主流的云计算技术范文

导语：如何才能写好一篇主流的云计算技术，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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【关键词】 云计算 PaaS 电信运营商 业务能力

在移动互联网、全业务运营的竞争大环境下，服务类型不再成为各运营商的优势，如何快速地部署业务，提供个性化的服务、差异化的运营和精确化的管理将成为竞争中的关键因素。传统的业务网架构和建设模式下，投资和运营管理费用随着业务系统规模的扩张而增加，业务能力开放性和共享性很差，容易造成平台硬件和公共软件模块的重复建设，无法快速部署、弹性扩容，对于新型互联网类业务适应性差。

随着云计算技术的不断发展，为电信运营商在业务网架构演进上提供了一些机遇。云计算包括SaaS、PaaS和IaaS三种服务模式，其中PaaS平台层在整个云计算体系中起着关键的支撑作用，PaaS平台把端到端的软件开发、测试、部署、运行环境以及应用程序托管作为服务提供给应用开发者。

在新形式下，面对云计算发展的巨大商机，电信运营商也需要将PaaS作为其云计算技术引入的重点，构建基于云计算PaaS平台的新型业务网架构将成为电信运营商深入转型的重要举措。

一、主流PaaS简介

PaaS，称平台即服务，主要是指在基于云计算基础上，通过互联网为用户提供软件部署和运行环境的服务平台。它主要为应用程序的执行提供资源，同时根据实际资源的使用情况来收取相应的费用，它也是云计算在未来的发展趋势。

PaaS可以根据供应商提供的用户应用程序在这个环境之内运行。PaaS的开发与应用具有以下几个方面的特点：1）使开发者能够充分地利用供应商提供的应用能力，对互联网进行不断地开发；2）为应用运行环境和管理机制提供了保障，降低了应用运行管理力度，大大加快了应用的速度。

二、基于PaaS云的业务网架构

基于PaaS云的业务网平台是独立于底层物理环境、基础业务能力的PaaS架构的云平台，应实现业务开放、、执行、基本业务能力的封装，个性化业务及应用提供等功能。可实现业务能力的汇聚和开放、业务应用快速上线。

应该包括以下几部分基本功能：

（1）能力开放引擎：能力开放引擎是实现电信能力、内容能力、应用能力、数据能力封装的能力网关，提供基于SOA的Webservice服务接口供业务应用调用能力服务，实现业务能力的聚合和开放。

同时需要实现对各种能力的管控：

接入控制：协议转换、路由管理、接口适配、免订购。

能力管理：用户管理、开发者管理、业务能力路由数据管理）。

能力鉴权：安全管理、鉴权认证、免订购应用支持。

（2）业务运行引擎：是基于PaaS云的业务网平台的逻辑主体，提供标准的应用托管环境，主要支持大规模应用的部署、分布式计算和数据库服务，以及应用的集群管理和路由管理，包括：

集群管理：伸缩管理、资源管理、动态迁移、容错控制。

路由管理：负载均衡、分布式缓存、智能分发。

（3）业务开发引擎：包括标准的开发环境，主要支持互联网开发，提供基于SDK的开发工具包并提供必要的组件库，提供能力调用模拟网关、终端模拟器，一键部署和管理工具。

基于PaaS云的业务网目标架构图1：

三、 关键问题分析

在PaaS系统建设过程中，运营商需要结合自身特点，采用与之匹配的商业模式，掌握好系统的运营流程，以确保目标功能和架构问题得到有效的解决，以推动云计算PaaS的持续发展。

3.1 云化演进模式

目前来说，运营商在云服务方面，主要推出IaaS、SaaS两种，其中，PaaS暂时还没有推出产品。然而，通过利用云计算PaaS服务，电信运营商将会推出两种模式：

（1）从IaaS向PaaS拓展模式

当前，运营商推出的IaaS云服务主要以下产品：云存储、云数据中心、云桌面、云安全等。这种产品模式主要支持开发商将IaaS应用在云数据中心，同时合理地调整应用中的资源需求弹性。并将相关程序上传至PaaS平台，这样不仅能够确保产品的正常运行，而且能够减少额外的配置。

（2）从业务应用向PaaS拓展模式

在为客户提品服务的过程中，运营商经常会发现一种现象：在各个产品中，一些电信核心资源和应用功能将会被复用，鉴于此，运营商可以将应用功能封装起来，以组件形式开放给开发者，这样能够减少开发的工作量。而就是利用PaaS云的方式来实现这个能力开放的过程。

3.2 关键技术

（1）分布式存储技术。目前，随着云计算技术的不断发展，分布式文件系统得到了广泛的应用。分布式文件系统作为底层存储架构，具有容量高、扩展能力强等优势，从而使得该系统所构建的数据库成为云数据管理中重要组成部分。这些数据库通过利用分布式计算技术，在一些场合应用中具有一定的优势。

（2）能力开放技术。基于PaaS的云化平台，具有汇聚互联网能力，利用能力开放技术，为开发者提供最简化的接口形式。同时，还可以简化电信能力，合理地调用参数进行配置，并可以将传统电信接口形式转换成互联网主流接口形式，甚至可以为主流操作系统的SDK包的互联网能力提供开放，以统一标准确保互联网能力得到合理的引入。

（3）沙箱技术。目前主流的PaaS平台采用了沙箱技术进行应用的隔离。沙箱是实现平台应用隔离的技术，在不同应用运行环境下，达到了的隔离环境的目标。供应商为了提供沙箱环境，主要通过为每用户应用提供一个容器的方法来达到隔离的目的。

（4）分布式缓存技术。在互联网应用中，经常会遇到反复在数据库中执行相同的查询从而取出相同的数据的情况。对于数据的查询会耗费一定的时间，这种重复读取极大地增加了数据库以及WEB应用服务器的负载，数据处理时间延长将导致WEB应用服务器延时增加。为了解决这个问题，缓存技术逐步被应用到WEB应用中，同时与分布式技术相结合，形成了分布式缓存技术。

四、发展展望

云计算技术的出现，给运营商带来了一些机遇，如在业务扩展、服务升级、平台整合上提供了机会。但同时也对运营商现有运营管理体制和组织架构带来了冲击。在云计算应用中，运营商合理地定位好各自的云计算服务目标，这样才能够确保企业的持续发展。

PaaS作为整个云计算服务体系中重要系统之一，直接影响到运营商之间竞争的成败。目前来说，我国大部分运营商在PaaS方面进行了商用，但与业界标杆相比，仍然存在着较大的差距。由于运营商有存量用户规模较大，且具有可开放的电信能力和丰富的运营经验，若能够在商业模式、关键技术等方面得到进一步的突破，搭建基于云计算PaaS模式构建的业务平台，将会汇聚云计算的优势，为合作伙伴提供一站式的部署运营服务。

参 考 文 献

[1] 陈玄平.PaaS理念及其在电信运营中的应用[J].福建建筑，2012（05）.

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关键词：云计算；信息化；电力企业

云计算技术经过短短数年就从概念发展到大规模实践，并不断融入各个行业，给很多行业带来了创造性的改变。近年来，通过现代信息化技术，电力企业对信息化程度的要求越来越高，信息化管理逐渐融入生产、管理、经营等关键环节。然而，在电力企业信息化的过程中仍然存在很多不足之处，比如资源浪费情况比较严重，资源的成本管理消耗大等。针对电力企业在信息化管理中存在的诸多问题，将云计算技术引入信息化管理中，能够有效地整合存储资源，提升数据处理能力，提供稳定可靠的电力企业业务应用系统，从而提高企业管理水平。

1云计算概述

1.1发展现状

未来的计算与发展方向是以云计算为核心的。虽然云计算在世界上早已被广泛地认知和使用，但大部分发展中国家没有足够的人力、财力来发展这项技术，这些国家仍然在努力着，我国就是其中一员。在我国，有些公司对云计算持谨慎和务实的态度，并且由于行业壁垒、信息闭塞等原因，云计算的发展稍微较慢，但一些大型企业已经开始将云计算融入企业的实际应用中。

1.2基本原理

云计算是网络存储、分布式、并行计算、负载均衡及虚拟化等传统技术与现代网络技术发展的产物。在云计算中，将处理程序分为更多小的子程序，在多台服务器上进行计算，最后将计算处理的结果返回给用户。云计算的关键技术包括虚拟化技术、分布式资源管理及海量分布式存储技术[1]。

