云计算的核心

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇云计算的核心范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

云计算的核心范文第1篇

【关键词】虚拟化 云计算

1 引言

近几年来，云计算一直是当代信息技术领域的热门话题，它推动了自20世纪50年代以来继个人计算机变革、互联网变革之后的第三次变革潮，它的出现，将从根本上改变当代人的生活、生产模式和商业模式。云计算的产生，是多方面原动力共同作用的结果，包括：硬件技术的发展，虚拟化技术的成熟，面向服务架构的广泛应用，软件即服务模式的流行，互联网技术的高速发展，以及web2.0技术的广泛接受。其中，对云计算影响最大的核心原动力，就是虚拟化技术。

虚拟化技术的发展十分漫长，早在20世纪50年代，虚拟化的概念就已经被提出，到了20世纪70年代，大型计算机就已经在同时运行多个操作系统实例，但由于当时技术的限制，此时的虚拟化技术还没有得到广泛普及。直至今日，由于软硬件方面的技术的巨大进步，使得虚拟化技术在基于x86体系结构的服务器上得以部署，使得虚拟化技术逐步得到认可、普及。

2 虚拟化技术概念

如何来定义虚拟化技术？目前业界对虚拟化技术的定义没有统一的标准，存在多种定义共存的情况，虽然定义方式有所区别，但都阐述了以下三层含义：

（1）各式各样的资源都是虚拟化的对象。

（2）资源中不必要的细节在经过虚拟化后，都对用户进行隐藏。

（3）在虚拟环境中，用户可以实现真实环境中所想要实现的功能。对于资源的定义，可以是像CPU、内存、存储类的硬件资源，也可以是操作系统、文件系统、应用程序等软件环境。

简单来说，虚拟化技术就是在系统中增加了一个虚拟化层，将下层资源进行抽象后，提供给上层使用。用内存虚拟化举例来看，内存和硬盘的关系就是资源和资源代替品的关系，通过虚拟化技术，使得内存和硬盘有了相同的逻辑表示，虚拟化层向上隐藏了如何在硬盘上的操作细节，对于使用虚拟内存的应用，它们对虚拟内存进行操作时，就如同在访问物理内存一样。

3 虚拟化技术重点

通过虚拟化技术，各种虚拟实体备当成IT资源来使用，根据资源的类型不用，文中将从服务器虚拟化，存储虚拟化，网络虚拟化来展开介绍。

3.1 服务器虚拟化

3.1.1 服务器虚拟化概念

服务器虚拟化是指通过将软件与硬件相分离，在硬件以上，操作系统以下加入一个虚拟化软件层，通过空间上的分割和时间上的分时及模拟，将物理服务器抽象成为逻辑资源，向上层操作系统提供与物理服务器一样的虚拟服务器环境，使操作系统直接运行在虚拟环境上。如图1所示。

在采用服务器虚拟化以前，每台服务器上都只运行一个操作系统，而采用服务器虚拟化以后，多个虚拟服务器可以同时运行在一个物理服务器上，并且具有不同操作系统的多个虚拟服务器之间是相互隔离、并发运行的，所模拟出的虚拟服务器都具有完整独立的系统，包括内存、处理器、网络设备、储存设备等。服务器虚拟化技术的运用，使得资源的利用率和灵活性都大大提升。

3.1.2 服务器虚拟化分类

服务器虚拟化中的这个虚拟化软件层，也就是虚拟机监视器（Virtual Machine Monitor，VMM），通常被称为Hypervisor。常见的Hypervisor软件栈架构方案分为两类，分别是寄宿虚拟化和原生虚拟化。架构如图2所示。

（1）寄宿虚拟化：这类虚拟化最大的特色就是Hypervisor被看成是一个应用软件或者是一种服务，在宿主的操作系统上运行。寄宿虚拟化的实现比较容易，而且具有较好的硬件兼容性，宿主操作系统能够使用到的硬件，虚拟操作系统都可以使用。它可以充分利用宿主操作系统所提供的设备和服务来对内存、进程、资源进行调度和管理。但也正式由于Hypervisor运行于宿主操作系统之上，虚拟操作系统对硬件的访问必然要经过宿主操作系统，这样也势必会造成性能的额外开销，所以寄宿虚拟化的性能通常较低，而且一旦宿主操作系统崩溃，那么所有的虚拟操作系统将无法运行，这样的缺点，显然无法满足当今企业对系统安全性和稳定性的要求。

