同的业务发展需要。而云计算平台能够凭借灵活性的特征更为便利的提供给中小企业所需要的服务，并且企业还能够依照其具体的发展情况定制所需要的软件，使得需求能够被更针对性的满足。
4.4云计算有助于改进中小企业会计信息化经营现状
云计算提供商能够针对中小企业会计信息化管理过程中所出现的问题，展开科学的分析，得出相应的解决措施。对于中小企业而言，若是具备了先进的技术必然显著的增强市场竞争力，并使得其信息化建设步入到一个新的层次。互联网所具备的一个明显特征就是开放性，众多的用户可以对云服务供应商的行为进行有效的监督，并提出相应的意见，以使得其能够更好的达成用户的需求。以此为基础，云服务提供上也需要及时的对软件展开维护与升级操作，以使得中小企业能够达成信息化发展的要求。
4.5云计算可以促进中小企业会计信息化应用的全面融合
云计算以其非常快的响应速度能够确保中小企业围绕云计算所展开的会计信息化建设能够极为方便的进行动态调整操作，以达成未来企业发展对会计信息化应用的需求。相比于大企业而言，中小企业会计信息化虽然比较小，但是和税务、银行以及客户等相关机构的联络与合作也是必不可少的，可以说中小企业是否可以在信息化发展的大趋势中达成基于互联网外部协同的目标属于其能否发展下去的关键。处于云计算模式，电子商务、银行对账以及线上报税等中小企业信息化系统的功能要求都可以达成。
5加强云计算环境下中小企业会计信息化的建设措施
5.1做好基于云计算环境下的企业需求分析及可行性分析
想要凭借云计算来推动中小企业会计信息化的发展，最为重要的就是明确中小企业的实际需求，并对需求展开具体的分析，从而得出有效的处理措施。通常情况下，企业本身所具备的会计信息化体系主要能划分为这几个层次的需求，分别是战略层次的需求、运作层次的需求以及技术层次的需求。就战略层次的需求而言，重点就是推动中小企业的会计信息化建设，给企业将来会计工作的发展打下坚实的基础；就运作层次的需求而言，使用云计算来维护与升级企业的会计信息系统是非常重要的步骤，使得其能够始终跟上时展的步伐，并完善会计业务的运作模式；而就技术层次的需求而言，重点就是高效的使用基于云计算的先进的会计信息技术，获取更大的效益。
5.2基于云计算的企业会计信息化体系的架构方案选择
对于企业信息化发展的架构方案而言，目前可供选择的主要有三种类型：软件、基础设施还有平台服务这三种模式。这之中，软件服务模式主要就是对互联网技术进行合理利用，具体为企业在云计算平台中利用租用形式来获取其所需要的财务信息系统软件，凭借其来完成会计核算管理、财务报表的生成、固定资产的管理等相关操作。在应用于最广泛的平台服务这个模式中，由云计算平台运营商提供相应的技术支持，公司专门提供组织和财务的相关专业的人员，根据企业的现有状况以及业务方面上的需求，加强在信息方面的发展建设，以用于企业在财务信息系统的更大化要求。这种模式相对于软件服务模式则有更深一步的开拓与发展。最后的基础设施服务是在现代云科技平台利用虚拟科技的技术下，结合运营商所提供的功能存储、各种资源的基础，从而能够在软件的选择和财务信息的选择上能够更加准确和自主。当然，在选择某一具体的模式时候，企业应该结合本身的项目还有生产规模从而进行合理的选择。但是在这一过程中首先要做好协议签订、个性化的要求以及服务商选择等一系列的基础要求。
5.3强化基于云计算环境的企业会计信息化体系安全管理
保证企业和云计算服务商精准的对接，是以云计算来推动企业会计信息化建设的重要推力之一，因此，更要重视财务会计的安全性以及可靠性。具体能够通过监控访问、设置防火墙等来确保云计算平台以及财务软件系统的安全性。与银行做法相同，利用分级控制、流程管理等方式，云计算运营商也可以来管理与控制企业数据信息。除此之外，企业能够选择和云服务提供商签订保密协议的办法来要求其对自己的数据信息保密，并且确定违约责任等，防止在云计算环境下企业的商业机密以及经营数据被泄漏。
5.4借助云计算下会计信息系统提高企业的会计业务处理水平
基于云计算会计信息化模式，企业本身财务管理制度建设十分关键，特别是各种类型的在线服务模块，以及把和企业和外部连通的网络等，整合企业各个业务部门，使其都能被纳入到基于云计算的会计信息管理系统，展开统一管理与控制。就实际操作而言，目前急需处理的关键问题就是促进企业会计核算工作的规范化发展，严格保存与管理各种原始凭证、登记账簿等，并且还需要提升企业预算计划编制的科学性以及执行分析的能力，以此来推动企业财务管理工作向着更为规范的方向发展。
云计算的基本种类篇4
关键词：云计算；虚拟化；企业信息化
中图分类号：F270.7
信息化建设已逐渐成为增强企业竞争力的重要手段。传统的企业信息化建设模式主要是软件供应商为企业开发各类管理软件，每家企业内部独立部署所需的it资源，这种建设模式已不能很好地动态适应企业的要求。
1云计算
1.1定义
云计算并不是突然出现的，它是集中计算、分布式计算、并行计算、和网格计算的发展，是适合于目前商业需求和技术可行性的一种it资源使用模式。
niSt（美国国家标准技术研究所）给云计算的定义较为权威：[1]Cloudcomputingisamodelforenablingubiquitous，convenient，on-demandnetworkaccesstoasharedpoolofconfigurablecomputingresources（e.g.，networks，servers，storage，applications，andservices）thatcanberapidlyprovisionedandreleasedwithminimalmanagementeffortorserviceproviderinteraction.即云计算是对共享的可配置的计算资源（如网络、服务器、存储、应用和服务）提供无所不在、方便的、随需的网络访问。
1.2分类[2]
1.2.1根据云的部署模式和云的使用范围进行分类
根据云的部署模式和云的使用范围可以将云分为3类：公共云（publiccloud）、私有云（privatecloud）和混合云（Hybridcloud）。当云以服务方式提供给大众时，称为公共云。公共云由云提供商运行，可以提供从应用程序、软件运行环境，到物理基础设施等方方面面的it资源的安装、管理、部署和维护。私有云是指企业自己使用的云，它所有的服务和设施不是供别人使用，而是供自己内部人员或分支机构使用。混合云，是把“公共云”和“私有云”结合到一起的方式。
1.2.2针对云计算的服务层次进行分类
根据niSt定义，云计算主要分为三种服务层次：基础架构即服务，平台即服务和软件即服务。SaaS（软件即服务），是指用户获取软件服务的一种新形式。它不需要用户将软件产品安装在自己的电脑或服务器上，而是按某种服务水平协议（SLa）直接通过网络向专门的提供商获取自己所需要的、带有相应软件功能的服务。paaS（平台即服务），是指将一个完整的计算机平台，包括应用设计、开发、测试和应用部署，都作为一种服务提供给客户。iaaS（基础设施即服务），是指企业或个人可以使用云计算技术来远程访问计算资源，这包括计算、存储以及应用虚拟化技术所提供的相关功能。
2国内企业信息化现状
我国企业信息化总体水平比较低，特别是很多中小型企业和老企业，原因是多方面的。
（1）企业信息化的认知程度不够。主要是信息化建设投资成本较高，存在风险。
（2）信息系统开发过程中，业务流程调查分析不够详细，造成系统脱离业务实际。系统使用过程中可扩展能力和灵活性差。
（3）企业信息孤岛现象严重，各信息系统之间集成性差，数据共享性差。
1）信息化建设模式的转变。使用云计算，可以让企业根据自己需要租用应用程序服务和基础设施服务，进而根据自己的实际情况决定建设模式。
2）减轻信息化基础设施的投资风险。在传统的信息化实现方式下，企业部署应用程序，需要自行购买服务器等基础设施，工作负荷尖峰情况其规模、数量都难以确定。
3）降低信息化资金的支出。云计算的按需租用特征有助于降低企业信息化资金的支出。尤其是信息系统的后期维护成本。
3构建基于云计算的企业信息系统
3.1基于云计算的企业信息化基本框架
企业应用云计算模式进行信息化建设的基本框架可以在信息化建设流程的基础上进行改进，主要包括以下几个模块[3]：详细需求分析（包括自身现状的分析和云计算特征匹配分析）；云计算信息化的选择策略（包括供应商和产品的选择策略）；云计算服务模式的采用（iaaS、paaS和SaaS服务模式的分析与选择）；云计算的实施和运行操作（平台设计、运行和维护）；以及云计算的支持项目如：安全性、网络稳定性、计费方式等。
