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云計算技術簡述范文第1篇

關鍵詞: 云計算;虛擬機遷移;服務器整合;軟件框架

中圖分類號:TP3 文獻標識碼:A 文章編號:1671-7597(2012)0910165-01

0 前言

云計算是一種新的計算理念、新的資源交付方式、新的商業模式。在計算理念上,它通過網絡將原來由本地主機實現的計算交給“云平臺”來處理;在資源交付上,它提倡將網絡資源、系統資源和應用等整合為服務提供給用戶;在商業模式上,它實現了資源的按需定制、按量付費。可以說,云計算的發展是需求推動、技術進步和商業模式轉變共同促進的結果,其核心是構建了一種全新的信息與數據存儲、處理和服務模式。

云計算作為一種新的計算理念和模式,在技術上是將大型服務器集群,包括計算服務器,存儲服務器和網絡帶寬資源集中起來,通過對各類可分配資源的虛擬化,利用專門軟件實現對資源的按需分配,支持各種應用程序的運行,使得用戶只需關注并提供業務相關的解決方案,無需在硬件平臺、綜合計算、安全存儲、信息的一致性等方面耗費大量的人力、物力和財力,有利于提高系統的整體效率、降低成本,促進技術創新。

盡管基于云計算模式的計算平臺或服務已被廣泛接受并逐步走進應用,但云計算的研究總體上還處于起步階段,許多現有的問題還沒有被完全解決。本文提出了部分具有挑戰性的云計算關鍵技術和研究問題。

1 虛擬機遷移

云計算通過允許虛擬機遷移實現整個數據中心負載平衡。此外,虛擬機遷移提高數據中心的健壯性和高度響應。

虛擬機遷移是由進程遷移演變而來的。最近Xen和VMWare已經實現了虛擬機的實時遷移。文獻[1]指出遷移整個操作系統和它的所有應用程序作為一個單元可以避免進程級遷移方法要面對的許多困難,并分析了虛擬機實時遷移的優勢。

虛擬機遷移的主要優勢是避免熱點,然而,這并不簡單。目前,檢測工作負載熱點和啟動一個遷移缺乏應對突然的工作負載變化的靈活性。此外,虛擬機遷移時內存中的狀態應當一致且高效地傳輸,同時還需綜合考慮應用程序和物理服務器的資源負載。

2 服務器整合

服務器整合可以最大化資源的利用率,同時最小化能耗的有效方法。虛擬機遷移常用來整合駐留在多個很少使用的服務器的虛擬機到一個服務器,這樣剩余的服務器可以設置為節能狀態。在數據中心優化整合服務器通常是一個NP難的變種裝箱優化問題。針對這個問題已經提出各種啟發式方法。

服務器整合不應該影響應用程序的性能。眾所周知,單個虛擬機資源的使用不停的在變化。對于虛擬機間共享的服務器資源(比如帶寬、內存緩存和磁盤I/O),最大限度地整合服務器可能導致擁堵[2]。因此,觀察虛擬機負載的波動和使用這些信息有效的整合服務器是很重要的。最后,在資源擁塞發生時,系統必須能快速響應。

3 能耗管理

提高能源效率是云計算另一個主要問題。據估計,能耗成本占數據中心運營支出總額的53%。因此基礎設施提供商承受了巨大的壓力減少能源消耗。目標是不僅要減少數據中心的能源成本,還要達到政府法規和環境標準。

設計節能數據中心最近受到越來越多的重視。這個問題可以從多個方向解決。例如,節能的硬件架構、減慢CPU速度和關閉部分硬件組件已成為研究者的共識。有節能感知的作業調度和服務器整合兩種方式可以減少能源消耗。最近的研究也已開始研究節能的網絡協議和基礎設施。一個關鍵的挑戰是實現節省能源和應用程序的性能之間達到一個好的平衡。在這方面,一些研究人員最近已經開始在一個動態的云環境實現性能和能耗管理的協調解決方案[3]。

