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云计算大数据毕业论文

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云计算大数据毕业论文

大数据不是抽样数据,而是全部的数据;所以大数据必须依赖云计算,不可能是局域网的;物联网目标是把所有的物体都连接到互联网,并把物体虚拟化,数据上传,自然就是大数据了。云计算是为了大并发、大数据下的解决实际运算问题;大数据是为了解决海量数据分析问题;物联网是解决设备与软件的融合问题;可见,它们之间的关系是互相关联、互相作用的:物联网是很多大数据的来源(设备数据),而大量设备数据的采集、控制、服务要依托云计算,设备数据的分析要依赖于大数据,而大数据的采集、分析同样依托云计算,物联网反过来能为云计算提供issa层的设备和服务控制,大数据分析又能为云计算所产生的运营数据提供分析、决策依据。

这个链接你看是不是提纲式的浅谈云计算 摘要云计算是当前计算机领域的一个热点。它的出现宣告了低成本提供超级计算时代的到来。云计算将改变人们获取信息、分享内容和互相沟通的方式。此文阐述了云计算的简史、概念、特点、现状、保护、应用和发展前景,并对云计算的发展及前景进行了分析。关键词: 云计算特点, 云计算保护, 云计算应用.1云计算简史著名的美国计算机科学家、 图灵奖 (Turing Award) 得主麦卡锡 (John McCarthy,1927-) 在半个世纪前就曾思考过这个问题。 1961 年, 他在麻省理工学院 (MIT) 的百年纪念活动中做了一个演讲。 在那次演讲中, 他提出了象使用其它资源一样使用计算资源的想法,这就是时下 IT 界的时髦术语 “云计算” (Cloud Computing) 的核心想法。云计算中的这个 “云” 字虽然是后人所用的词汇, 但却颇有历史渊源。 早年的电信技术人员在画电话网络的示意图时, 一涉及到不必交待细节的部分, 就会画一团 “云” 来搪塞。 计算机网络的技术人员将这一偷懒的传统发扬光大, 就成为了云计算中的这个 “云” 字, 它泛指互联网上的某些 “云深不知处” 的部分, 是云计算中 “计算” 的实现场所。 而云计算中的这个 “计算” 也是泛指, 它几乎涵盖了计算机所能提供的一切资源。麦卡锡的这种想法在提出之初曾经风靡过一阵, 但真正的实现却是在互联网日益普及的上世纪末。 这其中一家具有先驱意义的公司是甲骨文 (Oracle) 前执行官贝尼奥夫 (Marc Benioff, 1964-) 创立的 Salesforce 公司。 1999 年, 这家公司开始将一种客户关系管理软件作为服务提供给用户, 很多用户在使用这项服务后提出了购买软件的意向, 该公司却死活不干, 坚持只作为服务提供, 这是云计算的一种典型模式, 叫做 “软件即服务” (Software as a Service, 简称 SaaS)。 这种模式的另一个例子, 是我们熟悉的网络电子邮箱 (因此读者哪怕是第一次听到 “云计算” 这个术语, 也不必有陌生感, 因为您多半已是它的老客户了)。 除了 “软件即服务” 外, 云计算还有其它几种典型模式, 比如向用户提供开发平台的 “平台即服务” (Platform as a Service, 简称 PaaS), 其典型例子是谷歌公司 (Google) 的应用程序引擎 (Google App Engine), 它能让用户创建自己的网络程序。 还有一种模式更彻底, 干脆向用户提供虚拟硬件, 叫做 “基础设施即服务” (Infrastructure as a Service, 简称 IaaS), 其典型例子是亚马逊公司 (Amazon) 的弹性计算云 (Amazon Elastic Compute Cloud, 简称 EC2), 它向用户提供虚拟主机, 用户具有管理员权限, 爱干啥就干啥, 跟使用自家机器一样。1.2云计算的概念狭义云计算是指计算机基础设施的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源(硬件、平台、软件)。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的,并且可以随时获取,按需使用,随时扩展,按使用付费。广义云计算是指服务的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是计算机和软件、互联网相关的,也可以是其他的服务。云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展,或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算是虚拟化(Virtualization)、效用计算(Utility Computing)、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。1.3云计算的特点和优势(一)超大规模性。“云”具有相当的规模,Google云计算已经拥有100多万台服务器,Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。(二)虚拟化。云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”,而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行,但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机,就可以通过网络服务来实现用户需要的一切,甚至包括超级计算这样的任务。[2](三)高可靠性。“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性,使用云计算比使用本地计算机可靠。(四)通用性。云计算不针对特定的应用,在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用,同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。(五)高可扩展性。“云”的规模可以动态伸缩,满足应用和用户规模增长的需要。(六)价格合适。由于“云”的特殊容错措施可以采用具有经济性的节点来构成“云”,“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本,“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升,因此用户可以充分享受“云”的低成本优势,经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。云计算作为一种技术,与其它一些依赖互联网的技术——比如网格计算 (Grid Computing)——有一定的相似之处,但不可混为一谈。拿网格计算来说, 科学爱好者比较熟悉的例子是 SETI@Home,那是一个利用互联网上计算机的冗余计算能力搜索地外文明的计算项目,目前约有来自两百多个国家和地区的两百多万台计算机参与。它在 2009 年底的运算能力相当于当时全世界最快的超级计算机运算能力的三分之一。有些读者可能还知道另外一个例子:ZetaGrid,那是一个研究黎曼 ζ 函数零点分布的计算项目, 曾有过一万多台计算机参与 (但现在已经终止了,原因可参阅拙作 超越 ZetaGrid)。从这两个著名例子中我们可以看到网格计算的特点,那就是计算性质单一,但运算量巨大 (甚至永无尽头,比如 ZetaGrid)。而云计算的特点恰好相反,是计算性质五花八门,但运算量不大[注三],这是它们的本质区别,也是云计算能够面向大众成为服务的根本原因。云计算能够流行,它到底有什么优点呢? 我们举个例子来说明,设想你要开一家网络公司。按传统方法,你得有一大笔启动资金, 因为你要购买计算机和软件,你要租用机房,你还要雇专人来管理和维护计算机。 当你的公司运作起来时,业务总难免会时好时坏,为了在业务好的时候也能正常运转, 你的人力和硬件都要有一定的超前配置, 这也要花钱。 更要命的是, 无论硬件还是软件厂商都会频繁推出新版本, 你若不想被技术前沿抛弃, 就得花钱费力不断更新 (当然, 也别怪人家, 你的公司运作起来后没准也得这么赚别人的钱)。如果用云计算, 情况就不一样了: 计算机和软件都可以用云计算, 业务好的时候多用一点, 业务坏的时候少用一点, 费用就跟结算煤气费一样按实际用量来算, 无需任何超前配置[注四]。 一台虚拟服务器只需鼠标轻点几下就能到位, 不象实体机器, 从下定单, 到进货, 再到调试, 忙得四脚朝天不说, 起码得好几天的时间。虚拟服务器一旦不需要了, 鼠标一点就可以让它从你眼前 (以及账单里)消失。至于软硬件的升级换代,服务器的维护管理等,那都是云计算服务商的事,跟你没半毛钱的关系。更重要的是,开公司总是有风险的, 如果你试了一两个月后发现行不通,在关门大吉的时候,假如你用的是云计算,那你只需支付实际使用过的资源。假如你走的是传统路子,买了硬件、软件,雇了专人,那很多投资可就打水漂了。1.4浅谈云计算的一个核心理念大规模消息通信:云计算的一个核心理念就是资源和软件功能都是以服务的形式进行发布的,不同服务之间经常需要通过消息通信进行协助。由于同步消息通信的低效率,我们只考虑异步通信。如Java Message Service是J2EE平台上的一个消息通信标准,J2EE应用程序可以通过JMS来创建,发送,接收,阅读消息。异步消息通信已经成为面向服务架构中组件解耦合及业务集成的重要技术。大规模分布式存储:分布式存储的目标是利用多台服务器的存储资源来满足单台服务器所不能满足的存储需求。