云计算的方法

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云计算的方法范文第1篇

摘要:云计算是分布式计算技术的一种,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经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。本文简要探讨在云计算时代存在的信息安全问题及解决这些问题的方法。

关键词:云计算;安全风险

Security Risks&Solutions in Cloud Computing Era

Chen Xin

(Jiangsu Highway Management Centre,Nanjing211300,China)

Abstract:Cloud computing is a distributed computing technology, network computing will be a huge program automatically split into numerous small subroutine,and then handed over to multiple servers through an extensive system search,calculation and analysis after the treatment results back to the user.In this paper,Security Risks&Solutions in Cloud

Computing Era was Investigated.

Keywords:Cloud computing;Security risk

一、云计算的定义与现状

云计算是并行计算、分布式计算和网格计算的发展实现。目前云计算的产业分三层:云软件、云平台、云设备。上层分级:云软件提供各式各样的软件服务。参与者:世界各地的软件开发者;中层分级:云平台程序开发平台与操作系统平台。参与者:Google、微软、苹果;下层分级:云设备集成基础设备。参与者:IBM、戴尔、惠普、亚马逊。

二、云计算的重要特点

(一)超大规模。“云计算管理系统”具有相当的规模,Google的云计算已经拥有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。“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。

(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)廉价。由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云,因此用户可以充分享受“云”的低成本优势。

三、云计算存在的信息安全

作为一项可以大幅降低成本的新兴技术,云计算已受到众多企业的追捧。然而,云计算所带来的安全问题也应该引起我们足够的重视。

云计算使公司可以把计算处理工作的一部分外包出去,公司可以通过互联网来访问计算基础设施。但同时,数据却是一个公司最重要的财富,云计算中的数据对于数据所有者以外的其他用户云计算用户是保密的,但是对于提供云计算的商业机构而言确实毫无秘密可言。随着基于云计算的服务日益发展,云计算服务存在由多家服务商共同承担的现象。这样一来,公司的机密文件将经过层层传递,安全风险巨大。

总的说来,由云计算带来的信息安全问题有以下几个方面:

(一)特权用户的接入

在公司外的场所处理敏感信息可能会带来风险,因为这将绕过企业IT部门对这些信息“物理、逻辑和人工的控制”。

(二)可审查性

用户对自己数据的完整性和安全性负有最终的责任。传统服务提供商需要通过外部审计和安全认证,但一些云计算提供商却拒绝接受这样的审查。

(三)数据位置

在使用云计算服务时,用户并不清楚自己的数据储存在哪里,用户甚至都不知道数据位于哪个国家。用户应当询问服务提供商数据是否存储在专门管辖的位置,以及他们是否遵循当地的隐私协议。

(四)数据隔离

用户应当了解云计算提供商是否将一些数据与另一些隔离开,以及加密服务是否是由专家设计并测试的。如果加密系统出现问题,那么所有数据都将不能再使用。

(五)数据恢复

就算用户不知道数据存储的位置,云计算提供商也应当告诉用户在发生灾难时,用户数据和服务将会面临什么样的情况。任何没有经过备份的数据和应用程序都将出现问题。用户需要询问服务提供商是否有能力恢复数据,以及需要多长时间。

四、云计算中确保信息安全的具体方法

(一)对保存文件进行加密

加密技术可以对文件进行加密,那样只有密码才能解密。加密让你可以保护数据,哪怕是数据上传到别人在远处的数据中心时。PGP或者对应的开源产品TrueCrypt等程序都提供了足够强大的加密功能。

(二)对电子邮件进行加密

为了确保邮件安全,使用Hushmail或者Mutemail之类的程序,对收发的所有邮件进行加密。

(三)使用信誉良好的服务

建议使用名气大的服务商,它们不大可能拿自己的名牌来冒险,不会任由数据泄密事件发生,也不会与营销商共享数据。

(四)考虑商业模式

在设法确定哪些互联网应用值得信任时,应当考虑它们打算如何盈利。收取费用的互联网应用服务可能比得到广告资助的那些服务来得安全。广告给互联网应用提供商带来了经济上的刺激,从而收集详细的用户资料用于针对性的网上广告,因而用户资料有可能落入不法分子的手里。

(五)使用过滤器

Vontu、Websense和Vericept等公司提供一种系统,目的在于监视哪些数据离开了你的网络,从而自动阻止敏感数据。比方说,社会保障号码具有独特的数位排列方式。还可以对这类系统进行配置,以便一家公司里面的不同用户在导出数据方面享有不同程度的自由。

