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云计算、人工智能背后的意义——人类社会的自我进化

shaopenghan 2020-1-31 07:30

细胞进化由DNA主导，人类社会体系的进化由社会信息系统主导。 在人的进化中，大脑结构上的进化是很重要的一部分，大脑信息层面的进化是不能忽视的另一部分。人们学习各种技能、知识，接受教育，提高竞争力，更好地适应社会和环境，大脑通过学习思考表现在人的行为上，这也是进化。 信息系统的进化包含结构层面的进化和信息层面的进化。一个是硬件，一个是软件。 在人类文明漫长的历史演变中，社会信息系统有许许多多的进步，每次信息技术的提升都在推动着人类社会体系的进化，其中比较大的有三次。第一次是语言、文字的出现，第二次是纸张、印刷术，第三次是计算机、手机和互联网。现在我们仍处在社会信息系统的第三次进化中，曾经的电报、无线电仅仅是前奏，计算机、手机、互联网推向高潮，当下如火如荼的大数据、云计算、物联网、人工智能、量子计算是继续。 信息技术的进步是结构层面的进化，而知识、思想的进步则是信息层面的进化。历史中基督教、佛教等一神教取代旧社会的多神教，近代的文艺复兴，科学技术的崛起，民主自由思潮的兴起，这些是思想层面的进步。进步思潮的不断涌现，信息技术的突飞猛进，作用在社会中，工业革命、技术革命高潮迭起，让人类社会体系的进化步入快车道。 在人的进化中，有很长一段被大脑的进化所占据，人类社会体系的进化也是如此。技术层面，物联网、大数据、人工智能、量子计算还有很大的拓展空间。信息层面，知识思想的进步会是无止境的。社会信息系统的进化还有很大发展空间，它将是未来人类社会体系进化的重要一部分。 随着人类社会体系的进化，中级文明乃至高级文明或许会变成可能。 未来将来。Future is comin

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云计算时代，我的数据安全“云”做主？

热度 1 bonjourgl 2019-10-21 13:32

中国云计算产业现处于一个很特殊的阶段： 在市场教育中的快速增长期 。 这是因为，相比美国，中国的云计算产业规模还很小，只相当于美国的8%左右；中国企业上云率也不高，美国80~85%的企业已经云化，中国可能只有40%甚至更低。 一句话， 中国云计算产业规模与中国经济发展水平不匹配 。 但是，中国云计算产业的确也在快速增长。这不仅体现在头部的几家云服务商年报都非常漂亮，还有类似银泰商业这样的案例—— 10月12日，银泰商业CEO陈晓东发博称，银泰百货已经送走了“银泰最后一台服务器”，自此银泰百货100%实现了“云化”。 陈晓东在银泰最后一台服务器上签名 银泰百货也创了一项行业纪录：“全国首家完全架构在云上的百货公司”。 银泰百货本是一家很传统的零售商，他们能从0到1完成全面的云化，也从侧面说明， 当前云计算服务的成熟度已经到了很高的水平 。 不过，在当前政府政务、企业业务等加速上云的阶段，有个问题总也困扰着那些还“没上车”的机构： 云上，安全吗？ 云上安全的三个方面 先看看刚刚100%实现了云化的银泰百货的看法。 在接受媒体采访时，银泰商业CTO鄢学鵾说了啥？他说：“ 从常识性来说，云上的数据安全和系统安全一定比传统线下好 。” 鄢学鵾是个典型的互联网技术专家 （不然你看他发型） ，他的“常识性”也是技术层面的。 鄢学鵾 从技术层面，鄢学鵾说了三个方面。 第一层面，数据安全。 用户“上云”最大的顾虑，是不相信云服务商足够尊重他们的数据，担心数据上云后，自己失去了对数据的管控。 这其实是个信任问题。银泰百货采用的阿里云，面对这一问题的做法是：给予用户数据足够的透明和可控。 阿里云安全团队搭建了一套层层递进且严密的数据保护体系，为用户提供了全链路数据加密服务，而且密钥只有一把，交由用户自己保管，除用户以外没有人可以解密数据；同时，阿里云将云平台的运维操作日志透明化给用户，杜绝暗箱操作，让用户更安心。 这样一来，底层清晰透明，云上安全可控，用户的顾虑和诉求就得到了尊重和满足。 第二层面，网络安全。 自古攻防不停歇，网络安全是无论云计算还是传统数据中心都要面临的问题。相比传统IDC，云厂商对网络安全问题的防范肯定更为系统、全面。鄢学鵾也举例说明了这一点：之前WannaCry勒索病毒，阿里云提前一个月就做好了默认防护。 第三层面，系统安全。 系统安全可以认为是在运维中要面临的种种安全保障，这涉及系统的更新、维护等的集中化管控。鄢学鵾说，现在银泰百货在云上可以把这些系统重组，“打造成一个整体，进行一体化的安全保障。” 集中化管控也好，一体化安全保障也好，说的其实就是“ 补丁漏洞不操心 ”。 正如鄢学鵾所说，对一个致命的漏洞而言，如果没有及时修复1~3天内就有可能被入侵，风险非常大。这种事情如果发生在上云之前，让OA系统或ERP系统供应商去修复、测试，整个周期至少1~2周。真遇到致命漏洞，那真就game over了。 其实，可以想象，如阿里云这样有着10年经验的云服务厂商，安全层面踩的坑儿，大大小小也踩遍了，上阿里云肯定比自建IDC更安全。 这里也是有数据支撑的——Gartner数据显示，传统数据中心出现的安全事件是云上的三倍。 这个数据背后，是阿里云每天为全国超过40%网站抵御50亿次攻击，仅2018年一年就曾帮助云上用户修复734万次漏洞。目前，阿里云是亚太合规资质最全的云服务商。 如果没有这个数据支撑，相信阿里云也不会抛出“全面上云拐点已现”的观点。 张建锋提出all in Cloud 不仅安全，更要稳定 还记得云计算那句口口相传的宣传语吗？像用水和电一样使用云计算。 这是一句非常贴切的比喻：算力作为基础设施，就要像水力和电力那样，即用即得。 事实上，企业上云和自建IDC，恰似选择接入电网和自建发电站一样。从故障率上来说，自建发电站肯定比接入电网高得多。 这背后的潜台词是，云计算要像电网、水站那样稳定。 云计算发生宕机等故障，就像今天突然停电一样不可理喻。 熟悉IT硬件的一定知道这个数字： 万分之三 。这是硬件的宕机率，因为只要是硬件，磁盘、闪存、主板等都是有寿命的，用的久了都可能会坏掉。 这是个传统IDC、云服务商都要面临的问题。面对它，可以有三种方案：自救、他救、上云。 自救 的思路很简单，就是需要非常优秀的工程师，通过软件设计的分布式架构来解决。这对工程师素质要求非常高，一般的初创公司不太容易兼顾到此。 他救 的思路，其实就是传统的冗余做法。这种就比较费资源：提前做好冗余，硬件坏了之后通过冗余直接切到新的设备上去。 上云 之后，用户不必操心这个问题了。云服务商通过大规模的运营，可以提前预测硬件故障，比如了解到哪块硬盘可能会在那个时间点发生损坏。预测到一点，提前把用户业务迁移到新的服务器上。 笔者在今年的阿里云栖大会上的采访中得知，目前阿里云可以把用户业务迁移做到毫秒级，整个迁移过程，用户无感。 基于出色的预测能力，阿里云服务器硬件的故障率低至万分之零点六，比硬件自身故障率还低了5倍，稳定性比传统IDC提升10倍以上。 典型案例的启示 云上的安全性和稳定性共同构筑了用户上云的基础。 我听过一位运维人员讲述他的 亲身经历 ： “8年前我在广州一个网页游戏公司做技术总监时，服务器全是自己采购放到机房去。 每个月硬件设备、带宽、CDN等要花费20~30万元，同时需要5个运维人员。” “而现在，同样的需求搬到阿里云上，要50万元左右，贵了一倍以上。 ” “但是！ 只需要1个运维人员就够了！！为什么需要的运维少了那么多？因为运维流程简单了，而且不会出错，大量工作程序员自己就能做。” “当年我们的运维工作压力大到吐血，因为新买的一批服务器网卡驱动程序与CentOS版本不匹配，服务不断宕机，我们一整晚上没睡觉。 上了云，类似的问题完全不会出现，工作压力轻了80%。” “还有报警系统、扩容流程等等，阿里云后台都一键搞定。 ” “ 小公司注意力放在业务上，值得在云上花钱买稳定性安全性 。”这位运维说。 这位运维人员的经历可以代表很多企业的情况。云计算作为计算力的进阶，就是 让 专业的人做专业的事 。至少在眼下来说，用户上云之后，不必关注安全性和稳定性，可以更专注于业务本身的创新。 这不正是云计算的伟大之处？

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一文看懂阿里云“神龙架构”：集齐上云需求召唤神龙

bonjourgl 2019-9-30 15:25

在我国云南东巴圣地玉水寨，有一处神泉。传说这神泉的泉眼处，是玉龙神出没的地方。 每年玉龙神都要出来巡视丽江坝子，但见那神龙戏水而出、带风而下，轻盈灵动间把水翻折成三叠。水流的哗哗声跟神泉的安宁、祥和相映成趣，玉水寨美景“神龙三叠水”的美名便得乎于此。 玉水寨美景“神龙三叠水” 传说总是美丽而虚幻，但是我们今天要说的“神龙三叠（迭）”，则是真真切切发生着的科技创新故事。 一、神龙3·献礼阿里云10年 从2009年到2019年，阿里云（也即“阿里云智能”）十岁了。 回首当年IT领袖峰会，BAT掌门人分别就“云计算”发表观点。在“旧瓶新酒论”和“为时过早论”面前，只有“不懂技术”的马云坚定要做云计算。 2009年9月，阿里云正式成立。 事实证明，抢跑了两年的阿里云真正掌握了先机，此后的阿里云在中国云计算市场一骑绝尘，丝毫不亚于亚马逊AWS 在海外的风头。 阿里巴巴这个世界最大的数字经济体，从来不会躺在功劳簿上睡大觉或是沾沾自喜。尽管云计算越来越成为一门以规模取胜的生意，但阿里云并没有停下寻找新的（除规模外）核心竞争力的脚步。 苦心人，天不负。 2017年10月，阿里云“神龙架构”横空出世。 代表云数据中心虚拟化技术变革、致力于以软硬协同设计提升虚拟化效率的“X-Dragon”，与被称为“裸金属虚拟化的先行者”的第一代神龙服务器，双剑合璧，踏歌而来。 2017年10月神龙架构面世 此后的2018、2019年，神龙架构一年一个台阶，第二代、第三代神龙服务器接踵而至。 在今年的阿里云栖大会上，阿里云智能基础产品事业部总经理蒋江伟（小邪）透露，神龙架构已大规模应用于淘宝、天猫、菜鸟等业务；未来，阿里云遍布全球的百万服务器将全面升级至第三代神龙架构。 神龙，真有这么神？ 二、神龙架构·缘起 如果将“2006年亚马逊推出EC2和S3（以租赁计算力来为企业运行业务应用）”视为云计算商业化的起点的话，2015年前后，云计算市场已经网罗了大部分的互联网企业。 这些“云原生企业”，对云这一弹性计算服务用得非常好，云计算也能很好地满足这些企业的需求。 其实自云计算商用以来，在IaaS（基础设施即服务）层面，云计算的底层技术并没有根本性的变化：大规模标准化的X86服务器+（可以将这些资源池化并提供虚拟机服务的）Hypervisor系统软件。 Hypervisor系统通过管理标准X86计算机集群，为用户提供虚拟机服务；用户因此得到弹性的计算资源，也不需运维复杂的底层硬件，可以专注于业务创新。 然而，小邪、阿里云弹性计算技术负责人张献涛（旭卿）他们逐渐发现了一个问题—— 那些非云原生企业，他们的软件栈构建在传统的物理机上，在上云的过程中，很多不愿意做架构改造或者无从改起。这样一来，就导致超过一半（50%~60%）的用户只能“部分上云”，甚至百分之七八十的业务仍然在线下。 针对这个痛点，阿里云的技术专家们开始思考：如何打造一款既能够接入云基础设施，又能够提供类似物理机服务的计算产品？ “这就是我们当时做神龙的初衷。”小邪告诉《本来科技》。 其他云厂商也有所行动，但他们当时提供的是一种如今可称作“托管云”的服务——将传统的物理机买回来放到云数据中心，提供用户“租赁服务”。 小邪觉得这种模式行不通。 “它没办法持续：一千台服务器还能吃得消，一万台、三万五万台的时候呢？” 机器自己买，硬盘坏了算自己的、数据丢了用户找你算账，这么做云服务，早晚被拖垮。小邪说，国内一家这么做的云计算厂商，已经濒临崩溃了。 客户真正想要什么？ “要的是物理机的资源，弹性的服务。其实就是‘定制化的物理机’——既能够享受物理机的性能，又能发挥云计算的优势。” 旭卿说，这在那时，是个“太过理想化的东西”。 三、虚拟化·“黑洞” “阿里的工程师有个特点：遇到问题就兴奋。”旭卿告诉《本来科技》，当时想到要实现这个理想化的产品时，阿里云技术团队也是“抓瞎”：没有产品可以模仿，没有现成的芯片、板卡等硬件可以支撑。 但这确是一个从需求出发驱动的技术实现。 大型业务上云，容器化是最热门的，它也代表着趋势，因为它解决了运维的标准问题。但是，跑容器性能最好的是物理机（裸机服务器）。一旦上云，容器本身也要一次虚拟化，加上上云的虚拟化，就是两层虚拟化，虚拟化本身就有性能占用，虚拟化的嵌套，更是不可避免地带来新的性能损耗。 “技术人员都是有洁癖的。”小邪说：“这种性能的消耗会让他们不爽。” 这个性能消耗其实是可以量化的。“差不多10%。”小邪说。 10%的消耗意味着什么？意味着如果有1亿的预算，什么都没干，1千万就没了。 另外，在同一物理机上的虚拟机之间，也会存在资源抢占的情况，这样一来，虚拟机的性能就会产生波动，影响计算的稳定性。 用户会说：“既然如此，我为什么不用物理服务器？” 虚拟化，从来就是云计算的基础。数十年前诞生的虚拟化技术，通过软件定义的方式来管理数据中心的计算资源，让云计算厂商可以根据企业需求输出计算能力，收放自如。 然而，云计算的弹性能力是以牺牲性能损耗的形式来换取的。 总结来说，资源损耗来自于虚拟化自身的性能开销、虚拟机之间资源抢占造成的性能波动、虚拟化嵌套造成的效率下降等等。 因此，虚拟化就像黑洞一样，吸走了机器的部分性能。 举例来说，在一台96核的服务器上运行云服务系统，可能需要占用8核32GB内存来提供虚拟化的开销，用户得到的只有88核和剩余内存。 四、阿里云·“造龙术” 面对虚拟化这些从娘胎里带出来的缺陷，在2016年“双十一”复盘会上，阿里巴巴集团CTO兼阿里云智能总裁张建锋（行癫）专门就此讨论过。 他提出：业务应用上云之后虚拟化相关的性能开销，能不能解决掉？ 旭卿回顾那段历史时说：最初研发神龙架构的目的，就是为了应对虚拟化带来的资源损耗。 “从那开始，我们就尝试着从服务器架构优化的角度，把容器迁移上云后的开销抵消掉。”小邪说。 从架构优化出发，可不是谁都能干的出来的事儿。 但阿里云可以。 还记得阿里云那时的核心竞争力吗？规模。作为云计算市场的头部，阿里云服务器部署的规模是百万级别的。这个级别，允许阿里云的技术专家们用全新的软硬件技术，变革服务器架构，改善现有云计算的性价比。 旭卿介绍说，在2016到2017年的一年多的时间里，阿里云做了架构的研发和产品的研发，并在2017年正式推出了X-Dragon Hypervisor。 “它和一般的虚拟化技术不太一样，它做的是裸金属的虚拟化，要做的是性能超越物理机的虚拟机。”旭卿介绍，为了实现这个目标，阿里云研发了神龙系统。 从神龙X-Dragon架构来看，阿里云研发了专用的芯片、定制的专用主板，开发了专用的MOC卡，甚至开发了整套配套的软件——从BIOS到应用层支撑软件，再到整体调度软件等一整套复杂的系统。 这是非常巨大的投入，目前世界范围内有能力开发这样系统并投入使用的企业，只有两家。（点击链接发现另外一家） 五、三年·三代“神龙” “加了X-Dragon Hypervisor之后，它可以把物理机变得像虚拟机一样灵活。”旭卿说，它可以使用弹性计算的OpenAPI直接去购买，直接去释放，而它的性能，比如性能关联的存储、网络，数据面全部进行加速，得到更高的性能、更低的资源利用率。 这就是阿里云神龙一代的“裸金属服务器”。 在X-Dragon Hypervisor的调度下，裸金属服务器就像漫威英雄“绿巨人”一样，兼具物理博士班纳的高智商和浩克的超强战斗力。 神龙一代经发布后，在2018年初就实现了全面的商业化。旭卿介绍说，神龙架构满足了企业无顾虑大规模上云的需求，“以前上不了云的用户都能上了”。 在实际应用中，他们又发现了另一个问题： “在云数据中心，传统的虚拟化产生虚拟机，因为与神龙服务器不同的计算架构，会形成两个资源池，这导致成本大幅度上升。” 可不可以让一套架构既支持裸金属服务器，又支持传统的虚拟机？ 这很快成为阿里云技术团队升级神龙架构的目标。 阿里云技术专家是想让虚拟机在神龙架构下，也能“飞起来”。 大规模部署的实践显示，第二代神龙做到了“一套软硬件，三种服务（裸金属服务器+虚拟机服务+容器）”，实现了“虚拟机性能接近裸金属”。 并且，在这一代神龙架构上，阿里云实现了神龙架构的全组件“热升级”（FPGA毫秒级热升，业务零感知）——此中意义更大，可大大加速神龙的迭代蜕变。 “第二代神龙是阿里云融合虚拟化的重要实践。”旭卿说。 第三代神龙对各项性能指标和参数进行了更极致的升级。小邪在云栖大会上发布第三代神龙架构时，介绍了它的威力： 通过硬件加速虚拟化，神龙Hypervisor性能进一步提升，损耗接近零； 神龙芯片IO加速，云盘读写速度达到100万IOPS，网络收发包能力达到2500万PPS，相较第一代神龙提升5倍； 统一的弹性计算平台架构全面支持ECS虚拟机、裸金属、云原生容器； 成为容器最佳载体，计算性能零损耗，计算成本下降50%； 软硬一体化的安全，端到端的安全防护。 可以说，在历经软件虚拟化、通用硬件虚拟化、专用硬件芯片虚拟化三个阶段后，第三代神龙架构实现了裸金属服务器、ECS虚拟机等计算平台的架构统一，用户将得到更高性能、更稳定、更便宜的高质量弹性计算资源。 需求迁移，技术驱动。从第一代神龙到第三代，阿里云面向用户上云痛点，逐步帮助用户：全面上云、上高性能云，兼容上云、上可靠云，加速上云、上低成本云、上安全云。 “集齐7大上云痛点，召唤神龙。” 六、重新定义·云 马云接班人、逍遥子张勇说： “阿里巴巴的云，是我们重新定义的云。” 从两层虚拟化做成“0层虚拟化”，从虚拟化抢占资源到把所有调度offload到一张MOC卡上，神龙架构的优势不仅是解决虚拟化开销“黑洞”。 小邪告诉《本来科技》，它还通过“硬件隔离”让业务之间不再争抢资源，通过让用户“无感”的热迁移让整体计算服务稳如磐石，真正做到了让计算像电一样成为基础设施。 2016年双十一期间，淘宝曾一度不能下单，这源于不同系统业务“打架”争抢资源。在阿里云上，“争抢资源”可能永远不会再有了。 “12306”每逢佳节倍“死机”，这源于大规模并发需求给服务器造成的压力使CPU负荷激增，计算机群性能损耗过半，无法正常发挥计算性能。在阿里云上，“CPU过载”也不会再有了。 如果用一句话总结神龙架构的创新，那就是：神龙架构实现了软硬件的深度结合，通过专用芯片来抵消虚拟化技术带来的性能损耗问题，完全发挥处理器和内存等计算资源的性能。 在这个过程中，阿里的技术团队自研了X-Dragon虚拟化芯片、X-Dragon Hypervisor系统软件、X-Dragon服务器硬件架构等等。 这是一个系统的、颠覆式的创新。部署神龙架构的云计算，不再是过去相互独立的“标准硬件+分布式系统软件”，而是转变成为一个软硬件融合的系统架构。 七、神龙·未来10年 三代神龙架构，生动诠释了阿里巴巴“需求迁移，技术驱动”的可持续发展理念。 图灵奖得主、加州伯克利大学计算机科学教授David Patterson曾表示：“随着摩尔定律的终结，为了获得更高性能的计算机，唯一方法就是改进计算机的设计或‘架构’。” 阿里云在云计算上实现了。 在此次云栖大会上，行癫在其演讲中总结数字经济的四大技术要素时，第一个点出阿里云： “我们十年坚持下来做云计算，使得现在IT设施云化。原来都是单个服务器，我们叫做信息化、自动化，到今天我们第一次进入云的时代。” “云第一次把整个IT设施从端到端的部件，变成归集在云端的基础设施，这和当年工厂自己发电变成提供完整的电网变革是一样的。”行癫说，云就是打基础，就是建设高楼大厦要打的地基，“必须精确规划”。 可以说，这是神龙架构带给阿里云的自信，神龙架构不仅正在帮助阿里云做到了“用一朵云，实现万种数智场景”，还在为云计算谋划未来十年。 作为计算机史上发展的一大步，云计算发展至今并非终点，云的未来依旧拥有极大的想象空间，新一轮创新已经开始。 毕竟，接下来阿里云遍布全球的百万服务器就将全面升级至第三代神龙架构，最好的迭代，就蕴藏在规模最大的部署之中。 彩蛋时间！！ 阿里云操作系统叫“飞天”，存储系统叫“盘古”，网络管理叫“洛神”，资源管理叫“伏羲”，飘在天上的这群阿里工程师，大概跟天庭打交道比较多，不约而同地想到，要让龙族的人来做“维稳部队”。 喏~神龙系统，稳稳地镇压着水面下的千年妖兽。 就像神龙阵一样，神龙架构也稳稳地“镇压”着云计算平稳运行背后的“幺蛾子”。 听说《大圣归来2》将创新演绎“大闹天宫”，大圣将会抽走龙王盘踞着的那根“定海神针”。难以想象，没有了神龙架构的云计算将会面临什么？

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云计算的虚实

caozhengjun 2019-9-27 12:59

云计算的虚实 Ø 新闻回顾 目前仍在向个体用户提供网络存储服务的知名品牌还有腾讯微云和百度网盘。 Ø 云计算的前生 分布式计算研究如何把一个大问题分解成若干个小问题，以及如何把这些小问题分配出去，让若干终端计算资源分别求解这些小问题，最后再把有关结果综合起来得到原问题的解。其构想来自于计算机学科中基本方法 --- 分治法 (divide-and-conquer) 。分布式计算的历史可以追溯到半个世纪前，现代电子计算机的发展初期。 网格计算 (Grid computing) 是利用互联网上闲置的计算资源来解决大型问题的一种计算模式，这就意味着应用程序不再受限于具体的物理系统和平台软件，数据和程序能够在各个计算节点间“流动起来”。网格计算主要被各大学和实验室用于高性能计算项目。关于网格的定性和发展前景，有如下一些说辞。 “网格是继传统因特网、 Web 之后的第三次互联网浪潮，可以称之为第三次因特网的应用。传统因特网实现了计算机硬件的连通， Web 实现了网页的连通，而网格则试图实现互联网上所有资源的全面连通，其中包括计算资源、存储资源、通信资源、软件资源、信息资源、知识资源等。”美国《福布斯》杂志预测，网格技术将在 2004 年至 2005 年出现一个高峰，推动信息产业市场的持续高速发展，在2020年将产生一个年产值为20万亿美元的大产业。 在网格计算上发力最狠的是大名鼎鼎的 Sun 公司，其主要产品是工作站及服务器。目前最流行的编程语言 Java 就是该公司在研发中产生的副产品。但该公司没能熬到瓜熟蒂落的时候， 2009 年 4 月 20 日甲骨文公司收购了 Sun 公司。 Ø 云计算的今生 云计算 (cloud computing) 的正式定义，且看下面截图 : 与网格计算不同，云计算更多的是由工业界主导发展的一套技术和标准。云计算和网格计算都能够提高 IT 资源的利用率，但是云计算依靠 IT 资源供给的灵活性，革新了 IT 产业的商业模式，侧重于资源与技术的 外包服务 。网格计算是拥有计算能力的节点自发形成联盟，共同解决涉及大规模计算的问题，侧重于资源与技术的 联合共享 。 1996 年，康柏公司的一群技术主管在讨论计算业务的发展时首次使用了 Cloud Computing 这个词，他们认为商业计算会向 Cloud Computing 转移。 1997 年，美国的 Chellappa 教授把“ Cloud Computing ”这个词定义为：“计算边界由经济而并非完全由技术决定的计算模式”。 2000 年， Sun 公司发布了太阳云 ( Sun cloud) 。 2006 年，贝索斯发表了关于云计算的著名演讲，并向世界宣布亚马逊将投资和创立云计算 AWS 的宏大计划。同一年， Google 首席执行官施密特在搜索引擎大会上，首次正式提出“云计算”的概念。将计算、服务和应用作为一种公共设施提供给公众，这正是“云计算”的初衷和动力。 2007 年， IBM 推出蓝云 (Blue Cloud) 服务。 2008 年，微软在其开发者大会上发布了一个全新的云计算平台── Azure Service Platform 。 2010 年，华为公司正式公布了云计算战略。华为表示：“要让全世界所有的人，像用电一样享用信息的应用与服务”。 2013 年 9 月，就在阿里云宣布突破 5K 测试的三个月后，腾讯云宣布正式面向全社会开放。 Ø 外包计算 云计算侧重于外包服务，而不是资源共享， 它必须追求利润，那么这种商业服务的模式是啥呢？是百度的竞价排名、超速下载，淘宝的竞价推广，网易的云音乐？这些面向市民的商业模式与外包计算有什么关系呢？ 严格说来，计算机表示的底层数据只有两种形式，一是数值型的，二是字符型的。这两种数据在计算机内部的表示方法是不一样的，为此键盘上也分出两部分，数字键和字符键。数值的表示范围取决于浮点数系统，字符的表示范围取决于编码方法 ( 如通常的 Unicode 编码 ) 。因此计算机处理的实际对象可分为两种，一是数值计算 ，二是文本处理。 最初计算机的设计目的就是为了数值计算，但现在几乎所有的家用电脑都是用来做信息处理的，写文章、 P 图像、听音乐、看视频。即便是理工类的大学生，也只习惯于用计算器来做些数值计算。 学术界讨论的云外包计算有哪些内容呢？ 2015 年秋天，笔者针对这一问题做了些功课，研读了一些文献。归纳起来主要有： l 大规模的数值计算 --- 矩阵乘法，矩阵求逆，线性回归，线性规划，这些都涉及到数值误差，但至今还没有切实可行的外包方案。这类问题面向的应该是团体用户。相关文献中常见的错误 ( 见后面已经发表的系列论文 ) 包括： 2 在加密时忽视了相容性，把一个可解的问题变换成一个不可解的外包问题； 2 忽视了浮点数系统和有限域的差别，错误地把有限域上的运算当成了数值运算； 2 混淆了计算任务的复杂性，把一个自身就能完成的任务强行外包出去； 2 加壳、脱壳时忽视了数值误差分析； 2 忽视了外包交互过程的通讯成本； 2 应用场景过于理想化，很难产生实际需求。 l 文件的安全存储、匿名访问等，这些可能会涉及到数值误差。这类问题面向的可以是个体用户。 l 一些特殊的计算任务，如密码学上的模指数及双线性映射计算，这些不涉及误差问题。面向的只是一些假想的客户。顺便说一下，公钥密码算法主要利用模指数运算来混淆和扩散冗余，不是普通的数值计算，本质上做的是文本变换。 外包计算可以帮助客户完成自身不可能完成的任务，还能保护客户的隐私，但应用场景真的有学术论文描述的那么多吗？一些科研机构或许会有这样的需求，但实际外包成本还涉及到主、客之间的交互问题、信任问题，这是无法用计算复杂度来衡量的。 Ø 云计算的来生 免费的面向个体用户的 360 网盘和 163 网盘的相继关闭，说明云存储服务没有企业当初设想的那么美好。那些还在收费的云服务项目发展结果又将如何呢？云计算的来生是充塞了大数据的物联网？是正在孕育中的某个概念？ We are not sure. ----------------------------------------------------------------------------------------- 相关工作： Zhengjun Cao, Lihua Liu: Comment on “Harnessing the Cloud for Securely Outsourcing Large-Scale Systems of Linear Equations”. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems , Vol.27, No.5, 1551-1552 (2016) Zhengjun Cao, Lihua Liu, Zhenzhen Yan: An Improved Lindell-Waisbard Private Web Search Scheme. International Journal of Network Security , Vol.18, No.3, 538-543 (2016) Zhengjun Cao, Lihua Liu, Olivier Markowitch: On Two Kinds of Flaws in Some Server-aided Verification Schemes. International Journal of Network Security , Vol.18, No.6, 1054-1059 (2016) Zhengjun Cao, Lihua Liu: A Note on Two Schemes for Secure Outsourcing of Linear Programming. International Journal of Network Security , Vol.19, No.2, 323-326 (2017) Zhengjun Cao, Lihua Liu: The Paillier's Cryptosystem and Some Variants Revisited. International Journal of Network Security , Vol.19, No.1, 89-96 (2017) Lihua Liu, et al.: Anonymity and Certificateless Property Could Not Be Acquired Concurrently, International Journal of Electronics and Information Engineering , Vol.7, No.2, 61-67 (2017) Lihua Liu, Zhengjun Cao, Chong Mao: A Note on One Outsourcing Scheme for Big Data Access Control in Cloud, International Journal of Electronics and Information Engineering , Vol.9, No.1, 29-35 (2018) Zhengjun Cao, et al.: Analysis of One Dynamic Multi-Keyword Ranked Search Scheme over Encrypted Cloud Data, International Journal of Network Security , Vol.20, No.4,683-688 (2018) Zhengjun Cao, et al.: Ruminations on Fully Homomorphic Encryption in Client-server Computing Scenario, International Journal of Electronics and Information Engineering , Vol.8, No.1, 32-39 (2018) Lihua Liu, et al.: A Note on One Secure Data Self-Destructing Scheme in Cloud Computing, International Journal of Network Security , First Online June 14, 2019 (Doi: 10.6633/IJNS.881) Zhengjun Cao, Lihua Liu, Olivier Markowitch: Comment on Highly Efficient Linear Regression Outsourcing to a Cloud, IEEE Transactions on Cloud Computing , Vol.7, No.3, pp.893 (2019) 曹正军，刘丽华 : 现代密码算法概论 , 哈尔滨工业大学出版社， 2019/5.

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分布式QEMU在KVM Forum 2018 进行展示

qizhwei 2018-11-3 22:37

在KVM Forum 2018 大会上，KVM 主要维护者 Paolo Bonzini 介绍了 KVM 开源项目的当前进展，来自国内的云计算厂商阿里、腾讯、华为等派人介绍各自的技术， 腾讯云向 KVM 内核贡献了 40 个 patch， 新闻站点 ，显示了目前国内在这块不断上升的研发实力。 我们实验室育彬和卓成在大会上介绍了分布式QEMU的研发进展，虽然是初次登台，而且是在行家面前，经过精心准备，顺利完成了介绍，并引起了与会者的极大兴趣，展开了深入交流。分布式QEMU的目的通过构造跨物理节点的虚拟机，使得虚拟化资源能够跨机器配置，资源分配更加弹性，可构造聚合更多资源的巨型虚拟机。我们的PPT也发布在官网上， KVM Forum 2018 PPT （并非最终版本），如果有兴趣，欢迎进行讨论。

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【原创】Rancher2.0离线部署详解

limx59 2018-9-28 17:06

作者简介 李铭轩： 中国联通云数据有限公司技术工程师，牛人实验室包容万象小组组长，电子学会会员，美国 IEEE 会员，长期关注云计算和大数据开源技术以及社区动态，主要从事技术研发，标准研究等工作。 1 Rancher技术架构 自从2017年底开始，开源容器云管理平台Rancher从原有的1.6版本全面升级到2.0版本，目前最新推广的是2.0.8版本。不仅仅是功能的更新，而且在整体架构方面也做了重大的调整。从原先的1.6版本支持Cattle、Kubernetes、Mesos等多种管理环境，转变为全面支持Kubernetes。同时在部署方式上也提供了RKE等多种部署方式，其总体技术架构如下图所示【1】： 图1 Rancher2.0总体技术架构 Rancher 2.0主要软件都运行在Rancher Server上，Rancher Server包含了用于管理部署Rancher集群的软件组件。 Rancher API Server Rancher API Server是构建在嵌入式Kubernetes API Server和etcd数据库之上，实现了以下功能： 用户管理 Rancher API服务器管理与外部身份验证提供程序（如Active Directory或GitHub）对应的用户身份。 授权 Rancher API Server管理访问控制和安全策略。 项目 项目是集群中一组多个命名空间和访问控制策略的集合。 节点 Rancher API Server跟踪所有集群的所有节点的标识。 Cluster Controller and Agents 集群控制器和集群代理实现管理Kubernetes集群所需要的业务逻辑。 集群控制器实现全局Rancher安装的逻辑需求，它执行以下操作： ① 为集群和项目配置访问控制策略 ② 通过调用来配置集群： ⅰ 所需的Docker 机器驱动程序； ⅱ Kubernetes引擎，如：RKE【2】和GKE【3】 独立 的集群代理实例实现相应集群所需的逻辑。 它执行以下活动： ① 工作负载管理，例如每个群集中的pod创建和部署。 ② 在每一个集群的全局策略中定义应用角色和绑定。 ③ 集群与Rancher API Server之间的通信：事件、统计信息、节点信息和健康检查。 Authentication Proxy Authentication Proxy转发所有Kubernetes API调用。它集成了身份验证服务，如本地身份验证、Active Directory和Github。在每个Kubernetes API调用中，Authentication Proxy会对调用方进行身份验证，并在将调用转发给Kubernetes主节点之前设置正确的Kubernetes标识头。Rancher使服务账号与Kubernetes集群进行通信。 2 部署拓扑图 依据上述Rancher2.0的技术架构，在部署Rancher集群过程中，选取一台服务器作为Rancher Server，一台服务器作为私有镜像仓库，其他服务器作为Node节点。其具体信息如下所示： 服务器 INSIZE：5台；DMZ：5台 硬件 HP BL685C 操作系统 CentOS 7.0.4 DOcker版本 1.12.6 其拓扑图如下图所示： 图2 部署拓扑图 依据上述拓扑图，考虑到安全和访问性能等问题，在部署过程中将Rancher平台的核心组件放到INSIDE区，保证其安全性；而将业务节点以及Harbor（单节点）部署到DMZ区，以方便外部访问。 两侧区域通过防火墙进行了打通，根据Rancher集群的访问策略实现了有限端口的开通和目的IP地址可达。从而在安全性方面最大程度保证INSIDE区的核心业务系统和数据库系统免受攻击。而在业务性能方面，在后期的Rancher平台业务部署策略方面（ 两侧分配的IP地址属于不同的地址段 ），将应用型和前端型平台部署到DMZ区，以方便外部用户访问。 3 私有镜像库部署 考虑面向内部环境的平台和容器部署，尤其是生产系统环境下网络和外部是完全隔离的情况，以及从DockerHub上下载镜像所消耗的时间会是一个比较漫长的过程，因此在内网环境下部署私有镜像库。私有镜像库的部署还是采用目前比较流行的开源解决方案Harbor来实现。 Harbor的部署分为Harbor单节点部署和Harbor HA来实现，因为考虑到本身资源有限和目前镜像存储容量较小等情况采用的是单节点方式来部署；而HA的方式主要是多节点Harbor实现负载均衡，同时指向共享存储（Ceph或者Swift）等方式来实现。 Harbor单节点安装 1、环境准备 依据Harbor部署所需要软件环境，需要Python2.7版本以上，Docker等，在此就不再赘述。 其中由于开源的Harbor是基于Docker-compose来启动的，因此需要下载安装Docker-compose。其安装部署是基于python-pip来实现的，具体可以参考文献【4】。 Python-pip安装： Docker-compose安装： 2、Harbor软件包下载 可以通过Harbor在Github下载页面下载离线文件包，具体的下载链接如下所示： https://github.com/goharbor/harbor/releases 选择相应的版本下载。并通过以下命令进行解压缩 tar zxvf harbor- version .tar.gz 3、修改配置文件 解压压缩包会得到harbor文件夹，harbor.cfg配置文件位于文件夹根目录。在harbor.cfg中有两类参数，必需参数和可选参数。 - 必需参数 ：需要在配置文件中设置这些参数。如果用户更新harbor.cfg并运行install.sh脚本以重新安装Harbor，更改的参数将生效； - 可选参数 ：这些参数对于更新是可选的，即用户可以将它们保留为默认值，并在启动Harbor后在Web UI上更新它们。如果已经配置harbor.cfg，这些参数只会在首次启动Harbor时生效。harbor.cfg将忽略对这些参数的后续修改。 必需参数 hostname :目标主机的主机名，用于访问UI和Harbor服务。它应该是目标计算机的IP地址或域名(FQDN)，例如， 192.168.1.10 或 reg.yourdomain.com 。不要使用localhost或127.0.0.1作为主机名，因为外部客户端需要访问Harbor服务！ ui_url_protocol :( http 或 https 。默认为 http )用于访问UI和令牌/通知服务的协议。如果启用了公证，则此参数必须为*https*。默认情况下，这是*http*。要设置https协议，请参阅 使用HTTPS访问配置Harbor 。 db_password :用于 db_auth 的MySQL数据库的root密码。 生产环境请修改此密码 max_job_workers :(默认值为 3 )作业服务中的最大复制工作数。对于每个镜像复制作业，程序将存储库的所有标记同步到远程目标。增加此数量可以在系统中实现更多并发复制作业。但是，由于每个复制进程都消耗一定的网络/CPU/IO资源， 请根据主机的硬件资源仔细选择该参数的值 。 customize_crt :( on 或 off ，默认为 on )，如果此属性 on ，准备脚本创建私钥和根证书，用于生成/验证 registry 的令牌。当外部源提供密钥和根证书时，将此属性设置为 off 。有关详细信息，请参阅 自定义密钥和harbor令牌服务证书 。 ssl_cert :SSL证书的路径，仅在协议设置为https时应用 ssl_cert_key :SSL密钥的路径，仅在协议设置为https时应用 secretkey_path :用于加密或解密复制策略中远程Harbor密码的密钥路径。 log_rotate_count :日志文件在被删除之前会被轮转 log_rotate_count 次。如果count为0，则删除旧版本而不是轮转。 log_rotate_size :仅当日志文件大于 log_rotate_size 字节时才会轮转日志文件。如果大小后跟k，则假定大小以千字节为单位。如果使用M，则大小以兆字节为单位，如果使用G，则大小为千兆字节。尺寸100，尺寸100k，尺寸100M和尺寸100G都是有效的。 可选参数 Email settings :Harbor需要这些参数才能向用户发送“密码重置”电子邮件，并且仅在需要该功能时才做配置。另外， 请注意 ，在默认情况下SSL连接 没有启用 ，如果你的SMTP服务器需要SSL，那么你应该通过设置 email_ssl = TRUE 参数来启用SSL，但 不支持STARTTLS 。如果电子邮件服务器使用自签名证书或不受信任证书，则需要设置 email_insecure = true 。有关 email_identity 的详细说明，请参阅 rfc2595 harbor_admin_password :管理员的初始密码。此密码仅在Harbor首次启动时生效。之后将忽略此设置，并且应在UI中设置管理员密码。 请注意 :默认用户名/密码为 admin/Harbor12345 auth_mode :使用的身份验证类型。默认情况下，它是 db_auth ，即凭据存储在数据库中。对于LDAP身份验证，请将其设置为 ldap_auth 。 重要信息: 从现有Harbor实例升级时，必须确保在启动新版本的Harbor之前, harbor.cfg 配置文件中 auth_mode 相同。否则，用户可能无法在升级后登录。 ldap_url :LDAP连接URL(例如 ldaps://ldap.mydomain.com )。 仅在**auth_mode**设置为ldap_auth时使用 。 ldap_searchdn :具有搜索LDAP/AD服务器权限的用户的DN(例如 uid=admin,ou=people,dc=mydomain,dc=com )。 ldap_search_pwd : ldap_searchdn 指定的用户密码。 ldap_basedn :查找用户的基本DN，例如 ou=people,dc=mydomain,dc=com 。 仅在**auth_mode**设置为ldap_auth时使用。 ldap_filter :用于查找用户的搜索过滤器，例如 (objectClass=person) 。 ldap_uid :用于在LDAP搜索期间匹配用户的属性，它可以是uid，cn，email或其他属性。 ldap_scope :搜索用户的范围，0-LDAP_SCOPE_BASE，1-LDAP_SCOPE_ONELEVEL，2-LDAP_SCOPE_SUBTREE。默认值为2。 self_registration :( on 或 off 。默认 on )启用/禁用用户自助注册功能。禁用时，新用户只能由管理员用户创建，只有管理员可以在Harbor中创建新用户。 * 注意:当 auth_mode 设置为 ldap_auth时 ， 始终* 禁用自助注册功能，并忽略此设置。 token_expiration :令牌服务创建的令牌到期时间(以分钟为单位)，默认为30分钟。 project_creation_restriction :用于控制用户有权创建项目的设置。默认情况下，每个人都可以创建一个项目，设置为“adminonly”，只有管理员才能创建项目。 3、参数修改 针对harbor.cfg的必需参数，需要根据现有的部署情况这是hostname，比如本次harbor部署在10.10.13.1的服务器上，那么hostname的设置为： hostname = 10.10.13.1 如果有域名的话，可以将IP直接换成域名。这样harbor启动以后可以直接按照域名方式来访问。 【注意】 由于节点访问镜像仓库是默认按照5000端口来进行访问，而源代码文件中的docker-compose.yml文件并未将此端口暴露出来，从而会造成外部访问失败，其具体的配置位置如下图所示： 针对此部分在官网的文献中并没有体现，导致后续节点访问镜像仓库时一直出现访问被拒绝的情况。如下图所示： 查看harbor进程会发现，5000端口未暴露出来： 当在docker-compose.yml文件中添加port暴露，再重新启动harbor，再次检查进程会发现如下图所示： 从上图可以看出，仓库的端口已经暴露。 4、节点Docker引擎修改 由于Docker引擎默认是基于HTTPS进行访问的，因此在访问私有镜像仓库下载镜像时会提示安全被拒绝。需要在节点的Docker配置脚本上增加安全访问策略参数，即--insecure-registry. 不同的操作系统可能docker引擎的配置脚本文件所在的位置可能有所不同，本文仅以CentOS7.0.4为例进行阐述。参考文献【5】的指导，在CentOS7系统中，默认安装的docker引擎，在其下文件系统中存在如下文件： cd /usr/lib/systemd/system vim ./docker.service 其文件内容如下所示： 其中在变量ExecStart后面增加：--insecure-registry 10.10.13.1:5000 强制将私有镜像仓库设置为安全访问端口。 4、Harbor安装 经过上述环境部署和参数修改，在Harbor源文件的根目录下面有install.sh脚本，执行该脚本就可以镜像Harbor安装。请注意，在线安装需要一段时间从Docker hub下载Harbor镜像，具体根据实际网络情况。也可以打包下载镜像包导入到本地服务器上进行安装。 Harbor安装提供了三种模式： ⑴ 默认安装(没有Notary/Clair) sudo ./install.sh 该模式属于普通安装模式，不带有漏洞扫描，因此默认不安装其他服务 ⑵ 使用Notary安装 sudo ./install.sh --with-notary 该模式安装，需要配置参数ui_url_protocol为“https”. ⑶ 使用Clair安装 sudo ./install.sh --with-clair 本文采用默认安装方式操作。其具体界面如下所示： 访问UI地址，即可展现Harbor的界面： http://10.10.13.1 至此，单节点的私有镜像仓库部署完成。剩下的工作就是在镜像仓库中创建项目以及导入镜像的过程。相关的步骤就在安装部署过程中进一步阐述。 4 Rancher离线部署（生产系统） 由于Rancher全程都是镜像方式安装，因此从Rancher Server到Rancher Agent都是镜像，如果需要离线部署Rancher，需要事先将Rancher集群的相关集群都从Docker上下载下来，并且导入到事先搭建好的镜像库中。依据参考文档【6】下载Rancher离线安装包。其安装过程如下图所示： 其中离线安装包包括如下几个文件： - rancher-save-images.sh：该脚本主要负责从Docker Hub中下载Rancher所有相关的镜像，并且打包成一个本地压缩包（rancher-images.tar.gz） - rancher-load-images.sh：负责将本地镜像压缩包(rancher-images.tar.gz)导入所有镜像库中 在导入本地镜像时，由于镜像专属的项目，本文以limx59创建小编名下的镜像库。如图所示： 由于本地私有镜像库的地址为：10.10.13.1:5000 因此在执行脚本时，需要将私有镜像库的地址作为参数传入到脚本中，具体执行命令如下所示： sudo ./rancher-load-images.sh 10.10.13.1:5000/limx59 注意：需要将本地镜像压缩包和上传脚本放在同一个目录下面。 1、Rancher Server安装 依据前述的部署拓扑图，在Rancher Server服务器上执行，docker命令，从私有镜像库中拉起Rancher Server，其具体的执行脚本如下所示： sudo docker run -d --restart=unless-stopped \\ -p 80:80 -p 443:443 \\ 10.10.13.1:5000/limx59/rancher/rancher:latest 经过上述执行命令，可以在Server上拉起Rancher Server容器进程。登录界面可以访问UI界面： 全新的Rancher界面，小清新风格，小编还是蛮喜欢的！😀 2、创建集群 当建立Rancher Server以后，后续的集群创建就简单的多了，基本上就可以通过图形化的界面来一步步操作了。具体的各种参数配置自然也可以中文提示进行相关的修改和配置。 不过由于是在离线环境下进行集群部署，因此在部署集群前需要将原先我们创建的私有镜像库的地址配置到Rancher Server里面去，也就是需要给参数system-default-registry进行赋值。 有两种方式将该值传递给Rancher-Server，一种方式是在执行Rancher-Server拉起的过程时，通过外部参数进行传递，即如下命令： sudo docker run -d --restart=unless-stopped \\ -p 80:80 -p 443:443 \\ CATTLE_SYSTEM_DEFAULT_REGISTRY 10.10.13.1:50000 \\ 10.10.13.1:5000/limx59/rancher/rancher:latest 从而可以将参数传入到server中。另一种图形化方式配置就是如下图所示： 在Rancher的全局变量下面，有一个“系统设置”，进去以后可以找到一个变量“system-default-registry”，如下图所示： 即可设置成私有镜像仓库地址。 3、节点添加 当在Racher-Server环境下创建集群以后，通过编辑集群可以添加节点，如下图所示： 依据上图所示，在配置好集群的环境参数等以后，在下方的自行添加节点方面，为主机角色提供了三种模式，etcd、Control、Worker等。根据不同的角色选择，会在下面的执行命令自动添加不同的参数，并在后续执行过程中，拉起相关的容器。一般部署集群时可以设置两个etcd，一个control，其他的节点作为worker。至于为什么？小编没试过，大家可以多试一下。当设置好参数后，需要将黑框中的命令复制下来，在对应的节点系统执行该命令。从该命令中可以看出，镜像名称已经改成私有仓库的镜像了。 经过节点添加，可以顺利拉起相关的镜像，因为离线环境下下载量较小，因此创建集群的速度还是挺快的。原来在公网环境下创建一个集群可能需要一晚上的时间，在离线环境下，不一会儿就创建完成。 从集群中可以看见每一个主机节点的角色是什么。也可以从全管检查主机运行状况。

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JCSS的论文获ESI 高被引

qizhwei 2018-8-24 18:34

永强的这篇JCSS 2013 的论文“A Multi-objective Ant Colony System Algorithm for Virtual Machine Placement in Cloud Computing”被ESI高被引， “根据对应领域和出版年中的高引用阈值，到 三月/四月 2018 为止，本高被引论文受到引用的次数已将其归入Computer Science学术领域同一出版年最优秀的 前1% 之列。” 论文这几年的引用一直在增加，不少学者来信咨询相关问题，说明这个问题大家还是比较关注的。这个论文可能是较早在这个领域做了一些探索，这个资源配置问题在云里面还是比较重要的问题。

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农业资源与环境还需要做哪些研究？

热度 3 csiro 2018-5-25 09:42

最近参加了几场博士生和硕士生的论文答辩。我思考一个问题，就是我们在选题上应该考虑哪些研究更有意义？ 1. 当前的问题 （1） 科学问题不明确。基本方法就是实验 + 模拟，看不到创新性，有结果没有结论。这些结果不做实验也会知道。 （2） 脱离实际。研究的问题不是当前农村农业的当解决的问题。即使是农业院校的学生，工作太偏重模型，也不是针对现实要解决的问题，研究结果没有直接的用途。 （3） 工作思路太传统。跟踪模仿的多，原始创新少。我们在农业资源与环境、农业水利工程等专业的学生，从学科基础来看，都习惯于从农田尺度研究作物与环境的关系，以及农业管理措施的效益（如水分利用效率）。当前我们西农这么多人，集中在这一领域，重复太多，又是单枪匹马地做，研究工作单一。成果水平不高。现在计算条件和模型拿来太容易，很多研究就是转出来一个结果。 2. 应该关注什么研究？ 我们的研究应该：从实际问题出发、从多学科综合研究出发、从科学问题出发；关注新技术、新方法的应用，着力挖掘和利用前人已有数据。 （1） 区域粮食生产问题与资源约束。农田是开放的系统，农业生产靠天吃饭，资源与灾害是并存的。所以粮食生产、粮食安全问题不仅仅需要从农田水平去分析，还要看有多少农田、分布在什么地方（土地利用），在这些地方对应的气候条件，以及有没有水做灌溉等。这样需要对作物生长的气候、土壤、水文水资源条件做系统的分析。这才是农业资源与环境研究。 （2） 数据问题：数据在快速增加，要加大对农业资环数据的利用的程度，包括遥感数据、土壤水分数据等。 （3） 技术方法的创新：新的观测手段，如荧光、如植物的 CT ；新的分析方法，如 AI 的机器学习等在产量预报。 （4） 社会需求：为农业保险服务的气候风险、农业干旱指数与监测、土地管理（退耕还林评估与环境影响）。 （5） 基础科学问题：生理生态、植被 - 气候 - 水相互作用等。 好消息是，我们已经成功把 ChinaAgrosys 整合到阿里云的计算平台上。下一步是把国际上几个知名的作物模型都集成到阿里云上。再下一步是希望大家能够应用模型，解决我国（甚至国外主要粮食产区）不同区域的粮食生产问题。 我们强调大科学，是做一个团队联合才能做出来的事情，但是也要鼓励小科学，是独立的个体对于具体的问题做深入的研究。我们代表性的东西，就是这个平台。 6 月下旬暑期学校期间，我们集中研讨一下这方面的工作。

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社会云计算的节点：心理活动的网络本质——禅的行囊（之七十八）

罗非 2018-2-1 09:57

导读：人类社会的本质，就是人与人之间的关系。而人与人之间的关系，并没有表面上看似的那样孤立。和老虎那样的独行猎手不同，人类是依靠群体的力量站上地球的统治地位的。单个的人类放在荒野中，只能占据食物链的中游。遇到一匹狼时，胜负尚在两可之间，如果遇到两匹狼，肯定是有多远要跑多远。但如果两个人联手，就可以对付至少三匹狼。如果是一百多人有计划地出击，足以把一个地区的狼群通通灭了。 由于这种合作产生力量的特性，人类在进化之中形成了超强的关系运作能力，这就是人类社会形成的心理根源。这种能力，决定了人类个体的心理其实并不像物理的身体看起来的那样彼此独立，而是相互之间有密切的心理联系。从心理上，我们其实并不是独立的个体，而是社会心理网络中的节点。如果用现代计算机网络来比拟，人类个体的心理并不是独立不联网的计算机，而是在高速互联网中彼此互联的云计算节点。 因此，我们对任何一件事物的感知、判断和行为反应，其实并不真的是我们自己以为的那样，是我们自己的感知、判断和行为反应，而是整个云计算网络计算的结果。换句话说，我们的每一个感知、判断和行为，其中都包含了人类社会的感知、判断和行为反应在内。我们甚至无法确定所谓 “ 自己的 ” 贡献究竟是什么。正如在神经科学研究中，我们无法确定大脑中一个指定的单个神经细胞在一个指定的感知、判断和行为中的贡献究竟是什么一样。 当一个人像大胡子比尔那样，在山里连续居住数年，远离任何人群，他就很容易误以为，自己是一个独立的个体。但是，如果他肯深入观察，就会发现即使在这种情况下，他的每一个感知、判断和行为，仍然是过去在人类社会中生活时所留下的影响的结果。同时，他还会发现，自己因独居所产生的与以往不同的感知、判断和行为方式，其实是独居环境影响的结果。也就是说，这样的 “ 隐居 ” 进一步揭示出，我们的生命运作不仅包含了与他人的关系，其实还包含了与环境的关系。也就是说，我们不仅在社会中时不是独立的个体，而且在单独生活时也不是独立的个体。我们的内心运行，其实从来都离不开环境的影响。我们与环境其实是一体。 所以，如果我们真的在观察，就会发现，其实我们平时认为的 “ 我 ” ，只是一个 “ 虚拟 ” 的计算单位，是整个世界计算能力的节点和投射区。每个这样的虚拟节点，都在收集数据，参与计算并且同时投射计算结果。如果我们认清并且安于这样的事实，我们就能最好地发挥整个计算网络的功能。如果我们能进而不断地升级这个节点的性能，我们就能收集更多数据，参与更多计算，投射出更多的计算结果。这样，我们就能在整个计算网络中发挥更大的作用。这大约就是老子所说的 “ 人法地，地法天，天法道，道法自然 ” 。 ******** 看了一会儿报纸，我把注意力转向车窗外的景色。在旅程的第一个小时里，窗外纷至沓来的尽是典型的水乡风光，河汊纵横，池塘密布，除此之外便是连绵不尽的农田。水稻田已经开耕了，水牛在田间辛勤劳作，油菜花和桃花怒放着。所有的画面都是一闪而过。突然之间，远处出现了一个流浪汉，他肩扛铺盖卷，正在田间独自跋涉。二十世纪八十年代，我刚开始在中国旅行的时候，这样的人曾经有很多，有男有女，他们沿着铁路线扒货车四处流浪，但最近这些年已经很少能看见他们了。可能是因为货运列车越来越多地采用集装箱运输，也可能是货场的管理越来越严，谁知道。但偶尔你还是能在乡间看到这样衣衫褴褛的流浪者，惊鸿一瞥，转瞬即逝。 旅程进入第二个小时，大洪山开始出现在北方的地平线上。水乡平原逐渐演变成丘陵山地，稻田和水塘纷纷让位给交错分布的密林和梯田，人烟稠密的乡村也被孤零零的农家代替。 沉默的姑娘在钟祥站沉默地下了车。列车继续前行，跨过汉江，开始转向西南方向。读报的小伙子在荆门站也下了，一直坐在我旁边的女大学生于是过去坐了他的位置。起初我以为她是为了看车窗外的景色，但没过多久便意识到她这么做是为了看我。这让我觉得既奇怪又别扭。在接下来的时间里，她把一只胳膊撑在小桌子上，托着下巴，就这么盯着我看了四十多分钟。我不知道是怎么回事，也不明白她为什么这么大胆。再和她说话的时候，我就跟心虚似的躲避着她的目光，老是不自觉地向窗外看。 两个小时之前，当我还在吃着她那几块难吃的小蛋糕的时候，她告诉我说下个月学校有一次很重要的英语考试。然而整个旅途中她连一个英文词也没跟我说过。后来，当邻座纷纷下车之后，她又向我倾诉了她对美的热爱：她喜欢旅游，喜欢追求美的事物，而且当她说到这些的时候，还奇怪地压低了声音（尽管这完全没必要，但好像很多中国人都有这种习惯）。她还说，到了宜昌，她会跟朋友一起去看新建成的三峡大坝，并问我是否愿意一同前往。我婉谢了她的邀请，并告诉她，我在当阳约了几个和尚见面。她对佛教一无所知，但又觉得佛教一定很有意思。她想知道我看起来这么愉快，是否跟佛教有关？我回答说，那可能是因为我对自己的要求比较低，而且遇到麻烦时知道绕着走（上学的时候，我最擅长的运动就是闪避球）。终于，在离开武汉四个小时之后，当阳到了。我跟女大学生互道珍重，然后下了车。 下车后第一件事便是查看返回武汉的列车车次。我已经买好了两天后从武汉去韶关的火车票，所以必须及时赶回去。不幸的是，去武汉的火车每天只有一班，而且时间不好。如果后天走，将赶不上去韶关的火车，而明天走又太早，留给当阳的时间太少。所以，我不得不考虑坐长途车回去。

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[转载]量子计算开启云计算新世界

quantumchina 2018-1-8 09:58

随着数据的海量增长，机器处理数据所需的时间也越来越多。增强现实、虚拟现实、人工智能、 机器人 、实时分析和机器学习算法都需要 云计算 提供无限快速且无限计算能力和无穷大的存储空间。有趣的是，这些都是在摩尔定律显示的发展速度放缓之后发生的，摩尔定律在几十年来几乎每个工程和技术的重大进步中发挥了作用。 　　到2025年，云中对传统计算功能的需求将会非常大，以至于云计算无法满足这些计算需求。量子计算的到来有望彻底改变云计算，量子计算提供的是大规模并行处理，原子级存储和试用物理定律而不是外部加密的安全性。云很快会被量子计算驱动，软件将会以全新的方式被写入。 　　虽然量子计算的概念已经提出了50多年，但是真正取得进步却是在最近5年以内，2017年可以说是量子计算的一年。 　　 IBM 、 微软 、谷歌、Intel、D-Wave今年取得了巨大的进步，量子计算正在进一步推动计算机性能的发展。 　　什么是量子计算 　　量子计算就是利亚原子例子的量子态来执行记忆和处理任务，经典的计算机交换晶体管将信息编码为表示“0”或“1”的单位。相比之下，量子计算机本身使用原子(如电子、质子和光子)的基本构建模块，这些亚原子例子是自旋的。 　　根据量子物理的定律，粒子是否有上升或下降可能并不清楚。这些亚原子粒子同时拥有所有这些性质。 这被称为叠加。 一个量子位(一个与经典位不同的称为量子位的新术语)可同时存在为零或一个。叠加允许量子比赛一次执行多个计算，而不像传统机器那样按顺序进行。两个量子位可以同时存在四个可能的两位数(00,01,10和11)。这些叠加使得量子能够一次执行多个计算，而不像传统机器那样按顺序进行。 　　量子计算给用户带来的是大规模并行处理，可以类比为Grover搜索算法。想象一个奖品藏在四扇门后面的游戏，你必须在尽可能少的开门的情况下找到奖品。传统的电脑平均需要做两次以上的操作才能找到奖品，因为它必须连续打开每扇门。然而，量子计算可以一次找到奖品，因为它可以一次打开所有的门。这种计算的数量是每个额外量子的两倍，因此计算速度呈指数级加倍。由500个量子组成的量子计算机可以进行2 ^ 500个计算。 　　量子计算必须知道的五大问题 　　我们将以不同的方式编写程序，新的编程范例和语言，新的算法以及编写逻辑的新方法。 　　量子计算比传统计算快数千倍，谷歌宣布有一台量子计算机，比任何传统的实验室计算机都要快一亿倍。 　　量子计算革新了我们接近机器学习和人工智能的方式，将显着加速机器学习。由于使用量子遂穿，量子计算机将减少100到1000倍的功耗。 　　量子计算将破坏今天的互联网安全，它可以在几天之内破解今天的一些加密技术，如RSA何ECC。在这方面，量子计算就像是发现锁定在原子中的巨大能量的应用。核裂变发生在1938年，是二战开始前的九个月，它改变了世界。量子计算可能是一个原子弹的IT等价物。现在，我们正在与时间赛跑，准备现代密码技术才能被打破。新的安全方法，使我们能够使用物理定律而不是使用外部加密方法来保护数据。 　　量子计算不能适用于所有问题。在一些传统的任务中，川通服计算机仍然比量子计算机更实用。而量子计算解决的是新兴的业务问题，如自动驾驶汽车的协同、财务建模、天气预报和粒子物理等领域。 　　量子计算革新了处理计算机科学和逻辑的方式，很多算法将需要重新设计并重新编写使用量子计算的范例。 来源链接： http://www.iot-online.com/art/2018/010779513.html

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浅议物联网、大数据、云计算、人工智能的关系

lhj701 2017-11-10 23:19

浅议物联网、大数据、云计算、人工智能的关系 最近10多年，随着实体经济的阶段性饱和，信息技术迅速被推到前台，扮演着拯救实体经济与社会经济更新换代的“蜘蛛侠”。 无疑， 物联网、大数据、云计算、人工智能，作为当今信息化的四大侠，尽管表面扮演着不同的角色，它们其实都是人类智慧物化的代言人， 共同努力着拉近人类虚拟智慧物化世界与人类社会生活的距离 ，因此，它们之间有着本质的联系，具有融合的特质和趋势。 物联网试图将人类生活所需的物体进行智慧化的连接；大数据正是越来越多的智能物体对大自然和生活空间智慧感知和交互的信息的汇集；云计算是应对大数据量运算采取的一个应对办法（机群）；而人工智能在今天正是借助了物联网、大数据和云计算的翅膀，在具体而相对闭环系统应用中，将人类智慧应用得更加淋漓尽致 。 因此，从一个广义的人类智慧拟化的实体的视角看，它们是一个整体：物联网是这个实体的眼睛、耳朵、鼻子和触觉；而大数据是这些触觉到的信息的汇集与存储； 人工智能未来将是掌控这个实体的大脑 ；云计算可以看做是大脑指挥下的对于大数据的处理并进行应用。 而它们本质上， 是人类持续将人类智慧企图物化到周围世界的不懈的尝试。

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“云计算与大数据国家重点研发专项专题”出版

sciencepress 2017-9-8 17:44

当前以信息技术为基础的数字空间急速扩张, 其信息量已经远远超过人类所能接受的能力, 如何通过更为自然、智能的方式提升人类对海量信息的理解能力和利用效率已经成为当前信息领域必须解决的关键问题. 云计算和大数据是推动信息技术普惠服务和数据资源充分利用的信息科技与产业新兴方向, 是人类社会信息化和智能化发展的重大变革和必然趋势. “云计算和大数据” 国家重点研发计划研发具有自主知识产权的云计算和大数据基础理论、技术方法、应用示范, 培育我国云计算和大数据的技术链、产业链、价值链, 抢占国际信息产业发展的制高点, 对于提升我国科技和产业竞争力意义重大. 作为我国首批国家重点研发计划重点专项, “云计算与大数据” 于2016年启动. 该重点专项汇聚了国内学术界和工业界在云计算和大数据领域的顶尖研究力量, 按照全链条创新设计、一体化组织实施的总体思路, 对照专项总体目标, 分成3个层次完成研究部署: 基础研究、关键共性技术研究、集成平台与示范应用. 基础研究 构建原创性理论体系与计算模型, 重点围绕信息感知融合与理解、智能决策原理; 复杂推理与计算中的心理逻辑模型和问题求解模型; 软件定义统一理论和方法; 多源异构大数据的表示、存储、度量、语义理解和基于认知的分析方法等基础科学问题开展研究, 为建立云计算与大数据的科学体系提供理论依据. 关键共性技术研究 包括软件定义的云计算支撑平台技术; 云计算核心软件开发和装备研制; 数据采集、交换、传输、存储与计算技术; 大数据分析与无障碍呈现技术; 智能基础软件技术; 云端融合的感知认知和自然交互计算技术; 类人计算与理解技术等核心技术. 集成平台与示范应用 构建数据共享、交换和开放云平台, 实现大数据交换和分析, 开展面向社会治理、国家安全、教育、环境、健康、金融证券等领域的云计算与大数据集成平台与应用服务. 研制安全可控的开源项目支撑系统, 支持企业主导创建开源软硬件项目并建设相应的生态系统. 为反映我国在云计算与大数据领域的最新研究进展,《中国科学: 信息科学》组织了云计算与大数据国家重点研发专项专题, 旨在展示国家重点研发计划重点专项的最新研究成果. 经过严格的同行评议, 专题共收录了4篇论文. 这4篇论文各代表了一个独立的亮点成果, 内容详实, 逻辑清晰, 有较强的系统性和概括性. 前两篇论文主要论述软件定义的云计算基础理论和方法. “ 面向云际计算的自主对等协作环境 ” 针对在云际计算中实现云服务交易的关键难题, 提出支持不同云交易参与者之间自主对等交易资源和服务的支撑环境——云际协作环境, 并从云服务消费者、提供者和代理3个视角出发, 提出了该协作环境的消费服务模式、供给服务模式和磋商服务模式, 并阐述了环境中有关价值交换支撑服务的运行机理. 图 1. 云际计算记账场景 “ 低熵云计算系统 ” 针对当前的云计算系统难以同时满足用户体验和系统效率需求的关键难题, 归纳了云计算系统中存在的4类无序现象, 提出了低熵云计算系统的学术概念, 刻画了其主要特点, 比较了低熵云计算系统与虚拟化云和分区云在用户体验、开发效率、运行效率、资源适配方面的区别, 并讨论了低熵云的新概念和新技术. 图 2. 分区云与低熵云的应用相空间比较 接下来的两篇论文主要论述了云端融合的自然人机交互关键技术. “ 云端融合的神经系 统疾病多通道辅助诊断研究 ” 面向神经系统疾病辅助诊断与早期预警, 针对传统疾病检测系统通道单一的问题, 提出了一种基于多通道的疾病辅助诊断方法, 进行不同通道交互信息的获取、分析和融合, 通过云端融合框架对海量用户生理信息进行存储、分析和辅助诊断, 有效提升了方法的精确性与鲁棒性. 图 3. 语音通道数据采集与基于笔的连线测试 “ 多模态力触觉交互技术及应用 ” 针对虚拟现实中力触觉这一重要交互通道, 从虚拟对象和力触觉表达方式的差异出发, 综述了力触觉建模技术和力触觉再现设备的研究现状, 分析了各种模态的力触觉交互技术, 提出了基于云端的力触觉人机交互信息感知系统框架, 介绍了东南大学的研究进展和应用, 并进行了展望. 图 4. 力觉反馈手控器 由于篇幅所限, 除了上述成果之外, 本重点专项还有许多研究成果未能在本专题中予以发表, 包括: 新型大数据存储技术与平台、基于数据流的大数据分析系统、面向云计算的网络化操作系统、面向特定领域的大数据管理系统、基于大数据的软件智能开发方法和环境、大数据知识工程基础理论及其应用研究、面向大范围场景透彻感知的视觉大数据智能分析关键技术、跨时空多源异构数据的融合、开放共享技术与平台、人机交互自然性的计算原理、支持大数据理解的头戴式无障碍呈现技术等, 感兴趣的读者可继续关注本刊的后续论文. 特约编辑： 金海 华中科技大学 王涌天 北京理工大学 第9期 目录 云计算与大数据国家重点研发专项专题 编者按 金海, 王涌天 面向云际计算的自主对等协作环境 史佩昌, 王怀民, 郑子彬, 尹浩 低熵云计算系统 徐志伟, 李春典 云端融合的神经系统疾病多通道辅助诊断研究 李洋, 黄进, 田丰, 韩冬奇, 范俊君, 陈辉, 彭晓兰, 戴国忠, 王宏安 多模态力触觉交互技术及应用 宋爱国, 田磊, 倪得晶, 秦欢欢 评述 导航制导与传感技术研究领域若干问题的思考与展望 郭雷, 房建成 基于方向调制的物理层安全无线传输原理、关键技术与未来应用 束锋, 吴肖敏, 尤肖虎, 陆锦辉, 胡锦松, 朱伟, 余海, 许正文, 陈日清 论文 一种基于忆阻激活函数的递归神经网络及其联想记忆 郭腾腾, 王丽丹, 周梦哲, 段书凯 解码转发中继选择系统的安全性能分析 雷宏江, 张环, 刘俊杰, 潘高峰

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【小编探会】之25：2017 CCTC 中国云计算技术大会

Chenfiona 2017-6-1 16:09

5 月18日，IJAC小编参加了如火如荼的中国云计算技术大会（以下简称CCTC，Cloud Computing Technology Conference)， CCTC由国内最大开发者社区CSDN主办，是业内极具影响力的云计算和大数据技术年度盛会，会议解读本年度国内外云计算技术发展最新趋势，深度剖析云计算与大数据核心技术和架构，聚焦云计算技术在金融、电商、制造、能源等垂直领域的深度实践和应用。 会议具体日程和信息参见 http://cctc.csdn.net/ IJAC 在云计算方面不仅发表过 Special Issue on Cloud Computing，近期也发表了系列云相关的论文，具体下载信息如下，欢迎阅读！ Recent Articles on Cloud Computing The Interaction between Control andComputing Theories: New Approaches MagdiS. Mahmoud, Yuanqing Xia FullText: https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-017-1070-2 Or: http://www.ijac.net/EN/abstract/abstract1920.shtml Security Analysis Model, System Architectureand Relational Model of Enterprise Cloud Services Dang-Dang Niu, Lei Liu, Xin Zhang, Shuai Lü, Zhuang Li FullText: https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-016-1014-2 Or: http://www.ijac.net/EN/abstract/abstract1841.shtml Hybrid Collaborative Management Ring onMobile Multi-agent for Cloud-P2P Xiao-Long Xu, Nik Bessis, Peter Norrington FullText: https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-016-1002-6 http://www.ijac.net/EN/abstract/abstract1837.shtml Optimal Content Placement and RequestDispatching for Cloud-based Video Distribution Services Zheng-Huan Zhang, Xiao-Fen Jiang, Hong-Sheng Xi FullText: https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-016-1025-z http://www.ijac.net/EN/abstract/abstract1837.shtml Special Section on Cloud Computing （ IJAC ， August2011 ） IC Cloud: Enabling Compositional Cloud Yi-Ke Guo （帝国理工大学郭毅可教授） , Li Guo 10.1007/s11633-011-0582-4 https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-011-0582-4 http://www.ijac.net/EN/abstract/abstract817.shtml A Method for Trust Management in Cloud Computing: Data Coloring byCloud Watermarking Yu-Chao Liu, Yu-TaoMa, Hai-Su Zhang, De-Yi Li （ 李德毅院士 ） , Gui-Sheng Chen https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-011-0583-3 http://www.ijac.net/EN/abstract/abstract818.shtml An Automatic Intrusion Diagnosis Approach for Clouds Junaid Arshad （ University of Leeds ） , Paul Townend, JieXu https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-011-0584-2 http://www.ijac.net/EN/abstract/abstract820.shtml Trustworthy Assurance of Service Interoperation in Cloud Environment Bing Li, Bu-QingCao, Kun-Mei Wen, Rui-Xuan Li https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-011-0585-1 http://www.ijac.net/EN/abstract/abstract821.shtml

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共同的历史记忆--经典2016

热度 1 lichunjie08 2017-2-1 22:00

2016应该是也必须是全新世历史上的重要节点，已经载入了史册，在这一年发生了许多大事件，人工智能、VR、AR、自动驾驶、机器学习、遗传算法、深度学习、认知科学、 α 狗、脑科学、大数据、云计算、微软小娜等等。如果具有智能和自我意识可以定义人的话，今后的将是人脑和机器大脑并存的一个时代，机器大脑的数量和IQ可能呈现指数性增长，超过人类是早晚的事，今后我们所认为的世界上最聪明的大脑可能是一台云服务器。 如果我们今后过得好也不必感谢这一年，如果过得不好也不必责怪这一年，毕竟人生是一场愿赌服输的悲壮旅程。不想被强大的机器智能吊打，只能发挥我们的特长------创造力和想象力了。

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[转载]看看国内云计算的大佬江湖

gongkong 2016-12-20 16:56

世界正处于重大的技术变革之中，特别是一场数字变革。我们的研究模型和分析显示，数字化正在主导经济的各个领域。2015年，全球数字经济占全球经济总量的22%，并且在继续迅速增长。我们预计，这一比例将从2005年的15%，增长到2020年的25%。这是埃森哲对企业数字化转型前景的乐观预测。而推动这次号称第四次“工业革命”的数字化转型潮的原动力则来源于三个相互依存、相互促进的技术趋势：云计算、 大数据 、人工智能。尤其是云计算，作为这次“变革”的基础设施，正在爆发出令人炫目的“光彩”。 主打场景化 云服务 的网易云 对于网易发力云计算业务这件事，丁磊有着自己的逻辑。在丁磊看来，网易作为中国最早的互联网企业之一，有着深厚的技术积累，尤其是网易云在面向市场推出之前，就已经支撑网易内部众多过亿用户的互联网产品。比如网易邮箱服务8亿用户，近百万的企业，十多年一直很稳定，用户口碑非常好。除此之外，还有考拉海购、网易云音乐、网易云课堂以及一些游戏产品等都运行在网易私有云之上，经受过市场和用户的考验，如今将之形成体系面向市场推出，正是水到渠成。 网易杭州研究院执行院长汪源曾经在对外交流中指出，目前市场对云计算的理解仍然侧重于基础技术，绝大多数云计算供应商提供的是我们所熟知的主机、数据库（只有10%的用户用RDS）、缓存、云存储等服务。但其实云计算包含的内容很丰富，除了服务端架构服务，还需要测试、Bug分析、各类专有SDK、数据分析工具、推广平台、反馈与客服平台等垂直领域的服务。这些需求正在逐渐被释放出来。相对于BAT，网易是一个容易被忽略的存在，源于其近几年在云计算上并无动静，掌舵者也不喜欢到处宣讲。直至今年，网易才悄悄上线了网易云信、网易七鱼、网易视频云等产品。从产品的思路上可以看出网易的精心选择：以时下需求强劲的即时通讯功能、客服系统、视频云服务为切入点，专注PaaS、SaaS级纯技术服务，避开竞争激烈的IaaS领域。总结起来，网易云的破局思路就是以IM云服务切入，以网易蜂巢容器云带动，转化技术实力，输出场景化云服务。 “生态梦云先行”的乐视云 真正让行业内见证乐视云力量的应该算今年乐视在美国旧金山举行的BigBang发布会上，乐视云对那场发布会进行了全程直播。作为全球第一大视频云平台，乐视云凭借此次直播实现了行业内首次真正意义的全平台、全终端、全球化直播。发布会启用四路信号、全屏覆盖、三国语言立体直播，并采用卫星专线护航，在中国、香港、美国、俄罗斯、印度等全球各地同步直播，乐视云也成为首家做多语言全球实时直播的云服务平台。截止目前，乐视云拥有全球750个CDN节点，30Tbps出口带宽，覆盖超60多个国家和地区，是全球最大规模的视频CDN商业平台。 在全球化战略上，乐视云已先后与微软、英特尔、 爱立信 、戴尔及全球主要运营商展开深入战略合作，在最新的海外计划中，乐视云将持续加快对欧洲、美洲、澳洲的市场拓展步调。 今年3月，乐视云完成A轮融资10亿元人民币，估值超70亿，不到半年又启动A+轮融资，引入多元化战略投资人。有业内人士表示，在国内云计算市场相对保守的投资环境下，乐视云能一枝独秀，估值走高，已实属不易，而乐视登美后，乐视云的市场前景将更开阔，有效催化乐视云A+轮融资发酵，投资价值全面利好。乐视云当下的商业模式，在技术层面实施“全云布局”，打造出IaaS、PaaS、SaaS三层，能够围绕6大VaaS场景，衍化出21款VaaS产品。与其他云服务商的模式不同之处在于，乐视云试图做的是“EaaS（生态即服务，Eco-as-a-Service）云模式”，即重新构建搭载在云上的内容、发行乃至用户的商业价值链和生态系统。如今在行业内，乐视云的商业格局已独树一帜，自成体系，被定义为是全球最强视频云生态的“新物种”。 引入“小米模式”的金山云 在今年的十一月份，金山云推出了自己的大米云主机和米仓解决方案，不管是从产品的命名上还是企业的渊源上，似乎都和小米有着千丝万缕的联系。“小米”之所以能够快速占领消费级市场，除了超高性能、强悍配置、高性价比的一炮即红“爆款”产品之外，还有精准直击用户痛点、在线发售、定制创新的营销模式。而从金山云推出的新品可以看出，金山云正试图以超高性能+强悍配置+高性价比的一炮即红“爆款”产品和量身订制，有的放矢的全平台解决方案，加之把握市场+精准营销+在线销售+量身定制营销方案，势必要在云计算市场“大动干戈”，给人的感觉是，金山云试图成为云计算市场中的“小米”。 在对云市场进行深入分析之后，金山云明确表示要在两大市场寻求突围：中小企业和初创型企业，以及企业级混合云市场。来自金山软件有限公司2016年上半年及第二季度财报显示，2016年上半年,来自云服务、办公软件及其他业务的收入为人民币4.837亿元,较去年同期增长124%。第二季度的收入为人民币2.742亿元,较上季度增长31%,较去年同期增长123%。今年第二季度,云业务、办公软件及其他业务产生的收入分别占金山集团总收入的16%,而去年同期这一数字为11%,虽然目前金山集团并未单独披露云业务业绩,但是从第三方权威机构的报告可以看出该板块的持续强劲成长。根据IDC发布的“China Public Cloud Services - Analysis Report 2015”,2015年金山云成为中国IaaS市场TOP5中增长最快的服务商,增速达到251.6%。如果单从互联网公司层面看，金山云在中国IaaS市场份额已经仅仅落后于阿里云,领先其他国内外云服务商。由此可见，在国内云计算行业，金山云已成一支不可忽视的力量。

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[转载]2016年中国云计算：BAT“三国鼎立”之前的诸侯混战

gongkong 2016-10-20 15:28

伴随着百度云公有云品牌正式升级为“百度云”，中国 云计算 市场竞争的大幕也悄然开启。 　　据发布的报告显示，在2016年第二季度全球云基础服务市场上，亚马逊一枝独秀，市场份额达到31%；微软在CEO纳德拉的带领下，持续加大投入，市场份额也已经上升到11%，排名第二；另外两大巨头IBM和谷歌分别以7%和5%的市场份额，紧随其后。 　　行业分析人士表示，亚马逊、微软、IBM、谷歌四大巨头已经占据了全球云基础服务市场50%以上的份额，云计算行业巨头格局已经愈发明显。这对于当下大巨头割据、小公司混战的中国云计算市场来讲，或许是一个的有趣征兆。 　　越不过“盖茨比曲线” 云计算依然是巨头的天下 　　多年前，加拿大经济学家迈尔斯·克拉克曾提出著名的“盖茨比曲线”，用以说明社会越不平等，个人的经济地位就越由其父母的地位决定，子女处于父辈经济阶层的可能性就越高。这一规律，在互联网领域体现的尤为透彻。无论是美国的“GAFA”，还是中国的“BAT”，均是成立十年以上的企业，在“马太效应”的助力下，这些头部企业已经拥有极深的围栏，在兼具不惜血本和不失勤勉的特征下，能够挑战它们地位的后起之秀，少之又少。 　　在云计算领域更是如此，一方面，云计算需要大量的技术和数据的支持，小公司们在技术上的投入难以与巨头们抗衡，同时又很难拥有巨头那样的数据积累。另一方面，互联网巨头天然具备内容、渠道、用户等很多方面的优势，他们所要做的就是将这些优势整合，并且进一步布局自己的生态。因此，不论是国内还是国外，互联网巨头更有根基和欲望啃下这个市场。 　　而实际上，这一理论也在不断得到验证。在谷歌宣布整合云计算业务，推出“谷歌云(Google Cloud)”品牌后，同样是以搜索起家，以技术见长的百度也做出了相同的举动，将旗下云计算品牌全面升级为百度云。 　　自此，国内BAT三巨头全部完成了在云计算领域的品牌延伸，同时也依托各自的优势，在云计算市场上进行战略布局。百度推出“云数智”三位一体战略，并辅以“天工、天像、天算”不同行业的解决方案。阿里也启用新LOGO，不断推出新产品，并拓展自己的国际化版图。腾讯云也频频发力，通过合作伙伴生态大会，深入拓展渠道，并加强在人工智能领域的投入。 　　2016-2021年云计算行业市场竞争力调查及投资前景预测报告表明，随着BAT的深入布局和重点发力，其他小公司不论是技术、产品，还是渠道、生态等，在各个方面都表现出竞争乏力、难以抗衡的态势，生存境遇愈发艰难，国内云计算市场的巨头格局也为时不远了。 　　BAT拥有小公司难以逾越的技术壁垒 　　众所周知， 云计算 、大数据、人工智能三者之间相辅相成、相互促进。一方面，大数据的发展与应用，离不开云计算强有力的支持，云计算的发展和大数据的积累，是人工智能快速发展的基础，及实现实质性突破的关键；另一方面，大数据和人工智能的进步也将拓展云计算应用的深度和广度。因此，云计算对于技术的投入和大数据的需求，是一般的小公司难以承受的。 　　以国内人工智能的领头羊百度为例，在9月份的百度世界大会上，百度首次宣布对外开放百度深度学习平台，以推动人工智能技术的快速普及。据笔者了解，2015年百度还牵头微软亚洲研究院、华盛顿大学等知名公司和高校，开放了全球最大分布式深度机器学习开源平台，世界各地的开发者们通过这一开源平台可以免费获取优质易用的机器学习代码。 　　同时，作为全球第一大中文搜索引擎，百度更是一家天生的云计算公司。16年深厚的技术积累，让百度云在计算、存储、网络、安全等方面领先于行业，基础架构优势可谓与生俱来。支撑20多款用户数过亿的产品，赋予百度云处理复杂应用的技术经验，更是让小公司们望尘莫及。日均响应搜索超过60亿次，日LBS请求超过300亿次，日语音识别请求超过1亿次等，海量的大数据资源成为百度云的独特优势。而被MIT(麻省理工学院)评为中国最智能的公司，语音识别和图像识别准确率达到90%以上，让百度云在人工智能领域一枝独秀。与300多万家企业展开合作，在物流、医疗、教育、营销、金融等垂直领域深入，使得百度云具备很多小企业难以想象的企业服务和运营经验。这些小公司难以逾越的壁垒，成为百度云抢占市场、确立巨头格局打下了坚实的根基。 　　阿里和腾讯虽然不像百度以技术见长，但是其在技术和数据方面的积累和根基都异常深厚，这些都将成为其征战云计算市场的砝码，同时也会成为狙击行业小公司的有力武器。 　　BAT通过构建生态体系形成垄断优势 　　易观国际高级分析师董旭认为，中国云计算生态化是大势所趋，而数据资源、技术能力、合作伙伴等成为云生态企业成功的关键因素。而纵观中国当下的云计算市场，除了BAT之外，拥有这种对生态整体化、系统化搭建能力的企业少之又少。 　　百度云作为百度的技术输出平台，致力于将百度的先进技术，包括大数据、人工智能等向全社会、各行业以及企业和开发者开放输出，助力企业创新，推动人工智能和全行业的结合。同时通过合作伙伴扶持计划，提供解决方案、软件共建、创投孵化等服务，与其共建云计算生态，协同共赢，助力各行业转型升级，加速人工 智能时代 的到来。 　　阿里云一方面与SAP、神州数码、世纪互联等诸多合作伙伴一起合作拓展云计算市场，另一方面，也通过开放自身的云生态，让更多的中小ISV入驻阿里云。 　　腾讯云则表示，将会把十几年在互联网行业积累的优势和经验，全部分享出来，一方面依托整体腾讯生态体系输出的云服务，LBS、安全和支付四大核心能力，与合作伙伴携手打造满足产业应用需求的特色行业云；另一方面也在金融、视频、游戏等垂直行业与行业伙伴合作，推动针对性的产业云化解决方案落地。 　　纵观BAT三巨头，都将云计算作为技术和产品输出的平台，以生态协同效应来吸引客户，从而形成垄断性优势，不断碾压小公司的生存空间。可见，云计算的未来必然是BAT的主场，当下市场所经历的一切，只是“三足鼎立”之前的诸侯混战。而对于大部分小公司来讲，可以选择通过专注于垂直领域站稳脚跟，最佳选择是进入大企业的生态链，汇聚在巨头周围寻找生存空间，或者是通过转型另谋出路。 更多相关信息请浏览：www.gongkong.com

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如何搭建DC/OS系统的框架私有服务器

limx59 2016-10-14 11:40

目前现有的DC/OS的应用框架服务器主要是从公共服务器下载的。当部署完DC/OS以后，在DC/OS的Universe里面会看到一个在线框架下载的服务器地址： 名称：Universe 地址：https://universe.mesosphere.com/repo 那么搭建DC/OS的内网Universe的具体步骤如下： 1、首先下载源代码 在github上有一个local-Universe的开源项目，其具体地址如下： https://github.com/LinkerNetworks/linkerUniverse 点击打开链接 根据该项目的说明，编译该项目的环境需求主要包括： 1.1 安装Python3 ##创建安装目录 mkdir -p /usr/local/python3 wget https://www.python.org/ftp/python/3.4.2/Python-3.4.2.tgz tar -zxf Python-3.4.2.tgz cd Python-3.4.2 ./configure --prefix=/usr/local/python3 make make install mv /usr/bin/python /usr/bin/python_old ln -s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python ln -s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python3 1.2安装jsonschema python -m pip install jsonschema 2、编译源代码 将源代码拷贝到指定目录下进行解压缩，在编译源代码前，需要先生成配置脚本。 cd /root/linkerUniverse-master/scripts ./build.sh 执行完以后，如上图所示。确保本地的私有框架参与编译。 并且在target目录下生成配置脚本： 生成完配置脚本以后，进入docker/local-universe目录编译源代码并制作镜像，如下步骤： ##编译完成后，开始制作镜像 cd /root/linkerUniverse-master/docker/local-universe sudo make base sudo make local-universe 备注：在执行sudo make-universe的过程中，会出现ERROR1 connect 连接超时的情况，那是因为在编译过程中会远程下载镜像和其他源代码，而由于有些服务器是国外的网站，所以会出现访问不通畅的情况，不过没关系可以重试一次。 当编译完，在本地可以查看到制作好的镜像。 ##查看编译好的镜像 docker images 其中linkerrepostory/universe，就是制作好的docker镜像 然后开始打包制作好的镜像。根据刚才的本地镜像列表，记下镜像ID。 ##打包编译好的镜像 docker save ID image.tar 在当前文件夹下就会看见打包好的镜像文件 ##拷贝编译好的镜像到dcos集群里面master节点上 docker load -i image.tar ##启动dcos集群里面的master节点上的docker $ cp dcos-local-universe-http.service /etc/systemd/system/dcos-local-universe-http.service $ systemctl daemon-reload $ systemctl start dcos-local-universe-http ##备注，其中在第七步需要在每一个slave节点上执行如下命令： $ mkdir -p /etc/docker/certs.d/master.mesos:5000 $ curl -o /etc/docker/certs.d/master.mesos:5000/ca.crt http://master.mesos:8082/certs/domain.crt $ systemctl restart docker ##针对open dcos需要安装open dcos cli curl -fLsS --retry 20 -Y 100000 -y 60 https://downloads.dcos.io/binaries/cli/linux/x86-64/dcos-1.8/dcos -o dcos sudo mv dcos /usr/local/bin sudo chmod +x /usr/local/bin/dcos dcos config set core.dcos_url http://10.1.24.172 dcos ##设置dcos cli的SSL认证 dcos config set core.ssl_verify false ##添加local repository dcos package repo add local-universe http://master.mesos:8082/repo ##查看本地的local repository list dcos package repo list 也可以通过界面方式添加本地在线框架库 在DC/OS的控制面板中，选择System，选择Repositories 点击Add Repositories 就会在界面中看见本地框架库。 并且在DC/OS的Universe中就能够看到本地框架 通过安装本地chronos包 在DC/OS的Services中就能够看到，框架正在部署： 大概过一段时间，就会显示框架正常运行了。

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如何挖掘基因测序数据的价值

热度 1 bmkcloud 2016-6-11 09:02

近年来，随着测序技术的不断升级，测序通量越来越高，同时测序成本直线下降，高通量测序技术逐渐应用在科研、医疗等各个研究领域得到广泛应用。伴随着大数据处理关键技术的突破、数据共享等契机的发展，大数据将在促进生物学发展中发挥重要的作用。 测序技术在生物学研究中的发展分成三个阶段：第一个阶段： genome center 唱独角戏。在这个方向刚兴起的初期，人才储备较少，产出数据的成本也很大，只有少量的国家支持的 genome center 可以从事这方面的系统研究，做生物信息开发的目的也比较明确，就是为了完成基因组中心所承担的一些重大国家科研课题。第二个阶段：高通量测序技术的进步和基因科技服务公司的崛起。当很多科学家看到了有那么多空白的山头待开发，同时数据产出的成本也大幅降低情况下，科学家们对组学研究都跃跃欲试，科技服务的市场需求就出现了，同时经过多年的人才储备，也有了一定数量的技术人员，为科技服务公司的出现打下了人的基础。这个阶段生物信息开发注重的是 “pipeline” ，这样能提高服务的效率，让公司能更好的发展。第三个阶段：大数据的积累和丰富多样的个性化分析需求。随着 NGS 技术的不断发展，测序成本不断降低，数据积累也越来越快，同时随着科学家对数据理解的深入，大大开拓了科学家的思路，各种个性化的数据分析想法大量涌出脑海， “personalized” 成为了这个阶段的生物信息开发要满足的关键需求。目前，测序技术在生物学研究中的应用已经逐渐进入了第三个阶段，传统基因科技服务公司提供的 “pipeline” 的分析结果越来越不能满足科研工作者的需求。一方面是分析的工具和个性化的分析需求得不到满足；另一方面，孤立的单个项目的数据分析形式越来越不能满足科研的需要。 Nature Reviews Genetics 报道称，目前已发表的高通量测序数据利用率不足 20% ，很多有价值的信息被研究者所忽略，基于公共数据挖掘和分析将成为科学研究发展的趋势。例如， 2015 年 Nature Genetics 发表的文章通过分析正常组织和各种常见类型癌症组织 7256 个转录组测序样本， 43T 转录组数据中鉴定得到 58,000 个 lncRNA ；发现上千种 lncRNAs 在癌症组织中特异表达，可以作为新的肿瘤标记物。 2014 年 Genome Biology 发表的文章通过研究 13 种组织和 30 个玉米转录组数据中 LncRNAs 的表达，鉴定出了 20163 个推测的 LncRNAs ， 并对 LncRNAs 的组织特异性的表达调控网络进行了解析。最有代表性的是最大的癌症基因信息的数据库， Cancer Genome Atlas/TCGA 蕴藏着难以想象的宝贵信息，围绕 TCGA 已经有很多重量级文章出现， Pubmed 收录的利用其进行数据挖掘发表的文章已经超过 1500 篇，而且对它的使用必然愈发重要。可以说，已经公开的高通量测序数据如同“金矿”一般，具有极高的学术价值。然而，科研工作者一方面不方便获取符合自己需求的数据，数据的整合、分类、下载也会耗费较多的精力；另一个方面，缺少一个高效、易用的数据分析平台，自主搭建一个大数据分析平台，无论是硬件、软件，还是人力、财力都是巨大的挑战。这两个因素导致大量的基因数据沉睡在哪里，不能很好的挖掘出其中的价值 2016 年 3 月，作为 BMKCloud 公共数据库项目的一部分，动物、植物、微生物高通量测序数据库正式上线。百迈客云的合作伙伴现在可以在 BMKCloud 上免费访问三大数据库了。在 BMKCloud 上将 PB 规模的高通量测序数据作为共享资源，用户无需下载数据，直接在 BMKCloud 上利用分析平台进行分析，加速了利用公共数据进行研究和探索的步伐。 BMKCloud 公共数据库项目的目标是建立植物、动物、细胞系、微生物、宏基因组、疾病高通量测序数据库以及肿瘤高通量测序数据库。目前，动物、植物、微生物高通量测序数据库正式上线。每个数据库中都收集和整理了全世界公开发表的各个物种高通量测序的原始数据及相关论文，为开展各个领域的研究提供准确，全面，最新的高通量测序原始数据和相应文献的整合检索平台。 BMKCloud 公共数据库项目的数据来源是 NCBI 的 SRA 等高通量测序的公共数据， 数据来源可靠，涵盖重测序、转录组等各个研究领域（已水稻为例，目前已收录的基因组数据集 29910 个，转录组数据集 2100 个） BMKCloud 公共数据库项目建立的目的也是让科研工作者更高效、更快速的利用公共数据，提高公共数据的利用效率。使大数据的挖掘不仅仅局限于癌症的研究，能够在动物、植物、微生物等研究中都得到很好的利用。科研工作者可以根据物种、类型、研究性状、研究结果、测序方法等设置快速检索感兴趣的数据，，所有数据均可一键导入我的数据中保存。然后利用百迈客提供的十大数据分析平台和 142 款工具进行数据的深度挖掘，高效、快速的挖掘基因大数据。 百迈客云（ BMKCloud ）是一个基于基因大数据的挖掘，管理和科研协作的整合平台。可以使不具备生物信息分析基础的用户，快速掌握独立的生物信息分析能力，实现高通量数据的深度解读。百迈客云提供： 14 大生物信息分析平台（重测序、外显子、转录组、非编码 RNA 等），基本分析 + 个性化分析，轻松实现原始数据到生物学问题准确解读的转化 ;143 款数据分析工具，涵盖数据处理，文件操作，序列比对，基因注释和图表制作等，满足个性化数据分析需求。百迈客云是国内第一家正式商用的生物云平台，从 2014 年 5 月开始开放试用到 2015 年 10 月份正式商用。对于广大的科研用户而言，百迈客生物云是一个完整的交钥匙 (Turn-Key) 解决方案，用户只需要开通云平台账号，就有了属于自己的生物信息分析平台，百迈客云已经成为进行基因大数据的分析的最佳选择。

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大数据环境下的电子数据审计：机遇、挑战与方法

weisman 2016-1-16 09:38

论文下载： 大数据环境下的电子数据审计 机遇、挑战与方法.pdf 大数据环境下的电子数据审计：机遇、挑战与方法 摘要： 电子数据审计的研究与应用是近年来审计领域的热点问题。大数据时代的到来给电子数据审计带来了机遇 与挑战。首先阐述了研究大数据环境下电子数据审计的重要性;然后分析了电子数据审计的内涵及原理;在此基础 上，重点研究了大数据环境下电子数据审计面临的机遇与挑战，并结合大数据的特点以及目前已有的大数据分析技术 与工具，探讨了大数据环境下开展电子数据审计的方法;最后给出了大数据环境下开展电子数据审计的相关建议。研究结果为今后大数据环境下开展电子数据审计提供了理论基础。 相关阅读： 中共中央办公厅 国务院办公厅印发 《关于完善审计制度若干重大问题的框架意见》及相关配套文件 2015年12月08日 20:20:04 来源： 新华社 http://news.xinhuanet.com/politics/2015-12/08/c_1117398486_2.htm 新华社北京12月8日电 近日，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于完善审计制度若干重大问题的框架意见》及《 关于实行审计全覆盖的实施意见 》等相关配套文件，并发出通知，要求各地区各部门结合实际认真贯彻执行。 《关于实行审计全覆盖的实施意见》全文详见： http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=spaceuid=243329do=blogid=942108 　　 七、创新审计技术方法 　　 构建大数据审计工作模式 ，提高审计能力、质量和效率，扩大审计监督的广度和深度。有关部门、金融机构和国有企事业单位应根据审计工作需要，依法向审计机关提供与本单位本系统履行职责相关的电子数据信息和必要的技术文档，不得制定限制向审计机关提供资料和开放计算机信息系统查询权限的规定，已经制定的应予修订或废止。审计机关要建立健全数据定期报送制度，加大数据集中力度，对获取的数据资料严格保密。适应大数据审计需要，构建国家审计数据系统和数字化审计平台，积极运用大数据技术，加大业务数据与财务数据、单位数据与行业数据以及跨行业、跨领域数据的综合比对和关联分析力度，提高运用信息化技术查核问题、评价判断、宏观分析的能力。探索建立审计实时监督系统 ， 实施联网审计 。

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大论文研究背景和意义

EchoMQX 2015-12-31 16:06

1.1 研究背景 和意义 1.1.1 研究背景 随着物联网、云计算和大数据等的新一代信息技术的迅猛发展，公众对政府管理与服务模式变革的期望急剧攀升，各国政府迅速制定和出台了新的电子政务发展战略和实施计划来响应公众需求。例如，美国的“开放政府”（ OpenGovernment ）行动、数据中心整合而行动和网络空间可信身份战略；英国的“智慧政府”战略和“ ICT ”战略；澳大利亚的“ Government2.0 ”战略；日本 i-Japan2015 战略等。从以上这些国家的电子政务最新发展战略。不难看出，世界各国电子政务发展迎来了一个新趋势：面向服务的政府 2.0 模式 。 所谓政府 2.0 是一种以信息技术为依托、以政务公开为基础、以公众需求为中心、以服务公众为使命、以政民互动为前提、以平台整合为目标的政府管理模式。政府 2.0 旨在利用互联网上的多元信息资源，打造形成一个国民互动、共同创新的整合开发平台，同时鼓励社会公众利用信息技术将政府提供的服务、政府的业务流程与数据社会化、商品化，并加强公共部门与公众的沟通和协作，提升公共服务的质量和效率。政府 2.0 的目标是建立服务型政府，实现公众个性化、精细化、移动化公众服务需求。而这一目标的实现依赖于海量政务信息资源的合理开发和利用。 福建省是我国政务信息资源开发利用的先行者和领先者。 为适应现代化、全球化、信息化发展形势，福建省委、省政府早在 2000 年 作出了建设“数字福建”的重要决策 ，率先进行电子政务建设，积累了大量的政务信息资源 ，特别是用以反映国情国力的重要信息资源 --- 人口业务资源，它是社会的基础信息，是各级政府进行科学决策的重要依据。但是由于我国的人口信息资源广泛分布于人社、公安、民政、卫计和教育等承担社会保障和百姓服务职能的各个政府职能部门，再加上各政府部门各业务信息系统在人口信息资源的建设中普遍存在着纵强横弱现象，致使各类业务资源分散，互不相通，呈部门化、条块化分布，只能实现部门或行业内部的资源共享，缺乏有效的横向资源共享机制，就整个社会而言，反而形成了信息重复采集和不一致的现象，给社会化的集成应用管理与服务带来相当大的阻碍。因此，面向服务的政府 2.0 为切实实现公众个性化、精细化和移动化服务需求，有必要在了解政府业务的前提下对政府各部门各业务系统的人口信息资源进行有效整合， 以人、组织、地、物、事为对象、整合建设全生命周期动态数据库，推动数据聚合应用，形成支撑智慧城市运行的信息资源服务体系，提供集成处理、挖掘分析和可视应用等服务，建立健全数据服务快速响应模式和机制。 本研究依托数字福建课题“福建省级政务数据整合汇聚与共享应用工程（一期）项目”，在综合分析福建省《福建省政务信息资源目录》、《福建省部门应用系统目录和架构》和《福建省级电子政务顶层设计总体发展框架》等成果以及剖析省、市二级政府办事大厅等公众服务网站基础上，以政府业务为主线，分析政府的基本职能，打破政府部门的行政划分，整体梳理与人口相关的业务及信息，探究政府人口业务分类体系，建立人口业务对象模型，探究服务导向的人口全息化数据模型、数据库设计，并在此基础上探究人口全息数据在分类画像、挖掘分析和可视应用等服务方面的应用，以期为政府形态从生产范式向服务范式的转变提供技术支撑。 1.1.2 研究意义 本文所做的人口全息化数据建模与画像研究不仅为创新政务人口数据组织模式、应用模式具有重要应用价值，也为政府向服务范式的转变提供技术支撑，具体有以下几点： (1) 创新政务人口数据组织模式。 打破政府部门的行政划分，整体梳理与人 口相关的业务及信息，建立人口业务对象模型，形成人口业务分类体系，并在此基础上，设计服务导向的人口数据模型，对人口信息进行全息属性描述、时空化描述，设计和建立人口全息时空数据库，促进政务人口数据组织从当前主要以政府部门业务系统为中心的数据库孤岛模式，拓展为以业务对象和应用主题为中心的数据云集中模式，实现数据前端采集的生产库和后台汇聚的共享应用库的有机分离。 (2) 创新政务人口数据应用模式。 基于人口全息化数据模模型汇聚政务人口 数据，促使政务人口数据应用从仅能满足单系统应用的小数据初级应用模式，拓展为能满足多系统综合应用的大数据深度应用模式。 (3) 推进政府形态向服务范式的转变。 基于人口全息数据进行用户画像研究， 政务部门可以为社会公众提供精准的个性化、精细化和移动化服务，为推进政府形态从生产范式向服务范式转变提供技术支持。

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从“虚”到“实”的云计算发展过程

zhaoyongke 2015-10-24 12:47

经历了野蛮生长阶段的云计算，现需要回归理性。 简要概括下云计算经历过的几个阶段，对未来做一些展望。 0. 史前 大型机，中型机，小型机，个人计算机，移动设备。历史文献自查。 1. 虚拟化 将计算资源、存储资源从用户自己的机器、硬盘，迁移到云上的虚拟机、网盘，将硬件资源软件化； 2. 隔离 出于安全考虑，将使用不同资源的用户在逻辑上进行隔离，让用户感觉不到其他用户的存在； 3. 虚拟网络 用户选择弹性扩容的方式有两种：纵向扩容和横向扩容。纵向扩容就是升级配置，横向扩容就是购买多个实例。纵向扩容可靠性不如横向扩容，而且成本相当，所以大多数都选择横向扩容。在多个实例之间构建虚拟专用网络（VPC），属于同一个用户的实例就可以拥有更多自由。 4. 物理机 如果用户追求更高计算性能（如深度学习、大数据计算），无论3中横向还是纵向扩容，总会受到虚拟化、调度系统的限制，损失性能（购买12核CPU虚拟机的性能与真正12核CPU性能差距一测便知）。 虚拟机并不是为计算而生。 真正的“云计算”，必须依托物理机实现，这是对密集计算的重视。这是回归自然。这是向能源致敬。 但物理机并不能取代所有虚拟机，因为从弹性、易用性和动态扩展性考虑，虚拟机有很多优势，所以最佳解决方案应当是众星捧月式的架构，物理机作为计算中心，而虚拟机在外围提供各种服务。 总结计算机发展过程，经历了从“实”到“虚”，又从“虚”到“实”，否定之后的否定，促进了其自身体系完备。最终形态虚实合一，相辅相成。 最后打一广告，阿里云推出了面向高性能计算领域的GPU物理机服务（hpc.aliyun.com)，欢迎各位对HPC有需要的老师申请试用！

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基因大数据和云计算在生物育种中的应用能走多快？

hsm 2015-9-21 11:45

如今基因组测序成本的降低，催生了基因大数据，由此催生了云计算的应用。基因大数据和云计算在生物育种中的应用能走多快，取决于两个因素： 1 ）应用工具的开发； 2 ）用户的衔接； 首先讲应用的开发 。我们知道基因大数据，只是数据，如何由数据转变成有价值的知识，再由知识转变成经济价值。基因数据获取后的第一步是过滤，过滤的序列包括污染序列和低质量序列等；第二步是拼接或比对，拼接是把基因给拼接出来，一般耗费的内存比较大，而比对需要的内存较小；第三步是基因变异的检出，包括 SNP 、 indel 、 SV 、 CNV 等；第四步是与表型的关联，包括 QTL 定位和关联分析两种方法。第五步是关联数据库的构建，目前表型数据有传统表型和分子表型，传统表型包括农艺性状和品质性状，分子表型包括转录组、蛋白组、代谢组和生理表型等。综合各种表型和基因的关联结果，进行数据挖掘，找到基因之间的关系。还有与环境型的结合，任何表型都是基因型和环境互作的结果，在个性化育种时代，找出适应特殊环境的基因型显得尤其重要。第六步是数据的查询和展示，增强用户体验的方法就是界面友好，能让用户快速找到自己想要的数据，包括图和表的展示。要把这六个步骤实现，需要基因大数据与云计算从业者与育种家通力合作。 再者，用户的衔接 。目前的生物育种科研体系得与基因大数据和云计算的特征相衔接。需要整个科研体系人员通力合作。但是我们目前的问题在于通力合作存在阻碍，我们目前的科研群体普遍采用课题组制，每个课题组相对独立，课题组间交流有限，导致每个课题组各自为政，每个课题组间的关系竞争大于合作。导致我们的科研力量不能往一处使，我们的科研不能统筹安排。导致我们的基因大数据不能充分发挥作用。目前科研体系内部是分散的，我们有功能基因组研究课题、有植物营养研究课题、有遗传育种研究课题、有植物保护研究课题、有植物生理研究课题、有加工品质研究课题。但是我们每个课题使用的实验材料存在差异，研究可能存在重复，因为每个课题面对的是独立的考核，之间是竞争关系，导致协同很少。而我们基因大数据和云计算是大平台，只有我们每个课题使用同一套材料，我们这个大平台才会发生作用。 基因大数据和云计算在生物育种中的应用能走多快？取决于计算机专家、生物信息学家和育种家的合作，取决于科研体系内的通力合作。

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我对云计算概念、服务模式与系统结构的一些基本分析

热度 4 nipy 2015-8-10 12:04

我对云计算概念、服务模式与系统结构的一些基本分析 云计算、物联网、大数据是近期计算机网络系统发展中新兴的几项信息技术，对当今信息社会发展有重要影响，但这些新兴技术与概念的实质内涵及与传统计算机网络技术的关系似仍存在不少含混与有争议的问题，我们科学网上也有不少讨论。我最近在编写计算机网络系统结构分析第三版书中，联系原书第九章计算机网络一体化结构与网络计算机的有关分析，收集了云计算等有关资料，对云计算的有关概念、服务模式及系统结构等问题做了一些初步分析，在这里与大家交流。由于早已退休，没有进一步接触实际系统，文中不当之处，欢迎指正，尤其欢迎实际从事云计算系统的朋友，多提宝贵意见！ 一、云计算概念的形成、发展与主要特征 云计算是近期迅速兴起的一个热门概念，被称为是继计算机、计算机网络以来的第三次信息技术与产业革命，是基于互联网的一种革命性计算模式。但云计算本身也是个很含混的词汇，它与我们前面所讨论的虚拟计算、网络计算、网络分布计算等有什么联系与本质区别，需要做进一步分析。 实际上，在从计算机到互联网的发展过程中，我们往往用一个圈表示计算机，而用一朵云来表示网络，可以说，云就是网络的图形表示或网络的俗称，所以云计算这一词汇或概念的提出，人们自然会想到它也是一种基于网络的计算，并会提出它与早已存在的网络计算有什么区别的问题？由于云计算这一词汇本身的含混性，我们只能从当今大量已经被称为云计算的实际系统来分析云计算区别于传统网络计算的以下主要特征： 1. 网络资源更细的组织、更多样化的服务 传统网络计算把网络中分布的计算机用虚拟技术构造成一个统一的计算机系统向网络用户提供计算服务或某种专门的网络应用服务。云计算则把分布的网络资源，包括 CPU 中央处理器、 MM 存储器等硬件，各种 OS 操作系统，各种应用软件和各种数据更细化的组织向网络用户提供不同层次的服务，如直接堤供虚拟硬件服务，用户用自己的 OS 来开发使用这些网络虚拟硬件系统；也可提供带 OS 的虚拟计算平台，由用户自己开发所需的应用；也可提供各种虚拟的网络应用服务，用户可直接使用这些具体的、多样的应用服务。云计算系统的基本任务就是把这些分布的网络资源组织到一个可以动态调整的资源池中，实时为不同网络用户提供不同层次的服务。这里，根据不同用户具体需求动态组织向用户提供不同层次的不同服务，是云计算最主要的特点。 2. 网络结构更优化的商业运营模式 传统网络计算往往是在一个大单位中自己构造网络计算系统为本单位的用户提供一些特定的网络分布应用服务，这种情况，系统构造成本较高，系统资源利用率较低；云计算系统趋于由专业部门构造网络计算系统向全社会更广阔的用户提供更多样的服务。由此，云计算的用户只需按需向云计算系统申请所需的服务并按使用时间付费而不需自己构造和管理庞大复杂的系统；而对专业的云计算企业，由于统一、动态地管理网络分布资源，开放地为更广大云计算用户服务，也能更大地提高系统资源利用率，更专业地管理则可进一步提高系统的安全可靠性。因此，有人把云计算称为是基于网络计算但更优化结均的一种商业运营计算模式。 二、云计算的三大服务模式 1. 软件即服务 SaaS （ Software as a Service ） 软件是指运行在某一计算平台上可直接服务于用户的应用软件。软件即服务模式中，云计算系统直接向云计算用户提供各种具有特定功能的应用软件服务，用户可以在自己各种客户终端上通过浏览器或应用程序接口直接访问云计算系统提供的应用软件以获待所需服务。用户既不用设计与开发具体应用软件，更不需要去管理或控制云计算系统为运行应用软件提供的计算平台与底层基础设施。云计算系统 SaaS 提供用户服务的应用软件可以由云计算系统为一些专门用户专门应用而设计的应用软件，也可以是为更广大用户设计的一些更通用的应用软件。 云计算系统 SaaS 提供的应用软件服务与我们前面所讨论的网络分布应用服务似有些类似，都是基于网络分布应用环境下的应用服务。但我们可以注意 SaaS 的以下特点； （ 1 ）传统网络分布应用服务通常是由经营网络的部门为扩大其网络服务的开放性而设计和提供的，具有较大通用性，如分布文件服务、分布数据库服务等。 SaaS 则由云计算系统企业根据各种用户不同具体应用需求专门设计的，更具有专用性； （ 2 ）传统网络应用服务是唯一在应用层提供的应用软件服务，而云计算系统提供的 SaaS 软件服务只是 SaaS 、 PaaS 、 IaaS 等多层次服务中可选的一种，用户可根据自己需要随时方便地向云计算系统选择 SaaS 以外的其他服务。 2. 平台即服务 PaaS （ Platform as a Service ） 平台是指运行应用软件的计算平台，平台即服务模式中云计算系统向云计算用户提供可以运行应用软件的计算平台和设计、开发应用软件的工具如编程语言等。用户可以直接使用这些工具在计算平台上设计或开发自己特殊需要的应用软件。用户开发的应用软件也在云计算系统提供的这个计算平台上运行，因此应用软件运行所需的一些基础设施资源包括操作系统、处理器、存储器和数据等同样可以利用云计算资源池中丰富的分布资源。 PaaS 模式的一种重要应用是用户可直接利用云计算系统所提供的高性能虚拟计算平台的强大处理能力与大容量存储能力来直接实现自己一些大型计算任务和大容量数据存储与管理任务，这些具体计算程序与数据管理程序，仍属于用户自己开发的应用软件。云计算系统相当于给用户提供一台高性能的超级计算机，不同用户可以根据自己需求对此超级计算机提出不同配置的不同性质要求，云计算系统可以实时、动态组织分布资源来分别满足不同用户对计算平台的不同要求。用户不必自已购买与管理这台超级计算机，节省了成本，云计算系统则以此超级计算机为更广大用户提供高性能计算服务而提高了设备利用率。广州天河二超级计算机系统已经实现了这种基于 PaaS 模式的云超算，极大地扩展了天河二超级计算机的应用服务范围。 3. 基础设施即服务 IaaS （ Infrastructure as a Service ） 基础设施是指构成计算平台的更底层的设施，包括网络、操作系统、处理器、存储器等，由于云计算系统的基础设施是在网络环境下分布组成的，它向用户提供的这些基础设施服务也是通过网络虚拟技术构造的虚拟设施，如虚拟的处理器、虚拟的存储器等，用户可以根据自己需要配置这些虚拟基础设施构造自己的计算平台运行自己的应用软件以更有效地实现自己的各种具体应用。云计算系统还可根据不同用户的不同需求，实时、动态地组织这些基础设施资源，既可扩大更广泛的用户服务，又可提高共享资源的效率。 IaaS 模式虽然可以使用户充分利用与配置云计算系统的这些丰富的基础设施，但也不需要去具体构造与管理这些基础设施，同样可以减少基础设施的重复建设，有利于节约与绿色环保。 IaaS 与 PaaS 的主要区别在于： IaaS 是云计算系统根据用户需求构造计算平台提供给用户服务： PaaS 则是用户根据云计算系统提供的基础设施自己构造计算平台。 三、云计算系统的基本结构分析 如图 9- 所示，我们把云计算系统划分为基础设施、网络通信与应用服务三个基本部分。 基础设施部分的核心是一个分布的、可动态管理的资源池，如前所述，这些资源池中的资源可以包括 CPU 、 MM 、计算平台等硬件， OS 等系统软件和各种不同的应用软件、不同的数据资源等。由于云计算系统中的这些资源需要动态为许多用户提供开放地各种不同层次服务，这些资源可能相对集中在一些大型计算机中，也可能分布在不同地域的不同计算机中。资源池的管理系统就是根据用户的需求，实时地把这些分布的资源动态地组织起来通过服务应用层接口向云计算用户提供不同层次的服务。 云计算系统中的资源池中，还有一项重要资源是数据资源，数据资源可分为三种不同的数据类型： （ 1 ）私用数据。为云计算用户使用云计算服务时向云计算系统资源池存入的用户私有数据，例如在云盘服务中，云系统向用户提供海量的云存储服务，用户可以以文件格式或其他数据格式像使用自己计算机硬盘一样使用云盘中自己存入的文件与数据。在一定条件下，云盘中的数据可以为指定的用户共享。云计算系统应确保云用户私用数据的安全性与私密性。 （ 2 ）专用数据。为云计算某些专门用户采集、存储与使用的数据，如某个交通管理部门对它所辖交通情况监控采集的数据，由于包括许多动态图像信息，数据量很大，往往租用云计算系统的存储系统存放，并设计专门的分析软件以备交通发生事故时进行分析。分析软件可由云计算用户专门设计，也可由云系统提供以为更多需要的云计算用户服务。云计算系统为某些天气预报及电力电量使用监控的专业用户服务，也与此相似。 （ 3 ）通用数据。由云计算系统为某种通用服务而采集和集累的数据，如云搜索引擎平时就不断收集各种关键字的有关信息存储在资源池的数据池中，当用户查询时能迅速调出提供服务。这些通用数据往往具有海量、大数据特点，数据的采集、存储、分析与如何提供服务，都需由云计算系统进行专门的软件设计。 由于各种数据也是云计算系统中重要的资源，因此许多云计算系统在其资源池中专门设计了数据中心来存储与管理数据。数据可能集中于一台计算机机中，也可能分布于网络中不同的计算机中。其数据存储方式可以用结构化的数据库方式，也可以用非结构化的海量存储方式。 云计算系统的应用服务层通过系统专门设计的各种服务器向云计算用户提供一些可选择的服务接口（如菜单），用户通过这些服务接口向系统请求所需服务，前已指出，云计算系统向用户提供的应用服务有 SaaS 、 PaaS 、 IaaS 三种不同层次的模式，用户通过云计算系统提供的应用服务接口，首先向系统请求某种层次的服务请求，并提出性能、配置要求，云计算系统根据用户需求从基础设施层的动态资源池中组织相应的资源以虚拟的形态提供用户相应的服务。在某些情况下，云计算系统也可按三种不同层次的服务分别以专门的服务器提供不同用户以专门的应用服务。 由于云计算系统资源池中的数据除用户私用数据由用户直接存入外，许多专用和通用数据需要由云计算系统有目的地实时采集，所以在云计算系统的应用服务层中，除了面向用户的用户服务接口外，往往还需设置专门的数据采集接口面向被采集属性数据的物、这在当前互联网正向物联网迅速发展的情况，云计算系统面向物的数据采集接口更有重要意义。 云计算的互联通信网络，一方面把应用服务层的用户请求传递给系统管理；一方面把系统管理动态组织资源池中的资源服务传递给用户。云计算系统的互联通信网络，一般可直接利用已建成的 Internet 国际互联网，必要时也可构造一些专用网络。由于云计算系统资源池中的资源可能是分布于不同地域，管理系统在动态组织分布资源过程中，也可能需要通过网络互联来实施，这种动态组织的各种服务，对用户来说，都是在云端透明进行的。

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[转载]移动技术、大数据、云计算之于物联网 – 成功还是毁灭？

热度 2 zywsict 2015-6-25 16:44

【编者按】一直以来，物联网都被无数人追捧，已经火热到无法回转的地步。人们预计到2020年物联网中连接的设备将超过500亿。依托于射频识别技术，全球设备互联的构思从诞生之初就产生了各种能够与现实环境进行互动的物品的设想。从某种意义上来说，物联网为联网的物品带来了视觉和表达能力。而移动技术、大数据与云计算对物联网有哪些影响和利弊呢？ 以下为英文原文。 随着物联网不断发展，今天我们再来讲讲移动技术、大数据与云计算对物联网的影响。 移动技术 说到移动技术，我想大家跟我一样对移动设备与移动应用在21世纪的创造记忆犹新。 据估计2015年底移动设备数量将超过全球人口总数。 “物联网对移动领域是仙丹还是毒药？” 移动技术是物联网未来的重要一环，它改变了我们生活的方方面面。 对已经使用了物联网的机构所做的分析显示用户更偏好于享受现成的移动应用。事实上开发者应着力于为用户提供更强有力的控制，以便用户可以随意操控家里、车里以及办公室里的一切设备。 还有一个悬而未决的大问题。那就是物联网与移动产业趋向是否一致，以及物联网是否会摧毁整个通信、宽带行业或是互联网本身？ 关于这个问题的辩论仍在继续。有人认为移动设备将会成为用户与物联网设备交互的平台。也有人认为物联网的万物互联特性将减低移动设备与移动应用的重要性。 这场辩论使我们迷惑：物联网崛起之日，二十亿智能手机将何去何从？ 大数据 与物联网有关的另一个重要方面是大数据。时至今日仅仅收集数据已经远远不够，对数据进行处理分析并将分析结果迅速转化为行动的指导才是至关重要的。 每天都有数以百万计的新设备加入物联网，如何处理这些设备所产生的各式数据是一个巨大的挑战。传统的数据分析系统面对如此海量的数据已经无能为力。 数据无处不在，对数据的处理是企业必须面对的问题。很多企业已经转向了诸如Hadoop和集群计算这样的新技术来减少处理数据所花费的时间。即使面对海量数据，这些技术也可能在很短时间内就完成处理。 数据处理的即时性也取得了长足的进步。现在有些医院已经开始监测危重病人的实时数据以便了解病人情况。 大数据分析对于物联网最重要的意义在于对数据的实时采集和实时分析并根据分析采取合适的行动。在设计分析解决方案时，也要考虑到从多种设备采集信息并产生一定的反馈。 云计算 时至今日云计算已经成为主流，但我们心中一直存有疑虑那就是物联网的云端化会产生怎样的结果。 企业更偏好云计算平台以便享受云计算所提供的扩展性，效率以及高可用性。 有分析显示调查的企业中有93%已经在使用或测试基础设计即服务IaaS。使用混合云策略的企业也从2014年的74%增加到了82%。 在即将来临的创新浪潮中，物联网将会以更快的速度发展。得力于云计算对地理分散的各种设备协同合作的良好支持，物联网的云端化也成为了一个重要的发展点。将各种设备所提供的服务结合起来并可靠地支持大量用户应是物联网应用的核心要求，而这正是云计算所擅长的。 云计算在万物互联的世界中显示出了它的灵活性、扩展性和高性能。事实上云计算有着解决物联网应用架构方面问题的潜力。 云计算使不同的用户分享计算资源，但它也同时带来了数据泄露的风险。有了物联网，更是将无数的个人信息暴露在了危险之中。 所以疑虑仍在：物联网的云端化到底是有益还是有害？ 在争议与问题中，物联网在过去几年取得了标志性的创新和技术进步。大部分的进展是在移动技术、大数据与云计算领域。这三个领域的发展融合一定能为企业提供更好的综合IT架构平台并在企业中大放异彩。 英文原文： Impact of Cloud, Mobile and Big Data on IoT Will IoT make or break? （译/刘旭坤 审校/朱正贵 责编/仲浩）

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[转载]数据中心网络虚拟化技术 概要

SDNLAB123 2015-6-17 13:54

随着云计算和大数据等新兴应用的快速发展，“数据中心即计算机”（data center as a computer）的技术发展趋势逐渐明朗。数据中心作为一台计算机，与传统的高性能计算机具有很大的不同。在高性能计算领域，因为服务器被独占式的分配给租户使用，所以其主要的优化目标是“算得快”。但是在云计算领域，为了提高数据中心的利用率、降低其运营成本，服务器整合（server consolidation）技术将成为常态。此时，服务器内将同时运行不同租户、不同应用的实例。一般来说，这些实例将以虚拟机或者容器的形式存在，从而大幅降低系统部署的复杂度、并提高其灵活性。 数据中心网络作为数据中心的核心部件，对多租户、多应用的生产环境的支持是必不可少的。为此，诸多挑战需要被解决，例如虚拟化带来的MAC地址爆炸、二层网络的扩展性和三层网络不支持IP地址迁移的矛盾、以及应用需求的多变性和网络配置的复杂性之间的矛盾等等。为了解决这些问题，研究人员提出了网络虚拟化的概念。通过为不同租户、不同应用构建相互隔离的虚拟网络的方式，实现不同租户和应用之间的地址空间和性能的隔离，从而满足用户对扩展性、灵活性和QoS的多重要求。近几年，数据中心网络虚拟化技术得到了学术界和工业界的广泛关注。特别是随着SDN技术的快速发展，各种SDN控制平台大多集成了网络虚拟化的相关部件。 面对如此众多的相关技术，对其进行全面、系统的梳理，并理解其核心机理，对于我们构建自己的数据中心网络虚拟化平台具有重要意义。目前也存在一些针对网络虚拟化技术的综述文章存在，因此本文将力争站在不同的视角来审视这个问题，从而给读者一些新的内容。关于文章的组织结构，一方面由于内容较多，另一方面我们希望在刊发的过程中能够与读者有充分的交流，因此我们将采用连载的方式来呈现。当前文章的组织结构如下，若读者有更好的建议，我们也会适当的做出修改。 首先，以概要的形式介绍数据中心网络及其所面临的挑战，从而说明数据中心网络虚拟化技术的必要性和紧迫性。 其次，我们会介绍一些当前主流的数据中心网络虚拟化平台，例如VMware NSX，IBM OpenDove，NEC VTN和思科的Nexus Virtual Services Appliance等等。这一章的主要目的是通过对平台的介绍，使大家对数据中心网络虚拟化技术有一些感性认识，并了解其主要功能。 再次，通过上面的分析之后，我们将明确构建一个数据中心网络虚拟化平台需要解决哪些关键问题。针对每一个关键技术问题，我们将单独采用一节来进行介绍。这主要包括： 1. 覆盖网络技术或隧道技术。为用户构建虚拟网络，首先就需要为其构建隧道。目前较流行的隧道技术包括VxLAN，VxLAN-GPE，NVGRE和STT等。这一小节中，我们将对上述技术进行讨论，并做必要的比较。 2. 配置管理技术。为了方便对网络设备进行配置和管理，必要的配置和管理协议是不可或缺的。本小节将对目前较流行的OVSDB，OF-Config和RESTCONF协议进行比较和讨论。 3. 网关技术。虚拟网络与非虚拟网络，以及不同虚拟网络之间的通信都需要利用网关技术，而本小节将对常见的DGW、EGW和VGM等技术进行讨论。 4. 服务链构建技术。数据中心网络虚拟化技术的一个重要的功能即灵活的构建服务链，从而确保不同的数据流流经不同的网络功能部件、采用不同的服务策略。如何灵活的构建服务链以及典型技术，例如思科的vPath和IBM的pSwitch等，将是本小节的主要内容。 最后，我们将对本文进行总结，并对数据中心网络虚拟化方向的未来发展趋势和未解决的关键科学问题进行必要的讨论。 作者简介： 付斌章（博士），男，中国科学院计算技术研究所副研究员，主要研究方向为大规模计算机系统高性能互连网络，包括数据中心网络和片上网络等。 吴洁,女,中国科学院计算技术研究所,硕士研究生,主要研究方向为数据中心网络虚拟化. 刘静一,女,华中科技大学,硕士研究生,主要研究方向为数据中心网络虚拟化.注: 该文为其在中科院计算所实习期间工作. 本文转载自 SDNLAB ，原文链接： http://www.sdnlab.com/12071.html

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科学实验结果的解释问题

罗非 2015-6-16 09:42

日前听了一场文献报告，介绍某领域的若干脑机制研究。报告人说，在针对该领域的几种不同的实验范式下，都观察到了某几个脑区的活动。其中由实验范式A诱发的脑功能活动，可以用a来解释；由实验范式B所诱发的同样脑区的活动，可以用b来解释；类似地，由实验范式C所诱发的这些同样的活动，可以用c来解释…… 我听得目瞪口呆。明明是同样一批脑区激活，由不同理论出发设计的不同实验范式来产生这些激活，就可以用不同的方式解释……这样的话，岂不是公说公有理，婆说婆有理？那么脑机制研究还有没有决定性的意义？ 在分子领域也有类似的情况。例如，许多种明星分子，在发现后的一段时间内，可以频繁地在期刊上看到它们的身影。似乎在每一种功能活动中，在相关的重要细胞上，都有它们参与的影子。而且在每一篇文章中，作者都提出这种分子可能作为相关疾病的潜在治疗靶点…… 如果真的开发了针对这样的明星分子的药物，吃下去恐怕会带来全身每一个细胞的每一种功能的改变。 科学研究到底应该怎样做，才能让理性重新焕发青春，而不是仅仅流于尘俗的随机解释？ 最近，国际上出现了一些比较奇葩的期刊。它们要求作者在实验设计阶段，就把文章的前言、方法、理论假设和预期结果投给杂志留存。待实验完成后，再把结果和讨论投过去。这样或许可以避免根据结果来设计理论假设的弊端，促使研究者们真正地重视理论思考。至少，不要把意外的结果说成是符合自己假说的现象。 这个办法的另一个好处，或许就是可以避免结果解释的偏差。因为理论已经事先说出去了，那么结果究竟符合还是不符合理论的预期，一目了然，不必再含糊其辞地解释过去了。 另一个或许有益的做法，就是在以上办法的基础上，进而采用杂志出版社的云计算来分析数据。让研究者自己分析数据，那么就有可能有意无意地舍弃某些不大符合自己预期结果的数据点。这种“美化”结果的倾向，或许是许多研究难以重复的原因。据说NIH所资助的研究项目当中，结果无法重复的比例相当的高。如果让研究者事先把研究假设和预期结果都交给出版社，然后在采集数据的过程中随时把数据也提交给出版社，最后再把分析方法所采用的计算工具（通用工具可以直接利用出版社的，特殊的可以由作者提交）提出来，由出版社的云计算服务器来实施。 如果这样做，那么可以最大限度地加强研究结果的可重复性。由此产生的实验结果，就更加可信，其解释也更加科学了吧。

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NetEvents2015:SDN和NFV落地开花 安全和标准问题仍突出

SDNLAB123 2015-5-14 13:13

编者按：随着云计算的深入发展， SDN 和 NFV 这两个与云计算如影相随的概念也已经在全球落地开花，在企业网和电信网领域均有了一定规模的应用，但标准化、安全性等问题则愈加突出。 “ NetEvents2015 全球云计算创新峰会”近日在美国旧金山举行，峰会聚集了云计算产业链上的各个环节，包括 MEF 、 NTT 、 VMware 、思杰、戴尔、思博伦、英飞凌、稳捷网络等在内的众多国际组织、运营商和厂商齐聚会场，对云计算领域的热点话题和发展趋势进行了深入探讨。 随着云计算的深入发展， SDN 和 NFV 这两个与云计算如影相随的概念也已经在全球落地开花，在企业网和电信网领域均有了一定规模的应用。与此同时，标准化、安全性等长期困扰云计算发展的问题则愈加突出。为此在“ NetEvents2015 全球云计算创新峰会”上，标准化、安全性等问题成为与会嘉宾的讨论焦点。 1000 亿美元蛋糕从何而来？ 谈起云计算，人们总是对其发展前景充满了乐观期待，有预测认为未来云计算的市场规模将达到 1000 亿美元；对于 SDN 人们也非常看好其发展前景，例如 IDC 预测到 2018 年 SDN 市场规模将达到 80 亿美元。预测数字清一色乐观积极，似乎云计算是一片“流着奶和蜜的地方”，任何人只要稍加付出就会满载而归。然而，事实果真如此吗？ Current Analysis 高级副总裁 Jeremiah Caron 提醒人们对云计算要持谨慎乐观的态度。因为据 Current Analysis 对多家公司的调查，并没有哪家公司计划新增很多投资。“显而易见的是，客户只是把其他领域的投资挪到了云计算领域，这就注定了云计算供应商与其他 IT 服务商，尤其是与传统 IT 服务商之间不可避免地将展开激烈竞争，甚至是一场恶战。” Jeremiah Caron 表示。 如果用户能认可云计算的种种好处，并将传统的网络向云计算平台迅速迁移，那么云计算服务商与传统 IT 厂商之间的竞争就不会那么激烈，但是受种种条件的约束，用户向云计算的迁移并不是一蹴而就。 截至目前，服务器系统经历了主机、客户机 / 服务器、云计算 3 个发展阶段，这三大平台各自具有特点，从实际应用来看，三大平台都有自己的生存空间，并不存在后一阶段对前一阶段的完全替代，因此目前市场上呈现三大平台共存的状态。 思杰副总裁 Nand Mulchandani 认为，人们对于私有云和公有云的争论需要回归到云计算上运行的是什么样的业务，“如果是运行在虚拟环境中的传统业务，那么将其转移到公有云中并没有什么好处，有可能还会带来不便。” 由此可见，云计算厂商一方面面临着来自同行的激烈竞争，另一方面还要应对强大的传统 IT 厂商，因此市场竞争相当激烈。 Jeremiah Caron 认为，在这样的形势下，云计算厂商惟有不断创新，建立自己的差异化优势才能脱颖而出，并保持持久的竞争力。 451 Research 副总裁 Sean Hackett 表示，在云计算市场上谁是颠覆者、谁又是被颠覆者已然不重要，重要的是让自己变得越来越强大。“就像在非洲草原上，每天早晨羚羊睁开眼睛所想到的第一件事情就是：我必须比跑得最快的狮子跑得更快，否则就会被吃掉；就在同一时刻狮子从睡梦中醒来，闪现在它脑海中的念头是：我必须赶得上跑得最快的羚羊，否则我就会饿死。” Sean Hackett 表示，“面对云计算的洪流， IT 市场上的每个玩家都必须使自己更加强大。” 安全是障碍也是机遇 自云计算诞生以来，安全就是个挥之不去的话题，也是影响云计算快速推广的一个关键因素。将数据托管在一个看不见、摸不着、无法掌控的地方，对于用户来说是需要冒一定风险的：云计算服务提供商是否值得信任，其技术水平是否过硬，能否随时调用数据，能否没有任何阻力地转移到其他云服务提供商的平台上？对于用户来说，云计算的安全和可靠性充满了未知数。 根据 Current Analysis 的调查统计，在使用云计算的用户当中， 58% 选择的是私有云， 28% 选择的是混合云，仅有 15% 选择的是公有云。而对于“不愿意使用云计算的主要顾虑是什么”的调查中， 44% 受访者选择安全性， 29% 的受访者选择可靠性， 25% 的受访者选择了保护隐私。 上述调查充分诠释了用户对于云计算安全性的顾虑：云计算分公有云、混合云和私有云 3 种形态，其中私有云安全程度相对较高，公有云安全程度较低，大多数用户选择使用私有云就是出自于对安全保护的考虑。 安全问题如此重要，自然引起了云计算产业链的广泛关注。“安全是一切问题的核心，我们正与合作伙伴致力于打造安全的云计算环境。”稳捷网络市场副总监 Mike Curtis 表示。 在思杰副总裁 Nand Mulchandani 看来，云计算的安全不仅包括数据不被窃取和破坏，还包括数据所有权的问题——托管在云计算环境中的数据，客户能否随心所欲地调用和提取？他认为，要确保云计算的安全，需要实现平台安全、运营安全，最后是云平台上所运营业务的安全。 Cylance 公司首席技术官 Glenn Chisholm 强调，云计算的安全问题不是静态的，而是动态的，需要建立强劲的安全体系。 NTT 美洲区集成业务经理 Tom Gown 则从安全问题中看到了商机——既然安全如此重要，那么安全也可作为一项虚拟的服务加以提供。云计算相对于过去的 IT 服务环境更复杂，而用户并不具备云计算专业知识，不了解如何使用设备、设置防火墙参数，无法提早发现安全隐患，如果业务提供商将这些作为服务提供，那么不仅可以确保云计算的安全性，而且也将促进自身业务的发展。 标准化问题的矛和盾 随着云计算、 SDN 和 NFV 的发展，关于标准化的问题也日益突出。缺乏统一的标准化体系，已经成为阻碍云计算、 SDN 和 NFV 发展的关键问题所在。 对于标准化的重要性， OpenCloud Connect （ OCC ）主席 Jeff Schmitz 用一个形象的例子进行了说明。 1904 年美国的巴尔的摩发生了一场火灾，当地的消防队力量有限， 60 公里外的华盛顿消防队闻讯后仅用 38 分钟就赶到了现场，但是这支消防队却没有发挥什么作用，因为华盛顿消防队的水枪根本拧不上巴尔的摩的灭火栓，事实上，当时美国的灭火栓多达 600 多种型号。接口标准的不统一，导致华盛顿消防队空有力气使不出，最后巴尔的摩的建筑被熊熊大火烧成灰烬。 对于云计算、 SDN 和 NFV 而言，虽然标准不统一不会像美国的灭火栓接口不统一那样酿成灾难，但是会严重影响产业进程。 根据 IDC 的调查，全球大多数企业在选择云计算时并不限定在一家服务商，而是同时选择两家或以上。 IDC 的调查显示，在 IaaS 方面，选择使用 1 家服务商的有 49% ，选择使用 2 家的有 28% ，选择 3 家的有 7% ，选择 4 家的有 6% ；在 PaaS 方面，比例分别为 44% 、 29% 、 8% 和 3% ；在 SaaS 方面，比例分别为 42% 、 27% 、 16% 、 7% 。因此云计算呈现多服务商的特点，在这种情况下，打通不同云计算服务之间的界限、促进不同云服务之间互操作和共享就显得尤为重要，而这对统一的标准提出了要求。 在 ONF 经理 Mike McBride 看来，标准化对于 SDN 和 NFV 最大的好处就是可以加快产业发展进度，促进技术和产品快速开发，从而将 SDN 和 NFV 大规模推广。 目前在标准化方面，全球有 ONF 、 ETSI 、 IETF 、 MEF 等标准化组织，以及 ONOS 、 OpendayLignt 、 OPNFV 等开源组织，为推进标准化做出了积极努力。其中值得一提的是 MEF ， MEF 城域以太网论坛是一个专注于解决城域以太网技术问题的非盈利性组织，过去 MEF 主要围绕以太网展开工作，通过推进以太网标准化而促进了该产业的发展。现在 MEF 拓展了云计算新领域，通过成立 OpenCloud Connect 推进云计算的标准化进程。 不过，尽管标准化是大势所趋，但对于是否全部基于开源标准化目前业界还存在争议。 NTT 的 Tom Gown 坦言，对于是遵循开源标准化还是走私有协议道路的问题上， NTT 选择了兼而有之的态度： NTT 是 ONF 的成员，其第一个私有云就采用了基于 OpenFlow 交换机的 SDN 技术；同时 NTT 和思科、 VMware 也建立了良好的关系，后者是私有协议的倡导者。 NTT 如此选择也是考虑到客户需求， Tom Gown 表示，部分客户更看重可靠性，不愿冒开源协议稳定性和可靠性不高的风险，所以 NTT 会考虑与高可靠性供货商合作。事实上，私有协议可靠性高不利于产业发展，开源标准加速产业进程但安全性较低，两者的确是一对难以权衡的矛盾体。 抛开上述矛盾， SDN 和 NFV 的标准化推进还有一些问题待解。目前南向接口协议不断演进发展，呈现多样化的态势，业界同时提出了 OpenFlow 、 PCEP 、 NETCONF 、 BGP 等多个控制协议，不过其中 OpenFlow 协议自身还在不断演进发展中，从 v1.0 到 v1.5 ，协议内容一直在扩充，至今也没有完全覆盖所有已知的协议类型，亟需统筹协调。而从北向来看，目前缺少统一标准，更需要相关产业联盟发挥作用，加快北向接口的研发，为 SDN 产业健康发展和规模部署提供必要的技术支撑。 “第三类网络”备受关注 作为 SDN 和 NFV 的积极推动者， MEF 提出的“第三类网络”引人关注。 MEF 认为，目前人们享受的服务有两类：一是比较可靠的服务，一旦服务建立，服务的质量、性能、安全性就非常突出，不过这种服务的建立可能需要数周时间，尤其需要跨越多个运营商网络之时；二是可以动态、按需、随时提供的网络服务，但是质量、性能和安全性达不到用户的要求。 MEF 认为在可以建立“第三类网络”，它结合了前两者的优点，提供企业级的联通，提供无所不在、按需的服务，但是没有艰苦和漫长的安装和调试过程。 MEF 还提出了 LSO （ Lifecycle Service Orchestration ，生命周期服务编排）的理念，指出未来网络应该包含服务编排功能、 API 、协议无关的 NaaS 信息模式以及在物理和虚拟服务端点之间的服务定义等，能够敏捷地部署动态服务，提高新型企业网络服务的交付速度，让客户自己就能简单地通过一个 Web 门户配置和管理这些产品及服务。 转载自：通信世界网

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昨天在中科院东莞云计算中心见到了王飞跃老师在群星榜的首位

Babituo 2015-4-18 08:25

东莞的云计算在电子政务基础设施方面的效益还是明显滴。

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基于OpenFlow架构的IaaS云安全

SDNLAB123 2015-3-18 14:35

编者按：云计算技术的服务型基础设施即服务（ IaaS ），以其可扩展性、高效性及弹性等特点正在成为资源利用的主导方式。在从云计算的 IaaS 应用获得便捷的同时，安全漏洞和隐患也需要被关注。在这项工作中，我们提出建议架构，并已形成论文《 An OpenFlow-based Architecture for IaaS Security 》，以解决云计算的安全问题以及展示我们实验活动的第一批成果。 简介 IaaS 的服务模式允许在不关注底层物理基础设施的情况下，配置和运行异构应用程序。云计算技术创建出一个可以重现真实操作环境的虚拟化试验床，包含以下优势： ■一个在内部重现真实世界场景进行测试活动的机会； ■自动处理整个平台的备份和故障恢复的可行性； ■自动配置和管理试验平台的组件和版本化； 基于学术研究分析 , 云计算的安全问题涉及很多不同的领域。认证、授权和计费的处理方式也将受到很大的影响：安全威胁往往起源于内部用户，所以往往按照明确的全局策略，只允许有认证的用户才能访问指定资源。与平台资源相关的用户行为应该被监管以便进一步分析处理违反策略的行为。另一个重要的工作就是管理安全策略，来保证整个云数据存储的可用性、完整性和保密性。在这种情况下，先进的加密方案可以用来保证只有指定的认证用户才能在云数据存储中访问、修改和删除信息。 虚拟化技术是 IaaS 模型的核心，它正迅速的改变网络安全的需求。传统的安全手段，如内部安全设备和访问控制名单在处理虚拟服务器和资源时，由于要应变拓扑的快速变化而需要更新，这是不可持续的，只有经过授权的主机和设备才能够在虚拟网络里通信，而恶意访问则会以某种方式被限制。虚拟层也带来了新的安全挑战，因为虚拟客户端很容易被入侵并且损坏其他虚拟机。所以其中一个可能的补救措施就是检查虚拟机的行为，同时，检查虚拟机的镜像来核实他们的完整性。 为了有效处理云安全事件， 我们提出基于 OpenFlow 架构的识别攻击模式，并且实现缓解、恢复策略以对安全事件做出反应，这种结构的设计已经在 IaaS 云平台 OpenNebula 中部署实施 ，它代表了一个真实的区域管制中心（ ACC ）。在试验平台运行的应用程序强调了安全解决方案自动处理灾难和攻击的恢复需求。这里提出为了设计结构进行的初次实验活动： ■不同的开源 OpenFlow 控制器之间的性能对比； ■在供应时间度量的基础上三种不同的开放源码的 IaaS 平台的特征； ■为了提供 L2 VLAN 封装 / 解封装，在所选择的控制器上执行新功能。 OpenFlow 和 SDN 模式 基于软件定义网络（ SDN ）实现虚拟化实验平台网络处理和配置的方式，是一种对网络新的认知方式。与网络设备相关的数据平面及集中外部逻辑的控制平面与传统网络设备有明显不同。采用 SDN 收获的最大益处是对应用层的完全隔离和全局视图。第一种情况下研究人员可以在控制层之上创建自己的应用，与网络设备完全隔离开来。因此可以写入新的协议或应用程序，而不会影响设备的内部结构。第二个优点涉及网络本身的全局视图可用性，所以很容易对事件作出反应，并且改变拓扑。 OpenFlow 是这种途径的一个实现方式，包含了控制层和数据层之间的接口，定义了所有通过建立在网络交换机和外部控制器之间的安全通道信息，从而按照信息流来决定逻辑顺序。如今 SDN 对云计算网络服务十分有吸引力，因为它代表了一种灵活的动态创建虚拟网络的方式，并且保证多租户的二层隔离。另外，从之前的分析和实验得到的结果中可以确认 OpenFlow 可以使网络得到极大地灵活性，确保动态安全策略的实施，而不需要改变网络组件的内部结构。这就是为什么 OpenFlow 被认为是一种面对漏洞的有效算手段，即使是在一个像云计算 IaaS 这样的动态环境下也能在面临安全问题时自动执行减灾和恢复的策略。 合适架构 架构主要从三个不同的层来分析，云层展示了两个数据中心，位置上通过一个私有企业的骨干网连接，为了进一步提高数据中心的安全等级，可以利用一个基于 MPLS （多协议标签交换协议）的拆分机制，把数据包分割成几部分，并重定向到分离路径，这样截获的恶意用户就不能重新构建消息了。每个数据中心都有自己的 IaaS 集群并有一个主节点用于负责管理所有基础设施。在虚拟化层，视图是独立于一个部署在数据中心的特定平台，关于组织架构，每一个物理机，即“计算”节点，创建一个虚拟交换机挂载所有的客户机网络接口。在虚拟交换层，使用 OpenvSwitch 技术，提供了一个套功能，其中的 OpenFlow 协议可以实现。交换机的流表通过 OpenFlow 的控制器编程：当由虚拟客户机所产生的数据包到达的交换机，并且没有匹配可用的规则，它被发送到控制器，它可以决定在交换机下发新的规则以转发或丢弃方式处理数据包。所有虚拟机产生的流量都会被控制，并且会根据一些有名的恶意攻击模式进行检查，以找出可能存在的攻击。当检测到异常网络活动时，由 Snort 产生警报并通过 TLS （传输层安全）插件到达报警关联器，从而执行以下操作： ■事件存储 ■对需要确定攻击的严重性级别信息提取后进行通知 ■在上述严重级别的基础上识别缓解策略实施。 策略将由与 IaaS 的管理器和 OpenFlow 控制器交互触发。当一个虚拟试验平台遭到攻击被检测出来后，我们打算实施的策略主要是把被攻击的 VM 迁移到相同基础设施但不同的数据中心里，迁移完成后，关联器可以指示控制器改变客户之前托管的物理节点中虚拟交换机的信息流，以保证位置的透明度。 实验活动 展开的第一个实验工作，目标是从几个 OpenFlow 控制器中选择一个开源的解决方法。 OFlops （ OpenFlow Operations Per Second ）完成了对控制器性能的比较，它是由两个软件包构成的。 ■ OFlops ，一个允许基准交换机许多功能的特定控制器； ■ Cbench （ Controller benchmarker ），通过模拟交换机的连接为控制器产生数据包传入； 这样可以计算出数据包传入率的最大值，数据包到达和传入的延迟以及处理延迟。 上图显示出 Flow-mod 每秒的消息数，通过这个消息，控制器能够安装、修改或删除交换机列表的流规则。在比较中，也将考虑其他参数，如扩展性和易修改性， RESTful APIs 的可用性和项目开发背后的支持。我们的选择落在 Floodlight ，这是一个在 Apache 许可证下发布的基于 java 事件的控制器，由一个开放社区开发。 为了提供 L2 隔离功能，使用 VLAN 技术在虚拟机之间通信，修改 Floodlight 的“转发”模块，使用 OpenFlow 技术以实现 VLAN 标签的封装 / 解封装。 VLAN 标签只能被云平台本身直接检索，可以识别到属于虚拟网络的虚拟机带有特别的 VLAN 标签。其他的修改则配合控制器与 OpenvSwitch 之间通道的保护措施。后一种本身支持 SSL 信号交换，所以我们用私钥或者公钥（由 JAVA 密钥工具生成）处理实现 Floodlight 连接模块中的通信安全。 作为本次实验最后一步，我们评估了三个不同的 IaaS 平台的“置备时间”：这个度量指的是从产生新的虚拟机（通过 API ）的请求开始直到平台获得“ ready ”的状态中间的这段时间。我们认为这会产生 16 种组合，他们由 4 个参数组合出来，分别是： ■服务提供：新的虚拟机的需求偏好，即虚拟 CPU 的数量和 RAM 的大小； ■数据存储（二进制）：虚拟机的二级磁盘存储； ■物理节点压力：已经承载在节点上的虚拟机的数量（ 0-5 ）； ■自动调度（二进制）：负责挑选新虚拟机分配承载位置的设施。 我们计算出创建 10 个请求不同但结构相同的虚拟机的算术平均值，以下是与我们观点相关的特定组合：（ 1 ）一个中间服务器请求（ 1 个虚拟 CPU ， 2GB RAM ）（ 2 ）数据存储请求（ 3 ）物理节点上已承载的 5 个虚拟机（ 4 ）调度模块激活。 总结 在这次工作中我们先讨论了云计算环境的安全问题的挑战相关的背景。然后通过描述我们所需的所有架构组件，提出了一个基于 SDN 的保证网络安全和在攻击时的反应选择途径。未来我们的工作目标是使用更复杂的入侵检测机制，以便能够检测未知的和不寻常的流量模式。此外，我们打算通过进行云计算的 IaaS 平台之间更准确的比较来扩大实验活动，主要是基于其他一些参数，如：弹性、敏捷度、网络压力和 CPU/ 存储器的使用率。

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云计算时代的网络

SDNLAB123 2015-3-13 15:42

编者按：在云计算的大环境下，很多技术都想和云挂点勾，云计算渗透进方方面面，可见云计算的火爆程度。作者以其丰富的背景知识细数与云相关的技术，介绍云计算时代的网络。 “像水电一样享受 IT 服务”，这句通俗易懂的云计算宣传语，很快被业界广泛接受。这一口号特别强调了计算、存储、平台和软件等资源的集中服务。有些落寞的网络和终端商提出了 “云管端”的概念，于是也就粘上时髦的云计算了。当然，网络 ( 含数据中心网络 ) 和终端 ( 含终端软件 ) ，也确实是和云计算密切相关的。 2001 年前，产业资本充沛的网络运营商铺设了大量的通信光缆，金融资本充沛的互联网企业采购了大量服务器。但随着互联网泡沫的破灭，资本大量出逃， ICT 资源需求锐减，一方面使得很容易贬值的 ICT 资源大量闲置，另一方面一些初创型或快速发展的 ( 互联网 ) 企业却差钱采购 ICT 资源了。 问题就是机遇。在善于创新的 ICT 行业，办法总比问题多。服务器资源多的，努力创造新的技术手段和商业模式，设法把资源利用起来，这以亚马逊的 AWS 为代表。买服务器资源差钱的，采用新的技术手段压缩成本，这以 Google 的 GAE 为代表。而网络运营商几乎全是网络资源过剩，解决的思路以网络资源共享的 IP VPN 技术为代表。 现在业界流行基因论。电子商务公司亚马逊借助虚拟化等技术，以零售商的思路和方法做云计算，把大量自己“库存”的服务器资源，以服务的方式出售，让 AWS 成为亚马逊众多“零售商品”之一，当然自家也用这种新服务。而当时 Google 公司正好相反，正处于快速成长期，不是解决资源库存问题，而是需要采购大量的 IT 资源，但在资本市场的压力下，问题的焦点转变成了如何廉价获得这些资源。于是，如何让一堆不可靠的、廉价的“烂” PC ，替代可靠但很昂贵的高性能服务器的思想和方法，诞生和成功了，代表性技术如 MapReduce,GFS 和 BigTable 等。当然二者另外一个明显区别是， AWS 从一开始就是面向对外市场的，是 1 到 N 的虚拟化；而 GAE 是对内服务的，是 N:1 的虚拟化，都叫云计算但基因不同。 网络服务商现在冗余的是带宽资源，也需要根据自身的基因想办法。网络服务商提供的通信服务大致有两类，一类是没有服务质量和安全保证的、廉价的互联网接入和传输服务，资源相对过剩了。另外一类是具质量和安全保证的、价格相对昂贵的专网服务，未来市场空间巨大。很自然的，网络服务商要设法将过剩的互联网通信服务，转化为专网服务。 于是网络服务商开始在 IP 网络中引入虚拟化技术，把一个物理网络虚拟化成多个逻辑专网，典型代表就是 MPLS VPN 技术。 VPN 在可以在不同用户共享网络物理资源的同时，通过用户的相互隔离，保证用户服务质量和安全。当时为了形象地描述这一新概念，屏蔽技术的复杂性，通常会画一朵“云”来表示，这也是“云计算”这一思想和术语的起源之一。 IP VPN 试图让 ( 专网 ) 用户“像水电那样使用网络服务”，描述的关键词包括“弹性”、“快速”、“灵活”、“资源共享”、“隔离”、“安全”和“质量保证”等。你只需要把对“ VPN ”的这些描述，直接替换成“云计算”，也几乎完全适用。昨日重现？ 如果说 VPN 是把虚拟化技术延伸到了物理网络设备 ( 主要是边缘路由器 ) 上，那么云计算就是把虚拟化技术延伸到了服务器上。因此，相比目前流行的计算和存储资源的“虚拟化”，网络“虚拟化”要早得多，也成熟和应用的多。当然，云计算对网络的影响，不仅是扩展了 VPN ，还包括网络架构和数据中心网络两大方面。 为了解决全球管理权和网络扩展性问题，全球把互联网划分为若干自治域 (AS) ，根据网络的规模 ( 如用户、信源和路由器的数量等 ) 划分为 Tie1 、 Tie2 等运营商，不同运营商的网络之间通过 NAP 点连接或者直连。而一个运营商内部的网络，通常是按通信线路和路由器的位置划分的，比如接入网、城域网和骨干网等。 CDN 和各种数据中心的发展，云计算和大数据的兴起，使得服务器 / 数据中心相互之间的通信大增，要求存储和计算资源不能再彼此独立并且位于网络外侧，而是要融入到网络中去。这要求未来互联网要改变网络架构，由南北方向和以路由器为核心的“计算机网络”，转向东西方向和以数据中心为核心的“数据中心网络”。 未来互联网可能将以超级 IDC( 比如 1 万机架以上规模 ) 为核心，东西方向形成 Tie1 的“骨干 IDC 网”， IDC 之间通过裸光纤或 DWDM 互联。以规模稍小的大中型数据中心为核心，东西方向形成 Tie2 的“城域 IDC 网”， Tie2 的 IDC 之间通过骨干 IDC 网转接，或 Tie2 之间直连。接入网络提供用户到最近的云计算数据中心 ( 含 CDN) 的连接服务。 在云计算的影响下， IDC 内部网络的变化，可以有两个基本思路。一是在现有技术框架下，对组网模型和技术进行改良的“大二层”方法。如 TRILL 和 802.1aq ，分别扩展三层路由技术和二层交换技术，来试图满足云计算的这一需求。 二是采用软件定义网络 (SDN) 的思路，采用虚拟化等技术，将传统路由器的转发与路由分离。与云计算相比， SDN 的这一思想就是将虚拟化等技术，从服务器向网络领域的 ( 反向 ) 延伸，让网络由路由器等硬件定义，也变成了由软件定义。与 VPN 相比， SDN 是将对路由器的虚拟化，从边缘延伸到了所有路由器，控制颗粒度由 AS 细化到了路由器。 转载自：何所思

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《云计算网络珠玑》新书有奖试读活动

SDNLAB123 2015-3-10 14:50

【 活动规则 】 阅读试读 章节 《云计算 网络珠玑》 第六章参加活动，根据提供的话题参与讨论。 讨论话题： 1 ． SDN 与云计算结合有什么优势？ 2 ． 通过硬件网络设备提升云计算性能需要考虑哪些因素？ 3 ． 云计算在安全和监控领域面临着哪些问题？ 4 ． 云计算在 IaaS 上有哪些商业模式？ 5 ． 读了本章节有哪些感想？ 试读地址 【活动 须知 】 1、 针对以上话题 在 SDNLAB 新浪 博客上 跟帖 回答， 跟帖地址 。 按照 “ 讨论 话题 + 回答 ” 的 形式跟帖，如 “ 讨论话题 1.SDN 与云计算结合有什么优势？ 回答： XXXXX” 。 2、 根据 自己 的理解 跟帖参与 讨论 ， 复制或完全抄袭其他网友的跟帖无效。 3、 新浪博客对单条评论 限制字数为 1000 字 ，如果你的跟帖字数超出 1000 ， 可 发表 多条 评论 分开跟帖。 4、 SDNLAB 会在活动结束后，根据 回答质量 挑选出 10 名网友赠送《云计算 网络珠玑 》书籍作为奖励。 5、 活动 日期： 201 5 年 3 月 10 日—— 2015 年 3 月 31 日 6、 活动奖品：《云计算 网络珠玑 》 10 本 7、 如果 你读本书后 有 疑问 或建议，可加 QQ 群 ： 194240432 ，与 作者 @ 北京 - 小武 近距离 交流。 【书籍 介绍】 《云计算网络珠玑》着眼于讲解云计算网络虚拟化中所用到的网络技术原理，重点展示以太网及 TCP/IP 网络中各种技术内在的关联脉络，包括从传统的 MAC 、 IP 、安全和 QoS 等到新兴的 Trill 、 LISP 、 DPI 和 CDN 等技术，从以太网交换机的二层转发、三层路由和 Linux 的 TCP/IP 协议栈到 MAC-in-MAC 、 VXLAN 和 Neutron 等新方案，以及从传统的数据中心三层架构到扁平化大二层和 SDN/NFV 等新架构。另外，本书对一些网络新技术和新方案（如 SR-IOV 、 Openflow 、 DPDK 、 Serverswitch 等）也进行了阐述，并讨论了在若干技术问题上网络的发展趋势。《云计算网络珠玑》内容囊括了以太网和 TCP/IP 网络技术的每个方面，并选择大量的实例进行详细描述，其中每个技术点和实例都是经过精心选择的，既兼顾网络技术发展的顺序，也遵循 TCP/IP 网络四层从下到上的划分；另外，还从当前的技术热点上选取了 SDN 、 Openflow 、 VXLAN 等新兴技术的发展现状和发展趋势进行详细剖析，便于读者在逻辑思维上顺畅地理解，并向读者提供了一条快速掌握网络技术的学习途径。通览全书后，读者可以尽快建立自己在网络方面的技术知识体系。 【同行推介 】 《云计算网络珠玑》受到了业内众多专家一致好评： UCloud CTO 莫显峰、杜玉杰、《深度解析 SDN ：利益、战略、技术、实践》作者张卫峰、微软（中国）周博洋、 Pica8 杜林、 Pica8 杨勇涛、世纪互联常晓东、 H3C 叶航晖、华为赵博、网络从业者 KkBLuE 、网锐张立岗、绿盟科技刘文懋、孔令贤、时培昕、 SDNAP.com 吴应辉、 AWCloud 马力、新浪司迎春、南京叠锶杨泽卫 UnitedStack 创始人 CEO 程辉、陈沙克联合力荐！ 【作者 介绍】 李俊武，北京邮电大学军事通信工程专业硕士 ， 专注网络技术的研发和方案架构设计工作 。 曾参与神州数码网络公司（ DCN ）首款全万兆交换机工作， 后 在百度系统部负责百度自研交换机的研发，现就职于易云捷迅科技（北京）有限公司，负责云计算中网络虚拟化研发和私有云网络方案架构工作 。 熟悉 Broadcom 的 ESW 系列交换芯片、 Marvell 的 CAT 芯片及 Intel 的 FM 系列交换芯片的转发流程，熟悉 Linux 内核及 TCP/IP 协议栈的实现机制，熟悉传统网络基础原理和 SDN/NFV 的架构思想，熟悉 OpenStack 中 Neutron 的上层结构和底层 Plugin 原理，喜欢并擅长解决网络研发中所遇到的技术难题，对各种新兴的网络技术、方案和产品有着浓厚狂热的兴趣， 人称 武神 。

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[转载]Mininet实战之Fattree拓扑创建和iperfmulti功能

SDNLAB123 2015-3-2 15:07

编者按：众所周知，数据中心是目前网络研究的一个热门领域。随着云计算的兴起与发展，会对数据中心网络提出更多的需求，也为学术研究提供了更多的课题。 本篇博文将讲述 1 ）如何搭建 fatree 网络拓扑和 2 ）如何在 mininet 中拓展 iperfmulti 功能。 众所周知，数据中心是目前网络研究的一个热门领域。随着云计算的兴起与发展，会对数据中心网络提出更多的需求，也为学术研究提供了更多的课题。 TE （ Traffic Engineering ）是网络研究中最基础的研究之一，在 TE 中 Load balance 是比较主要的研究内容之一。 然而由于数据中心网络的流量走势与传统网络不同，导致数据中心网络与传统网络的架构有所不同。在传统网络中上下行流量在总流量中占据很大比重，而相比之下，数据中心的流量分类中，横向流量的比重要远远大于传统网络架构的比重。为了更好解决数据中心网络流量问题，数据中心架构的设计就变得非常重要，在众多网络架构中， Fat-tree 架构是比较出名和成功的。 SDN 兴起于校园网，盛开于数据中心，这是一种比较准确的描述。目前 SDN 的研究领域内，数据中心占据了一席之地。所以很多的研究者都试图通过在控制器开发应用以及使用 mininet 模拟网络来进行网络实验。博主最近也做了一个关于 Fat-tree 的实验，在实验过程中，碰到了许多问题，深深觉得这一方面的知识在互联网中还比较缺乏。特此记录下来，分享出去，首先是作为自己的笔记，备忘，其次也给其他同样研究这方面的同学一些帮助。我掉过的坑，我不愿意别人继续掉。 科学的发展是需要许多人奠定基础，才能逐步发展。而只有分享经验，传递知识，才能让后人能站在前人的基础之上继续前进。重复劳动力在一些基础的无关紧要的环节，是整个社会资源的浪费。特此感谢乐于分享的各种网络中的老师，特别是为人十分和蔼，温和，良师益友 @ 地球 - 某某老师。 Fattree topo 这个 python 文件最初的原型是参考了 roan's Blog 的博文 SDN Lab 2$ Use Mininet create Fat Tree Topology 中给出的代码。并在次基础上做了一些修改。在此感谢台湾的小伙伴的分享。 在此基础上我进行了修改，可点击 fattree 源码获取代码。 Fattree 特征 Fattree 中， K 是一个很重要的参数。如 K=8 ，则 core 节点个数为 (K/2)^2,pod 个数为 K, 每一个 POD 有 K 个交换机，每一个交换机有 K 个 inter link （内部链路）。 aggregation 层有 K^2/2=64/2=32 个交换机，同理 edge 也是 K^2/2=32 个交换机。 host 可以是 K/2 个 host ，也可以任意指定。在我写的脚本中， K 和 host density 都是可以设置的参数。 部分源码： class Fattree(Topo): logger.debug(Class Fattree) CoreSwitchList = EdgeSwitchList = def __init__(self, k, density): # K 为 fattree pod 个数。 density 是 tor 下的主机个数。 logger.debug(Class Fattree init) self.pod = k self.iCoreLayerSwitch = (k/2)**2 self.iAggLayerSwitch = k*k/2 self.iEdgeLayerSwitch = k*k/2 self.density = density self.iHost = self.iEdgeLayerSwitch * density #Init Topo Topo.__init__(self) def createTopo(self): self.createCoreLayerSwitch(self.iCoreLayerSwitch) self.createAggLayerSwitch(self.iAggLayerSwitch) self.createEdgeLayerSwitch(self.iEdgeLayerSwitch) self.createHost(self.iHost) Create Switch and Host def _addSwitch(self, number, level, switch_list): for x in xrange(1, number+1): PREFIX = str(level) + 00 if x = int(10): PREFIX = str(level) + 0 switch_list.append(self.addSwitch('s' + PREFIX + str(x))) def createCoreLayerSwitch(self, NUMBER): logger.debug(Create Core Layer) self._addSwitch(NUMBER, 1, self.CoreSwitchList) def createAggLayerSwitch(self, NUMBER): logger.debug(Create Agg Layer) self._addSwitch(NUMBER, 2, self.AggSwitchList) def createEdgeLayerSwitch(self, NUMBER): logger.debug(Create Edge Layer) self._addSwitch(NUMBER, 3, self.EdgeSwitchList) def createHost(self, NUMBER): logger.debug(Create Host) for x in xrange(1, NUMBER+1): PREFIX = h00 if x = int(10): PREFIX = h0 elif x = int(100): PREFIX = h self.HostList.append(self.addHost(PREFIX + str(x))) Add Link createLink 函数用于创建 links, 修改了原始版本写死的代码。 def createLink(self, bw_c2a=0.2, bw_a2e=0.1, bw_h2a=0.5): logger.debug(Add link Core to Agg.) end = self.pod/2 for x in xrange(0, self.iAggLayerSwitch, end): for i in xrange(0, end): for j in xrange(0, end): self.addLink( self.CoreSwitchList , self.AggSwitchList , bw=bw_c2a) logger.debug(Add link Agg to Edge.) for x in xrange(0, self.iAggLayerSwitch, end): for i in xrange(0, end): for j in xrange(0, end): self.addLink( self.AggSwitchList , self.EdgeSwitchList , bw=bw_a2e) logger.debug(Add link Edge to Host.) for x in xrange(0, self.iEdgeLayerSwitch): for i in xrange(0, self.density): self.addLink( self.EdgeSwitchList , self.HostList , bw=bw_h2a) def set_ovs_protocol_13(self,): self._set_ovs_protocol_13(self.CoreSwitchList) self._set_ovs_protocol_13(self.AggSwitchList) self._set_ovs_protocol_13(self.EdgeSwitchList) def _set_ovs_protocol_13(self, sw_list): for sw in sw_list: cmd = sudo ovs-vsctl set bridge %s protocols=OpenFlow13 % sw os.system(cmd) def createTopo(): logging.debug(LV1 Create Fattree) topo = Fattree(8, 4) topo.createTopo() topo.createLink(bw_c2a=0.2, bw_a2e=0.1, bw_h2a=0.05) logging.debug(LV1 Start Mininet) CONTROLLER_IP = 127.0.0.1 CONTROLLER_PORT = 6633 net = Mininet(topo=topo, link=TCLink, controller=None, autoSetMacs=True, autoStaticArp=True) net.addController( 'controller', controller=RemoteController, ip=CONTROLLER_IP, port=CONTROLLER_PORT) net.start() Iperfmulti function 在 mininet 中拓展功能的文章可参考 @ 赵伟辰的博客。 在 mininet 中增加新功能其实不难。主要分为 3 步： ■修改 net.py 增加函数实体； ■修改 cli.py ，增加对应 do_function 函数，用于命令解析； ■修改 mn 函数，用于声明命令。 net.py 和 cli.py 均在 mininet/mininet 目录， mn 文件在在 mininet/bin 目录中。 修改 net.py def iperf_single( self,hosts=None, udpBw='10M', period=5, port=5001): Run iperf between two hosts using UDP. hosts: list of hosts; if None, uses opposite hosts returns: results two-element array of server and client speeds if not hosts: return else: assert len( hosts ) == 2 client, server = hosts filename = client.name + '.out' output( '*** Iperf: testing bandwidth between ' ) output( %s and %s\n % ( client.name, server.name ) ) iperfArgs = 'iperf -u ' bwArgs = '-b ' + udpBw + ' ' print ***start server*** serverNaNd( iperfArgs + '-s' + ' /home/muzi/log/' + filename + '') print ***start client*** clientNaNd( iperfArgs + '-t '+ str(period) + ' -c ' + server.IP() + ' ' + bwArgs +' /home/muzi/log/' + 'client' + filename +'') def iperfMulti(self, bw, period=5): base_port = 5001 server_list = host_list = cli_outs = _len = len(host_list) for i in xrange(0, _len): client = host_list server = client while( server == client ): server = random.choice(host_list) server_list.append(server) self.iperf_single(hosts = , udpBw=bw, period= period, port=base_port) sleep(.05) base_port += 1 self.hosts NaNd('ping -c10'+ self.hosts .IP() + ' /home/muzi/log/delay.out') sleep(period) 以上代码完成 iperfmulti 函数实现：随机选取 SC 对，并进行 iperf 打流。 修改 cli.py def do_iperfmulti( self, line ): Multi iperf UDP test between nodes args = line.split() if len(args) == 1: udpBw = args self.mn.iperfMulti(udpBw) elif len(args) == 2: udpBw = args period = args err = False self.mn.iperfMulti(udpBw, float(period)) else: error('invalid number of args: iperfmulti udpBw \n' + 'udpBw examples: 1M\n') 修改 mn 在 mininet/bin 目录下修改 mn 文件，将 iperfmulti 加入到对应的列表中。 # optional tests to run TESTS = ALTSPELLING = { 'pingall': 'pingAll', 'pingpair': 'pingPair', 'iperfudp': 'iperfUdp', 'iperfUDP': 'iperfUdp', 'iperfmulti': 'iperfmulti'} 重新安装 mininet 进入 mininet/util 目录，输入以下命令重新编译安装 mininet core: ./install.sh -n 重启 mininet ，输入 iperf ，可使用 table 补全 iperfmulti ，从而可使用 iperfmulti 进行测试。 总结 在做实验的过程中，遇到了很多问题，也学会了很多。学会了谷歌找资料，学会了给论文作者发邮件，也学会了如何协同工作。特别是协同工作这一点，以前写代码，做实验都是自己来，没有明确定义的接口，也更没有分工合作，版本管理也是自己随意定。在这个实验过程中，不仅学到了很多知识，更重要的是学会了和小伙伴北邮 - 张歌的相处，团队协作是一个非常重要的能力，我将在未来的日子里继续努力学习和提高这方面的能力。希望他的博客能慢慢写起来，以后一起做更多好玩有用的实验。 转载自： 李呈博客 本文来源于 SDNLAB ，可点击此 阅读原文 。如果您对本文感兴趣，可参与以下互动方式与作者近距离交流。 另外我们网站也有大型企业招聘平台，里面有很多优质的岗位，有意者请 点击招聘 查看详情。 如果 您对 本文 感兴趣，可参与 以下 互动方式与作者近距离交流。 （1） 微博（ http://weibo.com/sdnlab/ ） （2） 微信 ( 账号 ： SDNLAB ) （3） QQ 群 SD N研究群（214146842） OpenDaylight研究群（194240432）