分布式存储要求存储资源能够被抽象表示和统一管理,并且能够保证数据读写操作的安全性,可靠性,性能等各方面要求。下面是几个典型的分布式文件系统:◆Frangipani是一个可伸缩性很好的高兴能分布式文件系统,采用两层的服务体系架构:底层是一个分布式存储服务,该服务能够自动管理可伸缩,高可用的虚拟磁盘;上层运行着Frangipani分布式文件系统。◆JetFile是一个基于P2P的主播技术,支持在Internet这样的异构环境中分享文件的分布式文件系统。◆Ceph是一个高性能并且可靠地分布式文件系统,它通过把数据和对数据的管理在最大程度上分开来获取极佳的I/O性能。◆Google File System(GFS)是Google公司设计的可伸缩的分布式文件系统。GFS能够很好的支持大规模海量数据处理应用程序。在云计算环境中,数据的存储和操作都是以服务的形式提供的;数据的类型多种多样;必须满足数据操作对性能,可靠性,安全性和简单性的要求。在云计算环境下的大规模分布式存储方向,BigTable是Google公司设计的用来存储海量结构化数据的分布式存储系统;Dynamo是Amazon公司设计的一种基于键值对的分布式存储系统,它能提供非常高的可用性;Amazon公司的Simple Storage Service(S3)是一个支持大规模存储多媒体这样的二进制文件的云计算存储服务;Amazon公司的SimpleDB是建立在S3和Amazon EC2之上的用来存储结构化数据的云计算服务。许可证管理与计费:目前比较成熟的云环境计费模型是Amazon公司提供的Elastic Compute Cloud(EC2)和Simple Storage Service(S3)的按量计费模型,用户按占用的虚拟机单元,IP地址,带宽和存储空间付费。1.5云计算的现状云计算是个热度很高的新名词。由于它是多种技术混合演进的结果,其成熟度较高,又有大公司推动,发展极为迅速。Amazon、Google、IBM、微软和Yahoo等大公司是云计算的先行者。云计算领域的众多成功公司还包括Salesforce、Facebook、Youtube、Myspace等。Amazon使用弹性计算云(EC2)和简单存储服务(S3)为企业提供计算和存储服务。收费的服务项目包括存储服务器、带宽、CPU资源以及月租费。月租费与电话月租费类似,存储服务器、带宽按容量收费,CPU根据时长(小时)运算量收费。Amazon把云计算做成一个大生意没有花太长的时间:不到两年时间,Amazon上的注册开发人员达44万人,还有为数众多的企业级用户。有第三方统计机构提供的数据显示,Amazon与云计算相关的业务收入已达1亿美元。云计算是Amazon增长最快的业务之一。Google当数最大的云计算的使用者。Google搜索引擎就建立在分布在200多个地点、超过100万台服务器的支撑之上,这些设施的数量正在迅猛增长。Google地球、地图、Gmail、Docs等也同样使用了这些基础设施。采用Google Docs之类的应用,用户数据会保存在互联网上的某个位置,可以通过任何一个与互联网相连的系统十分便利地访问这些数据。目前,Google已经允许第三方在Google的云计算中通过Google App Engine运行大型并行应用程序。Google值得称颂的是它不保守。它早已以发表学术论文的形式公开其云计算三大法宝:GFS、MapReduce和BigTable,并在美国、中国等高校开设如何进行云计算编程的课程。IBM在2007年11月推出了“改变游戏规则”的“蓝云”计算平台,为客户带来即买即用的云计算平台。它包括一系列的自动化、自我管理和自我修复的虚拟化云计算软件,使来自全球的应用可以访问分布式的大型服务器池。使得数据中心在类似于互联网的环境下运行计算。IBM正在与17个欧洲组织合作开展云计算项目。欧盟提供了1.7亿欧元做为部分资金。该计划名为RESERVOIR,以“无障碍的资源和服务虚拟化”为口号。2008年8月, IBM宣布将投资约4亿美元用于其设在北卡罗来纳州和日本东京的云计算数据中心改造。IBM计划在2009年在10个国家投资3亿美元建13个云计算中心。微软紧跟云计算步伐,于2008年10月推出了Windows Azure操作系统。Azure(译为“蓝天”)是继Windows取代DOS之后,微软的又一次颠覆性转型——通过在互联网架构上打造新云计算平台,让Windows真正由PC延伸到“蓝天”上。微软拥有全世界数以亿计的Windows用户桌面和浏览器,现在它将它们连接到“蓝天”上。Azure的底层是微软全球基础服务系统,由遍布全球的第四代数据中心构成。云计算的新颖之处在于它几乎可以提供无限的廉价存储和计算能力。纽约一家名为Animoto的创业企业已证明云计算的强大能力(此案例引自和讯网维维编译《纽约时报》2008年5月25日报道)。Animoto允许用户上传图片和音乐,自动生成基于网络的视频演讲稿,并且能够与好友分享。该网站目前向注册用户提供免费服务。2008年年初,网站每天用户数约为5000人。4月中旬,由于Facebook用户开始使用Animoto服务,该网站在三天内的用户数大幅上升至75万人。Animoto联合创始人Stevie Clifton表示,为了满足用户需求的上升,该公司需要将服务器能力提高100倍,但是该网站既没有资金,也没有能力建立规模如此巨大的计算能力。因此,该网站与云计算服务公司RightScale合作,设计能够在亚马逊的网云中使用的应用程序。通过这一举措,该网站大大提高了计算能力,而费用只有每服务器每小时10美分。这样的方式也加强创业企业的灵活性。当需求下降时,Animoto只需减少所使用的服务器数量就可以降低服务器支出。在我国,云计算发展也非常迅猛。2008年5月10日,IBM在中国无锡太湖新城科教产业园建立的中国第一个云计算中心投入运营。2008年6月24日,IBM在北京IBM中国创新中心成立了第二家中国的云计算中心——IBM大中华区云计算中心;2008年11月28日,广东电子工业研究院与东莞松山湖科技产业园管委会签约,广东电子工业研究院将在东莞松山湖投资2亿元建立云计算平台;2008年12月30日,阿里巴巴集团旗下子公司阿里软件与江苏省南京市政府正式签订了2009年战略合作框架协议,计划于2009年初在南京建立国内首个“电子商务云计算中心”,首期投资额将达上亿元人民币;世纪互联推出了CloudEx产品线,包括完整的互联网主机服务"CloudEx Computing Service", 基于在线存储虚拟化的"CloudEx Storage Service",供个人及企业进行互联网云端备份的数据保全服务等等系列互联网云计算服务;中国移动研究院做云计算的探索起步较早,已经完成了云计算中心试验。中移动董事长兼CEO王建宙认为云计算和互联网的移动化是未来发展方向。我国企业创造的“云安全”概念,在国际云计算领域独树一帜。云安全通过网状的大量客户端对网络中软件行为的异常监测,获取互联网中木马、恶意程序的最新信息,推送到服务端进行自动分析和处理,再把病毒和木马的解决方案分发到每一个客户端。云安全的策略构想是:使用者越多,每个使用者就越安全,因为如此庞大的用户群,足以覆盖互联网的每个角落,只要某个网站被挂马或某个新木马病毒出现,就会立刻被截获。云安全的发展像一阵风,瑞星、趋势、卡巴斯基、MCAFEE、SYMANTEC、江民科技、PANDA、金山、360安全卫士、卡卡上网安全助手等都推出了云安全解决方案。瑞星基于云安全策略开发的2009新品,每天拦截数百万次木马攻击,其中1月8日更是达到了765万余次。势科技云安全已经在全球建立了5大数据中心,几万部在线服务器。据悉,云安全可以支持平均每天55亿条点击查询,每天收集分析2.5亿个样本,资料库第一次命中率就可以达到99%。借助云安全,趋势科技现在每天阻断的病毒感染最高达1000万次。值得一提的是,云安全的核心思想,与刘鹏早在2003年就提出的反垃圾邮件网格非常接近[1][2]。刘鹏当时认为,垃圾邮件泛滥而无法用技术手段很好地自动过滤,是因为所依赖的人工智能方法不是成熟技术。垃圾邮件的最大的特征是:它会将相同的内容发送给数以百万计的接收者。为此,可以建立一个分布式统计和学习平台,以大规模用户的协同计算来过滤垃圾邮件:首先,用户安装客户端,为收到的每一封邮件计算出一个唯一的“指纹”,通过比对“指纹”可以统计相似邮件的副本数,当副本数达到一定数量,就可以判定邮件是垃圾邮件;其次,由于互联网上多台计算机比一台计算机掌握的信息更多,因而可以采用分布式贝叶斯学习算法,在成百上千的客户端机器上实现协同学习过程,收集、分析并共享最新的信息。反垃圾邮件网格体现了真正的网格思想,每个加入系统的用户既是服务的对象,也是完成分布式统计功能的一个信息节点,随着系统规模的不断扩大,系统过滤垃圾邮件的准确性也会随之提高。用大规模统计方法来过滤垃圾邮件的做法比用人工智能的方法更成熟,不容易出现误判假阳性的情况,实用性很强。反垃圾邮件网格就是利用分布互联网里的千百万台主机的协同工作,来构建一道拦截垃圾邮件的“天网”。反垃圾邮件网格思想提出后,被IEEE Cluster 2003国际会议选为杰出网格项目在香港作了现场演示,在2004年网格计算国际研讨会上作了专题报告和现场演示,引起较为广泛的关注,受到了中国最大邮件服务提供商网易公司创办人丁磊等的重视。既然垃圾邮件可以如此处理,病毒、木马等亦然,这与云安全的思想就相去不远了。2008年11月25日,中国电子学会专门成立了云计算专家委员会,聘任中国工程院院士李德毅为主任委员,聘任IBM大中华区首席技术总裁叶天正、中国电子科技集团公司第十五研究所所长刘爱民、中国工程院院士张尧学、Google全球副总裁/中国区总裁李开复、中国工程院院士倪光南、中国移动通信研究院院长黄晓庆六位专家为副主任委员,聘任国内外30多位知名专家学者为专家委员会委员。2009年5月22日,中国电子学会将于在北京中国大饭店隆重举办首届中国云计算大会。

