云计算概述

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云计算概述范文第1篇

关键词： 细化算法； 并行算法； 算术运算； 二像素宽斜线

中图分类号： TN911?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2013）14?0013?04

Improved thinning algorithm based on arithmetic operation

HAN Jian?feng， SONG Li?li

（School of Information Engineering， Inner Mongolia University of Technology， Huhhot 010080， China）

Abstract： An improved algorithm is proposed based on the classical algorithm because the existing thinning algorithms have the phenomena of inadequate thinning and excessive erosion of two?pixel?wide diagonal lines. The arithmetic and logic ope?

rations are adopted in the new algorithm to construct the assistant judgement condition， so as to complete the deletion judgment of the classical algorithm and restrain the excessive erosion of two?pixel?wide diagonal line. The redundancy pixels residual on diagonal line in the classical algorithm processing are deleted by the added secondary scan to obtain the 8?connected single?pixel image and keep the advantage of fast arithmetic operation of the origional algorithm. The Experimental results show that the new algorithm could effectively avoid the excessive erosion of two?pixel?wide diagonal lines， maintain the feature information of original image and realize the sufficient thinning of character images.

Keywords： thinning algorithm； parallel algorithm； arithmetic operation； two?pixel?wide diagonal line

字符识别的关键是提取字符图像的特征信息。通常使用细化算法去除二值化图像中的冗余像素，得到线宽为单像素的细化图像，从而能够较为容易和准确地提取字符的特征信息。细化算法广泛地应用于图像分析、特征提取及模式识别等领域中。

现有多种细化算法，从原理上可分为迭代算法和非迭代算法；从运算过程上可分为并行算法和串行算法。文献[1]对现有多种经典方法进行了分析和比较，如串行的Hilditch算法、Pavlidis算法等及并行的Rosenfeld算法、Rutovitz算法等。由于并行算法是在每次对图像的扫描后完成对冗余像素的删除，而串行算法则是在扫描过程中删除冗余像素，因此普遍认为并行算法更快，在字符识别中并行细化算法应用更多。其中，基于Rutovitz算法的各并行算法最具代表性，特别是Zhang和Suen所提出的ZS细化算法[1?3]应用最为广泛。另外还有基于模板匹配的细化算法，多应用于指纹图像处理等领域，如文献[4?5]提出的算法等。以上算法的细化过程均是基于对图像的逐像素扫描，称为迭代算法或基于像素的算法。此外还有所谓非迭代算法，采用找出图像关键轮廓点并连线的方法描绘图像特征，常用于OCR（光学字符识别）。各种细化算法在不同应用中具有各自的优缺点，但一般而言，良好的细化算法应当具备条件为：保留完整的拓扑和几何特性；各向同性；对原图像的重建或恢复；处理速度快。

实际上，由于迭代算法对图像的扫描顺序或子条件的迭代顺序可能不同，导致无法实现严格的各向同性。

1 现有细化算法

设图像中某像素p1的8邻域如图1所示。其中，像素值为1的点称为轮廓点，像素值为0的点称为背景点。ZS算法采用对图像逐像素扫描的方法，对轮廓点的8邻域分两个步骤进行算术逻辑运算，依据运算结果判断该像素是否应该删除。

图1 8邻域示意图

步骤1：若轮廓点p1的8邻域点满足条件（1）～（4），则标记p1，本次扫描结束后将标记的像素删除。

（1）

（2）

（3）

（4）

式中：为p1的8邻域中非零像素的个数，即：。为像素按照顺时针方向旋转时，像素值由0变1的次数。

步骤2：若轮廓点p1的8邻域点满足条件（1），（2）及条件（5），（6），则标记p1，本次扫描结束后删除标记的像素。

（5）

（6）

步骤1，步骤2反复迭代，直至图像中没有可以删除的点，细化结束。

ZS算法的优点是迭代次数少，运行速度快，同时兼顾连续性，对直线、T型交叉和拐角能够精确地保持和原图像一致，图像基本能够细化为单像素。

ZS算法的主要缺点是对二像素宽斜线的过度腐蚀。如图2所示，对于二像素宽的斜线，ZS算法将其细化为单像素短直线，细化结果产生了严重的失真。另外，ZS算法对斜线的处理不够理想，细化图像的斜线上易残留冗余像素。多种算法对ZS算法进行了改进，如Lu和Wang提出的LW细化算法[1，6]和文献[7]所提的EPTA算法（Enhanced Parallel Thinning Algorithm）等。

