云计算技术简述
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云计算技术简述范文第1篇
【关键词】计算模式 云计算 实现技术
1 云计算的基本概念
互联网时代，云计算已经成为了一种商业的计算模式，通过将计算任务分布给众多计算机构成的“云”里即资源池，云计算系统为各种应用系统根据其需要提供计算机、信息服务、存储空间。维基百科（）对云计算作出了如下定义：一种基于互联网的计算机新方式，利用互联网上的异构、自治的服务给企业和个人用户提供了按需求即取的计算。从这一概念中能够看到，计算能力已然成为一种“商品”，它主要通过互联网进行流通、传输，就和我们日常生活中的水电、煤气一样，使用方便且价格低。
从另一个角度来说，云计算是一种新兴的共享基础架构的方式，将大量的物力资源进行统一化管理，然后对其虚拟化，从而形成了一个巨大的虚拟化的资源池。所谓的“云”，其实就是这一系列相互连接的虚拟计算机而构成的并行和分布式的系统。“云”中的虚拟计算机均是基于服务级别协议并由系统进行被动部署的，其存在的形式为一个或多个统一的计算资源。本质上来说，云计算是这样一种形式：用户终端利用远程连接，从网络中获取存储、计算、数据库等资源。
2 云计算的特点
纵观云计算技术发展的现状，跟传统的单机应用模块、网络应用模块相比，云计算模式具有以下特点：
（1）虚拟化，这是云计算中尤为重要的特点之一。虚拟化既表示应用虚拟化，也表示资源虚拟化。在云计算中，各个应用的部署环境和物理平台之间没有必然联系，对应用的管理及相应的操作都是基于虚拟化层次进行的。
（2）动态扩展特性，即可以随时调整服务器数量实现调整云计算系统的运算能力。
（3）根据需求进行部署，云计算系统、平台会根据用户终端运行的应用特性，考虑其需求的大小部署相应的资源和运算能力。
（4）高灵活性，指的是云计算时代各种IT资源（硬件、软件、操作系统、存储空间、网络）均对虚拟化有了一定的支持。同时，不同硬件厂商之间的产品、不同配置的机型之间均能得到很好的兼容。
（5）可靠性高，当云计算系统中某台机器出现问题的时候，用户的应用和计算并不会因此而受到影响，因为通过动态扩展功能，云计算可以方便地扩展其他服务器来完成这一任务。
（6）性价比高，虚拟化技术的应用，使得云计算系统能够整合大量的廉价PC，而这些PC综合起来的性能却可以超过一台大型机。
3 云计算的实现形式
目前，云计算主要的商用形式有以下几类：软件即服务（SaaS）、网络服务、平台即服务、实用计算（Utility Computing）、管理服务提供商（MSP）、商业服务平台、互联网整合等。
（1）软件即服务（SaaS），SaaS类的云计算是指利用浏览器将程序、应用传给需要该项服务的用户。这种形式的优势在于，用户无需支付服务器和软件授权的费用；同时，供应商只需关注维护一个程序即可，Google Apps就是这种服务形式。
（2）网络服务，指的是给开发者提供API，让他们自行开发基于互联网的应用，这和传统的单机程序是不同的。
（3）平台服务（PaaS），这种形式提供的服务为开发环境。通过使用中间商的设备进行自己程序的开发，同时利用互联网和服务器供用户下载。
（4）实用计算（Utility Computing），此形式旨在创造虚拟的数据中心给IT行业服务，这个虚拟的数据中心也称为虚拟的资源池，包括整个网络中的内存、存储、I/O设备和运算能力，这些资源集中于网络，也为整个网络进行服务。
（5）管理服务提供商（MSP），这是云计算最古老的一种运用形式。但是，这种形式并不是面向终端用户的，而多为面向IT行业的，比如邮件病毒扫描、程序监控等。
（6）商业服务平台，即SaaS与MSP两者的混合应用，这种形式的云计算能够给提供商和用户之间建立了一个互动的平台。
（7）互联网整合，也就是将互联网上提供相似服务的公司进行有效整合，进而方便终端用户选择适合自己的服务提供商。
4 云计算平台的实现机制
云计算的体系结构可以分成四层：资源池层、物力资源层、管理中间件层和面向服务的体系结构（Service-Oriented Architecture， SOA）构建层[4]。资源池层主要是指大量相同类型的资源集中形成的资源池，如数据资源池、运算资源池等，对物理资源进行管理和集成是这一层的主要工作。物力资源层主要包括计算机、存储器、数据库、软件、网络设施等。云计算资源的管理主要由管理中间件层来完成，，这一层主要为了确保资源高效、安全的为应用服务。将云计算能力封装为标准的Web Services服务主要由SOA层来负责，同时，这一层才负责将云计算能力纳入SOA体系进行使用与管理。资源池层和管理中间层可以说是云计算技术中最为关键的部分。此外，SOA构建层的功能实现受限于外部设施。
图1为典型的云计算平台实现机制。其中，用户交互接口（User interaction interface）以Web Services这样一种方式向应用提供访问接口，其目的主要是用于获取用户的需求。服务器目录里（Services catalog）存放着用户能够请求的所有服务目录。对于可利用资源的管理和分配由系统管理模块完成，而节点上任务的运行环境则是通过配置工具实现的。监视统计模块能够监视节点的运行状态，也能统计出用户使用节点的情况。其实，云计算的整个执行过程并不那么复杂，当用户从目录中选择并调用服务时，用户交互接口便能将该接口传递给系统管理模块，之后，管理模块负责为用户分配合适的资源，而相应的运行环境则由调用配置工具完成[4]。
5 结语
科技的创新与人才的推动作用，使得高新技术取得了突飞猛进的进步。计算机云计算技术作为信息社会革命性的发展，为科技时代的科技生活贡献了巨大的力量。云计算是计算机技术和网络技术的结合，是虚拟化的网络新技术，以其高速的运算能力、海量的信息资源等优势必将成为信息科技发展的重要方向，也必将推动信息化、智能化生活的发展。
参考文献
[1]孙伟龙.基于IasS云计算的Web应用技术研究[D].南京理工大学.2011.学位论文.
[2]刘晓乐.计算机云计算及其实现技术分析 [J].电子科技.2009，22：100-102.
[3]蔡键，王树梅.基于Google的云计算实例分析[J].电脑知识与技术，2009，5：7093-7095，7107.
[4]郑仲尼.云计算环境下前端移动设备实施密集型计算实现技术研究[D].云南大学. 2011. 学位论文.
[5]庞伟伟，简述计算机"云计算"技术的实现[J].计算机光盘软件与应用，2012，8 ：172-17.
