随着有关云计算概念、术语和技术的不断涌现和大量报道，人们在生活中越来越多的采用和实施云计算技术。由于云计算概念和技术比较新颖，涵义比较宽泛，再加上市场上一些人将云计算放大成无所不包、无所不能和无所不在的万能技术，对云计算的描述和推销多少出现了一些浮燥和炒做的嫌疑。脱离实际过分夸大或缺乏全面分析地炒做云计算不仅可能让人误解，也会使得云计算的发展不切实际，对于云计算产业在中国的成长非常不利。所以，有必要对云计算的由来和概念进行了较为全面的梳理和定义。在总结云计算技术为IT产业带来好处的同时，找出不足及局限，从而更好地发展云计算技术。1.云计算的概念云计算（Cloud Computing）是由分布式计算（Distributed Computing）、并行处理（Parallel Computing）、网格计算（Grid Computing）发展来的，是一种新兴的商业计算模型。中国网格计算、云计算专家刘鹏认为：“云计算将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务”。云计算中的“计算”是一个简单而明确的概念。“计算”系指计算应用，在我们生活中可以指一切IT应用。随着网络技术的发展，所有的信息、通信和视频应用都将整合在统一的平台之上。由此推而广之，云计算中的“计算”可以泛指一切ICT的融合应用。所以，云计算术语的关键特征并不在于“计算”，而在于“云”。2.云计算的发展模式及其特征早期云计算来之于国际上以亚马逊、Saleforces.com和谷歌(Google)为代表的公司，并且都提供了具有显著特征，但又代表着不同模式的成功云业务。云计算按照层次将业务模式划分为3层，最顶层是软云，中间层是平云，底层是基云。在基云之下是构建云计算的基础技术。云计算的核心思想，是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务。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。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。总的来说，云计算可以算作是网格计算的一个商业演化版。3.“云计算”促进科技协同研究环境的建立云计算的平台即服务可以把开发环境作为一种服务提供到用户端，这种服务为科学协同研究创造了一个很好的平台。通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将与互联网更相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。4.“云计算”提升数据共享服务云计算是下一代的数据中心，随着云计算的发展，科学数据共享应用云计算的技术模式在数据挖掘、数据加工、数据利用、数据管理、数据存储、数据迁移等方面可以得到便捷的发展，使科学数据共享服务得到正真提升。5.“云计算”推进网络科技环境中的发展应用“云计算”，网络科技环境可更好地实现高性能计算、实时协同研究、远程观测、海量数据存储与传输、科技文献、实验仪器与设备、应用软件、科学数据、网络工具以及科研活动的综合协同，在云计算环境下支持位于不同地点的科技工作者实现软件资源、硬件资源和数据资源的共享，促进科学研究方式的变革，促进科学工作者的交流，从而推动科技创新的步伐。6.“云计算”是创建绿色网络环境的一个途径随着网络的发展，倡导绿色，节约能源已成为网络发展进程必须解决的问题。设备的空载，电力资源的浪费，制冷环境的扩展，引起许多网络管理部门、运行部门和政府的极大关注。云计算实现了对资源的整合，顺应了网络的发展需求。在未来我们行业网络发展中也需要把绿色网络环境的创建考虑进去，这样才能使我们的发展不走弯路。
做云计算中的资源调度... 实验比较好做，理论深度需要继续挖掘 云计算中的 资源调度 问题应该比较好做 可以做安全云计算是应用性问题，如同web计算一样，不好做，没有深度，论文估计也不好写。
研究选题主要有以下几个方法：1、往深处思考、在纵向上挖掘：即围绕着云计算自身的发展进行选题，比如云计算安全研究......2、往广处思考、在横向上挖掘：即围绕着云计算在其他行业的应用进行选题，比如制造云研究......3、往博处思考、在集成上挖掘：即围绕着云计算与其他领域集成后的新领域进行选题，比如云计算经济学......
云计算发展方向，云计算发展前景，云计算热门技术这些方向都可以的，中国云计算网站有很多这方面的参考资料，你可以下载资料参考一下！
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。
省级刊物：《民营科技》 主管单位：云南省科学技术厅 主办单位：云南省民办科技机构管委会 国际刊号：ISSN 1673-4033，国内刊号：CN 53-1125/N， 国家新闻出版总署收录、知网、维普、万方收录。 省级刊物：《科技资讯》 主管单位：山东省科技厅 主办单位：山东省技术开发服务中心 国际标准刊号：ISSN 1001-9960 国内统一刊号：CN 37-1021/N 国家新闻出版总署收录、知网、万方、龙源、维普收录。 省级刊物：《黑龙江科技资讯》 主管单位：黑龙江科协 主办单位：黑龙江省科学技术学会 国际标准刊号ISSN 1673-1328 国内统一刊号CN 23-1400/G3 国家新闻出版总署收录、知网、万方、龙源、维普收录。 国家级刊物：《文体用品与科技》 主管单位：国家轻工联合会 主办单位：全国文教体育用品资讯中心和中国文教体育用品协会 国际标准刊号：`ISSNI006-8902 国内统一刊号：CN11-3762/TS 国家新闻出版总署收录、知网、万方、龙源、维普收录 国家级刊物：《数字技术与应用》 主管单位：天津市中环电子资讯集团有限公司 主办单位：天津市电子仪表资讯研究所 国际标准刊号：ISSN 1007-9416 国内统一刊号：CN12-1369/TN 国家新闻出版总署收录、知网、万方、龙源、维普收录。 由于篇幅有限，中国期刊库就只介绍这么多科技期刊给大家，如果您还需要了解更多，或者您需要找我们快速发表论文的话，可以联络中国期刊库线上编辑。 中国期刊库---------论文发表，专业期刊论文发表网站
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张兆代 王圣洁 刘京鹏 宋宏伟
（青岛海洋地质研究所）
摘 要 云计算继承和整合了虚拟化技术、海量数据存储、分布式并行计算框架、智能化与自动管理等多项关键技术，形成了具有高性能、可伸缩、低成本及面向服务的新的计算模式。目前学术界及产业界对云计算的研究和探讨均呈快速增长趋势，大量论文发表在计算机类和图书情报类期刊，研究的重点集中在云计算的基础理论、云计算的关键技术、云服务的应用领域、云计算与信息资源管理等多个方面。本文以 2000 ～ 2012 年发表在国内核心期刊上关于云计算的研究文献为统计样本，分析了云计算的研究热点及其演化方向，结合我国地质资料集群化产业化服务的发展状况，探讨云计算应用策略。
关键词 云计算模式 地质资料 信息共享和服务
1 前言
“云计算（Cloud Computing）”一词出现于 2006 年，是谷歌总裁埃里克 施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大会（SES San Jose 2006）首次正式提出的一个概念。它不仅揭开了谷歌搜索背后关键技术的神秘面纱，而且在短短的数年内就迅速超越“网格计算（Grid Computing）”并成为新的潮流（图 1）。
图 1 网格计算与云计算搜索量变化趋势图
2006 年后，在谷歌、亚马逊、IBM 等企业的推动下，“云计算”作为新兴的计算模式已经有了广泛应用。云计算作为一种基础设施与服务的交付和使用模式，正深刻地影响着互联网的发展。近年来，国内外掀起了关于云计算的研究热潮，涌现了大量的研究文献和应用案例，云计算已经成为学术界和产业界共同关注的热点。本文首先介绍了云计算的基本概念和关键技术，并通过对现有的云计算研究文献的综合分析，结合我国地质资料集群化产业化服务的发展状况，提出其在云计算应用中需要注意的问题。
