云计算资源管理平台

云计算资源管理平台（精选12篇）

云计算资源管理平台 第1篇

近几年,国家电网公司信息化工作取得显著成效,信息系统已成为日常工作的基础手段,在电网生产控制和公司经营管理中发挥了越来越重要的作用。在当前国家电网公司建设坚强智能电网新形势下,电力信息化面临前所未有的新机遇和新挑战,而充分运用当前先进的云计算技术,能够有效推动电网运行的智能化转变和企业运营的集约化转变。国家电网公司针对普遍存在的异构资源整合管理问题,以资源提供服务化、资源调配智能化为目标,启动了云计算资源管理平台建设计划,并在“十二五”信息化规划中明确指出:建设云计算平台。国家电网公司西安信息灾备中心(以下简称西安灾备中心)作为试点建设单位于2011年10月启动建设工作。

1 概述

云计算是一种动态的、易扩展的、基于虚拟化的资源计算方式,通常是通过互联网提供,用户不需要了解云内部的细节。云计算服务包括3层,即基础设施即服务(Iaa S)、基础平台即服务(Paa S)和软件即服务(Saa S)。基础设施即服务是针对网络、主机、存储等基础资源进行管理,是云计算体系的基石,是实现云计算的第一步;基础平台即服务是针对中间件、数据库等进行管理;软件即服务针对用户应用进行管理。

此次在西安灾备中心建设的云计算资源管理平台主要是Iaa S层面的管理,即将服务器、存储和网络等基础设施进行虚拟化,建立一个灵活的资源池,实现资源的自动调配。

2 系统总体框架

2.1 总体设计原则

云计算资源管理平台遵循国家电网公司架构管控的设计标准,采用先进、统一的数据和技术平台,实现企业信息资源的综合利用。

1)实用性原则。在实用的基础上考虑先进性和前瞻性,建设一个符合标准的、先进成熟的产品和开发平台,构建一个切合实际、解决实际问题的系统。

2)标准化原则。系统具有资源接入种类多、接口复杂等特点,需要有标准化的资源接入标准和标准化的操作模型。

3)可维护性原则。在系统总体设计上注意系统的可维护性,尽量采用成熟流行且易于维护的技术架构,相关应用软件应易于安装、易于操作。

4)安全性原则。遵循《国家电网公司应用软件通用安全要求》的要求并结合云计算资源管理平台应用的特点加强信息安全防护,云计算资源管理平台自身具备有效的认证、授权和审计机制,在权限分级和数据分类的基础上,能够对关键操作、敏感数据进行重点防护,同时对外部攻击和滥用具备一定的检测和防御能力。

2.2 总体架构

云计算资源管理平台的架构如图1所示。云计算资源管理平台通过调用VMware软件的API来实现对x86设备的虚拟化管控,通过调用System Director(IBM Power VM套件中自带的管理工具)的API来实现对IBM小型机的虚拟化管控,通过调用HP-UX的控制指令,来实现对惠普小型机v Par分区的安装和控制,通过调用惠普Storage Essential(SE)软件的接口来实现对存储设备的监控和控制,并通过接口将存储监控数据提交给信息运维综合监管系统(Integrated Monitor System,IMS)进行展现。

3 功能架构

云计算资源管理平台在西安灾备中心建成后提供以下功能(见图2)。

1)异构资源整合管理。西安灾备中心中有大量的异构系统,存在不同厂家、不同型号的主机及存储设备,云计算资源管理平台具备对异构设备进行整合管理的功能,通过统一的界面管理不同的设备,通过统一的资源管理流程来实现不同资源的申请操作,并形成资源的统一接入标准。

2)资源按需申请、自动部署。云计算资源管理平台提供资源按需申请的能力。用户可通过云计算资源管理平台的界面,提出资源使用需求,经过管理员审核批准后,云计算资源管理平台自动为用户创建所需的资源。当用户对资源的需求发生变更时,也可提出申请,经管理员批准后由云计算资源管理平台自动修改资源配置。

3)资源动态调度。云计算资源管理平台以数量众多的服务器和存储设备为基础,组成计算资源池和存储资源池。用户所需的资源从资源池中生成,并在使用完毕后释放回资源池。云计算资源管理平台会根据管理员指定的策略对资源池进行动态调度,包含虚拟机迁移、集群弹性伸缩、无负载物理机转入低功耗模式等,提高资源的利用率,降低总体能源损耗。

4)支撑灾备中心特定业务。西安灾备中心承担了西北5省信息系统的灾备业务。云计算资源管理平台在西安灾备中心上线后,能够承担灾备中心的特定业务。目前灾备中心已完成数据级灾备建设,云计算资源管理平台为数据验证、数据演练等数据级灾备中心核心流程提供支持。

4 运行效果

4.1 数据验证

西安灾备中心依托云计算资源管理平台,完成了在云计算环境中的数据验证测试,缩短了灾备中心数据验证周期,提高了灾备中心服务器利用率,降低了管理复杂度。

在数据验证中,云计算资源管理平台能根据需求自动安装验证系统所需的操作系统和软件,验证完毕后保留服务器镜像,以便下次验证时进行自动初始化;云计算管理平台提供完整的镜像管理功能,可以将西安灾备中心的服务器镜像保留,帮助西安现场快速完成验证工作(见图3)。

1)原有的验证方式,准备的验证环境复杂,需要专业人员准备验证环境,云计算方式能快速地自动部署验证环境;

2)原有的验证方式需要对验证区的主机验证完毕后进行物理上重置,云计算方式只对计算资源和内存进行回收,并归档镜像以供下次验证;

3)原有验证方式需要各方面人员协调软硬件资源,云计算方式缩短资源申请时间。

4.2 平滑迁移

在西安灾备中心服务器上运行着比较重要的业务应用,长时间停机可能会造成长时间的服务无法运行,造成服务质量下降,更有甚者可能会造成数据丢失。在云计算平台的实施过程中,使用虚拟化技术中的一项重要技术P2V(Physical to Virtual)技术,在既能够保证服务质量的情况下,又能将应用平滑地迁移至云计算平台(见图4)。

这对业务应用的迁移部署提供了很大的方便,原先物理服务器上的应用程序并不需要停顿太长时间就可以在虚拟平台上继续工作了,甚至可以在迁移工具的支持下,实现业务应用的热迁移。

4.3 支撑机房搬迁

在机房搬迁过程中,云计算资源管理平台提供了有效可靠的数据环境、测试环境,有力支撑了机房搬迁工作。

1)机房搬迁过程中,使用云计算资源管理平台环境作为数据测试环境,将现有业务应用数据部署于此平台,对数据进行验证、测试,确保了数据的一致性、稳定性;

2)机房搬迁中使用云计算资源管理平台部署业务应用临时环境,在业务应用搬迁过程中提供稳定服务,保证了搬迁中业务应用的稳定运行;

3)在数据迁移过程中,云计算资源管理平台提供了稳定的数据运行环境,完成了相应的数据测试和迁移工作。

5 建设体会

云计算资源管理平台在西安灾备中心的建设工作,目前已经取得了初步的成效。回顾云计算资源管理平台的建设历程,我们有以下几点体会。

1)IMS监控系统已逐步迁移到云计算资源管理平台上运行,由于IMS监控系统本身比较复杂,服务器硬件多,软件接口多,在进行迁移前应进行详细评估和测试;经过目前测试来看带EFI固件的物理机无法实现P2V热迁移;此外,还需要考虑各模块资源利用情况、是否运行数据库等关键问题,如果运行数据库需要考虑迁移造成数据断点的影响。

2)对IBM小型机进行虚拟化和纳管时需要有相关的权限,若没有Power VM授权需要提前获取,因为协调Power VM授权时间相对较长,没有权限直接会导致IBM小型机的纳管工作无法开展。

3)由于云计算资源管理平台需要共享存储环境,特别是虚拟化的PC服务器需要挂载共享存储。没有共享存储部分功能得不到验证和体现,另一方面,多个虚拟机使用同一本地存储存在巨大风险,需要充分考虑。

6 结语

云计算资源管理平台在西安灾备中心部署运行后,将现有服务器纳管形成服务资源池,将现有业务应用迁移至云计算资源管理平台,有效地整合了西安灾备中心的软硬件资源,提升资源的利用率,提供自动化的资源调配和运维的能力,为信息系统的建设、运行、维护提供高效、灵活的环境,达到信息系统的全生命周期支持,为灾备中心数据验证、机房搬迁提供了有力的保障。

摘要：文章介绍了云计算资源管理平台概念、总体框架及主要功能,并详细介绍了系统建成后在国家电网公司西安信息灾备中心的运行效果及在建设过程中的几点体会。系统建成后,整合了软硬件资源,大大提升了资源利用率,为信息系统的运行提供了有力保障。国家电网公司西安信息灾备中心作为云计算资源管理平台建设的试点单位,在建设过程中积累了一些经验,希望能对其他网省公司的信息化建设起到一定的借鉴作用。

关键词：云计算,云计算资源管理平台,整合,虚拟化,P2V

参考文献

[1]吴朱华.云计算核心技术剖析[M].北京:人民邮电出版社,2011.

[2]张天雷,徐飞汀.云计算技术在石油勘探领域中的研究与实践[J].高性能计算技术,2010(6):11-15.ZHANG Tian-lei,XU Fei-ting.Researchand implementation of cloud computing technology in petroleum exploration field[J].High Performance Computing Technology,2010(6):11-15.

[3]杨志豪,赵太银,姚兴苗,等.一种适应数据与计算密集型任务的私有云系统实现研究[J].计算机应用研究,2011,28(2):621-624.YANG Zhi-hao,ZHAO Tai-yin,YAO Xing-miao,et al.Private cloud computing system realization method adaptable to data and computing intensive tasks[J].Application Research of Computers,2011,28(2):621-624.

[4]吴朱华.从技术角度剖析云计算的架构[EB/OL].[2011-07-20].http://www.infoq.com/cn/articles/analyze-cloud-architecture.

云计算资源管理平台 第2篇

转发省数字福建建设领导小组办公室 关于《福建省省级电子政务云计算平台应用管理

暂行办法》的通知

闽政办〔2014〕118号

各市、县（区）人民政府，平潭综合实验区管委会，省人民政府各部门、各直属机构，各大企业，各高等院校：

省数字福建建设领导小组办公室制定的《福建省省级电子政务云计算平台应用管理暂行办法》已经省政府同意，现转发给你们，请认真贯彻执行。

福建省人民政府办公厅

2014年8月24日

福建省省级电子政务云计算平台应用管理暂行办法

省数字福建建设领导小组办公室

（2014年8月）

第一章 总 则

第一条 为推进数字福建集约化建设，加强福建省级电子政务云计算平台应用管理，保障平台安全可靠、稳定运行，特制定本办法。

第二条 福建省级电子政务云计算平台（部署于省经济信息中心机房，以下简称政务云平台）由福建省级政务网云计算平台、福建省级政务外网

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云计算平台组成，为省级行政机关开展电子政务应用提供支撑服务。

第三条 各部门建设电子政务应用系统（以下简称应用系统）应充分利用政务云平台资源，实现电子政务集约化建设，不再新建独立的机房或数据中心，避免重复投资。新的应用系统依托政务云平台建设，现有应用系统逐步迁移到政务云平台。

设区市、县（市、区）电子政务应用系统也可依托政务云平台建设。

第四条 使用政务云平台的单位（以下简称应用单位）必须遵守国家法律法规，不得利用政务云平台侵犯国家、集体利益以及公民的合法权益，不得利用政务云平台从事违法犯罪活动。应用单位必须遵守信息系统安全等级保护工作的有关规定，明确应用系统的安全等级保护级别。

第二章 职责分工

第五条 根据政务云平台建设和管理的要求，各有关职能部门与单位职责分工如下：

（一）省数字福建建设领导小组办公室（以下简称省数字办）主管政务云平台，统筹规划政务云平台建设应用，推进数字福建项目基于政务云平台部署应用。

（二）省经济信息中心负责政务云平台的日常业务管理、运营服务和运行维护，依托福建省信息化标准化委员会云计算标准工作组开展标准制定，协助省数字办指导应用单位开展系统整合工作，配合应用单位做好应用系统的部署工作。

（三）省网络与信息安全协调小组办公室（以下简称省网安办）会同省委机要局、省委保密局负责政务云平台网络及应用系统安全监控工作。

（四）省财政厅负责政务云平台运行维护费用安排，纳入省级财政专项预算。

（五）应用单位负责应用系统的开发、部署、调试、管理、信息更新和软件维护等工作。

第三章 使用程序

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第六条 现有应用系统迁移至政务云平台，应用单位要编制政务云平台使用方案。新建项目应在申报过程中明确提出云平台使用方案。省数字办会同省经济信息中心核定项目对云平台资源需求。

