大数据云计算技术范文
时间：2023-07-13 17:31:01
导语：如何才能写好一篇大数据云计算技术，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。
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1计算机大数据分析中云计算技术作用分析
云计算技术可以给提供计算机数据传递与共享的条件，融合软硬件数据保存，促进计算机处理工作更好的开展。云计算技术可以给用户提供良好的网络环境与保存空间，处理数据传递环节的各项问题。与传统大数据分析技术相比，云计算计算可以提高大数据分析质量。人们借助云计算技术获得云终端的数据，切实满足人们对于数据的需求。现阶段计算机市场形成完善的结构体系，围绕云计算技术推动计算机大数据分析工作的开展，奠定后期云计算技术发展的基础。目前，人们生活中全面运用云计算技术，基于云计算技术研发的服务器及操作系统方便人们处理各类信息技术。同时，云计算技术数据保存有着较强的安全性，极小可能出现数据丢失情况，满足人们的实际需求，直接体现出云计算技术的优势。优化云计算环境下计算机的数据处理中心，就可以不断提升计算机的云计算能力，让云计算不仅为网络信息所用，还在计算机网络安全中发挥极为重要的作用。目前，计算机的使用人群更为注重的是在高速发达的信息社会，自己的信息，也就是使用计算机网络的安全性能是否能得到保障，这时候考验的就是云计系统的完善性。目前存在的最主要计算机安全问题就是黑客问题和系统漏洞问题。系统漏洞这一人为因素可以通过不断检索进行漏洞的发现和修补，面对黑客的攻击，能够做的就是防患于未然，不断地升级和优化系统，最终达到完善的数据处理效果。
2云计算技术下计算机大数据分析面临的问题
2.1网络技术安全
由于相关技术的不断发展，云计算环境下的网络安全技术正在朝着稳定和成熟的方向发展，但在具体的应用过程中依然表现出一定的网络安全问题，因此用户在使用过程中应该做好相关的应对工作。网络安全问题具体表现在用户在使用信息传输的过程中，一旦出现服务性中断问题，难以保证数据的安全性，启动被动保护模式的情况使信息的安全性更加难以保障，这也成为云计算模式下的网络技术安全中的重点问题，一旦得不到及时有效的解决，用户在使用过程中就会受到不同程度的威胁。
2.2网络环境安全
网络环境安全是保证网络正常使用，信息传输质量有保证的重要前提，一旦网络环境存在不安全因素，将会引发病毒的入侵和黑客的攻击。因此网络环境安全也是云计算技术价值得以发挥的重要前提。计算机在使用过程中如果长期受到病毒的困扰和黑客的威胁，将会降低人们对计算机的信赖性，甚至在工作和生活中将会在网络环境安全方面投入更多的成本。
3计算机大数据分析中云计算技术的具体应用
3.1数据传输安全分析
在云计算的作用下，云安全含义逐渐形成，具体来说，云安全主要指在用户借助云计算技术来实现计算机大数据分析时，让数据安全性得到了保证。用户端数据和数据安全往往呈现出正比关系，随着应用群体数量的增多，涉及的计算机数据范畴将不断扩充，假设计算机遭受病毒的攻击，可以在云计算技术的作用下实现病毒的拦截，以此让计算机数据安全性得到保证。从云计算技术自身角度来说，其提供的各个服务均是由IaaS基础设施级服务以及PaaS平台级服务两项内容构建而成。首先，IaaS基础设施级服务其作用在于，可以给用户提供对应的服务，也就是对各个计算机基础设备进行操作和应用，其中包含了CPU处理、数据保存、数据传递等。其次，PaaS平台级服务则是指，把云计算中各个服务器及开发环境当作服务，通过PaaS平台用户能够结合自身需求实现对应操作流程的部署和应用。
3.2监督数据资源共享
网络资源在传输过程中遭遇到的安全威胁是用户时时刻刻关注的问题，因此在具体的工作和管理中，需要提高云计算网络安全技术的应用程度，通过不断创新安全模式，完善相应的防护体系，从而有效消除安全性问题，提升数据传输的安全性和稳定性。具体在应用过程中，可以借助云计算技术的优势，对数据传输的整个路径进行监控，保证传输通道环境的安全性，一旦出现问题及时进行预警，有效预防黑客的攻击，降低网络安全事故发生的概率。对此，有关部门应该提高重视程度，同时完善相应的监督管理制度，采用科学的管理方式，实现预期的监测目标。
3.3提高数据使用安全
计算机用户本身的安全意识也是当前需要关注的重要方面，为了进一步提升用户数据信息和计算机系统的安全系数，需要重视身份认证工作的提升，具体可以使用实名制的方式进行认证处理，从而不断提升整个网络结构的安全性。对于网络应用过程中涉及到的安全问题，可以通过实名追踪的方式进行可疑目标锁定，从而有效控制恶意攻击情况的发生。但在应用过程中也需要重视假人名情况的出现，提高网络数据信息窃取的预防水平。计算机网络环境算是一种相对开放的环境，在使用过程中会面向大量的用户，通过重视用户的身份认证，可以有效避免用户对数据的非法访问。同时在使用者进行计算机登录和使用的时候，需要对用户名和密码进行核实。按照权限的不同，确保数据库信息的安全有效性。通过对数据库信息加密处理，可以确保数据库信息的安全性。这种加密处理可以在原有数据信息的基础上进行算法的处理改进，使用者可以通过自身的权限获取想要了解的信息，如果没有解密方式，不法分子将会难以获取数据的原始信息。
3.4网络安全等级防护
在云计算环境下的安全管理中心具备系统管理、安全管理和安全审计等功能，能够满足不同云计算环境下不同安全等级的保护要求，并且通过服务层的安全保护框架，实现对不同等级云服务客户端的安全保护，为使用者提供安全可靠的资源访问服务。在访问云服务商时，用户可通过通信网络、API接口和Web服务方式访问云服务器，但是用户终端系统的安全防护不在网络安全等级保护框架体系内。在保护框架体系内，资源层和服务层安全是云计算环境安全保护的重点，资源层包括物理资源安全和虚拟资源安全，应按照安全设计要求构建资源层安全保护框架。云计算环境下的网络安全等级保护要针对不同等级云计算平台确定不同的安全目标，一般情况下安全保护等级最低为二级，并根据安全目标和等级要求实施安全设计步骤，具体包括：第一步，根据云平台的租户数量和业务系统情况确定云计算安全保护标准，制定云计算平台的安全保护策略，以避免在云计算平台上发生安全事件；第二步，细化安全技术要求，针对安全计算环境、安全区域边界、安全通信网络以及安全管理中心制定出相应的安全保护策略；第三步，根据云计算功能框架中的各层功能和保护要求，制定安全技术机制，使其满足云计算功能框架的安全保护要求。在完成云计算环境下的网络安全等级保护设计之后，还应增加虚拟化安全、镜像安全、接口安全等安全控制点，并采用访问控制技术、身份识别技术等安全防护技术，实现与云计算平台上各功能层次的对接，提出各层的安全保护措施。
3.5重视相应程序开发
网络安全应用程序需要随着技术的进步和人们生活和工作的需要进行逐步提升，从而及时对病毒程序进行开发和处理，确保计算机系统可以敏锐捕捉到病毒的活动迹象，提升自身的防御能力。通常情况下，对于计算机的服务，内网隐蔽处理，可以提升网站平台的访问速度，可以避免不安全网址带来的不良效应，从而为计算机的安全防御提供一定的屏障。在计算机数据的使用中，由于安全性威胁导致的数据丢失问题，可以通过备份和恢复改善。这种恢复性功能也可以保证数据的一致性和完整性。通常由逻辑备份、动态备份以及静态备份等几种情况。计算机黑客数量增多，净化网络环境显然存在较大难度，但通过必要的防范措施依然可以在数据库信息的保护中起到关键作用。而使用防火墙保护工具就能很好的为计算机网络提供一种安全保障。通过防火墙，可以在一定程度上防止黑客的侵害。
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1.云混搭的架构
云混搭架构设计。云计算和大数据，形成一个引人注目的组合。混搭云要求特殊建筑的支持和必要的软件工具，以支持大数据处理。
主要的数据流量都显示了广泛的箭头。实心箭头表示跨服沟通。虚线是指安全和隐私控制流。顶云是公有云，主要用于从Twitter用户海量数据的收集和预处理。这些数据可以从大量的移动或传感器设备汇集，如果物联网（物联网）的应用都有涉及。这的确是一个博客的I / O项云，可能来自流行的社交媒体网站如在Facebook，Twitter ， iCloud中， Salesforce的等安全绑定和数据隔离可能在这个项目的云进行。第二个云右下方可能是另一种公有云，主要用于大规模的数据挖掘操作。执行的主要云功能包括数据的存储，检索，对决，备份，集群，或改造。采空数据对象被整理出来，以馈入一个私有云上的左下方。
这个私有云可能是租来的云，用于数据分析，包括供应数据处理的案例研究。私有云支持隐私控制更好地保护敏感数据外泄给公众。私有云可以被专门设计用于收集数据的统计，事件提醒，决策，报告图形或分析结果的可视化等三个云集成密切彼此互动的大数据处理对机器智能的一个共同的目的。
大数据处理环境。基础设施提供了一个技术平台，用于存储和管理数据。这一层需要的资源配置，工作部署，性能监控和流程控制。所收集的数据对象形成一个数据湖在一些存储云。数据管理是需要对所有有价值的数据的单一，安全的存储库。数据对象来垫在文字，数字，图像，文档，音频和视频元素。
