云计算技术分析范文
时间：2023-07-12 17:42:16
导语：如何才能写好一篇云计算技术分析，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。
篇1
关键词：云计算技术，关键技术，应用前景
中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2012） 21-0000-02
互联网时代信息和数据的迅猛发展，科研、工程和商业方面都需要处理大量的数据，自身IT架构的计算能力已经不能满足计算能力的需求。云计算是分布式计算、并行处理和网络计算进一步发展的必然结果，云计算是一种动态的易扩展且通过互联网提供虚拟化资源的计算方式，用户不需要对云计算的内部进行深入了解，只需要通过与浏览器交互就可以得到自己需要的信息。自从云计算概念的提出，就引起各方面的极大关注，目前已经成为信息领域的热点话题之一。
1 云计算的定义
云计算的定义有狭义和广义之分，狭义云计算是一种IT基础设施的交付和使用的模式，通常指通过网络按照需求和容易扩展的方式得到所需的资源，提供资源的网络称为“云”，使用者眼中网络中的资源和信息可以无限扩展，并且可以随时获取，按照自身的需求进行使用，随时进行扩展。
广义云计算是服务的交付和使用的模式，指通过网络按照需求、易扩展的方式得到所需的信息服务。这种信息服务可以是基于互联网的软件服务、带宽服务、也可以是其他的任意服务。这些网络服务可以理解为网络资源，网络资源的总和称为“云”，它们是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，通常是一些大型的服务器集群，包括计算服务器、存储服务器以及宽带资源等。云计算把所有的计算资源集中起来，不需要人为参与，软件自动进行管理。这为应用提供者节省了时间和成本，不必为细节而操心，从而专注于自己的业务。
不管是狭义概念还是广义概念，都可以看出，云计算是并行计算、分布式计算和网格计算等相关技术融合的产物。
2 云计算的特征
2.1 支持虚拟化。通过在一个服务器上部署多个虚拟机和应用，从而提高资源的利用率；当一个服务器过载时支持负载的迁移。
2.2 云计算系统提供的是服务。云计算系统的管理对用户来讲是透明的，不同的管理任务是自动完成的，系统的硬件、软件、存储能够自动进行配置，从而实现对用户按需提供，用户不需要了解云计算的具体机制，就可以获得需要的服务。
2.3 提供服务质量保证。云计算能够向用户提供满足质量保证要求的服务，能够根据用户的需求对系统作出调整，如用户需要的硬件配置、网络带宽、存储容量等。
2.4 高可靠性、可用性和可扩展性。云计算保证向用户提供可靠的服务，保证用户能够随时随地地访问所需要的服务，并且用户的系统规模变化时，云计算系统能够根据用户的需求自由伸缩。
2.5 经济性。组建一个采用大量商业机组成的云计算机群比同样性能的超级计算机的花费要少得多。
3 云计算的关键技术
云计算是一种新兴的计算模式，以数据为中心，是一种数据密集型的超级计算，把强大的计算能力分布到终端用户手中。
3.1 虚拟化技术。虚拟化是云计算实现的重要技术基础，虚拟化技术实现了物理资源的逻辑抽象和统一表示，计算元件在虚拟基础上运行。通过虚拟化软件，单个任务的CPU占有率可以根据任务大小而自动调整，所以一个CPU上面就可以跑多个程序，一般这些任务对CPU的占有率都不高。通过虚拟化技术提高了资源的利用率，根据用户的需求进行资源优化配置，实现动态资源平衡；虚拟化技术根据对象可分成存储虚拟化、计算虚拟化、网络虚拟化等，计算虚拟化又分为系统级虚拟化、应用级虚拟化和桌面虚拟化。
3.2 数据存储技术。云计算系统由大量服务器组成，同时为大量用户服务，因此云计算系统采用分布式存储的方式存储数据，用冗余存储的方式保证数据的可靠性。如：Vmware公司和戴尔公司联合推出的数据存储租赁服务戴尔云，是按需数据存储租赁服务。在“安全的戴尔数据中心”向客户出售空间，以及提供咨询、数据安全和其他服务。
3.3 数据管理技术。云计算需要对分布的大量数据进行分析处理，并为用户提供高效可靠的服务；因此，数据管理技术必须能够高效的管理大量的数据。如：VMware的vCente的管理控制台，以此帮助企业构建软件定义的数据中心，提高IT部门异构云管理能力，同时实现云计算的高效性、敏捷性和便捷性。
3.4 编程模型。为了保证给用户带来轻松地云计算服务，让用户利用编程模型编写简单的程序来实现特定的目的，云计算的编程模型不能太复杂，必须使后台复杂的并行执行和任务调度向用户和编程人员公开化。
3.5 云计算平台管理技术。云计算资源规模巨大，服务器数量众多并分布在不同的地方，同时有数百种运行着应用，如何有效的管理这些服务器，保证整个系统提供不间断的服务是巨大的挑战。云计算系统的管理技术能够使大量的服务器协同工作，方便的进行业务部署和开通，快速发现和恢复系统故障，通过自动化、智能化的手段实现大规模系统的可靠运营。
4 云计算的应用前景
云计算作为目前的研究热点问题之一，是IT的一种发展趋势，它被视为科技业的下一次革命，它将带来工作方式和商业模式的根本性改变。
4.1 云计算在大企业的应用前景。大企业有完善的基础设施和相当数量的专业IT管理人才，对现有的IT基础设施进行高效的利用。如果将云计算的强大功能引入企业的数据中心，将传统的IT基础架构为私有云，使IT的基础架构作为可以轻松访问的服务来交付。这将极大地降低成本并且最大限度地提高IT效益。
4.2 云计算在中小企业的应用前景。云计算意味着巨大的商业机遇，他们可以借助云计算在更高的层面上和大企业竞争。自1989年微软推出Office办公软件以来，我们的工作方式已经发生了极大变化，而云计算则带来了云端的办公室——更强的计算能力但无须购买软件，省却本地安装和维护。那些对计算需求量越来越大的中小企业，不再试图去买价格高昂的硬件，而是从云计算供应商那里租用计算能力。在避免了硬件投资的同时，公司的技术部门也无须为忙乱不堪的技术维护而头痛，节省下来的时间可以进行更多的业务创新。
4.3 云计算在家庭的应用前景。智能家庭是未来家庭的发展方向，如果将云计算提供的服务引入智能家庭之中，建立家庭中心，也就是云的家庭终端，把所有的家庭里的数据同步起来，每一个智能家庭组成了智能家庭云，并且智能家庭云可以向外界提供不同的服务。
5 结论
随着全球化和信息化的发展，云计算必定会迎来广泛的发展机遇和应用前景。云计算是基于多种技术的新兴计算模式，它具有虚拟化、高可用性、高可靠性、低成本等特点；云计算是互联网之后的第四次IT产业革命，将对IT业产生深远影响。
参考文献：
[1]吴朱华.云计算核心技术剖析[M].北京：人民邮电出版社，2011.
[2]赵广才，张雪萍.云计算技术分析及其展望[J]电子设计工程，2011，（11）.
[3]杨明胜.关于对云计算技术的研究与应用[J].信息系统工程，2012，（1）.
[4]陈川.云计算技术在企业的应用与发展现状[J].科技经济市场，2011，（12）.
