主流的云計算技術范文

導語：如何才能寫好一篇主流的云計算技術，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。

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【關鍵詞】 云計算 PaaS 電信運營商 業務能力

在移動互聯網、全業務運營的競爭大環境下，服務類型不再成為各運營商的優勢，如何快速地部署業務，提供個性化的服務、差異化的運營和精確化的管理將成為競爭中的關鍵因素。傳統的業務網架構和建設模式下，投資和運營管理費用隨著業務系統規模的擴張而增加，業務能力開放性和共享性很差，容易造成平臺硬件和公共軟件模塊的重復建設，無法快速部署、彈性擴容，對于新型互聯網類業務適應性差。

隨著云計算技術的不斷發展，為電信運營商在業務網架構演進上提供了一些機遇。云計算包括SaaS、PaaS和IaaS三種服務模式，其中PaaS平臺層在整個云計算體系中起著關鍵的支撐作用，PaaS平臺把端到端的軟件開發、測試、部署、運行環境以及應用程序托管作為服務提供給應用開發者。

在新形式下，面對云計算發展的巨大商機，電信運營商也需要將PaaS作為其云計算技術引入的重點，構建基于云計算PaaS平臺的新型業務網架構將成為電信運營商深入轉型的重要舉措。

一、主流PaaS簡介

PaaS，稱平臺即服務，主要是指在基于云計算基礎上，通過互聯網為用戶提供軟件部署和運行環境的服務平臺。它主要為應用程序的執行提供資源，同時根據實際資源的使用情況來收取相應的費用，它也是云計算在未來的發展趨勢。

PaaS可以根據供應商提供的用戶應用程序在這個環境之內運行。PaaS的開發與應用具有以下幾個方面的特點：1）使開發者能夠充分地利用供應商提供的應用能力，對互聯網進行不斷地開發；2）為應用運行環境和管理機制提供了保障，降低了應用運行管理力度，大大加快了應用的速度。

二、基于PaaS云的業務網架構

基于PaaS云的業務網平臺是獨立于底層物理環境、基礎業務能力的PaaS架構的云平臺，應實現業務開放、、執行、基本業務能力的封裝，個性化業務及應用提供等功能。可實現業務能力的匯聚和開放、業務應用快速上線。

應該包括以下幾部分基本功能：

（1）能力開放引擎：能力開放引擎是實現電信能力、內容能力、應用能力、數據能力封裝的能力網關，提供基于SOA的Webservice服務接口供業務應用調用能力服務，實現業務能力的聚合和開放。

同時需要實現對各種能力的管控：

接入控制：協議轉換、路由管理、接口適配、免訂購。

能力管理：用戶管理、開發者管理、業務能力路由數據管理）。

能力鑒權：安全管理、鑒權認證、免訂購應用支持。

（2）業務運行引擎：是基于PaaS云的業務網平臺的邏輯主體，提供標準的應用托管環境，主要支持大規模應用的部署、分布式計算和數據庫服務，以及應用的集群管理和路由管理，包括：

集群管理：伸縮管理、資源管理、動態遷移、容錯控制。

路由管理：負載均衡、分布式緩存、智能分發。

（3）業務開發引擎：包括標準的開發環境，主要支持互聯網開發，提供基于SDK的開發工具包并提供必要的組件庫，提供能力調用模擬網關、終端模擬器，一鍵部署和管理工具。

基于PaaS云的業務網目標架構圖1：

三、 關鍵問題分析

在PaaS系統建設過程中，運營商需要結合自身特點，采用與之匹配的商業模式，掌握好系統的運營流程，以確保目標功能和架構問題得到有效的解決，以推動云計算PaaS的持續發展。

3.1 云化演進模式

目前來說，運營商在云服務方面，主要推出IaaS、SaaS兩種，其中，PaaS暫時還沒有推出產品。然而，通過利用云計算PaaS服務，電信運營商將會推出兩種模式：

（1）從IaaS向PaaS拓展模式

當前，運營商推出的IaaS云服務主要以下產品：云存儲、云數據中心、云桌面、云安全等。這種產品模式主要支持開發商將IaaS應用在云數據中心，同時合理地調整應用中的資源需求彈性。并將相關程序上傳至PaaS平臺，這樣不僅能夠確保產品的正常運行，而且能夠減少額外的配置。

（2）從業務應用向PaaS拓展模式

在為客戶提品服務的過程中，運營商經常會發現一種現象：在各個產品中，一些電信核心資源和應用功能將會被復用，鑒于此，運營商可以將應用功能封裝起來，以組件形式開放給開發者，這樣能夠減少開發的工作量。而就是利用PaaS云的方式來實現這個能力開放的過程。

3.2 關鍵技術

（1）分布式存儲技術。目前，隨著云計算技術的不斷發展，分布式文件系統得到了廣泛的應用。分布式文件系統作為底層存儲架構，具有容量高、擴展能力強等優勢，從而使得該系統所構建的數據庫成為云數據管理中重要組成部分。這些數據庫通過利用分布式計算技術，在一些場合應用中具有一定的優勢。

（2）能力開放技術。基于PaaS的云化平臺，具有匯聚互聯網能力，利用能力開放技術，為開發者提供最簡化的接口形式。同時，還可以簡化電信能力，合理地調用參數進行配置，并可以將傳統電信接口形式轉換成互聯網主流接口形式，甚至可以為主流操作系統的SDK包的互聯網能力提供開放，以統一標準確保互聯網能力得到合理的引入。

（3）沙箱技術。目前主流的PaaS平臺采用了沙箱技術進行應用的隔離。沙箱是實現平臺應用隔離的技術，在不同應用運行環境下，達到了的隔離環境的目標。供應商為了提供沙箱環境，主要通過為每用戶應用提供一個容器的方法來達到隔離的目的。

（4）分布式緩存技術。在互聯網應用中，經常會遇到反復在數據庫中執行相同的查詢從而取出相同的數據的情況。對于數據的查詢會耗費一定的時間，這種重復讀取極大地增加了數據庫以及WEB應用服務器的負載，數據處理時間延長將導致WEB應用服務器延時增加。為了解決這個問題，緩存技術逐步被應用到WEB應用中，同時與分布式技術相結合，形成了分布式緩存技術。

四、發展展望

云計算技術的出現，給運營商帶來了一些機遇，如在業務擴展、服務升級、平臺整合上提供了機會。但同時也對運營商現有運營管理體制和組織架構帶來了沖擊。在云計算應用中，運營商合理地定位好各自的云計算服務目標，這樣才能夠確保企業的持續發展。

PaaS作為整個云計算服務體系中重要系統之一，直接影響到運營商之間競爭的成敗。目前來說，我國大部分運營商在PaaS方面進行了商用，但與業界標桿相比，仍然存在著較大的差距。由于運營商有存量用戶規模較大，且具有可開放的電信能力和豐富的運營經驗，若能夠在商業模式、關鍵技術等方面得到進一步的突破，搭建基于云計算PaaS模式構建的業務平臺，將會匯聚云計算的優勢，為合作伙伴提供一站式的部署運營服務。

參 考 文 獻

[1] 陳玄平.PaaS理念及其在電信運營中的應用[J].福建建筑，2012（05）.

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關鍵詞：云計算；信息化；電力企業

云計算技術經過短短數年就從概念發展到大規模實踐，并不斷融入各個行業，給很多行業帶來了創造性的改變。近年來，通過現代信息化技術，電力企業對信息化程度的要求越來越高，信息化管理逐漸融入生產、管理、經營等關鍵環節。然而，在電力企業信息化的過程中仍然存在很多不足之處，比如資源浪費情況比較嚴重，資源的成本管理消耗大等。針對電力企業在信息化管理中存在的諸多問題，將云計算技術引入信息化管理中，能夠有效地整合存儲資源，提升數據處理能力，提供穩定可靠的電力企業業務應用系統，從而提高企業管理水平。

1云計算概述

1.1發展現狀

未來的計算與發展方向是以云計算為核心的。雖然云計算在世界上早已被廣泛地認知和使用，但大部分發展中國家沒有足夠的人力、財力來發展這項技術，這些國家仍然在努力著，我國就是其中一員。在我國，有些公司對云計算持謹慎和務實的態度，并且由于行業壁壘、信息閉塞等原因，云計算的發展稍微較慢，但一些大型企業已經開始將云計算融入企業的實際應用中。

1.2基本原理

云計算是網絡存儲、分布式、并行計算、負載均衡及虛擬化等傳統技術與現代網絡技術發展的產物。在云計算中，將處理程序分為更多小的子程序，在多臺服務器上進行計算，最后將計算處理的結果返回給用戶。云計算的關鍵技術包括虛擬化技術、分布式資源管理及海量分布式存儲技術[1]。

