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。
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。1.1.1 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。1.1.2 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。 1.1.3 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）。1.2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。
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。
交叉学科中最热门的当属生物医学工程(BME Biomedical Engineering)，申请者来自工程，EE，CS，生物等各种背景，申请竞争亦十分激烈，而且美国本土学生也十分青睐此类专业，更加增大了申请难度。
随着5G、大数据、人工智能等新兴技术的发展，数据呈爆发式增长。据IDC预计，到2025年，全球将有175 ZettaBytes的数据总量，数据存储将成为企业的刚性需求，进而存储的可扩展性、容量及安全等问题成为企业选择存储平台重点考虑的要素。中国电信天翼云存储历经多年发展，早在2017年就实现了单容器实存数据超EB级的跨多机房的强一致分布式存储系统，并在过去的连续数十个月内每周的服务可用性超99.995%，达到行业最高水平。在这一傲人成绩的背后，是天翼云多年以来为云存储服务稳定性所坚持的持续创新和不懈努力。精雕细琢，优势凸显中国电信天翼云拥有一支富有创新力的专业云存储团队，2015年，中国电信敏锐地察觉到存储和网络结合的优势，为后续提出云网融合战略打下基础。同年，中国电信首席专家江峰在知名云计算行业大会提出，中国电信将结合网络资源优势打造国家存储网络。未来的网络核心就是存储，未来的应用大多数是移动互联网应用，因此个人数据和企业的非核心数据通过网络进行存取是必然之势。天翼云充分发挥集团网络优势，把一个个孤立的云从管理和数据平面打通，形成一朵“大云”，给客户更好的感知。在2018年，天翼云承接iCloud服务时，明确宣布将采用中国电信自主研发的存储网络OOS提供底层数据存储和访问服务。天翼云存储OOS团队经过多年的潜心研究，攻克了“广域网环境下如何确保稳定性”的技术难点，降低了网络波动对存储系统的影响，显著提升了服务的稳定性。同时，基于全局元数据环技术，实现了跨地域的分布式架构“虚拟存储网络”和“业务场景敏感的数据交付”模型。中国电信的存储网络OOS真正做到了支持资源统一、就近访问、多站点多活的能力，满足用户在强一致性和最终一致性间进行灵活选择。近日天翼云存储OOS团队撰写的论文《一种面向大规模应用的分布式业务感知的存储执行环境》，被分布式领域的顶级会议ICA3PP所接受并全文发表。天翼云存储网络是中国电信云计算分公司基于自主研发的IaaS层对象存储产品、结合集团网络资源，通过在全国主要省市自建存储资源池，实现的大规模海量数据存储平台。同时，实现了跨多机房的强一致系统，跨多机房一地数据写入成功后，其他机房数据即时可读，满足客户特殊场景需求，跨广域网的元数据环服务使上层应用可以轻松创建分布全国的表结构，元数据层就近提供服务。架构合理，保障稳定天翼云存储网络通过“故障智能检测技术”，实现了当发生硬件故障、网络抖动时，平台可持续提供稳定服务的能力。采用集团独有的网络负载均衡技术，提高服务器的响应速度与总体性能，自动监听服务器网络服务状态，迅速切换优质网络平面，保证业务稳定。追求创新，挑战极限天翼云存储设计可以兼容SMR磁盘的一套类似文件系统的Key-Value存储系统——KVDisker。结合对象存储的特性，KVDisker能够有效降低SMR技术引用带来的问题与风险，将技术与应用完美融合，开创了将SMR磁盘有效应用于云存储服务领域的先河。此外，KVDisker是天翼云存储团队完全自主研发，不基于任何已有文件系统（如EXT/XFS）及任何支持SMR的开源软件，实现直接读写磁盘的技术。通过该项技术，实现成本降低20%以上，并从2015年开始就将该技术广泛的应用于海量规模的存储服务。从运行的效果来看，在确保读写性能提高的同时，LIST性能提升了一个数量级且系统开销也大大降低。天翼云存储将秉持创新理念继续潜心钻研，坚定自主研发路线，不断提升元数据服务、数据访问、空间分配回收等多方面的性能及稳定性，在保障服务安全、数据不丢失的基础上，使服务可用性向5个9等级稳步迈进，为更多的海量数据存储业务保驾护航。
