云数据管理范文

云数据管理范文（精选6篇）

云数据管理 第1篇

云计算与云数据管理技术研究的论文

【摘要】文章通过分析云计算的定义特点及云数据的管理技术，以促进云计算和云数据管理技术的发展和提高。

【关键词】云计算;云数据;管理技术

作者简介：初鲁京(1987-)，男，山东烟台人，中国人民大学在职研究生，研究方向：企业管理

近年来随着科技水平的不断提高，信息数据量不断增大，并且具有快速的增长速度，用户对于计算机的存储能力提出了更高的要求。而“三网融合”、“物联网”、“智能电网”等应用的快速发展对于计算和数据管理也带来了新的挑战。云计算作为一种正在兴起中的新型技术，可以改变普通用户操作计算机的模式，可以根据用户的需要来提高计算能力和存储能力，使用户像使用水电一样的方便快捷的使用计算机，降低用户的软件和硬件采购成本。云计算是基于分布式系统和网络计算上提出的新型概念，核心功能的提供海量的数据和存储，并且提供高效率的计算能力，由于开发更多的应用形式。而云计算并不仅仅是做计算，还需要融合更多的技术成果，提出云数据的管理概念。本文通过分析云计算和云数据的管理技术，促进云计算和云数据管理技术的发展和提高，方便今后工作的开展。

一、云计算的概念

(一)云计算的定义

云计算是一种近年来兴起的新型计算模型，是在互联网技术快速发展的基础上发展起来的。由于目前对于云计算还没有统一的标准定义，所以出现了很多云计算的定义版本。而通过对于云计算的分析研究，总体的定义方向都是一致的。具体来说，云计算实际上是一种对于虚拟化技术、网络技术和WebService等几种不同的新型信息技术的综合应用。云计算所运用的技术几乎包括了所有的互联网和信息技术。可以说云计算是网络计算的必然发展，虚拟化技术又是云计算得以发展的基础和前提，WebService信心技术为云计算提供了互联网环境的技术支持。随着互联网的发展，计算机用户也越来越专业化，它们对于数据信息的.了解和使用越来越熟练，对于数据信息的要求也发生了变化，提出了各种不同的信息数据需求，云计算正是满足了这类用户的需要，也得到了进一步的使用和发展。

(二)云计算的工作原理

云计算在工作环境下不需要使用本地的计算机，通过互联网联接来进行数据的分布和处理，并且优化数据，然后经过互联网的连接来实现分享数据的目的。这种工作模式可以使企业方便的进行资源利用，并且有效的切换有效资源，根据实际工作的具体要求来访问计算机和存储系统，获得相关的信息和数据。云计算作为一项新型的实用性技术，一定程度上提高了计算能力的商业性，通过网络传播和售卖实现了降低售卖成本的目的，同时还充分发挥了实用性，使企业的相关工作得以全面落实。

(三)云计算的体系结构

云计算的体系结构非常庞大，并且具有很强的复杂性，一般以“云”网络为核心，联接到其他网络和服务器，发送出相关的数据信息。同时通过虚拟技术的支持扩展相关服务器的功能，在云计算的平台上实现各种信息资源的整合，达到为用户提供更多更有效数据的目的，提升了计算能力和储存能力。完善的云计算体系结构应包括云端用户、部署工具、服务目录、管理系统这主要的四个部分。

二、云数据管理技术的主要特点

(一)规模大，海量性

随着近年来互联网技术应用的发展和普及，一些互联网技术是通过传感器来进行数据信息的采集来完成相关的工作。而随着应用技术的发展和推广，数据量变得越来越大，并且还在快速的增长。云计算中的“云”具有规模大的特性，以云计算为基础而构建的信息服务或设备也具有大规模的特点，并且应用于处理海量性的信息数据。另外云计算还可以无限扩展，同时处理成百上千的信息节点。这种可以无限扩大和伸缩的特点满足了不同用户的不同需求，在云计算的数据管理技术中也要注重技术和方法的改进，提高信息数据的管理水平和处理水平，重视信息数据的整合、提取和推理，有助于工作决策的完成。

(二)安全可靠性

云计算的技术包括了虚拟化技术、互联网技术及分布式计算等比较成熟的技术手段，为云计算的可靠性提供了有效的保证。并且云计算在安全性方面也具有优势，云计算采用了不同服务器上的信息数据多副容错的方式，计算的信息节点采用了同构互换技术，这些都极大地提高了云数据管理的安全性。

(三)异构性

由于应用云计算技术的领域和行业的不同，云计算的数据采集设备和方式也各不相同，存在着一定的差异性。每个行业中云计算所获取的结构和数据形态也存在着不同的差别，需要根据具体的实际情况，来判断采取不同的传感器，例如二氧化碳浓度传感器、温度传感器和湿度传感器等。不同的传感器在应用的时候，传递信息和获取信息的形式也是不尽相同的，这些差别会带来数据分析、处理和访问等各个环节的差别，另外数据的多源性也会造成数据的类型各不相同，不同类型的数据信息也有不同的格式，从而会出现半结构化数据、非结构化数据和结构化数据同时存在的情况，使信息数据存在异构性的特点。

(四)不确定性

云计算的运行环境中数据信息具有一定的非确定性，主要表现为信息数据本身、数据语义匹配及数据信息的分析查询等方面具有不确定性。而为了达到保证信息数据准确客观的目的，用户在应用云计算时一定要明辨真伪，去其槽粕取其精华，反映真实的需求完成预期的工作目标。

(五)通用性、便捷性

云计算的使用平台在提供各项服务时，用户在使用中不会受到空间上的限制，也不会受到时间的约束。用户只要具有访问验证信息就可以自由的使用云计算平台，享受云计算的服务，不会受到系统和平台的限制，具有极大的通用性和便捷性。

