云计算

百科名片

Google提出的，这是一个美丽的网络应用模式。狭义云计算是指，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源；广义云计，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，它具有超大规模、虚拟化、可靠安全等独特功效；“云计算”图书版本也很多，都从理论和实践上介绍了云计算的特性与功用。

简要介绍

英译：cloud computing。

云计算（Cloud Computing）是网格计算（Grid Computing）、分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）、效用计算（Utility Computing）网络存储（Network Storage Technologies）、虚拟化（Virtualization）、负载均衡（Load Balance）等传统计算机技术和网络技术发展融合的产物。它旨在通过网络把并借助SaaS、PaaS、IaaS、MSPCloud Computing的一个核心理念就是通过不断提高“云”的处理能力，进而减少用户终端的处理负担，最终使用户终端简化成一个单纯的输入输出设备，并能按需享受“云”的强大计算处理能力！

云计算，在广范应用的同时，还有另外一种云存储来作为其辅助，像中国上海信息科技有限公司的WinStor云端存储，其以用户为基础，以磁盘为导向，强大的数据安全功能，使其中国的云计算更进一步提前进入市场，所谓云存储，就是以广域网为基础，跨域/路由来实现数据无所不在，无需下载，无需安装即可直接运行，实现另外一种云计算架构

最简单的云计算技术在网络服务中已经随处可见，例如搜索引擎、网络信箱等，使用者只要输入简单指令即能得到大量信息。

未来如手机、GPS等行动装置都可以透过云计算技术，发展出更多的应用服务。 进一步的云计算不仅只做资料搜寻、分析的功能，未来如分析DNA结构、基因图谱定序、解析癌症细胞等，都可以透过这项技术轻易达成[1]。 稍早之前的大规模分布式计算技术即为“云计算”的概念起源

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“云计算”培训总结

计算机自诞生开始，先后经历了四个阶段：

1、第一代计算机（1946~1958)

电子管为基本电子器件；使用机器语言和汇编语言；主要应用于国防和科学计算；运算速度每秒几千次至几万次。

2、第二代计算机(1958~1964)

晶体管为主要器件；软件上出现了操作系统和算法语言；运算速度每秒几万次至几十万次。

3、第三代计算机(1964~1971)

普遍采用集成电路；体积缩小；运算速度每秒几十万次至几百万次。

4、第四代计算机(1971~)

以大规模集成电路为主要器件；运算速度每秒几百万次至上亿次。

计算机的运算速度在不断增加，而成本却在不断的降低。现在已经进入由第四代衍生出的一个时代，云计算时代。

云计算操作系统，又称云计算中心操作系统、云OS，是云计算后台数据中心的整体管理运营系统，它是指构架于服务器、存储、网络等基础硬件资源和单机操作系统、中间件、数据库等基础软件管理的海量的基础硬件、软资源之上的云平台综合管理系统。

云计算（cloud computing，分布式计算技术的一种，其最基本的概念，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。透过这项技术，网络服务提供者可以在数秒之内，达成处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和“超级计算机”同样强大效能的网络服务。

云是一种基于互联网的计算新方式，通过互联网上异构、自治的服务为个人和企业用户提供按需即取的计算。由于资源是在互联网上，而在电脑流程图中，互联网常以一个云状图案来表示，因此可以形象地类比为云，“云”同时也是对底层基础设施的一种抽象概念。云计算的资源是动态易扩展而且虚拟化的，通过互联网提供。终端用户不需要了解“云”中基础设施的细节，不必具有相应的专业知识，也无需直接进行控制，只关注自己真正需要什么样的资源以及如何通过网络来得到相应的服务。

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“云计算与大数据环境下银行变革”学习心得

一、 大数据基本概念

1、 大数据或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法

通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据不但包含类似交易信息、账户信息等标准结构化数据，也包括用户评论类似大众点评等非结构化数据。

2、 大数据的目的不是要告诉我们“为什么”，而是告诉我们结果“是

什么”。比如每年度淘宝网数据盛典中的分析结果，“最疼爱老婆的男人地区是浙江宁波”，“山西人最孝顺，安徽人最爱宠物” 等等，从数据分析结果中没办法看到“为什么”，而只能看到“结果就是这样”。

3、 数据渐渐由服务、产品等产生的副产品变为银行业最重要的金

融资产。20xx年3月，美国发布“大数据研究与发展计划”，将大数据比喻为美国的新石油。

与其他行业相比，大数据对银行更具潜在价值，麦肯锡的研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。这主要是因为：一方面，大数据决策模式对银行更具针对性。以百度、阿里巴巴、腾讯为首的互联网巨头，正在毫不讲理的进行跨界经营，大力发展互联网金融，业务领域涉及结算、支付、贷款等各个银行传统业务，尤其余额宝、财务通等各种互联网宝宝的出现，更是直接导致了银行存款的搬家。面对如此情况，银行的经营模式、服务模式、营销模式必须要转

