分布式商业模式
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分布式商业模式范文第1篇
经销自然是京东苏宁，依仗较为强大的资金优势，而且有定制、包销、买断等操作模式。其他电商也在努力做自营业务，但受到资金的压力，自营的品类数量都有很大局限，而且喜欢集中在小电领域，毕竟毛利和货值都高，而且销售周期可以稍微长一点。
从中短期看，因为竞争的压力，电商们都喜欢把自己打扮成网络地产商，因为投入的资源小，收益虽然不高但是可以归结为毛利。同时工厂因为开设自己的专卖店，库存、价格和促销可以自己掌控，资金回笼快，也乐于使用该模式。那么，平台实际上短期内对经销模式的是构成巨大压力的。这也是暂时看所有的电商都差不多的原因，当然各自还有水平高低，起跑早晚的问题，所以还略有不同。
经销模式的弊端
但是经销模式现在弊端是中国特色的，谁能消灭这些弊端，谁就能率先把自己打扮得和别人不一样，谁就能率先脱颖而出。操作模式的重建将会影响电商格局。
第一个弊端是价格受工厂控制。因为很少有人敢买断，所以都按厂家的定价销货，然后为了微薄的提货奖励、促销奖励、规模返利吵的不可开交。不敢买断的原因是：不懂产品也不懂顾客，不敢冒风险，所以只好和工厂一起打太平拳。
第二个弊端是资金周转周期。长账期是大家都不愿意的，商家也希望周转周期快，但是难以克服的，因为没销掉，没钱回笼付货款。唯一克服长账期的办法，就是买断。
第三个弊端是无法开展全品类促销活动。真牛逼的品牌是从不参加价格战的，谁敢不商量就动格力空调的价格？顶多拿XX精油出出火。那么，所谓品类满减，全场买赠之类的活动都是打引号的，是缺乏含金量的。
破除这种弊端必须同时具备三个条件
一是既懂产品又懂用户的买手。
二是资金。
三是占据一定的销量基础，拥有议价能力。
纵向一体化公司的算是同时具备以上三个条件，例如凡客。
说这么多，表达一下观点：
1、经销能力强弱是衡量电商核心竞争力的重要指标。谁先做大经销品类，谁占据先机。
2、商业毕竟不是房地产，淘宝有一个就够了，再有一个京东就多了，再加上拍拍苏宁当当就挤了。工厂也要考核KA，小平台就不一定能找来供应商，做不起经销的参与者就可以出局了，早清算价格还高。
3、一种感觉：天猫有做经销的倾向，而且操作模式会像沃尔玛，一个季度备货一天销掉。
4、未来商家们同品类同品牌的货源也会差别很大，是因为买手的理解不同。
分布式商业模式范文第2篇
近年来，**区委、区政府高度重视商贸业的发展，认真贯彻国家扩大内需政策，主动适应经济发展新常态，不断优化消费市场环境，调整消费结构、积极推动全区消费品市场高质量发展，对引导生产、促进消费和稳定就业起到了重要作用。**第四次全国经济普查结果显示：相比2013年末（2013年是第三次全国经济普查年份，下同），2018年末**商贸业呈现法人单位数大幅增长、企业规模不断壮大、消费结构持续升级，新兴业态不断涌现，消费对经济拉动效应进一步显现。
一、消费品市场运行现状
（一）总体规模不断扩大
第四次全国经济普查数据显示，2018年末，全区共有批发和零售业企业法人单位1201个，从业人员10055人，分别比2013年末增长438.6%和98%；全区共有住宿和餐饮业企业法人单位75个，从业人员1542人，分别比2013年末增长59.6%和增加25.9%。全区批发和零售业、住宿和餐饮业总体规模不断壮大，吸纳就业能力持续增强。从主要经济指标看，2018年末，全区批发和零售业企业法人单位资产总计477886.8万元，比2013年末增长5.29%，全年实现营业收入1024917.3万元；住宿和餐饮业企业法人单位资产总计45979.5万元，全年实现营业收入24418.5万元。
2018年分行业企业法人单位数及主要经济指标
单位：个、万元、人
行业
单位数
资产总计
营业收入
从业人员
批发零售
1201
477886.8
1024917.3
10055
住宿餐饮
75
45979.5
38311.6
1542
（二）行业结构持续优化
