云计算技术发展现状分析范文

导语：如何才能写好一篇云计算技术发展现状分析，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；互联网；金融业；建议

一、引言

2008年，谷歌提出了云计算（Cloud computing）的概念，云计算逐渐成为业界普遍关注的技术热点，如今已变成引领整个产业发展的重要趋势和潮流。云计算，是指以计算机和网络技术的广泛普及和深化应用为基础的新型交付与使用模式，即通过网络，将大量的计算分布在非本地的、网络远端的计算机机群中，这样所需的软硬件资源和服务等就可以直接通过网络获取，让所需的资源处于优化配置的状态[1]。随着技术不断成熟，云计算技术定会在未来金融领域产生广泛的运用。

云计算作为一种创新性技术、新型商业模式以及新的基础架构管理方法，能够将计算机软硬件资源、数据以及高度虚拟化的管理作为服务提供给用户，有利于合理配置计算资源，提高利用率，降低成本[2]。在现实生活中，普通用户已经不知不觉地接触过云计算的应用了，如QQ网络硬盘、Google Gmail等。云计算将是未来IT产业发展、变革的重要方向，但是目前我国云计算技术正处于发展初期，市场规模较小，还存在一些急需解决的问题。

二、云计算在金融企业应用中的主要问题

云计算作为一种新兴技术，在金融企业的应用仍在尝试探索中，发展过程将面临不少问题和障碍，比较突出的主要有以下几点。

（一）目前云计算还没有统一的行业标准，对云服务提供商缺少考核和认证的标准体系。目前业界对云计算的认识还不统一，一些在云计算服务领域先行的大企业，如亚马逊、谷歌、微软等，都致力于制定自己的云计算服务标准，不同企业的解决方案各有不同，很难达到共识，形成统一标准。在缺乏统一标准规范下，很多操作和技术无法匹配、兼容，这将对多个“云”之间的相互联通产生消极的影响[3]。因此，制定可以使数据之间彼此互通的统一标准是目前云计算发展首要解决的问题。

（二）互联网等基础设施还不够完善。高速、稳定的互联网络是云计算规模性发展的前提。相比国外，我国互联网的网速仍比较慢，长距离数据传输的时间延迟较明显，不能满足云计算发展的需求。虽然国内一些大型企业已有自己的数据中心，但这些数据中心间隔较远，比较分散，存在成本高、效率低等问题。现有的数据中心不能满足实现云计算服务的要求，需要进一步进行改造和整合。

（三）金融企业对云计算服务的安全隐私性要求较高。许多调查显示云计算的安全隐秘性是目前人们对云计算技术最为关注的问题，云安全被认为是决定云计算生存的关键问题之一[4]。经济相关的重要数据往往需要复杂精密的安全防护措施，若由于系统的不完备引起数据丢失，则很可能被对手或黑客窃取到商业机密，造成巨大的损失。对于供应商提供的公有云服务，也很可能导致关于国家经济、军事等机密数据外泄，对国家的经济和社会安全造成重大安全隐患。

（四）云计算关键技术有待于进一步解决。目前云计算发展面临一些技术性的关键问题，如数据的保密性、数据的传输问题、可扩展存储能力等都需要解决。这些关键性技术能否解决突破，将会对云计算发展产生重大的影响。同时现有金融企业的业务系统中存在多种技术和平台，改变现有应用系统的运行模式，实现云计算架构，技术难度较高，将面对复杂度和成本的双重挑战。

三、对云计算技术发展的几点建议

从上述问题可以看出，目前我国云计算服务的大环境尚不成熟，综合考虑到大多数金融企业的IT状况，对目前的云计算技术发展提出以下几点建议。

（一）结合发展现状，探索制定统一的行业标准。在探索研究国外云计算先进技术标准的基础上，积极开展云计算标准体系的研究交流活动，结合我国云计算的发展特点和应用需求，尽快制定适合我国云计算服务发展的统一标准，能够使产业链各方通过统一标准模式向用户提供按需服务。在统一标准，充分调研的基础上，应进一步明确我国云计算的发展思路和模式，为云计算产业的未来发展指明方向。

