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网格工作存在的问题和不足一、引言网格工作是指将社会治理与电子信息技术相结合，通过划定区域范围，在每个网格中设置专门的工作人员，负责收集并处理辖区内的各类问题和事件。
在我国城市化进程不断加速的背景下，网格工作被提出并广泛实施，为促进社会稳定和安全做出了积极贡献。
然而，在实践中也暴露出一些问题和不足之处。
本文旨在探讨当前存在的网格工作问题，并提出改进策略。
二、主要问题分析1. 网格管理体制不完善。
尽管国家已经开始推行网格化管理模式，但由于地方自治权限和行政体制差异等原因造成的管理体制上汇报层级过多、职责界定模糊等情况普遍存在。
这导致信息沟通效率低下、任务协调困难以及指挥平台无法高效运转等问题。
2. 信息整合与共享困境。
目前各部门和单位多采用自身系统进行数据存储和处理，并缺乏良好的互联互通机制。
这使得各种涉及到公共资源利用、环境治理等问题的数据信息无法全面整合，更加不能及时分享和通报。
这不仅增加了信息收集成本，也影响了问题的迅速解决。
3. 网格人员素质不高、责任落实力度不够。
网格工作需要专业知识、协调能力和良好服务意识的人才，但目前有部分网格人员素质较低，并且责任心和效率都存在一定问题。
除此之外，由于缺乏有效考核机制，一些地方存在着敷衍塞责现象。
4. 群众参与度不高。
网格化管理模式强调群众参与，但现实中很多居民对于自己所在社区或街道的网格工作并没有足够的了解感兴趣。
他们对参与其中缺乏主动性和积极性，在很大程度上限制了网格工作的发展。
三、优化完善网格工作策略1. 建立健全统一根据地建立一个统一平台进行各类数据整合共享以及基础设施搭建，并依据各级行政单位情况适当划定根据地范围，在每个根据地内设置统一领导机构、工作人员和指挥平台。
这样可以提高信息流转效率，增强任务协调能力。
2. 推广云计算与大数据应用建立统一的云计算平台，整合各类数据资源，利用大数据技术进行智能分析和共享。
通过应用人脸识别、区域监控等技术手段，加强对问题的快速定位和处理，并及时分享到不同相关部门。
云计算与网格计算的比较研究摘要：网格计算是一种能够整合零散资源并实现资源共享和协同工作的计算模式；云计算是网格计算、并行计算、分布式计算的发展，是一种新兴的商业计算模式。
它具有与网格计算不同的新的特点。
该文在研究网格计算与云计算概念的基础上从体系结构、专注方向、资源管理、作业调度等多种角度对网格计算与云计算进行了分析和研究。
云计算所采用的商业理念、成熟的资源虚拟化技术以及非标准化的规范，使其体系结构、资源管理、作业调度等方面呈现出了不同的特点，也更适宜于为用户提供按需服务的目标，但在安全方面仍需不断完善。
关键词：网格计算；云计算；体系结构；资源管理；作业调度；资源虚拟化中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)17-4032-03Comparing Researh of Cloud Computing and Grid ComputingSHEN Li-jun, YANG Lan-juan, ZHAO Hua(College of Command Automation, PLA University of Science, Nanjing 210007, China)Abstract: Grid computing a computing mode of mergingscattered resources and realizing resources sharing and cooperative working; Cloud computing is the development of Grid computing, parallel computing and distributed computing, is a new business computing mode. It has some new characters, compared with grid computing. On the base of grid computing and cloud computing, Research the differences between grid computing and cloud computing, from