2018年末，全区批发业企业法人单位405个，资产总计198633.3万元，比2013年末增长4倍和0.46倍。全年实现营业收入422329.6万元。从行业中类看，农、林、牧、渔产品批发业和矿产品、建材及化工产品批发业两个行业增长较快。2018年末，农、林、牧、渔产品批发企业法人单位48个，资产总计32343.2万元，分别比2013年末增长5倍和45倍，全年实现营业收入3392.9万元。矿产品、建材及化工产品批发企业法人单位140个，资产总计24895.3万元，分别比2013年末增长1.7倍和1.1倍，全年实现营业收入123246万元。
2018年按行业中类分组批发业企业法人单位数及主要经济指标
单位：个、万元
企业法人单位（个）
资产总计（万元）
营业收入（万元）
批发业
405
198633.3
422329.6
农、林、牧、渔产品批发
48
32343.2
3392.9
食品、饮料及烟草制品批发
95
73379.6
193420.1
纺织、服装及家庭用品批发
25
1041.3
3365.7
文化、体育用品及器材批发
4
230.1
768.8
医药及医疗器材批发
20
31314.1
46350.7
矿产品、建材及化工产品批发
140
24895.3
123246
机械设备、五金产品及电子产品批发
33
23059.9
41818.9
贸易经纪与
3
3306.6
83.8
其他批发业
37
9063.2
9882.7
2018年末，全区零售业企业法人单位796个，资产总计279253.5万元，分别比2013年末增长3.6倍和0.3倍，全年实现营业收入602587.7万元。从行业中类看，汽车、摩托车、零配件和燃料及其他动力销售、家用电器及电子产品专门零售和五金、家具及室内装饰材料专门零售三个行业增长较快。2018年末，汽车、摩托车、零配件和燃料及其他动力销售法人单位95个，总产总计184859.4万元，分别比2013年末增长1.0倍和1.1倍，全年实现营业收入442356.5万元。家用电器及电子产品专门零售企业法人单60个，资产总计21095.9万元，分别比2013年末增长4倍和1.3倍，全年实现营业收入44148.7万元。五金、家具及室内装饰材料专门零售企业法人单位116个，资产总计19351.7万元，分别比2013年末增长6.7倍和7.4倍，全年实现营业收入28655.4万元。
2018年按行业中类分组批发业企业法人单位数及主要经济指标
单位：个、万元
企业法人单位（个）
资产总计（万元）
营业收入（万元）
零售业
796
279253.5
602587.7
综合零售
61
11189.6
34009
食品、饮料及烟草制品专门零售
143
13450.6
15841.4
纺织、服装及日用品专门零售
44
6149.6
6829.9
文化、体育用品及器材专门零售
24
4320.3
4776.7
医药及医疗器材专门零售
173
5565.8
13397.4
汽车、摩托车、零配件和燃料及其他动力销售
95
184859.4
442356.5
家用电器及电子产品专门零售
60
21095.9
44148.7
五金、家具及室内装饰材料专门零售
116
19351.7
28655.4
（三）限上企业支撑作用明显
在规模不断扩大的同时，全区批发和零售业、住宿和餐饮业限额上企业创收效果显著，支撑作用明显。2018年末，全区批发和零售业限上单位数78个，从业人员3293人，资产总计262179万元，全年实现营业收入769365.8万元，分别占2018年末全区批发和零售业的比重6.4%、32.7%、54.9%和75.1%；住宿和餐饮业限上单位数12个，资产总计36233.3万元，全年实现营业收入17156.8万元，分别占2018年末全区住宿和餐饮的比重16%、78.8%和70.3%。
（四）内资企业占绝对主体
2018年末，批发和零售业内资企业法人单位共计1201户，比2013年末增长438.6%，占批发和零售业全部企业法人单位的100%，是全区批发和零售业的绝对主体。在内资企业中，私营企业法人单位815户，比2013年末增长508.2%，占内资企业的67.9%；国有和集体企业法人单位数比2013年末减少66.7%。
2018年按登记注册类型分组的批发和零售业企业法人单位和从业人员
企业法人单位（个）
