1 概述
随着科学技术和通信技术水平的不断提高，网络信息以及网络服务正以指数级着呢国家，用户的需求对于网络需求也在不断增高，传统的计算机用户将所有的应用安装在本地的模式已经不能满足当前的需求，尤其是面对当前分布异构、处理复杂的网络应用来说，更是有点捉襟见肘，“云计算”技术已经成为一种全新的模式，将巨大的系统资源整合在“云端”，通过互联网通信技术为终端用户提供各种IT服务，从而减轻终端设备的运行压力，提升IT服务的效率和质量。“云计算”技术方兴未艾，由最初的理论研究到现在的实际应用，“云计算”发展的步伐越来越快，并将为全球的IT产业掀起一场声势浩大的改革浪潮。所以深入学习和研究“云计算”技术的基本理论和技术，对于提升“云计算”技术的理解，加强“云计算”在学习和研究中的应用具有非常重要的现实意义。
2 云计算
由于云计算还在如火如荼地发展过程中，目前为止还没有统一的定义，简单地理解，云计算（Cloud Computing）是基于互联网相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常虚拟化的资源。根据伯克利云计算白皮书所说，云计算包括互联网上的各种服务形式的应用以及数据中心中提供的服务的软硬件设施。所以，云计算技术可以提供以服务为基本的交付方式，该交付服务具有高度的可扩展性，同时，云计算技术是以互联网技术为基础来进行开发和服务交付的，可以实现资源虚拟化、资源的自动管理与配置以及以及较低的成本对指数数量级别的数据进行分布式并行处理。
2.1云计算的工作原理
云计算技术的实现是依赖于互联网通信技术，在典型的云计算框架中，用户通过网络终端连入互联网络，通过互联网向“云端”服务器发送相应请求，“云端”服务器接收并分析用户请求后，会自动调用可用的系统资源来完成相应的数据处理和计算，并通过互联网络将用户的请求结果发送至网络终端，从而实现云计算的数据处理过程。云计算技术使得本在网络终端上进行数据计算和处理的功能转移到了网络服务器中，所需要的应用程序不再需要运行在用户的个人电脑、手机上，而是转移到了互联网上的服务器集群上，同时，对于数据的存储也会放到相应的服务器内，这样一样极大地简化了网络终端的资源开销，减轻了个人网络终端的设备管理和维护，用户只要能够接入互联网，即可随时随地地访问“云”，完成个人的需求。
2.2云计算的关键技术
云计算是以虚拟化技术、分布式存储技术、互联网技术等现代科技为基础发展起来，从云计算的基本概念上来看，需要实现分布式的计算功能以及数据存储功能，这也是云计算最关键的技术。云计算根据功能不同不同，又分为计算云和存储云。其中存储云是通过大量的分布式存储系统来完成存储云的基本功能，而计算云就是以资源虚拟化技术，通过分布式计算云的并行计算完成用户请求数据的处理。简单地讲，虚拟化技术是请求占用计算云更少的资源来完成用户请求，通过一定的计算策略，力求将数据处理的过程在更少的服务器上实现并行计算，从而使计算云的资源分配更加合理优化。并行计算技术也是云计算的关键技术，通过对大量的任务进行合理分析拆分，并派发到各个分布式计算云的服务器上进行计算，最后收集各个节点上的计算结果进行统一整理从而完成并行计算。
3 云计算的应用
云计算技术的快速发展，已经在各个行业中得到广泛应用，也改变了传统的互联网商业模式，为互联网经济带来了新的生机。云计算所提供的软件或者IT服务都是通过互联网技术进行传输的，所以互联网用户不需要安装任何客户端软件，只通过可通过浏览器来访问云端提供的服务。云计算在实际商业中提供的服务模式有主要分为三类，即软件即服务（Software as a Service）、平台即服务（Platform as a Service）以及基础设备即服务（Infrastructure as a Service）。如图1所示，为云计算提供的服务类型示意图。
图1 云计算的服务类型结构图
如图1所示，为整个云计算的服务类型结构图，网络设备、虚拟化平台，IaaS服务，PaaS服务，SaaS服务构成了整个云计算的平台，而客户只需通过互联网络即可享受云计算提供的服务。
其中IaaS服务是云计算提供的虚拟硬件服务，用户通过租赁云计算提供的虚拟硬件资源即可搭建自己的应用系统，从而节省了硬件设备的开支；PaaS服务是云计算提供的应用服务引擎，将开发的平台作为一种服务提供给客户，从而用户不必考虑底层设备与系统的兼容等问题即可在平台上搭建自己的管理系统或者通过扩展接口来完成自己的服务；SaaS服务是云计算将软件功能作为一种服务提供给客户，客户只需获得授权认证即可通过浏览器来访问云端计算机上的软件，从而避免了软件维护的成本开销，极大地方面了客户在相应功能上的应用。
4 总结
云计算以其互联网为基础，虚拟化技术、并行计算技术以及分布式存储等关键技术为主导，结合大量的网络设备以及服务器集群构成云计算体系，并以基础设备、扩展接口或应用平台、应用软件作为服务，提供给客户，客户只需通过浏览器访问互联网即可享受云计算提供的服务，极大地降低了网络终端负载，简化了客户的成本开支和系统维护的过程，为客户提供方便快捷经济的IT服务。
参考文献：
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1.引言
云计算安全是一个比较新的领域，由于云计算技术的高速发展，其应用领域变得更加广泛、更加深入，因此一批又一批的企业投身于云计算的研究，未来人们通过因特网网络，就都能够随心所欲在任意设备上找到所有信息内容，故云计算的安全问题已经成为了急需解决的一项挑战性任务。目前，不管是学术界还是产业界都越来越关注到云计算的安全问题，大量的云计算技术研究团体、各企业机构及标准化组织都对此展开了相应的研究。本文就云计算的关键技术特征以及云计算环境下的安全问题体现点做相关内容的阐述。
2.云计算的定义及关键技术
2.1云计算的定义
其实云计算并不是专指一门技术，而是技术趋势的代名词，是一种新的思想方法。现在很多人都想知道云计算的具体定义，但令人感到困惑的是截至到目前为止貌似没有任何一个定义是能够被各界所认可的，越来越多关于云计算的定义使得人们对云计算的了解变得更加糊涂。
我们不需要去了解云计算的严格定义是什么，但我们要知道云计算在做什么，它需要做的仅仅是对计算和存储的管理，并将其提供给应用使用。
2.2云计算的六大关键技术
随着并行计算、分布式处理及网格计算等概念的发展和商业实现，云计算应运而生，云计算的技术实质其实就是把计算、服务器、应用软件等一系列IT软硬件资源虚拟化而已。云计算的六大关键技术如下所示：
（1）虚拟化技术
诸如提高资源的利用率，可以根据用户的不同业务需求，高效灵活地进行资源配置和部署这些都可以通过虚拟化技术实现。系统虚拟化、应用虚拟化、桌面虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化等构成了虚拟化技术。
（2）分布式海量数据存储技术
云计算系统中的数据存储技术必须具有分布式、高吞吐率和高传输率的特点才能满足大量用户的需求，同时为大量用户提供服务。目前云系统中的数据存储技术主要有谷歌的GFS以及Hadoop团队开发的开源HDFS。
（3）数据管理技术
云计算需要对分布的、海量的数据存放、读取后进行大量的分析、处理，那么未来的数据管理技术亟需解决的一个重要问题是如何提高数据的更新速率以及进一步提高随机读速率。云计算的数据管理技术主要是Google的BigTable数据管理技术和Hadoop开发团队开发的开源数据管理模块HBase。
（4）分布式编程模式与计算
云计算上的编程模式十分简单，保证后台复杂的并行执行和任务调度向用户和编程人员透明，只有这样才能使用户能更轻松的享受云计算提供的服务，让用户能利用该模式编写出实现特定目的简单的程序。 云计算采用的是Map-Reduce的编程模型。
（5）虚拟资源的管理与调度
云计算平台管理技术的功能包括协同大量的虚拟化资源工作，实现屏蔽节点的故障，监视资源使用状况，实时调度用户任务，管理用户身份等。
（6）云计算的安全技术
用户隐私的保护、用户数据的备份、云计算基础设施的防护等等这些都是云计算模式带来一系列的安全问题，对于它们的解决需要更强的技术手段，乃至法律手段。
3.云计算环境下的安全问题
在云技术时代，随着服务方式的改变，安全责任的主体亦发生了变化，云计算的安全由云计算服务提供商来保证，它的安全问题主要体现在云安全，数据中心安全，SaaS、PaaS及IaaS数据安全，虚拟化部署安全，服务器安全，网格计算安全，瘦客户端安全，云服务的法律等方面。
3.1云安全的内容
