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求帮助写一篇分布式计算云计算论文

首先介绍下云计算，的发展历史，他的前身，现在的应用，然后在介绍现在计算机的应用，在应用之中的不足，然后，着重阐述云计算的优势，我这里有一份关于这方面的对比及心得，发给你，希望能帮到你。

云计算简史

著名的美国计算机科学家、 图灵奖 (Turing Award) 得主麦卡锡 (John McCarthy,1927-) 在半个世纪前就曾思考过这个问题。 1961 年， 他在麻省理工学院 (MIT) 的百年纪念活动中做了一个演讲。 在那次演讲中， 他提出了象使用其它资源一样使用计算资源的想法，这就是时下 IT 界的时髦术语 “云计算” (Cloud Computing) 的核心想法。云计算中的这个 “云” 字虽然是后人所用的词汇， 但却颇有历史渊源。 早年的电信技术人员在画电话网络的示意图时， 一涉及到不必交待细节的部分， 就会画一团 “云” 来搪塞。 计算机网络的技术人员将这一偷懒的传统发扬光大， 就成为了云计算中的这个 “云” 字， 它泛指互联网上的某些 “云深不知处” 的部分， 是云计算中 “计算” 的实现场所。 而云计算中的这个 “计算” 也是泛指， 它几乎涵盖了计算机所能提供的一切资源。麦卡锡的这种想法在提出之初曾经风靡过一阵， 但真正的实现却是在互联网日益普及的上世纪末。 这其中一家具有先驱意义的公司是甲骨文 (Oracle) 前执行官贝尼奥夫 (Marc Benioff, 1964-) 创立的 Salesforce 公司。 1999 年， 这家公司开始将一种客户关系管理软件作为服务提供给用户， 很多用户在使用这项服务后提出了购买软件的意向， 该公司却死活不干， 坚持只作为服务提供， 这是云计算的一种典型模式， 叫做 “软件即服务” (Software as a Service， 简称 SaaS)。 这种模式的另一个例子， 是我们熟悉的网络电子邮箱 (因此读者哪怕是第一次听到 “云计算” 这个术语， 也不必有陌生感， 因为您多半已是它的老客户了)。 除了 “软件即服务” 外， 云计算还有其它几种典型模式， 比如向用户提供开发平台的 “平台即服务” (Platform as a Service， 简称 PaaS)， 其典型例子是谷歌公司 (Google) 的应用程序引擎 (Google App Engine)， 它能让用户创建自己的网络程序。 还有一种模式更彻底， 干脆向用户提供虚拟硬件， 叫做 “基础设施即服务” (Infrastructure as a Service， 简称 IaaS)， 其典型例子是亚马逊公司 (Amazon) 的弹性计算云 (Amazon Elastic Compute Cloud， 简称 EC2)， 它向用户提供虚拟主机， 用户具有管理员权限， 爱干啥就干啥， 跟使用自家机器一样。

1．2云计算的概念

狭义云计算是指计算机基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件）。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。

广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是计算机和软件、互联网相关的，也可以是其他的服务。云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(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 Computing)、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。

1.3云计算的特点和优势

（一）超大规模性。“云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器，Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。

（二）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。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现用户需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。[2]

（三）高可靠性。“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。

（四）通用性。云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。

（五）高可扩展性。“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。

（六）价格合适。由于“云”的特殊容错措施可以采用具有经济性的节点来构成“云”，“云”的自动化集中式管理使大量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，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。

云计算作为一种技术，与其它一些依赖互联网的技术——比如网格计算 (Grid Computing)——有一定的相似之处，但不可混为一谈。拿网格计算来说， 科学爱好者比较熟悉的例子是 SETI@Home，那是一个利用互联网上计算机的冗余计算能力搜索地外文明的计算项目，目前约有来自两百多个国家和地区的两百多万台计算机参与。它在 2009 年底的运算能力相当于当时全世界最快的超级计算机运算能力的三分之一。有些读者可能还知道另外一个例子：ZetaGrid，那是一个研究黎曼 ζ 函数零点分布的计算项目， 曾有过一万多台计算机参与 (但现在已经终止了，原因可参阅拙作 超越 ZetaGrid)。从这两个著名例子中我们可以看到网格计算的特点，那就是计算性质单一，但运算量巨大 (甚至永无尽头,比如 ZetaGrid)。而云计算的特点恰好相反，是计算性质五花八门，但运算量不大[注三]，这是它们的本质区别，也是云计算能够面向大众成为服务的根本原因。云计算能够流行，它到底有什么优点呢？ 我们举个例子来说明，设想你要开一家网络公司。按传统方法，你得有一大笔启动资金， 因为你要购买计算机和软件，你要租用机房，你还要雇专人来管理和维护计算机。 当你的公司运作起来时，业务总难免会时好时坏，为了在业务好的时候也能正常运转， 你的人力和硬件都要有一定的超前配置， 这也要花钱。 更要命的是， 无论硬件还是软件厂商都会频繁推出新版本， 你若不想被技术前沿抛弃， 就得花钱费力不断更新 (当然， 也别怪人家， 你的公司运作起来后没准也得这么赚别人的钱)。如果用云计算， 情况就不一样了： 计算机和软件都可以用云计算， 业务好的时候多用一点， 业务坏的时候少用一点， 费用就跟结算煤气费一样按实际用量来算， 无需任何超前配置[注四]。 一台虚拟服务器只需鼠标轻点几下就能到位， 不象实体机器， 从下定单， 到进货， 再到调试， 忙得四脚朝天不说， 起码得好几天的时间。虚拟服务器一旦不需要了， 鼠标一点就可以让它从你眼前 (以及账单里)消失。至于软硬件的升级换代，服务器的维护管理等，那都是云计算服务商的事，跟你没半毛钱的关系。更重要的是，开公司总是有风险的， 如果你试了一两个月后发现行不通，在关门大吉的时候，假如你用的是云计算，那你只需支付实际使用过的资源。假如你走的是传统路子，买了硬件、软件，雇了专人，那很多投资可就打水漂了。