（二）在充分调研基础上，加强云计算基础设施建设。根据云计算特点和我国发展现状，大力加强云计算相关软硬件设施建设。首先需要提高互联网的传输速度和可靠性，加强网络基础设施建设，为多网业务融合打下基础，力求基础设施能够满足云计算技术发展的需求。其次，应统筹全局建立一些大规模的数据中心，它是云计算服务的基础和保障。

（三）必须提出完善合理的解决云计算安全性问题的方案。首先，制定云计算安全相关的法律规范，让云计算各参与方能够明确各自的权职，加强相互合作。其次，建立合理的云计算安全性的审核、监督机制，对云计算服务提供商进行安全性检查评估，以保证其可靠性，从而逐渐消除用户对云计算安全性问题的疑虑。最后，创建高等级的数据中心可以为云计算服务基础设施提供有效的安全保障。

（四）加强对云计算关键性技术的研究。云计算是多种技术交融发展的结果，包括网格计算、效用计算、虚拟化技术、Web Services等[5]，应该加大对这些关键性基础技术的研究投入。加强与高校和科研机构的合作，创建云计算相关项目，对云计算技术进行深入研究。同时，对国际先进技术不断进行学习、交流，通过不断的实践与创新，逐步掌握云计算服务的关键技术。

云计算的最终目的是实现资源共享，避免资源浪费，符合绿色IT的发展趋势。因而，我们要抓住目前云计算发展的有利时机，合理妥善地解决当前云计算技术存在的问题，致力于发展能为我国经济服务的金融云。

参考文献：

[1]张冬青.云计算对未来电子商务发展的影响[J].学术交流，2010（04）.

[2]刘骁，侯志荣.银行数据中心基础构架云建设实践[J].金融电子化，2011（11）.

[3]高林，袁媛，李海波.云计算标准化现状分析[J].金融电子化，2010（10）.

[4]余娟娟.浅析“云安全”技术[J].计算机安全，2011（09）.

篇2

【关键词】云计算 云存储 块存储 结构化存储

1 传统数据存储应用现状

随着社会信息时代的快速发展，用户对存储的需求增长迅速。在进入云环境的时代，传统IT系统存储技术面临建设成本高、运维复杂、扩展性有限等问题的挑战，系统存储扩容压力很大，主要表现在以下几个方面：首先，传统存储开放性不足，通常采用软硬件一体化解决方案，标准化程度低，不同厂家系统无法混合使用；其次，成本较高，且市场垄断严重，建设成本居高不下，扩容成本尤其高；再者，扩展性能较差，其单点扩展存在容量上限和接口带宽等限制，面对云时代PB级的海量存储需求，在容量和性能的扩展上无法满足。

长期以来，传统IT系统存储一直存在诸多资源配置不合理的状况，带来资源浪费。一些系统不考虑数据的价值和访问方式，统一放在磁盘阵列或NAS中，相对于云存储缺少性能、扩展性和低成本的优势。而另有一些系统对磁盘I/O性能要求并不太高，却仍然采用FC SAN建设，造成建设成本的浪费。大部分系统没有区分应用对磁盘可靠性的要求，统一使用SAS磁盘，将SATA盘排除在外，造成一定的浪费。

传统的块存储承载传统关系数据库，在应对大数据环境下高性能应用系统，特别是超大规模和高并发的业务系统已经显得力不从心，暴露出很多难以克服的问题。传统关系数据库稳定性高，使用简单，功能强大，久经历史考验，积累了大量的成功案例。但是，随着网络技术和软件技术的飞速发展，网站也开始快速发展，近几年比较火爆的论坛、博客、SNS、微博逐渐引领Web领域的潮流。随着访问量的急剧上升，几乎大部分使用传统数据库的网站都开始出现了性能问题。Web程序也不再仅仅专注在功能上，同时也在追求性能，虽然后来MySQL的集群技术和Memcache的缓存技术使得MySQL架构在一定程度上缓解了性能的压力，但最终还是因为其扩展性差（需要比较复杂的技术来实现），承受着大数据下的I/O压力，因此依然面临着很大的问题。