2 云计算及其关键技术
2.1 云计算的基本概念
云计算的概念仍存在不同的定义。一般认为云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备[1]。美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST）也给出了云计算的定义，认为云计算是一种能够通过网络以便利的、按需使用的方式获取计算资源并显著提高可用性的方式，这些计算资源来自一个共享的、可配置的资源池，并能够以自动的方式获取和释放[2]。
中国电子学会云计算专家委员会认为：云计算是一种基于互联网的、大众参与的计算模式，其计算资源（计算能力、存储能力、交互能力）是动态、可伸缩、且被虚拟化的，并以服务的方式提供。这种新型的计算资源组织、分配和使用模式，有利于合理配置计算资源并提高其利用率，从而促进节能减排，实现绿色计算[3]。
尽管云计算有不同的定义，但对于云计算的特点已有很多深入的讨论。下面五个基本特征可以用来判断一个计算服务是否是云计算。
（1）服务按需即取。云计算是把信息技术作为服务提供的一种方式。由于这种服务是从用户角度出发，按需即取的自助服务是其最重要的特征之一。用户可以自行获得计算能力，包括服务器的使用和网络存储的使用，而整个过程通常是自动进行的。
（2）便捷网络访问。云计算支持广泛和便捷的网络访问能力，用户可以使用多种设备，如手机、移动计算机或工作站等获取云服务。
（3）资源共享池。云计算带来的一个好处是能够提高资源的利用率，通过把资源集中到一个公共的资源共享池中，可以为大规模的用户群提供共享服务。由于资源池可以动态分配所有物理和虚拟资源，达到了通过共享提高资源利用率的目的。
（4）高可扩展性及弹性服务。云计算具有快速及可伸缩地提供服务的能力。根据需求变化，云计算所提供的服务可以自动并快速地扩展或收缩。
（5）服务可度量。云系统通过自动监控资源的使用，可以提供定量的运行报告，从而保证云服务处于应有的水平。
2.2 云计算的体系架构
计算机技术的发展经历了传统主机计算模式到个人普及计算模式及分布式网络计算模式的转变[4]。云计算作为一种新的计算模式，既是分布式计算、并行计算和网格计算等技术快速演化的结果，也是信息社会中信息需求的必然选择。社会化、集约化与专业化的信息服务通过各种云计算得以体现，其中既包括了各种通过网络提供给用户的互联网应用、软件或计算资源服务，也包含了用来支撑这些服务可靠和高效运行的软硬件平台。
美国国家标准与技术研究院的技术报告给出了关于云计算体系架构的完整模型（图 2），该顶层模型定义了云计算模式中的角色（Actors）、行为（Activities）和功能（Functions）[5]。云计算的核心角色有云用户（Cloud Consumer）、云服务商（Cloud Provider）、云审计者（CloudAuditor）、云代理商（CloudBroker）和云运营商（Cloud Carrier）共五类（表 1）。在该模型中，云用户可以获得包括 ERP、CRM、HR 等商业智能或信息、通讯、协作、存储、备份以及软件、硬件托管等多种服务，云服务商则通过云计算中心的建设、运行和管理提供在线的软件服务（SaaS）、平台服务（PaaS）和基础设施服务（IaaS），云运营商通过提供网络接入、通讯系统等保障云计算的提供和使用，云审计者和云代理商的参与则保证了云计算和云服务的稳定性、持续性和透明度及服务水平。
图 2 云计算体系架构参考模型（引自 NIST）
表 1 云计算模式中的主要角色及定义
2.3 云计算的关键技术
云计算是计算机技术发展的产物，其中虚拟化技术、海量数据存储、分布式并行计算框架、智能化与自动管理被认为是实现云计算的关键技术[6]。
2.3.1 虚拟化技术
虚拟化（Virtualization）技术是将各种计算及存储资源充分整合和高效利用的关键。虚拟化技术包括两个方面：物理资源池化和资源池管理。物理资源池化是把物理设备由大化小，将一个物理设备虚拟为多个性能可配置的最小资源单位；资源池管理是对集群中虚拟化后的最小资源单位进行管理，根据资源的使用情况对资源进行灵活分配和调度，实现按需分配资源。虚拟化技术主要应用在服务器虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化三个方面。
2.3.2 海量数据存储
海量数据存储是云计算的主要任务。为了保证可用性、可靠性和经济性，云计算采用分布式存储的方式来存储数据，由于采用了分布式冗余存储的方式，数据既有高可靠性，也能并行地为大规模用户提供服务。云计算的数据存储技术主要有谷歌的分布式文件系统（GFS，Google File System）和 Hadoop 的HDFS（Hadoop Distributed File System）。
2.3.3 分布式并行计算框架
并行计算是云计算的核心。云计算采用 Map-Reduce 的编程模式实现分布式并行计算。Map-Reduce通过“Map”和“Reduce”这样两个过程来简化并行计算，所有应用只需要提供 Map 函数以及 Reduce 函数就可以在集群上进行大规模的分布式数据处理。Map-Reduce 不仅仅是一种编程模型，同时也是一种高效的任务调度模型，该模型的使用使计算任务高度并行及分布式实现成为现实。
2.3.4 智能化与自动管理技术
云计算具有高度自治的特点，智能化与自动管理是云计算模式的重要技术支撑。通过对集群系统各节点的全面监控、自动反馈、智能调配，实现了包括设备、虚拟资源、通讯与服务等的动态管理和自动迁移。以第四代大规模数据中心为基础的云计算，既能灵活扩展部署，也能满足服务计算和多粒度计算的要求。
3 我国云计算研究热点分析
3.1 国内外云计算搜索量变化趋势比较
搜索量的大小通常反映关注度的高低，使用 Google Trends 工具还可以分析一些长期的趋势和变化。这里选择“Cloud Computing”和“云计算”分别作为世界和我国在云计算领域的指标性关键词，从分析结果可以看出以下几个特点（图3）：①世界上对于云计算的关注开始于 2007 年，我国则自 2008 年才开始关注该领域。因此，我国仍属于学习—跟随型研究模式。②自 2007 年后，世界上关于“Cloud Computing”的搜索量出现迅速增长趋势，目前，已超过“Grid Computing”成为新的信息技术热点，我国对此的关注则较为平缓和滞后。③如果把搜索量代表的关注度看做是“海上的冰山”，那些“水下的部分”，包括基础理论、关键技术、应用实践等方面，国内外存在更大的差距。
图 3 国内外云计算搜索量变化趋势比较
3.2 国内云计算研究文献的计量分析
本文利用中国知网 CNKI 学术期刊数据库，检索 2000 年 1 月至 2012 年 3 月发表的有关云计算研究的核心期刊文献 852 篇（表 2）。我国对于云计算的研究始于 2007 年，之前罕见相关研究。2008 ～2011 年，云计算的研究开始引起广泛关注，论文数量开始急剧上升，同时发表云计算论文的期刊数量也同步快速增多，显示出云计算研究领域的广泛性。由于只统计到 2012 年 4 月的部分数据，从表面看检索到的 2012 年的成果不多，实际并未改变论文数量快速增加的趋势。
表 2 云计算论文发表时间分布表
对于检索到的 852 篇论文，对其关键词进行了计量分析，其中涉及关键词 1376 个，累计出现频次3020 次。按频次从大到小排列，排在前十位的关键词有：云计算（645）、虚拟化（115）、图书情报（115）、云服务（94）、安全（65）、存储（42）、物联网（33）、MapReduce（24）、档案（20）、数据中心（13）等。从关键词分析可以看出，云计算的研究涉及基础理论、关键技术、应用领域、信息资源管理等诸多方面，对于虚拟化、存储、MapReduce 等关键技术有较多论述；但整体来讲，多数仍为综述性、展望类的论文。就应用领域来讲，图书情报界对云计算进行研究和借鉴的趋势比较明显[7]，而地质资料界对云计算的关注和应用研究仍较少。