（1）原生虚拟化：在这类虚拟化中，虚拟操作系统通过Hypervisor来完成对真实硬件资源的访问，Hypervisor直接安装在硬件上，使用和管理底层的硬件资源， 并负责与上层虚拟操作系统进行沟通和资源的协调，这类虚拟化系统崩溃的概率较小，就算运行在其上的其中一个操作系统崩溃，也不会影响其他操作系统的运行，对于企业来说是比较适合的。

（3）服务器虚拟化的技术优势。服务器虚拟化与物理服务器相比有以下几大优势：

降低运营成本：服务器虚拟化使得系统管理员将注意力更专注于应用程序的管理，而不是将精力花在与操作系统，中间件的兼容性问题上，通过服务器虚拟化，系统管理员对系统的人工干预频率降低，这样势必会降低基础设施的运营成本。

服务高可用性：虚拟机硬件在抽象化以后，服务的可用性得到提升，与物理服务器相比较而言更具有弹性，通过服务器虚拟化，可以解决许多问题，包括主机的动态迁移，数据的快捷删除，桌面的统一管理等等。

资源利用率提升：在没有采用服务器虚化以前，出于对管理的便捷性安全性以及性能考虑，绝大多数服务器上都只运行一个应用，导致服务器的cpu利用率很低，而通过服务器虚拟化技术，可以将原来多台服务器以虚拟服务器的形式整合到一台物理服务器中，这样就充分提高了服务器的使用效率。

3.2 存储虚拟化

随着企业中大量高价值数据的不断积淀，企业中存储平台的优劣，对整个系统的运作影响巨大，正因如此，存储虚拟化技术应运而生。存储虚拟化最主要的分别是传统的NAS/SAN存储虚拟化以及分布式存储池化两种。

传统存储虚拟化中，NAS（Network Attached Storage）和SAN（Storage Area Network）都是将存储从本地计算机上分离，集中在局域网中供用户共享和使用的技术，该技术又称为逻辑卷管理技术，通过管理软件，可以把多个物理磁盘映射为一个虚拟逻辑空间，该技术可以在不中断系统运行情况下，完成对物理储存设备的增加或减少。

分布式存储池化则是将所有服务器的硬盘组成若干资源池，基于资源池提供各种接口，为上层软件提供卷设备。分布式存储系统具有许多特点，包括：全局负载平衡、分布式SSD存储、高性能快照、高性能链接克隆、平滑扩容节点、资源按需使用、集群管理，快速数据重建，掉电保护等等。分布式存储系统主要适合存储和计算融合的一体化系统，在一体化系统中，分布式存储系统把服务器的本地硬盘组织成一个类似SAN设备的虚拟存储池，为上层应用提供存储功能。

3.3 网络虚拟化

网络虚拟化一般指的是虚拟局域网和虚拟专用网，虚拟局域网可以实现网络的“一虚多”和“多虚一”，即将一个物理局域网划分为多个虚拟局域网，或将多个物理局域网划分到一个虚拟局域网中，使虚拟局域网具有与物理局域网相似的功能，虚拟专用网则是通过对网络连接进行抽象，允许用户远程访问内部组织网络，它能使用户快速安全地访问到所想要的应用程序和数据。

与服务器虚拟化和存储虚拟化的高速发展相比，网络虚拟化的历史不算久远，现阶段的案例最主要还是集中在小规模的，以虚拟交换机、虚拟路由器、虚拟防火墙为代表的，运行在私有云内的较多，这些案例的最大特点，就是对网络硬件基本没有改动，而是通过服务器虚拟化层和云计算软件来完成网络的虚拟化功能。

4 虚拟化技术对云计算的影响

虚拟化技术的使用使得物理资源等底层架构的抽象成为可能，设备的差异性和兼容性对上层应用来说是透明的，虚拟化层的存在，实现了在上层操作系统以及应用程序基本无需感知的情况下，将分散在一个或多个数据中心的基础设施资源统一虚拟化和池化。正因如此，云端才能对底层千差万别的资源进行统一化管理。也正是因为虚拟化技术，云计算的这种在逻辑上以单一整体形式所表现出的特性才得以实现。所以说，虚拟资源在云计算架构中处于最为关键与核心的位置，虚拟化技术是云计算的核心原动力。

参考文献

[1]胡嘉玺.虚拟智慧：VMware vSphere运维实录[M].北京：清华大学出版社，2011.

