云計算科學與技術系精選(九篇)
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第1篇：云計算科學與技術系范文
【關鍵詞】云安全技術 電力企業 應用
伴隨著云計算建設的建設進行，智能電網信息安全問題開始慢慢的顯現出來。所以，在智能電網云計算平臺建設實施當中，需把信息安全在具體規劃、基礎建設、信息管理等方面加以重視，創建信息安全管理網絡平臺。這是目前我國廣大電力企業亟待需要解決的問題。
最近幾年，信息安全早已被看做與生產安全同等重要的事情。國網內部的信息違規、信息泄露安全事件的出現為我們敲響了警鐘。怎樣通過行之有效的信息管理以促使電力企業信息安全得到有效的保障，是目前信息網絡管理工作人員面臨的主要問題。然而，云安全技術的應用對我國電力企業的健康穩定發展注入了新的技術力量支持。
1 云安全的基本概念及發展狀況
伴隨著先進科學技術的迅速發展，云技術應運而生，但是，云安全問題也隨之而來。在我國電力企業的發展過程當中，云安全是極為關鍵的一項內容。
其實，在現代化網絡信息時代中，云安全是信息安全的最新展現，其是并行處理、網絡技術、未知病毒行為的辨別等新興科學技術與理念的一種結合體，利用網狀式大量的客戶端針對信息網絡當中的軟件行為的異常現象實施科學系統化的監測，以查出信息系統中潛藏的木馬病毒、而已程序等，同時傳輸至Server端口實施自動式的淺析及系統化處理，同時將木馬病毒的詳細處理方案傳送至另一個客戶端中。
2010年8月，國網信通企業創建電力云仿真實實驗室，同時在2011年開展了對云計算技術設備的研發及建設工作，其中包含有：云服務器、云終端、云計算軟件、云安全軟件、云數據挖掘軟件等的研發。
2 電力企業中云安全技術的應用分析
在電力系統智能云的基本前提下，電力企業中實現了云安全技術的具體應用。智能云能夠通過運用集群、分布式計算等體系性能把電力系統當中的網絡全部的計算應用軟件集中在一起，一同針對各級別的電網、計算機終端供應相關的數據存儲及計算服務。這樣便能夠把集群性能、分布式處理等全部的綜合在一起，利用軟件接口，為電力系統各級電網與計算機終端供應智能云服務。
2.1 云安全技術系統
現代化的電路企業信息安全框架當中，各級電力企業在信息安全防護上有著非常充分的基礎設施經驗，各方面的信息安全措施也是比較到位的，可是，縣級電力企業安全水準依然是比較落后的一個方面，在整個企業信息安全技術的應用上力量非常薄弱，所以，電力企業中云安全技術的應用能夠很好的解決這一現實問題，并且能夠在很大程度上促使企業信息安全性能得到顯著的增加，做到電力企業信息安全網絡在高效能的狀態下穩定的運轉下去。
通常，云安全包含了身份驗證、操作系統、應用程序、應用服務器、網絡防護、病毒防護體系等幾大部分。
電力企業在應用具體的解決方案的時候一定要有相關的用戶驗證及明確授權的。云安全當中通常是通過在云中進行密鑰分發服務器的具體設置，而服務器是按照國網、省網、市網來進行意義劃分的，采用對稱密鑰與公考密鑰的形式對廣大用戶進行認證與相關授權，上述產品便能夠由廣大用戶自行加入、刪除、配置密鑰等。同時還能夠給予不同角色不相同的權限以及用戶具有的修改權限。密鑰體系可促使廣大用戶能夠得到準確的認真、辨別，以免會出現企業信息安全出現泄漏的情況。
云安全架構是通過對服務的共享來得以實現的，供應良好的標準桌面及應用，以此便能夠在專屬的服務器中供應更多的服務；應用服務器是將具體的應用分別發送至終端計算機的上面，由云端服務器集群來供應所需的全部計算能力。除此之外，云安全架構當中需放置所需的文件及相關數據的存儲服務器。
網絡防護與防病毒體系運用的是IDS架構對網絡具體流量來進行監控的，網絡當中的實時信息能夠在第一時間上報到國網總部當中的網絡運行控制中心，在有事故出現的狀況下，便能夠及時的將故障發生的位置做好精準的定位，同時采取相應的處理措施。防病毒體系運用的是發展比較成熟化的防護技術對病毒的傳播進行及時的有效掌控，以促使電力企業信息網絡處于安全的狀態之中。
2.2 云安全技術的應用
通常，云安全體系的部署是遵循國網、省網及市網的層次進行一一部署的，各層電力企業的權限也會存在較為顯著的差別。在整個云安全體系當中，需要制定統一的信息安全策略，電力企業信息安全網絡當中的全部終端都能夠在第一時間得到相應的更新處理，確保安全信息防護與科學防御措施達到嚴格化的統一。
通常，云安全系統會從完整度、機密性、可用性三個層次來進行信息安全的考慮的，其是對數據信息進行加密處理及數據方位的嚴格認證與授權的基礎上來使得數據的機密性得到強有力的保障。通過不同的安全傳輸協議以促使數據機密性傳輸得到強有力的保障，通過對云安全中的各組配件的科學配置達到均衡負載及實現信息的可用性價值。
電力企業中云安全技術的應用皆是在云端完成的，在客戶端不需要進行用戶信息的保存，為此不需要擔心服務器傳輸過程中會不會有數據丟失的問題發生。
云安全體系終端用戶訪問控制的安全性：云安全技術能夠供應較為精準的訪問控制，能夠通過具體的安全措施打開或關閉USB端口，這些USB端口同時能夠實現分級掌控，以確保連接的掃描儀、智能卡等得到正常的應用，可是大容量存儲盤將會禁止使用，這樣才能夠促使一些敏感性質的數據在不經過U盤泄漏到外面，同時確保整個信息系統在安全的狀態下順利運行。
3 結束語
在不遠的未來，智能電網必然會獲得飛速的進步及發展，為此是需要一個健康的信息運行網絡在作為支撐的，云安全技術作為一種非常先進的信息安全管理觀念，將會在電力企業中得到非常廣泛的有效應用，發揮其顯著的作用。
參考文獻
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第2篇：云計算科學與技術系范文
【關鍵詞】云計算；GIS；云GIS平臺
0 引言
GIS（Geographic Information System）是以地理科學為依托，以計算機科學技術為支撐，以遙感技術（Remote Sensing， RS）和全球定位系統（Global Position System，GPS）為重要數據來源的交叉學科，范圍介于管理科學、空間科學、信息科學之間。正是由于這種地理事物的多學科性，最終導致了GIS具有明顯的多學科交叉特征，它必須同時吸收相關學科的特點，并逐步形成自身獨立的風格，同時又要被應用于多個學科，以推動這些學科的快速發展。近些年來，由于云計算技術在IT行業內的迅猛發展以及所導致的產業革命，PC時代將逐步被云計算時代所代替。雖然云計算目前還處于起步的發展階段，但是在大規模計算、海量數據處理、降低系統設備代價和維護，以及用戶透明性方面都已經展現出無與倫比的優勢。
受益于云計算帶來的優勢，對廣大用戶而言，云GIS意味著數據、軟件、開發之間的壁壘已被打破，地理信息資源變得唾手可得。用戶可在云中隨時獲取所需的各種GIS資源，并且可以以計量方式擁有并進行靈活擴展，基于這種環境，GIS系統的運行模式面臨了新的挑戰。而對于GIS領域的研究者和工作者而言，如何利用云計算技術解決GIS問題，已經成為一項更具創新性和前沿性的研究工作。
1 云計算與GIS
1.1 云計算
云計算是繼分布式計算、并行計算和網格計算之后出現的一種新興的計算模式，或者也可稱之為以上三種模式的商業化實現。其概念目前并沒有統一的標準定義，大型IT廠商和領域專家們都從自身角度給定了其定義。綜合來講，在狹義上，云計算主要是通過Internet以按需和易擴展的方式獲得所需資源（包括硬件、軟件及平臺），提供資源的Internet即可被稱為“云”，“云”上的資源對用戶而言是可以無限擴展的，并隨時獲取，即付即用；在廣義上，云計算則是指一種服務的交付與使用模式，這種服務可以是與IT、軟件、互聯網等領域相關的，也可以是任意其他服務。
云計算的主要特征可總結為：1）規模大。云計算擁有龐大的系統規模，云數據中心的服務器可以多至上百萬臺并遍布世界各地。2）虛擬化程度高。云計算利用互聯網實現功能虛擬化，使得分布于世界各地的用戶都可以通過Internet使用云計算提供的服務。3）可靠性高。云計算提供了節點互換、虛擬機遷移及數據副本和容錯等功能，這些技術可以極大地確保云數據中心的信息存儲的穩定性和安全性。4）擴展性和通用性。云計算可以根據不同的用戶需求為用戶定制不同的分配資源。5）成本低。云計算以集中化的管理模式和功能強大的節點構成模式，可以極大地降低云計算的運營和管理成本，這樣可將更為便利和廉價的服務提供給用戶，而用戶不需為獲得更多資源付出過多代價。