种类繁多的大数据必须要求标注的元数据来指导数据表示和数据流，顺利。对于数据的共享程度高，我们应该设计系统，妥善处理结构化，非结构化和流数据。在下一层，我们需要实现的观点和指标体系。该子系统是专门用来处理地理信息，语言翻译，录入的关系，图形和流音频或视频数据元素。
需求分析工具进行分析，测试和模拟服务。需要所有安全执法能力，以支持分析程序的执行揭开隐藏的模式，相关性和大数据的复杂的含义。该层提供机器学习，事件警报，和流分析的功能。最后，顶层支持分析结果，报告，仪表板和查询接口，为用户的可视化。这些功能将使人类的见解采取有意义的行动。
2.供应数据处理流程
供应数据的存储和处理是供应中的重要问题。 为了便于大量数据的存储以及便于对历史数据的快速搜索。我们使用AWS 的simpleDB 服务来存储供应数据， 并用AWS 的Mapreduce 实现分布式快速搜索。 本部分分为三部分分别介绍 AWS的简单存储服务（simpleDB）， Mapreduce 以及数据处理流程。
AWS Mapreduce。Amazon Elastic MapReduce （Amazon EMR） 是一种 Web 服务，让您能够轻松快速地处理大量数据。
Amazon EMR 使用称为 Hadoop 的开源框架在将您的数据分布在可重新调整大小的 Amazon EC2 实例集群中并进行处理。 Amazon EMR 用于各种应用程序中，包括日志分析、Web 索引、数据仓库、机器学习、财务分析、科学模拟和生物信息学。客户每年启动使用数百万的 Amazon EMR 集群。
优势包括：1.易于使用，您只需几分钟就可以启动 Amazon EMR 集群。您不必担心节点调配、集群设置、Hadoop 配置或集群调试。Amazon EMR 自会处理这些任务，因此您只需集中精力进行分析即可。2.灵活应变，使用 Amazon EMR，您可以配置一个、数百个或者甚至数千个计算实例来处理任何规模的数据。您可以轻松增加或减少实例的数量，并且按使用情况支付费用。 3.成本低廉，您可以以低至每小时 0.15 USD 的价格启动 10 节点 Hadoop 集群。因为 Amazon EMR 在设计理念上支持 Amazon EC2 竞价和预留实例，您还可以将基础实例成本节省 50-80%。4.运行可靠，您用于调试和监视集群的时间将更少。Amazon EMR 的 Hadoop 已经针对云进行了优化，它还会监控您的集群，重新尝试失败的任务，并自动替换性能不佳的实例。 5.安全，Amazon EMR 会自动配置 Amazon EC2 防火墙设置以控制对实例的网络访问，并且您可以在 Amazon Virtual Private Cloud （VPC）（由您定义的逻辑隔离的网络）中启动集群。 6.灵活，您可以完全掌控您的集群。您拥有每个实例的根访问权限，因此，您可以轻松安装额外应用程序和定制每个集群。 Amazon EMR 还支持多个 Hadoop 分配和应用程序。
用AWS处理供应数据的流程。对于公司而言， 大量的供应数据存储需要消耗很多资源，我们可以使用AWS的简单存储服务来存储数据， 对于数据搜索，分析处理，我们可以使用Mapreduce实现快速分布式处理。该流程的理念是在AWS的公用云中租用云服务构建私有云，租用廉价服务保证安全性。下面是流程图设计。在这里我们只提出了一个用AWS处理供应数据的概率模型，具体的实验实施将是后续工作所要做的。
我的工作旨在服务于广大市民和企业合并的社区云计算，社交网络和物联网（ IOT） 。我们的捐款概括为三个技术方面：建议对大数据挖掘和分析应用程序的云混搭；展示了用AWS处理供应数据的流程；多云分析BYOC能够进行高效处理大数据的安全网络空间和社交媒体，商业，教育，卫生保健和政府部门的智能应用。
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[关键词]云计算 电子政务 大数据管理
中图分类号：TPl 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）06-0157-01
近几年，随着互联网及信息及技术的发展，各行各业都开始进行信息化改革，以此提高自身管理水平。政府部门也要顺应时展要求，积极进行体制改革。2013年开始，我国政府本门便开始实施基于云计算电子政务公共平台国家标准编制工作，十二五规划中将电子政务公共平台建设作为今后发展方向和应用重点之一。特别是在大数据时代，政府部门的数据类型呈现多元化趋势，必须对数据进行合理的采集、保存、维护、管理与分享，这些都是政府目前面临的挑战。
一、 云计算与大数据的内涵及关系
（一）云计算内涵
云计算是随着计算机和网络资源的普及而发展出来的一种在规模经济下产生大规模分布式计算模式，在此模式下资源所有者能够将资源池中抽象的、虚拟的、动态可调动的计算、存储、应用以及服务等传递给外部用户的一种网络服务形式。云计算具有很多特点，首先它能够集中大量的资源，实现超大规模的计算；其次是云计算的定制方案非常灵活多变，工作能力快速高效；在此云计算能够有效的提高资源利用率，降低设备的规模；另外，它还具有动态可扩展性，能够实现节能减排、低价稳定的资源消耗，符合现代人们提倡的可持续发展战略要求。
（二）大数据内涵
在大数据环境下数据收集与储存具有4V特征，大数据挖掘分析数据规模比传统数据分析的规模大很多；其次传统数据分析是针对静态、结构化的数据进行分析，而大数据挖掘分析的数据类型比较宽，除了结构化数据以外，还包含非/半结构化数据的分析与处理；再次大数据挖掘除了运用统计学方法以外，还应用了人工智能算法和机器学习算法，对数据的分析更加深入。
（三） 二者之间的关系
大数据与云计算二者是相互发展，相互促进的关系，云计算强调的是计算，关注的是IT解决方案，也就是数据处理能力。而大数据强调的是数据的采集分析与挖掘，关注的是信息积淀，也就是所谓的信息储存能力。云计算强大的数据处理功能为大数据挖掘丰富的信息数据提供有力的工具，提高数据的运用价值。
二、云计算应用于电子政务大数据管理意义
电子政务主要是指政府部门借助相关科技和信息网络技术，结合信息设备与相关软件开展工作。电子政务建设是一项复杂的系统工程，相对与传统政府管理来说不仅仅是技术的创新，还包括制度、管理的创新，能够使政府管理更加科学，提高政府工作质量与效率。
（一）解决政府信息孤岛问题
过去因为种种原因，政府部门与企业、公民等存在固有的边界，政府部分信息孤岛现象比较突出，大数据能够提供政府管理中需要的各种相关信息，提高政府协同办公效率，提高其公共服务能力。有效实现资源共享，削弱政府信息孤岛现象。
（二） 提高政府管理的预警能力
电子政务大数据管理的应用能够实现信息的动态监测功能，对各种信息进行深入挖掘与分析，及时发现社会中存在的危机事件，使危机事件能够在第一时间得到解决，提高政府部门预警能力和办事效率。
（三） 促进政府部门更加开明
在大数据环境下，各种信息处于高度透明化状态，数据信息的开放性与流动性比较强，知识在政府管理中能够得到更加广泛的应用，这样就会使政府管理更加开放与透明，促进政府服务质量的的提高。
三、云计算技术下如何提高电子政务大数据管理措施
大数据环境下各种信息扑面而来，信息的透明度比较高，数据管理难度在增加；另外信息技术的发展，特别是云计算的应用，人民群众对政府职能转变与服务型政府的建设要求在不断提高。政府在实施电子政务大数据管理方面仍然存在较多的问题，比如政府职能转变的融合度不够、政府部门业务联动；信息整合难度比较大，公共服务能力弱等等。政府部门必须加强管理，提高电子政务大数据管理能力。
（一） 建立云计算和电子政务大数据标准
云计算与大数据是实现电子政务发展的前提与基础，云计算中业务迁移、安全操作与大数据采集等问题都需要及时解决，建立统一的云计算与大数据相关标准。特别是在大数据的挑战下，我国政府应该积极参与云计算与大数据标准制定上来，使各类信息系统的数据共享、网络互连以及安全问题得到有效的解决。
（二） 大力培养数据分析人才
电子政务逮住局管理关键在于对大数据的分析与管理，大数据管理的关键是数据的挖掘与分析，这两个问题的解决需要有专业技能高的数据分析型人才对大数据做出准确的预言建模和未来趋势分析。而且大数据属于非结构化数据，管理起来比较复杂，必须有对云计算。计算机算法、统计学、数学、数据分析都比较精通的人才对大数据进行管理与分析。所以，国家应该积极培养一批大数据管理人才，促进电子政务大数据管理水平的提高。
（三） 建立电子政务大数据管理框架
面对大数据的挑战，各个国家的政府部门纷纷把大数据管理提升到国家战略层面，，从国家制度方面对大数据进行管理，挖掘数据信息。比如2012年美国政府提出的“大数据研究与开发计划”，对大数据信息进行处理与分析，加快美国科学发展，提升其国土安全。我国政府在这方面的管理处于初发阶段，需要不断提升电子政务大数据管理能力。
结语：总之，云计算应用下信息资源整合能力、管理、安全等方面具有较大的额意义，特别是在大数据环境下，政府部门要要积极利用云计算与数据挖掘等技术提高自身管理能力，消除信息孤岛效应，提高电子政务的开放性与透明性。
参考文献
[1] 迪莉娅.基于云计算的电子政务大数据管理研究[J].图书馆理论与实践，2013（12）：49-52.