4 流量管理和分析

分析數據流量對于今天的數據中心是重要的。例如,許多web應用程序依賴于分析數據流量來優化用戶體驗。網絡運營商還需要知道數據流量進行許多管理和規劃決策。然而,把互聯網服務提供商(ISP)現有的流量測量和分析方法擴展到云計算數據中心還存在一些挑戰性的問題。首先,數據中心鏈接的密度要比ISP高得多;其次,大多數現有的方法可以計算幾百臺主機的流量矩陣,但一個小型數據中心可能擁有幾千臺服務器;最后,現有的方法通常基于一些ISP的流量模式,但是部署在數據中心應用程序(比如MapReduce作業)極大的改變了流量模式。此外,在云計算中應用程序的網絡使用、計算和存儲資源存在更緊密的耦合。

目前,并沒有很多工作在測量和分析數據中心的流量。文獻 [4]報告了數據中心流量的特征,以及使用這些指導網絡基礎設施的設計。

5 軟件框架

云計算提供了進行大規模數據密集型應用程序的平臺。通常這些應用程序利用MapReduce框架(如Hadoop可伸縮的和容錯數據處理)。研究表明MapReduce作業的性能和資源消耗的是高度依賴應用程序的類型。例如,Hadoop任務sort是I/O密集型,而grep則要求大量CPU資源。此外,分配在每個Hadoop節點的VM可能是異構的。例如,一個VM可用帶寬依賴于配置在同一個服務器的其他VM。因此,通過仔細選擇它的配置參數值和設計更高效的調度算法能優化MapReduce應用程序的性能和成本。通過緩解瓶頸資源,可以將應用程序的執行時間顯著提高。關鍵的挑戰包括Hadoop的性能建模(無論是在線還是離線)和動態條件下自適應調度。

另一個相關的方法認為讓MapReduce框架有節能感知[5]。這種方法的基本思想是將完成工作且等待新任務的Hadoop節點進入睡眠狀態。這就要求Hadoop和HDFS必須由有節能感知。此外,通常會在性能和節能感知之間進行權衡。根據目標,找到一個理想的權衡點仍是一個沒有探索的研究課題。

6 存儲技術和數據管理

軟件框架MapReduce和它的不同實現(Hadoop和Dryad)針對分布式處理的數據密集的任務。這些框架通常運行在網際文件系統(比如GFS和HDFS)。這些文件系統的存儲結構、訪問模式和應用程序編程接口不同于傳統的分布式文件體系。特別是他們沒有實現標準POSIX接口,因此引入和傳統文件系統和應用程序的兼容性問題。目前的解決方法主要包括提支持MapReduce框架使用集群文件體系(如IBM的GPFS)方法和基于新的API原語支持可伸縮和并發數據訪問等。

7 結束語

需求推動、技術進步和商業模式轉變共同促進了云計算的快速發展,其核心是構建了一種全新的信息與數據存儲、處理和服務模式。本文從云計算平臺建設與管理、應用的構建等多角度總結了這種新興計算模式存在關鍵技術及難點,提出了未來云計算研究與應用中所需解決的問題。

參考文獻:

[1]Clark C, Fraser K, Hand S, Hansen JG, Jul E, Limpach C, Pratt I, Warfield A. Live migration of virtual machines. In: Proc of NSDI, 2005:273-286.

[2]Padala P, Hou K-Y et al. Automated control of multiple virtualized resources. In: Proc of EuroSys, 2009:13-26.

[3]Kumar S et al. vManage: loosely coupled platform and virtualization management in data centers. In: Proc of international conference on cloud computing, 2009: 127-136.

云計算技術簡述范文第2篇

隨著數字化技術和互聯網的發展，數據管理和計算模式呈現出新的特點。第一個數據特點是海量。全球的數據量在以指數的趨勢迅猛增長，保守估計，目前每年全球至少產生15億TB的新數據。第二是數據多樣化。今天人們所面臨的數據已不再是關系模型下純粹的結構化數據，圖片、音頻、視頻、文檔等非結構化數據大量地涌入到人們的應用中來。與數據特點相適應，人們對信息的管理能力和服務模式也提出了新的要求。云計算和數據空間是在這一背景下提出的新的概念和技術。

云計算相關概念

數字技術和互聯網的發展，特別是Web2.0的發展導致數據量高速增長，人們對計算能力和服務方式提出了更高的要求。此外，計算資源的利用率處于一種不平衡的狀態，一方面一些應用需要大量的計算資源和存儲資源，同時大量的計算設備和存儲資源沒有得到充分利用。云計算就是為了應對這一問題而提出的。其基本思想是通過網絡將龐大的計算處理程序自動分拆成無數個較小的子程序，再交由多部服務器所組成的龐大系統計算分析之后，將處理結果回傳給用戶，以充分利用互聯網資源，建立功能強大的計算中心，并基于此提供多種多樣的計算服務。