三、云数据管理技术

用户通过云计算来分析处理大量的数据信息，云计算的数据管理技术必须要能够满足用户的需求，高效及时的管理分析海量的数据和信息。云计算分析处理的数据具有海量性、不确定性，这对云计算数据管理技术的开发和发展不断提出新的要求，需要积极的构造高效可用的信息数据管理系统。

(一)数据信息的组织管理

数据的组织管理可以采用分布式的系统来访问分析海量的分布式数据，例如GFS技术。这种技术可以在差别不大的各种普通硬件上运行，为用户提供了容错功能，并且为用户提供高效可靠的信息数据并行的存储和访问权限。

(二)数据信息的集合管理

数据信息具有海量性、动态性、不确定性等特点，需要采取分布式的数据信息处理技术来进行采集分析，例如BigTable技术可以用于对海量数据信息的处理，提供高效的服务。

(三)数据信息的分析管理

应用云计算的数据管理技术是为了分析和挖掘相关的数据来满足用户的需求。因此需要运用不同技术和布局来从海量的数据中提取挖掘有用的潜在数据，并且理解所挖掘的信息数据同时进行分析，为各种应用提供支持。

(四)数据信息的存储管理

以Dynamo技术为例，这是一个具有高可用度的存储系统，具有DHT和数据库的特征，为AWS提供了基础的技术支持，并不直接展示于外网。Dynamo技术设计的存储架构可以使信息数据在框架内均匀的存储，并且各个存储节点之间可以互通，根据数据的具体操作需求在框架内进行转发，具有较强的自主性，而由于有主控点来进行控制，单个节点之间一般不会出现故障。Dynamo技术在存储时还具有一些优点，可以通过提供N、R、W这三个参数结合实际情况去调整实例。N即表示副本的个数，R为可完成的数据信息的成功一致个数，W为完成写入的个数。Dynamo技术可以记录、处理不同版本的对象，将对象的不同版本来提供给技术应用，使应用可以对这些数据信息进行合理的整合和利用。在这一过程中并不要求将副本个数N全部的成功完成，只需要成功读取的个数R和成功写入的个数W两者相加，大于副本个数N，这样就可以保证数据的最终一致性。这种读取方式比写入一次进行多次读取的系统要麻烦一些，但是写入方式变得更简单，也充分满足了用户的需要。同时Dynamo技术也具有负载均衡的优势，由于所采用的DHT方式将需要的信息数据都均匀的存储到每个节点，导致每个节点的数据信息访问量和存储量都大致相同，比较均衡。

四、结语

当今社会处于高速发展的信息时代，各种数据信息在全球范围内传递交换，也就需要开发和利用高效可用的信息传播媒介来适应信息时代的发展，云计算和云数据管理技术正是为此而生。作为新型的信息技术，云计算具有广阔的发展空间也面临着不同的挑战。网络互联网技术的快速发展使云计算和云数据管理技术有了更好的机会和支持，也导致了新型应用系统的开发和应用，因此云计算和云数据管理技术要充分把握机会面对挑战，利用本身的优势和时代的发展来实现进一步的提高，解决应用过程中的技术难题，得到长远发展。

参考文献

[1]刘正伟，文中领，张海涛，等.云计算和云数据管理技术[J].计算机研究与发展，，49(z1)：26-31.

[2]罗亚东.云计算和云数据管理技术的思考[J].电子制作，，(1)：155-156.

云数据管理 第2篇

2010-12-29 13:42作者：来源：中欧商业评论评论(0)T|T

苏宁何以能够后来居上?通过深入现场的调研访谈，我们发现了苏宁的另一个重要特质：对连锁商业规律的尊重与回归，不妨称之为—“云管理”。

编者按：本文是《组织能力标杆实践》系列调研的第六篇，该系列是本刊联合中欧人力资源与组织管理研究中心、腾讯网联合推出的企业系列调研项目。

本次调研的案例成果将以商学院案例形式结集出版;杨国安教授与企业CEO对话的视频将在腾讯财经频道以“巅峰对话”的形式推出。《中欧商业评论》以媒体案例和文字对话的形式，与读者分享调研成果。

近30年来，中国企业已经习惯了疾风飙进式的成长，尽管这种成长往往伴随了坐过山车般的起伏，以及如流星般划过后归于沉寂。但是，一种更加稳健、持续、平静生长的力量，也在此过程中日益显露出价值来。

苏宁电器以一种平静、温和、自在的姿态，在狼烟四起的中国家电连锁业中显得特立独行。如今，这家当年“家电三国”里的跟随者，一跃成为了零售行业的领先者。

今年3月，中国连锁经营协会宣布苏宁电器集团以1170亿元的年销售额，超越国美电器、百联集团、家乐福等内外资对手，成为中国第一大零售企业。更令同行们瞠目的是，至2010年6月，苏宁电器门店总数达1101家，预计全年新增门店400多家，这刷新了同行的开店速度。年底时在300个城市的门店总数将达到1400多家。

这种后发的超速，并没有以牺牲盈利能力为代价，苏宁电器2009年利润总额同比增长33.06%;在已有门店城市，苏宁的新店可在6个月内实现盈利，即使是新入城市也能在1年内实现盈利。

苏宁何以能够后来居上?可以归纳出很多原因，例如它没有控制权之争，它一直谋求与供应商的双赢，它一直坚守着自己的发展节奏等。通过深入现场的调研访谈，我们发现了苏宁的另一个重要特质：对连锁商业规律的尊重与回归，不妨称之为—“云管理”。“云”中苏宁

苏宁的综合电器连锁之路，至今走了不过10年光景，从2001年的年销售48亿元，到今年底的预计1500亿元;从起初的十几家店面，到现在的300个城市近1400多家店;从起步时的3000多名员工，到现在的12万人;以如此的速度与规模，苏宁副董事长孙为民说，“苏宁只生产了一种产品：服务”。

