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大數據云計算的理解范文1
關鍵詞：醫院；信息；云時代；經濟
中圖分類號：R197.324 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2017）012-0-01
一、前言
最近幾年，我國的經濟發展是伴隨著云時代信息化的發展，針對于經濟管理的方面的不斷拓展，我國的醫院在信息化經濟管理研究的應用當中，要不斷提高管理水平，這樣才可以不斷提高醫院的經濟效益，醫院的發展不僅僅是要靠國家的扶持，更要考的就是醫院的推動發展，針對于云時代下的信息處理系統，我們能夠更好的在網絡大背景的環境下隨時獲取有利于醫院發展的信息。同時能夠減輕醫院工作人員的工作壓力，同時幫助病患能夠在有限的時間得到無限的服務可能。
二、云計算技術
1.概念
大數據的發展是互聯網的一個衍生產物，對于大數據技術的發展可以針對于高運算效果的數據捕捉，同時能夠在醫院的技術應用當中能夠通過經濟的大數據和運算復雜的情況下進行類型的復雜研究中挖掘出最為有用的數據信息，同時云計算技術能夠幫助醫院的收費和經營情況進行準確的計算，能夠按照用戶對于計算機相關的共享服務當中提供一個最為有用的網絡服務，使用者可以通過上傳數據，將數據上傳到云計算當中，就能夠通過云計算的科學研究進行網絡服務的辦法，能夠利用存儲的方式存在互聯網當中，在需要查找的時候利用相關的數據密碼就能夠調取出來，能夠得到更加快速高效的信息平臺，能夠將醫院的信息化基礎建設往更快更好的方向進行研究轉變。
2.內涵分析
大數據云計算技術從狹義方面理解是指處理數據量龐大的對象，但是我們可以從多方面知道云時代下的各種元素都包含在內。首先最為重要的就是：醫院每天有那么多的病人要登記記錄入冊，那么醫療系統的消息都要上傳上去，對于數據的分析非常重要，醫院在進行計算的時候要通過不同的藥品和檢測的方法不同有很多種收費方式，其中就會伴隨產生大量的數據，每天的數據都會更新，那么在建設這些數據庫的時候就要考慮到如何將分類進行更為準確的分析，能夠方便病人服務公民，但是醫院不會因為各種數據上的錯誤產生經濟上的損害，是需要我們重點研究的，醫院在運行過程中更為關心硬性的數據回報，而采用大數據云計算技術較難實現直接的量化回報。
3.優勢分析
云計算是指通過網絡技術提供彈性化的廉價分布計算能力，對于目前的醫院來說，很多的單位在進行運算的時候，不僅僅說的是醫院的收費付費的模式，同時目前國家在跟隨黨的腳步走，能夠提出更多服務民生的條件，針對于現在出現的醫保卡等研究，我們可以從中獲取更多的數據研究，并且能夠在數據研究上傳數據的時候保存到醫?？ó斨?，方便各單位能夠很好的查看醫?？ǖ氖褂们闆r，同時針對于各種數據的情況，大數據的服務可以使用APP的模式來進行研究和上傳，患者可以通過APP來進行付錢，這樣對于手機僅僅需要下載一個客戶端即可。同時使用起來更為方便，能夠把患者信息保存到互聯網中，方便隨時的查閱。
三、提升醫院經濟管理能力
在醫院的發展當中，云計算技術能夠很好幫助醫院在信息化的管理當中提高醫院的管理水平，能夠從大數據當中得出每個部門的工作和管理水平的提高，同時云計算技術可靈活運用于醫院經濟管理信息化中，在發展的當中，我們可以知道的是每個客戶端在下載APP的時候能夠將醫院和患者分開進行運算，患者可以通過客戶端進行付費和掛號等功能，而醫院則可以通過APP的數據上傳進行收費的模擬，將經濟核算出來，保證和患者客戶端進行有效的鏈接。保證用戶有效讀寫各類數據信息。在實踐應用中，這樣的客戶端PC機可以實現很好的處理功能，為用戶處理信息和提交結果等提供很大便利，而且客戶端的響應十分迅速，更提高了醫院經濟管理速度，同時結合云計算技術的軟件運營（SaaS），更為醫院經濟管理信息化提供了運作平臺和所需網絡基礎設施，有效降低了醫院經濟管理的投入成本。
1.提高醫院服務水平
在云計算技術的應用過程中，醫院經濟管理信息化水平得到了很大提高，這也提高了其業務處理能力。在以往的醫院經營模式，我們知道的是每一個患者都要進行排號掛費，同時醫院要安排更多的工作人員進行核算單據是否出現差錯，醫生手寫的單子難免會出現工作人員在驗算的時候出現不同的差誤。所以我們進行了云時代下的轉變，我們知道的是，針對于醫院的經濟管理研究，如今我們可以通過互聯網的模式精細云計算的處理，對于各類賬、表、證的操作，同時也能全面統計、分析各類日常業務，降低管理出錯率。同時能夠在日常的工作當中將每個科室的不同情況進行統計分析，能夠將每個單位部門出現的不同的經濟狀態進行核算和分析，能夠為下一年的醫院人員整合提供一個有效的數據，能夠保證數據處理的準確性和完整性。
2.提升經濟管理水平
云處理模式下的t院經濟管理工作，能夠很好的實現各科室的信息共享，醫院的管理層方面也能及時得到各事項的通知并及時處理，患者能夠通過病患通道查詢到醫院的資源和信息，能夠通過病患的自我需要進行掛號和咨詢。而且通過云時代的處理，針對于醫院的經濟管理系統中的收費系統與多種云端技術結合，能夠快速方便的進行醫院的經濟核算能力，能夠減輕工作人員的工作負擔，提高工作效率，能讓醫院經濟管理流程方便工作人員和病患的方便，能發揮其決策職能。更好地發揮云技術的作用，為醫院的發展、效益的提升添磚加瓦。
四、結語
我們能夠知道的是如今的社會是離不開互聯網的，云時代在互聯網的發展下只會越來會好，能夠在云時代下的研究發展當中幫助醫院的經濟管理研究下將各方面的數據進行研究和互動，能夠保障醫院的經營管理模式更為方便快捷，能夠促進醫院的水平的提高，在醫患關系當中，能夠更好的查閱相關的醫療過程，幫助醫院經營水平的透明化管理。我們能夠促進時代的進步，不容忽視云時代對于醫院的影響。
參考文獻：
[1]周景嵩.淺談云時代下醫院經濟管理信息化應用[J].中國保健營養，2016（2）.