首先介绍下云计算,的发展历史,他的前身,现在的应用,然后在介绍现在计算机的应用,在应用之中的不足,然后,着重阐述云计算的优势,我这里有一份关于这方面的对比及心得,发给你,希望能帮到你。 云计算简史著名的美国计算机科学家、 图灵奖 (Turing Award) 得主麦卡锡 (John McCarthy,1927-) 在半个世纪前就曾思考过这个问题。 1961 年, 他在麻省理工学院 (MIT) 的百年纪念活动中做了一个演讲。 在那次演讲中, 他提出了象使用其它资源一样使用计算资源的想法,这就是时下 IT 界的时髦术语 “云计算” (Cloud Computing) 的核心想法。云计算中的这个 “云” 字虽然是后人所用的词汇, 但却颇有历史渊源。 早年的电信技术人员在画电话网络的示意图时, 一涉及到不必交待细节的部分, 就会画一团 “云” 来搪塞。 计算机网络的技术人员将这一偷懒的传统发扬光大, 就成为了云计算中的这个 “云” 字, 它泛指互联网上的某些 “云深不知处” 的部分, 是云计算中 “计算” 的实现场所。 而云计算中的这个 “计算” 也是泛指, 它几乎涵盖了计算机所能提供的一切资源。麦卡锡的这种想法在提出之初曾经风靡过一阵, 但真正的实现却是在互联网日益普及的上世纪末。 这其中一家具有先驱意义的公司是甲骨文 (Oracle) 前执行官贝尼奥夫 (Marc Benioff, 1964-) 创立的 Salesforce 公司。 1999 年, 这家公司开始将一种客户关系管理软件作为服务提供给用户, 很多用户在使用这项服务后提出了购买软件的意向, 该公司却死活不干, 坚持只作为服务提供, 这是云计算的一种典型模式, 叫做 “软件即服务” (Software as a Service, 简称 SaaS)。 这种模式的另一个例子, 是我们熟悉的网络电子邮箱 (因此读者哪怕是第一次听到 “云计算” 这个术语, 也不必有陌生感, 因为您多半已是它的老客户了)。 除了 “软件即服务” 外, 云计算还有其它几种典型模式, 比如向用户提供开发平台的 “平台即服务” (Platform as a Service, 简称 PaaS), 其典型例子是谷歌公司 (Google) 的应用程序引擎 (Google App Engine), 它能让用户创建自己的网络程序。 还有一种模式更彻底, 干脆向用户提供虚拟硬件, 叫做 “基础设施即服务” (Infrastructure as a Service, 简称 IaaS), 其典型例子是亚马逊公司 (Amazon) 的弹性计算云 (Amazon Elastic Compute Cloud, 简称 EC2), 它向用户提供虚拟主机, 用户具有管理员权限, 爱干啥就干啥, 跟使用自家机器一样。1.2云计算的概念狭义云计算是指计算机基础设施的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源(硬件、平台、软件)。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的,并且可以随时获取,按需使用,随时扩展,按使用付费。广义云计算是指服务的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是计算机和软件、互联网相关的,也可以是其他的服务。云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展,或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算是虚拟化(Virtualization)、效用计算(Utility Computing)、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。1.3云计算的特点和优势(一)超大规模性。“云”具有相当的规模,Google云计算已经拥有100多万台服务器,Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。(二)虚拟化。云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”,而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行,但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机,就可以通过网络服务来实现用户需要的一切,甚至包括超级计算这样的任务。[2](三)高可靠性。“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性,使用云计算比使用本地计算机可靠。(四)通用性。云计算不针对特定的应用,在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用,同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。(五)高可扩展性。“云”的规模可以动态伸缩,满足应用和用户规模增长的需要。(六)价格合适。由于“云”的特殊容错措施可以采用具有经济性的节点来构成“云”,“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本,“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升,因此用户可以充分享受“云”的低成本优势,经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。云计算作为一种技术,与其它一些依赖互联网的技术——比如网格计算 (Grid Computing)——有一定的相似之处,但不可混为一谈。拿网格计算来说, 科学爱好者比较熟悉的例子是 SETI@Home,那是一个利用互联网上计算机的冗余计算能力搜索地外文明的计算项目,目前约有来自两百多个国家和地区的两百多万台计算机参与。它在 2009 年底的运算能力相当于当时全世界最快的超级计算机运算能力的三分之一。有些读者可能还知道另外一个例子:ZetaGrid,那是一个研究黎曼 ζ 函数零点分布的计算项目, 曾有过一万多台计算机参与 (但现在已经终止了,原因可参阅拙作 超越 ZetaGrid)。从这两个著名例子中我们可以看到网格计算的特点,那就是计算性质单一,但运算量巨大 (甚至永无尽头,比如 ZetaGrid)。而云计算的特点恰好相反,是计算性质五花八门,但运算量不大[注三],这是它们的本质区别,也是云计算能够面向大众成为服务的根本原因。云计算能够流行,它到底有什么优点呢? 我们举个例子来说明,设想你要开一家网络公司。按传统方法,你得有一大笔启动资金, 因为你要购买计算机和软件,你要租用机房,你还要雇专人来管理和维护计算机。 当你的公司运作起来时,业务总难免会时好时坏,为了在业务好的时候也能正常运转, 你的人力和硬件都要有一定的超前配置, 这也要花钱。 更要命的是, 无论硬件还是软件厂商都会频繁推出新版本, 你若不想被技术前沿抛弃, 就得花钱费力不断更新 (当然, 也别怪人家, 你的公司运作起来后没准也得这么赚别人的钱)。如果用云计算, 情况就不一样了: 计算机和软件都可以用云计算, 业务好的时候多用一点, 业务坏的时候少用一点, 费用就跟结算煤气费一样按实际用量来算, 无需任何超前配置[注四]。 一台虚拟服务器只需鼠标轻点几下就能到位, 不象实体机器, 从下定单, 到进货, 再到调试, 忙得四脚朝天不说, 起码得好几天的时间。虚拟服务器一旦不需要了, 鼠标一点就可以让它从你眼前 (以及账单里)消失。至于软硬件的升级换代,服务器的维护管理等,那都是云计算服务商的事,跟你没半毛钱的关系。更重要的是,开公司总是有风险的, 如果你试了一两个月后发现行不通,在关门大吉的时候,假如你用的是云计算,那你只需支付实际使用过的资源。假如你走的是传统路子,买了硬件、软件,雇了专人,那很多投资可就打水漂了。1.4浅谈云计算的一个核心理念大规模消息通信:云计算的一个核心理念就是资源和软件功能都是以服务的形式进行发布的,不同服务之间经常需要通过消息通信进行协助。由于同步消息通信的低效率,我们只考虑异步通信。如Java Message Service是J2EE平台上的一个消息通信标准,J2EE应用程序可以通过JMS来创建,发送,接收,阅读消息。异步消息通信已经成为面向服务架构中组件解耦合及业务集成的重要技术。大规模分布式存储:分布式存储的目标是利用多台服务器的存储资源来满足单台服务器所不能满足的存储需求。分布式存储要求存储资源能够被抽象表示和统一管理,并且能够保证数据读写操作的安全性,可靠性,性能等各方面要求。下面是几个典型的分布式文件系统:◆Frangipani是一个可伸缩性很好的高兴能分布式文件系统,采用两层的服务体系架构:底层是一个分布式存储服务,该服务能够自动管理可伸缩,高可用的虚拟磁盘;上层运行着Frangipani分布式文件系统。◆JetFile是一个基于P2P的主播技术,支持在Internet这样的异构环境中分享文件的分布式文件系统。◆Ceph是一个高性能并且可靠地分布式文件系统,它通过把数据和对数据的管理在最大程度上分开来获取极佳的I/O性能。◆Google File System(GFS)是Google公司设计的可伸缩的分布式文件系统。GFS能够很好的支持大规模海量数据处理应用程序。在云计算环境中,数据的存储和操作都是以服务的形式提供的;数据的类型多种多样;必须满足数据操作对性能,可靠性,安全性和简单性的要求。在云计算环境下的大规模分布式存储方向,BigTable是Google公司设计的用来存储海量结构化数据的分布式存储系统;Dynamo是Amazon公司设计的一种基于键值对的分布式存储系统,它能提供非常高的可用性;Amazon公司的Simple Storage Service(S3)是一个支持大规模存储多媒体这样的二进制文件的云计算存储服务;Amazon公司的SimpleDB是建立在S3和Amazon EC2之上的用来存储结构化数据的云计算服务。许可证管理与计费:目前比较成熟的云环境计费模型是Amazon公司提供的Elastic Compute Cloud(EC2)和Simple Storage Service(S3)的按量计费模型,用户按占用的虚拟机单元,IP地址,带宽和存储空间付费。1.5云计算的现状云计算是个热度很高的新名词。由于它是多种技术混合演进的结果,其成熟度较高,又有大公司推动,发展极为迅速。Amazon、Google、IBM、微软和Yahoo等大公司是云计算的先行者。云计算领域的众多成功公司还包括Salesforce、Facebook、Youtube、Myspace等。Amazon使用弹性计算云(EC2)和简单存储服务(S3)为企业提供计算和存储服务。收费的服务项目包括存储服务器、带宽、CPU资源以及月租费。月租费与电话月租费类似,存储服务器、带宽按容量收费,CPU根据时长(小时)运算量收费。Amazon把云计算做成一个大生意没有花太长的时间:不到两年时间,Amazon上的注册开发人员达44万人,还有为数众多的企业级用户。有第三方统计机构提供的数据显示,Amazon与云计算相关的业务收入已达1亿美元。云计算是Amazon增长最快的业务之一。Google当数最大的云计算的使用者。Google搜索引擎就建立在分布在200多个地点、超过100万台服务器的支撑之上,这些设施的数量正在迅猛增长。Google地球、地图、Gmail、Docs等也同样使用了这些基础设施。采用Google Docs之类的应用,用户数据会保存在互联网上的某个位置,可以通过任何一个与互联网相连的系统十分便利地访问这些数据。目前,Google已经允许第三方在Google的云计算中通过Google App Engine运行大型并行应用程序。Google值得称颂的是它不保守。它早已以发表学术论文的形式公开其云计算三大法宝:GFS、MapReduce和BigTable,并在美国、中国等高校开设如何进行云计算编程的课程。IBM在2007年11月推出了“改变游戏规则”的“蓝云”计算平台,为客户带来即买即用的云计算平台。它包括一系列的自动化、自我管理和自我修复的虚拟化云计算软件,使来自全球的应用可以访问分布式的大型服务器池。使得数据中心在类似于互联网的环境下运行计算。IBM正在与17个欧洲组织合作开展云计算项目。欧盟提供了1.7亿欧元做为部分资金。该计划名为RESERVOIR,以“无障碍的资源和服务虚拟化”为口号。2008年8月, IBM宣布将投资约4亿美元用于其设在北卡罗来纳州和日本东京的云计算数据中心改造。IBM计划在2009年在10个国家投资3亿美元建13个云计算中心。微软紧跟云计算步伐,于2008年10月推出了Windows Azure操作系统。Azure(译为“蓝天”)是继Windows取代DOS之后,微软的又一次颠覆性转型——通过在互联网架构上打造新云计算平台,让Windows真正由PC延伸到“蓝天”上。微软拥有全世界数以亿计的Windows用户桌面和浏览器,现在它将它们连接到“蓝天”上。Azure的底层是微软全球基础服务系统,由遍布全球的第四代数据中心构成。云计算的新颖之处在于它几乎可以提供无限的廉价存储和计算能力。纽约一家名为Animoto的创业企业已证明云计算的强大能力(此案例引自和讯网维维编译《纽约时报》2008年5月25日报道)。Animoto允许用户上传图片和音乐,自动生成基于网络的视频演讲稿,并且能够与好友分享。该网站目前向注册用户提供免费服务。2008年年初,网站每天用户数约为5000人。4月中旬,由于Facebook用户开始使用Animoto服务,该网站在三天内的用户数大幅上升至75万人。Animoto联合创始人Stevie Clifton表示,为了满足用户需求的上升,该公司需要将服务器能力提高100倍,但是该网站既没有资金,也没有能力建立规模如此巨大的计算能力。因此,该网站与云计算服务公司RightScale合作,设计能够在亚马逊的网云中使用的应用程序。通过这一举措,该网站大大提高了计算能力,而费用只有每服务器每小时10美分。这样的方式也加强创业企业的灵活性。当需求下降时,Animoto只需减少所使用的服务器数量就可以降低服务器支出。在我国,云计算发展也非常迅猛。2008年5月10日,IBM在中国无锡太湖新城科教产业园建立的中国第一个云计算中心投入运营。2008年6月24日,IBM在北京IBM中国创新中心成立了第二家中国的云计算中心——IBM大中华区云计算中心;2008年11月28日,广东电子工业研究院与东莞松山湖科技产业园管委会签约,广东电子工业研究院将在东莞松山湖投资2亿元建立云计算平台;2008年12月30日,阿里巴巴集团旗下子公司阿里软件与江苏省南京市政府正式签订了2009年战略合作框架协议,计划于2009年初在南京建立国内首个“电子商务云计算中心”,首期投资额将达上亿元人民币;世纪互联推出了CloudEx产品线,包括完整的互联网主机服务"CloudEx Computing Service", 基于在线存储虚拟化的"CloudEx Storage Service",供个人及企业进行互联网云端备份的数据保全服务等等系列互联网云计算服务;中国移动研究院做云计算的探索起步较早,已经完成了云计算中心试验。中移动董事长兼CEO王建宙认为云计算和互联网的移动化是未来发展方向。我国企业创造的“云安全”概念,在国际云计算领域独树一帜。云安全通过网状的大量客户端对网络中软件行为的异常监测,获取互联网中木马、恶意程序的最新信息,推送到服务端进行自动分析和处理,再把病毒和木马的解决方案分发到每一个客户端。云安全的策略构想是:使用者越多,每个使用者就越安全,因为如此庞大的用户群,足以覆盖互联网的每个角落,只要某个网站被挂马或某个新木马病毒出现,就会立刻被截获。云安全的发展像一阵风,瑞星、趋势、卡巴斯基、MCAFEE、SYMANTEC、江民科技、PANDA、金山、360安全卫士、卡卡上网安全助手等都推出了云安全解决方案。瑞星基于云安全策略开发的2009新品,每天拦截数百万次木马攻击,其中1月8日更是达到了765万余次。势科技云安全已经在全球建立了5大数据中心,几万部在线服务器。据悉,云安全可以支持平均每天55亿条点击查询,每天收集分析2.5亿个样本,资料库第一次命中率就可以达到99%。借助云安全,趋势科技现在每天阻断的病毒感染最高达1000万次。值得一提的是,云安全的核心思想,与刘鹏早在2003年就提出的反垃圾邮件网格非常接近[1][2]。刘鹏当时认为,垃圾邮件泛滥而无法用技术手段很好地自动过滤,是因为所依赖的人工智能方法不是成熟技术。垃圾邮件的最大的特征是:它会将相同的内容发送给数以百万计的接收者。为此,可以建立一个分布式统计和学习平台,以大规模用户的协同计算来过滤垃圾邮件:首先,用户安装客户端,为收到的每一封邮件计算出一个唯一的“指纹”,通过比对“指纹”可以统计相似邮件的副本数,当副本数达到一定数量,就可以判定邮件是垃圾邮件;其次,由于互联网上多台计算机比一台计算机掌握的信息更多,因而可以采用分布式贝叶斯学习算法,在成百上千的客户端机器上实现协同学习过程,收集、分析并共享最新的信息。反垃圾邮件网格体现了真正的网格思想,每个加入系统的用户既是服务的对象,也是完成分布式统计功能的一个信息节点,随着系统规模的不断扩大,系统过滤垃圾邮件的准确性也会随之提高。用大规模统计方法来过滤垃圾邮件的做法比用人工智能的方法更成熟,不容易出现误判假阳性的情况,实用性很强。反垃圾邮件网格就是利用分布互联网里的千百万台主机的协同工作,来构建一道拦截垃圾邮件的“天网”。反垃圾邮件网格思想提出后,被IEEE Cluster 2003国际会议选为杰出网格项目在香港作了现场演示,在2004年网格计算国际研讨会上作了专题报告和现场演示,引起较为广泛的关注,受到了中国最大邮件服务提供商网易公司创办人丁磊等的重视。既然垃圾邮件可以如此处理,病毒、木马等亦然,这与云安全的思想就相去不远了。 2008年11月25日,中国电子学会专门成立了云计算专家委员会,聘任中国工程院院士李德毅为主任委员,聘任IBM大中华区首席技术总裁叶天正、中国电子科技集团公司第十五研究所所长刘爱民、中国工程院院士张尧学、Google全球副总裁/中国区总裁李开复、中国工程院院士倪光南、中国移动通信研究院院长黄晓庆六位专家为副主任委员,聘任国内外30多位知名专家学者为专家委员会委员。2009年5月22日,中国电子学会将于在北京中国大饭店隆重举办首届中国云计算大会。