[2]王庆波，金氲.虚拟化与云计算[M].北京：电子工业出版社，2009.

[3]潘智.服务器虚拟化技术的应用实践[J].柳钢科技，2014（02）.

[4]赵妮.服务器虚拟化技术探析[J].信息通信，2014（4）.

[5]张应福.虚拟化技术的引入与应用[J].热点技术，2014（02）.

[6]谭生龙.存储虚拟化技术的研究[J].微计算机应用，2010（01）.

[7]朱永庆，邹洁.网络虚拟化技术在云计算应用领域探讨[J].电信科学，2010（10）.

云计算的核心范文第2篇

我主要讲的是以下几个方面：第一，云计算和大数据的安全需求。第二，高性能、高可靠性的密码解决方案。第三，关于非结构化的搜索加密的问题。第四，云计算当中虚拟化环境受到的攻击。

大数据信息安全需求

首先，看一下云计算和大数据在信息安全方面的需求。现在，云计算和大数据主要特点，一方面是，超大规模。包括计算能力、存储、用户等等。另一方面是，资源共享。包括计算资源，存储资源，网络资源。

在资源共享的同时，用户之间的隐私如何保护、多个虚拟机之间如何兼容，以及它们彼此之间数据的隔离性和安全性等问题，都是我们要思考的。云计算和大数据带来了一种海量数据的处理，特别是半结构化或者非结构化数据的处理。这是云计算和大数据带来的信息安全的需求。

密码解决方案

在信息安全领域密码技术是解决信息安全的技术之一，而且应该说是作为数据保密的一个最核心的技术。密码技术可以实现一个数据的保密加密，也可以实现身份的辨别。密码技术在信息领域提供了一些安全服务。现在，在云计算和大数据方面，包括安全多方计算，不经意传输，全同态紧密，重加密等，都成了密码专家研究的方向。数据库加密的问题，真正在实际当中使用，还是一些密码的使用技术，包括如何高性能实现密码运算。原来大家以为密码是数学家的问题，密码算法的安全性是一个数学证明，但最近十几年以来，工具越来越多，实际上我们为了攻破一个密码算法，或者把数据解密，不一定要攻击密码算法，也可采用一些旁敲侧击的算法来进行。

在密码算法的基础上，我们要知道云计算和大数据与以前的信息系统相比，就是计算能力的提升，在这种情况下，在云计算的平台上部署一个密码算法或密码系统，就需要非常高的处理能力。比如说，关于大数据的加密，我们可以实现10Gbps的数据加减速度。SM2可以达到几万次每秒，这种高性能的运算能力，可以实现云计算和大数据后端的海量数据的加密，以及多用户的并行密码运算处理能力。

我们认为数据的安全，首先是存储的安全，另外还有一个数据安全传输的概念。我们可以实现大数据，海量数据TB级的大数据文件的传输。

从2004年开始，我们在开发云安全密码平台，我们开发这个平台实际的需求，是来自于金融、银行领域后端的一个密码算法的梳理能力的需求。现在这样一个平台，我们已经在中国建设银行、中国邮政储蓄银行，进行了全面的推广。大家现在有建设银行的卡和账户，实际上后端的处理、后端对银行卡身份信息的验证、以及后端取款、交易，都是调用我们的密码设定来实现数据安全的。我们这个平台主要就是把大数据量的密码设备融合在一个平台当中，实现一个高速的密码识别能力，以及密钥的统一管理。在这里它可以有密码卡、密码机，还可以部署一个CBN的系统，单点登录等等。它的客户端可以实现桌面的安全、桌面的加密、文件的安全传输，包括智能钥匙等等，这个平台上不但在银行里可以使用，它还可以在保险、大型企业、医疗等行业和领域中使用，这个是我们比较成熟，也是推广度较大的云安全密码服务。

非结构化的搜索加密

我们公司在比较前沿的云计算和大数据方面做了一些研究工作。这些技术和工作，有的我们已经形成了产品，有的还是作为一个技术来引领。

第一部分，关于在云存储中的非结构化数据的加密。这些年以来，随着社交网络，各个行业信息化的发展，很多数据由原来单纯的数据表格的形式，变成了非结构化的数据和非结构化大文件的数据，这个时候，加密就成了一个问题。

