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大数据云计算的理解范文1
关键词：医院；信息；云时代；经济
中图分类号：R197.324 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2017）012-0-01
一、前言
最近几年，我国的经济发展是伴随着云时代信息化的发展，针对于经济管理的方面的不断拓展，我国的医院在信息化经济管理研究的应用当中，要不断提高管理水平，这样才可以不断提高医院的经济效益，医院的发展不仅仅是要靠国家的扶持，更要考的就是医院的推动发展，针对于云时代下的信息处理系统，我们能够更好的在网络大背景的环境下随时获取有利于医院发展的信息。同时能够减轻医院工作人员的工作压力，同时帮助病患能够在有限的时间得到无限的服务可能。
二、云计算技术
1.概念
大数据的发展是互联网的一个衍生产物，对于大数据技术的发展可以针对于高运算效果的数据捕捉，同时能够在医院的技术应用当中能够通过经济的大数据和运算复杂的情况下进行类型的复杂研究中挖掘出最为有用的数据信息，同时云计算技术能够帮助医院的收费和经营情况进行准确的计算，能够按照用户对于计算机相关的共享服务当中提供一个最为有用的网络服务，使用者可以通过上传数据，将数据上传到云计算当中，就能够通过云计算的科学研究进行网络服务的办法，能够利用存储的方式存在互联网当中，在需要查找的时候利用相关的数据密码就能够调取出来，能够得到更加快速高效的信息平台，能够将医院的信息化基础建设往更快更好的方向进行研究转变。
2.内涵分析
大数据云计算技术从狭义方面理解是指处理数据量庞大的对象，但是我们可以从多方面知道云时代下的各种元素都包含在内。首先最为重要的就是：医院每天有那么多的病人要登记记录入册，那么医疗系统的消息都要上传上去，对于数据的分析非常重要，医院在进行计算的时候要通过不同的药品和检测的方法不同有很多种收费方式，其中就会伴随产生大量的数据，每天的数据都会更新，那么在建设这些数据库的时候就要考虑到如何将分类进行更为准确的分析，能够方便病人服务公民，但是医院不会因为各种数据上的错误产生经济上的损害，是需要我们重点研究的，医院在运行过程中更为关心硬性的数据回报，而采用大数据云计算技术较难实现直接的量化回报。
3.优势分析
云计算是指通过网络技术提供弹性化的廉价分布计算能力，对于目前的医院来说，很多的单位在进行运算的时候，不仅仅说的是医院的收费付费的模式，同时目前国家在跟随党的脚步走，能够提出更多服务民生的条件，针对于现在出现的医保卡等研究，我们可以从中获取更多的数据研究，并且能够在数据研究上传数据的时候保存到医保卡当中，方便各单位能够很好的查看医保卡的使用情况，同时针对于各种数据的情况，大数据的服务可以使用APP的模式来进行研究和上传，患者可以通过APP来进行付钱，这样对于手机仅仅需要下载一个客户端即可。同时使用起来更为方便，能够把患者信息保存到互联网中，方便随时的查阅。
三、提升医院经济管理能力
在医院的发展当中，云计算技术能够很好帮助医院在信息化的管理当中提高医院的管理水平，能够从大数据当中得出每个部门的工作和管理水平的提高，同时云计算技术可灵活运用于医院经济管理信息化中，在发展的当中，我们可以知道的是每个客户端在下载APP的时候能够将医院和患者分开进行运算，患者可以通过客户端进行付费和挂号等功能，而医院则可以通过APP的数据上传进行收费的模拟，将经济核算出来，保证和患者客户端进行有效的链接。保证用户有效读写各类数据信息。在实践应用中，这样的客户端PC机可以实现很好的处理功能，为用户处理信息和提交结果等提供很大便利，而且客户端的响应十分迅速，更提高了医院经济管理速度，同时结合云计算技术的软件运营（SaaS），更为医院经济管理信息化提供了运作平台和所需网络基础设施，有效降低了医院经济管理的投入成本。
1.提高医院服务水平
在云计算技术的应用过程中，医院经济管理信息化水平得到了很大提高，这也提高了其业务处理能力。在以往的医院经营模式，我们知道的是每一个患者都要进行排号挂费，同时医院要安排更多的工作人员进行核算单据是否出现差错，医生手写的单子难免会出现工作人员在验算的时候出现不同的差误。所以我们进行了云时代下的转变，我们知道的是，针对于医院的经济管理研究，如今我们可以通过互联网的模式精细云计算的处理，对于各类账、表、证的操作，同时也能全面统计、分析各类日常业务，降低管理出错率。同时能够在日常的工作当中将每个科室的不同情况进行统计分析，能够将每个单位部门出现的不同的经济状态进行核算和分析，能够为下一年的医院人员整合提供一个有效的数据，能够保证数据处理的准确性和完整性。
2.提升经济管理水平
云处理模式下的t院经济管理工作，能够很好的实现各科室的信息共享，医院的管理层方面也能及时得到各事项的通知并及时处理，患者能够通过病患通道查询到医院的资源和信息，能够通过病患的自我需要进行挂号和咨询。而且通过云时代的处理，针对于医院的经济管理系统中的收费系统与多种云端技术结合，能够快速方便的进行医院的经济核算能力，能够减轻工作人员的工作负担，提高工作效率，能让医院经济管理流程方便工作人员和病患的方便，能发挥其决策职能。更好地发挥云技术的作用，为医院的发展、效益的提升添砖加瓦。
四、结语
我们能够知道的是如今的社会是离不开互联网的，云时代在互联网的发展下只会越来会好，能够在云时代下的研究发展当中帮助医院的经济管理研究下将各方面的数据进行研究和互动，能够保障医院的经营管理模式更为方便快捷，能够促进医院的水平的提高，在医患关系当中，能够更好的查阅相关的医疗过程，帮助医院经营水平的透明化管理。我们能够促进时代的进步，不容忽视云时代对于医院的影响。
参考文献：
[1]周景嵩.浅谈云时代下医院经济管理信息化应用[J].中国保健营养，2016（2）.