1.4浅谈云计算的一个核心理念

大规模消息通信：云计算的一个核心理念就是资源和软件功能都是以服务的形式进行发布的，不同服务之间经常需要通过消息通信进行协助。由于同步消息通信的低效率，我们只考虑异步通信。如Java Message Service是J2EE平台上的一个消息通信标准，J2EE应用程序可以通过JMS来创建，发送，接收，阅读消息。异步消息通信已经成为面向服务架构中组件解耦合及业务集成的重要技术。

大规模分布式存储：分布式存储的目标是利用多台服务器的存储资源来满足单台服务器所不能满足的存储需求。分布式存储要求存储资源能够被抽象表示和统一管理，并且能够保证数据读写操作的安全性，可靠性，性能等各方面要求。下面是几个典型的分布式文件系统：

◆Frangipani是一个可伸缩性很好的高兴能分布式文件系统，采用两层的服务体系架构：底层是一个分布式存储服务，该服务能够自动管理可伸缩，高可用的虚拟磁盘；上层运行着Frangipani分布式文件系统。

◆JetFile是一个基于P2P的主播技术，支持在Internet这样的异构环境中分享文件的分布式文件系统。

◆Ceph是一个高性能并且可靠地分布式文件系统，它通过把数据和对数据的管理在最大程度上分开来获取极佳的I/O性能。

◆Google File System（GFS）是Google公司设计的可伸缩的分布式文件系统。GFS能够很好的支持大规模海量数据处理应用程序。

在云计算环境中，数据的存储和操作都是以服务的形式提供的；数据的类型多种多样；必须满足数据操作对性能，可靠性，安全性和简单性的要求。在云计算环境下的大规模分布式存储方向，BigTable是Google公司设计的用来存储海量结构化数据的分布式存储系统；Dynamo是Amazon公司设计的一种基于键值对的分布式存储系统，它能提供非常高的可用性；Amazon公司的Simple Storage Service（S3）是一个支持大规模存储多媒体这样的二进制文件的云计算存储服务；Amazon公司的SimpleDB是建立在S3和Amazon EC2之上的用来存储结构化数据的云计算服务。

许可证管理与计费：目前比较成熟的云环境计费模型是Amazon公司提供的Elastic Compute Cloud（EC2）和Simple Storage Service（S3）的按量计费模型，用户按占用的虚拟机单元，IP地址，带宽和存储空间付费。

1.5云计算的现状

云计算是个热度很高的新名词。由于它是多种技术混合演进的结果，其成熟度较高，又有大公司推动，发展极为迅速。Amazon、Google、IBM、微软和Yahoo等大公司是云计算的先行者。云计算领域的众多成功公司还包括Salesforce、Facebook、Youtube、Myspace等。Amazon使用弹性计算云（EC2）和简单存储服务（S3）为企业提供计算和存储服务。收费的服务项目包括存储服务器、带宽、CPU资源以及月租费。月租费与电话月租费类似，存储服务器、带宽按容量收费，CPU根据时长(小时)运算量收费。Amazon把云计算做成一个大生意没有花太长的时间：不到两年时间，Amazon上的注册开发人员达44万人，还有为数众多的企业级用户。有第三方统计机构提供的数据显示，Amazon与云计算相关的业务收入已达1亿美元。云计算是Amazon增长最快的业务之一。Google当数最大的云计算的使用者。Google搜索引擎就建立在分布在200多个地点、超过100万台服务器的支撑之上，这些设施的数量正在迅猛增长。Google地球、地图、Gmail、Docs等也同样使用了这些基础设施。采用Google Docs之类的应用，用户数据会保存在互联网上的某个位置，可以通过任何一个与互联网相连的系统十分便利地访问这些数据。目前，Google已经允许第三方在Google的云计算中通过Google App Engine运行大型并行应用程序。Google值得称颂的是它不保守。它早已以发表学术论文的形式公开其云计算三***宝：GFS、MapReduce和BigTable，并在美国、中国等高校开设如何进行云计算编程的课程。IBM在2007年11月推出了“改变游戏规则”的“蓝云”计算平台，为客户带来即买即用的云计算平台。它包括一系列的自动化、自我管理和自我修复的虚拟化云计算软件，使来自全球的应用可以访问分布式的大型服务器池。使得数据中心在类似于互联网的环境下运行计算。IBM正在与17个欧洲组织合作开展云计算项目。欧盟提供了1.7亿欧元做为部分资金。该计划名为RESERVOIR，以“无障碍的资源和服务虚拟化”为口号。2008年8月， IBM宣布将投资约4亿美元用于其设在北卡罗来纳州和日本东京的云计算数据中心改造。IBM计划在2009年在10个国家投资3亿美元建13个云计算中心。