1.2.1虚拟化技术

虚拟化技术是一种资源管理技术，是将计算机的实体资源，如服务器CPU，内存，网络及存储等予以抽象、转换后呈现出来，打破实体结构间的不可切割的障碍，使用户可以使用比原本更好的方式来利用这些资源。这些资源经虚拟化后是不受现有资源的架设方式、地域或物理组态所限制[2]。虚拟化是资源池化的基础，能够有效地提高资源管理水平。虚拟化技术分为3个层次，如图1所示，包括硬件层的基础设施层IaaS，平台层PaaS和软件应用层SaaS。其中，平台层提供硬件、带宽等资源，为云数据中心提供基础设施；应用层基于互联网技术进行软甲价值交付，根据需求提供软件应用服务。

1.2.2海量分布式存储技术

根据海量的结构化/非结构化数据，采用冗余存储的方式进行数据存储，保障数据存储的可靠性、可用性、经济性。Google的GFS文件系统（GoogleFileSystem，GFS）和Hadoop的Hadoop分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem，HDFS）是目前最具代表性的分布式数据存储技术[3]。

1.2.3分布式计算技术

分布式计算技术可以对大规模数据进行处理及分析，可以向用户提供更高效的服务。分布式计算是将目标分解成许多小块，分配给多台计算机进行处理，通过并行计算，节约了整体计算时间，大大提高计算效率。

2云计算在电力企业信息化管理中的应用

2.1电力企业信息化管理现状

目前，我国电力企业已经认识到了信息化管理在企业管理中的重要性，开始加大了信息系统建设资金的投入，在相应的基础设施及应用系统建设上取得了一定的进展，利用信息化工具进行企业管理在目前也已经成为电力企业管理的重要组成部分[4]。随着信息化系统的不断建设，搭建了各种各样的业务系统，各个业务系统相对独立，一方面，硬件资源不断增加，难以充分利用，机房空间也在不断扩大；另一方面，在各个业务系统间进行数据交互时，通常使用接口等方式实现数据的传递，由于业务系统的不断增加，业务数据的交互需求越来越大，各个业务系统之间接口不断增加，盘根错节，反而导致业务系统性能下降，数据的安全及准确得不到保障。

2.2云计算在电力企业信息化管理中的应用

将云计算技术引入到电力企业中，能够有效地提高整个电力企业的信息交互能力、计算能力、增加存储空间。（1）通过虚拟化技术，能够整合电力企业中的各类计算资源，提高存储能力，有利于用户结合自身需求，合理调配计算或存储资源。优化资源配置，降低硬件空间占用，有效降低企业的重复性投资，提升企业信息系统的整体性能。（2）运用分布式技术，能够整合电力企业不同环境下的计算资源，组成一个较强的计算和存储平台，使得计算资源能够充分利用。通常情况下，电力企业中建设的业务系统，其配备的硬件资源远远高于应用系统所需的资源，还有很多没有被利用的计算资源，通过分布式技术，能够有效地利用这些资源。并且，分布式技术的动态扩展性较强，云计算的计算能力和存储能力能够有更大的扩展空间，满足电力企业不断发展的要求。（3）数据的管理及安全，电力企业的应用中涉及大规模的数据，信息处理量大，而且数据的安全性、保密性要求高。云计算技术，可以有效地对大规模数据进行计算和存储，可以通过构建私有云，为电力企业内部提供服务，并通过数字证书、数据加密、行为审计及备份等安全防护技术为数据的安全提供保障。

3结语

随着信息技术的不断发展，不断涌现出很多新技术，云计算技术是一种新型的网络服务技术，是信息技术的主要发展趋势，现已走向成熟。对于电力企业来说，应用新技术，提高企业管理水平，已经到了刻不容缓的地步。与时代同步，将新技术与电力企业实际相结合，是保障电力企业不断前进发展的源泉。

[参考文献]

[1]顾炯炯.云计算架构技术与实践[M].2版.北京：清华大学出版社，2016.

[2]王继业，程志华，彭林，等.云计算综述及电力应用展望[J].中国电力，2014（7）：108-112.

[3]冯小梅，刘怡君.云存储技术的现状分析与发展趋势[C].南宁：广西计算机学会2014年学术年会，2014.

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一、云计算的发展

所谓云计算，其属于现代化的主流的商业计算模型，其将计算任务在大量计算机构成资源池中分布，并确保不同的应用系统具有结合实际需求来获取计算力和存储空间以及提供信息服务的技术。简而言之，就是在网络载体下，根据实际需求，提供动态而又可伸缩的廉价的计算服务。云计算给大数据提供的弹性扩展较大，存储空间与计算资源更加便宜，因而越来越多的中小企业开始利用云计算进行企业会计和审计工作的开展，但是从中也存在诸多的挑战需要我们来应对［1］。

二、云计算对会计工作带来的挑战与对策分析

一是在资产确认方面。企业资产管理的前提就是要对企业经济现状予以掌握，而这就需要在会计工作中进行资金控制。而随着云计算的发展，企业在商业模式上也发生了巨变，会计人员能借助云计算来实现会计数据的全部操作，也能在云数据中实施资产确认使得资产确认服务变得更加容易，并非传统的采用会计程序才能确认资产持有者的资产，企业在资产确认时，也不用始终将其在用户终端上保持。但是其带来的挑战就是会计人员难以结合云计算模式来精准判断实有资产，这样不仅在确认资产时所需的辅助数据较多，而且需要确认资产的固定时间才能对企业资产的实际价值进行判断，最终导致资产确认难度增加，加上原有的会计系统又难以支持云计算的应用，所以在资产确认方面的挑战和变化存在较大的差异。这就需要会计人员加强对云计算技术的学习和应用的过程中，切实注重大数据作用的发挥，既要对资产固定时间进行精准确认，又要优化原有的会计系统，与云计算接轨，才能更好地强化资产确认工作的开展。二是在收入区分方面。在互联网下的会计工作随着商业模式的转变，必须要对工作机制进行调整和优化，那么有关会计资金较的所有环节必须重新处理。所以，为加强对这一挑战的处理，必须要为云计算技术的应用成立完善的应对交易活动全程的管理机制，还要强化数据资源的调节和处理，而这显然对会计人员的要求更高，必然要能精准判断企业在市场中所处的环境。三是成本计算方面，就成本计算而言，其作为会计工作的核心所在，随着云计算技术的应用，需要会计人员精准确认会计成本情况，并确保成本计算具有较强的时效性，同时还要在供应商认可的前提下才能应用，成本计算工作的实施又难以结合传统的评价模式来控制，需要确保统计的全面性和高效性，因此，势必会导致会计工作量的增加，进而影响会计工作效果和成本计算，尤其是且商业活动自身的实际价值受到影响，加上迁移费用也会增加，需要精准掌握经济活动资金的使用情况，再结合其对资源价值进行精准判断。而这些显然会增加成本计算的难度和有效性。因此，为了强化成本计算工作的开展，发挥云计算的有事，需要充分发挥云计算在计算方面的优势，及时掌握企业资金的流动情况，注重资源价值的判断，借助自身的专业优势，切实提升企业成本计算工作质量，才能促进经济价值的提升，以达到良好的应对效果。尤其是要在加强云计算的应用上着力。加强对云计算技术应用的基础数据服务支持，加强部门的沟通协调和联动配合，让云计算为企业财务共享服务提供高效优质的服务［2］。

三、云计算对审计工作带来的挑战与对策分析

一是在内控工作方面。因为企业内控成效对经营管理有着直接影响，因此在企业会计审计中，加强云计算的应用，需要企业内部会计数据资源清晰，并具有独立完善的审核体系，才能更好地控制企业内部审计数据。所以在审计中应用云计算，必须要注重审计计算体系的完善，构建完善的控制机制，才能更好地应对云计算对审计带来的挑战。二是在云审计平台方面，也面临着诸多的挑战。比如必须要建立基于云计算的审计平台，且在技术含量上达标，强化对其的人工和成本的投入。而这对企业势必存在一定的难度和风险，同时审计工作人员的专业能力也有待提升。所以为应对这些挑战，需要我们切实注重云计算技术的学习，结合其运行的原理和实际需求，加强对审计人员的培训和深造，才能在挑战下逐渐地完善和优化。三是在信息安全审计方面，这是最为主要的挑战之一。所以其应对的首要工作就是保障信息安全性，建立安全的云环境，切实完善审计证据收集的机制和流程，完善信息安全的环节，在审计证据审计时避免信息泄露，采取科学的审计方法，必须系统存在漏洞，加强对数据篡改违法行为的打击，切实注重信息安全审计工作的开展，将大数据技术与云计算技术进行有机地结合起来，尤其是需要加强信息安全预防，强化信息安全审计。尤其是为了有效地应对黑客攻击、病毒传播、系统漏洞等来自安全技术的攻击，就要用安全技术的手段去防卫，并将其在云审计平台中应用，以达到良好的审计效果［3］。

四、结语

综上所述，云计算的发展及其对会计、审计的挑战核心就在于如何转变现有的模式，并在现有模式转变中要与云计算相契合，这样才能在应对挑战的同时，切实提升云计算的应用成效，以达到企业可持续发展的目的。

参考文献

［1］姬金铎.云计算的发展及其对会计、审计的挑战［J］.金融经济,2019（12）.