型、需要大力开展金融创新和管理升级，而大数据技术、践行大数据思维就是一种很好的工具。

另一方面，银行具备实施大数据的基本条件：(一)数据众多。银行不仅拥有所有客户的账户和资金收付交易等结构化数据，还拥有客服音频、网点视频、网上银行记录、电子商城记录等非结构化数据;(二)拥有处理传统数据的经验;(三)较高的薪酬能够吸引到实施大数据的人才;(四)充分的预算可以利用多项大数据新技术。

二、 大数据的特性

1、 大数据包含的数据分类：

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目前，正在积极投身于云计算相关基础理论与技术研究工作的高校和科研院所包括以清华大学、北京大学、武汉大学、中国科学技术大学、华中科技大学、上海交通大学、合肥工业大学、北京航空航天大学、解放军理工大学、中科院、北京邮电大学、北京交通大学、东北大学、山东大学等为代表的诸多科研单位。另外，在工业界从事云计算相关研究的单位包括华为、百度、新浪、腾讯、金蝶软件、中国电信、中国移动等诸多企业。

国内高校与科研院所针对云计算的不同领域开展了深入的研究。例如，清华大学的云存储平台着力于构建存储云，武汉大学侧重于面向云计算的互操作国际标准，中科院计算所利用云计算开展数据挖掘与云安全工作，华中科技大学关注虚拟化技术与云安全，上海交通大学注重于数据的安全和隐私关键性技术研究，合肥工业大学侧重将人工智能和信息管理研究成果迁移到云计算环境中，北京航天航空大学致力于云计算的数据安全控制理论与方法的研究，解放军理工大学侧重于云存储研发与应用，东北大学侧重于利用云计算技术解决大规模图数据处理问题，山东大学侧重于研究SaaS软件交付平台的问题。

清华大学在云存储研究方面，以分布式文件系统为基础的云存储平台，为校园网用户设计开发了用于数据存储与共享的云存储服务，利用底层云存储平台所提供的基础存储服务，提供用户管理与目录管理的功能，增加了文件检索功能，并对数据传输进行了优化，为用户提供简单实用的云存储访问接口。针对于越来越多的移动计算需求，基于云存储平台设计开发了多种手机云存储应用，包括基于云存储服务的电话号码簿应用、可在手机上进行文件存储与共享的文件管理应用、基于云存储服务的视频点播应用以及基于云存储服务的相片管理应用。在海量数据挖掘研究方面，结合云计算架构和海量数据对象，开展基于云计算的海量数据挖掘研究，设计并实现面向海量数据挖掘的分布存储和并行编程模型框架，提出基于群体智能的海量数据挖掘算法，以维基百科为载体，对维基百科及其形成的复杂社会网络进行深入的分析和挖掘，提供基于维基百科的深层次知识服务。

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2.1.3 云计算的主要特征

具有“作为服务”交付的能力；

以高度可扩展的弹性方式交付服务；

利用因特网技术和方法来开发和交付服务；

资源虚拟化及资源的自动管理与配置；

可实现海量数据的分布式并行处理；

低成本并对用户透明。

云计算是随着处理器技术、虚拟化技术、分布式存储技术、宽带互联网技术和自动化管理技术的发展而产生的。从技术层面上讲，云计算基本功能的实现取决于两个关键的因素，一个是数据的存储能力，另一个是分布式的计算能力。因此，云计算中的“云”可以再细分为“存储云”和“计算云”，也即“云计算=存储云+计算云”。

存储云：大规模的分布式存储系统；

计算云：资源虚拟化+并行计算

云计算的优点

客户端需求低 更低的成本，包括用户终端、IT 基础设施和软件；

数据安全可靠 , 轻松共享数据更高的性能，包括增强的计算能力、无限的存储容量和增强的数据安全；

改进操作系统和文件格式之间的兼容性；

即时的软件更新，更少的维护问题；

消除了对特定设备的依赖；

更容易的群组协作；

对文档的普适访问以及最新文档版本的可用性；

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2.3.3 云计算的缺点

需要持久的因特网连接；

低速连接时效果差；

可能是缓慢的；

功能可能是有限的；

可能存在不兼容的情况；

存储的数据也许不安全甚至莫名其妙的消失；

云计算与网格计算的区别

网格计算强调资源共享，任何人都可以做为请求者使用其它节点的资源，任何人都需要贡献一定资源给其他节点。网格计算强调将工作量转移到远程的可用计算资源上。云计算强调专有，任何人都可以获取自己的专有资源，并且这些资源是 由少数团体提供的，用户不需要贡献自己的资源。在云计算中，计算资源被转换形式去适应工作负载，它支持网格类型应用，也支持非网格环境，比如运行传 统或 Web2.0 应用的三层网络架构。网格计算侧重并行的计算集中性需求，并且难以自动扩展。云计算侧重事务性应 用，大量的单独的请求，可以实现自动或半自动的扩展。