3.2具体实施步骤
第一步要进行需求分析。要对当前的企业使用的it路线图进行细致的了解，对企业的业务现状和目前it环境等进行综合研究和讨论，查找需求中能够利用到云计算特点的地方。这一步完成之后，应该可以明确是否需要采用云计算，是采用公共云计算资源还是建立私有云，以及要使用或提供哪一层的服务。
第二步要对云计算的整体方案进行选择与设计。包括采用什么样的硬件平台、操作系统平台、应用软件、用户访问模式、安全系统设计和自动化流程设计等。这一步结束后，应该可以得到云计算的实施方案，方案中各种软硬件、服务的组成，以及实施计划。
第三步是云计算方案的实施。根据云计算的方案逐步将硬件、软件等计算资源部署到位，全面管理，建立服务系统等。
通过对该企业信息系统现状及网络基础设施的分析，对其云平台的总体规划：构建混合云服务模式来实现系统整体部署。公共云平台部署方案基于对外宣传网站的信息安全性不高的特点，以及降低企业信息服务维护成本的考虑，把对外门户网站、Smtp服务以及企业协作办公系统放在公共云的平台。基于原有企业it设施构建私有云平台，主要包括：采用标准的业务流程、应用和软件SaaS模式实现安全信息较高的人力信息、财务信息、业务分析管理服务；采用标准化的软件平台paaS模式提供共享中间件、开发工具、共享web资源和共享数据库等；采用标准化的、虚拟化的基础架构资源服务iaaS提供服务器资源池、存储资源池、桌面云等服务；同时提供云服务管理与支撑服务如服务供应、服务受理、服务保障、服务计量等。
4结语
云计算技术的兴起，提供了一种适应于企业信息化发展需要的具体方式。目前，云计算技术在国内企业应用中得到了大力的发展，企业只有充分了解云计算所带来的挑战和机遇，才能更好地适应这种信息化的创新。
参考文献：
[1]petermell，timothyGrance.theniStDefinitionofCloudComputing[eB/oL].http：//csrc.nist.gov/publications/nistpubs/800-145/Sp800-145.pdf，2012September
[2]朱进之.智慧的云计算[m].电子工业出版社，2011-4.第二版：59-63.
[3]杨振东.基于云计算的中小企业信息化建设模式研究[D].中国海洋大学，2010-6.
作者简介：杨素霞（1979-），女，江苏靖江人，工程师，中国矿业大学计算机科学与技术，工作单位：江苏省煤炭地质物测队，主要研究方向：信息系统、软件开发；顾云锋（1979-），男，江苏靖江人，讲师，南京师范大学教育技术专业理学硕士，工作单位：金陵科技学院，主要研究方向：信息系统、数据库技术。
云计算的基本种类篇5
关键词：云计算；安全防范；建议
中图分类号：tp393.08
云计算运行中普遍存在着四大类问题，即云计算的可靠性问题、系统性能和系统扩展问题、系统安全问题以及成本问题。本文基于云计算安全防范内容对如何解决云计算安全防范提出了个人看法。
1云计算及其特征
云计算指的是通过互联网实现服务的变化、应用以及交付的一种新型的模式，其应用过程中主要通过虚拟化的资源配置实现互联网相关功能的扩展，它的应用也是自上世纪80年代人类发明大型计算机以来的又一次大的变革。目前，云计算已经被广泛的看作是继互联网和pC机变革以后的第三次it行业改革浪潮，同时也是我国实现it产业伟大战略复兴计划的重要内容。云计算的应用将会在很大程度上改变人们的生活和生产方式，其发展和应用已经收到世界范围的广泛关注。云计算技术的实质是计算机与新型的网络技术相互融合的产物，其中涉及到的主要技术包括并行处理、分布式处理、网络大容量存储以及虚拟技术等，因此可以说云计算技术是一项技术融合的产物。在维基百科中，云计算的定义是以internet为基础同时能够虚拟资源动态伸缩的新型计算模式。美国科学标准研究院对于云计算的定义是基于用量付费模式，可以提供实用、快捷的网络访问，并且可以快速获得资源池内部的相关数据资源，同时具有管理操作简单、与服务器上交互较少等优点。
云计算主要具备以下几个方面的特点：伸缩性资源配置；自助式网络服务；快捷网络访问机制；基于用量计费；虚拟化资源。通常情况下，将云计算技术的优势归结为规模大、可靠性高、扩展性强、适用度高以及成本低廉等。
图1
2云计算的安全防护及其目标
云计算的迅猛发展既使企业享受到云计算带来的种种益处：节省成本开支、增强计算能力、灵活的业务应用扩展等，但同时高整合、高竞争、高淘汰的新商业环境，也让企业的生存和发展高度依赖于两个核心要素，即“云”自身的可用性（availability）和企业核心数据的安全。
可用性是指软件系统在一段给定时间内正常工作的时间占总时间的比重，通常用百分比来衡量。可用性方面最终解决方案是能够预测问题，并通过提前准备副本、提前解决故障、通知用户等手段来避免这些故障的发生，或者减少故障发生带来的损失。云计算数据的处理和存储都在云平台上进行，计算资源的拥有者与使用者相分离已成为云计算模式的固有特点，由此而产生的用户对自己数据的安全存储和隐私性的担忧是不可避免的。
具体来说，云计算的安全防护是指用户数据甚至包括涉及隐私的内容在远程计算、存储、通信过程中都有被故意或非故意泄露的可能，亦存在由断电或宕机等故障引发的数据丢失问题，甚至对于不可靠的云基础设施和服务提供商，还可能通过对用户行为的分析推测，获知用户的隐私信息。这些问题将直接引发用户与云提供者间的矛盾和摩擦，降低用户对云计算环境的信任度，并影响云计算应用的进一步推广。所以云计算的安全防护的主要目标之一是保护用户数据和信息安全。当向云计算过渡时，传统的数据安全方法将遭到云模式架构的挑战。弹性、多租户、新的物理和逻辑架构，以及抽象的控制需要新的数据安全策略。
3云计算安全防范构思
3.1传统数据中心安全部署
传统数据中心安全部署的一般核心思路是：分区规划、分层部署。分区规划是在网络中存在不同价值和易受攻击程度不同的应用或业务单元，按照这些应用或业务单元的情况制定不同的安全策略和信任模型，将网络划分为不同区域，以满足以下需求。分层部署是指在分区基础上，按照全面的安全防护部署要求，在每个区域的边界处，根据实际情况进行相应的安全需求部署，一般的安全部署包括，防DDoS攻击、流量分析与控制，异构多重防火墙、Vpn、入侵防御以及负载均衡等需求。
3.2云计算的安全防护具体内容
云计算的安全防护是与传统数据中心安全部署有所区别的：一是数据与信息安全防护：安全隔离、权限控制、数据加密、信息传输加密、数据备份和恢复、剩余信息保护等。其次，身份管理与安全审计。采用统一的云服务身份管理模式和认证技术，通过分权分域的控制机制实现跨域的身份认证、授权和访问控制。三是用户账号管理。即为实现云计算系统的集中访问控制、集中授权、集中审计提供可靠的原始数据。
3.3云计算安全防范思路
云计算安全防范的重点信息平台与数据资产两个核心要素提供安全防护。这需要我们至少做好四个方面的工作：一是主动积极应对。在迈入云计算环境时需要采取一种积极主动的态度。循序渐进、有条不紊的方式部署和推进云计算。做好培训和准备工作，把握好对安全性、可用性和成本等重要问题的控制。二是有效设置信息和应用层。并非所有的信息和应用都是在同一层面上创建的。进行分析并将信息和应用放置在各个层次，这样才能确定哪些能优先进入云环境。三是适时评估风险并主动应对。确保关键信息只能被授权用户访问，确保云服务提供商能满足企业合规性的要求。对云计算的运营运作能力进行评估，如容灾能力、高可用性和灾难恢复能力。四是有效应用智能技术。即利用应用智能在端口和传统防火墙的地址拦截来智能地检测、分类和控制应用程序带宽。基于云计算的应用程序流量的增长已经远远超过了传统防火墙的安全功能。通过对应用程序的检测、分类和控制，可以阻止、限制或者优化任何特定应用程序。
4结束语
云技术在受到企业用户青睐的同时，也成为黑客和各种恶意组织为获取自身利益而攻击的目标。另外，组成云计算环境的各种系统和应用依然要面对各种病毒、木马和其他恶意软件的威胁。云计算安全防护的基本思路应是：利用传统的it安全技术解决大部分安全问题；引入新的安全技术解决云计算所特有的安全问题。
参考文献：
[1]陈婷婷.云计算安全防范策略探讨[J].中国电子商务，2013（08）.