1 开发所用技术包括微信小程序开发和云开发 2 微信小程序开发是基于微信开发者工具进行，具有强大的UI组件和工具，可以开发功能丰富的小程序应用；云开发是支持小程序开发的开放平台，提供了全新的云开发能力，包括云函数、云数据库、云储存等，可以有效简化小程序开发流程，降低小程序开发成本。3 在论文中应该明确写出此项目所采用的技术，包括微信小程序开发和云开发，并简单描述其优势和应用场景。同时也可以根据需要在附录中详细记录技术的具体使用方法和实现细节。
个人能力比较强，也是可以很好进行申请的，学习不同类型的专业使用的软件是不一样的。
分布式系统在互联网时代，尤其是大数据时代到来之后，成为了每个程序员的必备技能之一。分布式系统从上个世纪80年代就开始有了不少出色的研究和论文，我在这里只列举最近15年范围以内我觉得有重大影响意义的15篇论文（15 within 15）。1. The Google File System: 这是分布式文件系统领域划时代意义的论文，文中的多副本机制、控制流与数据流隔离和追加写模式等概念几乎成为了分布式文件系统领域的标准，其影响之深远通过其5000+的引用就可见一斑了，Apache Hadoop鼎鼎大名的HDFS就是GFS的模仿之作；2. MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters：这篇也是Google的大作，通过Map和Reduce两个操作，大大简化了分布式计算的复杂度，使得任何需要的程序员都可以编写分布式计算程序，其中使用到的技术值得我们好好学习：简约而不简单！Hadoop也根据这篇论文做了一个开源的MapReduce；3. Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data：Google在NoSQL领域的分布式表格系统，LSM树的最好使用范例，广泛使用到了网页索引存储、YouTube数据管理等业务，Hadoop对应的开源系统叫HBase（我在前公司任职时也开发过一个相应的系统叫BladeCube，性能较HBase有数倍提升）；4. The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems：Google的分布式锁服务，基于Paxos协议，这篇文章相比于前三篇可能知道的人就少了，但是其对应的开源系统zookeeper几乎是每个后端同学都接触过，其影响力其实不亚于前三篇；5. Finding a Needle in Haystack: Facebook's Photo Storage：facebook的在线图片存储系统，目前来看是对小文件存储的最好解决方案之一，facebook目前通过该系统存储了超过300PB的数据，一个师兄就在这个团队工作，听过很多有意思的事情（我在前公司的时候开发过一个类似的系统pallas，不仅支持副本，还支持Reed Solomon-LRC，性能也有较多优化）；6. Windows Azure Storage: a highly available cloud storage service with strong consistency：windows azure的总体介绍文章，是一篇很好的描述云存储架构的论文，其中通过分层来同时保证可用性和一致性的思路在现实工作中也给了我很多启发；7. GraphLab: A New Framework for Parallel Machine Learning：CMU基于图计算的分布式机器学习框架，目前已经成立了专门的商业公司，在分布式机器学习上很有两把刷子，其单机版的GraphChi在百万维度的矩阵分解都只需要2~3分钟；8. Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction forIn-Memory Cluster Computing：其实就是 Spark，目前这两年最流行的内存计算模式，通过RDD和lineage大大简化了分布式计算框架，通常几行scala代码就可以搞定原来上千行MapReduce代码才能搞定的问题，大有取代MapReduce的趋势；9. Scaling Distributed Machine Learning with the Parameter Server：百度少帅李沐大作，目前大规模分布式学习各家公司主要都是使用ps，ps具备良好的可扩展性，使得大数据时代的大规模分布式学习成为可能，包括Google的深度学习模型也是通过ps训练实现，是目前最流行的分布式学习框架，豆瓣的开源系统paracell也是ps的一个实现；10. Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets：Google的大规模（近）实时数据分析系统，号称可以在3秒相应1PB数据的分析请求，内部使用到了查询树来优化分析速度，其开源实现为Drill，在工业界对实时数据分析也是比价有影响力；11. Pregel: a system for large-scale graph processing: Google的大规模图计算系统，相当长一段时间是Google PageRank的主要计算系统，对开源的影响也很大（包括GraphLab和GraphChi）；12. Spanner: Google's Globally-Distributed Database：这是第一个全球意义上的分布式数据库，Google的出品。其中介绍了很多一致性方面的设计考虑，简单起见，还采用了GPS和原子钟确保时间最大误差在20ns以内，保证了事务的时间序，同样在分布式系统方面具有很强的借鉴意义；13. Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store：Amazon的分布式NoSQL数据库，意义相当于BigTable对于Google，于BigTable不同的是，Dynamo保证CAP中的AP，C通过vector clock做弱保证，对应的开源系统为Cassandra；14. S4: Distributed Stream Computing Platform：Yahoo出品的流式计算系统，目前最流行的两大流式计算系统之一（另一个是storm），Yahoo的主要广告计算平台；15. Storm @Twitter：这个系统不多说，开启了流式计算的新纪元，几乎是所有公司流式计算的首选，绝对值得关注；
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。
浅谈网络存储技术在校园网络中的应用论文
1网络存储技术
1.1概述
网络存储基于标准的网络协议实现数据传输，从而使网络中的其他设备可以对数据进行读取、备份等操作。网络存储技术包括:直连式存储(CDAS)、网络依附式存储CNAS)和存储区域网络(CSAN)。在校园网络中，我们主要应用安全性能更好、稳定性更高的存储区域网络。
1.2存储区域网络
存储区域网络即Storage Area Network，它采用光纤通道作为媒介，整个存储系统和服务器相互独立。对存储系统的升级、维护等操作不会影响服务器的正常运行。这样，安全性、可扩展性得到了有效的保障，而光纤通道的运用则大大提高了数据传输效率。
在存储区域网络中，网络设备和数据均采用中心化管理，可随时调配存储空间用于网络服务并通过“独立磁盘冗余阵列”技术，保障数据的安全性。
1.3光纤通道
光纤通道是一种分层的高速通信协议，它包括物理层，编码解码层，帧中继/流量控制层，通用服务层和上层协议层五层，并支持1-10 Gbp、的数据速率，可以保障存储区域网的数据信息高效传输。
1.4独立磁盘冗余阵列(CRAID)
RAID技术可以把多块独立的磁盘按不同的方式组合成一个逻辑硬盘，这样就可以提高存储设备的存储性能和冗余性。经过不断发展RAID已经有了0到6七种RADI级别。其中RAID 0为无冗余无校验磁盘阵列，读写最快但安全性不高;RAID 1为镜像磁盘阵列，1对1镜像备份，是最为安全的'。
在校园网络存储中，通常采用最为高效的RAID 5 0RAID 5兼顾了存储性能、数据安全和存储成本，具有和RAID 0相近的读写速度。RAID 5由多个数据对应一个奇偶校验信息，可允许一个物理磁盘出现故障，相比RAID1，大大提高了磁盘利用率。
2构建校园网络存储
2.1必要性
高校通常会集中运维大量的应用系统:邮件系统，数据库服务器，OA服务器、网络教学平台、网络试题平台等。通过构建网络存储，可提高存储利用率、降低硬件成本、简化管理维护工作，并可实现数据集中备份。
2.2组建存储区域网络
部署一台具有4个8Gbp、光纤通道接口的终端存储系统，并配置16块6006 lOK转高速磁盘，以及16块3TB7.2K转大容量磁盘。