4 云计算与地质资料服务
4.1 地质资料数据与服务现状
地质资料是国家重要的基础资料。新中国成立以来，通过实行地质资料统一汇交制度，积累了大量的地质资料。我国现有全国性基础地质与战略性矿产地质数据资源 12 大类 50 余种数据库，数据量达10TB 以上，涉及区域地质、矿产地质、水文—工程—环境地质、农业地质、海洋地质、基础地质、地球化学、地球物理、地学科研、地质资料、遥感等领域[8]。
我国目前实行的是二级监管、三级保存的地质资料管理框架。由于条块分割等原因，地质资料的共享与服务尚存在很大差距，突出表现在数字化程度低，信息孤岛现象严重，地质资料不能及时、有效地满足国家建设与社会需求。
2002 年，国务院颁布了《地质资料管理条例》，2003 年，国土资源部发布了《地质资料管理条例实施办法》，地质资料的管理与共享服务得到了前所未有的重视。国土资源部又相继推动地质资料汇交、地质资料委托保管、地质资料集群化、产业化服务等，地质资料的管理与服务开始出现一个新的局面。由于管理与服务模式的转变是一个较长期的过程，地质资料工作的重要性仍未完全显现，社会对地质、矿产等的关注度仍远落后于“土地”“海洋”“气象”，仅稍高于“测绘”（图 4）。
4.2 云计算是改变地质资料服务模式的契机
从云计算的产生和发展过程来看，云计算是在继承和整合了虚拟化技术、海量数据存储、分布式并行计算框架、智能化与自动管理等多项关键技术的基础上，形成的具有高性能、可伸缩、低成本及面向服务的新的计算模式。云计算正在推动着信息产业实现社会化、集约化、专业化的大转型。
社会化：互联网计算正成为社会基础设施，建立集中的、各种各样的云计算中心实现规模化的社会服务，是当前发展的趋势。
图 4 地质等搜索量变化趋势比较
集约化：归并分散、粗放的软件开发与应用，软件模块构件化，提高平台利用率，使计算资源以虚拟化组织和配置、弹性伸缩，通过软件的重用和柔性重组，进行服务流程的优化与重构。
专业化：面向多租户使服务更为精细、规范，并对服务透明使用，按需租用[9]。
地质资料服务及信息共享是一种典型的数据密集型计算服务，这恰与云计算模式的基本特点相符合。因此，引入云计算是推进地质资料信息服务集群化产业化的天然契机。从技术层面上来讲，国家地质资料数据中心建设十分重要，建议规划为提供完整 SPI（软件即服务 SaaS、平台即服务 PaaS、基础设施即服务 IaaS）服务的地质资料专业云，全面涵盖二级监管、三级保存及社会化服务，这种集中式的部署方式既降低了技术难度，也有利于提高投入和使用效率。其次，国家地质数据中心也可以规划为“逻辑统一、物理分布”的三级数据中心体系，这种社区云的部署方式符合我国地质资料行业现状，组织实施均较为简单。需要注意的是，无论哪种方式，统一的体系架构、成熟技术的采用、一致的标准和安全性都是需要重点考虑的问题。
5 结语
与网格计算相反，云计算更多地经历了从实践到理论的过程，从研究者关注云计算开始，其实已经大量出现云计算的实例。我国在云计算领域的基础研究仍然落后，但图书情报界对云计算的跟踪和应用却十分突出，一些基于知识的服务已经达到专业化和产业化服务水平。相信云计算模式的引入，将会极大地推动地质资料服务向集群化产业化方向转型，以更好地实现地质资料和成果的全社会共享。
参 考 文 献
[1] 维基百科.云计算.http：//zh.wikipedia.org/wiki/ 云计算，2012.
[2]Peter Mell，Timothy Grance.The NIST Definition of Cloud Computing.NIST Special Publication 800 ～ 145，2011.
[3] 李德毅，林润华，郑纬民等.云计算技术发展报告 [M[.北京：科学出版社，2011.
[4] 杨春霞，王圣洁，王春民.谈计算模式的演变及其对海洋地质数据处理的影响 [J].海洋地质动态，2004，20（2）：32 ～ 36.
[5]Fang Liu，Jin Tong，Jian Mao et al.NIST Cloud Computing Reference Architecture.NIST Special Publication 500 ～ 292，2011.
[6]Michael Armbrust，Armando Fox，Rean Griffith et al.Above the Clouds： A Berkeley View of Cloud Computing.http：//，2009.
[7] 张正禄.我国图书情报界云计算研究述评 [J].国家图书馆学刊，2010，（3）：73 ～ 76.
[8] 国土资源部矿产资源储量司.推进地质资料信息服务集群化产业化 [M].北京：地质出版社，2011.
[9] 李德毅.云计算支撑信息服务社会化、集约化和专业化 [J].重庆邮电大学学报，2010，22（6）：698 ～ 702.
普刊（省级国家级）一般安排周期是1到3个月，比如现在是3月，现在基本都是征收四月的稿件，本科学报的安排周期一般在2到4个月，现在大部分本科学报基本都是安排的六七月的版面。北大核心以上级别期刊的安排周期一般在6到8个月，审稿周期一个月。三月安排的话，基本上要十月十一月的版面了。更高端的一些期刊已经在征收13年版面了，如SCI EI等。 ————中国期刊库
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论文发表最快的时间，这个需要看你想发表什么级别的刊物，比如说，你想发表核心期刊，或者SCI，这个没法在3个月内发表，凡是告诉你3个月内核心期刊的都是，因为光审稿就得3个月。如果你是想发表普通CN期刊，那么最快发表6-11个月。如果你是找论文服务机构办理加急，我同事找的淘淘论文加急的是2个月发表出来的，这算是比较快的了。再就没有了，那些说半个月，一周发表出来的，都是，你要警惕。
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国内主要有5大期刊数据库一、中国知网提供的《中国学术期刊(光盘版)》也称中国期刊全文数据库由清华同方股份有限公司出版。收录1994年以来国内6 600种期刊,包括了学术期刊于非学术期刊,涵盖理工、农业、医药卫生、文史哲、政治军事与法律、教育与社会科学综合、电子技术与信息科学、经济与管理。收录的学术期刊同时作为“中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊”。但是收录的期刊不很全面,一些重要期刊未能收录。二、中国生物医学文献数据库(CBMDISC)由数据库是中国医学科学院信息研究所开发研制,收录了自1978年以来1 600余种中国生物医学期刊。范围涉及基础医学、临床医学、预防医学、药学、中医学及中药学等生物医学的各个领域。三、中文生物医学期刊数据库(CMCC)由中国人民解放军医学图书馆数据库研究部研制开发。收录了1994年以来国内正式出版发行的生物医学期刊和一些自办发行的生物医学刊物1 000余种的文献题录和文摘。涉及的主要学科领域有:基础医学、临床医学、预防医学、药学、医学生物学、中医学、中药学、医院管理及医学信息等生物医学的各个领域。并具有成果查新功能医学全在线四、万方数据资源系统(China Info)由中国科技信息研究所,万方数据股份有限公司研制。该数据库收录的期刊学科范围广,包括了学术期刊于非学术期刊,提供约2 000种的电子期刊的全文检索。被收录的学术期刊都获得了“中国核心期刊(遴选)数据库来源期刊”的收录证书。个别期刊甚至将“遴选”改成“精选”,或者干脆去掉。很多作者因此误以为这就是核心期刊。五、维普数据库也称中文科技期刊数据库,维普科技期刊数据库,由中国科学技术信息研究所重庆分所出版。