第七条 应用系统开发完成后，应用单位根据项目审批文件（包括项目可研暨初设方案），与省经济信息中心衔接应用部署。省经济信息中心须在7个工作日内做好与应用单位的业务对接，分配项目所需的政务云平台资源。应用单位应在10个工作日内负责完成应用系统的安装。

第四章 运维管理

第八条 省经济信息中心应当建立健全值班值守、运维规程、备份恢复及应急处置演练等制度，保障政务云平台每天24小时不间断运行；定期检查、评估、通报政务云平台应用情况。

第九条 应用单位必须建立健全应用系统的运行维护和管理制度、应急处置预案，并报送省经济信息中心备案；认真监管应用系统的运行和使用，及时处置应急事件；积极参加政务云平台备份恢复及应急处置等演练活动。

第十条 应用系统出现故障时，应用单位要组织力量及时进行修复，省经济信息中心应予积极配合。

第十一条 省经济信息中心和应用单位应建立日志制度，政务云平台和所承载的应用系统必须具备日志功能，及时自动记录设备和系统的各种操作信息；日志信息应至少完整保存一年。

第十二条 省经济信息中心可以根据应用系统实际需求变化，动态弹性调整所需资源。

第十三条 应用系统所需运行维护经费由应用单位自筹或申请财政解决。

第十四条 在政务云平台资源剩余30%以下，应启动动态扩容机制，开展平台扩容升级工作。

第五章 安全管理

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第十五条 省经济信息中心对政务云平台的安全负责，应用单位对其安装在政务云平台的应用系统安全负责。应用系统正式运行前应按规定通过安全等级测评。

第十六条 省网安办定期开展应用系统安全检查工作，对发现的安全风险问题采取相应措施：风险等级较高的，暂停系统运行直至整改完成；风险等级较低的，督促限期整改；不予整改的或整改不到位的，会同省经济信息中心采取强制处理措施。

第十七条 省经济信息中心和应用单位要共同做好数据安全管理工作，任何人不得非法泄露、复制、篡改、删除存储在政务云平台的数据。

第六章 考核激励

第十八条 省数字办结合电子政务绩效考核工作，对省经济信息中心所提供的云平台服务情况以及应用单位使用政务云平台情况进行考核。

第十九条 省财政厅结合考核情况，安排政务云平台的运行维护经费，优先保障基于政务云平台建设应用系统的运行维护经费。省工改办根据对省经济信息中心考核结果和经费情况，适时调整省经济信息中心绩效工资总量。

第七章 附 则

第二十条 本办法配套实施细则另行制定。

第二十一条 本办法自颁布之日起施行。

基于云计算的教学资源平台 第3篇

关键词：云计算 教学资源平台 信息化建设

一、云计算技术概述

自2006年8月的搜索引擎大会上（SES San Jose 2006），谷歌CEO埃里克·施密特首次提出“云计算”的概念以来，随着网络技术的不断发展，人们对云计算的认识有着不断的提高和变化。

所谓云计算，狭义上是指信息技术基础设施的交付和使用模式，广义上是指服务的交付和使用模式。它的特点具有弹性扩展的资源池管理服务，以及虚拟化资源等。它是一种分布式计算、网格计算、并行计算、虚拟化和网络存储等技术融合发展的结果。所有云用户可访问“云”，并从云中提取动态的、无限扩展的、虚拟化的，并且可以随时获取的硬件、软件及平台等服务资源。因而，云计算的可扩展性强、资源利用率高，且具有节约成本的优势，体现了云计算“一切皆为服务”的理念。

1.云计算应用的层次与特点

云计算应用的层次与特点可分为三种：公共云、私有云和混合云。

（1）公共云。公共云是提供云计算底层服务和解决方案的公用平台。企业或机构在整个互联网上通过自身的基础架构，可以不限用户数量地提供云服务，云用户可以使用这些服务，但不拥有这些服务。因此，公用云具有不限制使用者，不属于任何一个企业或个人的特点。

（2）私有云。私有云是由企业或机构开发用于专用或私用的云服务。私用云按用户需求提供具有服务器、网络和磁盘等硬件设施的基础设施，并且指定专用者使用这些设施。由于私有云的构建是为单独群体用户使用的，所以它能够最有效地控制服务数据、服务安全性和服务质量。

（3）混合云。混合云是企业或机构将公共云和私有云进行整合，它既拥有公共云或私有云所提供的云服务，也拥有自己独立的基础架构。现今互联网上主要的云服务方式就是混合云方式。

2.云计算提供的服务类型

云计算提供的服务类型可以分为三类：IaaS（Infrastructure as a Service，基础设施即服务）、PaaS（Platform as a Service，平台即服务）和SaaS（Software as a Service，软件即服务）。

（1）IaaS是云基础设施层。它提供计算、存储、带宽和软件的模式等基础设施服务。如亚马逊的EC2系统就是提供此类服务。

（2）PaaS是为系统开发提供接口和软件运行环境的服务层。它将软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户，为用户提供系统平台的环境，如微软的Azure系统等。

（3）SaaS是云应用功能层。云用户可以通过互联网借助浏览器获得完善的计算机基础设施服务，如Google 的Doc系统等。

各类服务不存在严格的依赖关系，SaaS可以构建在IaaS之上或是PaaS平台之上， PaaS可以构建在IaaS之上或是直接构建在数据中心之上。

二、云计算技术教学资源平台需求分析

云计算技术在信息产业中带来的技术革新吸引着大量教育领域人士对此不断进行深入研究，很多教育行业信息部门深刻认识到云计算的快速发展可以带动未来教育发展的广阔空间和应用前景。目前，我国各类教育机构数量庞大，其信息化建设的规模与层次有着很大差别。很多机构都存在资金压力大、技术力量薄弱以及数据资源紧缺等问题。而云计算技术提供的在线应用服务，可以很好地改善众多机构在信息化建设中面临的难题，更好地提升国内教育领域的信息化建设水平。

1.云计算有利于教学资源的共享，从而降低教育基础建设的成本

在云计算的教学资源平台下，各类教育机构可共建一个教学资源的共享环境，通过云，各机构可将自己的优质数字资源分享给所有用户。云用户不仅可以访问平台内的数字资源进行教学学习，也可通过平台内的设施设备进行科研实验，从而大大降低了资源的重复建设，也使得一些办学条件差的机构能更有效地进行教学科研活动。

2.云计算可面向更多的受众，从而提高教学资源平台的服务能力

现在，国内很多高校不仅承担着校内学生的教学服务，还承担着面向社会、服务于公众的服务任务。如此众多的受众用户，这不仅需要海量的数据资源，也需要有着庞大的存储空间和超级计算能力，而大多数学校难以满足。但云计算的动态扩展特性，即使面对大规模应用，在不更改应用架构的前提下，只需扩充服务器集群的数量就可以从容应对。

3.云计算利用分布式存储，从而提高了教学资源平台的安全可靠性

目前，多数机构建设的教学资源平台数据往往都是存储在本地磁盘中，数据较为集中。当突遇灾害时，这些数据资源的安全性无法得到保障。而云计算中采用的是分布式存储，资源数据以数据块形式存储在分散的节点中，各类数据又通过副本备份机制将若干个副本存储在不同的节点中，即使某个节点发生故障，都不影响资源数据的完整性。

三、基于云计算的教学资源平台架构

1.逻辑架构

基于云计算的教学资源平台中的教学资源由参加合作的各机构组成，各云用户在访问资源时，只要指定资源类型，系统将判断选择最佳的资源及链路进行传送数据。在用户的注册上，采用统一的身份认证SaaS服务模式，就可通过一次注册访问全部的资源。而用户端也不仅再局限于计算机，移动互联设备和网络电视等都可以进行访问。

2.平台架构

基于云计算的教学资源平台的基础设施层提供可自由扩展的计算、存储、带宽等基础设施和教学资源等IaaS云基础设施服务。而云操作软件及各类系统管理软件组成了PaaS层，系统经过虚拟化软件和统一的调度管理软件，为用户提供统一的接口。SaaS层是面向用户提供各类教学资源的应用软件服务。

四、结语

基于云计算的教学资源平台将在不久的将来发挥着不可估量的作用。教育行业应努力掌握云计算应用模式，积极整合教育资源，促进行业内各资源的发展与创新。

参考文献：

[1]张莹.“云计算”技术在高校资源建设中的应用初探[J].科技资讯，2009（9）.

[2]朱莉，王鹏.云计算在高校的部署与应用研究[J].吉林师范大学学报，2011（5）.

[3]万利平，陈燕.云计算在教育信息化中的应用探究[J].中国教育信息化，2009（5）.

基于云计算的测试管理平台 第4篇

软件测试就是利用测试工具按照测试方案和流程对产品进行功能和性能测试, 甚至根据需要编写不同的测试工具, 设计和维护测试系统, 对测试方案可能出现的问题进行分析和评估。执行测试用例后, 需要跟踪故障, 以确保开发的产品适合需求。

自动化测试, 一般是指软件测试的自动化, 软件测试就是在预设条件下运行系统或应用程序, 评估运行结果, 预先条件应包括正常条件和异常条件。自动化测试是把以人为驱动的测试行为转化为机器执行的一种过程。

云计算 (Cloud Computing) 是一种通过网络统一组织和灵活调用各种ICT信息资源, 实现大规模计算的信息处理方式。云计算利用分布式计算和虚拟资源管理等技术, 通过网络将分散的ICT资源 (包括计算与存储、应用运行平台、软件等) 集中起来形成共享的资源池, 并以动态按需和可度量的方式向用户提供服务。用户可以使用各种形式的终端 (如PC、平板电脑、智能手机甚至智能电视等) 通过网络获取ICT资源服务。

1传统测试环境管理

传统的测试环境由测试工程师自行负责, 在测试项目开始时按照测试用例要求测试拓扑进行测试环境搭建, 每个人的测试环境相互独立, 对测试资源基本是独占的。各个测试环境独立拥有一套测试设备, 包括测试PC, 被测设备, 测试仪表等。

独占式测试环境能够让测试人员发挥更多的主观能动性, 测试人员可以更加灵活地进行测试拓扑的构建, 而且由于资源独占, 不会因为其他原则导致测试进展的停滞。但是, 这种传统的独占式测试环境存在如下问题:

1) 资源利用率低。不管测试人员用不用设备, 相关设备都无法被他人共享;2) 测试拓扑的连接是固定的, 变更拓扑需要人工干预, 如进行线缆的插拔;3) 部分关键设备的缺乏可能会造成瓶颈, 导致产生最长路径, 延迟整个项目的周期;4) 此外, 由于测试环境是相互独立的, 各个测试工程师需要花费较多的时间进行测试环境管理, 各个测试环境缺乏统一性, 所有测试环境的管理就比较容易出现混乱的情况。

2基于云计算的测试管理平台

2.1云测试平台架构

本文设计的基于云计算的自动化测试平台架构如图1所示。不

本平台主要涉及三部分内容:

1) 测试资源管理:实现测试PC, 被测设备, 测试仪表等资源的管理;

2) 测试任务管理:实现测试任务的调度, 包括手工及自动化测试任务的管理与调度;

3) 测试报告管理:提供了一个完整的测试报告, 能够对不同产品不同版本的各个测试用例测试结果的跟踪, 实现整个测试项目的管理。

2.2测试资源管理.