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使用 Python + Tornado开发的云算笔记网站

bukun 2015-2-3 23:45

云算笔记(http://yunsuan.org)，使用Python + Tornado + Peewee + MySQL开发的在线计算网站。完善了一下用户注册的功能，欢迎试用。通过用户登陆，可以记录用户使用的云算应用，具有历史记录功能。

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从架构看大数据和云计算的关系

热度 2 Babituo 2015-1-31 12:43

从架构看大数据和云计算的关系 当说到大数据和云计算，乃至超级计算的关系时，很多专家都给出类似的科普级的观点：大数据是大菜，云计算是大锅，炒大菜当然要用大锅，有大锅当然能炒大菜。 比如，当我质疑新闻稿中说“天河一号”用于了大数据处理的说法时，闵应骅前辈给出了如下科普级的解释：大数据需要高速度的计算机。这个解释当然有道理，却还是解答不了我的疑问。我的疑问实际是：巨型机“天河一号”在架构上是如何支持大数据的计算的？它有支持巨型机实施大数据计算的架构么？ 为什么会有此疑问？因为炒大菜的充分必要条件，不仅仅是有足够的地方存放足够多的食材，和有足够多的锅（云计算）或足够大的锅（巨型机）这两项条件，容易被忽视的是：如何才能够将这足够多的食材，怎么放到锅里去抄的问题。这，就是一个架构的问题。 直接形象一点吧，假设我们要做的事是：一次性炒一份让全北京市的人一顿吃的一道大白菜，假设大约需要1000吨的白菜吧。和我们平时家里吃一餐的几颗小白菜相比，算是大数据了（不很贴切，要贴切是可以的，但太罗嗦，“砖家”不要急着拍砖）。好，这么多的菜需要一锅炒出来，得需要一口多大的锅（巨型机）啊？或需要多少口不小的锅（云主机）同时炒啊？ 好，假设我们要为此建一个超级大厨房（云计算中心），需要在20分钟内完成炒菜装盘送到餐桌前的过程，否则，菜就凉了，要不然，全北京市的人排队吃这“一顿午饭菜”，可能要持续进行一个月的时间。 咋办呢？这厨房得建成啥样的呢？怎么运作呢 让我来设计一下吧： 我们不能从农民的地里把这1000吨大白菜(大数据)用大卡车运来直接倒进锅里煮吧？ 所以，我设计了1万个足球场大小的备料场。是这么分组的：100个操场负责卸菜，然后派发到每个卸菜场负责把卸下的菜，分发到100个操场上去进行挑拣，清洗和切细。嗯，知道吧，这就是一个负责大数据处理的集群。因为这些处理要在5分钟内完成，所以，必须是1万个备料场同时进行，分散并行处理，这就是所谓的Map。 切好的菜需要在炒之前地先运到灶台上去吧？所以，100条传送带把切好的菜料汇聚到一条超宽的传送带上，再由这条超宽的传送带送往灶台。这就是Reduce了，我们的传送带（网络）有足够的带宽，把这些菜料3分钟运到灶台是没问题的。 假设1口大锅（主机）一次3分钟大约可炒熟300公斤的洗好，切好的大白菜，假设有10分钟的时间来炒菜，那么，一口锅最多炒3轮，也就是900公斤，我们需要1000口这样的锅。实际上是不是这样也没关系，反正就是1000个下料口，1000个出菜口，里面到底是多少口什么锅无所谓，可能是3000口100公斤的大锅；也许是30口10吨大锅。经过“虚拟化”，从外面看上去就是1000口300公斤大锅了。每口大锅不会同步开炒，同步完成，炒的菜会给谁吃，也说不准。反正，尽量给这个炒完，可能歇会，再给下一个炒。如果吃菜的人不动，是给人炒菜的锅移动到吃菜的人跟前来炒，那么，看上去就是炒菜锅象天上的云一样在流动。流动到哪，就给那的人炒菜。所以，叫“云炒菜”，不是忽悠人的，而是为了让人好明白才这么叫的。 好了，“云炒菜中心”的架构就这么设计好了。我们可以看到，里面实际有两个中心:“理菜中心”和“炒菜中心”。理菜中心解决的要炒的菜多，排队炒等不起的问题；而炒菜中心解决的是吃菜的人多，每人一个专用锅浪费的问题。大数据处理和云计算，实际上目前还只是在不同的场地上，由不同的家伙式来干的不同的事。但由于只有一个名字：“（云）计算中心”，很容易让人误以为，只要是有这个名字的地方，就可以两种事都做齐了。而实际的事实是：大多数的有这个名字的地方，要么只是理菜中心，要么只是炒菜中心。能合二为一的地方，意味着它里面，大数据和虚拟云计算这两套家伙式（基础设施）都得有，而且必须能配合得起来。 比如，那个巨无霸，我是很怀疑在它的周围是否设有“理菜中心”的。巨无霸提供的只是炒菜的能力强准确地说，只是快，可能人家炒一锅，它可炒10万锅，“锅”当然也不小，能不能一轮就炒出一个大菜来，还要看有没有给它配一个自动供料的“理菜中心”。 我怀疑的理由是：让我们看看现在世面上的厂家的做的厨房和各家所用的厨房吧，你会知道我的怀疑不是胡思乱想的。 好，就让我们以云计算为例，来检视一下目前的云计算架构和大数据处理的架构吧，看看在架构上，我们是否已经准备好了“同时既能容纳足够多食材，又能容纳足够多的炒锅”的厨房和灶台了吧。 先看IBM的“蓝云” 看吧，这框出来的部分，显然只是一个大“灶台”-虚拟云计算环境。而作为理菜场的“大数据”在哪？难道要建在虚拟网络里吗？大数据可是实打实地需要网络吞吐量的哦，好吧，就算可以建在虚拟网络里，而且我们这100个大操场确实是从一块有足够大面积的场地（存储空间）中虚拟出来的，可难保这100个大操场的100张大门，不是从一张门虚拟出来的啊（是否有足够的网络与存储设备间的带宽，值得怀疑），尽管这张门也可能比较宽，但要做到真实所需的100张门这么宽，就没有虚拟的必要了。要知道，大数据处理，是依靠真实可同时开进开出的通道，才能做到并行“捡菜、切菜”的啊！ 再来看惠普云计算解决方案吧。 是不是也是一个大“灶台”，它告诉你，那1000个炒菜锅，或许是100个刀片服务器虚拟出来的。而且，它还直接明了的告诉我们：服务器存储网络SAN是独立架构的。不管其SAN是用超融合设备还是用纯软件解决，总之，网络内的存储资源已被统一池化。这意味着：虚拟出来的主机系统，即便可以用来当作大数据处理的某个结点（一块理菜的场地），但这块场地的门，是否独立，能否支持全部主机的并行数据进出，是个大疑问。 再来看个国产的华为的吧 华为没有把大数据平台和云计算平台混谈。 这是其大数据平台架构： 显然，这个架构和“虚拟化”，池化无关。一个Hadoop集群完成“理菜中心”的任务，是比较完整的电信级的大数据解决方案。 下面这就是华为的“大灶台”虚拟云计算中心了： 厂家的看到这了，看到这，我们应该明白这个道理了：所谓云计算平台和大数据平台是两个不同的平台，我们在云计算平台中看不到集群的影子，在大数据平台中，看不到虚拟池化的影子。而不是所谓的：只要是云计算，就是用大锅炒大菜了。大数据和虚拟云完全是两个 可以不搭边 的不同应用。当然，也可以搭边，但要搭边，就一定要同时拥有这2套系统，才能用大锅炒大菜。在这，我只是打出了IBM和HP的“炒菜中心”方案，相信，IBM，HP也有自己各自的“理菜中新”方案。 下面来看玩家的。当然，先看亚马逊的。 这是亚马逊的弹性云平台EC2 这是一个真正把“理菜中心”和“炒菜中心”整合在一起了的一个方案。其弹性大数据处理MapReduce部分是一个相对独立的架构，底层跨在Ec2 Instances和S3 之上，意味着，这个独立的大数据处理平台，是构建在虚拟的计算资源和虚拟存储资源基础之上的。所以，我有点怀疑这个架构的大数据处理能力和效率，应该不会比Google强。 好，立马来看Google的云架构 看到了吧，Google是干什么的，Google的云架构主要是由N多个Node组成，每个Node其实就是一个“理菜中心”，所以，google的“云计算”里面，其实没有云计算，只有大数据处理。基于GSF的MapReduce是Google干的最多的活。他们不出租计算主机，所以不提供虚拟云。 微软的是个灶台，不用多说了，看下图就知道：没有大数据，只有虚拟资源服务。 下面看国内玩家的 百度在架构上显然是同时支持“炒菜”和“理菜”的，这点和亚马逊相当。和竞争对手Google比，至少在架构上设计更全面，可支持更丰富和开放的服务。当然，从实际开发的IT应用项目的数量和先进性而言，google领先于百度是毫无疑问的，但这和云计算架构无关。也就是说，作为一个平台，百度至少是不输给google的。 本来不想看的，还是来看一下“阿里云”吧 阿里云的架构显得很怪异，它更象一个独立的网络版应用系统，也就是一个功能级的应用支撑平台，而不是一个通用的系统级网络应用支撑平台。其架构从图示上看给人个感觉就是“混乱”。整个数据中心作为底层，之上支撑的仅仅是一个操作系统Linux，似乎是Linux装载在“数据中心”这个“裸机”上。再往上的层次也是，似乎是想将整个阿里云当作一台电脑来打造一样。 这个想法比较独特，但在技术支撑上，很可能被主流的云计算平台架构技术“吞没”。尽管阿里有钱了，这么任性，风险还是有点大。从应用的角度来看，阿里云的架构似乎只能支撑自己的一盘大菜，老百姓各炒自己的小菜，便是他的大菜。 总的看来，阿里云不是一个技术云，而是一个业务云。说白了，大数据系统是系统之下的系统，云计算系统则是系统之上的系统，阿里的架构师看来是不懂这个，或者太懂这个了，居然可以集成得像一台机器。如果是后者，其野心大得有点可怕，当然，也就风险很大。 接着从纯技术的角度来看下大数据和云计算的通行架构吧。 大数据，当然，以目前仍占主流的Hadoop为例，尽管它应该很快被Spark所替代掉。 写到这，不免让我有所慨叹：我们国内的技术跟风者，简直就像我们A股市场上的散户——如果把国际云计算技术比作A股市场的话。看看人家的顶尖大学在做什么，而我们的呢？难怪，当我发出豪言要超越他们的时候，显得那么“蚁马赛跑”。好在有“蚁群算法”，而没有“马群算法”，赛就赛吧，期待蚁王驾到，蚁群出现。 不用讲了，我已经讲过了，这就是个“大白菜料理场”而已。所有的技术概念都可以和大白菜料理场的概念对应上，你丝毫不必觉得它有什么神秘。如何映射概念，由于时间关系暂时也不展开了。 更想说说Spark的架构 说是Spark的架构，还真不如说是Spark的生态。说生态的感觉确实比架构的感觉舒服很多。多种物种的共生环境，确实比冰冷的组件、构件、模块结构相互支撑互动的系统，让人感觉温暖得多。计算机架构仿生的理念，总算逐渐被“发源”了——显然，这不仅仅是心理的温暖感的需求，而是技术质变的需求。 这里只说RDD，Spark的核心创新：抽象的弹性分布式数据集。还是用比喻来说科普一点：如果说MapReduce的机制，是生产线上的“皮带传动”运输处理线的话，RDD就是叉车托盘运输处理流程线。关键差别在哪？在分散数据在处理过程中的共享。当然，这意味着RDD必须比Mapreduce支持更多的操作，这些更多的操作支持，最终可使数据处理更灵活和流畅。可见，这种生态感是从骨子里透出来的。 这里不得不提一下我发现的“资源”概念。RDD是最接近资源概念的数据集概念，但还没有达到资源概念的创新高度。何以此说？资源是一种“分布式弹性对象”，走看吧，我敢打赌，未来RDD的升级版提出类似“分布式弹性对象”、再发展下去，当国外大拿们提出某种“软件组件虚拟化”的技术概念来的时候，国内的跟风卖力者必定又将趋之若鹜。殊不知，蚂蚁已经走在骏马之前了，可谁会跟蚂蚁的风？蚂蚁就算没命奔跑也带不起风啊。哦，原来，是“跟风”这种行为的错， 蚁 群可不是靠跟风来形成群体智慧的啊。 顺便提下REST，RESTful和“资源”的关系。最早的互联网是把数据资源化，接下来是把软件服务资源化，也就是RESTful，云计算环境下的互联网把硬件资产资源化了，当然，SOA走到了云计算的前面是一种阴差阳错，差错在SOA是软件服务的行为化。走在云计算后面的软件服务，将是：将资源进行到底——软件组件直至程序逻辑和语句的资源化。 RESTful是把用代码程序语言开发的软件资源化，而我的面向资源开发，是用虚拟化的软件资源开发程序。本质相同的是资源化的方法手段，本质不同的是资源化的架构层次。 资源化，就是虚拟化，云化，池化。其背后的本质，是将“分享、共享的技术机制（请决不要理解为仅仅是精神意念）”沉淀到底。RDD正是走在这条路上的“先行者”（先行马，前面还有只“先行蚁”，是资源，呵呵）之一。 一般云计算架构，上刘鹏的图了： 我猜这个刘鹏就是当面在北大推动网格计算的那位刘鹏。记得我和他通过一封邮件，邮件中我很赞赏他的工作和网格计算的理念，是将混沌的互联网引向有序的起点。他也给我回过邮件表示同意我的观点。 最后，给出我描绘的未来云计算的通行架构 最后，表达个人期望：我非常希望能加入一个类似“透明计算”团队这样的国家队，把面向资源开发的这只蚂蚁变成一匹骏马。最终让质疑我们国人技术创新能力的人闭嘴，让国外厂商来跟我们的风。 除最后一幅图，图片来自网络，版权归其作者所有 邱嘉文 2015年1月31日 于珠海诚开智能

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[转载]统一交换机接口的千难万阻

SDNLAB123 2015-1-27 14:50

现在数据中心和企业网中，网络设备中交换机占了很大的数目。互联网公司数据中心传统的架构里需要大量采购交换机等网络设备，而现在新兴的云计算中的网络和企业网组建内部网络也需要大量的此类设备，大家都因为交换机的 CLI 或 API 接口不统一而面临如何不被厂家锁定的问题，这里不仅仅有价格利益上的因素，更多的是技术上希望有较多的选择。而在 SDN 领域里，统一南向接口更是控制转发分离后， SDN 控制器来管理底层网络的基础。 通常造成交换机管理或控制比较难统一的因素大概有这么几类： 第一，交换机芯片商和交换机设备商厂家众多，客户所购买交换机上面所跑的交换机操作系统一般都是设备商私有研发的闭源系统，或基于 Linux 等开源系统定制研发的操作系统；芯片商的芯片 SDK API 很大差异，这样都导致的交换机常用配置方式 CLI 差异非常大，设备商的网络设备也一般不提供软件的接口，对极少数设备商提供了 API ，接口之间的差异也很大。 第二，纵然是不同设备商交换机的同一个功能，即使该功能有标准可参考，但是实现出来的产品形态仍然千差万别，甚至在标准未有明确规定之处，两家厂商可能会做出截然相反的实现做法，因为设备商所用的交换芯片可能不同而导致芯片对该功能的支持程度不同；进一步即使两家设备商采用了同一家芯片商的同一款型号开发同一个功能，因为技术人员的技术水平差异和思维方式差别，也会造成两家交换机设备所提供的同一个网络功能，在配置方式上基本会有显著的不同。 第三，使用交换机的客户通常没有足够的时间、财力和精力对所有厂家的交换机都进行测试和调研，通常是选择其中的几家进行竞标或对比测试，甚至有的厂商连对比测试都没有做，只是随意选择了一家设备商的交换机，当然也可能有技术积累不够方面的原因认为所有设备商的交换机功能都应该是一样的，这样导致了这些客户肯定会被设备商锁定；回过头来仔细想想，纵然做了足够对比测试和竞标流程的客户，因为对网络设备控制管理的因素，也不太可能选择太多厂家的设备，而只能最终选择两三家的产品，实质上也是被这两三家设备商所锁定；近在两三家设备商提供的设备里，再加上产品型号的不同，交换机数量一旦上了规模，其部署、管理和维护的难度及成本，都是极其大的。 第四，交换机接口不统一且不开放，很大的原因是此方面标准化工作做的不足，所以 OpenFlow 协议的提出可谓是生逢其时，这也为蓬勃发展的 SDN 提供标准化的开放南向接口，但是 OpenFlow 有些太“学术化”，有以下几方面因素： a） OpenFlow 标准内容最初没有基于现有的交换芯片，而是在原来 ACL 的基础上发展为全 TCAM 实现，这会给芯片商和设备商带来技术上的资金和人力投资，以开发新的硬件和软件来支持 OpenFlow ，但是新研发都是有风险的；所以后来也有 I2RS 的提出，最近 OpenFlow 有提出 TTP 的内容 （ https://www.opennetworking.org/images/stories/downloads/sdn-resources/onf-specifications/openflow/OpenFlow%20Table%20Type%20Patterns%20v1.0.pdf ）； b ） OpenFlow 引入生产环境，在新的部署中重新网络规划和采购新设备基本还可以，但对于已有的设备仅是升级软件的话，会导致一些原来的设备无法使用的问题，这必然会导致客户更换设备引起成本的增加，也会导致一些设备被淘汰而浪费，会给 OpenFlow 的落地带来不利的因素； c ）和传统设备研发一样，虽然 OpenFlow 也是标准的，但是由于设备商使用的硬件交换芯片和开发人员的技术思维不同，将来也会引起设备商之间设备不兼容性的问题；这样虽然是标准的接口，但是不同厂家的实现不同也给接口统一带来了一定的难度； 第五，为摆脱设备商锁定和其产品不满足定制化需求的问题（很少有设备商为了单一客户而定制开发某个型号的交换机），使用交换机设备的客户不被设备商锁定，还有一种解决方式是对交换机设备进行自研，比如 Google 、 Facebook 和国内的 BAT 等，这种方式需要客户有足够的财力和技术投资才可以尝试，一般的企业客户和新兴云计算厂商还不具备这个条件。 第六，新兴的白牌交换机，是将这些交换机的硬件和操作系统相分离，类似于购买电脑和安装操作系统之间的关系，购买了一台笔记本电脑可以安装任意想用的系统一样，交换机硬件购买后来安装想要的交换机操作系统，例如在 NFV 中设备厂商提供的白牌交换机（比如 Pica8 和盛科等厂商）也是不错的选择，但是要同时玩得起交换机硬件测试和软件达标，这些对客户的技术要求也不会太低。 第七，在云计算中则多采取了在物理网络通用的二三层转发之上，采用虚拟交换机（比如 Open vSwitch ）对网络虚拟化来规避不同厂商设备之间的差异所带来的技术问题，这些虚拟交换机通常是服务器里虚拟而出，必然会占用服务器的 CPU 和内存等本应用于计算的资源，需要客户仔细核算这之间的成本是否足以抵消为解决不被厂商锁定带来的收益；也有一些设备商比如盛科、思科和博科等提供了一些可以用于云计算网络的硬件设备，但毕竟基本属于私有实现，不具备所有厂家的通用性，也会导致被设备商锁定的问题。 交换机接口的开放和统一，对于客户利益来讲，还是对于 SDN/NFV 及云计算网络等技术角度来说，都有着重大的影响；但是前方的路各界都还在探索，有些时候少不了迷惑和道路弯曲，但是目标是明确且辉煌的。而 SDN 控制器及北向接口最终的发展和实现，也可能像现在的交换机研发一样，最终是规模大的厂商在主导，小的厂商在跟进！ 作者： @ 北京 - 小武 邮箱： night_elf1020@163.com 本文来源于 SDNLAB ，可点击此 阅读原文 。如果您对本文感兴趣，可参与以下互动方式与作者近距离交流。 另外我们网站也有大型企业招聘平台，里面有很多优质的岗位，有意者请 点击招聘 查看详情。 如果 您对 本文 感兴趣，可参与 以下 互动方式与作者近距离交流。 （1） 微博（ http://weibo.com/sdnlab/ ） （2） 微信 ( 账号 ： SDNLAB ) （3） QQ 群 SD N研究群（214146842） OpenDaylight研究群（194240432）

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Overlay网络与物理网络的关系

SDNLAB123 2015-1-19 14:25

编者按：无论是云计算还是 SDN 都把注意力集中在数据中心网络的建设上，各种解决方案层出不穷，其中以 VMware 为代表的软件厂商提出 Overlay 网络方案后，为数据中心网络的发展提出了新的思路。那么 Overlay 是如何与物理网络相互依存的？ 在以往 IT 建设中，硬件服务器上运行的是虚拟层的计算，物理网络为了与虚拟服务器对接，需要网络自己进行调整，以便和新的计算层对接（如图 1 所示）。 Overlay 是在传统网络上虚拟出一个虚拟网络来，传统网络不需要在做任何适配 , 这样物理层网络只对应物理层的计算（物理机、虚拟化层管理网），虚拟的网络只对应虚拟计算（虚拟机的业务 IP ），如图 2 所示。 Overlay 的技术路线，其实是从架构上对数据中心的建设模式进行了颠覆，对物理设备的要求降至最低，业务完全定义在层叠网络上。那么，这是否意味着将来数据中心使用 Overlay 网络不需要硬件支持而只需要软件定义就足够了呢？答案无疑是否定的。 以下讨论 Overlay 网络与物理网络的依存关系。由于 VXLAN （ Virtual eXtensible LAN ）技术是当前最为主流的 Overlay 标准，以下 VXLAN 技术为代表进行具体描述。 1. 报文的封装与解封装 VXLAN 的核心在于承载于物理网络上的隧道技术，这就意味着要对报文进行封装和解封装，因此需要硬件来加速处理。 在 VXLAN 网络中，用于建立 VXLAN 隧道的端点设备称为 VTEP （ VXLAN Tunneling End Point ， VXLAN 隧道终结点），封装和解封装在 VTEP 节点上进行。 在云数据中心，部分业务是不适合进行虚拟化的（如小机服务器，高性能数据库服务器），这些服务器会直接与物理交换机互联，而他们又必须与对应租户 / 业务的 VXLAN 网络互通，此时就必须要求与其互联的硬件交换机也能支持 VXLAN 协议，以接入 VXLAN 网络。 考虑到服务器接入的可以是虚拟交换机，也可以是物理交换机，因此存在三种不同的构建模式（如图 3 所示）：其中网络 Overlay 方案中，所有终端均采用物理交换机作为 VTEP 节点；主机 Overlay 方案中，所有终端均采用虚拟交换机作为 VTEP 节点；混合 Overlay 方案中，既有物理交换机接入，又有虚拟交换机接入，且软件 VTEP 和硬件 VTEP 之间可以基于标准协议互通。 在网络 Overlay 方案和混合 Overlay 方案中，都需要有物理交换机设备支持 VXLAN 协议栈，并能与虚拟交换机构建的 VTEP 互通。由于在实际组网环境中，服务器种类很多，高吞吐高性能要求的业务一般都采用单独物理服务器甚至小机的硬件环境，而非虚拟化的 x86 服务器，这就没法使用 vSwitch 来接入 VXLAN 网络，只能让支持 VXLAN 的物理交换机来接入了。 2. 组播协议传播 VXLAN 网络的 MAC 表与隧道终端的绑定关系要用组播协议传播，而大规格组播协议离不开物理网络设备的支持。 按照 VXLAN 的标准，每一个 VTEP 都需要了解其接入的终端 MAC 地址，同时还需要知道整网（该 VXLAN 实例中）其他 VTEP 下所有的终端 MAC 地址。只有这样，在本地的 VTEP 收到报文后需要转发时，才能根据目的 MAC 查询到需要送到远端的目的 VTEP 那里。 按照 IETF 中对 VXLAN 网络的定义，负责在网络中传播 MAC 地址和 VTEP 对应关系的机制，正是依托于物理网络中的组播协议。 VTEP 将本地的 MAC 地址表利用组播协议在整个组播中传播，从而使得整网中所有组播成员，也就是其他 VTEP 都知道本地的 MAC 地址表。当 VTEP 下的终端接入情况有所更改，如新增了 MAC 地址或者减少了 MAC 地址，也需要利用组播协议通知同一个实例下的所有 VTEP 。另外，当本地 VTEP 找不到目的 MAC 处于哪一个远端 VTEP 时，也需要发送组播报文来查找目的 MAC 主机所属的远端 VTEP 。 如图 4 所示，多个 VTEP 需要在整网中传递 VTEP 下 MAC 地址信息，逻辑传递路线如绿色虚线所示。由于需要进行逻辑上的 Full-Mesh 连接，连接逻辑线路会达到 N 平方量级，因此实际组网中， VXLAN 利用了物理网络的组播组，在建立好的组播组中加入 VXLAN 中所有 VTEP 成员，传递 VTEP 变更信息。在多用户多业务情况下，组播组要求与 VXLAN 数量息息相关。由于 VXLAN 网络规模的不断拓展（最大可达到 16M 个 VXLAN 网络），所需要的组播条目数会不断增加，这实际上对于物理网络承载组播处理能力和规格提出了要求。 由于标准 VXLAN 架构下使用组播协议，对物理网络组播数规格要求较大，因此 H3C VXLAN 解决方案基于 SDN 架构，通过引入全网的 SDN Controller 来实现 VXLAN 的管理和维护，使得 VTEP 之间的信息可以通过 Controller 来进行反射（如图 5 所示）。这样， VTEP 的 MAC 地址表映射关系不再通过组播向全网其他 VTEP 传达，而是统一上报给控制器，由控制器统一下发给需要接受此消息的其他 VTEP ，由具体的 VTEP 执行转发机制。 可见，在 SDN 架构下，硬件形态的 VTEP 需要能够支持集中控制器下发的业务控制信息，同时基于 Openflow 进行流表转发。而传统硬件交换机不能支持上述特性，必须由新硬件设备来执行和完成的。 3. VXLAN 网络互通 在传统 L2 网络中，报文跨 VLAN 转发，需要借助三层设备来完成不同 VLAN 之间的互通问题。 VXLAN 网络与传统网络、以及 VXLAN 网络的互通，必须有网络设备的支持。 VXLAN 网络框架中定义了两种网关单元。 VXLAN 三层网关。用于终结 VXLAN 网络，将 VXLAN 报文转换成传统三层报文送至 IP 网络，适用于 VXLAN 网络内服务器与远端终端之间的三层互访；同时也用作不同 VXLAN 网络互通。如图 6 所示，当服务器访问外部网络时， VXLAN 三层网关剥离对应 VXLAN 报文封装，送入 IP 网络；当外部终端访问 VXLAN 内的服务器时， VXLAN 根据目的 IP 地址确定所属 VXLAN 及所属的 VTEP ，加上对应的 VXLAN 报文头封装进入 VXLAN 网络。 VXLAN 之间的互访流量与此类似， VXLAN 网关剥离 VXLAN 报文头，并基于目的 IP 地址确定所属 VXLAN 及所属的 VTEP ，重新封装后送入另外的 VXLAN 网络。 VXLAN 二层网关。用于终结 VXLAN 网络，将 VXLAN 报文转换成对应的传统二层网络送到传统以太网络，适用于 VXLAN 网络内服务器与远端终端或远端服务器的二层互联。如在不同网络中做虚拟机迁移时，当业务需要传统网络中服务器与 VXLAN 网络中服务器在同一个二层中，此时需要使用 VXLAN 二层网关打通 VXLAN 网络和二层网络。如图 7 所示， VXLAN 10 网络中的服务器要和 IP 网络中 VLAN100 的业务二层互通，此时就需要通过 VXLAN 的二层网关进行互联。 VXLAN10 的报文进入 IP 网络的流量，剥掉 VXLAN 的报文头，根据 VXLAN 的标签查询对应的 VLAN 网络（此处对应的是 VLAN100 ），并据此在二层报文中加入 VLAN 的 802.1Q 报文送入 IP 网络；相反 VLAN100 的业务流量进入 VXLAN 也需要根据 VLAN 获知对应的 VXLAN 网络编号，根据目的 MAC 获知远端 VTEP 的 IP 地址，基于以上信息进行 VXLAN 封装后送入对应的 VXLAN 网络。 可见，无论是二层还是三层网关，均涉及到查表转发、 VXLAN 报文的解封装和封装操作。从转发效率和执行性能来看，都只能在物理网络设备上实现，并且传统设备无法支持，必须通过新的硬件形式来实现。 结束语 Overlay 由于其简单、一致的解决问题方法，加上重新定义的网络可以进行软件定义，已经成为数据中心网络最炙手可热的技术方案。然而，它并不是一张完全由软件定义的网络， Overlay 网络解决方案必定是一种软硬结合的方案，无论是从接入层 VTEP 混合组网的组网要求、组播或 SDN 控制层协议的支持，还是 VXLAN 网络与传统网络的互通来看，都需要硬件积极的配合和参与，必须构建在坚实和先进的物理网络架构基础上。 本文来源于 SDNLAB ，可点击此 阅读原文 。如果您对本文感兴趣，可参与以下互动方式与作者近距离交流。 另外我们门户网站也有大型企业招聘平台，里面有很多优质的岗位，有意者请 点击招聘 查看详情。 如果 您对 本文 感兴趣，可参与 以下 互动方式与作者近距离交流。 （1） 微博（ http://weibo.com/sdnlab/ ） （2） 微信 ( 账号 ： SDNLAB ) （3） QQ 群 SD N研究群（214146842） OpenDaylight研究群（194240432）

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云端生存思考之四：书到用时方恨多

fpe 2014-12-28 23:06

云端生存思考之四：书到用时方恨多 云端生活时代，居然还有人抱怨“书到用时方恨少”？互联网的时代，一个搜索指令放出去，几十万条反馈回来，你看都无法看完，怎能说书少呢？实际上这是知识爆炸的年代，往往是知识的取舍问题耗费了更多的时间，而不是缺乏知识。这里谈一谈知识过多带来后果。 大约十年前，我到老板家里，看到一面墙的书，着实让我敬佩，现在我一个晚上就可以宕下一面墙的书，知识的价格很难体现了。现在我们常常关心问题是，有充足时间来看书吗？庄子曾经担心的问题，“吾生有涯 ，而知无涯”，以有对无，不是危险吗？我现在就有这种感受。为了对付云计算，我有大量的阅读任务，自然羡慕那些“书到用时方恨少”的人。 有人常常愤愤不平，同样是工作，为什么水暖工一个小时收60美元（只能挣四分之一），一名电工收80，一名绘图员收80，一名工程师收120，一名咨询师收150，一名博士级专家收200，一名行业知名人物收500？是他们的书不够吗？美国可以买到各种各样的知识，有知识专业供给商，7／24地提供知识的服务。这些都是额外的支出，是专家咨询费之外的投入。所谓的专家，其实就是那些把最多的知识，以最少的方式表达出来的人。 现实生活中，很多问题没有答案，或者说答案太多，缺乏共识，这时候专家站出来说，我有理由表明，这是最佳答案，于是你就得乖乖地掏钱，谁让你不能像专家那样压缩和摆弄知识呢？专家不是拥有知识，而是倒腾知识的人 。拥有书，并不代表拥有知识。 为什么我们会感到“书到用时方恨多”？第一，我们缺乏对核心知识的把握，所以任何知识都似乎有用，让我们成为知识的奴隶，而不是主人。书虫，书虫，读书成虫，实在是不会读书，或者没有入门的结果。一个接受了高等教育的人，起码拥有一双专业的眼光，比那些到大海里去捞针的读者站得高，看得远，自然要少几分”书到用时方恨多“的感受。无他，心中有理论指引，就不会被垃圾知识干扰了。中国语文教育的重要缺陷是，全世界文明的最新成果，都抵不过“子曰诗云”，什么时候，中国小学的语文课本里能够像美国那样出现苏格拉底和柏拉图？教育界害怕经典理论，如同老鼠怕猫，这是中文读者无法领会全人类文明成果的关键。 为什么我们会感到”书到用时方恨多“？其次，我们接受标准化教育，认为非书本标准的答案都是不可接受的，而现实生活问题，大多无法找到直接的答案，于是这些问题，成为我们的鸡肋，相关的知识，成为解决问题的困扰。”尽信书，不如无书“，所以很多人都沉浸在游戏的世界里，就害怕直面人世的问题。这是教育制度的问题，也是社会某一发展阶段的必然结果。 为什么我们会感到”书到用时方恨多“？第三，因为生活变化太快，我们忘记了及时总结。过去知识是有限的，在有限的内容里作文章，发挥的余地有限，所以那些成功者，大多在诗词领域发挥过多的精力，除了科举的知识和抒情的知识，中国没有其他知识。现在的高考不是科举，专业又是无比的精深，让我们手足无措。过去我们是和国人比，现在我们是和全球比，当然会产生手足无措的茫然，为什么技能如山难攀登，知识似海不得渡？等我们下一代都学会了在小学时每周读上10本书，强化读书的训练，人人都不必害怕读书，也就没有那份”恨书多“的感受了。 那么云端的生存策略如何?有积累的卖积累，没积累的卖界面。那些卖论文的厂家大发其财我们就不说了，人家有的是人类智慧的版权，我们只能望文兴叹。我们后来者，做得最好的，莫过于雅虎和谷歌，前者卖分类信息（即门户网站），后者卖有加权的信息（即搜索网站）。卖技术的叫咨询，没技术的叫黄牛（其实他们卖的是服务，有市场需求，为什么犯法了？给黄牛戴“投机倒把”的帽子，给贩卖知识的咨询者带啥帽子？泄密罪或危害国家安全罪。）。云端时代，我们想的是买什么？怎么卖？ 生活在互联网的时代，我们有理由“恨书多”，更需要反思的是，什么样的教育方式，可以让我们对知识从心所欲，不逾矩；从善如流，不害怕？靠的是理论知识和技能经验。只有人人都感到 “ 书到用时方恨多”，才有人想到去找专业人士咨询，才有我们消 工程师的就业市场。如果老师都懂消防，我们不是都会失业了吗？

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云端生存思考之二：复制的成功，后发的劣势

fpe 2014-12-24 10:10

云端生存思考之二：复制的成功，后发的劣势 拿到Chromebook之后，首先想到的是可以完成那些功能，我们拿计算机干什么任务呢？文档／绘图／上网／读书／通信，这些基本的功能都可以在云端实现，而且都是免费了。这就是微软产品大幅降价甚至免费的压力来源。曾经的微软高高在上，想定什么价格就是什么价格。现在，所有的微软产品功能都有相应的免费的软件可以实现，面对这种免费的压力，微软十分被动，可以维持不败，但也很难取胜了。 感到威胁的，岂止是微软，Adobe的PDF也不能维持垄断了，Autodesk的ACAD也不能无视免费了，云端生存的最大秘密，是那些后来的竞争者，通过统一的平台（即HTML5技术），重新开发过去功能的部分实现，比如微软的Visio是个好东东，一直舍不得放进Office系列，可是现在有两款竞争性产品，Gliffy和LucidChart的出现，直接复制了Visio的很多功能。新技术的出现，总是一次大洗牌，符合未来趋势的产品，留下来。不符合未来趋势（就是云计算)，很快被淘汰。所以，Visio虽然好用，但其寿命如何，很难说。Visio的长处被后来者完全仿造，而且是基于不同平台，因此不能说是复制，所以没有版权问题。 不过到目前为止，还看不到中国人的身影。Jered Diamond曾经提到中国的弱点是政府太强，可以屏蔽民间的创造力，即所谓的Lurch理论。Lurch，本来是指胡乱迈步，不知进退，Diamond特指古代中国政府越厨代庖，干涉科技的发展进程，人为打断正常的发展程序，比如最典型的例子是郑和下西洋，政府的决定毫无逻辑可言，但影响了几百年的发展，到现在也没有消除。 在这场云计算的狂欢中，有关方面有犯了老毛病，把谷歌剔除在外，屏蔽了很多主流软件系统，结果虽然更有中国特色了，但在主流软件领域看不到国人的原创贡献，开放30年，软件还是靠汉化和民粹化（满足本地喜好）过日子，美其名曰“接地气”，但这样做，是故意忽视世界的主流思想，导致每一次运动，中国都不能作出起码的贡献，十分令人遗憾。我虽然不搞软件，但用不到国人的原创软件，这可能就是Diamond提出的政府干涉科技的Lurch现象吧。成也萧何，败也萧何，就是Lurch。 20多年前，在那场人人都知道的淘汰哈龙运动中，中国得到了很大的便宜，比如哈龙产业移到中国，哈龙便利给予发展中国家（就是中国），结果，中国在这场淘汰哈龙的运动中，没有投入科研，也没有得到收获，现在市场上基本都是外国研制的产品，中国到处奉行“拿来主义”而已。如今，这种局面正在云计算领域上演，虽然国内调门高，会宣传，但在战略层面，已经输掉了一局。 为什么中国缺乏科技发展的动力？因为保护屏蔽了思想，稳定放松了警觉，政府干预了市场，行政误导了科技，这是我对云计算时代的一点感悟。

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对云端无英雄时代的几点思考

热度 5 fpe 2014-12-21 00:09

对云端无英雄时代的几点思考 不管我们承认与否，我们已经生活在云端（互联网）的时代。英雄是怎么出来的，有限媒体集中火力堆积出来的（比如谭千秋和赖宁）。云计算的时代，媒体多样化，根本不可能集中火力，也就难以塑造英雄。一个偶然被放大的英雄，能够经得起媒体的考验吗？停留在英雄的情节上，还是左派思路，承认大众是无能的，需要有英雄的带领。如果按照右派的思维，英雄是不需要的，人人都可以成为英雄，所以当今时代缺乏英雄，也是右派思想占主流的结果，换句话说，以人为本的社会思潮，往往是反英雄的。 最近看了几本介绍云计算的书，对云计算有一些外行的认识。作为消防工程师，我们并不指望改变这个大趋势，而是指望能够为这个趋势加砖添瓦，如果时势确实按照我们的思路去演化，一不小心我们就成了英雄，成了历史的推动者。 云计算是什么？按照我以前的认识，就是并行计算。我曾经操纵美国某处不知何方基地的并行计算机，在数千节点中，我只用了 64 个，算是很小的应用了。由于是试验性质，计算结果不好，而且很快把机时用光，所以我对并行计算的印象很不好，起码它不能让我随时改进，让我产生力不从心的感觉。所以，我对云计算技术也是敬而远之，不愿多想。 最近，为了增加上网的便利性，我研究了 Chromebook ，顺道研究了背后的理念，发现谷歌是在布局，布一场很大的局，这个成功的关键是云计算，而似乎是不会失败的，因为云计算的趋势已经是大势多趋了。为什么现在要谈、要作云计算？我认为有以下的原因，第一，摩尔定律不是无限的，现在的半导体技术，已经遇到热力学的瓶颈（即如何散热问题），无法满足 18 个月加倍的规律了。曾经按照摩尔定律的微软系统开发，也已经走到尽头，毕竟人们用计算机的目的是有限的，当所有的任务都能够被现有的计算机技术所满足之时，你微软又如何能够让人掏钱更新计算机呢？所以，计算机必然要走向规模化分散化；第二，网络带宽的增加。大约在 2007 年，我在美国还是用拨号上网，不要笑，大规模技术飞跃的前夜，需要积累资金，需要最大限度的利用过去的技术，所以拨号上网这种便宜的技术，仍然有市场。对老百姓而言，看看新闻和信箱就很满意了。当时异地作一个大型的计算，完成之后，当地的网管技术员需要把数据烧成 DVD ，通过快件寄给当事人，因为网络技术太慢了，计算机几分钟产生的数据，需要几天来传输。现在不同了，光纤技术的普及，让带宽成倍增长，家庭娱乐业（视频）的发展，是带宽工程的自然结果。第三，谷歌推动的 “ 人人都上网 ” 的理念，和乔帮主带动的小应用收费的思路，让网上出现成千上万的程序猿，这些码农产生的结果，就是让一台裸机（类似于 Chromebook ），也可以享受微软产品的大部分功能。其实，一台功能齐全的笔记本，普通人能够使用其中功能的 20% 就很不错了。绝大部分的 Driver 程序，都是不得已强加给我们的结果。而 Chromebook ，就像是寄生在微软产品之上的端口，可以直接进入互联网上去偷窥，也可以完成大部分的文档工作（即用电脑代替人脑的工作），但某些具体的工作，仍然需要操控普通计算机来实现，比如打印工作。也就是说， Chromebook 替网络增加了一些出口，让人们更好地享用网络，所以其功能早已是云计算的一部分。 那么，这和云计算有什么关联呢？云计算并不是全新的概念，其实这是过去的虚拟基础（ virtualizedinfrastructure ），租借硬件（ hardware on demand ），租用计算（ utility computing ）， IT 外包（ IToutsourcing ），平台和软件租借（ platform and software as a service ）等服务的综合，强调基础硬件的不可见特征（即云是无踪迹难追踪定位的）和自相似性（即大云小云都是相似的，可以随意放大缩小规模地使用）。云这个概念曾经被通信业用于描述系统中的网络的抽象，后来干脆就代称互联网。所以云计算就特指以互联网为中心的计算技术。那么，为什么现在叫云计算，不叫互联网了呢？因为互联网仅仅是云计算的一部分，互联网强调带宽和内容，云计算更强调硬件和软件的可靠性和安全性，产生了特殊的需要。 云端计算把硬件和软件转变成可以租用的商品，降低初投资的成本，减少硬件的维护成本。云端服务的好处（由于维护和运行费用的降低带来的经济好处），按照书本上的说法，有下列内容： No up-front commitments （没有初期投资，小企业可以降低门槛） on-demand access （不需要容量预计，云计算拥有巨大的扩容潜力，可扩充延展性） nice pricing ( 因为是共享服务 , 所以收费比较低 , 因为你只为你得到的服务付费 ) simplified applicationacceleration and scalability( 云计算的最大特征是不关心硬件基础 , 有人给你负责 , 所以你可以专心致力于提高用户界面 , 即不必关心软件 ) Efficient resource allocation( 既然所有的硬件都是平等的 , 你完全可以把精力集中到改进资源的管理上 ) Energy efficiency( 共享的目的当然是节能，自己不用就让别人用，空转也是耗电的，总是要发挥作用 ). Seamless creation and use ofthird-party services( 由于平台的稳定性 , 便于第三方开发软件 , 贡献才智 , 这是乔帮主的重大眼光 , 也是软件社会发展。换句话说，云计算增加了码农的生存空间，为某一产品开发的软件可以无缝移植到类似的产品上。 ) 令人感到奇怪的是，云计算的开创者和领头羊，居然是亚马逊公司。亚马逊不是卖书起家的吗？不错，亚马逊发家的根本是规模化效益，需要计算机技术的管理。可是亚马逊的早期发展有一个问题，就是打折很管用，吸引到的人潮（类似于今天的国内的购物节，从市场发育上看，中国的市场落后美国 10 年而已），让该公司的服务器不能胜任，可是无限添加硬件，又会带来很大的浪费，毕竟一年当中的大部分时间是无法产生足够的订单的。于是，本着这种对计算规模弹性的孜孜追求，亚马逊最早推出了云计算服务，让它自己多余的计算能力，给社会提供服务。当然，今天亚马逊售货部门的计算任务，仅仅是很小的一部分，亚马逊的云计算已经成为计算市场的领导者，产生丰厚的开拓效益，得到微软和谷歌的追随和模仿。亚马逊开创的事业，大概可以比肩爱迪生对发电供电的事业。有趣的是，两者走了不同的道路。 当初爱迪生发明灯泡（产生了巨大的发电需求），于是改进了发电机，最早的发电工厂位于纽约。当时他面临的选择是，到底是作中央发电，集中供电，还是分散发电，就地供电的生意模式问题。不用说，当时他选择了前者，给我们带来了巨大的电厂和输电网，还给中国带来了电老虎和网老虎，这是因为当时的发电效率低，传输效率高，所以需要集中布置以换取效率，包括环境效率（一根烟囱当然比无数的烟囱更环保）。可是现在的观点不同了，发电效率的提高，让新能源有市场；传输效率再高，还是有损失的，这些损失对于新能源来说，不能忽略不计。所以，在新能源的推动下，分散发电，就地服务的供电模式正在产生和壮大。 计算机技术的最早产生，也是是中央计算，分时使用开始的。 IBM 的大型计算机曾经主导了计算市场， DEC 的突然崛起，让中型机走入企业。 IBM 的幡然悔悟，开创了个人机市场，不经意的选择，让微软成为市场的垄断者和大牛。这一发展进程，基本上是从大到小，从中央到分散的，这主要是由于通讯技术的瓶颈，大型机的能力没有得到充分的发挥，所以对于大型机的理论和功能认识，人们并没有得到深入的认识。当市场的需求得到全面的开发之后，大数据和并行计算，成为推动计算能力集中化的推手，光纤计算的高速发展，让云计算成为可能，于是大家就突然之间，从互联网时代过渡到云技术时代。人们在享用云端的便利之时，并不了解背后的发展思路，技术发展的态势，存在众多的技术突破。最大的发明是模式的发明，而亚马逊云是这个领域的领跑者，我们到哪里能找到马云的身影呢？ 那么，云端可以给我们带来什么呢？对此国内有很多管窥的理解，似是而全非。比如，医疗诊断可以远程通过互联网进行，于是专家入 “ 云 ” 。火场调查可以远程通过分享现场照片进行，于是李昌钰可以入 “ 云 ” ，成为通讯技术发展的得利者。其实，这些都是云计算的初浅应用，云计算的实质在于一个社会的量化管理，也就是说，云计算的精髓是大数据以及背后的社会舆情。云计算的另一个运用是专家的扁平化，过去社会靠的是神一样的专家意见，现在任何人只要有专业的直接的知识，都可以发表有针对性的意见，而不是专家作出的模棱两可的看法（专家背后有很大的永远保持 “ 不犯错误 ” 的压力，所以对陌生问题，只好顾左右而言他。小人物没有负担，当然可以 “ 童言无忌 ” 。越是神一样的专家，越不敢发表违背舆情的看法）。换句话说，云计算技术消灭了英雄的生存土壤，便于你我这种小专业人士的出头，即让这个社会扁平化。也许你和专家的距离存在十万八千里，你我之间的距离只有两个（你到屏幕的）距离那么近。 生活在云端无英雄的时代，为什么要写 “ 免费 ” 的博文呢？只不过是让你的记忆中有一个模糊的印象，在这个世界的某一个角落，存在一个比你思考更多的小专家，关键时候，给我一个 Email ，你解决了实际问题，我锻炼了专业技巧，这可能是云端时代的基本生存能力吧，所以我们要在这个云端的世界里笔耕不辍，精美的文字是大专家的，小专家只有自己的思考。不就是发表一点个人看法吗，招谁惹谁了？如果我真的是你所说的那样专业不精，技不如人，还会值得你这样 “ 文捧字杀 ” 吗？在 VIP 的眼中，是看不到真正的小人物的，他只会关心影响他未来地位的人。如果不幸被人盯上，也就是被作广告而已，置之不理是王道，反唇相讥是霸道，走向成功是正道。

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云机器人-Cloud Robotics

liruijiao 2014-12-3 19:23

2009年有个学期作业，做了一个关于云计算的调研，自Google2006年提出云计算这个概念后，引起了广泛关注，后来IaaS，PaaS, SaaS, 大数据，分布式计算，无联网，深度学习.....这些关键词逐步火热了起来。对这些概念有了一定的认识，在班上讨论时，突然冒出了云计算和机器人结合的想法，随后就经常关注云计算的发展，想办法跟自己的爱好-机器人结合起来，还把这个想法告诉一些老师和朋友。有老师说，我想得太大太宽泛了，这个主题不适合做研究。虽然后来做了关于护理机器人的研究，但是没有放弃云机器人 （Cloud Robotics），时刻关注着方面的发展动向。现在 云机器人是已经成为机器人领域的一个新的热点新方向，将机器人技与云计算相结合，以增强单个机器人的能力，同时将广泛扩展机器人的应用领域，加速和简化机器人系统的开发过程，降低机器人的构造和使用成本，无论是家庭机器人，工业机器人，医疗机器人，都具有极其深远的意义。比如，在云端可以建立知识库，深度学习，云辅助的图像识别和语音识别，移动机器人 导航（如 Google 街景，语义环境模型，水下 环境模型库）, 大规模协作机器人，模块化机器人，职业机器人，等等。 https://sites.google.com/site/ruijiaoli/blogs/page The concept of cloud robotics attempts to invoke cloud computing technology in robotics. Cloud computing is computing in which large groups of remote servers are networked to allow centralized data storage and online access to computer services or resources. Clouds can be classified as public, private or hybrid . Robots can benefit from the powerful computational, storage, and communications resources of modern data centers in the cloud. In addition, it removes overheads for maintenance and updates, and reduces dependence of local computing. Robots can take advantage of the rapid increase in data transfer rates to offload tasks without hard real time requirements from cloud. We can develop ubiquitous system for robots with powerful capability but reduce the cost of computing with cloud computing. And it possible to build robots have intelligent brain in cloud- knowledge base, virtual world environment model (may like Google street view), image processing and querying, large scale robots collaboration, augmented human~robot interaction (remote communication and reasoning). Such robot systems are capable of adapting variety of situations and providing different service from human‘s delegation. With regard to this concept, We can propose a various functional cloud robotics based system such as intelligent healthcare system, smart home with domestic robots, education robots, intelligent robot workers/ professionals....... In 2012, robotics celebrated its 50 year anniversary in terms of deployment of the first industrial robot at a manufacturing site. Since then, significant progress has been achieved. Robots are being used across the various domains of manufacturing, services, healthcare/medical, defense, and space. Robotics was initially introduced for dirty, dull, and dangerous tasks. Today, robotics are used in a much wider set of applications, and a key factor is to empower people in their daily lives across work, leisure, and domestic tasks. Three factors drive the adoption of robots: i) improved productivity in the increasingly competitive international environment; ii) improved quality of life in the presence of a significantly aging society; and iii) removing first responders and soldiers from the immediate danger/action. Economic growth, quality of life, and safety of our first responders continue to be key drivers for the adoption of robots. Robotics is one of a few technologies that has the potential to have an impact that is as transformative as the Internet. Robotics is already now a key technology for inshoring of jobs by companies such as Apple, Lenovo, Tesla, Foxconn, and many others and citizens who used to have to rely on family or nurses for basic tasks such as shaving, preparing a meal, or going to the restroom are having a higher degree of independence. In the aftermath of the earthquake in Fukushima, it was evident that it would be a challenge to get an actual sense of the resulting destruction without the deployment of robots for assessment of the magnitude of the damage and assessment of the environmental impact. Currently, many small factories in East China employe robot to work for some repeated work to reduced their product cost, which is their only chance to keep competitive in the market as a several factory managers said. On the other hand, with the increasing demand of robots, the development and manufacture of robots has been becoming a large market, Google has acquired more than ten robotics company to enlarge its business in robot. Other traditional robot companies such as KUKA, ABB robot, iRobot, SIASUN etc. have notable growth of markets from their financial reports. To fully evaluate the potential of using robotics across the set of available applications, a group of more than 160 people came together in five workshops to identify: i) business/application drivers; ii) the current set of gaps to provide solutions to end users; and iii) RD priorities to enable delivery on the business drivers. The meetings were topical across manufacturing, healthcare/medical robotics, service robotics, defense, and space. The workshops took place during the second half of 2012. At each workshop, there was a mixture present of industry users, academic researchers, and government program managers to ensure a broader coverage of the topics discussed. Robotics is one of a few technologies capable of near term building new companies, creating new jobs, and addressing a number of issues of national importance. Mailing list and group: http://robotics-worldwide.1046236.n5.nabble.com/ http://www.linkedin.com/groups/Cloud-Robotics-6922112 http://groups.google.com/forum/#!forum/cloud-robotics-list Literature tracking: Cloud robotics on Wikipedia ，Ruijiao Li, December 2014 Cloud Robotics and Automation A special issue of the IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. Robots with Their Heads in the Clouds. Medium.com, from Aspen Ideas Festival Talk. Posted Aug 2014. New Research Center Aims to Develop Second Generation of Surgical Robots. John Markoff, NY Times, Oct, 2014 The Robot in the Cloud: A Conversation With Ken Goldberg. Quentin Hardy, NY Times, Oct, 2014 RoboBrain marks the dawn of cloud robotics . August 2014 The RoboBrain Project. August 2014. CoTeSys (Cognition for Technical Systems) TUM, DLR, LMU 2012-~2014 . Innovations in Cloud Robotics (Technical Insights) , Industrial report. June 2014 Cloud Robotics. The Atlantic, by Megan Garber. June 2014. DARPA on Cloud Robotics. April 2014. Big Push in Robotics Now Seems Imminent. The Economist. 29 March 2014. (Cloud Robotics discussed in last section). Robot Roundup. NPR Science Friday by Jordan Davidson. 26 March 2014. (Cloud Robotics discussed in last section) Open Call for References for new Survey Paper on Cloud Robotics and Automation. Moments that Stood out at SXSW: Panel on Cloud Robotics and Automation. Wall Street Journal, 11 March 2014. Panel on Cloud Robotics and Automation with James Kuffner of Google, Ayorkor Korsah of Ashesi Univ in Ghana, and Ken Goldberg, UC Berkeley. SXSW. Austin, TX, US. Mar 9, 2014. A Roadmap for U.S. Robotics From Internet to Robotics Cloud-based human activity monitoring. C hristian I. Penaloza etc. 2013 Robot Reinforcement Learning using Crowdsourced Rewards . C hristian I. Penaloza, Sonia Chernova, Yasushi Mae and Tatsuo Arai. November 2013. IROS Workshop on Cloud Robotics. Tokyo. November 2013. Cloud Robotics in Why We Love Robots. Short Documentary Film including section on Cloud Robotics. (Nominated for Emmy Award and winner of Botscar Award at Robot Film Festival), Oct 2013. CASE 2013 Workshop on Cloud Manufacturing and Automation. Aug 2013. Cloud-Based Robot Mapping. June 2013. Vlad Usenko, Markus Waibel, Mohanarajah Gajamohan, Dominique Hunziker, Dhananjay Sathe, Mayank Singh. Cloud-Based Robot Grasping with the Google Object Recognition Engine. Ben Kehoe, Akihiro Matsukawa, Sal Candido, James Kuffner, and Ken Goldberg. IEEE International Conference on Robotics and Automation. Karlsruhe, Germany. May 2013. US National Science Foundation Workshop on Cloud Robotics: Challenges and Opportunities, Feb 2013. Cloud Robotics and Automation: A Survey of Related Work. K. Goldberg and B. Kehoe. EECS Department, University of California, Berkeley, Technical Report UCB/EECS-2013-5. January 2013. Robot-App Store. Romo: $150 cloud-enabled robot from Romotive. Towards Cloud Robotic System: A Case Study of Online Co-localization for Fair Resource Competence . Lujia Wang, Ming Liu, Max Q.-H, Meng. IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO) 2012 USD 10 Robot Design Challenge Winners. Results of an open design competition for an affordable robot for K-12 education, 2012. Organized by the African Robotics Network. Toward Cloud-Based Grasping with Uncertainty in Shape: Estimating Lower Bounds on Achieving Force Closure with Zero-Slip Push Grasps. Ben Kehoe, Dmitry Berenson, Ken Goldberg. IEEE International Conference on Robotics and Automation. May 2012. Cloud Robotics: Connected to the Cloud, Robots Get Smarter Erico Guizzo. IEEE Spectrum. 2011. In June 2011, President Obama announced the U.S. National Robotics Initiative, earmarking over $70M for new research. CloudRobotics.com: ROS in Java for Robots using Android phones and tablets by Damon Kohler (Google Munich), 2011. RoboEarth - A World Wide Web for Robots Markus Waibel, Raffaello D'Andrea et al. , ETHZ, TUM, TU/e, 2011. Willow Garage and Google announce ROS Java Library for Cloud Robotics, 2011. Cloud-Enabled Humanoid Robots , James J. Kuffner. IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robotics. 2010.

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“大数据、云计算，物联网、移动互联网” 的关系

lhj701 2014-11-19 23:32

“大数据、云计算，物联网、移动互联网”的关系 大数据、物联网、云计算、移动互联网是最近几年比较活跃的信息新技术，它们与互联网及自身 到底是什么样的关系呢？到底应该如何理解它们的发展趋势呢？ 本博文简单说说自己的观点，欢迎博友讨论指正。 在说它们的关系之前，先从互联网开始吧。互联网起源于上世纪60年代，说起来不到50岁，还属于中青年人。但互联网原本就是一条电线，无非连接了电脑，却改变了世界。而同样一条电线，连接的电话机，却是百岁老人。那为什么，同样一条电线，互联网改变了世界，原因主要有两个：一个是计算机可以算是一个模拟的人脑，而计算机后边是一个真正的人。如果你撇去中间的连线不要（包括无线连接），那么 互联网就变成人与人交互的一个接口，而这个接口，由于其将信息虚拟化了，因此可以认为，这种（人与人）的交互不受时间和空间限制。表现在时空上，交互的接口，已经不能区分是现时的还是历史的。但不论如何，互联网就是提供了一个人与人交互的接口，改变了整个世界，正如后文所述，这个接口实际上也可以看做是地球上人与人之间交互的“ 虫洞 ”。 如果从这个意义上讲，移动互联网与互联网最为接近。过去是一台电脑，一般是台式机，就待在一个固定的地方，当你想去互联网交互了，你跑到电脑前，打开电脑，上网，然后这个接口开始工作，你可以通过这个接口与你任何需要交互的对等虚拟的人，进行交互。 随着电子技术的发展，计算机硬件变小了、变快了，小到可以装在口袋中。过去计算器之类的就装在口袋中，买菜的随时掏出来，算算该跟你要多少钱。无线通信技术也发展了，无线电话也变小了，过去的半头砖大哥大，变得很小可以放到上衣口袋中了。然后无线网络逐步普及，3G、4G，未来的5G，也许将来速度快到几十G/s，比目前的4G快100倍，实现了人通过移动互联网接口随时找到虚拟的对等人，实现交互。 表面上看，移动互联网就是将电脑变小了，不用电线连接互联网，随时可以装在口袋中，随时可以上网。但是，由于移动互联网涉及人数居多，比如到2020年预计中国有8.5亿的用户，如果一个人赚取1000元，就是1万亿的市场规模了。所以说，貌似移动互联网没有多少技术性突破和变化， 但由于它把整个盘子变大了，因此相当于，如果你把所有地球人虚拟为两个人，他们在交互的话，相当于这两人嘴巴变大了，占了一个人的85%的身子，而这85%的大嘴巴，通过移动互联网牢牢的黏在一块，利用移动互联网实现交互 。 但到了物联网，事情有点变化了，那就是，物联网的野心更大了：它不再局限于人与人的交互，它把物体也扯了进来。或者说， 在一个物联网的广义世界，交互的对象关系变成：“人-人、人-物、物-人、物-物”这么几种了 。为什么会有这种变化呢？其实在互联网和移动互联网中，表面上人面对的是一台机器而已，但本质上还是以人的信息为主。而到了 物联网时代，将物体的信息加入了进来，多种交互形式的一个目的就是将人的控制向物理世界（各类物体）更加精细、准确的延伸出去，而“物-物”的交互，实际上是将人虚拟为物后，实现“虚拟人”之间的交互 。 但不论如何，互联网也吧、移动互联网也好，还是物联网，三者之间的关系是非常明显的，从字面就可以看出它们都有“网”，也就是说，都有一些能和电线（无线电波也是一些线啊）扯上关系，就是这些线，形成网后，然后“一网打尽”---所有能看到的“硬的”东西---电脑、笔记本、智能手机、智能物体。。。。 接下来就比较好说了， 大数据、云计算都是一些“软的”东西 。且慢，刚刚夺得世界四连冠的国科大“天河二号”超算机（33.86千万亿次/s的浮点运算）占地720平方米。但我们这儿说它俩“软”是相对于互联网、移动互联网和物联网而言，本质上，如果开始归一于交互的概念的话，不论主角是人还是物，与大数据和云计算的关联，仍然是通过网络这个看得见的交互接口---从使用者的角度讲，感兴趣的是交互这种体验，因此，从这个角度考虑下去， 云计算和大数据也是一种虚拟的“物”的综合体而已 。但这并妨碍讨论大数据和云计算的“软”的特性--因为对于它们而言，其可见的硬件只是一个形式，就如你看到手机看到电脑，你在乎的是作为接口的可交互性，你不会关心它有几个二极管、三极管和几个电阻、电容，电子在里面是怎么跑的，等等。 我们说大数据和云计算是“软”的，主要是强调它们“ 处理信息的计算性 ”。当然我们知道，不论互联网、移动互联网还是物联网，都有计算，都有信息，人也罢物也罢，上网（交互接口）就是交互信息。既然它们已经实现了信息交互，为什么还需要大数据和云计算的软能力负责信息呢？这是因为， 大数据和云计算是“信息的信息 ”。在大数据火之前，云计算就先热了，因为那时人就开始认为，信息要爆炸了，几十台机器哪能搞定？于是有了分布式计算，让更多的不在一个地方的计算机一起搞信息，就是“ 信息计算” 。 接下来的故事就简单多了，越来愈多的人上网了，越来越多移动手机上网了，越来越多的物体也上网了，接着问题就来了---当然，我们知道信息在物理形式上流动起来速度很快。但问题是，随着网络后边活跃的人啊、物体啊，越来越多，他们又不停的相互交互，产生了更多的信息，信息倒是没有将网络爆炸掉，但人类开始思考一个问题： 能不能利用这些不停产生信息、不停吸收信息的人和物的信息，产生二次信息？也就是“信息的信息” 。就似 在一个大海中，所有的鱼啊、珊瑚虫啊，都嘴巴一张一合的，一边吸入泡泡，一边吐出泡泡，能不能利用这些泡泡变出一个有需要的更大的泡泡？ 云计算和大数据就是想做这件事情。那么为什么叫云计算呢？估计当时有科学家想到了家里的自来水管，说：这个信息的信息，也就是二次信息呢，本质上讲呢就是一种服务（给人和智能物体了），既然是服务呢，一般人就不愿意去懂这“信息的信息”到底是咋鼓捣的，就似这自来水呢，你就是使用。想用时，开一下水龙头好了，水（信息）就流出来了。不过这个自来水呢，有水管子连过来，但 这个“信息的信息”呢，搁在哪里好呢，干脆搁在天上吧，既然你也不知道这信息是具体哪里的计算机算出来的，干脆就叫云计算吧，在空中飘来飘去也比较形象 。另外一个，云会变来变去，一朵一朵，会移动，信息根据需要进行整合利用，还会变成一大堆，也算比喻恰当。 那么既然有了云计算，为啥又来了个大数据呢？其实你从它们出现的先后时间上，就大致知道，大数据应该说对云计算有了更细化、进一步发展和递进的关系。说相同，应该都是提供“信息的信息”，但 云计算偏重单纯的计算技术，比如超算机，它们有很大的信息（数据）加工计算能力，但将信息加工完，吐出来就算完事了 。而 大数据应该侧重对用户的服务角度去整合资源，信息加工计算，提供信息服务，然后可以再回传信息，继续闭环加工，其根本目的在于围绕优质、有针对性的特定服务进行“信息的信息”处理。 从这个角度讲，可以说它其实可以依赖云计算的硬件基础来实现这些优质服务。由于 大数据以信息服务为中心，因此，它侧重信息的精细化加工，从而可以结合人工智能、神经网络、数据挖掘、以及有待发现的其它大数据处理新技术，使得信息加工组合的更彻底、更深刻、更精准，一句话：能够从海量的数据中找出我们需要的规律信息，能够从大海里把我们需要的那根针给捞出来供我们使用 。 故事到这儿基本上就讲完了，现在把他们串一下： 人类对于用电话线连接人，仅仅听到声音不过瘾，于是科学家异想天开用电线连接计算机，刚开始用来在电线上“嗖”的来回发信。没有想到人非常能，一台连两台，连啊连，把全世界的人都连了起来，发明的互联网交互信息。信息越来越多，在信息还没有成功爆炸前，把物体也拉了进来。 于是这个地球真的变小了，因为信息之对于人，速度快的也近乎“虫洞 ”。因此信息越来越多，科学家在没有看到信息真的爆炸前，突然想到， 既然这些信息都是地球人和地球物发出的，一定存在着某种关系、规律和制约，能够进行整化融合，于是将这些信息（海量），揉碎、筛选、融合、提炼，反正用了九牛⑧虎之力，然后通过网络，将“信息的信息的信息”弄到云里，然后反正谁爱用谁就用吧（人也可以，智能物体也可以） 。 至于现在发展到什么情况了，前景趋势当然没有问题了，但如果说与物联网、大数据和云计算真正发生威力相比，现在应该是V1.0版吧。

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云计算基础知识

helloating1990 2014-9-13 18:32

云计算核心服务可以分为三个子层： （1）IaaS: 基础设施即服务层 ——提供基础设施部署服务，为用户提供实体或虚拟的计算、存储和网络等资源，数据中心是基础。 ——使用者上传数据、程序代码和环境配置 （2）PaaS:平台即服务层 ——云计算应用程序运行环境，提供应用程序部署与管理服务 —— 使用者上传数据、程序代码 （3）SaaS:软件即服务层 ——基于云计算基础平台所开发的应用程序 —— 使用者上传数据 ——对用户来讲，SaaS将桌面应用程序迁移到互联网，可实现应用程序的泛在访问。

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小小的安卓，不一样的生活

xdcaxy2013 2014-8-7 13:28

现在我从事的是安卓开发方面的实习工作，我很佩服美国人，佩服google和apple，他们发明了安卓和ios，正因为如此，短短五六年时间，打败芬兰人引以为豪辉煌了十几年的诺基亚，包括它的塞班系统，我之前一直想学习 塞班，可是当我想了解它的时候，发现塞班已经快灭亡了。 android和ios似乎是“天生一对”，我不知这个词恰当不，因为他们面向的是两个不同的人群，一个面向高端消费，属于“高富帅”；一个面向中低端消费，属于“屌丝”。正好可以满足不同人的需要，这也许也是美国人的精明之处吧。话题扯远了，说起android，不得不说google公司，我很佩服这样的企业，他引领者人们的生活，无论是人们现在手里拿的安卓手机还是吵得很火的“云计算”这样的词，都是google提出的，它真正实现了“软件改变世界”的豪言壮语，不管我们 承认 不承认，世界事实确实如此。 “Android一词的本义指“ 机器人 ”，同时也是 Google 于2007年11月5日 宣布的基于 Linux 平台的 开源 手机操作系统的名称，该平台由 操作系统 、中间件、 用户界面 和 应用软件 组成。 Android一词最早出现于法国作家利尔亚当（Auguste Villiers de l'Isle-Adam）在1886年发表的 科幻小说 《 未来夏娃 》（ L'ève future ）中。他将外表像人的机器起名为Android。”

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推荐《数据中心资源优化调度：理论与实践》一书

wtian 2014-6-30 22:18

该书已由电子工业出版社2014年4月出版。 以下是其封面、前言和目录： 封面 前言 “经过精细规划的优化理论设计的实践比随意性或一般性实施在性能、节能以及提高运营利润等方面可体现高出多个量级的效果，并不断接近或达到最优化结果。” 云计算是一种计算模型和服务模式，它将计算任务分布在大量计算机构成的不同数据中心，使各种应用系统能够根据需要获取计算能力、存储空间和信息服务。提供资源的网络或数据中心被称为“云”。业界研究者将云计算列为水、电、气、油之外的第五种公用资源（ the fifth utility ）。继个人计算机变革、互联网变革之后，云计算被看做第三次 IT 浪潮，是世界和中国战略性新兴产业的重要组成部分，它将带来生活、生产方式和商业模式的深刻改变，已成为当前全社会关注的热点。 云计算目前已经广泛应用于网络搜索、科学计算、虚拟环境、能源和生物信息等领域的日常业务和创新性探索。 IDC 预测，未来 4 年中国云计算将产生 1.1 万亿元的市场。赛迪顾问 2010 年底的《中国云计算产业发展白皮书》预测未来 3 年，云计算应用将以政府、电信、教育、医疗、金融、石油石化和电力等行业为重点，在中国市场逐步被越来越多的企业和机构采用，市场规模也将从 2009 年的 92.23 亿元增长到 2012 年的 606.78 亿元，年均复合增长率达 87.4% 。该报告预计中国云计算产业发展将分为准备阶段（ 2007 — 2010 年）、起飞阶段（ 2011 — 2015 年）和成熟阶段（ 2015 年以后）。 不少研究预言“将来的核心竞争在数据中心”。数据中心是容纳计算设备资源的集中之地，同时负责对计算设备的能源提供和空调维护等。数据中心可以单独建设，也可以置于其他建筑之内 , 还可以是分布在不同地理位置的多个系统。云资源汇聚在一起，通过多租户模式服务多个消费者。在物理上，资源以分布式的共享方式存在，但最终在逻辑上以单一整体的形式呈现给用户。资源种类很多，分类角度也不一样，本书所涉及的资源主要包括以下几类。 l 物理服务器：构成数据中心的物理计算设备，每个物理服务器可以提供多个虚拟机，每个物理服务器可以由多个 CPU 、内存、硬盘、网卡等构成。 l 物理集群：由多个物理服务器、必要的网络和存储设施构成的物理服务器组。 l 虚拟机：通过虚拟化软件在物理服务器上生成的虚拟计算平台，可以由多个虚拟化 CPU 、硬盘、网卡等构成。 l 虚拟集群：由多个虚拟机、必要的网络和存储设施构成的虚拟机组。 l 共享存储：为数据中心的计算资源提供大容量存储，可以被所有设备和应用共享。 以上数据中心资源在本书中统称为基础资源，简称云资源。 云资源优化管理调度技术是云计算应用的核心，是云计算得以大规模应用和提高系统性能、兼顾节能减排及运营成本利润等方面的关键技术。先进的动态资源调度管理，对于提高学校、政府、研究机构和企业计算资源的利用效率，节约能源，提高资源共享和降低运营成本都具有极大意义，值得深入系统地学习和研究。 资源管理调度是将资源从资源提供方分配给用户的一个过程。对于资源过载（即需求大于系统容量），以及需求与容量随着时间的推移而动态变化的事实，通过优化资源调度管理，可以动态地重新分配资源，以便更高效地使用可用资源。业界一般将调度分为作业级调度和设施级调度。作业级调度是指针对具体的运行程序，系统将作业具体分配到哪些资源上运行的问题。例如，一些独立的需要较多计算资源和较长运行时间的程序，或者高性能并行处理程序，这些程序往往需要较大规模的高性能计算资源（如云计算）才能很快完成。设施级调度主要指将底层资源作为一种基础设施服务（ Infrastructure as a Service ， IaaS ）提供给用户 , 用户依据实际情况使用这些资源。例如，数据中心的物理服务器（含 CPU 、内存、网络带宽等）、虚拟机（含虚拟化的 CPU 、内存、网络带宽等）及虚拟集群都属于底层基础资源。 本书侧重于设施级（也称应用级）调度，同时兼顾作业级调度（如 MapReduce 多任务），并介绍资源动态优化管理与调度。如果把数据中心作为一个整体与人体比较，资源优化管理调度类似人的大脑，是最为核心的功能之一，具有极大的理论意义和实用价值。另外，资源监控类似人的眼睛，资源部署类似人的四肢。目前的数据中心管理与调度大多仅实现了简单的初级功能，还有很多问题亟须深入系统解决。针对基础资源优化管理调度，主要回答以下三大基本问题。 l 优化目标问题：将所需的虚拟机（或虚拟集群）配置在某个数据中心物理服务器（或物理集群）的具体优化函数（目标）是什么？如何建立高效的数学理论优化模型？这涉及宏观的管理策略制定。 l 优化分配问题：具体在哪个数据中心的哪个物理服务器上（或物理集群）分配所需的虚拟机（或虚拟集群）以实现优化目标？满足的具体前提和限制条件有哪些？针对不同的优化目标，业界优化实践方案有哪些？ l 实践性能问题：针对理论优化目标与模型，业界优化管理调度方案的性能对比效果如何？如何选择适合不同目标的具体方法？ “没有理论的实践是盲目的，没有实践的理论是苍白的。”从优化和长远的角度来看，云计算的建设需要坚实的理论与实践经验的结合，我们发现经过精细规划的优化理论设计的实践比随意性或一般性实施在性能、节能以及提高运营利润等方面可体现高出多个量级的效果，并不断接近或达到最优化结果。经过多年的数据中心建设的实践和理论探索，我们在本书中提出并总结相关领域的优化理论模型和实践方法，在解决基本问题的同时，实现动态调度而不是静态预先完全设定相关参数，兼顾资源（ CPU 、存储、网络等）的性能、热耗、利用率等特性，本书称之为资源的动态综合调度技术问题。 数据中心需要处理物理和虚拟资源的动态结合的优化管理调度这一新问题，以实现高性能、节能减排及降低投资等目标。当前数据中心的资源调度不少仍然沿袭传统方法，较为简单化，难以满足以上目标的精细化和动态变化的要求。数据中心调度面临的挑战性问题包括：在考虑配置动态可调虚拟机的分配和迁移以及物理机综合性能，同时兼顾 CPU 、存储、网络等资源因素而非单一因素的情况下 , 如何解决用户需求不一致和资源规格不一致造成的系统性能不平衡、能耗效率低下及成本过高等问题。 本书围绕以上关键问题展开，介绍了主要云服务提供商的相关解决方案和国内外研究现状，以及对以上挑战性问题的理论与实践探索，希望为读者深入了解相关知识内容和有兴趣的研究人员提供一些借鉴。 本书各章之间的关系紧密围绕云资源优化管理调度展开，如下图所示。本书主要内容包括云计算概述（第 1 章）、数据中心（第 2 章）、大数据处理（第 3 章）、云资源监控管理（第 4 章）、实时负载均衡调度（第 5 章）、节能调度概述（第 6 章）、离线和在线节能调度算法（第 7 章）、 Hadoop 集群节能调度管理（第 8 章）、计算资源的利润（第 9 章）、云工作流应用 ( 第 10 章 ) 、数据中心调度模拟系统（第 11 章），以及总结与展望（第 12 章）。本书可作为高年级本科生和研究生教材，也可作为相关专业研究人员的参考资料。 目录： 目 录 第1章 云计算概述 ·· 1 1.1 云计算发展背景 ·· 2 1.2 云计算是集大成者 ·· 4 1.2.1 并行计算 ·· 5 1.2.2 网格计算 ·· 6 1.2.3 效用计算 ·· 7 1.2.4 普适计算 ·· 7 1.2.5 SaaS · 8 1.2.6 虚拟化技术 ·· 8 1.3 云计算的驱动因素 ·· 9 1.3.1 云计算发展现状和趋势 ·· 11 1.3.2 云计算应用初步分类 ·· 14 1.4 云计算产业链中的不同角色 ·· 16 1.5 云计算的主要特征和技术挑战 ·· 17 1.5.1 云计算的主要特征 ·· 17 1.5.2 挑战性问题 ·· 18 1.6 小结 ·· 19 思考题 ·· 20 参考文献 ·· 20 第2章 数据中心 ·· 22 2.1 数据中心概述 ·· 23 2.1.1 数据中心简介 ·· 23 2.1.2 数据中心的需求和挑战 ·· 24 2.2 云计算数据中心资源调度需求分析 ·· 25 2.2.1 技术需求 ·· 25 2.2.2 技术目标 ·· 27 2.3 云计算数据中心资源调度研究进展 ·· 28 2.4 云计算数据中心资源调度方案分析 ·· 29 2.4.1 Google 解决方案 ·· 29 2.4.2 Amazon 解决方案 ·· 30 2.4.3 IBM 解决方案 ·· 32 2.4.4 HP 解决方案 ·· 34 2.4.5 VMware 解决方案 ·· 36 2.4.6 其他厂家解决方案 ·· 37 2.5 云计算数据中心资源调度标准进展 ·· 39 2.6 云资源管理调度关键技术及研究热点 ·· 41 2.7 小结 ·· 44 思考题 ·· 44 参考文献 ·· 44 第3章 大数据处理 ·· 46 3.1 大数据的发展背景及定义 ·· 47 3.2 大数据问题 ·· 50 3.2.1 速度方面的问题 ·· 51 3.2.2 种类及架构问题 ·· 52 3.2.3 体量及灵活性问题 ·· 52 3.2.4 成本问题 ·· 53 3.2.5 价值挖掘问题 ·· 54 3.2.6 存储及安全问题 ·· 54 3.2.7 互连互通与数据共享问题 ·· 56 3.3 大数据与云计算的辩证关系 ·· 57 3.4 大数据技术 ·· 58 3.4.1 基础架构支持 ·· 60 3.4.2 数据采集 ·· 62 3.4.3 数据存储 ·· 63 3.4.4 数据计算 ·· 67 3.4.5 数据展现与交互 ·· 75 3.5 小 结 ·· 77 思考题 ·· 78 参考文献 ·· 78 第4章 云资源监控管理 ·· 82 4.1 云数据中心监控系统概述 ·· 83 4.1.1 研究背景 ·· 83 4.1.2 云数据中心资源监控的方式 ·· 85 4.1.3 虚拟机监控简介 ·· 86 4.2 云数据中心监控系统的相关研究 ·· 89 4.2.1 云数据中心监控系统的功能需求分析 ·· 89 4.2.2 实现云监控系统的关键技术 ·· 92 4.3 云数据中心计算资源监控系统的设计与实现 ·· 96 4.3.1 云数据中心计算资源监控系统的设计 ·· 97 4.3.2 云数据中心计算资源监控系统的实现 ·· 101 4.4 云数据中心监控系统数据分析 ·· 108 4.4.1 用户请求展示 ·· 108 4.4.2 用排队论分析用户请求 ·· 109 4.4.3 云数据中心的功耗计算 ·· 110 4.5 云资源监控系统的性能分析与评价 ·· 113 4.6 小结 ·· 120 思考题 ·· 121 参考文献 ·· 121 第5章 实时负载均衡调度 ·· 124 5.1 引言 ·· 125 5.2 相关工作 ·· 126 5.2.1 示 例说明 ·· 126 5.2.2 问题描述和模型建立 ·· 127 5.2.3 负载均衡调度算法的度量指标 ·· 129 5.3 OLRSA 算法 ·· 131 5.4 算法性能比较 ·· 134 5.4.1 模拟设置 ·· 134 5.4.2 模拟仿真的结果和分析 ·· 135 5.5 小结 ·· 141 思考题 ·· 142 参考文献 ·· 142 第6章 计算资源节能调度概述 ·· 144 6.1 数据中心节能研究背景 ·· 145 6.1.1 国内外研究背景介绍 ·· 147 6.1.2 国内外主要参考文献 ·· 148 6.2 数据中心能耗模型 ·· 151 6.2.1 数据中心调度系统 ·· 151 6.2.2 数据中心能耗评估 ·· 152 6.2.3 服务器能耗模型 ·· 153 6.3 节能问题描述与建模 ·· 155 6.3.1 前置条件 ·· 155 6.3.2 主要节能调度算法分类 ·· 156 6.4 离线调度算法 ·· 158 6.4.1 同构且请求容量为单位容量 ·· 158 6.4.2 同构且请求容量为任意容量 ·· 159 6.5 在线调度算法 ·· 160 6.6 随机调度算法 ·· 160 6.6.1 M/M/1 排队模型 ·· 160 6.6.2 M/M/k 排队模型 ·· 160 6.7 节能调度算法评估 ·· 161 6.7.1 理论分析证明 ·· 161 6.7.2 模拟对比分析 ·· 162 6.8 小结 ·· 170 思考题 ·· 171 参考文献 ·· 172 第7章 计算资源节能调度概述 ·· 175 7.1 离线节能调度算法 ·· 176 7.1.1 MFFDE 算法分析 ·· 176 7.1.2 MFFDE 算法的近似度证明 ·· 177 7.2 在线节能调度算法 ·· 180 7.2.1 BFF 算法分析与近似度证明 ·· 180 7.2.2 BFF 算法性能评估 ·· 185 7.3 MinTBT 问题及节能调度算法在数据中心节能中的应用 ·· 189 7.4 小结 ·· 190 思考题 ·· 190 参考文献 ·· 190 第8章 计算资源节能调度概述 ·· 192 8.1 Hadoop 介绍 ·· 193 8.1.1 Hadoop 简介 ·· 194 8.1.2 Hadoop 框架 ·· 195 8.1.3 Hadoop 运行流程 ·· 197 8.2 新型动态负反馈调度算法 ·· 198 8.2.1 Hadoop 集群动态管理设计特点 ·· 198 8.2.2 负载模型设计 ·· 199 8.2.3 DANF 算法设计与实现 ·· 200 8.2.4 动态调度模块算法伪代码 ·· 202 8.3 节能调度系统设计 ·· 203 8.3.1 系统总体架构 ·· 203 8.3.2 模块详细设计 ·· 204 8.4 系统测试和分析 ·· 207 8.4.1 测试环境 ·· 207 8.4.2 程序功能性测试 ·· 207 8.4.3 性能测试 ·· 208 8.5 Hadoop 其他节能方式 ·· 212 8.6 小结 ·· 213 思考题 ·· 213 参考文献 ·· 213 第9章 计算资源的利润 最大化问题 ·· 216 9.1 计算资源作为服务的利润最大化 ·· 217 9.1.1 云计算与数据中心 ·· 217 9.1.2 数据中心的发展 ·· 220 9.2 传统的最大化利润解决方法 ·· 221 9.2.1 经典的 0-1 背包问题 ·· 221 9.2.2 动态规划法 ·· 221 9.2.3 贪婪算法 ·· 222 9.2.4 回溯法 ·· 222 9.3 区间调度问题介绍 ·· 223 9.4 带权区间调度 ·· 224 9.4.1 传统的带权区间调度问题 ·· 224 9.4.2 WIS 中的可相互兼容区间 ·· 224 9.4.3 带权区间调度问题 ·· 225 9.5 考虑容量共享的带权区间调度 ·· 227 9.5.1 考虑容量共享的带权区间调度问题 ·· 227 9.5.2 WISWCS 问题中可相互共享兼容的区间 ·· 227 9.5.3 WISWCS 问题中的容量分割 ·· 227 9.5.4 WISWCS 问题中的权值与容量成比例 ·· 228 9.5.5 最大化利润的公式 ·· 229 9.5.6 一种考虑容量共享的准确调度算法 ·· 230 9.5.7 用 SAWIS 算法找出最佳子集 ·· 231 9.6 可共享容量调度问题的应用 ·· 233 9.6.1 云计算中的虚拟机调度 ·· 233 9.6.2 通信链路共享 ·· 233 9.6.3 性能评估 ·· 234 9.7 相关工作 ·· 235 9.8 小结 ·· 236 思考题 ·· 236 参考文献 ·· 236 第10章 云工作流应用 ·· 238 10.1 科学计算云平台研究背景 ·· 239 10.2 工作流和云平台集成的相关研究工作 ·· 241 10.3 科学计算云平台的结构化方案 ·· 242 10.3.1 需求 ·· 242 10.3.2 架构 ·· 243 10.3.3 集成选项 ·· 244 10.3.4 实现细节 ·· 248 10.4 科学计算云平台集群配置和产品部署 ·· 252 10.4.1 MODIS 图片处理工作流 ·· 252 10.4.2 产品部署 ·· 256 10.5 小结 ·· 258 思考题 ·· 259 参考文献 ·· 259 第11章 数据中心调度模拟系统 ·· 263 11.1 引言 ·· 264 11.2 CloudSched 的架构和主要特点 ·· 265 11.2.1 数据中心的建模 ·· 268 11.2.2 虚拟机分配的建模 ·· 268 11.2.3 用户请求建模 ·· 269 11.3 不同调度算法的性能度量 ·· 270 11.3.1 多维度负载均衡的度量 指标 ·· 270 11.3.2 节能算法的度量指标 ·· 272 11.3.3 种最大化资源利用率的度量指标 ·· 273 11.3.4 置信区间的度量 ·· 273 11.4 CloudSched 的设计与实现 ·· 274 11.4.1 数据中心的调度过程 ·· 274 11.4.2 调度算法——以 LIF 算法为例 ·· 274 11.5 性能评估 ·· 277 11.5.1 储器负载均衡比较 ·· 278 11.5.2 节能效果比较 ·· 279 11.6 小结 ·· 280 参考文献 ·· 281

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[转载]方物软件助力电子政务云顶层设计

muchlab 2014-4-29 13:58

2 月24日，中央网络安全和信息化领导小组组长强调“没有网络安全，就没有国家安全；没有信息化，就没有现代化”。《国家电子政务“十二五”规划》，明确要求“建设完善电子政务公共平台。完成以云计算为基础的电子政务公共平台顶层设计、全面提升电子政务技术服务能力、制定电子政务云计算标准规范”。 近日，大连航远科技发展有限公司通过新闻得知，工业和信息化部组织基于云计算的电子政务公告平台技术发展研讨会，国家信息化专家委员会杨国勋副主任、工业和信息化部 信息化推进司章处长等各位电子政务业界领导和专家做了主题演讲。通过研讨会，我们学习到有关电子政务云顶层设计的四个方面，一是设计目的：利用现有信息化基础资源，集约建设提高基础设施资源利用率；二是设计方向：转变电子政务建设和服务模式，从建设转向“使用服务”；三是设计原则：统一领导，分级实施；统一建设，资源共享；统一管理，保障安全；统一服务，注重成效；四是设计内容及重点：需求设计、系统架构设计、基础设施服务设计、支撑软件服务设计、应用功能服务设计等十个部分。 为推进电子政务公共平台建设应用、提升电子政务技术服务水平，方物软件积极参与首批国家基于云计算电子政务公共平台试点单位顶层设计。与方物软件合作的大连航远科技发展有限公司也为这次方物软件参与试点感到高兴。着眼长远，统筹规划。虚拟化是云计算的核心技术，在放大资源支撑能力、创新的建设和服务模式等方面的特点，使云计算成为新型电子政务建设的基础技术架构。以用户需求为导向，充分发挥云平台优点，以降低成本、加快进度、减少TCO、强化管理、提供面向社会的公告服务。 方物虚拟化参与的顶层设计贯彻IT软硬件系统，以政务需求导向拉动信息化集约资源池建设，对密集信息交互进行层级关联，对弱连接数据进行相关解耦，横向成池、纵向成域，聚焦体验IT，提供从数据中心到桌面的端到端完整解决方案。大连航远科技发展有限公司也致力于这种解决方案的研究，以真诚的服务为广大客户提供网络安全解决方案。 自主可控，中国政务国产化进程从未停歇，数据安全着眼传输中的数据、存储中的数据、处理中的数据，硬件设备囊括机房服务器、存储、网络、安全、认证等各个门类，软件架构依托虚拟化平台枢纽，数据库、中间件、架构及组件级国内厂商迅速发展，电子政务生态环境日趋成熟。大连航远科技发展有限公司也认为数据安全是重中之重。在关乎国计民生的事业上，方物人孜孜不倦，勤勤恳恳，自家产品和技术历经近十年的市场洗礼，更踏实的为我国信息化建设添砖加瓦，电子政务云的春天已经来到。大连航远科技发展有限公司作为方物软件的代理商竭诚为广大客户提供安全优质的网络解决方案。

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[转载]云计算让你更安全并不是谬论

热度 1 muchlab 2014-4-23 13:48

云计算可以让你更安全，是否听起来有点荒谬。的确，随着一次又一次的数据泄漏，黑客攻击，以及云宕机，如亚马逊云计算宕机、Dropbox认证技术一片混乱，这些种种云安全问题确实有点让人心寒了。但你不能就因为这就否定云技术。历史上的任何一次变革成功之前，不都经历了无数的失败，跨跃了无数障碍吗。 随着时间的推移，云计算必将比内部管理还要安全，无论你信不信，反正我信了。那么我们来看看云计算教练Peter HJ van Eijk是如何解释的。 首先，好的云厂商会更好 随着这些云厂商招聘越来越多的员工，他们应有了更多的员工可以进行安全方面的工作。另外，随着经济规模的增大，就允许他们维护更多的安全流程。从本质上讲，安全工作人员都有些偏执，有些更甚。在Peter最近指导的一个云安全培训中，有一位培训者为了培训专门创建了一个亚马逊web服务帐户。当在培训结束后，他就完全终止这一帐户。在培训结束之前，他向Peter展示了他智能手机上的一条信息。在他终止帐户后的了小时，他的领英页面有了来自于亚马逊合规部门的访问。显然，他的行为遭到了质疑。由此可见云厂商在安全方面所做的措施也是很强大的。 另外一个例子是，你的IT部门是否跟踪了流氓资源利用，或者是凭证泄漏很有条理？但云厂商有为你做这一工作。 其次，特殊情况特殊对待--安全即服务 前面的例子显示了云厂商比一般的IT部门做的更好，尤其是在特殊领域中的特殊服务，某些方法都具有超前的竞争性。现在称作安全即服务，或SecaaS，这一趋势的根源可能要追溯到很久以前了。基本思想还是大量的安全功能以更好的方式进行，即通过利用云计算所赋予的属性，如弹性扩展能力和资源池。 ecaaS的例子，你可能熟悉或实际使用这些：垃圾邮件和恶意软件过滤、黑名单和其他声誉服务、DDoS缓解和监控（即性能）。我们还看到公司使用了云服务作为灾难恢复策略的一个组件。创新在这一领域表现非常强大。 总之，市场正在接近一个“临界点”，云实际上可能比内部管理更安全。

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假日聚会，戏说云物人海

热度 19 tangchangjie 2014-2-8 14:39

假日聚会，戏说 云物人海（唐常杰） 假日中朋友圈办了一次双自 聚会（自带自助），朋友们带上自己的拿手菜品，在客厅共享共赏，共品共评；当菜品刚上齐，朋友们都拿出手机拍照，通过微博、微信发到社交圈子，与未出席的和在路上的亲友共享。 看到此情此景，我说了一句：年年聚会有新事，去年聚会，进门就问WiFi（参见博文 《 带个WiFi去串门 》）， 今年各位都在为大数据增砖添瓦。殊不知， 这一句引出了新话题，朋友们要求在餐桌旁科普大数据。 扫描客厅，听众年龄8-83岁，来自士农工商，背景颇杂。要科普到深者见深，浅者见浅，还真不容易。看来，必须两多两少：多用图、多用比喻（易懂）、少讲，少展开，只讲四个热字--云、物、人、海（易记）。 打开手机上的OneNote（Office软件之一），作了一次“云办公”, 浏览了存在微软云服务器SkyDrive上的几张图，选示了如下的普适计算学术会议会场外景（2012）： 传看这幅对联后，对“ 云、物、人、海“这四个热字作了解释： 云 ---云计算 （云中心，云服务，云终端，云存储…)，其基本思想是“你有事，我们（云）帮你做”, 发端与明朝万历二年的镖局业，宗旨是”你的货物，我们帮你运“，这是最早的云企业：稍后一点的钱庄银行，把云企业思想发挥的更加淋漓尽致： 如今，“你有数据，我们（云）帮你存”,就是云存储，“你有事务，我们（云）帮你处理”,就是云计算，在场多数朋友看过笔者三年前写的两篇博文（ 云计算漫谈《 网上流行云计算 》， 《 天边飘来几朵计算的云》 ）点头表示理解。 　　 物—物联网 (传感网.车联网，智慧城市，…)，在场朋友较熟悉的传感器可能是鼠标和触摸屏(感知意图 ）、摄像头（视觉），耳机麦克（听觉），以及空调冰箱中的温度传感器。如今，世界上 有数以百亿计的传感器、射频标识（ RFID），以及智能卡等传感器件。当 “大量传感器 + 无线网 + 每物有IP ”，就构成了物联网，奠定了普适计算的基础。 物联网给用户一种新的感觉--- 冥冥中有计算之神相助。 　　西游记中描述了传感器 部署的 两种方式 ：(1)定点部署，如各方“土地”（也是一类小菩萨），源源不断把唐僧师徒四众和妖魔鬼怪的信息反馈给观音菩萨；(2) 移动部署（如四值功曹、五方揭谛、六丁六甲、护教伽蓝） ，其中四值功曹、五方揭谛像今天的无人侦察机，而六丁六甲、护教伽蓝像攻击性无人机。 当 唐僧的凡 马被小白龙吃掉，孙悟空和小白龙打斗时候，他们临时主担了唐僧的保镖 的任务. 而悟空头上的紧箍中，不但有张力传感器，还有语音传感 ，有能对紧箍咒作深度理解的嵌入式器件。 原来，法力无边的如来佛和观音菩萨也有一个物联网。 看来， 在想象力和思路层面， 物联网的知识产权， 也有西游记作者吴承恩的那一份。 　　 人 --- 社交网络 （人人网、微博, 微信，学术界的LinkedIn,…）,社会计算，舆情分析等。各位朋友餐桌上照相发微信微博，就是参与社交，参与社交网络；网上有一说法， 目 前， 世界上70亿人，移动设备至少20 亿台（其中安卓设备10亿台）， 参与着社会网络，社交网络是大数据处理的重要对象。 海— 海量数据，大数据，大数据挖掘 。“云”为大数据准备了的支撑，“物”和“人”既是大数据的生产者，也是大数据的消费者。当“物”和“人”都用数字方式制造和贡献数据，为大数据增砖添瓦时，大数据时代就到来了。 行内常说大数据有四大特点，即：一大（数据量大）、 二多（数据类型多）、 三快（要求处理快）、 四值(价值大而密度低)。这些都容易顾名思义，了解大致概念。 笔者想再加第五条，五宏（宏观），规范的大数据研究旨在宏观规律，一般不针对个人，不侵犯隐私。 认识规律是为了世界更美好 央视和百度联合的“数据说春节”，在社交网络软件（微博、微信、地图、旅行软件）收集的数据集合上进行挖掘， 展示了春运中人流的宏观趋势或统计规律。 宏观知识很有用，管理者知道了，可以更好调度春运资源，个人知道了，可以趋疏避密，出行方便。 大数据是相对概念 小时候觉得好高好的山， 现在去看，不过一个小山坡； 小时候 觉得好大好宽的礼堂， 现在去看，原来是个小建筑。小孩比划一个大西瓜时，会十分夸张，是因为小孩的力量小，见识少。 N年前，好多朋友在第一次买1G的硬盘后，以为， 1G相当于5亿汉字，用于 存储 个人数据， 一辈子都够了。殊不知。才过几年，观念大变，如今。谁的照相机不装上2G、4G，甚至16G的卡？ 多数朋友手机、平板电脑扩展卡都是16G，32G，甚至64G。 哈工大李建中教授是关于海量数据的973项目首席科学家，他给大数据下过一个很好的定义 ，大意是，数据量大到当前资源（计算机、时间，算法）不能有效处理时，那个数据就是（相对于当前资源的）大数据。 大数据长葆青春 城市汽车的增长有个现象，路有多宽，就会挤满多少车，汽车一直增长到道路拥挤得开不动。据说，若干年内，城市交通都会保持这个现象； 同理，数据增长会随着处理（ 存储、分析挖掘）的增长而增长，有更多的处理能力，就会有更多的数据，一直增加到处理不了。 以社会网络为例，世界上70亿人，目前，由人的社交活动而大规模产生的数据还只是“小荷才露尖尖角”，随着物资水平、技术水平和文化水平的提高，社交数据会加加速地增长。相当长的时间内，其增长速度会超过处理能力的增长。 结合李建中 教授的定义，得到一个推论：大数据来到了人间，就不想走了， 大数据研究也会长葆青春。 这对研究大数据，处理大数据，应用大数据的人都是好消息。 相关博文 1 “被打”和“北大” 的关联 --- 趣味数据挖掘系列之 一 2 烤鸭、面饼和甜 面酱之朴素关联 --- 趣味数据挖掘系列之二 3 一篇它引上万的大牛论文与数据血统论-- 趣味数据挖掘之 三 4 巧挖科学博客之均击量公式，兼谈干预规则 ---- 趣味数据挖掘之四 5 听妈妈讲 过去的故事，分房与分类 ----- 趣味数据挖掘之五 6 借水浒传故事，释决策树思路--- 趣味数据挖掘之六 7 宴会上的聚类 — 趣味数据挖掘之七 8 农村中学并迁选址、K-平均聚类及蛋鸡悖论--趣味数据挖掘之八 9 灯谜、外星殖民、愚公移山和进化计算 --- 趣味数据挖掘之九 10 达尔文、孟德尔与老愚公会盟：基因表达式编程--趣味数据挖之十 11 十大算法展辉煌，十大问题现锦绣---趣味数据挖掘之十一 12 数据挖掘中的趣味哲学 --- 趣味数据挖掘之十二 网上流行云计算 --云计算漫谈之一 天边飘来几朵计算的云 ---云计算漫谈之二 假日聚会，戏说云物人海 大数据 与 马航MH370 其它系列博文的入口 唐常杰博客主页 学博客主页

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Constructive View on Cloud Computing

emmthesqui 2014-1-7 01:56

Cloud Computing, which is a new type of computing model, although doesn’t have a long history, is being developed and promoted by megascale IT companies as Google, Apple, IBM, Microsoft and various institutions at a tremendous pace. As a new kind of technology being shaped, the development and standardization of Cloud Computing has caused broad attention and debate among academia, business world, as well as government. How do we understand the heart of the debate? Traditional technology determinism presumes that as a result of research, the development of technology itself follows a predictable, traceable path largely beyond cultural and political influence. But take a look at the issue of Cloud Computing, apart from technical difficulties, many problems lie in social dimension surrounding the concept of Cloud Computing. The concept of “Cloud Computing” is somehow obscure to users. For example, according to Google, Could Computing is an online data storage platform and telecommuting infrastructure displayed in the form of webpages. But when it comes to Apple, “cloud” becomes invisible to users. By creating an account, documents and files are synchronized unconsciously among devices as iPhone, iPad and Mac. In other cases, it means a certain kind of online document-sharing applications like “Dropbox”, etc. Almost all of these main promoters of cloud computing have their unique understanding of this technology under their own perspective. The process of standardization directly points to the profit of the companies. Besides, State policy and administration might be involved as well. Early during the birth of the Internet, the internet society demonstrated a character of decentralizing. With the development of new internet technology, users come to realize that although the information and communication power is still widely separated by individual units, the data itself show a trend of centralizing, large amount of data are stored in the server (you can also say cloud). Francis Bacon has a famous saying that “Knowledge is power”. In the era of “big data”, the centralizing of data enhances the systemization of the whole society. We can conclude that those who commands data also holds power. New technology is serving not merely as tools, but rather public utilities and infrastructure of the society. The relationship between technology and society cannot be reduced to a simplistic cause-and-effect formula, which is new forms of technology are created in the labs, and then it comes to market and influence the society. It is rather an intertwining. In many cases, the leading force of technology development might no longer be merely researchers; Users, companies and even the state all take part in the formation of new technology, thus rises an important question, to whom should we give the right of leading the development of a new technology? We should not neglect the political value imbedded in the formation of new technology. This may lead to the new perspective in technology and innovation management to acquire the dynamic balance in future relationship between technology and society.

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再说云计算时代的“超算中心”建设

热度 1 lzj6189 2013-12-30 20:36

前些年，写过关于“超级计算中心”的一点想法，当然很不成熟［给“超算热”泼些冷水 http://lzj6189.blog.163.com/blog/static/6243782720101123433755/ ］。虽然时间不长，却不幸被言中。沿海一线城市已经陆续显现出对“超级计算中心”今后发展的更深层面的思考：超算中心要抓住当前的机会，即解决自身的发展问题，又解决政府问题，既有市场前景，又能和政府想做的事情结合起来［ http://www.ssc.net.cn/ZXDTinfo.aspx?id=316 ］。前面的人已经感受到了转型的紧逼性，后来者却依然还在要挤进去。在云计算、大数据时代，后来者是不是更应该换个角度、思路，想想今后能干什么，该怎样干，想好了才去干。不然，是否会被“ OUT ”的了。　 前些天，在微博中看见北京超算科技公司［ http://www.supcompute.com/ ］，留了一条：发展超级计算中心得烧钱，没有核心技术，想活下去就得继续烧下去，没完没了，看别人脸色行事；不如超算科技，专注自主软件开发，艰辛，但活得潇洒。扶植自主数值模拟软件产业是干市场干不了或不想干的事情，政府多些关切是正道。 祝福他们！希望更多的人关注他们。在众多的扶持新兴产业规划中，给自主ＣＡＥ软件产业一席之地！

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参观博览盛会 探索计算思维

donghy 2013-12-11 19:03

11月28~29日，我出席了在北京举行的第七届中国国际电子病历-移动医疗-医疗大数据博览会，并应邀在医药信息学理论与教育论坛做了题为《药学计算思维理论探索》的大会报告，同时参观、探讨和交流了最新的大数据、云计算、物联网、远程医疗、移动医疗等新一代技术产品在区域医疗平台、公共卫生、医疗服务、药品监管、医药卫生信息化建设的最新应用与研究，很受启发和鼓舞。 本届博览会主题是“技术创新与发展，提升医疗质量与服务水平”，汇聚全国医药信息学专家、知名学者、IT界人士等各方代表，通过主旨报告、平行论坛、卫星会议、展览展示等多种形式，共同了解国家新近出台的医疗信息化政策与规范，探索信息化技术如何推动医疗模式的转变与创新，推广大数据、云计算、移动医疗、信息安全等信息化前沿技术在医药领域的解决方案与应用，助力完善医药信息学发展，进而推进医药信息化建设，是一届具有权威性、前瞻性、务实性的综合盛会。

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云时代，人云亦云（5）：畅想云货币

热度 5 lionbin 2013-11-17 20:39

高中的时候学习政治经济学，那个时候对货币的理解： 货币是从商品中分离出来固定地充当一般等价物的商品，是商品交换发展到一定阶段的产物；货币的本质就是一般等价物，具有价值尺度、流通手段、支付手段、贮藏手段、世界货币的职能。 在历史上不同地区曾有过不同的商品交换充当过货币，从羊，到金属货币，到黄金，到纸币，到电脑时代的现金卡、贷记卡（信用卡）、电子支票和电子钱包，无不表现出每一个阶段的科学技术和生产力发展水平，人们也越来越得到经济和贸易及其一体化的好处。 在IT高速发达的今天，我们接触到了各种类型的货币替代品。其中至少有两种非常相关的概念，值得我们在这里先提一提。 第一个就是 电子货币 ，是指用一定金额的现金或存款从发行者处兑换并获得代表相同金额的数据，通过使用某些电子化方法将该数据直接转移给支付对象，从而完成清偿债务等活动。具体来说，就是可以在互联网上或通过其他电子通信方式进行支付的手段。这种货币没有物理形态，为持有者的金融信用。随着互联网的高速发展，这种支付办法越来越流行。在电子商务中，电商与银行是否能有效地实现电子支付已成为电子商务成败的关键。 另一个概念是 虚拟货币 ，这个概念也可能令人想到类似游戏币、QQ币等仅在特定类型网站所使用的货币，但这里想谈论的概念并不取这个方面的特殊用途，而是可作为通货的的虚拟化工具。在上述介绍电子货币时，我们理解了其最基本的职能是模拟支付，这里说是“模拟”，因为 现有的各种电子货币中，都不能作为通货用于个人之间的直接支付，只能向特约商户支付，而且商户还必须向银行或信用卡公司支付一定的服务费，最终，收取实体货币后，才算完成了对款项的回收，电子货币不能完全独立执行支付手段的职能，因此这与通货还是有一定区别的 。互联网引致了一个新的市场的出现，这个市场就是基于网络空间的虚拟市场。而 虚拟货币则是顺应这种发展出现的，代表的是真正的价值，具有通货的功能，虚拟这种形式并非第一位重要的，第一位重要的应该是其内在价值。 在电脑和网络高度发达的时代，虚拟货币要想真正成为一种通货，还应当满足以下条件 ：（1）被广泛接受为一种价值尺度和交换中介，不再具有商品的属性；（2）不依赖于任何银行或发行机构，是个人创造价值的社会认可；（3）自由流通，具有完全的可兑换性；（4）本身能够成为价值的保存手段，而不需要通过收集、清算、结算来实现其价值；（5）完全的不特定物，支付具有匿名性。 一个社会人在生产活动中会不断创造价值，然后再用拥有的价值来用于生活资料等各方面消费的交换。在特定历史阶段产生的货币正是充当了一种支付媒介的作用，但这个媒介本身对一个社会人来说是没有什么用的。试想一下，如果有一个货币替代物完全拥有这种功能，或者每个人所创造的价值完全被记录在档，需要的时候随时可以取用，价值创造和消耗也都记录在档，我们还需要货币吗？显然我们不需要。这里就要引出本文所要畅想的“ 云货币 ”的概念。 我们看似离这个时代越来越近了：人人可以联网，处处可以联网，时时可以联网。那么在这个时代，人与人之间的支付就简单了，只要在支付终端（可能是类似手机的随时携带的移动设备）输入几个数字，就完成了整个交易过程。而且，配合物联网的发展，这个支付过程还可以更简单，比如离开超市大门或者进入自家大门的的时候，就自动记账并完成支付。而在这背后，就有一个强大的云货币体系在支撑， 所有的交易和事务都被云端服务器清晰地记录在档。授权用户可以随时跟踪和查询资金的流动情况，不同权限的操作者还可以了解不同水平的资金流动，便以监管和统计。 在云货币体系下，任何诈骗和盗窃，甚至是非法的投机过程都是不可能的， 因为所有的资金流动都是可以追溯的，任何不明的流动都是可以仲裁的，这从目前已经高度发展的电子商务中可体会这种管理的可能性。由于每个人都只有唯一的云货币ID记录自己的收入情况，因此任何违法收入都变得不可能，不管是受贿还是诈骗，总之，所有无法清晰地呈现出其来源的收入都是会受到专门的云端服务严格监控的。而云端本身对普通人又是不可攻破的，全球各处都是这个云端的监控备份，其中传播的信息流也是加密的。我们只知道有云，但云具体是如何工作的，普通人并不知道。所有的数据对非当事人来说，都是匿名的，只有特殊的管理人员在进行管理和监控需要时才能看到所有的详细信息。 由此可见，在货币的主要功能中，即交换媒介、计算功能和储藏功能中，云货币都完全具备。当然， 也有人认为，云货币只有计算功能，没有其他功能，因为其他两个功能被隐藏在这个功能中，并随这个功能的行使而自动完成 。比如，在购买过程，也经全然看不到可见的货币媒介了；在货币本身是商品的时代，其本身也是有价值的，在不需要进行交换的时候，是放进仓库保存起来的，这就是货币储藏功能，而云货币的无限虚拟化，其本身的商品属性已经不复存在，当然也就不再用考虑其储藏功能了。 本文关于云货币的主要内容为本人在云时代的一种畅想，是否与经济学家们所理解的云货币有什么差异，我自己无法判定。写出该博文，就是为了与各位懂行或者不懂行的具有现代意识的人进行讨论。当然，关于云货币在世界经济学上的价值，有人考虑得更远，更多。比如下列参考资料中《浅谈云货币功能的唯一性》一文就是这样论述的：由于旧的生产关系的阻碍，新的货币制度难以建立起来。透过现象，我们看到的实质是，货币已不是商品交易的产物，被异化成人们逐利的工具，无限放大其功能和作用，必然违背经济和交易的规律。云货币计算功能的唯一性，是世界贸易发展的必然要求，旧的生产关系和上层建筑的阻碍，必将被与时俱进的改革力量所冲破。 参考资料： 虚拟货币。 http://baike.baidu.com/view/16260.htm 电子货币。 http://baike.baidu.com/subview/14897/11100863.htm 浅谈云货币功能的唯一性。 http://www.xzbu.com/3/view-3176960.htm

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云时代，人云亦云（4）：趣谈云下载

热度 8 lionbin 2013-11-13 07:10

有人认为，云下载是一种故弄玄虚，因为在云计算这个概念被提出来前它就已经存在了，只是当时不这么提而已，我完全同意这种说法。那么，现在有了云计算的概念，我们还是从这个角度出发来定义一下： 从提供服务的厂商来说，是通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统；而对普通用户来说，则是利用云端资源储存和下载文件的一种新方式，对自己上载的文件可以设定不同的权限与所有人或者朋友共享。 相信这个技术普及后，大家完全可以抛弃硬盘、光盘和U盘等储存设备了，需要的时候随时随地高速下载。这里我们谈到了储存和下载，因为二者总是难于分开的，所以总是放在一起讨论。需要说明的是，本系列的前面几个专题，我是故意避免谈某个具体的软件的，而本专题比较特殊，离开具体软件谈技术，就无法说清楚。 因为写这篇博文，在网上偶然找到了自己1999年为《中国电脑教育报》写的一篇文章“ 文件下载工具大比拼 ”——我都忘记了自己还写过这么一篇文章的。开篇我是这样论述的：“ 坐在电脑跟前，玩什么？玩的就是软件。现在有了因特网，电脑玩家们获取软件变得异常容易！作者昨天才发布的软件，今天可能你就能得到并开始使用了，这在以前几乎是想都没有想过的事儿。因而对一个电脑玩家来说，上网的时候选用一个适合于自己的文件下载工具是非常自然的事儿。相信稍微有一点冲浪经验的人都不会在浏览器中直接点击文件链接进行下载，现在文件下载工具非常多，到底选用哪一个合适呢？ ” 试图找一些好的下载软件来应对当时的慢速网络，的确是不得已而为之。大家有没有经历过一个单位一百多号人，公用一个9600bps的猫的网络？其实在这种网络条件下，浏览网页是极其困难的。由于工作的需要必须浏览网络，只得屏蔽掉图片。有联网条件总比没有网络好，至少通往外海的电子邮件总是可以见缝插针地发送成功，这已经是一个革命性的变化了，因此即使算起来近10元一封的电子邮件，也还是有很多人愿意采用。记得当时为了下载IE4，用了3天3夜才下载完成——主要原因还在于，微软的服务器当时不支持断点续传。 其实，现在各位非常熟悉的万维网（World Wide Web）出现之前，网络上的信息分享和文件传输是另外一番景象。最开始的网络也就是为了满足共享文件的需要。因此，文件传输协议（FTP）于1985年10月应运而生，主要用于用户与服务器之间的文件双向传输。如果网上只有FTP，除非那个用户知道文件在FTP服务器中所在的详细路径，否则是很难找到什么信息的。1990年，加拿大麦吉尔大学计算机学院的师生开发出Archie。Archie能定期搜集并分析FTP服务器上的文件名信息，提供查找分布在各FTP服务器中的文件。虽然Archie搜集的信息资源不是目前的HTML文件，但和搜索引擎的基本工作方式是一样的：自动搜集信息资源、建立索引、提供检索服务。所以，Archie被公认为现代搜索引擎的鼻祖。1991年，明尼苏达大学的两名学生发明的了Gopher。在Gopher中所有信息都以层级形式存储，这在当时被认为是存储大量信息的最好方式之一。即使在HTTP协议诞生后很快受到了挑战，但就是因为这个原因，一直苦苦支撑到2002年6月，微软在其浏览器中彻底禁用了Gopher，才将之剔除历史舞台。万维网的真正发展是在微软与网景公司的浏览器之争之后才逐步强大起来的，几乎能替代历史上这些曾经显赫一时的所有网络协议。不过，FTP一直保留至今，许多专业网站提供的软件和数据文档还是通过这个协议来下载的。因此，通过浏览器的HTTP协议和FTP协议下载文件，一直伴随着互联网发展到现在。但可以预见的是，FTP很快也将过时了，因为它一直就是一个既不安全，也不友好，而且效率低下的协议。 不知道大家注意没有，如果不用专门的下载工具，仅通过浏览器的下载功能下载，如果一个文件没有下载完成而有超时了，再次下载的时候又是从头开始，这是一件非常耗时，而且令人讨厌的工作。于是，支持断点续传的软件相继诞生，比如Go!Zilla、GetRight和Net Vampire，其中Net Vampire以其极强的抗干扰性而倍受用户喜爱而风靡一时。但是，不管是Web，还是FTP，都是客户机/服务器模式，下载总会受到服务器的带宽限制，也就是说，下载的用户越多，每个用户下载的速度越慢，这是无法突破的物理限制。 1997年，一个俄国人编写的mass downloader出现，彻底改变了这一状况。我在1998年给《软件报》投了一篇小文章介绍这款软件的特色——多线程下载。具体来说，对于支持断点续传的服务器，将一个文件分成不同的块分别下载，下载完成后，在用户自己的机器上拼成一个完整的文件。这种方式增加下载速度是非常容易理解的，比如当前有100个用户同时连接服务器，服务器给每个连接分配的带宽应该是大致相等的，如果用户用10个线程去下载，那么其下载速度就提高了10倍，这种增速的方式是非常明显的。这里有一个小插曲：也不知道作者是如何查询到我的文章的，也许是看到了mass downloader这个关键词吧。他给我写了一封邮件，问我能否将这个内容翻译成英语。我照办了，没有想到他居然将我写的这个内容作为软件介绍放到他的软件下载主页中了。后来，效仿这种想法的软件很多，比如1998年上海交大的一名学生开发的网络蚂蚁（NetAnts）利用这个思想，有整合了其他许多有用的功能，将软件做得很实用，于是曾经成了中国人的下载最爱。看到网上评价“网络蚂蚁”是中国最具有原创性的软件，说是世界上第一款多点下载功能软件，我觉得有些可笑。当类似的软件开始繁荣而且大家都用这类软件下载的时候，给服务器增加了很大的负担，因此许多文件下载服务器禁用多线程下载的功能，设定只允许一个IP地址同时只有一个连接。道高一尺，魔高一丈。后来，伴随视频和音乐文件等流媒体下载的需要，出现了一款软件叫做影音传送带（曾经称网络传输带），不仅支持多线程下载，而且还支持MMS和RTSP(PNA)等协议。更厉害的是，该软件还支持多线程中设定不同的代理服务器，来绕过文件下载服务器对基于IP地址的线程限制，这款软件似乎是一个伟大的创举。 用户端与服务器端的文件下载博弈就此展开，但这并没有真正突破网络的物理限制，只是会用下载工具的人得到更多的益处而已。在不知不觉中，一场新的文件分享与下载革命开始了，那就是P2P下载模式。譬如BT、eDonkey及其衍生产品，下载原理是大同小异的：数据的传输不再通过服务器，而是网络用户之间直接传递数据的分布式下载模式。P2P服务器不再担任提供文件下载的角色，只负责将文件的基本信息（文件是如何分块的，各客户缺哪一块，哪一块已经下载完成了）在客户端之间中转。P2P下载客户软件也是相应通过获取服务器信息将文件被分成若干块，然后从已经得到那块信息的用户那里拷贝过来的，下载没有先后顺序，只要最后文件的所有块都被“填满”了，整个下载任务完成，也成了一个种子。这样，在下载的过程中，每个用户从别人那里得到信息，也将信息分享给别人，是否体现了一些“云”的理念呢？而且，还有一个好处是充分利用了各网络用户的上载带宽，因为大多数情况下，各用户网络的上载带宽都是富余的。这样导致的一个直接效果就是，下载的用户越多，下载速度反而越快，因为用户获取缺失块的概率更大了。有一些提供实时流媒体播放的公司，也相继加入了这一行列，比如PPS和PPTV等。这里，我们看到，技术发展到这一步，似乎离下载云越来越近了。但是，这还没有将云运用得淋漓尽致。 迅雷软件的发展，可能将云下载彻底往前推进了一大步，其中最大的特殊就是下载可混合包括HTTP、FTP、BT及eDonkey等多重网络协议。迅雷有自己的内容分发网络，对于某一个文件，迅雷通过其他用户下载时获取的数据，或者搜索引擎蜘蛛等方式，搜集到各协议的数据，保存在服务器端。在用户请求下载这个文件时，以类似Magnet链接的形式，从服务器直接获知多个协议的来源，有时也包括自己的迅雷客户端来源，从而提高下载速度。这同时也要求客户端在后台上传给其他迅雷客户端。不过由于数据上传未明显显示在界面上，一般用户也发现不了。虽在设置中用户可进行一定限制，但仍受到了用户的指责；而一般仅向迅雷客户端上传的行为，也受到其他P2P协议用户的“吸血”指责和屏蔽，称有违相互分享的P2P精神和公平原则，甚至出现了“反迅雷”的服务器端插件。但是，无论如何，迅雷软件让我们看到了云下载、云分享的曙光，也尝到了下载的快乐。 由于这些争端和潜在的安全性问题，有加上全球数据量的猛增，使得存储日益成为一个更独立的专业问题。越来越多的企业开始将存储作为单独的项目进行管理，带动了整个存储市场的快速发展。于是，许多重要的网络公司都相机宣布推出了自己的云储存服务，有时候也称网络硬盘。用户刚注册就能得到好几个G的存储空间，而且随着用户的使用，还会不断奖励更多的空间。云状存储系统中的所有设备对使用者来讲都是完全透明的，任何地方的任何一个经过授权的使用者都可以通过一根接入线缆与云存储连接，对云存储进行数据访问。使用者使用云存储，并不是使用某一个存储设备，而是使用整个云存储系统带来的一种数据访问服务。所以严格来讲，云存储不是存储，而是一种服务。我们必须明确的是，这些技术的产生，完全归功于网络速度的高速发展。这一切，如果没有快速的网络速度支撑，全部都是过往烟云。 如此快的网络下载速度，如此大的网络储存空间。相信有朝一日，作为普通用户，我们都不需要用自己掏钱去购买专门的存储设备了。 我们曾经那么热切地下载，是为了预防在需要的时候我们却无法顺利地得到它。云时代，我们甚至不需要下载了，因为我们想要的资源都在云端，想要的时候随时可取。这就是云下载的逻辑。 如果觉得这个有趣，请关注我的下一篇： 云时代，人云亦云（5）：畅想云货币

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云时代，人云亦云（3）：趣谈云安全

热度 6 lionbin 2013-11-11 12:00

电脑从产生之日，就开始与电脑安全打交道。现在内置电脑芯片的电器越来越多了，而且许多电器都能连网了，开始是电脑，之后是手机，电视，相信更多的电器正在加入到互联网的行列之中，因此安全性问题显得越发重要了。电脑安全当然包括硬件和软件两个方面，但本文不想写成包括所有方面的教课书，因此将涉猎的范围限制在软件方面，特别是与杀毒有关的——因为笔者在这一点儿上有亲身感悟，而其他方面则没有机会尝试。 最早引起广大用户注意的电脑安全性问题，应该是电脑病毒了。按照中国《计算机信息系统安全保护条例》的定义，电脑病毒“ 指编制或者在计算机程序中插入的破坏计算机功能或者破坏数据，影响计算机使用并且能够自我复制的一组计算机指令或者程序代码 ”。还甭说，生物病毒与电脑病毒真有某些相似之处。比如，电脑病毒像生物病毒一样，有快速的复制能力，而且可寄生在宿主上像传染病一样传播和蔓延，不过这里的宿主是各种类型的文件，也会对电脑产生各种形式的危害，严重的会导致整个系统崩溃。甚至还存在免疫、重复感染和潜伏期等诸多有生物病毒类似的特征，太神奇了吧。就是因为电脑病毒在传播形式上与生物病毒有如此的相似性，因此这样命名还是非常恰当的。曾经，利用免疫而防止电脑病毒感染的方法也是杀毒厂商对付电脑病毒的重要杀手锏。 作为用个人电脑较早的一代了，对电脑病毒几次大的泛滥有深刻的体会。当电脑刚刚开始在神州大地普及的时候，人们对电脑病毒的概念是非常模糊的，只是像讲故事一样相互传送着电脑病毒的种种可怕后果，但没有多少人真正在意。 最早遭遇的是上世纪80年代末和90年代初DOS操作系统下的大麻病毒 （也称石头病毒），不过这只是一个恶作剧式的开机病毒，通过软盘传播，一般不会对系统造成多大危害。那个时代的电脑可以从硬盘启动，也可以从软盘启动。当从软盘启动的时候，系统不是正常进入提示符，而是显示“Your PC is now stoned!”和“LEGALISA MARIJUSNA!”曾经让许多电脑用户大惊失色。这样的病毒并没有造成实质性的破坏，因此让许多人掉以轻心。虽然那个时候也在普及电脑病毒的概念，提示大家注意防范，可惜软件价格太贵了，许多厂商为了防止盗版，还做成防病毒卡出售。有些人安装了一些破解的盗版杀毒软件，非常不稳定，而且还可能受到杀毒软件厂商的报复。 比如1997年江民杀毒软件的“逻辑炸弹”事件 ，凡是在mk300v4制作的仿真盘（盗版盘）上执行kv300l++的用户硬盘数据均被破坏，同时硬盘被锁，软硬盘皆不能启动。破坏文件分配表，修改分区表造成硬盘被锁，也不做任何备份，没有任何提示，没有公开提供恢复程序；如果采用磁盘修复工具，会造成不可逆转的损失。虽然用户盗版不对，但作为防病毒厂商如此恶毒，还是属于非常罕见的，因此遭到广大电脑用户的反对。1997年9月8日，公安部门认定该事件违反计算机安全保护条例之23条，属于故意输入有害数据，危害计算机信息系统安全，对其做出罚款3000元的决定。所以许多人觉得，用盗版杀毒软件有些麻烦，还更不安全了，干脆不装，因此许多电脑当时都是“裸奔”的。 但这反而酝酿了一次真正破坏的来临，那就是1998年台湾大学生陈盈豪编制 CIH病毒，也是迄今为止破坏性最严重的病毒，甚至是世界上首例可破坏硬件的病毒，因为它发作时不仅破坏硬盘的引导区和分区表，还破坏电脑的BIOS，导致主板损坏 。那时，我的电脑也没有安装防病毒软件，同样受到了CIH的破坏。我当时有本书已经写得差不多了，备份也是备份在硬盘中的欧不同逻辑盘上，当硬盘无法读取的时候其懊恼的心情可想而知。最糟糕的是，没有现存的修复软件，网上也没有好的解决办法。好在我对DOS的底层技术和原理比较了解，硬是依靠Norton的磁盘工具将我的D盘、E盘中的全部文件及C盘的部分文件恢复回来了（我一直有将数据放在非系统盘的习惯）。于是，我写了一个简单的修复方案放在复旦大学的日月光华BBS上了（也许现在还能找到）。记得有一名临近答辩的博士生，说他的电脑也感染了该病毒，博士论文全部没有备份，希望我帮他修复，并答应给我2万元的报酬。我让他将硬盘抱过来，很快帮他恢复了数据，但我没有提2万元的事儿，对一个穷博士生来说，那不是要他的命吗？这之后，大家的防病毒意识越来越浓了，配置电脑都会首先在电脑上安装一些防病毒软件了。之后又遭遇过 2003年的“冲击波”病毒，但只是引起了系统的破坏，也没有破坏用户的文件 。但这个病毒导致系统无法开机，在全民都在使用电脑的时代也是非常要命的事儿。 除电脑病毒外，在网络世界里，还有蠕虫、木马等许多危害，对个人用户来说，都已经有了装防病毒软件的习惯，因此表观上的破坏不是很严重，只是电脑的性能不能得到更好的发挥，网络速度变慢。其更重要的安全方面的危害可能是涉及到用户信息的泄密问题。自智能手机开始连网以来，手机的病毒和木马也开始泛滥了，还有骚扰电话、短信及垃圾邮件，都是广义的网络安全问题。 在网络时代，大多安全问题都与网络有关。而在这个时代，不连网的电脑不能称为电脑， 总不能因噎废食吧。解铃还须系铃人，连网造成的问题必须依靠网络来解决。特别是在这个云时代，为我们的电脑安全提供了更多的想象空间。下面我想说的是： 在云时代，连网更安全，而且参与用户越多越安全，这就是云安全。 让我们还是先从云安全对付电脑病毒开始。传统的杀毒软件将病毒库放在用户电脑，扫描电脑中的文件时，会反复与本地病毒库中进行比对，占用大量系统资源，电脑运行变得非常慢。随着病毒库的不断升级，病毒库的容量越来越大，分析文件时所耗费的时间也越来越长，电脑也越用越慢。而使用云安全技术，仅需依靠在安全计算中心（云端）建立的的数亿个病毒样本的黑名单数据库和已经被证明是安全文件的白名单数据库，通过互联网的连网查询技术，把用户电脑里的文件扫描检测从客户端转到云端，能够极大地提高对病毒等查杀和防护的效率。 由于大部分的安全检测计算由云端服务器承担，从而降低了用户电脑的CPU和内存等资源占用，使电脑运行速度变快 （这个说法有网友表示质疑，其实我也有同样的疑问） 。 手机的云安全杀毒也与此有类似的情况。 除此之外，云安全杀毒还有一个重要的优势，那就是杀毒的时效性。传统的杀毒软件，从发现病毒，报告病毒，分析病毒到制作新的杀毒代码和病毒库，已经导致该病毒产生大范围的传播了。而 有了云安全杀毒，用户发现病毒后能通过网络自动上报到云端，整个互联网都知道这是一个病毒了，任何连网的设备可在第一时间杀灭该病毒或者禁止病毒的传播，将病毒等消灭在萌芽状态。整个互联网就是一个巨大的“杀毒软件”，参与者越多，每个参与者就越安全，整个互联网就会更安全。 其他的，类似包含有害代码的网页/网站、垃圾邮件，骚扰电话和短信， 只要一人上报，全互联网知晓 ，也可将骚扰降低到最小的程度。让我们享受云安全给我们这个时代带来的便利吧！ 如果觉得这个有趣，请关注我的下一篇： 云时代，人云亦云（4）：趣谈云下载

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云时代，人云亦云（2）：趣谈云教学

热度 3 lionbin 2013-11-10 13:54

“ 在互联网上，没人知道你是一条狗 ”（On the Internet, nobody knows you're a dog）这句话在互联网刚刚流行时曾风靡一时。这是1993年7月5日《纽约客》上刊登的一则由彼得·施泰纳（Peter Steiner）创作漫画的标题。漫画中有两只狗，一只端坐在电脑前，与另一只坐在地板上的狗在聊天。据说这是《纽约客》上被重印最多的一则漫画，施泰纳也因此而赚取了超过5万美元的收入。 这在当时指网络所构建的虚拟社区具有一定的隐匿性，别人无法知道你是谁 。在教师群体中，我当时也曾将这句话进行改造，戏谑“ 在互联网上，没人知道你是一位教师 ”，主要是告诫一些老师们在网络上交流应保持对等和公平的心态，朦胧中认为这样可能对教学更有益。 然而，时过境迁，这个时代似乎一去不复返了。随着网络技术的飞速发展，不管出于何种目的而想方设法了解对方到底是谁的个人和组织与日俱增。毫不讳言，眼下不仅有人知道你是一条“狗”，甚至还知道你是一条怎样的“狗”。比如，很早之前就开始流行起来的“人肉搜索”。Google搜索刚开始的时候还没有中译名，我一般喜欢亲昵地称之为“狗狗”。 虽然狗曾经是互联网的最早代言人， 但人家似乎不太喜欢这样称，最后自己取名为“谷歌”了。倒是中国的一家公司将这个名字拣起来了，号称“搜狗”。这里我们忽略一些利用流氓手段来窥探用户信息的软件，我们还是看看貌似出于正当商业目的公司的一些情况。比如谷歌从刚开始建立之初，就保留了用户的许多信息，业务范围也扩展到几乎互联网业务的各个方面。每一项业务都免不了要搜集用户信息——你从什么地方上网，喜欢查询什么，喜欢浏览什么网页，您经常与谁保持联系，甚至关于你的用户名和密码等等。总之，你在网上的所作所为，这些公司尽收眼底。难怪谷歌的首席执行官曾自豪地说“ 收集更多的个人数据是谷歌得以发展的关键 ”。这也使得谷歌在大数据时代和云时代更是如鱼得水。 今天我想谈的是云教学，注意不是云教育（之后再谈这二者有什么区别）。我对云计算应用的理解是“ 我们只需知道在云的世界与对方协作，但无需知道对方是谁 ”。这是否“在互联网上，没人知道你是一条狗”的升级版？ 在汉字的大多语境中，“教育”与“教学”似乎是同意词，但这里我却要强调二者的区别？一般来说，人们是从社会和个体两个不同的角度给“教育”下定义的。从社会的角度来看，教育可分为如下几个不同的层次：广义上指增进人们的知识和技能，影响人们的思想品德的活动。狭义上指指学校教育，有目的有计划有组织地对受教育者身心施加影响。更狭义地，强调社会因素对个体发展的影响，把“教育”看成是整个社会系统中的一个子系统，分配着或承担着一定的社会功能。但是，从个体的角度来看，“教育”应该是个体的学习或发展过程，因此会强调“学”，此时就与我说的“教学”有类似之处。因此， 泛泛而讲，教育更注重其社会功能，而弱化了其个体功能。甚至将原本强调“教”与“学”两个方面的“教学”概念也等同为“教育”的社会功能了 ，这从我们国家出版的大多数官方文件中略见一斑。 但是， 在互联网的云时代，我们有必要而且也有可能恢复二者的地位——“教”与“学”本来就应该是对等的 。参看网上关于“云教育”（Cloud Computing Education，CCEUD）的定义：打破了传统的教育信息化边界，推出了全新的教育信息化概念，集教学、管理、学习、娱乐、交流于一体。让教育部门、学校、教师、学生、家长及其他教育工作者，这些不同身份的人群，可以在同一个平台上，根据权限去完成不同的工作。在国际上，也出现了新兴的大规模在线课程（massive open online courses，MOOC）的概念。很明显， 这些理解仅仅是对学校传统教育理念，或者说只是传统“电视大学”的一种扩展，只是利用了网络作为传递教育信息的媒介而已，还远远没有挖掘出互联网已经为我们准备好的教学构架，无法体现“教”与“学”的是对等性 。如果用“云教学”查询，除了找到一些一些公司的宣传之外，目前得不到任何有意义的结果，这也正说明本博文应该存在的价值了。我这里要谈的“云教学”正是要强调“教”与“学”是对等的理念，因此这个词对应的英语应该是“Cloud Computing for Teaching and Learning”，相应出现的对等（Peer to Peer）教学是这一概念的实践，充分利用了云计算的技术和互联网本身的对等性特征，目前在全球也有不俗的表现。 为了理解对等教学，下面将以诞生于草根性项目的“网络同伴互助对等大学”（Peer 2 Peer University，简称P2PU）为例来进行说明。这个大学的理念是： 人人可教，人人可学，事事可教，免费自由 （Learning by everyone，For everyone，About almost anything，Completely free）。P2PU的核心是开放社区，通过大规模开放的在线课堂，藉由开放社区建立起来的网络大学。 在这里，人人都可扮演着学生和教师双重身份：所有的成员都能够创建课程，这些课程也可被任何网上用户所访问 。 这对传统的大学来说，P2PU可能是一个巨大的挑战。办一所实体大学，必须要有教学楼、餐厅、体育场、图书馆，未来的大学还需要这些吗？P2PU跨越地域的局限，让具有共同兴趣的人基于开放资源共同学习。2009年9月9日，P2PU正式开课，第一批共7门6周的课程，标志着P2PU由梦想变为现实。最初的大学很“简陋”，就是基于维基和Blog搭建的平台，学生可以将学习收获记录在自己的Blog上，也可以通过维基协商讨论、共同创新知识 。之后，如何对学习者的学习历程与收获进行认定，使得他们在虚拟大学中的学习努力和成效得到他人的承认，这是一个需要克服的难题，好在现在已经有人在考虑这些问题了。 除此之外，与传统大学相比，这类大学的优越性更体现在课程的开放性和对对等性方面。一些大学也开办了利用网络作为媒介的“网络教育学院”，也有些网络课堂，但在这些开放课程资料中，其所展示的很多内部资源又是不开放的，比如教案中说要求读某一本书，或者下载某一篇文章，但是这本书或文章可能是不开放的，这对那些校外的学习者，或者说没有办法获取到这些资料的人来说，那就是雾里看花、水中望月了。而P2PU的一个重要目标是创设内容完全开放的课程，课程资源主要是在已有开放在线资源、或者免费的在线资源的整理，在创用CC协议框架下，对课程资料进行重组或者资源链接，真正实现任何可以接触到互联网的人都可以获取到这些课程资源，开展学习。此外，在P2PU，作为潜在课程资源的同伴之间讨论产生的内容也是开放的。这充分体现了在“云”帮助下的共享，但不再是云里雾里了。另外，在P2PU中任何人均可以创建课程，可以是领域的专家，也可以是领域的新手，这就是教学对等性的体现。课程组织者均是志愿者，课程创建的目的往往是基于兴趣和喜好。新手课程组织者可以得到外界专家的指导，帮助其将课程准备的更好。在课程进行过程中，参与者们的讨论观点和笔记，又成为潜在的课程资源，实现了课程的自组织发展 。 由于P2PU的云教学还处于发展之中，也许还未被广泛接受或者是习惯采用的方式，因此有时候也碰到一些实际的困难。比如，为了解这种对等创建（peer-created），对等主导（peer-led）的网络环境如何维持， 有人 对P2PU的实际效果进行了一些调查，主要包括成员作为学生或教师通过开放式网上学习平台的参与情况。从对P2PU的4万多用户中抽入的样本分析发现，85％的成员从来没有参与过社区，只有18％的课程会考虑完成并保留在平台上。虽然对等大学的用户积极想办法去创建课程，但是在完成这些课程之前，他们会一直处于比较纠结的状态，表明需要随时鼓励这些这些教师和学生用户的参与热情。缺乏动机或社区参与，也许可以解释为什么一些教师最终没有完成该项目。然而，数据显示了众多来源（众包）的教育资源汇集起来，不管对对感兴趣的小团体，还是广大受众都能带来一定的帮助。Science周刊 在今年10月出版的一期“Editors' Choice”栏目中对此也进行了评价与介绍。 如果觉得这个有趣，请看我的下一篇： 云时代，人云亦云（3）：趣谈云安全 参考资料 贾义敏等，2011。P2PU：开放的网络学习社区。现代教育技术，21(8): 9-13 。 Ahn J. et al., 2013. Learner Participation and Engagement in Open Online Courses: Insights from the Peer 2 Peer University. Journal of Online Learning and Teaching, 9, 160. Education：Learners As Teachers. Science, 342, 163. 2013-10-11.

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不得不说的云计算三大核心技术

热度 1 whitesun 2013-11-9 13:15

目前云计算已经作为一个日常用语被广大互联网用户掌握，在软件企业、高校提的更是平凡。云及云计算估计是最常用的科技词汇了。到底何为云计算？似乎普通大众以及未深入研究的学者被忽悠了，只是反复不断地传递基于云计算的应用的相关词汇，而不是云计算本身，当然，这也许 是云或云计算被世人当成无空不入的高科技产品的根源。 到底何为云？何为云计算？就计算机领域来说，云计算是一种利用计算机提供服务的方 式，目前公认的是提供三个层次的服务:基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS） 。 2006年3月，亚马逊（Amazon）推出弹性计算云（Elastic Compute Cloud；EC2）服务后，云计算开始进入大家的视野，2006年8月9日，Google首席执行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大会首次提出“ 云计算 ”（Cloud Computing）的概念。不管是亚马逊的EC2还是Goolge的云计算，均是联合非常多的计算机于一体，对外提供服务，具体来说依靠如下三类技术： 服务器虚拟化：利用Xen或WMware等虚拟软件，将多台计算机联合起来，虚拟出更多的计算机提供给用户，方便其搭建自己的应用。现在政府官员眼中的就是这类云计算，所谓私有云、政府云等等，说白了就是买3-5个好的服务器，虚拟出10-20个服务器，每个服务器上安装一个具体的应用。这样做可以提高资源利用率、降低维护成本、省电等等；当然目前的阿里云等也是这类云计算，只是计算机公司专门基于Xen等虚拟化软件开发出来的一套方便管理万台甚至几十万台服务器的软件，该软件可以为用户提供定制性能的服务器（计算机），用户安装自己的操作系统，而后搭建自己的网站等应用，这其实就是所谓的公有云。 存储：将大量计算机上的存储资源联合起来，形成一个海量的存储空间，用户需要多少分配多少。底层技术是分布式文件系统，如Google的GFS和Hadoop的HDFS。目前大家常用的百度云，360云等等几乎都是基于Hadoop的HDFS或其他分布式文件系统搭建起来的，并增加一些文件上传、播放音乐与视频等等功能，其实说白了这些云存储的具体应用，即一套分布式文件系统+加上一个Web网站。当然直接利用分布式文件系统很不方便，Google首先提出了BigTable，并实现了列式数据库，其实也是基于GFS这个分布式文件系统的， 与此类似，Hadoop开发了HBase这个列式数据库，当然目前响应各种需求，发展出统称为NoSQL((NoSQL = Not Only SQL,指“不仅仅是 SQL ”)的一系列数据库，例如规模小的有redis以及Cassandra，MongoDB， CouchDB等等，目前各大互联网公司均采用这些数据库存储海量的用户数据，如淘宝就使用了HBase。 计算：将大量计算机上的CPU计算资源利用起来，形成一个快速的计算平台，用户按照特定规范编制的程序可提交给这一计算平台进行计算，快速获得计算结果。这其实是云计算的根本所在，Google首先提出的Map/Reduce编程框架突破了以前分布式计算、网格计算的模式，能有效地利用几千台甚至几万台计算机在几秒至几分钟能统计出40G甚至几个T文本文件中各个单词数量，这种计算模式是搜索引擎得以服务大量用户的基础，目前大家常说的Hadoop就是Google云计算的开源实现，百度、淘宝等大公司都用Hadoop做数据分析，这就是所谓当前大数据分析用的基础软件。Goole提供的翻译服务其实就是基于自己的计算平台开发的一个具体应用程序，它可在不到1秒钟内利用几百甚至上千台计算机为你提交的翻译句子或段落进行分析，给出结果。 可以这样讲，互联网公司往往利用上述三类技术为海量用户提供各种服务，而利用了这些技术的软件，这些公司在宣传时往往带个“云”，这就是到处是云的原因所在。当然当前互联网底层技术，其实还有很多，这里不展开说了。 事实上为了迎合这种云计算的发展需要，硬件厂商也紧跟其后，开发适合云计算的服务器、硬盘、网络设备等等，例如购买上万台甚至几十万台的IBM服务器太贵，目前多用一些进行了专门设计的廉价PC服务器搭建互联网公司的集群。可以说，目前云计算产业链基本形成。 本人从2006年到现在，搭建过多次Hadoop集群，讲过2门相关的课，研究过Xen虚拟化技术搭建云平台，搞过MogoDB，组织学生开发过自己的网盘和NoSQL数据库等，也正用Hadoop研究推荐系统，再到现在研究Storm等，就这些研究、学习与实践体会以及实际中碰到的问题，我认为搞云计算的门槛挺高，首先需要在Linux平台上搭建各种开源软件，需要有较强的专研精神，其次需要有硬件环境支持，最后需要有实际需求驱动，否则难以成功。为此，我不建议普通科研人员搞抽象的云计算，也不建议上来就搞什么大数据分析，否则会浪费大量精力。就我了解的情况，国内只有一些达到世界一流研究水平的研究团队，才能把这些技术搞得像回事，原因在于有钱也有聪明的人。 回归主题，不得不说啊，真不忍心看着很多人瞎搞，浪费人力物力，也真不想看到一些人利用云计算这个词圈钱。 主要参考文献： 百度百科.云计算.http://baike.baidu.com/link?url=L2PPgz-08Ef20Hu71gNn8KLRl21NsWS9U5L-caSrlmJNrsUF3s62mbS2XXGimAeyb5DbYXWbD9gBC48U5TdJga.

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云时代，人云亦云（1）：趣谈云翻译

热度 8 lionbin 2013-11-9 00:28

在不远的过去，云是很容易理解的，指停留大气层上的水滴或冰晶胶体的集合体。但现在问什么是“云”，十有八九会把人问倒。不信你可以用“云”作为关键词在谷歌中查查，你会发现绝大多数词条与你曾经理解的云没有什么关系。是呀，云时代了，什么都云了，我们都只好人云吾云了。由于云是新生事物，不同的人从不同的角度，也许对云的解释会略微有些不同，甚至有较大的差异，这应该属正常情况。除了一些有明确定义的关键术语，该文的主要内容完全是从我的非技术角度来谈论的。如有不妥，请指正！ 百度百科说“云是网络、互联网的一种比喻说法”。按照我的理解，更明确地说，云应该是通过网络连接的计算机群，每一个群包括了数以万计或者更多的计算机。云有许多好处，云中的计算机可随时更新，保证云长盛不衰。许多IT巨头，如谷歌、微软、雅虎等就有这样的云。对于用户来说，我们只需要一台能上网的电脑，不用关心存储或计算发生在哪朵云上。一旦需要，可以在任何地点用任何设备，如电脑、手机等快速地找到这些资料而不用担心资料会丢失。到目前为止，谷歌可以说是将云最物尽其用的公司了，其真正的竞争力也体现在这些云上，这使得谷歌有了无与伦比的存储和计算全球互联网数据的能力。 与云相关的应用中，云计算是最常出现的词语了。按照Wiki的定义， 云计算是一种通过Internet以服务的方式提供动态可伸缩的虚拟化资源的计算模式 。其他的应用显然就是在云计算的基础上而建立的。下面举几个例子来说明，比如： 云安全 ——使用者越多，则大家就越安全。这方面相信使用智能手机的用户应该已经开始亲身体会到了。比如，我正在使用的360卫士，每天就为我拦住了许多不胜其烦的广告短信和电话，这些电话号码只要一个人上报了，所有使用这个服务的手机用户都知道了，很快就被截获。人人为我，我为人人嘛。 云游戏 ——有人说，电脑硬件的发展，游戏玩家的需求也帮了不少忙，从某种程度来说，这是不无道理的。为了达到最佳的体验和显示效果，需要配最高端的CPU和显卡。不过以后，就不需要这样了，因为所有游戏都在服务器端运行，仅将渲染后的游戏画面压缩传递给玩家，而客户端用户则不需要任何高端处理器和显卡，只需要基本的视频解压能力就可以了。 云存储 ——以数据存储和管理为核心的云计算系统。提供这个服务的公司已经很多了，我自己的电脑上就安装了管理360云盘和百度云盘的应用程序，查查你的电脑中有几个？ 云物联 ——这涉及到物联网和云计算的概念，此时，云计算可看成互联网中的神经系统的雏形，而物联网则是互联网正在出现的末梢神经系统的萌芽。当世界上所有的物体都通过网络连接的时候，那是怎样一个智能的世界呀！ 其他一些应用，比如， 云教育 、 云会议 和 云社交 等本质上是类似的东西，只是针对不同的群体和目的而出现的略有差异的应用而已。这比较容易理解，就不再赘述了，因为我还想谈一些更有意思的应用。 对于云的应用，如有可能，我想写成一个系列博文。前面是一个引子，后面的内容作为开篇，先来聊聊 云翻译 。 利用电脑来辅助翻译，即所谓的机器翻译，是许多人都梦寐以求的。机器翻译的研究历史可追溯到还没有个人电脑的时代，但研究很快受挫，后来在个人电脑的普及下，又重拾信心，开始了新的发展历程，特别是互联网的出现，更是为机器翻译的发展提供了飞奔的翅膀。从我所经历的使用个人电脑和网络的发展来看，大体上可分为如下几个阶段。 最开始的电脑翻译，其实就是一套软件，可安装在个人电脑中使用，功能不多，基本上是词-词对应翻译，倒也省去了翻阅词典的麻烦，但翻译的句子搞笑的成分居多。上世纪90年代末，有一个朋友的公司所开发的翻译软件，让我帮忙测试一下（软件名字就不说了）。我拿到软件，就想先用简单的句子测试一下，从简单问候语开始吧。“How are you”，软件居然翻译为“怎么是你”；句子长一点试试，“How are you doing”，软件翻译为“怎么是你在做”；算了，还是换一个话题吧，问问年龄，“How old are you”，翻译为“怎么老是你”。本来我还想测试一下“How do you do”的，如此看来，也不用它翻译了，我估计会翻译为“你搞什么搞”。这种只能按照对应词翻译，而不能翻译句子的软件，也只能做简单的辅助翻译了。 后来，网络开始发展了（确切地说，应该是谷歌搜索发展了），就可以更多地利用网络资源。翻译文章的时候，有把握不准的地方，可以将双语资料同时输入搜索引擎查一查，参考网上有对应翻译的资源，这样可大大提高翻译的准确性。此外，还可以通过搭配查询，以确定在一个句子中用什么词最合适，但这是一个需要人自己操作的过程，并不能实现机器的自动翻译。当然，采用类似想法已经开发出多个软件，其中我最熟悉的就是有道词典， 它通过收集双语语料作为“例句”，可帮助我们进行更准确的翻译，这如果用于训练机器，当然也可加强机器翻译的效果 。有道词典的那个全文翻译应该就是这样设计的。 不过，这些类似软件的共同瓶颈是， 大多语料库还相对比较缺乏，还不足以训练出足够“聪明”的语言模型和翻译模型 。虽然现在已有一些技术可实现从网上抓取各种语料资源，但 网络资源本身的质量是难于保障的 ，比如，网上的东西也许本来就是错误的，可见语料库的创建本身还是要人的参与，因此这些软件开始采用 众包的模式——用户可以为机器翻译的结果添加改进建议 。要完成这样的功能，这就需要慢慢进入到了下一代翻译软件，在云平台的基础发展出的“云翻译”。从我了解的情况来看，谷歌翻译在这方面有很大的领先性，因此下面就谷歌翻译目前的产品Google Translate Toolkit来看看云翻译的发展趋势。 2006年，谷歌公司开始涉足机器翻译。谷歌的目标是“收集全世界的数据资源，并让人人都可享受这些资源”。为了训练计算机，谷歌吸收它能找到的所有翻译，从各种各样语言的公司网站上寻找对译文档，因此汇集了大量的语料库。如果不考虑翻译质量的话，谷歌目前收集的上万亿的语料库相当于950亿句英语，这大体上完成了语料库的收集工作。通过这些语料库作为“训练集”，可以正确地推算出英语词汇搭配在一起的可能性，因为我们相信正确的句子和搭配有更多的出现概率。 利用云平台进行进行人机交互。如果用户对在线翻译的结果交互进行校对和精确的专业翻译，这种信息也会传递到云，她就会记住用户的修改，可在之后服务用户自己（个性化定制），也可分享给其他用户。谷歌本身自带大量的普通词汇和专业词汇，但也许仍然不能满足一些用户的需求，因此也允许用户导入自己的专用词汇表，这样，机器翻译会优先采用用户的词汇表来调整翻译。当然词汇表也可以共享，这对于多人协作翻译很有用，可保证多个译者对同一个专用名词在整本书内的一致性。另外，你放心，谷歌一定会自作主张地记住你所有的译文，这些译文可以作为你日后翻译的参考，如果你愿意，也可以共享你的记忆库，让协作者利用你的成果；如果你许可放到公共翻译记忆库，你的翻译知识就可以被所有人所用，当然同时你也可以享用他人的翻译成果（需要提醒注意的是，如果你不指定自己的翻译记忆库，谷歌会默认将你的译文放入公共翻译记忆库，这是谷歌一直以来的习惯了）。 这些功能的确 将人类翻译的智慧集中起来，大大提高了参考翻译的可用性。这就是云，在云里，我们与对方协作，不需要知道对方是谁。 计算机翻译技术正在从“人-机-人”模式进入到“机-人-机”模式，这一转变似乎是从人需要机器的帮助，到机器需要人的帮助，但主角却发生了变化。 虽然机器翻译在云时代取得了这么大进步，但我们还应该知道，在全文翻译中，词的搭配、同义词和反义词等相关词组的选用、感情色彩等信息是流畅翻译的重要方面，这一点机器翻译是否能胜任，我们将拭目以待。从对谷歌翻译的实际体验来看，是做得越来越好，所翻译句子的可读性也越来越高，但离真正理想的机器翻译还任重而道远。 如果觉得这个有趣，可再看我的下一篇： 云时代，人云亦云（2）：趣谈云教学

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[转载]李国杰:云计算不可忽视计算机系统研究

chnfirst 2013-11-5 10:09

http://cloud.it168.com/a2010/1029/1119/000001119664.shtml 李国杰:云计算不可忽视计算机系统研究 2010年10月29日11:26 it168网站 原创 作者：洪钊峰 编辑： 洪钊峰 我要评论( 0 ) 标签： 云计算 , 基础架构 , 云计算专家 , 云计算操作系统 , 动态架构 　　【IT168 特别报道】 10月27日-30日，北京，国家会议中心，高性能计算领域的一场大戏即将上演。今年的全国高性能计算学术年会(HPC China 2010)由中国计算机学会高性能计算专业委员会主办、中国软件行业协会数学软件分会协办、北京市科学技术研究院和北京市计算中心承办。作为网络媒体合作伙伴，IT168将对此次盛会进行专题报道【 点击专题 】。 　　中科院计算所所长李国杰院士在29号上午作了主题为《云计算与HPC——兼谈加强计算机系统研究的必要性》的演讲。他指出，虽然云计算是发展趋势所在，但现在对云计算基础关键技术的研究还远远不够，业界过于偏重虚拟化技术，而忽视了对计算机系统技术的研究。 ▲中科院计算所所长李国杰院士 　　李国杰首先引用了Gartner、Berkeley、Dan Reed等机构和专家的一些研究结果和观点，认为云计算确实是一种“不可替代”、“不可阻挡”的趋势，但目前推广云计算的重点只是在于转变商务模式，并对其背后的虚拟化技术给予了相当多的关注。 　　但他指出，虚拟化并不等于云计算。云计算系统的本质可以看成是“资源虚拟化+并行计算”。虽然虚拟化技术是云计算的基础之一，但仅仅依靠虚拟 服务器 并不能组成一朵云，云计算的能力远远要超出一般的虚拟化解决方案。而并行技术是藏在云计算背后的核心技术，也是Google等云计算公司具有的竞争力的关键技术。 ▲ 　　针对目前各地纷纷组建云计算中心的热潮，李国杰院士指出，虚拟化技术是一种相对门槛较低的技术，各大公司和各地政府都可以在较短时间内建立起“云计算平台”，但从长远来看，一个云计算平台能否存活下去，不是光看虚拟化技术，而是看它的资源利用率、成本、可靠安全等系统因素。“真正支持云计算的是计算机系统技术，而这些技术用户看不见，媒体也很少宣传。” ▲ 　　他谈到，计算机系统研究要关注的主要问题有很多，包括：计算机指令系统、通用和专用系统结构、虚拟化、节能、可靠安全、性能与可扩展性等等。“虽然目前的云计算只涉及到其中的少数问题，比如偏重于中间件，还有许多基本问题有待解决。” ▲ 　　同时他也指出，计算机系统的难点在于并行处理。并行处理已经研究了几十年，论文多如牛毛，但进展并不大。而并行计算最关心的是“如何提高计算机的性能和效率”，虽然这个问题从来没有改变过，但答案却在不断变化。

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[转载]概念大PK：云计算与高性能计算（HPC）

chnfirst 2013-11-5 10:05

http://server.it168.com/a2010/1029/1119/000001119917.shtml 概念大PK：云计算与高性能计算（HPC） 2010年10月29日19:09 it168网站 原创 作者：洪钊峰 编辑： 洪钊峰 我要评论( 0 ) 标签： HPC , 超级计算机 , 高性能计算 , 云计算 , 云服务器 　　【IT168 特别报道】 10月27日-30日，北京，国家会议中心，高性能计算领域的一场大戏即将上演。今年的全国高性能计算学术年会(HPC China 2010)由中国计算机学会高性能计算专业委员会主办、中国软件行业协会数学软件分会协办、北京市科学技术研究院和北京市计算中心承办。作为网络媒体合作伙伴，IT168将对此次盛会进行专题报道【 点击专题 】。 　　超级计算机和云计算都是时下比较火的两个概念，前者一般主要面向科学计算、工程模拟、动漫渲染等领域，大多属于计算密集型的应用，后者则主要是在Web2.0、社交网络、企业IT建设和信息化等领域，以数据密集型、I/O密集型应用为主。虽然侧重点有所不同，但这两者之间是很有渊源的，比如两者都使用了分布式计算、网格计算、集群、高密度计算等技术，也有一些领域在使用云计算从事HPC类的应用，如北京市计算中心就在打造“北京工业云”，为中小企业提供产品设计模拟服务，浪潮和NVIDIA也在分别推各自的“渲染云”方案。不过，HPC与云计算也存在很多不同，比如HPC几乎不用虚拟化技术，因为一个应用就可能把多个机器的 CPU 都跑满了，虚拟机没什么用武之地，而在企业私有云中，虚拟化却是一个最基础的技术。 　　在29号上午，中科院计算所所长李国杰院士作了主题为《云计算与HPC——兼谈加强计算机系统研究的必要性》的演讲。在演讲中，他旁征博引，就高性能计算与云计算之间的关系谈了许多观点，现总结如下： ▲ 　 　云计算是超级计算中的新发展 　　对高性能计算(HPC)而言，云计算并不是一个新的概念。事实上，已经发展近30年的超级计算中心也是一种早期的云计算模式：昂贵的计算资源集中部署，多个领域的用户通过互联网远程使用计算服务并依据使用量支付费用。但这种HPC服务和当前所谈论的云计算又有着一些明显的区别，如没有充分采用虚拟化技术，没有良好的用户界面等。 　　云计算将扩大HPC服务的范围。随着虚拟化即时的提高，通信延迟降低，紧耦合的计算将在更大范围内具有吸引力。 　　特别是位于高端计算和桌面计算之间，存在众多对高性能计算有潜在需求的用户。调研表明，阻碍这些潜在用户使用高性能计算的主要障碍包括：缺乏HPC人才，建设和运维的成本以及使用HPC应用的复杂度。而云计算正是应对这些挑战的最佳途径。 ▲ 　　云计算还不合适做尖端的超级计算机 　　Dan Reed认为，云计算绝对不是为特定目的构造的性能顶尖计算机的替代器。如果一种Petascale计算需要极低的任务间通信延迟，今天的云计算肯定不适合。但是对于大多数使用较小规模设备的研究者，云计算是有吸引力的替代器。 　　目前的云模型并不支持顶尖的超级计算。动员Grand Challenge应用的人做云计算就如同要说服驾驶F1赛车的人去乘公共 汽车 。HPC主要执行计算密集型的任务， CPU 的利用率已经很高，因此虚拟化技术对于HPC的CPU利用率作用不大。虚拟化对计算密集型(如果数据能全部放进 内存 )应用的影响很小，而I/O密集型应用的性能则会有一定下降。 　　目前的云计算做HPC效率较低 　　基于云计算理念来构建超级计算中心，除了满足传统的或现有的HPC用户需求外，更重要 提创造并吸引众多新领域的用户。美国德州先进计算中心(TACC)的Edward Walker对Amazon EC2上HPC应用的性能表现进行了研究，应用选择常用的基准测试程序NPB，测试结果表明：几乎相同的硬件条件下，对OpenMP版本的8个测试程序EC2性能下降7%至21%不等，MPI版本性能则下降40%至1000%不等。 ▲ 　　今天的数据中心与未来的HPC 　　云计算的易用性会影响传统的HPC计算模式，传统的排队批处理方式很难实现按需即时响应的科学计算，On-demand的云计算给HPC提供了更易交互的计算模式。如同几年前用大众化的PC 服务器 搭建集群以及最近用GPU加速科学计算一样，云计算对于HPC也是一次模式转变。 　　构建百万节点数量级的数据中心与今天构建Petascale(千万亿次)及今年后构建Exascale(亿亿次)的系统有许多相同的困难。Dan Reed认为，他们就象是一对“双胞胎”，面临共同的挑战包括：高速互连、存储分层(包括Flash，PCM等)、异构多核处理器、系统可靠性和恢复能力、机柜、冷却、能耗效率和编程等等。今天Mega-datacenter的经验将可用于未来的Exascale超级计算机设计。 　　云平台将最终取代HPC基础设施 　　美国IT战略科学家Dan Reed指出，云计算使得计算和海量数据特别便宜，云平台最终将取代传统的HPC基础设施。如果主机(Mainframe)是跳棋，PC和Internet是象棋，云计算则是要眼观全局的围棋。 　　另外，李国杰院士还特别指出，虽然云计算是发展趋势所在，但现在对云计算基础关键技术的研究还远远不够，业界过于偏重虚拟化技术，而忽视了对计算机系统技术的研究。参考阅读： 李国杰:云计算不可忽视计算机系统研究

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大数据时代，我诚惶诚恐的拥抱

热度 14 Ydavid 2013-10-28 02:08

这是最好的时代，也是最坏的时代，让我们拥抱大数据时代。 ---- 题记 这几天拜读了维克托·迈尔的《大数据时代》，感慨颇多，技术引领我们进入数据时代。数据存储、分析能力的提高大大改变，基于大数据的分析结果已经完完全全改变了我们的生活，如便捷的翻译、便捷的输入、新产品的推荐等。大数据已经成为学术界、业界关心的热切关心的问题，大数据时代的技术模式、管理模式都尚且未知。本文在梳理大数据的学术研究脉络的基础上，分析大数据和云计算的关系，大数据内涵及与信息技术发展的关系，并尝试对大数据在学术界和业界的发展进行预测。 实验室今年申请的自科基金，或多或少与大数据相关，虽然从技术角度刻意削弱了大数据的内涵，但是从评审意见看出大数据作为亮点被指出，说明学术界对大数据的重视。大数据虽然在互联网行业中如火如荼的被讨论着，基于笔者的既有知识，大数据原本是描述生物学领域下对于基因序列检测所获取的大量的、高速数据，《 Nature 》在 08 年发表专刊对大数据进行讨论，而 Lynch 则从高校科研数据管理中提出科学数据是大数据的一种，提出了数据价值的时间耗散现象。由此看书，大数据起于生物科学，而兴于互联网。无论是 Google ，还是亚马逊，都记录了大量广大网民日常行为，构成大量数据。对于大数据应用的文章， 哈佛商业评论 上的文章 Strategy Competition Big Data: The Management Revolution 为大数据的商业变革进行了深入分析，认为大数据将互联网的个性化商业服务向个人化推送，企业将能更有效的刻画用户偏好，为客户管理管理、产品推荐都提供较好的数据支撑。然而，就目前为止，学术上对大数据的研究更多停留在定性分析角度，尚且缺乏实证和计算科学上的研究，大数据的关键属性尚未可知，笔者认为学术界满意开展对大数据的研究原因有二：首先，满足大数据的特性的数据集难以获取，既有定量研究都是基于样本数据；然而，学术界实验的计算能力不够，面向大数据的算法以及应用更多出于企业摸索阶段。《大数据时代》给出的多个案例都证明了大数据的可用性，但是这些案例也都是利用大数据去解释企业行为及得到的效果，直接基于大数据概念下的应用尚未可见，其根本原因是满意界定何为大数据。笔者较为同意维克多在《大数据时代》的定义，大数据不在于数据之大，而在数据的总体，其本质在于利用数据总体而非数据样本去分析数据。大数据带来三个方面的改变：追求总体数据、追求相关关系而非因果关系、追求混杂行而非精确性。对于大数据特征的分析，笔者非常同意清华大学陈国青教授提出的 4V ，规模巨大 (Volumn) ，形式多样 (vary) ，高速产生 (V??), 以及潜在价值 (Value). 大数据提供了从个人化层次以及宏观层次两个层面的数据描述。 笔者认为大数据是对云计算的延伸，云计算是大数据简单地应用，前几天关于云计算的多见于云存储以及云音乐等简单应用，但云计算为大数据准备好了技术，实现数据统一，数据共享，而大数据是云计算的进一步延伸，更加关注数据分析技术和数据应用思维。笔者同意《大数据时代》中认为大数据是数据、技术和思维三国鼎立的时代，而大数据时代催生出新的商业模式，数据拥有者、数据中间商等成为新的商业宠儿，对商业模式的巨大冲击，利用大数据预测消费者行为都是大数据的商业内涵，企业有机会更为准确的服务消费者。虽然《大数据时代》提出相关关系在大数据的重要性，但将相关关系至于大数据内涵尚需要深入分析，笔者认为因果关系仍然处于数据分析的核心，大数据概莫如是，原因有二：相关关系的本质是因果关系链；二，人类的逻辑推理能力是基于因果关系的积累，而非相关关系的发现。当然，书中对于是什么的观点无可厚非，问题解决只需要知道是什么即可，对于为什么可以因为效率而暂放一边，但是因此放弃因果关系还是不妥当。 由《大数据时代》，大数据的发展的关键在两个方面：首先是数据的获取，如何合理、有效、快捷、有柔性的获取支持现在以及未来大数据分析的数据集仍然是问题，其中包括，数据获取的合法性以及数据设计问题，获取之后的存储相信在存储成本下降，非关系型存储技术的发展将不是问题。然后是大数据的分析问题，有效的分析技术仍然是大数据应用的关键，虽然 google 利用检索词预测流感爆发是大数据的成功应用，但是通用的分析技术，降低分析硬件需求仍然值得讨论， SaaS 可能是解决这一问题的可能渠道，但是如何实现数据分析仍然是个问题，现有 MapReduce ， Hadoop 等系统本质上是治标不治本，大数据碎片化的过程中必然数据大量数据关联。笔者认为大数据分析技术的关键在于如何将现有分析技术应用在大数据集，使之能够处理大数据。而《大数据时代》中提出的简单算法在大数据集下显示出比复杂算法较优的效果的现象，笔者更多认为是复杂算法在现有硬件条件下无法有效进行计算，信息技术的发展必然要解决这个问题。 最后，推荐《黑镜》给大家去看，这里有对于大数据道德的深入思考，不再赘述。

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[转载]移动互联网模式为什么不是P2P而是云？

libing 2013-10-16 22:24

做数据处理时深感资源不足，这是学术圈的共识，因此有人提出，实验资源（计算资源）通过网络互联实现共享。从计算的角度来讲，同当年网格计算的思路非常相似；从内容共享的角度来看，同P2P的内容分享非常相似，如迅雷等。 由此想到当年的P2P和网格为什么现在很少被提及，而云成为了主流。这里暂且不谈学术领域这个较窄的圈子，而是从更高的层面探讨下，移动互联网时代P2P和网格技术的没落，云计算模式兴起的原因。 分析：从网格计算和P2P模式的发展来看，这种资源共享的模式不适合移动互联网，个人觉得原因如下： 1、人类的本性，希望多获取，不想多付出：没有好的计费模式，以及各个机构对内容保密的担忧，以及内容提供商对产权的保护意识增强； 2、台式电脑逐渐被手机和pad取代，手机和pad闲置的是时间，但是并不闲置计算资源； 这个多说一点：大家也许每天只玩两个小时的手机或者平板，好似闲置率很高，但是，因为这些设备的电源限制，谁也不希望将空闲资源分享出去；同时，只要大家真的使用这些设备，玩游戏、上网，都是觉得计算和网络资源不足，还哪里觉得闲置呢！ 3、计算和内容被一起封装成了APP，单独的计算资源和内容很难共享； 4、P2P模式和网格模式中，计算资源的分配，算法的并行实现，资源的动态管理，都是很复杂的问题，至今没有好的解决方案。从业界的角度而言“大道至简”，哪个公司希望自己的系统如此的复杂，不知道运维费用将有多高？ 而云计算的普及有其源动力： 1、后台的计算资源由云服务商提供，数据中心处于可控状态，采用简单的MapReduce计算模型，同构集群实现。维护简单，降低了开发和运维费用； 2、移动终端只需要同固定的云服务器通信。这些服务器带宽高，弹性足，用户体验好； 3、云的数据中心的计算资源，以APP的方式提供。除了单机版游戏之外，现有的流行移动互联服务，都是后台云支持的。云的计算资源也是通过这些APP分发给用户的。APP和云服务器的协同开发和优化是其最大优势。 4、云计算带来的用户流量很容易带来广告等收入，对于有核心应用的企业而言，数据中心的成本在公司开销中比重并不高。 5、用户数据在云上的积累，产生额外的价值，分析这些用户的数据，可以进行个性化服务，针对性电子商务等。可以说，云模式不只是简单的计算平台，也是智能化服务的基础，而智能化是计算发展的终极目标。