而这个唯一产品的生产，正在具备一种能力：“即使2/3的苏宁员工不上班，只要有人在店里招待顾客，有人送货，公司照样可以运作。”苏宁副总裁孟祥胜半开玩笑说。苏宁凭什么?凭的是一套高效运作、中央全面控制的信息系统。

在南京多媒体指挥中心，一个宽大的屏幕上显示着苏宁全国1000多家门店的实时画面，总部的监控人员可以随时操控这些门店的每一个摄像头，让它转向、推近、拉远，因此小到某一件商品的价格，大到不可测的顾客纠纷，都可以在总部清晰看见。

同时，每一个品牌商品的实时销售状况，每一个门店的实时经营数据，乃至某个商品品类或公司整体的经营状况，总部一目了然。指令也在这里发出，哪里需要补货，哪里需要增加人手，哪里经营不佳需要调整公司如此之大，公司如此之小。

零售业表面上做的是前台生意，然而核心依靠的却是后台的支撑体系，孙为民称之为“看不见的生产线”。

云管理

2006年，美国谷歌公司提出“云计算”计划，意在将大量通过网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池为用户按需服务，其核心理念是通过不断提高“云”的处理能力，减少用户终端的处理负担，最终把用户终端简化成一个单纯的输入输出设备，并能享受“云”的按需、易扩展的强大计算处理能力。苏宁的管理模式，就正在具备“云”的特征。

简单说，苏宁正在成为一家总部高度集中管理的公司，以信息技术为基础，从商品采购、物流配送、财务结算、售后服务、客户关系管理、人事招聘培训，到开店选址论证，乃至于一个新店的营销规划，统统由总部来规划、设计、安排、操作，或是发出指令;终端门店以及其上级区域公司则完全成为了执行者。当然，终端的执行，也会有一定的灵活性，但其可发挥的空间，也是通过总部的流程和规范设定好了范围的。总部就像一个高度发达的大脑，终端就像是不断伸展扩张的“神经末梢”，中间层的区域公司则是一个个枢纽型的“神经元”了。

苏宁内部将此管控模式称为“专业化分工 系统化集成”，即以专业化分工为基础，以总部垂直管理为主体的矩阵架构。这个总部高度集成的大脑，有五大功能区：连锁发展总部、营销总部、服务总部、财务总部、行政总部，五大功能区再通过下属40个神经元(管理中心)从上到下垂直连接各地1000多个神经末梢(子公司或分公司)。这些神经元有的以职能分，有的以产品分，人数最多的700多人，人数最少的40多人。通过它们，苏宁极大地回收了分公司的权力，采购信息、销售信息、财务信息、客服信息、人事信息等必须先汇总至总部，然后统一下达指令。

“大脑”还在继续膨胀中，目前苏宁总部有3 000多人，公司正在南京徐庄建设新的总部基地，未来人数将进一步扩大到6000人左右。通过“云管理”，苏宁实现了经营管理的高度统一化和标准化，一方面避免了连锁零售业“连而不锁”的痼疾，最大限度享用规模经济的益处，同时也避免了成本和风险的累加，不断增强盈利能力，其净利润率从以前的平均2%～3%，提高到了现在的5%～6%。

家电连锁业的本质

“云管理”的成型，涉及信息系统建设、物流基地建设、组织架构调整、流程优化等等，既是公司对连锁管理理念认识不断升级、固化的过程，也是公司彻底变革的过程，企业创始人和高管团队对家电连锁业本质的不断学习和追求是变革成功的关键所在。

苏宁副总裁孟祥胜说：“家电连锁业不只是开店促销那么简单，企业要持续发展必须建立基本的平台和能力，我们强调前后台协同发展，后台优先。”另一位副总裁任峻说：“零售业就是物流业、信息业、人的事业。一个人从南京去北京，首先得保证朝北走，至于原计划走高速路，不小心却走到国道上去了，没有关系，调整过来就行。这么多年来，我们一直在稳健地走自己的路。”

罗马不是一天建成的，这一管理系统的搭建是过去10年持续摸索的积累。

2000～2002年，苏宁初步建立连锁机制，坚持在核心商圈的核心地段开设旗舰店，坚持传统家电与3C产品结合的产品策略。2002年，苏宁提出建设门店、物流、售后、客服四大终端，开始在全国建设物流中心，调整了组织架构，建立起以专业化分工为基础、总部垂直管理为主体的矩阵式结构。

2003～2005年，苏宁加快了在全国的开店速度，2005年7月进入武汉，标志着在全国一级市场布点全部完成。此阶段，苏宁提出了著名的“5315工程”，即在全国建设500个售后服务网点，30个客服中心，15个物流基地。

2006～2008年，苏宁继续进行体系调整，扩大旗舰店在门店中的占比，开始实施“租、建、并、购”四位一体的开发策略。此外，第三代物流中心交付使用，集中的呼叫中心的组建，用于ERP(企业资源计划)管理的SAP系统的上线，使苏宁实现了供应商、员工、消费者的全流程信息集中管理。采购、结算、物流分拨这些原本高度分散在全国各分公司的职能进一步集中到了总部。

2008年至今，苏宁启动三年攻略，计划平均每年新开店200多家，用3年时间做到行业规模第一。事实上，苏宁在2009年就提前实现了这一目标。

“苏宁决策很慎重，大方向确定以后，随着业务的扩大，企业会遇到各种各样的问题。碰到问题，我们就解决问题。很多事情需要尝试着做，做成了再在公司内部达成共识。”任峻说。

这是一种试错式的、渐进式的变革，苏宁会根据行业发展方向、环境成熟度、自身能力基础、外部成功先例制定发展策略，但所有这些阶段式、渐进性的策略，都围绕了连锁行业的规律：在高度统一的基础上进行大规模复制，一切指令、标准均由总部发出。