大數據云計算的理解范文2
近年來，為強化路面動態監控，各級公安交通管理部門開始大規模建設車輛智能監測記錄系統（以下簡稱卡口系統），隨著卡口系統接入的卡口數量日益增多，當卡口的過車數據量大到一定時候，基于傳統關系型數據庫的比對預警方式，會出現預警時間延遲，無法滿足實戰的實時性需求。本文針對卡口過車的實時預警要求，對大數據流式計算組件進行了分析和研究，提出了過車信息實時接入、實時比對預警的大數據流式計算技術解決方案，為基層路面民警的及時攔截查處爭取了時間。
【關鍵詞】
大數據；流式計算；SparkStreaming；智能交通；卡口
引言
近年來，為強化路面動態監控，各級公安交通管理部門開始大規模建設車輛智能監測記錄系統(以下簡稱卡口系統)，根據公安部“金盾工程”總體建設以及公安機關圖像信息聯網應用要求，以公安交通管理綜合應用平臺為依托，整合共享各地車輛智能監測記錄系統信息資源，建立橫向聯網、縱向貫通的交通安全主動防控云平臺，滿足各級公安交通管理部門車輛緝查布控和預警攔截、車輛軌跡和交通流量分析研判、交通違法行為甄別查處等業務應用。隨著各地卡口系統接入的卡口數量日益增多，基于傳統關系型數據庫的實時比對預警，無法滿足實戰的實時性的需求。自從Google了基于云計算的分布式大數據處理編程模型，大數據技術得到了廣泛的應用，開源的Hadoop分布式計算軟件框架更是將大數據應用推向了極限，網頁搜索、精準營銷等典型應用的成功使Hadoop、MapReduce成為大數據的象征。MapReduce是一種離線的批處理方式，可以成功處理TB、PB級海量數據，但無法應對實時數據分析需求和對消息事件的實時響應，大數據處理需要支持實時處理和迭代計算技術作為補充，因此流式計算成為大數據技術研究的新熱點。流式計算來自于一個信念：數據的價值隨著時間的流逝而降低，所以事件出現后必須盡快對它們進行處理，而不是緩存起來成批處理?；诳诤Ａ康膶崟r過車信息，如何與黑名單信息快速的比對預警，成為當前主動防控云平臺應用的關鍵技術。本文提出了基于大數據流式計算的快速比對的解決方案，實現嫌疑車輛快速比對預警，為基層路面民警的及時攔截查處爭取了時間。
1主動防控平臺概況
按照公安部公路交通安全防控體系建設要求，基于全國機動車緝查布控系統[1]，應用大數據、云計算技術，實現了卡口機動車過車信息匯聚，實現海量過車信息查詢、軌跡分析、套牌分析[2]、伴隨分析、碰撞分析、區間測速等功能，實現跨區域、跨警鐘的信息共享、深度挖掘，為監測公路運行情況、快速查緝違法行為、打擊涉車犯罪、提升公路安全管控水平和社會安全服務水平。
1.1軟件架構
（1）如圖1所示，在分布式消息總線集群服務器上構建基于Kafka的分布式消息總線，前端卡口將過車信息臨時存儲在Kafka消息隊列中；（2）在流計算集群服務器上構建基于SparkStreaming的實時流式計算，實現過車信息與機動車登記信息、黑名單信息等實時關聯分析；（3）在分布式存儲集群服務器上構建基于HBase[3]的分布式數據庫，實現過過車信息、流量統計信息、嫌疑車輛信息，黑名單信息等存儲；（4）構建基于Hadoop大數據引擎[4]，實現關系型數據庫和分布式數據庫的數據關聯應用和可視化展示。1.2平臺功能按照面向基層，貼近實現、重在應用的工作思路，基于卡口過車信息，研發了車輛監控、緝查布控、執勤執法、分析研判等四大功能模塊，具體功能如下。1.2.1車輛監控功能實現基于GIS卡口、視頻實時監控、目標車輛實時追蹤、機動車軌跡查詢等功能。
1.2.2緝查布控功能
采用大數據流式計算技術，實現過車的實時比對預警、重點人員車輛的實時比對預警、假套牌車輛的實時比對、區間測速、流量統計的實時運算。
1.2.3執勤執法功能
實現執法服務站管理、重點車輛檢查登記、現場違法非現場攔截查處等功能。1.2.4分析研判功能實現對公路客運、旅游客運、危險品運輸車輛、逾期未檢驗、逾期未報廢、凌晨2時至5時客運車輛違規上路行駛、重要路段區間測速、道路交通流量等分析功能，實現了對嫌疑假牌、套牌、伴隨車輛、碰撞車輛等分析研判功能。
2數據處理架構
數據處理架構由數據采集、數據接入、流式計算、數據輸出等四部分構成.數據采集：車輛智能監測記錄系統的前端卡口負責過車信息采集，包括文本和圖片信息。數據接入：車輛智能監測記錄系統調用全國機動車緝查布控系統提供Webservice接入服務，將過車信息寫入，過車信息使用Kafka分布式消息隊列作為緩沖，接入服務不再負責比對。流式計算：使用Storm或SparkStreaming等流式計算技術，從Kafka分布式消息隊列中取數據進行實時比對處理。數據輸出：比對結果通過JDBC方式輸出至關系型數據庫ORACLE。
2.1流式計算技術
流式計算技術和批量處理技術有著本質的差別，流式計算技術需要維護消息隊列并進行實時消息的及時處理。分布式流式計算技術雖然處于起步發展階段，但由于市場廣泛需求的驅動，成為關注和研究熱點。當前具有代表性的流式計算技術有Storm、SparkStreaming[2]。Storm是Twitter支持開發的一款分布式、開源的、實時的、高容錯的大數據流式計算系統。Storm集群主要由一個主節點和一群工作節點構成，通過Zookeeper進行協調。如圖3所示，在Storm中，先要設計一個用于實時計算的圖狀結構，我們稱之為拓撲（topology）。這個拓撲將會被提交給集群，由集群中的主控節點（masternode）分發代碼，將任務分配給工作節點（workernode）執行。一個拓撲中包括spout和bolt兩種角色，其中spout發送消息，負責將數據流以tuple元組的形式發送出去；而bolt則負責轉換這些數據流，在bolt中可以完成計算、過濾等操作，bolt自身也可以隨機將數據發送給其他bolt。由spout發射出的tuple是不可變數組，對應著固定的鍵值對[5,6]。如圖4所示，SparkStreaming是核心SparkAPI的一個擴展，它并不會像Storm那樣一次一個地處理數據流，而是在處理前按時間間隔預先將其切分為一段一段的批處理作業。Spark針對持續性數據流的抽象稱為DStream（DiscretizedStream），一個DStream是一個微批處理（micro-batching）的RDD（彈性分布式數據集）；而RDD則是一種分布式數據集，能夠以兩種方式并行運作，分別是任意函數和滑動窗口數據的轉換。表1給出了Storm、SparkStreaming的功能，性能等對比，基于下述對比，選擇了SparkStreaming流式計算技術。
2.2分布式消息隊列
