云计算科学与技术系
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云计算科学与技术系范文第1篇
【关键词】云计算 技术 城市网络
1 高效云计算系统技术发展工作带来的机遇和挑战
与传统数据相比，虚拟化云计算系统有哪些优势，虚拟化云计算系统是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据类型构成的数据集合群。
1.1 高效云计算系统技术发展，将带来哪些变化
首先推动决策制定更加科学。相比于传统各项工作重在总结解释现有状况、缺乏准确有效预测的问题，高效云计算系统技术发展可以通过运用虚拟化云计算系统技术，对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享，积累过去、分析现在、预测未来，实现由数据到知识的转化、由知识到行动的跨越，从而成为支持智能化城市网络科学决策和准确预。其次推动工作开展更加高效。虚拟化云计算系统的一大重要价值在于它的“全”，空间结构上多角度、多层次信息的交叉复现，时间结构上各种相关联的信息的持续呈现。再次推动融合手段更加丰富。虚拟化云计算系统时代改变了信息收集的数据来源方式，也改变数据挖掘和知识发现的内容处理方式。最后推动结果运用更加有效。虚拟化云计算系统公开形成倒逼机制，将使各责任主体的工作模式从以往的单纯结果导向向结果和过程导向同时并重转变。
1.2 推动高效云计算系统技术发展科学化带来哪些挑战
（1）是高效云计算系统技术发展数据资源还不够丰富。目前，高效云计算系统技术发展已经实现面向各级各类智能化城市网络开展融合评估监测职能，信息平台建设已经起步，但是高效云计算系统技术发展信息资源还远不能满足虚拟化云计算系统环境下的工作需要，形成高效云计算系统技术发展虚拟化云计算系统的基本条件还达不到。
（2）是高效云计算系统技术发展信息使用还不够充分。我们在开展义务智能化城市网络均衡发展融合评估认定、义务智能化城市网络质量监测等各项工作时，各级政府智能化城市网络状况、学校基本办学条件、教师和学生的许多智能化城市网络行为等数据都可能构成虚拟化云计算系统，但是由于数据意识的欠缺，目前对这些数据基本上用过就废，未能妥善保存运用，也没能做进一步的挖掘分析，这是对信息资源的极大浪费。
（3）是高效云计算系统技术发展队伍运用信息化技术开展融合的水平还不够高。目前，全国有一大批专兼职督学活跃在智能化城市网络教学工作第一线、掌握智能化城市网络动态第一手资料，他们本应成为智能化城市网络“虚拟化云计算系统”的采集者、使用者和直接受益者。
2 高效云计算系统技术发展工作的初步探索
2.1 将虚拟化云计算系统应用于制度设计
我们利用虚拟化云计算系统，为融合科学决策、加强制度建设提供了更加具有科学性和前瞻性的思维模式。例如智能化城市网络规划纲出台以来，我们制定了《智能化城市网络均衡发展融合评估暂行办法》、《高效云计算系统技术发展评估暂行办法》、《关于进一步加强城市网络结构融合评估工作的意见》、《高效云计算系统技术发展评估办法》等，初步建立了高效云计算系统技术发展评估指标体系。
2.2 建立虚拟化云计算系统平台评价指标体系
针对高效云计算系统技术发展，虚拟化云计算系统平台下的评价指标体系，以及时搜集、实时处理数据信息，为实现高效云计算系统技术发展信息采集和海量数据的分析比对奠定了基础。如目前我们正在积极探索开发城市网络结构管理评价信息系统，今后将在全国普遍开展智能城市结构管理网上自评试点，组织用户针对生活管理、污染管理、空间感知结构管理、移动终端管理、智能化城市网络资源管理安全管理等内容进行网上自评，探索建立完整的自评、信息公开、融合评估的智能城市结构管理评价机制。
3 高效云计算系统技术发展科学化水平
针对智能城市结构人才规范化、专业化、信息化水平，是推动高效云计算系统技术发展科学化的关键。要着力提高智能城市结构人才的信息化水平，将高效云计算系统技术发展信息化纳入考核指标，强化对于运用信息化技术开展高效云计算系统技术发展的考核，提高智能城市结构人才推动高效云计算系统技术发展科学化的能力。要加快研究建立信息管理平台，形成包含全国所有城市的基本信息、工作实绩、考核评价、培训情况等方面信息的虚拟化云计算系统库，利用虚拟化云计算系统技术实现对智能城市结构人才的科学分析和有效管理，助推智能城市结构人才优化结构、科学规范高效开展融合工作。
4 结束语
随着教育互联网、物联网等新技术的飞速发展，虚拟化云计算系统技术时代的信息风暴开始席卷各个行业领域，深刻影响着人们的思维、生活和工作方式。党的十八届三中全会拟定，按照“深入推进区域信息化、强化国家高效云计算系统技术发展”的要求，高效云计算系统技术发展作为智能化城市网络“智能化城市网络”中的重要地位不断得到确认和巩固。目前，结合虚拟化云计算系统技术环境下的新形势，以及十八届四中全会“推进国家治理体系和治理能力的现代化”的新任务，如何充分利用虚拟化云计算系统技术，推动建立科学规范的智能化城市网络治理体系，形成高水平的智能化城市网络治理能力。
参考文献
[1]张志勇.区域信息化是建立现代教育治理体系的关键[J].人民教育，2014（3）：1.