收录了1989年以来我国自然科学、工程技术、农业科学、医药卫生、经济管理、教育科学和图书情报等学科9 000余种期刊,包括了学术与非学术期刊。收录期刊数量很大,但不足之处是部分国家新闻出版总署公布的非法期刊也被收录了。一般的,学术期刊都能进入至少1个国内期刊数据库。期刊据数据库[3]不是期刊的评价体系,对科研处的期刊性质评价也就缺乏足够的意义,故不宜作为期刊性质评价的依据。1、万方数据万方数据提供中国大陆科技期刊检索，是万方数据股份有限公司建立的专业学术知识服务网站。隶属于万方数据资源系统，对外服务数据由万方数据资源系统统一部署提供。2、全国报刊索引收录全国包括港台地区的期刊8000种左右，月报道量在1.8万条以上，年报道量在44万条左右，书本式用户有3500多家，现又出版光盘数据库。反映了中国政治、经济、军事、科学、文化、文学艺术、历史地理、科技等方面的发展情况，提供了国内外最新学术进展信息。该索引是我国收录报刊种类最多，内容涉及范围最广，持续出版时间最长，与新文献保持同步发展的权威性检索刊物，也是查找建国以来报刊论文资料最重要的检索工具。正文采用分类编排，先后采用过《中国人民大学图书分类法》和自编的《报刊资料分类表》，1980年起，仿《中国图书馆图书分类法》分21类编排，1992年全面改用《中国图书资料分类法》（第三版）编排，2000年开始用《中国图书馆分类法》（第四版）标引，计算机编排。在著录上，《全国报刊索引》从1991年起采用国家标准——《检索期刊条目著录规则》进行著录，包括题名、著译者姓名、报刊名、版本、卷期标识、起止页码、附注等项。同时，“哲社版”采用电脑编排，增加了“著者索引”、“题中人名分析索引”、“引用报刊一览表”，方便了读者的使用。3、超星数字图书馆为目前世界最大的中文在线数字图书馆，提供大量的电子图书资源提供阅读，其中包括文学、经济、计算机等五十余大类，数十万册电子图书，300 万篇论文，全文总量 4亿余页，数据总量30000GB，大量免费电子图书，并且每天仍在不断的增加与更新。覆盖范围：涉及哲学、宗教、社科总论、经典理论、民族学、经济学、自然科学总论、计算机等各个学科门类。本馆已订购67万余册。 收录年限：1977年至今。4、维普资讯维普资讯是科学技术部西南信息中心下属的一家大型的专业化数据公司,是中文期刊数据库建设事业的奠基人,公司全称重庆维普资讯有限公司。目前已经成为中国最大的综合文献数据库。从1989年开始，一直致力于对海量的报刊数据进行科学严谨的研究、分析，采集、加工等深层次开发和推广应用。5、中宏数据库中宏数据库由国家发改委所属的中国宏观经济学会、中宏基金、中国宏观经济信息网、中宏经济研究中心联合研创。是由18类大库、74类中库组成，涵盖了九十年代以来宏观经济、区域经济、产业经济、金融保险、投资消费、世界经济、政策法规、统计数字、研究报告等方面的详尽内容，是目前国内门类最全，分类最细，容量最大的经济类数据库。
就是提供云计算的网站1、狭义云计算狭义云计算是指IT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。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。 2、广义云计算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IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务。 解释： 这种资源池称为“云”。“云”是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，通常为一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等等。云计算将所有的计算资源集中起来，并由软件实现自动管理，无需人为参与。这使得应用提供者无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于创新和降低成本。 有人打了个比方：这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 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。 总的来于，云计算可以算作是网格计算的一个商业演化版。早在2002年，我国刘鹏就针对传统网格计算思路存在不实用问题，提出计算池[4][5]的概念：“把分散在各地的高性能计算机用高速网络连接起来，用专门设计的中间件软件有机地粘合在一起，以Web界面接受各地科学工作者提出的计算请求，并将之分配到合适的结点上运行。计算池能大大提高资源的服务质量和利用率，同时避免跨结点划分应用程序所带来的低效性和复杂性，能够在目前条件下达到实用化要求。”如果将文中的“高性能计算机”换成“服务器集群”，将“科学工作者”换成“商业用户”，就与当前的云计算非常接近了。 云计算具有以下特点： (1) 超大规模。“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。 (2) 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我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。 (3) 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。 (4) 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。 (5) 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。 (6) 按需服务。“云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以象自来水，电，煤气那样计费。 (7) 极其廉价。由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“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[url=/view/25549.htm]美元[/url]、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。 云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也用重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。“云计算”时代 当今社会，PC依然是我们日常工作生活中的核心工具——我们用PC处理文档、存储资料，通过电子邮件或U盘与他人分享信息。如果PC硬盘坏了，我们会因为资料丢失而束手无策。而在“云计算”时代，“云”会替我们做存储和计算的工作。“云”就是计算机群，每一群包括了几十万台、甚至上百万台计算机。“云”的好处还在于，其中的计算机可以随时更新，保证“云”长生不老。Google就有好几个这样的“云”，其他IT巨头，如微软、雅虎、亚马逊（Amazon）也有或正在建设这样的“云”。届时，我们只需要一台能上网的电脑，不需关心存储或计算发生在哪朵“云”上，但一旦有需要，我们可以在任何地点用任何设备，如电脑、手机等，快速地计算和找到这些资料。我们再也不用担心资料丢失。 在谷雪梅加入Google以后，她发现这一类概念已经得到了实践。Google的技术，可以让几十万台计算机一起发挥作用，组成强大的数据中心。Google中国CEO李开复此前接受《财经》记者专访时说，Google真正的竞争力就在于有这些“云”，他们让Google有了无与伦比的存储和计算全球数据的能力。Google在创立之初，并没有刻意地去追求“云计算”和“晶格计算”等概念。但作为一家搜索引擎，Google在客观上需要拥有这些“云”。实际上，雅虎的搜索同样用到了“云计算”。