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中圖分類號： TN911?34； G420 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）13?0178?03

Abstract： For the imprecise data specific information extraction in the process of traditional cloud computing， a specific characteristic mining method of massive data in cloud computing environment is presented. The matrix node difference model is used to arrange the data orderly， and avoid the imprecise extraction data caused by data confusion of the traditional method. The huge cloud data makes the data positioning imprecise. In order to eliminate the above problem， the multidimensional data positioning calculation is adopted to solve the problem of imprecise positioning effectively， and extract the data information successfully. In order to verify the effectiveness of the massive data specific characteristic mining method in cloud computing environment， the contrast simulation experiment was designed. The experimental results fully prove that the method can improve the accuracy of the data extraction effectively.

Keywords： cloud computing； data specific characteristic； feature mining technology； extraction accuracy

0 引 言

隨著科技的快速發展，數據信息時代逐漸向著云時代變遷，數據的運算存儲已經由傳統的硬盤存儲逐漸發展成為云端計算存儲[1]。通過云端的計算存儲已經在很大程度上摒棄了原有的算法規則，能夠更大程度的進行數據統計和數據運算[2]。在使用云端計算的環境下，存儲在云端的海量數據都是通過數據定位以及數據分析進行計算的，使用適當的調度方法可以在很大程度上進行數據的特征提取。所以，有效的數據調度可以充分提高數據的特征提取能力，但是傳統的云端計算過程由于數據存儲量過于繁雜，并且在進行數據定位的過程中需要進行數據識別。傳統的方法是使用數據的屬性進行標識識別，但是為了數據的存儲方便一般會進行適當的數據壓縮和數據轉換，數據進行調用過程中十分的繁瑣，并且數據的調用過程是一個識別提取的過程，這種方式極大地影響了數據特征提取的速度以及準確性[3?4]。在進行數據特征提取的過程中還存在一些數據節點，這些節點極大程度上限制了提取的精度[4?5]。綜上所述，本文設計了一種云計算環境下的海量數據特定特征挖掘方法，該方法能夠有效解決上述問題[6]。

1 運用矩陣節點差分計算方法進行數據特定特

征挖掘

使用矩陣節點差分計算可以提高數據提取的精準度，在計算之前需要進行數據的方位確定以及數據的預處理[7?8]。

式中：為單位下數據信息量；為數據的信息坐標；為提取條件下的屬性條件；為實際的儺災滌頡

當限制節點傳輸信息至時，傳輸單位需要經過個節點才能進行屬性提取。關系式為：

保證數據的正確性和快速性是通過區域的劃分得到的，劃分前需要預設參數，通過設定能夠對選擇精度進行控制，避免誤差的產生。

式中：為離散參數；為整合參數域；為區域值；表示提取深度；代表數據衡量值。

進行數據的特征提取過程中，使用矩陣節點差分方法，因此需要進行數據的預處理[9]，預處理之后才可以使用，首先是數據編續：

經過序號的排列以后，方便數據在大量數據中進行準確提取，但是排序之后的數據不能直接使用，需要一定的調用計算，方便在提取過程中屬性的搭配：

式中：表示單位時間數據能夠調用的屬性；表示實際區域范圍內數據的識別碼；是實際計算中的屬性參數；表示計算常量。

通過上述計算便可以進行矩陣節點差分方程的計算，建立如下矩陣：

通過化簡的公式可以看出數據與實際調用的關系，把公式進行加權處理就可以得到關系公式，這樣可以更加精確的在海量數據中完成特征提取。

限定好實用的屬性參數及屬性目標，進行加權計算：

本文運用矩陣節點差分計算方法進行數據特定特征挖掘，在計算前進行數據的預處理保證了數據的有效性，提高了結果的精準度，最后用條件進行限定保證在大量的數據中能夠進行精準的計算。

2 實驗驗證

為了驗證本文設計的云計算環境下的海量數據特定特征挖掘方法的有效性，設計了對比仿真實驗。選定某網絡數據公司大型云端數據庫進行數據特征提取，首先使用傳統的方法進行云端數據提取，然后使用本文設計的云算環境下的海量數據特定特征挖掘方法進行數據的特征提取。

2.1 參數設置

為了保證實驗的有效性，同時進行實驗，設置調配參數為65.8；數據坐標分別為150，100；為了保證數據提取的速度，設置為68.5；設置分別為55，60，100。

2.2 數據對比分析

實驗對比結果如圖1，圖2，表1所示。

通過圖1可以看出本文設計的方法能夠在更短的時間內得到結果，同時所用的時間是傳統方法的一半左右。

通過圖2的誤差對比結果可以看出，本文設計的云計算環境下的海量數據特定特征挖掘方法能夠有效地降低誤差，保證在海量數據下的特征提取。

表1的實驗結果能夠充分證明，本文設計的云計算環境下的海量數據特定特征挖掘方法能夠有效地提高數據特征百分比，同時能夠在更短的時間內進行更多的特征提取。

3 結 語

本文設計的云計算環境下的海量數據特定特征挖掘方法能夠有效地解決數據特征提取過程中提取不精確的問題，同時所需要的時間更短，得到的結果不需要進行修正，能夠更好地完成對海量數據的特征提取。本文的研究能夠為云端數據提取提供良好的理論依據。

參考文獻

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[6] 錢維揚，王俊義，仇洪冰.基于Hadoop的數據挖掘技術在測光紅移上的研究[J].電子技術應用，2016，42（9）：111?114.

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0 引言

Java提供了進行大整數計算的類BigInteger，封裝了大整數的加（add）、減（subtract）、乘（multiply）、除（divide）以及求余（remainder）運算，還封裝了大整數的冪運算（power）和比較（compare）運算等。通過使用這些大整數運算，可以求解許多高精度運算問題。

計算具有100位以上精度的黃金分割系數、計算100位以上精度的圓周率、計算具有100位以上十進制數的大整數都是具有重要意義的事。應用Java的BigInteger類，可以方便地解決這些問題。

1 Java BigInteger類封裝

Java的BigInteger類是java.math包中的一個類，提供任意精度的整數運算。

1.1 構造大整數對象 Java中的大整數是BigInteger類的對象，構造大整數對象的構造方法是：

1.2 BigInteger類封裝的主要方法 BigInteger類封裝了以下常用方法，實現另一個大整數對象與本對象的運算，并生成一個新的大整數對象（比較運算除外）。另外，還封裝了與大素數的方法，這些方法是：

①獲取一個給定位數和隨機數位的大素數，是一個靜態（static）方法，定義如下：

public static BigInteger probablePrime（int bitLength，Random rnd）：該方法獲得一個可能性很的具有二進制bitLength位的大素數，其概率為1-2-100。

②獲取下一個可能素數的方法，方法定義如下：

BigInteger nextProbablePrime（）；該方法返回一個與當前的可能素數p， 最接近的可能素數q；對于任意p

③將一個長整型轉換為BigInteger對象的方法，方法定義如下：

public static BigInteger valueOf（long val）； 該方法返回長整型數val的bigInteger對象。

④判斷大整數是否為可能素數的方法，方法定義

如下：

boolean isProbablePrime（int certainty）； 若對象num.isProbablePrime（cer）返回true，則num是素數的概率大于1-2-cer。

⑤求余數運算方法remainder（），方法定義如下：

public BigInteger remainder（BigInteger opnd）；實現一個大整數對象與另一大整數對象opnd的求余運算，并返回余數（一個大整數對象）。

⑥求大整數的商和余數的方法 divideAndRemainder（BigInteger opnd），該方法返回大整數對象除以大整數opnd的商和余數，用一個BigInteger類型數組存放，例如：

BigInteger aBig[]=new BigInteger[2]；

BigInteger num=new BigInteger（“125”）；

aBig=divideAndRemainder（num，new BigInteger（“23”））；

那么aBig[0]是125除以23的商5，aBig[1]是余數10。

其余方法這里就不多加敘述，可參考文獻[1]。

2 BigInteger類在高精度計算問題中的應用

可應用BigInteger類進行高精度計算問題的求解，方法簡便。求解步驟如圖1。

3 典型問題的大整數求解

3.1 高精度黃金分割系數問題的求解 黃金分割系數0.61803... 是個無理數，這個常數十分重要，在許多工程問題中會出現。有時需要把這個數字求得很精確。比較簡單的一種是用連分數表示，如圖2。

這個連分數計算的“層數”越多，它的值越接近黃金分割數。

我們需要求出黃金分割數的足夠精確值，四舍五入到小數點后100位。

我們可以將黃金數的計算抽象為以下表達形式：

由此遞推，計算分子和分母，直到分子≥10100，這樣，可保證結果滿足能得到所要求精度。然后是將分子乘上10100，在與分母做除法，得到的就是100位的大整數，就是這個黃金數的小數點后的數字，經四舍五入處理并轉換成字符串輸出即可，通過對余數的判斷，可確定是否要在結果中加1。程序如下：