篇2
关键词：云计算 基础构架 结构 层次
中图分类号：TP393.08 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）06-0241-02
云计算技术被认为是继个人电脑 、互联网之后的“第三次互联网革命”，诞生伊始就得到广泛关注和重视。下面我们从云计算的概念、类型和基础架构三个方面来进行探讨。
1 云计算的概念
云计算是利用本地或远程服务器（集群）的分布式计算机为互联网用户提供服务（包括计算、存储、软硬件等服务），它是对分布式处理、并行处理和网格计算及分布式数据库的改进处理、融合和发展。
通俗的讲，云计算是一种全新的网络服务方式，将传统的以桌面为核心的任务处理转变为以网络为核心的任务处理，利用互联网实现自己想要完成的一切任务处理，使网络成为传递服务、计算力和信息的综合媒介，真正实现按需计算，多人协作。通过云计算的大规模应用，未来计算资源或许像电和水那样可随时获取，并按使用量进行计费。
2 云计算的类型
从部署方式来说，云计算可以分为私有云、公有云和混合云。公有云是互联网上所有用户都可以使用。私有云则是一种专有的云环境，是针对一个组织单独构建的互联网服务，该组织拥有基础设施，可以在此基础设施上部署应用程序，并对数据、安全性和服务质量提供有效控制。混合云，也可称为虚拟私有云，它提供的服务运行在一个公共的云基础设施之上，但通过虚拟专用网（VPN）限制对它的访问。
IaaS，指的是将硬件设备等基础资源封装成服务供用户使用，在此环境中，硬件及网络资源可以被划分成一个个的逻辑计算单元，IaaS管理工具可以保证多个逻辑单元协同工作起来。
PaaS，是对资源的抽象层次更进一层，它提供用户应用程序的运行环境。
SaaS，是将某些特定应用软件功能封装成服务。
3 云计算的基础架构
云计算充分利用网络和计算机技术实现资源的共享和服务，解决云进化、云控制、云推理和软计算等复杂问题，其基础构架可以用云计算体系结构、服务层次则和技术层次来描述。
3.1 云计算体系结构
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，提供超级计算和储存能力。云计算体系结构如图：（见图1）
云用户端：提供云用户请求服务的交互界面，也是用户使用云的入口，用户通过WEB浏览器可以注册、登录及定制服务、配置和管理用户。
服务目录：云用户在取得相应权限（付费或其他限制）后可以选择或定制的服务列表，也可以对已有服务进行退订的操作，在云用户端界面生成相应的图标或列表的形式展示相关的服务。
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机资源和服务，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，动态的部署、配置和回收资源。
资源监控：监控和计量云系统资源的使用情况，以便做出迅速反应，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给合适用户。
服务器集群：虚拟的或物理的服务器，由管理系统管理，负责高并量的用户请求处理、大计算量处理、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中选择所需的服务，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WE应用。
3.2 云计算服务层次
云计算的服务层次是根据服务类型即服务集合来划分，体系结构中的层次是可以分割的，即某一层次可以单独完成一项用户的请求而不需要其他层次为其提供必要的服务和支持。
3.3 云计算技术层次
服务接口：统一规定了在云计算时代使用计算机的各种规范、云计算服务的各种标准等，用户端与云端交互操作入口，可以完成用户或服务注册，对服务的定制和使用。
服务管理中间件：在云计算技术中，中间件位于服务和服务器集群之间，提供管理和服务即云计算体系结构中的管理系统。对标识、认证、授权、目录、安全性等服务进行标准化和操作，为应用提供统一的标准化程序接口和协议，隐藏底层硬件、操作系统和网络的异构性，统一管理网络资源。
虚拟化资源：指一些可以实现一定操作，具有一定功能，但其本身是虚拟而不是真实的资源，如计算池、存储池和网络池、数据库资源等，通过软件技术来实现相关的虚拟化功能，包括虚拟环境、虚拟系统、虚拟平台。
物理资源：主要指能支持计算机正常运行的一些硬件设备及技术，可以通过现有网络技术和并行技术、分布式技术将分散的计算机组成一个能提供超强功能的集群用于计算和存储等云计算操作。
4 结语
云计算作为下一代IT的发展趋势，在我国得到了充分的推动和蓬勃的发展，但我们必须看到，由于国内在云计算领域对核心技术的掌握不足，目前国内所建设的云计算中心，更多的投入是在硬件建设的部分，缺乏在基础软件设施层面对云计算模式的支持。同时信息系统和网络设备使用的关键芯片、核心软件和部件绝大部分依赖进口，存在着安全隐患。总之，虽然云计算的发展还存在着诸多的问题，但作为一种新型的互联网服务和计算模型。它展示了越来越强大的生命力，涉及了各行各业方方面面的人们，并将最终彻底影响和改变改我们的生活。
参考文献
篇3
关键词：云计算技术；计算机应用；应用架构；服务平台
中图分类号：TP393.09
云计算是利用虚拟化技术将价格低廉的服务器进行松散耦合，然后形成一个大规模的计算机中心及大容量的储存系统，然后利用互联网络进行交付服务。用户不用了解该技术的基础构架，就能够方便的使用计算机资源。在大学生计算机应用大赛中，对作品有一个特殊的要求，就是参赛者提交的必须是代码。在传统的竞赛中，参赛者通常是采用邮箱投递的方式提交作品，然后由大赛的组织者将作品进行统一部署，交给专家评审。互联网技术的应用需要在较为复杂的环境部署下进行，而云计算的交付模式能够为用户提供一个多元化的平台，在该平台上能够对作品进行在线部署，在线评审等。
1 云计算的定义
至今为止，云计算技术还没有一个统一的定义，不同的组织给云计算下了不同的定义，据不完全统计，其定义内容在25种以上，例如：Gartner认为，云计算技术是利用网络技术作为服务为用户提供计算的一种服务；美国国家标准给出的定义是，云计算是通过互联网便捷服务通过付费模式使资源进行快速部署，并且不需要较多的管理工作。随着云计算技术的不断应用，其定义将产生更多的新观点。
云计算并仅仅作为一个技术的代名词，它还意味着多种技术的结合，其指向是IT基础设施的交付以及使用，通过互联网技术按照不同用户的需求和扩展的方式对硬件资源、平台资源以及软件资源进行获取，同时也可作为其他服务，无论是从广义还是狭义的角度而言，云计算运行的核心观念是按照用户不同的需要提供服务，类似人们对水、电等资源使用的模式一样。从云技术的技术层面而言，其功能的实现主要受两个因素的影响，第一，数据储存能力；第二，计算能力，其中，“云”还可以分为两种：储存云和计算云。其发展的势头吸引了各个研究领域的兴趣，从而推动了相关技术和商业模式的发展，各种创新业务层出不穷，云技术的发展势头将越来越激烈。
2 云计算应用架构
云计算技术的应用价值极高，出来具备扩展、服务以及计算机功能外，他还有许多隐形价值，其特点为以互联网、服务、使用量作为基础，并且能够根据用户的不同需要进行扩展，其核心技术为：虚拟化技术、网络计算以及网络储存等。云计算技术在其架构上分为三个层次：基础设施、应用程序、应用平台。它们分别能够为用户提供互联网资源、储存资源、计算机资源。虽然云计算处于一个虚拟的环境，但是其具备强大的全面性，能够提供数据库、中间件和服务环境，同时能够为用户提供科学、完整的应用程序，为用户展示最先进的计算机成果。
2.1 基础设施
云计算技术在大学生计算机大赛中主要的作用是为参赛者和评委提供评审和交流的平台，该平台是通过硬件服务群来实现相关的运算工作，其存储及内存资源池由服务器组合而成，所以可以将虚拟平台和存储空间分为不同的等级。可以对计算机应用大赛的数据资料进行适当的处理，例如：分享、分析等，操作十分方便快捷。
2.2 应用程序
就应用程序而言，可以交给参赛组队作品进行部署，然后完成对该应用程序的调试工作，最大限度的满足计算机应用大赛的系统以及相关评价系统。
2.3 服务平台
其服务平台最核心的功能是为用户提供操作系统和其他重要服务，即利用虚拟化技术，主要为用户提供IOS和Linux操作系统还有相关操作模板，另外，还为用户提供七大开发平台，如下表所示。
表1
基础模板：Window Template、Linux&Unix Template、Apple OS Template
应用模板：android、Apple IOS、Windows Phone、J2ME、MTK、Blackberry、Symbian
3 云计算技术在大学生计算机应用竞赛中的应用
在大学生计算机大赛中，云计算技术主要是为用户提供计算资源，其资源量必须和实际的需求一致，另外，由于计算机竞赛的规模较大，参赛者没有收到地域的要求，云计算技术可以提供一个跨区域的平台，方便评委进行考核，当比赛结束后，参赛者可以随时随地浏览云端开发环境，一般从教育网或者公网进行登录。
云计算技术主要通过网络安全技术以及负载均衡技术进行支撑，这两种技术让云平台运行的更加顺畅，使其访问速度更快，很大程度上保证了系统的安全性和实用性。针对云计算存在的负载以及失衡问题，云平台可以一一解决。其关键步骤是建立在云计算环境下存在的负载均衡模型，然后建立概率矩阵。云平台首先应该保证其安全性，所以无论从互联网的安全性、数据的安全性还是虚拟化安全方面而言，将云安全的解决手段应用进去是最佳的方式，无论用户使用哪一种云计算模式，最重要的就是保证数据安全，所以，为了保证计算机大赛的公正性，需要将相关数据进行备份，如果数据遭到意外丢失，仅需要一个小时就能恢复数据。另外，互联网络的各种威胁也要得到重视，这时云端的应用程序将充分体现其作用。由于虚拟化技术被采用，所以服务器和虚拟机的安全性也应该得到重视。
4 云计算技术的应用过程
在大学生计算机应用大赛中使用云计算技术，首先需要参赛者向云平台提出自身的资源需求，根据不同的情况，对资源的使用权限为半个小时至一年，供用户使用的开发平台高达七个，用户只需要付费就能够开始使用，申请使用的过程只需要短短的几分钟。在云平台内，资源是多元化的，其用处十分广泛，不仅能够备份多种开发手段以及多个版本，同时还能够建立及维护快照，让整个团队获取更大的利益，使其配合更加和谐，效率得到提升。
一般来说，计算机大赛的规模大且选手来自各地，同时还有港澳台地区的参赛者，评委也不例外，如果采用传统的现场考核模式将给评审工作带了很大的困难，所以，大赛的主办方一般通过云计算技术作为桥梁，为评审和参赛者提供沟通的平台，云平台在不同地区间能够进行便捷的沟通，能够很好的进行异地评审。计算机大赛的评委只需要通过进入指定网址，登陆到云计算平台中，就能够对参赛者的作品进行观摩和评判，从而给出公正和专业的考核结果，其安全性也能够得到保障，可以说云计算技术为大赛做出了巨大的贡献。
5 结束语
综上所述，在大学生计算机应用大赛中应用云计算技术是必不可少的，不仅能够实现跨地区评审，节省考核的时间和人力，还能够发挥其优势，保证参赛数据的安全性，并且使用的过程十分简便，价格合理。通过云计算技术的不断应用和发展，在未来一定会变得更加完善，在计算机应用大赛中有更大更广的覆盖率。
参考文献：
[1]王剑锋.“虚拟”丰“云”――虚拟化和云计算技术浅析[A].中国新闻技术工作者联合会五届一次理事会暨学术年会论文集（上篇），2009.
