解读云计算与云数据存储发展趋势技术研究
目前，亚马逊、微软、谷歌、IBM、Intel等公司纷纷提出了“云计划”。例如亚马逊的AWS(Amazon Web services)、IBM和谷歌联合进行的“蓝云”计划等。这对云计算的商业价值给予了巨大的肯定。同时学术界也纷纷对云计算进行深层次的研究。例如谷歌同华盛顿大学以及清华大学合作，启动云计算学术合作计划(Academic Cloud Computing Initiative)，推动云计算的普及，加紧对云计算的研究。美国卡内基梅隆大学等提出对数据密集型的超级计算(DISC：Data Intensive Super Computing)进行研究，本质上也是对云计算相关技术开展研究。由此可见，在各大公司以及学术界的共同推动下，云计算技术将会持续发展。
一、云计算(Cloud Computing)
1.1 什么是云计算?
现有的研究成果对云、云计算的定义并没有达成共识，目前各大主流厂商的云计算理念也不一样，对云计算的理解不尽相同。IBM的技术白皮书“Cloud Computing”中的云计算定义：“云计算一词用来同时描述一个系统平台或者一种类型的应用程序。一个云计算的平台按需进行动态地部署(provision)、配置(configuration)、重新配置(reconfigure)以及取消服务(deprovision)等。在云计算平台中的服务器可以是物理的服务器或者虚拟的服务器。高级的计算云通常包含一些其他的计算资源，例如存储区域网络(SANS)，网络设备，防火墙以及其他安全设备等。云计算在描述应用方面，它描述了一种可以通过互联网Internet 进行访问的可扩展的应用程序。“云应用”使用大规模的数据中心以及功能强劲的服务器来运行网络应用程序与网络服务。任何一个用户可以通过合适的互联网接入设备以及一个标准的浏览器就能够访问一个云计算应用程序。中国云计算网将云定义为：“云计算是分布式计算(Distributed Computing)、并行计算(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些科学概念的商业实现。
1.2 云计算的体系结构
云计算平台是一个强大的“云”网络，连接了大量并发的网络计算和服务，可利用虚拟化技术扩展每一个服务器的能力，将各自的资源通过云计算平台结合起来，提供超级计算和存储能力。一个通用的云计算体系结构如图1所示。
图1：云计算体系结构
云端用户：提供云用户请求服务的交互界面，用户通过Web浏览器可以注册、登陆及定制服务、配置和管理用户。
服务目录：用户在取得相应权限后可以选择或定制的服务列表。
管理系统和部署工具：提供管理和服务，能管理云用户，能对用户授权、认证、登录进行管理，并可以管理可用计算资源和服务，接收用户发送的请求，根据用户请求并转发到相应的应用程序，调度资源智能地部署资源和应用，动态地部署、配置和回收资源。
监控：监控和计量云系统资源的使用情况，以便作出迅速反应，完成节点同步配置、负载均衡配置和资源监控，确保资源能顺利分配合适的用户。
服务器集群：虚拟的或物理的服务器，由管理系统管理，负责高并发量的用户请求处理、大运算量的计算处理、用户Web应用服务，云数据存储时采用相应数据切割算法，采用并行方式上传和下载大容量数据。
用户可通过云用户端从列表选择所需服务，其请求通过管理系统调度相应的资源，并通过部署工具分发请求、配置Web应用。
二、基于云计算的云存储技术
云存储在云计算(Cloud Computing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念。云计算使更大数据量的处理成为可能，被称为下一代的因特网计算和下一代的数据中心。云计算是是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经计算分析之后将处理结果回传给用户。通过云计算技术，网络服务提供者可以在数秒之内，处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和“超级计算机”同样强大的网络服务。云存储是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。
2.1 云存储系统的结构模型
与传统的存储设备相比，云存储不仅仅是一个硬件，而是一个网络设备、存储设备、服务器、应用软件、公用访问接口、接入网、和客户端程序等多个部分组成的复杂系统。各部分以存储设备为核心，通过应用软件来对外提供数据存储和业务访问服务。云存储系统的结构模型如图2所示：
图2：云存储系统的结构模型
云存储系统的结构模型由四层组成。
①存储层
存储层是云存储最基础的部分。存储设备可以是FC光纤通道存储设备，可以是NAS和SCSI等IP存储设备，也可以是SCSI或SAS等DAS存储设备。云存储中的存储设备往往数量庞大且分布多不同地域，彼此之间通过广域网、互联网或者FC光纤通道网络连接在一起。存储设备之上是一个统一存储设备管理系统，可以实现存储设备的逻辑虚拟化管理、多链路冗余管理，以及硬件设备的状态监控和故障维护。
②基础管理层
基础管理层是云存储最核心的部分，也是云存储中最难以实现的部分。基础管理层通过集群、分布式文件系统和网格计算等技术，实现云存储中多个存储设备之间的协同工作，使多个的存储设备可以对外提供同一种服务，并提供更大更强更好的数据访问性能。CDN内容分发系统、数据加密技术保证云存储中的数据不会被未授权的用户所访问，同时，通过各种数据备份、容灾技术和措施可以保证云存储中的数据不会丢失，保证云存储自身的安全和稳定。
③应用接口层
应用接口层是云存储最灵活多变的部分。不同的云存储运营单位可以根据实际业务类型，开发不同的应用服务接口，提供不同的应用服务。比如视频监控应用平台、IPTV和视频点播应用平台、网络硬盘引用平台，远程数据备份应用平台等。
④访问层
任何一个授权用户都可以通过标准的公用应用接口来登录云存储系统，享受云存储服务。云存储运营单位不同，云存储提供的访问类型和访问手段也不同。
2.2 云数据存储技术
为保证高可用、高可靠和经济性，云计算采用分布式存储的方式来存储数据，采用冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性，即为同一份数据存储多个副本。另外，云计算系统需要同时满足大量用户的需求，并行地为大量用户提供服务。因此，云计算的数据存储技术必须具有高吞吐率和高传输率的特点。