3.2 求大素數問題的程序 大素數是數據加密與解密問題的核心，在RSA加密體系中，為了生成RSA算法的公鑰和私鑰的秘鑰對，先要選擇兩個大素數p和q，并計算它們的乘積N。我們這里用Java的BigInteger類來產生具有100位（當然可以更多，視需要而定）十進制數的大素數。對于大素數的判斷，并沒有一個嚴密的數學公式可供應用。可用BigInteger類中相關運算方法，結合素數相關方法，可以求出給定位數（二進制）的可能大素數，且具有隨機性。

可以用BigInteger類的probablePrime（）方法生成給定位數的近似大素數（稱為概素數），其準確度可用一個參數進行控制。下面的程序生成若干個隨機生成的具有330位二進制位（具有100位十進制）的大素數。BigInteger.probablePrime（bitNum， rnd）生成的“概素數”具有bitNum位二進制，其是素數的概率大于1-2-100。為了提高可靠性，程序中對生成的“概素數”進行更嚴格測試，用10000做參數，用isProbablePrime（10000）測試，該方法保證素數的概率大于1-2-10000。

3.3 求解與梅森素數有關的問題 根據法國數學家梅森的猜想，我們習慣上把形如：2n-1的素數稱為：梅森素數。截止2013年2月，一共只找到了48個梅森素數。新近找到的梅森素數太大，以至于難于用一般的編程思路驗證。這里要解決的是跟梅森素數有關的一個問題：1963年，美國伊利諾伊大學為了紀念他們找到的第23個梅森素數n=11213，在每個寄出的信封上都印上了“211213-1是素數”的字樣。211213-1這個數字已經很大（有3000多位），編程求出這個素數的十進制表示的最后100位。直接用BigInteger類求解該問題相關語句如下：

4 結束語

本文介紹了Java中的BigInteger類的一些典型應用。BigInteger類中包裝了絕大多數大整數運算功能，文中沒有完全涉及，可參考Java有關技術資料，應用Java的BigInteger類求解一些高精度運算問題，十分方便。特別說明的是，符合費爾馬定理的大整數只符合素數的必要條件，但不是充分條件。本文中所給程序計算的結果，只能是有極大可能性是素數，其可能性超過1-2-10000。如果要用所有小于待測“概素數”的平方根的所有概素數去檢測一個數百位十進制位需要很長時間，并不實用。

參考文獻：

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中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A

0. 引言

云計算技術是近些年新出現的應用技術，能夠在網絡技術的應用下，將軟硬件系統加以整合成價值更高的分布式系統，從而來實現數據可靠性存儲以及高效處理。在當前社會迅速發展背景下，加強對云計算技術的應用就比較重要。云計算技術在當前的電子商務以及IDC中心能方面都有著相應的應用，也發揮著積極的作用。

1. 云計算技術的內涵和主要特征

1.1 云計算技術的內涵分析

云計算技術主要是面向服務器方式來為用戶提供計算資源的，是資源交付以及使用的重要模式。在對網絡的應用下，從而獲得需要的資源，在云當中的資源使用是能夠進行無限擴展的，對云中的資源也能隨時獲得。用戶在對云計算技術的應用中，只要能掌握應用的功能即可，結合自身對資源的需求在云計算技術下都能得到實現。

對云計算技術的統一性概念至今還沒有形成，從諸多對云計算技術的定義綜合來看，云計算主要是通過云加終端的技術模式。其中的云就是對網絡的代稱，而終端則是服務設備，云計算是將虛擬技術作為主要的服務模式的，所以云計算并非是孤立存在的，是通過多個方面進行綜合形成的一個概念。云計算在具體的工作中是將服務形式對網絡中用戶進行提供必要計算機網絡資源，在資源的豐富性要遠遠優于傳統的計算機技術資源存儲。云計算技術在當前的各個領域中都有著應用。

1.2 云計算平臺的主要特征分析

云計算平臺的特征體現得比較顯著，對底層的軟硬件實施細節進行了屏蔽，能夠有效提供鏈接服務標準接口，這樣就方便用戶和網絡進行連接實現資源的共享。在當前云計算平臺的不斷發展下，已經和云計算的技術框架相符合，由于實際應用不同，在平臺類型方面也會有著一定的差距。例如綜合性的云計算平臺主要是提供上層服務資源的，在基礎資源方面主要是提供網絡服務的，而在虛擬化技術方面主要是提供基礎資源的相關服務。

但是不管是哪種類型的云計算平臺，體現出的特征都是比較顯著的。

第一，在靈活性特征上比較鮮明，在需要的規模方面能夠按照實際需求加以調整。在對虛擬技術的應用下，能夠實現按需服務的目標，這樣就能有效地降低云計算平臺應用成本，對實際的需求也能有效地保障。在云計算平臺的應用下，能夠對數據的共享輕松地實現。

第二，云計算平臺的應用特征還體現在應用時不用關心底層實現，只要能夠對提供的接口加以調整即可完成工作，在平臺的方便性特征上就比較突出。除此之外的數據安全可靠特征也比較鮮明，云計算的數據信息存儲的安全性要能得到有效保證。

第三，云計算平臺的另一特征就是高性能特征。由于云計算平臺是大規模數據中心，在提供的服務方面也比較優越，在資源的利用上是無限量的。云計算為用戶提供了諸多存儲管理的數據控件，在計算能力方面也比較強大，這些功能就使得在應用過程中有著無限的資源。

2. 云計算的體系結構和應用優勢分析

2.1 云計算的體系結構分析

從云計算的體系機構層面來看，云計算作為比較強大的云網絡，將其和網絡以及服務器相連接，就能在資源上得到無限擴大，在存儲能力以及計算能力都是史無前例的。從云計算的體系結構層面來看，主要有幾個重要的要素（如圖1所示）。其中的云用戶端是比較關鍵的。這是用戶請求服務的交互界面，是對云使用的入口，通過瀏覽器進行注冊然后登入和定制服務，然后對用戶進行管理和配置。在管理系統和部署工具要素上，主要是提供管理服務的，然后對云用戶實施管理，進行對用戶授權和認證等。也能對可用計算資源進行管理，結合實際的請求來轉發相應的應用程序，對資源的調動和部署按照實際加以實施。

另外，在云計算體系結構中的服務目錄要素方面，主要是用戶在獲得了相應權限后，對服務列表進行選擇以及定制。也能對定制的目錄進行操作，這樣就會在用戶端的界面顯示相應的圖表以及服務的內容等。在監控結構方面主要是對系統資源使用情況的監控，對節點的同步設置以及資源的監控，按照資源能夠合理地分配給用戶。在服務器集群的結構要素方面，通過管理系統進行實際的管理，對一些計算實施高效的處理，在進行存儲的時候對數據切割算法加以應用。

2.2 云計算技術的應用優勢分析

云計算技術在實際中的應用中有著諸多的優勢發揮，在具體的應用過程中，允許用戶自定義資源使用的時間，這就對資源的閑置或者是過載問題的出現有了避免。并且在分布式處理以及并行式處理的特性上展現得比較顯著，這就對數據處理需要的時間得到了很大程度的縮短。云計算平臺能夠為用戶提供比較安全可靠的數據存儲中心，在完善的權限管理規則以及數據備份技術等綜合性應用下，就能對數據信息的安全完整性得到有效保障。

另外，云計算中的一些功能都是在云端的，這就在客戶端的要求得到了有效降低。在對云計算技術的實際應用過程中，能對不同類型以及性能的設備加以應用進行訪問云空間，進行執行相應的操作，有的在網頁的應用下就能得到有效完成。在云計算技術的應用下，能夠對數據間的共享和傳輸也比較的方便。所以在具體的應用過程中就有著很大的優勢。

3. 云計算技術的實際應用和發展趨勢

3.1 云計算技術的實際應用分析

云計算技術在實際中的應用范圍比較廣泛，例如在ICT業務平臺中的應用上就發揮著重要的作用。以往的ICT運行模式有著諸多缺陷，資源浪費問題比較突出，在管理的效率也比較低，對實際的需求得不到有效滿足。但是在云計算技術的應用下，就能夠對這一業務平臺實現升級，能夠建立集中性的資源池管理的體系，對用戶能夠提供Paas、Saas等服務，這樣就大大地提升了服務效率。客戶只需要對瀏覽器進行操作就能完成數據系統的訪問管理，在使用上比較方便，也對這一業務的不兼容終端的問題得到了有效解決，從整體上提升了業務水平。

云計算技術在IDC數據處理平臺中的應用作用的積極發揮也比較突出。主要是在虛擬技術的應用下，能對這一控制中心的軟硬件資源實施有效整合，對其中的各種資源實施動態化的管理監控等。不能為用戶提供IaaS的相關業務服務，對用戶也能出租硬件資源，這樣就比較便于系統部署工作的完成，在資源的分配方面也能合理化地完成。在云計算技術的應用作用下，能夠在計費功能上得到充分發揮，能結合資源的使用情況實施付費，這樣就有效地對投入成本得到了降低，在管理的平臺方面也能實現規范化以標準化的目標。