一、云计算概念二、云计算历史三、云计算现状四,云计算发展前景五、云计算实现,目前存在的问题。写论文多参考:华为的云计算,wingdows云计算,goole云计算。明天看看再补充些,多参考

大数据云计算学位论文

《大数据技术对财务管理的影响》

摘 要:大数据可以快速帮助财务部门建立财务分析工具,而不是单纯做账。大数据应该不仅仅局限于本单位的微观数据,更为重要的关注其他单位的宏观数据。大数据技术不仅带来了企事业单位财务数据搜集的便利和挑战,而且也衍生出了诸多关于单位人员个人信息保密等问题的积极探索。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响,以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。

关键词:大数据;财务管理;科学技术;知识进步

数据是一个中性概念。人类自古以来几千年的辉煌变迁,无外乎就是数据的搜集和使用过程而已。纵观古今中外的人际交流与合作,充满着尔虞我诈和勾心斗角,那么他们在争什么呢?实际上是在争夺信息资源;历史上品相繁多的战争,实际上不是在维持什么所谓的正义和和平,抑或为了人间的正道,而是在争夺数据的使用权;“熙熙攘攘皆为利往、攘攘熙熙皆为利来”的世俗变迁逻辑已经让位于数据游戏的哲学法则。人类自英国产业革命以来所陆续发明的技术,尽管被人们美其名曰“第四次科技革命的前沿技术”,实际上不过就是“0”和“1”两个数字的嬉戏而已。正如有学者指出的,汽车技术、生命科学技术、基因技术、原子能技术、宇宙航天技术、纳米技术、电子计算机技术,看起来美轮美奂,实则隐含着杀机,那就是由于人们把技术当成了目的后,导致了“技术专制”后的“技术腐败”和“技术灾难”。人类一方面在懒惰基因的诱惑下,发明了诸多所谓的机械装置,中国叫“机巧”;另一方面又在勤奋的文化下,发明了诸多抑制懒惰的制度和机制。本来想寻求节俭,结果却越来越奢侈;本来想节约,结果却越来越浪费;本来想善良,结果却越来越邪恶;本来想美好,结果却越来越丑陋。正如拉美特里所说:“人是什么?一半是天使,一半是野兽。当人拼命想成为天使的时候,其实他会逐渐变成野兽;当人想极力崇拜野兽的时候,结果会逐渐接近天使。”我们不是在宣讲宿命的技术,我们只是在预测技术的宿命。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响,以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。

一、大数据技术加大了财务数据收集的难度

财务数据的收集是一个复杂的系统工程,国际上一般采用相对性原则,即首先利用不完全统计学的知识对数据进行初步的计算,接着对粗糙的数据进行系统的罗列,最后对类型化的数据进行明分梳理。使用者如果想进入该数据库,就必须拥有注册的用户名和密码。由于国际上对于网络数据的监督均采取了实名注册的模式,所以一旦该用户进入到核心数据库之后想窃取数据,一般都会暴露自己的bug地址源,网管可以循着这一唯一性存留,通过云计算迅速找到该网络终端的IP地址,于是根据人机互动原理,再加上各种网吧所安装的监控平台,可以迅速找到数据库的剽窃者。如果按照上述数据变迁逻辑,那么财务数据的收集似乎变得易如反掌,而事实并非如此。因为:①数据的量化指标受制于云计算服务器的安全性。当云服务器受到不可抗力的打击,如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火灾、原子能泄露或各种人为破坏的作用,数据会呈现离散型散落。这时的数据丢失会演变成数字灾难;②各种数据版权的拥有者之间很难实现无缝隙对接。比如在经过不同服务器的不同数据流之间,很难实现现实意义上的自由流通。正如专家所指出的,教育服务器的事业单位的人员数据、行政部门人事管理部门的保密性数据、军事单位的军事数据、医疗卫生事业的数据、工商注册数据、外事数据等在无法克服实际权力的分割陷阱之前,很难实现资源的共享,这时对数据的所谓搜集都会演化为“不完全抽样”的数字假象。由此而衍生的数据库充其量只是一部分无用的质料而已。

二、大数据技术影响了财务数据分析的准确性

对于搞财务管理的人来说,财务数据的收集只是有效实现资源配置的先决条件,真正有价值的或者说最为关键的环节是对财务数据的分析。所谓“财务数据分析”是指专业的会计人员或审计人员对纷繁复杂的单位人力资源信息进行“去魅”的过程。所谓“去魅”就是指去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里、内外互联,彼此沟通、跨级交流、跨界合作。在较为严格的学术意义上,分析的难度广泛存在与财务工作人员的日常生活中。大数据技术尽管为数据的搜集提供了方便法门,但同时加大了财务人员的工作量和工作难度。原先只是在算盘或者草稿纸上就可以轻松解决的数据计算,现在只能借助于计算机和云图建模。对于一些借助于政治权力因素或者经济利益因素,抑或是借助于自身的人际关系因素上升到财务管理部门的职工来说,更大的挑战开始了。他们不知道如何进行数据流的图谱分析,不知道基于计算机软件技术的集成线路技术的跌级分类,不知道基于非线性配置的液压传动技术的模板冲压技术,不知道逆向网络模型来解决外部常态财务变量的可篡改问题。由于技术不过硬,导致了领导安排的任务不能在规定的时间内完成,即时仓促做完的案例,也会因为数据分析技术的落后而授人以柄,有的脾气不好的领导可能会大发雷霆;脾气好的领导只是强压着内心的怒火,那种以静制动的魄力和安静更是摄魂夺魄。所以说数据分析难度的增加不是由于财务人员的良心或善根缺失,在很大程度上是由于技术的进步和大数据理念给我们带来的尖锐挑战。对于普通的没有家庭和社会背景的财务管理人员来说,能做的或者说唯一可做的就是尊重历史发展的周期律,敬畏生生不息的科学革命,认真领会行政首长的战略意图,提升自己的数据分析技术,升华在自身的“硬实力”。否则觊觎于领导的良心发现和疏忽大意,期望技术的静止或者倒退,抑或是在违法犯罪之后天真的认为可以相安无事,可能都只会落得“恢恢乎如丧家之犬”的境遇。

