1. Enomalism (https://www.doczj.com/doc/5314096736.html,/) 云计算平台。Enomalism 是一个开放源代码项目，它提供了一个功能类似于 EC2 的云计算框架。Enomalism 基于 Linux，同时支持 Xen 和 Kernel Virtual
Machine(KVM)。Enomalism 提供了一个基于 TurboGears Web 应用程序框架和 Python 的软件栈。
2. Euclyptus (https://www.doczj.com/doc/5314096736.html,/) 项目(Elastic Utility Computing Architecture for Linking Your Programs To Useful Systems)是 Amazon EC2 的一个开源实现，它与商业服务接口兼容。和EC2 一样，Eucalyptus 依赖于 Linux 和 Xen 进行操作系统虚拟化。Eucalyptus 是加利福尼亚大学(Santa Barbara)为进行云计算研究而开发的。您可以从该大学的网站上下载它，或者通过 Eucalyptus Public Cloud 体验它，不过后者有一些限制。
3. AppDrop (https://www.doczj.com/doc/5314096736.html,/) Google App Engine (GAE) 的开放源码克隆版，提供与GAE同样的接口。这意着你可以在Euclyptus上提供类似GAE的服务。（网站已失效）
4. 10Gen (https://www.doczj.com/doc/5314096736.html,/) 它既是一个云平台，又是一个可下载的开放源代码包，可用于创建您自己的私有云。10gen 是类似于App Engine 的一个软件栈，它提供与 App Engine 类似的功能 — 但有一些不同之处。通过 10gen，可以使用 Python 以及 JavaScript. 和 Ruby 编程语言开发应用程序。该平台还使用沙盒概念隔离应用程序，并且使用它们自己的应用服务器的许多计算机(当然，是在 Linux 上构建)提供一个可靠的环境。
5. NimBus (https://www.doczj.com/doc/5314096736.html,/) 呵呵，网格中间件Globus 的作品，从最早的Virtual Workspace演化而来，
https://www.doczj.com/doc/5314096736.html,/index.html ，提供与EC2类似的功能和接口
Abiquo公司开源产品
Abiquo公司帮助用户建立，管理以及扩展复杂的计算架构。具体开源云计算产品有三类，三种产品分别是abiCloud, abiNtense和abiData。这三种产品都可以用来架构和开发公有私有混合云，以及云应用等的基础设施。
abiCloud是开源云管理软件，可以创建管理资源并且可以按需扩展。
abiNtense是一个类似于Grid的架构，用来减少大量高性能计算的执行时间。
abiData 由Hadoop，hBase，Pig开发而来，是一个信息管理系统，可以用来搭建分析大量数据的应用。是低成本的云存储解决方案。
Enomalism 云计算平台
Enomalism 是提供了成为弹性计算（Elastic Computing）的应用开发和部署方式，功能类似于 EC2 的云计算框架的开放源项目。该项目基于 Linux，同时支持 Xen 和 Kernel Virtual Machine(KVM)。Enomalism 提供了一个基于 TurboGears Web 应用程序框架和 Python 的软件栈。
MongoDB
MongoDB是一个高性能的面向文件的开源数据存储项目。十分容易部署，管理和使用。可以通过网络访问，并且由C++语言编写。主要包含的功能特性有易存储对象类型的数据，完全索引支持，查询支持，复制和故障恢复支持，高效的二进制数据存储，自动处理碎片提高云层次上的扩展性。高性能，可扩展，适当的功能使这个项目的主要设计目标。
Eucalyptus 项目
Eucalyptus 项目全称是Elastic Utility Computing Architecture for Linking Your Programs To Useful Systems，由Santa Barbara大学建立的开源项目，是主要实现云计算环境的弹性需求的软件，通过其在集群或者服务器组上的部署，并且使用常见的Linux工具和基本的基于web的服务。使用FreeBSD License，意味着可以直接使用在商业软件应用中，当前支持的商业服务只是亚马逊的EC2，今后会增加多种客户端接口。该系统使用和维护十分方便，使用SOAP安全的内部通信，且把可伸缩型作为主要的设计目标，具有简单易用，扩展方便的特点。这个软件层的工具可以用来通过配置服务器集群来实现私有云，并且其接口也是与公有云相兼容，可以满足私有云与公有云混合构建扩展的云计算环境。下面的列表是该项目的路线图：