参考文献:

[1]MICHAEL MILLER.云计算,2009,7

云计算的方法范文第2篇

【关键词】随机任务 云计算平台 能源消耗 优化管理

随着社会的进步和科技的发展，我国的互联网技术得到了很大的提高，越来越多的行业和部门都必须利用网络来开展工作和学习。而云计算平台为人们提供高效、简单和安全的计算时，却总是由于任务的安排方式不够科学，使得云计算系统产生大量的空闲能耗，给个人和企业的发展造成了沉重的经济负担。如何能够充分的使用这些空闲的资源，提高云计算平台的计算效率，成为人们重点研究的课题。而通过建立云计算系统的模型，掌握其计算的功率和相应的时间，然后采取相应的任务调度策略来控制空闲能耗，使之继续发挥作用能极大的减少能耗的产生，使优化的计算平台更好的发挥其作用。

1 云计算及调度算法的分析

1.1 云计算分析

云计算是指在互联网服务增加、使用和交付模式的基础上，通过互联网来提供动态扩展的虚拟化的资源，它是一种按使用量来完成付费的的计算模式，能够提供可用的、方便的网络访问，使人们很少参与管理或与服务供应商接触就能快速的提供可以配置的计算资源。

1.2 调度算法分析

调度算法是依据资源的分配策略制定的一些资源的配置方法，它因为计算系统的不同而有不同的算法。传统的调度方法有先到先服务和轮转法两种，这两种计算方法都不能满足云计算环境中的类型多样和用户增多的调度需求，因为他们都是建立在前后顺序的基础上来执行计算任务，当执行前一个任务时它就占用了后面的资源，而这些占用的资源并没有被充分的利用，于是造成了严重的能耗损失。而后来设计出的启发式调度算法，目的是计算更多的任务和解决更多处理器的调度问题，但是它在求最优解的时候效率非常低下，因此不能用于规模大、任务类型多的云计算环境。

2 随机任务和云计算系统的建模

2.1 随机任务模型的建立

在进行云计算方面，用户的需求不是固定不变的，因此云计算系统接受的任务也是随机变化的，它包括以下几点：第一，任务下达的时间间隔会受到负指数分布和Erlang分布的影响。第二，很多用户提交的服务很大程度上是相同的，尤其是近期网上比较流行的内容，用户都会非常疯狂的进行提问。第三，用户对于同一个问题的提问方式可能都不一样，因此需要云计算系统根据计算的要求和模式进行仔细的筛选，然后分类别进行答复。对其可以进行以下的模型建立，当任务是以随机的方式到达云计算系统时，可以用（T，Λ，W）这样的三元组来表示。而T=[ti|1≤i≤m]代表不同的任务类型，其中ti代表第i类型的任务且他们之间是相互独立的，而1≤i ， j≤m；Λ=[λi|1≤i≤m]表示的是任务的平均到达效率，其中λi表示在ti单位时间内到达的任务数量，如果i和j是不相等的，那么λi也不等于λj，而且1≤i ， j≤m；W=[wi|1≤i≤m]代表的是计算的任务量，Wi代表的是ti类型任务的计算情况，所以i类计算任务就可以建立成这样的数据模型（ti，λi，wi），而且在这个过程中ti属于T，λi属于Λ，wi属于W。通过云计算系统的的监测数据，来分析出任务达到时的间隔时间，接着采用统计方法进行验证，来估计它的参数。

2.2 云计算系统模型的建立

现在很多的云计算系统使用的服务器是不同类型的，所消耗的功率也是不相同的，所以要清楚了解它们的运算程序需要进行建模来分析，它可以定义为六元组来表示，如（ C， ， Pidle， Ppeak， Umxn），其中各个部分代表的内容也是不一样的，如C=[cj|1≤j≤n]表示的是在云计算系统中计算机的数量集合，其他的S代表的是计算机的状态等等。通过云计算系统的数据分析，能够对不同服务类型的服务率矩阵Umxn，其他的数值则可以通过云计算系统的测量来获取。

