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: 云计算;虚拟机迁移;服务器整合;软件框架
中图分类号:TP3 文献标识码:A 文章编号:1671-7597(2012)0910165-01
0 前言
云计算是一种新的计算理念、新的资源交付方式、新的商业模式。在计算理念上,它通过网络将原来由本地主机实现的计算交给“云平台”来处理;在资源交付上,它提倡将网络资源、系统资源和应用等整合为服务提供给用户;在商业模式上,它实现了资源的按需定制、按量付费。可以说,云计算的发展是需求推动、技术进步和商业模式转变共同促进的结果,其核心是构建了一种全新的信息与数据存储、处理和服务模式。
云计算作为一种新的计算理念和模式,在技术上是将大型服务器集群,包括计算服务器,存储服务器和网络带宽资源集中起来,通过对各类可分配资源的虚拟化,利用专门软件实现对资源的按需分配,支持各种应用程序的运行,使得用户只需关注并提供业务相关的解决方案,无需在硬件平台、综合计算、安全存储、信息的一致性等方面耗费大量的人力、物力和财力,有利于提高系统的整体效率、降低成本,促进技术创新。
尽管基于云计算模式的计算平台或服务已被广泛接受并逐步走进应用,但云计算的研究总体上还处于起步阶段,许多现有的问题还没有被完全解决。本文提出了部分具有挑战性的云计算关键技术和研究问题。
1 虚拟机迁移
云计算通过允许虚拟机迁移实现整个数据中心负载平衡。此外,虚拟机迁移提高数据中心的健壮性和高度响应。
虚拟机迁移是由进程迁移演变而来的。最近Xen和VMWare已经实现了虚拟机的实时迁移。文献[1]指出迁移整个操作系统和它的所有应用程序作为一个单元可以避免进程级迁移方法要面对的许多困难,并分析了虚拟机实时迁移的优势。
虚拟机迁移的主要优势是避免热点,然而,这并不简单。目前,检测工作负载热点和启动一个迁移缺乏应对突然的工作负载变化的灵活性。此外,虚拟机迁移时内存中的状态应当一致且高效地传输,同时还需综合考虑应用程序和物理服务器的资源负载。
2 服务器整合
服务器整合可以最大化资源的利用率,同时最小化能耗的有效方法。虚拟机迁移常用来整合驻留在多个很少使用的服务器的虚拟机到一个服务器,这样剩余的服务器可以设置为节能状态。在数据中心优化整合服务器通常是一个NP难的变种装箱优化问题。针对这个问题已经提出各种启发式方法。
服务器整合不应该影响应用程序的性能。众所周知,单个虚拟机资源的使用不停的在变化。对于虚拟机间共享的服务器资源(比如带宽、内存缓存和磁盘I/O),最大限度地整合服务器可能导致拥堵[2]。因此,观察虚拟机负载的波动和使用这些信息有效的整合服务器是很重要的。最后,在资源拥塞发生时,系统必须能快速响应。
3 能耗管理
提高能源效率是云计算另一个主要问题。据估计,能耗成本占数据中心运营支出总额的53%。因此基础设施提供商承受了巨大的压力减少能源消耗。目标是不仅要减少数据中心的能源成本,还要达到政府法规和环境标准。
设计节能数据中心最近受到越来越多的重视。这个问题可以从多个方向解决。例如,节能的硬件架构、减慢CPU速度和关闭部分硬件组件已成为研究者的共识。有节能感知的作业调度和服务器整合两种方式可以减少能源消耗。最近的研究也已开始研究节能的网络协议和基础设施。一个关键的挑战是实现节省能源和应用程序的性能之间达到一个好的平衡。在这方面,一些研究人员最近已经开始在一个动态的云环境实现性能和能耗管理的协调解决方案[3]。
4 流量管理和分析