[2]李彦宾.云计算数据中心网络安全防护部署[J].网络与信息，2012（06）.
[3]中国电信网络安全实验室.云计算安全：技术与应用[m].北京：电子工业出版社，2012（02）.
云计算的基本种类篇6
【关键词】云计算全业务网构架应用
引言
电信业的重组促使了运营商正式转型为全业务运营模式，而全业务运营的市场竞争中，各运营商的重点都放在了业务提供速度的提升、服务的因人而异的定制个性化、差异化以及精准化的运营管理。
就过去的业务网络架构而言，业务系统规模的扩张势必增加投资费用以及管理费用，业务能力的重用性以及开放性并不理想，容易造成重复的建设，而且产品推出的周期都会受到极大影响，并且业务网络暂时无法提供融合业务，所以并不能提供全业务运营能力。中国移动在各类运营商中最先SDa业务网络架构，使得统一管理、现有平台的定位等部分问题得到解决，但是依然缺乏SDa业务网络提供融合业务建设方面指导。
在零九年开始，云计算概念成为了it领域最热门的概念之一，在业界纷纷出现各类运营商提出的自家对云计算概念的理解以及自家推出的云计算产品。云计算是一种资源交付、使用模式以及计算模式，在此模式的运用中，数据、应用以及it资源都可以通过服务方式以网络为媒介提供给各个用户使用。云计算同时也是基础架构方法论的其中一种，可以提供给用户使用高度虚拟化资源。
一、云计算
1.1架构
云计算的架构主要分为基础架构和服务架构，基础架构主要提供出快速部署和灵活拓展的云平台；服务架构则是在基础架构的基础上提供各类云计算服务。而云计算架构又可以分为基础差、平台层以及应用层三个层次。
基础架构的构造主要由硬件设备的资源虚拟化、管理的自动化、软件版本的标准化以及服务流程的一体化等手段来完成，用来为众多用户提供一定水平的服务。基础架构又可以细分为灵活的基础架构、企业云计算管理平台、端对端服务申请管理平台和中心服务it管制四个子层。灵活的基础架构主要利用了虚拟化技术来实现物理设备内部资源共享以及动态调配，主要由服务器池、存储资源池和San等基础的资源组成；企业云计算管理平台主要负责it资源自动分配、管理以及回收的工作，达到资源的部署和管理的自动化；端对端服务申请管理平台通过工作流引擎将企业中各个部门的合作进行协调工作，在端到端之间进行流程管理，从而显著提升了管理效率。
云计算的服务模式大致划分为基础设施即服务、平台即服务以及软件即服务三类基本服务。基础设施即服务简称laaS，是将储存和计算能力等基础it资源作为标准化的服务项目提供给终端用户使用的一种服务；平台即服务简称paaS，是针对开发环境抽象和对有效服务负载的封装服务，拥有强大的灵活性，可是受制于提供服务的供应商的能力大小；软件即服务简称SaaS是一个通过多重租用根据需求提供服务的完整应用程序，“多重租用”即是指云星宇基础层基础设施上的软件，可以同时为多个用户提供不同的服务。
二、云计算的应用
云计算主要应用在各类资源的共享及分配管理，架构分为基础层、平台层以及应用层。
1、基础层。基础层可以为各类平台提供基础软件与硬件资源、资源共享、资源管理、动态配置以及流程管理等服务。它可以利用虚拟化技术，虚拟化整合系统架构、全业务网络基础层的it资源、应用程序基础设施、数据以及数据库、借口、网络、桌面系统以及业务流程、有效的节约了成本并提升了工作效率。
2、平台层。平台层可以达到平台能力的、调用以及申请的能力，主要根据全业务网络功能的需求才用以Soa为基础的方法重新构建全业务网的功能框架，整合各平台以及提供各平台的能力。以云计算为基础的全业务网架构在平台层使用了Soa架构方法，融合了现有的SDa的控制区域，打造出具有服务能力的注册平台，把重心放在了平台与平台之间的业务上逻辑处理工作。
3、应用层。应用层主要提供SaaS服务，以用户的需求作为工作根据，将平台层中的各类业务系统提供的应用提供给终端用户使用。在全业务网架构中，应用层拥有快速提供融合应用的巨大优势，因此地位十分重要。
结语：本文主要在全业务网运营方面，研究了云计算架构以及全业务网络功能的框架，并且提出了以云计算为基础的全业务网络架构建设。在全业务网络建设中利用云计算模式，可以带来良好的融合业务环境，拥有了实现平台资源、i务管理、业务交付以及业务提供的融合统一的能力。同时，可以覆盖多种网络将业务进行自动统一，全面地满足全业务运营各方面的需求。
参考文献
[1]杨佳明，王智.云计算在全业务网架构中的应用研究[J].移动通信，2009，22：81-85.
云计算的基本种类篇7
【关键词】云计算产业链融资策略
一、引言
当前，中国云计算产业尚处于导入和准备阶段。根据赛迪顾问最新的《中国云计算产业发展白皮书》的研究报告显示，2012年中国云计算服务市场规模将增长到606.78亿元，到“十二五”末，产值规模将突破万亿。随着我国云计算的产业化快速发展，从知识创新到产业化的各阶段都产生大量而持续的资金需求。然而，由于金融机构对云企业认知不足、融资标准缺失、融资风险难以规范等诸多问题，导致资本市场对云计算企业的接受程度较低。与此同时，学术界针对云计算产业金融方面的研究也大都偏向技术应用层面，涉及企业发展根源的融资策略方面的研究较少。因此，本文提出了以云计算产业链的细分为基础的融资策略研究思路。在深度剖析云计算产业链特征、资金特征和风险特征的基础上，找出能与云产业特征相匹配的阶段性融资策略，旨在为我国云企业提供新的融资思路。
二、我国云计算产业链细分
目前学术界常用iaaS、paaS以及SaaS这三个层面概括云计算产业链。然而iaaS等仅仅只是云计算产业的三种服务模式，没有包涵云计算基础设施的生产以及衍生产业的环节。为了有针对性地剖析云企业在不同阶段的融资特点，本文重新对云计算的产业链进行了划分，如图1所示。
三、云企业融资需求特征分析
充分把握产业链每个环节的资金投入、运行、回笼周期，有利于企业在选择融资策略时提高针对性、有效性以及准确性。通过以上对云计算产业链的细分及各阶段的业务形态分析，可以得出不同层次云企业的融资需求特征。
（一）云计算基础设施提供商的融资需求特征
云基础设施提供商的资金需求主要环节包括基础设施研发、产品产业化和市场推广三方面。在交付使用方之前，基础设施提供商需要大量的流动资金来承揽项目垫资。基础设施项目的建造是对大量高技术设备的组装和配置安排，在技术层面上门槛较低，同时基础设施商还拥有厂房与设备等实体可作为抵押物资融资。这些都使得基础设施提供商具备较好的融资基础，对于金融机构来说风险可控性较强。
（二）云服务供应商的资金需求特征
云服务供应商分为基础、平台及应用三个方面，它们都有各自的特点。
首先，在iaaS服务层面，云服务的提供商主要向用户或组织提供建立在基础设施之上的云计算资源服务，需在基础设施的购置及运维上投入大量的资金。由于基础设施服务是建立在企业用户对云平台的需求基础上，服务提供商将虚拟硬件作为服务租售给所需的用户并给予用户对这些设施的访问和控制权，因此对于该环节的企业来说，用户对服务的需求是可持续的。并且基础设施提供商已经在硬件设施上降低了基础即服务企业的开发成本与技术风险，因此该环节的企业风险偏好相对较低。
paaS层面，提供商主要为满足用户某种特定需求而提供其消费的软件的计算能力。因此，服务提供商将会把大量的资金、科研人员投入到研发具有良好兼容性、扩展性和功能强大的云平台项目中，从而产生规模较大的资金需求。在平台研发期间，提供商面临着较大的时间成本和技术风险。同时，由于云计算的概念刚刚引入，还没有被用户普遍接受，研发出来的平台市场推广成本巨大。因此，该环节的资金需求风险偏好较强。
SaaS层面，使得研发应用程序的门槛降低，应用程序作为应用即服务的提供商的主要业务，其应用的种类和市场决定了应用服务提供商经营的业绩，于是提供商将会把大量的资金投入应用产品的研发，资金流向单一，因此资金需求规模较小。由于应用即服务市场准入门槛较低，拥有众多的提供商，所以市场竞争激烈，服务提供商将面临强大的市场风险，会因为服务产品不能被市场接受而导致项目失败。并且，应用产品研发的过程中也有较大的技术风险。