[2]曹沁宇.浅谈云计算技术在客服系统中的应用[A].全国无线及移动通信学术大会论文集，2011.
[3]董敏，陈金鹰，邹振宇.云端漫步――云计算时代来临[A].四川省通信学会2009年学术年会论文集，2009.
[4]徐雷，辛，马少武.云计算与电信运营商服务平台建设[A].中国通信学会信息通信网络技术委员会2009年年会论文集（上册），2009.
篇4
关键词：云计算；云数据；数据管理技术
一、云计算
（一）云计算的概述。近年来，由于数据的快速增长，用户对计算机的数据存储能力，要求也越来越高。云计算是一项新兴的数据处理技术，改变着普通用户使用计算机分析、处理数据的方式，为用户提供了强大的数据分析、存储能力，方便用户进行数据管理，目的是让用户高效的使用计算机的数据资源[1]。云计算不仅是解决数据的计算问题，更多的是结合其他技术进行综合发展。
（二）云计算的技术原理。云计算以互联网作为发展平台，以计算机技术作为实现途径，将数据进行整合、处理、应用、存储等，云计算是一种有效性强、低成本的计算机技术，通过计算机系统，实现数据资源优化的计算方式。云计算的基本原理是使数据分布在计算机上完成，能够使计算的数据进行合理的应用，实现计算机的存储功能。这就意味着计算机的云计算能力就像商品一样可以进行流通，最主要的是使用方便，价格低，而主要方式又是通过互联网进行的，实现了与计算机技术的接轨。
（三）云计算的应用。云计算具有操作简单的优势，用户无需掌握太多的云计算技术，就可以直接进行操作。在云计算下，可以使用户快速获得信息，为用户提供一站式服务[2]。云计算的特征主要表现为管理性、分散性、储存性等特征，同时还具有服务性、经济性等更深层次性的特征。云计算系统是通过IP网络连接的，云计算系统的核心组成部分是云计算平台。目前，国内多数企业都采用了云计算来为用户服务，例如，谷歌推出的谷歌App服务，IBM推出的“云海”操作系统等等，许多知名的企业都在大力的开发云计算软件，随着云计算的发展，一些虚拟化服务、数据整合服务也都采用了云计算技术，争取创造出更多的云计算产品。
二、云数据管理技术
（一）GFS技术。GFS技术，是一个大型的文件计算系统，它为谷歌云计算提供大量的数据储存空间，形成谷歌的云计算解决方案[3]。GFS将整个系统分为客户端、主服务器、数据块服务器3类，使应用程序直接调用这些函数，与该数据库连接在一起，进行整个系统数据的保存。GFS将文件按照固定大小进行分块，每一块被称为一个数据块，并有相应的索引号。在客户端进行访问GPS时，需要先进行节点访问，然后进行数据信息的获得，这种数据存储方式实现了控制数据流的作用，使得云数据管理技术的整体性能得到了提高。
（二）Dynamo技术。云计算的数据具有数量庞大、数据不确定性的特点，需要采用有效的管理技术对数据进行分析和管理。在云数据的众多管理技术中Dynamo技术具有独特的技术优势，它不仅具有分布式的储存模式，而且还能进行数据存储的表格构建，Dynamo技术可直接提供底层支持，它的优点是通过它所提供的N、R、M三个使用参数，根据客户的需求来进行实例的调整，其中N是副本个数，R是读取个数，W是写入成功的个数，当读取个数大于副本个数，就可以保证数据的一致性，当读取个数小于副本个数，则就不能保证数据的一致性。Dynamo技术的工作原理其实就是提供不同的版本，并能够灵活应用。
（三）云数据管理技术的利与弊。云数据管理的数据具有海量性、异构性、非确定性的特点，而云数据管理技术本身又具有规模大、结构性强的特点，是针对云数据的特点使用的一种数据管理方式，在应用上为客户提供方便快捷的数据模型，来进行数据的读取。虽然云数据管理技术在不断的改进和完善，但也存在着一些问题，例如，在数据丢失时，如何进行数据的还原与修复的问题，是需要云数据管理进行技术提升的方面。
结论
随着社会大量数据信息的涌现，云计算和云数据管理技术受到越来越多的关注，这也充分体现了数据由密集型向技术型转变的发展趋势。传统的数据管理方式在海量数据的冲击下，会遇到一定的挑战，云数据管理技术应采用新的方式去处理数据，从更深层去管理数据，通过云计算的平台构建，实现为更多用户服务的理念，也将出现越来越多的数据管理技术，使数据存储和管理方式不断的更新与发展。
参考文献
[1]刘正伟,文中领,张海涛.云计算和云数据管理技术[J].计算机研究与发展,2012,1(07):26-31.
[2]南志海.云计算和云数据管理技术探讨[J].硅谷,2013,06(05):7+3.
篇5
【关键词】云计算；服务器；网络系统；应用技术升级
云计算的概念源自于2007年，在当时被当做一个非常新颖的概念，在近十年的发展过程中，云计算被越来越多地应用到了各种各样的领域中，在互联网经济大行其道的现状下，创造了数额极为巨大的经济效益。云计算的应用在于对复杂计算的分散处理，通过网络技术将重要的计算程序划分成为可扩展的计算模块，从而打破传统的计算机单体运算模式，将计算上传到服务器，利用服务器的强大运算能力进行远程多浮点运算。
1云计算的发展现状
云计算的应用领域是在数据比较多的运算框架中才能充分体现出其运算的特点。目前大多数企业都有数据运算的需求，但是针对这些需求购置数据运算的相关设备就有些大材小用，因此负责专业数据计算的云计算公司就有了大量的商机，但是随着互联网企业的高速发展，越来越多的云计算企业在疯狂的掠夺着这片蓝海，因此如何在技术上取得突破性创新或者以更低成本吸引相关的用户才能在这个领域站住脚。云计算一般包括并行计算、分布式计算、网格计算等多个计算领域，同时基于先进的软件技术和网络服务，基于虚拟化技术和效用计算理念，云计算可以在多种平台上发挥相当巨大的作用。云计算所使用的大型服务器集群实现资源上的共享，就可以在普通用户调动的过程中耗费最少的计算资源达到最大的计算效果。在云计算的发展过程中，逐渐形成了狭义和广义的两种云计算概念，其中狭义的云计算概念是指云计算的服务提供商利用虚拟化技术和分布式计算的方法建设超级计算机进行计算，向有需求的客户提供服务，而广义的云计算则是通过建立大型的服务器集群，针对用户的各种计算需求提供云计算相关的各种服务。
2云计算服务器的网络系统升级技术研究
2.1网格计算的相关技术探讨
网格（grid）计算是互联网技术中云计算相关的分布式计算模式之一，随着云计算服务的不断发展，人们逐渐发现网格计算可以弥补以往云计算过程中出现的各种问题，网格计算很好地融合了互联网发展过程中的各种新技术，如对虚拟化技术、数据库技术、互联网以及远程计算机技术的融合，让比较高的计算力在各种设备之间共享，具有可伸缩和多架构的特点。网格计算的计算模式准确来说是一种偏向公共服务的计算模式，可以通过网络上的大量闲置计算能力进行集中计算。而根据目前的云计算发展趋势，网格计算将会在进一步商业化的基础上提高相关的计算效率，在技术的应用中，云计算和网格计算会进一步融合，最后形成商业化和应用程度都比较广的云格计算模式。
2.2云计算服务器的系统优化方向
云计算作为一种分布式的计算方式，在管理统筹方面要采取集中管理的模式，服务器的系统升级与优化也要向更加便于集中管理的方向发展。针对云计算服务器中的一些技术特征，应该对系统优化进行多方面的统筹与规划。云计算的服务器有着虚拟化、扩展程度高、任务分配可靠性强的特点，因此服务器的系统升级要侧重云计算的高校和灵活方面的特化，提高云计算服务的性价比，通过改善硬件和软件将云计算中服务器机组的可靠程度和维护成本做出一定程度的优化，从而实现云计算服务器的全面优化和升级。
2.3云计算服务器的海量数据管理技术升级
云计算需要在服务器端同时管理大量的数据，对数据管理的准确度越高，其计算的效率也就越高，所以数据库的性能也是云计算的过程中应该充分考虑的，数据库管理系统应该具有高效率和高容错率的特点，在异构的网络环境下也应该能够正常运行。传统的非云计算模式下的海量数据管理技术使用数据库服务，利用数据的索引与缓存以及数据分区的理念进行相关的数据管理工作，但是这一方式已经不再适用于云计算的发展模式。目前云计算服务器的网络系统升级技术主要基于谷歌公司研发的Bigtable数据存储与管理技术，通过列存储的分布模式，将数据管理和应用过程中的并发性和相应时间的管理模式提高，从而实现传统管理模式的革新。
3结语
云计算服务器的网络系统升级包括多个方面的核心技术购入和实践探究，对于云计算的相关企业来说，应该从企业自身发展的实际出发，在一些新的核心技术上投入适当的人力物力，实现云计算效率的增强和整体效益的提升。云计算服务器的网络系统升级应该注重整体的数据管理统筹与规划，力求在云计算服务的使用过程中尽量降低成本提高收益。
参考文献
[1]李丹,陈贵海,任丰原,蒋长林,徐明伟.数据中心网络的研究进展与趋势[J].计算机学报,2014(02):259-274.