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关键词：云计算；大数据；人才培养；课程设置；项目化教学

中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）03-0157-02

作为沿海发达地区广东省在“十三五”规划中，对广东地区云计算大数据产业发展专题规划，提出了适合本地区区域经济发展的产业规划设计，提出在十三五区间将广东建设成为全国的云计算大数据创业创新高低，成为世界领先全国一流的云基础设备和云终端核心制造基地。为此，广东制定了珠三角“联云计划”人才支撑计划，为相关产业的发展提供源源不断人才和智力支持[1]。根据不完全的统计，2016年广东的云服务产业规模达到1000亿元，云终端制造产业规模达到3000亿元，预计到2020年整个广东云计算的产业规模将达到6000亿元，在社会的各个领域的应用更加广泛，服务能力进一步提升，基本实现产业规模化。

图1 珠三角地区云计算产业概况

与此同时，在人才培养方面，与产业快速发展不相适应，目前的培养供给无法很好满足产业需求。特别是对人才结构出现严重的倒挂现象，一方面产业所需要的大部分是属于产业下游的技能型的人才，人才的需求结构类似于“金字塔”结构，处于金字塔下方的技能人才占据六七成；另外一方面目前在培养人才上面主要是本科院校，其所培养主要是研究性信息技术人才，云计算人才的供给多集中于产业链的中上游，而下游产业链人才的供给相对偏弱。下游人才主要集中在操作类岗位，主要是技能型岗位，从事重复操作的维护、服务类工作，以虚拟化工程师为主[2]。珠三角地区产业概况如图1所示。

根据招聘网站2016 年12 月的统计，云计算领域人才需求量56%为大专以上，与金字塔结构对应。

1 云计算应用型人才需求现状

云计算技术应用是研究描述大数据分析和处理、分布式应用、并行化应用、虚拟化应用的理论与技术，它把当前各行各业所产生的呈爆炸式增长的海量数据进行分布式并行分析和处理，发掘出海量信息中的数据价值。同时，云计算也具有虚拟化的特征，它把信息科学和计算科学等领域里面的一些基础设施、硬件资源、软件资源等作为一项服务提供给用户，就像用户使用电力设施或水资源一样，实行按需付费使用。根据云计算技术的特色及高职高专学生培养目标要求。

从所需人才类型上划分，云计算产业所需人才结构主要呈现“金字塔”型。据监测结果显示，应用产业作为云计算发展的重点领域，面对未来云计算产业的飞速发展，企业人才急缺的问题日益显现。以云计算产业应用领域相关的IT 人才需求为例，截至 2016 年下半年，IT 人才的需求量已突破30 万人，其中一线城市IT 人才需求最为明显，上海IT 人才缺口将近7 万人，其次分别为北京、深圳和广州，分别 突破6 万人、3 万人和2.5 万人。目前云计算类岗位的薪酬已居行业前列。应届生工资在4500-5900 之间，整体工资水平在10000-15000 元，远胜行业类似岗位。

国家“十三五”规划将云计算作为战略性新兴产业的发展重点，云计算产业正面临前所未有的发展机遇，云计算专业根据市场人才需求，为广东地区培养云计算技术与应用人才[3]。

2 人才培养定位

云计算的产业链是由云计算服务提供商、软硬件与网络基础设施服务商、云计算业务集成服务商、终端设备厂商等构成，是一个完整的产业生态链，专业定位非常明确面向国民经济各行业和领域云计算建设的需要，根据高职高专学生特色注重培养学生较强实践动手能力和基本云计算核心理论基础知识，具备使用先进云计算技术和工具进行云计算应用等能力。

目前广东部分职业技术学院已经开设了云计算专业，培养云计算数据中心建设、维护、运营的人才；外省的重庆正大软件职业技术学院、山东科技职业学院、成都学院、山西职业技术学院等也开设了云计算专业；很多高职高专开设了云计算课程，20多所高职院校已开设云计算专业。以上可看出，高职高专院校的领导及教师都意识云计算技术的重要性和专业的必开性，但由于云计算是一门新兴的学科，大部分高职院校对云计算这门课程如何定位、如何讲、讲什么还不清楚，相关课程的教师迫切的需要有系统地讲述云计算专业基础知识的教材。市面上的云计算相关图书大多为店销书，偏重产业和技术介绍，没有适合高职高专作为教材的书籍，这一现状大大的制约了高职院校云计算专业的开设和发展，影响了高职层次云计算人才的培养。

因此针对高职高专院校的云计算专业的培养目标、核心课程体系应如何建设，经过深入的调研，在云计算应用型人才培养定位上需要非常明确就是以就业为导向，学生能力为目标，以平台产品为载体，项目化教学为模式，重点培养具有云计算平台搭建和云计算应用设计能力的高素质技术技能型的云计算人才。

3 应用创新型人才培养思路

3.1 培养模式

按照基于新型工程教育模式的培养理念培养具有应用技能和创新思维的新型人才，在专业课教学中培育职业素养的意识和手段。在培养模式上采取项目为载体，通过项目作为引领构建“教学做一体化”的课程体系，实现校内校外实训，通过与教学企业的合作，⑵笠嫡媸蛋咐引入到课堂中，完成实训内容后进行工学交替、顶岗实习等企业化教学，校企双主体人才培养模式。

在应用创新型人才培养目标中重点培养具有熟练掌握至少一个国际知名云计算平台技术的云计算系统工程师及云计算系统运维人才，学生通过大量实践操作，熟练掌握设计、开发、规划、安装和管理云计算系统所需的专业知识，可以按照实际需求对云计算平台进行配置、优化以及局部改进的能力，能够为企事业单位和政府部门引进云计算系统进行设计、规划、安装和管理。主要可从事云服务提供商、软件开发公司、互联网企业、学校、政府及企事业单位的云计算系统的规划、设计、开发、搭建和运维。

3.2 产业融合，就业导向

首先人才的培养是以就业为目的，高职院校人才培养和专业规划需要体现紧跟市场、一线定位的原则，需要在国内的产业背景为依托，跟产业发展相配套，培养的人才需要满足企业的需求和要求，因此，在专业规划、课程体系等各个环节需要做到“学有所教、教有所能、能有所用”。此外，在专业校企合作方面，需要与真实企业进行合作，实现共同办学、构建课程体系，保证学生在毕业后可以符合企业需求，打造“入学有就业保障、毕业即可就业”校企合作新格局。

校企合作，师资“互聘共培”。通过学校聘任企业工程师承担专业教学任务，企业聘任教师参加项目研发，提高专任教师的实践能力和兼职教师的教学能力。

3.3不同层次培养

坚持教学改革，把提高教学质量放在首位，逐步改善教学条件；按照“不同层次”学生具有不同特点进行结合岗位需求的人才分类培养，提高整体专业教学效果，提高专业人才培养质量。对于应用创新型云计算大数据技术人才来说，其岗位包括了云计算维护工程师、云计算售后服务工程、云计算测试工程师，可以按照学生对于专业特长和兴趣，设计相应的专业能力，配套相应的教学知识，，根据高职高专学生特色注重培养学生较强实践动手能力和基本云计算核心理论基础知识，具备使用先进云计算技术和工具进行云计算应用等能力。