雖然云計算作為一個新的概念被提出來。但是目前眾多的Web應用及服務早已經體現了其思想。最簡單的云計算技術在網絡服務中已經隨處可見，例如搜尋引擎、網絡信箱等。進一步的云計算不僅只做資料搜尋、分析的功能，而且能夠幫助用戶完成眾多復雜應用。

作為一種新的計算模式和服務模式，云計算已經引起IBM、EMC、微軟、Google等公司的重視。Google的云計算中心是由幾十萬甚至上百萬臺廉價的服務器所組成的網絡。Google的搜索引擎可以視為云計算的早期產品。IBM宣布推出的“藍云”計劃，是一種軟件和硬件的組合產品，讓企業用戶可以對“云”計算模式進行實驗。與此同時，全世界有數以億計的Windows用戶，微軟所要做的就是將這些用戶通過互聯網更緊密地連接起來，并向他們提供云計算服務。

數據空間技術

云計算為我們描繪出了誘人的藍圖。實現這一藍圖，還有許多技術問題需要解決，首先就是數據管理問題。在云計算環境下，需要管理的數據對象不同于以往的數據。傳統的DBMS在這些挑戰面前顯得無能為力。現在，管理著世界上最大、最豐富的數據集合，而且主要為個人服務的Google、MSN、Yahoo均不使用傳統DBMS，而是另辟蹊徑去尋找能更好地滿足數據管理需求的方法。隨著企業內部非結構化數據信息越來越多，企業數據管理問題會更加突出。個人信息管理同樣面臨這一問題，由于個人能夠支配的時間有限和缺乏數據管理技術的支持，個人數據量的劇增使個人信息管理效率下降，人們將大量的時間耗費在信息的收集和查找方面。數據管理面臨的挑戰促使我們去尋求一種新的數據管理技術：數據空間（Dataspace）。

數據空間是與主體相關的數據及其關系的集合，數據空間中的所有數據對于主體來說都是可以控制的。主體相關性和可控性是數據空間中數據項的基本屬性。我們所說的數據空間實際是指主體數據空間，與之相對的是公共數據空間。主體數據空間是公共數據空間的一個子集，隨著主體需求的不斷變化，數據項不斷從公共數據空間納入到主體數據空間中。主體、數據集、服務是數據空間的三個要素。主體是指數據空間的所有者，可以是一個人或一個群組，也可以是一個企業。數據集是與主體相關的所有可控數據的集合，其中既包括對象，也包括對象之間的關系。主體通過服務對數據空間進行管理，例如數據分類、查詢、更新、索引等，都需要通過數據空間提供的服務完成。由此可見，數據空間是一種不同于傳統數據管理的新的數據管理理念，是一種面向主體的數據管理技術。與傳統的數據管理技術類似，數據空間管理也面臨數據模型、數據集成、查詢與索引等各種技術的研究。

基于數據空間的云計算

云計算技術簡述范文第3篇

關鍵詞:計算機；建材質量檢測；應用

計算機信息技術是現代社會推動社會生產力大發展的強勁動力。計算機技術應用于建材的檢測，大力提升了建材檢測業務的管理水平以及建材質量的檢測能力。建材檢測應當抓住機遇，建設好計算機信息技術平臺，不斷打造、提高檢測機構的核心競爭實力，把建材的質量檢測工作推向一個新的高度。

1計算機技術在建材質量檢測中的優勢

1．1降低建材質量檢測工作的難度與復雜性

以往傳統的建材質量檢測工作非常復雜，其工作人員大多通過紙筆記錄的方法記錄與分析數據。現在則可以通過計算機程序來代替以往的紙筆記錄形式，同時其數據分析與數據的存貯都集中在計算機設備上，如此一來就在很大程度上減輕了建材質量檢測人員的工作難度與復雜性。