1.2.1虛擬化技術

虛擬化技術是一種資源管理技術，是將計算機的實體資源，如服務器CPU，內存，網絡及存儲等予以抽象、轉換后呈現出來，打破實體結構間的不可切割的障礙，使用戶可以使用比原本更好的方式來利用這些資源。這些資源經虛擬化后是不受現有資源的架設方式、地域或物理組態所限制[2]。虛擬化是資源池化的基礎，能夠有效地提高資源管理水平。虛擬化技術分為3個層次，如圖1所示，包括硬件層的基礎設施層IaaS，平臺層PaaS和軟件應用層SaaS。其中，平臺層提供硬件、帶寬等資源，為云數據中心提供基礎設施；應用層基于互聯網技術進行軟甲價值交付，根據需求提供軟件應用服務。

1.2.2海量分布式存儲技術

根據海量的結構化/非結構化數據，采用冗余存儲的方式進行數據存儲，保障數據存儲的可靠性、可用性、經濟性。Google的GFS文件系統（GoogleFileSystem，GFS）和Hadoop的Hadoop分布式文件系統（HadoopDistributedFileSystem，HDFS）是目前最具代表性的分布式數據存儲技術[3]。

1.2.3分布式計算技術

分布式計算技術可以對大規模數據進行處理及分析，可以向用戶提供更高效的服務。分布式計算是將目標分解成許多小塊，分配給多臺計算機進行處理，通過并行計算，節約了整體計算時間，大大提高計算效率。

2云計算在電力企業信息化管理中的應用

2.1電力企業信息化管理現狀

目前，我國電力企業已經認識到了信息化管理在企業管理中的重要性，開始加大了信息系統建設資金的投入，在相應的基礎設施及應用系統建設上取得了一定的進展，利用信息化工具進行企業管理在目前也已經成為電力企業管理的重要組成部分[4]。隨著信息化系統的不斷建設，搭建了各種各樣的業務系統，各個業務系統相對獨立，一方面，硬件資源不斷增加，難以充分利用，機房空間也在不斷擴大；另一方面，在各個業務系統間進行數據交互時，通常使用接口等方式實現數據的傳遞，由于業務系統的不斷增加，業務數據的交互需求越來越大，各個業務系統之間接口不斷增加，盤根錯節，反而導致業務系統性能下降，數據的安全及準確得不到保障。

2.2云計算在電力企業信息化管理中的應用

將云計算技術引入到電力企業中，能夠有效地提高整個電力企業的信息交互能力、計算能力、增加存儲空間。（1）通過虛擬化技術，能夠整合電力企業中的各類計算資源，提高存儲能力，有利于用戶結合自身需求，合理調配計算或存儲資源。優化資源配置，降低硬件空間占用，有效降低企業的重復性投資，提升企業信息系統的整體性能。（2）運用分布式技術，能夠整合電力企業不同環境下的計算資源，組成一個較強的計算和存儲平臺，使得計算資源能夠充分利用。通常情況下，電力企業中建設的業務系統，其配備的硬件資源遠遠高于應用系統所需的資源，還有很多沒有被利用的計算資源，通過分布式技術，能夠有效地利用這些資源。并且，分布式技術的動態擴展性較強，云計算的計算能力和存儲能力能夠有更大的擴展空間，滿足電力企業不斷發展的要求。（3）數據的管理及安全，電力企業的應用中涉及大規模的數據，信息處理量大，而且數據的安全性、保密性要求高。云計算技術，可以有效地對大規模數據進行計算和存儲，可以通過構建私有云，為電力企業內部提供服務，并通過數字證書、數據加密、行為審計及備份等安全防護技術為數據的安全提供保障。

3結語

隨著信息技術的不斷發展，不斷涌現出很多新技術，云計算技術是一種新型的網絡服務技術，是信息技術的主要發展趨勢，現已走向成熟。對于電力企業來說，應用新技術，提高企業管理水平，已經到了刻不容緩的地步。與時代同步，將新技術與電力企業實際相結合，是保障電力企業不斷前進發展的源泉。

[參考文獻]

[1]顧炯炯.云計算架構技術與實踐[M].2版.北京：清華大學出版社，2016.

[2]王繼業，程志華，彭林，等.云計算綜述及電力應用展望[J].中國電力，2014（7）：108-112.

[3]馮小梅，劉怡君.云存儲技術的現狀分析與發展趨勢[C].南寧：廣西計算機學會2014年學術年會，2014.

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一、云計算的發展

所謂云計算，其屬于現代化的主流的商業計算模型，其將計算任務在大量計算機構成資源池中分布，并確保不同的應用系統具有結合實際需求來獲取計算力和存儲空間以及提供信息服務的技術。簡而言之，就是在網絡載體下，根據實際需求，提供動態而又可伸縮的廉價的計算服務。云計算給大數據提供的彈性擴展較大，存儲空間與計算資源更加便宜，因而越來越多的中小企業開始利用云計算進行企業會計和審計工作的開展，但是從中也存在諸多的挑戰需要我們來應對［1］。

二、云計算對會計工作帶來的挑戰與對策分析

一是在資產確認方面。企業資產管理的前提就是要對企業經濟現狀予以掌握，而這就需要在會計工作中進行資金控制。而隨著云計算的發展，企業在商業模式上也發生了巨變，會計人員能借助云計算來實現會計數據的全部操作，也能在云數據中實施資產確認使得資產確認服務變得更加容易，并非傳統的采用會計程序才能確認資產持有者的資產，企業在資產確認時，也不用始終將其在用戶終端上保持。但是其帶來的挑戰就是會計人員難以結合云計算模式來精準判斷實有資產，這樣不僅在確認資產時所需的輔助數據較多，而且需要確認資產的固定時間才能對企業資產的實際價值進行判斷，最終導致資產確認難度增加，加上原有的會計系統又難以支持云計算的應用，所以在資產確認方面的挑戰和變化存在較大的差異。這就需要會計人員加強對云計算技術的學習和應用的過程中，切實注重大數據作用的發揮，既要對資產固定時間進行精準確認，又要優化原有的會計系統，與云計算接軌，才能更好地強化資產確認工作的開展。二是在收入區分方面。在互聯網下的會計工作隨著商業模式的轉變，必須要對工作機制進行調整和優化，那么有關會計資金較的所有環節必須重新處理。所以，為加強對這一挑戰的處理，必須要為云計算技術的應用成立完善的應對交易活動全程的管理機制，還要強化數據資源的調節和處理，而這顯然對會計人員的要求更高，必然要能精準判斷企業在市場中所處的環境。三是成本計算方面，就成本計算而言，其作為會計工作的核心所在，隨著云計算技術的應用，需要會計人員精準確認會計成本情況，并確保成本計算具有較強的時效性，同時還要在供應商認可的前提下才能應用，成本計算工作的實施又難以結合傳統的評價模式來控制，需要確保統計的全面性和高效性，因此，勢必會導致會計工作量的增加，進而影響會計工作效果和成本計算，尤其是且商業活動自身的實際價值受到影響，加上遷移費用也會增加，需要精準掌握經濟活動資金的使用情況，再結合其對資源價值進行精準判斷。而這些顯然會增加成本計算的難度和有效性。因此，為了強化成本計算工作的開展，發揮云計算的有事，需要充分發揮云計算在計算方面的優勢，及時掌握企業資金的流動情況，注重資源價值的判斷，借助自身的專業優勢，切實提升企業成本計算工作質量，才能促進經濟價值的提升，以達到良好的應對效果。尤其是要在加強云計算的應用上著力。加強對云計算技術應用的基礎數據服務支持，加強部門的溝通協調和聯動配合，讓云計算為企業財務共享服務提供高效優質的服務［2］。

三、云計算對審計工作帶來的挑戰與對策分析

一是在內控工作方面。因為企業內控成效對經營管理有著直接影響，因此在企業會計審計中，加強云計算的應用，需要企業內部會計數據資源清晰，并具有獨立完善的審核體系，才能更好地控制企業內部審計數據。所以在審計中應用云計算，必須要注重審計計算體系的完善，構建完善的控制機制，才能更好地應對云計算對審計帶來的挑戰。二是在云審計平臺方面，也面臨著諸多的挑戰。比如必須要建立基于云計算的審計平臺，且在技術含量上達標，強化對其的人工和成本的投入。而這對企業勢必存在一定的難度和風險，同時審計工作人員的專業能力也有待提升。所以為應對這些挑戰，需要我們切實注重云計算技術的學習，結合其運行的原理和實際需求，加強對審計人員的培訓和深造，才能在挑戰下逐漸地完善和優化。三是在信息安全審計方面，這是最為主要的挑戰之一。所以其應對的首要工作就是保障信息安全性，建立安全的云環境，切實完善審計證據收集的機制和流程，完善信息安全的環節，在審計證據審計時避免信息泄露，采取科學的審計方法，必須系統存在漏洞，加強對數據篡改違法行為的打擊，切實注重信息安全審計工作的開展，將大數據技術與云計算技術進行有機地結合起來，尤其是需要加強信息安全預防，強化信息安全審計。尤其是為了有效地應對黑客攻擊、病毒傳播、系統漏洞等來自安全技術的攻擊，就要用安全技術的手段去防衛，并將其在云審計平臺中應用，以達到良好的審計效果［3］。

四、結語

綜上所述，云計算的發展及其對會計、審計的挑戰核心就在于如何轉變現有的模式，并在現有模式轉變中要與云計算相契合，這樣才能在應對挑戰的同時，切實提升云計算的應用成效，以達到企業可持續發展的目的。

參考文獻

［1］姬金鐸.云計算的發展及其對會計、審計的挑戰［J］.金融經濟,2019（12）.