分析数据流量对于今天的数据中心是重要的。例如,许多web应用程序依赖于分析数据流量来优化用户体验。网络运营商还需要知道数据流量进行许多管理和规划决策。然而,把互联网服务提供商(ISP)现有的流量测量和分析方法扩展到云计算数据中心还存在一些挑战性的问题。首先,数据中心链接的密度要比ISP高得多;其次,大多数现有的方法可以计算几百台主机的流量矩阵,但一个小型数据中心可能拥有几千台服务器;最后,现有的方法通常基于一些ISP的流量模式,但是部署在数据中心应用程序(比如MapReduce作业)极大的改变了流量模式。此外,在云计算中应用程序的网络使用、计算和存储资源存在更紧密的耦合。
目前,并没有很多工作在测量和分析数据中心的流量。文献 [4]报告了数据中心流量的特征,以及使用这些指导网络基础设施的设计。
5 软件框架
云计算提供了进行大规模数据密集型应用程序的平台。通常这些应用程序利用MapReduce框架(如Hadoop可伸缩的和容错数据处理)。研究表明MapReduce作业的性能和资源消耗的是高度依赖应用程序的类型。例如,Hadoop任务sort是I/O密集型,而grep则要求大量CPU资源。此外,分配在每个Hadoop节点的VM可能是异构的。例如,一个VM可用带宽依赖于配置在同一个服务器的其他VM。因此,通过仔细选择它的配置参数值和设计更高效的调度算法能优化MapReduce应用程序的性能和成本。通过缓解瓶颈资源,可以将应用程序的执行时间显著提高。关键的挑战包括Hadoop的性能建模(无论是在线还是离线)和动态条件下自适应调度。
另一个相关的方法认为让MapReduce框架有节能感知[5]。这种方法的基本思想是将完成工作且等待新任务的Hadoop节点进入睡眠状态。这就要求Hadoop和HDFS必须由有节能感知。此外,通常会在性能和节能感知之间进行权衡。根据目标,找到一个理想的权衡点仍是一个没有探索的研究课题。
6 存储技术和数据管理
软件框架MapReduce和它的不同实现(Hadoop和Dryad)针对分布式处理的数据密集的任务。这些框架通常运行在网际文件系统(比如GFS和HDFS)。这些文件系统的存储结构、访问模式和应用程序编程接口不同于传统的分布式文件体系。特别是他们没有实现标准POSIX接口,因此引入和传统文件系统和应用程序的兼容性问题。目前的解决方法主要包括提支持MapReduce框架使用集群文件体系(如IBM的GPFS)方法和基于新的API原语支持可伸缩和并发数据访问等。
7 结束语
需求推动、技术进步和商业模式转变共同促进了云计算的快速发展,其核心是构建了一种全新的信息与数据存储、处理和服务模式。本文从云计算平台建设与管理、应用的构建等多角度总结了这种新兴计算模式存在关键技术及难点,提出了未来云计算研究与应用中所需解决的问题。
参考文献:
[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.
云计算技术简述范文第2篇
随着数字化技术和互联网的发展，数据管理和计算模式呈现出新的特点。第一个数据特点是海量。全球的数据量在以指数的趋势迅猛增长，保守估计，目前每年全球至少产生15亿TB的新数据。第二是数据多样化。今天人们所面临的数据已不再是关系模型下纯粹的结构化数据，图片、音频、视频、文档等非结构化数据大量地涌入到人们的应用中来。与数据特点相适应，人们对信息的管理能力和服务模式也提出了新的要求。云计算和数据空间是在这一背景下提出的新的概念和技术。
云计算相关概念
数字技术和互联网的发展，特别是Web2.0的发展导致数据量高速增长，人们对计算能力和服务方式提出了更高的要求。此外，计算资源的利用率处于一种不平衡的状态，一方面一些应用需要大量的计算资源和存储资源，同时大量的计算设备和存储资源没有得到充分利用。云计算就是为了应对这一问题而提出的。其基本思想是通过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统计算分析之后，将处理结果回传给用户，以充分利用互联网资源，建立功能强大的计算中心，并基于此提供多种多样的计算服务。