测试工程师能够很方便地在不同的测试床之间测试资源以测试床为单位进行管理, 测试床对应测试工程师相应的测试环境, 但测试床按照标准化方式进行定义, 以减少不同测试环境的差异, 不同的测试床对于测试工程师而言, 只是设备与连接方式的不同, 测试工程师能够很方便地在不同的测试床之间进行迁移。

测试床包括不同的测试设备, 如测试PC, 被测设备, 测试仪表等。不同的测试设备具有不同的参数配置, 如:

1) 测试PC包括IP地址, 连接方式, 帐号, 密码等信息;

2) 被测设备包括连接方式, 登录IP地址, 端口号, 用户名, 密码等信息;

3) 测试仪表包括IP地址, 插槽号, 端口号等信息。

不同的测试设备需要通过端口进行相互连接, 一般情况下测试设备之间是通过网线直接相连的。不过为了方便进行测试拓扑变换, 可以使用物理层交换机作为中间转接设备, 所有测试设备都跟物理层交换机相连, 通过控制物理层交换机来实现不同端口的互连, 以方便测试拓扑的管理。

通过引入交换机作为中间转接设备, 并按标准化的统一方式定义测试设备, 测试端口, 端口连接等, 并以测试床为单位进行管理。可以将原有的多个独立式测试环境合并到一个测试床, 来实现灵活的测试拓扑变换。设备通过统一的测试床能够实现更好地资源共享, 测试人员只占用需要使用的测试设备, 释放不需要的设备, 可以在效地提高设备的利用率。此外, 通过标准化的方式来定义测试床, 可以极大地减少测试环境搭建的工作, 方便设备管理。

2.3测试任务管理

测试任务可以分为立即执行任务与定时调度任务。立即执行任务在任务提交后即启动执行判断。定时调度任务可以指定一个启动时间, 如指定2013年6月1号22:00开始执行, 或指定为按周期调度, 如每天晚上22:00开始执行。

测试任务状态分为就绪、失败、等待、运行、结束。

1) 就绪:任务在提交后, 系统启动任务的判断, 满足判断条件后 (如测试床能够满足测试条件) , 任务进入就绪状态;2) 失败:测试条件无法满足时, 如现有所有的测试床都无法满足任务所需的测试设备时, 任务进入失败状态;3) 等待:任务所需的测试设备当前处于被其他任务占用状态的话, 则进入等待状态, 等待再次进行调度;4) 运行:任务在获得到满足需求的测试设备后即进入运行状态, 开始执行测试用例;5) 结束:任务运行完成后即进入结束状态, 此时可以在历史任务中进行相关信息查看。

2.4测试报告管理试报告管理

测试报告管理主要为了方便进行测试项目的过程控制与管理, 主要用于跟踪项目的测试过程, 对项目的测试结果与产品缺陷进行跟踪。在产品的生命周期中, 产品的内部测试对产品的质量控制至关重要。在产品的内部测试阶段一般通过测试项目对产品进行测试跟踪, 一般情况下一个测试项目会分为多个阶段对产品进行多轮测试, 每个测试阶段需要完成相应测试用例的执行, 由于不同测试用例对测试环境或测试拓扑有不同的要求, 所以一个测试阶段对应于多个测试任务。即, 一个测试项目包括多个测试阶段, 一个测试阶段包括多个测试任务, 一个测试任务包含多个测试用例。所有的测试用例的测试结果汇总生成一份完成的测试报告, 测试项目经理通过测试报告能够掌握整个项目的测试进展, 通过对测试结果的分析, 能够掌握各个测试阶段产品的版本质量。

够掌握各个测试阶段产品的版本质量。测试任务完成测试执行后, 将进入历史任务阶段, 各个测试用例的测试记录与结果将合并到测试项目中去, 测试工程师针对失败的测试用例进行测试结果分析, 以确认版本是否存在BUG, 并填写测试报告。

BUG管理系统用于当被测设备存在问题时提交缺陷故障单以便进行BUG跟踪。BUG跟踪系统根据每个BUG的唯一标识BUGID进行跟踪, 目前常用的BUG跟踪系统有很多, 如Bugzilla, Mantis等, 所以云测试平台不需要实现完整的BUG跟踪系统, 只需要在测试结果分析中记录相应的BUGID, 通过外部链接的方式即可实现两个系统的链接。

2.5云测试平台

虚拟化是一种去耦合技术:将底层物理设备与上层操作系统、软件应用分离开来, 更高效灵活的使用计算资源。计算系统虚拟化的实质是:针对不同的需求, 快捷的组织计算资源, 隔离封装具体的硬件体系结构, 解除软件系统之间的紧密依赖, 按需求的描述在虚拟环境中构建计算系统的虚拟映像:借此实现了透明的可伸缩的平台架构, 提高硬件设备资源的使用效率, 用户可以从该平台上获得高效透明的服务, 用户可以在该平台上提出任务的硬件需求, 而不用考虑支持平台的真实硬件设备。云测试平台通过如下方式将测试床中的测试PC, 被测设外, 备, 测试仪表设备实现虚拟化。

1) 测试PC:由于测试过程中需要使用不同的操作系统, 如WEB客户端兼容测试一般需要覆盖主流的Windows与Linux等多个操作系统, 此时客户端的布暑就比较耗时耗力, 通过虚拟化, 能够在短短的几分钟之间完成测试环境的部署;

2) 被测设备:目前越来越多的嵌入式设备使用Linux系统, 并使用组件化开发方式, 组件化后上层应用跟系统底层硬件实现了解耦, 所以只需要简单的扩展即可将相关组件移植到x86结构的PC上, 这样就可以通过普通的x86 PC即可实现被测设备的模拟。通过引入虚拟化技术, 能够大大节省硬件成本, 而且在x86 PC上能够很方便的对组件进行单元测试, 集成测试与功能测试。通过将相关功能组件进行抽象, 与具体的硬件环境解耦, 能够更好地支持异步开发, 在多产品开发的环境中能够节省开发工作量, 加快相关功能的产品化速度;

3) 测试仪表:由于测试仪表的转发性能较高, 能够实现线速发送数据报文, 所以测试仪表的虚拟化则较为困难。但功能测试对于测试数据报文的速率要求不高, 所以可以通过PC的网卡来实现测试仪表的虚拟化, 通过PC的网卡来进行数据报文的发送与接收, 这样也可以很好地降低测试成本。如Ixia公司的Ix VM即实现了对测试仪表的虚拟化。此外, 测试过程中使用的测试仪表可能会由不同厂商生产的, 不同厂商的测试仪表提供的自动化API也不尽相同, 所以自动化测试时可以考虑封装高层API实现对测试仪表的统一控制。

通过将测试PC, 被测设备, 测试仪表等测试设备进行虚拟化后, 即可实现所有的测试资源的虚拟化, 通过云平台的相关技术, 能够很方便的进行测试环境的迁移与扩展。

所有的测试设备、测试仪器以及测试PC, 不管是真实的还是虚拟的, 都以测试床为管理单元, 通过网络将各个测试床连接起来, 构成一个测试网络, 在这个网络上各测试床的角色与地位同等, 由测试管理平台统一管理与调度, 各测试床对于测试工程师而言没有太多差异, 测试平台将呈现为测试设备组成的云, 云中的所有测试设备都可以实现动态分配。测试工程师可以从任何地址通过VPN接入到测试管理平台中, 通过测试管理平台提交手工或自动化测试任务。对于自动化测试任务云测试平台根据任务描述从云测试平台中检索符合测试任务要求的测试设备, 并自动执行相应的测试任务, 并可以根据历史的测试用例执行用时给出本次测试执行预计完成的时间, 测试完成后还能够自动收到自动化测试结果。对于测试工程师预约的手工测试任务, 系统将自动计算各个测试任务的用时, 在满足高优先级手工测试的同时, 自动安排各个自动化测试任务, 尽可能地充分利用测试设备完成自动化测试, 从而充分利用资源。

云测试平台提供了统一的操作规范和操作流程, 打破了常规模式下测试环境独占方式, 测试人员不再拥有专门负责的测试环境, 减少测试环境搭建以及维护时间, 大大缩短了非任务性测试时间的消耗, 提高了测试人员的测试效率。

3结论

云计算作为当前新兴产业之一, 正处在快速发展阶段, 预计未来将会对生产与商业模式产生重大变化。本文针对网络产品的测试提出了基于虚拟化技术的云测试管理平台, 通过实现测试资源的虚拟化, 将测试设备 (真实或虚拟的) 划分到不同的测试床, 通过网络将各个测试床连接起来, 并由测试管理平台统一管理与调度, 通过实现测试设备虚拟化, 测试平台将呈现为测试设备组成的云, 云中的所有测试设备都可以实现动态分配。云测试平台能够实现测试环境, 测试任务, 测试项目的管理, 提供了统一的操作规范和操作流程, 能够很好地满足手工与自动化测试的需求, 极大地提高测试设备的利用率, 降低测试环境的建设与维护成本, 提高测试效率。

参考文献

[1]软件测试, http://baike.baidu.com/view/16563.htm.

[2]自动化测试, http://baike.baidu.com/view/1303916.htm.

[3]工业和信息化部电信研究院, 云计算白皮书 (2012年) , 工业和信息化部电信研究院, http://www.miit.gov.cn/n11293472/n11293832/n15214847/n15218338/15224998.html, 2012, 4.

如何构建云计算电子政务云平台论文 第5篇

【摘要】电子政务工作模式在不断发生着变化，尤其是现在信息技术的高效应用，政府工作内容以及作业模式在持续更新，有必要基于新型技术来建立全新的工作平台，以求更好的适应各种变化。基于云计算来构建电子政务平台，对提高工作效率，降低工作强度具有重要意义，确定平台构建内容，以满足实际应用需求为目的，做好各层次设计优化，本文对此进行了简单分析。

【关键词】电子政务论文范文

电子政务模式的建设与实现，可以进一步促进政府职能的转变，为满足此项转变需求，必须要建立相应的政务平台，作为各项工作展开的基础。以云计算技术作为核心，构建功能完善的电子政务平台，加强各项信息技术的应用，促使电子政务模式的创新，提高应用支撑服务能力，对各项资源进行优化配置，有效避免了各自为政以及信息孤岛等问题的发生，可进一步提高政府工作效率。

1电子政务云平台构建分析

1.1云计算技术

云计算技术即通过宽带网络连接，利用“云”基础部分、与其连接数据中心网络和操作部分实现。并且按照服务资源所处基础层不同，可以分为基础设施即服务、平台既服务、软件既服务等服务。用户无法在本地实现云服务，而是需要将宽带网络作为媒介，与“云”可靠连接后在数据库内获取各项资源，同时云内地各节点之间也需要内部网络作为媒介进行连接。并向用户提供快速且具有弹性的服务，用户可以根据自身需求来选择相应的.资源，并依托需求对资源进行扩展。

1.2云平台优势

1.2.1财政控制基于云计算技术来构建电子政务云平台，可以实现对各类电子设备设施的高效整合，不仅可以为政府工作提供保障，同时还可以为新业务系统的创造有利条件，避免资源重复应用，进而可以节省更多成本费用，提高财政管理效率。1.2.2系统运行以云计算为代表各项新型技术的应用，可以进一步提高电子政务工作的效率，能够向应用系统双机热备以及系统冗余提供有力支持，避免因某部服务器宕机对政府业务产生影响。并且，通过云计算技术的应用，还可以提高系统部署速度，提高电子政务作业智能化水平，更好的应对各种问题。1.2.3均衡发展电子政务云平台的实现，可以满足各项基础功能实施的要求，为各部门提供针对性服务，实现各地方区域之间信息的共享，尤其是信息化建设相对落后的区域与部门，通过电子政务云平台，可以及时掌握相关信息，以免因为信息断层而影响各项工作的开展效果，实现不同地区电子政务的均衡发展，缩小不同地区之间的差距，实现信息化建设的均衡发展。

2云计算在电子政务云平台构建中设计要点

2.1基础设施层

2.1.1服务器虚拟化对网络基础层进行设计，要在保证硬件配置高效化的同时，灵活应用虚拟化技术来将政府部门所有业务数据上传到云网络内。最为常见的服务器虚拟化，可通过抽象分离技术，来对实体物理机进行虚拟化，减少硬件配置的同时实现更多资源信息的存储与应用。对于服务器虚拟化来讲，对比传统物理机虚拟化后服务器可以存储更多资源，同时一台物理机还可以与多台虚拟机连接，但是相互之间保持相互独立，用于完成相应工作任务。将其应用到电子政务平台的构建中，可以提高资源信息以及物理机运行效率，节省更多运行成本，可以按照实际需求动态部署和分配各项资源，充分发挥出各类资源具有的功能性。2.1.2交换机虚拟化应用云计算技术来架构服务器，可以应用虚拟化构建方案来对资源进行优化配置，对比传统网络结构中的多层结构运维难度大特点，此种构建方案具有更高的适应性。可以对多台进行组合管理，然后利用一个逻辑点来对该组设备进行统一配置，能够最大程度上来实现网络架构的简单化设计，定义了一个全新的网络结构模式，为平台构建提供一个新标准，提高了平台架构的灵活性，对优化资源应用具有重要作用。

2.2数据资源层

数据资源层为电子政务云平台构建的要点，不仅具有强大的数据服务交付能力，通过建立集群应用，可以有效整合系统内不同类型的存储设备，达到数据高效率存储以及业务高度访问率目的。基于市政业务作业要求，系统设计时应就医疗卫生、地理信息系统、人口基础数据库等子系统的数据库进行整合，获取内部相应数据信息，作为市政业务平台数据共享的基础。同时，还应科学规划市政各部门高性能数据库集群分区，为各类政务系统工作的开展提供基础。常见的设计方法为分布式存储，对同一份数据进行多个副本存储，并将存储设备作为系统设计核心，对网络设备、存储设备、服务器等进行高效集合，同时配置各项应用软件，为用户提供数据访问、应用服务。

2.3平台服务层

平台服务层可以提供用于开发、测试以及运行功能，基于云计算技术来构建一个功能完善的系统，为不同应用服务构建提供支持。利用平台服务层所具有的服务访问功能，组成各类硬件资源，形成虚拟数据中心，并且个虚拟数据中心均有唯一独立的自服务门户。用户可以根据个人需求来定义任何应用系统，正常访问配备虚拟机或虚拟机组实现相应业系统虚拟机角色与功能的归类和设定。

2.4信息安全管理层

信息安全是电子政务平台构建的要点，同时也是限制云计算技术应用发展的主要因素。为满足电子政务对信息安全性的要求，在平台构建时，需要重视安全性要求，从技术与管理两个方面出发，实现系统平台功能的完善。保证平台全生命周期运行的安全性，将安全理念贯彻到云计算电子政务云平台建设、整改、评测、运维每个环节，满足各应用系统运行安全性需求。可应用安全模块设计方案，利用一台安全模块对连接所用安全区域进行统一安全防护，常见的为多虚一和一虚多两种安全虚拟化技术。一虚多即利用虚拟化技术，可以对网络节点设备上融合的安全设备对各安全防护区域提供安全保护。

3结束语

将云计算技术应用到电子政务平台的构建中，能够实现不同部门之间信息的共享，提高资源配置高效性，整体上提高电子政务工作水平。就需要确定云平台构建要点，对不同层次设计要点做好控制，争取实现平台功能化与安全化设计。

参考文献

[1]王宁.基于云计算的电子政务云平台构建探析[J].黑龙江档案,(05):104.