（三）增值服务企业资金需求特征与风险评估
与应用即服务类似的是，增值服务提供商的资金流向大都集中在软件研发上，对于硬件设备的购置需求较小。且由于云计算增值服务商以自由企业为主，对企业的实力和规模要求不受限制。除个别具有实力的企业巨头外，大多数增值服务的提供商属于中小型企业规模，甚至是微型企业。这些企业的经费有限，研发项目单一，经营规模不大，因此资金需求规模也较小。但有别于应用即服务的是，增值服务的范围还涉及行业解决方案、规划咨询服务等内容，市场提供商众多，市场竞争激烈，中小服务提供商面临较强的市场风险，成长和成熟的可能性较小，因此风险偏好较强。
四、基于产业链的云企业阶段性融资策略选择
云计算企业阶段性融资策略是针对处于产业链不同阶段的云企业资金需求特征，并结合各种融资渠道的特点，选择可行的融资形式。根据上述对产业链上云企业不同融资需求特征，可进一步提出以下阶段性融资策略选择。
（一）基础设施提供商融资策略选择
云产业的基础设施提供商，普遍具有投资规模大、风险低的特点。处于这个层次的云企业一般拥有大量生产云计算基础设施的物理资产甚至云计算产业园的土地资产，这些资产都可以作为融资抵押或固定资产偿债，对于银行来说融资风险是可控的。所以抵押类贷款是云计算基础设施提供商的传统性融资策略。同时，夹层融资策略能满足处于成长期的云计算基础设施提供商的资金需求。从融资成本上来说，成长期的云计算基础设施提供商已经具有稳定增长的历史，企业通过引入兼具债权和股权性质的夹层资金，有利于降低企业的总融资成本，促进企业的扩张和发展。
（二）云服务供应商融资策略选择
云计算基础即服务（iaaS）提供商具有向用户提供基础设施租赁的服务，因此，融资租赁必然成为其首选融资策略。云计算基础即服务的提供商对于融资租赁的需求主要在于对云基础设施的购买上。云基础设施的购买，要花费大量的流动资金，若运用融资租赁则会减小云服务提供商短时间内资金支出的规模，有利于基础即服务的可持续性发展。
对平台即服务提供商的盈利模式和风险收益特征，比较适合该环节服务提供商的市场融资方式主要有夹层融资、知识产权担保等策略。目前我国处于paaS服务提供商都是传统it产业发展较好且具有相当实力的企业，例如微软、Google、新浪等企业，企业在云计算市场占有较大份额。这些条件都比较符合夹层融资的基本要求，因此paaS服务提供商可以选择夹层融资来获取所需资金。同时，这些企业还拥有大量的知识产权无形资产，可以通过评估机构的评估，用知识产权作为债权担保以获取资金。
与平台即服务（paaS）相比，虽然SaaS服务提供商也需要研发软件和推广市场，但是其提供商规模和研发难度都要小得多。当用户需要某种服务的时候，不再自己投资开发，而是从云计算服务提供商那里租用。比如从SaaS提供商那里租用CRm服务。根据软件即服务提供商的盈利模式和风险收益特征，企业可考虑使用天使投资、供应链融资、知识产权担保等融资策略。其中供应链融资策略是SaaS服务提供商比较理想的融资策略。通过利用业务合作对象的资信实力，一方面有助于帮助中小软件提供商解决融资难问题；另一方面，SaaS服务提供商还可以通过这一融资策略来获取银行授信，以企业的应收账款作为质押给予一定的信贷支持，增强企业资产的流动性和赊购赊销中的信用能力。
（三）增值服务提供商融资策略
处于该层次的企业大多属于中小型企业，甚至是微型企业。因此，云计算增值服务企业应坚持以灵活的市场化融资策略，企业可采取风险投资类策略、贷款类策略以及担保类策略相结合的方式。风投类策略方面，天使投资、私募股权投资等风险投资的进入与当前云计算增值服务企业面临的高风险相匹配。据赛迪投资顾问统计，2010年至2011年10月，中国软件企业通过天使投资进行股权融资的案例总量为9例，仅有1例披露了股权融资金额，金额较小，且是一次性投入。贷款融资方面，供应链融资可成为主要模式。另外，互助担保、知识产权担保等担保类策略也为云计算增值服务提供商有效方法。虽然云计算增值服务企业规模不大，融资能力不强。但是通过互助担保等创新融资策略，不仅提高了该类企业的融资能力，还在一定程度上降低了银行的放贷风险。同时，由于云计算增值服务企业是知识密集型企业，企业拥有的是高新技术，缺乏传统融资担保标的，很难从传统的融资渠道获得资金。因此，利用企业的优势资源即知识产权资源进行担保融资是属于高新技术企业特有的融资策略选择。
五、小结
本文从产业链角度把握住了各类云计算企业的基本融资特点，通过分析其业务特征、融资特征和风险特征，构建了能与其相匹配的融资策略框架，为不同层次的云企业在今后的融资实践应用中提供了思路与方向。但阶段性融资策略研究是一个复杂系统的过程，本文仅进行了云企业融资策略的梳理，今后产业链每个阶段的融资策略都可以继续展开深入研究，并且还可以在未来的云企业实践中加强金融创新，实现云企业融资策略的多样化发展。
参考文献
[1]赛迪顾问.中国云计算产业发展白皮书[R]，2011.
[2]洪峥.雾里看花：云计算中的投融资机会[J].国际融资，2011（01）.
[3]陈滢.谈本土云计算项目融资困境[J].科技创业，2011（09）：100.
[4]张纪元.云计算产业链和基本特征及电信运营商盈利模式[J].广东通信技术，2011（08）.
[5]张建文，汪鑫.云计算技术在银行中的应用探讨[J].华南金融电脑，2009（06）：16-19.
[6]谢世清.论云计算及其在金融领域中的应用[J].金融与经济，2010（11）：9-11.
云计算的基本种类篇8
针对云计算环境中任务调度算法复杂度高、任务分配不够合理等问题，提出一种基于朴素贝叶斯分类的负载均衡技术。该技术利用云计算环境的心跳机制全面地收集各节点负载信息，并采用朴素贝叶斯算法对各节点负载状态进行分类；然后，根据节点状态分类结果，实现任务和资源分配的合理调度。实验结果表明，基于朴素贝叶斯算法的负载均衡技术能提高任务的分配效率，避免任务在各节点间频繁迁移，快速有效地实现云计算环境中各节点间的负载均衡。
关键词：云计算环境；负载均衡；朴素贝叶斯；负载信息；任务调度
中图分类号：tp311.1
文献标志码：a
LoadbalancingtechnologybasedonnaiveBayesalgorithmincloudcomputingenvironment
abstract：
Forthetheheavycomplexityofschedulingalgorithmandthemisallocationofassignmentoccurringinthecloudcomputingenvironment，aloadbalancingtechnologybasedonnaiveBayesalgorithmwasproposed.thistechnologymadeuseoftheheartbeatmechanismtogathereverynodesloadinformationcomprehensively，soastoclassifytheloadstateofallnodesbasedonnaiveBayesalgorithm.then，accordingtotheclassification，itachievedreasonabledispatchofthetaskandresourceforeachnode.theresultsoftheexperimentsshowthat，thisloadbalancingtechnologyimprovestheefficiencyoftheallocationoftasksandavoidsthefrequentmigrationbetweennodes，sothatitcanachievethepurposeofbalancingtheloadrapidlyandeffectively.
