前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的云計算的主要技術特征主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。

第1篇：云計算的主要技術特征范文

【關鍵詞】云計算；GIS；云GIS平臺

0 引言

GIS（Geographic Information System）是以地理科學為依托，以計算機科學技術為支撐，以遙感技術（Remote Sensing， RS）和全球定位系統（Global Position System，GPS）為重要數據來源的交叉學科，范圍介于管理科學、空間科學、信息科學之間。正是由于這種地理事物的多學科性，最終導致了GIS具有明顯的多學科交叉特征，它必須同時吸收相關學科的特點，并逐步形成自身獨立的風格，同時又要被應用于多個學科，以推動這些學科的快速發展。近些年來，由于云計算技術在IT行業內的迅猛發展以及所導致的產業革命，PC時代將逐步被云計算時代所代替。雖然云計算目前還處于起步的發展階段，但是在大規模計算、海量數據處理、降低系統設備代價和維護，以及用戶透明性方面都已經展現出無與倫比的優勢。

受益于云計算帶來的優勢，對廣大用戶而言，云GIS意味著數據、軟件、開發之間的壁壘已被打破，地理信息資源變得唾手可得。用戶可在云中隨時獲取所需的各種GIS資源，并且可以以計量方式擁有并進行靈活擴展，基于這種環境，GIS系統的運行模式面臨了新的挑戰。而對于GIS領域的研究者和工作者而言，如何利用云計算技術解決GIS問題，已經成為一項更具創新性和前沿性的研究工作。

1 云計算與GIS

1.1 云計算

云計算是繼分布式計算、并行計算和網格計算之后出現的一種新興的計算模式，或者也可稱之為以上三種模式的商業化實現。其概念目前并沒有統一的標準定義，大型IT廠商和領域專家們都從自身角度給定了其定義。綜合來講，在狹義上，云計算主要是通過Internet以按需和易擴展的方式獲得所需資源（包括硬件、軟件及平臺），提供資源的Internet即可被稱為“云”，“云”上的資源對用戶而言是可以無限擴展的，并隨時獲取，即付即用；在廣義上，云計算則是指一種服務的交付與使用模式，這種服務可以是與IT、軟件、互聯網等領域相關的，也可以是任意其他服務。

云計算的主要特征可總結為：1）規模大。云計算擁有龐大的系統規模，云數據中心的服務器可以多至上百萬臺并遍布世界各地。2）虛擬化程度高。云計算利用互聯網實現功能虛擬化，使得分布于世界各地的用戶都可以通過Internet使用云計算提供的服務。3）可靠性高。云計算提供了節點互換、虛擬機遷移及數據副本和容錯等功能，這些技術可以極大地確保云數據中心的信息存儲的穩定性和安全性。4）擴展性和通用性。云計算可以根據不同的用戶需求為用戶定制不同的分配資源。5）成本低。云計算以集中化的管理模式和功能強大的節點構成模式，可以極大地降低云計算的運營和管理成本，這樣可將更為便利和廉價的服務提供給用戶，而用戶不需為獲得更多資源付出過多代價。

1.2 GIS

地理信息系統GIS是利用計算機的軟硬件系統，對各種形式的地理數據進行采集、存儲、操作、運算、分析、描述并顯示所組成的一種集成系統。GIS的應用基礎是需要采集海量的基本地理空間信息，然后對這些信息進行存儲、管理、分析。

1.3 云GIS

云GIS，旨在將云計算的各種特征利用于支撐GIS的各種要素（建模、存儲及數據處理），從而改變傳統的用戶應用GIS的建設模式，以一種更加高效、低成本與友好的方式使用各種地理信息資源[1]。由此定義可見，云GIS實質上是利用云計算技術擴展GIS功能，改進GIS的傳統架構，以實現海量數據空間的高性能可靠性存取及數據處理，使GIS能夠更好地提供高效的計算能力和數據處理能力，解決地理信息科學領域中計算密集型和數據密集型的各種問題，以彈性按需方式獲取更加廣泛的Web服務。

比較傳統GIS，云GIS具有以下特征[2]：1）存儲在云平臺上的空間數據具有“云”特征，即虛擬化特征。2）空間數據管理與實施過程具有 “云” 特征。3）GIS業務的連續性。云GIS可以為用戶提供彈性的地理信息服務，并能夠根據用戶需求的變化，動態的進行資源擴展，從而提升其連續性。4）更好的用戶體驗。云GIS可以降低用戶使用地理信息資源的復雜度，用戶只需根據需求選擇適合終端即可訪問GIS服務。綜合來看，云GIS平臺實質上就是在實現已有GIS通用功能（如可視化服務、緩沖區分析、疊加分析、統計分析和遙感影像操作）的基礎上，使得用戶在使用云GIS時如同使用個人PC一樣簡單便利；同時， 這些地理信息服務還提供了服務接口，供更多更高級的用戶開發和使用，以產生更豐富的GIS功能。圖1顯示了云GIS的主要應用模式[3]。

圖1 云GIS應用模型

2 基于云計算的GIS系統框架設計

基于云計算的相關技術，本文設計了一種基于云計算的GIS通用框架體系，主要利用虛擬化技術、即付即用的方式將GIS資源封裝為在線服務，用戶通過Internet進行基礎設施和地理空間信息資源的共享，以提高資源利用效率，降低GIS系統的重復建設成本。框架體系如圖2所示。

圖2 基于云計算的GIS框架

該框架體系共分為三層，其中，基礎設施層由各種硬件資源組成，通過硬件、存儲、網絡等虛擬化技術將物理資源轉化為虛擬共享資源池；中間層負責管理虛擬共享資源池，并提供虛擬資源的調度部署策略，實現虛擬機的實時動態調度；服務層主要面向用戶，以按需方式提供虛擬化的GIS環境。

圖3是根據圖2的GIS框架設計的基于云計算的GIS平臺功能。訪問控制功能用于對用戶進行分類，并對不同的分類給予其對資源不同的操作權限，這可以保證GIS數據及系統的安全性，降低系統運行的復雜度。資源管理功能負責管理云數據中心的各類基礎設施，并利用分配與調度策略提供給不同分類的用戶不同的服務類型。GIS虛擬機（VM）主要用于管理與調度GIS虛擬機，用戶通過互聯網即可訪問GIS VM，并設置自身的數據與應用。按需收費功能繼承云計算資源的即付即用使用模式，將虛擬機使用成本細劃為計算、存儲、網絡帶寬等成本，制定GIS資源的收費模式，并按需向用戶收費。

圖3 功能

3 結論

基于云計算與GIS的技術關聯性，本文設計了一種基于云計算的GIS系統框架，該框架可以有效利用云計算在資源提供與數據分析上的優勢，為GIS用戶提供更高效穩定的服務。

【參考文獻】

[1]彭義春，王云鵬，牛熠.云計算環境下的GIS研究[J].東莞理工學院學報，2013，20（1）：17-23.