5/28/08 – Release 1.0 shipped
8/28/08 – EC2 API and initial installation model in V1.3 Completes overlay version
12/16/08 – Security groups, Elastic IPs, AMI, S3 in V1.4
4/09/09 – EBS, Metadata service in V1.5
4/23/09 - Ubuntu release
6/1/09 – Final feature release as V1.6 Completes AWS specification as of 1/1/2009
7/15/09 – Final bug-fix release "core" opens for community contributions
根据路线图，我们会发现Eucalyptus将会被包含在Ubuntu9.10发布版中，先前关于Ubuntu将会内置云计算环境的报导也是基于此。这种集成云计算开源项目的发布版将会对亚马逊EC2等商业市场进行冲击。构建私有云的方式将会更容易被大公司所接受，公有云的发展将会更倾向于SMB客户群体。
在Eucalyptus的主页上有一个Eucalyptus Public Cloud用来体验Eucalyptus所构成的云计算。当前这个环境可以被任何用户使用，用来启动VM实例，登陆进去，测试实例里的应用，观察状态等任务。但是VM 实例只能使用六小时，并且同时一个用户最多开4个VM实例。由于RightScale宣布支持基于eucalyptus的云安装，所以也可以通过RightScale上的EPC版本访问EPC。
另外一个可以运行在eucalyptus上的项目是AppScale，是一个研究型的用来执行Google AppEngine 应用的框架。目前该框架可以在eucalyptus上实现透明操作。
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
【最新资料,Word版，可自由编辑！】 大数据与云计算和物联网的关系 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 《互联网进化论》一书中提出“互联网的未来功能和结构将于人类大脑高度相似，也将具备互联网虚拟感觉，虚拟运动，虚拟中枢，虚拟记忆神经系统”，并绘制了一幅互联网虚拟大脑结构图。 根据这一观点，我们尝试分析目前互联网最流行的四个概念————-大数据，云计算，物联网和移动互联网与传统互联网之间的关系。 从这幅图中我们可以看出： 物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。 云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。 大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。
包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的，下面就来了解一下大数据与这些热点的关系。 大数据市场格局 从严格意义上来说，早在20世纪90年代“数据仓库之父”的BillInmon便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红，主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起，全球数据量大大提升。可以说，移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。 我们可以通过这样一张图片，形象的知道大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网的关系。物联网，移动互联网再加上传统互联网，每天都在产生海量数据，而大数据又通过云计算的形式，将这些数据筛选处理分析，提前出有用的信息，这就是大数据分析。 大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网