3.4引入工程项目

新型工程教育模式的核心就是把工程项目引入教学过程，以项目设计为主线完整地、有衔接地贯穿于整个本科教学阶段。目前云计算大数据技术尚处于快速发展阶段，在人才培养模式上还不是特别成熟。为此，根据本专业（方向）人才培养要求，专业实践教学主要包括专业基础能力实训、专业核心技能训练、专业综合实践，专业实践教学实训设备主要包括主流的PC 机、服务器、网络互联设备和网络安全等设备等。根据本专业（方向）校企双主体人才培养模式要求，实践教学基地主要以“教学企业”、校内实训室、校外实训基地构成。其中“教学企业”主要承担综合实践和企业真实项目实训，校内实训室主要开展专业基础能力和核心能力训练、校外实训基地主要开展顶岗实习（毕业设计）等实践训练。其中“教学企业”按照企业应用实际环境建设、校内实训室按照校企共建模式建设专业技能实训室，校外实训基地按照企业实际岗位要求建设。

3.5课程体系创新

高职院校云计算应用创新人才培养课程体系上需要按照采用“平台+ 方向”的思路，这个思路是符合高职院校课程特点和要求的。“平台课”需要大部分的学生都具备基础知识和技能，这是以后学生发展的后劲所在“专业课”。此外，在课程体系上需要进一步的创新，在课程的开发上，可以让企业参与进来，共同来开发课程，将企业对学生的职业素养和工作场景带入到课程中，更加符合一线定位的理念，真正培养学生的职业素养，打造“校企双主体”的课程体系。遵循“学习的内容是工作，通过工作实现学习”的理念，构建由基本素质、专业基础能力、专业核心能力、综合性实践能力、专业拓展能力、综合素质等六个模块构成的基于职业岗位（群）的高职教育课程体系。

实行工学结合课程资源库建设项目，加强专业核心课程和核心课程群的建设。整理专业相关材料和成果，建精品课程建设团队。

3.6校内外一体的“云实训”

全面规划、合理设置和布局校内外实训基地，突出实训基

地共享平台建设，建立一批以专业群为基础的跨专业的实训基地。在实训基地建设中，需要校内实习公司和校外真企业共同参与，参与到人才培养过程中，重点构建校内实习公司，通过企业真实的案例来让学生做项目，实施“教学做一体化”的教学过程，将课堂搬到企业来利用项目作为载体实现实训目标。对于企业来说，可以全程参与到人才培养中，利用一线企业市场、资金、场地、设备、项目、人员等的优势，充分利用企业方的资源，在教学中使得学生对实际工作任务、工作场景等有直接认知，实现基于新型工程教育模式的培养理念。

同时，规范创新实践教学管理，加强实践教学环节的质量监控，切实提高实践教学质量。

4总结

随着云计算大数据人才需求不断增长，对高职院校来说需要创新人才培养模式，切实提高实践教学质量，按照新型工程教育模式的培养理念培养产业所需要的技能人才。

参考文献：

[1] 喻晓， 胡成松. 面向云计算人才培养的应用技术型计算机专业课程群建设[J]. 信息技术与信息化， 2015（3）.

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7月21日,思科宣布推出统一业务实现(Unified Service Delivery,USD)解决方案,旨在帮助电信运营商为云业务构建基础平台,以在任何地点、在任何用户端设备实现公众业务和企业应用。USD将思科数据中心产品、统一计算系统(UCS)与IP下一代网络的功能很好地结合在一起,构建了运营商云业务的基础平台。

“云的概念很多,但究其本质就是业务实现的方式。”思科CTO办公室技术总监殷康表示,相对于其他厂商,思科的云定义更为严格与明确: 云计算是在整合的架构之下,利用虚拟化的资源通过IP网络提供规模化业务的实现方式。

殷康认为,云计算是由IT和IP技术共同构建的。从发展的角度来看,云的出现是一个逐步演化的过程。比如,Web技术出现时,就具备了云的雏形。随着x86平台上的虚拟化技术的成熟和Web统一界面的推出,虚拟化和Web走向结合,使得云计算可以在一个整合的架构上实现。

“我们认同业界的观点,云计算按照层次可将业务模式划分为三类。” 殷康说,“最底层是IaaS (基础设施即服务),中间层是PaaS(平台即服务),最顶层是SaaS(软件即服务)。这三者有一定的依存关系。”

在云计算的业务策略上,思科决定“有所为有所不为”。目前,云计算技术的主要供应商有思科、微软、VMware、IBM、惠普、红帽等(Google属于自建)。在 IaaS领域,主要参与竞争的是IBM、惠普、微软、Google、亚马逊和电信运营商们 ,思科的主导性原则是帮助电信运营商实现云; 在PaaS领域,思科以Webex Connect平台参与竞争,其他的主要厂商包括了Google、微软、亚马逊等; 在SaaS领域,思科以Webex业务参与竞争,在这个层面上包含了微软、Google以及众多大大小小的互联网和软件提供商。

“云计算正在改写IT、通信、互联网领域的游戏与竞争规则。” 殷康表示, Google在每一个层次上和所有的IT厂商、通信厂商以及其他的互联网厂商存在竞争; 电信运营商也并非只局限在IaaS层面,他们有可能会向上延伸到PaaS层面,甚至到SaaS层面,譬如说运营商眼下热衷的软件商店就是PaaS层面上的业务; 而一些大的互联网Web 2.0公司,如果实力够强、用户量够大,它们也未必只将业务局限在SaaS层面和PaaS层面,他们有可能深入到IaaS层面、提供服务。

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[关键词] 石油勘探；协同；云计算；平台；远程；三维；可视化

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

[中图分类号] TP315 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2014）17- 0041- 03

1 前 言

新疆油田作为中国西部第一个千万吨级大油田，经历了50多年的勘探开发，地表地理环境和地下地质条件越来越复杂，勘探开发的难度越来越大，因此必须大力推进信息技术的应用，以信息化、智能化来提升油气勘探开发的水平和效益。

在此形势下，新疆油田公司勘探开发研究院于2005年建成了勘探协同环境，利用“网络存储+服务器+胖客户端”的解释软件运行模式，实现了多学科、多专业的协同工作，极大地提高了勘探科研人员的工作效率。然而随着技术的进步和勘探研究大协同需求的出现，利用云计算技术对原有协同环境进行升级已经迫在眉睫。其中，石油勘探研究中所使用的主流专业软件（如OpenWorks、Geoeast等），都在向着体解释的方向发展，三维显示处于越来越重要的位置，如何实现远程三维可视化，将是协同环境升级为云计算平台至关重要的一步。

2 技术要求

在云计算平台的建设规划中，为了满足大协同的需求，将所有计算、存储和网络资源统一整合到数据中心，利用数据中心的资源开展勘探研究工作，通过网络把结果传输到客户端，科研人员直接面对的客户端将不再承担计算任务。而将后端的硬件资源与前端的客户端有效连接起来的正是云计算平台。云计算平台在整个系统中所处的位置如图1所示。

而在云计算平台的众多功能中，远程图形可视化是硬件设备与用户沟通的桥梁，是与用户体验直接相关的部分，其功能的完善与否将直接影响科研人员对云计算平台的评价，是极其重要的部分。其中二维图形的远程可视化技术已经非常成熟，诸如Xmanager之类的远程桌面软件已经得到了广泛应用。而三维图形的远程可视化技术也在近年来取得突破。远程三维可视化技术可以将应用软件服务器渲染好的图像（包括二维和三维）经过压缩后，通过网络发送给客户端，客户端只需将图像解压后显示。但是要将远程三维可视化技术应用到勘探云计算平台中，就必须满足油田勘探研究的需求：

首先，科研人员在使用油田勘探研究专业软件时，对显示的色彩和形状的准确度和清晰度要求非常高，这就要求远程三维可视化技术需要能够提供无失真的高清晰度画面。

其次，由于客户端通常位于科研人员的办公室，甚至有可能位于公网上，在图像传输时不能占用太大的网络带宽，因此要求远程三维可视化技术在保证图形不失真的前提下有优秀的图形压缩率，保证科研人员在低带宽网络中也能流畅使用。

再次，由于油田勘探研究专业软件种类较多，而且横跨Windows平台和Linux平台，需要远程三维可视化技术有足够出色的兼容性，保证勘探研究中所使用的专业软件都能通过其。