虽然云计算作为一个新的概念被提出来。但是目前众多的Web应用及服务早已经体现了其思想。最简单的云计算技术在网络服务中已经随处可见，例如搜寻引擎、网络信箱等。进一步的云计算不仅只做资料搜寻、分析的功能，而且能够帮助用户完成众多复杂应用。
作为一种新的计算模式和服务模式，云计算已经引起IBM、EMC、微软、Google等公司的重视。Google的云计算中心是由几十万甚至上百万台廉价的服务器所组成的网络。Google的搜索引擎可以视为云计算的早期产品。IBM宣布推出的“蓝云”计划，是一种软件和硬件的组合产品，让企业用户可以对“云”计算模式进行实验。与此同时，全世界有数以亿计的Windows用户，微软所要做的就是将这些用户通过互联网更紧密地连接起来，并向他们提供云计算服务。
数据空间技术
云计算为我们描绘出了诱人的蓝图。实现这一蓝图，还有许多技术问题需要解决，首先就是数据管理问题。在云计算环境下，需要管理的数据对象不同于以往的数据。传统的DBMS在这些挑战面前显得无能为力。现在，管理着世界上最大、最丰富的数据集合，而且主要为个人服务的Google、MSN、Yahoo均不使用传统DBMS，而是另辟蹊径去寻找能更好地满足数据管理需求的方法。随着企业内部非结构化数据信息越来越多，企业数据管理问题会更加突出。个人信息管理同样面临这一问题，由于个人能够支配的时间有限和缺乏数据管理技术的支持，个人数据量的剧增使个人信息管理效率下降，人们将大量的时间耗费在信息的收集和查找方面。数据管理面临的挑战促使我们去寻求一种新的数据管理技术：数据空间（Dataspace）。
数据空间是与主体相关的数据及其关系的集合，数据空间中的所有数据对于主体来说都是可以控制的。主体相关性和可控性是数据空间中数据项的基本属性。我们所说的数据空间实际是指主体数据空间，与之相对的是公共数据空间。主体数据空间是公共数据空间的一个子集，随着主体需求的不断变化，数据项不断从公共数据空间纳入到主体数据空间中。主体、数据集、服务是数据空间的三个要素。主体是指数据空间的所有者，可以是一个人或一个群组，也可以是一个企业。数据集是与主体相关的所有可控数据的集合，其中既包括对象，也包括对象之间的关系。主体通过服务对数据空间进行管理，例如数据分类、查询、更新、索引等，都需要通过数据空间提供的服务完成。由此可见，数据空间是一种不同于传统数据管理的新的数据管理理念，是一种面向主体的数据管理技术。与传统的数据管理技术类似，数据空间管理也面临数据模型、数据集成、查询与索引等各种技术的研究。
基于数据空间的云计算
云计算技术简述范文第3篇
关键词:计算机；建材质量检测；应用
计算机信息技术是现代社会推动社会生产力大发展的强劲动力。计算机技术应用于建材的检测，大力提升了建材检测业务的管理水平以及建材质量的检测能力。建材检测应当抓住机遇，建设好计算机信息技术平台，不断打造、提高检测机构的核心竞争实力，把建材的质量检测工作推向一个新的高度。
1计算机技术在建材质量检测中的优势
1．1降低建材质量检测工作的难度与复杂性
以往传统的建材质量检测工作非常复杂，其工作人员大多通过纸笔记录的方法记录与分析数据。现在则可以通过计算机程序来代替以往的纸笔记录形式，同时其数据分析与数据的存贮都集中在计算机设备上，如此一来就在很大程度上减轻了建材质量检测人员的工作难度与复杂性。
1．2使建材质量检测更加准确
计算机普遍应用之前，建材质量的检测工作主要依靠手工的纸笔操作，这一过程就不可避免地存在着人工记录与计算的误差。计算机通过科学的程序运行，可以在很大程度上减少建材质量检测的失误率。同时，计算机数据处理的效率以及速度也远远超过工作人员的工作效率，因此，计算机的使用大大提高了建材质量检测的准确性。
1．3数据保存时间得以延长