Keywords：
cloudcomputingenvironment；loadbalance；naiveBayes；loadinformation；taskscheduling
0引言
云计算是继分布式处理、并行处理、网格计算之后的一种新的计算模式，其核心是将大型数据中心的计算资源虚拟化，向用户提供以计算资源为形式的服务[1-2]。随着互联网数据量的与日俱增，云计算环境（简称云环境）必须具备提供大量并发访问服务的能力，如何将云环境中的总体负载“合理”分配到各个节点上，避免各节点的处理能力和i/o能力成为云计算中心提供服务的瓶颈，是云计算研究领域的热点问题之一。目前，主要采用负载均衡技术，通过调整各个节点上的负载分配情况，进行节点间的负载平衡，从而最大限度地利用现有系统资源，实现用户服务和扩展性能的最大化[3-4]。
现有的负载均衡技术研究中，根据其实现负载均衡方式的不同，主要可以分为静态负载均衡技术和动态负载均衡技术。静态负载均衡技术根据现有任务执行情况，并结合系统软硬件信息，通过调度算法选择合适的节点来分配、执行任务[5-6]。动态负载均衡技术则根据系统当前状态决定如何给云环境中的节点分配任务。若节点任务超载，则将超载任务动态转移至其他节点执行，如基于蚁群算法的负载均衡技术[7]、基于贪心算法的负载均衡技术[8]等。另外，文献[9]提出了一种基于虚拟机实时迁移的自适应负载均衡算法，通过处理当前负载数据和历史数据，预测虚拟机迁移后对系统影响程度，从而选择合理有效的迁移策略。文献[10]则将分布式系统中基于移动的负载均衡策略应用于云环境，利用agent轮询机制收集节点信息，进行负载平衡操作。
由于每个任务占用资源难以预测，且各节点处理能力不同，动态负载均衡技术与静态负载均衡技术相比，更能根据系统性能的变化，动态地调整各节点的负载分配情况，负载均衡效果更好[11]。但现有动态负载均衡技术存在以下两个问题：1）只考虑单一负载指标（如CpU、内存等），未对云环境中各节点的负载情况进行全面有效评估，使得任务的分配调度不够合理，容易造成任务在各集群节点间的频繁“抖动”；2）实现任务调度时，调度算法比较复杂，需要在全局节点中寻找最优解，不仅影响任务分配效率，而且会给云环境系统造成更多的计算开销。
针对上述问题，本文结合云环境分布式并行的特点，提出了一种基于朴素贝叶斯算法的负载均衡技术。首先，利用云环境中的心跳包全面地收集各节点负载信息，并采用朴素贝叶斯算法对各节点负载状态进行分类；然后，根节点根据节点状态分类结果，实现任务和资源分配的合理调度，提高云环境的性能。
1基于朴素贝叶斯算法的负载均衡技术
1.1相关概念
定义1负载特征值。云环境中节点s的静态负载特征和动态负载特征，用于反映节点运行时的总体负载状况，记为V（s）。
在计算各节点负载特征值时，本文设定节点的负载特征属性主要包括CpU、内存、磁盘及网络四个方面。其中，CpU和内存属性反映当前节点任务处理过程中的负载情况；磁盘属性反映当前节点i/o负载情况；网络属性则反映了节点任务的接收及传送情况。下面将给出各个负载特征值属性的具体定义：
定义2CpU负载特征值。设云环境中节点s的CpU运行队列中任务数为C1，CpU上下文切换率为C2，空闲CpU时间百分比为C3，则其CpU负载特征值VC（s）为：
VC（s）=σ1C1+σ2C2+σ3C3
其中σi（i∈{1，2，3}）为一组权重系数，且∑σi=1，根据不同的应用可动态调整权重。
定义3内存负载特征值。设云环境中节点s的物理内存大小为R1，虚拟内存大小为R2，空闲存储器的大小为R3，则其内存负载特征值VR（s）为：
VR（s）=ε1R1+ε2R2+ε3R3
其中εi（i∈{1，2，3}）为一组权重系数，且∑εi=1，根据不同的应用可动态调整权重。
定义4磁盘负载特征值。设云环境中节点s的磁盘利用率为D1、磁盘访问速度为D2、磁盘队列长度为D3，则其磁盘负载特征值VD（s）为：
VD（s）=ω1D1+ω2D2+ω3D3
其中ωi（i∈{1，2，3}）为一组权重系数，且∑ωi=1，根据不同的应用可动态调整权重。
定义5网络负载特征值。设云环境中节点s的网络往返延时为n1，网络带宽为n2，则其网络负载特征值Vn（s）为：
Vn（s）=δ1n1+δ2*n2
其中δi（i∈{1，2}）为一组权重系数，且∑δi=1，根据不同的应用可动态调整权重。
另外，为了对节点s的负载情况进行贝叶斯分类，根据上述定义，训练样本的格式定义如下：
定义6训练样本。在云环境系统中，用于对节点s的负载情况进行贝叶斯分类的训练样本格式为〈VC（s），VR（s），VD（s），Vn（s），t（s）〉五元组。其中：VC（s）、VR（s）、VD（s）和Vn（s）分别为CpU、内存、磁盘和网络的负载特征值；t（s）∈t，t为训练样本分类集，t={tj|j=1，2，3}（其中：t1表示空闲状态，t2表示正常负载状态，t3表示过载状态）。
1.2基于朴素贝叶斯的分类方法
朴素贝叶斯（naiveBayes，nB）分类方法以贝叶斯定理为理论基础，是在已知先验概率与条件概率的情况下的模式识别方法[12]。与其他分类器相比（如人工神经网络、决策树等），朴素贝叶斯方法采用的分类器是分类算法中最简单、有效而且实用的模型。其假设一个属性对给定类的影响独立于其他属性，当假设成立时，其分类效果是最精确的。另外，采用朴素贝叶斯分类算法，可有效利用云环境中的map/Reduce并行处理机制，将各节点收集信息进行并行分析处理，不仅不会造成系统的过多的额外负载，而且能快速有效地获得分类结果。
设样本空间为U，训练样本分类tj的先验概率为p（tj）（j=1，2，3），其值等于属于tj类的样本总数除以训练样本总数|U|。对于新样本w，其属于tj类的条件概率是p（w|tj）。根据贝叶斯定理，可知tj类的后验概率为p（tj|w）：
p（tj|w）=
1.3负载均衡策略
对于云环境中的所有子节点node，在每次发送心跳包heartbeat之前，利用空闲时间计算出节点s负载特征值VC（s）、VR（s）、VD（s）和Vn（s）；然后，将负载特征值随心跳包发送到根节点，根节点则根据负载均衡策略，反馈各子节点的任务请求，实现任务的优化分配，达到均衡云环境负载的目的。为提高响应速度，根节点在收到心跳包之后，根据上次的分类结果来反馈指令，而本次收集的信息则在空闲时间进行计算，下个心跳周期发送。具体均衡策略如下：
根节点收到子节点发送的心跳包之后，将根据式（7）判断节点状态分类，并按以下三种策略进行处理：
1）若节点属于空闲状态，则响应该节点的任务请求，并同时发送负载迁移指令——接收者启动。
2）若节点属于正常状态，则以一定概率响应任务请求。为提高云环境平衡效益，若当前空闲节点占多数时，则适当提高响应概率，加快任务执行速度；若当前过载节点占多数，则降低响应概率，以控制云环境整体负载，避免全局负载过重。
3）若节点属于过载状态，则拒绝分配任务。
1.4负载迁移策略
本文负载迁移策略包括接收者启动策略和发送者启动策略。根据式（7）的分类结果，空闲节点运行接收者启动策略，进行局部负载均衡，若能有效处理周围节点负载，则策略结束；否则，过载节点开始发送者启动策略，继续进行负载均衡操作。本文使用的发送者启动和接收启动策略都在局部范围内，避免了节点大范围的迁移，提高了平衡效率。
假设初始节点为s，则接收者启动策略为reciver（s），发送者启动策略为sender（s）。接收者启动策略和发送者启动策略的遍历距离分别为μ和ρ，设参数i表示距离初始节点的距离，H（i）表示距离初始节点为i的所有节点的集合。
具体策略如下：
1）空闲节点接收者启动策略：
2实验结果与分析
2.1实验环境