微软紧跟云计算步伐，于2008年10月推出了Windows Azure操作系统。Azure(译为“蓝天”)是继Windows取代DOS之后，微软的又一次颠覆性转型——通过在互联网架构上打造新云计算平台，让Windows真正由PC延伸到“蓝天”上。微软拥有全世界数以亿计的Windows用户桌面和浏览器，现在它将它们连接到“蓝天”上。Azure的底层是微软全球基础服务系统，由遍布全球的第四代数据中心构成。

云计算的新颖之处在于它几乎可以提供无限的廉价存储和计算能力。纽约一家名为Animoto的创业企业已证明云计算的强大能力（此案例引自和讯网维维编译《***》2008年5月25日报道）。Animoto允许用户上传图片和音乐，自动生成基于网络的视频演讲稿，并且能够与好友分享。该网站目前向注册用户提供免费服务。2008年年初，网站每天用户数约为5000人。4月中旬，由于Facebook用户开始使用Animoto服务，该网站在三天内的用户数大幅上升至75万人。Animoto联合创始人Stevie Clifton表示，为了满足用户需求的上升，该公司需要将服务器能力提高100倍，但是该网站既没有资金，也没有能力建立规模如此巨大的计算能力。因此，该网站与云计算服务公司RightScale合作，设计能够在亚马逊的网云中使用的应用程序。通过这一举措，该网站大大提高了计算能力，而费用只有每服务器每小时10美分。这样的方式也加强创业企业的灵活性。当需求下降时，Animoto只需减少所使用的服务器数量就可以降低服务器支出。

在我国，云计算发展也非常迅猛。2008年5月10日，IBM在中国无锡太湖新城科教产业园建立的中国第一个云计算中心投入运营。2008年6月24日，IBM在北京IBM中国创新中心成立了第二家中国的云计算中心——IBM大中华区云计算中心；2008年11月28日，广东电子工业研究院与东莞松山湖科技产业园管委会签约，广东电子工业研究院将在东莞松山湖投资2亿元建立云计算平台；2008年12月30日，阿里巴巴集团旗下子公司阿里软件与江苏省南京市政府正式签订了2009年战略合作框架协议，计划于2009年初在南京建立国内首个“电子商务云计算中心”，首期投资额将达上亿元人民币；世纪互联推出了CloudEx产品线，包括完整的互联网主机服务"CloudEx Computing Service", 基于在线存储虚拟化的"CloudEx Storage Service"，供个人及企业进行互联网云端备份的数据保全服务等等系列互联网云计算服务；中国移动研究院做云计算的探索起步较早，已经完成了云计算中心试验。中移动董事长兼CEO王建宙认为云计算和互联网的移动化是未来发展方向。

我国企业创造的“云安全”概念，在国际云计算领域独树一帜。云安全通过网状的大量客户端对网络中软件行为的异常监测，获取互联网中木马、恶意程序的最新信息，推送到服务端进行自动分析和处理，再把病毒和木马的解决方案分发到每一个客户端。云安全的策略构想是：使用者越多，每个使用者就越安全，因为如此庞大的用户群，足以覆盖互联网的每个角落，只要某个网站被挂马或某个新木马病毒出现，就会立刻被截获。云安全的发展像一阵风，瑞星、趋势、卡巴斯基、MCAFEE、SYMANTEC、江民科技、PANDA、金山、360安全卫士、卡卡上网安全助手等都推出了云安全解决方案。瑞星基于云安全策略开发的2009新品，每天拦截数百万次木马攻击，其中1月8日更是达到了765万余次。势科技云安全已经在全球建立了5大数据中心，几万部在线服务器。据悉，云安全可以支持平均每天55亿条点击查询，每天收集分析2.5亿个样本，资料库第一次命中率就可以达到99%。借助云安全，趋势科技现在每天阻断的病毒感染最高达1000万次。