[2]李思瓯.基于云计算的电子政务服务平台构建研究[D].华东政法大学,.

云计算资源管理平台 第6篇

【摘要】当前医学生实习存在实习地点分散，师生交流匮乏，实习管理滞后等问题，实习质量得不到充分保障，故引入云计算环境，搭建了一个应用于医学生实习管理的云计算平台。该平台主要分为平台运营管理级、院校管理级和角色管理级3个层级，对医学生实习实现了动态实时的管理，有效解决学生实习地点分散的问题，有利于学生、院校和实习单位之间的沟通交流，从而提高医学生实习质量。

【关键词】医学生；实习管理；云计算

【中图分类号】R722.12 【文献标识码】B【文章编号】1004-4949（2015）03-0557-02

基金项目：本课题受2013广东省教学质量与教学改革工程本科类立项建设项目（一般项目：医学生实习云计算公共服务管理平台的研发）基金资助（基金编号C1030976）

临床实习是医学教学过程中的重要阶段，是实现基础理论向临床实践过渡的中间环节，是医学院校学生走向临床工作岗位的“过渡”阶段，能否培养出高素质的医学毕业生，与临床实习管理息息相关[1]。因此，实习管理规范化建设， 是保证医学人才达到培养质量目标的前提，也是医学教育研究的一项重要课题。医学生实习具有管理主体多元化、实习地点分散化、实习内容多样化等特点，普遍存在着沟通协调不足、管理不到位、实习学生放任自流等问题。国内的医学生实习管理往往使用单一的办公软件或纸质版实习手册记录实习信息，虽起到一定的监控管理作用，但依旧存在如异地学生联络不畅、单向实习管理、实习管理滞后、优质资源难以共享、实习资料统计困难、人力资源浪费等问题。种种现象显示现有的管理工具和模式已不能满足于新形势下的实习管理工作，开发基于信息技术的高效率实习管理系统已成为一种趋势[2]。我院与网络技术公司联合开发了新型的医学生实习管理的云计算平台，探索凸显医学教育特色、能够为同类院校提供借鉴的管理理念与模式，为进一步提高医学生实习质量提供借鉴与参考。

1 平台构架与功能介绍

本平台的首要目标是实现一个可管控的、可追溯的、高效安全的实习管理平台，实现实习管理工作的系统化、网络化、规范化和自动化。在充分调查及查阅文献的基础上，对目前医学实习生的管理进行系统的研究，利用信息化技术来补充并完善原有的实习管理模式，以用户功能需求为依据构建了平台基础模块。

1.1平台构建原则

（1）发展适应性原则

这是系统开发最基本的原则。本平台的主要目标是为学生、指导教师以及管理员提供一个教学指导交流系统，为学校与医院提供一个实习管理监控系统。它的设计以用户为中心，注重用户对系统的需求，力求使系统在实习管理过程中可以给予用户切实可行的支持。系统要适应各种管理需求，不仅满足使用者现在的需求，而且也要适应将来的需求。

（2）效益原则

效益是衡量系统是否值得开发的重要依据。不片面追求先进的技术，采用经济成熟的云计算平台；建立友好简洁的人机界面；充分发挥人机结合办公的优势，优化业务流程。

（3）系统原则

以系统工程的思路来进行开发。各子系统的功能规范，语言描述一致，信息资源共享，保证子系统协调工作，避免信息不必要的重复，追求系统整体优化。

（4）递进原则

复杂的系统不可能一蹴而就，需要逐步完善。一味贪大求全求快违反了发展的客观规律，结果可能适得其反。应该先做个总体规划，再分步实施，递进发展。

1.2 平台模块构建

（1）服务架构的构建

硬件环境将通过三层建构来支撑整个课题系统的运作：1.底层支撑：数据服务；2.应用层支撑：应用服务器和磁盘阵列柜；3.客户端服务：台式计算机、笔记本电脑、移动终端。（见图1）

图1 服务架构

（2）基础模块架构

医学实习生云计算公共服务管理平台：本项目建设将主要分为三个级别，平台运营管理级、院校管理级和角色管理级。从用户层面来分析不同角色对系统的需求，平台功能模块主要包括：信息中心模块、实习管理模块、作业管理模块、互动交流平台、统计与汇总模块等（见表1）。各个角色围绕着实习管理系统平台开展各自的业务。每一个系统应用人员会配备密钥，可用于身份鉴定和网络定位，方便对外实习学生进行监管；并且具有加密功能，可保障数据的安全。

表1 基础模块架构

3 特色分析

3.1云计算环境理念的引入

云计算是指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，提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。本课题探索一种全新的基于云计算平台的医学生实习管理模式，以改变目前传统复杂低效的人工管理方式。云计算平台的优势如下：（1）降低成本：云计算不需高性能的电脑，应用程序是在云中而不是在计算机上运行，极大地缩减了成本，不用投资购买昂贵的硬件设备，负担频繁的维护和升级；（2）打破时、空、机限制：所有的软、硬件资源以分布式共享的形式存在，存储在云端，可以进行随时更新，不需要进行备份，也不需要携带优盘，不受时间、空间、机器限制； （3）扩展性极强：具有较强的扩展性和开放性，可以满足用户规模的增长，动态的进行扩展和配置[2]，保证系统将来应用的扩展，最大限度地保护系统的前期投资；（4）更强的安全性：云计算为用户提供了安全可靠的数据存储中心，用户不用再担心数据丢失、病毒入侵等麻烦；（5）高效方便：节省人力资源的浪费，克服了过去书写时造成的大量资料堆积及长时间保存纸张易变质而出现的无效保存现象。

3.2 本平台是一个开放的、可交流的信息平台

实习的学生从学校步入临床，要承担实习单位的实习任务和实践活动，其专业能力和心理素质都面临着很大的挑战， 在专业学习方面与人际关系处理方面都需要得到老師的帮助和指导。校内指导教师需与实习单位的指导教师沟通，加强学校与实习单位的配合，共同承担指导学生实习的责任，形成协调一致的管理运行机制，帮助学生更快地适应实习。本平台的互动交流平台模块可满足学校与实习单位、师生以及管理级在平台上及时互动，达到信息迅速流动的目的，不受时间和地域的限制，解决各角色之间交流匮乏的难题。指导教师及教学管理人员对学生的作业及实习中所遇问题可给予及时指导；学校可与医院就实习安排、学生表现等进行及时交流，及时进行调整与处理，在互动中不断完善实习管理，实现实时双向管理。

3.3本平台是一个有效的监控平台

目前，学生校外实习管理难度较大，以传统的通讯方式和纸质手册为主的管理方式，无法保证对学生的实时跟进， 在实习过程中，执行的效率大打折扣，学生实习过程管理不到位，教师的指导工作不能够有效、及时的反馈给学生，实习学生常处于游离状态等，这些问题都将导致实习的实施达不到预期的效果[3]。因此，设计与开发一个云计算实习管理平台，在学生实习期间，指导教师及教学管理人员可以通过平台随时了解每位同学的个人资料、学习过程和阶段情况等，全面掌握实习生的实习动态，通过网络实现完整的系统跟踪记录、统计评分。同时，平台也对指导教师及教学管理人员是否及时有效地指导和反馈学生实习过程中的问题进行监控。

实习过程中纸质版手册和资料散乱，信息很难得到及时的收集整理和分析，不利于科学化和规范化的实习管理。本平台统计与汇总模块中，可根据不同的需求，统计并根据需求筛选出不同的实习数据，操作简单快捷、省时省力， 很大程度上减少了重复工作，大大提高了监控效率，为以学生为中心的个性化、精细化管理提供技术支持。

4.总结与展望

本项目建设是着眼于广州市、广东省、乃至全国的医科院校，因此本项目采用云计算技术架构，所有的医科院校都能利用项目的软硬件条件，不需要搭建软硬件环境就有属于自己完全独立的管理系统。下一步将以本校为试点，在实际运行过程中找出存在的问题，得到该平台使用者的反馈加以完善使之畅通运行，不断深化平台的应用功能，完善该系统的开发，形成可复制的应用模式，逐步推广。当然，云计算技术应用也面临一定的挑战。对于各高校用户来说，云计算还是一个新生事物，缺乏统一的规范标准，其自身也存在一定的技术问题，需要大量时间的积淀去推进云计算的应用。

参考文献

[1] 何水. 云计算对教育领域的影响[J]. 中国信息技术教育， 2011（10）： 109.

[2] 杨龙云. 高职院校实习管理系统的设计与实现[D]. 山东师范大学，2011.

基于云计算的教学资源平台研究 第7篇

随着计算机技术和网络技术的飞速发展, 高等教育的信息化水平取得了长足的进步, 各高校尤其是以现代远程教育为特征的广播电视大学、网络教育学院等高等院校, 对基于网络的数字化教学资源建设的重视程度日益提高, 通过自建或购买等形式积累了大量种类齐全、形式丰富、用户众多的数字化教学资源。但为了满足教师的教学需求和学生的学习支持服务, 各院校往往通过不断地增加投入购买大量的软硬件的形式, 用以搭建和扩展教学资源平台, 进而造成教学资源建设和应用服务之间的恶性循环。

《国家中长期教育改革和发展规划纲要 (2010-2020年) 》明确提出数字化校园建设过程中应“充分利用优质资源和先进技术, 创新运行机制和管理模式, 整合现有资源, 构建先进、高效、实用的数字化教育基础设施”。这一要求的提出, 将高等院校的教学资源建设摆在了一个十分重要的位置, 为了达到这个目标, 实现现有教学资源的有效整合, 促进优质教学资源的共享, 运用“先进技术”构建一个统一、开放、灵活的教学资源平台显得尤为重要。

作为IT行业未来的发展方向, 云计算的出现为IT产业界带来一场技术革命, 也为解决教学资源建设与应用服务之间的矛盾带来了希望。把云计算技术应用到高等院校教学资源平台建设中去, 不但可以有效降低教学资源平台建设的成本, 而且可以大幅度提高教学资源利用率, 真正实现教学资源的共享。

二、云计算技术

云计算的实质是一种网络服务的集合, 自2006年8月9日, Google首席执行官埃里克·施密特 (Eric Schmidt) 在搜索引擎大会 (SES San Jose 2006) 首次提出“云计算” (Cloud Computing) 的概念以来, 伴随着云计算机技术的跨跃式发展, 人们对于云计算的认识也在不断地发展变化。

(一) 云计算简介

云计算 (Cloud Computing) 是分布式计算 (Distributed Computing) 、网格计算 (Grid Computing) 、并行计算 (Parallel Computing) 、虚拟化 (Virtualization) 和网络存储 (Network Storage Technologies) 等技术融合发展的结果, 具有虚拟化资源、资源池式管理和弹性扩展提供服务的特点。在云中, 所有的资源包括硬件、软件、平台均是作为服务被传递的, 所有云用户都可以通过网络从“云”所提供的资源中获得所需要的服务。在云用户端看来, “云”中的资源是动态的、无限扩展的、虚拟化的, 并且可以随时获取, 按需使用。从这个角度来看, 云计算具有节省成本、资源利用率高、扩展性强等优势, 进而体现出云计算“一切皆服务”的基本理念。