为验证本文所提出的基于朴素贝叶斯分类的负载均衡技术的可行性和有效性，本文采用了3.00GHz的CpU和2GB的Ram作为硬件环境，windowsXp的操作系统，JDK7.0的基础环境及myeclipse9.0的编程工具，继承扩展了云计算仿真软件CloudSim[13]的DataCenterBroker、Vm和Host、Cloudlet等类。云任务（Cloudlet）按FCFS策略直接绑定到虚拟机（Vm），虚拟机根据主机（Host）相关有效信息，采用负载均衡技术进行分配和迁移操作。
本文实验环境利用如表1、2所示。规格的Host、Vm构成云计算数据中心（DataCenter），分别测试在相同条件下，不同任务数在DataCenter运行的时间及迁移的次数。
2.2实验结果分析
由于静态负载均衡技术不能根据系统性能的变化，动态地调整各节点的负载分配，其负载均衡效果明显低于动态负载均衡技术。因此，在本实验中，选择目前较为典型的两种动态负载均衡技术——基于蚁群算法的负载均衡策略[7]和基于贪心算法的负载均衡策略[8]进行对比实验。
为验证文中提出的算法的可行性，在第一组实验中，记录了任务执行过程中系统节点负载分布情况，如表4所示。
从表4可以看出，在任务数目较少时，集群负载平均分布在集群各节点上，大部分节点都处于空闲状态；任务数增加时，集群整体负载增多，空闲节点数据减少，根节点采用基于朴素贝叶斯的任务分配策略，将任务优先分配至空闲节点，避免了过载节点的出现；随着任务数不断增多，在无空闲节点的情况下，基于朴素贝叶斯的任务分配策略将任务分配至正常节点，对过载节点进行迁移，进一步避免集群的局部过载。实验数据表明，基于朴素贝叶斯的负载均衡技术能有效地平均集群负载，达到优化资源利用率的目的。
在实现负载平衡的过程时，调度算法的复杂度将会直接影响任务的分配效率和执行时间。在第二组实验中，针对不同负载平衡技术，本文将着重考察在相同节点条件下，任务数与任务运行时间的关系。从图2可以看出，基于朴素贝叶斯算法、蚁群算法和贪心算法的三种负载均衡技术，其任务运行时间均基本上随着任务数量的增长呈线性增长趋势。但由于基于朴素贝叶斯算法的负载均衡技术，先采用朴素贝叶斯算法实现分类，再根据分类结果对节点实现调度，能将任务快速、有效地分配到云环境中当前较为空闲的节点，充分利用了现有系统资源，有效地提高调度算法的效率。另外，与基于蚁群算法和基于贪心算法的负载均衡技术相比，本文提出的负载均衡技术避免了在整个集群节点中寻找最优解，缩小了其解空间，减少了任务分配的计算开销。因此，采用基于朴素贝叶斯算法的负载均衡技术，其任务运行时间少于其他两种技术，并随任务数逐渐增多，其优势更加明显。
另外，在负载平衡的过程中，能否对节点的负载情况进行有效评估，使得任务的分配调度更为合理，也是衡量负载平衡技术优劣的一个重要方面。在第三组实验中，针对不同负载平衡技术，本文将着重考察在相同节点条件下，任务数与任务迁移次数的关系。从图3中可以看出，在实现节点的负载均衡时，采用朴素贝叶斯分类算法，其任务迁移次数明显少于基于蚁群算法和基于贪心算法。分析可知，采用朴素贝叶斯分类算法时，利用训练样本，较为全面地综合考虑CpU、内存、磁盘及网络等四个方面的负载因素，因此能将任务分配到合适的节点，有效避免任务在各集群节点间的频繁“抖动”情况，且随任务数的逐渐增多，采用朴素贝叶斯算法作预处理的效果更加明显。
3结语
针对大数据时代的云计算环境，负载均衡机制为提高资源利用率、减少计算中心资源消耗提供了解决方案。本文提出的基于朴素贝叶斯分类的算法，给出了节点分类特征参数及分类方法，针对不同分类状态的节点采取了相应的任务分配策略和平衡策略，有效地提高了云任务的执行效率，达到了均衡云环境负载的目的。本文提出的处理任务分配与节点负载信息的方法，能有效处理云环境负载均衡的问题，为云环境平台下的负载均衡策略研究提供了新的解决方案。
参考文献：
[1]GRoSSmanRL.thecaseforcloudcomputing[J].itprofessional，2009，11（2）：23-27.
[2]LiUp.Cloudcomputing[m].Beijing：publishingHouseofelectronicsindustry，2010：1-16.（刘鹏.云计算[m].北京：电子工业出版社，2010：1-16.）
[3]YiX，wenGC.Loadbalanceapproachtosavepoweronclouddatacenter[J].JournalofFrontiersofComputerScience&technology，2012，6（4）：327-332.（易星宇，翁楚良.面向云计算中心效能优化的负载平衡方法[J].计算机科学与探索，2012，6（4）：327-332.）
[4]GUop，LiQ.Loadbalancingschedulingalgorithmbasedonclassifyingtheserverbytheirload[J].JournalofHuazhongUniversityofScienceandtechnology：natureScienceedition，2012，40（S1）：62-65.（郭平，李琪.基于服务器负载状况分类的负载均衡调度算法[J].华中科技大学学报：自然科学版，2012，40（S1）：62-65.）
[5]SCHRoeDeRt，GoDDaRDS，RamamURtHYB.Scalablewebserverclusteringtechnologies[J].ieeenetwork，2000，14（3）：38-45.
[6]ZHaoY，HUanGw.adaptivedistributedloadbalancingalgorithmbasedonlivemigrationofvirtualmachinesincloud[C]//proceedingsofthe5thinternationalJointConferenceoninC，imSandiDC.piscataway：ieee，2009：170-175.
[7]CHenZ.Resourceallocationforcloudcomputingbaseonantcolonyoptimizationalgorithm[J].JournalofQingdaoUniversityofScienceandtechnology：naturalScienceedition，2012，33（6）：619-623.（陈真.基于蚁群优化算法的云计算资源分配[J].青岛科技大学学报：自然科学版，2012，33（6）：619-623.）
[8]HUUtt，tHamCK.anauction-basedresourceallocationmodelforgreencloudcomputing[C]//proceedingsofthe2013ieeeinternationalConferenceonCloudengineering.piscataway：ieee，2013：269-278.
[9]ZHanGZ，ZHanGX.aloadbalancingmechanismbasedonantcolonyandcomplexnetworktheoryinopencloudcomputingfederation[C]//proceedingsofthe2ndinternationalConferenceonindustrialmechatronicsandautomation.piscataway：ieee，2010：240-243.
[10]wanGSC，YanKQ，Liaowp，etal.towardsaloadbalancinginathree-levelcloudcomputingnetwork[C]//proceedingsofthe3rdieeeinternationalConferenceonComputerScienceandinformationtechnology.piscataway：ieee，2010：108-113.