开源私有云搭建方案 本文阐述了开源软件构建基于Eucalyptur架构提供IaaS服务的私有云提供了一种设计搭建方案，并详细描述了使用开源操作系统Ubuntu Server具体的实施过程。这种设计具有快速、简单、费用少、维护简单特点，并可在合适的时候迁移到公有云上。这是由资料站为您提供的开源私有云搭建方案，希望这些对您有所帮助！ 云计算带来一场计算环境的变革，把传统的软件安装、许可证的发布变成了通过Internet获取的所需服务。比如，微软office365就是基于云的办公应用软件，用户再也不需要直接购买和安装;在Facebook社交网站，上传视频也是通过使用云存储服务来实现的，这样大大降低了用户的硬件成本。 1、云计算提供的服务和实现技术 1.1云计算机提供服务 云计算是一种通过Internet以服务的方式提供动态可伸缩的虚拟化的资源的计算模式?，是一个无处不在、便利、按需的可通过网络访问的一池共享可配置的资源的一种模式，只要较少操作，就能持有者快速提供网络、服务器、存储、应用和服务。云的类型有公有云、私有云和混合云，公有云通过互联网为所有的用户提供资源，私有云通过互联网上为一个组织的内部用户提供资源，混合云通过互联网根据不同用户提供相应的资源。云计算服务包括：IaaS、SaaS和PaaS，IaaS(基础设施即服务)通过导航方式向用户提供基于云的服务包括：虚拟机、块存储、防火墙、负载平衡和网络;PaaS(平台即服务)通过互联网向用户提供操作系统、应用开发平台(如微软的https://www.doczj.com/doc/5314096736.html,)：SaaS(软件即服务)通过互联网把软件(如ERP、CRM)提供给用户，这些由SasS提供的软件已经获得了较大的收益。 1.2云计算实现的关键技术 虚拟化技术是实现云计算的关键，IaaS(基础设施即服务)是一个在云环境中提供虚拟化设置创建多个工作站的基础。在计算环境中，虚拟化意味着对一个设备或一个资源创建一个版本，如服务器、存储装置、网络甚至操作系统，在这个架构里，把这些资源分成一个或多个执行环境管理程序，也被称为虚拟机监控程序(VMM)，VMM是许多硬件虚拟化技术中的一种，它允许多被称为客户机的操作系统并发运行在主机上。VMM有2种模式，裸金属模式和主机模式;裸金属模式Hypervisor(虚拟机管理器)是提供虚拟分区方法的薄的软件层，它直接运行在硬件上，如CitrixXenServer、VMwareESX/ESXi。主机模式Hypervisor(虚拟机管理器)是一种分区和虚拟化服务都运行在主机操作系统顶层的虚拟化技术，如：基于核心的虚拟机KVM、VMwarep 和VirtualBox。 目前所使用的虚拟化方式有2种：完全虚拟化及半虚拟化。完全虚拟化提供完整的相关计算机硬件模拟，软件能够不经任何修改运行。由于它使计算资源最大的使用和伸缩，多个操作系统能够同时运行在相同的硬件上，对于云计算来说，完全虚拟化被认为是一个关键的技术。对于云计算来说，完全虚拟化能够增加操作的有效性，因为它能优化计算机负载和调整使用中的服务器数量来满足需要，从而能源和信息资源。所使用的全虚拟化的仿真包有
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。
精心整理 云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloudcomputing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 二、 三、 1 );软件2 任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。而资源动态流转，则意味着在云计算平台下实现资源调度机制，资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下，可以启动闲置资源，纳入系统中，提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下，则可以将业务集中起来，而将其他闲置的资源转入节能模式，从而在提高部分资源利用率的情况下，达到其他资源绿色、低碳的应用效果。 3、支持异构多业务体系 在云计算平台上，可以同时运行多个不同类型的业务。异构，表示该业务不是同一的，不是已有的或事先定义好的，而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。 4、支持海量信息处理 云计算，在底层，需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层，需要能够同时支持各类众多的异构的业务;
