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。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。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。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。
计算机网络技术专业毕业论文题目
你是不是在为选计算机网络技术专业毕业论文题目烦恼呢?以下是我为大家整理的关于计算机网络技术专业毕业论文题目，希望大家喜欢!
1. 基于移动互联网下服装品牌的推广及应用研究
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12. “网络技术应用”微课程设计与建设
13. 移动互联网环境下用户隐私关注的影响因素及隐私信息扩散规律研究
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37. 云计算环境下基于虚拟网络的资源分配技术研究
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40. 基于灰色神经网络模型的网络流量预测算法研究
41. 基于KNN算法的Android应用异常检测技术研究
42. 基于macvlan的Docker容器网络系统的设计与实现
43. 基于容器云平台的网络资源管理与配置系统设计与实现
44. 基于OpenStack的SDN仿真网络的研究
45. 一个基于云平台的智慧校园数据中心的设计与实现
46. 基于SDN的数据中心网络流量调度与负载均衡研究
47. 软件定义网络(SDN)网络管理关键技术研究
48. 基于SDN的数据中心网络动态负载均衡研究
49. 基于移动智能终端的医疗服务系统设计与实现
50. 基于SDN的网络流量控制模型设计与研究
51. 《计算机网络》课程移动学习网站的设计与开发
52. 数据挖掘技术在网络教学中的应用研究
53. 移动互联网即时通讯产品的用户体验要素研究
54. 基于SDN的负载均衡节能技术研究
55. 基于SDN和OpenFlow的流量分析系统的研究与设计
56. 基于SDN的网络资源虚拟化的研究与设计
57. SDN中面向北向的`控制器关键技术的研究
58. 基于SDN的网络流量工程研究
59. 基于博弈论的云计算资源调度方法研究
60. 基于Hadoop的分布式网络爬虫系统的研究与实现
61. 一种基于SDN的IP骨干网流量调度方案的研究与实现
62. 基于软件定义网络的WLAN中DDoS攻击检测和防护
63. 基于SDN的集群控制器负载均衡的研究
64. 基于大数据的网络用户行为分析
65. 基于机器学习的P2P网络流分类研究
66. 移动互联网用户生成内容动机分析与质量评价研究
67. 基于大数据的网络恶意流量分析系统的设计与实现
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69. 基于P2P的小额借贷融资平台的设计与实现
70. 基于移动互联网的智慧校园应用研究
71. 内容中心网络建模与内容放置问题研究
72. 分布式移动性管理架构下的资源优化机制研究
73. 基于模糊综合评价的P2P网络流量优化方法研究
74. 面向新型互联网架构的移动性管理关键技术研究
75. 虚拟网络映射策略与算法研究
76. 互联网流量特征智能提取关键技术研究
77. 云环境下基于随机优化的动态资源调度研究
78. OpenFlow网络中虚拟化机制的研究与实现
79. 基于时间相关的网络流量建模与预测研究
80. B2C电子商务物流网络优化技术的研究与实现
81. 基于SDN的信息网络的设计与实现
82. 基于网络编码的数据通信技术研究
83. 计算机网络可靠性分析与设计
84. 基于OpenFlow的分布式网络中负载均衡路由的研究
85. 城市电子商务物流网络优化设计与系统实现
86. 基于分形的网络流量分析及异常检测技术研究
87. 网络虚拟化环境下的网络资源分配与故障诊断技术
88. 基于中国互联网的P2P-VoIP系统网络域若干关键技术研究
89. 网络流量模型化与拥塞控制研究
90. 计算机网络脆弱性评估方法研究
91. Hadoop云平台下调度算法的研究
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93. 高性能网络虚拟化技术研究
94. 互联网流量识别技术研究
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96. 基于业务体验的无线资源管理策略研究
97. 移动互联网络安全认证及安全应用中若干关键技术研究
98. 基于DHT的分布式网络中负载均衡机制及其安全性的研究
99. 高速复杂网络环境下异常流量检测技术研究
100. 基于移动互联网技术的移动图书馆系统研建
101. 基于连接度量的社区发现研究
102. 面向可信计算的分布式故障检测系统研究
103. 社会化媒体内容关注度分析与建模方法研究
104. P2P资源共享系统中的资源定位研究
105. 基于Flash的三维WebGIS可视化研究
106. P2P应用中的用户行为与系统性能研究
107. 基于MongoDB的云监控设计与应用
108. 基于流量监测的网络用户行为分析
109. 移动社交网络平台的研究与实现
110. 基于 Android 系统的 Camera 模块设计和实现
111. 基于Android定制的Lephone系统设计与实现
112. 云计算环境下资源负载均衡调度算法研究
113. 集群负载均衡关键技术研究
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117. pc集群作业调度算法研究
118. 内容中心网络网内缓存策略研究
119. 内容中心网络的路由转发机制研究
120. 学习分析技术在网络课程学习中的应用实践研究
移动通信是指通信双方或至少一方是处在移动状态下进行信息交换，实现通信。关于移动通信专业的论文题目有哪些呢?下面我给大家带来2021通信专业 毕业 论文题目与选题，希望能帮助到大家!