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迎接新时代挑战的环境遥感技术

热度 7 lionbin 2013-10-9 22:44

迎接新时代挑战的环境遥感技术 该文发表于《科技导报》2013年第26期 （ 文章下载链接 ） 1 传统环境遥感技术的发展 环境遥感这个术语 1962 年才开始出现在国际科技文献中，但其历史却可以追溯至两次世界大战时期，当时利用机载遥感进行大地测量、勘测、制图和军事侦察，称为 机载遥感时代 ； 20 世纪 50 年代，以俄罗斯的 Sputnik-1 和美国的 Explorer-1 为代表，进入了 初级星载遥感时代 ，并同时成就了全球第一颗气象卫星 TIROS-1 ；在冷战高峰期，间谍卫星 Corona 被广泛应用，促成 间谍卫星遥感时代 。虽然这 3 个时代卫星的发展本质上是用于军事目的，然而也就是因为该时期的军事竞赛，卫星技术得到蓬勃发展，冷战后这些技术大多转为商用，以遥感影像为主的应用慢慢进入环境和自然资源领域。 气象卫星遥感时代 是真正的数字记录时代，并拥有了可独立运算的计算机硬件和软件，将全球监测变为现实。早期的气象卫星传感器由对地静止卫星 GOES 和极地轨道卫星 NOAA 上的 AVHRR 组成。以美国 LANDSAT 、法国 SPOT 等系列卫星为代表，卫星拥有了更高分辨率，完全具备了全球覆盖能力，这是最重要的 陆地卫星时代 ，开始真正在局域、区域和全球尺度广泛开展环境遥感的新纪元。在陆地卫星发展得如火如荼之时，随着 20 世纪末 “ 图谱合一 ” 的光学遥感器 MODIS 的发射，环境遥感技术进入了 对地观测系统（ EOS ）时代 ，带来了覆盖全球、重复性高、产品多样，易于获取和免费访问等全新监测体系。当然，随着时光进入新世纪，也迎来了环境遥感技术上的 新千年时代 ，各种新型遥感器层出不穷，例如使用雷达技术的主动星载遥感器 ERS ，对地球数字高程进行测量的 SRTM ，携带星载高光谱遥感器的 Observing-1 ，取代 LANSAT 卫星的升级版高级陆地成像仪 ALI ，亚米级的高分卫星 IKONOS 和 QuickBird ，以及观测地球重力场变化的 GRACE 。谷歌公司为增强其谷歌地球产品的性能，也开发了分辨率高达 0.5 米的 WorldView 系列卫星，加入环境遥感大家庭。 2 未来环境遥感面临的新挑战 目前的信息社会已经进入到一个新的发展阶段，其主要技术特征可用三个词来描述：物联网、大数据和云计算。与信息技术有着千丝万缕联系的环境遥感，在这个新的时代，必然要赶上了新的机遇，当然也面临着许多新的挑战。 传统的环境遥感可以宏观监测空气、土壤、植被和水质状况等信息，但由于缺乏地面连续与翔实的信息进行验证，致使遥感识别的精度较低，即“遥”而不“感”，或者说，虽然站得高看得远，但看不清看不准，许多不确定因素仍未真正解决。可喜的是，随着物联网技术的发展，为实现高精度定量环境遥感提供了契机。我们与物理世界打交道，越来越依赖于无处不在的移动设备，它们可以通过传感器连接起来。越来越明确，从航空航天器所获得的遥感数据并非未来环境遥感的唯一来源，那些低成本、可联网的移动传感器正日益增长。物联网的关键技术就是无线传感器网络 ( WSN ) ，可将传感器、自动控制、数据网络传输、储存、处理与分析技术进行集成。通过地面局部区域布设的高密度环境传感器，获得翔实的地面环境信息，使得遥感信息解译更加精确与全面。 WSN 技术目前尚处于技术研发阶段，还局限在相对较小的空间范围。专业的传感器网络建设可能还需要更多的时日，而智能手机的广泛使用，正在弥补专业智能网络建成之前的空白。一些新型智能手机，正在整合越来越多的传感器，比如附带测定温度、大气压和光线的手机正变得越来越普遍。整合 GPS 定位数据的照片，也成为近地面遥感的重要元素。总之，采用联网的智能设备，结合先进的分析技术和实时数据处理，正将环境遥感变成智能监测。 随着环境遥感收集的数据量呈指数增长，处理、储存和管理这些数据本身也越来越成为一个巨大的挑战，同时亟需在数据检索、过滤、集成和共享方面得到改进。在面对这些大数据时，传统数据管理系统和分析工具是无能为力的。大数据经常被描述为 4 个 V ：数据体量（ Volume ）大、数据类型（ Variety ）多、价值密度（ Value ）低、处理速度（ Velocity ）快。大数据的体量不仅因为它涉及到海量的数据，还因为所涉及的数据集的高维性和数据集间的链接性。不同来源的异构数据，其类型也越来越多，这些数据的动态集成也是数字地球研究的前沿问题。当然，随着数据量和数据类型的增加，数据冗余的问题也日渐突出，如何迅速找到目标数据，是大数据最终要解决的关键问题。环境遥感大数据研究的意愿是希望让数据更容易获取，拥有更高的时间、空间和专题分辨率，使我们能更好地解决复杂的科学和社会问题。为了迎接这个挑战，需要改进算法、基础设施和框架，这又需要具有强大计算能力的大数据（云计算）来帮忙，目前仅仅是一个开端，但基于信息时代构架的发展现实又让我们看到了不少希望，我们有能力去迅速而全面地驾驭大数据世界。其实，数据量的增加并非我们面临的唯一挑战。随着数据的增加，数据索引、搜索、传输等挑战也是与日俱增。此外，仪器和算法越来越复杂，技术更新速度越来越快，数据采集成本越来越便宜，这是我们的优势。美国联邦政府也把他们的注意力转向了这个日益增长的挑战，要通过转变政府的能力促使在科学发现、环境和生物医学研究、教育和国家安全等方面使用大数据。超光谱遥感技术是一种新兴的技术，可用于探测和识别矿物、陆地植被、惰性气体和人工材料，甚至检测化学成分和物理性质，例如温度和速度。理论上，超光谱遥感系统还可以用于医疗保健、食品监测、机场安检等领域，这都是优越于传统遥感器的地方。超光谱图像通常是以数据立方体为单位保存的空间信息，数据量异常庞大的，也需要大数据分析。 另外，伴随成像介质的革命，环境遥感数据采集工艺的发展速度要高于和天地之间的传输速度。目前从地球轨道传回的数据，主要还是采用射频工艺，虽然其速度可达 GB/s 级别，但这对于未来的传输任务来说仍显不足。近年来，无线激光通信技术开始突破，可望将通讯速度提高千倍。这显然是我们当今很难把握的数据量，但我们必须从现在开始就做好准备。

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近五年国家自然基金委资助的云计算资源调度相关项目

wtian 2013-9-21 16:34

云 计 算是一种新的商 业计 算模型和服 务 模式，它将 计 算任 务 分布在大量 计 算机构成的不同数据中心，使各种 应 用系 统 能 够 根据需要 获 取 计 算能力、存 储 空 间 和信息服 务 。 业 界有研究者将云 计 算列 为 水， 电 ，气，油之外的第五种公用 资 源 (the 5th utility) 。 继 个人 计 算机 变 革，互 联 网 变 革之后，云 计 算被看作是第三次 IT 浪潮，是中国 战 略性新 兴产业 的重要 组 成部分，它将 带 来生活、生 产 方式和商 业 模式的深刻改 变 。 云数据中心的 资 源 调 度管理技 术 是云 计 算 应 用的核心，是提高系 统 性能、兼 顾节 能减排和云 计 算得以大 规 模 应 用的关 键 技 术 。先 进 的 资 源 节 能 调 度管理技 术 ， 对 于提高学校、政府、研究机构和企 业计 算 资 源的利用效率、 节约 能源、提高 资 源共享和降低运 营 成本都具有极大意 义 ， 值 得深入系 统 地研究。国家 “ 十二五 ” 规 划 纲 要把云 计 算列 为 重点 发 展的 战 略性新 兴产业 , 云 计 算成 为 近年来国家自然科学基金信息科学 类 重点 资 助 领 域，是国家迫切需要研究的 课题 。 以下资助数据来自官网: http://isisn.nsfc.gov.cn/egrantindex/funcindex/prjsearch-list 图-1 近五年资助面上项目总数 图-2 近五年资助面上项目总金额 图-3 近五年资助数据中心资源调度管理紧密相关面上项目总数(未含重大项目) 图-4 近五年资助数据中心资源调度管理紧密相关面上项目总金额(万元)(未含重大项目) 表 -1 数据中心 资源调度管理紧密相关的自然基金面上项目

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云计算技术浅谈

ailiyakong 2013-9-20 19:06

大家好，向大家介绍一些我几个月来研究学习到的一些知识，但是在反复回顾之后发现我的知识储备也属于琐碎的状态，还未能紧密联系起来。为了防止讲课内容过于跳跃、比较难抓重点，我决定把这部分内容向后拖延一段时间。 我向大家阐述了一个比较重要的观念 -- 通过技术手段降低企业信息化的成本。 我的设想是建立一系列基于网络访问的服务，让企业信息化开发过程中的一部分可以实现类似“搭积木”的工作模式，直接调用现成的服务接口，从而简化企业信息化过程以便降低成本。比如市场上大部分涉及天气方面的应用程序，都仅仅是调用了一些现成的天气服务，用自己的方式展现在用户面前。 这样的模式和技术其实就是“云”技术一个特定情形下的展示，也就是说，如果我的软件公司用这种方式提供企业信息化服务，我完全可以给我自己打上一个“云技术”的标签。既然云计算技术和企业信息化也有着可能的联系，那么从本次课开始我将为大家多介绍一些有关云计算技术的内容。 1. 云计算技术的定义 一个生硬的定义总是难以理解，而且不同的表述难免会造成意义上的偏差，所以我的解释力求让大家了然，被引用什么的就不敢想了。 从广义上讲，云计算技术应该是一种模式。这种模式在我苦思冥想之后都很难用一些简洁的话语阐述，索性我们来看一张图。 这张图本来是用于解释什么是云计算终端的，但是却也清楚地表达了云计算技术这种模式。首先我们看到终端的类别是多种多样的，从小巧的移动设备到庞大的服务器集群。其次，我们从图中还不难发现在这些终端之间有那么一个小“云彩”进行着类似交互的工作；终端即从云端获取他们所需的数据，又为云端的数据更新贡献着自己的一份力量。最后那个小“云彩”里面到底是什么呢？小“云彩”里面的内容便是狭义云计算技术的定义，指的是提供云计算技术服务的 IT 设施。 “云”的概念最早是用来形容大型供电网络的，因为错综复杂的线路从宏观层面上看就好像黑压压的一片云彩一样。如今“云”的概念基本上在 IT 行业已经特指云计算技术了，但是一些商家希望这样绚丽的词汇能帮他们获得用户好感，还属于滥用当中，这个我在后面会有介绍。 为了能让大家更深入地了解云计算技术是什么，我还是要引用一条比较生硬的定义给大家：云计算（ Cloud Computing ）是分布式计算（ Distributed Computing ）、并行计算（ Parallel Computing ）、效用计算（ Utility Computing ）、网络存储（ Network Storage Technologies ）、虚拟化（ Virtualization ）、负载均衡（ Load Balance ）等传统计算机和网络技术发展融合的产物。 这条定义的好处就在于，他罗列了一些对于云计算技术发展很重要的计算机技术。如果我们对这些技术有所了解，那自然可以从比较深的层面来了解云计算技术到底是什么。 1. 云计算的演化 很早人们就发现，计算速度的瓶颈已经开始遏制诸多方面的发展。由于传输效率的原因，我们不能通过单纯的增加 CPU 数量来提高运算速度，但是我们可以通过增加同时运算的计算机数量来满足一些当下的运算需求。于是乎，分布式计算（ Distributed Computing ）和并行计算（ Parallel Computing ）应运而生。 在最初，服务器是为了允许多个任务同时在多个服务器组件中分别运行，通过总线进行交互，以此提高效率；分布式系统是为了允许多个任务在多台计算机或服务器上分别运行，并通过 internet 进行交互，以此提高效率。前者的交互效率高，后者有跨地域跨平台的优势。但是伴随着发展，一项任务所需要处理的数据量剧增，也可以理解为一项任务需要的运算能力剧增。所以，人们开始尝试将一个任务分为多份在多个服务器组件中分别运行，通过总线进行汇总，这就是并行计算；如果一个任务被分为多份在多台计算机或服务器上分别运行，通过 internet 进行汇总，这就是分布式计算。 分布式计算和并行计算对于某些特定类型的运算任务有很高的效率提升。如果一个任务可以被分为多个相互没有影响的部分进行分别计算，这种效率的提升明显是最高的；如果一个任务被分割之后，相互之间必须进行交互，那么分别运算的效率有可能还要低于整体运算的效率，其原因也是由于传输效率低。 由此可见，云计算技术这个听起来厉害所有人都在吹捧的东西是不能和分布式计算或者并行计算画等号的。那到底什么造就了云计算技术呢？ 网络存储技术（ Network Storage Technologies ）和效用计算（ Utility Computing ）技术让云计算技术成为可能。网络存储技术我们可以直接进行字面理解，但是效用计算，我还是需要简单解释的。 效用计算的目的是整合分落在各地的服务器、存储系统以及应用程序共享给用户。比如说，一次搜索引擎的请求可能同时由多个服务器集群进行处理、访问多个不同地域的数据库进行配对；再比如说，如果我需要一个“无限”量的存储空间，效用计算允许我可以“无限”量地拼接不同的存储系统达到容量“无限”的目的。 我希望到此，大家都能够明白一点，云计算技术不是一种单纯的“计算”技术，而是针对于数据的一种较高效率的计算（大多数情况是进行数据遍历）。比如说之前一次讲课后的讨论内容提及了一个对于外星生命探索的分布式计算项目。这个项目不应该属于云计算，因为它仅仅是对自己采集到的数据进行分割、分配到不同终端单独计算并通过 internet 汇总。而云计算技术中，提供资源的网络被称为“云”，其中的资源在使用者看来是可以“无限”扩展的，并且可以随时获取的。 2. 云计算技术的特点 云计算具有以下特点： (1) 超大规模。“云计算管理系统”具有相当的规模， Google 云计算系统已经拥有 10 有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。 (2) 虚拟化。云计算技术支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。 (3) 高可靠性。“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算技术比使用本地计算机可靠。 (4) 通用性。云计算技术不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。 (5) 高可扩展性。“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。 (6) 按需服务。“云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以象自来水，电，煤气那样计费。 (7) 极其廉价。由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。 你可以在浏览器中直接编辑存储在“云”的另一端的文档，你可以随时与朋友分享信息，再也不用担心你的软件是否是最新版本，再也不用为软件或文档染上病毒而发愁。因为在“云”的另一端，有专业的 IT 人员帮你维护硬件，帮你安装和升级软件，帮你防范病毒和各类网络攻击，帮你做你以前在个人电脑上所做的一切。此外，云计算可以轻松实现不同设备间的数据与应用共享。 为存储和管理数据提供了几乎“无限”多的空间，也为我们完成各类应用提供了几乎“无限”强大的计算能力。想象一下，当你驾车出游的时候，只要用手机连入网络，就可以直接看到自己所在地区的卫星地图和实时的交通状况，可以快速查询自己预设的行车路线，可以请网络上的好友推荐附近最好的景区和餐馆，可以快速预订目的地的宾馆，还可以把自己刚刚拍摄的照片或视频剪辑分享给远方的亲友…… 在最后，我来总结下今天对于云计算技术的讲解： 1. 云计算技术应该是一种模式，终端可以通过访问“云”来获取相关资源，同时这个云不该是一个特定的实体（比如服务器），而是一种由无数实体组成的宏观感念。 2. 云计算技术不是一种单纯提高计算能力的技术，而是与数据（资源）息息相关，和用户密不可分的一种实用性很强的技术 云计算技术确实能够为我们的生活提供大量帮助，我们无需对获取的信息刨根问底，仅仅是去享受“云”带给我们的优势与便利。

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初识Hadoop

wwh1295 2013-9-2 14:06

什么是 Hadoop ？ Hadoop 是由 ASF(Apache SoftwareFoundation) 源于 Lucene 的子项目 Nutch 所开发的开源分布式计算平台，可以构建具有高容错性、可伸缩性、低成本、和良好扩展的高效分布式系统，允许用户将 Hadoop 部署在大量廉价硬件设备所组成的集群上，为应用程序提供一组稳定可靠的接口，充分利用集群的存储和计算能力，完成海量数据的处理。 由于 Hadoop 优势突出，得到了众多企业和个人的青睐，尤其是在互联网领域。 Yahoo ！通过 Hadoop 集群支持广告系统和 Web 搜索研究； Facebook 借助 Hadoop 集群支持数据分析和机器学习； Baidu 使用 Hadoop 进行搜索日志的分析和网页数据的挖掘； TaobaoHadoop 系统用于存储并处理电子商务交易的相关数据；中国移动研究院基于 Hadoop 的“ Big Cloud ”系统用于对数据进行分析和对外提供服务等。 PS ： Hadoop 之父 Doug Cutting 解释 Hadoop 的得名：“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具命名的。我的命名标准就是简短，容易发音和拼写，没有太多的意义，并且不会被用于别处。小孩子恰恰是这方面的高手。” Hadoop 的技术背景——与 Google 云计算的渊源 说到 Hadoop ，不得不从云计算说起，主流互联网公司为了抢占云计算的市场份额，纷纷提出各自的云计算思路以及解决方案。 Google 、 Yahoo 、 Amazon 、 Salesforce 与 Microsoft 等公司作为行业领军者，它们的云计算平台解决方案的详情如下表所示： 表 1-1 主流云计算平台详情 从上表可以看出 Google 和 Yahoo 云计算平台的关键技术非常相似，的确， Hadoop 是 Google 云计算的开源实现。 作为一个开源项目，Hadoop受到最先由Google Lab开发的Google分布式文件系统GFS(Google File System)以及Google的Map/Reduce编程模式的启发，将 NDFS(Nutch Distributed File System)和Map/Reduce分别纳入Hadoop项目中，现已发展成包括Hadoop common、HDFS、MapReduce、HBase、Hive、ZooKeeper、Avro、Pig、Ambari、Sqoop等在内的多个子项目。 Hadoop Common ： Hadoop 体系最底层的一个模块，为 Hadoop 各子项目提供各种工具，如：配置文件和日志操作等。 HDFS ： Hadoop 分布式文件系统 (Hadoop Distributed File System) ，前身是 NDFS (Nutch Distributed File System) 。类似 Google File System 。 MapReduce ： 实现了 MapReduce 编程框架。 HBase: 基于 HDFS ，是一个开源的、基于列存储模型的分布式数据库。类似 Google BigTable 的分布式 NoSQL 列数据库。 Hive ： 数据仓库工具，由 Facebook 贡献。使得存储在 hadoop 里面的海量数据的汇总，即席查询简单化。 Zookeeper ： 分布式锁设施，一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。类似 Google Chubby ，由 Facebook 贡献。 Avro ： 新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代 Hadoop 原有的 IPC 机制。 Pig ： 大数据分析平台，为用户提供多种接口。 Ambari ： Hadoop 管理工具，可以快捷的监控、部署、管理集群。 Sqoop ： 用于在 Hadoop 与传统的数据库间进行数据的传递。 Hadoop 两大核心技术 Hadoop是一个集成了分布式文件系统HDFS和大规模并行计算模型MapReduce 的开源框架。HDFS和MapReduce是Hadoop的两大核心，而整个Hadoop的体系架构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MapReduce来实现对分布式并行任务处理的程序支持。 1 、分布式文件系统HDFS Hadoop的分布式文件系统(Hadoop Distributed File System，HDFS)由1个NameNode(管理节点)和N个DataNode (数据节点)组成，这2类节点采用Master/Slave(管理者/工作者)模式运行。其中，NameNode充当Master节点(主节点)，维护集群内的元数据(Metadata)，对外提供创建、打开、删除和重命名文件或目录的功能；DataNode充当Slave节点(从节点)，存储数据，负责处理数据的读写请求，定期向NameNode 上报心跳(heartbeat)消息，NameNode 通过响应心跳来控制DataNode。HDFS体系结构如下图所示： HDFS的底层实现原理是当有输入文件提交到Master节点后，Master将输入文件切割成多个Block(通常为64M)并为每个Block拷贝数份副本，然后将这些Block分散地存储在不同的Slave节点上。如果DataNode不能发送心跳消息，NameNode将采取修复措施，重新复制在该节点上丢失的块，从而实现容错处理。NameNode是整个文件管理系统的核心，负责维护文件系统的NameSpace(名字空间)，NameSpace上记录着输入文件的分割情况、每个Block的存储位置以及每个Block所在节点的状态信息。HDFS内部的所有通信都基于标准的TCP/IP协议。 2 、并行计算模型MapReduce MapReduce并行计算模型以一种高容错的方式并行处理大量的数据集，实现Hadoop的并行任务处理功能。它也采用了Master/Slave结构，其中Master称为JobTracker，负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务分布在不同的Slave上，同时监控它们的执行情况，并重新执行之前失败的任务；Slave称为TaskTracker，仅负责由主节点指派的任务，并向JobTracker汇报自身运行的任务执行情况。用户提交的计算称为Job，每一个Job会被划分成若干个Tasks。当一个Job被提交时，JobTracker接收到提交作业和配置信息之后，就会将配置信息等分发给从节点，同时调度任务并监控TaskTracker的执行。其执行流程如下图所示： MapReduce并行计算模式对任务的处理分为两个阶段：Map(映射)和Reduce(规约)。最简单的MapReduce应用程序至少包含3个部分：一个Map函数、一个Reduce函数和一个 main函数。main函数将作业控制和文件输入/输出结合起来。在这点上，Hadoop 提供了大量的接口和抽象类，从而为Hadoop应用程序开发人员提供许多工具，可用于调试和性能度量等。Map函数对输入的key,value集合进行处理，生成中间结果key',value'集合。MapReduce底层自动将具有相同key'值的键值对中相应的value'进行合并，生成key',List 集合，并将其作为Reduce函数的输入。Reduce函数再进一步处理生成新的key'',value''集合作为输出文件。 简单地说，Map 函数接受一组数据并将其转换为一个键/值对列表，输入域中的每个元素对应一个键/值对。Reduce 函数接受 Map 函数生成的列表，然后根据它们的键（为每个键生成一个键/值对）缩小键/值对列表。下图以图形计数为例形象地说明了这两个过程： HDFS 与MapReduce 之间关系 MapReduce 是依赖于 HDFS 实现的。通常 MapReduce 会将被计算的数据分为很多小块， HDFS 会将每个块复制若干份以确保系统的可靠性，同时它按照一定的规则将数据块放置在集群中的不同机器上，以便 MapReduce 在数据宿主机器上进行最便捷的计算。 Hadoop 的最新发展及其在 GIS 领域的应用 Hadoop 实时查询 Cloudera公司的两个新项目：Impala和Trevni使得Hadoop有望在今年实现实时查询。Impala是开源版的Dremel(Google大数据查询解决方案，“交互式”数据分析系统，可以组建成规模上千的集群，PB级别数据处理时间缩短到秒级)，允许用户在Hadoop的HDFS、 Hbase和Hive之上运行实时查询。不必迁移。Trevni是一种新的列式(columnar)数据存储格式，可保证读取大型列式存储数据集有极好性能。Impala+Trevni已经完全实现了Dremel的查询性能，而且在SQL功能上还超过了它。 Esri 空间大数据处理环境 GISTools for Hadoop 是 Esri 推出的基于 Hadoop 的一套完整的空间大数据量处理的环境，包含有一套工具 (Geoprocessing Tools for Hadoop) 、一套 API(Esri Geometry API for Java) 和一系列的框架 (Spatial Framework for Hadoop) 。此环境的推出，扩展在 Hadoop 上 geomtry 的类型和对空间数据的操作，让开发人员能够方便的在空间数据上构建 MapReduce 应用程序。同时， GISTools for Hadoop 扩展了 Hive 在 Esri Geometry API 上的应用，使用户可以通过 hive 进行空间数据的处理。 总结 Hadoop 具有如下优势： (1) 可伸缩性，能够处理 PB 级数据，并可以无限扩充存储和计算能力。 (2) 可靠性，可以维护同一份数据的多份副本并自动对失败的节点重新分布处理。 (3) 高效性， Hadoop 能并行地处理数据。同时， Hadoop 也是低成本的，因为它对硬件的要求不高，所以可以运行在普通的微机集群上。 Hadoop 从单一应用 (Web 数据抓取 ) 发展到现在庞大的 Hadoop 生态系统 (Hadoop Ecosystem) ，自成一派的技术架构体系，叩开了大数据时代的海量数据处理的大门，开辟了海量数据存储、处理与应用的新领地。 1. 这一切，都起源自 Web 数据爆炸时代的来临 2. 数据抓取系统 — Nutch 3. 海量数据怎么存，当然是用分布式文件系统 － HDFS 4. 数据怎么用呢？ 分析，处理 5. MapReduce 框架，让你编写代码来实现对大数据的分析工作 6. 非结构化数据（日志）收集处理 － fuse,webdav, chukwa, flume,Scribe 7. 数据导入到 HDFS 中，至此 RDBSM 也可以加入 HDFS 的狂欢了 － Hiho, sqoop 8. MapReduce 太麻烦，好吧，让你用熟悉的方式来操作 Hadoop 里的数据 – Pig, Hive, Jaql 9. 让你的数据可见 － drilldown, Intellicus 10. 用高级语言管理你的任务流 – oozie, Cascading 11. Hadoop 当然也有自己的监控管理工具 – Hue, karmasphere, eclipseplugin, cacti, ganglia 12. 数据序列化处理与任务调度 – Avro, Zookeeper 13. 更多构建在 Hadoop 上层的服务 – Mahout, Elastic map Reduce 14. OLTP 存储系统 – Hbase 参考资料： 杨来 , 史忠植 , 梁帆 , 等 . 基于 Hadoop 云平台的并行数据挖掘方法 . 系统仿真学报 ,2013,25(5) : 936-944. 朱剑 . 基于虚拟云计算架构的 GIS 服务资源弹性调度应用研究 . 测绘通报 ,2013(5) : 92-95+107. 赵卫中 , 马慧芳 , 傅燕翔 , 等 . 基于云计算平台 Hadoop 的并行 k-means 聚类算法设计研究 . 计算机科学 ,2011,38(10) :168 -176. 杨宸铸 . 基于 HADOOP 的数据挖掘研究 . 重庆:重庆大学 ,2010. 张良将 . 基于 Hadoop 云平台的海量数字图像数据挖掘的研究 . 上海:上海交通大学 ,2010. 夏大文 , 荣卓波 .Hadoop 关键技术的研究与应用 . 计算机与现代化 ,2013(5) : 138-141+148. 周诗慧 , 殷建 .Hadoop 平台下的并行 Web 日志挖掘算法 . 计算机工程 ,2013,39(6) : 43-46. 薛胜军 , 刘寅 . 基于 Hadoop 的气象信息数据仓库建立与测试 . 计算机测量与控制 ,2012,20(4) : 926-928+932. 余永红 , 向晓军 , 高阳 , 等 . 面向服务的云数据挖掘引擎的研究 . 计算机科学与探索 ,2012,6(1) :46 -57. SanjayGhemawat,Howard Gobioff,Shun-Tak Leung.The Google file system .OperatingSystems Review, 2003,37(5) : 29-43. JeffreyDean, Sanjay Ghemawat.MapReduce:SimplifiedData Processing on Large Clusters .Communications of the Association forComputing Machinery, 2008,51(1) : 107-113. Pang-NingTan,MichaelSteinbach,VipinKumar. 数据挖掘导论（完整版） . 范明,范宏建,等译 . 北京:人民邮电出版社 ,2011.

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[转载]大数据时代的审计信息化发展趋势研究

weisman 2013-8-26 10:58

大数据本身就是一个问题集，云计算技术是目前解决大数据问题集最重要、最有效的手段，云计算为大数据应用提供了平台。因此，对于数字化审计，今后需要构建数字化审计云，从而迎接大数据时代的挑战! 资料源自 : 用友审计数字化审计平台建设经验交流会盛大召开 http://biz.ifeng.com/huanan/special/ceshizhandian/list/detail_2013_08/20/1127542_0.shtml

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云计算的演化——物理结构

isaer 2013-6-29 16:04

1.早期大型主机时代（终端通过内部线路使用主机提供的服务） 2、互联网时期（客户机通过互联网访问远程服务器提供的服务） 3.云时期（客户机通过互联网访问远程服务，与第二个时期区别主要是服务模式发生变化） 注：可能的云结构

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云计算到底是什么？

isaer 2013-6-27 14:55

在接触云计算后，想到了两个典型系统，一个是的大型主机系统，各用户都基于终端访问和使用计算资源；另一个虚拟主机服务，企业租借服务器，将企业应用或者Web服务架设在服务提供商处。尤其是虚拟主机服务，其用例模型和云计算有什么区别？如果说虚拟主机服务是固定配置，而云计算是按需服务，那其他方面还是否有区别？ 云计算中经常提到的计算和存储资源的资源池，这在普通PC中就是一直存在的，PC中的每个进程都在享受操作系统以池的方式提供的资源。 大数据？大数据也不是云的专利，在当前社会环境下，任何存储模式下都会产生大数据，大数据在于数据的处理和分析。 其他方面呢？大？难道尺度是最大的区别？ 姚宏宇和田朔宁给出了一个答案—— 大数据时代的系统工程， 还有没有其他答案？

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[转载]云计算工具选择 应用程序迁移工具

icttanghongwei 2013-6-23 22:59

大多数企业都知道主要的云计算解决方案供应商，但是一些不太知名的厂商正在逐渐崭露头角。所有这些知名不知名的厂商是否能够成功仍然都还是一个未知数。 　　因此，虽然市场上有着数以百计的云计算解决方案供应商，但是作为用户的我们应当如何雾里看花找到真正满足需求的云计算产品与供应商？对云计算供应商进行分类对于更好地了解诸如应用程序迁移、自动化与监控等关键领域的领先厂商似乎是并无裨益的。 　　所有这些工具都是各有妙用的。云计算应用程序迁移工具对于创建混合云计算是不可或缺的。自动化工具可便于实现配置、减少错误和降低成本，且其效果也非常明显。虽然云计算监控工具可确保性能和安全性，但是这类工具并没有引起足够的重视。下面我们将对各类工具逐一介绍其中的典型代表。 　　 应用程序迁移工具 　　互操作性是云计算中的一个重要话题，特别是涉及混合云计算时。互操作性中关键部分是应用程序迁移，或将应用程序在私有云与公共云之间或公共云之间迁移的能力。 　　在云间迁移应用程序可让企业选择最合适的技术并受限于厂商。但是如果没有相应与不同云计算厂商和服务协作的工具，这种迁移是无法实现的。在应用程序迁移市场有众多的公司，其中包括如下： 　　被Verizon通信公司在2011年收购的CloudSwitch公司使用云计算隔离技术以方便实现多层应用程序迁往云。云计算隔离技术是一个自动在云计算供应商管理程序与最终用户操作系统之间运行的虚拟化技术层。 　　虚拟化层向虚拟机提供信息而无需从云计算供应商得到任何额外的信息。它会保护和隔离云中的一个环境。当使用CloudSwitch时，你无需修改应用程序；该技术映射一个应用程序，所有它似乎是运行在目标云计算环境中，同时保持与源环境相同的配置。 　　Racemi DynaCenter捕获一个在数据中心或云中的服务器（物理的或虚拟的），然后将其部署在目标环境中。Racemi公司应用程序迁移工具的一个重要组件是一个可以访问被捕获服务器环境和目标服务器环境的管理设备。它在两个环境之间进行映射。 　　AppZero提供了用于创建、控制和维护虚拟应用程序设备（VAA）的软件。VAA是自成系统、便携式、没有操作系统的单元。如果你有一个企业应用程序，你就可以使用AppZero产品虚拟化其部署。一旦他符合VAA格式，你就可以在不同IT基础设施间实现迁移。 　　Citrix系统公司的NetScaler Cloud Bridge扩展源云，以便于云托管应用程序表现得就像它们运行在一个连续的企业网络上。这个工具包括了一个提供 云间连接的安全通道，并允许数据和信息安全地实现迁移。它还提供对诸如域名系统（DNS）和轻量级目录访问协议（LDAP）等由源云托管应用程序服务的透明访问。NetScaler Cloud Bridge创建了一个对源云DMZ逻辑扩展的覆盖网络，以确保目标云虚拟局域网（VLAN）中的设置与DMZ VLAN中的设置相同。

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从脑科学的角度分析物联网、 云计算、 大数据和互联网的关系

热度 3 liufeng 2013-5-20 23:10

作者 刘锋 1 脑科学与互联网 　　本世纪初，随着互联网的发展，不断有新的应用和概念诞生，其中物联网，云计算和大数据得到了研究者的重点关注，并引起广泛的研究热潮。 　　 　　研究者已经从不同方面对物联网，云计算，大数据进行了深入研究并取得诸多成果。但还存在一些问题等待解决，例如，物联网，云计算，大数据与互联网是怎样的关系,它们之间又是如何区分和关联的。本世纪初开始的互联网与脑科学的交叉对比研究，为分析物联网，云计算，大数据与互联网的关系奠定了基础。 　　 　　如果我们观察近20年来互联网出现的新应用和新功能，可以直观的发现互联网与大脑结构具有越来越多的相似性。这些现象包括：打印机，复印机的远程操控，医生通过远程网络进行手术;中国水利部门在土壤，河流，空气中安放传感器，及时将气温，湿度，风速等数据通过互联网传输到信息处理中心，形成报告供防汛抗旱决策使用; Google推出了“街景“服务，在城市中安装安装多镜头摄像机，互联网用户可以实时观看丹佛、拉斯维加斯、迈阿密、纽约和旧金山等城市的风貌等。 　　　 　　　这些新互联网现象分别具备了运动神经系统，躯体感觉神经系统，视觉神经系统的萌芽，基于以上互联网新现象，2008年9月我们发表论文“互联网进化规律的发现与分析 ”,从神经学的角度分析互联网的成熟结构，将其抽象为一个与人类大脑高度相似的组织结构-互联网虚拟大脑。寻找并定位互联网的虚拟听觉，视觉，感觉，运动神经系统，虚拟中枢神经系统等。绘制出互联网的类大脑结构图（图1）。 　　　 　　　　　 　　　　　 图1 互联网虚拟大脑结构图 　　 　　此后科学领域的进展也不断印证互联网与神经学具有交叉对比的可能性，2010年 6月10日 美国南加州大学神经系统科学家拉里·斯旺森和理查德·汤普森 在美国《国家科学院院刊》（PNAS）发表论文“Hypothesis-driven structural connectivity analysis supports network over hierarchical model of brain architecture“ 指出老鼠大脑一小块区域中的神经系统类似互联网结构。拉里·斯旺森的研究表明大脑中互联网式结构的存在可以解释大脑能克服局部损伤的现象，如同互联网任何一个单独部分都可以去掉，但网络其他部分照常工作一样，神经系统也并不是某一部分绝对不可或缺。这个研究从神经学领域证明互联网与神经学具有相关性。 　　 　　2012年11月16日，加州大学圣迭戈分校Dmitri Krioukov在 《Scientific Report》 ，发表论文“Network Cosmology”，也提出互联网与脑神经网络的发展与构造具有高度的相似性。研究组利用计算机模拟并结合多种其他计算，证明在复杂网络的动态发展和控制中，描述大尺度时空结构的因果关系网络的曲线图，是一个具有显著聚类特征的幂函数曲线，和许多复杂网络如互联网、社交网、脑神经网络等有高度的相似性 。Dmitri Krioukov的研究对于互联网虚拟大脑的设想给予了有力的数据支持。 　　　　　　　　　　　　　 　　互联网虚拟大脑的提出和绘制，一方面可以帮助我们预测互联网的未来发展趋势和成熟结构，用神经学的视角研究互联网的运行机理，另一方面希望能够将物联网，云计算，大数据，移动互联网等应用有机的集合起来，通过互联网的类脑结构研究它们之间的区别和联系。 　　 　　 2.物联网与互联网虚拟大脑的关系 　　2005年11月国际电信联盟（ITU）发布了题为《 ITU Internet reports 2005-the Internet of things 》的报告，正式提出了物联网（Internet of things,IOT）一词，这一报告虽然没有对物联网做出明确的定义，但从功能角度，ITU认为“世界上所有的物体都可以通过因特网主动进行信息交换，实现任何时刻、任何地点、任何物体之间的互联、无所不在的网络和无所不在的计算”；从技术角度，ITU认为“物联网涉及射频识别技术（RFID）、传感器技术、纳米技术和智能技术等“。 在世界范围内，物联网还没有统一的定义和结构，比较著名的有欧盟第七框架计划（ Frameworkprogram7，简称FP7）提出的sensei物联网架构，其目标是通过Intnet将分布在全球的传感器与执行器网络（WSAN）连接起来，组成一个真正的世界互联网（Real World Internet RWI），并定义开放的服务访问接口与相应的语义规范来提供统一的网络与信息管理服务. 　　 　　此外，由美国麻省理工学院和英国剑桥大学等７个高校组成AUTO ID实验室,日本东京大学UID中心,韩国电子与通信技术研究所（ＥＴＲＩ），美国弗吉尼亚大学,欧洲电信标准组织（ＥＴＳＩ），法国巴黎第六大学都从不同方面对物联网的架构进行了设计和探讨 。 　　 　　总体上看，物联网重点突出了传感器感知的概念，同时它也具备网络线路传输，信息存储和处理，行业应用接口等功能。而且也往往与互联网共用服务器，网络线路和应用接口，使人与人（Human ti Human ,H2H），人与物（Human to thing，H2T）、物与物（ Thing to Thing,T2T）之间的交流变成可能，最终将使人类社会、信息空间和物理世界（人机槠）融为一体．根据物联网和互联网的区别和关联，我们在互联网虚拟大脑结构图进行了如图2所示的标示，以描述物联网与传统互联网，物联网与互联网虚拟大脑的关系。 　　 图2 物联网与互联网虚拟大脑关系示意图 3 云计算与互联网虚拟大脑的关系 　　　2007年 10月IBM和 Google宣布在云计算领域的合作后, 云计算迅速成为产业界和学术界研究的热点。。IBM 技术白皮书中关于云计算的定义是：“云计算一词用来描述一个系统平台或者一种类型的应用程序。一个云计算平台可按需进行动态部署、配置、重新配置以及取消服务。云计算平台中的服务器既可以是物理的，也可是虚拟的。 “云应用”使用大规模的数据中心以及功能强劲的服务器来运行网络应用程序与网络服务.任何一个用户可以通过合适的互联网接入设备以及一个标准的浏览器就能够访问一个云计算应用程序.”。 　　 　　云计算的诞生有其历史根源，随着互联网的发展，互联网新兴的应用的数据存储量越来越大，互联网业务增长也越来越快。因此互联网企业的软硬件维护成本不断增加，成为很多企业的沉重负担。与此同时，互联网超大型企业如Google，IBM, 亚马逊的软硬件资源有大量空余，得不到充分利用，在这种情况下，互联网从企业各自为战的软硬件建设向集中式的云计算转换也就成为互联网发展的必然。 　　 　　纵观云计算的概念和实际应用，我们可以看到云计算有两个特点，第一，互联网的基础服务资源如服务器的硬件，软件，数据和应用服务开始于集中和统一。第二，互联网用户不用再重复消耗大量资源，建立独立的软硬件设施和维护人员队伍。通过互联网接受云计算提供商的服务，就可以实现自己需要的功能。 　　 　　我们知道大脑的中枢神经系统（central nervous system）在动物的神经系统集中化的过程中，作为其形态上的中心和在机能上的中枢而被分化出来的部位。中枢神经系统有控制和调节整个机体活动的功能。 　　 　　在互联网虚拟大脑的架构中，，互联网虚拟大脑的中枢神经系统是将互联网的核心硬件层，核心软件层和互联网信息层统一起来为互联网各虚拟神经系统提供支持和服务，从定义上看，云计算与互联网虚拟大脑中枢神经系统的特征非常吻合。在理想状态下，物联网的传感器和互联网的使用者通过网络线路和计算机终端与云计算进行交互，向云计算提供数据，接受云计算提供的服务。基于以上分析，我们在图3中标注云计算的位置如下。 　　 　　 　　 　　 图3 云计算与互联网虚拟大脑关系示意图 　　　　　　 4. 大数据与互联网虚拟大脑的关系 　　Nature 早在2008 年就推出了Big Data 专刊。Science 在2011 年2 月推出专刊《Dealing with Data》，主要围绕着科学研究中大数据问题展开讨论，说明大数据对于科学研究的重要性。全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)在2011年6 月份发布了一份关于大数据的详尽报告《Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity》，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。 　　 　　2012年3 月份美国奥巴马政府发布了《大数据研究和发展倡议》 (Big Data Research and Development Initiative) ，投资2 亿以上美元，正式启动“大数据发展计划”。计划在科学研究、环境、生物医学等领域利用大数据技术进行突破。 　　 　　大数据目前尚没有统一的定义，比较有代表性的是3V 定义，即认为大数据需满足3 个特点：规模性(Volume)、多样性(Variety)和高速性(Velocity)。除此之外， IDC 认为大数据还应当具有价值性(Value)，大数据的价值往往呈现出稀疏性的特点。而IBM 认为大数据应该具有真实性(Veracity) 　　 　　随着博客、社交网络、以及云计算、物联网等技术的兴起，互联网上的数据正以前所未有的速度在不断的增长和累积，学术界、工业界甚至于政府机构都已经开始密切关注大数据问题，应该说大数据是互联网发展到一定阶段的必然产物，互联网用户的互动，企业和政府的信息发布，物联网传感器感应的实时信息每时每刻都在产生大量的结构化和非结构化数据，这些数据分散在整个网络体系内，体量极其巨大。这些数据中蕴含了对经济，科技，教育等等领域非常宝贵的信息，大数据的研究就是通过数据挖掘，知识发现和深度学习等方式将这些数据整理出来，形成有价值的数据产品。提供给政府，行业企业和互联网个人用户使用和消费。 　　 　　我们在论文“互联网与神经学的交叉对比研究”中对互联网虚拟大脑的信息层定义时，曾经这样描述““互联网的信息成爆炸式增长，这些信息的形式包括文字，二维图片，文档，视频，声音，三维图像等，分布在互联网的服务器，路由器，交换机，用户终端和互联网虚拟神经系统里。我们将这些分布在互联网中的信息统称为互联网虚拟大脑的信息层或数据海洋。” 　　 　　我们在前文阐述过，以云计算为代表的互联网新应用的兴起，表明互联网基础服务无论从硬件，软件还是数据信息都在向集中和统一的方向发展。也就是说，未来的大数据还将具备一个新的特性-统一性（Unity）。可以预见，当大数据的容量进一步增加，存储方式进一步趋向集中。大数据将逐步形成互联网虚拟大脑的信息层（数据海洋）。因此，我们在图4中对大数据进行标注如下。 　　 图4 大数据与互联网虚拟大脑关系示意图 　　　　　 5. 总结 本文在互联网虚拟大脑结构图的基础上，分析了互联网与物联网，云计算和大数据的关系，标识出物联网，云计算，大数据和传统互联网在互联网虚拟大脑结构图的位置。说明基于神经学建立的互联网虚拟大脑架构可以有效的统一互联网发展过程中产生的新应用和新概念。 下一步我们可以使用更多神经学的知识分析互联网，物联网，云计算和大数据的运行模式和发展趋势。值得研究的方向包括：能否使用神经反射弧的原理分析物联网和云计算之间的交互方式，能否用神经元的结构分析社交网络与物联网的结合趋势，能否通过“互联网虚拟大脑智商“的测试设计分析大数据研究的进展情况。这些方向的研究我们将在以后的讨论中阐述。

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协同高性能计算、网格和云 - IEEE 今日计算每月主题2013年第5期

tjhuang 2013-4-30 21:01

协同高性能计算、网格和云 客座编辑导言 • Art Sedighi • 2013 年 5 月 英文原文请见：http://www.computer.org/portal/web/computingnow/archive/may2013 与把网格、云和高性能计算（ HPC ）这三种方法相互割裂开来的做法不同，今日计算本月主题的焦点是这些方法的互操作以及前进道路上可能会出现的问题。 高性能计算、网格和云的协作 本期主题首篇文章是来自 Stelios Sotiriadis 及其同事的《从元计算到互操作的基础设施》，这篇文章高屋建瓴，探讨了这些技术的适用对象： · HPC 的特点是应用和底层的同质基础设施之间紧密耦合，重点集中在客户自有环境的速度和性能。 · 网格计算的应用和基础设施之间的耦合度低。由于虚拟组织允许节点异质且分散在不同地理位置，因此应用对位置不敏感。重点是并行和分布式计算，对共享基础设施的访问受限。 · 云计算的应用和下层基础设施之间几乎没有耦合性可言。重点聚焦对可公开访问基础设施的按使用计费及随时随地的计算资源动态配置，较低的服务水平协议（ SLA ）一般是可接受的。 没啥新鲜，对不对？差不多是这样。最近几年，协调和整合这些看似不同的环境一直令人纠结。 Sotiriadis 和同事提出了元调度器（ meta-scheduler ）的概念，能够将工作负载在这三种环境之间迁移。他们的文章着眼于本领域的当前研究点，特别是三种方法之间的鸿沟。 元调度协助整合 元调度器可以是集中的，也可以是无中心的，但最终目标都是在一个管理层下把多个环境整合在一起。 Thomas Rings 和 Jens Grabowski 在《云计算与网格计算基础设施整合实战》中展示了这种方法。他们认为元调度器必须能应对以下挑战： · 异构资源， · 跨本地和远程地点和环境的管理和调度， · 资源可能来来去去的动态环境； · 分散的地理位置， · 多资源类型和多地点下的负载平衡， · 故障和重新调度，以及 · 安全约束。 这方面的研究虽然已经很多，但实际上才刚刚开始触及问题表面。 Rings 和 Grabowski 采取了非常务实的方法，专注于把一个网格内环境和亚马逊 Web 服务（ AWS ）的公共云计算基础设施整合起来。在他们所谓的“云服务中的网格（ grid-in-cloud-services ）”中，作者使用“计算资源的统一接口（ Uniform Interface to ComputingResources ， Unicore ）”把私有 IaaS 云（基础设施作为服务， infrastructure-as-a-service ）”在亚马逊公共 IaaS 云中进行实例化。这里的 Unicore 网关（或元调度器）控制内部网格和“云服务中的网格”基础设施之间的负载均衡。这是迈向互操作性的重大一步，特别是勾勒展示了这一领域仍然存在的挑战。 SLA 管理 假若我们解决了整合外部云和内部网格或高性能计算环境的总体体系结构这个挑战，下一个进入舞台中央的就是定价问题，一个特别原因是它涉及到 SLA 、 SLA 管理和服务选择。也就是说，一旦我们弄清楚如何动态地转移负载，我们是否就能创造一个现货市场，即用户可以根据当前 SLA 和目标价格选择服务提供商，而资源可以立即购买和交付。例如，下午他们用便宜价格从一家供应商获得较低的 SLA ，而上午则向另一供应商付出高价，以满足更高的服务级别需求。 我们的目标是把灵活性提高到一个新的水平，这样我们就能根据 SLA 和价格在多个云供应商之间进行迁移和负载平衡。考虑到这一点， Christoph Redl 和他的同事撰写的《网格和云计算市场中 SLA 自动匹配和供应商选择》讨论了一种 SLA 模板的实现，这种模板可用于谈判（ SLA 匹配）和法律合同签订（实时提供商选择）。通过 Web 服务标准——例如 WS- 协议或 WSLA ——进行实现，他们提出的 SLA 模板包含了机器学习算法进行合同谈判和达成所需要的数据（例如 SLA 指标、参数和服务水平的目标）。机器学习算法采用了 MAPE 风格的控制回路： 1 ）监视（ M onitor ）学习进度与建议， 2 ）分析（ A nalyze ）添加到数据库中的新知识， 3 ）规划（ P lan ）训练和修订， 4 ）执行（ E xecute ）训练。 负载平衡和博弈论 最后一篇主题文章是 Qin Zheng 和 Bharadwaj Veeravalli 的《论云计算系统中相互了解情况下最优定价和负载均衡策略的设计》，给出了解决 Redl 及其同事所提问题的策略。作者从博弈论角度对负载平衡进行深入研究（这是我特别感兴趣的一个话题，因为和我博士论文的研究工作密切相关，见 http://phd.artsedighi.com ）。底层系统的“博弈”——例如为了防止他人获取访问权而对基础设施进行压倒性的请求——会对其他用户的 SLA 造成不利影响。与此相反，资源预约系统不能被“博弈”，因为它对资源的划分并不根据用户的需要或要求而变化。其他方法也可以防止或至少减少“博弈”系统的能力。 Redl 和他的同事考察了提供商如何使用价格差异来防止“饥饿时间”，即因为系统被“博弈”而造成用户的服务请求被延迟，这与当前模型相左，当前模型寻求并发用户之间平均（或封顶）地使用，从而防止任何用户有机会“饿死”别人。网格环境中的竞争不如公共云中那样激烈，因为在公共云中用户相互合作对自己没有益处。在云计算环境中，两个用户可能代表相互竞争的不同公司，因此没有兴趣与对方合作。 提供各种定价模型也可以帮助运营商最大限度地提高收入和增加使用量。作者的研究表明，服务提供商（内部的或外部的）简单地变化使用价格比强加限制或其它类似政策更容易影响用户行为。这似乎是显而易见的，但在充满不合作用户的云环境中，价格设置错误会导致收入下降，因为这样云就可能不再代表最有吸引力的选择。最终，这里的目标是建立体现了纳什均衡点的市场，在那个点上，没有一个单一服务提供商能够期望在改变价格的同时能指望利润增加。 结论 除非可以完全脱离当前环境（例如当旧服务器都寿终正寝时），在云计算向业已投资高性能计算和网格计算的领域渗透过程中，把高性能计算、网格计算和云环境进行高效的无缝集成和互操作都是一个重要挑战。从应用角度来看，最终用户关心的主要是他们的 SLA 和相关费用。把云的动态配置和适应能力引入到高性能计算和网格计算环境，可以使用户在满足服务水平需要方面进行权衡决策，本月主题的文章探索了能够实现互操作性的一些方法。 Art Sedighi 是在纽约市工作的一名自由顾问，专注于基础设施设计和实施。他拥有伦斯勒大学的计算机科学硕士学位和约翰斯·霍普金斯大学的生物技术和生物信息学硕士学位。 Sedighi 目前正在攻读纽约州立大学石溪分校的应用数学博士学位。请在 http://phd.artsedighi.com 访问他的博客和博士学位状态。他的联系电邮是 sediga@alum.rpi.edu 。 （ 黄铁军 译）

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大数据时代的情报学

热度 3 terahertz 2013-4-28 11:14

通过对情报学相关期刊上的几篇文献，进行简单梳理。 1 ，大数据时代的情报学挑战与机遇 大数据的价值链与传统情报工作的价值链一致。 大数据工作与 “ 事实数据 + 工具方法 + 专家智慧 ” 的情报方法有效契合。 大数据的推进能够为传统情报学提供有力的数据处理分析工具和方法。 大数据的发展能够更凸显情报学的应用价值。 贺德方 , 大数据环境下的情报学 . 数字图书馆论坛 , 2012(11): 2-5. 2，大数据时代的情报领域转变 单一领域情报研究转向全领域情报研究、综合利用多种数据源、注重新型信息资源的分析、强调情报研究的严谨性和情报研究的智能化五个方面。 李广建,杨林. 大数据视角下的情报研究与情报研究技术 . 图书与情报,2012,(06):1-8. 3，大数据时代的竞争情报 3.1 竞争情报发展动向 重心向移动互联网转移； 更加重视动态竞争情报； 云计算成为竞争情报系统的基础； 反竞争情报任重道远。 刘高勇,汪会玲,吴金红. 大数据时代的竞争情报发展动向探析 . 图书情报知识,2013,(02):105-111. 3.2 企业竞争情报发展方向、 挑战 与对策 大数据时代企业竞争情报研究的发展方向有：应重视数据和信息的集成、注意对数据的清洗与过滤、关注新的数据类型的挖掘分析方法、促进数据分析的可视化、探索大数据新的分析技术和工具的应用等。 黄晓斌,钟辉新. 大数据时代企业竞争情报研究的创新与发展 . 图书与情报,2012,(06):9-14. 企业竞争情报挑战，包括情报存储问题、情报分析问题、情报安全问题以及人才紧缺问题。 应对策略有：树立基于大数据的情报意识；组建具有大数据分析能力的竞争情报团队；构建基于云计算的企业竞争情报系统和加强情报安全制度建设。 吴金红,张飞,鞠秀芳. 大数据:企业竞争情报的机遇、挑战及对策研究 . 情报杂志,2013,(01):5-9 3.3 企业竞争情报系统 提出基于大数据的企业竞争情报系统模型 , 即由情报数据采集子系统、情报数据策管子系统、情报数据分析子系统、情报数据服务子系统以及协调控制子系统五部分组成 黄晓斌,钟辉新. 基于大数据的企业竞争情报系统模型构建 . 情报杂志,2013,(03):37-43.

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[转载]云计算应用否极泰来？

libing 2013-4-28 09:04

​ ​ 利用云计算技术打造的智能停车系统可以为用户提供停车导航、车位预定及错时停车等服务。 图片来源：www.sg560.com ■本报记者 原诗萌 一辆汽车在高速公路上飞驰，车旁不时有其他汽车驶过，坐在驾驶员位置的科研人员双手并未放在方向盘上，但汽车依然在平稳地行驶。 在4月7日举行的首届中国国际云计算技术和应用研讨会上，中国工程院院士李德毅展示的上述视频吸引了众多与会者的目光。 这辆汽车之所以能够实现无人驾驶，除了感知周围环境的激光雷达和安装在后备厢里的计算机外，基于云计算的位置服务也贡献颇多。“位置服务已成为务实推进云计算的示范案例。”李德毅说。 除了位置服务，在与研讨会同期举行的中国国际云计算技术和应用展览会上，还展出了利用云计算打造的智能停车系统，以及面向教育、医疗等行业的云计算整体解决方案。 种种迹象表明，中国的云计算发展潜力正在释放，应用走向纵深。 产业复苏期 对IT从业者而言，云计算都已不再是个陌生的概念。时下人们更关心的，是云计算落地的情况。 咨询机构高德纳（Gartner）提供的技术成熟度曲线，或许可以解决人们的上述疑问。这一曲线将某种技术的成熟过程划分为5个阶段，分别是萌芽期、过热期、低谷期、复苏期和成熟期。根据这一曲线图，云计算当前正处于从低谷转向复苏的关键节点上。 “云计算产业已经到达‘幻想破灭期’，这是极为正面的市场信息，接近否极泰来的阶段。”中科院计算所研究员许鲁说。在他看来，云计算只有走过这个阶段，才能迎来新的发展。 国家信息化专家咨询委员会委员高新民也指出，云计算作为一个产业，最近几年已经从概念进入到实践阶段。而由于云计算的特点是把计算资源变成服务提供给使用者，因此云计算对各行各业的影响力也将逐渐显现。 与此同时，国家也将在政策层面进一步推动云计算的发展。国家信息中心专家委员会副主任宁家骏在会上透露，国家发展改革委与工信部等联合制定的关于云计算产业健康发展的指导意见将很快下发，云计算也将进入新一轮快速发展的阶段。 应用待培育 可呈现出的实实在在的应用，始终是云计算领域的焦点。 “云计算产业的发展，最重要的是要有需求和应用的拉动。需求和应用的成熟，是决定这个产业发展的前提条件。”高新民说。 不过从国内情况来看，云计算的应用并不均衡。高新民指出，目前在互联网产业圈，云计算的应用比较成熟，企业利用云计算提供的服务也受到了广大客户的欢迎和接受。但总体而言，我国云计算的需求和应用还需要进一步去培育和创造。 事实上，一些新的变化已经开始发生。在本届展览会上，北京云基地展台上展出的新型智能停车系统吸引了不少参展者的关注。据记者了解，该系统利用了物联网和云计算技术，通过将分散的数据进行集中，实现了对不同地点停车场的远程在线管理，并可以为用户提供停车导航、车位预定及错时停车等功能。 长城电脑则展示了自己在教育、医疗、交通、物流和零售等多个领域的云计算解决方案。 随着应用的不断深入，云计算的地位和作用也不断得到提升。 2012年11月，知名经济期刊《经济学人》公布了2012年创新大奖，该奖项从经济效益、社会影响力和科技成就三个维度进行遴选，云计算服务提供商Salesforce.com的首席执行官Marc Benioff获得了该创新大奖的流程和服务奖。该公司通过基于云计算的软件即服务产品（SaaS）改变了软件行业。截至2012年12月31日，Salesforce.com的营收为23亿美元，客户数超过10万家。 而在工信部软件服务业司司长陈伟看来，在当前快速发展的物联网、移动互联网、大数据和智慧城市背后，云计算均将起到基础和支撑的作用。 “对于把握新一轮信息技术革命而言，抓住了云计算，我认为就抓住了本质和关键。”陈伟说。 市场空间广阔 与此同时，我国云计算产业也面临着重大的发展机遇。永竹投资的投资顾问郭施亮在本届研讨会上指出，2012年全球云计算的规模为1072亿美元。但值得注意的是，中国公共云服务市场的规模仅为35亿元人民币，与欧美等发达国家差距很大，因此市场空间也更为广阔。 尽管发展速度较快，但我国云计算市场规模相对来说还比较小。“随着未来网络需求的不断增长，以及信息化的深入发展，广大用户对云计算的认识和接受会逐步增长，因此云计算在市场方面的能量释放是必然的。”高新民说。 不过在未来的发展过程当中，我国的云计算产业也有一些问题亟待解决。 首先是技术的问题。高新民指出，在大规模的资源管理和调度、大数据的应用和处理，以及安全和监控等方面，还需要进一步的技术突破。 与此同时，云计算的服务能力也有待增强。高新民指出，我国云计算目前企业规模小，能力有限，所提供的服务模式也比较单一。 此外，如何让云计算健康有序地发展，也是与会者关心的话题。宁家骏特别强调，云计算应避免类似光伏产业的悲剧。 对于发展中的问题，陈伟并不讳谈。他表示，我国云计算还处于发展初期，难以避免出现一些问题，比如缺乏战略规划和布局。 “确实有一哄而上、重复建设的问题，个别地方甚至违背了云计算建设的节约、绿色、节能的初衷，不管有没有条件都想上，这就把云计算中心变成了风险中心、能耗中心、成本中心和问题中心，这应该是值得我们高度重视的。”陈伟说。 李德毅则强调宽带对于云计算发展的作用。“如果宽带没有达到相应的指标，云计算中心难免成为能耗中心和成本中心。” 关于云计算的下一步工作思路，陈伟指出，应立足应用需求，大力培育各种重要的应用典型，把国民经济和社会发展对云计算服务的重大应用需求释放出来。与此同时，也要统筹考虑云计算中心建设和服务能力建设，避免盲目跟风和重复建设。 应立足应用需求，大力培育各种重要的应用典型，把国民经济和社会发展对云计算服务的重大应用需求释放出来；与此同时，也要统筹考虑云计算中心建设和服务能力建设，避免盲目跟风和重复建设。 《中国科学报》 (2013-04-10 第2版 技术经济周刊)

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云应用程序抽象模型

isaer 2013-4-18 12:44

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云计算体系理解

isaer 2013-4-18 12:36

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《云计算与软件服务工程创新发展高峰论坛》成功举行

热度 1 libing 2013-4-12 08:49

2013年3月29~30日，《云计算与软件服务工程创新发展高峰论坛》在武汉大学计算机学院多功能报告厅成功举行。本次论坛是一次中国工程院携手湖北省地方的院地合作科技活动，由中国工程院主办，湖北省科学技术厅、中国工程院电子与信息学部以及武汉大学承办。 本次论坛的主题是“云计算与软件服务工程创新发展”。云计算是互联网时代信息基础设施与应用服务模式的重要形态，是新一代信息技术集约化发展的必然趋势。它以资源聚合和虚拟化、应用服务和专业化、按需供给和灵便使用的服务模式，提供高效能、低成本、低功耗的计算与数据服务，支撑各类信息化的应用。发展云计算、运营云服务，对于促进技术增长，提供公共服务水平，转变发展方式具有重要的作用。因此，本次论坛的召开对深化研究云计算与软件服务的发展与创新具有重要的推动作用。 论坛开幕式由武汉大学科学发展研究院候祚勇副院长主持，武汉大学副校长周创兵教授、湖北省科学技术厅杜耘副厅长分别致辞。张尧学院士、李德毅院士、陈俊亮院士、倪光南院士、杨士中院士、吾守尔•斯拉木院士、刘经南院士、龚健雅院士等13位信息领域专家作了精彩学术报告，涉及的内容主要包括：云计算操作系统及其应用，软件服务工程的发展趋势与展望，智能服务平台及其应用，云服务互操作与虚拟化管理的方法及其ISO标准化系列与应用，云仿真的研究与应用，大数据与位置服务，空间信息云服务平台的关键技术与挑战，智慧城市的概念、支持技术及应用，大数据研究的挑战性问题，国家西向信息通道及大数据处理，大数据与云计算双向融合的挑战与机遇，统一信息网UIN的架构研究与挑战等。 与会院士专家结合国内外研究近况，针对云计算相关前沿研究中的发展趋势与科学问题进行了详细介绍和深入剖析。专家认为：“社交网络、云计算、移动互联网、大数据”并称为目前4大新型信息技术，新技术催生新的产业模式。软件工程逐步向架构服务化、服务生命化、服务平台化、软件移动化发展。云计算带来了价值链的变化，大数据导致从数据里学习和发现规律的数据科学，其作用也在于体现价值，而不仅是发现知识。云计算是大数据的支撑，软件服务是大数据的引擎。智慧城市是是数字城市、物联网、云计算相结合的产物，更注重信息资源整合集成，更强调城市管理协调统一。智能化网络服务作为现代服务业重要支持技术，对智慧城市的城市管理和大众服务具有广泛的前景。位置服务应该成为我国云计算的示范应用，基于云计算理念的网络化建模与仿真将成为仿真系统工程的核心技术。 武汉大学校长李晓红院士在百忙之中亲临现场倾听院士们的精彩报告，代表学校感谢诸位院士专家莅临武汉大学。国内外专家学者、政府官员、业界代表以及校内外师生300余人参加了本次论坛。 各位院士专家的报告围绕论坛主题，语言深入浅出，条理清晰、逻辑严密，令在场的师生享受到了一场难得的、高级别的“学术盛宴”。报告会后，他们还与师生们进行了热烈地交流，并耐心解答了在座师生提出的问题，并展开热烈讨论。本次论坛对于推动湖北信息科技领域的学术繁荣，促进湖北省科教人才资源优势转化为经济社会发展优势具有重要意义。 3月30日下午，与会院士专家还前往软件工程国家重点实验室进行学术考察。专家们认为软件工程国家重点实验室在云计算与软件服务等领域开展了许多有价值的基础性、原创性研究工作，希望将取得的学术成果更好地服务于国家的经济社会发展。

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第五届中国云计算大会

热度 2 huangfuqiang 2013-4-11 08:04

2013年6月5-7日，国家会议中心·北京 为了更好地把握云计算发展趋势，交流云计算发展成果，促进云计算的应用，在国家发展和改革委员会、工业和信息化部、北京市政府、中国科学技术协会的指导下，中国电子学会于2013年6月5-7在北京举办“第五届中国云计算大会”。 此次会议继承了前四届大会的成功经验，以全新的国际视野，洞悉全球云计算发展趋势；并从应用出发，探讨云计算与大数据、云计算与移动互联网、云安全及云计算行业应用等焦点话题。本次大会还将特别设立云计算服务展示区域，交流国际云计算最新研究成果，展示国内云计算试点城市发展成就，分享云计算发展经验，促进全球云计算创新合作。 http://www.ciecloud.org/2013/index.html

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云计算与软件服务工程创新发展高峰论坛

热度 2 Haines 2013-3-29 21:30

2013年3月29日（周五）上午8:30， 地点：武汉大学计算机大楼8楼学术报告厅 8:30—9:00开幕式 学术报告 9:00—9:50李德毅院士，“大数据与位置服务” 9:50—10:10中间休息 10:10—10:50倪光南院士，“迎接大数据时代的来临” 10:50—11:30吾守尔.斯拉木院士，“国家西向信息通道及大数据处理” 11:30—12:00张良杰教授,“服务化软件工程的发展趋势与展望” 时间：2013年3月29日（周五）下午14:30开始，地点：计算机大楼8楼学术报告厅 学术报告 14:30—15:20张尧学院士 TransOS:云计算操作系统及其应用” 15:20—16:10杨士中院士，“统一信息网UIN的架构研究与挑战” 16:10—16:30中间休息 16:30—17:10李伯虎院士，柴旭东教授，“云仿真的研究与应用” 17:10—17:50李德仁院士，龚健雅院士，“智慧城市：概念、支持技术及应用” 时间：2013年3月30日（周六）上午8:30开始，地点：计算机大楼8楼学术报告厅 学术报告 8:30—9:20陈俊亮院士，“北邮智能服务平台及其应用” 9:20—10:10刘经南院士，“空间信息云服务平台的关键技术与挑战” 10:10—10:30中间休息 10:30—11:00李国杰院士，程学旗研究员，“大数据研究的挑战性问题” 11:00—11:30倪明选教授，“以表里融通，求道识虚远——大数据与云计算双向融合的挑战与机遇” 11:30—12:00何克清教授，“云服务互操作与虚拟化管理的方法及其ISO标准化系列与应用”

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大数据时代下科研数据的共享及处理

shawn360 2013-3-27 13:36

1 、大数据、云计算与科研数据 ² 什么是大数据？ n 引发大数据热的几个因素（技术成熟、应用推动） n 大数据的特征（ 4V 论 VS 周涛论） ² 大数据与云计算的关系 n 一个硬币的两面 n 大数据与云计算的“惺惺相惜” ² 大数据对科研范式的影响 n 微软的预言：第四范式 n 数据密集型科学的三个基本活动 n 大数据与科研数据关系 n 科研数据的困惑 2 、科研数据共享服务实践与挑战 ² 科研数据共享的意义 ² 科研数据共享的价值所在 ² 数据堂的科研数据共享实践 n 科研数据云计算 n 科研机构数据专区 n 科研数据直通车 n 数据挖掘竞赛 3 、科研数据 / 研发数据的处理应用 ² 大数据应用跑到了科研前面 ² 大数据处理一般流程 ² 科研数据处理应用案例 n 图片、视频、语音、文本等非结构化数据的处理 n 应用场景及学科相关 4 、结语 ² 大数据生态环境 ² 不仅仅是进化 报告于2013年3月25日中国科学院国家科学图书馆智慧信息中心

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[转载]国家电子政务“十二五”规划

Amywee 2013-3-25 16:11

国家电子政务“十二五”规划 【发布时间:2012年04月13日】 【来源：信息化推进司】 【字号： 大 中 小 】 摘自:http://xxhs.miit.gov.cn/n11293472/n11295327/n11297217/14562026.html 　　 　　前言 　　大力推进国家电子政务发展是国家“十二五”的重要任务，是落实科学发展观、深化改革开放、加快转变经济发展方式的必然要求，是党委、人大、政府、政协、法院、检察院系统各级政务部门政务工作的组成部分，是政务部门提升履行职责能力和水平的重要途径，也是深化行政管理体制改革和建设人民满意的服务型政府的战略举措。依据《2006-2020年国家信息化发展战略》、《中华人民共和国国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》，制定本规划，作为“十二五”期间推动国家电子政务发展的指导性文件。 　　一、发展成绩和形势 　　（一）“十一五”期间电子政务发展成绩 　　党中央、国务院高度重视国家电子政务发展。“十一五”期间，国家电子政务快速发展，电子政务在改善公共服务、加强社会管理、强化综合监管、完善宏观调控等方面发挥了重要作用，促进了政府职能转变，已成为提升党的执政能力和建设服务型政府不可或缺的有效手段。 　　地方和部门电子政务建设普遍开展，组织体系不断健全，专业技术队伍建设不断加强。推动电子政务发展的政策、制度和标准规范继续完善，许多地方制定了相关法规。围绕经济和社会发展的需要，电子政务应用深入推进，富有成效的典型应用不断涌现。中央和省级政务部门主要业务电子政务覆盖率已经达到70%。金关、金税、金盾、金审等一批国家电子政务重要业务信息系统应用进一步深化，取得更大的经济和社会效益。宏观经济管理、财政管理、进出口业务管理等宏观调控信息系统在有效应对国际金融危机冲击、保持经济平稳较快发展方面发挥了重要作用。教育、医疗、就业、社会保障、行政审批和电子监察等方面电子政务积极推进，改善和增强了政府为社会公众提供服务的能力和水平。食品药品安全、社会治安、安全生产、环境保护、城市管理、质量监管、人口和法人管理等方面电子政务应用持续普及，加强和提升了社会管理能力和水平。县级以上政务部门普遍建立政府网站，积极开展政府信息公开、网上办事和政民互动等服务。电子政务基础设施建设取得成效，国家电子政务网络初步满足党委、人大、政府、政协、法院、检察院各系统推进业务应用的需要，技术支撑能力明显提高。电子政务信息安全保障系统普遍建立，管理制度规范逐步健全，网络与信息安全保障能力明显提升。 　　（二）“十二五”时期电子政务发展形势 　　“十二五”时期是我国全面建设小康社会的关键时期，是深化改革开放、加快转变经济发展方式的攻坚时期。国家电子政务发展面临新的环境和要求，正处于转变发展方式、深化应用和突出成效的关键转型期。 　　“十二五”时期，我国改革开放继续深化，加强和改善宏观调控，保持经济平稳较快发展任务加重；保障和改善民生，推进基本公共服务均等化进程加快；加强和创新社会管理，建设资源节约型、环境友好型社会形势紧迫；加快转变政府职能，加大行政审批制度改革力度，进一步加强行政管理创新和服务型政府建设要求更高，这些都对电子政务发展提出了更新更高要求。电子政务依托的信息技术手段发生重大变革，超高速宽带网络、新一代移动通信技术、云计算、物联网等新技术、新产业、新应用不断涌现，深刻改变了电子政务发展技术环境及条件。经济社会发展需求和技术创新为国家电子政务发展提供了难得的历史机遇，必须扎实落实科学发展观，努力转变电子政务发展方式，大力推进国家电子政务健康持续发展。 　　面对新的形势，必须清醒地认识到电子政务发展中存在着一系列严峻挑战：对发展电子政务作用的认识亟待进一步提高，需要大力提升政务与技术融合程度，不断缩小应用成效与服务型政府建设需要之间的差距；符合电子政务科学发展的体制机制亟待健全，需要着力改变统筹不足、政出多门、分散建设、低水平重复、投资浪费等现象；国家电子政务统筹规划和顶层设计亟待加强，需要着力改变应用发展水平不高和政务信息资源开发利用不足等现状，加大解决行业与地方间条块矛盾突出、信息共享和业务协同难以推进等问题的力度；电子政务建设对国家信息产业发展的拉动作用亟待提升，需要努力提高安全可靠信息技术和产品应用水平，切实转变电子政务信息安全保障薄弱的现状。必须科学判断和准确把握发展趋势，采取更加有力的措施，集中力量解决国家电子政务发展中的突出矛盾和问题。 　　二、指导思想和发展方针 　　（一）指导思想 　　以邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导，深入贯彻落实科学发展观，紧紧围绕全面建设小康社会的总目标，以电子政务科学发展为主题，以深化应用和注重成效为主线，转变电子政务发展方式，充分发挥电子政务应用成效，服务经济结构战略性调整，服务保障和改善民生，服务加强和创新社会管理，促进服务型政府、责任政府、法治政府和廉洁政府建设，走一条立足国情、讲求实效、面向未来的电子政务发展道路。 　　（二）发展方针 　　1. 必须坚持将科学发展观贯穿电子政务发展全过程。加快转变电子政务发展方式，坚持统筹规划，抓好顶层设计，强调政务与技术深度融合，深化电子政务应用，突出发展质量，注重可持续全面协调发展。 　　2. 必须坚持把以人为本和构建和谐社会作为电子政务发展的出发点和落脚点。以服务社会公众为中心，围绕解决经济社会重大问题和突出矛盾，把保障和改善民生、促进社会和谐稳定、保持经济平稳较快发展作为发展重点，加快服务向基层延伸，提升服务效率和质量，使电子政务惠及全民。 　　3. 必须坚持把深化应用和突出成效作为电子政务发展的根本要求。切实以提高各级政务部门履行职责能力为目标，优化业务流程，创新服务模式，强化应用推广，加大政务信息资源开发、利用和管理力度，大力推动信息共享和业务协同，突出建设集约化、应用平台化、服务整体化，进一步提高电子政务的经济和社会效益。 　　4. 必须坚持创新发展和加强管理的有机统一。积极探索新技术在电子政务中的应用，构建互联互通和高效服务的技术应用体系。顺应发展形势需要，进一步健全管理体制机制，加强建设、运行和服务管理，开展考核评估，加大安全可靠产品的研发和应用力度，带动信息产业发展，提升信息安全保障能力。 　　三、发展目标 　　“十二五”期间，电子政务全面支撑政务部门履行职责，满足公共服务、社会管理、市场监管和宏观调控各项政务目标的需要，促进行政体制改革和服务型政府建设的作用更加显著。 　　——电子政务统筹协调发展不断深化。全面推进电子政务顶层设计，符合科学发展的电子政务工作体制和机制不断完善，统筹协调能力不断提高。 　　——应用发展取得重大进展。县级以上政务部门主要业务基本实现电子政务覆盖，政务信息资源开发利用成效明显。政务部门主要业务信息化覆盖率，中央和省级超过85%，地市和县区分别平均达到70%、50%以上。 　　——政府公共服务和管理应用成效明显。县级以上政府社会管理和政务服务电子政务水平明显提高，社会管理和政务服务事项电子政务覆盖率平均达到70%以上。县级以下街道（乡镇）和社区（行政村）的政务服务事项电子政务覆盖率分别平均达到50%、30%以上。 　　——电子政务信息共享和业务协同取得重大突破。县级以上政府普遍开展跨地区、跨部门信息共享和业务协同，共享内容和范围不断扩大，业务协同能力不断增强。主要业务信息共享率平均达到50%以上。 　　——电子政务技术服务能力明显加强。电子政务基础设施建设不断发展，专业技术服务水平持续提升，应用支撑服务能力明显提高。电子政务网络互联互通率平均达到85%以上，专业技术服务机构技术服务达标率平均达到60%以上。 　　——电子政务信息安全保障能力持续提升。县级以上地方电子政务信息安全管理制度普遍建立，信息安全基础设施不断发展，安全可靠软硬件产品应用不断加强，信息系统安全保障取得显著成绩。 　　四、发展方向和应用重点 　　（一）加快推动重要政务应用发展 　　1. 推进业务应用协同发展。坚持统筹协调，充分发挥电子政务基础设施作用，围绕解决经济和社会发展的重点难点问题，优先推进经济运行、财政管理、综合治税、强农惠农、城市管理、国土管理、住房管理、应急指挥、信用监管等一批重要协同业务应用。加大行业与地方应用发展的条块结合统筹力度，努力构建基础统一与应用协同的电子政务应用整体发展格局。兼顾行业与地方业务应用发展，行业业务应用发展纵向部署要充分考虑地方实际，加强与地方应用建设和发展衔接。地方要加强行业与当地应用的统筹协调，建设内容纳入当地电子政务规划和年度计划，做好配套工作，满足行业业务应用要求，确保纵向互联互通的行业电子政务应用整体发展。 　　2. 推进部门业务应用发展。围绕信息化环境下提升执政和履职能力需要，加强统筹规划和顶层设计，统筹推进政务部门业务应用发展，全面支撑社会主义经济建设、政治建设、文化建设、社会建设以及生态文明建设发展。加强重要信息系统建设，不断扩大应用规模，逐步实现应用全业务、全流程和全覆盖，推动政务与技术深度融合，充分发挥应用成效。加强国民经济预测预警应用功能建设，提高信息分析和利用能力，创新分析研判的方式和手段，提高各类突发事件的应急应对能力，提升宏观调控和科学决策水平。推进法规、规章、政策制定和实施管理，加强实施情况信息采集和落实成效分析评估，支持动态调整，增强科学决策能力。加强信息综合利用，强化信息分析研判，提高宏观调控的科学性和预见性，增强针对性和灵活性。推进国家级全民健康保障、住房保障、社会保障、药品安全监管、食品安全监管、能源安全、安全生产监管、市场价格监管、金融监管、社会信用体系等重点工程建设。 　　3. 强化政府网站应用服务。加强政府网站建设和管理，促进政府信息公开，推动网上办事服务，加强政民互动。加大政府网站信息公开力度，不断丰富公开信息内容，提高公开信息质量，增强信息公开的主动性、及时性和准确性。大力提升政府网站网上办事能力，以社会公众为中心，扩大网上办事服务事项，优化办事流程，不断提高网上办事事项的办事指南、表格下载、网上咨询、网上申请、结果反馈等五项服务功能覆盖率，提高便捷性和实效性。推进政府网站政民互动服务发展，建立健全公众意见及问题的受理、处理及反馈工作机制，实现网上信访、领导信箱、在线访谈等互动栏目的制度化和规范化，注重民意收集与信息反馈，保障人民的知情权、参与权、表达权、监督权。加强政府网站服务保障和运行维护保障，建立相关制度，明确各方责任，加大管理力度，开展绩效评估和考核，大力提高政府网站服务能力。 　　（二）加强保障和改善民生应用 　　1. 深化保障和改善民生应用。加快推进劳动就业、社会保障、医疗卫生、教育、文化等应用服务，促进基本公共服务体系建设发展。加快推进劳动就业应用，提供公共就业信息发布、需求预测、跟踪监测和失业预警等服务，促进构建和谐劳动关系。统筹推进城乡社会保障应用，覆盖社会保险、社会救助、社会福利等社会保障业务。完善医疗卫生应用，健全覆盖城乡居民的基本医疗和药品供应服务体系，拓展新型农村合作医疗服务覆盖面。完善重大疾病防控等专业公共卫生业务应用，提高重大突发公共卫生事件的处置能力。完善教育和文化行政管理信息化应用，促进教育公平，为公众提供优秀文化资源服务。推进交通运输管理应用，促进综合交通运输体系不断完善。加强水资源管理应用，提高水量水质监测能力，确保水资源安全。 　　2. 加强县级政府和基层政务服务应用。加大县级政府政务公开和政务服务应用推进力度，不断创新政务服务方式和手段，促进基本公共服务体系建设的应用发展。依托县级政府电子政务公共基础设施，开展民政、计生、劳动、教育、卫生、公安、农业等政务服务应用，增加服务内容，扩大服务范围，加强业务应用系统互联互通，推进信息共享和业务协同，提高服务水平。深化政务服务中心和各类政务服务窗口等多种渠道服务应用，充分利用已有的基层为民场所和服务设施，推进基层政务服务窗口的应用服务环境建设，配备服务终端、自助终端和辅助设备，加快推进政务服务应用向乡镇（街道）和社区（行政村）的延伸。不断提升基层政务工作人员电子政务应用能力，开展“一站式”服务，为社会公众提供方便优质、多方式全方位的服务，提高基层服务水平，促进基本公共服务均等化。 　　（三）加强创新社会管理应用 　　1. 深化社会管理应用。加快推进维护社会秩序、促进社会和谐、保障人民安居乐业的电子政务应用建设，电子政务要在协调社会关系、规范社会行为、解决社会问题、化解社会矛盾、促进社会公正、应对社会风险、保持社会稳定等方面发挥作用。以解决影响社会和谐稳定突出问题为突破口，深化社会管理应用，逐步建立覆盖全面、跟踪动态、信息共享、功能齐全的社会管理应用服务体系，促进社会管理水平提高。推进实有人口和流动人口管理服务应用，保障人民安居乐业。推进基层社会管理和服务应用，强化基础工作，促进社区和谐稳定。推进公共安全、食品药品安全监管、安全生产监管、应急处置管理等应用，为人民群众提供安全稳定的生活环境。加强生态环境保护应用，确保国家生态安全。推进非公有制经济组织、社会组织管理等应用，推动社会组织健康有序发展。推进信息网络管理应用，提高对虚拟社会的管理水平。大力推进政务公开和权力阳光运行应用，完善权力网上公开运行和电子监察应用，推进公共权力运行、公共资金使用和公共资源交易等领域的综合监控应用，促进行政行为的公开公正和透明廉洁。 　　2. 促进城镇社会管理创新。加大城镇社会管理应用推进力度，进一步创新管理模式，不断提高社会管理科学化水平。加强城镇人口管理和服务应用，支持“以证管人、以房管人、以业管人”新模式，提高管理服务水平。推进社会治安防控应用，实现城镇社会治安有效防控。推进城镇基层社会管理和服务应用，强化城镇社区自治和服务功能，改善自我管理，提升自我教育，强化自我监督。加强突发事件应急处置和管理应用，提升自然灾害和公共突发事件的预测预警、分析评估、应急处置等能力和水平。推进城镇基础设施服务管理应用，建设文明、卫生、宜人、宜居城镇。加快推进依托电子政务平台促进城镇基层社会管理和服务应用向街道和社区延伸，提高社区自治和服务功能，实现城市网格划分、管理联动，构建城市综合管理格局。 　　（四）强化政务信息资源开发利用 　　1. 建设高质量政务信息资源。推进政务部门依据职能建设政务信息资源，逐步覆盖业务活动中产生和获取的各类政务信息。加强政务信息资源建设规划和计划的制定，梳理信息内容，明确程序，建立制度，落实责任，提高质量。大力推进基础信息资源建设，完善基础信息资源体系，动态完善地理、人口、法人、金融、税收、统计等基础信息资源，规范信息采集，保证信息质量，推动应用服务。围绕促进经济平稳较快发展的需要，加强宏观经济、财政、土地、投资、工业经济、科技创新、贸易、商品市场、房地产市场、现代农业、服务业等宏观调控信息资源建设。围绕促进社会和谐稳定的需要，加强食品药品监管、环境保护、公共安全、流动人口、安全生产监管、质量监管、城镇综合管理、网络舆情等社会管理信息资源建设。围绕保障和改善民生的需要，加强劳动就业、教育文化、社会保障、医疗卫生、社会救助等公共服务信息资源建设。 　　2. 加强政务信息资源管理。建立健全政务信息资源管理制度，提高政务信息资源管理能力，明确政务信息管理要求，提升政务信息资源管理水平。加强政务信息资源专业管理队伍建设，建立政务信息资源产生、传输、存储、管理、维护、服务等环节的管理规范和标准，加强政务信息资源管理系统运行维护，保障信息安全，强化信息服务，提高政务信息资源利用成效。加强政务信息资源准确性管理，明确信息来源，建立实时动态更新机制，确保信息及时准确。加强政务信息资源可靠性管理，明确信息管理要求，建立授权信息使用制度，加强信息防篡改和可恢复管理，确保信息安全可靠。加强政务信息资源可用性管理，确保信息真实、准确和完整。加强国家电子文件管理，确保电子文件的真实、完整、可用和安全，保存国家历史记录。 　　3. 大力推动信息共享和政务信息资源社会化利用。积极推进跨地区、跨部门、跨层级信息共享，丰富信息共享内容，扩大信息共享覆盖面，提高信息共享使用成效。加强信息共享规划和计划制定，建立跨地区、跨部门、跨层级的信息共享推进机制，以协同业务需求为导向，明确共享信息内容和程序，确定信息共享部门责任，制定信息共享制度，建立信息共享基础设施，保障共享信息安全，进一步完善信息共享管理和服务。重点推进地理、人口、法人、金融、税收、统计等基础信息资源共享，推进宏观经济、财政、国土、投资、工业经济、科技创新、贸易、房地产、现代农业等宏观调控信息共享，推进食品药品监管、环境保护、公共安全、流动人口、安全生产监管、质量监管、社会信用、城镇综合管理等社会管理信息共享，推进劳动就业、教育、文化、社会保障、医疗卫生、社会救助等公共服务信息共享。围绕地市和县级政府深化社会管理和公共服务应用需要，汇聚在国家、省级集中管理的各类基础信息资源和重要业务信息，要采取多种方式和手段，为地市和县级政府深化电子政务应用提供跨层级、跨部门信息共享服务，促进地方政府社会管理和服务水平持续提高。加快推进国家级电子政务信息共享平台建设，为各级政务部门开展跨地区、跨部门、跨层级信息共享和业务协同提供支撑服务。建立完善有利于社会化、市场化利用政务信息资源的机制。 　　（五）建设完善电子政务公共平台 　　1. 完成以云计算为基础的电子政务公共平台顶层设计。积极研究云计算模式在电子政务发展中的作用，全面分析新技术对电子政务公共平台发展的影响和全方位业务协同、信息资源共享及信息安全保障对电子政务公共平台发展的需求，适时开展以云计算为基础的电子政务公共平台顶层设计试点，在此基础上开展国家电子政务公共平台顶层设计，充分发挥既有资源的作用和新一代信息技术潜能，加快电子政务发展创新，为减少重复浪费、避免各自为政、信息孤岛创建技术系统。 　　2. 全面提升电子政务技术服务能力。鼓励地方在国家电子政务规划和顶层设计指导下，在现有基础上建设集中统一的区域性电子政务云平台，降低电子政务建设和运维成本，提高电子政务发展质量，增强电子政务安全保障能力。鼓励电子政务建设的运行维护走市场化、专业化的道路。系统集成资质管理和电子政务管理密切结合，将建设和运维安全可靠、复杂大系统的能力和绩效作为系统集成资质评价的重要内容。 　　3. 制定电子政务云计算标准规范。加快研究制定基于云计算的电子政务标准规范，主要包括系统架构、技术标准等技术性标准规范，应用分类服务标准、应用迁移标准、数据管理标准等服务性标准规范，公共平台安全规范、应用安全规范、信息安全规范、服务安全规范等信息安全保障标准规范，绩效评价标准、平台和信息管理标准、技术服务管理规范等管理性标准规范。 　　4．鼓励向云计算模式迁移。以效果为导向，推行“云计算服务优先”模式，制定电子政务公共平台建设和应用行动计划，明确相关部门的职责和分工，共同推动电子政务公共平台运行和服务。在满足安全需求、遵从法律法规和业务准备的基础上，推动政务部门业务应用系统向云计算服务模式的电子政务公共平台迁移，先期重点推进新建、升级改造的业务信息系统在电子政务公共平台上部署运行，提高基础资源利用率和应用服务成效。开展电子政务公共平台应用试点示范工作，总结推广应用服务成功做法和有益经验。 　　（六）提高政府信息系统的信息安全保障能力 　　1. 建设完善信息安全保障体系。加强信息安全防护体系建设，建立电子政务网络信任体系、应急处置体系和监管体系。加强政府网站安全管理，实施政务部门互联网安全接入防护工程。按照国家等级保护和涉密信息系统分级保护的有关要求，建立完善等级保护工作机制，落实涉密信息系统分级保护制度，规范涉密信息系统使用管理。 　　2. 制定电子政务安全可靠的标准规范。按照安全可靠的要求，保护政府信息系统不被攻破和信息不被窃取泄漏，研究制定政府信息系统的信息安全标准规范。推进安全存储、数据备份与恢复、主动防护、安全事件监控、恶意代码防范等信息安全保障。加大电子政务安全可靠软硬件产品的研制力度，建立应用评估机制，建设安全可靠的电子政务应用。 　　3. 进一步加强政府信息系统安全管理。建立完善政府信息系统安全管理制度规范，制定政务部门计算机安全配置和审计制度，建立信息系统安全检查制度，加强信息安全检查工作力度，加强对政务部门使用信息技术外包服务的安全管理，不断提高电子政务信息安全保障水平。 　　五、保障措施 　　（一）加强组织领导，加大工作力度。加强国家级电子政务部际统筹协同工作制度建设，建立健全部门协同工作机制。地方要结合实际，进一步明确工业和信息化部门、财政部门、投资审批部门、科技部门、业务部门等职责，不断完善在统筹规划、顶层设计指导下的各司其职、各负其责、相互配合的工作体系和机制。加强电子政务发展共性基础性工作，协调电子政务规划、顶层设计、工程投资、应用建设、系统运维、考核评估等环节的管理。地方和部门要重视电子政务发展工作，列入重要议事日程和考核内容，确定分管领导和责任单位及人员，明确目标和任务，精心组织实施，确保认识到位、责任到位、措施到位、投入到位。 　　（二）加强资金保障，提升使用成效。研究完善适应我国实际情况的电子政务资金投入和管理办法，实现集中统一、高效、低成本的管理制度。加强电子政务建设发展必需的财政资金保障，调整和优化支出结构，统筹各种渠道的建设资金，实行公共基础设施、业务应用和系统运维的资金分类保障制度，加强资金管理和监督，不断提升资金使用成效。推进公共基础设施统建共用和统一运维服务的集中投入，确保基础设施投入效益，坚决制止重复建设和投资浪费。加强业务应用和信息资源开发利用建设投入，满足部门业务发展需要，深化电子政务应用，持续提升电子政务应用成效。保障电子政务系统运维经费，研究制定部门系统运维费用支出核定标准，落实政务部门系统运维费用，确保电子政务可持续发展。做好政府采购和使用电子政务正版软件资金保障。加大中西部地区电子政务建设转移支付力度，地方财政也要加大对贫困地区电子政务建设的转移支付力度。加强经费使用管理和监督，建立科学、规范的管理制度，提高资金使用效率，严肃查处财政专项资金管理和使用中出现的问题。 　　（三）加强规划实施，落实目标任务。加强电子政务规划组织落实工作，建立目标一致、方向统一、互联互通、层级衔接的全国电子政务规划实施体系。地方工业和信息化部门要根据国家要求结合实际，制定本地区电子政务规划及规划实施方案，加强地方规划与国家规划衔接，按年度分解目标指标，落实保障措施。加强地方和部门规划年度实施的统筹管理，建立规划及年度计划备案制度和实施监测评估机制，加强对规划执行情况的监测、评估、督导和工程项目动态跟踪及实施效果评估。组织开展电子政务发展水平综合评估，积极开展信息共享和业务协同、政府网站发展的专项评估。建立地方和部门规划实施年度报告制度和规划中末期实施成效评估制度，根据变化情况，对规划适时修订和完善。大力推进政务公开，加大信息公开力度，增强规划实施及修编过程的公开性和透明度。 　　（四）加强队伍建设，提高服务能力。加强行政部门、技术服务单位和专业人员队伍建设，建设一支规模适当、结构合理、德才兼备、符合不同层次需要的高素质、职业化电子政务管理和服务队伍。加强行政机构和干部队伍建设，建立科学考核评价制度，对任务完成情况实行绩效考核，完善激励约束机制，建设一支政治坚定、业务精通、清正廉洁、作风优良的电子政务干部队伍，提高履行职责能力。加强电子政务技术服务单位和专业人员队伍建设，制定技术服务单位服务评价标准和办法，建立服务质量、运维保障、技术管理等综合考核制度，强化队伍职业道德建设，建立专业人员职业资格认证制度，建设一支技能高、专业强、服务优的专业技术服务队伍，提高技术服务能力和质量。强化运行保障服务工作，地方要建立以工业和信息化部门为核心，技术服务单位为主体，专业技术队伍为基础，服务制度为保证，合作密切、功能互补、资源共享的电子政务运行保障服务体系，提升系统运维服务能力。充分利用社会专业技术资源，推行运维服务外包，逐步实现技术服务机构和人员规范化管理。重视西部和困难地区的队伍建设，不断充实工作力量，改善工作环境和条件。结合实际组织开展培训工作，不断提升业务部门工作人员电子政务应用能力，不断提高专业技术人员政务服务能力。 　　（五）健全法规制度，促进持续发展。加强电子政务相关行政法规研究，积极推进电子政务相关法规制度建设，实施依法行政，完善监督措施和办法，健全行政责任制。开展国家电子政务顶层设计，统筹电子政务发展中整体与局部、行业与地方、建设与应用、统一与分散、管理与服务的关系，促进电子政务全面协调发展。加强电子政务规范性文件和技术标准制定，规范网络、应用、信息、网站、运维、队伍等方面建设，逐步覆盖电子政务全过程。推进业务应用和服务规范化标准化，依据职能结合实际，制定符合应用条件的业务工作规范和服务标准，规范相关职能业务在电子政务条件下的工作程序、内容和要求。开展电子政务理论研究和学科建设，积极学习国外先进经验。加强电子政务发展指导，建立地方电子政务发展指导工作制度，不断总结成功做法和经验，组织开展经验交流。 　　 　　附录：指标及测算说明 　　表1 “十二五”时期我国电子政务发展主要指标 领 域 指 标 “ 十二五 ” 末目标 政务部门业务信息化 中央部委和省级政务部门主要业务信息化覆盖率 超过 85% 地市级政务部门主要业务信息化覆盖率 平均达 70% 以上 县区级政务部门主要业务信息化覆盖率 平均达 50% 以上 政府公共服务和管理应用 县级以上政府社会管理和政务服务事项电子政务覆盖率 平均达到 70% 以上 街道（乡镇）政府政务服务事项覆盖率 平均达到 50% 以上 社区（行政村）政府政务服务事项覆盖率 平均达到 30% 以上 信息共享 主要业务信息共享率 平均达到 50% 以上 技术应用服务 电子政务网络互联互通率 平均达到 85% 以上 专业技术服务机构技术服务达标率 平均达到 60% 以上 　　 　　 　　1．政务部门主要业务信息化发展指标：政务部门主要业务指政务部门依据“三定方案”所确定的主要职能业务。信息化覆盖率是指政务部门主要业务实现信息化应用支撑的比例。 　　通过统计实现信息化支撑的部门主要业务项数与本级主要业务总项数的比例，反映电子政务应用发展的整体水平。计算公式为：主要业务信息化覆盖率=实现信息化支撑的部门主要业务项数÷本级主要业务总项数。 　　“十一五”期间，中央部委和省、地市、县区政府主要业务信息化覆盖率分别达到80%、60%、40%和25%。考虑到中央部委和省的电子政务基础条件比较好，通过“十二五”时期的发展，预测中央部委和省级政务部门主要业务信息化覆盖率超过85%。考虑到地市和县区电子政务基础还比较薄弱，发展不平衡。 　　通过“十二五”时期的发展，地市和县区将进一步拓展应用的广度，预测地市和县区主要业务信息化覆盖率分别平均达到70%、50%以上。 　　2．县级以上政府社会管理和政务服务事项电子政务发展指标：政府社会管理和政务服务事项是指各级政务部门围绕提升履行社会管理和公共服务职责的需要而确定的管理和服务内容，其中，县级政府政务服务事项（包括街道（乡镇）、社区（行政村））依据全国政务公开领导小组《关于开展依托电子政务平台加强县级政府政务公开和政务服务试点工作的意见》所确定的政务服务事项内容。 　　通过统计实现信息化支撑的社会管理和政务服务事项数占社会管理和政务服务事项总数的比例，反映政府社会管理和政务服务应用发展水平。计算公式：社会管理和政务服务事项电子政务覆盖率=实现信息化支撑的社会管理和政务服务事项数÷社会管理和政务服务事项总数。 　　各级政务部门不断加大社会管理和公共服务建设力度，通过“十二五”期间发展，依托电子政务平台，社会管理和公共服务应用将会取得明显成效，预测县级以上政府社会管理和政务服务事项电子政务覆盖率平均将达到70%以上。 　　依托电子政务平台加强县级政府政务公开和政务服务，将在“十二五”期间全面深化，推动县级政府政务服务事项向街道（乡镇）、社区（行政村）延伸，考虑到街道（乡镇）、社区（行政村）电子政务基础比较薄弱，条件各异，发展不平衡，预测县级政府政务服务事项街道（乡镇）、社区（行政村）电子政务覆盖率分别达到50%、30%以上。 　　3．跨部门、跨地区、跨层级信息共享发展指标：信息共享率是指不同部门、不同地区之间，政务部门依据职能提供共享信息和使用共享信息的比率情况。 　　通过统计实现共享的部门主要业务信息内容占基础信息和部门主要业务信息内容总量的比例，反映部门主要业务信息共享的发展水平。信息共享率计算公式：部门主要业务信息共享率=已经共享的部门主要业务信息内容÷部门主要业务信息内容总量。 　　 “十二五”期间，围绕县级以上政府保障和改善民生、加强和创新社会管理的需要，大力推进跨部门、跨地区、跨层级部门主要业务信息共享，支持业务协同，提高政务部门履行职责的能力，预测部门主要业务信息共享率平均达到50%以上。 　　4．电子政务技术应用服务发展指标：电子政务网络互联互通是指各级政务部门局域网络依据需要分别依托政务内网和政务外网实现互联互通，通过统计已经互联互通的各级政务部门局域网络数量占各级政务部门局域网络总数的比例，反映电子政务网络互联互通水平。计算公式：电子政务网络互联互通率=已经互联互通的各级政务部门局域网络数量÷各级政务部门局域网络总数。大力推进国家电子政务网络建设重点在于互联互通，通过“十二五”时期发展，预计电子政务网络互联互通率平均达到85%以上。 　　专业技术服务机构技术服务达标率是指为各级政务部门电子政务发展提供技术支撑保障服务的企事业单位达到技术服务标准的比例。通过统计专业技术服务机构达到技术服务标准的数量反映专业技术服务机构的技术服务水平。计算公式：专业技术服务机构技术服务达标率=达标的专业技术服务机构数量÷专业技术服务机构总数。“十二五”期间，各级政务部门业务应用信息系统建设快速发展，加强专业技术服务机构对政务部门业务应用发展支撑和保障，制定专业技术服务标准，强化技术服务规范化建设，保障电子政务应用健康发展。通过“十二五”时期发展，预测专业技术服务机构技术服务达标率平均达到60%以上。

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工信部印发《基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南》

Amywee 2013-3-25 16:05

继2012年7月，工信部在北京召开了基于云计算的电子政务公共平台顶层设计试点（陕西、海南和福建省为试点城市）阶段性成果评审会议之后。近日,工信部又在陕西召开了相同主题的会议,发布了《基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南》，这个文件目前中央门户、工信部门户以及很多地方经(工)信委网站都还未公开，本人有幸在中国电子政务网找到该文（http://www.e-gov.org.cn/ziliaoku/zhengfuguihua/201303/139415.html），和大家分享，天津去年已完成该顶层设计，当前正着手完善方案和实施，愿与同行学习交流。 工业和信息化部关于印发《基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南》的函 工信信函 2号 各省、自治区、直辖市、新疆生产建设兵团，计划单列市及副省级城市工业和信息化主管部门： 为深化电子政务应用，根据《国家电子政务“十二五”规划》的部署，我司制定了《基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南》，现印发给你们，供参考使用。 请结合实际，积极开展电子政务公共平台顶层设计，避免电子政务基础设施重复建设和投资浪费，进一步提高电子政务发展质量。 工业和信息化部信息化推进司 2013年2月20日 基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南 为贯彻落实《中共中央办公厅国务院办公厅关于进一步做好党政机关厉行节约工作的通知》(中办发﹝2011﹞13号)、《国务院关于大力推进信息化发展和切实保障信息安全的若干意见》(国发﹝2012﹞23号)和《国家电子政务“十二五”规划》(工信部规﹝2011﹞567号)，充分发挥既有资源作用和新一代信息技术潜能，开展基于云计算的电子政务公共平台顶层设计，继续深化电子政务应用，全面提升电子政务服务能力和水平，特制定本指南。 一、设计目的 (一)以需求为导向，以效益为根本，密切结合中心工作，积极推动云计算模式在电子政务中的应用，提高基础设施资源利用率，为减少重复浪费、避免各自为政和信息孤岛创建新的技术支撑体系。 (二)充分发挥云计算虚拟化、高可靠性、通用性、高可扩展性等优势，利用现有电子政务基础，建设完善电子政务公共平台，支撑各部门应用发展，促进跨地区、跨部门、跨层级信息共享。 (三)推动建设完善电子政务公共平台信息安全保障体系，加大安全可靠软硬件产品的研发和应用力度，带动信息产业发展，提升信息安全保障能力，保障政府信息系统安全可靠运行。 (四)转变电子政务建设和服务模式，促进电子政务建设运行维护走市场化、专业化道路，全面提升电子政务技术服务能力，降低电子政务建设和运维成本。 二、设计方向 (一)推动数据和业务系统与承载的技术环境分离。基于云计算的电子政务公共平台建成后，各部门基于电子政务公共平台实现数据和业务系统的建设与完善，不再需要单独自建、更新和升级技术环境。 (二)推动电子政务项目建设过程优化。各部门电子政务项目建设不再需要经历需求分析、设计、施工、运行和维护等全过程，不用考虑应用实现的技术细节，由电子政务公共平台提供技术支撑、运维服务和安全保障。 (三)推动建设完善信息资源服务体系。建设完善电子政务公共平台，实现基础信息共享和统一、及时更新，促进各类业务信息互补互动使用，优化业务系统、业务流程和工作模式，提高信息化条件下政务部门履行职责的能力。 三、设计目标 (一)结合电子政务发展实际，完成基于云计算的电子政务公共平台顶层设计，指导电子政务公共平台建设实施和应用服务。 (二)明确电子政务公共平台的建设原则、实施步骤和运行保障的制度措施，确保顶层设计可实施。 (三)明确电子政务公共平台降低建设和运行成本、提高基础设施利用率的量化目标，确保建设和应用取得成效。 (四)明确电子政务公共平台的系统框架和服务功能，确保满足各政务部门的需求。 (五)明确电子政务公共平台建设、运行、服务和管理机制，完善信息安全管理措施，确保平台可持续发展。 四、设计原则 (一)统一领导，分级实施。加强组织领导，建立统一的顶层设计工作机制和制度规范，坚持统筹规划、试点先行、分级实施，逐步构建形成目标一致、方向统一、互联互通、层级衔接的全国各级电子政务公共平台顶层设计实施体系。 (二)统一建设，资源共享。坚持设施共建和资源共享，在《国家电子政务“十二五”规划》指导下，统筹利用已有电子政务基础设施和信息资源，统一设计建设电子政务公共平台，实现基础设施和资源共享运用。 (三)统一管理，保障安全。统一管理电子政务公共平台规划、标准、制度和技术体系，采用安全可控的软硬件产品，综合运用信息安全技术，建立安全可靠的信息安全保障体系，全面提高安全保障能力。 (四)统一服务，注重成效。顺应新技术发展趋势，探索运行管理服务新模式，加强电子政务公共平台服务提供机构和服务队伍建设，建立统一的服务体系，全面提升服务能力，切实发挥电子政务公共平台的成效。 五、设计内容及重点 (一)需求设计 1．电子政务公共平台是指由县级以上信息化主管部门，组织专业技术服务机构，运用云计算技术，统筹利用已有的计算资源、存储资源、网络资源、信息资源、应用支撑等资源和条件，统一建设并为各政务部门提供基础设施、支撑软件、应用功能、信息资源、运行保障和信息安全等服务的电子政务综合性服务平台。 2．电子政务公共平台应紧紧围绕各级政务部门深化电子政务应用、提高履行职责能力的迫切需要，为各部门实现政务、业务目标提供公共的技术环境和服务支撑。 3．电子政务公共平台应有效支持政务部门灵活、快速部署业务应用，满足业务不断发展和改革的需要。 4．电子政务公共平台应满足跨地区、跨部门、跨层级信息共享，以及行业系统与地方应用条块结合的需要。 5．电子政务公共平台应满足大量数据访问、存储和智能化处理的需要。 6．电子政务公共平台应满足安全可靠运行的需要。 (二)系统架构设计 1．统筹考虑计算资源、存储资源、网络资源、信息资源、应用支撑和信息安全等要素，建立一个公共的、安全的、灵活的、供各政务部门广泛接入和使用的平台系统架构。 2．优化已有数据中心配置，统一数据库管理软件、操作系统、中间件和开发工具等应用支撑软件，构建应用支撑软件服务。 3．统一开发通用型应用程序、应用功能组件，构建应用功能服务。 4．构建逻辑集中、实时高效、共建共享的信息资源目录和交换、共享体系。 5．设计统一的信息安全保障基础设施、技术措施和管理制度，保障电子政务公共平台安全可靠运行。 (三)基础设施服务设计 1．基础设施服务是指政务部门通过电子政务公共平台获取计算资源、存储资源、网络资源等基础设施支撑的服务。 2．电子政务公共平台的建设和运行需要基于广泛接入的互连互通网络进行。各地应根据政务内网、政务外网和互联网的发展现状，围绕区域和行业应用发展的需要，采用能满足电子政务公共平台部署所需的互连互通网络，设计并构建网络资源服务。 3．整合现有软硬件资源，进行资源池化设计，通过电子政务公共平台为各政务部门动态提供虚拟化的资源，这些资源包括虚拟机、存储、负载均衡、虚拟网络等。 4．设计资源调度管理系统，统一管理和调度数据处理、存储等资源，实现对资源使用情况的实时监控、综合分析、快速部署、动态扩展，实现资源高效利用，降低能耗。 (四)支撑软件服务设计 1．支撑软件服务是指政务部门可使用电子政务公共平台上提供的操作系统、中间件、数据库和开发工具等应用支撑软件，进行业务应用开发和部署的服务。 2．充分考虑已有产品和软件系统复用，设计为政务部门提供集成的业务应用开发、运行和支撑环境。 3．设计的业务应用开发环境应包括提供数据搜索引擎、通用代码库、类库和工具等组建和构件，满足各政务部门快速开发部门业务应用需要。 4．设计的业务应用运行和支撑环境要为安全和授权管理，调配业务资源，进行代码编写、调试和仿真运行等，提供工具和服务。 (五)应用功能服务设计 1．应用功能服务是指政务部门直接使用电子政务公共平台上提供的各种应用服务软件，快速实现业务应用的服务。 2．电子政务公共平台统一规划、设计、开发和部署政府网站系统、邮件系统、即时通讯、电子公文传输系统、电子签章系统、办公系统等通用应用服务软件，供各政务部门按需调用。 3．设计中应考虑应用功能服务的升级更新，保持接口一致性和应用的高度可用性。 4．设计应用服务软件的使用权限管理，使各政务部门按照一定的授权进行部署使用。 (六)信息资源服务设计 1．信息资源服务是指政务部门使用电子政务公共平台上提供的信息资源目录检索工具，获取信息资源共享、查询、交换等服务，为政务部门开展业务应用提供信息资源支撑的服务。 2．设计满足跨地区、跨层级、跨部门信息资源共享交换使用的信息资源目录服务网站、认证授权与管理系统，明确政务部门提供共享信息、检索信息和使用信息的应用流程。 3．设计基于身份权限获取公共平台信息资源共享的开放式应用程序接口(Web API)服务。 4．设计支持“设备无关”的安全保障和隐私保护机制，在无需知道设备类型的情况下，各政务部门可以通过检索元数据，获取数据属性和应用规则服务。 (七)信息安全服务设计 1．信息安全服务是指通过统一建设安全可控的信息安全基础设施，综合运用安全技术手段，制定全方位安全保障制度和标准，为各政务部门基于公共平台开展业务应用提供安全保障的服务。 2．电子政务公共平台的规划、设计、建设和运行维护全过程，严格落实等级保护、分级保护、密码管理等信息安全管理的要求。 3．设计关键参数和指标，确保采用自主可靠软件硬件产品，构建电子政务公共平台，提高安全可靠能力。 4．设计统一的身份认证、访问授权、责任认定等安全管理措施，增强电子政务公共平台安全防护能力。 5．设计电子政务公共平台容灾备份设施，制定相应的灾难恢复管理措施。 6．充分考虑云计算技术应用带来的信息安全风险，针对可能出现的数据丢失与泄露、共享技术漏洞、不安全的应用程序接口等问题，设计相应的安全保护措施，明确相应信息安全责任。 (八)应用部署设计 1．分析部门业务应用对电子政务公共平台的不同需求，分类设计应用部署和服务方案。 2．设计部门业务系统向电子政务公共平台迁移策略和计划，应将各级政务部门中业务成熟度高、复杂程度低、技术风险小、影响面不大的业务系统，作为优先向电子政务公共平台迁移的系统。 3．设计业务应用迁移流程和规范，包括项目启动、评估审核、规划设计、迁移整合和收尾总结等环节的工作内容和要求，确保政务部门原来的业务应用不受影响。 4．设计电子政务公共平台应用部署启动方案，首批将各政务部门政府网站系统、邮件系统、办公系统等通用型系统，基于电子政务公共平台部署运行。 (九)运行保障服务设计 1．运行保障服务是指通过建立统一的运行服务体系，制定服务标准和规范，为各政务部门提供满足需求、响应及时、安全可靠的运行保障服务。 2．设计服务提供机构资质和服务人员资格管理体系，明确成为电子政务公共平台服务提供机构的条件，明确服务人员的上岗资格，不断提高专业技术服务能力。 3．设计完备的服务交付管理流程，设计日常服务管理制度，设计服务开通、计费、关闭等服务环节的协议和操作细则，明确服务提供机构和使用部门的权利和责任。 4．设计统一的运行服务保障体系，建立统一服务电话、信息系统和服务窗口构成支撑平台，以及故障响应流程、日常巡检、服务质量监督和服务质量报告制度，实现对服务全生命周期的精细化管理，持续改进服务质量。 (十)服务实施设计 1．服务提供机构是指各级具体负责建设和维护电子政务公共平台，并统一为政务部门提供服务的电子政务专业技术服务机构。服务提供机构包括各级信息中心或外包服务支撑机构等技术服务单位。 2．设计统一组织领导、统一建设、统一管理和统一服务的实施体系，形成在省级地方信息化领导小组领导下，地市和县各级地方主管部门共同参与的组织实施体系，保证电子政务公共平台顶层设计的权威性和一致性。 3．设计切实可行的电子政务公共平台建设实施方案，在省级地方信息化领导小组统一领导下，由信息化主管部门牵头，会同有关部门，明确服务提供机构，有序推进服务实施。 4．制定电子政务公共平台建设和运行管理办法，落实服务资金保障，保障平台的建设实施和长期有效运行。 工业和信息化部关于印发《基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南》的函 摘自: 中国电子政务网（http://www.e-gov.org.cn/ziliaoku/zhengfuguihua/201303/139415.html）

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[转载]大数据和云计算是天作之合

bigdataage 2013-3-24 19:27

亚马逊：大数据和云计算是天作之合 2012-12-03 10:04 佚名 IT经理网 亚马逊云计算AWS首席数据科学家Matt Wood认为，大数据和云计算是天作之合，云计算平台的海量低成本的数据存储与处理资源为大数据分享提供了可能。 AWS首席数据科学家Matt Wood 亚马逊云计算AWS首席数据科学家Matt Wood认为，大数据和云计算是天作之合，云计算平台的海量低成本的数据存储与处理资源为大数据分享提供了可能。 Matt Wood一天的工作不仅仅是帮亚马逊员工完成数据淘金工作，他还需要设法取悦亚马逊的客户。Wood帮助AWS的用户利用亚马逊云计算资源搭建大数据架构，然后根据客户需求设计产品，例如数据管道服务(Data Pipeline Service)和本周发布的Redshift数据仓库服务。 关于基于云计算的大数据服务的发展趋势，记者采访了Matt Wood，会谈的亮点摘录如下： 从资源优先到业务优先 不久前，计算机科学家已经掌握了今日之所谓数据科学的理论和概念，但当时的资源有限，能够进行的数据分析类型也很有限。 如今， 数据存储和处理 资源已经极大丰富和廉价，这使得大数据的概念成为可能。而云计算则进一步降低了数据存储和处理资源的成本，容量也更大。这意味着数据分析的观念正在经历一次重大的范型转移，从过去资源优先转向以企业需求为先。 如果他们能够突破传统的数据采样和处理模式，一个人就能专注于要做的事情，因为资源太多了。例如，点评网站Yelp允许开发者无限制使用Elastic MapReduce，这样开发者就不必为了测试某个疯狂想法而走繁琐的资源申请流程。Yelp能够在一年前发现网站流量的移动化趋势并及时开展移动业务都得益于此。 数据的问题不都是规模 总的来说，客户的数据问题并不都是如何更低的成本存储更多的数据，你不一定需要1PB的数据才能分析出谁是你社交游戏的用户。 实际上，能够无限制的存储和处理数据本身会产生新的问题。公司希望能够保存所有产生的数据，这会导致复杂性增加。从亚马逊的S3和DynamoDB服务到企业数据中心的物理服务器，当数据在所有的库中都堆积如山时，数据转移和复用的难度也会变得很大。 AWS新推出的数据管道服务(Data Pipeline Service)就是为了解决这个问题。管道非常复杂，从运行一个简单的数据业务逻辑到在Elastic MapReduce上运行所有的批任务，数据管道服务的目的就是将数据的移动和处理自动化，用户无需自己建立这些工作流程并手动运行。 AWS数据管道服务控制台 把大数据快递给云计算 人们有时候会质疑云计算与大数据任务之间的相关度，因为如果将企业内部系统产生的数据都上传到云端，由于受到网速限制，数据规模越大，上传的时间就越长。为了解决这个问题，亚马逊想尽各种办法，包括与Aspera合作，甚至与那些研究在互联网上快速转移大文件(Wood说见过700MB/秒的技术)的开源项目合作。此外，亚马逊还取消了传入数据的收费，并开启了并行上传功能。此外亚马逊还与数据中心运营者合作启动了直连项目(Direct Connect Program)，为亚马逊AWS设施提供专线连接。 最后，如果客户的数据量实在太大，网速又不够快，还可以直接将存有数据的硬盘快递给亚马逊。 协作是未来趋势 当数据迁移到云端后，就开启了一种全兴的协作方式，研究人员，乃至整个行业都能访问和分享这些过去因体量太大而无法移动的数据。一些产生海量数据的行业已经开始在云端分享数据，例如AWS上已经托管的1000个基因组项目。 DNAnexus的云架构 遗传学项目从云计算中受益匪浅，虽然AWS上的1000个基因组项目的数据库只有200TB，但是单个项目很少有足够的预算存储这么多数据并与同事分享。即使在资金充裕的医药领域，亚马逊CTO Werner Vogels曾说过，医药企业正在使用云计算分享数据，企业们也无需花费时间和金钱重新发明车轮。 不再需要超级计算机? Wood对亚马逊高性能计算客户在AWS平台上的工作印象深刻——这些工作过去必须依赖超级计算机才能完成。这要感谢AWS的合作伙伴Cycle Computing，维斯康辛大学如今在AWS上能够一周内完成过去需要116年的计算任务。AWS正在不断增加实例的配置和性能，从最大的250GB内存到GPU集群计算实例，AWS都将提供。出于成本的考虑，AWS目前仅在一部分市场提供集群计算实例和Elastic MapReduce。 如今很多运行数据密集型工作负载的企业都开始将目光投向云计算。大数据(尤其是Hadoop)和云计算年纪相仿，相辅相成，可谓天作之合。 http://kan.weibo.com/con/3519311679436582?_from=title

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云计算-->>脑计算(认知计算)-->>心理计算(感觉计算)

zcgweb 2013-3-20 21:46

云计算是目前时代的热点，但仍然是机械计算或机器计算，并非生物计算，也不细胞计算；下一步有可能是生物计算、细胞计算、脑计算或认知计算，即具有生物逻辑的计算；在下一步呢，或许应该是心理计算、感觉计算或者情感计算，因为有的事情靠云计算、脑计算也是算不来的，而是依靠第六感觉甚至第七感觉计算的，因此说可能更偏向于心理计算，其逻辑性就会难以判断了，例如母子连心问题、暗送秋波找配偶时的‘过电’等问题，都与情感有关，似乎并非目前的计算能力所能够解决和实现的，因为目前的信息工程领域和计算领域似乎均未考虑此问题。有的问题实在不好计算的，大家就玩投票、抛硬币，甚至用于决定重大事情，似乎把‘科学逻辑’的计算都交给‘上帝’去决策了，那么，这又是哪一种计算呢？换言之，如果计算的目的是用于决策的话，例如女同事购买衣服时候的计算决策和男同志的往往不同，又如何求解呢？因此，‘感觉计算’或许是一种解释。 姑妄言之，或可是、或可非，待验证。 CZ @ 2013.03.20 21:42:27

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脑计算、认知计算有可能是计算的未来？

zcgweb 2013-3-20 20:37

目前大家玩的是‘云计算’，或许下一波是‘脑计算、认知计算’，有可能是计算的未来？ http://baike.baidu.com/view/9824053.htm 认知计算 认知是一个源自于心理学的概念，《辞海》将认知解释为人类认识客观事物、获得知识的活动，包括知觉、记忆、学习、语言、思维和问题解决等过程。人类对事物的认知，往往是从一个“不知”到“了解”，再到“理解”的过程。人脑接受外界输入的信息，经过头脑的加工处理，转换成内在的心理活动，再进而支配人的行为，这个过程就是信息加工的过程，也就是认知过程。认知科学是研究人类感知和思维对信息处理过程的科学，包括从感觉的输入到复杂问题的求解，从人类个体到人类社会的智能活动，以及人类智能和机器智能的性质，它是现代心理学、信息科学、神经科学、数学、科学语言学、人类学乃至自然哲学等学科交叉发展的结果。认知科学是20世纪世界科学标志性的新兴研究门类，它作为探究人脑或心智工作机制的前沿性尖端学科，已经引起了全世界科学家们的广泛关注。认知科学的研究将使人类自我了解和自我控制，把人的知识和智能提高到前所未有的高度。生命现象错综复杂，许多问题还没有得到很好的说明，而能从中学习的内容也是大量的、多方面的。如何从中提炼出最重要的、关键性的问题和相应的技术，这是许多科学家长期以来追求的目标。认知计算源自模拟人脑的计算机系统的人工智能，20世纪90年代后，研究人员开始用认知计算一词，用于教计算机像人脑一样思考，而不只是开发一种人工系统。传统的计算技术是定量的，并着重于精度和序列等级，而认知计算则试图解决生物系统中不精确、不确定和部分真实的问题。认知计算是认知科学的子领域之一，也是认知科学的核心技术领域。认知计算对于未来信息技术、人工智能等领域均有着十分重要的影响。研究认知的机理，建立认知的模型，然后用计算机模拟人类认知的过程来处理实际问题是人工智能领域的重要课题，受到很多研究者的关注。 扩展阅读： 1 http://wenku.baidu.com/view/5d4f030c79563c1ec5da71fe.html

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基于云计算/存储平台的电力系统分析"App"--InterPSS 2.0

热度 1 qhhuangscut 2013-3-17 05:30

为探讨基于云平台下的新一代电力系统分析软件的发展，InterPSS基于Google云服务平台（Google Drive 及 Google App Engine）开发了2.0版本， 经过多个月的准备，InterPSS 发布了最新的2.0版本， 链接为： http://ipss20.interpss.com/ ，欢迎使用。 附上一个简单的使用教程： https://sites.google.com/a/interpss.org/interpss/Home/user-gude/interpss-2-0-user-guide 相关内容见 InterPSS的 官方博客 : http://blog.sina.com.cn/interpss

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[转载]2013年全球云计算评估报告

libing 2013-3-16 21:16

据国外媒体报道，商业软件联盟（Business Software Alliance）近期发布 2013年全球云计算评估报告 。报告显示，金砖四国巴西、俄罗斯、印度、中国在未来云计算发展政策制定方面仍落后于发达国家，但这四个国家在过去一年都取得了不同程度的进步。 商业软件联盟由微软等美国科技巨头组成，该机构在第二份年度云计算报告中指出，在被调查的24个国家中，金砖四国得分偏低，但都取得了不同程度的进步。在总分为100分的评比中，巴西得到44.1分，排名从最后一位上升至第22位，而中国、印度、俄罗斯的排名都分别上升2位，得分分别为51.5分、53.1分以及59.1分。 云计算通过网络远程数据中心向客户提供软件、存储、计算以及其它服务。近年来，市场对云计算的需求飙涨，原因是这种解决方案相对于安装在客户自主数据中心的传统产品可以使企业客户更迅速、更低成本的使用新程序。商业软件联盟总裁罗伯特•哈雷曼（Robert Holleyman）表示：“云计算现在是IT领域比较热门的部分，美国企业对于那些推进云计算政策的国家抱有极大的兴趣。” 云计算排名 这份报告同时指出，海量数据在大型数据中心积累为网络攻击新目标。因此，执法部门和云服务提供商拥有防御这类入侵的工具就显得非常重要。 在网络犯罪调查方面，澳大利亚、法国、德国和日本获得了很高的分数，而加拿大、中国、韩国、俄罗斯以及越南获得分数较低。进步最大的国家是巴西，该国在经过长期努力后，最终通过了网络犯罪法。 被调查的24个国家代表了整个全球信息、通信技术产业80%的市场。在7个领域进行评分，其中包括数据隐私、安全、自由贸易、知识产权保护、基础设施以及流畅数据流行业标准的推广支持。 报告称，今年中国在推进新数据隐私法评估方面上取得了一些进步，而俄罗斯在加入世界贸易组织后进行的改革获得了肯定。印度得分的提高反映在该国版权法修订符合了国际标准。 日本凭借84.1分蝉联第一，澳大利亚、美国、德国、新加坡、法国、英国、和韩国等发达国家跟随其后，这些国家的得分都在75分至80分之间。新加坡也因推出新数据隐私法获得商业软件联盟的称赞，其排名从第十上升至第五。美国的排名从第三位上升至第二位，但德国、法国和英国的排名都滑了一位，意大利下滑了四位。 哈雷曼表示，欧盟现在正在制定数据保护条例，该条例可能将使得数据很难跨境。哈雷曼称，美国和欧洲的自由贸易协定谈判预计将在6月前进行。 跨境数据流已经成为跨太平洋伙伴关系协议（TPP）谈判的一个重要议题，TPP是美国与其他亚太地区10个国家共同提出的一项地区性自由贸易协定，预计将在今年完成。 作为TPP成员国之一，越南评分倒数第一，得分仅为40.1分。

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喂人民服雾——雾霾彰显汉语的强大魅力

热度 3 sheep021 2013-3-6 14:57

现在网上大家纷纷议论要给 PM2.5 取中文名字，有人认为严肃点就叫“公雾源”，高端点就叫“京尘”，霸气点就叫“尘疾思汉”，乐观点就叫“尘世美”，娱乐点就叫“尘惯吸”。时尚点可以叫“伊能净”，经典点可以囊括西游记中唐僧的三大高徒——雾空，雾能，雾净！ 但看到这五个字，我才明白中文的强大魅力 : “喂人民服雾” 有记者去采访 PM2.5 ：你们为啥飘在空中不下来呢，把中国人民给折腾得够呛。 PM2.5 的回答竟然紧跟当今科技潮流：我们不是捣乱，我们是在搞“云计算”啊！现在不是流行“滞灰城市”、“雾联网”吗，今年好好搞，明年争取到美国“哪颗打丝”上市！

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里约大数据暑期班巡礼

热度 13 Liweigang 2013-2-8 08:30

由 EMC 2 巴西研发中心和里约联邦大学 (UFRJ) 联合举办的大数据暑期班于 2 月 4 - 7 日在里约热内卢的科学园举行 。据组织方介绍，本来打算邀请 60 位人员参加，但前后共有 700 余人报名，只好请示总部，增加拨款，扩招为 160 名，最后实际录取 180 名 。 EMC 美国本部领军国际大数据市场，资源有的是，不但 免收学费，还 为大家提供酒店到会场的交通、茶点和午餐。看得出大数据在巴西也是十分时髦，深受欢迎。前来的学者有巴西政府部门和公私营企业技术人员和高校、研究机构师生等。 1. “云”改变现代人生活也将改变世界 图 1 是三位同事在咖啡厅的网游激战，在喝咖啡和品茶之前，签下君子协议，谁输谁埋单。当然“幸运者”只需在退出游戏后直接在手机上用信用卡付账。现代人就是这样，利用信息技术带来的便利，不停地制造数据。 Universo Digital 的研究结果表明，到 2011 年，人类共生成 1.8 Zettabytes 的信息量，形象一点说吧，这些信息需要有 1 万亿个 16GB 的 iPad 来分装。遗憾的是，少部分的这些数据经过某种处理或分析，而 90% 的大部分都成为非结构数据白白浪费了。 图 1 咖啡厅激战，谁输谁埋单。 人们随时把看到的、身边的事情用手机等随身移动设备记录下来，和家人朋友分享。据统计， 75% 的海量数据由个体网民或移动用户产生：他们在全球每分钟平均发出 1.68 亿个电邮、给 YouTube 发 6 百个录像或在 Flickr 上放 6600 个图形文件。但是这些数据流的 85% 是由大型网络运营商处理和存储的。图 2 是本次暑期班最年轻的柱柱同学，课间放弃心爱的咖啡小点，忙里偷闲给朋友和妈妈“云发送”他在里约的工作和风景照。 图 2 柱柱同学在课间忙着“云发送”在里约的照片 2. 电视传媒、大数据与云计算 巴西龙头传媒企业环球电视台 (Globo.com) 在使用云计算和大数据技术方面，和里约联邦大学合作，用高科技处理大批量的电视节目，提高工作效率，方便签约客户，赢得利润，走到同行前面。 仅以该台各频道电视节目的视频网络重博为例，说明媒体传播业使用大数据和云计算技术的案例。环球台的几个重点节目是新闻联播、体育台和电视连续剧。特别是晚间八点黄金时段的连续剧和周三周日的足球大赛，在本台的网页上的重播，是吸引签约客户的卖点。这些客户甚至在电视播放结束几分钟内就能在环球台网上看到视频。 环球台已经实现了不同网速的视频制作和网上发布技术。有两个解决方案：一是本台的数据中心存放；二是云运营商存放。后者甚至更便宜和方便。现在的问题是，在客户看完此段视频后，环球台还希望给他们推荐相关视频。该商务手段在亚马逊和 YouTube 都有，图 3 显示 YouTube 在主视频旁边推荐相关视频情况。看来《非诚勿扰》节目满受网民欢迎的，需要声明的是，本文截图均无任何商业目的。 图 3 YouTube 视频推荐系统示意 如果只是百十个视频和数千位用户，在 Excel 上算算相关性指数就是了。但环球台视频信息组的技术人员面临的挑战是 2 百万视频， 1 千 5 百万在线用户，和极其有限的时间内，动态列出客户视频点击推荐表。这就涉及到大数据有关的 MapReduce 技术，正是下文要介绍的。 3. 大数据利器 Hadoop 理念 本次暑期班的重头戏是介绍 Apache Hadoop ，这是一个开源软件框架， 以 Google 的 MapReduce 技术为基础，查找有用的索引数据及其它 “ 有价值 ” 的信息，将此结果返回给相关用户。 Hadoop 支持 4000 个节点和 PB 级数据的数据密集型、分布式分析。 EMC 本部推出了 Hadoop 衍生产品，这次暑期班的主要目的也是对其软件技术的推广。 主讲 Hadoop 的是 2005 年 Yahoo 该项目研发小组参与者之一， Milind B. 老师，见图 4 。尽管略带印式英语口音的演讲，但由于 Hadoop 的精湛技术，引起与会者的热切关注。第二天，还有实习课，大家使用V MWare Player 工具，直接体验 Hadoop 的实际操作。 Google 能前展性提出如此新颖的理念，而 Yahoo 能在 7-8 年前坚定不移地开发 Hadoop, 进而有效推广至今，真是让人信服。 图 4 Milind B. 老师介绍 Hadoop 技术 4 ．雄心勃勃的 EMC 巴西研发中心 主办今次大数据暑期班的 EMC 巴西研发中心设在里约科学园区，依托里约联邦大学。其 CEO 就是毕业于该大学工程系的优秀生。该中心有 60 名技术人员，主要从事大数据技术的应用研发。目前的主要工作是和巴西石油公司合作，在石油勘探、运输、提炼和天然气等方面，开发应用大数据和云计算技术。 这次暑期班的活动非常紧促，前后安排的 16 个精彩演讲均按时实现，与会者收获颇丰。课余时间，草草把基本情况写下来与科学网网友分享，也算是对大家的新春祝福吧。其它技术资料，容日后慢慢消化后，在与博友分享。 15位专家的演讲稿已在活动网页发布，感兴趣的网友可以下载： http://emcbigdataschool.nce.ufrj.br/index.php/speakers-and-schedule/slides.html

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产业发展是靠市场驱动还是政府推动？（130127）

热度 31 ymin 2013-1-27 08:12

产业发展是靠市场驱动还是政府推动？（ 130127 ） 闵应骅 李小文在他的博客“ 大数据 ―― 一朵新的云？ ” 中说：“ 云计算热渐近尾声，花了大把银子，没什么用户。”这问题提得好。在中国， 2010 年云计算热； 2011 年物联网热；去年以来，大数据热。这就提出了一个问题：产业发展，特别是新兴产业的创立与发展是靠市场驱动，还是靠政府推动？云计算热真的是到了尾声吗？我看不是，问题不在这。 我在 2009 年发表过博文“ 云计算杂谈（ 090909 ） ” 就提出了“一定要以取得效益为目标”。报道说中国已有 30 多个地方政府发布了云计算产业规划，并提出了土地、税收、资金等方面的优惠政策。美国 2011 年公共云市场规模为 235.8 亿美元，硬件投入占 12.5% ，而中国相应比例高达 70% 。这么大的投入，效益如何呢？没有用户就拿不来效益。中科院计算所徐志伟研究员在一个会上说，“我国云计算主要落后在应用方面。据 2012 年年初的统计，国内较大的几家云服务提供商中，阿里云用户规模为 1 万户，售出虚拟机实例 3 万多个；盛大云注册用户 3 万多个，售出虚拟机实例约 1 万个。 而著名的亚马逊仅其在弗吉尼亚的一个数据中心 ( 它在全球共有 7 个数据中心提供云计算服务 ) 在 2010 年售出虚拟机实例峰值就达到 14 万个。”我们的思维方式常常是政府搭好了台，找一批人唱戏，然后再去叫观众。观众来得多，当然是一场大戏。如果来得少，那也没办法，只有硬撑着演下去。这就是先搭架子，后找应用。用户少，政府不得不出面搞什么电子政务云、旅游云、医疗云、制造云等。可政府是花钱的机构，不是挣钱的机构。政府的大投入不可能持久地让你这产业赚钱。近几年，我国中小企业面临许多问题，云服务不能解决他们迫切需要解决的问题，还提不到日程上来。于是，云计算就显得不那么热了。换一个大题目，政府还大投入，可能还是不赚钱。当然，云计算还存在其它问题，譬如电源消耗、安全和标准等，在技术上需要解决。所以技术研究还有发展空间。但没有效益企业就没有动力来解决这些问题。只有科技界有写文章、发 SCI 的动力，以便获得更多科研经费。 为什么会出现这种情况呢？我觉得，政府根据某些受到重用的知识分子的意见投资搞大项目，先搞基本建设，盖房子，增单位，然后再去找用户。这是一种计划经济的思维。而当年，亚马逊是先有中小企业的需求，企业赚了钱，才开始铺摊子、搞云计算。然后扩大，其它大公司也跟进，云计算就搞起来了。这是市场经济推动的。我们国家，现在是市场经济和计划经济并存。怎么掌握这个尺度，就大有学问了。该用市场经济的地方，用计划经济的办法，就要吃苦头。搞物联网、大数据，现在看来问题也类似。所以，我不但希望我们写论文、搞研究，要讲究实际，面向实际问题；搞经济、搞大项目也应该面向实际问题，根据需求来搞大项目。

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从云计算到大数据

bigdataage 2013-1-13 10:01

从云计算到大数据 作者：田溯宁 2013年01月12日 22:14 (第2次修改, Final Version) 从2011年年底开始，大数据成了行业内的时髦的名词。那么什么是大数据？ 　　这个世界的数据由两类组成：交易型的数据，是线性的，在牛顿力学的范畴之内，由理性思考的右脑产生并进行逻辑运算；大数据，则是离散的，属于量子力学的范畴，由感性思维的左脑生成情感类的信息。 　　典型的传统数据多是来自银行的金融交易活动、运营商的计费信息，以及其他公共服务类公司的大量用户信息。但今天，除了线性的交易型数据之外，来自雅虎、谷歌、Facebook这些门户网站、搜索网站和社交网站的用户生成信息，则产生了随机的、发散的、弹性的、爆发式的大数据。相较于传统数据，大数据更能反映这个世界的真实情况，比如，人们会上传和公布大量的图片来记录个人的生活和社会的变化。如今，一天之内人们上传的照片数量就相当于柯达发明胶卷之后拍摄的图像总和。在过去，用于解决大企业交易型数据的计算机并不记录这些信息，只有在云计算产业已经规模化发展 3 年之后，分布式结构计算才给大数据提供了记录的载体。可以说，云计算使大数据变成可能，打个比方，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。 　　总之，云计算带来了硬件存储的条件——更便宜的分布式运算存储，互联网时代的今天呼唤数据应用和服务。技术和需求的双重推动会让越来越多的政府机构、公司企业和个人意识到数据是巨大的经济资产，像货币或黄金一样，它将带来全新的创业方向、商业模式和投资机会。 　　硅谷与北京零距离 　　从美国《自然》杂志在2008年9月4日提出大数据的概念，到IBM 定义的大数据4V理论（规模性化Volume、多样性Variety、高速率Velocity和真实性 Veracity），今天硅谷的大数据科技公司已经分成以下三类。 　　首先，像亚马逊、谷歌和Facebook 这类公司，因其拥有大 量的用户信息，通过对用户信息的大数据分析解决自己公司的精准营销和个性化广告推介等问题。 　　其次，像IBM和惠普这类公司，是通过整合大数据的信息和应用给其他公司提供硬件+软件+数据的整体解决方案。 　　最后，新兴的创业公司则通过出售数据和服务更有针对性地提供单个解决方案。这些公司更接近与把大数据商业化、商品化的模式。 　　第一类公司将改变营销学的根基，精准营销和个性化营销将有针对性地找到用户，多重渠道的营销手段将逐渐消失。第二类公司将改变公司的管理理念和策略制定方式，没有数据分析支撑的决定将越来越不具有可靠性。第三类公司将大数据商品化，这将带来继门户网站、搜索引擎、社交媒体之后的新一波创业浪潮和产业革命。同时，第三类大数据公司的针对性咨询服务会对传统的咨询公司产生强烈的冲击。即使是第二类提供整合服务的科技公司，也会因其系统和软件的垄断封闭性受到第三类开源大数据的挑战。 　　这三种公司类型在中国也不会有太大的不同。互联网兴起的时代，人们常说中国的科技公司与硅谷有20年的差距，社交媒体时代这个距离缩短至5年，但在大数据的浪潮中硅谷与北京零距离。中国宽带产业基金投资的大数据公司中有很多也是雅虎Hadoop平台的主要工程师，联合投资伙伴也有来自硅谷的杨致远，我们也在和Hortonworks和Cloudera密切合作。在这一轮科技浪潮中，中国企业比任何一次反应速度都快。 　　我认为还会有新的商业模式出现，就像互联网创造了搜索、电子商务、竞价排名一系列商业模式一样，大数据会孕育更多新的公司类型，这也是大数据最有投资潜力的原因。“数据矿”就在那里，分析平台也已经成熟，现阶段是要用解决问题的视角，寻找数据分析师和懂得商业操作的人才，把数据分析产品化。 　　 大数据的挑战 　　大数据带来的挑战是跨行业、跨领域的。 　　在公司内部，从公司的管理层到董事会，都应该认识到大数据即将带来的转型。将公司和行业之外的数据纳入分析并作为决策依据，则是要公司董事会、高管们重新认识的内容。 　　当移动互联网时代渗透进你的客户、你的员工团队时，公司的决策和管理无法不受到影响。比如，SOHO中国的首席执行官张欣就已经看到传统的营销渠道已经无法准确找到针对性的客户，而微营销、微传播的力量巨大。很多公司也在使用企业内部的Facebook或者Evernote这样的APP来进行信息分享与交流，而传统的企业资源计划（ERP）已经悄然退场。 　　同时，大数据发展的最大障碍在于数据的“流动性”和“可获取性”。2009年，美国政府创建了Data.gov网站，为大数据敞开了大门，公众能够通过这个网站获得各种政府数据。现在，在印度也有“数据公开”运动。中国要赶上这样一场数据的变革，首先从政府开始公开数据，其次是企业，最后在个人。开放的、流通的数据是时代趋势的要求，闭关锁国最终拒绝的是财富创造。 　　国有企业也有其独特的优势，集中化的资源使其积累了大量数据，国有企业如何将数据资产化是他们面临的问题。另外，无论是电信行业、金融业还是数字油田的发展，国有企业都要开放API端口，拓展平台，鼓励独立开发者参与国有企业的数据分析。 　　这是一个大数据的时代，对于成长在这一代的年轻人来说，数据的实时性、公开性、可流通性是毋庸置疑、自然而然的。一个等级的不公平的社会，最大的问题就在于信息的垄断和封闭。这涉及到个人隐私，但也是权力扁平化的社会需要。 　　云计算和大数据将注定带来一次革命，无论是对社会、公司和个人来说，都是一次世界观的改变。互联网不再是一个展示公司的工具或平台，而是属于未来的生产方式，是关乎竞争和生存的关键。就像工业经济时代，人们无法拒绝用电；个人计算机时代，公司无法拒绝用电脑办公；大数据将带来的是竞争形态的改变，当你的客户都在互联网上，你的市场就在互联网上，如果缺乏对客户数据的判断对市场的了解，缺少的就是核心竞争力——企业的IQ。政府和个人也一样，需要拥抱大数据时代的来临。 　　 田溯宁 中国宽带产业基金董事长 来自于 哈佛商业评论 中文版： http://www.hbrchina.org/2013-01-12/112429912.html

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[转载]云计算和大数据引发信息安全创新

libing 2013-1-7 12:48

　IT环境已经出现了新的变化，第一方面是新的计算环境，即云计算和虚拟化；第二方面是新的网络环境，包括移动互联网、物联网、智能电脑、软件定义网络（SDN）等等；第三方面是大数据。这些新的计算资源、新的计算方式、新的网络环境和新的数据类型，促使整个信息安全行业的关注焦点，从系统层面慢慢向应用服务，向数据资源转移。它们既对信息安全提出了新的需求和挑战，也给信息安全带来了新的思路。 　　 多样手段应对云计算安全挑战 　　云计算给信息安全带来的挑战包括：第一，传统安全产品无法应对云计算环境下的网络结构和协议。在云计算环境中，可能前端的Web服务器和后端的数据库都在一个物理服务器上，这样它们之间的网络交互直接用虚拟交换机就可以了，数据根本不经过物理交换机，如果不到物理交换机，则信息安全设备拿不到它的数据，导致对它的访问控制、审计、攻击的检测，都没办法实现。第二，云计算环境对安全产品的计算性能提出了非常大的挑战。目前，安全产品的性能已经远远落后于网络设备。第三，云计算业务特性带来一些新的安全需求，比如产生了一些新的攻击方式，例如虚拟机逃逸，就是分配的用户级虚拟机，通过特殊的指令或者攻击方式，被攻击者获得整个虚拟化底层的根权限。这种攻击是以前的环境中没有出现过的。 　　针对种种挑战，启明星辰也一直在因时而变。首先，把启明星辰的安全产品以虚拟化软件的方式或者说以虚拟化层组件的方式，来融入到整个云计算的监控系统中。其次，研发高性能的硬件平台，提升性能。第三，和国家部委、相关机构合作，争取把云计算的普通管理和它的安全管理分离出来，即正常的云计算平台的管理可以用通用组件，例如用思科、微软的云计算管理平台，而安全性的管理，启明星辰正在研发并测试单独的云计算安全管理平台，来对整个云进行统一的安全管理。 　　 大数据化解APT危机 　　在大数据时代，必须进一步强化IP治理和审计，审计的目标是为了降低用户整个IP的规避风险和法律风险。在IP地址的审计工作方面，国外有很好的思路，他们的法律法规制订的非常及时。对于IP 治理和审计，启明星辰也有一系列的解决方案，包括终端审计、终端数据防泄露、日志审计，通过综合审计平台来帮助用户解决IP 治理需求。 　　近两年，APT（高级持续威胁）攻击是非常热门的话题。简单的说，APT就是黑客组织针对一个有价值的目标，进行长期的、缓慢的，但是非常有技术含量的攻击。 　　通过和大数据结合，有没有办法可以缩短发现APT攻击的时间呢？启明星辰目前正在给某些大型客户定制开发“APT检测及预警体系”，这里面的数据采集和存储采用Hadoop结构，然后进行数据的浓缩和降解。启明星辰采用数据灰度的理念，每次拿来的数据中，把无用的数据剔除之后，我们把它的默认灰度设为10。过了一段时间，可能没有什么新的与该数据关联的可疑行为出现，它的灰度就会变成9，随着时间的推移，这个数据就会变成0，变白了，那么我们就扔掉这个数据了。假如还有一个新的可疑的东西，那么它的灰度可能又恢复到10，甚至更高。当某个数据块变黑的时候，我们就认为这个地方需要安全专家进行分析了。 　　启明星辰通过这种浓缩的方式，解决第一个问题，就是在大数据环境下，如何进行一个全流量的存储和浓缩。第二块就是对APT攻击的检测。我们会把它的整个过程进行一个展开，将对APT攻击的检测，在经济代价和时间代价这两方面，提升到用户可以接受的程度。 　　大数据和云计算推动了下一代安全数据的创新。大数据和云计算扩展了整个IT领域的计算和存储资源，给信息安全提供了信息平台和大数据处理的技术支撑，为信息安全技术和整个信息安全产品的革新创造了一个更大的可能性。

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[转载]软件定义网络在云计算中的角色

libing 2012-12-26 12:18

看起来似乎很讽刺，但是关于软件定义网络中大多数的困难都是关于如何定义它的。用一种较为弹性的观点来看的话，就是一点都奇怪SDN在云中的具体作用难以捉摸。云计算中有两个软件定义网络模型和两个不同的SDN任务，由于网络创造了云，管理这两个方面之间的相互作用是云有效和成功的关键所在。 作为一种信息服务，互联网将网络看作是透明的合作伙伴。在云端，一个用户的应用存在于云内，成为云的一部分。大多数人认为至少意味着一些网络必须同云整合。当前的共事就是数据中心必须让云具体化，但是WAN也应成为云的“资源”吗? 为了回答这个问题，首先看一下为什么数据中心必须包括SDN。 在云计算中，用户加入一个云创建的社区。云计算服务提供商面临着网络层级的多租户问题，和他们在CPU/服务器和数据库层面的所面临的多租户问题差不多。共享资源必须以一种一个用户的应用不能影响另一个用户的应用的方式来共享，因此，所有的用户资源必须分区，以便确定他们的隐私性和安全。同时网络技术，比如IP和以太网每一个都有虚拟网络容量，这些功能会由于可以支持的租户的多少而受到限制，限制了如何分离租户。 云软件提供商将网络看作是数据中心网络和云之间的合作伙伴关系。亚马逊Web服务的弹性IP地址应用驱动方法整合了网络和云;OpenStack包含网络服务，将其作为虚拟化资源之一，同存储和CPU/服务器一起。比如OpenStack的Quantum接口定义了一个虚拟网络如何创建为“托管”CPU和数据库元素。然而，Quantum没有定义用户创建这个虚拟网络的技术。每一个厂商都负责映射其技术到Quantum定义的虚拟网络模型中。 云计算的两个SDN模型 首先调整多租户，其次支持网络服务云控制的需求将我们带到了SDN技术上。SDN的两个模型出现：“叠加模型(overlay model)”和“网络模型(network model)”。 在叠加模型中，软件(通常是云连接的软件)创建了一个虚拟网络;在网络模型中，网络设备创建了这些虚拟网络。 叠加SDN，比如VMware最近收购的Nicira技术，使用软件来分区IP或者以太网地址到多个虚拟子网络中，类似TCP对端口所做的事情。新一套网络API允许应用通过他们是IP或者以太网络访问这些子网络。软件保证了多子网流量安全和分离。网络设备“看”不到叠加虚拟网络，因此不会区别对待流量。 网络托管的SDN用网络设备构建;因此，他们直接管理SDN流量。一些网络厂商，比如思科，通过采用当前的符合SDN规则网络技术和设备增加软件控制到当前设备和网络，创建“革命性SDN”。 其他网络厂商，包括大多数SDN初创公司，都希望将网络设备发展成简单的形式，迁移路由智能和路径/流量管理，这些都在设备中，并集中在云托管的软件上。 但是叠加和网络模型和任务在WAN中抵触。如果云虚拟网络必须扩展额外的云中数据中心和向外的用户，就很难看到虚拟化的网络托管的SDN实现如何回避，有三个原因： 叠加SDN依赖软件元素创建虚拟网络。很难确保用户请求软件进行参与。网络设备上的软件不能轻易更新，就不能使用叠加虚拟化。 叠加SDN不能确保WAN服务质量(QoS)，因为SDN不能管理流量现成。网络托管SDN可以提供和用户以前使用的相同的精确的接口和服务，对于软件或者服务的请求没有变化。也管理流量并保证QoS。因此，端到端的SDN任务更青睐在网络中实现的SDN模型。 SDN作为“云网络”的采纳逐渐增多，意味着网络和服务的转换能支持大范围的云计算使用。操作各种SDN任务和技术模型是合适的位置的云服务和实现云计算好处的关键。对于云用户而言，知道他们的云提供商的SDN计划，以及私有云软件堆栈厂商的计划，是确保这些提供商长期价值最关键的因素。

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[转载]云计算中的创新与安全

热度 2 libing 2012-12-26 12:05

想一下，如果未来，用户与企业的数据都高度集中在一个个的计算云或数据中心中，而这些计算云有可能会成为恐怖分子的首要攻击目标，一旦恐怖分子得手，是否就会导致整个世界倒退几年、甚至几十年呢? 　云计算是今年来炒得很热的名词，各大IT巨头：亚马逊、Google、微软、雅虎、IBM等纷纷试水，推出云计算的平台以及多种云计算的服务模式来吸引大众眼球，不仅是大公司，中小企业也蜂拥而上，并且从中尝到了云计算带来的诸多好处。 　　 那么到底何谓云计算呢? 　　通俗地讲。云计算就是庞大的 服务器 集群，根据用户需要动态调动资源，提供各种IT服务。云计算的基本原理是，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更与互联网相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。“云”就是计算机群，每一群包括了几十万台，甚至上百万台计算机。之所以称为“云“，是因为它在某些方面具有现实中云的特征云一般都较大，可以动态伸缩，边界是模糊的，在空中飘忽不定，你无法也无需确定它的具体位置，但它确实存在于某处。 　　云计算是人类使用计算资源方式的重大变革。正如有人所打的比方一样，好比从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于它是通过互联网进行传输的。美林预计，未来5年中，云计算在全球的市场总额将超过950亿美元，全球软件市场的12%将转向云计算。 　　 云计算是21世纪的创新 　　众所周知。IT业的新陈代谢是最快的，因为IT技术发展迅猛，从计算机、 手机 等高科技产品的贬值速度就可见一斑。据最近一次全球CEO调查显示，80%的CEO表示他们准备在未来有更快的变革，以便能够在领域内创造更多的价值。而这种变革不是简单地抛弃旧的，创造新的，而是在旧的基础上重新加以考虑，重新概念化、重新创新。互联网出现已经有16年的时间，而真正的计算在数据中心运行已经远远超过16年了，这需要我们去重新加以思考，重新给它注入活力，而云计算是为解决数据中心面临的间题所提供的一种创新的平台。 　　目前，我们大部分人还是使用PC处理文档、存储资料，通过 电子邮件 或移动存储介质与他人分享信息。一旦PC 硬盘 或者移动存储介质坏了，我们会因为资料丢失而束手无策。而在“云计算”时代，“云”会替我们做存储和计算的工作。“云”的好处还在于，其中的计算机可以随时更新，保证“云”长生不老。届时，我们只需要一台能上网的电脑，不需关心存储或计算发生在哪朵“云”上，但一旦有需要，我们可以在任何地点用任何设备。如电脑、 手机 等，快速地计算和找到这些资料，再也不用担心资料丢失。 　　云计算的蓝图已经呼之欲出在未来，只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切。甚至包括超级计算这样的任务。从这个角度而言，最终用户才是云计算的真正拥有者。显然，云计算是为改变人们生活方式的一种实实在在的创新。 云计算的特点 　　云计算的发展非常迅速，而这里有6项我们无法回避，也是使企业备受推崇的原因： 　　一是超大规模。“云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台 服务器 ，Amazon、IBM.微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。正是因为Google拥有超大规模的服务器，才造就了它搜索引擎全球第一的地位。 　　二是虚拟化。云计算支持用户在任意位置使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置；只需要一台笔记本或者一个 手机 ，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。 　　三是高可靠性和高可扩展性。“云“使用了数据多副本容错、计算节点l司构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。 　　四是通用性。云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。不管你的电脑是什么配置，只要能连上一根网线，有一个浏览器，就可以在石端获取服务。 　　五是按需服务。“云”是一个庞大的资源池，按需购关云可以像自来水、电、煤气那样计费。 　　六是极其廉价。由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成石;“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本;“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此，用户可以充分享受“云’的低成本优势。这也是云计算备受中小企业青睐的原因。 　　 云计算的几大形式 　　InfoWorld网站同数十家公司、分析家和IT用户讨论出了云计算的几大形式： 　　(1)SAAS(软件即服务)。这种类型的云计算通过浏览器把程序传给成千上万的用户。在用户眼中看来，这样会省去在 服务器 和软件授权上的开尤从供应商角度来看，这样只需要维待一个程序就够了，这样能够减少成本SAAS在人力资源管理程序和FRP中比较常用。 　　(2)实用计算(Utility Computing)。这种云计算是为IT行业创造虚拟的数据中心，使其能够把 内存 、I/O设备、存储和计算能力集中起来成为一个虚拟的资源池来为整个网络提供服务。 　　(3)网络服务。同SAAS关系密切，网络服务提供者们能够提供API，让开发者能够开发更多基于互联网的应用，而不是提供单机程序。 　　(4)PaaS(平台即服务)。另一种SAAS，这种形式的云计算把开发环境作为一种服务来提供。你可以使用中间商的设备来开发自己的程序并通过互联网和其服务器传到用户手中。 　　(5)MSP(管理服务提供商)。最古老的云计算运用之一。这种应用更多的是面向IT行业而不是终端用户，常用于邮件病毒扫描、程序监控等等。 　　(6)商业服务平台。SAAS和MSP的混合应用。该类云计算为用户和提供商之间的互动提供了一个平台，比如用户个人开支管理系统，能够根据用户的设置来管理其开支并协调其订购的各种服务。 　　(7)互联网整合。将互联网上提供类似服务的公司整合起来，以便用户能够更方便地比较和选择自已的服务供应商。 云计算应用遍地开花 　　因为是多种技术混合演进的结果，云计算成熟度较高，发展极为迅速。Amazon、 Google、IBM、微软和Yahoo等大公司是云计算的先行者。云计算领域的众多成功公司还包括Salesforce、 Facebook、Youtube、Myspace等。 　　两年多以前，Amazon作为首批进军云计算新兴市场的厂商之一，为尝试进入该领域的企业开创了良好的开端。Amazon使用弹性计算云((EC2)和简单存储服务(S3)为企业提供计算和存储服务。收费的服务项R包括存储 服务器 带宽、 CPU 资源以及月租费。有第三方统计机构提供的数据显示，Amazon与云计算相关的业务收入已达1亿美元。可见，云计算是Amazon增长最快的亚务之一。 　　目前正在使用的最著名的云计算例了是亚马逊的EC2网格。《纽约时报》最近租用了这个网格创建厂数据容量达4 TB的PDF文件库，包含了从1851l年至1920年之间纽约时报发表的1100万篇文章。据《纽约时报》的Derek Gottfrid说.他使用了100个亚马逊的EC2实例和一个Hadoop应用程序在不到24小时内就编排完成了全部的1100万篇文章，并且生成了另外1.5 TB的数据。累计用了240美元。即使云计算没有作为一项主流的服务应用，它能提供这种难得的处理能力也是一种可行的选择· 　　Google当数最大的云计算使用者。Google搜索引擎就建立在分布于200多个地点，超过100万台 服务器 的支撑之上，这些设施的数量正在迅猛增长。Google地球、地图、Gmail. Docs等也同样使用了这些基础设施。采用Goopte Docs之类的应用，用户数据会保存在互联网上的某个位置，可以通过任何一个与互联网相连的系统十分便利地访问这些数据。目前，Google已经允许第三方在Google的云计算中通过Google App Engine运行大型并行应用程序。如今，他们又以应用托管、企业搜索以及其他更多形式向企业开放了他们的“云”。 　　IBM在2007年11月推出了“蓝云”计算平台，为客户带来即买即用的云计算平台。它包括一系列的自动化、自我管理和自我修复的虚拟化云计算软件，使来自全球的应用可以访问分布式的大型服务器池，使得数据中心在类似于互联网的环境下运行计算。IBM计划2009年在10个国家投资3亿美元建13个云计算中心。 　　微软紧跟云计算步伐，于2008年10月推出了Windows Azure 操作系统 。A zure(译为“蓝天”)是继Windows取代DoS之后，微软的又一次颠覆性转型—通过在互联网架构上打造新云计算平台，让Windows真正由PC延伸到“蓝天”上。微软拥有全世界数以亿计的Windows用户桌面和浏览器，现在它将它们连接到“蓝天”上。Azure的底层是微软全球基础服务系统，由遍布全球的第四代数据中心构成。 　　在我国，云计算发展也非常迅猛。2008年5月10日，IBM在中国无锡太湖新城科教产业园建立的中国第一个云计算中心投入运营。2008年6月24日，IBM在北京IBM中国创新中心成立了第二家中国的云计算中心——IBM大中华区云计算中心;2008年I1月28日，广东电子工业研究院与东莞松山湖科技产业园管委会签约，广东电子工业研究院将在东莞松山湖投资2亿元人民币建立云计算平台;2008年12月30日，阿里巴巴集团旗下子公司阿里软件与江苏省南京市政府正式签订了2009年战略合作框架协议，计划于2009年初在南京建立国内首个“电子商务云计算中心”。首期投资额将达上亿元人民币;世纪互联推出了CloudEx产品线，包括完整的互联网主机服务“CloudExComputing Service"，基十在线存储虚拟化的"C1oudEx Storage Service"，供个人及企业进行互联网云端备份的数据保全服务等互联网云计算服务;中国移动研究院在云计算的探索方面起步较早，已经完成了云计算中心试验。中移动董事长兼CEO王建宙认为云计算和互联网的移动化是未来的发展方向。 　　如果说云计算给大型企业的IT部门带来了实惠，那么对于中小型企业而言，它可算得上是上天的恩赐了。过去，小公司人力资源不足，IT预算吃紧，那种动辄数百万美元的IT设备所带来的生产力对他们而言真是如梦一般遥远，而如今，云计算为他们送来了大企业级的技术，并且先期成本极低，升级也很方便。这一新兴趋势的重要性毋庸置疑，不过，它还仅仅是一系列变革的起步阶段而已。云计算不但抹平了企业规模所导致的优劣差距，而且极有可能让优劣之势易主。简单地说，当今世上最强大最具革新意义的技术已不再为大型企业所独有。云计算让每个普通人都能以极低的成本接触到顶尖的IT技术。 安全隐忧如影随形 　　云计算的未来蓝图是如此美好，那么它真的是无懈可击、无所不能吗? 　　事实并非如此，今年2月，Google Gmail邮箱爆发全球性故障，服务中断时间长达4小时。据悉，此次故障是由于位十欧洲的数据中心例行性维护，导致欧洲另一个数据中心过载，连锁效应扩及其他数据杯口，最终致使全球性的断线。 　　3月中旬，微软的云计算平台Azure停止运行约22个小时，微软至今没有给出详细的故障原因。不过，业内人士分析认为，Azure平台的这次宕机与其中心处理和存储设备故障有关。 　　除了Google和微软的云计算服务出状况外，去年亚马逊S3服务曾断网6小时。由此看来，云计算也未必百分百安全。虽然云计算厂商们屡次信誓以旦地宣称，能够保证高达99.99%的可靠性与安全，但用户要相信，那0.01%微小的可能万一降临到自己的头上，带来的损失也是不可估量的。 　　当然，除了系统故障外，还存在以下隐患： 　　 云计算安全缺乏标准 　　现在有一大批标准适用于IT安全与法规遵从，其中包括SAS交互管理(SAS Interaction Management)等服务，这此标准用于管理大部分业务交互关系，而这些交互关系肯定会不断迁移到云计算环境上。 　　而与此同时，除非出现针对云计算架构的安全模型和标准，否则大部分风险以及出现问题后的责怪会直接落在IT部门的肩上，而不是云计算服务提供商。 　　IBM公司的安全、治理和风险管理部门主管Kristin Lovejoy也认为，最终，云服务的消费者要负责维护数据的保密性、完整性和可用性。所以对企业来说，必须有选择地采用云服务，如果是非关键任务，可以放在云计算环境电如果是核心的、又是关键任务，肯定要把它放在 防火墙 后面。 　　 云计算面临潜在的隐私问题 　　据世界隐私论坛近日发布的一份报告声称，如果企业期望通过利用云计算服务来降低IT成本和复杂性，那么占先应确保在这个过程中不会带来任何潜在的隐私问题。 　　你一旦把数据交给外人存储，就会面临潜在问题。企业可能常常甚至不知道自己的数据到底存储在什么地方。信息有时最终出现在多个地方，每个地方可能需要遵守不同的隐私需求。企业还应当事先对托管服务提供商作一番调查，确保云环境中的数据安全和隐私措施至少与自己的措施一样可靠知道云计算服务提供商落实了哪种业务连续性和灾难恢复措施以及处理数据泄密事件的政策也很重要。一心想通过云计算削减成本的用户往往会忽视这类问题，需要在合同中阐明隐私保护方面的内容。 　　那么是不是我们就对云计算可能存在的风险而对其避而远之呢?事实上，任何创新都会有风险，我们总会找到降低和消除风险的办法： 　　(1)控制数据位置。影响大小客户的另一个问题就是数据所在位置，因为不同国家适用不同的隐私和数据管理法律.所以这对从事跨国生意的公司来说特别重要。比方说，欧盟对于个人方面的哪典数据可以保存及保存多久有着严格规定。许多银行监管部门也要求客户的财务数据保留在本国，而许多遵从法规要求数据不能与共享 服务器 或者数据库上面的其他数据放在一起。 　　如今，用户可能根本不知道自己的数据放在云计算环境中的哪个地方。而这个事实带来了数据隐私、隔离和安全等方面的各种法规遵从问题。但数据位置不确定的这个问题正在开始变化，比如Google允许客户指定把自己的Google Apps数据保存在何处，这归功于它收购了 电子邮件 安全公司Postinie再比如瑞士银行要求客户数据文件保存在瑞士本国，Google现在就能做到这一点。 　　更深入一步就是能够在云计算环境的多租户架构上，把用户的数据与其他客户的数据实现物理隔离。但这种隔离技术有望通过目前尚处于初级阶段但功能日益强大的虚拟化技术来实现。 　　(2)数据加密。数据加密能缓解无意或恶意透露信息有关的一部分隐私风险—这种加密既针对存储在云计算服务提供商的 服务器 上的数据，还针对传送给最终用户的数据。另外，实施双因子验证方案来控制有人访问云计算服务提供商存储的数据，有望确保只有可以访问数据的用户才能看到数据。当然，如果企业各方面都做到位，并且事先都做好了工作，那么是自己存储数据还是由云计算服务提供商存储数据并没有太大区别。 　　(3)数据丢失与备份的处理。数据存放在何处?哪些人有权访问?数据安全吗?这此都是大问题，因为除了软件及服务((Software asa Service, SaaS)供应商之外，云服务供应商很少具备长期处理敏感数据的经验。一般说来，数据在云服务中是共享存储的，因此具有潜在危险。其实，我们就是把数据存放在公司内部也是有风险的，更别提云服务了。经常对企业内数据访问的风险/利益进行评估的这种方法同样也可套用到云服务上。判断可将哪些数据转移到云服务中，以及如何保护数据，需要我们了解井核实供应商的标准，搞清楚是否可以对它们进行修改。 　　在使用云服务(如亚马逊公司的弹性计算云)时，企业可对虚拟实例中运行的 操作系统 、应用程序或数据库管理系统进行数据加密。在使用其他服务(如应用程序托管)时，IT组织需要在开发程序时多留个心眼，确保在程序中内置安全措施(如数据加密)。 　　不论数据存放在何处，企业都应该慎重考虑数据丢失风险。亚马逊公司明白电脑会时不时发生故障，所以建议其客户通过冗余和备份计划应对电脑故障。有些云供应商提供备份服务或数据导出功能，这样企业就可以自行创建数据备做另一些供应商则要求客户使用企业自行开发或第三方开发的备份程序。 云计算的未来趋势 　　毫无疑问，云计算的广泛应用会给人们的生活带来改变。它将很有可能彻底改变用户使用电脑的习惯，使用户从以桌而为核心使用各项应用转移到以Web为核心进行各种活动。而计算机也有可能退化成一个简单的终端，不用再像现在一样需要安装各种软件，同时为这些软件的配置和升级费心费神。未来的计算机可能仅仅用作网络连接以及使用云计算之上的各项服务. 　　改变最大的应该是企业(尤其是中小企业)，他们能够快速搭建自己想要的各种应用，而不用再为 服务器 资源而烦恼。而云计算最终能否普及至个人，恐怕还需看未来一段时间的发展。 　　当然，云计算在未来的发展也面临着各种挑战，其中安全和隐私将成为首要问题。试想一下，如果未来，用户与企业的数据都高度集中在一个个的计算云或数据中心中，而这些计算云有可能会成为恐怖分子的首要攻击目标，一旦恐怖分子得手，是否就会导致整个世界倒退几年、甚至几十年呢?同时。用户该如何信赖提供云存储以及云服务的那些公司，如何确保那些公司不泄露用户的隐私呢?所有这些，都是云计算真正普及时必须要解决的问题。 　　Google中国研究院副院长张智威表示，当前业界炒作的v计算概念，不可否认里面有不少商业推广的因素，但没有人敢否认这是互联网发展的大势所趋。任何新的革命性的事物从出现到被用户广泛接受都要经历一个过程。看来，云计算如何在创新和安全之间取得平衡，还取决于时间，随着带宽和相应的服务模式足够成熟，云端会越来越庞大，到时云计算将给互联网带来一场革命性的变化。 　　在今年4月旧金山举行的RSA安全会议上，思科总裁兼首席执行官钱伯斯表示，通过石计算的方式，许多项日都将以免费服务的形式在互联网上进行提供，这使企业在得到便利的同时，也承担着被竞争对手窃取核心机密的风险。钱伯斯说：“毫无疑问，创新总是与安全问题并存，因此，人们必须谨慎地处理好两者之间的平衡。那么，人们怎样才能远离安全问题所带来的困扰呢，一个最好的解决办法就是构建一个完善的安全监控系统。”

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虚拟化不是云计算

isaer 2012-12-15 22:57

虚拟化不是云计算的本质。虚拟化不是云计算，最多只能是云计算发展过程中遗留软件生命周期延续的一个支持技术。 云计算也不一定是未来计算机几首发展的真正方向。当前一台终端的计算能力都很强大，计算能力都迁移到云端，则终端的计算能力会造成大量浪费，且网络负载同时也会加大，这些都不符合当前技术发展的真实情况。可能有人反驳提出，带宽越来越大，根本不用担心，在我看来，带宽宽了，但浪费依然是浪费。云端的利用率提高了，但云端+客户端总体的利用率并没本质提高，有可能确是降低了。 大规模分布式计算，充分利用终端的计算能力，才应是计算机及网络技术发展的方向。

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[转载]第七届科技信息资源共享促进国际会议举办，数据堂应邀做专题报告

热度 1 shawn360 2012-12-10 08:59

11月24日-25日，第七届科技信息资源共享促进国际会议（COINFO 2012）在南京大学成功举办。南京大学常务副校长张荣在开幕式上致欢迎辞，科技部郑国安副秘书长、中国科学技术信息研究所贺德方所长、江苏省科技厅蒋跃建副厅长等嘉宾出席开幕式。 本届大会为期两天，主题是“云环境下的科技信息资源共享”。大会由中国科学技术信息研究所、南京大学、北京理工大学和澳大利亚南昆士兰大学主办，南京大学信息管理学院承办。来自中国、芬兰、加拿大、澳大利亚、西班牙、印度、缅甸、尼泊尔等十几个国家和地区的210多名专家学者与会。 本届大会由大会主题报告和5个分论坛组成，分论坛分别是：1、云环境与信息共享论坛，2、科学数据共享暨兴都库什-喜马拉雅地区数据共享论坛，3、信息质量与数据治理论坛，4、行业、区域科技信息共享应用论坛，5、人本电子健康与中国养老服务创新论坛。与会专家学者围绕“云环境与信息共享，科学数据共享，信息质量与数据治理，行业、区域科技信息共享应用，人本电子健康”等方面的内容进行了充分的交流，分享了他们在云环境下科技资源开放共享方面的最新研究成果。 数据堂应邀做了“ 科研数据共享服务实践 ”主题报告，引起参会人员的广泛关注。

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智慧城市能走多远，美国说了算

热度 1 sheep021 2012-12-6 13:51

智慧城市能走多远，互联网说了算。互联网能走多远，美国说了算。因此智慧城市能走多远，美国说了算。 有人说，智慧城市这个东西，美国在研究，亚洲在发展，中国在发烧。现在看来，智慧城市就是那个云上的风筝，看似飞得很高，很自由，但风筝线却在美国人手里攥着呢！ 为什么这么说？ 因为智慧城市是基于云计算和物联网的，而云计算和物联网都以互联网为基础。所以，本质是哪个智慧城市是基于互联网的，而互联网的命根子却攥在美国一个国家的手里。至今还没打算交出来。 美欧与中俄争夺网络管控权_新闻中心_中国网 2012年12月5日 为期12天的国际电信世界大会3日在迪拜开幕，会议将就《国际电信规则》进行审议和修订，这被称为一场“欧美和中俄之间的互联网战争”。俄罗斯此次提议修改《国际电信规则》，主张成员国对互联网的管理应当有平等的权利，得到中国、印度等众多新兴国家的支持。美联社4日报道称，美国与会代表正在游说各方，试图发起一项提议，禁止该大会讨论任何关于修改互联网规则的议题。 《纽约时报》报道称，来自193个国家政府及电信公司、互联网企业的约2000名代表齐聚迪拜，参加一个“将在商业和意识形态层面展开冲突的会议”。国际电信大会上次磋商《国际电信规则》还是在1988年，此后的近30年间，国际互联网一直由美国政府实际控制。美联社称，围绕互联网规则的冲突将是此次会议的“亮点”。去年9月，俄中等国就曾向联合国提交世界网络空间行为国际准则，希望各国尽早就规范网络空间行为规则达成共识。《纽约时报》称，俄罗斯提议成员国对互联网的管理应当有平等的权利，其中包括对互联网数字、名称、地址和身份验证资源的分配、指定和回收，“实际上是试图把互联网基础架构的控制权从美国手中夺走”。 对于美国反对大会讨论俄中等国的提议，国际电信联盟秘书长哈马德-图埃称，该大会不会限制任何言论，但大会主旨是促进通信基础设施建设，为目前无法接触网络的数十亿人口提供互联网服务。美联社称，美国担心修改互联网规则将使该行业“复杂化”，“并被中国和俄罗斯利用、为其打压互联网正名”。福克斯新闻4日以“警告：联合国正走向互联网”为题报道称，与会各国试图将美国对互联网的管控权夺走交给联合国下辖的国际电信联盟，“这将是联合国历史上拥有的最大权力”。 除了美国政府，谷歌等互联网企业、非政府组织也加入论战，为美国摇旗呐喊。3日，谷歌在其搜索引擎上打出标语：“喜爱自由和开放的网络吗？请告诉世界各国政府坚持这样做”。俄罗斯《生意人报》3日引述国立莫斯科大学信息安全问题研究所副所长亚先科的话称：“俄罗斯的提议并非限制网络自由，而是要求将可能影响国家安全的互联网部分权力从美国手中交给联合国。俄罗斯这一建议被西方进行了有偏见和欺骗性的解释。”

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云计算，多少是技术，多少是商业？

热度 3 hyperthink 2012-12-5 11:23

看到有一些依靠政府投资的科技项目，动则以“云计算”这类新颖的名词来唬弄人、唬弄钱，买上几台服务器，集群一下，跑个数据库，跑几个应用就算云计算平台了。我觉得，还是有必要看看云计算里面，到底哪些是技术成分，哪些是商业成分。 云计算，如果从最普通的意义来讲，其实主要还是一种商业形态的变化，即从过去的自建软硬件环境到现在用户可以购买软件服务了，是基于用户角度的一种新的商业模式。反应到具体的业务上，也可以看成是生产组织方式变化了，即原来需要用自己的软件和硬件进行计算或业务处理，现在可以购买第三方的软件和硬件为自己提供计算或业务处理的服务了，用户不需要关心这个软件和硬件在哪里（属于谁），只要有一个接口或界面供自己接入就行了。 云计算反映到技术层面，即云计算的供应商，需要把软硬件集成起来，特别是要把大量的硬件集成起来，需要解决并行计算、分布式计算、以及通信方面的问题，这些是技术层面的。但是这些技术层面的事情，其实应该是在“云计算”这个概念之外。因为在云计算概念之前，这些问题就已经独立成为技术问题一直在研究和发展当中。云计算概念的提出，只不过激发了更多的市场需求，推动了这些技术的发展（到底在多大程度上推动了这些技术发展，不知道有没有人研究过，我也不是很清楚，只是个猜想）。 因此，如果那些云计算项目，是在解决并行计算、分布式计算、通信方面的硬件或软件上做技术研发，那么这样的云计算项目是值得以科技项目的名义投入的。如果仅仅是买服务器、买软件，卖服务，那么似乎不应该冠以科技项目的名义，而直接作为商业项目进行投资管理更为合适。

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大数据挖掘与云计算

shizz 2012-10-25 11:34

big data mining in the cloud.pdf

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[转载]云计算推荐阅读清单 Reading List for Cloud Computing

liruijiao 2012-9-29 17:02

无意间发现了一个好东西， 想了解学习云计算的朋友可以看看。 Reading list Datacenters form the backbone of cloud-based systems. Barroso et al. introduced the Google search system, which provides a good starting point for understanding Internet-scale systems and datacenters: Luiz Barroso, Jeffrey Dean, Urs Hoelzle. Web Search for a Planet: The Google Cluster Architecture. IEEE Micro, Vol. 23, No. 2, pp. 22-28, Mar./Apr. 2003. http://baijia.info/showthread.php?tid=133 The datacenter software builds on techniques in distributed computing. Among these techniques, Paxos plays an important role in many core services in cloud systems. The following papers describe Paxos and a few systems using it: Lamport, L. The part-time parliament. ACM Trans. Comput. Syst. 16, 2 (May. 1998), 133-169. http://baijia.info/showthread.php?tid=188 L. Lamport. Paxos made simple. ACM SIGACT News, 32(4:(18-25, 2001. http://baijia.info/showthread.php?tid=414 Burrows, M. The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems. In Proceedings of the 7th Symposium on Operating Systems Design and Implementation (Seattle, Washington, November 06 - 08, 2006). 335-350. http://baijia.info/showthread.php?tid=59 The MapReduce framework is a pioneer of large-scale data-intensive computing in datacenters: Dean, J. and Ghemawat, S. 2004. MapReduce: simplified data processing on large clusters. In Proceedings of the 6th Conference on Symposium on Opearting Systems Design Implementation - Volume 6 (San Francisco, CA, December 06 - 08, 2004). http://baijia.info/showthread.php?tid=2 Our recent development, DVM, shows an efficient way to extend instruction-level virtualization to a large number of physical hosts, and can potentially provide an abstraction of a "single computer" for a datacenter: Zhiqiang Ma, Zhonghua Sheng, Lin Gu, Liufei Wen and Gong Zhang. DVM: Towards a Datacenter-Scale Virtual Machine. In Proc. of ACM VEE'12, London, UK, Mar. 3-4, 2012. http://baijia.info/showthread.php?tid=1114 The foundation of a series of recent large-scale file systems in datacenters is the GFS system, which provides a systematic solution to scalability, consistency, and software fault tolerance: Ghemawat, S., Gobioff, H., and Leung, S. The Google file system. In Proceedings of the Nineteenth ACM Symposium on Operating Systems Principles (SOSP'03), Bolton Landing, NY, USA, October 19 - 22, 2003. 29-43. http://baijia.info/showthread.php?tid=1 Above the file system abstraction, researchers have constructed key value stores and databases. Often not supporting the full ACID semantics, the database design is often referred to as a NoSQL database. DeCandia, G., Hastorun, D., Jampani, M., Kakulapati, G., Lakshman, A., Pilchin, A., Sivasubramanian, S., Vosshall, P., and Vogels, W. 2007. Dynamo: amazon's highly available key-value store. In Proceedings of Twenty-First ACM SIGOPS Symposium on Operating Systems Principles (Stevenson, Washington, USA, October 14 - 17, 2007). SOSP '07. ACM, New York, NY, 205-220. http://baijia.info/showthread.php?tid=120 Chang, F., Dean, J., Ghemawat, S., Hsieh, W. C., Wallach, D. A., Burrows, M., Chandra, T., Fikes, A., and Gruber, R. E. Bigtable: a distributed storage system for structured data. In Proceedings of the 7th Symposium on Operating Systems Design and Implementation (Seattle, Washington, November 06 - 08, 2006). 205-218. http://baijia.info/showthread.php?tid=4 As the technology evolves, it becomes clear that reasonably strong semantics cannot be entirely ignored. While it is relatively easy to provide atomicity on single records, it is a tremendous technical challenge to support distributed transactions in high throughput, at affordable cost and in a large distributed system. Recent systems have made certain progress in this direction. Megastore: Providing Scalable, Highly Available Storage for Interactive Services, Jason Baker, Chris Bond, James C. Corbett, JJ Furman, Andrey Khorlin, James Larson, Jean-Michel Leon, Yawei Li, Alexander Lloyd, Vadim Yushprakh, Proceedings of the Conference on Innovative Data system Research (CIDR), 2011, pp. 223-234. http://baijia.info/showthread.php?tid=805 An earlier system, PNUTS, showcases another design with several similar goals. Cooper, B. F., Ramakrishnan, R., Srivastava, U., Silberstein, A., Bohannon, P., Jacobsen, H., Puz, N., Weaver, D., and Yerneni, R. PNUTS: Yahoo!'s hosted data serving platform. Proc. VLDB Endow. 1, 2 (Aug. 2008), 1277-1288. http://baijia.info/showthread.php?tid=126

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Google云计算与系统生物学

热度 4 sunon77 2012-9-28 13:07

Google 云计算与系统生物学 Google 今年推出了海量云计算服务。作为衡量云计算效率的一个标杆性工作，是所里 Ilya 小组为全美癌症全基因组工程 (TCGA) 做的全基因组癌症关联计算。 The Cancer Genome Atlas (TCGA) 工程始于 2009 年，两年内投资 2.75 亿美元，五年内计划对主要的二十种癌症有关基因变化的林林种种全部搞清楚 （最近在Hutchinson癌症中心听的一个报告，未来一到两年这些都会被实现）。 Eric Lander 在 Youtube 上有一个很精彩的综述，我就不用罗嗦了。 Eric Lander 在 Youtube 上 Cancer Genome Atlas (TCGA) 工程的综述 http://www.youtube.com/watch?v=gGdcgUub6YQ TCGA未来五年的路线图 Ilya 小组有一个 1000 个 CPU 的计算机集群，但对这样一个浩大的工程也显得势单力薄。比如，计算一对基因的在某种癌症中的关联性需要大概十分钟（人类大概有 25000 个基因，想想看这得多长时间）。 今年他们和 Google 合作，使用了云计算中大概 60 万个 CPU ，计算速度大为提高。在 Google 云计算的主题演讲 (Google IO Keynote speech) 中被作为一个标杆性工作。当屏幕上蓝色连接在‘塔塔’声响中飞速出现时，台下掌声四起，欢呼一片。 http://www.youtube.com/watch?v=3igX-ebL-PY

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百度公司未来几年投资云计算16亿美元

热度 1 zhpd55 2012-9-4 15:55

据 PhysOrg 网站 2012 年 9 月 3 日 报道，百度财务总监当天透露，百度作为中国领先的搜索引擎，在未来的几年里对于云计算方面的投资将超过 100 亿元人民币 ( 折合 16 亿美元 ) 。投资将用于构建数据中心和招聘人员为其在线数据存储服务 , 百度公司对于上述投资的陈述仅仅是引用了 李昕晢 (LI Xin-zhe) 的话 , 但没有提供细节。百度还宣布了一款新型的手机浏览器 , 成为今年在国内最受欢迎的访问网络浏览器。道琼斯通讯社报道，百度的新浏览器将提供更快的下载速度和定制应用程序 , 百度约有 80% 的中国市场 , 得益于中国政府的支持和谷歌搜索引擎的影响。详细结果请浏览以下网址： http://phys.org/news/2012-09-china-baidu-invest-bn-cloud.html .