简而言之，“云”端数据的使用安全就是云安全（Cloud security）。云用户把所有的数据存放在“云”上，那么就意味着数据存在被盗用和滥用的可能。如果只是一般的、不重要的数据，云用户对此关注度不大；若是机密数据，属于个人的隐私被盗用和滥用，对云用户会是相当大的打击。云用户的机器在全球运行的服务网络运行的同时，想要获取更好的服务，将不可避免需要提供更多、更详细的个人或者企业的敏感信息。而这些敏感信息公布于众的话，会使得云用户毫无隐私可言。在云计算的背景下，无论是数据中的敏感信息，还是服务中的敏感信息，云用户的信息的安全和保护都显得十分重要。
3.2数据中心安全的内容
云数据中心所面临的安全问题如下所示：
1.数据聚集后的安全问题
云计算中心存放着由数据中心把数据聚集后的所有用户的数据、应用、存储、处理等等，假如不能保证云计算中心的安全性，或发生数据丢失、窃取，用户是难以接受的。
2.安全漏洞的问题
漏洞产生的根本缘由是由于软件开发人员编写程序时没有充分考虑到异常情况的处理过程。
3.面临黑客攻击的问题
黑客攻击数据中心可以导致网络瘫痪，用户的数据泄露、信息被盗取等。云服务提供商的云数据中心应保护云数据中心自身的数据安全，以防不测，即便服务器沦陷，依然保证应用服务器与数据库服务器不会被更深层次的破坏。
4.云环境下的访问控制管理及用户权限分配问题
不同用户的访问权限分配及控制是云计算环境下不得不考虑的一个关键问题。应用数据的创建，更新及整合等事宜，迫使云计算环境可以通过对一般用户、管理用户以及云计算服务商合理地划分权限与权限管理来确保数据的安全。
5.云环境下的安全审计标准问题
安全审计的基本要素包括控制目标、安全漏洞、控制措施和控制测试。
6.数据中心虚拟化面临的安全问题
趋势科技印度公司总经理Amit Nath在谈到云安全时说：“在虚拟化数据中心，虚拟机这部分变得越来越重要，迟早会有人攻击虚拟机。我们从未听说过虚拟化环境存在太多的安全威胁，但是在接下来的6-9个月，我们会看到更多的威胁和攻击。你部署了虚拟化技术后，虚拟化数据中心没有边界，安全不复存在，因为你其实不知道自己的各个虚拟机在什么地方。”
7.云端安全产品的问题
把云端安全产品与非云端安全产品放在一起对比，我们可以轻易地知道他们在功能、性能、架构上存在很大的差异，云端安全产品具有低负荷的特点，使防护时间被缩短，使网关的负荷得到有效的减轻，并使病毒代码对服务器、带宽和终端等的资源占用率减少，更多的网关资源被留出来为虚拟化服务。
8.云计算环境下的取证问题
现今法律界已经逐渐意识到电子信息是否能被接收作为证据的关键因素是信息安全管理服务，云计算环境的网络取证可以根据不同的方法获得。
3.3 SaaS、PaaS、IaaS数据安全的内容
SaaS应用提供给用户的能力是用户利用现有的客户端设备通过浏览器对应用进行访问，实际上用户并没有管理或者控制底层的云基础设施。SaaS提供商应最大限度地确保提供给客户的应用程序和组件安全。一个安全的SaaS应具备物理安全、网络安全、系统安全、应用安全和管理安全等几个层面的安全性。
PaaS云提供给用户的能力是在云基础设施（网络、服务器、操作系统或存储等）之上部署用户创建或采购的应用，其实用户并不参与管理或控制底层的云基础设施，却能控制部署的应用及应用主机中的某个环境配置。PaaS平台本身的安全和客户部署在PaaS平台上应用的安全是PaaS应用安全的两个重要层次。
IaaS把数据中心包括服务器、存储、网络在内的IT硬件资源抽象化成逻辑的虚拟资源池后，通过网络传递给客户，从而实现资源的统计复用。IaaS安全核心是包含业务管理平台、虚拟网络系统、虚拟存储系统、虚拟处理系统、最上层的客户虚拟机。
3.4虚拟化部署安全的内容
虚拟化部署安全的内容如下：
（1）虚拟环境中主要攻击的目标问题
（2）云安全问题
（3）云计算中心安全问题
（4）虚拟灾难恢复、虚拟机备份与数据保护问题
3.5服务器安全的内容
服务器是黑客和商业间谍的目标，它的安全问题不可忽视。服务器安全的内容包括服务器虚拟化的安全、企业应用服务器的安全、Web服务器的安全以及IIS服务器的安全。
3.6网格计算安全的内容
网格安全问题已经成为了网格计算的一个重要问题。在分布式计算环境中，安全问题与一般意义上的网络安全问题相比较，我们会发现前者的覆盖面更广，用户越多，风险越高。
3.7瘦客户端（Thin Client）安全的内容
我们把在客户端-服务器网络体系中的一个基本无须应用程序的计算机终端称为瘦客户端――即Thin Client。这种瘦客户端通过一些标准协议和服务器通信，从而连接到网络。如今虚拟化技术得到了更加广泛的应用，越来越多的用户逐渐喜欢使用在PC机桌面或笔记本电脑上的瘦客户端进行工作。这些使用云服务的Thin Client用户，一定要确保自己计算机的安全。
3.8云服务的法律
云计算时代将面临的法律问题可以从云计算的合同履行、数据保护、证据调查、隐私保护、竞争秩序等多个角度进行相应阐述。
4.云计算安全技术
把云计算的安全技术和传统的安全技术进行对比，会发现它们相差无几：
（1）需要采用防火墙技术保证云计算服务提供商不被非法访问；
（2）需要利用杀病毒软件保证提供商内部的机器不被病毒木马感染；
（3）需要使用入侵检测技术和各种防御设备防止黑客的入侵；
（4）云用户需要采用数据加密技术、数据内容过滤等技术措施防止敏感数据存储于相对不安全的云中。
5.结束语
在云技术时代，如今云计算应用的主要问题是云计算环境下的安全和可信度，是怎样解决云用户的个人隐私信息以及敏感数据的遗失和泄露等问题，是云计算服务提供商的职责所在。云计算服务提供商做到了这些，云用户才能相信自己存在云中的数据是安全的，云计算的应用才能得更广泛、更深入的发展。
参考文献
[1]王鹏.问道云计算[M].人民邮电出版社，2011.
[2]刘鹏.云计算（第二版） [M].电子工业出版社，2011.
物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，简言之物联网就是“物物相连的互联网”。
后来被重新定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及的信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。
2、物联网的关键技术
传感器技术：这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道，到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。
RFID标签：也是一种传感器技术，RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。
嵌入式系统技术：是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变，以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见;小到人们身边的MP3，大到航天航空的卫星系统。嵌入式系统正在改变着人们的生活，推动着工业生产以及国防工业的发展。如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。
现在的物联网产业以应用层、支撑层、感知层、平台层以及传输层这五个层次构成。
二、云计算
1、什么是云计算?
云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务)，这些资源能够快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务商进行很少的交互。
2、物联网和云计算的关系
云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
目前物联网的服务器部署在云端，通过云计算提供应用层的各项服务。云计算可以提供以下几个层析的服务：
IaaS：基础设施即服务
消费者通过internet可以从完善的计算机设施获得服务。例如：硬件服务器租用。
PaaS：平台即服务
PaaS实际上是指软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。因此，PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是PaaS的出现可以加快SaaS应用的开发速度，如：软件的个性化定制开发。
SaaS：软件即服务
它是一种通过internet提供软件的模式，用户无需购买软件，而是向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动，如：亚马逊。
三、大数据
1、什么是大数据?