另外，随着云计算的发展，我们现在很多用户，不管是个人用户还是企业用户，都在建立云的存储平台，包括各种网盘，如360网盘或者百度网盘，大家都把自己的照片，把自己的文件存在网盘当中。在这种情况下，怎么保证远端云存储的安全，这是我们公司一直研究的问题。一种情况是，你放上去以后安全性是不可控的，完全是云服务厂商给你提供。他可以加密，也可以不加密，这个你是控制不了的。

你把一个加密文件存在远端之后，你怎么获取？你在云端存储数据的时候，你可能存储了海量的数据，有一天我想获得其中一部分数据，这是一个解锁的问题。一个办法是，从云端把所有的数据全部下载下来，然后把数据全部解密，解密之后我得到想要的那部分，但是这种效率非常低。另一个办法是，需要把所有的文件都要下载下来，还要完成一个加密，这个对存储，对计算能力都具有非常大的挑战，效率非常低。

现在，云存储方面可搜索的加密，是我们在做的一些密码的体制。我把很多的文件存在远端的云端，当我想得到某一个文件的时候，我可以进行搜索。

自主研发的重要性

现在，云计算非常大的一个特点就是虚拟化。一台服务器上可以有多个虚拟机，多个用户共享一台服务器中相同的CPU资源，相同的硬件设备。在这种情况下，虽然是云的操作系统，也给每个用户界定了不同的时间，或者一个氛围，但实际上它仍然存在一些攻击的问题。

从1949年密码学成为一个学科以来，对密码算法的攻击始终有一批数学家在做相关研究。不过，从1997年以后，有一些密码学家开始提出一些涉及到攻击的问题，密码算法不再是单纯的数学问题，而是一个信息系统的问题。信息系统比如说要想攻击一个密码算法，要想获取用户密钥，我不需要从数学方法分析，可以通过信息系统进行分析。在运算的过程中，可以通过电磁辐射，通过用户CPU消耗的电量，通过声音，甚至通过加密的解密时间，包括一些热量等等，都可以获取。

比如说，有个用户建立一个虚拟机，攻击者也是一个虚拟机，攻击者和虚拟机通过编写一些程序，可以获取在相同的服务器上运行的其他虚拟机的密钥。所以现在云计算环境当中，受攻击的可能性是非常大的。现在，国内的云计算产品，大部分还是采用了国际上的开源代码。在这种情况下，它受攻击的可能性非常大。只有能够自主开发云计算虚拟化的产品，才能保证能够抵抗攻击。

云计算的核心范文第3篇

【关键词】物联网；云计算；教育信息化

【中图分类号】TP393

【文献标识码】A

【文章编号】1672-5158（2012）12-0262-02

1 引言

由于我国教育资源不均衡，在区域之间、城乡之间以及学校之间，教育息化建设存在巨大的差距。一方面，较发达的沿海地区，引进了大量的设备和软件，但事后设备能真正投入使用率却不足60%。另一方面，很多学校尚未具备基本的信息技术条件，延续以往信息化建设思路，大量重复建设、应用系统极度“异构”、重复部署、缺乏统一管理的体系设计，需要大量繁琐且低价值的工作。

物联网和云计算技术的发展使“教育信息化服务”的概念应运而生，它是支撑学校发展的智慧化环境，是一种全新的校园信息化形态。它运用物联网、云计算、移动互联网、应用集成、应用层数据交换等前沿信息技术手段，把学校里分散的、各自为政的信鼠化系统整合为一个具有高度感知能力、协同能力和服务能力的有机整体，对校园管理、教学科研、校园生活等活动提供智能支撑。

2 物联网在教育信息化平台建设中的应用

基于物联网的教育信息化有三大建设目标：为教师和学生提供环境智能感知和综合信息服务平台；利用网络信息服务实现学校各服务领域的互联和协作；提供学校与外部世界相互交流和感知的接口。本研究认为物联网在教育信息化中的应用包括以下几点：