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[转载]千奇百怪的云

libing 2012-8-29 23:30

国内外有多少与一个“云”字相关的名称呢？经过编者的这么一问，您是否也很想知道目前有哪些与“云”相关的名称和服务呢？通过编者的收集，发现当前有几十种与“云”字相关的云服务名称。这些名字使用的是否合适，加上了“云”的产品或服务与原来的区别在哪里呢？ 一个新概念的兴起，一个新时代的到来，总是首先会有一些新鲜名词被创造出来。云计算便是这样被创造出来，像“云”一样计算。所以，当众多商家意识到，这个新鲜的词语有多么吸引客户关注之后，纷纷更换自己的产品或服务的商标，美其名曰“云XX”。 不可否认，有些商家是换汤不换药的做法，挂羊头卖狗肉，但是也不能忽略了一大批技术优势的厂商正在通过技术融合创新，为云服务的推出做出不懈的努力。那么，如何判断“首先，我想通过简单的陈述，表达自己对于云计算的看法，然后再把这个帽子加到一些应用上去，让大家看看，这个名字，是不是符合云计算的真实意图。 那么，如何判断某个云名称是否准确呢，先来看看名家是如何定义云计算的吧。Gartner最开始是这样定义的：“云计算是一种计算风格，在这里可扩展性及弹性的IT能力都是通过基于互联网的服务向用户提供的。”编者曾经也看过，一遍文章提到20位专题阐述自己对于云计算的理解，没有重复的。甚至也有业界人士声称，你让一百位专家谈云计算的定义，他会告诉你一百个答案。 我们发现，对于一个新事物的定义始终要经历了一个百家争鸣的阶段，这似乎是一种常态。但是，大多数业界专家都统一认为，云计算将要在全球掀起一场IT变革。这场革命不正在影响着每个人的工作和生活。 维基百科是这样描述云计算的：云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。整个运行方式很像电网。 云计算是继1980年代大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一种巨变。用户不再需要了解“云”中基础设施的细节，不必具有相应的专业知识，也无需直接进行控制。云计算描述了一种基于互联网的新的IT服务增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展而且经常是虚拟化的资源。云其实是网络、互联网的一种比喻说法。因为过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。典型的云计算提供商往往提供通用的网络业务应用，可以通过浏览器等软件或者其他Web服务来访问，而软件和数据都存储在服务器上。云计算关键的要素，还包括个性化的用户体验。 编者认为云计算是一个非常广泛和笼统的说法。编者的理解，它是一个思想，一个概念，它将用户手头的闲散的IT资源集中起来再分配，按需供给。有点类似，一些描述战争的电影中经常看到的场面，某小分队被敌人围困，武器和粮食都非常珍贵，队长要将所有物资集中起来分配到最需要的队员手中，以达到最大化的利用。而这种情况，也只有到了万不得已的情况下，才会出现，正常情况下的补给都是不受这么多限制的。而这种事情，也绝非常态。 但是，到了IT领域，这种集中再分配，如果要演变为一种常态，而与其相关的技术都是在不断的填充和完善的过程中。虚拟化、自动化管理、IT管理，IT监控等。 如果到如今，您还认为云计算只不过是一朵“浮云”，这些高科技与自己的工作和生活相距甚远。那么，编者要告诉您，就在您的身边，有很多云计算已经转化成为让您触手可及的云应用了。 IT基础类云服务包括，云服务器、云存储、云主机、云数据库、云操作系统（云管理）、云安全、云平台、云外包等。下面是这些云服务的具体定义。 云数据库 即CloudDB，或者简称为“云库”。它把各种关系型数据库看成一系列简单的二维表，并基于简化版本的SQL或访问对象进行操作。传统关系型数据库通过提交一个有效地链接字符串即可加入云数据库。云数据库解决了数据集中与共享的问题，剩下的是前端设计、应用逻辑和各种应用层开发资源的问题。使用云数据库的用户不能控制运行着原始数据库的机器，也不必了解它身在何处。 云安全 “云安全（Cloud Security）”计划是网络时代信息安全的最新体现，它融合了并行处理、网格计算、未知病毒行为判断等新兴技术和概念，通过网状的大量客户端对网络中软件行为的异常监测，获取互联网中木马、恶意程序的最新信息，传送到Server端进行自动分析和处理，再把病毒和木马的解决方案分发到每一个客户端。 云操作系统 又称为云计算中心操作系统，又称云计算操作系统（Cloud OS)，它是云计算后台数据中心的整体管理运营系统（也有人认为云计算系统包括云终端操作系统，例如现在流行的各类手机操作系统，这与先行的单机操作系统区别不大，在此不做讨论），它是指构架于服务器、存储、网络等基础硬件资源和单机操作系统、中间件、数据库等基础软件管理海量的基础硬件、软资源之上的云平台综合管理系统。 云计算中心操作系统通常包含以下几个模块：大规模基础软硬件管理、虚拟计算管理、分布式文件系统、业务/资源调度管理、安全管理控制等几大模块组成。 简单来讲，云计算中心操作系统有以下几个作用，一是治众如治寡，能管理和驱动海量服务器、存储等基础硬件，将一个数据中心的硬件资源逻辑上整合成一台服务器；二是为云应用软件提供统一、标准的接口；三是管理海量的计算任务以及资源调配。 云平台 转向云计算（cloud computing），是业界将要面临的一个重大改变。各种云平台（cloud platforms）的出现是该转变的最重要环节之一。顾名思义，这种平台允许开发者们或是将写好的程序放在“云”里运行，或是使用“云”里提供的服务，或二者皆是。 至于这种平台的名称，现在我们可以听到不止一种称呼，比如按需平台（on-demand platform）、平台即服务（platform as a service，PaaS）等等。但无论称呼它什么，这种新的支持应用的方式有着巨大的潜力。 云主机 云主机是云计算在基础设施应用上的重要组成部分，位于云计算产业链金字塔底层，产品源自云计算平台。该平台整合了互联网应用三大核心要素：计算、存储、网络，面向用户提供公用化的互联网基础设施服务。 云主机是一种类似VPS主机的虚拟化技术， VPS是采用虚拟软件，VZ或VM在一台主机上虚拟出多个类似独立主机的部分，每个部分都可以做单独的操作系统，管理方法同主机一样。 而云主机是在一组集群主机上虚拟出多个类似独立主机的部分，集群中每个主机上都有云主机的一个镜像，从而大大提高了虚拟主机的安全稳定性，除非所有的集群内主机全部出现问题，云主机才会无法访问。 云主机是新一代的主机租用服务，它整合了高性能服务器与优质网络带宽，有效解决了传统主机租用价格偏高、服务品参差不齐等缺点，可全面满足中小企业、个人站长用户对主机租用服务低成本，高可靠，易管理的需求。 云服务器 云服务器是一种类似VPS服务器的虚拟化技术， VPS是采用虚拟软件，VZ或VM在一台服务器上虚拟出多个类似独立服务器的部分，每个部分都可以做单独的操作系统，管理方法同服务器一样。 而云服务器是在一组集群服务器上虚拟出多个类似独立服务器的部分，集群中每个服务器上都有云服务器的一个镜像，从而大大提高了虚拟服务器的安全稳定性，除非所有的集群内服务器全部出现问题，云服务器才会无法访问。 云服务器是，是一种基于WEB服务，提供可调整云主机配置的弹性云技术，整合了计算、存储与网络资源的Iaas服务，具备按需使用和按需即时付费能力的云主机租用服务。在灵活性、可控性、扩展性及资源复用性上都有很大的提高。 云外包 对云外包的定义，鼎韬认为所谓云外包，就是基于“云”平台，“云”模式和“云”理念的外包服务。其包括三个层面的内容，一是基于“云平台”的外包，即“云计算”和SaaS模式的外包服务；二是基于“云”模式的外包，即外包企业将自己的服务模式从线性的传统点状服务模式转变为非线性的PaaS的平台服务模式；三基于“云”理念的外包，即是聚集海量个人和企业服务资源的“服务云”，即众包的升级版。 云外包的核心就是外包企业建立标准化的统一外包服务处理平台，通过标准化，模块化和流程化将服务集成到统一云平台上，在数据库里面进行统一处理。而后根据客户的需求，再针对企业的个性需求定制部分流程，这样服务就可以在云外包系统上进行流水线式的操作处理。同时，它也是云端的服务，云和端要有很好的耦合。设施和平台是云，服务是端。只有在“云端”，才能形成云外包：不管是软件开发，软件服务，还是财务管理，人力资源，所有的服务器都变成了一种服务；云可以是私有的，公共的，或者第三方的，而端则必须是私有的。 云外包服务的核心就是外包企业建立标准化的统一外包服务处理平台，通过标准化，模块化和流程化将服务运用到云计算平台中。而后根据客户的需求，再针对企业的个性需求定制部分流程。 企业为了控制人力成本、保证IT的质量、时间和应用效果，把企业业务的全部或部分交给专业化的服务商来做。同时，企业也需要在有限的资源条件下选择最合适的外包服务以实现利润最大化。 云存储 云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。 当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置大量的存储设备，那么云计算系统就转变成为一个云存储系统，所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。例如，云笔记、云硬盘、网盘等都是这个概念。 商业应用类服务包括：云办公、云会议、云打印、云电脑。下面是这些云服务的具体定义。 云办公 很早以前，谷歌就推出针对市场上一些收费的办公软件的免费在线办公服务。所谓“云办公”就是用户可以随时随地，通过互联网和浏览器登录已注册的账号和密码，就可以实现在线办公，包括新建、编辑、保存和共享办公文档，不需在本地安装任何软件，而且这类云办公服务多为永久免费。这类服务要求不同的服务之间和平台之间必须具有良好的兼容性，以及传输和存储在互联网上的文档的安全性。当前积极推出“云办公”服务的厂商有，谷歌Docs、微软365 Office、百会等。 云会议 云会议是基于云计算技术的一种高效、便捷、低成本的会议形式。使用者只需要通过互联网界面，进行简单易用的操作，便可快速高效地与全球各地团队及客户同步分享语音、数据文件及视频，而会议中数据的传输、处理等复杂技术由云会议服务商帮助使用者进行操作。 云计算上的网络视频会议，是云计算在远程会议上的最新应用。全时是国内第一家提出云会议概念并已推出云会议产品的厂商，它实现了电话会议、网络会议和视频会议的完美结合，企业只需要支付极少的服务费用，即可享受随时随地开会，而不需要投入其他任何费用。 目前国内云会议主要集中在以SAAS（软件及服务）模式为主体的服务内容，包括电话、网络、视频等服务形式，基于云计算的视频会议就叫云会议。 云打印 　 所谓的“云打印”(Cloud Print)，既是支持所有类型的打印机，用户不需要安装打印机的驱动程序，通过云打印技术标准，所有设备，在运行任何应用程序(网络版、桌面版和手机版应用程序)过程中，都能够同身边的任何打印机相连接，以完成各种打印任务。在此过程中，用户并不需要为相应打印机安装驱动程序。 云打印的工作原理是：任何应用程序，可通过应用编程接口(API)来支持云打印技术标准。如此一来，用户就可直接通过应用程序来执行打印命令。目前，据了解云打印的服务是由谷歌在Chrome OS中提出。 云打印这个功能，目前获得了惠普打印机的支持。任何一台云打印机都拥有独一无二的邮件地址，打印变得像发邮件一样简单，用户只要能发邮件，就可以进行打印。这使得人们无论在哪里，都可以通过身边的移动设备，轻松打印需要的文件或照片。 云电脑 云电脑是采用现在最新的云计算技术开发出的一款智能终端产品。云电脑看起来就是一个小盒子，可以替代普通电脑来使用。原来用10台电脑的地方，现在只需1台电脑，然后加上10个小盒子，就可以像原来一样的使用了。 我们用一台电脑来管控这10个小盒子，使每一个使用小盒子的人，看到的界面和操作都和原来使用的电脑一样，而且每个用户端各用各的，互不影响。这就是云计算技术。"云电脑" 这个名词是由 "电脑" 一词创始人范光陵院士 Dr. Fan Kuanling 所创始。 一个处理进程被划分为几部分，然后并发地执行各部分的指令分别在不同的CPU上同时运行，这些CPU可以存在于单台机器中，也可以存在于多台机器上，它们通过连接起来共同运作。 早期的计算里，程序一般是被串行执行的程序是指令的序列，在单处理器的机器里，程序从开始到结束，这些指令一条接一条的执行。 云浏览器：阿里巴巴自主开发的阿里云浏览器浮出水面。产品包括PC端和手机端浏览器。近来，各大互联网巨头都开始研发自有浏览器，阿里巴巴在浏览器的布局，有利于巩固阿里巴巴的用户入口，在整个“大阿里”的内循环中起到数据保护的作用。 云消费类服务产品和服务包括：云手机、云电视、云音乐、云输入法、云翻译、云设计、云厨房。下面，编者具体解读这些云计算服务。 云手机 云手机Cloudphone，就是将云计算技术运用于网络终端服务，通过云服务器实现云服务的手机。简单说，就是“云”化的手机。每一个应用、每一个功能都是云。主要包括云助手、云便签、云图片、云聊、云搜索、云邮、云浏览器等几大功能特色，所有的云功能都基于一个云账号，这个账号代表了个人在云服务器的身份证。同时云服务器可以在手机和浏览器当中共同登陆。 “云手机”虽然名字听上去有些深不可测，但其实没有那么神秘，无需下载云端应用程序。“云手机”最核心的2个字就是“网络”，没有网络就没有所谓的“云手机”，手机用户终端无需足够强大，只需要联网即可。同时，云计算可以备份用户的数据，让网络成为用户的“硬盘”，随时随地接入，不怕文件丢失。海量的信息将会为用户服务。可以说云计算是移动互联网的切入点，目前各大厂商都非常的重视。 云电视 云电视是应用云计算、云存储技术的电视产品，是云设备的一种。通俗地讲，就是用户不需要单独再为自家的电视配备所有互联网功能或内容，将电视连上网络，就可以随时从外界调取自己需要的资源或信息，比如说，可以在云电视里安装使用各种即时通讯软件，在看电视的同时，进行社交、办公等等。 云电视不是虚无缥缈的概念，而是能实现海量存储、远程控制等众多应用优势的重要技术成果。只要有网线接口，云技术可以配置在3D、LED、LCD等各种电视上，是对智能电视现有应用的升级，也是智能电视发展到高级阶段的必要配置，它极大提升了智能电视的实用性。 云电视是指在智能电视基础上，运用云计算、云存储等技术对现有应用进行升级的智能化云设备，它拥有海量存储、远程控制等众多应用优势，并能实现软件更新和内容的无限扩充。企业通过“云”来控制后台数据和软件平台，包括基础操作平台和应用操作系统，彩电用户不需要为自家的电视进行任何升级、维护、资源下载，只需将电视连上网络，就可即时实现最新应用和海量资源的共享。 云音乐 所谓“音乐云计算”，简单的讲就是用户通过音乐软件，可以将存储在云端的音乐内容在手机、PC和电视等多种设备上进行播放、分享，无需用户再费时费力从电脑存储器中拷贝到其他终端设备。 按照传统意义，音乐发烧友在获取、收藏、整理和收听音乐时，首先要在浩瀚网络空间中寻找、下载歌曲，再整理到移动终端上进行收听。为此，很多消费者可能需要在电脑硬盘中存储数十GB容量的数字音乐。这时，手机等移动设备可能会受制于容量空间而无法全盘拷贝。而即使能够拷贝，也无法将这些音乐以最便捷、有效的方式和朋友共享。 在“音乐云计算”开发中，苹果、谷歌等公司意欲解决的就是这些问题，其目标是，只要在上网环境下，音乐爱好者就可以通过从“云端”获取内容，而不必再劳师动众去做上述一系列工作，因为云端的服务器已经帮助完成。 云输入法 传统输入法受限于内存和CPU能力，使用规模较小的词库和语言模型，输入准确率有限；云输入法利用服务器的无限量的存储和计算能力，大幅提升输入准确率 云输入法跨平台、免安装，对于Linux、Mac OS等操作系统的用户，或在网吧等临时使用环境，都能在上网冲浪时享受输入法的流畅输入体验。 云输入法是依托于云计算技术的输入法，其与一般输入法最明显的区别在于，没有本地输入法文件，完全靠服务器支持。此外，云输入法是搜索引擎和自然语言处理的集大成者，具有云计算的特点，代表了未来技术发展的方向。云输入法做到了中文输入领域空前的大、全、准。同传统输入法相比，云输入法更加精准，将中文输入的语义正确率提高到90%，更是将用户短句的覆盖率和首选率提高到了96%以上。 目前已经正式推出的云输入法有搜狗云输入法，qq云输入法，百度在线输入法等。 云翻译 云翻译又被称为在线翻译，通常是指借助互联网的资源，利用实用性极强、内容动态更新的经典翻译语料库，将网络技术和语言精华完美结合，为网民提供即时网络响应的在线翻译或者人工翻译服务；在线翻译是目前较多的企业使用的工具之一，在线翻译可以很完善地翻译出各类翻译语句和材料，是不可或缺的工具。在线翻译的质量标准：运用了强大的后台数据库调取相应的翻译内容传输到求翻译者的本地。 云设计 又称为在线设计，指用户无需在本机上安装任何设计工具，可以同在任何可以上网的设备上通过浏览器使用设计工具，享受厂商已经定制好的设计环境。这个环境，可以快速响应用户的调用，二维生成三维图像，以及保存和上传设计图等环节。同时，还可以从厂商预先订制的图像库中快速提取模型为我所用。 云厨房 厨房中小家电的种类数量越来越多，这些电器产品在给我们带来便利生活享受的同时，也给我们增添了不小的烦恼。种类繁多的电源线，使您为电源插座的不够用而不知所措；不停地插拔电源插头,云厨房为您提供一种全新的厨房生活体验。 云厨房功能：1、便利：烟灶互联，当用户打开燃气灶时，抽油烟机自动打开，方便；2、娱乐：客厅电视上的视频（电影、图片）可以拉回到PAD或手机上观看，随时随地娱乐；3、无尾：无线牵绊，更多安全、更多方便。 行业云应用类 前面提到更多的是公有云服务，然而很多人认为，云计算对于企业来说，最有价值的是私有云。很多IT资源都集中在以大中型企业，政府、医疗行业、金融、电信、保险等等行业内，最大化地利用好这些资源，将在很大程度上提供了行业以及政府的运作效率提供了技术保证。 这些云服务，由行业内或某个区域内起主导作用或者掌握关键资源的组织建立和维护，以公开或者半公开的方式，向行业内部或相关组织和公众提供有偿或无偿服务的云平台。下面编者向您一一揭示当前市场上出现的行业云。　 政府云 “政府云”是干什么用的？报道告诉我们，它可提供对海量数据存储、分享、挖掘、搜索、分析和服务的能力，使得数据能够作为无形资产进行统一有效的管理。通过对数据集成和融合技术，打破政府部门间的数据堡垒，实现部门间的信息共享和业务协同。通过对数据的分析处理，将数据以更清晰直观的方式展现给领导，为领导更好的决策提供数据支持。 一个强大的云数据将成为城市的“大脑”，它能够按照规定的程序帮助政府思考怎样让老百姓的生活变的更加便捷高效，从而推动智慧城市的建设与发展，使市民生活品质得到提升、政府行政效率和公共服务能力得到提升、城乡建设和管理科学化水平得到提高。 政府云数据中心可提供对海量数据存储、分享、挖掘、搜索、分析和服务的能力，使得数据能够作为无形资产进行统一有效的管理。通过对数据集成和融合技术，打破政府部门间的数据堡垒，实现部门间的信息共享和业务协同。通过对数据的分析处理，将数据以更清晰直观的方式展现给领导，为领导更好的决策提供数据支持。 对政府用户而言，云计算不仅能够提高办公效率、节约信息化成本，还能够帮助其实现管理创新和服务型政府转型。政府不仅是云计算重要应用主体，更是重要的市场规则制定者、产业运营监督者和产业发展推动者。政府可以在以下四个方面发挥重要作用： 第一，制定相对宽松的政策和标准，细化云安全、云可靠性和市场准入机制 第二，支持建立本地云计算中心，积极与行业龙头企业合作，鼓励扶持新的云服务供应商 第三，提高中国网络基础设施的质量，尤其要提高中国宽带网络的速度和可用性 第四，政府机关应当率先应用云服务，支持诸如“政务云”、“公共服务云”的建设，起到行业表率和带动作用。 而在中国的行业信息化进程中，政府起到了非常大的作用，除了规则制定和产业监督职能之外，政府还应该起到行业标杆的作用。在国家“十二五”计划提出之后，创新的主题为云计算的发展铺平了道路，政府的云计算探索也逐渐起步。 政府跨入云地带将是一个必然的趋势，云计算将促进政府职能转变并提升服务质量，从而达到便民利民的效果。 与其他行业不同，政府内部的数据信息不仅涉及到经济利益，更会涉及到国家安全等敏感问题。政府在信息安全方面的特殊性，必然会对政府云应用的推进和发展起到阻碍作用。无论是信息化程度较高的欧美、日本，还是中国，政府在实施云计算时都需要面对安全问题所带来的挑战，在实战方面，我们倒是可以借鉴一下发达国家的经验。 作为最特殊的云计算用户，政府机构的云计算应用必须使用专用的数据中心，且与普通用户的云服务在物理上进行隔离，并在这一基础之上尽可能把握“私有”和“公有”的关系。此外，建立完善的信息安全法规体系也是非常重要的。通过法律法规来规范云计算的发展，规范之下必定更加完善，从而安全问题也会随之减少。 教育云 云计算在教育领域中的迁移称之为“教育云”，是未来教育信息化的基础架构，包括了教育信息化所必须的一切硬件计算资源，这些资源经虚拟化之后，向教育机构、教育从业人员和学员提供一个良好的平台，该平台的作用就是为教育领域提供云服务。 教育云包括“云计算辅助教学”（ Cloud Computing Assisted Instructions，CCAI）和云计算辅助教育(Clouds Computing Based Education，CCBE)多种形式。 云计算辅助教学是指学校和教师利用“云计算”支持的教育“云服务”，构建个性化教学的信息化环境，支持教师的有效教学和学生的主动学习，促进学生高级思维能力和群体智慧发展，提高教育质量。也就是充分利用云计算所带来的云服务为我们的教学提供资源共享，存储空间无限的便利条件。 云计算辅助教育或者称为“基于云计算的教育”，是指在教育的各个领域中，利用云计算提供的服务来辅助教育教学活动。云计算辅助教育是一个新兴的学科概念，属于计算机科学和教育科学的交叉领域，它关注未来云计算时代的教育活动中各种要素的总和，主要探索云计算提供的服务在教育教学中的应用规律，与主流学习理论的支持和融合，相应的教育教学资源和过程的设计与管理等。 测试云 测试云就是，面向行业客户推出的测试服务整体解决方案。通过使用测试云服务，可以更加简便和快速地构建测试环境，实现测试资源的动态管理，同时基于专业化测试管理工具定制出规范的测试管理流程，并提供专业化的测试服务，从而大大缩短项目周期，降低测试成本，提高软件质量。 对于提供IT产品和服务的企业，谁能在比别人短的周期内提供和推出高质量产品和服务，谁就占市场。 测试云可以大大节省时间和成本，企业可以将更多的精力放在项目管理和提高测试的质量上。“通常，企业在推出IT产品和服务过程中，花在测试和编码的时间比为3：1，在实际中可能更大。 通过测试云将服务器、存储、网络和各种平台等基础设施进行虚拟化，为企业组织提供一个共享可用的自动化测试环境交付平台。技术人员可通过一个简单的WEB界面就非常容易地进行自动化配置，构建不同的测试模板，为企业配置不同的测试环境，并可根据需要提供随意扩展的数量和类型。同时，还能对每个测试云进行动态的全生命周期的监控管理。当测试发生中断时，能够自动回滚，保证了测试的进度和质量。 园区云 眼下，有很多新兴的产业园区的云计算基地诞生，它们包括开发区、科技园区、生物园区、动漫园区在内的政府扶植的新兴产业孵化园区。这些园区内新兴中小企业较多。对于正处于成长期的中小企业而言，自己投资建设IT基础架构的投资回报率较低。基于降低中小企业IT投资成本和提升政府服务质量，改善投资环境，提升园区吸引力，政府为园区内企业构建数据中心、提供云计算平台成为改善投资环境重要方面。 医疗云 医疗云是在医疗护理领域采用现代计算技术，使用“云计算”的理念来构建医疗保健服务的系统。这种医疗保健服务系统能有效地提高医疗保健的质量、控制成本和能够便捷访问的医疗保健服务。 随着医疗云的发展和推广，可以解决疗资源分配不均的问题，在偏远的地方居民也能享受到大城市的医疗资源，同时，一些慢性病的患者可以受远程指导，在家进行治疗。 云计算不仅为他们的软件提供了强大的计算能力，更重要的是云计算可以把不同地区不同医院都联系起来，共享患者和器官捐赠者数据库。Jacobs表示，正是因为一直在思考云计算，所以他写出了这个基于云的应用。 云计算让区域信息共享的天然优势可以解决这一集团化问题。利用云计算，一个数据中心、一套系统，就可以解决医院集团化问题，从而节省大量投资。云将不同的临床管理平台统一到一个临床管理平台，这个平台还包含数据仓库和分析工具。整合到一个平台意味着医生不需要重复录入病人数据了。 医疗云有以下几大优势： 1、 数据安全。利用中心的网络安全措施，断绝了数据被盗走的风险；利用存储安全措施，使得医疗信息数据定期的本地及异地备份，提高了数据的冗余度，使得数据的安全性大幅提升。 2、 信息共享。将多个县市的信息整合到一个环境中，有利于各个部门的信息共享，提升服务质量。 3、 动态扩展。利用无锡云计算中心的云环境，可使医疗云系统的访问性能、存储性能、灾备性能等进行无缝扩展升级。 4、 布局全国。借助曙光在全国各地的云计算中心，可使各地的一朵朵小云最终连片，形成覆盖全国的医疗云，医疗信息在整个云内共享，惠及更广大的群众。 与“云”有关的故事 其实，编者在此只是搜集了部分云应用，应该会有一些遗漏，编者将在以后的文章中补充报道。不过，一下还有一些与云计算相关的故事，请听编者为您道来。 1、与云有关的餐厅 最近编者在上海出差，汽车在晚上经过浦西世博园原址的时候，编者看见165米高，号称“世界最大的温度计”旁边的餐馆打出一个牌子“云餐厅”。编者感叹，云计算的力量已经辐射到了餐饮行业。真不知道，待在云端进餐到底是什么滋味。或许，餐厅老板也应该是与IT相关的人士，否则餐厅怎么也上了“云”呢？ 2、姓云的云计算专家 编者遇到一位研究院的总监云浪生，详细聊一聊关于云这个姓氏。而这位专家本身就是从事云服务项目的研究和开发的总监。 3、与有关的电影 同事说起一部由大美女苏菲玛索出演的电影《云上的日子》。 4、与云有关的文章 还记得小学时候，学习过的一篇文章叫“火烧云”。作者在里面描写了瞬息万变的“火烧云”。它们轻盈地漂浮在天空中，可望而不可可望而不可及。这些云一会变成大白狗、红公鸡、黑母鸡、小金猪，一会又变成骏马、狮子。 小结： 编者将如此多的云名称罗列出来的时候，同事们都说，他们几乎都不认识“云”了。这还是当初我们看见的云吗？所以，编者希望罗列出来这样在线服务或者云服务，让您更清楚地看到它的本质。 尽管，云计算的名称变得越来越千奇百怪，但是无论取什么样的名字，云计算始终还是要从神坛走下之后，来到了平凡的生活中。

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2012 国家自然科学基金中标项目：云计算相关方向

热度 2 libing 2012-8-22 22:50

项目批准号/ 申请代码1 项目名称 项目负责人 依托单位 批准 金额 项目起止年月 61272072/ F020306 基于容错代价的云计算可生存性理论与关键技术研究 邹德清 华中科技大学 80 2013-01至2016-12 61203259/ F030405 移动云计算模式下的场景文本感知方法研究 朱远平 天津师范大学 24 2013-01至2015-12 61201447/ F010406 云计算Hadoop框架中高效迭代机制的研究 朱颢东 郑州轻工业学院 24 2013-01至2015-12 61262082/ F020806 多媒体云计算中基于QoS和可信性的资源协同管理研究 周建涛 内蒙古大学 43 2013-01至2016-12 61202361/ F020803 动态云环境中基于SLA的工作流调度 郑炜 厦门大学 23 2013-01至2015-12 61272181/ F020204 云计算环境下海量XML数据管理关键技术研究 赵相国 东北大学 81 2013-01至2016-12 61272468/ F020808 基于物联网的身份认证云计算平台研究 赵建民 浙江师范大学 80 2013-01至2016-12 51278274/ E0805 基于云计算的建筑全生命期BIM集成与应用关键技术研究 张建平 清华大学 80 2013-01至2016-12 61272391/ F0205 云计算环境中基于水印的多媒体认证技术研究 张大兴 杭州电子科技大学 20 2013-01至2013-12 61272486/ F020701 云计算安全中的密码新理论及关键技术研究 张串绒 中国人民解放军空军工程大学 79 2013-01至2016-12 61262088/ F020806 云计算环境下应用数据层节能计算研究 于炯 新疆大学 51 2013-01至2016-12 61202408/ F020806 面向云服务的网络协同工作环境关键技术研究 于建军 中国科学院计算机网络信息中心 22 2013-01至2015-12 61272179/ F020204 云计算环境下基于BSP模型的大规模图数据查询处理技术 于戈 东北大学 81 2013-01至2016-12 61202025/ F020204 基于近似关键字的大规模空间数据查询与处理 姚斌 上海交通大学 25 2013-01至2015-12 61262057/ F020513 云计算环境下跨域身份认证与多授权访问控制的关键问题研究 杨小东 西北师范大学 45 2013-01至2016-12 U1233108/ F01 民航空管私有云的全同态加密的关键技术研究 杨浩淼 电子科技大学 38 2013-01至2015-12 61272084/ F020304 云计算环境下的新型访问控制理论与关键技术研究 杨庚 南京邮电大学 80 2013-01至2016-12 61272521/ F020806 可靠性约束下的高收益云服务提供机制研究 杨放春 北京邮电大学 85 2013-01至2016-12 61272046/ F020204 云计算中TB/PB级海量数据近似查询处理技术的研究 杨东华 哈尔滨工业大学 80 2013-01至2016-12 61272543/ F020702 云计算平台的安全性增强技术研究 许峰 河海大学 80 2013-01至2016-12 61202004/ F020306 基于安全Agent的可信云计算与对等计算融合模型及关键技术的研究 徐小龙 南京邮电大学 23 2013-01至2015-12 61272029/ F020510 云计算环境下支持复杂并行业务的高铁数据中心关键技术研究 徐维祥 北京交通大学 61 2013-01至2016-12 61202466/ F020701 云计算环境下的安全外包计算研究 徐玲玲 华南理工大学 23 2013-01至2015-12 41275104/ D0508 东亚季风区云计算参数化方案研究 徐国强 国家气象中心 80 2013-01至2016-12 61202340/ F0205 基于云计算的视频监控系统能耗优化研究 熊永华 中南大学 23 2013-01至2015-12 61202047/ F020204 支持大型社交网络的云存储系统 伍赛 浙江大学 23 2013-01至2015-12 61202067/ F020403 云计算环境下键值存储系统查询优化技术研究 吴广君 中国科学院信息工程研究所 22 2013-01至2015-12 61272119/ F020102 基于大数据和云环境的两类关键问题优化建模与优化方法研究 王宇平 西安电子科技大学 70 2013-01至2016-12 61273080/ F030308 基于云架构的物联网传感器数据管理技术研究 王永炎 中国科学院软件研究所 82 2013-01至2016-12 61271275/ F010201 面向云计算系统的协作式数据消冗传输理论及方法研究 王树鹏 中国科学院信息工程研究所 80 2013-01至2016-12 61272522/ F020805 云计算环境中身份基海量数据分布式PDP的研究 王化群 大连海洋大学 80 2013-01至2016-12 61202043/ F020304 面向云计算实时服务的调度模型与算法研究 滕飞 西南交通大学 25 2013-01至2015-12 11271003/ A010206 云计算中高效安全外包计算协议的研究 唐春明 广州大学 68 2013-01至2016-12 61232016/ F0207 云计算环境中数据安全的理论与关键技术研究 孙星明 南京信息工程大学 275 2013-01至2017-12 61202062/ F020305 面向虚拟化云服务器的智能高速缓存管理 隋秀峰 中国科学院计算技术研究所 25 2013-01至2015-12 61202088/ F020204 云数据库系统能耗优化方法的研究 宋杰 东北大学 24 2013-01至2015-12 61272241/ F020513 云计算环境下面向多租户应用的个性化数据隐私保护机制研究 史玉良 山东大学 80 2013-01至2016-12 61202494/ F020803 基于云计算的虚拟实验平台关键技术研究 盛羽 中南大学 24 2013-01至2015-12 61202113/ F020304 云计算中基于多维空间拓扑映射的资源机会复用技术研究 钱柱中 南京大学 23 2013-01至2015-12 61272460/ F020803 云计算环境下数据中心的power capping关键问题研究 齐勇 西安交通大学 81 2013-01至2016-12 71263006/ G0314 基于云计算的公共信息服务机制研究 漆贤军 广西大学 37 2013-01至2016-12 61272382/ F020509 云计算中虚拟机资源与应用系统参数的协同自适应配置研究 彭志平 广东石油化工学院 80 2013-01至2016-12 61272093/ F020106 可重写Petri网理论及在大规模动态分布式系统中的应用 庞善臣 山东科技大学 82 2013-01至2016-12 41271398/ D010701 云计算环境下空间数据访问规律的动态统计方法研究 潘少明 武汉大学 70 2013-01至2016-12 71271071/ G011203 云计算环境下基于分形数据挖掘技术的商务智能系统的研究 倪志伟 合肥工业大学 55 2013-01至2016-12 81202856/ H2903 非接触式动态光电3D脉象信息检测及多维分析识别技术研究 刘志臻 福建中医药大学 23 2013-01至2015-12 61202429/ F020803 云计算中多目标驱动的虚拟机安置技术研究 刘真 北京交通大学 22 2013-01至2015-12 61272306/ F020512 云服务环境下知识发现与数据挖掘的安全与隐私保护关键技术 刘君强 浙江工商大学 77 2013-01至2016-12 61202081/ F0203 云提供商可信性审计与验证研究 刘川意 北京邮电大学 23 2013-01至2015-12 61202136/ F020513 云计算环境下服务组合的自治愈关键技术研究 李雯睿 南京晓庄学院 24 2013-01至2015-12 61272435/ F020701 云计算与云存储若干关键安全问题研究 李顺东 陕西师范大学 82 2013-01至2016-12 61272165/ F020208 云环境中软件服务的高可用模型与关键技术研究 李建欣 北京航空航天大学 20 2013-01至2013-12 61272316/ F020502 基于云计算的视频智能处理与编码 李厚强 中国科学技术大学 82 2013-01至2016-12 61222205/ F020304 分布式计算 李东升 中国人民解放军国防科学技术大学 100 2013-01至2015-12 61232008/ F020304 云计算环境下面向复杂工程应用的资源管理调度方法研究 金海 华中科技大学 280 2013-01至2017-12 61272128/ F020304 虚拟计算系统的能耗管理方法研究 姜晓红 浙江大学 20 2013-01至2013-12 61263022/ F030207 云计算环境下基于信息熵的安全风险管理决策基础理论研究 姜茸 云南财经大学 44 2013-01至2016-12 61272083/ F020202 云计算演化环境中的隐私建模与检测方法研究 黄志球 南京航空航天大学 80 2013-01至2016-12 61272148/ F020304 云计算环境中面向虚拟资源的能效模型及算法研究 胡志刚 中南大学 81 2013-01至2016-12 71201117/ G0114 模拟仿真的输入不确定性及其在金融风险管理中的应用 胡照林 同济大学 19 2013-01至2015-12 61202130/ F020107 基于云计算模型的自组织差分进化算法及其应用研究 胡晓敏 中山大学 26 2013-01至2015-12 61272188/ F020201 云计算环境中面向科学工作流管理的关键技术研究 胡华 杭州电子科技大学 80 2013-01至2016-12 61273232/ F030207 云计算环境下的可信服务组合及运行保障研究 胡春华 湖南商学院 80 2013-01至2016-12 61202354/ F020803 高可用云存储系统中数据复制研究 付雄 南京邮电大学 24 2013-01至2015-12 61202056/ F0203 片上网络虚拟化关键技术研究 付斌章 中国科学院计算技术研究所 25 2013-01至2015-12 61202449/ F020801 云计算环境下面向科学工作流应用的弹性调度机制研究 东方 东南大学 25 2013-01至2015-12 61262023/ F020205 基于云的多语种软件仿真平台关键技术的研究 崔青 新疆大学 43 2013-01至2016-12 U1231108/ A03 无缝式天文数据访问关键技术研究 崔辰州 中国科学院国家天文台 64 2013-01至2015-12 71201179/ G0106 云环境下考虑用户偏好的会计信息系统可信性动态评估模型研究 程平 重庆理工大学 22 2013-01至2015-12 61272455/ F020701 云计算平台下数据安全的关键密码技术研究 陈晓峰 西安电子科技大学 80 2013-01至2016-12 61210306034/ F0101 首届IEEE中国国际通信大会 陈巍 清华大学 4 2012-08至2012-09 61272399/ F020805 云计算服务异常检测关键技术研究 陈蜀宇 重庆大学 81 2013-01至2016-12 61272236/ F020513 面向水电机组维护的增强现实云数据获取与虚实融合方法研究 陈鹏 三峡大学 80 2013-01至2016-12 61272438/ F020806 分布式云工作流服务的自适应模型与机制 曹健 上海交通大学 80 2013-01至2016-12 41271387/ D010701 云计算环境下旅游信息个性化服务模型研究 曹菡 陕西师范大学 75 2013-01至2016-12 61202041/ F020304 云数据中心并行计算模型与作业调度研究 曹海军 西安交通大学 26 2013-01至2015-12 61202040/ F020206 公有云计算服务组合系统收益优化研究 鲍亮 西安电子科技大学 25 2013-01至2015-12

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[转载]第四届中国云计算大会经典发言集锦

libing 2012-8-10 09:48

2012年5月25日，第四届中国云计算大会顺利落下帷幕。在这届云计算大会上，很多学者和专家都表示对中国云计算的发展状况以及发展前景非常看好，但是，同时也有专家提出一些宝贵的建议。 另外，更多的企业技术专家为云计算在各个领域的发展提出发展战略和具体解决方案。在这些专家的演讲中，有很多演讲值得我们回味和记忆的。 第四届中国云计算大会 院士李德毅：云安全不再是拦路虎 宽带不宽成发展瓶颈 2012年5月24上午的演讲中，李德毅表示，安全问题一直是企业考虑部署云计算的一个重要问题。李德毅表示，安全问题不在是云计算的轮路虎。从开始互联网安全问题没有停止过，人们更多关心个人信息的安全，实际上是服务方与被服务方之间的信任与信任管理问题，大众参与所形成的由下而上的民主力量是建立服务最重要的保证。 院士李德毅 国家重点发展宽带战略是为云计算打好基础。李德毅表示，宽带不宽，总体看不是技术问题，但却成为云计算发展的瓶颈。建议工信部牵头解决宽带瓶颈问题，大力发展宽带事业实现智慧的城市。 　 　IBM鞠立：重思IT 重塑业务 如今，60%的CIO把云计算列为最重要的IT技术发展，其目的是为了企业带来有业务价值的数据分析和业务洞察力，实现移动解决方案，使得云计算成为用户和企业中更为重要的IT和业务创新形式。 IBM大中华区副总裁全球信息科技服务部、整合科技事业部总经理鞠立大会发言 IBM大中华区副总裁全球信息科技服务部、整合科技事业部总经理鞠立表示，IBM对云计算的其中一个理解就是重思IT，重塑业务，IT变革推动企业带来业务转型，让企业在一个变化经济环境下抓住转型机遇获得智慧成长。 通过对全球企业客户的长期的认知和理解，IBM观察到当前有6种业务驱动因素带来对云计算的需求，例如成本的灵活性如何按需支付，如何能够支持业务的可扩展性，就是对业务高速发展和快速缩减，能够达到双重需求。再有市场的适应性，如何快速把产品推向市场。如何平定IT复杂性，如何管理生态系统的连接性。 另外，业务需求归纳为四类IT需求，一个是如何降低IT的开发成本和复杂性，如何建立一个新的基于云计算的数据中心，第二个是如何帮助企业转型，把传统既有IT组织架构转化为一个云平台云架构。第三个是获得即使访问，获得一个即买即用IT能力。第四是业务创新。 微软张亚勤：全力支持SMB创业 2012年5月23日，微软CEO 鲍尔默在北大创新论坛上宣布启动云加速器项目。这个项目是专门扶持具有创新能力的国内中小企业。 张亚勤认为云计算最大的受益者是企业，特别是创新型的企业。而这些企业其实遇到的瓶颈也是最多的，缺少资金，缺少IT管理方案。所以微软的云加速器项目，目的是帮助初创型企业更快到云里面去。 光说不练是假把式。微软提供为期六个月一个周期的培训，由微软提供办公场地，提供创业咨询，提供开发平台，windows系统和蓝天平台，六个月毕业后离开办公场地，等待下一批入驻的公司。 左为微软公司全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席张亚勤博士 张亚勤透漏，微软在微软研发集团大厦上拿出来半层楼供一些企业免费入驻，7月1号开始第一批企业开始进驻了。 现在，微软提供了一个网站，供企业自有去申请，申请之后微软和IDG有共同的机构做审批。 同时张亚勤也表示，一开始这个项目能够扶持的企业不是特别多，但是他希望第一批做好之后，可以有更多的办公场地，提供更多的企业进驻。使得企业有更大成功率，加速他们成功的机会，成功的步伐。 英特尔Billy Cox：从DC到移动终端 英特尔提出2015年云愿景，并一直致力于推动开放数据中心联盟(ODCA)的发展。从成立至今，该联盟成员已经增长到了300家以上，它们每年的IT预算已经超过了1000亿美元，影响力非常巨大。对于不在ODCA之列的中小企业来说，如何从中获益呢? Billy Cox表示，云愿景主要是围绕终端用户如何使用云来展开。实际上英特尔选了这么多家，它们都是非常有代表性的，代表性体现在提出问题，了解他们想用什么样的云，想要用云解决什么样的问题，某种意义还是很有代表性的。它们不光代表着大的企业，实际上是很有代表性的代表所有企业。为此，Billy Cox提出现在的解决方案基本上是有两种，一种是把现有解决方案如何融入到现有的云环境中，这种方案主要是通过技术上来驱动。另外的解决方案，是怎么样把这些ODCA的用户所提出的各种各样的要求，通过服务供应商，来解决这些问题。 英特尔云战略与规划总监Billy Cox接受记者采访 同时，Billy Cox表示，以前英特尔把注意力主要集中在数据中心上，实际上终端在某种意义上来说，特别是移动终端真正的用户体验是在终端上反映出来的。所以说这个时候，我们应该考虑终端各种各样的需求，举个例子，比方说安全需求，电池，各种各样的应用，第一步我们首先需要把终端终端相应的特征，特性能够抽象出来，反映出来，然后要跟整个产业链，跟整个系统，怎么样一起来充分用这些信息，然后跟数据中心沟通的时候，得到最好的用户体验。在应用程序上，也应该是这样。 而对于中国和其他国家在推广云计算方面的不同，Billy Cox认为，中国的包袱相当较小。欧美等发达国家，往往是从头开始为开发完整的全新的解决方案，这些完全用云来做新解决方案，而不是传统方法再来做转换，某种程度上对云的要求会更好。英特尔目前也在包括百度、腾讯等在内的很多中国企业合作。中国由于包袱较小，更有利于创新，通过与中国企业合作可以了解他们的系统和应用，以及应用中所出现的问题和挑战。另外，英特尔也可以从这些公司中学到很多东西，从而帮助我们优化自身平台。 华为朱近之：战略规划七步曲 在信息爆炸时代，面临很多挑战，新的需要要求有“云-管-端”的新模式。云的是变革，主要体现在数据中心的规模变得更大，性能要求更高。云的变革和端的变革影响到网络变革，网络变革有三种趋势，一个是更宽的管道，一个是更多管道，还一个是更智能管道。从更宽管道我们5年需求增长60%，网络运营商需要持续建设网络以满足用户大量需求。更多的网络代表什么?我们现在已经有WIFI等上网技术方式，未来更多选择。家庭微形机站，光纤宽带。从更智能方面，最大特点应用感知网络，网络是会判断这个应用的需求什么，比如需要更大带宽针对一个视频，智能网络能帮助我们促进在不同的地方的比如机器和机器间交流，帮助最优先数据最先到达。 华为高级副总裁朱近之接受记者专访 对于当前云计算产业面临的最大瓶颈问题是什么?华为高级副总裁朱近之表示，我们在做新技术时有时候不会想清楚为什么做新技术。我们认为最终客户端的需求才是推动这些新技术的动力之一。现在逐渐在云计算产业可以看见各个厂商，都聚焦在云计算的安全性或者从它的网络扩展性，云存储方面进行创新和发展。 未来，华为云计算战略和自身在云时代有什么样的定位呢?朱近之表示，通过云计算的四层夯实技术基础和推动业界创新，这四方面主要包括：网络为基础，安全和创新为中心，计算、存储、网络三个确保数据中心正常运作。同时，朱近之提出了华为战略规划的七步曲，第一步：倾听客户需求;第二步：进行业务设计;第三;建立服务平台;第四：梳理业务种类;第五：发展合作生态圈;第六：缩短创新周期;第七：持续优化服务。 浪潮王恩东：构建中国特色的行业云 对于浪潮来说，以创新的产品和一体化云计算解决方案面向产业端，一直致力于行业云的建设，通过"云海In-Cloud"战略提出"行业云"发展策略，全面打造创新的云解决方案，创新技术转化为IT生产力是浪潮的一贯宗旨，正在向云计算全面供应商全面转型。"以服务的形式提供用户和行业的发展，通过技术和产品的方案形式针对用户的需求进行云计算的发展是浪潮主要发展战略。"浪潮集团高级副总裁、浪潮电子信息公司总裁王恩东表示。 早在3年前，浪潮就通过服务器、存储和软件应用上提供全面的行业应用方案，随着云计算时代到来，浪潮全面向云计算方案转型，通过软硬结合的方式的解决方案为用户和行业提供服务。 浪潮集团高级副总裁、浪潮电子信息公司总裁王恩东 作为行业云先行者，浪潮洞察云计算发展趋势，自2010年提出"行业云"概念，针对不同行业的发展提供云计算服务，特别是"民生云"对最终用户提供全面的方案应用，而未来在"媒体云"方面特别是电视传播上提供创新的应用模式。 王恩东希望，通过浪潮的努力，能够推动云计算技术、产品朝着自主可控的方向发展。但他强调，发展行业云决不是一蹴而就的事情，数据中心的建设只是一个造云的过程，让用户真正用起来，真正能够惠及用户，还有一个降雨的过程，这需要产业链上、下游的共同努力，形成合力，共同为行业云的最终落地，营造可持续发展的良性产业生态坏境，在此过程中，浪潮十分愿意和产业伙伴携手共同推动中国云计算事业腾飞，构建有中国特色的中国云。 小结 ：在第四届中国云计算大会上，有第三方调查数据表明2015年全球云计算市场规模将达到1768亿美元，而我国云计算服务市场2012年将超300亿元。相对中国整体的经济实力来看，份额仍然很小。 对于中国来说，云计算刚刚是从概念走到产业应用的初级阶段，未来的道路还很长远。正如原邮电部、信息产业部部长、中国云计算技术与产业联盟理事长吴基传告诫的那样：“我们也必须保持清醒认识，既要抓住发展机遇，又要迎接挑战。要防止概念炒作，切实按云服务特征来运作，防止简单、重复、浪费的老路。” 目前，国家部委在重大专项中对云计算给予了大力支持。在全国已有五个云计算示范城市，另外还有很多城市将云计算作为重点战略。但是，这不能说明，云计算已经进入了黄金期。编者比较赞同中国工程院院士李伯虎的观点，云计算仍处于初步阶段，要进入黄金期起码还要五年时间。而且，这个时间，也必须建立在各行业各领域建立完善的政策法律环境、产业体系，市场能够充分进行商业模式和典型应用的实践的前提下才能顺利实现。

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[转载]云计算（Cloud Computing）

rbwxy197301 2012-7-23 23:03

CCF技术动态【2012第68期】 云计算（Cloud Computing）以资源聚合及虚拟化、应用服务和专业化、按需供给和灵便使用的业务模式，提供高效能、低成本、低功耗的计算与数据服务，支撑各类信息化应用。云计算被认为是信息技术的一次重要革新，是新一代信息技术集约化发展的重要趋势；也被认为是我国信息技术产业实现创新突破、跨越式发展的战略机遇，不仅影响着信息产业，也将影响传统产业的未来发展。因此，云计算已不仅是信息技术的学术界和产业界的热点，各级政府、各行各业都在关注云计算、规划云计算乃至直接参与云计算建设。 　　云计算涵盖了信息技术的很多方面，从底层芯片，到上层软件；从IT基础设施，到用户应用；从技术和产品，到服务模式；对于云计算的理解也是众说纷纭。仅靠这样一期技术专题，要把云计算的方方面面都讲清楚，显然是不太现实的。作为技术专题，我们还是希望能够更多地从技术方面介绍国内学术界、产业界取得的一些进展，并且能够尽量覆盖不同的技术方向，给读者一个较为全面的介绍。 　　因此，本期专题选择了刘鹏教授的文章，从专家的角度来看中国云计算的发展全貌；选择了来自技术前沿的几位专家的文章，分别介绍了软件远程执行、虚拟化、分布式数据处理、云计算服务平台以及企业云计算等方面的技术和产品；此外，也选择了一篇媒体文章，试图从更多人的角度，来思考云计算在中国的发展。 · 中国云计算发展概况与趋势 · 软件在线远程执行系统 · 虚拟机容错 · 异构集群环境下Hadoop作业调度优化 · 精简IT，敏捷商道--企业云计算IT基础设施平台架构概览 · 大规模云计算平台的技术挑战 · 云计算建设需去伪存真 中国云计算发展概况与趋势 作者：刘鹏教授　解放军理工大学，日期：2012年6月 全球数据总量每过18个月就要翻一番，增长的速度远快于摩尔定律。云计算技术通过网络连接大量廉价计算机构成前所未有的数据存储和处理平台，是应对这个增长的有效办法。随着Google、Amazon、Salesforce等国际互联网巨头在云计算大规模应用上取得成功，云计算作为新兴技术和商业模式的混合体，得到了国际IT和CT界的狂热追捧，从而形成前所未有的热潮。云计算成为中国战略性新兴产业的重要组成部分，成为中国赶超先进的一个历史性机遇。本文将帮助读者了解中国云计算发展概况与趋势。 中国云计算发展概况与趋势 .pdf 软件在线远程执行系统 作者：胡春明副教授　北京航空航天大学，日期：2012年7月 当前，信息技术与产业应用在向数据为中心的时代过渡，计算普适化与网络泛在化成为当前信息技术发展的两个重要趋势。软件远程执行技术将应用程序或计算密集型的处理任务送到拥有大量资源的云环境中执行，并将交互和处理结果传回移动终端，降低对终端资源和电能的消耗。基于软件远程执行，我们提供了一种云端融合的思路和技术体系，通过一系列应用进行了技术验证。1.TMail：透明邮件应用；2.App Store：在线执行软件商店应用。 虚拟机容错 作者：戚正伟副教授，管海兵教授　上海交通大学，日期：2012年6月 云计算的基础设施目前已经取得了很大的进展，各种开源和商业化系统已经部署和运行。但如何解决系统的高可用容错是目前大规模低成本部署所面临的主要问题之一。本文从虚拟机容错的角度出发，描述了目前包括Xen、Remus、Kemari、SecondSite、Memory Mirroring等典型容错系统的进展。 异构集群环境下Hadoop作业调度优化 作者：曹海军博士　西安交通大学计算机系，日期：2012年7月 MapReduce是Google于2004年提出的一种并行计算模型，其最根本的含义是：任务的分解与结果的汇总。该模型充分利用集群提供的海量存储能力和并行计算能力，把数据和计算任务分派到数以千计的集群节点上执行。本文介绍了针对同构计算资源的Hadoop默认的作业重调度机制以及加州大学伯克利分校研究小组针对异构计算环境提出的LATE算法；最后介绍了项目组提出的基于历史信息的调度优化算法H-LATE，其根据历史信息确定任务中各阶段的比例因子，并在执行过程中对其不断动态调整；根据计算节点的异构性，设定判断任务落后和节点快慢的参数；根据重调度代价，从快节点池中筛选最合适的计算节点。 精简IT，敏捷商道--企业云计算IT基础设施平台架构概览 作者：顾炯炯 华为公司，日期：2012年6月 本文阐述了利用云计算技术解决目前企业IT基础设施平台在建设和运维过程中普遍面临的资源使用率低下、维护成本高、业务上线速度慢、信息安全控制风险等问题和挑战的意义和价值，并给出了企业云计算IT基础设施平台的参考架构及其部署实施建议。 大规模云计算平台的技术挑战 作者：刘缙，朱家稷，张海勇 阿里云公司，日期：2012年6月 正如单机操作系统的内核，在阿里云OS中，飞天大规模分布式计算平台起到了承上启下的关键作用。飞天运行在通过网络互联的通用服务器集群上，隐藏了海量硬件所带来的复杂度和不可靠，向云OS的其他组件提供可信赖的的计算能力和存储能力。在设计和实现飞天云计算平台过程中，工程师们花费了大量的努力来应对海量硬件所带来的可靠性的挑战。锤炼一个健壮的大规模分布式系统一定需要良好的设计、精致的实现以及严格的测试。有了飞天这个稳定可靠的云OS内核，各种丰富的云计算的服务及应用便有了生存、长大的肥沃土壤。 云计算建设需去伪存真 作者：雷建平 腾讯科技，日期：2012年6月 云计算，一个被寄予厚望的战略性新兴产业，除得到中央政策扶植外，各云计算试点城市也在加紧推动产业发展规划，以争夺市场制高点。不过，云计算前景看好，市场一片喧嚣之中，有些地方却将云计算搞成圈地运动，创新工场董事长李开复就公开表示，云计算在国内存在忽悠成分，称不忽悠的云计算在国内可能碰到问题。工信部部长苗圩也表示，国内很多地方动辄就是百万台新增服务器，云计算产业存在很大盲目性。

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水祸智慧城市（图）

sheep021 2012-7-23 09:42

空中楼阁般的中国云计算，如云，如雾，又如风。但愿不要成了洋人的笑柄——钱多，人傻，快来。 这么多云计划，偏偏城市排水没有云计划，到处都在建智慧城市，偏偏排水系统还没有 智慧！ 一场大雨，整座城市就瘫痪了。 很多云计算专家、智慧城市专家说，目前还没有一个公认的云计算标准，也没有一个智慧城市标准，如此看来，判断一个城市是不是智慧城市，一场雨足够了！ 高下相倾，长短相形。智慧城市，不仅在云端，也在下水道哦。 --------------- 7月21日白天至22日凌晨，北京城遭遇自1951年有气象记录以来最凶猛、最持久的一次强暴雨。 截至22日17时，在北京市境内共发生因灾死亡37人。其中，溺水死亡25人，房屋倒塌致死6人，雷击致死1人，触电死亡5人。目前，死者已有22人确定身份，其余15人正在确认中。 来源：人民网-人民日报 水淹北京，这不是第一次了，去年就淹过，估计也不会是最后一次。因为： 北京市防汛抗旱指挥部办公室总工程师王毅曾介绍， 2000 年，北京市建成区面积仅 700 多平方公里， 2010 年已达近 1400 平方公里。目前，仅天安门广场和奥林匹克公园附近的排水管线能达到 5 年一遇的排水标准，北京市市政雨水管网大部分是按照 1 至 3 年一遇的标准建设的，也就是能够适应每小时 36 毫米至 45 毫米的降雨。然而， “ 如果一味地提高建设标准，建完后，很多管道可能派不上用场，是资源的浪费。 而且，国内其他大城市，比北京好不到哪去，类似场景，全国，乃至全世界都司空见惯。但愿这样的噩梦会早日有一个终结。 令人吃惊的是： 江西赣州 遇洪不涝之谜:宋代排水系统仍发挥作用- 赣州 宋代 福寿沟 ... 2010年7月14日 - 光绪年间 福寿沟 图 当洪峰到达 江西省 第二大城市 赣州 时，遭遇的是这样一幕情景：儿童在城门口水滩里嬉戏钓鱼，买卖人在滔滔洪水边安然地做着生意。 赣州是一座依水而建的城市。自唐代建城以来，经常洪涝不断。刘彝受命到赣州上任后，经过实地踏勘，决定根据该城西南高、东北低的地形特点，开挖“福寿沟”排水工程，以州前大街（今文清路）为排水分界线，西北部为寿沟，东南部为福沟，并在城墙脚下开设水窗12间，视水之消长，利用水力使闸门自动启闭——当贡江水位高于水窗水位时，借江水之力将闸门关闭；当江水低于水窗时，借水窗内沟水之力将闸门冲开。 蒋滨建介绍，日前他在赣州实地考察，看到“福寿沟”管道成方形，最宽90厘米，最高180厘米。据赣州当地史料记载，福、寿两沟总长12.6公里，耗时将近10年才完工。福沟排城东南之水，寿沟排城西北之水。福、寿两沟采用明沟和暗渠相结合，并与城区的池塘相串通的方式。这样既可避免沟水外溢，又可利用废水养鱼和种植水生植物。福、寿两沟均通过城墙下面的水窗，分别排入章江和贡江。 福、寿两沟建成后，解决了江水倒灌和城区内涝的水患。历经900多年，这个排水工程一直沿用至今，成为中国城市建设史上的奇迹。 蒋滨建说，赣州人民保护“福寿沟”的意识非常强，多年来对古人建设的排水系统一直尽量保护。赣州在历年来的城市建设中，不仅没有破坏“福寿沟”的原本结构，而且想尽办法合理保护利用。有专家评价，以现在集水区域的雨水和污水处理量，即使再增加三四倍流量，“福寿沟”仍可以应对，不会发生内涝。污水处理量，即使再增加三四倍流量，“福寿沟”仍可以应对，不会发生内涝。

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[转载]学术报告：海量数据处理与云计算研究

热度 1 xiaohai2008 2012-7-17 10:56

学术报告通知 题 目：海量数据处理与云计算研究 报告人： 徐惟佳 博士 美国德州州立大学高性能计算中心的研究科学家 时 间： 2012 年 7 月 18 日（星期三）下午 2:00 地 点：中国科学技术信息研究所一层第五会议室（ 196 房间） （北京复兴路 15 号，中央电视台西侧） 徐惟佳博士简历： 2009 年 9 月至今 德州州立大学统计与科学计算系讲师。 2007 年 4 月至今 德州高性能计算中心， 研究科学家 2006 年 12 月获德州州立大学奥斯丁分校计算机系博士学位 . 研究方向是关于大规模数据管理及其在生物学方面的应用 . 2005 年九月至 2007 年 3 月，德州大学计算生物和生物信息学中心， 助理研究员。 2000-2005 德州州立大学计算机系研究生 , 助教助理研究员。 徐惟佳博士现在是德州州立大学高性能计算中心的研究科学家，负责数据挖掘和统计分析组的工作 , 主要工作包括和不同领域内的专家进行合作项目 , 开发新的大规模数据的分析方法。研究方向包括大规模数据的检索和访问 , 可视化分析以及云计算分析，并在这些方向上的发表 30 多篇的期刊和会议文章 . 主要研究资金来源于美国国家自然科学基金 (NSF), 美国国家卫生研究院 (NIH), 美国国家档案馆 (NARA) 以及德州州立大学 . 主持的项目还曾被美国国家自然科学基金、德州州立大学网站及一些科普网站 ( 如 livescience, sciencegrid) 和发现杂志（ Discover ）介绍或引用过。徐博士同时在德州州立大学的统计与科学计算系从事教学工作，讲授关于数据挖掘、可视化分析方面的长期课程和短期课程。更多具体信息请参见 http://www.tacc.utexas.edu/staff/weijia-xu/ 报告提纲： 计算机技术和网络技术的发展，极大地促进了数字数据的产生和传播。随之而来的挑战是如何有效的应用和分析这些数据使之最终转化为知识。关于这方面的研究， 诸如云计算技术最近得到了从工业界，到学术界乃至美国政府的大量的关注。本次报告将首先介绍一下美国对于大数据分析应用方向上的一些最新关注。重点讲解有关云计算的概念、基本架构、学术成果、技术和应用。包括关于 map reduce 编程模式和 hadoop 开源库的一些简介。最后将介绍一下德州计算中心云计算（动态 hadoop 运行环境）的工作和应用实例。本次报告将着重在介绍一些基本知识和最新动态，欢迎对于有关大数据处理和云计算有兴趣的各位老师同学参与讨论。 欢迎所内外各界人士踊跃参加！ 技术支持中心 学术委员会 二 0 一二年七月十六日

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学术报告预报：海量数据处理与云计算研究

Wuyishan 2012-7-17 10:41

学术报告预报 题 目：海量数据处理与云计算研究 报告人： 徐惟佳 博士 美国德州州立大学高性能计算中心的研究科学家 时 间： 2012 年 7 月 18 日（星期三）下午 2:00 地 点： 中国科学技术信息研究所一层第五会议室（ 196 房间） （北京复兴路 15 号，中央电视台西侧） 徐惟佳博士简历： 2009 年 9 月至今 德州州立大学统计与科学计算系讲师。 2007 年 4 月至今 德州高性能计算中心， 研究科学家 2006 年 12 月获德州州立大学奥斯丁分校计算机系博士学位 . 研究方向是关于大规模数据管理及其在生物学方面的应用 . 2005 年九月至 2007 年 3 月，德州大学计算生物和生物信息学中心， 助理研究员。 2000-2005 德州州立大学计算机系研究生 , 助教助理研究员。 徐惟佳博士现在是德州州立大学高性能计算中心的研究科学家，负责数据挖掘和统计分析组的工作 , 主要工作包括和不同领域内的专家进行合作项目 , 开发新的大规模数据的分析方法。研究方向包括大规模数据的检索和访问 , 可视化分析以及云计算分析，并在这些方向上的发表 30 多篇的期刊和会议文章 . 主要研究资金来源于美国国家自然科学基金 (NSF), 美国国家卫生研究院 (NIH), 美国国家档案馆 (NARA) 以及德州州立大学 . 主持的项目还曾被美国国家自然科学基金、德州州立大学网站及一些科普网站 ( 如 livescience, sciencegrid) 和发现杂志（ Discover ）介绍或引用过。徐博士同时在德州州立大学的统计与科学计算系从事教学工作，讲授关于数据挖掘、可视化分析方面的长期课程和短期课程。更多具体信息请参见 http://www.tacc.utexas.edu/staff/weijia-xu/ 报告提纲： 计算机技术和网络技术的发展，极大地促进了数字数据的产生和传播。随之而来的挑战是如何有效的应用和分析这些数据使之最终转化为知识。关于这方面的研究， 诸如云计算技术最近得到了从工业界，到学术界乃至美国政府的大量的关注。本次报告将首先介绍一下美国对于大数据分析应用方向上的一些最新关注。重点讲解有关云计算的概念、基本架构、学术成果、技术和应用。包括关于 map reduce 编程模式和 hadoop 开源库的一些简介。最后将介绍一下德州计算中心云计算（动态 hadoop 运行环境）的工作和应用实例。本次报告将着重在介绍一些基本知识和最新动态，欢迎对于有关大数据处理和云计算有兴趣的各位老师同学参与讨论。 欢迎所内外各界人士踊跃参加！ 中国国科学技术信息研究所 信息技术支持中心 学术委员会 二 0 一二年七月十六日

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2012 IEEE 世界服务大会

tangmingdong 2012-7-10 02:05

2012 IEEE World Congress on Services 在夏威夷檀香山(Honolulu)召开，共有5个主题会议，除了名声已经鹊起的 ICWS , SCC , Cloud 之外，今年又新增了两个主题会议： International Conference on Mobile Services (MS 2012) 和 International Conference on Services Economics (SE 2012 ) 。今年有4篇文章(包括合作的)被该系列会议录用为research track论文，运气还算不错，其中国内实验室论文3篇，美国这边实验室论文1篇。根据晚宴时的人数推算，参会人数约有300多人。国内来参会的约有二三十人，包括北邮的陈俊亮院士和哈工大的徐晓飞教授等。从论文数量，听报告人数和录取比例来看，ICWS和SCC有所降温，而CLOUD更加火爆。其它两个主题会议由于刚刚创立，其势尚未起来。

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云计算环境下的联网审计实现方法探析(《审计研究》)

热度 2 weisman 2012-6-28 17:17

云计算是目前信息技术领域研究和应用的热点问题， 尽管国内外已有较多的关于持续审计和联网审计方面的研究，但尚缺少关于云计算环境下联网审计方面的研究。本文 针对目前实施联网审计的现状以及云计算技术自身的优缺点，首先阐述了研究云计算环境下联网审计的重要意义。然后， 从被审计单位使用云平台、审计单位使用云平台、审计单位和被审计单位都使用云平台这三种情况出发，研究了云计算环境下适合我国联网审计特点的联网审计实现方法 。最后，从基于云平台整体控制与应用控制的视角、基于云平台选择的视角、基于云平台服务的视角这三个方面出发， 分析了云计算环境下实施联网审计可能存在的主要风险 。研究结果为今后云计算环境下实施联网审计提供了参考。 云计算环境下的联网审计实现方法探析.pdf

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云计算有感

jojo199084 2012-6-27 17:06

云计算是通过虚拟云端为用户存储他们的资源。我认为有下列几大优点： 1、作者（们）可随时随地访问，而不用局限于特定的一台电脑或服务器上，因此也就使云计算较一般存储更方便更安全。 2、运作成本低，用更低的成本实现更高效的服务，如：你可以在家中通过一台电脑开一家公司，通过云端你能省去许多不必要的营运成本，如：办公室租金、员工工资等等；且无空间限制。 3、并不是说纯粹的云技术总是必要的，它对应用程序变大并需要大量持续增长的存储空间的客户，云资源共享的好处就相对较明显。 总而言之，云计算的所有实现及其好处产生的原因就是由于云计算是基于Web的共享功能。

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云计算与银行

热度 1 ws0110 2012-6-20 11:03

云计算与银行之异同： 同者，通存通取； 异者，银行为存而付息，云因存乃收费。 呜呼，君愿存钱于银行，还是存数据和应用于云哉？

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云计算：见与不见

ws0110 2012-6-20 10:49

在网格和云环境下，地理空间信息服务，不管你见，或者不见，她就在那里。 你见，或者不见我， 　　 it does't matter if you see me or not, 　　基础设施就在那里 , 　　 infrastructure is standing right there, 　　不悲不喜； 　　 with no emotion; 　　你念，或者不念我， 　　 it doesn't matter if you miss me or not, 　　平台就在那里， 　　 the Platform is right there, 　　不来不去； 　　 and it isn't going anywhere 　　你爱，或者不爱我， 　　 it doesn't matter if you love me or not, 　　软件就在那里， 　　 software is right there, 　　不增不减； 　　 and it is not going to change 　　你跟，或者不跟我， 　　 it doesn't matter if you are with me or not, 　　我的服务就在你应用里， 　　 my service is in your application, 　　不舍不弃； 　　 and i am not going to let go 　　来我的怀里， 　　 let me embrace you, 　　或者， 　　 or, 　　让我住进你的心里 　　 let me live in your heart eternity 　　默然 相爱， 　　 silence love 　　寂静 欢喜 　　 calmness joy

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[转载]挑战和机会 2012年云计算领域七大趋势

feicheng 2012-6-7 09:33

2012年云计算将给CIO、IT管理人员、甚至工作一线的IT员工带来众多的挑战和机会。下面是2012年云计算领域值得关注的七大趋势： 云计算领域趋势：1. 个人云和移动云开始兴起 2011年，苹果和微软都大举进军云计算领域。苹果的iCloud日益受到广大苹果爱好者的追捧，而 Windows 7和Windows Phone 7.5都与云计算有着紧密的联系。 谷歌一直使用云计算作为一项关键的支撑性技术，如今正在不遗余力地让自己的云在竞争对手面前保持领先优势。 随着智能手机逐渐取代非智能手机(智能手机的数量有可能在2012年年初超过非智能手机)，平板电脑继续渗透到企业(最近一项调查发现，78%的公司打算 2013年年底之前部署平板电脑)，云将日益成为把这一批设备结合起来的粘合剂。 个人云解决方案提供商Funambol公司的全球营销副总裁Hal Steger说：“除了像iCloud这些以设备为中心的个人云外，诸多创新的个人云服务也会在2012年由诸多提供商来提供，其中包括运营商和消费电子产品公司。这些服务的共同出现，将有助于教育和鼓励主流用户，日益在个人云中存储、访问以及共享用户创建的内容和商业内容。” 可以称之为“个人云”、“移动云”或者甚至“口袋云”。不管名称叫什么，总之一点：要是没有云，人们将很难随时跟踪对自己来说很重要的数据、媒体和服务。而要是没有云，所有那些内容在诸多设备之间的共享和同步将几乎不可能实现。 云计算领域趋势：2. 云改变了“创业公司”这个词的含义，对老牌公司构成了威胁 在不太遥远的过去，如果你想凭借一项更新颖的创新技术向一家大型的老牌技术公司叫板，就要吸引几个天使投资者，证明某个概念切实可行，制定商业方案，开展电梯营销，还要四处向风险投资者推销你的想法。要是你筹集不到数百万美元，成功的机会就微乎其微。 云彻底改变了创业公司的处境。在参加的每一场行业展览会上，我碰到了越来越多的创业人士，他们在运行“只要一张信用卡就能开起来的创业公司”。许多公司根本还没有从外面筹集到任何资金，就将产品投放市场，开始与老牌公司竞争。 全球数据中心服务提供商Equinix的内容和数字媒体总经理Chris Sharp说：“有了云，创业公司不像过去那样受制于资本支出。现在，只要投入低成本，你就可以让自己的团队在睡觉的时候，让海外的编程人员工作。你还可以只需检查符合支付卡行业(PCI)安全标准方面的状况，然后委托云服务提供商为你合理处理数据。而这些障碍在以前需要你投入大量的资金才克服得了。” 云会不会引爆一连串变革，就像互联网本身当初引爆了一连串变革那样？我们会看到出版业、唱片业和电影业等各大行业因云而发生剧变这一幕吗？ 很可能会上演不同的一幕。云带来的颠覆实际上立足于十年前发生的变化。这一回，云实际上有望成为出版业和娱乐媒体业这些行业的救星。 据亚马逊声称，Kindle用户购买的图书多达他们在购买电子书阅读器之前的一倍。Netflix、Hulu和亚马逊视频点播等流式视频服务商越来越受到欢迎。而至于在线游戏，云有助于将多人玩游戏推到新的水平，并且帮助游戏开发人员将游戏移植到多个设备平台上。 你从上述例子中可以发现，这些行业的老牌公司与它们在十年前的时候不一样。它们与互联网一同发展起来，因而并不害怕云。 话虽如此，我们目前只处于云颠覆周期的开始阶段，所以预计会在接下来几年看到相当动荡的局面。比如说，Netflix的又一次失误可能会给VUDU这样的服务商或现在只不过某个创业人士还在酝酿的某家创业公司带来机会。 云计算领域趋势：3. 附带黑客攻击会成为一种严重的安全威胁 什么是附带黑客攻击(collateral hacking)？实际上，网络骗子(或者甚至是从事间谍活动的特工)瞅准了某一个目标，但是他们需要通过第三方迂回辗转，才能接近那个目标。“附带黑客攻击”这个术语还突显了这种攻击所造成的其中一种主要影响：大范围的附带损失。 比如说，谷歌受到攻击、维基解密网站机密信息泄露以及Anonymous攻击都引起了严重的附带损失。这其实不是什么新鲜事。毕竟，多年来，分布式拒绝服务(DDOS)攻击就在引起附带损失。 据RSA会议项目委员会主席Hugh Thompson声称，新出现的一幕是，在2012年，我们会看到更狡猾的附带黑客攻击：网络攻击人员企图突破云服务提供商的安全防线，窃取某一家公司的数据;但是在这个过程中，攻击人员可能顺手窃取了另一家公司的数据。 Thompson说：“现在的网络犯罪分子越来越狡猾。网络犯罪团伙现在的运作手段就像公司——他们同样考虑投资回报。花一点力气，就能窃取到一大堆数据，这带来了很高的投资回报。” 云计算领域趋势：4. CIO和审计人员在重大事件后更注重云安全 附带黑客攻击很可能会导致第一个重大的云安全泄密事件，就像TJX或美国退休军人管理局的泄密事件一样备受瞩目。 ScienceLogic的首席技术官Antonio Piraino最近在发给我的电子邮件中写道：“作为云发展初期困难的一方面，到时可能会在2012年出现重大攻击，会引起媒体长篇累牍的报道。”ScienceLogic是一家云管理和IT运营公司。 他补充说：“综观历史，每一项领先的技术都肯定会遇到因一两个自大狂而遭到攻击(DDOS或数据泄密等)的时刻。虽然有人会拿此来诋毁整个云技术的形象，但是云计算服务提供商及客户事后会变得更强大。安全和灾难恢复计划会引起更大的重视。” 要是这个“自大狂”最后是某国间谍、伊朗特工或者甚至基地组织的某个同情者，会发生什么后果？他们可能企图对我们的电力网、空中交通管制系统、甚至一些主要的互联网交换平台发动攻击。 类似网络战的那种数据泄密会促使政府官员和公司官员都竞相部署更有效的云安全解决方案。 云计算领域趋势：5. 云整合力度加大 云整合已经在开足马力地前进。几个月前，思杰收购了Cloud.com。冠群(CA)一直在大肆收购云公司，在过去几年为收购云公司陆续投入的资金超过了 10亿美元。而SAP斥资34亿美元收购了SuccessFactors，后者是一家提供基于云的人力资源、招聘和协作等软件的公司。 云身份和访问管理解决方案提供商Okta公司首席执行官兼创始人Todd McKinnon说：“很显然，行业巨头们已认识到，云计算是未来的出路，于是竞相收购比较小的软件公司，加入这场混战。这个趋势在2012年只会愈演愈烈。你问我对2012年有什么样的预测？人力资本管理(HCM)领域会继续上演整合好戏。Cornerstone和Ultimate Software将是要价不低的被收购对象。” 云计算领域趋势：6. 云运营商开始浮出水面 尽管整合在任何技术领域不是什么新鲜事，但是云整合带来的产物可能是新鲜事。虚拟化公司Logicalis的首席运营官Vince DeLuca认为，云交付模式很快将会整合。 “客户们在力求以不同的方式部署应用程序;我们开始看到客户要求整合基础架构即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS) 等云交付模式，具体表现为统一的云交付模式。这可能预示着云服务提供商将来也会整合，目的是为了为客户提供更大的规模经济效益。” 我听到的整合方面最大胆的预测就是，“云运营商”(cloud carriers)会因2011年和2012年的云收购热潮而出现。 托管虚拟桌面提供商dinCloud公司的首席技术官Mike Chase说：“电信公司和无线运营商竞相收购云提供商的较量会日渐升温——因为要是它们不收购，收入越来越丰厚的云提供商很快有能力反而收购它们。不管怎么样，这种联姻将造就云运营商——即全部从云环境提供虚拟服务器、桌面、应用程序、数据、语音、视频及更多内容的提供商。” 你有所怀疑？不妨回过头去想想美国在线(AOL)与时代华纳当时的合并。倘若2012年出现类似的让人大跌眼镜的并购案，不要大惊小怪，也许带来的结果比较好。倘若谷歌最终直接与运营商展开竞争，也不要大惊小怪。 云计算领域趋势：7. 云帮助城市变得“更智慧” IBM的发言人Darcy Hansen说：“全球各地的城市管理部门面临城市人口越来越多到预算缩减的诸多难题。与此同时，发达国家的城市必须应对遗留技术带来的挑战，比如老化的、孤立的基础架构。” 在各党派政客们一致削减公共开支这样不种的政治环境下，想获得批准、换掉技术上来说仍然可以使用的过时技术，就要看运气了。 不过，云可以助一臂之力，因为与现有解决方案相比，云解决方案常常提供了几乎立即就可以获得投资回报的优点。云还在帮助城市管理部门更新改造城市。 “绿色”公共建筑可接入到云环境，监视能源使用情况。洛杉矶等一些城市由Outlook Exchange改用Gmail后，节省了费用。而田纳西州查塔努加市在该市所有地方开展了一项大规模的智慧城市计划。 查塔努加市的智慧城市计划开始时候的步子相当谨慎。归社区所有的公用事业公司EPB已开始部署一个光纤网络，以便对电力网实行更有效的控制。 不过，一旦这个光纤网络部署完毕，该市将把它用作基于云的管理和控制系统的骨干网。这个系统具有诸多功能，比如控制交通信号灯，让警察能够远程访问公共场所的监控摄像头。 IDC公司预测，智慧城市市场的商机到2011年年底将有望达到340亿美元，到2014年更有望增加到570亿美元。IBM认为，它有望在接下来四年从 “智慧的地球”计划获得高达100亿美元的收入。 文章来源：http://cloud.watchstor.com/storage-135796_2.htm

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宣传两个计算机领域国际会议

热度 1 tangmingdong 2012-6-6 12:19

1. SCA2012 - The 2nd International Conference on Social Computing and Its Applications, Nov. 1-3, 2012, Xiangtan, Hunan, China. http://kpnm.hnust.cn/confs/sca2012/ 2. CGC 2012 - The 2nd International Conference on Cloud and Green Computing,1-3 Nov. 2012, Xiangtan, Hunan, China. http://kpnm.hnust.cn/confs/cgc2012/ 征稿截止时间为7月13日，优秀论文将推荐到领域重要SCI期刊发表。尽管近年来国际学术会议有点泛滥，但我认为这两个会议是值得领域研究人员参加的，从程序委员会构成和Keynote演讲者的身份可见一般。

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云计算与云存储

热度 2 freefan 2012-5-27 21:15

最近团队申请了一个项目，有关于云存储方面的。在写云存储之前，首先要介绍下云计算方面内容，以便清晰了解云计算与云存储之间的相互关系。 云计算 (cloud computing) 是分布式处理 (Distributed Computing) 、并行处理 (Parallel Computing) 和网格计算 (Grid Computing) 的发展。云计算的一个基本理念是通过网络集成大批分散的或闲置的普通廉价设备，随时随地提供性能优越的超值服务，它强调透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多台服务器所组成的庞大系统经计算分析之后将处理结果回传给用户。通过这种云算技术方式，网络服务提供者可以在数秒之内，处理数以千万计甚至亿计的信息，达到“超级计算机”同样强大的网络服务。 云存储则是云计算 (cloud computing) 得以实现的基础，它通过分布式文件存储功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备集合起来协同工作，形成海量数据存储集群，供云计算系统处理加工，并统一对外提供数据存储和业务访问功能。没有数据云存储的支持，云计算就无从做起，“无米下锅”，云计算的威力也就无从发挥。因此，云存储是实现云计算的先决条件和关键技术。云计算通常由具有数据存储集群设施（云存储）的第三方提供，企业用户和个人用户将自己的数据托管给第三方，通过公有云、私有云或混合云形式对数据进行按需存取操作。

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[转载]15家值得关注的云计算公司

goway 2012-5-16 07:56

　　 Abiquo 公司 　　总部：雷德伍德城，加利福尼亚州 　　代表产品： Abiquo 企业版 　　产品收费：社区版：免费下载。企业版： 1-49 个物理核心售价为 211 美元， 1000 个以上物理核心售价为 432 美元。 　　关注理由： Abiquo 公司解决了困扰操作虚拟化基础设施的 IT 机构的两个难题：如何有效进行管理和如何避免厂商锁定。 Abiquo 公司将开源软件与云计算 经验 结合在了一起，支持多个管理程序。 　　 IT 经理能够使用该软件创建虚拟数据中心，并借此部署捆绑有服务器、存储和其它物理资源，以及来自公共或是私有虚拟镜像库的应用。 Abiquo 云管理软件将管理物理基础设施的任务从创建和管理应用中独立出来。在中央服务器上运行的软件可以以自动发现机器资源、管理现有虚拟机，能够捕获和存储 “ 有状态 ” 的虚拟机。 　　公司高管：首席执行官 Pete Malcolm. 　　云计算成长经历：创始人最初将他们的注意力放在了网格计算，但是对云计算技术的兴趣使得他们在 2008 年早些时候启动了 AbiCloud 开源项目。 AbiCloud 已经在今年二月份已经被正式公布。 　　 Boomi 公司 　　总部： Berwyn ，宾夕法尼亚州 　　代表产品： Boomi AtomSphere ， 　　产品收费：月使用费为 495 美元至 1995 美元不等。 　　关注理由： SaaS 应用已经逐渐成为了企业商业解决方案中的一部分，但是其也带来了对新旧结合问题的疑虑。该公司用一个获取和管理人才的在线 HR 服务补充了旧的 ERP 应用。在两个云之间共享信息被证明极为有益。 　　公司高管：首席执行官 Bob Moul. 　　云计算成长经历： Boomi 公司从 2000 年开始成为预置应用整合技术提供商业。随着云计算获得了长足的发展，该公司决定全力投入到 SaaS 应用整合领域。在 2007 年年中，该公司推出他们的按需整合平台。 　　 CloudShare 公司 　　总部：门洛帕克，加利福尼亚州 　　代表产品： CloudShare Pro 和 CloudShare 企业版 　　产品收费：根据席位收费 　　关注理由：让额外的 IT 资源做好计算准备是云的魅力之一，但是如何让其变得便捷，特别是对于个人、工作组或小型 IT 公司来说却是一个问题。不过， CloudShare 看起来已经娴熟的掌握了其中诀窍。 　　公司高管：公司创始人 Zvi Guterman 　　云计算成长经历：公司创始人称他们推出 CloudShare 是为了解决他们在日常工作中使用 IT 时遇到的挫折和低效率。他们的目标是让用户节省在操作任务上所花的时间，将更多的时间用于创造商业价值。 　　 Crosscheck 网络公司 　　总部：牛顿，马塞诸塞州 　　代表产品： CloudPort 　　产品收费： 4999 美元 　　关注理由：面向服务架构（ SOA ）测试公司通过云测试工具逐步开始丰富他们产品，他们的目的是给 IT 机构注入更多的信心，让他们将应用迁移到云上。他们的产品能够减轻公司基础设施投入和缓解建造实验室环境的资金负担。通过 CloudPort ，研发人员能够评估和管理向云平台迁移的影响，形象地描绘出风险和成本。 　　公司高管：首席执行官 Mamoon Yunus 　　云计算成长经历： Crosscheck 出身于 Web 服务 /SOA 测试领域，随着 SOA 和虚拟化在云计算中融合，将云测试工具添加至他们的产品中是一个合乎逻辑的举措。 　　 Egnyte 公司 　　总部：山景城，加利福尼亚州 　　代表产品： Egnyte 本地云 　　产品收费：月使用费从 9.99 美元至 49.99 美元不等。如选择本地方云存储，还需要额外支付每月 4.99 美元至 19.99 美元的费用。 　　关注理由： Egnyte 最初是在 2008 年晚些时候吸引了我们的注意，当时他们推出了基于云的文件存储服务，提供了一种存储和备份数据，共享信息的新方式。自此， Egnyte 加大了对本地云混合方案的投入力度。在他们的产品中，当没有互联网连接时，用户能够通过本地云访问被托管的文件和存储数据。当恢复互联网连接时， Egnyte 本地云将与 Egnyte 云文件服务器同步实现无缝存储。 　　公司高管：共同创始人 Vineet Jain 担任公司首席执行官 　　云计算成长经历：公司创始人称他们最初提供 Egntye 概念是想解决他们在先前的工作中遇到的问题 — 安全便捷的从他们熟悉的计算设备访问文件。 　　 Elastra 公司 　　总部：旧金山 　　代表产品： Elastra 企业云服务器（ ECS ） 　　产品收费：按次付费；亚马逊网络服务（ AWS ）用户可以免费使用 Elastra 企业云服务器。 　　关注理由：该公司是 2010 年值得关注的新兴 IT 管理技术公司，其承诺要让云计算变得更为便捷，特别是对于那些 IT 雇员少但又希望支持云计算的公司。在简化创建、管理和分配共享资源方面， Elastra 已经获得了认同。 　　公司高管：首席执行官 Kirill Sheynkman 　　云计算成长经历： Sheynkman 成立该公司是为了解决云计算市场上出现的新需求。 　　 GoodData 公司 　　总部：旧金山 　　代表产品： GoodData 云平台 　　产品收费：月使用费 500 美元至 2500 美元不等。 　　关注理由：商业智能（ BI ）是一个热门技术 — 这是希望能够对市场快速反应，高效运作的公司的迫切需求。但是商业智能项目既要良好运行，又不能作弊。在 GoodData 云平台中，用户能够将他们的数据放置于公司的安全托管商业智能平台上。对于不超过 10M 的简单文件数据，用户可以通过以逗号分隔值向导上传至云上 　　公司高管：首席执行官 Roman Stanek 　　云计算成长经历： Stanek 研发这个平台是想为协作分析提供一个平台。 　　 Kaavo 公司 　　总部：斯坦福，康涅狄格州 　　代表产品：基础设施及中间件按需软件（ IMOD ） 　　产品收费：在线自助式服务模式月使用费为 100 美元起步；预置版本另外视订制情况收费 　　关注理由： Kaavo 解决了管理和保护云上应用数据这两个难点。他们的目标是为云提供一种一键式简单的自助界面，同时使其具有传输安全、基于角色访问控制、自动系统监控等功能，以及以应用为中心，可让系统在线部署的配置能力。 　　 Kaavo 支持亚马逊 EC2 、 Eucalyptus 、 IBM 和 Rackspace 云。 　　公司高管：首席执行官 Jamal Mazhar 　　云计算成长经历： Mazhar 称他在 2007 年 11 月份创建了 Kaavo 公司，目的是为了解决关于云计算的管理、安全和透明度问题。 　　 Nasuni 公司 　　总部：纳题克，马塞诸塞州 　　代表产品： Nasuni Filer 　　产品收费：每月使用费 300 美元 　　关注理由： Nasuni 解决了许多潜在的云存储用户面临的一个挑战：用一种简单而始终如一的方式将数据迁移和迁出存储云 　　公司高管：首席执行官 Andres Rodriguez 　　云计算成长经历： Rodriguez 和他的创业伙伴 Robert Mason 创立 Nasuni 的目的是扩展云存储向商业市场进军的利益。 　　 Navajo 系统公司 　　总部：纽约 　　代表产品：虚拟专用 SaaS （ VPS ） 　　产品收费： SaaS 提供商收费的 10% 　　关注理由：对于许多企业来说，隐私和管理上的担忧是公共云服务部署的一个阻碍。 Navajo 试图用他们独创的 SaaS 应用数据安全解决方案改变这一现状。 　　公司高管：首席执行官 Dan Gross 　　云计算成长经历： Gross 和共同创始人希望通过消除数据安全和管控上的担忧来大幅促进云计算的使用。 　　 Symplified 公司 　　总部：波尔多，科罗拉多州 　　代表产品： SinglePoint 　　产品收费：每名用户按月交费 　　关注理由： Symplified 解决了一些企业对于云计算的最为担心的问题，包括决定谁可以访问 SaaS 应用、解除用户帐户、按需分配用户访问权限、管理用户身份等方面的能力 　　公司高管：首席执行官 Eric Olden 　　云计算成长经历： Symplified 公司的创始人认为有必要为云计算的应用而扩展 IT 安全和控制机制 　　 Terremark 环球公司 　　总部：迈阿密 　　代表产品：带 vCloud Express 的 Enterprise Cloud 　　产品收费： Enterprise Cloud 订制费用根据专用资源池大小； vCloud Express 收费根据使用的服务器数量和类型、存储数量，起步价为每小时 3.6 美分。 　　关注理由： Terremark 是托管私有云模式的一个很好的范例。对于那些希望从云计算中受益而又不想为维持内部基础设施买单的公司很有吸引力。 　　公司高管：首席执行官 Manuel Medina 　　云计算成长经历：云计算代表着公司的长期计算架构和 IT 基础设施服务业务的自然外延。 　　 Viewfinity 公司 　　总部： Waltham ，马塞诸塞州 　　代表产品： Viewfinity 　　产品收费： 50 台电脑以下 Viewfinity 系统管理免费使用。超过部分每台每年收购 48 美元； Viewfinity 特别管理每台电脑年收费 28 美元； Viewfinity 用户迁移在 4 月份可免费使用。 　　关注理由：对于当今大多数企业来说，保持系统运行的预算比企业创新预算还要高。通过云而不再是内部系统管理基础设备对客户设备进行管理， Viewfinity 可以减轻企业负担， 　　公司高管：首席执行官 Leonid Shtilman 　　云计算成长经历： Viewfinity 公司以虚拟化技术作为简化、自动化部署和管理应用、许可证和资产的基础。 　　 Virtual Ark 公司 　　总部：旧金山 　　代表产品： Virtual Ark SaaS 应用管理平台 　　产品收费：不详 　　关注理由：尽管 SaaS 应用已经可以被任何 IT 公司获得，但是有时候公司并不想使用它们。新兴公司 Virtual Ark 给出了一个答案，那就是在 SaaS 模式中为客户的企业应用增加增值服务。 　　公司高管：首席执行官 Marty Gauvin 　　云计算成长经历： Gauvin 创立 Virtual Ark 目的是将打造成一个增值服务商，让其解决云计算提供商与想让 SaaS 成为核心业务应用的企业之间的矛盾。 　　 VMLogix 公司 　　总部： Palo Alto ，加利福尼亚州 　　代表产品： VMLogix LabManager 　　产品收费：根据需求收费 　　关注理由：与新兴公司 CloudShare 一样， VMLogix 的目标是所有关键测试与研发领域，对于那些希望在云计算上进行实验的企业来说这是一个最佳出发点。虚拟实验室管理软件使得用户能够创建出其所需要的虚拟化物理基础设施。 　　公司高管：首席执行官 Sameer Dholakia 　　云计算成长经历： LabManagerCE 是 VMLogix 的虚拟实验室管理技术的一个自然演进。

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[转载]云计算、社交网络和移动互联网

jsujs982 2012-3-23 10:15

云计算、社交网络和移动互联网 　本文的目的是用简明扼要的语言向你解释这三个时下最流行的IT术语（云计算、社交网络和移动互联网）的实质，分析它们的问题，并预测未来趋势。 　　 什么是云计算 　　首先是云计算。时至今日，我的身边还常有朋友问起，这个喊得震天响的云计算，到底是什么东西？开始时我也会解释一大堆话，后来发现，简单记得住最管用。于是概括为一句：云计算就是互联网，互联网就是云计算。而云计算的用处，或者说目的，是要将个人电脑（台式机也好笔记本也好）放到互联网中。 　　什么叫个人电脑放到互联网中？举例来说，你能直接在网络上看电视剧，并且可以在任何能上网的地方接着看同一部电视剧。而在几年前，你可能得先把电视剧一集集下载到你的个人电脑里，还得先安装好暴风影音这样的播放软件。换句话说，原本属于个人电脑的功能，现在被互联网替代了。 　　云计算的最终目的，就是要取代个人电脑的全部功能，这就叫把个人电脑放到网络里。云计算将最终让你能够在任何时间任何地点做任何与电脑相关的事，还不用随身带着笔记本或者U盘，因为你需要的所有数据、软件都在云中，在你的网络账户里。 　　对IT圈外的朋友来说，“把个人电脑放到网络里”这句话听起来可能还不够刺激。充其量，它不过能让我们的信息生活更方便而已。但如果我告诉你这一变化将造成曾经只手遮天的微软帝国的消失，那么你可能精神为之一振。有那么厉害吗？不过细想想也不奇怪，如果个人电脑都消失了，那么Windows还有什么用呢？ 　　回顾一下我们如今的电脑操作，那种软件使用的最为频繁？没错，是浏览器。当云计算的终极目的成真，我们将只需要在本地电脑中留下一个浏览器，而不再需要Windows的其它复杂功能。到那时，我们甚至希望开机就直接看到一个运行之中的浏览器，而不再需要Windows本身（这正是Google的chrome os项目的目标）。 　　对于IT从业人士来说，个人电脑向互联网的迁移意味着无穷无尽的机会和可能。以往我们熟悉的各种桌面软件，大到Office，小到记事本，在云时代都需要改写为互联网中的网页。仅这一条就意味着数以亿计的潜在财富价值。更不用说个人电脑向互联网迁移过程所伴随的另一个实质性变化——社交。 　　社交的本质是人与人之间的交流，而个人电脑向互联网的迁移正好将为社交舞台提供远远超过今天的空前庞大的用户群体基础。我们知道，即使是在Windows和互联网共存的今天，社交网络服务都已经产生了如Facebook般市值估价超过千亿的超级大公司。换句话说，云计算孕育的不仅是再造一个微软帝国的潜力，更意味着一个史无前例的巨大影响力的信息时代的真正来临。 　　 云计算分析与预测 　　对于业内人士来说，即使所有人都知道云计算的好处，也不见得有多少人能真真切切地将它落到实处。表面轰轰烈烈的云计算产业建设，到如今看来也不过是为多搞一些机房拉资金的噱头。落到实处的云计算就只是铺宽带、上机器？前车之鉴是，电信运营商们投入大笔资金砸向3G，等到管道铺好才最终发现自己更像是在为互联网公司们做嫁裳。 　　硬件投资是必须的也是赚钱的，但它只是行业生态系统中最低端的部分。这种技术门槛极低的基础建设就不要再拉上云计算的幌子了。 　　云计算的真正精彩在于软件行业。虽然以“互联网即云计算”的角度来讲，所有互联网公司都与云计算相关，但却并非所有的互联网公司都在真实地参与云计算的发展进程。不是不想参与，是不知如何参与。 　　应该怎样将云计算落到实处？紧紧把握“个人电脑向互联网迁移”这一本质正是关键。遵循这一思路，网络操作系统，或者说online windows，也许正是云计算领域的头等发展大事。如果做不了OS，那么退而求其次，发展云时代的应用软件，或者说互联网服务，也是正解。 　　先来看操作系统。网络操作系统将是什么样的？有人认为浏览器即使未来云时代的操作系统。不对！请记住，云时代的特点是“一切皆在云中”。因此，浏览器这种本地软件注定了它与云无缘。在它身上下功夫，势必走本地化的老路，离云越来越远。归根结底，浏览器只是一个客户端，一个云的终端显示驱动，不可能成为网络操作系统。浏览器在当下仍是各大公司们抢得死去活来的网络入口，但那只是云中的世界还不够成熟时的假象。随着更多个人电脑功能迁移至云中，浏览器将最终成为一个不需要附加功能的躯壳，使用哪种浏览器接入云中将变得不再重要。 　　也有一些聪明的公司看懂了云的未来。就国内而言，腾讯在这方面的动作可谓领先一步。打开web2.qq.com，呈现在眼前的与其说是网页，不如说是在线的windows桌面。这种数据、软件、操作皆在云中的网络桌面，正是网络操作系统的雏形。随着越来越丰富的第三方应用被加入其中，企鹅帝国的野心也昭然若揭。 　　辛运的是，云计算并非复制一个online windows那么简单。这才使云计算不至于被大公司们垄断，从而给我们留下了参与的机会。问题在于，即使腾讯们把页面做得再像Windows，互联网的生态也不会遭到个人电脑时代的垄断之灾。门户主页、电子邮箱还是可以照常打开，丝毫不受所谓网络操作系统的约束。要知道，在个人电脑时代，任何软件没有Windows都是不可能存在的。这种截然不同的本质区别表明：看起来很像Windows的网络桌面只是一个桌面。你甚至可以将它理解为网络硬盘。无论如何，它绝对不是真正意义上的操作系统。 　　尽管如此，网络桌面仍然是云时代生态系统中最接近操作系统的一环。只是，当年Windows的荣光再也无法复制，绝对垄断的可能也将连同这种并不光彩的荣耀一同褪去。某个优秀的网络桌面（比如Facebook）可能长期被大多数人设为主页，但这并不妨碍长尾用户群中的少数人按照自己的偏好选择其它网络桌面。不同公司的网络桌面产品将共存于云中，而所有互联网服务都可以很好地在它们中运行，不受兼容性的困扰。因为，云时代的决定性标准不是由某一家制定，而是植根于已经深入人心的公共网络协议。 　　换句话说，云时代将不再存在真正意义上的操作系统。网络桌面与其说是操作系统，不如说是另一种云中的应用软件。也可以认为，云时代的操作系统，由互联网中的所有服务共同组成。 　　因此，落实云时代的关键，最终归结为开发互联网服务。但是，互联网服务并不等于传统的互联网网站。最大区别，在于互联网服务于用户及其它服务交互的软件特性，而传统网站只是一段段静止的文字和图片，只相当于个人电脑中的一个个数据文件。 　　这就是为什么互联网中为数众多的网站中，只有少数算是真正参与到了云计算的进程之中。即使是Web2.0的兴起让许多网站开始重视与用户的互动，也很少有网站能够像Windows时代的软件一样，与外部数据一起与系统共生。换到互联网语境之中，这也可以理解为网站的开放性。在这方面，不仅需要胆略，更需要想象力。Facebook与Myspace的不同，正是因为前者将自己的社交资源向外界开放，才获得了决定性的质的飞跃。 　　简而言之，喧嚣的云计算其实很简单。无需长篇累牍的论文，无需盲目的政府投资。未来和机遇在于互联网服务的创新和细化。中小互联网内容提供商将扮演越来越重要的角色。平台和系统将不再重要，绝对性的垄断将分流到一些优秀的互联网服务之中。随着云计算的深入，优秀的互联网服务将越来越多，信息世界的秩序则将最终趋于平等和自由。 　　 社交网络 　　相较于云计算，社交网络的概念容易理解一些。毕竟，人们对社交并不陌生。社交网络嘛，就是在网络上社交呗。用更广义也更简单的话来概括，社交网络就是多用户参与的网络。 　　从这个意义上讲，Web2.0热潮的核心概念社交网络并不是什么新鲜事物。为人熟知的即时通讯软件如QQ，多人网络游戏如传奇，都是早在Web2.0之前就已经大获成功的社交网络服务。 　　今天，我们已经有了Facebook、腾讯等巨无霸级的大型社交网站。这是否意味着社交网站已经发展到了熟透的阶段？是否意味着后人已经没有进入该领域的机会？ 　　结论恰恰相反。随着以“个人电脑向互联网迁移”为核心的云计算进程的深入，使用网络的人群基数将远远超过今天的数量。同时，未来人们的每一次电脑操作都将与网络相关。云计算的模式结构与其用户总量的叠加结果，将是前所未有的新的社交需求。我们所需要的，只是更多的想象力，去挖掘这些潜在的可能性，而完全无须担心今天看起来庞大的Facebook们。社交，依然前景无限。 　　 第三方登录的深意 　　更令人欣喜的是，大多数大型社交网站都已经陆续开放了第三方登录功能。今天，我们已经可以在很多中小网站中见到“用QQ账号登录”的选项。用户可以直接通过已有的QQ账户登录，而无需另外注册。这既是所谓的第三方登录。对中小网站来说，这绝对是有效吸引用户流量的天大喜事。 　　为什么社交网站巨头们要做这样的慈善事业？要知道，今天名不见经传的小网站，明天就可能成长为可怕的竞争对手？究竟其中有何玄机？ 　　这个问题有很多不同的解答，但深层的答案还是要从云计算之中寻找。我们之前讲过，云计算的生态将最终由许多互联网服务共同构成，这些互联网服务将呈现出一种开放可交互的状态，就如同个人电脑中软件与软件，软件与数据文件的关系一般。云中的“个人电脑”要求云中的“软件”们互通而不是各自为政，而互通的关键则是统一的用户身份认证。 　　换句话说，用一个账户通行互联网是云计算的天然需求，而现行互联网中一个网站一套用户账户的格局已然成为了云计算发展道路上的绊脚石，破除它势在必行。 　　这种技术发展所蕴含的自发动力才是巨头们开放用户资料行为的幕后推手。早在Facebook率先开放用户资料之前，用于账户互通目的的网络通行证技术OpenID就已经如暗流涌动，随时可能破冰而出。即使Facebook自己不开放，迟早也会有别的网站这么做。与其守住既得利益等到人老珠黄，不如顺势而为与世界共同前进。这也正是一流公司是否能够持续优秀的基因所在。 　　从长远看来，开放账户资料的确会逐渐削弱Facebook这样的巨头原先拥有的平台垄断优势，甚至有沦为账号提供商的风险。但这是大势所趋。互联网从诞生之日其就担负着自由与平等的使命，任谁也改变不了。顺势而为，秉持开放的态度，反而能够在现有的优势基础上，集中精力做强做深具体的内容服务，从而在新的阶段持续保持优势。例如，在社交空间这项服务上，相信Facebook将长期保有优势（所谓社交空间，即用户进行经常性社交活动的场合。并非所有的社交活动都在社交空间完成，但社交空间却是社交活动最多的场合）。 　　对于广大IT从业人员来说，开放的互联网当然更意味着福音，这是一个多赢的局面。伴随着云时代的深入，社交这块大蛋糕将愈发显露出活力。 　　 移动互联网 　　移动互联网也许是时下最热的IT领域，连圈外的朋友们也很乐意将它作为时髦词挂在嘴边。毕竟，不懂云计算，不懂SNS，还不懂天天把玩的小手机吗？ 　　然而，笔者要说的是，移动互联网恰恰是笔者最不看好的方向。一旦IT再次出现泡沫（但愿不会），其源头必然是今天投资人竞相追捧的所谓移动互联网。 　　 手机≠移动互联网 　　最大的问题也是最容易搞错的一点是：手机不等于移动互联网！如果你仔细读过本系列文章之前的部分，你应该明白，未来的互联网将成为每个人的“个人电脑”，而任何一种具备显示屏的终端，无论是台式机、笔记本、手机、腕表、相机，又或是公共查询机甚至是ATM机，都将成为云中“个人电脑”的显示终端。换句话说，互联网的未来形态天生就是移动的，而与是否使用手机无关。我们将会在不同的地方以不同的设备接入云中的“个人电脑”，这才是移动的真实含义。 　　那么手机将会是移动互联网的最重要组成部分吗？是，又不是。我们的确将经常使用手机来接入互联网，但同时大部分的工作仍然是通过其它设备，尤其是传统的配备有大屏幕的台式机或者笔记本来完成。 　　原因在于，手机归根结底受制于屏幕大小和输入的流畅性，因而不可能成为大部分电脑操作的适用设备。你可以用手机编短信发微博，但你不会用它来编辑word或excel，甚至长一点的email也不会用它。同样的，你用手机来弹小鸟打僵尸，但你会长时间用它来玩魔兽或是使命召唤吗？甚至赛车游戏你也会觉得还是台式机来的爽快。 　　把手机屏幕做大点能不能有所帮助？君不见今天清一色苹果长相的智能手机们比拼的正是面子大小。只是实在怀疑，这种令广大MM们不爽的砖头风到底能持续多久？莫非我们真的想要吧笔记本揣到裤兜里逛街？NO！那还是手机吗？ 　　手机的定义决定了它的体积不可能无限增长。它的输入方式从键盘、触摸再到语音、图像识别也就达到了想象力的上限。最顶级的设备也无法改变手机不利于阅读和输入的特性，因此已经和正在烧钱的朋友们请接受这个现实：手机≠移动互联网，手机只适合简单应用，最多是正常应用的简化版。 　　给手机设计开发者如下建议。你们开发的应用应该： 　　1.不需要总是看屏幕 　　2.不需要仔细看屏幕 　　3.如果你的应用必须随时看屏幕，仔细看屏幕，那就不用煞费苦心在手机上牵强附会了。配备有鼠标键盘和正常尺寸屏幕的传统电脑才是你应该考虑的目标。手机取代不了传统电脑。 　　 第二个问题 　　笔者不看好移动互联网的第二个根本原因在于基础设施的不成熟。即使已经到了3G审美疲劳4G才是王道的21世纪，我们最缺的依然是基础设施建设。今天的移动互联网硬件环境，和我们刚跨入新世纪互联网刚抬起全民普及苗头时的那个年代极其相似。从业者一片热血沸腾，用户们却还在盘算30块钱包20小时还是80块钱包60小时划算。 　　历史的惊人相似实在无法不让人联想到曾经的泡沫危机。君不见，上一次的互联网喧嚣散尽之后，多少互联网先驱们被拍在岸边，死在明天。足足七八年之后互联网才盼到了复苏，结果是毛头小子开心网们捡了大便宜，而从之前的阴影中活下来的就只有利用互联网却不采用互联网思路的QQ而已。 　　除非基础设施足够成熟，否则进入移动互联网就是一种先烈式的冒险。笔者的建议是，五年之后再作打算也不晚。 　　 智能手机误入歧途 　　最后一个问题，让我们再来凑凑手机的热闹。乔帮主引领的智能手机革命成功击破了中国山寨头头们冒起的泡泡，搞得大大小小的手机店不换上清一色的苹果状砖头都不好意思说自己卖手机，也搞得稍懂一点时髦的年轻人不揣上一块砖头都不好意思说自己带了手机。但事实是，智能手机并没有想象的那么美好。 　　笔者升级过一次Android系统。从上网查资料下载升级包再到最后安装成功，总共花费两个小时。据说这已经算是好成绩。普通用户大概不会和系统较劲，但如果想要尝试某款新软件功能，也必须要经历先下载再安装后使用的过程。至于应对安装冲突、升级失败、运行异常，以及控制情绪避免系统设置查找抓狂症，乃至学习新型杀毒软件和防火墙的用法，也是每个智能手机用户必须具备的常规素质。 　　这一切多像那令人怀念的Windows 95年代！可是拜托，我们里那个岁月已经不折不扣的过去了十六年的光阴。云计算都已经过喊得耳朵起了茧，微软都已经不再是历史舞台的主角，为什么手机开发者们还试图让我们重复那当年的往事？ 　　不要下载！不要安装！手机软件应该直接做成网页应用，在浏览器中打开就OK！你说本地软件才能跑的顺畅，难道你不知道现如今连网络游戏都在转型网页版免安装？你说放在桌面的快捷方式才能吸引用户，难道你不知道网页图标也可以放到桌面上？顺便说一句，浏览器的开发者们应该好好学学UC，把浏览器的入口界面做得像桌面一点很难吗？ 　　只有将你的手机软件变成即打开即用的云中应用，你的开发成果才会有更多的人愿意尝试。也只有这样，用户在丢手机/换手机/换操作系统之后，你的开发成果才有更大的几率不被用户抛弃。 　　可以预言，手机操作系统的升级大战在一段时间之后将趋于平静。苹果的封闭还是安卓的开放，又或是Nokia的落伍都将成为不重要的过去式。在任何一部智能或非智能手机上所必须的，将只是一部功能完善的浏览器，而更多的热闹看点则将进入互联网，进入云计算的大舞台。 　　最后给出关于移动互联网的建议： 　　1.五年后再进入 　　2.进入也是小市场 　　3.为手机开发特别版本 　　4.无论什么版本，记住做成云中的应用 　　笔者知道你有很多的不满。欢迎拍砖。 　　来源： genericengine 投稿，作者email：generic_engine@hotmail.com

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[转载]2015年全球云计算创造1400万就业 中印占半数

热度 1 lhj701 2012-3-6 19:38

2015年全球云计算创造1400万就业 中印占半数 http://www.sina.com.cn 2012年03月06日08:05 新浪科技 微博 !-- div class="moduleParagraph" -- 微软和IDC认为，中国和印度将是云计算的最大受益者 　　新浪科技讯 北京时间3月6日早间消息，微软 (微博) 周一联合市场调研公司IDC发布研究报告称，到2015年时，云计算服务将为全球创造近1400万个工作岗位，其中近一半就业机会在中国和印度。 　　报告称，云计算服务今年将为全球创造670万个工作岗位，到2015年时将增加到1400万个。IDC称，按照这种发展趋势，云计算服务每年将为新业务营收贡献1.1万亿美元。 　　IDC称，近一半的新就业岗位将在中国和印度。其中中国将获得460万个就业岗位，印度获得210万个。对于那些工作原本与IT更关联的员工来说，他们可以借助云服务进一步提高工作效率。 　　IDC预测称，新就业岗位将平均分布在大型和小型企业中，其中超过三分之一的岗位将分布在以下三个领域：通信和媒体(占据240万个岗位)、银行(140万个)、独立制造(130万个)。银行等领域将更加关注云安全和私人操作，而不是公共云服务。公共云服务不仅针对其它企业，还针对消费者。 　　2011年，美国占据了全球云服务支出的62%。但是到2015年时，美国将只占据云服务新创造就业岗位的7%，约109万个工作岗位由云服务创造。相反，真正的增长来自发展中国家。多年来，IT外包服务都转向了中国和印度。(晓明) 转载来源： http://tech.sina.com.cn/it/2012-03-06/08056806369.shtml

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[转载]钟耳顺：地理信息技术走向云计算

lilibamboo 2012-2-24 02:06

11月24日消息，中国测绘学会2011学术年会在福州举行。在下午进行的大会特邀报告中，北京超图软件股份有限公司董事长钟耳顺做了题为《地理信息技术走向及云计算》的报告。 北京超图软件股份有限公司董事长钟耳顺 以下为文字实录： 　　各位朋友大家上午好，感谢测绘学会邀请我来做报告，我觉得现在听了上面几位的报告，我觉得都讲得非常实际，我想从一些概念性的还有我们自己做的一些工作，跟大家汇报一下地理信息技术的走向，一些是我的个人体会，有一些是学习的总结。 　　我想谈三个事情，第一个是地理信息系统，我在这里先声明一下，或者是地理信息技术，第一点我想讲讲社会功能的拓展，第二个是技术发展的走向，第三个想谈谈云计算环境下的GIS。也谈谈我们做的一些工作。 　　GIS的社会功能随着技术的发展它也在变化，可以讲实际上我们经常谈到实际的需求还是技术的创新，是谁在推动地理信息技术的发展，很大的程度是技术创新，好的东西可能我们市场上还没有体会到，因为好的东西就会引领市场。同时市场有一定的基础再推动这个技术，这是很有意思的。我看了GIS很多方面的东西，实际上主要是两个方面，一个是地理分析技术，另外一个是可视化技术。你海量数据库也好都是为了快速达到可视化，基本上是这两个方面，我们做的工作，一个是可视化，一个是地理分析技术。可以讲一个是IT，一个是地理。地理和GIS的关系到底是什么呢?有人说就像物理和工程一样，物理是基础，工程是实际。地理是基础的东西，GIS就是技术。有一个美国人提出了GIS的发展种模式，叫螺旋式前进的模式。我最近看到GIS的功能，我想它也在扩展，这点我想跟大家交流一下，第一个大家知道地理信息技术包括GIS最重要的就是定位和制图，还有一个是工程应用，另外一个方面就是管理与辅助决策。我们经常说的GIS就是所谓的地理信息服务。地理信息服务下一步是什么样的?下一步我认为很重要的一点，这一点也是我提出来的，就是走向控制与管理，大家可能不知道GIS可以控制，控制什么呢?比如说现在大家都是开车，现在所谓的自动驾驶的车是Google公司，去年进行了一千多公里的试验，我们中央电视台基本上都是标识，Google是用导航技术，所以这个技术以后可以讲，我想在我们在座的这一代人能够看到自动导航的车的系统，就是我们的GIS走向汽车，这就是GIS走向控制。可能很多人不知道，我们家里有人玩航模，其实我们可以在Google上下载一个小小的软件。这是一个航模的飞机，今天给大家讲的概念第一点就是我们GIS不但是信息发布，信息的管理，很重要的就是将会走向控制，这将会给我们的世界和社会带来一个很大的改变。 　　第二个我想谈谈GIS技术发展走向，国际上有多家专门从事IT咨询与分析的公司，会引导很多公司，引导社会，包括像所谓的SOA，包括我们常常知道的从技术到社会，到商业都知道的东西都是一些咨询公司搞的，我们国家缺少这样的咨询公司，这样的咨询公司需要很丰富的知识，需要他们给社会引导，美国有一家很著名的公司叫Gartner公司，它提出了一个很有意思的就是光环曲线的概念，从开始然后再下坡，不断地炒作，不断地提升，这样的曲线，它每年发布这个曲线。今年6月份也发布了这个曲线，西方人很有意思，就是把明年的东西都放在上半年做完。这个曲线发布，一个叫做云计算，有很多技术。这些技术已经慢慢形成了比较成熟的东西，今天我给大家一个概念，感兴趣可以了解的你们可以上网去了解。这些东西对我们了解技术的趋势，了解未来是非常有帮助的。可是我们国家没有专业的这样公司。下面我通过分析和自己的一些实践，我总结了GIS或者说是地理信息技术的四大趋势，应该说还有第五、第六，这里我主要提四个大的方面。 　　第一个就是移动技术，以后很多东西都会走向我们手拿的设备，以前很复杂的设备现在都变成我们手持的设备，包括GIS已经走向了我们移动的设备，所以Mobile可以讲是IT最主要潮流，也是目前硅谷最热门的三大词汇之一。可以说一切都技术，都是以移动为目标。另外一个Mobile有很多变化，可以讲这是一个重要的趋势。第二个是云计算，放在最后一个讲。第三个是物联网，是什么呢?我们现在讲Internet of Things，又称之为传感网，是指将各种信息传感设备，如射频识别装置等等。物联网的概念是在1999年提出来的。我觉得我们搞地理信息的应该关注这个领域，而且这个发展起来，硬件的东西可能比地理测绘产业要大得多，我们温总理提出叫感知江苏，后来提出要感知中国。英国一个很有名的经济学的杂志说以后物联网可以改变我们的生活，我们的手持设备，医生可以自动地知道你的血压，这都是靠物联网，跟传感器，你拿到设备以后医生就可以知道你的血压是多少，当然其他的身体要素也可以感知得到。所以这个发展是未来一个非常重要的领域。第四点这是我提出来的，而且有一些专家也提出来，就是所谓的集成。刚才陈局长和陕西局的局长也讲到了，所谓的地理国情监测，国情监测其实也是集成。集成这个词本身很难说是什么东西，不单是要技术集成，同时也要内容集成，技术集成就是说要解决某一个问题，需要很多技术。现在需要和其他的信息技术集成，另外一个我们内容更要集成，今天我们讲到很重要的地理信息一个就是图形，实际上图形有很多属性信息，要把图形和很多属性信息结合起来，我们社会关注的是地理坐标，其实我们搞测绘的老祖宗，比如托勒密，地理就是goeography，我们大家知道有一个词叫做大地，以前是叫电影院，要把地球弄成电影院一样可以随时浏览。所以不仅仅是我们讲的这几个传统的要素，所以要集成很多的，包括地表地貌，人口、水文，包括社会经济的要素。 我们国家测绘地理信息局提出了所谓的地理国情监测，我本来是地理人，作为一个地理工作者我对这个提法非常高兴，我觉得这是很有重大意义的，因为地理其实很多变化，我们今天很多人是从概念上发表看法，我们包括领空，还有我们的地下，还有包括海洋，是不是到此为止呢?也没有，我们现在包括网络空间也有主权，把这个空间也作为了领土，所以这个方面我觉得我们地理的变化，而且特别是全球变化的文化，特别是一些大灾的出现给我们提出了特殊的需要，所以我觉得地理国情是非常必要的。我不知道我们信息局的同志英文怎么叫地理国情?地理国情监测这个东西，我刚才认真听了陈局长的报告，包括要认识很多东西，包括水利、环保等等，需要集成。要集成的话肯定非常多，但是从我搞地理出身的人来说，地理离不开人文的东西，如果离开人文的东西就不是地理，比如我们国家最大的地理国情是什么东西，可能大家都知道有一个叫瑷珲—腾冲线，现在这条线的变化非常微弱，我们搞地理国情我建议我们最好要把自然要素，要把人文要素结合起来，就是我今天讲的第二个问题。 　　第三个我讲谈谈云计算，因为我原来是做地理、遥感、GIS发展的软件。今天还有一点时间我想介绍一下这方面的概念，刚才我讲云计算是IT非常重要的一个趋势，但云计算最初提出来amazon，是06年3月提出来的，现在很多大型公司包括IBM等等都在搞云计算。我们很多大的公司，联通、移动都在做这方面的东西，同时现在包括我们的城市，像北京、上海、广州都有自己的云计算，都有走向云。我这里也想跟大家交流一下，云计算到底是什么东西?其实云计算实际上就是一个计算机的群。是一种基于因特网的超级计算模式，在远程数据中心里，成千上万台电脑个服务器连接成一片电脑云。像这样的计算机把它做成一个集群来进行管理和发布信息机制，这是非常强大的。但是云非常虚拟化，实际上我不知道这计算机在哪里，服务器在哪里，很虚拟化，这是它的核心。云的演进也很多，可能很多同志尤其是搞技术的都听说过网格计算，云和网格计算有什么区别，实际上有一定的区别，从某种程度来讲云是商业的模式，云可以放很多东西进去。云有一个很大的特点，我这样讲大家可能知道，就是一个大的集群，就是一种商业模式，是一种虚拟的，它有很多特点，比如它的数据是安全可靠的，同时它的服务是非常方便快捷的，因为它的工作能力很强大，还有社会效益很高，所以很多城市都在做自己的云计算中心。那么云的方式很多，比如有设施提供服务，还有提供平台，还有提供数据，根据云的构架提供这些服务。还有提供一些应用，我不需要自己开发，就是这样一步步提升。以后有很多种终端，手机、电视机，普通的台式机。 　　在这样的环境下，GIS就在变化，GIS为什么呢?因为它的数据非常大，类型也比较多，这样对GIS是最好的，因为我们的数据非常多，不像一些经济数据就是表格，再怎么样也比不上我们一个遥感图象，一个提土，所以我们真正叫海量，而且类型比较多比较复杂，所以用云这种方式是最好的，那么在这样的情况下我们政府做什么?我们行业能做什么，我们企业做什么?这是我们需要思考的，所以我们从企业的角度讲可以做很多，用我们的平台建公有云，同时可以提供一些平台。我们超图这几年也在做一些工作，我们也做了一些东西，这里我主要从四个方面来讲，一个是从支持虚拟化的ServiceGIS技术，我不知道你的服务器在哪里，另外是跨平台GIS技术，一个是64位GIS技术，还有一个是二三维一体化GIS技术。我们在这些方面做了一些工作，我稍微介绍一下，GIS虚拟化这是基于云计算前提，这是一个软件，让人放在虚拟的环境下运行，它可以自动地分配CPU的能力，内存和管理，是这样的一个工具。包括很多厂商都有自己的虚拟机，可以装在他自己的虚拟机里，你可以基于它这样的系统进行一些调试，它内部是怎么样虚拟的。这是我们做的第一件工作，第二件是跨平台。跨平台有什么好处呢?大家知道我们现在一套是微软的这套云的东西，还有一个是Linux的云计算，跨平台我们基本上有几套方案，一个是Windows方案，另外一个是Java方案，我们做GIS，基本是考虑标准C++方案，可以在Windows上用也可以在Java上用，这是一方面的工作。第三点我稍微讲一下是64位GIS。大家知道我们现在的计算机内存只有4个G，大型机可以装TB级的，你再怎么装也好，但是软件32位，只能够管理4GB，你尽管是64位的内存装再多也管理不了，所以它的效率还是在4GB，所以64位就可以提供180个亿GB。经过几年的努力，我们发布了64位Windows板。第四是二三维一体化GIS，三维是二维三维要一体化管理，这方面我们也在努力。比如你从二维变成三维，本身就是三维的，完全就是一体的。你要做三维的服务，做三维的分析都可以在上面做。这样的话我们基本可以提供一个基于云的GIS服务，我们叫做iServer，这是我们近几年做的工作，我们这个工作也跟IBM进行了联合的验证，跟微软进行验证，微软在它的一些系统上也用我们的系统进行一些发布，所以我们系统做的工作。 　　我总结一下我今天讲的，我介绍了GIS社会功能的拓展，已经逐步走向控制。还有一个介绍了我们GIS技术发展的四个趋势，同时也介绍了云计算和GIS方面所做的努力，谢谢大家! http://opinion.im2m.com.cn/34/09002040141.shtml 最后我想提一个问题 在国内各方面技术都日益成熟的今天 国外的博士还有什么优势

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为什么关注云计算知识产权问题？

热度 1 xiaodongmei 2012-2-10 20:20

2011年冲击国家社科重大基金项目“中国云计算知识产权问题与对策研究”，有幸进入决赛，但毕竟姜是老的辣，我的课题组在重大的角逐中败北，最后斩获了个重点，虽觉得有一丝遗憾，但也还能从中受到鼓励。 为什么关注云计算知识产权问题呢？虽然带学生需要经费是课题申报的原因之一，但选择这样的课题而不是选择别的课题，是因为选题的战略意义，因为这确是一个我们当前更是今后一个无法回避的问题。 明确提出“云计算”并予以应用虽 然还只是最近几年的事，但 云计算已经成为世界各国科技竞争的焦点。 云计算具有广泛影响和带动作用， 前景广阔，但竞争异常惨烈， 一场没有硝烟的战争已经展开， 国际和国内 各大软件公司特别是国际 IT 巨头都早已着手规划自己的知识产权战略，开始这一领域新一轮的“技术圈地”与“专利布局”。 云计算作为国内外重点关注的新兴产业，其专利大战早已悄然展开。 2010 年 5 月 18 日 ，微软公司宣布对知名 SaaS （软件既服务）服务提供商 salesforce 公司提出起诉，称该公司在更为有效的开发软件方面侵犯微软 9 项专利。而 salesforce 公司于 6 月 24 日 提出反诉，诉称微软的相关软件产品侵犯其 5 项云计算专 利。 android 系统引发的专利诉讼更是高达千 余起， android 专利之战表明移动互联网上的云计算市场竞争方兴未艾。 市场如战场，专利地图就是作战图，置身于专利地雷阵、标准封锁线之中，我国相关企业需要云计算技术专利地图的指引才能走出如履薄冰，动辄得咎的境地 。我们为了国家经济安 全和相关产业的发展，在 “风起云涌”的当下， 对 云计算技术领域 专利布局了然于心，对 云计算技术 核心专利进行挖掘，对重要竞争对手进行跟进， 深入掌握竞争对手的专利技术布局，规避和防范专利侵权风险，把握技术发展的正确路线，洞察技术空白和选择创新突破方向和路径， 适时制订和实施专利战略，不仅十分必要，而且万分紧迫！ 此外，作为新的信息传播技术， 云计算冲击着信息的生产、流通和配置方式，直接影响知识产权创造、保护与管理制度 。 与技术发展的超前性相比，相伴而生的法律问题不断涌现，法律适用与纠纷解决面临困境。同样，“云计算”给知识产权保 护、管理和运用带来了诸多挑战。 专利权客体问题（ 数据处理方法是否能成为专利保护的客体 ），著作权客体问题（云中产生信息的权利归属、群体智慧等），多重管辖下的跨境数据传输，云计算的安全性与商业秘密的保护，电子证据的获取与认定，以及云计算知识产权纠纷解决中的国际合作问题，都是云时代亟需解决的难题。 因为重要，所以关注，因为十分重要所以需要更多人来关注。

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2011 信息产业的两大关键词：社交媒体和云计算

liwei999 2012-2-1 16:45

我们现在正处在一个难得的历史契机。 去年发生了一连串值得注意的相关事件。其热门关键词是社会媒体（social media） 和云计算（cloud computing），而大数据（big data）情报挖掘正是针对社会媒体内容利用云计算作为支撑的高新技术产业的代表。 社会媒体尤其是微博持续升温，无论是用户还是其产生的内容，都以爆炸性速度增长，一场悄悄的社会媒体革命正在发生，它从根本上改变着社会大众以及企业对信息的接受和传播方式。传统的由媒体巨头主导经由电视、广播和报纸的自上而下的新闻和宣传的传播方式正在逐渐让步于基于网络与网民的社交媒体的蛛网方式。最新的新闻（无论是天灾人祸、名人掐架还是品牌褒贬）常常发端于处在现场的网民或当事人的微博，然后瞬间辐射到整个互联网，传统传媒只能紧随其后。在这样的形势下，企业软件巨头纷纷把目光聚焦在对于社会媒体舆论和民意的跟踪上，视其为品牌和客户情报的重要来源。 去年年初，美国做市场情报的巨头之一 Salesforce以三亿多美元 ($326 million) 的价钱并购了社会媒体客户情报检测系统 Radian6，说明社会媒体中客户对产品的评价情报对于企业的重要性不容忽视。Oracle对从事云计算和社会媒体追踪的公司RightNow的并购更是高达15亿（$1.5 billion）. HP在逐渐放弃低利润的PC和平板等硬件产业的同时，开始加强企业软件的投资力度，以120亿天价购并了从事文本情报包括社会媒体的英国公司Autonomy（$12 billion）。最后，接近年末的时候，全球企业软件的另一家巨头SAP以34亿收购了云计算公司SuccessFactors（$3.4 billion），并决定与专事社会媒体深度分析的公司Netbase建立战略伙伴关系，分销并整合其社会媒体情报作为企业情报解决方案的重要一环。加上IBM自己的Coremetrics Social和Adobe的 SocialAnalytics，可以看到所有企业软件巨头不约而同看好社会媒体的情报价值。 可以预见，在这个领域的投资和竞争日趋激烈。越来越多的华尔街主流投资公司开始加大对社交媒体 (social media) 分析系统公司的投资力度。如 Jive Software，连续得到 Sequoia Capital 两轮投资 (２００７ 和２０１０)。Sequoia Capital 是“重中之重”的 投资大鳄，曾是如下名牌企业的最早投资商，战略眼光犀利: Apple, Google, Cisco, Oracle. 对于中文社交媒体大规模处理的应用型软件，目前还是空白。然而中文网络信息的增长速度却是扶摇直上，单新浪微博用户去年中就突破两亿，社交媒体所产生的巨量内容有如深埋的富矿，亟待开采。 回顾一下互联网技术公司的里程碑吧： 雅虎以门户网站（Yahoo portal）先领风骚，谷歌以搜索 (Google search) 后来居上，脸书推出社交网络（ Facebook social ），目前正紧锣密鼓筹备上市（市值估算是500 个亿以上，远远超过当年谷歌上市的170亿的价码）。 下一个里程碑是什么？ Big data intelligence 很多人这样预测。 Google 首席科学家前不久也列此为未来十年的高新技术第一块牌子。所不清晰的是谁家会胜出。 是有志之士摩拳擦掌弄潮儿的时机了。时不我待，机不再来，此之谓也！ 【置顶：立委科学网博客NLP博文一览（定期更新版）】

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要那么多自动化干什么？（120201）

热度 4 ymin 2012-2-1 11:34

要那么多自动化干什么？（120201） 闵应骅 早在我搞铁路驼峰自动化的时候，就听人家说：搞自动化干什么？铁路驼峰编组站是要把一列火车的车厢按不同目的地分解，然后按相同目的地重组。在车勾分解的时候就需要在适当的地方制动。过去，都是工人用铁鞋把车厢的轮子挡住。由于力量很大，夜间你可以看到火花四射。工人必须特别小心，不然很危险。每勾车都要制动，而且要三班倒，所以，制动工人很多。自动化以后，这些工人就失业了。这个事例说明：越是自动化，失业工人就越多，失业率就增加。我不是说自动化不好，我是说自动化也有副作用。 后来，有了智能家居。说是主人在汽车里就可以开家里的电饭锅煮饭。这个人时间够宝贵的，几秒钟都要省。省下这些时间，你想干什么？你想干的那事是不是也已经自动化了。 最近，有所谓谷歌云控制的机器人。机器人看见你掀开床单，就问：早餐香肠有多种，你要哪一种？然后帮他到衣柜里找衣服。这些事，它来帮你，你烦不烦？其实，它就是无线网、传感器和执行机构，在云的控制下进行的。当你睡下，它会做一个枕巾的广告，告诉你该换什么样的枕巾。这些锁碎的事它都管。Intel出了一个近云(Near Cloud)，它帮助这机器人做事少说。 不管怎么说，厂家总是想办法出些新主意，让顾客买他的新东西。但是，顾客应该想一想，我买这新东西到底有什么用，用不用得着，或者是不是增加更多的麻烦？

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胡春华 吴泉源 汪斌强

jiangdm 2012-1-10 15:12

contents 1 胡春华 云计算环境下基于信任演化及集合的服务选择 云计算中基于SLA 的服务可信协商与访问控制策略 2 吴泉源 事务处理技术研究综述 网络计算中间件鸟瞰 一种P2P信任管理安全性协议 一种基于反馈可信度的分布式 P2P 信任模型 一种基于广义随机Petri网的Web服务组合性能预测模型 3 汪斌强 逻辑承载网构建方法的研究 基于构件运算的可重构系统代数模型 基于构件的层次化可重构网络构建及重构方法 可重构柔性网络资源管理与服务映射方法研究 基于可重构路由单元的软件构件描述语言研究与设计 1 胡春华 云计算环境下基于信任演化及集合的服务选择 胡春华 刘济波 刘建勋 通 信 学 报 2011 摘 要： 针对云计算环境中服务节点的可信度参差不齐常导致用户很难获得高质量组合服务的问题，提出了一种 基于信任生成树的云服务组织方法，将服务提供者与请求者的交互行为经演化后形成信任关系，使主体间可信程 度达到相应级别，形成对外提供相似服务功能的云服务集合，将恶意、虚假的服务排除在信任生成树之外，使服 务组合在可信场景中进行；在此基础上，采用了基于信息熵的度量策略来对服务间的信任关系进行评估，解决了 现有研究中仅对可信参数进行简单加权分析的不足。实验分析表明，该方法能有效抑制云计算环境下恶意节点的 欺诈行为并保护真实节点的合法利益，具有较好的服务选择质量。 关键词：云计算；信任推理；信任生成树；信息熵；服务选择 1 引言 云计算环境下服务资源 1) 云计算环境下虽存在大量功能相似，服务质量（QoS, quility of service）各异的云服务 2) 服务组合的各参与方可能存在恶意、欺诈或虚假的服务实体，提供了不完整、虚假甚至是恶意的服务注册信息 3) 缺乏公正且可操作强的评价机制，当前评价主要来自于使用者对服务的评价，而使用者反馈质量信息又具有不同可信值 2 相关工作 服务组合中服务选择问题: 前提条件： ①选择算法的执行者对网络中的所有服务都是了解的； ②这些服务所能够提供的服务质量也是清楚的； ③服务所提供的信息都是真实可信的。 提出服务选取的前提: 要保证服务提供者信息的真实性，否则服务选取算法所依赖的基础就成问题 solution: 1) 声誉机制 2) 信任传递 3 可信服务演化机制研究 可信服务演化机制研究主要目标: 对云服务间信任关系的发展进行合理度量和有效分析，实现真实服务主体能进行有效演化和自组织，而虚假服务主体常屏蔽在信任服务集合之外，从而提高云计算环境下服务选择的有效性。 3.1 服务主体的可信度量和QoS 度量 QoS属性: 主要包括执行时间(T)、执行费用(C)、可信度(credibility)、声誉度(reputation)等性能指标 SPvs SC 1) SP 是表示其提供的服务与其宣称的是否相符， 2) SC 是表示其所做出的评价是否真实 3.2 可信服务集合体的形成 3.2.1 信任集合的可信度计算 3.2.2 信任集合体的形成 3.3 可信服务的演化机制 定义6 信任服务生成树（CSST, credible services span tree） 信任集合的形成、演化和维护机制如下: 4 基于信息熵的服务选择策略 云计算环境中基于信任演化及集合的服务调度方法 5 实验与结果分析 6 结束语 I comment: I still doubt the credibility of this paper. I will summarize the paperswritten by 胡春华 in trust model 云计算环境下基于信任演化及集合的服务选择.pdf 云计算中基于SLA 的服务可信协商与访问控制策略 胡春华, 陈晓红, 吴敏, 刘建勋 中国科学: 信息科学2012 年第42 卷第3 期: 314-332 摘要 针对当前云计算中因服务提供者(SP) 的信任保障机制缺失而容易被不可信服务消费者(SC)滥用的现象, 提出面向SC 实体的服务可信协商及访问控制策略. 该策略首先依据系统信任规则来表达服务实体的可信程度, 然后通过求解SC 实体的直接和间接信任推理空间建立信任证据的举证方法, 同时采用服务级别协议(service level agreements, SLA) 构建交互双方的协商机制, 最后综合信任传递与迭代计算策略, 确定服务交互的SLA 等级, 提供相应级别的服务, 从而达到访问控制的目的. 理论分析与实验结果表明, 该方法虽少量增加了协商的次数, 但能较好解决服务被滥用以及利用率不高的问题, 为云计算环境下信任协商研究提供一种有效的新方法. 关键词: 云计算 服务级别协议 信任协商 访问控制 信任推理深度 1 引言 信任协商与评价机制 author idea: --首先根据SP 和SC 实体的交互行为来建立自己的信任与推理空间; -- 然后交互双方依据已有的信任关系进行推导, -- 按着要求进行信任举证, 通过双方协商的服务级别来获得有效的信任证据链; -- 最后通过开展综合信任传递与迭代计算, 确定两实体交互的服务级别协议(SLA), 并提供相应级别的服务 2 相关工作 两类服务的评价及访问方法: 1) 不考虑服务实体可信的研究方法. 2) 另一类研究认为互联网络中的服务实体不一定可信, (i) 信任模型的表示方法研究. (ii) 服务信任信息的获取与推理研究. (iii) 服务实体的信任评价研究 (iv) 服务信任协商机制研究. 3 系统模型定义及信任值表示 3.1 系统模型 3.2 信任度量的表示方法 -- SP 实体的进行信任评价. -- 对SC 实体的信任评价, SP 实体对SC 实体的评价值用二元组来表示 4 实体信任空间的建立 SC 实体向SP 申请获得服务的前提: 它向SP 实体提供能证明自己信任度的信任证明(证据链). 4.1 直接交互实体的信任评价 4.2 间接交互实体的信任空间建立 the purpose of this subsection: SP 实体如何向前进行信任推理, 建立更广泛的信任空间 如图2 所示的第I 层所有SP 服务实体的信任评价 算法1 是依据层次推理思路推导出相邻层SP 和SC 间的信任评价, 是第I 层SP 实体A 对第I 层SC 实体的信任评价 综合信任评价还需对这些实体的信任评价进行递推迭代计算. 具体如算法2 所示. 5 基于SLA 的服务可信协商与访问控制策略 5.1 策略的主要思想 基于SLA 的服务可信协商与访问控制策略中如下3 个主要问题需解决: 1) 证据链包含的内容. 2) SP 实体要求SC 实体提供的\证据链 3) SC 实体提供的证据链的可信度分析 5.2 算法描述 算法的流程如图3 所示. 算法3 给出基于SLA 的服务可信协商与访问控制算法描述. 5.3 算法性能分析 6 仿真实验与性能分析 tools: 澳大利亚墨尔本大学(The University of Melbourne) 开发的云计算仿真平台CloudSim 7 结束语 I comment: the previous work focus on the pretect for service customer and pay little attention to the defence mechanism of service providers. So they presents a protocol (SLA) to solve this problem. With regard to methods, author still use trust chain strategy, the old method. 云计算中基于SLA 的服务可信协商与访问控制策略.pdf mynote: 云计算中基于SLA 的服务可信协商与访问控制策略.pdf 2 吴泉源 事务处理技术研究综述 任怡 吴泉源 贾焰 韩伟红 管剑波 计算机研究与发展 Joumal of C0mputer ReSearch and Development 2005 摘要 事务处理技术是保证信息一致性和可靠性的关键技术．首先阐述了事务处理技术的起源与发展，总结了并发与恢复两个核心技术的研究现状，探讨了平坦事务模型的各种表现形式，接着研究了各种扩展事务模型和事务工作流，概括了多库、面向对象数据库、实时数据库和移动数据库等现代数据库中的事务处理技术，分析了相关研究的进展，最后结合已有的研究成果，展望了其未来研究方向及面临的挑战． 、 关键词 事务处理；平坦事务模型；扩展事务模型；事务工作流；web服务 1 引言 事务处理: ACID特性 -- 并发控制 -- 恢复 事务处理技术: 集中 = 分布 web服务 + 事务处理 2 事务的并发控制和恢复技术 3 平坦事务模型 3.1 TP Monitor和应用服务器 4 高级事务模型及方法 4.1 几种常见的ETM Sagas模型 4.2 扩展事务处理框架、系统和方法 4.3 事务工作流 5 现代数据库中的事务处理 6 web服务环境下的事务处理 事务处理技术研究综述.pdf 网络计算中间件鸟瞰 吴泉源 Journal of Software 2012 摘 要: 网络计算中间件是随着互联网的发展而于20世纪90年代兴起一类基础软件.网络计算中间件为各种网络应用系统的开发、部署、运行和管理提供了有力支持.随着信息网络技术和软件服务工程的快速发展,网络计算中间件又被赋予了新的内涵.前半部分从网络计算环境出发,就基础中间件、应用集成中间件和领域应用框架的基本概念和主要技术作较全面的诠释;后半部分聚焦于云计算和物联网等网络计算的热点研究方向,从中间件的角度指出当前值得关注的某些挑战性研究课题和需要深入探索的若干关键技术. 关键词: 网络计算环境;中间件;云计算;虚拟化;服务化;物联网 1 网络计算环境 当前软件工程的研究热点主要有: (1) 微内核集成总线技术,支持软件模块的即插即用,适应软件功能需求的变化; (2) 软构件和对象代理技术 -- 构件: -- 一是构,强调其可构造性和可组装性; -- 二是件,强调其信息隐蔽性和可包装性 (3) 消息代理和各种适配机制,支持不同应用代码之间的互联互通互操作,适应应用软件业务逻辑和业务流程的变化; (4) 软构件组装、部署、动态重构与绑定等技术,支持网络应用与信息系统的静态和动态搭建,适应应用需求与操作环境变化; (5) 面向Web服务的架构技术,支持信息系统松散耦合的部门与部门之间的跨域集成,适应更大范围的网络环境的变化. 2 中间件平台 中间件的分类结构如图1所示 相应的中间件运行平台的概念模型如图2所示. 3 云计算中间件 4 物联网中间件 5 结束语 网络计算中间件鸟瞰.pdf 一种P2P信任管理安全性协议 胡建理 周斌 吴泉源 《计算机科学》 2011年10期 摘要： 通常是通过建立相应的信任管理机制来遏制P2P网络中的节点的自私与欺诈行为,但对信任管理机制本身存在的安全性问题关注则很少,使信任管理系统无法有效应付针对信任信息管理机制的安全攻击。针对这一问题,提出了确保信任管理安全性的安全协议(简称为SPRI)。分析及仿真实验表明,SPRI可以有效地遏制针对信任管理中的身份伪造及信息篡改的攻击,并且效率高,普适性强。 一种P2P信任管理安全性协议.pdf 一种基于反馈可信度的分布式 P2P 信任模型 胡建理, 吴泉源, 周斌, 刘家红 Journal of Software, Vol.20, No.10, October 2009, pp.2885−2898 摘要: 开放、共享与匿名的Peer-to-Peer(简称P2P)网络已经取得了越来越多的应用,无中心对等的特性也吸引 了越来越多的用户.但由于其网络中的节点不受约束,资源的共享是用户自愿的行为,因此节点间的信任很难通过传 统的信任机制建立.一种可行的解决方案是借鉴人际网络中的信任关系,建立一种基于信誉的全局信任模型.已有的工作基本建立在信任度高的节点其反馈也更可信这个假设的基础上,将节点的反馈质量简单地等同于服务质量.针 对这一问题,提出了一种基于节点反馈可信度的分布式P2P 全局信任模型(简称FCTrust),用于量化和评估节点的可 信程度,并给出了模型的数学表述和分布式实现方法.分析及仿真实验结果表明,FCTrust 较已有的全局信任模型在 遏制更广泛类型的恶意节点攻击的有效性、迭代计算的收敛性及消息成本上有较大提高. 关键词: 对等网络;信任;全局信任模型;反馈可信度;信息存储 the organization of this paper: 1) 第1 节分析相关工作. 2) 第2 节给出模型的数学表述与收敛性分析. 3) 第3 节具体阐述全局信任度的分布式计算的实现过程,包括分布式存储机制与信任求解算法. 4) 第4 节给出信任模型的仿真实验结果及分析. 5) 最后总结全文并指出下一步的研究工作. 1 相关工作 author's work: 一种基于反馈可信度的分布式P2P 全局信任模型FCTrust 2 FCTrust 全局信任模型 2.1 模型的定义与表示 2.2 全局信任度迭代计算收敛性分析 3 全局信任度的分布式计算的实现 全局信任度的分布式计算的实现3个方面: -- 信任信息的分布式存储 -- 存储的安全性保证 -- 分布式求解算法 3.1 信任信息的分布式存储 4 系统性能分析 一种基于反馈可信度的分布式P2P信任模型.pdf 一种基于广义随机Petri网的Web服务组合性能预测模型 朱俊郭长国吴泉源 计算机科学Aug,2011 摘要　 Web服务交互消息受到不可预知的网络环境的影响，因特网环境中的个体Web服务的性能表现与访问者的地域位置有关。于是，服务组合的性能则更加容易受到网络环境因素的影响。同时，服务组合的性能还会受到服务组合流程中不同的分支执行概率的影响。在这种情况下，服务组合建模只考虑组合本身，而不考虑网络环境因素和分支执行概率，这将会对模型的预测结果造成较大的偏差。为了能够真实地评估服务交互行为、网络环境与分支执行概率之间的关系，提出了一种基于广义随机Petri网的Web服务组合性能预测模型，该模型不仅引入了伙伴服务性能方面的因素，而且充分考虑了网络环境因素和分支执行概率，从而能够对被建模系统进行定性和定量分析，进而指导服务组合性能优化。 关键词　Web服务，性能预测模型，广义随机Petri网，性能优化 1引言 组合服务性能: --地域差异-不可预知的网络环境的影响 --服务组合流程中不同分支执行概率的影响 theresearchproblemofthispaper:Web服务交互行为、网络环境因素和流程分支执行概率之间的关系 基于广义随机Petri网(GeneralizedStochasticPetrinets,GSPN)的Web服务组合性能预测模型 (WebServiceCompositionPerformancePredicitionModel,WS-CP2M) 2相关工作 Web服务组合建模: --状态机 --进程代数 --Petrinets 3服务组合实例 3.1实例介绍 服务组合案例:房屋贷款(HouseLoanBroker,HLB) 3.2组合实例的伙伴服务调用性能 4Web服务组合性能预测GSPN模型 4.1Web服务组合流程的GSPN模型 4.2伙伴服务简化GSPN模型 该伙伴服务简化GSPN模型具有如图１所示的基本结构: 4.3Web服务组合性能预测GSPN模型 4.4性能预测模型的参数设置 4.4.1伙伴服务性能相关的参数 4.4.2分支执行概率 5实例模型与结构分析 5.1生成的实例模型 5.2模型结构分析 6模型性能预测与组合方案性能优化 6.1实例模型的参数设置 一种基于广义随机Petri网的Web服务组合性能预测模型.pdf 3 汪斌强 逻辑承载网构建方法的研究 齐宁 汪斌强 郭佳 计算机学报 2010-9 摘要 面向服务提供的一体化承载网( UCN) 的提出, 增强了网络的可扩展性和可升级性, 为实现三网融合提供了新的思路. 如何有效管理UCN 资源信息并且在物理资源有限的条件下构建出满足用户需求的逻辑承载网( LCN) , 是UCN 研究中亟待解决的重点. 文中给出了UCN 的管理体系结构; 提出了解决UCN 资源拓扑发现和信息一致性问题的方法; 建立了LCN 构建数学模型, 在构建策略的若干重要原则基础上, 提出了带迁移同时考虑网络均衡的LCN 构建方法; 通过仿真实验, 从构建需求接收率和构建后的平均链路利用率两个方面验证了该方法的有效性. 1 引言 其一, 网络是刚性的 , 改造只能依靠升级和扩展; 其二, 网络资源是共享的, 其上部署的服务彼此间相互干扰. solutions: (1) 研究开放、灵活、可扩展、可配置的新型交换设备以提供高性价比的服务; (2) 虚拟化技术, 为不同业务构建服务提供网, 支持多业务融合,以解决网络用户业务多样性等急迫需求. 逻辑承载网( Logical Carrying Network, LCN ) , 见图1 UCN 分层模型如图2 所示 2 UCN 资源管理 2.1 UCN 管理体系结构 分布式分层管理的体系结构, 如图3 所示 2.2 UCN 拓扑发现 2.3 一致性 my Q : 一致性是分布式系统的核心问题，例如经济网络和行政网络 - “令行” 3 LCN 构建策略 3. 1 网络模型 4 实验与数值分析 4. 1 实验设定 逻辑承载网构建方法的研究.pdf wiz: 逻辑承载网构建方法的研究.mht 基于构件运算的可重构系统代数模型 袁 博, 汪斌强 Journal of Software,2012,23(10):2735−2745 摘 要: 可重构系统是指一个系统由构件组成,随着构件被替换以及组合拓扑关系的变化,系统表现出不同的功 能.针对可重构系统在形式化和重构建模方面的不足,用代数学方法对可重构构件、构件组合、可重构系统的属性 和行为特征进行抽象,把构件组合定义成构件的“运算”实现,结合进程代数中算子的概念,定义了多种构件组合运 算,建立了可重构系统的代数模型.在代数模型基础上,提出了重构建模和重构范式,为可重构系统提供理论支持,最 后介绍了应用案例. 关键词: 构件;构件组合;可重构系统;进程代数;重构建模 基于构件的软件工程(component based software engineering,CBSE): 通过组装可复用、可插拔的软件构件构造系统 构件间拓扑关系可重构 author's work: 从可重构的角度出发解决面向服务的软件开发问题,用代数学方法对重构、构件组合、可重构系统的属性和行为特征进行抽象,把构件组合定义成构件的“运算”实现,结合进程代数中算子的概念,定义了多种构件组合运算,建立了可重构系统的代数模型,为可重构系统的设计和实现提供理论支持. the organization of this paper: 1) 第1 节给出可重构系统代数模型描述. 2) 第2 节介绍如何针对可重构系统的可重构属性进行建模. 3) 第3 节对3 个应用案例进行分析. 4) 第4 节介绍相关研究工作. 5) 最后总结全文. 1 可重构系统代数模型 the goal of this section: 解释可重构构件、构件组合以及可重构体系结构等概念,最后给出可重构系统代数模型. 1.1 可重构构件 1.2 构件组合 可重构系统的特点: 构件可以复用,并且可以通过构件连接关系的变化引起系统功能的变化 1.3 可重构系统代数模型 2 可重构系统的可重构属性建模 3 应用研究 4 相关研究工作 5 结束语 基于构件运算的可重构系统代数模型.pdf 基于构件的层次化可重构网络构建及重构方法 刘强 汪斌强 徐恪 计算机学报 2010 Sept 摘要􀀁 下一代网络为了保持网络发展的一致性和连贯性、融合现有底层网络通信基础设施的异构性、能够保证 支撑各个领域全面信息化及保证整个网络的可管可控可信做了很多尝试. 作者通过对现有网络及下一代网络发展 方向的分析, 提出了基于构件的层次化可重构网络体系结构及松耦合、兼容融合、扩展和隔离的构建原则. 作者还 提出了基于进程代数的重构原则、模型、功能实体合作方法, 并提出了具体实现方案, 保证了构建和重构过程中的 自主性、反应性和主动性. 通过搭建实验网络测试, 证明了可重构网络具有良好的灵活性和扩展性. 关键词: 可重构网络; 层次化; 重构; 构件; 模型 1 引言 the organization of this paper: 1) 第2 节介绍相关工作; 2) 第3 节给出可重构网络构建原则和四层模型; 3) 第4 节用进程代数的方法描述可重构网络构建和重构过程; 4) 第5 节给出可重构网络具体构建和重构过程, 并给出相应实验结果; 5) 第6 节总结全文. 2 相关工作 GENI project (NSF) PlanetLab 3 可重构网络体系结构 3.1 概念 3.3 可重构网络体系结构四层模型 4 可重构网络构建及业务重构方法研究 5 可重构网络构建及业务重构实现 5.1 可重构网络构建及重构 6 总结 基于构件的层次化可重构网络构建及重构方法.pdf 可重构柔性网络资源管理与服务映射方法研究 王保进，汪斌强，王志明 通 信 学 报 August 2012 摘 要： 提出了基于资源重组的可重构柔性网络（RFNet）。RFNet 中的网络服务是构件的有机组合，并且能够根 据新的业务需求，利用构件复用思想，从软硬件出发重构出满足需求的新的网络服务。首先介绍RFNet 的体系结 构，然后提出RFNet 的“资源管理—承载网映射—网络服务映射”的流程机制。经过评估，提出的RFNet“资源 管理—承载网映射—网络服务映射”机制能够很好地支持差异化服务的构建与共存，并且基于负载均衡的可重构 服务承载网映射算法RSCNM 在网络构建成功率、最大节点强度、平均链路利用率和构建平均收益上具有明显的优势。 关键词：可重构柔性网络；资源管理；资源分配；网络服务映射；可重构路由交换平台；构件 1 引言 可重构柔性网络（RFNet, reconfigurable flexible network） 2 可重构柔性网络体系 2.1 关键概念 2.2 分层模型 RFNet 采用4 层结构的分层参考模型，如图1所示 2.3 组网架构 RFNet 的组网架构如图2 所示 3 可重构柔性网络的资源管理机制 3.3 资源分配 4 可重构服务承载网映射算法与机制 4.2 映射算法与机制 RFNet 下可重构服务承载网映射算法，如图5 所示。 5 网络服务映射机制 5.1 拓扑映射 5.2 构件组合 5.3 节点重构机制 主控部件（CE）软件架构如图10 所示 6 实验评估 7 结束语 可重构柔性网络资源管理与服务映射方法研究.pdf 基于可重构路由单元的软件构件描述语言研究与设计 刘 强 汪斌强 袁庆华 计算机科学 Computer Science Vol.37 No.4 Apr 2010 摘要 随着路由器的研究重点从对路由器性能的提升发展到对路由器功能的扩展, 可重构路由单元成为解决路由 器功能扩展方面的一个很好的尝试。可重构路由单元的构件化设计引入了软件构件模型的思想。基于软件模型构件 化开发, 对可重构路由单元构件模型的描述及管理方法做了研究。软件构件描述语言和描述方法的研究与设计为下 一步进行路由器构件化开发也打下了坚实的基础。 关键词: 可重构路由单元, 构件模型, 描述 1 引言 2 构件描述 构件描述语言( Component Descripition Language): -- CORBA 规范中的接口描述语言IDL -- UML 规范中的对象约束语言OCL author's idea: 3C 构件+ 接口描述的模型: -- 2.1 构件模型描述 构件模型描述符包括3 部分, 如图1 所示。 软件构件定义: 一个由输入接口集、触发条件集、功能集和输出接口集组成的五元组, 定义其属性为SC(Hardware Component) (I,C,F,O,S), 其黑盒模型如图2 所示。 2.2 构件组装描述 3 实现 基于可重构路由单元的软件构件描述语言研究与设计.pdf

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云计算对个人的影响

热度 2 伍加 2011-12-30 21:34

【科学技术(11)】 云计算对个人的影响 伍加，2011年12月30日，周五 有两个概念与我们今天的生活息息相关：（1）全球化；（2）云计算。全球化已经改变了人们的生活；云计算正在改变人们的生活。特别是靠技术吃饭的人，需要对这两个概念有深入的理解。 全球化的核心是资本在全球范围内谋取利润，不受国界的影响。因此，资本总是流向利益最大化的地方，比如，劳动力最低廉的地区、没有工会的地区、当地政府保护资本家并帮助资本家发财的地区、资源丰富的地区、环境保护法和劳动法不健全的地区等等。美国在全球化中尝到了甜头也吃了苦头：甜头是富人更富了，苦头是大量本国工人失业。发展中国家在全球化中也是既收获了利益，也产生了弊端。比如说中国在这场全球化过程中变成了“世界工场”，经济快速增长；同时环境在恶化，资源在枯竭，劳资关系和社会矛盾层出不穷。 表面上看，云计算只是一个技术术语，其实它与全球化、人们的生活方式和生活质量息息相关，只不过搞技术的人更关心它的实现细节而已。任何“计算”都需要三个要素：软件、硬件、和维护；简单地说，如果把这三个要素中的任何一个看成“服务”，并采用全球化中常用的服务“外包”的方式提供这种服务，或者获取这种服务，这就是云计算。据估计，目前提供“软件作为服务”的云计算公司就有 2000 多个，而提供“硬件作为服务”的大型云计算公司有 30 多家。几年以后，将会出现越来越多的中小型公司参与云计算的市场竞争。 作为一般的用户，云计算最大的影响就是计算的方式要发生重大变化，需要逐步适应这种变化。目前的个人计算的典型方式是：第一步买台个人电脑，内存要大，速度要快，中上档次的个人电脑需要大约 1500 美元。第二步是购买需要用的软件，比如说财务软件、报税软件、游戏软件等等。第三步是维护，清除病毒、更新硬件和软件等。在云计算的方式下，个人电脑的资源配置可以非常少，不需要很强大的处理芯片，甚至连硬盘、光驱都不需要，只要能显示图形并且快速联网就行了，因而个人电脑的价格可以在 100 美元以内。在云计算方式下，几乎所有的计算都是在“云”中（就是远程服务器端）进行的，个人电脑根本不需要太强的运算功能。这就好比我们现在家里用水，自己家里不再需要设置水缸了，因为有城市水塔和水厂，每家每户只需要装个水龙头就可以了。 现在我们购买软件时，就像到商场购物一样，缴钱拿货，软件一般都是存放在光盘上的物化产品；到家后再把光盘上的软件安装到个人电脑上运行。在云计算方式下，个人用户不再需要“购买”软件光盘了，所有软件都在“云”中运行，软件的收费方式变成了“租赁”方式或者按照使用次数和使用时间收费。微软的 Windows 8 就有云计算的功能，办公软件 Office365、 SharePoint、和 Dynamics CRM 等软件都可以用“云中租赁”的方式使用。目前已经有大量的应用软件采用云计算的方式发行和收费，光是 Force.com 这一家就提供近 20 万种各类“云中”软件应用，可以说已经基本达到应有尽有了。有人预测“软件作为服务”这种计算模式潜力巨大，到 2015 年，这种云计算的市场利润将达到 540 亿美元。 云计算也使得用户端的“维护”工作十分简单，大量的系统维护、安全防护、更新换代都是在远程服务器端进行的，是计算服务的一部分。 作为信息技术（IT）从业人员，云计算将会带来巨大的挑战和商机。其中最大的挑战是“饭碗”面临危险，不及时调整将会加入失业大军。云计算的核心思想是从“全球化”那里来的，像编程开发这样原来的白领工作现在也越来越多地外包到印度、中国等具有廉价智力劳动大军的地区，如果中小型的公司、企业都把本单位的 IT 服务外包到“云计算”商家那里，不知将会有多少 IT 从业人员要失业丢饭碗呢。云计算的一个简单后果就是，各个中小型企业都不再需要设置一个自己的 IT 服务部门了，或者说原先百人的 IT 部门在云计算的模式下只需要 10 人，那么原先那 90 人就需要另谋职业了。 当然，对于想要创业的人来说，云计算提供了绝佳的商机。如果是做 IT 行业的，云计算本身就有巨大的商机；如果是做其它行业的创业者，云计算使得创业变得容易多了。以前，当你有了创意产品之后，首先要搞到大笔的 VC 资金才能开始购买设备、雇用 IT 开发人员等等，现在利用云计算服务，只要有了创意产品，立即就能挂牌开张。因为云计算是按照使用的次数和流量按次按量收费的，因而花费低、风险小。 如果你是公司里负责 IT 的小头目，或者是个 CIO （信息主管）、CTO （技术主管）、CISO （信息安全主管），那么云计算对你的影响将会更大。在今后三到五年里，云计算服务的花费将会在你公司全部外包业务花费所占的比重越来越大，至少会有一半以上的职员使用平板电脑、聪明手机等移动计算设备获取各种云计算服务，笨重的桌上电脑系统会逐步被淘汰掉，云计算的信息安全越来越重要，至少有一半以上的全球 1000 强的大公司将把他们的用户信息放在“公共云”数据库中，45% 以上的实际 IT 花费并不在本公司的 IT 部门里，等等等等。 “竹外桃花三两枝，春江水暖鸭先知。”在全球化到来之前，有人预测到了它的发展趋势，抓住了战略机遇，成为时代的弄潮儿；也有人没有看出全球化所带来的危险，被时代大潮抛在了一边。现在，“云计算”可能促使商业模式和消费模式再次发生重大变革，这又是一次机遇，也是一场挑战，有心之人必然会未雨绸缪，随机应变。 伍加，2011年12月30日，周五 http://blog.creaders.net/invictus/