[2]周海涛.高等教育“区域信息化”的缘由与路径[J].国家教育行政学院学报，2014（3）：3-8.
[3]吴云鹏.教育学的教学案例设计策略[J].教育评论，2013（5）：108-110.
作者介绍
冉鸿雁（1986-），女，大学本科学历。现为四川化工职业技术学院讲师。主要研究方向为计算机技术及应用和虚拟网络应用技术。
云计算科学与技术系范文第2篇
关键词：云计算 数据存储 技术 研究
中图分类号：TP333 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）12-0089-01
云计算是一种现代的架构体系，这种体系主要是以服务作为其主体运运而生的。为了可以很好地区分云计算的服务方式，在计算机领域把云计算分为了两种最为基本的服务形式，这两种服务形式为云计算，以及云存储。云计算作为一种新型的技术手段被广泛的运用到现代的网络系统，以及现代的金融服务领域；作为计算机技术快速发展的一种形式的云计算，是一种以服务为主体的现代运用系统。为了能够在各种各样的环境下对计算机的数据进行相应的处理，就需要加入另一种服务形式，这种服务方式就是云存储。为了能够适应社会的发展需求，有必要对云计算进行更加深入的研究。
1 云计算，以及云存储
1.1 云计算
云计算是一种新型的技术形式，它通过向对象提供提供技术服务来实现的。云计算提供的计算模式可以分为两种，一种是动态化的可伸缩的计算模式，另一种是动态化的虚拟资源计算模式。虽然说云计算是一种新型的技术形式，但是从它的本质来说，云计算指的就是互联网，以计算机网络，所以说云计算中的云是一种比喻性的说法。在以往的电信行业中，也存在云的概念，当时的云指的就是电信网。但是随着近几年计算机网络的不断发展，为了满足互联网，以及基础设施抽象表达的要求，才逐渐把云的概念扩大到互联网等方面。在计算机中使用云计算，可以很好地满足现实的需求。传统的数据信息基本上是以本地的计算机，或者远程服务器为载体进行存储。而云计算的使用，则是将大量的数据存储到计算机之上。大部分的企业可以很方便的把资源信息转换到比较客观的应用上，这主要是由于这些企业的数据系统与计算机互联网比较相似，所以，可以很容易的对存储体系，以及计算机进行相应的访问。
1.2 云存储
随着云计算的推广，为了适应这一发展趋势，就从云计算中总结出了一个全新的概念，这个全新的概念就是云存储。云计算具有一定的基础功能，而由于云存储是从云计算当中延伸出来的，所以，云存储具有与云计算相类似的功能，即计算机的网格技术，以及计算机的集群应用，还有就是计算机的分布式文件系统。以上的这些基本功能对于云存储发挥其功效具有重要的作用。通过相应的应用软件，可以把计算机网络当中的各式各样的存储设备有效的集中起来，以保证这些存储设备可以进行有效的协同合作。云存储的这种新型的存储模式，是在原有的原有的存储模式的基础之上，进行相应改进的一种存储模式，但是这种新型的存储模式还可以提供一种特别的架构服务。由于云具有广域网，以及互联网的特性，所以具有相对比较的形象特征，而对待遇使用云存储的人来说，云存储具有一定的透明性。把一些有关联的存储设备，以及应用程序软件进行有效的而结合起来，因为存储设备的服务转换抓哟是要通过相关的应用软件来进行实现的。