大数据是一种规模大到在获取、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。如果将大数据比作一个产业，那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
2、大数据和云计算的关系
从技术上来看，大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
云时代的来临，大数据的关注度也越来越高，分析师团队认为大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模的并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
四、人工智能
云计算时代，对数据库技术有着以下几个方面的需求：
（1）大规模集群管理；
（2）海量数据处理；
（3）低延迟读写速度；
（4）建设以及运营成本。
虚拟桌面在云计算时代数据库的应用中具有诸多优势，具体表现在以下几个方面：
（1）虚拟桌面能够随时随地提供数据访问的能力；
（2）支持多样化的接入设备选择；
（3）降低软件和硬件的管理成本和维修成本；
（4）强化用户的数据安全。上述优势使得虚拟桌面在云计算数据库中有很广泛的应用前景，笔者将根据相关工作经验，综合分析虚拟桌面及关键技术在云计算时代数据库中的相关应用。
1 虚拟桌面以及虚拟化关键技术
消费者对于虚拟桌面的相关使用非常常见，最早可以追溯到Microsoft提供的远程桌面服务中，但是事实上在实际运用中不够满足相关需求。举例来说，远程桌面无法支持桌面共享服务。虚拟化技术的发展使得虚拟桌面获得了更为长远的发展，现阶段来看，虚拟桌面的解决主要方案分为以下2种：
（1）SBC；
（2）VDI。
从VDI虚拟桌面解决方案原理来看，在服务器侧准备专用的虚拟机，然后通过桌面显示将虚拟桌面发送给远程客户。上述原理主要是将服务器虚拟化，服务器虚拟化主要有以下2种方法：
（1）完全虚拟化；
（2）部分虚拟化。
完全虚拟化能够为操作系统的相关操作提供与物理硬件完全相同的虚拟硬件环境，部分虚拟化则会在修改相应操作系统之后再将其部署进行虚拟机器中。完全虚拟化和部分虚拟化方法相比较，部分虚拟化具有更好的功能，但是对于虚拟机器中的操作系统修改具有更大的难度。部分虚拟化系统操作尤其是windows系列操作现阶段是用户最为广泛使用的一个桌面操作系统，windows系列操作系统中的闭源特性导致部分虚拟化操作很难进行相应部署。SBC虚拟桌面操作原理是将软件统一安装在一个远程服务器上面，用户通过建立服务器对话或者服务器桌面等相关应用来进行操作和访问，不同用户之间的对话是隔离的。上述操作能够使得键盘敲击和鼠标点击等应用软件层之间更好地插入虚拟化层，削弱不同层次之间的耦合关系，使得软件运行能够不受本地操作系统时间的驱使。上述方式方法在windows系列操作中已有相关支持，但是在之前的相关应用中，由于用户被固定在一个特定的服务器中，最终导致服务器无法根据负载情况进行资源整合。另外一个角度来看，由于之前的应用场景主要是会话业务，所以具有很大的局限性，服务器与用户之间的通信安全性能不够高。新型的SBC虚拟桌面解决方案需要对虚拟桌面的性能进行相应改进。
2 虚拟桌面关键技术在云计算数据库中的应用
2.1 虚拟化技术
从VDI虚拟桌面解决方案来看，提供闭源windows操作系统桌面非常有必要。现阶段来看，支撑VDI虚拟桌面普遍运用的是完全虚拟化技术，如CITRIX采用的Xen虚拟机。从总体上来看，不同厂商的服务器所使用的虚拟化产品在技术方面和本质方面保持高度一致，由于单台虚拟机的性能差异不够显著，再加上不同服务器虚拟化管理软件在功能和性能方面存在一定差距。基于此，对于虚拟桌面来说，需要从虚拟机的部署方面和供给方面来选择关键技术。从SBC虚拟桌面解决方面来看，直接利用服务器版本的windows操作系统的用户环境，使得不同的用户能够在同一个服务器上面获得自己的相关应用。由于服务器版本的windows操作系统能够很好地提供服务功能，所以此类解决方案的门槛也比较低。在windows操作系统厂商中所的相关产品中，关键在于优化视图内容的协议，从而能够获得更好的用户体验。
2.2 个性化用户设置
虚拟桌面用户的必然要求之一就是拥有个性化的配置，目前的一些厂商通常采用的是Microsoft对用户进行管理，将用户的身份以及相应桌面设置需求进行个性化配置。当用户在访问虚拟化桌面式，需要认真其身份，认证成功之后能够为其提供不同应用权限的个性化虚拟桌面。从SBC虚拟桌面解决方案中不难发现，服务器版的windows操作系统能够很好地设置用户权限，在描述相关文件中过程控制也比较简单。从VDI虚拟桌面解决方案中不难发现，每一个用户在操作系统映像和虚拟机配置中具有不同的需求，在用户描述文件方面规模也较为庞大。现阶段来看，各个不同厂商正在对如何减少用户数据而进行产品改进。
3 结束语
综上所述，虚拟桌面技术目前来看已经比较成熟，不同的厂商所生产的产品具有不同的特色，其中Microsoft在操作系统中具有领先地位。虚拟桌面在云计算数据库领域中的发展应该从提高用户体验角度入手，为了能够达到完美极致的用户体验，运营商以及生产商等均需要作出相应努力。
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作者简介
云计算的应用将导致支撑电子文件管理实现的技术框架发生本质上的转变。目前，国内外学者在云计算对电子文件管理的影响和所带来的新问题等方面进行了一定研究①，但缺少对云环境下电子文件管理关键技术的系统研究。本文重点探讨整合应用这些技术的通用框架、关键技术、实现原则和建议方案，为云环境下电子文件管理系统的构建提供技术基础和实施依据。
1 云端电子文件管理系统的技术框架
云环境下的电子文件管理系统不仅需要实现SaaS层次上的资源虚拟化，而且还应根据电子文件的特殊性，对其他云服务提供商提供的平台层和设施层的云服务进行选择、配置和优化使用。私有云的成功实践和成熟推广会进一步推动云环境下的电子文件管理的研究、应用与发展，并进一步带动相关管理部门和人员认识水平的提升，最终将逐渐会被混合云或公共云替代。
基于云计算的技术框架和电子文件管理的系统建设和应用需求，采用分层方法设计云环境下电子文件管理系统的技术框架是实现电子文件管理的首要任务，图1呈现了电子文件管理系统的技术框架
1.1固件/硬件层主要包含硬件服务器和交换机等物理基础设施，为软件内核层提供硬件的操作、管理和更新服务；软件内核层负责管理固件/硬件层的物理硬件设备，通常由操作系统内核、虚拟机监控器、集群中间件等工具和技术来实现。
1.2非结构化数据的分布式存储。电子文件通常是以非结构化或半结构化数据方式存在，云计算环境中非结构化大数据的存储通常采用分布式文件管理技术如Google的GFS、Hadoop的HDFS等。非结构化大数据的存储过程中，一般按照实现配置好的大小（默认为64MB）进行分块，并对每个分块进行唯一索引后存储在不同的数据块服务器上，所有数据块服务器由主服务器统一管理，力求控制流和数据流的分离。在云环境下，电子文件特别是大数据对象的文件将被存放到分布式的非结构化文件系统中，由文件系统统一管理。
1.3结构化数据对象的分布式存储。云环境下结构化数据的存储技术有Google的Bigtable、Amazon的RDS、Hadoop的HBase等技术，与传统关系数据库不同的是，云环境下的结构化数据模型一般由一个行关键字、列关键字和时间戳进行索引，其数据访问需要数据锁服务。云环境下的结构化数据的分布式存储一般采用主服务器和子表服务器进行分工管理，其中主服务器负责新子表的分配、子表服务器的监控和负载均衡等问题。在云环境下，电子文件的元数据一般存储在分布式结构化表中，由分布式结构化数据管理系统统一管理。
1.4分布式数据处理。与传统电子文件管理系统不同的是，云环境下的电子文件管理系统中将会采用以MapReduce为代表的分布式数据处理技术来处理电子文件，需要对目前的电子文件管理系统中普遍采用的数据处理算法和技术实现工具进行改进或重新设计。
1.5电子文件管理基础服务。该层为电子文件管理业务层提供一些共性的基础和核心功能，包括电子文件封装、电子凭证管理、完整性校验、分布式存取、电子文件监控和电子文件的溯源。