第2篇：云計算的主要技術特征范文

關鍵詞：云計算；數字圖書館；構建

中圖分類號：G250.76文獻標識碼：A文章編號：1007-9599 (2012) 04-0000-02

一、引言

隨著計算機技術的發展與商業運營的結合，云計算機已經被大家所熟悉，云計算帶來的全新的資源共享和應用模式給軟件服務方面帶來了新的突破。本文在介紹云概念和功能的基礎上，討論了數字圖書館的構建過程和方法，重在分析數字圖書館用戶對于協同工作也有著較高的要求，工作流管理與各種數字用戶終端交互等功能，云技術充分利用了三種框架各自均有自己的目標領域的優勢，并且將它們無縫地整合起來應用到數字圖書館建設開發中。云計算是現代科學技術的一次新的突破，同時也給在化圖書館信息資源建設帶來了變革。

二、數字圖書館

數字圖書館是在圖書情報學，網絡通信技術應用，存儲信息技術和多媒體計算技術以及數據挖掘發展起來的新型電子圖書業務，云計算偏好特征數字圖書館服務未充分利用，云計算偏好特征在云環境中的遠程服務識別中具有重要作用。

三、云計算的相關理論與形式

云計算的核心思想是將大量用網絡連接的計算資源統一管理和調度， 通過網絡把多個成本相對較低的計算實體整合成一個具有強大計算能力系統借助IaaS（基礎設施即服務），PaaS（平臺即服務），SaaS（軟件即服務）等先進的商業模式把強大的計算能力分布到終端用戶手中用戶只要通過簡單的個人終端就可以共享資源成超級計算這樣的任務。在現代社會，云計算識別對整個數據服務組功能的詮釋具有重要作用。

（一）云計算的內涵。云計算是在互聯網中，提托分布式計算，并行與網格技術的發展，利用非本地和遠程服務器的分布式計算機信息終端服務，云技術是全新的數據處理技術，云計算應用在圖書館數字資源中將得到充分的數據共享和資源應用。

（二）云服務的資源方式。云資源服務包括了服務器，存儲介質，交換器與路由器，可以有效的將網路資源網路化，虛擬化，以多樣服務的形式提供，這是云的底層功能，即服務 LAAS。典型的云服務主要由云端數據應用、索引與搜索、文檔排序及用戶呈現界面等部分組成。

（三）云的動態數據服務。直接查看屬于這一類別的結果，詞頻特征及統計特征等，這些特征選取方法分別為分類器提供了不同的分類信息，具有很好的信息互補作用。因此，對云計算信息提取特征的不同將會直接影響分類器的性能。

（四）提供軟件平臺的云。這種形式的云計算采有移動、用戶架構, 包括提供SAAS服務、軟件API、開發環境、應用工具等。云技術充分利用了軟件平臺實現了目標領域的優勢，并且將它們無縫地整合起來應用到數字圖書館建設開發中。

四、建設數字圖書館中的云技術

建設具有云計算技術的數字圖書館需要提高信息資源的高度整合，應用云計算可以讓全世界的數字圖書館聚合在云端的存儲器中，云技術是將IaaS、PaaS和SaaS三個云框架整合應用在一個Web應用系統中：IaaS框架應用在表現層的框架，PaaS用于完成表示層的表現邏輯和業務邏輯，SaaSg框架應用于各層關聯，完成持久訪問對象的注入和業務邏輯的事務管理，HIBERNATE框架應用在數據持久化層，實現關系數據庫的對象化。云技術充分利用了三種框架各自均有自己的目標領域的優勢，并且將它們無縫地整合起來應用到數字圖書館建設開發中。

（一）提高信息資源存儲能力，應用云計算技術,云計算模式為在PaaS框架中Action Servlet所起的作用是接收由客戶端發起的云端數據請求，Action取到網絡請求數據對數據級別和業務級別進行校驗，鏈接所帶有的簡單描述性文字，即為錨文本，實際上就是鏈接文本。

（二）若數據中涉及相關業務操作的則控制通過調用云端數據實現邏輯接口調用，最終實現調用服務組件。業務邏輯組件主要是一些網絡分散文件，正式此類文件實現著業務服務接口。服務接口當接收到Action的服務調用時，首先服務接口通過一定業務流程進行邏輯判斷。若Action的服務傳入的是涉及云端操作。

五、云計算的數字圖書館建設

（一）建立基于云計算的信息檢索平臺

圖書館應結合云計算的理念, 采取適合的檢索方法Web信息量飛速增長，如何從大量信息中迅速有效地檢索出所需的信息成為了人們關注的問題，數字圖書館搜索引擎也因此走入了人們的生活。

（二）云計算數字圖書館的信息資源的聚類

云計算數字圖書館的信息資源使得任何兩個詞之間都有相似度的聚類分析能力；文本檢索過程利用這個相似度矩陣來計算詞語之間的語義關聯乃至查詢和文本之間的語義關聯，計算效率：搜索結果聚類在線實時進行的，需要迅速的計算并返回結果，關鍵的步驟在搜索結果的獲取，而聚類的構建算法的效率不太重要，因為輸入的結果數量很少。

（三）云計算數字圖書館中的智能處理

云計算數字圖書館概念層次上實現分類查詢擴展。該方法先利用云計算數字圖書館挖掘技術對數字圖書館按主題分類并與用戶交互，在構建智能處理時，根據特征的關聯相似度值對特征進行首次特征篩選，保留強相關的特征，將一些不相關的特征和弱相關特征過濾掉，然后依據特征與類的期望進行特征的二次選擇，所以基于云計算的數字圖書館更好的應用了云技術，可以限制搜索范圍，明確搜索目的使文檔查找更容易，查詢擴展更精確。

（四）云計算數字圖書館中在線文檔處理和協同工作

云計算環境中的數字圖書館信息資源整應用了于分布式存儲，分布式訪問技術，在網絡用戶需要檢索數據庫信息可以利用多態的數據庫檢索系統，信息資源的整合需要SOA和Web2.0的融合，SOA提供了構建平臺，在數字圖書館中云計算技術屏蔽了網絡數據庫的異構化，有效消除信息孤島，實現多方快速的信息共享，用戶可以在任何時間和地點進行需求檢索，圖書館控制員需要對數據資源進行整合到云端的存儲服務器中，制定訪問規則。云計算在提供強大計算能力的同時，也提出了軟件即服務（SaaS） 平臺即服務（PaaS） 基礎設施即服務（IaaS）等思想在這些功能中，數字圖書館的中應用云技術可以有效避免因為數據丟失帶來的不便，也不用擔心病毒的干擾，云中服務器中為我們提供了快速克隆技術，可以給圖書館提供一個安全，可靠的數據中心。圖書館用戶迫切需要的是能夠提供便捷而強大的在線文檔處理機制，首先利用云計算分類技術將網絡信息數據按主題分類，并建立主題分類語料庫。

六、云計算數字圖書館的資源建設和數據存儲

云計算數字圖書館的資源建設中使用的搜索引擎會通過文本信息來確定所指向網站的內容，一方面，錨文本可以用來評估錨文本所在的頁面的內容，通常一個頁面中增加的鏈接都會與頁面自身內容有一定的關系利用數據挖掘及知識發現工具為用戶在云海中利用信息資源提供指導。在云環境下, 同質的或者異質的圖書館結成聯盟, 加強資源建設合作, 能夠實現資源共建基礎上的共享。數據挖掘是通過分析每個數據，從大量數據中尋找其規律的技術，從相關的信息數據源中篩選出所需的數據并將其整合成數據集用于數據挖掘；規律尋找是對數據準備整合出來的數據集進行分析，將其所含的規律找出來，數據倉庫和數據挖掘的關系若將DataWarehousing（數據倉庫）比喻作圖書館，DataMining就是在為圖書館的藏書編制索引的工作。