集中的更集中

“云”的概念，并非以“云计算”为肇始，谷歌公司的“云计划”理念，参考的是当年GE公司变分散发电机发电为统一电厂电网供电的先例，这些理念的核心，就是集中化生产，分散式享用。

信息系统建设。以2006年SAP系统上线为标志，苏宁的信息化水平上到了一个新台阶。在这个统一的信息平台上，所有的业务流程都得到标准化的执行，同时也通过流程的不断优化，提升各职能机构最终是整体业务的效率。难怪苏宁营销总部战略品牌合作推进部总经理郭良说：“很多供应商愿意到苏宁总部来谈合作，他们知道和苏宁总部谈完就相当于和全国所有门店谈完了。不像有的同行，总部谈总部的，下面执行下面的，各地标准不一样，势必出现偏差甚至阴暗的东西。”

财务是管理的终结，苏宁2007年成立了财务共享服务中心，通过这一独立作业中心，无论每年新增多少家门店，公司都可以统一核算、统一结算、统一资金管理。子公司提交财务请求，财务共享服务中心有专人支持。信息化将财务流程标准化，使其变得简单、透明，加强了对于企业快速扩张的风险控制。

高度一致的标准。一流企业做标准，二流企业做品牌，三流企业做产品，商业连锁企业没有标准势必沦为“连”而不“锁”。“我们公司开会很少谈策略、技巧，谈的最多的是体系、组织、流程，做任何事情首先想有没有体系来支撑。”孟祥胜说，“不管决策层还是执行层，天天讲的是完善标准、细化标准，十几年坚持不懈，这已经成为了一种氛围。”

翻阅苏宁各管理中心的月度工作计划，40%～50%的考核科目与完善标准有关。标准越做越专、越做越细是为了提高作业的最终品质，麦当劳的操作手册摞起来一人多高，一流连锁企业都是标准的狂热分子。借由信息系统，苏宁总部往外传输一致的规则和标准，这让公司业务的大规模复制，变得越来越高效。例如，今年预定开店目标是500多家，而实际开店数可能是400多家，这个速度已经超越历史，睥睨同行，但是由于标准和流程的严格执行，使得目标的完成，不会是纯粹的追求数字，还会是以质量为前提和保障。

苏宁的新店选址通常由子公司操作完成并上报总部审批，前期调研需要拍摄照片供总部参考。以往总部会提出大致拍摄要求，如前后、左右、周边要拍摄到，现在的要求已经细化到店址正面90度、距离多远、拍摄多少张，店址侧面多少度、距离多远、拍摄多少张，简单的拍照工作也有细致的标准。照片上传以后，系统设置自动显示照片是否符合拍摄要求，总部审批人员由此看得更加清楚，也就更容易作判断了。

商品陈列的决定权也在总部，这往往是同业的灰色地带。连锁发展总部依据地理位置(南方、北方、香港、日本)、门店属性(旗舰店、中心店、社区店、精品店、乡镇店)、消费者偏好(如一个品牌需要多少型号才能满足当地市场的需求)等条件对所有门店进行分类，每一类别门店有不同的商品陈列要求。一旦新门店筹建，连锁发展总部马上可以输出标准空间规划图。子公司如需调整门店内商品陈列(如增加3C周边产品陈列、加大电脑出样量、增加手机陈设型号等)可向总部提出要求，审核通过才可进行调整。可以说一款手机摆不摆、怎么摆都有据可依又不拘泥于制度，这是一个自上而下、自下而上沟通的过程。新门店开出，苏宁总部每3个月进行一次跟踪分析，如果门店未能在规定时间内盈利，财务共享服务中心要连同连锁发展总部和营销总部一起召开会议分析原因(三部门任一部门均可发起会议)。若是门店的问题(如店面位置、楼层结构、面积规模)，连锁发展总部要对店面进行调整(如关店、置换、扩建改造);若是营销的问题，营销总部要对经营策略进行调整(如调整产品品类、加大促销力度、提高服务水准)。为了防止推诿扯皮，调整决定必须由三部门共同作出，意见不一致时，可以上报总裁办作出最终的决定。

强大的物流支持 物流是实现销售最重要的物质保障，苏宁的第三代物流基地，规模最小的每年支持30亿元商品周转，最大的每年支持120亿元商品周转。这些物流基地辐射半径在80到150千米之间，最远可达300千米，辐射半径内可以实现24小时内送货上门。

例如，2007年投入运营的南京雨花物流基地，辐射南京、镇江、扬州、泰州四地，每年支持100亿元商品周转，最高峰时每天进出库商品达2.7万件。这一面积达48600平方米的物流基地完全以机械化运作，日常作业操作只需两个班次共118人。零售业就是物流业，2009年，苏宁的零售配送能力较2008年增长了30%，日最高配送能力增长了25%。有了完善的自建物流体系，每一个门店才得以真正发挥神经末梢的作用。

人员调配和人才招聘。苏宁在横向上分为9个大区，人力调配却相当灵活，总部有权调动全国人力。在空调销售旺季，由于各地销售高峰期有所不同，苏宁会在全国范围内调动安装人员应对某些地区突然爆发的销售高峰。2008年，苏宁从24个分公司抽调了600名安装工人奔赴华南和西南地区解决当地的安装缺口，其中有400多人是坐飞机赶赴业务一线的。

苏宁新门店的平均筹建周期为40天，因为往往选择在“五一”或“十一”期间开业，许多门店的实际筹建周期只有25到30天。原则上新门店人员的招募在开业前两个月(紧急情况下只有一个月)就开始了，开店原则是“老人开新店，新人守老店”，确保新开门店不全是新人。抽调来的骨干或直接留在新门店，或开业后3到7天离开，以保证门店平稳顺利度过开业初期。当然开业前也有试营业，时间充裕的5到7天，时间较紧的只有2到3天。正常情况下，开业3个月的新门店要进入正常运营轨道，总部会下达明确的销售指标。

