云计算_算法

云计算（Cloud Computing）是一种新近提出的计算模式。是分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）和网格计算（Grid Computing）的发展。

目前, 亚马逊、微软、谷歌、IBM、英特尔等公司纷纷提出了/云计划0。例如亚马逊的AWS（AmazonWeb Services）、IBM和谷歌联合进行的/蓝云0计划等。这对云计算的商业价值给予了巨大的肯定。同时学术界也纷纷对云计算进行深层次的研究。例如谷歌同华盛顿大学以及清华大学合作, 启动云计算学术合作计划（Academic Cloud Computing Initiative），推动云计算的普及, 加紧对云计算的研究。卡内基梅隆大学等对数据密集型的超级计算（Data Intensive Super Computing，DISC）进行研究，本质上也是对云计算相关技术开展研究。

IDC的调查显示, 未来五年云计算服务将急速增长, 预期2012年市场规模可达420 亿美元。目前企业导入云计算已逐渐普及, 并且有逐年成长趋势。估计在2012年，企业投入在云计算服务的支出将占整体IT成本的25%，甚至在2013年提高至IT总支出的三分之一。由此可见，在各大公司以及学术界的共同推动下, 云计算技术将会持续发展。

本文简要介绍了近2年国内发表的关于云计算环境下的算法研究的论文进展：

1、《基于云计算的数据库查询调度算法》

2010年4月，左利云等人发表了论文《基于云计算的数据库查询调度算法》，该文提出了一种相对比较适合云计算数据库的查询调度算法——CCRP算法；该算法基于云计算数据库中数据存储的特点，在查询调度时先对数据应用连续读取特性，解决了其它算法在云计算中有部分系统资源闲置的问题，提高了查询效率.仿真实验证实CCRP算法在系统利用率和系统性能的表现均优于其他算法。该文核心内容如下：

1.1 云计算数据库查询调度算法

根据云计算数据库特点，研究发现可以应用云计算数据库查询调度的算法有批处理调度算法和基于计划的调度算法。批处理调度考虑内存与I/O的有效运用，相关查询尽量以批次一起执行，可节约不必要的I/O。但未考虑最大平行度与平衡负载，故选取的查询可能局限于部分节点执行而闲置部分资源且节点有不平衡负载。

基于计划的调度是将现有空闲节点计划查询调度。安排到足够节点的查询即可执行。若多个查询同时拥有所需节点,则它们可同时执行。它发展出Largest-Fit-First（简称LFF）和First-Fit-First（简称FFF）两种算法。LFF将待执行查询按所需节点数排升序，将使用较多节点的查询优先处理。而FFF 算法将先进入系统的查询优先处理。

研究证实对于海量数据的云计算数据库有计划地安排查询调度是必要且可行的。而基于计划的调度同批处理调度都会闲置系统资源。这对于拥有海量数据的云计算数据库是很致命的，为此著作结合基于计划调度算法的优点提出一种应用连续读取特性的查询调度算法——CCRP算法。

1.2 CCRP算法描述

设一个云计算数据库系统中有7个待执行的查询及其所需处理节点如表1所示。如查询Q1须使用处理节点PN1、PN2与PN6；Q2必须使用处理节点PN1与PN4。

在保持查询对节点需求下，重组表1中行与列，使重组后具连续读取特性的排列方式，并与LFF结合提出两种重组算法：节点需求最小查询优先（CCRPSF），及处理节点需求最大的查询优先（CCRPLF）。CCRPSF重组后如表2。将查询按其所需第一个节点出现的列分层级：Q4与Q6同属第1层；Q1与Q7所需第一个节点均在第三列，故Q1与Q7同属第3层；以此类推。将查询依处理节点需求数递增排序。CCRPLF与其相反，将属同一层级的查询按所需处理节点数目递减排序。结合以上分析，CCRP算法执行过程如图4所示。

1.3 结论

CCRP算法着重于如何让每一批次的调度尽量占用全部或最多的处理节点数，以发挥最高的系统利用率，解决了其他算法在调度过程中闲置资源的致命问题，经实验证实该算法在系统利用率等方面表现要优于其他算法。

2、《基于云计算环境的蚁群优化计算资源分配算法》

2010年1月，华夏渝等人发表了论文《基于云计算环境的蚁群优化计算资源分配算法》，该文提出一种基于蚁群优化（Ant Colony Optimization）的计算资源分配算法。分配计算资源时，首先预测潜在可用节点的计算质量，然后根据云计算环境的特点，通过分析诸

如带宽占用、线路质量和响应时间等因素对分配的影响，利用蚁群优化算法得到一组最优的计算资源.通过在Gridsim环境下的仿真分析和比较，这种算法能够在满足云计算环境要求的前提下，获得比其他一些针对网格的分配算法更短的响应时间和更好的运行质量，因而更加适合于云环境。该文核心内容如下：

2.1计算资源的分配流程

参照Map/Reduce提出的云计算框架，云环境中的每个单元由一个单独的主作业调度节点（master Job Tracker）和该单元所辖各个节点集群中的一个从任务分配节点（slave Task Tracker）共同组成。主节点负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务的数据资源分布在不同从节点的存储资源上的用户镜像分片中，主节点监控它们的执行，重新执行已经失败的任务，或者是做错误处理。从节点仅负责执行由主节点指派的任务。在接到主节点的指派之后，从节点开始为其下属的存储节点寻找合适的计算节点.首先，该从节点开始检测自身的计算资源余量，如果其剩余计算资源足以满足用户提交作业的用量，则优先分配自身的计算资源，如果资源已经耗尽或者已不足以满足承诺给用户的最小计算资源量，则开始搜寻云环境中其他合适的计算资源。该研究介绍的蚁群分配算法将在这一环节中实现。搜索在一定范围内进行，目的是为了减小所带来的网络开销。如果仍然没有合适资源，则从节点报请主作业调度节点移走该节点集群中的用户数据镜像分片。

2.2计算资源优劣度评判条件

将slave节点域看作是一个无向图G（V，E），其中V是区域Area中所有slave节点的集，E是连接各slave节点的网络集合。寻找合适的计算节点，也就是在E中的路径。e∈Area，其度量标准可以考虑如下几个因素：①预计执行时间：time_cost(e)，指路径e 尽头的计算资源处理该作业间。②网络带宽：bandwidth(e)，指路径e所提供的网络最大带宽。③网络延迟：delay(e)，指路径e产生的最大网络延迟。