3.2 云計算技術的發展趨勢探究

云計算技術在實際應用中發揮著積極作用，在未來的發展中，云計算技術將會有著更大的發展潛力。云計算對互聯網的應用以及產品應用模式等方面都會產生很大的影響，主要的發展方向就向著手機云計算以及商業發展和時代資源這幾個方向邁進。在移動終端設備的迅速發展下，云計算技術的兼容性就得到了體現，為客戶在移動終端的服務上得到了進一步發展，能夠將手機和云計算技術得到有機結合。這樣就能更為便捷地實現高效云計算的應用功能。

結語

總而言之，云計算技術的不斷發展過程中，對社會的進步發展起到的作用也愈來愈大，在相應的維護工作有效性以及經濟性方面將更為重要。云計算的實際應用中的優勢發揮，將會進一步地為這一技術的推廣起到積極作用，在社會效益上就會有更大的價值體現。

參考文獻

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云計算技術隨著計算機技術以及網絡技術的快速發展而日漸完善與成熟，同時該項技術在現代圖書館中也起著十分重要的作用。云計算技術在圖書館中的運用進一步提升了圖書館的網絡信息管理和服務能力，而且不僅使得圖書館的遭侵入率大大下降，同時也使得信息外泄率下降。總之，通過對信息資源的管理和存儲，云計算技術利用先進的網絡手段極大的促進了現代圖書館的快速發展。

一、云計算技術概述

云計算實際上就是一種新的對計算機和互聯網進行充分利用的方式，具體來說就是從并行處理、網格以及分布式處理計算發展而來的新技術，其通過處理器資源和數據的有機組合，使得數據中心能夠類似于互聯網的形式運行。云計算這種模式能夠將虛擬的、可以擴展的、動態的信息資源連接起來，從而提供隨時的訪問和分享。這樣通過云計算計算，在全球任何地方的數據中心或者服務器就能夠實現對某一相關資源和功能的使用與管理，其實際上就是作為互聯網來服務的。傳統的IT設施在使用時不僅需要進行機房的建立，而且還要購買足夠的設備，并配備相關技術部門的IT人員。為了企業信息基礎設施的完善運轉，傳統的IT設施甚至還要組建一支專門的開發維護隊伍，因此其應用十分復雜。云計算技術的出現不僅使IT架構實施得以簡化，而且還可以讓IT應用實現按需付費、實時定制和隨時取用的功能與特點。

二、云計算技術在圖書館中的應用分析

（一）圖書館資源海量存儲和并行計算對云計算技術的應用分析

基于云計算理論，海量存儲模型屬于一種面向海量資源數據的云存儲。該模型主要是針對圖書資源的存儲需求，如全國性大規模以及行業性和區域性的圖書資源等存儲需求，基于云計算平臺實現跨域自適應云文件系統。另外，針對海量元數據資源特征，海量存儲模型的研究開始面向現代化圖書館結構化資源的特定云存儲模型，同時提出了結構化元數據存儲機制，該存儲機制和方法具有高效、簡單以及適應現代化圖書資源特點的優勢。對于并行計算模型來說，其參考Map Reduce云計算框架，根據全國性大規模以及行業性和區域性的圖書資源海量分布特征，開發適合現代化圖書館圖書資源的索引和檢索算法。并行計算模型利用云計算的海量數據處理優勢，其能夠實現對特定海量資源檢索邏輯的定義，提高了圖書資源的檢索和索引性能。另外，該項模型還能夠實現分布式檢索算法，該算法能夠適應海量圖書資源，從而大大提高了圖書資源檢索的效率，最終為海量數據存儲的高效并行檢索提供支持。

（二）圖書館海量資源檢索對云計算技術的應用分析

這一方面對云計算的運用主要集中在圖書館海量資源檢索的統一服務與調度中。對于圖書館來說，其基本上都具有自己的電子資源數據庫運算模式和服務系統。針對圖書館的這一特性，需要建立一個統一調度管理模型，而且該模型必須能夠實現分類、分發去重以及檢索調度。對于這一模型的建立，需要在多個電子資源和多個圖書館之間進行構建。基于開放鏈接的標準，統一調度管理模型采用向第三方提供電子資源注冊的標準、以動態腳本技術以及多級調度制定調度的規則以及接口等方法的調度管理模型。海量資源檢索對云計算技術的應用使得圖書館的每一個檢索請求都能夠成功發送出去，而其檢索結果也能夠快速的反饋到用戶手里，最終實現了充分有效的利用圖書館每個電子資源的目的。作為并行計算和海量存儲模型的應用升華，統一調度管理模型的開發具有十分重要的地位。

（三）圖書館咨詢服務對云計算技術的應用分析

首先，對于圖書館區域聯合虛擬參考咨詢服務的構建來說，其要能夠有效整合信息資源，并實現資源的無縫銜接。另外，為了與用戶進行多渠道溝通，該參考咨詢平臺還要能夠提供多種途徑，方便用戶提取所需信息。聯合參考咨詢服務平臺的構建，云計算技術能夠幫助其實現對各個成員館的多個虛擬咨詢臺的同時控制，并達到數據庫跨庫檢索的目的。總之，云計算技術的應用能夠幫助圖書館以及用戶實現快捷而有效的咨詢服務。

其次，對于圖書館服務器無間斷運行來說，云計算技術的應用能夠實現對服務器中數據的快速拷貝。由于圖書館內的服務器中集中儲存了館內的所有數據，所以一旦該服務器出現問題，那么圖書館的所有數據有可能會丟失，從而導致該館將無法為用戶提供服務。應用云計算技術，該技術中含有上百萬臺服務器，如果其中一臺出現問題，那么其他服務器也能夠將圖書館中的數據快速的完全拷貝到運行良好的服務器中，并讓該服務器來及時為用戶提供正常服務。

三、圖書館中云計算技術應用的要求

首先，必須掌握云計算技術在圖書館中的使用需求，如要對書籍借閱需求以及管理模式進行充分了解和把握，按照該技術水平，確定其在圖書館應用中的可實現性。同時，對云計算技術的運用要求通過談話和討論的方式掌握清楚，并對圖書館工作人員在工作過程中遇到的問題進行詳細了解。這樣通過對這些問題的了解和掌握，通過系統設計，結合當前技術水平來滿足圖書館的需求，并切丁云計算系統目標。

其次，在云計算技術應用過程中，要根據以往經驗對應用方案進行合理改動。設計人員在使用云計算技術之前必須要進行設計方案的初步制定，該方案應當包含系統結構構成、系統具體情況和描述以及各個系統的具體實施計劃。另外，要結合文字和圖形的方式來進行設計方案的撰寫，從而使得整個方案既形象又具體，方便相關人員理解。

四、結語

綜上所述，在現代化圖書館的建設中，云計算技術起著十分重要的作用，其為行業圖書館群統一服務的實現提供重要的技術支持。因此，在圖書館未來的發展中，一定要根據以往經驗，對云計算技術進行不斷優化，從而為現代化圖書館的完善構建提供技術支撐。

參考文獻：

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摘要：系統性介紹云計算技術的含義與技術特點，并重點探討GIS軟件工程研發手段、機制結構以及管理模式，明確指出GIS軟件工程發展中需要注意的相關事項，以此為發展GIS軟件工程提供有效參考。由于云計算技術的不斷推動，有助于全面發展GIS軟件技術，其所需處理的相關數據也逐漸增多，探究軟件工程特征及相關管理模式，對發展我國電子商務運營模式極具重要價值。

關鍵詞 ：云計算；GIS軟件工程；設計分析；數據處理

中圖分類號：TN911?34 文獻標識碼：A 文章編號：1004?373X（2015）17?0133?02

0 引言

近年來，隨著我國互聯網逐漸在人們生活與工作中普及，使得云計算技術也日臻成熟，以往以Windows與英特爾為平臺的互聯網運營已無法與現代社會發展之需相滿足[1]。但是，云計算技術數據處理能力極為強大，該技術的發展空間極為廣闊。

1 云計算技術的含義及特征

1.1 云計算技術的含義

云計算技術是基于互聯網發展而產生的一種數據管理技術，該技術可分割復雜數據為若干子程序，通過云計算服務器加以分析，并向用戶數據處理系統反饋結果。云計算技術數據分析處理能力極為強大，能夠將更加快捷、方便的服務提供給用戶，有利于節約用戶精力與時間。就狹義視角而言，云計算是基于信息技術行業發展起來的一種交付及模式，該技術利用互聯網資源搜索相關數據資源[2]。

圖1為云計算流程示意圖。

1.2 云計算的特征

（1）較高虛擬化程度

利用網絡實現功能虛擬化，不管用戶在何處，都可利用互聯網終端應用相關服務。所有服務信息都源于云計算，用戶通過智能手機或者筆記本電腦就可通過互聯網獲取相關服務[3]。