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關鍵詞：云計算；大數據；人才培養；課程設置；項目化教學

中圖分類號：G642 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2017）03-0157-02

作為沿海發達地區廣東省在“十三五”規劃中，對廣東地區云計算大數據產業發展專題規劃，提出了適合本地區區域經濟發展的產業規劃設計，提出在十三五區間將廣東建設成為全國的云計算大數據創業創新高低，成為世界領先全國一流的云基礎設備和云終端核心制造基地。為此，廣東制定了珠三角“聯云計劃”人才支撐計劃，為相關產業的發展提供源源不斷人才和智力支持[1]。根據不完全的統計，2016年廣東的云服務產業規模達到1000億元，云終端制造產業規模達到3000億元，預計到2020年整個廣東云計算的產業規模將達到6000億元，在社會的各個領域的應用更加廣泛，服務能力進一步提升，基本實現產業規模化。

圖1 珠三角地區云計算產業概況

與此同時，在人才培養方面，與產業快速發展不相適應，目前的培養供給無法很好滿足產業需求。特別是對人才結構出現嚴重的倒掛現象，一方面產業所需要的大部分是屬于產業下游的技能型的人才，人才的需求結構類似于“金字塔”結構，處于金字塔下方的技能人才占據六七成；另外一方面目前在培養人才上面主要是本科院校，其所培養主要是研究性信息技術人才，云計算人才的供給多集中于產業鏈的中上游，而下游產業鏈人才的供給相對偏弱。下游人才主要集中在操作類崗位，主要是技能型崗位，從事重復操作的維護、服務類工作，以虛擬化工程師為主[2]。珠三角地區產業概況如圖1所示。

根據招聘網站2016 年12 月的統計，云計算領域人才需求量56%為大專以上，與金字塔結構對應。

1 云計算應用型人才需求現狀

云計算技術應用是研究描述大數據分析和處理、分布式應用、并行化應用、虛擬化應用的理論與技術，它把當前各行各業所產生的呈爆炸式增長的海量數據進行分布式并行分析和處理，發掘出海量信息中的數據價值。同時，云計算也具有虛擬化的特征，它把信息科學和計算科學等領域里面的一些基礎設施、硬件資源、軟件資源等作為一項服務提供給用戶，就像用戶使用電力設施或水資源一樣，實行按需付費使用。根據云計算技術的特色及高職高專學生培養目標要求。

從所需人才類型上劃分，云計算產業所需人才結構主要呈現“金字塔”型。據監測結果顯示，應用產業作為云計算發展的重點領域，面對未來云計算產業的飛速發展，企業人才急缺的問題日益顯現。以云計算產業應用領域相關的IT 人才需求為例，截至 2016 年下半年，IT 人才的需求量已突破30 萬人，其中一線城市IT 人才需求最為明顯，上海IT 人才缺口將近7 萬人，其次分別為北京、深圳和廣州，分別 突破6 萬人、3 萬人和2.5 萬人。目前云計算類崗位的薪酬已居行業前列。應屆生工資在4500-5900 之間，整體工資水平在10000-15000 元，遠勝行業類似崗位。

國家“十三五”規劃將云計算作為戰略性新興產業的發展重點，云計算產業正面臨前所未有的發展機遇，云計算專業根據市場人才需求，為廣東地區培養云計算技術與應用人才[3]。

2 人才培養定位

云計算的產業鏈是由云計算服務提供商、軟硬件與網絡基礎設施服務商、云計算業務集成服務商、終端設備廠商等構成，是一個完整的產業生態鏈，專業定位非常明確面向國民經濟各行業和領域云計算建設的需要，根據高職高專學生特色注重培養學生較強實踐動手能力和基本云計算核心理論基礎知識，具備使用先進云計算技術和工具進行云計算應用等能力。

目前廣東部分職業技術學院已經開設了云計算專業，培養云計算數據中心建設、維護、運營的人才；外省的重慶正大軟件職業技術學院、山東科技職業學院、成都學院、山西職業技術學院等也開設了云計算專業；很多高職高專開設了云計算課程，20多所高職院校已開設云計算專業。以上可看出，高職高專院校的領導及教師都意識云計算技術的重要性和專業的必開性，但由于云計算是一門新興的學科，大部分高職院校對云計算這門課程如何定位、如何講、講什么還不清楚，相關課程的教師迫切的需要有系統地講述云計算專業基礎知識的教材。市面上的云計算相關圖書大多為店銷書，偏重產業和技術介紹，沒有適合高職高專作為教材的書籍，這一現狀大大的制約了高職院校云計算專業的開設和發展，影響了高職層次云計算人才的培養。

因此針對高職高專院校的云計算專業的培養目標、核心課程體系應如何建設，經過深入的調研，在云計算應用型人才培養定位上需要非常明確就是以就業為導向，學生能力為目標，以平臺產品為載體，項目化教學為模式，重點培養具有云計算平臺搭建和云計算應用設計能力的高素質技術技能型的云計算人才。

3 應用創新型人才培養思路

3.1 培養模式

按照基于新型工程教育模式的培養理念培養具有應用技能和創新思維的新型人才，在專業課教學中培育職業素養的意識和手段。在培養模式上采取項目為載體，通過項目作為引領構建“教學做一體化”的課程體系，實現校內校外實訓，通過與教學企業的合作，⑵笠嫡媸蛋咐引入到課堂中，完成實訓內容后進行工學交替、頂崗實習等企業化教學，校企雙主體人才培養模式。

在應用創新型人才培養目標中重點培養具有熟練掌握至少一個國際知名云計算平臺技術的云計算系統工程師及云計算系統運維人才，學生通過大量實踐操作，熟練掌握設計、開發、規劃、安裝和管理云計算系統所需的專業知識，可以按照實際需求對云計算平臺進行配置、優化以及局部改進的能力，能夠為企事業單位和政府部門引進云計算系統進行設計、規劃、安裝和管理。主要可從事云服務提供商、軟件開發公司、互聯網企業、學校、政府及企事業單位的云計算系統的規劃、設計、開發、搭建和運維。

3.2 產業融合，就業導向

首先人才的培養是以就業為目的，高職院校人才培養和專業規劃需要體現緊跟市場、一線定位的原則，需要在國內的產業背景為依托，跟產業發展相配套，培養的人才需要滿足企業的需求和要求，因此，在專業規劃、課程體系等各個環節需要做到“學有所教、教有所能、能有所用”。此外，在專業校企合作方面，需要與真實企業進行合作，實現共同辦學、構建課程體系，保證學生在畢業后可以符合企業需求，打造“入學有就業保障、畢業即可就業”校企合作新格局。

校企合作，師資“互聘共培”。通過學校聘任企業工程師承擔專業教學任務，企業聘任教師參加項目研發，提高專任教師的實踐能力和兼職教師的教學能力。

3.3不同層次培養

堅持教學改革，把提高教學質量放在首位，逐步改善教學條件；按照“不同層次”學生具有不同特點進行結合崗位需求的人才分類培養，提高整體專業教學效果，提高專業人才培養質量。對于應用創新型云計算大數據技術人才來說，其崗位包括了云計算維護工程師、云計算售后服務工程、云計算測試工程師，可以按照學生對于專業特長和興趣，設計相應的專業能力，配套相應的教學知識，，根據高職高專學生特色注重培養學生較強實踐動手能力和基本云計算核心理論基礎知識，具備使用先進云計算技術和工具進行云計算應用等能力。

3.4引入工程項目

新型工程教育模式的核心就是把工程項目引入教學過程，以項目設計為主線完整地、有銜接地貫穿于整個本科教學階段。目前云計算大數據技術尚處于快速發展階段，在人才培養模式上還不是特別成熟。為此，根據本專業（方向）人才培養要求，專業實踐教學主要包括專業基礎能力實訓、專業核心技能訓練、專業綜合實踐，專業實踐教學實訓設備主要包括主流的PC 機、服務器、網絡互聯設備和網絡安全等設備等。根據本專業（方向）校企雙主體人才培養模式要求，實踐教學基地主要以“教學企業”、校內實訓室、校外實訓基地構成。其中“教學企業”主要承擔綜合實踐和企業真實項目實訓，校內實訓室主要開展專業基礎能力和核心能力訓練、校外實訓基地主要開展頂崗實習（畢業設計）等實踐訓練。其中“教學企業”按照企業應用實際環境建設、校內實訓室按照校企共建模式建設專業技能實訓室，校外實訓基地按照企業實際崗位要求建設。