对后备人才的招聘和培训方面，也开始往总部集中。据孟祥胜介绍，苏宁今年8000名大学毕业生的招聘和面试工作，全部从地方分公司上收到总部来做。虽然总部的工作量大大增加，但有利于对大学毕业生素质和是否适合苏宁的文化作整体的把关，这些大学毕业生统一招聘进来后，会先在总部进行为期一个月的集中培训，除了课程学习，还请各中心的高管直接来上课。

分散的更分散

制定标准、作出决策这些职能高度集中到总部，营销活动、售后服务这些职能则极度分散到了各子公司。到子公司层面，考验执行的时候就到了，而体系与执行者之间的关系永远像剧本与演员之间的关系，同一个剧本，好演员、坏演员的演出效果截然不同，因为两者投入心力不同。

好剧本要有好演员。南京商贸店店长凌静1999年加入公司，她讲了一个店面改装修的故事：

2006年，我还在南京新街口店。新街口店号称“中华第一店”，为不致太影响销售，总部只给了我们12天时间。按照正常进度，这样的全面装修至少需要18到20天时间，加上一楼顶层要全部拆除，任务更重了，12天完全是在打一场攻坚战。那段时间，晚上闭店以后所有装修工作才开始，不管厂家促销员，还是员工、管理人员，大家齐心协力一起搬移将要装修楼层的商品。到半夜安排部分女同志先走，大家经常不愿意走，说没关系，只有一点事情了，搬一搬，打扫完一起走。有时候实在太晚，有的员工直接就在商场找个地方睡着了。早上9点开门，可不到8点所有人都到了，因为一晚上下来装修垃圾又出来了，早上要赶紧清理出去。整个连轴转的过程里，没有一个人往后退，包括大区老总半夜里还跟我们工作在一起。

4年过去，凌静讲起此事仍然抑制不住激动，既有倾情付出的自豪感，也有对战斗岁月的怀念。

凌静的同事，2003年加入公司的营销总部连锁店管理中心销售管理部主任孙晓峰，给我们讲了一个过年时代替工人送货的事例，“那时候没有一个人说不去的，为什么我们的服务比人家好，人家到小年夜已经不送货了，我们为什么还能送，因为有这种为消费者服务的传统。”年轻的孙晓峰讲起故事来倒挺平静，不过看得出来他对曾经穿着西装送货还是比较得意的。事实上，他们都在用自己的努力消除着企业和顾客之间最后1米的距离，这些工作看似价值不高，实际上却是有序分工中的重要一环。门店里的学问，除了售后服务，普通顾客感受到的苏宁很大程度上是作为门店的苏宁。南京新街口店的行政副店长告诉我们，苏宁会员来店购买商品，POS机开单必须在15秒内完成。为保证开单的速度和准确性，苏宁对营业员进行饱和式培训，一次性给出6个数据，要求一分半钟内开出，严格控制出错率。

所有门店每月15日和16日上午(营业员分两班，所以分两次开)营业前开一次时长20分钟左右的服务大晨会，由店长对当月店面操作、服务水平进行点评，通报投诉率，分析不良作业原因，提出改进目标及建议，通过这些常规化的检视工作使终端人员的服务保持一定水准。

每周一到周五，营业员下班后要参加30分钟左右的班后会(早班人员下班后在后场进行)，由店长联合各部门总督导针对该月主推产品、新品、重点品牌产品列出阅读计划进行产品培训，这些培训很多都是通过电脑终端完成的。

“云管理”的后台

如同电网的发达程度会限制电能的共享，“云”的效能如何，并不只是标准与流程就能完全解决的。“前后台协同发展，后台优先”，这里的“后台”，除了可见的后台，还有那些看不见的支撑体系。

“督导”监控机制，督导机制是确保总部指令在终端不走形并高效运作的保证。在苏宁南京新街口店，每一品类商品配备两名督导。督导每天的工作，就是不停地在店里巡视，随时掌握相关品类商品的销售情况，同时还要掌握其它商家的价格变化与促销手段，从而指导厂家促销员，并第一时间与厂家制定相应的营销策略。督导每天下午下班前会开一次会，将当天情况详细汇报给店长，店长再将情况汇总上报。

督导责任重大，总部会根据门店的具体情况下达某一时段的销售指标并且分解到每一天，每一名督导都有业绩指标，门店完不成销售任务，督导收入会受影响，这促使他们想尽一切办法提高门店销售额。例如，若门店“十一黄金周”的销售指标为3000万元，前4天只完成了40%，督导就要检查是货源出了问题还是促销员出现懈怠，然后有针对性地实施改进。

最好的培养是实战。在人才培养上，苏宁坚持“最好的培养是实战”。公司总在没完没了地开店、采购、促销，给新人磨练的机会很多。一名应届本科生进入苏宁，第一个月会被安排到总部接受培训，然后到终端见习1年。继续工作1年表现优秀，他就可以管理一个品牌群了，再工作1年，就可以管理一个部门了(意味着一个大的产品品类，如空调、冰箱、电视)。再锻炼1年，他基本上具备了做总经理的能力。也就是说，通过5年左右的时间，一名应届本科生可以成长为子公司总经理。通过这样的方式，苏宁源源不断地培养出中高层管理者，以适应不断高速的扩张。

一些员工刚参加工作就被委以重任。财务总部信息中心流程优化中心主任助理戚文平说：“我进公司才半年，就作为总部派出人员到了浙江，先在杭州呆了5个月，然后就被派到绍兴作为分公司负责人重点培养了。”

人才激励机制。在国美最危急的时刻，陈晓用股权激励稳住了公司高管团队的心。苏宁股权激励的范围更大，最近一次股权激励是在2010年8月，惠及248名中高层管理人员。值得注意的是，有的门店店长也进入了激励名单，尽管占比不是很大，但苏宁未来将进一步加大对店长的激励。