传统的质量检测结果多以纸张的形式得以保留，随着时间的推移，这种保留方式不但会占据大量的办公空间，而且一旦纸张遭到损坏，监测数据也就被破坏掉。计算机设备提供了很大的数据以及信息的存储空间，数据的保存时间大大延长，并且这种保存形式不会受到外界环境的影响，保存质量与数量效果都大幅提升。同时，通过计算机设备的数据存储还能更加方便、快速地进行检测数据的查询以及借鉴。
1．4不合格台账处理更为便捷
传统不合格台账的处理都是以人工撰写的形式来呈报，因此这一项工作中很容易出现各种各样的工作误差。计算机程序的使用减少了这种误差，同时不合格台账的直接打印也使台账处理更为便捷。一方面减少了质量检测工作人员的工作量，另一方面也极大地提高了质量检测工作的效率。
2计算机技术在建材质量检测中的具体应用
2．1建材质量检测管理
建材质量检测的流程以及待检测建材的类型都比较复杂，其管理工作也相对较难。一方面，建材检测人员通过计算机技术可以更好地控制建材质量检测各个具体流程的操作;另一方面，相关工作人员也可以应用计算机技术科学地管理与协调各种检测任务以及人员的匹配，从而大幅度提高建材质量检测工作的效率，提高建材质量检测管理工作的质量。
2．2信息的收集与录入
计算机数据信息的收集以及录入是建材质量检测中的一个重要环节，它关系到建材质量确定的结果，甚至占据了建材质量检测工作的核心位置。一方面在建材质量检测的过程里收集各项样本取样操作的原始数据，可以建立数据库以供后续的数据分析与处理;另一方面，计算机录入数据后建成的数据库可以有效地储存以及备份，为今后的数据提取做好基础。
2．3数据的分析与处理
与传统的人工数据处理相比，计算机对建材质量检测数据的处理与分析更加地准确，同时数据分析的质量与分析速度与人工处理相比也大幅提高。应用计算机程序处理数据，不仅提高了数据分析处理结果的科学性，更为建材质量检测工作节省了大量的人力资源，因此，计算机程序在建材质量检测工作中的应用是非常有价值的。
2．4检测报告的输出
建材质量检测数据收集与处理的最终目的就是要得到科学有效的建材质量检测报告。通过计算机相关程序操作而得到的检测报告，无论在速度还是结果的准确性方面，都非常的便捷。而且计算机程序可以通过某些软件把检测报告的数据结果用柱状图、折线图等非常直观的图标表示出来，达到一目了然的效果。当然，如果计算机连有打印机的话，也可以直接递交成纸质结果。
2．5数据查询功能
计算机程序能够有效、便捷地收集、分析处理数据，为建材质量检测工作提供巨大的便捷性。除此之外，计算机还可以把建材质量检测的原始结果以及数据分析结果报告长时地储存在电脑中，如果以后的建材质量检测需要这些信息，就可以在计算机保存的数据及结果中直接查询以往的记录。因此，计算机所有的数据查询功能能够为后续的建材质量检测工作带来极大地便捷。
3计算机技术在建材质量检测中的优化
3．1树立科学意识，重视计算机技术的应用
随着科学技术的迅速发展，计算机应用技术已经快速延伸到世界的各个角落、各个行业，计算机的各种相关软件具备的数据处理、文图制作、音频合成等功能，为人类的各项发展工作提供了巨大的便捷，一项工作是否能够正确、合理地使用好计算机技术，关系到整个工作的工作效率与质量好坏，在建材质量检测工作中也是如此。因此，建材质量检测相关工作人员及管理者一方面要做到的就是树立好科学使用计算机技术的意识，深刻认识到计算机技术在建材质量检测工作中的巨大应用价值。另一方面，还需要相关工作者努力学习掌握计算机操作知识，坚持学习新的计算机软件使用，不断开发与设计先进的计算机技术工作平台，为建材质量检测数据的处理提供强大的技术支持。
3．2优化计算机设备