（2）可靠性強

云計算技術存在多種保護措施，比方說互換計算節點、數據容錯功能等，而且還有專業技術人員實時維護數據庫，確保儲存信息的穩定性與安全性，保證不會影響到用戶。

（3）規模龐大

云計算服務器規模極為龐大，相關資料顯示，谷歌公司就有100 多萬臺云計算服務器，搜狐公司則擁有40萬臺以上的云計算服務器。

（4）通用性良好

該技術具有極為廣泛的推廣范圍，可滿足不同服務要求，而且多用戶可享受同一云的服務，將更多便利提供給用戶。

（5）成本較低

云計算的管理形式為集中自動化，容錯功能為接點構成模式，所以云計算運營管理成本比較低，且通用性優良，可將更為廉價、方便的服務提供給用戶，用戶不需要為獲得更多資源而投入過多財力與精力。

2 GIS 工程的含義及特點

2.1 GIS工程的含義

所謂GIS 軟件工程，就是自定義定位、原理及技術落實至開發和維護軟件的綜合活動過程。該工程主要包括GIS設計規劃、功能評價以及組織落實等工作，同時還包括需求控制、質量監控以及風險控制等技術，以此產生GIS質量監管與數據信息管理機制。

2.2 GIS工程特點

2.2.1 GIS工程系統復雜程度高GIS工程文檔具有較高質量與數量要求，其所交付文檔包括系統用戶指南、設計手冊、功能檢測報告、軟件說明書以及空間分析報告等，以上文檔內容非常繁瑣、龐雜，同時又具有較高質量要求。從微觀上看，軟件具有較高復雜程度，因為GIS工程中含有很多信息，而且具有極為復雜的內部功能結構[4]。所以，工程結構管理與程度是一項極為繁瑣的工作，具有較大理論研究難度。而且GIS 軟件工程本身是在云計算技術基礎上產生的，所以具有復雜的空間理論，很難被理解與掌握。

2.2.2 特殊的數據處理要求

GIS軟件工程嚴格要求數據質量，若數據有問題出現，則極易導致系統功能無法正常運行或者出現功能性故障。而且數據具有時效性，該軟件內部具有較快數據信息更新速度，由此才可與互聯網信息發展需求相滿足，若數據過于陳舊，就很難滿足當前人們生活與工作之需，所以，GIS軟件工程必須時時進行信息采集。

3 云計算環境下的GIS 軟件工程設計

3.1 GIS軟件工程結構模式

發展云計算技術將更多便利提供給GIS軟件工程，因為云計算技術數據存儲量極為龐大，通用性好，而且具有較高可靠性，以上技術性優勢有利于優化GIS軟件工程結構模式。就本質而言，GIS軟件工程在云計算環境下會對云端構件加以充分運用，而以往GIS構件無法與其相比。云計算技術所提供的地圖檢索服務與數據信息能夠將更多服務提供給GIS 軟件，以滿足用戶之需。

3.2 GIS軟件工程組織模式

以往GIS 軟件工程具有串行模式的生命周期，然而，由于云計算技術不斷推動，逐漸改變了GIS軟件生命周期，使其逐漸呈現螺旋模型。研發GIS軟件工程的特點為階段性與開放性，各軟件開發階段都必須做好相關工作，為后續階段打下良好基礎[5]。為解決研發過程中存在的問題，在設計GIS構架時，可對相關成功經驗予以吸收借鑒，可以選擇比較完善、健全的代碼與構件，由此對組織模式更新速度的提升具有重要意義。

3.3 維護及管理GIS軟件工程

云計算環境下的GIS 軟件工程便捷性和靈活性都比較大。在研發產品期間，其實也在維護與管理GIS軟件，轉變了以往后維護、先開發的工作模式。通常GIS軟件研發初期僅完成基礎性部署工作，而云計算技術產生后，能夠有效降低軟件工程耦合率，保證所有構建都可以實現單獨或者聯動管理，比如，服務端、客戶端以及管理端等都可優化軟件管理模式。

4 GIS 軟件工程在云計算環境下的實際應用

篇（6）

中圖分類號：C931 文獻標識碼：A

一、引言

十八屆四中全會指出，政府應該修正改善會計和審計相關政策制度，使CPA在依法行使審計獨立的監督權時能有所保障；隨著科學技術的進步順勢提高審計工作效率，全面推進審計職業化建設。

在國家政策的引導下，大數據已成為各行業的主旋律。而在大數據環境下，云計算也已經成為目前審計理論界及實務界爭相探索的方向。將云計算技術運用到審計工作過程當中來，就會形成審計工作模式的“云審計”，“云審計”模式會對審計工作方法和技術產生重大影響。在我國目前整體審計信息化程度不高的情況下，審計研究領域和審計工作者應該更深入了解云計算對審計業務帶來的變革，為云審計時代的到來做好準備。

二、云計算及云審計

（一）云計算的概念及特征

云計算是一種新的IT資源使用模式，這種模型產品可以通過進入可配置的計算資源共享池向使用者按需服務，并在網絡服務下以最快的速度開放“云”中存儲的資源，只需要很小的管理量，或者和第三方服務商進行的交互溝通也很少[1]。它包括了云主機、空間、測試等產品。

云計算的第一個特征就是，它是一種服務模式，可以隨時隨地借助網絡設備接入訪問；第二個特征是云計算具有快速伸縮性，能夠提供可計量的服務；第三個特征是其還擁有資源池，資源包括存儲、處理、內存、網絡帶寬的虛擬機。云計算也是Web服務、網格的演化、發展。云計算具有三個層次，如表1：

（二）云審計的含義

在審計過程中運用云計算技術，產生了“云審計”這一新型審計方式，即：云計算 + 審計 = 云審計[2]。云審計就是讓審計過程基于網絡技術而產生的新型審計技術，不再受地理位置等客觀因素的影響，審計工作直接在“云”上完成了。在云審計中，會計師事務所和被審計單位都在客戶端的位置，“云”是電腦后臺運行的虛擬網絡，通過“云”將會計師事務所和被審計單位兩邊的客戶端聯系起來，然后進行審計受托工作。

三、云計算技術缺失下的我國CPA審計工作狀況

計算機出現之前，企業內部的信息處理是手工處理的方式，因此，后期的會計信息形成的也是實體性信息，這就決定了該時期的審計工作方式也是手工的方式；隨著會計信息技術的普及，企業已實現了會計處理的信息化，但審計工作還只處在財務數據的收集、分析和驗證階段；伴隨著會計信息技術的成熟，企業進入ERP信息綜合性系統，該系統集FM、OA、SCM、PM為一體。在這一點上，CPA規劃和實施審計工作對企業信息技術進行了全面的考慮。

盡管審計信息技術的運用越來越成熟，但在運用的過程中存在問題也日漸突出。其中的一個問題就是審計質量。影響審計質量的最主要原因就是為審計工作服務的審計信息系統較為落后。審計信息系統是會計師事務所進行審計工作的重要工具，但目前該系統在審計工作過程中僅充當記錄角色，而沒有擔當審計本身的執行、復核和監控角色[3]。總之，會計師事務所的審計系統，并未真正實行電子化審計過程，并未真正起到監管審計質量的作用。

四.現有云計算技術水平對CPA審計工作的影響

云計算技術對審計工作模式的創新將推動審計技術、審計方法的重大改進。作為提供核算、出具報告服務的審計工作，云計算技術能給該工作模式帶來諸多積極影響；但任何新技術的出現都是一把雙刃劍，它在帶來機遇的同時也會隨之產生新的問題與挑戰。

（一）對CPA審計工作的積極影響

1.提高了審計工作的效率

在云審計模式下，替代傳統的花費大量精力去搜集審計數據、加工分析這些數據形成審計證據，而是將被審計單位的數據信息存儲在“云”中，CPA只需要將存儲在“云”客戶端中的數據上傳到云服務器，服務器對該數據進行計算分析，如此就大大節約了CPA的工作時間，同時提高了審計工作的效率。

2.提高了審計工作在審計行業當中的可比性

在云審計設計的審計程序中，不再僅由一個或多個會計師事務所，而是由云服務提供商提供在這方面的專業服務[4]。這樣所有事務所將在統一的軟件操作平臺下進行審計程序的完成，故不能為審計工作的日常操作帶來方便，因此可以大大提高審計工作的可比性，為行業監管部門提供有力的證據支持

3.提高了審計工作的靈活性[5]

云審計環境下，審計人員可以與被審計單位協商具體審計時間，實現雙方隨時的必要溝通而不必進行實地接觸，這種遠程審計的方式對審計工作人員和被審計單位雙方的工作業務提供了便利。

（二）對CPA審計工作的巨大挑戰

雖然在云計算技術條件下的云審計比傳統審計有了以上的積極影響，但是現階段對云審計應用狀況的研究表明，云審計在會計師事務所運用的過程中也為CPA帶來了新的問題和挑戰。[1]

難以發揮內部控制的作用[6]

在云計算環境下，會計師事務所審計客戶企業的內部控制的范圍、對象、重點及性質都發生了改變[7]，由于目前我國人才市場缺乏善于云計算方法的人才資源，且沒有建立相應的審計法來支持內控體系，內部控制的難度和風險明顯增加，故不能發揮內部控制對審計單位的作用。