最近两年，苏宁加薪人数比例在70%以上，工资平均增长幅度也在两位数以上。部长级以上员工实行年薪制，意味着薪酬每年要调整一次，相当多的员工年中就会进行调整。以业绩为导向是零售企业应有之义，不过苏宁没有绩效的末位淘汰制，有较长工龄、跟随企业一起成长的老员工，哪怕业绩不怎么突出，公司每年加薪、评优也会考虑。作为管理者，必须按制度定期对下属薪酬进行调整。但苏宁绝不允许员工和上级谈工资，一经发现此人必须离开。

苏宁员工平均年龄25岁，新人一进公司，人力资源部门会告知：第一，你有机会做到某一位置;第二，公司鼓励你去做这个位置。除了“1200梯队”，苏宁内部的晋升通道还有店长梯队、销售突击队、蓝领工程等，普通销售人员、督导、售后安装人员都可以看到自己的事业前景。

踏实做事的文化。在苏宁有句话“不经历大忙就不是真正的苏宁人”。在苏宁位于江苏南京山西路的总部，我们看到很多人晚上12点还在工作，据说这种状况还比较常见。

如此高强度的工作，企业里的人非得有共同的基因或默契不可。这种基因或默契来自所有人对于细节的了解，“试想大家一起在20天之内新开了1家门店，开业那天参与者是怎样一种心情?是兴奋。大家共同创造、追随一个事业，这种氛围一旦形成很难改变，就像一个民族的性格形成了也很难改变一样。有了这种氛围，我们才能认准大方向、不受诱惑、不怕挫折。”任峻说。

随着企业规模日益扩大(苏宁目前已经拥有员工12万人)，为避免踏实做事的企业文化被稀释，苏宁非常重视人员招聘。2010年，“1200工程”已经进行到第八期，一次性招聘了8000名应届高校毕业生，所有本科生的面试工作还是全部由总部来组织，以此保证所招员工与苏宁的文化相适应，“企业规模越来越大，上面只要退一步，底下会退一万步”。

调研期间，坐在我们对面的苏宁员工总能让我们感受到一种近似的精神气质。许多年以前，张近东就定下了“人品优先、能力适度、敬业为本、团队第一”的用人标准，毋宁说这也是缔造军队的标准。军人之于军队，要忠诚也要有感情，这才能征战杀伐，无所畏惧。

杨国安，中欧国际工商学院飞利浦人力资源管理学教席教授、副教务长，CEO学习联盟创办人，组织能力建设学习联盟会长，人力资源与组织管理研究中心主任

浅淡云计算和云数据管理技术 第3篇

1.1 云计算的基本含义

云计算是由网格计算、分布式计算、并行计算、效用计算、负载均衡、虚拟化、网络存储等诸多传统技术发展而来的产物, 是当今非常流行的词语。云计算是通过互联网进行传输的, 近年来国内外许多知名企业都在大力研发和推进云计算技术, 如google推出goole apps服务、亚马逊推出的弹性计算云EC2服务, 以及IBM公司推出的“蓝云”计划等等, 国内浪潮推出的, 面向云计算的“云海”操作系统, 除此之外, 还有一些这里就不一一进行介绍。虽然, 一些云计算产品已经投入了使用, 但它在现阶段还是处在一个发展的阶段, 各项配套技术还显得不够成熟。

1.2 云计算的工作原理

它的工作原理是:不用通过本地计算机或远程服务器, 便可以使计算分布在大量的分布式计算机上, 使企业的数据中心在运行上与互联网更加相似。这样, 企业可以将资源切换到所需的应用上, 根据需求来访问计算机和存储系统。这是一项新的技术创新, 它将计算能力变换为一种商品那样, 可以在市场和网络中进行流通, 而且成本不高、实用快捷, 这就是云计算的基本原理。

1.3 云计算的体系结构

云计算的体系比较庞大, 它是由一个强大的“云”网络, 连接着大量并发的网络计算及服务组成, 可以通过虚拟化技术扩展每一个服务器的能力, 并通过云计算平台将各种资源结合起来, 提供了超级计算和存储能力。一个正规的体系包括:云端用户、服务目录、管理系统和部署工具、监控、服务器集群, 云用户端可以为客户列出所需要的各项服务, 其可以通过管理系统来调度相应资源, 通过部署工具来分发请求和配置Web应用。

2 关于云数据管理技术研究

由于云计算需要对大数的据集进行分析和处理, 因此, 它所采用的数据管理技术必须是能够实现对大规模数据的有效管理。云计算的主要任务就是读取数据, 并进行大量的数据分析、处理。在这里, 笔者主要对以下三种技术进行探讨。

2.1 GFS技术

Google File system简写为:GFS, 是指Google的文件系统, 它属于大型的分布式文件系统, 能够对数据进行海量存储。它包括:主服务器 (Master) 、客户端 (Client) 和数据块服务器 (Chunk Server) 。客户端是以库文件的形式提供的访问接口, 相关的应用程序对这些库函数进行调用, 应用程序本身也要库函数紧密连接;客户端在GFS中举足轻重, 或者说是GFS的中枢, 是文件系统的管理节点, 负责对系统原数据的进行存储及管理;数据块服务器是具体的存储, 虽然对它的数量没有明确规定, 但它的数量将对GFS的规模起到很大作用。Google文件系统对文件进行化分的过程中, 将按照固定的大小来来进行, 划分后小块叫做数据块 (Chunk) , 每一个数据块都有相对应的索引号 (Index) 。

2.2 Bigtable技术

Big Table技术实际上是一个在规模的分布式数据库, 它是一种为了实现管理结构化数据, 而设计的分布式存储系统, 它的规模非常庞大, 可以达到1PB以上。Bigtable就是一个稀疏的、排序的和多维的Map, 每个单元格都是通过行关键字、列关键字以及时间戳来进行三维定位的, Cell的内容本身就是一个字符串。Bigtable技术在执行相应的任务中, 可以在任意时刻将各个Tablet分配到一个指定的Tablet服务器之中, 实现了对master服务器进行的有效利用, 以此来完成对子表负载情况的监视。