3.5課程體系創新

高職院校云計算應用創新人才培養課程體系上需要按照采用“平臺+ 方向”的思路，這個思路是符合高職院校課程特點和要求的。“平臺課”需要大部分的學生都具備基礎知識和技能，這是以后學生發展的后勁所在“專業課”。此外，在課程體系上需要進一步的創新，在課程的開發上，可以讓企業參與進來，共同來開發課程，將企業對學生的職業素養和工作場景帶入到課程中，更加符合一線定位的理念，真正培養學生的職業素養，打造“校企雙主體”的課程體系。遵循“學習的內容是工作，通過工作實現學習”的理念，構建由基本素質、專業基礎能力、專業核心能力、綜合性實踐能力、專業拓展能力、綜合素質等六個模塊構成的基于職業崗位（群）的高職教育課程體系。

實行工學結合課程資源庫建設項目，加強專業核心課程和核心課程群的建設。整理專業相關材料和成果，建精品課程建設團隊。

3.6校內外一體的“云實訓”

全面規劃、合理設置和布局校內外實訓基地，突出實訓基

地共享平臺建設，建立一批以專業群為基礎的跨專業的實訓基地。在實訓基地建設中，需要校內實習公司和校外真企業共同參與，參與到人才培養過程中，重點構建校內實習公司，通過企業真實的案例來讓學生做項目，實施“教學做一體化”的教學過程，將課堂搬到企業來利用項目作為載體實現實訓目標。對于企業來說，可以全程參與到人才培養中，利用一線企業市場、資金、場地、設備、項目、人員等的優勢，充分利用企業方的資源，在教學中使得學生對實際工作任務、工作場景等有直接認知，實現基于新型工程教育模式的培養理念。

同時，規范創新實踐教學管理，加強實踐教學環節的質量監控，切實提高實踐教學質量。

4總結

隨著云計算大數據人才需求不斷增長，對高職院校來說需要創新人才培養模式，切實提高實踐教學質量，按照新型工程教育模式的培養理念培養產業所需要的技能人才。

參考文獻：

[1] 喻曉， 胡成松. 面向云計算人才培養的應用技術型計算機專業課程群建設[J]. 信息技術與信息化， 2015（3）.

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7月21日,思科宣布推出統一業務實現(Unified Service Delivery,USD)解決方案,旨在幫助電信運營商為云業務構建基礎平臺,以在任何地點、在任何用戶端設備實現公眾業務和企業應用。USD將思科數據中心產品、統一計算系統(UCS)與IP下一代網絡的功能很好地結合在一起,構建了運營商云業務的基礎平臺。

“云的概念很多,但究其本質就是業務實現的方式。”思科CTO辦公室技術總監殷康表示,相對于其他廠商,思科的云定義更為嚴格與明確: 云計算是在整合的架構之下,利用虛擬化的資源通過IP網絡提供規模化業務的實現方式。

殷康認為,云計算是由IT和IP技術共同構建的。從發展的角度來看,云的出現是一個逐步演化的過程。比如,Web技術出現時,就具備了云的雛形。隨著x86平臺上的虛擬化技術的成熟和Web統一界面的推出,虛擬化和Web走向結合,使得云計算可以在一個整合的架構上實現。

“我們認同業界的觀點,云計算按照層次可將業務模式劃分為三類。” 殷康說,“最底層是IaaS (基礎設施即服務),中間層是PaaS(平臺即服務),最頂層是SaaS(軟件即服務)。這三者有一定的依存關系。”

在云計算的業務策略上,思科決定“有所為有所不為”。目前,云計算技術的主要供應商有思科、微軟、VMware、IBM、惠普、紅帽等(Google屬于自建)。在 IaaS領域,主要參與競爭的是IBM、惠普、微軟、Google、亞馬遜和電信運營商們 ,思科的主導性原則是幫助電信運營商實現云; 在PaaS領域,思科以Webex Connect平臺參與競爭,其他的主要廠商包括了Google、微軟、亞馬遜等; 在SaaS領域,思科以Webex業務參與競爭,在這個層面上包含了微軟、Google以及眾多大大小小的互聯網和軟件提供商。

“云計算正在改寫IT、通信、互聯網領域的游戲與競爭規則。” 殷康表示, Google在每一個層次上和所有的IT廠商、通信廠商以及其他的互聯網廠商存在競爭; 電信運營商也并非只局限在IaaS層面,他們有可能會向上延伸到PaaS層面,甚至到SaaS層面,譬如說運營商眼下熱衷的軟件商店就是PaaS層面上的業務; 而一些大的互聯網Web 2.0公司,如果實力夠強、用戶量夠大,它們也未必只將業務局限在SaaS層面和PaaS層面,他們有可能深入到IaaS層面、提供服務。

篇6

[關鍵詞] 石油勘探；協同；云計算；平臺；遠程；三維；可視化

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2014 . 17. 025

[中圖分類號] TP315 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2014）17- 0041- 03

1 前 言

新疆油田作為中國西部第一個千萬噸級大油田，經歷了50多年的勘探開發，地表地理環境和地下地質條件越來越復雜，勘探開發的難度越來越大，因此必須大力推進信息技術的應用，以信息化、智能化來提升油氣勘探開發的水平和效益。

在此形勢下，新疆油田公司勘探開發研究院于2005年建成了勘探協同環境，利用“網絡存儲+服務器+胖客戶端”的解釋軟件運行模式，實現了多學科、多專業的協同工作，極大地提高了勘探科研人員的工作效率。然而隨著技術的進步和勘探研究大協同需求的出現，利用云計算技術對原有協同環境進行升級已經迫在眉睫。其中，石油勘探研究中所使用的主流專業軟件（如OpenWorks、Geoeast等），都在向著體解釋的方向發展，三維顯示處于越來越重要的位置，如何實現遠程三維可視化，將是協同環境升級為云計算平臺至關重要的一步。

2 技術要求

在云計算平臺的建設規劃中，為了滿足大協同的需求，將所有計算、存儲和網絡資源統一整合到數據中心，利用數據中心的資源開展勘探研究工作，通過網絡把結果傳輸到客戶端，科研人員直接面對的客戶端將不再承擔計算任務。而將后端的硬件資源與前端的客戶端有效連接起來的正是云計算平臺。云計算平臺在整個系統中所處的位置如圖1所示。

而在云計算平臺的眾多功能中，遠程圖形可視化是硬件設備與用戶溝通的橋梁，是與用戶體驗直接相關的部分，其功能的完善與否將直接影響科研人員對云計算平臺的評價，是極其重要的部分。其中二維圖形的遠程可視化技術已經非常成熟，諸如Xmanager之類的遠程桌面軟件已經得到了廣泛應用。而三維圖形的遠程可視化技術也在近年來取得突破。遠程三維可視化技術可以將應用軟件服務器渲染好的圖像（包括二維和三維）經過壓縮后，通過網絡發送給客戶端，客戶端只需將圖像解壓后顯示。但是要將遠程三維可視化技術應用到勘探云計算平臺中，就必須滿足油田勘探研究的需求：

首先，科研人員在使用油田勘探研究專業軟件時，對顯示的色彩和形狀的準確度和清晰度要求非常高，這就要求遠程三維可視化技術需要能夠提供無失真的高清晰度畫面。

其次，由于客戶端通常位于科研人員的辦公室，甚至有可能位于公網上，在圖像傳輸時不能占用太大的網絡帶寬，因此要求遠程三維可視化技術在保證圖形不失真的前提下有優秀的圖形壓縮率，保證科研人員在低帶寬網絡中也能流暢使用。

再次，由于油田勘探研究專業軟件種類較多，而且橫跨Windows平臺和Linux平臺，需要遠程三維可視化技術有足夠出色的兼容性，保證勘探研究中所使用的專業軟件都能通過其。

最后，原有協同環境已經實現了科研數據的共享，在此基礎上，為了進一步加強不同地區科研人員之間的交流和協作，需要實現遠程協同工作，即多名用戶能同時登錄到同一畫面，其中任何一名用戶的操作對其他用戶均可見。

3 遠程三維可視化技術在油田勘探研究中應用的實踐

3.1 實踐準備

目前主流的遠程三維可視化技術有Citrix公司的XenApp，NICE公司的DCV，Halliburton公司的vSite-3D，HP公司的RGS和Schlumberger公司的LiveQuest。只有對這些技術進行充分的研究和測試，深入了解其功能和性能，才能篩選出適合石油勘探研究的遠程三維可視化技術。