云计算是一种新兴的共享基础架构的方法，它可以将巨大的系统池连接在一起以提供各种IT服务。很多因素推动了对这类环境的需求，其中包括连接设备、实时数据流、 SOA 的采用以及搜索、开放协作、社会网络和移动商务等这样的 Web 2.0 应用的急剧增长。另外，数字元器件性能的提升也使IT环境的规模大幅度提高，从而进一步加强了对一个由统一的云进行管理的需求。 云计算+always-On设备 被评为“25年来最具影响力的十大IT技术组合” 《纽约时报》:云计算到底指什么？ 云计算的说法正在广为流行，Gartner高级分析师Ben Pring评价道：“它正在成为一个大众化的词语。”但是，问题是似乎每个人对于云计算的理解各不相同。作为一个对互联网的比喻，“云”是很容易理解的。但是一旦同“计算”联系起来，它的意义就扩展了，而且开始变得模糊起来。有些分析师和公司把云计算仅仅定义为计算的升级版——基本上就是互联网上提供的众多虚拟服务器。另外一些人把云计算定义的更加宽泛，他们认为用户在防火墙保护之外消费的任何事物都处于“云”之中。 云计算被人们关注是在人们考虑IT业到底需要什么之后，人们需要找到一种办法能够在不增加新的投资，新的人力和新的软件的情况下增加互联网的能力和容量。而云计算正好提供了这种可能。现今云计算正处于一个起步的阶段，大大小小的公司提供着各式各样的云计算服务，从软件应用到网络存储再到邮件过滤。这些公司一部分是基础设备提供商，另一部分是像Salesforce.com之类的SAAS（软件即服务）提供商。现今主要实现的是基于互联网的个人服务，但是云计算的聚合和整合正在产生。云计算的几大形式 InfoWorld网站同数十家公司、分析家和IT用户讨论出了云计算的几大形式： 1.SAAS（软件即服务） 这种类型的云计算通过浏览器把程序传给成千上万的用户。在用户眼中看来，这样会省去在服务器和软件授权上的开支；从供应商角度来看，这样只需要维持一个程序就够了，这样能够减少成本。Salesforce.com是迄今为止这类服务最为出名的公司。SAAS在人力资源管理程序和ERP中比较常用。 Google Apps和Zoho Office也是类似的服务 2.实用计算（Utility Computing） 这个主意很早就有了，但是直到最近才在Amazon.com、Sun、IBM和其它提供存储服务和虚拟服务器的公司中新生。这种云计算是为IT行业创造虚拟的数据中心使得其能够把内存、I/O设备、存储和计算能力集中起来成为一个虚拟的资源池来为整个网络提供服务。 3.网络服务 同SAAS关系密切，网络服务提供者们能够提供API让开发者能够开发更多基于互联网的应用，而不是提供单机程序。 4.平台即服务 另一种SAAS，这种形式的云计算把开发环境作为一种服务来提供。你可以使用中间商的设备来开发自己的程序并通过互联网和其服务器传到用户手中。 5.MSP（管理服务提供商） 最古老的云计算运用之一。这种应用更多的是面向IT行业而不是终端用户，常用于邮件病毒扫描、程序监控等等。 6.商业服务平台 SAAS和MSP的混合应用，该类云计算为用户和提供商之间的互动提供了一个平台。比如用户个人开支管理系统，能够根据用户的设置来管理其开支并协调其订购的各种服务。 7.互联网整合 将互联网上提供类似服务的公司整合起来，以便用户能够更方便的比较和选择自己的服务供应商。云计算四个显著特点 首先，云计算提供了最可靠、最安全的数据存储中心，用户不用再担心数据丢失、病毒入侵等麻烦。 很多人觉得数据只有保存在自己看得见、摸得着的电脑里才最安全，其实不然。你的电脑可能会因为自己不小心而被损坏，或者被病毒攻击，导致硬盘上的数据无法恢复，而有机会接触你的电脑的不法之徒则可能利用各种机会窃取你的数据。此前轰动一时的“艳照门”事件据报道不也是因为电脑送修而造成个人数据外泄的吗？ 反之，当你的文档保存在类似 Google Docs 的网络服务上，当你把自己的照片上传到类似 Google Picasa Web 的网络相册里，你就再也不用担心数据的丢失或损坏。因为在“云”的另一端，有全世界最专业的团队来帮你管理信息，有全世界最先进的数据中心来帮你保存数据。同时，严格的权限管理策略可以帮助你放心地与你指定的人共享数据。这样，你不用花钱就可以享受到最好、最安全的服务，甚至比在银行里存钱还方便。 其次，云计算对用户端的设备要求最低，使用起来也最方便。 大家都有过维护个人电脑上种类繁多的应用软件的经历。为了使用某个最新的操作系统，或使用某个软件的最新版本，我们必须不断升级自己的电脑硬件。为了打开朋友发来的某种格式的文档，我们不得不疯狂寻找并下载某个应用软件。 为了防止在下载时引入病毒，我们不得不反复安装杀毒和防火墙软件。所有这些麻烦事加在一起，对于一个刚刚接触计算机，刚刚接触网络的新手来说不啻一场噩梦！如果你再也无法忍受这样的电脑使用体验，云计算也许是你的最好选择。你只要有一台可以上网的电脑，有一个你喜欢的浏览器，你要做的就是在浏览器中键入 URL ，然后尽情享受云计算带给你的无限乐趣。 你可以在浏览器中直接编辑存储在“云”的另一端的文档，你可以随时与朋友分享信息，再也不用担心你的软件是否是最新版本，再也不用为软件或文档染上病毒而发愁。因为在“云”的另一端，有专业的 IT 人员帮你维护硬件，帮你安装和升级软件，帮你防范病毒和各类网络攻击，帮你做你以前在个人电脑上所做的一切。 此外，云计算可以轻松实现不同设备间的数据与应用共享。 大家不妨回想一下，你自己的联系人信息是如何保存的。一个最常见的情形是，你的手机里存储了几百个联系人的电话号码，你的个人电脑或笔记本电脑里则存储了几百个电子邮件地址。为了方便在出差时发邮件，你不得不在个人电脑和笔记本电脑之间定期同步联系人信息。买了新的手机后，你不得不在旧手机和新手机之间同步电话号码。 对了，还有你的 PDA 以及你办公室里的电脑。考虑到不同设备的数据同步方法种类繁多，操作复杂，要在这许多不同的设备之间保存和维护最新的一份联系人信息，你必须为此付出难以计数的时间和精力。这时，你需要用云计算来让一切都变得更简单。在云计算的网络应用模式中，数据只有一份，保存在“云”的另一端，你的所有电子设备只需要连接互联网，就可以同时访问和使用同一份数据。 仍然以联系人信息的管理为例，当你使用网络服务来管理所有联系人的信息后，你可以在任何地方用任何一台电脑找到某个朋友的电子邮件地址，可以在任何一部手机上直接拨通朋友的电话号码，也可以把某个联系人的电子名片快速分享给好几个朋友。当然，这一切都是在严格的安全管理机制下进行的，只有对数据拥有访问权限的人，才可以使用或与他人分享这份数据。 最后，云计算为我们使用网络提供了几乎无限多的可能 为存储和管理数据提供了几乎无限多的空间，也为我们完成各类应用提供了几乎无限强大的计算能力。想像一下，当你驾车出游的时候，只要用手机连入网络，就可以直接看到自己所在地区的卫星地图和实时的交通状况，可以快速查询自己预设的行车路线，可以请网络上的好友推荐附近最好的景区和餐馆，可以快速预订目的地的宾馆，还可以把自己刚刚拍摄的照片或视频剪辑分享给远方的亲友…… 离开了云计算，单单使用个人电脑或手机上的客户端应用，我们是无法享受这些便捷的。个人电脑或其他电子设备不可能提供无限量的存储空间和计算能力，但在“云”的另一端，由数千台、数万台甚至更多服务器组成的庞大的集群却可以轻易地做到这一点。个人和单个设备的能力是有限的，但云计算的潜力却几乎是无限的。当你把最常用的数据和最重要的功能都放在“云”上时，我们相信，你对电脑、应用软件乃至网络的认识会有翻天覆地的变化，你的生活也会因此而改变。 互联网的精神实质是自由、平等和分享。作为一种最能体现互联网精神的计算模型，云计算必将在不远的将来展示出强大的生命力，并将从多个方面改变我们的工作和生活。无论是普通网络用户，还是企业员工，无论是IT管理者，还是软件开发人员，他们都能亲身体验到这种改变。云计算的发展现状 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WindowsAzure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[url=/view/408955.htm]报道[/url]）。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(trouble project?)。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[url=/view/10755.htm]网格[/url]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[url=/view/1245508.htm]李德毅[/url]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。