七、結束語

對于數字圖書館來說云計算技術是構建現代數字圖書館體系的新的思維方式，云計算通過提高云處理的能力可以有效減少圖書館終端的查閱負擔，網絡用戶可以便捷掌控大量信息資源，云計算的出現使得人們能更方便地從數字圖書館獲得更多的知識、信息、資源。

參考文獻：

[1]金勝勇,張興，呂亞娟．試論我國數字圖書館的發展趨勢[J].新世紀圖書館,2009

[2]謝薇.試論數字圖書館的發展趨勢及應對策略[J].情報理論與實踐，2009

第3篇：云計算的主要技術特征范文

【關鍵詞】云計算 大數據 網絡

云計算技術是基于網絡，提供數據計算服務、存儲服務的新型網絡管理調度技術，統籌的將網格計算、并行計算以及分布式計算加以實現，應用到了網絡數據管理中，并結合其他軟件、硬件提供給用戶多種服務。利用云技術，可以大幅度的提高資源利用率，這一新型的超級計算其數據非常密集，能夠實現集數據存儲、數據計算、服務器功能、應用軟件功能、IT軟硬件設備資源虛擬化。當今全球互聯網的流量也在爆炸式的增漲著，云計算與大數據的應用是數據處理的重要技術。并且，隨著網絡技術、軟件技術的發展，云技術在數據的處理中展現出了越來越多優勢，如表1所示。

大數據是在云技術之上興起的新課題，大數據往往具備以下四個特征：

（1）大量的數據；

（2）多種類型的數據；

（3）數據生成及處理速度快；

（4）大數據的巨大價值；這也就是大數據的4V特征。

并且S著基于云計算技術的大數據不斷的發展，還提出了大數據的第五點特征及要求，便是強化大數據處理分析中的準確性（Veracity），目前的大數據處理已經進入了5V時代。

1 大數據的特點

大數據技術對比傳統數據的諸多特性來分析，具有非常明顯的差異。這些差異主要體現在數據的計算、存儲以及檢索等多方面。傳統的數據線性特征顯著，對比離散型顯著的大數據而言，大數據的發散性、隨機性、爆發性顯得更為復雜，但是這種復雜的數據能夠體現出更為客觀的現象，具備更有效的價值。

2 關鍵技術

2.1 數據存儲技術

信息數據在進行存儲時的可靠性、安全性以及讀寫時的效率是云計算技術的基礎，利用云計算技術在存儲時，往往采用分布式存儲，將大量的數據進行匯總并儲存到集群服務器中。這種存儲技術往往會對數據進行備份儲存，利用先進的數據加密技術配合冗余存儲能夠確保數據的可靠性、安全性。以HDFS為例：

HDFS是一種分布式文件存儲系統，被廣泛應用在通用硬件中。這一系統具備較高的容錯功能，能夠在廉價設備上實現應用，并且其對數據訪問的吞吐量也很大，適合應用在大數據集的處理上。HDFS系統可以進一步的實現文件系統中的數據流式讀取，在大數據處理中，HDFS常被設計成能夠實現平臺間便于遷移的系統，這就令大數據集的應用更便捷，如圖1所示。

2.2 虛擬化數據管理

云計算的主要功能在于針對大量的數據進行分布式的分析處理，并且為用戶提供高效的服務，這就需要強大的數據管理能力作為支撐，而基于云計算的大數據技術在數據管理中具備虛擬化特征。將數據處理的計算機系統轉換成了虛擬層，利用硬件設備資源，配合操作系統建立了這樣一個虛擬的空間鏈接數據處理的各層級。令上下層的配合更靈活，極大程度的縮減了開銷，提高了資源利用率。

3 大數據與云計算的關聯

大數據的處理是將云計算技術視為一種技術平臺，大數據在進行數據處理時的首選處理形式則是云計算技術，云計算為大數據的處理分析提供了最適的存儲空間及計算能力，可以令大量的數據信息迅速的分析出結果，便于使用付諸現實。而云計算技術的主要功能在于計算能力，大數據則可以視為接受計算處理的對象，前者對于計算能力更為注重，后者則是更傾向于存儲功能。將存儲的大數據付諸應用的重點在于數據處理，而云計算恰好滿足了這一功能性要求。

4 總結

大數據處理技術與云計算在信息處理中展現出了極大的潛力，結合這兩種技術能夠實現信息傳遞的高效性、準確性、大容量。在很多領域，應用基于云計算的大數據處理技術表現出強大的功能。隨著網絡信息技術的高速發展，信息數據的傳播數量及速度都亟待提升。基于云計算的大數據處理仍需進一步的開發，并對這一新技術加以應用，相關技術的研究也是當前學術界的關注點。

參考文獻

[1]丁有偉，秦小麟，劉亮，王濤春.一種異構集群中能量高效的大數據處理算法[J].計算機研究與發展，2015（02）：377-390.

[2]李貞強，陳康，武永衛，鄭緯民.大數據處理模式――系統結構，方法以及發展趨勢[J].小型微型計算機系統，2015（04）：641-647.

[3]李敏，倪少權，邱小平，黃強.物聯網環境下基于上下文的Hadoop大數據處理系統模型[J].計算機應用，2015（05）：1267-1272.

[4]彭建華，李臣明，邱軍林，李曉芳，徐立中.接收與處理分離的實時大數據處理模型[J]. 計算機科學與探索，2015（08）：906-913.

[5]張少敏，毛冬，王保義.大數據處理技術在風電機組齒輪箱故障診斷與預警中的應用[J].電力系統自動化，2016（14）：129-134.

第4篇：云計算的主要技術特征范文

伴隨著信息技術與數字化技術的不斷出現，對銀行系統提出了更為先進的技術性支持，其中指紋識別云技術是一種重要的技術類型。現如今，銀行類安全事故不斷出現，犯罪類事件也在不斷發生，一些技術的產生，使得銀行卡的安全性受到威脅。新時期，指紋識別云技術是一種更為先進性技術，此種技術需要持卡人的指紋，可適度提升安全度。為此，本文就指紋識別云技術在銀行系統中的應用進行了分析與探究。

【關鍵詞】指紋識別云技術 銀行系統 應用

當前，數字化技術、科學技術的不斷革新，為現代銀行系統提供了一系列的發展機遇，其中指紋識別云技術成為重要代表。在銀行、商業、軍事等領域，對人們的身份識別越來越重視，強化對身份識別的安全與精確性控制很是關鍵。指紋識別云技術的應用，使得整個銀行系統的安全性備受關注，安全性與人們的經濟利益具有密切的聯系，做好個人身份的驗證很是關鍵，其中，指紋識別云技術成為一項代表性技術。

1 指紋識別云技術概述

在云服務條件下，云端要對用戶開展遠程性認證，掌握用戶的身份信息，該系統對安全性的要求更高。指紋識別云技術的應用，應運用分布式網絡技術，強調對用戶信息、大量指紋信息等開展分類存儲，通過安全、穩定的安全環境來實現對用戶身份信息的有效識別，可大大提高身份認證的安全性，還能降低重要信息與數據被竊取的發生概率。運用指紋識別技術，能實現對海量數據信息的合理分類，并針對指紋特征進行科學性的提取，還要對指紋數據進行加密處理、安全傳輸與特征性匹配，進而能實現對用戶信息的有效確認，進而實現對用戶訪問權限的有效控制。