1.2 GIS
地理信息系統GIS是利用計算機的軟硬件系統，對各種形式的地理數據進行采集、存儲、操作、運算、分析、描述并顯示所組成的一種集成系統。GIS的應用基礎是需要采集海量的基本地理空間信息，然后對這些信息進行存儲、管理、分析。
1.3 云GIS
云GIS，旨在將云計算的各種特征利用于支撐GIS的各種要素（建模、存儲及數據處理），從而改變傳統的用戶應用GIS的建設模式，以一種更加高效、低成本與友好的方式使用各種地理信息資源[1]。由此定義可見，云GIS實質上是利用云計算技術擴展GIS功能，改進GIS的傳統架構，以實現海量數據空間的高性能可靠性存取及數據處理，使GIS能夠更好地提供高效的計算能力和數據處理能力，解決地理信息科學領域中計算密集型和數據密集型的各種問題，以彈性按需方式獲取更加廣泛的Web服務。
比較傳統GIS，云GIS具有以下特征[2]：1）存儲在云平臺上的空間數據具有“云”特征，即虛擬化特征。2）空間數據管理與實施過程具有 “云” 特征。3）GIS業務的連續性。云GIS可以為用戶提供彈性的地理信息服務，并能夠根據用戶需求的變化，動態的進行資源擴展，從而提升其連續性。4）更好的用戶體驗。云GIS可以降低用戶使用地理信息資源的復雜度，用戶只需根據需求選擇適合終端即可訪問GIS服務。綜合來看，云GIS平臺實質上就是在實現已有GIS通用功能（如可視化服務、緩沖區分析、疊加分析、統計分析和遙感影像操作）的基礎上，使得用戶在使用云GIS時如同使用個人PC一樣簡單便利；同時， 這些地理信息服務還提供了服務接口，供更多更高級的用戶開發和使用，以產生更豐富的GIS功能。圖1顯示了云GIS的主要應用模式[3]。
圖1 云GIS應用模型
2 基于云計算的GIS系統框架設計
基于云計算的相關技術，本文設計了一種基于云計算的GIS通用框架體系，主要利用虛擬化技術、即付即用的方式將GIS資源封裝為在線服務，用戶通過Internet進行基礎設施和地理空間信息資源的共享，以提高資源利用效率，降低GIS系統的重復建設成本。框架體系如圖2所示。
圖2 基于云計算的GIS框架
該框架體系共分為三層，其中，基礎設施層由各種硬件資源組成，通過硬件、存儲、網絡等虛擬化技術將物理資源轉化為虛擬共享資源池；中間層負責管理虛擬共享資源池，并提供虛擬資源的調度部署策略，實現虛擬機的實時動態調度；服務層主要面向用戶，以按需方式提供虛擬化的GIS環境。
圖3是根據圖2的GIS框架設計的基于云計算的GIS平臺功能。訪問控制功能用于對用戶進行分類，并對不同的分類給予其對資源不同的操作權限，這可以保證GIS數據及系統的安全性，降低系統運行的復雜度。資源管理功能負責管理云數據中心的各類基礎設施，并利用分配與調度策略提供給不同分類的用戶不同的服務類型。GIS虛擬機（VM）主要用于管理與調度GIS虛擬機，用戶通過互聯網即可訪問GIS VM，并設置自身的數據與應用。按需收費功能繼承云計算資源的即付即用使用模式，將虛擬機使用成本細劃為計算、存儲、網絡帶寬等成本，制定GIS資源的收費模式，并按需向用戶收費。
圖3 功能
3 結論
基于云計算與GIS的技術關聯性，本文設計了一種基于云計算的GIS系統框架，該框架可以有效利用云計算在資源提供與數據分析上的優勢，為GIS用戶提供更高效穩定的服務。
【參考文獻】
[1]彭義春，王云鵬，牛熠.云計算環境下的GIS研究[J].東莞理工學院學報，2013，20（1）：17-23.
第3篇：云計算科學與技術系范文
關鍵詞：卓越課程；計算機系統；計算思維
0 引言
“卓越工程師培養計劃”是貫徹落實《國家中長期教育改革和發展規劃綱要（2010-2020年）》和《國家中長期人才發展規劃綱要（2010-2020年）》的重大改革項目，也是適應我國工業化發展進程，培養和造就一大批創新能力強、適應我國經濟社會發展需要的工程技術人才的重要舉措，是增強我國核心競爭力、建設創新型國家、走新型工業化道路的必然選擇。同濟大學作為首批實施“卓越計劃”的高校，于2010年啟動“卓越課程行動計劃”，加強課程的內涵建設，推動教學改革以取得突破性進展。
另一方面，計算思維（ComputationalThinking）作為一種教學理念，近年來在計算機基礎教育中受到關注。計算思維是指運用計算機科學的基礎概念進行問題求解、系統設計以及人類行為理解等涵蓋計算機科學之廣度的一系列思維活動。當今社會已進入信息化時代，具備計算思維，能夠運用計算機技術和手段進行學習和工作、解決專業問題是高級人才必備的素質。計算思維能力是與讀寫能力一樣的人類基本思維方式。
為了配合同濟大學實施“卓越工程師培養計劃”試點方案，提高骨干教師的業務素質和教學水平，同濟大學于2011年開展計算機科學與技術卓越課程行動計劃，將計算思維融入“計算機系統級課程”的教學改革中，取得了良好的教學效果。
1 “計算機系統級課程”教學改革內容
本次課程改革試點的核心內容主要包括3個方面：一是課程授課方式改革；二是訓練（指各種類型的作業、結合課程的創新性實驗項目、綜合性和設計性實驗等）方式改革；三是考試方法改革。
課程授課方式改革要大力推行啟發式、探究式、討論式、參與式、小班制等教學方式。訓練方式改革除了傳授知識外，還要通過設計綜合性作業、結合課程的創新性項目以及其他形式多樣的綜合性訓練，將學生的綜合能力和人格培養落實到具體課程教學中。考試方法改革要消除應試教育產生的不利影響，以學生綜合能力評價和人格養成作為核心，努力實現學生學習成績評價方式的多元化。同時，建立計算機系統級教學團隊，以團隊形式對課程進行設計，積極建設和落實包含課程授課方式、訓練方式、考試方法3大環節改革的具體方案。
“計算機系統級課程”教學改革項目在同濟大學軟件學院和電子與信息工程學院共建的“計算機系統結構”國家級精品課程建設的基礎之上，結合電子與信息工程學院在學科方向上的特色和優勢，采取“兩級基礎深化、知識體系構建、實踐能力培養、前沿技術追蹤”4項措施，建立面向“卓越工程師”培養的計算機系統級課程教學體系。
1）兩級基礎深化。教師通過“計算機與信息安全導論”“計算機導論”和“計算機系統結構”課程，分別從廣度與深度兩個方面對學生進行全面的計算機學科基礎教學。“計算機與信息安全導論”和“計算機導論”旨在幫助初學者認清學科的輪廓，而“計算機系統結構”則為計算機學科高年級本科生提供完整的學科核心知識。
2）知識體系構建。教師以“虛擬化與云計算”“Web編程”和“計算機前沿技術概論”等課程為基礎，建立計算系統和網絡的知識體系框架，為強化計算機科學與技術學科的特色和建立完整的計算機系統學科知識體系規范打下基礎；同時還注重相關課程的交叉，如“計算機系統結構”與“操作系統原理”“編譯原理”在虛擬操作系統、編譯優化等方面的結合，“計算機系統結構”與“虛擬化與云計算”在大規模并行處理系統下的融合等。
3）實踐能力培養。教師通過“計算機系統實驗”課程，將“計算機系統結構”“操作系統原理”與“編譯原理”等課程中關系極為密切的核心內容以綜合實驗形式進行集成，如存儲結構及其管理、目標代碼生成及優化、線程調度等。這樣既有利于消除孤立知識點，又加強了學生的綜合實踐能力訓練，為他們將來從事計算機系統開發工作打下堅實基礎。
4）前沿技術追蹤。教師通過“計算機前沿技術概論”課程追蹤國際計算機系統結構領域中的前沿問題與技術。
筆者提出的面向卓越工程師的計算機系統結構系列課程體系框架如圖1所示。該教改項目的實施將提高計算機系的辦學水平，加強對青年教師的培養力度，同時也有助于本科教學中多出科研成果。
該教改項目從理論與實踐2個方面展開，圍繞計算機系統主題，在課程體系建設上注重基礎、突出重點。特別是在實踐教學方面，除了在相應課程的實驗環節對學生進行訓練外，還將在專門的“計算機系統實驗”課程中進行有關計算機系統硬件和軟件2個方面的完整的集成實驗，通過數據采集和建模分析等手段驗證實驗結果的正確性和有效性。通過發現并解決實驗過程中遇到的各種問題，學生更加深刻地理解并扎實地掌握計算機學科的核心理論，同時提高了從理論到實踐的知識貫通能力和創新能力。
各門課程的教改內容簡述如下。
1）計算機與信息安全導論。作為該教學體系的基礎課程，將突出建設計算機系統知識體系方面的基礎知識。主要教改內容如下：
①選用《Computer Science：An Overview》作為該課程的雙語教材：
②每章核心內容突出計算機系統方面的基礎知識；
③將計算機系統方面的基本知識從傳統計
算機導論內容中自然引出；
