云技術計算與應用范文
時間：2023-07-12 17:40:50
導語：如何才能寫好一篇云技術計算與應用，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。
篇1
在國內，最早引入云座席與虛擬桌面的呼叫中心是聯想的技術支持中心。為了解決聯想呼叫中心業務的發展要求，其早在多年前就開始了虛擬化在企業環境中的部署。2007年，聯想展開了SOHO一期工程。在這時候，聯想的方案是通過VPN連接在服務器端的虛擬機上，采用的終端平臺是瘦客戶端。隨著業務的不斷深入，出于對標準化和安全方面的考慮，也需要解決一期工程面臨的問題，聯想很快展開了SOHO二期工程。
2009年開始實施的SOHO二期工程就是目前看到的聯想呼叫中心虛擬化解決方案，這個方案主要采用了應用虛擬化和思杰XenApp解決方案，終端用戶通過瘦客戶機向服務器申請資源和虛擬機。這樣，聯想僅僅利用了四臺服務器就可以維持100個虛擬機的運行，可以同時提供給100個呼叫座席SOHO辦公。這種方案的優勢非常突出，它解決了統一管理和語音帶寬的問題。從聯想的工程師口中得知，目前聯想已經有30-50個聯想呼叫中心座席采用這種方式在運行。
可以理解的是，企業業務發展和IT部署存在著微妙的關系。一方面，IT支撐了企業業務的發展；另一方面，業務的發展又對現有的IT部署提出更高的要求。沒有一種方案能夠永遠滿足企業的業務發展，因此不斷地要探尋桌面虛擬化未來會如何發展以滿足更多的業務需求。
業內的技術人員普遍認為，對于大型企業和中小企業而言對桌面虛擬化的需求是完全不同的，大型企業需要穩定可靠的解決方案，而中小企業更關心投入產出的性價比。甚至于在同一個企業環境中都擁有多種虛擬化解決方案，根據需求的不同，某些業務部門希望能夠最大程度降低企業TCO，而另外一些部門則關注于如何提升業務效率。因此，多種虛擬化方案在企業中將有可能同時存在，并且不同廠商的解決方案可能同時被部署到一個企業環境中，正如聯想呼叫中心一樣，采用了思杰XenApp的同時還采用了VMWare的服務器虛擬化技術。
從虛擬化模式上，之前往往有一個誤區，就是桌面虛擬化等于瘦客戶機。但還應該看到，桌面虛擬化擁有多種多樣的形式，虛擬托管桌面以及瘦客戶端也可能不再是企業的唯一選擇，應用流、客戶端虛擬容器、操作系統映像流等等的桌面虛擬化模式也將走進企業。
人們認為客戶端虛擬容器技術很可能將是未來發展的一個重要方向，所謂客戶端虛擬容器是英特爾、思杰、微軟等行業巨頭聯合推動的一種桌面虛擬化解決方案，它不同于本地物理終端上運行的操作系統，也與VHD模式下的傳輸模式有著很大的區別，在這個模型中，有一個虛擬容器的概念。
篇2
云計算落地
賽迪顧問的數據顯示，2010年中國云計算市場規模達到167.31億元，同比增長81.4%；從2010年起的未來三年內，中國云計算市場的年均復合增長率將超過90%。云計算市場的蓬勃發展將給整體IT產業的發展帶來翻天覆地的變化。
早在上世紀60～70年代，并行計算、網格計算等技術已經興起，而云計算技術與上述技術可謂一脈相成。云計算真正成為市場熱點是從2008年開始的，這表明云計算技術已經找到了一個適合它的應用和商業模式。賽迪顧問股份公司電子信息與IT系統業務總監孫會峰歸納出云計算的五個典型特征：基礎資源租用、按需彈性使用、透明資源訪問、自動業務部署和開放公眾服務。孫會峰表示：“作為戰略性新興產業中的重點發展領域，云計算將成為新一代信息技術產業中的支柱領域之一，在信息化建設和應用中發揮重要作用，并且將推動傳統產業的改造升級和新興產業的加速培育。”
云計算已在中國落地，電信、金融、互聯網及政府等行業已經開始積極部署云應用。孫會峰預測，未來云計算在中國將從局部應用擴展到大規模應用，超過50%的IDC將轉向云計算，5年內云計算將成為基礎架構的核心，可以支持N網融合。
云計算帶來的改變
云計算主要有三種服務模式，包括SaaS、PaaS和IaaS。目前在中國，IaaS的應用最廣泛，而PaaS的應用比較少。
IaaS的發展將給傳統的硬件廠商帶來沖擊。硬件產品的銷售對象將從終端用戶逐漸轉變為云計算服務商，而越來越多的云計算系統將構建在低成本的x86平臺上，低成本、低功耗的產品將大行其道。IDC的業務模式也將發生改變，從以出租機柜為主轉變為直接提供整體的IT服務。PaaS的興起將大大縮短用戶部署和使用云計算系統的周期，即使是個人用戶也可以十分方便地在云計算平臺上開發適合自己的軟件。目前看來，SaaS應用已經有了比較好的基礎，未來它將加速傳統軟件廠商向在線應用的轉型。
面對席卷而來的云計算大潮，相關廠商應該如何應對呢？SAP大中華區首席技術官張俠表示：“為了更有效地推動云計算的發展，廠商應該深入了解企業內部的應用情況，構建云基礎架構，采用共同創新的模式豐富云應用，實現商業模式的創新，加速云計算的市場覆蓋。”
云計算面臨的挑戰
賽迪顧問認為，中國云計算產業分為市場準備期、起飛期和成熟期三個階段。當前，中國云計算產業尚處于導入和準備階段，處于大規模爆發的前夜。云計算的發展將面臨諸多挑戰。
篇3
關鍵詞：云計算；新媒體；網絡；挑戰
中圖分類號：TP37 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）20-4829-02
The Development and Application of Cloud Computing Technology in the Visual Field of New Media
WU Yue
（The Architecture and Art College of Central South University ， Changsha 410012，China）
Abstract： With the improvement of people's living standard， the network in people's lives are also popular， cloud computing has gradually entered people's life. New audio-visual media to cloud computing as the basis， through the high-tech brings new feeling to listen to， more and more people are welcome. This paper first introduces the meaning of cloud computing and new media， and then on the application of cloud computing technology in audio visual field of new media， then analyses the development trend of cloud computing technology and Chinese audio-visual new media terminal market integration.
Key words： cloud computing， new media， network， challenge
云計算時代的到來，給整個媒體產業帶來了全新的發展方向以及更大的發展前景，使媒體產業的內容更加豐富多彩、形式也越來越有創意、搭載的終端也多種多樣。可以說云計算不僅是一場技術上的巨大變革，更是一場商業模式的變革。云計算的價值不斷在落地應用中嶄露頭角，而大數據的潛能也正在逐漸被激發。有相關研究機構預測，2013年已有80%以上的企業采用云計算的方式構建信息系統。視聽新媒體是一種全新的相對獨立的媒體相態，把視聽內容作為重點，通過互聯網等高新技術手段傳播，對現有媒介格局以及媒體發展產生了重大影響。
1 云計算及新媒體的概念
1.1 云計算的概念