對于指紋識別云技術而言，主要包含指紋圖像的讀取、特征數據的提取、數據庫操作要領與指紋匹配四個重要流程。指紋圖像讀取技術的應用，其中涉及到光學掃描技術、壓感識別技術與超聲波掃描技術等；特征性數據的提取，主要是借助計算機的軟件平臺來構建特征數據庫，打造多種指紋的模板；數據庫操作時，指紋特征的收集、存儲、增刪與查詢情況很是關鍵；而指紋匹配工作，則是以計算機為載體對當前指紋與數據庫中所存在的指紋模板相對比，對指紋的相似度予以計算，進而對指紋的一致性進行判斷。指紋識別是一種具有生物特性的識別方法，能大大增強準確度與獨特度，但是卻存在局限性，例如，相關人員的指紋較為特殊，使得指紋無法直接性提取。

2 指紋識別云技術在銀行系統中的應用

新時期，云計算、大數據是重要的趨勢，尤其是云計算。云計算是一種新型的商業運行模式與計算方法，以互聯網為平臺為用戶提供諸多的資源服務，如存儲、計算、軟件等，且借助云端來實現對商業資源的科學性應用。指紋識別云技術的應用，是指紋識別技術與云技術的相互融合，借助人唯一的指紋來達到識別的效果，并將指紋信息存儲到云端中，對于云應用、指紋識別技術等都是一項重大的突破。

作為新時代的技術代表，指紋識別云技術不斷被應用，其對于商業、經濟與銀行領域來說是一項重大的進步。當前指紋識別技術已經得到了一定的應用，如公司人員考勤、罪犯指紋系統、手機指紋解鎖、筆記本電腦的指紋解鎖等，都應用到指紋解鎖，其安全性更高，效果更佳。在銀行的業務系統中，也同樣應用到指紋識別云技術，強調對金融服務與商業數據的安全性管理，主要用在用戶身份信息的驗證與安全控制方面，如保管箱、內部業務等。使用保管箱，用戶可通過指紋來將保管箱予以打開，且每個人的指紋上都是獨一無二的；銀行開展一系列的金融業務，內部的相關人員可運用指紋才可具備一定的操作權限，但是該項技術的應用，也存在一定的缺陷與不足，如指紋識別技術應用還不夠成熟，且受到內部業務系統、成本、磁卡存儲量等信息的約束和限制，導致指紋識別技術無法將優勢進行充分的發揮，導致技術的安全性備受爭議。

3 指紋識別云技術在銀行系統中應用需注意的問題

3.1 安全問題

盡管指紋識別云技術已經得到了一定的應用，但是銀行卡的安全性受到嚴重威脅，銀行卡犯罪行為仍舊出現，一些不法分子運用諸多暴力手段來獲取持卡人的指紋信息，制定相應的指紋模型，借助該模型就可完成指紋的合理性驗證。因此，銀行工作人員有義務向客戶講述指紋識別云技術的相關要點，對知識點進行全面的普及，以提高客戶的安全意識，能降低安全隱患的發生概率，能防止指紋信息出現泄漏的情況。

3.2 成本升高

對于銀行系統而言，使用指紋識別云技術，在POS機、ATM機上安裝一定的指紋識別的裝置，還需對當前的業務軟件、系統軟件予以調整和修改，這樣會大大增加成本。面對此項問題，銀行可開設相關的業務，可讓客戶自行選擇或申請指紋服務，然后向客戶收取相關的服務費用，這樣能大大降低指紋識別裝置的安裝成本。

3.3 便捷性問題

相較于傳統的密碼安保方式，選擇指紋識別云技術所耗費的時間會有所拖延，可能會對持卡人帶來一定的不便。而從另一個角度來看，一旦IC卡被廣泛使用，在銀行的柜臺、ATM機、POS機上都會安裝大量的指紋識別器，通過頻繁的使用，會使得指紋識別與驗證工作變得更為便捷。

4 結束語

綜上所述，指紋識別云技術是現代云技術與電子識別技術的融合，其實現了銀行系統業務運行的安全性，因此可見，該項技術對于銀行金融類機構來說是一項重大的進步。指紋識別云技術的應用，必須嚴格遵循該項識別技術的運行原理，提升圖像的清晰度與畫面感，發揮好指紋識別技術的重要安全優勢，及時消除安全隱患，進而為銀行一系列業務的開展提供技術支撐。

參考文獻

[1]王任.指紋識別技術在銀行業務系統中的應用[J].網絡安全技術與應用，2014（05）：244+248.

[2]曾慶勇.指紋識別技術在銀行卡業務中的應用分析與設計[J].微計算機信息，2012（10）：268-269+263.

[3]馮鋒.指紋識別技術在銀行卡業務中的應用[J].電子技術與軟件工程，2015（20）：121.

作者簡介

吳為濱（1968-），男，現供職于福建省世紀怡嘉軟件科技發展有限公司。研究方向為云技術應用。

孫寶貴（1980-）男，現供職于福建省世紀怡嘉軟件科技發展有限公司。研究方向為云技術應用。

李逢林（1973-）女，現供職于福建省世紀怡嘉軟件科技發展有限公司。研究方向為云技術應用。

張丹（1980-）女，現供職于福建省世紀怡嘉軟件科技發展有限公司。研究方向為云技術應用。

第5篇：云計算的主要技術特征范文

關鍵詞：點云 配準 法向量特征

中圖分類號：P258 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2017）01（c）-0134-03

三維激光點云數據的自動配準是解決多站點下對同一目標掃描所得的三維激光掃描數據的拼接問題。點云配準按是否有人工干預可分為手動配準和自動配準，手動配準效率較低其精度也不穩定，目前研究較多的是自動配準方法[1]。點云自動配準一般可概述為4個步驟：（1）匹配基元的選取；（2）相似性測度；（3）對應關系確定；（4）坐標轉換。在點云自動配準中，配準的關鍵在于匹配基元的選取，匹配基元反應的是點云的特征點或者屬性，它應該具有單一性、穩定性和可區分性。

目前點云自動配準算法研究中，用到的匹配基元有特殊點，如，角點、曲率最大點等；還有使用線特征或者面特征等[2]。這些方法有些過程需要人工干預或者最終精度不太理想。該文研究一種基于點云法向量特征的配準方法，該方法可實現點云的全自動配準，且配準結果具有較高的精度。

1 特征提取

法向量特征是利用目標點p在半徑為r的鄰域內的點構建一個協方差矩陣，通過求取協方差矩陣的特征值和特征向量，取最小的特征值對應的特征向量作為p點在該鄰域下的法向量。

在每一幅點云數據當征點的數量只占很小的一部分，提取特征點后點的數量將大大減少，對于后續匹配點對的搜索、轉換矩陣的求解等操作將大大提高效率。因此，需要對待配準的點云數據進行處理，獲得其特征點集。根據目標點p的鄰域法向量設計一個關鍵點獲取方法。首先構建目標點及其鄰域內點的協方差矩陣，即：

（1）

（2）

其中，k為目標點p在半徑為r的鄰域內點的數量；pi為鄰域內的點；為該鄰域的質心；λi為所構建的協方差矩陣的特征值；υi為λi對應的特征向量。以最小的特征值所對應的特征向量為p點在該鄰域下的法向量n。