(二) 云计算服务模型

从云计算所提供的服务类型上看, 云计算可以提供三类服务方式: (, 软件即服务) 、Paa S (Platform as a Service, 平台即服务) 、Iaa S (Infrastructure as a Service, 基础设施即服务) 。其中, Saa S即消费者通过Internet可以从完善的计算机基础设施获得服务, 能以Web界面为用户提供软件服务, 这些软件并不需要实际本地安装, 例如Google Doc等;Paa S实际上是指将软件研发的平台作为一种服务, 以Saa S的模式提交给用户, 致力于为用户提供系统平台环境, 例如Windows Azure等;Iaa S则是一种通过Internet提供软件的模式, 为用户提供CPU、存储设备等计算机基础设备, 例如Amazon EC2等。各类服务之间并没有严格的依赖关系和紧密联系, Saa S可以构建在Iaa S之上, 也可以构建在Paa S平台之上统一的运行环境和数据模型, Paa S也可以构建在Iaa S之上, 也可以直接构建在数据中心之上。

(三) 公共云、私有云和混合云

从云计算的基础设施类型来看, 有公共云、私有云和混合云三种形式 (见图1) 。

1. 公共云

企业通过自己的基础架构直接为用户提供云服务, 通常遍布整个互联网, 可以不限用户数量地提供IT服务和商业应用。用户可以使用这些服务, 但不拥有这些服务。由于资金投入巨大, 只有Google、IBM、Amazon、Microsoft、Intel等IT巨头才能承担的起。目前国内也有中国电信、中国移动、华为、百度、阿里巴巴等企业先后发布了各自特色的云计算平台和相关产品。

2. 私有云

单个企业或机构特别定制、搭建云计算基础架构, 面向内部用户或特定的外部用户提供云服务。由于私有云是为一个用户单独使用而构建的, 因而能够实施对数据、安全性和服务质量的最有效控制。

3.混合云

企业或机构将公共云和私有云或若干个私有云以某种方式进行整合, 既利用公共云或其它私有云提供的云服务, 也有自己单独的云计算基础架构。

三、基于云计算的教学资源平台建设方案

云计算技术为IT产业界带来技术革新的同时也吸引大量从事教育行业人员的眼球, 人们已经意识到云计算的快速发展带来的广阔的教育发展空间和应用前景, 基于云计算机技术建设教学资源平台, 解决教学资源建设和应用服务之间的矛盾, 对于发挥教学资源的实效性, 提高资源利用率, 促进教学资源的共享具有重要的现实意义。

(一) 基于云计算的教学资源平台需求分析

1. 云计算有助于提升教学资源平台学习支持服务能力

当前, 为学生提供网络图书馆、流媒体视频点播、移动学习、虚拟实验室等学习、实训方式已经成为高等院校学习支持服务能力的一种重要体现。同时, 为了响应党中央建设“人人皆学、处处可学”的学习型社会的号召, 很多院校还承担了面向社会公众提供服务的重任。要想为难以估量的用户提供这些服务的话, 必然需要教学资源平台具有海量的数据存储能力和超级计算能力, 对于国内大多数高等院校来说, 这都是难以满足的。如果将云计算应用于教学资源平台, 利用云计算动态扩展的特性, 即使是大规模应用, 也只需增加服务器集群的数量, 不必更改云计算的应用架构, 就足以应对这种资源需求。

2. 云计算有利于促进教学资源共享

众所周知, 我国高等院校的办学规模、层次差异极大, 知名院校在教学资源方面的资金投入远非那些办学规模不大的学校所能比拟, 这样就造成部分院校的优质数字化教学资源和实验设施不能更大范围地发挥作用, 而另一部分院校苦于经费、师资和发展水平的限制, 难以提供高质量的教学资源和实验保障。基于云计算的教学资源平台将为各类院校提供一个教学资源共享的环境, 通过云计算技术, 那些普通院校可以分享参加合作的院校的优质数字化教学资源和设施设备, 让更多的师生能够利用虚拟教学资源, 有效提高教学资源利用率。

3. 云计算有益于提高教学资源的可靠性和安全性

传统教学资源平台中的资源大都是存储在服务器或本地计算机硬盘中, 如遭遇黑客攻击或病毒破坏, 这些资源就无法访问, 可靠性不高。而云中的数据采用的是分布式存储, 教学资源以多个数据块形式分散存储在云的节点中, 并且由于云计算的副本备份机制, 每块数据均有若干副本存储在不同的节点。即便是云中的某个节点发生错误, 也丝毫不影响教学资源的完整性, 具有很高的可靠性和安全性。

(二) 基于云计算的教学资源平台模型

1. 云计算基础设施类型的选择

将云计算应用于教学资源平台, 首先要面对的就是云计算基础设施类型的选择问题, 必须根据公共云、私有云、混合云三种类型的优缺点, 来进行选择。

公共云是由各云服务商提供的云计算模式, 其优点是院校可以降低构建基础设施的成本, 将建设风险转嫁给云服务商。但缺点也很明显, 完全应用公共云的服务, 就要将数据和计算完全交给云服务商, 势必会增大数据的意外泄露风险。

而完全由院校建立自己的私有云的话, 高校虽可以拥有基础设施, 并实现对数据及其安全性和服务质量的有效控制, 但投入的人力、物力、财力就相当大。此外, 这种投入很有可能随着用户需求的提高而持续增加。这无疑对经费有限的院校是一个考验。

基于此, 考虑到资金实力和服务范围, 兼具公共云的价格优势和私有云的相对安全保障的优点, 同时又更加灵活方便的混合云模式显然更适合高职院校采用。当然, 各高等院校也可以根据实际情况, 灵活组建适合需要的混合云, 例如一个“公共云”加上若干“私有云”;一个大的“私有云”加上若干小的“私有云”;抑或是一个“公共云”加一个大的“私有云”再加若干小的“私有云”等等组合形式。在“私有云”平台下的教学资源内容只允许“私有云”有权限的用户读写, 而外部用户则限定在指定的开放部分读取。这样可以实现教学资源共享, 又可以保证本地教学资源的信息安全。

2. 基于云计算的教学资源平台构建

(1) 基于云计算的教学资源平台的逻辑架构。

通过对基于云计算的教学资源平台的需求分析和混合云模式的特点, 教学资源是由参加合作的高等院校的教学资源组成“云”, 当任意一个用户访问云中的资源时, 他不需要知道资源存储在哪台服务器上, 系统能自动分析访问者的IP并确定路由, 寻找到访问者“最近”的资源后, 建立最佳连接路径来传送数据。当云中某一台服务器发生故障时, 系统能自动转到其它服务器。并且, 由于采用基于统一身份认证的Saa S服务模式决策管理对普通用户的资源平台的授权, 可以实现用户只需注册一次就可以访问全部资源服务器上的资源, 真正实现教学资源的共享 (见图2) 。

此外, 得益于云计算平台强大的计算能力, 用户端也不再限定于计算机, 还可以是手机、平板电脑等移动设备, 甚至是网络电视 (IPTV) 等。

(2) 基于云计算的教学资源平台架构。

基于云计算的教学资源平台的硬件是通过云计算数据中心所提供的Iaa S服务获得的可自由扩展的基础设施、教学资源平台软件和海量的教学资源构成。在云计算数据中心中, 所有的硬件资源, 包括各种计算设备、存储设备和网络设备等基础设施通过虚拟化管理软件成为一个虚拟存储池, 经过虚拟化软件和统一的资源管理调度中心, 就可为用户提供了一个统一的接口, 组成了平台架构的Iaa S (基础设施即服务层) , 这也是构建云计算平台的基础。

云操作系统及各类系统管理软件实现了平台架构的Paa S (平台即服务层) , 主要包括软硬件监控软件、分布式文件系统等。

Saa S (软件即服务层) 是面向用户提供各类教学资源的应用软件服务。例如用户学习的视频点播系统、数字图书馆和在线学习平台, 以及用于实验实训的虚拟计算实验室等 (见图3) 。

四、结束语

随着“云计算”技术与应用模式的日趋成熟, 以微软、IBM、亚马逊、谷歌等为代表的各类“云服务”已经成为未来互联网发展的一种重要方式。我国的教育领域正以“云计算”与“云服务”的发展为契机深入改革与创新, 积极探索并推广其在教育行业的广泛应用, 基于“云计算”的教学资源平台在可以预见的未来将发挥着巨大的作用。我国教育主管部门应该清醒地认识到“云计算”应用模式对于教育资源的巨大整合作用, 考虑我国当前的技术发展情况开展云计算应用需求分析、系统构建、技术开发与实现等方面的科学研究, 发挥软件企业的技术力量加强“云计算”教学资源平台的功能开发, 促进我国各类教育资源建设的可持续健康

参考文献

[1]张向阳.基于“云计算”的教学资源平台构架与应用研究[J].煤炭技术, 2012 (1) .

[2]何克抗.我国数字化学习资源建设的现状及其对策[J].电化教育研究, 2009 (10) .

[3]罗晓娥.数字化学习资源建设与应用实践[J].中国成人教育, 2009 (23) .

[4]焦迎春.基于数字化学习资源中心的网络学习平台建设的思考[J].数字技术与应用, 2011 (4) .

[5]张莹.“云计算”技术在高校资源建设中的应用初探[J].科技资讯, 2009 (9) .

基于云计算平台的资源调度优化研究 第8篇

关键词：云计算,资源调度,粒子群算法,资源利用率,CloudSim

随着互联网商业竞争的日益加剧及虚拟化技术的发展,云计算已然彻底改变了信息技术的获取及处理方式。而云平台资源调度既是云计算的关键,又对云计算系统的工作性能有着直接的影响,因此研究获取一款高效的计算资源调度模型至关重要。

针对云计算集群的异构及不稳定问题,文献[1]提出了一种基于统计分析的Hadoop任务槽分配机制算法RSSO,并在一定程度上提高了集群的性能[1]。为了解决服务器的吞吐量问题,文献[2]通过研究蜂群算法,提出了基于负载分发的蜂群算法的负载平衡机制[2]。此外基于蛙跳算法、免疫进化算法等研究出的资源调度模型,虽均在提高云计算资源效率上做出了贡献,但却存在着易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺陷。

为了研究获取更优的云计算调度方案,提高云计算的资源利用率,本研究对粒子群算法的原理进行了研究,并结合实际针对性的对算法进行了改进,提出了基于改进粒子群算法的虚拟机部署算法(simulated annealing-particle swarm optimization,SA-PSO)及基于改进粒子群算法的双适应度任务调度算法(double fitness-particle swarm optimization,DF-PSO)。之后通过仿真证明了提出算法的有效性。

1 云计算资源调度问题描述

云计算资源调度通常分为两步,第一步在虚拟资源层分配任务至虚拟机上,第二步在物理资源层部署虚拟机至物理机上。

研究发现,一方面云平台往往使用简单的虚拟机资源,以牺牲平台负载均衡为代价来提高云平台部署的效率。另一方面云平台所提供的物理资源,是通过放置在物理机上的虚拟机而实现。又由于虚拟机对不同类型的资源需求不同,且物理机的配置也不尽相同,因此需要研究一种在保证部署效率的同时将虚拟资源均衡的调度到物理资源中的办法。

2 基于改进粒子群的虚拟机部署算法

2.1 改进的粒子群算法

传统的粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)具有并行处理、鲁棒性好等特点,目前已广泛并成功应用于函数优化、神经网络设计、信号处理等领域。在PSO中当判断得到计算出的适应度优于最优解时,便会将该粒子作为最优解,因此容易出现误将局部最优解定为全局最优解的情况。

模拟退火算法源自固体退火原理,其理念为在退火过程中随着温度的降低,算法自身的概率突跳特性能够促使其在解空间中获得全局最优解,即在温度较高时可以舍弃局部最优解而寻求全局最优解[5]。算法核心为退火概率,计算公式如(1)所示。

其中P表示温度T时刻趋于平衡的概率,△E表示内能的变化量,T表示温度,K表示Boltzmann常数。

因此为了优化传统粒子群算法的收敛性,选择在其过程中引入了模拟退火算法。当有粒子的适应度劣于最优解时,便通过Metropolis进行二次判断,进而决定舍弃与否。如此便实现了获得局部最优解后能够概率性的跳出,并最终得到全局最优解。如图2所示为改进粒子群算法的流程图。