值得一提的是，云安全的核心思想，与刘鹏早在2003年就提出的反垃圾邮件网格非常接近[1][2]。刘鹏当时认为，垃圾邮件泛滥而无法用技术手段很好地自动过滤，是因为所依赖的人工智能方法不是成熟技术。垃圾邮件的最大的特征是：它会将相同的内容发送给数以百万计的接收者。为此，可以建立一个分布式统计和学习平台，以大规模用户的协同计算来过滤垃圾邮件：首先，用户安装客户端，为收到的每一封邮件计算出一个唯一的“指纹”，通过比对“指纹”可以统计相似邮件的副本数，当副本数达到一定数量，就可以判定邮件是垃圾邮件；其次，由于互联网上多台计算机比一台计算机掌握的信息更多，因而可以采用分布式贝叶斯学习算法，在成百上千的客户端机器上实现协同学习过程，收集、分析并共享最新的信息。反垃圾邮件网格体现了真正的网格思想，每个加入系统的用户既是服务的对象，也是完成分布式统计功能的一个信息节点，随着系统规模的不断扩大，系统过滤垃圾邮件的准确性也会随之提高。用大规模统计方法来过滤垃圾邮件的做法比用人工智能的方法更成熟，不容易出现误判假阳性的情况，实用性很强。反垃圾邮件网格就是利用分布互联网里的千百万台主机的协同工作，来构建一道拦截垃圾邮件的“天网”。反垃圾邮件网格思想提出后，被IEEE Cluster 2003国际会议选为杰出网格项目在香港作了现场演示，在2004年网格计算国际研讨会上作了专题报告和现场演示，引起较为广泛的关注，受到了中国最大邮件服务提供商网易公司创办人丁磊等的重视。既然垃圾邮件可以如此处理，病毒、木马等亦然，这与云安全的思想就相去不远了。

2008年11月25日，中国电子学会专门成立了云计算专家委员会，聘任中国工程院院士李德毅为主任委员，聘任IBM大中华区首席技术总裁叶天正、中国电子科技集团公司第十五研究所所长刘爱民、中国工程院院士张尧学、Google全球副总裁/中国区总裁李开复、中国工程院院士倪光南、中国移动通信研究院院长黄晓庆六位专家为副主任委员，聘任国内外30多位知名专家学者为专家委员会委员。2009年5月22日，中国电子学会将于在北京中国大饭店隆重举办首届中国云计算大会。

求计算机专业论文任务书 论文题目《浅谈云计算技术的应用与发展前景》

随着有关云计算概念、术语和技术的不断涌现和大量报道，人们在生活中越来越多的采用和实施云计算技术。由于云计算概念和技术比较新颖，涵义比较宽泛，再加上市场上一些人将云计算放大成无所不包、无所不能和无所不在的万能技术，对云计算的描述和推销多少出现了一些浮燥和炒做的嫌疑。脱离实际过分夸大或缺乏全面分析地炒做云计算不仅可能让人误解，也会使得云计算的发展不切实际，对于云计算产业在中国的成长非常不利。所以，有必要对云计算的由来和概念进行了较为全面的梳理和定义。在总结云计算技术为IT产业带来好处的同时，找出不足及局限，从而更好地发展云计算技术。

1.云计算的概念

云计算（Cloud Computing）是由分布式计算（Distributed Computing）、并行处理（Parallel Computing）、网格计算（Grid Computing）发展来的，是一种新兴的商业计算模型。

中国网格计算、云计算专家刘鹏认为：“云计算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”。

云计算中的“计算”是一个简单而明确的概念。“计算”系指计算应用，在我们生活中可以指一切IT应用。随着网络技术的发展，所有的信息、通信和视频应用都将整合在统一的平台之上。由此推而广之，云计算中的“计算”可以泛指一切ICT的融合应用。所以，云计算术语的关键特征并不在于“计算”，而在于“云”。

2.云计算的发展模式及其特征

早期云计算来之于国际上以亚马逊、Saleforces.com和谷歌(Google)为代表的公司，并且都提供了具有显著特征，但又代表着不同模式的成功云业务。

云计算按照层次将业务模式划分为3层，最顶层是软云，中间层是平云，底层是基云。在基云之下是构建云计算的基础技术。

云计算的核心思想，是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。总的来说，云计算可以算作是网格计算的一个商业演化版。

3.“云计算”促进科技协同研究环境的建立

云计算的平台即服务可以把开发环境作为一种服务提供到用户端，这种服务为科学协同研究创造了一个很好的平台。通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将与互联网更相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。

4.“云计算”提升数据共享服务

云计算是下一代的数据中心，随着云计算的发展，科学数据共享应用云计算的技术模式在数据挖掘、数据加工、数据利用、数据管理、数据存储、数据迁移等方面可以得到便捷的发展，使科学数据共享服务得到正真提升。