设资源选择的约束函数为

选择资源和路径的过程就是寻找满足限制条件（2）的尽量小的res(e)的路径和资源的过程，其中A，B，C为三个约束条件的权重；TL，EL和DL为其边界限制条件。不同的云计算环境可能会有不同的取值。

2.3对各个计算资源完成本次作业执行速度的预测

在云计算中，把任务分配给效率最高，开销最少的计算资源将会极大地提高整体的性能。所以，在分配中需要对潜在的可分配节点进行执行速度预估。

针对云计算异构和变化的特点，著者设计了一个通过积累历史值来推算下一任务执行速度的预测模型。该模型对每一个节点完成下一个工作的效率时间进行单独的预测，希望无论计算资源处在怎样的负载程度，都能凭借这个模型得到相对精确的预测.由于每个计算节点当前的负载程度已知，并且上一次完成作业时的平均负载程度也能够查阅，所以，著者用如下模型来预测执行速度；

其中是指第m号计算资源第k次预测执行速度，单位可以为MIPS，

a k为第k次预测时的系统负载程度，指第m号计算第k次实际的执行速度，ρ是一个调节参数，用来在不同云环境中调节经验值和预测值的比重，以使该模型的预测达到最优。在每一个计算节点上，每完成一个作业，该节点自身将会记录本次作业完成的实际速度，并结合上次的预测结果来推算下次作业可能的执行速度。同时，系统负载a被一并记录，这是一个重要的参数，一般可以有几个量化指标，比如CPU的实际使用率、作业数或者线程数等。

2.4 结论

针对运营成本而言，云计算对网络环境的要求低于网格环境，而其提供的诸如SaaS、PaaS等服务内容却比网格对基础设施的要求更高，所以一个好的资源调度算法尤为重要。前述研究的蚁群资源分配算法能够针对云环境的大规模性、共享性和动态性等特点，动态地为用户的作业分片搜寻并分配计算资源。根据仿真结果，该算法能够有效地在云计算环境中完成计算资源搜索与分配的工作。

参考文献：

[1] 基于云计算的数据库查询调度算法左利云; 吴良海郑州大学学报(工学版) 2010（4）

[2] 基于云计算环境的蚁群优化计算资源分配算法华夏渝; 郑骏; 胡文心华东师范大学学报(自然科学版) 2010（1）

[3] 云计算及其关键技术陈全; 邓倩妮计算机应用2009（9）

云计算数据中心调度算法研究

云计算数据中心资源调度关键技术研究项目背景云计算是建立在计算机界长期的技术积累基础之上，包括软件和平台作为一种服务，虚拟化技术和大规模的数据中心技术等关键技术。数据中心（可能是分布在不同地理位置的多个系统）是容纳计算设备资源的集中之地同时负责对计算设备的能源提供和空调维护等。数据中心可以是单独建设也可以置于其他建筑之内。动态分配管理虚拟和共享资源在新的应用环境--云计算数据中心里面临新的挑战，因为云计算应用平台的资源可能分布广泛而且种类多样，加之用户需求的实时动态变化很难准确预测，以及需要考虑系统性能和成本等因素使得问题非常复杂。需要设计高效的云计算数据中心调度算法以适应不同的业务需求和满足不同的商业目标。目前的数据中心调度算法依据具体的应用（计算资源，存储，搜索，海量信息处理等）不同采用不同策略和算法。提高系统的响应速度和服务质量是数据中心的关键技术指标，然而随着数据中心规模的不断扩大，能源消耗成为日益严重和备受关注的问题，因为能源消耗对成本和环境的影响都极大。总的发展趋势是从简单的粗旷的满足功能/性能需求的方式向精细的优化节能的方向发展。

2云计算数据中心资源调度方案分析 2.1 Google 解决方案 Google 也许是业界最早使用和发起云计算的厂家之一。因商业保密，其大部分技术实现内容并未被外界了解。从其公开发表的文献可及了解到其关于云数据中心，搜索引擎网络设计,分布式文件系统以及并行处理模式 MapReduce 的概要设计。Google 云计算平台架构，其基础平台是建立在 Map Reduce 结构之上。利用了类似Hadoop 的资源调度管理方法。不过 Google 自己设计了文件系统（ GFS hunkserver ）,数据库系统（BigTable ）以及其它相关系统。 2.2 Amazo n 解决方案 Amazon 目前被认为推广云计算应用最为成功的厂家之一。它成功地推出了 EC2（弹性云计算），SQS （简单消息存储服务），S3（简单存储服务），SimpleDB （简单数据库）等近十种云服务。Amazon 的云计算平台体系结构，其中（EBS: Elastic Block Service, Providi ng the Block In terface, Stori ng Virtual Mach ine Images ）。 2.3 IBM 解决方案的蟻㈱Q. 图一.多数据中心调度算法的参考体系结构