1.實施信息安全審計相對較難

在云計算這一新的審計技術到來之際，首先缺乏的就是專業審計信息維護人員人才的培養，其次沒有健全的法律法規作為信息系統的安全保障，最后我國的信息系統審計準則與發達國家相比相差甚遠；而這些前提條件是我們云審計能夠得到廣泛應用的必要條件。因此，當前階段云計算技術的信息安全問題急迫而重要。

2.實施審計程序過程面臨更高的工作要求

風險評估程序、控制測試和實質性程序等工作的實施，在云計算的環境下，與傳統的審計程序工作相比，其內部控制的檢測需要更更復雜龐大的檢測方法去完成，風險應對要求需要更高的風險應對水平去滿足，因此新的審計程序的實施必然面臨更大的挑戰；另外獲取審計證據的工作也將遇到更大的困難：在云計算環境下，CPA通過云審計平臺進行對被審計單位采集審計數據和資料，除了采集到的電子審計數據和資料以外，無法收集其他充分、適當的審計證據。

五.強化云計算技術以改善CPA審計工作狀況

一項新技術的產生與運用必然會伴隨著各種問題的出現，云計算根據其自身特點及給CPA審計工作帶來的巨大挑戰導致存在的或有問題包括安全性、可靠性、可維護性和交互性。

為了應對云計算技術對審計工作技術和方法的影響，審計理論界和實務界應該保持警惕，采取各種措施來應對。筆者認為，可以從以下幾個方面入手：

（一）逐步進行審計行業的技術變革

逐步進行審計行業的技術變革，具體包括審計環境、審計風險、審計對象、審計人員、審計證據等。例如：建立行業云審計平臺。要落實云計算技術在審計中的應用，審計行業就應建立云審計平臺。該平臺能夠通過云計算技術的云基礎設施級服務、云平臺級服務和云軟件級服務三大服務模式來實現我們審計工作所需要的服務，進而發揮審計行業優勢，搭建跨行業、跨領域的行業云審計平臺系統[8]，以推動云計算在審計工作中的應用。

（二）加快推進審計工作模式的變革

加快推進審計工作模式的變革，包括改善審計工作方法、優化審計風險模型[9]。例如：加強大數據審計分析模型的創新產品開發能力。該模型的創新產品一方面不僅能進行對客戶企業的審計，還能夠提前預測客戶企業是否進行了為規避審計行業的檢查的數據操作活動。另一方面，它也可以加強審計行業的研究和開發能力，這是適合自己的大數據分析模型和軟件的特點[10]。

（三）爭取社會各方的支持

我國CPA審計的服務領域已經深入到經濟活動的各個層面中；審計工作的技術方法提高和狀況改善需要社會各方的共同努力。

1.會計師事務所應明確與第三方服務商的責任

在云計算技術環境下，審計過程由原來的主、客體關系變為現在的主體、客體和中間商的關系，分工的劃分更加復雜。只有各方主體積極面對和承擔屬于自己的責任，才能讓云審計真正發揮優勢，為審計工作提供便利。

2.政府應加快大數據、云計算技術應用的審計法規建設

目前的法律法規和會計準則、審計準則沒有對云計算技術在審計工作中的應用進行具體規定，因此在應用大數據、云計算技術期間缺乏一定的法律依據。要想讓大數據、云計算技術應用成為CPA依法審計的重要工具，就必須得到相關法律法規的支持，因此，云計算技術的應用是我國審計法中的一個重要而緊迫的問題。

3.審計從業人員應提高自己的專業素質

在云審計模式下的審計工作要求審計從業人員不光具備財務會計知識，還應該學習計算機相關基礎知識成為綜合性人才，因為云審計模式的云計算技術是離不開計算機知識來開展審計工作的；如果審計從業人員不能掌握基本的計算機基礎的話，可能會因為操作問題影響專業知識能力的發揮。

參考文獻：

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篇（7）

計算機與互聯網出現不久，便被廣泛地應用于各個領域。在早期“，云”一般是指較為大型的計算機網絡。谷歌公司在2007年首次正式提出了“云計算”概念，同時他們還與IBM公司及多所大學進行了云計算方面的項目研究。從此以后“，云計算”便成了一個非常熱門的網絡詞匯、技術詞匯，并迅速發展與成熟，各個IT企業都開始相繼推出了自己的云計算產品，不少大型企業也開始將云計算技術引進到自身的管理工作中。但是就云計算的準確定義來說，各界都還沒有形成一個統一的觀點。目前一個相對被廣泛認可定義是：云計算是分布式計算、網格計算、并行計算等IT技術的融合發展和商業應用[1]。這個定義是比較全面的，它既認定了云計算的技術特征，同時又體現出了云計算的商業屬性，總而言之就是用戶能夠通過云計算應用，獲得更加全面、豐富、廉價的網絡資源與網絡服務。中小企業通過借助云計算服務，能夠使自身的管理工作更加簡潔、高效、低成本，這是中小企業提高自身管理工作信息化水平、現代化水平的關鍵途徑。

2云計算技術環境下中小企業管理創新措施

2.1加強對企業IT部門管理的創新

在一個企業當中，IT部門的關鍵作用是為企業的運營提供IT服務，在傳統的企業信息化管理模式下，IT部門主要任務包括IT戰略制定、職能劃分、運行維護等。但是在云計算技術環境下，IT部門的工作任務就將發生變化，因此需要加強對企業IT部門管理的創新。

首先，從IT戰略方面來說，不論是中小企業還是大型企業，其IT戰略都可以大致的劃分為三個組成部分：跟蹤學習戰略、應用開發戰略、系統維護戰略。

(1)跟蹤學習戰略。主要是識別企業管理所需求的IT技術，關注IT技術的發展，在云計算技術被應用到企業管理之前，中小企業的跟蹤學習戰略一般都是跟隨行業中領先企業的發展，也就是做得好的怎么做，自己就怎么做，即使這會導致操作性過低。在云計算技術出現后，軟硬件限制被打破，中小企業應當改變以往的戰略方法，要基于自身的實際情況，在自身戰略目標的指引下，主動識別、選擇真正符合自身所需的技術。

(2)應用開發戰略。主要是實現IT技術在企業管理中的實際應用，是現代企業參與市場競爭的一個重要工具。傳統的應用開發戰略是實現企業管理“自動化”，以提高企業管理工作的效率，但是在云計算技術環境下，中小企業應當將“自動化”與“重規劃”聯系起來，既要實現企業管理的自動化，又要對企業的管理體系、運營流程進行科學詳細的規劃，利用云計算技術對業務進行全面的整合，全面提升企業的市場競爭力。

(3)系統維護戰略。主要是對企業管理IT信息化系統進行維護，在傳統的技術條件下，IT部門需要承擔大量的工作內容，如管理軟件的升級、系統的安全保護、病毒防護等。但是在云計算技術環境條件下，中小企業作為云計算系統的用戶終端，不再需要承擔這些工作，云計算供應商將會處理好相關的事務，IT部門主要應當做好的就是系統成本、風險與故障的分析評估[2]。

其次，再從IT人員結構方面來說，在將有關IT的應用轉移到云計算服務后，企業只需為自己實際使用的服務付費，并不實際擁有IT基礎設施，從IT的前期建設、使用到運行維護，將會大大減少企業的各項投入。IT交付模式到云計算模式的轉變，大大減少了企業對IT專業技術人員的需求，IT部門將最大限度地實現瘦身。但中小企業的IT人員要了解云計算系統，幫助企業與云計算供應商溝通，為企業提供滿足需求的服務。同時企業IT人員工作的重點將在于維護企業云計算終端的正常運行以及故障的解決，關于軟件的升級維護、數據中心的安全、服務器購買等都將由云計算供應商負責。最后，企業的IT人員不僅要精通計算機技術，更要熟悉本企業業務。

2.2加強對云計算管理技術的創新與研發

誠然，借助云計算技術中小企業可以有效提高自身的管理水平，但前提是企業必須要加強對云計算管理技術的創新與研發。中小企業的領導層必須要轉變思想認識，不要再以為“大力抓生產”就能夠讓企業在市場中占據一席之地。在當前這個信息化的時代下，企業必須要加強對科學技術的應用，注重對信息的整合，科學地規劃自身發展戰略，這樣才能真正提升自己的市場競爭力。中小企業尤其要重視對企業云計算管理技術的創新與研發。在云計算技術環境下，運算器、存儲器、信息系統等都是統一集中的配置，管理技術研發人員所需要的一切服務、一切資源，都可以通過網絡獲得。所以，企業要建立能夠共享的資源平臺，完善相關機制，采取網絡組織等靈活的組織方式，加強組織外部和組織內部的交流和溝通，使企業的研發環境得到改善，研發效率得到提高。另外，企業還要保證流程的統一性和規范性，制定有效的政策和制度，并且設置專門機構，切實保證資源共享的實現。企業的研發部門要加強與其他各個部門的合作，提高技術研發效率；企業要與其他機構做好合作，加強與其他機構的溝通，推進企業與各個機構的開發工作[3]。