[2]裘莹,霄,肖刚.中国云外包产业升级策略研究——基于全球价值链视角[J].宏观经济研究,2013(12):105-112.
[3]张佩英.云计算及其应用探讨[J].制造业自动化,2010(09):78-80+100.
篇6
关键词：云计算；虚拟集群；概念；核心技术
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1671—7597（2012）0510020—01
0 前言
云计算技术就是借助网络技术来将分散的计算资源有效的聚合在一起，从而构建一个规模巨大的计算资源系统。云计算具有三个层次的服务，分别软件服务、平台服务以及设施服务。而在云计算平台上进行集群管理就构成了虚拟集群。目前，云计算和虚拟集群技术广泛的应用到计算机等相关行业领域。
1 云计算以及云计算的核心技术说明
1.1 云计算说明
云是网络、互联网的一种比喻说法。通俗的理解，云计算就是一种基于互联网技术的相关服务的增加、使用和交付模式，在云计算技术的基础上，可以通过互联网为相关行业或人员来提供动态性强，容易扩展，而且实用性强的虚拟化资源。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。其中云计算的定义可以从狭义和广义两个方面来理解。云计算的狭义定义是指IT基础设施的交付和使用模式，即是指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的各种网络资源；云计算的广义定义是指服务的交付和使用模式，即是指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的各种网络服务。这种服务可以是与IT、软件以及互联网等相关的服务，也可以是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。
1.2 云计算的核心技术说明
其中云计算平台的构建主要是基于虚拟化技术和Eucalyptus平台实现的。以下就分别对其进行详细的说明。
1.2.1 虚拟化技术。其中当前在云计算平台中应用最为广泛的虚拟化技术主要有KVM虚拟机技术以及Xen虚拟机技术。
1）KVM虚拟机技术。KVM虚拟机是一个开源的系统虚拟化模块，它主要集成在Linux操作系统中，KVM虚拟机是使用Linux系统的调度器来进行作业调度管理的，另外由于KVM虚拟机是一直基于硬件的完全虚拟化技术，所以它对硬件的要求比较高。
2）Xen虚拟机技术。Xen虚拟机是一个开源的虚拟机监视器，由于Xen虚拟机即支持硬件系统的半虚拟化也完全支持硬件系统的全部虚拟化，与KVM虚拟机相比，其对硬件的需求比较低，这使得Xen虚拟机对硬件的兼容性比较好。
1.2.2 Eucalyptus平台。Eucalyptus平台是一个用于实现云计算平台的开源软件，其中Eucalyptus平台主要依靠KVM虚拟机和Xen虚拟机技术来实现的，其中Eucalyptus平台的体系结构主要由云控制器、节点控制器以及集群控制器这三部分实现的。以下就Eucalyptus平台在虚拟机中的配置和使用作详细的说明。
1）主节点的配置问题。Eucalyptus平台主节点的配置主要是通过在主节点上安装云控制器、集群控制器以及存储服务器来实现的。
2）计算节点配置问题。Eucalyptus平台中在计算节点配置问题中是通过安装节点控制器来实现的。
3）网络配置问题。Eucalyptus平台的网络配置主要采用的是以主节点和计算节点之间的网络通信模式为基础的桥接模式，使用这种网络配置方式还需要对计算节点处网络链接的方式进行桥接模式的更改。
4）主节点以及计算节点的身份认证问题。Eucalyptus平台通过产生系统生成的密钥，然后将公钥复制到计算节点上，来实现主节点与计算节点之间的无密码连接，通过这一机制来实现主节点以及计算节点的身份认证问题。
2 虚拟集群概念分析
2.1 虚拟集群的定义
当前对虚拟集群使用的最为广泛的定义是这样的，所谓的虚拟集群就是通过采用虚拟化技术来虚拟出多台计算节点，从而构建出与物理集群相似的而且规模巨大的一个集群系统。也就是说，虚拟集群就是将那些协同完成特定任务的多台同构或异构的计算机连接起来的系统就是一个虚拟集群系统。显然，虚拟集群系统是一种并行处理的系统。
2.2 虚拟集群作业管理系统说明
虚拟集群作业管理系统作为虚拟集群的核心组成部分，其在虚拟集群系统中的地位是至关重要的。其中当前市场上的集群作业管理系统的种类比较多，其中应用最为广泛的就是PBS。其中PBS主要由资源管理器、调度器以及PBS执行器组成的。由于PBS属于开源软件，比较容易获取，而且PBS还有效支持作业的多种运行模式，同时由于PBS还为用户提供了完整的API应用程序接口，所以这非常有利于对系统新的调度策略的设计和开发。
2.3 虚拟集群作业管理系统各功能模块分析说明
虚拟集群作业管理系统主要包括三个功能子模块，分别是用户作业提交功能子模块、虚拟集群弹性构建功能子模块以及虚拟集群信息监控功能子模块。
1）用户作业提交功能子模块。用户作业提交功能子模块主要用来实现对用户通过作业提交页面递交到虚拟集群里的作业进行资源的计算，并在作业运行完后返回计算结果。
2）虚拟计算弹性构建功能子模块。当虚拟集群的计算资源不能满足作业所需的计算资源时，虚拟计算弹性构建功能子模块就会动态的虚拟出作业所需的虚拟机计算资源，并能够将其动态的添加到虚拟集群中来满足作业的资源需求。
3）虚拟集群信息监控功能子模块。虚拟集群信息监控功能子模块主要用来实现对虚拟集群各虚拟计算节点信息的监控，一旦有作业提交并运营后，虚拟集群信息监控功能子模块采用就会通过网页的方式来动态的显示各虚拟计算节点的运行状态。
3 云计算和虚拟集群技术的优势
3.1 云计算技术的优势
1）快速启动，搭建应用。云计算最大的好处就是能够快速搭建我们的企业应用，比如我们现在要开发一个网站，我们不必再花费巨资购买硬件集群、不必再耗资组建软件，只需把一切需要的搭建在云上，方便快捷还省钱，这对企业来说绝对是一个不错的选择。
2）成本低廉，投资灵活。因为云的规模是可以动态伸缩的，易于扩展也易于灵活处理，所以企业可以不加大硬件投资力度来满足应用以及用户的规模增长（降低成本），也无需因项目中断而沮丧（损失较少）。对大企业而言，船大有时也好调头；对中小企业来说，项目运作成本骤减，竞争大企业，可望可及。
3.2 虚拟集群技术的优势
与传统的集群管理技术相比，虚拟集群的优势主要体现在如下几个方面：
1）将云计算平台和集群管理技术有效结合在一起所构建的虚拟集群，可以更加快速方便地构建高性能的集群系统平台。
2）虚拟集群利用云计算平台的虚拟化技术可以非常灵活地创建虚拟的计算资源，可以有效减少作业的等待时间，非常方便用户的使用。
3）基于云计算平台的虚拟集群可以实现计算资源利用的最大化，从而可以从根本上解决因计算资源不足而引起的作业排队等待时间过长的问题。
4 结论
云计算和虚拟集群技术以及基于云计算平台的虚拟集群构建在计算机相关行业的应用有效的解决了各种技术难题，对促进行业的发展发挥了非常重要的作用。
参考文献：
[1]曾龙海、张博锋、张丽华，基于云计算平台的虚拟集群构建技术研究[J].微电子学与计算机，2010（27）.