传统的关系型数据库系统并不能提供这些应用所需要的高可扩展性，新型的网络应用又不像金融等领域那样需要严格的数据一致性和很强的事务特性，而是对海量数据的松散结构表示以及可用性与可扩展性提出了更高的要求。很多研究学者与互联网公司早已开始寻求新的数据存储和管理架构，并试着弱化数据管理系统在一致性和事务性方面的要求，向着系统可用性和可扩展性方面努力，使之成功运用到后端系统中。

2 云环境下数据存储需求特点

随着现代信息网络技术发展，数据信息总量正呈指数级爆炸式增长，在如此大量数据产生的时代，用户的数据存储需求具有全新的特点：

（1）对数据库高并发读写的需求

随着互联网应用的发展，Web 2.0应用强调的是以用户为主，需要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态的信息，目前比较流行的微博就是如此。该类应用对数据库的并发访问的负载就非常高，往往能达到每秒上万次的读写请求，甚至更多。从已有的优秀的数据库产品看来，对于上万次SQL查询还能勉强应付，但是应付上万次SQL写数据请求时，I/O成了瓶颈。

（2）对海量数据的高效率存储和访问的需求

以Facebook为例，它一个月就达到了2.5亿条用户动态，对于关系数据库来说，在一张拥有2.5亿条记录的表里面进行SQL查询，效率是极其低下乃至无法忍受的。在未来大数据时代，海量数据的高效存储和访问是必须要解决的问题。

（3）对数据库的高可扩展性和高可用性的需求

在基于Web的架构中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个Web应用的用户量和访问量与日暴增时，数据库服务器却没办法像Web Server那样简单地通过更多的硬件和服务节点来进行性能扩展与负载分担。对于很多需要不间断提供服务的网站来说，由于这样的升级需要停机维护和数据迁移，将使用户体验值急剧降低。

（4）支持非结构化数据的处理能力的需求

传统的关系型数据库对数据的处理和数据类型有比较明确的限制，只针对某些数据类型，如整型数字、字符、字符串等，而对类似图片、音视频的非结构化数据的支持不够，无法满足未来用户对各种各样类型数据的需求。

对于以上数据存储应用需求，传统存储应用技术是无法胜任云计算环境下应用需求的。云存储技术的发展结合了各种存储技术应用的特点，在容错、吞吐量、冗余、读写分布、数据划分、负载均衡等特性方面进行技术提升，并综合多种存储技术以适应复杂的不同的数据存储需求。

3 数据存储技术在云计算环境中的应用特性分析

现有的IT环境正逐步向云计算环境演进，在未来云时代，块存储、分布式存储、对象存储、表存储等非结构化和结构化存储技术有各自的应用特点，可区分不同应用需求，实现云环境下存储能力最优化应用。

3.1 块存储技术

块存储基于传统的磁盘阵列实现，主要为现有各种应用提供通用的存储能力，将存储区域划分成固定大小的小块，使传统裸存储设备的存储空间对外暴露，将大量磁盘设备通过SCSI/SAS或FC SAN与存储服务器连接，服务器直接通过SCSI/SAS或FC协议控制和访问数据。块存储方式由于不存在数据打包/解包过程，可提供更高的性能，数据访问延迟低、带宽较高，但可扩展性差。因此可采用弹性块存储降低传统磁盘盘阵的使用比例，以满足快速分配和灵活扩展的场景。

块存储本身可以通过多个设备堆叠出更大的空间，但受限于数据库的能力，通常只能支持TB级数据库应用。主要为一些高性能、高I/O的企业关键业务系统（如企业内部数据库）提供存储，也可为虚拟机提供集中存储，包括镜像和实例的存储。

在云计算环境中，块存储的使用可根据数据的重要性、访问频率、保留时间、容量、性能等指标，进行分级存储管理。一般可进行动态、静态存储分级，基于文件级和块级分级，基于主机和盘阵等类型分级，将数据采取不同的存储方式分别存储在不同性能的存储设备上，以实现数据客体在存储设备之间的自动迁移。同时，为提高存储利用率，还可以使用存储瘦供给技术，当存储真正开始使用时才开始实际分配物理空间，可达到减少每GB可用空间的成本的目的。