为终端存储系统配置支持热插拔的双存储控制器。这样，就可在不中断业务的情况下扩展磁盘容量，或对磁盘进行更换。两个控制器之间相互热备，无缝对接。当一个控制器出现故障时，另一个控制器可以接管故障控制器的业务。故障修复后，可自动切回原有业务。
部署配备万兆模块的数据交换机，将此交换机联入应用服务系统的网络，并通过存储服务器上的光纤通道接口将交换机和存储系统相连。通过配置使所需存储的应用服务系统与存储系统形成通路。
2.3相关服务端使用网络存储的方法
在存储控制器上为需要连接存储的应用服务创建相应的逻辑单元号(CLUN)，同时为该逻辑单元号划分合理的存储空间。在应用服务端通过启动器寻址找到目标器，关联相应的逻辑单元号并建立连接。通过查找新硬件可发现网络磁盘，格式化后即可将其当作本地磁盘使用。
3结论
物联网、云存储、大数据等一系列先进技术，都离不开数据。数据无疑是未来校园网络的核心。而网络存储技术则支撑着数据安全、稳定的存储或传输。运用好网路存储技术，不但为现有的网络信息资源，教学、科研平台等提供了稳定、安全的服务，更为学校将来在信息技术方向的研究与发展储备了必要的技术支持。
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。
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。1.1.1 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。1.1.2 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。 1.1.3 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）。1.2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。
我不会啊。SORRY
数据库存储技术的出现，对于传统的纸质存储技术来说，具有革命性的作用，下面是我为大家精心推荐的数据存储技术论文3000字，希望能够对您有所帮助。
数据库编程与数据库存储技术分析
【摘要】随着信息技术的发展，以及人类社会文明进步，在与计算机相关的技术发展中，关于数据方面的处理工作，如今也越来越受到重视，在不同的发展时期，根据不同的计算机类型以及在实际应用的不同，数据库的编程与数据库存相储技术方面的要求也有所差异，所以就要根据实际情况进行具体分析.本文就结合相关技术进行分析。
【关键词】数据库;编程;存储;技术;分析
引言
在计算机的发展过程中，根据数据进行程序编辑，以及在计算机内部储存程序的编辑都是非常重要的方面，虽然会根据所操作的计算机不同，而在具体操作过程中而出现有所区别，但是要针对相关的技术进行具体分析后就能够发现，在数据存储方面只要编辑好数据库对应的程序，要取得好的工作成绩不不难，所以研究好关于数据库编程和数据库存储相关的技术，就能够代替真实人的工作，取得良好的工作效果，促进计算机行业的发展.
随着计算机的普及应用，计算机应用软件得到了快速的发展，从某种意义上来说，计算机之所以能够在各个领域中得到应用，很大程度上就是因为相应的应用软件，根据各个行业的特点，软件公司都开发了针对性的应用软件，通过这些软件的使用，能够给实际的工作带来方便，提升工作的效率，例如在工业自动化中，现在的计算机技术已经具有一定的智能性，可以代替人来进行操作，这种方式出现错误的几率很低，而且计算机不需要休息，生产效率得到了大幅提高，在计算机软件中，尤其是一些大型的软件，数据库是软件的核心内容，因此在计算机软件编写过程中，数据库编程和存储技术，也是一个核心内容，受到我国特殊历史原因影响，我国的软件行业发展较慢，因此数据库编程和存储技术的核心都掌握在西方发达国家手中。
1、数据库存储技术简述
1.1数据库存储技术的概念
数据库的发展很大程度上依赖于计算机性能的提升，在计算机出现的早期，并没有数据库的概念，当时计算机的性能很低，只能进行一些简单的数字运算，体积也非常庞大，还没有数据存储的概念，随着晶体管和集成电路应用在计算机制造中，计算机的性能得到了大幅的提升，开始在各个领域中进行应用，当计算机被用于数据管理时，尤其是一些复杂的数据，传统的存储方式已经无法满足人们的需要，在这种背景下，DSMS诞生了，这种数据库管理系统在当时看来，是数据库管理技术的一次革命，随着计算机性能的提升，逐渐出现了SQL、Oracle等，在传统的数据库编程中，由于数据库编写的时期不同，使用的编写语言也有一定的差异，目前常使用的软件有VB、JAVA、VC、C++等，利用这些编程软件，都可以编写一个指定的数据库，由于每个软件自身都有一定的特点，因此不同领域的数据编程中，所选择的编程软件业有一定的差异。