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1.1云计算的产生背景和定义
随着计算机的迅速发展，智能化控制终端以及网络联网功能的实现，移动设备与互联网相结合，这意味着云计算中形成巨大的资源池，可以有效完成对信息功能和信息储存空间的扩展，云计算它是基于计算机互联网的新型产业之上的，通过完成商户及相关用户的讯息所求，存储技术不断提升，服务器功能上要逐步增强，信息资源整合利用，进行新的互联网渠道的拓展与传输运行工作。是有效将互联网的资源共享性和虚拟化进行系统分布与部署，实现终端连接数据库及相关数据存储的远程操控功能。
1.2云计算的特点
云计算是不同于传统单机的联网计算的模块功能，其具有鲜明的特点：
（1）虚拟化技术，作为云计算应用与部署的虚拟化关键性资源，结合部署情况与完成管理应用的虚拟化操作过程。
（2）动态扩展。随着服务器完成拓展虚拟服务的相关层次与增强处理功能。
（3）灵活配置，实现计算机信息资源对不同客户需求的有效结合与配备，完成的虚拟化在客户端的有效运用。
（4）需求部署，按照不同客户及商家的运用管理模式，对先关的数据资源的整合与用户分析管理，实现合理资源的部署与计算功能。
（5）可靠性能强。对通过物理服务器对虚拟化的动态拓展，信息资源与技术的有效结合，完成云计算的正常进行。
2云计算实现形式
2.1SaaS(软件即服务)
通过简化服务器及相关软件，来节约开支，仅依靠一个单一程序即可的实现浏览全部功能及用户分享传达工作。
2.2实用计算(UtilityComputing)
将存储功能与服务器的虚拟结合，实现数据创造与数据储备的集约性能，完成虚拟内容联网服务。
2.3网络服务
基于互联网使用情况，提供API相关服务,实现联网功能。
2.4平台即服务
开发环境使用程序上，以用户为主导，进行互联网与浏览器的有效传输过程
2.5MSP(管理服务提供商)
在IT行业中出现的病毒与程序监控功能。
2.6商业服务平台
实现用户与商家的的制定与完成支付功能，协调互动创建平台。2.7互联网整合通过资源整合，完成服务商家建立分享自身服务的良好的沟通平台。
3云计算关键技术
云计算的部署工作，是虚拟技术的核心。通过的动态组合、自动化分布等虚拟服务系统技术，来完成储存联网功能。把系统自治与敏捷框架相结合，即通过智能与自动化实现部署技术管理，将需求信号与速度集中继续，对计算平台互联网络进行快速整合。云计算平台体系结构中，要将用户互动交流界面设定上，完成相关服务功能，进行数据资源的统一管理及相关部署，并对系统情况进行虚拟化监督，建立系统管理的服务器集约群。
3.1自动化部署
虚拟资源池对相关服务进行有效可进行服务的状态区分，自动配置，实现网络储存于更多的服务操作功能。然而，系统资源的部署工作具有多样性的特征，对其不同的商家装备及服务内容配置工作，进行有效的调用实现部署，避免人机操作繁杂步骤，的实现资源池与文件库的快速运作。对工作流引擎和数据模型，进行合理调配及自动部署，进行的相关的流程资源的合并，对工作流数据库的操作，实现联网与配置工作。将相关的服务器以及应用工作，适时进行资源部署，确保高效安全服务。
3.2资源监控
在资源监控过程中，云计算是将服务器的管理功能与相关的有效数据结合，并将动态化的数据信息合理进行整合，形成更为快速的数据服务依据，将更多的动态资源合理转化，进行资源监控管理，实现数据有效分析，完成对云资源情况的有效分配，对于动态资源的部署工作，也是系统的适时跟进的关键部分。所以，在计算资源池的系统信息，信息数据传送至数据仓库,监视服务器数据仓库中的各环节的服务器上的程序，进行精准性、系统性的资源数据的分析，调用，通过云计算来完成信息监督与配置服务器的数据整合传达，对其故障问题及时给予检测与排除工作。
3.3自动化部署
自动化部署中要进行相关自动化功能，建立的工作流引擎和数据模型，实现自动部署，在脚本的功能实现，有利于对工作流的触发数据，形成合理的分类调度，在软件与硬件功能等模块，实现资源库与文件库的核心地位，进行服务器存储准备，系统引导准备及OS安装系统管理工具，实现网路部署及软件安装的整个过程，就是快速部署工作流以及工作流引擎的过程，将快速加建立数据模型，最终实现自动化部署与管理。其管理工具是标识相关资源及分类的重要形式，对自动脚本流程及数据建立，服务器及系统等储备数据资源整合与配置任务。
4结束语
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关键词：云计算；云数据；管理技术
1 云计算概述
1.1 工作原理
云计算工作原理如下：无需借助本地计算机（或者是远程服务器）[2]，便能够将计算合理分布在一系列分布式计算机上，以实现对企业数据中心运行的有效优化，并和互联网形成有效对接。如此一来，企业便能够将所需资源及时而准确地切换到相关应用上，然后结合实际需求对相关计算机及存储系统进行即时访问。云计算属于一项极具实用价值的新技术，使计算能力具有商品性质，并通过网络予以兜售，不仅节约了销售成本，同时还具有实用快捷的优点。
1.2 体系结构
云计算体系结构具有一定的复杂性，且较为庞大，以“云”网络为中枢，连接一系列并发的网络计算以及相关服务，能够在虚拟化技术的帮助下，对各个服务器的能力进行扩展，并借助云计算平台把一系列资源有机地结合在一起，从而为用户提供强大的计算能力及存储能力[3]。一个相对完整的体系主要包括四大部分，一是云端用户，二是服务目录，三是管理系统，四是部署工具、监控、服务器集群。
2 云数据管理技术
2.1 特点
云计算中数据主要具有三大特点，一是海量性，二是异构性，三是非确定性。
2.2 相关技术概述
GFS技术，Google文件系统是一个大型的分布式文件系统；BigTable技术，建立在GFS和MapReduce之上的一个大型的分布式数据库；Dynamo技术，是一个高可用，专有的键值结构化存储系统，或分布式存储系统；MapReduce技术，即MapRedace编程模式。
2.3 云数据管理技术分析
随着研究的不断深入，以GFS为代表的一系列云计算数据管理技术也得以不断完善，并围绕云计算所涉及的海量数据计算、存储以及应用问题，提出了诸多创新，云数据管理技术的总体架构如图1所示。
云计算数据管理可被归结为4个层次：⑴数据组织与管理。在分布式存储技术的帮助下，可对大型数据予以访问，可对分布式数据予以访问，还可对大量数据予以访问，以GFS技术为代表，能够适应于一系列相同或者类似的普通硬件上，具有强大的容错功能，从而保证了用户对数据的访问、获取及存储需求，不仅可靠，而且高并发，还具有高性能的特点。⑵数据集成与管理。针对数据所具有的海量性、异构性以及非确定性特点，借助以Bigtabe为代表的一系列分布式数据管理技术以实现对大规模数据的高效分析及系统处理，从而为用户提供更为及时、准确、优质的服务。⑶分布式并行处理。在分布式环境下，为了实现对数据的深层次挖掘和高效处理，采用建立在云计算这一基础之上的并行编程模式，以MapReduce技术为例，能够对任务予以自动划分，使其成为多项子任务，先后经过映射及化简处理，便能将任务在大型化规模计算节点中进行理想调度和有机分配。在此过程中，无论是后台并行执行，又或者是后台任务调度，均以透明、公开的形式面向编程人员及用户。⑷数据分析。对于云计算数据管理而言，在最后阶段，需对数据展开相应分析及深层次发掘，并为一系列应用提供服务，通常借助专业的数据挖掘引擎以实现对数据的综合布局和合理调度。另外，还可借助浅（深）层语义分析技术以实现在不完全确定知识的前提下对数据展开深层次的挖掘，如此一来，便能够从结构化关系数据库所包含的一系列数据、文本（有可能以半结构化存在）、图形及图像信息中提取出潜在的、事先尚未获知的、有价值的、且能够为用户所读懂的数据。
3 结束语
云计算由于具有海量性、异构性以及非确定性等一系列优点，因而在现阶段得到了广泛应用，且展现出了良好的应用前景。然而云计算的云计算管理毕竟发展时间不长，还存在诸多不完善之处，机遇和挑战共存，有鉴于此，本文提出了基于数据组织与管理、数据集成与管理、分布式并行处理、数据分析的4层次云数据管理方式，这也是未来一段时间内，云计算数据管理的一个主要发展方向。
[参考文献]
[1]全快.分析云计算和云数据管理技术[J].无线互联科技，2012，10：84.
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关键词：弹性云计算 亚马逊 数字图书馆 成本效用 精细化管理
中图分类号： G250.76 文献标识码： A 文章编号： 1003-6938（2011）06－0071-05
Research on Digital Library Construction under the Cloud Computing Environment Based on Cost-benefit Analysis
Ma Xiaoting （School of Information Engineering, Lanzhou University of Finance and Economics, Lanzhou, Gansu， 730020）
Chen Chen （Network Center, Lanzhou University of Finance and Economics, Lanzhou, Gansu， 730020）
Abstract：This paper introduced Amazon Elastic Compute Cloud and its resizable compute capacity in the cloud at first. Then, this paper analyzed the bandwidth, computing resources, the character of low cost and virtualization technology of digital library under cloud computing environment. Finally, this paper gave out the maximized cost utility solution of computing resource. Refined-management and auto-workload server will reduce cloud cost and improve cost utility.