[2] 朱继团，胡莹，黄志辉，许亚武.混合云计算模式下政府网站资源服务平台的搭建――以从化市政府门户网站改版升级项目为例[J].广州大学学报：自然科学版，2012，11（6）：84-89.
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云计算是一种根据使用量确定付费的模式，这种模式主要是提供便捷的、可用的网络访问，并进入计算资源共享池，这些资源能够被迅速的提供，只需要投入较少的工作，或者与服务供应商进行很少的交流。目前，高能力的计算发展和应用水平已成为一个地区科研实力甚至一个国家综合实力的重要体现。云计算很大程度上提高了资源的服务水平和利用率，而且避免了跨结点划分应用程序所带来的低效性和复杂性。
二、大数据与云计算对会计信息化的推进
(一)大数据拓展了会计信息化的资源利用范围。
随着数字化、软件和处理能力的发展，对可利用的数据的范围进行了进一步的扩大，企业必须敏感地认识到不同类型的信息通过深加工后能给企业带来怎样的财富，更要掌握哪些信息可以通过信息化技术和软件的进步来实现。大数据时代，会计信息化不再只针对会计作业上产生的数据进行分析，而且云计算是世界各大搜索引擎及浏览器数据收集、处理的核心计算方式，因此可以通过云计算将零散的数据整合在一起，提炼其有价值的信息，再将这些信息与传统的会计信息融合，挖掘被忽视的重要信息，提高会计管理决策能力和企业管理水平，这样就能从行业中脱颖而出。
(二)促进了会计信息化成本降低。
传统的会计信息化需要企业自身投入大量的基础设施建设，同时还要考虑硬件与软件的升级和维护，这方面是阻碍会计信息化发展的重要原因，特别是对中小企业的发展。而大数据与云计算融合后，用户可以根据自己的利用资源的多少和时间的长短付费，不再需要前期大量的工作和资金投入。这样，企业也能将重点放在自身的发展上，增强竞争优势。
(三)提高了会计信息化的效率。
传统的会计信息化受到时间和地域等条件的限制，这样信息交流不及时，可能错过稍纵即逝的机会，尤其是竞争激烈的大环境下，信息获取的及时性更加重要的。在大数据时代的背景下，提供云计算的会计信息化系统只需通过互联网就能随时随地的实现与客户的沟通，及时地掌握所需的信息。同时，云计算强大的计算能力，可以更快地形成所需的各项指标，管理者能更快的了解企业的经营状况并识别潜在的风险。
三、大数据和云计算对会计信息化的挑战
(一)会计信息化共享平台发展滞后。
目前，企业信息化逐步在向社会信息化发展，各企业在加工处理自己的会计信息时会形成这个行业整体的信息流。通过会计信息化共享平台，各企业可以随时知道自己的企业在整个行业或地区的地区和影响力，了解自己的强势和弱势，不断强化自己的优势并弥补自己的不足，实现动态地对公司的持续改善管理。这一平台需要在云计算的基础上发挥作用，而云计算供应商要求能够满足不同用户、不同地域和不同业务规则的需求，所以对其适应性、扩展性以及灵活性要求比较高。我国在这方面起步比较晚，国内的云计算平台建设滞后，使云会计这种新型会计信息化发展面临很大的阻碍。
(二)会计信息化共享平台的数据安全性挑战。
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关键词：云计算；大数据；在线交互；模型；应用
随着网络技术的发展，网络上的交流方式越来越多，人们的学习、生活已经离不开网络，相关人士抓住了这一发展机遇在网络上创建了在线交互平台。在线交互平台是利用网络技术将信息公布在在线交互平台上，用于各企业用户的信息交流，其信息传播速度快、范围广，而且极易获取，所以成为网络企业用户信息交流的重要手段。而随着在线交互平台的慢慢推广，研究人员发现在线交互平台的信息交流方式对网络企业用户交流有着很重要的作用。在线交互平台的应用可以促进网络企业用户的主动交流与沟通，有效缩短网络企业用户之间的距离，提高在线交互平台的作用。而目前的在线交互平台应用还存在着一定的问题，本文通过构建模型的方式，着力解决这些应用问题[1]。
1 云计算与大数据概述
云计算是利用计算机的强大运算能力，将待计算的数据分成许多个小部分，然后利用多组服务器对每个部分分别进行计算分析，最后将计算的结果汇总并反馈给企业用户。云计算处理方式可以使计算机能够处理数据量很大、结构较为复杂的数据分析，而且使得数据处理的范围更加广泛，处理结果更加准确可靠。大数据则是计算机数据采集中常用的一种方法，其主要作用是从海量数据当中快速搜寻对数据分析有价值的信息，并将其保存。鉴于大数据只是一种数据采集方法，如果缺乏对应的数据处理方式，大数据的作用也无法体现出来，所以在此，可以将云计算和大数据相结合。大数据是从海量数据当中采集数据，而云计算则需要大量的数据作为运算基础，所以云计算与大数据的结合可以使双方都能充分发挥该有的作用。
2 在线交互平台存在的问题
2.1 企业用户验证及企业用户信息问题
当前的在线交互平台的企业用户验证体系还不够完善，在企业用户进行登陆时需要经过多次验证，严重影响企业用户的体验感，而且还会使得企业用户的账号安全得不到保障。此外，由于平台中存在多种应用方式，所以企业用户信息就会遍布各个应用，而且有许多应用的服务功能相近，这就使得平台的资源被浪费，企业用户的体验感下降，还不便于平台管理[2]。
2.2 数据类型问题
在线交互平台的信息类型有许多种，主要可以分为两大类：结构化信息以及非结构化信息。由于编码方式或者保存格式的不同，少部分数据会不同于寻常数据，出现异构的现象。而在线交互平台每天都有着海量的信息交流，这些资源都是通过网络进行，所以每天会有大量的信息资源，而且是以非结构化数据为主，再附带着一些异构数据。以当前的数据分析处理技术，无法将这些非结构化数据及异构化数据很好地处理。
2.3 数据缺乏深入分析
随着在线交互平台的推广以及人们见识的不断增长，企业用户们对在线交互平台的要求也越来越高。在线交互平台一定要根据企业用户的实际需求对交互平台的资源以及个性化功能进行调整，使得企业用户在交互平台的体验感不断提升，这就要求平台对信息的处理以及数据的分析更加深入。而当前的数据分析还停留在表面，数据分析技术不成熟，许多非结构数据和异构数据并不能得到很好的处理，不利于企业用户信息的反馈以及企业用户体验的优化。
2.4 服务器资源分配不合理
在线交互平台中有许多个服务器，每个服务器都分配有一定的资源，这些服务器分别负责各个应用模块的正常运转。有的应用比较受欢迎，每天的访问量十分庞大，这就使得对应的服务器的负载很大，严重时甚至发生瘫痪；而有的应用比较冷门，每天的访问量很少，对应的服务器经常空出大部分负载，造成资源浪费，但是由于这些系统是长期开放的，随时都可能有企业用户登陆，所以就算在平时很少有人使用，也要开启服务器，而且需要定期进行维护，增加了维护的成本[3]。
3 应用模型的构建
为了有效解决目前在线交互平台所存在的问题，提高在线交互质量，特构建在线交互平台应用模型。该应用模型利用了云计算和大数据，主要由三大部分组成：企业用户个性化服务层、数据分析处理层以及配套硬件设施层。
3.1 企业用户个性化服务层
根据不同企业用户的需求，设置专门的企业用户个性化服务功能。每个企业用户都可以对当前的页面进行个性化设计，便于企业用户对平台功能的使用。平台的服务功能主要有信息管理服务、信息咨询服务、交互服务等等。平台会因为每个企业用户所设计的个性化服务不同而提供不同的内容。对于信息咨询者而言，在线交互平台会将企业用户所咨询问题的答案及时反馈给企业用户，包括问题产生的原因、问题的具体解决办法等。对于在线交流的企业用户而言，平台可以为参与企业用户提供交流的平台，并配有信息咨询服务，方便企业用户在交流过程中遇到问题时可以及时询问解答。在线交互平台是信息资源集中的地方，为了便于企业用户快速查询信息资源，要尽量保证信息资源具有唯一性，将冗杂信息及时清理，避免重复信息，减轻服务器的负担，也便于信息资源的及时更新[4]。
3.2 数据分析处理层
在线交互平台的数据分析处理层主要应用了云计算和大数据技术，支持各种数据的分析处理，包括计算机文件、图片、视频短片、地形数据等。经过处理后的数据及时保存在数据库当中，并定期对数据进行整体更新，实现数据库与外界实际情况对接，提高数据的实用价值。利用服务器平衡负荷可以有效提高服务器的利用率，扩大在线交互教育平台的企业用户容量。将负载较大服务器上的企业用户转移一部分到空闲服务器上，让多个服务器共同分担负载，既能减轻服务器负担，提高空闲服务器的利用率，还能缩短在线交互平台信息反馈的等待响应时间，提升企业用户的体验感。