2.1 建立全面和主动的教学管理体系

在建立教学管理运行体系方面，利用现有物联网的核心技术有利于完善教学管理的组织系统、评价和考核系统，从而为教学的质量建立保障和监控体系。通过RFID标签和校园智能卡系统的结合，教师可利用物联网系统，对学生的学习情况进行自动统计。例如：在分组实验教学中，可以对学生的出席和对应的实验器材建立联系，通过RFID系统建立实验室教学管理系统。院校各教学管理部门也可利用RFID技术对学生学习情况、到课晴况进行分析，从而有利于学生工作部门有针对性地开展思想政治工作。建立基于物联网的弹性修学模式，利用物联网信.鼠完整和可追述的特征，学生可以根据本人的兴趣特长，随时修改或完成某一课程的学习，随时选择某一心仪教师的教学，在需要考试时，随时连接到试题库系统并完成考试，从而真正实现学分制。

2.2 构建完全交互与智能的教研环境

利用传感网络，可实现教学环境的实时信息反馈。目前，多数高校已经实施多媒体教学设施进课堂，利用物联网，可对课堂教学设备实现智能控制。例如：在教学楼里安装上万个传感器并用IPV6网络进行连接，可根据教室光线强弱自动调节教室光源和投影机的流明度；也可根据教室环境温湿度，通过红外感应设备自动控制教室空气的更换率；更可利用物联网识别技术，建立教师和对应授课教室的关联授权，智能控制教学仪器的使用等。

2.3 构建交互型虚拟学习社区

基于物联网教学环境下的教学模式相比于以往的各种教学模式，具有更加开放和创新的特征。可以依托物联网强大的物质和信息资源优势来建立基于物联网的科学探究模式。例如：在虚拟社区的学习交互模型中，基于物联网的模式要比给予互联网的模式更能激发出学习者的深层思考，并产生交互。该模式更能引导学习者在每次知识建构、剖析、探讨和问题解决户进行反思、总结和提炼有价值的内容，并在物联网上与其他学习者共享。

2.4 提供个性化学习的支撑环境

物联网能为学习者的常规学习、课后学习、区域合作学习提供支撑环境，拓展学习空间，有利于学习者的自主学习和满足个性化学习需要。学习者可以通过物联网，探究任何感兴趣的问题并及时地得到解决。例如：中国电信的全球眼技术，其实就是远程监控的物联网应用。与传感系统相结合，学习者就可以利用它完成诸如材料学、气象学、生物学等集成应用领域内的多种科学探究。

3 云计算在教育信息化平台建设中的作用

教育云是云计算技术在教育领域的迁移，是未来教育信息化的基础架构，包含了教育信.鼠化所必须的一切软硬件计算资源，这些计算资源虚拟化之后，向教育机构、教育从业人员和学生提供以计算资源为形式的服务。笔者认为云计算在教育信息化平台建设中有以下几点：

3.1 利用虚拟化技术进行基础设施架构

教育信息化平台建设分为基础设施层和应用接口层。基础设施层为高层提供计算、数据存储和网络通讯等资源，即提供IaaS，分为物理硬件子层和虚拟化子层。其中，物理硬件子层由各种真实的物理硬件组成，包括服务器、存储器和网络设备。应用接口层，构建在基础设施层之上，面向开发人员，为开发各类基于云计算的教育应用软件提供开发环境和公用API等，即提供PaaS。公用API可以以Web Service的形式提供给开发人员。

3.2 利用云存储支持海量教育资源

规模巨大的云平台为云端提供云内部资源存储、处理和传输服务，而且还使进入云平台的各个云端可以即时的对学习资源进行更新、补充和修改，使云资源库更加完善，内容更加丰富。云计算在现代教育技术中的应用，是将学习资源由静态激活，使其在云中动态的交互和共享，实现了教学环境的动态变幻和教学媒体的多样化。

3.3 构建智能化教学平台

云计算将学习过程迁移到云中，云计算所构建的虚拟化和智能化教学平台为学习过程提供各项服务。学习过程所涉及的是教学模式中教师（教授者）教学组织和教学评价与学生（学习者）学习活动和认知过程，并且整个学习过程的设计、开发、利用、管理和评价都是动态的。云计算提供的服务规模可以动态伸缩，以满足学习过程变化的需要，可以随时随地根据应用的需求动态地增减IT资源。由于应用运行在虚拟平台上，云计算服务的需求和使用与具体的物理资源无关，各项服务运行在虚拟平台之上.云计算为学习过程构建高可扩展行、可用性和虚拟化的设计、开发、利用、管理和评价环境，支持学习过程的双方（教授者与学习者）在任何有互联网的地方、任何时间使用任何上网终端获取应用服务。