Kafka也是Apache[7]下的開源消息系統項目，是一種高吞吐量的分布式消息訂閱系統，在普通的服務器上每秒也能處理幾十萬條消息，可用于低時延的收集和發送大量的事件和日志數據。Kafka也是Apache下的開源消息系統項目，是一種分布式的，基于/訂閱的消息系統。它以時間復雜度為O(1)的方式提供消息持久化能力，即使對TB級以上數據也能保證常數時間復雜度的訪問性能。具有高吞吐量，即使在非常普通的硬件機器上也能做到單機支持每秒十萬條以上消息的傳輸。支持KafkaServer間的消息分區及分布式消費，同時能保證每個Partition內的消息順序傳輸。同時支持離線數據處理和實時數據處理，并且支持在線水平擴展。Kafka包括以下四個組件：一是話題（Topic），它是特點類型的消息流，消息是字節的有效負載，話題是消息的分類名；二是生產者（Producer），它是能夠消息到話題的任何對象；三是（Broker）或Kafka集群，已的消息保存在其中；四是消費者（Consumer），它可以訂閱一個或多個話題，并從拉取數據，從而消費這些已的消息。Kafka的整體架構如圖5所示。因為Kafka內在就是分布式的，一個Kafka集群通常包括多個。為了均衡負載，將話題分成多個分區，每個存儲一或多個分區。多個生產者和消費者能夠同時生產和獲取消息。
2.3SparkStreaming與Kafka集成
Kafka[6]是一個分布式的消息-訂閱系統，下面介紹如何使用SparkStreaming從Kafka中接收數據，具體包括兩種方法：一是使用Receivers和Kafka高層次的API；二是使用DirectAPI，這是使用低層次的KafkaAPI，并沒有使用到Receivers，是Spark1.3.0中開始引入的。
2.3.1基于Receivers的方法
這個方法使用了Receivers來接收數據。如圖6，Receivers的實現使用到Kafka高層次的消費者API。對于所有的Receivers，接收到的數據將會保存在Sparkexecutors中，然后由SparkStreaming啟動的Job來處理這些數據。然而，在默認的配置下，這種方法在失敗的情況下會丟失數據，為了保證零數據丟失，你可以在SparkStreaming中使用WAL日志，這是在Spark1.2.0才引入的功能，這使得我們可以將接收到的數據保存到WAL中（WAL日志可以存儲在HDFS上），所以在失敗的時候，我們可以從WAL中恢復，而不至于丟失數據。
2.3.2基于DirectAPI的方法和基于Receiver
接收數據不一樣，這種方式定期地從Kafka的topic+partition中查詢最新的偏移量，再根據定義的偏移量范圍在每個batch里面處理數據。當作業需要處理的數據來臨時，spark通過調用Kafka的簡單消費者API讀取一定范圍的數據。如圖7和基于Receiver方式相比，這種方式主要有幾個優點：（1）簡化并行。我們不需要創建多個Kafka輸入流，然后union他們。而使用directStream，SparkStreaming將會創建和Kafka分區一樣的RDD分區個數，而且會從Kafka并行地讀取數據，也就是說Spark分區將會和Kafka分區有一一對應的關系，這對我們來說很容易理解和使用。（2）高效。第一種實現零數據丟失是通過將數據預先保存在WAL中，這將會復制一遍數據，這種方式實際上很不高效，因為這導致了數據被拷貝兩次：一次是被Kafka復制；另一次是寫到WAL中。（3）恰好一次語義（Exactly-oncesemantics）。通過Kafka低層次的API，并沒有使用到Zookeeper，偏移量僅僅被SparkStreaming保存在Checkpoint中。這就消除了SparkStreaming和Zookeeper中偏移量的不一致，而且可以保證每個記錄僅僅被SparkStreaming讀取一次，即使是出現故障。
3流式計算解決方案
隨著前端卡口接入數量的不斷增加，過車數據規模的不斷擴大，使用傳統的邏輯架構會造成以下兩個問題：一是過車數據上傳積壓問題，傳統的傳輸機制已不能滿足大數據量的過車信息上傳；二是實時比對效率降低問題，通過接入服務程序提供的Webservice或Servlet接口，實現過車信息接入，接入時進行比對預警，當數據量大的時候，無法及時預警?；谝陨蠁栴}我們采用大數據庫流式計算技術，使用Kafka分布式消息總線作為緩沖，接入服務不再負責比對，只負責提供接口寫入數據至Kafka，然后由SparkStreaming從Kafka中取數據進行實時比對預警，并將結果輸出到交通安全主動防控平臺中。
3.1比對預警示意圖
3.2過車等9種信息接入
通過接入服務器過實現過車信息、流量檢測信息、氣象檢測信息、交通事件信息、交通誘導信息、停車場車輛停車信息、警車定位信息、警員定位信息、非現場違法信息9種數據接入，Kafka以Topic來進行消息管理，在系統中按每一數據類型設定相應的Topic，然后由相應的Consumer去負責消費需要的Topic數據。
3.3基礎信息內存加載
為了更快的信息加載速度，系統先定期將機動車登記信息、黑名單信息裝載至HBase分布式數據庫，然后SparkStreaming再從分布式數據庫加載機動車登記信息、黑名單信息。SparkStreaming信息加載時分為全項信息加載和根據hash算法部分信息加載。其中全項信息的加載由后臺任務定時加載；根據hash算法的加載由Consumer任務在拉取partitions數據時觸發加載根據partitions的hash算法決定要加載那部分車輛的基礎信息和布控車輛信息（目前沿用山東項目的算法，根據號牌號碼信息和partitions的個數）。
3.4比對預警信息生成
在系統中，對于從Kafka中實時獲取到的Topic數據，SparkStreaming作為Consumer負責動靜態信息的實時碰撞、分析和預警，區間測速、旅行時間計算等。系統已實現人工布控黑名單信息、機動車登記信息、駕駛人管理信息、全國客運車輛和危險品運輸車、逾期未年檢、逾期未報廢等重點車輛信息數據和卡口過車信息實時碰撞分析，對嫌疑車輛在秒級發出實時預警信息，指揮中心民警在接收到預警信息后可及時指揮路面民警對嫌疑車輛進行攔截查處。流式計算的最終結果，對于海量的布控黑名單軌跡信息、重點車輛軌跡信息等根據業務類型存放到HBase中相應的業務表中，對于預警信息，存放到Oracle關系型數據庫，便于后續業務處理。
4結論
大數據云計算的理解范文3