kinds of degrees such as protocol architecture ,direction of concentrating, resources management, and job scheduling. Using business concept, mature resource virtualization and not standardized specification make cloud computing different with grid computing in protocol architecture, resources management and job scheduling , etc, which make it more suitable to provide users with on-demand service .But in terms of security still need improvement.Key words: grid computing; cloud computing protocol architecture; resources management; job scheduling; resource virtualization网格计算是伴随着大规模计算需求而产生的一种能够整合零散资源并实现资源共享和协同工作的计算模式，它的出现解决了很多领域复杂的问题。
29摘要：在互联网时代下，计算机逐渐连接从而形成网络，逐渐实现了计算机的世界开放化及社会化发展。
要进一步优化网络功能，则需要在云计算技术的基础上，分析智能云网络架构模式，有效满足广大用户对网络资源的需求。
本文对云计算下的智能云网络架构模式进行探讨。
关键词：云计算；智能；云网络架构模式在用户业务需求不断变化的基础上，互联网技术的发展方向主要为实现个人中心的社会网络。
关于互联网技术的应用，也已经从之前的零散行为开始向企业大规模形式转变，在此环境下物联网技术则成为信息网络技术的重要组成部分。
基于以上背景在互联网使用过程中，要不断降低门槛，用户在互联网应用中则需要像使用家电一样，在计算机上，可以有效实现企业内部流程、人力资源管理以及客户关系管理等等，并且还能够实现更智能化及精确的定位。
在互联网网络发展进程中，则必须要具有简化性、整合性以及智能化的网络服务职能。
1、云计算的发展及特点在计算机发展进程中，实现大型计算机向个人使用计算机的有效转化，则是其重要方向，同时也是独立计算机转向互联网的转折点。
在此环境下人们对于互联网的关注性及依赖性也在逐渐提升。
微软、亚马逊以及谷歌均已经从自身云计算平台逐渐退出，人们关于互联网网络的发展方向，主要认为集中在云计算上。
所以在云计算研究过程中，一方面要和业界技术发展相契合，另一方面也能够进一步提升自身应用价值。
通常在云计算下载中，其系统后端则会其包含一系列服务器，针对这一情况想要提高云计算系统的运行稳定性及高效性，则需要采用相应的处理对策。
首先需要对这一系列服务器进行合理组织，在此基础上提高网络拓扑合理性，在网络性能显著提升的基础上，也能够为网络运行稳定提供保障，就算是在运行中出现部分链路及节点故障，也能够正常运行。
在实际应用中云计算技术的优势主要包括有：云计算能够作为依据，对数据资源进行无限量的获取，在不进行计算资源规划的基础上也能够长期提供服务，增加需求的时候，应用硬件资源能够有效实现平台的扩展，同时还能对其过程中存在的风险有效控制。
云计算与网格计算的异同点及存在的问题作者：崔国毅来源：《科技创新导报》 2011年第31期崔国毅(辽宁边防总队葫芦岛边防检查站辽宁葫芦岛 125000)摘要:在当前计算机专业领域,云计算是一个十分热门研究课题。
相比较网格计算,云计算同样具有很强的可伸缩性,涉及到运算资源的统筹协调和计算机网络系统,并对网络提出了较高的要求,但也存在计算重心方面的不同点。
文章分析了云计算应用在存在的突出问题。
关键词:云计算网格计算问题中图分类号:TP3 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2011)11(a)-0028-01云计算是当今计算机科学领域最为热门的概念之一,也是业界最为时尚的一个话题。
它的产生其实和分布式计算、网格技术以及软件即服务的计算理念的成熟推广关系非常的紧密。
云计算主要的要素包括:瘦客户端、网格计算以及效用计算。