图2 ZS算法对二像素宽斜线过度腐蚀

LW算法为了解决对二像素宽斜线的过度腐蚀问题，将ZS算法的条件（1）修改为。即放松了ZS算法的删除条件，从而避免对二像素宽斜线的过度腐蚀。但显而易见的是，细化结果中会残留更多的冗余像素，不能完全细化。EPTA算法将扫描分为两个阶段[7]，第一阶段扫描与ZS算法相似，仅增加了一个判决条件，即若所有标记删除的像素满足，则将该点保留，以避免对二像素宽斜线的过度腐蚀；第二阶段专门删除斜线上的冗余像素。EPTA算法确实能够在一定程度上避免二像素宽斜线的过度腐蚀，但其存在较大的局限性。虽然在针对单幅斜线图像细化时可以避免过度腐蚀，但如果图像中存在其他轮廓点、且其细化所需迭代次数多于二像素宽斜线图像时，判决条件失效，仍然会产生对二像素宽斜线的过度腐蚀。如图3所示，包含二像素宽斜线和字符“0”的图像，随着字符“0”增大，其所需迭代次数增多，分别为3次、5次、8次，二像素宽斜线出现了部分的和完全的过度腐蚀现象。

图3 EPTA算法对二像素宽斜线的细化效果

另外，因为用于删除斜线冗余的条件约束过少，第二阶段扫描不能将冗余像素完全删除，导致EPTA算法细化不完全。文献[8?10]同样是对ZS算法的改进。文献[8]所提算法的速度有所提高，但未能实现完全细化。文献[9]提出的算法在ZS算法基础上利用ZS算法条件的镜像改善细化效果，上文提到由于并行细化算法在根本上不能实现严格的各向同性，因此无法根除ZS算法的斜线冗余。

同时该算法也提出了避免二像素宽斜线过度腐蚀的解决办法，但可能会出现保留过度的现象。文献[10]所提算法可以删除ZS算法处理后残留在斜线的冗余像素，但未对二像素宽斜线过度腐蚀的问题提出解决办法。

由此可见，以上对ZS算法的改进在增加处理时间的同时，对于细化效果的改善并不明显，不能实现完全细化。本文采用算术运算的方法对ZS算法改进，在保留经典ZS算法优点的同时，改善斜线冗余像素过多及二像素宽斜线的过度腐蚀问题。

2 改进的细化算法

定义轮廓点p1的扩展邻域如图4所示。

本文所提改进算法采用算术逻辑运算对扩展邻域的像素进行判断，确定其是否应被删除。

图4 扩展邻域示意图

步骤1：扫描图像，若轮廓点p1满足条件（1）～（4），且不满足（7）～（10），则标记，本次扫描结束后，将标记像素删除；

且：

（7）

且：

（8）

且：

（9）

且：

（10）

步骤2：扫描图像，若轮廓点p1满足条件（1），（2），（5），（6），且不满足（7）～（10），则标记，本次扫描结束后，将标记像素删除；

步骤3：判断删除标记，若标记为1，跳至步骤1；若标记为0，则跳至下一步；

步骤4：扫描图像，若轮廓点p1满足条件（11）或条件（12）或条件（13）或条件（14），则删除之；

（11）

（12）

（13）

（14）

步骤5：判断删除标记，若标记为1，则跳至步骤4；若标记为0，则细化结束。

步骤1，2与ZS算法相似，从两个方向对图像进行扫描，使用条件（1）～（4）或（1），（2），（5），（6）及条件（7）～（10）确定是否删除轮廓点。条件（7）～（10）用于避免二像素宽斜线的过度腐蚀现象。如果轮廓点满足条件（1）～（4），且满足条件（7）～（10）之一，则该点可能在二像素宽斜线上，应予以保留；若均不满足，说明其为冗余像素，在本次扫描后将被删除。改进算法没有直接修改ZS算法的条件，而是针对二像素宽斜线增加了判决条件，虽然会增加少许处理时间，但既可避免二像素宽斜线的过度腐蚀，又可避免因放宽ZS算法的约束条件而残留过多冗余像素。

步骤4使用条件（11）～（14）删除斜线上的残留冗余像素。若轮廓点满足条件（11）～（14）之一，则将其删除，直至完全细化。在实际处理中，与ZS算法相比，通常只需增加两次迭代即可，保证了改进算法的快速性。