工作设备是现代社会生产力发展的重要影响因素之一，它是生产力提高的重要手段与实施工具。无论是生产工作的各项管理、单位资产的占有率还是单位的工作质量上来看，工作设备的好坏都占据着非常重要的位置。因此实时更新工作设备，是提高工作质量与效率的重要环节。建材质量检测过程中，原始数据的录入。数据分析与处理以及后期的图表制作等环节，都对最后的建材质量检测报告甚至实际产品的产出有着重要的影响，因此，建材质量检测部门要想提高自己的工作效率，也就必须不断优化自己的计算机软、硬件设施，积极更新相关的质量检测软件，大力开发、创新相关的数据处理软件，不断提高质量检测结果的科学性与准确性。
3．3提升计算机操作人员的工作素质
进入二十一世纪，各个国家、各个行业之间的竞争都越来越激烈，但是说到底，这种竞争实质上还是人才之间的竞争。无论是哪个行业，只要其工作人员的从业素质得以提高，那该行业的综合实力必定也会有所提高。因此，提高各个行业工作人员的从业素质，成为提高各行业综合竞争实力的重要方法，甚至是核心途径。计算机在建材质量检测工作中具有重要的影响意义，因此就必须通过各种适当的途径提高相关从业人员的计算机操作素质。例如，可以通过定期的计算机技能培训使工作人员掌握计算机操作的常识技巧;通过相关培训提高相关人员质量检测数据处理的能力;当然，最重要的就是鼓励相关建材质量检测人员提高计算机处理的创新与应用能力，从长远来看，这是提高建材质量检测科学性的核心路径。
作者:刘洋 单位:辽宁省产品质量监督检验院
参考文献:
［1］陈雨婕．计算机技术在建材质量检测中的应用［J］．中国建材科技，2015(01):19－20．
［2］熊莎．浅谈建材质量监督和检验工作的重要性［J］．建材与装饰，2015(45):79－80．
［3］陕晋军．计算机技术在新型材料设计和建材质量检测中的应用［J］．建材技术与应用，2008(12):39－40．
［4］张云敏．计算机技术在建材质量检测中的应用探微［J］．四川水泥，2016(02):17．
云计算技术简述范文第4篇
关键词：云计算；数字图书馆；应用
数字图书馆在经历了互联网时代、WEB时代、网格时代、WEB2．0时代后，正在悄然走进云计算时代。云计算技术以其强大的功能已在全世界的一些商业领域得到了初步的应用，也引起了图书馆界的广泛关注。在不久的将来，会有越来越多的图书馆试水云计算，通过云计算来提升图书馆网络信息管理与服务的水平，云计算将在数字图书馆中得到大规模的普及。
1 云计算的内涵
云计算指的是一种全新的计算模式，它依靠的不是个人电脑，也不是独立的服务器，而是一种用户无需关心其内部结构的“云”。云计算集成了所有的信息资源，并由系统软件对其进行管理，用户不用关注信息资源的安全性与可靠性等问题。在云计算的基本结构中，主体部分是由服务器集群构成的云，为了实现其计算能力的最大化，通常会使用虚拟化、集群化等技术。狭义的云计算是指信息技术基础设施的交付和使用模式，指用户通过互联网以按需、易扩展的方式获得所需的资源；广义的云计算是指服务的交付和使用模式，指用户通过互联网以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是信息技术和应用软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务，它具有超大规模、虚拟化、可靠安全等优势。
云计算的特点主要表现在：（1）强大的计算能力。云计算为网络应用提供了强大的计算能力，完成普通计算难以达到的各种业务要求。（2）可靠的数据存储。云计算提供了可靠的数据存储中心，数据可以自动同步传递，并可通过Web在所有的设备上使用，避免了用户将数据存放在个人电脑上而出现的数据丢失或感染病毒等问题。（3）方便、快捷的云服务。云计算时代，用户不需要安装和升级电脑上的各种应用软件，只需要具有网络浏览器就可以方便、快捷地使用云计算提供的各种服务。（4）经济效益。云计算服务提供商的存储成本、带宽成本、计算处理成本等加起来也只有机构自身运营数据中心成本的几分之一，这将有助于一些机构以比较低廉的架构成本进行运作。
2 基于云计算的数字图书馆功能优势