2.3 Hadoop技术

Hadoop包括两个部分:一是Hadoo分布式文件系统, 二是Map Reduce编程模型。Hadoop在设计时有下面几种设想:数据存储和处理是海量的、服务器失效是正常的、文件不被频繁的写入和修改、机柜内的数据传输速度大于机柜间的数据传输速度, 在海量数据的情况下移动计算比移动数据更有效。计算向存储迁移是Hadoop对数据处理上所采用的策略, 在Hadoop中因为有HDFS文件系统的支持, 所以数据是分布存储在各个节点上的, 计算时各节点读取存储在自己节点上的数据, 并进行处理, 而不是将数据移动到应用程序运行的位置, 这样就避免了大量的数据在网络中的传递, 有效的实现了计算向存储迁移。

3 结语

云计算采用分布式存储的方式来存储数据, 它的广泛普及和应用, 为使用网络的用户提供了无限的帮助和最大的方便, 也为数据提供了大量的存储空间, 还为各种应用提供了非常大的计算能力。云计算和云数据管理是一种新型的计算模式和管理技术, 但它目前有一些地方还不够成熟, 今后它将注意从安全性、便携性和数据访问等角度深入发展, 为越来越多的用户提供更加安全、方便、实用、快捷的服务。

摘要：进入21世纪以来, 计算机与网络已经成为大多数人们工作和生活所不可缺少的一部分, 人们在日常工作以及各个领域对计算机和网络的需求也是越来越高, 对它们的计算、存储以及信息处理等方面的能力的需求也在不断增加。在这种背景之下, 云计算和数据管理随之诞生了, 它能够计算任务分布在大量计算单元构成的资源池里, 可以根据需要获取计算能力、存储空间和各种软件服务。本文通过针对云计算含义、原理、结构体系以及云数据管理技术进行了探讨。

关键词：云计算,云数据,管理技术

参考文献

[1]刘正伟, 文中领, 张海涛.云计算和云数据管理技术[J].计算机研究与发展.2012 (49增刊) .26-31.[1]刘正伟, 文中领, 张海涛.云计算和云数据管理技术[J].计算机研究与发展.2012 (49增刊) .26-31.

云计算和云数据管理技术 第4篇

【关键词】云计算；云数据；管理技术

近年来随着科技水平的不断提高，信息数据量不断增大，并且具有快速的增长速度，用户对于计算机的存储能力提出了更高的要求。而“三网融合”、“物联网”、“智能电网”等应用的快速发展对于计算和数据管理也带来了新的挑战。云计算作为一种正在兴起中的新型技术，可以改变普通用户操作计算机的模式，可以根据用户的需要来提高计算能力和存储能力，使用户像使用水电一样的方便快捷的使用计算机，降低用户的软件和硬件采购成本。云计算是基于分布式系统和网络计算上提出的新型概念，核心功能的提供海量的数据和存储，并且提供高效率的计算能力，由于开发更多的应用形式。而云计算并不仅仅是做计算，还需要融合更多的技术成果，提出云数据的管理概念。本文通过分析云计算和云数据的管理技术，促进云计算和云数据管理技术的发展和提高，方便今后工作的开展。

一、云计算的概念

（一）云计算的定义

云计算是一种近年来兴起的新型计算模型，是在互联网技术快速发展的基础上发展起来的。由于目前对于云计算还没有统一的标准定义，所以出现了很多云计算的定义版本。而通过对于云计算的分析研究，总体的定义方向都是一致的。具体来说，云计算实际上是一种对于虚拟化技术、网络技术和Web Service等几种不同的新型信息技术的综合应用。云计算所运用的技术几乎包括了所有的互联网和信息技术。可以说云计算是网络计算的必然发展，虚拟化技术又是云计算得以发展的基础和前提，Web Service信心技术为云计算提供了互联网环境的技术支持。随着互联网的发展，计算机用户也越来越专业化，它们对于数据信息的了解和使用越来越熟练，对于数据信息的要求也发生了变化，提出了各种不同的信息数据需求，云计算正是满足了这类用户的需要，也得到了进一步的使用和发展。

（二）云计算的工作原理

云计算在工作环境下不需要使用本地的计算机，通过互联网联接来进行数据的分布和处理，并且优化数据，然后经过互联网的连接来实现分享数据的目的。这种工作模式可以使企业方便的进行资源利用，并且有效的切换有效资源，根据实际工作的具体要求来访问计算机和存储系统，获得相关的信息和数据。云计算作为一项新型的实用性技术，一定程度上提高了计算能力的商业性，通过网络传播和售卖实现了降低售卖成本的目的，同时还充分发挥了实用性，使企业的相关工作得以全面落实。

（三）云计算的体系结构

云计算的体系结构非常庞大，并且具有很强的复杂性，一般以“云”网络为核心，联接到其他网络和服务器，发送出相关的数据信息。同时通过虚拟技术的支持扩展相关服务器的功能，在云计算的平台上实现各种信息资源的整合，达到为用户提供更多更有效数据的目的，提升了计算能力和储存能力。完善的云计算体系结构应包括云端用户、部署工具、服务目录、管理系统这主要的四个部分。

二、云数据管理技术的主要特点

（一）规模大，海量性

随着近年来互联网技术应用的发展和普及，一些互联网技术是通过传感器来进行数据信息的采集来完成相关的工作。而随着应用技术的发展和推广，数据量变得越来越大，并且还在快速的增长。云计算中的“云”具有规模大的特性，以云计算为基础而构建的信息服务或设备也具有大规模的特点，并且应用于处理海量性的信息数据。另外云计算還可以无限扩展，同时处理成百上千的信息节点。这种可以无限扩大和伸缩的特点满足了不同用户的不同需求，在云计算的数据管理技术中也要注重技术和方法的改进，提高信息数据的管理水平和处理水平，重视信息数据的整合、提取和推理，有助于工作决策的完成。