大数据技术在在线交互平台的应用可以将杂项去除，用各种算法对数据进行分析，并挑选出具有典型特征的数据作为样本组，为数据的进一步处理做准备。在挑选出样本组数据之后，利用云计算的方式对数据进行进一步处理，运用相关运算法则，以离线数据作为参考，对当前的样本组数据进行进一步分析，并将数据及时反馈给平台。经过进一步分析处理之后的数据可用来制作索引，方便企业用户查询。
3.3 配套硬件设施层
利用云计算可以有效解决当前平台的配套硬件设施管理问题。对这些硬件设施实行统一动态管理，可以提高硬件的使用效率，将资源利用率最大化，并可以提高硬件的实用性和可靠性。当其中某个硬件发生故障时，会有其他硬件暂时代替该硬件的工作，直到维修工作完成。
4 结束语
近年来，网络技术发展十分迅速，许多在线交互平台随之出现。以目前的情况来看，在线交互平台的应用还存在许多的问题。将云计算和大数据技术应用到在线交互平台，构建在线交互平台模型，可以有效解决这些应用问题，并提高平台的数据处理能力，提升平台企业用户的体验感，为在线交互平台的普及应用打好基础。
参考文献
[1]程学旗，靳小龙，王元卓，等.大数据系统和分析技术综述[J].软件学报，2014，25（09）：1889-1908.
[2]吴涛，金义富，张子石.云计算时代虚拟学习社区的特征分析――以未来教育空间站为例[J].电化教育研究，2013，34（01）：57-61.
[3]彭小圣，邓迪元，程时杰，等.面向智能电网应用的电力大数据关键技术[J].中国电机工程学报，2015，35（03）：503-511.
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自从VMware在2013年的全球用户大会上推出vSphere Big Data Extention（BDE）以来，大数据这匹骏马越来越受到大家的追捧。当然BDE主要针对是Hadoop的大数据应用，其实大数据不仅仅是Hadoop，即使只算Hadoop也还有不同的版本。但是无论Hadoop的哪个版本或者哪个大数据平台，都蜂拥开始追随云计算，就像好马配好鞍一样重要，那怎样的云计算平台才是大数据的好鞍呢？运行环境平台：多租户、资源供应和管理。
在过去几个月的客户沟通中，我学习了运行大数据的多种不同平台，包括Twitter使用的Mesos、Fedex使用的虚拟化和Yahoo使用的Yarn。而不同的云计算平台特性能解决大数据应用的不同问题。比如：Yarn的目标是支持Hadoop上的非M-R应用。而Twitter使用的Mesos则可以支持混合的负载，并且会利用操作系统的虚拟化。由于企业的大数据应用场景往往是多样的，所以需要选择一种平台适合不同的应用场景，这包括：
部署新的大数据应用极其简单：可以通过自动化和自助服务来完成；
可以支持多种不同的负载：也就是能运行多种大数据应用，不仅仅限于Map-Reduce，还可支持一些Hadoop生态圈应用、SQL服务和其他通用应用；
可靠的安全隔离：如果需要将某些敏感信息隔离，该平台有能力确保数据集和环境安全；
安全的资源隔离：为了能够提供足够的资源来满足整体SLA要求，可以将吵闹的邻居隔离来确保性能；
多版本支持能力：能运行多个不同版本的运行环境，满足不同用户、开发者要求；
企业级的可用性：确保整个系统的强壮性，提供企业等级的可用性。
网络的挑战
对网络而言，挑战和机遇并存。今天两层核心聚合交换网络不能跨机架提供足够的带宽。机架内的带宽应该没有问题，经常可以达到每秒几百Gbit，但机架间的带宽往往十分有限，为此往往需要优化流量到本地，也就是数据和计算完全整合的模式。幸运的是，新的网络拓扑，包括CLOS和主干加分支设计都提供了很好的解决方案。使用这些新型的网络拓扑，可以在整个集群延时基本恒定的情况下确保足够的带宽，无论是机架内还是机架间都不会有带宽问题。
存储平台的选择
随着存储技术的不断发展，大数据的存储选择越来越丰富。当然Hadoop的HDFS处于最核心圈，但其他的存储平台也可以提供跟Hadoop类似、即插即用的兼容能力，并且提供了某些独特的价值。几个主要的存储选项如下：
传统的SAN或者NAS：这应该算是支撑大数据应用的最佳存储选项，因为目前大量的数据中心都可以提供这样的存储选项，并且也包括了各种存储服务，例如：快照、归档、复制等；
服务器内置磁盘构建的软件定义存储：这方面HDFS是主要的代表，其他的选项包括CEPH、Gluster和MAPR，他们都可以建立文件系统，满足大数据的应用；
横向扩展存储方案：很多独具特色的新兴公司提供了可以替代HDFS横向扩展存储，很好解决了成本和带宽问题。比如Isilon的横向扩展存储方案，提供了3到144个节点的解决方案，可以扩展到15PB、每秒85GB吞吐能力，成为横向扩展存储的典型代表。
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一、云计算领域
1、基于SaaS的云端应用监测管理平台New Relic获8000万美元投资
New Relic是一款基于SaaS的云端应用监测与管理平台，2月初该公司宣布获得8000万美元新一轮投资，总计已获得1.15亿美元投资。本轮投资由Insight Venture Partners领投。New Relic为企业提供基于SaaS的管理平台，无论是云端、网络端还是移动端的应用，它都能对其进行监测。可以说是一款all-in-one监测管理工具，它能让开发者以终端用户、服务器端甚至应用代码端的视角来监控自己的应用。
2、云通信初创企业Twilio获7000万融资
6月初，云通信初创企业Twilio宣布在D轮融资中获得7000万美元。该公司通过将复杂的底层通信功能打包成API并对外开放，让web、桌面及移动应用可以方便地嵌入短信、语音及VoIP功能，从而实现云通信的功能。
3、SaaS创业公司Infusionsoft获5400万美元投资
1月8日，Infusionsoft宣布获得高盛5400万美元投资，该公司总融资额已经达到7100万美元。Infusionsoft成立于2004年，专为小型企业提供销售和市场营销自动化平台服务，这里的小型企业主要指销售收入超过10万美元，但是员工人数在25人以下的公司。其软件平台提供CRM、Email营销、营销自动化与电子商务等一体化服务。
4、硅谷虚拟化技术新星Pluribus Networks获超过4000万美元投资
3月26日，曾经被美国《Network World(网络世界)》杂志期评选为“十大值得关注的SDN(软件定义网络)新兴企业”之一的Pluribus Networks宣布，宽带资本(CBC Capital)加入其C轮融资，成为其关键战略投资者之一。Pluribus本轮融资规模超过4400万美元，投资者包括Menlo Ventures、New Enterprise Associates，以及Mohr Davidow Ventures等机构。募得的资金亦将用于开拓中国市场，满足客户对其已实现产品化的软件定义虚拟化节点网络(virtualized Fabric)技术的需求。
5、云计算软件公司Puppet Labs获得VMware3000万美元投资
1月初，数据中心自动化公司Puppet Labs透露，VMware已经向该公司投资3000万美元，这使得Puppet Labs的融资总额达到4600万美元。Puppet Labs的其他投资方包括True Ventures、思科、谷歌风投、KPCB和Radar Partners。Puppet Labs为企业和云计算服务提供系统管理及数据中心自动化软件。该公司的旗舰产品Puppet是一款开源数据中心自动化及配置管理框架，向系统管理员提供了一种易用的平台，实现透明、灵活的系统管理。
6、云呼叫中心创业企业NewVoiceMedia获2000万美元融资