云计算的数据存储技术主要有谷歌的非开源的GFS(Google )和Hadoop开发团队开发的GFS的开源实现HDFS(Hadoop Distributed )。大部分IT厂商，包括yahoo、Intel的“云”计划采用的都是HDFS的数据存储技术。未来的发展将集中在超大规模的数据存储、数据加密和安全性保证、以及继续提高I/O速率等方面。
2.2.1 Google (GFS)
GFS是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能。可以给大量的用户提供总体性能较高的服务。
一个GFS集群由一个Master和大量的Chunkserver构成，并被许多客户(Client)访问，如图3所示。Master 和Chunkserver通常是运行用户层服务进程的Linux机器。只要资源和可靠性允许，Chunkserver和Client 可以运行在同一个机器上。
图3：Google 架构
文件被分成固定大小的块。每个块由一个不变的、全局唯一的64位的Chunk-Handle标识，Chunk-Handle 是在块创建时由Master分配的。ChunkServer将块当作Linux文件存储在本地磁盘并可以读和写由Chunk-Handle和位区间指定的数据。出于可靠性考虑，每一个块被复制到多个Chunkserver上。默认情况下，保存三个副本，但这可以由用户指定。
Master维护文件系统所以的元数据(Metadata)，包括名字空间、访问控制信息、从文件到块的映射以及块的当前位置。它也控制系统范围的活动，如块租约(Lease)管理，孤儿块的垃圾收集，ChunkServer间的块迁移。Master定期通过HeartBeat消息与每一个ChunkServer通信，给ChunkServer传递指令并收集它的状态。
与每个应用相联的GFS客户代码实现了文件系统的API并与Master和ChunkServer通信以代表应用程序读和写数据。客户与Master的交换只限于对元数据(Metadata)的操作，所有数据方面的通信都直接和ChunkServer联系。客户和ChunkServer都不缓存文件数据。因为用户缓存的益处微乎其微，这是由于数据太多或工作集太大而无法缓存。不缓存数据简化了客户程序和整个系统，因为不必考虑缓存的一致性问题。但用户缓存元数据(Metadata)。ChunkServer也不必缓存文件，因为块时作为本地文件存储的。
2.2.2 Hadoop Distributed (HDFS)
Hadoop中的分布式文件系统HDFS由一个管理结点(NameNode)和N个数据结点(DataNode)组成，如图4所示，Namenode是中心服务器，管理文件系统的Namespace和客户端对文件的访问。每个DataNode 结点均是一台普通的计算机。在使用上同熟悉的单机上的文件系统非常类似，一样可以建目录，创建，复制，删除文件，查看文件内容等。但其底层实现上是把文件切割成Block，然后这些Block分散地存储于不
同的DataNode上，每个Block还可以复制数份存储于不同的DataNode上，达到容错容灾之目的。NameNode则是整个HDFS的核心，它通过维护一些数据结构，记录了每一个文件被切割成了多少个Block，这些Block可以从哪些DataNode中获得各个DataNode的状态等重要信息。
图4：HDFS架构
三、云存储未来发展趋势
云存储已经成为未来存储发展的一种趋势，目前，云存储厂商正在将各类搜索、应用技术和云存储相结合，以便能够向企业提供一系列的数据服务。但是，未来云存储的发展趋势，主要还是要从安全性、便携性及数据访问等角度进行发展。
四、结束语
云计算是一种新型的计算模式。它的最主要特征是系统拥有大规模数据集、基于该数据集，向用户提供服务。为保证高可用、高可靠和经济性，云计算采用分布式存储的方式来存储数据，采用冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性，即为同一份数据存储多个副本。另外，云计算系统需要同时满足大量用户的需求，并行地为大量用户提供服务。未来云存储的发展还是要从安全性、便携性及数据访问等角度进行深入发展。
今天我们整体来说说整个云计算技术的未来发展趋势 随着云计算的发展, 互联网的功能越来越强大, 用户可以通过云计算在互联网上处理庞大的数据和获取所需的信息。从云计算的发展现状来看, 未来云计算的发展会向构建大规模的能够与应用程序密切结合的底层基础设施的方向发展。另外, 不断创建新的云计算应用程序、为用户提供更多更完善的互联网服务也可作为云计算的一个发展方向。 在云计算技术的发展趋势方面，Google 公司认为对云计算的应用意味着未来是数据跟着用户走。用户如果买了一台新的计算机，不用担心数据的拷贝或新应用软件的安装，只需要有浏览器就能拥有需要的一切环境、内容和信息。这还不止是在电脑上，未来用手机、电视、可视电话以及其他设备也可以接触这样的信息。未来应用软件将全部移植到云端，经过浏览器可以得到所有网上的内容，也可以做今天需要应用软件做的内容。如今，Google 做的一些软件已不用担心储存缺失，因为它们都储存在云端服务器里面。 微软认为云计算的下一步发展就是将这些用户通过互联网更紧密地连接起来，并向他们提供云计算服务。微软正在创造这样一种用户体验，即从一般设备存储转移到任何时间都可以存储的模式。微软从战略上将自己未来的云计算发展方向确定为三条路线：完成企业软件组合向网络服务的转型、发布PC 软件的网络版及继续建设数据中心网络。 按照 2006 年 Sun 公司推出的基于云计算理论的“黑盒子”计划，规划中将来的数据中心将不会局限于拥挤、闷热的机房中，而是一个个可移动的数据中心。它既可以为拥有上万名雇员的大型公司服务，也能为中小企业提供支持。至于这种数据中心的最佳安放位置，在技术上可以是郊外的田野，但最好还是发电站附近，这样可以实现成本最低化。 对于云计算技术的未来，研究人员认为它很可能彻底改变用户使用电脑的习惯，使用户从以桌面为核心使用各项应用转移到以 Web 为核心进行各种活动。计算机也有可能退化成一个简单的终端，不用再像现在一样需要安装各种软件，同时