而具体到某一业务，往往也需要面对大量的用户。由此，云计算必然需要面对海量信息交互，需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。 5、按需分配，按量计费 按需分配，是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术，可以实现计算资源的同构化和可度量化，可以提供小到一台计算机，多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算，在云计算平台实现按需分配后，按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。 四、云计算按运营模式分类 1、公有云 公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过Internet使用，可能是免费或成本低廉的。 烦。B 2 3 五、 六、 1、传统的IT部署架构是“烟囱式”的，或者叫做“专机专用”系统。 图2传统IT基础架构 这种部署模式主要存在的问题有以下两点： 硬件高配低用。考虑到应用系统未来3～5年的业务发展，以及业务突发的需求，为满足应用系统的性能、容量承载需求，往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后，应用系统在一定时间内的负载并不会太高，使得较高配置的硬件设备利用率不高。 整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形，当需要上线新的应用系统时，会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异，更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题，将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大，更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。
下一代云计算平台 建设方案
目录 第一章背景介绍 (4) 1.1 云计算介绍 (4) 1.2云计算与我国教育领域 (5) 第二章预期建设目标 (8) 2.1建设目标 (8) 2.2建设内容 (8) 第三章平台整体架构及特色 (10) 3.1 云平台背景简介 (10) 3.2 云平台架构及特色 (11) 3.3 云平台特色功能 (14) 第四章平台的管理与维护 (19) 4.1功能概述 (19) 4.2访问接口 (20) 4.3集群管理软件客户端 (20) 4.4集群管理软件WEB客户端 (20) 4.5远程桌面及命令行界面 (20) 4.6主要功能介绍 (20) 第五章应用的支撑 (31) 5.2分布式缓存 (42) 5.3迁移的支持 (45) 第六章集群管理软件虚拟化实现 (47) 6.1计算虚拟化 (47) 6.2存储虚拟化 (53) 6.3网络虚拟化 (64) 第九章平台发展与案例 (73) 9.1平台发展历程 (73)
9.2政府支持 (74)
第一章背景介绍 云计算是计算机科学和互联网技术进一步融合发展的产物，也是引领未来信息产业创新的关键战略性技术和手段。云计算在教育领域应用前景广阔，未来将在促进教育公平、降低教育成本、变革教学活动方式、提高管理效率和助推终身教育等五个方面对教育产生深远影响。 1.1 云计算介绍 云计算本质是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。微软把云计算定义在云+端、软件+服务上；谷歌(Googe)认为，云计算就是以公开的标准和服务为基础，以互联网为中心，提供安全、快速、便捷的数据存储和网络计算服务；IBM则认为云计算是一个虚拟化的计算机资源池，一种新的IT资源提供模式。虽然他们对云计算的定义不同，但认识较一致的地方是：云计算即“按需服务”，将数据存储和计算能力作为可以通过互联网来获取的“服务”向客户提供。因此，云计算具有以下两点优势： 1.1.1 降低信息化成本 在信息化不断向广度、深度发展的今天，日常工作处理的数据急剧增长，这些数据中还有相当一部分保存在本地。大多数情况下，网络只是让人们能更方便地获得信息，数据处理主要还是依靠本地硬件设备及运行在本地的应用程序来进行。面对海量数据的存储与计算，人们对计算机系统升级的要求不断提高。对计算机系统的要求越高，给个人或单位带来的经济压力就越大。云计算的出现，为投入较低成本，换取高计算能力提供了技术支持。云计算只要求用户端设备能运行简单的操作系统和浏览器软件即可，也就是说，云计算对用户端设备要求很低。应用云计算技术，可以避免本地建设和维护价格不菲的计算机系统，只需支付低廉的服务费用，即可完成原来需要高配置的本地计算才能完成的计算任务。 1.1.2 使用方便快捷 个人计算机是日常工作中的重要信息处理工具，人们需经常不断地进行系统软件的
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。