Key words： elastic cloud computing； Amazon； digital library； cost utility； refined management
CLC number： G250.76 Document code： A Article ID： 1003-6938（2011）06-0071-05
1 引言
云计算是一种新的数据计算、处理与管理模式，是一种多用户条件下数据密集型的超级计算。用户可根据云服务需求，按照“共享、按需、安全、经济、透明、可扩展”的原则从云服务提供商购买云服务。Google宣称，由于使用了云计算技术，其计算成本仅为竞争对手的1/100，存储成本仅为竞争对手的1/30。
随着云计算技术的发展与成熟，依靠云计算技术构建数字图书馆，为用户提供高效、安全、经济、个性化的云服务成为必然。在云图书馆建设中，效率、安全、成本、服务是决定云图书馆建设水平的四个关键要素。如何依据图书馆云用户数量和云业务需求，提供相应的图书馆云服务风险管理，确保云图书馆较高的服务效率与用户满意度的前提下，加强以收益率为核心的云基础设施采购、管理、运营、维护建设，不断降低云图书馆建设与运营成本，是关系到云图书馆未来发展的重要问题。［1］
2 基于Amazon弹性云计算新加坡地区云服务的云图书馆成本构成
基于云计算技术的数字图书馆主要经历建设、运营、维护、更新四个生命周期流程，生命周期流程中的投资主要包括硬件成本、软件成本、带宽成本、空间成本、电力成本、以及维护成本。不同云图书馆建设、运营、服务规模与管理理念的差异，导致云图书馆整体收益率不同。结合云图书馆四个生命周期流程对云图书馆成本构成进行有效划分，并依据收益率最优化原则分配资金及制定有效的资源分配及基础设施管理策略，是提高云图书馆成本效率、安全及最优化运营的保证。
2.1 云计算中心基础设施资源租赁成本
为降低云图书馆建设、管理、运营、维护成本，确保在世界区域内为用户提供安全、高效、满意的云服务，基于云计算的数字图书馆在基础设施建设中，应租赁具备较高信誉度、安全标准、技术水平的云服务提供商基础设施资源。
世界上具备较高水准的云服务供应平台有Google和Amazon的公有云计算平台和IBM企业的私有云计算平台。为确保数字图书馆云用户不会因为地域、网络接入方式、租赁费用及云个性化服务要求而影响云服务质量，云图书馆在建设中主要以租赁公有云基础设施资源及云技术服务为主，结合自身云服务目标建设自己的云图书馆。我们依据地域最近和价格性能最优化原则，选择Amazon弹性云计算新加坡地区云基础设施租赁数据，分析我国图书馆租赁Amazon云基础设施资源建设云图书馆的成本问题（Amazon弹性云计算新加坡地区云计算基础设施资源包租收费情况见表1）。
首先，根据2008年1月1日实施的《中华人民共和国企业所得税税法》，电子设备折旧年限最低为3年，因此将自购硬件系统的折旧周期定为3年。其次，由于基础设施资源技术更新、OEM厂商的质保年限要求及设备折旧等因素，Amazon弹性云计算服务提供了以一至三年为基准的年度租赁方式。云图书馆可根据自身云业务与用户云服务需求，选择投资、收益比最高的租赁方式。
对表1数据分析可得，云计算基础设施资源租赁费用是云图书馆建设、运营投资的主要方面。对租赁成本、效率分析，以年度为单位方式租赁基础设施资源，其成本远远低于其它租赁方式，且数字图书馆以3年期为标准租赁方式是最经济、高效的。
云图书馆数字服务具有并发用户数海量及云计算高速、即时、准确的要求，因此，较快的CUP计算速度与较高的内存储容量是云图书馆对云计算服务特有的要求。在云基础设施资源服务购买上，特别要加强在CUP与内存储容量方面的投资，防止因数字图书馆云计算速度过慢，而不能应对云图书馆数字用户并发访问数量过多、云个性化服务信息处理量过大等问题，导致云服务瓶颈现象的出现。［2］
2.2 云图书馆网络带宽及流量成本
云图书馆网络带宽是影响用户云服务的关键性因素，在云图书馆建设、运营投资比例中仅次于基础设施资源租赁成本，占有较大的投资比重。即使云数据中心基础设施资源有较高的云计算、存储、传输效能，云图书馆网络带宽传输瓶颈的出现，也会导致用户方产生云系统运行、应答缓慢，个性化云服务因数据传输量巨大而出现拒绝服务的现象。因此，云图书馆网络具有较高的网络传输带宽租赁需求与数据流量海量特点（Amazon弹性云计算新加坡地区数据流入/流出计费标准见表2）。
对表2分析得出，Amazon对经Internet网络传输的数据按照流入和流出云数据中心分别计费，并且流入云数据中心的数据传输费用为零。对于流出云数据中心数据的传输费用，随着云用户租赁数据中心每月数据流出量的增大，数据传输投资与传输数据量之比呈下降趋势，云网络传输投资效率呈级数上升状态。当网络每月数据传输量高于524TB时，云数字资源用户可根据实际使用量与Amazon协商获得更大优惠，且优惠幅度与数据传输量呈级数上升趋势。因此，云图书馆利用较低的费用增加网络传输带宽及数据传输流量，可大幅提高云图书馆数据传输性能与云用户服务满意度，有较高的投资收益比。［3］
2.3 Amazon EBS（Elastic Block Store）存储和弹性IP地址的费用
EBS是Amazon EC2（弹性云计算）的一种持久存储特性，是为用户在云中提供相当大的计算容量的基础设施服务。利用Amazon EBS，云图书馆可以编程方式创建存储容量，并附加到Amazon EC2实例上。甚至在需要更高的持久性时，还可以利用快照备份到Amazon 简单服务存储上。
Elastic IP（EIP）是为动态云计算而设计的静态IP。一个EIP地址关联用户账号，EIP地址可以通过编程方式重新映射Public IP地址到用户账号关联的任何一个实例。因此，允许用户掩盖实例或者Availablity Zone的错误，而不用重新配置或者替换新的主机。Amazon EC2通过编程方式重新映射用户EIP地址到一个替换实例，达到处理实例或软件问题（Amazon弹性云计算新加坡地区EBS存储与弹性IP地址费用见表3）。
对表3数据分析可得，云图书馆可根据用户弹性云计算的规模与需求选择EBS存储方式。在云计算环境下，云图书馆为用户开放了许多高计算能力、大存储容量的即时个性化云计算服务，从未来发展趋势看，这种个性化云计算服务模式会成为图书馆云服务的主流与核心。因此，云图书馆采用以用户请求次数作为EBS付费方式可以大幅节省云存储成本。［4］
Amazon对正在使用的弹性IP地址不计费，未使用的IP地址每小时收费$0.01，每个月的头100次IP的RemaP不计费，额外的RemaP每次收费$0.10。
2.4 Amazon云系统监测与弹性负载均衡费用
Amazon云系统监测可以对图书馆云资源和运行的云应用程序实施监控。图书馆云系统开发人员和云系统管理员可以通过编程方式检索监测数据，查看采样数值图形并设置警报点。通过云监控系统，图书馆云系统管理员可及时对云系统资源利用率、云应用、服务指标、数据传输和存储磁盘使用活动进行收集和跟踪管理，并结合监测数据及时对云系统安全、效率、业务参数进行配置，确保图书馆云系统、各项云应用程序和业务平稳运行。［5］
Amazon云负载均衡采取资源统一管理与调度原则，将单个重负载的运算、存储分担到多台节点设备上并行处理，计算结点设备将所得结果汇总。存储节点设备根据业务繁重程度共同分担存储数据。当出现故障节点时，存储任务均衡迁移到其它正常节点，确保云系统计算与存储能力得到大幅度提高。通过弹性云负载均衡技术，可以解决图书馆云计算中应用系统的可用性和可靠性，提高云计算数据的访问速度。Amazon弹性云计算新加坡地区云系统监测与弹性负载均衡费用如表4所示：
对表4分析可得，为确保云图书馆为用户提供安全、高效、经济、不间断的云服务，在云系统监测项目中，必须选择对图书馆云中心采用较高监测频率的细节监控方式。监控内容包括云图书馆站点、服务器性能、网站安全扫描服务、故障分析、用户访问速度、警告通知等方面，且必须进行不间断高标准监控。虽然所采用的监控方式为价格最高模式，但有性能与云安全最优化的投资收益比。
图书馆提供的云计算数字服务以各种编码方式的海量高速数据传输为主，数据传输具有海量、即时、安全、经济的要求。因此，从收益率最大化出发，在弹性负载均衡方面应选择以每小时为单位的计费方式。［6］
2.5 其它方面的成本
云图书馆建设其它方面的成本主要包括机房建设成本、云应用软件成本、电力及维护成本、人员工资及培训成本等。机房建设成本与云图书馆建设规模和云服务方式成正比，基础设施租用费用一般按照机架支付。软件成本主要为基础设施即服务（Infrastructure as a Service）的应用服务，主要有虚拟化平台软件、客户端操作系统、存储管理软件及系统监控管理软件。在云图书馆总体成本中占有较小的比例，但对云用户服务满意度影响较大。因此，对云应用软件较小的投入可得到较高的用户满意度收益率。电力及维护成本主要包括数据中心的IT负载、制冷、照明、UPS的耗电成本及维护成本，并随着季节、云用户服务数量、服务器工作效率呈周期性变化。随着云计算系统集成复杂度及运营维护、安全标准的提高，电力及维护成本在未来云图书馆建设、运营中将逐步提高。人员工资及培训成本在云图书馆建设投入中所占比例较小，但技术水平优秀的员工对云系统高效、安全运营影响较大，因此，要加强云图书馆人员工资及培训成本的投入。［7］
3 基于云计算的数字图书馆成本、性能优化方法
基于云计算的数字图书馆与传统图书馆在建设、管理、运营、维护模式上相比，最大的优势在于大幅度降低能源消耗和有较低的成本效用，在确保低碳运营前提下提高了用户满意度与市场竞争力。如何加强云图书馆业务与规模建设，在提高云服务质量与效率前提下降低能源消耗，关系到未来云图书馆的发展与社会责任。