作者简介
宋国平，（1968-）男，汉族，吉林省人，硕士研究生，副教授。研究方向：计算机网络，计算机技术应用 。
云计算技术简述范文第2篇
关键词：私有云 校园网 应用
中图分类号：TP393.18 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）11-0095-01
1 简述云计算技术
随着科技的不断进步，云计算技术横空出世，由此以云计算为中心的云计算操作系统、云存储相应而生，多种多样的理论知识框架以及具体的应用规划方案也随之产生。所谓云计算，即是通过网络平台，以无处不在、随需即取的方式申请访问Irr资源（如计算、存储、网络等）的模式。根据产生的功能以及服务的领域，云计算服务分为三种类型，即公有云、私有云、混合云。
公有云也称为外部云端。其主要作为一种网络平台，为全部与互联网相连接的用户提供云服务。公有云服务供货商可以提供极精细的IT服务资源动态配置，同时依托Web应用或者通过Web服务，能够提供一种网络自助式的优质服务模式。从使用者的角度来看，根本不必清楚服务器的具置，或者了解服务器是何种等级水平，全部的IT资源均由远程方案商来提供。从中小型企业的角度来看，公有云为其提供了最优良的运算模式，以及最佳的成本效益解决方案。然而从大型企业的角度来看，尤其是具备自检数据中心的大型企业，在使用公有云端的过程中基于安全方面的考虑不免会产生一种顾虑，出现信任度不高的情况。
私有云也称为内部云端，是指在企业自有数据中心内部搭建云管理环境系统的基础支撑，为企业定义、运行云应用提供一系列的相关服务功能的管控平台，其中包括计算服务、存储功能、以及网络资源服务等。在使用过程中，私有云的优越性主要表现于其应用服务永不停止、随需扩充弹性无限、有效降低采购运维的经济投入、精简管理提升效益、确保企业资料永不丢失等。
混合云，顾名思义，是指企业同时具备公有与私有的型态云端。一般情况下，首先建置私有云端，当运行一定时间达到稳定状态后，再行对外开放，这样企业在增强内部IT使用效率的同时，还可凭借对外的公有云端的服务获得一定的经济利润，对企业的发展起到了积极的促进作用。
2 校园网络中出现的主要问题
当校园网建设完成并投入运行后，随着时间的发展，校园网需要进行管理的终端用户也会不断增长；所管理的资料数据信息越来越趋于复杂化、多样化；服务器的运行负担日趋加重，因此亟待升级改造；日趋增多的系统亟待进行维护与备份；日趋复杂的网络框架亟待进行优化管理；日趋扩散的信息亟待加强安全管理措施；同时IT运营维护的经济成本日趋增多；校园网整体运行的效能逐步减弱，这一系列问题均需要正视与面对。上述问题均是基于现行网络技术与架构条件下势必会出现发生的情况，因此亟待需要新的网络技术去解决。在这种网络发展背景下云计算技术应时而出，随即被引起高度关注，而面向企业、单位内部搭建私有云解决方案的推出使校园网面临的以上问题具有了很好的解决方案。
3 校园网应用私有云技术所带来的成效
3.1 大大降低了运行时间及响应时间
对于弹性地使用云来运行批量作业的应用程序而言，在同一个时间段内实施某项任务时，由于云计算进行数据处理工作时由多台服务器共同完成，因此其处理能力大大超过了原有的处理方式，所以在降低运行时间与响应时间方面具有卓越的优越性。
3.2 设备、资料的管理能力更加安全高效
校园网应用私有云后，网络主要设备和大量复杂的资料数据信息均统一集中在云端来进行管理，使用者在访问时仅通过简单操作，对所需数据进行输入即可获得相关服务。
3.3 优化了信息的安全管理
通过集中部署的防护方案，进一步提高了信息的安全度，确保了网络运行的可靠性及稳定性。
3.4 提升了整体运行效能
校园内应用私有云，极大的提高了创新的进程，对网络设备的升级起到了积极的助推作用，在整体上，提升了校园网络的运行效能。
3.5 有效保证了服务质量
通常情况下，私有云是在防火墙之后，并非在某一遥远的数据控制中心内，因此本地访问那些基于私有云的应用时，其服务质量始终保持着稳定状态，不易遭到网络不稳定因素的干扰。
此外，校园网络在应用私有云技术的过程中，现有的硬件设备及软件资源得到了最大限度的利用，同时对现有的IT管理流程没有形成不良的影响。
4 校园网私有云建设中面临的主要问题
伴随着校园网络建设的持续发展，所需的机房设备也会随之增多，因此给数据中心带来了一定的挑战，比如空间的发展进程、能源消耗问题等，尤其是网络的运维工作更是数据中心所即将担负的最具挑战性的工作项目。此外，随着网络业务的发展与创新，所配备的IT基础设施的响应速度能否及时的跟上也是一项需重要考虑的问题。
在校园内构建私有云包括两种途径，即革命性的途径与渐进式的途径。所谓革命性的途径，也就是说从无到有。现阶段，有的服务商对此提供了大部分的解决方案，如云服务器等；而所谓渐进式的途径，即在现有的IT基础架构之上构建私有云，主要是按照虚拟化虚拟资源池服务的方法论去实施进行。
5 结语
现阶段，应用私有云的企业数量已颇具规模，并且取得了很好的成效，极大推动了私有云的部署技术的发展。所以，私有云将成为高校云计算主流模式，其对于高效整合校园资源、大幅降低管理维护成本将起到重要作用，毋庸置疑，私有云在未来的校园网建设的应用空间将会非常开阔，具有良好的发展前景。
参考文献
[1]郑国.基于校园网云计算的初探[J].微计算机信息，2010，（12）.