1．2使建材質量檢測更加準確

計算機普遍應用之前，建材質量的檢測工作主要依靠手工的紙筆操作，這一過程就不可避免地存在著人工記錄與計算的誤差。計算機通過科學的程序運行，可以在很大程度上減少建材質量檢測的失誤率。同時，計算機數據處理的效率以及速度也遠遠超過工作人員的工作效率，因此，計算機的使用大大提高了建材質量檢測的準確性。

1．3數據保存時間得以延長

傳統的質量檢測結果多以紙張的形式得以保留，隨著時間的推移，這種保留方式不但會占據大量的辦公空間，而且一旦紙張遭到損壞，監測數據也就被破壞掉。計算機設備提供了很大的數據以及信息的存儲空間，數據的保存時間大大延長，并且這種保存形式不會受到外界環境的影響，保存質量與數量效果都大幅提升。同時，通過計算機設備的數據存儲還能更加方便、快速地進行檢測數據的查詢以及借鑒。

1．4不合格臺賬處理更為便捷

傳統不合格臺賬的處理都是以人工撰寫的形式來呈報，因此這一項工作中很容易出現各種各樣的工作誤差。計算機程序的使用減少了這種誤差，同時不合格臺賬的直接打印也使臺賬處理更為便捷。一方面減少了質量檢測工作人員的工作量，另一方面也極大地提高了質量檢測工作的效率。

2計算機技術在建材質量檢測中的具體應用

2．1建材質量檢測管理

建材質量檢測的流程以及待檢測建材的類型都比較復雜，其管理工作也相對較難。一方面，建材檢測人員通過計算機技術可以更好地控制建材質量檢測各個具體流程的操作;另一方面，相關工作人員也可以應用計算機技術科學地管理與協調各種檢測任務以及人員的匹配，從而大幅度提高建材質量檢測工作的效率，提高建材質量檢測管理工作的質量。

2．2信息的收集與錄入

計算機數據信息的收集以及錄入是建材質量檢測中的一個重要環節，它關系到建材質量確定的結果，甚至占據了建材質量檢測工作的核心位置。一方面在建材質量檢測的過程里收集各項樣本取樣操作的原始數據，可以建立數據庫以供后續的數據分析與處理;另一方面，計算機錄入數據后建成的數據庫可以有效地儲存以及備份，為今后的數據提取做好基礎。

2．3數據的分析與處理

與傳統的人工數據處理相比，計算機對建材質量檢測數據的處理與分析更加地準確，同時數據分析的質量與分析速度與人工處理相比也大幅提高。應用計算機程序處理數據，不僅提高了數據分析處理結果的科學性，更為建材質量檢測工作節省了大量的人力資源，因此，計算機程序在建材質量檢測工作中的應用是非常有價值的。

2．4檢測報告的輸出

建材質量檢測數據收集與處理的最終目的就是要得到科學有效的建材質量檢測報告。通過計算機相關程序操作而得到的檢測報告，無論在速度還是結果的準確性方面，都非常的便捷。而且計算機程序可以通過某些軟件把檢測報告的數據結果用柱狀圖、折線圖等非常直觀的圖標表示出來，達到一目了然的效果。當然，如果計算機連有打印機的話，也可以直接遞交成紙質結果。

2．5數據查詢功能

計算機程序能夠有效、便捷地收集、分析處理數據，為建材質量檢測工作提供巨大的便捷性。除此之外，計算機還可以把建材質量檢測的原始結果以及數據分析結果報告長時地儲存在電腦中，如果以后的建材質量檢測需要這些信息，就可以在計算機保存的數據及結果中直接查詢以往的記錄。因此，計算機所有的數據查詢功能能夠為后續的建材質量檢測工作帶來極大地便捷。

3計算機技術在建材質量檢測中的優化

3．1樹立科學意識，重視計算機技術的應用

隨著科學技術的迅速發展，計算機應用技術已經快速延伸到世界的各個角落、各個行業，計算機的各種相關軟件具備的數據處理、文圖制作、音頻合成等功能，為人類的各項發展工作提供了巨大的便捷，一項工作是否能夠正確、合理地使用好計算機技術，關系到整個工作的工作效率與質量好壞，在建材質量檢測工作中也是如此。因此，建材質量檢測相關工作人員及管理者一方面要做到的就是樹立好科學使用計算機技術的意識，深刻認識到計算機技術在建材質量檢測工作中的巨大應用價值。另一方面，還需要相關工作者努力學習掌握計算機操作知識，堅持學習新的計算機軟件使用，不斷開發與設計先進的計算機技術工作平臺，為建材質量檢測數據的處理提供強大的技術支持。