基于大数据和云计算平台与应用

基于大数据和云计算平台与应用发表时间：2018-08-20T16:09:00.780Z 来源：《基层建设》2018年第21期作者：全仲谋 [导读] 摘要：大数据应用的发展对信息系统及其应用提出了更高要求，而基于云计算的大计算平台技术已成为现代建模仿真领域的核心技术，尤其是当前社会各领域开始注重对基于数据的应用，大数据的兴起引发了社会各领域研究、应用大数据的热潮。中国移动通信集团广东有限公司湛江分公司 524033 摘要：大数据应用的发展对信息系统及其应用提出了更高要求，而基于云计算的大计算平台技术已成为现代建模仿真领域的核心技术，尤其是当前社会各领域开始注重对基于数据的应用，大数据的兴起引发了社会各领域研究、应用大数据的热潮。本文详细阐述了大数据和云计算平台应用的基本概念，病态系讨论了大数据和云计算平台的实际应用。关键词：大数据；云计算；平台；应用引言 “大数据”这个词在世界上的地位日益显著，甚至隐约可以成为这个时代的代名词。对于数据信息的采集和处理已然成为各行各业创造经济突破的新增长点，是企业战略目标制定和实施的关键依据。大数据的概念决定了它需要在一个特殊的平台上才能够发挥作用，庞大的信息量并不是以往的单机处理系统可以“吃得消”的。而云计算平台的建立正好弥补了这一方面的短板，其新颖的信息处理模式与大数据概念有着很好的契合度。但是目前大多数研究者的目光都是集中在大数据分析上，关于大数据与云计算平台应用的研究尚处于初级阶段。不过可以预期，未来大数据和云计算平台必将成为社会的发展核心。一、大数据与云计算平台概述 1、大数据的特征。大数据又被IT业称之为巨量数据集合，具体是指无法在某个特定时间范围内用常规的软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是一种海量、多样化、高增长率的信息资产。大数据的特征主要体现在如下几个方面：超大的容量、繁多的种类、获取数据的高速、数据质量真实可靠、数据来源渠道复杂等等。信息时代到来的今天，数据信息在生产生活中的重要性日益凸显，大数据的发展速度也变得越来越快，对信息处理提出了更高的要求，即需要在短时间内对数据库进行有关的操作与处理，为满足这一需求，大数据技术应运而生。 2、云计算平台的优势。云计算是以网络为平台，利用远程连接的计算机获取所需计算服务，该计算机可供给弹性伸缩的计算资源，可提高资源利用效率，节省因重复配置资源增加的成本。云计算的优点：1.计算能力强。云计算可对计算机集群中的CPU进行远程调用，使其具备强大的计算能力，每秒高达10万亿次运算。2.可靠性高。云计算使用数据容错技术和计算节点同构可互换措施，能够保证云计算服务的可靠性。3.使用成本低。云计算采用自动化集中式管理，按需分配使用硬件资源，无需支付数据管理成本。 3、大数据与云计算平台的关系。大数据与云计算的联系紧密，两者均能够为数据资源提供存储、访问和计算的平台。对于云计算而言，其核心技术为数据处理技术，最终目的是为国家、企业和个人提供便捷服务，这与大数据的发展目的一致。大数据拥有丰富的数据资源，能够与云计算平台共同一个平台，进行大数据分析与计算，两者的相似度极高。二、大数据与云计算平台优势分析数据处理是大数据的基础要求，新时代下的“大数据”理念已经是无法用传统计算机处理方式来满足的，因而需要一种新的计算方式作为支持。容量大、种类多、价值高、更新快的特点使得大数据看起来像是一座高楼大厦，有着巨大的价值等待人们的开发利用，而云计算所提供的安全、高效的数据应用服务可以有力地支撑这座楼房。大数据与云计算平台是一个由众多技术融合的综合体，其主要包括虚拟化技术、分布式海量数据存储与管理和分布式并行编程技术。大数据与云计算平台充分利用云计算适用于数据密集型计算的特点，很好地贴合了大数据对数据量和数据类型的要求；云计算分散到集群电脑的处理方式能够实现数据的及时调用和动态调整，达到高效、快速处理数据信息的目的；平台可以利用虚拟化处理方式对电脑本地资源、网络资源等进行整合、按照要求进行统一调度，实现信息价值最大化。同时大数据与云计算平台具有良好的相容性，能够与各种系统应用做到有效契合。以云计算为核心的数据处理平台能够满足更加复杂的操作要求，同时其容量大、运行稳定、安全性高的特点能够适应现在对数据处理的需求；大数据可以为云计算的运行提供指导，对云计算的资源进行有效的调配。三、基于云计算的大数据平台应用研究 3.1基于云计算的大数据平台优点分析目前社会各领域所采用的传统单机处理模式成本较高，而且无法根据用户的使用要求进行扩展，随着用户应用数据量的不断增加及数据处理复杂程度的不断提高，这便会导致单机处理模式的性能无法满足用户的实际需求，而基于云计算技术构建而成的大数据平台可以有效解决上述问题，可以为不同层次用户提供安全、高效、便捷的应用数据服务，对提高用户对应用数据的使用效率和使用质量有着重要作用。云计算在实际运用中具备良好的弹性伸缩及动态调配等功能，对资源的虚拟化处理及系统的透明性处理可以满足用户按需使用要求，其绿色节能可以最大程度上契合新型大数据处理技术的诸多要求，而以云计算为代表的新一代计算处理模式具有更强大的处理功能，其存储空间、可靠性、安全性、便捷性都可以满足用户需求，并且大数据平台在应用中具有优秀的可平滑迁移、可弹性伸缩等有点，并且可以实现对云计算资源的统一管理和调度等诸多优势特性，所以基于云计算的大数据平台应用已成为未来计算技术的主要发展方向。 3.2基于云计算的大数据平台实际应用基于云计算技术的大数据平台可以提供聚合大规模分布式系统中，对通讯、存储、处理等能力的需求，并可以为上层平台通过灵活、可靠的方式提供各类应用，并且其在实际应用中可以针对海量多格式、多模式大数据的跨系统、跨平台等操作，提供统一管理手段和敏捷的响应机制，对支持大数据快速变化的功能目标、系统环境以及应用配置有着重要作用。例如，基于云计算技术构建而成的企业信息系统，该新型系统在建设过程中采用了分布式集群技术来构建一个大数据平台，该平台在实际运行中可以支持不同业务应用中多种格式、多种访问模式的大数据统一存储，并采用分布式工作流和调度系统框架来构建一个数据分析系统，利用分布式计算手段实现大数据的转换、关联、提取以及聚合等功能，该类大数据平台在实际应用中可以满足企业各种业务的实际需求。基于云计算技术的大数据平台可以实现企业决策支撑、销售预测等功能，这是因为其在实际应用中可以利用上层应用数据，通过大数据平台分析系统的功能及附加业务的逻辑功能对其进行分析，从而为现代企业利用数据决策提供科学、准确、有效的参考依据。云计算平台技术与云计算服务技术在新时期的高速发展，使大数据平台应用技术成为可能，如果没有云计算技术作为大数据平台的技术支撑，大数

中石化云计算平台建设总体技术方案

中石化云计算平台工程技术方案二O一六年四月

目录第1章.基本情况6 1.1.项目名称6 1.2.业主单位6 1.3.项目背景6 1.3.1.XX技术发展方向6 1.3. 2.有关XX公开的相关要求7 1.4.建设规模7 1.5.投资概算10 1.6.设计依据10 1.7.设计范围10 1.8.设计分工11 第2章.现状及需求分析11 2.1.项目意义及建设必要性11 2.2.现状分析13 2.3.需求分析13 2.3.1.长期需求13 2.3.2.本期需求14 第3章.总体设计16 3.1.建设目标16 3.1.1.预期总目标16 3.1.2.阶段性目标17