最后，原有协同环境已经实现了科研数据的共享，在此基础上，为了进一步加强不同地区科研人员之间的交流和协作，需要实现远程协同工作，即多名用户能同时登录到同一画面，其中任何一名用户的操作对其他用户均可见。

3 远程三维可视化技术在油田勘探研究中应用的实践

3.1 实践准备

目前主流的远程三维可视化技术有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。只有对这些技术进行充分的研究和测试，深入了解其功能和性能，才能筛选出适合石油勘探研究的远程三维可视化技术。

经过长时间的研究和测试，根据研究和测试的结果，经过综合考虑，勘探云计算平台决定使用XenApp来承担Windows平台软件的远程三维可视化工作，而由DCV来承担Linux平台软件的远程三维可视化工作。两者能够实现的功能如表1所示。

可以看到，在值得关心的技术指标上，这两种技术都能满足要求：

（1）能准确地显示三维图形的颜色和形状。

（2）在带宽占用方面，公司内部的千兆网都能较轻松地承担传输任务，而在公网上，可以通过调低画面质量来实现流畅运行（两种技术均采用差分算法，调低画面质量只对运动画面有影响，静止画面质量不变）。

（3）在兼容性方面，XenApp不支持Linux平台软件，DCV虽然支持两种平台，但Windows服务器必须架设在KVM虚拟机上，不仅性能损失较大，而且硬件资源部署的灵活度也较低。使用XenAppWindows平台软件，使用DCVLinux平台软件可以发挥它们各自的优势，同时互相弥补各自的不足。

（4）在协作模式上，XenApp只支持管理员与客户端的协作模式，不过Windows平台的远程协作方式很多，可以一定程度地弥补这一不足。而DCV支持各种协作模式。

（5）在定制研发方面，两者都能提供定制研发服务。

（6）显卡复用是指一块显卡能支持多用户同时使用需三维渲染的软件，这项功能能够提高硬件资源的利用率和部署的灵活度。两者都支持此项功能。

（7）在服务方式方面，XenApp提供的是SaaS服务，DCV提供的是PaaS服务。相比之下，SaaS服务在系统安全性、使用便利性和用户接受度上较PaaS服务更有优势。不过值得注意的是，科研人员在使用Linux平台的专业软件时经常需要打开Terminal来组织数据，此时PaaS服务反而具有一定的便利性。

3.2 实际部署

在实际部署中，由于XenApp已经集成了一整套云计算系统，能够实现云计算系统所需的全部功能，而DCV则仅有远程三维可视化功能，其他功能均需要自主研发组件来实现，其中包括用户管理系统、性能监控系统、负载均衡系统和用户访问门户。在研发这些组件时，考虑到研究人员使用的便利性，将XenApp和DCV两者整合为一个整体，这其中涉及跨平台的用户管理和同步、跨平台的软件授权管理、负载均衡算法的设计、软件单点登录的实现等一系列问题。在攻克了这些问题后，勘探云平台得以成功，其门户界面如图2所示。

可以看到Windows平台的Discovery、GeoMap与Linux平台的OpenWorks等软件在统一的门户向用户。用户点击软件图标后，会根据其所属平台自动使用XenApp或DCV来向用户提供远程可视化服务，为云计算平台的建设奠定了基础。目前该平台已经成功上线运行，效果良好。用户通过远程三维可视化技术使用勘探研究专业软件如图3所示。

3.3 实践中的一些问题

在现阶段，石油勘探研究用的专业软件并不是所有模块都需要三维显示，这部分工作并不需要显卡参与。那么最经济的做法应该是将软件在无显卡的服务器群和有显卡的服务器群各安装一份，并分别作为二维应用和三维应用，用户根据自己当前工作的需求在其中进行选择。但在实际测试时，用户无论其实际需求如何，大部分情况下都倾向于选择三维应用，造成三维应用服务器繁忙而二维应用服务器空闲的现象，并不符合提高硬件资源利用率的初衷。另外给用户额外的选项也会增加用户的困扰，使整个云计算平台的接受度降低。新疆油田勘探公司云计算平台为了提供更好的用户体验，将应用全部部署于有显卡的服务器群，但这就对负载均衡提出了更高的要求。

理想状况是，能将CPU计算资源与显卡计算资源隔离开，形成各自的资源池，当软件仅使用二维显示时，由CPU资源池独立完成用户请求；而当软件需要三维显示时，会调用OpenGL库，此时将这部分请求转移到显卡资源池，两个资源池合作为用户提供完整的图像。这与DCV的工作原理是相似的，其工作原理如图4所示。

DCV就是将图形中的二维和三维部分分离，分别交给CPU和显卡处理，然后在客户端将两者融合显示，而且DCV也提出了远程渲染服务器的概念，图形中的三维部分将通过“网络”传输给远程渲染服务器处理，可以说是云计算的理想架构。但是在实际的DCV产品中，这里的“网络”只能是KVM虚拟机及其宿主机之间的虚拟网络，不同的物理服务器之间是无法进行这样的协作的。而且目前显卡普遍使用的PCI-e 3.0接口的双向带宽高达32GB/s，现有服务器支持的网络无法承载如此高速的数据传输，这种架构必然将造成性能下降。

3.4 展望

随着技术的进步，特别是网络技术的快速发展，400G以太网技术的出现将使CPU资源池和显卡资源池的分离成为可能。当网络技术和远程三维可视化技术都支持这样的分离时，勘探云计算平台的架构应尽可能地向这一方向转变。

同时服务器虚拟化技术也在不断发展，逐渐有虚拟机软件支持显卡，而底层硬件虚拟化的好处是显而易见的，虽然现在勘探云计算平台底层硬件均未使用虚拟机，但从维护工作量和故障转移等方面考虑，当支持显卡的服务器虚拟化技术[1]成熟后，应将其与远程三维可视化技术结合，更好地为研究人员提供服务。而且Nvidia的VGX显卡虚拟化技术的出现也预示着显卡虚拟化时代的到来，虽然石油勘探专业软件更期望多块显卡的整合而非目前的将一块显卡拆分，但是显卡虚拟化技术也为远程三维可视化技术提供了新的可能。

4 结束语

随着信息技术的进步和勘探研究大协同需求的出现，云计算技术已经成为油田信息化智能化进一步发展的不二之选，而远程三维可视化技术在其中扮演着至关重要的角色。在建设勘探云计算平台的过程中，以大量的研究和测试工作为基础，在现有的主流远程三维可视化技术中选择了XenApp技术和DCV技术作为云计算平台的核心，收到了良好的效果。但技术进步的脚步不会停歇，远程三维可视化技术将与网络技术、虚拟化技术进一步结合[2]，使勘探云计算平台不断完善和发展。

主要参考文献

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随着信息技术的不断发展，近年来我国互联网金融迅速发展，对整个金融生态产生了全方位的影响。互联网金融一般是指以大数据、云计算、社交网络和搜索引擎为代表的互联网信息技术与金融行业深度融合所形成的金融新业态、新模式，具有融资、支付和交易中介等金融功能。

互联网金融模式上的创新主要集中在五个方面：支付方式、销售渠道、投融资方式、信息化金融和金融组织架构。支付方式的创新主要体现在第三方支付技术的兴起，典型例子有支付宝和财富通等。销售渠道方面的创新代表是互联网金融门户，具体是指利用互联网对金融产品进行销售或者为金融产品销售提供第三方服务的平台，典型的例子包括91金融超市、余额宝、百度理财平台等。资金供需方式的创新主要在P2P、众筹和大数据金融三个方面。P2P是一种新兴人对人的直接小额借贷模式，典型的有拍拍贷和人人贷等，众筹是指通过互联网筹款项目并募集资金的方式，典型的例子有点名时间和追梦网等；大数据金融是指金融机构利用互联网上的海量数据，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息建模客户的消费习惯，进行营销、小额信贷和风控方面的服务，具体例子有阿里小贷和京东供应链贷款等。信息化金融是指传统金融企业利用信息技术对于其业务流程的改造，使得企业电子化、信息化和互联网化，典型的例子是各大行的网上银行。金融组织架构上的创新就是一些有资质的互联网企业通过申请相关牌照或者收购中小金融机构而进军金融行业的模式创新，典型的有网商银行和苏宁在线等。