根据公式(2)并结合改进算法,研究出的适应度淘汰公式如(2)所示。

其中p表示接受适应度的概率,F表示当前适应度,Fg表示最优适应度,T表示温度(随迭代次数的增加而减小)。T=T*k,k表示变化系数(k=0~1,k越大表示温度降低的越慢)。

得到粒子群的适应度函数值后,根据公式(2)计算其概率并进行取舍。T的初值为第一次迭代时的最优解,当T较大而F-Fg较小时,P值较大,这时得到的解会劣于全局最优解,同时也使得有了跳出局部最优解的可能。随着迭代次数的增加,系数k逐渐降低,,当温度低于最小值时,便跳出退火算法,重新根据粒子群算法直至得到全局最优解。

2.2 基于改进粒子群的虚拟机部署算法

对于研究提出的改进粒子群算法,适应度函数是判断粒子优劣性的唯一标准,但其并不唯一,需要具体问题具体分析。因此在对虚拟机的内存、带宽以及计算能力等因素进行综合分析研究后,所得出的负载不均衡度判断适应度函数如公式(3)、(4)、(5)所示。

其中mi表示i号物理机的内存利用率,mavg表示所有物理机内存利用率的平均值;bwi表示i号物理机的带宽利用率,bwavg表示所有物理机带宽利用率的平均值;其中ci表示i号物理机的计算能力利用率,cavg表示所有物理机计算能力利用率的平均值。

公式(6)为结合三个不平衡度得到的加权平均值,并以其作为判断粒子优劣性的标准。

其中αi表示第i个适应度的影响因子。

将虚拟机分配到物理机上后,各个物理机所耗费资源的平衡度称为资源的负载均衡度。当单台物理机资源占用率过高,而其他某台资源占用率过低的现象发生时,便会出现前一台物理机运行效率大大降低,而另一台则处于闲置状态的情况。加上物理机性能不尽相同的条件,分析得出计算负载均衡并不能以物理机分配资源的多少为标准。因此选取资源占用率为标准,并通过统计标准差对差异进行比较。标准差小时表示各资源的占用率数值更接近,则分配方式均衡。反之则不均衡。

2.3 虚拟机部署算法模型

将虚拟机分配到物理机的方式即为虚拟机的部署方式。结合粒子群算法,则定义粒子表示部署虚拟机的方式,粒子位置的变化表示方式的改变,负载不均衡度为粒子优劣性的判断标准。

定义物理机集合为H={h1,h2,h3,…,hn},n为物理机总数。虚拟机的集合为VM={vm1,vm2,vm3,…,vml},l为虚拟机总数。虚拟机到物理机的部署方案定义为F⊆VM×H,对于任意(vmi,hj)∈F,表示将i号虚拟机部署到j号物理机上。且单台物理机上虚拟机所占资源的总量,不得超过其自身资源总量,即:

Qij表示将i号虚拟机部署到j号物理机所占用的资源,Rj表示i号物理机的资源总量。

定义粒子(长度为l)表示部署方案,如公式(7)所示,其中ki表示将i号虚拟机部署到ki号物理机。

定义粒子的速度为v,如公式(8)所示,其中vi表示第i位的变化量。

3 基于改进粒子群的双适应度任务调度算法

由于虚拟机数量远小于云平台中的任务数量,因此需要研究获取将任务分配到虚拟机的最优分配方式,即最优的任务调度策略。传统的任务调度方式将重点放在了任务的完成时间上,而忽略了负载的均衡性,对此本研究提出了改进离子群的任务调度算法,来完善这一现象。

3.1 适应度函数

在任务调度算法中仍可沿用第2节所提出的改进粒子群算法,但要针对性的作出改进。为了能够根据虚拟机性能、任务情况等提前预知负载均衡度和任务总耗时,本研究采用了双适应度方法,即任务执行总时间和虚拟机负载均衡度,如公式(10)和公式(11)所示。

其中l表示虚拟机总数,k表示r号虚拟机所执行的k号任务,Time(r,j)表示r号虚拟机所执行的j号任务运行耗时。考虑到虽然虚拟机间为并行,但虚拟机上任务为串行执行,因此可认为某一虚拟机运行时间的最大值即为任务执行的总耗时。

其中l表示虚拟机总数,mi表示i号虚拟机所有任务占据的内存总量,mavg表示所有虚拟机内存使用量的平均值。同样由于虚拟机上的任务以串行方式执行,因此无需比较内存占用率,而是将分配到每一个虚拟机上任务的内存总量作为计算负载均衡度的标准。

结合上述两个公式,定义粒子的适应度函数为:

其中α、β分别表示任务执行总时间和虚拟机负载均衡度两个适应度的影响因子,其值视实际情况而定,根据需要可以控制其中一项起主导作用。

至此可以得出,通过任务执行总时间和虚拟机负载均衡度两个适应度所共同得出的粒子优劣性,既保证了任务完成时间最短,又保证了虚拟机的负载均衡。

3.2 任务调度算法模型

定义云平台中虚拟机集合为VM={vm1,vm2,vm3,…,vmn}(n表示虚拟机总数),任务集合为T={t1,t2,t3,…,tl}(l表示任务总数),将任务分配至虚拟机的方案定义为F⊆T×VM,对于任意,表示将i号任务调度到j号虚拟机上。

定义粒子(长度为l)表示调度方案,如公式(13)所示,其中ki表示将i号任务调度到ki号虚拟机上。

定义粒子的速度为v,如公式(14)所示,其中vi表示第i位的变化量。

综合以上双适应度算法,公式(12)所得出的适应度函数值,即为粒子所对应调度策略的运行总时间和负载不均衡度共同作用的结果,值越小则调度策略越优。

4 资源调度算法仿真

仿真实验选取Cloud Sim工具,实验首先通过建立虚拟数据中心,并根据虚拟机部署算法将虚拟机部署到物理机上,再根据公式计算得出物理机的负载均衡度,以此验证算法的有效性。其次在上一实验的基础上,通过虚拟任务大小、指令长度随机的多个任务,并根据任务调度策略将任务分配至相应的虚拟机,最后通过判断任务执行时间即虚拟机的负载均衡度,来验证算法的有效性。

4.1 算法参数

4.1.1 虚拟机部署算法

虚拟机和物理机的参数如表1、表2所示。

将粒子的长度设为9,粒子位置上的数表示虚拟机所分配到的物理机。将迭代次数设为800,并作为算法的结束条件,当迭代次数超过该阈值时,便取此刻的全局最优解为虚拟机部署到物理机的最优方式。

4.1.2 任务调度算法

云任务的创建表如表3所示。

考虑到此次实验运行时间更为重要,因此定义公式(12)中的参数α=4,β=1,在保证负载均衡度的同时使总运行时间最短。

该实验的迭代次数同样设为800,当迭代次数超过该阈值时,便取此时的全局最优解为任务调度的最优方式。

4.2 结果分析

4.2.1 虚拟机部署算法结果分析

为了验证模拟退火算法的引入改善了传统粒子群算法的收敛性,实验将传统粒子群算法(PSO)与提出的虚拟机部署算法(即SA-PSO)相比较,定义F为适应度,Y=1-F为负载均衡度,实验结果如图3所示。

分析图3可知,传统粒子群算法在初次得到最优解后便认定该值为最优解,不再调整。而改进粒子算法由于退火模拟算法的作用,会跳出局部最优解并不断调整,最终获得更优的最优解,证明了引入模拟退火算法的有效性。为了验证改进粒子群算法在虚拟机部署方面的有效性,实验选取在同等条件下只改变虚拟机和物理机的个数,所得到的结果如图4所示。

分析图4可知,系统的负载均衡度会随着物理机和虚拟机个数的增加而降低,但使用改进粒子群算法的负载均衡度要优于传统粒子群算法的负载均衡度,能达到更好的部署效果。

4.2.2 任务调度算法结果分析

定义任务个数范围为50~400,梯度为50。指令长度范围为10000-30000MI,任务长度范围为200-400MB,两者均随机生成。通过提出的任务调度算法(DF-PSO)和贪心算法(GA)对任务进行调度,并比对任务完成的总时间和负载均衡度,得出的结果如图5所示。

分析图5可知,随着任务数量的增加,任务的执行时间几乎相同,GA的调度方式有时更优。

定义负载均衡度Y=1-F/10000,实验得出的任务调度算法(DF-PSO)和贪心算法(GA)的负载均衡度如图6所示。从图分析得出所提出的任务调度算法在负载均衡性上明显优于贪心算法。

分析图5和图6可知,所提出的基于粒子群双适应度任务调度算法,虽然牺牲了一定的任务执行时间,但却在负载均衡上占有很大的优势,因此对资源调度具有一定的价值。

5 结束语

云计算资源管理平台 第9篇

1) IaaS, 是一种通过互联网向用户提供硬件设备等基础资源服务的模式。用户可以根据自己的需求, 动态申请或释放节点, IaaS是以庞大的服务器群作为支撑的, 用户可以“无限量”地按需申请资源。

2) PaaS, 是一种通过互联网向用户提供应用程序的运行环境的模式。用户只要遵循特定的编程模型, 便可配置托管环境, 控制和部署应用程序和服务, PaaS与基于数据中心的平台进行软件开发进行比较, 费用要低廉很多。

3) SaaS, 是一种通过互联网向用户提供运行在云计算基础设施上的应用程序的模式。用户可以通过功能简单的瘦客户, 如浏览器等访问云平台, 而不需要控制和管理底层的云基础设施。

一、云南省科普资源云平台基础架构设计

基础设施层对应的是云基础设施即服务 (IaaS) 。在云平台基本架构的基础实施层中, 可分细分物理层和虚拟层两层。其中, 物理层包含的是计算机、服务器、存储器、网络设备等硬件设备。这些硬件设备通常存在着某种程度的差异性, 如型号、规格等, 但通过虚拟化技术的处理后, 可以把这些硬件设备之间的差异性屏蔽, 通过虚拟化处理, 新老设备可以共存。这些硬件设备经过虚拟化处理后形成的资源可以看作一个庞大的资源池。资源池的资源可以按需分配, 从而实现快速提供虚拟机器或物理机器, 迅速部署环境和均衡工作负载。把物理层的资源虚拟化后形成的虚拟层, 基础设施层可以灵活地为上层提供各种虚拟的服务, 实现强大的计算能力和海量的数据存储。通过云管理工具, 基础设施层可以灵活地分配和回收虚拟资源, 为在基础设施层上部署各种服务提供帮助, 用户可以在基础设施层上构建各种平台和应用。基础设施层对应的服务为IaaS, 作为一个平台的虚拟化环境, 可以通过本地部署的云计算平台提供, 也可以由第三方云服务供应商提供。

云平台层对应的是平台即服务 (PaaS) , 架设在基础设施层之上的, 提供的是平台即服务 (PaaS) 的解决方案, 由一系列软件资源组成, 为用户提供开发和运行应用系统的环境, 并具有对其监管控制的功能。

云应用层对应的是软件即服务 (SaaS) 。在云计算的服务模式中, 云应用层集合了所有应用软件的集合。这些应用软件建立在基础设施和平台层之上, 是由Internet或本地网络提供给用户。这些服务可以通过浏览器直接访问, 也可以通过瘦客户端调用开放的API。

由于云南省科协信息化起步较早, 相应的应用系统庞大且复杂, 为保证高效的投资和资源合理的应用, 采用统一规划、分步实施的策略逐步的完成从资源、数据、应用的逐层升级, 本次建设主要以完成建设基础的Iaas为主要目标。

二、云南省科普资源云平台网络架构

1) 上部为公众查询和政府监管通过互联网访问;

2) 中部为数据中心核心网络区域:2 台核心交换机网是万兆网口, 而互联网带宽是千兆网口, 所以通过两台接入交换机做网络对接;两个防火墙实现数据安全隔离, 安全网关;核心网络区域是数据中心共同使用。

三、总结

基于云计算的高校档案管理平台研究 第10篇

一、云计算概述

云计算理念是Google首席执行官Eric Schmidt在搜索引擎大会上首次提出的[1]。云计算是基于现有互联网技术发展起来的一种基于互联网的数据信息及相关服务共享模式, 是一种新兴的共享架构方法。云计算的基本原理是用户所需录入、引用和处理的数据信息是存储在互联网大规模服务器集群的数据中心中, 并非在用户的个人电脑和个人移动终端设备上运行和存储。由数据中心的管理者负责其正常运转和维护管理, 保证其有快速的计算能力和充足的存储空间来供用户使用, 用户可以在任意的地点和任意的时间没有任何限制的情况下接入互联网的终端设备。就如同家庭用电由电厂统一供电和家庭自己用发电机单独供电一样, 统一供电的成本和便捷程度远胜于单独发电, 同样云计算相比传统的网络服务优势也是如此。也可以这样讲, 云计算技术应用中, 任何基于互联网的信息资源、网络服务和数据处理都可以像电厂统一提供用电一样方便快捷。