合计
1201
内资企业
1201
国有企业
3
集体企业
12
联营企业
1
有限责任公司
239
股份有限公司
12
私营企业
815
其他企业
119
2018年末，住宿和餐饮业内资企业法人单位共计75户，比2013年末增长59.6%，占住宿和餐饮业全部企业法人单位的100%，是全区住宿和餐饮业的绝对主体。在内资企业中，私营企业法人单位54户，比2013年末增长54.3%，占内资企业的72%；集体企业法人单位数比2013年末减少100%。
2018年按登记注册类型分组的住宿和餐饮业企业法人单位和从业人员
企业法人单位（个）
合计
75
内资企业
75
集体企业
4
有限责任公司
12
私营企业
54
其他企业
5
二、存在的问题
（一）行业零散度过高，企业经营规模偏小。由于流通企业准入门槛低，流通企业呈现出“小、散、乱、弱”问题，具有规模效应、市场竞争力强、市场影响力大的龙头企业少。2018年，全区限额以下批发和零售业企业达1123户，占全区批发和零售法人单位的93.5%，全区限额以下批发和零售业企业营业收入为255551.5万元，仅占全区批发和零售法人单位的24.9%；全区限额以下住宿和餐饮业企业63户，占全区住宿和餐饮业法人单位的84%，全区限额以下住宿和餐饮业企业营业收入7261.7万元，仅占全区住宿和餐饮业法人单位的29.7%。
（二）行业竞争激烈，整体经营效应不高。受制于管理水平低，经营规模偏小，大多商业企业未能形成自身特色经营模式，在商品采购、促销、售前售后服务上大同小异，无法满足消费者的个性化需求。
（三）商业布局不合理，农村商品流通建设滞后。从普查情况看，我区批零住餐企业集中在经济相对发达的城区范围，而在农村的企业微乎其微，农村商业网点分散、布局不合理、设施不配套、综合运行成本高，阻碍了农村消费品市场的发展。
三、下一步工作建议
（一）培育大型商贸流通企业。积极鼓励大型企业通过兼并、收购、控股等方式，快速实现规模扩张，通过开发特色产品、提高科技含量、强化现代管理、增强创新能力等措施不断提高企业发展水平，培育一批品牌企业，更好的带动行业整体水平的提高，培育出一批核心竞争力强的龙头企业。
分布式商业模式范文第3篇
《物联网与云计算》一书，尝试从物联网和云计算融合发展角度，去介绍相关的云计算技术以及云计算的服务模式。本书阐述了云计算是物联网发展的基石，物联网融合云计算发展，将深刻改变我们的未来的观点，并以多个经典案例分析，阐述了云计算将成为物联网发展所必须的IT基础设施，云计算是物联网进行海量数据处理和分析的大脑，云计算平台将成为物联网业务的管理和运营平台，造就物联网海量应用的长尾效应并形成物联网应用良性发展的健康产业生态系统的发展趋势。
目录
第1章云计算是物联网发展的基石
1.1从互联网到物联网
1.2云计算是物联网的基石
1.3物联网的国内外发展趋势
1.3.1物联网应用的整体发展情况
1.3.2全球的物联网应用处于起步阶段
1.3.3发达国家处于领先地位
1.3.4我国物联网应用初创待发
1.3.5物联网应用的发展趋势
1.4物联网的发展深刻影响未来
第2章云计算的起源
2.1 Animoto的创业故事
2.2云计算是当今的热门名词
2.3云计算在中国
2.4云计算的前世今生
2.4.1高高在上的大型计算机时代
2.4.2合久必分：PC时代的到来
2.4.3分久必合：互联网让PC合在了一起
2.4.4合中有分，分中有合：云计算时代来临
第3章云计算的概念和特点
3.1云计算概念
3.2云计算的分类
3.2.1公有云和私有云
3.2.2 XaaS
3.3云计算的特点和优势
3.3.1快速满足业务需求
3.3.2低成本、绿色节能
3.3.3提高资源管理效率
3.4云计算与网格计算
3.5云计算中心和超算中心
3.6 Google云计算成功的秘诀之一
3.6.1 Google的蜕变
3.6.2一个简单的想法
3.6.3顺利启程
3.6.4 MapReduce
3.6.5初见成效
3.6.6幸运女神的降临
第4章云计算的服务形式和商业模式
4.1云平台和云服务
4.1.1云平台
4.1.2 Google App Engine
4.1.3云服务