計算點p在不同半徑r1、r2（r1≠r2）的鄰域下的方向量，然后根據方向量之間的夾角約束選擇。由于在不同的半徑下鄰域曲面的變化程度不同，因此兩個方向量之間必然存在角度偏差，且角度偏差越大，表示曲面變化越劇烈。通過計算兩個法向量之間的夾角余弦，并根據設定的閾值提取特征點，即：

（3）

設待配準的兩個點云數據分別為源點集P和目標點集Q，利用上述特征點提取方法對兩點集中的特征點進行提取，構成特征點集Pt和Qt。

2 拼接方法

2.1 匹配點對獲取

點的特征描述是尋找特征點、集中點的對應關系的重要依據，豐富的幾何特征描述不僅可以提高特征點之間的區分度，同時也提高算法的穩健性。該文設計3種幾何特征的描述方法，實現特征點集中的點的初始匹配。以點集Pt為例設計如下特征描述方法。

（1）以點集Pt中每個點pti的兩鄰域內法向量夾角的余弦值作為第一種特征量，記為：

（4）

（2）計算點集Pt中每一個點pti在源點集P中，以pti為原點r為半徑的球形鄰域內所有點的質心pti，以該點到其鄰域質心的距離作為第二種特征量，記為：

（5）

（3）以點集Pt中每個點pti與該點鄰域質心之間連線和其法向量ni的夾角余弦作為第三種特征量，記為：

（6）

對于特征點集Pt中的每個點pti，根據3個特征量搜索其在特征點集Qt中的對應點。設置如下3個條件，當兩點滿足這3個條件時，則將其判定為同名點，即：

≤ （7）

≤ （8）

≤ （9）

通過上述3個條件可以初步確定特征點之間的對應關系，構建對應點集。但是由于點云本身存在一些相似區域，因此不可避免地存在一對多的對應關系，為了提高配準的精度和效率需要將錯誤的對應關系剔除。該文利用RANSAC算法剔除錯誤對應關系，具體過程為，首先從得到的對應關系集M中隨機抽取一個大小為n（n≥3）的樣本子集S，根據樣本S求出一個參數模型（在此參數模型指源點集和目標點集之間的轉換矩陣）；然后用該模型去測試總樣本集中所有的對應關系，如果其中源點和目標點經模型變換后的距離偏差小于設定閾值，t認為該對應關系屬于模型內樣本，如果有足夠多的對應關系歸類為模型內樣本，那么估計的模型就足夠合理；再用所得到的模型內樣本重新估計模型；最后通過模型內樣本和模型的錯誤率來評估模型。重復執行以上步驟，每次產生的模型要么因為局內點太少而被舍棄，要么因為比現有的模型更好而被選用。直到迭代次數達到設定值則迭代結束，最后得到的模型內的對應關系則是剔除錯誤后的對應關系。

2.2 精確拼接

在獲得初始匹配參數后就可以對點云進行初始拼接，拼接后的點云已具有滿足ICP算法對初始位置接近的要求。傳統的ICP算法主要是對配準的點云數據使用最小二乘算法進行迭代計算，最后使得拼接誤差滿足要求為止。在選取最近點時，直接選取兩點云中歐式距離最近的兩個點作為最近點，這樣做的后果是一旦出現錯配點則會導致迭代計算不收斂的情況[3]。該文選用改進ICP算法的做法是在選取最近點時，對于點云P中選取的任意一點，先求出在另一點云Q中與其歐式距離最近的4個點，然后計算這4個點構成的鄰域空間的重心，將重心點作為與點云P中所選取點的最近點。例如點集Pt中任意一個點Pti，其在點集Qt中歐式距離最近的4點qt1、qt2、qt3、qt4，這4點所構成的四面體中心qi為：

（10）

改進ICP算法的基本步驟如下。

（1）求取匹配點集Pt上每一點在中的歐氏距離最近的4個點，并計算這四點所構建的四面體的重心。

（2）運用最小二乘法計算配準參數，其中平移矩陣為Rs+1和Ts+1旋轉矩陣為，第ds和ds+1表示第S和s+1次迭代后得到的配準參數。

（11）

（3）將得到的參數應用于點集Ps。

（12）

（4）檢測結果是否滿足設定條件，不滿足則重復以上步驟，否則停止迭代。

3 實驗

該文在Visual Studio 2013平臺上，利用OpenGL函數庫實現算法和顯示界面。實驗采用數據為斯坦福大學的Bunny數據，Bunny數據是包含10個視角的點云數據，如圖1所示，在數據中抽取0°和45°視角的兩個點云數據進行初始配準和精確配準。

圖2所示為0°Bunny數據和45°Bunny數據的配準結果，圖2為利用兩點云的法向量特征M行初始配準的結果，可以看出兩點云的初始配準位置比較精確，可以滿足ICP配準算法的初始位置要求。圖3為兩點云精確配準后的結果，可以看到邊角的分叉消除，兩點云完全重合在一起。

4 結語

該文主要對點云數據的配準技術進行研究。給出了一種基于法向量特征的點云數據自動配準方法。該方法不需要附加任何關于儀器的位置或角度信息，也不需要人工選取特征點，僅利用點云數據自身所具有的幾何信息進行匹配。通過構造特征點局部區域的法向量特征獲得兩點云數據的特征點集合，根據剛體變換下的不變量特點，引入角度約束和距離約束等匹配約束，獲得兩特征點集中的匹配點對與初始配準參數。最后利用鄰域空間的重心作為最近點參與ICP算法的迭代運行，避免了當出現錯配點時則迭代計算不收斂的情況，有效地提高了ICP算法的穩定性。通過實驗證明該方法具有有效性和精確性。

參考文獻

[1] 姜如波.基于三維激光掃描技術的建筑物模型重建[J].測繪通報，2013（S）：80-83.

第6篇：云計算的主要技術特征范文

致力于專業互聯網平臺服務的上海帝聯信息科技股份有限公司（以下簡稱上海帝聯），對市場發展方向十分敏感，對互聯網新一代業務具有獨特的理解。近日，上海帝聯舉辦了第二期IT俱樂部沙龍活動，討論主題為“云計算與虛擬化”，會議邀請了盛大在線、淘米網、大眾點評、一號店、巨人游戲等公司的眾多在云計算技術領域積極探索的IT精英，共同探討云計算與虛擬化的技術要點，以及當前面臨的挑戰。

盛大在線技術總監周建和錢廣杰介紹了盛大云平臺的產品，包括云主機、云硬盤、云存儲、數字分發、云監控、MongoIC、網站云、數據庫云、云安全等。周建表示：虛擬化是云計算的基礎，但并不是云計算的全部，構建支持異構平臺，滿足業務RAS要求的企業級虛擬化平臺是云計算的必由之路。他認為虛擬化的優勢主要體現在成本優勢、快速部署、環境隔離、動態擴展、資源共享等，而虛擬化的缺點主要表現在實施和配置的復雜性、“雞蛋都放在一個籃子里”，使企業面臨著風險，且I/O性能會有所下降，更新和升級困難。