二、云计算的发展现状

在网络科技高度发达的今天, 云计算技术发展极为迅速, 基于云计算的各种实践和应用也不断增加。微软、IBM等世界知名公司从2006年就开始纷纷推出了自己的云计算平台。国内的云计算技术的应用与发展也呈现激增态势, 各政府职能部门也相继推出并实施基于云计算技术的各类管理平台。

在实践应用方面, 云计算在高校档案管理领域还没有成功的应用案例。而在理论研究方面, 国内档案领域早在2009年就有研究人员开始关注云计算的相关理念与技术。但是云计算的理念在高校档案管理方面的应用和研究还处于摸索阶段, 有关云计算对高校档案管理产生的巨大影响、以及对档案信息存储、使用处理和共享等方面的研究涉及很少。

三、基于云计算高校档案管理平台的特点

高校档案管理平台涵盖人员、图书资料、设备等各个方面的信息, 信息量大。基于云计算技术的高校档案管理平台是由基于互联网络的服务器集群来实现。数据信息的存储、管理和使用无须在本地计算机或者服务终端上执行, 而是存储在网络计算机集群的数据处理中心中, 并通过一定的网络协议来保证数据的安全性和便捷。基于以上分析, 基于云计算高校档案管理平台有如下特点:

1. 云计算能够提供完善的信息资源服务能力, 有利于提高档案服务和管理水平

随着高校事业的发展, 各类数字档案信息数量快速增加, 高校档案管理和服务水平亟待提高。云计算技术以相对独立的应用软件为载体, 将各类零散存储的档案信息加以整合, 为使用者提供通用统一的登入方式, 将各类应用服务最大限度进行集成, 提供一站式服务, 将传统的数字化档案检索方式拓展至服务云端, 大大的提高数字档案馆的管理和服务水平。基于云计算的高校数字化档案管理平台能够充分发挥自身优势, 提升数字化档案服务和管理能力, 使高校数字化档案管理最大程度发挥自身功效。

2. 云计算能提高高校档案信息服务的可持续性

传统的档案信息往往存储于某台固定的服务器上, 一旦服务器遭遇病毒或恶意程序的攻击, 档案信息资源就无法实现网上利用。而在云计算模式中有强大的服务器集群做支撑, 用户的数据信息和程序分布在不同的物理服务器上, 即使某台服务器出现故障。其他服务器也可以快速便捷的将出现故障的服务器中的数据信息快速备份到其他服务器上, 继续来提供服务。

四、基于云计算高校档案管理平台面临的问题

云计算作为一项新兴的网络技术, 在高校档案管理上的应用还处于探索和研究阶段, 还面临诸多问题。

(1) 信息安全问题。基于云计算的高校档案管理平台主要依托互联网来对信息的存储和使用进行管理, 而互联网上的各种安全问题也与之相伴。传统的档案信息存储在本地存储设备, 安全性有很大的保障。而云计算模式下的档案信息将会不可避免的遇到诸如网络病毒、恶意程序的攻击。因此如何确保档案管理平台数据信息的安全是合理应用云计算技术的关键性问题。

(2) 执行标准问题。基于云计算的高校档案管理平台目前国内乃至国际上没有通用的执行标准, 而通用的标准对于一项新兴技术的发展有着至关重要的作用。怎样的“云”才是统一标准的计算云, 目前云计算应用领域尚无定论, 在高校档案管理应用领域需要更加积极和努力的探索和研究, 制定利于该技术理念顺利普及和推广的执行标准。

在信息网络化和资源全球化的今天, 云计算技术的出现打破了传统的数据信息存储、处理和共享的模式, 形成了一个全新的信息管理与服务体系。但是, 目前云计算技术的应用还处在初级探索阶段, 各种与之相关的技术和配套设施还在不断的完善中。而云计算概念的出现及应用给高校档案管理带来了新的发展机遇。高校在档案管理过程中, 需要积极应对现有的各种问题, 改变传统的数字化档案使用和管理模式, 充分利用云计算提供的强大资源整合能力来提高数字档案管理的整体业务能力和服务水平, 这对于高校档案管理模式和应用服务方式等方面都具有积极意义。

摘要：依据高校档案管理技术的特点及档案管理技术发展的需要, 提出一种基于云计算的高校档案管理平台。介绍了云计算的基本概念和应用情况。对基于云计算的高校档案管理平台的特点进行了分析, 对其发展趋势进行了探讨。

关键词：云计算,高校,档案管理,研究

参考文献

[1]陈康明, 云计算在档案管理中的应用[J], 云南档案, 2012 (5) :27-29

云计算资源管理平台 第11篇

关键词：信用卡 风险管理 大数据 云计算

三十年来，随着国民经济高速发展、消费环境逐步成熟，我国信用卡产业从零开始，取得了跨越式进步，已经成长为全国经济产业的重要内容。同期，以大数据、云计算为代表的新技术发展迅速，正深刻改变现有商业银行生态环境。作为商业银行支柱性业务之一，信用卡同时兼具资产业务和中间业务双重特点，不可避免地受到新技术的渗透和影响，已逐步实现互联网方向转型。但是，我国商业银行现有的信用卡业务风险管理，却存在着信息不对称、风险管理成本高、运营流程不合理等问题。基于大数据云计算的信用卡风险管理平台（以下简称平台，如图1所示）是一个云计算、云存储的大数据分析和应用平台，具有灵活、自主、开放、易用、安全的特点。平台运用大数据、云服务思维解决数据服务的及时性问题，我国商业银行可以借助平台实现精准授信、风险计量、风险预警等风险管理能力的提升。

一、平台功能概述

（一）风险信息广泛收集

数据信息是平台进行信用卡业务风险管理的必要条件，包括内部信息和外部信息两类。内部信息收集方面，信用卡经营和催收过程，市场调查、审批审查、风险检测环节，电子化渠道办理业务过程等。充分收集客户信息，完整保留交易记录数据，实时纳入数据库。在外部信息收集方面，可以通过同业间的数据交流，相关机构和部门的交互联网，甚至通过购买、协作、交换等方式与第三方数据公司进行合作。各种渠道和方式的数据信息广泛采集，有利于交叉印证和准确授信，从而能有效控制风险。

（二）风险数据有效治理

用平台进行信用卡业务风险管理，既要求数据“量大、面广、时间长”，还要求对数据进行有效治理，才能保证得到真实的分析结果。所谓数据治理即在相关管理制度下，严格分类内容差异、性质有别、来源不同的数据信息，以确保数据的及时、连续、完整、可靠，强化对数据信息的管理。具体来看，就是首先对来自各部门的大量局部化、碎片化的数据严格输理，形成常态化的数据清洗和管理机制；其次，从技术上把各个部门的管理系统进行改造、升级并纳入到平台上来，保证业务流程的全覆盖；从而为全面的风险管理、实时的风险监控提供有效技术支持。

（三）风险全面持续监测

平台支持实时、全流程信用卡风险管理。通过对持卡人实施全面连续的风险监测，形成闭环监测体系，包括集中式发卡审批、用卡过程动态监测等。基于平台进行高精度风险建模，不仅可精准识别、动态审查申请人的财务状态，又可计量出可接受的最大风险敞口；同时，对习惯性数据信息进行逻辑性分析，使得做出的判断更加专业、可靠、贴近实际。持卡人用卡过程中，一旦出现交易大幅变动或其他与交易习惯不符的异常情况，平台会主动提醒或自动采取有力的防范措施，如：提示、报警、信用卡冻结等。

（四）技术不断创新及运营流程优化

基于有效治理后的海量数据，平台可以快速、准确地定位风险、捕捉风险，有效化解风险，同时，对可能出现的新风险起预警作用。因此，建立高精度的风险分析模型需要不断的技术创新。同时，为推广和应用基于平台的信用卡业务风险管理模式，要求发卡银行同时进行适应性的运营流程优化，目的是将平台与信用卡业务流程紧密融合，将大数据分析技术贯穿到信用卡生命周期的每一个过程和环节中，从而实现全流程、全面的信用卡风险管理。

二、平台实践案例

大数据的核心是预测，即在大量、完整数据基础上分析、寻找变量之间的相关关系，从而发现规律，并对未来可能发生的事情进行预测。基于平台的信用卡业务风险管理应用场景包括：在线精准授信、支付交易欺诈侦测、反洗钱等。下面通过工商银行外部欺诈风险管控云平台实践进行详细阐述。

（一）工行平台实践建设路径

1、组织架构及制度体系完善

工商银行基于董事会、高管、评估小组“三道防线”原则，建立了与自身业务发展和监管要求相适应的外部欺诈风险管理组织架构，并陆续出台了集团和专业层面的一系列制度及管理规定。

2、反欺诈文化建设

工商银行通过网络大学、网点直通车等内部渠道，及网站推广、公益广告等外部手段，积极培育稳健审慎的风险管理文化，打造金融生态的良好环境。

3、大数据风险管控平台打造

工商银行立足自主创新，研发并投产了外部欺诈风险信息系统。该系统采集了工商银行内部、各级政府机关、国内同行、国际同行等提供的各类风险信息近千万条。通过风险数据库与业务的实时匹配，大副提升了风险判断的准确性和有效性。

4、外部欺诈风险的分类控制

工商银行将黑名单定点清除与风险监控模型相结合，基于大数据分析技术，将风险控制系统投产到各重要业务领域。如在信用卡领域投产的交易欺诈系统，基于刷卡交易的时间、地点、笔数、金额、类型、商户等多维度信息，实现了欺诈风险的精准定位、快速识别和有效控制。

5、风险防控效用评估

基于新巴塞尔协议及国家监管条例，工商银行成立了专门的领导小组开展风险防控效用评估。按预定计划，对上百项管理活动和业务领域中的欺诈风险进行了效用评估，并先后实施了600多项整改措施，有效提升了欺诈风险的管理水平。

6、欺诈风险全球化交流合作

工商银行通过加入国际银行安全协会（IBSA）、发起《欺诈账户止付协议》、翻译引进国际现代安保管理理论等方式，不断融入全球金融体系，并加强了相关方面的国际合作。

（二）工行平台应用成效

1、突出保护客户利益

王晓平和张艳薇（2015）提到，截至2015年2月，通过在全业务渠道对欺诈交易布控拦截，工商银行已经有效防范多起欺诈商户的盗刷案件、公司信息的泄露案件等，避免本币、外币损失分别约9500万元和950万美元。

2、降低风险管理成本

与以往风险管理只是成本负担观点不同，工商银行外部欺诈风险管控体系建设实践，不仅有助于完善客户精细化管理和提高营销效果，还节约了营销成本，树立了风险管理同样创造价值的新理念。如停止支付有风险的信用卡近五万张，处理信用卡相关风险事件近二十万起，避免了经济损失金额近六十亿元。

3、创新风险管理模式

通过外部欺诈风险管控体系实践，工商银行初步探索出一条新的“将统一风险管控平台嵌入业务流程、自动风险预警控制、新兴业务风险评估”风险管理模式。同时，通过整合分散的欺诈风险数据到信息平台，不仅统一了全集团的客户风险评价标准，而且使业务管理控制能力显著增强。

三、研究亮点及优势

（一）减少信息不对称

从大数据的定义不难理解，只有横截面与纵向共享的全量数据，才能称为真正意义上的大数据。因此，从横向来源看，扩展除商业银行之外的个人、企业、政府等不同渠道获取数据的能力；从纵向来源看，在各渠道之间建立了实时的数据流通机制，保证数据的不断积累，从而实现最全面、最权威风险数据的整合，从而把信用卡风险管理的信息不对称性降到最低。

（二）降低风险管理成本

云计算技术可以有效解决数据快速处理问题，同时，发卡银行内部云平台的搭建，实现了平台化协作模式，不仅带来了资源共享，而且也减少了各部门数据需求的重复投入，降低了成本。此外，在私有云基础上，各发卡银行逐步把公共的部分独立出来，从而形成行业云。行业云将因为能够实现更大的规模经济而降低单个发卡银行与整个信用卡行业的运营成本，推动整个产业竞争优势的提升。

（三）新风险预警

面对风险的多元化发展趋势，大数据搜集主体通过数据挖掘，寻找大数据中隐含的内在联系与相关关系，可以发现某些数据与其行为主体的规律。此外，风险数据的分析结果，不仅对现有风险类型有预测和实时监控意义，而且，对未来可能出现的风险类型，也有很好的防范效果。从而辅助发卡银行从组织架构、内控机制、运做流程等方面提前部署和谋划。