4.2云计算的典型商业模式
4.2.1 Google在互联网领域的神话依赖于PaaS
4.2.2 Amazon的商业模式创新全面启动了IaaS服务
4.2.3 SalesForce.com的成功源于SaaS
4.3典型的云计算应用
4.4云计算的商业模式的成功秘密
4.4.1海量用户支持、良好用户体验促成互联网后向收费模式的成功
4.4.2“人人是服务的使用者”，“人人是服务的提供者”
4.4.3对大规模用户的海量数据计算成为可能
4.4.4 IT服务设施从硬件依赖转向软件依赖
4.5云计算的优势
4.6云计算的社会价值及其影响
4.6.1云计算对电子信息产业的影响
4.6.2云计算的价值
第5章云计算关键技术和开源社区
5.1云计算技术框架概述
5.2虚拟化技术
5.2.1什么是虚拟化
5.2.2虚拟化技术的分类
5.2.3云计算机时代下的虚拟化技术
5.2.4虚拟化打开了云计算的大门
5.3海量分布式存储技术
5.4并行编程模式
5.5数据管理技术
5.6分布式资源管理技术
5.7云计算平台管理技术
5.8云计算是一种多粒度和变粒度的计算
5.9绿色节能技术
5.10云计算和开源社区
5.10.1虚拟化平台软件Xen与KVM
5.10.2云基础设施管理平台Eucalyptus与OpenNebula
5.10.3分布式计算框架Hadoop
5.10.4云平台访问接口适配层libcloud与Dasein Cloud API
5.10.5开源精神
第6章云计算的产业现状和发展
6.1云计算的产业现状
6.2云计算产业市场分析
6.2.1美国市场走向成熟
6.2.2国内市场政府推动，喜中有忧
6.2.3现状原因：供给匮乏，需求乏力
6.3云计算的未来发展
第7章云计算数据中心及其度量维度
7.1云计算发展迅猛，市场初具规模
7.2云计算对数据中心建设带来挑战和机遇
7.3国外先进云计算数据中心
7.3.1 Google云计算数据中心的最佳实践
7.3.2 Facebook的绿色数据中心
7.4云计算数据中心的构建
7.4.1电子邮箱服务中心的构建
7.4.2搜索服务中心的构建
7.4.3视频服务中心的构建
7.4.4云存储服务平台的构建
7.5粗略评价数据中心健康性的5个指标
第8章云计算和物联网的关系
8.1云计算是物联网最具成本优势的IT基础设施
8.2云计算是物联网最具计算力和存储力的平台
8.3云计算是物联网数据挖掘的大脑
8.4云计算是构筑物联网长尾效应的开放平台
8.5云计算和物联网融合发展
8.5.1物联网和云计算融合发展第一阶段
8.5.2物联网和云计算融合发展的第二阶段
8.5.3物联网和云计算融合发展的第三阶段
第9章云计算和物联网融合应用案例
9.1云计算与无线城市
9.2云计算与交通物流
9.2.1智能交通
9.2.2智慧物流
9.3云计算与健康医疗
9.3.1医疗保健应用
9.3.2家庭社区远程医疗监护系统
9.3.3医院临床无线医疗监护系统
第10章物联网和云计算相融合的未来服务形式
10.1物联网业务模式分析
10.1.1物联网的商业机会
10.1.2物联网的商业应用类型及其应用系统组网方式
10.1.3物联网业务的商业运营模式和商业合作模式
10.1.4物联网的商业模型
10.1.5国内外运营商分析
10.2当前物联网应用模式所存在的问题及解决方案
10.2.1当前物联网应用模式所存在的问题
10.2.2以云计算技术融合物联网技术的物联网应用解决方案的分析
分布式商业模式范文第4篇
【关键词】云计算 分布式 海量数据运营 Hadoop
中图分类号：TP315 文献标识码：A 文章编号：1006-1010（2013）-05-0084-04
1 前言
随着电信企业的业务范围拓展、服务精细化要求和IT技术发展，在企业内部或互联的IT系统中，存在着飞速膨胀的海量数据。和以往对比，现阶段企业海量数据呈现出数据量更大、数据类型复杂、处理速度要快的新特征。与此同时，越来越多的企业开始重视海量数据的处理，研发出各种海量数据处理技术，从中发现巨大的商业价值，以Google、Facebook、淘宝为代表的中外互联网企业，走出了一条以免费的基础服务为根本、以海量数据运营掘金的信息企业模式。