3.2.建设内容18 3.3.系统的总体结构18 3.3.1.设计原则18 3.3.2.XX本土化战略错误!未定义书签。 3.3.3.建设思路20 3.3. 4.总体拓扑结构22 3.4.信息的分类编码体系25 3.5.质量保证体系26 第4章.建设方案27 4.1.网络资源池28 4.1.1.组网物理拓扑图28 4.1.2.网络负载均衡设计30 4.1.3.网络虚拟化设计32 4.1.4.IP地址及DNS规划36 4.1. 5.网络端口资源估算41 4.2.计算资源池41 4.2.1.计算资源池架构41 4.2.2.应用系统分析42 4.2.3.计算资源池建议配置与选型建议44 4.2.4.计算资源池部署47 4.2. 5.虚拟化软件选型分析48 4.3.云计算管理平台51

4.3.1.云资源管理平台建设方案52 4.3.2.云运营管理平台建设方案61 4.4.云计算安全防护方案71 4.4.1.云计算平台安全威胁71 4.4.2.云计算平台安全防护目标73 4.4.3.云计算平台安全架构74 4.4.4.IaaS层安全74 4.4. 5.PaaS层安全89 4.4.6.SaaS层安全90 4.4.7.公共安全92 4.4.8.安全管理制度98 4.4.9.云安全服务100 4.5.机房方案100 4.5.1.机房设备集中管理100 4.5.2.布线系统101 4.5.3.机房系统102 4.5.4.UPS配置方案104 4.6.标准化工作109 4.6.1.标准规范建设的原则109 4.6.2.标准规范的总体框架110 第5章.设备配置要求112 第6章.项目实施与运行维护117

云计算平台详细方案设计

第1章数据中心云平台设计 1.1云平台总体架构设计基于当前IT基础架构的现状，未来云平台架构必将朝着开放、融合的方向演进，因此，云平台建议采用开放架构的产品。目前，越来越多的云服务提供商开始引入Openstack，并投入大量的人力研发自己的openstack版本，如VMware、华三等，各厂商基于Openstack架构的云平台其逻辑架构都基本相同，具体参考如下：图2-1：云平台逻辑架构图从上面的云平台的逻辑架构图中可以看出，云平台大概分为三层，即物理资源池、虚拟抽象层、云服务层。 1、物理资源层物理层包括运行云所需的云数据中心机房运行环境，以及计算、存储、网络、安全等设备。 2、虚拟抽象层

资源抽象与控制层通过虚拟化技术，负责对底层硬件资源进行抽象，对底层硬件故障进行屏蔽，统一调度计算、存储、网络、安全资源池。 3、云服务层云服务层是通过云平台Portal提供IAAS服务的逻辑层，用户可以按需申请相关的资源，包括：云主机、云存储、云网络、云防火墙与云负载均衡等。基于未来云平台的发展趋势及华北油田数据中心云平台的需求，华北油田的云平台应具备异构管理能力，能够对多种虚拟化平台进行统一的管理、统一监控、统一运维，同时，云平台能够基于业务的安全需要进行安全防护，满足监控部门提出的安全等级要求。下面是本次云平台架构的初步设计，如下图所示：图2-2：云平台总体架构图 1.2资源池总体设计从云平台的总体架构可以看出，资源池是云平台的基础。因此，在构建云平台的过程中，资源的池化迈向云的是第一步。

目前，计算资源的池化主要包括两种，一种是X86架构的虚拟化，主要的虚拟化平台包括VMware、KVM、Hyper-V等；另一种是小型机架构的虚拟化，主要的虚拟化平台为PowerVM，这里主要关注基于X86架构的虚拟化。存储资源的池化也包括两种，一种是当前流行的基于X86服务本地磁盘实现的分布式存储技术，如VMware VSAN、华为FusionStorage、华三vStor等；另一种是基于SAN 存储实现的资源池化，实现的方式是利用存储虚拟化技术，如EMC VPLEX、华为VIS(虚拟化存储网关型)和HDS VSG1000(存储型)等。这两种方式分别适用于不同的场景，对于普通的数据存储可以尝试使用分布式存储架构，如虚拟机文件、OLAP类数据库等，而对于关键的OLTP类数据库则建议采用基于SAN存储的架构。网络资源池化也包括两种，一种是基于硬件一虚多技术实现的网络资源池，如华为和华三的新型的负载均衡、交换机、防火墙等设备；另一种是基于NFV技术实现的网络资源池。这两种方式分别适用于不同的场景，对于南北向流量的网络服务建议采用基于硬件方式实现的网络资源池化，而对于东西向流量的网络服务建议采用基于NFV技术实现的网络资源池化。图2-2-1：华北油田资源池总体设计示例

基于云计算的SaaS领域服务平台

基于云计算的SaaS领域服务平台建设总体规划说明书目录 1引言4

1.1编写目的 (4) 1.2项目背景 (4) 1.3参考资料 (5) 1.4术语缩写与解释 (5) 2总体规划6 2.1建设目标 (6) 2.2技术路线 (7) 2.2.1一站式服务平台 7 2.2.2应急服务平台 9 2.2.3通用后台 9 2.3基本流程 (11) 2.4支撑环境 (12) 2.4.1开发环境 12 2.4.2系统运行环境 12 2.4.3数据库环境 12 2.5局限性 (12) 2.6技术可行性 (12) 3总体设计13 3.1系统逻辑结构 (13) 3.2技术架构 (14) 3.3应用服务层设计 (16) 3.3.1通用后台 16 3.3.2面向领域的服务 17 3.4SAAS服务层设计 (17) 3.5接口设计 (17) 3.5.1用户接口 17 3.5.2外部接口 17 3.5.3内部接口 17 3.6运行设计 (18) 3.6.1运行模块组合 18

3.6.2运行控制 18 3.6.3运行时间 18 3.7数据库设计 (18) 3.7.1逻辑结构设计要点 18 3.7.2物理结构设计要点 18 3.7.3数据结构与程序的关系 18 3.7.4规范要求 18 3.8系统出错处理设计 (19) 3.8.1出错信息 19 3.8.2补救措施 19 3.8.3系统维护设计 20 4安全性设计20 4.1.1安全架构 20 4.1.2多企业数据隔离设计 22 5实施步骤23