本文集中探讨大数据、云计算和数据挖掘这三种技术对于整个金融生态系统的改造，以及创造出的新金融服务业态。

二、互联网金融核心支撑技术

金融领域涉及银行、证券、保险及其他相关内容，包括银行信贷、信用评分、市场分析、投资组合、保险定价、智能定损、金融欺诈等。传统的基于统计模型的分析方法只能处理少量的数据，而且对于分析的数据集也有一些较强的假设，比如要求数据满足一定的概率分布，或者要求关系为线性。随着银行、证券和保险等金融业务信息化程度的不断增加，数据量不断扩大，数据类型不断增多，传统的分析方法已经不能使用。在互联网金融场景下，以云计算、数据挖掘和大数据技术为代表的互联网技术由于不苛求严格数据假设，为银行、证券、保险及其其他相关业务创新，以及刻画金融市场规律的趋势带来了新的工具和分析手段。

1、云计算技术

随着云计算的不断发展，它的商业价值被迅速认可，同时人们对互联网的依赖也越来越强，就是在这样的背景下互联网金融得到了快速发展。互联网金融依托于支付、云计算、社交网络以及互联网引擎搜索等一系列互联网工具，形成资金融通、支付和信息中介等新兴业务形式。互联网金融引起一种全新的融资模式，使得各种中介机构和银行、券商、交易所的作用减弱，大部分的资金融通可直接在网上实现。云计算的主要概念是“一切皆服务”，是服务的集合，其技术框架有IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务）三种形式。云计算技术在金融中的一般架构如图1所示。

云计算技术对于金融行业来说，更多的是对金融机构IT基础架构上以及对于金融机构提供金融服务方式上面的革新。云计算技术由于“资源共享”的特性可以降低金融企业的运营硬件成本。另外，云计算的“动态响应”特性，保证了业务的灵活性。云计算技术可以帮助金融企业实现业务创新（如图2所示）。云计算具有灵活、开放和易于整合等特点，特别适合金融企业实现上下游产业整合以及与纵向战略合作，为金融企业巩固市场地位和开拓新市场提供方式和手段。例如，银行的传统借贷模式可以经过云计算技术的改造，加入更多的外部数据比如电子商务平台信用评价系统、中小企业财务系统和工商税务系统，从而降低银行向中小企业贷款的风险，降低平台向中小企业提供贷款的成本。

2、数据挖掘技术

数据挖掘一般是指从大量的数据中提取人们感兴趣的、事先不知道的、隐含在数据中的有用的信息和知识的过程，并且把这些知识用概念、规则、规律和模式等方式展示给用户，从而解决信息时代的“数据过量，知识不足”的矛盾。金融数据挖掘的一般过程如图3所示。

在金融市场中，数据挖掘技术的用处极广。在银行业务方面，数据挖掘技术可以从用户的银行账户信息中进行挖掘，对用户进行信用评级，进行贷款审批；可以对银行不同的客户进行细分，提供差异化的服务；也可以对信贷风险进行评估，降低坏账率，提高银行利润。

在证券业务方面，数据挖掘技术可以对复杂的数据建模，利用股票的历史数据通过技术分析预测股票未来价格走势；利用历史收益―风险进行建模，考虑预期的不确定性，针对不同客户的情况构建最优的投资组合，控制风险，提高收益；利用挖掘技术构建自动交易系统，用以避免在做投资决策时候受到投资者情绪的干扰，从而造成更大的损失。

在保险领域，数据挖掘算法也有广泛的应用前景。利用数据挖掘算法，可以分析并界定保险欺诈或者企业破产的行为特征，针对于异常情况进行实时的预警和监测，这个对于保险业的发展具有至关重要的作用。

数据挖掘的算法主要包括参数统计方法、非参数统计方法、神经网络和支持向量机。其在金融机构中的适用情况如表1所示。

参数统计和非参数统计属于传统的统计学方法，两者的差别在于对于样本总体的分部是否已知。参数统计是假定总体分布类型已知，对一些未知参数比如比较均值、方差等参数进行推断。但是金融数据并不能很好地满足这个假设，所以算法适用性较差。非参数统计对总体假定较少，结果稳定性较好，有更广泛的适用性。

人工神经网络，也简称神经网络，是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它是一种模仿生物的神经元和神经结构行为进行信息处理的数据模型，使得机器可以像人脑一样的学习和判断。神经网络是一种自学习模型，并不需要对于数据样本做出假定，适用性广，可以用于分类、聚类和预测等，目前已经广泛应用于金融市场建模中。

支持向量机是一种于上世纪90年代中期发展起来的基于统计学的机器学习算法。通俗来说，它是一个二类分类模型，利用特征空间上的间隔最大的线性分类器。它的优势主要在解决非线性、小样本以及高维模式识别上。它优于神经网络是在于它可以避免神经网络中可能得到局部最小化解的问题。另外，它有着严谨的理论基础和数学证明，不像神经网络的有效性主要基于参数的调优，而这个过程很大程度上取决于经验。当然，支持向量机也有局限性，它无法处理大规模样本，也不能直接处理多分类问题。

3、大数据技术

大数据具有数据量大、种类繁多、价值密度低和处理速度快等特点。金融业是大数据的重要产生者，其数据来源广泛，包括各种股票、期货、衍生品、债券等在内的金融报价、交易数据，各类公司的业绩报告以及研究报告，官方对于宏观经济数据的调查统计，金融媒体的新闻报道，这些渠道每天产生海量的TB或者PB级别的数据。

传统分析方法以及数据挖掘技术在如此大量的数据面前束手无策，大数据分析处理技术的出现填补了这一空白。最早得到广泛应用的为Hadoop，它是一个实现了MapReduce分布式处理算法的、离线的、基于磁盘的大数据批处理平台。随着技术的发展，陆续出现了基于内存的大数据处理模型Spark和基于流式计算的计算模型Storm。Spark改进了Hadoop基于磁盘的数据处理模式，将大数据的处理速度提高了数十倍，提供了近实时的处理延迟。Storm是针对实时的流式处理场景，它把数据建模一个不断流动的“流”，是一种实时的处理模型。这三个系统目前是主流的大数据处理平台，在不同的应用场景下相互补充，形成了一套完整的大数据技术体系。金融大数据分析的一般架构如图4所示。大数据的出现促进了包括高频交易、市场情绪分析、智能营销、信贷风险分析、实时风险管理和个人征信等的金融创新，适用情况如表2所示。

高频交易是指交易者利用软件或者硬件的优势，通过短时间内进行大量的交易进行获利的一种方式。现在主流方式是通过分析金融大数据，建立一些市场变动的模型，识别出特定市场的模式，然后根据模式进行交易的过程。

市场情绪分析是指从社交媒体中的数据中提取市场情绪，并开发基于情绪的交易算法。在出现积极的市场情绪的时候进行买入操作，而在出现意外情况或者其他消极市场情绪的时候抛出订单。

智能营销是指通过综合用户各方面的信息，包括历史数据、浏览数据、交易数据、社交数据、行为数据等识别客户的行为模式，分析用户需求和兴趣，并根据结果进行特定的产品推荐、客户体验优化或者客户挽留等精准营销。

基于大数据的信贷风险分析是一种多维度分析中小微企业信贷风险的分析方法。通常做法是收集公司大量日常交易、运营活动、财务状态等数据用以分析一个企业真实的运转情况，从而准确评估信贷风险。

实时风险管理是指通过大数据技术，金融机构通过各种维度、不同的数据渠道来实时监控用户的风险变化，比如监控用户财务变化、意外事件、市场氛围、运营情况来获得全面、立体、实时的风险评监测。

基于大数据的个人信用评估机构利用更多的数据维度，包括一个人的消费数据、教育数据、社交数据、职业数据等，对用户进行信用评估，提高评估的准确性，提高机构利润。

三、互联网金融的展望和建议

互联网企业将掀起金融机构的“鲶鱼效应”。所谓鲶鱼效应指的是引入外部竞争者，往往会激发组织内部的活力。对于传统金融行业来说，没有足够创新和提高服务的动力。这个时候互联网公司就像进入的鲶鱼，为没有活力的池塘注入新鲜的动力。这个时候，传统金融机构会奋起反抗，通过提高自己的业务水平和创新能力与野心勃勃的闯入者进行竞争。可以看到，未来的互联金融行业的竞争会更加激烈，也会给消费者带来更多的实惠。为了互联网金融的良性发展，笔者提出以下建议。