班级：仪器11402 姓名：李学智学号：201406277 当前云计算的发展热点与未来趋势 目前，云计算被认为是未来的IT发展趋势。云计算的应用形式各种各样，但是，有关于云计算的应用却并不是很容易被用户接受的，虽然很多企业组织正在积极的探寻关于云计算的发展战略，可预测未来云计算的发展趋势，将其作为是未来云计算的突破口参考。 一、目前云计算的发展现状 云计算的发展趋势在行业中已经取得共识。它的影响已经逐渐渗透到整个产业以及用户的应用中。云计算将赋予互联网更大的内涵，在某种程度上，它改变互联网企业的运营模式，通过云计算，更多的应用能够以互联网服务的方式交付与运行。云计算将扩大IT软，硬件产品应用的外延，并且改变了软硬件产品的应用模式。IT产品的开发方向也会发生改变来适应上述云计算带来的变化。很多业界领先代表，微软，谷歌，亚马逊等等业界领先代表都推出了自己的云计算产品和方案。如：谷歌推出GDrive服务；AOL的Xdrive服务；亚马逊云计算；HDS，EMC，NetApp先后将云计算和云存储的落地作为今后整体渠道策略调整的关键点；EMC宣布发展目标直指虚拟化和私有云建设；NetApp致力于拓展系统集成商和云存储业务。除此之外，HDS、EMC、NetApp在云存储等方面也取得较好效果。 二、未来云计算的发展趋势 云计算作为一种应用模式，它的出现和应用范围的日益扩大，必将对产业链的上下游产生重要影响，它在不断的适应着企业的需求。未来根据需求进行着不断增多，云计算将要如何发展？经过调查分析有以下几个方向： （一）混合云的发展方向 虽然现在很多企业都已经采用了云服务，但是对于大部分的企业来说，基本上采用的都是多个云服务供应商，包括公共云与私有云，以满足不同的需求。公有云与私有云的组合被大家称之混合云，混合云的优势是能够适应不同的平台需求，它既能提供私有云的安全性，也可以提供公有云的开放性。所以在未来混合云的发展是云服务的主流模式。 （二）大数据分析 大数据如是高科技的热门话题，大数据分析使云计算和大数据能够很好结合。云计算是可以扩展，可以覆盖到大数据领域的，这些云服务能够为云计算提供平台，开源的云平台为大数据提供更好的开发与分析。 （三）SMB应用程序保护 现在，大多数的中小企业还是无法承受整个应用程序的测试层序与昂贵的工具进行内部检查安全和数据保护等应用的，期待新的云计算技能够帮助企业利用Web应用程序来进行源代码的扫描，协助企业及时发现潜在的一些网络攻击，从而来按需求提供帮助，降低企业的费用。 （四）强调性能
信息资源管理文献综述 题目：大数据背景下的信息资源管理 系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月 大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。
关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念.......................................................... 大数据定义...................................................... 大数据来源...................................................... 传统数据库和大数据的比较........................................ 大数据技术.......................................................... 大数据的存储与管理.............................................. 大数据隐私与安全................................................ 大数据在信息管理层面的应用.......................................... 大数据在宏观信息管理层面的应用.................................. 大数据在中观信息管理层面的应用.................................. 大数据在微观信息管理层面的应用.................................. 大数据背景下我国信息资源管理现状分析................................ 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日
次。联想公司计划推出基于云计算服务的PC及云终端，终端更像一台接收机，它本身没有存储设备，所有的数据都集中在后台。 云计算改变了单个计算机的功能，降低对网络的要求，由于终端不考虑应用的具体实现过程，扩展应用变得更加容易，高可扩展性是云计算的显著特征。应用在服务器端实现和部署，可以轻松实现不同设备间的数据与应用共享，并以统一的方式（例如通过浏览器）在终端实现与用户的交互。 三、国外云计算技术、产业现状及发展趋势 （一）国外云计算技术及产业现状 1、主要国家的最新进展 美国将云计算技术和产业定位为维持国家核心竞争力的重要手段之一，在制定的一系列云计算政策中，明确指出加大政府采购，积极培育市场。通过强制政府采购和指定技术架构来推进云计算技术进步和产业落地发展。例如，美国军队（空军、海军）、司法部、农业部、教育部等部门都已应用了云计算服务。美国历届联邦政府都将推动IT技术创新与产业发展作为国家的基本政策，在2011年出台的《联邦云计算战略》中明确提出鼓励创新，积极培育市场，构建云计算生态系统，推动产业链协调发展。 欧盟欧盟委员会在2012年9月启动“释放欧洲云计算潜力”的战略计划，包括筛选和精简众多技术标准、为云计算服务制定安全和公平的标准规范等，同时明确市场政策，确立欧洲云计算市场，促使欧洲云服务提供商扩大业务范围并提供性价比高的在线管理服务。 英国政府在2013年为13个研发项目拨款500万英镑，以应对阻碍云计算应用的商业和技术挑战。这13个项目的研究重点在于开发相关的系统、服务和软件，帮助解决云服务缺乏互操作性、数据恢复能力和身份验证这三项挑战，提高云服务的安全性。 澳大利亚澳大利亚政府信息管理办公室(AGIMO) 在2011年发布《澳大利亚政府云计算政策：最大化云计算的价值》的文件，并在2013年5月更新和发布了该文件的2.0版，该文件对政府部门使用云计算服务提供了指导，包括云计算相关法律、财政支持、安全规范等。2013年，AGIMO发布《公共服务大数据战略》，该战略以六条“大数据原则”为支撑，旨在推动公共行业利用大数据分析进行服务改革，并制定更好的公共政策。澳大利亚新南威尔士州出台与云服务相关的政策，以利用更加灵活可靠的技术来改善政府的运作和服务，节约运营成本。 韩国在2011年制定了《云计算全面振兴计划》，其核心是政府率先引进并提供云计算服务，为云计算开发国内需求。韩国通信委员会的报告指出，2010年至2012年，韩国政府投入4158亿韩元预算来构建通用云计算基础设施，将利用率低下的电子政务服务器虚拟化，逐步置换成高性能服务器，并根据系统服务器资源使用量实现服务器资源的动态分配。 日本日本经济产业省2010年8月发布《云计算与日本竞争力研究》报告，鼓励和支持包括数据中心和IT厂商在内的云服务提供商利用日本的IT技术等优势，通过分析云计算的全球发展趋势，解决云计算发展过程中的挑战性和关键性问题。