移动通信论文题目
1、 FDD LTE移动通信基站电磁辐射影响预测
2、 铁路下一代移动通信系统LTE-R检测技术研究
3、 5G移动通信技术及未来发展趋势
4、 互联网+《移动通信技术》 教学 方法 改革
5、 产业模块化对企业技术创新的影响考察——基于移动通信业的实证研究
6、 移动通信技术与互联网技术的结合发展
7、 移动通信基站电磁辐射评估及防护研究
8、 谈软件无线电技术在移动通信测试领域的应用
9、 5G移动通信发展趋势及关键技术研究
10、 5G地面移动通信技术在低轨星座的适应性分析
11、 5G移动通信发展趋势与若干关键技术
12、 移动通信基站电磁辐射环境影响研究
13、 大数据技术在移动通信网络优化中的运用分析
14、 基于5G移动通信网络的绿色通信关键技术
15、 营改增对电信业的影响及对策研究——以中国移动通信集团为例
16、 移动通信企业财务共享中心的SEED绩效体系
17、 基于移动通信大数据的地震灾区人口快速处理系统研究
18、 移动通信实验箱GSM模块的3G/4G升级改造
19、 移动通信基站的电磁辐射水平及其对人体健康的影响
20、 云计算下舰船无线移动通信网络敏感数据防泄露技术研究
21、 移动通信基站天馈线的故障点定位DTF方法
22、 一种基于MSISDN虚拟化的移动通信用户数据拟态防御机制
23、 基于北斗和移动通信的应急通信保障系统设计
24、 移动通信网络下通信最优节点自动选择方法研究
25、 大数据分析在移动通信网络优化中的应用研究
26、 移动通信中基于LCR-DSR技术的信道参数估计算法分析与改进
27、 5G移动通信系统发展综述
28、 基于分布式架构的船舶移动通信中间件研究
29、 基于模糊聚类的移动通信信道多状态Markov模型
30、 新型级联码在移动通信中的性能仿真分析
31、 改进CPM的移动通信用户关系圈挖掘
32、 探究5G移动通信技术下传输未来发展趋势
33、 融合移动边缘计算的未来5G移动通信网络
34、 未来移动通信系统中的通信与计算融合
35、 浓雾天气下下一代移动通信信道模型研究
36、 移动通信中固定终端远程信息实时获取仿真
37、 5G技术对移动通信网络建设方式的影响
38、 5G移动通信核心网关键技术
39、 下一代移动通信环境下多天线信道建模的研究
40、 一种空中智能移动通信网络架构的研究
41、 5G移动通信技术下的物联网时代
42、 信道仿真器原理及在移动通信测试中的典型应用
43、 我国移动通信转售业务发展情况分析及趋势预判
44、 我国移动通信转售企业创新步伐不断深化
45、 光移动通信技术及其在电网中的应用探讨
46、 基于移动通信大数据的城市人口空间分布统计
47、 新工科理念下移动通信实验教学模式探索
48、 移动通信基站近场辐射环境分析
49、 关于5G移动通信系统无线资源调度探讨
50、 4G移动通信系统的主要特点和关键技术
通信专业毕业论文题目
1、高移动无线通信抗多普勒效应技术研究进展
2、携能通信协作认知网络稳态吞吐量分析和优化
3、协作通信中基于链路不平衡的中继激励
4、时间反转水声通信系统的优化设计与仿真
5、散射通信系统电磁辐射影响分析
6、无人机激光通信载荷发展现状与关键技术
7、数字通信前馈算法中的最大似然同步算法仿真
8、沙尘暴对对流层散射通信的影响分析
9、测控通信系统中低延迟视频编码传输方法研究
10、传输技术在通信工程中的应用与前瞻
11、城市通信灯杆基站建设分析
12、电子通信技术中电磁场和电磁波的运用
13、关于军事通信抗干扰技术进展与展望
14、城轨无线通信系统改造方案研究
15、无线通信系统在天津东方海陆集装箱码头中的运用
16、分析电力通信电源系统运行维护及注意事项
17、 无线网络 通信系统与新技术应用研究
18、基于电力载波通信的机房监控系统设计
19、短波天线在人防通信中的选型研究
20、机场有线通信系统的设计简析
21、关于通信原理课程教学改革的新见解
22、机载认知通信网络架构研究
23、无线通信技术的发展研究
24、论无线通信网络中个人信息的安全保护
25、短波天波通信场强估算方法与模型
26、多波束卫星通信系统中功率和转发器增益联合优化算法
27、HAP通信中环形波束的实现及优化
28、扩频通信中FFT捕获算法的改进
29、对绿色无线移动通信技术的思考
30、关于数据通信及其应用的分析
31、广播传输系统中光纤通信的应用实践略述
32、数字通信信号自动调制识别技术
33、关于通信设备对接技术的研究分析
34、光纤通信网络优化及运行维护研究
35、短波通信技术发展与核心分析
36、智慧城市中的信息通信技术标准体系
37、探究无线通信技术在测绘工程中的应用情况
38、卫星语音通信在空中交通管制中的应用
39、通信传输系统在城市轨道交通中的应用发展
40、通信电源 系统安全 可靠性分析
41、浅谈通信电源的技术发展
42、关于电力通信网的可靠性研究
43、无线通信抗干扰技术性能研究
44、数能一体化无线通信网络
45、无线通信系统中的协同传输技术
46、无线通信技术发展分析
47、实时网络通信系统的分析和设计
48、浅析通信工程项目管理系统集成服务
49、通信网络中的安全分层及关键技术论述
50、电力通信光缆运行外力破坏与预防 措施