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[转载]下一代互联网体系结构之争

热度 1 abyssoop 2011-12-29 22:53

COMMAG2011七月号是下一代互联网专刊，没想到综述力作竟然出自剑利之手，剑利出国，终成利剑，就从剑利的大作开始吧。 A Survey of the Research on Future Internet Architectures用排比的手法把所有和下一代互联网研究有关的项目梳理了一遍，对于入门者而言，是个很好的教材。文中以简短的文字介绍了各国耗资巨万投入此领域的原因：在安全、移动性、内容分发等方面涌现出的新情况、新需求已经超出了传统互联网的处理能力，因此，需要另起炉灶，从根本上改变互联网的基本设计理念和原则，改天换地。而实现这一目标需要两方面的基本保证：第一是制定统一的架构和规则，不能各自为战；第二是需要足够真实和规模的测试环境。 至于下一代互联网研究的焦点，剑利列举了五点：内容分发、移动泛在接入、云计算、安全、试验床。我认为这种划分的方式过分关注纵向的块而忽视了横向的条，自主控制作为一种方法论研究已经被关注了多年，很多项目里都涉及到自主控制的思想。从架构和原则上来讲，不谈自主控制很难把这些零散的技术领域捏合起来。 文中列举的项目达数十项之多，如果把这些项目的子项目和孙项目都算上，大概要达到数以百计的规模。但这些项目都有一个致命的弱点，即对现实问题语焉不详，缺少令人信服的数据作为支撑。每个项目都在侃侃而谈新需求与现有技术的冲突，但是，这种冲突到底有多严重，却缺少详尽的案例和数据，或者干脆没有。这不能不让人怀疑这一领域已经进入类似大跃进的阶段，两脚离了地。 对于互联网经典设计原则的辩论，见于下一代互联网研究的初期，双方争论的焦点，不是互联网是否应该革命，而是应该采用何种革命的路径。大部分人坚持应该采用断层路线，坚决破四旧，打到一切牛鬼蛇神，而仅有少部分人认为互联网应该采用渐进模式，小步慢跑，自然生长。互联网的祖师爷DAVID D CLARK并没有参与争论，但他写了一篇对互联网设计原则进行重新审视的文章Rethinking the design of the Internet: The end to end arguments vs. the brave new world，以非常谨慎和严谨的态度对四十年前设立的原则进行了讨论。和那些一味革命的同行不同，CLARK更关注引起变革的原因以及互联网基本设计原则变更之后可能带来的问题：We discuss a set of principles that have guided the design of the Internet, called the end to end arguments, and we conclude that there is a risk that the range of new requirements now emerging could have the consequence of compromising the Internet’s original design principles. Were this to happen, the Internet might lose some of its key features, in particular its ability to support new and unanticipated applications。和那些只见其利，不见其弊的同行相比，CLARK更值得尊敬。 旗帜鲜明地反对CLEAN SLATE路线的代表人物是佐治亚理工的Constantine Dovrolis，他在Future Internet Architecture: Clean-Slate Versus Evolutionary Research一文中，认真探讨了两种演进路线的利弊。不过看的出来，他更倾向于逐步演进的模式。 无论是严谨的CLARK 还是辩证的DOVROLIS，都没有在下一代互联网的狂潮中分到大羹，看起来，在研究领域，有时候离谱和创新也会被简单地划上等号。 CLARK在他的大作中，重申了端到端协议的优势，如此精辟的表述，令我不认翻译： •The complexity of the core network is reduced, which reduces costs and facilitates future upgrades to the network. •Generality in the network increases the chances that a new application can be added without having to change the core of the network. •Applications do not have to depend on the successful implementation and operation of application-specific services in the network, which may increase their reliability. 这些优势其实都来自一个谁都无法回避的问题，即互联网是一个没有统一管理、结构松散而随意、复杂性超乎寻常的庞然大物。按照杰夫、凯尔斯的理论，在应对这样一个复杂不确定环境时，内部控制模型的复杂性应该保持低于外部环境，从而获得不断自适应的可能性。反之则会使看起来很美的复杂控制模型走向死亡。我想只要互联网的本质特性没有发生变化，只要CLARK所强调的优势仍然重要，那么互联网的演进路线就应该是不断修正核心的简单规则，而不是不断向网络中注入复杂的控制模式。 但CLARK的眼界和格局远远超出了技术的层面，他认为，所谓的对互联网基本设计原则以及体系结构的各种改进，事实上是互联网利益相关各方在经济、政治、意识形态这些非技术层面诉求的体现。政府、大运营商、有雄厚资本支撑的投资人希望更多的管理和控制，并倾向于大跃进式的创新模式，而端到端原则体现的是自由开放精神，允许各色人等以小步快跑模式进行多样化创新。在互联网草创之时，互联网的参与者成分单一，并且相互之间信任度很高，因此端到端原则所秉承的思想就是任何人都可以自由地和任何人沟通。但现在互联网的复杂性已经远远超过了40年前，信任、安全都成为大问题，而政府和大财团的介入这让情势变得更为复杂。 CLARK列举了当前互联网中已经采用的一些和端到端原则相悖的技术，他并不评价这些技术时候合理，但仍然道出了自己的隐忧。他认为这些技术和服务的引入，有可能会对互联网的健康发展造成潜在的危害。为了让这个听起来比较晦涩的观点易于理解，CLARK举了一个网络缓存的例子。网络缓存通过在本地缓存数据减少传输时延，但同时也使用户对缓存备份的依赖性增强，反而有可能削弱运营商提升网络整体能力的意愿。 在文章的最后CLARK委婉地对那些热衷于扮演下一代互联网总设计师角色的家伙泼了一盆冷水。他认为，互联网中各方利益博弈的结果，不可能是赢者通吃，只会是不断地寻求新的平衡点。因此，任何对终极技术形态的预测都过于幼稚。但有一点是毋庸置疑的，那就是由端到端原则衍生出的开放和通用属性，在任何时候都是创新精神得以滋生的必要条件，不应被草率丢弃（This pattern suggests that the balance 1096 of power among the players is not a winner-take-all outcome, but an evolving balance. It 1097 suggests that the outcome is not fixed by specific technical alternatives, but the interplay of the 1098 many features and attributes of this very complex system. And it suggests that it is premature to 1099 predict the final form. What we can do now is push in ways that tend toward certain outcomes. 1100 We argue that the open, general nature of the Net, which derived from the end to end arguments, 1101 is a valuable characteristic that encourages innovation, and this flexibility should be preserved.）。 CLARK一生著述不多，远远谈不上著作等身，但CLARK所创立的端到端原则，为互联网的发展奠定了基石。看过CLARK的这篇文章，我终于理解CLARK在四十年前的远见卓识绝非偶然，他对于人类社会以及人性的深刻理解，远远超出了科学家或工程技术人员的层面。任何人与成功之间的距离，即他与社会的距离，此言不虚。 看过CLARK的文章，在去读那些在技术层面纠缠的论文，顿时有一览众山小之感。 Constantine Dovrolis在圈子里名气不大，或者说根本没什么名气，但他和我的研究方向一致性最强，而且很有自己的想法,是少有的头脑清醒的科学家。现在这家伙已经当了爹， 但文章还是写得那么好。 Constantine Dovrolis在很多场合表达了他对断层式发展模式的不屑，但最精彩的部分出现在一篇带有争鸣性质的文章中： Future Internet Architecture---Clean-Slate Versus Evolutionary Research。在这篇文章中，Jennifer Rexford和Constantine Dovrolis旗帜鲜明地表达了对断层式发展模式和渐进式发展模式的态度。前者乏善可陈，而后者的论证之严密和精彩，堪比17世纪苏格兰弓弩存废之争。 Jennifer Rexford的观点非常具有代表性，她认为互联网到目前为止都没有什么通用的自顶向下设计法则或普适的经验，完全是一堆杂乱无章的技术和协议的大杂烩，而且问题成堆，漏洞百出。而断层式的设计则可以摆脱这些混乱的羁绊，轻装上阵，令那些附着在现有体系中的安全、管理、业务等方面的问题迎刃而解。Jennifer Rexford并不否认现有的互联网体系为底层传输技术和上层应用提供了极大地灵活性，但同时也认定这种体系过于僵化和难以改变，因此应该从增加网络的可编程属性入手，允许各种相互独立的体系结构并存。她所说的这个僵硬的ARCHITECHTURE，其实就是TCP/IP。GENI和OPENFLOW再次作为新型体系结构的成功典范被提及，但事实上我完全看不出来OPENFLOW能在体系结构的革命大业中充当旗手或马前卒。在结尾处，Jennifer Rexford满怀激情地写道，既然当年互联网能够成功地将基于电路交换的电话网挤进历史的暗角，为什么我们就不能憧憬互联网被另一个全新的事物扫进故纸堆？ Constantine Dovrolis的陈词没有那么多革命的激情，但分析的严密性和逻辑性远非那些鼓吹断层式发展的专家所能及。如果说DAVID D CLARK只是用温婉的语气表达自己对眼下大跃进热潮的忧虑的话，那么Constantine Dovrolis则是针锋相对地展开论战。 首先，Constantine Dovrolis对两种发展模式的差异进行了界定。渐进式路线的特点是在分析互联网现有行为特征以及存在问题的基础上，遵循向后兼容以及累进发展的原则解决问题。而断层式路线的特点则是在不受现有技术体制制约的条件下设计全新和优越的体系结构。Constantine Dovrolis坚信断层式发展不是什么新鲜事物，这东西的历史几乎和互联网一样长，主动网络、XCP、CLNP、NIMROD都曾经耀眼一时，但随即烟消云散。而那些多少带有向后兼容属性却不具备增量部署特性的技术，例如IPV6、RSVP, IntServ, IPsec,S-BGP，到目前为止都没有得到大规模应用。与之形成鲜明对比的是，现实世界采用了大量符合演进特性的技术，例如NAT、入侵检测和DIFFSERVE。之所以出线这些看似不合理的现象，是因为所谓革命性新技术的升级成本太高，以致远远超过了这些技术可能带来的好处，注意，是可能的好处。这句话可谓一语中的。 在后面的章节中，Constantine Dovrolis逐一反驳了断层式发展派所持的观点： 第一，断层式发展派认为GENI这些试验床的部署足以证明他们不是在纸上谈兵，而Constantine Dovrolis则认为早在20年前人们就已经在试验床上对断层式技术进行过实验，问题的关键不在于实验时候充分，而在于新技术所能给现实世界带来的好处以及升级成本永远都不可能在试验床上测试出来。尽管ARPANET也被认为是试验床，但它同时也是一个承载实际应用的运营网络，这一点和GENI有本质的差别。 第二，断层式发展派认为互联网本身就是上世纪6、70年代技术上的一次断代式发展的结果。而Constantine Dovrolis则认为TCP/IP技术完全不是无中生有，而是从同步复用、异步复用、包交换一步步演进发展出来的。而且TCP/IP体系结构也是在逐步发展演进中才击败了众多对手（例如SNA,DECNET）逐步成为主流。这和石头里蹦出个孙猴子完全不是一个概念。 第三，断层式发展派认为互联网体系结构的核心，TCP/IP技术已经僵化不堪，完全不能容纳任何形式的革新。Constantine Dovrolis则认为这种流行的观点完全颠倒是非，纯属扯淡。底层链路技术和上层应用之所以能够衍生出无限的多样性和灵活性，恰恰受益于一个简单、稳定的中间层的存在。在The Evolution of Layered Protocol Stacks Leads to an Hourglass-Shaped Architecture以及Ten Years in the Evolution of the Internet Ecosystem中，Constantine Dovrolis的学生们对这一点进行了更为详细的阐述。 第四，断层式发展派把互联网视为一个可以随意改动的物件，因此视体系结构这等大事如掌中之物。而Constantine Dovrolis则完全认同CLARK的观点，即互联网已经是一个与政治、经济以及亿万用户密不可分的复杂生态系统（详细的论述见于What would Darwin Think about Clean-Slate Architectures），而互联网的发展方向和方式，也绝不是一个简单地技术问题。 如果你觉得阅读文献过于不便，也可以通过幻灯片Four myths about GENI来快速了解Constantine Dovrolis的观点。 作为渐进发展派的支持者，Constantine Dovrolis同时提出了富有建设性的建议。他认为当务之急不是建立所谓的测试床，而是通过建立系统性的监测体系去深入观察和分析现有互联网的行为特征，并在此基础上建立一个带有实验性质的运营网络，通过现实环境检验新技术的可行性。 如果是CLARK，说到这里也就该及时打住了。但Constantine Dovrolis还保持这年轻人的冲劲，宜将剩勇追穷寇，在文章的结尾对断代发展派所津津乐道的所谓网络科学给予了致命的一击。因为断代发展派时常把跳跃式发展和富有哲理的科学混为一谈，并抨击渐进式发展不过是头疼医头脚疼医脚的庸医。对此，Constantine Dovrolis对科学的定义可谓再次集中要害，颇有方舟子之风： A domain of knowledge does not become science because it is based on clean optimization frameworks or because it proves deep results about toy models. Good science requires relevance to the real world, measurements and experimental validation, testable hypotheses, and models with predictive power. Constantine Dovrolis是一个严谨的人，他在阐述自己的论点之后，更进一步提出了一个很多人想问却不敢问的问题：那么多学术领域的泰斗，为什么会像中了魔障一样，不顾客观规律，狂热地追捧空中楼阁一般的所谓新型体系架构？ 作为愤青，我的反应是这帮家伙是为了拿到项目经费才做出屁股决定脑袋的行为。但Constantine Dovrolis认为不尽然，除了钱的因素以外，草创新世界的乐趣和成就感或许更具魔力，这魔力之大，足够让一群天才集体做出不理智的行为。能把问题看得如此透彻，正是Constantine Dovrolis的过人之处。 在有关体系结构的激烈争论之外，还有一些比较中立的派别，把关注的焦点放在能够对互联网形态产生深刻影响的技术上，Content, Connectivity, and Cloud---Ingredients for the Network of the Future_COMMAG2011就属于这一类。在这篇文章中，作者认为内容分发、泛在接入以及云计算、虚拟网络是互联网发展过程中具有里程碑意义的三项技术，而这三项技术的现状仍然差强人意。 首先，互联网中内容的分发仍然依赖于内容及其存储位置之间的绑定关系，没有建立起真正面向内容的命名、查询和路由体系。其次，虚拟网络技术仍然不够灵活，对人工干预的依赖性太强。按照作者的理解，真正的虚拟网络应该能够容纳数据、应用、服务，不受运营商管理域以及底层网络技术体制的束缚，能够为用户提供随时随地和个性化的接入服务。而云计算资源应该具有分布特征，便于用户就近接入和使用，而不是像现在这样集中放置在服务提供商的机房里。 上面这张图是文章作者对开放式连接服务的构想。按照这一设想，网络的各个层面，包括虚拟网络，需要为用户和其他层次提供开发和可扩展的全新接口，利用这些接口，将能够更加充分地利用多接入、多路径等多样化的服务以及底层网络的传输服务。这里面渗透了跨层的思想，但核心是对网络资源进行更加充分和灵活的运用。 这篇文章的作者并没有讨论体系结构方面的问题，也没有表达自己的倾向性，其中隐含的意思，是作者认为现有的网络体系结构并不会对新技术的采用形成障碍，虚拟化和云技术只是为新技术提供了一个更大的舞台，而不是以颠覆者的面目出现。 在COMMUNICATIONS MAGAZINE 2011年的三月号上，专门对以内容为中心的网络技术进行了讨论。我认为以内容为中心的网络技术将是驱动互联网发展的火车头，为云计算、虚拟网络等等支撑性技术提供动力，而火车运行的路基，仍然会是TCP/IP技术。

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[转载]ArcGIS for Server 10.1智能支持云的架构

miran 2011-12-28 08:17

ArcGIS for Server 10.1智能支持云的架构 已有 240 次阅读 2011-12-12 09:59 标签 : ArcGIS 云计算 gis server api (上) 一、 基于Site - GIS Servers新模型的架构 在ArcGIS for Server 10.1中采用了新的模型结构：Site - GIS Servers。这里将它称为nGIS Servers，即多节点GIS Servers。新的模型架构取代了10.0以前的基于SOM – SOCs结构。 ArcGIS for Server 10.1 架构模型如下图所示： 新型的nGIS Servers模型已经没有像10.0及9.x版本的SOM主控制节点，采用点对点(p2p)的方式，即每一个GIS Server节点都是平等的。这样新模型即使是某一个GIS Server节点意外的宕掉，也不会导致整个地图服务的停止运行；同样，当需要增加一个GIS Server节点时，以plug-in方式插入一个节点为服务提高负载能力。而这种松散的、热插拔的架构是构建云GIS应用的基石。 在逻辑上，这n个GIS Servers节点组织为一个Site站点。 ArcGIS for Server 10.1 新架构模型的逻辑关系简单概括为：以Site为架构单位；Cluster为GIS 服务的逻辑单位；GIS Server为实际处理单位；GIS Instance实例为每个GIS功能的处理容器。 1.1 、 Site为架构单位 ArcGIS for Server 10.1 在安装完成以后，需要确定创建一个新的Site站点，还是添加到已经存在的Site站点。如果是创建一个新的ArcGIS Server环境，就需要选择New Site操作，在创建新的站点过程中配置了Directories和Configuration Store路径、以及Site用户信息。 只有添加到Site站点的GIS Server，才能称为Siteful的GIS Server节点，要不就为孤立的节点，是不属于架构之内。 每个Runnable的GIS Server所需的一系列数据，它们都被保存到Site相关属性里。如：所属的集群信息、服务信息、服务所依赖的数据信息、目录信息以及日志信息等等。GIS Server也是基于这些信息才能提供具体服务的。 一个具体的应用GIS环境只有一个Site站点。 1.2 、 Cluster为GIS 服务的逻辑单位 安装完GIS Server节点，创建一个新的Site站点后，ArcGIS Server默认会产生一个名为“default”的默认集群。以后创建的Runnable GIS Server节点都可以添加到这个集群内，当然某个Site站点可以创建多个集群。 对于某个特定的Cluster，它是某个具体服务的逻辑容器，承载的具体服务如：Map Service、GP Service等等。举个例子：现在需要发布某区域的基础地形的地图服务，就需要选择是有哪个Cluster承载这个地图服务。到此为止，用户发布地图服务的过程就完成了。当然，具体的服务能力是有下面的GIS Server提供。 但并不是一个Cluster不是只承载某一个服务、或者某一类服务，每一个Cluster可以为不同类型，多个服务提供容器。 ArcGIS Server 为 Cluster内的GIS Server通信提供了完善的协同保障，如：TCP轮询、UDP广播、心跳感应等等。 1.3 、 GIS Server为实际处理单位 每一个安装ArcGIS Server的机器为一个GIS Server节点，这里的机器可以是物理机，也可以是虚拟机，当然这样的每个机器内只能有一个GIS Server节点。 上述的GIS Server节点，其实也是Siteless的节点。要想转成为Runnable的GIS Server节点，首先需要添加到Site站点内，转为Siteful的GIS Server节点，然后添加到Cluster内，就成为Runnable 的GIS Server节点。 在每一个Cluster逻辑内可以存在多个GIS Server节点，这些GIS Server节点负载均衡上层的逻辑功能。ArcGIS Server提供了多种负载均衡的算法，对于不同的请求情况，如：密集I/O型、长事务型、高CPU型等，会自动配置到不同的负载算法。 在新模式下，GIS Server是全缓存模式的，这样性能将得到提升。 1.4 、 GIS Instance实例为每个GIS功能的处理容器 GIS Instance 为GIS Server的处理实例。默认情况下，一个GIS Server节点自动设置最大实例数为两个。对于ArcGIS Server for windows版本，如果这个节点运行饱和下就是产生两个java.exe进程，这些就是处理具体功能的实例进程。 当然，对于某个负载较重的GIS Server节点，通过相关接口可以调整最大实例数，以满足处理量的需求。 二、 开放的后台接口 - ArcGIS Server Admin API ArcGIS for Server 10.1 对比于前些版本，不但提供基于操作各类Service的Rest/Soap SDK API，如：ArcGIS API for Javascript、ArcGIS API for Flex等等；而且提供操作和管理后台的Admin API。 ArcGIS Server Admin API 是基于主流的Rest框架，这样无论使用的是C/S，还是B/S；无论使用Javascript、Sliverlight，还是Flex，都可以轻松的操作ArcGIS Server暴露出来的后台接口。 ArcGIS Server Admin API 对于建设云架构的GIS应用环境是至关重要的。它提供了粒度适中的接口，让用户可以轻松的控制后台ArcGIS Server整个运行情况，无论是动态创建、或者删除GIS Server；调整某个GIS Server的实例数；还是动态迁移Site；合并多个Cluster集群；乃至统计某Map服务的访问量；监控某个GP服务的处理时间。 Admin API 让ArcGIS for Server完美的支持云架构，主要体现在主流云计算的以下几大特征中 2.1 、 GIS服务的智能弹性调整。 在通用的GIS应用中，伴随着用户量或者使用频率的增加，超负荷并发量的请求推向后端的GIS服务器。此时，GIS服务处理性能就遇到瓶颈。 这种情况下，我们通常需要停止GIS服务，重新构建满足客户需求的GIS环境。这就涉及到：物理服务器环境变更，如：添加服务器、或者替换为更高性能的机器；再者需要在新环境中重新部署ArcGIS Server，如：安装和配置软件、数据迁移、服务重新发布等等无法避免的操作。这些都是耗时耗力的过程，并且使得GIS应用无法满足7*24的运行。 当此应用的用户量或者使用频率下降时，根本不需要如此多资源，这样又造成严重的资源浪费。 基于ArcGIS for Server 10.1新架构下，结合Admin API可以智能的弹性调整资源。调整分为两个级别：GIS Server机器级别 和 Server Instance实例级别。资源弹性调整分为两种情况： · 当并发负载开始增加时，首先检查现有GIS Servers机器的物理处理能力是否饱和，如果不饱和的话，增加现有GIS Server机器中的Server Instance实例数，使其达到饱和状态；随着并发量的持续增加，现有的GIS Server机器已经达到饱和状态，此时启动备用的GIS Server机器，并且平滑的将新的GIS Server加入到GIS 服务逻辑单位中。如果并发量再增加导致新的GIS Sever机器也达到饱和，则可以继续平滑增加新GIS Server机器，达到满足用户并发量的GIS环境。 当然如果资源充足的话，可以无限的并发扩展。 · 当并发访问量开始下降时，现有的GIS Servers出现亚饱和状态，此时减少某台GIS Server机器上的实例数。伴随着访问量下降到一定程度，现有环境GIS Servers出现不饱和，此时可以平滑的将某台GIS Server移除。这样不断的动态调整，在低并发时使用少量的GIS Servers机器，而删除掉其余的机器，以达到最合理的利用资源。 上述情况的性能检查和服务调整，不管是实例级别的，还是GIS Server机器级别的，其核心功能是基于Admin API提供的。 在实际生产情况，上述两种过程是交替、平滑的发生在云端，对ArcGIS的用户来说完全是黑箱的，无论用户端使用情况如何复杂，用户都能获得流畅的用户体验。 2.2 、 GIS服务可度量。 GIS 服务的智能弹性调整的基础是：服务可度量。通过Admin API暴露出来的某些服务度量数据，云GIS应用才能进行智能的调整资源。但是资源的弹性调整并不是GIS服务可度量的唯一用途，除此之外，它还可以向管理者反映：某服务的历史访问量、某服务操作的成功率等等。 Admin API 暴露出以下重要的可度量的信息： · 宏观信息。如Site中集群数；某个Cluster服务逻辑中的GIS Server数；每个GIS Server的最大实例数等。 · 微观信息。如：截至到当前时刻服务的访问量；该访问量占用的处理时间；服务实例数实时使用情况等。 2.3 、精准的成本核算。 基于Admin API提供的成本核算也是建立在服务可度量的基础之上。根据事先定制好的服务成本系数，可以精准的核算出每个服务在某段时间的成本费用。除此之外，在Admin API上传数据时可以获得数据量大小，在按照事先定制数据成本系数，可以获得GIS数据的成本费用；再者可以结合Web服务监视接口可以获得托管在云端的应用成本费用。 2.4 、完善的日志描述 在ArcGIS Server 10.1中通过Admin API暴露了完善的日志接口，不但包含系统日志，而且包含操作日志。例如：系统日志就分为：SEVERE, WARNING, INFO, FINE, DEBUG等级别，每种级别中有不同的日志代码，根据日志代码可以查询到问题表述，可以帮助管理人员有效的解决问题。 感谢 云板块 版主 beniy388 撰稿 ArcGIS for Server 10.1智能支持云的架构(下) 已有 119 次阅读 2011-12-14 13:35 标签 : ArcGIS 云计算 gis server api 三、 服务基于统一的数据源格式 在 ArcGIS for Server 10.1 Manager 中发布服务时，使用了统一的 GIS 数据源格式 .sd(service definition files) ， .sd 数据也是暂时 Manager 中唯一支持发布 GIS 服务的格式。此 .sd 服务文件可以来自于任何 GIS 资源，如： Geodatabase 、 Address Locator 、地图文档、 GP 模型、影像数据集等等，都可以将它们发布成对应的 GIS 服务。 .sd 服务文件是基于 7zip 压缩的文件，里面包含了服务属性、服务类型以及服务所展现的 capabilities 等相关信息。当然根据不同的服务类型 .sd 的内容也有所不同，例如： MapService 类型的 .sd 文件还可能包括切片信息、地图服务所依赖的数据源等；而其他类型的服务者没有这些信息。 3.1 、统一的服务文件格式，给我们带来什么便利呢？ 例如：在实际生产流程中，或许需要制作数据和发布服务需要由不同的人员来完成，这样统一的服务文件 .sd 就能满足需求。不同人员协作制作服务的过程如下： · UserA 人员使用 Desktop 等工具来制图，然后将 map 文档保存为 .sd 格式，该过程需要此 .sd 选择包含所依赖的数据源； · 对于具有发布服务权限的 UserB 人员，就可以直接将包含数据源 .sd 发布成服务。 3.2 、统一的服务文件格式，在 Manager 内部是如何发布成服务？ 在 ArcGIS for Server 10.1 Manager 里提供了内置的 GP 服务 - PublishingTools ， Manager 使用者基于这个 GP 服务将 .sd 数据直接发布为对应的 GIS 服务。在应用程序中，开发者同样可以借助 Rest SDK 中这个 GP 服务，或者使用 Admin API 自定义流程来上传数据和发布 GIS 服务。 Manager 自带的上传数据和发布 GIS 服务的内部流程： · 首先将 .sd 数据上传到 Site 定义的 directories\arcgisuploads 目录下。 · 然后 Manager 使用内置的解压缩工具将上传的 .sd 数据解压到 directories\arcgisinput 目录下，解压缩后的文件包含 .msd 文档 , 以及一些配置信息，例如：切片信息等等。 · 最后 Manager 使用 Admin API 将 .msd 发布为对应的 GIS 服务。 在基于 ArcGIS Server Admin API 的二次开发，内部流程和 Manager 完全相同，但对于某些流程属性是可以自定义的，如 .sd 数据存储 / 解压路径等。 3.3 、统一的服务文件格式，给云架构带来了什么？ 关于 ArcGIS 10.1 数据源对云架构的支持分为：公有云 和 私有云 两种方案。这种不同是依赖于公有云和私有云它们本身的不同性质，如：数据和服务托管的方式，是托管在 Internet 公有云提供商？还是企业私有的局域网内？等等。 正如前面所述，在 ArcGIS 10.1 外部是通过统一的 .sd 服务文件发布成对应的 GIS 服务：首先解压 .sd 文件，得到 GIS 资源文件，如 MapService 中的 .msd ，再使用 Admin API 将这个 GIS 资源文件发布为对应的 GIS 服务。 .sd 服务文件分为包含 (chosen the option to copy the data) 和不包含 ( not chosen the option to copy the data) 依赖的 GIS 数据，其中包含的 GIS 数据是以 File Geodatabase 形式存在。 其中包含依赖的 GIS 数据对公有云的 .sd 服务文件来说是必须的；而不包含 GIS 数据，使用局域网内的 GIS 数据，是私有云区别于公有云的基本特征。 根据 .sd 是否包含依赖的 GIS 数据有如下两种方案： · 依赖的 GIS 数据托管在 Internet 公有云的云端 如上所述，公有云方案中 .sd 文件务必包含依赖的 GIS 数据源，然后通过 ArcGIS Server Manager 内置的上传数据功能将数据上传，或者云端自定义的功能将其发布为 GIS 服务。 · 依赖的 GIS 数据托管在局域网的私有云内 在私有云方案中依赖的 GIS 数据源不一定非要打包在 .sd 中，可以来源于多种方式： i 、 每个服务逻辑单位的 GIS Server 在同样目录下都放置一份 .sd 所依赖的 GIS 数据。 ii 、 .sd 所依赖的 GIS 数据来源于网络共享目录 (UNC) 。当然需要保证每台 GIS Server 具有读写这个 UNC 文件的权限。 iii 、 .sd 所依赖的 GIS 数据来源于强大的 ArcSDE 。适用于大数据量、大并发操作的数据；同时对备份和迁移有很好的支持；也可很好的支持客户端 edit 功能等等。 无论在公有云中、还是在私有云中，支持统一的 .sd 服务文件有很多优势，特别是包含数据的 .sd 文件。 如：分离 生产 Geodatabase 库 和 web Geodatabase 库。一般在生产库中很多数据是没有通过审批的、或者没有核对的、或者是临时数据，而不能将这类 GIS 数据通过服务展现给 web 端用户。而可以定时 / 定任务的将通过审批的数据导出为 .sd 文件中的 web 库，并发布为 GIS 服务展现给 Web 用户。 四、多方位的安全机制 在 ArcGIS for Server 10.1 中，提供了多种控制机制以保证 ArcGIS Server 服务和数据的正常运行。 4.1权限与安全 在 ArcGIS Server 10.1 中，权限机制更加简便和安全，除了上述的用户级别的使用权限的控制，还可以有另外两种：对服务使用的控制 以及 ArcGIS Server 本身管理组件使用的权限控制。 对于本身管理组件控制。其权限分为三种： administrator 、 Publisher 和 user 三种权限。这权限的不同主要体现在： manager 页面展示功能的区别、 site 目录的访问权限 以及 是否能为某个特定 Map 服务创建 cache 等等。 对于服务使用的控制。对于某一特定用户，是通过该用户绑定的角色 (Role) ，判断该 Role 是否有权限使用某服务，或者使用该服务的文件夹来确定的。 当然对于服务权限控制， ArcGIS Server 根据权限信息的所在位置、或者控制级别不同，提供了四种验证和授权 (authentication and anthorization) 方式： ArcGIS Server built-in 内嵌型 、 LDAP 服务器型、基于 Windows Active Directory 型 以及 用户自定义型。 对于安全型不是很高的用户，可以采用 ArcGIS Server 内嵌型，这也是安装 ArcGIS Server 默认的方式，比较简单。所有的安全控制由 ArcGIS Server 自己完成，权限信息被放置到 Configuration Store 中。 如果对于安全要求比较高的用户，可以使用 LDAP 或者是 Windows AD 方式。 ArcGIS Server 将安全访问控制将 LDAP 或者 AD 上，有其提供的安全机制进行验证与授权，这样权限信息将在控制的服务器上。 对于客户认证信息，提供了基于 Token 和 Http 认证（分为： Basic 与 Digest ）两种不同的验证模式，作为开发者需要有所关注。 除此之外，在 10.1 中还提供了一个额外的组件，名称为： Web Adaptor ，也就是新架构图中在 Site 之前的 GateWay 。 Adaptor 需要依赖于 web 服务器，主要承担的功能有两个： i 、将客户端的 ArcGIS Server 操作的 HTTP 请求，默认用基于 robin 的负载均衡分配到 Cluster 的某台 GIS Server 中。 ii 、安全认证。 还可以考虑将 Adaptor 置于反向代理容器中，以提供更加完善的性能和安全。 4.2容错与容灾 ArcGIS Server 充分的考虑容灾和容错能力。主要从 3 个方面来说明： i 、新模型的架构 在容灾方面，新架构支持热插拔、松散型、点对点的 GIS Server 节点，当任何一个遇到问题，都可以不会导致应用的崩溃；如果添加上用户自定义的控制流程，可以让 GIS Server 节点自动恢复。对于提供重要信息的 Site 站点事先做好备份，当灾难发生时，可以自动的切换到备份的 Site 站点上。 ii 、数据层 数据是 GIS 的核心。在 ArcGIS Server 10.1 中，数据要么来源于 Site 的 Configuration Store ；要么来源于远程的 Geodatabase ，如： ArcSDE 的数据。 对于来源于文件型的 Configuration Store 数据，可以借助各种硬件备份存储和恢复技术，做一个存储备份以防不测之用。 对于 ArcSDE 的数据，可以借助 ArcSDE 的容灾策略。如 : Oracle 的 Data Guard 等。 五、 结束语 ArcGIS for Server 10.1 将完美的支持基于云架构的应用，基于 ArcGIS Server 的云 GIS 应用将会遍地开花，让我们拭目以待 感谢 云板块 版主 beniy388 撰稿

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产业发展靠市场（111219）

热度 2 ymin 2011-12-19 11:13

产业发展靠市场（111219） 闵应骅 一个产业的发展需要市场，一点一点扩大。如果市场兴旺，就会形成大的产业，这就是先应用，后推广。我不想抽象来谈这问题，让我们用云计算为例说说这个事儿。两年多以前,我在博客“ 云计算杂谈（090909） ”中就谈到，云计算对于中小企业是既省钱又高效的信息技术。把基础结构交给云，用虚拟计算机和存储。Amazon（亚马逊）就是这么做的，Google、Mirosoft、IBM许多大公司都在做，用户得到了实惠，也取得了经济效益和经验教训。本月IEEE Specrum做了长篇报道。 今年四月，Amazon EC云服务在系统升级时发生故障，各地的离线用户都无法上机达几小时甚至几天。同月，黑客侵入Sony的游戏站，把全世界7700万人的私人信息曝光了。6月，云存储供应商Dropbox一个软件故障有一段时间允许别人随便进入2500万顾客账户，不用密码，或者随便什么密码。公司老早就宣布过，这是不可能发生的。但却发生了。美国的私权交易所今年登陆了175次数据破坏，包括1300万个记录。这些数据也许会吓住一些用户，不想把自己的信息放到云中去。当然，我老早就说了，大企业，像中国银行、中石化等等这些大型企业，自己有足够的信息资源，没有必要，也不愿意把自己的资料放到云上去。但是，中小企业还是能够得到实惠的。问题是可信性的问题，可能让他们望而却步。严重的问题是：如果你在Amazom EC2上运行你的虚拟机，带有你自己的操作系统，Amazom让你选择6个云中心之一，然后分配给你一个服务器。加州圣地亚哥分校和MIT教授指出，另一个用户完全可以把自己的虚拟机置入同一个服务器，作为另一个用户的VMI，用各种方式来攻击你。在云存储中，大量使用文件公用。你上传一个文件，首先要检查云终端是否已经有这个文件。如果已经有了，就不要存过多的冗余文件了。这一般是用一个文件的哈希值来查找。当别人得到这个哈希值，他就可以下载这个文件。正因为如此，欧盟投资了一个三年1千万欧元（1.49千万美元）的可信云研究项目，包括两个应用：一个是家庭保健服务；一个是葡萄牙城市街灯系统。注意，这是带应用要求的，不是光写文章。 在我国，各个地区都在筹划建立本地区应用试点云计算中心。有人评价中美两国的云现状说,“区别在于：这边天天云大楼落成，那边天天云服务发布，这边各IT公司产品沾水贴云标签，那边云服务专业公司丛生，这边大手笔都有政府身影，那边云运营商都早已向企业收费运营。”一些地方政府或国有企业，投资上百亿，跟风上马，导致重复建设。我就纳闷，这些钱，将来怎么收得回来？有人建议搞云计算的标准化，我就纳闷，云计算都没有用起来，运营经验很少，怎么谈标准呢？于是，不得不写一些抽象不可操作的要求，空洞得很，没法用，对谁都够不成约束。 所以，一个产业的发展，应该首先探索市场的需要和大小，一步一步地扩大，而不是先划一块地，盖上好多楼，然后做研发，再去找市场。市场找到了，很好。市场做不大，这基本建设投资也许就打水漂了。

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“云出版”时代的个性化出版

热度 2 zhuruoyuan 2011-12-15 13:53

伴随着“云计算”“云服务”“云终端”“云存储”“云平台”等“云”家族成员的不断涌现，“云出版”也成为2011年中国数字出版最为炙手可热的新词。很多互联网数字出版企业摩拳擦掌，准备在这一新兴领域大展拳脚。不论是方正的“云出版服务平台”已经得到众多出版集团、报业集团和数字内容出版机构的加盟，还是号称国内最大的数字出版云计算中心——天津国家数字出版基地云计算中心投入运营，不论是同方知网宣布斥资5000万构建云框架下的“云出版+云服务+云数图”平台，还是番薯网发布的以中文图书搜索引擎为核心的“云阅读”平台，甚或盛大文学将自己标识改成了“Cloudary”以寓意自己将继续聚焦在“云中书城”的建设上，都没有带给人们清晰的“云出版”。 　　尽管大多数业界人士对“云出版”即云计算在数字出版行业的应用这一基本定位并无异议，但是“云出版”要点何在、如何落地，它究竟是一种产品、一种技术还是一种解决方案，却鲜有人能说得明白。 　　“技术今非昔比，观念一日千里，可你得承认，跑得最快的还是概念。”分析人士认为，现在的“云出版”对国内数字出版业而言尚是一个飘在云端的美好概念。 　　但是，概念的美好与否、先进与否，甚至正确与否，都不是人们最关注的，普通大众关注的是在“云出版”高速发展的时代，我们能做什么，我们要怎么做，我们能获得什么，真正建立起在互联网时代适合普通大众的出版方式，使每一个人都能享受“云出版”带来的实惠，才是互联网真正的目的。 　　随着Web2.0的发展和完善，人们发表思想、见解、看法的途径和方式越来越多，论坛、博客、微博、SNS、视频分享、百科、文档分享……这其实也是出版，并可以称之为“微出版”。特别是文档分享与转销成为众多出版机构、版权机构、资源拥有者最为喜爱的“微出版”方式。 　　创建于2007年的SCRIBD成为全球最为著名的文档分享和转销平台，数千家合作出版机构，数百万固定用户，数千万份文档和电子书，让人们轻松实现在线分享、出版文档。SCRIBD通过在线文档的分享系统不仅打破了信息封锁，甚至为用户创造了在线的出版收益，实现了实体出版所能达到的效果，其方式却更为灵活和简便，它不需要我们忍受编辑们的“冷嘲热讽”和不计其数的“修改”，不需要我们“不辞辛劳”联系出版商，不需要必须达到出版的数万甚至数十万的“字数限制”，也不需要我们担心印刷精美的书籍成为“糊墙”的装饰，这种绿色环保、灵活自主的新出版方式，受到了越来越多的人们甚至出版机构的青睐。 　　随后，这一新的出版方式在互联网上涌现出来，Yudu Freedom、Issuu、Docstoc、Calameo、Slideboom、Myplick……纷纷推出各具特色的文档分享平台，国内各式各样的文档分享平台也纷纷上线，豆丁网致力于打造全球最大的中文文档分享平台，百度文库、道客巴巴紧随其后。很多专业性的文档分享与转销平台也不断创新， 绿色森林 致力于建设科技商务为核心的文档译文转销、寄销云服务平台，并推出专业稀缺文献资源和多语和双语译文分享平台，包括 专利译文网 、 标准译文网 、 法律译文网 、 科技译文网 、 SCI 期刊译文网 、 行业报告网 、 咨询报告网 、 文书文案网 等8个独立的文档转销和云出版、云服务平台，服务于专业出版编译机构、咨询机构、企事业单位和专业人员;智客网和MBA智库文档关注于在线管理技术文档的分享;星期八关注于职场经验和资料的分享;新浪地产智库专注于地产知识文档的分享…… 　　这些文档分享和转销网站，不仅满足了不同的机构和用户对个性化出版的需求，也满足了人们对知识和文档的不同需求，实现了多元资源的重组、优化和云端出版，为凝聚人类智慧，实现知识创富创造了高效的服务平台，也必将成为“云出版”时代不可或缺的重要部分。 原文发表于： 中国经营网 评论 《 朱若元：“云出版”时代的个性化出版》 2011-12-15 11:13

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[转载]云时代的企业应用数据挖掘

tonia 2011-12-7 12:20

本文主要分析了企业面对云时代的SaaS服务时，如何有效地对应用数据进行数据挖掘。首先分析了企业面对海量增长的数据时数据挖掘面临的挑战，其次提出了一种适合云应用环境的数据挖掘模式，最后对该方法进行了总结。 随着云时代的到来和SaaS概念的引入，越来越多的企业开始选择由SaaS应用提供商、运营商等通过互联网平台提供SaaS应用服务，SaaS应用的数据量面临着TB级的增长速度；不同的SaaS应用体系，提供的数据结构也不完全相同，数据有文本、图形甚至小型数据库；SaaS应用数据随着云服务平台的分布性特点，有可能分布在不同的服务器上，如何对这些异构异源的数据进行数据挖掘，是云时代的企业面临的难题。 图1 企业面临着在不同数据源上进行数据挖掘的挑战 如何从海量应用挖掘出合理的数据 对于企业而言，如何将各种SaaS应用数据进行整合挖掘，提炼出适合其使用的商业信息是企业的一大急迫需求。传统的BI模式大多基于数据仓库，是关系型数据库的模式。面对急剧增长的异构数据，传统的数据仓库和原有的并行计算技术由于挖掘效率低，已经不能解决海量数据挖掘工作，影响着数据的及时提取。 云时代企业数据挖掘也面临如下挑战。 挖掘效率：进入云计算时代后，BI的思路发生了转换。以前是基于封闭的企业数据进行挖掘，而面对引入互联网应用后海量的异构数据（据预计到2020年，爆发式增长的数据量将突破35ZB（1ZB=10亿TB））时，目前并行挖掘算法的效率很低。 多源数据：引入云计算后，企业数据的位置有可能在提供公有云服务的平台上，也可能在企业自建的私有云上，如何面对不同的数据源进行挖掘也是一个挑战。如图1所示。 异构数据：Web数据的最大特点就是半结构化，如文档、报表、网页、声音、图像、视频等，而云计算带来了大量的基于互联网模式提供的SaaS应用，如何梳理有效数据是一个挑战。 SaaS应用的数据挖掘希望能够通过海量数据存储平台，引入快速并行的挖掘算法，提高数据挖掘的质量。 适合云应用数据挖掘的模式建议 数据仓库建模阶段 为了应对SaaS应用大量异构数据，引入XML标记和交换数据。 由于XML能够使不同来源的结构化数据很容易地结合在一起，因而使搜索多样的不兼容的数据库成为可能，从而为解决Web数据挖掘难题带来了希望。XML的扩展性和灵活性允许XML描述不同种类应用软件中的数据，从而能描述搜集的Web页中的数据记录。 引入MapReduce算法，提高数据抽取转换的效率。 MapReduce算法是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。当前的实现方法是指定一个Map（映射）函数用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（化简）函数用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 MapReduce更适合如下场景。 ETL（数据提取转化加载）类的应用：从多个不同的源读取日志信息；分析以及清理日志数据；执行复杂的变换，比如“会话转换”；决定存储什么样的属性以及把信息装载到DBMS或者其他存储引擎中。 复杂分析应用：这种挖掘类型的应用需要对数据进行多步骤的计算和处理，通常一个程序的输出会是另外一个程序的输入，因此很难用单个SQL语句来表示，这种应用场合下，MapReduce是很好的候选方案。 半结构化数据：因为不需要对数据的存储进行格式定义，所以MapReduce比较适合处理半结构化数据，这些数据通常都是一些键值对。这些场合下，MapReduce非常适合做ETL的事情。 快速实施的系统：完善和健壮的低成本开源解决方案是MapReduce最大的优点。 引入HDFS的分布式存储模式。 HDFS系统简单，利于提高实施效率，适合海量数据挖掘。HDFS架构基于GFS体系架构 （GoogleFileSystem，简称GFS，是由Google设计并实现的一个分布式文件系统，基于大量安装有Linux操作系统的普通PC构成的集群系统），但比GFS架构精简。GFS和HDFS都采用“单一主控机+多台工作机”的模式，通过数据分块和复制（多副本，一般是3）来提供更高的可靠性和性能。GFS允许文件被多次或者多个客户端同时打开以追加数据，以记录为单位。而在HDFS中，文件只允许一次打开并追加数据。GFS中采用主从模式备份Master的系统元数据，当主Master失效时，可以通过分布式选举备机接替主Master继续对外提供服务，而由于Replication及主备切换本身有一定的复杂性，HDFSMaster的持久化数据只写入到本机（可能写入多份存放到Master机器的多个磁盘中防止某个磁盘损害），出现故障时需要人工介入。GFS通过内部采用Copy-on-Write的数据结构实现集群快照功能，而HDFS不提供快照功能。 引入Hive架构。 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架，是一种可以存储、查询和分析Hadoop中大规模数据的机制，提供了一系列工具用来进行数据ETL操作。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。这个语言也允许熟悉MapReduce开发者自定义Mapper和Reducer来处理内建的Mapper和Reducer无法完成的复杂分析工作。 数据挖掘阶段 引入数据分析中间件，提供数据处理、数据探索、数据建模及模型应用等一系列功能，开发多种数据挖掘算法和统计建模方法，并能够方便、快速、高效地处理海量数据，为商业智能的应用提供更方便、更灵活的工具和服务。 数据呈现阶段 BI作为云计算的一种SaaS服务提供给企业，建立行业数据库。面对林林总总的SaaS应用，BI同样可作为一种SaaS服务提供给企业。同时，数据挖掘工具进行数据分析，可以发现重要的数据模式，这对构建知识库做出了巨大贡献——数据和信息之间的鸿沟要求系统地开发数据挖掘工具，将数据“坟墓”转换成知识“金块”。 数据挖掘模式图 图2 数据挖掘模式图 我们设计的数据挖掘模式图如图2所示。 企业数据层：企业数据来源于各类应用，如SaaS应用、企业内部应用数据和专有云应用。 数据仓库层：主要引入HDFS分布存储系统和Hive体系架构，通过MapReduce算法对数据梳理和提取。 数据挖掘层：引入基于XML数据分析中间件，实现统计查询和数据挖掘功能。 数据分析与BI应用层：将BI以SaaS服务的模式提供给企业使用。 总结 随着云时代的到来，企业面临的应用方式更加多元化，通过云的手段提供海量数据挖掘的方法，提高了挖掘的效率，增加了挖掘的精度，更利于挖掘应用的推广以及专业的行业知识库的构建。 原文出处： http://cloud.csdn.net/a/20111010/305469.html

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DNA测序被数据淹没

Ripal 2011-12-6 14:47

在中国的华大 基 因（BGI）是全世界最大的基因组学研究院。这里的167台DNA组序器每天制造着相当于2000人的基因组。如此多的基因组使华大基因常常很难通过互联网或其他通讯线路将这些结果传送给客户或是合作伙伴，因为这需要几周时间。取而代之的是，该公司通过联邦快递邮寄包含了这些数据的电脑磁盘。华大基因公司云计算主管何思飞（音）说：“这听起来像是数码时代的模拟解决方案。”但他说，目前还没有更好的办法。基因组学领域被海量的数据所淹没。DNA测序正变得越来越便捷、越来越廉价，这一速率远远超过了摩尔定律（该定律预言计算机运作会变得越来越快、越来越廉价）。其结果是决定DNA序列的能力开始超越研究人员储存、传输以及分析它们的能力. 来自于纽约时报，这是褒华大还是贬华大呢？ 华大很自豪，每月都有CNS的paper!

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都云计算时代了，真实 必须让位 虚拟：刻章立等可取

热度 1 liwei999 2011-12-5 08:20

真实的？虚拟的？ (空) - mirror 12/04 10:28 (232265) ◊ 都云计算时代了，连 servers 都虚拟啦。 (467 字) - 立委 12/04 15:36 (232286) 日期: 12/04/2011 15:36:54 真实的 必须让位。 我们每次 indexing 需要两百机器运行两周，没有一台是真实 地。 Download Download 可下载，可拷贝，当然是虚拟的。 电子表被作为麦当劳儿童套餐的玩具礼物的年代，还有人自制机械表，并夸口精准度达到电子表的1/10，那是愚公。 论坛网友大揭底

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[转载]云计算泡沫闪现 （难得一见的风险文章）

lilang 2011-12-2 15:19

转自南方都市报： 最新发布的《中国云计算产业发展白皮书》预计，到2012年，中国云计算市场规模将达606.78亿元。十二五期间，我国云计算产业链规模可达7500亿至1万亿人民币。诱人的发展前景，不但吸引了诸多企业杀入这个市场，甚至连很多地方政府都对云计算青睐有加，各种“云计算中心”先后在各地开花。 一方面，是国家扶植政策不断推出，发改委投入15亿元重金扶植，云计算十二五发展规划呼之欲出；一方面，是跨国巨头加大中国市场渗透力度，国内各地政府在云计算领域跑马圈地，多个城市打出建设“世界级的云计算产业基地”。一时间，云计算炙手可热，成为新兴产业中最热门的领域。 然而，在热闹的背后，泡沫这个“阴影”也如影随形。据浪潮集团对全国数十个云计算中心的调查，很多地方投巨资建成了所谓的“云”系统，资源利用效率却不足20%，云计算中心成了形象工程；中国工程院院士李德毅更是大声疾呼，千万不要把云计算搞成第二个房地产。多位业内人士在接受南都记者采访时都强调，发展云计算，关键是要将应用落地，要在应用创新上多下功夫，而不是拼规模、比设备，杜绝重复建设和资源浪费。 政策推动，云计算风起云涌 “公司的云计算项目，获得了发改委下拨的千万级扶持资金，资金前不久已经打到公司账面上了。”昨日，金蝶软件相关负责人向记者透露。记者获悉，除了金蝶，华东电脑、华胜天成、阿里巴巴、腾讯、百度等10余家知名软件公司和互联网公司的云计算项目，也同时获得了发改委下拨的数千万乃至上亿的扶持资金。 这是国家发改委在10月份联合工信部、财政部拨出15亿元人民币，成立国家战略新兴产业云计算示范工程专项资金后，向相关企业下拨的首批专项资金。据了解，这批下拨的资金总量达6.6亿元。 相比三部委成立的专项扶持资金，正在内部讨论的“云计算十二五发展规划(初稿)”，对云计算的扶持力度将更大更全面。一位已经看过初稿的东软集团相关负责人告诉南都记者，该规划的亮点，是鼓励相关企业进行云计算的应用服务创新，并对云计算给予财政支持。此外，该规划还明确指出，鼓励在资源、气候条件适宜的地方设立云计算资料中心，积极推动云计算落地。 政策扶持的背后，是滚滚的商机。正是看到中国云计算市场的高速发展势头，AMD、SAP、甲骨文等跨国巨头纷纷加大了在中国云计算市场的布局力度。 AMD全球高级副总裁、大中华区总裁邓元鋆在接受南都记者专访时指出，“中国已经成为AMD云战略的主战场。AMD 11月14日在北京全球首发的16核皓龙处理器，就是为云而生的。”SAP联席首席执行官孟鼎铭也告诉记者，中国市场正在发生快速变化，越来越多的东西放到云上面，云计算的趋势不可阻挡，云计算对于推动中国信息化的发展将起到关键作用。 跑马圈地，地方政府角逐“云中心” 最新发布的《中国云计算产业发展白皮书》预计，到2012年，中国云计算市场规模将达606.78亿元。十二五期间，我国云计算产业链规模可达 7500亿至1万亿人民币。诱人的发展前景，不但吸引了诸多企业杀入这个市场，甚至连很多地方政府都对云计算青睐有加，各种“云计算中心”先后在各地开花。 重庆市率先提出了打造亚洲最大云计算基地的口号。今年4月6日，重庆“两江国际云计算中心”正式开建，两江国际云计算中心总建筑面积207万平方米，计划总投资400亿元。重庆市的目标，是打造一个产值上千亿元规模的“云计算”基地，成为全球数据开发和处理中心。 上海、北京、深圳、广州四大一线中心城市，也加入到“云中心”的圈地战当中来。上海的目标是致力打造“亚太云计算中心”，培育十家年经营收入超亿元人民币的云计算企业，带动信息服务业新增经营收入千亿元；北京的“祥云计划”力争到2015年，形成500亿元产业规模；深圳的“鲲云计划”是希望利用云计算平台服务深圳乃至全球的企业用户，力争将深圳打造成“亚洲信息枢纽中心”；广州也正在部署实施“天云计划”，努力打造世界级的云计算产业基地…… 就连一些二三线城市，也在大踏步“造云”。日前，兰州市政府与浪潮集团达成合作协议，浪潮集团将在5年内投资20亿元，将兰州着力打造成西部地区的信息枢纽中心；河北的涿州也宣布要投资50亿元建立云计算基地；河北廊坊润泽信息港被称为目前中国规划最大的云存储数据中心，仅前期规划就是现在全球最大数据中心(位于美国芝加哥)的两倍多…… 据不完全统计，在我国，除西藏和新疆外，目前已经提出或业已制定云计算发展计划的地方政府已覆盖了其余30多个省市自治区。 泡沫闪现，云计算成房地产第二？ “现在各地政府一谈到创新，就必谈云计算，很多地方连云计算是什么都没有搞清楚，就规划打造大规模的云计算中心。这一方面说明在政策和应用双重推动下，云计算正在深入人心，但同时也警示云计算确实存在泡沫。”北京天地超云公司一位负责人在接受本报记者采访时担忧地指出。 其实，对于云计算泡沫的担忧，不仅仅来自产业界。深圳某券商的研究员杨先生告诉记者，前段时间，他先后对深圳、南京、武汉等地的多个云计算基地进行了调研。“情况并不乐观，不少所谓的云计算中心，其实就是商业地产项目，科研力量根本就见不着。”海外市场的现状，也对中国云计算产业的发展亮出了警示灯。据悉，云计算应用成熟的美国，在经历了需求暴增期之后，数据中心的数量从过去1100个削减到现在的300个左右。 对于以云计算为名行圈地之实的现象，中国工程院院士李德毅公开指责，不少地方政府虽然将云计算定义为战略性新兴产业，但依然是采用原始的征地、盖房子和招商引资，将云计算搞成第二个房地产。“云计算本身是一种绿色计算，不是比规模、比设备、比厂房，发展云计算决不能变成简单的圈钱圈地。”据悉，一个课题组已经向国务院提交了一份针对云跃进的调研报告。该报告建议，对数据中心的建设进行集中管理以避免重复建设。 SAP全球高级副总裁芮祥麟告诉南都记者，国内外迄今为止，云计算的标准尚无定论。而一个标准都还没有明确的产业，很难做出足够的规模；长城电脑总裁周庚申也指出，云计算产业要发展，关键是要应用落地，而不是比拼概念。据周庚申介绍，长城电脑推出的云智方平台已经构建了医疗养老云、车联网平台、智慧楼宇等项目。“有了具体的应用，我们的云计算才真正落到了实处。 旁边报道 应用成为“云计算”推广关键点 联想推出“乐云”抢占制高点 云计算产业的健康发展，离不开政策推动，也离不开企业的各种创新应用。业内人士指出，云计算要在中国市场取得成功，其关键是要将应用落地，让用户真正体验到云计算带来的便利。因此，云计算的应用创新，就成为企业竞争的制高点之一。 昨日，全球第二大PC厂商联想集团在北京正式发布了“乐云”服务，正式涉足云服务领域。联想集团董事长杨元庆指出，移动互联和云计算的快速发展，为个人电脑带来了革新机会。联想推出“乐云”解决方案，标志着联想完成了硬件、软件、云端的全面布局，正在从“个人电脑”向“个人云”实现转变。 联想集团高级副总裁、移动互联及数字家庭业务集团总裁刘军告诉记者，个人电脑、通讯、电视等行业正朝着智能化的方向快速变革，一个融合的时代已经来临。用户未来将拥有多个智能终端，并渴求硬件、软件、云端整合的使用体验。此次联想集团推出的“乐云”，可以实现个人信息管理、互联互通、社交等三类服务，大大提升用户的消费体验。 据刘军介绍，在个人信息管理方面，“乐云”提供200G存储空间，支持多种文件格式的存取，并提供联系人数据时时备份服务。此外，该服务还支持“自动同步”功能，可实现各类终端的同步数据更新。 在发布“乐云”的同时，联想集团还推出了多款全新“乐终端”，包括智能手机乐PhoneS2，以及5英寸、7英寸、10英寸屏幕的平板电脑乐PadS2.此外，联想智能电视乐TV也首次亮相，并将于明年第一季度正式上市。 阿里巴巴和百度都收到国家发给的关于云计算资金扶持，联想是否收到此政策红包？对此问题，杨元庆没有正面回答，表示会积极争取。刘军表示目前没有把云计算商业化的计划。（文/南方都市报）

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云计算知识图谱研究

LuDoor 2011-11-30 22:27

最近为了完成信息计量学的课程论文，前段时间收集的云计算的相关资料时也运用了一些信息计量工具，基于此就思索着将如何使用科研工具查找资料分析研究热点等问题写下来，于是有了这篇 基于citespace 的云计算科学知识图谱研究.docx 。——丁恒

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从云计算（Cloud Computing）到雾计算（Fog Computing）

eewyg 2011-11-25 22:20

最近做了一个关于云计算的专题讲座，问答的时候被问到云计算之后是什么。 世间万物，大体都是遵循一些规律的， 就如钟摆一样，从一头开始，摆到另一头，又回来 周而复始 我觉得，计算模式也是这样 最到的大型机 （集中式） 到后来的微机 （分布式） 最近发展成云计算 （集中式） 接下来是什么？ 首先，应该轮到（分布式）了 其次，比原来的微机提升了 最后，应该是集中前两个模式的特长 这样一来，就是所谓的“雾计算”了 何谓“雾计算”？ 雾计算就是把个人计算机虚拟化， 我们自己可以通过网络在任何地方任何时间用我们自己的计算云。 最近，在美国硅谷，就有一些人在推动“雾计算” 有兴趣话，看看下面几个网页： http://www.tsgsites-hostmonster.com/fogcomputing/ http://www.vmware.com/appliances/directory/246903 http://whatan00b.com/fog-computing

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[广告]急招云计算方向博士后，求推荐

热度 1 eewyg 2011-11-24 22:06

不好意思，很久没来写。争取最近接着写一些我做研究的体会。 这里先贴个广告，帮我自己招2博士后。 Postdoctoral Opportunities in Cloud Computing at NTU We are looking to hire up to 2 self-motivated research fellows, working in the area of cloud computing in the school of computer engineering at Nanyang Technological University, Singapore. Topics of interest include, but not limited to Green Data Center Architecture Media Streaming with Cloud Support Data Analytics in Cloud Cyber Security in Cloud Computing Elastic Computing Model in cloud Duties involve theoretical research and system prototype, in collaboration with top-level universities and centers, such as Carnegie Mellon University, Stanford University, MIT, Bell-Laboratories, China Mobile Research and IBM Research. Applicants for these positions must satisfy the following requirements PhD degree in computer science, computer engineering, electrical engineering or a related discipline Research experience with publications in international conferences and prestigious journals Competency in Linux programming and application development Excellent communication and writing skills The successful candidate will receive a competitive remuneration package commensurate with his/her qualification and experience. The appointment can start any time and will be initially for one year, with possibility for extension up to two additional years. To apply, please submit by email, a letter of application , current Curriculum Vitae , reprints of one to three recent publications, and three references (name, position and email address of referee) before January 31, 2012, to ygwen@ntu.edu.sg . Screening of applicants for this call will be completed by February 15th, 2012, or until the position is filled. We regret that only short-listed candidates will be notified.

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[转载]PaaS支撑了云计算

libing 2011-11-22 10:10

尽管互联网软件的架构体系千差万别，但不管是SaaS应用结构也好，云计算应用结构也好，我们基本可以将整个互联网软件技术划分为三个层次。这三个层次从上到下分别是： 1.SaaS(SoftwareasaService) 2.PaaS(PlatformasaService) 3.HaaS(HardwareasaService) 当然，这些技术层次的形成也有一定过程。早期的SaaS应用都是直接运行在硬件设施之上，也没有什么PaaS的支持。后来，随着虚拟技术的发展，以及云计算模式的日渐清晰， 不管是从理论上还是从现实中，都需要HaaS和PaaS的技术来支撑上层的SaaS应用。于是，HaaS、PaaS和SaaS的三个技术层次就逐渐获得大家的认同。 虽然，这三个层次都是以WEB技术作为支撑的，但与传统应用结构却有着很大的相似性。图1简单说明了云计算的三层技术与传统应用的技术结构的对比。 其中的PaaS技术，是云计算技术中最关键的技术层，在整个云计算体系中起着支撑的作用。尽管HaaS用虚拟化硬件或虚拟运行引擎的方式，为用户提供了可伸缩的计算能力和存储能力，但HaaS仅仅起到的是云计算的基础设施的作用，就好比传统应用中的硬件设施一样。而PaaS就相当于系统软件的作用，可以为上层提供丰富的API，以开发各种各样的SaaS应用。不过PaaS的目标并不仅仅像传统的系统软件那样提供一些基础性的API，而是提供了更多高级的服务型API。这样，上层的应用就可以利用这些高级服务，轻松地打造面向最终用户的具体应用。 那么，到底什么是PaaS呢？ 我认为，PaaS就是以特定的互联网资源为中心，以开放平台的形式，对外提供WEBAPI服务的模式。因此，PaaS有下述三个明显特征。 互联网资源中心 如今，互联网行业的竞争已不再是纯粹的技术竞争，而是越来越多的转向互联网资源的竞争。这些互联网资源包括用户群、可检索内容、商业信息、网络关系群体和在线服务资源等等。从某种意义上说，PaaS的目的就是以平台服务的形式对外提供互联网资源的增值服务。事实上，PaaS平台就是为了互联网资源而生的，对于缺乏互联网资源的PaaS平台是没有任何生命力的。唯有PaaS平台上有价值的互联网资源，才是对平台开发者最大的诱惑。 此外，各种领域知名的互联网公司也纷纷将自己长期积累的资源进行重新整合，推出各自的PaaS平台，对外提供特定领域的增值服务。当然，向外开放资源的也不仅仅只有互联网公司，一些其他行业的企业也加入到资源开放行列。这使得互联网可以被平台化的资源越来越多，越来越丰富，而PaaS平台的发展也越来越迅速。 开放平台 开放是互联网的精神，而PaaS正是这种开放精神的具体体现。早些年，互联网的资源都给拥有资源的企业自己掌握的，对外仅仅提供最终客户的应用，几乎不开放给第三方开发者。 而当这些资源越来越多，价值越来越大的时候，拥有资源的企业本身已不再有能力去开发更多的增值应用。与此同时，有能力开发更多增值应用的第三方开发者，要求资源拥有方开放资源的呼声也越来越高。于是乎，一些资源拥有者开始逐渐开放访问资源的WEBAPI接口，并伴随这些WEBAPI的设计规划以及运营监控，久而久之就形成了PaaS平台。 对于第三方开发者来说，他们没有能力去积累庞大的互联网资源，但通过调用PaaS平台开放的WEBAPI，就能为最终用户提供满足其需求的应用。这些丰富的应用极大地发挥了原来被封闭的互联网资源的价值，让互联网资源真正成为了创造社会财富的工具，这正是PaaS开放平台的最大成功！ WEBAPI PaaS平台是以WEBAPI形式体现的。除基本的后台管理功能外，不像最终的应用软件，人们看不到任何界面上的东西。PaaS平台完全是通过网络之间的WEBAPI调用发挥其平台服务的威力的。这些WEBAPI都是面向第三方开发人员的，最终用户看不到也不会去关心它。 WEBAPI与传统软件的API有很大区别，它与特定的语言和操作系统无关，完全采用标准的WEB协议或技术。任何语言或系统，只要遵循WEBAPI所使用的标准协议或技术，都能互相调用对方的WEBAPI。一个PaaS平台往往都会采用统一的标准协议来开放其WEBAPI，这些协议大都是建立在HTTP协议基础之上的，开发者只需按不同PaaS平台的规定来调用其WEBAPI即可。 在WEBAPI的形式方面大致有SOAP和REST两种风格。不过，由于SOAP在易用性和效率方面的问题，已逐渐被许多PaaS平台所抛弃；许多PaaS平台开始转向使用高效方便的REST风格的WEBAPI。由于REST风格的WEBAPI接口先天就是面向资源，因此在以资源为中心的PaaS平台中得到了迅速的发展。 PaaS的实质是将互联网的资源服务化为可编程接口，为第三方开发者提供有商业价值的资源和服务平台。有了PaaS平台的支撑，云计算的开发者就获得了大量的可编程元素，这些可编程元素是有具体的业务逻辑的。这就为云计算的开发带来了极大的方便，不但提高了开发效率，还节约了开发成本。有了PaaS平台的支持，WEB应用的开发变得更加敏捷。快速响应用户需求的开发能力，也为最终用户带来了实实在在的利益。正是因为这些原因，PaaS才成为云计算中最关键的技术之一。 PaaS运营模式 当前，PaaS平台技术成了各大互联网企业和阵营激烈争夺的主要战场，这场争夺战一点也不亚于当年的系统软件的争夺战。 然而，要做平台就意味着大量的资源和技术的投入。这不是一般的小企业能够做的，或者说小企业在做平台方面并没有什么优势。如果您是一家互联网企业的决策人，就应当清醒地认识到这一点。如果你拥有互联网资源和实力，就完全可以走PaaS平台化的发展道路，让你所拥有的资源发挥更大的价值。如果没有，则应该与各个PaaS平台合作，充分利用PaaS平台的WEBAPI功能，共享他们的互联网资源，从而实现全面的双赢。 对于拥有互联网资源的企业来说，开放互联网资源不但能最大限度地挖掘这些资源的价值，而且还能促进资源的增长。但是，一家拥有互联网资源的企业打算对外开放其资源之前，要注意下面几方面问题。 1.有自己的特色 PaaS平台提供的服务一定要有自己的特色，切忌盲目跟风。这里所讲的特色，首先应该是业务应用方面的特色，也就是说你所开放的PaaS服务最好是其他平台所没有的，或者是弥补了应用开发中缺少的服务。当然，如果在业务应用方面没有明显特色，也应该考虑是否在平台模式上有与众不同的特色。尽管大家都是类似的应用，但如果你开放的模式有吸引人的特色，也能在竞争中占得一席之地。 2.运营和控制能力 做PaaS平台是需要较强的运营和控制能力的。运营指的是PaaS平台的营销和推广，以及平台的监控和维护等多方面的工作。虽然说酒香不怕巷子深，但在互联网时代的再好的东西 如果不做营销和推广，也会被层出不穷的新生事物给淹没掉。而平台和监控与维护，更是起到保证PaaS平台健康发展的重要作用。如果在运营和控制方面没有做好准备，贸然开发PaaS平台就可能会出现混乱的局面，从而失去平台的真正价值。只要有良好的运营和控制能力，才是保障PaaS平台稳定运转和健康发展的根本。 3.渐进开放的策略 PaaS平台开放要遵循渐进式的开放原则，而不应该急于求成。如果直接将全部的资源和服务一下子都开放出来，第三方开发者未必能全面接受和消化。而某一资源或服务接口一旦开放，就必须维持该接口的长期稳定性，如果后期对不适当的接口进行调整，必将造成大面积的影响。因此，开发PaaS平台必须采用渐进开放的策略。成熟一批接口，再开放一批接口。其实，渐进开放也是保证PaaS平台健康发展的基本手段。 4.维护双赢关系 PaaS平台的成长始终是伴随第三方开发者的成长而成长的，因此，PaaS平台的经营方必须与第三方开发方形成相互依赖的协作联盟。唯有这样，才能从经济利益上根本保证平台健康稳定的发展，实现双赢的目标。 PaaS成功运营的关键是要能让使用PaaS平台的第三方开发者获得好处。PaaS运营的基本方法就是；一方面做好PaaS平台的推广工作；另一方面要丰富和完善PaaS平台的服务能力。相对来说，丰富和完善PaaS平台的服务能力更加重要。 对于第三方软件开发者来说，使用谁家的PaaS服务也是需要认真考虑的问题。一般来说，一个WEB应用可能会用到多种PaaS服务，不过就同类的PaaS服务，合理选择PaaS平台商将在一定程度上决定所开发的应用是否能获得成功。主要可以从几个方面来思考： 首先是商业方面的因素。你的应用是否真的要用到这些PaaS服务？集成这些PaaS服务所带来的商业价值，是否要大于为此支付的PaaS服务费用？因为一旦使用了某个PaaS平台的服务，就意味着与该平台建立长期合作关系。慎重考虑商业方面的因素是非常重要的。 其次是该PaaS平台是否稳定可靠。这一点是保证WEB应用质量的根本。 最后是选择服务良好PaaS平台。PaaS平台所提供的文档是否充分？申请和认证是否方便？PaaS平台是否提供了相应后台监控和管理功能？遇到问题是否能得到及时的帮助？ 总之，PaaS运营模式要获得成功，需要运营方和开发方通力合作。一个PaaS平台要吸引广大开发者，就必须不断丰富和完善自身的服务能力，保障系统的可靠性和稳定性，提高服务质量。 PaaS下的应用开发 当前，在云计算平台下开发模式大致有四种：应用开发平台模式，虚拟程序平台模式，虚拟机平台模式，PaaS接入平台模式。 应用开发平台模式 平台向开发者提供完整的应用开发功能，包括数据定义、编码、测试和发布等所有开发工作，都在这个平台上完成。PaaS提供的WEBAPI也是与整个应用开发平台集成在一起的。这种应用开发平台有自己特定的编程语言，而为开发这提供的编程对象都是较为抽象的业务层面的东西。 虚拟程序平台模式 平台向开发这提供某些特定语言的虚拟运行环境和基本的可编程设施，开发人员在本地开发满足这些运行环境的应用，然后将应用上传到该运行环境。这类平台属于HaaS层，是为云计算提供基础计算和存储能力的。通常，这类平台会向开发人员提供相关的SDK，以及调试用的本地模拟器。一些平台会将其本身的PaaS服务接口放到SDK中，而开发人员也可以自行编码调用自身平台或其他平台的PaaS服务。 虚拟机平台模式 这是目前云计算环境中最低层次的开发模式，它利用虚拟化技术向开发人员提供一个最基本的虚拟计算机环境。目前，这种纯虚拟机模式是HaaS最普遍的表现形式。开发人员在这个虚拟环境上开发和运行程序与在本地真实的硬件环境中没有太大区别。严格地说，这类平台与PaaS并没有直接的集成关系，开发人员需要自己编程调用其他PaaS平台的服务。 PaaS接入平台模式 这类平台并不向开发人员提供计算能力，而是提供接入能力。开发人员需要自行解决应用系统所需的计算和存储能力，自行架设服务器或使用HaaS提供的虚拟计算资源等。所谓的接入，是PaaS平台与第三方应用之间达成认证关系，PaaS平台大量的用户资源将被引入到第三方应用，而第三方应用可以使用PaaS平台提供的大量服务，从而形式一种互利共赢的PaaS平台资源共享模式。对于开发人员来说，开发这类平台的应用需要的改造成本最低，开发人员调用平台的PaaS接口容易实现。 在这些平台上开发，特别是使用PaaS服务，确实与传统的开发方式不太一样。你会感觉到以前那些值得骄傲的技术和技巧似乎都用不上了，取而代之的都是一些脚本化的语言，或者是枯燥WEBAPI调用的组合，以及在网页中插入代表某种的PaaS服务的扩展标签。但不容置疑的是，这正是未来互联网软件开发的一个方向。因为，未来的互联网应用开发，就是将各个PaaS平台提供的素材粘合起来，这是一种被称为Mashup的应用开发模式。 因此，有人说：云时代的应用开发，编程技术已不再重要，重要的是应用本身！ 当然，说这句话除了有开发方式转变方面的原因之外，还有软件使用模式转变方面的商业因素。用户可选的应用非常多，Mashup式的开发方式也让应用开发变得更容易。再加上SaaS应用的特点本来就没有传统软件那些烦琐的安装和卸载，用户对一个应用不满意，要换一家企业的应用也是很容易的。这就意味着，未来的开发必须以快速响应和满足用户的需求为主，而在企业竞争力中，开发技术本身只能退居二线。 作为程序员，我们将不得不面临这样的转变。也许，对于传统软件开发有深厚感情的程序员来说，这种转变或许会经历一定痛苦。但是，如果我们不能适应软件行业的这一变化，就可能会被这个行业所边缘化。同时，程序员在钻研技术的同时，要更加贴近用户，真正从用户的需求入手来选择不同的技术手段。这是一个商业驱动技术的年代，或许技术的进步可以促进新的商业模式，但总体的方向是商业驱动技术。我们也必须清醒地看到这一点，我们唯一能做的就是：拥抱变化！ （本文来自《程序员》杂志0907期）

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云里雾里新技术

热度 1 lhj701 2011-11-21 23:10

云里雾里新技术 新技术的产生正如宇宙中一个个新星的孕育之时，由于没有成形，没有什么气候，在一般人的眼中，自然感觉是云里雾里，不如手中拿着的馒头感觉实在。而最近的云里雾里的两个新技术就是“云计算”和“物联网”，有人简称是“云里雾里”。 云计算是Cloud Computing ，其前身相关联的概念有：分布式计算、网格计算等等。正如“太阳底下没有什么新东西”一样，云计算机既有继承，更是发展。但云计算不仅仅一种技术，也是一种新的处理信息的商业化运作模式。 物联网是Internet of things ，随着无线技术和智能物体的增加和联网而逐步成熟，与其相关联的概念很多：RFID、Wireless sensor networks、普适网络等等。物联网这词已经路人皆知，但要你随便用一句话讲清楚啥是物联网，除了“物物相连的网络”，或是“让物体连接到互联网上”，还真是很难定义清晰，其中一个原因可能是物联网包容的东西太多了。 但就是你在“云里雾里”，也仍然阻挡不住它的发展和应用。云计算也罢、物联网也罢，其实都是 信息智能化新的具体应用 。 实际上，一直以来，人类在两个领域比较热衷，一个是在人自身上、一个是在人自身之外的世界上。人自身的研究会受到道德伦理的限制，尽管将来也许会有更大的突破限制。自身之外的一个热衷的领域是 信息的智能化：即让非人性的信息能够像人一样智能化：包括智能化响应、智能化决策和智能化处理。 云里雾里一方面说明在新技术发挥其威力之前，必然要遭人误解和冷落。另一方面，由于其符合社会发展的总趋势，就是在其前景不是很明朗时，仍然会有很多人清晰地透过“ 云雾 ”看到其强大的生命力。

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科学发现简约化云数据库的建立

热度 1 acthinker 2011-11-21 19:59

现今的大多数科学发现以文字形式表达，特别是abstract, 科学论文中的图不看文字，很多都难以看懂，检索时特花时间。在云计算出现的今天，云的应用在科学方面已经落后于在民用商业方面的应用。 如果有一个简化的云库，将每一篇科学发现分类后，通过图像的形式自动的拼接起来，那么这将大大的促进科学发现的传播，提升科研的效率，节省大量的时间。 简单的讲，以分子与细胞方面的发现为代表，每一篇科学论文应该以这样的方式描述： 1，分类，标清楚发现所采用的种属，组织，细胞类型，发育阶段（所有的术语和名词都应标准化，以方便计算机检索） 2） 按照蒲先生所讲的 A-B-C理论，将发现简化到分子，用标准化的标志连接标明每两个分子之间的相互关系，点击该标识，可以在旁边显示支持该联系的原科学论文的图，图的后面 显示作者，杂志名和年代及超链接；每个节点在双击或者右键时，可以显示该分子的大小，定位，功能以及结构域等基本信息。 3）每一篇文章提交到pubmed后，其发现会自动被云数据库检索并且进行整合。 在云库的客户界面上，应具有如下功能： 1）按照每一条通路所在的种属，组织，细胞类型，发育阶段对发现进行组织和展示 2）适应触摸屏的展示技术，可以像立体相册一样，进行旋转，拖动，拉伸，缩放等，并有highlight和背景化处理 3）在界面四周提供其他搜索信息，比如另一种细胞，另一个发育阶段等等 简单的想这么几点，如果nature, cell等出版集团谁先采用这种方法，那么谁将在未来的科学出版中胜出，为科学发现的传播做出更大的贡献。

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学术讲座: 超出图灵机的云计算

热度 3 Xiaogangjin 2011-11-21 14:19

讲座题目 ：超出图灵机的云计算 讲 座 人 ：中国工程院院士、欧亚科学院院士 李德毅 教授 时 间 : 2011年11月23日（周三） 8:30~10:00 地 点 ：浙江大学（玉泉校区）邵科馆212 讲座提纲 ： 一、互联网改变了计算机和软件的工作模式 二、网络科学十年形成对互联网的新认识 三、超出图灵机的云计算 四、云计算展望 欢迎广大师生参加！特别希望本学期学习《计算理论》课程的同学参加！ 李德毅院士简介 李德毅，中国工程院院士，欧亚科学院院士，现任中国人工智能学会理事长，国家973项目首席科学家，国家和军队信息化专家咨询委员会委员，中国电子学会云计算专家委员会主任委员，博士生导师，清华大学、国防大学兼职教授。 http://cspo.zju.edu.cn/redir.php?catalog_id=21530object_id=29473

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[转载]云平台

jsujs982 2011-11-21 13:43

云平台（cloud platforms） 顾名思义，这种平台允许开发者们或是将写好的程序放在“云”里运行，或是使用“云”里提供的服务，或二者皆是。至于这种平台的名称，现在我们可以听到不止一种称呼，比如按需平台（on-demand platform）、平台即服务（platform as a service，PaaS）等等。实际环境中的云平台：三种云服务。 之一::软件即服务 （Software as a service，SaaS）：SaaS应用是完全在“云”里（也就是说，一个Internet服务提供商的服务器上）运行的。其户内客户端（on-premises client）通常是一个浏览器或其他简易客户端。Salesforce可能是当前最知名的SaaS应用，不过除此以外也有许多其他应用。 //云计算在腾讯来讲，业务部门对外提供的就是SaaS的模式，当客户提供QQ邮箱和Qzone的时候，他们用的就是一个软件服务形式提供。腾讯内部的基础架构部门会开发PaaS和IaaS的架构提供给业务部门，现在有了这个开放平台之后，IaaS和PaaS也向第三方提供的，他们在朋友社区和Qzone的应用也用了腾讯提供的IaaS和PaaS的架构。 之二::平台即服务 　　平台即服务(PaaS)是SaaS的一个变种，整个开发环境作为一个服务而提供。 微软正式推出云服务平台——Windows Azure 苹果于2011年6月7日在WWDC2011上，正式发布了iCloud云服务。 云平台（Cloud platforms）：云平台提供基于“云”的服务，供开发者创建应用时采用。你不必构建自己的基础，你完全可以依靠云平台来创建新的SaaS应用。云平台的直接用户是开发者，而不是最终用户。 云平台是由搭载了云平台服务器端软件的云服务器、搭载了云平台客户端软件的云电脑以及网络组件所构成的，用于提高低配置或老旧计算机的综合性能，使其达到现有流行速度的效果。

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[转载]云计算：改变我们生活的10个瞬间

jsujs982 2011-11-21 13:42

　　每一项新技术的应用都会使我们的生活变得更加的方便，尤其是在这个“云“的时代，云计算技术在生活中的应用越来越广泛，我们也许有一天会突然发现，越来越多的生活习惯已经被悄悄的改变了。 　　摘要：每一项新技术的应用都会使我们的生活变得更加的方便，尤其是在这个“云“的时代，云计算技术在生活中的应用越来越广泛，我们也许有一天会突然发现，越来越多的生活习惯已经被悄悄的改变了。 　　在线办公软件 　　可能人们还没发现，自从云计算技术出现以后，办公室的概念已经很模糊了。不管是谷歌的Apps还是微软推出的SharePoint，都可以在任何一个有互联网的地方同步办公所需要的办公文件。即使同事之间的团队协作也可以通过上述基于云计算技术的服务来实现，而不用像传统的那样必须在同样一个办公室里才能够完成合作。在将来，随着移动设备的发展以及云计算技术在移动设备上的应用，办公室的概念将会逐渐消失。 　　云存储 　　在日常生活中，备份文件就和买保险一样的重要。个人数据的重要性越来越突出，为了保护你的个人数据不受各种灾害的影响，移动硬盘就成了每个人手中必备的工具之一。但云计算的出现彻底改变了这一格局。通过云计算服务提供商提供的云存储技术，只需要一个账户和密码，以及远远低于移动硬盘的价格，就可以在任何有互联网的地方使用比移动硬盘更加快捷方便的服务。随着云存储技术的发展，移动硬盘，也将慢慢的退出存储的舞台。 　　电子日历 　　我们的大脑并不是万能的，不可能记住我们所需要记住的每一件事。所以我们需要用一些东西来协助我们。最初，圆珠笔和便签就成了很好的选择。后来，人们可以在电脑上记下来，在手机上记下来，但这样做显得有点麻烦：我们需要在不同的设备上记录很多次。云计算技术的应用很简单的解决了这个问题。我们只需要在一台数码设备上记录一次，就可以在所有的设备商实现同步，甚至与电子邮件结合在一起，使我们的生活变得更加的方便。谷歌日历可以帮助我们做很多事情：提醒我们要在母亲节给妈妈买花，提醒我们什么时候去干洗店取衣服，提醒我们飞机还有多长时间起飞。谷歌日历可以通过各种设备提醒我们，即可以是电子邮件，也可以是手机短信，甚至可以是电话。 　　电子邮件 　　由于各种不同的原因，我们都会有几个不同的邮箱。而常常查看这些邮箱的邮件，就变成一件很繁琐的事情，我们需要打开不同的网站，输入不同的用户名以及密码。云计算服务商很好的解决了这个问题，通过托管，邮件服务提供商可以将多个不同的邮件整合在一起。例如，谷歌的Gmail电子邮件服务，可以整合多个符合POP3标准的电子邮件，用户可以直接在Gmail的收件箱中直接收取到来自各个邮箱中的电子邮件。 　　地图导航 　　在没有GPS的时代，每到一个地方，我们都需要一个新的当地地图。以前经常可见路人拿着地图问路的情景。而现在，我们只需要一部手机，就可以拥有一张全世界的地图。甚至还能够得到地图上得不到的信息，例如交通路况，天气状况等等。正是基于云计算技术的GPS带给了我们这一切。地图，路况这些复杂的信息，并不需要预先装在我们的手机中，而是储存在服务提供商的“云”中，我们只需在手机上按一个键，就可以很快的找到我们所要找的地方。 　　不用再下载音乐 　　音乐已成为每个人生活中必不可少的一部分。随着用户的需求，用来听音乐的设备容量也越来越大。不管是手机还是其他数码设备，存储问题一直是用户一个纠结的问题，总是会因为容量不够导致不能听到想听的音乐而苦恼。云计算音乐的出现解决了这一问题。我们终于可以不用再下载音乐文件就可以享受到我们想要的任何音乐了，云计算服务提供商的“云”为我们承担了存储的任务。 　　减肥健身以及理财 　　越来越多的诸如健身，减肥以及理财的网站出现在我们面前，现在移动设备例如iphone上也有了越来越多的这样的插件。正是云计算的出现导致了这一切，所有用户的庞大数据都可以在“云”里完成运算，然后直接呈现给用户结果。我们只需要按照服务提供商提供给我们的计划，就可以享受到专家级的服务。这种结合云计算的插件或者网站，会结合我们每天的信息(例如营养摄取，运动量，收支情况等等)，由服务提供商来帮我们处理这些信息，我们只需花费很少的费用，就可以得到由专家帮我们量身定做的计划。 　　电子商务 　　电子商务现在已经进入了生活中的每一个角落，对于哪些不爱逛街的人来说，不用忍受逛街带来的劳累，就可以买到喜欢的东西是一个很棒的选择。电子商务不仅仅是应用在了生活中，企业之间的各种业务往来也越来越喜欢通过电子商务来进行。而这些表面简单的操作过程其实背后往往涉及到大量数据的复杂运算。当然，我们看不到这些，这些计算过程都被云计算服务提供商带到了“云”中，我们只需要简单的操作，就可以完成复杂的交易。 　　搜索引擎 　　如今的搜索，已经不仅仅是一个提供信息的工具。云计算技术赋予了搜索引擎强大的信息处理能力，我们的生活已经离不开搜索引擎了。当我们遇到解决不了的问题时，可以去询问搜索引擎;当我们想要买东西时，搜索引擎会告诉我们去哪里买;当我们要去旅游时，搜索引擎也会帮我们安排好一切。搜索引擎越来越像一个生活管家，使我们的生活更有质量，更加高效。 　　iPad 　　iPad的出现，大大改变了我们的生活。事实上，iPad并没有应用什么云计算的技术，但它却成为了云计算最好的终端设备。它的便携性，良好的网络支持，以及广泛的软件应用无一不是云计算技术今后的发展方向。iPad正变的和手机一样，成为人们所离不开的产品之一。iPad正在悄无声息的将云计算技术带进我们生活的每一个角落。

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[转载]Teen Vaccination Rate Rising, But Not Enough, Study Suggests

xuxiaxx 2011-11-16 08:06

November 14, 2011 — Adolescent vaccination coverage is increasing but could be improved, according to a study published online November 14 in Pediatrics . Potential strategies include simultaneously administering all vaccines during checkups, improving clinician counseling and recommendation of vaccines, and increasing parental awareness and acceptance of recommendations from the Advisory Committee on Immunization Practices. During 2005 to 2007, the Advisory Committee on Immunization Practices expanded the recommended vaccination schedule for teenagers aged 13 to 17 years, adding a meningococcal conjugate vaccine (MenACWY), an acellular pertussis vaccine given in combination with the tetanus and diphtheria toxoids (TdaP), and for girls, 3 inoculations with the human papillomavirus vaccine (HPVV). An analysis of data from the provider-verified, random-digit-dial National Immunization Survey–Teen since its inception in 2006 reveals that vaccine administration is on the rise, but is not meeting full coverage potential. " urrent vaccination rates are still below target levels and are lower than levels achieved for vaccines routinely administered to children aged 19 to 35 months," the authors write, noting that Healthy People 2010 goals include achieving 80% coverage for 1 or more doses of TdaP vaccine, 1 or more doses of MenACWY vaccine, and 3 or more doses of HPVV. Between 2006 and 2009, 1 or more doses of TdaP vaccine and 1 or more doses of MenACWY vaccine coverage increased from 11% to 56% and 12% to 54%, respectively. Between 2007 and 2009, 1 or more doses of HPVV vaccine coverage among girls increased from 25% to 44%, with 3 or more doses of HPVV vaccine increasing from 18% to 27% between 2008 and 2009. The proportion of fully vaccinated teenagers increased from 10% in 2006 to 42% in 2009. Because infrequent healthcare visits are a major barrier when vaccinating teenagers, the authors used 2009 data to calculate potential coverage rates, had all recommended agents been administered simultaneously. They found that coverage could have been higher than 80% for the tetanus booster and meningitis shot, and as high as 74% for the first dose of HPVV. Total coverage could have been achieved for 76% of teenagers. The authors note that clinician counseling strongly influences parental acceptance of vaccines, and that providing a weak recommendation or delaying vaccination often signals that the inoculation is not needed or is not important. Top reported reasons for lack of TdaP and MenACWY vaccination included ignorance of the vaccine, lack of clinician recommendation, and a feeling that the vaccine was not necessary. With HPVV, belief in the teenager's lack of sexual activity proved to be an additional factor. Study limitations include the random-digit-dialed nature of the survey, which limits its scope to households with a landline, despite the high number of wireless-only households (25.9%), and potential underestimation of vaccination rates when health records could not be verified by a clinician. 来源： http://www.medscape.com/viewarticle/753511

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云计算相关知识

LuDoor 2011-11-11 23:54

云计算的相关知识 赵雅琴 一 云计算的概念 1 维基百科 (Wikipedia.org ）在 2009 年对云计算给出的定义为：云计算是一种动态的易扩展的且通常是通过互联网提供虚拟化的资源计算方式。用户不需要了解云内部的细节，也不必具有云内部的专业知识或直接控制基础设施。云计算包括基础设施即服务 (IaaS) 、平台即服务 (PaaS) 和软件即服务 (SaaS) 以及其他依赖于互联网满足客户计算需求的技术趋势。云计算主要提供通用的通过浏览器访问的在线商业应用、软件和数据存储等服务。 2 在 IBM 的技术白皮书中的云计算定义 : “云计算一词用来同时描述一个系统平台或者一种类型的应用程序 . 一个云计算的平台按需进行动态地部署 (provision) 、配置 (configuration) 、重新配置 (reconfigure) 以及取消 (deprovision) 等服务。” 3 IDC （互联网数据中心）的云计算定义为：“ ( 云计算是 ) 一个新的 IT 开发和使用模型，云计算可以通过互联网实时地提供需要的服务 ( 产品 ) 和解决方案。” 4 Goo gle 全球副总裁李开复博士的定义为“所谓云计算 , 就是要以公开的标准和服务为基础 , 以互联网为中心 , 提供安全、快速、便捷的数据存储和网络计算服务 , 让互联网这片‘云’成为每一个网民的数据中心和计算中心。” 5 中国云计算网将云计算定义为 : 云计算是分布式计算 ( D istr ibuted Computing) 、并行计算 ( Pa ra lle l Computing) 和网格计算 (Gr id Computing) 的发展 , 或者说是这些科学概念的商业实现。 从用户角度来看，云计算就是数据存储在云端，应用和服务存储在云端，用户可以充分利用数据中心强大的计算能力，通过支付低廉的服务费用，就可以完成在本地需耗费巨大的计算或处理任务。 二 云计算的特点： 1 云计算可以实现不同设备间的数据与应用共享， 2 云计算能够根据用户需求的弹性变化对系统作出调整 , 具有可扩展性 3 云计算利用冗余的方式保证了提供服务的高可靠性 4 云计算使用户能够按需购买服务，用户只需为使用的服务付费。 5 云计算对用户端的设备要求低，用户很少需要或不需要专门的 IT 技术。 三 云计算的缺点： （ 云计算与信息资源共享管理） （1） 要求持续的网络连接。 （2） 低网络连接环境下不能很好工作。 （ 3 ） 反应慢 。 即使有相当快的网络， Web 应用程序也可能比桌面应用程序反应要慢得多，因为从界面到数据都需要在客户端和服务器不断传递 。 （ 4 ） 功能有限制 。 虽然这个问题在将来必然会改善，但是现在许多 Web 应用程序和其对应的桌面应用程序相比，功能缩水很多。 （ 5 ） 数据的安全性 。 如果把数据都保存在云计算中，由于云的公共获得性，无法确保机密数据不会被其他用户窃取。 （ 6 ） 云不能保证数据不会丢失 。 理论上，保存在云中的数据是冗余的，不会存在丢失的问题，但现在没有明确的法规要求云提供商对数据丢失负责。 四 云计算的类型 : （云计算研究现状综述（ 1 ）） 从云计算部署的角度，云计算分为私有云、社区云、公共云和混合云。私有云被一个组织管理操作。社区云由多个组织共同管理操作，具有一致的任务调度和安全策略。公共云由一个组织管理维护，提供对外的云服务，可以被公众所拥有。混合云是以上两种或两种以上云的组合。 从云计算服务的角度，云计算服务类型可以分为基础设施即服务 (Iaas) 、平台即服务 (Paas) 、软件即服务 (seas) 。 五 云计算与分布式计算 分布式计算是指在一个松散或严格约束条件下使用一个硬件和软件系统处理任务．这个系统包含多个处理器单元或存储单元、多个并发的过程、多个程序。一个程序被分成多个部分．同时在通过网络连接起来的计算机上运行。分布式计算类似于并行计算，但并行计算通常用于指一个程序的多个部分同时运行于某台计算机上的多个处理器上。所以．分布式计算通常必须处理异构环境、多样化的网络连接、不可预知的网络或计算机错误。云计算属于分布式计算的范畴．是以提供对外服务为导向的分布式计算形式。云计算能够无缝地扩展到大规模的集群之上 , 甚至包含数千个节点同时处理；并且能够容忍节点的错误 , 甚至有很大一部分节点发生失效也不会影响程序的正确运行 . 因此云计算达到了两个分布式计算的重要目标 : 可扩展性和高可用性。（云计算：从概念到平台） 六 云计算与网格计算 网格的定义为 : 支持在动态变化的分布式虚拟组织 (V irtual O rganiza tions) 间共享资源 , 协同解决问题的系统。云计算是一种生产者 - 消费者模型 , 云计算系统采用以太网等快速网络将若干集群连接在一起 , 用户通过因特网获取云计算系统提供的各种数据处理服务。网格系统是一种资源共享模型 , 资源提供者亦可以成为资源消费者 , 网格侧重研究的是如何将分散的资源组合成动态虚拟组织。云计算和网格计算的一个重要区别在于资源调度模式。云计算采用集群来存储和管理数据资源 , 运行的任务以数据为中心。即调度计算任务到数据存储节点运行。而网格计算 , 则以计算为中心，计算资源和存储资源分布在因特网的各个角落 , 不强调任务所需的计算和存储资源同处一地。网格将数据和计算资源虚拟化 , 而云计算则进一步将硬件资源虚拟化 , 活用虚拟机技术 , 对失败任务重新执行 , 而不必重启任务。同时 , 网格内各节点采用统一的操作系统 ( 大部分为 UN IX) , 而云计算放宽了条件 , 在各种操作系统的虚拟机上提供各种服务。和网格的复杂管理方式不同 , 云计算提供一种简单易用的管理环境。另外 , 网格和云在付费方式上有着显著的不同。网格按照固定的资费标准收费或者若干组织之间共享空闲资源。而云则采用用时付费以及服务等级协议的模式收费。（云计算及其关键技术） 从计算角度看，云计算是以相对集中的资源，运行分散的应用（有大量分散的应用，集中到少数大的中心执行）；而网格计算则是聚合分散的资源，支持大型集中式应用（一个大型的应用，分到多处有资源的地方执行）。 七 云计算存在的问题 1 安全问题 如在 2009 年， Google 、 Microsoft 、 Amazon 等公司的云计算服务均出现了重大故障．导致成千上万客户的信息服务受到影响。进一步加剧了业界对云计算应用安全的担忧。 (1) 当用户或企业将所属的数据外包给云计算服务商 , 或者委托其运行所属的应用时 , 云计算服务商就获得了该数据或应用的优先访问权 , 云服务商没有充足的证据让用户确信其数据被正确地使用。（ 2 ）由于在云计算中是多租户共享资源 , 多个虚拟资源很可能会被绑定到相同的物理资源上 . 如果云平台中的虚拟化软件中存在安全漏洞 , 那么用户的数据就可能被其他用户访问。（ 3 ）用户所享用的云服务间接涉及到多个服务提供商 , 多层转包无疑极大地提高了问题的复杂性 , 进一步增加了安全风险 . （云计算安全研究） 云计算应用主要面临如下安全威胁。 ( 云计算应用安全研究 ) 1) 服务可用性威胁 2) 云计算用户信息滥用与泄露风险 3) 拒绝服务攻击威胁 4) 法律风险 2 资源的跨地域存储与本地化监管的协调问题 云计算的出现彻底打破了地域的概念，资源的跨地域存储与本地化监管之间的矛盾将会被激化。这就需要在网络资源存储、资源共享和网络安全监管等方面做好不同地域之间的沟通和协调工作。 3 行业垄断问题 随着云计算市场的成长和成熟，也将伴随着新一轮的行业垄断。在云计算的研究和推广过程中， Google ， Microsoft ， IBM ， Amazon ， Sun 等几大 IT 巨头已经处于领先的位置，其投入的大量人力财力保证了他们在云计算技术方面的巨大优势。 4 利益重新分配问题 由于业务提供模式和维护方式等方面的不同，云计算后互联网上的业务运营模型必然要发生改变。如何重新分配互联网原有商业模式中的各种利益关系，协调云计算产业价值链上、下游各个企业的关系，尽快出台云计算后互联网业务的运营管理办法，从而促进云计算后互联网产业链的有效运转，都将是云计算后互联网监管亟待应对和解决的关键问题。 5 能耗问题 当前的云计算系统的能耗过大 , 因此 , 减少能耗 , 提高能源的使用效率 , 建造高效的冷却系统是当前面临的一个主要问题。因为 , 过大的能耗使得数据中心内发热量剧增 , 要保证云计算系统的正常运行 , 必须使用高效的冷却系统来保持数据中心在可接受的温度范围内。（云计算及其关键技术） 6 云系统间的互操作问题，即云计算的标准化问题 现在许多商业企业或者组织都已经构建了云计算平台。而且提供了很多内部数据和服务，但是这些数据和服务因语法和语义上的差异．还是妨碍其有效的信息共享和交换。云计算的出现虽不会颠覆现有的标准，但云计算是在现有标准的基础上更强调服务的巨操作为了实现云 ( 服务 ) 一端 ( 用户 ) 及云一云间的互操作。如何制订更高层次的开放与互操作性协议和规范十分重要。（云计算研究现状与发展趋势） 构建云计算注意的问题 这里是以高校构建资源共享云计算网络为例（云计算与信息资源共享） 1 网络质量问题 对云计算集群服务器的性能有较高的要求，同时，网络中通信设施需要高性能，才能保证云计算的服务高质量的传给需要的用户。 2 所需经费问题 云计算网络的搭建不是一件简单的工程，在建设时需要很大的资金支持。 3 数据安全问题 云计算基于虚拟化，用户在使用云计算服务时往往不知道自己的数据存放的物理位置，这样会带来用户对信息安全的担心，所以需要设计一种可靠的方案确保各校信息资源的安全。 4 服务商利益 如果数据库资源共享了会给数据库提供商带来利益损害，同时，资源共享了也存在知识产权问题。 八 改进措施 云安全问题（云计算应用安全研究） 云计算服务设计原则 (1) 将尽量少的个人信息发送到云中．或者在分析系统后只对一小部分个人信息进行必要的收集和采集， (2) 为防止未授权的访问、复制和使用或者修改个人信息，采用安全措施来保护云中的个人信息 (3) 将用户控制最大限度地实现。在云计算环境中．很难实现让用户完全控制个人信息。可以通过两方面来加强对个人信息的控制。①允许用户控制最重要的个人信息 ② 委托信任的第三方来管理， (4) 允许用户选择个人信息的使用，也就是加入、退出机制； (5) 明确并限制数据使用的目的。身份明确的人才能对个人信息进行使用和处理； (6) 反馈机制。就是设计人还有界面清楚地表明在云服务中采取的安全措施，并通过它给用户提供安全提示。 对于云计算服务提供商 (1) 建立云计算系统的纵深安全防御机制，提高云计算系统的安全性、健壮性，保障服务提供连续性和稳定性。 (2) 保护用户信息的可用性、隐私性和完整性 (3) 身份认证与安全接人控制 (4) 加强云计算数据中心的安全管理，完善安全审计机制 对于云计算用户 (1) 用户在向私有云迁移时，需要采用成熟的技术方案，解决私有云的系统建设及运营管理安全工作，同时，应做好系统容灾、数据备份以及业务回退机制，以提高应对各类突发安全事件的处理能力。 (2) 用户在向公共云迁移时，应尽量选择安全可信度高、信誉好的大型云服务提供商，确定哪些业务可以使用云计算服务，有选择性地向云计算服务迁移．继续做好数据迁移后的安全管理和监控，详细了解协议内容，确保了解 SLA 服务协议、服务提供商的隐私协议等，明确云服务提供商存储用户数据的地点．在可能的情况下，控制数据的存放地点，以应对不同地区、国家的法律差异而可能引起的法律纠纷。 对于政府相关部门 应通过制定、完善相应的法律法规，对云计算服务提供商、云计算服务进行规范、监督、审计。保障云计算应用服务及信息安全。 九 云计算的相关研究（云计算研究现状综述（ 1 ）） (1) 性能优化 研究执行过程中各因素的影响，预测和优化云计算的性能 (2) 测试 测试云计算底层服务的运行错误，并利用云计算服务资源对其他软件进行测试 （3） 仿真 对云计算执行过程的仿真，模拟 （4） 网络和安全 云计算服务的安全研究 （5） 技术应用 云计算和其他技术的结合 （6） 成本 云计算服务资源使用计费，度量。 对于云计算服务的讨论，人们提的最多的并不是技术上的难度，而是人文的、社会的、经济的、法律的问题。我们需要解决的关键问题也是云计算服务在经济、法律等方面出现的难题。

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2011云计算会议的报告整理

LuDoor 2011-11-11 15:41

2011云计算会议的报告整理 赵雅琴 在 9.6-9.8 首届中国云计算技术与应用大会上，中国电子学会云计算专家委员，解放军理工大学教授刘鹏，表示，云计算未来将会呈现出三大趋势，第一是云平台会不断互联，成为一个整体，全世界不会只有一个云平台，有些大公司会有自己独立的平台，小公司会形成一个整体，小公司只有连在一起才有竞争力，第二个趋势是三年之内应用软件大部分会基于云计算平台；第三点是国内企业将成为全球云计算领导者，比如华为、中兴等，这些企业都对云计算非常重视，在未来会成为全球云计算的领导者。 应该说这个趋势反映了现在的发展情况，各个企业确实越来越重视云计算，比如在 10 月 31 日 -11 月 1 日，华为云计算大会上，已经将云计算提升到公司战略高度。华为成立了董事会直接投资的 IT 产品线，云计算投入达到 6000 人，占到华为研发人员的 10% 。而且华为也表示希望和合作伙伴一起共同打造共赢的产业链，目前华为已经与包括 Intel 、 IBM 、 Accenture 、 Citrix 、 CA 等三百多家企业结成合作伙伴。 作为第一代中文电子邮件系统的主要开发者，网易联营公司盈世在 2011 推动云计算服务创新发展大会暨政府及大中型企业云计算服务平台建设研讨会 上也表示，作为互联网基础设施的电子邮件将扮演云计算先锋的角色，企业邮箱产业也将向云端转移。 盈世最近推出了 iCoremail 邮件系统云计算平台，这是一项针对大中型企业设计的邮件系统云服务产品。 目前，云计算领域研究的一个热点就是虚拟化技术。 10 月 20 日 举行的 2011 中国云计算产业发展高层峰会 上， 亿联国科数据科技有限公司董事长陈小通分析指出，虚拟化与大规模数据处理是云计算的核心技术。首先，虚拟化技术从形式上满足了云计算的服务模式，即所有的服务都以虚拟化的方式提供；其次，大规模数据处理技术从根本上解决云计算的核心问题，是能力和质量的根本保障。 全球最大的虚拟化厂商 VMware 公司在其 vForum2011 大会指出，在云计算大行其道背景之下，被认为是云计算中最关键、最核心的技术原动力 —— 虚拟化技术陡然变得炙手可热。 因为云计算要求所有的资源能够被统一管理，但是各种硬件设备间的差异使它们之间的兼容性很差，这成为统一的资源管理的障碍。虚拟化自然而然成了云计算大道的开路先锋。 另外，安全性问题也讨论的比较多。 刘鹏教授在中国云计算技术与应用大会和 10 月 15 日召开的全球互动娱乐专家讲坛云计算分论坛上都表示，数据放在个人可上网的计算机里面，绝对没有放到云计算平台上面更安全。因为云平台的管理能力远超过个人能力。而能上网的机器里面有木马、黑客、可感染病毒的概率非常大。所以云安全实际上是一个习惯性的问题。不过他也指出，可能存在的安全问题在于云平台运营商会泄露用户数据，这一点，复旦大学助理教授陈海波在 2011 年 RSA 大会信息安全国际论坛上的讲话也提到了，他指出， 由于在云计算时代，数据不再存放于用户自己手中，而存放在云中，所以数据由云的提供商来保障安全。恰恰因为这个原因，用户对于云提供商的安全性提出质疑无可厚非。陈海波认为，云提供商的员工在这其中扮演着危险的角色，可能对用户的的数据造成威胁。 在 10 月 20 日的 2011 中国云计算产业发展高层峰会上也提到了安全问题，并指出 云安全这个问题解决得好坏，可能对云技术和云环境的建立，以及云的应用的推广是一个非常关键的问题。所以我们认为这方面也是需要认真来抓的。 此外，很多企业单位也提出了一些解决安全问题的措施或推出了具体的产品。 趋势科技 —— 网络安全 软件 及服务领域的全球领导者，在 VMware 公司的 vForum2011 大会上 介绍了云计算和虚拟化基础设施如何确保安全稳定，并介绍了趋势科技的无代理安全解决方案。传统的解决方案，需要客户在每一个主机，每一个虚拟机上，部署一套软件，一个安全防护程序，才可以为系统提供防护，趋势科技的解决方案不需要客户做这个事情。客户只需要在一台服务器上安装一次，这个软件就可以为服务器上所有的虚拟机提供安全防护。如果客户只有一台虚拟机，安装一次，如果客户有十台，还是安装一次，就算客户有五十台，也是只需要装一次。通过无代理监控，让安全方面的工作更简化。此外，传统的解决方案，需要客户在每一个主机上，每一个系统上，部署一套安全软件。趋势科技的解决方案，可以让客户的裸机，未安装任何安全产品的虚拟机，得到同样的保护。所以，客户可以更安心，更轻松的迁移， Vmotion 自己的系统和应用。最后，趋势科技的解决方案，通过无代理架构，可以让客户达到更高的虚拟机密度，降低安全对于虚拟机和服务器的负面影响。传统虚拟软件在资源处理方面的缺陷和不足在于当多台虚拟机同时进行安全工作的时候，这个服务机整体的性能就会下降 , 这个问题的解决方案，也是趋势科技的无代理安全解决方案。提升服务器的整体虚拟机密度，并排除安全对虚拟环境造成的影响。 另外 11 月 2-3 日举行的 2011 年 RSA 大会信息安全国际论坛。在会上，复旦大学助理教授陈海波 介绍了 CloudVisor ，一个提供给云计算可信、安全的监控系统。它通过底层的机制来提供安全策略，从而保证云的安全性。 具体来说， CloudVisor 在传统的系统下面增加了一层安全管理层，这个虚拟监控器首先可以将用户与虚拟机之间的隔离性以及虚拟机与云操作员之间进行隔离，其次将云的操作员所能接触到的数据全部加密，使得员工所能接触到的数据均为密文。 再一个热点就是云计算的标准问题。 在 10 月 20 日的 2011 中国云计算产业发展高层峰会上， 专家、企业家们紧紧围绕云计算的 “ 标准和应用 ” 等热点问题进行深入解读。 中国软件行业协会顾问委员会主任、全国新技术标准化委员会主任委员杨天行 在会上指出， 标准问题是一个很重要的问题，他说，如果我们在标准方面做得好。那么信息资源的互通、互用就能够得到比较好的解决，当然在云计算的发展过程当中，大家都知道有各种各样的做法，有的注重与基础设施的建立，有的致力于建立云的服务平台，有的已经开始实施关于软件服务的商业模式，不管是哪一种做法，真正的要把信息资源有效调动起来，标准还是需要认真考虑的一个问题。他表示当前不管是科研单位或者企业，大家都很重视这个问题，已经对制定标准的工作在沟通和交流。并建议政府主管部门在这方面能够加强有关的指导。 世纪互联云快线的刘黎明做的“ 关于 云计算安全和标准及发展问题与建议” 的一个报告对云计算的标准问题也给出了一些看法。 在该报告中指出了云计算 可能产生标准的方向： 1， 跨云的联合安全 2， 云之间的元数据和数据交换 3， 不同云平台之间迁移应用 4， 描 述 资源能力和需求 5 ， 云应用程序和服务的监控、审计、计费、报告、通知的标准化输出 6 ， 与云资源交互的通用形式（ api ，协议） 7 ， 独立于单个云的策略和控制的表示 8 ， 开发、部署、管理可移植的云应用和服务的工具 9 ， 创建跨多个云的应用的开发包 10 ， 机器可识别的服务水平协议 并讨论了 中国云计算产业面临的特殊环境： 1 ， 不同运营商之间的网络连接速度较慢 2 ， 不同城市的带宽价格相差较大 3 ， 人力成本相对较低 4 ， 政府、事业单位、国有企业、国家控股企业没有严格的预算限制 5 ， 国有性质单位缺乏提高资金使用效率的动力和理念 6 ， 互联网创新、行为、内容受到越来越严格的管制 7 ， 其他领域的垄断性企业不受限制地试图垄断互联网和云计算 最后还 给出政府和监管部门的建议： 1 ， 建议严格审查各地兴建的云计算中心和各科研事业单位上报的云计算科研项目。 2 ， 建议警惕以 “ 中国云 ”“ 国产云 ” 之名携民族自强自立之托词行垄断、骗取资金之实。 3 ， 建议政府： 1 完善法制和信用建设。只有在法制健全、信用有效的环境中，云计算才能蓬勃发展。 2 继续改善投资和创新环境。提供对创新的鼓励和宽容、良好的投资创业环境、好的人才政策，引导风险投资渠道的简历，倡导正常的投资理念，为云计算领域的创新和发展提供合适的土壤。 3 政策资金上的倾斜。比如成立云计算创新基金扶植中小创新企业，以及更合理使用自然科学基金，做好产学研转化和合作的支持。 4 政府作为一个 IT 基础设施和服务的消费者，从消费者的角度推动云计算产业的发展。建立政府内部云计算服务，适度采用公共云服务。 4 虽然 . 网络备案制度有所改进，但也许可以做得更云计算化。 5. 三网或四网融合过程中考虑 IT 和云计算产业的整体和长期发展。 陆泉： 关于《2011云计算会议的报告整理》，可以将前2届云计算大会的资料联系起来分析，对行业概况和趋势会看的更清楚。 关于虚拟化技术，注意（1）针对统一资源管理的需求但现实软硬件系统却异质异构的问题，（2）其本质是用虚拟技术将异质异构的资源描述和使用进行标准化，类似如虚拟设备和java虚拟机技术。请注意比较分析虚拟和标准方面的资料。 关于安全问题，除了总结技术上的安全漏洞及相应解决方案，还要注意技术不是万能的，安全是一个综合性问题，需要综合性的解决方案。 目前资料是关于云计算行业的，注意还要收集用户需求方面的资料与云计算行业方面的资料进行比较分析，抽取共性问题。 将参考文献原文及出处附上，主要数据、观点及论断应该标引出处。另外，需要考虑对你的研究有何借鉴启发。 对主要资料中涉及的问题要进行分类归纳和整理，不能大段大段的引用。

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当初创企业爱上云计算

zlhua 2011-11-6 12:03

以下内容根据 http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=spaceuid=485202do=blogid=370082 改编,内容的准确性还在正待考证中... 2012年采用云计算,你可能马上被算计!Forrestor分析师向全美自嘘为新锐管理者中小企业家发出警告 案例1:飞来的帐单 slideshare(幻灯片分享)是一家可供用户在线上传(Upload),分享(Share)PPT演示文档(Prerentation documents)资料的网站...创始人Jonathan Boutelle(乔纳森 巴特尔) 公司网址: www.slideshare.net 2010年的一天(考证中...),Boutelle的Slideshare网站刚经历了一场大的大事故,经过9个同事2天1夜的加班,问题终于被解决了...但两天后,Boutelle却收到了一张来自amazonwebservice(亚马逊公司网络服务公司)的价值5000美金的催款单...Boutelle觉得有些莫名其妙,因为,之前,他刚向该公司交清了服务费用...看到这张无故飞来的帐单,Boutelle刚刚积淀的好心情又被瞬间荡然无存.... 当意识到郁闷、愤怒是没有任何意义时，Boutelle冷静下来，开始寻找帐单产生的愿意，才发现原来，在线管理服务器的方式有利也有弊，利在名，弊在暗，初装企业可能防不胜防！ 对于初创企业而言，拥有云计算就意味着拥有只需在线轻轻点击一下鼠标就可以打开和关闭上千台服务器的能力。能够拥有如此强大的服务器管理能力的确让人惬意，但是正如管理学原理所揭示的那样，能力越强，责任越大！原来，在解决上次网站事故期间，工作人员忘记停止Hadoop的分析任务，Hadoop是云计算领域的一种工具，它可以让用户在云计算平台上随意扩张、减少所控制的服务器的数量。此外，用户还可以通过Hadoop开发分布式程序，建立成百上千台虚拟服务器集群。正是看种了Hadoop这一特点，Slideshare公司为此还专门成立了一个团队来快速开发基于Hadoop的程序，用来分析公司用户的数据。虽然需要为此租用一大堆服务器，但Boutelle觉得很值，因为只需一天的时间，公司就可以处理完以前需要很多天才能处理完的用户数据，但后来，情况却渐渐发生了变化，特别是3天前发生的那场事故，让Boutelle意识到公司需要增加单位时间的计算处理能力，于是，他做了一个大胆的决定，将原有租赁服务器的数量进行扩张，从20台增加到75台。在整个扩张过程中，Slideshare公司没有得到云计算服务提供商给出的任何增加服务费用的提示信息...直到整个扩张过程完成后并开始运行...的确，当时，amazon的确没有为云计算用户提供任何帐单跟踪提示功能，所以，只有靠云计算用户自主来观察，自己的扩张行为是否增加了服务费用。 5000美金的飞来帐单时间刚过不久，更让Boutelle郁闷的事情又接踵而至，公司在云存储（AMAZONS3）方面的开支陡然增加！经过再次细心调查发现，原来，Amazon的云存储功能模块，amazons3其实就相当于一个公用大型的文件系统，不会干预用户的数据存储方式，文件的删除和保留都是用户的自主行为，系统不会提醒该文件是否有保留价值，它只会机械地收取存储租金。 当然，还有一些问题是目前云计算无法回避的，比如发生停机事件，比如，AMAZON的EC2和S3就曾发生过停机三小时的事件。。。在这三小时会给多少使用该公司服务的企业带来多少损失，这是无法估量的。。。。 关注云计算，让它可以更好地为我们服务，期待中。。。

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[转载]数字“云”能否化作文化春雨

WHUSIM2010PHD 2011-11-2 13:06

数字“云”能否化作文化春雨 本报记者 乔申颖 刚刚闭幕的2011年中国图书馆年会暨中国图书馆学会年会上，“数字化”和“云计算”是两大热门话题。与以往就概念谈概念不同，一批IT业专家和知名企业的加盟，使理论与实践结合的路径浮出水面。 “数字化”对公共文化服务体系来说，已经成为生存需要。随着公众获取信息的渠道越来越多，如果传统公共文化服务不进行“数字化”改造，很可能就会被边缘化。同时，“数字化”便于信息传播、接受和加工的特性，还可以帮助公共文化服务体系扩大覆盖面和提高文化资源利用率。因此，我国早在新世纪初，就开始了公共文化服务的数字化建设。 2001年，经国务院批准，在国家图书馆实施国家数字图书馆工程。2002年起，由文化部、财政部共同组织实施全国文化信息资源共享工程。 几年来，我国公共文化服务数字化建设取得了举世瞩目的成效。国家数字图书馆服务网络初步形成，全国文化信息资源共享工程也已建成了59.7万个村基层服务点，累计为9.6亿人次提供了服务。“十二五”开局之年，文化部和财政部启动了“数字图书馆推广工程”，把数字图书馆向地方各级图书馆延伸。 在数字化进程中，一些新出现的问题也开始困扰文化工作者。例如，基层缺少信息技术人才，难以应对电子阅览室等使用过程中遇到的各种问题；各地在数字化过程中采用的设备、软件规格不同，造成与其他地区信息交流的障碍等。如果这些问题不解决，“数字化”的好处就无法真正体现。 “云计算”的概念就是这时候进入了文化建设者的视野。云计算的核心思想，是将大量用网络连接的资源统一管理和调度，构成一个资源池向用户提供个性化服务，提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源可以经由网络无限扩展，可以随时获取，按使用付费；同时也可以通过统一平台进行管理和维护。这不仅能解决当前公共文化服务数字化建设遇到的技术性问题，从长远来说也符合数字时代的发展趋势。文化部门敏锐地意识到了数字化发展的新动向，这也是此次年会邀请IT企业参加的主要原因。文化部社会文化司司长于群表示，本次年会想了很多办法，目的就是要把相关领域的专家和企业家“拉”进来，让他们为文化建设提供智力、技术和产业等各方面的支持，实现文化事业与文化产业相互结合、携手共赢。 相当一部分IT企业也是有备而来。浪潮集团高级副总裁袁谊生在接受记者采访时信心满满，“思路已经清晰，目前遇到的问题慢慢都会解决。”自2005年起，浪潮就参与了多个省的公共文化服务数字化建设，到2010年已有超过1万台服务器应用于30个省份。在袁谊生看来，“对文化来看有很多新的东西，其实就是从其他行业向这边的一个大规模的复制，只是内容上有所不同，需要熟悉一下。” 作为一个庞大的运作体系，数字“云”要想在公共文化领域发挥作用，需要各个环节的配合。此次年会在广泛开展“数字化”和“云计算”学术讨论的同时，还组织了以IT企业为主的现场展览，使各个环节的技术进展以及与文化建设结合的可能一览无余。 在整个系统涉及的不同专业领域内，已经都有了先行者。北京捷成世纪科技股份有限公司产品规划部经理冯津介绍说，公司自主研发了一系列适用于图书馆、文化教育、档案管理等行业的图音视文献数字化系统，目前产品已经服务于国家图书馆、北京档案馆等。 中科院计算技术研究所网络技术研究中心博士蒋海对记者说，公共文化服务数字化建设是个大工程，随着覆盖面的扩大，遇到新问题十分正常，重要的是不同的机构和企业各自找到自己的位置，发挥应有的作用。 如果说令人振奋的“云”计划还有什么障碍的话，那就是基本环境的建设。资源共享建立在网络资源整合的基础上，随需取用意味着不同的参与者需要合理的利益分成。“在数字资源长期保存等关键领域还缺乏普遍接受和广泛应用的标准，导致部分已建数字资源无法利用，甚至永久消失。各系统的标准规范体系之间还存在分歧，难以实现统一互用，影响了各资源系统之间的统一检索和跨库操作。”国家图书馆馆长周和平说，应当加快完善规范标准体系，加强协作机制建设，“形成无处不在的数字图书馆之云”，满足用户随时随地、方便快捷地获取数字图书馆服务的需求，使数字图书馆服务的双向性优势和特长得到充分发挥。 不少IT企业负责人也表示，在其他行业信息化过程中，都曾出现过先建设再统一的情况，造成了大量的资源浪费，公共文化服务应当从现在开始着手顶层设计，争取文化领域的数字化建设能够一步到位。 来源： http://paper.ce.cn/jjrb/html/2011-11/01/content_175941.htm

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畅想一下云软件可以是怎样的

热度 4 Babituo 2011-11-1 17:09

千万不要以为云计算只是一个商业炒作的概念。当然是有商业炒作的成分。 如果要真的从实际需求的角度来说说未来云计算可能给我们带来的改变的话，真的是有点让人热血沸腾的。 下面是凭我目前对云计算的理解给出的一些天马行空的想象。我认为这些想象应该会在下一个10年成为现实。 1.现在的“资产云”会为接下来的“逻辑云”奠定扎实基础。 2.某些行业，如教育、能源、交通、商品流通等的主要企事业单位会有本行业的行业云，行业的供应链在云中真正得到整合。 3.行业云实际是一个超级的应用软件，是同行企事业单位一起共同一边开发，一边使用，一边升级的一个软件。 4.应用软件不再需要“编写”，连“自动地编写”都不再需要，应为，到时的应用软件压根就不是预先定义的，而是“随用随连，用完解散”的——我们现在在现实中的团队协作的行为模式，将成为未来软件的工作模式。 5.信息不再是“矿产”，而是“风景”，所以，“软件”将不再是工具、设备，需要下载、安装、启动，软件将会是旋转木马，你跳上去就用了，跳下来就不用了。你随时可以跳上去，也可以随时跳下来。 6.未来只有程序科学家，不会再需要做重复性的coding工作的大群人——我们现在叫程序员的职业将消失。 7.每个人会逐渐更像是一个人身上的每个细胞，你死了，云软件还活着，你的基因、精神和灵魂可以继续在云软件中游荡。 8.云软件不会死，除非地球人蠢到用核弹去炸掉它。 接下来的问题仅仅是：如何做出这样的软件来。

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普适计算的概念包含了云计算?

junqing 2011-10-13 19:10

看到一篇文章谈到普适计算与云计算的区别,该文认为云计算是一个可商业实现的平台,它是包含于普适计算当中?换句话说,普适计算的概念更为广泛. 恩,本人较认同该观点,但我认为普适计算是提出了一种新的计算模式,目的还是更广泛地资源融合,以及相关技术融合;当然也产生了很多挑战.例如,普适环境下的容错方面与传统的容错是不一样的;普适系统如何快速构建,如何高效维护软件等等.

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[转载]"云计算"简介

jiandanjinxin 2011-9-22 14:14

云计算”(Cloud Computing)是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。 云计算的说法正在广为流行，Gartner高级分析师Ben Pring评价道：“它正在成为一个大众化的词语。”但是，问题是似乎每个人对于云计算的理解各不相同。作为一个对互联网的比喻，“云”是很容易理解 的。但是一旦同“计算”联系起来，它的意义就扩展了，而且开始变得模糊起来。有些分析师和公司把云计算仅仅定义为计算的升级版——基本上就是互联网上提供的众多虚拟服务器。另外一些人把云计算定义的更加宽泛，他们认为用户在防火墙保护之外消费的任何事物都处于“云”之中。 云计算被人们关注是在人们考虑IT业到底需要什么之后，人们需要找到一种办法能够在不增加新的投资，新的人力和新的软件的情况下增加互联网的能力和容量。而云计算正好提供了这种可能。 现今云计算正处于一个起步的阶段，大大小小的公司提供着各式各样的云计算服务，从软件应用到网络存储再到邮件过滤。这些公司一部分是基础设备提供商，另一部分是像Salesforce.com之类的SAAS（软件即服务）提供商。现今主要实现的是基于互联网的个人服务，但是云计算的聚合和整合正在产生。 InfoWorld网站同数十家公司、分析家和IT用户讨论出了云计算的几大形式： 1.SAAS（软件即服务） 这种类型的云计算通过把程序传给成千上万的用户。在用户眼中看来，这样会省去在服务器和软件授权上的开支；从供应商角度来看，这样只需要维持一个程序就够了，这样能够减少成本。Salesforce.com是迄今为止这类服务最为出名的公司。SAAS在人力资源管理程序和ERP中比较常用。 Google Apps和Zoho Office也是类似的服务浏览器 2.实用计算（Utility Computing） 这个主意很早就有了，但是知道最近才在Amazon.com、Sun、IBM和其它提供存储服务和虚拟服务器的公司中新生。这种云计算是为IT行业创造虚拟的数据中心使得其能够把内存、I/O设备、存储和计算能力集中起来成为一个虚拟的资源池来为整个网络提供服务。 3.网络服务 同SAAS关系密切，网络服务提供者们能够提供API让开发者能够开发更多基于互联网的应用，而不是提供单机程序。 4.平台即服务 另一种SAAS，这种形式的云计算把开发环境作为一种服务来提供。你可以使用中间商的设备来开发自己的程序并通过互联网和其服务器传到用户手中。 5.MSP（管理服务提供商） 最古老的云计算运用之一。这种应用更多的是面向IT行业而不是终端用户，常用于邮件病毒扫描、程序监控等等。 6.商业服务平台 SAAS和MSP的混合应用，该类云计算为用户和提供商之间的互动提供了一个平台。比如用户个人开支管理系统，能够根据用户的设置来管理其开支并协调其订购的各种服务。 7.互联网整合 将互联网上提供类似服务的公司整合起来，以便用户能够更方便的比较和选择自己的服务供应商。 云计算的实际应用： 各种在线办公套件，从Google Docs到Zoho 商业应用的例子包括Salesforce.com（销售力量自动化）和Intuit公司的QuickBooks Online Edition软件 外挂式即插即用Web服务提供商StrikeIron所提供的Web服务的核实和清理数据的网络服务 Amazon的Elastic Compute Cloud（EC2）就是HaaS(硬件即服务)的一个例子；Sun网格计算和IBM的深度计算随需应变中心（Deep Computing Capacity on Demand Centers）也是HaaS的一个应用 云计算的发展： 2006年，亚马逊推出弹性计算云服务； 2006年，Sun公司推出基于云计算理论的“黑盒子”计划； 2007年，Sun Blackbox在云计算中发挥重大作用； 3月，戴尔推出基于云计算的数据中心解决方案； 10月，Google和IBM达成协议为美国6所大学出资; 11月，雅虎与大学展开合作，推出相应的计划； 11月，IBM推出蓝云计划，为客户提供即可使用的云计算； 11月，微软CEO鲍尔默第一次在中国提到了云基础结构； 2008年春季，IBM将会提供适用于“云计算”的服务器电脑； 3月17日，谷歌CEO施密特宣布与中国大学开展“云计算学术合作计划”； 3月18日，IBM大中华区董事长周伟焜为中国媒体宣讲“云计算”；

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周涛

jiangdm 2011-9-14 14:25

Contents 1 周涛 个性化推荐的十大挑战 推荐引擎：信息暗海的领航员 Tag-Aware Recommender Systems: A State-of-the-Art Survey 1 周涛 个性化推荐的十大挑战 周涛 CCF通讯 第 8 卷 第 7 期 2012 年 7 月 关键词：个性化推荐　挑站 应用的算法和技术： 推荐项亮和陈义合著的《推荐系统实践》 挑战一：数据稀疏性问题 挑战二：冷启动问题 标签系统（tagging systems） 挑战三：大数据处理与增量计算问题 （latent dirichlet allocation, LDA）算法 挑战四：多样性与精确性的两难困境 挑战五：推荐系统的脆弱性问题 挑战六：用户行为模式的挖掘和利用 挑战七：推荐系统效果评估 图5总结了文献中曾经出现过的几乎所有的推荐系统指标 挑战八：用户界面与用户体验 挑战九：多维数据的交叉利用 网络与网络之间的相互作用 挑战十：社会推荐 个性化推荐的十大挑战.pdf 推荐引擎：信息暗海的领航员 Terry Lau　张韶峰　周　涛 CCF通讯 第 8 卷 第 6 期 2012 年 6 月 关键词：推荐引擎　电子商务　海量数据 1 引言 推荐引擎 - 信息过载 2 系统架构 如图1所示，百分点推荐引擎分为存储层、业务层、算法层和管理层四大功能组件 推荐引擎 信息暗海的领航员.pdf Tag-Aware Recommender Systems: A State-of-the-Art Survey Zi-Ke Zhang(张子柯), Tao Zhou (周涛), and Yi-Cheng Zhang JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY 26(5): 767{777 Sept. 2011. Abstract In the past decade, Social Tagging Systems have attracted increasing attention from both physical and computer science communities. Besides the underlying structure and dynamics of tagging systems, many efforts have been addressed to unify tagging information to reveal user behaviors and preferences, extract the latent semantic relations among items, make recommendations, and so on. Specifically, this article summarizes recent progress about tag-aware recommender systems, emphasizing on the contributions from three mainstream perspectives and approaches: network-based methods, tensor-based methods, and the topic-based methods. Finally, we outline some other tag-related studies and future challenges of tag-aware recommendation algorithms. Keywords social tagging systems, tag-aware recommendation, network-based/tensor-based/topic-based methods 1 Introduction an information overload: an urgent problem: how to automatically find out the relevant items for us? personalization = recommender system collaborative filtering (CF) obstacles confronted by CF: the sparsity of data reason: (i) the huge number of items are far beyond users' ability to evaluate even a small fraction of them; (ii) users do not incentively wish to rate the purchased/viewed items Q: User profiles vs. personal privacy. A: Attribute-aware method content-based algorithms vs. its limitation: the items contain rich content information that can be automatically extracted out network theory = complex networks. = folksonomy = social tags user-defined tags 2 Overview of Tag-Based Recommender Systems the influence of social tag on recommendation algorithms. -- FolkRank some open issues in tagging systems: (i) singularity vs. plurality: (ii) polysemy vs. synonymy: (iii) different online tagging systems allow users to give different formats of the tags Solutions: -- Firstly, clustering-based methods are proposed to alleviate the word reduction problem. -- Secondly, semantic methods are discussed to use ontology-based algorithms to organize the tags and reveal the semantic relations among them -- Thirdly, dimension reduction and topic-based methods are put forward to discover the latent topics, and graph-based methods are proposed to solve the sparsity problem in large-scale datasets. the orgnization of this paper: -- firstly give the evaluation metrics measured in this survey. -- Secondly we summarize some of the most recent and prominent tag-aware recommendation algorithms, showing and discussing how they make use of the aforementioned representations to address some unresolved issues in recommender systems. three kinds of recommendations in social tagging systems: (i) predicting friends to users; (ii) recommending items to users; (iii) pushing interesting topics (tags) to users. the most challenges in RS: filter irrelevant items for individuals the purpose of this paper: mainly discuss the second case, 3 Tag-Aware Recommendation Models a social tagging network consists of three different kinds of communities: users, items and tags, personomy: an entry set of personalized folksonomy, a full folksonomy can be considered in two ways to be: (i) three sets described by an adjacent matrix (ii) a ternary or hypergraph-based structure: 3.1 Evaluation Metrics each dataset,E: -- the training set -- the testing set 3.1.1 Metrics of Accuracy 1) Ranking Score (RS) 2) The Area under the ROC Curve 3) Recall recall: 3.1.2 Metrics of Diversity 1) Inter Diversity (InterD): measures the differences of different users' recommendation lists, 2) Inner Diversity (InnerD): measures the differences of items within a user's recommendation list 3.2 Network-Based Models mathematical modeling: tag-based network can be viewed as a tripartite graph which consists of three integrated bipartite graphs or a hypergraph. two underlying network-based methods: probability spreading (ProbS) and heat spreading (HeatS) ProbS: -- random walk (RW) in computer science -- mass diffusion (MD) in physics. HeatS: Table 1 shows the corresponding AUC results for three datasets: 3.3 Tensor-Based Models the tensor factorization (TF)-based method a ternary relation Fig.3 shows the illustration of the above two definitions. Y can be represented: The tensor factorization is based on singular value decomposition (SVD): 3.4 Topic-Based Models the core challenge of recommender systems: to estimate the likelihood between users and items. -- latent semantic analysis (LSA) -- the probability latent semantic analysis (PLSA) -- latent dirichlet allocation (LDA) 4 Conclusion and Outlook three aspects: (i) network-based methods; (ii) tensor-based methods; (iii) topic-based methods. 2011JCST-Tag_aware_recommender_systems.pdf

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[转载]让用宽带像用水电一样便捷

dongzg101 2011-9-6 00:02

让用宽带像用水电一样便捷 　　 南国早报 网-南国早报 南宁 讯 （记者唐湘屏）8月31日，中国电信正式对外发布天翼云计算战略、品牌及解决方案，并计划于明年正式推出云主机、云存储等系列天翼云计算产品。同时，还宣布设立中国电信股份有限公司 广西 国际信息交换云计算中心。这一串挺抽象的词语其实与老百姓有密切关系——在不久的将来，用户有望像用水电一样，方便地使用网络资源。　　据介绍，云计算是一种基于互联网的计算方式，整个运行方式类似于电网。通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。在未来5年间，中国电信将设立包括广西国际信息交换云计算中心在内的多个交换中心、覆盖全国的云计算数据中心，提供数百万台高性能虚拟主机的能力。 '~yxu$aK 　　 　　届时，依托覆盖全国的大容量高速互联网、传输网和光纤宽带网络，中国电信将实现云数据中心之间的高速互联和用户的高速便捷接入，让云计算成为水、电一样的社会公共资源，即插即用。 YO.ddy*59 　　　　而云存储则可以实现商务数据自动备份、家庭数据同步共享、 手机 即拍即传、多屏接入互动等功能，为家庭、 学生 、商务人士、中小企业带来安全、方便、高速、大容量的云存储应用体验。只要有网络的地方就可以通过PC、手机或者各类平板 电脑 随时访问用户的数据。

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云计算的中国策略——访著名计算机专家李国杰院士

热度 2 hitech 2011-7-22 11:25

本刊记者 张琨 本刊记 者： 云计 算 是 目 前 最 热门 的 技 术 之 一 ， 世 界 I T 巨 头 们 踊 跃 参 与 其 中 ， 纷 纷 宣 布 了 各 具 特 色 的 云 计 算 计 划 ， 我们 国 家 将 怎 样 迎 接 这 个 信 息 产 业 发 展 的 新 浪 潮 ？ 李国 杰 ： 有人 将 P C 机 、互联 网 、 云计算作为信息技术发展的三个阶 段 。 我不太赞成这种提法 ， 因为就技术而言 ， 云计算并没有革命性的突 破 。在信息 技 术领 域 ，革命性的技术很 多 ，比如以 前 相机是用胶卷来存储照 片 ，现在使用 数 码技 术 ； 以前我们把磁带放到录音机 里 听音 乐 ，现在则 用 C D 机、 M P 3 ，这 些 技术都是革命性 的 ，会把以前的产品 淘 汰 。但云技术不是这 样 ，它并没有淘 汰 P C 机 ，也没有淘汰网 络 ，它不是像 数 码相机淘汰胶卷相 机 、数码音乐淘汰 卡 带音乐那样的技 术 ，而是基于互联网 产 生的一种优化技 术 ，目前云计算更多 地 表现为一种商业模式的改变 。 从技术上来 看 ，云计算确实也 带 来一些新变 化 ，这种变化主要体现 在 虚拟化 上 。好比一个宾 馆 ，原来一 个 单位占用一栋 楼 ，楼内有全套设 施 ， 再派人看守这栋 楼 ； 另一个单位占 用 另一个 楼 ，所需的各种功能又如法 炮 制一 遍 ，也派人来看守 着 ，这样就 存 在效率上的浪 费 。现在则采用分区 的 模 式 ，把这个宾馆分成住宿 区 、餐 厅 、 娱乐 区 、健身区等共享的空 间 ，这 些 区域都是独立的空 间 ，可供宾馆里 所 有人使 用 ，每个人都可以去自己喜 欢 的区 域 ，使用时只要按需租用几个 房 间 ，用完就 退 ，而不是包一栋 楼 。 这 样就能优化资源配 置 ，更有效 率 。 所 谓更有效是指成本更 低 、更节电 等 。 云计算的核心 — —虚拟计算就是这 样 ， 可以通过统一调 度 ，把你不用的资 源 提供给别人使 用 。这种技术的关键 就 是集中闲置资 源 。以 前 ，一个服务 器可 能 只 被 使 用 了 20 % 的 功 能 ， 另 外 80 % 都在闲 置 ，那么云计算就可以 把 这 80 % 利用起 来 ，云计算技术的优 势 就体现在这 里 。但云计算还是一种 改 进型的技术，不是颠覆性的技术 。 从服务端和用户的角度来 看 ， 未 来我们可以享受更加周 到 、更加安 全 、 更加个性化的服 务 ，这和技术的改 进 是分不开 的 。比如说上百度搜 索 ， 现 在是根据关键字上网去 搜 ，而以后 则 可以根据你以往的搜索历史和其他 语 义信息进行分 析 ，给你提供更加个 性 化的搜索结 果 ，更好地满足你的需 求 。 这就要求有一个非常强大的服务器 作 后 台 ，来提供数据挖掘支 持 。而 且 ， 随着参加云计算的用户越来越 多 ， 还 会要求有更大的服务中心 。 我认 为 ，目前信息技术的发展 正 处在一个平台 期 ，经 过 2 0 年左 右 的 时 间 ，可能会有一个突破性的发 展 。 平 台期的技术大多是改进型 的 。云计 算 虽然有很多技术上的变 化 ，可以做 到 更好 、 更快 ， 但它没有替 代 P C 和网络 ， 因而也不是革命性的技术 。 目前参与云计算的公 司 ， 像 I B M 、 安 卓 、微软等都有自己的强 项 ，每 家 企业都按照自己的特长来发展所认 定 的 云 计 算 功 能 。 如 goog l e 是 做 搜 索 的 ，它就更加强调云计算在搜索平 台 上的优 势 。每家企业的技术优势是 什 么 ，它就把云计算描述成什么 样 。 这 样做的结果就 是 ，大家搞不清楚云 技 算到底是个什么技 术 ，像盲人摸象 一 样 ， 只能窥见局部 。 实际上从效果来讲 ， 云计算就是把资源集中在一 起 ，做 更 好的服 务 。没有哪一家可以包打天 下 ， 囊括云计算的一切服务……

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[转载]互操作性而非安全性成云计算发展最大阻碍

libing 2011-7-22 10:26

　　电气电子工程师学会(IEEE)的云计算专家日前表示，云计算的互操作性和数据可迁移性，而非安全性，是企业等组织机构长久采用云计算服务的最大顾虑。同时，IEEE专家还指出，云计算供应商可以通过改进为企业客户提供的工具，使他们在进一步控制自己的数据和应用的同时得到安全保障，从而打消客户的顾虑。 　　云计算的安全问题并不是障碍 　　普渡大学计算机科学教授、信息安全教育研究中心研究室主任、IEEE最高等级会员(Fellow)Elisa Bertino指出，互操作性问题要比客户感受到的数据安全问题更加紧迫。“云计算中的安全与影响用户端网络的安全问题并无二致。各机构并没有在数据迁往云中时遭受更大的安全风险。事实上，他们的数据在云中可能会更安全，因为厂商就是技术专家，他们的商业模式就建立在数据保护的基础之上。” 　　IEEE高级会员Pasik博士建议通过一种创造性的解决方案，以一种类似美国联邦存款保险公司(FDIC)的基于保险的方式来消除各机构对云中数据安全的顾虑。他说：“绝大部分美国人都有银行帐户，因为他们知道自己的钱是安全的。我认为，在私人行业的支持下，可以在未来10年内为云计算用户提供类似保障。” 　　互操作性对云计算采用的挑战性所在 　　据IDC公布的数据显示，预计到2014年，来自公用云计算服务的收入将达到555亿美元，较2009年的160亿美元大幅度攀升。云计算在人们的工作和生活中发挥着重要作用，它支持各种软件即服务(SaaS)的应用，这些应用用来存储医疗记录、关键商业文件以及音乐和电子图书购买、社会化媒体内容等等。 　　但是，缺乏互操作性仍给希望合并云中一系列企业IT系统的机构带来了挑战。目前，许多公用云网络被配置成封闭系统，且不是为相互交互而设计。这些网络之间缺少集成，使得各机构很难在云计算中联合IT系统，阻碍了生产力的提高和成本的节约。 　　IEEE首席信息官Alexander Pasik博士，在20世纪90年代任Gartner分析师时就是云计算技术早期支持者，他认为：“为实现推广云计算所需的规模经济，公共平台应当保证不管用户来自何处都能便捷操作服务和应用，同时使各机构都能更加经济地把IT系统转型为服务导向模式。” 　　原英国电信数据中心全球负责人、IEEE会员Steve O’Donnell认为大多数担忧是关于IT经理的控制能力。他表示：“现在缺少工具，使企业能够以和数据中心中相同的方式管理云中的安全性和可用性。 企业相信自己的数据中心是安全有效的，他们希望能够由自己管理云的安全性和可用性，而不是把它外包给第三方。” 　　随着互操作能力和迁移能力的改进，越来越多的机构将把IT服务和系统迁移到云，市场将达到经济拐点。 　　Pasik指出，一个机构在内部管理企业电子邮件系统每个用户的平均成本大约为500美元。“而运行基于云的企业电子邮件服务，用户平均成本可能在50美元左右。这十倍的经济影响就成为云计算技术强有力的商业案例，并且这将从网络中去掉与大多数机构的核心能力不直接相关的系统。如此一来，为什么还要在内部投入大量资源去支持这些系统呢？” 　　据悉，为解决以上问题，IEEE 2011年云计算国际大会将于2011年7月4日—9日在美国华盛顿特区举办，届时专家们将集中研讨如何开发云计算的行业标准，帮助云服务供应商设计可互操作的平台，实现数据迁移能力。 出处:IT专家网论坛

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[转载]倪光南院士：观念与制度造就“洋货”迷信

sunapple 2011-7-21 22:59

2011年07月21日07:50 来源：人民网-科技频道 手机看新闻 中国工程院院士倪光南 　　针对云计算、数字城市等领域建设问题，人民网近期独家采访中国工程院院士倪光南。倪光南认为：中国某些部门、某些人迷信外国产品主要是观念问题， 但同时也有规章制度上的问题；中国美国商会去年抨击中国政府采购制度采用的是“双重标准”。 　　信息设备采购不应盲目迷信国外企业 　　记者：在一些地方部门所进行的信息化工作中，对国外产品是仰视的态度，据您的了解，在云计算、数字城市建设领域，中国产品能替代国外的产品吗？我们应该以一种什么样的心态看待国内外企业的竞争？ 　　倪光南：中国某些部门、某些人迷信外国产品主要是观念问题， 也 有规章制度上的问题 。实践表明，外国产品和外国系统照样要出问题，这样的例子可以举出很多。 现实情况是，采用外国产品出了问题不需负责，而采用国产产品出了问题就可能负责。 究竟是通过教育还是通过订立规章制度来克服上述倾向，需要有关部门认真研究。 　　现在云计算、数字城市等技术远没有成熟，有关标准也没有完备。实际上，外国跨国公司各家提供的技术、产品或解决方案也都各有千秋，并非十全十美。另一方面，在中国各级政府的支持下，中国许多企业也正在发展这方面的技术、产品、解决方案，构建自主可控的产业链。在新一代信息技术方面，中国企业与外国企业的差距其实并不大，何况，在对本国需求的了解与提供支持服务等方面还可以做得更好。所以云计算、数字城市等建设采用本国的技术、产品与服务既是可行的，也是应当大力提倡的。 　　 记者：对于优先选用国货的提法，有国外观点可能认为，它可能与WTO的原则有所冲突，前段时间相关媒体也有这方面的报道。您觉得国外的这种观点对吗？我们应该如何理解尊重WTO原则与支持国产品牌这之间的关系？国外的实际情况是怎么样的？ 　　 倪光南：人们不一定都了解政府采购和WTO的关系。由于中国还没有签署WTO的“政府采购协议”（GPA），中国政府采购市场并不需要对外开放。这也是对等的。例如美国政府的“救市计划”规定要“买美国货”、“用美国人”，他们也没有向我们开放。去年，中国美国商会发布了《美国企业在华商务环境》白皮书（《白皮书》），其中专门有一章对中国的政府采购加以抨击。这完全不符合WTO原则，也暴露了他们在这个问题上的“双重标准”。实际上，这方面中国做得比美国更开放。在国际金融危机后，美国救市计划要求买美国货，而中国却派出赴美采购团，成百亿美元地买美国货。 　　采购国产货物并不排斥在华外资公司，中国的政府采购对于外商投资企业和中资企业在中国生产的产品一视同仁，平等对待。问题的关键是如何界定国产货物。目前国际上通行的是增值准则，即在在本国生产的、增值达到50%以上的货物。美国国会在1933年通过的《购买美国产品法》就采用这一准则。 　　我国早在2004年制订的《软件政府采购实施办法（试行）》中规定：国产软件是“在中华人民共和国境内最终形成，且在国内的开发成本不低于总开发成本的50%”的软件。由于对软件而言，其主要增值是在开发环节，所以这一开发成本准则和国际上通行的增值准则是一致的。可惜这个办法没有付诸实施，致使2010年的政府软件正版化变成了政府软件进口化。 中国的现实情况是，不是我们违背了WTO原则而是我们违背了《政府采购法》。 　　记者：国外企业在推进信息化工作时，对商业目的进行了带有理论色彩的包装，但同时也听到一种声音，感觉国外一些产品在性价比与服务上，未必像宣传的那样好，以您的专业知识来看，国外所宣传的这些信息化构思，价值到底有多大？一些地方政府与企业热衷选择他们，其结果到底值不值？ 　　倪光南：我们已经说到，新一代信息技术远没有成熟，有关标准也没有完备，国外企业往往是将它们原来的产品略加改进，包装成新一代产品，所以不应当盲目迷信国外企业。 中国有的企业虽然小一些，但技术未必差，希望政府和央企、大型国企能积极选择他们作为合作伙伴，用新一代信息技术改造原有的信息系统，这样，不但可以成倍地节省信息化开支，提高信息化水平与效益，还能做到真正自主可控。 　　中国在信息化领域应减少对外技术依赖度 　　记者：云计算应该是国家未来信息化发展的重要思路之一，在云计算时代，资源会越来越集中，相信安全问题也会越为越让人重视，特别是政府部门、重要的企业等等将在这方面面临更为严峻的挑战，您觉得我们要如何去应对这些挑战？ 　　倪光南：云计算除了具有一般信息系统、网络系统的安全问题外，还有它特殊的问题。在计算资源和数据高度集中的情况下， 如何保证存放在云中心的海量数据的安全，如何保护众多云计算用户的隐私权不被侵犯等等，都是难题。 显然，这些问题不可能立即就有完善的解决方案，而是需要通过实践，不断发展，不断完善，有的问题还需要制订相应的法规予以保障。 　　不过，我们并不能因此就不敢采用云计算了。实际上，即使是现在的信息系统、网络系统，同样面临着一系列安全问题，而且这不仅是技术问题，而且是管理问题，还涉及到政策、法规、战略等深层次的问题。美国政府最近出台了一个“网络空间国际战略”，这说明他们是将网络战、网络安全等放到战略高度来部署、来推进，这种举措很值得其他国家的借鉴。 　　现在看来，对信息安全要求最高的政府部门、重要企业的信息化更应转向云计算。尽管云计算还需要面临一些新挑战，解决一些新问题，但是归根到底，当这些问题最终得到妥善解决后，云计算所带来的资源高度集中与统一管理不但将大大有利于资源的共享，而且也一定会有利于保障信息安全和强化管理。 　　记者：在谈论云计算、数字城市这新兴市场机会时，大家好处说得多，问题说得少，您觉得这两块的正负效应分别是什么？安全问题在其中占据什么样的位置？ 　　倪光南：发展云计算、数字城市是符合当前新一代信息技术潮流的，采用这些新技术来推进信息化可以收到事半功倍的效果。例如，采用云计算能大大提高信息基础设施利用率，节省成本，降低能耗，加快应用部署等等。 　　不过，如果缺乏统筹规划，盲目跟风，也可能造成低水平的重复建设，但这不是这些新技术本身有问题，而是我们的规划和管理的问题。 　　至于安全问题对于任何信息系统来说都是一个带根本性的问题，对云计算当然也不例外。 　　记者：云计算、数字城市在中国，可谓方兴未艾，一些大的跨国企业在中国也进行了很多宣传，像IBM、惠普，戴尔等等，他们同时对中国也寄予了很大的希望。您觉得，国外企业的深层次介入，会不会对中国的信息安全构成影响？ 　　 倪光南：我们应当学习外国的先进技术，但是中国的信息化不应依托外国技术。我们历来主张政府和重要信息系统应主要采用自主可控的国产软硬件与服务，目前中国的现状离这一目标还有很大的差距。大家知道，建设创新型国家的一个重要指标就是减少对外技术依存度，而现在，我国信息化对外技术依存度是相当高的。 　　2010年6月胡锦涛主席在两院院士大会提出，中国要推进“可靠、低成本信息化”，这是中国作为一个有十三亿人口的发展中国家推进信息化的指导方针。过去，由于外国跨国公司在信息领域的垄断，使国产软硬件与服务难以进入市场，当前云计算等新一代信息技术的兴起给了中国本国IT产业一个很好的机会。如果能乘这个机会，使中国信息系统尤其是重要信息系统大量地从采用进口装备转向采用国产装备，那么对增强我国信息安全和降低信息化成本都有重大的意义。 　　记者：在云计算、数字城市发展的这个新的机遇期，中国企业应该如何赢得更大的发展？政府在其中可以扮演什么样的角色？ 　　倪光南：机不可失、时不再来。中国企业要抓住新一代信息技术的机遇争取后来居上。 中国政府是强势政府，拥有雄厚的资源，政府的引导可以起决定作用。这里，最重要的支持是市场支持。政府要强调自主可控，率先采用国产云计算、数字城市的技术、产品、解决方案，那么中国的丰富科技人力资源和巨大的市场资源将会在这新一轮IT革新中，充分发挥作用，现在中国成为信息强国、信息大国的条件是完全具备的。 （

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有了云计算 美国将关闭800个计算机数据中心

热度 1 xupeiyang 2011-7-21 11:34

美国政府计划在未来 4年内关闭40%的计算机数据中心 ，以削减技术支出，实现面向美国国民的数据和服务管理的现代化。 　　一般而言，计算机中心不会雇佣很多人来维护机器，但分析师估计，成千上万的人将失业。美国政府是世界上IT技术的最大买主，每年花费在IT技术上的资金达800亿美元。奥巴马政府今天公布计划细节，将 关闭所有2000个数据中心中的800个。 分析师们表示， 每年将因此节省数十亿美元资金，空置出来大量土地。 　　美国政府CIO威维克・昆德拉(Vivek Kundra)在接受采访时表示，美国政府将转移到云计算上去，这将为美国联邦政府额外节省50亿美元的资金，减少单个政府机构购买软件和硬件的成本。 　　美国政府表示，到今年底将关闭195个数据中心，到2012年底将关闭373个数据中心。关闭数据中心 每年将为美国政府节省超过30亿美元， 而且也很环保。据估计，平均每个数据中心耗费的电力相当于200个家庭的电力消耗。

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新书出版 - 《NewBluePill:深入理解硬件虚拟机》

qizhwei 2011-7-10 04:57

现在云计算很流行，其基础是虚拟机技术的成熟。我们实验室对硬件虚拟化技术研究了很长时间，于淼在深入分析源代码的基础上，撰写了本书，经过多次修改，历时超过2年，终于在清华出版社出版了 。 NewBluePill是国外的虚拟机开源项目，并征得该软件开发人员同意，以此来蓝本撰写了本书，BluePill本身名字也很有意思，就是电影《黑客帝国》里面来虚拟世界和现实世界进行转换的药丸。 目前关于虚拟机的书也有不少，本书的主要想法就是根据源代码来解释虚拟机的原理。没有具体的源代码，很多概念停留于文字解释，是无法搞清楚其内在实际运作。随着国内研究水平的提高，已经不能满足于从国外翻译一些技术材料。国内有赵炯的linxu源代码的书籍，浙大有一本深入理解linux内核的书，写得很好。本书的风格尽量参考这些操作系统内核的写法。 希望抛砖引玉，能够让我们国内对计算机系统的教学和研究更上一个台阶。

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从数据中心到知识中心——优化云计算

geneculture 2011-6-30 04:40

从数据中心到知识中心——优化云计算 邹顺鹏 1,2 ; 邹晓辉 1 北京市海淀区学院路 29 号，中国地质大学（北京） 100083 1 高等教育研究所研究生 2 英语系大学英语任课教师 ; 1 高等教育研究所研究员 本文 旨在 从数据到知识推进云计算。其要点如下：首先，指出当前的云计算，即大规模计算机集群的云计算，实质上是依托数据中心所存储的海量数据而进行的云计算；同时，还进一步指出：那种通过大规模采集海量数据，然后，通过 PageRank 、 MapReduce 乃至 Hadoop 等工具软件，可提高其搜索效率的方式，虽然可行，但是，仍然存在缺陷或不足。从数据到知识，是其进一步发展之必然。本文的意义就在于：探讨从数据到知识的进一步发展过程中存在的两类云计算。 关键词：数据中心；知识中心；云计算 From Data Center to Knowledge Center -- optimization of Cloud Computing Shunpeng, Zou 1, 2 ; Xiaohui, Zou 1, 2 College Road, Haidian District, No. 29, 100 083 1.China University of Geosciences (Beijing), Institute of Higher Education; 2.Sino-US Project qhkjy@yahoo.com.cn 15300239971 This article aims to advance cloud computing from data center to knowledge center. The main points are as follows: Firstly ， it points out that the current cloud computing, which is the cloud computing of large-scale computer cluster, is essentially the cloud computing relying on the data center for storage of massive amounts of data; At the same time, it further points out that the existing method by gathering mass data in large scale and then by using tool software, such as PageRank, MapReduce and Hadoop, to improve the search efficiency turns out to be feasible though, but still flawed or inadequate. It is inevitable for its further development from data center to knowledge center. The significance of this paper lies in exploring two types of cloud computing that exist in the process of further development from data center to knowledge center. Keywords : data center; knowledge center; cloud computing

个人分类: 谷歌和云的智慧 Google and the Wisdom of Clouds|1 次阅读|0 个评论

[转载]SaaS+PaaS ——奏响云计算新序曲

libing 2011-6-29 09:33

　　在全球经济仍是挑战的情况下，云计算成为一个企业用来规避风险的策略和新的经营方式。它由分布式计算、网格计算等技术发展而来，并融合了近年来的热点技术如虚拟化、Web2.0等。美国调研公司Forrester Research最新发布的一份研究报告显示，今年全球云计算市场规模将达到407亿美元，而2020年将增至2410亿美元。 　　云计算在中国最早被大家所认识是源于它的典型代表应用SaaS。2004年，八百客在中国首家推出SaaS模式在线CRM，并推出全球首个中文PaaS平台800APP，为中国企业打开了云计算的大门。目前，SaaS已被广大用户所熟知和接受，而云计算的另外一种应用形态PaaS也已经蓄势待发，全面进军中国市场。 　　角逐传统软件 SaaS崛起 　　在传统软件激烈竞争之际，SaaS异军突起，以其0安装0维护，即需即用，按需付费的特征为广大企业用户所青睐。相对于传统的软件，SaaS解决方案有明显的优势，包括较低的前期成本，便于维护，快速展开使用等。 　　应该说，SaaS的崛起首先源于互联网的普及，互联网的普及给软件行业带来了深远的影响，使得软件的互联网化越来越明显：首先，通过互联网使用软件的用户将越来越多;其次，软件和服务的界限会越来越模糊，软件互联网化日益明显;第三，在互联网上开发、部署和交付软件服务深受业界欢迎，这都给基于互联网的SaaS孕育了良好环境。 　　德赛网CEO许卫国曾表示：“SaaS是中国软件业下一个十年崛起的机会。目前软件厂商都面临客户少，软件出售价格低的局面，令企业经营艰难，所以SaaS形式的出现将转变这样的僵局。” 　　作为中国SaaS的发起者，八百客见证了中国SaaS崛起的每一步。漫漫7年升级路，SaaS在中国经历了无人问津、质疑、尝试、推广到应用的坎坷之路，终于被越来越多的企业所接受。2011年，八百客的企业用户数正式突破19600+，可见，用SaaS帮助企业降本增效在中国势不可挡。 　　告别喧嚣 SaaS向PaaS演变 　　回顾SaaS的发展历程，从2004年SaaS初涉中国，经过2007以及2008年炒概念、炒模式的热炒，到2009年，媒体、用户、政府开始对SaaS真正关注，纷纷推出了各种SaaS扩张计划。现如今SaaS已经告别喧嚣，更加专注于实际的应用。 　　众所周知，SaaS提供商提供的应用程序和服务通常使用标准Web协议和数据格式，以提高其易用性并扩大其潜在的使用范围。但是这并不能满足实际的需要，所以他们一直在思考如何开拓新的技术，推进整个SaaS时代的飞越，于是PaaS出现了。PaaS实际上是指将软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。相对传统软件来说，PaaS是一种比较低成本的方案，对那些资金有限，并且IT资源有限，急需扩展IT基础支撑的企业有着巨大的吸引力。 　　如果说SaaS能为用户提供简单的基于互联网的软件管理服务的话，那么，PaaS则能使这种服务具备“个性化”特征。对于那些只为企业用户提供固定应用模式的以小型套装软件为主的企业来说， PaaS意味着一个更高层次的开发与应用。因此，打着SaaS旗号的小型套装软件固定应用模式以及不可定制的缺陷，必然难逃灭亡的命运。但是纵观国内市场，只有八百客(www.800app.com)一个孤独的舞者，拥有PaaS平台技术，可见，PaaS还是存在一定的技术门槛。 　　SaaS+PaaS 奏响云计算新序曲 　　“SaaS与PaaS其实都是云计算的子集，SaaS是软件应用，而PaaS是平台。PaaS的出现可以加快SaaS的发展，尤其是加快SaaS应用的开发速度。” 八百客负责人如是说。 　　PaaS不只是SaaS的延伸，更是能为企业提供定制化研发的中间件平台，除了应用软件以外，还同时涵盖数据库和应用服务器等，可以提高在Web平台上利用的资源数量。八百客从一开始便深知PaaS与SaaS源与泉的关系，注重从源头出发。基于800APP平台，用户可以快速开发自己所需要的应用和产品，同时还能与其他应用平台进行混合与匹配。 　　PaaS对于SaaS运营商来说，可以帮助他们进行产品多元化和产品定制化。如使用八百客的800APP开发平台，用户不再需要任何编程即可开发包括CRM、OA、HR、SCM、进销存管理等任何企业管理软件，而且不需要使用其他软件开发工具并立即在线运行。 　　对于企业来说，选择一套传统的管理软件系统，软硬件投入、周期投入、人员投入都是一笔很大的经济负担。如果采取在线的PaaS平台，不仅可以最低化软件和硬件方面的投入，更可以在PaaS平台上快速的二次开发最适合自己企业应用的软件，其易上手的特性也可以最大的降低使用人员的培训时间和费用。在大量节约人力、物力和时间的情况下，中小企业可以把更多的精力放在企业发展和同行业竞争上。 　　PaaS是管理软件开发的革命，降低了SaaS应用开发的门槛，提高了开发效率，充分体现了互联网低成本、高效率、规模化应用的特性。根据著名研究公司Gartner的最新研究表明，所有重要软件企业厂商和大型的云计算专业公司将会在2011年推出新的平台即服务(PaaS)产品，这将使2011年成为平台即服务(PaaS)产品主导的一年。展望2011年的云计算产业，虽然困难重重，但前景依然光明一片，而PaaS将会作为云计算的又一杰出代表，结合SaaS，奏响一个新的序曲。

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[转载]云计算让每个单位以及个人都能以低成本接触到顶尖 IT 技术

geneculture 2011-6-28 10:28

云计算这一新兴趋势的重要性毋庸置疑，它不但抹平了企业规模所导致的优劣差距，而且极有可能让优劣之势易主 。 简单地说，当今世上最强大最具革新意义的技术已不再为大型企业所独有。云计算让每个普通企业以及普通人都能以极低的成本接触到顶尖的 IT 技术。 from： 云计算：下一百年的商业平台 http://www-935.ibm.com/services/cn/gts/shouxi/five/case5.html

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[转载]去伪存真看云计算

libing 2011-6-28 09:29

　　文／姜奇平 　　现在许多行业或者服务都打着云计算的旗号，但并不是所有的都是云计算，去伪存真看云计算，就是要抓住云计算真正的内核， 　　云计算实际有两个重要方面，缺一不可，不可偏废，一是集中计算，一是分布式计算，云计算是以特定方式融合二者的历史产物。忽视任何一点，都会有严重片面性。 　　现在许多“伪云计算”，倒不一定是说了完全不沾边的事情，而是把云计算的某个侧面，或历史上的某个局部来源，夸大为云计算的主流，而产生误导。 　　为此，在这里打算仅就云计算最核心的内涵，进行一番辨析。 　　1)集中计算分几种情况，与云计算既有联系，又有区别： 　　第一种，也是最典型的集中计算是大型主机，如IBM的S/360。相当多的人把云计算说成是集中计算，这并不全面。因为云计算显然不等于大型主机。云计算的应用，并不集中于大型主机内部，而是分散在集中计算和存储的外部计算节点上。 　　第二种，是主从机结构，服务器是主从机结构中的集中的一方，以后互联网的WEB模式，就是主从机结构的一种。主从机结构和WEB都不等于云计算，这是因为，它们的控制权位于主机(服务器)；从机虽然分散存在，但没有控制权，不是以用户为中心的。 　　第三种是网格计算，网格计算本质上仍是集中计算。它表面上虽然具有利用分布计算资源的特征，但由于要解决的是巨大而单一的计算问题，从应用角度看，并不是分布式的。把云计算理解为网格计算，显然会漏算由节点方(应用方)提出任务这一点。 　　2)分布式计算，同样与云计算既有联系，又有区别： 　　第一种，WEB出现前的互联网(WWW出现前的互联网)，如阿帕网，就是典型的分布式计算，并不需要服务器作为计算中心。仅有分布式计算，并不等于云计算，因为云计算还有集中存储和计算的部分。 　　第二种，P2P，即无须经由服务器，一台计算机与另一台计算机直接相联。其重要特点是对等，没有主从之分。在可管理的P2P模式下，虽然可以经过服务器，但不同于主从机结构处，在于它也可以不通过服务器，而主从机结构不通过服务器是不可以的。云计算不同于P2P之处，在于它必须以集中计算和存储作为分布式计算的互补方面。 　　第三种，协同计算，可以认为是P2P形式的推广，从点对点，发展到群组协作，即时消息、SNS等，都可以是基于协同计算和并行计算的。协同计算已非常接近云计算，但仍有不同，例如SOA(面向服务架构)可以复用服务模块，但这可能只是发生于应用之间，必须将这些可复用资源移向独立于应用的云服务器中，才算云计算。 　　现有许多云计算的定义，都往往偏向上述情况中的某一边，因此显得似是而非。需提醒的是，业内人士谈云计算往往有特定语境，比如说云计算建设要加强集中计算和分享。结合具体所指，可能并没有错，因为它可能是指云计算基础设施或平台本身建设，也可能是针对大企业的云端业务。但听的人往往听错，以为这就是云计算的全部，体会不到分布式计算和应用端的存在。这就造成误导和误解。 　　这种情况并不可怕，消除误解就会搞明白。但还有一种情况就不同了。一些大企业在搞云计算时，以传统的网格计算、主从机的旧理念，把云计算纳入排斥分布式计算的集中计算的轨道，那就属于内行的传统与保守了。目前对于集成的理解，就有这种实际问题存在。 　　3)集中与分散的联接 　　现有对云计算的定义中，许多都忽略了两个基本点之间的联接方面的内涵。实际上，二者的联接，是云计算的精髓所在。这种内涵，也是从历史中一步步发展出来的。有几个概念，值得特别注意： 　　第一，分享(或共享)。现在所有的云计算，都会提到分享。这主要是指在云中分享可复用的资源，也包括点对点之间的分享。分享是与工业化格格不入的概念。工业企业经济是在排除分享的前提下建立起来的；可分享的东西，属于政府用税收提供的公共产品。但在云计算中，分享完全可以是市场行为。之所以会这样，是因为有两种情况与工业经济相比发生了变化，一是生产资料从物质和资本，变成了数据，从不可复用，变为可复用；二是出现了基础业务与增值业务之间的交叉补贴，分享可以获得回报(例如免费模式)。这样就造成集中的部分分享，而分散的部分回报。其中，数据资源可复用性，正是云计算中的集中，采用分享模式的基础；而集中业务与分散业务之间的关联，是分享可以成立的模式基础。 　　第二，虚拟化。虚拟化是云计算的重要特征。工业生产方式是集中，农业生产方式是分散。历史上从来没有解决好二者的矛盾。虚拟化在协调二者关系上，走出了新路。早在大型主机时代，虚拟化的思想就被提出了。但那时并没有端的应用可供施展。到了云计算中，虚拟化在云的集中与端的分散之间，起到关键联接作用。实际是在技术上，把资本专用性的框框打破了。在实体经济中，要素具有刚性，难以自由流动，固定资产的投资，经常成为沉没成本，造成巨大闲置和浪费。 　　在云计算中，虚拟化实际上将要素的刚性，变为了柔性。这对于应用端、增值端的边际投入，固然没有造成直接的改变，但对集中于云端的可分享资源来说，却是一种巨大的社会节约。相当于从事同样生产的固定成本(如初始固定投入)凭空节省了许多。社会可以把固定成本转化为可变成本，集中于必要的增值业务，为用户创造更多价值。 　　第三，效用计算。效用计算实际是租赁的概念。由于资源可复用而生产要素可以虚拟化，在产权上带来的一个合理变化，就是资源配置可以“变拥有为控制(使用)”，把所有权与使用权分开，对生产要素不必拥有所有权，而以租赁的方式，控制使用权即可。在云计算中，以这种方式，实现的是云一方的所有权与端一方的使用权的自然联接。这造成公有制与私有制之间一种奇妙混合：在云的方面，基础设施(I)、平台(P)和软件(S)——相当于工业时代的道路、厂房和设备——是“公有”的；在端的方面，增值业务和边际投入是“私有”的，而“公”、“私”之间以一定比例分成(如三七分成)。 　　第四，开放API(应用程序接口)。人们在定义云计算时，很少把API考虑进去。实际上，在集中与分散之间，离开了API相联，一切都变得不可行。因此可以说，API是云计算的关键——或者说，起到云与端联接作用的机制，是云计算的关键。在工业经济条件下，API是不存在的。即使在云计算出现之前的互联网经济中，API也经常是封闭的或不起实质作用的。例如在SOA中，共用模块并没有独立出来以API形式，由独立第三方(象云那样)提供。许多谈论云计算的人，都没有把资源共享到云端后，如何与终端计算联接的问题，当作云计算内涵的一个重要方面来认识。 　　我个人认为，云计算从更深的意义上，是以提高效能(即报酬递增)为目标取向的。许多人仅仅从效率(包括节省成本)来谈云计算可以解决什么问题，没有充分到位。可以倒着证伪一下，提高效率，也可以是报酬递减，但那样的话，云(I、P、S)与非云(实体基础设施、厂房和设备)就没有区别了。可见不谈效能，就无法把真正的区别总结出来。真正的区别在于效能(效率的变化率，即“越……越……”)：采用云计算，系统越复杂，边际成本越低；不采用云计算，系统越复杂，边际成本越高。从这个意义上来说，采取云计算，实质是在转变生产方式。 来源：2011年06月21日12:18 《互联网周刊》