图5为改进算法对二像素宽斜线以及包含“0”字符的二像素宽斜线细化效果图。可见，本文所提的改进算法，对于避免二像素宽斜线的过度腐蚀现象更具普遍性。

图5 改进算法对二像素宽斜线的细化效果

3 实验结果与分析

实验中采用ZS算法与本文所提改进算法分别对英文字母、阿拉伯数字及汉字进行细化处理，部分实验结果如图6～图8所示。

图6 英文字母细化效果

ZS算法的细化结果中在多个字符中存在明显的细化不完全现象，对汉字“彩”的细化结果中甚至出现了过度腐蚀现象。在研究中发现，ZS算法细化后在斜线上残留冗余像素的原因是细化过程中这些像素不满足条件（2），因此无法删除，在多次扫描后仍然会留在图像中。改进算法则不存在上述问题，细化后得到了单像素、保持8连接的图像，同时避免了ZS算法、EPTA算法等二像素宽斜线的过度腐蚀现象。

在Pentinm 4 3.0，1 GB内存计算机上针对100幅22×28像素字符图像的多次实验中，改进算法平均处理时间3.02 s，而ZS算法为2.36 s，增加的处理时间主要用于过度腐蚀现象的抑制以及斜线上冗余像素的删除。

图7 阿拉伯数字细化效果

图8 汉字细化效果

4 结 语

本文提出了一种采用算术逻辑运算的改进细化算法。针对字符图像的实验结果证明，改进算法以增加少量处理时间为代价，能够实现完全细化，得到单像素且满足8连接条件的细化图像，有效避免了ZS算法等经典算法中存在的二像素宽斜线的过度腐蚀现象，完整地保留了字符图像的特征信息。

参考文献

[1] LAM L， LEE S W， SUEN C Y. Thinning methodologies： a comprehensive survey [J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence， 1992， 14（9）： 869?885.

[2] ZhANG T Y， SUEN C Y. A fast thinning algorithm for thinning digital patterns [J]. Communications of ACM， 1984， 27（3）： 236?239.

[3] GONZALEZ R C， WOODS R E. Digital image processing [M]. 2nd ed. Beijing： Publishing House of Electronics Industry， 2002.

[4] 王家隆，郭成安.一种改进的图像模板细化算法[J].中国图象图形学报，2004，9（3）：297?301.

[5] 梅园，孙怀江，夏德深.一种基于改进后模板的图像快速细化算法[J].中国图象图形学报，2006，11（9）：1306?1311.

[6] LU H E， WANG P S P. A comment on “a fast parallel thinning algorithm for thinning digital patterns” [J]. Communications of ACM， 1986， 29（3）： 239?242.

[7] 包建军，樊菁.鲁棒的二值图像并行细化算法[J].计算机辅助工程，2006，15（4）：43?46.

[8] 喻擎苍，苏斌，李华强.改进的符号图像并行细化算法[J].计算机工程与设计，2009，30（3）：723?724.

云计算概述范文第2篇

【Key words】Cloud computing； Library management； Organizational structure

0 引言

IT已经深刻地改变了图书馆的社会生存基础，技术的每一次进步几乎都给图书馆事业带来新的挑战，都值得图书馆人关注[1]。置身于大数据时代，云计算并没有被淘汰。相反，云计算作为强有力的后盾，迎接着大数据的到来。二者之间的关系像一枚硬币的正反面密不可分。云计算提供可扩展性，为大数据分析的实践之车，这成为大数据和云计算绑定所带来的优势。云计算服务和云应用在云平台支撑下，让庞大的行业数据得到妥善保存和处理。

Google公司有一套专属的云计算平台，拥有数据的存储能力、强大的计算力、却用了极低的成本。每天都有递增的全世界的信息数据，提供着高体验度的互联网应用，从而拥有几乎全世界的用户，且对每个用户进行数据挖掘和分析。

云计算作为IT行业发展的大势所趋，为许多行业开拓了全新的运行模式。而图书馆作为一个与IT密切相关的行业应该及时融入云中[2]。复杂的海量数据对图书馆的数据存储能力提出挑战。图书馆可以利用云平台强大的计算能力、数据处理功能以及人性化的服务，实现图书馆资源的实时共享多样化应用。同时，图书馆的管理和组织结构也应随之而改变，以更好的模式来迎接新时代的到来。