云計算是依賴于互聯網而形成的一種模式，可以說它是互聯網相關服務的增值項，它通過互聯網提供虛擬化的資源。這里所說的云，就是無法掌控的，無法感知的網絡的一種形象的說法。云計算是上個世紀八十年代大型計算機實現從客戶端到服務器的大轉變之后的計算機史上的有一大重要突破。行業內的推廣者認為云計算的出現給企業帶來了新的發展動力，能夠使企業更加迅速地部署應用程序，并降低管理的復雜度及維護成本，及允許IT資源的迅速重新分配以因應企業需求的快速改變。
1.2 新媒體的基本概念
近幾年來，新媒體是業界出現頻率最高的詞匯之一，但是對于新媒體的概念還沒有一個統一的聲音。對于新媒體的定義有以下幾種界定方式。
第一、根據時間界定。在最近十年之內因為技術變革而出現的全新的數據消息等的傳播形式，又或者其實一直都存在但是未被發現，在某些特定的場合體現出其在傳播渠道等方面有借鑒價值的載體都可以稱作新媒體。當然，這樣界定只是基于“新媒體”這個詞的表面的含義，比較淺顯。
第二、根據數字技術界定。將所有的傳統的媒體同姑婆數字化改革之后其呈現的業務形態就可以稱作新媒體。這樣界定相對于時間界定的方法來說其內容更加廣泛。
第三、根據互聯網技術界定。互聯網技術中的IP網絡協議中就將近年出現的與網絡媒體有關系的視聽業務形態稱為新媒體。這種界定的方式比較片面，排除了廣播等傳統的媒體。
2 云計算技術在視聽新媒體領域的應用
任何一件新事物的產生都應給當前的整個行業的發展帶來新的動力，本身才會有生命力。云計算也不例外，只有使云計算真正的能做到給人們的生活帶去便利，使生產效率提高才能被廣泛運用到各行各業，而不是曇花一現。現階段，云計算技術主要運用在視聽新媒體方面，給試聽新媒體帶來很多改變和突破。
1） 使存儲數據空間更大。媒體行業本身就要不斷地與各類數據打交道，所以需要很大的空間去存儲，去整理歸納這些數據。現在，隨著高清鏡頭的出現，各種素材也被高清化，所以，數據量也越來越多，其增加的速度也越來越快，云計算的出現很好地解決了這一問題。因為云計算是一個虛擬的存儲空間，它能夠滿足現階段媒體行業對存儲體容量的考核。
2） 使編碼更加多樣化。媒體行業的音頻視頻的編碼技術也在不斷發展與創新，所以，編碼的方式也多種作樣，能夠使各類素材具有共享性。比如，在一個會的現場，各大電視臺或者影視機構都在對素材進行拍攝，但是，所使用的拍攝格式不一樣，云計算的使用可以讓各種擱置能夠隨意的轉換，使媒體資源能夠實現快速共享，加快信息的流通與傳播。
3） 使業務更加多元化。云計算在視聽新媒體方面的成功運用，使各種媒體的新技術也紛紛涌現，使得越來越多的傳統業務都采取信息化、網絡化的方式謀取更多的業務需求。同時，隨著媒體行業業務系統的更新，使得行業內部信息共享及數據交換的需求也越來越大。
3 云計算技術與中國視聽新媒體終端市場融合的發展趨勢
3.1 中國視聽新媒體終端市場發展
新媒體與傳統媒體相較有著不可比擬的優勢，大眾對其的接受程度也是比較高的，中國視聽新媒體終端市場發展事態良好。
3.1.1 云計算技術將和視聽新媒體終端融合發展
云計算通過使用互聯網的方式，成功實現了計算機與其他設備的資源共享及數據的交換，比如說，云計算機與智能電視機。云計算的使用使智能電視機實現了從本地到云端的互動共享，讓用戶無需將各類資源、應用保存至本地，就可以隨時欣賞使用海量的云端服務，大大加強了智能電視的實用性，并為智能電視帶來了更廣闊的市場前景。2011年8月開始，海爾、創維等六大本土彩電品牌相繼推出采用云計算技術的智能電視產品。同時，云計算的應用也不僅僅局限于固定屏的終端，移動終端上也有很好的應用。基于移動終端的“移動云計算”，已經成為移動終端廠商關注的重點。蘋果推出iCloud服務，將云計算服務應用和移動終端深度融合，以移動終端來推動“移動云計算”應用的推廣，再通過應用服務黏合用戶群，兩者彼此交融發展。國內的阿里巴巴、華為、宇龍酷派等廠商推出云概念手機，并在不斷探索云計算應用與移動終端融合發展之路。
3.1.2 視聽新媒體終端在人機操控方面將融入更多的人性化設計
對于智能電視，在未來的人機操控方面將融入更多的人性化設計，并以手勢操作、語音控制等新穎的操作方式為發展趨勢。在2012年的CES展會上，許多企業推出的智能電視新品都在進行操控方面的新嘗試。在本次展會上，三星推出的智能電視內置了高清相機和麥克風，通過語音控制、動作控制和面部識別等技術手段，實現了用戶與三星智能電視間的緊密互動關聯。而聯想在本次CES展會上推出的智能電視Idea TV除了支持人臉識別和部分的語音控制外，這款產品的遙控器還具有類似于蘋果Magic Trackpad觸控板的功能，可以通過相應區域的觸摸感應來實現操控。
對于移動終端，將會通過體感技術和人工智能技術推動，對產品的重新定位和全方位升級，從而提升人體交互體驗。對于體感技術，移動終端將成為體感游戲硬件中的重要組成部分，是人機交互的載體，使終端的功能得到了延展。對于人工智能技術，強調的是更先進、更便捷的交互體驗，如iphone的Siri的設計就是通過用戶的語音命令做出反應的一種新型交互式操作。這樣的新技術可以解放用戶的雙手，為移動終端帶來全新的改變。現階段這些技術尚未成熟，但是未來隨著核心技術的升級將會對終端產生更深遠的影響。
3.1.3 多屏互動將成為中國視聽新媒體終端的發展方向
多屏互動指的是計算機、智能電視、智能手機以及各種智能終端之間能夠實現資源數據的共享。多屏互動的具體應用，是通過在智能手機或者平板電腦上安裝智能的操作控制軟件，讓其在無線網內自動連接上智能電視，并且可以將智能手機或平板電腦上展示的信息同步傳送到智能電視上。所以，我們可以通過智能手機連接智能電視，與智能電視共享視屏、圖片等。還可以用智能手機、平板電腦等設備操縱智能電視，完成類似遙控器的功能。讓智能手機、平板電腦擁有更多的職能。現階段，多屏互動已經成為智能電視、智能手機廠商的重要營銷賣點之一。包括華為、中興、小米等公司都在極力推動多屏互動這一功能。
因此，多屏互動無疑是一個非常具有吸引力的應用，能夠使視聽新媒體終端充分融合在一起，改變傳統的接收模式的同時，也提升了用戶的體驗。這將成為視聽新媒體終端未來的發展方向。
3.2 媒體領域面臨的挑戰
1） 海量數據資源的整理與存儲。現在是一個信息快速傳播的時代，可以真正做到足不出戶，盡知天下事。所以為了滿足廣大用戶對新聞的關注速度，所以，新媒體必須要對國內外各類音頻、視頻、文字報道等做一個快速的、正確的處理，完成對其的整理與存儲。
2） 海量內容的加工與檢索。廣大用戶的需求并不一樣，為了最大范圍地滿足用戶的需要，必須要做好加工與檢索的工作，方便用戶快速得到其想要的信息。可以通過關鍵詞對所有的視屏、圖片等做一個整合，比如，輸入關鍵詞跳水，就會整合出所有跳水比賽的視頻集錦，為用戶提供足夠多的資源供用戶觀看。
3） 終端要求變多。智能電視、智能手機、平板電腦的出現是人們對智能終端產生了更多樣化的需求。比如，人們希望可以安裝智能的門窗通過手機來控制門窗的開關，從而實現現代化的居住環境。所以，必須要積極研發，以滿足人們的需求。
4） 投資效益難以實現。現在的信息化使得很多系統的使用都是免費的，這就使得投資成本很難在短期內賺回來，所以，在系統的推廣過程中一定要切實做到服務于用戶，廣泛挖掘客戶，這樣才能提高影響力與競爭力，為自己在無形中獲得財富。
3.3 媒體領域面臨的機會
媒體領域在面對上述挑戰的同時也存在著重大機會。現代人越來越依賴于智能化的設備，可以利用云計算技術構建一個廣闊的，內容豐富的網絡結構，其中可以承載海量的應用程序、內容、個性化的服務、互動的小游戲、精彩高清的視屏等等，以滿足各類用戶的要求。總的來講，云計算在媒體領域的運用有很多，例如：信息登錄系統、個人安全賬戶、個人原創版權等各個方面。同時，應用暈計算技術不僅樂意有效的剪輯整理海量內容，還可以讓用戶體驗到終端革命性的變化，也可以幫助運營商成功整合業務和網絡，提高其投資的效益。
云計算的使用改革了視聽新媒體，我們可以從中得到啟發，將云計算運用到其他行業，比如電信行業、導航等，讓高科技真正滲透到生活的各個方面，讓人們充分感受到高科技帶來的方便于快捷。這樣人們的生活節奏、生活方式甚至生活態度都會發生巨大的變化。科技引領未來的發展，我們應該更好地利用科技，讓科技服務更多人、更多方面。
參考文獻：
[1] 余偉平，李信.基于云計算的空間信息處理技術展望[J].江西測繪，2012（6）.