51、电力通信运维体系建设研究
52、电力配网通信设备空间信息采集方法的应用与研究
53、长途光缆通信线路的防雷及防强电设计
54、电网近场无线通信技术研究及实例测试
55、气象气球应急通信系统设计
56、卫星量子通信的光子偏振误差影响与补偿研究
57、基于信道加密的量子安全直接通信
58、量子照明及其在安全通信上的应用
59、一款用于4G通信的水平极化全向LTE天线
60、面向无线通信的双频带平面缝隙天线设计
通信技术毕业论文题目
1、基于OFDM的电力线通信技术研究
2、基于专利信息分析的我国4G移动通信技术发展研究
3、基于无线通信技术的智能电表研制
4、基于Android手机摄像头的可见光通信技术研究
5、基于激光二极管的可见光通信技术研究和硬件设计
6、智能家居系统安全通信技术的研究与实现
7、基于DVB-S2的宽带卫星通信技术应用研究
8、基于近场通信技术的蓝牙 配对 模块的研发
9、多点协作通信系统的关键技术研究
10、无线通信抗干扰技术性能研究
11、水下无线通信网络安全关键技术研究
12、水声扩频通信关键技术研究
13、基于协作分集的无线通信技术研究
14、数字集群通信网络架构和多天线技术的研究
15、通信网络恶意代码及其应急响应关键技术研究
16、基于压缩感知的超宽带通信技术研究
17、大气激光通信中光强闪烁及其抑制技术的研究
18、卫星通信系统跨层带宽分配及多媒体通信技术研究
19、星间/星内无线通信技术研究
20、量子通信中的精密时间测量技术研究
21、无线传感器网络多信道通信技术的研究
22、宽带电力线通信技术工程应用研究
23、可见光双层成像通信技术研究与应用
24、基于可见光与电力载波的无线通信技术研究
25、车联网环境下的交通信息采集与通信技术研究
26、室内高速可调光VLC通信技术研究
27、面向5G通信的射频关键技术研究
28、基于AMPSK调制的无线携能通信技术研究
29、车联网V2I通信媒体接入控制技术研究
30、下一代卫星移动通信系统关键技术研究
31、物联网节点隐匿通信模型及关键技术研究
32、高速可见光通信的调制关键技术研究
33、无线通信系统中的大规模MIMO关键理论及技术研究
34、OQAM-OFDM无线通信系统关键技术研究
35、基于LED的可见光无线通信关键技术研究
36、CDMA扩频通信技术多用户检测器的应用
37、基于GPRS的嵌入式系统无线通信技术的研究
38、近距离低功耗无线通信技术的研究
39、矿山井下人员定位系统中无线通信技术研究与开发
40、基于信息隐藏的隐蔽通信技术研究
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第一类：通信工程设计1、通信网工程设计 2、程控室工程设计 3、传输室工程设计第二类：通信论文4、光城域网研究与组网 5、光波分复用技术的.研究与分析 6、光同步数字体系的研究与分析7、论述移动通信的应用及发展 8、铁通XX分公司宽带业务现状与发展 9、铁通XX分公司发展策略 10、提速铁路专用通信业务及发展 11、自拟与本职工作密切相关的通信工程专业课题第一类：通信工程设计题目要求《通信网设计》一、 设计要求：1、作某一范围长途干线网设计； 2、绘出新设计通信网图并作相应阐述。二、 主要内容：1、对通信网种类及构成要素作概括性阐述；2、拟定长途网业务节点数量及选用相应设备；3、对新设计通信网的信道构成 特点、网型、保护方式等作相应阐述。《程控交换工程设计》一.设计要求:1.对原有设备情况的调查,收集各种资料 2.根据调查结果设计交换网图3.根据交换网图提出中继方式,其中包括信令方式,接口方式及传输方式等内容 4.画出工程所需各部分图纸5.写出设计规范书及设计说明书二.完成图纸名称:1.交换网图 2.中继方式 3.设备平面布置图 4.总配线架,数字配线架端子分配图 5.电缆径路图 6.电源系统图7.工程数量表《传输室工程设计》一、 设计要求：1、结合本单位条件或者处自拟条件作传输室施工设计，规模不限； 2、采用光纤传输设备或者数字微波设备及相关附属设备（如中配架、数配架、引入架、试验架等）；3、对各项设计作重点说明。二、 主要内容：1、传输室设备平面布置图； 2、通信网图；3、室内信道直线径路图； 4、中配架运用及分配图；5、布线计划图改工程数 量表。第二类：通信论文题目要求1、根据所选题目进行现场调研及收集资料；2、根据题目说明论文主要包括哪些部分；3、对每一部分作详细论述 ；4、论文应包括论点、论据、论证过程及结论；5、所涉及的数据、图表要准确；6、论述过程中要有自己独创的观点；
学术堂整理了十五个通信工程毕业论文题目供大家进行参考：1、高移动无线通信抗多普勒效应技术研究进展2、携能通信协作认知网络稳态吞吐量分析和优化3、协作通信中基于链路不平衡的中继激励4、时间反转水声通信系统的优化设计与仿真5、散射通信系统电磁辐射影响分析6、无人机激光通信载荷发展现状与关键技术7、数字通信前馈算法中的最大似然同步算法仿真8、沙尘暴对对流层散射通信的影响分析9、测控通信系统中低延迟视频编码传输方法研究10、传输技术在通信工程中的应用与前瞻11、城市通信灯杆基站建设分析12、电子通信技术中电磁场和电磁波的运用13、关于军事通信抗干扰技术进展与展望14、城轨无线通信系统改造方案研究15、无线通信系统在天津东方海陆集装箱码头中的运用