④展開雙語教學，并建設精品課程。
2）計算機導論。作為該教學體系的基礎課程，將突出建設計算機系統知識體系方面的基礎知識。主要教改內容如下：
①選用《Computer Science：An Overview》作為該課程的全英文教材；
②每章核心內容突出計算機系統方面的基礎知識；
③加強計算思維方面的教學和實踐，將Python作為入門編程工具培養學生的實踐動手能力；
④展開全英文教學，并建設精品課程。
3）計算機前沿技術概論。作為全校的通識課程，適合各個年級的本科生，側重信息安全前沿，同時帶動整個教學體系前沿知識的探索。主要教改內容如下：
①匯集計算機系統結構課程體系中各個分支領域的前沿思想與技術；
②為“計算機系統實驗”課程提供前沿的實驗內容建議和素材；
③自行編寫課程講義與教材。
4）計算機系統實驗。該教學體系中的實驗課程建立在“計算機系統結構”“操作系統原理”“編譯原理”等課程的基礎之上，是整個教學體系中學生實踐能力培養的核心課程。主要教改內容如下：
①建立計算機系統課程知識體系；
②建立實驗環境，設計豐富多樣的綜合實驗項目和開放性實驗項目；
③編寫實驗指導書。
5）虛擬化與云計算。該教學體系中的專業課程之一，介紹可信與安全系統體系結構的基本概念、基本原理和基本結構。主要教改內容如下：
①建立課程知識體系；
②編寫教材。
6）Web編程。該教學體系中的專業課程之一。主要教改內容如下：
①完善課程知識體系；
②建立實驗環境，設計實驗項目；
③編寫教材和實驗指導書。
2 教改特點
基于“計算機系統級課程”的計算機科學與技術卓越課程行動計劃具有如下特點和創新性。
1）將本系計算機學科優勢、優質課程與“卓越工程師培養計劃”的實施相結合是本系統級課程教改項目的特點之一；
2）開設“計算機系統實驗”課程作為計算機系統級課程教學體系的核心實驗平臺，加強學生的實踐能力培養是本系統級課程教改項目的特點之二；
3）本教改項目結合計算機新教學法，將計算思維教學方式在計算機系統級課程中進行實踐（“計算機系統實驗”和“計算機導論”課程中實施），加強學生的實踐創新能力是本系統級課程教改項目的特點之三；
4）本項目將工業界的最新技術介紹給本科生，為其提供畢業設計選題和到著名企業實習的機會是本系統級課程教改項目的特點之四；
5）本項目將可信與安全計算系列課程作為建設對象，點面結合帶動一批課程、實驗基礎設施和教師隊伍的建設是本系統級課程教改項目的特點之五。
3 教改成果
經過兩個學期的建設，計算機系統級課程的教學改革取得如下成果。
3.1 教改立項方面
1）2012-2013年，教育部-IBM專業綜合改革項目建設課程“虛擬計算與云計算”；
2）2011-2012年，谷歌校企共建實用精品課程項目“Web編程技術”；
3）2011-2013年，同濟大學全英文課程建設項目“計算機導論”：
4）2011-2013年，同濟大學雙語課程建設項目“計算機與信息安全導論”；
5）2011-2012年，同濟大學電子與信息工程學院教學改革研究與建設項目“面向‘卓越工程師’培養的可信與安全計算課程教學體系建設”。
3.2課程建設方面
1）計算機系統結構。
該課程于2011年上半年被批準為同濟大學本科卓越課程（計算機科學與技術專業），同時作為計算機科學與技術系一軟件學院共建國家級精品課程。
2）計算機系統實驗。
計算機系和學院實驗中心已經購買相關的實驗設備并完成實驗室建設；已經開始組織2010級3位碩士研究生完成課程所涉及的5個實驗設計。
3）計算機與信息安全導論。
該課程成功申報同濟大學雙語建設課程，并于2011年9月開始實行雙語授課，同時完成了課程網站的建設。
4）計算機導論。
該課程成功申報同濟大學全英文建設課程，并于2011年9月開始實行雙語授課，同時完成了課程網站的建設。
5）計算機科學前沿技術導論。
該課程于2010年開設，目前已完成課程網站建設和《計算機科學前沿技術》教材的寫作。該教材獲得IBM大學合作項目書籍出版資助和同濟大學“十二五”規劃教材建設項目的資助。
6）Web編程技術。
該課程成功申報谷歌校企共建實用精品課程，并于2011年開設，同時完成了課程網站的建設。
7）虛擬計算與云計算。
該課程成功申報谷歌校企共建實用精品課程，并于2010年開設，同時完成了課程網站的建設。
3.3教材建設方面
1）《計算機科學前沿技術》教材已經編寫完成，于2012年7月正式出版，并被列為同濟大學“十二五”規劃教材。
該教材是一本計算機科學的入門與提高教材，在力求保證學科廣度的同時，還兼顧主題的深度，同時特別強凋計算機科學的前沿性，既介紹計算機學科相關主題的來龍去脈，又引入國內外最新和最熱門的前沿課題。該教材既涉及計算機傳統研究領域，如計算機網絡、操作系統、人工智能等又涉及云計算、物聯網、智慧地球等新興熱門研究領域，重點講解這些最新計算技術在各個學科中的應用，既讓讀者對計算機新興技術有一個宏觀的把握，又通過各種案例分析指導讀者將計算機最新技術應用到相關專業和學科中。
2）同濟大學已與清華大學出版社簽約出版《虛擬化與云計算》教材，目前已完成部分書稿，預計2013年初出版。
第4篇：云計算科學與技術系范文
【關鍵詞】產業園區；統計服務體系；PDCA管理；云服務統計平臺
0 引言
隨著國家對產業園區發展的愈加重視及產業園區在社會發展中發揮的作用越來越大，園區要進一步提檔升級，必須提升管理模式，由傳統的粗放管理向精細管理邁進。數字化時代中，信息是一切管理活動的基礎，離開數據信息就基本談不上科學管理。其中，精細化管理依賴于更加完整、更加及時、更加準確和更加系統化的信息，所有這些必須借助于更加先進的統計體系才能實現。
統計工作是全社會各行各業發展、存在的數據直觀表現。目前，隨著大數據時代的到來，統計工作也發生了翻天覆地的變化，統計技術的應用和統計手段也發生革命性變化。統計工作只停留在以記錄和了解事物為主要任務的統計階段已不能適應園區的發展，必須基于未來技術環境構建統計體系，必須發展到管理統計階段和智能決策統計階段。隨著園區管理業務更加復雜，需要更高效的管理體系和科學的管理方法才能得以實現，傳統的統計體系難以支撐復雜的業務體系管控，需要進行進一步優化統計體系，使統計體系更加智能化，更加高效率。
1 加強統計服務體系的主線研究
園區應該建立面向科學管理，結合未來統計應用，建設基于業務管理、能力建設和機制建設的三條主線的園區統計服務體系。基于三條主線的園區統計體系模型如圖1所示：
圖 1 園區統計體系模型
其中，PDCA管理中，P是指園區規劃、指標及目標。D是指園區規劃實施及日常管理。C是指規劃實施及日常管理過程評估及檢查，反饋狀態是否對準目標。A是改進與評估。統計業務必須遵循PDCA管理循環， PDCA管理的關系如圖2所示。
圖 2 PDCA管理循環
1.1 業務主線：基于業務目標及PDCA管理的統計業務體系
園區統計業務體系建設應深入融合到園區業務目標和PDCA管理體系當中，使統計工作具有明確的目的性，真正服務于園區建設。徹底解決想要數據找不到，想管指標無數據，想做決策無依據的管理狀態。構建數字園區，規范科學管理，使園區管理再上新臺階。
1.2 機制主線： 強化適應現代統計要求的機制建設
（1）加強具備先進技術應用的統計團隊建設
大數據背景要求統計機構的各項工作要必須走專業化道路，制度設計部門要研究數據獲取來源、可信度、成本等項目，按照用戶的需求設置指標；數據采集崗位的任務是開拓更多可用的數據來源，并對數據流進行實時監測，保證數據流的通暢和清潔；數據分析崗位則通過專業化的分析手段進行科學分析，而后由專業化部門將數據產品傳遞給社會用戶。只有按照統計數據生產流程設定機構，并進行網絡化管理才能保證數據生產的科學性。
（2）以績效驅動統計工作落實到位
設計關于統計工作的績效管理體系，明確統計工作指標與目標按照PDCA整體思路，層層循環，環環相扣的原則開展績效管理活動，確保統計工作落到實處。
（3）統計分層審計
建立分層審計制度，對統計進行分層審計，確保統計體系高效能運作；建立審計標準，按照標準及設定的頻率進行審計；根據統計體系運行審計結果，落實審計整改計劃，并納入績效管理體系。
1.3 能力主線：強化適應現代統計要求的能力建設
統計能力提升需要依賴三個基本要素，即傳統統計技術應用、先進統計技術應用和能力訓練。
（1）傳統統計技術應用
加強傳統的數理統計在園區管理活動中的技術應用能力，同時也加強社會統計技術應用能力水平。
（2）統計能力訓練