三、大数据技术给财务人事管理带来了挑战

一个单位的财务人事管理牵扯到方方面面的问题,其意义不可小视。一般来讲,单位在遴选财务管理部门管理人员的时候,大多从德才绩行四个方面全面权衡。然而这种“四有标准”却隐含着潜在的危机和不可避免的长远威胁,这其中的缘由就在于人性的复杂性和不可猜度性。历史和现实一再告诉人们,单纯看眼前的表现和话语的华丽,不仅不能对人才的素质进行准确的评价,而且还会导致官员的远期腐败和隐性腐败。对于中国的腐败,国人大多重视了制度和道德的缘起,却往往忽视了财务管理的因素。试想如果财务管理人员牢牢践行“焦裕禄精神”,不对任何政治权力开绿灯,国有资产又如何流出国库而了无人知晓呢?事实上,中国的所有腐败,不论是国有资产的国外流失抑或是国内流失,都在很大程度上与财务人员有关,可能有些管理人员会强调那不是自己的责任,出纳签字是领导的授意,会计支出费用那是长官的意思清晰表示。实际上,处于权力非法授予的签字、盖章、取现、流转和变相洗钱都是违法的,甚至是犯罪的。间接故意也是应当追究责任的。值得高兴的是,伴随着数字模拟技术的演进,财务管理中的腐败现象和人事管理科学化问题得到了极大的改善,相关领导伸手向财务要钱的行为,不仅会受到数据进入权限的限制,而且还会受到跟数据存留的监控,只要给予单位科技人员以足够的权限,想查找任何一笔资金的走向就变得非常简单,而且对于每一笔资金的经手者的信息也会了如指掌。这在一定程度上减少了只会指挥、不懂电脑的首长的孵化几率。

四、大数据技术加大了单位信息保密的难度

IMA(美国注册会计师协会)研发副总裁Raef・Lawson博士曾经指出:“客观上讲,大数据技术的正面效用是非常明显的,但一个不容回避的事实是大数据技术为财务信息的安全性提出了越来越严峻的挑战。我们已经注意到,在欧洲大陆、美洲大陆已经存在基于数据泄露而产生的各种抗议活动,这些活动牵扯到美国的数据窃听丑闻、俄罗斯对军事数据的强制性战友举动、以色列数据专家出卖阿拉伯世界经济数据的案件、在东方的中国香港一部分利用数据的窃取而发家致富的顶尖级黑客专家。”在数据集成的拓扑领域,大数据技术的保密性挑战肇始于蚁群算法的先天性缺陷。本来数据流的控制是依靠各种所谓的交易密码,实际上这些安全密码只是数据的另一种分类和组合而已。在数据的非线性组合和线路的真空组装模式下,任何密码都只是阻挡了技术侏儒的暂时性举动,而没有超出技术本身的惰性存在。当一个hacker掌握了源代码的介质性接洽技术之后,所剩下的就是信息和数据的搜集了,只要有足够的数据源,信息的户的几乎是轻而易举的。

2003年,北京的一家名为飞塔公司的防火墙安全软件在中关村科技城闪亮上市。该安全控制软件的开发者随机开发了一款名曰MAZE天网的软件,并且采用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。测试的结果是尽管maze的源代码采用了24进制蝶形加密技术,但 FortiGate防火墙技术仍然能够阻挡住善意木马对电脑终端用户信息的剽窃和非法利用。FortiWeb已经通过全球权威的ICSA认证,可以阻断如跨站脚本、SQL注入、缓冲区溢出、远程文件包含、拒绝服务,同时防止敏感数据库外泄,为企事业单位Web应用提供了专业级的应用安全防护。飞塔公司之所以耗费人力和物力去开发这一新型的换代产品,就在于大数据时代对单位信息保密性的冲击。试想,如果一个单位连职工最起码的个人信息都不能安全存储的话,那么财务管理的科学性和人本性将从何谈起?只能说,即使在人权保护意识相对薄弱的法治环境里,我们也应该尽量提升自己的保密意识,加强对个人信息的保护和合理运用。

作者简介:田惠东(1967- ),女,汉族,河北定兴人,副高级会计师,本科学历,研究方向:财务管理,单位:保定市第一医院

大数据论文【1】大数据管理会计信息化解析

摘要:

在大数据时代下,信息化不断发展,信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展,在此发展过程,我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。

同时也面临着一些问题。

本文通过分析管理会计信息化的优势和应用现状以及所面临的的问题,以供企业在实际工作中对这些问题的控制和改善进行参考和借鉴。

关键词:

大数据;管理会计信息化;优势;应用现状;问题

在这个高速发展的信息时代,管理会计的功能已经由提供合规的信息不断转向进行价值创造的资本管理职能了。

而管理会计的创新作为企业管理创新的重要引擎之一,在大数据的时代下,管理会计的功能是否能够有效的发挥,与大数据的信息化,高效性、低廉性以及灵活性等特点是密不可分的。

一、大数据时代下管理会计信息化的优势及应用现状

在大数据时代下,管理者要做到有效地事前预测、事后控制等管理工作,在海量类型复杂的数据中及时高效的寻找和挖掘出价值密度低但是商业价值高的信息。

而管理会计信息化就能够被看做是大数据信息系统与管理会计的一个相互结合,可以认为是通过一系列系统有效的现代方法,

不断挖掘出有价值的财务会计方面的信息和其他非财务会计方面的综合信息,随之对这些有价值的信息进行整理汇总、分类、计算、对比等有效的分析和处理,

以此能够做到满足企业各级管理者对各个环节的一切经济业务活动进行计划、决策、实施、控制和反馈等的需求。

需要掌控企业未来的规划与发展方向就能够通过预算管理信息化来实现;需要帮助管理者优化企业生产活动就能够通过成本管理信息化对

供产销一系列流程进行监控来实现;需要对客观环境的变化进行了解以此帮助管理者为企业制定战略性目标能够通过业绩评价信息化来实现。

(一)预算管理信息化

在这个高速发展的信息时代下,预算管理对于企业管理而言是必不可少的,同时对企业的影响仍在不断加强。

正是因为企业所处的环境是瞬息万变,与此同此,越来越多的企业选择多元化发展方式,选择跨行业经营的模式,经营范围的跨度不断增大。

这就需要企业有较强的市场反应能力和综合实力,对企业的预算管理提出了新的发展挑战要求。

虽然不同企业的经营目标各不相同,但对通过环境的有效分析和企业战略的充分把握,从而进行研究和预测市场的需求是如出一辙的。

企业对需求的考量进而反应到企业的开发研发、成本控制以及资金流安排等各个方面,最终形成预算报表的形式来体现企业对未来经营活动和成果的规划与预测,

从而完成对企业经营活动事后核算向对企业经营活动全过程监管控制的转变。

然而从2013国务院国资委研究中心和元年诺亚舟一起做的一项针对大型国有企业的调研结果中得出,仅仅有4成的企业完成了预算管理的信息化应用,

大型的国有企业在预算管理信息化应用这方面的普及率都不高,足以说明我国整体企业的应用情况也不容乐观。

所以从整体上来讲,预算管理信息化的应用并未在我国企业中获得广泛的普及。

(二)成本管理信息化

企业由传统成本管理企业向精益成本管理企业转换是企业发展壮大的必然选择。

而基于大数据信息系统能够为企业提供对计划、协调、监控管理以及反馈等过程中各类相关成本进行全面集成化管理。

而进行成本管理的重中之重就是对企业价值链进行分析以及对企业价值流进行管理。

企业能够通过成本管理信息化对有关生产经营过程中的原材料等进行有效地信息记录及进行标示,并结合在财务信息系统中产生的单独标签,

使与企业有关的供应商、生产经营过程和销售等的过程全都处于企业的监控。

以此企业可以做到掌握生产经营的全过程,即能够通过财务信息系统实时了解到原材料的消耗,产品的入库及出库等一切企业生产经营活动。

同时,结合价值链的分析和价值流管理,企业通过将生产过程进行有效地分解,形成多条相互连接的价值链,运用信息化手段对企业的

每条价值链的成本数进行有效的追踪监管和综合分析,以此为基础为企业提出改进方案,并使用历史成本进行预测,达到减少企业的不需要的损失及浪费,最终达到优化生产经营过程。

虽然成本管理信息化是企业发展的一个重要趋势,以大数据信息技术为基础的信息系统可以使得企业完成全面的成本管理,给企业的成本管理带来了巨大的推动力。

然而信息化在成本控制方面的实施效果并不是很理想。

(三)业绩评价信息化

业绩评价是对企业财务状况以及企业的经营成果的一种反馈信息,当企业的绩效处于良好状态,代表企业的发展状况良好,

也反映了企业现阶段人才储备充足,发展处于上升期,由此企业定制扩张战略计划。

而当企业的绩效不断减少,代表企业的发展状况在恶化,也反映了企业的人才处在流失状态,企业在不断衰退,此时企业应该制定收缩战略计划。

企业进行业绩评价信息化的建设,通过对信息系统中的各类相关数据进行综合分析,有效地将对员工的业绩评价与企业的财务信息、顾客反馈、学习培训等各方面联系在一起。

对于企业而言,具备一套完善且与企业自身相适应的业绩评级和激励体系是企业财务信息系统的一个重要标志,也是企业组织内部关系成熟的一种重要表现。

然而,如今对于具备专业的业绩评价信息化工具平衡分卡等在企业的发展过程中并未得到广泛的应用。

其中最大的原因应该是对业绩评价的先进办法对于数据信息的要求比较简单,通常可以由传统方式获得。

所以,现如今能够完全将业绩评价纳入企业信息系统,并能够利用业绩评价信息化来提高企业管理效率的企业数量并不多。

二、大数据时代下管理会计信息化存在的主要问题

(一)企业管理层对管理会计信息化不重视

我国企业管理层对企业管理会计信息化建设存在着不重视的问题。

首先,对管理会计信息化概念和建设意义没有正确的认识,有甚至由于对于企业自身的认识不够充分,会对管理会计信息化的趋势产生了质疑和抵触心理。

再者,只有在一些发展较好的企业中进行了管理会计信息化的建设工作及应用,但是,企业应用所产生的效果并不是很理想,进而促使管理会计信息化在企业的发展速度缓慢。

(二)管理会计信息化程度较低

大数据时代下,信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展,在此发展过程,我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。

但是,由于管理会计在我国受重视程度不够,企业在进行管理会计信息化建设的过程中对与软件的设计和应用也要求较高,所以与管理会计信息化建设相关的基础建设还相对较落后。

(三)管理会计信息化理论与企业经管机制不协调

虽然随着国家政策鼓励和扶持,很多行业的不断涌现出新的企业,企业数量不断增多,但是由于这些企业在规模以及效益等方面都存在着较大的差距,同时在管理决策方面也产生了显著地差别。