不管是浙江省省長李強說的“浙江完全有可能打造‘云上浙江’、‘數據強省’”，或是阿里巴巴董事局主席馬云的新語錄“不把地主斗死，農民也能富起來”，還是阿里巴巴CTO王堅說的“云棲小鎮不是鎮，就像中關村不是村”，亦或是分散在會場的34個分論壇，他們的演講都離不開一個字――“云”。
浙江省省長李強：數據充滿機遇，云端決定未來
在當今的DT時代，數據增長十分迅猛。據IDC預測，到2020年全球數據量將達到40ZB，中國將達到8.8ZB，占22%；未來幾年，全球大數據市場將以每年超過30%的速度增長，而我國的速度更快、將超過50%。李強省長判斷：數據就是資源，數據就是財富。大數據意味著大機遇、大產業、大紅利。正如石油領域的找礦、開礦、提煉和使用，今天的大數據已經成為驅動經濟發展的重要生產資料，引發全球新一輪的生產力革命。
同時，李強省長也提醒大家，在數據流將引領技術流、物質流、資金流、人才流的情況下，需要重新界定經濟競爭與合作的邊界，重新審視政府的治理水平，重新認識產業變遷的驅動因素，重新理解投資的決策依據，重新考量一個地方經濟發展的戰略和路徑。
近兩年，浙江在互聯網領域頻傳佳音：阿里巴巴在美國上市，世界互聯網大會永久落戶烏鎮，大批致力于互聯網創業的年輕人正涌向夢想小鎮、云棲小鎮等特色小鎮，大批天使創投機構入駐杭州，浙江正迅速成為中國互聯網創業創新的一塊熱土。以互聯網為核心的信息經濟，已經成為浙江經濟發展的新亮點、新動力，互聯網成為浙江經濟新的基因。
在省長李強看來，浙江已經沉淀了很多數據優勢，完全有可能打造“云上浙江”、“數據強省”。理由有三個：一是數據資源豐富。浙江信息化水平在全國排前3位，電子商務、智能制造、智慧城市、互聯網金融等產業啟動早、基礎好，擁有全國最大的B2B、B2C、C2C交易平臺，全國行業網站百強相當部分在浙江，擁有4400多個實體商品交易市場，已經積累了大量的商務數據。二是應用前景廣闊。當前浙江經濟社會加速轉型，包括城鄉居民網絡信息消費擴大、企業裝備投資消費升級、城市公共環保與安全消費擴容、政府公共服務消費轉型，這些都為大數據應用提供市場需求。三是產業優勢明顯。浙江信息技術產業發達，特別是“中國軟件名城”杭州，云集了阿里巴巴、網易、?？低?、華三通信等行業龍頭，形成了全國大數據產業集聚優勢。其中，以阿里云為代表的浙江云計算企業已成為全國云計算產業的引領者，并在公共云、交通云、媒體云、健康云、光伏云等領域初具特色優勢。
大數據時代的競爭關鍵是生態圈的競爭，互聯網創業創新需要完整的生態系統。省長李強現場做起了“推銷員”：“浙江正在強化制度供給，打造更有活力的創業創新生態系統，通過不斷改善硬環境和軟環境來實現創新驅動。除了云棲小鎮，浙江還在同時打造100個特色小鎮，包括為互聯網創業者服務的余杭夢想小鎮、集聚頂尖私募基金的山南基金小鎮，它們會成為浙江新經濟的發動機。在此，我熱忱邀請國內外人才來浙江創業創新、歡迎全球大數據企業到浙江投資發展！”
阿里巴巴董事局主席馬云：未來計算能力將會成為一種生產能力
在馬云的20分鐘整演講中，有一些內容在其它場合他也講過，比如自己幸好在20年前創業，要是放在現在，肯定沒有機會，根本沒法兒跟這些年輕人競爭；比如要做一家102年的企業，16年已過，未來還有86年要走，“但是未來的八十六年，我們真正的夢想是希望因為有我們、因為有我們的努力，讓更多的夢想成真，我們要成為別人夢想的支撐?！?在此次會上，又誕生了一些金句，比如BAT不是三座大山，打倒地主不意味著農民能富起來；比如人類已進入DT時代，數據取代了石油成為最核心的資源；比如中國能講故事的人很多，但能把故為現實的人不多。
但更為重要的是，他在竭盡全力地闡述未來的30年是技術融入社會的年代，是真正創業的巨大機會，而數據將會成為最重要的公共資源之一。他說：“其實機會無處不在，人類的第一次技術革命，英國花了大概50年成為世界強國；第二次技術革命，美國也花了五十年成為了世界強國。這一次技術革命也會是五十年，從現在往前推的20年，實際上是互聯網技術突飛猛進的20年，未來的30年則是互聯網技術應用到社會方方面面的30年，這30年才是創業真正巨大的機會?！?/p>
在大數據、云計算的推動下，人類已經迎來第三次技術革命。馬云說：“第一次技術革命是體能的釋放，是讓人的力量更大，第二次技術革命是對能源的利用，使得人可以走得更遙遠，而這一次技術革命是IT時代走向DT時代，是真正的腦力的釋放。在DT時代，核心資源已經不是石油，而是數據。整個世界將會發生翻天覆地的變化， IT時代是把人變成了機器，而DT時代是把機器變成了智能化的人，所以我們正在進入一個新型的時代。”
那時的企業也將被重新定義。馬云認為：“未來的制造業不僅僅是會生產商品和產品，未來的制造業制造出來的機器必須會思考，必須會說話，必須會交流，未來所有的制造業都將會成為互聯網和大數據的終端企業。未來的制造業要的不是石油，它最大的能源是數據?！?/p>
因此，在DT時代，互聯網企業要參與社會變革，參與經濟發展，參與教育，讓整個社會各方面越來越強大，讓經濟更富裕，讓人類更幸福。甚至未來政府部門的監管和治理也離不開大數據云計算，政府在招商引資的時候，要考慮的已經不是原來的三通一平，而是應該考慮計算能力、儲存能力、數據的整體服務能力。馬云竭力推崇DT時代，“DT時代更加公平、更加透明、更加開放，DT的思想是你中有我、我中有你，DT思想讓所有人都聯系在一起，密不可分?！?/p>
說到做到?；谶@樣的戰略判斷，經過6年的持續投入和建設，阿里云已經成為中國最大、全球領先的云計算服務平臺。今年7月，阿里巴巴宣布對其阿里云戰略增資60億元，用于國際業務拓展，云計算大數據領域基礎和前瞻技術研發，以及DT生態體系建設。付出總有回報。在最新一個季度的財報中，阿里云收入增幅達106%，超過亞馬遜AWS同期增速。另據IDC數據顯示，2014年阿里云在中國公有云市場份額排名第一，市場占有率達29.7%。
阿里巴巴CTO王堅 ：數據前面加上“大”是對數據不自信
對于云棲大會，比起別人，阿里巴巴CTO王堅與它的關系更為密切。不僅僅是因為王堅在三年前賜予了“云棲”這一富有詩意的名字，更是王堅一手組建了阿里云，開創了云棲大會的前身“開發者大會”，推動了云計算在中國的落地。所以，在演講的一開始，他就對參會者表達了感謝之意，“有一個同事告訴我，他坐在一架飛機上，大約有一半人為了來開這個會，所有人討論參加哪個分論壇，所以特別感謝大家來開這個會。”
王堅強調，數據要產生價值，遠遠不需要在前面加一個“大”字，“是因為我們對數據不夠自信，而使得我們要在前面加上一個字叫‘大’，愿意把他叫做‘大數據’”。