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篇4
【關鍵詞】電力大數據；關鍵技術；智能電網
1、電力大數據平臺總體架構
電力大數據平臺總體架構如圖1所示，此架構具備一定通用性，適合規劃電力企業的大數據。此架構的存儲框架是以Hadoop文件系統為基礎的分布式文件處理系統，處理框架是以Map Reduce為基礎的分布式計算技術。分別以分布式文件處理技術和計算技術為基礎，使PB和ZB級的數據存儲和查詢分析成為可能。此外，此框架還包括傳統的數據倉庫、大數據調度框架、網絡層、操作系統以及數據備份與恢復等模塊。
電力大數據平臺總體架構應該和電力系統里來源廣泛的數據流結合，催生實際的產業應用。電力系統作為復雜的高維非線性系統，內部包括信息流、氣象流、電力流等多種數據流向。圖2是以電力系統總體平臺架構為基礎的電力企業商業應用和電力系統內部數據流的可能結合點，包含發電、輸電、變電、配電、用電等多個環節的負荷控制系統、電能計量系統、管理信息系統、風電光伏功率預測系統、監測控制及數據采集系統等。
2、智能電網運用中的電力大數據關鍵技術
2.1集成管理技術
電力企業數據集成管理技術就是將兩個及其以上的應用系統數據合并起來，創建出功能更多的企業應用。就集成角度而言，就是在存儲介質或是邏輯上將各種來源、性質、特點以及格式的數據集中起來，為系統存儲各種面向集成的、主題的、較為穩定的以及能呈現歷史變化的數據集合，確保系統數據共享的全面性。
電力大數據集成管理技術包括數據抽取技術、關系型及非關系型數據庫技術、數據過濾及清洗技術等多種技術。多樣性是大數據的顯著特點之一，這就決定了其數據來源的廣泛性和數據類型的復雜性，也給大數據的處理帶來了很大挑戰。要處理好大數據，首先就要抽取并集成數據源數據，從中羅列出實體與關系，經過關聯與聚合處理后再用統一結構保存這些數據。在集成與提取數據時要做清洗處理，確保數據的質量和可靠性。
2.2數據分析技術
大數據技術的根本驅動力就是實現信號到數據的轉換，先把數據轉化成信息，再把信息轉化成知識，通過知識實現決策與行動。利用電力大數據分析技術可在海量電力系統數據中找出隱藏的規律和模態，給決策人員提供支撐。相較于傳統邏輯推理研究，大數據研究是對海量數據進行統計性的搜索、比較、分類等處理，所以延續了統計科學的某些特點，如統計學關注的數據關聯性或是相關性（相關性即指兩個及其以上變量的取值間存在一定規律性）。做相關性分析主要是為了找出數據集里潛在的關系網，通常用可信度、支持度等參數進行反映。
就根本來說，電力大數據分析技術是傳統數據挖掘技術在大量數據挖掘下的新發展。但因為大數據具有量大、增長快、種類多的特點，除了包括結構化數據還包括半結構化數據與非結構化數據，所以很多傳統的數據挖掘方式已經不能滿足需求。大數據環境下的數據挖掘和機器學習算法可從以下三點入手：一是從大數據治理、抽樣及特征選擇著手，把大數據轉變為小數據；二是實施大數據下的分類算法、聚類算法研究；三是實施大數據并行算法，把傳統數據挖掘方式做并行化處理后再運用到大數據知識挖掘中。
2.3數據處理技術
電力大數據的數據處理技術主要有三種，即分布式計算技術、內存計算技術和流處理技術。其中，分布式計算技術主要負責大規模數據的分布式保存和處理；內存計算技術主要負責高效讀取數據以及處理在線的實時計算；流處理技術主要負責對實施到達以及規模與速度不受控制的數據進行處理。
分布式計算技術屬于新的計算方式，主要研究怎樣把需要強大計算能力解決的問題分解成多個小塊，再將小塊分配給多個計算機進行處理，最后綜合處理結果即為最終結果。分布式計算技術的典型代表就是谷歌公司推出的Map Reduce編程模型。此模型先分解需要處理的數據，將其分配給多個Map任務區進行處理，然后根據鍵值保存到本地硬盤，接著在用Reduce任務根據鍵值匯總結果，最后輸出最終結果。分布式計算技術適合在電力系統中采集大規模分散數據源時使用。
內存計算技術就是把所有數據都放在內層里操作，此技術解決了對磁盤讀寫操作時耗時量大的問題，計算速度也得到大幅度提升。內存計算技術的迅速發展與廣泛運用得益于大數據浪潮的來臨以及內存價格的降低。EMC、SAT以及甲骨文都相繼推出了內存計算解決方法，把以往客戶需要以天作為時間計算單位的業務縮減至以秒作為時間計算單位，有效解決了大數據知識挖掘以及實時分析的問題。
流處理技術就是把海量的數據組看作是流，當新數據出現時就即可處理然后返回結果。流處理技術的根本理念就是隨著時間流逝數據價值會逐漸減少，所以要盡快處理新數據，得出結果。流處理技術的運用場景主要是金融里的高頻交易、網頁點擊里的實時統計等。隨著電力事業的不斷發展，電力系統數據快速增長的同時對數據的實時性標準也逐漸提升，在電力系統中運用流處理技術能給決策者提供實時依據，滿足數據的實時在線分析要求。
2.4數據展現技術
電力大數據數據展現技術主要包含3種，即可視化技術、空間信息流展示技術以及歷史流展示技術。這3種技術從不同層面對電力大數據的數據展現技術作了詮釋。利用數據展現技術可以幫助管理者更直接準確地理解電力系統數據要表達的含義，更全面地掌握電力系統的運行情況。
可視化技術主要在電網狀態實時監控中運用較多，能有效提升電力系統的自動化運行水平。未來，可視化技術還可以與復雜網絡環境里的有關理論相結合，并在電網自動布點、自動分層、自動分區等方面做進一步研究，更深入挖掘電網的聯系與規律。
空間信息流展示技術包括變電站三維展示技術、虛擬現實技術等，主要應用在電網參數和已有地理信息系統的結合上。有機結合電力配電設備管理和地理信息系統，能幫助管理者更清晰的掌握設備情況，為決策提供及時、有效的地理信息。空間信息流展示技術可在變電站工程設計中使用，能有效節省資源、時間和成本，給電力企業創造高效益。
歷史流展示技術主要在管理和展示電網歷史數據中體現。在電力系統里通常都是以歷史數據為基礎進行深入應用分析。利用歷史流展示技術，可根據生產現場實時監測數據以及電網規劃、負荷預測數據繪制出相應的數據發展趨勢圖和走勢圖，還能模擬重大歷史事件的發生和演變過程，更全面挖掘歷史事件隱藏的規律和知識。
3、結語
綜上所述，在提倡發展低碳經濟以及信息網絡技術迅猛發展的今天，智能電網的建設是必然趨勢。在智能電網運用中的電力大數據關鍵技術主要包括集成管理技術、數據分析技術、數據處理技術和數據展現技術四種。本文重點對這四種技術進行了分析，得出四種關鍵技術均在智能電網中發揮了重要作用，實現了電網里海量數據的及時采集、分類、比較和處理。不可否認，電力大數據的四種關鍵技術有效彌補了傳統數據處理方式的不足，提升了電網數據的處理質量和效率，為電力企業節省更多成本、創造更高效益，同時也有效提升電力企業的管理水平。
參考文獻
篇5
關鍵詞云計算；信息技術；教學資源
1云計算在信息技術教育教學中的應用情況
在信息技術迅速發展的當今，云計算作為大數據時展的必然產物之一，給人們的生產生活帶來極大的方便。云計算一詞最初是由Google提出來的，是一個能夠密切地將大數據充分結合在一起，實現系統資源內部整合，使用性能比較大的應用模式。相比國外發達國家，云計算在我國發展時間比較短。2009年，云計算技術開始進入我國教育領域，這一發展給我國信息技術教育教學的發展帶來巨大的變革。具體而言，云計算使我國的信息技術教育教學從計算機輔助教學走向云計算輔助教學的時代。云計算在信息教育教學中的應用能夠最大限度整合教學資源，為教師構建創新型、個性化的教學環境，能夠有效實現師生之間的互動與知識的實踐，有效提高教學的質量和學習的效率。近年來，云計算被越來越多的教育機構用于信息技術教育教學中，在實際的應用中有著很大的進步，但是不可忽視的是其應用發展存在一些缺點。云計算在我國信息技術教學中的最初應用是在2010年上海云未科技公司建設的云教育網，該教育網的涵蓋面比較廣，所涉及的用戶也比較多。該平臺一個最大的優勢是不同下載客戶端可以直接通過網頁進行瀏覽，學生可以通過觀看在線教學視頻以及共享在線教學資源等，加強對信息技術教育教學的應用，給信息技術教育教學的運用帶來了極大的方便。2011年，華為公司的“教育云”為廣州市教育局提供了教育云平臺，實現了大范圍的教育資源共享。尤其是在信息技術教育教學中，此種平臺的設計能夠將各種有效資源集中在一起，極大地擴展了教學終端。在具體的應用中，學校可以通過多媒體教學、3D課件教學、移動教學等不同的方式，為學生提供不同的教學終端服務，從而滿足在教學實際中根據不同需求進行教學方案的選擇。2014年，能力天空教育構建的云計算教育平臺及Able-sky，是一種全新的以高校為建設對象的云教育平臺，而且其現今已經與全國1100多所高校實現了教學合作。此平臺的運行依賴的是全國800多臺云計算服務器，能夠有效地實現資源的整合與共享，并有效借鑒國外優秀的教育經驗，對教育教學的發展具有重大的促進作用。其在信息技術教育教學中的應用，可以為學生提供大規模的資源數據庫，能夠有效地結合信息社會發展的實際狀況發展設計自己的教學模式。