針對現代統計體系要求，建立統計各個崗位能力模型，制定能力發展計劃，并根據能力地圖組織開展能力訓練活動。
（3）先進統計技術應用：基于大數據的統計方法應用
隨著大數據時代到來，園區統計工作也必須跟上時代步伐，應用基于大數據時代的統計方法，重點規劃并建設統計信息的云服務平臺。
2 建設統計服務云服務平臺
建立基于云計算、移動互聯網和大數據的云服務統計信息服務平臺，主要功能包括：
（1）統計數據采集：統計數據采集方法主要有多種方式，通過企業單位私有云平臺或開放的信息系統接口獲得大量數據，也可用傳統的調研方法獲得數據，同時還可以通過內部管理系統獲得相應數據。
（2）數據整理與存儲：這些數據存儲于大型數據云平臺，同時進行歸類整理，通過一定算法程序自動處理，以供大數據挖掘技術挖掘應用。
（3）統計分析：對于實時需要的統計數據借助軟件技術自動分析。
（4）統計結論與應用：對于需要進行過程管控的問題及指標在線實時監控和移動監控，支持移動辦公；同時可以對狀態出現問題進行預警，及時采取措施糾正偏差；也可根據特殊需要自動分析統計結論；同時還可實現輔助決策建議。借助先進統計信息技術手段，提升管理效率，降低管理成本和管理風險。
云服務統計信息服務平臺功能框架圖如圖3所示：
圖3 云服務統計信息服務平臺功能框架圖
充分應用云服務統計信息服務平臺，完善了園區生產業體系，帶動了園區生產業的發展，大大增強了園區服務能力。另外，云服務統計信息服務平臺屬于云計算產業，可有效推進園區云計算產業的發展，促進園區產業結構的優化。
3 結束語
開展統計分析工作推動了統計改革的深化和統計工作的開拓，統計數據只有在使用中才能知道是否準確；數據是否準確只有統計部門本身才能做出最權威性的估價。如果不開展統計分析，對于各統計指標是否協調、數據之間是否平衡、數據是否準確這一系列問題就很難做出正確的、系統的、權威的評估。另一方面，統計分析工作對統計方法制度的改革也起了積極的促進作用。所以，做好統計分析工作，從整體上保證了統計工作水平的提高。
陽和工業新區作為自治區最早的一批工業園區，積極的尋求突破和跨越以適應工業轉型升級的需要，逐步實現產業升級，提升園區產業服務，并通過打造園區統計服務信息云平臺重大項目為抓手，為產業園區獲得了更大發展，做出了更大的貢獻。
【參考文獻】
[1]江凌，倪洪怡.上海文化產業園區管理：現狀、問題與對策[J].福建論壇（人文社會科學版），2013，04：53-59.
第5篇：云計算科學與技術系范文
一、需求分析
（1）大型工程分析與科學研究的數值模擬要求的計算量與存儲量都是巨大的，甚至是海量的。多CPU并行機與大規模的集群環境為用戶求解數百萬、數千萬甚至更多的自由度提供了可能，同時也為復雜和大規模的工程與科學計算找到了出路。石油勘探、地震預測預報、氣候模擬與天氣預報、人體基因與遺傳工程、醫學圖像的快速處理、海洋環流和超導模擬等。此外，還可以作為超級服務器用于信息服務、事務處理、決策支持等進行應用。
（2）信息技術的不斷發展，使得各行業的信息量呈爆炸性增長趨勢，一些科學應用中的數據量已經從幾十個TeraBytes發展到PetaBytes，并且在不斷擴大。2000年科學應用每年需要處理的總數據量已經達到數百TeraBytes，2010年科學應用每年所要處理的數據量預計將要達到數百PetaBytes；數據規模指數級的增長已經超過了由摩爾定律所預測的計算能力和存儲空間的增長。
（3）高能物理學實驗：大型強子對撞器（Large Hadron Collider，LHC）通過把高度活躍的質子以超快速度撞擊到一起來完成高能物理學實驗，2009年夏天啟動以來，這些物理學實驗每年都會產生數PB的原始數據和派生數據，預計會持續15年。分布于世界各地的科學家將會以協作的方式對這些數據進行科學分析。
二、國內外同類云計算平臺對比分析
1.國外云計算平臺
（1）Google公司針對Google特定的網絡應用程序而定制的專屬云計算平臺。針對內部網絡數據規模超大的特點，Google提出了一整套基于分布式并行集群方式的基礎架構，利用軟件的能力來處理集群中經常發生的節點失效問題。這個平臺先是為Google最重要的搜索應用提供服務，現在已經擴展到其他應用程序。
（2）IBM于2007年11月推出了藍云計算平臺。通過架構一個分布的、可全球訪問的資源結構，使數據中心在類似互聯網的環境下運行計算。包括Xen和PowerVM虛擬Linux操作系統映像以及Hadoop并行工作負載安排。
（3）亞馬遜憑借其簡單存儲服務和彈性計算云被運來越多的人所熟知。通過這兩個平臺，個人或者企業可以將他們的數據和應用放置到亞馬遜提供的云平臺上去，亞馬遜已成為全球最成功的公共云服務中心之一。
2.國內云計算平臺
（1）北京工業大學于2009年啟動云計算實驗平臺項目，搭建了新一代的基于云計算的高性能計算中心和數據中心。是面向校內、校際及社會開放的公共計算平臺，能夠提供優質、穩定和可靠的高性能計算服務。
（2）2008年3月，無錫市政府共建了第一個云計算中心，這是一個政府投資的軟件園的平臺，這個軟件園平臺目的為不同軟件企業提供共享、集中的軟件開發和資源的共享環境。
（3）2008年，中化公司在業內乃至全球建立起了第一個真正意義上的“企業云計算平臺”。該平臺實現了包括硬件、軟件和服務在內的整體系統的虛擬化和管理，形成了可托管多種不同應用，根據需要動態地部署、配置及回收應用資源。
（4）中科院超算中心（自研） 、清華大學、上海超算中心（LSF調度）。
3.國內高性能計算平臺建設的狀況分析
（1）已有多個自行建設的千萬億次項目立項，并初步取得了一些成果。
（2）在建設過程中過于重視理論計算峰值的實現，嚴重缺乏對科學計算的管理、維護、節能和使用。
（3）沒有能夠在真正意義上實現具有國際領先水平的海量計算和數據處理，也對進一步提高計算性能造成了嚴重的瓶頸。
三、基本內涵與使命
1.基本內涵
（1）實現網絡環境下的計算資源、存儲資源和數據資源的有效共享，提高資源利用率并能快速響應多種研究項目所需的資源環境。
（2）支撐多種研發平臺，為研究者提供獨立計算環境；可以成為網格計算的支撐平臺，提升計算的靈活性和便捷性。
（3）在大規模集群環境的基礎上，開展在物聯網環境下如何對海量的數據集合進行有效管理等基礎研究。
2.使命
運用虛擬化技術讓各種應用運行在共享的資源上，運用自動化技術完成應用之間的資源調配，提升學校公共計算服務平臺的功能和安全性，有效改善學校大型計算設備及通用、專用軟件的使用條件，培養出一批具備高性能計算能力和高素質的科研梯隊，并以本平臺為依托產生具有標志性的研究成果，為把我校建成為國內一流、國際知名大學做出貢獻。
四、建設方案
1.建設目標
滿足我校學科交叉對科學計算的多樣化需求，充分考慮各種高性能計算方案的特點和適應性，在既有建設成果基礎上，進一步建設復合架構的科學計算平臺，既提供能滿足普遍性科學計算和數據處理的通用化平臺，也能夠提供對重要科研方向提供高使用性能的專門化支持。
（1）實現科學計算、數據管理、數據分析的全流程支持。充分發掘計算資源，實現對信息價值的充分發掘和利用，提高科學計算使用水平。同時也為校內其他信息（管理信息、教學信息、科研信息等）提供數據的計算、分析、存儲支持。
（2）將這一平臺建設成為E-science的支撐平臺，實現計算類科研資源的有效管理和服務，提供以科學計算和信息分析、使用為核心的科研協作和服務支持。
（3）從我校科學計算的長遠發展出發，在平臺建設過程中注重人才隊伍的培養，打造一支跨學科、跨部門的科學計算研究梯隊。
2.建設內容
（1）硬件規劃
1）跨硬件平臺，操作系統平臺，能夠支持各種應用的不同需求。進一步提高集群和小機兩種具有普適性的科學計算方案的計算性能，完善多級存儲體系，實現高性價比的海量數據存儲，滿足未來計算發展對數據存儲的需求，同時充分考慮關鍵數據的管理和應用需求。
2）構建“SMP集群+PC集群”混合架構，以滿足用戶各種用戶工程計算和科學研究的需求，配置由XIV存儲組成的存儲系統來存放相關的數據，通過并行文件系統GPFS將數據共享出來供用戶使用 。
3）共享內存的IBM Power 755服務器；250節點的云計算平臺；60TB擴展存儲規模；GPFS高效并行文件系統。
3.基于云計算構建管理和服務體系
（1）優化IT資源使用
建設統一IT資源池，通過簡單高效的自助服務方式共享給所有計算項目使用，實現大規模IT基礎架構的集中配置管理和資源的按需分配。
（2）計算環境快速部署