在世界發展的任何時候，只要有基礎設施就會有數據，就像有路就會留下腳印?；ヂ摼W的普及和發展改變了人類的生活和生產方式，引發了前所未有的信息革命和產業革命，互聯網作為國家基礎設施，就像公路、港口一樣，越來越成為國民經濟各項事業發展的基礎。
大數據云計算的理解范文4
1 數據密集型科學研究興起的社會環境
2007 年，Jim Grey在美國國家研究理事會計算機科學和遠程通訊委員會( NRC- CSTB) 的演講報告中首次提出了以數據密集型計算為基礎的科學研究“第四范式”概念[2]，并將其作為與實驗科學、理論推演、計算機仿真三種科研范式平行的科學研究[3]，但在對科學研究范式的發展及劃分簡單論述后，并未對第四研究范式的內涵、科學研究現狀等進行深入論述。直到2009 年， 微軟公司的TonyHey、Stewart Tansley和Kristin Tolle主編的《The Fourth Paradigm：Data- intensive Scientific Discovery》(第四范式——數據密集型科學發現)一書，才較為詳細的登載了第四范式的內涵和意義等內容，并從地球與環境、健康與幸福、科學基礎設施、科學交流四個方面展示了69 位學者從不同的視角觀察、理解、分析和探討[4]。
對數據密集型科學研究來說，科學研究第四范式強調傳統的假設驅動將向基于科學數據探索的科學方法方向轉變，并在這種數據的轉變與方法實現中，數據依靠工具獲取、分析與處理，依靠計算機存儲。筆者認為，大數據時代的來臨，數據的來源、類型、存在形態將異常豐富，可以是實驗觀察數據、實驗數據、仿真數據、互聯網數據，也可以是產生于智能終端如智能手機、社交活動如微博、虛擬社區中的信息行為數據等;類型和存在形態可以是已經可以靈活保存于數據庫、機構庫中的結構化數據，也可能是目前只能通過路徑記錄、現場拍攝才能記錄的半結構化數據、非結構化數據。
從數據密集型科學研究的興起與形成來看，數量龐大、類型豐富、價值巨大的數據產生即大數據時代的到來以及一方面產生數據、一方面又能實現對數據管理與應用的現代信息技術更新、發展是數據密集型科學環境興起與發展的根本推動因素，而信息爆炸、關聯數據運動、數據開放運動等直接推動數據密集型科學環境成熟的運動也都功不可沒。
2 數據密集型科學環境下的情報服務
2.1 科學數據服務
2012年6月，美國大學與研究圖書館協會出版了《學術圖書館與科學數據服務》白皮書報告[5]，該報告調查了美國和加拿大的大學與研究圖書館協會的351所成員館的科學數據服務情況，結果顯示盡管目前只有少數美國、加拿大的大學與研究圖書館協會成員館開展科學數據服務，但也顯示許多高校圖書館準備在未來一到兩年內開展科學數據服務。這說明在當前的數據密集型環境下，開展科學數據服務將成為情報服務的主要組成部分。數據密集型環境下的科學數據服務，既可以借鑒普渡大學圖書館的D2C2分布式數據保存項目[6]，開展諸如情報咨詢、科學數據管理、科學數據查找服務，也可以借鑒澳洲國立大學依靠超級計算機設備進行的存儲服務[7]，提供大量范圍內的數據存儲、數據標注服務。且相信隨著技術的發展與用戶的需求變化，在未來的情報服務中，諸如科學數據的開發、發現、引用、標識、分析及技術支持等更大范圍的數據服務都將會實現。
2.2 數據發現服務
產生于大量智能終端、社交網站、活動場所的海量、復雜的半結構化數據、非結構化數據的出現，使得傳統的情報服務中的數據處理與數據服務變得困難，如何在數據密集型的科研環境下為用戶提供數據的發現服務，成為了數據密集型科研環境下的主要情報服務內容之一。Web、本體、XML、RDF、標簽等技術的出現，使得數據資源的共享、檢索、標注與利用更加便捷，實現系統化、語義化、網絡化、自動化的數據發現服務成為了可能，在以谷歌為代表的IT數據發現服務帶領下，業界掀起了基于數據發現服務的數據發現服務系統開發熱潮，國內外研發了一批基于語義擴展搜索的數據發現系統，如ExLibris公司的Primo、EBSCO公司的EBSCO Discovery Service(EDS)、Innovative Interfaces公司的Encore等，OCLC的一站式知識資源發現與服務系統Worldcat Local，提供了全世界近2萬個圖書館的館藏紙質資源和部分數字資源的信息共17億條[8]。在數據密集型科學環境下，數據發現服務不僅能為用戶發現和關聯可能存儲于社會各個行業、多個領域、多個學科的數據知識，也能為用戶發現數據表面、少量數據不易于發現的價值，進而為用戶的市場預測、信息行為等做出態勢分析、前景判斷提供知識與數據支撐。
2.3 知識咨詢服務
一直以來，信息咨詢服務都是情報服務的主要組成部分，也為企業信息分析、情報收集等工作提供巨大的參考與幫助作用，得到了情報服務用戶的高度認可。但在數據密集型環境下，由于提供咨詢服務的數據來源、類型、處理平臺、服務方式都將發生巨大變化，傳統的咨詢工作并不會滿足用戶的需求，因而依賴于海量知識、依靠數據分析系統、為用戶提供解決問題知識的知識咨詢服務將應運而生。與傳統的信息咨詢、參考咨詢相比，知識咨詢服務更具專業化、知識化以及實現多樣化等特點，即需專業的服務人員借助專業的服務平臺實現對專業學科資源的專業分析，用知識服務平臺實現對知識資源的知識處理并提供用戶知識產品，用多樣化的技術手段來處理多樣化的數據進而通過多樣化的途徑提供多樣化的服務。由于知識咨詢以用戶的知識需求為出發點，以復雜的海量數據為知識來源，以面向大數據的分析、挖掘軟件為工具，以向用戶提供最終可以解決問題的知識產品為目標，因此，知識咨詢將在數據密集型科學環境下廣泛的用于企業情報收集、政府決策分析、個人科研創新等領域。
2.4 學科服務
數據密集型科學環境的興起與發展，使得存在于社會每一個角落的各類數據以及產生于每一個實驗、調查等科研活動的相關數據都可能成為知識創新與科學研究的主要知識來源，但對這些數據、知識的組織與利用并不一定因為科研人員信息素養的水平差異而能成功實現，于是，一些科研院所、大型科研團隊日益重視科研隊伍建設時的圖書館員等能靈活檢索和運用數據資源的團隊組成比例，國外興起的數據監管教育就是順應這種科研人才隊伍的需求而產生的，這類人員的主要職能是利用專業的學科背景知識，運用掌握的信息素養知識，為科研團隊提供專業的學科服務。在未來日益發展的數據密集型科學環境下，這類學科服務將突破目前的第一代、第二代學科服務形式，即圖書館領域的設置學科館員形式與嵌入式學科服務形式，出現情報服務機構與科研團隊合作形式，進而為科研活動提供更為專業、有團隊協作保障的學科服務。
2.5 數據云服務