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高性能计算的新途径 HPCChina00013;间接计算CNCC201100032

geneculture 2011-6-27 07:41

论文编号 论文标题 所属会议 论文状态 功能选择 HPCChina00013 高性能计算的新途径——内涵式的云计算 2011全国高性能计算学术年会 已提交 【下载论文】 修改论文 删除论文 撤稿 提交正式论文 CNCC201100032 间接计算模型和间接形式化方法 2011 中国计算机大会 已提交 【下载论文】 修改论文 删除论文 撤稿 提交正式论文 高性能计算的新途径——内涵式的云计算 邹顺鹏；邹晓辉 北京市海淀区学院路 29 号， 100083 中国地质大学（北京）高等教育研究所 qhkjy@yahoo.com.cn 15300239971 摘要 本文 旨在 通过比较外延式与内涵式的云计算， 论述 高性能计算新途径。本文 首先 回顾了图灵可计算理论、克莱尼小字符串形式理论、冯诺依曼数字计算机体系结构和图灵人工智能判定假设等前人的研究成果， 进而 ，指出它们如何影响以往的高性能计算和云计算， 最后 ，在通用计算范式探讨的基础之上，着重比较了外延式与内涵式的云计算，指出了高性能计算的新途径并以中文信息海量数据处理的典型示例支持该内涵式的云计算。其 意义 在于它揭示高性能计算不仅可有外延式的云计算，而且还可有内涵式的云计算。 关键词 ：计算理论；形式理论；高性能计算；云计算 间接计算模型和间接形式化方法 邹晓辉；邹顺鹏 北京市海淀区学院路 29 号， 100083 中国地质大学（北京）高等教育研究所 qhkjy@yahoo.com.cn 15300239971 摘要 本文 旨在 从 人机交互界面 与 协同计算程序 结合而构成 协同智能计算系统 的角度，论述 间接计算模型 和 间接形式化方法 结合所支持的 另类云计算 技术原理。本文在系统 回顾 图灵可计算理论、克莱尼小字符串形式理论、冯诺依曼数字计算机体系结构和图灵人工智能判定假设等前人理论研究成果对主流数字计算机通用范式影响的基础之上， 着重介绍了 笔者设计的 间接计算模型 和大、小字符串兼容的 间接形式化理论 ，并以中文信息数据为例介绍了协同智能计算系统原型的设计构想。其 意义 是该成果有利于从数据中心到知识中心优化云计算。 关键词 ：计算理论；形式理论；人机交互；协同计算 会议录用论文 将分别推荐到《计算机研究与发展》 (EI) 、《软件学报》（增刊， EI ）、《计算机科学》（正刊）、《计算机科学与探索》（正刊）和《科研信息化技术与应用》等刊物上发表 。

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云渲染系统开发的点滴体会

kull 2011-6-15 12:34

题注：借科学网的宝地，做一个小小的广告，同时借此分享一下个人的一些感想。如有不妥之处，欢迎各位同行朋友指正。 日前，我们与阿里云计算合作开发的云渲染系统（ render.aliyun.com ）已上线测试了。虽然只是迈出了系统开发的一小步，回头看看所走过的历程，真是辛苦自知。下图展现了目前测试版本的界面。 回顾整个个项目的开始，恍若昨日。记得在去年丹桂飘香的季节里，王坚博士与我们相约在一个杭城的咖啡馆，讨论了希望在阿里云的商用云计算平台上来做图形渲染服务的想法。这个idea非常的有吸引力，我们居然可以有机会在数千台机器的规模上来执行图形渲染程序和方法。这对于一个搞图形学的人来说，是一件梦寐以求的机会。我们知道图形渲染（rendering），特别是追求真实感的应用中，都是计算密集型的计算任务，例如光线跟踪、蒙特卡洛采样等等无一不是消耗CPU资源的大户。而事实上，阿里云当时已经在云计算平台上跑了很多I/O密集的数据处理任务，大家正为如何充分利用CPU计算资源而苦恼。图形渲染任务恰好是一种理想的优势互补任务。 在此之前，大约从2006年开始，我们在实验室内部，已经沿着分布式计算的发展道路，借助于几个国家项目的支持，研发了一个小型的渲染农场管理系统（DR.Farm）出来。为了验证这个项目的有效性，我们特意找了浙江本地较大的一家动漫制作公司中南卡通，与其合作将我们的DR.Farm系统产品化。在其后的一年中，我们克服了很多技术困难，很好地解决了用户提出的一系列需求。从开始战战兢兢的跑场景，除Bug，到最后完全能够融入到中南的动画制作流程中，开发组的成员付出了很多的艰辛。虽然我们的系统能够很好地利用中南已有的图形工作站，将之联网构造成一个低成本的渲染农场，但是有一个问题始终困扰我们。这就是数据的集中式存储。 因此，在这次咖啡馆头脑风暴式的聚会后，双方一拍即合，开展起实质性的工作。 ....... 很久之后，在2012年7月5日，我在浙大紫金港校区蒙民伟楼139室做了提为《实战云计算》的报告，谈了一些开发过程中的点滴体会。各位感兴趣朋友，可去新浪微盘下载： 共17MB http://t.cn/zW5Jzfb 总算，为这篇未完待续的小文，填了内容，呵呵。

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云计算-新一轮的信息革命

热度 1 sunnow 2011-6-13 23:06

云计算 的布局已经展开，国内如火如荼的进行着。国外，google依然是老大，苹果的icloud应该最早产生效应。

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把你的信息存到云端--收费还是不收费？

热度 1 lhj701 2011-6-8 23:12

把你的信息存到云端--收费还是不收费？（罗汉江） 将自己重要和常用信息存到云端，啥时用就从云中取下来，多么方便啊，不是梦想吧！ 苹果发布了全新iOS 5操作系统，采用收费的方式部分解决这个问题。 “苹果将通过最新的云服务平台iCloud在线保存用户的邮件、照片、日历、联系人等信息，并与各类iOS设备互通实现数据同步，支持3G和WiFi，并支持在Mac和PC上使用。还增加了音乐自动同步功能，iTunes Match功能可以帮助用户获取更好音质的音乐。iCloud为用户提供5GB的免费空间”（ http://finance.sina.com.cn/chuangye/innovation/20110608/22289961189.shtml ） 苹果通过收费来提供这个服务，如果将来有一种免费的方式，比如可以在云平台搭载广告，将是一件很不错的方式。

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空中耕地

zhudingju 2011-6-6 10:24

空中耕地 朱定局2011-6-6 在农村的时候 有房有地没有钱 到了城里 无房无地只有钱 贷款买房后 无钱无地只有房 于是我在空中耕了一亩地 每天都有瓜熟蒂落 每天都有蝶戏蜂舞 每天都有青红相映 每天都有含苞欲放 每天都有欣欣向荣 我开心地耕耘 不染色 不膨大 不灌药 不变性 顺其自然 我的瓜不卖钱 因为无毒的瓜换来了钱 钱可能会换来瓜裂裂 我的瓜不送人 因为无毒的瓜送了人 人家也许把它当成有毒的瓜不敢食用 我的瓜只留给自己用 边吃边欣赏 吃不完的存起来 现在还年青 多种点 储够无毒的瓜果给自己后半生 等天下无毒时 再当文物拿出来与人分享 这瓜果 科学价值大于一本书 大于一栋楼 大于所有的宝马 大于云计算 大于物联网 这瓜果 营养价值大于面包 大于饮料 大于智慧城市 大于金条 这瓜果 本与世无争 却成了世俗的牺牲品 我在空中耕地想给它清静 给它童年的快乐 少年的憧憬 青年的奔放 中年的稳重 老年的深情 给它自主的生命 给它天生的身给它自由的心 我每天种着瓜果 瓜果每天养育着我 我种的时候很快乐 瓜地里的风景胜过油画胜过山水画 我捡的时候很快乐 我从不强摘它 都等它瓜熟蒂落 它在阳光里万丈光芒 它在深夜里如诗如画 每一天的它都不一样 快乐地与它相伴 它不再孤寂 我也不再孤寂 不需要钱 钱能买来农药 能买来化肥 买不来空气 买不来我种瓜的心意 不需要别人夸它高产 瓜有自己的选择 我不会为了高产把它痛苦地拉长 我开心地看着瓜一天一天地生长 这是不可复制的生命 这是生命的神圣之光

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云计算的前世今生（十六）

热度 2 ywan 2011-6-6 05:39

由于采用了水循环和蒸发的设计，谷歌数据中心的实际消耗能源与计算设备能源消耗的比率（ PUE ）在 2011 年第一季度达到了 1.09 。也就是说非计算设备的能源消耗只占计算设备能源消耗的 9% 。这跟传统数据中心 2 以上的 PUE 值相比是一个很大的进步。 当谷歌在 2009 年推出了其完全靠水蒸发冷却的比利时数据中心之后，微软也不甘落后，几个月后在爱尔兰的都柏林推出了更绿色的空气冷却数据中心。也就是完全依靠自然环境的空气来给数据中心降温的设计。都柏林的年度气温变化在零下 5 摄氏度到 27 摄氏度之间。而微软设在此地的数据中心的温度只要保持在不超过 35 摄氏度就可以正常运转。所以通过空气循环降温的话，该数据中心的温度基本常年可以保持在 35 度以下。当然比谷歌的 18 到 22 摄氏度还是要高一些。不过其优势是减少了水蒸发冷却的水的消耗。如果出现天气异常炎热的情况，微软的该数据中心将转为传统的类似于汽车和家用空调调节温度的机械式空调。 下图为微软在都柏林的数据中心 这是该数据中心的屋顶空气循环设备 根据微软公布的数据，其空气循环冷却的数据中心的用水量还不到水蒸发数据中心的用水量的 1% ，而该数据中心的 PUE 值在 1.25 左右。虽然比谷歌的效率稍逊一筹，但已经远远高于 PUE 为 2 的业界均值。 传统的数据中心通常将其温度控制在 22 度以下，而谷歌的数据中心则将温度控制在 27 度以下，微软则将其提高到 35 度。基本上，数据中心的平均控制温度每升高一度，就可以节约 4% 的能源消耗。所以提高数据中心的平均温度可以有效的节约电能，当然，这对服务器的设计和数据中心的整体温度调节设计有较高的要求，因为平均温度越高，局部过热的可能性就越大，对温度服务器耐热性和温度调节的要求也就越高。

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云计算的前世今生（十五）

热度 1 ywan 2011-6-4 00:12

前面提到的（云计算的能源利用效率）三个方面中的前两个主要是靠物理手段提高效率。而要取得显著效果，需要从数据中心的整体架构入手。我们先来看看谷歌是如何做的。谷歌的数据中心设计人员发现，为了提高数据中心的实际消耗能源的效率，减少空调的能源损耗是一个重要有效措施。而要提高空调使用效率，可以从两个地方切入，首先就是尽量让冷热空气隔离。 传统的数据中心是将冷气直接打入房间，使得服务器产生的热空气与空调降温后注入的冷空气混合，取得降温效果。这样做事倍功半，效率很低。如果要提高效率，需要将冷热空气尽量隔离。谷歌的办法是将其数据中心的地面高架，将冷空气从地面下采取间隔方式注入（见下图）。比如下图中有四排服务器通过三个间隔走廊将其分开，谷歌将冷气从左边和右边的间隔走廊的开缝地板注入。而中间走廊的地板全封闭。这样红色箭头所代表的热气只有通过上升到天花板再被两侧靠墙的空调器吸走。而注入冷空气的间隔走廊因为冷空气比重较重一些的缘故，可以一直保持低温，从而起到降温作用。 第二个提高效率的办法是用蒸发吸热降温。 一般来讲，空调器都需要用冷却器将循环出来的冷却剂中的热量吸收掉，冷却器消耗的电能大概占整个能耗的30% 到50%。于是一个可能节省能源的方法就是将电冷却改成自然冷却 – 比如，将数据中心设置在干燥和低温的地方，通过自然蒸发来带走热量。谷歌的所有数据中心都采用了水循环与冷却器互补的制冷技术。水循环是指将高温的冷却剂与冷水进行热交换，从而使冷却剂降温到12到14摄氏度，再循环回数据中心，将空调吸入的热空气降温到16到20摄氏度。让后将降温的冷空气再注入到数据中心，这样可以保持数据中心的冷间隔走廊的温度在18到22摄氏度左右。 而吸收了热量的热水被抽到冷却塔。然后通过冷却塔的水分自然散发蒸发热量，使热水自然降温，再循环回空调内部与冷却剂进行热交换。当外界温度过高时，数据中心可以自动转回原来的冷却器制冷。 这个办法看来是行之有效的。谷歌设在比利时的欧洲数据中心干脆取消了冷却器，直接利用了无冷却器的水循环降温设计，完全依靠蒸发来散热 （见下图）。 有时候，如果遇到服务器负载过重，温度偏高时，单纯依靠水循环可能不能满足散热要求，这时该数据中心会让一些服务器停止运行，将运算任务转到其他数据中心。从理论上讲，如果一个公司有遍布全球的数据中心的话，它可以将运算任务在全球数据中心中进行不断的即时分配，使得处在夜间时间段的数据中心处理主要的计算任务，从而充分利用自然环境条件降温。

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云计算隐喻

热度 2 huangfuqiang 2011-6-3 09:16

细想一下，内涵丰富！！共同鉴赏，品味！感谢作者（来自Google.com图片搜索）

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云计算的前世今生（十四）

热度 5 ywan 2011-6-2 07:05

很多人可能都看过电影系列“骇客帝国”。尽管跌宕起伏的剧情围绕着 Neo 以及他所代表的起义军和 Matrix 的斗争展开，，其大前提之一却是一个能源问题 -- Matrix 作为一个超级电脑，需要能量才能运行。而由于大气层的破坏，这个超级电脑无法获取太阳能，所以人体的生物能成了这个超级电脑得以运行的唯一能量来源。于是， Matrix 不得不一方面为了防范人类的再次崛起而不断镇压起义军，另一方面又因为能源需求不得不让人类得以延续。 我们不知道目前提供云计算的超级计算机是否会在将来的某一天成为 Matrix 或者 Sky Net ，但能源问题却是这些数据中心现在就面临的问题。前面提到谷歌采取数据集装箱技术来节省能源。事实上，在这方面，许多公司都在摸索不同的方法和技术，可谓八仙过海，各显神通。 要想节省能源，就要提高效率。要想提高效率，就要有有效的测量方法来估算和比较能源的利用效率。 云计算的能源利用效率需要从三个方面来衡量。第一个方面是数据中心的实际消耗能源与计算设备能源消耗的比率。大概有 85% 的数据中心的比率大于 3 。也就是说这些数据中心的能源消耗中非计算部分（包括空调或其他降温系统，电流转换等）是计算部分（服务器）的两倍甚至更多。而只有 5% 的数据中心可以将这个比率降低到 2 。而理想的数据中心应该让这一比率小于 2 ，当然越小越好。 第二个方面是服务器的总能源消耗与实际用于计算的能源消耗（中央处理器的计算，内存存取等等）的比率。一般来说，计算机的能源消耗除了用于计算外，还包括电流转换，风扇散热，等非计算损耗。对一两台计算机来说可能这不算什么，可以对上千台服务器来说，哪怕稍微降低一下这个比率，都意味着大量的能源被节省下来。目前绝大多数服务器的这一比率是 1.6 到 1.8 。 也就是说，服务器所消耗的能源中，只有 60% 左右被实际计算所利用。 第三个方面是最难测量的，但却是最关键的，这就是在用于计算的能源消耗中，有多少是用于有效计算的。目前比较流行的测量方法是首先估算一个标准的计算任务的理想能源消耗量，然后让不同的服务器系统运行这一计算任务，从而可以得出理想消耗量与实际消耗量的比率。

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云计算是什么？

热度 2 eewyg 2011-6-2 06:04

每次和朋友提到我在做云计算研究，朋友总是要问：什么是云计算呢？ 这个问题亦难亦易。 说难，云计算是一个非常广泛的概念；因此，很难有一个统一的答案。 说易，我给我在乡下的老母亲，举了个例子；她就明白了。 很小的时候，我们家还在种水田。水田需要有耕牛。可是我家的地太少；养一头牛不合算。 所以，每每农忙的时候，我们家便要租借村上大伯家的牛来耕地。然后，按照水田的亩数，我们 付给养牛人一些钱。平时，我们家就不需要管理耕牛。 我告诉母亲，大伯家的牛就叫“云牛”；然后把牛看成计算机，就是“云计算”了。 07年回老家，居然看到一头牛在地里。

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[转载]云测试（Cloud Testing）

热度 1 libing 2011-6-1 18:07

随着云计算时代的到来，人们应用信息方式将发生改变，同样也会改变提供软件服务企业的交付模式、研发模式和软件测试方 式。基于云计算技术的软件测试方式即是云测试。在全球经济危机的影响下迫于成本压力，市场中有越来越多的企业开始考虑云 模式所能带来的价值。 一、云计算（ Cloud Computing ）简介 狭义云计算是指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需 IT 基础设施的交付和使用模式。广义云计算是指服务的交付和使用模式，通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是 IT 基础设施、软件、互联网应用相关的，也可以是任意其他的服务。 云计算作为一个新名词，它既不是一项新技术，也不是一个新概念。云的含义绝不仅仅是针对计算，而是 IT 系统建设的一个总体方针和大势所趋。云代表的是一个崭新的 IT 应用时代。 2002 年， IBM 首次提出 On Demand 随需应变，随后 HP 提出了 Utility Computing 效用计算，接着 H3C 提出了 IToIP 。甚至在更早的上个世纪 90 年代中，全球各地就出现过一批以 ASP （应用服务商）、 SSP （存储服务商）为运营模式的商业探索者，他们都是云计算的先驱和实践者。上述概念或商业构想与今天的云计算并没有本质的差异，都是对同一个 IT 发展愿景进行的不同角度表述。 这个愿景就是希望 IT 资源能够有一天像今天使用的电力、自来水一样“即插即用”，不需要关心“电”从何处来， " 电 " 是怎样产生的，运输设备是什么。这些 IT 资源包括网络应用、软件、硬件设施等。 例如一家企业，他需要信息化办公，以往的模式是：企业花费大量资金采购硬件（机房、计算机）、布置复杂的网络、购买操作系统和办公软件、管理软件等、配置专业的 IT 管理人员等，有的设备或软件利用率还很低，实现信息化过程耗时、耗力、耗资金、更耗费社会资源，且日常使用还需要大量投入：例如设备保管、系统维护，软件升级等，而在云时代中企业只需要简单的培训，操作者通过简单的个人终端（显示器，手机等）接入云服务就可以实现系统化、自动化办公和管理需要，享受着更加质优、价廉、节能、环保的云服务。企业无须关心数据存放在哪里、怎么实现，不再采购大量的硬件和软件，不再需要布置复杂网络，这些事情交给提供 " 云服务 " 的公司去完成。企业可以视同它们为躲在 " 云层 " 后面我们看不见的跑来跑去的 " 雨雾 " 一样，只关心落下的 " 雨滴 " 。也可以视同它们是在幕后的从没见过那些导演、化妆师等，我们只关心台上正在演出的这一幕和这熟悉的演员。 二、云测试（ Cloud Testing ）简介 云测试是基于云计算的一种新型测试方案。服务商提供多种平台，多种浏览器的平台，一般的用户在本地用 Selenium 把自动化测试脚本编写好，然后上传到他们网站，然后就可以在他们的平台上运行 Selenium 脚本了。 三、哪些测试项目可以做云测试 　　通过云测试的定义我们看出：凡是测试中需要使用的软件工具和环境都可进行云测试，当前适合做云测试的项目或内容大概有： 　　硬件环境：测试软件在不同应用场景下对硬件环境的要求； 　　软件环境：操作系统、数据库、浏览器等，测试软件对不同运行平台的适应性； 　　适应性软件：防火墙及防病毒软件等，测试在安装不同防火墙及防病毒软件时，软件运行可靠性； 　　功能自动化测试：进行软件自动化测试； 　　性能测试：进行软件性能和压力测试。 随着云计算技术的发展，为软件测试服务的各种应用亦将得到发展。适合做云测试的项目也将不断增多。 四、云测试的优势 1 、立即可用 云测试提供一整套测试环境，测试人员利用虚拟桌面等手段登录到该测试环境，就可以立即展开测试。这将软硬件安装、环境配置、环境维护的代价转移给云测试提供者（公共云的经营者或私有云的维护团队）。以现在的虚拟化技术，在测试人员指定硬件配置、软件栈（操作系统、中间件、工具软件）、网络拓扑后，创建一套新的测试环境只需几个小时。如果测试人员可以接受已创建好的标准测试环境，那么他可以立即登录。 2 、 装配完备 云测试不但可以提供完整的测试环境，还可以提供许多附加服务。对于测试机，它可以提供还原点，以便测试人员将虚拟机重置到指定状态。对于测试执行，它可以监控被测试程序的一举一动，例如注册表访问、硬盘文件读写、网络访问、系统日志写入、系统资源占用率、内存映像序列化、屏幕录像等。将这些信息与测试用例一起展现出来，可以帮助测试人员发现问题，定位错误。对于大规模的测试，云测试可以提供多台测试客户机，他们从主控机上下载测试用例，执行并汇报测试结果，主控机将结果汇总后报告给测试人员。实际上，这些功能已经被各种工具所实现，云测试平台的任务是整合它们，提供统一、完备的功能。这样，测试人员就可以将精力最大限度地投入到专属的测试领域中，而不是与各种工具搏斗。 3 、 专家服务 最高级的测试服务是提供专业知识的服务。这些知识可以通过测试用例、测试数据、自动测试服务等形式提供。例如，许多应用需要读取文件，云测试可以提供针对文件读取的模糊测试。测试人员将被测试的应用程序提交给云，云将其部署到多台测试机上。在每一台测试上，应用程序要读取海量的文件，每一个文件都是特意构造的攻击文件。一旦栈溢出、堆溢出等问题被发现，立即保存应用程序的内存映像。一段时间后，测试人员将获得云测试返回的测试结果：一份详细的分析报告和一大堆内存映像文件。 4 、节约成本 每个企业都在追求成本最低和利润最大化。软件测试作为研发生产过程的一部分也有降低成本的要求，即使用最少的机器购买最少的测试软件来完成软件测试工作。利用云测试可实现巨大节省，不需要购买或准备很多的个人电脑，购买和安装各类测试用软件，也不再需要部署复杂的网络。只需要列出测试目的、环境的要求、虚拟机台数、何时间断租用即可，实现按需支付。例如购买一套自动化测试软件至少花 8000 元钱，测试中只需要使用 2 个月，但如果按 800 元 / 月租用该软件云测试平台，只需要支付 1600 元。同时随着企业软件版本和技术的发展，依赖的测试软件或环境亦需要升级换代，又会产生升级和维护费用。而在云测试环境中这些因素都无须企业考虑，交由提供云测试服务的供应商完成即可。 5 、提高效率 用云测试这种方式，极大地减少了测试环境搭建时间，如机器和网络准备、操作系统安装、各种测试工具软件安装等都将节省，只需提前将需要的配置环境告之云测试服务商，到时间直接使用即可。由于是基于网络上的应用，当测试中遇到软件使用上等问题时，亦可获得云测试服务商远程快速支持，而很少会出现停滞甚至停止测试现象。　 五、云测试服务商 目前有几个提供云测试服务的公司，在此简单介绍一下： 1 、 Cloud Testing 这个公司能提供多种浏览器的平台，一般的用户在本地用 Selenium 把自动化测试脚本编写好，然后上传到他们网站，然后就可以在他们的平台上运行 Selenium 脚本了。该公司优点是：平台和浏览器覆盖得广，按需付费。 Cloud Testing 是一个基于 UI 自动化测试的云测试平台 2 、 keynote keynote 公司发布的 kite 工具，在 http://kite.keynote.com 下载使用。该工具是基于桌面的测试软件，编辑和分析网站性能，给出可视化分析结果，能够提供性能测试标准给整个 web 应用生命周期。该工具拥有独立的浏览器，用户在这个浏览器上录制脚本，然后上传，可以在 keynote 公司不同的可用地点中运行测试，查看结果。 3 、 SOASTA SOASTA 发布的 CloudTest 可以测试任何 Web 应用程序，从功能测试、回归测试、负载测试，性能测试等。该工具基于浏览器运行，并具备较好兼容性。用户可以在任何时间、任何地点，通过计算机的浏览器和互联网就可以开展测试工作。 对于中小型 IT 企业，在软件测试过程中需要模拟出上百万个虚拟用户以进行性能和压力测试，他们的硬件难以提供如此规模的计算能力。此时，他们可以租用测试云服务进行云测试，以获得强大的运算能力。测试云可以大大节省时间和成本，企业可以将更多的精力放在项目管理和提高测试的质量上。通过测试云将服务器、存储、网络和各种平台等基础设施进行虚拟化，为企业组织提供一个共享可用的自动化测试环境交付平台。技术人员可通过一个简单的 WEB 界面就非常容易地进行自动化配置，构建不同的测试模板，为企业配置不同的测试环境，并可根据需要提供随意扩展的数量和类型。同时，还能对每个云测试进行动态的全生命周期的监控管理。当测试发生中断时，能够自动回滚，保证了测试的进度和质量。测试云不只是针对软件平台和服务，对硬件物理产品也支持，以英特尔的 iLab 为例，他同样支持物理产品的验证设计，可以将物理测试设备接入虚拟测试环境，专为硬件级产品测试设计。 当前，以 VMWare 、 Hyper-V 、 Xen 三大主流的虚拟化平台得到了广泛应用。企业构建自己的私有测试云将变得非常容易。据 Gartner 提供的数据显示， 2010 年中国将成为亚太地区最大的软件市场，首次超过 60 亿美元，占全球软件市场总份额的 2.7% 。到 2013 年，软件市场收入将达到 94 亿美元，占全球软件市场总收入的 3.3% 。市场的迅猛发展给云测试提供了广阔市场空间，任何规模的企业都可以建立测试云，尤其是针对提供 IT 产品、服务外包等企业，将能够拥有很好的投资回报率。 据了解，除 Intel 外，国际 IT 巨头 IBM 、 Oracle 等已经开始在自己企业的私有云环境中构建测试云应用。在国内，金山软件、阿里巴巴等都正在利用测试云进行产品开发。市场上也已经出现了测试云产品。 谁赢得时间谁就会占得先机。随着信息化应用的深入，企业业务对 IT 的依赖到了不可或缺的程度。一方面，在激烈的市场竞争中，企业需要不断快速的调整自己的业务模式和组织架构以适应市场，作为支撑企业业务的运营系统需在最短时间内得到调整；谁能快速适应市场谁将占得优势。另一方面，对于提供 IT 产品和服务的企业，谁能在比别人短的周期内提供和推出高质量产品和服务，谁就占市场。

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[转载]移动云计算及开发应用程序的发展与变革

libing 2011-6-1 17:49

　　新一代的信息服务将浏览器和设备视为同样的客户端。目前所面临的挑战是如何建立其这样的服务。 　　是否能利用本机代码开发移动应用程序或者利用诸如HTML和JavaScript等Web技术来进行部署？开发商们就此问题一直存在着分歧。 　　史蒂夫·乔布斯最初建议iPhone的开发人员们能够按照需要通过设备内置的浏览器部署任何应用程序。但那是在苹果公司推出了业界领先的iTunes应用程序商店之前。 　　从那时起，甚至网站的建立都往往选择利用本机应用程序向移动设备发布并提供他们的内容，而不是简简单单的试图将其硬塞进手机浏览器上。尽管在HTML5上有所改进，许多开发商仍然觉得针对智能手机和上网本的网络技术独特需求不足。 　　如果这是真的，那么，现在已经是时候让我们好好反思一下在线信息服务是如何进行开发和部署的了。在过去，发展商往往是首先兴建网站，然后再为移动应用程序改编相同的内容。但在如今的市场上，移动设备越来越多的成为用户上网的主要手段，之前的做法无疑可以说是相当落后的了。 　　我们需要的是移动设备的发展变革，类似于我们早期在Web应用程序发现的那样。第一批企业级Web应用程序只是将代码由传统大型机输出到了浏览器，使其看上去漂亮一些。但是，随着基于浏览器的计算变得日渐规范，应用程序逻辑移出主机和HTML输出成为主要目标。移动设备应用程序正在经历同样的转变。下一代的信息服务会将桌面浏览器和移动应用设备视为同样的客户端，同一逻辑应用程序将为这二者提供内容。 　　同样重要的是，在同一时间，这种转变在另一个重要的领域IT行业也发生着巨变，其正在向云计算方向大步迈进。随着平台即服务(PaaS)产品的日趋成熟，越来越少的信息服务提供商还在他们的私人基础设施上提供主机应用程序。 　　连接设备到云 　　对于应用程序开发人员来说，同时管理如此众多的应用程序的迁移绝对可以说是一项相当艰巨的任务。庆幸的是，平台供应商已经提供了相关的工具，使尽可能轻松的过渡到混合网络/移动应用程序。 　　近期，在旧金山举行的谷歌I/O开发人员大会上，这家搜索引擎巨头推出了其新的测试版本的谷歌插件Eclipse 平台(GPE)。该工具能够允许开发人员创建、测试，并上传应用程序到谷歌的应用程序引擎云平台(Google App Engine)，所有的都是利用Java语言Eclipse IDE集成开发环境。 　　GPE的早期版本可以让开发人员利用集成支持为谷歌网页工具包(GWT)建立应用程序引擎，这是一个框架，用于创建复杂的基于Web的UI。新的2.4测试版GPE新增加了对Android应用程序的支持。实际上，开发人员可以为引擎应用构建应用程序逻辑，然后同时为Web和移动客户端生成I/O代码。 　　同样，微软也将其Windows Azure定位为一款移动应用程序的后端云平台。与人们所期望的相反的是，其不是仅仅限于为Windows Phone 7的操作系统而服务。新的Windows Azure工具包将适用于苹果IOS设备和Android设备。 　　很容易看出微软的雄心壮志。虽然IOS是目前最顶级的移动平台之一，远远超过Windows Phone 7，但苹果公司到目前为止，尚未推出一款可以和微软的Windows Azure、谷歌的Google App Engine、以及亚马逊的弹性计算云服务Elastic Compute Cloud相抗衡的云计算平台。该传闻说苹果可能正在研发相关产品，但除非iPhone的制造商们加快动作，否则，微软很有机会作为移动后端应用服务提供商赢得IOS。 　　未来的挑战 　　是否能利用本机代码开发移动应用程序或者利用诸如HTML和JavaScript等Web技术来进行部署使用？似乎看来是两者皆可。你可以投身到混合云平台。虽然这是一个好主意，但是，开发商必须意识到目前的移动应用程序云架构是一个重要的陷阱。 　　首先，目前在云基础设施上托管的任何应用程序都存在着一定的风险。至少存在中断的风险，这可能会削弱云备份应用程序。到目前为止，还没有云计算平台被证明是百分之百可靠的，亚马逊、谷歌和微软的用户都出现过中断。 　　同样重要的是，越来越多的开发人员抱怨移动平台供应商的“围墙花园”，云计算平台的用户还可能被供应商锁定。大型数据存储服务之间的移动可以说是非常具有挑战性，而且在许多情况下应用程序逻辑在提供商之间迁移的时候往往需要进行调整。 相当多的企业正在积极努力购买部署互操作性云计算服务 ，包括Apache软件基金会和美国电气和电子工程师协会(IEEE)，但这些努力是不成熟的，几乎没有诱因促使云供应商们本身开展互助合作。 　　但最大的挑战可能是简单地寻找可以成功地开发云和移动开发程序的供应商。上述两种方法都相对较新。特别是移动开发人员的需求会持续不断的提升，许多公司都是通过采用外包或昂贵的再培训，以获得用于创建移动应用程序所需的技能。而想要找到建立了方便企业熟练应用的云平台的移动开发商似乎就显得要求要高得多了。 　　当然，对目前的项目经理们来说，想要招聘到新的人才貌似前景不容乐观，而聪明的开发商应该敞开大门。应用程序的开发也正在发生改变。再次重申，时间将证明一切。 原文链接： http://cloud.chinabyte.com/351/12090351.shtml

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Title: “云”概念的分析研究——协同智能计算系统的一个特例

geneculture 2011-5-31 02:39

Title: “云”概念的分析研究——协同智能计算系统的一个特例 Paper: PDF Keywords: 云计算理论 云计算技术 云计算服务 Abstract: 自2006谷歌101项目公开提出云计算（cloud computing）至今，信息产业界说它是一种新的商业模式，信息技术界说它是软件服务（SaaS）、平台服务（PaaS）和基础设施服务（IaaS）三个不同层次的互联网技术的融合，通信与计算机科学界则说它是一种有别于既有范式的新的计算模式，另外还有各种各样的具体说法。可就是缺乏一个系统周全而又简明扼要的理论描述或定义，尤其缺乏英汉双语对照的解释。笔者认为，这对云计算理论与技术的普及和提高均为不利。为此，本文拟从云计算提出的源头及其可能的新发展两个方面来对它做一个系统的分析和展望。旨在为云计算理论与技术的普及和提高开辟新途径。 Time: May 20, 22:31 GMT Fax: Address: Authors Authors: Name Email Country Affiliation Zou Xiaohui qhkjy@yahoo.com.cn China ✔ Zou Shunpeng China “ 云 ” 概念的分析研究 —— 协同智能计算系统的一个特例 邹晓辉 1 ， 2 , 邹顺鹏 1 摘 要 : 自 2006 谷歌 101 项目公开提出云计算（ cloud computing ）至今，信息产业界说它是一种新的商业模式，信息技术界说它是软件服务（ SaaS ）、平台服务（ PaaS ）和基础设施服务（ IaaS ）三个不同层次的互联网技术的融合，通信与计算机科学界则说它是一种有别于既有范式的新的计算模式，另外还有各种各样的具体说法。可就是缺乏一个系统周全而又简明扼要的理论描述或定义，尤其缺乏英汉双语对照的解释。笔者认为，这对云计算理论与技术的普及和提高均为不利。为此，本文拟从云计算提出的源头及其可能的新发展两个方面来对它做一个系统的分析和展望。旨在为云计算理论与技术的普及和提高开辟新途径。 关键词 : 云计算理论；云计算技术；云计算服务 Analysis on the Concept of "Cloud" ——A Special Case of the Collaborative Intelligence Computing System Xiaohui, Zou 1, 2 ; Shunpeng, Zou 1 qhkjy@yahoo.com.cn 15300239971 (1.China University of Geosciences, Beijing 100083, China; 2.Sino-US Berkeley Project) Abstract: Since Google advanced “cloud computing” openly in its “101 project” in 2006, the information industry sector has said that it is a new business model and information technology sector has qualified it as an integration of three different levels of Internet technology, namely software as a services (SaaS), platform as a services (PaaS) and infrastructure as a services (IaaS), while communications and computer science sector has constructed it as a new computing model that is different from the existing paradigm. Besides these, there are also a variety of specific statements. Nevertheless, what we lack is a comprehensive yet concise theoretical description or definition on it, especially the lack of English-Chinese bilingual Comparison interpretation, which in the author’s opinion has a negative impact on the popularization and improvement of “cloud computing” theory and technology. To this end, this paper attempts to make a systematic analysis and outlook on “cloud computing” from two aspects, namely the source of the proposed “cloud computing” and its possible development, aiming to open up new ways for the popularization and improvement of “cloud computing” theory and technology. Key words: Cloud Computing Theory, Cloud Computing Technology, Cloud Computing Service

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[转载]点评未来十大战略信息技术：云计算最令人期待

libing 2011-5-29 23:14

　　美国知名市场研究公司高德纳 发布了一份预测报告，认为企业用户应该对10项战略技术加以密切关注，其中包括云计算、移动应用和媒体平板、下一代数据分析技术和视频技术等。 　　 NO.1大红大紫的云计算 　　 企业用户今后可能需要“云计算经纪人” 　　“云计算”是过去数年中出现的新概念，是指科技公司首先组建数据中心，然后向各大企业、政府部门及科研机构提供数据存储及平台测试等网络服务。经过数年发展，云计算目前已成为具有多重性质的服务，高德纳公司认为，企业用户今后可能需要“云计算经纪人”，同时应注意云计算的以下发展趋势： 　　首先，如何开展公共云计算？多数情况下，各企业用户IT部门对公共云计算持不信任态度，但也希望通过此类服务来达到减轻工作量目的；其次，警惕云计算服务过度宣传。各服务商将会大力宣传云计算的好处，企业用户应有自己的看法，否则匆忙使用云计算后，很可能无法得到自己预期的云计算服务；对于所使用云计算服务，需对具有数据访问权的人群加以限制，以确保企业用户数据的安全；最后，服务商将为企业用户提供定制化云计算服务。 　　 NO.2结束PC机的移动应用和媒体平板 　　 平板电脑的兴起，意味着PC机时代的“结束” 　　到2010年底，将有12亿人使用功能丰富的手机，从而将移动性和网络进行理想的整合，而平板电脑及触摸屏技术亦并非新生事物，平板电脑所运行的各类应用程序，为企业用户带来了极大便利，例如苹果iPhone手机在移动应用程序业务领域已占据优势，且保持了这项业务的连续性。虽然苹果iPad平板电脑本身是针对消费人群，但该产品也正受到企业用户的欢迎。 　　这份报告提示，企业用户在移动应用程序事宜上，应注意的问题有：企业级应用程序应专门针对平板电脑而开发；使这些应用程序具有跨平台特征；通过上下文感知技术，将有利于企业用户加强与客户的沟通交流；企业用户既可利用平板电脑进行市场营销活动，也可利用此类设备进行市场调研、文档协作及员工培训等等。 　　公司的分析师表示，平板电脑的兴起，意味着PC机时代的“结束”。 　　 NO.3下一代的数据分析技术 　　 通过更佳分析技术，使信息能够帮助预测未来发展趋势 　　各企业用户应考虑开发“操作性极强的分析技术”，用以预测市场发展动向和数据整合。我们当前获得的每一项信息都具有其自身价值，我们需要通过更佳分析技术，使这些信息能够帮助我们预测未来发展趋势。 　　因此报告中建议，相对于还没有重视下一代数据分析技术的企业而言，今后应加强这方面的投资。 　　 NO.4可了解网民的社交分析技术 　　 通过社交网站数据，企业可了解网民最关注话题 　　社交分析指的是衡量、分析和说明人、话题和想法之间的互动与联系的流程。这些互动有可能发生在工作场所使用的社交软件应用中或者社交网站上，这包括多种具体的分析技术，例如社交过滤、社交网络分析、语义分析和社交媒体分析等。社交网络分析工具对于了解社交结构和相关性以及个人、团体和组织的工作状态非常有用。社交网络分析是从多个来源搜集数据，确定关系，并评估一种关系的影响、质量和效果。 　　通过分析来自社交网站的数据，企业用户可了解网民当前最关注的话题，因此各企业用户应关注社交网站各种热门话题。 　　 NO.5天地广阔的视频技术 　　 随处可见视频技术的用武之地 　　视频并非一种全新的媒体形式，但是它被非媒体企业作为一种标准媒体形式使用，而且使用量在快速增加。在数字摄影、消费电子、Web、社交软件、统一通讯、数字和互联网电视以及移动计算等领域，技术趋势都已经到了一个将视频引入主流的重要转折点。 　　由于低价视频摄像机在市场上随处可见，企业用户使用视频技术将变得越来越普遍。企业用户可利用视频技术进行内容管理、产品设计、知识产权保护及其他活动。 　　此外，网络培训、商品采购、市场营销及电话会议都会有视频技术的用武之地。2011年到2013年期间，将是视频技术逐渐走向企业用户主流应用的时间段。 　　 NO.6无法忽视的社交通信和协作 　　 任何企业用户都无法忽视社交通信和协作事宜 　　社交协作已成为一种趋势，今后数年内，任何企业用户都无法忽视社交通信和协作事宜。企业用户应立即就社交通信和协作事宜制定相关规定，使企业用户所使用的CRM(客户关系管理)、ERP(企业资源规划)及其他应用软件都能具备社交网络元素。 　　 NO.7必须开发的上下文感知计算 　　 整合来自门户网、手机及社交网站的各类数据 　　上下文感知计算，是指通过特定算法，以了解社交网站各类数据所体现的真实意义，即使用有关终端用户或对象的环境、活动关系以及倾向的信息来提升与该终端用户互动的质量。这个终端用户有可能是客户、企业合作伙伴或员工。一个背景感知系统可以预测用户的需求，并主动为其提供最合适的定制内容、产品或服务。 　　社交网站的数据具有互动性特点，随着互动性的加强，内容所指具体意义也会随之改变。如此一来，企业用户就必须开发出可分析此类互动性极强数据的技术。 　　报告预计，从2014年到2018年之间，企业用户所使用产品都将具备上下文感知技术，同时将出现相应平台服务商，以良好整合来自门户网、手机及社交网站的各类数据。 　　 NO.8普适计算 　　 今后每个人都将拥有数千台计算机 　　就目前而言，单一计算机一般只能解决特定问题。而普适计算技术，是指把用于不同目的的计算机连接起来，以实现多机器、多平台、多设备连接并交换数据目的。 　　随着电脑的激增，以及日常事物借助RFID(射频识别)标签及其他技术具备了通讯能力，网络将能够达到并超越传统集中化方式所能够管理的规模。这就引发了一种重要的趋势：将计算系统整合到运营技术中。除此之外，这还为我们提供了一种重要的指导，帮助我们了解随着个人设备激增、IT决策消费化以及由于人均电脑拥有量的快速增长所催生的必要能力的出现，今后会发生什么事情。 　　从这个角度上讲，今后每个人都将拥有数千台计算机。 　　 NO.9速度更快的存储级闪存 　　 存储级闪存的重要性将日益提高 　　闪存在消费设备、娱乐设备和其他嵌入式IT系统中获得了广泛的应用，它还为服务器和客户端电脑提供了一个全新的存储层次，并且具备一些关键优势——空间、发热量、性能和耐用性。与服务器和PC使用的RAM主内存不同，即使断电，闪存依然可以使用。因此，这类产品更像是磁盘存储器，可以用于存储信息，而且断电和重启后也不会被删除。 　　闪存此前主要用于数码相机及USB闪存盘当中，访问速度较快，但价格也较为昂贵。随着技术的进步，闪存设备的价格正逐步下滑。存储级闪存的出现，将促进软件开发商对各自软件性能加以改进。今后两三年内，存储级闪存的重要性将日益提高。 　　 NO.10基于复杂结构的基础设施和计算机 　　将不再购买单一的服务器，而是购买一大批处理器和内存 　　今后各大硬件和软件厂商将大力宣传基于复杂结构的基础设施和计算机理念。该理念的主旨是：使企业用户IT基础结构能够统一管理复杂的任务，如思科UCS、惠普Matrix等产品的出发点即在于此。 　　基于这种思路，企业用户今后在部署服务器时，将不再购买单一的服务器，而是购买一大批处理器和内存。

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“云计算”应用于智能交通领域可行性探讨

热度 2 wenjb 2011-5-25 10:48

“云计算”应用于智能交通领域可行性探讨 2011年5月份，网络上点击率和转发频率颇高的一篇《云计算在智能交通领域尚不可作为》文章，文中阐述了作者的部分观点，初次读来似乎有些道理，然而，仔细阅读后颇觉有些疑问，在下仅从个人新技术研究方面表达一点看法。 针对智能交通领域数据量大，交通服务要提供全面的路况，需组成多维、立体的交通综合监测网络，实现对城市道路交通状况、交通流信息、交通违法行为等的全面监测，特别是在交通高峰期需要采集、处理及分析大量的实时监测数据。由于数据量庞大，存储、处理与区域间共享数据已经成为交通管理部门比较棘手的问题。为了缓解目前困境，“云计算”不正好可以一试身手么？ 《不可作为》文中，仅仅就“云计算”整体框架中的存在安全问题就将其一棍子打死的做法实在不敢苟同。“云计算”的云并非仅有公共云，“云计算”架构中从来没有排斥过“私有云”，先从系统内构建私有云未尝不是一个好的开端。 一个新生事物的出现，总会遇到相当多的阻力。也只有不断有人向前探索，才会得以发展。 加之，近日，交通运输部公布了《公路水路交通运输信息化“十二五”发展规划》（下称《规划》）。按照《规划》的目标，未来我国的干线公路网重要路段和内河干线航道重要航段监测覆盖率达70%以上，重点营业性运输装备监测覆盖率达100%。此外，我国部省两级公路、航道、港口、营运车辆、船舶等行业核心的基础性、战略性数据库将100%建成。《规划》中提到的云计算、软件信息服务等新应用的标准也在不断的完善中。具体情况参见《 智能交通孕育千亿商机 物联网率先掘金行业应用 》 http://tech.xinmin.cn/it/2011/05/25/10896451.html 所以，在下认为“云计算”在智能交通领域将大有作为，故决定在此领域折腾一下看看。

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“云计算”与智能交通

wenjb 2011-5-23 21:17

“云计算”与智能交通 最近，开始关注“云计算”与智能交通的相关话题，由于涉足智能交通信号控制领域有一段时间，总思考着在这一领域贡献一己微薄之力。 原来仅仅满足于研制一台真正属于国人的协调式控制交通信号控制主机，也花费了不少心血，现在信号控制机基本完成，调度灵活，支持诸多流行ITS协议，基于C/S的ITS信号控制系统方面也略有成绩，但是总是无法对固有思维有所突破。交通信号控制基本算法，如单点定周期配时算法中以停车线为参考断面的TRRL法、ARRB法、HCM法和以冲突点为参考断面的冲突点法，基本解决了单点定周期配时问题，加上单点感应算法、行人相位配时算法和基于混合交通特性的配时算法基本清除的阐述了单点的控制配时算法的优化。 但是，对于大型城市和日益发展的中小型城市，车辆饱和度与日俱增。区域路口的协调控制与诱导方面的研究仍停留在比较古朴的阶段。有线控（绿波）、动态绿波概念的提出，有引进的SCATS、SCOOT等系统，依然无法缓解城市日益糟糕的交通。于是，在下弱弱的想我们的交通流量统计方法是有出入？我们的城市整体规划方案存在问题？是不是可以引入将新技术引入该领域作可行性探讨？ 最近讨论得相当火的“云计算”以及免费的Hadoop平台能否在ITS领域一展身手？我看到有人发表少量的论文在讨论这个问题，当然有正面的论述，也有大唱反调的说辞。正是因为如此，在下也想探究一下此方面的可行性，说不定会有所新的发现呢？ 先写个开篇，欢迎各位前辈斧正。

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云计算的前世今生（十三）

热度 2 ywan 2011-5-21 01:24

“通讯即服务”是另一个云计算的发展方向。尽管还没有一个完全一致的说法，但它基本上是指将传统的通讯方式，包括电话，传真，视频，电子邮件，即时通讯，网络会议等等集合在一个用户界面上，由云计算服务商提供云端统一服务。用户只需要接入互联网就可以使用各种服务。其实“通讯即服务” 可以看作“软件即服务”的特别应用，并且以 VoIP 的形式存在至少十几年了。尽管中国在 VoIP 市场发展方面还有政策上的限制，在美国它已经是一个很大的市场。所有提供接入互联网的服务商都提供 VoIP 的捆绑服务。在个人消费者方面，已经有越来越多的家庭使用 VoIP 服务，目前的家庭 VoIP 服务可以提供传真， 911 紧急呼叫等服务，已经和传统的电话没有什么区别。企业方面开始的更早，从 2000 年开始，随着 VoIP 技术的成熟，众多企业已经发现 VoIP 不但价格低廉，而且能够提供集各种通讯于一体的服务，所以，到目前为止，以 VoIP 为基础的通讯已经成为美国众多企业的主流。 通讯即服务从技术来看，主要是为企业和个人提供费用便利。其运算量不大，但是企业的一个必要开支，而云端统一可以给企业节省大笔开支。 跟传统的基于公共交换电话网（ PSTN ）的程控电话比较，基于互联网的 VoIP 有很多类似的地方。比如两者都是基于分级的数字网络进行传输，两者也可以互相通信 – ATT 等电信公司一直在利用现有的公共交换电话网来与互联网接入商竞争，比如通过 ISDN ， DSI 等技术来让使用者可以用现有的电话网使用互联网服务。不过两者的主要不同之处在于其传输方式。公共交换电话网是在通讯双方之间建立起一条虚拟的信道，一旦信道建立起来，就会保持不变直到通话结束，所以通讯质量可以得到最低保证。而互联网则是将语音通过 IP 分组交换方式，与其他互联网信息一样，切割成碎片，发散出去，完全依靠通话双方之间的路由动态传输，传输路径随时都有可能改变，包含语音的 IP 包到达的前后顺序也没有规律，所以早期 VoIP 在通话质量上得不到保证，如果使用的人多，就有可能出现声音模糊，语音失真的现象。 最近十年， VoIP 的质量有了显著提高，这大部分得益于包括主干网和接入用户端的互联网的带宽的显著提高。比如现在北美的家庭用户的互联网实际上载带宽都在 5 兆以上，下载带宽可以经常达到十几兆。在这种情况下，动态路由对通话质量的影响就微乎其微了。至于企业用户，带宽就更高了。所以以 VoIP 为基础的“通讯即服务”成为可能。 说到这里，不得不提一下最近微软花了 84 亿美元收购了 Skype 这件事。 Skype 是 2003 年创立的一个 VoIP 小公司。 eBay 在 2005 年以 26 亿美元将其购买下来。本来是想用它的服务使 eBay 的买卖双方可以互相通话。可是显然事与愿违，使用 eBay 的交易双方根本就没有电话沟通的兴趣，再加上 Skype 一直没有盈利，所以就成为 eBay 的一块鸡肋。 到了 2009 年，为了挽回投资， eBay 想将 Skype 上市赚钱，可以因为 Skype 知识产权纠纷，不得不取消原计划。最终， eBay 将 Skype 的 70% 的股份以 20 亿美元卖给了私募基金以及和 eBay 有知识产权纠纷的公司。当时来看，似乎 eBay 在整个过程中挽回了一些损失。可没想到，几天前，微软以 84 亿的现金价把 Skype 买下，这下， eBay 可能要后悔当时以仅仅 20 亿美元出售 70% 的股份了。 那么 Skype 到底有什么特别之处让微软肯出大价钱买呢？我想主要是其 13% 的 VoIP 市场占有率。另外， Skype 的独特 VoIP 技术可能也是一个因素。在没有防火墙的情况下，所有的 VoIP 技术都可以让通讯双方通过分组交换技术建立起联系，不需要第三方的介入。但如果通讯双方或者有一方在防火墙后面的话，一般的 VoIP 技术（如 SIP ）就需要一个专门的代理服务器来做中转（这就跟“翻墙”一样）。这对 VoIP 运营商来讲，维护这些代理服务器就意味增加了运营成本。而且，随着用户的增多，需要维护的代理服务器性能和数量也会成倍提高。 Skype 的 VoIP 技术避开了建立专门的代理服务器这一步。它的解决方法是通过装在客户端使用程序的估算，将一些带宽多的客户端计算机升级为“超级节点”，然后用这些超级节点来做临时的“代理服务器”。当然，所有这都是动态的。每时每刻，某个节点都有可能被升级或解除升级。 这种方法的好处是，第一，避免了维护专门代理服务器的成本；同时，随着用户的增多，超级节点的数量也会增多，所以不会受到用户增多所带来的通话质量降低。所以相对于一般的 VoIP 技术， Skype 的技术处于更加分布状态，费用更低。 微软购买 Skype 可能有多方面考虑，将其融入“通讯即服务”的微软云计算服务可能是最直接的策略。另外， Skype 还可以被整合到微软其他的产品中（包括微软手机系统， xbox 游戏机等），提升微软在互联网方面的形象。另外，防止其竞争对手获得 Skype 可能也是主要动机。无论如何， 85 亿美元不是一个小数目，不知道微软是否有可能在不久的将来从这笔交易中真正获利。

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云计算的前世今生（十二）

热度 2 ywan 2011-5-19 03:51

“ 数据库即服务 （ Database as a Service ） ” 是最近两年出现的新的云计算服务项目。它出现的晚是因为很多前面提到的云计算服务项目可以将其完全涵盖。比如使用 “ 基础设施即服务 ” 的用户可以通过虚拟机的方法在自己的空间里生成数据库，而 “ 软件即服务 ” 则不需要用户考虑具体数据库的设计。除了这个原因，即便用户使用某一个云计算服务商提供的独立的 “ 数据库即服务 ” ，该服务仍然需要跟其他应用程序相联系，进行数据传输。如果该应用程序是在异地云端的话，基于互联网的海量数据传输可能存在不稳定的和延时问题。所有这些都是的 “ 数据库即服务 ” 不是那么具有吸引力。不过尽管如此，包括亚马逊（ Relational Database Service, RDS ），微软 (Microsoft SQL Azure) 在内的各大公司还是相继推出了自己的 “ 数据库即服务 ” 来与其它现有的云计算服务搭配。而一些小的创业公司， 如 Fathomdb.com ，则在稍微早些时候推出了独立的 “ 数据库即服务 ” 。 需要说明的是， “ 数据库即服务 ” 里的 “ 数据库 ” 其实是专指 “ 关系数据库 ” 。 “ 关系数据库 ” 是当年在 IBM 工作的 Codd 最早提出的，不过 IBM 为了继续从其更原始的数据库系统中赚钱而将该技术冷藏了。后来埃里森和他的同伴根据 Codd 的理论开发出了甲骨文数据库系统，并成立了甲骨文公司，这才使关系数据库发扬光大而最终完全占据了企业用户市场。在关系数据库里，数据没有冗余存储，各种数据之间有固定的依存关系并且通过这种关系来检验数据的可靠性。这些都使关系数据库比传统数据库要有效率的多。 Codd 也为此在 81 年获得了图灵奖。 该数据库自 80 年代以来被广泛应用到各种企业中作为主要的数据存储模式，已经成为了一种标准。尽管近两年基于对象的数据库等新的数据库形式开始出现，关系数据库仍然是主流。所以，云计算目前在数据库即服务之一块，主要是试图将关系数据库云端化。 最早推出 “ 数据库即服务 ” 的是小公司。比如芭芭拉就直接使用亚马逊提供的云计算服务建立了 FathomDB.com 。用户可以通过 FathomDB.com 建立自己的关系数据库，然后通过网络服务来存储调用其中的数据。用户只要每小时付 2 美分就可以运行使用 256MB 内存和 10GB 的存储空间的关系数据库。亚马逊和微软随后在 2009 年推出了自己的基于关系数据库的 “ 数据库即服务 ” 项目。不过到目前为止，其用户还都是中小用户。 相对于 FathomDB.com 这种单独的数据库即服务商，亚马逊和微软提供的服务可能更具有竞争力，因为用户可以在使用这两个公司提供的其他服务的同时也使用这一服务。这样可以在运行上更有效率。

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“云计算”本质上就是集群协同计算

geneculture 2011-5-16 03:08

所谓“云计算”就是 集群协同计算。 它实质上是一种具体的协同智能计算系统。 注1：协同智能计算系统是狭义融智学的研究对象。 注2：附录1和附录2分别是本人标读的英文和中文译稿的全文。 附录1： 英文稿的全文 http://bbs.sciencenet.cn/home.php?mod=spaceuid=94143do=blogid=443987 附录2： 中文译稿的全文 商业周刊： Google 及其云智慧 这项全新的远大战略 旨在 把强大得超乎想象的计算能力 分布到 众人手中。 这是一个简单的问题，是克里斯托夫·比希利亚为信心十足的 Google 应聘者们出的一道题。作为 Google 公司的高级软件工程师， 27 岁的比希利亚留着一头卷曲的长发，他希望了解这些大学本科生是否已经准备好以 Google 人的方式去思考。“告诉我，”他问道，“如果有 1000 多倍的数据量，你将怎么办？” 真是个奇怪的问题。假如他们真的跑回学校，愚蠢地想要去处理容量多达 1000 多倍的细节信息，那么学校的服务器恐怕会被拖累得慢如爬虫。 　　比希利亚将在面试中阐释他的问题。他告诉应聘者，要想在 Google 发展，就必须学会从更宽广、更宏观的角度来工作和思考。 他描述了 Google 全球运行的计算机网络。的确，这些设备可以实现对搜索需求的即时回馈；而当形成集群，它们则能更快地处理浩如烟海的数据，其检索答案或指令的速度将超过世界上任何一台单机 。绝大部分硬件设备并非安放在 Google 公司园区，而是在园区之外，没准就在地球上 某个大型冷却数据中心 里高速运转着。 Google 内部 把这种大规模计算机集群称作“云”。 在 Google ，工程师编程过程中碰到的一大挑战便是 如何驾驭“云” ? 提高它的数据处理能力从而大幅领先于小型计算机群。比希利亚表示， Google 的新员工通常要花费数月才能习惯 从这种角度思考 。比希利亚认为， Google 的新人 所需要的是高级培训课程 。 2006 年秋季的一天，当他在会议间歇偶遇公司首席执行官埃里克·施米特时，他脑海里浮现出一个想法。他将利用自己的“ 20% 时间”（即 Google 分配给员工 用于独立开发项目的时间 ）来启动一门课程， 这门课程将在他的母校华盛顿大学进行，着重引导学生们进行“云”系统的编程开发，他设想把这个项目命名为 Google 101 。施米特很是欣赏这一计划。在接下来的数月中，比希利亚的 Google 101 计划不断发展和深化，最终促成了 Google 与 IBM 在 2007 年 10 月开展了一次雄心勃勃的合作 --- 把全球多所大学纳入类似 Google 的计算“云”中。 　 随着“云”概念影响的扩大 ， Google 在产业中的足迹必然会远远超出搜索、媒体和广告领域，从而使这家 IT 巨头得以涉足科学研究甚至更新的业务领域。 在这一过程中， Google 在某种意义上可能会成为世界上首屈一指的超级计算机。 “我最初以为（比希利亚）不过是想在教育上做点事情，这当然也不错，” 施米特最近一个下午在 Google 总部回想道，“ 9 个月后他 拿出了新战略（即‘云’计划） ，太出乎意料了。”随着自身的不断拓展，“云”计划将为学生、研究人员和企业家们 提供 Google 式的无限的计算处理能力 ，不论是通过 Google 自身的设备或是通过提供相同服务的其他厂商。 　　 Google 的“云”到底是什么？它是由几十万甚至大约 100 万台廉价的服务器所组成的网络。 这些机器单个而论的话，其性能并不比家用台式机强大多少。但是这个网络存储的数据量惊人， 能容纳不计其数的网络数据拷贝，因此搜索速度能够更快，在眨眼之间便能为数十亿的搜索提交答案 。 与许多传统的超级计算机不同， Google 的系统永远不会老化。 如果网络中某一台机器落伍（通常在使用 3 年后），工程师们就会把它淘汰，而代之以性能更强的新款计算机。 这意味着，“云”几乎就像生物一样能长生不老。 　　 向“云”规模的数据处理迈进 标志着 我们在信息处理方面发生了翻天覆地的转变 。从最基本的层面讲，“云”的发展就如同 100 年前人类用电的进程演变，当时的农场和公司逐渐关闭了自己的发电机，转而从高效的发电厂购买电力。 Google 的高管们很早前就开始展望 这一转变 并 为之进行筹划准备 。 以 Google 设备为核心的“云计算” 完全符合由该公司创始人谢尔盖·布林和拉里·佩奇 10 年前 提出的远大构想 ：“构建起跨越全世界的信息，供人们随时随地访问。”比希利亚的想法 刚好为实现这个构想 开辟了一条道路 。“没准他脑子里早就有数，只是没告诉我，”施米特表示，“我开始没有意识到 他将试图改变计算机专家对于计算的固有想法。这个目标太伟大了 。” 　　单行道 　　对于小型公司和企业主而言，“云”意味着机会，在密集型数据处理领域这一竞技场中，它就像是一道标准线。 今天，掌控“云”系统的互联网巨头中，只有少数几家拥有吞吐海量信息并开展相关业务的资源。 我们的文字、图片、点击和搜索 全都是这个产业的原材料 。一直以来， 很大程度上这是一条单行道 ? 人们产出数据， Google 、雅虎和亚马逊等公司 则将 信息转化成观点、服务，最终变成收入 。这种状况已开始发生改变。 2006 年， 亚马逊 向付费用户 开放了自己的计算机网络，调动新的参与者加入“云”计算 ，而无论其规模大小。一些用户只是简单地将数据库存储在亚马逊，另一些则使用亚马逊的服务器搜索数据或建立网络服务。 2007 年 11 月， 雅虎 也将一个 电脑集群（即小规模的“云”） 开放给卡内基 - 梅隆大学的研究人员。 微软 同样通过开放 服务器群 来加深与科学研究团体的联系。市场调查公司 IDC 的 高级分析师弗兰克·金斯 表示： 随着这些“云”的发展，“新兴的网络公司将有望造访这些服务器 。这就 如同在播撒 Google 种子 ”。随着搜索新材料和药品的数据处理实验室把工作室搬到了“云”上，这些新公司很多将会出现在科学和医药领域。 　　 要想让“云”发挥出潜能，与此相关的编程和操作就应该与使用互联网一样简单 。分析家称，这给“云”搜索及其相关的软件工具打开了增长的市场，对于 Google 及其竞争对手来说，这可谓唾手可得的业务。 Google 将为用户提供多少存储容量，或以什么形式、什么价格提供，对于这些，施米特 都不会明说 。“通常来讲，我们 开始时会采取免费策略 ，”他表示，并强调大客户“应该很有可能负担一些费用”。那么这些“云”能发展到多大的规模呢？“无限大，”施米特表示。 随着“云”策略的展开，更多人看到 Google 随时做好了成为下一代计算的主导力量的准备。 “ Google 渴望占据“云计算”市场中相当的份额，或成为每天都与普通人打交道的‘云’，”施米特说道。那么有什么样的商业计划呢？就目前而言， Google 仍将继续植根于核心业务，这一业务给它带来了滚滚的广告收入。 从投资角度来说，“云”计划在初始阶段不过是像雷达屏幕上显示的一个小光点。它在远处盘旋，目标很大却烟雾弥漫，很难拼凑在一起，但仍充满着无限可能。 就在那次比希利亚趁机和施米特谈论 Google 101 时， 改变计算和科研的现状 还并不是他的主要意图。他自己说， 当时真正想做的是返回学校。 与公司里很多已拿到博士学位的同事不同，比希利亚 刚从华盛顿大学毕业就被 Google 录用，他甚至没读过硕士研究生。 因此 他渴望从 Google 的日常工作中抽出时间换换脑子。在 Google ，比希利亚每天都需要从公寓搭乘班车长途跋涉到公司，然后开始 10 小时的搜索运算法则的编写工作 。 他想回到西雅图，哪怕每周只有一天，回到学校去和他的教授兼导师埃德·拉佐斯卡一起工作 。 　　在突发灵感想到“云”计划并直接和老板详细讨论之前，比希利亚并没多加考虑。他和施米特 已相识数年。他 5 年前刚入职 Google 时还只是一个年仅 22 岁的程序员，其工位就在首席执行官的办公室附近 。比希利亚回忆说，他走进办公室时被一架飞机模型所吸引，这让他想起母亲在美国联合航空公司从事的空乘工作。自然而然地，他与话语温和、有学者派头的施米特 聊起了数据计算，那种感觉就像在大学一样 。后来虽然比希利亚搬到了其他办公楼，但两人仍然保持着联系。在他们第一次讨论“ Google 101 ”计划的那一天，施米特 提出了很好的建议：把项目缩减到比希利亚能在两个月内完成的规模 。 “我实际上没太在意他的话，”施米特回忆说，但是他想尽快给这位年轻的工程师发出反馈。他说，即使比希利亚失败了，但“他很聪明，一定能从失败中获得经验”。 要顺利启动“ Google 101 ”计划，比希利亚 必须把项目的来龙去脉和 Google “云”的些许魔力透露给合作对象，同时又不能深入“云”本身或揭示出核心机密。 这些机密会激发计算机学家无穷无尽的思考， Google 对此守口如瓶，毕竟这台“超级计算机”是公司运营的支柱，它能自动处理搜索、放置广告、传递电子邮件等业务。 计算机在从事这些工作，而包括比希利亚在内的上千名 Google 工程师仅仅只是“服侍”着它。他们“教授”系统新的技术或为它寻找新的主攻市场，同时在其中添加新的集群 ， 2007 年一年就增加了 4 个新的数据中心，平均每个成本达 6 亿美元。 在搭建这台“计算机”的过程中，在搜索领域名声大震的 Google 随时准备扮演计算机业的新角色 。不久之前，科学家和研究人员曾期望国家实验室能启动数据计算方面的前沿研究。如今， IBM 负责开放系统开发的副总裁 丹尼尔·弗赖感叹 ：“ Google 现在做的事情 10 年前只有在国家实验室才能实现。” 　　那么，比希利亚如何让学生们访问这台机器呢？最容易的方案当然是直接从学校连接专线到 Google 服务器。然而公司并不准备彻底放手让学生们随意访问这台装有授权软件、存储着私人信息以及运营着 106 亿美元业务的计算机。 比希利亚因此购买了价位适中的 40 台计算机 组成集群 。他 发出订单 后 开始琢磨 如何给这些服务器付钱。 就在卖家组装电脑集群时，比希利亚告诉 Google 的几名经理将出现一大笔账单。之后他“拿着花销报告从下到上请示了一通，结果没人反对”。说到这里，他又加上自己喜欢的一句格言：“请求原谅比寻求批准容易得多。” 　　狂热的学习者 2006 年 11 月 10 日， 排成阵列的计算机群 出现在华盛顿大学计算机科学学院的教学楼里。比希利亚和几个技术负责人 得想办法 把将近 1 吨重的机柜抬上 4 层放到机房里。他们最终解决了这个问题，并准备在第二年 1 月开始上课。 　　比希利亚的母亲布伦达说，她的儿子似乎 从小就注定要走一条不平凡的道路 。他直到两岁才开口说话，但很快就开始成句成句地说。最早的一次是家人开车行至离家不远的华盛顿吉格港时，一只小虫子从打开的车窗飞进来，只听到从后排座传来比利亚的声音：“妈妈，有一件物体在我嘴里。” 在学校里，这个男孩没完没了的提问和飞快的学习进度 惹恼了老师。父母看到他很伤心、很受挫，便把他带回家教了 3 年。比希利亚说，那段时间 他失去了很多小伙伴，但是学会了如何成为一个生意人 。他对冰岛野马兴趣浓厚，并在十六七岁时投身到养马行当。他的父亲吉姆回忆道，一次，他们开车一直向北行驶到马尼托巴买了马匹，却并没有考虑如何把它们运回家。“整个旅行就像塞维·蔡斯电影里的场景，”他说。比希利亚 学会了用计算机为他的贩马事业和父亲的豪华游艇业务制作网页 。比希利亚 断定 计算机比养马 更有前途 ，因此义无反顾地 报考了 华盛顿大学，并 选修了 尽可能多的学科，包括数学、物理和计算机相关学科。 　　 2006 年年末， 当比希利亚 往返于 Google 大厦和 西雅图 之间筹备“ Google 101 ”计划时 ，他 运用生意人的技巧，招募了一支组织松散的志愿者队伍。他和学院的实习生一起设计课程，还在 Google 公司位于学校附近的华盛顿州 科克兰德分部 拉拢部分同事，让他们抽出 20% 的时间来帮忙教课 。比希利亚听从了施米特的建议，把“ Google 101 ”集中在学生们在学习过程中 容易上手的方面 。“我基本想的是， 什么课程 我能 在两个月里教会他们 ，同时又真正有用和重要？”他回忆道 。最终他的答案是 MapReduce 。比希利亚十分推崇 MapReduce ，这是 Google 数据计算的 核心软件 。 公司 著名的 搜索运算法 为 每一次搜索 提供信息 ， MapReduce 则传递出速度。它把 每个任务 分解为 成百甚至上千块 小任务，然后 发送到 计算机集群中 。眨眼之间， 每台计算机 传送回 自己的那部分信息， MapReduce 则 迅速整合 这些反馈并形成答案。 虽然也有一些技术具有同样的功能，但 MapReduce 速度更快且显示出几乎可以解决无限任务的能力 。提到 MapReduce ，比希利亚 变得十分兴奋和狂热 ：“我记得刚毕业时来到 Google 学习 MapReduce ，这的的确确 改变了我对计算机科学乃至所有事情的想法 。”他把该软件称为“非常简单却极其卓越的模型”。 这个软件是由其 华盛顿大学 校友杰弗里·迪安开发的。因此 通过回到母校教授 MapReduce ，比希利亚会 将这个软件 和“这种思考方式”带回源头。 　 只有一个阻碍。 MapReduce 曾经安全地“沉寂”在 Google 主机中 ? 而且不允许外界使用，对于“ Google 101 ”项目也一视同仁 。 Google 曾拿出一部分相关信息与他人共享，以开发开源版本“ Hadoop ”。 当时的想法是在不泄露核心技术的前提下，推动自身的标准成为“云”计算的体系结构。 开发 Hadoop 的团队属于一家名为 Nutch 的公司。说也奇怪，这家公司现在归入雅虎麾下，雅虎希望依靠 MapReduce 的衍生产物 给自己的数据计算 提供一点 Google “云”的魔力。 好在 Hadoop 仍然保持开源状态，这意味着 Google 团队能对其加以应用并 可免费安装在 华盛顿大学的计算机集群中。 　　“ Google 101 ”一出现在冬季学期的课程安排中，学生们立即蜂拥而来选修这门课程。 起初比希利亚和 Google 的同事们尝试自己教课，不过后来他们及时地把这一工作转交给华盛顿大学的专职教员。“他们的讲解更加清晰，”比希利亚表示。 接下来的几周里，学生们学习如何调整自己的程序来适应 Google 计算机，并雄心勃勃地设计开发 网络规模 的项目，这些项目 涵盖了 从 维基百科 的 编辑分类 到 互联网 垃圾邮件的鉴别处理 等各个方面。 2007 年的整个春天，有关这门课程的消息不胫而走，其他大学的院系也开始要求参与“ Google 101 ”计划。很多人 迫切渴望了解“云”的相关知识和计算能力 ，特别是 在科研方面的计算 。实际上在每个领域，从各种传感器、分析设备以及先进的测量工具产生的 大量新数据 浩如烟海，让科学家们大伤脑筋。这些数据可能用于开发新药品和疗法、制造新的清洁能源、甚至预测地震，然而 绝大多数 科学家 缺少设备来 存储和筛检 这些“数据宝藏”。 “我们真是被淹没在了数据里，”美国国家科学基金会的助理主任周以真（ Jeannette Wing ）表示。 　　 IBM 的慷慨 　　 对 Google 计算能力 的巨大需求 倒是把比希利亚难住了。他能完成第一批 计算机集群 的采购安装已经算是很幸运了，可是他能像这样一次又一次、最终在 每个计算机学院 都装上一个 微型的 Google “云” 吗？当然不现实。 为了把“ Google 101 ”计划 扩展到 全球各地的大学，各 参与方 必须要 接入到共享的资源 中。因此比希利亚需要一个更大的“云”集群 。幸运之神随着 IBM 董事长彭明盛突访 Google 大厦而降临。这天成了“ Google 的彭明盛日”，一位 IBM 的研究员表示。那是一个冬日，如果要在 Google 园区里来场沙滩排球可能会有点寒冷，不过 彭明盛中午在 Google 的餐厅 体验到了 传说中的 免费大餐 。随后，他和他的团队与施米特以及包括比希利亚在内的十几名 Google 工程师 座谈交流 ，他们在白板上写写画画、讨论着“云计算”。 IBM 一直希望 部署“云”系统 来为企业客户 提供数据和服务 。与此同时，在彭明盛的领导下， IBM 已经成为 Linux 系统等开源软件的领先倡导者。这可是蓝色巨人在软件战役中的重点，尤其是在对抗微软的战斗中。 如果 Google 和 IBM 在“云”上合作，它们可能共创这种基于 Google 标准（包括 Hadoop 版本）的“云计算”的未来 。 　　 Google 当然已在这个项目上 先行一步 ，即比希利亚的“ Google 101 ”计划。就在会面的当天，比希利亚 小小的实践 成为 由两家技术巨头的首席执行官支持的一项重大计划的开端 。当彭明盛那天下午离开 Google 时，比希利亚和 IBM 公司的丹尼斯·全就被指派组建 Google-IBM 的联合 大学“云”的原型 。在接下来的 3 个月中，他们在 Google 总部并肩作战。（比希利亚说，从那时起 “云”计划从“ 20% 时间”变成了他的全职工作 。）他们的主要工作是 把 IBM 的 商用软件 和 Google 的 服务器 进行整合，并装配大量包括 Hadoop 在内的开源程序 。 2007 年 2 月，他们在 加州 山景城向高层领导、同时通过视频向位于 纽约 阿蒙克的 IBM 总部人员 首次展示项目原型 。丹尼斯·全 用手机从“云”集群中下载数据 ，让在场人员赞叹不已。（比希利亚说，虽然与核心项目关系不大，但这的确是场很精彩的演出。） 　　 “ Google 101 ”计划获得了通过。这一计划是首先将“云计算”用一年时间扩展到全美的多家大学，之后在全球部署。 各所大学将会继续开发“云”，创建工具和应用程序，同时培养出大批的计算机科学家来继续建设和管理“云”。那些开发者应该能在 Google 这样的网络公司找到工作。施米特 喜欢把这些 数据中心 比作极其昂贵的 粒子回旋加速器 。 “物理界只有几台粒子加速器，”他说，“每一台都十分重要，因为你如果是个顶尖的物理学家，你需要在有粒子加速器运行的实验室工作。那才是创造历史的地方，那才是诞生发明的地方。 所以我想， 假如你把‘云’当作由 小型计算机群 组成的 超级计算机 ，那么从科学观点讲，我们拥有 最能吸引人才的那种计算机 。 ” 　　随着商用和科学数据量日益壮大， 数据计算能力 转变成一种 战略种资源 和一种 资本 。“从某种意义上说，” 雅虎研究主管 普拉巴卡·拉加万 表示，“世界上不过有 5 台 真正的计算机 。”他意指 Google 、雅虎、微软、 IBM 和亚马逊这几家公司。他表示，除此之外，没有哪家能有 相似的实力 把“电流”转化为 数据计算能力 。毫无疑问，各种 商业模式 都会进化。 Google 及其对手能与客户合作、或许是通过 交换计算能力 来取得数据的访问权。 它们可以在“云”中引入合作伙伴进行次级项目的开发，比如公司在 2007 年 11 月宣布的清洁能源计划。行业分析家表示，随着 大型数据中心 电费开支每年以 2000 万美元的速度上升，也只有 Google 能够以其 智力资源和服务器容量 来承担重任，以图在寻找 创新能源 方面取得突破。 用于研究的“云” 会是什么样子？ 微软 负责外部研究的副总裁 Tony Hey 介绍，他们 把“云”建成 大型的虚拟 实验室，应用新一代 管理程序 配以适当人工来 管理数据 ，分级别适度开放给研究人员。 他说，授权用户将开发出新工具、补充新数据，并与各地同事广泛共享。据他预测，在这些新的实验室中，“你可以通过 分析 从别人那里汇集来的 数据 赢取诺贝尔奖”。位于加州 Almaden 的 IBM 研究运营部门负责人马克·迪安表示， 短短几年内，商用和科学用途的 结合 将产生“云”网络，我们尽可放开想象 。“与这个相比，”他说，“现在的网络微不足道。我们将会嘲笑 现在的网络实在太小 。”然而， 如果这个“太小”的网络对于 Google 帝国发展都已经足够大了，那么没人能预测巨型的“云”网络可以提供什么样的机会 。 2007 年 11 月的一天，比希利亚刚刚从中国回到美国，还没来得及倒时差。他在中国的几所大学介绍了“ Google 101 ”的计划。他的时间表排得满满当当， 不仅要和 IBM 共同建立“云”集群，还需要处理华盛顿大学、加利福尼亚大学伯克利分校、斯坦福大学、麻省理工学院、卡内基 - 梅隆大学以及马里兰大学等 6 所高校“云”计划启动的相关事宜 。此时，他把一位摄像师请到会议室，线缆和灯光占满了整张桌子。他将录制一段有关“云”教学的宣传片，这段视频或许会 选择在 YouTube 网站 发布。 　　埃里克·施米特走了进来。 52 岁的他几乎比比希利亚年长一倍，与爱徒清瘦的体格相比，他显得强壮不少。比希利亚 把他引到摄像机面前并解释 这个宣传计划。他们会录制采访中的音频，再拍几个施米特的单人正面镜头。比希利亚把这些镜头称为“ B 级胶片”。施米特同意了计划并落座下来。他 想到了更好的主意 ，他告诉摄像师 拍下全景 而省略单人镜头。的确，他和比希利亚 忙得怎么有时间单干 呢？ 本文来自 CSDN 博客，转载请标明出处： http://news.csdn.net/n/20080319/114470.html 1. Google 及其 云智慧 文件格式 : PDF/Adobe Acrobat - 快速查看 第六十六期 . 2010 年 10 月 30 日 . Google 及其 云智慧 . 作者：斯蒂芬 • 贝克（ Stephen Baker ） . 译 / 赵斌 . 【编者按】 “ 云 ” 的想法，是创造一个平台，让所有大型的信 ... ccga.pku.edu.cn/cms/uploads/soft/201103/79_20101253.pdf 2. 商业周刊： Google 及其 云智慧 - 云计算 2011 年 2 月 10 日 ... 商业周刊： Google 及其 云智慧 . 减小字体 增大字体 . 这项全新的远大战略旨在把强大得超乎想象的计算能力分布到众人手中。 这是一个简单的问题，是克里斯 ... www.flatws.cn › 教程资料 › 程序开发 › 云计算 - 网页快照

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云计算的前世今生（十一）

热度 2 ywan 2011-5-13 23:54

存储即服务 （ Storage as a Service, DaaS ）是除了前面所述的三大云计算服务之外比较流行的第四种云计算服务方式。存储即服务的最经典的使用案例就是纽约时报的技术人员用亚马逊的 EC2 ( 基础设施即服务 ) 和 S3 （存储即服务）来为其一百多年的文章生成 PDF 和提供全文检索。 这事情发生在 2006 年，亚马逊刚推出 EC2 与 S3 不久，纽约时报正准备把其从 1851 年创刊到 1922 年之间的已经失去版权的文章全部在网站上公开，让读者可以免费阅读和搜索。事实上，纽约时报从 1851 年到 1980 年的近 1100 万篇文章已经被生成图像文件并以 PDF 格式存储。只是每篇文章的各个部分是分散在不同 PDF 文件里的（美国一张报纸的文章往往跨几个版面）。所以需要把这些 PDF 文章碎片拼凑起来，生成新的完整文章的 PDF 。然后，读者就可以通过检索找到文章，直接下载 PDF 文件阅读了。 这项工作如果用传统的方法来做，是可以完成的，不过需要雇佣专门的公司花一大笔钱。于是纽约时报的技术人员想到用 EC2 和 S3 来解决这个问题。一开始，他们将一共 4TB 左右的原始 PDF 文件集合上载到 S3 存储起来。然后使用 EC2 服务在亚马逊的云端生成了 4 个虚拟机。这四个虚拟机通过他们在自己的个人电脑上生成的一个包含免费的分布式计算软件 (Hadoop Documentary) 的映像启动。这样，他们就可以象控制一个实际的 Linux 集群一样来通过自己的个人电脑远程控制由四个虚拟机组成的集群。结果他们发现，这个方法居然有效，位于EC2的这四个虚拟机可以有效地通过网络获取和处理存贮在 S3 的碎片 PDF 文件，生成完整的 PDF 文章，再通过网络从EC2存储回 S3 中。 接下来，为了提高效率，他们决定增加虚拟机的数目。最后的结果是，他们一共用了 100 个虚拟机，运行了 24 小时， 成功地生成了 1100 万篇文章，共计 1.5TB 的数据，所有这些文章被完整地存回了 S3 。 整个项目的花费 ( 不包括图象上载的传输费用 ) 只有 240 美元！ 这个项目的成功是有目共睹的。纽约时报目前继续使用亚马逊的 S3 服务来存储其文章。感兴趣的人可以在纽约时报的搜索栏里试着输入“ Li Hung-chang ”（李鸿章），你会发现，有 1800 篇文章，而且所有文章都可以下载阅读！这些报道了李鸿章的各种政治活动。一点不亚于对现代中国领导人的报道。可见 150 多年前美国对中国的观察和了解跟我们对对方的观察和了解是远远不可比拟的。 上图是从纽约时报网站下载的1896年2月24号一篇关于李鸿章访美的报道 目前来看，存储即服务的总的来说是比较受中小企业的青睐。最近的一个调查发现， Fortune 1000 的公司往往都有自己的存储设备，不需要通过云计算来存储数据。而且，远程存储海量数据的成本往往比本地存储要高。所以对存储即服务的兴趣不是很大。但中小企业，尤其是网络营销公司，往往非常需要这种服务。因为这样可以免除购买存储设备，节省了大笔费用。当然，如果服务出现问题，代价也是巨大的。亚马逊的 S3 服务曾经在 2008 年 2 月 15 号清晨出现技术故障，结果导致美东地区的用户有两个小时的时间无法获得数据。到当天下午四点左右，才全部恢复正常。类似的情况就像供电服务出现中断一样，影响是巨大的。但这也是使用云计算不可避免的代价。我们只能希望随着技术的不断完善，这种情况出现的越来越少。

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云计算环境及其合适的安全保障

geneculture 2011-5-11 03:03

云计算世界（cloud computing environment）的合适的安全保障（ proper security measures ） 附录1： Data Security in the World of Cloud Computing July/August 2009 (vol. 7 no. 4) pp. 61-64 Lori M. Kaufman , BAE Systems DOI Bookmark: http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/MSP.2009.87 Today, we have the ability to utilize scalable, distributed computing environments within the confines of the Internet, a practice known as cloud computing. In this new world of computing, users are universally required to accept the underlying premise of trust. Within the cloud computing world, the virtual environment lets users access computing power that exceeds that contained within their own physical worlds. Typically, users will know neither the exact location of their data nor the other sources of the data collectively stored with theirs. The data you can find in a cloud ranges from public source, which has minimal security concerns, to private data containing highly sensitive information (such as social security numbers, medical records, or shipping manifests for hazardous material). Does using a cloud environment alleviate the business entities of their responsibility to ensure that proper security measures are in place for both their data and applications, or do they share joint responsibility with service providers? The answers to this and other questions lie within the realm of yet-to-be-written law . As with most technological advances, regulators are typically in a "catch-up" mode to identify policy, governance, and law. Cloud computing presents an extension of problems heretofore experienced with the Internet . To ensure that such decisions are informed and appropriate for the cloud computing environment, the industry itself should establish coherent and effective policy and governance to identify and implement proper security methods. 1. L. Wang et al., "Scientific Cloud Computing: Early Definition and Experience," Proc. 10th Int'l Conf. High-Performance Computing and Communications (HPCC 08), IEEE CS Press, 2008, pp. 825–830. 2. J. Urquhart, "The Biggest Cloud-Computing Issue of 2009 is Trust," C-Net News, 7 Jan. 2009; http://news.cnet.com8301-19413_3-10133487-240.html . 3. J.B. Horrigan, "Cloud Computing Gains in Currency,"12 Sept. 2008, http://pewresearch.org/pubs/948cloud-computing-gains-in-currency . 4. S. Singh, "Different Cloud Computing Standards a Huge Challenge," The Economic Times, 4 June 2009; http://economictimes.indiatimes.com/Infotech/ Different-cloud-computing-standards/ articleshow4614446.cms . 5. "US Federal Cloud Computing Market Forecast 2010–2015," tabular analysis, publication: 05/2009. Index Terms: cloud computing, security, governance, it all depends Citation: Lori M. Kaufman, "Data Security in the World of Cloud Computing," IEEE Security and Privacy , vol. 7, no. 4, pp. 61-64, July/Aug. 2009, doi:10.1109/MSP.2009.87 http://www.computer.org/portal/web/csdl/doi/10.1109/MSP.2009.87 附录2 ： SURVEY BY IEEE AND CLOUD SECURITY ALLIANCE DETAILS IMPORTANCE AND URGENCY OF CLOUD COMPUTING SECURITY STANDARDS Enterprises Eager to Adopt Cloud Computing, but Regulatory Requirements Demand Security Standards Compliance Contact: Karen McCabe, IEEE-SA Marketing Director +1 732-562-3824, k.mccabe@ieee.org Robert Nachbar, ZAG Communications for the Cloud Security Alliance +1 206-427-0389, robert@zagcommunications.com RSA CONFERENCE, SAN FRANCISCO, CALIF., USA, 1 March 2010 - IEEE, the world's leading professional association for the advancement of technology, and the Cloud Security Alliance (CSA), a not-for-profit organization formed to promote the use of best practices for providing security assurance within cloud computing, today announced results of a survey of IT professionals that reveals overwhelming agreement on the importance and urgency of cloud computing security standards. "It's clear from the survey's findings that enterprises across sectors are eager to adopt cloud computing - but that security standards are needed both to accelerate cloud adoption on a wide scale and to respond to regulatory drivers , - said Jim Reavis, founder and executive director of the Cloud Security Alliance. - Cloud computing is shaping the future of IT , but, as this study shows in a variety of ways, the absence of a compliance environment is having dramatic impact on cloud computing's growth." Hundreds of IT professionals, many of whom are actively involved in implementing cloud-related projects, participated in the joint IEEE/CSA survey. Among the survey's findings: Ninety-three percent of respondents said the need for cloud computing security standards is important ; 82 percent said the need is urgent. Forty-four percent of respondents said they are already involved in development of cloud computing standards, and 81 percent said they are somewhat or very likely to participate in development of cloud security standards in the next 12 months. Data privacy, security and encryption comprise the most urgent area of need for standards development. The ISO 27001/27002 Information Security Management Standard is a key regulatory driver of standards compliance, as are Data Breach Notification, PCI/DSS (Payment Card Industry Standard), EU Data Privacy Legislation, SOX (Sarbanes-Oxley Act) and HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act). The use of public, private and hybrid clouds will rise over the next 12 months. The survey found that, while public clouds are most popular, private and hybrid implementations are quickly gaining in adoption. The rate of using and providing software, platform and infrastructure as a service (SaaS, PaaS and IaaS) will increase consistently in the next 12 months. The survey showed that PaaS and IaaS are set for the sharpest growth. "The Cloud Security Alliance, as the world's leading organization focused on cloud security, and IEEE, as a global leader in standards development across an unmatched range of industries, are the obvious partners to establish the baseline on the current and intended usage of cloud computing services, as well as the needs, attitudes and behaviors around cloud security standards," said Judy Gorman, Managing Director, IEEE-SA. "The insights revealed in this survey will prove valuable in informing how the cloud community moves forward." In addition to the announcement today at the Cloud Security Alliance Summit at the RSA Conference in San Francisco, the Computer Security Alliance and IEEE will also present the survey's findings March 16 at SecureCloud 2010 in Barcelona. About the Cloud Security Alliance The Cloud Security Alliance is a not-for-profit organization with a mission to promote the use of best practices for providing security assurance within Cloud Computing, and to provide education on the uses of Cloud Computing to help secure all other forms of computing. The Cloud Security Alliance is led by industry practitioners and supported by more than 25 corporate members . For further information, see the Cloud Security Alliance website . About the IEEE Standards Association The IEEE Standards Association, a globally recognized standards-setting body within the IEEE, develops consensus standards through an open process that engages industry and brings together a broad stakeholder community. IEEE standards set specifications and best practices based on current scientific and technological knowledge. The IEEE-SA has a portfolio of over 900 active standards and more than 600 standards under development. For more information see the IEEE-SA website . About IEEE IEEE is the world's largest technical professional association. Through its more than 375,000 members in 160 countries, IEEE is a leading authority on a wide variety of areas ranging from aerospace systems, computers and telecommunications to biomedical engineering, electric power and consumer electronics. Dedicated to the advancement of technology, IEEE publishes 30 percent of the world's literature in the electrical and electronics engineering and computer science fields, and has developed over 900 active industry standards. The organization annually sponsors more than 850 conferences worldwide. For more information see the IEEE website . http://standards.ieee.org/news/2010/cloudcomp.html

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一种简捷安全的云端计算方案

geneculture 2011-5-10 07:27

一种简捷安全的云端计算方案 邹晓辉 1 ， 2 , 邹顺鹏 1 （ 1. 中国地质大学（北京） 高等教育研究所 北京 100083 ；２ . 信息技术研究所） 摘 要 在云端的基础框架中，从终端到云端的各通信节点 , 无论联网还是离线，都存在安全隐患或风险，因为，在标准软硬件环境下为确保各节点的通信顺畅，所有未经过加密的用户个性化数据对通信节点都是一览无余的。为此，笔者设计了一个利用系列“孪生图灵机”构成“多胞冯氏机”的间接计算方案，即：一种基于双语自动转换的间接形式化方法，其特征在于机人之间的分工与合作是基于双列表而展开的。该方法不仅找到了安全的形式化路径，而且，其终端服务的基本程序和交互界面也非常地简捷而高效，能克服云短计算的不足，可解决 云端计算技术发展所面临的某些 安全隐患。 关键词 间接形式化；数据安全；云端计算 The Simple and Secure Approaches for Cloud Computing Xiaohui,Zou 1, 2 ;Shunpeng,Zou 1 (1.China University of Geoscience, Beijing 100083, China;2.Sino-US Information Engineering Institute)

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云计算的前世今生（十）

热度 1 ywan 2011-5-10 06:21

也许除外“ 谷歌”与“亚马逊”，最有可能在“平台即服务”方面赢得一定市场份额地位的就是“微软”了。因为过去 30 年里“客户 / 服务器”模式曾经遍布几乎所有企业与家用电脑市场。而基于 x86 的各类视窗系统仍然占据目前大部分电脑之中。所以，将大多数程序移植到微软的 Azure 云端平台似乎是一个很自然的选择。而且对很多熟悉微软编程环境的程序员来说，在微软的“云端平台”编程也将是一件比较容易的事情。只不过，“微软”在云计算方面的发展速度远远落后于“谷歌”和 “ 亚马逊”。究其原因，可能还是和企业“基因”有关系。“谷歌”和“亚马逊”是萌生于互联网，成长于互联网的企业，熟练运用“云端平台”对他们来说是轻车熟路的“看家本事”。而“微软”则没有这方面的丰富经验。所以，“平台即服务”的发展趋势到底如何？谁会胜出？可能还要很长一段时间才能水落石出。 “ 基础设施即服务（ Infrastructure as a Service, IaaS ） ” 是第三种流行的云计算服务方式。相对于前述两种完全是依赖互联网交互的模式来实现， IaaS 既可以通过互联网，也可以通过企业内部的局域网实现。前面提到的 “ 私有云（ Private Cloud ） ” 就是一种 IaaS 。 “ 私有云 ” 将企业内部的硬件资源通过虚拟机方式整合在一起，从而提高的管理效率和资源利用率。 如果企业使用第三方提供的虚拟机环境来实现部分或全部企业计算需求，则是通过互联网实现的 IaaS 。 “云计算”成形以前，企业传统上多是租赁专门提供数据服务的第三方数据中心的服务器资源来满足自己的计算需求。企业通常要与服务商签订“服务协议(SLA)”以确保享有良好的服务质量（比如服务器应满足 99.999% 的上线率）。云计算的模式出现后，这种租赁方式变得更加灵活和可分割了。比如，以前一个企业可能要租赁两台服务器来满足需求，可是这两台服务器并不能充分利用。通过云计算 IaaS 的方式，这个企业可以不必再租赁服务器，而是根据自己的具体需求来为处理器，内存等关键资源的实际使用率或者使用时间来付费用。在这方面，目前亚马逊的“弹性计算云（ Elastic Compute Cloud ， EC2 ）”提供的服务最为多样化。 亚马逊的 EC2 可以让用户通过 Web 服务来创建自己的虚拟的服务器，并且可以选择内存，中央处理器，存储，以及分区大小等参数来优化该服务器，使得服务器能够更好的运行用户特需的服务。在费用方面， EC2 提供了不同的收费方式。除了根据实际使用运算量收费,或者是支付固定费用之外， EC2 还提供了一种“实时费用”的付费方式。在这种付费方式中，用户预先向亚马逊云计算中心提出自己的计算需求（跟前面一样，包括内存，处理器，等参数）和愿意为此支付的最高限价格；而亚马逊的“云计算中心”则迅速测算其适时空闲的云计算资源情况并根据整体需求给出实时价格。一旦用户的最高限价格高于实时价格，该用户就可以自动根据实时价格获得相应资源使用权进行自己的计算工作。 通过这种三合一的方式，亚马逊几乎将所有可能的云计算 IaaS 付费方式都包含了进去。也同时最大限度地利用了用户的价格承受能力。

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从云计算的三种基本类型（IaaS、PaaS和SaaS）看“云”的本质

geneculture 2011-5-9 13:28

从 云计算的三种基本类型 ——基础架构、平台和软件即服务（IaaS、PaaS和SaaS） 看“云”的本质 。 “云” ——基础架构、平台和软件即服务（IaaS、PaaS和SaaS）评议 附录1 ： 走近云计算：解密 IaaS 、 PaaS 和 SaaS http://www.enet.com.cn/article/2010/1028/A20101028764747.shtml 总的来说，我认为 云这个概念 其实就是 任何可以通过互联网访问的服务 。这个概念可以包括与标准商业应用相关的服务——例如 CRM 、 ERP 、营销线索生成、办公室生产套件、产品生命周期管理、供应链管理等。但是 这个概念还可以延伸到软件开发和基础架构等技术服务领域；这是云计算最近的一种新发展方向 。 　　在这个行业里，对支持业务的数据和业务处理的需求出现了爆炸式的增长。这导致了 能源消耗量 的激增以及对数据中心 容量需求 的增长。 云计算则提供了解决问题的另一种思路 ，使用云计算的模式，企业无需为数据中心扩容、基础架构硬件和软件的采购以及应用软件的采购投入大量资金。 　　你也许会问你自己， " 我 如何利用网络，将我的 基础架构 扩展到云计算上？我该怎么把网络当做一个 平台 来建设我的 软件 和产品呢？ 我该如何使用云计算来运行我的核心业务流程？ " 　　 云计算的分类 　　为了便于理解云计算下一个层次的问题，我想先按照下面的划分方式介绍一下云计算的类别： 　　 IaaS （ Infrastructure as a Service ， 基础架构 即服务）通过互联网提供了数据中心、基础架构硬件和软件资源 。 IaaS 可以提供服务器、操作系统、磁盘存储、数据库和 / 或信息资源。 最高端 IaaS 的代表产品是亚马逊的 AWS （ Elastic Compute Cloud ） ，不过 IBM 、 Vmware 和惠普以及其他一些传统 IT 厂商也提供这类的服务。 IaaS 通常会按照 " 弹性云 " 的模式引入其他的使用和计价模式，也就是在任何一个特定的时间，都 只使用你需要的服务，并且只为之付费 。 　　 paas （ Platform as a Service ， 平台 即服务）提供了基础架构，软件开发者可以在这个基础架构之上建设新的应用，或者扩展已有的应用，同时却不必购买开发、质量控制或生产服务器。 Salesforce.com 的 Force.com 、 Google 的 App Engine 和微软的 Azure （微软云计算平台）都采用了 paas 的模式。这些平台允许公司 创建个性化的应用 ，也允许独立软件厂商或者其他的第三方机构针 对垂直细分行业创造新的解决方案 。 　　 SaaS （ Software as a Service ，软件即服务）是最为成熟、最出名，也是得到最广泛应用的一种云计算 。大家可以将它理解为一种软件分布模式，在这种模式下，应用软件安装在厂商或者服务供应商那里，用户可以通过某个网络来使用这些软件，通常使用的网络是互联网。 这种模式通常也被称为 " 随需应变（ on demand ） " 软件，这是最成熟的云计算模式，因为这种模式具有高度的灵活性、已经证明可靠的支持服务、强大的可扩展性，因此能够降低客户的维护成本和投入，而且由于这种模式的多宗旨式的基础架构，运营成本也得以降低。 Salesforce.com 、 NetSuite 、 Google 的 Gmail 和 SPSCommerce.net 都是这方面非常好的例子。 　　 paas 、 IaaS 和 SaaS 之间的区别并不是那么重要，因为这三种模式都是采用外包的方式，减轻企业负担，降低管理、维护服务器硬件、网络硬件、基础架构软件和 / 或应用软件的人力成本。 从更高的层次上看，它们都试图去解决同一个商业问题——用尽可能少甚至是为零的资本支出，获得功能、扩展能力、服务和商业价值 。当某种云计算的模式获得了成功，这三者之间的界限就会进一步模糊。成功的 SaaS 或 IaaS 服务可以很容易地延伸到平台领域。 　　 选择云计算的标准流程 　　对于那些在考虑使用云计算，或者喜欢云计算的 CIO 或者商业执行官们，我的建议是和其他的业务或技术投资一样，按照标准流程考察选择。 　　首先，应该从一个业务案例开始，这一点非常重要。计算投资或者改变对财务的总体影响。 　　在考虑云计算项目的时候， 网络带宽 需求是一个需要考虑的重要问题，并且弄清楚你需要在网络上传递的数据有多大规模，以及对于特定服务的网络响应要求。 　　 安全性 是另一个重要的因素，所以你需要知道你的安全需求，以及你所在公司内部的能力同云计算供应商的能力之间孰高孰低。 　　对于任何开发和变革，最好能够从风险的角度进行一下衡量。我非常喜欢研究解决方案，同时也习惯于在作出重大的决策或投资之前，进行 试用 。 　　如果你计划采用的商业服务云计算是核心业务项目，那么一定要仔细考察 云服务 供应商，它的组织情况，它的业务稳定性。例如，这家公司是否盈利？这家公司是否处于增长期？他们的资产负债表是否健康？ 　　如果你是计划在供应链管理和 EDI （ Electronic Data Interchange ）项目上使用云计算技术，那么需要做的第一件事就是考察 供应商 整个网络的规模。规模大、扩展性好、质量较好的网络能够比较容易地提供更快、更高质量的服务 。在为生意伙伴增加预接入的时候，这种可扩展性也能够提供同样的价值，帮助企业适应业务的增长和变化。 　　你一定要了解你的 供应链服务的流程和组织情况 。他们是否疲惫？是否真实？是否专业？评估他们的服务供应模式，他们整体的能力，以及他们作为服务商为企业建立业务的实际案例的情况。 　　最后，你应该做的最重要一件事是考察该应用的 持续服务和支持 。例如，绝大部分的 SaaS 应用都是按照采购服务的方式来销售的，对于客户来说，这非常好，因为这意味着供应商必须为你提供持续的价值和支持。这种采购方式买的不仅仅是某种技术的使用权，还包括提供客户支持、变革管理以及总体商业价值的专业人士的服务，这些服务渗透到每一天、每个星期，每个月，始终存在。 　　作为一名供应链云计算的客户，你应该考虑的另一个问题是 供应商在满足客户的服务水平协议要求方面的水平如何 。很多云计算供应商都是全球性的，它们所有的业务夜都是全球性的，但是考核评价单个用户的状况仍然同等重要——如果不是更重要的话。这个工作能够让你了解你的云计算供应商是否能够达到你的 SLA （ service level agreements ）的目标，比如正常运行时间要求、处理速度要求、支持响应速度要求等。对于核心业务系统来说，这些更为重要，一定要确保该供应商能够达到你的业务要求。 附录2 ： 云计算的本质：一种基于互联网的计算模式 http://www.iot-online.com/ITjishu/yunjisuan/2010/1003/4457.html 从本质上讲，云计算是一种基于互联网的计算模式，它可以将强大的计算资源通过互联网分配到普通大众手中。它不仅可以有效提升资源利用率，为企业降低 IT 系统部署和运营成本。 关键词： 云计算 (926) 时间 :2010-10-03 23:18 作者 :IOTer 点击 :178 次 　　现在，云计算已经成为信息 通信 产业内最热门的话题之一 。它被誉为 Web2.0 时代的下一个金矿。 2009 年以后，几乎所有具有影响力的互联网 IT 企业和通信厂商、运营商、 SP 都 先后出台了云战略 。并且，从 2009 年下半年开始，尤其是在 2010 年以后，不同领域的云计算产品、方案逐渐落地，业内掀起了一场云计算“浪潮”。企业网高级分析师表示，在信息 通信领域，没有哪项技术能像云计算这样同时赢得如些广泛的认可 。 是什么力量让云计算拥有如些大的“魅力”？对于这个问题不同企业可能会给出不同的答案。尽管云计算早在上个世纪 90 年代就已经作为一种全新的技术模型被提出，但在产业内并没有形成统一的标准。云计算服务提供商的产品和方案也并不完全相同，甚至有些系统根本不能兼容、互通。 IBM 和微软是云计算领域两个最具影响力的厂商，他们的云产品就有着很大的差别，面对的主流客户群体也不完全一样。 IBM 更强调基础架构层面的建设，而微软在应用层面则更具优势。但毋庸置疑它们都是云计算。 那么，道底是什么力量让如些多的厂商都将目光聚焦在云计算上面？云计算到底能给企业带来什么？上海移动视频运营中心刘松鹏在 2010 CECC 中国企业通信大会（秋季）上指出，从本质上讲，云计算是一种基于互联网的计算模式，它可以将强大的计算资源通过互联网分配到普通大众手中。它不仅可以有效提升资源利用率，为企业降低 IT 系统部署和运营成本，更重要的是云计算可以为企业带来全新的服务能力。 上海移动视频运营中心刘松鹏 笔者非常认同刘总的观点，在谈及云计算时，大家可能更多地关注其规模经济效益，关注绿色计算，关注灵活性，但事实上云计算为企业带来的“全新服务能力”才是它的最大价价值。云计算是从一个更高角度思考问题，它不只关注技术层面的内容，如何高效地提供服务是其最核心的优势。云计算打破了 IT 和通信的界限，将一切信息化基础设施与企业业务直接挂钩，并注入高效、低成本、高灵活、即付即得等理念。透过云计算我们看到互联网产业与通信产业的融合将成为未来行业发展的大趋势。 随着时间的推移，业内对云计算的认识也在不断提高。很多业内专家都认为云计算将拉开一场新的产业变革。将成为互联网和通信产业下一代演进的关键。乔治敦大学教授 尼尔森在美国 未来学 年会的研讨会 中表示， 未来“云”将比“网”重要 。这种趋势正令许多传统 IT 业巨头越来越重视它们本不熟悉的云计算领域。 纵观整个 ICT 产业发展历程，每一次计算模式的变革就会引发一场产业变革。同时也会造就一批“名星”厂商。主机时代， IBM 风光无限，称霸一时；互联网时代，微软、 Intel 则是名副其实的行业主导者。但云计算时代的到来将有可能给产业带来一场颠覆性的变革。在云计算时代谁是未来的霸主仍未可知，让我们拭目以待！ 附录3 ： What is Infrastructure as a Service (IaaS)? Infrastructure as a Service is a provision model in which an organization outsources the equipment used to support operations, including storage, hardware, servers and networking components. The service provider owns the equipment and is responsible for housing, running and maintaining it. The client typically pays on a per-use basis. Characteristics and components of IaaS include: http://searchcloudcomputing.techtarget.com/definition/Infrastructure-as-a-Service-IaaS

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云计算(Cloud Computing)的标准

geneculture 2011-5-8 18:33

一方面“普遍认为 云计算 最没有问题的就是 技术 ，...” 另一方面又说 “云计算 标准 不成熟，甚至还没有走到第一阶段，...” 这不是自相矛盾吗？ 这样思考的人们难道都不知道“技术”和“标准”其实就是一个范畴吗？ —— 邹晓辉：论云计算(Cloud Computing)的技术和标准 附件1 ： 云计算标准仍处初级阶段 市场认识不足成最大挑战 http://labs.chinamobile.com/news/51395 源：飞象网　作者 : 孙慧 2011-04-07 11:14:26 　 分享到 139 说客分类：分布式技术 标签：云计算 内容摘要：在本届峰会上，还出现了一个很有意思的现象：参会者普遍认为 云计算 最没有问题的就是技术，而外围挑战则多多 。来自塔塔通信的 Amit Sinha Roy 认为， 云计算目前最大挑战是如何得到市场的正确认识，云计算企业必须学会去“教育”市场 。 “云计算标准不成熟，甚至还没有走到第一阶段，需要时间去演进。” 和云计算炙手可热的行业地位相比， HP 云解决方案及基础架构 市场部副总 Steven Dietch 的这席话多少让人有些沮丧。 　　 标准统一可能性微乎其微 　　针对云计算标准的讨论由来已久，在日前马来西亚举行的“ 2011 春季亚太媒体高峰会议”上，云计算也作为重要主题受到热烈讨论。无论是塔塔通信、惠普、思科还是阿尔卡特朗讯，这些 云计算领域的新老面孔 都热切地向媒体 展示他们的理念和产品 。但 一谈到标准，却又显得闪烁其词。 　　 “云计算标准 还处于较早阶段 ，现在涉足的厂商或多或少都有自己的一些标准，让他们都遵循一个标准，这种可能性很小。” BROCADE （博科）副总裁 John McHugh 坦言。 　　思博伦亚太区总裁张京也持相同观点，他认为云计算 离大规模普及还有较长时间，运营商虽然也有应用，但在实际的部署上非常谨慎，考虑到标准和安全问题，目前也只是提供一些区域性的私有云。 　　 云计算在标准方面的滞后 ，也和没有正式的云计算联盟或组织系统推动有关。不过飞象网获悉，目前已经有一些机构开始着手云 相关标准的制定工作 。据了解，近年来国际标准组织 DMTF （ 分布式管理 工作组）的云管理工作小组正致力于云 互用性标准 的制定。而年初刚刚发布 云计算战略 的华为，也继 AMD 、思科、惠普、 IBM 等之后成为 DMTF 的第 14 位董事会成员，参与 云计算标准 的探讨。 　　 最大挑战是市场认识不足 　　在本届峰会上，还出现了一个很有意思的现象：参会者普遍认为云计算最没有问题的就是技术，而外围挑战则多多。 　　来自塔塔通信的 Amit Sinha Roy 认为，云计算目前最大挑战是如何得到市场的正确认识，云计算企业必须学会去“教育”市场。 　　持这一看法的显然不只是塔塔通信。 　　 BROCADE （博科）副总裁 John McHugh 在接受飞象网采访时透露，公司已经在亚太地区投入了一亿美金进行用户培训和产品演示，“教育”用户接受 云计算这一新兴技术趋势 。 　　问及为何在亚洲地区投入重金时， John McHugh 解释道，亚太地区作为一个新兴市场，用户接受新技术的能力较强，欧美地区传统 IT 设施已经比较完善，接受新技术的再造成本更高。据 John McHugh 预测，未来几年亚太地区云计算市场的增长速度会较欧美地区快约 50% 。 　　而作为塔塔通信的战略产品，云计算近年来也被投入了大量资金。按照塔塔的计划，未来 3 ～ 4 年内整个塔塔集团的云计算收入要达到 2 ～ 2.5 亿美元，而 2010 年，塔塔通信全球年度收入也不过 24 亿美元。 附件2： 云计算理论 (Cloud Computing) 是分布式处理 (Distributed Computing) 、并行处理 (Parallel Computing) 和网格计算 (Grid Computing) 的发展，或者说是这些 计算机科学 概念的商业实现。云计算理论是一种新兴的 共享基础架构 方法，云计算理论可以将 巨大的系统池 连接在一起以提供各种 IT 服务。 云计算理论的基本原理是，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更与互联网相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。 这可是一种革命性的举措，打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着 计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用 低廉 。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 云计算理论的蓝图 已经呼之欲出：在未来， 只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务 。从这个角度而言，最终用户才是云计算的真正拥有者。 云计算理论的应用包含这样的一种思想，把力量联合起来，给其中的每一个成员使用。从最根本的意义来说，云计算就是利用互联网上的软件和数据的能力。 对于云计算， 李开复（ Google 全球副总裁、中国区总裁） 打了一个形象的比喻：钱庄。 最早人们只是把钱放在枕头底下，后来有了钱庄，很安全，不过兑现起来比较麻烦。现在发展到银行可以到任何一个网点取钱，甚至通过 ATM ， 或者国外的渠道。就像用电不需要家家装备发电机，直接从电力公司购买一样。 云计算理论带来的就是这样一种变革——由谷歌、 IBM 这样的专业网络公司来搭建计算机存储、运算中心，用户通过一根网线借助浏览器就可以很方便的访问，把“云”做为资料存储以及应用服务的中心。 云计算理论目前已经发展出了云安全和云存储两大领域。如国内的瑞星和趋势科技就已开始提供云安全的产品；而微软、谷歌等国际头更多的是涉足云存储领域。 http://labs.chinamobile.com/know/35690 附件3 ： 2010_Grail_Research_Cloud_Computing.rar 2010_Grail_Research_Cloud_Computing.rar

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云计算的前世今生（九）

热度 1 ywan 2011-5-8 06:41

Salesforce.com 是 1999 年成立的，起初埃里森也是投资者之一。一年后，贝尼奥夫发现甲骨文公司也在开发类似的服务，于是将埃里森“请”出了该公司的理事会。随后， Salesforce.com 与 IBM 联手给美国的中小企业提供优惠的配套服务：对于采用 IBM 方案的中小企业，五个以内的销售人员可以免费使用 Salesforce ，然后企业每增加一个销售人员，只增加 50 美元的年费。通过类似的合作方式和价格竞争， Salesforce 逐渐获得了中小企业的青睐 ( 包括当时的谷歌在内 ) 。该公司最终于 2004 年上市，并随后通过并购等方式迅速发展起来。 在 Salesforce.com 通过“软件即服务”的模式起家的同时，该公司也开始尝试新的“云计算”模式。事实上，从 2002 年起，他们便开始开发“平台即服务 (PaaS) ” 。到 2007 年，这种名为“ Force.com ”的“平台即服务”云计算服务被正式推出。 如果说“软件即服务”是通过互联网给用户直接提供软件使用的话，那么“平台即服务”则是给用户提供一个可以自我增加或改造软件的服务方式。比如，一个用户对其软件有特殊需求，而这种需求别的公司可能没有，那么该公司可以通过 Salesforce.com 的 Force.com 平台来给自己编写这个软件程序。这与传统的微软视窗使用者和视窗程序开发之间的关系是类似的，只不过对 PaaS 来说，所有的开发都通过云端进行，而且很多传统开发头疼的问题，比如不同的系统平台，硬件的限制，和系统峰值需求等等，都不必去考虑。 云计算中“平台即服务”的出现可能是受了“平台战略”的启发。早在 2000 到 2002 年间，包括 eBay ，亚马逊，谷歌在内的公司纷纷推出了自己的平台战略，也就是提供 API ，让第三方程序员可以调用自己网站的各种资源并在此平台基础上，开发出新的基于本平台的程序，或者将自己的服务延伸到其他网站。比如，一个网上营销公司可以通过亚马逊提供的 API 将亚马逊网站提供的所有体育用品显示在自己的网站上，并使用亚马逊提供的支付平台来收钱。这样，如果有顾客从自己的网站购买东西，自己可以和亚马逊分享利润。 显然，云计算的“平台即服务”是将这种服务进一步扩展， 亦即顾客不必去开发与 Salesforce.com 有关的东西，就可以“随心所欲”开发自己的应用程序，并且可以利用 Force.com 提供的更方便的开发环境（包括现成的模块 – 比如每个销售人员的销售数据分析等）还可分享 Salesforce.com 强大的数据库。当然，“平台即服务 ” 也有使用条件要求，就是往往需要顾客熟悉某一个开发平台的特殊开发环境。比如，如果使用 Force.com ，就必须熟悉 Salesforce.com 自己的开发语言， Apex 。 其他类似的，比如使用谷歌的 App Engine, 则需要熟悉 Python 或 Java 。亚马逊的 EC2 似乎更灵活一些，它提供的是一个虚拟机环境，顾客可以选择任何开发平台和语言，但其“方便”的同时是提供的现成的东西“有限”，这更接近于下面要提到的第三种云计算模式“基础设施即服务（ Infrastructure as a Service, IaaS ）”。

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云计算的前世今生（八）

热度 1 ywan 2011-5-6 10:57

说到这里，我们需要看一下目前“云计算”的几种使用方式了。先列个清单吧，以英文名为准，中文的翻译除了“软件即服务”之外，都是根据统一模式“硬”译的： · 软件即服务（ Software as a Service, SaaS ） · 平台即服务（ Platform as a Service, PaaS ） · 基础设施即服务（ Infrastructure as a Service, IaaS ） · 存储即服务（ Storage as a Service, DaaS ） · 通讯即服务（ Communication as a Service, CaaS ） · 设备即服务（ Hardware as a Service, HaaS ） 软件即服务（ Software as a Service, SaaS ）大概是最早从云端出现的服务概念。在美国提起 SaaS ，业界里的人首先想到的可能是 Salesforce.com 与其 CEO 贝尼奥夫。事实上，谷歌的 Gmail 以及 Google Doc 等服务都是 SaaS 。 微软推出的， Microsoft Live 也是。 SaaS 其实就是“云计算”的最高层面，应用程序层面，给用户提供的一种应用程序服务。象 Hotmail.com 这样的基于网络的大型商业电子邮件系统应该可以看作是早期的 SaaS ，只不过我们基于传统习惯没有意识到而已。 贝尼奥夫创立 Salesforce.com 的起因要追溯到他在甲骨文公司给总裁埃里森做副手时所受到的启发。据他自己讲，是在一次去北京的飞机上，埃里森跟他谈到：甲骨文数据库应该通过网络让用户使用，这样可以随时维护不用担心不同版本的问题。又有一次，他在负责关于销售人员自动化（也就是 CRM 的前身）的软件开发过程中发现，这种软件需求量很大但费用很高，最便宜的单人使用版本费用也要 1500 美元。与此同时，作为使用者的销售人员们则时常抱怨软件缺少这样或那样的功能，结果，维护、修改、升级费用常常是使用费用的十倍甚至更高。可是公司为了销售不得不忍痛付出。为此他不断思考研究，终于发现如果以甲骨文数据库为基础，搞一个低廉使用价格（每人 50 美元）的网上 CRM 系统应该是一个有前途的主意。因为，这首先可以让销售人员随时上网使用该系统，不必担心没有装软件，其次，如果出现了有好的和新的功能，可以被很快编入系统，立即使用，而一旦被编入系统，其他销售人员也可以使用。这样系统的价值会不断增加， 于是 Salesforce.com 就诞生了。

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云计算的前世今生（七）

热度 3 ywan 2011-5-5 10:07

谷歌的硬件设计除去前面提到的“标准化”创新之外，在单个服务器的设计上也是别出心裁。过去由于商业竞争和技术秘密封锁，这些具体设计细节都没有得到曝光。到了 2009 年，谷歌才第一次将一些细节透露出来，其中最有意思的就是其单机服务器的 UPS 电源设计（见下图）。 典型的“数据中心”或者是“服务器农场”都是将 UPS 电源与服务器分开设置。往往是一台或几台高功率 UPS 为上百台服务器提供不间断稳定电源服务。这些 UPS 往往被分置在不同的房间里。由于 UPS 本身的转换能耗和空调能耗，这种设置 UPS 的方法效率不高。而谷歌则独具匠心，将一个简单的微型 12V 直流电池电源与单机服务器的主板直接“捆绑”在了一起。也就是说每台服务器都有自己的单独的 UPS 电池。这就使得 UPS 这一块儿的节能效率从不到 90% 升至 99% 。同时，由于这种简单的 UPS 电池成本低廉，谷歌花在 UPS 上的成本并不高。 谷歌的云计算软件方面还有很多独创之处，这里就不一一多说了。 下面谈谈“网格计算”和“云计算”的异同。 很多人说云计算其实就是网格计算的发展。对这点，我不敢苟同。我认为在设计哲学理念上这是两种完全不同的东西。 “ 网格计算”的哲学理论基础是“联邦分享”。其最初想法应该是从电网的联网节能衍生出来的。美国的各大电网起始的主要目标是所辖本地区供电。可是当本地区的用电量不高时，剩余的电力就浪费了，显然全国各大主要供电公司不难发现应该通过联通电网的方式来分享电力和平衡用电需求。 而“网格计算”的主要目的恰恰也是研究如何将分散的、未能充分利用的异种计算资源整合在一起使用，互补需求。比如，中科院也可以和国内某几个高等院校搞一个网格计算项目，将各自的计算资源通过“网格计算”的技术整合在一起来分享资源，这样每个格点可以通过同时使用其他格点成员的计算资源来处理一些原来自己处理不了的过大计算量的项目。网格计算要求每一个加入网格的计算资源都“明确规定”可以贡献出的资源的限度和使用政策。这样，当某个格点需要索取其它格点的资源时，也不会影响其他格点的正常运行。 而“云计算”的哲学基础则是“大一统”。它要求所有的计算资源都遵从统一调配。没有（亦不允许）各自独立的计算资源有自己的使用政策和要求。所以“云计算”在某种意义上讲更象一个独立的发电厂。或许在不久的将来，各大云计算中心之间可以通过网格计算的理论和技术来分享其他资源多余的计算能力。这或许是两者可以联系在一起的地方吧？ 当然，这两者都用到虚拟机技术来将底层的硬件透明化，从而方便上层应用程序的使用。

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[转载]【转】【新华网】贝索斯:云计算是亚马逊的一粒种子

wangxzhong 2011-5-2 15:22

http://news.xinhuanet.com/it/2011-05/02/c_121369191.htm 2011年05月02日 09:07:29 　来源： 中国经营报 　　4月27日，亚马逊发布了让投资者略为失望的第一财季财报。报告显示，亚马逊第一季度净销售额为98.6亿美元，比去年同期的71.3亿美元增长38%；但净利润为2.01亿美元，比去年同期的2.99亿美元下滑33%。与此同时，亚马逊对第二季度业绩的预期也不及分析师预期。 　　“我从不想去弄清楚它(市值)，我的工作是建设一个可以长久存在的公司。”作为创始人，贝索斯一直坚持自己的事业发展节奏，为他认为有价值的技术或是业务投入巨资，而不过分担心短期的赢利。“我们不排斥被误解，然后低头专注做认准的事、坚持我们的理念。” 　　 云计算是一粒种子 　　亚马逊是全球最早提出云计算概念，并将云计算应用于中小企业的领导厂商之一。当然，亚马逊也为此付出了巨大的代价。2006年，亚马逊推出云计算业务。但受到研发投入过多的影响，当年股票比2004年下跌50%。 　　2006年，亚马逊推出云计算的初衷是让自己闲置的IT设备变成有价值的运算能力。当时亚马逊已经建成了庞大的IT系统，但这个系统是按照销售高峰期的需求来建立的，所以在大多数的时候，很多资源是被闲置的。与此同时，更多的企业需要这样的资源，但却又没有钱去做前期的投入。于是在2005年，亚马逊正式推出简单云计算服务(Simple Storage Service，S3)，出租闲置的运作能力。 　　当然，这并不是简单地出租业务。它需要技术更为复杂，可应对的体系更为庞大，亚马逊也要为此付出更多的研发投入，保证在技术上的领先。因为拥有大量的商户基础，亚马逊的云计算从一开始就不缺少客户，所以亚马逊不仅是云计算概念的倡导者，更重要的是一个实践者。首席技术官 Werner Vogel认为，正是因为亚马逊零售商出身，且长期专注在用户需求上，所以在向大量中小企业提供IT系统基础架构时，体现出比其他高科技公司更好的成本控制力与服务用户的能力，这是亚马逊的云计算当下领先的原因。 　　2010年，亚马逊在云计算领域的营业收入约为5亿美元，或者在其全年342亿美元的总收入当中并不突出，但却已经拥有包括《纽约时报》、纳斯达克证券交易所在内的40万家企业客户，有着巨大的发展潜力。贝索斯在内部明确说，云计算服务像是一粒种子，我们都知道它将来会成为大树，会对公司营收有非常大的影响。为了这棵大树，贝索斯认为今天的投入都是值得的，哪怕是短期的赢利下降，或是投资者的质疑。 　　 超越网上商店 　　原定于5月3日发售的内置广告版Kindle提前至4月27日面市。新款Kindle配备的硬件与以前几款相同，之所以更便宜，是因为上面搭载的广告可以给其带来收入，目前客户包括通用汽车、宝洁和信用卡巨头Visa。 　　Kindle是体现亚马逊创新的另一个关键产品。2007年推出的电子书阅读器Kindle——这个重新定义了阅读的产品是过去两年亚马逊最畅销的单品。除去免费下载的内容，去年Kindle售出的电子书已超越亚马逊上的纸质书销量。 　　从云计算和Kindle的创新思路来看，亚马逊早已经超出一家网上商店的定义。人们喜欢将亚马逊称为网上沃尔玛，但贝索斯并不喜欢这种说法。“我们不想成为任何一个公司的‘.com’版本，我们只想做亚马逊。我始终认为，如果你是一个总是关注竞争对手的公司，那就很困难了，因为首先你必须始终试图去跟着它们走；第二，你必须改变自己的战略，因为你的竞争对手在改变。” 　　销售数字音乐、推出视频点播服务，成为娱乐内容的提供商，直接切入苹果iTunes的领域，推出电子书阅读器Kindle开拓了一个全新市场，并将iTunes销售音乐的模式复制到图书领域，1996年在西雅图创业的亚马逊，已经发展成为一家涉足硬软件领域、横跨实体经济与虚拟服务的公司。 　　外界的质疑和股价的起伏从来不会影响到贝索斯，今天的亚马逊已经是全球最重要的科技公司之一，在互联网企业中市值仅次于谷歌和facebook。

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云计算的前世今生（六）

热度 2 ywan 2011-5-2 06:45

亚马逊的云计算，尤其是硬件部分和底层部分，是依靠整合第三方技术建立起来的；相比之下，谷歌的云计算技术则基本上是自己开发出来的，并且主要是适合谷歌自己的搜索功能和相应计算之需求。 在硬件层面上，谷歌为“云计算”的发展做出了一个很重要的贡献，那就是把数据中心“标准化”了。 前面讲过，以 Linux 集群为代表的廉价“计算机集群技术”被广泛应用于从好莱坞的电影制造业到石油数据分析，再到药品开发，蛋白质分析等生物医学行业中。最初这些运算应用都是在被称为“服务器农场”的数据中心处理的。一个“服务器农场”通常是将几千台服务器通过各级网络交换器连接起来，然后用来做各种大型计算或信息服务工作。“服务器农场”用的最多的是做网络服务器使用。一个中型以上的网络电子商务公司通常需要上百台服务器来满足网上顾客的访问需求。而峰值时段需求可能达到上千台。所以，租用这种“服务器农场”提供的网站驻载服务对网络电子商务公司来说，比较省钱。其实这也是云计算的一个雏形，亦是其服务内容之一。 但是传统的“服务器农场”的能源利用效率非常低。通常用在服务器计算上的能源开支只占“农场”总开支的 1/3 。其他的 2/3 都被消耗在了空调和其他非计算性功能消耗上。这种趋势在服务器数量逐渐增加的情况下显的更为突出。因为这需要设计有效地也必然是日益复杂的空调降温系统。另外，随着服务器数量的增多，调试和更换服务器的维护费用也相应增加，这也使得维护人员费用成本增加了。 谷歌可能是世界上最早遇到上述这个问题挑战的公司。所以，也是第一个想到用“数据集装箱”这个“标准化 ” 的方法来解决这个问题的公司。所谓 ” 数据集装箱 ” ，就是指把固定数量的服务器安装在一个标准尺寸的“集装箱”（就是远洋运输用的那种集装箱）里，同时，在里面配备标准的高效率的空调冷却系统。这种一体化的设计从硬件角度看，不仅提高了降温效率，而且可以将其外包给最有价格竞争力的公司批量 生产 。从软件角度看，也简化了编程复杂度。这样，每个数据中心不再是一大堆服务器的专门组合，而是一个或数个集装箱的组合。而且维护人员的培训内容也可以标准化。这种标准化设计理念不久就被微软等其他公司相继采用。 在此基础之上，谷歌将传统的以单个服务器为基本单位的数据中心发展成为以“数据集装箱”为基本单位的“仓库型计算机”。然后，通过这个“仓库型计算机”的“系统平台”将底层的硬件部分透明化，而不是像亚马逊系统那样的虚拟化。这大概就是谷歌和亚马逊云计算在技术层面区别最大的地方。

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云计算的前世今生（五）

热度 1 ywan 2011-4-19 11:12

除了 Linux 的集群技术，“效用计算”可能是对“云计算”的后来“隆重”登场起到了重要的铺垫作用。如果说“集群技术”为“云计算”提供了硬件基础的话，那么“效用计算”则为“云计算”提供了一个服务定价的雏形。“效用计算”的概念很早就出现了。看过比尔盖茨自传的人大概都记得，盖茨上中学的时候和他的好友艾伦一起用自己积攒的钱购买大型机的机时 , 然后 用 BASIC 编程的那段历史。这种销售机时的模式其实就是一种早期的“效用计算”，当然，这是建立在分时系统的大型机基础之上的。当初很多企业采取这种根据计算量和存储空间的使用多少来付费的方式，从而降低成本 –因为购买和维护大型机的费用非常昂贵。 到了 80 年代，由于微型机及个人电脑的出现，企业开始放弃原来的租赁方式，而逐渐采用服务器 / 客户端方式。显然，这会导致企业需要维护日益增多的服务器（台数）费用支出加大，同时每台服务器的利用率非常低，这种令企业并不满意又无可奈何的状况一直延续到了 90 年代。 到了 90 年代末，随着虚拟机技术的出现，“效用计算”又被再次拾起、重视，这是因为前文所提到的，很多企业被日益增长的（所需的服务器数量）的维护成本搞得不堪重负，而企业对运算量的需求又与日俱增。所以，使用可调整的第三方服务成为一个比较诱人的理想选择。 说到这里，我们需要把“效用计算”和传统的“外包服务 ” 区分开来。虽然“效用计算”和 ” 外包服务 ” 都是把企业的计算服务交给其他公司来处理，但 ” 外包服务 ” 大多是基于传统的服务 / 客户架构来提供的。也就是企业付费给服务商，而服务商提供专门的服务器和存储空间来满足客户企业的计算业务需求。这样，企业可以节省雇佣专门的系统维护人员和购置相应硬件的不菲费用。而以虚拟机技术为基础的“效用计算”则不同。服务商可以根据企业的需求随时提供不同的操作系统平台，存储空间，以及计算能力的组合。尽管企业不再享有专门的“一对一”硬件服务器了，可是其实际需求反而更能得到满足，因为服务商可以动态的划拨、整合其所有资源给处于“峰值”需求的企业使用。 90 年代末最早将“效用计算”付诸实践的主要是“升阳 ” 和“惠普”两个公司。两个公司一开始都是将硬件设施直接运到企业，然后根据其实际使用量收费。比如升阳公司的硬件设施就配备了上百个中央处理器，企业可以根据自己的实际需要将一定数量的处理器开启使用。而具体的用量通过网络传到升阳公司作为收费标准。稍晚一些的惠普在 2000 年前后亦采取了类似的方式并且根据实际用量收取 3 万到 7 万的月费用。不过，这些最初的“效用计算”商业模型没有经得住时间的考验。到了 2005 年前后都不得不改变策略 那就是： 尽可能降低硬件成本，进一步降低使用费用。同时，这些公司也发现，这种将硬件运到客户那边然后和客户现存系统并用的“效用计算”模式并不能真正提高客户现存系统的效率。这是因为自身系统与效用计算的租赁系统的系统整合远没有达到理想的水平。而“效用计算”最有效率的应用是：解决某一个具体的计算问题，或者是客户全面采用效用计算的模式，摒弃自己原来的系统。 到了 2006 年，亚马逊的“效用计算”模式开始崭露头脚。亚马逊一开始就将市场定位放在了小型用户层面上，尤其是网络创业公司，这就避开了和“升阳”以及“惠普”等公司的正面直接竞争。亚马逊给网络创业公司提供了一个非常低的门槛（每个虚拟服务器每小时 10 美分的租用费用），这使得这些小公司不必提前花费硬件设备购置费，也不必担心因为客户突然增多而导致的服务拥挤。除此以外，亚马逊还提供了批量处理服务。客户可以将需要批量处理的计算项目上传到亚马逊的服务器上，处理完后，再通过网络将结果下载。亚马逊还直接给自己的服务起了“云计算”这一比“效用计算”更加形象、动听的名字。

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云计算的前世今生（四）

热度 2 ywan 2011-4-14 06:28

最早是美国航空航天局的两个工程师在 1994 年为了研制省钱的超级计算机方案而发明的“ Linux 机集群”的架构。两个人最初的设计方案是把 16 台配备 Linux 操作系统的 486 计算机通过 10 兆以太网连接起来。然后用其中的一台作为主控机来调控整个集群完成计算任务。 与传统的超级计算机不同的是，集群中每台 Linux 计算机均相对独立于其它同一集群成员的 Linux 计算机，它有着自己的处理器、内存和硬盘。显然，这样如果有某台集群成员的 Linux 计算机出问题了，只要把它换掉，然后通过主控机把新机器初始化并加入集群就可以恢复正常计算工作了了。 尽管这种架构从技术层面上跟“多处理器共享内存 ” 的传统架构相比较，传输效率和运算效率都比较低。可是它的经济效益显而易见，其成本低廉，容易“白手起家”。如果采用这个架构，首先公司在硬件上就可以节省七八成的成本。其次，在使用和维护上也可以大幅度减少成本开支，因为它的编程不需要专门的、基于该超级计算机的硬件的算法，只要用已经“标准化的并行算法”就可以。这样，聘用程序员的人工费用成本可以大大降低。 另外 Linux 集群架构还有一个传统架构永远“望尘莫及”的战略优势，就是理论上讲它的计算能力可以无限扩展，这就突破了传统架构的瓶颈。打个（也许不太贴切的 ） 比喻，如果把完成一个大型计算任务比喻成（以最快速度）吃掉一头大象的话，那么，传统的“多处理器架构 ” 就好比是几头狮子，而 “ Linux 集群架构”则是铺天盖地的一群非洲军蚁。几头狮子哪怕再勇猛，也很难在一两分钟内把一头大象吃的干干净净（可以想象：每头狮子吞噬时还要占据部分空间，所以在任一时间内，最多可能只允许有限头的狮子可以同时进餐），而足够量的弱小非洲军蚁则可以做到在最短的时间内迅速完成任务，尽管后者在吃大象的过程中可能有很多死伤者。 因为有了这个优势。 Linux 集群架构很快得到了推广。 在好莱坞，从《泰坦尼克号》（ 1997 ）到《骇客帝国》（ 1999 ）到《魔戒三部曲》、《怪物史瑞克》、《功夫熊猫》、《 Avatar 》等等，无不依靠以“ Linux 集群”为硬件的技术手段来编辑成特技效果。电影的动画和特技效果编辑制作特别适合用“ Linux 集群架构”来运算。这是因为整个的计算任务都可以比较有效的分割为成百上千的相对独立的计算任务（比如每 10 帧页面的生成），彼此间没有关联（在计算过程中被分割的任务之间不需要相互通信或者共享某些变量）。这样，每一个计算任务都可以分配相应的一台 Linux 机去独立完成，然后再逐步整合集成。 有了不断增强的“云计算”能力的保障，好莱坞的特技效果也巧夺天工越来越逼真。以《怪物史瑞克》系列为例：该系列是由一个由 1000 多台 Linux 共计约 3000 个英特尔中央处理器组成的集群来计算动画生成电影的每一帧页面。 2001 年“摄制”该影片第一部，共耗费了 5 百万小时总运算时间；到了 2004 年“摄制”第二部，增加到了一千万小时运算时间 ；而到了 2007 年“摄制”第三部，则使用了两千万小时的总运算时间。亦即，每三年总运算时间量翻一翻，这被戏称为“电影动画技术的摩尔定律”。有了如此大的运算量，在第三部影片中，每个人物的神态，甚至每一根头发的动态几乎都可以被清晰地模拟出来，可谓出神入化、惟妙惟肖！

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云计算的前世今生（三）

热度 4 ywan 2011-4-12 07:08

现在的谷歌是世界上最繁忙的网络公司。据 comScore 的 2009 年的报告，谷歌美国的点击量大概是每天 3.2 亿次。据同年 CNBC 的一个报道，谷歌每天的全球总点击量超过 20 亿次。显然，谷歌的“云端”需要有很强的处理能力才能给使用者满意的反应速度。其解决方案就是把便宜的台式机装上免费的红帽子 Linux 然后联网在一起， 通过并行计算的原理产生与高端服务器相同的效能来满足人民群众日益增长的搜索需求。 早些时候，由于技术竞争的原因，谷歌的硬件平台架构对外界一直保持保密的神秘状态。根据现有的一些资料，我们只知道谷歌在 2000 年底的 Linux 单机集群大概就有 6000 多台，到了 2001 年 底扩容为 8000 多台了。要知道 Google 在 1999 年底一度为自己的搜索引擎寻找买主，曾经希望雅虎以一百万美元将自己收购。而雅虎不干，不过决定使用谷歌的搜索引擎作为自己的网站搜索引擎，这才使得谷歌在发掘出广告业务之前有了一些资金来扩充自己的搜索实力，所以谷歌才在 2000 年底能够迅速开发出 6000 台单机的集群。 说到这里，我们不得不简单回顾一下谷歌的 Linux 集群的由来。这还要从超级计算机的历史说起。 去年，我国的天河超级计算机成为世界上运算最快的超级计算机，大概每秒钟运算 2.566 千万亿次。这一世界纪录今年可能要被 IBM 的新超级计算机 Mira 刷新，后者声称运算速度为每秒 10 千万亿次。不过，在某种意义上讲，不管是天河还是 Mira 可能都比不上谷歌的集群运算速度，据有关专家估计，早在 2008 年初，谷歌的搜索引擎部分计算机集群的运算速度，保守估计亦为 50 千万亿次。 那么谷歌的系统和一般的超级计算机有什么不同呢？应该说，前者是后者的一个分支。 在 70 年代的超级计算机主要是在多处理器上做文章，这些处理器分享经过特别设计的各级存储器以及输入、输出系统，所以整个超级计算机系统可以看作是一个大的计算机。其内部是不可分割的。为了充分利用其高速运算的功能，需要为这些超级计算机的算法进行特别设计。很多“并行运算”的理论和模型都是从这段时间开始趋于成熟的。 等到了 80 年代，这种发展模式应了摩尔定律的法则，开始走向极限。因为随着中央处理器的增多，其总运算速度开始受制于联接它们的输入、输出设备的运行速度以及存储器运行速度。为了克服这一瓶颈缺陷，科研人员想尽了各种设计方法，比如有的超级计算机将整个计算机设计成圆形，从而减少了处理器之间的传输距离等等。但总的来说，这个瓶颈难以突破。 到了 90 年代中期，几个重要的发展趋势出现。首先是廉价的个人电脑台式机及其各种部件的普及化，其次是包括 Linux 在内的大量免费开源软件的迅速传播，还有就是“并行运算”的理论已经非常成熟。这些因素为后来的以 Linux 为操作系统的廉价计算机集群技术奠定了基础。 当然，市场需求是这一新技术得以迅速推广的决定性因素。因为到了 90 年代，众多生产、科研以及服务领域对高速运算的需求日益强烈。而这时的超级计算机因为价格太昂贵，无法满足大众市场的廉价普及需求，在这个诱因下， Linux 集群计算机架构于 1994 年应运而生。这成为后来（包括谷歌和亚马逊在内的）云计算的服务端硬件基础。而这时谷歌的两位创始人还没见面呢。

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云计算的前世今生（二）

热度 3 ywan 2011-4-7 23:46

“云计算”的 上半身，或者说用户端， 其实就是计算机虚拟机技术充分使用。从用户角度来讲，总是希望自己的硬件资源能够被充分利用。所以虚拟机技术很快得到了推广和应用。不过最初的虚拟机技术是以单机服务器为主 – 不管是 IBM 还是 VMware 一开始所做的，都是在单机服务器的硬件资源上提供虚拟机服务。而当企业拥有大量服务器时，这种一个一个的单机利用方式显然还不够理想。我们会很自然地想到，如果能够将所有的服务器资源整合到一起，然后统一使用岂不更好？这就牵扯到了“云计算”服务端部分，或者说“云端部分”。 事实上，这个想法在技术上早已经实现了，这就是包括“分布计算”，“并行计算”和“网格计算”在内的，将若干单机通过联网方式合并到一起来产生巨大计算能力的一种系统技术。而这种做法的最初动机是为了省钱 — 提高经济效益。譬如，搞天文的科学家们发现他们需要分析从外太空收集的海量信号信息，但却没有足够的资金购买大型机来进行分析（事实上，即便有几台大型机可能也远不够用的），于是广泛“发动群众”通过分布式计算技术来解决这个问题。这就是 1999 年出台的有名的 SETI@Home 。我当时也下载了一个 SETI@Home 的屏保程序到自己办公室的电脑上，每天早晨一进办公室，就可以看到自己的机器昨晚处理了多少个数据包，发现了什么新东西。挺有意思、颇有“成就感”呢。 SETI@Home 的成功之处，在于激发了大家的想象空间，有几个商业嗅觉比较敏锐的人发现此法似乎可以赚钱，于是，搞了类似的客户端程序，一边鼓励群众下载，另一边跟大型制药公司等需要进行海量计算的企业联系。不过，后来发现可操作性有限，主要是众多企业增加了对计算机安全性的考量，他们不希望自己雇员的计算机没事儿时运行这些东西。大学里的计算机倒是不受限制，不过毕竟数量不够，制药公司的项目不像 SETI@Home ，前者还是有比较明确的时间限制的。 同“分布计算”在 SETI@home 项目上的成功相比，“并行计算”在企业里的应用就显得非常成熟。这主要是因为两者需要解决的技术难题不同。前者研究的是如何将不同的计算机资源联合到一起，这些计算机可能从硬件架构到操作系统软件都完全不同，所以整合后的效率不会太高。事实上，我们的整个互联网亦可以看作是一个巨型的（无清晰目标的？）分布式计算系统。而后者则可以从比单机更底层的硬件 --- 比如 CPU 上来整合 – - 现在英特尔推出的多核 CPU 就需要“并行计算”的理论来研究如何充分利用其多核资源。再往上升一点， Wintel 服务器的多 CPU 系统也是“并行计算”的一种类型。众多的软件公司也往往根据企业用户的服务器的 CPU 的数目多少来给其软件定价。 企业自己搞的“并行计算”多半是在单机层面上展开的，这主要是成本低。所以也是一种“分布式计算”，不过跟 SETI@Home 等分布式计算相比，企业的单机往往都是同一型号的成百上千的“克隆”而已，所以，其硬件利用效率要比分布式计算的不同机种整合高很多。在这方面做的最成功的公司之一就是大名鼎鼎的“谷歌”了。

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云计算的前世今生（一）

热度 5 ywan 2011-4-7 11:42

“云计算”在美国已经炒作的越来越火了。但最近，问了问我周围在企业 IT 里工作的学生，大家的一致反映是“听说过”，“不过自己所在的公司还没有搞”。在休斯敦真正动手搞“云计算”的大概只有几家大的石油公司。我有个本来做“并行计算”的老兄最近跳槽到雪佛龙搞起了“云计算“，据称为“私有云”（ Private Cloud ）类“云计算”，因为只为公司内部的石油数据分析服务。 那么什么是“云计算”呢？这就要看是由谁来“定义”的了。比如， IBM 和 Amazon 对“云计算”的释义、认定就大相径庭，因为两者的产品发展思路和市场培育理念不同，所以，他们向市场和潜在客户所传播的“云计算”释义也不相同。 IBM 是搞大型机起家，在硬件领域至今仍然靠大型机支撑着市场，所以它的“云计算”必然是以大型机为硬件依托，游说、诱导企业用户购买其硬件，然后在其大型机基础之上，搞个“私有云”什么的。当然，以后若干年该“私有云”的技术支持就是非 IBM 莫属了 — 这其实就是 IBM 的以服务为中心的商业模型。 而亚马逊当年搞“云计算”，则是为了更充分利用其消耗不完的网络资源。大家都知道，象亚马逊这样的网络销售公司，最头疼的就是如何在感恩节到圣诞节前这段时间应对如潮涌来的网上顾客，通常这段时间里，顾客的点击率会超出其他时间的好几倍甚至上百倍。为了给顾客最好的网购体验，亚马逊在硬件上不惜血本，投入了大笔资金，可是，同时衍生了资源浪费：这些投入的硬件资源在一年的其他 11 个月中几乎是闲置，大概硬件资源利用率也就是 30% 吧 。所以，为了充分利用现有硬件资源，亚马逊搞了自己版本的“云计算”。显然，亚马逊希望所有的用户都通过网络来使用它的硬件资源所提供的“云计算”，而它就不可能像 IBM 那样提供“私有云计算”的硬件解决方案了。 同样的道理，谷歌的“云计算”跟亚马逊的模式差不多。而微软的“云计算”的特色却是必须使用清一色的微软软件产品。由此看来，的确让人有些丈二和尚摸不着头脑，至今搞不清到底什么是“云计算”？ 写这篇文章之前 Google 了一下中文媒体所列关于“云计算”的文章。发现百度百科有一个定义；比特网有个专辑。后者广告赞助的意味浓一点儿，罗列了包括 IBM ，亚马逊在内的很多大公司。不过，缺少了一个重要的云计算公司，这就是 VMware. VMware 是 1998 年创立的一个位于加州硅谷的小公司。该公司默默无闻韬光养晦了六年，到 2004 年被 EMC 以 6.25 亿美元收购 。收购后， EMC 做了一件很明智的事情，就是依然让 VMware 独立地开发其产品。让其以子公司的形式存在。三年后， EMC 将 VMware 的 10% 股份 通过 IPO 上市。上市当天每股股价就从 29 美元飙升到 59 美元。现在其股价为 79 美元，市值为 330 亿美元（仅仅是 1/10 啊！）。现在看来，收购 VMware 大概是 EMC 在整个公司历史上所做的最漂亮的一件事情。否则， EMC 可能早已被其竞争对手淘汰掉了。那么 VMware 到底是做什么产品的呢？其实，它所做的是和“微软”与“甲骨文”同样的事情，那就是挖 IBM 的墙角。 IBM 可以称得上是“云计算”的老祖宗。最早科研人员使用计算机的方式其实就是一种原始的“云计算 ”，即 通过客户端的一个显示器与远方的主机进行交互式运算。作为客户端，使用者无需知道服务器在哪里，资源是如何配置的，只要使用就可以了。而 IBM 从 1972 年开始的 System/370 服务器投入启用，就使用了虚拟机技术，使得在一个大型机上可以同时运行几百个虚拟的物理计算机系统单元。这就让客户端的用户如同拥有自己的一台计算机一样的便捷，可以根据自己的需要安装各种程序。曾经看到过一个案例，一个公司苦于为其远在外地的雇员提供笔记本电脑的重装工作花费太长的周转时间（大概前后需要一个星期）而烦恼，于是，用这种解决方案将所有的笔记本电脑都虚拟化了。这样，一个雇员的笔记本电脑如果再需要重装的话，只要这边的服务器端创建一个笔记本的虚拟系统，雇员那边将笔记本电脑同步一下就可以了，试想，这是何等方便？ 不过，因为 IBM 的解决方案总是花费不菲的。所以从 80 年代起，很多公司购入了大量的相对便宜的 Wintel 或者是基于因特尔架构的 服务器。但这些服务器往往只为某单一功能服务，所以有大量的剩余计算能力没有被充分利用 ， 事实上，业界逐步发现，这种服务器的平均利用率只有 30% 左右。到了 90 年代末，众多企业相继发现其服务器的维护成本（包括用电和空调）太高、已经严重超标！所以如何提高每个服务器利用率就成为重要“当务之急”。就在这个关键时刻， VMware 横空出世了。就像 IBM 提供大型机的虚拟服务一样， VMware 抓住时机，挖了 IBM 的墙角， 提供了一个为 Wintel 服务器的类似的虚拟机解决方案。企业用户只要将 VMware 的软件安装在其 Wintel 或者是以英特尔 CPU 为基础的 服务器上，就可以像 IBM 的大型机一样，一机变多机，充分利用现有服务器资源了。 于是以 VMware 为代表的这些 Wintel 虚拟机软件从 90 年代末开始大行其道“广为流传”。 VMware 的销售量呈指数增长。微软也不失时机地再次使用“复制紧跟”战术，在 2006 年推出了 Virtual PC 以及后来的 Hyper-V 虚拟技术。 至此，“云计算”的上半身已经初显端倪。

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[转载]两会热议：谨防云计算和物联网“虚火”

热度 2 accsys 2011-3-10 16:26

发布时间： 2011.03.08 09:36 来源：中关村在线 作者：中关村在线 2011 年 3 月 5 日 ，全国两会在北京召开。云计算和物联网再次成为两会代表积极讨论的话题。相对于市场上以往一味地吹捧云计算和物联网的优势，这次很多全国两会代表，对于发展云计算和物联网提出了更加理智的看法。 云计算战略性应提升 宽带成为仍是瓶颈 云计算作为一个舶来品在国内传播了数年，依然热度不减，很多专家认为云计算将能够带来一次重大的变革，将成下一个信息产业时代的核心。可见，云计算不是以前的小打小闹了，这一次是动真格的了。 在 2011 全国 " 两会 " 期间，浪潮集团董事长兼 CEO 孙丕恕接受媒体采访时表示，现在可以把信息产业规划为四个时代：第一个是大型机时代；第二是个人电脑时代，这个时代诞生了微软、英特尔联合奠定的 " 微特尔 (Wintel)" 联盟；第三个是互联网时代，通过企业形态的变化出现了包括 Google 、百度、阿里巴巴、腾讯等在内的公司；现在，以云计算为核心的第四代，我们称之为云计算时代，因此，除了技术上的跨越外，由互联网转向云计算以外这里面还会催生出很多业态的企业。 孙丕恕从总体上分析认为，在云计算领域，中国和国外的差距还没有这么大，大家基本处于同步，只是有条件好一点或者条件差一点的标准，但是没有实质上的差别。 与孙丕恕的观点相似，全国政协委员、中央财经大学证券期货研究所所长贺强更加看好云计算的实用性。贺强在接受媒体采访时他表示： " 今后一切复杂的计算、收集数据、计算过程都靠云计算中心完成了，你需要什么数据找它给你提供服务就可以，这可以节约社会成本。 " 并且，他将在此次全国 " 两会 " 上提议把云计算产业作为国家战略性新兴产业。 同时，贺强表示，他在做出以上提议之前所作的调查中发现一个问题：由于宽带垄断，宽带的成本很高。而在美国，谷歌和微软可以用市场的价格接入宽带城域网，加上可以自行建设整个北美大陆的光纤传输网络，使得其整体带宽费用相对低廉。谷歌和微软还大幅度利用非经济发达区域获高度补贴的清洁能源（如哥伦比亚河谷清洁的水电）以及自然冷却 / 全直流供电等技术，使得其数据中心的运营费用仅仅是中国的 40% ，计算资源利用率平均高达 42% （约比中国高三倍）。 贺强说： " 光是在宽带费一项，中国企业的成本就远远高过美国 " 。所以，贺强在提案中希望引入新的竞争主体，逐步打破宽带市场的垄断格局，实现低成本接入宽带城域网。这里，如果我们将云计算比作是人体的心脏，而纵横世界各地的网络就是人体的血管，只有血管通畅了，心脏提供的高效率才有意义。 曾经被美国杂志《首席执行官》评为 12 位 2010 年全球领袖之一的中国企业家邓中翰，今年再次参加全国两会。邓中翰身兼数，既是中国工程院院士，又是中星微集团董事局主席兼首席执行官。邓中翰在接受媒体采访时表示，自己比较看好云计算。 对于云计算，邓中翰认为，过去十年全球计算架构发生了重大变化，正在从分散走向云计算，这种变化也同时为新的芯片和半导体产业带来巨大的发展机遇。因为，每一次国际大的变革都会诞生出一些新企业，这些新企业的技术和产品大都起到了填补了新需求的需要。同时，邓中翰还透露，国家工程院正在制订到 2030 年在半导体高端芯片领域里面的规划和路线图，希望国家能够抓住 " 大的全球性的分散式的计算逐渐走向云计算 " 这样一个技术变革过程的机会。 物联网没有技术瓶颈 谨防 " 虚火 " 过大 在 2011 全国两会期间，邓中翰拿出两个提案：提议制订中华人民共和国自主创新法，以及提议国家加大对半导体、集成电路等薄弱环节的支持力度。显然，邓中翰更加注重对于物联网的研究。 邓中翰对物联网产业做了一个估计，他认为，中国物联网相关产业 2011 年可以达到 2000 亿人民币的规模。之所以，对于物联网这么有信心，邓中翰认为物联网就是把信息化渗透到日常工作和生活中去的一个方式。物联网距离人们的生活并不遥远。物联网就在每一个人的身边，很多东西都是通过信息化的办法来提高效率，确保运转稳定和安全。涉及到自动控制、信息化、网络应用等，类似于国家级大型的电网、交通枢纽方面的控制、以及高铁领域都是互联网的应用，可以说物联网无处不在。 同时，邓中翰指出，物联网本身存在一种模式，只是这种模式没有普及开、推广开，各个行业都有一个推广的过程，从技术角度来看，并没有什么制约瓶颈。 但是，全国政协委员、中国工程院院士邬贺铨对于国内物联网产业的发展表到了自己的担忧。邬贺铨说，目前国内的物联网 " 虚火 " 很大，一度出现，国内比国外热、媒体比市场热、政府比企业热、股市比投资热、教育比科研热、包装比创新热等现象。 相关资料显示，仅 2009 年，全国就有 28 个省市将物联网作为产业发展重点， 80% 以上城市将物联网列为主导产业，北京、福州、深圳、广州、昆山、杭州等城市也都加快了物联网发展的布局。邬贺铨指出，他在调研中发现，越来越多的地方政府争相发展物联网，但一些地方政府还没有真正弄清物联网产业的战略意义。 邬贺铨认为：物联网刚刚起步，从技术上和体制上都还没做好准备，各界对物联网蛋糕的制造过程要耐心一点。邬贺铨进一步指出：诸多核心技术还没有掌握在中国手中。中国传感器 80% 依赖进口，无锡应用物联网技术监视太湖蓝藻，其中进口的传感器 40 万元一个，高成本限制了推广应用。 邬贺铨提醒一些地方政府，物联网是未来的主流产业，但是，政府需要冷静下来认真思考物联网的发展问题，再也不能只是单纯地追求 GDP ，把物联网看作拉动经济的主导力量。政府应该尽快明确物联网的产业边界，给物联网产业明确定义内容，出台相关的产业目录说明哪些产品属于物联网。

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机器世界“加速”智能进化

热度 1 kejidaobao 2011-2-28 15:46

机器人是个并不新鲜的概念。不过，“云机器人”——把如今风行天下的云计算和机器人结合起来，碰撞出的科学火花可就不容小觑了。 近日，欧洲科学家成功启动了名为RoboEarth的云机器人计划，希望借助互联网与云计算，帮助机器人相互学习和知识共享。这意味着机器人将具有学习能力——在执行任务时，它们能下载数据并寻求其他机器人的帮助，更快地在新环境下工作。 也就是说，原来只存在于“概念”之中的“学习型”机器人已经走入现实世界，这应当感谢数字技术的超常发挥——强大的互联网云计算技术可以获取更多的机器自我学习的信息。其实，RoboEarth就是一个巨大的网络数据库系统，存储并更新着海量的目标识别、导航、任务、智能服务等机器人所需信息，可以让全世界的机器人接入并更新信息。当机器人处于陌生的、多样性的人类生活环境时，就能从网站中自我学习，甚至从其它机器人那里学习经验，来读懂人类环境并有效应对。RoboEarth的研究人员之一、瑞士联邦理工学院的Max Weibeier表示，这意味着机器人很快将拥有自己的互联网和维基百科了（2月11日《科技日报》）。 RoboEarth帮助机器人成为“学习型”机器人，在机器人与人越来越接近的智能道路上一马当先。美国佛蒙特大学科学家Josh Bangade也有不俗的表现，他对现有的多款著名步行机器人进行了分析和研究，并开发出一种计算机模拟系统，使机器人也可以像动物“进化”一样，逐渐学会更好地步行。 Bangade首先在计算机上通过模拟系统，创作出一种虚拟机器人，模拟系统根据机器人脊骨的每一个片断采用了各种不同的运动算法。成功接近目标后，就会被应用于下一个片断，当各种不同算法分别成功地适应各脊骨片断的运动时，机器人就已进化出有效的“腹部”运动模式。之后，Bangade开始为机器人增加腿部。随着腿部的缓慢“生长”，虚拟机器人的腿部运动开始从滑行到步行进化，这样它就逐渐学会了如何更快地行走，并最终掌握了更加自然的步法。 当然，在现实世界中无法让机器人改变它们的身体或让其腿部生长，不过Bangade研制出一个概念验证版机器人。这款机器人拥有一个简单的脊骨和四条腿。最初，一个额外的支柱帮助四条腿像蜥蜴一样向外伸展，然后逐渐将它们收拢，最终机器人可以用腿站立起来。可见，真实的机器人也可以利用相似的过程进化出有效的步法（2月11日科学网）。 智能机器人的研究从20世纪60年代初已经开始，但其智能水平一直难以提高到令人满意的程度，对此较为统一的专家认知是：其难点不光在于计算机的运算速度不够和感觉传感器种类少，而且更重要的是在于其他方面——缺乏编制机器人理智行为程序的设计思想。而现在，研究出具有学习功能、进化功能型的智能机器人，则是近期在机器模仿人行为中的科学突破，标志着智能机器人的研发已取得阶段性的进展。 和智能机器人类似的是，网络也在智能上越来越进化了。英国剑桥大学的学生、电脑奇才William Pado和他的同学们就称，他们已利用尖端科技，创造了一个聪明的网站trueknowledge.com，可以回答“数万亿个”问题。 Pado兴奋地说：“这个网站的新颖之处在于它能回答问题，但并不是像搜索引擎那样给你一大堆检索结果，让你参考提到问题关键词的文章，而是直接给出答案。比如问Bob Bill的生日是哪天，它就会告诉你。如果它不知道答案,它会说不知道。但它会学习，随着我们输入更多信息，它将知道得越来越多。现在，忘掉搜索引擎（即google）吧，我们已经创造了回答引擎！”（2月13日英国《每日邮报》）。 Pado采用的是一种智能的网络技术——语义技术。它能理解用户提出的问题，并结合现有的知识来推断，以此回答过去从未见过的问题。换句话说，使用语义技术的网络，是一种能理解人类语言的智能网络，它不但能够理解人类的语言，而且还可以使人与电脑之间的交流变得像人与人之间交流一样轻松，而Pado就是这样的第一批的“吃螃蟹者”。当然，trueknowledge能否成为下一个google，还有待时间的检验。 此外，智能手机的进化，也使其开拓出了大大超出人们的预料的新用途：奔赴太空操控卫星。尽管手机曾被气球带入高空，但这将是手机首次被送入距地球几百公里的轨道。美国萨里卫星技术公司的项目经理Sean Kenyon解释说：“现代智能手机非常神奇，拥有诸多的先进功能。在即将进行的实验中，手机将被用来操控一颗长30厘米的卫星，并给地球拍照。我们将最大限度地发挥手机的功能。在理想情况下，手机可以进行操控和思考。”（1月24日英国广播公司网站） 正如一位智能机器人制造者所说，生命和非生命有目的的行为在很多方面是一致的，机器人是一种系统的功能描述，这种系统过去只能从生命细胞生长的结果中得到，而现在已成为我们自己能够制造的东西了。2月21日出版的美国《时代》周刊，封面文章为“2045年：人类将变得永生”。文章回溯到1965年，17岁的高中生Ray Kurzweil演奏了世界上第一首由电脑作出的乐曲。41年后的今天，Kurzweil相信，电脑将变得智能，而且会比人类还要聪明。根据他的计算，人类文明将在35年后终结，而人工智能将帮助我们无限延长生命。也许这个结论看上去荒诞不经，但是，换一种角度，我们也许可以更深刻地理解Kurzweil所提出的问题，那就是：它是否是标志着有机智能与无机智能之间界限打破的时间预言呢？■

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[技术观察]数据海与计算云

blueyye 2011-2-26 15:35

数据海者，海量数据也。数据海波澜壮阔，可以让你在任何地方都能看到海浪的痕迹并通过网络使用之，海洋是假、数据是真。 云计算者，知其在计算而不知其如何计算也。云计算天高云浓，可以让你腾云驾雾，就是不让你搞清机理和结构，你可以通过网络把自己的数据和工作交付云里雾里，那里会有计算机为你效力，资源是实、比喻为虚。 计算机行业总是制造新名词新术语来推动产品升级换代，这是其盈利机制，如果你甘愿把自己的一切放进海里云里，无妨跟风尝试。不过记得当年曾经鼓吹的公网存储式的 Web PC 后来销声匿迹，其原因之一就是用户不愿意把所有个人数据和资源存到公网上，于是每人一台自己的 PC 成就了如今的技术格局 …

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云计算：互联网的新运用模式

热度 1 Education 2011-2-10 12:38

一。 什么是云 ? “ 云 ” 是一些可以自我维护和管理的 计算资源，通常为一些大型 服务器 集群，包括计算服务器、 存储服务器 、宽带资源等等。云计算将所有的计算资源集中起来，并由软件实现自动管理 。 客户端一般是计算机或手机，如下图所示。 　　 打了个比方：这就好比是从 的单台发电机模式转向了电网 供电的模式。它意味着计算和存储能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。不同在于，它是通过互联网进行传输的。 二 。什么是云计算 ? 云计算是虚拟化 (Virtualization) ，并行计算 (Parallel Computing) 、分布式计算 (Distributed Computing) 和网格计算 (Grid Computing) ， 网络存储 （ Network Storage Technologies ） 的发展，或者说是这些计算机科学技术的组合 。 它旨在通过网络把多个计算实体整合成一个具有强大 计算能力 或存储的组合系统，并 把这 组合计算能力分布到终端用户手中。 云计算的核心思想，是将大量用网络连接的计算 资源统一管理 和调度，构成一个计算资源池向用户服务。 三．云的典型应用 Amazon 　　 Amazon 使用弹性计算云 和简单存储服务 为企业提供计算和存储服务。 Amazon 把云计算做成一个大生意没有花太长的时间：不到两年时间， Amazon 上的注册开发人员达 44 万人，还有为数众多的企业级用户。 云计算是 Amazon 增长最快的业务之一。 Google 　　 Google 当数最大的云计算的使用者。 Google 搜索引擎就建立在分布在 200 多个地点、超过 100 万台服务器的支撑之上，这些设施的数量正在迅猛增长。 Google 地球、地图、 Gmail 、 Docs 等也同样使用了这些基础设施。采用 Google Docs 之类的应用，用户数据会保存在互联网上的某个位置，可以通过任何一个与互联网相连的系统十分便利地访问这些数据。目前， Google 已经允许第三方在 Google 的云计算中通过 Google App Engine 运行大型并行应用程序。 Google 值得称颂的是它不保守。它早已以发表学术论文的形式公开其云计算三大法宝： GFS 、 MapReduce 和 BigTable ，并在 美国 、中国等高校开设如何进行云计算编程的课程。 IBM 　　 IBM 在 2007 年 11 月推出了 “ 蓝云 ” 计算平台，为客户带来即买即用的 云计算平台 。它包括一系列的自动化、自我管理和自我修复的虚拟化云计算软件，使来自全球的应用可以访问分布式的大型服务器池。使得数据中心在类似于互联网的环境下运行计算。 Microsoft 　　微软紧跟云计算步伐，于 2008 年 10 月推出了 Windows Azure 操作系统。 是继 Windows 取代 DOS 之后，微软的又一次颠覆性转型 —— 通过在互联网架构上打造新云计算平台，让 Windows 真正由 PC 延伸到 “ 蓝天 ” 上。微软拥有全世界数以亿计的 Windows 用户 桌面 和浏览器，现在它将它们连接到 “ 蓝天 ” 上。 Azure 的底层是微软全球基础服务系统，由遍布全球的第四代数据中心构成。 中国的云计算设施与应用，已在北京上海廊坊等多地展开。 　 四 .云的制约因素。 1． 它本身没有提出新的 技术，而是多种既有技术的一种新的组合及其应用。也可以说，它主要是对技术的一种新的运用思路。 2． 目前并没有统一的技术标准和云与用户端的通信接口标准，多种云技术之间无法互联互通。 3 现在主要是计算机企业提供云计算企业，但是最大的限制是，用户的敏感数据不会放到云上去。 4 ．云安全。互联网根服务器是美国公司控制的，美国对互联网的控制能力之强不言而喻。类似地，如今云发展起来，主要的云技术，设施，估计也是美国一家独大。 PS.互联网的另外一个衍生品是物联网，见“物联网的前世今生 http://bbs.sciencenet.cn/home.php?mod=spaceuid=537101do=blogquickforward=1id=475740 “

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瞭望对我们研究的报道，互联网的“达尔文预言”