云计算技术简述范文第3篇
关键词：云计算；计算能力；存储资源
中图分类号：TP393.09
云计算统一管理了大量的物力资源，并将这些物力资源虚拟化，最终形成一个巨大的虚拟化资源池[1]。云计算从本质上而言就是一种这样的形式，即客户终端利用远程连接，从网络中获得存储资源、计算资源以及数据库资源等。
1 计算机云计算的特点
首先，云计算具有非常巨大的规模及相应的维护团队。各个大公司如google、amazon、IBM等的云计算后台服务器都数以十万、百万计。这些服务器提供了最为可靠和安全的数据存储中心给终端计算机，病毒很难侵入这个数据存储中心，而且不会轻易丢失。大多数人认为，只有经过自己存储或者保管的计算机数据才是最安全的，其实这种结论并不是完全正确的，虽然经过自己存储的这些数据能够看得见，也能够信手拈来，但是这些数据的安全性并不像你想象的那么好。毕竟数据丢失的原因是多重的，比如自身的不当操作损坏、计算机病毒的侵入以及盗号木马的侵入等。假如，我们在“云”的另一端存储计算机数据，管理这些数据的人员是将是专业的计算机团队，你就不用担心计算机数据会丢失或者是外泄了，除此以外你的数据还会被这些专家进行严格的权限管理，得到多重的保护，没有经过你个人的允许，别人是很难对你的数据进行分享的。
其次，云计算具有通用性和高扩展性，它并不针对特定的应用，反而可以动态伸缩，同一个“云”可以支持不同规模的用户和不同需求的应用。
第三，云计算的虚拟化特点弱化了客户端设备的存在感，它对于客户端有相对较低的设备要求，所以非常适合广大群众的使用，使用起来也较为方便[2]。云计算并不是需要终端计算机的硬件进行不断更新来适应软件的各种要求，只需要让计算机的终端客户根据自己的喜好选择喜欢的桌面或工具，再输入网址就能够享受云计算带来的各种便利。在云计算中，“云”另一端的计算机专业管理人员操控着终端计算机的硬件维护，这些专业人员可以根据终端用户的个人需要来进行软件的安装与升级，同时他们可以帮助你完成任何你想做的事情，不管是计算机的安全管理策略还是计算机的防病毒措施，都可以在“云”另一端专家的帮助下完成。
最后，例如“云下载”，计算机的云计算能够轻松的将不同设备中间的数据和应用实现共享，并且可能性非常多，最明显的例子就是迅雷。其实这属于一种信息共享技术，网络应用模式中只有一份云计算数据，这些数据在“云”的另一端被保存着，只要你的电子设备能够进入网络你就可以访问并使用同一份数据。同时，在云计算下保存以及管理数据的方式具有无限多的可能性，用户可以通过云计算来做无限多的事情，因为云计算为用户端提供的计算机应用计算能力无限大。
2 云计算的应用方法
计算机的网络数据随着计算机硬件的发展也在迅速的发展，海量的数据对硬件形成了越来越高的要求，云计算可以将这一矛盾的复合体解决[3]。云计算的实现离不开网络，所以用户可以利用云计算进行无限多的应用，云计算对于电脑配置的要求并不高。云计算通过互联网就可以自由流通超高的计算能力，这样一来，不管是企业用户还是个人用户都不必担心需要投入高额的资金在计算机的硬件上，用户们只要将自己想要做的事情交托给互联网就可以。
计算机云计算的应用包括信息技术应用、软件应用以及与互联网有关的应用，当然也可以是多种其它类型的服务，这些都表明计算机的计算能力是可以被视作是一种商品进行流通的，这种计算能力不仅价格低而且使用起来非常方便。云计算提供给用户计算机的计算能力以无限的可能性，用户不用担心基选集硬件的配置问题，云计算的计算能力不会受到计算机硬件配置的约束，因为云计算只要通过网络就能够把一切都解决，甚至还能够实现超级计算这种任务。
3 云计算的发展前景
随着不断扩张的计算机网络技术以及用户的需求，计算机终端的服务以及计算水平越来越不能跟上时展的脚步，计算机的云计算在这一时代背景下适时的出现了，虽然云计算在应用中的成就并没有十分显著，但对于它的研发脚步一直没有停，并且不断有新的突破，而且越来越多的开发商开始看重云计算技术[4]。云计算的潜力会在这些大型国际企业以及大量客户需求的推动作用下被慢慢的开发出来，同时会给人们的生活以及工作带来巨大的影响。
3.1 有序信息管理
急速发展的计算机网络有利有弊，大量的信息既给人们带来了无限的便利，促使了当今信息化社会的形成，同时纷繁复杂的信息分类给人类也造成了一种灾难，用户一旦不能快速并准确的从庞大的信息当中寻找到自己要用的信息时，这些信息资源越多，反而越会变成阻碍。这一缺陷被云计算率先发现，云计算试图将这一情况改变，它可以通过网络快速轻松地将鱼龙混杂的信息资源整理出来，使用户能够顺利的根据自身的需求将自己需要的目标信息寻找出来，最终使科学合理的网络化信息平台得以实现。
3.2 降低竞争门槛
对中小企业甚至个人而言，资金与规模的不足，专业人才的缺乏等硬伤使他们往往难以与大企业竞争，而云计算对他们而言意味着巨大的商业机遇，借助云计算的帮助他们可以在少投资少管理少维护的情况下可以在更高的层面上和大企业一较高低
3.3 创新信息技术
云计算简单来说就是用户能够随时随地利用自己手中的任何设备使用其它地方的信息以及应用，这使用户能够非常容易的使用小成本设备获得整个网络的计算能力。可以作一个很好地比喻，用户可以将全世界的网络放在自己家里进行使用但只要付小额的费用。新概念以及新思想必然会因为云计算的计算能力以及处理速度而加速出现，云计算还能够加速新技术的出现，成为推动世界发展的重要助力。
3.4 友好而又有效
专业人员对于现代科技以及软件的发展速度都感到非常的惊讶，更勿论普通人群。高级和复杂的现代化技术层出不穷，但是大多数用户希望能够得到显而易见的服务，而不是对技术的发达程度以及设备的复杂程度进行慢慢的体验。用户对于友好而又有效的技术更具有倾向性，他们希望买到的不是华丽复杂的科技而是简约便捷的服务。而云计算正好可以满足用户的这些要求，实现云计算在设备要求上不会太复杂，只要比较简单的设备就能够获取计算机网络中的大量应用，不仅有更加先进与快速的服务，还有低廉的成本。
4 结束语
商用数据以及科学数据的计算量随着时间的推移在不断地膨胀壮大，对于数据的计算能力将会转变成一种战略资本以及战略资源。随着不断深入的“云计算”技术研究以及不断推出的各种类型的产品，用户们都相信新兴的计算机“云计算”模式最终会代替以个人电脑为中心的计算模式。最后，云计算的广泛应用以及深入研究会随着IT技术的不断发展变得呼之欲出，所以国内的IT行业在这种情况下应该加强对云计算进行研究，并研发出相关的产品，使世界的IT领域能够为中国的云计算技术研究以及云计算产品让出一席之地。
参考文献：
[1]孙伟龙.基于IasS云计算的Web应用技术研究[D].南京理工大学，2011.
[2]庞伟伟.简述计算机“云计算”技术的实现[J].计算机光盘软件与应用，2012（08）：172-173.