1.6电子文件管理业务服务。电子文件管理业务服务主要包括信息捕获、安全与监控、保管与处置、检索与再现、系统管理、非电子文件管理，负责实现电子文件管理业务服务的虚拟化，形成电子文件管理的工具资源池。电子文件管理用户可以通过系统提供的接口，包括人机交互界面（如Web界面）和程序编程接口（如Web服务、API等），以租用的方式享用电子文件管理基础服务的各项功能。
除了上述组成部分之外，云环境下电子文件管理还需要系统管理、安全保障、容错机制和服务质量等技术，它们贯穿于云环境下的电子文件管理系统的所有层次，需要统一设计和研发。
2 云端电子文件管理的关键技术
图1所示的云环境下的电子文件管理的通用技术框架的应用需要如下关键技术的突破：
2.1电子文件的对象建模技术
电子文件的对象建模是电子文件管理系统的关键步骤之一。在不同的电子文件管理标准中，对电子文件的封装要求有所不同。如何构建SIP （ Submission Information Package，提交信息包）、AIP （ Archival Information Package，存档信息包）、DIP （Dissemination InformationPackage，信息包）的信息模型以及如何实现这些不同信息包之间的相互转换是云端电子文件管理中需要解决的技术问题。此外，电子文件对象建模技术还需要考虑云计算环境本身的技术特殊性，如多副本管理、大文件分块管理、分布式处理等特征。因此，电子文件对象的建模与封装是云环境下的电子文件管理系统实现过程中需要解决的关键技术之一。
2.2海量异构电子文件的分布式存取技术
海量异构电子文件的分布式存取是云端电子文件管理系统与传统电子文件管理系统的区别之一。以Google文件系统为例，主要技术特点是采用中心服务器模式，不缓存数据，在用户态下实现和只提供专用接口。目前的电子文件管理中采用的数据处理技术不能直接应用于云环境下的分布式数据处理任务中。云环境下的电子文件管理需要进行大文件的分块、MapReduce、多副本管理、结点动态加入、用户态下实现等特殊操作。因此，面向海量异构电子文件的分布式存取技术是云端电子文件管理的重要课题之一。
2.3电子文件及其元数据的溯源技术
云计算技术本身的特殊性为电子文件及其元数据的溯源提供了良好的技术保障。云环境下电子文件回溯可分为两类：结构化数据表的溯源和非结构化数据的溯源。以Bigtable为例，其数据模型由行、列、时间戳组成。与传统数据库不同的是，Bigtable中采用了关键字排序、列簇（ColumnFamily）存储和时间戳，可以很容易在不同版本之间回溯。此外，云计算环境中的非结构化数据的存储中采用了多副本技术，也较好地支持文件实体对象的溯源。但是，云计算中的这些技术并不能完全支持电子文件及其元数据的回溯操作，如证据保留和凭证生成等。因此，凭证性回溯技术是云端电子文件管理中需要突破的重要技术。
3 云端电子文件管理的实现方案
图1所示的云环境下的电子文件管理通用技术框架和上述关键技术的实现需要以下基本原则和实现方法。
3.1实现原则
基于以上分析，可以归纳出，云环境下电子文件管理系统的构建需要遵从以下基本原则：
3.1.1底层技术的简单性与上层应用的复杂性之间的平衡原则。简单实用性是云计算服务模式的重要特征。其简单实用性主要体现在两个层面，一是在云计算的设计思想中，云计算的实现并不追求新技术的创造，而更加重视现有技术的重组；另一个是云计算的实现技术上，云计算一般采用简单实用的实现技术，不主张实现技术的复杂化。以Amazon提出的SDB（SimpleDB）为例，这种技术不需要实现定义模式信息，其属性的修改添加以追加形式实现，操作类型简单（不支持像连接、排序等复杂操作）。然而，底层的简单实用往往会增加上层应用的复杂度。因此，在云环境下的电子文件管理系统的设计和实现中，不仅要考虑底层技术的简单实用原则，而且还注重避免上层应用的复杂性，力求在二者之间达到平衡。
3.1.2经济性与稳定性之间的平衡。经济性也是云技术的重要特征之一，云计算的经济性体现云端和终端的经济性。云端的经济性体现在云端部署在成本相对较低的服务器硬件之上，不追求服务器集机群的实时更新换代。在计算能力和存储能力相等的情况下，搭建一个云端服务器集群的成本要低于购买一台超级计算机作为服务器的成本；终端的经济性体现在云计算对终端的要求较低，用户可以使用瘦终端就可以调用功能强大的云服务，不需要购买昂贵的软硬件设备和进行繁琐的软硬件管理与维护工作②。因此，云环境下的电子文件管理系统的设计应遵循经济性原则，可直接部署在配置较低的普通服务器硬件上，而且应支持多种类型的终端设备。但是，经济性原则往往带来稳定性问题，尤其是容错处理问题。经济性带来的容错处理是云计算的重要难题之一，涉及云计算中的Master服务器、Sever服务器、数据管理服务器等每个组成部分。因此，在经济性和稳定性之间的平衡是云环境下电子文件管理的重要指导原则之一。
3.1.3灵活性与安全性的统一。灵活性（或弹性）作为云计算的重要特征，涉及节点动态管理、故障动态监测、动态故障恢复、多副本管理、动态租约管理和弹组合。显然，灵活性给电子文件管理系统的技术实现带来了较大程度的方便性。但是，灵活性也给电子文件的一致性、可靠性和保密性提出了更复杂的管理要求。因此，保证灵活性与安全性之间的平衡是云环境下的电子文件管理系统的IT实现的重要指导原则之一。
3.1.4针对性和可持续性的统一。针对性强调的是电子文件管理系统与其他业务应用系统的区别性，主要强调电子文件管理系统遵循相关的功能要求标准的符合程度。当前国内外关于与电子文件管理系统的功能要求标准有ISO15489、DoD5015.02、Moreq2、ICA、《电子文件归档与管理规范GB/T18894-2002》、《电子文件管理系统通用功能要求》等。因此，云环境下的电子文件管理系统的实现中必须遵循这些原则和要求，具备较强的针对性或专业性。同时，针对性的实现也要支持和遵循可持续性。云环境下的电子文件管理系统的实现并不要求一步到位，应统一规划，分步骤实现，重视部门协同和资源共享。因此，针对性和可持续性的统一是云环境下的电子文件管理系统的研发中必须遵循的原则之一。
3.2实现方法
云计算环境中的电子文件管理系统的实现技术方案有多种，可以分为两大类，即商业解决方案和开源解决方案。考虑到电子文件管理需求的特殊性及未来应用的可扩展性，建议采用开源解决方案。目前，主流的开源方案有Hadoop、Eucalyptus、Nimbus和Sectorand Sphere。其中，Hadoop和Eucalyptus分别模仿了两个主流的商业解决方案，即Google和Amazon的云技术。综合考虑实现技术的成熟度、普及程度、内部技术的公开性和未来发展趋势，建议在云环境下的电子文件管理中采用基于Hadoop的开源解决方案。
在云环境下的电子文件管理系统的开发中应采用基于Hadoop的编程模式或类似于Hadoop的编程模式。Hadoop是Apache开源组织提供的一种具有高可靠性、高可扩展性的分布式计算机框架，包括Hadoop Common、Avro、Vhukwa、HBase、HDFS、Hive、MapReduce、Pig和ZooKeeper等编程技术③。其中，Hadoop HDFS、MapReduce、HBase、ZooKeeper、Pig分别对应Google的GFS、MapReduce、Bigtable、Chubby和Sawzall。因此，在图1所示的通用技术框架中，可以分别使用Hadoop HDFS、HBase、MapReduce和ZooKeeper技术实现非结构化数据的存储、结构化数据的存储、分布式处理和锁服务。
4 结语
以云计算为中心的新型信息生态环境为电子文件管理提供了新的计算模式和技术实现方案。在这种生态环境下，云端电子文件管理系统的初期建设往往定位于SaaS层的私有云。随着关键技术和典型应用的成熟与发展，电子文件管理将逐渐采用混合云或公共云技术，并将渗透至云计算的不同层次。为此，本文将云端电子文件管理系统的通用技术划分为七个层次，探讨所需的四项关键技术，并提出了研发电子文件管理系统的基本原则和实现方案。因此，本文研究对于云环境下的电子文件管理系统的研发活动具有重要的指导意义。在未来的工作中，我们将重点进行实证分析，并进一步完善本文研究成果。
本文是北京市科技计划课题《基于异构系统的电子档案凭证性保障核心技术开发与应用》（项目编号Z111100075011001）、国家自然科学基金项目“语义Web环境下的大规模协同知识处理模型研究”（项目编号71103020）和国家社科基金重大项目《云计算环境下的信息资源集成与服务研究》（项目编号：12&ZD220）的成果之一。
参考文献：
薛四新，黄萃.云计算环境下电子文件管理研究综述[J].北京档案，2011（09）：25-27.