热度 1 liufeng 2011-1-30 13:47

《瞭望》文章：互联网的“达尔文预言” 　　“语言的诞生，使人类大脑第一次发生质变，互联网是第二次。” 　　文/《瞭望》新闻周刊记者屈一平 　　1月20日，美国微软宣称新一代的视窗(Windows)操作系统将不仅仅适用于个人电脑，还将广泛支持平板电脑等便携式终端产品。尽管尚不清楚微软这一操作系统的面世时间、售价以及详细参数，但是有一点是可以肯定的——个人电脑的霸主自己承认了“个人电脑时代的终结”。 　　2011年，个人电脑(PC)诞生30周年。今天，PC已经从个人电脑(Personal Computer)发展到了个人计算(Personal Computing)。在个性化互联网设备加速演进的同时，未来的互联网是什么样的？仅仅是云计算、物联网拼成的一幅科技图吗？ 　　 中国学者的发现 　　“互联网的运作方式和大脑是一样的。”2010年12月6日，美国互联网生活杂志《连线》的创办主编凯文·凯利在中国访问时这样陈述自己对互联网的看法。 　　凯文计算出人类每天有1000亿次点击，整个互联网有55万亿个链接，这差不多是人脑中神经突触的数目了。 　　 此外，1000万亿个晶体管也接近人脑中神经细胞的数目。初步统计，这些东西相当于2万兆根神经纤维。这个机器的规模和复杂程度等等，和人脑很接近。因为人脑的运作方式基本上和网络的运作方式一样。 　　他最畅销的《失控》一书，曾经是《黑客帝国》所有演员必读的3本书之一。这本16年前出版的书准确地预测到了今天的云计算、物联网等最前端的互联网科技，凯文本人甚至大胆预言以PC为中心的微软会成为第一个消失的IT巨头。 　　 他2010年提出的的互联网模拟人脑理论，却晚于中国学者3年。 　　2007年12月，国际知识与系统科学学会主办的英文期刊，首次刊登中国科学院研究生院管理学院刘锋、中国科学院数据技术与知识经济研究中心张玲玲、中国科学院数学与系统科学研究院顾基发合作的学术论文《知识管理在互联网中的应用——威客模式在中国》，首次提出互联网进化设想：互联网正在从一个原始的、不完善的、相对分裂的网络，进化成一个统一的，与人类大脑结构高度相似的组织结构，它将同样具备自己的虚拟神经元，虚拟感觉、视觉、听觉、运动，中枢，自主和记忆神经系统。他们将互联网这一结构命名为互联网虚拟大脑，认为互联网虚拟大脑的不断成熟将对神经学产生重大的启发式影响。 　　无独有偶。2010年11月在中国出版的美国作家杰弗里·斯蒂伯的《我们改变了互联网，还是互联网改变了我们？》也提出“互联网是一个大脑”，同样晚于中国学者3年。 　　1月20日，《瞭望》新闻周刊记者专访“互联网进化论”提出者——中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心研究员、中科院计算机博士、威客网负责人刘锋。 　　他再次强调：“历史表明人类大脑的延伸和联结一刻也没有停止，互联网就是虚拟的人脑。” 　　可以支持这一判断的历史经验包括：从人类的发展史看，人类的进步就是器官不断延长和连接的历史：棍棒延伸了双臂，石头延伸了拳头，汽车延伸了双腿，望远镜延伸了眼睛，电话线延伸了耳朵，公路、铁路使人类四肢最终实现“联网”。 　　如今，从互联网的诞生到博客、威客、搜索引擎的出现，人类的大脑开始了空前的“延伸”。 　　互联网与神经学 　　刘锋和他的团队通过对互联网已有结构和功能的分析，将互联网划分为硬件层、软件层和信息层。从2005年起至今，刘锋在论证互联网的硬件、软件、信息层与人脑的一一对应后，得出第一张互联网虚拟大脑结构图，证明人脑中最重要的组成单位是神经元，互联网存在虚拟神经元。 　　2005年7月刘锋在提出威客理论时，发现了电子公告牌分离的现象，即从1983年起，电子公告牌至少分离出新闻类网站、电子商务类网站、博客类网站、智力互动问答网站(威客)、digg类网站、换客类网站、维客类网站、SNS类网站、搜索引擎类网站等九个方向的互联网创新应用。他认为这种分裂现象孕育了互联网虚拟神经元的出现。 　　两年后，2007年4月在绘制威客地图时，刘锋和他的团队意外发现了大脑映射和互联网虚拟神经元的存在，发现互联网进化出来的各种应用方式，比如论坛、邮箱、新闻、rss、搜索、博客，在人脑中都有相对应的依据和功能，分别对应到人脑的共享区、可交易知识区、隐私区、问题区、运动控制区。 　　把这些区域一一对应起来，似乎就看到了互联网和人脑的某种相似之处，同时互联网和用户大脑又紧密地连接着。互联网用户大脑的知识功能区通过互联网个人空间被映射到互联网中，构成互联网虚拟神经元。 　　接下来，刘锋进一步研究发现，光纤、电缆、无线传输媒介及其内部的信息通道构成了互联网的虚拟神经纤维。搜索引擎的“网络蜘蛛”、互联网骨干网的路由，构成互联网的自主神经系统。2008年开始兴起的云计算正在形成互联网的中枢神经系统。可以预见，随着更多互联网技术的应用，互联网将更加趋近于人类大脑。 　　“互联网是虚拟大脑”的理论很快在业内引起反响。2010年9月，中国自动化学会系统复杂性专业委员会会刊《复杂系统与复杂性科学》刊登刘锋的论文《互联网与神经学的交叉对比研究》。 　　中国原子能科学研究院研究员、非线性科学和复杂网络专家方锦清接受《瞭望》新闻周刊采访时评价：事实上，西方国家至今还没有任何一篇学术论文，探讨整个互联网与神经学的关系问题。 　　在上述论文中，刘锋阐述了五年来的研究成果，其中包括：互联网的神经反射弧、人脑中的搜索引擎、维基百科、IPv4/v6地址编码、路由系统等方面的实验设计。 　　2011年1月10日，美国科学家提出人脑神经元的关系非常类似Facebook的结构，并提出Facebook神经元，与“互联网虚拟神经元”不谋而合。 　　达尔文式猜想 　　“互联网正在像大脑一样进化。”刘锋用达尔文生物进化论来解释这一进化原理：从神经学的角度看，人类的大脑结构并不是古已有之，它是从鱼的大脑进化到爬行动物的大脑，再进化到哺乳动物的大脑，最后进化到人类的大脑。 　　“如果解剖人脑，我们可以清晰地看到类鱼、类爬行动物、类哺乳动物的结构在人脑中泾渭分明。当生物进化到人脑阶段后，互联网的出现开始连接人的大脑，并开始形成更为庞大的类人脑结构组织。” 　　到2008年底，刘锋和他的团队已经列出13项对比。包括神经元、神经纤维、大脑皮层、记忆系统、地址编码系统、搜索引擎、视觉、感觉、听觉，等等。随着时间的推移，互联网的持续进化，“与人脑高度一致接近”。 　　刘锋进一步阐述：在生物进化论的描述中，人类是观察者；对于互联网进化论，人类既是观察者，也是参与者。在经济利益的驱动下，人们将逐渐完成互联网虚拟大脑的组建工程，人类主动创新的背后隐含了被动的自然推动。互联网进化的最终结果是：第一，实现人类大脑的充分联网；第二，形成一个与人类大脑结构高度相似的互联网虚拟大脑。互联网虚拟大脑的形成将使神经学研究得到重要突破。 　　然而，这一理论在美国的发表却颇多波折。刘锋与中国科学院研究生院教授彭庚合作的论文《从人脑的结构机理看互联网的进化》2008年7月投稿时，被美国著名计算机期刊ACM评审拒绝，评审意见认为：“人脑结构是无数的个体在自然选择的情况下形成的，而互联网的结构只有一个，如何反映互联网和人脑存在一样的进化原理是个问题，建议作者与生物学，神经科学的研究者做更深入的探究。” 　　2009年3月，这篇被美国期刊拒绝的论文发表在中国的《人类工效学》杂志上，引起国内外媒体关注。同年，《环球日报》《国际先驱导报》《科技日报》《csdncsdn和程序员杂志》《百科知识杂志》《世界博览》纷纷以“科技改变进化论轨迹”、“未来互联网酷似人类大脑”等前瞻性报道，记录了这个互联网的“达尔文”猜想。 　　“实际上，美国后来很多新技术印证了刘锋的观点。”方锦清说，2010年他第一次在科学网上看到这篇文章，就被震惊了，并认为：“中国需要这样的声音。” 　　提及“美国后来的新技术”，方锦清认为，IBM的“智慧地球”理念和刘锋互联网进化的核心观点十分相似。 　　2008年末IBM在全球范围内“物联网”概念升温，随后提出了“智慧地球”概念和经营战略。令人吃惊的是，IBM所描绘的未来图景和刘锋在2007年至今逐渐完善和成形的互联网进化论惊人相似。 　　刘锋在一次整理自己博客和intevl.com网站地址记录时发现，从2008年开始，有大量IBM公司地址范围访问者对这两个地址频频访问。 　　IBM“智慧地球”的核心观点是——互联地球的人、机器和数据；通过物联网和互联网的整合来实现人类社会与物理系统的结合。 　　“智慧地球”的运作原理是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，并且被普遍连接，形成所谓的“物联网”，通过超级计算机和云计算将“物联网”整合起来。 　　这与2008年刘锋提出的互联网虚拟大脑运作原理高度趋同：传感器将会安放在城市、海洋、太空、沙漠、森林等世界上每一个角落，形成互联网虚拟感觉系统，源源不断地向互联网虚拟大脑传送地球各个方面的感觉信息。 　　刘锋质疑：IBM的智慧地球只是互联网发展过程中的一个沙粒，它盲目地割裂了传感器网络(物联网)与互联网的关系，互联网原本就是通过网络连接计算机、视频设备、音频设备、传感器设备。物联网仍然需要互联网线路进行数据传输，物联网就是互联网的延伸。 　　在刘锋看来，“IBM提出的‘智慧地球’是互联网虚拟大脑理论下的过渡产物，时间会证明它逃脱不了抄袭互联网虚拟大脑结构图的命运。” 　　还将发生些什么 　　互联网进化似乎给了我们一个方向，关于互联网未来的方向，从1991年科学家提姆·伯纳斯李(TimBerners-Lee)开发出了万维网(WorldWideWeb)到今天，互联网的出现已逾6000天了，下一个6000天，人类和互联网还将发生些什么？ 　　“我们就是网络，我们就是这个统一体，我们将变成机器。”在2007年的《未来网络5000天》的演讲中，凯利表示，互联网的未来是个更加值得依赖的统一体(TheOne)，更加可靠的“大机器”(OneMachine)。只有一个统一体，网络就是它的操作系统，全世界所有的显示器都将连为一体。手机、电脑、鞋、汽车，所有的东西都能实现互联。这与时下热议的“物联网”如出一辙。 　　2010年，凯文与李开复的对话中重申：“我觉得未来有可能的一种趋势是人机一体，人类的脑神经和机器，或者互联网互为一体，融合成为整体，你中有我，我中有你，谁也灭不了谁。” 　　“互联网将向人脑结构的方向进化，同时人类大脑结构和功能将从互联网的发展中获得重大突破。”刘锋作出预测。 　　关于互联网进化的未来，刘锋这样猜想：到2050年，互联网在不知不觉中会形成一个与人类大脑组织结构非常类似的物体，一个遍及全球的互联网虚拟大脑。这个超级虚拟大脑，具备虚拟感觉神经系统、虚拟视觉系统、虚拟听觉系统、虚拟运动系统、虚拟记忆系统、虚拟大脑皮层、虚拟海马区，等等。世界大部分人以虚拟神经元的角色参与到互联网虚拟大脑的运转中来。人类接入到互联网的方式最终发展到将信号直接接入到眼睛的晶状体中，DNA式的信用验证机制保证每个虚拟神经元的真实性。 　　“语言的诞生，使人类大脑第一次发生质变，互联网是第二次。”刘锋说。 后记： 科学发现，我们必须和美国进行争夺，不喜欢美国人在科学领域高高在上的感觉。几年来，看多了美国人用非科学的方式不断炒作互联网概念web2.0,长尾理论，维基经济学，失控等等等等，但是没有一个是按照科学规范进行的研究。互联网理论研究，我们可以走在他们的前面！！（更正一下，文中关于我的身份有稍微偏差，应该是中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心客座研究员、中科院石勇教授的计算机博士生、威客网负责人刘锋。） 原文请点击：互联网的“达尔文预言” ，

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你被云计算“晕”了吗？

热度 3 hillpig 2011-1-25 18:38

不知道是好事还是坏事，昨天朋友跟我讲了个笑话，说一家庭主妇去菜市场买菜，等算钱的时候，摊主告诉她稍等，我云计算一下。 今天我回所，到复印室打印资料，打印的师傅满脸胡子拉扎的问旁边的一个学生：啥是云计算？ 看样子，这个云计算不光弄“晕”了一批学计算机的青年子弟，还把不少无辜的老百姓弄晕了。我觉得吧，如果评选近几年计算机最晕的名字，云计算喊第二，没别的敢喊第一。 这个最初由小菜同学 （全名"菜了吧"，Ramnath Chellappa）读博士的时候瞎鼓捣的这个学名，估计是他读商学院的时候被美国的财务规则给搞晕了，才弄个天上的东西来忽悠答辩的老师，没想到却击中了学计算机的，早知道UT培养的学生都能起个让远在万英里的中国老百姓都迷糊的名词，我呆在Texas的时候就该去Austin多膜拜膜拜他们的小瀑布，不过倒也是说明了学商的学生比学计算机的学生更能忽悠老百姓，哪个学计算机的学生敢起这么个迷糊的名当论文题目，保证审你稿的哥们一定会默默的祈祷上帝来片真正的云把你带走这个星球。 最后我定义一下云计算，所谓云计算就是和老百姓没有关系的东西，你不要浪费时间在这个计算机系的学生都搞不清楚的概念了，真正能讲清楚的，或者真正能想搞清楚的都是些管理几万台服务器的外星人，他们最怕服务器老死，得他们修，所以弄个名词来把这些好的坏的服务器都封在里面，然后说我们都云计算了，胡哥你放心吧，这些服务器保证都和谐了。具体怎么让真死了的、装死了的、让他死了的、不知道有没有死了的服务器或服务从外面看起来就像没死一样，而且不光看起来没死还活得挺省电，这就是云。 就这么回事，希望大家别对云计算心存太多好奇心，就好像360或QQ哪天又提个新名词叫“毒计算”或者“裙计算”，你一定又想用四川话问问“这帮龟2子在搞啥子”一样。

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云计算与下一次的创富机会

bobbleee 2010-12-30 23:28

上上周五（2010年12月1日）开神仙会聊云计算的商业机会，当着微软人的面我口出狂言，若微软不开拓直接面向最终用户的服务，处于蓝海中，还沉在卖产品阶段，迟早会被诸如QQ，Facebook之类的公司收购。听起来有点耸人听闻，但我坚信直接面向最终consumer提供服务企业必然获胜！我不是对微软不恭，其实是看着微软我有些着急，嗨！瞎着急。 其实成功的商业模式主要有两种B2C（Business toCustomer）和B2B（Business to Business)，通俗地讲消费类公司和配套类公司。消费类公司直接面对消费者，根据面对消费者的规模大小可分为由大及小的各类公司，其中像电信、银行、Walmart等超大公司（Giant）是最理想的商业形态，Giant直接面对消费者，交易环节最少，规模巨大，最直接地感受市场，抗风险能力强， 其最理想的模型是直接服务全人类， 我给这里业务形态起个名叫B2E（Business to Everyone on the earth）。其实像Google、Baidu 和Facebook也是这种Giant，与传统的Walmart相比商业的本质是相同的，只是提供产品或服务的技术手段不同而已。 配套公司的业务受制于被服务对象的企业，只能间接地感受的市场的波动。更要命的是在竞争条件下业务的获得与发展由被服务对象的数量极少的决策者（stakeholder）决定，充满着不确定，很容易被动挨打或陷入黑金交易中。因此风险极高，地位低下，仰人鼻息，议价能力差。跟Giant相比是没有办法退而求其次的商业模式。在此声明我没有歧视配套公司的意思。 那么下一次互联网创巨富的机会在哪里呢？我想云计算为我们提供了服务全人类的一个技术手段，这无疑是云计算最为迷人的地方， 一个草根可利用云计算实现其变成google等巨头的可能性 。 但从商业的本质来讲能否找到B2E的业务，这才是真正的机会，云计算不过是一个便捷的生产要素而已。故呼吁大家殚精竭虑、集思广益、锐意创新设想并开发一些新的B2E的业务。 在此我举几小例供大家参考，接受大家批判： 那么未来五、十、二十年创富的机会在哪里？我想应是以下几个关键词的混业融合:移动互联网(智能手机)，LBS(基于位置的服务)，面向商业的搜索(垂直行业搜索)，个人兴趣挖掘。举例:年轻求职者拿着具有GPS功能智能手机，当他在一定范围内遇到同样拿着GPS智能手机在微博发Job信息的人，系统可促成商业达成。再举一例：当一个客户开车经过一个商业街区时，系统可根据挖掘到的客户的个人兴趣与该商业街区相关通过搜索汇集的商业事件进行匹配，个性化地向该客户推荐业务。 这两个例子都具有B2E的潜质，请大家注意！！！！ 因此要大力开始情感计算（个人兴趣挖掘与推荐等的基础），移动计算，面向商业的搜索等基础理论和关键技术的研究。只有这样上面的设计的场景才能实现，正真的创富才能达成。 本篇的主要观点首先记录在我的新浪微博，特此声明。 以上观点纯属自己即兴发挥，没有经过严格的科学论证，仅供参考，特此声明。

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[转载]国内外云计算会议的区别

feiyu0910 2010-12-20 16:12

国外炒作云计算的厂商有灰常灰常明确的商业目的和针对性产品，弹无虚发。 国内云计算会议是些技术官僚和三流厂家自娱自乐，吵吵闹闹，不知所云。 其实，这个现象正是云计算阴谋策划者推动和乐意看到的结果。 ------------------------------------------------------------------ 现在这段时间美国正在热闹的开两个大会，一个是来自虚拟化厂商思杰的Citrix Synergy大会，另一个则是存储巨头的EMC world。 甚至我们从思杰大会的关键字中看到了虚拟化、网络以及云计算的正面碰撞。 尽管EMC world更偏重于存储，思杰Synergy大会则以桌面虚拟化为核心，而这些厂商们更多在谈的一个共同点在于云，这个红火至今的概念。 正如EMC全球实践总监Edward Newman指出的：企业是否选择云计算已经不是问题，关键只是在于何时会部署云计算。很明显，EMC的这一说法加速了云相关产品的正式推出。而在本次的EMC World中，EMC正式推出了名为VPLEX的面向私有云的产品，并借此主打云计算的统一管理。 VPLEX是一种居于前端的跨地虚拟存储技术，其主要的作用在于优化数据访问和数据移动，将远程的存储节点进行整合。最为重要的是，虚拟化技术的应用使其可以实现跨平台的数据交换，包括其能够支持IBM的SAN Volume Controller（SVC）来实现异构管理的统一。目前，EMC推出了两款VPLEX产品，EMC VPLEX Local和VPLEX Metro，其分别面向数据中心内和百公里内的VPLEX集群数据管理。 根据EMC的说法，虚拟化和云可以翻译成可以轻易获取和使用的产品，VPLEX即是这种理念下的产物。 另一方面的思杰，在旧金山召开的Citrix Synergy 2010大会上，继续大谈他们的桌面虚拟化软件。而该会议的主题则是虚拟化、网络和云计算的协同，这三个热门关键词涵括了思杰的核心思想，即从虚拟化、网络入手，最终实现云计算协同的大目标。 思杰在该会议中更是发布了一款名为XenClient的，与英特尔公司合作开发的新客户端虚拟化解决方案，它允许集中管理虚拟化桌面，直接运行在企业笔记本电脑和PC机上，甚至是在与网络断开的情况下。Citrix XenClient代表着该领域的一个重要里程碑，旨在通过裸机架构和与英特尔vPro硬件虚拟化技术的集成提供最高水平的性能、安全性和隔离。 虽然思杰是在谈桌面虚拟化，但是，桌面虚拟化可以作为云计算的另一重表现形式。因而，正如题目所讲，我们再一次看到厂商们在云计算上的雄心，云又一次接获了厂商们的大单，成为厂商们兜售他们商品的口号。 转载自： http://blog.sina.com.cn/s/blog_59e64c8e0100j6dc.html

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《互联网进化论》第五版-2010年12月10日发布

热度 1 liufeng 2010-12-10 09:50

第五版主要在第四版的基础上，增加（序言一）互联网进化研究路线图， （第七章）互联网与神经学的交叉对比研究, （第六章 互联网的哲学思考） 相对于宇宙深处，互联网更加神秘 ， 互联网将帮助人类破解梦的秘密 ， 图示互联网如何进化成智慧宇宙 ， 死后存活在互联网的大脑应用结构图 《互联网进化论》第五版 作者：刘锋 1.互联网进化论的核心观点 2007年12月，互联网进化论在中国正式提出，核心观点是互联网正在从一个原始的，不完善，相对分裂的网络进化成一个统一的，与人类大脑结构高度相似的组织结构，它将同样具备自己的虚拟神经元，虚拟感觉、视觉、听觉、运动，中枢，自主和记忆神经系统。我们将互联网这一结构命名为互联网虚拟大脑。互联网虚拟大脑的不断成熟将对神经学产生重大的启发式影响 2.互联网虚拟大脑的科学意义 作为互联网进化论的重要推论，互联网虚拟大脑的观点已经正式发表在学术期刊中,这是我们第一次在世界上从科学的角度明确了互联网与神经学的关系，只有21世纪互联网在web领域,传感器领域,视频,音频采集领域的发展,人们才有可能意识到互联网与人脑结构之间的联系. 事实上,到今天（2010年12月10日）为止,西方国家还没有任何一篇学术论文开始探讨整个互联网与神经学的关系问题.2008年7月,我们向美国计算机领域著名的acm期刊投稿时被拒.其中的重要原因是美国科学家还不认同互联网进化成类脑结构的观点。互联网虚拟大脑的发现不是一个点的突破,我们相信它背后隐含了一个庞大的科学领域.对于这个崭新的科学领域,我们也坚信中国的研究已经远远走在世界的前面. 2010年9月，我们发表论文，详细阐述了五年来的研究成果，并补充上互联网的神经反射弧，人脑中的搜索引擎，维基百科，IPv4/v6地址编码，路由系统等方面的实验设计，论文互联网与神经学的交叉对比研究发表在复杂系统与复杂性科学2010年9月的网络科学专刊。 3。互联网进化论详细内容（阅读请点击下列标题）： 序 一 互联网进化论的提出过程 序二 互联网进化论的专家评议与批判 第一章互联网进化示意图 第二章 互联网进化规律的发现与分析 第三章 互联网虚拟大脑的结构与功能 第四章互联网进化的九条规律 第五章互联网神经学的提出 第六章互联网进化的哲学思考 第七章互联网与神经学的交叉对比研究-2010年9月最新综述论文 第八章互联网虚拟大脑与智慧地球 第九章什么是互联网 第十章互联网进化断代史 电子书《互联网进化论》第五版 下载： http://www.intevl.com/int-evo-law.rar 4。新闻媒体的采访报道 2008年5月19日 csdn和程序员杂志 解读世界上第一张互联网虚拟大脑结构图 地址：http://news.csdn.net/n/20080519/116064.html 2008年12月26日 科技日报 未来30年，互联网将会变成啥样？ 地址：http://www.stdaily.com:81/kjrb/html/2008-12/26/content_13929.htm 2009年2月9日国际先驱论坛报科技改变进化论轨迹（请查阅当日报纸）这篇报道第一次将互联网进化论与达尔文进化论连系起来。 2009年6月26日环球日报科技版未来互联网酷似人类大脑（请查阅当日报纸），这篇报道是环球日报特约互联网进化论创始人刘锋就互联网进化论所写的科普文章。 详细内容请点击 http://www.intevl.com/book/100003.html 2009年7月20日百科知识杂志互联网，像大脑一样进化（请查阅当月期刊），作者，刘锋 5。已发表的互联网进化论学术论文 2007年12月国际知识与系统科学学会主办的英文期刊international journal of knowledge and systems sciences，简称iskss 刊号：volume 4 number 4 . december 2007 the application of knowledge management in the internet-witkey mode in china(知识管理在互联网中的应用-威客模式在中国） 作者：刘锋，张玲玲，顾基发 详细内容： http://www.witkey.com/article/20497.html 2008年9月24日中国科技论文在线论文编号：200809-694互联网进化规律的发现与分析 作者：刘锋 彭庚 详细内容： http://www.paper.edu.cn/paper.php?serial_number=200809-694 2008年11月26日中国科技论文在线论文编号：200811-766互联网进化的七个规律 作者：刘锋 彭庚 详细内容： http://www.paper.edu.cn/paper.php?serial_number=200811-766 2009年3月 人类工效学 2009年第01期从人脑的结构机理看互联网的进化 作者：刘锋 彭庚 刘颖 详细内容： http://d.wanfangdata.com.cn/periodical_rlgxx200901003.aspx 2009年8月 中国科技论文在线 论文编号 200908-329 互联网虚拟大脑的结构与功能 作者：刘锋 详细内容： http://www.paper.edu.cn/paper.php?serial_number=200908-329 2010年9月 复杂系统与复杂性科学 论文编号 第七卷 2-3期 互联网与神经学的交叉对比研究 作者：刘锋 详细内容： http://www.intevl.com/book/1000007.html 作者简介： 刘锋 中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心客座研究员， 更多内容请访问互联网进化论网站 : www.intevl.com 作者 E mail: zkyliufeng@yahoo.com.cn

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互联网与神经学的交叉对比研究--论文全文

热度 3 liufeng 2010-12-6 23:52

论文“互联网与神经学的交叉对比研究”。详细阐述了五年来的研究成果，并补充上互联网的神经反射弧，人脑中的搜索引擎，维基百科，IPv4/v6地址编码，路由系统等方面的实验设计。发表在“复杂系统与复杂性科学”2010年9月的网络科学专刊。 互联网与神经学的交叉对比研究 刘锋1 2 1.中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心，北京（100190） 2. 北京交通大学计算机与信息技术学院，北京（100044） 摘要： 随着互联网的发展，越来越多的迹象表明互联网与神经学具有很强的对比性，本文首先就互联网和神经学交叉对比的猜想提出过程进行介绍。然后通过神经学对互联网研究的启发，分别从互联网虚拟神经元，虚拟感觉和运动系统，虚拟自主神经系统，虚拟中枢神经系统，虚拟神经反射弧对互联网虚拟大脑的结构和功能进行阐述。利用互联网对神经学研究的启发，从路由系统，搜索引擎应用，维基百科应用，IP地址应用等方面介绍了人脑中类互联网结构功能的研究方法和实验设计。同时本文也对其他研究者观点以及云计算，物联网，智慧地球等相关概念进行了介绍。 关键词：互联网 大脑 神经学 互联网虚拟大脑 互联网进化 中图分类号：TP393.4 ; Q42 文献标识码：A Crossover comparative study on the Internet and Neurologyn Liu Feng1 2 1．Research Centre on Fictitious Economy and Data Science, Chinese Academy of Sciences, Beijing (100190) 2． School of Computer and Information Technology，beijing jiaotong unversity Beijing (100044) Abstract: Following the development of the internet, more and more phenomena show that there are strong relative properties between the Internet and Neurology. The article first makes a review on the developing process of idea on crossover comparation of the Internet and Neurology, then based on the enlightment by Neurology on the internet research, elaborates the structure and functions of Internet virtual brain from aspects of virtual nerve cell, virtual sensory and locomotor system, virtual autonomic nervous system, virtual central nervous system, virtual neural arc, and makes introduction on the research methods and experimental designs of structures and functions similar to Internet in human brains from aspects of router system, search engine, Wikipedia, IP address etc. The article also makes introduction on the views of other relative researchers and related concepts of " cloud computing" ,"the internet of things", "smarter planet" etc . Keyword: Internet，brain，internet virtual brain，neurolog，evolution of Internet 0引言 一般认为互联网诞生与1969 年的美国，从那时到现在的41年里，互联网取得了迅猛的发展，连接线路从最初的电话线发展到现在的光纤，无线通讯，电缆等多种类型，应用从最初的电子邮件，ftp, BBS发展到现在的博客，视频，搜索引擎，SNS等数千种种类，据中国通信信息研究所“2008-2009年度全球互联网发展研究”报告称“截至2008年底，全球互联网用户数已经达到15.74亿，较2007年增长19.2%，普及率达到23.5％“。各个国家在科技，军事，文化，娱乐，商业等各个领域都受到互联网越来越强大和深入的影响。 面对互联网的迅猛发展，有二个问题需要确定和解决，第一，互联网的发展有没有规律；第二，互联网发展的最终结构是什么。从2005年开始，我们对互联网的结构和应用进行了大量观测，发现互联网和大脑的结构和功能具有很强的相似性。因此提出通过互联网与神经学的交叉对比，一方面可以预测互联网未来的发展动向和最终结构，另一方面可以逐步解开神经学中人脑的未知领域。本文将对这一观点的起源，相关研究以及其他研究者的进展进行阐述。 1互联网与神经学交叉对比的猜想 1.1提出互联网的新定义 无论是1995年10月24日，“联合网络委员会”（FNC）关于“互联网定义”的决议，还是计算机网络的七层结构，一般认为，互联网是由计算机，通讯线路，以及在它们中传输和运行的信息，数据，资料和应用组成。 传统的互联网和网络定义往往忽略了”人“和“人脑中的数据”这两个要素。纵观人类的发展历史和互联网诞生后的进化过程，我们可以看到人类进步就是一部包含了其感觉和运动器官不断延长的历史。棍棒延伸了双臂，石头延伸了拳头，汽车、火车延伸了双腿，望远镜、显微镜延伸了眼睛，传递信号的锣、鼓、电话线延伸了耳朵，大工业革命后出现的公路网、铁路网、飞机航线、海运航线的出现最终使人类四肢实现联网。 与此同时，人类大脑的延伸也一刻没有停止。结绳、算盘、数筹的出现就是早期的例证。1946年，在美国诞生的电子计算机使人类大脑实现质的延伸。1969年互联网诞生后，台式机，笔记本电脑，3G手机的出现无一不是增加人脑与互联网的连接时间。人脑中的信息和知识不断与互联网里的信息和知识进行交互。人类和互联网的发展史告诉我们，互联网不仅仅是机器的联网，它更是为了加强人脑之间的连接。 综上所述，我们在2007年的论文中提出了新的互联网定义，即互联网是由网络线路、计算机节点、人脑和在它们之间储存，流动和运行的数据等四个部分组成的网络结构 ，这个定义最大的特点是把人脑，和人脑中的数据也作为互联网的一部分。它将是我们进行下列问题探讨的重要基础。 1.2电子公告牌功能分裂现象的发现 1983年Capital PC User Group（CPCUG）通过努力，完成了个人计算机的第1版BBS系统——RBBS-PC，这个系统一般认为是电子公告牌的鼻祖，2005年，我们在编写网站程序时，发现使用一个BBS原程序可以任意变形为类新闻，类电子商务，类维基百科，类SNS和类搜索引擎的应用。通过进一步观测我们提出，电子公告牌在诞生之后，开始逐渐发生分裂现象，其功能一个个的分离出去，形成互联网众多应用。这些应用包括新闻类网站，电子商务类网站。博客类网站。智力互动问答类网站，热点点评（DIGG类网站)，维基WIKI类网站，SNS类网站．换客类网站．搜索引擎网站 （图 1）。 图1 电子公告牌功能分离现象图 我们将其中的网络互动问答方向与知识管理的知识价值化概念结合，提出威客witkey的概念和商业模式图形。威客模式就是互联网用户通过解答科学，技术，工作，生活中的问题，获得经济报酬 （图2）。 图2 威客模式运行模型 1.3互联网类神经元现象的发现 在研究的过程中, 我们发现从2007年开始，BBS分离出来的博客、互动问答（威客）与电子邮件、远程网络软件又开始融合起来，相关的应用在雅虎，新浪等门户类网站的个人空间系统中已经得到体现。结合互联网得新定义，我们对这种现象进行思考，我们知道在知识管理领域，知识有这样一种划分，显性知识和隐性知识。对这种划分方法进行了扩充，可以将人脑的功能从知识层面划分成1）共享知识区，例如免费给人指路的信息。2）可交易知识区，例如医生的专业知识必需等病人挂号后才能表达。3）问题区，例如学生不知道答案的数学难题。4）隐私区，例如个人或几个朋友之间的隐私信息。5）运动控制功能区，例如人用筷子夹菜的能力或者用手指打键盘的能力。把这些区域组合起来就形成图3左边的人脑知识功能区。 图3 人脑知识功能区与互联网个人空间的对应关系图 如果我们将人脑知识功能区与互联网个人空间进行对比，可以看到共享知识区对应了博客，可交易知识区和问题区对应了智力互动问答，隐私区对应了电子邮箱，运动控制功能对应了网络软件（图3）。前面我们提到互联网进化的目标是使人类的大脑充分联网，但是目前互联网不可能通过物理手段直接将线路和信号接驳到人的大脑中，通过上述对应关系的描述，我们可以看出人脑的知识功能区通过互联网个人空间被映射到互联网中。 在互联网中，电子邮件和网络远程软件需要通过光纤，电话线里的数据通道与其他人或设备进行联系。我们把这个数据线路也描绘出来（图4左图），可以看出它与图4右图中真实的神经元十分相似。在神经学中，神经元的胞体是信息处理中心，树突和轴突负责与外界进行信息沟通。因此可以这样类比，互联网个人空间对应了神经元的胞体，电子邮件和网络软件的远程数据线路对应了神经元的树突和轴突。我们将互联网这一结构命名为互联网的映射型神经元 。 图4 互联网虚拟神经元与人类大脑神经元 1.4互联网类躯体感觉和类运动系统的出现 2007年7月本文作者参加中国水利部举办的研讨会，了解到中国水利部部门开始在土壤，河流，空气中安放传感器，及时将气温，湿度，风速等数据通过互联网传输到信息处理中心，形成报告供防汛抗旱决策使用。环境部门在自然界安置联网的传感器供环境监测系统使用，这启发我们联想到了大脑中的躯体感觉神经系统。 2007年开始，Google推出了“街景“服务，即在城市中安装安装多镜头摄像机，互联网用户可以实时观看丹佛、拉斯维加斯、迈阿密、纽约和旧金山等城市的风貌，这些项目使我们联想到了大脑中的视觉和听觉系统。 从20世纪90年代，通过局域网或城域网远程操控打印机，复印机的应用已经出现，到21世纪前十年，医生通过远程网络进行手术的案例已经十分普遍，这些远程操控机器设备的应用启发我们联想到人脑中的运动神经系统 。 1.5互联网与神经学交叉对比猜想的提出 2008年7月我们在论文“从人脑的机理看互联网的进化“提出，互联网正在从一个原始的，不完善，相对分裂的网络进化成一个统一的，与人类大脑结构高度相似的组织结构，它将同样具备自己的虚拟神经元，虚拟感觉、视觉、听觉、运动，中枢，自主和记忆神经系统。我们将互联网这一结构命名为互联网虚拟大脑。互联网虚拟大脑的不断成熟将对神经学产生重大的启发式影响，通过对比成熟的互联网结构和应用功能，我们将可能不断发现人类大脑中未知的领域”，在这篇论文中我们也第一次绘制出互联网虚拟大脑结构图 （图5） 图5 互联网虚拟大脑简要结构图 1.6互联网进化的其他相关研究者情况 历史上很多人独立的揭示了社会可以看作为带有自己的神经系统的有机体的概念。例如认为国王是头，农夫是脚的观点，至少可以追溯到古希腊人和中世纪。这个类推为19世纪社会学的创始人提供了灵感。赫伯特•斯宾塞（Herbert Spencer）提出他的《社会是一个有机体》）。进化论神学家德日进（Pierre Teilhard De Chardin）关注社会有机体的精神组织，称之为“心智界（noosphere）”。科幻小说作家赫伯特•乔治•威尔斯（H. G. Wells）提出“世界脑”的概念，当作知识的联合系统，所有人可以访问。1983年彼得•罗素（P. Russell）撰写的《地球脑的觉醒——进化的下一次飞跃》从哲学的层面探讨地球存在的本源和意义中，他提出人类社会通过政治，文化，技术等各种联系使地球成为一个类人脑的组织结构，也就是地球脑 。 总体上看这些思考和理论还局限在科幻，社会学，哲学甚至神学的层面。由于受到当时互联网技术发展水平的局限，不能全面的了解互联网的结构和最新应用，无法从科学研究的视角，将互联网的功能结构与神经学做交叉对比研究。他们往往把人作为神经元本身进行探讨，而没有发现人脑功能通过映射，在互联网中出现的类神经元现象，这个重要的区别导致上述这些思考一直无法将研究推进到科学实证研究的方向。事实上，直到2008年，即使是主流科学意见对互联网和神经学的关系依然抱有怀疑的看法。美国计算机期刊ACM对互联网与神经学交叉对比论文"The Discovery and Analysis on the Law of Internet Evolution"的评审意见就十分具有代表性"the brain evolved over millions of years and the brain evolved under natural selection in which many millions of individual designs were tried and abandoned. The internet is a single entity and is designed by humans.” 2互联网虚拟大脑提出和研究情况 2.1互联网虚拟大脑的结构组成 根据互联网与神经学交叉对比猜想的启发，2009年7月我们在论文“互联网虚拟大脑的结构与功能”中提出了更为详细的互联网虚拟大脑的结构图示（图6）。,将互联网从低端到高端划分为硬件层，软件层，和信息层。其中互联网硬件层包括互联网核心硬件层，互联网远程传感和运动设备。互联网个人终端，互联网网络线路等四个组成部分。互联网软件层包含互联网操作系统和互联网应用软件，其中互联网的应用软件根据其特点又被划分为人脑映射型虚拟神经元，数据整理和挖掘虚拟神经元，感觉和运动虚拟神经元，特异类虚拟神经元，互联网的信息层包含文字，二维图片，文档，视频，声音，三维图像等，分布在互联网的服务器，路由器，交换机，用户终端和互联网虚拟神经系统里。我们将这些分布在互联网中的信息统称为互联网数据海洋 。 图6 互联网虚拟大脑复杂结构图 对于互联网虚拟大脑的研究，我们认为主要包含如下几个问题，存在几种互联网神经元？互联网的感觉，听觉，视觉，运动等虚拟神经系统如何运转？虚拟神经元与互联网中的数据，信息和资料如何交互？互联网虚拟大脑中存在多少种虚拟神经反射弧？ 2.2互联网的虚拟神经元 根据互联网应用程序的特点，我们提出四种互联网的虚拟神经元，它们分别是： 第一，融合博客，威客（智力互动问答），电子邮件的互联网应用，如新浪，雅虎的用户系统，我们将这种与互联网用户交互的应用定义为人脑映射型虚拟神经元。 第二，对互联网的信息，数据和资料进行整理，挖掘和知识发现的互联网应用程序，如谷歌的搜索引擎，ANGOSS软件公司的KnowledgeSTUDIO，Comshare公司的Comshare Decision and Decision Web等，我们将这些软件定义为数据整理和挖掘虚拟神经元。 第三，控制互联网远程传感和运动设备，并且将他们产生的数据传输给互联网信息层的应用软件，我们将它们定义为感觉和运动虚拟神经元。 第四，其他类型的互联网应用软件，如网络游戏，防病毒软件等。我们将它们定义为特异类虚拟神经元 2.3互联网虚拟感觉和运动神经系统 我们提出互联网虚拟感觉和运动神经系统在成熟后，主要有两种运行模式，第一种是互联网用户直接操控模式（图7），流程为（1）互联网用户登陆个人终端（2）个人终端运行个人空间应用程序（映射型虚拟神经元）（3）个人空间相关应用程序与远方传感器，工作设备的驱动程序进行接驳（4）互联网用户通过个人空间界面直接操控传感器，视频，音频和办公设备进行活动。 图7 互联网用户直接操控的虚拟感觉和运动系统机构图 第二种是互联网用户的间接获取模式（图8），流程为（1）传感器，视频，音频采集器，工作设备在本身的程序（或在数据整理和挖掘虚拟神经元）的驱动下，自动运行（2）传感器，视频，音频采集器，工作设备在运行中得到的相关数据进入到互联网的数据海洋中。（3）互联网用户通过个人终端的个人空间应用程序（映射型虚拟神经元）与数据整理和挖掘虚拟神经元接驳并获取数据。 图8 互联网用户间接获取虚拟感觉和运动系统机构图 2.4互联网虚拟自主神经系统 互联网软件层包含了一种虚拟神经元---数据整理和挖掘虚拟神经元，这种神经元应用了人工智能，知识发现和数据挖掘领域的算法，针对互联网中的信息，数据和资料进行处理。其处理的结果通过互联网供个人用户和机构用户查阅和研究。因为这一类神经元包含了预先存放的算法和知识，在运行时并不需要人的主动控制。 数据整理和挖掘虚拟神经元与互联网虚拟感觉，视觉，听觉，运动系统的结合。设计者可以将算法和规则放入到数据整理和挖掘虚拟神经元（或直接放入到感觉或运动神经元）中，当从互联网虚拟感觉，视觉，听觉系统获得信号触发，数据整理和挖掘虚拟神经元便开始驱动互联网虚拟运动系统或其他系统完成特定功能（图9）。例如连结到互联网的传感器将气压，湿度，温度等参数发送给互联网的特定应用程序（数据整理和挖掘虚拟神经元），经过运算如果符合下雨的条件设定，程序受到触发，激活互联网虚拟运动神经元，远程控制野外设备如收割机，挖掘机打开防雨设备。上述互联网现象，我们将其归纳为互联网的类自主神经系统。 图9 互联网虚拟自主神经系统示意图 从图5我们可以看到互联网自主神经系统主要有两种运行模式：1）对互联网的数据海洋数据进行整理和挖掘，并将结果根据需求传递给映射型虚拟神经元2）数据整理和挖掘神经元用内置的算法和规则控制运动虚拟神经元，感觉虚拟神经元，并最终控制机器设备. 2.5互联网虚拟中枢神经系统 互联网中枢神经系统的硬件基础是互联网的核心服务器以及联结他们的路由器和交换机，在这些硬件设备上统一运行的虚拟感觉神经元，听觉神经元，视觉神经元，运动神经元，数据整理和挖掘神经元，映射型神经元等互联网应用程序将构成互联网中枢神经系统的软件基础，包含文字，音频，视频，文档等信息的数据海洋将组成互联网中枢神经系统的信息基础( 4 )（图10）。 图10 互联网虚拟中枢神经系统示意图 从2007年开始，互联网的核心服务器和应用也开始出现集中化的趋势，2007年9月Google和IBM提出和推广的云计算就代表了这种趋势。通俗的讲，云计算就是将传统上分散在个人计算机上的应用集中在若干个大型服务器中，互联网用户通过终端使用大型服务器提供的互联网服务。从云计算的这些特点看，它具备了互联网虚拟中枢神经系统的雏形。 2.6互联网的虚拟神经反射弧现象 反射弧是实现反射活动的神经结构。由感受器、传入神经、神经中枢、传出神经、效应器五个部分组成。神经系统的活动是各种各样简单或复杂的反射活动，反射弧的结构也有简有繁，复杂的反射弧有许多中间神经元。在最简单的反射弧中，传入神经元和传出神经元直接在中枢内接触，称为单突触反射 。 膝跳反射是一种最为简单的反射类型，它仅包含两个神经元感觉神经元（输入）和运动神经元（输出）。膝跳反射的神经中枢是低级神经中枢，位于脊髓内。但是，在完成膝跳反射的同时，脊髓中通向大脑的神经会将这一神经冲动传往大脑，使人感觉到膝盖被叩击了 （图11）。 图11 膝跳反射示意图 从图7和图8的互联网虚拟感觉和运动结构图中，我们可以看到互联网也同样存在神经反射现象。例如，当互联网中的传感器通过测量空气中的温度，湿度和风速，经过预制程序的运算，发现达到符合下雨的条件参数，于是传感器向互联网中枢神经系统发出信号，互联网中枢神经系统经过简单运算，向该地区联网的野外机械设备发出指令，打开防雨设备，实现互联网的防雨神经反射弧功能（图12）。互联网除了这种简单的反射现象之外，和人类神经系统一样，也同样存在复杂的神经反射现象，这个问题将在未来的论文中专门进行阐述。 图12 互联网神经反射弧示意图 2.7关于互联网研究的相关概念综述 从2007年开始，互联网出现了云计算，物联网，智慧地球，这些概念与互联网神经系统的观点都有一定关联，分别介绍如下。 云计算由Google提出，2007年10月Google与IBM开始在美国大学校园，包括卡内基美隆大学、麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学柏克莱分校及马里兰大学等，推广云计算的计划，一般来讲，就是传统我们在个人计算机里安装的办公软件，游戏软件，杀毒软件，财务软件等，都集中放入互联网中的巨型服务器中，无数用户通过更为简单的客户端接受巨型服务器的“服务“ 。 物联网普遍公认的是MIT Auto-ID中心Ashton教授1999年在研究RFID时最早提出来的。物联网的英文名称为"The Internet of Things” ,简称：IOT。物联网通过传感器、射频识别技术、全球定位系统等技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在链接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理 。 2009年１月２８日，ＩＢＭ首席执行官彭明盛在奥巴马举办的美国工商业领袖圆桌会议上，提出“智慧地球”这一概念，建议新政府投资新一代的智慧型基础设施。IBM的智慧地球主要内容是“物联网和互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合。把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中,并且被普遍连接，形成所谓“物联网，通过超级计算机和云计算将“物联网”整合起来 。 从本文描述的互联网虚拟大脑结构看，云计算相当于互联网的中枢神经系统，物联网相当于互联网的虚拟感觉神经系统，而智慧地球的概念从结构上与互联网虚拟大脑结构类似，但仍然没有很好的解决云计算，物联网与传统互联网的关系，迄今为止没有形成完整的结构图示。从互联网进化的观点看，云计算，物联网和智慧地球仍然是互联网（虚拟大脑）的组成部分，并不是脱离互联网出现的新独立事物。 3人脑中的互联网应用 我们曾经在论文“互联网虚拟大脑的结构和功能” 中提出5个人脑中类互联网应用，连同本文新提出的6个新互联网应用，形成11个互联网虚拟大脑与人脑结构的对比应用，（表1）。 表1互联网与人脑功能结构对比表 互联网的结构 人脑的结构 SNS 类SNS应用 电子商务 类电子商务应用 twitter 类twitter 威客（witkey） 类威客（witkey） 博客应用 类博客应用 维基百科应用 类维基百科应用 互联网的地址编码系统（ipv4,ipv6） 人脑的地址编码系统 互联网的搜索引擎（google.，百度） 人脑的搜索引擎 互联网网络的路由协议（Tcp,rip,bgp）人脑的路由协议 互联网的信用体系 人脑的信用体系 互联网的信息筛选，整理和推荐机制 人脑的信息筛选，整理和推荐机制 对于上述对比象，我们认为应该从神经心理学和神经生理学等层面进行研究，一方面提炼和总结互联网相关应用的运行特征，以此为启发和索引，设计神经心理学和神经生理学实验，在人脑或其他生物大脑中寻找对应结构,本文将从4各方面对人脑中类互联网应用进行阐述。 3.1人脑中类搜索引擎应用 搜索引擎(search engine)是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序搜集互联网上的信息，在对信息进行组织和处理后，并将处理后的信息显示给用户，是为用户提供检索服务的系统。目前互联网使用最为广泛的是Google（英文）和baidu(中文)。主要工作原理有三个环节。第一，每个独立的搜索引擎都有自己的网页抓取程序（spider）。Spider顺着网页中的超链接，连续地抓取网页。由于互联网中超链接的应用很普遍，理论上，从一定范围的网页出发，就能搜集到绝大多数的网页。第二，搜索引擎抓到网页后，还要做大量的预处理工作，才能提供检索服务。其中，最重要的就是提取关键词，建立索引文件。第三，用户输入关键词进行检索，搜索引擎从索引数据库中找到匹配该关键词的网页 。 根据搜索引擎的工作原理，我们可以设计如下神经心理学层面的实验。第一．准备10张志愿者照片，实验参与者逐次查看照片。第二．实验者处于实验房间内静默思考。第三，分别让在10张照片内的一名志愿者和不在10张照片内的一名志愿者进入实验房间，让实验参与者辨认是否是10张照片出现过的人。实验参与者填写表格如下（表2）： 表2 人脑类搜索引擎试验记录表 照片 是否出现 备注 A志愿者照片 B志愿者照片 C志愿者照片 D志愿者照片 E志愿者照片 F志愿者照片 G志愿者照片 H志愿者照片 I志愿者照片 如果试验参与者能够直接辨识或通过重复上述过程辨识志愿者是否为照片中出现的人，则说明该实验者大脑中存在扫描信息，索引信息，检索信息的类搜索引擎功能，当试验者数目不断增加，而完成上述功能的试验者比例超过95%，则可以证明人脑中存在类搜索引擎功能。 3.2人脑中的类维基百科应用 维基百科是一个自由、免费、内容开放的互联网百科全书协作计划，参与者来自世界各地。这个站点使用Wiki，任何人都可以编辑维基百科中的任何文章及条目。从技术的角度看维基百科起源于1983年诞生的电子公告牌功能，传统上在BBS中，只有文章的发布者或管理员能够修改文章内容，维基百科对这一功能进行了创新，它允许每一个访问者（或者必须是维基百科的注册用户）可以对一个词条的内容进行修改，无论这个词条的内容是谁创建和发布的。 维基百科应用的工作原理和工作流程是这样的，用户A创建词条abc，并撰写abc的解释和说明文字，形成版本1。用户B看到词条abc和它的说明文字，认为解释不完整或者有错误，于是用户B在用户A文字的基础上进行修改，形成版本2。，不断有用户进行修改，abc的版本号不断增加。在修改的过程中，如果一个用户发现最新的版本整体质量不如前面的版本，则他可以将前面的版本置为最新版本。虽然有国界，信仰，情绪，知识范围的不同，会产生修改意见的争执。但总体上看，维基百科的工作流程还是会使各词条的说明质量不断提高。 根据维基百科的工作原理，我们可以在神经心理学层面设计如下实验。参与实验者A和志愿者B最初共同处于一个实验房间内，要求参与实验者A观察志愿者B衣服的颜色，然后志愿者B离开房间，实验者A纪录B的衣服颜色，B更换不同颜色服装进入实验室，重复上述过程5次，在五次试验结束后，收回A填写的纪录表，更换同样内容的新表，请A回忆B从第一次到最后一次穿着颜色并按顺序重新纪录(表3）。 表3 人脑中类维基百科应用试验记录表 次数 志愿者B衣服的颜色 备注 第一次 第二次 第三次 第四次 第五次 如果参与者A能够完成上述过程并正确纪录B不断更新的颜色，则说明A根据一个物体的变化，不断更新该物体属性的说明和纪录，并保留原有属性的纪录，而这恰恰是维基百科的运行原理。通过对大量人员的测试，如果95%（色盲导致的错误除外）的试验者能够完成实验，则说明人脑大脑存在类维基百科的应用是成立的。 3.3人脑中的类ip地址应用 目前的全球因特网所采用的协议族是TCP/IP协议族。IP是TCP/IP协议族中网络层的协议，是TCP/IP协议族的核心协议。目前IP协议的版本号是4(简称为IPv4)，发展至今已经使用了30多年。 IPv4的地址位数为32位，也就是可以为连接到Internet上的设备提供2^32-1个地址。随着互联网的蓬勃发展，IP位址的需求量愈来愈大，使得IP位址的发放愈趋严格。 IPv6是下一版本的互联网协议，也可以说是下一代互联网的协议，它的提出最初是因为随着互联网的迅速发展，IPv4定义的有限地址空间将被耗尽，地址空间的不足必将妨碍互联网的进一步发展。为了扩大地址空间，拟通过IPv6重新定义地址空间。IPv6采用128位地址长度，可以为互联网中的设备提供2^128-1个地址 。 检验在人脑中是否存在类ipv4/ipv6的应用，这个地址编码系统究竟是存在于神经元层面，或者人脑中的记忆信息层面，这是一个深入涉及神经生理学的实验设计，已经超出了本文作者的知识范围，但是本文作者提供了ipv4/ipv6的设计原理，希望能作为神经生理学家设计相关实验的参考，需要回答的有两个问题第一，在人脑的哪个结构层面会出现类ipv4/ipv6应用。第二，互联网的地址编码系统正在经历从ipv4/向ipv6进化的阶段，那么在生物大脑进化的过程中，是否也出现过类似的地址编码扩充现象。 3.4人脑中的类路由器功能应用 工作在OSI参考模型第三层——网络层的数据包转发设备。路由器通过转发数据包来实现网络互连，路由器工作包含两个基本的动作：第一，根据维护的路由表确定最佳路径，第二，通过网络传输信息路由器。 具体工作流程如下路由器的某一个接口接收到一个数据包时，会查看包中的目标网络地址以判断该包的目的地址在当前的路由表中是否存在。如果发现包的目标地址与本路由器的某个接口所连接的网络地址相同，就将数据转发到相应接口；如果发现包的目标地址不是自己的直连网段，路由器会查看自己的路由表，查找包的目的网络所对应的接口，并从相应的接口转发出去；如果路由表中记录的网络地址与包的目标地址不匹配，则根据路由器配置转发到默认接口，在没有配置默认接口的情况下会给用户返回目标地址不可达的信息 。 正是因为互联网存在大量的路由器，以及它们维护的路由表，因此互联网出现一个在它诞生之初就有的特性具备的特性，当局部的网络出现故障无法进行通讯时，数据包或信息流可以通过互联网的其他路经绕行，从起点传达给终点。 人类大脑中存在与互联网路由高度相似的功能，目前这个方向的研究有了初步的突破，美国一项新研究发现，老鼠大脑一小块区域中的神经系统类似互联网结构。美国南加州大学神经系统科学家拉里•斯旺森和理查德•汤普森隔离起老鼠大脑中与愉悦和奖励相关的伏核区，在同一点同时注入两枚“示踪剂”，分别用于显示信号去向和来源。“示踪剂”跟随信号移动，但不会干扰信号移动，能发光，可在显微镜下观察到。他们发现，信号在一个个圈组成的网络中移动，这个网络“不是一个有上下之分的等级架构”。 斯旺森2010年8月11日对英国广播公司（BBC）说，大脑中互联网式结构的存在可以解释大脑能克服局部损伤的现象，“你可以拿掉互联网任何一个单独部分，但网络其他部分照常工作”，神经系统同样，没法说某一部分绝对不可或缺。拉里•斯旺森和理查德•汤普森的研究成果已经发表在2010年8月《国家科学院院刊》（PNAS） 。 4总结与展望 从2007年我们正式开始互联网进化的研究以来，越来越多的证据表明互联网和神经学具备很强的交叉对比研究的可能性。我们相信随着研究的深入，互联网和神经学的交叉对比将会对两个领域同时带来更多的启发和成果。 正如东南大学科技与社会研究中心主任吕乃基教授评价的那样，这个方向 “关系到互联网的发展、对人脑及思维的认识、人与互联网，从根本上说是人与技术的关系，以及对于进化的理解等一系列重大问题。有必要从IT、网络理论、科学技术哲学、神经心理学，以及认知科学等不同角度加以研究” 。 References ． Feng Liu，Ling ling zhang，Ji fa gu. The Application of Knowledge Management in the Internet--- Witkey Mode in China .International Journal of Knowledge and Systems Sciences. 2008,4(4). 12～17 ．Fengliu gengpeng yingliu. From the Structure of The Human Brain to See the Evolution of the Internet . CHINESE JOURNAL OF ERGONOMICS ,2009,15(1). 11～14 Peter • Russell. Earth Awakening Brain . Heilongjiang People Publishing House. 2004.2～4 Fengliu gengpeng. The structure and function of internet virtual brai . sciencepaper online. 2009.4 Ben greenstein,Adam greenstein. Color Atlas of Neuroscience Neuroanatomy and Neurophysiology . Thieme. 2003.56～60 Baidu Encyclopedia. cloud computing . . http://baike.baidu.com/view/1316082.htm?fr=ala0_1 Baidu Encyclopedia. The Internet of things . . http://baike.baidu.com/view/1136308.htm?fr=ala0_1_1 IBM. Smarter Planet . .http://www.ibm.com Baidu Encyclopedia. search engine .2010. http://baike.baidu.com/view/1154.htm Carl Timm Wade Edwards. CCNP：building Scalable Cisco Internetworks Study Guide . 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科技日报访谈：智慧城市：“智慧”必须握在自己手中

liufeng 2010-12-6 12:59

前言：科技日报的这篇访谈很清晰的描述了我的若干观点，希望能给当前火热的云计算，物联网和智慧地球提供不一样的思路。该说的都说了，但事物如何发展，却不在我们的预测之内。只求内心的安定。 文章全文地址： http://www.stdaily.com/kjrb/content/2010-12/05/content_253608.htm 智慧城市：智慧必须握在自己手中 周日特别策划 本报记者 赵雪 自美国IBM公司推出智慧地球概念后，中国以智慧城市为切入点，与之开展了多项合作。有学者提醒，信息安全问题当首先考虑 　　中国建设智慧城市首先必须考虑国家信息安全问题，其次要与整体土壤匹配。在12月2日至3日举行的2010信息城市高层论坛上，中科院虚拟经济与数据科学研究中心研究员刘锋发言中的一句话，在会场上引起共鸣。 　　自美国IBM公司2009年初推出智慧地球概念后，我国以智慧城市为切入点，与之开展了许多合作项目。在2010信息城市高层论坛上，智慧城市成为了代表们发言的关键词。 　　这是信息主权问题 　　2009年3月，刘锋与13位学者开始研究美国智慧地球战略。智慧地球代表了美国最高科技方向，他们的商务人员积极在中国企业和政府部门推广智慧地球应用，这种宣传力度在其他国家是罕见的。刘锋分析说，物物相联的信息要通过云计算技术处理，因此谁能控制云计算，谁就能控制信息主权，而云计算的基础则是服务器与存储技术，但中国并不是这些领域的技术与市场掌控者。这是一个信息主权问题。目前我国在互联网领域能够掌控的核心技术还十分有限，再加上传感器和射频标签的普遍应用，由此带来的安全风险也就更加难以估量。如果这些信息没有国家统一的规划，很容易被对方获取或被操纵。 　　刘锋进一步分析说：IBM公司是与美国国家战略挂钩的公司，中国如果与其合作的话，智慧城市所涉及领域的动态信息将很容易被获取或操纵，进而被美国政府所利用。另外，通过IBM公司的软件系统，美国军事人员也将可以反向操控上述设备。美国如果能够顺利介入涉及中国国家机密的信息领域，中国城市和重点领域的信息建设，如铁路、公路、电力、水利、油气管道、金融领域的国家安全动态信息，将很可能被其获取，甚至被第三方利用。安全问题并非单单针对IBM智慧地球战略，而更在于整个国家未来信息化过程中面临的严峻挑战。智慧地球的更全面的互联互通，目标是要实现国家层面乃至全球的基础设施甚至自然资源的互联互通，这就为某些跨国大公司借助技术手段掌控全球范围的各种资源提供了便利，可能会给各国信息安全带来影响，应该引起中国的度高重视，并进行必要的系统评估。这一研究结果，刘锋等曾上报给国家有关部门。 　　学者们的研究立即引起了工业和信息化部的关注，2009年9月，工信部软件与集成电路促进中心经调查，编撰了一份《IBM智慧地球的认识和思考》报告，客观地分析了智慧地球的内涵、本质、特征和商业目的，智慧地球对促进两化融合的积极因素，以及带来的影响和挑战，并提出了相应的应对策略。其中提到，当全世界互联成一个超级系统时，系统安全性将直接关系到国家安全。如果中国在建设智慧城市的过程中，不能坚持自主可控原则，国家风险将会凸显。报告还认为，IBM的智慧地球实现难度极大，会形成新的技术壁垒、甚至会威胁国家信息安全等。 　　今年4月9日，工信部部长李毅中在出席2010年经贸形势报告会所作的当前我国工业发展的若干重大问题专题报告中也指出：对于外国这些新的理念和新的战略，中国既要有所启迪，在大力发展战略性新兴产业时也要提高警惕，不能受制于人。 盲目发展将会成严重的经济负担 　　记者了解到，智慧地球理念所涵盖的传感器技术、网络技术、智能信息处理等技术，我国均已具备一定研发基础和产业化能力。但目前在信息技术等高技术领域，我国对外技术依存度依然很高，多数产业的核心技术仍然掌握在跨国公司手中。 　　刘锋对此分析说，全球确实没有竞争对手可以在传感器网络、云计算、超级计算、软件服务化、数据整合与挖掘领域胜过IBM。智慧地球将有可能引导各国信息产业链的各个环节向其聚集，从而影响各国信息产业的整体布局。 　　《IBM智慧地球的认识和思考》也指出，IBM如果凭借智慧地球大规模获得了中国方面的项目资源，中国将会被IBM高附加值产品消耗掉大量资金及资源，严重削弱中国对本国企业的扶持力度。 　　刘锋认为，美国一直不断推出互联网和信息化的新概念新理论，如云计算、物联网、智慧地球等，并通过概念炒作，引发中国地方政府信息化建设的快速发展。但一个地区的技术水平及技术条件如果无法匹配的话，在这方面过快建设就会成为严重的经济负担。我国在整体条件准备不充分的情况下建设智慧城市，将会出现资金及资源浪费和效率下降等问题。 　　但一年多来，IBM在我国的智慧地球战略推进却是有条不紊，已中标沈阳、南京、广州、深圳、上海等22个城市的重大项目建设，很多地方政府或行业主管部门已经将其列入当地十二五规划前期研究的重点课题，有的甚至已经在着手编制智慧城市专项规划。工信部有关人士认为，这些项目透露出了地方政府的盲目性。 　　 应加强智慧中国战略研究 　　在刘锋看来，作为世界上最成功的高科技企业之一，IBM围绕推销自己产品的解决方案，倡导了一系列具有里程碑的理念，尽管智慧地球是IBM的一种营销手段和产品促销策略，但不可否认它的战略前瞻性和超前性，因此我们应从战略层面高度重视智慧地球对我国信息安全和信息产业的影响，必须构筑自主知识产权的智慧中国战略研究，抢先占领理论研究的制高点，从而占据市场和技术制高点。 　　他建议，当前我国应在加强关键技术领域的自主研发，突破核心技术，加强相关技术集成创新的同时，结合经济社会发展需求，尽快制定相应法律法规，在公共事业领域，有计划、有步骤地选择一批发展重点开展试点示范，等待商业领域的云计算、物联网等技术成熟并进行充分安全和技术论证后，再以商业先行、快行，公共事业后进、缓行的办法逐步实施。中国只有真正掌握了与智慧地球相关的核心技术与自主知识产权，才能从容地应对智慧地球可能带来的各种影响，才有可能建设成自主可控的智慧城市。 　　（本报北京12月4日电）

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不能被西方炒作概念牵着鼻子走--在2010信息城市高层论坛的发言

liufeng 2010-12-4 17:36

2010信息城市高层论坛重点探讨信息城市，物联网，云计算对中国信息化建设的影响。由工信部，中国科学院 和北京市经济和信息化委员会联合举办.参会者主要为地方政府信息主管，通行行业企业，和来自美国，日本，新加坡，台湾的信息管理者和企业负责人。2010年12月2日举办。 在这次会议上，我应邀做了主题发言，详细阐述了三个观点： 1.信息城市，智能城市，智慧城市的建设应注意国家信息安全和整体土壤匹配的问题 ,不能被西方不断炒作的云计算，物联网，智慧地球等概念牵着鼻子走。 2.中国企业不但应该在技术，人才，管理水平等方面进行国际竞争。应加强理论研究，抢占商业，科技制高点。 3. 从我们的研究看，IBM智慧地球是个不成熟的概念，第一，没有解决物联网，云计算和传统互联网的关系，第二，智慧地球局限了互联网的发展范围，互联网必将越过地球，向更远的地方扩张。 在这次大会上，为了保持和谐，没有对IBM 智慧地球的抄袭问题进行阐述，相关内容请点击; 图示IBM智慧地球的抄袭和剽窃行为 发言全文： http://www.cctime.com/html/2010-12-2/20101221644119123.htm

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其实你不懂我的心-------云计算

zhudingju 2010-11-30 15:18

每天在做云计算的东西,心里想着那片云,我真的不懂她的心? 你说我像云捉摸不定 其实你不懂我的心 你说我像梦忽远又忽近 其实你不懂我的心 你说我像云捉摸不定 其实你不懂我的心 你说我像谜总是看不清 其实我用不在乎掩藏真心 怕自己不能负担对你的深情 所以不敢靠你太近 你说要远行暗地里伤心 不让你看到哭泣的眼睛 其实你不懂我的心 ------童安格

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从写字到云计算

huo 2010-11-6 17:19

我用手写板在OneNote里写了几个民工，然后放大了几倍。放大后的字，因为笔划没等比例地变粗而显得很难看，但是让我惊讶的是那些很细的地方，那些特别曲折的地方，那些笔画开头、结尾、转折的地方。只要放大十倍再去比较，我看我是没法写出两个一模一样的字来的。我又试了一下，先写一个民字，然后放大八倍，照葫芦画瓢再写一个大大的民字，然后缩小两个字现在看还是挺像的，不过放大了看就不是那么回事了。 上述实验，我看可以有，也许已经有，以下几个研究或者应用： 1，我想请庞中华等硬笔书法家写一个电子墨水的字帖，然后把字帖放大十倍，分析他们的字的精气神到底是哪里来的。这种书法学习法可就和当年那些描红的字帖不可同日而语了。悲哉！放大二十倍，point to point地描摹，我真不知道书法作品中还能藏匿什么仿不出来的秘密。也许，书法的乐趣将限于书写的过程了。对于一般的欣赏者，你很难分辨出来一个作品到底是怎么做出来的。联系到书法作品市场，我感觉古代书法作品的赝品将会大增。首先，那些火眼金睛的大师们、国宝们在世的是越来越少了。他们的功力能传承下来多少，我看不会太乐观。其次，新材料、数字化等新技术的发展日新月异。想投资这一行，必须行家才行。 2，虽然密码学的应用越来越广，但在我的有生之年签名还将存在。在我写字的过程中，我的书写习惯、所用的笔、纸或者手写板及其所配套的数字墨水技术的实现，都参与了签名这一特殊的加密过程。这一过程的强度应该还是不低的。虽然现在我觉得写不出两个一模一样的字，但是我坚信每个人写的字（放大了看）肯定是有一定的规律的，否则还签名干什么 ？另外，我还曾听说，所有的英文打字机，即使型号一样，一个厂生产，也都是有差别的。警方可以判断一封信是不是由某个打字机打出来的。我希望从技术上能实现，判断一个人的签名是否是在某个手写板上所签。 言归正传，能point to point地描摹就能学会书法吗？估计没人会这么想。就像尽管人类对基本粒子的认识不断深入，化学也还没消失，或者变成物理学的一个分支。 在计算机科学和工程中，随处可见协议栈（stack）、层次（hierachy）、结构/体系（architecture），要处理的对象也分别会在不同的数量级（magnitude）、规模（scale）上变化。比如，前五六年我们说系统规模或者存储规模的时候，只要熟记KMGT即可从容应对，现在要再记住PEZY了。Exascale的机器业界预计是在2018年出现，现在想象力丰富的估计已经开始提Zetta-scale了。在不同的系统规模上，我们会面临不同的问题。比如，现在还在炒的云计算。无论在系统规模上，还是在应用模式上，都需要我们严肃对待。我反对对云计算的不屑一顾，反对s/grid/cloud/g这种态度。即便云计算这个概念的确并不新鲜，但是计算机这个领域终究是靠需求和产业来推动的，一个概念不在于其新旧，而在于其能否适应和解决今日明日之问题。金鳞岂是池中物，一遇风云便化龙。不难看到，关门的软件开发，关门的系统维护问题很多，云计算至少指出了一个可能的解决思路。工业界推云计算，学界吹云计算，这其实都是好事。当然我们得有主心骨云计算到底能给你带来什么？

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换只眼睛去看“云”

wqx 2010-10-22 08:43

这里的云是指云计算中的云，是近年来 IT 领域最火爆的两个名词之一（另一个是物联网）。 云计算的好处大家说得多了：用户不用在自己的计算机上安装软件（这个过程有时非常费时、麻烦）；按照使用情况付费，初期投入少（这对于许多中小企业用户非常重要）；系统升级方便；等等。当然，也有人不断提醒云计算面临的问题：数据安全性、个人隐私、网络带宽、等等。 云计算的上面这些特点多数是从用户角度进行考虑得到的。实际上，从云服务的提供者、运营者（二者可能是分离的）角度仔细分析，会发现许多新的有趣机会。尤其是运营者角度，由于掌握着大量的数据，从中可以分析、获取许多有价值的信息。其中，用户行为的分析尤其值得关注。阿里巴巴声称 2008年初，我们突然发现整个询盘数急剧下滑，欧美对中国采购在下滑。 在2008年7月21日，奥运会前两个礼拜我们写了一封信，告诉企业界冬天来了，请所有企业做好准备。 阿里巴巴因此随后成立了与淘宝、支付宝并列的阿里云。 下面我从软件工程研究的视角做个分析。云计算的核心是各类服务，而这些服务绝大多数由软件进行支持。 软件工程研究人员的任务是不断寻找更好的软件开发与维护方法。所谓好的方法，粗略地说，应该能够较低的成本、较少的时间开发出高质量的软件。但长期以来，不同软件方法的比较非常困难。软件工程是1968年在 NATO 的一个会议上被正式提出的。2008年，软件工程的顶级会议上，当年 NATO 会议的重要参与人员Brian Randell 回顾了40年的发展，提出了软件工程发展的一些问题。其中一条就是软件开发方法的杂乱：目前有8000多种编程语言，而各种各样的开发方法、开发平台、开发框架、标准则更多！为什么有这么多方法？就是方法之间的比较困难，缺少数据说话，互相不能说服，缺乏共识。 我个人分析，造成这种局面的原因有如下几方面： 1）评估一个软件开发方法的实验数据获取困难。尤其是涉及软件过程、软件设计与软件需求获取的方法，获取验证的数据比较困难。相比之下，传统的软件测试以及近年来的代码分析获取数据则相对容易些。 2）软件开发涉及人的因素太多。这给评估的客观性造成了很大的困难：同样一个方法，让不同的开发人员去试验，效果差异会很大。当然，有一些消除这类因素的实验方法，但应用起来成本很高。 3）软件开发的特殊性。我近期的个人理解：软件开发实际上相当于传统行业（例如 制造） 的设计环节，其中的不确定性非常大。而对于传统行业的设计环节，不同设计方法的评估一样的不容易。 4）软件的应用领域过于广泛。不同的开发方法本来适用于不同的应用领域，它们之间的对比自然十分困难。这个已经不太像个原因了。 云计算出现后，大量的软件运行在集中的服务器上。如果能继续延伸一下：在开发阶段，用户也是通过浏览器操作服务器上进行的，那就给获取软件生命周期的各种数据带来了很大的方便。 1）获取软件制品。目前已经有许多开源代码库（CVS, SVN等）、项目跟踪系统（Bugzlla, Issue Tracker System)，并已经有许多工作（Mining Software Repository）研究分析如下问题：共性的缺陷模式、缺陷是如何引入、消除的？软件是如何演化的?等等。近年来软件工程顶级会议上的许多文章与之相关。 2）获取软件运行状况信息。在云计算模式下，完全可以将用户看作是一类特殊的测试人员，用户使用一次，就相当于帮助测试一次。在传统分发方式下，这类测试的结果获取困难。许多人在所用软件的软件出现错误时，都遇到过类似于是否将出错信息发给生产商？这样的信息。这就是生产商在收集特殊的测试数据，以便于找出软件中存在的缺陷。云计算模式中这类结果的获取就方便多了：软件本来就运行在服务的运营商那里。有了这些数据，分析出错根源就方便多了。 3）获取用户的行为。类似地，传统方式获取用户的行为非常困难。微软曾经发去过用户体验活动，以获取这类数据。当软件工具部署在云中时，获取这些数据也十分方便，有了这些数据，开发者就可以知道一些重要信息：用户一般如何使用软件？哪些功能最受用户欢迎？这对于后续版本的演化是非常重要的。 4）获取开发人员的行为。目前已经有一些研究分析这类数据（包括 SVN 中的信息），但检查点过粗，可能一天只有一两条数据。如果能够通过云编程的方式（例如利用 webIDE 开发），获取细粒度的行为信息，就可以将开发者的主观行为客观地记录下来。这对于了解不同类型用户的开发模式、不同开发方法的对比是非常有价值的。 如果有这么多数据在手的话，应该可以很好地缓解上述不同软件方法的比较非常困难的局面。

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中国计算机大会圆满召开-杭州

wucg 2010-10-14 20:10

中国计算机大会于10月11日至12日在杭州召开。此次会议的参会人员很多，偌大的一个会场（第一世界大酒店，第一世界厅）坐得满满的。大会关注热点有两个，一个是物联网，另一个就是云计算。几乎场场大会报告和各个分会报告都会有人提及这两个词。在云计算的分会场里，由于场地不是很大，很多人站在后面，把门口挤得水泄不通，室内空调很弱，因此异常闷热，但是大家听报告的热情未减少，仍然坚持到了最后。 大会的经典语录： 我坚信不移的事情是：资本只能是赚取利益，资本家永远是舅舅，你是这个企业的父母，你要掌握这个企业的未来。-语出《马云：资本永远是舅舅 自己掌握阿里未来》，详见： http://www.ccf.org.cn/sites/ccf/nry.jsp?contentId=2573051627598 最后想修订标题的同时，向大家检讨一下：刚才发下文章中有不少的错别字，都是打字的时候没有来得及检查惹得祸。 向已经阅读此帖的同仁们说声抱歉，那些错别字可能影响了你的心情。

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揭开云计算的神秘面纱

feicheng 2010-9-26 04:13

数字世界喜欢陶醉在自己的行话中，其中当今最流行的词汇之一就是云计算。每当讨论到互联网的新用途，人们就会看到这个词。但是当科技人员和企业提到利用云做事时，他们的意思是什么呢？他们讨论的不是气象学，当他们使用这个总是以单数形式出现的术语时，他们所看到的全是阳光，不是阴雨。 以下的基本解释可以帮助您明了关于云计算的讨论。这一解释并未涵盖互联网专家的每种具体意见，但我希望它能让一般人更好地理解他们所得到的云产品和云服务。 在最基本的层面上，云指的就是互联网，或者说是遍及世界各个角落且周围庞大的服务器阵列，是它们组成了互联网。当人们说某份数字文件被储存在云中，或某项数字任务在云中执行时，他们指的是这份文件或这项任务借助网络浏览器或应用软件，在通过网络连接的某个服务器而不是在本地设备（例如电脑或智能手机）上运行。 这并不是一个新想法。多年以来，有许多服务可以让你通过互联网将文件备份在远程服务器上或在线保存照片。而基于网络的电子邮件程序，如Yahoo Mail或Hotmail，都是耳熟能详的云应用例子。这些程序是在 服务器而不是电脑上运行，需要通过网络浏览器与之连接。 近年来发生的一个变化是，大容量网络存储空间变得更便宜了，因此程序设计员有可能编制出更复杂的远程软件，而网络连接情况也得以改进。而且，有些用户表示，希望以比电邮文件更方便和丰富的方式共享 和合作。云服务能让许多用户浏览、评论和编辑同一份资料。所有这些因素促进了云计算的发展。 最重要的是，电脑本身也在发生变化，使云服务更令人动心。你的小上网本可能没有保存全部音乐或照片所需的庞大硬盘，但是有很多方法可以将这些资料保存在云中，并在需要时获取它们。智能手机无法像电脑那样运行所有复杂程序或储存所有文件，但是如果将手机连接到云存储器和云应用程序上，它所能做的将远远超过其硬件配置所允许的范围。而且，有了云文件存储器和云应用程序，你就能放心地去旅行，而不必带上电脑。你只需用一部借来的电脑、平板笔记本或智能手机登录网络便可工作。 因此，近年来，出现了大量云产品和云服务，它们可以用于储存和共享文件、同步保存所有本地设备上的数据、执行编辑照片或创建和编辑大文件等任务。 例如，这篇文章的一部分就是在微软公司（Microsoft）新近发布的云版Microsoft Word私人测试版上写作的。实际上，微软免费提供了整套云版Office软件。谷歌（Google）和其他公司已经有了此类云生产 力套件。以下是另一个例子：苹果（Apple）iPhone手机的200,000种应用程序中，许多只是小程序，它们利用储存在云上的数据或服务提供从饭馆选择到驾车导航的各种服务。 这样的好例子还有很多。在Picnik.com上，你可以找到一种设计精巧，功能多样的云照片编辑器，它可以对许多照片网站和本地硬盘上的图片进行编辑。在Zoho.com上，你可以找到丰富的云应用软件，它们可以 和网络以及本地硬盘互动。你可以用一种名为Mint的云程序追踪你的财务情况，这种程序可以通过电脑浏览器、iPhone或安装了Android操作系统的手机获得。 当然，聪明的读者会注意到，这种云计算趋势有一个明显的缺点。如果你没有联网──或者网络连接状况不佳，那么当你希望获取存储在远程服务器上的重要文件或需要使用云程序时，就只能干着急了。正在建设 完全云操作系统的谷歌公司和其他公司已经想出了将某些远程资料保存在本地设备上的方法。但是这些解决方法仍不完善，因此明智的用户会确保他们最需要的工具和文件仍然可以从本地设备上获得。 有些产品通过将云服务与本地服务相结合来解决这一问题。我最喜欢的这类服务之一是SugarSync，它可以将你选择的重要文件夹备份到网上，并将其同步到电脑硬盘上，这样，你就永远能方便地得到最新的拷贝，不管你是否能联网。另一个问题是隐私问题。许多云服务的安全性都很高，但暗中窥探的黑客是毫不留情的，因此消费者应该小心保管他们存储在云中的数据。你可能不在乎一张照片被窃，但如果你的社会保障号码被窃，那就是另一回事了。 云计算已经问世，正在发展，而且非常有用。它只会变得越来越好。 Walter S. Mossberg 来源：华尔街日报

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[转载]云计算环境下系统规划部署与优化高级培训班10月27-30日重庆

xupeiyang 2010-9-20 15:43

工 业 和 信 息 化 部 中国电子信息产业发展研究院培训中心 电院培 70 号 关于举办云计算环境下系统规划部署与优化 高级培训班的通知 2010 年 10 月 27-30 日 重庆 各相关单位： 随着信息技术的迅猛发展和业务应用的快速增长，信息系统效率与优化管理越来越受到业界关注，特别是被视为科技业下一次革命的 云计算技术的发展应用，使注重服务导向的系统规划部署及 虚拟化、动态可扩展、高灵活性、高可靠性、高性价比 需求突显 。 为帮助相关人员更新云计算的关键技术知识，理解新环境下信息系统的规划部署与优化的实现，真正降低系统管理的复杂度，提高资源利用率，我中心决定举办 云计算环境下系统规划部署与优化高级培训班 ，相关事宜通知如下： 一、 培训内容： （具体内容见附表） （一）云计算概述 （二）云计算的实现模式与生态环境及行业应用分析 （三）云计算的关键技术与管理 （四）企业架构与系统规划部署 （五）基于云计算的系统规划与部署 （六）面向云计算的系统规划的优化设计 二、培训对象： 政府机构及企事业单位信息中心、信息化工作办公室的领导，电信、金融等行业业务支撑中心及相关企业系统部、科技部的 IT 主管、 IT 工程师、系统架构师、 技术骨干 等 。 三、课程特点： （一）专家授课： 邀请数据中心及政府、金融行业高级咨询规划架构师，在系统规划部署、 云计算 技术及其应用方面的实力派 专家授课 ； （二）传授知识： 传授系统规划部署与优化的实践经验，介绍最热门的云计算核心 技术及其应用实现 ； （三）方法灵活： 与学员现场讨论、咨询、互动，就实务性难点问题答疑解惑， 并提供后续服务支持 ； （四） 注重实用： 结合精彩案例分析， 使学员 深入理解技术知识，全面掌握 应用方法 ，真正提高资源利用水平。 四、 时间与地点： 2010 年 10 月 27 日 30 日（ 27 日报到） 重庆 五、费用与证书： 培训费用 2900 元 / 人（含资料费、证书费、授课费、午餐费等）。食宿统一安排，费用自理。 参加培训经 考评合格者 , 由我中心 颁发国家工业和信息化行业职业技能证书 （交一寸照片二张），并可网上查询 。 六、 报名及 联系方式 : 请填写报名回执表，及早用电话、传真或电子邮件等方式报名。 报名电话 ： 010-68455275/68455295 传真电话 ： 010- 68455295 联 系 人： 董 老师 赵 老师 E-mail : dong@centraining.com ; zhao@centraining.com 网 站： www.miiceic.org 收到报名回执表后，我们将于开班前一周给学员发《报到通知》，详告具体报到地点、乘车路线、食宿安排等事宜。 二○一○年 九月一日 （如需加盖公章的红头文件请与我们电话联系） 云计算环境下系统规划部署与 优化高级培训班 报名回执表 单位（盖章） 部门 通信地址 邮编 联系人 手机 联系电话 办公： 传真 E-mail 姓名 性别 职务 是否住宿 期别 备注 如汇款请寄： 帐 户 名：中国电子信息产业发展研究院培训中心 开 户 行： 招商银行北京万寿路支行 账 号： 1383327510001 您想了解、关注或希望解决的相关问题 : 云计算环境下系统规划部署与优化 高级培训班课程安排表 课程内容 主讲内容 目标要求或收益 时间 A 云计算概述 ⒈ 当今 IT 技术发展热点分析 ⒉ 云计算的定义 ⒊ 云计算的发展历程与趋势 ⒋ 云计算的总体架构框架 ⒌ 云计算 的服务模型 ⒍ 公共云、私有云与混合云的模式 ⒎ 云计算与 SOA ， Web2.0 的应用框架 ⒈ 了解当前国际 / 国内信息科技发展的热点，互联网相关的技术对日常工作与生活所带来的影响。 ⒉ 了解云计算的发展前景、市场环境、驱动力及服务组成。 ⒊ 熟悉云计算的总体架构模型，及云计算对应用系统架构带来的影响。 0.5 天 B 云计算的实现模式与生态环境及 行业应用分析 ⒈ 云计算的商业及服务模式（ SaaS ， PaaS ， IaaS, 云存储，管理服务，商业服务平台） ⒉ 云计算生态环境中的服务提供商 ⒊ 云计算生态环境中的消费者 ⒋ 云计算在政府及公共服务领域的应用分析 ⒌ 云计算在金融行业的应用分析 ⒍ 云计算在大型企业的应用分析 ⒎ 云计算在面向中小型企业所提供的便捷服务 ⒈ 掌握云计算的不同商业及服务模式，各种商业及服务模式的特点及业务模型及服务定义。 ⒉ 知晓云计算的生态环境构成，生态环境中不同的角色定义及分工。 ⒊ 了解对于云计算所提供的服务，不同的行业如何根据自身的特点及需求，对云计算服务进行选择使用，以达到降低成本、提高便捷、促进业务发展的目标。 0.5 天 C 云计算的关键技术与 管理 ⒈ 虚拟化技术 ⒉ 云 计算安全技术 ⒊ 云存储技术 ⒋ 数据管理技术 ⒌ 分布式资源管理技术 ⒍ 云计算平台管理 ⒎ 云计算服务门户与资源规划 ⒈ 了解云计算所涉及的各种相关技术，如虚拟化技术、安全技术、数据存储技术、资源分布管理技术等。 ⒉ 熟知云计算中包括的各种资源的管理及规划，包括了虚拟机管理、存储管理、数据管理、安全管理等。 ⒊ 了解云计算的资源规划模式，如服务门户、服务模板、需求审核、资源配备等。 0.5 天 D 企业架构与 系统规划部署 ⒈ 企业架构及系统架构的概述 ⒉ 传统的系统规划部署模式 ⒊ SOA 与 Web 2.0 的系统架构模式 ⒋ 云计算环境下系统规划部署模式的改变 ⒈ 了解企业架构的发展及重要性，系统架构在企业架构中的地位及关联，更好地理解为何需要建立企业架构及相关的系统构架标准。 ⒉ 了解传统的系统规划部署模式与新一代应用架构下的系统规划的差异。 ⒊ 熟知在云计算环境下如何改变系统规划部署模式，以发挥云计算的特点。 0.5 天 E 基于云计算的 系统规划与部署 ⒈ 云计算环境下的系统规划原则 ⒉ 基于云计算的基础架构的规划设计 ⒊ 系统平台规划设计 ⒋ 基于云计算的系统规划部署相关案例介绍 ⒈ 掌握在云计算环境中的系统规划原则及基本原理。 ⒉ 熟悉如何构建基础架构及系统平台并使之与云计算环境相配合。 ⒊ 介绍与云计算关联的系统规划部署参考案例 0.5 天 F 面向云计算的系统规划的优化设计 ⒈ 系统优化模式与迁移计划的制定 ⒉ 建立系统优化的目标架构及差距分析 ⒊ 建立系统优化策略及路线图 ⒋ 基于云计算的系统优化迁移相关案例介绍 ⒈ 学习系统优化的方法论、相关模式及迁移计划的制定方案。 ⒉ 掌握如何制定系统优化的目标架构、差距分析，建立系统优化策略及优化路线图。 ⒊ 介绍系统优化设计迁移的参考案例 0.5 天 G 总结 ⒈ 讨论与交流 ⒉ 考试评估 1. 总结本次培训所介绍的各个章节要点。 2. 针对学员关心的问题进行讨论。 3. 根据本次培训所涵盖内容提出问题让学员进行讨论分析。

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[转载]“框计算”和“云计算”两个不同的学派

XUPEIYANG 2010-9-2 19:32

http://baike.baidu.com/view/2735333.htm 框计算（Box Computing）是2009年8月18日，百度董事长兼首席执行官李彦宏在2009百度技术创新大会上所提出的全新技术概念。框计算为用户提供基于互联网的一站式服务，用户只要在框中输入服务需求，系统就能明确识别这种需求，并将该需求分配给最优的应用或内容资源提供商处理，最终返回给用户相匹配的结果。 框计算和云计算代表两种不同的学派。云计算强调后台资源的整合，为客户提供低成本的IT基础设施的配置；而框计算则强调前端用户需求的研究和响应，为用户提供一站式的互联网服务。 提到框计算，会使很多人不由自主地联想到云计算。云是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，通常为一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等等。从本质上看，框计算强调前端用户需求的研究和响应，为用户提供一站式的互联网服务；而云计算强调后台资源的整合，为客户提供低成本的IT基础设施的配置。总体来说，云计算也仍处于探索之中。从目前看，框计算从构想到最终成为全球有影响力的现实产品，同样需要经过一个深入的探索期。

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黄理灿:P2P是云计算的未来

huanglican 2010-8-13 20:05

黄理灿:P2P是云计算的未来 从整个计算机发展的历史看,集中式与分布式计算模式交替占住一段历史时期。如今，云计算的趋势是各个大公司建立数据中心和计算中心。然而，据我判断，这只是各个公司为了自己的商业利益以及云计算目前正处于初级阶段。当云计算的应用越来越多以及用户越来越多，集中式的计算模式将受网络带宽等因素的制约。 P2P将是云计算的未来。 云计算领域广泛采用P2P技术将在未来5年后出现。 云计算与物联网的计算模式未来5年后将主要采用P2P计算模式（即对等计算模式）。Client/Server计算模式（即客户机和服务器计算模式）主要应用于小规模的网络环境。Client/Server计算模式采用中央集中式架构，中央节点（服务器）对整个网络服务具有决定性的作用。如果服务器失效，则整个服务失效。这就是所谓的单点失效问题。此外，大部分的计算都集中在服务器端，因而引起负载的不平衡。即所谓的服务器端的计算瓶颈，而客户机端则存在资源浪费的情况。此外，集中式计算模式对用户的隐私以及数据安全也将存在不可能解决的难题。 P2P计算模式是一种非集中计算模式。P2P网络中的每台计算机（或称对等点（Peer）），具有同样的地位，既可以请求服务，也可以提供服务。P2P计算模式具有资源充分利用，网络规模可扩展（节点越多网络越稳定，不存在瓶颈）等优点。下一代计算机网络即云计算和物联网都是巨大的网络，因此，未来的计算模式应该是P2P计算模式。 目前世界上存在两种P2P网络。一种是无结构的P2P网络，采用洪泛协议发现节点。也就是节点问它所有的邻居，而邻居又问他们的所有邻居，因此网络上会引来消息风暴，造成通讯堵塞。无结构的P2P网络还存在不能保证发现适合的节点的缺点。即由于存在孤立节点不被其他节点知道，那么，这个节点就不能被发现。 二是有结构的P2P网络，采用DHT将内容与节点映射到相同格式的全局唯一标识。DHT是分布式哈希表（Distributed Hash Table）的首字缩写。DHT每个节点存储负责一个小范围的路由以及数据，从而实现整个网络的寻址和存储。此种网络的优点是每个节点都在一个虚拟的拓扑结构中，发现内容仅需要有限的消息，不会造成通讯阻塞。其缺点为节点和内容本身的语义被哈希函数打破了，不能对节点的内容进行复杂的语义查询。 本人在国际上首次提出了一种新型的P2P网络-语义P2P网络VIRGO。在此语义P2P网络VIRGO中，节点被类似DNS域名标识,, 不采用DHT的方式。节点动态地形成虚拟树拓扑，并与随机缓存的节点组成网络状拓扑结构。所有节点加入感兴趣的虚拟组，并形成虚拟分级树状拓扑结构。本人还发明了对路由表上所有类型的节点计算理论步跳的一致方法。VIRGO具有有结构的P2P网络一样的可扩展性，但保留了节点和内容的完整语义。利用VIRGO可以很方便地实现查找有关节点子集合。具体步骤包括按用户需求的主题领域确立网络领域分类、构建领域分类网络、基于领域分类网络查询节点子集合三个步骤。例如，利用VIRGO构建全球音乐网络。首先按用户需求的主题领域建立网络领域分类，例如：将音乐分为流行音乐和经典音乐。域名格式为：音乐家.音乐类别.音乐。具体域名如：LiuHuan.Popular.Music或刘欢.流行音乐.音乐。其次，构建领域分类网络，歌唱家，音乐相关公司，经纪人，消费者，粉丝等加入相关虚拟组。所有用户计算机作为节点按用户域名建立领域的覆盖网络。节点ID为用户名@域名，如：小李@刘欢.流行音乐.音乐。查询节点子集合步骤示例为：老张为贝多芬的经纪人，但目前对刘欢感兴趣。想查找所有刘欢的粉丝的属性。老张根据要查询的主题，用类SQL语音编写查询语句Select * from刘欢. 流行音乐.音乐where type=粉丝；老张节点通过查找其路由表，转发查询消息到更接近目标虚拟组域名的临近节点比如老王。老王节点转发查询消息到目标虚拟组内的小李。小李对目标虚拟组所有节点进行广播。凡符合查询消息的节点将返回结果到老张。语义P2P网络VIRGO的好处在于，任何人都不知道全局的情况（比如，任何人都不知道所有刘欢的粉丝的情况），但是通过类SQL语句，可以很方便的查到所有的信息。这是因为任何节点都是按领域加入虚拟组，只要找到相关的虚拟组，就找到所有的相关节点。 我相信，将来的网络应该是每个智能设备都有一个静态IP地址（可能是IPv6), 而所有的设备和数据通过语义P2P网络形成的一个巨大的云，及所谓的云计算和物联网， 也即智能地球。

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云计算漫谈之一：网上流行云计算

热度 4 tangchangjie 2010-8-12 17:52

网上流行云计算 --云计算漫谈之一 （唐常杰 ） 　 今天，在老同学的聚会上展示世博会照片时，一位同学犀利地从照片中挑出当时在上海参加云计算与数据库的研讨会照片（下图），要求解释，发起了关于云的焦点座谈。 一位退休的IT人感叹计算机知识更新太快，退休才几年，就被太多的新概念弄得有隔世之感；一位退休的物理老师控诉了最近受到的“云骚扰”。在网上逛游时，时不时蹦出一个窗口，问是否需要某某云网购、某某云服务或某某云查杀； 　　一位生物老师说，曾有个电影名叫“街上流行红裙子“，现在是“网上流行云计算”了；在网上用“云搜索”查了“云计算”，大呼曰“晕”。于是责成我用通俗语言做一下科普，不求规范严谨，但求深者见深，浅者见浅。 　　说实话，要做到深浅咸宜真有点难，Let me try. 　　 　　 “云服务”的理念古已有之 ，不知道为什么用了一个不太容易顾名思义的“云”字，把老百姓弄进了云里雾里。不知下面的通俗的描述是否能够拨云见天。 　　 　　 1 云服务的先驱企业—保镖业 。关于保镖业的正规记载，可以在《四库全书.江南通志》中查到，只需要在百度上键入下列关键字：万历二年，运官， 装入标船，星夜越帮前进，即可得到结果。 　　这说明，早在万历二年（公元1574年）,随着自由商人的兴起和初级资本主义在中国的萌芽，云服务的先驱企业—保镖业开张了。 　　武侠小说家以镖局为载体或引子，讲述了许多精彩的故事，他们写正邪斗争、写爱恨情仇，写武功，也写人性。考察小说家的笔下的镖局（常常冠名龙门、威远，福威之类），可看到下列特色： 　　(a) 家族企业或民营股份制，合伙人以武功为无形资产，入伙即享受人力股。 (b)网络特色，镖局在多个地方有分镖局，有较畅通的通讯，如600里加急和飞鸽传书等； 　　( c）各个节点资源可共享， 各个分镖局的资源（人力 信息）可调度、共享； 　　(d) 买方市场、多个镖局自由竞争，客户选定了一家镖局，按行规，镖局不问货物细节； 　　(e） 最重要的一条， 客户不必自养镖师，付钱就享受一条龙的武装押运服务,就像用水电不必自建水厂电厂；用如今IT业中的“云”行话，叫即付即用（pas as you go）,更生动译法是，(享受服务后)付钱走人； 　　 相关的三个术语：软件作为一种服务 SaaS、平台作为一种服务PaaS,和基础设施作为一种服务 ,以及为什么要用这个不太容易顾名思义的“云”字，将在下一篇博文解释。 　　用今天IT行业描写云计算的术语，龙门镖局是一朵云，威远镖局一朵云，福威镖局也是一朵云，如今的快递公司也是云。 　　 　　 2 云服务的特色：你的事情我们来帮做。 　　发轫于万历二年的保镖业，其核心思想是“你的货物我们来帮运”，客户不必自养保镖，而可买保镖服务。这启发了具有社会意义的进步，即你的事情我帮做。 　　提升一下，服务也是实业。精明的企业家悟出这一点，平移、推广、发展了这一思想,衍生出了系列“云产品”，例如： 　　(a)“你的数据我们来帮存”，谦虚一点的称为网盘，骄傲一点的称为“云存储”，客户不必买硬盘，租用硬盘; 对于非数字化的货物，“你的货物我帮存”,就是储运公司。 （b) “你的金钱我们来帮存”，就是银行或钱庄，正规文献上的“钱庄”出现于清乾隆十年（1747年），比保镖业晚170年。 (c)“你的病毒我们来帮杀”，保守的称为网络杀毒，时髦的称为云查杀； (d)“你的问题我们帮计算”,就是云计算，因为电脑中一切活动皆是计算，云计算成为囊括上述活动的最大概念。 新理念也可能被滥用、错用，有不法商人推出了黑色的云产品。 (e)“你的论文我们来帮写”,可否命名为云剽窃？ (f)“你的作业我们来帮做”，误人子弟，赚黑心钱，（待命名）。 　　把上面的例子在归纳抽象一下，得到下列两种通俗解释： 　　 通俗解释一，云计算是一种理念 。 与其说云计算是一种技术，不如说它是一种理念，是网络上的共享主义。（包括计算能力和数据的共享，但不是共产，其产权是十分明晰的 ）。 　　这个共享主义有四个要点：(1)网络足够畅通（生产力较高），(2)有足够的带资源（能力和信息）的节点（物资比较丰富），(3)节点可动态增减（像云那样易变，据说这是名称中有”云”字的理由），(4)共享主义的协议： 消费者各取所需，仅取所需；按取付款，提供者各尽所能，卖其所能, 卖知识卖服务但不卖主权 。 　　 通俗解释二，云计算是一种经济模式。 如果把老式计算中心的那种 软硬件自装备、自开发、自使用的模式比喻为自给自足的自然经济，则云计算是现代的商品经济。 　　庄子的草鞋自编自穿，信仰的是道法自然，实践的是自然经济；尽管它是道家祖师爷之一，却少有“云”气，似乏仙风道骨； 当商人政治家白圭（bc463—385） 在他的连锁店附带经营草鞋和军靴时，鞋类就有了点 “云”气了，连环画中白圭看起来也飘飘然有神仙之态。 　　有了上述通俗解释，再看下列几朵云： 　　 　　 Web邮件是一组云 。在Web邮件出现以前，收发电子邮件，先要自给自足地准备电脑，操作系统，购买安装必要的电子邮件软件（outlook,foxmail等等）；然后在自己建设的软硬环境中收发和处理邮件。 现在，邮件消费者可享受Web邮件的云服务，出差不必带电脑，用网吧的PC + 用适当的网页浏览器 + 登陆适当的Web邮系统（gmail,新浪或搜狐…，等等），一旦选定了资源提供者，用他的服务器、用它的CPU、用它的软件和平台，还要用它的存储，潇洒自由地收发处理邮件； 你看不到它的形状，觉得它有点飘渺、有点朦胧，像云像雾又像风；但无论你走遍天涯海角，你的、朋友的、亲人的信息总落在它的心中。 在这个意义上，Gmail是一朵云，新浪、搜狐等其他Web邮件系统也是云。 （意犹未尽，下篇 继续漫谈） 相关博文 网上流行云计算 --云计算漫谈之一 天边飘来几朵计算的云 ---云计算漫谈之二 其他科普博文 给联想的小二黑穿上了白衬衫（科普与DIY，图文） 安徽高考作文“梯子不用时横着放”的科普版 圈内焦点座谈：假日议购平板和手机 假日聚会，戏说云物人海 -- 漫谈大数据 六度分隔的扩展应用--穿越几次见欧拉（科普+科幻） 大数据 与 马航MH370 其它系列博文的入口 唐常杰博客主页 科学博客主页

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云计算及其安全（100703）

ymin 2010-7-3 15:33

云计算及其安全（100703） 闵应骅 按照ACM通讯2010年6月号上的说法，云计算有5大属性、3个服务模式、4个开发模式。 5大属性是：根据需要自我服务（无需提供者批准）；多种网络接入（手机、膝上电脑、PDA等）；资源聚合（服务提供者动态分配资源，用户不知道具体位置）；快速调整（用户好像感觉资源无限）；可度量的服务（服务提供者可以度量、控制、优化资源利用）。 3种服务模式：SaaS（软件作为一种服务）（顾客用提供者在云基础设施上的应用软件通过客户接口，例如Web浏览器，做自己的事情，但不管理和控制云设备）；PaaS(平台作为一种服务）（客户可以用服务提供者的平台做自己的计算）；IaaS（基础设施作为一种服务）（客户可以在提供者的基础设施上运行自己的操作系统和应用软件）。 4种开发模式：私人云（云设备只为一个单位或其第三方服务，它可以控制开与关）；社团云（云设备由一个社团分享，有共同的任务、安全需求和潜规则）；公众云（由出卖云服务的组织所占有）；混合云（以上云的组合）。 这就要求云软件必须有无状态性，低耦合，模块化，语义互操作性。对信息安全要求更高。过去光关心自己PC机的安全显然就不够了。譬如你的PC机是一个符合TPM标准的PC机（在政府采购网上叫可信安全计算机），进入云计算以后，虚拟机里的安全成为首要问题。你的所谓可信安全的PC和普通的PC机在保证安全上说，没有差别。何况你的PC机是不是真的那么可信安全还需要认证才行。 在云计算环境下，如果许多用户被一个系统管理程序进行管理，一个虚拟机的用户可以进入相同虚拟机的另一个用户（参见http://web.nvd.nist.gov/view/vuln/detail?vulnId=CVE-2009-3733）。可是，对每一个用户的每一个服务，分开管理的系统肯定是不经济的、不可行的。那样就体现不出来云计算的优越性了。所以，我们需要在虚拟的用户环境下，提供细粒度的存取控制和预先定义的安全控制。例如不同层次的通信通道和协议，以便做路由选择，数据过滤等。对于财务信息、信用卡信息必须和其他信息分开处理，而且要有审计跟踪。 云计算环境下的安全问题很多、很复杂，大家也都在研究中。这里就不细说了。

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电视入云(100627)

ymin 2010-6-27 17:06

电视入云(100627) 闵应骅 听说电视是由英国人在上世纪20年代发明的，50年代美国RCA推出彩色电视机，58年天津生产出14吋彩电。中国也不算太晚。可是，到今天，电视面临许多挑战。首先，电视节目不能随时想看就看，你得服从电视节目表。其次，电视是单向的，只有节目制作者、主持人的说教，而没有与顾客之间的互动。第三，用户不能存储、检索、分发、重播某一段电视内容。而这些缺点在网络环境下都能解决。自从MS Windows Media和Adobe的Flash,以致将来的HTML 5，不同格式、不同编码、译码和传输，都是为了高质量的内容、高分辨率的图像，这些都需要更多的计算资源。 据2010年4月IEEE的计算机杂志报道，云计算的又分又合技术能够把图像编码过程分成许多块，在分布式的云环境下处理这些块，然后合起来。这就对不同应用提供了灵活性、自适应性、可扩展性。在图像处理中就可以灵活选择编码、容器、音频流、分裂技术作为第一优先。例如网络图像应用，要求高质量、高分辨率，带有效的编码转换过程，是战略性的首选，云计算能对几小时的视频流在几分钟内处理完，而提供空闲的可能性。 当然，电视入云也有问题。电视信号的传送与观众数无关，但是，网络连接，如果用单播，必须分别连接。当观众太多，例如现在看世界杯足球赛，再加上观众的互动，就可能出现拥塞现象，既有忙时，也有闲时。又例如Michael Jackson的死，大量视频在短时间内同时上传，造成云应用垮台。 从市场的角度看，高清格式战已经开始。例如微软和东芝的HD-DVD 和索尼的Blu-ray，视频游戏扮演重要角色。苹果推出了Apple TV。在这场角逐中，中国应该扮演一个什么样的角色，看来需要考虑了。我们总希望有自己的话语权，但是，关起门来，自搞一套也不行。这时候，战略科学家们真用得上了。要权衡我们的科技水平，又要征求公司的意见，才能帮助政府决策，千万别靠领导人拍脑袋。

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[转载]图书馆云计算

skymoon619 2010-6-23 09:38

在武夷山的博客看到关于云计算的一笔计算，很有意思就转过来了： 2010年4月3日出版的《新科学家》杂志上，美国圣托马斯大学的物理学家James Clarage转述了Gartner咨询公司算的一笔帐： 在Google公司的数据中心有大约100万部服务器，每台服务器的功率约1000瓦，则数据中心每小时的耗电约100万度。Google每小时约给出1000万次搜索结果，于是，每次搜索的耗能为0.1度，相当于100瓦的灯泡亮一小时！ 美国环保局估计，各类数据中心的耗能占美国耗能总量的1.5%。 因此，未来的云计算也许意味着厚实的二氧化碳云，也未可知啊。 孙凡娟在《图书与情报》最新一期文章写到了关于云计算的一些问题，其摘要如下： 作为互联网精神自由、平等和分享的典型代表,云计算产生的一些技术、理念和服务模式影响着人们的生活、工作与学习。将为图书馆的信息资源整合共享、服务理念与服务技术、馆藏建设等方面带来影响,引发图书馆人如何建设图书馆云、云究竟给图书馆带来了什么、云上的数据该怎么保护、图书馆云的建设需要什么法律与伦理研究等思考。 其实云计算对于我来说倒也不陌生，曾经接到几个关于云计算技术应用的查新课题，对这个技术倒也有一些了解，只是图书馆如何应用这个技术对于我这个非计算机系的门外汉来说也是只了解而已，具体的运行操作一无所知，呵呵

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以数据为中心的科学发现

qhhuangscut 2010-5-29 23:05

由于最近正准备一篇云计算在电力系统分析中应用的文章，看了有一定数量的云计算的文章，主要是介绍性的，有几篇具体某一学科上应用的，但在国内的实际应用还罕见。由于目前学术研究才刚起步，更多是网上的新闻报道，推荐一个我们国内的网站，由刘鹏老师组织搭建的 中国云计算 http://www.chinacloud.cn/default.aspx ，站里内容丰富。 但从目前看来，云计算，主要是指公共云计算，虽说是 pay-as-you-go 的商业模型，还很难为普同科研人员所用，只是美国等少数得到政府支持的研究人员，在 MS,IBM ， Google 这些大公司的配合下，开展一定的测试性研究。同样的事情，在国内没有硬件平台缺乏，软件重视更不足情况下，实是比较难开展的。相比之下，云计算显得更适合于数据的处理 ( 当然，我也希望学术界能在其他领域也利用好 CC ，自己也争取努力做出些成绩 ) ，基于 MapReduce 分布式性数据存储和处理已经得到大规模应用和实际的肯定。 下面主要想谈一下海量数据的处理问题，这也是最近一段时间所看的资料和与计算科学专家 Savas( http://savas.me/ ) 的邮件交流后的体会，特别是他推荐的几篇文章，让我这个学术 小孩子 和计算机领域的 ，门外汉 了解到学术发展的新动态，计算机科学的发展为大规模数据的处理提供了可能，这将开始科学发现的新模式 基于大规模密集数据处理的科学发现（ data-intensive scientifc discovery ），更详细的分析可见 Savas 推荐的，他与 Jim Gray 、 Tony Hey 等合著的一本新书 The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery （文后附下载地址） 在经历实验式、理论式、仿真式后，科学研究和发现将进入基于大规模数据处理的模式 (the following is quoted from Savass site : Amongst the many things that Jim talked about was the Fourth Paradigm in Science, the fact that scientific research has transitioned from experimental (thousands of years go), to theoretical (few hundreds years ago), to computational (last few decades), to data-intensive (today) 在这样的一个大的趋势下，我们该思考如何结合自己学科上、研究项目中的特点，更好地利用计算科学的计算和资源，对研究中的大规模数据进行处理是十分必要的。结合我自己的电力学科，云计算将是未来应对智能电网大量数据处理和用户互动的基础，而云计算的动态优化计算资源的配置将是电网调度和控制中心的计算平台基础，当然这需要 EMS 和底层的数据库系统支持分布式的并行计算。而地区变电站将可能面对大量分布式电源的接入的调度问题，这是解决问题的云计算将是优先选择；另一个我关注的领域复杂网络也会是这一趋势下的突出的学科，基于数据分析的复杂网络在更强大的数据处理平台和技术帮助下，将有可能对系统工程产生深远影响。此外，对于学术科研合作， e-Science 和 Science as a Service 的理念和具体实施将改变传统的小范围群体的研究，当然，目前这情况已经在慢慢发生，正如复杂网络这个圈子的成立和壮大，希望后面会越来越好。 More can be found here: Savas： http://savas.me/ Jim Gray ： http://research.microsoft.com/en-us/um/people/gray/ Tony Hey : http://www.microsoft.com/presspass/exec/tonyhey/default.aspx 【Book】:The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery : http://research.microsoft.com/en-us/collaboration/fourthparadigm/http://research.microsoft.com/en-us/collaboration/fourthparadigm/

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云计算与供电（100426）

ymin 2010-4-26 17:39

云计算与供电（100426） 闵应骅 现在许多人把云计算和供电做类比，确有几分相似。几年前有人把网格计算比做供电网，也有一定道理，因为发电是集中在发电厂，而供电则完全是分布式的。现在把云计算又比做供电，既有类似，也有区别。国外议论纷纷，见诸报刊。本文就本人能接受的观点介绍如下。 云计算没有形式的定义，但从实践的观点看，云计算是对虚拟的信息技术资源按需定制的存取，这些资源不在你自己的数据中心，与其他人共享，容易使用，由预订付款，通过Web存取。云计算既包括因特网上的应用服务，也包括数据中心的硬件和系统软件所提供的服务。数据中心的硬件和系统软件就是所谓的云。 云计算可以看作是一种公用事业，就像水、电或下水道系统一样。这是一种通用技术，它不是一种特定的工具，而是一个平台，许多不同的工具和应用都建在这个平台上。一个系统可能管上1000个服务器，中型的也可管100多个。随着技术的进步和密集，大型的公用事业提供商将像水电一样走向垄断。 电可以点灯、开摩托、开动机器，而IT可以做交易处理、企业资源计划、在线商务和许多其他应用，甚至还会引出新的商业模式。从经济观点看，信息传递要比输电便宜得多、有效得多，但信息包含的内容复杂得多。这种类比通俗形象，当然也有不确切的地方。 发电和输电技术进步了几百年，而信息技术一直在按摩尔定律发展。这就需要技术熟练和有创造性的人。这和管理一项稳定的技术是不一样的。计算并行是一个问题，海量存储也是一个问题，并不是多租些节点能解决的。许多商业应用基于关系数据库的相容的交易，但是，大量关键交易在云环境下是不好解决的。大公司自己就有云计算，但是并不自己发电。输电传输到用户是220v,50Hz的交流电，而云计算传输的是时刻都在变化的信息。光速、拥塞都会影响响应时间，再加上磁盘读写。大磁盘慢，快磁盘小。所以，云计算提供的计算性能可以是很不相同的。 供电和云计算的商业模式也有很大不同。供电技术和产业的成熟经过了30-40年，至今，组装线和生产过程基本没变，蒸汽机被发电机所代替，不断补充和完善。而计算仍在创新发展的中期，死死守住云计算可能失掉不断出现的新技术的好处。IT商业模式的改进和机构改革正在重新整合整个产业。例如据说，Apple从永久许可证模式转变为按使用付费的音乐播放器和音乐管理器模式使它四年的营业收入增长了四倍。像Apple的ERP系统和记账引擎每天处理几百万的销售在云里做不说不可能，也是非常困难的。 电力公司由于垄断可以停电，不同发电设备之间可以互通。而多个云卖主之间不能随时互通。信息位不像电子，对不同的应用、它的工程及其使用，云无法在云提供者之间相互交换。云计算共享的动态资源无法、也不应该对用户加以控制，从而遭遇严重的新的安全问题，这些问题是防火墙和预订的计算不曾遭遇的。而在供电里面，没有这个问题。 云计算不可能像电一样，插上就好使。为了云计算变得更便宜、更加无所不在，集成创新的机会在增加，而且非常需要。

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云计算和发展中国家（100424）

ymin 2010-4-24 14:44

云计算和发展中国家（100424） 闵应骅 一位朋友告诉我，现在的IT行业可以分为三个层次：第一层次是做器件，例如INTEL，AMD；第二层次是做系统，例如IBM，Microsoft, Oracle（现在买下了SUN）；第三个层次是做服务，例如Amazon, Google。这就恰恰分别对应于第一、二、三产业。信息产业必须不断有新的东西出来才能维持下去。否则，用户买一台机器能用上十年，生意怎么做？现在，各大公司都在提供新的服务。譬如云计算、物联网、信息化的实体系统等等，现在都很热。 云计算的基本思想是在虚拟服务器上存储和管理数据，目的就是要在任何地方、任何时候都能联到数据和计算资源。在发展中国家资源有限的情况下更显优越。它正在建立一种新的商业模式。它使中小企业不用担心设备更新和灵活性，政府可以对公众提供共享的服务。最近，Amazon, Google, Mocrosoft已经开始基于云计算的商业服务。IBM在北京（中国）、班加罗尔（印度）、河内（越南）、圣保罗（巴西）、首尔（南韩）等处建起了云计算中心。在非洲的撒哈拉沙漠区，农民用基于云计算的贸易系统通过移动电话发布种植计划、收成情况、收获期和市场价格信息。在印度，服装出口促进委员会开发了一个云计算平台，给一万多买不起IT基础设施的企业提供技术服务和企业软件。一家美国公司在肯尼亚搞了一个云劳力服务，把寻找临时工的机构和难民联系起来。用苹果公司推出的iPhone手机设备的一个模拟器使某些商业外包业务成为一个基本任务，例如寻找各公司市场部的电话，列成一个表。由于有了它，肯尼亚有15万多人找到了工作，工资每周28美元，是他们在难民营里工作的工资的8倍。 云计算面临的问题也不少。一个是一个公司自己的基础设施和整个云之间大量的数据传输显得并不经济，而必然嫌连接和带宽之不足。另一个问题是当地电源供给的不可靠性。突然的掉电可能引起信息的大量损失。另外一个当然是信息安全的问题。 据CACM的2010年第5期报道，印度的云计算产业将由2009年的5000万美元预计增长至2013年的150亿美元。云计算在发展中国家应该很有前途。

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[转载]JGI 撑不住了，把产生的基因组数据转移到NERCS计算中心

lry198010 2010-4-23 14:05

JGI-联合基因组研究中心，美国能源部的一个基因组研究中心，也许是世界上最大的非动物基因组测序研究中心了，预计今年其基因组数据量将到达4-5Tb，这样庞大的数据，他们感到已经难以承受数据的存储、分析所需计算设备的压力了，这促使JGI寻求更专业的计算设备维护和管理中心。 从这点来看，以后，测序中心将不会关注数据存储、分析所需要的计算能力，这样的计算能力可以使用别家的计算中心，比如云计算中心。那么测序中心很重要的一点就是如何快速的把测序获得的数据传输到云计算中心上以进行处理。可以预计，随着测序费用的下降，和基因组测序的广泛应用，测序服务中心和云计算中心的合作将会成为一种趋势！ JGI Consolidates High-Performance Computing Operations into NERCS April 20, 2010 By Alex Philippidis NEW YORK (GenomeWeb News) – The Joint Genome Institute says the torrent of sequencing data it has generated, and plans to generate this year, explains its decision to consolidate its high-performance scientific computing operations into the US Department of Energy's National Energy Research Scientific Computer Center (NERSC). JGI has agreed to transfer to NERSC six Lawrence Berkeley National Laboratory employees specializing in scientific computing, including computer and network security and instrumentation computer systems. JGI's desktop support services will remain under the control of the institute, which is located in Walnut Creek, Calif. The consolidation, announced April 12, follows JGI's expectation this year that it will multiply the quantity of data it expects to generate through its sequencing of plant, microbe, fungal, and metagenomes. That quantity surpassed 1 terabase, or 1 trillion bases, in 2009, an eight-fold increase over 2008 — with "maybe 4 to 5 trillion this year" expected to be sequenced, JGI spokesman David Gilbert told GenomeWeb Daily News. "In that alone, you can tell why we need that computational horsepower that we could handle on our own, but now it's getting to the point where it's just crazy. Why build something in house when we've got a partnership where all the folks who are, in effect, being transferred over to NERSC? They've been Lawrence Berkeley people anyhow, so it's not a major change from their perspective," Gilbert said. The institute's current data center lacks the capacity to store the exponentially higher amount of data projected, and JGI staff did not have the same breadth of experience with running very large-scale systems that staffers at the computer center have, Jeff Broughton, systems department head at NERSC, told GWDN. Under the consolidation, NERSC will be responsible for existing JGI scientific computing equipment and new equipment to be procured, which will be housed about 16 miles southwest of Walnut Creek, at the computer center's Oakland facility. Broughton said the new equipment will include 500 dual-socket, quad-core Nehalem processor nodes from SGI — of which 160 nodes are in place, with the remaining 340 nodes "expected to arrive within the next six weeks, by the end of May" — as well as a 120 nodes from the IBM iDataPlex system already in use at NERSC's "Magellan" cloud computing cluster, part of a joint research effort between NERSC and the Argonne Leadership Computing Facility, funded with $32 million from the $862 billion American Recovery and Reinvestment Act. "In general, genomics is a pretty good fit for cloud computing, and they were able to take advantage of that," Broughton said. "The new sequencers are producing ever-increasing flows of data, and it's important to make sure that the computational infrastructure scales appropriately to match it," he added. He said NERSC runs "in excess of" 50,000 cores for high-performance computing now, a figure expected to quadruple by the end of the year. JGI would account for about 10 percent of NERSC's total computing power, based on core count. By teaming with NERSC, JGI can enjoy access to a dedicated 10 Gbps-per-second link between both institutions on the Science Data Network of the Energy Sciences Network, as well as other benefits, such as redundant cooling systems, an uninterruptible source of power, environmental and energy-use monitoring, and a central help desk.

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随笔一组

Jiahou 2010-4-17 13:54

【编者按】下面是作者近年来发表在《远程教育杂志》上面的随笔，原来放在Google site上面： https://sites.google.com/site/dongxingjiwenxuan/sui-bi 现在这个网站不能打开，特转载到科学网上，供读者参考。 展望2009年：信息化教育研究的发展 黎加厚 2009年，人民共和国步入60寿辰。 当一个人60岁时候，他会怎样看世界呢？ 60年，在宇宙、地球、生物进化、人类发展的历史上，只不过是一瞬间。但是，对一个60岁人的生命尺度来说，已历经人间沧桑和世态炎凉，心境更加平静，心胸更加开阔，更愿意为他人着想，更愿意留给世界更多的奉献。 中国教育信息化发展的进程，那是发生在共和国40岁-50多岁时候的故事，从早期学校开展幻灯、投影教学，到第一次日本松下录像机进入中国教育界，第一次安装闭路电视电缆，第一次实现校校通工程其中的辛劳、成功、失误、经验已成为宝贵的财富。 面向2009年，作为信息技术教育的实践者，期望看到教育信息化的变革与发展，期待伴随着中国教育的崛起，教育信息化将为中国教育发展的创新、优质、均衡做出自己的贡献。人们将一如既往地关注教育信息化发展前沿、深入开展提高信息化教育质量的研究，并将研究成果与教育技术专业建设、本科生和研究生教育改革、中小学教育改革结合在一起。 如果要列出未来2009年的研究清单，第一条应该是创新与变革，研究在教育技术云服务时代，教育理念、教学策略、教育信息化资源建设、教育技术机构的发展等方面的变化，并通过技术发展、实验研究、课程改革、教师培训、科研项目等来探索和实现。 展望2009年的工作，我们深入研究的重点有： （1） 创感教育的教学策略研究，如何在信息环境和学科教学中培养学习者的全新思维。 （2） Moodle课程设计研究，包括Moodle的新发展追踪，密切结合中国教育实际的Moodle课程设计、实施和评价的方法。 （3） 教师教育技术能力建设研究，不断创新教师教育培训的内容和模式，设计开发新的教师培训项目。 （4） 云计算时代若干实用技术、平台、软件、工具在教学中应用的探索，包括教育理念的转变、教育信息化平台建设策略的变化、教师培训内容和方式的变化、教育技术相关机构的变化等。 （5） 信息化环境中培养学习者群体智慧的教学模式和策略，包括群体智慧的理论研究、web2.0环境下的传播理论与实践的发展、群体协作学习模式的研究等。 （6） 开源软件拓宽和深化中小学信息技术课程教学改革研究，基于开源软件的中小学信息技术课程教材开发，并在学校课堂教学中实验使用研究。 （7） 放眼世界，2009年，以奥巴马总统的Change为旗帜，一个批判布什总统不让一个儿童落伍法规的失败，倡导创新与变革的新一轮教育改革浪潮即将在美国掀起；以Google为代表的云计算和Web2.0社会性软件将席卷全球，越来越多的教育技术平台将走向社会化服务。 心系祖国，随着信息化基础环境建设的发展，让每一个教师掌握教育技术、促进教师专业发展；以学生为中心、培养学生21世纪技能；凸显学生创新精神、促进个性化教育、推动均衡化教育的教育信息化变革将来到每一所学校校园。 原文载《中国信息技术教育》2009年第一期 你正在改变世界和教育 黎加厚 2006年12月23日，我应邀去浙江苍南县参加06中国苍南长三角教育博客文化论坛，看到各地教师博客云集苍南，会场高墙上面巨幅的教师博客广告画照片，教师们个个喜气洋洋。苍南虽僻居浙南一隅，然教师写博客之风方兴未艾。 我感到激动、兴奋和震撼，深刻感受到今日中国教师主人翁意气风发的新面貌。这是21世纪的山乡巨变中国乡村教师的伟大觉醒。 从苍南回到上海，打开计算机上网，跳进我的眼帘的，是2006年12月25日出版的美国《时代》周刊（TIME），颁布了2006年年度封面人物（Time's Person of the Year: You）：你。我立即意识到，苍南乡村教师跨过了人类文明发展史又一个关键的标志点：你是改变历史的主人！ 创刊于1923年的美国《时代》周刊杂志，是国际上最具影响力的新闻周刊，其每年评选出的杂志封面人物，往往具有历史性的影响力而为全球注目。2006年，最初《时代》周刊把美国总统布什、副总统切尼、美国前国防部长拉姆斯菲尔德、伊朗总统艾哈迈迪－内贾德、委内瑞拉总统查韦斯、古巴领导人卡斯特罗、朝鲜领导人金正日等26人列为年度人物候选人。 最后《时代》周刊决定：正是成千上万的人浏览网站，创建博客、视频共享网站和交友网站，才使网络信息爆炸性增长，推动传媒进入大众唱主角的时代。《时代》周刊指出，互联网上的个人正在改变着信息时代的本质,社会正从机构向个人过渡，个人正在成为新数字时代民主社会的公民。所以，2006年度人物是电脑前的每一个人，你，是互联网上内容的使用者和创造者。 这期杂志的封面设计别出心裁：封面正中是一个计算机显示器屏幕和键盘，屏幕被设计成镜面，任何使用计算机的人都可以从中看到自己是杂志的封面人物。键盘下面印着粗体的大黑字体你（You）,下面写道：是你，你控制了信息时代，欢迎来到你的世界。（Yes, you. You control the Information Age. Welcome to your world.） 《时代》周刊说，苏格兰哲学家托马斯卡莱尔的伟人历史观（Great Man theory of history）认为，世界的历史不过是伟人的传记而已（the history of the world is but the biography of great men.）。在卡莱尔看来，人类的命运是由少数伟大人物决定。但是，随着博客和视频网站的涌现，这种伟人史观遭到了沉重打击。 《时代》周刊进一步分析说，使这一切成为可能的工具是因特网，但是，这已不是英国工程师蒂姆伯纳斯－李（Berners-Lee）当年为科学家们分享研究成果所研发的那个早期因特网，也不是上世纪90代末大肆渲染的.COM。这一新的网络是非比寻常，硅谷的专家称它是Web2.0，它是一些工具，将无数人所做的小贡献放在一起，并使无数人变得重要，它真的是一场革命。 这种社会变化也在改变着教育： 教师博客（Blog）让每一个老师拥有自己的话语权和个人出版权，述说着每一个教师心中的故事，也在形成教师同伴互助和师生互动对话的新型社会关系。 课程管理系统魔灯（Moodle）让每一个教师成为课程设计的主人，也在改变着过去人们有关信息技术与课程整合、教育资源库建设、远程教育等基本概念。教学将由身处其中的活动主体-教师去设计，你是课程教学活动系统的设计者、使用者和享用者，而不是从专家或出版社那里购买课程设计方案和产品。 我们已经意识到并主动地战略性地发展开源教育软件（Open Source），让原来只是默默无闻的教师和我们的学生创新能力大爆炸，在实现教育资源共建共享的梦想中，将每一个青少年的智慧投入到全人类的智慧宝库和知识经济中去。 正如《时代》周刊所说：我们并不是只在观看，我们还像疯子一样工作，我们在Facebook上写东西，在SecondLife创造虚拟形象，在亚马孙网发布自己写的书评，在博客上讲述我们的故事，共同去写开放源代码软件，你控制了全球媒体、建立并塑造了新数字时代的民主教育社会。 当然，将网络过度神化是幼稚的唯技术论误区。Web2.0不仅有人类的智慧，也有人类的阴暗面，网上那些令人担忧的负面东西、诸如信息垃圾、黄色反动信息、网瘾、流氓软件等等，亟需我们加强综合治理。 但这的确是一个崭新的机会，一场大型的社会改革与发展的实验，或者说，是一场面向21世纪的国际大型竞赛。落后就要挨打是中国人刻骨铭心的记忆，最大的危险是不知道落后，与所有值得尝试的实验一样，它可能会失败，但是，它带给我们每一个人更多的是挑战与机会。 任何过程，不论是属于自然界的和属于社会的，由于内部的矛盾和斗争，都是向前推移向前发展的，人们的认识运动也应跟着推移和发展。（毛泽东,《实践论》，1937年） 如果要预言2007年我们杂志的选题方向，那就是你！一个与每一个人都相关的远程教育，一个需要重新认识的Web2.0远程教育时代，一个从小学、中学、大学、教师培训、企业培训、终身教育都将卷入的信息化学习时代的故事。 这一切才刚刚开始，2007,期待着你的辉煌！ 原文载《远程教育杂志》2007年第1期□ 大扫除 黎加厚 趁今天双休日，我彻底整理了一下房间，将无用的东西清理出来扔掉，有的叫街上收购废品的人拉走。我思量了一下，有些东西一直堆在书房里，如果过去三年一次都没有用过，那么，往后的三年也不会使用。它们占用的住房空间，在上海师大桂林路附近，已经是一万五千元人民币一个平方米了！ 一、 杂志的命运 从1981年我毕业从事电化教育工作，多年来我一直订阅和收藏心爱的几种电化教育专业杂志，到如今，书架上堆满过刊杂志，已经快占满半面墙壁，如果计算建筑面积，可能至少有2个平方米。 但是，近年来情况开始变化，学校图书馆开通了中国知网（ www.cnki.net ），它的中国期刊全文数据库囊括了从1994年至今的全部国内期刊，还提供了相关文献链接、知识搜索、学术趋势检索、学术定义检索、学术新概念检索、学术统计分析等帮助研究者深入进行学术研究的工具。自从用上了中国知网，我查找期刊文献资料，再也不用去翻阅纸质过刊，只需点击鼠标，有关期刊文献资料瞬间呈现，不仅方便查找引用，而且是零空间占用。至少有三年多，我已经不再使用堆在书架上的过刊了。 我注意到，越来越多的读者并不是阅读杂志的文本，而是通过搜索引擎来查找文献，通过网络来阅读和下载文献。最近国内一家权威核心期刊审定机构，已经正式将文献的WEB下载量作为判定核心期刊的指标，与传统的文献被索量、被引量、 影响因子等列入贡献率指标之一。 当我满头大汗地将书架上面一摞摞过刊杂志抱出门外，心想，全国各地的图书馆和学校的资料室，是否也跟我一样，面临数字化时代的变革？ 二、 书的变化 我接着将所有教育类和计算机类书籍重新整理，情况令我大为震惊，竟然跟当年方兴东在随笔《我的互联网冲击波》的感觉一样，发现有重要参考价值的书籍仅50多本，其余的 200多本早已过时，就像陈旧的计算机零件一样，已没有多少保存价值！ 据有人测算，近年来，全国出版了冠名《教育学》的书籍多达500多种，冠名《现代教育技术》的书籍多达230多种,计算机操作类书籍更是不计其数，但大多雷同。因此，我只保留了几本经典代表作。 我还发现我的外语学习方式也在变化，现在我已经习惯使用谷歌金山词霸，外出则使用快译通电子词典，传统的英汉词典书已经几年不用了！看着书柜里面几本厚厚的英汉词典，那是我当年省吃俭用花钱买的，一直是我的最爱，究竟是扔掉呢还是留着呢，我却犯难了，尽管我明明知道今后也不太可能使用它们了。 我的购书方式也在变。我从新华网上看到，今年第七届茅盾文学奖颁给了贾平凹的《秦腔》。我很早就喜爱读贾平凹的《太白》散文集，他那传奇的欧亨利式结尾的笔法，让我终身难忘。《秦腔》采用叙事的笔法，写的是中国农村正发生着的千年未有的巨大变化,在从农耕社会向现代化、城市化转变的历史进程中，不可避免地经历着古老农村文化的崩溃,这是一部正在消逝的中国传统农耕文化的史诗与安魂曲。 望着书桌上刚从卓越亚马逊网上订购的《秦腔》和门边一堆清理掉的计算机书籍，我想，文学家在记录变化的历史，教育技术工作要面对变化的未来。 三、 磁盘的故事 最后清理房间一角堆放的几箱杂物，其中有当年装机的主板、用坏了的鼠标、各种数据线，还有三寸磁盘、光盘等等。现在大家都使用U盘，新买的计算机压根就没有配置三寸磁盘驱动器，磁盘早就该淘汰了。 一盒三寸磁盘的标签上写着《积件组合平台》，这是我和研究生在1997年根据当时我们提出的积件思想开发的积件平台软件，后来国外也提出了学习对象（Learning Object）的理论。如今，山寨手机为客户度身定制，iGoogle让每一个用户自定义界面，教师自由组合使用课程管理系统Moodle（Moodle的第一个字母M就是积件模块化的意思），人们看到，无论是硬件、软件、还是学生的学习活动，可以自由组合的积件思想已经普及。我取出一张磁盘留做纪念，其余的都放进垃圾堆。 还有一大堆光盘，大多是过时的软件和资料，逐渐失去了保留的价值。我清理了一下，现在真正用于计算机装机备份的光盘和工具软件，大概有10张光盘左右。我收集的音乐光盘，大部分在百度MP3上面都可以找到。我还想起近三年来，我的几千封邮件都保存在网易和QQ邮箱中，已经不需要在硬盘或光盘上备份了 当我搬出了这几箱杂物，房间一下子显得宽敞了。 四、房间与脑袋 忙碌了大半天，很累，我靠在沙发上静息。看着门外一大堆淘汰出去的东西，不由感叹时代变化太快。环视房间，才发现，整理与简洁是一种美。此时心中升起新的思绪：房间如此，那我们脑袋里的东西呢？ ____________________________________________________ 《远程教育杂志》2008年第6期随笔稿件 其实你不懂我的心 黎加厚 我从事教育技术专业教学工作已经27年，细想起来，其实自己有许多地方不懂。 一、 其实我不懂教育技术 过去我一直认为，教育技术（电化教育），是姓教而不是姓技（电）。其实，教育技术的核心不是姓教与姓技的争论。最近，看到《中国电化教育》杂志介绍，美国国际教育技术协会（ISTE）根据时代的变化，修改了面向学生的美国国家教育技术标准，将1998版的指标将行了大幅度调整，颁布了面向学生的美国国家教育技术标准2007年版。新版最引人注目的变化是首次提出创新与变革（Creativity and Innovation），并将其列为学生教育技术能力的首条指标，将原来第一条技术操作与概念移为最后一个指标。同时，美国国家教育技术标准教师版（2008版）也作出同样的调整，将原来2000年版的第一条技术操作与概念标准改为促进与激励学生的学习与创造性。 显然，随着时代的发展变化，信息技术逐步在教师和学生中普及，信息技术在教学中的应用已经不再是大家陌生的东西。其实，教育技术的核心是创新与变革。细看过去，80年代的三机一幕进课堂、2000年后的主题网站、资源库建设、如今的Web2.0、互动白板、Moodle、国家精品课程建设等等，如果离开了教育的创新与变革，在教学中的应用都只有死路一条。 二、 其实我不会打字 当我们谈论创新与变革的时候，其实技术并不是不重要。 今天，你去问问周围的师生，你会打字吗？你会用PPT吗？对这样的问题可能人们都不屑一顾，现在都啥年代了，谁还不会打字和PPT呢？ 我学打字，可以追溯到上个世纪80年代。20多年来，我一直尝试寻找一种能够提高打字效率的输入法软件，从最初的微机汉字软件CCDOS拼音输入，后来的中文之星，微软拼音，智能ABC，自然码，拼音加加,紫光拼音,智能狂拼，直到最新的Google拼音。最近，我注意到，大部分同学都放弃了过去热门的微软拼音,除了个别人已经习惯使用五笔型外，都转为使用搜狗拼音输入法。 怀着好奇和探索的心情，我也试着使用搜狗，才知道搜狗应用了多项先进的搜索引擎技术，核心算法和设计思路与过去熟悉的微软拼音不同。传统的输入法的词库是静态的、固化的，而搜狗输入法的词库是基于是网络的、动态的、新鲜的。搜狗是网络时代新一代输入法的代表，或者说，搜狗输入法是云计算时代输入法的代表。 正当我十分满意使用搜狗的时候，我的一位语言学博士朋友来电话，我才意识到，其实我不会打字。 朋友告诉我，他研究了近10年的自然码输入法，最近也改用搜狗输入法。他把这两种输入法的优点结合在一起，发现，充分利用好搜狗输入法的自定义短语，根据自己日常工作的常用词频率，设置好1键（固定首字，空格键上屏，快速输入最常用词），2键（针对最常用词组，但是要与已有的词组避开），3键-5键的自定义短语，使键位的使用与正常输入的思维完全一致，可以大大提高输入速度。 我试用了一下，果真神奇！我建议我的学生也来尝试和深入研究搜狗输入法，掌握双拼打字、分析自己日常输入文字的规律（日常生活词汇由搜狗输入法在线动态刷新，专业词汇由搜狗输入法自带的智能词库积累，高频词汇由用户自定义短语规定），没有想到，几天下来，即使同学中的打字高手，也会提高输入速度30%以上；对于打字较慢的同学，就如同获得了新的二次解放，轻松做到打字速度与思维速度同步。 我们天天谈论信息技术与课程整合，竟然没有认真研究每一位教师和学生在教学中每天都离不开的打字技术。其实，如果你深入分析研究，平常习以为常的打字也会产生新的革命。 三、 其实我不会做PPT 我曾经作为教育技术专业的教师应邀到许多省市为教师们培训教育技术，每次报告会都要做一个PPT演示文稿。自从今年知道了全球最大的幻灯片共享网站 www.slideshare.net ，我才发现，其实我们许多教育技术专业的教师不会做PPT。 slideshare上面的一份资料介绍说，目前世界上，每天至少有3亿人在看PPT。我们无需追究这个说法的数据是否准确，至少我们可以看到在我们的周围，PPT已经成为人们学习和交流的重要的信息技术工具。从顶尖级国际学术会议，到基层中小学校的课堂教学；从决定上千万元投资项目的论证报告，到决定你命运的5分钟求职演说PPT，无论人们是否意识到，PPT是否设计精彩，已经影响到教师和学生的学习、工作、事业与人生。美国社会科学家Rich Moran指出，PPT是21世纪新的世界语，比尔.盖茨对人类最大的贡献是他创造了人类社会交流的世界语PPT。 9月，新的学期开始了，我告诉我的学生，从打字和做PPT开始学习教育技术！同学们问我，如何能够设计好PPT？我说，你去slideshare，看看该网站上面下载最多的前10个PPT，分析研究与思考，就一定能够设计出与众不同的PPT来。 不久，我看到，在广州天河、上海浦东，我们老师和同学设计的用于教师培训的PPT已经流传开来 四、其实在于深入 其实，很多东西你都不知道，只有你深入进去，你才有机会，发现美。 其实，深入是一种体验，体验则是一种过程，过程才是一种人生享受 ____________________________________________________ 原文载《远程教育杂志》2008年第5期 作者注： 进一步关于教育技术的学习和研究，《教育技术2005定义研究》地址： http://sites.google.com/site/jiaoyujishushiyulunwenxuandu/can-kao-wen-xian/xue-xi-yan-jiuaect05ding-yi-de-can-kao-zi-yuan 作者进一步研究PPT设计的资料， http://sites.google.com/site/dongxingjiwenxuan/ppt 群体的智慧 黎加厚 512,四川发生大地震，那一个多月的日日夜夜，人们揪心地从电视和网络上关注震情的发展，从瞬间夷为平地的北川县城，到唐家山堰塞湖抢险，可以说，这么多年来，从来没有哪一次事件象512大地震这样，让我们深刻地体验和理解了电视和网络对社会的重要作用，感受到国家、政党和群众的精神、力量、智慧。 许多网友含泪在网上写到：中国挺起，再大的困难除以13亿，也会变得微不足道；再小的力量乘以十三亿，也足以战胜一切灾难！ 13亿的乘与除，蕴含着一个伟大的真理：任何一个人个体的力量是渺小的，但是无数人汇集起来的力量就是巨大的。 2003年底，温家宝总理访美在美国哈佛大学发表讲演，面对世界坦诚中国现在存在的种种问题时说，中国有自己的国情，什么事一乘13亿太多，一除13亿又不够。 中国13亿人，在中国，乘13亿，再小的事情也是大事情，除13亿，再大的事情也是小事情。温总理用13亿做乘除法，非常精妙地从多与少两个方面说明人口众多是中国最大的国情。 如何来乘除呢？关键是组织与沟通。在现代社会，发达的信息通讯技术、党政组织、社会舆论、民族文化、道德价值观等等使整个社会的乘除法达到最大化：最快的时间、最大的范围、最大的影响力所有这一切，512大地震给世界留下最深刻的记忆：电视台24小时直播现场抗灾画面，网络上无数人发布的图片、信息、评论、诗文等一次次聚集起中华民族的悲壮，体现了这个伟大群体的智慧与力量。 据中国社会科学院2008年社会蓝皮书统计，中国网民总人数已经达到1.62亿，仅次于美国。中国目前约拥有130万个BBS论坛，数量为全球第一。 以百度网站为例，任何小人物都可以随时为某一话题设立专门的论坛，发表言论和图片，平均每天网民发布新帖200多万条，几乎每条受大家关注的话题后面都有跟帖，有些社会热点话题的跟帖多达到几十万条。 BBS论坛的进一步创新发展，是百度贴吧对社会群体智慧的诠释：任何个人都可以到百度贴吧创造和管理自己的主题吧,百度的贴吧已经成为小人物自组织、积聚和做乘法的信息化环境。目前，百度贴吧迅速飙升为中文社区第一名。 2004年以来兴起的博客，如今已成为影响社会的最要媒体之一。原来，博客只是个人撰写心情日记的小众媒介，但越来越多的作者在博客上不仅仅讲述自己的心情故事，还常常就某些大事发表自己的观点。中国社会科学院调查表明，在中国，经常阅读博客的活跃读者已经超过5000万，这是社会群体智慧的又一个精彩实例。 在刚刚举行的美国教育计算机应用大会（NECC2008）上，著名的美国《纽约客》杂志专栏作家詹姆斯. 索罗维基（James Surowiecki）发表的第一个主题报告，提出了群体的智慧（The Wisdom of Crowds）的概念，预测了今后网络时代教育发展的趋势和方向。我注意到，群体的智慧正在成为今天中国社会生活的现实。 索罗维基在报告中列举了大量的证据和故事，环环相扣地阐明：多数人的群体智慧超过少数人的个体智慧，并指出了群体智慧超过个体智慧的四个条件： （1）多样化的观点（Diversity of opinion ），每个人都有自己独立的见解，哪怕有些见解看似荒诞。多样化的见解可以相互抵消彼此判断中的谬误，增加群体智慧判断的正确性。 （2）独立性（Independence ），人们对事物的判断不仅仅依赖于周围人的观点。众人的独立见解是群体智慧胜过个体智慧的重要因素，因为独立性能使一群人的错误不至发生关联，从而影响到群体的判断，使独立的个体有更多的新信息。索罗维基以蚂蚁群体的循环磨(circular mill)为例，说明当一群蚂蚁围成一个圆圈绕行时，每一只蚂蚁都只跟着前面的蚂蚁走，没有试图寻找新路，最后全体蚂蚁一直反复沿着圆圈走到累死。 （3）分散与分权化（Decentralization）,人们可以充分发挥个体的差异性，从而为群体智慧贡献更具个性化和本地化的智慧。例如，开源软件就是分散化的典型案例，每一个人都可以为开源软件的设计、开发和运用贡献自己的智慧与力量，操作系统Linux 对比微软的Windows就是众所周知的范例。但是，分散与分权须有能够聚集众人智慧的渠道和机制，才能够真正实现群体的智慧。 （4）集中化（Aggregation）,一种能够集中个体判断在一起，形成群体决策智慧的机制。对于群体而言，这种集中大家个体智慧的机制往往是共同的经验、习俗、文化、潜移默化的规则等等。 比照这四点，你可以发现，从地震灾害的抵御、股市涨落、通货膨胀、流行与时尚、到Google按照网页链接次数进行排序的算法等等，社会群体的大智慧、大走向的形成恰好符合上述这些标准。 互联网就像一只看不见的手，将世界上的每一个人以某种形式分散、类聚，组成各种圈子，让我们进入了人类历史上最大的自治、分散、集中、多元化的群体智慧时代。 原文载《远程教育杂志》2008年第4期 走向教育技术云服务 黎加厚 我还依稀记得童年时代家乡小城里的发电机，那时，用户要想用电，必须自己购置电池或者发电机作为电源。20世纪60年代后，随着电力工业的发展，国家电网逐步成为社会的基础产业，所有的发电厂向国家电网供电，所有的用户向国家供电局购买电力你不清楚也不必知道你使用的电力来自那一家发电厂，发电站也不用关心自己的发电供给那一家用户。电力生产与消费的社会化，极大地提高了全社会电力的供产销效率。 无独有偶，今天，人们不断增长的使用计算机和网络的需求与提供信息技术服务的机构，正在经历电力服务发展的类似过程。 十年前，面对信息时代的到来，越来越多的单位开始购置计算机和网络设施，建设自己的办公自动化和网络平台管理系统。从基层教育局到县区中小学、幼儿园，纷纷建网、建库、购买高档服务器设施，各单位的信息中心、教育技术中心如雨后春笋般建立起来。 今天，极富创新思想的Google公司提出了云计算（Cloud Computing）战略，将社会化计算机网络服务的构想推出，让忙于教育信息化建设的人们眼睛一亮。 云计算是什么？ 云计算是指由几十万甚至上百万台廉价的服务器所组成的网络，为用户提供你所需要的计算机服务，这是近年来计算机科学领域中的分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的新发展。云计算将大规模的计算机阵列连接成一个向全球用户提供计算机服务的社会化机构，用户只需要一个能够上网的设备，比如一台笔记本或者手机，就可以获得自己需要的一切计算机服务。这意味着人们使用计算机的需求也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样实现高效的社会化服务，取用方便，费用低廉。 这将是信息科技发展的一个重要的转折，个人是否拥有计算机已不再重要，也不需要购买和在电脑中安装大量套装软件，只需要接入到云服务即可。显然，云计算将改变传统以个人计算机为基础的生产模式，最终改变人们获取信息、分享内容和互相沟通的方式。 虽然云计算带来的历史巨变还处于早期，但世界上的IT巨头Google、 IBM、亚马逊、微软、雅虎等已展开激烈竞争。Google推出了Google Apps网络办公套件，包括Gmail、IM软件、日历、文字处理、PPT演示、电子表格等一系列工具，相当于微软Office办公软件的网络版，免费供用户使用。人们还看到，亚马逊的弹性计算机云服务，新兴的Facebook社区，IBM在上海的蓝云（Blue Cloud） 计划等，有可能云计算的发展会比人们预想的日程表更快。 云计算势必影响到教育信息化发展的未来。我已经注意到，Google去年与IBM合作，把全球多所大学纳入云计算中。 一篇来自新浪科技的报道说，以全美规模最大的大学之一，拥有6.5万名学生的亚利桑那州立大学为例，该校经过反复评估后，决定采用Google的Gmail邮件服务，认为Google的专业服务比学校自己的技术部门更能保证6万学生的邮件安全，每年还能为学校节省50万美元的系统维护经费。 在Google中国的云计算计划中，清华大学将是第一家参与合作的高校。Google将与清华大学合作开发大规模数据处理课程，协助学校在现有的运算资源上构建云计算实验环境，未来Google将把课程向其他学校推广。 不远的将来，随着云计算的发展，廉价和方便将会使越来越多的学校和个人把自己的信息处理迁移到云上。这将促使人们在考虑教育信息化的发展策略时要有前瞻性眼光，眼前的硬件和软件建设够用就好，要提前着手探索云计算时代对教育资源建设、教学方式变化的影响，研究教育信息化的云机制，研究学校的网络中心、教育技术机构的重新定位。同时，将引发教育技术观念的更新： 一切皆服务(everything as a service)、事事可在线(everything online)、更快更方便(everything easy and quick)、更加个性化(everything personal)。 原文载《远程教育杂志》2008年第三期。 商品、全球化与创感时代 黎加厚 140年前，马克思的《资本论》正式出版，马克思从分析商品这个社会生活最基本的细胞入手，深刻分析资本主义生产方式，揭示了资本主义社会发展的规律，建立了马克思主义政治经济学。 21世纪，由于高度发展的科学技术和全球化影响，人类的商品生产又演绎着丰富多彩的故事。 2004年圣诞节，一位美国记者萨拉邦焦尔尼发现，亲友赠送的39件圣诞礼物中，中国制造的有25件，环视全家，从DVD、鞋、袜子、玩具、台灯都来自中国。她突发奇想：如果离开了中国产品，美国人是否能够活下去？于是，素有冒险精神的这位美国人决定，从2005年1月1日起,用一年的时间,全家不使用中国制造的商品，后来，她将自己的经历写成了《离开中国制造的一年》，成为去年轰动的畅销书。 这是一个十分惊险和有趣的故事：邦焦尔尼全家每次进超市，对每一件商品都要首先检查其商标上面是否是中国制造（Made in China），要想买到生活中需要的日用品，几乎到处都是中国制造。不是中国制造的商品价格要昂贵得多。4岁的儿子不得不拥有标价68美元的意大利鞋；家里的台灯坏了，跑遍了加利福尼亚州，也找不到不是中国制造的灯具最终，在2006年的元旦，邦焦尔尼全家很高兴终于结束了这个家庭经济学实验，丈夫说明年我们就又能买中国东西了。儿子恳求妈妈，那以后再也别不买了，好吗？ 纵观世界，从发展中国家到欧美发达国家，中国制造已深入千家万户，并牢牢占据了各个生活场所，中国制造已经成为一种生活方式在深深影响着世界各地人们的生活。 反之，在中国，如果离开美国制造一天，整个国家的经济生活将会立即瘫痪，试想一想：管理和控制中国经济各个领域的计算机/网络，大部分都是Intel inside,Microsoft Office，全国各地每天起飞的上千次航班，大部分是美国波音公司产品。再想一想，如果离开日本国制造一年，你身边又有多少商品无法使用？ 我注意到，《纽约时报》资深记者托马斯弗里德曼撰写的《世界是平的》已经成为世界上所有大学生必读的全球化入门教材。弗里德曼在《世界是平的》一书中指出，互联网、搜索引擎、工作流软件、开放源代码、博客、维基百科、外包、离岸生产、供应链等新技术新的生产方式促使了创新时代的来临，世界进入全球化3.0时代。在这个人类生活方式变化了的时代，教育面临重大变革。 今年5月6日，全球华人计算机教育应用大会（ http://www.gccce2008.org/ ）在美国密西根州立大学召开，会议的主题是信息技术与教育全球化（ICT and Educational Globalization），大会将讨论全球化背景下的教育技术政策和实施方式。 今年2月14日，美国学校教育管理者协会(AASA, the American Association of School Administrators)2008年会上，全球化、教育创新成为人们热点话题。几乎所有的发言者都认为，以前学校旧的教育方式，如机械化记忆，标准化测验，粉笔黑板都已经不再是现在学校的学生获得成功所需要的了。 《全新思维》作者平克（Danie H.Pink）在主题报告中指出，世界正在发生改变,物质繁荣，外包（亚洲的劳动力）和自动化装备普及，已经使发达国家从农业时代、工业时代、信息时代进入创感时代。社会的控制者将从强调左脑统治的逻辑、线性、基于推理思维方式的信息时代，发展到一个全新的，注重右脑的，综合的，创造性的，基于境脉思维方式的创感时代。未来将属于那些拥有与众不同思维的人。 我在翻译Pink 报告提出的From Information Age to Conceptual Age时，遇到了麻烦，北京师范大学出版社的《全新思维》一书译者将Conceptual Age译成概念时代，这恰好与Pink的意思相反，作者用Conceptual Age表达人类基于右脑思维的，感性的、充满想象力的、情景化的创意思维方式，而不是理论与概念的左脑抽象思维方式。我查了一下台湾作者的翻译为感性时代，也感觉不太确切。于是，我在研究生课程班与同学们开展头脑风暴，征求对Conceptual Age的翻译。一位来自山东的张志娟同学告诉我，她反复思量，认为翻译成从信息时代进入创感时代比较能够反映这个新词汇的含义。 一个星期后，在上海举行的全国首届Moodle课程设计研讨会上，我向与会代表介绍了当前世界教育发展的趋势，创感时代的教育理念很快在大会上流传开来。来自全国各地的教育工作者开始考虑，如何结合中国的国情，在目前关注左脑教育和信息素养教育的基础上，加强右脑和创感教育，让我们的学生成为21世纪的创造者。 这是中华民族在21世纪，从中国制造到中国创造历史转变中，教育的责任。 原文载《远程教育杂志》2008年第二期。 梦想激发创新 黎加厚 去年冬天，笔者应邀赴台北参加全球华人资讯教育创新论坛。周末，会议组织代表们游览台北最高的电视塔101大厦，参观101大厦旁边的博览会。我随大家走进博览会场，只见人山人海，数码相机、计算机等数字产品生意兴隆。我漫步在大厅，看到华硕计算机展台人头攒动，人们在围看一款小巧可爱的小电脑，一些年轻人在商量着购买。这款小型笔记本电脑叫华硕易PC（Eee PC 4G Surf型），标价10300新台币（约合人民币2575元，第二天我在电脑商铺看到标价为9999新台币，约合人民币2500元）。 我当场试用了一下，发现这个小电脑小巧玲珑，整机重0.92千克，配置7英寸液晶屏幕、英特尔Celeron-M处理器，4GB SSD闪存替代硬盘、512MB内存，无线网卡和有线网卡、高清晰音频卡、触摸式鼠标板，3个USB插槽、1个SD卡插槽，外接投影器的VGA接口，安装Linux操作系统和工作、学习、娱乐的常用软件，包括与MS Office完全兼容的Open Office，上网浏览Firefox、电子邮件Gmail、网络电话Skype、聊天Messenger、PDF阅读、播放音乐与视频、支持iPod、相片管理、录音、游戏、防病毒等。可以说，日常学习和工作够用了。 于是，我向台湾淡江大学教授打听这款电脑的由来，他们告诉我，这种小型计算机的创意来自美国著名的未来学家，麻省理工学院教授，尼克尼葛洛庞帝(Nick Negroponte) 在2005年提出的一个孩子一台100美元电脑计划，英文叫One Laptop Per Child，缩写OLPC，它的初衷是面向发展中国家，让全球每一位儿童都用上笔记本电脑。华硕公司从OLPC计划受到启发，刚开始也是希望生产100美元计算机，但是目前看来，这一计划很难实现，主要原因是计算机的芯片、显示液晶屏等主要部件难以控制成本，无法实现100美元笔记本的生产，所以，目前只能够做到300美元左右的成本。 看到眼前这款时尚可爱的小电脑，功能基本满足办公人群的一般需求，价格让人动心，这真是一个奇迹！ 回到上海，到徐家汇电脑商城询问，方知道华硕同时在大陆推出了Eee PC上市。易PC三个e的理念是：易学、易工作、易玩、易携带，让每一个人获得优异的上网体验和移动计算体验，像手机和数码相机一样的价格。 半个月后，我应邀参加了英特尔教育计划中的英特尔1:1数字化学习应用研究项目上海开题会议，又一次惊讶地看到，英特尔公司给课题实验学校的实验班级学生人人配备一台英特尔学生计算机（Classmate PC，CMPC），在中小学课堂教学中，研究如何让每一个学生使用计算机培养21世纪的学习技能。 可以预见，随着技术创新和市场批量的扩大，这种计算机的价格将会降至2000元人民币左右，还有报道说，印度正在开发50美元的计算机（约合人民币400元以下）。易PC将不再仅仅是某家公司的商标，它将成为信息化时代第二次浪潮的重要标志：让每一个人都有计算机，就像每一个人都有手机一样方便。 除了华硕Eee PC、英特尔CMPC、尼葛洛庞帝百元笔记本电脑，将有宏碁、联想、HP、神州、Everes等一系列公司投入这种新型计算机的开发中，英特尔、微软将为它设计芯片和操作系统。一个易PC时代来临了。 易PC这个革命性产品颠覆了人们认为计算机是昂贵电子产品的概念，把这个人们曾经认为100美元计算机不可能的事正在变成可能的事实，这使我想起了二年前，思维导图创始人托尼.巴赞的故事。 托尼在上海的报告会上，让所有的听众看他手里拿着的回形针，说出回形针能够做什么？托尼将听众的发言用思维导图整理出50多种用途。紧接着, 托尼提出第二个问题：回形针不能够做什么？让现场的每一个人尽可能想象和列举，他把人们的发言记录在白板上。当全场静下来，托尼指着排列在最前面的三个回形针不能够做的问题（当时有人提的是保险丝、茶杯、安全套），话锋一转：把回形针不能够做什么变成能够做。一会儿，听众纷纷举手，争相提出自己把回形针做成保险丝、茶杯、安全套的方案，这个180转变过程，让在场的每一个听众自己都感到惊讶：原来人的创造潜能如此神奇，本来大家都认为做不到的事情，同样是这一批听众，又把自己原本认为不可能的事情转变成了可能的事情！ 易PC的始作俑者尼葛洛庞帝，用梦想中的OLPC百元笔记本，将一个看似不可能的PC新概念、新领域引入21世纪的IT生活，于是，所有的听众都在动脑筋：用闪存取代硬盘；键盘太小,怎么办？是否会从根本上导致键盘的革命？7寸屏幕太小？下一个产品型号将会是10寸，或者是折叠式的显示屏？把手机功能和GPS功能整合到PC，把iPod的功能写入芯片传统计算机的概念正在被改变。 尼葛洛庞帝在《数字化生存》中预言说:十年之后,全球将不可阻挡地进入数字化学习时代,我们的学习将以完全不同于过去的方式进行,并带来颠覆性革命，数字化学习将遍布每一个角落。法国总统戴高乐曾经指出：20世纪的人类历史就是儒勒凡尔纳的科学幻想小说变成现实的历史。那么，21世纪的人类历史也许就是未来学家人人有电脑的科学梦想变成现实的历史？ 美国航空航天局(The National Aeronautics and Space Administration，NASA)大门上的座右铭写道：只要我们梦想的，就一定能够实现！君不见，古代嫦娥奔月的梦想已经成为今天中国登月计划的代号；明天，人人有电脑和无处不在的学习（远程教育新定义）将会与人类登月壮举媲美。 原文载《远程教育杂志》2008年第1期 杂志为什么不用你的稿件？ 黎加厚 昨天，《中国电化教育》杂志的编辑朋友来上海开会，大家在一起热议国内教育技术刊物的现状与发展，给人诸多感想。 时至年底，杂志社编辑都要总结一年的编务工作，《中国电化教育》杂志是国内教育技术专业领域的核心期刊，作为电教核心刊物的一位编辑人员，一年下来，收到的全国各地的作者投稿，仅电子邮件方式发来的稿件就多达1400多篇，还未计算邮寄和面交的稿件。但是，仅就自己所分管的杂志栏目，一年12期，最多也就筛选出用稿90多篇（每期约7-8篇）。也就是说，用稿概率大致为6%。编辑朋友的一番话引起了我的同感。我受国内另一份教育技术核心期刊的委托，业余担任该杂志每期稿件的审稿工作，一年大约要处理稿件400多篇，符合用稿要求的稿件不到5%。由于审稿工作采用了双盲评审模式，我作为评审者不知道作者是谁，也不知道作者的身份和工作单位。仅仅从稿件本身的质量来看，大部分被淘汰的稿件主要原因是文章缺乏作者自己的独立见解和深入研究，往往是目前流行什么观点和潮流，作者就议论什么，给读者是曾相识的感觉。我常常为许多投稿作者深感惋惜，看到那一摞厚厚的稿纸，我能够理解，作者为之付出了多少心血和时间，枉费了多少个日日夜夜的苦心。 有一些专家在杂志上面撰文，批评我们的投稿作者缺乏实证和量化研究，多是空泛议论，缺乏深入实际的调查和实验研究。这的确是当前教育科研的一大弊端。但是，我也看到许多作者进行了大规模的调查，有时，在一个月内就有4、5篇关于XXX信息素养调查研究的稿件，文章中不乏各种SPSS统计分析的表格与曲线，但是，其结论仍然给人雷同的感觉，味同嚼蜡。因此，我在想，这可能不是我们作者的研究方法问题。 编辑朋友接着说，做编辑处理稿子很多，但是到年底回想起来，总感到事情很乱，缺乏一个头绪。感到需要站在教育技术的发展前沿，要有一定的预见性，组织重点选题。又问我，黎老师，今年你们把Moodle课程管理系统介绍到国内中小学，明年，你们有什么新的想法和打算？我想了一下说，其实，Moodle不仅仅是一个课程管理系统软件，如果你使用过Moodle，会发现它总结了从上个世纪以来世界上关于计算机辅助教育的发展历史经验，体现了当前国家新课程改革所倡导的许多新教育理念，同时，由于Moodle是让每一个教师自主设计信息化学习环境，由于国内各地的信息化水平发展的不平衡性，各地教师学习Moodle，研究和实施信息化课程设计还需要3-5年，或更长的时间。而且，世界各地的Moodle研究者们不断地开发和创新Moodle的功能，又有许多新的功能涌现在我们面前需要学习。 我还注意到，Moodle只是众多的学习工具中的一个。最近，英国学习和绩效技术中心（Centre for Learning Performance Technologies）的教育技术专家Jane Hart组织了上百位知名专家调查，汇总了1800多个学习工具软件，还筛选出顶尖的100个学习工具软件。（参见 www.c4lpt.co.uk ）目前，其中许多Web2.0时代的社会性软件已经在国内大中小学推广。例如，《远程教育杂志》和《中国电化教育》杂志介绍的Diigo在教育中的应用。庄秀丽博士等在北京师范大学开设社会性学习公共课程，讲授Web2.0时代的学习工具、个人学习环境、学习设计，如Blog、Wiki、mySpace、社会书签、Del.icio.us、RSS阅读、CC许可协议、Google Earth、Google Maps、MashUp、Second Life、Social Networking、Slideshare、YouTube等等。（参见， http://sociallearnlab.org ） 面对一个迅速变化的时代：越来越多的Web2.0软件、海量的网络信息、层出不穷的新思想新概念，大家都在思考：它们背后底层的核心东西是什么？什么才是教育技术刊物的清晰的主线？或者说，什么才是教育技术的灵魂? 不久前，我收到了华南师范大学研究生秦炜炜给我的电子邮件，看到华南师范大学教育信息技术学院研究生和李克东教授的文章，介绍了今年在美国亚特兰大举行的NECC2007大会，特别引人瞩目的是，美国国际教育技术协会（ISTE）将《美国国家教育技术标准-学生版》从1998年的第一版，修改为2007年第二版。这反映了世界范围内，教育信息化进入了一个新的阶段，对学生的教育技术标准要求，已经从早期将技术的基本操作与概念作为首要标准，发展到将创新与变革作为教育技术第一条要求。 我立即意识到，这已经回答了我们多年来一直探索的教育技术办刊主线问题：创新是教育技术的灵魂。 联合国教科文组织教育与人力发展部主任爱德瓦尔多查维斯教授（Prof. Dr. Eduardo Chaves）指出：教育技术的使用方式可以分为三种情况： l 维持和支持现状（保守地使用，不会带来变革）； l 增进和拓展现状（带来改进和改革）； l 推翻和促进现状的转型（带来转型和创新）。 l 在教育中什么不是创新？把技术教给学生；把技术整合到现有的课程中；（信息技术与课程整合）；使用技术促进教学。 l 真正的教育创新是重新构思教育；彻底改造学校；我们自身的改造（教育家，教师和学校行政管理人员）。 直到不久前，华东师范大学课程教学研究所的赵中建教授送给我一本他刚刚翻译出版的《创新引领世界美国创新和竞争力战略》（华东师范大学出版社，2007年版），看到美国政府2007年4月正式用法律形式确立了《美国竞争法》（America Creating Opportunities to Meaningfully Promote Excellence in Technology, Education, and Science Act），读到：创新是我们的DNA，创新精神是决定美国在21世纪获得成功的唯一最重要因素创新精神一直深深地植根于美国的国家精神之中我们美国人一旦停止创新,就不再是真正的美国人。 美国竞争力委员会：《创新美国》 我明白了，作为一份教育技术核心期刊的审稿人，我要转告我们的投稿作者，我们与世界的差距，不是质性研究还是量化研究的方法论差距，而是创新的差距！ 原文载《远程教育杂志》（双月刊）2007年第6期，第79页。 http://210.33.116.138/bmwy/ycjyzz/new/wzxx.asp?id=819 更多的阅读和参考： 创新引领世界， http://www.jeast.net/teacher/jiahou/archives/2007/3879.html 《美国国家教育技术标准-学生版》2007年第二版， http://www.jeast.net/teacher/jiahou/archives/2007/4590.html NECC2007: 美国教育技术发展新视界， http://www.jeast.net/teacher/jiahou/archives/2007/4591.html 李克东教授谈学生学习方式创新， http://www.jeast.net/teacher/jiahou/archives/2007/4594.html 美国政府，《美国竞争力行动计划》， http://www.whitehouse.gov/stateoftheunion/2006/aci/ 美国教育部，《为21世纪加强教育》， http://www.jeast.net/teacher/jiahou/archives/2006/2503.html 布什谈教育对提高美国竞争力行动的意义， http://www.jeast.net/teacher/jiahou/archives/2006/2429.html 韦钰院士谈，从《提高美国竞争力行动计划》中想到的， http://bbs.ci123.com/post/68188.html 在创新中引领世界美国总统布什2006年2月的信， http://www.szeblog.cn/user1/3/archives/2006/24689.html 信息时代的学习准备期 黎加厚 新的学年开始了，邻居家的孩子从幼儿园进入小学一年级。听邻居讲，今年上海的小学一年级有新的变化，孩子们开始上学增加了学习准备期。 怀着好奇心，我上网查找，果然，看到了在Google里面，学习准备期的条目多达几十万篇，一时间成为社会注意力中心。 文汇报苏军记者是上海的知名记者，在Google的搜索中，符合苏军学习准备期关键词的网站有247,000项。他写的报道反映了学习准备期的情况： 上海市教委宣布，在小学新生入学初期安排2-4周的学习准备期，让刚进入小学的新生有一个从幼儿园到小学的角色转换缓冲期和适应小学生活的平稳体验过渡期。在学习准备期，放慢学习进度，关注学生学习兴趣、学习习惯和行为习惯的养成，促进师生情感交流。这是上海市教育行政部门尊重学生的认知规律和教育规律，进行幼小衔接，保证新生健康和快乐成长而采取的新举措，在全国尚属首次。 教育专家建议，开学前家长对孩子的心理调节可从几方面入手：一是调整作息时间的生物钟，制定一张与学校生活同步的时间表，让孩子提前进入就学状态，杜绝睡懒觉和看电视无度的情况；二是向孩子说明小学学习的快乐，分析新学期的学习特点，如能现身说法更好；三是耐心倾听孩子对新学期的想法，然后和孩子一起议论，适时指导；四是共同讨论孩子、家长及家庭的学习计划，形成学习的家庭气氛；五是有意识地帮助孩子打点开学装备，一起检查准备工作，共同创造求学的氛围。 教育专家提出，让孩子适应校园学习，是一个复杂的系统工程，需要学校与家庭的通力配合，同时，教师和家长在观念上也必须有所转变。只有经过不断的摸索，学习准备期才能真正被学生、老师和家长所接受。 (苏军) 看到上海教育部门为孩子们周到的考虑，不由的拍手叫好。上海的做法给我们从事远程教育和网络教育的同志很多启发。 今年，我和同学们一起开展利用Moodle进行课程教学的实践，发现国外教师开发的网络课程十分重视课程介绍部分的设计，强调对学习者进行网络学习（在线学习）的预备活动。这些准备包括登录网络课程的上网操作、口令管理、课程的整体介绍、学习路线图、学习方法的介绍和训练、评价量规和问题导向的设计、甚至还有如果学生作弊将会受到的严厉处罚的规定等等；有的教师还安排了学习者的上网模拟学习活动，让初学者体验网上教学的特点，激发学生对在线学习的兴趣；有的教师会在这里介绍自己的情况，爱好，生活照片，以增强师生的互相了解；还有的网络课程专门设置了课程介绍部分的考试测验，只有充分理解和掌握了学习要求的学生才能够通过考试，从而被许可正式进入后面课程模块的正式学习。而我们自己的教师现在刚刚接触网络课程设计，缺乏设计网络课程的经验，往往忽略了课程介绍部分的设计和对学生进行学习准备期的训练。 经过近一年多的Moodle课程设计实践，我们体会到，课程介绍模块是学生进入网络课程的第一个模块，是引导学生进入在线学习的桥梁和门槛。课程介绍的任务是：吸引学生进入课程、帮助学生明确信息化课程学习的基本方法、学习的规则、课程的主要内容、指导教师或教师团队的基本情况介绍等等。目前，国内的网上教学管理系统的使用才刚刚开始，学生大都不熟悉在线学习的方法与要求，缺乏信息化学习的习惯和技能，所以，课程介绍的设计极为重要。这类似于从幼儿园刚刚进入小学阶段学习的儿童，还不适应小学的学习规则，需要教师为学习者提供小学一年级学习准备期。这部分的内容与活动不以知识的教学为主，课程的时间与游戏活动安排更接近幼儿园的生活，重点是帮助儿童养成学习习惯，教会儿童如何上课听讲，如何完成作业，如何上厕所，如何放学回家，如何完成家庭作业，如何遵守网络学习的伦理道德等等。 今天，人类正在进入信息化学习的新时代门槛，无论是基础教育、高等教育、职业教育，都处于e-Education的一年级，作为网络时代的教师，要认真设计好帮助学生进入信息化课程的学习准备期。 原文载《远程教育杂志》2007年第5期 火车文化 黎加厚 青年时代，每年寒暑假挤火车上学读书、回家。现在，经常乘飞机出差、开会。时间长了，竟发现旅途中也有不同的文化现象。 火车是中国大多数人的长途交通工具，打工、上学、经商、旅游、探亲，人们从四面八方涌上火车，小小的车厢成了临时的聚会。为了行李的安全，人们不敢鼾然大睡。旅程漫长，窗外变化的山水演化为枯燥的重复。渐渐地，车厢里邻近的人们或彼此寒暄，相互聊天；或下棋打牌，吹牛搭讪：从拉拉家常到国家大事，天南海北，古今中外，故事套着故事，毫无拘束，随意漫谈。如果遇上火车治安恶劣的年头，车厢共同体也为乘客增添了一份安全感，在大声的调侃和欢笑中，防范不测，共同抵御扒窃和抢劫。到了终点站，一个微笑，一声再见，刚才的临时团队便自动解散，人们下车后各自东西 近年来，随着中国人的生活与经济水平的提高，乘飞机远航逐渐成了越来越多人的选择。繁忙机场穿梭般的人流，已经不仅仅是白领阶层的专有。走进飞机机舱，你会有不同于火车的感觉：豪华的航空椅一致向前，没有了面对面闲聊的空间，2-3个小时的飞行途中，人们要么紧闭双眼熟睡，要么自个看书报、玩电脑，几乎没有人说话，只有喷气飞机的引擎在耳际隆隆轰鸣。 这样，由于环境的物理时空差异，形成了两类完全不同的文化气氛：临时共同体的火车文化和我行我素的飞机文化。 与火车文化和飞机文化对应的还有单位文化。在中国的城市，无论公司企业、党政机关、部队学校，人们以单位作为工作、职业和生活的环境，一个单位里面的人员的关系相对稳定，相处的时间更长。按理说，人们之间更有充分的时间和空间进行交流与互动，但是并非如此。我们经常看到，由于处于同一个单位共同体的人们不是火车旅途的萍水相遇，下车分手的临时关系，因而人们之间交往的方式和文化气氛与火车文化迥然不同，相信各位读者对此会有自身更深刻的见解。 显然，形成单位文化与火车文化差异的主要原因，并非环境的物理时空变化，而是社会联系与制约的复杂关系所决定。 还有一种与火车文化类似的项目文化现象。近年来我参加了著名的英特尔未来教育全球教师信息技术培训项目，在中国项目专家组担任专家，与来自教育部、华东师范大学、南京师范大学、上海市教委师资培训中心、北京教育学院等机构的专家一起工作，并与来自全国各省市的教师培训机构的领导和老师们一起学习。大家齐心协力促进培训工作的发展，逐渐地形成了愉快亲密的项目文化，让每一个参加英特尔未来教育的老师倍感亲切和怀念。我们注意到，一个优秀的项目文化具有火车文化的某些特质：诸如人员来自不同的单位，有共同的理想和话题，项目结束后即分手，人们之间不存在利害冲突和竞争，能够充分展开思想交流与共享，等等。反之，在真实的生活中，你很少看到同一个单位的专家在同一个项目中，这可能是项目文化与单位文化和飞机文化不同的地方。 联想到远程教育、在线学习、e-Learning，这种网络时代的新型教学方式天然具有项目文化、火车文化的特征：学员和教师来自不同的地方，短时间内的共同学习任务和交流话题，任务完成后又将去向各自的地方。在这样的一个学习共同体中，成员完全可以实现深度的协作和同伴互助。这种具有特色的火车文化，或许能给我们某种启示，即创造一种宽松、和谐、积极、无拘束、互动、充满想象力的学习气氛，构建一种令每一个参与学习的人终身难忘的远程教育文化和e-Learning文化。 原文载《远程教育杂志》2007年第4期 变化的手 黎加厚 1969年，我和千百万知识青年一样，响应毛主席的号召，到农村广阔天地插队当知青。每天在四川丘陵山区的坡地里耕种、劳作、挑粪上山，时间长了，手掌上长满了老茧，肩上被扁担磨出了一层厚茧，赤脚板被庄稼地扎成了硬茧，即使在下雨一团糟、天晴一把刀的黄泥巴路上行走，也感觉不到疼痛。 1978年，恢复了高考，我考上师专化学系77级，和当时77级78级的同学们一样，如饥似渴的学习。渐渐地，我发现，手上、脚上、肩上的老茧消失了，粗裂的手背渐渐细嫩起来，不过，长期用笔写字，却把右手的中指和食指捏笔杆的皮肤磨出了一层厚茧。同学们开玩笑说，这叫笔耕。 80年代后，计算机逐渐进入学校，但是，我的打字却不行，一直习惯于手写。汉字的五笔字形输入法的字根十分难记，我尝试过多次学习五笔字输入法，没有成功。微软智能ABC输入法需要在屏幕上区分同音字，一会儿眼睛就受不了，计算机打字成了我的最怕。每次起草文章或备课，我都是先用笔在纸上起草，然后请同学帮我录入计算机。 一天，我在学校里的一间打字小店复印资料，看到一位老师请打字的女孩校对书稿，这位老师一边核对，一边说，这位打字女孩打字快如风，老师说完，字也打好了。我十分惊讶，问她，你打字的速度跟说话一样快，使用的什么输入法？那女孩笑了一下，说：微软双拼。我不懂什么双拼，她解释说：双拼就是一个字的声母打一个键，韵母打一个键，只须打二下，并且可以整句输入。刹那间，我意识到，要根本解决我写文章和备课的汉字输入速度问题，必须学会这个微软双拼。我向女孩请教如何使用微软双拼，并把微软双拼的键盘图打印出来贴在办公桌上，苦练一个星期，终于熟悉了微软双拼。后来，我也能够做到打字与思维同步了。 打字，是人们经常需要做的工作，提高打字的速度，让打字成为很随心的事情，这可是真正的信息技术与生活整合！逐渐地，我注意到，我右手食指和中指的笔茧不见了，这意味着，我已经从笔耕时代进入了指尖与键盘时代。我注意到，我周围的老师和同学们，也都跟我一样，打字代替了手写，告别了手茧和笔茧。这真如许多教育技术专家的预言：信息技术引起了人们学习方式和生活方式的变化。 上个月，我的学生问我使用的什么输入法，我说：微软双拼！内心还为我的输入速度颇感骄傲。不料，同学们告诉我，现在搜狗刚刚推出了搜狗拼音输入法，如何如何好，建议我试一试。我立即下载了搜狗拼音输入法试用，果然发现它有更强的智能化，整句盲打输入的速度更快，我发现打字的速度和准确度更高了。于是，我把笔记本计算机的其他输入法全部删除，只留下了搜狗双拼输入作为默认的输入法。我称之为让生活伴随打字进入网络时代！ 但是，新的问题又出现了：我对写字愈来愈感到不习惯了。每当到了学生毕业的时候，我要给学生填写若干表格和评语，尽管只有百十来字，用笔来写却让人感到颇为费力了，不仅慢，而且写出来的字也不好看了。 对我来说，打字，本来是很费力的事情，现在却变得很流畅；写字，原本是流畅的事情，如今却变得费力又困难。信息化教育中有许多事情莫不如此，刚刚开始学习信息技术的时候，你会觉得很难，一旦你熟悉了，就会感到十分容易，并养成习惯；反之，容易的事情，久了不去用它，也会变得陌生和困难。 我在想，是不是要给自己和同学们发出一个倡议，建立书写日，在生活的某一天拒绝电脑，坚持用笔书写，否则，随着计算机技术的发展，计算机汉字输入可能会从打字发展到说字（语音输入），甚至发展到想字（神经思维输入），人会退化，不会写字了；茧也退化，甚至四肢退化，人会变成只剩下高度发达的大大的头脑，像一个篮球。 原文载《远程教育杂志》2007年第3期 第二期的畅想曲 黎加厚 翻开《远程教育》第二期，不禁让人想起当今中国各行各业的第二期：长江葛洲坝水利枢纽第二期工程，青藏铁路第二期工程，中国海洋油田第二期工程大凡一项巨大的工程，不可能在短时间一蹴而就，需要人们分阶段来实施，这就是第一期工程第二期工程的由来。 中国教育现代化，更是一项史无前例的大工程，需要一代一代的建设者前赴后继来完成。2000年，教育部提出教育信息化促进教育现代化跨越式发展的宏伟目标以来，各省市的校校通、信息技术课程改革、信息技术与课程整合的三项任务，已经取得了举世瞩目的成绩。十五期间的课题研究，也取得了阶段性的成果。可以说，我们的教育信息化进入21世纪后的第一期工程已经有了初步的成果。 从第一期到第二期，这是一个重要的战略转折点，展望中国教育信息化的第二期工程，我们想到了什么？ 搞过工程的同志都熟悉，在每一个项目的第一期结束后，需要有一个认真的总结，反思在第一期建设中，有哪些成功的经验，有哪些失误和教训，下一步需要如何吸取历史经验，将学费转变为财富，及时调整我们的发展战略和策略，避免积累错误，使第二期更好地发展，取得更大的进步。 从2000年到2006年，我们的教育信息化建设做了哪些事情呢？建网、建库、建队伍 是各地提出的发展思路；硬件、软件、人件（教师信息技术培训、教育技术能力培训）、潜件（机制建设、标准化建设、法规建设）是教育信息化的主要工作。从各地的统计数据、工作总结、研究报告可以看到，我们在这些方面的进步是巨大的。在经济发达地区，网络已经进入学校和班级，教师们对信息技术在教学中的应用已不陌生，信息技术与课程整合已经为学校领导和教师们耳熟能详。 现在人们关注的是，如何正确地评价教育信息化工作。例如，如何评价教育信息化的投入与产出的关系？什么是有效的信息化教学？如何看待学校教育信息化的质量与效益？更进一步深入探讨的是，我们在建网、建库、建队伍中有哪些值得总结的经验？ 例如，学校的网络建设有哪些规律？如何才能够真正实现校校通？今年，我在一些发达地区培训教师使用信息化学习管理系统Moodle，这是一个全球流行的网络课程和学习管理平台，可以辅助教师和学生有效管理教学活动的各个环节，提高教学效益。老师们对Moodle一见钟情，觉得这个学习管理系统就好像是专门为我们教师度身量制的。但是，他们向我提出问题：要在自己教学中使用Moodle，面临着一个困难我们学校的学生无法上网参与教学活动和提交作业。这时候，我才突然意识到，几乎所有声称自己已经实现了校校通的地区和学校仅仅在第一期阶段，还不能够让每一个教师和学生利用网络进行教学。 目前，个别有条件的学校开始启动第二期校校通工程，争取做到每一个教师和学生都可以利用网络辅助教学。 再如，第一期的资源库建设有哪些教训？为什么我们花费大量人力财力建设的资源库总是不尽人意？教师和学生究竟需要什么样的教育资源？我们还注意到，各地建设资源库的思路带有当时的时代特征和局限性，随着全球信息资源发展的新变化，一个以你（用户）为中心的共建共享的资源时代正在改变着教育资源建设的思路。第二期资源库建设如何与时俱进，如何在过去资源库建设的基础上，创建适合中国特色的教育资源已经摆在了我们的面前。 教育信息化的机制建设同样让人们回味。就在这段时间的教师培训中，当教师打开Moodle的测验设计模块，希望直接导入测验题库时，才发现，我们已有的教育资源库和老师们辛苦设计的大量的试题资源，无法导入类似Moodle这样的世界流行的学习管理平台中。反思其中的深层次原因，是因为我们前些年所做的资源建设标准化工作，仅仅停留在文件和理论中，各地教育部门购买的资源库大都不符合国际化的标准，无法导入Moodle（ 包括Blackboard等课程管理平台）。这是否意味着，我们的第一期标准化建设和教育资源建设又一次付出了学费？ 学习使用Moodle这样的国际化学习管理平台给我们带来新的启示：教育信息化的机制建设还需要第二期工作，从文本转向实际的软件、平台、系统的建设，其中包括如何将原来我们建设的资源转化挽救为真正标准化的资源。 读者可以由此联想到许多第一期和第二期的问题：如何转变和深化教师教育技术能力培训的内容和模式？中小学信息技术课程如何总结反思第一期的经验教训，探索第二期新的发展？信息技术与课程整合的第二期将如何发展？《远程教育》杂志欢迎读者参与讨论和研究。 原文载《远程教育杂志》2007年第2期