3．2優化計算機設備

工作設備是現代社會生產力發展的重要影響因素之一，它是生產力提高的重要手段與實施工具。無論是生產工作的各項管理、單位資產的占有率還是單位的工作質量上來看，工作設備的好壞都占據著非常重要的位置。因此實時更新工作設備，是提高工作質量與效率的重要環節。建材質量檢測過程中，原始數據的錄入。數據分析與處理以及后期的圖表制作等環節，都對最后的建材質量檢測報告甚至實際產品的產出有著重要的影響，因此，建材質量檢測部門要想提高自己的工作效率，也就必須不斷優化自己的計算機軟、硬件設施，積極更新相關的質量檢測軟件，大力開發、創新相關的數據處理軟件，不斷提高質量檢測結果的科學性與準確性。

3．3提升計算機操作人員的工作素質

進入二十一世紀，各個國家、各個行業之間的競爭都越來越激烈，但是說到底，這種競爭實質上還是人才之間的競爭。無論是哪個行業，只要其工作人員的從業素質得以提高，那該行業的綜合實力必定也會有所提高。因此，提高各個行業工作人員的從業素質，成為提高各行業綜合競爭實力的重要方法，甚至是核心途徑。計算機在建材質量檢測工作中具有重要的影響意義，因此就必須通過各種適當的途徑提高相關從業人員的計算機操作素質。例如，可以通過定期的計算機技能培訓使工作人員掌握計算機操作的常識技巧;通過相關培訓提高相關人員質量檢測數據處理的能力;當然，最重要的就是鼓勵相關建材質量檢測人員提高計算機處理的創新與應用能力，從長遠來看，這是提高建材質量檢測科學性的核心路徑。

作者:劉洋 單位:遼寧省產品質量監督檢驗院

參考文獻:

［1］陳雨婕．計算機技術在建材質量檢測中的應用［J］．中國建材科技，2015(01):19－20．

［2］熊莎．淺談建材質量監督和檢驗工作的重要性［J］．建材與裝飾，2015(45):79－80．

［3］陜晉軍．計算機技術在新型材料設計和建材質量檢測中的應用［J］．建材技術與應用，2008(12):39－40．

［4］張云敏．計算機技術在建材質量檢測中的應用探微［J］．四川水泥，2016(02):17．

云計算技術簡述范文第4篇

關鍵詞：云計算；數字圖書館；應用

數字圖書館在經歷了互聯網時代、WEB時代、網格時代、WEB2．0時代后，正在悄然走進云計算時代。云計算技術以其強大的功能已在全世界的一些商業領域得到了初步的應用，也引起了圖書館界的廣泛關注。在不久的將來，會有越來越多的圖書館試水云計算，通過云計算來提升圖書館網絡信息管理與服務的水平，云計算將在數字圖書館中得到大規模的普及。

1 云計算的內涵

云計算指的是一種全新的計算模式，它依靠的不是個人電腦，也不是獨立的服務器，而是一種用戶無需關心其內部結構的“云”。云計算集成了所有的信息資源，并由系統軟件對其進行管理，用戶不用關注信息資源的安全性與可靠性等問題。在云計算的基本結構中，主體部分是由服務器集群構成的云，為了實現其計算能力的最大化，通常會使用虛擬化、集群化等技術。狹義的云計算是指信息技術基礎設施的交付和使用模式，指用戶通過互聯網以按需、易擴展的方式獲得所需的資源；廣義的云計算是指服務的交付和使用模式，指用戶通過互聯網以按需、易擴展的方式獲得所需的服務。這種服務可以是信息技術和應用軟件、互聯網相關的，也可以是任意其他的服務，它具有超大規模、虛擬化、可靠安全等優勢。

云計算的特點主要表現在：（1）強大的計算能力。云計算為網絡應用提供了強大的計算能力，完成普通計算難以達到的各種業務要求。（2）可靠的數據存儲。云計算提供了可靠的數據存儲中心，數據可以自動同步傳遞，并可通過Web在所有的設備上使用，避免了用戶將數據存放在個人電腦上而出現的數據丟失或感染病毒等問題。（3）方便、快捷的云服務。云計算時代，用戶不需要安裝和升級電腦上的各種應用軟件，只需要具有網絡瀏覽器就可以方便、快捷地使用云計算提供的各種服務。（4）經濟效益。云計算服務提供商的存儲成本、帶寬成本、計算處理成本等加起來也只有機構自身運營數據中心成本的幾分之一，這將有助于一些機構以比較低廉的架構成本進行運作。