2 云计算的环境下数据存储体系的构建
在实际的云计算的操作过程当中，对于云计算环境下数据存储体系的建立是十分的必要的。建立云计算环境下数据存储体系，通常会涉及到很多方面的内容，比如说，云计算的数据中心，以及云服务的接口，还有就是云的用户和与计算的服务协议等等各方面的内容。首先，我们先来了解一下什么是数据中心。所谓的数据中心，实质上指的就是数据的存储基础，数据中心是要通过云计算的环境下来进行实现的。数据中心所涉及的内容，包括了数据的存储管理，以及数据的存储设备，还有就是计算机中分布式的文件系统等等。云存储可以有很多不同的类型，一种是根据企业发展的不同程度会采用的专门的存储设备，另一种是运用于个人的存储设备，还有一种就是把专门的存储设备与个人的存储设备进行有机的结合起来。虽然有以上的三种分类，但是对于云存储设备来说，并没有硬性的规定说要根据那个条件进行分类。根据客户机，或者服务器的模式可以对分布式的文件系统进行相应的设计。运用网络节点之间的联接可以很好地吧文件系统管理当中的一些物理存储紫玉进行有效的存储。
3 云计算服务器架构的构建
云计算存储服务器在云计算中占据着关键性的作用，所以对与计算服务器的架构的构建显得至关重要。对于云存储服务器架构的建立，一定要保证是在进行建立云储存体系之前进行建立。比较常见的云存储服务器架构有两种，一种是存储区域网，另一种就是附网存储。对于云存储服务器架构的建立，可以通过多变的架构技术来实现云存储服务器架构的建立的。
附网存储是一种文件存储系统，附网存储是依附于分布式架构系统而存在的。在附网存储当中，是相互独立，而且又相互统一的。所以说，附网存储是一种松散结合型集群，说附网存储是独立的，主要是因为在附网存储中的每一个节点都是相互独立的；而说附网存储是相对统一的，主要是因为附网存储是以系统集群的形式存在着的。附网存储是一种结合比较紧密的集群系统。一旦有一个文件产生请求，附网存储中的热河一个节点都会对这个文件中的不同数据进行同时的访问，与此同时，云计算还会对于用户的相关要求进行相应的处理。一般的存储系统不同的是，附网存储系统的性能不会由于请求越多而越弱，相反的是，附网存储是随着用户的访问请求越多，就会具有越强的性能，因为用户的请求越多，会使得节点数越来越多，所以附网存储系统的性能越强。
4 结语
总的来说，作为现代计算模式的代表的云计算，在实践当中具有很大的数据集群，因此云计算具有最优化的服务功能。云计算中的数据存储，可以通过冗余存储方式来进行数据的存储，进而可以确保数据的安全性，以及可靠性。
参考文献
[1]冯辉宁.云计算环境下的多路数据流分层模块化建模与设计[J].系统工程理论与实践，2013，33（6）：88-89.