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摘要：近年来，大数据和云计算已经成为社会各界关注的热点话题。秉承“按需服务”理念的“云计算（Cloudcomputing）”正高速发展，“数据即资源”的“大数据（bigdata）”时代已经来临[1]。大数据利用对数据处理的实时性、有效性提出了更高要求，需要根据大数据特点对传统的常规数据处理技术进行技术变革，形成适用于大数据收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化的技术。如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题。大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战，数据管理方式上的变革正在酝酿和发生。本文所提到的大数据包含着云计算，因为云计算是支撑大数据的平台。 关键词:大数据云计算数据分析数据挖掘
引言 在学术界，大数据这一概念的提出相对较早。2008年9月，《自然》杂志就推出了名为“大数据”(bigdata)的专刊。2011年5月，麦肯锡全球研究院发布了名为《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿》(Bigdata:Thenextfrontierforinnovation，competition，andproductivity)的研究报告，指出大数据将成为企业的核心资产，对海量数据的有效利用将成为企业在竞争中取胜的最有力武器。2012年，联合国发布大数据政务白皮书，指出大数据可以使用极为丰富的数据资源来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。2012年3月29日，奥巴马政府发布了《大数据研究与发展计划倡议》，宣布启动对大数据的研发计划，标志着美国把大数据提高到国家战略层面，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。 大数据应用正在风靡全球，大数据精准营销成为企业掌舵者的口头禅，那么大数据真的是无懈可击吗？答案显然是否定的。随着互联网和移动设备的普及，大数据已经在我们的生活中无处不在，而有关大数据与隐私的问题也日益受到关注。毫无疑问，未来可以获得的个人数据量越多，其中的信息量就越大。只要拥有了足够多的数据，我们甚至可能发现有关于一个人的未来信息。另外市场是变化无常并且不可预期的，决策者的创造性思维并不能通过数据得以体现，相反，大数据在压制创新。大数据搜集到的数据的真实性也有待检验。一个人获得的数据和事实越多，预测就越有意义，人的判断也就显得愈发
基于云计算物联网的大数据搜集处理技术 YKK standardization office【 YKK5AB- YKK08- YKK2C- YKK18】
基于云计算物联网的大数据搜集处理技术 摘要： 随着云计算云储存物联网等新技术的应用，人们通过社交网络电子商务平台及移动智能终端等途径搜集，处理各种数据呈爆炸型增长，在容量关系和复杂性等方面已超出了传统的处理能力和认知范围。 在解析物联网两层基本涵义的基础上, 提出了包括底层网络分布、汇聚网关接入、互联网络融合、终端用户应用四部分的物联网系统架构;设计了由网络通信协议、网络控制平台、应用终端平台组成的面向物联网的网络协议体系, 并从硬件和软件两个层面讨论了实现物联网的关键技术;在分析当前物联网标准、技术、安全以及应用方面存在问题的基础上提出了未来物联网发展的六个重要理念。 大数据时代已经来临数据已经成为经济增长和，社会价值创造的源泉为人们提供无限机遇。然而我们也应该注意到快速发展的数据挖掘与利用技术使个人在网络空间从匿民变成透明。 关键词：云计算，物联网，大数据收集与处理 引言： 近年来，社交网络、电子商务、数字城市、在线视频等新一代大规模互联网应用发展迅猛。这些新兴的应用具有数据存储量大、业务增长速度快等特点。为了解决上述问题，2006 年Google、Amazon等公司提出了“云计算”的构想。根据美国国家标准与技术研究院（NIST）的定义，云计算是一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷地访问共享资源池（如计设施、存储设备、应用程序等）的计算模式。到2018年互联网与经济社会各领域融合发展，进一步深