不同學科、不同類型的計算需求對應的是多種多樣的應用環境，云計算平臺的自動化引擎，能夠按照不同的計算需求，在資源池中選擇匹配的軟硬件資源自動化安裝部署，交付給用戶的是一個可以直接使用的應用環境。
第6篇：云計算科學與技術系范文
【文章摘要】
云計算具有低成本、高可靠性、高性能等特點，對于推動電子政務發展具有重要意義。建立和完善基于云計算的電子政務公共平臺，可促進政務信息資源共享和業務協同，可提高政府的決策支撐能力與政務工作效率。
【關鍵詞】
云計算；電子政務；公共平臺
云計算是一種新的計算模式，用戶并不真正擁有資源，而服務供應商提供和管理這些資源，用戶通過互聯網訪問它們。云計算技術的發展引發了信息化建設、應用及服務模式的變革，這將對我國電子政務建設及應用產生巨大影響。我國政府也十分重視電子政務的建設，2013 年工業和信息化部了《基于云計算的電子政務公共平臺頂層設計實施指南》，旨在充分發揮既有資源作用和新一代信息技術潛能，開展基于云計算的電子政務公共平臺頂層設計，繼續深化電子政務應用，全面提升電子政務服務能力和水平。
1 電子政務公共平臺采用云計算技術的意義
電子政務平臺的建設采用云計算技術，可充分發揮出云計算技術的各種優點， 其中包括：資源可共享、節省建設成本、平臺具有擴展性和通用性等，實現跨地域、跨部門間的溝通和合作。這能滿足不同崗位、不同部門對工作應用的各種需求，實現平臺間的信息共享和高效運作。基于云計算的電子政務公共平臺，技術和安全問題主要由云計算服務提供商負責，數據的安全性和可靠性勢必將得到進一步的提高，從而保障了系統的正常運行和安全，進而促進了電子政務的發展。電子政務公共平臺具備了完善的信息安全的保障體系，在這種環境中的硬件、軟件不論是應用擴展或是研發都可保障系統的安全。構建基于云計算的電子政務公共平臺是一種服務模式的轉變，這有利于政務公共平臺向市場化、專業化的方向發展。正因為有了云計算技術的支持，進一步完善了政務公共平臺的服務性能，在政務公共平臺的建設和維護上以節約了一定的成本投入。
2 基于云計算的電子政務平臺的基礎架構
基于云計算的電子政務公共平臺的整個架構可分為三個層和兩個體系: 基礎設施服務層IaaS（Infrastructure as a Service，基礎設施即服務）、平臺服務層 PaaS（Platform as a Service，平臺即服務）、應用軟件服務層 SaaS（Software as a Service，軟件即服務）、信息安全體系和運維管理體系，其中信息安全體系和運維管理體系分別由安全防護系統和運維管理系統構成。
（1）基礎設施服務層 IaaS。基礎設施服務層包括硬件基礎設施子層、虛擬化與資源池化子層、資源調度與自動化管理子層。硬件基礎設施子層：包括服務器主機、存儲、網絡及其他硬件在內的硬件設備，它們是實現云計算的最基礎的物理資源； 虛擬化與資源池化層：通過虛擬化技術進行整合，形成計算資源池、存儲池、網絡池，通過云管理平臺，對外提供服務；資源調度與自動化管理子層：在對資源（基礎物理資源和虛擬池化資源）進行有效監管的基礎上，提供彈性計算、負載均衡、動態遷移、按需供給、自動化部署等功能。
（2）信息安全體系。針對云計算平臺建設以高性能高可靠的網絡安全一體化防護體系，虛擬化為技術支撐的安全防護體系，集中的安全服務體系，應對無邊界的安全防護，利用云安全模式加強云端和用戶端的關聯耦合和采用非技術手段補充等保障云計算平臺的安全。
（3）運維管理體系。保障云計算平臺的正常運行，提供故障管理、性能管理、配置管理、安全管理等等。
3 基于云計算的電子政務公共平臺的建設思路
目前，云計算應用仍處于起步階段， 基于云計算的電子政務公共平臺的建設應充分考慮政務信息管理的實際情況，遵循實事求是的原則和思路，從整合現有基礎設施資源，搭建政務信息子云、數據子云以及“云”接入平臺等方面入手，逐步進行實施。
3.1 利用虛擬化技術構建電子政務基礎設施資源云
從目前我國電子政務建設現狀來看， 電子政務信息化建設缺乏規范性、統一性，各級政府及部門為其業務的運行配備了相應的物理設施，但由于各政務系統模式不一，無法進行互聯互通，以至于總體硬件資源利用率不高，個別硬件設施資源出現閑置浪費或出現高峰時期負載過重的現象。虛擬化技術可以將這些異構的服務器、存儲及網絡連接等基礎架構整合到一起，大幅度提高物理資源和應用程序的效率和可用性。
3.2 構建電子政務信息服務云
（1）搭建電子政務的內容信息子云、資源子云。目前，政府各部門網站自成體系，往往不利于部門間信息共享。這里我們統一服務平臺，采用SOA 體系架構，結合XML 交換技術以及Ajax 技術來提供信息資源的聚合和共享機制。通過數字內容服務平臺對以往政務中的一、二級網站進行遷移和改造，搭建電子政務的信息子云，實現主站、分站群之間的信息共享；通過站點維護與內容管理權限的分配，實現集群化管理；同時提供WAP 訪問和手機短信業務，實現云門戶及政務各部門網站信息的共享共用，實現了內容信息的云聚合。
通過對電子政務中業務信息資源、基礎和共享主題信息資源、信息公開和共享服務資源3 大資源數據庫進行整合采集，實現了多角色、多類別的分層管理的資源子云，提供了按需的資源共享和檢索。
（2）數據集成和交換平臺實現電子政務的數據子云。建議平臺采用基于統一標準和松散耦合的SOA 軟件架構，利用Web 服務所采用的技術，如http 通訊協議、簡單對象訪問協議、Web 服務描述語言以及UDDI （統一描述、發現和整合）在不同應用之間進行數據交換服務。同時采用企業服務總線ESB 作為消息架構，ESB 是一個用于集成各種企業應用即服務的連接基礎架構，它能夠通過簡化企業應用及服務之間的鏈接數量，接口大小以及接口復雜度使企業的面向服務體系SOA 更加強大。ESB 通過提供簡單的標準適配器和接口來完成服務和其他組件之間的互操作。平臺將各部門數據交換到中心數據庫中，并提供按權限的數據訪問，完成了整個電子政務的數據子云改造。
隨著政府信息化建設的不斷推進，基于云計算的電子政務公共平臺建設的不斷完善，政務系統所處理的數據內容從分散到集中，對所有的系統數據進行統一存儲，對各種數據進行整合、加工，為決策提供支持。各級政府的業務逐步遷移到基于云計算的電子政務公共平臺，平臺會聚集大量的政府信息資源，統一的信息資源目錄體系可實現政務信息資源共享，實現各級政府之間的信息交換與業務協同，提高了政府的決策支撐能力與政務工作效率。
【作者簡介】
楊彬 (1975-)，女，副教授，遼寧遼陽人，碩士，畢業于東北大學信息科學與工程學院，主要研究方向為計算機網絡和計算機應用。150
探索研究
第7篇：云計算科學與技術系范文
【關鍵詞】云計算 物聯網 運營平臺
信息技術的快速發展，促使云計算與物聯網成為業界與社會共同關注的重點。自計算機與網絡快速發展后，物聯網被認為是信息產業技術發展的新浪潮，同時也是信息技術快速發展的必然趨勢。電信運營商就物聯網的認識局限于特定的終端領域，利用無線或有線的方式，推進機器與機器、人與機器之間的信息交流。通過這種信息交流形式，從而可以調控生產過程、采集遠程數據、運程診斷以及調度指揮。而云計算具有的多用戶、虛擬化、高可靠性以及超大規模的特點，滿足物聯網智能化與規模化的發展需要。因此，將云計算引入到物聯網平臺運營平臺的建設中具有重要的意義。
1 物聯網的概述
實際上，物聯網是一種經過特殊程序制作而成的感應器。在進行微處理后，分析非常態數據。經過3G、Zigbee協議、RFID射頻技術、GPRS、TCP/IP協議等不同方式來進行數據傳輸。而這種數據的傳輸，需要在相關協議的基礎上，將物語互聯網相互連接起來，這樣就能夠實現信息交換與溝通。這樣一種模式其實就是從智能化進行識別、定位、監控、管理以及跟蹤等一種網絡體系。說的簡單一點其實就是保持物物相連。物聯網是在互聯網基礎上，不斷延伸和擴展。這樣用戶在使用的時候就可以延伸和擴展相應的物品，并相互交流信息。從實際中可以了解到，物聯網的應用已經深入到各個領域中。但由于正處于起步階段，擴展的規模并不是非常大。
2 云計算