这其实并不难，首先在设计题目时，不要过于笼统广泛，要多从自身的角度出发，要结合你们当前所处的生活环境、城市等进行思考，从中找出其中一个点进行扩展，千万不要涉及的太大，那样就没有突出点。然后就是在确定要做具体点的时候，还要在自己的设计中添加一个相对新颖的功能，最重要还是要和你的导师多走动走动，商量你自己设计的项目，寻求一些比较擅长的同学的帮助，实在搞不定的时候，就只能找别人代做了，但你要先了解行情，避免自己踩坑，详情可以找六月雪毕业设计咨询，那里的质量都是不错的
哈哈，又是我的一个小学弟
我的论文题目是 基于hnc的智能搜索引擎的设计
比你的要难，你的信息检索很好做的啊，是我其中的一个小小的部分，链一个简单的数据库就可以了啊，呵呵
毕业论文要求很多，很难写的，网上是没的下，只能自己写，就算下载了你也不能用，因为如果有雷同，你就别想拿学位了
看到你的消息了，但是我不能使用消息，被封了。
我想帮你写是不太可能，因为毕业论文起码要6000字以上，内容覆盖也很广，恐怕没时间帮你写。而且就算你用我写的，到时候答辩很可能挂，因为你都不知道里面的相关知识。所以你还是自己写，多查些资料，你论文内容和我以前的比较相近，有问题问我，我回答就可以了。
政务云（GovernmentCloud）是指运用云计算技术，统筹利用已有的机房、计算、存储、网络、安全、应用支撑、信息资源等，发挥云计算虚拟化、高可靠性、高通用性、高可扩展性及快速、按需、弹性服务等特征，为政府行业提供基础设施、支撑软件、应用系统、信息资源、运行保障和信息安全等综合服务平台。
计算机专业论文： 计量标准设备管理系统的设计与实现 对于法定计量技术机构．计量标准档案和设备档案的管理是一项非常重要的工作。然而，对于档案的管理，大多数单位还停留在传统的管理模式，耗费大量的时间和人力，却不能实时动态地从档案中获取信息，大量信息资源不能得到有效利用。为提高计量标准档案和设备档案的管理水平与工作效率，必须对档案进行网络化、实时化、动态化的管理．实现计量标准和设备信息的高度共享，建立更加高效、快捷的实时化与动态化管理模式。 一、计量标准设备管理系统的 网络化解决方案为实现计量标准和设备档案的实时、动态管理，根据相关法规要求、管理工作需要、检定和校准工作需要，我院设计开发了“计量标准设备管理系统”。为实现信息实时动态共享，系统采用浏览器，月艮务器(B／S)架构，并充分利用．NET技术的优势．采用Ⅳ层体系结构设计思想。系统的整体设计思想如图1所示，整个系统的层次结构分为页面文件层、隐藏文件层、数据访问层、数据服务层、存储过程层、数据库表层。这样的设计可使系统的用户界面处理、业务逻辑处理、数据访问处理的层次更加清晰，易于系统的扩展与升级。 二、计量标准设备管理系统的设计与实现 由于计量标准档案和设备档案中涉及的数据信息非常繁杂．而且还要考虑管理方面的各种要求。在对系统进行设计时．特别考虑了以下四个方面的问题： 第一，JJF1033～2001《计量标准考核规范》、JJF1069—2003《法定计量检定机构考核规范》和GB15481—2000《检测和校准实验室能力的通用要求》规定的相关要求。 第二，计量标准档案和设备档案管理的实际情况与特点。 第三，系统运行的稳定性及运行速度。 第四，系统的易用性及可操作性。 根据以上设计思路，通过对数据资源进行分解、归类、重新组合，本设计方案将计量标准设备管理系统分为以下四个子系统： 1．设备履历管理子系统 该子系统主要是对设备的各种硬件信息及软件信息进行管理。硬件信息包括设备的名称、规格、编号、测量范围、不确定度／准确度等级／最大允许误差、主要技术指标、制造厂、价格、出厂日期、启用日期、所处状态、设备的组成情况、设备附件明细等：软件信息包括设备检定／校准证书、证书号、检定时间、有效期限、检定结论、溯源单位、所属标准、使用人情况、保管人情况、设备维修明细、设备的供应商明细等信息。 通过对设备信息的分析．将设备履历管理系统分为硬件信息管理和软件信息管理子模块。硬件信息管理包括设备基本信息管理、设备的组成设备管理、设备附件管理：软件信息管理包括设备溯源证书管理、设备使用人与保管人管理、设备供应商管理等功能。 该子系统为每个设备构建一份清晰的履历档案，按照过程管理的要求，记录设备从购进开始直到报废整个生存周期内所发生的各种事件，包括设备的使用、维修、溯源、保管等事件。 由于大型设备经常是成套存在，由若干个设备组成，还有可能需要许多附件。而且某些大型设备的组成设备也可以单独使用．亦需要建立履历档案。所以在设备履历管理子系统中，提供了设备的组成设备管理，为设备的组成设备也提供一份履历档案．对大型设备及其组成设备进行综合管理。 2、计量标准档案管理子系统 该子系统以计量标准装置为主线，将其涉及的人员、设备、环境条件、方法、量值溯源、稳定性考核、重复性考核、期间核查等诸多要素贯穿在一起．不但满足了档案管理的需要，还满足了法定的相关要求。计量标准档案所涉及的数据信息更加繁杂，包括计量标准的名称、代码、测量范围、不确定度／准确度等级／最大允许误差、开展工作需要的环境条件、所用的检定规程／技术规范、计量标准器和配套设备、稳定性考核信息、重复性考核信息、计量标准考核证书的有效期、授权开展的项目、到期复查的申请、建标报告、各类作业指导书等。