1引言 1.1编写目的本文档旨在为基于云计算的SaaS领域服务平台建设项目从项目目标、技术路线、技术要求、实施方法等方面做出规划，便于公司内部市场人员、开发人员和管理人员等在项目理解和实施等方面达成共识。 1.2项目背景 SaaS是Software-as-a-Service（软件即服务）的简称，是随着互联网技术的发展和应用软件的成熟，而在21世纪开始兴起的一种完全创新的软件应用模式。它是一种通过lnternet提供软件的模式，厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上，客户可以根据自己实际需求，通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通过互联网获得厂商提供的服务。用户不用再购买软件，而改用向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动，且无需对软件进行维护，服务提供商会全权管理和维护软件，软件厂商在向客户提供互联网应用的同时，也提供软件的离线操作和本地数据存储，让用户随时随地都可以使用其定购的软件和服务。对于许多小型企业来说，SaaS是采用先进技术的最好途径，它消除了企业购买、构建和维护基础设施和应用程序的需要。在这种模式下，客户不再像传统模式那样花费大量投资用于硬件、软件、人员，而只需要支出一定的租赁服务费用，通过互联网便可以享受到相应的硬件、软件和维护服务，享有软件使用权和不断升级，这是网络应用最具效益的营运模式。 Cloud Computing（云计算）是一种新兴的共享基础架构的方法，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，它可以将巨大的系统池连接在一起以提供各种IT服务。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。这使得企业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。 SaaS出租软件服务，云计算出租网络资源云计算的出现，恰好解决了SaaS发展过程中面临的一些问题，当SaaS提供

云计算平台设计参考架构

云计算平台设计参考架构在私有云当中，主要包含以下几个组件：物理基础架构、虚拟化层、服务自动化层、服务门户、安全体系、云API和可集成的其它功能。（如图私有云参考架构）图3.4 私有云参考架构 a) 物理基础架构物理架构的定义是组成私有云的各种计算资源，包括存储、计算服务器、网络，无论是云还是传统的数据中心，都必须基于一定的物理架构才能运行。

在私有云参考架构中的物理基础架构其表现形式应当是以资源池模式出现，也就是说，所有的物理基础架构应当是统一被管，且任一设备可以看成是无状态，或者说并不与其它的资源，或者是上层应用存在紧耦合关系，可以被私有云根据最终用户的需求，和预先定制好的策略，对其进行改变。 b) 虚拟化层虚拟化是实现私有云的前提条件，通过虚拟化的方式，可以让计算资源运行超过以前更多的负载，提升资源利用率。虚拟化让应用和物理设备之间采用松耦合部署，物理资源状态的变更不影响到虚拟化的逻辑计算资源。且可以根据物力基础资源变化而动态调整，提升整体的灵活性。 c) 服务自动化层服务自动化层实现了对计算资源操作的自动化处理。它可以集中的监控目前整体计算资源的状态，比如性能、可用性、故障、事件汇总等等，并通过预先定义的自动化工作流进行

相关的处理。服务自动化层是计算资源与云计算服务门户相关联的重要部件，服务自动化层拥有自动化配置和部署功能，可以进行服务模板的制定，并将服务内容和选择方式在云计算服务门户上注册，用户可以通过服务门户上的服务目录来选择相应的计算资源请求，由服务自动化层实现服务交付。 d) 云API 云应用开发接口提供了一组方法，让云服务门户和不同的服务自动化层进行联系，通过云API，可以在一个私有云当中接入多个不同地方的计算资源池，包括不同架构的计算资源，并通过各自的服务自动化体系去进行服务交互。 e) 云服务门户云服务门户是用户使用私有云计算资源的接口，云服务门户上提供了所有可用服务的目录，并提供了完善的服务申请流程，用户可以执行申请、变更、退回等计算资源使用服务。

云计算平台设计方案

国家质检中心郑州综合检测基地云计算平台建设项目（招标编号：豫财招标采购-2015-112）云计算平台设计方案二〇一五年二月

目录第一章项目概述与背景 .................................. 错误!未定义书签。第二章现状与需求分析 .................................. 错误!未定义书签。 2.1各业务系统现状.................................. 错误!未定义书签。 2.2.本期项目主要需求.............................. 错误!未定义书签。 ............................................................. 错误!未定义书签。 ............................................................. 错误!未定义书签。 ............................................................. 错误!未定义书签。 ............................................................. 错误!未定义书签。 ............................................................. 错误!未定义书签。第三章设计原则与目标 .................................. 错误!未定义书签。 3.1设计原则.............................................. 错误!未定义书签。 3.2建设目标.............................................. 错误!未定义书签。第四章质监云计算平台设计 .......................... 错误!未定义书签。 4.1总体设计思想...................................... 错误!未定义书签。 4.2总体架构设计...................................... 错误!未定义书签。 4.3计算虚拟化.......................................... 错误!未定义书签。 4.4网络虚拟化.......................................... 错误!未定义书签。 4.5存储虚拟化.......................................... 错误!未定义书签。 ............................................................. 错误!未定义书签。 ............................................................. 错误!未定义书签。 4.6云资源自动调度设计.......................... 错误!未定义书签。

基于虚拟化技术的云计算平台架构 .doc

基于虚拟化技术的云计算平台架构 1虚拟化技术研究虚拟化技术，可以把一个物理单元虚拟成多个逻辑单元，这样，一个物理单元就可以运行多个应用。这对于资源使用效率的提高，有着不可估量的作用，并且各种资源的管理也更加方便。目前云计算模式主要分为：私有云、公有云和混合云。无论是哪种云，其目标都是整合资源为客户服务，系统资源具备高性能的处理能力成为了必然要求。目前，传统处理器的利用率普遍低下，很大部分资源都被白白浪费，哪怕最昂贵的处理器的利用率也仅在20％左右。面对这一问题，虚拟化技术应运而生，有效的解决了服务器处理能力的利用率问题。虚拟化技术包括：内存虚拟化、存储虚拟化、硬件虚拟化、软件虚拟化等各项技术。本文研究的基于虚拟化技术的云计算平台主要实现了服务器的虚拟化，将一个服务器当成多个服务器使用，大大提高了处理能力。比如说，一般的服务器，3个独立的物理服务器可以运行3种不同的应用，但是在采用服务器虚拟化之后，这3种不同的应用可以运行在3个独立虚拟的服务器上，而这3个虚拟化的服务器只需要用一个物理服务器来托管。由此可见，服务器虚拟化大大提高了服务器处理能力的利用率，节约了大量资源。目前应用最广泛的虚拟化技术分为全虚拟化和半虚拟化。研究表明，虚拟化的特性为云计算平台抽象了硬件资源。这样，云计算平台