1月29日，云呼叫中心创业企业NewVoiceMedia宣布在B轮融资中获2000万美元融资。NewVoiceMedia是一家面向企业的云呼叫中心初创企业，目前在30个国家共有8000个坐席。其产品可以与语音、即时通信、电子邮件、社会化渠道以及Saleforce等集成，可实现ACD、IVR、CTI、通话录音、管理报表等呼叫中心的核心功能。
7、SaaS服务商Open-Xchange获2000万美元融资
7月25日，让用户可以在一个软件内完成通讯、协作、办公的SaaS服务商Open-Xchange宣布获得2000万美元融资。2008年，Open-Xchange曾宣布拿到900万美元B轮融资，在SaaS领域奋战六年，Open-Xchange如今正朝基于云端的办公系统迈进，来自Gartner的报告，其很有可能在2022年以前获得6.95亿用户。
8、IaaS提供商ProfitBricks获1950万美元融资)
3月21日，ProfitBricks宣布获得1950万美元的融资。ProfitBricks是一家总部位于德国的IaaS(基础设施即服务)供应商，相对于一般以小时为最小计费单位的模式，ProfitBricks可以将计费的颗粒度精细到1分钟。此轮融资由ProfitBricks创始人及欧洲ISP United Internet AG投资。此前ProfitBricks已融资1880万美元，加上这一轮其融资总额将达3830万美元。
9、人才管理SaaS初创企业Evolv融资1500万美元
3月份，人才管理SaaS初创企业Evolv宣布在D轮融资中获得1500万美元。Evolv的人才匹配和人才智力软件面向的是招揽人才的招聘人员和老板，其SaaS服务可根据行为、技能、动机、工作风格等从求职者中筛选出最优者。此外，该公司的软件还可以利用大数据帮助对员工的任职时间、职业成功做出预测。经理也可以利用Evolv的软件进行分析，以确定如何才能更好地让员工适应管理。
10、混合云解决方案企业CloudVelocity获1300万美元融资
7月16日，提供混合云解决方案的初创企业CloudVelocity宣布获得1300万美元B轮融资。CloudVelocity前身是Denali Systems，其One Hybrid Cloud解决方案可以让企业的本地软件无需修改即可迁移到AWS等公有云上，并承诺可保证安全和性能。此轮融资由Third Point Ventures领投，曾参与A轮融资的Pelion Venture Partners和Mayfield Fund本轮亦有参与。
11、OpenStack创业公司Cloudscaling获1000万美元融资
5月23日，Cloudscaling宣布完成1000万美元B轮融资，参与本轮投资的有Juniper Network的Junos Innovation Fund和Seagate以及Trinity Ventures。Cloudscaling公司的主要业务是基于OpenStack帮助客户设计并构建云基础设施。
12、国内SaaS创业公司北森获得千万级美元B轮融资
2月28日，专注企业人才管理系统的北森公司宣布获得来自经纬创投和红杉资本的千万级美元的B轮融资。森是一家专注企业人才评测系统、招聘管理系统以及人才管理平台研发的企业。目前有超过3500家大型企业均采用了北森的人才评测和招聘管理系统，当中不乏向京东商城、腾讯、蒙牛以及中粮集团这样的大型企业。在2010年，北森曾获得过千万级人民币的A轮融资。
大数据公司
二、大数据公司
1、大数据公司Tableau上市融资2.54亿美元
5月18日，大数据分析商Tableau Software在美国纽约股市上挂牌交易，成功融资2.54亿美元，市值达到20亿美元。Tableau Software公司的主营业务就是大数据，负责提供虚拟化和数据分析服务。迄今为止，它的大多数服务均是可下载的本地软件，而不是云端应用程序。成立9年以来，该公司进行过两次融资，投资方均为NEA，融资额为1500万美元。
2、分布式数据流监控公司SevOne获1.5亿美元融资
2013年1月，专门从事分布式计算系统数据流监控的SevOne宣布从Bain Capital处获1.5亿美元的巨额融资。关注运营数据，SevOne是一家分布式系统性能监控解决方案提供商。该公司销售挂到分布式系统上的监控设备，可以让用户拦截、监控这些系统产生的数据并对其进行分析。数据来源可以多样化，包括网络引擎、服务器和存储等任何地方。其部署采用P2P架构，从而实现快速、可伸缩的数据集中化管理。
3、大数据公司Applied Predictive Technologies(APT)获高盛注资1亿美元
6月底，APT公司宣布获得来自高盛商业银行部价值为1亿美元的投资。“APT公司的商业模式是通过收集大量的客户数据——几乎所有关乎销售交易、人口、地理、竞争和其他信息——以使得客户能够确定任何一个决定对业务的影响。这些决定……可以是在网上什么地方做某个特定的广告或是用印刷品做广告，是粉刷餐厅的内部或是外部。”APT拥有一大堆大型零售商客户，这些公司利用APT的云服务，用以辅助指引做出几乎每一个与数据有关的营销决策。该公司的另一主要股东是私募股权公司Accel-KKR。
4、大数据分析服务公司Hortonworks完成5000万美元融资
6月26日，基于Hadoop框架提供大数据分析服务公司Hortonworks宣布完成一轮5000万美元的融资，领投的是新加入的投资机构Tenaya Capital、Dragoneer Investment Group。另外，之前的投资机构Benchmark Capital、Index Ventures与雅虎也有参投。
5、数据虚拟化与储存服务提供商Actifio获5000万美元融资
3月份，虚拟化数据管理公司Actifio宣布获得5000万美元D轮融资，此轮融资由Technology Crossover Ventures领投，其他参与投资的机构还包括：Andreessen Horowitz、ATV、Greylock Patners以及North Bridge Venture Patners。Actifio能够提供复制数据储存平台，并允许企业客户使用虚拟化技术储存与管理数据。也就是说，Actifio可以让客户创建出产品数据的单一副本，同时维持原本的变更。Actifio希望能够帮助IT团队更好地保护他们的数据，并尽可能降低储存成本。
6、非关系式数据库公司Data Stax获得4500万美元融资
7月25日，DataStax宣布获得了4500万美元的融资。DataStax是一家为大型公司提供“NoSQL”数据库的技术公司，目标是向大型企业提供非关系式数据库的商业支持，客户包括eBay、Adobe以及Netflix等。此轮融资由Scale Venture Partners领投，前投资者Lightspeed Venture Partners等亦有参与。
7、大数据精准营销公司InsideSales.com获得3500万美元的融资
1月初，InsideSales.com宣布获得了来自US Ventures的3500万美元的B轮融资。InsideSales.com为中心企业提供云端预测分析方案，提高坐席销售的效率和精准性。InsideSales.com把拨号系统嵌入企业的CRM(如Salesforce)中，并且它会分析数据，得出究竟该给哪个潜在顾客拨打电话，甚至是在什么时间拨打。
8、大数据与机器学习公司Ayasdi融资3060万美元
7月18日，总部位于美国加州的Ayasdi公司宣布已经筹集3060万美元用于进一步开发自己的“Insight Discovery”技术，据称该技术可以自动且快速地在极其复杂的数据集中发现相关查询。据说，Ayasdi的业务线高管具有与大数据科学家类似的能力。Ayasdi的B轮融资方包括Venture Partners、Citi Ventures、GE Ventures、Khosla Ventures以及Floodgate。
9、实时社交网络大数据分析企业Dataminr获3000万美元融资