化，基于互联网的新业态成为新的经济增长动力，互联网支撑大众创业万众创新的作用进一步增强，网络经济与实体经济协同互动的发展格局基本形成。无处不在的物联网通信时代即将来临，世界上所有的物体，从轮胎到牙刷从房顶到纸巾都可以通过互联网进行信息交换。 物联网(Internet of Things , IoT)作为一种新兴网络技术和产业模式 , 在业界受到广泛关注.从国际电信联盟(ITU)在信息社会世界峰会上发布的《互联网报告2005 :物联网》中可以总结出物联网所体现的两层基本涵义:(1)目前的三大网络, 包括互联网(Internet)、电信网、广播电视网是物联网实现和发展的基础, 物联网是在三网基础上的延伸和扩展;(2)用户应用终端从人与人之间的信息交互与通信扩展到了人与物、物与物、物与人之间的沟通连接, 因此, 物联网技术能够使物体变得更加智能化.从目前的发展形势看, 最有可能率先获得智能连接功能的物体包括家居设备、电网设备、物流设备、医疗设备以及农业设备, 并基于此实现人类与自然环境的系统融合开创经济，新时代。专家指出，当前我国经济进入新常态，平稳度过新旧产业与核动能转化期需要强劲有力和恒久持续的支持力量。抢占经济制高点，促进大众创业，万众创新，提升公共服务水平必须走互联网融合创新之路。 一、云计算 1.云计算基础 云计算是并行计算（Parallel Computing）、分布式计算（Distributed Computing）、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
云平台建设方案简介 2015年11月
目录
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。
大数据时代基于物联网和云计算的智能物流发展模式探析 摘要在大数据时代背景之下，物联网以及云计算是一种较为重要的技术手段，对于物流行业的发展有着积极的作用。而物联网技术就是在一些现实物品中RFID以及GPS、二维码以及机房扫描等信息检验以及各种设备为基础，通过互联网技术对其进行系统链接处理，可以实现对各种信息的交换以及信息传递，是一种智能化的物品流动模式。在智能物流发展中，必须要合理的应用云计算以及物联网，进而推动企业的持续发展。因此，文章主要对大数据时代基于物联网和云计算的智能物流发展模式进行了简单的探究分析。 关键词大数据时代；物联网；云计算；智能物流；发展模式 在物流行业中应用云计算可以提升物理信息的稳定性以及安全性，保障各种信息数据信息有效传递。在我国物流行业发展中，应用合理的云计算以及物联网技术手段，可以为客户提供更为优质的信息服务，进而推动其长足发展。对此，而加强对物联网以及云计算技术在智能物流中发展模式的分析与探究，了解物联网以及云计算在大数据时代中物流行业中的应用，对于智能物流行业的发展有着积极的推动作用。 1 智能物流中物联网与云计算的应用 1.1 感知和定位功能 在傳统的物流行业中，物流货物信息无法真正做到实时感知以及定位处理，无法控制物流货物；而通过物联网技术在货物物流中通过RFID、红外线、GPS 以及相关传感器等芯片技术，就可以对各种信息进行实时的数据信息采集，了解货物运输现场的实时动态数据、可以对温度状况、压力因素、运输路径、运输状态以及运输类别等信息进行系统的处理与控制，传感器在获得这些信息之后，可以通过物联网信息将其与物流管理中心进行衔接，管理中心可以对各项信息数据进行系统的监控中，进而加强对物流货物等状况的系统监督[1]。 1.2 业务一体化功能 在物流货物的运输传递过程中，传统的物流中存在的最为主要的问题就是对于物流货物的具体状况无法进行精准分析，这样就会导致一些误会与矛盾问题的出现。而物联网技术主要就是利用无线网络技术手段，将一些物流货物通过网络平台进行同步更新，用网络技术手段实现信息的共享，进而为物流企业以及客户的实时沟通奠定基础，构成统一的业务流程，实现业务一体化服务系统。在大数据时代，物联网技术以及云计算将传统的物流信息进行了系统的整合，为物流业务工作的开展奠定了基础。 1.3 智能信息处理功能
第３９卷 第１１Ａ期２０１２年１１月计算机科学 Ｃｏｍｐ ｕｔｅｒ ＳｃｉｅｎｃｅＶｏｌ．３９Ｎｏ．１１Ａ Ｎｏｖ ２０１２本文受浙江传媒学院《程序设计类教学辅导平台设计与开发》教改项目，ＨＵＳＴＯＪ社区用户资助。 张浩斌（１９８０－），男，硕士，讲师，主要研究领域为计算机应用技术、互联网应用技术，Ｅ－ｍａｉｌ：ｎｅｗｓｃｌａｎ＠ｇ ｍａｉｌ．ｃｏｍ。基于开放式云平台的开源在线评测系统设计与实现 张浩斌 （浙江传媒学院新媒体学院 杭州３１００１８ ） 摘 要 从应用角度出发，设计并开发了基于开放云平台的开源在线评测系统。该系统从系统实现、系统搭建、平台运维及题目的获得等诸多方面解决了大学和科研机构搭建在线评测系统的困难。从理论上论证并用实际代码和实际系统检验了系统的可行性，开放了全部源代码，为在线评测系统的改进找到了新途径。关键词 在线评测系统，分布式系统，开放式云平台，开源软件，ＸＭＬ中图法分类号 ＴＰ３９１．