信息资源管理文献综述题目：大数据背景下的信息资源管理 系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月
大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。 关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念 (3) 大数据定义 (3) 大数据来源 (3) 传统数据库和大数据的比较 (3) 大数据技术 (4) 大数据的存储与管理 (4)
大数据隐私与安全 (5) 大数据在信息管理层面的应用 (6) 大数据在宏观信息管理层面的应用 (6) 大数据在中观信息管理层面的应用 (7) 大数据在微观信息管理层面的应用 (8) 大数据背景下我国信息资源管理现状分析 (9) 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日 报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文：
云计算技术的产生、概念、原理、应用和前景 赛迪网：2006年谷歌推出了“GoogieOl计划”，并正式提出云”的概念和理论。随后亚马逊、微软、惠普、雅虎、英特尔、IBM 等公司都宣布了自己的“云计划”云安全、云存储、内部云、外部云、公共云、私有云……一堆让人眼花 缭乱的概念在不断冲击人们的神经。那么到底什么是云计算技术呢？对云计算技术的产生、概念、原理、应用和前景又在哪里？ 、云计算思想的产生 传统模式下，企业建立一套IT 系统不仅仅需要购买硬件等基础设施，还有买软件的许可证，需要专门的人员维护。当企业的规模扩大时还要继续升级各种软硬件设施以满足需要。对于企业来说，计算机等硬件和软件本身并非他们真正需要的，它们仅仅是完成工作、提供效率的工具而已。对个人来说，我们想正常使用电脑需要安装许多软件，而许多软件是收费的，对不经常使用该软件的用户来说购买是非常不划算的。可不可以有这样的服务，能够提供我们需要的所有软件供我们租用？这样我们只需要在用时付少量“租金，即可“租用，到这些软件服务，为我们节省许多购买软硬件的资金。我们每天都要用电，但我们不是每家自备发电机，它由电厂集中提供；我们每天都要用自来水，但我们不是每家都有井，它由自来水厂集中提供。这种模式极大得节约了资源，方便了我们的生活。面对计算机给我们带来的困扰，我们可不可以像使用水和电一样使用计算机资源？这些想法最终导致了云计算的产生。 中国云计算网https://www.doczj.com/doc/8614886958.html,/ 云计算的最终目标是将计算、服务和应用作为一种公共设施提供给公众，使人们能够像使用水、电、煤气和电话那样使用计算机资源。云计算模式即为电厂集中供电模式。在云计算模式下，用户的计算机会变的十分简单，或许不大的内存、不需要硬盘和各种应用软件，就可以满足我们的需求，因为用户的计算机除了通过浏览器给“云，发送指令和接受数据外基本上什么都不用做便可以使用云 服务提供商的计算资源、存储空间和各种应用软件。这就像连接“显示器”和“主
云计算发展现状及趋势研究 摘要：云计算近年来在越来越多的场合被广泛运用，同各行业逐渐走向深度融合，不仅方便了人们的工作和生活，也引发了人们对云计算的高度关注和热烈讨论，给我们带来的机遇和挑战也是全面的。文章通过阐述云计算的基本概念，分析云计算的特点，国内外云计算的发展现状，以及云计算存在的问题，并对未来云计算的发展趋势作了展望。 关键词：云计算；趋势；现状 20世纪60年代，约翰?麦卡锡提出，“计算迟早有一天会变成公用基础设施”，这就意味着计算能力将来有可能和普通商品一样进行流通，这是云计算最初的起源。2007年10月，美国两大互联网巨头IBM和Google，宣布在云计算技术领域的合作。云计算吸引了大众的关注，越来越多的媒体、公司、技术人员开始追逐云计算。 1 云计算的概述 1.1 云计算的定义 对于云计算的认识，仍在持续的变化之中，从不同的角度出发，对云计算的理解会有些许偏差。但是云计算最基本的概念是相通的，为了便于理解，我们可以把它拆分成3个步骤：（1）通过网络将大量的需要处理的程序自动地拆分成
无数个较小的子程序。（2）交由多部服务器组成的庞大系统搜寻分析。（3）将分析的结果回传给用户。这样处理能使用户按照需要获取计算力、存储空间和信息服务等，并且能提高资源的利用率。 1.2 云计算的特点 从目前的研究现状上看，云计算系统具有以下几个外部特征。（1）超大规模。云具有相当大的规模，大型互联网企业能拥有几十万台服务器，全球最大的搜索引擎谷歌公司甚至拥有一百多万台服务器，云能让客户拥有前所未有的计算能力。（2）虚拟化。云计算虚拟化是指应用在云中某处运行，但用户无需了解，只需要一部终端就可以通过网络服务实现需要的一切。（3）按需服务。云是一个庞大的资源池，用户可以按需购买，云可以像自?硭?、电、煤气这些生活用品一样按需计费。（4）可伸缩性。云的规模可以动态伸缩，在一定限度内变动，以适应应用和用户规模增长的变化。（5）服务可度量。云计算资源的优化和控制能力都具备可度量的特征。 2 云计算的发展现状 当前，虽然世界云计算正在蓬勃发展，但是比如安全问题等关键技术还在不断完善，产品和服务还在持续创新。然而，全球云计算市场规模正在不断扩大，2016年全球云服务市场规模金额为2 094.8亿美元，2017年全球云服务市场规
信息资源管理文献综述题目：大数据背景下的信息资源管理系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月