[11]CHenGC，ZHanGD，XUY，etal.asub-stateadaptiveloadbalancingstrategyforcloudcomputing[J].JournalofnanjingUniversityofpostsandtelecommunications：naturalScience，2012，32（4）：53-58.（程春玲，张登银，徐玉，等.一种面向云计算的分态式自适应负载均衡策略[J].南京邮电大学学报：自然科学版，2012，32（4）：53-58.）
云计算的基本种类篇9
关键词：云计算；云应用；云发展；大数据
中图分类号：tp309
1云计算的概念
1.1云计算的定义
云计算（cloudcomputing）没有统一的定义，可以找到百种解释。美国国家标准与技术研究院（niSt）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。
1.2云计算必要的三个准则：
1.2.1云计算为用户提供的是一种服务，通过共享的方式来实现，性价比高；
1.2.2云计算的基础架构通过虚拟化来实现，按需订制，并由系统统一监测和管理；
1.2.3最终使用者通过网络来获得云计算服务，这个网络是国际互联网或企业内部网。
1.3驱动云计算发展的三因素：
1.3.1节约固定成本
技术日新月异，商业模式对信息技术依赖日益增强，固定成本负担加重使得信息技术密集型企业和传统企业都视云服务为一个有效且廉价的解决方案。云服务的采用，使企业it的花费，由原来的一次性资本开支，转变为按实际使用情况支付的日常费用，具有更好的灵活性和伸缩性。
1.3.2提高数据处理速度
云端的基础设施和平台，一般比公司自有的it系统更强大更高效，大量数据处理在“云端”进行，可以大大提高处理速度。
1.3.3多终端应用
更多种类及功能的终端设备也加大了it终端应用公司对跨平台的连接处理的需求，云服务无疑成为解决这一系列需求的最佳方案。
1.4大数据，云计算，物联网和移动互联网的关系
云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网的中枢神。大数据代表了互联网的信息层（数据海洋），是互联网智慧和意识产生的基础。通过批量分析、实时分析、全方位综合分析等模型分析，监控潜在风险，提高生产效率。
图1大数据、云计算、物联网和移动互联网的关系
（资料来源：艾瑞咨询）
1.5云计算的架构：iaaS、paaS和SaaS三个层次
按服务商提供云服务的资源所在层次分，基础设施即服务（iaaS），平台即服务（paaS）和软件即服务（SaaS）。niSt（nationalinstituteofStandardsandtechnology，美国国家标准与技术研究院）对各类服务的定义如下：
1.5.1架构即服务（iaaS）。云计算发展的基石，提供服务器托管、公共存储空间等与iDC相关的公共租赁服务平台。iaaS的核心技术是虚拟化，主要包括计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化。
通过向客户提供处理、存储、网络以及其他基础设施，用户能够远程部署和运行任意软件（包括操作系统和应用程序）。用户不管理或者控制底层的云基础架构，但是可以控制操作系统、存储、应用程序，以及可能有限度的控制选择的网络组件。
1.5.2平台即服务（paaS）：提供开发平台、计费平台、运营和管理平台等服务的公共租赁服务平台，分布式计算是其核心。客户使用云供应商支持的开发语言和工具，编写程序、分发程序、收集结果并显示结果，而客户不必管理云基础架构，即可完善自身应用。
1.5.3软件即服务（SaaS）：完全对传统的it架构进行重构，广泛集成第三方应用，提供在线CRm、在线办公等各种在线软件的公共租赁服务平台，满足客户多样化需求。客户所使用的服务商提供的应用程序运行在云基础设施上，不管理或者控制底层的云基础架构。
由低向高排列，传统模式基础设施即服务（iaaS）平台即服务（paaS）软件即服务（SaaS），标准化程度提高，成本越来越低，速度越来越高。处理同样的数据量，在云计算时代，成本只有原来的十分之一。
2国内云计算步入成长期
2.1各级政府大力支持，国内云计算的发展具备政策保障
各级政府全面推动我国云计算产业的发展，试点城市诸多政策落地，云服务已经进入我国政府采购目录。国务院出台了《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》。发改委在“十二五规划”中成立云计算专项基金，设立北京、上海、深圳、杭州、无锡等五大云计算示范城市，支持15个云计算示范项目。2013年1月，工信部联合四部委了“数据中心建设布局指导意见”。目前华为、阿里云、国裕数据、铜牛信息等第一批家企业已获批云计算数据中心牌照。
2.2云计算发展基础良好
2.2.1互联网、移动互联网服务能力的提升加快软件的云化进程。
2.2.2编程模型、分布式计算、数据存储技术、虚拟化技术、云计算平台管理等核心技术日臻成熟，提供了必要的基础条件。
2.3云计算在我国大致可分为三个阶段：引入阶段、成长阶段、成熟阶段。
各阶段特点：
2.3.1引入阶段。概念不够明确，用户的认知度低，成功案例匮乏。
2.3.2成长阶段。应用案例逐步丰富，用户对云计算已经比较了解和认可，云计算的商业理念开始形成，用户会比较主动的考虑云计算策略。
2.3.3成熟阶段。云计算厂商的竞争格局基本形成，解决方案更加成熟，SaaS模式的应用成为主流。
2.4商业模式变化
云计算服务使用户获得更快的部署和更好的灵活性。云计算服务提供方商业模式巨变：
2.5传统软件企业转型云计算
2.5.1转型SaaS为国内主流。当前有两大类典型产品，一类是供有数据中心企业应用的私有云解决方案，相对成熟；一类是供没有数据中心企业应用的公有云服务，比较雏型。
2.5.2从基础硬件投入为主，逐步过度到软件投入为主。
iDC的调查显示，国内企业对云计算需求主要包括改进it架构、实施新业务流程等。目前国内的SaaS提供商以中小开发者为主，年增速将保持在30%左右。
2.5.3云服务模式和License模式将长期共存。
2.5.4云计算真正的价值在于数据平台建立之后的大数据分析。
3案例分析
3.1用友的发展历程
上市公司用友软件在过去的25年中，经历了三个阶段，两次转型：从1988年创立开始，在财务软件领域耕耘了十年；20世纪90年代末到2010年在eRp软件领域做了十年；此后至少5～6年里，由应用软件供应商变革为平台运营提供商。
2013年上市公司用友软件创新推出Uap平台和CSp平台服务客户，并打造更高端的云转型模型（paaS+SaaS）+第三方服务，构建完整闭合生态圈。
公司目前提供四大领域的云计算服务：协同云企业空间，主要服务于企业内部协同及上下游协同；营销云-旺铺、码客，主要服务于企业营销；财税云-会计家园，提供财税知识及工具服务；支付云-畅捷支付，提供线上和线下的企业支付服务。
3.2Uap（Unifiedapplicationplatform）
用友Uap平台（企业计算平台）面向大型企业与公共组织的计算平台，主要包括开发平台、集成平台、动态建模平台、商业分析平台、数据处理平台、云管理平台和运行平台等七大平台，涵盖了软件应用的全生命周期和it服务管理过程，用友自身、合作伙伴、企业客户均可在此平台上开发自己的行业产品和方案。
3.2.1大型企业和公共组织的开放平台，基于私有云的paaS+SaaS服务。该平台能实现企业与供应商、经销商、电子商务平台的整合，支撑企业信息化各个阶段的应用，满足企业管理变化快，及时响应市场需求的经营目标。
3.2.2包含了BQ和ae两个关键平台。BQ实现闭环实时的智能分析，帮助企业实现精准决策，快速响应商业变化；ae支持下一代企业计算关键技术的数据处理平台，其包括计算引擎、开发工具、管理工具及数据服务，能够支持数据压缩、列式存储、内存计算，支持结构化和非结构化数据服务。
3.2.3第三方在平台上开发、运行、和服务的功能，一方面获得了销售分成，另一方面为客户提供了更为全面的服务，提升了客户的粘性。
3.3CSp平台服务于小微企业，构建基于公有云的paaS+SaaS生态圈
CSp包括云资源管理系统、运行支撑系统、运营系统、客户及iSV门户系统、应用支撑系统以及安全系统，同时允许第三方开发者提供企业云应用；此外CSp还向用户提供社交产品及支付产品，力图全面提升客户粘性。