2 基于云計算的數字圖書館功能優勢

2.1 技術優勢。對數字圖書館的所有成員館可以提供統一的訪問方式和一致基礎設施服務。這種統一的資源服務訪問方式，不僅能夠充分利用數字圖書館中現有的服務器資源、網絡資源、存儲資源，減少數字圖書館中的資源閑置問題，同時也避免了數字圖書館中各種硬件資源的重復購置。在這種統一的資源服務訪問方式下，數字圖書館不僅可以直接通過數字圖書館主服務器來請求資源的調用，而不用管數字圖書館主服務器是如何去分發自己的請求，以及調配哪一個虛擬服務器所對應的物理服務器來處理自己的請求；也可以在知道內部塊服務器訪問接口的情況下，直接指定要訪問的虛擬服務器所對應的物理服務器來處理自己的請求。

2.2 硬件建設優勢。與傳統的數字圖書館硬件建設相比，基于云計算的數字圖書館硬件建設具有一些優勢。如對硬件的性能要求低，傳統的數字圖書館硬件建設需要性能完備且價格昂貴的硬件設備不同，基于云計算的數字圖書館利用多個廉價服務器集群來實現強大的數據處理和計算功能。雖然使用廉價的服務器集群，部分服務器可能出現故障，但云計算集群服務所支持的冗余性，也就是同一個服務請求可以在某個虛擬服務器上失效的情況下轉發給其他正常工作的虛擬服務器進行處理，保證了數字圖書館云計算服務的高可用性。

2.3 資源整合優勢。整合最豐富的數字圖書資源，實現資源的高度共享，是云計算時代數字圖書館的重要特征。在云計算技術對數字圖書館的有利支持下，可以更好、更充分地發揮互聯網的自身優勢，最大限度的實現資源聚合。進入云計算時代，數字圖書館不但可以聚合全國各地的數字圖書資源，甚至可以將全世界范圍內的數字圖書資源都聚合到云端的存儲服務器中，供讀者查閱、使用。數字圖書館這些功能的實現，既依賴于云處理技術和互聯網技術的不斷進步，也展示了云計算時代信息處理和交流協作方面的優勢。云計算環境下的數字圖書館幾乎完全消除信息孤島，不斷完善數字圖書館資源整合，真正實現信息資源共享。

2.4 用戶服務優勢。云計算時代的數字圖書館服務更加關心用戶需求，致力于為讀者提供更加全面和更加優質的服務。提供數字圖書資源的過程中，一方面是數字圖書館將大大提高資源的共享效率，另一方面數字圖書館將隨讀者個人需求的不同將繼續向更加個性化、自由化、多元化的方向發展。讀者上數字圖書館平臺可能不是為了閱覽或者不僅僅是為了獲取圖書資料，讀者可能是為了進行交流或者使用數字圖書館的其他方面功能，所以“讀者”稱為客戶或用戶更合適。云計算環境下的數字圖書館不僅在功能上有很大的擴展，而且可以為用戶提供更加快速、便捷、優質的服務。用戶只要接入“云”端，就可以不受時間和空間的限制進行自我學習，從而滿足用戶的個性化需求。

3 云計算在數字圖書館中的應用

3.1 基于云存儲的數字圖書館服務。基于云計算的數字圖書館以云存儲為核心，圖書館所有的信息資源都將存放于“云”上，由“云”來管理和調度這些海量數據，用戶通過網絡接入并動態部署虛擬硬件提供的存儲和計算能力。云計算通過分布式存儲實現對圖書館海量數據的存儲，冗余存儲的方式保證存儲數據的可靠性，與之相關的虛擬技術使得整合后的圖書館海量數據更加統一有序，最終實現對數字圖書館資源的完全整合。