张兆代 王圣洁 刘京鹏 宋宏伟
（青岛海洋地质研究所）
摘 要 云计算继承和整合了虚拟化技术、海量数据存储、分布式并行计算框架、智能化与自动管理等多项关键技术，形成了具有高性能、可伸缩、低成本及面向服务的新的计算模式。目前学术界及产业界对云计算的研究和探讨均呈快速增长趋势，大量论文发表在计算机类和图书情报类期刊，研究的重点集中在云计算的基础理论、云计算的关键技术、云服务的应用领域、云计算与信息资源管理等多个方面。本文以 2000 ～ 2012 年发表在国内核心期刊上关于云计算的研究文献为统计样本，分析了云计算的研究热点及其演化方向，结合我国地质资料集群化产业化服务的发展状况，探讨云计算应用策略。
关键词 云计算模式 地质资料 信息共享和服务
1 前言
“云计算（Cloud Computing）”一词出现于 2006 年，是谷歌总裁埃里克 施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大会（SES San Jose 2006）首次正式提出的一个概念。它不仅揭开了谷歌搜索背后关键技术的神秘面纱，而且在短短的数年内就迅速超越“网格计算（Grid Computing）”并成为新的潮流（图 1）。
图 1 网格计算与云计算搜索量变化趋势图
2006 年后，在谷歌、亚马逊、IBM 等企业的推动下，“云计算”作为新兴的计算模式已经有了广泛应用。云计算作为一种基础设施与服务的交付和使用模式，正深刻地影响着互联网的发展。近年来，国内外掀起了关于云计算的研究热潮，涌现了大量的研究文献和应用案例，云计算已经成为学术界和产业界共同关注的热点。本文首先介绍了云计算的基本概念和关键技术，并通过对现有的云计算研究文献的综合分析，结合我国地质资料集群化产业化服务的发展状况，提出其在云计算应用中需要注意的问题。
2 云计算及其关键技术
2.1 云计算的基本概念
云计算的概念仍存在不同的定义。一般认为云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备[1]。美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST）也给出了云计算的定义，认为云计算是一种能够通过网络以便利的、按需使用的方式获取计算资源并显著提高可用性的方式，这些计算资源来自一个共享的、可配置的资源池，并能够以自动的方式获取和释放[2]。
中国电子学会云计算专家委员会认为：云计算是一种基于互联网的、大众参与的计算模式，其计算资源（计算能力、存储能力、交互能力）是动态、可伸缩、且被虚拟化的，并以服务的方式提供。这种新型的计算资源组织、分配和使用模式，有利于合理配置计算资源并提高其利用率，从而促进节能减排，实现绿色计算[3]。
尽管云计算有不同的定义，但对于云计算的特点已有很多深入的讨论。下面五个基本特征可以用来判断一个计算服务是否是云计算。
（1）服务按需即取。云计算是把信息技术作为服务提供的一种方式。由于这种服务是从用户角度出发，按需即取的自助服务是其最重要的特征之一。用户可以自行获得计算能力，包括服务器的使用和网络存储的使用，而整个过程通常是自动进行的。
（2）便捷网络访问。云计算支持广泛和便捷的网络访问能力，用户可以使用多种设备，如手机、移动计算机或工作站等获取云服务。
（3）资源共享池。云计算带来的一个好处是能够提高资源的利用率，通过把资源集中到一个公共的资源共享池中，可以为大规模的用户群提供共享服务。由于资源池可以动态分配所有物理和虚拟资源，达到了通过共享提高资源利用率的目的。
（4）高可扩展性及弹性服务。云计算具有快速及可伸缩地提供服务的能力。根据需求变化，云计算所提供的服务可以自动并快速地扩展或收缩。
（5）服务可度量。云系统通过自动监控资源的使用，可以提供定量的运行报告，从而保证云服务处于应有的水平。
2.2 云计算的体系架构
计算机技术的发展经历了传统主机计算模式到个人普及计算模式及分布式网络计算模式的转变[4]。云计算作为一种新的计算模式，既是分布式计算、并行计算和网格计算等技术快速演化的结果，也是信息社会中信息需求的必然选择。社会化、集约化与专业化的信息服务通过各种云计算得以体现，其中既包括了各种通过网络提供给用户的互联网应用、软件或计算资源服务，也包含了用来支撑这些服务可靠和高效运行的软硬件平台。
美国国家标准与技术研究院的技术报告给出了关于云计算体系架构的完整模型（图 2），该顶层模型定义了云计算模式中的角色（Actors）、行为（Activities）和功能（Functions）[5]。云计算的核心角色有云用户（Cloud Consumer）、云服务商（Cloud Provider）、云审计者（CloudAuditor）、云代理商（CloudBroker）和云运营商（Cloud Carrier）共五类（表 1）。在该模型中，云用户可以获得包括 ERP、CRM、HR 等商业智能或信息、通讯、协作、存储、备份以及软件、硬件托管等多种服务，云服务商则通过云计算中心的建设、运行和管理提供在线的软件服务（SaaS）、平台服务（PaaS）和基础设施服务（IaaS），云运营商通过提供网络接入、通讯系统等保障云计算的提供和使用，云审计者和云代理商的参与则保证了云计算和云服务的稳定性、持续性和透明度及服务水平。
图 2 云计算体系架构参考模型（引自 NIST）
表 1 云计算模式中的主要角色及定义
2.3 云计算的关键技术
云计算是计算机技术发展的产物，其中虚拟化技术、海量数据存储、分布式并行计算框架、智能化与自动管理被认为是实现云计算的关键技术[6]。
2.3.1 虚拟化技术
虚拟化（Virtualization）技术是将各种计算及存储资源充分整合和高效利用的关键。虚拟化技术包括两个方面：物理资源池化和资源池管理。物理资源池化是把物理设备由大化小，将一个物理设备虚拟为多个性能可配置的最小资源单位；资源池管理是对集群中虚拟化后的最小资源单位进行管理，根据资源的使用情况对资源进行灵活分配和调度，实现按需分配资源。虚拟化技术主要应用在服务器虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化三个方面。
2.3.2 海量数据存储
海量数据存储是云计算的主要任务。为了保证可用性、可靠性和经济性，云计算采用分布式存储的方式来存储数据，由于采用了分布式冗余存储的方式，数据既有高可靠性，也能并行地为大规模用户提供服务。云计算的数据存储技术主要有谷歌的分布式文件系统（GFS，Google File System）和 Hadoop 的HDFS（Hadoop Distributed File System）。
2.3.3 分布式并行计算框架
并行计算是云计算的核心。云计算采用 Map-Reduce 的编程模式实现分布式并行计算。Map-Reduce通过“Map”和“Reduce”这样两个过程来简化并行计算，所有应用只需要提供 Map 函数以及 Reduce 函数就可以在集群上进行大规模的分布式数据处理。Map-Reduce 不仅仅是一种编程模型，同时也是一种高效的任务调度模型，该模型的使用使计算任务高度并行及分布式实现成为现实。