很多企业在发展的过程中并没有实现真正的权责统一,产生了管理层短视行为,没有充分考虑企业的长远利益等管理水平低下的问题。

三、管理会计信息化建设的措施

(一)适应企业管理会计信息化发展的外部环境

企业在进行管理会计信息化建设时,要结合企业所处的外部环境进行全方面的规划和建设。

在企业进行规划和建设时,国家的法律法规等相关政策占据着十分重要的位置,需要对市场经济发展的相关法律法规进行充分理解和考虑,为企业管理会计信息化建设提供好的法律环境。

管理会计信息化系统的正常运转要求企业处于相对较好的环境之中,以此充分发挥出其应有的作用。

(二)管造合适的管理会计信息化发展内部环境

企业管理会计信息化的良好发展要求企业能够提供良好的内部环境。

树立有效推进企业管理会计信息化建设的企业文化,企业文化作为企业股东、懂事、管理层以及每个员工的价值观念体现,

有利于各级员工都能够正确认识到管理会计信息化建设的重要性,接受管理会计信息化的价值取向。

再者,企业要储备足够的管理会计人才,为管理会计信息化的建设提供源源不断的血液。

同时,为企业管理会计信息化建设提供强大的资金保障。

最后,对企业内部控制体系不断完善,为企业创造长足的生命力,为管理会计信息化赖以生存的环境。

(三)开发统一的企业信息化管理平台

在大数据时代下,信息化不断发展,对于企业而言,会同时使用多种不同的信息系统进行组合使用,并且这种情况在未来也可能将持续下去,企业需要建立综合统一的企业信息化管理平台。

四、结束语

管理会计信息化已经成为企业发展的重要趋势。

同时也面对着一些问题。

因此,相应的措施和不断地完善和改进是必不可少的,以此才能够促进管理会计信息化的不断发展。

作者:李瑞君 单位:河南大学

参考文献:

[1]冯巧根.

管理会计的理论基础与研究范式[J].

会计之友,2014(32).

[2]张继德,刘向芸.

我国管理会计信息化发展存在的问题与对策[J].

会计之友,2014(21).

[3]韩向东.

管理会计信息化的应用现状和成功实践[J].

会计之友,2014(32).

大数据论文【2】大数据会计信息化风险及防范

摘要:

随着科学技术的不断进步和社会经济的不断发展,大数据时代的发展速度加快,同时也推动着会计信息化的发展进程,提高了企业会计信息化工作的效率和质量,资源平台的共享也大大降低了会计信息化的成本。

但大数据时代下会计信息化的发展也存在一定的风险。

本文将会对大数据时代下会计信息化中所存在的风险给予介绍,并制定相应的防范对策,从而使大数据时代在避免给会计

信息化造成不良影响的同时发挥其巨大优势来促进会计信息化的发展进程。

关键词:

大数据时代;会计信息化;风险;防范

前言

近年来经济全球化进程不断加快,经济与科技的迅猛发展,我国在经历了农业、工业和信息时代以后终于踏入了大数据时代。

大数据是指由大量类型繁多、结构复杂的数据信息所组成的`数据集合,运用云计算的数据处理模式对数据信息进行集成共享、

交叉重复使用而形成的智力能力资源和信息知识服务能力。

大数据时代下的会计信息化具有极速化、规模性、智能性、多元化、和即时高效等特点,这使得会计从业人员可以更方便快捷的使用数

据信息,并在降低经济成本的同时有效实现资源共享,信息化效率逐渐增强。

但同时大数据时代下的会计信息化也面临着风险,应及时有效地提出防范对策,以确保会计信息化的长久发展。

一、大数据时代对会计信息化发展的影响

(一)提供了会计信息化的资源共享平台

进入大数据时代以来,我国的科学技术愈加发达,会计信息化也在持续地走发展和创新之路,网络信息资源平台的建立使数据与信息资源可以共同分享,平台使用者之间可以相互借鉴学习。

而最为突出的成就便是会计电算化系统的出现,它改变了传统会计手工做账的方式,实现了记账、算账和报账的自动化模式,

提高了会计数据处理的正确性和规范性,为信息化管理打下基础,推进了会计技术的创新和进一步发展。

但是“信息孤岛”的出现证明了会计电算化并没有给会计信息化的发展带来实质性的变化。

云计算大数据毕业论文结束语

论文结束语的书写,应该总结性的对全文进行观点的汇总,点明主题,把论文所涉及到的主要观点和内容主旨明确的书写出来,这样才可以达到理想的书写效果。

毕业论文的结语,主要是要围绕这篇论文创作一个结束语,要基本概括全文的重点部分,不能草草收兵,也不要画蛇添足,把自己在论文中引用的专著,按顺序列出来,就可以了,那么毕业论文结语怎么写?下面我们就为大家介绍一下吧!

1、毕业论文的结论是什么?

每个人都明白一个道理,那就是,当我们想学习或做好某件事时,我们必须首先了解它的作用和含义。毕业论文的结论是对整个论文内容的总结,或者是对您提出的研究问题的解答。简而言之,这就像在作业结束时写出对整个作品的见解或摘要一样。这句话是目的。至于毕业论文的两个致词和致谢的概念,学生们常常将其混淆。实际上,它们本质上是不同的,因为承认是一种礼貌的陈述,而毕业论文的结束语是不同的。它是指摘要。

2、如何写和写毕业论文的结论?

现在我们知道毕业论文的结尾词是什么,现在我们必须学习如何编写和撰写毕业论文的结尾词!编辑器进行了以下整理:第一,结语应指出本文解决的实际问题和研究成果等,突出重点和实质性内容。如果研究结果有更多方向,您可以一个个简短地描述。第二,结论应指出本文目前难以解决的局限性,缺陷和问题。第三,结论应指出进一步发展和研究的方向,以便他人在此基础上进行进一步研究。第四,结论应精确,准确,避免使用"水平有限,能力不足"或"达到国际先进水平,国内领先水平"等个人创造的意见。

3、具体写作方法介绍

总的感慨+感谢自己的知道老师+在我的毕业论文上帮我解决了什么问题+感谢其他的老师+感谢审阅毕业论文的老师和参加论文答辩的老师。具体:在这个毕业论文完成之际,我首先要感谢的就是我的论文指导老师XXX,他是一位怎样的老师,在我写论文的时候帮助我解决了什么问题,我要对XXX老师表示衷心的感谢。与此同时,我还要感谢辅导员还有其它的黛珂老师,在我的大学四年里,给予了我很大的鼓励和帮助。最后,我感谢的就是毕业论文审阅老师和能够参加我毕业论文答辩的老师,感谢您们不辞辛苦,为了我们能够顺利的毕业。

学术堂来告诉你毕业论文的结束语该怎么写:1、结束语要指出本文解决的实际问题与研究结果等,突出重点与实质性内容,研究结果方向较多时可逐条简洁叙述。2、结束语要指出本文研究的局限、不足以及目前难以解决的问题。3、结束语要指出进一步发展和研究的方向,以便他人在此基础上作进一步的研究。4、结语精炼、准确,避免使用“水平有限、能力不足”或“达到国际先进水准、国内领先水平”等自评语。

1、论文的结论是最终的、总体的结论,不是正文中各章小结的简单重复。结论应该观点明确、严谨、完整、准确、精炼。文字必须简明扼要。如果不可能导出应有的结论,也可以没有结论而进行必要的讨论。2、可以在结论或讨论中提出建议、研究设想、仪器设备改进意见、尚待解决的问题等。不要简单重复、罗列实验结果,要认真阐明本人在结业工作中创造性的成果和新见解,在本领域中的地位和作用,新见解的意义。对存在的问题和不足应做出客观的叙述。应严格区分自己的成果与他人(特别是导师的)科研成果的界限。结论的任务是精炼表达在理论分析和实验验证的基础上,通过严密的逻辑推理而得出的富有创造性、指导性、经验性的结果。3、它又以自身的条理性、明确性、客观性反映了论文或研究成果的价值。结论与引言相呼应,同摘要一样可为读者和二次文献作者提供依据。结论的内容不是对研究结果的简单重复,而是对研究结果更深入一步的认识。

大数据云计算方面论文参考文献

大数据下的计算机信息处理技术研究论文

摘要: 现如今,随着科学技术的快速发展,计算机技术已经融入到人们的生活之中,想想10年前的计算机技术和现如今的计算机技术,真的是天壤之别,发生了翻天覆地的变化。同时,大数据的应用也越来越广泛,带来了丰厚的利润,各种“云”层出不断,对大数据的背景下,计算机信息处理的技术提出更高的竞争和要求。本文首先介绍大数据的概念,阐述基于大数据背景下的各种计算机信息处理技术,并对技术进行分析研究,最后对大数据未来的发展的机会做出分析。

关键词: 大数据;计算机信息;技术研究

随着科技的迅猛发展,大数据的应用愈来愈广,随之产生的数据系统总量大,十分庞大,这就对大数据时代下的计算机信息处理技术提出了更高的要求,如何将大数据处理的井然有序,有条不紊,值得每一位考研人员进行探讨。

一、大数据的概念

什么是大数据?大数据,另一种叫法称之为巨型资料,是一个十分复杂密集的数据集,这样的数据集在一定的时间内,依靠于传统普通的数据加工软件无法最终实现管理、抓取及处理的功能,需要进行创新,用新的处理模式才能够实现。大数据具有虚拟化、按需服务、低成本等等特点。在每一个消费者的角度来看,大数据中的计算技术资源服务可以帮助每一个大数据用户完成想要的资源信息,用户只需进行付费就可以直接使用,根本不需要到处搜寻资料,跑来派去的打听。这从根本上改变了人们对信息资源的需求方式,为用户提供一种超大规模的网络资源共享。同时,面对海量的大数据库资源,如何对大数据资源进行处理,得到用户们想要的信息资源,需要计算机信息技术不断的进行挖掘。