网格计算就是将大的计算任务分发到许许多多的独立运算主体来完成,这样可以充分利用分散的计算资源。
而瘦客户端其实就是客户端,只完成极为少量的运算任务。
云计算则结合了网格运算、瘦客户端的全部特点,通过一种统一的调度及资源管理措施,科学合理分解运算任务,分配运算资源,从而把计算作为一种公共基础资源进行消费和运作。
这种计算模式既充分利用了计算资源利用率,同时也满足了许多需要计算效率的公众的各种需求。
1 云计算和网格计算的异同点云计算和网格计算有许多共同的地方。
首先,它们为了解决大规模系统中运算资源的协作问题,往往需要系统本身具备很强的可伸缩性。
也就是各种运算资源可以快速透明的接入计算网络,而不需要花费很高的人力、物力以及财力成本。
云的规模是可以精致化,也可以集约规模化,包括接入云和网格的处理器和网络基础设施都可以弹性变化。
其次,云计算和网格计算都涉及到运算资源的统筹协调。
即一个大的运算任务可以分解到许许多多运算节点并行来处理,提高运算效率。
这同时也就需要有一个统一的多任务多用户系统能够透明的分解运算任务和分配运算资源。
云计算与网格计算分析比较在当今数字化的时代，计算技术的发展日新月异，云计算和网格计算作为两种重要的计算模式，为解决大规模数据处理和复杂计算问题提供了强大的支持。
然而，尽管它们都致力于提高计算资源的利用效率，但在许多方面仍存在着显著的差异。
云计算，这个在近年来迅速崛起的概念，以其便捷、灵活和按需服务的特点，赢得了众多企业和个人用户的青睐。
简单来说，云计算就像是一个超级大的计算资源库，用户可以根据自己的需求，随时从这个资源库中获取计算能力、存储空间和各种应用服务。
比如，当我们使用在线办公软件、观看视频流媒体或者存储大量照片时，实际上就是在享受云计算带来的便利。
云计算的优势在于其高度的可扩展性。
对于企业来说，如果业务量突然增长，需要更多的计算资源，云计算可以在短时间内迅速为其调配所需的资源，而无需进行大规模的硬件投资和升级。
同时，云计算还提供了可靠的数据备份和恢复服务，大大降低了数据丢失的风险。
而且，由于云计算服务通常由专业的供应商提供，他们拥有强大的技术团队和完善的安全措施，能够更好地保障服务的稳定性和安全性。
相比之下，网格计算则是一种相对较为传统的计算模式。
它将分布在不同地理位置的计算资源通过网络连接起来，形成一个虚拟的超级计算机。
网格计算的重点在于资源的共享和协同工作，以解决那些需要大量计算资源的科学研究和工程计算问题。
网格计算的一个典型应用场景是在科学研究领域，比如气象预测、药物研发和高能物理研究等。
在这些领域，计算任务往往非常复杂，需要整合多个研究机构的计算资源来共同完成。
网格计算通过统一的中间件和协议，实现了不同计算资源之间的无缝连接和协同工作，使得大规模的科学计算成为可能。
然而，网格计算也存在一些局限性。
首先，网格计算的资源共享通常是在特定的组织或机构之间进行，缺乏像云计算那样广泛的商业应用和用户基础。
其次，网格计算的配置和管理相对复杂，需要较高的技术门槛和专业知识。
此外，由于网格计算中的资源往往来自不同的所有者和管理体系，资源的可用性和稳定性可能会受到一定的影响。
网格计算与云计算的性能比较研究近年来，随着计算机技术的不断发展，网格计算和云计算已经成为了当今最为流行的计算模型之一。
然而，在这两种计算模型中究竟哪一种计算模型更加适合广泛的应用场景呢？本文将从性能比较的角度进行探讨。
1、网格计算的基本概念和特点网格计算是一种基于网络的分布式计算模型，它通过将各个计算节点、存储节点、网络资源组合起来，形成一个大型的虚拟计算机，从而实现计算任务的高效处理。
具有以下特点：1）分散化控制：网格计算强调计算任务的分散化处理，即将大规模的计算任务分解成一系列小的子任务，在各个节点上进行处理，并最终将这些子任务的结果进行汇总，从而达到快速高效的目的。
2）异构性：网格计算中各节点之间的计算能力、存储能力、网络访问速度等差异较大，因此需要实现异构计算，即在不同节点上使用不同的计算设备，充分利用各节点间的协作和分布式处理能力，提高整体计算处理的效率。
3）动态性：网格计算的节点数量和种类可能随时发生变化，这就要求网格计算必须具备一定的动态自适应性能。
即当新节点加入网格计算时，必须能够自动识别并适应新节点的配置，同时也要能够合理分配任务和资源，以达到最优计算效果。