3.1 利用虚拟化技术加强云基础设施资源整合
对表1云图书馆基础设施租赁情况分析可得出，在云数据中心规模小、用户数少、基础设施结构简单的情况下，利用虚拟化技术对云图书馆进行整合，会得到较小甚至负面的投资收益。当云数据中心规模较大、服务用户数较多、云服务资源环境要求高、基础设施结构复杂和数据存储管理难度大的情况下，合理的虚拟化资源管理策略会提高系统投资收益率，并降低运营成本。
首先，要提高基础设施（主要为计算与存储服务器）资源虚拟化的规模、程度和所占基础设施资源设备的比例，实现虚拟化和物理基础设施资源管理的高度可视化和可管控性。其次，通过虚拟化技术对计算和存储资源进行整合，提升服务器资源的利用效率。根据图书馆云用户需求动态分配云系统资源，提高云计算速度和成本效率，通过降低电力等能耗降低云图书馆运营成本。［8］
3.2 整合图书馆云应用程序
为了提高图书馆用户云个性化服务水平，云图书馆应基于云租赁商基础设施平台，自主或与第三方合作开发各种云用户满意的个性化应用程序。图书馆云应用程序的可操作性、个性化、便捷性、经济性是影响用户满意度的关键因素。因此，在图书馆云应用软件系统建设中，要以图书馆云用户个性化服务需求为指导，加强云图书馆应用程序与云租赁商云系统的融合，提高图书馆云系统内不同云应用程序间的整合。同时，应提高云图书馆自主或与第三方共同开发、运营云应用程序的效率，提升图书馆个性化云应用系统的可操作性与服务水平，降低程序开发成本与周期。［9］
3.3 采用集群技术与负载均衡技术降低云图书馆运营成本
由于云图书馆基础设施具有规模庞大、结构复杂的特点，集群内部设备的性能、管理模式和系统资源利用率性能差异较大，会出现云系统不能将用户提出的服务请求均衡交付服务器的情况，造成服务器有的过载有的空闲，最终导致云集群系统整体性能大幅下降。因此，必须采用科学、有效的负载均衡算法，将云图书馆用户服务请求合理、均衡地分配给后台各个服务器，当个别设备发生软、硬件故障时，通过负载迁移确保云服务的不间断性。
对云图书馆基础设施租赁成本分析得出，云图书馆系统规模与集成化程度与投资收效率、云用户服务满意度成正比关系，与云系统维护成本、资源损耗收益率成反比关系。因此，在云图书馆建设中，要租赁大规模、高安全性的云服务提供商云系统服务，并选择以3年为周期的租赁方式。在云系统集成中，即要考虑目前云用户服务需求与高峰时期云系统负载量，同时又要兼顾未来图书馆系统云服务的可扩展性，确保在云服务租赁模式上有适当的基础设施资源冗余度。［10］
3.4 加强云图书馆系统资源精细管理
在世界上不同的地域、季节与一天内不同时段，云图书馆数字用户访问量及服务负载有较大不同。云图书馆在云服务高峰期有较高的资源占用率和能源损耗，在云服务低峰值阶段，如果不采取有效的云系统资源管理策略，则会造成不必要的云基础设施资源及能源（云中心能耗以服务器及空调设备耗电为主）损耗。通过云系统资源精细管理策略，利用云系统软件或者人工方法设置功耗管理的智能逻辑，可对服务器资源池进行合理调配。通过设备监控系统将空闲服务器关机或者休眠，对冗余的云服务器资源暂时关机断电，使其成本效用达到最优化状态，在降低功耗基础上提升云资源的可管理性。
3.5 确保云图书馆网络带宽与基础设施资源使用效率匹配
对表2数据分析可得，网络带宽是影响云图书馆运营成本与服务质量的关键因素。网络传输带宽较小不能满足用户个性化云服务数据传输高速、安全、即时、准确的要求，导致数据传输速度远远低于云系统数据处理能力，降低了云基础设施资源利用效率。网络传输带宽过高甚至超过云系统接收、发送与数据处理能力，会导致较高的网络租赁费用而增加云图书馆运营成本。因此，为确保云图书馆网络带宽与云基础设施资源使用效率达到最优化均衡，必须认真分析云图书馆用户网络传输带宽需求与云系统基础设施资源接收、处理能力，通过最优化均衡策略确保云图书馆网络带宽与基础设施资源数据处理、存储能力均衡。
影响云图书馆网络使用用户满意度的几个主要因素为云用户连接数、云系统响应时间、数据传输量、传输稳定性。决定基础设施资源使用效率的因素为云计算能力、云系统读取数据的速度、网络传输带宽。云系统应针对不同图书馆云应用、SLA（云计算服务级别协议）或者数字用户云服务需求，将提升网络带宽与基础设施资源使用效率均衡相结合，提升云网络传输带宽与基础设施资源租赁的成本综合效用。［11］
4 结语
云计算技术在数字图书馆建设、运营、管理、维护中的应用，实现了云数字图书馆对信息系统资源与效率的自主可控管理。通过云基础设施资源的智能化管理与按照云用户需求智能化分配云系统资源，在降低能耗的基础上大幅提高了数字图书馆云IT资源利用率。随着未来云计算技术的产业化、规模化发展，云计算成本必将大幅降低。只有坚持以数字图书馆云用户满意度为目标，以高效投资收效率为指导，不断加强基础设施资源的虚拟化管理与云系统整合，才能建设用户满意的高效、经济、安全、低碳的云数字图书馆。［12］
参考文献：
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关键词：绿色云计算 数据聚集 能耗 数据中心
中图分类号：TP393.02 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）10-0135-03
云计算（cloud computing）是一种借助网络平台集聚各类虚拟化计算资源，并通过数据中心供给多租客或单一用户性价比较高、动态、弹性规模扩展的信息存储、信息计算等服务方式[1]。云计算转变了传统信息架构，引进了全新的运作模式，逐渐成为国内外各领域、各行业争相关注的重要问题。据相关统计显示，云应用程序所部署服务器数量超出原有应用程序的4倍，在数据中心的运营成本中，能源消耗费用所占比重较大，约为43.35%。因此，云计算数据中心的节能降耗成为了重中之重，能耗管理应兼顾服务质量和“绿色”两项要求[2]。本文详细分析了云计算数据中心的相关工作，基于其运行模式，提出了面向绿色云计算数据中心的动态数据聚集算法。
1 动态数据聚集算法的相关概念界定
近年来，对云数据中心的研究已进入白热化阶段，目前已提出了三个阶段数据布局的策略，主要通过跨数据中心的数据传输、全局负载均衡及数据依赖关系三项指标，来优化、求解数据布局方案。与此同时，还总结了云计算数据中心所面临的资源管理问题，致力于网络宽带灵活性和吞吐量的有效提高。根据云计算数据中心的网络拓扑设计，以Fat-tree、BCube为主要结构，设计出了云计算方法，其具有直径小、连通性强的特征，逐步形成了一种可拓展性较强的拓扑网络结构。[2]
结合云计算数据中心的实际情况，发现该系统的主要能耗来源有以下几方面的内容：（1）电源供应、服务器、互联网等设备所带来的能源消耗。这一系列设备能耗约占总能耗的23%；（2）温控设备，包括水冷、风冷设备等所产生的能源损耗；（3）云计算数据中心照明设备带来的能源损耗，此设备能耗比例小。电源使用效率会对云计算数据其中心能源使用情况产生影响。电源使用率（PUE）指的是数据中心所消耗的总能源和IT负载消耗呈现的比值，电源使用率越接近1，云计算数据中心的绿色化程度越强。温度控制设备负荷由计算机主机、外部辅助设备等所产生发热量组成，存储设备、服务器设备与网络设产生的发热量所占比重较大。云计算数据中心具有一定的优势，其充分利用了虚拟化技术，减少了物理服务器，进而实现节能减排。通过上述内容可得知，在相同任务的执行过程中，如何既有效确保QoS，还能够将数据中心总体能耗有效降低则是“绿色云计算”实现极为关键的条件。[3]因此，需要采取相应措施对云计算中心数据进行改进，在最大限度降低能耗的同时，提高工作效率与服务质量，实现云计算数据中心的可持续发展。其中，动态数据计算法作为减少能耗的有效方法，对于云计算数据中心的绿色发展而言起到了至关重要的作用。
2 动态数据聚集算法
2.1 能耗分析
在云计算数据中心的节能减排工作中，通常存在以下几点问题：
2.1.1 数据部署和任务调度
云计算数据中心的任务调度忽视了能源消耗问题。以Hadoop开源云算项目为例，该系统采用了多种调度方法，包括公平调度方法、先来服务算法、计算能力调度算法等，都忽略了系统能源损耗问题，太过侧重访问效率、存储空间、可靠机制等问题，忽视了数据访问规律。
2.1.2 温度控制
云计算数据中心缺乏有效的温度控制，无法根据运行设备的实际情况进行有效管理，造成各项资源的大量浪费。
2.1.3 认知问题
云计算数据中心所指定的节能措施仅针对设备本身的功能耗费，实际上设备功能消费与设备性能呈负相关，难以得到改进；同时，部分数据中心地处严寒地区，太过依赖于外界环境，为了引入室外空间，应尽量避免人工制冷。
2.2 云数据模型
从用户的视角来看，云计算系统可分为四种：
（1）当用户提出任务请求时，云计算服务器应主动提供相应程序、数据及信息等，与搜索引擎极为相似；
（2）若用户的任务请求中涉及相关程序，由用户主动提供，数据由云计算服务器提供。系统通过将用户所提供程序迁移到服务器客户端，在将客户端信息及数据进行利用与计算，在完成用户所请求任务后将结果发送至用户端；
（3）若用户的任务请求中涉及相关数据，由用户提供，相应程序可由云计算提供，系统通过将用户所提供数据迁移到服务器客户端，在将客户端信息及数据进行利用与计算，在完成用户所请求任务后将结果发送至用户端；
（4）若用户的任务请求中涉及相关数据及程序，均由用户提供，而存储、计算等设备由云计算系统提供，将程序、数据迁移后，完成指定任务，并反馈结果到客户端。
2.3 算法描述
系统的总功耗（）主要由静态功耗（），动态功耗（）、温控功耗（）三个部分组成。虽然部分设备的具体功耗模型不同，但是大多能符合多项式分布：