1、金融监管部门需要鼓励互联网金融创新，同时建立有效的互联网金融监管体系

创新意味着活力和发展，政府需要鼓励和引导互联网金融朝着健康、合理的方向有序的发展：一是加大对互联网金融新产品的研究，加大技术研发投入，培养金融和互联网技术复合型人才，以适应新市场下的监管需求。二是加强对互联网金融等新兴金融产品的监管，需要明确牵头部门，建立统一安全标准、数据标准、传输标准，对互联网金融产品实现备案登记制度，合理控制互联网金融风险，特别是P2P等风险比较大的新兴模式。三是加强金融消费者权益保护，监管部门需要建立针对互联网金融新业态下的消费者权益保护规定，明确互联网金融业务服务中的消息披露、风险承担以及消费者信息保护（特别是隐私保护）的具体规定。四是监管部门应尽快建立全国统一的征信机制和平台，政府可以牵头整合传统金融机构（比如银行）的用户信用信息、政府本身的工商信用数据库和纳税数据和主流互联网金融平台上的信用信息，建立一个覆盖多方面的全国性征信系统，消除信息不对称性，保护消费者。

2、互联网企业应该加强金融法律法规学习和宣传，加强法律意识

互联网的生存之道在于“创新”与“颠覆”，这在其与很多传统行业结合中得到充分体现。但是金融行业与其他普通行业有所不同，金融市场的稳定有序直接关系到社会稳定和经济发展，所以必然需要受到更多的限制。互联网企业自身需要意识到这一点，改变以往“自由”的习惯，在金融创新产品金融研发、宣传的过程中，遵守相关法律法规，避免出现一些打擦边球、走灰色地带等有潜在危险的行为。

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面对网络变革的大潮，日前新华三集团（简称“新华三”）正式“新网络 新IT 新价值”运营商战略。“面对运营商的网络重构挑战，新华三将通过创新技术和商业实践积累，助力运营商实现业务转型。”新华三集团副总裁黄智辉在接受《通信产业报》（网）记者采访时表示，“新华三将以SDN/NFV及云计算技术做引导，以面向下一代网络的创新理念帮助运营商开拓全新的服务空间，创造新的业务价值，目标成为运营商网络重构和业务转型的全方位战略合作伙伴。”

整合资源重塑新IT价值

以计算、存储、网络三大硬件设备领域为基础，开拓云计算、大数据、大互联、大安全四个方向，结合IT咨询服务，新华三从一个硬件供应商向软件公司转型的战略迅速推进。事实上，新华三在2013年就提出了“新IT”概念，希望通过创新IT推动各行业的变革，以大互联、大数据、大安全和云计算为四大技术方向，为传统行业转型和产业升级提供新IT智慧。

而此次运营商战略中，新华三再次巩固“新IT”的战略核心，并结合运营商需求扩展外延。在运营商领域，新华三是运营商服务器、存储、网络、安全、数据中心基础架构的全面供应商。

以SDN/NFV以及云计算为核心的网络重构已经成为运营商主流的技术发展趋势的今天，IT与CT加速融合不仅是运营商面临的重要趋势，更是新华三的重要机遇所在。“新网络、新IT”正是新华三乘风而上的核心战略。“依托SDN构建多级DC网络，实现全网流量统一调度，全面覆盖新型城域网以及移动核心网，并以NFV平台软件为基础，通过集成第三方网元以及自有端对端方案，成为运营商网络重构领域最佳战略合作伙伴。”黄智辉表示。

依托新网络战略，新华三将发挥新IT战略的更大能量。近年来，在“三大一云”及咨询服务的新IT领域的投入，使新华三不仅拥有完备的基础架构产品线，同时又拥有新IT解决方案，端到端的解决方案，使新华三有能力为运营商业务转型提供强大的技术驱动。

黄智辉介绍，如今，通过HPE与H3C双品牌协同创新，新华三已经拥有基于开放架构的服务器、存储、交换机、无线、网络安全及管理软件。在市场上，目前拥有如此完整全套解决方案的厂商屈指可数。这些也正是运营商在其网络重构变革中最为看重的核心价值。

抢占新网络技术制高点

运营商强大的基础资源能力和网络连接能力，成为做云业务的天然优势。因此，新华三将行业云市场作为孕育新价值的最佳领域。新华三将与运营商共同开拓政企市场。“以政务云、教育云等行业领先解决方案结合更加灵活的运营模式，新华三希望能够成为运营商ICT业务的伙伴，用全新的战略合作决胜电信云市场。”黄智辉表示。

新华三作为全球范围内最早期参与网络重构实践的厂商，其解决方案目前已经在三大运营商的多个省分公司现网成功应用。

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关键词：云存储;资料归档;网络存储

1 云存储技术简介

云存储技术主要是依赖于高速分布式互联网进行数据的存储，在网络中搭设多种不同类型、不同容量以及不同物理位置的存储设备，借助云计算进行管理，让这些分散于网络中的数据能够并行工作，从而形成了一个非集中式的大型数据存储和访问系统。云存储能够合理运用网络空间，存储资源更加丰富，按照需要也可以获得很好的扩展性，通过网络管理软件等可以快速对资源进行管理和取用，和集中存储的管理方式基本相同。在网络中存储的信息相对比较分散，所以受到攻击时也不容易造成整体的崩溃，只要能够进行良好的保护，网络中的信息就能够得到有效的保护。

2 资料档案信息网络存储及其实际应用意义

2.1 资料档案信息网络存储

互联网技术日益成熟，越来越多的人在使用互联网，使得网络中信息的种类和数量都在不断增加，同时人们对于信息的取用要求也越来越频繁，如何采取一种高效的存储方式，让网络中的信息更好的进行使用，是目前信息管理工作者需要面对的问题。档案信息存储的方式非常多，基于本地计算机系统的存储方式，方便集中管理和使用，但是面对网络不断扩展，这种方式使得网络中处于远端的设备访问不便，所以利用互联网分布计算的优势，在网络中分布存储，可以通过特定的网络载体进行存储。相比较于传统存储模式，云存储通过网络将部分的档案信息组合成一个整体，使得多个信息资源单位可以通过网络进行信息的共享和传输，解除了集中信息存储的限制。而且随着档案信息种类增多，数量增加，网络存储能够提供更大的空间，同时提供高速的访问服务，节约本地信息资源占用的空间。云存储是目前最为经济，安全性较高的信息存储解决方案，长期存储得到了很好的保证。所以说，资料档案信息的存储，未来会十分依赖网络存储。

2.2 云存储对资料归档的重要意义

信息量的增加，对管理提出了更高的要求，同时大量冗余的信息会占用存储空间增加负担，根据客观需要进行存储更为合理。按照档案信息的管理规定，选择合适的存储年限和存储方式，对于需要长久存储的档案信息，应当选择更加安全稳定的存储方式，而云存储技术的分布式优势能够很好的解决这一问题。分布式存储解决了长期存储稳定性不足的问题，在网络中的备份能够及时恢复保证数据安全，同时分布式存储通过网络机密和授权访问，确保资料能够完整保存。实际档案存储过程中，网络存储体现出了非常多的优势，成本低，运维方便，对于网络的安全开放，也让档案信息可用性更高，便于分布式管理档案信息，云计算解除了档案管理的时间和空间限制，所以说云存储在资料归档中具有实际应用意义。

3 云存储在资料归档中的应用方式

3.1 利用资源网站进行云存储

档案信息资源原始数量庞大，档案管理部门对于这样庞大的数据信息，可以很好的利用资源网站的服务器进行存储，通过网络存储代替本地资源存储，大大降低了本地资源占用的空间。使用网络资源网站存储原始档案资源，降低了本地计算机存储系统的压力，同时在资源网站合理开放接口，可以在服务器端进行其他档案信息的收录和管理。资源网站对于资源的存储可以说是全方位的，不论类型和更新频率，服务器都能够承载，具有很强的可用性，海量的档案信息都可以得到安全的存储。

3.2 利用网络硬盘进行云存储

网络硬盘也就是建设在网络中的大容量存储介质，很多网络公司都推出了在线的资源存储服务，提供了一个资源存储、管理和分享的网络空间，就相当于一个虚拟的移动硬盘，只是访问方式是通过网络进行。网络硬盘相比资源网站使用更加方面，借助网络公司的公用服务器硬盘，实现网络存储。网络硬盘可以随着用户需求扩展空间，成本也比较低廉，借助网络公司的服务器资源，更加安全和稳定。

3.3 利用同步盘进行同步存储

同步盘与网络硬盘可以结合使用，同步盘将网络硬盘与本地计算机硬盘进行映射和同步，通过网络将本地计算机存储的信息进行网络备份，这样在其他计算机中也可以对存储资源进行检索和管理。同步盘提供自动备份更新数据的服务，将本地计算机增加的信息及时的上传到服务器中，这样就可以通过网络将同步盘作为计算机的一个虚拟硬盘使用，更加直接的对数据进行管理，同步服务让信息存储更加稳定，降低了本地计算机的压力，确保计算机信息能够得到稳定保存。

4 结语

云存储技术在大数据时代应用广泛，随着时代的发展，档案信息的存储和使用也有了更高的要求，认真研究云存储技术，创新档案信息的存储方式，提高存储稳定性和安全性。档案信息资源不论是种类还是数量都在不断增加，云存储提供了良好的解决方案，这就需要资源管理者采用合理的存储方式，提高资源存储和管理的工作效率。

参考文献：

[1]高宏卿，汪浩.基于云存储的教学资源整合研究与实现[J].现代教育技术，2010（03）.