另外，周建認為，開放性是云計算的基本特征，云計算平臺應能提供標準的API。因此，企業應謹慎選擇云計算服務提供商，優先考慮致力于構建開放生態系統的合作伙伴。

淘米網技術總監肖明林先生認為：企業級虛擬化平臺的創建是建設云計算基礎架構必不可少的環節，但是僅將物理服務器分成虛擬機，并不是完整的云計算實施過程。虛擬化重新定義了資源以后，還需進一步對這些虛擬資源進行管理，動態的調控這些資源，為應用服務，這也是云計算必不可少的特征。另外，他認為云計算按需購買、低成本、綠色經濟等特點為中小企業的信息化建設注入了一股活力。不過每一次技術的轉換也必然帶來一些問題和困惑，特別是對于很少設有專門IT部門的中小企業來說，它們在部署云計算時有幾點困惑是不可避免的。因此，目前淘米網對云計算商業模式持謹慎態度，重點是在開發各類應用方面。

一號店網站運維總監高豪杰表示：目前我國云計算技術成功實施案例并不多，有點像十多年前的ERP產品，有一窩蜂盲從的感覺。他認為，云計算發展的很多條件都尚未成熟，有媒體報道稱，國家能源局曾公開表示，當前非常流行的云計算產業如規劃不科學，應用不能很好地開展，就有可能成為高耗能項目。

第7篇：云計算的主要技術特征范文

（1.安徽中醫藥大學 醫藥信息工程學院，安徽 合肥 230012；2.安徽省中醫藥科學院 計算機中醫應用研究所，安徽 合肥 230012；3.安徽中醫藥大學 神經病學研究所附屬醫院，安徽 合肥 230061）

摘 要：本文分析了智慧醫院信息服務的主要內容，并從云計算的基本特征角度討論了云計算與智慧醫院的關系，最后對云計算在智慧醫院信息服務中的應用方式及其對智慧醫院信息服務的影響進行了探討.

關鍵詞 ：云計算；物聯網；智慧醫院；信息服務

中圖分類號：TP399文獻標識碼：A文章編號：1673-260X（2015）04-0029-03

1 引言

智慧醫院又叫感知醫院或物聯網醫院，是以物聯網技術為基礎，以各種應用信息服務為載體而構建的集診療、管理和決策為一體的新型醫院.智慧醫院綜合了信息化醫院、智能醫院、數字醫院的優點，其服務和管理模式為醫院創新發展提供了的新的思路，為居民醫療帶來了全方位服務.當前，智慧醫院已引起了學術界的廣泛關注，文獻[1]搭建了智慧醫院體系架構，并分析了其與物聯網基本體系架構的對應關系；文獻[2]集信息集成、統一通信、大數據分析及移動終端管理等關鍵技術，提出了一種新型的智慧醫院體系架構；文獻[3]在文獻[1]基礎上，提出一種建設智慧醫院平臺的具體方案和方法；文獻[4]在對智慧醫院建設中的關鍵技術及內容分析的基礎上，從邏輯結構、應用框架和基本網絡環境建設等方面給出了智慧醫院的具體應用方案.從中可以看出，目前對智慧醫院的研究主要集中在架構方面，基本沿用傳統的感知層、網絡層和應用層三級架構，其中雖然對建設中的關鍵技術和內容進行了探討，但都是泛泛介紹，并沒有針對某一項關鍵技術在智慧醫院的應用展開討論和分析.

云計算是一項新技術，是網格計算、分布式計算、并行計算、效用計算、網絡存儲、虛擬化和負載均衡等傳統計算機技術和網絡技術發展融合的產物[5-6].智慧醫院平臺開辟了在醫療行業應用云計算的新模式.通過云計算，極大提高了醫院信息化的靈活性和擴展性.為此，本文主要就云計算這一關鍵技術在智慧醫院的應用展開討論和分析.

2 智慧醫院信息服務的主要內容

智慧醫院信息服務包含兩個層次的內容，一是從醫院角度，二是從社會化角度.具體如圖1所示.

從單個醫院角度而言，服務內容包括信息管理服務和決策分析服務兩個方面.信息管理服務包括門診管理服務、住院管理服務、醫技管理服務、藥品管理服務、物資管理服務等.決策分析服務包括疾病分析服務（各類疾病的發病年齡分布和地域分布），就診分析服務（各時間段內的門診和住院人次等），藥品分析服務（每類藥品的臨床用量及利潤）以及科室分析服務（各科室產生的診療費用）等.

從社會化角度而言，包括健康信息管理服務、遠程診斷服務、遠程監護服務、醫保“一卡通”服務等，屬于高層次的應用信息服務.其中健康信息管理服務是智慧醫院社會化信息服務的關鍵內容，是其所有社會化信息服務的基礎.為構建一個完整的個人電子健康信息管理平臺，需將電子病歷、電子醫囑、醫技報告以及相關視頻等各種診療信息進行整合.有了該平臺，個人健康信息便能做到如檔案一樣可供隨時查找和調閱，極大方便了患者今后的復診、轉診以及自我保健，同時也為相關醫療機構的遠程診斷和監護提供了材料和經驗支持.

3 云計算與智慧醫院信息服務的關系

智慧醫院的數據量規模龐大，并且大多包含時間、地點等多種屬性信息，所以存儲結構較為復雜，故稱醫療大數據.要實現智慧醫院的社會化信息服務，必然要涉及到醫療大數據的存儲、管理與分析[7]，而這些問題的解決，必然要涉及云計算技術，以便為智慧醫院提供各種基于海量數據的信息服務.下面就從云計算的基本特征角度分析其與智慧醫院信息服務的關系.

3.1 虛擬化

在云計算中，用戶所請求的應用服務均來自虛擬的“云”，而不是有形實體，所有的應用服務在“云”端某處運行，用戶無需了解具體細節，便可在任意位置通過各種終端來獲取.將云計算技術應用在智慧醫院中，用戶僅需一臺電腦或者手機等終端，便可在任何位置通過網絡來獲取相關服務，這樣更多的人便能夠低成本地享受到優質便捷的醫療信息服務.

3.2 資源整合

資源整合是云計算的重要特征，能將現有信息孤島中的數據進行有效整合，實現“大數據”集中處理，以提供更強大的應用支撐能力.將云計算技術應用在智慧醫院中，能夠將原來醫院管理信息系統HIS下相互獨立的多個應用平臺及信息孤島中的大量數據，進行有效整合，以便更好地為公眾提供醫療信息服務.

3.3 高可靠性和安全性

在云計算模式下，所有的應用信息服務分布在不同的服務器上，并通過在云端使用數據多副本容錯、計算節點同構可互換等措施來保障服務的高可靠性[8].將云計算技術應用在智慧醫院中，重要的醫療信息數據全部存儲在云中，集中存放，降低了數據存放在醫院服務器上丟失或者泄露的風險.

4 云計算在智慧醫院信息服務中的應用方式

相比于其他領域的信息服務，數據安全是智慧醫院信息服務實現過程中面臨的極其重要的問題.某些數據如醫院運營數據、核心醫療技術等屬內部資料，不便公開，所以建立公用云和私有云結合模式.總體思路是各醫院將涉密的數據（內部的日常事務、工資福利、收支運營、核心技術等不可公開信息）放在私有云上，僅供醫院內部職工使用，而將可公開的信息和服務放在公用云上，為其他醫療機構共享，并對社會開放.對于患者、醫保中心、藥品生產商而言，公用云是使用智慧醫院信息服務的窗口.患者可在公用云上查詢個人診療信息，以及醫院和醫生的相關信息，為復診和轉診帶來便利；醫保機構可在公用云上查詢患者診療清單并核實相應費用，以便開展正常的醫保報銷等服務；藥品生產商可通過公用云隨時查詢藥品庫存和支出等數據，以便及時補充庫存，為醫院和藥房調配藥品提供方便.