计算机技术中比较常用的抽象数据结构就包括图，相比较树和线性表来说，语言以及结构变得更复杂，存在一定表示能力，实际生活中不少领域都在合理应用图结构，到处都能发现与图有关的应用以及处理，例如传统应用，科技文献引用、预测疾病爆发路径、确定最合理运输线路等。新应用，生物信息网分析、分析语义Web、分析社交网路等。虽然已经过很长时间的发展和应用，但是随着不断发展科学技术，使得出现更多、更大的图规模，需要不断完善理论基础，确保可以高效处理大规模图。
一、云计算简介
在高速发展互联技术的基础上形成了云计算技术，属于全新计算方式，主要核心就是互联网。在2007年云计算被美国IBM提出，这也是第一次提出云计算，依据此，云计算主要就是用来描述一种类型或者一个系统平台中的应用程序，具备数据存储量大、处理能力强、灵活性高以及可扩展性和通用性的优势和特点，目前已经得到广泛应用[1]。
二、云计算环境下大规模图数据处理技术的
图实际上是非线性数据结构，具备一定多对多关系，在图数据中，可以通过零个或者多个直接后继和直接前趋构成相关元素，相比较其他形式结构来说，图数据具备相对更加丰富的语义，已经被大量运用到工程、科研等方面，因为图数据具备非常多的数据量，因此，分析和研究对大规模图数据处理技术已经逐渐发展成为广泛关注的重点。通过不断的研究和分析，已经具备一定水平的图处理技术，日益完善相关技术理论，为应用大规模图技术提供基础和保障，但是由于不断发展信息技术，促使快速发展多种多样的信息，导致存在越来越大规模的图数据，因此，需要适当提高研究而大规模图数据处理技术的力度，为有效处理大规模图数据提供平台[2]。可以从以下几方面进行分析：
（一）云计算环境下存储图数据的方式
在充分研究和分析大量资料和文献之后得到，目前，在应用以及管理大规模图数据处理技术的时候，其中主要包括超图数据模型、单图数据模型两种常用数据模型，上述两种数据模型都可以在一定程度上对无向图和有向图进行相应处理，但是两种方式最根本区别就是不同的存储格式。大规模体数据进行存储的时候，最基本的就是云计算分布式存储系统，可以把云计算分布系统分为分布式数据库以及分布式文件系统两种形式。分布式文件系统中最重要就是HDFS和GFS，能够直接存放临接矩阵和对接表；分布式数据库，也就是说NoSQL，其中最重要的就是Hbase和Big Tabl。分布式数据库可以分为以下将基本数据模型：主要包括KV存储模型、CFS列族存储模型、DS文档存储模型。DS模型具备方便、灵活的优势，比较适合使用存储结构化数据，此模型不适合对图数据进行存储。经过大量数据分析研究表明，KV存储模型十分适合存储大规模图数据，KV存储模型存在支持哈量存储、高并发查询以及模式结构简单的特点，在处理Page Rank等图数据的时候，一般情况不会出现复杂操作，能够符合数据处理的基本需求，如果是利用邻接表的方式形成图数据，Key就是图的源顶点，Value就是出边信息和点的值，可以更加方便的迁移和合并数据，增加空间局部性，大幅度降低处理查询过程中读取数据的次数，可以在一定程度上提高效率[3]。
（二）云计算环境下分割图数据
一般来说，云计算环境中处理大规模图数据，处理方式应该是分布式并行，因为图计算存在一定强耦合性、图数据具备连通性，为了能够更加高效的处理图数据，应该适当降低子图数据之间耦合度，图分割是有效实现目标的主要方式。基本流程是：首先需要分给具备相对比较完整逻辑结构的大图，然后在分布存储系统节点中分别放置分割部分，进行适当处理，并且每个子图启动以后都需要能够具备与之对应的计算服务，在处理完子图以后，就达到处理大图的目的。在上述处理过程总，分割大图以后，能够得到相对比较好的分割效果，但是在对大图进行分割的时候，需要重合分析图规模均衡性以及内部连通性，保证能够降低子图连通性，增加内部连通性，可以在一定程度上影响分布并行处理大数据机制的运行。此外，也应该降低子图规模均衡性，不能形成比较大的偏斜，避免由于过大时间差距影响系统同步性[4]。
（三）云计算环境下的图数据计算模型
现阶段，基于云计算基础上具备两种应用广泛的模型，包括BSP模型以及Map Reduce模型。
1、Map Reduce模型
Map Reduce模型主要包括由多个reduce、map共同形成的并行处理方式，可以把执行任务阶段分为两部分，一是Reduce阶段，在此过程中，Reduce任务会聚集处理接收到的数据，从而得到相关输出结果，并且能够在分布式文件中保存数据。二是Map阶段，此过程中，Map任务会合理计算分配到系统的数据，输出与之对应的key值，然后在reduce任务中映射出相对应的数据信息。
2、BSP模型
BSP模型主要就是说在并行执行消息通信的时候，具备好、数据竞争以及免锁死的运行特点，在云计算环境下处理大规模图数据需要合理使用上述模型，在迭代处理的时候，相比较Map Reduce模型来说，BSP模型具备相对比较高的执行效率。
（四）云计算环境下处理查询图数据
基于云计算基础上，主要存在两种能够支持处理查询大规模图数据的驱动模式，也就是被动遍历模式和主动遍历模式。上述两种模式具存在图顶点是操作对象的共同特点，也就是说操作处理技术的基本关键就是图顶点。第一，被动模式。上述处理模式能够不进行调用处理函数，可以适当降低处理不必要顶点，大量节约资源。第二，主动遍历模式。上述处理模式，具备比较强实用性，但是应用在特定情况下，会形成浪费资源的问题。
结束语
总之，依据云计算为基础，充分分析和研究大规模图数据处理技术，可以发现，在处理大规模图数据中应用云计算技术，能够有效提高处理效率。
参考文献
[1]于戈，谷峪，鲍玉斌等.云计算环境下的大规模图数据处理技术[J].计算机学报，2011，34（10）：1753-1767.
[中图分类号] G434 [文献标志码] A
一、引 言
自2006年亚马逊推出云计算服务和IBM正式推出“蓝云”计算平台以来，云计算技术得到了较快的发展和较高的关注。云计算技术在教育领域的应用更是得到了学者们的高度关注，针对教育云计算的研究也随之开展起来。“教育云”这一名词得到了广泛的应用，但迄今为止并没有学者对教育云的概念作出明确界定。本文通过对国内教育云相关文献进行梳理，试图厘清目前国内教育云研究的特点、研究主题的分布情况，并通过对这种情况的合理性进行分析，发现目前研究中存在的问题和不足，最后结合已有的研究成果对教育云作出一个较为清晰的界定，对存在的问题和不足提供一些解决策略，以便能够为后续的相关研究提供有益参考。
二、研究设计
（一）研究样本和研究方法
教育技术学学科作为国家教育信息化研究和推进的主要学科，其对教育云的研究在一定程度上能够代表国内当前教育云的研究水平，所以本文以2006年1月至2013年1月间教育技术学科领域内具有代表性的五种期刊（《中国电化教育》、《远程教育杂志》、《开放教育研究》、《电化教育研究》、《现代教育技术》）上所刊载的文献作为抽样范围，利用中国知网学术搜索引擎，以“云计算”、“教育云”作为关键词进行全文搜索，对于“云服务”、“教育”这种少数关键词割裂的情况本研究不予考虑。去除广告等无关文献后，将文献中明确提及“云计算”、“教育云”的210篇文献作为研究样本。
同时选取国内15家知名互联网运营商官方网站上公布的云产品（服务）解决方案作为产业层次的研究样本。
确定了研究样本后，笔者根据研究目的对样本按照逐一分析、整体统计的原则进行数据处理。笔者首先从文献的“时间—数量”维度对教育云研究的宏观发展趋势进行统计分析，然后再从“主题（内容）—数量”维度对教育云研究中观上的主题或内容（以下统称主题）进行统计分析；最后从教育云产业发展规模维度上进行总结分析。
（二）教育云研究主题或内容界定
为了能够从“主题—数量”的中观维度上清晰准确地反映国内教育云研究的现状，在对当前学者发表的文献内容进行初步分析的基础上，结合技术接受和使用统一理论（UTAUT）[1]中影响用户接受技术的四个维度，即绩效期望（Performance Expectancy，PE）、付出期望（Effort Expectancy，EE）、社群影响（Social Influence， SI）、配合情况（Facilitating Conditions， FC）和影响上述维度的年龄、性别、经验和自愿程度等因素，以及教育云计算技术在教育领域应用时所涉及的人员构成和资源分配以及对该技术的本体研究的实际情况，将教育云研究可能涉及的研究主题作如下归类，见表1。
三、研究结果
（一）文献的“时间—数量”维度
研究者对2006年以来，本研究所选择的期刊上每年刊发的文章数量进行了分析，如图1所示。
可以看出2006年和2007年云计算的载文量为0，在2008年至2012年间呈明显的上升趋势，又以2011年至2012年间上升最为显著。笔者认为教育云研究的宏观分布趋势出现这样现象，主要是因为2006年和2007年是亚马逊和IBM公司刚刚推出云计算服务两年，云计算这一概念尚未被教育领域的研究者们所周知，因此没有开展相关研究。2008年至2012年云计算技术在各行各业得到了广泛的研究应用，教育领域也不例外，其中2010年颁布的《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）》[3]中加快推进教育信息化进程的要求和2012年颁布的《教育信息化十年发展规划（2011—2020年）》[4] 中国家教育云基础平台建设的需要等文件的出台在宏观政策导向上对促进教育云计算研究的广泛开展方面也起了巨大的推动作用，这些都是文献数量增加的原因。由于电子期刊数据库相比纸本期刊的内容更新具有一定的延时性，所以截至笔者统计完成时2013年1月已经刊载了4篇，按此数量推算来看2013年教育云的研究仍将会是教育技术学科的研究热点之一。