云计算科学与技术系范文第3篇
关键词：计算机网络专业；大数据；云计算；Hadoop
中图分类号：G642.0；TP393 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2016）12-0-02
0 引 言
随着云计算、物联网以及“互联网+”技术的兴起，数据正以前所未有的速度在不断增长和累积，互联网大数据正在实时影响人们的工作、生活乃至社会发展。2012年 3月，美国奥巴马政府公布“大数据研发计划”，旨在提高和改进人们从海量、复杂的数据中获取知识的能力，发展收集、储存、保留、管理、分析和共享海量数据所需要的核心技术。2014年大数据高速发展，中国互联网三巨头BAT（百度、阿里、腾讯）纷纷建立大数据研究院、大数据实验室等，提供大数据专业服务，一批大数据专业分析公司应运而生。我国的开放、共享和智能的大数据时代已经来临，同时对专业人才的需求也日益增长。
大数据的发展与计算机网络密切相关，因此适时调整高职计算机网络专业方向的培养目标，可以更好的适应大数据发展要求。大数据背景下计算机网络专业学生的目标是培养具有计算机网络、大数据及云计算的专业知识，实践能力强、职业道德素养高，具备云平台的管理能力和网络软件开发能力，能够从事网络工程设计实施、网络高级管理维护、网络开发、云平台组建及管理以及大数据存储、计算及分析等岗位的高级技能型人才[1]。
1 大数据与云计算
根据维基百科的定义，大数据[2，3]是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据主要具有4V特征[2]，即数据体量巨大（Volume）、数据种类繁多（Variety）、流动速度快（Velocity）、价值密度低（Value）。
从技术角度上看，大数据必然无法用单台计算机处理，必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。目前应用最为广泛的大数据分布式处理平台就是Hadoop，Hadoop是由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，能够对大量数据进行分布式存储、分析和处理的云计算平台，已经在网络大数据领域得到了广泛运用。例如Yahoo使用4 000个节点的Hadoop集群来支持广告系统和Web搜索的研究；Facebook使用1 000个节点的集群运行Hadoop，存储日志数据，支持其上的数据分析和机器学习；百度用Hadoop处理每周200 TB的数据，进行搜索日志分析和网页数据挖掘工作；淘宝的Hadoop系统用于存储并处理电子商务交易的相关数据。
2 课程体系改革研究
2.1 课程体系现状
目前，高职院校计算机网络专业类课程大多围绕计算机网络工程和计算机网络开发两条主线，主要课程包括网络基础、路由器及交换机配置与管理、Windows网络服务器配置与管理以及动态网站开发相关技术等。这些课程内容传统，课程内容严重同质化，教学内容已不能满足大数据时代人才培养的要求，这些将直接影响学生的理论实践能力和就业机会。
大数据、互联网+、物联网及云计算技术的发展和应用给高职计算机网络专业人才培养带来了新的要求与挑战，与市场需求存在脱节现象。计算机网络专业应紧跟大数据、云计算等先进技术的步伐，不断进行专业课程的创新性研究，重视实践类课程和教材的研发，适时调整人才培养目标和专业教学计划，以期满足工作岗位的实际要求。
2.2 研究思路
计算机网络专业经过多年的发展，其课程体系比较成熟，形成了各自的特色教学。因此，本文的研究内容是对原有课程体系的补充和完善。
2.2.1 有针对性的进一步优化传统的专业职业技能课程
传统的专业职业技能课程已经比较成熟，经过了实践的考验，也已得到了学生的认可。尽管如此，还要有针对性的进一步优化，使得课程体系的理实比达到更优，提升课程教学实施的效果。
2.2.2 采用增加模式，补充完善课程体系
基于大数据和云计算技术研发新的职业技能课程，充实现有的课程体系。大数据和云计算紧密相联，因此要增加云计算和大数据的理论和实践课程。在研发课程的过程中，以岗位需求为导向，以培养技能型人才为目标，合理安排理论教学内容和课时，着重开发实践教学案例和内容，明显区别于本科课程教学设置。
2.2.3 课程体系相互作用，相互促进
网络技术是大数据、云计算技术的基础。因此计算机网络传统课程也是新研发课程的基础。新研发课程既是传统课程的有效实践，又是对传统课程的有效扩展和提升。
2.3 具体内容
由于大数据、云计算技术是基于网络的技术，因此，计算机网络专业人才培养具有先决条件。根据以上研究思路，具体方案主要包括强化现有课程体系，增加基础理论课程、完善知识体系，增加实践课程、锻炼岗位能力三个部分。
2.3.1 强化现有课程体系