2.3.4 智能化与自动管理技术
云计算具有高度自治的特点，智能化与自动管理是云计算模式的重要技术支撑。通过对集群系统各节点的全面监控、自动反馈、智能调配，实现了包括设备、虚拟资源、通讯与服务等的动态管理和自动迁移。以第四代大规模数据中心为基础的云计算，既能灵活扩展部署，也能满足服务计算和多粒度计算的要求。
3 我国云计算研究热点分析
3.1 国内外云计算搜索量变化趋势比较
搜索量的大小通常反映关注度的高低，使用 Google Trends 工具还可以分析一些长期的趋势和变化。这里选择“Cloud Computing”和“云计算”分别作为世界和我国在云计算领域的指标性关键词，从分析结果可以看出以下几个特点（图3）：①世界上对于云计算的关注开始于 2007 年，我国则自 2008 年才开始关注该领域。因此，我国仍属于学习—跟随型研究模式。②自 2007 年后，世界上关于“Cloud Computing”的搜索量出现迅速增长趋势，目前，已超过“Grid Computing”成为新的信息技术热点，我国对此的关注则较为平缓和滞后。③如果把搜索量代表的关注度看做是“海上的冰山”，那些“水下的部分”，包括基础理论、关键技术、应用实践等方面，国内外存在更大的差距。
图 3 国内外云计算搜索量变化趋势比较
3.2 国内云计算研究文献的计量分析
本文利用中国知网 CNKI 学术期刊数据库，检索 2000 年 1 月至 2012 年 3 月发表的有关云计算研究的核心期刊文献 852 篇（表 2）。我国对于云计算的研究始于 2007 年，之前罕见相关研究。2008 ～2011 年，云计算的研究开始引起广泛关注，论文数量开始急剧上升，同时发表云计算论文的期刊数量也同步快速增多，显示出云计算研究领域的广泛性。由于只统计到 2012 年 4 月的部分数据，从表面看检索到的 2012 年的成果不多，实际并未改变论文数量快速增加的趋势。
表 2 云计算论文发表时间分布表
对于检索到的 852 篇论文，对其关键词进行了计量分析，其中涉及关键词 1376 个，累计出现频次3020 次。按频次从大到小排列，排在前十位的关键词有：云计算（645）、虚拟化（115）、图书情报（115）、云服务（94）、安全（65）、存储（42）、物联网（33）、MapReduce（24）、档案（20）、数据中心（13）等。从关键词分析可以看出，云计算的研究涉及基础理论、关键技术、应用领域、信息资源管理等诸多方面，对于虚拟化、存储、MapReduce 等关键技术有较多论述；但整体来讲，多数仍为综述性、展望类的论文。就应用领域来讲，图书情报界对云计算进行研究和借鉴的趋势比较明显[7]，而地质资料界对云计算的关注和应用研究仍较少。
4 云计算与地质资料服务
4.1 地质资料数据与服务现状
地质资料是国家重要的基础资料。新中国成立以来，通过实行地质资料统一汇交制度，积累了大量的地质资料。我国现有全国性基础地质与战略性矿产地质数据资源 12 大类 50 余种数据库，数据量达10TB 以上，涉及区域地质、矿产地质、水文—工程—环境地质、农业地质、海洋地质、基础地质、地球化学、地球物理、地学科研、地质资料、遥感等领域[8]。
我国目前实行的是二级监管、三级保存的地质资料管理框架。由于条块分割等原因，地质资料的共享与服务尚存在很大差距，突出表现在数字化程度低，信息孤岛现象严重，地质资料不能及时、有效地满足国家建设与社会需求。
2002 年，国务院颁布了《地质资料管理条例》，2003 年，国土资源部发布了《地质资料管理条例实施办法》，地质资料的管理与共享服务得到了前所未有的重视。国土资源部又相继推动地质资料汇交、地质资料委托保管、地质资料集群化、产业化服务等，地质资料的管理与服务开始出现一个新的局面。由于管理与服务模式的转变是一个较长期的过程，地质资料工作的重要性仍未完全显现，社会对地质、矿产等的关注度仍远落后于“土地”“海洋”“气象”，仅稍高于“测绘”（图 4）。
4.2 云计算是改变地质资料服务模式的契机
从云计算的产生和发展过程来看，云计算是在继承和整合了虚拟化技术、海量数据存储、分布式并行计算框架、智能化与自动管理等多项关键技术的基础上，形成的具有高性能、可伸缩、低成本及面向服务的新的计算模式。云计算正在推动着信息产业实现社会化、集约化、专业化的大转型。
社会化：互联网计算正成为社会基础设施，建立集中的、各种各样的云计算中心实现规模化的社会服务，是当前发展的趋势。
图 4 地质等搜索量变化趋势比较
集约化：归并分散、粗放的软件开发与应用，软件模块构件化，提高平台利用率，使计算资源以虚拟化组织和配置、弹性伸缩，通过软件的重用和柔性重组，进行服务流程的优化与重构。
专业化：面向多租户使服务更为精细、规范，并对服务透明使用，按需租用[9]。
地质资料服务及信息共享是一种典型的数据密集型计算服务，这恰与云计算模式的基本特点相符合。因此，引入云计算是推进地质资料信息服务集群化产业化的天然契机。从技术层面上来讲，国家地质资料数据中心建设十分重要，建议规划为提供完整 SPI（软件即服务 SaaS、平台即服务 PaaS、基础设施即服务 IaaS）服务的地质资料专业云，全面涵盖二级监管、三级保存及社会化服务，这种集中式的部署方式既降低了技术难度，也有利于提高投入和使用效率。其次，国家地质数据中心也可以规划为“逻辑统一、物理分布”的三级数据中心体系，这种社区云的部署方式符合我国地质资料行业现状，组织实施均较为简单。需要注意的是，无论哪种方式，统一的体系架构、成熟技术的采用、一致的标准和安全性都是需要重点考虑的问题。
5 结语
与网格计算相反，云计算更多地经历了从实践到理论的过程，从研究者关注云计算开始，其实已经大量出现云计算的实例。我国在云计算领域的基础研究仍然落后，但图书情报界对云计算的跟踪和应用却十分突出，一些基于知识的服务已经达到专业化和产业化服务水平。相信云计算模式的引入，将会极大地推动地质资料服务向集群化产业化方向转型，以更好地实现地质资料和成果的全社会共享。
参 考 文 献
[1] 维基百科.云计算.http：//zh.wikipedia.org/wiki/ 云计算，2012.
[2]Peter Mell，Timothy Grance.The NIST Definition of Cloud Computing.NIST Special Publication 800 ～ 145，2011.
[3] 李德毅，林润华，郑纬民等.云计算技术发展报告 [M[.北京：科学出版社，2011.
[4] 杨春霞，王圣洁，王春民.谈计算模式的演变及其对海洋地质数据处理的影响 [J].海洋地质动态，2004，20（2）：32 ～ 36.
[5]Fang Liu，Jin Tong，Jian Mao et al.NIST Cloud Computing Reference Architecture.NIST Special Publication 500 ～ 292，2011.
[6]Michael Armbrust，Armando Fox，Rean Griffith et al.Above the Clouds： A Berkeley View of Cloud Computing.http：//，2009.
[7] 张正禄.我国图书情报界云计算研究述评 [J].国家图书馆学刊，2010，（3）：73 ～ 76.
[8] 国土资源部矿产资源储量司.推进地质资料信息服务集群化产业化 [M].北京：地质出版社，2011.
[9] 李德毅.云计算支撑信息服务社会化、集约化和专业化 [J].重庆邮电大学学报，2010，22（6）：698 ～ 702.
研究选题主要有以下几个方法：1、往深处思考、在纵向上挖掘：即围绕着云计算自身的发展进行选题，比如云计算安全研究......2、往广处思考、在横向上挖掘：即围绕着云计算在其他行业的应用进行选题，比如制造云研究......3、往博处思考、在集成上挖掘：即围绕着云计算与其他领域集成后的新领域进行选题，比如云计算经济学......