（二）文献的“主题—数量”维度
根据表1界定的教育云的研究方向，本文对样本进行逐一主题分类后，对教育云研究所涉及的主题和刊载的文献数量进行统计，得到“主题—数量”维度表，见表2。
我们把关于教育云的研究分为两个维度：关于科学的研究和关于技术的研究。关于科学的研究包括教育云本体研究、教育云理念、教育云分类、教育云研究综述等；关于技术的研究包括教育云应用、教育云实现技术、教育云运营机制等。从图2可以看出，总体来说，关于科学的研究占总数的60%，大于关于技术的研究。关于科学的研究主要集中在教育云理念和教育云研究综述，共占总数的46%，而关于教育云本体和教育云分类的研究则分别只占总数的11%和3%，这也从一定程度上反应了我们对教育云的认识还不够深入，主要还停留在理念和综述的水平，而对教育云至关重要的本体和范围的认识还不够清晰，当然也谈不到教育云的分类了。关于技术的研究主要集中在教育云应用案例和教育云实现技术，共占总数的39%，而关于教育云运营机制的研究仅占1%，从侧面上反应了教育云的大规模的应用实现还没展开或者还不够成熟，目前主要还停留在技术水平的探讨上或零散的云应用案例的收集与创作上，而没有进行大规模的商业实现。
（三）教育云产业
为加快推动我国云计算产业的发展，国务院出台了《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》，工信部、发改委联合了《关于做好云计算服务创新发展试点示范工作的通知》，并在北京、上海、深圳、杭州、无锡等5个城市开展云计算服务创新发展试点工作。根据中国电子信息产业发展研究院的《中国云计算应用示范工程战略研究（2011年）》报告显示，五个试点城市共计24项示范工程中经济金融类、公共服务类和数据中心类占据了18项，而教育云方面，只有上海的“面向教育的云计算应用示范”和北京的“中国学习云服务平台”两个部级示范工程，占总数的8.3%。
通过访问国内的百度、腾讯等互联网公司和跨国企业如IBN、HP等共计15家的官方网站，笔者发现所有的企业都开展了云计算业务，但是只有华为、用友等四家公司明确提供了教育行业的云解决方案。因为有学者在学理层面对谷歌进行了研究，所以本研究也将谷歌作为研究对象。在对5家企业的教育云解决方案以及对方案的分析整理后得到表3。
四、研究结论与讨论
（一）教育云仍将是研究热点且研究空间巨大
从“时间—数量”的宏观维度上看，涉及教育云研究成果的文章呈逐年上升趋势，以此可以推测出教育云研究仍将是近段时间内的热门研究方向；从“主题—数量”的中观维度上看，云教育理念、教育云应用和教育云实现技术等主题占据研究成果文章总数量的66%之多，而教育云分类研究、教育云运营机制等主题只占文章总数的4%，由这种研究主题成果数量分布的失衡现象可以得出，在教育云分类、教育云运营机制、教育云本体研究方面仍然具有很大的研究空间。
（二） 教育云本体研究有待深入
1. 教育云本体
教育云本体从字面上理解是指教育云计算的本源或根本问题，是区别于其他名词概念的本质性问题，从计算机科学的角度来说本体是一个为描述某个领域而按继承关系组织起来作为一个知识库的骨架的一系列术语。[5]为此笔者认为教育云的本体研究的主要对象是与云计算技术在教育领域应用时涉及的一系列的专有术语以及各术语之间的关系。
2. 教育云概念界定
根据上述的思想笔者对教育云的概念进行了界定。云计算自产生以来，至今没有一个公认的定义，因此笔者采用目前认同度相对较高的三个定义来理解云计算技术。
“美国国家技术与标准局（NIST）信息技术实验室认为，云计算是对基于网络的、可配置的共享资源计算池包括网络、服务器、存储、应用和服务。并且这些资源池以最小化的管理或者通过与服务器提供商的交互可以快速地提供和释放。”[6]“云计算是利用因特网等网络媒体传输信息，类似于数据中心或者服务器群那样拥有大量用户需求的资源和服务的分布式计算机群。”[7]“云计算是并行计算、分布式计算和网格计算这些计算机科学概念的商业实现，是虚拟化、效用计算、基础设施即服务、平台即服务、软件即服务等概念混合演进并跃升的结果。”[8]
祝智庭教授对教育云进行了描述，认为“教育云是与医疗云、政务云、电子商务云等平行的概念，是一个面向教育的行业云，行业云就是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。同时，某一个具体的教育云平台，既可能是公共云，也可能是私有云，也可能是混合云。 教育云是教育技术系统的一个子类， 也是云计算应用系统的一个子类。”[9]
本研究认为上述学者们的定义更多的是从云计算的底层硬件架构和实现技术层面给出的，研究者认为教育云不应该仅仅从底层架构和实现技术两方面来界定，同时也应该考虑其具有的教育服务形式和对教育理论顶层可能的影响，以及教育与云计算技术之间的继承关系。鉴于此研究者认为教育云即教育云计算技术的简称，是在对云计算技术继承的基础上能够为各类教育人员提供具有针对性的教育资源和服务，且对教育基本理论具有变革性促进作用的理论和实践。
本概念具有四个特点：（1）在技术实现层面界定了教育云与普通云计算之间的关系，即教育云是对普通云计算技术的继承。（2）教育云是云计算系统和教育技术系统的一个子类。（3） 教育云在服务层面为教育领域人员提供具有针对性的服务。（4）教育云对学习理论、教学理论、环境建构理论等教育理论产生了变革性的促进作用；前两个点是对教育云的领域定位，后两点说明了教育云的服务对象和对教育理论的影响。
3. 教育云本体研究现状
从“主题—数量”维度上看，关于教育云本体研究方面的文献占据文献样本总数的11%。在如此之多的文献中只有卢蓓蓉从教育信息化角度对云建设现状进行了阐述，祝智庭教授[10]对教育云一词作了正面的解释，徐小双从成本度量角度对基础教育云发展进行了分析。更多的主要对教育云从云计算技术继承下来的优势特点方面，未来的教育技术发展趋势方面作了宏观的介绍，并没对教育云具有的独特的教育属性方面进行深入研究。
在教育云本体研究上我们更期待研究者关注云计算技术在教育领域中的概念和定位的研究，只有准确的教育云定义才能更直接地明确阐释教育云的本质，更清晰地规范教育云的研究领域，才能为研究者开展后续的工作指出明确的方向。云计算技术在教育应用中的特点、教育云的优劣势等方面，云计算服务的普适性模式在教育上的应用研究才能进一步开展下去。
（三） 教育云其他研究主题的几点思考
首先，就学者关注度最高的云教学理念方向，何克抗、周红春、桑新民等主要是阐述了教育云对“促进人才培养模式”“高校信息化建设”“教学模式的改革”方面的促进作用；张少刚、周文娟在对泛在学习理论进行研究时认为“云计算的优势将会对泛在学习的开展起到极大的促进作用”。余胜泉等学者介绍了云计算对e-Learning的促进作用，从而间接地促进了远程教育范式的变革；[11]宋述强、杨滨等学者则是从环保的角度论述了云计算技术的“教育低碳化作用”；[12][13]朱惠娟、解月光研究了技术支持下的教学环境的设计；董玉琦、王美等人则是从教育云对教育技术学科发展的角度开展了研究。杨现民、顾小清、傅钢善、余胜泉等对在教育云环境下的学习理论和云学习的设计以及移动学习方面开展了研究。王艳丽、陈丹等学者则是在研究”数字化布鲁姆”时提及了云计算。[14][15]闫寒冰、潘丽芳等学者则是从对教师培训和教师教育技术技能培养方面展开研究的。[16][17]
由以上文献的研究主题可以看出当前研究比较有广度，但在研究深度上仍有欠缺，更多的学者是集中在说明云计算会给教育带来新的革命性变化的浅层次介绍阶段，并没有对于教育云环境下教学模式的设计理论、教学环境构建理论、云技术支持下的教育方式方法变革方面作出深入具体的介绍和研究。在云计算对教育信息化变革的促进作用和泛在学习理论、移动学习理论推广方面的研究主要集中在基于云计算所能够带来的庞大资源优势的介绍上。
技术的革新会给教育理论带来变革，云技术也不例外。教育云支持下的教育理论研究应该多元化发展。教育云在教育管理领域内的应用是否使得原有的教育管理效率有所提高，学习者在云条件下的学习风格、教学设计模式、云技术下的学习环境建设等学习理论和教学理论的深入研究都可以成为教育云教学理念方向上新的研究内容。如此一来，目前学者多在进行泛在学习理论、移动学习方面的研究时才对教育云从侧面介绍和研究的状况将会得到扭转。
其次，对于占据样本总数量21%的教育云应用方面，张剑平、高宏卿主要阐述了某项技术如何结合云技术实现资源共享的问题，而左名章、蒋艳红等学者则是从美国信息化建设对我国的启示上谈及了云计算技术。[18][19]杨进中、徐天伟、吴永和等则是通过阐述Grails、e-Science、MyMathLab与Sakai、Moodle等现有的软件系统、软件模型结合云计算构建一个新的软件系统环境。在这一部分中更多的是像文献[20～26]那样只是在文献中对“云计算”或者“教育云”词汇进行简单的提及。
可以看出在教育云计算应用研究方面，学者多集中在某项技术与云计算技术的具体结合、某门课程利用云计算技术如何开展、某个平台引入云计算技术后会如何更好地实现其功能等方面。主要是针对云计算技术应用于个案进行研究，或者仅是对词语的简单提及；并没有对云计算技术是否能够在其应用的个案的基础上进行扩展或推广应用，如何推广应用方面进行深入研究。一项有效的技术在教育领域内的广泛应用是我们乐于见到的，但是为了给研究或者文献添彩而去简单地缀上一些比较时髦的词语的现象是值得我们去反思的。另一方面，虽然多数研究仅停留在词汇提及的层面，但是也从一定程度上反映了教育云计算技术在教育技术领域得到了广泛的认可。