3 云计算系统的能耗分析

通过建立随机任务模型和云计算系统的模型，能够清楚的辨别任务到达云计算平台的时间和不同的类型，计算系统的计算性能和效率等，掌握了这些详细的信息就能够采取合理的调度措施。而能耗的降低分为空闲时间优化和云计算系统运行时间优化两个方面，当在使用空闲优化方法时可以用公式E（Energyj）idle= ×E（tj）来进行表示，通过这个公式便可以利用降低计算机的空闲概率 来实现减少空闲能耗的产生，提高云计算平台的工作效率。而运行时间的优化则可以通过公式

来进行表示，通过公式可以将执行产生的小型能耗的任务通过计算机来完成能耗的降低处理。

4 结束语

通过建立云计算系统的模型，来分析该系统的性能和功率两个方面的作用，并采用随机任务的调动策略保证了云计算平台效率的发挥，同时降低了计算系统在解决计算问题是所学的能耗，不仅满足了用户执行时间的要求，也减轻了他们很大的经济负担，实现了用户总效益值的最大化。

参考文献

[1]谭一鸣，曾国荪，王伟.随机任务在云计算平台中能耗的优化管理方法[J].软件学报，2012（2）.

[2]潘钰.云计算平台中的能耗管理方法[D].南京邮电大学，2013.

[3]李妍霏.云计算中的能耗计量模型和节能优化机制[D].北京邮电大学，2013.

[4]朱敏.云环境中面向随机任务的用户效用优化模型研究[D].湖南大学，2013.

[5]何丽，饶俊，赵富强.一种基于能耗优化的云计算系统任务调度方法[J].计算机工程与应用，2013（20）.

作者简介

万亮（1986-），男，江西南昌市人。现就读同济大学软件学院研究生。研究方向为计算机软件工程。

云计算的方法范文第3篇

【关键词】云计算技术 电力大数据 属性约简

自进入二十一世纪以来，人类社会便正式进入了网络信息化时代，在信息化大背景的影响下，企业信息化和管理系统化已经成为主流趋势，而在电力企业中，由于其自身数据处理的复杂性和庞大性，其不仅实现了信息化管理，更在此技术上，对云计算技术进行了全面应用，以实现大数据处理。但是，由于受发展时间短以及相关技术人员和管理人员技术水平和职业素质不高的影响，其在云计算以及大数据处理等应用方面依旧存在一定缺陷，需要加强人员和技术投入，不断加强对技术的研究和创新，使其能够更好的满足电力企业的经营和管理需求；因此，接下来，本文就以更好的提高电力企业云计算应用技术为主要目的，对基于云计算技术的电力大数据预处理属性约简方法进行深入研究。

1 电力大数据预处理属性约简方法的发展

在电力企业的经营和管理中，为了能够更好的提升供电的稳定性和质量，并对自身的经济效益进行有效保障，就需要对电网数据进行详细分析，尤其是对大数据进行科学、高效的预处理。电力大数据预处理主要包括数据清洗、集成、转换以及约简等众多环节，其中任何一个环节出F问题，都可能对电力企业的最终决策目标造成影响。因此，在大数据预处理过程中，就需要提高数据的分析效率，并以此为基础对各个环节中的决定性因素进行有效控制，设法降低电网的数据处理规模。比如，在对风速进行预测的过程中，相关技术人员便应用了经典粗糙集理论方式，约简出了影响风速的关键属性；在电力大数据预处理中同样如此，需要根据不同情况采用不同的约简方式约简出其关键属性。

在之前的电力企业经营和管理中，所应用的约简算法虽然也能够在一定程度上降低时间复杂度，也相应的提高了数据预处理属性约简效率，但是这种算法是一次性将所有数据都存入内存中，因此，这种算法只适合应用于传统的电力数据处理中，而不适合应用在现代化的电力大数据处理中。

因此，为了能够有效解决该方面问题，电力企业便开始对CPU、内存以及计算机硬盘等进行扩充和升级，但是这种方式虽然能够在一定程度上解决属性约简中数据规模和时效受硬件制约的问题，可却也提高了成本，会对电力企业的经济效益造成影响。而随着网络以及信息技术的不断发展，云计算技术的出现很好的解决了该方面所存在的问题，与传统网络以及计算机技术相比，利用云计算技术不仅能够提高对计算机硬件资源的有效应用，同时也全方面，大幅度提高了数据处理技术，为电力大数据预处理属性约简提供了科学有效的新途径。

2 MapReduce在电力大数据预处理属性约简中的应用

MapReduce这种比较高效的并行编程模型，就能够很好的解决电力大数据预处理属性约简问题，如下，便是其中较具代表性的定义和定理：

定义1：假设电力知识表达系统为决策信息表S，S=（U，A，V，f），表中，U为对象集合，A=CυD，C为条件属性集，D为决策属性集，V为属性值集合，f为信息函数，并明确对象属性值。