二、大数据下的计算机信息处理技术

总体的来说,基于大数据背景下的计算机信息处理技术总共可以分成以下3个方面:信息的获取及加工技术、信息的存储技术和信息安全方面的技术。下面就针对这三种技术,进行研究分析。1)信息的获取及加工技术。信息的获取及加工技术是实现信息化的第一步,是最基础的工作内容,只有完成了信息数据的搜集工作,才能进行下面的计算机信息技术的处理。因此,如若进行信息的采集工作,需要首先明确信息的目标源,对信息数据进行监控,时刻把握信息的流向及动态,然后将采集的信息数据输入至计算机数据库中,实现了信息的获取采集工作。接下来是第二步,信息的加工及处理工作,所有的加工和处理技术的核心在于用户的指引,完全由用户导向,设定信息的筛选范围,确定信息的丰富度等等。最后是依照于用户的要求,将信息资源传输到用户手中。这样就实现了整个信息从采集到处理,再从处理到传送工作的整个流程。2)信息的存储技术。在大数据的背景下,对于整个计算机信息的处理,信息技术的存储是十分关键的环节,可以将处理加工的数据得以保存,更方便用户对于数据的调取和应用。而且,现如今的信息数据总量大、更新速度快,合理的运用存储方面的技术,可以快速的实现信息的存储工作,提高工效效率,将复杂变简单。在目前的时代下,应用最广泛的是分布式数据存储技术,应用十分方便,能够实现快速大量的数据存储。3)信息安全方面的技术。大数据在方便用户使用和享受的同时,信息数据资源的安全性也是不容忽略的,而且随着社会的发展,数据资源的安全性和隐私性逐渐受到关注,如何实现数据库的安全是个十分值得研究的课题。首先最主要的是建立计算机安全体系,充分引进更多的人才。其次需要加强安全技术的研发速度,由于大数据发展及更新速度快,需要快速的更新原有的安全体系,尽快的适应大数据时代的更新速度。除此之外,加强对信息的监测是十分必要的,避免不法之人进行数据的盗取,在信息数据庞大的体量下,依然能够提供稳定有效的安全体系。

三、大数据下的计算机信息技术的发展前景

1)云技术的发展是必然趋势。云计算网络技术是越来越得到大的发展,一方面由于计算机硬件系统的数据处理技术有限,云技术可以完全的将弊端破除,同时,它能够利用最新的数据资源和处理技术,不依赖于计算机硬件系统。因此,随着庞大的数据越来越复杂,传统的数据处理方式已经不能够适应,未来将计算机信息处理必将朝着云计算发展。2)计算机网络不再受限于计算机硬件。未来,计算机网络技术将会不再受制于计算机硬件的限制,网络的传输技术更加趋向于开放化,计算机网络和计算机硬件将会分隔开,重新定义新的网络架构。3)计算机技术和网络相互融合。传统的计算机技术需要运用计算机的硬件系统才能够实现信息的处理、加工及存储工作,未来新的.计算技术将脱离于计算机硬件配备,可以仅仅用计算机网络就可以实现数据的加工和处理。同时,二者也将会相互融合、相互发展真正的满足由于大数据时代的更新所带来的困扰,这是未来大数据背景下计算机技术发展的又一个方向。

四、大数据下的计算机信息技术面临的机遇和挑战

在大数据背景下,计算机信息技术的机遇和挑战并存,首先,病毒及网站的恶意攻击是少不了的,这些问题是站在计算机信息技术面前的巨大挑战,同时,近些年,网络不断,社会关注度逐渐提高,网络的安全问题也是不同忽视,再者,信息之间的传送速度也有限,需要对传送技术进行创新,以适应更高的用户需求。最后,随着大数据库的不断丰富,越来越庞大的数据资源进行加工和处理,对数据的存储又有了新的要求,如何适应不断庞大的数据信息量,实现更加便捷的、满足用户需求的调取也是一个巨大的挑战。与此同时,也存在着许多的机遇。首先,大数据对信息安全的要求越来越大,一定程度上带动了信息安全的发展,其次,大数据在应用方面,对企业及用户带来了巨大的便利,同时也丰富了产业资源,未来用户及企业面前的竞争可能会转化为大数据信息资源的竞争。最后,大数据时代的来临,构造了以信息安全、云计算和物联网为主要核心的新形势。

五、结论

通过一番研究,目前在大数据时代下,计算机信息技术确实存在着一定的弊端,需要不断的进行创新和发展,相信未来的云计算会越来越先进,越来越融入到人们的生活及工作当中,计算机信息技术面临的巨大的挑战和机遇,面对挑战,抓住机遇,相信未来我国的计算机技术会越来越好,必将超过世界领先水平!

参考文献:

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大数据论文参考文献回答于2018-09-14现今人们的生活到处充斥着大数据给我们带来的便利,那么大数据论文参考文献有哪些呢?小编为方便大家特意搜集了一些大数据论文参考文献,希望能帮助到大家。大数据论文参考文献一:[1] 陈杰. 本地文件系统数据更新模式研究[D]. 华中科技大学 2014[2] 刘洋. 层次混合存储系统中缓存和预取技术研究[D]. 华中科技大学 2013[3] 李怀阳. 进化存储系统数据组织模式研究[D]. 华中科技大学 2006[4] 邓勇强,朱光喜,刘文明. LDPC码的低复杂度译码算法研究[J]. 计算机科学. 2006(07)[5] 陆承涛. 存储系统性能管理问题的研究[D]. 华中科技大学 2010[6] 罗东健. 大规模存储系统高可靠性关键技术研究[D]. 华中科技大学 2011[7] 王健宗. 云存储服务质量的若干关键问题研究[D]. 华中科技大学 2012[8] 余雪里. 金属氧化物pn异质结对光电响应与气体敏感特性的作用[D]. 华中科技大学 2014[9] 王玮. 基于内容关联密钥的视频版权保护技术研究[D]. 华中科技大学 2014[10] 韩林. 云存储移动终端的固态缓存系统研究[D]. 华中科技大学 2014[11] 田宽. 宫内节育器用Cu/LDPE复合材料的表面改性研究[D]. 华中科技大学 2013[12] 聂雪军. 内容感知存储系统中信息生命周期管理关键技术研究[D]. 华中科技大学 2010[13] 王鹏. 低密度奇偶校验码应用于存储系统的关键技术研究[D]. 华中科技大学 2013[14] 刁莹. 用数学建模方法评价存储系统性能[D]. 哈尔滨工程大学 2013[15] 符青云. 面向大规模流媒体服务的高性能存储系统研究[D]. 电子科技大学 2009[16] 王玉林. 多节点容错存储系统的数据与缓存组织研究

计算机大数据毕业论文

计算机专业是一门硬件与软件相结合、面向系统、更偏向应用的宽口径专业,由于现代化社会的不断需要,计算机专业专业是一门很热门的专业,对于临近毕业的计算专业同学来说,论文是他们专业担心的问题,在写作计算毕业论文时,最重要的就是选题,下面我们就给大家讲解一下计算机专业论文题目,供给大家作为一个选题参考。一、计算机专业论文题目1、高职院校计算机专业公共课程的模块化教学探究2、中职计算机专业基础教育专业教学内容改革分析3、基于计算机专业程序控制的新能源汽车电机驱动系统的开发与应用4、中职计算机专业基础教育专业教学内容改革分析5、大数据时代的计算机专业网络安全及有效防范措施6、计算机专业网络安全中的防火墙技术应用研究7、计算机专业网络通信安全中数据加密技术的应用8、行动导向教学法在高职计算机专业网络教学中的应用9、在慕课时代中高校计算机专业应用基础教学技巧的创新探究10、新形势下高校公共计算机专业机房管理和维护探析11、面向新工科的嵌入式计算机专业系统教学体系设计12、计算机专业应用与创新型人才的培养路径13、面向师范生的大学计算机专业公共课教学改革研究14、信息化背景下高校计算机专业教育专业教学改革的方向与实践探究15、基于体系结构的B777飞机中央维护计算机专业系统研究16、微电网下多能源协同控制策略的计算机专业实现17、印染厂生产排程计算机专业辅助管理实践探索18、关于计算机专业平面设计课程教学改革探究--以广东工商职业学院为例19、微课应用于高校计算机专业教学中的相关思考20、互联网+教育专业混合教学模式下高校计算机专业教学的创新与突破研究21、浅论大数据背景下的计算机专业科学现状及发展趋势

计算机专业 教育 是我国高等教育课程体系中开设时间较早、学科建设较为成熟和完善、专业人才数量较多的专业。下文是我为大家搜集整理的关于计算机专业3000字 毕业 论文的内容,欢迎大家阅读参考!

浅析当前计算机存在的问题及发展趋势

1我国计算机应用发展中存在的问题

1.1我国计算机应用水平较低与其他发达国家相比较而言,我国计算机应用水平相对较低,上网企业和家庭数量还相对较少,计算机在企业和家庭中的普及还不够,与发达国家相差甚远,尚没有达到信息化和自动化。

1.2我国计算机应用水平发展不平衡

我国计算机用户大多集中在东部地区,并且大陆与台湾的计算机普及量相差较大,计算机应用发展水平很不均衡。另外,我国信息产业不能满足信息化的发展与计算机发展对软硬件商品的需要。

1.3我国信息化产业发展较慢

我国国内生产的商品技术水平比较低,不能在世界市场内占据一席之地,科技成果转化速度慢,计算机应用的标准缺乏统一规范。

1.4计算机应用推广的环境不规范

我国计算机应用发展起步晚,管理体制不够完善,有待加强。有关的法律法规和信用体制还没有完全建立,知识的缺乏和资金的供应不足成为了影响我国计算机应用发展的最大阻碍。

1.5引用的外国科技缺乏针对性

因为受到条件的限制和科学技术落后等原因,我国对于外国引入的先进计算机技术不能完全掌握,不仅浪费了资源,还赔出了大量成本,造成严重浪费。

2当代计算机应用发展策略

2.1加强信息化和办公自动化建设国内企业要逐步推广办公室自动化,实现无纸化办公,积极推行网络自动化处理办公任务,使文件管理更加规范,节约资源,提高工作效率。

2.2加强计算机和网络安全管理设置“防火墙”,防止病毒和黑客的非法入侵,必要时对计算机数据进行备份,建立光盘库,对数据实行档案化管理。

2.3健全体制,完善法律法规相关部门要完善计算机应用管理体制,加强有关法律法规的建立,建立完善的计算机信用体制。

2.4加强对计算机应用开发的投资,重视计算机人才的培养,注重从先进国家吸收 经验 和教训,多与其进行合作和沟通。做到取长补短,互相提高,互相进步。

3计算机应用的发展趋势

3.1计算机应用领域更加广泛计算机技术现已分布到各个领域,包括医学、生产、工业等领域,在未来发展中,计算机技术不断提高,将在更多的领域中得到应用。

3.2突飞猛进的微电子技术微电子技术是现代计算机技术的一个重要分支,一些新兴的计算机有可能会在21世纪后期登上历史舞台,融入人们的生活和生产工作当中去,未来的计算机世界是机遇与挑战并存的。