针对现阶段存在的问题，学校应强化现有课程体系，使学生具有扎实的网络管理能力和一定的网络开发能力。现有的课程体系使学生具备了相关能力。熟悉ISO/OSI互联网模型，并掌握常见的互联网协议如TCP/IP、ARP、OSPF、SSL、DNS、DHCP及HTTP等。能够配置管理Windows和Linux服务器，熟悉使用常见的网络命令，具备远程网络控制学习能力。掌握程序设计语言Java，具备Windows和Linux下的程序开发能力，包括编写shell程序。能够配置交换机和路由器，具备组建局域网的能力。熟悉信息安全、系统安全及网络安全攻防技术。
2.3.2 增加基础理论课程，完善知识体系
针对人才需求，增加大数据、云计算等基础理论课程，完善知识体系。虽然大数据、云计算等课程教学的最终目的是培养实践技能，但基础理论仍非常重要，主要包括熟悉大数据的基础概念和常见技术架构；熟悉云计算原理和架构，并了解虚拟化技术如KVM；熟悉分布式系统和分布式计算原理；了解大数据、云计算的最新应用。
2.3.3 增加实践课程，锻炼岗位能力
在课程体系设置中，实践课程比例应超过理论课程。增加大数据、云计算等实践课程，锻炼学生的岗位能力。主要包括主流云平台管理软件的使用，如华为FusionSphere、VMWARE等；分布式系统管理、分布式并行计算以及Map/Reduce编程；Hadoop集群、HBase分布式数据库的构建与管理；Hadoop、HBase等案例实践与应用。
通过以上方法，使得计算机网络专业学生在原有专业基础上，掌握大数据和云计算的原理，具备云平台的管理能力，并能基于Hadoop等云计算平台实现大数据程序，对大数据进行计算分析。
2.4 Hadoop课程实施
通过以上分析可知，增加的课程内容主要是大数据、云计算相关课程，最终采用Hadoop云计算平台相关技术实现大数据的存储、计算与分析。通过理论教学，使得学生深入了解掌握大数据技术、云计算原理及Hadoop架构。通过实践教学，使得学生能够掌握Hadoop集群的配置与管理，并且能够基于Hadoop实现大数据程序设计，使得学生具备基本的大数据处理能力。因此Hadoop课程是核心课程。
2.4.1 Hadoop原理
Hadoop是把大数据集分发到计算集群中各个节点上共同处理以实现大数据的快速处理。用户无需了解分布式底层细节就可开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop最核心的设计是HDFS文件系统和MapReduce编程模型。HDFS为海量数据提供存储，而MapReduce则为海量数据提供了计算。如图1所示，Hadoop运行的基本过程如下[4，5]：
（1）客户端可以将文件上传至HDFS文件系统，NameNode则会根据文件大小和Block大小配置将文件的物理属性分成若干个Block文件块，并分布式存储至DataNode数据节点，同时将块存储信息保存至NameNode节点，以方便文件进行资源管理。
（2）文件上传完成后，客户端提交具体Job任务至Hadoop集群，各DataNode节点根据任务要求可以读取相应的文件Split，并完成Map和Reduce计算任务，将结果作为输出文件传输至HDFS文件系统。
（3）在任务执行过程中，可以通过JobTracker、TaskTracker及ResourceManager监控任务的执行情况和资源消耗信息等。
2.4.2 Hadoop教学平台配置与部署
Hadoop教学平台需配置、部署一些部件。基于现有实验室的计算机和网络环境，网络服务器系统采用Linux Ubuntu，构建Hadoop集群网络。基于Cloudera Hadoop开源框架实现Hadoop教学平台。
2.4.3 Hadoop分布式文件存储及大数据处理实现
Hadoop分布式文件存储及大数据处理实现包括：HDFS文件系统的使用；HBase的使用；MapReducer程序实现；大数据案例分析与实现。
3 结 语
本文分析了大数据背景下高职计算机网络专业的培养目标和课程体系的改革思路，在优化计算机网络专业传统课程的基础上，增加大数据、云计算等相关课程，并以Hadoop课程的具体教学实施来培养学生的实践能力，使得学生能够紧跟大数据、云计算的技术步伐，满足工作岗位的要求。
参考文献
[1]赵伟艇，夏栋梁.基于岗位能力培养的云计算课程群知识体系构建研究[J].电脑知识与技术，2016，12（2）：167-169.
[2]陶雪娇，胡晓峰，刘洋.大数据研究综述[J].系统仿真学报，2013（S1）：142-146.
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[6]曾文英，吴积军，曾文权，等.基于云计算的IT课程体系改革[J].计算机教育，2014（17）：40-44.