四、研究应用价值

信用卡风险管理涉及组织体制、科技研发实力和内控机制等方面内容，是一个庞大的系统工程。基于平台的信用卡风险管理主要侧重于技术手段方面，即是以大数据和云计算为支撑，以风险管控云平台为手段，以数据分析、风险预测、实时监控为目标，实现对信用卡风险的事前、事中、事后全流程、全面的风险管理。本研究的应用价值包括：

（一）数据整合能力提升

对我国商业银行来说，充分了解持卡用户有利于精准授信从而降低风险。有了平台，商业银行可以从各种渠道广泛采集客户信息，充分利用大数据全体和在线的特点，兼容结构化、半结构化、非结构化数据类型，并从深度和广度上进行分析整合，实现数据的有效治理，从而能够还原客户原貌，提升对客户的认知度。

（二）风险量化管理能力提高

我国商业银行传统的信用卡风险量化管理技术简单、粗放，不利于互联网环境下业务发展需要，需要逐步过渡到精确的风险计量管理技术。风险的精确计量技术与统计学、金融学和信息技术的发展密切相关，因此，我国商业银行提升风险的精确量化管理能力需要新的管理工具和方法，平台提供了全新的可能性。商业银行可以利用平台收集的信用卡用户状态变化信息，获得变化规律，基于规律进行高精度建模和风险点位控制，应用点位的风险量化计算结果评估用户价值，从而实现风险高低程度的准确评测。因此，通过建立一套动态量化并核算风险生成过程的模式，我国商业银行的风险量化管理能力将得以大幅度提升。

（三）信用卡风险决策模式创新

由于风险决策的标准不统一、数据非实时、缺乏客观因素支撑等原因，导致我国商业银行的信用卡风险决策存在复杂低效，及时性和可靠性低，主观性强且信息不对称的情况，进一步加大了信用卡风险的管控难度。平台通过深入分析各个变量之间的内在联系和相关关系，建立精准的分析模型，通过试验不断提高模型精度，最终使得风险决策模式更加科学、及时、准确、客观。因此，我国商业银行可以借助平台实现信用卡风险决策模式的不断创新。

（四）信用卡风险数据共享推进

在平台强大的技术支撑下，我国商业银行可逐步实现发卡银行内部、信用卡行业内部、信用卡相关产业之间等三个层次的数据共享。各业务部门和系统之间的信息共享，有利于避免重复投入和合理控制成本；发卡银行之间共享行为及交易数据，有利于降低风险并提高服务精准性；信用卡相关产业的数据共享，有利于实践社会大征信，在数据共享标准下让数据顺畅流动起来，降低风险，提高服务质量。

参考文献：

[1]芮祥麟.金融业大数据应用（下）[j]. 软件和信息服务， 2014（12）

[2]王晓平，张艳薇.打造全能金融服务，创造数据价值[j]，中国金融电脑，2015（8）

[3]维克托·迈尔—舍恩伯格，肯尼斯·库克耶.大数据时代[M].浙江人民出版社，2012

云计算资源管理平台 第12篇

云计算技术利用高速互联网的传输能力,将计算、存储、软件、服务等资源从分散的个人计算机或服务器移植到互联网中集中管理的大规模高性能计算机中,从而使用户像使用电力一样使用这些资源。云计算表述了一种新的计算模式:应用、数据和IT资源以服务的方式通过网络提供给用户使用。

目前我国的应急管理平台主要有两类:(1)大学和研究所研发,以研究分析模型,出高水平科研成果为任务,这部分多是单机型、C/S架构。这部分系统的特点是专业化很强,但集成度不足,不能满足多平台、复杂应急事件下应急管理功能应用。(2)企业集成商,主要针对部门应用,以集中管控为需求开发,其架构有B/S架构、C/S架构,多是层次化、流程化架构。这部分系统的特点是有一定的系统集成度,具有一定实际应用价值和技术能力,但专业化不足,没有采用面向云计算的架构,也不能满足多用户规模化应用。

已有的这些平台架构,无论是学术型的,还是系统集成型的,架构简单、缺乏有效组织和系统规划,没有将专业性、低成本、广泛应用结合在一起,在架构设计的过程中,没有考虑到云计算技术。且不是一个面向多用户、多应用的系统架构。

1 平台体系架构

云计算技术为网络化分布的IT资源优化和分配提供了先进的思想,给IT行业带来了重大影响。作为一种服务化的计算模式,云计算为应急管理提供了新的思想和强有力的辅助手段。借用云计算的核心思想、运营模式和相关技术,对应急资源进行服务化管理,可以提高应急管理的科学性和有效性。

应急管理模式可以借鉴“云”的思想,通过构建应急服务云平台,打破应急资源物理分布于不同部门、地区之间的“墙”,通过在逻辑上对一切可用应急资源的统一管理调配来实现应急联动、协同,则应急效率和应急效果都将得到显著改善。不同突发事件的应急管理可以按照事件的不同类型和等级转化为不同的应急需求。应急管理的目标就是充分感知变化的应急需求,统一规划和配置应急资源以满足各种突发事件应急管理的需求。

如图1所示:基于云计算的综合应急管理软件平台架构,为三层架构结构,最上层是系统服务层、中间层为平台服务层,最下层为数据层。

(1)系统服务层

系统服务层各子系统相互独立,可以进行独立开发和部署,通过共同的平台服务层组件进行搭建,形成不同的应用服务。子系统和用户类型存在于一个系统用户数据表中,每个子系统也维护一个可以使用该系统的用户类型表。当用户登录基于云计算的综合应急管理软件平台时,登录系统查找系统用户数据表,将与其相关的子系统分配给该用户使用。当用户进行子系统功能操作时,功能子系统查找子系统内部的用户类型表,不符合的用户类型将被拒绝服务。通过上述两级子系统与用户类型的关联管理,实现了子系统与用户类型的关联,实现了不同的用户类型登陆同一个软件平台,获得不一样的应用服务。该层为PC端、Web端和移动端应用提供系统级服务支撑。

(2)平台服务层

平台服务层采用微内核群技术,将实现分为多个微内核群,每个微内核群由一组微内核组成。整个平台服务层的基础单元是一个个的微内核计算单元,微内核的聚集,形成了微内核群,一个微内核群提供了一组功能。

(3)数据服务层

数据服务层所提供的数据均采用虚拟化存储技术存储在云平台的物理存储设备中。采用云存储,保证了数据存取的高效性、安全性和可伸缩性。针对每个数据库提供包括数据的操作、数据的处理等数据服务引擎,这样系统服务层和平台服务层在使用底层的数据时,不需要关心数据的存储位置,只需要执行数据的操作处理方法即可。

(4)软件平台的数据安全性和服务的安全性由云平台来实现。

基于云计算的综合应急管理软件平台将所有的应用、服务和数据统一部署在云计算平台上,通过云计算平台的安全管理来增强软件平台的安全性。

2 关键技术

基于云计算的综合应急管理软件平台架构充分考虑到云计算平台下,由于用户类型的多样性,其所带来的从数据分类、数据的组织管理、系统的维护、系统的业务应用方面与以前架构的不同,设计出一个能满足多种用户并发操作、定制服务、数据安全、易于维护、低价的系统架构。

基于云计算的综合应急管理软件平台所采用的技术路线是:以多用户的云平台为出发点,以综合应急管理软件平台为目标,集中采用微内核群技术、虚拟化存储技术、模块化和可搭建技术等最终构建出政府应急管理私有云平台、大型企事业单位应急管理私有云平台、中小企业安全与应急管理共有云平台、社会公众安全与应急管理信息服务平台、应急模拟演练共有云平台等用户服务平台。

2.1 通用数据、本地共用数据和实时数据的虚拟化存储技术

综合应急管理软件平台面向政府、企业和公众用户,政府部门又分为应急办、公安、交通和消防等。针对这些用户提供一致的,但又相互区别的数据服务,还必须保证数据的安全性,就需要从数据的物理存储、数据的分类和数据的管理等方面进行面向云计算的设计。

(1)综合应急平台将所有的数据分为三类:一种是通用数据库,这些数据不受用户类型的限制,以专业化服务的方式向各行业、社会公众提供服务;第二类是本地共性信息库,这些数据是不可以向社会公开的,属于用户的私有数据,供各部门内部共享使用,需要维护这类数据的安全性;第三类数据是实时产生的数据,这些数据安全级别比较低,但必须经过审核后有区分向社会公众和政府部门公布。

(2)三类数据对数据安全性、数据服务性能要求是不一致的。通用数据对数据的存储空间、安全性要求相对比较低,但用户访问量大;本地共用数据由于每个部门均要维护一份,对数据的存储空间、安全性要求相对较高,但用户访问量相对较小;实时数据对数据的存储空间要求相对较低、安全性比通用数据高、比本地共用数据高,用户访问量要求相对较小。建立三个虚拟化存储云平台,通用数据、本地共用数据、实时数据放在不同的虚拟化存储云平台上,对每个虚拟化存储云平台根据实际需求采用不一样的存储配置、吞吐配置和安全配置,在低成本的情况下,最大限度的保证了数据的安全性。

(3)为每类数据的服务增加用户的权限判断,只有符合权限的用户才能得到相关的服务。通用数据对所有的用户均开放访问权限,本地共用数据只对本部门开放访问权限,实时产生的数据只有应急办具有访问权限。

通过上述针对数据进行的技术处理,最终实现为用户提供了一致的,又相互区别、安全性和共享性有保证的虚拟云存储技术。

2.2 平台服务层微内核群技术

为了使系统中的功能模块专业化、可搭建定制、易于更新、易于工程项目实施,平台服务层设计采用微内核群技术。

整个系统由空间信息微内核群、统一通信微内核群、视频管理微内核群、Web应用微内核群、手机应用微内核群和信息交换微内核群组成。将微内核分配给专业项目组实施,可以确保功能模块的专业化,进而确保整个系统软件的专业化。比如将视频相关微内核分配视频项目组,将地图服务、地址服务、位置服务实现工作分配给地理信息项目组等。

采用微内核群技术不同于以往的功能模块技术,它不涉及系统的具体的功能,由于不涉及具体的功能,当运行于管理的各个插件时,能够保持相对的稳定,不会随系统的功能的变化而变化,便于系统进行升级,只要用新模块替换旧模块,不需要改变整个应用系统。在云计算平台下,综合应急管理软件平台要针对不同的用户提供不同的服务,这些服务间既有共同的技术,又有差异化的技术,在微内核的技术下,只需要将微内核按照不同的方式进行聚合,即能实现不同的服务。

采用微内核群技术,通过微内核的聚集,形成各种微内核群,提供多样的功能服务。

2.3 综合应急管理软件平台的集成管理与系统可搭建技术

多模式服务聚合策略模块集成大量异构数据库及各种功能服务平台,通过封装组合,聚合成新的数据服务和功能服务,以按需服务、动态聚合的理念,形成支持Web终端、智能手机终端、平板电脑终端、电话、传真的信息资源子系统、智能预案子系统、监测预警子系统、值班值守子系统、事件管理子系统、辅助决策子系统、应急评估子系统、模拟演练子系统、系统管理子系统等信息服务系统,实现全方位立体化的服务集成。

基于专业化的共性数据和共性技术,针对政府、企事业单位和社会公众,分别构建云计算应用。

3 系统特点

基于云计算的综合应急管理平台,主要有以下特点。

(1)可伸缩性。各种应急资源是可以整合的,根据不同需要、不同业务属性进行整合,可以定制新的应用。根据特定业务逻辑的集成,资源可不断扩充。

(2)自适应性。平台的规模可以动态伸缩,可以满足应用大规模增长的需要。计算节点同构可互换,保障服务的高可靠性,各功能组件可以随时替换,一个组件出了问题,新的组件可以随时聚集过来,生命力比较长。提供无限多的可能,构造千变万化的应用。

(3)功能与数据分离。功能和数据分离,才能实现软件的移动,重新组合,从单一的云细胞聚合成新的云细胞。

(4)可搭建级别的高可重用性,即功能、服务可聚合。根据新的需要很容易聚集新的云,聚集新的应用,可随业务的变化灵活定制、可以随时调整。

(5)专业性和低成本。将功能模块划分为各种微内核来实现,每个微内核由专业开发团队来实现,确保其专业性。

微内核聚集产生微内核群,实现各种业务应用。由云计算平台提供多用户、可伸缩、可扩展的框架支撑,保证软件平台架构的低成本。

4 结束语