这种现象可以称作“海量数据运营”，它是以海量数据处理为基础，以服务对象为核心，以客户关系为目标来进行信息的生产、交换，商业模式更有价值，企业运作更加优化，达到盈利或提供更好服务等商业或社会目标。
2 电信行业面临的困境和对策
在传统运营模式下，电信业务从技术到商业模式相对封闭，对于IT系统中产生的数据如用户话单、信令日志、运行日志等，除了部分用于提供给用户查询，大部分用于故障处理、简单统计。而对这些海量数据的分析，面临4大技术困难：
（1）数据量太大，用于存储和计算的设备成本高昂；
（2）没有合适的工具支持，传统关系型数据库只能存储几T数据、上亿条记录；
（3）随着设备变更、网络升级、业务更新，原始数据模型经常变化，构建结构化模型并同步更新的难度非常大；
（4）分析结果无法快速有效地实施到网络或业务平台。
随着3G业务的发展、终端渗透率的提高和IT技术的进步，电信业务从技术到商业模式越来越开放，业务的盈利能力越来越依赖前面的终端和后面的业务平台。苹果、三星等智能终端厂家成为运营商争先拉拢的对象，移动互联网带来的大部分增量利润更多地涌向了创新型技术公司，而海量数据流量却冲击着电信网络的承载能力。
业务承载量增长、收入增长、利润下滑，变成全球电信运营商普遍面临的困境，把网络建好、坐等收钱的好时代已经过去，运营商的主导地位岌岌可危，被管道化的趋势越发明显。
面对这种局面，运营商开始提出“智能管道”、“流量经营”等思路求变，希望能够提升对用户的业务使用管理能力，寻找更好的业务模式，充分发掘网络承载能力，增加单位流量价值。一方面提升网络能力，达到精细化控制目的，如PCC（Policy Control and Charging，策略控制和计费）；另外一方面，对生产关键环节的海量数据进行细化分析，能够动态、精细化地实现有效控制和资源优化，如DPI、信令分析。其中DPI分析的上网记录每日高达30T，信令日志的数据量也以T级别增加，海量数据运营开始出现。
这些方面的建设当前都取得的不少成绩。在国外，相关运营商推出了定向套餐和流量控制业务，如Vodafone、BT在流量高峰时段控制P2P业务，O2优化网络让iPhone、iPad终端拥有高优先级和最大可用网速，Orange推出自有业务获得最高的端到端优先级等。
3 海量数据运营的探讨
当前的海量数据运营大部分在网络层面，充分体现了数据包、带宽、QoS、信道、小区、容量等网络特征，对三户一品（客户、用户、账户、产品）、营销、服务、计费、信控等业务特征进行了简化或弱化处理。大量数据如用户状态、业务订购关系、累计量等需要从业务侧同步到网络侧，存在着时延较长和不一致现象。
运营商应该建设覆盖面更广的体系，有机融合现有支撑系统，充分利用现有支撑体系内部数据和功能，为客户提供更好的服务，产生更大的价值。但这种系统容量需要达到上百T，处理的实时性要求更高，若采用传统的“scale up”的建设思路，不但成本高，而且无法根据用户和业务变化进行有效的调整和更新。
云计算技术的发展，提出了“scale out”的建设模式，根据互联网企业的经验和电信企业的特点，新的海量数据运营系统必须支持如下特性：
（1）分布式架构：只有采用这种架构，才能充分利用现有的低端PC，在合理的成本基础上，将其组合成为满足电信企业的体系；
（2）半结构化数据：电信领域的业务种类繁多、设备厂家多、升级频繁，固定结构的数据在灵活性方面很难适应；
（3）动态作业能力：只有自动适应、自动分解、负载均衡的系统，才能对海量数据做快速运算和分析，满足网络侧的低时延要求。
4 云计算清账单系统试点
在电信企业内部，用户使用清单和账单（以下简称“清账单”）的存储和查询是一项基本业务。这一业务的特点在于数据量巨大（一个省公司每月的清单条数可达数十亿，每条记录可包含数百个字段），同时对实时性（从事件发生到可查询的时间间隔）和历史性（保存多久的记录）的要求很高。
传统的系统是基于小型机和SAN存储实现的，存在容量有限、插入速度低、查询并发性差等问题。同时，传统的系统只能提供导入、查询和简单的固定统计功能。如果要对清账单进一步进行分析，则需要搭建昂贵的数据仓库，采用专有软件和设备，才能实现有效分析。