云計算的發展以及Google、亞馬遜等云計算服務提供商多種云服務平臺的推出，為情報服務的云服務實現提供了便捷條件。由于云服務是將分布式計算、網格計算、并行計算以及Internet結合起來的一種新興的IT資源提供模式，實現了將動態、可伸縮的IT資源以服務方式通過互聯網提供給用戶[9]，因此，情報服務對于云計算的應用并不需要昂貴的硬件設備、專業的技術人員以及種類繁多的軟件操作平臺，只需要根據自己的用戶需求特征來租用合適的云平臺及服務，以通過云計算虛擬技術而實現在云計算的技術支撐環境下提供數據的上傳、下載、運算等服務。云服務的模式主要有IaaS(Infrastructure as a Service，基礎設施即服務)、PaaS(Platform as a Service，平臺即服務)、SaaS(Software as a Service，軟件即服務)等三種模式[10]。從目前的云計算服務提供商來看，情報服務的云平臺既可以選擇Google和Amazon等云服務提供商提供的云平臺，大型服務機構也可以借鑒OCLC與美國國會圖書館通過自建云服務平臺來實現對用戶的云服務。
2.6 數據分析服務
在數據密集型科學環境下，不管是對用戶提供諸如上述的科學數據、知識咨詢、數據發現等服務，還是可能出現的如用戶定制的數據關聯、數據等服務，數據分析都將是其實現的主要組成部分，只不過常態的科學數據、知識咨詢等服務，情報服務機構的依賴資源是云數據、機構存儲數據與購買數據等，即主要以社會或機構公有數據為主，但用戶的個性化定制如數據關聯等服務可能主要以用戶個體私有數據為主。同時，需要注意的是，數據密集型科學環境下的數據分析，需以一些系統平臺和技術為支撐，如當前運用較多的可視化技術、數據挖掘與語義處理等。
3 數據密集型科研環境下的情報服務發展
3.1 重視對數據資源建設與價值挖掘
IBM的《分析：大數據在現實世界中的應用》白皮書認為數據是大數據時代業務發展的主要驅動因素之一[11]，一些IT業發達的國家如美國、印度等近來出現了一批以數據的獲取、聚合、加工為盈利手段的企業，由此可以看出數據在業務發展中的價值，對于提供以數據為知識來源與主要業務實現基礎的情報服務來說更是價值巨大。情報服務機構如圖書館、情報研究所等應認清數據在未來情報服務中的重要性，提高數據收集意識，一方面，對現存結構化數據進行關聯、標注、索引等分析與重組處理，實現數據的關聯化、語義化，以為數據的發現與關聯打下基礎;另一方面，注重隱藏著巨大價值但目前收集幾乎空白的非結構化數據、半結構化數據的建設，為將來的情報服務提供豐富的數據保障。
3.2 重視對人才隊伍的建設與培養
《中國大數據技術與服務市場2012-2016年預測與分析》報告認為“大數據相關人才的欠缺將成為影響大數據市場發展的一個重要因素”[12]。IDC認為中國大數據技術與服務市場將會從2011年的7760萬美元快速增長到2016年的6.16億美元，同時麥肯錫 (McKinsey)也認為到2018年，美國需要14～19萬名具有“深度分析”經驗的工作者，以及150萬名更加精通數據的經理人。而多種數據顯示這類工作人員非常稀缺，如著名的國際研究暨顧問機構Gartner就認為只有1/3的新的工作崗位能雇傭到熟悉大數據技能的IT專業人員[13]。人才問題同樣也會影響到未來數據密集型科學環境下基于大數據的情報服務，因為對數據分析、數據發現等情報服務來說，其不僅要有傳統情報服務的信息檢索、組織等信息素養，還需掌握對大數據的平臺分析等技術，更要在學科服務中具備一定的專業知識。要滿足這種服務業務的發展需要，情報機構進行人才引進與人才培養是唯一的兩條出路，并且需相輔相成，即一方面，引進一些IT服務商的數據科學家、數據工作者以及高校數據監護、數據監管專業的畢業生，另一方面，選擇與高校、IT公司合作，進行現有人才的培訓培養。
3.3 重視情報服務合作機制的構建
大數據時代的數據特點決定了數據的收集、利用都需以機構間、團隊間的合作為基礎，因此，在數據密集型科學環境下，情報機構既需要在數據資源上實現互相的共建共享以避免出現資源重復建設，還需在人才培訓、技術合作上實現互補，以通過資源共享、機構協作實現用戶需求的最大滿足。同時，開展校際合作、校企合作也是一個新的發展思路。這些合作機制的建立，一方面將進一步增強數據資源的互補性，拓展數據資源體系范圍，充分發揮科學數據的使用價值;另一方面，合作協作也將增強人才隊伍實力，為情報服務的開展拓寬了人才隊伍知識領域，提高服務能力。
4 結語
大數據時代才剛剛來臨，科學研究的第四范式也尚處于日益成熟階段，數據密集型科學環境的發展還并不成熟，數據的價值也未在諸多領域得到體現，但隨著數據密集型科學環境的日益成熟與數據價值的日益體現，情報服務的數據服務價值也會被社會廣泛認可，適應用戶與社會發展需求的服務內容創新、方向轉變更將必不可少，重視數據資源、人才與合作機制建設，迎接日益社會發展步伐的需求挑戰，將是情報服務機構搶占先機的關鍵決策。
大數據云計算的理解范文5
［關鍵詞］會計模擬；云會計；實驗教學
一、云信息技術在會計實驗教學中的優勢
1.實驗數據更具時效性。云會計是基于云計算技術和理念構建的會計信息化基礎建設和服務[1]。云會計供應商配備有專業的技術團隊負責日常管理與維護，負責云會計系統的平臺建設，以及包括虛擬化、管理、數據庫、用戶接口、防火墻等在內的基礎設施[2]，提高了云會計數據的安全性。在會計實訓課程中體現云會計理念顯示出會計教育正為適應當前經濟形勢的復雜性和多樣性做出努力。在高校會計實訓課程上，合作企業的財務數據通過云平臺的數據庫進行統一管理，高校教師團隊在云端對真實的企業數據進行篩選和整理，進而得到實驗數據，并將這些數據共享給學生。
2.實驗教學更具實用性。云會計通過租用軟件服務、硬件服務的方式提供服務，使得使用者通過計算機、手機等電子終端訪問，按需購買，亦可按時或者按量付費，學校無需在服務器、網絡數據中心、交換中心、機房等基礎設施上投入巨大的費用，只需繳納相應低廉的月租費即可，學校在不必考慮設備折舊等問題的同時又省去軟硬件設備的后期維護費，緩解了學校的資金壓力，增強了教學的可能性。構建會計信息化新應用、新服務的開發平臺以及云會計的數據庫服務，一旦用戶的應用被開發和部署完成，所涉及的運行、管理、監控工作都將由平臺負責，企業的財務數據也通過該平臺的數據庫服務進行統一管理。在實驗教學中，云會計依托于云計算在網絡共享平臺上提供會計實驗真實數據，教師可根據教學需求，因材施教，靈活選擇學生進行綜合性實驗[3]。網絡上企業實時仿真數據的有效集成，僅僅是為實驗課提供素材，學生可根據自己的理解和職業判斷進行會計處理，也可以讓學生參與不同崗位的會計工作，熟悉、理解會計人員的工作內容，提高學生對海量數據的適應能力。