2云計算的概念
廣義的云計算指的是一種服務的交付和使用模式，即用戶可以通過網絡按照需要，用便于擴展的方式或者方法來獲取自己所需的服務。狹義的云計算指的是以IT為基礎設施的交付和使用模式，用戶可以通過網絡按照需要，同樣是用便于擴展的方式或方法獲得自己所需的資源。總體來講，云計算是分布式計算、并行計算、效用計算、網絡存儲、虛擬化、負載均衡等傳統計算機和網絡技術發展融合的產物。這種服務模式具有虛擬化的特征，雖然規模比較大，但是其安全性是非常高的。此外，云計算是一個動態的計算體系，能夠不斷根據需要進行動態變化，并且根據一定的計算模式分配資源。
3云計算在信息技術教育教學應用中存在的主要問題和對策
信息技術教育教學作為現今培養人才的一個重要發展方向，在實際開展過程中應積極面向時代的發展變化，不斷獲取新的教學方法及教學技術，向學生輸送應用性較強的信息技術。云計算在信息技術教育教學實際應用中在很大程度上帶來極大的方便，實現了信息技術教育教學資源的共享，并且能夠有效根據不同地區不同學生的實際需要展開有效的教學服務。但是在實際的應用中也存在一些缺點，具體如下。1）教學資源分配不均。目前基于云計算的信息技術教育教學平臺的構建一般集中在北上廣地區，這些地區的經濟發展水平高，教育水平高，教育資源豐富。雖然在其他地區云計算也開始應用，但是一般是在知名學校中。除此之外，經濟欠發達地區以及知名度不高的學校，運用云計算進行教育教學的資源就顯得非常欠缺.2）教學資源更新成本高且更新速度慢。云計算作為一種信息化時展的產物，在實際的應用中必須根據信息技術的發展不斷實現更新。云計算在信息技術教育教學中的應用必須配備相應的電腦設備和實驗室，一次性投資成本比較大，所以過快的更新速度將會給學校使用云計算平臺造成很大的經濟負擔。3）云計算在信息技術教育教學中的使用迄今為止還未有統一的標準和實現方式。現今我國對于云計算教育平臺的研究與發展更多集中在理論教育方面，在實際教育平臺的建設中存在嚴重的不足。因此，云計算教育教學平臺應有效實現教育資源的整合與發展，在現有資源的基礎上進行資源的再開發與建設，實現全部資源的利用，并且能夠有效與云計算實現整合發展。云計算在信息技術教育教學中的應用是今后教育改革及教育現代化發展的必要趨勢，所以教育教學機構必須有效分析現今云計算在教育教學中應用的實際狀況，采取有效的對策，實現云計算在信息技術教育教學中真正成為必不可少的輔助教學手段。1）加強整體規劃，做好教育教學資源的有效分配。政府及相關管理機構必須針對現今云計算在教學中的具體應用狀況，結合不同地區及不同教育機構的實際情況加強整體的建設規劃，建立能夠有效實現教學資源有效分配的整體實施方案，堅決避免云計算在教育教學中使用的邊緣化。2）加強云計算信息技術教育教學與企業研發的合作，這樣一方面企業可以為云計算提供充足的資金，實現機器及相關設備的更新，且企業可以將最新研發的云計算教育平臺在教學機構中首先進行試用；另一方面，云教學機構可以為企業的研發合作提供科研教學平臺，實現人才及科研資源的共享，也可以有效解決教育教學資金不足的問題。3）加強云計算環境的建設，設計能夠統一實現的標準和方式。鑒于各地教學水平發展的不平衡，相關管理機構可以根據不同地區的發展實行“劃片建設”，加強云計算環境的建設，以此來實現云計算在信息技術教育教學中統一標準的建立。
4小結
綜上所述，云計算在教育教學中的應用是現今及今后信息化教學中應用的必然趨勢，教育教學管理機構必須要根據不同地區教學資源的分布情況，對教學資源進行合理整合，以擴大云計算在信息技術教育教學中的應用范圍。
參考文獻
[1]袁婧.云計算在信息技術教育教學中的應用與展望[J].教育教學論壇,2010(18):136.
篇6
關鍵詞：云計算技術理論教育領域應用研究
中圖分類號：TV222.2文獻標識碼：A 文章編號：
引言
教育是全社會關注的重點,也是一個國家保持可持續發展和創新的基礎。教育領域的信息化建設就是要采納最新的信息技術,促進先進的教育成果的流通,實現廣泛的合作,從而提高教育效果,促進科技進步。而云計算被認為是下一代網絡計算平臺的核心技術,是一個全新的領域
1.云計算的概念和原理
1.1云計算的定義和基本原理
云計算是一種通過Internet以服務的方式提供動態可伸縮的虛擬化的資源的計算模式，概念是由Google提出的，并行處理、分布式處理和網絡計算的發展產物，是透過網絡將龐大的計算處理程序自動分拆成無數個較小的子程序，把存儲在大量分布式計算機產品中的大量數據和處理器資源整合在一起協同工作，使相關的計算分布在大量的分布式計算機上，而非本地計算機中，實質上是通過互聯網訪問應用和服務,而這些應用或者服務通常不是運行在自己的服務器上,而是由第三方提供。
云計算系統的建設目標是將運行在PC 上、或單個服務器上的獨立的、個人化的運算遷移到一個數量龐大服務器“云”中，由這個云系統來負責處理用戶的請求，并輸出結果，它是一個以數據運算和處理為核心的系統。它是一種新型計算模型。是一種新興的共享基礎架構的方法，它面對的是超大規模的分布式環境，核心是提供數據存儲和網絡服務。它利用利用高速互聯網的傳輸能力，將數據的處理過程從個人計算機或服務器移到互聯網上的超級計算機集群中，這個計算機群是由成千上萬臺很普通的標準服務器組成，由大型的數據處理中心管理。
云計算依靠強大的計算能力,使得成千上萬的終端用戶不擔心所使用的計算技術和接入的方式等,都能夠進行有效的依靠網絡連接起來的硬件平臺的計算能力來實施多種應用。云計算的新穎之處在于它幾乎可以提供無限的廉價存儲和計算能力。
2云計算的發展現狀
1983年，太陽電腦（Sun Microsystems）提出“網絡是電腦”（“The Network is the Computer”）,2006年3月，亞馬遜（Amazon）推出彈性計算云（Elastic Compute Cloud；EC2）服務。 2006年8月9日，Google首席執行官埃里克•施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大會（SES San Jose 2006）首次提出“云計算”（Cloud Computing）的概念。Google“云端計算”源于Google工程師克里斯托弗•比希利亞所做的“Google 101”項目。2007年10月，Google與IBM開始在美國大學校園，包括卡內基梅隆大學、麻省理工學院、斯坦福大學、加州大學柏克萊分校及馬里蘭大學等，推廣云計算的計劃，這項計劃希望能降低分布式計算技術在學術研究方面的成本，并為這些大學提供相關的軟硬件設備及技術支持（包括數百臺個人電腦及BladeCenter與System x服務器，這些計算平臺將提供1600個處理器，支持包括Linux、Xen、Hadoop等開放源代碼平臺）。而學生則可以通過網絡開發各項以大規模計算為基礎的研究計劃[5]。
從2007年下半年，云計算開始被廣泛關注，并被認為是影響IT未來發展的“革命性的計算模型”。Amazon是最早進入云計算領域的廠商之一， 它使用彈性計算云（EC2）和簡單存儲服務（S3）為企業提供計算和存儲服務，分別為企業提供在線數據存儲、計算、內容傳遞、大量數據并行處理、數據索引和查詢等服務。有第三方統計機構提供的數據顯示，云計算已經成為Amazon增長最快的業務之一[3]。
現在云計算已經得到包括谷歌(Gosle)、微軟(Microsoft)、IBM、雅虎(Yahoo)、亞馬遜(Amazon)等軟件廠商的重視，各個軟件廠商都在積極推進云計算的研究和應用，分別提出了針對云計算的方案和實現。
3云計算的特點和優勢
3.1 從傳統的技術平臺轉化為一種服務平臺
云計算有幾個比較重要的特點，它最重要的一個特點，就是你可以把運算服務從傳統的技術平臺轉化為一種服務的比較有效的平臺。多少年來，我們就有了一個有效的網絡，就有可能把運算變成一種服務。就好象說有了自來水管，我們就有可能把供水變成一種服務。以前沒有自來水管之前挖掘是一個關鍵技術，有了自來水管以后就不需要所有人都挖井，我們有了信息網絡之后，就不需要每一個建設一個計算機中心。很明顯它是一個重大的改革。
3.2可靠、安全的數據存儲
云計算作為分布式處理技術的發展,依托據存儲中心可以實現嚴格、有效的控制、配置與管理,具有更好的可靠性、安全性和連接性能,同時高度集中化的數據管理、嚴格的權限管理策略可以讓用戶避免數據丟失、病毒入侵等麻煩。即使真的中了病毒，也不用擔心，因為在“云”里有世界上最專業的團隊來幫你管理信息，就像是你不用花錢，也可以享受到最好、最安全的服務。“云”使用了數據多副本容錯、計算節點同構可互換等措施來保障服務的高可靠性，使用云計算比使用本地計算機更加可靠。