计量标准的设备构成也具有多种形式。有的计量标准只由一台设备构成，有的计量标准则由多台设备构成：还有多个计量标准共用设备的情况发生。当出现共用设备的情况时．设备的更换与报废就必须能够灵活处理，不能由于其中某个计量标准中更换了设备，而影响其他计量标准的工作。 由于该子系统包含的数据资源及数据关系非常复杂，需要对计量标准档案的内容进行重组归类，进行仔细的梳理。在子系统的接口方面．要充分考虑该子系统和设备履历管理子系统以及检定员管理子系统的接E1．以实现子系统之间数据的共享与交互。 综合考虑以上几个方面的设计思路，将该子系统分成六个子模块．即基本信息管理、设备配置管理、考核与核查管理、开展项目管理、授权证书管理、相关文档管理子模块。 基本信息管理包括标准概况、环境条件、技术资料、保管人、使用人管理；设备配置管理包括计量标准器、配套设备、其他设备管理；考核与核查管理包括计量标准稳定性考核、计量标准重复性考核、标准器稳定性考核、期间核查管理；开展项目管理包括计量行政部门授权开展的项目、实验室认可开展的项目、院内批准开展的校准项目管理；授权证书管理包括计量标准考核证书、社会公用计量标准证书管理：相关文档管理包括建标报告、复查申请书以及各类作业指导书的管理。 3．检定员管理子系统 检定员管理子系统是对从事检定／校准工作的人员进行管理。由于检定员／校准员的工作岗位会有调动．可能会引起其所使用设备或计量标准方面的相关信息发生变化。很多检定员都具有从事多项检定工作的资质，但对于特定的计量标准．必须使用相应的授权检定项目。因此，在该子系统中，不但包括了人员基本信息的管理(如检定员证号、检定员姓名、专业领域等)，还要能够管理每个检定员经授权可开展的检定项目信息．以便和设备履历管理子系统和计量标准管理子系统进行交互。 4．查询统计子系统 查询统计子系统是计量标准设备管理系统重要的数据输出端口。所有的人员、设备、计量标准、量值溯源等数据，均要通过查询统计子系统提供给院领导和相关的管理人员与检测人员。如设备的台账统计、设备的送检计划、设备的维修统计、计量标准的考核与核查监控、技术资料查询、电子文档统计查询、开展项目统计、检定员信息查询等。 三、计量标准设备管理系统的特点及应用 计量标准设备管理系统将过程管理中人员、设备、环境条件、方法、量值溯源等要素有机地结合在一起，实现了信息的动态管理；同时还能够满足法定计量技术机构中有关法规、规范所规定的要求。该系统对繁杂的数据信息及数据关系进行了梳理，使其成为清晰准确的数据资源。其不但可为院内的资源配置提供实时的数据支持．还可为院领导的管理决策和科学管理提供准确、可靠的依据，实现了设备和计量标准的网络化、透明化、实时化、动态化管理。
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
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。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。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。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。
物联网工程的毕业论文
1物联网技术
物联网是把所有物品通过信息传感设备，按约定的协议，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络［3］。就目前科技发展水平来看，在建设工程管理中采用RFID这种物联网传感设备较为适合。RFID即无线射频识别，是一种无线信息传感设备，通俗地讲就是电子标签。目前最先进的RFID是采用热敏、光敏等材料，以智能化原件为核心，通过电子的方法存储信息，将物体与互联网连接，使物体主动感知并反馈信息，实现海量存储，达到智能化识别和管理的目的。据统计，通过采用RFID能够帮助把失窃和存货水平降低25％，因不再需要人工查看进货的条码而节省劳动力成本。
2物联网技术应用于建设工程管理的平台
物联网技术以感知层、传输层、应用层为平台实现建设工程管理智能化。建设工程管理涉及的信息量大、面广、琐碎，对建筑材料的全流程检测涉及大量时间与空间信息，对建筑物全寿命检测需要在建筑物每个主要承重构件上布置几个到十几个RFID。因此，在建设工程信息管理中需要大量的传感器和庞大的数据存储与处理系统。云计算的出现使得存储和处理数据的价格大大下降，传感器价格迅速下降，这使得在建设工程中大量使用传感器、实现建设工程管理智能化成为可能。
感知层
感知层是指通过RFID采集信息，使物体携带自身信息并实现流动数据更新累加［4］。在建筑材料全流程监控管理中，感知层采集的信息主要包括：建筑材料的产品信息，运输中形成的物流信息链，经手人员信息等。在建筑物全生命周期检测中感知层主要采集的信息涉及主要承重构件的设计信息、验收情况、使用中检测信息等。
传输层