[2]李君鹏，周宇.基于云存储的在线备份服务创新[J].华南金融电脑，2010（03）.

[3]郭凌翔.浅谈云存储及其安全性[J].福建电脑，2010（05）.

[4]周可，王桦，李春花.云存储技术及其应用[J].中兴通讯技术，2010（04）.

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在这三大阵营中，互联网阵营主要面向公有云市场，为中小企业和独立开发者提供公有云服务。IT阵营主要面向大客户提供私有云产品和方案。电信运营商则同时进入公有云和私有云市场，提供IaaS公有云服务、政府和行业云托管及定制服务。

互联网阵营：

亚马逊一枝独秀 BAT“跑马圈地”

互联网企业之间争夺的云计算市场，主要聚焦在小型企业及初级用户市场，后续可能会通过与政府和大型企业合作，进入虚拟专有云、政务云市场。

在IaaS领域，互联网企业采取与软件厂商合作，提供软件开发的基础；在PaaS领域，主要提供服务于第三方开发的平台服务，为开发者提供应用中间接口；在SaaS领域，则通过与终端客户和渠道商联合，以良好的用户体验提供系统集成服务。

从全球云产业来看，亚马逊可谓独占鳌头的大佬级企业。IDC预计，到2014年，亚马逊所有云计算服务的营收将为560亿美元。尽管如此，在亚马逊大力拓展云计算业务的同时，也不得不面临着后来者的竞争，如IBM、微软等都试图分食亚马逊占据的市场份额。

比较来看，谷歌长期以来一直都在提供云计算服务。早在2008年推出了一款名为Google App Engine的云计算服务，后来又在2012年推出了另一款姐妹版服务，Google Compute Engine。但即便如此，亚马逊过半的云计算市场份额，仍然令谷歌望尘莫及。目前，谷歌一直在扮演着追赶者的角色。总体上说，谷歌的服务并没有亚马逊的服务成熟。

作为国内互联网云计算的先锋，早在2011年，阿里云和盛大云就推出了IaaS服务，并迅速吸引了各大媒体和开发者、中小站长的眼球。之后，百度云、腾讯云、京东云、新浪SAE等互联网企业接踵而至。

目前，国内互联网企业在云产业中的角力，主要聚焦在“跑马圈地”上。作为主力的BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）三家，所提供的云服务，表面上圈的是用户和业务，其最终实质，圈的是云生态链条的产业价值。以BAT三家为代表的互联网企业，开展云计算业务的机会在于，它们能够集合以将以计算、网络、存储服务为主的基础云、以数据、用户和能力服务为主的综合云，以及设备商、安全商、运营商之类公司的售卖模式进行融合，在云产业中承担起整合的角色。

IT阵营：

大举收购 广泛合作

当前，IT阵营中较大的云计算企业，主要以主流的IT、软件、网络设备和系统服务商为主，包括微软、IBM、HP、Oracle、思科、华为等。

在云产业的IT阵营中，主要面向的是企业级客户，企业客户既是服务的提供者，也是服务的使用者（最终使用者是企业内部用户）。仅有部分IT厂商，转型为公有云服务提供商，与互联网云计算企业展开竞合。

由于云计算的市场大部分被互联网阵营中的亚马逊占据着，为了从其手中抢夺份额，作为IT服务商的IBM，携手谷歌开展云计算方面的技术研究与业务合作。同时，IBM和谷歌还计划共同开拓全球的共同技术观察以及大量的人才，以构架一个全球性网络。

至于HP、Oracle和思科，则通过大举收购云计算方面的中小厂商，与大型云计算专业企业进行合作等方式，来对以往的业务架构进行改造，增强自身的云计算实力，以适应云计算产业的发展模式。其中，既包括思科与EMC之间、甲骨文与英特尔之间达成的战略合作，也包括甲骨文对云计算客户服务商RightNow及云营销软件商Eloqua的收购。

另外，在云计算市场争夺战中，微软也不甘示弱。在与业界其他企业的竞争中，微软主要集中于Hadoop的布局。Hadoop作为Google核心技术的开源版本，处于云计算技术的核心地带。微软希望通过全面拥抱Hadoop，并模糊Windows Azure中IaaS和PaaS界线，来探索其云计算业务的优势方向。

视角转向国内的IT厂商，以华为的云计算最为突出。华为的云计算布局，主要聚焦其深耕多年的运营商领域，针对运营商的需求，华为推出了“云-管-端-控”战略，希望在帮助运营商实现转型的同时，牢牢把握这一专业性市场。在竞合策略方面，华为并不设限。例如，在华为官网云计算模块上，列出的“合作伙伴”名单中，可以看到如IBM、惠普、戴尔、微软等与华为在云计算领域既是合作伙伴，又是竞争对手的传统IT厂商。

运营商阵营：

改造传统与建构生态并行

在云计算服务中，运营商的优势主要在网络、数据中心、大规模可靠性、运营能力、企业信誉、企业客户资源与关系等方面，同时通过对原有业务架构进行优化和云化改造，为中小企业、政府及行业客户提供公有云和私有云托管及定制服务。

传统运营商的主要业务集中于基础网络和语音业务，借助在这方面的资源优势，逐步向企业级IT服务领域拓展，但是由于体量庞大、转型步伐较慢，目前也主要局限于网络和系统集成方面的业务。

在面向云计算转型中，以AT&T、Verizon为代表的电信运营商比起国内的运营商来说，更加敏锐地捕捉到了其中蕴含的机遇。

其中，美国电话电报公司AT&T，摒弃了那种“非此即彼”（all-or-nothing）的战略视角，不仅考虑云计算本身的灵活性，而且关注云计算在适应业务需求及其与企业共成长方面的能力。针对传统的托管解决方案，缺乏必要的灵活性和可扩展性，而公有云在多数大型企业所需要的企业级安全、可靠性和可扩展性方面存在不足，AT&T提出基于运营商现状和企业现实需求的混合云解决方案。混合云被定义为共享服务器资产与私有服务器资产的结合使用。这种云计算模式不但发挥了企业网络的强大功能，提高了现有技术投资的利用率，同时也提升了云的快速扩展性和灵活性。

不同于AT&T在云产业中的确切定位，国内的三大运营商，不论中国电信的“星云计划”，还是中国移动的“大云计划”，都普遍采用“高大上”的产业战略，试图通过建构一个覆盖广泛的云计算产业链条，在全国建立云计算产业基地，全面布局提供IaaS、PaaS及SaaS多层级服务的云计算服务。

之前，中国联通了系列企业云服务产品，明确了云主机、云存储、专享云、云集成、云孵化等五大服务方向，聚焦十类重点应用领域，成为国内首家提供企业云服务的运营商。紧随其后，中国电信也推出了相关服务，并携手SAP构建中国云服务生态体系。

不过，由于运营商在技术和创新方面的先天缺陷，远远比不上互联网企业及IT厂商。这一短板，将导致运营商在IaaS及PaaS领域，很长时期内将很难与业界主流提供商进行竞争。唯一能够弥补的办法，就是广泛开展与互联网企业及IT厂商的合作，重点布局政务云与行业云方面的业务，以弥补和规避运营商云产业方面的劣势。

总结