７６ 文献标识码 Ａ Ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｏｐｅｎ Ｃｌｏｕｄ Ｐｌａｔｆｏｒｍ Ｂａｓｅｄ Ｏｐｅｎ Ｓｏｕｒｃｅ Ｏｎｌｉｎｅ Ｊｕｄｇｅ Ｓｙ ｓｔｅｍＺＨＡＮＧ Ｈａｏ－ ｂｉｎ（Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｎｅｗ Ｍｅｄｉａ，Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｍｅｄｉａ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ ３１００１８，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｄｅｓｉｇｎｅｄ ａｎｄ Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ ｔｈｅ ｏｐｅｎ ｃｌｏｕｄ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｂａｓｅｄ ｏｐｅｎ ｓｏｕｒｃｅ ｏｎｌｉｎｅ ｊｕｄｇｅ ｓｙｓｔｅｍ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａ－ｂｌｅ ｖｉｅｗ．Ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｒｅｓｏｌｖｅｄ ａ ｓｅｔ ｏｆ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｉｎ ｄｅｐｌｏｙｉｎｇ ｏｎｌｉｎｅ ｊｕｄｇｅ ｓｙｓｔｅｍ ｂｙ ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｉｅｓ ｏｒ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｉｎｓｔｉｔｕ－ｔｉｏｎｓ，ｗｈｉｃｈ ｉｎｃｌｕｄｅｄ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｉｎｇ，ｄｅｐｌｏｙｉｎｇ，ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ ａｎｄ ｑｕｅｓｔｉｏｎｓ ａｃｑｕｉｒｉｎｇ．Ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ ｔｈｅ Ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙ ｔｈｅｏｒｅｔｉ－ｃａｌｌｙ ａｎｄ ｐｒｏｖｅｄ ｉｔ ｂｙ ｒｕｎｎｉｎｇ ｃｏｄｅｓ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｂｌｅ ｓｙｓｔｅｍ．Ｂｙ ｒｅｌｅａｓｉｎｇ ａｌｌ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｃｏｄｅ，ｐｒｏｖｉｄｅｄ ａ ｎｅｗ ｗａｙ ｔｏ ｉｍ－ｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ｏｎｌｉｎｅ ｊｕｄｇｅ ｓｙ ｓｔｅｍ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｏｎｌｉｎｅ ｊｕｄｇｅ，Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ，Ｏｐｅｎ ｃｌｏｕｄ ｐｌａｔｆｏｒｍ，Ｏｐｅｎ ｓｏｕｒｃｅ ｓｏｆｔｗａｒｅ，ＸＭＬ １ 在线评测系统的现状与应用难点 在线评测系统（Ｏｎｌｉｎｅ Ｊｕｄｇｅ，ＯＪ）起源于国际大学生程序设计竞赛（ＡＣＭ／ＩＣＰＣ） ，是一种采用黑盒测试原理进行计算机程序正确性判断的自动化程序［ １］ 。该系统具有比赛公平性好、评测自动化程度高、节约人力成本等优点，广泛应用于各 类计算机程序设计比赛和教学［ ２］。在线评测系统既可以指该系统的源码，也可以指该系统运行的一个实例。从信息系统的角度看，由于在线评测系统安装、维护上的难度，应当将系统软件整个生命周期中的所有软硬件资源和参与的管理员、用户综合起来，认为它们都是系统的一部分。从这个角度来说，目前的在线评测系统仍然存在以下缺点。 １．１ 系统程序的获得困难 在线评测系统的设计和开发涉及到操作系统进程调度、Ｗｅｂ界面、数据库管理、大规模并发访问等诸多方面的计算机应用技术。该系统开发难度大、要求高，而且设计上一旦存在漏洞将严重危害系统安全；许多学校在自行过开发后，都因为各种原因而没有得以大范围应用。国内少数高校开发和使用的系统，虽然对系统源代码进行了开放，但是由于文档不足且缺乏技术支持，其源码很难进行二次利用，应用范围也非常有限，许多只有源码没有文档的系统因为难于安装配置而无法推广。 １．２ 系统平台的搭建困难 国内外在线评测系统普遍基于Ｌｉｎｕｘ平台进行开发，在给开发带来便利的同时， 也给系统的使用带来巨大障碍。