3.3计算机的智能化发展在人类与计算机之间的沟通障碍会变少,人机界面将会更加友好。虽然目前计算机的思维和人类的 思维方式 还相差甚远,但是计算机正在以一种更自然、更人性化的方式与人类打交道,它们将更加与人靠近,更加贴近人类的生活,成为我们的好朋友。

3.4计算机性能越来越高,速度越来越快计算机将往更高的方向发展,主要表现在速度和精确度上,计算机的芯片频率更高,并且计算机的整体性能也有了新的提高。

4结束语

随着计算机技术的不断发展,在各个行业都有了广泛的应用。计算机的应用渗透到我们生活和工作的每个地方,使更多的人力资源从繁重的工作中解脱出来,节约了资源,提高了生产效率,获得更多经济效益。可以说现代社会中推广并发展计算机应用技术,是顺应时代潮流的必经之路。

论信息化背景下的计算机基础理论教育

随着信息技术、通讯技术及计算机技术的飞速发展,现代信息技术日渐成熟,在高校教学工作中发挥的作用越来越大,同时给高校教务管理工作带来了新的挑战和发展契机。在信息化背景下,学校必须顺应时代发展需要,加大计算机基础理论教育,重视教师工作质量,从而符合新的教育观以及人才观。

一、信息化背景下计算机基础理论教育的教学现状

信息化主要以数字化、多媒体和电子化形式存在。随着信息技术、 网络技术 、通讯技术和计算机技术的不断发展,全球网络化已逐渐发展成为基本现状,在世界范围内,一个新型的、在现代信息技术及信息网络基础上发展而来的信息环境正逐步构成。在这一背景下,学校也加强计算机基础理论教育。其讲授的内容从1984年至今一共经历了三次变化,从最开始的Basic语言程序方面的设计,转到现在的office办公 操作系统 和计算机网络。然而当前许多学校在给学生传授计算机基础理论时,并未在教学内容以及考试 方法 上面有过多的变化,同时教学课时也逐渐缩减。造成上述原因主要有以下三个方面:首先由于当前计算机等级考试通过率比较高,使人不禁考虑是否题目设置的过于简单;其次等级考试的导向性限制了计算机教学进行改革发展的路程;最后由于传统与单一的教学方式与评价手段,影响了学生学习计算机理论的积极性,与此同时学校对于相关基础设施的建设与投入还比较欠缺。

二、加强计算机基础理论教育的主要方式

1.调整结构,突出技能

结合当前信息化背景,广大院校应该在调整专业培养的结构上认真的考虑,要面向目前的市场经济来设置课程,将那些已经陈旧过时的知识及时的淘汰出去,及时的加入一些能够培养应用型专业人才实际操作的课程。在学生的能力结构方面,院校应该着重培养学生运用先进工具软件的能力,着重培养学生的安装、维护和管理计算机软件的能力,还应该要求学生要具有一定的计算机局域网组网能力和编程能力等。

一方面,可以打破目前教学计划的框架,开设多种多样的选修课。另一方面,应该加强培养学生的动手能力。要改变传统的 教学方法 ,着重强调学生在教师的指导下进行自我建构,从而培养其良好的动手操作能力。比如,可以广泛的开展第二课堂,鼓励学生使用先进的工具软件。

2.转变传统教学模式

改变传统的教学模式,采用先进的教学方法:随着时代的发展和科技的进步,越来越多的新技术被应用在了计算机基础理论课的教学当中,比如互联网的应用等等,这样就可以让教学内容变得更加的丰富和有趣。同时,互联网和校园网的接轨也可以有效地提高教学的质量。比如,在讲解一些枯燥的理论知识的时候,可以让学生自己在网络上对这些资料进行查找,然后对查到的结果进行 总结 和分类,可以采用表格或者图形的方式,然后在校内网上发布,喜欢的学生可以在这个平台上进行充分的交流,这样就可以让学生充分掌握课堂中讲解的相关技术知识,并且也锻炼了动手操作的能力。

3.个体化教学方式

采用个体化教学的方式,因材施教:由于各个学生水平往往不处于同一个水平线上,有些学生水平高,如果教师一味的教一些简单的知识,慢慢的就会让这些学生失去学习的兴趣;而有些水平比较差的学生,会不容易理解这些教学内容,从而失去了学习的信心和动力,因此,就需要采用个体化教学的方式,根据学生的实际水平选择合适的教学方法,在计算机教学中,针对不同水平的学生采取一些不同难度的问题,并且还能够将计算机的优势充分的体现出来,比如在学习WORD的时候,可以让学生自己做一个个人简历等等,并且进行评比,选出最好的,从而让学生获得成功的快感。

三、结束语

随着时代的发展和社会经济的进步,在当前信息化背景下,对计算机基础理论的教学的要求日益严格,需要教师不断提高自身教学水平,转变传统的教学模式,加强学生的计算机信息化技术学习,从而使得学生能够适应时代发展的潮流,掌握计算机应用的具体含义,最终提高自身的综合素质。

浅谈计算机技术对社会发展的影响

摘要:计算机技术的应用促进各个领域发展,加快了社会的发展。在知识经济时代参与下,资本的分配形式发生改变,不是以工作量与工作时间进行计算,而是以知识技术的参与度进行资产的分配,重视知识在生产过程中创造的价值,计算机技术的应用总体促进了社会发展,但也存在一定问题,从不同方面阐述计算机技术对社会发展的影响,希望为研究计算机技术应用的专家与学者提供理论参考。

关键词:计算机技术;社会发展;影响

计算机技术与社会发展存在一定关系,计算机技术发展促进社会发展,同时社会发展为计算机技术发展提供了条件。在互联网+时代,大数据及云计算技术的应用,促进了各个领域的发展,加快了我国经济发展,经济快速发展,拉动了 其它 产业的发展。计算机技术需要在应用过程中不断完善,不断改进,以适应社会发展对计算机技术的需求。

1计算机技术对社会发展的促进作用

1.1提高 文化 的传播程度

计算机技术对提高文化传播程度主要有三方面:首先计算机技术应用到教学领域,改变了传统的教学模式,提高了教学手段,丰富了教学方法,教师可以通过计算机向学生提供图片、视频、音频、课件等教学辅助工具,激发了学生学习兴趣,提高了课堂教学效果,符合现代高等学校教学改革需要,为教学改革提供了技术支持。其次计算机有超强的计算机处理能力,教师在科研研究阶段,需要进行大量数据处理,数据分析,利用计算机进行处理,提高了工作效率,提高科技文化传播。最后,网络是现在宣传的主要阵地,通过网络可以进行民族文化传播,还可以与国外人士进行文化交流,促进我国文化产业的快速发展。文化传播程度的改变,需要计算机技术的发展,计算机技术发展为文化传播提供了技术支持。

1.2促进经济发展

计算机技术在企业中的应用,尤其管理信息系统在相应企业中的应用,提高了企业的工作效率,降低了企业成本,促进经济的快速发展。计算机现在成为企业发展的主要工具,现在企业内部办公基本都依靠计算机,改变传统办公方式,节省了人力、物力、财力,促进了企业经济的发展。企业之间的交流与合作,都是通过互联网技术在网络上进行初步了解,达成共识,谋求合作发展,实现企业之间双赢力度。企业与同行业在激烈竞争的过程中,在竞争过程寻求合作,共同促进经济发展。企业的发展需要利润最大化支持,企业发展核心因素就是有创新能力,创新能力需要先进的技术支持,计算机技术在企业发展中起到重要作用,加快了企业的快速发展,提高了企业工作效率,促进了经济发展。

1.3计算机技术推动了社会生产力的发展

计算机发展促进其它产业发展,比如电子商务、现代生物技术等的发展。社会生产力的发展需要科技水平不断发展与创新,计算机技术发展及其广泛应用,计算机技术已经成为现代技术核心。在企业发展过程中,依靠计算机技术提高企业发展速度,为企业发展提供了技术支持,促进企业转型,适应社会发展需要,通过计算机企业可以获得很多有价值的信息,为企业的发展及决策起到重要作用,推动了社会生产力的发展。

2计算机技术应用在社会发展过程存在的弊端

2.1计算机技术淡化了人与人之间的关系

计算机技术的广泛应用,尤其Internet技术的应用,改变了人们的生活习惯,现在人们之间的交流都是通过网络完成,促使人与人之间的关系淡化,缺少直接沟通的亲切感,经常发展下去,容易促使人们之间产生隔阂,人与人之间更加陌生、冷漠,人的感情更加淡化,容易造成一些人心理健康出现问题,出现对社会的恐惧感。计算机技术的应用改变了社会,但人们应该积极面对相关问题,提出解决 措施 ,但还是要积极应用计算机技术解决工作中的实际问题,我们必须正确应用计算机技术。

2.2计算机技术的使用不利于知识产权的保护

现在国家越来越重视知识产权的保护,侵权是一种违法行为。网络是一种自由的开发平台,在网络上给知识产权的保护起到一定难度。各行各业均已广泛使用到计算机技术,然而却加大了对知识产权的保护难度。计算机网络缺乏行业规范约束且无区域限制,使得无法对全部的知识产权进行保护。计算机技术的使用不利于做好知识产权的保护工作。此外,在创作艺术作品时,如果作品进入计算机网络,就容易被非法下载和复制,使得创作者的著作权受到威胁,造成了创作者的经济损失。从经济角度分析,这将不利于文化的发展与社会的进步。社会的进步发展,依靠科技水平的发展,计算机技术的广泛应用,促进了社会的发展,但在计算机技术的应用过程中也存在一定问题,必须在网络环境下,如何进行有效知识产权的保护,促使人们的合法权益不受侵犯,这也是迫切需要解决的问题。

2.3降低个人隐私的安全程度

在互联网的开发平台中,个人隐私容易泄露,比如在酒店登记入住的时候,一般都需要留手机号码,还有其它个人信息,由于技术原因、人为因素促使个人信息泄露,有时候给个人的生活带来一定的麻烦,现在基本都是通过网络平台建立个人信息的数据库,一些公众人员在网络上进行买卖个人信息,个人信息泄露严重时候可能给个人的财产等带来一定的危险。但在网上买卖个人信息,基本都是营销人员,通过打电话的形式进行推销产品,希望国家加大力度维护个人信息,对一些有意泄露个人信息的单位、个人要建立立法坚决打击。

参考文献

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