夏初哥哥
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.
靓丽人生000
大数据和云计算的区别：
1）目的不同：大数据是为了发掘信息价值，而云计算主要是通过互联网管理资源，提供相应的服务。
2）对象不同：大数据的对象是数据，云计算的对象是互联网资源以及应用等。
3）背景不同：大数据的出现在于用户和社会各行各业所产生大的数据呈现几何倍数的增长；云计算的出现在于用户服务需求的增长，以及企业处理业务的能力的提高。
4）价值不同：大数据的价值在于发掘数据的有效信息，云计算则可以大量节约使用成本。
不看现在云计算发展情况，未来的趋势是：云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话：“动一下鼠标就可以在妙极操作PB级别的数据”，确实让人兴奋不能止。
大数据分析经常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十数百或甚至数千的服务器分配工作，大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量数据。适用大数据的技术，包括大规模并行处理数据库、数据挖掘电网、分布文件系统、分布式数据库、计算平台、互联网和可扩展的存储系统，大数据指的海量的数据一般日处理PB级别以上，一般用于挖掘，分析，做一些智能性商业板块。
大数据必然与云计算有相关（大数据和云计算没有必然的联系，你要作大数据，可以用云计算，也可不用）数据中心是云计算基础，从技术上来看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分，大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式的架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化等技术，随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。
风中传音
摘 要：云计算已成为当前信息领域的一大热点，文章在介绍云计算概念、特点的基础上，结合现阶段高校信息化管理情况，分析云计算技术在高校的计算机管理、教务管理、数字图书馆管理、资源共享等方面的应用。 关键词：高校；云计算技术；计算机管理；教务管理；数字图书管理；资源共享 中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：1000－8136（2012）03－0129－02 1 前言 随着信息化的不断发展，校园网的应用及网络规模在不断的扩大，各大院校都引入了相应的信息化管理系统和网络资源平台来为教学、办公提供更好的服务，如机房管理系统、教务管理系统、网络资源教学平台、数字图书馆等，这些系统和平台都要求校园网络提供较大的数据吞吐量和承载更多的多媒体数据流，而目前传统的网络管理模式存在较大的传输承载瓶颈。本文将探讨采用云计算，将网络中分散的、零散的资源聚集起来，进行统一调度和管理，形成一个计算资源池向用户提供按需服务，解决高校当前信息化管理的问题，提高信息化管理的效率。 2 云计算技术的介绍 2.1 云计算的概念 云计算本质上是计算池，是一种基于Internet的商业计算模式。“云”不仅仅是简单计算机资源的汇集，它是一些可以自我管理和维护的虚拟计算机资源的集合，通常是一些大型服务器集群，如存储服务器、带宽资源等；同时“云”也提供了一种管理计算机资源的机制，包括资源提供、变更请求、重新映射、工作负债平衡和资源监测。它将计算任务分布在这些集群构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务，使计算业务不再局限于个人桌面和校园计算中心，而可成为一种依托于互联网处理的服务，实现了计算机硬件、软件等计算资源及对这些计算资源进行安装、配置与维护等服务资源的充分共享。 2.2 云计算的特征 2.2.1 超大规模和超强的计算能力 Google云计算已拥有100多万台服务器，IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器，规模庞大，在云端通过一定的协调调度策略，给用户提供前所未有的计算能力。 2.2.2 虚拟化 云端服务支持用户在任意位置使用各种终端获取相应的应用服务。用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置，只需一台计算机或一个手机，就可通过网络服务来访问我们需要的网络资源。 2.2.3 安全可靠 云计算提供了最可靠安全的数据存储中心，用户不用担心数据丢失、病毒入侵等麻烦。“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。 2.2.4 经济实用性 云计算不针对特定的某项应用，在“云”的支撑下可构造出各种各样的应用，同一个“云”也可以同时支撑运行不同的应用。云计算能在降低IT基础设施投资、减少用户计算机成本的基础上，改善性能，减少维护问题和软件开支。 2.2.5 大存储容量和数据共享 云计算技术为了充分利用资源，将所有共享资源都集中存储在云服务器，因此云服务器具有海量的存储空间。云计算轻松实现不同设备间的数据与应用共享，避免单一用户承担较高的费用或有限的资源无法被充分利用。 3 云计算技术在高校中的应用 3.1 多媒体教室及实验室中计算机的管理 目前基于云计算的成熟的虚拟桌面系统很多，每个系统的原理及作用大致相同。