云计算技术简述范文第4篇
关键词：移动网络；云计算；安全
云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。随着移动终端手机，平板的快速更新换代以及移动网络的高速发展，云计算已经不仅仅局限于PC。移动终端APP与云计算技术的结合，已经成为IT产业新的发展模式。在享受两者结合优势为广大受众带来便利的同时，随之而来的安全性不可避免的成为了我们下一步要解决的问题。
1云计算简述
云计算是继1980年代大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一种巨变。云计算是分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡、热备份冗余等传统计算机和网络技术发展融合的产物。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云计算具有如下特点：1）通用性：千变万化的构造应用使得同一个云可以同时支撑不同的应用运行，不针对特定的应用。2）可靠性高：通过使用数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性。3）可扩展性高：云的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。4）规模超大：一般企业私有云拥有数百上千台服务器，可以赋予用户规模宏大的计算能力。5）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置。只需要一台移动终端，就可以通过移动网络服务来实现我们需要的计算，甚至是超，大型计算。6）按需服务，云是一个庞大的资源海洋，需要使用者按需购买，可以像水电，话费，煤气那样，按照使用量缴费。7）廉价性，由于云的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，云的自动化集中式管理使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，。8）潜在的危险性，云计算可以使公司的秘密数据被远程办公的员工远程监控，从而有可能使公司之外的人获取其全部的访问权限；云计算供应商的确在使用SSL协议来保护传输中的数据，但是因为数据最终是被保存起来的，所以它们有可能会和其他公司的数据保存在同一个虚拟空间中；停电，虚拟通道的堵塞，系统崩溃等问题都可能导致云数据的不及时乃至丢失。
2移动网络环境下的云计算安全问题
2.1移动终端安全问题
手机，平板电脑等作为移动服务的终端载体，其安全问题始终不可避免的贯穿了整个云计算服务的流程。相比PC端的安全问题，移动终端面临着一系列新的安全问题，移动终端用户通过各种APP来享受服务，不可避免的会面对一些APP系统漏洞，以及部分下载源所携带的病毒所带来的安全问题。其次，除了APP的安全问题外，移动网络（部分WIFI，短信）等也携带病毒。
2.2服务平台与服务器安全问题
用户在使用移动端APP的同时，不可避免的要通过网络与服务平台的服务器进行接洽，因此，服务平台的安全也是移动网络环境下云计算安全所面临的问题，由于云计算的各种数据是储存在云服务器中的，所以服务器的故障或者关闭会对服务平台造成致命的打击，一旦用户过分依赖提供云服务的服务商而没有备份自己的数据的话，用户平台会因为云服务器的故障造成不可挽回的损失。
2.3信息安全问题
云计算通过信息的交流，共享，大大降低了移动服务所需的成本和时间，但同时也造成了更多的个人信息，地理位置以及大量企业信息的泄露。从而有可能引发黑客的频繁攻击和对机密信息的窃取。
2.4网络安全问题
相对于固定互联网主张平等，自由，开放，网络中没有控制点的特点而言，移动互联网封闭性更强，网络中一般部署了关键控制点，可以实现管理控制。移动网络除了可以使用IP地址作为表示之外，也可以采用用户SIM卡的信息作为表示，精确定位移动终端的位置。从溯源性这个方面是医用互联网优于固定互联网的。但是，对于移动互联网环境下的云计算安全服务最大的威胁是不采用加密算法，通过移动网络数据传输云数据，采用的传输协议也要能保持数据的完整性。因此安全性不能得到保障。
3移动网络环境下的云计算安全建议
3.1加强APP下载平台的管理，对于来历不明的APP一律不予采纳，仔细审核APP程序系统，降低其病毒的携带率以及漏洞的存在率。3.2加强移动网络运营商对网络信息的优化，对不良信息。垃圾信息的过滤。以及对移动网络节点的优化审核。3.3加强对用户服务平台的管理力度，使其定期检测监督所使用的服务器，并且预估风险，不惜成本，及时备份，减少因此而对用户所造成的损失。3.4加强实名制的进度，进行移动网络的统一管理，避免不良分子利用移动网络的盲区从事非法活动。3.5加强对云计算移动终端的监督控制，发现漏洞，及时处理，弥补漏洞。3.6加强云服务业务系统间的权限管理，尽可能将减少不法分子通过云计算服务间接窃取信息，以至于造成用户的经济损失等。
4结束语
移动网络环境下，云计算的优势被无限放大，与我们的生活关系日益紧密，但不可避免的出现了一些新的安全性问题，但只要我们充分正视所出现的安全问题，及时解决，并且实时预防，移动网络环境下的云计算一定会发展的更好。希望本文对移动网络环境下云计算安全的研究以及解决建议能对移动网络环境下云计算安全的发展起到积极的作用。
作者:冯卫华 单位:河南司法警官职业学院
参考文献：
[1]郭丽.网络环境下云计算的信息安全问题研究[J].电脑知识与技术,2015,20:16-17.
云计算技术简述范文第5篇
关键词：移动技术；高校信息化；信息化建设
1.高校信息化建设简述
1.1高校信息化建设的定义
本文采纳的高校信息化建设的定义为：高校为适应信息社会的发展要求，营造信息应用环境，整合教育资源，促进和深化教育教学改革，在教学、科研、学习、管理、后勤服务、社会服务等各方面全面运用以计算机、多媒体和网络通讯为基础的现代信息技术，实现教育教学全过程的信息化的活动。[1]
1.2高校信息化建设现状
近年来，我国将教育信息化作为国家信息化的战略重点优先部署。《教育部2015年工作要点》中第十五章明确提出加快推进教育信息化。推进“三通两平台”建设与应用，力争基本实现学校互联网全覆盖。加快教育管理公共服务平台建设、国家教育决策服务系统建设和教育统计基础数据库建设。完善国家教育资源云服务体系。继续加大优质数字教育资源开发和应用力度，探索在线开放课程应用带动机制。加强“慕课”建设、使用和管理。推动高校仪器设备和优质实验教学资源开放共享系统建设。
我国高校信息化建设近年来也取得了显著的成绩，高校信息化环境得到迅速改善，教育模式随着信息技术的融入，由过去单纯多媒体教学方式转变为如今的多媒体教学、远程教学、网络教育资源教学的多元化信息化教育方式。现代信息化技术在高校的应用也越来越广，诸如办公信息网、教务管理系统、财务管理等信息系统已经极大的提高了高校的工作效率和服务水平。学生的“一卡通”实现了高校各部门之间信息资源共享，不仅给学生带来了便利，还方便了学校管理。高校信息化已经无处不在，随着信息技术的不断发展，特别是云计算、物联网等新一代信息技术的出现，信息化技术在高校的应用也越来越广泛和重要。
1.3 高校信息化的发展趋势
教育信息化的概念是在20世纪90年代伴随着信息高速公路的兴建而提出来的。1993年9月，美国克林顿政府正式提出建设“国家信息基础设施”（National Information Infrastructure，简称NII），其核心是发展以Internet为核心的综合化信息服务体系和推进信息技术在社会各领域的广泛应用。