3.3提供多元、方便、快捷的云服務
云計算時代，用戶將不需要安裝和升級電腦上的各種應件，只需要具有網絡瀏覽器，就可以方便快捷地使用云提供的各種服務。這將有效地降低技術應用的難度曲線，進一步推動Web服務發展的廣度和深度。而且在云計算模式中所有應用和服務請求的數據資源均存儲在云中,用戶可以在任意場合、時間通過網絡接入云平臺,使用統一的云服務,按照自身的需求獲取所需信息,并可以實現不同終端、設備間的數據與應用共享,為工作帶來極大的便利和效率。同時，云計算可以調用云中的計算機群,使用基于海量數據的數據挖掘技術來搜索網絡中的數據庫資源,并運用各種方法為用戶反饋出盡可能詳盡、準確的結果,極大的擴展了而不是傳統意義上的基于某個具體服務器為用戶提供相應服務的工作模式;同時云中的計算機可以通過相應技術保持網絡數據庫信息的及時更新,用以保證用戶服務的快速、準確。
4云計算在教育領域的應用研究
4.1計算機應用在教育領域的現狀
現在國內計算機應用在教育領域總體來說存在下面幾方面的缺陷：
4.1.1教學資源分布不不均勻：
知名高校、沿海發達城市擁有更好的的資源，包括講師教授，實驗室和電腦設備。而對于普通學校來說，由于資金來源有限，往往面臨著設備老化，實驗室資源不足等狀況。
4.1.2教學資源共享程度低，并且存在一定的安全隱患：
近些年，遠程教育和網絡教育的發展以及各個地區的小、中學，高校的學校課程聯合范圍的擴大，使得課程資源在一定程度和一定范圍內實現了整合，但是仍然處在一個教學資源共享程度非常低的現狀，對于硬件資源更是無法實現整合。而在計算機安全方面，由于網絡規模的迅速擴張，網絡管理的復雜度日益增加，病毒、黑客攻擊等一旦入侵，便能在學校資源相對容易的進行擴散，此類安全問題也越來越引起人們的重視[7]。
4.1.3教學資源更新成本高，更新速度慢：
技術飛速進步往往要求學校能夠為學生提供最新的實驗室和電腦設備，而相應的需要更多的成本，這給院校帶來了很大的壓力。
諸多的這方面的問題不僅造成了重復的教育資源投入；另一方面也擴大了教學質量的差異。因此如何合理的運用云計算去對教學資源進行最大程度，最大范圍的整合，減少教學成本，提高教學質量，有著十分重要的意義。
5.結束語
云計算能為高校信息化提供所需的基礎設施和軟件環境,幫助高校擺脫資金不足、專業技術人員匱乏等各種困擾,其在高校教學、圖書館數字化建設、科研中的應用前景十分廣闊。但作為新興的概念，如何在現有的高校信息化工作中進行基于云的各種資源整合還存在著許多的困難和問題， 但云計算為作為整合教育資源、強化教學資源的信息安全、提供所需的基礎設施和軟件環境等各個方面提升的有力手段,必然會在教育領域中有越來越多的應用。
參考文獻：
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關鍵詞：云計算；大數據；在線交互；模型；應用
隨著網絡技術的發展，網絡上的交流方式越來越多，人們的學習、生活已經離不開網絡，相關人士抓住了這一發展機遇在網絡上創建了在線交互平臺。在線交互平臺是利用網絡技術將信息公布在在線交互平臺上，用于各企業用戶的信息交流，其信息傳播速度快、范圍廣，而且極易獲取，所以成為網絡企業用戶信息交流的重要手段。而隨著在線交互平臺的慢慢推廣，研究人員發現在線交互平臺的信息交流方式對網絡企業用戶交流有著很重要的作用。在線交互平臺的應用可以促進網絡企業用戶的主動交流與溝通，有效縮短網絡企業用戶之間的距離，提高在線交互平臺的作用。而目前的在線交互平臺應用還存在著一定的問題，本文通過構建模型的方式，著力解決這些應用問題[1]。
1 云計算與大數據概述
云計算是利用計算機的強大運算能力，將待計算的數據分成許多個小部分，然后利用多組服務器對每個部分分別進行計算分析，最后將計算的結果匯總并反饋給企業用戶。云計算處理方式可以使計算機能夠處理數據量很大、結構較為復雜的數據分析，而且使得數據處理的范圍更加廣泛，處理結果更加準確可靠。大數據則是計算機數據采集中常用的一種方法，其主要作用是從海量數據當中快速搜尋對數據分析有價值的信息，并將其保存。鑒于大數據只是一種數據采集方法，如果缺乏對應的數據處理方式，大數據的作用也無法體現出來，所以在此，可以將云計算和大數據相結合。大數據是從海量數據當中采集數據，而云計算則需要大量的數據作為運算基礎，所以云計算與大數據的結合可以使雙方都能充分發揮該有的作用。
2 在線交互平臺存在的問題
2.1 企業用戶驗證及企業用戶信息問題
當前的在線交互平臺的企業用戶驗證體系還不夠完善，在企業用戶進行登陸時需要經過多次驗證，嚴重影響企業用戶的體驗感，而且還會使得企業用戶的賬號安全得不到保障。此外，由于平臺中存在多種應用方式，所以企業用戶信息就會遍布各個應用，而且有許多應用的服務功能相近，這就使得平臺的資源被浪費，企業用戶的體驗感下降，還不便于平臺管理[2]。
2.2 數據類型問題
在線交互平臺的信息類型有許多種，主要可以分為兩大類：結構化信息以及非結構化信息。由于編碼方式或者保存格式的不同，少部分數據會不同于尋常數據，出現異構的現象。而在線交互平臺每天都有著海量的信息交流，這些資源都是通過網絡進行，所以每天會有大量的信息資源，而且是以非結構化數據為主，再附帶著一些異構數據。以當前的數據分析處理技術，無法將這些非結構化數據及異構化數據很好地處理。
2.3 數據缺乏深入分析
隨著在線交互平臺的推廣以及人們見識的不斷增長，企業用戶們對在線交互平臺的要求也越來越高。在線交互平臺一定要根據企業用戶的實際需求對交互平臺的資源以及個性化功能進行調整，使得企業用戶在交互平臺的體驗感不斷提升，這就要求平臺對信息的處理以及數據的分析更加深入。而當前的數據分析還停留在表面，數據分析技術不成熟，許多非結構數據和異構數據并不能得到很好的處理，不利于企業用戶信息的反饋以及企業用戶體驗的優化。
2.4 服務器資源分配不合理
在線交互平臺中有許多個服務器，每個服務器都分配有一定的資源，這些服務器分別負責各個應用模塊的正常運轉。有的應用比較受歡迎，每天的訪問量十分龐大，這就使得對應的服務器的負載很大，嚴重時甚至發生癱瘓；而有的應用比較冷門，每天的訪問量很少，對應的服務器經常空出大部分負載，造成資源浪費，但是由于這些系統是長期開放的，隨時都可能有企業用戶登陸，所以就算在平時很少有人使用，也要開啟服務器，而且需要定期進行維護，增加了維護的成本[3]。
3 應用模型的構建
為了有效解決目前在線交互平臺所存在的問題，提高在線交互質量，特構建在線交互平臺應用模型。該應用模型利用了云計算和大數據，主要由三大部分組成：企業用戶個性化服務層、數據分析處理層以及配套硬件設施層。
3.1 企業用戶個性化服務層
根據不同企業用戶的需求，設置專門的企業用戶個性化服務功能。每個企業用戶都可以對當前的頁面進行個性化設計，便于企業用戶對平臺功能的使用。平臺的服務功能主要有信息管理服務、信息咨詢服務、交互服務等等。平臺會因為每個企業用戶所設計的個性化服務不同而提供不同的內容。對于信息咨詢者而言，在線交互平臺會將企業用戶所咨詢問題的答案及時反饋給企業用戶，包括問題產生的原因、問題的具體解決辦法等。對于在線交流的企業用戶而言，平臺可以為參與企業用戶提供交流的平臺，并配有信息咨詢服務，方便企業用戶在交流過程中遇到問題時可以及時詢問解答。在線交互平臺是信息資源集中的地方，為了便于企業用戶快速查詢信息資源，要盡量保證信息資源具有唯一性，將冗雜信息及時清理，避免重復信息，減輕服務器的負擔，也便于信息資源的及時更新[4]。
3.2 數據分析處理層
在線交互平臺的數據分析處理層主要應用了云計算和大數據技術，支持各種數據的分析處理，包括計算機文件、圖片、視頻短片、地形數據等。經過處理后的數據及時保存在數據庫當中，并定期對數據進行整體更新，實現數據庫與外界實際情況對接，提高數據的實用價值。利用服務器平衡負荷可以有效提高服務器的利用率，擴大在線交互教育平臺的企業用戶容量。將負載較大服務器上的企業用戶轉移一部分到空閑服務器上，讓多個服務器共同分擔負載，既能減輕服務器負擔，提高空閑服務器的利用率，還能縮短在線交互平臺信息反饋的等待響應時間，提升企業用戶的體驗感。
大數據技術在在線交互平臺的應用可以將雜項去除，用各種算法對數據進行分析，并挑選出具有典型特征的數據作為樣本組，為數據的進一步處理做準備。在挑選出樣本組數據之后，利用云計算的方式對數據進行進一步處理，運用相關運算法則，以離線數據作為參考，對當前的樣本組數據進行進一步分析，并將數據及時反饋給平臺。經過進一步分析處理之后的數據可用來制作索引，方便企業用戶查詢。