6月初，帮助企业客户在微博大海中捞针的实时社交网络大数据分析初创企业Dataminr刚刚在C轮融资中获3000万美元。成立于2009年的Dataminr是一家实时社交网络分析公司。其愿景是为进入和政府客户从社交媒体中析取价值。该公司与Twitter建立了战略合作伙伴关系，可以访问其海量的公共微博库Twitter Firehose of Public Tweets。该公司去年的产品可以让客户设定感兴趣的关键信息，然后返回经过定制的相关微博结果。Dataminr产品的功能包括仪表盘、截图、告警细节等，其算法综合考虑了Twitter用户的位置、信誉、新闻外部引用、市场容量、市场价格等因素来提供告警信息。此外，Dataminr的算法也考虑了告警信息的误报。此轮融资由Venture Partners和Venrock领投，Deep Fork Capital等也参与了此轮融资。此轮融资后其总融资额已达4650万美元。
10、“自我量化”企业Withings获3000万美元融资
7月18日，“自我量化”创业公司Withings宣布获得了3000万美元的新投资，此前Withings曾获得过385万美元的投资，该轮的融资中有1500万来自法国国有投资银行BPIFrance。Withings是一家通过WiFi连接将健康数据信息直接传到健康app及服务的创业公司，曾推出智能体重秤，与iPhone连接的血压计，可以开启视频模式的婴儿监视仪以及Pulse行为跟踪设备等。
11、Hadoop优化公司MapR获新一轮3000万美元融资
3月初，基于Hadoop的面向终端设备的分布式架构MapR的公司获得了3000万美元的第三轮融资，本轮融资由Mayfield Fund发起。MapR，是一个Hadoop优化公司，专注于可用性和数据安全的优化。该公司日前获得了一个3000万美元的C轮融资，本轮融资由Mayfield Fund领投。在此之前，光速创投、NEA(New Enterprise Associates)和红点投资(Redpoint Ventures)也对MapR进行了投资。
12、数据分析公司Datalogix成功融资2500万美元
美国数据分析公司Datalogix最近宣布B轮成功融资2500万美元。作为Facebook合作伙伴，Datalogix帮助Facebook统计用户在网络上点击广告与现实购物的相关性数据。位于加利福尼亚州门洛帕克市的机构风险合伙公司(Institutional Venture Partners，简称IVP)，则是本轮融资中的唯一一家投资公司。Datalogix收集大量数据，包括几乎每个美国家庭的数据和超过100亿个交易数据，数据价值超过1万亿。
13、SaaS型数据分析公司GoodData D轮融资2200万美元
6月初，SaaS型数据分析公司GoodData宣布完成D轮2200万美元融资，领投的是拉美最大软件公司TOTVS S.A旗下的TOTVS投资机构。此外，Andreessen Horowitz、General Catalyst Partners、Next World Capital和Tenaya Capital也参与了本轮融资。和IBM、SAP、Oracle等巨头提供的套件式解决方案不同，GoodData将其所有的数据分析服务都搬上了云，以SaaS的模式提供给企业。在GoodData的云平台上，企业可以将公司已有数据导入，再对数据做跟踪、切分、可视化、分析等处理。GoodData目前拥有6000多为客户，包括Software AG、时代华纳有线等。
14、DSP服务商之一品友互动获2000万美元融资
1月15日，DSP(实时竞价广告平台)公司品友互动宣布已完成B轮融资。该轮融资由宽带资本(CBC)领投，盘古创富和品友互动A轮投资人富德资本跟投，融资金额为2000万美金，这也是国内RTB(实时竞价)市场首次千万级别融资。品友互动创立于2008年，依托RTB架构和算法，旨在联合行业合作伙伴一起推动中国互联网展示广告的颠覆式创新，从传统“广告位时代”迈入“人群”时代。迄今为止，品友客户涉及IT，金融，汽车，快销品，电商，旅游，网络服务等行业、近200家知名品牌。
15、晶赞科技获2000万美元A轮投资
3月28日，晶赞科技宣布获得2000万美元A轮投资。这次A轮投资为北极光创投领投，这也是目前中国DSP(数据服务提供商)业内A轮融资的最高纪录。晶赞科技创立于2011年，是一家面向大型企业的数字营销服务公司。其创始团队包括：Google前高管汤奇峰、云云搜索CEO刘骏、华扬联众CEO苏同等。
16、大数据贷款服务公司On Deck获1700万美元投资
5月3日，On Deck宣布收到了来自Google Ventures和PayPal联合创始人Peter Thiel和Industry Ventures的1700万美元的投资。此轮的其他投资者还包括Institutional Venture Partners，RRE Ventures和First Round Capital。自此，On Deck已累计接受融资1亿美元。On Deck创立于2006年，他们利用大数据对中小型企业进行分析，从而选出值得投资的企业并为之提供快速响应的短期借贷服务。
17、数据可视化理财规划平台SigFig融资1500万美元
7月3日，理财规划平台SigFig完成B轮融资1500万美元，领投方为Union Square Ventures和Bain Capital Ventures，之前的投资方DCM也跟投。SigFig可让用户导入自己的投资账户的数据，并用数据可视化来直观反映出投资者的收益变化。然后，SigFig会利用数据算法来告诉你哪些基金比你现有的投资组合收益率高，还会指出各券商都有哪些隐性费用等，以此给用户提供理财建议。
18、大数据初创企业WibiData获1500万美元融资
5月24日，大数据初创企业WibiData宣布B轮获了1500万美元的融资。此轮融资由Canaan Partners领投，原有投资者NEA及Google董事会主席施密特也有参与。WibiData由大数据初创企业Cloudera的联合创始人Christophe Bisciglia及Aaron Kimball创建，公司希望能成为最早为基于Hadoop的应用之商用套件提供商之一。
数据公司Alteryx A轮融资增加1200万美元
5月21日，总部位于加州欧文的创业公司Alteryx宣布A轮融资增加1200万美元。Alteryx是一家大数据分析公司，Alteryx的软件可以像Tableau一样将数据运算与精美的图像完美地嫁接在一起，同时又能够和SAS和R语言一样统计和分析数据，可以说Alteryx就是前三者的混合体。本次追加投资的机构包括Toba Capital，以及SAP Capital。
篇8
首届三亚国际诗歌节新闻会举行
“2014首届三亚国际诗歌节”将于10月13日～16日在海南三亚市隆重举办，本次国际诗歌节是以“诗意三亚，浪漫天涯”为主题，组委会拟邀请铁凝、谢冕、舒婷，以及美国、俄罗斯、瑞典等国内外著名诗人100余人参加。
2014互联网金融企业社会责任峰会召开
为探讨互联网金融企业在高速发展中应承担的社会责任，进一步推进企业社会责任建设，由新华网与中国社科院经济学部企业社会责任研究中心主办，钱先生（上海）金融信息服务有限公司总协办，互联网金融企业社会责任（北京）峰会于9月19日在北京举办。全体参会的互联网企业代表宣读了2014互联网金融企业社会责任峰会北京宣言，承诺履行社会责任，保证利益相关方合法权益，追求阳光利润，诚实守信，促进互联网金融经济健康有序发展。众多企业家还对互联网金融企业的经典案例进行了分享，钱先生总裁张岩先生就互联网金融企业社会责任与财富管理创新话题进行了深入分析。
小K2代智能插座预售520万
控客推出的小K2代智能插座在点名时间的预订金额达到520万，创下了国内智能硬件领域的纪录。小K2代开创了模块化的产品模式，通过插座加插件的模式，提供灵活、低成本的智能家居实现方案。不仅提供电量管理、远程遥控、专业定时等智能插座的基本功能，并且设计了2个USB口实现功能扩展。各类不同功能传感器的作为独立的插件，可以像U盘一样，灵活地与插座搭配使用，实现丰富的智能家居应用场景。控客目前推出的插件有红外遥控、射频控制、温湿度光敏感应、人体感应4款插件，小K2代智能插座的售价为99元，插件售价29元，将于10月中旬正式发货。
TiinLab耳一号品牌暨新品会举行