教育信息化将有六大发展趋势：[2]第一、教育信息化加速教育全球化的进程；第二、信息技术与课程的整合；第三、教育信息化发展由量的扩张走向质的提高；第四、信息化教育将实现由“技术”到“人本”的根本转变；第五、教育信息化将进一步促进教育公平的实现；第六、信息化教育在学习社会中的作用日益重大。智慧校园是继数字校园之后的一次更为重要的校园建设创新模式，是教育与信息化深度融合的体现，被誉为“未来校园建设的发展趋势”。
2.移动技术简述
2.1移动技术概念
移动技术到目前为止还没有一个准确的定义，一直以来人们总是将移动通讯技术与信息技术进行融合，那我们也可以这样理解移动技术即是在信息化建设中，融入移动技术的理念，将计算机网络技术、信息技术、网络管理与移动通信技术结合起来，通过手机APP、PAD的APP等来与服务器进行交换相关信息，实现随时随地（Anytime，Anywhere）在线联接、通讯联络和信息交换等。
2.2移动技术的分类
移动技术在移动通讯技术与移动计算技术融合的推动下，主要包括四类技术：
一是基于无线电的双向无线电通讯（专业或公共移动无线电）或广播；
二是基于蜂窝电话的移动语音服务、SMS（短信服务）、WAP（无线应用协议）、GPRS（通用无线分组业务）、UMTS（即3G，第三代移动通信网络）；
三是基于移动设备的，包括笔记本电脑、平板电脑、PDA（个人数字助理）、寻呼机、蓝牙技术、RFID（无线射频识别）和GPS（全球卫星定位系统）；
四是基于网络的WiFi或我国正在开发的WAPI无线局域网。
2.3 移动技术的发展
随着移动通信的技术不断升级，手机终端的发展表现得精彩纷呈。从GSM、GPRS到3G再到4G，技术发展不断演进，在新兴通信技术的不断推动之下，各种移动应用软件适时而生，就像当年计算机的发展一样，各种开发力量为我们的广大用户提供日常工作、生活和娱乐需要的各种应用软件，无论是商务要求，还是政务需要，这些应用软件大多小而精，具有良好的可用性，依靠传统网络和移动互联网的扩散传播，让整个产业界处于一种异常的兴旺境地[3]。
3.移动技术在高校信息化建设中的应用现状分析
3.1 移动技术在高校信息化建设中的影响
随着移动通信的技术不断升级，手机终端的发展表现得精彩纷呈。任何时间、任何地方、想要就要的获取和处理信息是每个发展中的企业所渴求的，是移动信息化的基本特征。移动通信与互联网的融合，推动了移动互联网的兴起，通信业的发展呈现出大变革大融合的趋势，移动应用发展趋势日益明显。截至 2014 年 12 月，互联网用户数约6.4875 亿，其中移动互联网用户数达到5.5678 亿，占整体网民的85.8%，远远超过了台式电脑网民数量。其中，以高校人群为代表的年轻受众群体则成为了移动互联网消费市场的坚实基础。高校群体成为移动互联应用最活跃用户群体，据有关媒体抽样调查显示：在移动互联网应用的使用率方面，年龄在 30-40 岁的办公人群的移动互联网应用使用率中为 52%；20-30 岁的年轻群体的移动互联网使用率为75%；而作为年轻人群中最具有代表性的大学生群体移动互联网使用率则达到了90%。由此可见，对新鲜事物具有强烈求知欲的高校群体成为了移动互联网应用的最活跃用户群体。移动技术在高校信息化建设中的研究非常有必要也很有意义。
在我国，越来越多的学校开始在校园中构建和铺设无线网络。移动技术在高校信息化建设中的应用越来越受到各界人士的重视，这也将对高校的教学模式、教学理念及教学管理产生深远的影响，也将对学校教师、学生的学习、生活方式产生积极影响。
3.2 影响移动技术在高校信息化建设中应用的因素
其一，移动技术是否能够很好的应用在高校信息化建设中，取决于前期是否有统一的基础设施平台；
其二，受限于有线与无线双网覆盖的网络环境；
其三，是否有统一的数据共享平台和综合信息服务平台也是关键；
其四，组织管理问题。
3.3 移动技术在高校信息化建设中应用现状分析
虽然我国移动技术在高校教育信息化建设相关中应用取得了不小的成就，但仍有部分高校对移动技术并不是很看重，校园中有校园网，无线网，无线设备等硬件资源，但是很难真正应用起来。首先，移动技术与当前高校各管理系统的结合并未能实现，各系统都是独立的，没有统一的入口，这给用户的操作带来不便，更不利于管理[4]；其次，移动技术与当前数字化校园平台的结合如何来实现，成为人们备受关注的热点，移动技术与数字化校园没有统一的数据标准，统一的接口；再次，高校的信息孤岛问题，并未得到很好的解决，信息资源共享性不足，操作性不强[5]；最后，高校的组织管理问题，有些高校对软件系统重视不够，更多的精力用在了硬件方面的投入上了，更有有部分高校只重视表面工作，未能真正以服务客户为中心，用户体验差。
4.移动技术在高校信息化建设中的应用解决方案
将高校现有OA系统、教管系统、电子邮件系统、财务系统等高校现有的办公及其他管理系统等通过移动技术接入管理平台统一应用到手机、平板电脑。教职工及学生在任何时间、任何地点都可以通过手机、平板电脑等就可以像在普通PC前一样的教学、科研、学习[6]。
此方案能实现如下功能：
a、移动办公处理：实现手机、平板电脑进行通知公告、转批、催办、公文查阅、审批等，只要是高校原有OA系统在手机和平板电脑上都能实现移动OA
b、教务管理系统：成绩录入、信息查询、毕业论文、信息维护、教学质量评价、成绩查询等在手机和平板电脑上实现
c、移动电子邮箱：登录、查收、回复邮件及时与他人沟通交流。
d、财务系统：个人资产，消费流水、转账流水等信息及时显示。
e、其它移动功能：图书管理、会议管理、印章管理、上网计费、报修申请等，可以按照客户要求适配到手机终端进行操作。
5.结束语
附着网络信息与通信技术的飞速发展及其应用的不断深入，人们生活与工作的方式也在发生着深刻的变化。人们已经不再满足于简单的通过计算机网络在WEB网页上获得所需要的信息。手机设备、PAD及各种智能移动终端等给人们提供了更大的自由空间。无论是教职工还是学生都可以通过智能移动终端来工作和学习。未来的移动技术在高校信息化建设方面的应用将会更广更深入，并结合现在的物联网技术、云计算、大数据、虚拟技术等为未来的智慧校园、智慧城市做基础。
参考文献：
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云计算技术简述范文第6篇
关键词：大数据 高校内部审计 影响 建议
当前，大数据随着云计算、移动互联网、物联网等的发展，对世界社会经济生活产生了巨大影响。随着海量数据的挖掘和应用，大数据正逐渐被广泛运用于高校内部审计，并对高校内部审计产生较大影响。
一、引言
大数据是一个抽象概念，于20世纪90年代提出。真正应用解决问题和引起世界高度重视却是源于2012年美国奥巴马政府实施的“大数据研究和开发计划”。目前，对“大数据”的定义有多种版本，比较权威的是互联网数据中心（IDC）的描述：“大数据”是利用信息化社会所产生的海量数据，采用相关的新架构和技术，为获取相关价值而进行技术发展与创新。大数据具有数据体量巨大、处理速度快、数据种类多、价值密度低、商业价值高的特点。
“大数据”在高校内部审计中的广泛应用，影响了高校内部审计人员的观念，改变了高校内部审计所面临的内外部环境，更重要的是大数据能够综合利用数据，提高查核问题的效率，并通过整理、分析，挖掘相关性、趋势性的大量潜在信息，进行全方位、立体式、多角度、多维度的描述，进行评价判断和宏观分析，降低审计风险，提高审计效率，充分发挥了高校内部审计“免疫系统”“一审、二帮、三促进”和“增值”的作用，对规范高校经济管理、落实经济责任、提高高校资金使用效益具有重要意义。
二、大数据应用对高校内部审计的影响