3.3 配套硬件設施層
利用云計算可以有效解決當前平臺的配套硬件設施管理問題。對這些硬件設施實行統一動態管理，可以提高硬件的使用效率，將資源利用率最大化，并可以提高硬件的實用性和可靠性。當其中某個硬件發生故障時，會有其他硬件暫時代替該硬件的工作，直到維修工作完成。
4 結束語
近年來，網絡技術發展十分迅速，許多在線交互平臺隨之出現。以目前的情況來看，在線交互平臺的應用還存在許多的問題。將云計算和大數據技術應用到在線交互平臺，構建在線交互平臺模型，可以有效解決這些應用問題，并提高平臺的數據處理能力，提升平臺企業用戶的體驗感，為在線交互平臺的普及應用打好基礎。
參考文獻
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關鍵詞 云計算；信息技術教育；教學設備
中圖分類號：G434 文獻標識碼：B
文章編號：1671-489X（2014）15-0067-02
云計算技術的基礎是分布式計算、網格計算、并行計算，是在這幾種計算基礎上發展出來的一種新式計算模式，可以為數據庫的存儲提供安全保證，也為計算機的計算能力、互聯網的便利提供了技術支持，更是未來網絡技術平臺發展的前沿。目前，云計算技術的應用已經引領了世界IT領域，在中國云計算技術也正在進入商業、教育界等領域的應用，特別在信息技術的教育教學方面。
1 云計算基本原理和發展現狀
云計算在原理上表現為用戶在應用程序上并不需要個人PC終端、移動終端設備，而是通過互聯網的大規模服務器集群進行程序運作，其中用戶所處理的數據、信息也沒有儲存在本地設備中，而是存貯在互聯網的數據庫或者數據中心中。這些數據中心和數據庫的維護管理、日常運作都是由提供云計算服務的企業進行管理，并由他們來保障云計算的強大技術能力和存儲能力來維持用戶的正常使用，云計算用戶不受時間、地點的限制，任何用戶都可以任意聯通互聯網的終端設備。因此，個人用戶或企業用戶都可以通過云計算技術實現隨需隨用，這樣用戶的終端設備和功能也被大大的簡化，將許多復雜的任務和功能統統轉移到云計算的服務終端上去。
中國的云計算市場也十分廣闊，大量的中小企業紛紛加入到云計算服務平臺，也推動了國內云計算市場的發展。重慶落地“云端計劃”，將云計算納入通信基礎設施；廣東云計算規劃也相繼出臺預計到2020年產值達3000億元；貴州攜阿里巴巴以云計算打造數字互聯網城市。
2 云計算在信息技術教育領域的應用現狀
現階段，隨著云計算在信息技術領域的飛速發展，在教育領域中的應用也方興未艾，電子書包開始進入課堂，部分城市也開始利用移動終端的云計算功能提高學生的學習效果，有的學校開發了云計算學習實驗室。對于信息技術教育課程而言，利用云計算來幫助教師進行信息技術教育課程的教學，創造新的教學環境，促進學生進行信息技術課程的學習，提高學習效率。
教師利用云計算技術輔助教學，為學生的學習提供更為個性化、信息化的教學環境，服務教學和學生的學習，是以提高教學質量為目的的。作為一個快速發展的輔助教學系統和模式，云計算輔助教學也是信息化教育的新發展。
3 云計算輔助教學對信息技術教育教學的影響
云計算輔助教學本身具備信息技術學科特點，對信息技術教育的影響主要表現在以下幾方面。
降低學校教學設備的配置和維護成本 就目前而言，大部分的學校都投入大量資金配置了計算機和網絡設備，之后還要進行更新、升級及日常維護，以保障設備運轉，適應技術網絡變化和教學要求。應用云計算輔助教學，教學計算任務可以完全可以由云端服務器來完成，針對學校存儲的海量數據占用學校電腦大量內存的情況，可由云計算輔助教學服務提供的網絡云端資源進行統一的服務，同時，一般配置計算機就可以和云端處理器進行數據交換，可以為學校節省大量的計算機資源、網絡設備資源，大大地降低學校教學設備的配置和維護成本的支出。
降低學校教學應用軟件服務成本 軟件服務也是云計算所能提供的多種服務中的其中一種。云計算服務將大量的應用軟件制作成為在線服務軟件，學校可以通過使用云計算輔助教學后，免費或只花很少的費用來使用相關教學應用軟件，而不必擔心軟件到期或出現各種不能使用的情況，也為學校節省了大量軟件購買和升級的服務費用。一般來說，云計算所能提供的軟件服務除一般教學所用的教學軟件外，也能夠為學校提供專業的教務管理軟件，在學生的學分管理、學籍管理、賬目管理等方面，學校都可以通過較少的服務費用來使用大量的在線應用軟件，僅需要將學校本地電腦聯網即可享有云端服務器提供的各項云計算服務。
在信息技術科目的教學上，教師可以憑借云計算平臺建立班級賬戶，根據學生的學習情況進行分別管理，學生可在平臺內學習完成課業，教師既可以把協作平臺當作教學平臺，也可以將其變成為學習資源的展示平臺，完成學生學習內容的補充、作業修訂、評估記分等，大大節約了教師的時間，提高了管理效率，也為學生的學習進步提供了信息化支持。
發揮學科優勢，促進教學目標達成 信息技術課程在教學內容、教學要求、教學進度上不可能出現傳統學科的那種高度統一的局面，為了解決教學方面存在的難點問題，可以通過云計算平臺對信息技術課的教學內容和進度進行適當的調整；同時，基于信息技術課程的實用性、可自學性的特點，不同的學生在學習進度方面的差異，開展個性化的教學，教師可根據學生的情況，在學生的配合下制訂個性的學習計劃和方案，分發個性化的教學資料和學習資源，改變以往的限制，大大促進了學生的自主學習。
信息技術課程是一種需要學生和計算機之間進行不斷互動交流的一種課程。在整個信息技術課的教學過程中，學生是一直處于與計算機和網絡的“人機對話”的狀態。在云計算支持下，在信息技術教與學的過程中，學生可以充分體現出主體性，能夠真正實現自主學習，教師則可更好起到引導者的作用，更有利于教學目標的達成。
在信息技術課程教學評價方面，應用云計算技術可使教學實施過程更加科學、合理和開放。在多任務或小組項目中，目標的達成往往并非一人之力，這就需要一個科學、合理的評價體系進行教學評價支持，而云計算可以恰到好處地處理這個任務，方便了學生記分，也方便了教師的整理。全體學生可以針對完成的項目結果進行評價，可促進學生改善學習態度。
4 云計算輔助教學在現代教育中的展望
云計算輔助教學系統擁有著海量的教學資源，教育者要充分利用好云計算的教學資源開發更好的課程，尋找更適合學生的教學方法，提高學生的學習動力和學習成績。未來教育中，云計算技術將發揮更多的作用。
參考文獻
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關鍵詞：云計算 圖書館 云計算技術應用
0 引言
云計算作為一個相對新興的名詞，出現的時間雖不長，卻足以引起眾多追捧者對其概念的極大熱忱，甚至Matrix關于云計算的20個定義 都不能涵蓋其全部內涵。對于圖書館人而言，我們應該將研究重心更多關注到云計算在圖書館中的應用方面。
目前，與云計算相關的網絡應用與服務已應用到圖書館中，但對于中小型圖書館而言，云計算的到來對中小圖書館帶來的影響和機遇也值得我們重視和深思。為了推 動中小型圖書館利用云計算技術提升服務能力、降低運行成本，有必要對云計算在中小型圖書館中的應用問題進行系統、深入的研究。
1 云計算概述
1.1 云計算的基本原理 云計算是分布式處理(Distributed Computing)、并行處理(Parallel Computing)和網格計算(Grid Computing)的發展，是透過網絡將龐大的計算處理程序自動分拆成無數個較小的子程序，把存儲在大量分布式計算機產品中的大量數據和處理器資源整合 在一起協同工作，使相關的計算分布在大量的分布式計算機上，而非本地計算機中。
云計算系統的建設目標是將運行在PC 上、或單個服務器上的獨立的、個人化的運算遷移到一個數量龐大服務器“云”中，由這個云系統來負責處理用戶的請求，并輸出結果，它是一個以數據運算和處理為核心的系統。
1.2 云計算的發展現狀 從2007年下半年，云計算開始被關注，并被認為是影響IT未來發展的“革命性的計算模型”。Amazon是最早進入云計算領域的廠商之一， 它使用彈性計算云（EC2）和簡單存儲服務（S3）為企業提供計算和存儲服務，分別為企業提供在線數據存儲、計算、內容傳遞、大量數據并行處理、數據索引 和查詢等服務。有第三方統計機構提供的數據顯示，，Amazon與云計算相關的業務收入已達1億美元，云計算已經成為Amazon增長最快的業務之一。
Google當數最大的云計算的使用者。Google搜索引擎就建立在分布在200多個地點、超過100萬臺服務器的支撐之上，這些設施的數量正在迅猛增 長。Google地球、地圖、Gmail、Docs等也同樣使用了這些基礎設施。目前，Google已經允許第三方在Google的云計算中通過 Google App Engine運行大型并行應用程序。