[7]鲍爱华，陈卫卫，刘鹏，等.云计算课程内容体系的建设与实践[J].计算机工程与科学，2014，36（A02）：42-45.
云计算科学与技术系范文第4篇
关键词：云计算；云计算体系结构；云计算应用
中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号：1672-7800（2012）010-0024-02
项目基金：四川教育学院教学改革项目（2010JG10）
作者简介：余科军（1979-），女，硕士，成都师范学院计算机科学系讲师，研究方向为计算机网络、数据库技术。
1云计算概述
随着网络技术、计算机技术的快速发展，移动宽带网络的出现和移动智能终端的普及，互联网范围不断扩大，越来越多的设备接入了互联网，这就需要互联网处理大量的数据，从而给互联网系统带来了更多的负载。对于如何安全有效地利用海量信息，传统的服务构建模式已经显得力不从心。在这种背景下，基于分布式计算的新型服务计算模式——云计算应运而生。
云计算最早是在2006年，由美国亚马逊公司和谷歌公司提出来的。云计算的基本原理是，用户所需的应用程序并不需要运行在用户的个人电脑、手机等终端设备上，而是运行在互联网的大规模服务器集群中。它是网格计算、分布式计算、并行计算、网络存储、虚拟化、负载平衡等传统计算机技术和网络技术发展融合的产物。云计算能够让客户在世界任何地方访问“云上”所有的应用程序和文件。完整的云计算是一个动态的计算体系，提供托管的应用程序环境，能够动态部署、动态分配计算资源，并实时监控资源的使用情况。云计算的核心技术主要包括虚拟化技术、编程模型、分布式数据存储技术、集成数据管理技术、信息安全、分布式资源管理、云计算平台管理、绿色节能技术等。
云计算有特点，包括超大规模、虚拟化、高可靠性、通用性、高可扩展性、按需服务、运用成本廉价和有潜在危险性。针对云计算的特点，现在云计算广泛应用于商业，成为商业计算的模型，并实现各种商业的信息服务，支持用户在任意位置使用终端获取服务，拥有成千上百万的服务器集成，使用了数据多副本容错保证了数据的可靠性，采用极其廉价的节点构成云，经常只需几百元，就能完成百万元的任务。
自从亚马逊公司最先提出云计算的概念之后，云计算技术就受到了各大IT厂商和研究者们的广泛关注。对于云计算技术的研究虽然才短短几年，但是现在已经涌现出很多云计算系统，其中比较典型的系统有AmazonEC2、GoogleAppEngine、ApacheHadoop、WindowsAzurep以及清华大学透明计算平台。
2云计算体系结构
云计算的结构是利用高速互联网的传输能力，将数据的处理过程从个人计算机或服务器移到互联网上的超级计算机集群中，这个计算机群是由成千上万台很普通的工业标准服务器组成，由大型的数据处理中心管理。由于云计算是网格计算、分布式计算等技术发展而来，系统所含技术更多，如编程模型、数据管理技术、数据存储技术、虚拟化技术、云计算平台管理技术等。云计算的结构也是一个逐步完善的过程，云计算结构如图1。
（1）基础层。面向具体的物理资源，主要对这些物理资源进行局部范围内的管理，提供计算、存储、带宽等服务，这是所有应用功能的基础。它通过对主机、存储设备、网络等硬件设备进行分布式集群、抽象化和虚拟化处理，将其虚拟化集群到一起，构成整个云计算与云服务的基础设施，使对外看上去就像一个统一的整体，用户只需发出约定的设备调用指令就可以获得自己想要的“云”硬件资源，并为系统提供动态灵活的基础设施层服务。
（2）资源池（数据库）。虚拟化技术是云计算的一个重要组成部分，通过虚拟化技术可实现软件应用与底层硬件相隔离，可以将单个资源划分成多个虚拟资源的裂分模式，也可以将多个资源整合成一个虚拟资源的聚合模式。
（3）管理中间件。这个模块具有承上启下的作用，提供用户管理、安全管理、资源管理、映像部署等，这是云计算资源管理系统及集成第三方开发应用功能的综合管理平台。管理中间件管理协调整个服务系统，比如身份管理、用户许可、请求管理、使用费用管理、程序部署、程序调度、程序执行、程序回馈等，甚至还包括身份认证、访问控制、病毒防护和安全统计。