大数据云计算的理解范文2
近年来，为强化路面动态监控，各级公安交通管理部门开始大规模建设车辆智能监测记录系统（以下简称卡口系统），随着卡口系统接入的卡口数量日益增多，当卡口的过车数据量大到一定时候，基于传统关系型数据库的比对预警方式，会出现预警时间延迟，无法满足实战的实时性需求。本文针对卡口过车的实时预警要求，对大数据流式计算组件进行了分析和研究，提出了过车信息实时接入、实时比对预警的大数据流式计算技术解决方案，为基层路面民警的及时拦截查处争取了时间。
【关键词】
大数据；流式计算；SparkStreaming；智能交通；卡口
引言
近年来，为强化路面动态监控，各级公安交通管理部门开始大规模建设车辆智能监测记录系统(以下简称卡口系统)，根据公安部“金盾工程”总体建设以及公安机关图像信息联网应用要求，以公安交通管理综合应用平台为依托，整合共享各地车辆智能监测记录系统信息资源，建立横向联网、纵向贯通的交通安全主动防控云平台，满足各级公安交通管理部门车辆缉查布控和预警拦截、车辆轨迹和交通流量分析研判、交通违法行为甄别查处等业务应用。随着各地卡口系统接入的卡口数量日益增多，基于传统关系型数据库的实时比对预警，无法满足实战的实时性的需求。自从Google了基于云计算的分布式大数据处理编程模型，大数据技术得到了广泛的应用，开源的Hadoop分布式计算软件框架更是将大数据应用推向了极限，网页搜索、精准营销等典型应用的成功使Hadoop、MapReduce成为大数据的象征。MapReduce是一种离线的批处理方式，可以成功处理TB、PB级海量数据，但无法应对实时数据分析需求和对消息事件的实时响应，大数据处理需要支持实时处理和迭代计算技术作为补充，因此流式计算成为大数据技术研究的新热点。流式计算来自于一个信念：数据的价值随着时间的流逝而降低，所以事件出现后必须尽快对它们进行处理，而不是缓存起来成批处理。基于卡口海量的实时过车信息，如何与黑名单信息快速的比对预警，成为当前主动防控云平台应用的关键技术。本文提出了基于大数据流式计算的快速比对的解决方案，实现嫌疑车辆快速比对预警，为基层路面民警的及时拦截查处争取了时间。
1主动防控平台概况
按照公安部公路交通安全防控体系建设要求，基于全国机动车缉查布控系统[1]，应用大数据、云计算技术，实现了卡口机动车过车信息汇聚，实现海量过车信息查询、轨迹分析、套牌分析[2]、伴随分析、碰撞分析、区间测速等功能，实现跨区域、跨警钟的信息共享、深度挖掘，为监测公路运行情况、快速查缉违法行为、打击涉车犯罪、提升公路安全管控水平和社会安全服务水平。
1.1软件架构
（1）如图1所示，在分布式消息总线集群服务器上构建基于Kafka的分布式消息总线，前端卡口将过车信息临时存储在Kafka消息队列中；（2）在流计算集群服务器上构建基于SparkStreaming的实时流式计算，实现过车信息与机动车登记信息、黑名单信息等实时关联分析；（3）在分布式存储集群服务器上构建基于HBase[3]的分布式数据库，实现过过车信息、流量统计信息、嫌疑车辆信息，黑名单信息等存储；（4）构建基于Hadoop大数据引擎[4]，实现关系型数据库和分布式数据库的数据关联应用和可视化展示。1.2平台功能按照面向基层，贴近实现、重在应用的工作思路，基于卡口过车信息，研发了车辆监控、缉查布控、执勤执法、分析研判等四大功能模块，具体功能如下。1.2.1车辆监控功能实现基于GIS卡口、视频实时监控、目标车辆实时追踪、机动车轨迹查询等功能。
1.2.2缉查布控功能
采用大数据流式计算技术，实现过车的实时比对预警、重点人员车辆的实时比对预警、假套牌车辆的实时比对、区间测速、流量统计的实时运算。
1.2.3执勤执法功能
实现执法服务站管理、重点车辆检查登记、现场违法非现场拦截查处等功能。1.2.4分析研判功能实现对公路客运、旅游客运、危险品运输车辆、逾期未检验、逾期未报废、凌晨2时至5时客运车辆违规上路行驶、重要路段区间测速、道路交通流量等分析功能，实现了对嫌疑假牌、套牌、伴随车辆、碰撞车辆等分析研判功能。
2数据处理架构
数据处理架构由数据采集、数据接入、流式计算、数据输出等四部分构成.数据采集：车辆智能监测记录系统的前端卡口负责过车信息采集，包括文本和图片信息。数据接入：车辆智能监测记录系统调用全国机动车缉查布控系统提供Webservice接入服务，将过车信息写入，过车信息使用Kafka分布式消息队列作为缓冲，接入服务不再负责比对。流式计算：使用Storm或SparkStreaming等流式计算技术，从Kafka分布式消息队列中取数据进行实时比对处理。数据输出：比对结果通过JDBC方式输出至关系型数据库ORACLE。
2.1流式计算技术
流式计算技术和批量处理技术有着本质的差别，流式计算技术需要维护消息队列并进行实时消息的及时处理。分布式流式计算技术虽然处于起步发展阶段，但由于市场广泛需求的驱动，成为关注和研究热点。当前具有代表性的流式计算技术有Storm、SparkStreaming[2]。Storm是Twitter支持开发的一款分布式、开源的、实时的、高容错的大数据流式计算系统。Storm集群主要由一个主节点和一群工作节点构成，通过Zookeeper进行协调。如图3所示，在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，我们称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（masternode）分发代码，将任务分配给工作节点（workernode）执行。一个拓扑中包括spout和bolt两种角色，其中spout发送消息，负责将数据流以tuple元组的形式发送出去；而bolt则负责转换这些数据流，在bolt中可以完成计算、过滤等操作，bolt自身也可以随机将数据发送给其他bolt。由spout发射出的tuple是不可变数组，对应着固定的键值对[5,6]。如图4所示，SparkStreaming是核心SparkAPI的一个扩展，它并不会像Storm那样一次一个地处理数据流，而是在处理前按时间间隔预先将其切分为一段一段的批处理作业。Spark针对持续性数据流的抽象称为DStream（DiscretizedStream），一个DStream是一个微批处理（micro-batching）的RDD（弹性分布式数据集）；而RDD则是一种分布式数据集，能够以两种方式并行运作，分别是任意函数和滑动窗口数据的转换。表1给出了Storm、SparkStreaming的功能，性能等对比，基于下述对比，选择了SparkStreaming流式计算技术。