關于云計算的定義，存在很多種說法。從專業的角度上來說，云計算就應當是將動態化、容易擴展且已經被虛擬化的計算資源利用互聯網而提供的一種服務。云計算的幾項關鍵性技術主要包括，首先，虛擬化技術。利用虛擬化技術，用戶就可以替換物力資源，產生一種與物力資源具有相同功能的虛擬資源。而這種虛擬資源并不局限于實際的物理資源上，可能會跨越不同的物理資源，但是用戶在使用的時候無需了解的過于透徹。根據對象的不同，有存儲虛擬化、應用虛擬化以及操作系統虛擬化之分。其次，彈性規模擴展技術。通過云計算，可以為用戶提供相對較大的資源，根據使用不同，負載周期的不同，可以對所應用的資源進行動態化的伸縮，采取這樣的方式可以明顯提高資源的利用率。再次，分布式存儲技術。在云計算環境中，分布式存儲技術可以滿足單臺服務器難以滿足的存儲性要求。該技術一項最為明顯的特點就是存儲的資源可以抽象表示與統一化的管理，且可以保證存儲數據的安全性與可靠性。最后，分布式計算技術。Mapreduce編程模型是云計算最為典型的分布式計算模式。利用這種模式可以明顯提高數據的處理能力。另外還有一種就是多租戶技術。這種技術指的是大量的用戶可以共同使用軟硬件資源，根據用戶的需要使用資源，優化配置軟件服務，同時還不影響其他用戶的使用。
3 基于云計算物聯網運營平臺的構建
3.1 設計物聯網運營平臺體系
在設計物聯網運營平臺體系的時候，應當充分考慮云計算的各項特點，并將其合理的應用到物聯網運營平臺中。但設計體系結構的時候，必須注意這么幾方面問題。第一，云基礎設施。借助虛擬化技術，促使不用行業的用戶或者是同行業的不同用戶在物聯網運營平臺上達到資源共享的目的。實現資源共享，可有效節約存儲空間，不同用戶可共用虛擬儲存池，
3.2 云平臺
云平臺是物聯網運營的關鍵。云平臺可借助分布式計算、分布式存儲以及各項虛擬技術增加數據處理能力，提高數據分析能力，這樣就能夠極大的滿足數據實用性與實時性要求。
3.3 云應用
通過云應用，可以實現行業上的不同業務程序。而這也可以作為物聯網運營平臺的構成部分，合并在一起就能夠形成第三行業應用平臺。借助虛擬化技術，可保證不同用戶在物聯網上資源共享。最后，云管理。采用彈性資源收縮機制，用戶在使用的時候，運營商會隨著時間的變化計算其使用的資源，而這種計算需要借助云平臺得以實現。
3.4 建立物聯網運營平臺
電信運營商在建設物聯網運營平臺的時候，難以一步到位。
第一，從無線傳輸通道、監控功能以及網絡節點配置方面入手，在應用商、傳感器廠商相互配合，可以為用戶提供功能強大的物聯網。但是物聯網運營平臺的建設必須實在云基礎設施基礎上形成。唯有如此，保證虛擬技術，小規模建設成本可有效降低。第二，找準突破口，延伸網絡節點配置與監控功能。利用云計算，可以形成行業計算模型，并產生對外服務。當然，還可以與供應商相互合作。在相關供應商的支持下可開發云應用，并將各項功能集中到云平臺上，實現物聯網運營平臺的建設。第四，拓展云應用范圍，優化云服務平臺與模型，提高物聯網云管理能力。經過這一系列的措施，可有效增加物聯網運營平處理數量。事實上，此項操作程序較為復雜，在物聯網應用范圍逐步擴大的過程中，用戶數量也在持續增加。物聯網運營平臺在云計算基礎上形成，已經成為一種趨勢，且云計算在此過程中發揮的作用越來越明顯，并充分發揮電信運營商在物聯網產業發展中的作用，推進物聯網的發展，帶動信息技術的發展。
4 結語
通信網路應用領域逐漸拓寬，應用技術越來越成熟的情況下，設備與物質逐漸加入其中，且逐步的壯大。保持著人與自然之間溝通，就有助于溝通交流的智能化。將云計算作為基礎，物聯網運營平臺的構建，是一種必然趨勢。且物聯網必然是信息技術后期發展的趨勢。
參考文獻
[1]褚謹文，王藝.從電信運營角度看物聯網的總體架構和發展[J].電信科學，2010，14（4）：21-25.
[2]趙鈞.構建基于云計算的物聯網運營平臺[J].電信科學，2010，16（6）：48-52.
[3]劉云浩.從普適計算GPS到物聯網：下一代互聯網的視界[J].中國計算機學會通訊，2013，5（12）：66-69.
第8篇：云計算科學與技術系范文
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目 錄
第1章 緒論
1.1 云計算的概念
1.2 云計算發展現狀
1.3 云計算實現機制
1.4 網格計算與云計算
1.5 云計算的發展環境
1.5.1 云計算與3G
1.5.2 云計算與物聯網
1.5.3 云計算與移動互聯網
1.5.4 云計算與三網融合
1.6 云計算壓倒性的成本優勢
習題
參考文獻
第2章 Google云計算原理與應用
2.1 Google文件系統GFS
2.1.1 系統架構
2.1.2 容錯機制
2.1.3 系統管理技術
2.2 分布式數據處理MapReduce
2.2.1 產生背景
2.2.2 編程模型
2.2.3 實現機制
2.2.4 案例分析
2.3 分布式鎖服務Chubby
2.3.1 Paxos算法
2.3.2 Chubby系統設計
2.3.3 Chubby中的Paxos
2.3.4 Chubby文件系統
2.3.5 通信協議
2.3.6 正確性與性能
2.4 分布式結構化數據表Bigtable
2.4.1 設計動機與目標
2.4.2 數據模型
2.4.3 系統架構
2.4.4 主服務器
2.4.5 子表服務器
2.4.6 性能優化
2.5 分布式存儲系統Megastore
2.5.1 設計目標及方案選擇
2.5.2 Megastore數據模型
2.5.3 Megastore中的事務及并發控制
2.5.4 Megastore基本架構
2.5.5 核心技術——復制
2.5.6 產品性能及控制措施
2.6 大規模分布式系統的監控基礎架構Dapper
2.6.1 基本設計目標
2.6.2 Dapper監控系統簡介
2.6.3 關鍵性技術
2.6.4 常用Dapper工具
2.6.5 Dapper使用經驗
2.7 Google應用程序引擎
2.7.1 Google App Engine簡介
2.7.2 應用程序環境
2.7.3 Google App Engine服務
2.7.4 Google App Engine編程實踐
習題
參考文獻
第3章 Amazon云計算AWS
3.1 Amazon平臺基礎存儲架構：Dynamo
3.1.1 Dynamo在Amazon服務平臺的地位
3.1.2 Dynamo架構的主要技術
3.2 彈性計算云EC2
3.2.1 EC2的主要特性
3.2.2 EC2基本架構及主要概念
3.2.3 EC2的關鍵技術
3.3.4 EC2安全及容錯機制
3.3 簡單存儲服務S3
3.3.1 基本概念和操作
3.3.2 數據一致性模型
3.3.3 S3安全措施
3.4 簡單隊列服務SQS
3.4.1 SQS基本模型
3.4.2 兩個重要概念
3.4.3 消息
3.4.4 身份認證
3.5 簡單數據庫服務Simple DB
3.5.1 重要概念
3.5.2 存在的問題及解決辦法
3.5.3 Simple DB和其他AWS的結合使用
3.6 關系數據庫服務RDS
3.6.1 SQL和NoSQL數據庫的對比
3.6.2 RDS數據庫原理
3.6.3 RDS的使用
3.7 內容推送服務CloudFront
3.7.1 內容推送網絡CDN
3.7.2 云內容推送CloudFront
3.8 其他Amazon云計算服務
3.8.1 快速應用部署Elastic Beanstalk和服務模板CloudFormation
3.8.2 云中的DNS服務 Router
3.8.3 虛擬私有云VPC
3.8.4 簡單通知服務SNS和簡單郵件服務SES
3.8.5 彈性MapReduce服務
3.8.6 電子商務服務DevPay、FPS和Simple Pay
3.8.7 Amazon執行網絡服務
3.8.8 土耳其機器人
3.8.9 Alexa Web服務
3.9 AWS應用實例
3.9.1 在線照片存儲共享網站SmugMug
3.9.2 在線視頻制作網站Animoto
3.10 小結
習題
參考文獻
第4章 微軟云計算Windows Azure
4.1 微軟云計算平臺
4.2 微軟云操作系統Windows Azure
4.2.1 Windows Azure概述
4.2.2 Windows Azure計算服務
4.2.3 Windows Azure存儲服務
4.2.4 Windows Azure Connect
4.2.5 Windows Azure CDN
4.2.6 Fabric控制器
4.2.7 Windows Azure應用場景
4.3 微軟云關系數據庫SQL Azure
4.3.1 SQL Azure概述
4.3.2 SQL Azure關鍵技術
4.3.3 SQL Azure應用場景
4.3.4 SQL Azure和SQL Server對比