学者们对于教育云应用研究主要集中于个案研究的原因有两方面，一方面是因为某些个案具有独特的优势和代表性，另一方面也是由于“云”建设运营标准的不统一从而导致云的建设无法大规模实现。产生缺乏统一标准指导的现状——小规模云具有很高的适用性等优势特征，但是也会因为其“地方特色”严重而不能推广应用。
第三，教育云的技术实现方面的文章占据了样本的18%。张家贵、陈巧主要对“基于云的资源平台、资源中心的设计”进行了研究，以高等院校的资源、平台设计为主，而较少涉及基础教育领域的设计。黎加厚、高辉等主要介绍了以“电子书包”为代表的教育云终端技术和设备，值得注意的是云端的研究目前也主要集中在电子书包上，其他的云端设备和技术还有待学者和开发人员研究、设计和开发。文献[27～30]主要是从教育云对“移动学习模式”、“个性化学习”的影响和变革设计方面开展的研究。这部分的其他文献则是主要集中在网络平台架构的设计，少量的文献如[31～33]从对教育云服务模式实现的角度开展了研究。总之，在云计算的技术实现方面，研究者主要集中在平台的架构设计和对教育云服务的简单介绍上。
最后，教育云分类和教育云研究综述部分主要是各种技术发展综述类文献。国家和地区规划纲要解读类文献中对“云计算”词语在教育应用中的提及或者是简单介绍；施建国、赵晓声、唐德海等对于国家云、区域云、公有云、私有云的分类也只是在对国家或者地区的教育规划纲要的解读中进行宏观层面的研究，并没有对云的规模或者具体的云的底层设备应该建设在哪个地区、哪个层次、如何建设等问题进行研究。
云计算是分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）和网格计算（Grid Computing）的发展，或者说是这些科学概念的商业实现，[34]将其引入到教育领域中必然也涉及运营制度的问题。然而目前国内对云计算在教育中的，例如教育云的建设标准、运营体系、安全性和云规模的可控性方面都没有详细的研究。
教育云的运营应该向专业化均衡发展。国家和地区的教育信息化规划和学者在各级各类的教育云研究中并没有对云的规模做详细的研究，也没有对云的最底层的设备建设的运营作出详细的研究。我们认为高等教育数据信息量相对独立并且拥有较多的人力、财力和物力资源，所以高等院校可以在统一的标准指导下独立建设私有云；对于基础教育领域可以采取将底层的硬件设施交由专业的公司建设经营，教育部门采取购买服务的形式，在国家层面则成立专门的机构对资源池进行建设和把关，将全国的基础教育和高等教育云进行联通，真正地实现国家范围的“教育云”。
教育云的安全性方面是我们应该关注的重点。云作为教育资源和数据存储的一种便捷有效的手段将会使得大量的用户信息和数据资源存储在“云”中，那么对于云中的数据安全、数据的隐私保护和布设在不同地区的云基础设施的安全性问题缺乏健全的安全策略是值得我们认真对待的。
教育云建设应该向标准化制度化方向发展。上述的“云”间的快速互联互通和安全高效运营方面归根结底是国家标准问题。按照教育信息化的规划，各级各地区将要建立不同规模的教育云，那么对于不同地域、不同规模和不同底层硬件设备架构的云之间的联通问题就迫使我们考虑云计算在教育领域里具体应用的行业标准问题。教育行政部门应该组织专家在对各种类型的“云”进行充分调研的基础上，制定出既允许全国范围安全高效互联互通，又允许各具特色的云建设格局的“云标准”；完善资源的分类存储标准制定，使得海量的云资源在现有搜索技术的限制下仍能够有效合理地归类存储，最终便于使用者能够快速准确地在资源的海洋里找到需要的资源。
2008年至2010年前半年，相关研究大多停留在对于“云计算”一词的简单提及上，此后开始对云计算在教育中的应用的研究逐渐深入起来，相信在未来一段时间内教育云的研究会更加的全面深入。
（四）教育云产业振兴需要走产学研一体的道路
面对教育云只占国家层面的云计算示范工程总数的8.3%的局面，研究者认为在国家大力扶持云计算产业发展的大背景下针对于教育云产业的发展还需要扩大规模。从本研究统计的电信企业的云计算解决方案可以看出，企业关于教育云的解决方案相对较少，而已有的教育云解决方案也不尽如人意。通过上述对教育云解决方案的对比分析可以看到目前所谓的教育云解决主要是以硬件环境的部署实施、教育政务管理软件的开发和数据中心建设为主，基本上是停留在云的基础建设阶段。而教育评测类的解决方案也基本停留在半自动化的阶段，只是解决了解放一定劳动力的层次；虽然谷歌的某些App可以在教育教学中使用，但由于其并非为教育开发的初衷和谷歌在国内地区的使用限制也使得其很难有较大发展。
在研究过程中笔者认为“华师京城”和“国家教育资源公共服务平台”是教育云产业的两个比较成功的案例。华师京城采用B/S的开发形式，用户可以随时随地不受访问终端的限制；由其身后专家团队提供的教育教学资源是符合目前的教育教学需要的。国家教育资源公共服务平台则是由中央电教馆负责运营的，资源来源广和资源覆盖广是其主要优势。
按照工业和信息化部电信研究院对云计算产业的产业体系构成分类，目前国内的教育云产业主要集中在基础设施服务业，其特点主要是以云网络或者数据中心的建设为主，所以教育云设计、咨询、评估认证等专业的支持产业极度缺乏。
研究者认为教育云产业的振兴除在学理上认为的教育云标准急需制定外，教育云产业人才的培养才是关键，同时还应该走产学研一体的道路，例如“华师京城”就是理论与产业结合的很好范例。
五、小 结
本研究对近七年国内教育云研究的现状进行了梳理，虽然只是选择教育技术领域内的5种期刊作为样本抽取范围，但由于这些期刊在教育技术领域的代表性作用，所以在很大程度上能反映出目前教育云研究的概况。笔者在对教育云本体研究主题进行讨论时结合其他学者的研究成果对教育云的概念提出了自己的观点，对教育云的本体研究提出了较为清晰的研究思路，但对于其他主题只是给出了简单的建议，这还需要笔者和后续的学者进行研究完善。
[参考文献]
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中图分类号：TP333 文献标识码：A 文章编号：1003-9082（2016）08-0006-01
近年来随着计算机技术和网络技术的迅速发展，为人们日常生活带来很大影响，计算机的大量应用给人们日常生产生活带来很大便利。
一、云计算概述
云计算主要就是为了满足现今大量数据源计算和存储需求的通信技术基础上形成的可以分享基本资源的计算机模型，是发展中具备划时代意义的模型。云计算的核心是互联网，改变了传统个人计算机的方式，构建多个计算机相连接形成大量设备网络数据中心，以此来存储大量数据信息，数据存储中心的基本作用实际上就是依据上层服务和应用为以后提供便捷、安全、可靠、透明的服务和数据存储功能。数据中心是云计算的基础，能够连接系统中不同业务以此来操作各种业务，服务提供上能够依据各种数据来获得合理的服务。内容提供商主要就是从数据中来获得相应内容。依据计算机技术发展的通信技术、信息处理技术呈现出前所未有的速度，独立计算机中存储大量数据已经逐渐不能满足实际需求，因此出现了云计算模式下的分布存储技术。这种计算机技术能够节约大量费用。云计算环境中数据中心存在不同节点，各种节点上存储大量数据，也可以存储在不同中心上，数据中心为客户提供数据和组织方式[1]。
二、云计算环境下分布存储技术的结构
数据中心是保障正常运行云计算的基础，一般包括两部分：软件和硬件。云计算模式下，硬件实际上是说数据中心基础设备，包括支撑系统以及计算机设备。软件主要就是数据中心为客户提供的安装程度和服务。数据中心节点结构和云计算高效、安全存储的关键和基础。所以，对数据中心不同类型路由转发功能节点进行分类处理，基本上包括三种类型，如下所示：
1.服务器结构
服务器结构实际上就是依据网线来相互连接，其结构中服务器一般就是用来处理和存储数据的，并且同时也包括转发数据包的功能。在结构组成和线路交换方面来说服务器核心结构是相对比较简单的，不需要交换机等硬件设施，能够更好的进行底层网络和服务器的交互工作，为以后高效的路由算法开发提供保障，但是这种结构实际应用的时候会出现一定问题和不足，例如服务器占用大量的计算、链路存在冗余、提高服务器负载压力，以至于导致严重降低服务器计算的整体效率，以此会降低服务器性能和提高设计成本[2]。
2.交换机结构
数据存储的传统结构一般都是使用交换机，在没有正式应用云计算技术以前，大部分用户使用过程中数据存储中心就是交换机，也就是说一起联系数据中心和网络中心，交换机是上述两部分的枢纽，存储技术就是交换机结构的核心和基础，实际操作中基本上都是树形结构，包括三个部分：聚合层、核心层和边缘层。实行结构具备扩展性强、容易连接、操作简单等特点，但是交换机结构实际应用中也会出现问题和不足，例如，存储技术落后、有限的存储量等。存储数据的时候能够优化处理存储的高效性和操作的灵活性，可以极大程度上提高了应用空间。
3.结合交换机和服务器的结构
上文所述的单一交换机结构和单一服务器结构都会存在缺陷和不足，所以，实际应用中有机结合两种方式进行混合应用，取长补短。这种混合模式可以在可扩展性、路由费用、建设成本、网络结构等方面得到充分体现。成本建设汇总主要就是因为混合结构能够凸显服务器和交换机的优势，在具备相同性能的基础上适当降低建设成本；扩展性角度来说混合结构受到网卡安装数据限制服务器的功能，并且也存在有效的数据中心节点规模；网络结构角度来说，混合结构一般能够结合应用服务器和缓解路由转发的基本功能，保障更加灵活、方便、自由的应用网络结构[3]。
三、云计算环境下分布存储关键技术
1.数据容错技术