1 云图书馆的到来

云计算为图书馆的发展开拓了新的发展局面，利用云进行信息服务，使得传统图书馆的信息服务流程被打破，业务重新组合，业务以外包、技术化、虚拟化发展的方向发展。服务理念与方式也发生了很大的转变与革新。云管理员与云用户一样，使用手机、电脑等设备不限时间与地点都能够获取云图书馆里的任何信息服务。图书馆员从非核心业务中解放出来，从而更专注于图书馆信息服务。图书馆应树立合作理念，充分利用云计算优势，积极构建云平台，加强机构间合作，拓展资源建设和利用渠道，实现资源、服务和技术的集成与共享[3]。云计算的高度共享这个特点，则弱化了硬件对图书馆的作用，丰富了图书馆文献存储，根据用户的需求完善图书馆的馆藏结构，增加用户对图书馆文献资源的利用。同时，与各大高校图书馆的编目流通资源共享及全文链接软件等进行互操作，向终端用户提供无缝的使用体验[4]。

2 图书馆组织结构的改变

2.1 传统图书馆的组织结构

传统图书馆需要文献采访、编目、流通等文献工序分工的部门。各部门分工细化，部门与部门之间联系甚少。这种自上而下、单向直线形组织结构使得图书馆员只对自己的上级负责，部门间的壁垒森严，有些部门极少与读者沟通。图书馆传播知识的完整性被人为划分的各部门职责所割裂。各岗位职工只关注完成自己的业务，极少关注图书馆整体功能的实现；在图书馆整体组织结构中只有少数人从事知识的直接传播工作，使得图书馆传播知识的功能未能成为主导功能[5]。

2.2 云图书馆的组织机构

云下的组织结构不再需要传统的文献采访，编目，流通等以文献工序分工的部门，完全按知识的学科划分，采编开发利用等一系列工作融于其中。所有成员都处于和用户信息广泛交流之中[6]。图书馆的组织结构以人为中心，而不是以物为中心，满足读者的信息需求是图书馆一切工作的出发点和落脚点。所以图书馆应根据用户的需求采集和提供信息资源，而不是根据图书馆采集的信息提供服务[7]。大数据的支持能提升图书馆的服务质量，能够对用户的数据进行分析、处理和预测，要求馆员的能力更全面，对各学科的知识都需要一定深度的了解，与用户开展多种互动。技术部则提供云服务平台的管理和维护，保障用户能够顺畅地使用云；办公室负责做好宣传和推广的工作。云图书馆的业务流程重组，组织结构扁平化，提升了馆员对图书馆的归属感和责任心，馆员之间可以互相协同，加强了馆员之间的沟通，对图书馆的动态能够实时的掌握。

3 如何管理云

3.1 晴空无云的昨天

图书馆正面临的挑战是使用昨天的工具管理今天的馆藏[8]。现行的组织结构形成的管理方式具有经验管理模式，其本身带有任意性、专断性色彩。由于对图书馆管理者的职业道德缺乏有效的监督评价和考核，还由于没能建立一个公平、公正的人员评价系统，所以当前我国高校图书馆在管理上常常是重技术，轻管理、轻服务，淡化人性本质的偏向严重存在，人文伦理的偏转和道德规范的失衡就凸显出来[9]。

组织结构的封闭无法实现以用户需求为导向开展业务，图书馆的资源利用率不高。图书馆各部门自成体系，部门之间的资源也无法得到有效交流和沟通。这种管理方式已经影响到用户对图书馆的热情，减少对图书馆的使用，阻碍了图书馆的发展。

3.2 有云的明天

技术在不断的更新，没有一个与之相匹配的管理体制是不能把图书馆带向正确的发展方向的。每次技术革新，都会对图书馆的管理模式带来冲击。云计算也必将对图书馆的管理工作提出新的要求。

3.2.1 云下的基础设施

云计算促进数字图书馆的快速发展，图书馆不必拥有许多昂贵的服务器，不必将购买的所有数字资源做本馆“镜像”，只需付少量的费用即可从云中获取，节省下来的服务器空间用来装载本馆特有的数字化资源[10]。

软硬件的建设由原来自己购买、维护变成自主选择云计算平台，根据需要定制需要多少软硬件资源。信息资源共享、资源整合也由云计算来代劳[11]。联合编目、检索、文献定位是云计算的重要功能。读者的服务需求也随着云的到来而发生变化，大数据的支持能够对用户的数据进行分析、处理和预测，提升图书馆的服务质量。