传输层即网络传输技术，用于解决网络层的网络接入、传输、转化及定位等问题。由于无线局域网具有高移动性、抗干扰、安全性能强、扩展能力强、建网容易、管理方便等诸多优点，而建设工程信息量大、施工环境复杂，考虑到要实现对建筑物全生命周期检测，应尽量采用较为先进的技术手段作为传输层，方便日后系统更新换代。以目前的科技水平看来，可以采用无线局域网作为建设工程管理的传输层平台。
应用层
应用层是展现物联网应用巨大价值的核心架构，它旨在实现信息的分析处理和控制决策以及完成特定的智能化应用和服务的业务，从而实现物与物、人与物之间的感知，发挥智能作用。建设工程中，要求应用层具有海量存储、数据管理与智能分析等功能。因此，应以云计算技术作为应用层集合分散在各地的高性能计算机上［5］，为物联网在建设工程管理中的应用提供服务平台。物联网应用于建设工程管理的构成要素如图1所示。
3物联网在建设工程管理中的应用模式
建筑材料全流程监控管理
建筑材料全流程监控管理指的是在建筑材料出厂时便在每个单元材料中埋入RFID，记录材料的产品信息。在运输中，以时间和空间信息形成物流信息链，直到建筑材料进场、投入使用。管理人员通过扫描RFID清楚地了解这批建材的全部信息。在进场时接收材料的管理人员要对产品质量进行初步评定，将检查结果录入RFID，进一步保证了进场材料的质量。当某单元建材出现问题时，通过扫描RFID可以明确责任人，减少责任推诿，提高管理人员的管理积极性。具体建筑材料全流程监控管理信息录入如图2所示。其中，使用部位指的是建筑材料具体用于建筑物的哪些部位，旨在方便日后管理。产品信息包括产品属性、质量等级、生产日期、生产厂家等内容。
建筑物全生命周期检测
建设工程全生命周期检测的具体做法是将具有应力感应功能的RFID在不影响构件结构功能的前提下放入主要承重构件中，如框架梁、框架柱等。根据构件的受力要求，RFID应布置在拉、压应力较大处，并且录入其对应的构件基本信息，如设计信息、建设单位信息、施工单位信息等。随着工程的进行，不断录入新信息：验收时录入每个构件的验收情况与验收人员信息，投入使用后实时检测每个构件，记录每个构件的受力情况，消除安全隐患，使建筑寿命合理化。
录入基本信息
录入基本信息是为之后验收工作、安全测评工作及建筑物合理寿命鉴定服务的。基本信息主要包括项目建设单位信息、设计信息、施工单位信息。这个环节是实现建筑物全生命周期检测的前提，录入的信息越翔实、越条理，之后的工作就越省力。项目建设单位信息包括项目名称、建设场地地址、建设单位名称等，根据日后需要按需录入。设计信息包括每个主要承重构件的图纸编号、构件编号、混凝土级别、配筋信息、截面尺寸、设计单位、构件受力的设计限值等。施工单位信息主要包括施工单位名称、项目负责人、具体某片区域管理人员等。录入这些信息可以加快施工现场管理人员之间信息流通速度，明确责任人，提高工作效率与工程质量。
提高验收效率
工程验收时，监理人员首先在RFID中录入验收日期、验收单位及监理人员个人资料。验收时扫描RFID，将构件设计信息与现场检查结果核对，记录自己对该构件的质量验收结果。这样可节省大量查阅图纸的时间，减少由于管理人员素质等原因造成的质量问题，现场验收结果有据可查，验收质量得到保证。
减少使用中的安全隐患
当工程竣工投入使用后，具有应力感应功能的RFID可实现建筑物全生命周期的.监测。当构件应力超过允许值时发出警报，这样可以及时发现有问题的构件，尽早做好维护措施，实现基于预防性的、有针对性的维护，在建筑物出现安全问题之前进行加固等措施。而不是浪费大量时间进行常规检修，这就意味着零计划外故障时间，即如果没有突发性事件，建筑物不会出现安全问题。在日常运行中都可以通过监测预先处理掉可能的安全隐患，大大提高建筑安全性能，并且节省目前检测部门的检测时间。由于有些检测需要局部破坏建筑物，采用RFID避免了原本没有必要的破坏。由于可以及时解决安全隐患，所以采用RFID间接提高了建筑物使用寿命。
建筑寿命合理化鉴定
当建筑物达到其设计使用寿命时，进行一次全方位的数据收集，即对建筑物体检，根据RFID收集的检测数据、汇总之前存入RFID的信息，分析该建筑物能否继续使用或者需要何种维修措施，从而合理延长建筑使用寿命。我国近年来出现越来越多的短命建筑，许多建筑在达到设计使用年限后仍可正常使用，有些稍加修缮即可继续使用。在资源日益紧张的今天，人为规定建筑物使用寿命的做法无疑是一种资源浪费，重复建设造成大量人力物力的浪费。采用RFID可以使建筑寿命合理化，实现建筑物经济效益最大化。
4结语
物联网的出现为人们的生活带来巨大变化，将物联网应用于建设工程管理很可能是改变建设工程管理方式的重要手段。本文初步设计了建筑材料全流程监控管理和建筑物全生命周期检测两种模式，希望能为物联网在建设工程管理智能化中的应用提供参考。
物流管理中云计算的应用
在计算机网络的推进过程中，云计算始终沿着信息的发展中心运行，形成了以商业为核心的商业物流活动，使云计算信息管理决定了物流的发展方向，实现了对物流企业的合理化调控，和常态化发展归纳。在物流管理中，通过计算机网络和云计算的相互融合，能够对销售区域进行确切的定位。
摘要： 随着我国科技化水平的提高，在现代物流管理中，云计算成为了当前计算机网络中一个十分热门的技术词汇。借助于云计算的的应用，物流行业能够实现高效的管理、私密的服务、现代的营销，加快完善物流信息系统。本文针对物流管理中云计算的价值、意义、常见问题及强化措施进行探究。