2.2分布式消息队列
Kafka也是Apache[7]下的开源消息系统项目，是一种高吞吐量的分布式消息订阅系统，在普通的服务器上每秒也能处理几十万条消息，可用于低时延的收集和发送大量的事件和日志数据。Kafka也是Apache下的开源消息系统项目，是一种分布式的，基于/订阅的消息系统。它以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能。具有高吞吐量，即使在非常普通的硬件机器上也能做到单机支持每秒十万条以上消息的传输。支持KafkaServer间的消息分区及分布式消费，同时能保证每个Partition内的消息顺序传输。同时支持离线数据处理和实时数据处理，并且支持在线水平扩展。Kafka包括以下四个组件：一是话题（Topic），它是特点类型的消息流，消息是字节的有效负载，话题是消息的分类名；二是生产者（Producer），它是能够消息到话题的任何对象；三是（Broker）或Kafka集群，已的消息保存在其中；四是消费者（Consumer），它可以订阅一个或多个话题，并从拉取数据，从而消费这些已的消息。Kafka的整体架构如图5所示。因为Kafka内在就是分布式的，一个Kafka集群通常包括多个。为了均衡负载，将话题分成多个分区，每个存储一或多个分区。多个生产者和消费者能够同时生产和获取消息。
2.3SparkStreaming与Kafka集成
Kafka[6]是一个分布式的消息-订阅系统，下面介绍如何使用SparkStreaming从Kafka中接收数据，具体包括两种方法：一是使用Receivers和Kafka高层次的API；二是使用DirectAPI，这是使用低层次的KafkaAPI，并没有使用到Receivers，是Spark1.3.0中开始引入的。
2.3.1基于Receivers的方法
这个方法使用了Receivers来接收数据。如图6，Receivers的实现使用到Kafka高层次的消费者API。对于所有的Receivers，接收到的数据将会保存在Sparkexecutors中，然后由SparkStreaming启动的Job来处理这些数据。然而，在默认的配置下，这种方法在失败的情况下会丢失数据，为了保证零数据丢失，你可以在SparkStreaming中使用WAL日志，这是在Spark1.2.0才引入的功能，这使得我们可以将接收到的数据保存到WAL中（WAL日志可以存储在HDFS上），所以在失败的时候，我们可以从WAL中恢复，而不至于丢失数据。
2.3.2基于DirectAPI的方法和基于Receiver
接收数据不一样，这种方式定期地从Kafka的topic+partition中查询最新的偏移量，再根据定义的偏移量范围在每个batch里面处理数据。当作业需要处理的数据来临时，spark通过调用Kafka的简单消费者API读取一定范围的数据。如图7和基于Receiver方式相比，这种方式主要有几个优点：（1）简化并行。我们不需要创建多个Kafka输入流，然后union他们。而使用directStream，SparkStreaming将会创建和Kafka分区一样的RDD分区个数，而且会从Kafka并行地读取数据，也就是说Spark分区将会和Kafka分区有一一对应的关系，这对我们来说很容易理解和使用。（2）高效。第一种实现零数据丢失是通过将数据预先保存在WAL中，这将会复制一遍数据，这种方式实际上很不高效，因为这导致了数据被拷贝两次：一次是被Kafka复制；另一次是写到WAL中。（3）恰好一次语义（Exactly-oncesemantics）。通过Kafka低层次的API，并没有使用到Zookeeper，偏移量仅仅被SparkStreaming保存在Checkpoint中。这就消除了SparkStreaming和Zookeeper中偏移量的不一致，而且可以保证每个记录仅仅被SparkStreaming读取一次，即使是出现故障。
3流式计算解决方案
随着前端卡口接入数量的不断增加，过车数据规模的不断扩大，使用传统的逻辑架构会造成以下两个问题：一是过车数据上传积压问题，传统的传输机制已不能满足大数据量的过车信息上传；二是实时比对效率降低问题，通过接入服务程序提供的Webservice或Servlet接口，实现过车信息接入，接入时进行比对预警，当数据量大的时候，无法及时预警。基于以上问题我们采用大数据库流式计算技术，使用Kafka分布式消息总线作为缓冲，接入服务不再负责比对，只负责提供接口写入数据至Kafka，然后由SparkStreaming从Kafka中取数据进行实时比对预警，并将结果输出到交通安全主动防控平台中。
3.1比对预警示意图
3.2过车等9种信息接入
通过接入服务器过实现过车信息、流量检测信息、气象检测信息、交通事件信息、交通诱导信息、停车场车辆停车信息、警车定位信息、警员定位信息、非现场违法信息9种数据接入，Kafka以Topic来进行消息管理，在系统中按每一数据类型设定相应的Topic，然后由相应的Consumer去负责消费需要的Topic数据。
3.3基础信息内存加载
为了更快的信息加载速度，系统先定期将机动车登记信息、黑名单信息装载至HBase分布式数据库，然后SparkStreaming再从分布式数据库加载机动车登记信息、黑名单信息。SparkStreaming信息加载时分为全项信息加载和根据hash算法部分信息加载。其中全项信息的加载由后台任务定时加载；根据hash算法的加载由Consumer任务在拉取partitions数据时触发加载根据partitions的hash算法决定要加载那部分车辆的基础信息和布控车辆信息（目前沿用山东项目的算法，根据号牌号码信息和partitions的个数）。
3.4比对预警信息生成
在系统中，对于从Kafka中实时获取到的Topic数据，SparkStreaming作为Consumer负责动静态信息的实时碰撞、分析和预警，区间测速、旅行时间计算等。系统已实现人工布控黑名单信息、机动车登记信息、驾驶人管理信息、全国客运车辆和危险品运输车、逾期未年检、逾期未报废等重点车辆信息数据和卡口过车信息实时碰撞分析，对嫌疑车辆在秒级发出实时预警信息，指挥中心民警在接收到预警信息后可及时指挥路面民警对嫌疑车辆进行拦截查处。流式计算的最终结果，对于海量的布控黑名单轨迹信息、重点车辆轨迹信息等根据业务类型存放到HBase中相应的业务表中，对于预警信息，存放到Oracle关系型数据库，便于后续业务处理。
4结论
大数据云计算的理解范文3