2.1 技术优势。对数字图书馆的所有成员馆可以提供统一的访问方式和一致基础设施服务。这种统一的资源服务访问方式，不仅能够充分利用数字图书馆中现有的服务器资源、网络资源、存储资源，减少数字图书馆中的资源闲置问题，同时也避免了数字图书馆中各种硬件资源的重复购置。在这种统一的资源服务访问方式下，数字图书馆不仅可以直接通过数字图书馆主服务器来请求资源的调用，而不用管数字图书馆主服务器是如何去分发自己的请求，以及调配哪一个虚拟服务器所对应的物理服务器来处理自己的请求；也可以在知道内部块服务器访问接口的情况下，直接指定要访问的虚拟服务器所对应的物理服务器来处理自己的请求。
2.2 硬件建设优势。与传统的数字图书馆硬件建设相比，基于云计算的数字图书馆硬件建设具有一些优势。如对硬件的性能要求低，传统的数字图书馆硬件建设需要性能完备且价格昂贵的硬件设备不同，基于云计算的数字图书馆利用多个廉价服务器集群来实现强大的数据处理和计算功能。虽然使用廉价的服务器集群，部分服务器可能出现故障，但云计算集群服务所支持的冗余性，也就是同一个服务请求可以在某个虚拟服务器上失效的情况下转发给其他正常工作的虚拟服务器进行处理，保证了数字图书馆云计算服务的高可用性。
2.3 资源整合优势。整合最丰富的数字图书资源，实现资源的高度共享，是云计算时代数字图书馆的重要特征。在云计算技术对数字图书馆的有利支持下，可以更好、更充分地发挥互联网的自身优势，最大限度的实现资源聚合。进入云计算时代，数字图书馆不但可以聚合全国各地的数字图书资源，甚至可以将全世界范围内的数字图书资源都聚合到云端的存储服务器中，供读者查阅、使用。数字图书馆这些功能的实现，既依赖于云处理技术和互联网技术的不断进步，也展示了云计算时代信息处理和交流协作方面的优势。云计算环境下的数字图书馆几乎完全消除信息孤岛，不断完善数字图书馆资源整合，真正实现信息资源共享。
2.4 用户服务优势。云计算时代的数字图书馆服务更加关心用户需求，致力于为读者提供更加全面和更加优质的服务。提供数字图书资源的过程中，一方面是数字图书馆将大大提高资源的共享效率，另一方面数字图书馆将随读者个人需求的不同将继续向更加个性化、自由化、多元化的方向发展。读者上数字图书馆平台可能不是为了阅览或者不仅仅是为了获取图书资料，读者可能是为了进行交流或者使用数字图书馆的其他方面功能，所以“读者”称为客户或用户更合适。云计算环境下的数字图书馆不仅在功能上有很大的扩展，而且可以为用户提供更加快速、便捷、优质的服务。用户只要接入“云”端，就可以不受时间和空间的限制进行自我学习，从而满足用户的个性化需求。
3 云计算在数字图书馆中的应用
3.1 基于云存储的数字图书馆服务。基于云计算的数字图书馆以云存储为核心，图书馆所有的信息资源都将存放于“云”上，由“云”来管理和调度这些海量数据，用户通过网络接入并动态部署虚拟硬件提供的存储和计算能力。云计算通过分布式存储实现对图书馆海量数据的存储，冗余存储的方式保证存储数据的可靠性，与之相关的虚拟技术使得整合后的图书馆海量数据更加统一有序，最终实现对数字图书馆资源的完全整合。
云计算技术最大限度的降低了服务器的出错概率，确保了海量数据存储系统的可靠性和数据安全性。其次，基于云计算的图书馆海量数据存储方式提高了信息资源的更新速度，只要“云”中的图书馆修改和添加新的信息资源，用户就能在第一时间内获取。此外，云计算的出现使图书馆存储系统的扩展能力得到大大的提高，“云”提供的近乎无限的空间和计算能力。而且，云计算模式的出现大大降低了海量数据存储系统建设和维护成本，可以通过少量的费用让图书馆获得“云”中上百万台服务器提供的服务。