1.2数据库存储技术的发展
数据库的概念最早可以追溯到20世纪50年代，但是当时数据库的管理，还处于传统人工的方式，并没有形成软件的形式，因此并不能算数据库存储技术的起源，在20世纪60年代中期，随着计算机存储设备的出现，使得计算机能够存储数据，在这种背景下，数据管理软件诞生了，但是受到当时技术条件的限制，只能以文件为单位，将数据存储在外部存储设备中，人们开发了带有界面的操作系统，以便对存储的数据进行管理，随着计算机的普及应用，计算机能够存储的数据越来越多，人们对数据库存储技术有了更高的要求，尤其是企业用户的增加，希望数据库存储技术能够具有很高的共享能力，数据存储技术在这一时期，得到了很大的发展，现在的数据库存储技术，很大程度上也是按照这一时期的标准，来进行相应的开发，随着数据库自身的发展，出现了很多新的数据库存储技术，如数据流、Web数据管理等。
1.3数据库存储技术的作用
数据库存储技术的出现，对于传统的纸质存储技术来说，具有革命性的作用，由于纸质存储数据的方式，很容易受到水、火等灾害，而造成数据的损失，人类文明从有文字开始，就记录了大量的历史信息，但是随着时间的推移，很多数据资料都损毁了，给人类文明造成了严重的损失，而数据库存储技术就能够很好的避免这个问题，在数据库的环境下，信息都会转化成电子的方式，存储在计算机的硬盘中，对于硬盘的保存，要比纸质的书籍等简单的多，需要的环境比较低，最新的一些服务器存储器，甚至具有防火的性能，而且数据库中的数据，可以利用计算机很简单的进行复制，目前很多企业数据库，为了最大程度上保证数据的安全性，都会建立一个映像数据库，定期的对数据库中的信息进行备份，如果工作的数据库出现了问题，就可以通过还原的方式，恢复原来的数据。
2、数据库编程与数据库存储技术的关系
2.1数据库编程决定数据库存储的类型
通过对计算机软件的特点进行分析可以知道，任何软件要想具有相关的功能，都需要在编程过程中来实现，对于数据库程序来说也是一样，在数据库编程的过程中，能够决定数据库存储的类型，根据应用领域的不同，数据库存储技术也有一定的差异，如在电力、交通控制等领域中，应用的大多是实时数据库，而网上的视频网站等，大多采用关系数据库，其次还有商业数据库、自由数据库、微型数据库等，每种数据库的出现，都是为了满足实际应用的需要，虽然在不同历史时期，一种数据库成为主流，但是对于数据库程序的编写者来说，这些数据库的编写;并没有太大的差异，虽然不同的程序编写人员，由于所受教育和习惯的不同，在实际编写的过程中，使用的程序编写软件不同，但无论是VB、VF还是C++等，都可以实现每种数据库类型的编写，从某种意义上来说，数据库类型的确定，通常是在软件需求分析阶段中进行设计，然后在数据编程阶段来实现，
2.2数据库存储技术是数据库编程的核心
对于数据库程序来说，最重要的功能就是存储数据，通常情况在，一个数据库程序会分成几个模块，其中核心模块就是数据库存储技术。
结语
在目前国内经济发展形势下，针对于计算机的软件行业的形式，也在大力推动下，成为一个焦点行业，随着行业的发展，相关促进简便工作的程序也得到了相应的研究和发明中，就算是一些不具备计算机专业知识的普通使用着，不管在使用还是研发程序上也是介可以的，只是针对于数据库编程和数据库存储技术方面进行分析，但是作为系统的核心区域，所以相关的技术也是非常重要的，所以要想提升工作效率，缓解工作压力，就要结合使用情况，在所能应用的范围内，选择最具有优势的相应软件处理技术，以此为研发中心，开发出所需要的软件类型，进行所有的数据整理工作，对于办公室工作极大范围内的促进，对于数据库编程于数据存储方面的技术是非常重要的。
参考文献
[1]董慧群，王福明.基于LabWindows/CVI的数据库编程[J].山西电子技术，2011(04)：55-56.
[2]吴敏宁，高楠.Delphi数据库编程开发[J].电脑知识与技术，2009(11)：2882-2883.
[3]郑刚，唐红梅.面向对象数据库中数据模型及存储结构的研究[J].计算机工程，2002(03)：65-67.
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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。