IBM在2007年11月推出了“改變游戲規則”的“藍云”計算平臺，為客戶帶來即買即用的云計算平臺。它包括一系列的自動化、自我管理和自我修復的虛擬 化云計算軟件，使來自全球的應用可以訪問分布式的大型服務器池，使得數據中心在類似于互聯網的環境下運行計算。
隨后，微軟緊跟云計算步伐，于2008年10月推出了Windows Azure操作系統。Azure(譯為“藍天”)是繼Windows取代DOS之后，微軟的又一次顛覆性轉型——通過在互聯網架構上打造新云計算平臺，讓 Windows真正由PC延伸到“藍天”上。
1.3 云計算在圖書館的應用 2008年中，OCLC的JaniferGatenby在期刊上撰文指出:“對圖書館而言，重要的是擁有與控制他們的數據資源，自由地共享、提供訪問、曝 光數據，而擁有或運行操作與管理這些數據的軟件則不那么重要。”2009年4月，OCLC推出Web-scale management services; 2009年7月，美國國會圖書館試水DuraCloud；上海圖書館劉煒研究員在2009圖書館前沿技術論壇中說：“圖書館被裹挾著進入了云計算時代，選 擇的解決方案要適應技術發展。”
2 云計算給中小型圖書館帶來的機遇
2.1 當前中小型圖書館數字化建設面臨的挑戰 第一，資金投入不足。圖書館數字化建設是一項高投入的工作，然而，中小型圖書館經費主要是依靠政府部門的財政撥款，大多數中小型圖書館得到的主要是有限的 常規經費，因為沒有后續的維護資金，難以繼續追加投入，造成設備陳舊、老化，網絡傳輸速度緩慢。從長遠角度來看，目前在中小型圖書館數字化建設中資金的投 入是遠遠不夠的。
第二，專業技術人才匱乏。圖書館數字化建設必須要有專門的技術人員，需要大量從事計算機網絡、系統、軟件開發、平面設計以及信息處理、信息咨詢、外語等專 業技術人才。中小型圖書館目前現有專業人員總體素質不高，技術消化能力較弱，導致資源建設與數據庫建設不規范且工作進展緩漫，嚴重制約了數字化建設的進 程。
第三，規范標準不一。雖然幾乎所有圖書館在積極進行本館數字化建設，但是往往各個圖書館各行其是。由于缺乏統一的標準，從而導致各地中小型圖書館的低水平 建設和重復浪費現象比較嚴重。數字圖書館建設是一個跨學科、跨部門、跨行業的系統工程，應當遵循嚴格的標準和規范。
2.2 云計算對中小型圖書館數字化建設的機遇
2.2.1 云計算降低了中小型圖書館數字化建設中巨大的軟硬件成本 對于中小型圖書館來說，日常流通系統和科研數據庫的硬件設施投入都是一筆巨大的開支，當前社會電子設備技術更新飛速，通常這些設備在投入巨大后卻使用不了 多長時間就需要更新或升級，即使硬件設施配備好以后，軟件及數據庫系統的安裝和維護又成為一大問題。
如果中小型圖書館采用云計算所提供的服務，將會很好的解決這一問題。云計算環境下，一般的中小型圖書館用戶只需作為終端用戶使用軟件系統，館內的計算機設 備內無需安裝應用系統軟件，只要連接到互聯網就可以使用應用軟件系統。因此云計算對使用的終端計算機本身的要求并不高，所以完全可以節約初期的投入。
各種軟件系統及各類數據庫的使用都可采用類似于租借的形式， 統統來自于 “云海”中，不需要再費時費力的為所有計算機安裝所有圖書管理系統需要使用的軟件。因此，軟件的升級、維護可由廠商直接在互聯網上進行，圖書館徹底擺脫軟 件系統維護的煩惱，擺脫招聘、留用軟件專業人員困難的窘境。
2.2.2 確保中小型館圖書管理系統的可靠運行 一些中小館由于資金限制，服務器在系統建設初期及維護過程中欠缺資金支持，服務器正常運行存在隱患，云計算的應用可以有效降低服務器出錯概率。在現行圖書 館中，圖書館中的數據都集中在館內的服務器上，而一旦服務器出現故障，都將給圖書館造成嚴重的不可挽回的后果。運用云計算模式可以挽回這種局面，因為云中 有成百萬臺服務器，即使云中的某臺服務器出現故障，云中的其它服務器也可以在極短時間內，快速將這臺服務器中的數據完全拷貝到其它服務器中，并啟動新的服 務器來提供服務，從而使圖書館真正實現無間斷的安全服務。
此外，云計算可以克服服務器訪問限制的瓶頸。普通的服務器的相關硬件資源都有一定的限制，若服務器同時響應，用戶的數量超過了自身的限制將導致服務器的崩 潰。因此，圖書館對服務器的最大服務響應數量及接入數量等都進行了一定的限制。如果圖書館想滿足這部分被限制的用戶的請求就不得不投入資金購買或更新更高 級別的服務器。而通過云計算技術，圖書館就可使用云模式中大規模數量的服務器，用戶的請求可在最短的時間內獲得響應，從而使本身經濟實力不強的中小型圖書 館以較低的成本獲得較高的效益。
2.2.3 幫助中小型圖書館實現更大程度上的信息資源共享
通過云計算模式，中小型圖書館之間、中小型圖書館和大型圖書館之間可以共同構筑圖書館的信息共享空間，這樣眾多中小型圖書館就可以分享由大量聯網 系統的基礎設施，其運行成本在大大降低的同時效率卻大幅度地提高。此外，在云計算中，各個圖書館的相關電子資源將存儲在云中成百上萬臺服務器中，而不是存 儲在某臺計算機中。對于單個館藏資源相對貧乏的中小館來說，云上共享的資源無疑就是成倍擴展的各個館藏資源的集合體，用戶就像使用單個圖書館一樣在全球世 界各地的云中圖書館漫游。
2.2.4 最大限度地發揮中小型圖書館的作用 在傳統的圖書館服務模式下，用戶一般必須使用計算機才能利用圖書館的電子資源。而運用云計算模式，用戶使用手機、PDA等設備也可以使用圖書館提供的電子 資源服務。由于云計算模式提供了強大的無線接入功能，因此未來用戶可以通過各種相關的終端使用圖書館的電子資源，從而使中小型圖書館資源中心的作用得到最 大限度的發揮。
3 云計算在中小型圖書館應用中需要注意的問題
3.1 云中的資源配置問題 客觀而言，為了安全和穩定，也為了在“云”服務中斷或失效時，圖書館仍然能夠正常的提供相關的服務，各個中小型圖書館顯然不能把所有的數據資源都放在 “云”中，必然要繼續在本地保存一些常規的重要的數據來作為“云”數據的一個備份。因此云計算模式是在保留原有模式的基礎上，使現有模式與云計算模式進行 融合，作為現有部署模式的有效補充。因此，中小型圖書館應對現有的數據進行梳理，合理配置，通過研究、論證來確立哪些數據資源可以放到“云”中，哪些數據 必須在圖書館現有的模式中予以保留。
3.2 數字資源版權問題 在云模式中，各個加入云模式的中小型圖書館之間可以通過有關的協議共享彼此的信息資源，各圖書館利用云模式方便用戶、提高信息資源共享度的同時，也帶來了 版權糾紛問題。由于云計算而產生的知識產權問題，可能超出傳統的知識產權法范疇。因此，已有學者提出，“云計算的獨特問題可能表明，技術已經到達需要重新 考慮知識產權許可的迫切地步”。
3.3 數據安全問題 數據安全和保密問題，更多的是政策層面上的。云計算企業的管理政策、企業信譽，甚至國家政策，都可能對云計算數據的安全造成極大的影響。據介紹，加拿大政 府的政策是不允許本國公共部門的IT項目使用總部在美國的托管服務，理由是美國的《愛國者法案》授權聯邦調查局可以查看任何一臺電腦上的內容 。類似的政府行為也完全可能發生在云計算領域，成為國家云計算安全的隱患。
3.4 協議和接口的問題 IT服務商的可替代性是中小型圖書館應用云計算的一個重要前提，要能夠實現不同IT服務供應商之間的可替代，需要供應商之間的共同協議約束，還需要IT服 務提供商所提供的云計算能夠遵循共同的標準。沒有共同的標準，就不可能實現從一家供應商到另一家供應商之間的零成本轉移。各個圖書館目前應當密切關注云服 務提供商針對不同的操作平臺開發的接口軟件或與有關的單位合作來開發適合本館具體情況的接口插件。
4 結語
云計算的出現，給當前原本陷入數字化建設困境的中小型圖書館帶來了機遇。當然，目前云計算在圖書館中的應用還處在探索階段，相信隨著圖書館界對云計算技術的關注以及云計算技術的日趨成熟，中小型圖書館憑借云計算的魅力一定會走出困境，充分發揮自身作用。
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篇10
云計算(Cloud Computing)是一種新興的共享基礎架構的方法，通過云計算技術可以將巨大的系統池連接在一起以提供各種IT服務，并可以按需提供資源、收取費用等，因此云計算也被看做是一種新型的資源利用模式。從技術角度看，云是一個包含大量可用虛擬資源(例如硬件、開發平臺以及I/O服務)的資源池，這些虛擬資源可以根據不同的負載動態地配置，以達到更優化的資源利用率。這種資源池通常由基礎設施提供商按照服務等級協議(SLA，ServiceLevel Agreement)采用用時付費(PPU，Pay-Per-Use)的模式開發管理。云計算使得超級計算能力通過互聯網自由流通成為了可能，企業與個人用戶無需再投入高昂的硬件購置成本，只需要通過互聯網來購買或租賃計算力。