不管是浙江省省长李强说的“浙江完全有可能打造‘云上浙江’、‘数据强省’”，或是阿里巴巴董事局主席马云的新语录“不把地主斗死，农民也能富起来”，还是阿里巴巴CTO王坚说的“云栖小镇不是镇，就像中关村不是村”，亦或是分散在会场的34个分论坛，他们的演讲都离不开一个字――“云”。
浙江省省长李强：数据充满机遇，云端决定未来
在当今的DT时代，数据增长十分迅猛。据IDC预测，到2020年全球数据量将达到40ZB，中国将达到8.8ZB，占22%；未来几年，全球大数据市场将以每年超过30%的速度增长，而我国的速度更快、将超过50%。李强省长判断：数据就是资源，数据就是财富。大数据意味着大机遇、大产业、大红利。正如石油领域的找矿、开矿、提炼和使用，今天的大数据已经成为驱动经济发展的重要生产资料，引发全球新一轮的生产力革命。
同时，李强省长也提醒大家，在数据流将引领技术流、物质流、资金流、人才流的情况下，需要重新界定经济竞争与合作的边界，重新审视政府的治理水平，重新认识产业变迁的驱动因素，重新理解投资的决策依据，重新考量一个地方经济发展的战略和路径。
近两年，浙江在互联网领域频传佳音：阿里巴巴在美国上市，世界互联网大会永久落户乌镇，大批致力于互联网创业的年轻人正涌向梦想小镇、云栖小镇等特色小镇，大批天使创投机构入驻杭州，浙江正迅速成为中国互联网创业创新的一块热土。以互联网为核心的信息经济，已经成为浙江经济发展的新亮点、新动力，互联网成为浙江经济新的基因。
在省长李强看来，浙江已经沉淀了很多数据优势，完全有可能打造“云上浙江”、“数据强省”。理由有三个：一是数据资源丰富。浙江信息化水平在全国排前3位，电子商务、智能制造、智慧城市、互联网金融等产业启动早、基础好，拥有全国最大的B2B、B2C、C2C交易平台，全国行业网站百强相当部分在浙江，拥有4400多个实体商品交易市场，已经积累了大量的商务数据。二是应用前景广阔。当前浙江经济社会加速转型，包括城乡居民网络信息消费扩大、企业装备投资消费升级、城市公共环保与安全消费扩容、政府公共服务消费转型，这些都为大数据应用提供市场需求。三是产业优势明显。浙江信息技术产业发达，特别是“中国软件名城”杭州，云集了阿里巴巴、网易、海康威视、华三通信等行业龙头，形成了全国大数据产业集聚优势。其中，以阿里云为代表的浙江云计算企业已成为全国云计算产业的引领者，并在公共云、交通云、媒体云、健康云、光伏云等领域初具特色优势。
大数据时代的竞争关键是生态圈的竞争，互联网创业创新需要完整的生态系统。省长李强现场做起了“推销员”：“浙江正在强化制度供给，打造更有活力的创业创新生态系统，通过不断改善硬环境和软环境来实现创新驱动。除了云栖小镇，浙江还在同时打造100个特色小镇，包括为互联网创业者服务的余杭梦想小镇、集聚顶尖私募基金的山南基金小镇，它们会成为浙江新经济的发动机。在此，我热忱邀请国内外人才来浙江创业创新、欢迎全球大数据企业到浙江投资发展！”
阿里巴巴董事局主席马云：未来计算能力将会成为一种生产能力
在马云的20分钟整演讲中，有一些内容在其它场合他也讲过，比如自己幸好在20年前创业，要是放在现在，肯定没有机会，根本没法儿跟这些年轻人竞争；比如要做一家102年的企业，16年已过，未来还有86年要走，“但是未来的八十六年，我们真正的梦想是希望因为有我们、因为有我们的努力，让更多的梦想成真，我们要成为别人梦想的支撑。” 在此次会上，又诞生了一些金句，比如BAT不是三座大山，打倒地主不意味着农民能富起来；比如人类已进入DT时代，数据取代了石油成为最核心的资源；比如中国能讲故事的人很多，但能把故为现实的人不多。
但更为重要的是，他在竭尽全力地阐述未来的30年是技术融入社会的年代，是真正创业的巨大机会，而数据将会成为最重要的公共资源之一。他说：“其实机会无处不在，人类的第一次技术革命，英国花了大概50年成为世界强国；第二次技术革命，美国也花了五十年成为了世界强国。这一次技术革命也会是五十年，从现在往前推的20年，实际上是互联网技术突飞猛进的20年，未来的30年则是互联网技术应用到社会方方面面的30年，这30年才是创业真正巨大的机会。”
在大数据、云计算的推动下，人类已经迎来第三次技术革命。马云说：“第一次技术革命是体能的释放，是让人的力量更大，第二次技术革命是对能源的利用，使得人可以走得更遥远，而这一次技术革命是IT时代走向DT时代，是真正的脑力的释放。在DT时代，核心资源已经不是石油，而是数据。整个世界将会发生翻天覆地的变化， IT时代是把人变成了机器，而DT时代是把机器变成了智能化的人，所以我们正在进入一个新型的时代。”
那时的企业也将被重新定义。马云认为：“未来的制造业不仅仅是会生产商品和产品，未来的制造业制造出来的机器必须会思考，必须会说话，必须会交流，未来所有的制造业都将会成为互联网和大数据的终端企业。未来的制造业要的不是石油，它最大的能源是数据。”
因此，在DT时代，互联网企业要参与社会变革，参与经济发展，参与教育，让整个社会各方面越来越强大，让经济更富裕，让人类更幸福。甚至未来政府部门的监管和治理也离不开大数据云计算，政府在招商引资的时候，要考虑的已经不是原来的三通一平，而是应该考虑计算能力、储存能力、数据的整体服务能力。马云竭力推崇DT时代，“DT时代更加公平、更加透明、更加开放，DT的思想是你中有我、我中有你，DT思想让所有人都联系在一起，密不可分。”
说到做到。基于这样的战略判断，经过6年的持续投入和建设，阿里云已经成为中国最大、全球领先的云计算服务平台。今年7月，阿里巴巴宣布对其阿里云战略增资60亿元，用于国际业务拓展，云计算大数据领域基础和前瞻技术研发，以及DT生态体系建设。付出总有回报。在最新一个季度的财报中，阿里云收入增幅达106%，超过亚马逊AWS同期增速。另据IDC数据显示，2014年阿里云在中国公有云市场份额排名第一，市场占有率达29.7%。
阿里巴巴CTO王坚 ：数据前面加上“大”是对数据不自信
对于云栖大会，比起别人，阿里巴巴CTO王坚与它的关系更为密切。不仅仅是因为王坚在三年前赐予了“云栖”这一富有诗意的名字，更是王坚一手组建了阿里云，开创了云栖大会的前身“开发者大会”，推动了云计算在中国的落地。所以，在演讲的一开始，他就对参会者表达了感谢之意，“有一个同事告诉我，他坐在一架飞机上，大约有一半人为了来开这个会，所有人讨论参加哪个分论坛，所以特别感谢大家来开这个会。”
王坚强调，数据要产生价值，远远不需要在前面加一个“大”字，“是因为我们对数据不够自信，而使得我们要在前面加上一个字叫‘大’，愿意把他叫做‘大数据’”。