（一）大数据应用对高校内部审计发展方向的影响。目前，我国高校内部审计可以说是账项基础审计、制度基础审计和风险基础审计并存，不少高校内部审计仍以财务账项基础审计为主，审计中以资金合法性、合规性为重点，较少涉及资金绩效、内部控制及风险审计等。在大数据时代，高校的信息化建设为内部审计提供了丰富开放的信息源；高校内部控制建设和基础性评价工作使高校业务流程整合优化并更加趋于合理，信息更加贯通。高校高度整合的信息化平台和信息化发展必将打破各高校以及高校内部各部门间的信息壁垒。高校管理风险控制点、高风险领域也随之将发生变化。这些变化极大地拓展了高校内部审计的视角和审计范围。特别是大数据时代，信息存储、挖掘数据、分享数据、利用数据等的广泛使用必将极大提高，促使高校内部审计向“信息化审计”“联网审计”“数据化审计”“持续性审计”和“管理审计”等方向发展。高校内部审计不再仅仅是查错防弊，更重要的是通过高校内部审计实现“增值”。
（二）大数据应用对高校内部审计理念的影响。在大数据时代，高校内部审计将由知识驱动、经验驱动向数据驱动转变。高校内部审计可利用数据既包括财务数据等结构化数据，如高校财务报表、财务决算所提供的数据，也包括非结构化和半结构化的数据，如高校使用的以文字、图片、网页、流程、音频、视频等存在的数据。审计人员利用大数据工具对高校发生的这些海量数据进行搜集、归纳、挖掘、整理和多维度分析，一方面可以发现有价值的审计线索，另一方面可以获取更加客观、全面且具有趋势性的审计信息，为满足高校内部审计结果提供更直接、更客观、更全面的审计证据支持。同时高校内部审计通过运用大数据技术对在审计中获得的大量审计证据进行归纳、汇总，从中找出高校内部管理中教学、科研、财务、基建等方面的发展趋势和存在的共性问题，并通过相关性分析为高校内部管理提供数据证明和决策建议。高校内部审计人员在大数据审计下，面对海量数据，不必再追求小数据的“精确性”，而应站在宏观和全局的角度审视问题，发现审计线索，并运用大数据分析得出科学合理的审计结论。因此大数据时代高校内部审计人员利用数据的方式和方法必将发生根本性改变，审计人员必须创新理念，相信“数据即是资源，也是审计证据”，全面开启高校内部审计新时代。
（三）大数据应用对高校内部审计方法的影响。审计方法随着科学技术和管理的发展而发展，经历了账表导向、系统导向和风险导向等审计方法。大数据时代，高校内部审计数据采集和处理来源及范围更加丰富和多样化，云计算、Hadoop海量数据处理平台等大数据技术，数据挖掘、数据分析可视化等大数据分析方法的广泛应用，以及数据导入和预处理的智能化，必将影响高校内部审计方法的改变。审计方法也将从事后审计向事中、事前审计，从抽样审计向全面审计、持续审计，从精确的数字审计向数据审计，从因素分析法等传统审计分析法向大数据分析法等转变。在实施审计过程中，高校内部审计人员应大量使用数据挖掘、联网审计、云计算数据库等新型技术方法，以提高审计效率和质量。
（四）大数据应用对高校内部审计人员的影响。在大数据时代，审计人员通过云计算、大数据将审计中搜集的海量数据和相关信息资料进行汇总、整理、归纳，并进行关联性分析和处理，从中找出高校管理方面存在的共性问题、内在规律和发展趋势，并向学校管理者提出建议，促进高校管理水平提高。这些对高校内部审计人员综合利用移动互联网技术、云计算技术，大数据挖掘分析、预测判断等综合能力提出了更高要求，同时也为高校内部审计人员提供了更大的职场发展空间。目前我国高校内部审计人员大部分知识结构单一，主要由具备财务、建设工程等专业背景和专业资格人员组成，具有信息系统等专业知识背景、具备大数据综合审计能力人员极少，同时高校内部审计人员对大数据时代审计的认识还不到位，直接影响了大数据时代下高校内部审计职能的发挥。
三、大数据时代下对高校内部审计的建议
（一）制定满足大数据时代审计的相关法律法规制度。目前，我国高校内部审计利用大数尚处于起步阶段，国家现行法律、法规以及相关制度对高校内部审计应用大数据进行审计相关内容未做明确规定，高校内部审计具体业务运用大数据缺乏具体操作执行指引；国家对高校运用大数据审计相关管理监督机制尚缺失；高校运用大数据审计所需信息系统和大数据平台数据信息的安全性还不能得到完全保障。因此，国务院及相关部委应从“依法治国”“依法审计”的战略高度，修改并完善审计相关法律法规和制度，并制定大数据下高校内部审计具体准则，指引高校运用大数据进行审计的流程和具体业务实施，规范高校内部审计人员的审计行为，明确大数据审计中数据搜集与存储的制度化、规范化，大数据审计所形成审计证据、审计分析等的法律地位，作为大数据在高校内部审计应用中依法审计的基础，为在大数据时代下高校内部审计提供一个规范、安全的环境和强有力的支撑。
（二）加快制定大数据审计应用的发展规划。大数据审计在高校内部审计中的推广应用是时展的必然。国家审计行政主管部门、教育行政主管部门和审计行业协会应根据内部审计特点结合高等教育发展规律，制定大数据应用在高校内部审计的长远发展战略规划，在充分利用现有审计条件下，促使大数据有计划、分步骤、分阶段在高校内部审计得到充分应用，以提高高校内部审计效率和质量，充分发挥高校内部审计在学校管理中的“免疫系统”和“增值”的作用。
（三）加快高校内部审计大数据平台和审计分析系统的建立和共享。在大数据下高校内部审计进行审计必须要有相应的数据平台，才能实现数据的搜集、归纳、加工、转换、交换、存储、共享和管理，才能利用大数据技术进行分析。因此，一方面，教育行政主管部门在要求各高校进行信息化建设的同时要加快大数据采集、存储、管理等平台和审计分析系统建设，将各高校在内部管理过程中和内部审计中产生的大量数据存储到大数据平台上进行共享和交换。另一方面，为充分发挥大数据审计的功能，国家有关部门应组织力量开发与大数据审计相配套的审计软件，让高校内部审计人员能充分利用审计软件进行内部审计工作，促使高校内部审计部门的管理能力、审计质量和审计效率得到极大的提升。
（四）加快高校内部审计大数据人才的培养。大数据时代下，高校内部审计发挥作用关键靠人。利用大数据进行高校内部审计虽然得到了很多高校管理层和内部审计人员的认可，但由于目前大数据在我国高校内部审计中的应用才刚起步，高校管理层对内部审计重视程度不够，再加上高校内部审计人员知识结构单一，审计中习惯使用传统的审计方法，对大数据接触了解少，大数据技术还不会使用等问题存在，造成高校内部审计人员还难以满足大数据时代下高校内部审计对具有大数据思维和创新能力的复合型人才需求。因此，教育行政主管部门和高校应加强高校内部审计队伍建设和培养。一是推进高校内部审计队伍职业化建设。要根据大数据审计需要，建立符合高校教育规律职业特点的内部审计队伍管理制度，完善内部审计人员岗位设置和选拨任用机制，积极引进大数据审计应用和管理人才。二是完善高校内部审计队伍职业教育培训体系。根据高校内部审计特点和大数据审计对审计队伍的要求，制定高校审计职业教育规划，建立高校内部审计人员继续教育和分岗位、分类分级培训制度。特别是应采取多种途径和方式加强对高校内部审计人员进行云计算、大数据技术等培训，培养高校内部审计人员运用大数据进行分析和综合判断的能力，使其C合素质得到提升。同时要加强高校内部审计人员教育培训网络平台建设，为培训出适合大数据审计所需人才，对高校内部审计人员进行财务会计、审计、管理、云计算、大数据技术等知识进行综合测试。这样通过各种渠道拓宽内部审计人员知识结构，培养高校内部审计人员通过大数据审计发现数据线索、分析数据和解决问题的能力，打造一支高水平的内部审计团队，真正发挥大数据在高校内部审计中的作用。X
参考文献：
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[2]秦荣生.“互联网+”时代的审计发展趋势研究[J].中国注册会计师，2016，（1）：84-88.