的弹性设计就可以获得大量的便利，基于SOA的云计算平台的可扩展性也大大增强。针对全虚拟化来说，采用的是DBT技术，在虚拟机运行的时候，在敏感指令前插入指令将执行陷入到虚拟机监视器中，这种技术的优点在于代码的转换是动态的。本文中提出的基于虚拟化技术的云计算平台就是采用全虚拟化技术构建的，而且是采用全虚拟化的KVM。 2服务器云的构建云计算平台的功能实现和子系统运行都要依赖于服务器云，因而，服务器云对于整个云计算平台的重要性不言而喻。近年来，计算机逐渐从大型机向微型个人计算机过渡，但是用户对于获得异构类型的操作系统和应用程序仍然比较困难。目前来说，用户在轻量级的设备选择应用比较茫然和混乱，难以得到完善的服务。云计算平台依托其自动性，可以为用户对服务的选择提供极大的便利。虚拟化技术使得底层差异封装为统一的应用接口，用户在使用时，只需要通过云计算平台选取自己需要的服务即可。这大大方面了用户，也提高了系统的利用率。 3云计算模式的特性研究与分布式计算和网络计算相比，云计算具有其他两者无可比拟的优势。主要表现在以下几个方面：首先，云计算具有超大的规模。以Google出为例，目前的Google 云计算已经拥有了100多万台服务器，超大规模的基础模块决定着云计算无可比拟的计算能力。IBM、微软、Yahoo等的云计算平台也拥

云平台建设方案简介

云平台建设方案简介 2015年11月

云平台总体设计总体设计方案设计原则 ?先进性云中心的建设采用业界主流的云计算理念，广泛采用虚拟化、分布式存储、分布式计算等先进技术与应用模式，并与银行具体业务相结合，确保先进技术与模式应用的有效与适用。 ?可扩展性云中心的计算、存储、网络等基础资源需要根据业务应用工作负荷的需求进行伸缩。在系统进行容量扩展时，只需增加相应数量的硬件设备，并在其上部署、配置相应的资源调度管理软件和业务应用软件，即可实现系统扩展。 ?成熟性云中心建设，要考虑采用成熟各种技术手段，实现各种功能，保证云计算中心的良好运行，满足业务需要。 ?开放性与兼容性云平台采用开放性架构体系，能够兼容业界通用的设备及主流的操作系统、虚拟化软件、应用程序，从而使得云平台大大降低开发、运营、维护等成本。 ?可靠性云平台需提供可靠的计算、存储、网络等资源。系统需要在硬件、网络、软件等方面考虑适当冗余，避免单点故障，保证云平台的可靠运行。 ?安全性云平台根据业务需求与多个网络分别连接，必须防范网络入侵攻击、病毒感染；同时，云平台资源共享给不同的系统使用，必须保证它们之间不会发生数据泄漏。因此，云平台应该在各个层面进行完善的安全防护，确保信息的安全和私密性。 ?多业务性云平台在最初的规划设计中，充分考虑了需要支撑多用户、多业务的特征，保证基础资源在不同的应用和用户间根据需求自动动态调度的同时，使得不同的业务能够彼此隔离，保证多种业务的同时良好运行。 ?自主可控云平台建设在产品选型中，优先选择自主可控的软硬件产品，一方面保证整个云计算中心的安全，另一方面也能够促进本地信息化产业链的发展。支撑平台技术架构设计图支撑平台技术架构支撑平台总体技术架构设计如上，整个架构从下往上包括云计算基础设施层、云计算平台资源层、云计算业务数据层、云计算管理层和云计算服务层。其中： ?云计算基础设施层：主要包括云计算中心的物理机房环境； ?云计算平台资源层：在云计算中心安全的物理环境基础上，采用虚拟化、分布式存储等云计算技术，实现服务器、网络、存储的虚拟化，构建计算资源池、存储资源池和网络资源池，实现基础设施即服务。

云计算中基于cloudsim的蚁群调度算法研究

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/f26277316.html, 云计算中基于cloudsim的蚁群调度算法研究作者：张翰林谢晓燕来源：《电脑知识与技术》2016年第03期摘要：介绍了云计算仿真工具cloudsim，在描述其架构的基础上，实现了cloudsim模拟云环境下调度策略的过程。引入蚁群算法，并基于蚁群算法实现了对cloudsim中调度策略的拓展，并与轮循、贪心等传统代数算法进行对比分析测试。结果表明，蚁群算法在应对云计算中海量任务和数据处理时，由于传统代数算法。关键词：云计算，cloudsim，蚁群算法中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）03-0219-02 云计算按照服务类型，大致可以分为三类：将基础设置作为服务Iaas、将平台作为服务paas、将软件作为服务saas。然而，不管何种类型的云计算服务，都有不同的、负责的组件，配置环境和部署条件的要求，因此，在异构真实的云环境下，对云端调度分配策略的优劣的评价，以及由调度策略所带来的云端设备的复合、节能、系统规模性能进行量化、评价是非常不易的。所以，本文引入云计算仿真工具Cloudsim，构建一个云环境下的分布式系统模拟器来实现云计算试验的模拟。与此同时，目前广泛应用于云计算的如先到先服务FCFS算法、Greedy贪心算法[2]等，由于算法本身的特点，均是传统代数算法静态建模完成的，并不能针对网络中各种不确定变化做出对应的调整。而蚁群优化算法作为一种智能算法，在经过多次迭代后，任务必然能分配给一个合理的虚拟机。因此，本文在介绍Cloudsim架构、工作原理的同时，通过cloudsim搭建了一个云计算平台，并在此平台下，对FCFS算法、Greedy贪心算法以及蚁群优化算法进行的对比测试和分析。结果证明蚁群优化算法对于网络中突发情况的应对是较优的。 1 cloudsim介绍 1.1 cloudsim体系结构 Cloudsim是澳大利亚墨尔本大学Rajkumar Buyya教授领导团队开发的云计算仿真器，是一个通用的、可拓展的支持建模和模拟的仿真框架，并能进行云计算基础设施和管理服务的实验。其体系结构[1]如图： 1.2 cloudsim技术实现