（4）应用服务。提供运行在云上的应用和服务。用户所处理的数据保存在互联网上的数据中心，并不存储在本地，用户所需的应用程序运行在互联网上大规模的服务器集群中，并不运行在用户的个人电脑、手机等终端设备上。用户只需能够接入互联网，就可以通过电脑、手机等终端设备，在任何地点方便快捷地使用数据和服务。
3高校云计算体系结构
传统的服务能力在面对海量数据处理、跨地域分布式数据存储以及高质量远程教学等新增需求时，已不能满足其需求。而云计算技术具有计算性能高、成本低、高效能的网络共享、强大的网络服务能力等特点，为高校教育机构的发展提供了新的方向。学校之间采用集中管理的模式，通过统一的管理，透过互联网就可以访问云计算的教学资源平台。高校云计算体系结构如图2。
云计算系统由大量服务器组成，并服务于大量用户，而且采用分布式存储的方式存储数据。因此，在高校云计算系统中，不仅一个地区、一个国家，国内外大学可以联系在一起，进行资源共享、相互交流。海量数据的处理是云计算系统一个重要的核心技术。
云计算为各学校提供了一个教学资源共享的环境，让更多老师、学生能利用互联网上的虚拟教学资源。在云计算的体系结构中，学生可以进行选课、查询成绩与学分、班级管理、提交作业等功能；老师可以进行成绩录入、课程管理等功能；教学管理人员可以进行学生管理、学籍管理、资料存档、待办事项处理等。基于云计算的教学系统，老师、学生、教学管理人员能够跨时间、跨空间地进行交流与协作，在“云端”实现见习、实习与实训的指导、交流、评测、监控等教学与管理工作，甚至实现视频实践教学展示。
基于云计算的虚拟实验室是一个集虚拟实验教学管理系统、实验课教学指导系统、网络实验仿真等功能为一体的强大系统，可解决因实验经费不足或高档次、高价位设备缺乏所不能开出的实物实验课的难题，同时也不会造成因使用不当、管理不善等因素造成的仪器损坏、元器件丢失等现象。同时，虚拟实验还可以模拟实验室中没有的设备，而不受时空的限制，方便地进行实验。
参考文献：
[1]管刚，杨涛.浅谈云计算对职业教育的影响[J].中国集体经济，2010（4）.
[2]中国云计算网，什么是云计算？[EB/OL].http：///Article/ShowArticle.asp？ArticleID=1，2008.
云计算科学与技术系范文第5篇
【 关键词 】 云计算；虚拟化；海量数据；存储；管理；服务
【 中图分类号 】 TP393 【 文献标识码 】 A
1 引言
随着互联网的发展，人们对网络的需求越来越多，网络提供给人们的服务也越丰富，而这些网络服务需要海量数据的存储和强大计算能力来满足日益增长的业务需求，云计算的理念就这样应运而生，它是直接产生于企业计算、互联网领域，它更关心如何扩展系统、如何方便IT管理。
2 云计算的概念
云计算是一种动态的易扩展的且通常是通过互联网提供虚拟化资源的计算方式，用户使用相关资源时不需要了解云内部的细节，也不必具有云内部的专业知识。云计算的概念可以从狭义和广义两个方面来看。狭义云计算是一种IT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（包括硬件、平台和软件），提供资源的网络就是“云”，“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费，这种特性被人们形象地称为像使用水电一样使用IT基础设施。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IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务。
3 云计算的体系结构
云计算的基本原理是利用非本地或远程服务器（集群）的分布式计算机为互联网用户提供服务（计算、存储、软硬件等服务），这使得用户可以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的资源。云计算的体系结构如图1所示。
云端用户是提供云用户请求服务的交互界面，也是用户使用云的入口；服务目录是云用户在取得相应权限后可以选择或定制的服务列表；管理系统是提供对用户、资源管理和服务；部署工具是对资源进行智能调度、使用、配置和回收等；资源监控是监控和计量云系统资源的使用情况；服务器集群是虚拟的或物理的服务器，由管理系统管理负责高并发量的用户请求处理、大运算量计算处理、用户Web应用服务，云数据存储时采用相应数据切割算法、采用并行方式上传和下载大容量数据。