5.“云计算”推进网络科技环境中的发展

应用“云计算”，网络科技环境可更好地实现高性能计算、实时协同研究、远程观测、海量数据存储与传输、科技文献、实验仪器与设备、应用软件、科学数据、网络工具以及科研活动的综合协同，在云计算环境下支持位于不同地点的科技工作者实现软件资源、硬件资源和数据资源的共享，促进科学研究方式的变革，促进科学工作者的交流，从而推动科技创新的步伐。

6.“云计算”是创建绿色网络环境的一个途径

随着网络的发展，倡导绿色，节约能源已成为网络发展进程必须解决的问题。设备的空载，电力资源的浪费，制冷环境的扩展，引起许多网络管理部门、运行部门和政府的极大关注。云计算实现了对资源的整合，顺应了网络的发展需求。在未来我们行业网络发展中也需要把绿色网络环境的创建考虑进去，这样才能使我们的发展不走弯路。

云计算模式及在地质资料集群化、产业化服务中的应用探讨

张兆代 王圣洁 刘京鹏 宋宏伟

（青岛海洋地质研究所）

摘 要 云计算继承和整合了虚拟化技术、海量数据存储、分布式并行计算框架、智能化与自动管理等多项关键技术，形成了具有高性能、可伸缩、低成本及面向服务的新的计算模式。目前学术界及产业界对云计算的研究和探讨均呈快速增长趋势，大量论文发表在计算机类和图书情报类期刊，研究的重点集中在云计算的基础理论、云计算的关键技术、云服务的应用领域、云计算与信息资源管理等多个方面。本文以 2000 ～ 2012 年发表在国内核心期刊上关于云计算的研究文献为统计样本，分析了云计算的研究热点及其演化方向，结合我国地质资料集群化产业化服务的发展状况，探讨云计算应用策略。

关键词 云计算模式 地质资料 信息共享和服务

1 前言

“云计算（Cloud Computing）”一词出现于 2006 年，是谷歌总裁埃里克 施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大会（SES San Jose 2006）首次正式提出的一个概念。它不仅揭开了谷歌搜索背后关键技术的神秘面纱，而且在短短的数年内就迅速超越“网格计算（Grid Computing）”并成为新的潮流（图 1）。

图 1 网格计算与云计算搜索量变化趋势图

2006 年后，在谷歌、亚马逊、IBM 等企业的推动下，“云计算”作为新兴的计算模式已经有了广泛应用。云计算作为一种基础设施与服务的交付和使用模式，正深刻地影响着互联网的发展。近年来，国内外掀起了关于云计算的研究热潮，涌现了大量的研究文献和应用案例，云计算已经成为学术界和产业界共同关注的热点。本文首先介绍了云计算的基本概念和关键技术，并通过对现有的云计算研究文献的综合分析，结合我国地质资料集群化产业化服务的发展状况，提出其在云计算应用中需要注意的问题。

2 云计算及其关键技术

2.1 云计算的基本概念

云计算的概念仍存在不同的定义。一般认为云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备[1]。美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST）也给出了云计算的定义，认为云计算是一种能够通过网络以便利的、按需使用的方式获取计算资源并显著提高可用性的方式，这些计算资源来自一个共享的、可配置的资源池，并能够以自动的方式获取和释放[2]。

中国电子学会云计算专家委员会认为：云计算是一种基于互联网的、大众参与的计算模式，其计算资源（计算能力、存储能力、交互能力）是动态、可伸缩、且被虚拟化的，并以服务的方式提供。这种新型的计算资源组织、分配和使用模式，有利于合理配置计算资源并提高其利用率，从而促进节能减排，实现绿色计算[3]。

尽管云计算有不同的定义，但对于云计算的特点已有很多深入的讨论。下面五个基本特征可以用来判断一个计算服务是否是云计算。

（1）服务按需即取。云计算是把信息技术作为服务提供的一种方式。由于这种服务是从用户角度出发，按需即取的自助服务是其最重要的特征之一。用户可以自行获得计算能力，包括服务器的使用和网络存储的使用，而整个过程通常是自动进行的。

（2）便捷网络访问。云计算支持广泛和便捷的网络访问能力，用户可以使用多种设备，如手机、移动计算机或工作站等获取云服务。

（3）资源共享池。云计算带来的一个好处是能够提高资源的利用率，通过把资源集中到一个公共的资源共享池中，可以为大规模的用户群提供共享服务。由于资源池可以动态分配所有物理和虚拟资源，达到了通过共享提高资源利用率的目的。

（4）高可扩展性及弹***。云计算具有快速及可伸缩地提供服务的能力。根据需求变化，云计算所提供的服务可以自动并快速地扩展或收缩。

（5）服务可度量。云系统通过自动监控资源的使用，可以提供定量的运行报告，从而保证云服务处于应有的水平。

2.2 云计算的体系架构

计算机技术的发展经历了传统主机计算模式到个人普及计算模式及分布式网络计算模式的转变[4]。云计算作为一种新的计算模式，既是分布式计算、并行计算和网格计算等技术快速演化的结果，也是信息社会中信息需求的必然选择。社会化、集约化与专业化的信息服务通过各种云计算得以体现，其中既包括了各种通过网络提供给用户的互联网应用、软件或计算资源服务，也包含了用来支撑这些服务可靠和高效运行的软硬件平台。