将多用户、多桌面、多应用环境进行集成配置和统一管理，随时为不同的前端使用者交付其所需的应用软件环境，并提供集中统一的远程部署、软件安装、升级、维护和远程管理等服务。可解决如下问题： 3.1.1 集中化远程管理、提高效率 对所有的计算机进行集中化管理，管理人员可以远程检查每台计算机的使用情况，并可对计算机批量或单独的进行各种控制和管理。 3.1.2 统一部署、安全可靠 当多媒体计算机需要大面积系统软件安装或升级时，只需要在一台客户机进行操作，再通过虚拟桌面服务器进行一次同步更新，完成后其他客户机只需重新启动即可，无需逐台安装操作，当计算机出现局部或大面积系统瘫痪时也可快速从服务器恢复系统。可提高部署效率，降低部署成本，提高维护的快捷性，提高服务保障能力。 3.1.3 硬件要求低，降低投入成本 具有良好的计算机硬件无关性，不论计算机的品牌、配置不同都可使用，可延长电脑的使用年限，部分硬件配置差的电脑也无需直接淘汰，可重组使用。 3.2 教务系统中选课、排课、排考的管理 根据云计算的虚拟化和超强计算特征，通过在教务管理系统的服务器上安装Vmware、Hypervisor等虚拟机软件完成对所有服务器的虚拟化平台的设置，构建出多个虚拟服务器，通过相应的中间件软件构建出虚拟的服务器集群，再将相关计算交付于云计算平台来完成。可解决教务管理中的以下问题： 3.2.1 扩大负载量 多个虚拟服务器集群，扩大了前台应用和后台数据库的并 发数，保证了系统应用的质量，可解决当前选课的负载限制数，支持更多同时在线选课人数。 3.2.2 增强计算能力 通过云计算平台，增强教务系统的计算能力。在前期统计好所有参数的初始化数据后，教务人员可利用空闲时间进行大范围的分布式计算，云计算平台能很快的得出一张排课监考的原始表，节约了大量的工作时间并提高了排考、排课的效率。 3.3 数字图书馆管理 结合云计算的特点及数字图书馆工作的实际情况，将各种教育机构积聚的大量教育资源聚集起来，提供用户按需获取资源的便捷。云计算技术将给图书馆的工作带来以下优势：①利用云计算提升个性化服务质量，实现图书馆的远程教育服务，云计算对用户的设备要求最低，可降低运行成本，使用起来也最方便；②利用云计算实现信息资源的共建共享服务，减少重复投入，在更大程度上进行信息资源共享；③利用云计算可提供高性能的检索服务，实现图书馆不间断的安全服务，确保服务器的可靠运行，最大限度地降低服务器出错概率。 3.4 校园内资源共享 利用云计算中网格化的概念，将学校现有的公共存储的教学资源视同为一个“公共云”，将师生自行存储的教学资源视作“私有云”。我们将采用OGSA网格体系结构，在校园网原有资源服务的基础上建立网格平台，以实现公共云和私有云之间的资源管理、信息服务和数据管理功能。主要有以下优点：①通过云计算技术的应用，为全体师生教学资源的整合提供了方便；②充分利用个人计算机的存储，无形中扩大了整个校园存储空间；③师生可共享自己学习日记、推荐观看的影片和音乐等，丰富大家的业余生活。 4 结束语 云计算技术的出现，给高校的信息化管理带来了机遇。在现有网络部署和教学资源的基础上，结合云计算技术的特点，构建基于云计算的共享系统，可以提供较大的数据吞吐量和承载更多的多媒体数据流，进而充分提高教学资源的利用率，提高信息化管理的效率。云计算是高校希望节约教学成本并提高教学质量的良好突破口，是高校信息化建设的一个必然趋势。 参考文献： ［1］王彬彬.教学管理中的云计算应用探索［J］.电脑知识与技术，2011. ［2］杨霞.利用云计算创新图书馆信息服务［J］.情报探索，2011. ［3］谢海燕.云计算技术在高校中的应用［J］.信息技术，2011. ［4］刘鹏.云计算的定义和特点［EB/OL］.https://www.省略. ［5］陈全，邓倩妮.云计算及其关键技术［J］.计算机应用，2009（9）. （编辑：李敏） On the Cloud Computing Technology’s Application in Colleges and Universities Wang Linyun Abstract: Cloud computing has become a hot topic in the field of information. The article based on the introduction of cloud computing’s concepts and characteristics, combined with the university information management situation at this stage, analyzes the cloud computing technology’s application in university computer management, education administration, digital library management, resource sharing, and other aspects. Key words: colleges and universities; cloud computing technology; computer management; educational administration; digital library management; resource sharing
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