3.2 基于云计算的图书馆自动化。云计算环境下，图书馆自动化系统应用的各项功能已进行细化拆分，系统提供商按照标准协议提供功能包，图书馆用户可按本馆需求选择理想的功能包，不同厂家的功能包数据标准统一、相互畅通。图书馆用户可按照自身的需求将这些功能包整合为一个具有本馆特色的自动化系统。对于计算机能力强的图书馆，可以采用云计算环境下的各种Open API，直接读取互联网上的特色数据：如利用Google maps提供图书馆各馆分布的地图、根据豆瓣网中的图书评论考察图书质量、在Amazon网上书店的直接订购图书资料等。云计算时代的数字图书馆自动化系统，将图书馆的馆藏资源与全球的其他相关数字资源整合，拓展了图书馆的读者服务形式和内容，构建成更加贴近读者服务的数字图书馆。
3.3 基于云服务的数字图书馆设施整合与建设。通过云服务，对现有资源的整合，将数字图书馆分散的数据资源、IT资源进行物理集中，形成了规模化的数据中心、虚拟服务器等基础设施。尤其对于数图书馆联盟，通过规划、管理以标准化等措施，把分散在子图书馆的数据源进行迁移、整合、集中，建立基于云计算的数据中心。在数据集中过程中不断实施数据和业务的整合，使大多数图书馆的数据中心基本完成自身的标准化，既使原先信息服务得到扩展又将开发新项目的部署和实施。解决原先联盟馆数据业务分散时期的资源杂乱无序的问题。数字图书馆通过不断的标准化体系建设，将形成统一的信息平台、统一的基础数据、统一的信息服务规范，这样数字图书馆的资源和服务进行了整合和统一，将其演进到“云”上使消灭信息孤岛成为可能。
4 结语
云计算的发展使得云计算开始深入各个行业，并给各个行业带来了巨大的发展空间和商业空间，也使得各个行业向着网络化方向迅速发展。云计算下的数字图书馆为行业提供了全新的潜在市场，将云计算技术充分应用到数字图书馆中对数字图书馆的产业发展产生深远影响，相信云计算的应用必将成为图书馆行业的里程碑。
参考文献
云计算技术简述范文第5篇
【关键词】云计算；专业建设；人才培养；毕业条件
1.引言
随着信息技术与互联网技术的发展，2006年亚马逊推出弹性计算云服务，2006年谷歌首席执行官埃里克•施密特提出“云计算”的概念。从此云计算产业迅速发展，人才需求规模不断扩大。高等职业教育的职业性和应用型决定了其具有一定的产业属性，需要对社会经济服务。进而如何培养对接云计算产业的复合型技术人才是高职院校迫切需要解决的问题，云计算专业的建设也势在必行。
2.专业建设背景
云计算产业是支撑我国信息产业持续发展的战略性产业。2013年2月，国家发改委公布的《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录》中指出，云计算软件属于国家战略新兴产业重点产品和服务。2014年3月，国务院了《国家新型城镇化规划（2014－2020年）》，规划明确提出推进智慧城市建设，统筹城市发展的物质资源、信息资源和智力资源利用，推动物联网、云计算、大数据等新一代信息技术创新应用，实现与城市经济社会发展深度融合。2015年1月《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》指出，鼓励普通高校、职业院校、科研院所与企业联合培养云计算相关人才，加强学校教育与产业发展的有效衔接，为云计算发展提供高水平智力支持。《江苏省“十三五”战略性新兴产业发展规划》将大数据、云计算、高端软件、信息技术服务、人工智能列为高端软件和信息服务业，重点发展。2016年，教育部正式设立“云计算技术与应用”专业。如何建设云计算技术与应用专业、培养满足产业需求的技术人才是本专业迫切解决的问题。专业建设将从产业对接、人才培养目标、人才培养模式、课程建设、条件建设、人才培养质量6个维度进行探索与实践。
3.专业建设内容
3.1产业对接