基于大数据的云计算支撑平台IOP

基于大数据的云计算支撑平台 IOP 浪潮IOP（Inspur Open Platform）是一个云计算架构的开放平台，采用大数据处理、社交网络、情景感知、服务化架构等关键技术和理念开放的应用支撑和资源整合平台，通过共享平台强化企业信息资源的有机整合和高效利用，构建开放、协同、智能、互联、弹性可扩展的IT基础软件环境，使客户有机会利用新技术的解决传统IT系统规划和建设存在的诸多难题，实现信息化从传统架构向云计算架构的平滑转型。 IOP平台采用“平台+应用”的总体思路，采用支持分布式、高并发和大数据处理的云计算架构设计。开放的架构为各种应用提供分布式计算、分布式存储、大数据分析、统一用户认证、统一消息引擎、统一资源管理等基础支撑服务能力，通过IOP可以整合来自内外部的各类信息资源，实现信息资源共享，开放业务能力和数据资源，创新应用开发和IT服务模式。 IOP平台的应用领域包括：基于云计算的信息化应用支撑、大数据处理和资源整合以及面向公众的互联网服务和电子商务。

IOP具备四个方面的关键特性，以满足之上承载应用的稳定运行。 1、满足百万级以上用户海量数据快速存取，并能够支持水平扩展，基于大数据可弹性扩展的技术架构。 2、利用Open API整合与共享信息资源，对基础共性服务统一构建，基于开放平台为多应用提供公共服务。 3、制定应用开发统一的标准规范，采用应用商店模式搭建应用生态环境，促进应用创新。。 4、IOP产品研发始终坚持安全可控的技术路线，所有底层架构和组件均为自主研发。目前平台研发工作已经有了初步的成果，并在浪潮实施的包括智慧城市、警务云等一些重大项目中进行应用，浪潮IOP平台的应用极大的提高了行业IT整体的计算能力、整合能力和创新能力,下一步将

最全的云计算平台设计方案

1.云计算参考架构在私有云当中，主要包含以下几个组件：物理基础架构、虚拟化层、服务自动化层、服务门户、安全体系、云API和可集成的其它功能。（如图私有云参考架构）图3.4 私有云参考架构 a) 物理基础架构物理架构的定义是组成私有云的各种计算资源，包括存储、计算服务器、网络，无论是云还是传统的数据中心，都必须基于一定的物理架构才能运行。在私有云参考架构中的物理基础架构其表现形式应当是以资源池模式出现，也就是说，所有的物理基础架构应当是统一被管，且任一设备可以看成是无状态，或者说并不与其它的资源，或者是上层应用存在紧耦合关系，可以被私有云根据最终用户的需求，和预先定制好的策略，对其进行改变。 b) 虚拟化层虚拟化是实现私有云的前提条件，通过虚拟化的方式，可以让计算资源运行超过以前更

多的负载，提升资源利用率。虚拟化让应用和物理设备之间采用松耦合部署，物理资源状态的变更不影响到虚拟化的逻辑计算资源。且可以根据物力基础资源变化而动态调整，提升整体的灵活性。 c) 服务自动化层服务自动化层实现了对计算资源操作的自动化处理。它可以集中的监控目前整体计算资源的状态，比如性能、可用性、故障、事件汇总等等，并通过预先定义的自动化工作流进行相关的处理。服务自动化层是计算资源与云计算服务门户相关联的重要部件，服务自动化层拥有自动化配置和部署功能，可以进行服务模板的制定，并将服务内容和选择方式在云计算服务门户上注册，用户可以通过服务门户上的服务目录来选择相应的计算资源请求，由服务自动化层实现服务交付。 d) 云API 云应用开发接口提供了一组方法，让云服务门户和不同的服务自动化层进行联系，通过云API，可以在一个私有云当中接入多个不同地方的计算资源池，包括不同架构的计算资源，并通过各自的服务自动化体系去进行服务交互。 e) 云服务门户云服务门户是用户使用私有云计算资源的接口，云服务门户上提供了所有可用服务的目录，并提供了完善的服务申请流程，用户可以执行申请、变更、退回等计算资源使用服务。云服务门户收到最终用户的请求时，将根据预先定义好的策略对该请求进行立刻供应、预留或者排队。不同的用户通过同一个云服务门户当中，将会看到只属于自己的应用、计算资源和服务目录，这是云计算当中的多租户技术，用户使用的资源在后台集中，但是在前端是完全的逻

云计算平台架构及分析

一、业务挑战无锡华夏计算机技术有限公司于2000年1月成立，是无锡软件出口外包骨干企业。公司主要以面向日本的软件外包开发为中心，致力于不断开拓国内市场、为客户提供优质的系统集成等业务。随着企业的发展，IT投入不断加大，随之而来的PC管理问题也越来越突出。华夏目前PC总拥有数1000台，主要用于研发和测试，由于项目多、任务紧，一台PC经常要用于不同的项目开发，而每次更换都要对PC系统进行重新安装和环境搭建。根据实际统计，华夏一个员工平均每年参与4个项目的开发，也就是每年要重新搭建四次开发环境，对测试人员来说这个数量还要更多；平均每次更换环境花费时间10个小时，华夏每年大约花费4万小时用于PC系统和环境搭建，按照人均工资15元/小时，每年花费在60万左右。除此之外，由于PC的使用寿命较短，更新升级频繁，大量的PC就意味着每年都要有很多PC需要淘汰和更新，现在这个数字大约是10台/月，而随着华夏的发展壮大，这个数字会进一步增加，这就意味着华夏每年花在PC升级和更新的费用最少在50~60万。与此同时，大量的PC也是的企业的能源消耗巨大，电力花费居高不下；按照平均180W/台，一台PC工作8小时/天，工业用电0.9元/度，华夏每年的电费就将近15万元。与巨大的IT投入相对应的就是IT资源利用率较低，PC分布在企业各个项目小组的开发人员手中，很难进行统一的管理调度，也无从得知PC的使用情况。软件开发的各个阶段对IT的需求都是不同的，我们无法得知某个正在进行的项目使用的PC资源是否有多余，无法将项目完成用不到的PC资源及时收回，以便给下一个项目小组使用，造成大量的IT资源浪费。

云计算平台建设方案详细

云计算平台方案设计 1.1设计方案 1.1.1平台架构设计 XX高新区云计算平台将服务器等关键设备按照需要实现的功能划分为两个层面，分别对应业务层和计算平台层。业务层中，功能区域的划分一般都是根据安全和管理需求进行划分，各个部门可能有所不同，云数据中心中一般有公共信息服务区(DMZ区)、运行管理区、等保二级业务区、等保三级业务区、开发测试区等功能区域，实际划分可以根据业务情况进行调整，总的原则是在满足安全的前提下尽量统一管理。计算平台层中分为计算服务区和存储服务区，其中计算服务区为三层架构。计算服务区部署主要考虑三层架构，即表现层、应用层和数据层，同时考虑物理和虚拟部署。存储服务区主要分为IPSAN、FCSAN、NAS和虚拟化存储。云计算平台中计算和存储支持的功能分区如下图所示：图云计算平台整体架构