大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。 关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念 (2) 大数据定义 (2) 大数据来源 (2) 传统数据库和大数据的比较 (3) 大数据技术 (3) 大数据的存储与管理 (4) 大数据隐私与安全 (4) 大数据在信息管理层面的应用 (5) 大数据在宏观信息管理层面的应用 (5) 大数据在中观信息管理层面的应用 (6) 大数据在微观信息管理层面的应用 (7) 大数据背景下我国信息资源管理现状分析 (8)
前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日 报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的 大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比 石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞 争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入 库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对 实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指 数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文： 大数据概念 大数据定义 维基百科对大数据的定义则简单明了:大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。也就是说大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理 大数据来源 1)来自人类活动:人们通过社会网络、互联网、健康、金融、经济、交通等活动过程所产生的各类数据，包括微博、病人医疗记录、文字、图形、视频等
研究生课程论文《大数据下医疗信息化研究文献综述》 课程名称中国特色社会主义理论与实践研究 姓名陈瑜 学号1400203003 专业机械制造及其自动化 任课教师朱银端教授 开课时间2014-2015学年 教师评阅意见： 论文成绩评阅日期 课程论文提交时间：2014年 1 月16 日
大数据下医疗信息化研究文献综述 作者：陈瑜 学院：机电学院年级：2014级学号：1400203003 摘要：医疗信息化是大数据时代下医疗卫生行业发展的总体趋势。但是，医疗信息化的发展目前处于起步阶段，发展中存在一些潜在问题，但是云计算和物联网等技术的发展为医疗信息化提供新的契机与发展空间。本文拟分析目前医疗信息化的发展现状、发展的问题与挑战并分析发展的机遇，提出医疗信息化发展的建议。 关键词：大数据医疗信息化研究综述 一、医疗信息化发展现状 对中国的医疗卫生信息化建设而言，2012年是一个值得纪念的年份。这一年，医疗信息化投入成倍增加，电子病历评级全面展开，医院等级评审重新启动，移动医疗、区域医疗、物联网持续升温，云计算、大数据崭露头角，信息安全得到更多重视，医院信息规范和标准化进一步加强，一些新的企业进军医疗IT市场医疗信息化的热潮扑面而来，让每一个行业从业者都切实感受到了它的热度。2012年国务院发布的《中国医疗卫生事业白皮书》中明确指出:“健康是促进人的全面发展的必然要求，……在中国这个有着13亿多人口的发展中大国，医疗卫生关系亿万人民健康，是一个重大民生问题。”医疗信息化则是医疗卫生事业能否更好服务于公众的重要保障。近年来信息技术飞速发展，实现物物相联的物联网和使IT资源按需分配的云计算等技术使得医疗卫生信息化日新月异，2013年成为大数据元年。医疗卫生信息平台、业务系统、数字化医疗仪器与设备在医疗卫生机构迅速普及开来，与之同时产生了大量的医疗信息资源。如何让利用这些海量的信息资源更好地为医疗卫生行业的管理、医院的诊疗、科研和教学服务，已经越来越成为人们所关注的热点。与此同时，医疗数据的隐私性、安全性问题也随之而来，特别是当这些数据需要发布在网上供二次使用的时候。近些年来，随着政府对医疗卫生信息化建设重视程度的加深和政府投人的增多，我国医疗卫生信息化建设已经初见成效，但从整体上看还是存在着明显的不足:一是信息化缺乏合理的规划，主要表现在各卫生医疗和保健单位常独自进行信息化建设，相互间未能实现资源整合和共享；二是信息化的程度也参差不错，总的来说城市高于农村，大型医疗机构高于基层医疗单位；三是虽然对信息化建设的投人逐年增大，但相对还是不足，无法短期内实现我国医疗卫生事业的高度信息化；四是信息化建设初具雏形，正由先期硬件建设向软件和外包服务转变，但还未能最大程度的体现信息化带来的优势。 （一）医疗大数据的定义 张振[1]等人认为医疗行业中产生的数据，它的来源主要包括4类。（1）制药企业/生命科学：药物研发是密集型的过程，对于中小型的企业产生的数据也在TB以上。在生命科学领域，随着计算能力和基因预测能力逐渐增强，美国哈佛医学院个人基因组项目负责人詹森·鲍比认为，到2015年将会有5000万个人拥有个人基因图谱，而一个基因组序列文件大
《云计算技术及发展趋势》 来源：中国安防行业网 （https://www.doczj.com/doc/8614886958.html,） 目录 1、云计算发展历程大事记 (1) 2、步入云计算 (4) 3、云计算环境下的泛联路由平台 (13) 4、云计算服务的大规模计算网络 (18) 5、云计算的统一基础网络 (27) 6 云计算时代IT产业六大发展趋势 (33) 7、云计算发展的全景路线图 (35) 8、浅议未来安全云计算发展技术趋势 (39) 内容 1、云计算发展历程大事记 众所周知，云计算被视为科技界的下一次革命，它将带来工作方式和商业模式的根本性改变。追根溯源，云计算与并行计算、分布式计算和网格计算不无关系，更是虚拟化、效用计算、SaaS、SOA等技术混合演进的结果。那么，几十年来，云计算是怎样一步步演变过来的呢？本文总结回顾了云计算发展历程中的点滴事件： 1959年6月，ChristopherStrachey发表虚拟化论文，虚拟化是今天云计算基础架构的基石。 1961年，JohnMcCarthy提出计算力和通过公用事业销售计算机应用的思想。 1962年，J.C.R.Licklider提出“星际计算机网络”设想。 1965年美国电话公司WesternUnion一位高管提出建立信息公用事业的设想。 1984年，Sun公司的联合创始人JohnGage说出了“网络就是计算机”的名言，用于描述分布式计算技术带来的新世界，今天的云计算正在将这一理念变成现实。 1996年，网格计算Globus开源网格平台起步。 1997年，南加州大学教授RamnathK.Chellappa提出云计算的第一个学术定义“，认为计算的边界可以不是技术局限，而是经济合理性。