2013年4月，由我司和武汉市城市排水发展有限公司合力编辑的《打造水务行业数字化运营管理，赢得行业未来》一文在水行业具有较高权威的《水与中国》杂志刊登，获得业内人士一致赞同，水务数字化运营也在业内成了热议话题。 《打造水务数字化运营，赢得行业未来》污水处理行业作为国家新兴战略产业之一，国家“十二五”规划对城镇污水处理提出了更高的要求，并明确要求县级镇、尤其是重点镇必须建立污水处理厂。截止2012年9月，全国设市城市、县累计建成城镇污水处理厂3272座，处理能力达到1.40亿立方米/日，比2010年底全国设市城市、县累计建成城镇污水处理厂2833座增加439座，比污水处理能力1.25亿立方米/日增加150万立方米/日，由此可见，城镇污水处理厂不论是数量和处理能力都保持了持续高速增长的态势。污水处理厂在承担环保减排的任务的同时，需要消耗大量的水、电、药。据统计，水、电、药成本占污水处理厂生产运行管理直接成本的90%以上。至2010年我国污水排放量达到800亿吨左右，而我国2010年污水处理电耗为0.2至0.56度每吨之间，按此测算，光电量消耗就至少需要150亿度以上，再加上设备损耗、药耗、水耗等，其费用更为庞大。假设能通过有效的节能管理将城市污水处理厂的运行费用即使节省1%，那也是天文数字。目前国内的城镇污水处理项目通常存在配套污水收集系统不完善，污水来量不足，污水中污染物浓度低达不到设计进水浓度，污水处理运行管理人才短缺，污水系统不稳定，运行费用偏高等棘手问题。这些问题一方面需要各级政府加强管理和监督，另一方面也需要污水处理企业通过加强或改进自身的工艺运行管理方式、方法和转变运营管理模式，提升污水厂运行和企业运营管理水平，尽可能的将上述问题产生的影响降至最低。水务企业现状随着我国水务环保行业市场化程度的逐步加大，市场上涌现出许多全国性和区域性的大型水务集团公司，有些集团公司拥有全国各地上百家的污水处理项目。下属污水处理厂地域分布广泛、各厂运营管理水平不一，运营管理人才短缺等问题日益突出，这使得集团公司迫切需要进行集约化管理，实现企业资源的合理配置，通过有效监管提升下属污水处理企业运营管理能力。信息化运营管理模式逐步成为大型水务集团公司提升企业整体运营管理水平、应对逐渐激烈的市场化竞争、获取最大化经济效益的发展方向。水务综合运营管理系统崭露头角加强城市污水处理系统综合运营管理、节能优化调度研究和实用技术开发，对实现工艺运行由经验判断走向定量分析，由依赖个体式英雄发展为依靠专家团队能力，打造规范化、程序化、专业化、集约化、智能化、精细化运营管理模式具有重要的意义。纵观国内专注于污水处理行业综合运营管理系统开发的一些公司，如华信数据、上自所、亚控科技等，城市污水处理系统综合运营管理系统一般涵盖厂级运行管理和公司级运营管理两部分：厂级的运营管理污水处理厂级的运营管理以污水处理工艺运行为中心，以污水处理工艺的稳定运行和保持生产设备良好状态，出水水质达标排放为基础，通过建立全厂生产过程控制体系，将污水厂及下属泵站的各类在线仪表、设备所反映的生产运行数据进行采集、传输、信息共享，利用计算机技术对这些数据进行筛选、分析，将运行管理人员关注的重点数据直观的展现，然后借助污水处理工艺数学模型和专家系统对这些数据进行深入的数据挖掘和分析，实现污水处理厂工艺运行情况的分析预警、工艺异常处理的优选方案、各工艺运行单元以及全厂运行的优化调度分析方案、与工艺运行密切相关的设备性能分析、全厂运行成本分析等功能，从而辅助厂级管理人员提高工艺运行管理水平和综合运营管理水平。最大程度的降低生产运行各个环节的电耗、药耗，降低系统运行直接费用；最大程度的提高设备的使用效率和寿命，降低设备故障率，从而降低设备维修成本；提高运营管理工作效率，降低运行维护人员数量，节省人工成本；最终实现达标、稳定、高效、低耗的污水处理厂运行目标。公司级、集团级的运营管理公司级、集团级运营管理以集约化管理为目标，借助物联网技术实现对下属污水处理厂生产运行的远程集中监管，统一运行调度和工艺运行指导，利用计算机系统对各污水厂分析和筛选过的运营数据进行统计汇总和深入的数据分析挖掘，形成指导公司整体运营决策的工艺分析、设备分析、成本分析、风险分析等辅助决策工具，辅助企业决策层应对水务行业的激烈竞争，实现企业发展的战略目标和投资回报率的最大化。在远程集中监管方面，通过物联网技术建立下属各污水处理厂和泵站的生产运行情况的智能化、实时预警机制，在公司管理人员关注的关键数据或指标发生异常时，通过声、光、电、手机短息等形式，及时通知到相关人员。管理人员无论身处何处，只要能连接网络，即可远程、实时、直观查看关键工艺数据、设备运行状况。在运行调度和工艺运行指导方面，具有丰富工艺管理经验的专家团队无需亲赴现场，借助视频会议系统，在公司监控大屏上即可远程、实时查看到现场工作画面，辅以各构筑物运行数据、关键工艺数据和设备的运行情况，即可辅助各厂解决各类工艺运行难题。这将有效解决管理人才不足，提高工艺运行问题处理效率。辅助经营决策方面，经营决策的关键数据都由计算机系统自动采集、分析筛选、汇总统计，即保证了数据的及时性和准确性，又可将公司管理人员从“数据海洋”中解脱出来，所有经营决策数据以图表、报告等方式快捷、直观的展现，分析结果一目了然。极大的方便决策者进行战略目标和经营方针制定。小结水务综合运营管理系统从根本上解决水务行业发展的难题，它建立企业门户，解决企业信息传递脱节、信息孤岛问题；建立企业工作流平台，规范化、标准化工作流程，提高管理水平，实现有效监管；健全企业预案库、知识库，提高人员知识水平和素质，保障安全高效生产；建立企业动态决策支持系统，实现专业化、科学化管理决策；建立智能化污水处理工艺模型和完善的工艺调度方案，实现生产优化调度，节约能耗，降低成本；建立统一的考核体系和标准，满足上级各种考核要求，提高运营管理水平。在国家政策的大力支持下，会有越来越多的污水运营管理企业诞生，如何在激烈竞争中立于不败之地？——利用综合运营管理系统，打造数字化运营管理模式，才能赢得行业未来！ 2013年10月，武汉华信数据系统有限公司的《基于物联网的污水处理综合运营管理平台整体解决方案》是唯一入选《2013年中国物联网产业发展蓝皮书》作为“智慧环保”领域的案例，且中国科学院物联网研究发展中心授予武汉华信数据系统有限公司为专家顾问组成员。此项案例在2013年中国物联网行业发展峰会获得业内人士一致好评，尤其对国内大型环保集团公司在综合运营管理方面拓展了新思路。 2013年11月，由武汉华信数据系统有限公司主编的专业论文《基于物联网的水务综合运营管理平台》在《物联网与云计算》杂志刊登，受到业内人士焦点关注。《物联网与云计算》杂志的主办单位是工业和信息部、科学技术部，在行业有较高权威性和专业性，它致力于打造中国物联网产业媒体“第一品牌” 2014年2月，2014年2月，为了倡导智慧水务的管理理念，推广在水务企业的应用，武汉华信数据系统有限公司主编的评论文章《智慧水务管理平台在水务企业的应用》在国内权威水务行业杂志《水工业市场》刊登，受到业内人士焦点关注。