4.4 Windows Azure AppFabric
4.4.1 AppFabric概述
4.4.2 AppFabric關鍵技術
4.5 Windows Azure Marketplace
4.6 微軟云計算編程實踐
4.6.1 利用Visual Studio2010開發簡單的云應用程序
4.6.2 向Windows Azure平臺應用程序
習題
參考文獻
第5章 VMware云計算
5.1 VMware云產品簡介
5.1.1 VMware云戰略三層架構
5.1.2 VMware vSphere架構
5.1.3 云操作系統vSphere
5.1.4 底層架構服務vCloud Service Director
5.1.5 虛擬桌面產品VMware View
5.2 云管理平臺 vCenter
5.2.1 虛擬機遷移工具
5.2.2 虛擬機數據備份恢復工具
5.2.3 虛擬機安全工具
5.2.4 可靠性組件FT和HA
5.3 云架構服務提供平臺vCloud Service Director
5.3.1 創建虛擬數據中心和組織
5.3.2 網絡的設計
5.3.3 目錄管理
5.3.4 計費功能
5.4 VMware的網絡和存儲虛擬化
5.4.1 網絡虛擬化
5.4.2 存儲虛擬化
習題
參考文獻
第6章 Hadoop：Google云計算的開源實現
6.1 Hadoop簡介
6.2 Hadoop分布式文件系統HDFS
6.2.1 設計前提與目標
6.2.2 體系結構
6.2.3 保障可靠性的措施
6.2.4 提升性能的措施
6.2.5 訪問接口
6.3 分布式數據處理MapReduce
6.3.1 邏輯模型
6.3.2 實現機制
6.4 分布式結構化數據表HBase
6.4.1 邏輯模型
6.4.2 物理模型
6.4.3 子表服務器
6.4.4 主服務器
6.4.5 元數據表
6.5 Hadoop安裝
6.5.1 在Linux系統中安裝Hadoop
6.5.2 在Windows系統中安裝Hadoop
6.6 HDFS使用
6.6.1 HDFS 常用命令
6.6.2 HDFS 基準測試
6.7 HBase安裝使用
6.7.1 HBase的安裝配置
6.7.2 HBase的執行
6.7.3 Hbase編程實例
6.8 MapReduce編程
6.8.1 矩陣相乘算法設計
6.8.2 編程實現
習題
參考文獻
第7章 Eucalyptus：Amazon云計算的開源實現
7.1 Eucalyptus簡介
7.2 Eucalyptus技術實現
7.2.1 體系結構
7.2.2 主要構件
7.2.3 訪問接口
7.2.4 服務等級協議
7.2.5 虛擬組網
7.3 Eucalyptus安裝與使用
7.3.1 在Linux系統中安裝Eucalyptus
7.3.2 Eucalyptus配置和管理
7.3.3 Eucalyptus常用命令的示例和說明
習題
參考文獻
第8章 其他開源云計算系統
8.1 簡介
8.1.1 Cassandra
8.1.2 Hive
8.1.3 VoltDB
8.1.4 Enomaly ECP
8.1.5 Nimbus
8.1.6 Sector and Sphere
8.1.7 abiquo
8.1.8 MongoDB
8.2 Cassandra
8.2.1 體系結構
8.2.2 數據模型
8.2.3 存儲機制
8.2.4 讀/寫刪過程
8.3 Hive
8.3.1 整體構架
8.3.2 數據模型
8.3.3 HQL語言
8.3.4 環境搭建
8.4 VoltDB
8.4.1 整體架構
8.4.2 自動數據分片技術
習題
參考文獻
第9章 云計算仿真器CloudSim
9.1 CloudSim簡介
9.2 CloudSim體系結構
9.2.1 CloudSim核心模擬引擎
9.2.2 CloudSim層
9.2.3 用戶代碼層
9.3 CloudSim技術實現
9.4 CloudSim的使用方法
9.4.1 環境配置
9.4.2 運行樣例程序
9.5 CloudSim的擴展
9.5.1 調度策略的擴展
9.5.2 仿真核心代碼
9.5.3 平臺重編譯
習題
參考文獻
第10章 云計算研究熱點
10.1 云計算體系結構研究
10.1.1 Youseff劃分方法
10.1.2 Lenk劃分方法
10.2 云計算關鍵技術研究
10.2.1 虛擬化技術
10.2.2 數據存儲技術
10.2.3 資源管理技術
10.2.4 能耗管理技術
10.2.5 云監測技術
10.3 編程模型研究
10.3.1 All-Pairs編程模型
10.3.2 GridBatch編程模型
10.3.3 其他編程模型
10.4 支撐平臺研究
10.4.1 Cumulus：數據中心科學云
10.4.2 CARMEN：e-Science云計算
10.4.3 RESERVOIR：云服務融合平臺
10.4.4 TPlatform：Hadoop的變種
10.4.5 P2P環境的MapReduce
10.4.6 Yahoo云計算平臺
10.4.7 微軟的Dryad框架
10.4.8 Neptune框架
10.5 應用研究
10.5.1 語義分析應用
10.5.2 生物學應用
10.5.3 數據庫應用
10.5.4 地理信息應用
10.5.5 商業應用
10.5.6 醫學應用
10.5.7 社會智能應用
10.6 云安全研究
10.6.1 Anti-Spam Grid：反垃圾郵件網格
10.6.2 CloudAV：終端惡意軟件檢測
10.6.3 AMSDS：惡意軟件簽名自動檢測
10.6.4 CloudSEC：協作安全服務體系結構
習題
參考文獻
第11章 總結與展望
11.1 主流商業云計算解決方案比較
11.1.1 應用場景
11.1.2 使用流程
11.1.3 體系結構
11.1.4 實現技術
11.1.5 核心業務
11.2 主流開源云計算系統比較
11.2.1 開發目的
11.2.2 體系結構
11.2.3 實現技術
11.2.4 核心服務
11.3 國內代表性云計算平臺比較
11.3.1 中國移動“大云”
11.3.2 阿里巴巴“阿里云”
11.3.3 “大云”與“阿里云”的比較
11.4 云計算的歷史坐標與發展方向
11.4.1 互聯網發展的階段劃分
11.4.2 云格（Gloud）——云計算的未來
第9篇：云計算科學與技術系范文
關鍵詞：計算機實踐；平臺；實驗教學；資源；公共服務
中圖分類號：TP3 文獻標識碼：A 文章編號：1009-5039（2014）28-6678-04
1 概述
如今，計算機技術更新速度非常快，以物聯網、云計算、移動互聯網、大數據等為代表的新一代信息技術對大學畢業生計算機水平的要求也在日益提高，肩負著大學生計算機能力培養責任的計算機基礎教學面臨著新的挑戰[1]。同時，由于技術的飛速發展，導致計算設備需要持續快速更新，這與我國中西部地方性高校普遍存在的教學經費相對不足形成了突出的矛盾。地方性高校公共計算機實驗室普遍存在經費緊張、硬件設施比較缺乏[2]、實驗教學組織管理水平較低、實驗教學資源沒有得到高效利用等問題。
為了改變實驗室設備利用率低收益差、缺乏共享的實驗基地、培養人才與社會需求脫節等問題[3]，全面整合信息技術與教學環節，提高實驗室教學組織能力及資源整合程度，使實驗室能最大限度地支撐地方性高校高等教育深化改革與發展，構建教育信息化公共信息服務體系，使其成為師生進行科學研究、科技創新的基地，已成為公共計算機實踐平臺基礎的具體建設目標。
2 現狀分析
2010年國家《國家中長期教育改革和發展規劃綱要（2010-2020年）》，明確提出：“信息技術對教育發展具有革命性影響，必須予以高度重視”。2012年教育部《教育信息化十年發展規劃（2011-2020年）》，其中提出“高等教育信息化是促進高等教育改革創新和提高質量的有效途徑，是教育信息化發展的創新前沿”。為貫徹落實《綱要》和《規劃》精神，更好適應高等教育發展及高等學校改革的需要，推進信息技術與教學的深入融合，促進教學內容、教學手段和方法信息化，創新人才培養模式，提高教學質量，各高等學校紛紛開展教育技術研究， 提高本科教學質量，深化教學改革，全面推進高校教育現代化。
各高校還依據或參考教育部實驗教學示范中心建設的要求，形成層次清晰、責權明確的現代化管理體制和高效率、智能化的運行機制，注重創新型人才的培養，積極創設各種有利條件支持大學生研究創新型實驗項目的開展[4]。為適應創新人才培養方案的實施，實現實驗課程的全面改革，充分整合教學、科研實驗室資源是行之有效的管理手段，也是改變傳統教學模式、提高實驗教學質量、培養學生獨立操作能力和創造性思維的必由之路[5]。