图平台分层架构基础架构即服务：包括硬件基础实施层、虚拟化&资源池化层、资源调度与管理自动化层。硬件基础实施层：包括主机、存储、网络及其他硬件在的硬件设备，他们是实现云服务的最基础资源。虚拟化&资源池化层：通过虚拟化技术进行整合，形成一个对外提供资源的池化管理（包括存池、服务器池、存储池等），同时通过云管理平台，对外提供运行环境等基础服务。资源调度层：在对资源（物理资源和虚拟资源）进行有效监控管理的基础上，通过对服务模型的抽取，提供弹性计算、负载均衡、动态迁移、按需供给和自动化部署等功能，是提供云服务的关键所在。平台即服务：主要在IaaS 基础上提供统一的平台化系统软件支撑服务，包括统一身份认证服务、访问控制服务、工作量引擎服务、通用报表、决策支持等。这一层不同于传统方式的平台服务，这些平台服务也要满足云架构的部署方式，通过虚

基于云计算平台的openstack系统集成

云计算是一种商业模型，被称为继个人电脑、互联网之后的第三次信息化革命。云计算正颠覆着传统的it模式，通过对云的应用和管理，企业可以降低信息化建设成本和各部门重复投资的硬件与管理成本，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，从而形成一个计算资源池向用户按需供给的服务。云计算已成为现代IT行业的一种趋势，对云计算的探讨是很有必要和价值的。从整体上来说，云计算的应用是基于大规模分布式的基础架构及平台之上的云计算应用两个方面的，其中，基础架构建设是整个云计算平台的基础，一种基于IaaS层资源管理的系统是必不可少的。 Openstack是一款完全免费的开源的云操作管理工具，旨在为公共及私有云的建设与管理提供软件，目前由OpenStack基金会管理，以其开放性，获得了众多厂商和开发者的支持，它提供了一种基础设施即服务（IaaS）的云计算解决方案。Openstack通过创建、启动和部署虚拟机的方式将资源引入云中。另外Openstack还可以通过虚拟机的方式将物理设备上分散的资源有效地集中起来，快速便捷地引入云中，提高资源的利用率。本文通过全方位的展示开源云计算IaaS平台OpenStack的技术，展示目前这个平台的发展现状，以及这个平台部署过程中会遇到的问题，分享基于这个平台的部署和开发过程中的实战经验，来加深人们对云计算平台的认识和理解，让人们深入了解openstack的架构和原理，以及在基础设施层的部署实现和集成。技术分析，讲解OpenStack部署应用以及在此过程中遇到的问题，OpenStack的常用模块及功能；实战集成部署演示，也是本文重要的一个环节。最后对所有过程进行了总结，并讨论进一步工作展望。关键字：云计算 Openstack 系统配置管理虚拟机

云计算平台扩容建设方案详细

基于黄河三角洲云计算的数字城管建设方案云计算是为基于自由、平等和分享的网络要求提供可靠、安全、容错、可持续和可扩展的应用服务设施。作为一种最能提现互联网精神的计算模型，云计算在计算成本、计算模式和计算能力上的优势将从多个方面改变我们的工作和生活。云计算在数字城管中的应用，对于数字城管建设模式及其他系统的相关技术发展产生深远的影响，为数字城管建设中长久以来无法解决的投资高、建设周期长、质量难以保证及维护和安全问题提供了切实可行的解决方案，为加快数字城管普及奠定基础。一、引言 "数字化城市管理"就是指以信息化手段和移动通信技术手段来处理、分析和管理整个城市的所有部件和事件信息，促进城市人流、物流、资金流、信息流、交通流的通畅与协调。换句话说，就是把像井盖、路灯、邮筒、果皮箱、停车场、电话亭等城市元素都纳入城市信息化管理的范畴，给每样公物配上一个"身份证"，如果街道上的井盖坏了，家门口的路灯不亮了，不用打投诉电话，在移动gps定位系统的跟踪搜索下，有关部门就会在第一时间发现并把问题解决掉。数字化城市管理新模式，就是采用万米单元网格管理法和城市部件、事件管理法相结合的方式，应用、整合多项数字城市技术，研发了信息采集器"城管通"，创新信息实时采集传输的手段，创建城市管理监督中心和指挥中心两个轴心的管理体制，再造城市管理流程，从而实现精确、敏捷、高效、全时段、全方位覆盖的城市管理模式。数字城管在建设及应用中一直存在建设费用高、建设周期长、系统维护费用高、出现问题得不到及时解决、售后服务差、系统安全性低等弊端，而云计算技术的出现，将为数字城管系统解决上述问题提供了一种崭新的、较为理想的办法。二、云计算技术 1、云计算的概念在 ibm云计算白皮书中，可以看到的定义："云计算 "一词同时用来描述一个系统平台或者一种类型的应用程序。一个云计算的平台可按需进行动态的供给provi?sion）、配置（configuration）、重新配置（reconfigure）以及取消服务（deprovision）等。在云计算平台中的服务器可以是物理的服务器或者虚拟的服务器。高级的计算云通常包含一些其他计算资源，如存储区域网络（san）、网络设备、防火墙以及其他安全设备等。 2、云计算的特点 2.1、规模经济如果购买一台pc终端，需要购买显示器、硬盘、cpu、内存等一整套设备，并确保其整体性能满足工作和学习的需要。而利用云计算技术，可能只需要一台显示器，并接入互联网，就可以实现一切在终端pc上所能做的事情，而且不必担心自己购置的设备被淘汰，因为云计算所采用的硬件设备是供应商负责维护和更新，用户不必花费大量的资金即可获得大量的优质服务。 2.2、强大的计算和存储能力云计算将计算和数据分布在大量的分布式计算机上，云中的计算机提供强大的计算能力，能够完成传统单台计算机根本无法完成的计算任务。同时，云中的计算机具有庞大的数据存储空间。 2.3、高安全性在云计算模式中，数据集中存储，因而更容易实现安全监测。依托云计算模式中的一个或若干个数据中心，管理者对数据进行统一管理、分配资源、均衡负载、部署软件、控制安全，并进行可靠的安全实时监测，从而最大限度地保证用户的数据安全。