云计算清账单系统，一是要克服现有的清账单系统存在的问题，建立一个低成本大容量的系统，二是要能够对于清账单实现数据仓库级别的灵活分析统计功能，三是能够和网络侧及支撑体系其他部分结合，提供实时的营销和服务功能。
云计算方案基础采用Apache Hadoop系统，并采用多重优化和创新来满足企业运营需求。整个体系共80台左右（HBase/HDFS/JobTracker/Thrift共享PC服务器）自带硬盘的双路PC服务器，共同搭建起Hadoop集群（如图1），支持1.2亿移动用户6个月的清账单处理工作。
HBase实时数据引擎：实时NoSQL数据库引擎，基于列存储方式，很好支持稀疏表，提供强大并发查询能力。
HDFS分布式文件系统：分布式文件系统，支持PB文件存储，最大可支持三份数据冗余，确保数据在分布式环境的安全性。
MapReduce计算框架：基于HDFS的分布式计算框架。具有数据在存储服务器本地计算的特点，替代传统的把数据从存储迁移至小型机再进行计算的旧模式。
ZooKeeper管理软件：调度管理集群中的服务器，一般为单数多台服务器，具有仲裁能力。
Hive查询软件：支持SQL查询，提供了一种利用MapReduce分布式计算框架对HBase中的数据进行高效的分布式处理的简便方法。
Thrift接口软件：提供C、C++、Java等多种高级语言统一访问接口，实现与外部不同种类异构平台实时数据交流。
该系统全部使用廉价的X86服务器及Linux操作系统，提供600TB有效数据空间。新系统每5分钟加载一次数据，入库资源控制在20%左右，已经实现1000MB/s（100万条/秒）入库效率，在业务最忙时也不会产生数据积压。
原来小型机的系统，只能满足200笔查询/秒。Hadoop通过HDFS分布式文件系统把海量数据分隔存储在各集群服务中，再通过HBase主键索引快速定位待查数据块。总体上，不同的用户访问不同的服务器，由Hadoop集群统一管理及调度，大大提高系统的并发能力，新系统在已经支持8000笔查询/秒的用户随机查询，返回结果集达80万条/秒。而且随着集群规模的横向扩展，性能还可以线性地提供，这是传统的小型机解决方案很难实现的。
除了优异的加载及查询性能外，基于X86的Hadoop系统另外一个重要的特点是节省成本（如图2）。当前大主流的X86服务器，性能上基本都能达到40万tpmC，甚至过百万。而一台中高档的小型机，tpmC值大部分在100万～200万之间。因此，如果需要达到上述HBase RegionServer同样的硬件计算能力，至少需要14台中高端小型服务器，假设按每台100万人民币计算（实际价格更高），总计1400万人民币。同时，传统的解决方案一般使用计算服务与存储分离的方式实现。为了满足高性能及安全性要求，一般会选择中高端存储，每TB存储的平均价格在5万人民币左右，即如需满足600TB容量要求，需要约3000万人民币。而使用X86的解决方案，平均每台服务器价格约在3.5万左右，80台服务器只需不到280万。除此之外，以上价格仅是硬件的投入，还不包括传统商业数据库昂贵的商业许可。
对于上述体系的分析统计功能，采用Hive+Map
Reduce方式来实现，它提供了一种类SQL的查询语言HiveQL。该方法将HiveQL翻译成MapReduce任务来交给集群执行，实现更高的开发效率和更短的开发周期。同时，Hadoop有集群IO带宽的优势，能大大地提高海量数据统计分析的速度，原来36小时的任务集在Hadoop上只需要数小时即可完成。
现在广东移动公司正在内部的清单系统上部署分布式数据挖掘框架Mahout的机器学习和数据挖掘功能，对用户的用户行为、基站等方面进行分析，通过分类等数据挖掘算法的应用，挖掘出更多的信息。例如对客户进行精细化营销、防止客户流失等方面提供决策帮助。根据用户的使用记录，按照若干指标（业务类型使用分布情况、终端类型、上网时长等）对客户群进行分组，并标签化。据此可向用户推荐合适的套餐，也可以据此设计更合理的套餐。
广东移动公司基于Hadoop平台构建的新清账单系统已经平稳运行半年以上，有效地证明了云计算技术能切实地帮助国内运营商降低成本，提高竞争能力。