3.實驗方式更具靈活性。構建云會計的會計核算、管理、決策系統，并與其他相關系統融合，以租用的方式通過網絡交付給用戶。開發者可以每天對軟件進行多次升級，而這些對于用戶來說都是透明的，用戶可以徹底打破空間和時間的限制，在任何時間、任何可以連通互聯網的地方以多種方式實現各種遠程工作，真正實現“移動辦公”。隨著云會計在實驗教學上的深入應用，學生可以通過登錄瀏覽器方便快捷地獲取存儲于云端的不同種類的會計數據，不受時間和空間的限制。云會計可以讓用戶在任意地點、任意時間，利用計算機、手機等終端設備，隨時查詢數據，大大增加了財務系統使用的靈活性。學校無需擁有服務器，交換機等設備，不受系統配置、存儲空間等硬件條件的限制，可以根據教學所需選擇云會計服務品種和數量，擴展空間大。實訓期間內，合作企業財務數據在云端進行實時更新，高校師生在云端實時共享數據資源，使學生不在實訓課堂上、不在校園網范圍內都能隨時隨地進行實驗學習，實現企業與學校的網上協同。
二、基于云信息的會計實驗教學體系構建
基于云信息平臺的會計實驗教學體系可根據教學需求設置為金字塔式的多層級，各層級之間分層遞進。分層遞進式的會計模擬實驗教育是在學生能夠獨立處理業務的基礎之上學會利用各種信息進行獨立思考，在風險導向下做出正確的戰略選擇，逐步培養自身的綜合能力和行業視野，金字塔式的分層遞進式模擬實驗會使會計人才更加符合就業單位需求，他們將更好地為會計主體服務，最終實現高校畢業生的充分就業。1.第一層級：基礎和專項業務核算。這一層級包括單一業務處理和復雜業務處理。該層次要求學生掌握基本的業務操作技能，了解原始憑證填列和傳遞流程等基本的經濟業務處理程序，了解常用會計軟件的應用，以及Excel等計算機軟件的應用，以提高學生對企業會計崗位的適應性，培養學生會計信息處理能力，獨立處理業務的能力以及逐步培養學生的職業判斷意識。
2.第二層級：全流程業務核算。第二層級包括綜合業務處理和團隊分工協作實驗。該層次要求學生將云端獲取的企業實時數據篩選、分析，培養學生在企業各部門、企業內外部處于隨時的信息溝通之中并共享信息庫資源的環境下，對云會計信息系統的應用能力，能夠隨著環境的變化，迅速得出相關的財務會計信息，做出整體性的調整和策略決策。并根據實際的企業會計業務進行團隊內的崗位分工，了解各崗位的日常業務，明確各崗位的工作職責，團隊成員可以實施輪崗制度，逐步提高學生的綜合業務處理能力。在實驗過程中，老師可根據課程教學需要自行設計、提供實驗的素材，將分析、判斷、創新等元素引入實驗課程，同時引導、啟發學生獨立思考，學生則通過小組協作、案例研究、模擬操作、文章研討、課堂教學等方式進行學習，自主權的下放可以逐步培養起學生職業判斷的能力，也會讓他們更具有懷疑精神和創新能力。
3.第三層級：綜合應用。頂層是綜合應用能力的培養。多年來，人才培養與職業需求的供需錯位，促使會計高等教育教學不斷尋求新的模式，互聯網時代下大數據的運用使得從產品的創新、生產、購買及后期服務的整個流程都能夠被精準的收集、整理、分析和反饋，而虛擬平臺使得企業的員工、外部合作伙伴、甚至是顧客都能夠參與價值創造，因此，新時期的會計人員要求結合企業的實際情況和環境的即時變化而采取最正確的財務管理決策。通過大數據模擬實驗教學，使得學生掌握的技術方法朝著更加有效和務實的方向演進。
三、實現云信息平臺的多元會計實驗教學對策
1.明確開放協同的“互聯網+教育”會計人才培養模式。要突破學校在教育軟硬件設施、師資來源地域、教學方法條件、教學時間空間、教育覆蓋范圍等方面的局限，根據專業屬性與信息時代要求、以及未來就業市場的需要，依托“互聯網+教育”平臺，使得學生可以通過移動終端實時學習，并且師生之間可以高效互動，從而打破校際、校企邊界，開拓多元化人才培養渠道，形式一種開放協同的“互聯網+教育”會計人才培養模式。
大數據云計算的理解范文6
【關鍵詞】 云計算 移動互聯網 關系 應用
在信息高速發展的21世紀，單一的電腦互聯網已經不能滿足瞬息萬變的現代商機和人們的社交需求，在這種迫切的需求下就為隨時隨地的移動終端上網提供了很好的平臺，根據官方的最新的調查報告顯示，截至2013年，我國網民的規模已經達到6.18億，其中手機網民占到了總量的81%，相當于手機網民有5億多，占到了絕大多數比重，成為中國網民快速增長的先驅力量。
一、概述
1.1 云計算
云計算是由谷歌首先提出的一種網絡服務方式，其重點“云”，而非“計算”。云計算實現了以桌面為核心的任務處理轉變為以網絡為核心的任務處理。用戶可以利用互聯網完成一切處理任務。其突出特點在于可以實現按需計算、多人協作，提供強大的存儲和計算能力，可以實現通過遠端“云”實現方便的數據交換。
1.2 移動互聯網
移動互聯網，即在手持設備上通過無線方式訪問互聯網，是移動通信和互聯網二者的有機結合體。隨著互聯網和通信技術的不斷發展，移動通信和互聯網已成為當今世界發展最快的兩大產業。伴隨我國4G時代的開啟以及移動終端設備優勢的日益彰顯，這個廣闊的平臺將為移動網絡提供更好的展示機會。
作為移動互聯網中的云計算，可以理解為把云計算和移動互聯網捆綁在一起，結合成“移動云計算”，就是作為移動互聯網中的云計算而產生。移動互聯網與與云計算二者之間的優勢結合，在推動移動互聯網快速發展的同時，勢必也將帶動起云計算技術的不斷更新。
二、云計算與移動互聯網的關系
2.1 移動互聯網的發展推動了云計算技術的更新和升級
國內通信運營商運營3G已有4年多，在當下4G商用的檔口，通信運營商都承載著大量的云計算數據。移動互聯網的發展迫切要求云計算技術更新，特別是政府的IT系統、物聯網、公眾對各種信息的需求等，對大數據的繁瑣計算需求，為云計算提供了廣闊的平臺。所以要求云計算技術必須滿足云計算服務的網絡基礎，擁有強大的運算能力，可以實現移動終端之間的數據快速交換和轉移。通信運營商為滿足客戶的不同需求，在提供云服務時，即要求向客戶提供IT基礎硬件設施，或者提供支撐開發應用和服務的平臺，甚至提供特定商業功能和流程的軟件與應用服務。因此，移動互聯網的發展需求，一定程度上推動了云計算技術的更新和升級。
2.2 云計算為移動互聯網的發展應用提供了條件
其一，移動互聯網用戶群體主要以個人用戶和家庭用戶為主，該群體數量極為龐大，怎樣才能為這個龐大的群體提供更好的服務呢？首先針對客戶群的移動互聯網的使用情況進行數據分析，為不同人群的需求提供不同的服務安排，能運行這項龐大繁瑣的數據分析，并且能夠迅速準確的得到結果，這就需要運用到云計算。其二，云計算給移動互聯網應用發展開辟新思路?，F代社會僅憑固有的經營模式，不可能滿足網民的各種需求。因此，運營商可以憑借已有資源，根據“廣義云”的優點來進行云業務的整體銷售、管理等。還可以把高帶寬應用向云端發展，如普通網民在簡單終端上可以進行復雜的應用，而且可以提高運營商在移動互聯網的競爭力。