美国国家标准与技术研究院的技术报告给出了关于云计算体系架构的完整模型（图 2），该顶层模型定义了云计算模式中的角色（Actors）、行为（Activities）和功能（Functions）[5]。云计算的核心角色有云用户（Cloud Consumer）、云服务商（Cloud Provider）、云审计者（CloudAuditor）、云代理商（CloudBroker）和云运营商（Cloud Carrier）共五类（表 1）。在该模型中，云用户可以获得包括 ERP、CRM、HR 等商业智能或信息、通讯、协作、存储、备份以及软件、硬件托管等多种服务，云服务商则通过云计算中心的建设、运行和管理提供在线的软件服务（SaaS）、平台服务（PaaS）和基础设施服务（IaaS），云运营商通过提供网络接入、通讯系统等保障云计算的提供和使用，云审计者和云代理商的参与则保证了云计算和云服务的稳定性、持续性和透明度及服务水平。

图 2 云计算体系架构参考模型（引自 NIST）

表 1 云计算模式中的主要角色及定义

2.3 云计算的关键技术

云计算是计算机技术发展的产物，其中虚拟化技术、海量数据存储、分布式并行计算框架、智能化与自动管理被认为是实现云计算的关键技术[6]。

2.3.1 虚拟化技术

虚拟化（Virtualization）技术是将各种计算及存储资源充分整合和高效利用的关键。虚拟化技术包括两个方面：物理资源池化和资源池管理。物理资源池化是把物理设备由大化小，将一个物理设备虚拟为多个性能可配置的最小资源单位；资源池管理是对集群中虚拟化后的最小资源单位进行管理，根据资源的使用情况对资源进行灵活分配和调度，实现按需分配资源。虚拟化技术主要应用在服务器虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化三个方面。

2.3.2 海量数据存储

海量数据存储是云计算的主要任务。为了保证可用性、可靠性和经济性，云计算采用分布式存储的方式来存储数据，由于采用了分布式冗余存储的方式，数据既有高可靠性，也能并行地为大规模用户提供服务。云计算的数据存储技术主要有谷歌的分布式文件系统（GFS，Google File System）和 Hadoop 的HDFS（Hadoop Distributed File System）。

2.3.3 分布式并行计算框架

并行计算是云计算的核心。云计算采用 Map-Reduce 的编程模式实现分布式并行计算。Map-Reduce通过“Map”和“Reduce”这样两个过程来简化并行计算，所有应用只需要提供 Map 函数以及 Reduce 函数就可以在集群上进行大规模的分布式数据处理。Map-Reduce 不仅仅是一种编程模型，同时也是一种高效的任务调度模型，该模型的使用使计算任务高度并行及分布式实现成为现实。

2.3.4 智能化与自动管理技术

云计算具有高度自治的特点，智能化与自动管理是云计算模式的重要技术支撑。通过对集群系统各节点的全面监控、自动反馈、智能调配，实现了包括设备、虚拟资源、通讯与服务等的动态管理和自动迁移。以第四代大规模数据中心为基础的云计算，既能灵活扩展部署，也能满足服务计算和多粒度计算的要求。

3 我国云计算研究热点分析

3.1 国内外云计算搜索量变化趋势比较

搜索量的大小通常反映关注度的高低，使用 Google Trends 工具还可以分析一些长期的趋势和变化。这里选择“Cloud Computing”和“云计算”分别作为世界和我国在云计算领域的指标性关键词，从分析结果可以看出以下几个特点（图3）：①世界上对于云计算的关注开始于 2007 年，我国则自 2008 年才开始关注该领域。因此，我国仍属于学习—跟随型研究模式。②自 2007 年后，世界上关于“Cloud Computing”的搜索量出现迅速增长趋势，目前，已超过“Grid Computing”成为新的信息技术热点，我国对此的关注则较为平缓和滞后。③如果把搜索量代表的关注度看做是“海上的冰山”，那些“水下的部分”，包括基础理论、关键技术、应用实践等方面，国内外存在更大的差距。

图 3 国内外云计算搜索量变化趋势比较

3.2 国内云计算研究文献的计量分析

本文利用中国知网 CNKI 学术期刊数据库，检索 2000 年 1 月至 2012 年 3 月发表的有关云计算研究的核心期刊文献 852 篇（表 2）。我国对于云计算的研究始于 2007 年，之前罕见相关研究。2008 ～2011 年，云计算的研究开始引起广泛关注，论文数量开始急剧上升，同时发表云计算论文的期刊数量也同步快速增多，显示出云计算研究领域的广泛性。由于只统计到 2012 年 4 月的部分数据，从表面看检索到的 2012 年的成果不多，实际并未改变论文数量快速增加的趋势。