在世界发展的任何时候，只要有基础设施就会有数据，就像有路就会留下脚印。互联网的普及和发展改变了人类的生活和生产方式，引发了前所未有的信息革命和产业革命，互联网作为国家基础设施，就像公路、港口一样，越来越成为国民经济各项事业发展的基础。
大数据云计算的理解范文4
1 数据密集型科学研究兴起的社会环境
2007 年，Jim Grey在美国国家研究理事会计算机科学和远程通讯委员会( NRC- CSTB) 的演讲报告中首次提出了以数据密集型计算为基础的科学研究“第四范式”概念[2]，并将其作为与实验科学、理论推演、计算机仿真三种科研范式平行的科学研究[3]，但在对科学研究范式的发展及划分简单论述后，并未对第四研究范式的内涵、科学研究现状等进行深入论述。直到2009 年， 微软公司的TonyHey、Stewart Tansley和Kristin Tolle主编的《The Fourth Paradigm：Data- intensive Scientific Discovery》(第四范式——数据密集型科学发现)一书，才较为详细的登载了第四范式的内涵和意义等内容，并从地球与环境、健康与幸福、科学基础设施、科学交流四个方面展示了69 位学者从不同的视角观察、理解、分析和探讨[4]。
对数据密集型科学研究来说，科学研究第四范式强调传统的假设驱动将向基于科学数据探索的科学方法方向转变，并在这种数据的转变与方法实现中，数据依靠工具获取、分析与处理，依靠计算机存储。笔者认为，大数据时代的来临，数据的来源、类型、存在形态将异常丰富，可以是实验观察数据、实验数据、仿真数据、互联网数据，也可以是产生于智能终端如智能手机、社交活动如微博、虚拟社区中的信息行为数据等;类型和存在形态可以是已经可以灵活保存于数据库、机构库中的结构化数据，也可能是目前只能通过路径记录、现场拍摄才能记录的半结构化数据、非结构化数据。
从数据密集型科学研究的兴起与形成来看，数量庞大、类型丰富、价值巨大的数据产生即大数据时代的到来以及一方面产生数据、一方面又能实现对数据管理与应用的现代信息技术更新、发展是数据密集型科学环境兴起与发展的根本推动因素，而信息爆炸、关联数据运动、数据开放运动等直接推动数据密集型科学环境成熟的运动也都功不可没。
2 数据密集型科学环境下的情报服务
2.1 科学数据服务
2012年6月，美国大学与研究图书馆协会出版了《学术图书馆与科学数据服务》白皮书报告[5]，该报告调查了美国和加拿大的大学与研究图书馆协会的351所成员馆的科学数据服务情况，结果显示尽管目前只有少数美国、加拿大的大学与研究图书馆协会成员馆开展科学数据服务，但也显示许多高校图书馆准备在未来一到两年内开展科学数据服务。这说明在当前的数据密集型环境下，开展科学数据服务将成为情报服务的主要组成部分。数据密集型环境下的科学数据服务，既可以借鉴普渡大学图书馆的D2C2分布式数据保存项目[6]，开展诸如情报咨询、科学数据管理、科学数据查找服务，也可以借鉴澳洲国立大学依靠超级计算机设备进行的存储服务[7]，提供大量范围内的数据存储、数据标注服务。且相信随着技术的发展与用户的需求变化，在未来的情报服务中，诸如科学数据的开发、发现、引用、标识、分析及技术支持等更大范围的数据服务都将会实现。
2.2 数据发现服务
产生于大量智能终端、社交网站、活动场所的海量、复杂的半结构化数据、非结构化数据的出现，使得传统的情报服务中的数据处理与数据服务变得困难，如何在数据密集型的科研环境下为用户提供数据的发现服务，成为了数据密集型科研环境下的主要情报服务内容之一。Web、本体、XML、RDF、标签等技术的出现，使得数据资源的共享、检索、标注与利用更加便捷，实现系统化、语义化、网络化、自动化的数据发现服务成为了可能，在以谷歌为代表的IT数据发现服务带领下，业界掀起了基于数据发现服务的数据发现服务系统开发热潮，国内外研发了一批基于语义扩展搜索的数据发现系统，如ExLibris公司的Primo、EBSCO公司的EBSCO Discovery Service(EDS)、Innovative Interfaces公司的Encore等，OCLC的一站式知识资源发现与服务系统Worldcat Local，提供了全世界近2万个图书馆的馆藏纸质资源和部分数字资源的信息共17亿条[8]。在数据密集型科学环境下，数据发现服务不仅能为用户发现和关联可能存储于社会各个行业、多个领域、多个学科的数据知识，也能为用户发现数据表面、少量数据不易于发现的价值，进而为用户的市场预测、信息行为等做出态势分析、前景判断提供知识与数据支撑。
2.3 知识咨询服务
一直以来，信息咨询服务都是情报服务的主要组成部分，也为企业信息分析、情报收集等工作提供巨大的参考与帮助作用，得到了情报服务用户的高度认可。但在数据密集型环境下，由于提供咨询服务的数据来源、类型、处理平台、服务方式都将发生巨大变化，传统的咨询工作并不会满足用户的需求，因而依赖于海量知识、依靠数据分析系统、为用户提供解决问题知识的知识咨询服务将应运而生。与传统的信息咨询、参考咨询相比，知识咨询服务更具专业化、知识化以及实现多样化等特点，即需专业的服务人员借助专业的服务平台实现对专业学科资源的专业分析，用知识服务平台实现对知识资源的知识处理并提供用户知识产品，用多样化的技术手段来处理多样化的数据进而通过多样化的途径提供多样化的服务。由于知识咨询以用户的知识需求为出发点，以复杂的海量数据为知识来源，以面向大数据的分析、挖掘软件为工具，以向用户提供最终可以解决问题的知识产品为目标，因此，知识咨询将在数据密集型科学环境下广泛的用于企业情报收集、政府决策分析、个人科研创新等领域。
2.4 学科服务
数据密集型科学环境的兴起与发展，使得存在于社会每一个角落的各类数据以及产生于每一个实验、调查等科研活动的相关数据都可能成为知识创新与科学研究的主要知识来源，但对这些数据、知识的组织与利用并不一定因为科研人员信息素养的水平差异而能成功实现，于是，一些科研院所、大型科研团队日益重视科研队伍建设时的图书馆员等能灵活检索和运用数据资源的团队组成比例，国外兴起的数据监管教育就是顺应这种科研人才队伍的需求而产生的，这类人员的主要职能是利用专业的学科背景知识，运用掌握的信息素养知识，为科研团队提供专业的学科服务。在未来日益发展的数据密集型科学环境下，这类学科服务将突破目前的第一代、第二代学科服务形式，即图书馆领域的设置学科馆员形式与嵌入式学科服务形式，出现情报服务机构与科研团队合作形式，进而为科研活动提供更为专业、有团队协作保障的学科服务。
2.5 数据云服务