基于CSp公有云平台，针对小微企业，提供了四朵云服务：协同云-企业空间，主要服务于企业内部协同及上下游协同；营销云-旺铺、码客，主要服务于企业营销；财税云-会计家园，提供财税知识及工具服务；支付云-畅捷支付，提供线上和线下的企业支付服务。新一代CSp平台具体包括：
3.3.1云资源管理：计算、存储、网络等资源，监控、计量等管理。
3.3.2运行支撑：应用部署、负载调度、消息总线、分布式文件系统、分布式缓存、并行计算架构、结构化数据、文档图形及非结构化数据库。
3.3.3运营系统：用户管理、服务管理、鉴权、计费、账单管理、运营分析。
3.3.4开发及运行框架：数据模型、消息机制、数据存储、多端开发框架、开发工具、装配工具、报表工具、运行框架。
3.3.5公共服务：搜索、智能预测、自然语言、支付、位置、地图、社交、语音、视屏、邮件、短信、消息推送、文件存储、文档预览、二维码、oCR、天气、财经、旅行及其它服务集成。
3.3.6云应用：企业社交、财务、供应链、CRm、协同、知识管理。
3.4社会化网络社区（SnS）
企业级web2.0包括个人创造、社区交互、广泛协作、数据分享和数据聚合多种用途的应用，其中最为广泛的技术是博客、维客、播客、视频分享、信息标记等，助力企业开展各类对外业务、参与社会化互动。社区中非常受欢迎的核心云服务有：微博通――企业微营销平台；轻博――企业新闻资讯平台；你问――企业在线问答平台。
4云计算发展前景
4.1在变革中快速增长
科技行业it架构从当前的客户端结构转向云计算架构，而计算范围从企业级计算转向社会化计算，SmaC（social，mobile，analyticandcloud）―社交，移动，分析（大数据）和云计算是这一轮科技的发展方向。SmaC打破了原先习以为常的企业生存法则与发展轨迹，理念创新，规划设计先行，it系统更新换代的需求逐步释放。
Gartner2013年的云计算报告显示，2013年全球最终用户的公共云服务开支达到1310亿美元，增长18%。而到2015年，公共云服务市场规模将超过1800亿美元。北美依然是公共云服务普及率最高的地区，但是，公共云服务增长最快的依然是新兴市场，尤其是亚洲的中国。
4.2标准化建设。国际、国内将制定云计算技术体系标准或规则，促进产业的健康发展。
4.3混合云计算是趋势，包括私有云、公有云。
4.4创新是主流，催生智能产品
基于云计算，大数据与人工智能得以实现，智能产品如穿戴计算机、智能家居、智能汽车等如雨后春笋般产生。
4.5云计算与硬件等其它行业互为推动
云、管、端的服务器和核心芯片国产化正在提速，并不断升级，对分布式数据存储、虚拟化、海量数据处理等关键技术的研发与突破，预计截止到2014年末，国内三大运营商的4G用户数将达到8000万，4G终端将达到1.5亿部，都将有力推动我国云计算的发展。
云计算应用领域教育云、移动医疗、智慧城市、智能电网、智能交通、金融等领域正在加速发展，服务对象、业务种类越来越多。把握创新优势，在变革中腾飞。
参考文献：
[1]中国电信广州研究院.云计算技术及发展策略[Z]，2010.
[2]雷万云.云计算――企业信息化建设策略与实践[m].北京：清华大学出版社，2010.
[3]朱近之，方兴.智慧的云计算[m].北京：电子工业出版社，2010.
云计算的基本种类篇10
关键词微软云计算平台；云计算；云应用程序
中图分类号tp39文献标识码a文章编号1674-6708（2013）83-0180-02
在2007年年末，万国商业机器公司提出了它云计算的计划，进而云计算的概念被人们知道。万国商业机器公司提出了云计算之后，很多大型的、具有雄厚实力的信息公司都想争相开发云计算，比如万国商业机器推出的“蓝云”计算平台、亚马逊公司推出的弹性云计算、谷歌公司提出的云计算平台等。于2008年10月，微软公司也推出了自己的云计算平台计划。在2010年1月的时候，微软公司正式推出了自己的云计算机平台―windowsazureplatform，在2008年2月的时候，windowsazureplatform收取使用费用，这意味着微软云计算平台已经正式地使用。微软公司中大部分员工的工作都与云技术有关，这意味着微软云技术平台的发展前景是很大的。
1微软云计算平台的技术介绍
云计算是把软件和应用平台以及基础设施编排统一于一个系统中，然后经过信息技术根据需要的形式提供服务。云计算是容多种计算机技术以及网络技术于一体的产物，主要有网格计算和分布式计算以及网络存储等技术。云计算把全部的信息资源容起来，并且不用人参加管理，而是由软件自动管理。云计算提供的数据库是保险的、可靠的，使用者不必再担心出现数据丢失或者是有病毒入侵的问题；云计算还可以实现资源共同利用。而且它具有使用性高，根据需要进行服务等的特点。
在2009年3月的时候，把“云”产品分成三种：第一是云计算基本设施，第二是云计算平台，第三是云计算等式：云计算等于（数据软件+云计算平台+基本设施）×服务。通过这个等式可以看，对于出云计算来讲最重要的就是服务，根据云计算的运算模式，微软云计算运用“软件加服务”和“云加端”的对策。windowsazureplatform深刻地体现了微软云计算的对策：第一为用户供应了一个可靠安全的平台；第二是提供服务。
云计算分为私有云和公共云以及混合云三类。就云计算提供的服务角度来讲，云计算又可以分为：基础设施，平台和软件服务三类。
2云计算平台的构成
微软公司的数据分布于世界的各个角落，而凡是有微软数据的地方就有云计算平台的运行，为云计算提供了一定的设施以及一些服务，而提供的服务既可以单独使用，也可以把它们组合起来使用，以为应用程序供应较多的特性与较安全和较高效的运行氛围。微软云计算平台主要由“云计算服务操作系统”、“云数据库”、“云计算的基础架构”三个组件构成。
1）“云计算服务系统”：在云计算系统中运行，对于云计算机系统的使用户而言是虚拟的而且是透明的，云计算系统主要保障了计算，保存，和管理三个尤为重要的功能以及它的基层服务Fabric，它们为云计算应用程序供应了运行和存储服务，Fabric不仅管理与监控云应用程序，还监控和管理“微软和服务”平台的运行环境。“云计算服务操作系统”中可以运行很多种种类的应用程序。但是“云计算服务系统”主要还是支持具有众多并发访问云计算使用者的应用程序。为了实现这个目的，“微软和服务”的允许一个“微软和服务”程序同时运行几个实例，各个实例在一个虚拟机上运行。假如有很多的并发访问用户，程序的设计者可以通过增多实例的个数来提高应用程序的使用效率。程序的设计者可以通过一定的手段为应用程序建设一个主机的号码，而且还要为数据库建立存储号码。完成这些程序之后，程序设计者就可以把应用程序传上来，表明程序所需要的实例个数，在此之后，“微软和服务”就可以为程序建立与之相适应的虚拟机，与此同时运行该程序。
2）SQLaZURe组件。很多用户都比较喜欢使用高效的、安全的而且容易管理的数据库系统的，云应用程序也是如此。云的数据库无论在什么时间都可以为客户提供服务。云数据库希望给用户提供依云为依托的数据运行服务，可以提供数据分析和数据转换等服务。云数据库是以“SQL服务”技术为基础进行建构的，但它并不是把它装在数据库中，是运用了更优秀的设计，由微软以云为基础，可提供的数据库服务是具有多用户和高使用的特点。云数据库的使用很简单，不用设计人员进行安装和安置数据库软件，更不需要为其打补丁等；它也不需要使用者进行管理。但是到目前为止，只开发出了“SQLazure数据库“,其它的软件正在研发和检测中，云数据库是在“SQL服务”数据库管理系统基础之上进行服务的，它也可以支持索引和视图等功能；
3）云计算的基础架构：它是一种以互联网为基础的服务，它也能够把现在应用的程序和云计算平台的连接等变得更加的简单方便，为计算机软件的本地应用与云应用提供了服务。对于云计算来讲，存储数据和运行是很重要的，但我们仍需要一个以云为基础的架构服务。他不仅能够被使用者原有的软件进行应用，还可以为云服务使用，云计算的基础架构就可以实现这一目的。它用来提供交互的服务系统，它主要是用来把基础基础程连接于云应用程序当中，主要提的服务是访问控制以及服务总线的服务。
3结论
微软云计算平台是计算机技术与互联网技术发展的融合。一个优秀的云计算平台可以为用户提供良好的应用体验。微软具有先进的云计算技术和产品，以及以良好的软件平台，丰富的经验和众多的运行方式等为云计算提供解决方案。在不远的将来，会有越来越多的用户参与到云计算中。
参考文献
[1]高阳.云计算新的基石微软Dryad分布式并行计算平台解析[J].微型计算机，2011(9)：89-92.