3.2.2 云计算需要关注的几个问题

云计算以网络为依托，要求与网络时刻保持连接，因此云环境下的图书馆几乎完全依赖网络，网络的流畅与否根本上决定了图书馆能否顺利提供信息服务[12]。云计算技术的服务需要云计算服务提供商提供。图书馆选择提供商的时候，需要保证所订购的服务能零成本地转移到另一家提供商，避免因提供商绑定和垄断，而无法自由选择其它提供商。在标准方面，要求提供标准的可交互接口。知识产权方面的保障和用户隐私保护方面，在保证用户信息资源的安全性与可用性的同时，保护用户隐私，避免可能引起的纠纷。

3.2.3 培养云图书馆员

云计算概述范文第3篇

一、传统实验教学模式存在的问题

1.电工基础与电子线路课程实验教学与理论教学存在脱节现象

实验教学与理论教学分开的教学方式，存在一些弊端，主要体现在以下几个方面：

（1）实验教学与理论教学处于分离状态，由不同的教师在不同的位置分开进行实验教学与理论教学，这样在很大程度上容易导致电工基础与电子线路课程实验教学内容与实践教学内容出现脱节状况。

（2）实验教学与理论教师分离之后，教师在开展实验教学的时候，要将与实验教学相关的理论知识重复讲述一遍，使电工基础与电子线路课程教学内容出现重复现象，无法有效地将理论与实验有机地结合在一起，导致实验难度增加，实验教学效果不理想。

2.电工基础与电子线路课程实验教学内容老套、方法单一

现阶段，教师讲解实验原理，在教学中进行操作示范，然后指导学生根据实验指导书中规定的流程完成实验，这种单一的教学方法在很大程度上影响了学生对于电工基础与电子线路课程的学习兴趣，没有将学生作为教学中的主体，即使学生认认真真地完成了实验，也无法使学生全面了解、掌握实验内容，从而降低实验教学效果。

3.电工基础与电子线路课程实验教学手段滞后

一些职业院校为了解决师资力量、实验设备以及实验教师不足等一系列问题，每一个班级中的人数通常规定在45～55人之间，由于学生的人数比较多，而且每一名学生在文化素质方面存在一定的差异，整体上缺乏良好的学习习惯，如果教师在实验教学过程中采用传统的实验教学手段，直接将学生带到相关实验室中开展实质性的教学实验，虽然教师在实验教学中对相关的实验内容进行了讲解、示范演示，但是还有很多学生需要在教师的指导下才能够有效地完成实验任务，这在很大程度上会影响学生学习电工基础与电子线路课程的积极性和主动性。

二、教学改善策略

1.计算机仿真技术融入课堂教学

教师在理论教学过程中，使电工基础与电子线路课堂教学变得更加生动、形象，然后让学生使用电脑对理论知识进行实验验证，将理论教学与实验教学有机地结合在一起，学生通过实验操作能够加深自身对于理论知识的理解，由被动状态转换为主动状态，充分调动学生在电工基础与电子线路课程学习中的积极主动性。

目前，Multisim10计算机电子仿真实验软件在电工基础与电子线路课程实验教学中的应用范围比较广泛；Multisim10计算机电子仿真实验软件所提供的虚拟仪器设备与电子元器件同实际的仪器设备相比较，在操作方法、外形等方面十分相似，学生在仿真实验中进行反复的观察与操作，不仅能够加深对电工基础与电子线路理论知识的理解，还能够了解与掌握相关仪器设备的使用方法，这样能够在很大程度上提高实验教学的效率与质量。

2.重视实验结构的优化，将实际实验与仿真实验结合在一起

云计算概述范文第4篇

【出版日期】2010年05月

【报告价格】￥11，000元(中文电子PDF版)

【摘要】

云计算在2007年横空出世，经过2008年全年的培育，迄今已经成为一门众说纷纭的“显学”——那些不说自己跟云计算相关的厂商或业者已经屈指可数。根据赛迪顾问的预测，未来五年内，“云计算”将会继续成为占据各IT传媒头条及IT从业人员口端的“热词”。如果说当初SOA的兴起是为软件厂商提供了一个各取所需、含纳一切的“箩筐”；那么，今天之云计算，则是一个将硬件、软件、服务、信息安全、虚拟化等等一切IT概念及其背后的利益相关者裹挟在内的“超级大容器”。

那么，云计算对整个IT行业格局的影响到底如何？从底层的基础设施，到高层的IT应用，云计算的兴起对整个IT生态环境中各利益链条的相关者又到底意味着什么？价值链上各环节所推出的跟云计算相关产品和方案的厂商应该如何进行分类？它们在2009年的市场表现如何？