2.3加強企業人力資源管理創新

人力資源管理是企業管理工作的核心組成部分，在云計算技術環境條件下，企業的人力資源管理也應當做出相應的調整變革與創新。就中小企業而言，必須要借助云計算管理技術，將自身人力資源管理的靈活性特征與規范化相結合，優化業務流程與崗位設置，實現人力資源管理的信息化與規范化。同時，由于云計算技術具有跨時間、跨地域的優勢，而且中小企業可以根據自身的實際需求，來選擇管理模塊，或是制定針對自身特殊業務的管理模塊。所以企業在進行人力資源管理的過程當中，既可以不受空間限制，也可以進行更加動態與靈活性的管理，這可以使企業的人力資源結構隨時貼合企業戰略發展所需。另外，中小企業還應當借助信息化的云計算技術，加強自身的人力資源網站建設，為企業中的員工提供一個直接接觸到云計算的途徑，讓他們也能夠對云計算產生一種直觀的認識，以“以人為本”的人力資源管理理念，促使企業全員都參與到云計算管理中來。

篇（8）

云計算作為一種新興的計算模型方式， 其技術發展受到計算機技術領域的廣泛關注。云計算本身就是在網絡計算的基礎上進一步發展而來的。下文將就云計算技術的興起過程、云計算技術所擔任的任務、云計算技術的構成以及相關的熱點問題、云計算技術的市場和應用價值以及運營可行性等方面進行分析。

一、云計算技術概述

云計算是一種相互化的資源。一般來說，該項技術通常以互聯網計算機技術為基礎， 關注計算機相關服務的刪減增加情況、服務使用狀況以及服務使用交付模式等等，云計算常常是虛擬化的資源。通俗來講也就是說云是網絡技術、互聯網存在的一種較為形象的、比喻化的說法。以前常常用云這個意象來代指電信網，后來慢慢的發展，云被運用的范圍越來越大，也常常被用來代指互聯網技術以及與互聯網技術相關的底層基礎設施的抽象表達。云計算概念指的是IT 基礎設施的交付和使用模式，具體來說，是指用戶通過計算機網絡技術以按需供求、方便擴展的手段來在網絡上獲取自己所需要的相關資源。云計算的出現，意味著計算能力也可以作為一種商品進行流通， 這種商品的流通途徑和方式都是通過互聯網來實現的。

二、云計算技術的特征

（一）資源配置的即時化、動態化。一般來說， 云計算技術可以根據消費者用戶的個人需求將資源進行動態劃分或者釋放， 這些資源可以是不同的物理資源，亦可以是虛擬資源。當用戶每增加一個云方面的需求的時候，“云”中的相關技術就可以通過增加、調用“云”中的可用資源對該需求進行最為科學性的匹配， 這樣就可以實現云中資源的快速、即時、多方位的提供；還有另一種情況，如果用戶一旦不再使用被調度使用的這部分資源時， 云也可以及時釋放這些資源，用于其他的運用，在遇到另外的客戶需要時，又可以進行常熟步驟，重新調度使用。由此可以看出，云計算為使用者消費者提供的這種增加服務的能力是無窮無盡的，并且不占用用戶的空間，這就在很大程度上實現了IT 資源的廣闊利用性以及該資源的無限可擴展性。

（二）需求服務的自助化。云計算利用超強的技術為消費者提供自助化、擬人化、個性化的資源服務， 消費者無需向云計算的提供商進行交流就可以自主獲得這種資源的使用調度權利。于此同時，計算機中的云系統還可以為消費者提供“私人定制服務”———該項服務指的是運用云中的相關應用服務目錄， 消費者可采用自助自擬的方法手段進行云中多想選擇服務的最終選擇， 這些選擇多種多樣，只要符合云中的程序規則，消費就可以根據自己的切身需求進行相關選擇，用來滿足自身應用的需求。

（三）云計算服務的可計量化。計算機技術在提供云服務的過程中， 會利用智能化的方式，針對消費者不同的服務類型來進行特殊的定制計量。如上文所述，計算機中的云系統為消費者提供“私人定制服務”，運用云中的相關應用服務目錄， 消費者可采用自助自擬的方法手段進行云中多想選擇服務的最終選擇， 通過計量的方法來自動控制和優化資源配置。這樣的私人定制服務為計量化提供了便利，云計算資源的使用是被隨時監控的，通俗來說，消費者在利用云計算的同時， 計算機也在同時計算消費者的服務用量。

三、云計算運營可行性分析

云計算服務管理平臺是利用云計算服務這個平臺向消費者以及云計算的相關技術人員進行基礎服務提供的平臺開口。云計算的運營都是利用這些平臺開口進行的。平臺開口提供的基礎服務包括以下部分：

（一）云計算中的用戶管理。上文提到， 云計算服務管理平臺是利用云計算服務這個平臺向消費者以及云計算的相關技術人員進行基礎服務提供的平臺開口。這就是說，云計算的整體系統中有兩大類用戶，分別為：云計算平臺的消費者以及云計算的相關技術人員。當云計算技術根據消費者用戶的個人需求將資源進行動態劃分或者釋放的時候，“云” 中的相關技術就可以通過增加、調用“云”中的可用資源對該需求進行最為科學性的匹配，這樣就可以實現云中資源的快速、即時、多方位的提供；用戶一旦不再使用被調度使用的這部分資源時， 云也可以及時釋放這些資源，用于其他的運用，在遇到另外的客戶需要時，又可以進行常熟步驟，重新調度使用。云計算利用超強的技術為消費者提供自助化、擬人化、個性化的資源服務，消費者可以根據自己的切身需求進行相關選擇， 用來滿足自身應用的需求。同時，因為計算機技術在提供云服務的過程中，會針對消費者不同的服務類型來進行特殊的定制計量。所以說，云計算中的用戶管理是非常便利的。

（二）云計算可以對操作系統進行部署和維護。云計算可以對操作系統進行部署和維護， 這種功能通常由云計算平臺中的兩大使用主體之一的平臺開口管理員來負責實現的， 當云計算中的某些應用軟件的部署工作需要進行特別定制或者特殊的一對一的客戶化實現的時候， 云計算平臺卡開口的相關技術人員就會實施相關操作， 完成某些應用軟件的部署工作需要進行特別定制或者特殊的一對一的客戶化實現。

篇（9）

前言

最近幾年，信息技術的不斷發展，使得目前三季度產生的數據量是以前幾百年的總和，且處于持續增長的狀態。盡管激增的數據量擴展了人們的信息范圍，然而無形中也提高了企業或個人從大量數據中挖掘出有價值信息的困難程度。針對該問題，基于云計算的大量數據挖掘技術實現了資源配置和利用的優化，具有虛擬性、實用性等特征，符合數據挖掘快速、準確的要求。由此可見，將云計算技術應用于數據挖掘是目前提高數據利用效率的有效方式。基于此，本文提出的以云計算為基礎的海量數據挖掘模型，旨在提供給各企業快速有效的數據挖掘服務，從而減少生產成本和提升生產效率。

1云計算技術

1.1基本概念

至今為止，關于云計算的定義尚未有統一標準，維基百科上關于云計算的介紹如下:云計算是通過網絡提供給用戶相關服務的新計算模式，主要提供可動態變化的虛擬資源，無需用戶掌握基本支持設施的應用和管理。也就是說，云計算是一種新商機，借助價格低、可連接的計算機聯網進行任務處理，為各系統提供數據存儲、運算或其他功能。就技術面而言，云計算技術起步較早，是虛擬技術的拓展、分布計算技術的發展，是資源統一管理和智能控制的重要表現。和傳統計算機技術相比，云計算技術推動了觀念創新和方法改進。就商業角度而言，云計算技術的應用目標是提供服務，用戶產生需求時會主動購買和應用，適應企業發展和系統升級。通常來講，云計算技術發展衍生出三種商業契機，包括服務即平臺、服務即架構和服務即軟件三種。圖1所示是云計算商業模式邏輯圖。

1.2基于云計算技術的并行運算模型

為了實現對海量數據的并行處理，谷歌公司開發出Ma-pReduce，是一個分布并行運算架構或模型。某個MapReduce可分解成多個Reduce和Map任務，其會將海量數據分解成多個單獨運算的Map任務，同時配發到對應計算機進行運算處理，生成一定格式的中間數據，最后由相關Reduce任務對其進行合并反饋運算結果。谷歌公司關于云計算技術的研發比較成功，其五大主要技術有分布式文件系統、大容量分布式數據庫、分布式鎖機制、集群管理和MapReduce。基于上述主要技術，云計算方能提供大量數據挖掘服務和運算系統。總而言之，云計算平臺會將大量數據分解成統一規格的數據模塊，并分布存儲在云端服務器中，之后通過MapReduce并行運算模型進行數據處理，其是谷歌公司在網絡搜索引擎方面的重大突破。盡管通過MapReduce并行運算模型可進行海量數據處理，然而其要求數據結構相同、運算過程簡單。關于數據挖掘這類密集型的數據處理技術，可能涉及迭代、近似求解等復雜算法，運算過程比較困難。在這種情況下，以云計算技術為基礎的大量數據挖掘受到IT行業的重視，是社會熱點問題之一。