云计算技术简述范文第7篇
[关键词]大数据；舆情分析；图书馆；增值
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.12.127
[中图分类号]G252.65 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2016）12-0-02
0 引 言
近两年来，大数据已经成为全民关注的一个名词，各行各业纷纷投身大数据的热潮，政府部门也相继启动各种大数据项目。而当前现有数据中心技术不能完全满足大数据的需求，这就有可能会引发IT界的技术革新、架构重构等问题。目前舆情服务正在进行行业规范和整合，基于大数据的舆情分析，利用大数据技术可以精准地掌握各项事态的发展，从而有利于得出正确结论，作出精准预测。 这样的形势为图书馆信息服务的发展带来了机遇和挑战，将基于大数据的舆情分析与传统的图书馆信息服务相结合，可以挖掘用户潜在的知识需求，拓展图书馆信息服务的渠道，衍生出新的信息增值服务，达到图书馆资源、服务、用户三者之间的有机结合，推动行业的发展。
1 大数据与舆情分析
1.1 大数据的概念
大数据这一概念是在2011年5月首次提出的，但是到目前为止人们对于大数据的概念、内涵等有着多种的定义与理解，并未形成一个统一的规范。通过比较不同的概念会发现，尽管各种定义在对大数据的内涵的具体表达中会有所不同，但普遍存在这样一个共识：大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。下面笔者从大数据的内容和应用上谈一下自己的认识。
首先，大数据从内容上包含了三种类型的数据，即结构化、半结构化与非结构化数据。结构化数据是指能够用统一的逻辑结构表示的数据，如数字、符号等，反之则为非结构化数据，如邮件、视频、论坛帖子等。而半结构化的数据与上面两种不同，它虽然是结构化的数据，但结构变化很大，无法在数据库中简单地建一个表与之对应，如智能设备、社交网站等会产生大量的半结构化与非结构化数据。在当前这样一个网络社会中，人们所面对的信息更多的半结构化与非结构化的数据，对这些数据的分析是传统数据挖掘工具的短板，也正是基于大数据技术的新型企业的优势。
其次，从大数据的应用上来说，大数据技术并不是静态地存储与展示数据，而是动态地对数据进行高速、实时分析。如在对图书馆用户需求分析的过程中，可以结合用户往日的阅读行为、查询记录等，运用大数据技术实时预测出用户的需求。在实际应用中，大数据的应用往往与云计算相结合，云计算所特有的高速、分布式处理技术、云存储技术等是大数据技术对海量数据进行挖掘的基础和依托。
1.2 舆情分析
舆情分析就是对某个问题相关的舆情进行深层次的分析研究，最终得到相关结论的过程。举例来说就是，当一件事情发生后，人们通过网络、电视、报刊等途径了解事情发生的详情，随之对其进行抨击，或同情、或感性、或理性的评论，对这些评论进行分析、汇总，识别其中的关键信息，作出有利于事态发展的正确决定。舆情的收集渠道有多种，如报刊、门户网站、论坛、微博等。
传统舆情分析，依赖随机采样，采用模式识别、自然语言处理等技术，来得出相关结论，作出态势预测，具有单一化、静态化的缺点。而基于大数据的舆情分析，在传统的基础上，采集更多的相关数据，对所有的舆情信息进行量化，可以得出超出人类经验的精准化结果。如中国足球队在时隔15年后再次进入12强的机率，传统分析为32.7%，而结合了专业数据、队员信息、天气情况等各项指标的大数据分析，结果则为86.2%。
2 图书馆信息增值服务
图书馆信息服务实质上就是实现信息的传播、交流、增值的过程。图书馆为用户提供了纸制的、网络的文字、图像、视频等信息，用户对这些信息筛选、整理，使这些信息成为自己需要的有用信息，同时对这些信息分析、研究、判断，使其效用与价值得到更大的发挥，从而实现信息的增值。
具体来说，信息的增值主要包括三个方面：一是量的增值；二是质的增值；三是信息的使用价值。在实际工作中，对大量同类微观信息的分析、加工，就可以获得潜在的宏观信息，通过量的积累，来产生质的变化，微观信息就会得到增值。同时在信息的增值过程中，随着信息反映出来的新问题，人们需要及时作出新决策，在新的经营决策中实现信息价值的再利用，也就是信息的二次增值。
对于图书馆的信息增值服务，图书馆工作人员要在传统图书馆对信息产品简单的供给和接受模式基础上，开展更多个性化、差异化的服务。图书馆拥有海量的纸质资源与数字资源，如何将这些资源共享，利用基于大数据的舆情分析来增强信息的价值和创造力，实现图书馆资源信息的增值？下面笔者从3个方面来进行简要探讨。
3 基于大数据的图书馆信息增值服务的实现
3.1 树立“大数据思维”，拓展用户主体
大数据时代带给人们的不仅是先进的技术与工具，更重要的是一种新的思维模式――大数据思维。大数据关注的从来都不是局部、单线的的信息来源，而是尽可能多地拓展收集信息源，这样最后得到的结论才能更精准。同样，基于大数据的理念，图书馆应将服务用户延伸到社会的各个领域，如政府、企业等，将服务内容延伸到舆情分析、预警，决策制定等事件处理的各个环节。
3.2 打造信息资源舆情监测分析平台，实现数据价值最大化
图书馆工作人员应将大数库技术与云计算技术结合，为政府和企业打造共享数据平台，从而实现数据的互联互通以及对舆情的实时监测分析。这样就能够解决各系统之间的“孤岛”状态，从数据收集、挖掘到数据提取、报表等，将各个系统数据、技术共享，实现信息数据价值的最大化。
下面笔者简单描述一下数据平台的具体实现方式。数据平台利用物理服务器，搭建若干虚拟机，并基于NAS、IP SAN、FCS SAN等技术，架构虚拟化存储体系。同时在此云平台的基础上，架构舆情监测分析系统。如图1所示，平台底层为基础资源服务（IaaS），主要包括虚拟存储、虚拟服务器等；中间层为平台即服务（PaaS），主要为平台提供大数据服务及相应的技术组件完成舆情监测分析的功能，如网页爬虫组件、舆情分析组件、日志服务等；最上层为软件即服务（SaaS），为用户提供舆情应用服务。
图1 信息舆情监测分析平台
3.3 以用户为导向，提升深层服务能力
图书馆应当利用用户阅读的行为偏好，对用户进行行为分析。在大数据时代，用户行为数据主要由5个活动步骤产生：阅读服务需求、阅读活动信息采集、阅读模式选择、阅读活动开展以及用户阅读反馈。图书馆应根据用户阅读活动的生命周期，对行为数据进行采集、分析、决策等。同时在采集数据时应尽量减少采集的盲点，提高采集数据的精桷性、及时性。通过对用户行为数据的舆情分析，就可以勾勒出每一个用户的“数字剪影”，洞悉用户的需求，从而为用户提供个性化、深层化的服务。
当前智能手机已经成为大量用户的必备工具，所以图书馆还应在手机APP端作好文章，拓展采集数据的广度和深度，增强数据的可用性。
4 结 语
笔者预见，随着大数据应用的深入，图书馆必将迎来新的发展。当然，图书馆信息服务的发展离不开专业人才的参与，而目前图书馆行业的人才结构仍有些传统和单一。因此图书馆还应重点加强对数据人才的培养和引进，积极参与技术研发，为行业的发展打好坚实的基础。总之，图书馆作为提供公共服务资源的部门，必须承担起信息传播的责任，通过对数据的生产、分析、解读，探索出一条为用户提供多元化信息服务的发展之路。
主要参考文献
[1]张毅，赵雅洁.论大数据在图书馆管理与服务中的应用[J].图书馆工作与研究，2015（9）.