定义2：令P，QA，P∩Q=|，P是Q的正域，记posp（Q）=∪x| U/QPX，Count（posp（Q））表示P中所包含的元素个数。

定理1：假设电力知识表达系统S=（U，A，V，f），P，QA，P∩Q=|，RP，Count（posR（Q））= Count（posp（Q））为posR（Q）= posp（Q）的充要条件；

必须性证明：因为posR（Q）= posp（Q），所以Q的P正域）与Q 的正域R相同，Count（posR（Q））= Count（posp（Q））；

充分性证明：通过反证法进行证明，即设posR（Q）= posp（Q）不成立，而因为RP，所以posR（Q）posp（Q），而因为posR（Q）= posp（Q）不成立，所以posR（Q）posp（Q），则Count（posR（Q））< Count（posp（Q）），与Count（posR（Q））= Count（posp（Q））矛盾，姑不成立。

以上为MapReduce并行编程模型中的部分定义和定理，从中能够看出，在对一个电力知识表达系统属性约简的过程中利用粗糙集理论，可以有效降低关键属性约简的复杂度，不仅能够有效降低整个约简过程的计算量，还能够更好的降低时间和资源的消耗，而基于云计算技术的电力大数据预处理属性约简，就是在由此为基础的前提下，通过加强对云计算技术的应用，来进一步提高其约简效率。

3 基于MapReduce技术的电力大数据预处理属性约简

在基于云计算技术的电力大数据预处理属性约简中，可以将一个电力大数据集当成是一个电力知识表达系统，而在此前提下，再进行属性约简，就可以看作是计算正域的势，其计算方式也可以如下进行：

（1）map函数在同一时间对多个数据分片进行访问，并根据具体要求对其属性以及属性值进行提取，并形成键值对；

（2）Reduce函数对来自不同节点map发送的key值相同的键值对序列，并对其相同等价类的个数进行计算。

而利用Hadoop在对复杂任务进行处理的过程中，其重点在于增加任务数量，而非对map和Reduce函数的复杂性进行增强。因此，在基于云计算技术的电力大数据预处理属性约简中，针对性的设计了两个map，三个Reduce以及一个call_job函数，外带一个主程序，然后，再针对其具体需求，分别给出了相应算法，通过这些给出的算法，便能够对大数据预处理属性进行有效约简。

与传统约简方式相比，基于云计算的约简方式，不仅解决了其不能够对大数据集进行处理的问题，还更进一步提高了整个约简计算的效率，降低了复杂度，节省了时间和空间，因此，在当前的电力企业中，其已经成为电力大数据预处理属性约简的主要方式。

4 结束语

伴随着电力行业的快速发展以及电网规模的不断扩大，传统属性约简方式已经满足不了电力大数据的处理和计算需求，在一定程度上影响了电力企业的经营和管理决策。因此，电力企业应该加强对云计算技术的研究和应用，并基于云计算技术实现电力大数据预处理属性约简，提高电力大数据处理效率，为企业经营和管理决策提供可靠参考依据。

参考文献

[1]杨传健.基于冲突域的高效属性约简算法[J].计算机学报，2012（02）.

[2]翟俊海.基于样例选择的属性约简算法[J].计算机研究与发展，2012（11）.

作者简介

崔晓优（1975-），男，河南省许昌市人。大学本科学历。现为许继电气股份有限公司工程师。

云计算的方法范文第4篇

1、已知体重、时间和速度。

2、跑步热量（kcal）＝体重（kg）×运动时间（小时）×指数K。

3、指数K＝30÷速度（分钟/400米）。

4、例如：某人体重60公斤，长跑1小时，速度是3分钟/400米或8公里/小时，那么他跑步过程中消耗的热量＝60×1×30/3=600kcal(千卡)。

云计算的方法范文第5篇

提高方法：

1、增加硬盘剩余容量，从硬盘上删掉一些不需要的文件，以使硬盘剩余容量增多。

2、可使用DOS操作系统提供的DEFRAG命令对硬盘中的文件进行整理，取消硬盘中的碎片，从而减少读取文件所花费的时间。

3、在运行WINDOWS时，可使用交换文件提高速度。

4、在网络上使用无盘工作站。