（二）安全可靠性

云计算的技术包括了虚拟化技术、互联网技术及分布式计算等比较成熟的技术手段，为云计算的可靠性提供了有效的保证。并且云计算在安全性方面也具有优势，云计算采用了不同服务器上的信息数据多副容错的方式，计算的信息节点采用了同构互换技术，这些都极大地提高了云数据管理的安全性。

（三）异构性

由于应用云计算技术的领域和行业的不同，云计算的数据采集设备和方式也各不相同，存在着一定的差异性。每个行业中云计算所获取的结构和数据形态也存在着不同的差别，需要根据具体的实际情况，来判断采取不同的传感器，例如二氧化碳浓度传感器、温度传感器和湿度传感器等。不同的传感器在应用的时候，传递信息和获取信息的形式也是不尽相同的，这些差别会带来数据分析、处理和访问等各个环节的差别，另外数据的多源性也会造成数据的类型各不相同，不同类型的数据信息也有不同的格式，从而会出现半结构化数据、非结构化数据和结构化数据同时存在的情况，使信息数据存在异构性的特点。

（四）不确定性

云计算的运行环境中数据信息具有一定的非确定性，主要表现为信息数据本身、数据语义匹配及数据信息的分析查询等方面具有不确定性。而为了达到保证信息数据准确客观的目的，用户在应用云计算时一定要明辨真伪，去其槽粕取其精华，反映真实的需求完成预期的工作目标。

（五）通用性、便捷性

云计算的使用平台在提供各项服务时，用户在使用中不会受到空间上的限制，也不会受到时间的约束。用户只要具有访问验证信息就可以自由的使用云计算平台，享受云计算的服务，不会受到系统和平台的限制，具有极大的通用性和便捷性。

三、云数据管理技术

用户通过云计算来分析处理大量的数据信息，云计算的数据管理技术必须要能够满足用户的需求，高效及时的管理分析海量的数据和信息。云计算分析处理的数据具有海量性、不确定性，这对云计算数据管理技术的开发和发展不断提出新的要求，需要积极的构造高效可用的信息数据管理系统。

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（一）数据信息的组织管理

数据的组织管理可以采用分布式的系统来访问分析海量的分布式数据，例如GFS技术。这种技术可以在差别不大的各种普通硬件上运行，为用户提供了容错功能，并且为用户提供高效可靠的信息数据并行的存储和访问权限。

（二）数据信息的集合管理

数据信息具有海量性、动态性、不确定性等特点，需要采取分布式的数据信息处理技术来进行采集分析，例如Big Table技术可以用于对海量数据信息的处理，提供高效的服务。

（三）数据信息的分析管理

应用云计算的数据管理技术是为了分析和挖掘相关的数据来满足用户的需求。因此需要运用不同技术和布局来从海量的数据中提取挖掘有用的潜在数据，并且理解所挖掘的信息数据同时进行分析，为各种应用提供支持。

（四）数据信息的存储管理

以Dynamo技术为例，这是一个具有高可用度的存储系统，具有DHT和数据库的特征，为AWS提供了基础的技术支持，并不直接展示于外网。Dynamo技术设计的存储架构可以使信息数据在框架内均匀的存储，并且各个存储节点之间可以互通，根据数据的具体操作需求在框架内进行转发，具有较强的自主性，而由于有主控点来进行控制，单个节点之间一般不会出现故障。

Dynamo技术在存储时还具有一些优点，可以通过提供N、R、W这三个参数结合实际情况去调整实例。N即表示副本的个数，R为可完成的数据信息的成功一致个数，W为完成写入的个数。Dynamo技术可以记录、处理不同版本的对象，将对象的不同版本来提供给技术应用，使应用可以对这些数据信息进行合理的整合和利用。在这一过程中并不要求将副本个数N全部的成功完成，只需要成功读取的个数R和成功写入的个数W两者相加，大于副本个数N，这样就可以保证数据的最终一致性。这种读取方式比写入一次进行多次读取的系统要麻烦一些，但是写入方式变得更简单，也充分满足了用户的需要。同时Dynamo技术也具有负载均衡的优势，由于所采用的DHT方式将需要的信息数据都均匀的存储到每个节点，导致每个节点的数据信息访问量和存储量都大致相同，比较均衡。

四、结语

当今社会处于高速发展的信息时代，各种数据信息在全球范围内传递交换，也就需要开发和利用高效可用的信息传播媒介来适应信息时代的发展，云计算和云数据管理技术正是为此而生。作为新型的信息技术，云计算具有广阔的发展空间也面临着不同的挑战。网络互联网技术的快速发展使云计算和云数据管理技术有了更好的机会和支持，也导致了新型应用系统的开发和应用，因此云计算和云数据管理技术要充分把握机会面对挑战，利用本身的优势和时代的发展来实现进一步的提高，解决应用过程中的技术难题，得到长远发展。

参考文献

[1]刘正伟，文中领，张海涛，等.云计算和云数据管理技术[J].计算机研究与发展，2012，49（z1）：26-31.

[2]罗亚东.云计算和云数据管理技术的思考[J].电子制作，2015，（1）：155-156.

作者簡介：初鲁京（1987-），男，，山东烟台人，中国人民大学在职研究生，研究方向：企业管理。

云数据管理 第5篇

网络是免费的吗?是，也不是。据专家介绍，用户的每一次网络点击背后都是会消耗部分电力。而随着互联网以及物联网服务的增加，这些服务迅速消耗了全球3%-5%的能源，而未来这一数字还将高速增长，

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阿里云-安全与管理 第6篇

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架构解读

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