云计算的现状和发展趋势分析 摘要：文章分析了云计算的现状以及发展趋势，并强调了云计算终端的重要性。 关键词：云计算；应用虚拟化；云计算终端 Cloud computing analysis of the status quo and development trend Abstract：This paper analyzes the status quo and development trend of cloud computing, and emphasized the importance of cloud computing terminal. Key words：cloud computing, application virtualization, cloud computing terminal 引言 21世纪初期，崛起的Web2.0让网络迎来了新的发展高峰。网站或者业务系统所需要处理的业务量快速增长，例如视频在线或者照片共享网站需要为用户储存和处理大量的数据。这类系统所面临的重要问题是，如何在用户数量快速增长的情况下快速扩展原有系统，随着移动终端的智能化、移动宽带网络的普及，将有越来越多的移动设备进入互联网，这意味着与移动终端相关的IT系统会承受更多的负载，而列于提供数据服务的企业来讲，IT系统需要处理更多的业务量。 由于资源的有限性，其电力成本、空间成本、各种设施的维护成本快速上升，直接导致数据中心的成本上升，这就面临着如何有效地、更少地利用资源解决更多的问题。同时，随着高速网络连接的衍生，芯片和磁盘驱动器产品在功能增强的同时，价格也在变得更加低廉，
大数据云计算文献综述 一个大数据的调查 摘要：在这篇论文中，我们将回顾大数据的背景以及当前发展状况。我们首先介绍大数据的一般应用背景以及回顾涉及到的技术，例如：云计算、物联网、数据中心，以及Hadoop。接下来我们着重大数据价值链的四个阶段，也就是：数据生成，数据采集，数据存储和数据分析。对于每个阶段，我们介绍应用背景，讨论技术难题以及回顾最新技术。最后，我们介绍几个大数据的代表性应用，包括企业管理，物联网，在线社交网络，媒体应用，集成智慧，以及智能电网。这些讨论旨在提供一个全面的概述以及对读者感兴趣的领域的蓝图。这个调查包括了对开放问题和未来方向的讨论。 关键字大数据云计算物联网数据中心Hadoop 智能电网大数据分析 1、背景 1.1大数据时代的曙光 在过去的二十年，数据在各种各样的领域内爆炸式增长。按照2011年来自国际数据公司（IDC）的报告，世界上总共的创建及复制的数据量达到1.8zb,在五年内增长了大约九倍[1]。在未来这个数字至少每两年增加一倍。在全球数据的爆炸增长下，大数据这个词主要来描述巨大的数据集。与传统的数据集相比，大数据通常包括非结构化数据，这需要更实时的分析。 另外，大数据也能在发现新价值上带来新优势，帮助我们帮助我们获得一个深入隐藏价值的认识，也导致新挑战，例如，如何有效地组织和管理这样的数据集。
近日，行业产生兴趣的大数据的高潜力，许多政府机构公布主要计划加快大数据的研究和应用[2]。此外，大数据问题往往覆盖在公共媒体，如经济学[3，4]，纽约时报[5]，和全国公共广播电台[6,7]。这两个主要的科学期刊，Nature和Science，还开通了专栏讨论大数据的挑战和影响[8,9]。大数据的时代已经到来超越一切质疑[10]。 目前，与互联网公司的业务相关联的大数据快速增长。例如，谷歌处理的数据达数百拍字节（PB），Facebook的生成日志数据每月有超过10 PB，百度一家中国公司百度，业务流程有数十PB的数据，而阿里巴巴的子公司淘宝每天的网上交易产生几十太字节（TB）的数据。图1示出的全球数据量的热潮。当大型数据集的数量急剧上升，它也带来了许多具有挑战性的问题，解决方案如下： 图一、持续增长的数据 信息技术的最新发展（IT）使其更容易以产生数据。例如，每分钟有平均72个小时的视频上传到YouTube[11]。因此，我们面临的主要挑战是从广泛分布的数据源中收集和整合大量的数据。 云计算和物联网（IOT）的快速发展进一步促进数据的大幅增长。云计算提供了安全措施，访问网站以及数据资产的渠道。在物联网的典范，遍布世界各地的传感器正在收集和传送数据到云端进行存储和处理。这样的数据在数量和相互关系将远远超过对IT架构和现有企业的基础设施的能力，以及它的实时要求也将极大地强调可用的计算能力。日益增长的数据造成怎样在当前硬件和软件的基础上存储和管理如此庞大的异构数据集的问题。
云计算技术发展的六大趋势 一、数据中心向整合化和绿色节能方向发展 目前传统数据中心的建设正面临异构网络、静态资源、管理复杂、能耗高等方面问题，云计算数据中心与传统数据中心有所不同，它既要解决如何在短时间内快速、高效完成企业级数据中心的扩容部署问题，同时要兼顾绿色节能和高可靠性要求。高利用率、一体化、低功耗、自动化管理成为云计算数据中心建设的关注点，整合、绿色节能成为云计算数据中心构建技术的发展特点。 数据中心的整合首先是物理环境的整合，包括供配电和精密制冷等，主要是解决数据中心基础设施的可靠性和可用性问题。进一步的整合是构建针对基础设施的管理系统，引入自动化和智能化管理软件，提升管理运营效率。还有一种整合是存储设备、服务器等的优化、升级，以及推出更先进的服务器和存储设备。艾默生公司就提出，整合创新决胜云计算数据中心。 兼顾高效和绿色节能的集装箱数据中心出现。集装箱数据中心是一种既吸收了云计算的思想，又可以让企业快速构建自有数据中心的产品。与传统数据中心相比，集装箱数据中心具有高密度、低PUE、模块化、可移动、灵活快速部署、建设运维一体化等优点，成为发展热点。国外企业如谷歌、微软、英特尔等已经开始开发和部署大规模的绿色集装箱数据中心。 通过服务器虚拟化、网络设备智能化等技术可以实现数据中心的局部节能，但尚不能真正实现绿色数据中心的要求，因此，以数据中心为整体目标来实现节能降耗正成为重要的发展方向，围绕数据中心节能降耗的技术将不断创新并取得突破。数据中心高温化是一个发展方向，低功耗服务器和芯片产品也是一个方向。 二、虚拟化技术向软硬协同方向发展 按照IDC的研究，2005年之前是虚拟化技术发展的第一阶段，称之为虚拟化1.0，从2005年到2010年时虚拟化发展的第二阶段，称之为虚拟化2.0，目前已经进入虚拟化2.5阶段，虚拟化3.0阶段在不久也将会到来。根据Gartner的预测，到2016年中国70%的X86企业服务器将实现虚拟化。 ArsTechnica网站上刊出的一篇文章评论到，当前的虚拟化市场当中，VMware是老大，微软Hyper-V老二，思杰Xen第三，红帽和甲骨文在争夺第四把交椅。随着服务器等硬件技术和相关软件技术的进步、软件应用环境的逐步发展成熟以及应用要求不断提高，虚拟化由于具有提高资源利用率、节能环保、可进行大规模数据整合等特点成为一项具有战略意义的新技术。 首先，随着各大厂商纷纷进军虚拟化领域，开源虚拟化将不断成熟。Gartner也指出，虽然目前开源虚拟化的市场还比较小，但到2014年底其市场份额将翻番，而且未来也会快速增长。 其次，随着虚拟化技术的发展，软硬协同的虚拟化将加快发展。在这方面，内存的虚拟