近年來從“985工程”、“211工程”高校到普通地方性高校，都出現了公共計算機實驗室面對學生開放的教學實習機時數基本穩定在教學計劃核定數，但學生缺少上機熱情，影響教學培養效果；課外自主實習機時數逐年減少，學生不再熱衷于在實驗室內學習的現象（見表1） ，這類現象在普通地方性高校尤為突出。
另一個值得關注的問題是中西部地區高等院校在不斷擴大學校辦學規模、整合高校辦學資源的同時，高校公共計算機實驗室的設備顯得陳舊，建設與優化顯得相對滯后，公共服務能力顯得捉襟見肘。公共計算機實驗室不僅要承擔學生數不斷增加的計算機公共基礎類課程的實踐教學任務，還要承擔在各新校區專業課程的實踐教學任務（各專業實驗室在新校區的建設相對落后）以及各門實驗課程的無紙化考試任務等。此外各高校近年改變教學觀念更加重視培養學生的創新能力、科研能力，在公共計算機實驗室開設各種形式的創新實驗課程；利用公共計算機實驗室開展獲批的各級“大學生創業訓練計劃”項目與“大學生科研訓練計劃”項目。以具有代表性的某地方性高校公共計算機實驗室為例，在用設備狀況與目標任務反差逐年擴大（見圖1和圖2） 。
計算機運算速度緩慢，存儲空間不足等突出問題，導致實踐教學效果越來越差。不能滿足日常實踐教學要求，如何談提高實踐教學水平？這些不斷擴容的實踐教學任務、創新的教學模式與傳統的實驗室功能形成了無法回避的矛盾。新形勢下的教育發展目標要求我們必須提出新的觀念去改革實驗室，結合計算機技術和現代教育技術，建設好公共“計算機實踐平臺”基礎，增強實驗室的教學和科學技術研究支持功能，為高校師生提供一個優質的、適應教育事業發展的教學和科研環境。
3 研究內容
本文所指的計算機實踐平臺是大平臺概念，既包括技術層面的硬件、計算機軟件等基礎設施，也包括教學手段、教學方法以及教學機制等上層內容，其中基礎設施是本文研究的內容，而上層內容不在本文討論的范圍內。該文提出了一個新的概念―“計算機實踐平臺基礎”（以下簡稱“平臺基礎”），它是指由計算機技術、現代教育技術等工程技術實現的教學與管理環境，是提高教學水平與效果、打造國家級實驗教學示范中心的重要支撐環境。
“平臺基礎”的建設思路是采用虛擬技術充分利用現有服務器與存儲硬件資源，有效控制用于硬件采購的資金投入規模；深度整合現有學校或部門的計算機軟件系統（例如：網絡教學系統、無紙化考試測評系統、內部管理系統等），提升現有系統的管理與服務功能；以實驗室專業技術人員為主，研究與開發新系統，建立健全計算機實踐平臺的整體功能。
“平臺基礎”的具體研究內容主要包括構建其體系結構、利用前沿信息技術在學校現有硬件條件下提高實驗設備的利用率、規劃建設計算機實踐教學資源、構建完善計算機管理系統平臺。具體的研究內容和成果包括如下4個方面：
1） “平臺基礎”的體系結構
“平臺基礎”的體系結構總共由4個層次組成，見表2。最底層硬件層由各高校的現有投入硬件設施完成，這樣設計的優點是避免硬件設施的重復投資，提高硬件設施的利用效率，特別適合于資金相對緊張的高等院校。第二層由計算機的核心前沿技術組成，主要技術為計算機虛擬技術、并行計算、分布式計算和云技術等。計算機的虛擬技術主要解決設備復用，提高設備運行效率的問題。并行計算和分布式計算主要為解決大型科學計算等問題。云技術和虛擬技術是本層的核心內容，它可以解決計算機的計算和存儲不靈活、適用性差的問題。第三層由各種形式的數字化資源構成，例如：數字化圖書、期刊、論文庫、計算機軟件等。第四層由多個與計算機實踐教學、管理環節相關聯的計算機軟件系統構成。
2） 利用計算機前沿技術，提高設備利用效率
計算機虛擬技術是近年來新興的一門計算機技術，它能有效提高設備使用效率，例如：傳統實驗室，有多少門課程就要安裝多少套軟件，再好的計算機也要變得運行緩慢，影響教學。有了虛擬桌面可以為每個班級、甚至是每個學生提供個性化的桌面，桌面上只有當前課程需要的教學軟件，這樣做的好處是不僅提高了計算機的運行速度，同時還保障了良好的教學秩序，學生不能在課堂上從事聊天、玩游戲、看電影等與教學無關的活動。利用計算機虛擬技術實現實驗室桌面的虛擬化，減輕桌面計算機的計算壓力和存儲壓力，充分利用其硬件性能。在部署虛擬化的過程中，由于把桌面計算機的壓力轉到服務器端，所以需要同時利用云計算和云存儲來充分有效地利用服務器硬件資源，以達到負載合理分配的問題。
此外云技術的有效實施也能給交叉學科提供科學計算功能，讓公共計算機實驗室的設備不僅能服務公共課程，也能為專業課、科學研究提供服務，擴寬了適用范圍，提高了設備利用率。
3） 建設各類計算機實踐教學資源庫
實施優質數字教育資源建設與共享是推進教育信息化的基礎工程和關鍵環節。公共計算機實驗室通過多年的工作可以積累到覆蓋多學科多專業、門類眾多的計算機實踐教學軟件、課件等教學資源。以教育科研網絡和互聯網絡為媒介，建設、整合、優化一個覆蓋面廣的、優質的、開放的、共享的計算機實踐教學資源庫，成為了一項具有實際價值的教育技術應用研究內容。通過該資源庫的建設，加強計算中心的資源服務能力，完善學校教學公共服務體系，可以讓所有學習者方便快捷地享有優質數字教育資源。①遴選深度融入學科教學的課件素材、課件制作工具、習題庫、試題庫、綜合設計題庫、實習項目庫、國際國內大賽獲獎作品、優秀畢業設計作品、優秀學位成果作品、系統軟件、應用軟件、優秀實驗系統等。②建立規范而豐富的計算機實踐教學資源種類，開發管理維護工具和使用工具（支持計算機和移動設備），促進學生從傳統學習模式向“以資源為中心的自主性學習、個性化學習”模式轉變。③計算機云技術是一種新興的前沿技術，也是教育部“建設信息化公共支撐環境，提升公共服務能力和水平”的主要任務，改變傳統以設備為中心的共享模式，建立以信息為中心的云共享模式，以校園網絡為媒介，向所有師生開放資源庫，擴大受益面。
該資源庫主要的分為教學性資源、科研性資源、過程性資源三個類別，其主要結構見表3“計算機實踐教學資源庫主要結構”。其中教學性資源包括電子課件、電子教案、教學案例、多媒體教學文件、參考資料、計算機課程軟件、計算機工具軟件、開源軟件等內容。科研性資源包括科研課題申請書、開題報告、中期報告、結題報告、科研論文、專著等內容。過程性資源包括實驗筆記、實驗報告、實驗數據、實驗作品等內容。
4） 構建并完善各類開放式應用軟件系統
通過全面整合現有軟件系統，建設新的軟件系統建立健全計算機實踐平臺功能，實現包括實驗室基礎信息數字化、規范科學的實驗室開放管理、項目化實驗室流程管理等方面的實驗室綜合信息化管理，覆蓋計算機網絡化教學與計算機專項實驗系統的銜接，其整體結構如圖3“計算機實踐信息管理平臺”。
本文提出的應用層的創新點是把應用軟件分為3個大類：管理信息系統類、教學過程與評價類、專項實驗系統，有別于傳統概念的前2個分類。其中專項實驗系統的最大特點是虛擬化、個性化和學科專業化。學生可以帶著自己申請的項目或導師的項目，走進公共計算機實驗室，利用這里基于虛擬技術的專項實驗系統開展科學與技術研究。它可以利用現有國家教育主管部門培育的“大學生創新訓練計劃”、“大學生創業訓練計劃”、“大學生科研訓練計劃”、“大學生競賽”等項目平臺，有效地提高學生的動手實踐、技術創新、科研等能力，為國家發展輸出有用的人才。
4 結束語
教育信息化是推進教育改革與發展的戰略制高點，隨著教育信息化的推進，公共計算機教學部門成為了一個網絡化、高度數字化的實踐教學中心。我國教育信息化發展現在已進入普適計算的興起階段[10]，我們應該在高等學校發展期間，利用好學校現有硬件條件，進一步改變傳統觀念，緊扣時代脈搏，深度融入前沿計算機與教育技術，建設優質的計算機實踐平臺，完善信息化管理體系，提高信息化管理水平。
公共服務體系是高等院校未來發展的必由之路，公共計算機實踐平臺在公共服務體系中的將發揮極其重要的作用。高等院校要實現快速而健康的發展，首先要實事求是把“平臺基礎”建設扎實、打牢基礎。該文的創新點是按照4層體系結構組織“平臺基礎”，利用前沿計算機技術和現代教育技術，充分利用學校現有資產，合理節約建設成本；在滿足傳統公共計算機課程的條件下，增加個性化的專業化的實驗系統，以滿足培養學生動手實踐能力、創新科研能力的要求。
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