5 结束语
基于Hadoop的云计算实现方案，降低了电信运营商对小型机、存储、商业数据库/数据仓库的依赖，大大降低了投资成本，为海量数据运营提供了一个优秀的平台，为电信企业开展更大范围的流量经营提供了坚实的技术基础。淘宝、百度、Google等众多的互联网公司经验证明，分布式云计算技术的发展为企业经营模式转变提供了契机。
参考文献：
分布式商业模式范文第5篇
【关键词】云计算技术应用展望
一、云计算技术的介绍以及应用
云计算技术是一种基于网络相关服务的增加交付以及使用模式，云计算是一种虚拟资源，一般通过网络提供动态易扩展，云计算中的“云”是代表网络的意思，一般情况下我们所指的云计算是一种IT基础设施的使用及交付模式，即通过网络的手段来获取所需资源。截止目前，云计算技术已经有了一定程度的发展，不仅对商业模式有着深刻的影响，同时也在很大程度上影响着商业部署、软件开发运行以及后续的交付运作。有了云计算技术之后，用户可以直接通过付费的渠道获取所需的计算能力，不再需要重新部署客户端。云计算关键技术包括是数据存储技术、数据管理技术、虚拟化的技术等几个方面。
二、云计算技术内容
1.数据储存技术。云计算技术是一种基于网络的超级计算形式，存在和发展的技术就是海量的数据储存，云计算技术采取一种分布式的储存技术将数据储存于服务器集群中，并为所储存的技术复制了多项副本。同时采取一种安全可靠的数据加密技术从本质上保证储存数据的安全和可靠，云计算技术传输率高并且有着很高的吞吐率，以此为技术职称为用户提供完善的数据服务。目前，云计算技术主要采取GOOGLE的GFS或者HDFS，GFS主要用于普通硬件，价格便宜，但可以为用户提供一种性能稳定的数据服务。
2.数据管理技术。由于必须处理和分析大量的分布式数据，云计算技术拥有高效的数据管理技术，主要依托BIGTABLE以及GOOSE的数据管理技术以及基于HADOOP团队的管理模块HBASE，BIGTABLE注意啊建立在GFS的基础上，本质就是采取多级映射的数据处理结构把所有的数据编制成为一个表格，利用庞大的数据储存为用户提供相关的服务。
3.虚拟化技术。虚拟化技术是在数据运行环境下在电脑系统以及相关组件的运行中虚拟出来的一种技术，在电脑的硬件以及操作系统和相关的应用程序中构建一个虚拟化层，这种虚拟化层肩负着承上启下的作用，作为中间层起着连接上层和下层的作用。除此之外，虚拟化技术不仅可以节约费用，达到资源整合的作用，还可以使相关的资源得到最大化的利用。根据不同的对象，虚拟化技术可以细分为软件虚拟、基础设施虚拟以及系统虚拟等方面。
三、云计算的主要服务形式
1. SAAS服务。SAAS服务可以让客户根据并发用户数量、数据存储容量、使用时间等按需支付费用，不用支付软件许可费用，以及支付采购服务器等硬件设备费用，也不需要承担软件项目定制、开发、实施费用，在中小企业的应用非常广泛。
2.PAAS服务。PAAS服务是一种分布式平台服务，开发商提供开发环境、硬件资源等服务给客户，用户可以在其平台基础上开发应用程序并通过互联网传递给其他客户。PAAS服务可以为企业或个人提供研发的中间件平台，提供应用程序开发、试验、托管等多项服务。
3.IAAS服务。IAAS服务即把厂商的服务器组成“云端”基础设施，并将其作为计量服务提供给客户。这种服务将内存、存储和计算能力整合成一个虚拟的资源池，是一种托管型硬件方式，用户付费即可使用。
四、对云计算技术未来的展望
全球信息化的浪潮影响深远，并且随着网络技术的发展以及社会的需求以及各国政府以及GOOGLE、微软等大公司的技术支持，云计算技术在全球都得到了一定程度的发展。到目前为止，云计算技术为科研、军事、娱乐服务、医学、生物学、天文学、地理学等行业提供着专业的数据服务，为人们提供天气预报、在线游戏、数据检索等服务，虽然其面临着一定的挑战，但是也有着广阔的发展前景，据估计，以后的云计算技术将朝着三个方向发展。
1.手机云计算技术的普及。随着手机技术的飞速发展，手机成为人们生活中不可缺少的物品，以逐渐兼具计算机的功能，云计算技术对手机终端的要求不高，云计算技术与手机的结合可以实现随时随地数据信息的检索和运算，是未来云计算的发展趋势之一。