全球公有云计算产业规模持续快速增长。2016年全球公有云计算整体规模达到645.83亿美元，增长率为25.4%;其中SAAS为378.27亿美元、PAAS为54.35亿美元、IAAS为222.21 亿美元。下面进行云计算发展前景分析。 2016年我国公有云计算整体规模达到170.1亿元，增长率为47.5%;其中SAAS为751.亿元、PAAS为7.6亿元、IAAS为87.4亿元。预计在2020年公有云计算整体规模达到601.8亿元亿元，2016-2020年CAGR为37.1%。2016年我国私有云计算整体规模达到344.8亿元，增长率为25.1%;预计在2020年私有云计算整体规模达到976.8亿元，2016-2020年CAGR为29.7%。 通过对云计算发展前景分析，在云成熟度调查中，依照对云的态度将企业为五类：未参与者：无计划部署云; 观察者：尚未部署云;者起步者：正在进行云部署概念验证; 探索者：已经在云上部署了 多个应用，正在积极探讨扩展其对云的使用; 聚焦者：重度使用云计算，并且积极探求优化云运维与成本。2017年结果显示，聚焦者、起步者、探索者占比达到了34%、26%、25%，总计占比85%，反映出目前绝大多数被访企业已经或者正在着手部署云计算。
目前在公有云中得到最广泛使用的功能是关系型数据库、消息推送、缓存，三者的使用率/试验使用率分别为35%/14%、32%/11%、27%/13%。私有云市场又稳又快增长。2016年中国私有云市场规模达到344.8亿元，2013-2016年CAGR为26.9%。安全性是吸引行业用户的关键因素。据数据，2016年，用户选择私有云的考虑，最主要是安全性(64.0%)，其次是可控性(42.9%)，再次是充分利用已有的IT资源(38.0%)。 通过对云计算发展前景分析，如今，云计算已经走入日常生活， 潜移默化中改变着人们的生活习惯。不知不觉，办公室的概念变得模糊，自携带设备办公开始受到很多企业的欢迎，任何一个有互联网的地方都可以同步办公文件，即使是同事之间也可以通过基于云计算的 服务来进行协作办公。 云储存作为云计算衍生出来的技术，解决了文件备份储存这个大问题，只需一个账户一个密码，以及远远低于移动硬盘的价格，就能 使用比移动硬盘更加方便、快捷的服务。而在导航GPS定位技术中其实也应用很多云计算的功能和服务，让我们一个手机，走遍天下都不怕。 目前企业中最为常见且合理的IT基础设施情况是，公有云、私有云与传统IT 构建组合体。处于合规、信息安全、通信容量/可靠性
2017年云计算市场分析发展趋势 如果从亚马逊AWS S3服务商用算起，云计算已经发展了十年，十年时间在科技行业已经算比较长的发展时间周期了，那么经过十年发展，云计算市场是否可以说格局已定，竞争态势已经明朗了呢？ 1.全球云计算市场整体情况 先从云计算整体市场来看，数据最客观，先来看看Gartner的预测数据，Gartner预计2017年云计算市场占总体IT市场达到18%，预计未来几年扔将保持快速增长，到2020年云计算占整体市场24%，从数据来看，这一比例还很小。另外一组数据是，全球IT支出的90%来自财富前2000强，9%来自于2000到2万强，剩下的企业占1%，一般新技术突破10%临界点走会步入加速上升的趋势，综合可知，2017年云计算会深化在行业大客户应用的广度和深度，会有越来越多的大型企业采用。当前IT市场向云转型已经成为行业共识，所以从这个角度来分析，云计算竞争关键在于大型企业，现在市场远没有到格局已定的阶段，现在就下定论还早！ 云计算与非云IT占比2014-2020（蓝色部分为云计算） 2.云计算细分领域竞争格局 1）细分领域市场领导者 从synergy的数据可以看出，在基础设施服务领域（IaaS/PaaS）,亚马逊和微软处于领先位置，而在私有云/混合云领域，领导者变成了IBM和亚马逊，SaaS领域领导者为微软和Salesforce，而UCaaS领域则变成了Cisco和Citrix，所以说云计算不同领域市场领导者不同，不能一概而论
2）细分区域发展阶段不同 从市场发展阶段来看，美国市场起步最早，发展最快，呈现出向巨头汇聚的特点，，以AT&T、Verizon为代表的许多企业纷纷退出，云计算领域为四大巨头占据：亚马逊、微软、IBM和Google，从synergy的数据可以看出，微软和Google增长特别快，不断追赶亚马逊，Google最近雄心勃勃的提出要五年内赶超亚马逊。 盘点一下美国的四家云计算公司： AWS:亚马逊在公有云领先发优势明显，市场份额Iaa占整体40%以上，是排名第二阵营的Azure、google、ibm之和还多；IaaS 优势基础上，发展paas业务，同时通过与VMware的深度合作，切入企业传统应用市场 微软:推行CloudFirst战略获得成功，Azure基础云服务快速增长，站稳了公有云第二，Office365用户近8000万，得到资本市场的认可，市值达到500亿,希望通过Azure stack混合云方案打通线上和线下能力，同时积极布局AI，将AI整合到产品和服务中。 谷歌：从2015年11月起，格林开始担任谷歌云计算负责人，并为此开展了一系列重组和并购。对于人工智能、机器学习等领域的发展，格林透露，谷歌已经先后收购了Kaggle、DeepMind等公司。谷歌在AI技术和生态方面优势明显，正高速追赶中，