云计算的发展以及Google、亚马逊等云计算服务提供商多种云服务平台的推出，为情报服务的云服务实现提供了便捷条件。由于云服务是将分布式计算、网格计算、并行计算以及Internet结合起来的一种新兴的IT资源提供模式，实现了将动态、可伸缩的IT资源以服务方式通过互联网提供给用户[9]，因此，情报服务对于云计算的应用并不需要昂贵的硬件设备、专业的技术人员以及种类繁多的软件操作平台，只需要根据自己的用户需求特征来租用合适的云平台及服务，以通过云计算虚拟技术而实现在云计算的技术支撑环境下提供数据的上传、下载、运算等服务。云服务的模式主要有IaaS(Infrastructure as a Service，基础设施即服务)、PaaS(Platform as a Service，平台即服务)、SaaS(Software as a Service，软件即服务)等三种模式[10]。从目前的云计算服务提供商来看，情报服务的云平台既可以选择Google和Amazon等云服务提供商提供的云平台，大型服务机构也可以借鉴OCLC与美国国会图书馆通过自建云服务平台来实现对用户的云服务。
2.6 数据分析服务
在数据密集型科学环境下，不管是对用户提供诸如上述的科学数据、知识咨询、数据发现等服务，还是可能出现的如用户定制的数据关联、数据等服务，数据分析都将是其实现的主要组成部分，只不过常态的科学数据、知识咨询等服务，情报服务机构的依赖资源是云数据、机构存储数据与购买数据等，即主要以社会或机构公有数据为主，但用户的个性化定制如数据关联等服务可能主要以用户个体私有数据为主。同时，需要注意的是，数据密集型科学环境下的数据分析，需以一些系统平台和技术为支撑，如当前运用较多的可视化技术、数据挖掘与语义处理等。
3 数据密集型科研环境下的情报服务发展
3.1 重视对数据资源建设与价值挖掘
IBM的《分析：大数据在现实世界中的应用》白皮书认为数据是大数据时代业务发展的主要驱动因素之一[11]，一些IT业发达的国家如美国、印度等近来出现了一批以数据的获取、聚合、加工为盈利手段的企业，由此可以看出数据在业务发展中的价值，对于提供以数据为知识来源与主要业务实现基础的情报服务来说更是价值巨大。情报服务机构如图书馆、情报研究所等应认清数据在未来情报服务中的重要性，提高数据收集意识，一方面，对现存结构化数据进行关联、标注、索引等分析与重组处理，实现数据的关联化、语义化，以为数据的发现与关联打下基础;另一方面，注重隐藏着巨大价值但目前收集几乎空白的非结构化数据、半结构化数据的建设，为将来的情报服务提供丰富的数据保障。
3.2 重视对人才队伍的建设与培养
《中国大数据技术与服务市场2012-2016年预测与分析》报告认为“大数据相关人才的欠缺将成为影响大数据市场发展的一个重要因素”[12]。IDC认为中国大数据技术与服务市场将会从2011年的7760万美元快速增长到2016年的6.16亿美元，同时麦肯锡 (McKinsey)也认为到2018年，美国需要14～19万名具有“深度分析”经验的工作者，以及150万名更加精通数据的经理人。而多种数据显示这类工作人员非常稀缺，如著名的国际研究暨顾问机构Gartner就认为只有1/3的新的工作岗位能雇佣到熟悉大数据技能的IT专业人员[13]。人才问题同样也会影响到未来数据密集型科学环境下基于大数据的情报服务，因为对数据分析、数据发现等情报服务来说，其不仅要有传统情报服务的信息检索、组织等信息素养，还需掌握对大数据的平台分析等技术，更要在学科服务中具备一定的专业知识。要满足这种服务业务的发展需要，情报机构进行人才引进与人才培养是唯一的两条出路，并且需相辅相成，即一方面，引进一些IT服务商的数据科学家、数据工作者以及高校数据监护、数据监管专业的毕业生，另一方面，选择与高校、IT公司合作，进行现有人才的培训培养。
3.3 重视情报服务合作机制的构建
大数据时代的数据特点决定了数据的收集、利用都需以机构间、团队间的合作为基础，因此，在数据密集型科学环境下，情报机构既需要在数据资源上实现互相的共建共享以避免出现资源重复建设，还需在人才培训、技术合作上实现互补，以通过资源共享、机构协作实现用户需求的最大满足。同时，开展校际合作、校企合作也是一个新的发展思路。这些合作机制的建立，一方面将进一步增强数据资源的互补性，拓展数据资源体系范围，充分发挥科学数据的使用价值;另一方面，合作协作也将增强人才队伍实力，为情报服务的开展拓宽了人才队伍知识领域，提高服务能力。
4 结语
大数据时代才刚刚来临，科学研究的第四范式也尚处于日益成熟阶段，数据密集型科学环境的发展还并不成熟，数据的价值也未在诸多领域得到体现，但随着数据密集型科学环境的日益成熟与数据价值的日益体现，情报服务的数据服务价值也会被社会广泛认可，适应用户与社会发展需求的服务内容创新、方向转变更将必不可少，重视数据资源、人才与合作机制建设，迎接日益社会发展步伐的需求挑战，将是情报服务机构抢占先机的关键决策。
大数据云计算的理解范文5
［关键词］会计模拟；云会计；实验教学
一、云信息技术在会计实验教学中的优势
1.实验数据更具时效性。云会计是基于云计算技术和理念构建的会计信息化基础建设和服务[1]。云会计供应商配备有专业的技术团队负责日常管理与维护，负责云会计系统的平台建设，以及包括虚拟化、管理、数据库、用户接口、防火墙等在内的基础设施[2]，提高了云会计数据的安全性。在会计实训课程中体现云会计理念显示出会计教育正为适应当前经济形势的复杂性和多样性做出努力。在高校会计实训课程上，合作企业的财务数据通过云平台的数据库进行统一管理，高校教师团队在云端对真实的企业数据进行筛选和整理，进而得到实验数据，并将这些数据共享给学生。
2.实验教学更具实用性。云会计通过租用软件服务、硬件服务的方式提供服务，使得使用者通过计算机、手机等电子终端访问，按需购买，亦可按时或者按量付费，学校无需在服务器、网络数据中心、交换中心、机房等基础设施上投入巨大的费用，只需缴纳相应低廉的月租费即可，学校在不必考虑设备折旧等问题的同时又省去软硬件设备的后期维护费，缓解了学校的资金压力，增强了教学的可能性。构建会计信息化新应用、新服务的开发平台以及云会计的数据库服务，一旦用户的应用被开发和部署完成，所涉及的运行、管理、监控工作都将由平台负责，企业的财务数据也通过该平台的数据库服务进行统一管理。在实验教学中，云会计依托于云计算在网络共享平台上提供会计实验真实数据，教师可根据教学需求，因材施教，灵活选择学生进行综合性实验[3]。网络上企业实时仿真数据的有效集成，仅仅是为实验课提供素材，学生可根据自己的理解和职业判断进行会计处理，也可以让学生参与不同岗位的会计工作，熟悉、理解会计人员的工作内容，提高学生对海量数据的适应能力。