关键词： 物流管理;云计算;应用;现代;服务
如今，以快递为代表的物流行业对家家户户来说并不陌生。电子商务的发展带动了物流信息产业的提升，为计算机互联网技术、线上线下金融贸易和交流打下了扎实的基础。特别是随着我国科技化水平的提高，在现代物流管理中，先进的技术支撑和高标准的产业调控使物流信息产业更加完善。其中，云计算就是极富代表性的一项。从根本上说，云计算成为了当前物流信息网络中必不可少的技术词汇，代表着未来物流管理的发展方向。
一、物流管理中云计算的应用价值
在我国，云计算的应用在近十年间得到了广泛应用。云计算作为一种依赖于电子信息技术和互联网产业的技术服务，通过动态的、逐步拓展的数字化、虚拟化服务资源，能够对物流行业在信息保护、运输路径、硬软件设备等方面提供技术支持和帮扶，使物流产业向着高效、快捷、低成本的配送形式不断拓展。借助于云计算的应用，物流行业能够进一步完善物流信息系统，实现高效的管理、私密的服务、现代的营销。从技术层面上看，随着互联网技术时代的更新，通信技术不断拓展，物流管理电子信息系统已经从单一的组合方式中跳脱出来，开始向着科技化、自动化、智能化的管理形式上转变，其主要代表技术包括物流自动导引车、存储提取系统、空中单轨自动车等物流硬软件技术，实现了对物流管理的多项调控。
二、物流管理中云计算的融合特点
云计算不同于传统的物流管理模式，它逐渐实现了全面的虚拟化，通过互联网，构建一个全面的服务框架，也摒弃了昂贵的硬软件服务技术，实现对虚拟、现实数据的多项积累。
1.服务模式互通化
借助于云计算，物流业务在管理、生产上，能够在不同地域、不同部门之间建立密切的合作和联合。并且随着业务的流通模式，实现企业内部的系统发展。这也使物流企业要想获得较大的发展空间，就需要建立灵活高效的计算机技术支持。这一发展脉络和云计算中的信息存储技术、编程模式和云数据分布存在契合，能够实现高效的服务互通，进一步增进服务模式的系统化管理，实现对物理管理的现代化调控。
2.计算体制科学化
在企业物理管理的发展过程中，物流管理技术通过利用成本计算，进一步分析物流产业的内外价值，从而挖掘物流企业中存在的生命力，提供高经济价值。利用云计算，物理管理模式能够实现科学的评估管理，将现代管理模式和计算机技术融合起来，不断提高物流管理的发展层次，增加相应的数据存储技术和服务能力。3.网络资源多样化和物流的流通渠道一样，计算机网络的分布模式正在向着多区域、多角度逐步扩散。根据相关部门统计调查表明，在商品的多样性中，有近50余万网络商品模式。销售渠道和网络流通渠道的多样性，促使计算机网络和物流管理技术不断融合，提升物流企业在价格、存储、运输上的标准性，为企业商品增加商业价值和经济效益。
三、如何提升物流管理中云计算的发展应用
1.搭建绿色的物流信息平台
在云计算与物理管理的发展中，通过相关的数据分析、产业规划和决策部署，能够在科学的逻辑层次和物理结构上实现完善的体系。进一步增进云计算在物流管理中的发展和应用。云计算的出现很大程度上改善了这一问题，通过先进的计算机存储技术，云计算帮助广大物流管理者转变经营模式，提升物流数据管理技术的科学性。要借助于网络服务，改变物流企业存在的经营模式，实现物流产业资源的高效化和物流效益的最大化。这也使云计算成为“绿色物流信息平台”的主要技术支持。主要体现在物流云平台、物流云计算、物流云资源的相互融合上，实现真正意义上的资源共享，在降低配送人员工作成本的基础上，确保物流企业的常态化发展。
2.提供人性化的网络物流服务
通过云计算的.服务，在软件服务和资源服务上，需要实现真正意义的资源互通。在网络的支撑下，云计算促使物流管理成为了新的计算机模式，突破了传统的发展弊端，实现了计算机资源的虚拟化和人性化。这样一来，物流运输人员在信息的获取上，能够进行科学的掌握，使客户及物流配送人员对物流运输物品的信息掌握的更加精准，也极大程度上减少了对传统物流服务中人力、物力的浪费。
3.增进现代化物流产业的调控
在计算机网络的推进过程中，云计算始终沿着信息的发展中心运行，形成了以商业为核心的商业物流活动，使云计算信息管理决定了物流的发展方向，实现了对物流企业的合理化调控，和常态化发展归纳。从而增进企业物流信息的网络全球化管理和实时调控。确保物流信息、企业的基础设备得到改善，管理水平、信息化覆盖面积不断增强。提升物流的合理化和高效化，在不同层次上深化了物流管理。例如，可以利用RFID技术，在物流仓库管理、资产登记、产品运输、供应发展上，实现科学的调度和跟踪。将云平台供应商、云基础服务商和物流产业融合在一起，了解企业物流配送资源的科学构架，并针对现代商业服务模式，加大对物流活动的转移和决策。
四、总结
综上所述，在物流管理中，通过计算机网络和云计算的相互融合，能够对销售区域进行确切的定位。云计算的深入开拓，促使企业消费者在获取网络物流服务时更加便利和周到，在操作形式上也更加简单。扩大计算机发展要和物流企业融合在一起，建立一个长效的物流绩效评估体系，提升物流管理产业的现代化发展和云计算存储数据、信息采集的融合。
参考文献：
[1]高建兵,黄岩.企业物流成本的控制研究[J].物流技术,2000,(03).