社会经济与产业的发展直接体现在对人才的需求上，高职教育培养什么样的人才，从事什么样的岗位是专业建设的首要问题。通过对行业调研、分析云计算产业生态链与社会人才需求，对接产业位云计算产业与服务支持行业。由于各行业的IT服务对云计算的要求切实存在且又各不相同，因此其服务的行业领域可以宽泛的属于各个行业。专业涉及核心内容仍属云计算领域，因此主要的服务行业可以归并到云计算基础设施与平台，云软件，云服务领域。专业对接的岗位群：云运维工程师、云实施工程师、云产品销售工程师、云技术客服工程师、云安全工程师、云平台架构师。
3.2人才培养目标设置
为了提高人才培养的质量适应中国经济转型发展，云计算技术与应用专业以学生的知识基础、能力水平、毕业素质以及今后的可持续学习与发展为立足点，将本专业的培养目标从5个层面进行了设置，如表1所示。根据培养目标再细化毕业生的毕业要求，细分毕业指标点，确保培养产业需要的人才，培养社会发展需要的人才。
3.3创新人才培养模式
人才培养模式是专业建设的基础，本专业以项目任务和工作流程为引领、岗位需求和职业技能要求为依据，融入职业资格证要求，构建“四方多元三证并行”的工学结合的人才培养模式，如图2所示。其中四方为：政府、行业、企业、学校。多元指“嵌入式培养+N”的培养模式，即与中兴能源（云泰）合作的嵌入式培养、与知途阿里云合作培养、政企校合作信息安全人才培养的多元培养模式。三证并行：云计算技术与应用专业学生需取得毕业证书、英语证书、职业资格证书三证。
3.4课程体系建设
为适应工学结合人才培养要求，深度分析各职业岗位能力要求，将专业理论知识和技能进行深度融合，将典型工作任务与工作过程相结合，重点突出专业工程项目核心课程，构建以技能培养、校企融合为主线兼顾学生创新创业的双线并行的课程体系。同时通过调研，与政府、行业、企业共同开发课程标准、课程内容。以课件、视频、教材、图片、案例、试题6个维度构建核心课程的课程资源。
3.5条件建设
要发挥人才培养规格在人才培养过程中的主导地位，这要求专业实践条件与课程设置和培养模式匹配。本专业的实践条件主要分为3个层次：专业基础能力的实践培养依托软件中心实训中心与网络实训中心；专业核心能力的培养依托云计算实训中心，目前实训中心拟建设云安全实训中心、公有云实训中心和私有云实训中心；专业综合能力的培养依托校外实践基地，目前已与中兴能源、知途阿里云等共建校外实践基地。
3.6人才培养质量建设
为了确保人才培养质量，在课程上构建云计算专业标准、课程体系、课程标准；设计了“具备从事云计算应用技术专业领域的工程素养”、“具备从事云计算应用技术专业领域的工程师的基本能力”、“具备从事云计算应用技术领域的工程实践能力”的毕业要求，细分为28个指标点；课程与毕业指标点一一对应。在教学上，执行学院二级督导、三级听课制度，建立教学质量监控；学校开发工程云课堂，为老师提供了信息化教学平台。推进义赛促学，以赛促改，鼓励学生参加学科竞赛、技能大赛、创新创业大赛。建立完善毕业生工作反馈制度，注重毕业生情况的跟踪调查及用人单位、社会对学生情况的评价。
4.结束语
云计算产业的发展，促使云计算技术与应用专业的增设。在云计算技术与应用专业的建设上，从产业对接、人才培养目标、人才培养模式、课程建设、人才培养质量5个方面进行了探索与实践，取得了一定的成效。但随着我国产业转型，应用型本科院校的竞争，社会对高职层面的工程教育的认识不断提升，本专业将进一步结合《悉尼协议》，在人才培养规格上做进一步地研究与探索。
参考文献：
［1］郭秋萍，赵静，单欢欢.信息管理与信息系统特色专业建设实证研究［J］.情报科学，2015.9：105-110.
［2］刘晓，刘晓宁.以服务产业转型升级为导向提升高职专业建设［J］.中国高等教育，2017.3.4：69-71.
［3］邹洪芬，赵航涛.高职院校“专业对接园区，科研反哺教学”的物联网专业建设探索［J］.职业技术教育，2014.26：12-14.
［4］付云.就业导向下的高职新专业开发探讨［J］.高教论坛，2013.12：121-124.