3.实验方式更具灵活性。构建云会计的会计核算、管理、决策系统，并与其他相关系统融合，以租用的方式通过网络交付给用户。开发者可以每天对软件进行多次升级，而这些对于用户来说都是透明的，用户可以彻底打破空间和时间的限制，在任何时间、任何可以连通互联网的地方以多种方式实现各种远程工作，真正实现“移动办公”。随着云会计在实验教学上的深入应用，学生可以通过登录浏览器方便快捷地获取存储于云端的不同种类的会计数据，不受时间和空间的限制。云会计可以让用户在任意地点、任意时间，利用计算机、手机等终端设备，随时查询数据，大大增加了财务系统使用的灵活性。学校无需拥有服务器，交换机等设备，不受系统配置、存储空间等硬件条件的限制，可以根据教学所需选择云会计服务品种和数量，扩展空间大。实训期间内，合作企业财务数据在云端进行实时更新，高校师生在云端实时共享数据资源，使学生不在实训课堂上、不在校园网范围内都能随时随地进行实验学习，实现企业与学校的网上协同。
二、基于云信息的会计实验教学体系构建
基于云信息平台的会计实验教学体系可根据教学需求设置为金字塔式的多层级，各层级之间分层递进。分层递进式的会计模拟实验教育是在学生能够独立处理业务的基础之上学会利用各种信息进行独立思考，在风险导向下做出正确的战略选择，逐步培养自身的综合能力和行业视野，金字塔式的分层递进式模拟实验会使会计人才更加符合就业单位需求，他们将更好地为会计主体服务，最终实现高校毕业生的充分就业。1.第一层级：基础和专项业务核算。这一层级包括单一业务处理和复杂业务处理。该层次要求学生掌握基本的业务操作技能，了解原始凭证填列和传递流程等基本的经济业务处理程序，了解常用会计软件的应用，以及Excel等计算机软件的应用，以提高学生对企业会计岗位的适应性，培养学生会计信息处理能力，独立处理业务的能力以及逐步培养学生的职业判断意识。
2.第二层级：全流程业务核算。第二层级包括综合业务处理和团队分工协作实验。该层次要求学生将云端获取的企业实时数据筛选、分析，培养学生在企业各部门、企业内外部处于随时的信息沟通之中并共享信息库资源的环境下，对云会计信息系统的应用能力，能够随着环境的变化，迅速得出相关的财务会计信息，做出整体性的调整和策略决策。并根据实际的企业会计业务进行团队内的岗位分工，了解各岗位的日常业务，明确各岗位的工作职责，团队成员可以实施轮岗制度，逐步提高学生的综合业务处理能力。在实验过程中，老师可根据课程教学需要自行设计、提供实验的素材，将分析、判断、创新等元素引入实验课程，同时引导、启发学生独立思考，学生则通过小组协作、案例研究、模拟操作、文章研讨、课堂教学等方式进行学习，自主权的下放可以逐步培养起学生职业判断的能力，也会让他们更具有怀疑精神和创新能力。
3.第三层级：综合应用。顶层是综合应用能力的培养。多年来，人才培养与职业需求的供需错位，促使会计高等教育教学不断寻求新的模式，互联网时代下大数据的运用使得从产品的创新、生产、购买及后期服务的整个流程都能够被精准的收集、整理、分析和反馈，而虚拟平台使得企业的员工、外部合作伙伴、甚至是顾客都能够参与价值创造，因此，新时期的会计人员要求结合企业的实际情况和环境的即时变化而采取最正确的财务管理决策。通过大数据模拟实验教学，使得学生掌握的技术方法朝着更加有效和务实的方向演进。
三、实现云信息平台的多元会计实验教学对策
1.明确开放协同的“互联网+教育”会计人才培养模式。要突破学校在教育软硬件设施、师资来源地域、教学方法条件、教学时间空间、教育覆盖范围等方面的局限，根据专业属性与信息时代要求、以及未来就业市场的需要，依托“互联网+教育”平台，使得学生可以通过移动终端实时学习，并且师生之间可以高效互动，从而打破校际、校企边界，开拓多元化人才培养渠道，形式一种开放协同的“互联网+教育”会计人才培养模式。
大数据云计算的理解范文6
【关键词】 云计算 移动互联网 关系 应用
在信息高速发展的21世纪，单一的电脑互联网已经不能满足瞬息万变的现代商机和人们的社交需求，在这种迫切的需求下就为随时随地的移动终端上网提供了很好的平台，根据官方的最新的调查报告显示，截至2013年，我国网民的规模已经达到6.18亿，其中手机网民占到了总量的81%，相当于手机网民有5亿多，占到了绝大多数比重，成为中国网民快速增长的先驱力量。
一、概述
1.1 云计算
云计算是由谷歌首先提出的一种网络服务方式，其重点“云”，而非“计算”。云计算实现了以桌面为核心的任务处理转变为以网络为核心的任务处理。用户可以利用互联网完成一切处理任务。其突出特点在于可以实现按需计算、多人协作，提供强大的存储和计算能力，可以实现通过远端“云”实现方便的数据交换。
1.2 移动互联网
移动互联网，即在手持设备上通过无线方式访问互联网，是移动通信和互联网二者的有机结合体。随着互联网和通信技术的不断发展，移动通信和互联网已成为当今世界发展最快的两大产业。伴随我国4G时代的开启以及移动终端设备优势的日益彰显，这个广阔的平台将为移动网络提供更好的展示机会。
作为移动互联网中的云计算，可以理解为把云计算和移动互联网捆绑在一起，结合成“移动云计算”，就是作为移动互联网中的云计算而产生。移动互联网与与云计算二者之间的优势结合，在推动移动互联网快速发展的同时，势必也将带动起云计算技术的不断更新。
二、云计算与移动互联网的关系
2.1 移动互联网的发展推动了云计算技术的更新和升级
国内通信运营商运营3G已有4年多，在当下4G商用的档口，通信运营商都承载着大量的云计算数据。移动互联网的发展迫切要求云计算技术更新，特别是政府的IT系统、物联网、公众对各种信息的需求等，对大数据的繁琐计算需求，为云计算提供了广阔的平台。所以要求云计算技术必须满足云计算服务的网络基础，拥有强大的运算能力，可以实现移动终端之间的数据快速交换和转移。通信运营商为满足客户的不同需求，在提供云服务时，即要求向客户提供IT基础硬件设施，或者提供支撑开发应用和服务的平台，甚至提供特定商业功能和流程的软件与应用服务。因此，移动互联网的发展需求，一定程度上推动了云计算技术的更新和升级。
2.2 云计算为移动互联网的发展应用提供了条件
其一，移动互联网用户群体主要以个人用户和家庭用户为主，该群体数量极为庞大，怎样才能为这个庞大的群体提供更好的服务呢？首先针对客户群的移动互联网的使用情况进行数据分析，为不同人群的需求提供不同的服务安排，能运行这项庞大繁琐的数据分析，并且能够迅速准确的得到结果，这就需要运用到云计算。其二，云计算给移动互联网应用发展开辟新思路。现代社会仅凭固有的经营模式，不可能满足网民的各种需求。因此，运营商可以凭借已有资源，根据“广义云”的优点来进行云业务的整体销售、管理等。还可以把高带宽应用向云端发展，如普通网民在简单终端上可以进行复杂的应用，而且可以提高运营商在移动互联网的竞争力。