基于此，我们的《2009-2010年中国云计算应用市场研究年度报告》，将帮助业界厂商、投资者、产业人士更精确地把握中国云计算应用市场发展规律、更深入地梳理价值迁移轨迹。

深入、翔实的市场研究数据。基于重点厂商重点产品的深度研究，提供对产品结构、区域、城市层级、垂直与平行行业等多个角度市场变化的生动描绘，清晰发展方向。

全面、深刻的品牌竞争分析。除了从细分市场格局、竞争策略、SWOT分析等多个维度总结企业表现，我们依托对IT市场的深刻理解，建立6大项31子项的CPM矩阵体系，评点市场成功要素，区隔领导者、挑战者等四象限归属。

科学、完整的未来发展预测。建立在各重点细分市场上的建模回归与专家校验，并与相关产业环节进行关联分析，确保给出有价值的趋势分析与定量预测结果。

【目录】

研究对象

主要结论

重要发现

一、2009年全球云计算应用市场发展概述

(一)发展现状

——云计算概念席卷整个IT行业，成年度最热热词

——巨头企业试水云计算应用，市场增速明显加快

(二)基本特点

(三)主要国家与地区

1、美洲

2、日本

3、欧洲

4、亚太(除日本)

二、2009年中国云计算应用市场概述

(一)市场规模与增长

1、2009年市场规模与增长

2、新技术应用

(二)基本特点

——大型跨国公司主导市场，国内IT企业谨慎跟行

——“公共云”与“私有云”皆已开建，政府筹划相关政策

(三)市场结构分析

1、产品结构

2、区域结构

3、垂直结构

4、平行结构

5、渠道结构

三、2009年中国云计算应用细分应用市场研究

(一) IaaS市场分析

(二) DaaS市场分析

(三) PaaS市场分析

(四) SaaS市场分析

(五)虚拟化市场分析

(六)云安全市场分析

四、2010-2012年中国云计算应用市场发展预测

(一)市场规模预测

(二)市场结构预测

1、产品结构预测

2、区域结构预测

3、垂直结构预测

4、平行结构预测

5、渠道结构预测

五、2010-2012年中国云计算应用市场趋势分析

(一)市场发展趋势

(二)产品技术趋势

(三)产品价格趋势

六、中国云计算应用市场竞争分析

(一)整体竞争格局

(二)重点厂商竞争力评价及SWOT分析

1、Google

2、微软

3、IBM

4、…

云计算概述范文第5篇

    随着当今对海量数据和复杂计算的日益需求,计算模式已经从集中式向分布式演变,典型的例子如网格计算、云计算等。当前,云计算逐渐成为学术界和产业界的热点和焦点,它与网格计算既在架构和技术上有很多共同点,也在安全性、编程模型、计算模型、应用等方面具有差异。

    云计算是一种新型的计算模式,它以服务的形式为用户提供各种计算资源,如服务器、存储资源和应用程序等。用户可以使用各种不同的客户端(如个人电脑、手机等)通过网络来访问云计算平台提供的服务。通过这种方式,用户无需在本机上安装需要的应用,而是通过如浏览器之类的工具来访问和使用位于云端的应用。云计算能即时响应用户需要的计算资源,即根据用户的需求供给或者回收相应的资。用户可以在开始时只申请一部分资源,当需求增加时,向云服务供应商申请更多的计算资源。而当应用对资源的需求降低时,相应的资源将被回收。用户根据得到的计算资源和服务来付费,这种模式有效节约了系统计算资源和用户所需要付出的成本。

    二、虚拟化技术概述

    虚拟化技术是云计算的基础,随着云计算的流行,它也受到了越来越广泛的关注。近年来,虚拟化技术的快速发展主要得益于硬件日益增长的计算能力和不断降低的成本。虚拟化技术能够实现在一台物理机上运行多台虚拟机,在每台虚拟机中分别运行不同的操作系统和应用程序,并且虚拟机之间具有良好的隔离性。这些都是通过在硬件之上增加一层称之为虚拟机监控器(Virtual Machine Monitor,VMM)的软件层来实现的。

    除此之外,还有一种称之为半虚拟化的技术(paravirtualization)。这种技术中,虚拟机监控器为上层虚拟机提供一个修改过的硬件抽象,而不是与真实硬件完全一致的硬件抽象。虚拟机监控器和虚拟机中的操作系统结合更紧密,相比全虚拟化有更好的性能表现。

    三、虚拟主机系统安全