三、云計算在移動互聯網中的應用
3.1 云計算提升企業用戶大數據處理效率
如果從技術實現的角度來分析云計算，則整個系統的基礎就是軟件架構，而系統構成則包括了各種服務組件，以及這些組件之間的相互關系。所以，軟件的設計應該是整個技術環節的主體?，F在，已經有很多IT知名廠商開始基于自身特點來設計和構建自己的云服務解決方案?？梢詫⑦@些廠商分為基礎設施提供商、平臺或者軟件架構提供商、應用軟件提供商等三個不同的類別。其中，第一種主要包括IBM、HP、Dell以及Sun等，第二種主要包括Microsoft、Google和VMware等，第三種包括Google、Salesforce等。這些廠商所提供的云計算服務的架構和思路并不一樣，但是，其技術架構卻大概可以分為資源層、平臺層和應用層三個層次。
資源層能夠利用各種硬件設備和網絡資源為云計算提供上層服務，而為了對這些資源進行動態管理則可以通過動態資源池來實現，然后利用完善的網絡服務界面將整個云計算的各種能力，包括計算、存儲和網絡等能力提供給網絡用戶。
平臺層能夠將各種軟件開發環境作為一種服務向開發人員提供，有效提高所有開發人員的工作效率。在云計算體系中，平臺層可以說是其核心層，所包括的組件主要有并行程序設計、開發環境，以及相應的管理工具和管理系統。
應用層能夠為網絡用戶提供具體的服務和交互接口，為網絡用戶的服務享用提供網絡基礎設施和軟件與硬件平臺，這樣，不同需求的網絡用戶就可以根據需要來租賃相應的軟件服務。
資源層、平臺層和應用層是整個云計算體系結構中的關鍵和主要部分，在這三個層次的基礎上，能夠將網絡服務通過統一的方式為用戶呈現，為用戶提供利用網絡完成特定任務的便捷。
3.1.1 IBM 公司解決方案
美國的IBM公司，作為全球知名的IT服務提供商，其指定的私有云規劃策略，能夠整合服務管理層，實現對整個網絡環境中資源的合理管理和利用，同時，對于環境中的非云端資源，也可以進行專業化的管理。對于非云端資源的管理，所采用的策略就是將這些資源利用IT環境向云計算轉化，而其中關鍵的步驟主要有：基本虛擬化、高級虛擬化和云計算。
對網絡中的數據，可以將其大概分為管理層和被管理層，而網絡中所存在的非云端資源，更多的存在于被管理層中，在網絡環境的管理層中，所包含的則主要有備份系統、IBM ServerMgmt系統以及監控系統等。對于管理層的優化問題，則需要在其中增加能耗管理系統、各種補丁系統以及Monitoring系統等，為系統管理員提供更加便利的數據庫管理和配置途徑。在管理過程中，能夠將產生的各種管理記錄都記錄到系統的服務目錄中。對于云資源的管理方式，其具體過程與非云資源的相應系統比較類似，同時，還可以讓管理員終端用戶通過網絡對其進行管理。
在使用過程中，數據中心包括了云資源和非云資源。對于云計算數據處理的復雜性可以通過三種方式來實現：基于兩個單獨的門戶；基于互聯網，上下文完成對資源的調用，通過多個門戶來完成；通過集成門戶來實現。
3.1.2 Google 公司解決方案
考慮到任何平臺都需要構建在IT部件之上，且需要為海量文件提供存儲支持，且需要為海量數據提供面向多個客戶終端的文件存儲和讀寫操作。Google公司開發了其自身的分布式文件系統（GFS），用于解決網絡數據的存儲等問題。在其分布式文件系統中，主要包括了兩個部分，分別是Master和模塊服務器。
采取冗余存儲技術，網絡客戶終端可以通過Master來獲取數據塊的地址，通過數據塊實現對數據的讀取，在數據塊讀取過程中產生數據副本，而數據副本經過相應的修改后則可以完成存儲操作。在Google的云計算平臺中，將部署多個分布式文件系統，可以為數百個網絡客戶的連續訪問提供支持。
3.1.3 西部數據公司解決方案
西部數據公司所提供的云存儲解決方案就是My Book Live個人云存儲解決方案，為公共云和個人云提供支持，再將各種媒體文件保存在個人硬盤的基礎上，通過西部數據公司的應用程序，實現在任何移動互聯網利用各種網絡終端，比如智能手機、平板電腦對這些內容的訪問。利用My Book Live各種媒體流和文件，可以實現對這些文件的隨時和隨地訪問。而WD2goweb則是西部數據所提供的第二代遠程訪問技術，能夠為My Book Live和遠程互聯網的連接提供接口，實現網絡速度和流量的優化?；贛y Book Live和WD2goweb所提供的個人存儲方案，可以保證網絡用戶對移動設備存儲、分享和數據訪問的隨時性。
如果實現了最終意義上的云計算，則用戶只要在本地終端上保留瀏覽器即可，并不需要操作系統所提供的其他復雜功能。這樣，只要網絡終端開始運行，且啟動了網絡瀏覽器，就可以享用網絡上的云計算服務。所以說，云計算技術的發展不僅能夠為IT企業提供全新的發展機會，也意味著信息時代以用戶為中心的服務發展思路。
運營商利用云計算可以實現對大規模數據和客戶數據的管理。通過構建私有云并根據云的共享性，可以實現跨部門的融合包括系統流程和組織結構上，各系統之間的邊界可以被業務流聯系起來，實現無病毒且快速的資源共享。私有云對后續的系統建設也大有好處，現有系統日益龐大，建設時各自獨立規劃，設備復用程度低，資源浪費嚴重。特別是服務器、數據庫軟件和網絡設備等資源，幾乎每套系統都需要重復購置且不斷升級，建設周期長，既加大了建設成本，也增加了維護成本和難度。
3.2 云計算為用戶提供付費云計算服務
21世紀信息技術的推陳出新，網民需求的日新月異，現有的通話、短信等業務能力引擎已經跟不上時代，這就需要簡化更新移動互聯網，就是建立云計算平臺，通過云計算，手持終端最終成為語音或者瀏覽器這類的簡單應用，對互聯網的使用和運營商的業務推廣有極大裨益。
在云計算為移動互聯網提供了從手持終端到數據的一種溝通橋梁的同時，運營商應抓緊機會探索客戶的需求，爭取做到移動互聯網發展的全新能力引擎可以為不同客戶定位、支付等。
3.3 云計算為用戶提供付費租用服務
運營商引入云計算，在滿足客戶對內外部應用的需求后，可適度拓展自身業務范圍，例如，可以提供可購買的高質量的計算能力及存儲服務。例如，最近火熱的網盤活動便是最好的例子，用戶可以通過訪問網盤電腦客戶端或手持客戶端來獲取一定的存儲空間，同時提供額外的空間擴展服務，托管云服務等。以智能化、虛擬化和自動化的關鍵技術，實現資源的動態、合理調配，提供滿足用戶需求的服務。
參 考 文 獻