台湾电声品牌TinLab耳一号举办声势浩大的品牌暨新品会。想作为TinLab耳一号的重要合作伙伴，联想集团副总裁、MBG中国手机业务总经理张晖出席了会。会现场，TinLab耳一号不仅带来了备受好评的全线耳机产品，并且最新推出了应用专利科技的TFATSDTSpeaker蓝牙音箱3S。
街头・花园――李占洋个展启动
由艺术评论家高名潞策划的李占洋个展，于9月20日在北京“在3画廊”开展，展览为期一个月，共展出李占洋作品76件。“在3画廊”（北京市朝阳区崔各庄乡南皋路129号北京市塑料三厂文化园）为其提供了500平方米的展览空间。本次展览持续到10月19日。
Avaya在中国启动iConnect渠道计划
9月16日，Avaya在北京宣布中国正式启动面向商业市场的AvayaiConnect计划。作为全球渠道合作伙伴计划AvayaConnect的一部分，iConnect将增强对合作伙伴在商业市场的支持，加速合作伙伴的培训、认证和销售流程，以更加高效地服务中国用户。
施耐德电气与数云集团签署战略合作协议
9月23日，全球能效管理专家施耐德电气与国内领先的基础云平台、SaaS、PaaS服务商上海数云投资管理有限公司在北京签署协议，正式达成长期战略合作伙伴关系。双方将在智慧建筑、能效管理、智慧集成等方面进行合作，联手打造结合云管理平台与先进解决方案的智慧城市。
英特尔酷睿M低功耗处理器
9月24日，英特尔正式酷睿M处理器。集低功耗与高性能于一身的酷睿M处理器主要被用于2合1设备、超极本与高性能平板电脑之上。英特尔提出了“移动相对论”（M=E/C2），清晰全面地分析了酷睿M的产品特性和优势。
迪普科技助力武汉实现“一卡通”
近日，杭州迪普科技有限公司为湖北省武汉市轨道交通3号线自动售检票（AFC）系统提供DPX8000系列深度业务网关产品，并凭借一体化、高性能、虚拟化、高可靠性的特点，完美地解决了AFC系统对设备大会话数、低延时的要求，使武汉政府发行的“武汉通”真正实现“一卡通”。
篇9
关键词：长期股权投资；方法转换；权益法；投资收益
中图分类号：F23 文献标识码：A
收录日期：2016年12月12日
一、我国长期股权投资概述
（一）长期股权投资的分类。所谓长期股权投资，就是把资金投入被投资企业或单位，以取得其相关长期性的权益。由于这类投资一般是为了满足企业的一些宏观的战略目标，因此笔者将相关的长期股权投资作了以下三类划分：一是企业能够对其投资的单位进行实际控制并且享有高程度权益性的，是对子公司进行的投资；二是投资方在另外一投资方的共同努力下对投资对象进行实际控制和享有高度权益性，是合营企业投资；三是企业在投资之后能够对被投资企业或单位产生极大的影响并且享有高度权益性的，是联营企业投资。
（二）长期股权投资后续计量对企业的影响。至于长期投资，不同的计量方式将会产生不同的账面价值，而如果在成本法的框架下，相应的计量结果将不会有重大的变化，除非被投资单位选择发放大量股利或者减少股权投资配额。在权益法的框架下，企业能够准确进行投资资产以及其账面价值的调整计算，以得到准确的公允价值从而计算实际的企业利润。
（三）长期股权投资的后续计量
1、后续计量方法。目前，国内一般将成本法与权益法融入到长期股权投资的计量当中，这两者在国内的运用主要是根据企业投资的影响程度来进行的。而成本法一般在企业会对投资对象或者目标产生极大的影响以及权益性较高的投资上被广泛运用。此外，一旦企业无法在投资之后取得单位的强有力的控制力，这部分的投资也将被视为长期股权投资，其在计算上具有更加复杂的办法，这是不能仅凭借公允价值就能算出来的。而权益法则更加能够覆盖那些企业能够在被投资企业中占据控制地位，或者是绝对的影响力的权益性投资。这一投资的具体表现有，企业能够单独或者与另一投资方联合对被投资企业进行全面的管理和控制，而两者所占的股权应该不小于投资对象总股份的20%，一般为20%～50%。
成本法能够将其所有投资账户的投资成本准确算出，这一计算结果与税法在本质上是一致的。但是，如果将投资账户的投资成本仅仅计算初始或者追加的那一部分成本上，就无法得到企业真实的权益。然而，权益法却回避了这一问题，它能够有效地将投资账户在被投资企业当中的权益以及相关份额的经济现实准确反映出来，不存在任何模糊的区域。
权益法打破了形式上的常态，将重点放在能够让投资企业真正享有具体的权益上，展现了实质重于形式这一质量要求。但是，如果使用权益法进行长期股权投资的计算，还是需要注意某些地方，如公司管理层通过对核算方式的操作来达到某种不合理甚至非法的目的来获得利益。再者，现金流入的时间与权益法核算的投资收益存在出入也是需要注意的。目前，更多的企业都比较倾向于选择权益法来核算其投资账户，然而长期股权投资后续计量方式的不同又会引起诸多的问题，因而笔者将会在会计这一立场来探讨有关权益法的问题。
2、后续计量核算方法的转换。要想顺利实现长期股嗤蹲屎笮计量，就必须在准确衡量企业在对投资目标进行投资之后可能产生的影响力以及控制力进行分析和预测。这样就能够在未来的市场管理与战略制定当中顺利站到相应的投资目标的定位以及投资企业的持股比例，从而达到对投资对象拥有较大的掌控力。而当外部环境发生变化时，企业也能相应作出调整，从而实现在变化当中改变长期股权投资的计量方式。
3、长期股权投资的处置。长期股权投资的处置乃是作为会计核算最后一步出现的，这一步将会决定企业所能持有的长期股权投资的份额，一般会有两种可能：一是对长期股权进行部分处理；二是完全处理相关长期股权投资。这两者之间具有一定的相似，但是其产生的结果将是不同的，尤其是在进行账户结转时，根据其账面价值以及相应的对价就可以确定账面价值，并把其中的差额当作收益。在进行长期股权的收益计算下，权益法无疑能够将一些零散的收益进行综合，从而将其并入最终的总收益，然后决定企业的借贷方向等。
二、长期股权投资后续计量存在的问题
（一）影响程度判断标准片面。在具体会计实务操作时，有不少企业都只把主要的判断依据放在持股比例的多少上。这样的现象的缘由，一方面是企业的有关会计人员这方面的专业技能欠缺；另一方面则是管理人员企图利用存在的一些漏洞和疏忽来制造一些非法的效益。投资企业可以选择适当增持或者减持投资对象的股份来实现长期股权投资的调整，这样的调整之后需要有正确的核算方法紧跟其后，然后再对相关投资用各种收益核算方法进行核算。以某些大公司为例，其一般会在缩减对其名下的子公司投资的情况下，让自身的持股比例维持在50%以下，从而用权益核算法替代成本核算法，在这样的操作下，企业的收益率将会有较大幅度的提升。而如果投资单位在企业进行投资后出现巨额亏损，企业也能够让其拥有50%以上的股权，并将相关核算方法用成本法替代原本的权益法，这样就能最大限度地让企业扭转亏损的消极局面。
（二）权益法下投资收益的确认与实践不完全相符。会计准则的有关内容规定，如果选取权益法进行企业长期股权投资的效果与利益的核算，当投资企业由于企业领域的投资以及相关经营活动出现问题，使其权益有一定的改变，从而影响到最终的综合收益，那么企业需要根据其在投资对象上所依法拥有的股份进行投资收益的获取并确认综合收益。至于投资收益的前提，首要的莫过于资本的实际流入，这对于企业而言是需要严格管控的，这里需要认真执行严谨的资本流入流出管理体系。
一旦长期股权投资的操作确认并且生效，那么在任何情况下，只要投资单位产生资本上的盈利，那么投资企业依法享有分享收益以及调整账面价值的权益，同时确认投资收益，一旦进行这类操作，那就代表了企业能够将投资对象的效益吸纳进自身当中，可事实却并非如此。一方面产生利润并不能完全归结于投资企业的股权效应，也有可能是投资企业通过人为企业财务修饰从而导致的虚假盈利现象；另一方面即使被投资企业实现的净利润均为可以被用来分配的股利，可是管理层也能因种种理由不立即进行分红。故而，当前应当对企业投资的对象进行全面的损益核算才能确定最后的利润分配。
（三）权益法下投资差额的会计处理规定不清晰。将被投资企业的所有长期股权投资所影响到的账面价值进行统一的核算，将这些价值的变动同被投资企业的资产流动相联系，一旦企业的账面价值出现变化，就需要对资本公积进行调整，如果调整之后仍未能缓解有关变化的，需要对即将分配的利润进行一定的留存，避免被投资企业在给投资企业完成长期股权投资的利润分配之后，被投资企业的正常运转以及账面价值受到严重冲击。