[2]范春阳.RFID技术在物流领域中的应用架构[J].边疆经济与文化，2007(12).
[3]朱从华.基于活动分析法的物流成本管理[J].中国商贸,2010(23).
[4]陈建波.基于绿色物流角度的浙江物流产业发展研究[D].浙江大学,2015.
不能具体点吗？比如说云计算的定义，服务模式，优势劣势，关键技术还是案例啊？ 1．云计算的概念1．1 NIST云计算定义草案美国标准局（NIST）专家于2009年4月24日给出了一个云计算定义草案，概括了云计算的五大特点、三大服务模式、四大部署模式。 云计算定义 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。云计算模式提高了可用性。云计算模式由五个主要特点、三个服务模式、四个部署模式构成。 主要特点（1）按需自助服务。消费者可以单方面按需部署处理能力，如服务器时间和网络存储，而不需要与每个服务供应商进行人工交互。 （2）通过网络访问。可以通过互联网获取各种能力, 并可以通过标准方式访问，以通过众多瘦客户端或富客户端推广使用（例如移动电话，笔记本电脑，PDA等）。 （3）与地点无关的资源池。供应商的计算资源被集中，以便以多用户租用模式服务所有客户，同时不同的物理和虚拟资源可根据客户需求动态分配和重新分配。客户一般无法控制或知道资源的确切位置。这些资源包括存储、处理器、内存、网络带宽和虚拟机器。 （4）快速伸缩性。可以迅速、弹性地提供能力，能快速扩展，也可以快速释放实现快速缩小。对客户来说，可以租用的资源看起来似乎是无限的，并且可在任何时间购买任何数量的资源。 （5）按使用付费。能力的收费是基于计量的一次一付，或基于广告的收费模式，以促进资源的优化利用。比如计量存储，带宽和计算资源的消耗，按月根据用户实际使用收费。在一个组织内的云可以在部门之间计算费用，但不一定使用真实货币。注：云计算软件服务着重于无国界、低耦合、模块化和语义互操作性，充分利用云计算模式的优势。 服务模式（1）云计算软件即服务。提供给客户的能力是服务商运行在云计算基础设施上的应用程序，可以在各种客户端设备上通过瘦客户端界面访问，比如浏览器。消费者不需要管理或控制的底层云计算基础设施、网络、服务器、操作系统、存储，甚至单个应用程序的功能，可能的例外就是一些有限的客户可定制的应用软件配置设置。 （2）云计算平台即服务。提供给消费者的能力是把客户利用供应商提供的开发语言和工具（例如Java，python, .Net）创建的应用程序部署到云计算基础设施上去。客户不需要管理或控制底层的云基础设施、网络、服务器、操作系统、存储，但消费者能控制部署的应用程序，也可能控制应用的托管环境配置。 （3）云基础设施即服务。提供给消费者的能力是出租处理能力、存储、网络和其它基本的计算资源，用户能够依此部署和运行任意软件，包括操作系统和应用程序。消费者不管理或控制底层的云计算基础设施，但能控制操作系统、储存、部署的应用，也有可能选择网络组件（例如，防火墙，负载均衡器）。四、部署模式（1）私有云。云基础设施被某单一组织拥有或租用，该基础设施只为该组织运行。（2）社区云。基础设施被一些组织共享，并为一个有共同关注点的社区服务（例如，任务，安全要求，政策和准则等等）。 （3）公共云。基础设施是被一个销售云计算服务的组织所拥有，该组织将云计算服务销售给一般大众或广泛的工业群体。 （4）混合云。基础设施是由两种或两种以上的云（内部云，社区云或公共云）组成，每种云仍然保持独立，但用标准的或专有的技术将它们组合起来，具有数据和应用程序的可移植性（例如，可以用来处理突发负载）。云计算领域现状的特点是：（1）当前市场上主要的云计算厂商都是一些IT巨头，都处在攻城略地阶段。（2）标准尚未形成。在标准问题上基本各说各的。目前，市场上的云计算产品与服务千差万别，用户在选择时也不知道该如何下手。
同学，你好！正如百科里写的，这段话是NIST给出的云计算的定义，原文为英文，内容为“Cloud computing is a model for enabling ubiquitous,convenient, on-demand network access to a shared poolof configurable computing resources (. networks, servers,storage, applications and services) that can be rapidlyprovisioned and released with minimal management effortor service provider interaction.”相关参考文献为The NIST Definition of Cloud Computing. Peter Mell,Timothy Grance. Sep 2011.