2基于云計算技術的海量數據挖掘

2.1數據挖掘

所謂的數據挖掘，是發現數據庫中有價值信息的過程，即從大量數據中挖掘出有價值或有意義的信息。就企業角度而言，數據挖掘的目的是從大量數據中發現有利于企業經營管理的信息，而且數據量越大，信息準確性越高。一般而言，海量數據挖掘對網絡環境和應用條件要求較高，而云計算技術的應用有效提高了數據挖掘效率。基于云計算的資源管理系統可存儲大量數據，并結合數據挖掘要求來合理配發網絡資源，提高數據挖掘算法的延伸性，且具有一定的容錯性，提高了數據挖掘的可靠性和安全性。

2.2云計算技術在數據挖掘中的應用優勢

(1)基于云計算技術的數據挖掘可進行分布式并行處理，提高了數據挖掘的實時性和有效性。并且適合各種規模的企業，降低了中小企業數據應用成本，減少大型企對特殊數據應用軟件和設備的依賴性;(2)以云計算技術為基礎的海量數據挖掘更便捷、更快速，用戶層被隱藏起來了，不需要用戶進行數據分類、數據分配和任務控制等操作;(3)云計算實現了數據挖掘的并行處理，可提升傳統設備的海量數據處理能力，增加了多個控制節點，具有一定的容錯性;(4)以云計算為基礎的數據挖掘實現了數據應用技術的共享，滿足了不同類型用戶的數據挖掘需要。

2.3基于云計算技術的海量數據挖掘模型

云計算技術在海量數據挖掘中的應用體現在云計算提供了并行處理能力和大容量存儲能力，有效解決了當前海量數據挖掘的難點。圖2所示是關于基于云計算技術的海量數據挖掘模型的結構圖。據圖，以云計算技術為基礎的海量數據挖掘模型包括云服務層、數據運算層和用戶層三層。云服務層是最基層，負責存儲海量數據和提供分布并行數據處理功能。云計算環境除了要保證數據的實用性之外，還要確保數據的安全可靠性。關于數據的存儲，云計算采取分布存儲形式，提供了數據副本冗余存儲功能，確保在數據遺失等情況下用戶的正常運轉。當前，比較普遍的云計算數據存儲技術有開源的HDFS和非開源的GFS兩種。除此之外，云計算數據挖掘實現了數據的并行處理，可在多用戶發出指令的情況下，及時回復并提供數據挖掘服務。圖2基于云計算技術的海量數據挖掘模型的架構圖第二層是數據挖掘運算層，主要負責數據的預處理和挖掘算法的并行處理。數據預處理是對大量無規則的數據進行預先整理，基于云計算的MapReduce并行運算模型只適合同一結構的數據挖掘，常見的數據預處理方法有數據轉化、數據分類、數據抽調、數據約束等。對數據進行預處理是提升數據挖掘質量的重要保障，使海量數據挖掘更實時、更快速。用戶層是最頂層，直接面向用戶，主要負責接收用戶請求，同時將數據傳遞到下一層，并且將數據挖掘的運算結果反饋給用戶。除此之外，用戶還可通過可視化界面來監督和控制任務進度，并實時查看任務執行結果。基于云計算技術的數據挖掘的流程是:用戶在輸入模塊中發出數據挖掘指令，并傳遞給系統服務器，服務器自動根據用戶的挖掘指令在數據庫中調出數據，同時在算法庫中調出最優的挖掘算法，對數據進行預處理之后，傳遞到MapReduce運算模塊進行深入數據挖掘，最后將挖掘結果反饋到可視化界面，以便用戶查看和了解。

2.4云計算技術應用于數據挖掘的缺陷和應對措施

云計算技術尚處于發展階段，勢必會存在諸多問題或缺陷，以云計算為基礎的數據挖掘也存在如下問題:(1)用戶需求問題。以云計算技術為基礎的數據挖掘勢必會成為一種新服務形式，用戶需求也會更多樣化、個性化;(2)數據容量問題。就數據容量而言，未來可能要處理TB甚至PB容量以上的數據，同時還包括噪音數據、動態數據和高維數據等，某種程度增加了數據挖掘的難度;(3)算法選擇問題。數據挖掘效果受算法是否最優和是否并行化等影響顯著，算法設計、參數設置等都對數據挖掘結果有直接作用;(4)不確定性問題。數據挖掘過程中不確定因素較多，比如任務需求描述不準確、數據采集和預處理不確定、算法選擇不確定等。針對上述問題，可從以下幾點入手加強云計算技術在海量數據挖掘中的應用:(1)基本設施的構建。要結合用戶具體的個性化要求，同時考慮各行各業的特點，建立合適的云計算數據挖掘系統;(2)虛擬技術為云計算在數據挖掘中的應用提供了重要保障，未來要加強虛擬技術的研發，并推動其成果的最大限度應用，可有效控制網絡資源的配發和控制;(3)關于各種云計算產品的研發，要充分結合社會具體需要，引導大眾積極參與，從而提高數據挖掘的多樣化和個性化;(4)就可信度而言，設計和應用的算法要具備一定的通用性，滿足后續調查和檢驗的要求;(5)關于數據安全性方面，不可用傳統加密方式來保證數據安全，而要結合用戶的具體需要，在客戶端通過合適的加密方式來保證數據安全性。

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一、計算機網絡的云計算技術概念

美國的網絡公司最早提出計算機網絡云計算技術的概念，隨著科學的進步與發展已經逐漸成為了一門成熟的技術，有著豐富的理論基礎與實踐經驗。現在的“云計算”技術是指能將網絡、硬件、設備相融合，同時實現規模性、安全性、虛擬性的技術。目前來看，對計算機網絡云計算的定義還沒有統一的趨勢，每一名研究人員都有自己的研究與看法，通過研究與分析，本文對云計算的觀點是：首先，每一個“云”都是獨立的計算機分布體系，基于網絡化、虛擬化的計算機服務層，與計算機中的資源保持一定的節奏，實現計算機資源的同步。其次，計算機網絡云是一個綜合體，并非是獨立的，計算機軟件的開發中離不開云計算的環節，其重點就是網絡云計算特征的研究。對于計算機網絡的使用者來說，計算機集成軟件層面，能被接受與理解的就是云計算，在本文重點突出的就是云計算的屬性。最后，計算機網絡的使用者沒有進行長期的規劃后使用，很容易出現浪費現象，目前的云計算技術可以實現分或秒內的數據計算，可以很好地避免資源過載或資源浪費現象。

通過研究可以看出，計算機網絡云計算技術可以定義成計算機網絡中進行的某種服務形式，其中相關的硬件設施與軟件系統統稱為計算機網絡云計算。定義中包括網絡計算機、超級計算機、集成技術等，相關的技術既有區別又有聯系。計算機網絡云計算技術的原理是：大量的數據分布于分布式計算機中，同時保證用戶的數據系統與計算機同步運行，進而實現及時將需要的資源切換到相應的應用中，根據使用者的訪問需求進行存儲系統與計算機系統的定位。計算機網絡云計算技術可以基于用戶服務需求及時提供所需的網絡信息資源。計算機網絡云計算技術適應性強，彈性好，專業技術性高，發展前景十分好，應用越來越廣泛。

二、計算機網絡云計算技術的分類

基于多樣化的標準，計算機云計算的分類也有多種方式。比較常見的是：根據服務方式的不同，云計算可以分為私有云和公有云。私有云是根據用戶的自身情況進行獨立使用，同時建立平臺，操作性與實用性十分好。公有云是ζ淥用戶的資源進行開發利用。在選擇私有云與公有云時，應該考慮的主要因素是：

1.服務的延續性

大部分情況下，公有云提供的服務容易受外界影響，如網絡故障等情況，而私有云則不會出現這種問題。

2.數據安全性

如果對于穩定性與安全性不存在過高要求，則比較適合使用公有云。

3.綜合使用成本

通常狀況下，如果對于計算資源要求不高可以選用公有云，如果對于計算資源要求較高則比較適合建立自己的私有云平臺。

4.監控能力

公有云可以將使用用戶對系統的監控能力屏蔽起來，這對于金融保險投資行業是十分有必要的。

三、計算機網絡云計算技術的實現

為了將計算機系統的系統處理過程進行簡化，通常將該過程劃分為預處理過程與功能實現過程兩大部分。對系統的各項功能進行分解，得到一些不需要進行功能實現過程與預處理過程的功能。對于可以進行預先處理過程的功能通常是一次性處理，在執行過程中，可以將預處理過程得到的結果直接使用，以此完成特點的系統功能。該方法與原則的采用，極大地簡化了系統，大幅度提高了系統運行效率。計算的云化中的系統就是計算云化系統，它的計算量十分巨大，系統計算運行效率極高。但因為計算云化系統為一次處理系統，只要計算云規則生成，計算云化系統的使命與任務也就完成，而不是在對計算機加以應用時需要該系統。通常在計算機網絡云計算中形成的系統就是云計算系統，是一個十分簡單的系統，對計算機的處理能力沒有過高要求，同時應用于各類計算機系統計算中。