2、云计算的基本概念和特点云计算是一种基于互联网的分布式计算模型，它通过将各种计算资源（包括计算机、存储器、网络等）进行集成管理，从而实现对分布式计算任务的处理。
具有以下特点：1）虚拟化技术：云计算使用虚拟化技术对计算资源进行管理和分配，以达到最大化利用物理硬件资源的目的，在单个物理设备上实现多个虚拟机的同步运行。
2）按需自助服务：云计算允许用户随时按自己的需求购买计算资源，提供了实时构建、测试、操作、部署和升级的能力。
3）强大的可伸缩性：云计算可以根据用户的需求扩展和收缩计算资源，以实现应用程序的高效运行。
3、网格计算与云计算性能比较研究从上面所述的网格计算的特点和云计算的特点来看，我们可以初步得到以下结论：1）网格计算和云计算在计算资源的分配、任务调度和节点管理等方面都有所不同。
人工智能与云计算的融合和应用方法和挑战人工智能和云计算是当今信息技术领域的两大热点，它们的融合应用早已引起了业界的广泛关注。
随着人工智能技术的不断发展并逐渐应用于各行各业，云计算作为一种新型的计算模式也在不断推进。
人工智能和云计算的融合不仅可以发挥二者各自的优势，还能带来更多的创新应用和商业机会。
然而，随之而来的挑战也不容忽视。
本文将从人工智能和云计算的基本概念入手，探讨二者的融合和应用方法，分析面临的挑战并提出相应的解决方案。
首先，人工智能是指通过模拟、延伸人的智能，使计算机系统具有智能的能力。
而云计算则是基于互联网的一种新型计算模式，它通过网络提供各种计算资源，实现资源的集中管理和动态配置。
人工智能和云计算的融合可以带来诸多优势。
首先，云计算可以提供强大的计算和存储资源，为人工智能算法的运行提供了良好的基础。
其次，云计算可以实现资源的弹性扩展，使人工智能系统更具灵活性和可扩展性。
此外，云计算还可以提供分布式计算和存储服务，为人工智能的大数据处理提供了便利。
在人工智能和云计算的融合应用方面，可以在各个行业中发挥重要作用。
在医疗领域，人工智能可以通过分析医学影像、辅助诊断疾病，而云计算可以提供高性能的计算资源，实现大规模医学数据的处理和存储。
在金融领域，人工智能可以应用于风险管理、智能投顾等方面，而云计算可以为金融机构提供高可靠性和高安全性的计算平台。
在制造业中，人工智能可以通过智能生产和预测性维护等方式提高生产效率，而云计算可以为制造企业提供全球化的生产和供应链管理服务。
然而，人工智能和云计算的融合也面临诸多挑战。
首先是数据隐私和安全性问题。
在人工智能算法运行过程中会涉及大量敏感数据，如何保障数据的安全性成为一个重要问题。
其次是算法的效率和性能问题。
人工智能算法通常需要大量的计算资源支持，如何高效利用云计算资源成为一个需要解决的问题。
此外，人工智能和云计算的融合还需要考虑算法与计算平台的融合问题，如何实现人工智能算法与云计算平台的无缝结合也是一个需要解决的挑战。
云计算的发展现状及看法在当今数字化的时代，云计算已经成为了信息技术领域中不可或缺的一部分。
它就像是一股强大的力量，正在改变着我们的生活和工作方式。
那么，云计算究竟发展到了何种程度？又给我们带来了哪些影响呢？云计算的发展现状可以用“迅猛”两个字来形容。
越来越多的企业和组织将他们的业务迁移到了云端。
这不仅包括了常见的互联网公司，还包括了传统行业的企业，如制造业、金融业、医疗保健业等等。
从技术层面来看，云计算的性能和稳定性在不断提升。
数据中心的规模越来越大，服务器的处理能力越来越强，网络带宽也在不断增加。
这使得云计算能够处理海量的数据和高并发的业务请求，为用户提供更加流畅和高效的服务。
云计算的服务模式也日益多样化。
基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）是目前常见的三种服务模式。
IaaS 为用户提供了服务器、存储和网络等基础设施资源，用户可以根据自己的需求灵活配置和管理这些资源。
PaaS 则为开发者提供了一个平台，让他们能够在上面快速开发、测试和部署应用程序。
SaaS 则直接为用户提供了各种应用软件，如办公软件、客户关系管理系统等，用户无需自己安装和维护软件，只需通过网络访问即可使用。
在应用场景方面，云计算已经广泛应用于各个领域。
在电子商务领域，云计算为电商平台提供了强大的支撑，能够应对双十一、六一八等购物狂欢节期间的巨大流量。
在大数据分析领域，云计算提供了海量的数据存储和强大的计算能力，帮助企业从海量的数据中挖掘出有价值的信息。
在人工智能领域，云计算为模型训练和推理提供了高效的计算资源，加速了人工智能技术的发展和应用。