經過長時間的研究和測試，根據研究和測試的結果，經過綜合考慮，勘探云計算平臺決定使用XenApp來承擔Windows平臺軟件的遠程三維可視化工作，而由DCV來承擔Linux平臺軟件的遠程三維可視化工作。兩者能夠實現的功能如表1所示。

可以看到，在值得關心的技術指標上，這兩種技術都能滿足要求：

（1）能準確地顯示三維圖形的顏色和形狀。

（2）在帶寬占用方面，公司內部的千兆網都能較輕松地承擔傳輸任務，而在公網上，可以通過調低畫面質量來實現流暢運行（兩種技術均采用差分算法，調低畫面質量只對運動畫面有影響，靜止畫面質量不變）。

（3）在兼容性方面，XenApp不支持Linux平臺軟件，DCV雖然支持兩種平臺，但Windows服務器必須架設在KVM虛擬機上，不僅性能損失較大，而且硬件資源部署的靈活度也較低。使用XenAppWindows平臺軟件，使用DCVLinux平臺軟件可以發揮它們各自的優勢，同時互相彌補各自的不足。

（4）在協作模式上，XenApp只支持管理員與客戶端的協作模式，不過Windows平臺的遠程協作方式很多，可以一定程度地彌補這一不足。而DCV支持各種協作模式。

（5）在定制研發方面，兩者都能提供定制研發服務。

（6）顯卡復用是指一塊顯卡能支持多用戶同時使用需三維渲染的軟件，這項功能能夠提高硬件資源的利用率和部署的靈活度。兩者都支持此項功能。

（7）在服務方式方面，XenApp提供的是SaaS服務，DCV提供的是PaaS服務。相比之下，SaaS服務在系統安全性、使用便利性和用戶接受度上較PaaS服務更有優勢。不過值得注意的是，科研人員在使用Linux平臺的專業軟件時經常需要打開Terminal來組織數據，此時PaaS服務反而具有一定的便利性。

3.2 實際部署

在實際部署中，由于XenApp已經集成了一整套云計算系統，能夠實現云計算系統所需的全部功能，而DCV則僅有遠程三維可視化功能，其他功能均需要自主研發組件來實現，其中包括用戶管理系統、性能監控系統、負載均衡系統和用戶訪問門戶。在研發這些組件時，考慮到研究人員使用的便利性，將XenApp和DCV兩者整合為一個整體，這其中涉及跨平臺的用戶管理和同步、跨平臺的軟件授權管理、負載均衡算法的設計、軟件單點登錄的實現等一系列問題。在攻克了這些問題后，勘探云平臺得以成功，其門戶界面如圖2所示。

可以看到Windows平臺的Discovery、GeoMap與Linux平臺的OpenWorks等軟件在統一的門戶向用戶。用戶點擊軟件圖標后，會根據其所屬平臺自動使用XenApp或DCV來向用戶提供遠程可視化服務，為云計算平臺的建設奠定了基礎。目前該平臺已經成功上線運行，效果良好。用戶通過遠程三維可視化技術使用勘探研究專業軟件如圖3所示。

3.3 實踐中的一些問題

在現階段，石油勘探研究用的專業軟件并不是所有模塊都需要三維顯示，這部分工作并不需要顯卡參與。那么最經濟的做法應該是將軟件在無顯卡的服務器群和有顯卡的服務器群各安裝一份，并分別作為二維應用和三維應用，用戶根據自己當前工作的需求在其中進行選擇。但在實際測試時，用戶無論其實際需求如何，大部分情況下都傾向于選擇三維應用，造成三維應用服務器繁忙而二維應用服務器空閑的現象，并不符合提高硬件資源利用率的初衷。另外給用戶額外的選項也會增加用戶的困擾，使整個云計算平臺的接受度降低。新疆油田勘探公司云計算平臺為了提供更好的用戶體驗，將應用全部部署于有顯卡的服務器群，但這就對負載均衡提出了更高的要求。

理想狀況是，能將CPU計算資源與顯卡計算資源隔離開，形成各自的資源池，當軟件僅使用二維顯示時，由CPU資源池獨立完成用戶請求；而當軟件需要三維顯示時，會調用OpenGL庫，此時將這部分請求轉移到顯卡資源池，兩個資源池合作為用戶提供完整的圖像。這與DCV的工作原理是相似的，其工作原理如圖4所示。

DCV就是將圖形中的二維和三維部分分離，分別交給CPU和顯卡處理，然后在客戶端將兩者融合顯示，而且DCV也提出了遠程渲染服務器的概念，圖形中的三維部分將通過“網絡”傳輸給遠程渲染服務器處理，可以說是云計算的理想架構。但是在實際的DCV產品中，這里的“網絡”只能是KVM虛擬機及其宿主機之間的虛擬網絡，不同的物理服務器之間是無法進行這樣的協作的。而且目前顯卡普遍使用的PCI-e 3.0接口的雙向帶寬高達32GB/s，現有服務器支持的網絡無法承載如此高速的數據傳輸，這種架構必然將造成性能下降。

3.4 展望

隨著技術的進步，特別是網絡技術的快速發展，400G以太網技術的出現將使CPU資源池和顯卡資源池的分離成為可能。當網絡技術和遠程三維可視化技術都支持這樣的分離時，勘探云計算平臺的架構應盡可能地向這一方向轉變。

同時服務器虛擬化技術也在不斷發展，逐漸有虛擬機軟件支持顯卡，而底層硬件虛擬化的好處是顯而易見的，雖然現在勘探云計算平臺底層硬件均未使用虛擬機，但從維護工作量和故障轉移等方面考慮，當支持顯卡的服務器虛擬化技術[1]成熟后，應將其與遠程三維可視化技術結合，更好地為研究人員提供服務。而且Nvidia的VGX顯卡虛擬化技術的出現也預示著顯卡虛擬化時代的到來，雖然石油勘探專業軟件更期望多塊顯卡的整合而非目前的將一塊顯卡拆分，但是顯卡虛擬化技術也為遠程三維可視化技術提供了新的可能。

4 結束語

隨著信息技術的進步和勘探研究大協同需求的出現，云計算技術已經成為油田信息化智能化進一步發展的不二之選，而遠程三維可視化技術在其中扮演著至關重要的角色。在建設勘探云計算平臺的過程中，以大量的研究和測試工作為基礎，在現有的主流遠程三維可視化技術中選擇了XenApp技術和DCV技術作為云計算平臺的核心，收到了良好的效果。但技術進步的腳步不會停歇，遠程三維可視化技術將與網絡技術、虛擬化技術進一步結合[2]，使勘探云計算平臺不斷完善和發展。

主要參考文獻

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隨著信息技術的不斷發展，近年來我國互聯網金融迅速發展，對整個金融生態產生了全方位的影響。互聯網金融一般是指以大數據、云計算、社交網絡和搜索引擎為代表的互聯網信息技術與金融行業深度融合所形成的金融新業態、新模式，具有融資、支付和交易中介等金融功能。

互聯網金融模式上的創新主要集中在五個方面：支付方式、銷售渠道、投融資方式、信息化金融和金融組織架構。支付方式的創新主要體現在第三方支付技術的興起，典型例子有支付寶和財富通等。銷售渠道方面的創新代表是互聯網金融門戶，具體是指利用互聯網對金融產品進行銷售或者為金融產品銷售提供第三方服務的平臺，典型的例子包括91金融超市、余額寶、百度理財平臺等。資金供需方式的創新主要在P2P、眾籌和大數據金融三個方面。P2P是一種新興人對人的直接小額借貸模式，典型的有拍拍貸和人人貸等，眾籌是指通過互聯網籌款項目并募集資金的方式，典型的例子有點名時間和追夢網等；大數據金融是指金融機構利用互聯網上的海量數據，通過分析和挖掘客戶的交易和消費信息建模客戶的消費習慣，進行營銷、小額信貸和風控方面的服務，具體例子有阿里小貸和京東供應鏈貸款等。信息化金融是指傳統金融企業利用信息技術對于其業務流程的改造，使得企業電子化、信息化和互聯網化，典型的例子是各大行的網上銀行。金融組織架構上的創新就是一些有資質的互聯網企業通過申請相關牌照或者收購中小金融機構而進軍金融行業的模式創新，典型的有網商銀行和蘇寧在線等。