三、云计算在移动互联网中的应用
3.1 云计算提升企业用户大数据处理效率
如果从技术实现的角度来分析云计算，则整个系统的基础就是软件架构，而系统构成则包括了各种服务组件，以及这些组件之间的相互关系。所以，软件的设计应该是整个技术环节的主体。现在，已经有很多IT知名厂商开始基于自身特点来设计和构建自己的云服务解决方案。可以将这些厂商分为基础设施提供商、平台或者软件架构提供商、应用软件提供商等三个不同的类别。其中，第一种主要包括IBM、HP、Dell以及Sun等，第二种主要包括Microsoft、Google和VMware等，第三种包括Google、Salesforce等。这些厂商所提供的云计算服务的架构和思路并不一样，但是，其技术架构却大概可以分为资源层、平台层和应用层三个层次。
资源层能够利用各种硬件设备和网络资源为云计算提供上层服务，而为了对这些资源进行动态管理则可以通过动态资源池来实现，然后利用完善的网络服务界面将整个云计算的各种能力，包括计算、存储和网络等能力提供给网络用户。
平台层能够将各种软件开发环境作为一种服务向开发人员提供，有效提高所有开发人员的工作效率。在云计算体系中，平台层可以说是其核心层，所包括的组件主要有并行程序设计、开发环境，以及相应的管理工具和管理系统。
应用层能够为网络用户提供具体的服务和交互接口，为网络用户的服务享用提供网络基础设施和软件与硬件平台，这样，不同需求的网络用户就可以根据需要来租赁相应的软件服务。
资源层、平台层和应用层是整个云计算体系结构中的关键和主要部分，在这三个层次的基础上，能够将网络服务通过统一的方式为用户呈现，为用户提供利用网络完成特定任务的便捷。
3.1.1 IBM 公司解决方案
美国的IBM公司，作为全球知名的IT服务提供商，其指定的私有云规划策略，能够整合服务管理层，实现对整个网络环境中资源的合理管理和利用，同时，对于环境中的非云端资源，也可以进行专业化的管理。对于非云端资源的管理，所采用的策略就是将这些资源利用IT环境向云计算转化，而其中关键的步骤主要有：基本虚拟化、高级虚拟化和云计算。
对网络中的数据，可以将其大概分为管理层和被管理层，而网络中所存在的非云端资源，更多的存在于被管理层中，在网络环境的管理层中，所包含的则主要有备份系统、IBM ServerMgmt系统以及监控系统等。对于管理层的优化问题，则需要在其中增加能耗管理系统、各种补丁系统以及Monitoring系统等，为系统管理员提供更加便利的数据库管理和配置途径。在管理过程中，能够将产生的各种管理记录都记录到系统的服务目录中。对于云资源的管理方式，其具体过程与非云资源的相应系统比较类似，同时，还可以让管理员终端用户通过网络对其进行管理。
在使用过程中，数据中心包括了云资源和非云资源。对于云计算数据处理的复杂性可以通过三种方式来实现：基于两个单独的门户；基于互联网，上下文完成对资源的调用，通过多个门户来完成；通过集成门户来实现。
3.1.2 Google 公司解决方案
考虑到任何平台都需要构建在IT部件之上，且需要为海量文件提供存储支持，且需要为海量数据提供面向多个客户终端的文件存储和读写操作。Google公司开发了其自身的分布式文件系统（GFS），用于解决网络数据的存储等问题。在其分布式文件系统中，主要包括了两个部分，分别是Master和模块服务器。
采取冗余存储技术，网络客户终端可以通过Master来获取数据块的地址，通过数据块实现对数据的读取，在数据块读取过程中产生数据副本，而数据副本经过相应的修改后则可以完成存储操作。在Google的云计算平台中，将部署多个分布式文件系统，可以为数百个网络客户的连续访问提供支持。
3.1.3 西部数据公司解决方案
西部数据公司所提供的云存储解决方案就是My Book Live个人云存储解决方案，为公共云和个人云提供支持，再将各种媒体文件保存在个人硬盘的基础上，通过西部数据公司的应用程序，实现在任何移动互联网利用各种网络终端，比如智能手机、平板电脑对这些内容的访问。利用My Book Live各种媒体流和文件，可以实现对这些文件的随时和随地访问。而WD2goweb则是西部数据所提供的第二代远程访问技术，能够为My Book Live和远程互联网的连接提供接口，实现网络速度和流量的优化。基于My Book Live和WD2goweb所提供的个人存储方案，可以保证网络用户对移动设备存储、分享和数据访问的随时性。
如果实现了最终意义上的云计算，则用户只要在本地终端上保留浏览器即可，并不需要操作系统所提供的其他复杂功能。这样，只要网络终端开始运行，且启动了网络浏览器，就可以享用网络上的云计算服务。所以说，云计算技术的发展不仅能够为IT企业提供全新的发展机会，也意味着信息时代以用户为中心的服务发展思路。
运营商利用云计算可以实现对大规模数据和客户数据的管理。通过构建私有云并根据云的共享性，可以实现跨部门的融合包括系统流程和组织结构上，各系统之间的边界可以被业务流联系起来，实现无病毒且快速的资源共享。私有云对后续的系统建设也大有好处，现有系统日益庞大，建设时各自独立规划，设备复用程度低，资源浪费严重。特别是服务器、数据库软件和网络设备等资源，几乎每套系统都需要重复购置且不断升级，建设周期长，既加大了建设成本，也增加了维护成本和难度。
3.2 云计算为用户提供付费云计算服务
21世纪信息技术的推陈出新，网民需求的日新月异，现有的通话、短信等业务能力引擎已经跟不上时代，这就需要简化更新移动互联网，就是建立云计算平台，通过云计算，手持终端最终成为语音或者浏览器这类的简单应用，对互联网的使用和运营商的业务推广有极大裨益。
在云计算为移动互联网提供了从手持终端到数据的一种沟通桥梁的同时，运营商应抓紧机会探索客户的需求，争取做到移动互联网发展的全新能力引擎可以为不同客户定位、支付等。
3.3 云计算为用户提供付费租用服务
运营商引入云计算，在满足客户对内外部应用的需求后，可适度拓展自身业务范围，例如，可以提供可购买的高质量的计算能力及存储服务。例如，最近火热的网盘活动便是最好的例子，用户可以通过访问网盘电脑客户端或手持客户端来获取一定的存储空间，同时提供额外的空间扩展服务，托管云服务等。以智能化、虚拟化和自动化的关键技术，实现资源的动态、合理调配，提供满足用户需求的服务。
参 考 文 献