3.2 非结构化存储技术

在云计算环境下引入非结构化云存储技术可降低传统盘阵/NAS的采购成本，满足业务系统海量非结构化数据存储处理需求。在互联网类业务等具有海量冷数据存储需求的业务中，可逐步采用基于X86架构本地硬盘的分布式文件、对象、弹性块等云存储产品，代替NAS和传统盘阵设备，并开展和推动云存储接口标准化和规范化，推动上层业务软件适应底层新型云存储系统，最终在业务系统中大规模引入非结构化云存储技术。目前非结构化存储技术主要包括分布式文件存储和对象存储两种。

（1）分布式文件存储

分布式文件存储提供文件存储能力，把分布在局域网内各个计算机上的共享文件夹集合成一个虚拟共享文件夹，将整个分布式文件资源以统一的视图呈现给用户，最终以标准文件系统接口形式，向应用系统提供海量非结构化数据存储空间，支持随机读写、复杂目录结构。

对于数据增长量快的文件存储型业务，分布式文件存储提供NFS、CIFS、POSIX等文件访问接口，但整体协议开销较高、响应延迟比块存储长，存储能力和性能水平有待扩展。分布式文件存储适合TB～PB级文件存储，可支持文件频繁修改和删除，例如存储图片、文件、视频、邮件附件、MMS内容等，同时它在文件在线备份和文件共享具有较强优势，但上层业务需要考虑支持跨多个文件系统的系统结构。

（2）对象存储

对象存储与分布式文件存储都属于非结构化存储类型，对象存储操作简单、无需频繁修改，对于一次写入、多次读取的数据，优先考虑对象数据存储系统。对象存储为海量非结构化数据提供Key-Value这种通过键-值查找数据文件的存储模式，提供基于对象访问的REST/SOAP接口，协议开销较高，且响应延迟较文件存储长，应用系统跟存储系统的耦合程度松散。

在对象存储中引入对象元数据描述对象特征，所存储的对象是附带各种属性信息的文件，属性包括图片尺寸、拍摄时间等，一般采用“桶”作为对象的容器来划分应用和用户。由于对象存储系统同时管理用户信息和实际数据，上层业务设计时需考虑支持跨多个对象存储的场景。对象存储属PB级文件在线存储，用于在线访问的文件存储（包括缩略图、音乐视频、大文件）。数据存储后很少改动，对于文件索引所容纳的条目数量不受限制。对象存储是企业能够以低成本的简易方式实现对大规模数据存储和访问的方案。同时，对象存储使得“混合云”和“公有云”成为可能，也使以互联网服务的方式进行广域归档或远程数据备份成为可能。

3.3 结构化存储技术

针对传统数据库对非一致性数据存储及不能灵活扩展等技术壁垒，在云存储技术中用表存储以管理结构化数据或者半结构化数据，并通过设置键值对映射模型采用Hadoop框架等技术，向应用系统提供高可扩展的表存储空间，主要包括交易型（OLTP）数据库和分析型（OLAP）数据库。

交易型应用每次更新或查找少量记录，并发量大，响应时间短，主要应用在大规模互联网社交网络、博客、微博、在线详单查询等。在新型互联网业务和详单查询业务中，针对交互性海量数据查询需求，可引入NoSQL存储，提升系统可扩展性和数据处理能力，消除系统瓶颈。

分析型应用特点则是更新少，批量导入，每次针对大量数据进行处理，并发量小。主要应用在大规模日志存储处理、信令系统XDR数据存储和分析预处理、经分系统ETL等场景。并且可引入逐步成熟的日志详单类存储，系统的性能、稳定性及安全性将得到全面提升，这可以作为数据仓库的补充，承担ETL、数据挖掘和非结构化数据处理，缓解现有数据仓库的压力。

4 结束语

在云环境中积极探索和引入大数据处理和云存储技术，开展和推动云存储接口标准化和规范化，将有效推动上层业务软件适应底层新型云存储系统。在云存储技术发展的另一方面，存储网络技术和存储介质技术的进步也必将推动云存储的有效规模部署，共同推动云时代的加速发展。

参考文献：

[1] 房秉毅，张云勇，程莹，等. 云计算国内外发展现状分析[J]. 电信科学， 2010，26（10）.

[2] 石屹嵘，段勇. 云计算在电信IT领域的应用探讨[J]. 电信科学， 2009，25（9）.

[3] 石菲. 云时代考验IPDC[J]. 中国信息化， 2013（6）.