本文集中探討大數據、云計算和數據挖掘這三種技術對于整個金融生態系統的改造，以及創造出的新金融服務業態。

二、互聯網金融核心支撐技術

金融領域涉及銀行、證券、保險及其他相關內容，包括銀行信貸、信用評分、市場分析、投資組合、保險定價、智能定損、金融欺詐等。傳統的基于統計模型的分析方法只能處理少量的數據，而且對于分析的數據集也有一些較強的假設，比如要求數據滿足一定的概率分布，或者要求關系為線性。隨著銀行、證券和保險等金融業務信息化程度的不斷增加，數據量不斷擴大，數據類型不斷增多，傳統的分析方法已經不能使用。在互聯網金融場景下，以云計算、數據挖掘和大數據技術為代表的互聯網技術由于不苛求嚴格數據假設，為銀行、證券、保險及其其他相關業務創新，以及刻畫金融市場規律的趨勢帶來了新的工具和分析手段。

1、云計算技術

隨著云計算的不斷發展，它的商業價值被迅速認可，同時人們對互聯網的依賴也越來越強，就是在這樣的背景下互聯網金融得到了快速發展。互聯網金融依托于支付、云計算、社交網絡以及互聯網引擎搜索等一系列互聯網工具，形成資金融通、支付和信息中介等新興業務形式。互聯網金融引起一種全新的融資模式，使得各種中介機構和銀行、券商、交易所的作用減弱，大部分的資金融通可直接在網上實現。云計算的主要概念是“一切皆服務”，是服務的集合，其技術框架有IaaS（基礎設施即服務）、PaaS（平臺即服務）、SaaS（軟件即服務）三種形式。云計算技術在金融中的一般架構如圖1所示。

云計算技術對于金融行業來說，更多的是對金融機構IT基礎架構上以及對于金融機構提供金融服務方式上面的革新。云計算技術由于“資源共享”的特性可以降低金融企業的運營硬件成本。另外，云計算的“動態響應”特性，保證了業務的靈活性。云計算技術可以幫助金融企業實現業務創新（如圖2所示）。云計算具有靈活、開放和易于整合等特點，特別適合金融企業實現上下游產業整合以及與縱向戰略合作，為金融企業鞏固市場地位和開拓新市場提供方式和手段。例如，銀行的傳統借貸模式可以經過云計算技術的改造，加入更多的外部數據比如電子商務平臺信用評價系統、中小企業財務系統和工商稅務系統，從而降低銀行向中小企業貸款的風險，降低平臺向中小企業提供貸款的成本。

2、數據挖掘技術

數據挖掘一般是指從大量的數據中提取人們感興趣的、事先不知道的、隱含在數據中的有用的信息和知識的過程，并且把這些知識用概念、規則、規律和模式等方式展示給用戶，從而解決信息時代的“數據過量，知識不足”的矛盾。金融數據挖掘的一般過程如圖3所示。

在金融市場中，數據挖掘技術的用處極廣。在銀行業務方面，數據挖掘技術可以從用戶的銀行賬戶信息中進行挖掘，對用戶進行信用評級，進行貸款審批；可以對銀行不同的客戶進行細分，提供差異化的服務；也可以對信貸風險進行評估，降低壞賬率，提高銀行利潤。

在證券業務方面，數據挖掘技術可以對復雜的數據建模，利用股票的歷史數據通過技術分析預測股票未來價格走勢；利用歷史收益―風險進行建模，考慮預期的不確定性，針對不同客戶的情況構建最優的投資組合，控制風險，提高收益；利用挖掘技術構建自動交易系統，用以避免在做投資決策時候受到投資者情緒的干擾，從而造成更大的損失。

在保險領域，數據挖掘算法也有廣泛的應用前景。利用數據挖掘算法，可以分析并界定保險欺詐或者企業破產的行為特征，針對于異常情況進行實時的預警和監測，這個對于保險業的發展具有至關重要的作用。

數據挖掘的算法主要包括參數統計方法、非參數統計方法、神經網絡和支持向量機。其在金融機構中的適用情況如表1所示。

參數統計和非參數統計屬于傳統的統計學方法，兩者的差別在于對于樣本總體的分部是否已知。參數統計是假定總體分布類型已知，對一些未知參數比如比較均值、方差等參數進行推斷。但是金融數據并不能很好地滿足這個假設，所以算法適用性較差。非參數統計對總體假定較少，結果穩定性較好，有更廣泛的適用性。

人工神經網絡，也簡稱神經網絡，是20世紀80年代以來人工智能領域興起的研究熱點。它是一種模仿生物的神經元和神經結構行為進行信息處理的數據模型，使得機器可以像人腦一樣的學習和判斷。神經網絡是一種自學習模型，并不需要對于數據樣本做出假定，適用性廣，可以用于分類、聚類和預測等，目前已經廣泛應用于金融市場建模中。

支持向量機是一種于上世紀90年代中期發展起來的基于統計學的機器學習算法。通俗來說，它是一個二類分類模型，利用特征空間上的間隔最大的線性分類器。它的優勢主要在解決非線性、小樣本以及高維模式識別上。它優于神經網絡是在于它可以避免神經網絡中可能得到局部最小化解的問題。另外，它有著嚴謹的理論基礎和數學證明，不像神經網絡的有效性主要基于參數的調優，而這個過程很大程度上取決于經驗。當然，支持向量機也有局限性，它無法處理大規模樣本，也不能直接處理多分類問題。

3、大數據技術

大數據具有數據量大、種類繁多、價值密度低和處理速度快等特點。金融業是大數據的重要產生者，其數據來源廣泛，包括各種股票、期貨、衍生品、債券等在內的金融報價、交易數據，各類公司的業績報告以及研究報告，官方對于宏觀經濟數據的調查統計，金融媒體的新聞報道，這些渠道每天產生海量的TB或者PB級別的數據。

傳統分析方法以及數據挖掘技術在如此大量的數據面前束手無策，大數據分析處理技術的出現填補了這一空白。最早得到廣泛應用的為Hadoop，它是一個實現了MapReduce分布式處理算法的、離線的、基于磁盤的大數據批處理平臺。隨著技術的發展，陸續出現了基于內存的大數據處理模型Spark和基于流式計算的計算模型Storm。Spark改進了Hadoop基于磁盤的數據處理模式，將大數據的處理速度提高了數十倍，提供了近實時的處理延遲。Storm是針對實時的流式處理場景，它把數據建模一個不斷流動的“流”，是一種實時的處理模型。這三個系統目前是主流的大數據處理平臺，在不同的應用場景下相互補充，形成了一套完整的大數據技術體系。金融大數據分析的一般架構如圖4所示。大數據的出現促進了包括高頻交易、市場情緒分析、智能營銷、信貸風險分析、實時風險管理和個人征信等的金融創新，適用情況如表2所示。

高頻交易是指交易者利用軟件或者硬件的優勢，通過短時間內進行大量的交易進行獲利的一種方式。現在主流方式是通過分析金融大數據，建立一些市場變動的模型，識別出特定市場的模式，然后根據模式進行交易的過程。

市場情緒分析是指從社交媒體中的數據中提取市場情緒，并開發基于情緒的交易算法。在出現積極的市場情緒的時候進行買入操作，而在出現意外情況或者其他消極市場情緒的時候拋出訂單。

智能營銷是指通過綜合用戶各方面的信息，包括歷史數據、瀏覽數據、交易數據、社交數據、行為數據等識別客戶的行為模式，分析用戶需求和興趣，并根據結果進行特定的產品推薦、客戶體驗優化或者客戶挽留等精準營銷。

基于大數據的信貸風險分析是一種多維度分析中小微企業信貸風險的分析方法。通常做法是收集公司大量日常交易、運營活動、財務狀態等數據用以分析一個企業真實的運轉情況，從而準確評估信貸風險。

實時風險管理是指通過大數據技術，金融機構通過各種維度、不同的數據渠道來實時監控用戶的風險變化，比如監控用戶財務變化、意外事件、市場氛圍、運營情況來獲得全面、立體、實時的風險評監測。

基于大數據的個人信用評估機構利用更多的數據維度，包括一個人的消費數據、教育數據、社交數據、職業數據等，對用戶進行信用評估，提高評估的準確性，提高機構利潤。

三、互聯網金融的展望和建議

互聯網企業將掀起金融機構的“鯰魚效應”。所謂鯰魚效應指的是引入外部競爭者，往往會激發組織內部的活力。對于傳統金融行業來說，沒有足夠創新和提高服務的動力。這個時候互聯網公司就像進入的鯰魚，為沒有活力的池塘注入新鮮的動力。這個時候，傳統金融機構會奮起反抗，通過提高自己的業務水平和創新能力與野心勃勃的闖入者進行競爭。可以看到，未來的互聯金融行業的競爭會更加激烈，也會給消費者帶來更多的實惠。為了互聯網金融的良性發展，筆者提出以下建議。