智慧时代下大数据技术在教育 领域的应用研究综述 姓名：李欢欢学号：2012221111120004 一、前言 大数据是近年来出现在通信和计算机领域中的一个热门关键词。关于大数据，尚未有一个统一的定义，但却有两个观点能够诠释大数据的本质。第一个观点来自于Gartner公司的Merv Adrian在2011年第一季度刊登在Teradata Magazine上的一篇文章，文中指出“数据超出了常用硬件环境和软件工具在可接受的时间内为其用户收集、管理和处理数据的能力”[1]。另一个观点来自于麦肯锡全球数据分析研究所(Mckinsey Global Institute)在2011年6月发布的《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》报告，报告中提出“大数据是指大小超出了典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集”[2]。麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和应用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 大数据已经深刻地影响到人们的生活、工作和学习。大数据的意义在于对由多种类型数据构成的数据集体进行分析和研究，提取有利用价值的信息，从而帮助人们在解决问题时可以作出科学的决策。同样大数据的威力强烈地冲击着教育系统，正在成为推动教育系统创新与变革的颠覆性力量。 二、大数据技术在教育领域的应用现状分析 1 大数据定义与特征 大数据（bigdata），又称巨量资料，海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。研究机构Gartner[3]认为“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡的定义：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行采集、存储、管理和分析的数据集合。无论哪种定义，我们可以看出，大数据并不是一种新的产品也不是一种新的技术，大数据只是数字化时代出现的一种现象。 大数据的主要特点可以概括为4V+1C。4V包含了四个层面：第一，即V olume（大容量），海量数据，规模庞大，已跃升到PB 级别；第二，Velocity（高速度），实时处理，处理速度快，涉及感知、传输、决策、控制开放式循环的大数据，数据实时处理有着极高要求，通过传统数据库查询方式得到的“当前结果”可能已没有价值，这也是大数据和传统的数据挖掘技术本质上的不同；第三，Variety（多样性），数据类型繁多：网络日志、视频、地理位置信息、图片等都是大数据；第四，Veracity（低密度），数据价值大，但价值密度低。对海量数据挖掘分析，对未来趋势与模式的可预测分析，深度复杂分析；“1C”即Complexity，是通过数据库处理持久存储的数据不再适用于大数据处理，需要有新的方法来满足异构数据统一接入和实时数据处理的需求[4]。 2 国内研究现状 对于“智慧时代下大数据技术在教育领域的应用”国内研究的现状，我主要通过借助中国知网提供的论文发表数据进行分析。在中国知网中选择“高级检索”类型，并在检索条件中选择“主题”检索，输入“大数据”并含“教育”，截止到2014年4月17日共检索出303 条结果与之相关，通过手工筛选，把会议报道等无关信息剔除掉，剩余160篇文章。 大数据在教育领域的应用，与国外相比，国内起步稍晚，还未形成整体力量。虽然2009年开始，大数据就成为了流行词汇，但是它在教育领域的应用是近3年才出现的。国内最早
云计算研究和发展趋势摘要：随着p计算，d计算，g计算的发展，一种新的计算方法出现了。计算的概念是从G计算和公共计算以及SaaS中来。它是一种共享基本框架的新方法。云计算的基本原则是将计算分配给大量distributed计算机，而不是本地计算机和远程服务器。企业数据中心的运转就像互联网那样。这使得企业可以按照需求运用资源，并根据要求操作电脑，储存系统。本文旨在介绍云计算的背景和规则，并介绍云计算的应用领域，比如它并不需要使用者有很高级的设备，进而减少了使用者的花费。它提供了准确并相对独立的数据存储中心，所以用户不必去做诸如数据存储，查杀病毒之类很令人头疼的事，这类事情可以交给专业人员操作。它还可以通过不同设备实现数据共享。它可以分析一些问题和潜在风险，并提出一些解决方案，并且讨论未来的云计算。云计算为IT业界提供了一个强大的可供参考的服务。用户可以享受到云计算的便捷，同时他不需要懂得任何云计算的知识。关键词：云计算，SAAS，google 应用，grid计算 一简介 云计算，一种新的计算方法，出现了。这个词汇是2007年的第四个季度出现的。它的内涵是随着用户的需求而改变的，也就是说制造商根据用户提出的要求来提供相关的硬件，软件，以及服务。随着互联网的发展，用户的需求被不断满足。实际上云计算是grid计算，d 计算，p计算的一种延伸。它的前景是以互联网为中心，提供准确，快速，便捷的数据存储和网络计算。推动云计算产生和发展的因素主
要有：grid 计算的发展，存储和数据交换新的高质量技术的出现，的出现，特别是虚拟化技术的发展。 云计算的特点是虚拟化，分散化以及迅速的可扩展性。虚拟化是主要特点。许多硬件和软件已经可以支持虚拟化。我们可以虚拟化许多因素，比如IT资源，硬件，软件，操作系统，网络存储，然后在云计算的平台上管理他们。每种环境都和物理平台无关。通过假定的平台进行管理，扩展，融合，备份，所有的操作都在虚拟化的水平完成。分散性是指计算用的物理结点是分散的。迅速的扩展性指的是通过对虚拟水平的快速扩展，达到 then achieves to above applies carries on the expansion the goal.打破了 物理结构的障碍，represents is transforming the physical resources for logic may manage the resources the inevitable trend.未来，所有的资源将在各个物理平台清晰的移动，所有的资源也将以一种逻辑的方式进行管理，将会实现资源的完全自动分配。但是虚拟化只是实现这个愿望的but the virtualization technology realizes this ideal only tool在云计算的观点来看，虚拟化技术的融合和应用需要面对高质量的假定的主引擎，应用，资源等各方面。 二、什么是云计算 A云计算的背景 近十年内，互联网发展迅速。存储介质的成本，电脑以及硬件消耗的电力在不断上涨。数据中心的存储空间已经不能满足我们的需求，原