将会计准则作为计算被投资企业的股权以及账面价值的基本依据，将以合并以及非合并方式取得的企业长期股权进行公允价值的核算，一旦这一核算工作完成，就可以基本确定企业的净资产与公允价值之间的差距，这一差距需要在投资等一系列的市场运作活动中保持基本的稳定和平衡。由会计准则可以得到相关启示，如果所拥有的被投资单位净资产公允价值的份额小于企业的长期股权投资最初成本，在这种情况下不需要对相关投资成本进行调整，可如果企业股权投资的最早的成本低于投资对象的公允价值，那么就需要对初始投资成本进行一定的调整。相关调整之后，后续的核算以及计量方式也将会进行一定的变动，至于什么时候开始下一步的计量，却不能在会计准则中找到相应的说明，这样就容易对实际的会计核算操作人员以及审查人员带来极大的执行困扰。
三、对策建议
（一）提高成本法与权益法的转换门槛。对于权益法与成本法之间的关系和转化，新会计准则给出了较为明确的说法和解释，然而对于过去的一些善于采取盈余管理的企业而言，其在主观性的引导下常常能够灵活地对其名下的证券交易进行粉饰，从而回避一些权益法与成本法的束缚，将企业的效益扩充至最大水平。因而务实的会计准则需要在以下两点做好，以提升成本法和权益法之间的转化成本：
第一，要抛开过去只看中企业对投资对象在投资之后的影响力的标准，要综合吸纳一些定量和定性的标准，从而准确地判断出投资企业对于被投资单位而言，其在收益中产生积极影响的多少，以此来鉴别企业管理层是否在有意动用核算方法的手段来进行企业的盈余管理。
第二，为使企业的核算结果更加透明和公开，原则上不允许企业进行核算方法的随意变换。因而需要对企业过去几年的核算方法以及相关数据进行收集，从而在核算方法改变的第一时间发现它，然后要求企业的管理人员对此做出变动的解释，此外还要尽可能提供更多的信息以及数据，以防止管理层利用核算方法来规避相应的责任以及增加企业效益。
（二）规范对权益法下投资收益的确认。企业可在对自身的投资份额以及在被投资企业或单位上享有的权利进行损益核算，然后得到相应的递延收益，这样就能在被投资方宣布股利发放时，直接将其转入投资收益，而不是直接确认为现行会计准则规定的投资收益。企业的具体做法，应该是在内部开设“递延收益”科目，该科目的主要使命和作用就是在投资对象产生资本盈利的时候，企业能够准确迅速地将相应的股权进行“长期股权投资――损益调整”，转而贷记为“递延收益”。这样一恚一旦投资对象决定分红时，企业就能在取得股利的同时借记“应收股利”，贷记“长期股权投资――损益调整”，同时借方记入“递延收益”，贷方记入“投资收益”。待其亏损时，要进行相反分录。一般在企业进行长期股权的资产处理之后，相关的账面价值就会有一个明确的结转数字，而企业的投资收益也将随之确定，在企业持有期间视作“资本公积――其他资本公积”和“递延收益”的数额也转入投资收益。
采取这种会计处理方式形象地反映出了在会计信息处理上需要严谨，而且相关财务信息需要客观真实地反映出企业的管理经营现状。该方法也在加强企业运转的稳定性上具有积极的影响，而在投资对象出现效益时，也不会对相关效益产生负面作用，但在投资对象发生亏损问题时，却可以在递延收益的前提下，让企业能够依靠相关资金顺利将经营不善的局面进行改善。
（三）明确界定对权益法下投资差额的会计处理。当前的权益法实则上是国内市场对目前长期股权投资体系和制度不完善的一种直观反映，这种体系一开始的划分标准就有些不科学，加之此后又将影响程度的大小视为企业与投资对象之间唯一的核算方法的参考因素，如此在计量方法的选择上就存在前后不一致的现象，而这样的模糊区域却未能在新会计准则中找到良好的解释。故而，笔者提议将在新会计准则的规定下，对那些共同控制和影响被投资单位实行股权投资时，需要进行会计处理以应对投资差额的存在。
综上所述，由于会计准则相关条文的修订，长期股权投资的核算范围以及方式都出现了一定程度的变化，企业将不会只在长期股权投资这一种框架下进行资产的投资，而是将更多的金融资产与之相融合，互相转化。这将导致股权投资后续计量方法变更时的会计确认和计量变得更容易混淆，在会计实务中需要进一步的规范。
主要参考文献：
[1]孙金文.长期股权投资后续计量方法转换的账务处理之我见[J].财会月刊，2016.4.
[2]李宁.试析“长期股权投资”后续计量方法的转换[J].财经界（学术版），2015.12.
[3]阳春晖.新准则下长期股权投资后续计量方法转换的账务处理[J].财会月刊，2015.16.
篇10
【关键词】大数据 云计算 通信行业 影响
一、云计算和大数据理论概述
1.1云计算理论分析
云计算是一种较为先进的技术，它发展时间还比较的短，但其发展速度十分的快，受到广泛的关注。云计算本质上还是属于网络计算模式，可以为多个网络用户提供效率高、可靠性好的计算服务。并且云计算具有超高的运算量，基本上可以达到每秒10万亿次的运算量，可以有效的满足智能手机、平板电脑等设备所需要的运算和存储需要。
1.2大数据理论概述
大数据的发展时间相较于云计算，时间更短，还处于分析和试用阶段，其应用的范围还比较有限。并且对于大数据的理论分析还有待完整，还没有形成统一的理论认知，可以将大数据简单的理解为传统的工具和方法无法处理和分析的数据。同时大数据还具有以下的特点：一是，大数据的显著特点就是大。这里主要指两方面的内容，一方面指的是数据存储量非常的大；另一方面指的是计算量大。这也是大数据区别其他处理工具的最显著特点；二是，大数据的工作效率高。在运用大数据的过程中，可有效的提高数据信息的存储、传输效率，甚至在有的工程中大数据还实现了实时处理分析.三是，大数据信息种类十分的丰富，既包含了结构化的数据表，也包含了半结构、非结构化的文本、视屏以及图像等多种信息，同时大数据之间还存在较多的信息交互行为。
二、云计算和大数据之间的关系分析
大数据与云计算都是较为新兴的数据处理技术，两者既具有共通性，也存在明显的差异。首先，云计算和大数据之间的共同特征：云计算和大数据都具有较大的数据运算和存储功能，并且都是以计算机网络技术为基础进行的。并且大数据和云计算在数据存储、传输以及数据分析方面具有较多的交集。其次是云计算和大数据之间存在的较大差异表现：云计算应用的主要范围是在IT资源以及各种应用上，在降低企业IT部署成本方面具有显著优势。云计算的问世对企业的IT架构产生了重大的影响；大数据的功能与云计算先比具有较大的不同，大数据主要是对自己所存储的数据进行深入的分析和挖掘。大数据的应用使企业的业务架构发生了重大的变革。综上分析可知，云计算本质上还是处于工具的定位，而大数据是云计算的进一步发展和深入。大数据的主要功能是深入的分析和处理大量数据信息，云计算则是以计算机互联网为技术依托，使管理、存储的数据资源不断的扩大。大数据的主体是数据资源，而云计算的主体是计算机资源和应用能力。大数据在海量的数据分析中充分发现数据的潜在价值，云计算则是提高IT部署能力，减低成本。
三、云计算与大数据结合对通信行业发展带来的影响分析
目前，云计算和大数据已经被广泛的应用到社会的众多行业中，其中对通信行业的发展更是起到了极大的推动作用。并且云计算和大数据相结合更是加快了我国现代通行运用商的转型，为我国通信行业的发展带来新的契机。
3.1对客户端的要求不断的降低
目前，4G移动网络已经成为手机通信主体，智能手机的功能不断增多，各种应用客户端层出不穷，手机功能不断的强化。但是，手机与电脑还存在较大的差距，许多应用软件还是无法在手机中使用，这也严重制约了我国现代通信业发展。但是将云计算和大数据相融合的技术共同的应用到移动通信设备中，对用户端的要求将不断的降低，用户不在依靠本地存储功能，也不用安装较多的应有软件，只需要进行简单的出入和输出，就能通过“云”获得更多的信息资源。
3.2实现高质量的网络服务和客户分析
目前，移动互联网技术在人们的生产生活中占据重要的位置，并且其应用得到了普及，带来可大量的信息数据，增加了通信运营的存储难度。但是大数据的有效应用可以有效解决这一难题，并且还可以对这些存储数据进行深入的分析，提高移动网络的管理水平，使网络服务质量得到有效的保证。
同时，现代通信运营商掌握着丰富客户数据信息，可以利用大数据对客户信息进行深入的挖掘和处理，从而全面的了解客户的需求，为客户提供专门的营销计划和产品服务。同时也可以根据用户的应用情况，及时有效的完善产品和服务，提高客户服务水平。