1、金融監管部門需要鼓勵互聯網金融創新，同時建立有效的互聯網金融監管體系

創新意味著活力和發展，政府需要鼓勵和引導互聯網金融朝著健康、合理的方向有序的發展：一是加大對互聯網金融新產品的研究，加大技術研發投入，培養金融和互聯網技術復合型人才，以適應新市場下的監管需求。二是加強對互聯網金融等新興金融產品的監管，需要明確牽頭部門，建立統一安全標準、數據標準、傳輸標準，對互聯網金融產品實現備案登記制度，合理控制互聯網金融風險，特別是P2P等風險比較大的新興模式。三是加強金融消費者權益保護，監管部門需要建立針對互聯網金融新業態下的消費者權益保護規定，明確互聯網金融業務服務中的消息披露、風險承擔以及消費者信息保護（特別是隱私保護）的具體規定。四是監管部門應盡快建立全國統一的征信機制和平臺，政府可以牽頭整合傳統金融機構（比如銀行）的用戶信用信息、政府本身的工商信用數據庫和納稅數據和主流互聯網金融平臺上的信用信息，建立一個覆蓋多方面的全國性征信系統，消除信息不對稱性，保護消費者。

2、互聯網企業應該加強金融法律法規學習和宣傳，加強法律意識

互聯網的生存之道在于“創新”與“顛覆”，這在其與很多傳統行業結合中得到充分體現。但是金融行業與其他普通行業有所不同，金融市場的穩定有序直接關系到社會穩定和經濟發展，所以必然需要受到更多的限制。互聯網企業自身需要意識到這一點，改變以往“自由”的習慣，在金融創新產品金融研發、宣傳的過程中，遵守相關法律法規，避免出現一些打擦邊球、走灰色地帶等有潛在危險的行為。

篇8

面對網絡變革的大潮，日前新華三集團（簡稱“新華三”）正式“新網絡 新IT 新價值”運營商戰略。“面對運營商的網絡重構挑戰，新華三將通過創新技術和商業實踐積累，助力運營商實現業務轉型。”新華三集團副總裁黃智輝在接受《通信產業報》（網）記者采訪時表示，“新華三將以SDN/NFV及云計算技術做引導，以面向下一代網絡的創新理念幫助運營商開拓全新的服務空間，創造新的業務價值，目標成為運營商網絡重構和業務轉型的全方位戰略合作伙伴。”

整合資源重塑新IT價值

以計算、存儲、網絡三大硬件設備領域為基礎，開拓云計算、大數據、大互聯、大安全四個方向，結合IT咨詢服務，新華三從一個硬件供應商向軟件公司轉型的戰略迅速推進。事實上，新華三在2013年就提出了“新IT”概念，希望通過創新IT推動各行業的變革，以大互聯、大數據、大安全和云計算為四大技術方向，為傳統行業轉型和產業升級提供新IT智慧。

而此次運營商戰略中，新華三再次鞏固“新IT”的戰略核心，并結合運營商需求擴展外延。在運營商領域，新華三是運營商服務器、存儲、網絡、安全、數據中心基礎架構的全面供應商。

以SDN/NFV以及云計算為核心的網絡重構已經成為運營商主流的技術發展趨勢的今天，IT與CT加速融合不僅是運營商面臨的重要趨勢，更是新華三的重要機遇所在。“新網絡、新IT”正是新華三乘風而上的核心戰略。“依托SDN構建多級DC網絡，實現全網流量統一調度，全面覆蓋新型城域網以及移動核心網，并以NFV平臺軟件為基礎，通過集成第三方網元以及自有端對端方案，成為運營商網絡重構領域最佳戰略合作伙伴。”黃智輝表示。

依托新網絡戰略，新華三將發揮新IT戰略的更大能量。近年來，在“三大一云”及咨詢服務的新IT領域的投入，使新華三不僅擁有完備的基礎架構產品線，同時又擁有新IT解決方案，端到端的解決方案，使新華三有能力為運營商業務轉型提供強大的技術驅動。

黃智輝介紹，如今，通過HPE與H3C雙品牌協同創新，新華三已經擁有基于開放架構的服務器、存儲、交換機、無線、網絡安全及管理軟件。在市場上，目前擁有如此完整全套解決方案的廠商屈指可數。這些也正是運營商在其網絡重構變革中最為看重的核心價值。

搶占新網絡技術制高點

運營商強大的基礎資源能力和網絡連接能力，成為做云業務的天然優勢。因此，新華三將行業云市場作為孕育新價值的最佳領域。新華三將與運營商共同開拓政企市場。“以政務云、教育云等行業領先解決方案結合更加靈活的運營模式，新華三希望能夠成為運營商ICT業務的伙伴，用全新的戰略合作決勝電信云市場。”黃智輝表示。

新華三作為全球范圍內最早期參與網絡重構實踐的廠商，其解決方案目前已經在三大運營商的多個省分公司現網成功應用。

篇9

關鍵詞：云存儲;資料歸檔;網絡存儲

1 云存儲技術簡介

云存儲技術主要是依賴于高速分布式互聯網進行數據的存儲，在網絡中搭設多種不同類型、不同容量以及不同物理位置的存儲設備，借助云計算進行管理，讓這些分散于網絡中的數據能夠并行工作，從而形成了一個非集中式的大型數據存儲和訪問系統。云存儲能夠合理運用網絡空間，存儲資源更加豐富，按照需要也可以獲得很好的擴展性，通過網絡管理軟件等可以快速對資源進行管理和取用，和集中存儲的管理方式基本相同。在網絡中存儲的信息相對比較分散，所以受到攻擊時也不容易造成整體的崩潰，只要能夠進行良好的保護，網絡中的信息就能夠得到有效的保護。

2 資料檔案信息網絡存儲及其實際應用意義

2.1 資料檔案信息網絡存儲

互聯網技術日益成熟，越來越多的人在使用互聯網，使得網絡中信息的種類和數量都在不斷增加，同時人們對于信息的取用要求也越來越頻繁，如何采取一種高效的存儲方式，讓網絡中的信息更好的進行使用，是目前信息管理工作者需要面對的問題。檔案信息存儲的方式非常多，基于本地計算機系統的存儲方式，方便集中管理和使用，但是面對網絡不斷擴展，這種方式使得網絡中處于遠端的設備訪問不便，所以利用互聯網分布計算的優勢，在網絡中分布存儲，可以通過特定的網絡載體進行存儲。相比較于傳統存儲模式，云存儲通過網絡將部分的檔案信息組合成一個整體，使得多個信息資源單位可以通過網絡進行信息的共享和傳輸，解除了集中信息存儲的限制。而且隨著檔案信息種類增多，數量增加，網絡存儲能夠提供更大的空間，同時提供高速的訪問服務，節約本地信息資源占用的空間。云存儲是目前最為經濟，安全性較高的信息存儲解決方案，長期存儲得到了很好的保證。所以說，資料檔案信息的存儲，未來會十分依賴網絡存儲。

2.2 云存儲對資料歸檔的重要意義

信息量的增加，對管理提出了更高的要求，同時大量冗余的信息會占用存儲空間增加負擔，根據客觀需要進行存儲更為合理。按照檔案信息的管理規定，選擇合適的存儲年限和存儲方式，對于需要長久存儲的檔案信息，應當選擇更加安全穩定的存儲方式，而云存儲技術的分布式優勢能夠很好的解決這一問題。分布式存儲解決了長期存儲穩定性不足的問題，在網絡中的備份能夠及時恢復保證數據安全，同時分布式存儲通過網絡機密和授權訪問，確保資料能夠完整保存。實際檔案存儲過程中，網絡存儲體現出了非常多的優勢，成本低，運維方便，對于網絡的安全開放，也讓檔案信息可用性更高，便于分布式管理檔案信息，云計算解除了檔案管理的時間和空間限制，所以說云存儲在資料歸檔中具有實際應用意義。

3 云存儲在資料歸檔中的應用方式

3.1 利用資源網站進行云存儲

檔案信息資源原始數量龐大，檔案管理部門對于這樣龐大的數據信息，可以很好的利用資源網站的服務器進行存儲，通過網絡存儲代替本地資源存儲，大大降低了本地資源占用的空間。使用網絡資源網站存儲原始檔案資源，降低了本地計算機存儲系統的壓力，同時在資源網站合理開放接口，可以在服務器端進行其他檔案信息的收錄和管理。資源網站對于資源的存儲可以說是全方位的，不論類型和更新頻率，服務器都能夠承載，具有很強的可用性，海量的檔案信息都可以得到安全的存儲。

3.2 利用網絡硬盤進行云存儲

網絡硬盤也就是建設在網絡中的大容量存儲介質，很多網絡公司都推出了在線的資源存儲服務，提供了一個資源存儲、管理和分享的網絡空間，就相當于一個虛擬的移動硬盤，只是訪問方式是通過網絡進行。網絡硬盤相比資源網站使用更加方面，借助網絡公司的公用服務器硬盤，實現網絡存儲。網絡硬盤可以隨著用戶需求擴展空間，成本也比較低廉，借助網絡公司的服務器資源，更加安全和穩定。

3.3 利用同步盤進行同步存儲

同步盤與網絡硬盤可以結合使用，同步盤將網絡硬盤與本地計算機硬盤進行映射和同步，通過網絡將本地計算機存儲的信息進行網絡備份，這樣在其他計算機中也可以對存儲資源進行檢索和管理。同步盤提供自動備份更新數據的服務，將本地計算機增加的信息及時的上傳到服務器中，這樣就可以通過網絡將同步盤作為計算機的一個虛擬硬盤使用，更加直接的對數據進行管理，同步服務讓信息存儲更加穩定，降低了本地計算機的壓力，確保計算機信息能夠得到穩定保存。

4 結語

云存儲技術在大數據時代應用廣泛，隨著時代的發展，檔案信息的存儲和使用也有了更高的要求，認真研究云存儲技術，創新檔案信息的存儲方式，提高存儲穩定性和安全性。檔案信息資源不論是種類還是數量都在不斷增加，云存儲提供了良好的解決方案，這就需要資源管理者采用合理的存儲方式，提高資源存儲和管理的工作效率。

參考文獻：

[1]高宏卿，汪浩.基于云存儲的教學資源整合研究與實現[J].現代教育技術，2010（03）.