云計算技術最大限度的降低了服務器的出錯概率，確保了海量數據存儲系統的可靠性和數據安全性。其次，基于云計算的圖書館海量數據存儲方式提高了信息資源的更新速度，只要“云”中的圖書館修改和添加新的信息資源，用戶就能在第一時間內獲取。此外，云計算的出現使圖書館存儲系統的擴展能力得到大大的提高，“云”提供的近乎無限的空間和計算能力。而且，云計算模式的出現大大降低了海量數據存儲系統建設和維護成本，可以通過少量的費用讓圖書館獲得“云”中上百萬臺服務器提供的服務。

3.2 基于云計算的圖書館自動化。云計算環境下，圖書館自動化系統應用的各項功能已進行細化拆分，系統提供商按照標準協議提供功能包，圖書館用戶可按本館需求選擇理想的功能包，不同廠家的功能包數據標準統一、相互暢通。圖書館用戶可按照自身的需求將這些功能包整合為一個具有本館特色的自動化系統。對于計算機能力強的圖書館，可以采用云計算環境下的各種Open API，直接讀取互聯網上的特色數據：如利用Google maps提供圖書館各館分布的地圖、根據豆瓣網中的圖書評論考察圖書質量、在Amazon網上書店的直接訂購圖書資料等。云計算時代的數字圖書館自動化系統，將圖書館的館藏資源與全球的其他相關數字資源整合，拓展了圖書館的讀者服務形式和內容，構建成更加貼近讀者服務的數字圖書館。

3.3 基于云服務的數字圖書館設施整合與建設。通過云服務，對現有資源的整合，將數字圖書館分散的數據資源、IT資源進行物理集中，形成了規模化的數據中心、虛擬服務器等基礎設施。尤其對于數圖書館聯盟，通過規劃、管理以標準化等措施，把分散在子圖書館的數據源進行遷移、整合、集中，建立基于云計算的數據中心。在數據集中過程中不斷實施數據和業務的整合，使大多數圖書館的數據中心基本完成自身的標準化，既使原先信息服務得到擴展又將開發新項目的部署和實施。解決原先聯盟館數據業務分散時期的資源雜亂無序的問題。數字圖書館通過不斷的標準化體系建設，將形成統一的信息平臺、統一的基礎數據、統一的信息服務規范，這樣數字圖書館的資源和服務進行了整合和統一，將其演進到“云”上使消滅信息孤島成為可能。

4 結語

云計算的發展使得云計算開始深入各個行業，并給各個行業帶來了巨大的發展空間和商業空間，也使得各個行業向著網絡化方向迅速發展。云計算下的數字圖書館為行業提供了全新的潛在市場，將云計算技術充分應用到數字圖書館中對數字圖書館的產業發展產生深遠影響，相信云計算的應用必將成為圖書館行業的里程碑。

參考文獻

云計算技術簡述范文第5篇

【關鍵詞】云計算；專業建設；人才培養；畢業條件

1.引言

隨著信息技術與互聯網技術的發展，2006年亞馬遜推出彈性計算云服務，2006年谷歌首席執行官埃里克•施密特提出“云計算”的概念。從此云計算產業迅速發展，人才需求規模不斷擴大。高等職業教育的職業性和應用型決定了其具有一定的產業屬性，需要對社會經濟服務。進而如何培養對接云計算產業的復合型技術人才是高職院校迫切需要解決的問題，云計算專業的建設也勢在必行。

2.專業建設背景

云計算產業是支撐我國信息產業持續發展的戰略性產業。2013年2月，國家發改委公布的《戰略性新興產業重點產品和服務指導目錄》中指出，云計算軟件屬于國家戰略新興產業重點產品和服務。2014年3月，國務院了《國家新型城鎮化規劃（2014－2020年）》，規劃明確提出推進智慧城市建設，統籌城市發展的物質資源、信息資源和智力資源利用，推動物聯網、云計算、大數據等新一代信息技術創新應用，實現與城市經濟社會發展深度融合。2015年1月《關于促進云計算創新發展培育信息產業新業態的意見》指出，鼓勵普通高校、職業院校、科研院所與企業聯合培養云計算相關人才，加強學校教育與產業發展的有效銜接，為云計算發展提供高水平智力支持。《江蘇省“十三五”戰略性新興產業發展規劃》將大數據、云計算、高端軟件、信息技術服務、人工智能列為高端軟件和信息服務業，重點發展。2016年，教育部正式設立“云計算技術與應用”專業。如何建設云計算技術與應用專業、培養滿足產業需求的技術人才是本專業迫切解決的問題。專業建設將從產業對接、人才培養目標、人才培養模式、課程建設、條件建設、人才培養質量6個維度進行探索與實踐。