很多因素推動了對云計算的需求：從IT資源利用的角度來看，建設云計算這種超大規模IT資源池可以簡化用戶使用，降低IT資源的平均成本；從業務角度講，移動應用、實時數據流、SOA、Web搜索、開放協作、社會網絡和移動商務等新應用急劇增長，需要利用大規模的云平臺進行支持；特別是對超大規模數據進行數據挖掘與分析的需求，直接推動了云計算的產生和發展。
2 電信行業中的數據分析業務
電信企業是典型的數據密集型企業，保存有海量的用戶呼叫數據、WAP與GPRSEI志以及其他業務系統日志等。正確地分析這些數據從而獲得有用的知識，能夠使電信企業更好地向用戶提供服務、發現更多的商機，同時可以分析市場狀況，以便于制定營銷策略、調整資費策略。因此，數據挖掘技術在電信業中有重要的應用價值。
但進行此類數據挖掘，需要投入大量的金錢和人力，用于購置、維護硬件設備以及購買相應軟件。這主要是由于，電信行業中產生的經營日志數據巨大，一般技術無法處理。以話單數據為例，一個較大規模城市每月的數量可以達到50GB，對于大型直轄市，這個數字可能超過1TB。如此大的數據量，傳統的數據庫工具無法負荷，必須采用專用數據挖掘與分析工具，例如SASEnterprise Miner、SPSS Clementine、IBM IntelligentMinet等，而這些軟件一般需要花費百萬以上的年費。
不過，盡管這些數據挖掘工具價格昂貴，挖掘效果卻仍有待提高。首先，傳統數據挖掘工具基本都實現了常見數據挖掘算法，例如文獻[2―4]中討論了基于這些算法的客戶流失預測分析方法，然而這些算法的實現都是傳統的內存駐留式，所處理的數據也是結構化的數據(通常是某種數據庫軟件的固有格式)，對于非結構化數據無能為力(例如原始日志)。其次，當數據集很大時，建立模型所需要的時間往往很長，所采用的機器往往是小型機等高端設備，雖然投入很大，但處理效果仍受制于單個主機的性能，無法通過分布式方式實現并行處理。
云計算技術可以彌補傳統數據挖掘成本高、性能差的缺陷。通過云計算技術，即可以利用已有設備搭建分布式、高性能、可伸縮的數據分析中心，從而節省設備投入和軟件投入成本，提高執行效率，為構建低成本、高效率的數據挖掘與分析系統提供了可能性。Hadoop則是構建此類系統的熱門技術。
3 Hadoop云計算平臺
Hadoop是Apache組織支持的一個開源軟件，是Google云計算理論GFS、Map/Reduce、Bigtable的一個開源實現。Hadoop最早作為開源搜索引擎項目Nutch的基礎平臺而開發，隨后成為一個獨立的項目而發展。
Hadoop可以使用廉價Linux PC機組成集群運行各種應用，同時保持系統的穩定、高效。它能使編寫和運用處理海量數據的應用程序更加容易，其核心組件有3個：一個是HDFS，分布式文件系統，可以提供高效、穩定的分布式存儲，隱藏下層負載均衡、冗余復制等細節，對上層程序提供一個統一的文件系統API接口；一個是HBASE，一個大型的分布式數據庫，這個數據庫不是關系式的數據庫，而是一個巨大的按列存儲表格，可用來分布式存儲半結構化的數據，例如日志數據等；Hadoop系統中最重要的組件則是Map/Reduce分布式處理組件。
Map/Reduce是一個編程模型，用以進行穩定、高效、超大數據量的分析計算。它將一個任務分成很多更細粒度的子任務，這些子任務能夠在空閑的處理節點之間調度，使得處理速度越快的節點處理越多的任務，從而避免處理速度慢的節點延長整個任務的完成時間。Map/Reduce模型將分布式運算抽象為Map和Reduce兩個步驟，其中Map是把輸入Input分解成中間的Key/Value對，Reduce則是把Key/value合成為最終輸出。
開發者只需要實現Map和Reduce函數的邏輯，然后提交給Map/Reduce運行環境，計算任務便會在計算機集群上自動、并行地調度執行。運行環境負責分割輸入數據、調度任務、自動處理運行過程中出現的機器失效問題，以及協調不同節點之間的數據通信。很多分布式數據運算可以抽象為Map/Reduce操作，圖1描繪了Map/Reduce框架的基本工作流程。
4 基于Hadoop的電信業務數據分析系統
基于Hadoop云計算技術，可以構建低成本、高可靠性、高性能的數據分析系統，這在電信行業具有很大的應用價值。本文以“客戶流失預測”業務為例，來說明如何基于Hadoop構建實際應用系統。系統主要實現如下基本功能：
(1)用戶流失預測；采用現有最為基本的客戶流失預測方法；
(2)用戶流失原因分析：基于經驗值的客戶流失原因分析；
(3)自動化數據處理和基于Web的可視化界面。
圖2是基于Hadoop構建的實際數據分析系統的架構：
整個系統運行在分布式Hadoop平臺之上，數據可通過HDFS進行分布式存儲，并通過Map/Reduce機制進行作業調度和分布式處理。由于Hadoop是利用分布式技術對數據進行存儲的，因此可承載的數據量將隨著集群規模的增加而增長，理論上可存儲PB級的數據，非常適合存儲電信業務責任編輯：左永君zuoyongjun@rn日志等海量數據。
在Hadoop平臺上，開發者只需要編寫數據預處理業務邏輯和算法即可，不需要處理分布式計算中的調度、消息等底層邏輯。編程語言基于Java或Python等腳本語言，開發非常方便。通過合適的數據挖掘模型對話單數據進行分析，可以得出用戶流失預測概率。在數據挖掘算法方面，流失預測一般采用分類算法如Logistic回歸模型對數據進行處理。這種處理一般有三個過程：
(1)數據的預處理(ETL)過程；對原始話單等數據進行預處理，對數據進行壓縮、轉換和必要的計算， 通常需要較多的步驟才能完成；而傳統的數據挖掘中，時間開銷最大的步驟，即是預處理過程。
(2)數據訓練過程：對已知離網或流失數據進行運算，需要利用預處理后的海量數據進行復雜運算。
(3)概率預測過程：利用訓練所得參數。對當前話單數據進行預測，以分析目前用戶離網、流失的可能性，并對特定用戶群進行篩選、報告等。
云計算技術通過可靠的分布式處理，將傳統的單機操作并行化，大大加快了預處理的效率，可以使上述過程更加快捷地進行。
客戶端采用基于瀏覽器的SAAS模式提供分析結果的可視化服務(圖3)，即預測結果可以通過簡潔的Web界面進行查看，并通過圖形化和報表等直觀方式，向用戶展示分析結果。
5 基于Hadoop的數據分析系統的優勢
如前所述，傳統的流失預測系統存在成本高、效率低、系統可靠性和可擴展性差等問題，利用云計算技術，則可以有效地解決這些問題。基于Hadoop的數據分析系統的優勢體現在以下方面：
(1)吞吐量大、運算速劇央、可伸縮性佳
使用云計算技術，實現分布式計算，極大提高了系統吞吐量和運算速度。例如客戶流程分析模型中分類預測方法中的相關算法，包括分類預測算法、ETL操作等均基于Map/Reduce實現，并以一種可靠容錯的方式并行處理TB級別的數據集。系統可以有效統合多臺服務器資源共同進行計算，不會因通信、協調等機制而限制多臺服務器發揮作用。其效果可通過系統測試數據體現。
(2)穩定性高
Map/Reduce模型提供了容錯、調度機制，保證系統的健壯性。在設計Map/Reduce時，研究人員考慮了很多大規模分布式計算機集群進行含量數據處理時所要考慮的關鍵問題：容錯處理保證了節點失效的情況下計算任務仍能夠正確執行；操作本地化保證了在網絡等資源有限的情況下，最大程度地讓計算任務在本地執行；任務劃分的粒度使得任務能夠更加優化地被分解和執行；對于每個未完成的子任務，Master節點都會啟動一個備份子任務同時執行，無論初始任務還是備份子任務處理完成，該子任務都會立即被標記為完成狀態，通過備份任務機制可以有效避免因個別節點處理速度過慢而延誤整個任務的處理。
(3)經濟、綠色、廉價
基于混合模型的并行二元分類預測方法是基于Map/Reduce機制實現的，所以其只需要普通的PC機組成集群就可以對海量的用戶數據進行流失預測分析；而SAS、SPss等工具用的是IBM等商業機器，只能處理少量數據，無法對千萬億級用戶展開大規模數據挖掘。因此，相比于SAS、SPSS等工具，本系統具有成本低廉、可擴展性強的優點。
(4)易用性
系統可以通過Web方式使用，較為方便。可通過項目總結出流程化的快速搭建方式，以指導兄弟單位根據需要搭建相似系統。其效果通過試用，以研究報告和文檔方式體現。
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