云计算的核心范文第4篇

关键词　分布式计算　非关系型数据库　海量数据处理　云计算

1　引言

目前网络服务正从传统的“高集中、高成本、低通用”的服务配置向“高分布、低成本、高通用”转变。为了构建出动态的、易扩展的、高性价比的计算和存储平台，目前涌现出了云计算(Cloud computing)等新型网络计算技术及其应用系统，目的都是将客户数据和计算请求部署在大量集中或分布管理的廉价计算与存储设备(如PC)上，利用高效的并行和分布式计算技术，支持应用的快速部署和任务调度，提供数据冗余机制，稳定、快捷地满足用户的各种应用。其中，数据的存储方式是构建云计算平台时需要重点考虑的关键因素。

1970年，Edgar Frank Codd首次提出了数据库的关系模型的概念，奠定了关系模型的理论基础。后来Codd又陆续发表多篇文章，论述了范式理论和衡量关系系统的12条标准，用数学理论奠定了关系数据库的基础。IBM的Ray Boyce和Don Chamberlin将Codd关系数据库的12条准则的数学定义以简单的关键字语法表现出来，里程碑式地提出了SQL语言。由于关系模型简单明了、具有坚实的数学理论基础，所以一经推出就受到了学术界和产业界的高度重视和广泛响应，并很快成为数据库市场的主流。当前的大多数数据主要以关系型数据库的方式进行存储。

随着Web2.0的快速发展，非关系型、分布式数据库存储得到了快速的发展，它们不保证关系数据的ACID特性。非关系型数据库(NosQL)概念在2009年被提出来，其主要特点如下：

(1)松耦合类型：使用松耦合类型、可扩展的数据模式来对数据进行逻辑建模(Map、列、文档、图标等)。

(2)弹性计算能力：以遵循于CAP定理的跨多节点数据分布模型而设计，支持水平伸缩。也即对于多数据中心和动态供应的必要支持，即弹性计算能力。

(3)灵活存储：拥有在磁盘或者内存中，或者在这两者中都有，对数据持久化的能力，有时候还可以使用可热插拔的定制存储。

(4)多数据接口：支持多种的“Non-SQL”接口进行数据访问。

(5)易扩展：NoSQL种类繁多，但是共同的特点是没有关系数据库的关系型特征。数据中间无关系，因此扩展比较容易，同时在架构的层面也带来了可扩展的能力。

(6)大数据量，高性能：NoSQL由于无关系型，数据存储的结构简单；且NoSQL的Cache是记录级别的，因此性能要高很多。

(7)灵活的数据模型：NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式；而关系数据库，则基本不可能。

(8)高可用：NoSQL由于采用CAP原则设计，在不影响性能的情况下，可以实现高可用的架构。

目前普遍受到关注的基于大规模廉价计算平台的系统包括Google的云计算平台和Yahoo资助的开源项目Hadoop系统等。这两种系统采用了非常近似的Map／Reduce计算模式和大规模分布式非关系数据存储NoSQL机制(Google的Bigtable和Hadoop的HBase)。

本文的贡献在于：探索在混搭平台上，既利用NoSQL的高并发、高扩展、低成本的特性，又保持了传统数据库成熟的解决方案，从而展示了混搭平台对于海量数据存储及分析处理能力，以源自电信部门的大规模业务数据为分析对象，构建了一个具有良好参考价值的应用示范。

2　技术思路

随着电信行业的发展和用户规模的不断扩大，每天都产生着海量的业务数据、上网数据、信令数据、用户话单数据等。运营商普遍希望利用数据挖掘技术对这些数据进行分析处理，从而提供决策支持和为用户提供增值服务。然而由于数据量过于庞大，利用关系型数据库和复杂SQL语言对数据进行处理的传统方法将占用大量处理与存储资源，造成承载的服务器负载过高，执行效率低下，不得不提升服务器性能及存储规模，导致投资成本增加，已经越来越不可取。

“非关系型数据库”能够以两种基本的方式实现业务处理的灵活性。模式自由的逻辑数据模型有助于为任何业务进行调整带来更快的周转时间，把对现有应用和功能造成的影响减到最少，在大多数情况下因变更而带来的迁移工作几乎为零；水平伸缩性能够在用户增加造成负载周期性变化，或者应用突然变更的使用模式时，提供坚固的保障。面向水平伸缩型的架构也是迈向基于SLA构建的第一步，这样才能保证在应用不断变化的情形下业务处理保持连续。