然而，云计算的发展也并非一帆风顺，它面临着一些挑战和问题。
首先是数据安全和隐私保护问题。
由于用户的数据存储在云端，数据的安全性和隐私性成为了用户最为关心的问题。
一旦云服务提供商的安全措施出现漏洞，用户的数据可能会被泄露或被恶意篡改。
因此，云服务提供商需要加强安全技术的研发和投入，提高数据的安全性和隐私保护水平。
论网格计算的后续发展_云计算随着计算机的普及，个人电脑开始进入千家万户。
与之伴随产生的是电脑的利用问题。
越来越多的电脑处于闲置状态，即使在开机状态下CPU的潜力也远远不能被完全利用。
我们可以想象，一台家用的计算机将大多数的时间花费在“等待”上面。
即便是使用者实际使用他们的计算机时,处理器依然是寂静的消费，依然是不计其数的等待（等待输入，但实际上并没有做什么）。
互联网的出现, 使得连接调用所有这些拥有限制计算资源的计算机系统成为了现实。
网格计算覆盖范围那么，一些本身非常复杂的但是却很适合于划分为大量的更小的计算片断的问题被提出来，然后由某个研究机构通过大量艰辛的工作开发出计算用服务端和客户端。
服务端负责将计算问题分成许多小的计算部分，然后把这些部分分配给许多联网参与计算的计算机进行并行处理，最后将这些计算结果综合起来得到最终的结果。
网格计算的发展给了云计算一定的基础和保障，可以这样说，云计算很大程度上就是网格计算在互联网行业的进一步发展。
云计算并不强调资源，首先在构建领域资源的时候，它是由机构来进行构件，就是它自己的一个云计算平台。
云计算是以现在从这几年比较热的虚拟经济。
WAS 上面各种包括视频共享网站，等等各种它都有很多的商业应用。
对于云计算来说，并不强调某一个云计算中心我需要非常强大的超级计算机，座谈早上李院士在报告当中就说得非常清楚，云计算是以普通的服务器械集群，作为它的一个基本共享单元。
通过大量的分散在各个地方的这种服务器集群，来完成它的服务。
所以从我们在整个计算机体系结构这个角度来看，有分故事系统的一种集中的管理。
它需要把这些资源分布在各个地方。
另外可以说到虚拟化这是云计算的一个基础的基础，大家谈云计算跟网络计算，在技术层面上有甚么最基础的差异，虚拟化怎么来定义，因为很早就有虚拟化，虚拟化本身就是把底层物理设和上层的操作化，或者上层的软件进行分离的一种去耦合术，各个层面做各个层面的工作，大家不要捆绑在一起，它希望能够把它进行去耦合，目的就是为了实现信息资源的利用效率和灵活性的最大化。
云计算行业发展方向及困难一、引言云计算作为一种基于互联网技术的新型计算模式，已经在近年来迅速发展。
它通过将计算资源、存储器和软件等虚拟化，并以服务的方式提供给用户，使得用户可以根据自身需求弹性地获取所需的计算能力。
本文将讨论云计算行业的发展方向以及当前面临的主要困难。
二、云计算行业当前发展方向1. 大数据与人工智能的结合随着大数据和人工智能技术在各个领域的广泛应用，对于计算和存储能力的需求也越来越大。
云计算作为支撑大数据分析和人工智能模型训练的基础设施，必将在未来继续蓬勃发展。
2. 边缘计算技术边缘计算是指在靠近数据生成源头或者数据使用环境之间进行实时数据处理与分析。
目前，边缘设备如物联网终端、传感器等正在快速增长。
而这些设备产生的海量数据需要在离散位置进行处理，鉴于延迟和网络带宽限制，云计算逐渐无法满足实时处理的需求。
因此，边缘计算技术应运而生，并成为云计算行业的一个重要发展方向。
3. 多云融合随着各家云服务提供商以及私有云的兴起，多个云平台之间的数据流动和资源共享成为一个关键问题。
未来，通过开发用于管理和整合多个云平台的工具和技术将是云计算行业重要的发展方向。
4. 安全与隐私保护在大数据环境下，如何确保用户数据的安全性和隐私保护成为了一个首要问题。
未来，云计算行业需要加强对数据传输、存储和访问过程中的安全性的控制与监管。
同时，在技术层面上研究如何通过密码学手段对用户数据进行加密和解密也是一个重要的发展方向。
三、云计算行业当前面临困难1. 安全风险由于大量敏感信息存储在云端，这给黑客带来了更多入侵机会。
因此，网络安全问题成为影响行业发展的主要困扰之一。
健全有效的安全体系和高效应对策略是解决这一难题的关键。
2. 隐私保护问题云计算业务需要对大量用户数据进行收集和处理，而如何合规地管理、使用和保护用户隐私数据成为了一个困扰云计算行业发展的重要问题。
相关法律法规、技术标准以及行业自律机制的建立是解决这一困境的关键。