表 2 云计算论文发表时间分布表

对于检索到的 852 篇论文，对其关键词进行了计量分析，其中涉及关键词 1376 个，累计出现频次3020 次。按频次从大到小排列，排在前十位的关键词有：云计算（645）、虚拟化（115）、图书情报（115）、云服务（94）、安全（65）、存储（42）、物联网（33）、MapReduce（24）、档案（20）、数据中心（13）等。从关键词分析可以看出，云计算的研究涉及基础理论、关键技术、应用领域、信息资源管理等诸多方面，对于虚拟化、存储、MapReduce 等关键技术有较多论述；但整体来讲，多数仍为综述性、展望类的论文。就应用领域来讲，图书情报界对云计算进行研究和借鉴的趋势比较明显[7]，而地质资料界对云计算的关注和应用研究仍较少。

4 云计算与地质资料服务

4.1 地质资料数据与服务现状

地质资料是国家重要的基础资料。新中国成立以来，通过实行地质资料统一汇交制度，积累了大量的地质资料。我国现有全国性基础地质与战略性矿产地质数据资源 12 大类 50 余种数据库，数据量达10TB 以上，涉及区域地质、矿产地质、水文—工程—环境地质、农业地质、海洋地质、基础地质、地球化学、地球物理、地学科研、地质资料、遥感等领域[8]。

我国目前实行的是二级监管、三级保存的地质资料管理框架。由于条块分割等原因，地质资料的共享与服务尚存在很大差距，突出表现在数字化程度低，信息孤岛现象严重，地质资料不能及时、有效地满足国家建设与社会需求。

2002 年，国务院颁布了《地质资料管理条例》，2003 年，国土资源部发布了《地质资料管理条例实施办法》，地质资料的管理与共享服务得到了前所未有的重视。国土资源部又相继推动地质资料汇交、地质资料委托保管、地质资料集群化、产业化服务等，地质资料的管理与服务开始出现一个新的局面。由于管理与服务模式的转变是一个较长期的过程，地质资料工作的重要性仍未完全显现，社会对地质、矿产等的关注度仍远落后于“土地”“海洋”“气象”，仅稍高于“测绘”（图 4）。

4.2 云计算是改变地质资料服务模式的契机

从云计算的产生和发展过程来看，云计算是在继承和整合了虚拟化技术、海量数据存储、分布式并行计算框架、智能化与自动管理等多项关键技术的基础上，形成的具有高性能、可伸缩、低成本及面向服务的新的计算模式。云计算正在推动着信息产业实现社会化、集约化、专业化的大转型。

社会化：互联网计算正成为社会基础设施，建立集中的、各种各样的云计算中心实现规模化的社会服务，是当前发展的趋势。

图 4 地质等搜索量变化趋势比较

集约化：归并分散、粗放的软件开发与应用，软件模块构件化，提高平台利用率，使计算资源以虚拟化组织和配置、弹性伸缩，通过软件的重用和柔性重组，进行服务流程的优化与重构。

专业化：面向多租户使服务更为精细、规范，并对服务透明使用，按需租用[9]。

地质资料服务及信息共享是一种典型的数据密集型计算服务，这恰与云计算模式的基本特点相符合。因此，引入云计算是推进地质资料信息服务集群化产业化的天然契机。从技术层面上来讲，国家地质资料数据中心建设十分重要，建议规划为提供完整 SPI（软件即服务 SaaS、平台即服务 PaaS、基础设施即服务 IaaS）服务的地质资料专业云，全面涵盖二级监管、三级保存及社会化服务，这种集中式的部署方式既降低了技术难度，也有利于提高投入和使用效率。其次，国家地质数据中心也可以规划为“逻辑统一、物理分布”的三级数据中心体系，这种社区云的部署方式符合我国地质资料行业现状，组织实施均较为简单。需要注意的是，无论哪种方式，统一的体系架构、成熟技术的采用、一致的标准和安全性都是需要重点考虑的问题。

5 结语

与网格计算相反，云计算更多地经历了从实践到理论的过程，从研究者关注云计算开始，其实已经大量出现云计算的实例。我国在云计算领域的基础研究仍然落后，但图书情报界对云计算的跟踪和应用却十分突出，一些基于知识的服务已经达到专业化和产业化服务水平。相信云计算模式的引入，将会极大地推动地质资料服务向集群化产业化方向转型，以更好地实现地质资料和成果的全社会共享。

参 考 文 献

[1] ***.云计算.http：//zh.***.org/wiki/ 云计算，2012.

[2]Peter Mell，Timothy Grance.The NIST Definition of Cloud Computing.NIST Special Publication 800 ～ 145，2011.