分布式数据的核心问题是保证磁盘I／O不能成为应用性能的瓶颈，在此之上，绝大部分解决方案支持各种新一代并行计算的范式，例如MapReduce、排序列、Bloom Filter、B树、Memtable等。分布式计算模式将大型任务分成很多细粒度的子任务，这些子任务分布式地在多个计算节点上进行调度和计算，从而在云平台上获得对海量数据的处理能力，可以有效地解决电信行业海量数据挖掘处理中所存在的问题。

以关系型数据库存储和非关系型数据NoSQL存储为基础，结合云计算下的分布式计算理念，以下提出对电信数据的海量数据处理方法。

3　方案设计

结合关系数据库存储敏感数据及实时访问的优点，以及非关系数据库模式自由与低成本高性能高可扩展的优点，本文提出了关系数据库与非关系数据库NoSQL相结合的海量数据方案。系统架构如图1所示。

(1)数据整合层

通过封装关系数据存储与非关系数据存储的混合存储模型，化繁为简，用于实现数据访问与共享的隔离。

本系统的核心在于关系数据存储和非关系数据存储的有效结合。非关系型数据存储和关系数据存储主要包括如下技术实现方式：非关系存储作为镜像(可以采用代码同步模式或者同步模式)、关系与非关系数据存储的组合。鉴于电信行业数据的特点，本系统主要采用关系和非关系存储组合的方式进行实现。

云计算的核心范文第5篇

高职生经过由浅入深地实例探究解析，不同阶段吸纳的计算机知识都会在特定应用软件操作期间灵活穿插，自身感知兴趣和最终学习效率也将迎来全面新生机遇。有关此类人性化教学辅助手段主要包含以下功能特性：首先，动机明确。高职计算机教学过程中任务设计，就是借助学生已有知识、接受能力和操作技能等，进行教学目标细致对比校验，确保课程中一切重点、难点知识得以有机筛选，督促学生加大此类因素关注力度，方便在今后实习领域中轻松应对各类冲突问题。其次，操作性较强。高职计算机基础类课程，对于课堂环境中的可操作性问题关注度较高，希望主动消除以往深入复杂的任务单元，营造和谐趣味流氛围，适当集中学生群体课堂之上的注意力。

二、日后我国高职院校激活计算机教学任务驱动核心运用功效的策略内容解析

（一）科学设置不同类型的感知情境。

任务驱动教学模式的第一道工序便是明确公布阶段化改造任务。事实上，高职生在进行计算机技术系统化研习过程中，经常会触碰到理论、实践结合困境，为了避免其困惑心理快速蔓延，作为教师应该尽快设置合理的任务情境，带动学生进行Word程序中的自选图形、文本框、剪贴画工序操作练习，并且在课后设置地图绘制的任务，顺势激发个体实践操作潜能。

（二）引导学生群体进行问题细致观察和合理验证。

在任务内容确认过后，为了确保高职生主观能动性的全面激活结果，教师应该引导他们进行任务结构形式验证探讨，包括需要储备的知识内容和触碰的实践情境等，进一步令学生明确当下自身知识的完备或是欠缺状况，明白单纯记忆知识规则是不科学的。而教师要做的便是在其思维出现模糊迹象过程中，给予合理数量的指导线索，令高职生群体建立应有的自信挑战心理，自由分组并完成对应草图的设计工作。

（三）清晰划分高职生动手操作职责。

任务驱动教学方式就是希望通过引领学生进入特定情境，确保此类群体注意力全程集中结果，之后深度明确阶段化学习改造指标，在面对各项挑战问题期间能够不屈不挠，从容应对。另一方面，为了确保高职阶段计算机基础性知识逻辑性、完整性得以细致呈现，在任何一类单元讲解完毕过后，教师都可以适当地引导此类群体进行已学知识结构梳理重整，同时快速构筑起新旧知识交互式衔接单元，以此强化学生个体对知识的记忆、理解和实践延展能力。需要额外加以强调的是，为了更加客观地检验和促进学生达到预期的目标，发现教学中的问题，要对学生的学习效果进行评价。评价的内容包括：是否完成了对新知识的理解、掌握、熟练应用；学生自主学习的能力；同学间相互协作的能力；创新的能力。

结语：