虽然近几年国内的Ｌｉｎｕｘ社区发展迅速，但是由于盗版的根深蒂固和计算机教育对Ｗｉｎｄｏｗｓ系统的全面迎合，国内高校真正能够熟练使用Ｌｉｎｕｘ操作系统平台的教师和学生并不多，即使取得了系统程序的源代码，也很难实际部署成功。１．３ 系统运行与维护的困难 在线评测系统因为需要实时对使用者提交的源代码进行编译、运行、监控，同时又要完成大量Ｗｅｂ请求的并发访问，所以对服务器系统的性能要求极高。普通的计算机服务器虽然可以进行小规模的练习，但对于在线人数成百上千的大型比赛就无力应对。虽然可以对Ｗｅｂ服务器、数据库服务器、判题服务器进行分机运行，实现简单的分布式计算，但是对于普通大学和科研机构，购买数量繁多的服务器又是一个经济上难以承受的负担。１．４ 练习题目获得的困难 因为在线评测系统基于黑盒测试技术，所以测试数据对于题目而言就是必不可少的基本要素。目前许多高校的在线评测系统对外提供题目查看，但是其测试数据都严格保密。目前，在线评测系统使用上的便利性一定程度上是建立在题目编写的困难性之上的，即使是一流大学的教授编写一道新题目也要付出非常艰辛的劳动。这就是像北大这样的一流大 · ９３３·
Oracle 云计算平台架构分析 摘要: 对于Oracle的云计算策略，其内部人士表示，公司的目标就是确保云计算完全是企业级的，Oracle既支持私有云，也支持公有云，可以由用户的需求来选择。IT界曾有观点指出在云计算领域可以提供全线云计算产品的两家供应商 ... 对于Oracle的云计算策略，其内部人士表示，公司的目标就是确保云计算完全是企业级的，Oracle既支持私有云，也支持公有云，可以由用户的需求来选择。首先看看这张出自Oracle官方的云计算平台及管理产品示意图。 Oracle云计算平台及管理产品示意图(图来自CIOAge) 从图中可以看出，Oracle在云计算架构中IaaS、PaaS领域都拥有的技术产品。从底层的存储、服务器、虚拟化及操作系统到数据库、中间件、开发环境的架构中，我们可以看到Oracle的产品在各个环节的分布;右侧对应的是Oracle 的云计算管理产品，包括物理与虚拟系统管理、应用程序性能管理、生命周期管理、配置管理等等。据悉，云计算运营商Amazon就是Oracle的一个合作伙伴，Oracle已经认证许可在Amazon EC2上运行，而Amazon也是Oracle支持的第一个公共的IaaS提供商。 其实，上图没有体现Oracle云计算架构的全部产品，在最上面一层的SaaS 领域Oracle还拥有ERP、CRM等众多应用软件。下面就是Oracle云平台的典型物理架构和逻辑架构图：
图1 Oracle云计算平台典型物理架构(图来自CIOAge) 图2 Oracle云计算平台典型逻辑架构(图来自CIOAge) IT界曾有观点指出在云计算领域可以提供全线云计算产品的两家供应商一个是IBM，另一个就是Oracle。Oracle在云计算市场的前景如何，让我们拭目以待。 一：数字出版产品形态分析
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
云计算简介 1.1云计算定义 云计算是从传统网格及分布式计算的基础上发展起来的，应用于现代互联网领域，以信息技术服务为商品，通过虚拟技术动态按需的由服务提供商向相关用户提供存储和计算的服务。云计算并不是一种新环境下的IT架构，它是对传统的网格、网络存储、虚拟化技术等相关技术的进一步融合与发展。而对用户而言，它是一种商业化的付费服务模式，用户通过付费，向提供云计算服务的企业索取信息计算、存储等相关服务，并受到云计算服务提供商的信息安全保护。 1.2云计算特点及类别 云计算特点非常突出，由于其是基于新一代的互联网而进一步发展的传统互联网技术，所以其本身具备传统互联网信息技术的特点，同时也具备了新环境下的互联网技术的新特点。云计算主要包括七大特点，而动态伸缩、按需服务则是作为区别传统互联网技术的主要特点。 1.2.1云计算特点 特点一大规模 云计算以其规模巨大，处理大数据集为优势，对大型数据计算和存储提供相应的解决方案。其基于网络平台的服务器高达数十甚至上百万，无论是从处理数据的规模还是配置都足以证明其规模的宏大。 特点二虚拟化 云计算以云为比拟，就是以虚拟作为其主要核心特点。云服务提供商通过对数据资源的集成化分散提供，用户以接口方式接入资源，实现数据分析处理，阻断了用户对数据资源底层技术细节的窥探，实现服务虚拟化。对用户而言，无需担心是否会出现物理性的系统负荷过度，只要服务器依然在提供相关数据处理服务即可完成自身的数据处理。 特点三动态伸缩 云计算平台规模是建立在企业的物理计算器规模之上的，但是却又不完全受物理规模的限制。准确的说，一台计算机可以为多个不同的服务器服务，而云平台的用户每次只需使用一个服务器，由于服务器的存在主要根据用户需要而存在，当用户数量增加或者减少时，云平台可以通过对服务器的数量进行相应的调整而适应用户的相应需求。故而可以动态的伸缩，实现规模上的灵活变化。