[2]唐涛.基于大数据的网络舆情分析方法研究[J].现代情报，2014（3）.
云计算技术简述范文第8篇
关键词：粒子群算法 电力系统 群智能 机组组合
中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）07（a）-0035-02
随着人类对大自然探索和了解不断加深，复杂的，非线性等问题越来越多，传统的解决方法显得日益不足，促使人们不断寻求新的手段。几千年以来，自然界就是人类各种技术思想、工程原理及重大发明的源泉。群智能的概念最早是由文献[1]在分子自动机系统中提出。Bonabeau将任何启发于群居性生物群体集体行为而设计的算法和分布式问题解决装置都称为群体智能[2]。面对现代社会的需求，智能算法的应用得到快速的发展，粒子群优化算法正是其中之一，粒子群优化算法（PSO）是一种进化计算技术（evolutionary computation），1995 年由Eberhart 博士和kennedy博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究[3]。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在电力系统中的应用起步较晚，随着研究的进一步加深，相信PSO算法将在电力系统中得到广泛的应用。
1 PSO算法原理
式中k为迭代代数；c1，c2为学习因子；w为惯性系数；pid（k）pgd（k）分别为粒子的个体历史最优解和全局最优解。粒子不断通过学习更新，最终飞到解空间中最优解所在位置。
2 PSO算法在电力系统中的主要应用领域
2.1 电力网络规划
电力网络规划是电力系统基于用户负载，科学、合理规划的一端的主电网输电网络经济的发展。在文献[4]中提出粒子群优化离散化算法（DPSO），通过对18节点系统的算例解析，显示了算法的有效性和可行性。电力网络的扩展，考虑到边界搜索和粒子群算法收敛性会受到初始种群的影响，文献[5]提出了粒子群初始化方法。该方法通过具体的算例进行验证，它得出结论是该方法是有效的和可行。
2.2 自动发电控制与经济优化调度
自动发电控制（AGC）是在电厂生产过程监控控制的基础上，根据系统频率，联修线所带负荷或者他们相互之间关系的变化，调节指定区域内个发电机的有功出力来维持系统频率在预定值内，实现最佳负荷-频率控制（LFC），使全系统的发电出力与负荷相匹配，并在区域发电源之间实现在线的负荷经济分配。文献[6]进行自动发电控制（AGC）负荷频率控制（LFC）时，提出了一种改进的粒子群优化算法。该算法优化PI控制器参数与仿真，结果显示其性能大大优于遗传算法。电力系统的经济优化调度关键在与机组的优化组合，科学合理地优化个机组的运行水平，降低企业成本，为发电厂在电力市场上网竞价提供依据。李铁苍[7]通过粒子群优化算法理论的研究，分析算法的各种参数的影响。然后，利用该算法来优化火电厂机组负荷。最后对3机系统进行分析，结果表明，PSO算法比其他传统优化算法有更好的优化结果，并且能更快的接近或达到全局最优解。
2.3 短期发电计划与机组检修计划
电力系统短期发电计划是在满足系统安全和质量要求的条件下确定一定调度周期内各个时段系统机组的运行状态，并相应地确定个机组的运行出力。对于火电厂与水电站的联合调度问题，文献[8]建立一个短期优化的模型，为解决此优化模型，作者提出一种改进的粒子群优化算法，该算法引入了变异操作和迁徙操作，其结果表明，此算法具有较好的可行性。机组检修计划是电力系统运行一项重要部分。文献[9]把经济成本作为目标函数，建立发电机组检修计划优化问题（UMS）新模型，提出了改进离散粒子群优化算法，对IEEE-RTS系统测试，结果显示，提出的改进的离散粒子群算法比传统离散粒子群优化算法收敛速度快并且精度更高。
2.4 无功优化控制与最优潮流计算
无功电压优化控制是实现最优潮流的一项十分重要内容，电力系统最优潮流是一个复杂的多约束混合整数优化问题。风光互补发电系统是一个开放式，分布式系统，文献[10]以有功功率损耗最小为目标函数，建立包含电压稳定的电压无功优化模型，基于均匀设计和惰性变异，提出一种新的粒子群优化算法。仿真实验表明，该算法可以实现电压无功优化控制。文献[11]将混沌优化算法与粒子群优化算法相结合，提出一种新的粒子群算法―― 混沌粒子群优化算法。文章通过对算例的分析验证，结果显示自适应混沌粒子群算法能较好的得到全局最优并且收敛速度快。
2.5 电力系统状态估计与参数辨识
电力系统状态估计是能量管理（EMS）的核心功能之一。它是一个复杂的多极值优化问题，经典的加权最小二乘法状态估计算法存在一定的不足。PSO算法提供了状态估计的一个新途径。黄姝雅为对同步相量测量单元（phase measurement unit，PMU）的配置点进行优化，建立了以动态状态估计为目标函数的模型，并通过离散粒子群算法手段加以处理。在文章最后，通过仿真验证，离散粒子群算法能有较好的精度性能，提高了状态估计的精度[12]。文献[13]提出一种新的粒子群协同优化算法（PSCO）并将其用于异步电机静态参数辨识。
2.6 电力系统稳定器优化设计
电力稳定器（PPS）可以抑制电力系统因负阻尼而产生的低频振荡。而PPS设计与性能与各种参数有较大的关联。祁万春等[14]将粒子群优化算法（PSO）用于PSS参数优化中，使用包括交叉混合粒子群算法，先优化PSS超前-滞后环节参数，后整定PSS放大倍数。结果显示，混合粒子群优化算法在PSS参数优化问题上是可行的和有效的。
3 结语
PSO算法是基于群智能的一种新的优化算法，在电力系统中的应用研究时间并不长。本文在介绍PSO优化算法的基础上，介绍了PSO算法在电力系统的主要领域的研究现状。随着电力系统技术的不断更新和电力市场的不断完善，PSO算法与遗传算法，模糊理论等相结合将推动电力系统理论的发展。
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