3.專業建設內容

3.1產業對接

社會經濟與產業的發展直接體現在對人才的需求上，高職教育培養什么樣的人才，從事什么樣的崗位是專業建設的首要問題。通過對行業調研、分析云計算產業生態鏈與社會人才需求，對接產業位云計算產業與服務支持行業。由于各行業的IT服務對云計算的要求切實存在且又各不相同，因此其服務的行業領域可以寬泛的屬于各個行業。專業涉及核心內容仍屬云計算領域，因此主要的服務行業可以歸并到云計算基礎設施與平臺，云軟件，云服務領域。專業對接的崗位群：云運維工程師、云實施工程師、云產品銷售工程師、云技術客服工程師、云安全工程師、云平臺架構師。

3.2人才培養目標設置

為了提高人才培養的質量適應中國經濟轉型發展，云計算技術與應用專業以學生的知識基礎、能力水平、畢業素質以及今后的可持續學習與發展為立足點，將本專業的培養目標從5個層面進行了設置，如表1所示。根據培養目標再細化畢業生的畢業要求，細分畢業指標點，確保培養產業需要的人才，培養社會發展需要的人才。

3.3創新人才培養模式

人才培養模式是專業建設的基礎，本專業以項目任務和工作流程為引領、崗位需求和職業技能要求為依據，融入職業資格證要求，構建“四方多元三證并行”的工學結合的人才培養模式，如圖2所示。其中四方為：政府、行業、企業、學校。多元指“嵌入式培養+N”的培養模式，即與中興能源（云泰）合作的嵌入式培養、與知途阿里云合作培養、政企校合作信息安全人才培養的多元培養模式。三證并行：云計算技術與應用專業學生需取得畢業證書、英語證書、職業資格證書三證。

3.4課程體系建設

為適應工學結合人才培養要求，深度分析各職業崗位能力要求，將專業理論知識和技能進行深度融合，將典型工作任務與工作過程相結合，重點突出專業工程項目核心課程，構建以技能培養、校企融合為主線兼顧學生創新創業的雙線并行的課程體系。同時通過調研，與政府、行業、企業共同開發課程標準、課程內容。以課件、視頻、教材、圖片、案例、試題6個維度構建核心課程的課程資源。

3.5條件建設

要發揮人才培養規格在人才培養過程中的主導地位，這要求專業實踐條件與課程設置和培養模式匹配。本專業的實踐條件主要分為3個層次：專業基礎能力的實踐培養依托軟件中心實訓中心與網絡實訓中心；專業核心能力的培養依托云計算實訓中心，目前實訓中心擬建設云安全實訓中心、公有云實訓中心和私有云實訓中心；專業綜合能力的培養依托校外實踐基地，目前已與中興能源、知途阿里云等共建校外實踐基地。

3.6人才培養質量建設

為了確保人才培養質量，在課程上構建云計算專業標準、課程體系、課程標準；設計了“具備從事云計算應用技術專業領域的工程素養”、“具備從事云計算應用技術專業領域的工程師的基本能力”、“具備從事云計算應用技術領域的工程實踐能力”的畢業要求，細分為28個指標點；課程與畢業指標點一一對應。在教學上，執行學院二級督導、三級聽課制度，建立教學質量監控；學校開發工程云課堂，為老師提供了信息化教學平臺。推進義賽促學，以賽促改，鼓勵學生參加學科競賽、技能大賽、創新創業大賽。建立完善畢業生工作反饋制度，注重畢業生情況的跟蹤調查及用人單位、社會對學生情況的評價。

4.結束語

云計算產業的發展，促使云計算技術與應用專業的增設。在云計算技術與應用專業的建設上，從產業對接、人才培養目標、人才培養模式、課程建設、人才培養質量5個方面進行了探索與實踐，取得了一定的成效。但隨著我國產業轉型，應用型本科院校的競爭，社會對高職層面的工程教育的認識不斷提升，本專業將進一步結合《悉尼協議》，在人才培養規格上做進一步地研究與探索。

參考文獻：

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