静态功耗是指系统未执行任何任务时所消耗的能源；s是指任务执行点的工作速率，当系统的动态功耗发生变化时，s也会随之变化，可表示为（s）=>1。当工作中任务执行点负载加重时，其工作速率则会不断提高，任务执行点各部件温度随之显著升高。为了保证各部件温度处于安全范围以内，温控功耗无疑会大大增加。此外，温控功耗还会受到制冷能效比（eer）与空间因素（r）等影响。假设，t为现阶段环境温度，为安全温度上限，b为温控基本能耗。
则可得：
从上式可知，制冷能效比（eer）越高，（s）则越低；空间因素（r）越大，（s）则越高。设备的制造工艺决定着制冷能效比（eer）的高低，这一参数较为恒定。在制冷策略中，如果其环境温度控制具备较强的针对性与精确性，则可有效控制制冷能耗。[4]
由于降低功耗不等于降低总能耗，因此判断系统是否“绿色”不能仅依靠功耗这一个指标[5]。例如要减少系统能耗，可选择降低工作速率，但是相应会拖长事务处理时间，此时系统总能耗并没有发生较大改变。
因此，计算系统总能耗应当重视两个关键因素，即功耗与时间，计算式为：
为了使云数据中心能在服务高峰其稳定承受负载，保障系统稳定性，在对系统进行设计与构建时必须留有一定余量。但是在非高峰期，部分节点处于空转状态，仍旧浪费部分能源。在不同时间段，数据中心每个节点的负载情况有所不同，并不容易实现精确温控，致使有效制冷量低于50%。因而需进行热力学散热模型的构建，通过功耗分配策略及对集群功耗进行实时监控来实现对温控制冷环境的精准控制。
该算法是将数据与节点进行重新分布或有序聚集，进而实现云数据中计算存储节点的有效利用，同时还可使未得到利用的节点处于关机状态或休眠状态，温控设备则处于关闭状态或待机状态，从而最大限度的节省能源消耗，促进绿色节能目标的实现。这一算法具有明显的优势，1）数据和节点聚集之后，极易造成部分区域节点耗能与工作符合加大，另一部分区域可完全处于休眠状态，以避免整体能耗的降低；2）数据和节点聚集之后，节点在系统运行时达到高负载状态，从而实现资源利用率的有效提高，并且在相互备份的作用下，实现不间断访问数据，有效保障云计算数据中心的安全运行。除此之外，利用动态数据聚集算法，还可使各节点实现轮转运行，在极大程度上提高了意见设备的工作稳定性及其使用寿命。[6]
3 仿真实验分析
3.1 仿真实验
本文模拟构建的数据中心为廉价节点构成，其功耗实测情况及节点性能参数如表1所示。
所有节点功耗总和在待机状态下为84W；在正常关机状态下为2.5W；在节点开关技术的关机状态下为0W；在最大负荷工作状态下为138W；在负载50%以下为124W。
节点通常反复处于三种状态，即待机、工作、关机。其中，待机状态是指机器仅通过主板维持内存数据的保存和记录机器其他设备状态，此时CPU、硬盘等没有工作。然而，即使处于待机状态，节点功耗仍然较大。在传统技术中，仅从避免“由于数据无法访问，导致用户满意度下降”的角度对任务调度和数据部署的数据中心进行设计，而忽视节能问题，导致大量节点处于空耗的待机状态。在关机状态下，节点功耗非常低，空耗部件主要是电源线等，可忽略。
在数据中心的温控系统中，区域是温控系统覆盖的最小控制单位。1个区域由4个机架构成，1个机架上存放8个节点。每个区域的制冷量由温控系统设定，一般为8kW，其制冷能效比可达到“能源之星”标准，制冷功耗在2.5kW左右。[7]
本次实验将数据中心划分成4个Section，并将数据中心数据在聚集前后所产生的不同能耗进行对比，将24h作为1个实验周期。节点能耗和温控系统的能耗为数据中心4个Section的主要能耗组成部分，合计为773.72kW・h（如表2所示）。
每一个机架的节点能耗情况都有所不同，如表3所示Section 1中某一个机架的节点能耗情况。
当数据聚集并且运行一段时间以后，数据中心的能耗情况会产生较大化（如表4所示），主要包含温控系统能耗与节点能耗，合计为476.44kW・h。
3.2 性能分析
上述实验结果表明，节点上所部署数据聚集前因部署不规范导致访问热点过于散乱，从而致使系统中大部分节点都没能得到有效利用。尤其是当许多节点长时间处于待机状态却不能关闭时，仍然占有较大功耗，不仅形成热负荷环境，温控系统还需对其进行持续降温，以避免更大能源浪费。若系统总能耗达到773.72kW・h，仅制冷能耗便远超300kW・h。
数据、节点聚集之后可以发现，部分节点工作负荷显著上升，而功耗也随之快速上升。部分时段即使未加制冷消耗，部分Section其节点总功耗依然与峰值极为接近。同时，部分Section一定程度上消除服务器的待机空转状态，仅剩电源线等设备或造成少量能源消耗，从而减少了较大热负荷，并且温控设备不用持续对Section实施降温，进行成功实现对大量能源的节约。经过对比我们可以发现，在数据和节点聚集之后，1周期内的系统总能耗仅达到聚集前的58.8%，节约大量能耗。[8]
3.3 资源利用率与服务质量
基于用户请求规模一致，数据中心在应用数据聚集算法前后总资源利用率差别不大。但以具体节点为基础，数据聚集后，开机运行时节点达到高负载状态，可得以充分利用；若波态运行达到低谷时段，则节点负载状态相应降为0。
若波态运行达到高峰时段，则节点负载明显上升，此时若运用传统的时间片轮转调度算法则会知识用户响应时间延长。若用户设置了节点访问量阈值β则影响较小，且此时系统不会由于部分节点产生变化而出现诸如数据无法访问等现象，上述现象主要是由于动态数据聚集算法对运行规律相反节点互补现象的充分利用得以实现的。[9]
3.4 硬件设备稳定性
“服务器必须具备2h*7d的不间断运行能力”，在传统数据中心的性能中，这一性能被反复强调，同时要求数据中心一直处于低温状态，这就对服务器各部件的制造技术有较高要求。但是现阶段，大量云计算数据中心以成本角度为基础，侧重廉价节点的应用。但廉价节点难以保持长时间的稳定运行，因而构建时需要通过系统云计算数据中心节点故障、节点损坏来将其设置为常态。动态数据聚集算法使数据中心节点可进行间歇性轮转运行，有助于设备使用寿命的有效延长、提高系统稳定性、保护用户长期的投资。[10]
4 结语
综上所述，云计算数据中心的节能降耗作为一项十分重要且复杂的工作，涉及到多个层面、多方面因素，需要相关部门和技术人员的积极配合和共同努力，从数据中心任务部署或调度入手，逐步实现数据中心各项数据或节点的集聚，统筹管理和规划，进而准确控制云计算数据中心的能源消耗，使云计算数据中心逐步走向绿色节能的道路。笔者希望，更多专业人士能够投入该课题的研究，文中不足之处，望指正。
参考文献
[1]FRIGIONI D，MARCHETTI-SPACCAMELA A， NANNI U. Semidynamic algorithms for maintaining single-source shortest path trees [J]. Algorithmica， 1998， 22：250-274.
[2]FRIGIONI D，MARCHETTI-SPACCAMELA A， NANNI U. Fully dynamic output bounded single source shortest path problem [C]//Proceeding of ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms （SODA’96）. Atlanta， Georgia： ACM， 1996：212-221.
[3]Castelluccia C，Mykletun E，Tsudik G. Efficient aggregation of encrypted data in wireless sensor networks.In：Proc. of the 2nd Annual Int’l Conf.on Mobile and Ubiquitous Systems.San Diego： IEEE Press，2005.109-117.
[4]徐小，杨庚，李玲娟 等.面向绿色云计算数据中心的动态数据聚集算法[J].系统工程与电子技术，2012，34（9） 1923-1929.
[5]郭建波.动态数据聚集算法探究--以绿色云计算数据中心为研究方向[J].中国信息化，2013，（4） 108-109.
[6]肖艳文，王金宝，李亚平等.云计算系统中能量有效的数据摆放算法和节点调度策略[J].计算机研究与发展，2013，50（z1） 342-351.
[7]肖艳文.云计算系统中能量有效的数据摆放算法和节点调度策略的研究[D].2013.24-30.
[8]RAMALINGAM G， REPS T. An incremental algorithm for a generalization of the shortest-path problem [J].J. Algorithms， 1996， 21：267-305.
[9]He W，Liu X，Nguyen H，Nahrstedt K，Abdelzaher T.PDA：Privacy-Preserving data aggregation in wireless sensor networks.In： Proc.of the 26th IEEE Int’l Conf.on Computer Communications. Alaska：IEEE Press，2007.2045-2053.
[10]Yang Y， Wang X， Zhu S， Cao G. SDAP： A secure hop-by-hop data aggregation protocol for sensor networks. ACM Trans. on Information and System Security， 2008，11（4）：18.
收稿日期：2016-09-08