5 云計算對智慧醫院信息服務的影響

5.1 節約信息化建設成本

云計算技術的本質特征就是使用多租戶模式整合云服務提供商的計算、網絡和存儲資源，服務于多個用戶[3].在這種模式下，所有的應用服務在云端自動生成，各醫院采用租用或者訂購的方式來使用，從而節約了大量的硬件設備成本以及將來的許多維護費用.

5.2 改變醫療信息服務模式

云計算技術深刻改變了目前的醫療信息服務模式，下面分別從個人和家庭、社區衛生服務站和基層醫院、大型三甲醫院三個角度進行分析.

（1）個人和家庭

通過手機、穿戴式傳感器等無線終端，及時采集家庭成員的相關生理指標信息，并反饋至醫療機構的數據中心.一旦有異常，相關醫療機構立即進行提醒和警示，以便病患引起重視，盡早就醫，并且根據實際需求設定用藥提醒，督促病患按時按量服藥.通過此種方法可對一些慢性病人長期進行監控.與此同時，用戶還能向相關醫療機構進行在線健康咨詢，并在網絡寬帶允許的條件下，通過視頻接受遠程醫療服務.

（2）社區衛生服務站和基層醫院

通過由無線傳感設備感知到的反饋數據，社區衛生服務站便可及時獲取所轄社區內居民的詳細健康信息，對需實施監控的病患特別關注，一有異常立即采取相關措施，對突發和嚴重病患者及時提供上門救助服務.對于常見病，社區衛生服務站和基層醫院能處理盡量處理，無法處理才將病患轉至高一級醫院，有效緩解了大型三甲醫院的就診壓力.

（3）大型三甲醫院

當社區衛生服務站和基層醫院將無法處理的病患轉至大型三甲醫院時，由于病人在基層醫院的相關診療信息均在云端保存，需要時便可通過系統直接查詢和調閱，避免了重復檢查和化驗，有效減輕了病人的經濟開銷，提高了三甲醫院的工作效率.這樣該區域內的所有醫療機構便能通過云端進行互聯，單個醫院的信息服務實現了集成，集成的醫療信息服務可在該區域內共享[9]，最終實現了協同服務.

6 結束語

智慧醫院平臺開辟了在醫療行業應用云計算的新模式.本文分析了智慧醫院信息服務的主要內容，從云計算的基本特征角度討論了云計算與智慧醫院的關系，并對云計算在智慧醫院信息服務中的應用方式及其對智慧醫院信息服務的影響進行了探討.智慧醫院社會化信息服務是其建設的最高目標，必將推進基于健康檔案的區域衛生信息平臺建設等相關產業的發展[10].相信在中國新醫改背景下，我國的醫療信息服務必將迎來一個高速發展的階段.

參考文獻：

（1）胡新麗.物聯網框架下的智慧醫療體系架構模型構建——以武漢智慧醫療為例[J].電子政務，2013（12）：24-31.

（2）陸晉軍，丁富強，鄭榮.智慧醫院體系架構及關鍵技術應用[J].中興通訊技術，2014，20（4）：16-20.

（3）趙彥杰，唐穎淳，孫金成.基于云計算的智慧醫院平臺設計與實現[J].互聯網天地，2014（4）：23-26.

（4）Lei Yu， Yang Lu， Xiao-Juan Zhu. Smart Hospital Based on Internet of Things [J]. Journal of Networks，2012，7（10）：1654-1661.

（5）陳康，鄭緯民.云計算：系統實例與研究現狀[J].軟件學報，2009，20（5）：1337-1348.

（6）Michael A， Armando F， Rean G， et al. Above the clouds： a berkeley view of cloud computing， http：//eecs.berkeley. edu/Pubs/TechRpts/2009/EECS-2009-28.html， February 10，2009.

（7）倪明選，張黔，譚浩宇，等.智慧醫療—從物聯網到云計算[J].中國科學：信息科學，2013，43（4）：515-528.

（8）趙星，廖桂平，史曉慧，等.物聯網與云計算環境下的農業信息服務模式構建[J].農機化研究，2012（4）：142-147.

第8篇：云計算的主要技術特征范文

關鍵詞：云計算；虛擬化；服務

中圖分類號：TP3

1 云計算的概念與特征

1.1 什么是云計算

云計算是基于互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，它通過互聯網來提供動態易擴展而且是虛擬化的資源。簡單的來說，云計算利用互聯網的傳輸能力，將數據的存儲和處理過程從本地服務器轉移到互聯網上，它不是一種新技術，而是分布式計算、并行計算、網絡存儲、虛擬化等傳統IT技術發展融合的產物，是一種服務模式。

云計算分為狹義云計算和廣義云計算。狹義云計算是指IT基礎設施的交付和使用模式，指通過網絡以按需、易擴展的方式獲得所需的資源（硬件、平臺、軟件）。提供資源的網絡被稱為“云”。廣義云計算是指服務的交付和使用模式，指通過網絡以按需、易擴展的方式獲得所需的服務，這種服務可以是IT基礎設施和軟件、也可以是任意其他的服務。

1.2 云計算的基本特征

資源部署虛擬化

資源配置動態化

需求服務自助化

以網絡為中心

服務可計量化

資源的池化和透明化

2 企業云計算

2.1 為什么需要云計算

云計算能夠解決企業對IT資源的動態需求和IT成本的問題，使得IT部門可以專注于提供信息服務和業務流程。企業數據中心的建設需要大量資源投入，新的信息系統在建成后5年就會面臨硬件設備逐步老化與更換，而應用軟件則經常面臨升級需求。此外，企業在IT方面大量投入卻不能滿足業務的動態需求，即使虛擬化后，也難以解決不斷增加的業務對資源的變化需求，IT資源不能動態擴展的限制已經成為阻礙企業業務發展的絆腳石。

虛擬化等技術不斷縱深發展，IT資源已經可以通過自動化的架構提供全局動態調度能力，自動化提升了IT架構的伸縮性和擴展性。大規模的計算與數據處理系統已經在分布式、并行處理的架構上得到廣泛應用，計算密集、數據密集、大型數據文件系統成為云計算架構的建設基礎，超高速網絡平臺使得信息可以快速傳遞、交換。企業部署云計算已經具備技術基礎，而企業的IT從原有的信息架構升級到可動態擴展、可按需分配的IT服務也成為必然。

2.2 企業云計算的建設過程

云計算建設分為三個階段：基礎云階段、平臺云階段、服務云階段。企業首先需要將現有的信息架構變成云架構，即實現虛擬化的數據中心；然后，在這個基礎的云架構上部署基礎軟件，也就是中間件，實現IT資源平臺化；第三步是在中間件平臺云的基礎上，實施部署面向業務的應用軟件，能夠為企業業務提供IT服務。

（1）基礎云階段

這一階段主要是實現企業IT基礎資源（計算處理能力、存儲、網絡）的虛擬化，提高資源利用率，統一管理和維護IT資源，為用戶提供基礎IT資源服務，提供高容災機制、彈性計算能力，提供統一的計算資源池和存儲池，實現資源池內的容災、自動化修復、自動化管理和資源動態調配。