4 云计算中的关键技术
按需部署是云计算的核心，要解决按需部署，必须解决资源的动态可重构、监控和自动化部署等，而这些又需要以虚拟化、高性能存储、高效数据处理、高速互联网等技术为基础。所以云计算除了需要仔细研究其体系结构外，还要特别注意研究资源的动态可重构、自动化部署、资源监控、虚拟化、海量数据存储、海量数据管理、编程模式及云平台管理等关键技术。
4.1 虚拟化技术
虚拟化技术是指计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行，它可以扩展硬件的容量，简化软件的重新配置过程，减少软件虚拟机相关开销和支持更广泛的操作系统等多个方面；通过虚拟化技术可实现软件应用与底层硬件相隔离，它包括将单个资源划分成多个虚拟资源的裂分模式，也包括将多个资源整合成一个虚拟资源的聚合模式；虚拟化技术根据对象可分成存储虚拟化、计算虚拟化、网络虚拟化等；在云计算实现中，计算系统虚拟化是一切建立在“云”上的服务与应用的基础；虚拟化技术目前主要应用在CPU、操作系统、服务器等多个方面，是提高服务效率的最佳解决方案。
4.2 分布式海量数据存储技术
云计算系统由大量服务器组成，同时为大量用户服务，因此云计算系统采用分布式存储方式存储数据，用冗余存储的方式（集群计算、数据冗余和分布式存储）保证数据的可靠性。冗余的方式通过任务分解和集群，用低配机器替代超级计算机的性能来保证低成本，这种方式保证分布式数据的高可用、高可靠和经济性，云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS和Hadoop团队开发的GFS的开源实现HDFS。
4.3 海量数据管理技术
云计算需要对分布的、海量的数据进行处理、分析，因此，数据管理技术必需能够高效的管理大量的数据；计算系统中的数据管理技术主要是Google的BT（BigTable）数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase；由于云数据存储管理形式不同于传统的RDBMS数据管理方式，如何在规模巨大的分布式数据中找到特定的数据，也是云计算数据管理技术所必须解决的问题，同时由于管理形式的不同造成传统的SQL数据库接口无法直接移植到云管理系统中来，目前一些研究在关注为云数据管理提供RDBMS和SQL的接口，如基于Hadoop 子项目HBase和Hive等。另外，在云数据管理方面，如何保证数据安全性和数据访问高效性也是研究关注的重点问题之一。
4.4 编程方式
云计算提供了分布式的计算模式，客观上要求必须有分布式的编程模式。云计算采用了一种思想简洁的分布式并行编程模型Map―Reduce，Map―Reduce是一种编程模型和任务调度模型，主要用于数据集的并行运算和并行任务的调度处理，在该模式下，用户只需要自行编写Map函数和Reduce函数即可进行并行计算，其中Map 函数中定义各节点上的分块数据的处理方法，而Reduce函数中定义中间结果的保存方法以及最终结果的归纳方法。
4.5 云计算平台管理技术
云计算资源规模庞大，服务器数量众多并分布在不同的地点，同时运行着数百种应用，如何有效的管理这些服务器，保证整个系统提供不间断的服务是巨大的挑战，云计算系统的平台管理技术能够使大量的服务器协同工作，方便的进行业务部署和开通，快速发现和恢复系统故障，通过自动化、智能化的手段实现大规模系统的可靠运营。
5 结束语
云计算真正实现了按需计算，从而有效地提高了对软硬件资源的利用效率，云计算的出现使高性并行计算不再是科学家和专业人士的专利，普通的用户也能通过云计算享受高性能并行计算所带来的便利，使人人都有机会使用并行机，从而大大提高了工作效率和计算资源的利用率，云计算模式中用户不需要了解服务器在哪里，不用关心内部如何运作，通过高速互联网就可以透明地使用各种资源。
参考文献
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基金项目：
甘肃省教育科学“十二五”规划课题（GS[2013]GHB1097）。