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文档数据库

? 源起：受Lotus Notes启发。

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? 数据模型：包含了key-value的文档集合 例子：CouchDB, MongoDB 优点：数据模型自然，编程友好，快速开发，web友好，CRUD。 图数据库

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? 源起： 欧拉和图理论。 数据模型：节点和关系，也可处理键值对。 例子：AllegroGraph, InfoGrid, Neo4j 优点：解决复杂的图问题。

关系数据库

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? 源起： E. F. Codd 在A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks提出的 数据模型：各种关系 例子：VoltDB, Clustrix, MySQL 优点：高性能、可扩展的OLTP，支持SQL，物化视图，支持事务，编程友好。 对象数据库

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? 源起：图数据库研究 数据模型：对象 例子：Objectivity, Gemstone 优点：复杂对象模型，快速键值访问，键功能访问，以及图数据库的优点。 Key-Value数据库

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? 源起：Amazon的论文 Dynamo 和 Distributed HashTables。 数据模型：键值对 例子：Membase, Riak 优点：处理大量数据，快速处理大量读写请求。编程友好。

BigTable类型数据库

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? 源起：Google的论文 BigTable。 数据模型：列簇，每一行在理论上都是不同的

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? 例子：HBase, Hypertable, Cassandra 优点：处理大量数据，应对极高写负载，高可用，支持跨数据中心， MapReduce。 数据结构服务

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? 源起： ? 数据模型：字典操作，lists, sets和字符串值 例子：Redis 优点：不同于以前的任何数据库

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第三届中国云计算大会会议总结

第三届中国云计算大会于20xx年5月18-20日在北京国家会议中心隆重举行，此次大会由中国电子学会主办，上海代表团作为唯一一个以城市为单位组团参加此次大会的团体，成功组织了一批上海市在云计算领域当中的优秀知名企业参加了此次会展，并在上海专场分论坛当中发表了带有政企融合特色的云计算主题演讲，成为整个大会重要的亮点之一。

上海代表团方面的组织者上海软件产业促进中心在今年年初就将此次大会定义为今年上半年云海产业联盟市场推广的重头戏之一，原本希望此次大会可以在上海举办，后因种种原因无法成行。为此，云海产业联盟于4月11日在市北高新技术园区举办了一场云海论坛活动，邀请了云海产业联盟旗下的成员单位、各市区委领导及各大知名媒体等两百余人参加此次论坛活动，发布一批解决方案，签约了一批云计算项目，为第三届中国云计算大会提前做好了预热工作。随后，在5月13日，上海市经信委，上海市发改委联合发布了《上海云计算服务创新发展试点示范的实施方案》，确立了上海云计算产业近期工作的重中之重，并对上海未来几年云计算如何来推应用给出了明确的指导意见。5月16日，云海产业联盟与台湾云端产业协会代表团在上海的杨浦区创智天地预先进行了一场“沪台云计算高端对话”，联盟组织了一批沪上优秀企业参会进行交流，组织台方参观了盛大网络，云海产业联盟与台方签署了《云海产业联盟与台湾云端运算产业协会云计算合作意向书》，会议结束后，沪台双方均表达了希望海峡

两岸积极交流合作的愿景，为后续的进一步合作打下了扎实的基础。在短短一个多月的时间内，上海在行业、政策、外联等三方面对云计算应用展开了轮番的攻势，为此次上海组团参加云计算大会打下了坚实的基础。

本次大会上海代表团总共派出了二十六家企业参会，上海联合展区中共展出了CETC 32所（华东电脑、华讯网络、华存数据、普华基础软件）、华为技术、英业达、闸北产业基地（地面通、天脉、数据港、市北高新）、世纪互联、勤方、浦东软件园、普元、万达信息、杨浦创新基地（汇和、奕华、科企软件、有孚、创智天地）、上海软件产业促进中心等26家企事业单位；大会特展展区中展出了引跑科技、EMC、eBay、泰迩睿等上海知名企业；上海专题论坛上，经信委领导、闸北区科委、华东计算所、华为技术、普华软件、软促中心均发表了精彩演讲；还有更多的上海知名企业参与到了此次大会当中，据初步统计，上海代表团此次参加大会的总人数就超过了300人。上海以实际行动向参会人员展示出了自己对云计算的理解和支持，参会企业对此次会议均表示了认可，对此次大会所能带来的深远影响均表现出了热切关注。

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