（2）平臺云階段

基于網絡提供對業務應用完整的生命周期的支撐，包括產品的設計、開發、測試、部署、生產運行等，也可以稱為基礎軟件平臺階段。這一階段的主要特性是：提供統一的中間件服務、消息服務、整合服務等多種基礎服務，用來作為業務軟件的運行支撐平臺，中間件能夠很好的與底層的云計算交互，更好的利用虛擬化資源，提供統一的管理平臺，可以實現對硬件資源、虛擬化資源、中間件資源的統一管理，實現對硬件資源、虛擬化資源、中間件資源的統一調配，更加合理的利用有效資源。

（3）服務云階段

在平臺云基礎上，構建各種云服務，直接面向用戶提供業務支撐。由于中間件是業務系統的直接支撐實體，因此業務云服務構建在平臺云上，將能夠更好的對外提供可用的服務。主要特性：業務服務隨需取用，用戶端設備通過定制，實現不同的服務組合，同一個服務可以被不同的用戶端設備使用，軟件服務實現社會化、集約化、專業化。

2.3 企業云計算運營模式

企業無論是使用基礎架構云（IaaS）、平臺云（PaaS），還是應用軟件云（SaaS），都要考慮是采用

服務商的計算資源還是自建云計算資源。從目前來看，主要分為以下3種運營模式。

方式一，企業建設，企業運營。這是一種典型的私有云模式，企業自行建設云計算基礎資源，基礎

資源在企業數據中心內部，企業自己承擔運行維護工作。

方式二，企業建設，運維外包。這也是私有云，但是企業只進行投資建設，而云計算架構的運行維

護外包給服務商，基礎資源依然在企業數據中心。

方式三，服務商建設，企業租用。由服務商構建云計算資源，企業只是根據需要租用云計算服務，例如由服務商為企業提供面向互聯網的公共服務（如郵箱、即時通信、共享容災等），云架構與公共網絡連接，由服務商來運維其云計算資源，并保證不同企業用戶的數據安全。

3 結束語

云計算不僅帶來了IT模式的變化，也將引發IT服務的變革。在以服務為導向的云計算時代，企業

只需要關注自己需要的數據，而對數據的計算、數據的存儲都是用云端的服務來實現。云的服務提供商則將核心業務重點放在IT架構的運營上，服務將成為下一代IT的核心內容。

參考文獻：

[1]齊虎春.云計算從概念到應用的研究[J].內蒙古科技與經濟，2010（15）.

第9篇：云計算的主要技術特征范文

與傳統網絡應用模式和單機相比較，云計算平臺的基本特點主要體現在以下幾方面。首先最突出的特點是虛擬化技術。各個應用軟件部署均可直接通過虛擬平臺進行專業化管理，與實質的物理平全沒有任何關系，不管是遷移，拓展，還是備份，均可通過虛擬化實現。其次是動態的擴展。動態拓展可以對拓展項目進行拓展，從而實現其目的。為保證云計算的計算能力，云計算可隨時將服務器加入到已有的服務器中去。再者，云計算平臺具有較高的靈活性，絕大多數情況下，各大廠商的軟硬件設施均能夠支持虛擬化，最常見的就是操作系統，軟硬件設施和存儲網絡等，這些都可以直接放在云計算中進行統一規范的管理和利用，并同時能夠實現各類廠商之間的兼容性，從而實現個配置之間性能的高效運轉。最后就是較高的可靠性。為保證數據能夠及時被用戶所獲取，虛擬化技術實現了多服務器的連接，及時單單點服務器崩潰無法使用，用戶仍然可以通過動態拓展實現資源的添加和使用。除此之外，云計算還具備較高的性價比，虛擬化技術使得云計算在對資源進行管理的時候更加方便，因為它本身對物理資源的要求較低，云計算主要是由各個PC端口所組成，因此，其高效的性價比大大超出了計算機體。

2云計算在電信通信網絡關系分析中的應用

2.1基于云計算的客戶價值預測電信通信網絡在客戶價值預測方面的運用非常頻繁，通常會涉及到方方面面的問題，并伴有大量的計算，工作量相當巨大，但如果將云計算應用到其中，根據客戶的基本信息進行分析，并根據相關數據進行分析，從而挖掘出客戶深層次的信息，并利用分為點的正對新入網的企業用戶的信息進行預測，該種預測方法較之傳統的預測方法，大大降低了預測的誤差。對客戶價值預測的基本流程如下，有選擇性的將客戶的通話記錄或者短信進行截取，然后將各字段進行拼湊鏈接，接下來調出客戶的檔案信息，根據其年齡、區域和性別對客戶群體進行劃分和分析，對于不符合要求的客戶篩選出局，但注意通話時長是整個過程最主要的參考依據，并結合分為點對通話記錄進行有效分類。舉個例子，如果我們采取的分位點位n-1，那么以此為中心，將客戶群體劃分為n類，并根據劃分的類別對通話記錄進行存儲，然后進行bayesian模型的相關訓練，最后利用測試集對所測試出來的效果進行對比政策，以便保證預測的準確性。

2.2基于云計算的好友推薦用戶的相似度和熟悉度是電信通信網絡在利用云計算進行好友推薦的主要依據，據不完全統計得出，該種計算方法的應用逐漸深入并得到了很大的發展，云計算主要是通過客戶的熟悉度對二度好友進行查找和分析，將興趣愛好等相同批號的好友進行歸類，如此，便能夠得出二度好友的相關相似度和熟悉度，然后利用加權算法低朋友的屬性進行分析，從而得出較為準確的客戶喜好信息等，同時，我們所要清楚的是，在進行該種方法計算過程中，云計算會根據電信數據庫中的基本信息和特點將客戶的交流頻率和通話時長進行提取，利用二度好友的熟悉度和相似度對其進行計算，最終綜合各方面的結果，得出總的推薦度，然后才會將該相似度推薦給用戶，大大增加了好友推薦的準確性和實用性。好友推薦的計算流程基本如下，起初，電信通信網絡會利用云計算對所有一度好友間的熟悉度和相似度進行一次全面的計算和預測，然后根據一度好友的計算數據推斷出二度好友的關系，并且根據得出的一度好友的屬性和性格特征對二度好友的熟悉度進行計算，最后通過對各用戶的基本屬性和好友相似度算出總體的推薦度，并根據相關要求和推薦度的高低有針對性的為客戶進行好友推薦。

2.3基于云計算的電信社團特征結構化存儲及驗證對于云計算在電信社團結構存儲方面的計算方法主要是將用戶一個月內的通話記錄錄取并對其進行系統的分析處理，然后根據社團內部的基本特征進行具體分析，從而提出適合本社團的存儲方案，再利用通話網絡對相關信息進行驗證，最終實現社團特征基本信息的分類和規劃，從而實現信息在結構中的再次存儲，為二次數據的分析提供方便，在此過程中需注意的是，在對方案進行驗證時，其研究對象必須是社團本身，在對采集的數據進行比較分析后，還需要與之前的數據進行比較，從而得出綜合數據，便于更好的對各類特征進行統計。其中具體的操作流程如下，首先最主要的工作任務就是對社團本身所存在的屬性進行全面統計，在沒有屬性統計的情況下記得對單屬性進行必要的統計，接著才是對各項統計數據進行必要的分析處理，根據實際的需求制定出切實可行的統計數據分析情況，再就其做一個一致化處理，最后將結果存儲到存儲結構中去。

3總結