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[转载]中国云计算调查：无核心技术仅两公司做商用

eaglezxw 2010-2-1 21:41

中国云计算调查：无核心技术仅两公司做商用 http://www.sina.com.cn 2010年02月01日05:22 理财周报 　　云计算，这个让很多人感到云里雾里的新名词正在成为自物联网之后资本市场最受瞩目的炒作主题。 　　1月份有关云计算的消息频出。22日，业界权威的ICT研究机构计世资讯(CCW Research)联合业内50余家知名的云计算概念厂商，共同发布了促进中国SaaS与云计算健康发展倡议书，认为云计算是我国IT产业引领全球创新、发展软件与服务业的重大机遇，也将成为推动我国信息化普及的主流模式。 　　会上成立了云集计世资讯曹开彬、中国联通康楠、浪潮集团李凯、网动Live UC朱云等60多名业内知名专家的第三届中国SaaS与云计算专家顾问团。 　　一波云旋风顷刻刮来，但掀起的狂沙也模糊了人们的视线。中国的云计算到底存在多少价值？机构热炒云计算，忽悠的成分又有多少？ 　　 走中国特色云计算道路：只有联想与浪潮在做 　　从学术上来说，云计算仅意味着云计算基础构架这一核心技术，但资本市场上所谓的云计算，事实上是一个广义的云计算应用概念。即只要通过借用云计算技术，来达到云计算效果的一切应用领域，都可以戴上云计算概念这顶帽子。 　　理财周报记者日前对话上海著名高校一计算机系云计算研究领域教授，他向记者表示，中国目前在学术领域研究云计算的高校和机构有很多，像华师大、交大和中科院都有。但说真正运用到商业的，恐怕只有浪潮集团和联想集团。 　　在联想和浪潮之间，联想目前处于领头。但即使是中国最好的联想，其云计算研究成果也只是在学习国外的先进技术之后做的一些改进，而没有真正的自主创新。 　　国内在这个领域的差距和国外太大了。他解释说，Google是全球做云计算的先锋，百度现在提出框计算概念来和Google相抗衡。但事实上这两者在搭建框架上的差异是，Google已经把房子都建好了，百度还没有开始搭。 　　既然中国没有核心云计算技术，那中国的云计算发展遵循的是什么道路呢？ 　　所谓中国特色的云计算道路，就是一家本身拥有庞大用户群的企业，借助一些云计算的技术，或者只是把以前的技术包装一下，达到云计算的效果，然后发展一系列服务，把它作为一个云计算概念来炒作。 　　记者调查发现，浪潮集团下有两家上市公司浪潮软件(600756.SH)和浪潮信息(000977.SZ)，而真正在做核心服务器的其实只有浪潮信息一家。 　　湘财证券研究员李元博向记者透露，浪潮信息自2007年四季度以来，已经累积销售4路服务器1万台，并计划向8路服务器进军。1月14日，浪潮集团高级副总裁袁谊生在北京举行的媒体沟通会上表示，今年浪潮在云计算方面有两方面动作，第一是要自主研发服务器和存储设备，第二是与VMware等云计算软件技术供应商联手开发，着重于解决云计算的安全问题。 　　受云计算概念炒作，浪潮信息从年初开始，股价一路飙升，从1月4日的10元，一度上涨到1月14日时的最高价15.28元，涨幅超过50%。 　　 会下雨的云 　　可以看出，云计算的炒作有两个核心：第一，在中国，能从云计算中获益的公司，用户群越大的越受益；第二，中国发展云计算，核心技术的比拼根本不存在，拼得只是包装能力。 　　似乎可以预见的是，在中国，服务提供商将是云计算产业链中最大的获益者。 　　太平洋证券研究员于英仪表示，因为对于云计算的构架，每个公司提供的版本不同，服务商最终选择哪一家不能确定，所以他们的获利不是那么直观。但是服务提供商的获利却是很直接的。 　　于英仪认为可以长期关注那些以云计算提供在线服务的小企业，比如神州泰岳(300002.SZ)。神州泰岳的主营业务中国移动飞信就是一项云计算服务，这也是神州泰岳被归类为云计算概念股的原因。因为大公司开发一个新业务，收益占比很小，但对小公司来说，对利润的贡献却是巨大的。 　　但是，整个漫长的云计算产业链中，硬件获益还是先于软件的。中银国际分析师查一亮这样告诉记者。 　　云计算带来的机会，并不是开发新一代的计算机，也不是服务器的数量有爆发式的增长，而是在整个连接方式上的转变。深圳华为技术有限公司战略部刘南杰也这样认为，云计算发展过程，最先受益的肯定是硬件生产商，他进一步向记者解释说，服务器和存储器生产商最先受益。 　　但云计算时代，硬件方面的变化不大。华东师范大学计算机系研究云计算领域的一位教授也向记者透露。主要的突破是在软件方面，整个平台的架构是最有挑战的。这也同时意味着尽管硬件会先从云计算中获益，但不会带来爆发式的增长。软件企业方面的增值是最大的，远远要大于硬件制造商。 　　 云绯闻考察 　　目前中国的云计算服务，包括基础设施、平台、基础软件、应用软件四大类。其中基础设施如前所述有浪潮信息与联想，以及方正科技(600601.SH)；提供搭建平台服务的公司中，鹏博士(600804.SH)与网宿科技(300017.SZ)受益较为明显；东软集团(600718.SH)与中国软件(600536.SH)则是提供基础软件的翘楚；应用软件当面，用友、金蝶、焦点科技是主力，但用友软件(600588.SH)真正的收益还要等待前面3大步骤的完成。对于前端的耗时，大概5、6年。 　　至于最终的用户端炒得比较热的就是三家移动通信公司，包括中国移动的大云系统，联通的互联云系统，以及电信紧跟着推出的e云系统。 　　中国移动通信研究院业务支撑所副所长孙少陵曾公开表示，中国移动的大云项目是利用开源Hadoop系统搭建云计算研究环境。预计中移动不久将会把实验室云计算平台扩容到1024个节点，并计划在今年发布大云1.0版本。 　　其余运营商紧随其后，中国电信的e云是和EMC携手推出；中国联通的互联云项目，计划打造成一个集成了硬件、软件、网络、应用和服务的综合性平台。 　　但据理财周报记者从某中央职能部门权威人士处了解到的信息，三家电信的云计划基本上都是举大旗，在5到6年内不可能投入到实际应用。他们自己3G和TD都已经来不及应付了，哪还有工夫去做云计算。该权威人士说到。 　　除了移动通信领域外，办公领域涉及到云计算的典型是清华同方最近推出的云终端项目。清华同方旗下有上市公司同方股份(600100.SH)，但与之关联不大。该项目是通过用一台云终端代替几十台呼叫中心的PC，来实现节约投入成本和维护成本的目的。但某高校计算机系教授表示，这个云终端事实上只是新瓶装旧酒而已

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云计算：从概念到平台

jiyi 2010-1-21 16:37

PDF: 云计算从概念到平台 吴吉义 , 平玲娣 , 潘雪增 , 李卓 , 傅建庆 摘要 : 云计算是以虚拟化技术为基础，以互联网为载体提供基础架构、平台、软件等服务为形式，整合大规模可扩展的计算、存储、数据、应用等分布式计算资源进行协同工作的超级计算模式。作为一种全新的互联网应用模式，云计算将成为未来人们获取服务和信息的主导方式 。 针对当前云计算概念混杂的现状，提出了一个较综合的参考性定义，并分析了云计算与分布式计算、网格计算、并行计算、效用计算等相关计算形式的联系与区别。对目前主流的云计算平台实例进行了概括性介绍，以从云平台的层次更深刻地剖析云计算的本质。 关键词 : 云计算；概念；平台；综述 1 引言 云计算 (Cloud computing) 因清晰的商业模式而受到广泛关注，并得到工业界和学术界的普遍认可，成为 2009 年最受关注的十大 IT 技术之一。作为继 网格计算 (Grid Computing) 、 按需计算（ On-demand ） 、 效能计算（ Utility Computing ） 、 互联网计算 (Internet Computing) 、 软件即服务（ Software as a service ） 、 平台即服务 （ Platform as a service ）等类 云 概念和计算模式的最新发展，云计算通过将各种互联的计算、存储、数据、应用等资源进行有效整合并实现多层次的虚拟化与抽象，有效地将大规模的计算资源以可靠服务的形式提供给用户，从而将用户从复杂的底层硬件逻辑、网络协议、软件架构中解放出来。目前 , 包括谷歌 (Google) 、 IBM 、微软 (Microsoft) 、亚马逊 (Amazon) 、 EMC 、 vMware 、 Salesforce 、 Alisoft 等知名 IT 企业纷纷推出云计算解决方案。同时，国内外学术界也纷纷就云计算进行深层次的研究。 根据国际数据公司 (IDC) 的预测，全球云计算的市场规模将从 2008 年的 160 亿美元增加到 2012 年的 420 亿美元 ，占总投入比例也将由 4.2% 上升到 8.5% ，如图 1 所示。此外，根据预测， 2012 年云计算的投入将占 IT 年度投入增长的 25% ，而到 2013 年则会占 30% 以上。 Gartner 则认为在 2009 年收入将增加 21.3% ，达到 563 亿美元 ; 而 Merrill Lynch 则认为在 20011 年将会有 1600 亿美元的市场。每个公司使用不同的云计算定义，这也解释了市场规模和估价的差异。云计算技术的出现使得人们可以直接通过网络应用获取软件和计算能力，这一新的模式将会给传统的 IT 产业带来一场巨大的变革，云计算正在成为一种发展趋势。 图 1 国际数据公司 (IDC) 对云计算投入的预测 本文针对当前云计算概念混杂的现状，提出了一个较综合的参考性定义，并分析了云计算与分布式计算、网格计算、并行计算、效用计算等相关计算形式的关系。 对 目前主要的 云计算平台进行了概括性介绍 ，以从云系统或云平台的层次更深刻地剖析云计算的本质。 2 云计算的基本概念 为了更好地认识和理解云计算，许多计算机领域专家和学者试图从不同的角度，用不同的方式给云计算下定义 。这里将对代表性较强的定义进行列举，并进行归纳总结提出一个较综合的参考性定义。 维基百科 (Wikipedia.org) 对云计算的定义也在不断更新，前后版本的差别非常大。 2009 年给出的最新定义 为：云计算是一种动态的易扩展的且通常是通过互联网提供虚拟化的资源计算方式，用户不需要了解云内部的细节，也不必具有云内部的专业知识或直接控制基础设施。云计算包括基础设施即服务 (IaaS) ，平台即服务 (PaaS) 和软件即服务 (SaaS) 以及其他依赖于互联网满足客户计算需求的技术趋势。云计算主要提供通用的通过浏览器访问的在线商业应用，软件和数据存储等服务。 IBM 关于云计算的定义或理解 虚拟化 特色非常明显：云计算是一种计算模式，在这种模式中，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。大量的计算资源组成 IT 资源池，用于动态创建高度虚拟化的资源供给用户使用。云计算是系统虚拟化的最高境界 。 加州大学伯克利分校 (University of California at Berkeley) 的 Michael Armbrust 等 在名为 伯克利云计算白皮书 (Above the Clouds: A Berkeley View of Cloud Computing) 中对云计算的定义：云计算包括互联网上各种服务形式的应用以及这些服务所依托数据中心的软硬件设施，这些应用服务一直被称作软件即服务 (SaaS) ，而数据中心的软硬件设施就是所谓的云，云计算就是 SaaS 和效用计算。以即用即付 (pay-as-you-go) 的方式提供给公众的云称为公共云 (Public Cloud) ，如 Amazon S3 ， Google AppEngine 和 Microsoft Azure 等，而不对公众开放的组织内部数据中心的资源称为私有云 (Private Cloud) 。 澳大利亚墨尔本大学 (University of Melbourne) 的 Rajkumar Buyya 等 提出了如下定义：云是一种由互联的虚拟计算机集合组成的并行和分布式系统，它根据服务提供商与用户间协商确定的服务等级协议 (SLA) 动态提供若干统一的计算资源。 中国科学技术大学 (University of Science and Technology of China) 陈国良院士等在文献 中把云计算作为并行计算的新发展方向给出了如下定义 : 云计算是指基于当前已相对成熟与稳定的互联网的新型计算模式， 即把原本存储于个人电脑、移动设备等个人设备上的大量信息集中在一起， 在强大的服务器端协同工作。 它是一种新兴的共享计算资源的方法，能够将巨大的系统连接在一起以提供各种计算服务。 江南计算技术研究所 (JiangNan Institute of Computing Technology) 的司品超等 则认为：云计算是一种新兴的共享基础架构的方法。它统一管理大量的物理资源，并将这些资源虚拟化，形成一个巨大的虚拟化资源池。云是一类并行和分布式的系统，这些系统由一系列互联的虚拟计算机组成。这些虚拟计算机是基于服务级别协议 ( 供应者和消费者之问协商确定 ) 被动态部署的，并且作为一个或多个统一的计算资源而存在。同时该文献还指出与传统单机、网络应用模式相比，云计算具有虚拟化技术、动态可扩展、按需部署、高灵活性、高可靠性、高性价比等 6 大特点。 文献 也给出了一个对云计算的理解性定义： 云计算不是一种产品，也不是一个技术，而是一种产生和获取计算能力方式的统称。云计算既指一种可以根据需要动态地提供、配置、以及取消供应的计算和存储平台，又指一种可以通过互联网进行访问的应用程序类型。它至少包括提供应用服务的云应用、支撑应用服务的云平台、提供 IT 基础架构的云中心三个层次的内容 。 综合以上观点，我们也提出一个参考性： 云计算是以虚拟化技术为基础，以网络为载体提供基础架构、平台、软件等服务为形式，整合大规模可扩展的计算、存储、数据、应用等分布式计算资源进行协同工作的超级计算模式。 在云计算模式下，用户不再需要购买复杂的硬件和软件，而只需要支付相应的费用给 云计算 服务提供商，通过网络就可以方便地获取所需要的计算、存储等资源。对于该定义需要特别说明的是，云计算的一个重要价值是软硬件需求的按需扩展能力 ，完全脱离 本地 计算、数据资源的云计算只是一种比较理想的状态，考虑到私有云、遗留系统、可靠性、安全性等因素，云计算具有整合资源按需扩展方面的特殊意义。 虽然对云进行定义、分类是很有意义的事情，但理解云计算的价值则显得更为重要。云计算最关键的特点是计算资源能够被动态的有效分配，消费者 ( 最终用户、组织或者 IT 部门 ) 能够最大限度的使用计算资源但又无需管理底层复杂的技术。云架构本身包括私有云和公有云，提供了按需扩展 (Scalability on Demand) ，精简数据中心 (Streamlining the Data Center) ，改善业务流程 (Improving Business Processes) ，降低启动成本 (Minimizing Startup Costs) 等一系列核心价值 。 3 云计算与相关计算形式 云计算是虚拟化 (Virtualization) 、效用计算 (Utility Computing) 、 IaaS( 基础设施即服务 ) 、 PaaS( 平台即服务 ) 、 SaaS( 软件即服务 ) 等概念混合演进并跃升的结果，也是分布式计算 (Distributed Computing) 、网格计算 (Grid Computing) 和并行计算 (Parallel Computing) 的最新发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。区分相关计算形式间的差异性，将有助于我们对云计算本质的理解和把握。 ⑴ 云计算与分布式计算 分布式计算是指在一个松散或严格约束条件下使用一个硬件和软件系统处理任务，这个系统包含多个处理器单元或存储单元，多个并发的过程，多个程序。一个程序被分成多个部分，同时在通过网络连接起来的计算机上运行。分布式计算类似于并行计算，但并行计算通常用于指一个程序的多个部分同时运行于某台计算机上的多个处理器上。所以，分布式计算通常必须处理异构环境、多样化的网络连接、不可预知的网络或计算机错误。很显然，云计算属于分布式计算的范畴，是以提供对外服务为导向的分布式计算形式 。云计算把应用和系统建立在大规模的廉价服务器集群之上，通过基础设施与上层应用程序的协同构建以达到最大效率利用硬件资源的目的，以及通过软件的方法容忍多个节点的错误，达到了分布式计算系统可扩展性和可靠性两个方面的目标 。 ⑵ 云计算与网格计算 如果单纯根据 Ian Foster 有关网格的定义 网格将高速互联网、高性能计算机、大型数据库、传感器、远程设备等融为一体，为用户提供更多的资源、功能和服务 ，云计算与网格计算之间的就很难区别了。但从目前一些成熟的云计算实例，两者又有很大的差异。网格计算强调的是一个由多机构组成的虚拟组织，多个机构的不同服务器构成一个虚拟组织为用户提供一个强大的计算资源 ; 而云计算主要运用虚拟机 ( 虚拟服务器 ) 进行聚合而形成的同质服务，更强调在某个机构内部的分布式计算资源的共享。在网格环境下无法将庞大的计算处理程序分拆成无数个较小的子程序在多个机构提供的资源之间进行处理，而在云计算环境下由于确保了用户运行环境所需的资源，将用户提交的一个处理程序分解成较小的子程序在不同的资源上进行处理就成为可能 。在商业模式 、作业调度、资源分配方式、是否提供服务及其形式等方面，两者差异还是比较明显的。 ⑶ 云计算与并行计算 简单而言，并行计算就是在并行计算机上所做的计算，它与常说的高性能计算 (High Performance Computing) 、超级计算 (Super Computing) 是同义词，因为任何高性能计算和超级计算总离不开并行技术 。并行计算是在串行计算的基础上演变而来，它努力仿真自然世界中，一个序列中含有众多同时发生的、复杂且相关事件的事务状态。近年来， 随着硬件技术和新型应用的不断发展，并行计算也有了若干新的发展， 如多核体系结构、云计算、个人高性能计算机等。所以，云计算是并行计算的一种形式，也属于高性能计算、超级计算的形式之一。作为并行计算的最新发展计算模式 ，云计算意味着对于服务器端的并行计算要求的增强，因为数以万计用户的应用都是通过互联网在云端来实现的，它在带来用户工作方式和商业模式的根本性改变的同时，也对大规模并行计算的技术提出了新的要求。 ⑷ 云计算与效用计算 效用计算是一种基于计算资源使用量付费的商业模式，用户从计算资源供应商获取和使用计算资源并基于实际使用的资源付费。在效用计算中，计算资源被看作一种计量服务，就像更传统的水、电、煤气等公共设施一样。传统企业数据中心的资源利用率普遍在 20% 左右，这主要是因为超额部署 ── 购买比平均所需资源更多的硬件以便处理峰值负载。效用计算允许用户只为他们所需要用到并且已经用到的那部分资源付费。云计算以服务的形式提供计算、存储、应用资源的思想与效用计算非常类似。两者的区别不在于这些思想背后的目标，而在于组合到一起、使这些思想成为现实的现有技术 。云计算是以虚拟化技术为基础的，提供最大限度的灵活性和可伸缩性。云计算服务提供商可以轻松地扩展虚拟环境，以通过提供者的虚拟基础设施提供更大的带宽或计算资源。效用计算通常需要类似云计算基础设施的支持，但并不是一定需要。同样，在云计算之上可以提供效用计算，也可以不采用效用计算。基于以上理解，文献 把效用计算作为云计算的七种服务形式之一。 4 主要云计算平台 目前， Amazon 、 Google 、 IBM 、 Microsoft 、 Sun 等公司提出的云计算基础设施或 云计算平台，虽然比较商业化，但对于研究云计算却是比较有参考价值的。当然，针对目前商业云计算解决方案存在的种种问题，开源组织和学术界也纷纷提出了许多云计算系统 或 平台方案。 ⑴Google 的云计算基础设施 Google 的云计算基础设施 是在最初为搜索应用提供服务基础上逐步扩展的，主要由分布式文件系统 Google File System (GFS) ，大规模分布式数据库 BigTable ，程序设计模式 MapReduce ，分布式锁机制 Chubby 等几个相互独立又紧密结合的系统组成。 GFS 是一个分布式文件系统，它能够处理大规模的分布式数据，图 2 所示为 GFS 的体系结构。系统中每个 GFS 集群由一个主服务器 (Master) 和多个块服务器 (Chunkserver) 组成，被多个客户端 (client) 访问。主服务器负责管理元数据，存储文件和块的名空间、文件到块之间的映射关系以及每一个块副本的存储位置；块服务器存储块数据，文件被分割成为固定尺寸 ( 64M ) 的块，块服务器把块作为 Linux 文件保存在本地硬盘上。为了保证可靠性，每个块被缺省保存 3 个备份。主服务器通过客户端向块服务器发送数据请求，而块服务器则将取得的数据直接返回给客户端。 图 2 Google File System 体系结构 ⑵ IBM 蓝云 计算平台 IBM 的 蓝云 (Blue Cloud) 计算平台 是由一个数据中心、 IBM Tivoli 监控软件 (Tivoli Monitoring) 、 IBM DB2 数据库、 IBM Tivoli 部署管理软件 (Tivoli Provisioning Manager) 、 IBM WebSphere 应用服务器，以及开源虚拟化软件和一些开源信息处理软件共同组成，如图 3 所示。 蓝云 采用了 Xen 、 PowerVM 虚拟技术和 Hadoop 技术，以期帮助客户构建云计算环境。 蓝云 软件平台的特点主要体现在虚拟机以及所采用的大规模数据处理软件 Hadoop 。该体系结构图侧重于云计算平台的核心后端，未涉及用户界面。 由于该架构是完全基于 IBM 公司的产品设计的，所以也可以理解为 蓝云 产品架构 。 图 3 IBM 蓝云 体系结构 ⑶ Sun 的云基础设施 Sun 提出的云基础设施体系结构 包括服务、应用程序、中间件、操作系统、虚拟服务器、物理服务器等六个层次，如图 4 所示，形象地体现了其提出的 云计算可描述在从硬件到应用程序的任何传统层级提供的服务 的观点。 图 4 Sun 的云计算平台 ⑷ 微软的 Azure 云平台 微软的 Azure 云平台包括四个层次 ， 如图 5 所示。 底层是微软全球基础服务系统 (Global Foundation Services ， GFS) ，由遍布全球的第四代数据中心构成 ; 云基础设施服务层 (Cloud Infrastructure Service) 以 Windows Azure 操作系统为核心，主要从事虚拟化计算资源管理和智能化任务分配 ;Windows Azure 之上是一个应用服务平台，它发挥着构件 (building blocks) 的作用，为用户提供一系列的服务，如 Live 服务、。 NET 服务、 SQL 服务等 ; 再往上是微软提供给开发者的 API 、数据结构和程序库，最上层是微软为客户提供的服务 (Finished Service) ，如 Windows Live 、 Office Live 、 Exchange Online 等。 图 5 微软的 Windows Azure 云平台架构 ⑸Amazon 的弹性计算云 Amazon 是最早提供云计算服务的公司之一，该公司的弹性计算云 (Elastic Compute Cloud ， EC2) 平台建立在公司内部的大规模计算机 、 服务器集群上，平台为用户提供网络界面操作在 云端 运行的各个虚拟机实例 (instance) 。用户只需为自己所使用的计算平台实例付费，运行结束后计费也随之结束。 图 6 Amazon 的弹性计算云 弹性计算云用户使用客户端通过 SOAP over HTTPS 协议与 Amazon 弹性计算云内部的实例进行交互 ， 如图 6 所示 。弹性计算云平台为用户或者开发人员提供了一个虚拟的集群环境，在用户具有充分灵活性的同时，也减轻了云计算平台拥有者 (Amazon 公司 ) 的管理负担。弹性计算云中的每一个实例代表一个运行中的虚拟机。用户对自己的虚拟机具有完整的访问权限，包括针对此虚拟机操作系统的管理员权限。虚拟机的收费也是根据虚拟机的能力进行费用计算的，实际上，用户租用的是虚拟的计算能力。 ⑹ 学术领域提出的云平台 Luis M.Vaquero 等 从云计算参与者 (Actors) 的角度，设计了一种云计算平台的层次结构。该结构中，服务提供商 (Service Providers) 负责为服务消费者 (Service Users) 提供通过网络访问的各种应用服务，基础架构提供商 (Infrastructure Providers) 以服务的形势提供基础设施给服务提供商。从而降低服务提供商的运行成本，提供了更大灵活性和可伸缩性。 美国伊利诺伊大学 (University of Illinois) 的 Robert L 。 Grossman 等 提出并实现了一种基于高性广域网的云计算平台 Sector/Sphere ，实验测试显示性能方面优于 Hadoop 。 澳大利亚墨尔本大学 (University of Melbourne) 的 Rajkumar Buyya 等 提出了一种面向市场资源分配的云计算平台原型，其中包括用户 (Users/Brokers) 、服务等级协议资源分配器 (SLA Resource Allocator) 、虚拟机 (VMs) 、物理机器 (Physical Machines) 等 4 个实体 ( 层次 ) ，如图 7 所示。 图 7 云平台体系结构 清华大学 (Tsinghua University) 的张尧学 教授研究团队提出的 透明计算平台 与云计算基础服务设施构想也基本一致，该透明计算平台的 3 层体系结构 包括 :① 透明客户端 (Transparent clients) 包括各种个人计算机、笔记本、 PDA 、智能手机等 ; ② 中间的透明网络 (Transparent network) 则整合了各种有线和无线网络传输设施，主要用来在各种透明客户端与后台服务器之间完成数据的传递，而用户无须意识到网络的存在 ; ③ 透明服务器 (Transparent servers) 不排斥任何一种可能的服务提供方式，既可通过当前流行的 PC 服务器集群方式来构建透明服务器集群，也可使用大型服务器等。 文献 也提出了一种典型的云存储平台体系结构，包括资源池 、 分布式文件系统 、 服务等级协议 (SLA) 、 云服务接口等 4 个主要部分 : ⑺ 开源云计算平台 Hadoop 由于得到 Yahoo ， Amazon 等公司的直接参与和支持，已成为目前应用最广、最成熟的云计算开源项目。 Hadoop 本来是 Apache Lucene 的一个子项目，是从 Nutch 项目中分离出来的专门负责分布式存储以及分布式运算的项目。 Hadoop 实现了一种分布式文件系统 (Hadoop Distributed File System ， HDFS) ，采用主从 (Master/Slave) 构架，如图 8 所示，每个集群 (Cluster) 由一个名字节点 (NameNode) 、多个数据节点 (DataNode) 、多个客户端 (Client) 组成。 Hadoop 还实现了 MapReduce 分布式计算模型，将应用程序的工作分解成很多小的工作小块 (small blocks of work) 。 图 8 HDFS 的主从构架 此为，国内外很多开源云计算平台项目也都提出了较完整的体系结构设计，比较成熟的包括 AbiCloud 、 Eucalyptus 、 MongoDB 、 ECP 、 Nimbus 等项目，均有助于对云计算平台的理解。 5 结束语 云计算的出现并快速发展，一方面是虚拟化技术、数据密集型计算等技术发展的结果，另一方面也是互联网发展需要不断丰富其应用必然趋势的体现。 目前，云计算还没有一个统一的标准，虽然 Amazon ， Google ， IBM ， Microsoft 等云计算半台已经为很多用户所使用，但是云计算在行业标准、数据安全、服务质量、应用软件等方面也面临着各种问题，这些问题的解决需要技术的进一步发展。 总体上讲，云计算领域的研究还处于起步阶段，尚缺乏统一明确的研究框架体系，还存在大量未明晰和有待解决的问题，研究机会、意义和价值非常明显。现有的研究大多集中于云体系结构、云存储、云数据管理 、虚拟化 、云安全 、编程模型 等技术，但云计算领域尚存在大量的开放性问题有待进一步研究和探索。 致谢 由于时间仓促，作者水平有限，且云计算领域发展迅速，文中难免存在不足之处，恳请广大读者及有关专家不吝提出宝贵意见，以便修正提高。有关意见反馈和问题探讨，请发送电子邮件 (Dr_PMP@Yahoo.com.cn) 。在此，作者向对本文的工作给予支持和建议的同行表示感谢 ! 特别感谢中国电子学会云计算专家委员会副主任，中国工程院倪光南院士对本文的审阅并提供宝贵意见。 感谢 IBM 、 Google 、 Sun 、 Microsoft 、 Alibaba 等公司提供的宝贵研究资料，感谢《中国计算机学会通讯》 2009 年第 6 期 云计算专辑 的论文作者和参与编辑出版的同志，感谢浙江大学云计算研究课题组 、 杭州市电子商务与信息安全重点实验室全体成员的辛勤工作。 参考文献 Neal Leavitt. 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Cloud Computing: Concept and Platform Wu Jiyi 1,2 , Ping Lingdi 1 , Pan Xuezeng 1 , Li Zhuo 1 , Fu Jianqing 1 ( 1.School of Computer Science and Technology, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China;2.Key Lab of E-Business and Information Security, Alibaba Business College, Hangzhou Normal University, Hangzhou 310036, China) Abstract As a model of supercomputing based on virtualization, cloud computing provided the IaaS, PaaS, SaaS services via Internet, which will integrate all the large-scale and extensible distributed computing resources such as computing, storage, data and application for cooperative work. Its an entirely new Internet application mode and will be the leading way to access services and information in the near future. With consideration of the status of mixed concepts, a reference definition was put forward after the introduction of the cloud computing basic concept, and then its difference with Distributed Computing, Grid Computing, Parallel Computing and Utility Computing were analyzed. In the end, the case of mainstream cloud computing platforms were introduced in helping to profound understand whats the cloud computing form platform view. Keywords cloud computing, concept, platform, survey ( 收稿日期： 2009-09-09 ) 作者简介： 吴吉义 (1979 － ), 男 , 浙江诸暨人 , 博士研究生 , 高级工程师 ,CCF 高级会员 , 主要研究领域为云计算与虚拟化 , 对等计算 , 商务智能等 ; 平玲娣 (1946 － ), 女 , 教授 , 博士生导师 , 主要研究领域为分布式计算 , 网络体系结构 .

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人计算-Human Computing

热度 1 bingoal 2010-1-6 14:08

最近一直在思考关于social computing 的方面问题，并想把它作为10年后的研究方向和重点，恰巧老板发来一片science上的文章《reCAPTCHA: Human-Based Character Recognition via Web Security Measures》，深感云计算太远，人计算开来更实际。简单介绍一下。 路易斯.凡.安(Luis Von Ahn)，卡耐基梅隆（CMU）的研究者，28岁那年，获得麦克阿瑟(MacArthur)天才奖金，或许大家并不熟悉，但他的发明机会所有的网站所有的网民都要引用得到。2000年还是学生的他在导师的指导下，发明了验证码(CAPTCHA)使用机制，就是我们在网站登录时，需要添加的校验码。当初的发明初衷，是防止密码被盗用或者反垃圾邮件（anti-spamming），这项技术发明后短短五年内，每天就有2亿个检验码在被使用，十年之后的今天，几乎所有的网站都采用这个技术来校验用户身份，保证信息安全。 然而Luis Von Ahn并没有在安全认证领域止步，一方面将校验码的模式与程序公布在自己的网站上，供更多的网站使用，另外，Luis进一步拓展这个发明背后的实际上是一门新的学科，叫做Human Computation或者Human-based Computation。有人称之为人本计算或者人计算。即利用网络的分众性和协同性，可以轻易完成很多计算机不可能完成的事情。这门学科正是研究如何把人的这个优势发挥出来，与计算机互动，达到一个最佳结果。当所有的人都在思考如果是计算机替代人的时候，Luis Von Ahn却在想利用互联网，利用社会化的协同工作模式，实现计算机根本不可能完成的事情，以达成群体智能的效果。这就是《科学》上的另一个伟大实现，reCaptchas，与检验码身份验证如出一辙，却是另外一番天地的创造性应用。 《纽约时报》创刊与1851年，158年的历史，作为传统传媒业的需求是简单的，就是想把所有的报纸电子化，对于电子化出版之后的工作相对简单，但过往故纸堆上的文字就显得十分困难，传统OCR的技术不能实现百分之百的准确，如果如果人工录入的方式，整个工作耗时耗力不说，一个字一个字的打印录入，校对，短期内基本上是不可完成的任务。Luis Von Ahn的校验码2005年已经得到了广泛的使用，两者之间有什么联系吗？Luis给出的解决方案，当时互联网上每天有2亿个校验码被使用，虽然每个用户在录入校验码的时候只需要10秒钟，但如果把这些时间全部利用起来，就是20亿秒，相当于50多万个小时。Luis Von Ahn把这些事件利用起来，实现不可想象的伟大实践。现在看来，方法很简单，把扫描的《纽约时报》通过简单的分词形成，然后入库编码，作为校验码的素材提供给用户，用户每一次填注校验码的过程就是对文字的一次录入，通过众多用户的协同，当所有的人都对一个图片给出相同的单词结果时，这个结果就是正确的。无数的用户输入的内容整合链接起来，就是一个完整的数字化的《纽约时报》。 Luis Von Ahn的脚步依然没有停止，通过reCaptchas，他利用人的群体智慧和集体计算的模式，做了很多开创性的事情。他最常用的实现模式就是利用SNS的互动游戏的模式，来实现传统模式识别与计算科学中。他的主要应用成果在 www.gwap.com 上可以体验获得（Game With A Purpose）。 基于内容的图像识别与搜索中，样本的标注是一个很繁琐的问题，为了让计算机内识别图片里的内容，必须要用到许多标注好的图像样本来训练识别核，传统的方式只能通过人工进行大量的手工标准。2006年，Luis推出了一个著名的游戏，叫ESP Game。这一游戏的玩法其实很简单：进入游戏，网站会给你随机配一个伙伴，两人同时看一张图，让你在两分钟内给图片写出关键词，如天空、鸟、足球、奔跑等等。如果你们两人写的关键词一样，就可以得分。通过积分的方式激发用户参与的积极性，网站每天公布得分最高的游戏者，Luis通知这种方式收集的关键字超过了5000万。这个发明已经被谷歌所采用，在谷歌推出的产品Google Image Labeler中，使用的方式就是通过游戏互动的方式来实现图像标注，之后用户谷歌的图片检索引擎。人们在游戏中，已经为科学与商业过程做出来贡献。 Luis一招鲜，吃遍天，他又将这种思想用到了歌曲识别的样本标注上。一首歌曲，听到的人可以在上面进行标注，如摇滚迈克尔杰克逊颤栗这样进行音乐搜索的时候，标注的人越多，搜索识别结果越精确。之后的游戏还有用于计算机视觉的Squigl（涂鸦）的游戏，还有用于收集语言网语料的Verbosity（唠叨）的游戏。Luis在他的研究中总结了三种常见的GWAP方式： Output-agreement games. Inversion-problem games. Input-agreement games. 这三种方式，都是通过互动游戏的方式，利用协同计算或者人本计算的模式，解决了计算机不可能准确实现的问题。Luis Von Ahn利用人擅长做而计算机不擅长的能力，并通过游戏把这方面的资源尽可能开发收集起来，服务与科学过程。 当我们都在考虑云计算的时候，基于人的互动协同计算其实离我们很近，每天的校验码的登录填注，百度知道与维基网的点击阅读我们可能都在不知不觉中，贡献了自己的力量。 附： 对我们的启示： 1、 自由的、不受束缚的思想更容易产生创新的智慧。看似废话，如果Luis Von Ahn接受了老师的安排，只停留在校验码的安全机制研究上，就不可能产生今天的人本计算（Human Computation）。如果瓦茨（小世界理论的发现者）只是授意与导师，研究昆虫共鸣的理论，没有与人类社会对应，就不会有今天的小世界模型。 2、 科学需要开放的胸怀，互联网的本质就是回归人原始本性的共享与开放。Luis Von Ahn将校验码的研究成果与源码在自己的网站上与人共享，也是今天所有的网站都在使用校验码模式的原因。倘若当初，Luis Von Ahn通过专利控制这项技术的扩散与使用，估计今天他也就是一篇学术论文而已。 3、 科研与实践需要持续积累。Luis Von Ahn在2000年开始做检验码方面的研究与实践，并在之后提出Human Computation的概念。之后的9年里，他将这种思想与理论应用到了极致，从文本识别，图像内容识别，语音识别，语义网等传统模式识别与机器学习领域，都有他的尝试。实践积累非一日之功，虽然没有复杂的公式推导与理论，但利用互联网的大量实践工作也同样证明了协同计算与演进式学习的有效性。 4、 结合中国的实践还有哪些应用。中国是人口大国，拥有最多的互联网用户与手机上网用户，这些人口资源与上网资源如何有效的利用与收集起来，服务科学上的突破，将会是中国学者需要深入思考和探讨的。比如淘宝网上将会有世界上最大的商品图片库与用户商品标注信息，这些信息将用于商品搜索；维基网与百度知道上有最全面的常识与词语解释，这个将成为语义网学习的语料，而这个语料是通过协同工作的方式，保证了语料的准确性和有效性。抛砖引玉，从事机器学习、模式识别、数据挖掘、web搜索的学者可以沿着这条思路，看看还有哪些需要人与机器互动来实现的过程。 转载自（ http://blog.sina.com.cn/s/blog_5e718bc90100g6ei.html ）

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云计算到底从何而来？

greenarrow 2009-12-17 17:03

目前各个领域似乎都在关注的云计算，其热度很可以和哥本哈根的气候变化议题媲美，那么这个技术的的起源在哪呢？好好分析和探究一下，我认为对认识新技术的本质是很有帮助的，看看紧跟世界潮流到底意味着什么？ 对于云计算的起源， 互动百科 的说法是： 之所以称为云，还因为云计算的鼻祖之一亚玛逊公司将曾经大家称作为网格计算的东西，取了一个新名称弹性计算云(EC2)，并取得了商业上的成功。 云计算被它的吹捧者视为革命性的计算模型，因为它使得超级计算能力通过互联网自由流通成为了可能。 wiki中国 的说法是： 2007年,Google与IBM开始在美国大学校园，包括卡内基美隆大学、麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学柏克莱分校及马里兰大学等，推广云计算的计划，这项计划希望能降低分布式计算技术在学术研究方面的成本，并为这些大学提供相关的软硬件设备及技术支持（包括数百台个人计算机及BladeCenter与System x服务器，这些计算平台将提供1600个处理器，支持包括Linux、Xen、Hadoop等开放源代码平台）。而学生则可以通过网络开发各项以大规模计算为基础的研究计划。 似乎看来云计算都是这些大公司的杰作，是最新计算机技术的大融合。谁都没有提这个云到底从何而来，为什么并行计算、分布式计算、网络计算最后都变成了云计算呢？科学研究很难跨越式发展，商业操作可就不一定了。让我们好好看看云到底是从哪里飘起来的吧。 关于云的说法其实最早出现在澳大利亚的高性能计算研究组织 Distributed and High Performance Computing (DHPC) 的研究报告中。该组织著名的K.A.Hawick博士在的1997年左右完成的DISCWorld项目中首先提出了一个广义的中间件架构，在此基础上可以方便更多不同的用户使用并行计算资源。对于如何使用这种分布的计算资源，他举了这样一个例子：用户可以通过该系统来知道南澳大利亚1998年1月到3月期间平均的云覆盖率是多少？结果是通过分布式的地理信息系统分析红外遥感影像来计算云覆盖。云计算的过程对用户来说是看不见的，但用户最终可以获得自己想要的结果。 科学家的探索在十几年前就开始了，现在是收获科学成果的时候。于是各大公司，软件的(google, Microsoft, Amazon)，硬件的(Infiniband,Myricom,Cary,Sun)，系统集成的(Oracal,IBM)都来大力宣传，本质不过是十几年前的概念。 我们的高性能计算在软件研发和和系统设备上和国外相比都有很大差距，目前国内最好的曙光和天河系统也主要是有自己的硬件。推广云计算就意味着要花高额费用购买服务器、软件和成套系统，基本上都是国外的产品。我们在大力抓取云朵、热衷于建设计算中心的时候我想也应该考虑一下，在这些中心都能做什么样的应用和研发，信息安全如何保障？

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中国联通推出“互联云”

libing 2009-11-10 20:53

互联云是将各个云，包括私有云和公共云通过网络连接起来，即在网络的最高层，通过相关的软件和协议将不同云实现互联，形成一个云网络，或者称之为云海。这种实现云之间互联的形式，可称之为互联云，我们认为，互联云将会是云计算发展的必然方向。 本文主要探讨中国联通在互联网发展到互联云时代的对数据中心、对互联网的应用、对云计算、云存储、云安全的战略构想，主要介绍了中国联通在云计算领域的一些探索性的做法。这里与读者们一起分享在实施云和应用云的过程所遇到的问题和困难，以期抛砖引玉，引发大家对云时代的共同关注。 云计算和互联云时代 什么是互联云 目前，云在业内已是耳熟能详，但至今未有统一说法，对其描述性的定义可概括为，云计算不是一种单一的技术，实现云计算需要虚拟化、自动化、网格计算、WEB服务、负载均衡等技术。云计算是一种综合各种技术的新的计算方式，也是一种资源分配策略和业务模式，它更多的是一种市场需求决定资源配置的服务理念。在云计算基础上，可以实施例如IAAS、PAAS、SAAS等等服务。 目前，云计算可以简单的分为私有云（PrivateClouds）和公共云（PublicClouds）两类。私有云一般是企业建设用于自身或者指定客户使用的云。这种云一般不对外开放公共接口。公共云一般是互联网服务提供商建设的，用于公共客户访问或者使用的。相对云来说，还有一个新的概念互联云。 互联云是将各个云，包括私有云和公共云通过网络连接起来，即在网络的最高层，通过相关的软件和协议将不同云实现互联，形成一个云网络，或者称之为云海。这种实现云之间互联的形式，可称之为互联云，我们认为，互联云将会是云计算发展的必然方向。 互联云时代的特征 云计算具有如下特征：超大规模；虚拟化；高可靠性；通用性；高可扩展性；按需服务；极其廉价；高效、节能环保。 互联云除了具有以上特征外，还有如下特征。第一是易接入，对底层的硬件和网络的适应性非常强。互联云是建立私有云和公有云的互联基础之上，其对底层硬件的要求已经不高，只要有相应的上层接口即可实现云与云之间的互联。而这一切都可以通过相关软件来实现。 第二是对最终使用客户可以用统一的入口，方便管理使用。互联云可以有统一的入口，非常方便客户的使用，因此也更易于推广。并且因为具有统一路口，安全方面也能更好的控制，安全策略的设定能够更加完善。 互联云时代的应用前景 互联云时代的应用可谓多种多样。然而，云计算之所以到现在还不是被普遍推广和利用，最最重要的原因恰恰是其应用。在云上做应用，除了需要技术的先进性，需要保证安全（作者注：这其实是一个心理上的安全接受程度），最主要的是需要与原有应用的平滑过渡和完整的结合。 简单的说，我们现有的应用都要逐步放到云平台上面。这就需要一个过程，不是一蹴而就的。当然，现在也有几个很成功的云计算应用案例。比如名为亚马逊网络服务的云，目前提供的是可以通过网络访问的存储、计算机处理、信息排队和数据库管理系统接入式服务。 而谷歌公司围绕因特网搜索创建了一种超动力商业模式，最近又以应用托管、企业搜索以及其他更多形式向企业开放了他们的云，还公布了提供可由企业自定义的托管企业搜索服务计划。至于Salesforce，是软件即服务厂商的先驱，它一开始提供的是可通过网络访问的销售力量自动化应用软件。 上面的公司都是较早进入云时代的公司，但是还不能说他们是进入了互联云时代。如果真正的进入互联云时代，他们的商业模式还得改变。 我可以通过下面一个例子来描述一下，真正的互联云时代我们可以做哪些应用，这其中就包括上述公司的应用、产品。 某客户早上醒来后，通过自己的手机接入到远程的主机，在这里他能看到昨天的工作记录和今天的工作计划。这时他收到一个短信，公司同事发给他的一个需要共同完成的文档，领导可能要检查。他立即打开电脑终端（瘦终端，这个终端带有键盘、鼠标等等）。通过这个终端，他再次连接到那台远程的主机，并根据同事提供的网址继续编辑完成文档后，发给领导审阅。稍后在开车办事的路上收到领导新的邮件，一个视频会议需要他参加。停车后，他通过手机视频参加了此次会议。半小时后，他在客户处发现一个问题不太清楚，又随即连线工程师，工程师通过登录公共的测试系统，进行调试，客户此时也在通过手机或瘦终端直接观看调试的全过程 上述产品的外在形式我们很早之前都可能听说过，但是，其内部的承载平台现在可以通过强大的互联云来实现。互联云实现了私有云和公共云的联接，使得用户可以通过多种接口使用公共云及私有云。 总而言之，云计算既带来技术、服务理念的创新，也带来新的应用模式，甚至影响到IT产业内的方方面面，如包括服务的计费方式、服务的评判原则等等。这些在服务领域的新课题也伴随着云时代的来临而得到深入的探讨。 走近互联云 截至2009年10月，中国联通IDC机房数150个，分布在26个省88个地市，其中五星级机房13个，四星级机房24个。各机房总带宽出口超过1600G。 为加强联通全网业务的专业化运营和管理，中国联通集团IDC运营中心于2008年3月27日正式成立。中国联通集团IDC运营中心全国体系结构如图1所示分布。 目前，中国联通IDC主要面临以下几种挑战，这也是几乎所有的数据中心都必须面对的挑战，如表1所示。 针对这几种挑战，中国联通IDC有三种策略。 1.加快、加大绿色节能的改造进程。绿色节能改造IDC是中国联通去年开始提出的一个解决当前IDC挑战的重要途径。从2009年起，中国联通按照计划，将要开始对一系列机房进行绿色改造的探索。绿色机房改造首先就要实现机房的虚拟化。 2.推广云计算，提供网络精细化服务。云计算的特征是基于需求的资源调度，这个对现在客户服务需求越来越灵活，资源却又日益紧张的运营商来说，无疑是最佳的选择。 3.形成丰富的安全、增值服务链。电信运营商一直在提转型，固话和移动通信，都在大力发展增值业务，而互联网业务更是如此。没有好的增值业务是无法吸引更多的用户的和稳定存量用户的。服务时代，服务的多样性是必然的选择。IDC是互联网的源头，也是互联网增值服务的源头，所以，IDC有没有好的增值服务直接影响到互联网产业的发展。因此，发展丰富的增值服务是IDC的必然选择。 以上策略，中国联通有些地方已经开始实施了，有些地方也开始探索。特别是云计算，不仅能够将资源与服务进行完美整合，还是绿色节能的一个重要方法，将会做为中国联通IDC下一步的重要发展方向。 互联云建设的必要性 中国联通是国内最大的IDC服务商之一，之前更多的是提供基础网络服务。随着社会信息化程度的提高，互联网用户急剧增加、应用高速发展，人们对互联网、对IDC提出更多、更高的需求。以下几个方面成为我们发展IDC的必要考虑因素。 1.有必要建设一个高速、高效的通道将所有信息、数据传送到用户端。 我们以前不断新建网络、不断进行网络扩容，是为了从物理层面提高网络通道的容量，这需要大量的成本不断的投入。使数据合理分配到各个通道也是很重要的一点，而新建网络或者扩容就像是将公路拓宽，未必能有效解决交通拥堵问题。一个好的交通调度流程或者规则可能更是省时省力的好办法。 2.有必要建设一个能承载众多的应用综合性的平台。 众所周知，如google、百度、亚马逊、苹果等公司之所以能迅速成功，并成为世界级的大企业，都是因为他们为客户提供一个信息化世界的平台，一个虚拟化世界的平台。客户通过这个平台，能得到完美体验，能便捷的获得各种信息，能实现各种交互。 3.有必要提供一个真正意义上降低资源消耗的而功能又更加强大的互联网工具。 对于中国联通的IDC来说，IDC的日常运营成本（特别是电力成本和管理成本）随着业务的不断扩大而快速增加。中国联通在新建和扩建任何IDC机房时，都在运营成本的问题上考虑很久。相信不仅中国联通如此，世界上的任何企业都如此。当气候灾难已经切切实实到跟前的时候，我们会更急切地需求解决方法。 综上所述，以上的需求也正是云计算产生的原因之一。互联云在技术上实现了以最小的耗能实现最强大的功能。互联云的基础功能又实现了服务的资源细化，并通过现有的网络架构实现各种互联网应用业务的整合，并简化了各种应用的实现方式，对于客户来说，使用更加方便，内容更加丰富。这也是为什么云计算会在世界范围内真正风靡的原因。 互联云建设现状 中国联通要实现3G的大发展，必要在3G的应用上做文章。而要想更好的做好3G应用，互联云是未来的最佳平台。中国联通既要做互联云的使用者，又要做互联云倡导者和建设者。 目前拥有云技术的厂家很多，但是他们都是在建设私有云或者公共云，而没有哪个厂家真正去做私有云和私有云、私有云和公共云，公共云和公共云之间的联接。现在，Power－Allnetworks（PA）公司意识到这一点，并发现，将来的互联网络会被互联云网络所替代。中国联通通过其自身的丰富的资源和客户群体结合PA公司的技术和服务，共同打造中国的互联云。 中国联通在2007年规划并于2008年实现虚拟化试点的基础上，分别选取若干点（包括江西上饶IDC、重庆IDC、天津IDC、石家庄IDC、上海IDC等）进行云计算试点。 截至发稿前，江西联通上饶的云计算中心平台已经架设好。这个中心设置了一个核心云和若干小的边缘节点。这样，上饶的云中心既可以成为一个公共云中心，也可以成为互联云中的一个核心节点。为将来给客户的应用完成了很好的基础架构的铺设。其中的核心节点提供完整的虚拟化计算环境及核心数据存储，其上面应用支撑软件包括CRM、ERP、CMS等企业软件、数据备份软件及其他WEB应用软件。目前该节点正在紧张的进行各种应用的加载和测试，相信不久，中国联通的第一个互联云节点就将进入公众的视野，中国联通IDC将做为互联云时代的领导者为广大客户服务。 互联云的前景展望及目标 在中国电信、中国移动等电信运营商纷纷加入云计算建设大军时，中国联通最先提出互联云这个概念。通过互联云，中国联通想要打造的就是第三代互联网络基础架构。这个基础架构不再是简单的软硬件的组合，更不是纯粹的一些类似主机托管的基础服务，而是一个集成了硬件、软件、网络、应用和服务的综合性的平台。将来面向客户的的就是一扇门，一个类似于网站首页的界面，通过这个门，用户可以享受互联云时代所有高品质的IT服务。互联云将会让每个人感受到，信息不再是一个客体，而是与用户同生同长的共同体。

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互联网技术的未来？－－经济衰退乌云中的云计算与虚拟化

SmileyCat 2009-11-10 14:11

十一月二至四日，美国第二届云计算与虚拟化会议及产品展示(Cloud Computing and Virtulization Conference and Expo) 在硅谷腹地的Santa Clara举行。 在与互联网相关的技术中，云计算和虚拟化是最近几年炒得比较热的概念。云计算不同于许多搞科学的人熟悉的网格计算（Grid Computing)，虽然网格计算也被列为云计算的一个方面。云计算也许是互联网技术发展到商品化后的自然演化，如同工业化初期，工业生产从家庭作坊向工厂化，专业化，大规模生产的方向发展和集中。 云计算的中心概念是 *aaS (everything as a service), 即把与IT有关的许多技术，如电子邮件，资料存储，网站服务等等，由集中化，专业化的服务商通过互联网以订购的方式提供给企业或个人，就像你现在每月付电费水费使用水电一样。 在计算机和互联网技术诞生后的这些年，人们在使用计算机和互连网的方式上也在慢慢地改变。人们最早熟悉的方式是购买硬件，安装软件，并不断地更新。大小企业都有一个ＩＴ部门，负责企业内部的电邮，网站，资料共享等服务器的硬件设备和软件产品的安装，维护和升级等等。这就有点像工业化初期的家庭作坊：许许多多的IT工程师在不同的公司中做着大体上相似的事情，服务于各自的内部部门。 这两年的经济下滑在某种程度上促进了云计算概念的发展。经济低迷迫使企业寻找降低成本的方式，设法把越来越多的工作外包到劳动力成本更低的地方去做。大规模集中化带来的低成本就给企业接受云计算的概念提供了动力。 从另一方面看，互联网的相关技术经过几十年的发展已逐渐成熟。比如电子邮件技术早已经社会化。我们使用了多年的公共邮箱，如雅虎，gmail,用的就是SaaS的概念。同时，虚拟技术的出现使得集成化和低成本成为可能。 现在，云计算*aaS的概念包括三个方面： IaaS (Infrastructure as a service) 作为服务的架构 Paas (Platform as a service) 作为服务的平台 SaaS (Software as a service) 作为服务的软件 其中，IaaS和PaaS多是针对于企事业用户，SaaS的概念更为广泛。我们每天使用的雅虎电邮，谷歌搜索，都是SaaS。这种将IT的硬软件资源，以及有关的服务以订购方式提供给用户，对用户来讲是一种极大的简化。用户企业不必付出一次性的投资来买硬软件设备，甚至不必再设IT部门，只需要与专业的提供商签订服务协议（SLA, 既 Service Level Agreement), 定期交服务费就可以了。这给中小企业的发展降低了成本，带来了很大的灵活性。现在，Amazon EC2 已经有了最大的出租虚拟服务器的业务，Google Apps 向小企业和非盈利的院校提供免费的网站和邮件服务，许多网络安全公司也已开始提供基于SaaS的邮件和网页过滤服务。 从社会效益来说，IT服务专业化集中化能降低总体成本，使数据中心的服务器能够最充分的使用。因此，人们还喜欢在云计算之前加上一个绿色的定语。可是在实现的过程中，还有许多问题需要解决。 对于企业用户，接受云计算概念的第一个障碍就是关于安全性的问题。从传统的IT到云计算，从数据安全的角度看，最大的变化就是要把自己的数据交给运营商来管理。怎样才能保障保密数据在储存和传递过程中的安全性？怎样才能保障只有据有合法授权的人才能看到和更改数据？如果出了同安全性有关的问题，其中的法律问题应该怎么处理？这些现在还没有很好的解决办法。于是，对安全性要求高的大企业，银行，医疗部门，和政府机构等，又提出了私有云（Private Cloud）的概念－－这些云计算的服务商不是面向全社会，而是服务设备和服务对象都限制在一个大企业内部。

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你了解云计算吗？

xupeiyang 2009-11-3 10:28

http://baike.baidu.com/view/1316082.htm?fr=ala0 基本概念和特点　　英译：cloud；cloud computing；cloud computer； cloud-based。 　　云计算概念由Google提出，一如其名，这是一个美丽的网络应用模式。云计算时代，可以抛弃U盘等移动设备，只需要进入Google Docs页面，新建文档，编辑内容，然后，直接将文档的URL分享给你的朋友或者上司，他可以直接打开浏览器访问URL。我们再也不用担心因PC硬盘的损坏而发生资料丢失事件。 腾讯科技讯 11月2日下午消息，网络技术创新应用论坛暨2009云计算产业峰会在北京国际会议中心举行。作为2009中国互联网大会的重要组成部分，本次峰会将以解读云计算中的沸点与精彩为主题，重点探讨云计算的应用与发展趋势，对用户信息化应用将产生的实际影响，分享最新研究成果及实践经验。云计算的理念和模式如何能够在中国特色互联网应用中落地，给中国互联网用户切实带来怎样的革命性进步，都将在2009云计算峰会中给出全新答案。 http://tech.qq.com/a/20091102/000274.htm

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华中农业大学应该抓住机遇大量发展生物信息学中的计算机技术这一学科，以带动学校计算机科学等学科的发展

lry198010 2009-10-5 23:55

对于生物学研究来说，目前是一个值得万象更新的时代。以下一代测序技术快速发展所带来的巨大测序能力的提升，给了生物学家们无限的遐想。可以预计，在不久的将来，每一个个体或育种材料的基因组序列的测序将成为医生和育种家的常规分析策略。海量数据的获取，对数据分析提出了新的挑战，同时这种挑战一种机遇。如果我们能抓住这个机遇，以生物数据分析为对象，发展我们学校的计算机技术的学科，将是极大的优势。我觉得计算机技术可以考虑从以下几方面发展： （1）新一代测序技术下的数据分析软件的集合 （2）开发基于云计算平台的分析软件，这种软件可以是独立开发的，也可以是修改已有的软件 （3）研究高性能计算集群和并行软件的开发技术 在提供支持资金的同时，需要： （1）这个基金一定要给一部分经费用于共同研究生的培养，也就是说联合研究生的培养

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“云计算”领域大事记（2001-2009）

libing 2009-9-20 22:03

2001年到现在， 云计算 领域发生了很大的变化，有很多重要的事件、产品对业界产生了深远影响。回顾过去，是为了更好地把握现在，从而展望未来。 2006年，Sun公司推出基于云计算理论的黑盒子计划； 2006年3月，亚马逊开始向中小企业出租其冗余的空间提供数据存储服务，后来逐渐扩展至计算、数据库等一系列服务。 2007年，Sun Blackbox在云计算中发挥重大作用； 2007年7月，亚马逊公司推出了简单队列服务（Simple Queue Service，SQS），这项服务使托管主机可以存储计算机之间发送的消息。 2007年10月，Google与IBM开始在美国大学校园，包括卡内基美隆大学、麻省理工学院、史丹佛大学、加州大学柏克莱分校及马里兰大学等，推广云计算的计划，这项计划希望能降低分布式计算技术在学术研究方面的成本，并为这些大学提供相关的软硬件设备及技术支援（包括数百台个人计算机及BladeCenter与System x服务器，这些计算平台将提供1600个处理器，支援包括Linux、Xen、Hadoop等开放源代码平台）。而学生则可以透过网络开发各项以大规模计算为基础的研究计划。 2007年11月：IBM推出蓝云（Blue Cloud）计划，为客户带来即可使用的云计算。它包括一系列的云计算产品，使计算不仅仅局限在本地机器或远程Server Farms，通过架构一个分布的、可全球访问的资源结构，使数据中心在类似互联网的环境下运行计算。 2008年1月，Salesforce.com推出了随需应变平台DevForce,Force.com平台是世界上第一个平台即服务的应用，Salesforce抛开了让客户觉得太过科学性描述的云计算，而推出了商业云（Business Cloud）的概念。 2008年2月：IBM宣布将在中国无锡太湖新城科教产业园为中国的软件公司建立第一个云计算中心。 2008年4月，Google推出了它的Google App Engine，它允许开发人员编写Python应用程序，然后把应用构建在Google的基础架构上，Google会提供多达500MB的免费存储空间。不过，Google会按每CPU内核使用1小时收费10-12美分，每1GB存储收费15-18美分。这个月，Google又宣布计划提供托管型企业搜索(hosted enterprise search)，并且可以为企业用户进行定制。 2008年6月：IBM宣布成立IBM大中华区云计算中心，该中心将帮助大中华地区的客户设计和部署自己的云计算设施和程序。 20087月30日，惠普、英特尔和雅虎在周二共同宣布，三家公司将共同创立一系列新的数据中心惠普/英特尔/雅虎云计算试验台以推广云计算技术。 2008年8月3日，美国专利商标局(以下简称SPTO)网站信息显示，戴尔正在申请云计算(Cloud Computing)商标，此举旨在加强对这一未来可能重塑技术架构的术语的控制权。戴尔在申请文件中称，云计算是在数据中心和巨型规模的计算环境中，为他人提供计算机硬件定制制造。 2008年10月，Google App Engine就宕掉了几个小时，引发业界对云计算安全的讨论。 2008年10月27日，在洛杉矶举行的专业开发者大会PDC2008上，微软首席软件架构师Ray Ozzie宣布了微软的云计算战略以及云计算平台Windows Azure。The Azure? Services Platform (Azure)是一个互联网级的运行与微软数据中心系统上的云计算服务平台，它提供操作系统和可以单独或者一起使用的开发者服务。 2008.12，Gartner披露十大数据中心突破性技术，虚拟化和云计算上榜。

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李德毅：超出图灵机的云计算

libing 2009-9-20 11:24

2009年7月19日，第七届北大CIO班结业典礼暨云计算论坛在北京大学百周年纪念讲坛隆重举行。 19日上午，北京大学CIO班教务办公室主任姚乐主持结业典礼。北京大学信息管理系副主任王子舟教授致辞。山东东阿阿胶信息总监沈渴望、东经控股集团有限公司运营总监王甲佳、湖南亚华乳业有限公司信息部部长杨晓云、艾欧史密斯中国投资有限公司中国区IT总监陈红先后代表学员发言。 19日下午，部分北大CIO同学会成员、部分特邀CIO、中国工程院院士李德毅、用友公司应用集成事业部总经理张帆、EMC公司全球副总裁范承工、中国电子学会云计算专家委员会姚宏宇等围绕云计算时代的IT应用展开对话，深入探讨云计算这一热门话题，就云计算的演化路径、实施策略等阐述了各自的观点。 中国工程院院士李德毅先生应邀发表了题为《超出图灵机的云计算》的演讲，本文根据现场录音整理而成。 　　很高兴今天有这么一个座谈的机会，而且在北大百年讲堂里面，可以把一些问题稍微讲的松一点。我是在部队工作的，我们部队里面CIO叫做首席信息官。每一个阶段都有一个CIO，正在往这方面的努力。这个实际上是美国国防部首先做起来的，CIO到底有什么职责和职能，我想大家都明白。姚老师说咱们的北大CIO班已经办了第七期了，这个大家在课上肯定已经讲过。 　　现在问题是CIO难当在哪里呢？因为信息技术和信息产业发展太快。所以，你得跟得上技术和产业。我们讲全球的信息化，或者我们国家的信息化，应该讲两句话，一个是信息技术和信息产业的迅速发展，这个大家都理解。第二句话是对全社会各行各业全方位的渗透。所以，这一句话把我们信息官搞的很辛苦。 　　我今天讲一讲云计算，希望大家能够跟上时代的步伐再往前走一步。图灵机大家都知道，是我们计算机的一个理论模型。1936年产生的，是一个天才的数学家图灵，他说数学问题可以用一种模型来表述它，也可以做一些解。后来冯若伊曼就把计算机按照图灵的模型做出来了，之后1944年和1945年的时候，全世界第一台计算机出来了。所以不管在哪一个机群或者是网络，还是网格还是并行和分布的，基本上都是在图灵机上干活，所以我们都把它叫做面向图灵的技术。现在我说beyond就是说它被超出了。有的同志看到我的题目爱把它写成超越了，我比较计较，超越就叫做跨过去了，超出了，因为云计算里面仍然有相当分量的图灵计算。但是它比图灵技术更广泛。所以我今天想讲一讲它超出了哪些地方。下面我讲五个问题：互联网改变了计算机和软件的工作模式；网络科学十年形成了对互联网的新认识；超出图灵机的云计算；云计算的基本任务；云计算对信息产业的影响 　　第一，互联网改变了计算机和软件的工作模式 　　年轻人爱看未来，我们老头子就爱看过去。我们有一句话叫做历史照亮了未来发展的道路。我们想一想从图灵机1936年24岁的天才数学家图灵写了这篇论文之后，我们世界发生了什么变化？其中一个重大的变化就是冯若伊曼先生他要求图灵一起来做冯若伊曼的计算机，把它物化了，说你这个模型是理论的，能否把它物化成一个物理的东西。后来到1968年就开始有软件工程的思想。大家想软件就像一个产业了，但是事情没有按照原先的三个大事件的轨迹往前走。到1969年美国国防部率先组建了一个网，叫做ARPANET，ARPANET不久被作为原形变成了Internet，84年到现在25年。所以现在是互联网的天下。后来又过了五年，我们大家对互联网不满足了，觉得互联网对我们老百姓离得太远，又有人发明了一个万维网，在互联网的基础上搞了一个超文本。所以，现在大家都在万维网上工作，特别不是搞IT行业的，因为信息是互联网的载体。所以基本上是在万维网上工作。 　　1998年有两位全球著名的科学家发现网络可以把它作为一个科学问题来研究，我这里打了七个点，这七个点就是图灵机到现在，有几个重大的事件，甚至七个点对应了七个人，因为他们推动了社会的进步，实际上不止这七个点。大家看到后面有一大堆的里程碑，一个一个台阶往前走，所以要把这七个里程碑再细分，就有20几个里程碑。时间比较紧，我就说三个里程碑.我们耳熟能详的，特别是40岁以上的人都经历了的。所以你要把七个里程碑再往宏观来讲的话，就是三个里程碑。 　　我们看看历史照亮未来发展的道路。这三个里程碑到底是什么意思？大家回顾历史，我们当年有三个速度大家应该记住，一个是通讯发展的速度，一个是存储器发展的速度，一个是微电子或者是集成电路发展的速度。通讯发展的速度我们把它叫做吉尔德速度。吉尔德先生说互联网的带宽每六个月翻一番，存储器的容量或者是存储器的性能价格比每九个月翻一番。微电子、集成电路或者CPU的性能价格比大概上是十八个月翻一番。我们知道这个社会应该是和谐发展的，通讯发展的非常快，六个月翻一番，集成电路是十八个月翻一番，存储器是十二个月翻一番，这个社会就要打破平衡了。我们国内很少有人说这个事情。正因为如此这三个翻一番，所以，我们这个社会就进入了网络时代或者是信息时代。但是通信比存储发展的快，存储比集成电路发展的还快，大家知道吗？ 　　我想讲一个例子大家听一听，2000年的时候，我们计算机进入了各家各户，我们的端口速度是100MBPS。我是搞通讯出生的，我们当时搞程控交换机在一个城市里面，每一个端局的端口速度就是100MBPS。100M是一个什么概念呢？就是1500个化路端局，现在变成一家用了。所以，我们人类在享用通讯给我们带来的便捷。像我这个年龄的时候，我们以前部队离休干部都是小号，现在已经没有小号了，已经都是大号了。大号才一个化路，我们以前没有办法的时候，用一个东西并级，那就是说通讯的带宽不够，现在给一家1500个化路，这不是很奢侈吗？所以我们发财了，我们通讯是发财了，大家都没有想过这件事情。 　　再看看无线进入3G时代，2MBPS走在路上，我们一边走路一边看图片，一边走路一边发邮件，一边走路一边听MP3。MP3里面的东西在哪里弄来的？在网上，因为通讯传输速度快，所以我们在享受着通讯科技进步给我们带来的便利。在这样情况之下，计算机发展也是很快的，所以IT公司就在想，怎么办，我们把通讯给用足了。我想举一个例子，我们一个人，因为工伤事故两个手断了，这就麻烦了，结果他就非常的刻苦他就拿两个脚来写字，这就叫做平衡性的发展。结果字写的很漂亮，人们发现他的脚潜力很大，现在我们通信、存储、计算机当然都是应用了，刚才我说了十八个月翻一番也很厉害。但是通讯发展更快，所以，网络就出现了。这不是很简单吗？网络出现了，我们就可以把很多事情拿在网上来做，而不一定在你自己家里做。 　　这时候我们在家里做事情有什么问题，我们来看看图灵技术有什么问题。小伙子图灵他24岁写了一篇文章的标题叫做《论可计算机及其在判定问题中的应用》，中间有个词不太好念，什么原因呢？图灵发表这篇论文的时候，他用的是德语单词，所以我们现在好多做研究的他不看经典论文，他不一定对论文产生的背景了解。他为什么用德国单词呢？他这篇论文是回答德国大学家希尔伯特在1900年提出的著名的23个数字难题之中的第10个问题，问题涉及逻辑的完备性，即是不是所有数学问题在逻辑上都可以解的。这篇论文说：并不是所有的数据问题在逻辑上都是可解的，有一些数据问题是不可解的。哪些问题是可解的呢？他给了一个例子，也就是我们说的图灵机模型。他说一个自动计算机的理论模型，这样的论题可以做一些事情。可以把推理作为一系列简单的机械动作，被称作为图灵机的模型，有许多等价描述。歪打正着，图灵机模型到上世纪60年代却转变成用来说明可计算能力的模型。 　　因为他的贡献之大，过了30年之后，人们决定设立图灵奖，用图灵的名字来说明计算机里的重大问题。所以从1966年开始就有图灵奖。到现在为止有几十位图灵奖获得者。几年之后冯若伊曼要求图灵说我们把它物化一下，我们来做一个模型，做一个物理的计算机来实现你的模型。果然实现了，所以我们把计算机的诞生认为是冯若伊曼先生的结果。冯若伊曼说计算机是由控制器、运算器、存储器、输入设备和输出设备组成。但是冯若伊曼比图灵又近了一步，他认为程序可以存储起来，存储的程序和一个数据没有差别，我们把存储的程序按照地址顺序进行操做，这就是机器指令。所以他的进步也很大，有了这个想法之后，慢慢的计算机才变成今天这个样子。 　　程序设计和软件工程：在每一个层次上都能够进行程序设计。高级语言程序设计过程是分析问题、建立数学模型、选择数据结构、设计算法、编程等等。这些问题我想大家都清楚。 　　Robert EKahn和Vinton GCerf他们两位因为在TCP/IP协议方面所取得的杰出成就，他们在2004年荣膺图灵奖，2005年获得美国总统颁发的总统自由勋章。又过了五年，伯纳斯李将超文本引入互联网，创建万维网。他发明了两个东西：传输协议和超文本协议，有了这两个个东西以后，我们发现英特网上面有万维网，于是所有的东西都连在了一起。上面一直到GPS，下面到手机。在这个过程当中，工程师为了画图方便，就把网络用手隔一下，像云一样，用云作为LOGO表示网络资源，这个早就有了，不是什么新鲜玩意。 　　现在我们到了一个无处不网、无时不网，人人上网、时时在线的时代。有一句话是这样说的，有电的地方就有互联网，有互联网的地方就有云计算。因为这个时代已经到了这个时候了，所以我们是否还在一台电脑上做事情？就好像爱迪生发生电的时候，每个人自己搞一个发电厂，在发电厂自己发电自己用。有人建议发电厂为什么不搞大一点？那就是上网了，所以说云计算并不新奇。 　　我刚才讲了，通讯的发展速度、存储器的发展速度和计算机的复杂速度，我们大家都很享受这个发展速度。但是有一个问题更严重，信息的复制量开始了，网络环境下信息每18个月产生的数据量等于过去几千年的数据量之和。这一句话在当时还不敢讲，信息的速度比通讯的增长速度还快。联合国科教委组织说三个月翻一番，如果三个月翻一番和六个月翻一番这样信息发展太快了。所以人们一开始迷茫了，我们掉到了信息的汪洋大海里头了，因为那个是六个月翻一番，这个三个月翻一番，这怎么得了？这就是人们的一个诅咒信息的东西，这个东西到底是真的还是假的，这个东西垃圾太多了，大家都在抱怨。像我们部队的指挥所里面我们不需要这么多，你阻碍了我的决策。所以现在有一个词叫做数据挖掘或者信息挖掘，网络化数据挖掘。所以，我们并不需要这么多的信息，人们需要最感兴趣的最需要的信息。 　　所以，这样一来的话，电脑已经不稀奇了。所以这个历史是一个特殊的历史阶段。所以现在出来了这样一个很时髦的话语，30年前电脑被送进千家万户；20年前，网络被送进千家万户；现在服务被送进千家万户。 　　我想举一个简单的例子，我们北京大学要搞绿化，那我们北京大学的校长说要成立一个绿化队，雇30个人，给学校所有的树、花浇水、灌溉、除草。绿化队的队长说：不行，30个人不够，学校这么大，要雇100个人。后来慢慢发现绿化可以社会化，我们可以在北京找一个园林公关公司给他签一个合同，给他提一个要求，开会的时候你必须给我摆花。所以园林公司就全给所有大学服务了，这个大学校长很高兴，以后就可以把员工省了。这叫做园林社会，为什么要搞园林队呢？如果每家都搞一个员工队的话，我们没有那么多人力资源。但是有了园林公司的话，我们就可以省很多事。所以云计算一点都不复杂，我们安安心心做我们的事业，做我们公司的主渠道的工作，所以服务送进千家万户有可能了。 　　我简单讲三个例子在我们计算机领域里，电子邮箱一开始出现的时候大家很时髦，每个人的名片上都有邮件地址。邮箱大家正常的想法是挂在自己家门口，后来慢慢人们发现电子邮箱不能挂在家门口，要是挂在家门口的话，要出差到外面邮件就看不到了。所以慢慢就把邮箱放到网络上了。gmail现在是免费邮箱，千千万万的人都用免费邮箱，但是邮箱的空间无限大，这样一来电子邮箱好像是一个免费的货物，但是他在做其他的生意把大家都吸引过来了。所以电子邮箱放在家门口就好像是绿化的需求，不一定要有自己的速度，也就是来回传递，到我这来要有最好的状态。 　　第二个例子就是操作系统，操作系统我们看到Windows发展的历史。Windows操作系统的演化，由于Windows面向太多的企业、服务器和个人等不同应用，成为千人一面的操做系统，软件规模越来越庞大。操做系统对硬件配置要求越来越高，电脑耗能成为全球变暖的祸首之一。所以，这样一来操作系统到了今天。 　　用户不需要千人一面的操做系统，用户需要的是便宜、简单、省电、多元、个性化的端机；很快的上网速度；个性化、轻量化的操作系统成为大势所趋。 　　第三个例子是个人网页，我们以前建一个网页要多长时间。十多年前我们建一个网页可能需要一个礼拜，现在一个小孩子甚至是一个中学生可能拿一个鼠标点击一下建一个网页就只需要一个下午。 这是什么原因？是软件的发展。现在哪个公司的软件是自己写的？很多公司都不是自己写的。 　　当然通信和网络还是一个问题，如果网络不是一个大问题的话，如果沟通不是一个大问题的话，我们应该怎么使用互联网？怎么样使用计算机？所谓网络就是IP连接，把所有的集成连在一起，这就是一个科普的定义。管理问题是计算机跟计算机是怎么样交互，我认为有三种：1、消息传递；2、数据交换；3、程序调用。所以，程序调用表现出来的新鲜的事物，如果不是固定的速度的话，我觉得也要有三个东西需要研究： 　　一是计算机病毒，能够通过修改其他程序并把自身拷贝包含在其中而感染这些程序的程序，在计算机之间传播。 　　二是网络蜘蛛，在万维网中各站点爬行，捕获网页内容。 　　三是网络机器人，网络机器人就是这台机器控制另外一台机器。在这样的情况之下，我们看到互联网完全突破了图灵机的描述范畴。互联网上的计算机以交互为中心，此计算机可以影响彼计算机的运行状态和物理距离几乎无关；CPU只是网络上一个个自治节点中的可计算部分；结点可以是异构的；结点之间可存在弱耦合的关系。 　　互联网的促成，集中统一的调度，顺序的、确定性的输入，不能描述互联网的工作机理。互联网成功实现了一群实现自我价值的人。有博客、播客和派克、威客。博客成为面向公众的个人信息发布系统，还衍生出移动博客、图片博客、群体博客等。威客是一个很好的东西，我帮人人，人人帮我。 　　互联网是什么？它一定不是一台图灵机，互联网成为人人感知和认知不可或缺的装备，使得人的感知能力和认知能力挣脱了时间和距离的束缚，得到极大的延伸；互联网成为人与人之间沟通不可或缺的装备，使得人与人之间、人与社会之间沟通质量和效率得到极大的提升。 　　社区是什么？社区成为网上从事某种专项事物的人群，或者从事某种专项服务。我特别想讲的是社区的思想，最好的社区，可大可小，专项可粗可细，而且这个社区是无穷无尽。社区的出现巧妙地解决了人工智能中无法解决的常识知识的界定和表达问题。 　　这是我讲的互联网的发展改变了计算机和软件的工作模式。 　　第二，网络科学的十年形成对互联网新的认识 　　在1998年在资产杂志上有一个作者，他发表了一个模型，叫做小世界模型。他认为包括互联网在内的网络具有小世界的特点。不到一年，另外一个科学家在科学杂志上又发表了一篇文章，他发现二八定率。一批物理学家们很快转入对网络科学的研究，并又回到物理学家的门槛，这一批人很可敬可爱。 　　网络是无界的，网络是一个无厘头。怎么样理解一些网络？我把这个结果告诉大家，理解一些包括互联网和社会关系网在内的这些网，如果它具有以下几个假设的话，它往往表现得很好的疏离度。 　　互联网不是交响乐，没有总指挥，没有人为它规定开始、中间和结尾，在互联网发展史的任一时刻，都有协议和规范来定义它的架构，可是这一架构从来没有完整的规划，没有所谓的顶层设计。万维网亦然。 　　如果具有以上性质的话，包括互联网、万维网在内，常常具有小世界现象的，无标度和不均匀性、脆弱性和鲁棒性并存，级联失效和连锁崩溃。 　　所以，真正推动网络发展的，我认为应该是青年人，是一些70后们。好比举一个例子，Google的这个笑嘻嘻的小伙子，他发明了一个算法PageRank算法，因为这个算法，所以Google的搜索引擎取得了巨大的成就。中间这个小伙子他发明了HITS算法，现在成为美国最年轻的工程研究院院士。右边这个小伙子，他发明了GN算法。尤其是乔恩克莱恩伯格2006年获得信息学领域最杰出数学成就奖。所以可以看到70后他们是推动网络前进的主力军。 任何人，作为网络的端用户，其端机上的资源，包括计算资源、存储资源、软件资源和信息资源等和网络上的资源相比，都变得微不足道。无论用户是在进行网络计算、对等计算、还有信息搜索，哪些事情由端机承担？哪些事情由边缘网承担？我们看两个极端状况，一是，网络上没有任何信息资源，网络仅仅实现即时的交换，回到传统通信的交换时代。二是，所有信息资源都在主计算机（虚拟机）上，端机仅仅是人机即时交互，回到传统的主机/终端模式。 　　然后迅速提出一个网格计算和云计算。我们看看网格计算的区别：依托专网或互联网，将部分处于不同地域的、资源参加的计算机组织起来，统一调度，利用闲散的计算资源，组成一台虚拟的超级计算机，形成超级计算能力。 　　云计算：广大用户依托互联网上某些结点强大的信息资源，包括存储资源、计算资源、软件资源、数据资源、管理资源、为我所用，强调需求驱动、用户主导、按需服务，即用即付，用完即散，不对用户集中控制，用户不关心服务者在什么地方。所以这个可以叫做One for many。 　　有了云计算，广大用无需自购软、硬件，无需将自己的软硬件系统交给他人托管，甚至无需知道是谁提供的服务，只关注自己真正需要什么样的资源或者得到什么样的服务。 　　对于大量的中小企业，不再需要一开始就花费大量的投资来购买部署计算机软硬件设备和聘用维护人员；不必担心因为高估自身业务受欢迎的程度而过度部署造成资源浪费。买单买什么？买知识产权（许可证）？买硬设备？买软件？买配制？买电？买电子垃圾？买服务：通信带宽、存储空间、计算能力成为社会的公共基础设施。 　　中小企业是云计算的最大受益者，用户应用成本的降低以及应用自由度的增加，是云计算带来的基本驱动力。很多地方都在说云计算就像水电一样，水电大家都知道是一个基础设施，信息是不会损失的，但是要求服务的时候我们是很仔细的。所以，信息的传输是双向的，不像电一样，你是发电的，我是用户，我只是耗电的，并不发电。但是在互联网当中，可能每个人都会产生信息，双重角色，是个性化、工业化的需求。在这种情况之下，我们看到由于通讯的发展、网络的发展，由于人的介入，网络是怎样超出了图灵机的模型的呢？ 　　第三，超出图灵机的云计算 　　从初始字符串到终态字符串，可认为是确定空间点到点的映射，无法解决不确定性问题；通过时钟频率把模拟量近似为数值量，并解决了读写磁头等动作的快慢，等粒度的细分决定了数字化程度，至于这样的近似是否可行，数值量如何返回模拟量，均不在图灵模型考虑之内；图灵模型中没有考虑输入输出的形式化方法，输入输出、人机交互没有出现在计算过程中。 　　举一个例子，比如说在Google上打一个云计算，他给我们的答案是一样的，你打和我打都是一样的。我们现在是要知道你是一个退休干部，你只是想了解什么是云计算，给你500个解你可能都觉得多了，我可能是一个云计算的开发商，我可能要五万亿都不够，你怎么知道我们俩个用户之间的角色不一样，你给我们安排不同的方案？这叫做粒度计算。整个图灵的模式根本就没有人介入，输入和输出根本就没有，现在网络时代要把输入输出作为一个最重要的形式，所以图灵太局限了。 　　我们这些科技工作者，尤其是计算机科技工作者不小心把图灵设成了一个可计算的模型，实在是有点悲哀。因为图灵说并不是所有的数据问题都在图灵上可解的，有一些是可解的，例如图灵模型。我们现在原有的人把图灵当成了老祖师爷，认为他解决了图灵技术的问题。图灵要是活着的话肯定很不高兴。所以我们可以看到这30年来，我们软件IT产业是怎么变化的，现在我们从软件定制到软件产品到企业解决方案，然后面向大众的成套软件，然后到网络增值服务，最后到云计算。从以产品带服务向以服务带产品方向发展。以前我是给你卖软件，给你做培训服务，叫做以产品带服务。现在我们以服务带产品，我替你杀病毒，以服务带产品。现在手机也是发展到了这个程度，你只要买几百块钱的花费，我把手机送给你。所以，以服务带产品的时代到来了。 　　软件工程危机归根到底是图灵危机，由于我们过渡的关注CPU，忽视了人机交互，忽视了机器行为通过人群的参。图灵模型作用的扩大化，尽管图灵命题主要说的是数学的弱点在解决数学问题时图灵机不能够做什么，如停机的不可判定问题。但是计算机科学家们却逐渐开始讲图灵机用来说明可计算能力的模型，进而作为一种解决所有计算问题的模型，把图灵机作用扩大化了。 　　我们看看图灵在发明了图灵模型之后，他自己做了一些什么事。图灵自己也认为图灵机并不适于作为解决计算问题的通用模型。包括图灵和图灵将获得者米尔纳，他们开始尝试试用交互机来扩展图灵的模型。所以这种情况已经很多了，包括图灵本人的尝试。 　　所以，今天我来给各位CIO讲一个公式，希望你们能够记住，网络不等于世界上最大的计算机；网络不等于图灵机。 　　超图灵计算模式，Wegner、Leenwen等人提出基于图灵机的交互机器模型，如Site机、交互机、多流交互机、持续图灵机等，企图扩展图灵机使其具有动态输入和输出能力。尽管已经证明这些模型的表达远远比图灵机强，但是他们是描述单个交互机系统，而不设计符合系统。实际上在图灵模式出来以后，很多人都在研究，但是都没有好好的用互联网这样的一种形势。 　　网络计算强调把计算机嵌入到网络、环境或日常工作中去，让电脑笔记本消失，人们注意的中心回归到要完成的任务本身。 　　1991年施乐公司前首席科学家Mark Weiser提出普适计算思想。例如，他在办公室门前建造了一个喷水池，用喷水量和水柱高度来模拟显示网络上的当年全球股价的走势。 　　关注大众人机交互，我们可以看到一个游戏，我们举一个例子，好比说我们在网络上做一个游戏，有人说你看到这个图片有什么感想？我们两个人猜问题，大家可以看到图片上是一个小孩子在一个车上戴着一个帽子，好像在做一个游戏，实际上你是对这个图片在做一个图片标注。因为现在网络上我们需要的是图片的处理，图片处理就要进行标注，标注是谁标？是大家来标。比如说我给你一幅图，你说这个图是讲什么的？仁者见仁，智者见智，因此不同的人说出不同的场景，有的说是海滩、有的人说是大海，有的人说是人群，也有的人说是谈话，也有的人说是天空。如果这个图片要正好是卖铃铛的人，他肯定会想到这是一个铃铛。但是更多人认为这是一个海边的谈话。 　　所以，云计算一个很重要的思想就是利用大众的人，你在这个过程当中，你是在做游戏吗？不对，你是在做程序的开发者，你是在编程，你是在帮他的忙。深圳有一家公司专门提供MP3的下载，你下载五首音乐，我就收你一点点小钱，但是你下载了五首音乐以后，我看这五首音乐都是谁的粉丝，我马上给你推荐这五首音乐的人。然后你看这还有好的，我要，然后又点了几首。这个公司一个老板六个员工，一年八亿人民币。你以为是你在做他的用户吗？不对。你点了这五首歌，我就知道有人对这五首歌很关注，你在做社会标注，我马上把你的标注拿出来作为一分子放在我的库里面。于是别人跟你这个步骤相关三首歌的时候，我就把另外两首歌也推荐给你。这个做法多聪明。 　　我们想想人工智能，人工智能我干了一辈子，我就是搞人工智能的，我也写了一本书跟人工智能有关的。因为我们应对的就是把人类智能用图灵机能够理解的算法和语言符号填到图灵机里面去。从这个意义上来讲，人工智能工程师们就是图灵机的奴隶，很悲哀的。 　　通过群体标注，图片如此分类；社区常识决定不同社区不同标注；对文本进行群体标注会如何？对视频图像进行群体标注又会如何？通过标注可否实现跨媒体检索？因此，互联网给我们一个很好的机会，就是用群体智能来捕捉图灵机智能。因此，云计算要是超出了图灵机计算，云计算的可能性更大，这就是我今天要讲的这个题目。 　　因此一个新的理念出现了，大众既是软件的使用者，也是软件的开发者；既是服务的消费者，也是服务的提供者。图灵没有考虑过这样的群体智能产生的模式。维基百科的创始人吉米威尔士想到了。我想我们的CIO都参加的大会很多，我建议你们多看看维基百科，不要光看Google，Google是老百姓看的，CIO要看的至少是看维基百科。 　　为什么大家都喜欢云？天空中大量云滴构成的云，远观有形，近观无边，千姿百态，漂移不定，有时如朵朵棉花，有时一泻千里，或淡或浓。 　　量子物理中的电子云，云计算一定是基于网络的。网络为大众提供了一个个虚拟的、丰富的、按需即取的数据存储池、软件下载和维护池、计算能力池、多媒体信息资源池、客户服务池，提供一个人与人沟通的便利点。 　　我列了一个图表说明什么叫做云计算，我把它列举用水的生态循环。在地球上有很多的水库，Google也有水库，就是数据中心，或者叫做搜索引擎，它需要蒸发，蒸发形成就是服务的发布。服务可以聚合，而且聚合的大小与云滴可大可小，但是有用户需求的时候，又落到地面上。所以，人是调剂水生态环境不可或缺的一个社会群体。。云计算是调节它的信息资源相互服务的一个不可或缺的社会。 　　人工生命之父克里斯兰顿有一个大胆的设想，他说，生命的本质在于物质的组织形式，而不在于物质的自身。把这一句话用到网络上就是，信息资源网络的本质在于信息资源之间的组织形式，而不在于承载信息的图灵机自身。云计算的提出有可能导致软件工程的重大变革，突破图灵机模型的束缚：不在于单台图灵机上的软件，而在于网络上软件之间相互作用。因此，引发对计算机CPU核、操作系统、交互这三者关系再认识。 　　软件的网络化性质比单台图灵机上软件单元的性质更强烈地影响着网络软件的整体行为和特性，甚至出现涌现，如计算机病毒在全网的突然泛滥等。有了软件的几种服务之后，版本的概念消失了。因为所谓的版本是作为产品卖出去打一个包。因此软件将没有版本的概念，采用永远在用的软件开发模式。谷歌的Gmail，Gdoc已经采用。这种模式淡化了软件产品的生命周期，服务商可以无数次在线更新软件。 　　因此，我们在云计算里面运用了三句话：一是，Saas改变了操作系统、中间件等作为产品配制在客户端的传统，软件可以租用；用户端可以零安装、零维护、零剩余。 　　二是，出现同一个应用软件系统，同时租给许多不同用户使用。 　　三是，PaaS：比如说亚马逊的一个虚拟计算单元，相当于1.2Ghz的Intel Xeon的32位处理器、1.7GB内存、160GB存储器，付费为每小时0.1美元，在S3上存储1GB的数据每个月只需0.16美元。 　　第四，云计算的基本任务 　　网络环境下信息资源的感知、存储、处理、发布、传播和租用；这个资源当然云包括计算在内。网络化数据挖掘：用户主导、面向领域的跨系统、跨媒体、即时定制的服务或者服务组合。其实我们已经感受到，现在手机上都做了定制服务，说你要什么单程的时刻表吗，定制一下，要航班和气象吗，只要定制一下就可以了。因为通讯相对来说便宜，再说，你通讯不用，他赚不到钱，他当然鼓励你多发短信。 　　目前，太多的定义和太多的解释，使云计算成为皇帝的新衣。迫切需要业界的合理布局。所以，我们成立了云计算专家委员会。李开复、张亚勤等等这人都来到了云计算组。他们在做一些什么呢？ 　　第一个是虚拟计算。 　　第二个是变粒度和粗粒度计算；云滴在不同粒度上提供服务，云滴的弥散性雾；云滴的聚合云团；对服务资源不同层次的管理和动态扩大，从不同的粒度上对云所提供的服务资源进行处理，形成面向不同社区用户、不同使用目的、表现形态各异的云滴和云。WEB服务聚合，分布在网络中的WEB服务是云计算中的一个个云滴。这样一来，云计算用户才能选择不同的服务。 　　第三个是：不确定性计算。不确定性有多种：随机性、模糊性。好比我们通过索索引擎进行搜索，同一个云计算关键字，我们有几千个几万个搜索结果，这就是搜索结果的不确定性。 　　第四个是：软计算。根本上是定型定量转换计算。自然语言理解：词计算、语义计算、文本计算、语音计算等；语构、语义、语境理解；图形图像理解；流媒体理解。我们要在内容层面上做产品，而不是一天到晚卖服务器。 　　也许，目前人们体积的云计算还仅仅是冰山上的一角。 　　第五，云计算对信息产业的影响 　　影响一：信息产业面临重新洗牌。 　　大量的中小企业软件开发商面临着工作平台、工作对象、工作方式的重组；在云计算的大潮中是做大做强还是被淘汰？要么做大做强服务，成为大款；要么傍大款，依附发展。你想淘宝网的发展，淘宝网的发展告诉了我们一个真理，在家里就可以做买卖，现在很多人在家里就可以赚钱。 　　如同电力时代高压传输问题解决之后，大规模甚至超大规模核电厂的建立一样，信息时代做大做强的大规模甚至超大规模的数据中心、信息中心、存储中心、软件中心、计算中心的建立，势必成为未来云计算的基本要素。 　　影响二：软件产业结构面临调整。 　　云计算使得信息服务的社会化成为可能，改变精细化了大众需求，催生新的市场和新的服务业；软件产业结构发生变化，基于内容的信息服务业所占比重越来越大。在基于内部服务更加集中化、专业化的同时，也更加碎片化、精细化。 　　影响三：软件开发的组织方式面临改变。软件频繁地被重用和重组； 　　影响四：大众普遍参与形成群体智慧。 　　影响五：网络端设备多元化、个性化。网络环境下泛在的计算：端产品IX更加简洁、多样；泛在的计算将成为重要趋势。 　　我就讲到这里，谢谢大家。

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云计算杂谈（090909）

热度 1 ymin 2009-9-9 17:15

云计算杂谈 闵应骅 最近，云计算是个热门话题。在Google上搜索云计算可得600万查询结果，而搜索cloud computing则可得２千７百万。可见，它在国内、国外都很热。国内官方、学会、杂志都在大谈云计算。我觉得，这里面有许多误会，需要澄清。 （１） 什么叫云计算？ 云计算是一种提供动态可扩展和虚拟资源的服务提供方式，把应用服务从公司的计算机数据中心移到因特网上。三个层次：SaaS（软件作为一种服务），例如Google Apps; PaaS（平台作为一种服务）把平台给别人用；IaaS（基础结构作为一种服务）把基础结构交给云，用虚拟计算机和存储，Amazon就是这么做的。提供大范围的可靠的服务。学术界10年前就提出来了，现在是付诸实现。Prof. Ramnath K. Chellappa 1997年提出云计算，认为计算的边界可以不是技术局限，而是经济合理性。 虚拟化包装应用、操作系统结合ABI（应用双重接口）于一体，在你选择的任何平台上运行，只要它有虚拟机的运行时间。它可以用REST API形式的HTTP，而不用CORBA或者IDL。这就使计算从桌面进入到客户端/服务器计算以后，再进入到云计算。 （２） 云计算的问题不是技术问题 云计算作为一种计算方式，并不是一个新的计算模型。它所用的技术包括虚拟机、操作系统、软件工程、可信计算、信息安全，都是一般性的技术，并不单独针对云计算。请注意，这里说的信息安全，并不是指ＰＣ机的信息安全，而是指虚拟机上的信息安全。这和ＰＣ机上的信息安全可以说是两回事。 正因为它不是一个技术问题，在ACM的数字图书馆里257,584文件中找cloud computing,只有3,026 文件，而且都是在一般的杂志上，而在Transactions上找，则为０。所以，云计算的问题不是技术问题。事实上，美国已经有许多大公司，提供云计算服务。 （３）云计算的问题是一个推广使用的问题 现在你建一家公司，可以不买服务器，不买电话，不买软件执照，完全依赖电子邮件和因特网的服务，把资源控制当作一种服务。所以，可以节省投资。你也不再需要很有经验的系统管理员，节省运行经费。 过去，为自己公司运行自己的服务器、开发应用软件很费钱，三年还要更新一次。软件这东西很特别。你要是办一个饭馆，你决不会自己种菜、自己发电、自己排污水。软件有太多的人介入。你看汽车业，他们有许多层次的转包商，各层提供不同的服务和产品。我们现在还没有发展到那种效率水平。我们已经大大减少了数据中心的投资，过去Bechtel的服务器利用率只有2.3%，而虚拟化以后提高到60-80%。过去的机房要35000平方英尺，现在只要1000平方英尺。一个内部服务器的运行，每月要花费800-1000美元，如果用Amazon EC2，每小时使用只要花0.1-0.15美元，不用时间不花钱。过去的那种自我服务已经移到提供虚拟化的计算机、存储器和网络资源。纽约时报60年来的报纸上线，把4万亿字节数据存入S3，星期日运行，只花了25美元。 一个公司要用云计算，第一阻力来自IT从业人员。公司的变化20%是技术，80%是管理。一般来说，公司的CIO对它不会有兴趣，因为公司的IT部门要减员，而CEO也许会有兴趣，因为它省钱。 就我们中国的情况来说，电子商务都没好好搞起来。每个单位都还在建机房、买服务器、联网，自己开发应用程序。这种状态，我看离云计算还比较远。但我们常常愿意买些新东西来试验试验，学习学习，当然也无不可。但一定要以取得效益为目标。 云计算对中小企业IT管理是很合算的。但是，说云计算对其他技术大局决策的中央IT也很好，就不见得对。云计算其所以成功不是因为一群大的IT公司说它很成功，而是中小公司、新的供应商，或者是部门一级。例如数据仓库，公司并不经常用，也许两周用一次。用云计算，他们就不需要自己持有该数据仓库。就像你是买个小汽车，还是打的士，就看你觉得怎样更合算。

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美国国家标准与技术实验室对云计算的定义

libing 2009-8-15 21:45

一 云计算定义 云计算是一个提供便捷的通过互联网访问一个可定制的IT资源共享池能力的按使用量付费模式（IT资源包括网络，服务器，存储，应用，服务），这些资源能够快速部署，并只需要很少的管理工作或很少的与服务供应商的交互。云计算提高了可用性，由五个主要特点，三个交付模式 ，和四个部署模式组成。 二 主要特点 按需自助服务。消费者可以单方面部署资源，如服务器和网络存储，资源时按需部署而不需要服务供应商进行人工交互。 通过互联网获取。资源可以通过互联网获取, 并可以通过标准方式访问，以通过瘦客户端或富客户端推广使（例如移动电话，笔记本电脑，PDA）等。 独立于地点的资源池。供应商的资源被池化，以便以多用户租用模式被所有客户使用，同时不同的物理和虚拟资源可根据客户需求动态分配和重新分配。客户一般无法控制或知道资源的确切位置。这些资源包括存储、处理器、内存、网络带宽和虚拟机器。 快速伸缩。资源可以迅速和弹性地部署，以便快速扩展和快速释放。对客户来说，可以获取的资源看起来似乎是无限的，并且可在任何时间购买任何数量的资源。 按使用付费。对资源的收费是基于计量的一次一付，或基于广告的收费模式，以促进资源的优化利用。比如计量存储，带宽和计算资源的消耗，按月根据用户实际使用收费。在一个组织内的云可以在部门之间计算费用，但不一定使用时机货币。 注：云计算软件通过着重于无国界、低耦合、模块化和语义互操作性的面向服务来充分利用云计算模式的优势。 三 交付模式 云计算软件即服务。提供给客户的服务是服务商运行在云计算基础设施上的应用程序，可以在各种客户端设备上通过瘦客户端界面访问，比如浏览器。消费者不需要管理或控制的底层的云计算基础设施，包括网络、服务器、操作系统、存储，甚至单个应用程序的功能，可能的例外就是需要设置一些有限的客户可定制的配置设置。 云计算平台即服务。提供给消费者的是将客户用供应商提供的开发语言和工具（例如Java，python,.Net）创建的应用程序部署到云计算基础设施上去。客户不需要管理或控制的底层的云基础设施，包括网络、服务器、操作系统、存储，但消费者能控制部署的应用程序，也可能控制应用的托管环境配置。 云基础设施即服务。提供给消费者的是出租处理能力、存储、网络和其它基本的计算资源，用户能够部署和运行任意软件，包括操作系统和应用程序。消费者不管理或控制的底层的云计算基础设施，但能控制操作系统、储存、部署的应用，也有可能选择网络组件（例如，防火墙，负载均衡器）。 四 部署模式 私有云。云基础设施是被一个单一的组织拥有或租用，该基础设施完全该组织管理。 社区云。基础设施被一些组织共享，并为一个有共同关注点的社区服务（例如，任务，安全要求，政策和遵守的考虑）。 公共云。基础设施是被一个销售云计算服务的组织所拥有，该组织将云计算服务销售给一般大众或广泛的工业群体。 混合云。基础设施是由两种或两种以上的云（私有，社区或公共）组成，每种云仍然保持独立，但用标准的或专有的技术将它们组合起来，具有数据和应用程序的可移植性（例如，可以用来处理突发负载）。 每个部署模型实例有两种类型：内部或外部。内部云存在于组织的网络安全边界之内，外部云存在于网络安全边界之外。 原文： Peter Mell and Tim Grance -- National Institute of Standards and Technology, Information Technology Laboratory Note 1: Cloud computing is still an evolving paradigm. Its definitions, use cases, underlying technologies, issues, risks, and benefits will be refined in a spirited debate by the public and private sectors. These definitions, attributes, and characteristics will evolve and change over time. Note 2: The cloud computing industry represents a large ecosystem of many models, vendors, and market niches. This definition attempts to encompass all of the various cloud approaches. Definition of Cloud Computing: Cloud computing is a pay-per-use model for enabling available, convenient, on-demand network access to a shared pool of configurable computing resources (e.g., networks, servers, storage, applications, services) that can be rapidly provisioned and released with minimal management effort or service provider interaction. This cloud model promotes availability and is comprised of five key characteristics, three delivery models, and four deployment models. Key Characteristics: On-demand self-service. A consumer can unilaterally provision computing capabilities, such as server time and network storage, as needed without requiring human interaction with each services provider. Ubiquitous network access. Capabilities are available over the network and accessed through standard mechanisms that promote use by heterogeneous thin or thick client platforms (e.g., mobile phones, laptops, and PDAs). Location independent resource pooling. The providers computing resources are pooled to serve all consumers using a multi-tenant model, with different physical and virtual resources dynamically assigned and reassigned according to consumer demand. The customer generally has no control or knowledge over the exact location of the provided resources. Examples of resources include storage, processing, memory, network bandwidth, and virtual machines. Rapid elasticity. Capabilities can be rapidly and elastically provisioned to quickly scale up and rapidly released to quickly scale down. To the consumer, the capabilities available for rent often appear to be infinite and can be purchased in any quantity at any time. Pay per use. Capabilities are charged using a metered, fee-for-service, or advertising based billing model to promote optimization of resource use. Examples are measuring the storage, bandwidth, and computing resources consumed and charging for the number of active user accounts per month. Clouds within an organization accrue cost between business units and may or may not use actual currency. Note: Cloud software takes full advantage of the cloud paradigm by being service oriented with a focus on statelessness, low coupling, modularity, and semantic interoperability. Delivery Models: Cloud Software as a Service (SaaS). The capability provided to the consumer is to use the providers applications running on a cloud infrastructure and accessible from various client devices through a thin client interface such as a Web browser (e.g., web-based email). The consumer does not manage or control the underlying cloud infrastructure, network, servers, operating systems, storage, or even individual application capabilities, with the possible exception of limited user-specific application configuration settings. Cloud Platform as a Service (PaaS). The capability provided to the consumer is to deploy onto the cloud infrastructure consumer-created applications using programming languages and tools supported by the provider (e.g., java, python, .Net). The consumer does not manage or control the underlying cloud infrastructure, network, servers, operating systems, or storage, but the consumer has control over the deployed applications and possibly application hosting environment configurations. Cloud Infrastructure as a Service (IaaS). The capability provided to the consumer is to rent processing, storage, networks, and other fundamental computing resources where the consumer is able to deploy and run arbitrary software, which can include operating systems and applications. The consumer does not manage or control the underlying cloud infrastructure but has control over operating systems, storage, deployed applications, and possibly select networking components (e.g., firewalls, load balancers). Deployment Models: Private cloud. The cloud infrastructure is owned or leased by a single organization and is operated solely for that organization. Community cloud. The cloud infrastructure is shared by several organizations and supports a specific community that has shared concerns (e.g., mission, security requirements, policy, and compliance considerations). Public cloud. The cloud infrastructure is owned by an organization selling cloud services to the general public or to a large industry group. Hybrid cloud. The cloud infrastructure is a composition of two or more clouds (internal, community, or public) that remain unique entities but are bound together by standardized or proprietary technology that enables data and application portability (e.g., cloud bursting). Each deployment model instance has one of two types: internal or external. Internal clouds reside within an organizations network security perimeter and external clouds reside outside the same perimeter.

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云存储

Jiyi 2009-7-28 21:29

云存储(Cloud Storage)是与云计算同时兴起的一个概念,一般包含两个含义 :①云存储是云计算的存储部分,即虚拟化的、易于扩展的存储资源池.用户通过云计算使用存储资源池,但不是所有的云计算的存储部分都是可以分离的.②云存储意味着存储可以作为一种服务,通过网络提供给用户.用户可以通过若干种方式来使用存储,并按使用(时间、空间或两者结合)付费.显然,这样的表述没有很严密地界定云存储这个全新的概念.此外,云存储(Cloud Storage),存储云(Storage Cloud ),存储即服务(Storage as a Service),基于云的存储(Cloud-Based Storage)等概念之间的关系也是有待明晰的. 云存储的核心是应用软件与存储设备相结合,通过应用软件来实现存储设备向存储服务的转变.用户使用云存储,并不是直接使用某一个存储设备,而是使用整个云存储系统提供的数据访问服务(Data Access Service).因此严格意义上,云存储不是存储,而是一种服务.云存储提供直接针对最终用户的数据存储服务和通过应用系统的间接数据访问等服务形式,网络硬盘、在线存储、在线备份、在线归档等直接存储服务只是云存储的提供的众多服务形式之一.

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云计算的定义

Jiyi 2009-7-28 21:20

维基百科(Wikipedia.org)对云计算的定义: 云计算是分布式计算技术的一种,其最基本的概念,是通过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序,再交由多部服务器所组成的庞大系统进行搜寻和计算分析,最后将处理结果回传给用户.通过这项技术,网络服务提供者可以在数秒内,处理数以千万计甚至亿计的信息,达到和超级计算机同样强大效能的网络服务. 加州大学伯克利分校(University of California at Berkeley)的Michael Armbrust等对云计算的定义: 云计算包括互联网上各种服务形式的应用以及这些服务所依托数据中心的软硬件设施,这些应用服务一直被称作软件即服务(SaaS),而数据中心的软硬件设施就是所谓的云, 云计算就是SaaS和效用计算.云分为公共云(Public Cloud)和私有云(Private Cloud). 云计算（Cloud computing）是一种基于互联网的超级计算模式,其原理非常类似于网格计算.它是把存储在大量分布式计算机产品中的大量数据和处理器资源整合在一起协同工作.作为一种新兴的共享基础架构的方法,它可以将巨大的系统池连接在一起以提供各种IT 服务.这使得企业能够将资源切换到需要的应用上,根据需求访问计算机和存储系统. 云安全联盟(Cloud Security Alliance, CSA)的研究报告提出的SPI模型(SPI Model)把云计算的服务形式分为基础架构即服务(Infrastructure as a Service,IaaS),平台即服务(Platform as a Service,PaaS)和软件即服务(Software as a Service,SaaS)三大类。开放云宣言组织(Open Cloud Manifesto)则根据研究的需要把云计算细分成终端用户―云、企业―云―终端用户、企业―云(综合)、企业―云―企业、企业―云(便携式)、私有(内部)云等6种模式。 作为网络时代的新计算形式,云计算是以数据、用户和服务为三大中心为导向的.在功能方面,真正的云计算平台应该能具备以下三方面的功能特性. ⑴提供资源――包括计算、存储及网络资源,需要服务提供者架设出规模巨大的全球化的数据库及存储中心,能够实现海量的存储、出色的安全性和高度的隐私性和可靠性.此外,它还应是高效的、低价的、节省能源的. ⑵提供动态的数据服务――包括原始数据、半结构化数据和经过处理的结构化数据,一个优秀的云计算架构一定要有提供大规模数据存储、分享、管理、挖掘、搜索、分析和服务的智能. ⑶提供云计算平台――包括软件开发API、环境和工具.云计算需要真正形成一个有生命力、有黏性、可持续发展的生态系统.

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深度解析谷歌Chrome操作系统的十大未知

zhanghaisu 2009-7-20 22:21

张海粟 本段时间以来，技术网络上充斥最多的消息之一就是谷歌的Chrome操作系统（Chrome OS）以及相关或嘲讽或赞同的评论。Chrome OS结合了Chrome浏览器和视窗型系统特征，运行在Linux内核上。但是关于Chrome OS人们还有很多疑惑，更多并没有说明的东西或许比谷歌已经宣布的这些信息更加重要。而这些疑惑的答案将会最终决定Chrome OS能否作为微软和苹果操作系统产品的真正竞争对手。 Chrome OS的发布同样充满了典型的谷歌风格，各种各样的花絮报道加在一起，大概能够勾勒出其真正面貌。他们已经告诉我们，Chrome OS可以运行在标准的x86和ARM芯片上，同时谷歌正努力使OEM制造商在明年能够将其安装在几款上网本上。在今年晚些时候，谷歌会将其代码将会开源。Chrome OS将能够运行任何网络应用，同时，和Android操作系统之间的功能重叠也比较少。但是，我们对于Chrome操作系统的绝大部分情况仍然一无所知。我们深度解析Chrome OS的十大未知情形列举如下： 未知1：当你离线时，会发生什么事？ 若Chrome OS的核心思想就是在浏览器中运行程序的话，那么这样的一个问题无法回避：当没有可用的Internet连接时会发生什么事情？当然，谷歌的部分应用服务，如Gmail，可以通过谷歌的Gears技术离线使用，但Gears在很多情况下并不存在。另一种可能性是，Chrome操作系统将支持即将到来的HTML5标准，HTML5也提供了离线功能。然而，并非所有的Web应用程序将支持HTML5，至少，很难立即支持。Chrome OS同样是运行在Linux内核上的视窗系统，那么它是否将同其他Linux操作系统一样，允许我们安装软件应用程序？这似乎不太可能，因为Chrome OS就是要摆脱桌面，转向网络应用。因此，解决离线难题的唯一办法，就是将其捆绑在上网本上，通过无处不在的无线蜂窝数据服务，保持永远在线的连接。 未知2：不需要更多的桌面软件应用程序：可是照片上传、创建PDF、编辑视频等工作怎么办？ 这些问题都可以归结为软件问题。当我们一旦谈论到必须从操作系统转移到云上的时候，人们就会不可避免地反驳说：你不能在云上运行Photoshop！这是事实。但是，在上网本上，我们很少需要运行Photoshop。尽管如此，将Chrome OS应用到上网本上只是第一步，未来谷歌或会进军台式机和笔记本电脑领域。那么，Chrome OS将如何处理哪些在上网本上不能处理的任务？如图片处理软件，包括谷歌自己的Picasa，至少目前也无法单独在浏览器中工作，因为其仍然需要的一些中间步骤，如，从相机中导入照片到PC上，然后从PC上在传到网上。将来这一工作流程仍有可能通过Chrome OS基于Linux内核的视窗界面完成吗？但还有更复杂的任务，比如，视频编辑，目前是使用Adobe软件或者微软Office软件。当然，我们知道谷歌对于Office的应对：Docs，但仍存在一个问题，有谁喜欢将办公室文件放弃在本地并最终迁移到云上？ 未知3：Chrome OS会定价多少？ 大部分人都在猜测Chrome OS是否会像谷歌一贯的做法那样是免费的。谷歌的免费产品包括网络邮件、谷歌Docs，工具（包括即时通讯、日历和照片）和Chrome浏览器等等。但操作系统本身是免费的吗？是否会插入广告？如果不是免费的，那么在Chrome上网本和Windows 7上网本之间的价格差需要怎么制定，以促使大多数对于上网本并不了解的消费者做出有利于谷歌的选择？ 未知4：它将支持第三方应用程序的运行吗？ 如果要打赌的话，首选答案应该为：支持。但是，对此目前显然还没有更多的细节被透露出来。虽然谷歌宣布今年晚些时候会将Chrome OS的代码开源，但是我们并不知道这是否意味着谷歌将允许任何人在Chrome上建立自己的应用服务。也许他们将推行类似苹果的路线，即像苹果锁定iPhone一样，只允许用户安装经过验证的Chrome OS应用程序。这种锁定能确保一切能够正常工作，而对于苹果来说，这一方法已经被证明是非常成功的。但是，锁定操作系统似乎是违背开放源码的意图，也是典型的非谷歌风格。 未知5：我还能使用旧的打印机驱动程序吗？ 虽然对于哪些习惯于购买最新电子产品的人来说，这个问题可能会较少引起关注，但是硬件的兼容性仍然是一个未知的问题。当然，由于Chrome OS的Linux内核，操作系统将会包含很多驱动程序。但有具体有哪些呢？因为谷歌没有采用任何已经面世的Linux版本，因此我们不知道它的Chrome OS对于驱动支持的广泛性到底如何。而且，大家也都知道，让大量的制造商为某款操作系统提供相应的驱动程序，是一款操作系统获得成功最困难、也是最关键的部分之一。 未知6：Chrome OS将支持Firefox浏览器吗？ 理论上说，谷歌不太可能在其已经内置了Chrome浏览器的操作系统上支持相互竞争的浏览器。但是，这却面临着典型的反垄断问题。如微软日前所面临欧盟的调查，欧盟要求微软不得将IE浏览器捆绑到Windows上，声称这样做违反了自由竞争原则。可是，当浏览器摇身一变成为操作系统之后会怎么样？谷歌将不得不寻找可供支持的替代品吗？很有可能。因为Chrome浏览器并不是网络操作系统的必要先决条件，如Firefox的最新版本同样能够支持HTML5，这也就意味着Firefox也可以很容易地运行在线的Web应用程序。 未知7：这是否意味着谷歌和苹果将不再是朋友？ VentureBeat网站上指出谷歌和苹果公司目前维持着某种形式的联盟关系。例如，他们的董事会有两名共同的董事：谷歌首席执行官Eric Schmidt和Genentech前首席执行官Arthur Levinson。但是现在谷歌显然已经瞄上了操作系统市场，两者的关系如何继续维持？虽然人们喜欢将谷歌与微软对比，但事实也许是谷歌与微软、苹果两家抗衡。因为在操作系统的市场馅饼上，苹果公司已经切下了一大块优质份额，而这一块正是谷歌操作系统的当前目标，尤其在上网本上和Apple的竞争。不过，至少目前来看，苹果已清楚地表明没有兴趣竞争上网本，它正把更多的精力集中在高端电脑和便携式微型计算机的形式（如iPod和iPhone手机）。但是，在手机系统上，谷歌已推出的Android正在与苹果竞争，在浏览器方面谷歌的Chrome也形成了竞争。那么，操作系统会是两家公司友谊的最后一根稻草吗？ 未知8：使用Linux的上网本也没卖出，贴上谷歌的品牌后会有所改观吗？ 我们大多数人会和开源倡导者们的想法一样，即不断出现的上网本将导致更多的消费者选择Linux操作系统。然而，目前这并没有变成现实。相反，Windows XP是目前上网本中占主导地位的操作系统，而微软的下一代操作系统，Windows 7，也将推出面向上网本的版本。是什么问题导致上网本在采用Linux操作系统时遇到了困难？根据上网本一个重要的制造商，微星的提法，问题出在Linux本身上。微星美国市场销售总监Andy Tung说，消费者在开始与Linux打交道时会感觉，这不是他们所一直习惯使用的。他们不想花时间学习，最终结果是，产品被退回商店：基于Linux的上网本的退货率至少比基于Windows XP的上网本高出4倍。将Linux操作系统贴上谷歌的品牌，并告诉消费者只要启动浏览器就可以便捷地使用，这到底是谷歌的良好愿望，还是将只会给消费者带来更多的迷惑？ 未知9：Chrome OS会进军企业级应用吗？ 虽然目前Chrome OS主要面向上网本，但是谷歌将把他们的新技术发展到什么地步？面向大众的桌面应用吗？还是逐渐扩展到小公司，直至大企业？谷歌在与微软的Office竞争中已经表明了他们强大的竞争力。那么，在他们与微软的根本立足点操作系统的竞争上，会进一步深入到商用台式机操作系统吗？如果是这样的话，他们可能会面临着微软更加严厉的阻击。也许，让IT人员放弃Office软件，转向谷歌简化的云版本的Docs是可能的，但是让其放弃操作系统会怎么样？可能不是那么容易。因为Windows桌面操作系统的被设计成和其他众多的Windows家族的应用程序协同工作，包括从Exchange Server到Share Point，以及许多其他应用程序。因此，在目前的客户端-服务器的企业环境中，IT管理员可以创建基于服务器的策略，控制企业所有的操作系统，包括浏览器设置、备份政策、登录限制、文件访问、权限和更新等等，那么，若操作系统是由网络提供的话，你能够控制多少？没有多少。这可能是导致Chrome OS进军企业应用的一个重大问题。 未知10：开源是否意味着谷歌期望网络社区来维护其代码？ 在开源的世界里，代码的开发和维护大多采用外包给开发者社区的形式。谷歌宣布将Chrome OS的代码开源，是否表示它将不会完全掌握操作系统的开发？若真是这样的话，这将是与微软和苹果公司完全不同的商业方式，当然目前这还是不确定的。虽然事实上消费者只是购买了Linux操作系统，但所有消费者会看到Chrome OS上面用大大的标签贴着谷歌。消费者将会觉得，这是一款由松散的开源社区义务贡献所形成的产品，因此，一旦运行中出了某种错误怎么办？这时可没有Apple Genius Bar的支持，也没有Microsoft支持的热线电话咨询。或许谷歌将会建立某种支持方式？但是不管怎么说，出售操作系统只是第一步，对于操作系统的产品支持更是至关重要的。那么，谷歌打算承担起Chrome OS什么层次上的责任呢？ 这些都是目前Chrome操作系统面临的重大未知问题，业界人士从自身的角度一定会有不同的看法和答案。而且随着Chrome OS和云计算的逐渐临近，更多的人会产生更多的其他问题。 编译自 http://www.readwriteweb.com/archives/10_things_were_dying_to_know_about_chrome_os.php

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“09云计算中国论坛”在京举行

libing 2009-6-6 20:13

　2009年5月22日，北京，2009云计算中国论坛在中国大饭店隆重召开。本届论坛的目的是为了解析云计算本质及发展趋势，交流国内外云计算最新研究成果，分享云计算应用的实践经验。中国移动、思杰、CORDYS、EMC、IBM、Intel、联想、微软和友友新创等厂商参会发表了重要演讲并进行了产品演示。包括政府官员、院士、专家、首席信息官、云计算科研人员、软件工程师在内的1000多名专业人士出席了本届云计算大会。 　　2009云计算中国论坛获得了工业和信息化部、教育部、中国科协、中国计算机学会、国际信息处理联合会IFIP中国委员会的大力支持，原信息产业部部长吴基传、工业与信息化部娄勤俭副部长先后发言，对于云计算推动产业变革与创新的趋势表示认可，并赞同和鼓励业界召开这样的盛会来探讨云计算的概念、应用与产业变革。 　　中国电子学会理事长，原信息产业部部长吴基传精辟地总结了云计算存在的四大理由：全球数字传输网络有足够的带宽，计算机有超高速运算和超级存储能力，全球存在海量的信息资源，再加上广泛的分布且离散的中小型用户的需求。一个有技术基础，又有市场拉动的云计算服务模式被催生。 　　工业与信息化部娄勤俭副部长也从信息技术发展的历史分析了云计算的诞生与发展必然：计算能力从最早的集中式，到分布式，到网络环境的发展，人们在做需求单一计算机的计算，到整个计算效能的发挥，这是在推动中计算机计算技术的发展。 　　中国工程院院士、中国云计算专家委员会主任委员李德毅则从史学的角度从图灵计算谈到网格计算，而之于研究和学术之上，云计算才是真正让这个古老而新颖的概念切入百姓的实际生活。 　　IT产业正从PC走向互联网，IT界的应用未来都将以数据为中心，以人为中心，以服务为中心。微软全球公司资深副总裁张亚勤博士将IT界的变化总结为三个中心五个基本点，他认为云计算要成功，如果没有好的生态环境，只是物理资源和数据，不会持久。最重要的是提供一个平台。微软目前倾力打造的蓝天操作系统就是基于此进行的探索。 　　同样的，IBM描绘的智慧星球远景同样令人期待，IBM全球副总裁兼中国开发中心总经理王阳向大家展示了IBM对云计算的理解。他认为，云计算不光是IT计算，更重要的是平台能力，并且在平台上面可以构建应用。不久前，IBM和无锡政府建立全球第一个商用的云计算中心，为当地软件和服务外包基地提供了实际的服务。 　　机遇总是与挑战并存!作为国内移动通信领域的领头羊，中国移动研究院院长黄晓庆认为云计算商业性的背后，运行和维护变成了运营级的管理和服务这将是未来面临的主要挑战。怎么解决这些问题，一定要和产业链、产业化，从政府、从运营商，从硬件供应商、软件供应商、高校联系起来，对它进行产品化的研究。他提出一个观点：基于开源技术，积极建造开放性云计算平台。对于云平台的开放性，王阳也在演讲中提到必须坚持开放的标准，因为云不只有一朵，多个云之间的互联协作将云计算发挥出更大的效率。大企业内部的云和公共计算平台的融合会有很多好处。联想集团CTO贺志强从复杂的专业技术谈到浅显的成本节约和绿色IT，而云之于联想更大的机遇还在于云计算服务终端所带来的广阔天地。 　　上午主论坛现场最为活跃和吸引人部分，是主题演讲之后的圆桌论坛。圆桌论坛由澳信传媒CEO王超主持，参加互动讨论的嘉宾有中国工程院院士倪光南、中国工程院院士李伯虎、EMC公司中国研发中心总经理范承工、友友新创系统技术(北京)股份有限公司董事长兼总经理姚宏宇和Intel亚太研发有限公司软件与服务事业部首席研发官杨诚的圆桌论坛。讨论以云计算的本质及其影响为导向，就云计算究竟是什么、云计算对于用户将产生哪些影响、云计算厂商在做哪些事情改变着互联网的发展等话题，展开了热烈讨论。其间，主持人与嘉宾妙语连珠，Intel杨诚形容云计算：因为不贵，所以珍贵;因为不繁，所以非凡;EMC范承工借用李德毅院士一句充满诗意的话来形容云计算：远观有形，近观无边。再加上现场手机短信互动，极大地调动了与会人员的活跃度，将现场气氛带到了一个高潮。 　　澳信传媒CEO王超用精彩的论调做了上午主会场的结语：IT产业一直是通过理念的创新创造需求，然后推动产业的发展与其他行业的创新相比，IT领域的创新是最具有普惠意义的，可以惠及所有的用户。业界各方关注云计算，意味着都有自己的利益诉求，这正是一个新的创新存活的前提也基础虽然不是很多人都能成功，但是肯定有一批人成功! 　　如果说上午的主论坛是专家论道，那么下午的分论坛则是将问题和内容细化开来讨论。分论坛包括虚拟化与云存储、云计算平台与服务、云计算与SaaS，这三个分论坛对云计算及其对信息产业和社会的影响进行了专题研讨。 　　在虚拟化与云存储分论坛上，来自思杰、EMC、英特尔等厂商的专家就虚拟化、高效能云服务器以及云存储做了演讲;而来自清华大学和中科院的专家则从学术上对目前虚拟化和云存储的发展趋势做了报告;IDC的高级分析师则从统计的角度，对整个互联网大势和云存储的发展现状做了归纳。 　　在云计算平台与服务论坛上，IBM、微软和中国移动分别就各自的云产品做了技术讲解，包括IBM的蓝云、微软的Azure云计算操作系统以及中国移动的Big Cloud云平台;而解放军理工大学的教授则将云计算和当下火热的3G无线通信技术结合起来，对云平台做了拓展性的讲演;友友新创公司则代表新兴的国内云计算厂商，从独辟蹊径的云计算中间件出发，挖掘云计算更适于国人的另一片市场空间。 　　云计算与SaaS分论坛将重点放在了应用，由7家企业总经理或主管组成的圆桌会议就云计算的商业机遇展开讨论，并将云计算与SaaS的区别做了剖析。此外还有Cordys公司以及英孚教育公司就SaaS的应用实践做了主题演讲。 　　在2009云计算中国论坛上，除了主题演讲、圆桌论坛及三大分论坛之外，还有云计算的展示区，各研究机构和厂商还在论坛会场外2000平米的大厅中展示了一些成型的云计算产品，并就实际解决方案做了演示。与会的1000多位来自各届的观众与嘉宾，通过参观展示区对云计算的应用与未来有了更为具象的理解与认知。 　　本届云计算中国论坛为中国云计算之路铺设了第一块砖。有分析人士认为，作为分布式处理、并行处理和网格计算的新发展，云计算的核心却是将某一个或某几个数据中心的IT软硬件资源虚拟化之后，通过网络向用户提供以租用计算资源为形式的服务，用户根据实际使用量来付费，而不再需要象以往那样花费巨额成本来构建自己大而全、小而全的IT信息系统。因此，云计算是虚拟化、网格计算、分布式计算、公共计算、WEB 2.0、SaaS等众多新技术的融合，更重要的是，它提供了一种以按需租用IT资源为核心的新型业务模式。这些科技和商业模式的发展将对未来电子信息领域的软件产业以及硬件产业来说无疑会产生重要的影响，将会波及包括服务器、存储、网络等基础架构以及中间件、操作系统、应用软件、网络服务在内的诸多领域，从而开创一种全新的IT应用前景。

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云计算

huangfuqiang 2009-5-22 17:19

信息来源于: http://en.wikipedia.org/wiki/Cloud_computing Cloud computing is a style of computing in which dynamically scalable and often virtualized resources are provided as a service over the Internet. Users need not have knowledge of, expertise in, or control over the technology infrastructure in the cloud that supports them. The concept incorporates infrastructure as a service (IaaS), platform as a service (PaaS) and software as a service (SaaS) as well as other recent (ca. 20072009) technology trends that have the common theme of reliance on the Internet for satisfying the computing needs of the users. Cloud computing services usually provide common business applications online that are accessed from a web browser , while the software and data are stored on the servers. The term cloud is used as a metaphor for the Internet, based on how the Internet is depicted in computer network diagrams , and is an abstraction for the complex infrastructure it conceals. 1 Brief 1.1 Comparisons 1.2 Characteristics 1.3 Economics 1.4 Companies 1.5 Architecture 2 History 3 Vendor lock-in concerns 4 Political issues 5 Legal issues 6 Risk mitigation 7 Key characteristics 8 Components 8.1 Application 8.2 Client 8.3 Infrastructure 8.4 Platform 8.5 Service 8.6 Storage 9 Architecture 10 Types 10.1 Public cloud 10.2 Hybrid cloud 10.3 Private cloud 11 Roles 11.1 Provider 11.2 User 11.3 Vendor 12 Standards 13 See also 14 References 15 External links

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公用计算：尼古拉斯·卡尔的大转换

zhanghaisu 2009-5-4 21:00

张海粟 公用计算作为互联网上普通用户普遍愿意采用的方式，至少在于以下几条理由： 第一，IT硬件设备的弹性。用户不再考虑何时、如何去定制确定规模的IT设备投资。（需不需要定制网络带 宽投资呢？） 第二，IT软件设备的弹性。用户不再需要使用自己机器上的软件，通过服务的方式获取网络上的特定功能软件。 第三，人智参与的计算。用户的行为在无意中将会给整个互联网络的数据库添加自己的智能。一条搜索、一次链接的点击，都是在告诉互联网搜索引擎：哪些网页对于我而言比较重要。也许，将来的某些时刻，人智作为电脑程序的输入成为一件稀疏平常的事儿。

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云计算就是互联网的中枢神经系统

liufeng 2009-4-30 00:39

云计算是一个2007年9月开始兴起的互联网新概念，它到底是什么意思? 对于互联网，云计算究竟意味着什么？ 什么是云计算？ 通俗的讲，就是你不用在自己的个人计算机里安装办公软件，游戏软件，杀毒软件，财务软件等等等等，所有这些应用放在互联网中的巨型服务器中，无数用户通过更为简单的客户端接受巨型服务器的服务。 这只是一个简单易懂的解释，更详细的介绍请看附录。 2007年10月，Google与IBM开始在美国大学校园，包括卡内基美隆大学、麻省理工学院 、斯坦福大学、加州大学柏克莱分校及马里兰大学等，推广云计算的计划， 什么是人脑的中枢神经系统？ 中枢神经系统是人体神经系统的最主体部分，包括脑和脊髓，其主要功能是传递、储存和加工信息，产生各种心理活动，支配与控制人的全部行为。 云计算就是互联网的中枢神经系统 我们在互联网进化论中提出，互联网正在向类人脑的组织结构进化，它将具有自己的虚拟神经元，感觉神经系统，视觉神经系统，中枢神经，自主神经系统等。 到目前为止，美国人还不能清楚的意识到互联网与人脑结构的关系，云计算在本质上就是 互联网的中枢神经系统，认识到这一点。我们才能将云计算与互联网的其他部分有机的结合起来。 图中信息处理中心服务器是 互联网的中枢神经系统的核心，一头它连接了互联网的虚拟感觉，运动，视觉和听觉系统，另一头，它通过互联网的虚拟神经元与互联网用户进行交互。 安放在城市、海洋、太空、沙漠、森林等世界每一个角落的传感器将构成互联网的躯体感觉神经系统，安放在家庭、工厂、旅游区、交通路口的监视器将构成互联网的视觉和听觉神经系统，远程操控挖掘机、潜水器、家用电器、打印机、手术刀的网络软件将构成互联网的运动神经系统， 光纤、同轴电缆、电话线、无线传输媒介及其内部的信息通道构成互联网的神经纤维，搜索引擎的网络蜘蛛，互联网骨干网的路由构成互联网的自主神经系统。2008年开始兴起的云计算， SAAS正在形成互联网的中枢神经系统。 云计算不能由一个公司或一个国家控制 如果我们剥去云计算华丽的外表，发现它就是互联网的中枢神经系统，那我们能够让一个公司或一个国家控制它么？答案明显是不能的，这不仅仅是一个商业行为，它更是一个涉及到国家安全的政治问题，不能被西方人提出的新概念迷惑，我们应该站在更高层面上看待互联网中枢神经的控制与争夺。 关于互联网进化论的简要介绍请点击： http://www.intevl.com/book/25693.html 更多互联网进化论内容请访问： http://www.intevl.com 附：维基百科关于云计算的定义 云计算 是分散式計算技術的一種，其最基本的概念，是透過網路將龐大的運算處理程序自動分拆成無數個較小的子程序，再交由多部伺服器所組成的龐大系統經搜尋、運算分析之後將處理結果回傳給用戶。透過這項技術，網路服務提供者可以在數秒之內，達成處理數以千萬計甚至億計的資訊，達到和「超級電腦」同樣強大效能的網路服務。

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未来软件从业人员：增加还是减少？

zhanghaisu 2009-4-18 23:07

张海粟 软件从硬件产业里面脱胎出来，花费了十几年的时间（可能还要更长一些）。现在的IT界，大量的（可以说绝大部分的）程序员编程已经不再直接和硬件设备打交道了。这也许要归功于高级程序设计语言以及大量的开发库的功劳，屏蔽了应用软件开发人员面临的硬件设备操作的难题。 一个自然的想法是，将来会不会有一天，现在的软件也会进一步的下沉，它在开发过程中的复杂性会被更高一层的方式所替代呢？其实想一想，我们一直是在这么做的：比如，从面相过程，到面相对象，再到面相构件等等，无非就是要提高代码的重用（其实也是另一种意义上的软件的重用，硬件复杂性被屏蔽了，不也就是重用硬件相关吗？）。什么时候会进一步提到功能重用呢？ 在功能级重用的模式下，我们直接面临的是业务流程，而不再是令人望而生畏的编程界面了：不再为一个字符串的处理而在多个库里面寻找，甚至自己建立一套字符串处理的私人库，也不再将软件的结构设计和代码编程结合起来，用UML或者用例图、时序图费力不讨好地和领域用户讨论。 也许mushup,web服务,网构软件，网络化软件或者web2.0等的方式下能够实现某种意义上的功能级的重用。一个特定功能的软件被拆分为几个子功能，在一定的层次上，这样的子功能就能够在网络上匹配到一个已经实现的程序。你需要做的就是把这几个程序在一个类似于网络集成开发环境中点击几下鼠标，拖拽几下这几个实现子功能的程序，ok，你的新的软件就完成了哈。这将是软件的划时代的变化。呵呵。编程实现了自动化，实现了在网络上匹配已经写好的子程序，然后拖拽组合这些子程序的过程：你实际上只关注的是业务流程，对于软件处理的细节，对你而言并不重要（如果你能够找到符合你需要的子程序的话。要是没有，可能你还是会自己去写，而如果你写了在网络上share之后，可能会造福于后面一个和你遇到同样问题的人）。 这时候程序员的数量会增加还是会减少呢？ 功能级别的重用相当于软件生产过程的自动化程度提高了。皮特德鲁克，管理学宗师认为自动化程度越高，对于人的需要也越高。程序员不会减少，就如同软件从硬件里面脱离之后，程序员数量没有减少一样。功能级重用将可能会再一次给软件和现实社会的结合带来一次冲击，而这，将会给程序员们带来新的机遇：也许到一定阶段，每个人都是某种程度上的程序员了，呵呵，谁知道不会这样呢？

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看到的一篇比较实在的“云计算”解释文章

周春雷 2009-4-9 06:42

云计算这个概念正被热炒，但它究竟是啥？不明白！看到了一篇比较实在的介绍文章：台湾吕维德 云计算七问七答

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Google的云计算

rbwxy197301 2009-4-2 18:38

转载自：http://safe.zol.com.cn/126/1267636.html（2009-4-3） 问Google的云计算 你真的安全吗？ 互联网 09年03月23日 【转载】 作者： Google文档在3月7日发生了大批用户文件外泄事件。美国隐私保护组织就此提请政府对Google采取措施，使其加强云计算产品的安全性。 云计算可以让用户在全球任何一个角落更新文档，并与他人共享。 如果你是Google文档的用户，在不知情的情况下，你的许多文件突然出现在别人的账户里，别人可以随便查看，这时，你会有什么感受？ 这不是一个假想。3月7日，全球众多的Google文档用户就十分错愕地发现别人的文档居然不期而至。 这些用户打开账户后，发现了不少陌生的文件。事实上，这些陌生文件的主人此时可能还不知道，自己的文件已经共享给了别人。 当天，Google发现了这个问题并迅速进行了处理。此后，用户再打开账户时，一切恢复正常，只是多了一封Google的致歉信。 不过，专注于隐私保护的组织这次没有放过Google。3月17日，美国的电子隐私信息中心（Electronic Privacy Information Center，下称EPIC）向监管机构申诉，Google的云计算产品在保护用户隐私方面做的不够，要求对Google进行调查。同时，EPIC要求 FTC（Federal Trade commission，联邦贸易委员会）禁止Google提供云计算服务，直到后者的安全措施落实到位。 云计算已经越来越成为我们生活的一部分。这方面，Google做得最大，已有的云软件包括：Gmail、Google文档、桌面搜索、Picasa照片在线存储和Google日历等。今年2月，Google还发布了Google Voice，它可以把电话声音邮件传输到指定的邮箱。 Google的云是否足够安全，确实值得我们用户好好关心一下。 安全漏洞 3月7日，遭遇信息外泄的Google文档用户都收到了落款为Google文档小组的致歉信。 亲爱的Google文档用户，我们想让你知道你的Google文档账户发生的事。我们已经发现并修改了一个漏洞，它让你在不知情的情况下，把你的文件与别人分享。信在开头说。 Google说，出现问题的文件占全部文件的0.05％。考虑到Google文档的用户数量庞大，问题文件的绝对数量十分可观。 据Google宣称，这些文件意外泄露给的对象，限于现在或以前与你曾经有过分享关系的人。泄露的文件限于Docs和Presentations，对于Spreadsheets没有影响。 Google通过一个自动的程序，把受到影响的文件的分享者予以了屏蔽。因而，如果这些文件原本是与别人分享的，用户本人需要手工再去作一次分享的操作。Google则把受到影响的文件为用户单列了出来。 最后，Google作了诚挚的道歉。 但是，隐私组织EPIC对于Google的道歉并不买账。EPIC执行董事Marc Rotenberg在声明中说，Google文档的数据泄露表明，Google安全措施的不足，云计算服务存在风险。 3月17日，EPIC向FTC递交了申诉材料。 在材料中，EPIC说，在本次事件之前，已经发生过数起事件，足以证明Google安全防范措施的不足。 2005年1月，研究者发现了Gmail里的几个安全漏洞，令用户名和密码很容易被盗窃，外来者可以窥探用户的电邮。 2005年12月，研究者发现Google桌面以及IE浏览器的一个漏洞，令Google用户的个人数据很容易暴露给恶意网站。 2007年1月，安全专家发现在Google桌面存有一个安全漏洞，有恶意的人不仅可以远程持续地侵入Google桌面用户的敏感信息，甚至可以控制用户的整个电脑系统。 经常性错误 Google云计算产品出现意外确实不稀奇。一篇作者名为Tim Bass的博客描述了博主在2008年9月15日遇到的Google文档意外。 我是Google的粉丝，Tim Bass写道，我很早就用上了Google文档，并享受由此带来的自由。比如，我记录商业花费时，用Google Spreadsheet，比起用微软的Excel方便许多。因为我可以在全球任何一个角落更新，而且直接与公司的财务人员共享。所以最近我一直用 Google文档。 但是，今天，我发现了一个很大的安全漏洞。在我的账户里，我突然发现了许多不属于我的文件。Tim Bass把几份不属于他的文件复制了出来，贴在博客里。 Tim Bass与其中一个文件的主人联系，结果对方是个泰国人。而那个泰国人也表示，在自己的账户里发现了不属于自己的文件。 几个小时后，一切回归了原状。 EPIC在申诉材料中说，尽管Google一再保证它的计算机云里的文件是安全的，但Google的云计算服务已经受到了数据泄露的侵害。 EPIC说，Google储存和传输文件都是普通的文本，而不是加密的文本。而在其他的云计算服务提供商中，这些文本都是加密的。 调查Google 云计算服务正在快速成为美国经济的重要部分。2009年3月的一项研究预计，到2012年，美国本土的公司耗费在云计算上的IT支出将会翻三倍，至420亿美元。 美国人已经越来越多地用到了云计算服务。2008年9月，69％的美国人使用电邮服务、在线信息储存或者使用在线的文字处理软件。 EPIC由此要求FTC发起对Google的调查，要求Google在确保安全措施到位前，不得提供云计算服务。 EPIC把Google告到FTC，结果会如何？ FTC有几次让IT企业加强了数据安全措施的先例。 比如，2005年，FTC裁定，Choicepoint不能为它的16.3万名用户的敏感信息提供有效的安全保护。2006年1月26日，FTC与 Choicepoint达成和解，要求Choicepoint公司安装一个综合性的信息安全程序，并在未来20年，每年都由独立第三方进行安全审计。另外，Choicepoint支付1500万美元的民事赔偿以及500万美元的用户补救。 再比如，2009年2月5日，FTC与Compgeeks.com达成和解，要求Compgeeks.com安装综合的信息安全程序，确保用户信息安全，未来20年，每两年由独立第三方做一次安全审计。 而无论结果如何，我们在使用Google的云计算产品时有所保留，不把最隐私的内容放在上面，应是明智之举。

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从网上搬家说起云计算

zhanghaisu 2009-3-31 22:25

张海粟 本来在国内某个技术网站的博客还写的好好的。但是现在已经一周多上不去了。郁闷啦。所以，下定决心搬个家，来到科学网。至少目前，在科学网的体验是非常愉悦的，希望能够一直愉悦下去。感谢科学网辛勤的编辑和网络管理员们，是你们高效而智慧的劳动，让大家可以在这里汇聚、交流，这真是一件很棒、非常了不起的事情。 突然就想到了另外一个不是很愉快但是我觉得却很重要的问题。现在博客的使用已经非常之广泛。对习惯于在自己的博客上写写文字的个人来说，博客上的内容与当年的本子上的日记是多么相似。也许区别仅仅在于博客中通常比较阴暗的没有出现，而光明的一面会被尽量地展现，呵呵。但是显然，这些日积月累下来的文字，日后再翻翻是人生多么宝贵的一笔财富和一件多么惬意的事情。而如果你已经在心理预期上把它当做很宝贵的一笔财富之后，突然，承载你的文字的网站丢失了你的文字，而且很难把这些文字再找回来。我们都不希望出现的这种事情，但是偏偏就是出现了这种罕见的事情，谁知道呢？谁也保不准。那么，怎么解决这个问题？一位白发苍苍的老人数十年的日记毁于一旦，我觉得真是一件非常残忍的事情。这是不是法律上一个新的待填补的空挡呢？（当然我已经发现了科学网的博客有批量导出文章的功能，可以最大限度的减少这种悲剧发生的可能）。 而事实上，我们身边这样的危险似乎时刻悬挂着在每一个利用网络服务的网民的头上，犹如达摩克利斯之剑。如果你不觉的这个问题严重的话，我再提出一个相对较新名词：云计算。说它相对较新，因为在2007年底就开始有amazon和google等提出来并且极力推崇。随后在2008年初开始，云计算席卷了整个互联网，包括microsoft、IBM、Oracle等等一切你可以想象的网络或者软件巨头似乎没有谁对于这个概念无动于衷，真是炙手可热啊。云计算，英文为cloud computing，这个网络概念的刮起的风暴强烈程度你可以在google上搜索一下看看有多少条相关的网页。在写这篇博客的时候，中文和英文的数字分别是1,160,000和212,000,000 。什么概念呢？你要是搜搜网格计算的话，中文有400,000个结果，而网格计算最早在1990年代初就已经提出。网格计算和云计算的理念上比较相似：至少在应用网络进行计算这一点上是绝对很相似的。 说了云计算又什么样呢？因为云计算是要将来把你现在手头电脑上的一切软件（也许除了浏览器和硬件驱动）全部搬到网络上去，你一切的软件都是从网络上实时下载。你没看错，一切的软件，包括你的office，你的游戏，甚至你的windows操作系统！你现在就可以上google的网站docs.google.com，试试在线的office。当然，你的存储器似乎也是不必要的了，网络上有无穷无尽的硬盘给你使用。只要你有一根接入速度足够快的网线。 绕了这么大的一个圈子，问题终于出现了：万一哪一天这样的服务不再可用了呢？就如同写博客的网站突然弄丢你的文字一样，存储在这些网络中云上的信息资料丢失了怎么办？也许你会说，不对啊，我即使存在自己的电脑上，也会硬盘挂掉啊，也会损失很大啊。是，呵呵，存在自己电脑上的信息丢掉了，你找不到人去打官司。不信你看看包括microsoft的windows、office以及一切的软硬件厂商产品上的免责声明：使用我的软硬件造成的损失与我无关。而且，这也是在法律上、习惯上被大家所认可的。目前为止，我还没有看见谁因为office死掉丢失了一份至关重要的文件而将microsoft推上法庭的报道，也没有见到谁因为死机丢掉了自己的游戏币或者网络账号而将Intel或者显卡驱动制造商告上法庭的报道。 可是惨了，云计算的提供者却必须要来考虑这个问题了：如果公共关系部也是一条法律免责声明，说用户存储在我的云里面的一切信息资料是否丢失、是否被盗以及因此引起的损失与本公司无关，那么市场部的同事们一定会抱怨这项条款定的过于精明，使得市场部想极力争取的客户总是拿着这一条来质疑或者嘲讽自己。事实上，现在Amazon的EC2弹性云计算设施就告诉客户，我的设备一年的可用性会达到*%，总之很高，然后如果达不到，ok，我会给客户损失费（当然前提是我们已经谈妥的标准）。再看看我们面对邮政或快递解决货物损失的时候会怎么样。也许云计算里面也会出现某种免责条款。但是显然，在云计算这样的市场中，竞争环境、竞争条件会更加激烈。所以，一条明显的推论是，云计算在安全性、隐私性等上面的政策和技术上的发展会走的更远，只是现在我还不知道会出现一个什么样的具体政策和技术。也许这是值得研究的一个新的问题。

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什么是云计算

maywuyi 2009-3-17 11:08

我们将出版一本新书《云计算》，对这个时髦的词有些生疏，特将这本书的前言摘录如下： 在云计算模式中，应用程序和文件存放在一个由数千台计算机和服务器组成的云中，这些计算机和服务器都联接在一起，并且可以通过因特网进行访问。利用云计算，你现在所做的一切事情都是基于网络的而不是基于桌面的。你可以利用任何一台连接到因特网的计算机来访问你所有的应用程序和文件。 尽管云计算听起来似乎遥不可及，但极有可能你已经使用了云应用。如果你正在使用Gmail或Hotmail一类的电子邮件程序，或者使用谷歌日历一类的应用程序，那么你也是在使用云计算。云计算特别有利于共同协作的程序。例如，与家庭成员分享照片，管理大型组织中一个涉及诸多方面的项目。 目前拥抱云计算模式最引人注目的公司是谷歌。谷歌提供了一组功能强大的应用，例如：文字处理（谷歌文档）、演示软件（谷歌演示文稿）、电子邮件（Gmail）、日历/日程安排功能（谷歌日历）。其他大公司也参与了云服务的开发。例如，微软提供了Windows Live web应用套件以及Live Mesh计划，该计划承诺将各种类型的设备、数据和应用连接到一个公共的基于云的平台。亚马逊推出了弹性计算云（EC2）服务，为应用开发人员提供以云为基础的功能。IBM已经成立了一个云计算中心，用来向客户提供云服务和研究。 在计算机行业从桌面到云的转变中，也许微软失去得最多。虽然微软拥有桌面世界，但是没有任何迹象表明它会继续拥有云，这可能是微软的竞争对手们对新技术全力以赴的最充足理由。

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“云计算”个人计算机的终结

rbwxy197301 2009-2-20 11:59

　　最近，南方周末刊登了一篇为云计算个人计算机的终结（http://www.nanfangdaily.com.cn/epaper/nfzm/content/20090108/ArticelD26002FM.htm）的文章，介绍了云计算的一些内容。不久前，美国加特纳数据搜索公司将云计算技术列入2009年值得关注的10大信息战略技术,，亚马逊公司也开始推进云计算在医疗领域的应用，以期为医学研究带来强大、灵活和低成本的协作与创新平台。 　　百度里有人编辑了云计算的条目（http://baike.baidu.com/view/1316082.htm），如果大家兴趣可以去看看。 目录 基本概念和特点 云计算时代 云计算的几大形式 云计算四个显著特点 云计算的发展现状 测试：判断是否是云计算的十五种方法 云计算的20个基本定义 与90's NetPC的渊源 云计算现有几个主要应用 云计算现有几个主要应用 　　有人打了个比方：这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 　　 下面是百度里介绍的云计算的几个典型应用： 　 　　亚马逊网站（Amazon.com，下称亚马逊） 　　是以在线书店和电子零售业起家的，如今已在业界享有盛誉，不过它最新的业务却与云计算有关。两年多以前，亚马逊作为首批进军云计算新兴市场的厂商之一，为尝试进入该领域的企业开创了良好的开端。 　　亚马逊的云名为亚马逊网络服务（Amazon WebServices，下称AWS），目前主要由4块核心服务组成：简单存储服务（Simple StorageService，S3）；弹性计算云（Elastic Compute Cloud，EC2）；简单排列服务（Simple QueuingService）以及尚处于测试阶段的SimpleDB。换句话说，亚马逊现在提供的是可以通过网络访问的存储、计算机处理、信息排队和数据库管理系统接入式服务。 　　 　　谷歌公司（Google，下称谷歌） 　　 围绕因特网搜索创建了一种超动力商业模式。如今，他们又以应用托管、企业搜索以及其他更多形式向企业开放了他们的云。 　　今年4月，谷歌推出了谷歌应用软件引擎（Google AppEngine，下称GAE），这种服务让开发人员可以编译基于Python的应用程序，并可免费使用谷歌的基础设施来进行托管（最高存储空间达 500MB）。对于超过此上限的存储空间，谷歌按每CPU内核每小时10至12美分及1GB空间15至18美分的标准进行收费。最近，谷歌还公布了提供可由企业自定义的托管企业搜索服务计划。 　　 Salesforce 　　是软件即服务厂商的先驱，它一开始提供的是可通过网络访问的销售力量自动化应用软件。在该公司的带动下，其他软件即服务厂商已如雨后春笋般蓬勃而起。Salesforce的下一目标是：平台即服务。 　　该公司正在建造自己的网络应用软件平台Force.com，这一平台可作为其他企业自身软件服务的基础。Force.com包括关系数据库、用户界面选项、企业逻辑以及一个名为Apex的集成开发环境。程序员可以在平台的Sandbox上对他们利用Apex开发出的应用软件进行测试，然后在Salesforce的AppExchange目录上提交完成后的代码。 　　 微软公司 　　在云计算的起步阶段，微软曾经历过不少周折。经过几年的磨合调整之后，这个软件巨头的云计算战略终于走上了正轨。 　　根据有些厂商的预想，未来绝大部分的IT资源都将来自云计算，但微软却并不这么认为。几个月前，微软首席软件架构师（CSA）雷;奥兹（RayOzzie）曾表示，微软的宏伟计划是提供均衡搭配的企业级软件、合作伙伴托管服务以及云服务。简而言之，微软将其称为软件加服务 （software plus services）。 　　微软将在今年推出的首批软件即服务产品包括Dynamics CRM Online、Exchange Online、OfficeCommunications Online以及SharePointOnline。每种产品都具有多客户共享版本，其主要服务对象是中小型企业。单客户版本的授权费用在5,000美元以上。针对普通用户，微软的在线服务还包括Windows Live、Office Live和Xbox Live等。 　　云计算的发展必将给我们带来许多便利，改变我们利用互联网的方式。同时，它也为情报学的研究提供了更高谈广阔的舞台！

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什么云计算？

zhxkun 2009-2-20 08:54

一、云计算的概念 云计算（ Cloud Computing ）是在分布式处理（ Distributed Computing ）、并行处理（ Parallel Computing ）和网格计算（ Grid Computing ）的发展起来的一个新概念，是一种资源交付和使用模式，指通过网络获得应用所需的资源（硬件、平台、软件）。云是指互联网上的任何可利用的资源，如网络、计算和存储等。云中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时按需获取与使用。 云计算的基本原理是，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更与互联网相似，这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。云计算既描述了一种平台，又描述了一种应用程序的类型。作为平台，云计算可以根据动态地提供、配置、重新配置以及取消提供服务器；作为应用程序指的是经过扩展后可通过网络进行访问的应用程序，这些应用程序使用大型数据中心和强劲的服务器来托管 Web 应用程序和 Web Service 。 二、云计算的体系结构 三、云计算的研究内容 四、云计算的应用 五、讨论

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科学圈圈坐2/13-丁茗茗

eloa 2008-12-22 13:43

Fujia 发表于 2008-12-20 12:00 Fujia的引子 丁茗茗，电子信息工程毕业，在阿尔卡特先后作为测试工程师和软件工程研究工程师（engieerning process group)工作了5年，后去了互联网界，现在土豆网担任技术部的软件工程和质量经理。 我与茗茗同学初识于松鼠会的MSN群。在交谈中，茗茗同学让我感觉是一个相当轻快可爱的女生，对生活不恭却热情，对朋友不拘但爽朗。当然，她还有另外十分专业的一面。当我们讨论网络信息技术等问题时， 她所表现出来的认真与敬业让人无法不折服。 丁: 我觉得这样的问题对答不好玩儿。这样，我来交代一点我觉得比较有意思的东西，可能会是好玩儿的东西。先交代一下网络一些简单的背景。有一头被称为现代软件之父的软件工程大师，瑞典人Ivar Jacobson博士曾经说过：世界上大概只有一个行业比时尚业更爱赶时髦。B Monkey点头说：而且业内人士自我感觉更有天然的智力和道德优势，更热爱装逼，更反复无常。技术革新驱动差异化的产品开发，产品和新的商业模式互相烘托，导致放眼望去，一片牛逼闪闪的喧嚣图景（好吧，至少，几个月前，即使user和customer不买单，还有资本市场买单呢）。 我来列几个2008年我心目中的关键词吧： 1，云计算，云计算！其实就是以前你需要什么IT服务，你需要买一个硬件，在这个硬件的基础上买一个操作系统，在系统上还要买软件。。你获得的都不仅是服务，还有这些软件包的实体。你看看这套体系的最大受益方是谁？Intel+微软呀。以前只有大型机的时候，没有个人电脑体系的时候，Intel和微软体系是不存在的! 但是，现在呢，你平时很多应用，不需要软件包！！你打开浏览器就能完成 !当然了，部分计算处理可能还是在本地！到了将来！！！ 云掉了！！ 连计算都在远端了！ 所以Intel+微软的终端体系没得卖了。。就是，随着规模优势的扩大，价格成本终将降为0！我们硬件终端终将降为0！！ 这也是长尾理论的作者在他的新书《FREE》里做的展望。然后，不需要操作系统了！！所有的运算处理和服务，都在云端完成！！所谓的云，就是给远端的服务器起了一个好性感好性感的名字！！GOOGLE和AMAZON的野心，就是要颠覆整个个人电脑体系的那个基础啊，因为微软就是基于这个体系生存的！当然了，微软也在说云计算，但大家都公认他的云计算跟别家不太一样。为什么微软一直在往互联网方向的发展和转型上力不从心，根据每个公司都是由基因的这个理论，因为他的基因里没有自我消灭置之死地而后生投之亡地然后存的图谱啊！ 2，智能手机。跟第一条也相关，这不就是没有微软+INTEL的云接入终端么？他们取代的，也是个人电脑终端这个平台啊。 3，虚拟化技术。抄一段吧。借助虚拟化(Virtualization)技术，计算机用户将可在单一计算机硬件中安装多个操作系统(虚拟机)，并实现多重任务处理，从而达到节省IT开支和高速处理计算任务等目的。目前企业数据存储、内部网络已实现虚拟化。随着服务器和PC虚拟化理念的普及，传统IT基础设施的部署理念正受到挑战。这个最多的应用是哪儿呢。。。云计算的云端（即服务器端）。。。。 虽然我洋洋洒洒说了三点，但其实都在云计算的泥沼里打滚。。。。 F：关于云计算和智能手机,很有意思.但这些是否是建立在网络非常发达的情况下? 丁：从我的角度来说，带宽的瓶颈不是现在最关键的。因为2008年也是所谓的无线宽带元年。对于世界范围内的个人用户和企业用户，获得一个高速的接入，从技术上来说不存在什么问题，因为肯定是可以实现的。在我看来，问题可能会是出现在服务器端，就是所谓的云端。 F：主要是指怎样的问题? 丁：这里的问题有两个。1，能耗；2，高负载下的均衡能力。我各展开说一下，能耗问题，其实就当你的云端同时有上万台或者上百万台的服务器时，能源的消耗就是一个大问题。给GOOGLE的云中心（当它的规模优势到了一定程度的时候）一个核电站吧！！！事实上，现在GOOGLE就有专用的发电厂。哈哈哈！我想纳米计算机如果能发明出来，大概可以突破这个瓶颈。 F：什么叫纳米计算机? 丁：因为我们现在的计算机，硅芯片，基础还是晶体管嘛。纳米计算机，哇哈哈哈哈，看 这里 . 丁：2，均衡能力啊，就是当短时间内并发很高，服务器还是很脆弱的，容易挂掉。2008年，AMAZON的云计算中心AWS就挂掉了好几个小时，是著名的失败案例。 F：恩,服务器忙不过来 丁：可以这么理解。你看现在松鼠会流量一高，服务器就撑不住。将来那么多企业的应用都挂在云端，那服务器一瘫，跟天塌了有什么两样。。。 F：关于网络的问题,除了带宽作为瓶颈,其他的诸如网络的稳定性(比如海底光缆之类的问题),有影响么? 丁：网络的稳定性现在基本不是问题了。因为网络归根结底是拓扑的，也就是说，一条通路不行，我们路由到另一条通路上去走。条条大路通云中心。全都瘫掉，这个太小概率事件了。就像平时我们做风险管理，我们不对天降大陨石机械降神这种风险做评估 F：good,但这样一个高度连网的组织,是不是会比较脆弱,比如一旦被攻击,就会出现大面积的崩溃? 比如一条道路上瘫掉了会波及其他所有道路？ 丁：我现在只评估物理的通路的风险。像你说的这样被攻击。。。恩。。。真的很多年没有出现了哎。有能力做云计算的，云安全肯定是做得很牛逼哒。最好的技术肯定在他们那边，不在个体的手里。个体的人太笨了，真的（丁肇中说的）。 丁：给你举两个云计算中心2008年出现的坏案例。1，Amazon S3 停运。2月15日,亚马逊的三个物理服务器之一宕机数小时，扼杀了亚马逊S3云存储系统。许多像Twitter, SmugMug这样的创业公司，甚至纽约时报 都在站点上看到了错误消息。许多最流行的网站都受到了S3宕机的影响。 使宕机带来麻烦的是开发团队缺乏沟通。亚马逊S3开发团队花了一个小时去查证宕机事件，并且他们直到问题被修复数小时之后才再次回应。许多S3的客户不能接受在宕机期间关闭整个业务。 当开发危机发生的时候， 透明度和大量的沟通是关键。2，Gmail宕机30个小时。Gmail 是最受欢迎的电子邮件提供商之一，有许多的用户来自于Google Apps 服务。许多企业使用 Gmail (不管是免费还是付费的用户), 所以，当这个服务暂停高达30个小时的时候，对于一些人来说它是十分重要的。这次Google不幸的中断事件，影响到了很多人，一些小企业超过24个小时不能访问他们的Gmail，同时，利润也在不断失去。 F：接下来的问题可能更关乎市场而非技术,如果所有人的东西都放在云终端运行,一旦这个云终端出现不稳定,比如google这个公司突然经济危机就没了..世界是不是就乱套了? 丁：恩。好问题！提供云服务的公司很安全！！因为！！他们手里会有现金！！现金为王！！ 丁：这个问题，我这次参加SD2008的技术论坛时，叶伟（阿里巴巴的首席技术架构师，好像是，这个我们需要再核实一下）说，因为如果卖软件，我们可能是把软件交给分销商，卖掉了，钱还要流转一阵，才回来。这个风险就很大。而云服务，则是用户付费，然后才使用的模式。类似你交了宽带费才能上网。。。你想想他们是不是在食物链的底端啊。。。一层一层灭掉，最后才灭掉他们。 F：是,这个能解释终端公司能拿到大量的现金,但我的担心是,他们因为自身财政风险评估的问题或者公司本身人员变动问题而导致用户的损失.Google这样的公司不可能握住大量现金吃利息,他们会上市,会有许多投行帮他们做各种投资, Amazon有可能把现金交给Lehman Brothers去投资,然后就没了..一旦公司的财务有问题而导致公司运行的危险,而在这样一个巨大的单向依赖性极重的网络组织里，客户就会受到影响。 丁：我觉得他们没那么蠢吧。。。又不是中国的什么公司，拿了钱就去炒地产，炒股票。。。 F：扯得远了点。我们回到技术层面.. 这样一个大型联网组织,对于安全控制有什么方法?比如每个用户的信息都要通过云终端去计算,那Amazon岂不是掌握大量秘密..? 丁：这个应该是云计算的提供商考虑的问题，企业的业务流程和权限设置要保证这个安全，而不应是我们考虑的。就像如何保证我们存在银行里的钱是安全的，不被营业员拿走，这个是银行业务流程和安全保障问题。 F：good. 格么国内现在的云计算技术如何? 丁：阿里巴巴呀！！！淘宝也是一个典型的云服务提供商！！你看，所有卖家的商品信息，都不在他们自己的硬盘里，都在阿里巴巴他们的服务器上嘛。 F：就是说,我们用户输入的信息,都存在与阿里巴巴服务器上,所有交易是在淘宝网上进行? 丁：对啊。还有卖家，关键是卖家，他们也没觉得不方便吧。我这只是举了一个商业应用的例子，还有更多企业级的应用。 F：我有点confused..那email是不是也算?我们的数据都在邮箱里,也就是在服务商里? 丁：对啊！！云计算的初级应用，就是接入级啊！一点都不玄乎。 F：goooood. 那这种初级应用距离我们想要把操作系统都交给云终端,还有什么距离? 丁：好远好远好远啊。。。。。慢慢走。。。路漫漫其修远兮。。。。15年吧 F：。。。好,云计算到此. 接下来是私人问题，你觉得你2008年最大的专业体会? 丁：专业体会，恩，就是CMMI这个体系背了很多黑锅。这个就是我的本行了，是软件工程方法相关的。 F：请介绍下CMMI，还有具体是什么黑锅？ 丁：CMMI的介绍看这个 http://wiki.mbalib.com/wiki/CMMI 。黑锅：很多企业在实施CMMI的过程中太僵硬了。CMMI只是一个框架，它推荐了一些最佳实践，但没有具体要求企业应该如何施用。但很多企业就用最僵硬的办法，比如疯补文档什么的。。。把自己的CMMI等级给提了上去。这非常的不聪明，但这绝非CMMI的过错，CMMI和敏捷开发其实不冲突的。 F：好。回到私人问题.2008年你觉得你的生活里有什么改变么? 丁：换了工作，遇到了一头好上司，是我到目前为止跟过的上司里合作最愉快的一头。我很开心。 F：好,岁末年初的，你对09年有什么期望么? 丁：我想想。。。赚钱！！！土豆IPO，纳斯达克涨到400美元一股，我卷了钱回青岛，买艘帆船，养只俄罗斯蓝猫，天天带她出海玩！还有，我喜欢的一头又美又贱又残暴，温柔贤淑且高端，残忍刻薄且有趣的姑娘（恩，这么多特质集中在一个人身上，很神奇吧！），我希望她肉照吃人照美，收我送她的礼物收到手发软 F：好!!! 丁茗茗最后再补一下：我更多的是从浅显易懂的应用角度去谈云计算的，而对云计算本身的技术，我不是专家，也没有深谈，如果有谬误和不妥之处，还请补充。

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