四、計算機網絡云計算的計算與優勢

建立計算機網絡云計算過程的第一步是服務器架構的建立，其對計算機網絡云計算技術中的IAAS部分進行充當。目前來看，仍沒有關于網絡云計算服務器架構的專門、統一的標準出現，這需要一定的相關技術進行支持，例如計算區域網SAN和附網NAS等，這都是應用比較多的服務器架構技術。NAS文件計算系統是松散結構型的集群，它的架構有很明顯的分布式特征。NAS文件系統集群中的各個節點具有互補與相互影響的特點，文件是最小的單位，因為只要在集群存儲文件就可以計算出文件的數據信息，直接減少了很多計算的冗余性。它的拓展性很高，同時成本較低，安全控制系統安全穩定。如果客戶發出過多的請求，NAS系統的限制就表現出來，二級計算就可以通過NAS的云服務完成。

SAN是一種緊密結合類型的集群，在集群中存儲文件之后，可以分解成很多個數據塊。相比于集群之中的節點，各數據塊之間能夠進行相互訪問。節點可以借助于訪問文件間的數據塊針對客戶的請求進行處理。SAN系統之中可以通過節點數量增減來響應請求，同時提升界定本身的性能。為了能夠將以SAN為基礎的OBS發展起來，就需要更好的性能與更低的成本。而SAN計算建構的硬件價格十分高，同時依托于SAN的服務價格，因此可以適當地降低一下性能，保證更好的性能與更低的成本。

五、實例――基于谷歌云計算技術的AlphaGo亮點分析

AlphaGo通過谷歌云計算技術，擁有與人類棋手類似的“棋感”，其技術遠勝于1997年IBM公司研制的超級電腦“深藍”。“深藍”面對的是相對圍棋簡單多的國際象棋，設計理念為根據棋局情況不斷演算各種可能的步驟，最終從各種步驟中選定走棋方案。AlphaGo背后的云計算技術，可以讓AlphaGo無需“暴力”分析演算所有步驟，只需要把運算能力都集中在“棋感策略”網絡中最有可能的情況上。其背后的深層算法，具備三大亮點：（1）深度卷積神經網絡學習技術：“棋感策略”網絡的本質學習人類圍棋大師走法思維。AlphaGo藉此擁有強大的盤面評估能力。（2）增強學習算法技術：此算法可通過自我對弈來持續提升AlhpaGo的棋感策略和盤面評估能力，并且給出落子選擇。（3）蒙特卡洛搜索技術：“評價網絡”的核心，可以融合棋感策略和盤面評估能力，修正落子選擇而最終給出落子方案。

六、計算機網絡云計算技術發展遇到的問題

在目前計算機網絡云計算技術廣泛地運用到各個領域的過程中，云計算技術也存在一些缺陷與不足還需要引起我們的重視，同時在云計算的應用過程中應采用足夠的措施來對數據信息的安全性進行可靠的保障，這是計算機網絡云計算技術發展過程中十分重要的一項課題。現在的大部分云端是通過瀏覽器進行接入的，瀏覽器是計算機系統中非常薄弱的地方，存在著很多的缺陷與漏洞，因此用戶的云端接入瀏覽器時，用戶證書與認證密鑰特別容易因為瀏覽器漏洞而產生泄密。同時由于不同的應用都需要在云端中進行認證，這就需要保證認證機制的高效性與安全性。在應用服務層之中，應該采取安全有效的措施來保護用書的隱私安全，在基礎設施層中要采取安全可靠的方法保C數據的安全性。

七、采取措施保障網民數據安全

如果數據的安全不能得到保障，就會對云計算的發展產生不利影響，所以為了能夠保障網民數據的安全。就需要采取切實可行的手段來保證數據的安全性。

1.隔離操作系統與數據

為了能夠切實有效地保障網民信息的安全，就需要充分使用Hypervisor，從而將網民的操作系統與數據資源隔離起來，從而有效地保證了計算資源的安全性，避免了網民操作系統所帶來的可能的不利影響。

2.重置API保護層

服務商提供給用戶API，用戶根據需要進行應用。但同時第三方也有可能對這些API進行使用。為了保證數據的安全性，就需要你安裝API保護層，重疊保護API。

3.嚴格身份認證

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一、云計算的概念及特點

云計算（c1oud computing）是一項新發展起來的計算機技術，還在不斷發展的階段，它是一個新的概念，這一新概念是在分布式系統、網格計算等基礎上提出的。云計算最大的特點面對是超大規模的分布式環境，它的主要工作模式是把存儲在大量分布式計算機產品中的海量數據和處理器資源整合在一起協同工作，通過這一過程使相關的計算分布在大量的分布式計算機上，從而使有關數據中心的運行與互聯網類似。云計算本質上是一種共享基礎架構的方法，它能夠提供更多的服務，將提供服務的渠道是將巨大的系統池連接在一起，這樣使計算機資源實現最大程度的豐富，用戶可以根據自己的需要訪問計算機和存儲體系。在云計算模式下，用戶可以通過電腦、筆記本、手機等方式接入“云”中心，按自己的需求進行操作去尋求自己需要的資源。云計算相對于傳統計算機技術的優點是更強的計算能力、成本更低、服務更全面，這樣的優勢必將獲得越來越大的應用空間。

二、我國云計算發展現狀

近年來，隨著我國計算機和網絡技術的迅速發展，云計算技術在我國也得到了一定的發展，并且呈現出發展越來越廣泛的應用市場。

目前為止，我國的云計算技術經歷了引入階段和初步發展兩個階段，從2007年人們開始研究云計算到云計算技術真正應用到實際中是云計算的市場引入階段。這一階段雖然學者和企業家們都在研究云計算技術，但是云計算的概念還不夠明確，直到2009年，云計算概念得到廣泛普及，越來越多的人開始知道云計算技術，越來越多的企業家開始投入熱情運用云計算技術。至2010年下半年，云計算技術市場開始逐步擺脫引入階段，技術日益完善，市場規模不斷擴大，逐步向著更成熟的方向邁進。

目前，我國的云計算技術發展處于初級階段，通過各方的不斷努力，我國在云計算的研究和探索方面取得了一定的成績，中國移動通信研究院進行了名為“Big Cloud”的一個基于開源技術建造的實驗性云計算平臺。在政府部門方面，為便于學者和企業研究和探討云計算技術的具體發展，中國電子學會在2008年專門成立了中國電子學會“云計算專家委員會”，為專門研究云計算技術提供了有力的保障和支持。除此之外，在相關政府部門的指導和支持下，中國電子學會于2009年5月22日在北京舉辦了首屆中國云計算大會，為云計算技術的發展帶來新的機遇。2009年阿里巴巴集團在南京開始建立國內首個“電子商務云計算中心”，這是云計算技術在商業領域得到發展的有力證明。

三、我國云計算的發展問題及挑戰

盡管云計算的發展會給企業和個人帶來很多方便，但它在我國的發展仍然存在一些問題，面臨很多的挑戰，需要我們認真分析和對待。

（1）高可靠的網絡系統技術不夠完善。云計算的發展必須以高可靠的網絡系統技術為基礎，大規模的服務器集群系統是云計算技術發展的支撐，而可靠性和穩定性是大規模網絡技術系統面臨的最大挑戰之一。但是，我國計算機和網絡發展程度對于提供高可靠的網絡系統技術不夠完善，給云計算技術的發展帶來一定的阻礙。

（2）數據安全技術存在一定問題。數據的安全包括保證數據不會丟失和保證數據不會被泄露及非法訪問兩個方面。對計算機網絡用戶而言，數據安全性是首先要考慮的問題，因此，數據安全技術的發展和完善程度直接關系到云計算技術的進一步發展和普及，我國必須加大力度進一步完善數據安全技術，為云計算的發展提供保障。

（3）海量數據的挖掘技術制約云計算的發展。云計算的特點之一是數據量大，因此，如何從海量數據中獲取有用的信息，將是決定云計算應用成敗的關鍵。因此，要想獲得云計算技術的發展就需要新的思路、方法和算法來完成海量數據的挖掘工作，這是我國發展云計算當前和以后面臨的一大問題，同時海量數據的存儲和管理也是一個巨大的挑戰。

云計算作為一種新型的計算模式迎合了時代的發展，云計算不僅大大降低了計算的成本，而且也推動了互聯網技術的發展。雖然，云計算的發展遇到一些問題，但是在眾多公司和學者的研究下都會得到解決，最終普通消費者用戶都可以使用。

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