[3] 李德毅，林润华，郑纬民等.云计算技术发展报告 [M[.北京：科学出版社，2011.

[4] 杨春霞，王圣洁，王春民.谈计算模式的演变及其对海洋地质数据处理的影响 [J].海洋地质动态，2004，20（2）：32 ～ 36.

[5]Fang Liu，Jin Tong，Jian Mao et al.NIST Cloud Computing Reference Architecture.NIST Special Publication 500 ～ 292，2011.

[6]Michael Armbrust，Armando Fox，Rean Griffith et al.Above the Clouds： A Berkeley View of Cloud Computing.http：//，2009.

[7] 张正禄.我国图书情报界云计算研究述评 [J].国家图书馆学刊，2010，（3）：73 ～ 76.

[8] 国土资源部矿产资源储量司.推进地质资料信息服务集群化产业化 [M].北京：地质出版社，2011.

[9] 李德毅.云计算支撑信息服务社会化、集约化和专业化 [J].重庆邮电大学学报，2010，22（6）：698 ～ 702.

关于云计算的8000字论文

不能具体点吗？比如说云计算的定义，服务模式，优势劣势，关键技术还是案例啊？

1．云计算的概念

1．1 NIST云计算定义草案

美国标准局（NIST）专家于2009年4月24日给出了一个云计算定义草案，概括了云计算的五大特点、三大服务模式、四大部署模式。

1.1.1 云计算定义

云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。云计算模式提高了可用性。云计算模式由五个主要特点、三个服务模式、四个部署模式构成。

1.1.2 主要特点

（1）按需自助服务。消费者可以单方面按需部署处理能力，如服务器时间和网络存储，而不需要与每个服务供应商进行人工交互。

（2）通过网络访问。可以通过互联网获取各种能力, 并可以通过标准方式访问，以通过众多瘦客户端或富客户端推广使用（例如移动电话，笔记本电脑，PDA等）。

（3）与地点无关的资源池。供应商的计算资源被集中，以便以多用户租用模式服务所有客户，同时不同的物理和虚拟资源可根据客户需求动态分配和重新分配。客户一般无法控制或知道资源的确切位置。这些资源包括存储、处理器、内存、网络带宽和虚拟机器。

（4）快速伸缩性。可以迅速、弹性地提供能力，能快速扩展，也可以快速释放实现快速缩小。对客户来说，可以租用的资源看起来似乎是无限的，并且可在任何时间购买任何数量的资源。

（5）按使用付费。能力的收费是基于计量的一次一付，或基于广告的收费模式，以促进资源的优化利用。比如计量存储，带宽和计算资源的消耗，按月根据用户实际使用收费。在一个组织内的云可以在部门之间计算费用，但不一定使用真实货币。

注：云计算软件服务着重于无国界、低耦合、模块化和语义互操作性，充分利用云计算模式的优势。

1.1.3 服务模式

（1）云计算软件即服务。提供给客户的能力是服务商运行在云计算基础设施上的应用程序，可以在各种客户端设备上通过瘦客户端界面访问，比如浏览器。消费者不需要管理或控制的底层云计算基础设施、网络、服务器、操作系统、存储，甚至单个应用程序的功能，可能的例外就是一些有限的客户可定制的应用软件配置设置。

（2）云计算平台即服务。提供给消费者的能力是把客户利用供应商提供的开发语言和工具（例如Java，python, .Net）创建的应用程序部署到云计算基础设施上去。客户不需要管理或控制底层的云基础设施、网络、服务器、操作系统、存储，但消费者能控制部署的应用程序，也可能控制应用的托管环境配置。

（3）云基础设施即服务。提供给消费者的能力是出租处理能力、存储、网络和其它基本的计算资源，用户能够依此部署和运行任意软件，包括操作系统和应用程序。消费者不管理或控制底层的云计算基础设施，但能控制操作系统、储存、部署的应用，也有可能选择网络组件（例如，防火墙，负载均衡器）。

四、部署模式

（1）私有云。云基础设施被某单一组织拥有或租用，该基础设施只为该组织运行。

（2）社区云。基础设施被一些组织共享，并为一个有共同关注点的社区服务（例如，任务，安全要求，政策和准则等等）。

（3）公共云。基础设施是被一个销售云计算服务的组织所拥有，该组织将云计算服务销售给一般大众或广泛的工业群体。

（4）混合云。基础设施是由两种或两种以上的云（内部云，社区云或公共云）组成，每种云仍然保持独立，但用标准的或专有的技术将它们组合起来，具有数据和应用程序的可移植性（例如，可以用来处理突发负载）。

1.2云计算领域现状的特点是：

（1）当前市场上主要的云计算厂商都是一些IT巨头，都处在攻城略地阶段。

（2）标准尚未形成。在标准问题上基本各说各的。

目前，市场上的云计算产品与服务千差万别，用户在选择时也不知道该如何下手。

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