[2]李君鵬，周宇.基于云存儲的在線備份服務創新[J].華南金融電腦，2010（03）.

[3]郭凌翔.淺談云存儲及其安全性[J].福建電腦，2010（05）.

[4]周可，王樺，李春花.云存儲技術及其應用[J].中興通訊技術，2010（04）.

篇10

在這三大陣營中，互聯網陣營主要面向公有云市場，為中小企業和獨立開發者提供公有云服務。IT陣營主要面向大客戶提供私有云產品和方案。電信運營商則同時進入公有云和私有云市場，提供IaaS公有云服務、政府和行業云托管及定制服務。

互聯網陣營：

亞馬遜一枝獨秀 BAT“跑馬圈地”

互聯網企業之間爭奪的云計算市場，主要聚焦在小型企業及初級用戶市場，后續可能會通過與政府和大型企業合作，進入虛擬專有云、政務云市場。

在IaaS領域，互聯網企業采取與軟件廠商合作，提供軟件開發的基礎；在PaaS領域，主要提供服務于第三方開發的平臺服務，為開發者提供應用中間接口；在SaaS領域，則通過與終端客戶和渠道商聯合，以良好的用戶體驗提供系統集成服務。

從全球云產業來看，亞馬遜可謂獨占鰲頭的大佬級企業。IDC預計，到2014年，亞馬遜所有云計算服務的營收將為560億美元。盡管如此，在亞馬遜大力拓展云計算業務的同時，也不得不面臨著后來者的競爭，如IBM、微軟等都試圖分食亞馬遜占據的市場份額。

比較來看，谷歌長期以來一直都在提供云計算服務。早在2008年推出了一款名為Google App Engine的云計算服務，后來又在2012年推出了另一款姐妹版服務，Google Compute Engine。但即便如此，亞馬遜過半的云計算市場份額，仍然令谷歌望塵莫及。目前，谷歌一直在扮演著追趕者的角色。總體上說，谷歌的服務并沒有亞馬遜的服務成熟。

作為國內互聯網云計算的先鋒，早在2011年，阿里云和盛大云就推出了IaaS服務，并迅速吸引了各大媒體和開發者、中小站長的眼球。之后，百度云、騰訊云、京東云、新浪SAE等互聯網企業接踵而至。

目前，國內互聯網企業在云產業中的角力，主要聚焦在“跑馬圈地”上。作為主力的BAT（百度、阿里巴巴、騰訊）三家，所提供的云服務，表面上圈的是用戶和業務，其最終實質，圈的是云生態鏈條的產業價值。以BAT三家為代表的互聯網企業，開展云計算業務的機會在于，它們能夠集合以將以計算、網絡、存儲服務為主的基礎云、以數據、用戶和能力服務為主的綜合云，以及設備商、安全商、運營商之類公司的售賣模式進行融合，在云產業中承擔起整合的角色。

IT陣營：

大舉收購 廣泛合作

當前，IT陣營中較大的云計算企業，主要以主流的IT、軟件、網絡設備和系統服務商為主，包括微軟、IBM、HP、Oracle、思科、華為等。

在云產業的IT陣營中，主要面向的是企業級客戶，企業客戶既是服務的提供者，也是服務的使用者（最終使用者是企業內部用戶）。僅有部分IT廠商，轉型為公有云服務提供商，與互聯網云計算企業展開競合。

由于云計算的市場大部分被互聯網陣營中的亞馬遜占據著，為了從其手中搶奪份額，作為IT服務商的IBM，攜手谷歌開展云計算方面的技術研究與業務合作。同時，IBM和谷歌還計劃共同開拓全球的共同技術觀察以及大量的人才，以構架一個全球性網絡。

至于HP、Oracle和思科，則通過大舉收購云計算方面的中小廠商，與大型云計算專業企業進行合作等方式，來對以往的業務架構進行改造，增強自身的云計算實力，以適應云計算產業的發展模式。其中，既包括思科與EMC之間、甲骨文與英特爾之間達成的戰略合作，也包括甲骨文對云計算客戶服務商RightNow及云營銷軟件商Eloqua的收購。

另外，在云計算市場爭奪戰中，微軟也不甘示弱。在與業界其他企業的競爭中，微軟主要集中于Hadoop的布局。Hadoop作為Google核心技術的開源版本，處于云計算技術的核心地帶。微軟希望通過全面擁抱Hadoop，并模糊Windows Azure中IaaS和PaaS界線，來探索其云計算業務的優勢方向。

視角轉向國內的IT廠商，以華為的云計算最為突出。華為的云計算布局，主要聚焦其深耕多年的運營商領域，針對運營商的需求，華為推出了“云-管-端-控”戰略，希望在幫助運營商實現轉型的同時，牢牢把握這一專業性市場。在競合策略方面，華為并不設限。例如，在華為官網云計算模塊上，列出的“合作伙伴”名單中，可以看到如IBM、惠普、戴爾、微軟等與華為在云計算領域既是合作伙伴，又是競爭對手的傳統IT廠商。

運營商陣營：

改造傳統與建構生態并行

在云計算服務中，運營商的優勢主要在網絡、數據中心、大規模可靠性、運營能力、企業信譽、企業客戶資源與關系等方面，同時通過對原有業務架構進行優化和云化改造，為中小企業、政府及行業客戶提供公有云和私有云托管及定制服務。

傳統運營商的主要業務集中于基礎網絡和語音業務，借助在這方面的資源優勢，逐步向企業級IT服務領域拓展，但是由于體量龐大、轉型步伐較慢，目前也主要局限于網絡和系統集成方面的業務。

在面向云計算轉型中，以AT&T、Verizon為代表的電信運營商比起國內的運營商來說，更加敏銳地捕捉到了其中蘊含的機遇。

其中，美國電話電報公司AT&T，摒棄了那種“非此即彼”（all-or-nothing）的戰略視角，不僅考慮云計算本身的靈活性，而且關注云計算在適應業務需求及其與企業共成長方面的能力。針對傳統的托管解決方案，缺乏必要的靈活性和可擴展性，而公有云在多數大型企業所需要的企業級安全、可靠性和可擴展性方面存在不足，AT&T提出基于運營商現狀和企業現實需求的混合云解決方案。混合云被定義為共享服務器資產與私有服務器資產的結合使用。這種云計算模式不但發揮了企業網絡的強大功能，提高了現有技術投資的利用率，同時也提升了云的快速擴展性和靈活性。

不同于AT&T在云產業中的確切定位，國內的三大運營商，不論中國電信的“星云計劃”，還是中國移動的“大云計劃”，都普遍采用“高大上”的產業戰略，試圖通過建構一個覆蓋廣泛的云計算產業鏈條，在全國建立云計算產業基地，全面布局提供IaaS、PaaS及SaaS多層級服務的云計算服務。

之前，中國聯通了系列企業云服務產品，明確了云主機、云存儲、專享云、云集成、云孵化等五大服務方向，聚焦十類重點應用領域，成為國內首家提供企業云服務的運營商。緊隨其后，中國電信也推出了相關服務，并攜手SAP構建中國云服務生態體系。

不過，由于運營商在技術和創新方面的先天缺陷，遠遠比不上互聯網企業及IT廠商。這一短板，將導致運營商在IaaS及PaaS領域，很長時期內將很難與業界主流提供商進行競爭。唯一能夠彌補的辦法，就是廣泛開展與互聯網企業及IT廠商的合作，重點布局政務云與行業云方面的業務，以彌補和規避運營商云產業方面的劣勢。

總結