数据容错技术运用和发展的过程中需要密切联系现代网络数据服务业务，此外，数据容错技术是云计算环境中最重要的分布存储技术。数据容错技术实际上就是说在运行网络数据信息服务系统的时候，形成错误激活问题的基础上数据信息仍然能够为用户提供保证性技术以及无间断数据服务。这种运用模式以及形成可以在一定程度上保障整体系统更加可靠、安全的运行数据服务信息机制，以便于全面提高服务系统的优势和特点，同时也能够提高访问数据信息的效率。数据容错技术应用的时候，在出现数据错误的时候可以保障稳定、安全、有序的运行整体化技术系统，并且也能够在确保安全运行系统的基础上，及时修正系统错误信息，同时也可以及时删除或者对比确定冗余信息，全面实现突破数据处理技术的局限性。目前包括两种数据容错技术，复制容错技术和纠删码容错技术。
纠删码容错技术实际上属于信道传输编码技术，可以容忍丢失多个数据块，并且也能够在分布式存储中融入信息，这种技术的应用能够降低存储空间，编码容错技术能够编码多个数据目标，形成众多数据目标，以至于能够降低复制数据的效率，但是具备成本高、开销大的缺陷。复制容错技术实际上是数据对象应用中构建多个相同模块，在不同存储节点中进行合理分布，也就是说数据对象失效以后，还是能够依据此来获得相同有效的数据。复制容错技术主要包括数据组织结构、数据复制策略两个面[4]。
2.节能技术
2.1软件节能技术
软件节能主要就是在不降低网络数据服务系统的基础上，达到控制信息存储数据最低耗能的目标，软件节能技术的关键就是数据管理和节点控制管理操作，依据上述管理行为来达到有效控制设备节能的作用[5]。软件节能技术包括数据管理技术和节点管理技术两方面。节点管理技术实际上就是为选择分布存储节点提供依据，并且其他节点处于封闭或者低耗能的情况，从而起到降低消耗的作用。目前分布式存储中包括三种数据管理技术，动态数据存放管理技术、静态数据存放管理技术、缓存预取管理技术。
2.2硬件节能技术
硬件节能技术主要就是从网络信息服务系统硬件角度来进行深入分析，依据实际情况进行分析包括计算机整体技术和数据中心技术两种类型。数据中硬件技术一般来说就是高能耗、高性能的替换操作。计算机整体技术就是广泛运用新型技术体系的结构，以便于能够降低总体耗能的标准。云计算环境中运用分布存储技术能够实现节能技术属性，全面提高应用软件和硬件的广度，实现软件节能的目标，同时也能够为保护环境提供保障和基础[6]。
硬件设备降低耗能的主要特点就是拥有良好节能效果，不需复杂的组件，但是需要重新设计系统硬件和体系结构，硬件设备具备比较差的灵活性，不能依据实际需求进行动态调整，并且大批量替换已经应用的硬件设备会产生比较高的成本，所以这种方式没有得到良好的推广。目前研究云计算分布存储技术的时候，软件节能技术是关键和热点，这种技术不需要改变硬件设备，依据数据管理技术和节点管理技术改变数据缓存方式、数据存放，构建更加节能的磁盘节点，从而达到降耗节能的作用。
结束语
综上，当今时代正处于科技高速发展的时期，云计算是新型计算模式，已经广泛应用在存储数据结构中，云计算能够有效连接网络设备和大量数据节点，从而构成大规模数据中心，为满足不同条件的服务需求奠定基础。实际应用分布存储技术的时候，虽然数据规模比较大，但是也会出现数据失效等现象，以此本文主要阐述了云计算环境下的分布存储技术，为以后发展分布存储技术提供保障。
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中图分类号： C37 文献标识码： A 文章编号：
一、前言
云计算和云数据管理技术越来越受到人类的重视，目前科技越来越发达，云计算和云数据的管理技术成为了科技研究的热点问题之一，云计算作为一个新兴的技术，已经和云数据管理一起，为人类的文明作出了进一步的贡献。
二、云计算概念
云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。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。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。
三、云计算的关键技术
1虚拟化技术
虚拟化技术是指计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行，它可以扩大硬件的容量，简化软件的重新配置过程，减少软件虚拟机相关开销和支持更广泛的操作系统方面。通过虚拟化技术可实现软件应用与底层硬件相隔离，它包括将单个资源划分成多个虚拟资源的裂分模式，也包括将多个资源整合成一个虚拟资源的聚合模式。
2分布式海量数据存储
云计算系统由大量服务器组成，同时为大量用户服务，因此云计算系统采用分布式存储的方式存储数据，用冗余存储的方式（集群计算、数据冗余和分布式存储）保证数据的可靠性。
3海量数据管理技术
云计算需要对分布的、海量的数据进行处理、分析，因此，数据管理技术必需能够高效的管理大量的数据。云计算系统中的数据管理技术主要是Google的BT(BigTable)数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。
四、云数据管理系统(CDMS)基本原理
虽然 GFS、HDFS、S3 等分布式文件系统较好地解决了云计算中海量数据的组织问题,能够高效读写“云端”海量数据,但对于结构化数据的管理仍需要借助专门的数据管理系统。 两者之间的关系或分工,类似于操作系统中负责文件组织的文件系统和负责结构化数据管理的数据库管理系统(DBMS)。 云数据管理必须有效地解决云计算中大数据集的高效管理、海量数据定数据的快速定位等问题。Google 的 BigTable、Hadoop 的 HBase、Sector/Sphere都是目前相对比较成熟的云数据管理系统。BigTable 是 Google 为有效管理大规模结构化数据而设计的分布式存储系统,例如数千台服务器的上 PB(petabytes)级规模的数据。
1 BigTable 原理
BigTable 在很多地方与数据库很类似, 使用了很多数据库的实现策略。 但不支持完全的关系数据模型,而是为客户提供了简单的数据模型。 BigTable 对数据读操作进行优化,采用列存储的方式,提高数据读取效率。 BigTable 的基本元素包括行 (row)、 列族 (column families) 和时间戳(Timestamps)等。 其中，行关键字可以是任意字符串(目前支持最多 64 KB,多数情况下 10～100 字节足够),在一个行关键字下的每一个读写操作都是原子操作(不管读写这一行里有多少个不同列), 这样在对同一行进行并发操作时,用户对于系统行为更容易理解和掌控。 列族由一组同一类型的列关键字组成,是访问控制的基本单位。 列族必须先创建,然后能在其中的列关键字下存放数据；列族创建后,族中任何一个列关键字均可使用。时间戳可以由 BigTable 来赋值,表示准确到毫秒的“实时”或者由用户应用程序来赋值。 不同版本的表项内容按时间戳倒序排列,即最新的排在前面。 为了简化对于不同数据版本的数据的管理,对每一个列族支持两个设定, 以便于 BigTable 对表项的版本自动进行垃圾清除。用户可以指明只保留表项的最后 n 个版本,或者只保留足够新的版本(比如只保留最近 7 天的内容)。
SSTable 提供一个从关键字到值持续有序的映射,关键字和值都可以是任意字符串。 块索引(block index)存储在 SSTable 的最后,用来定位数据块。 Chubby是 BigTable 采用的一个高度可用的持续分布式数据锁服务。 每个 Chubby 服务由 5 个活的备份构成,其中一个为主备份并响应服务请求。 只有当大多数备份都保持运行并保持互相通信时,相应的服务才是活动的。 当有备份失效时,Chubby 使用 Paxos算法来保证备份的一致性。
2 、HBase 原理
HBase是 Hadoop的子项目,是目前比较成熟的云数据管理开源解决方案之一。 HBase 采用与 Bigtable 非常相似的数据模型。 用户存储数据行(data row)在一个标识表(labelled table)中,一个数据行有一个可排序的主键或分类键 (sortable key) 和 任 意 数 量 的 列 (column)。 表 是 疏 松(sparsely) 存储的 ,因此用户可以根据需要给同一表中的不同行定义各种不同的列。 每张 HBase 表的索引是行关键字(row key)、列关键字(column key)和时间戳(timestamp)。 如图 3所示, 每个值是一个很难解释的字符数组, 数据都是字符串,不区分类型。
列名字的格式是“:”,都是由字符串组成,每一张表有一个族(family)集合,这个集合是固定不变的, 相当于表的结构, 只能通过改变表结构来改变。 标识(label)值相对于每一行来说都是可以改变的 。 Hbase 把同族里面的数据存储在同一个目录下, 而 Hbase 的写操作是锁行的,每一行都是一个原子元素,都可以加锁。 所有数据库的更新都有一个时间戳标记,每个更新都是一个新的版本,系统会保留一定数量的版本,这个值是可以设定的。 用户可以选择获取距离某个时间最近的版本,或者一次获取所有版本。Hbase 遵从如图 4 所示的简单主从服务器架构, 每个Hbase 集群通常由单个主服务器 (master server)、 数百个或更多区域服务器(region server)构成。 每个 Region 由某个表的连续数据行组成,从开始主键到结束主键,而某张表的所有行保存在一组 Region 中。 通过用表名和开始/结束主键,来区分不同的 Region。 区域服务器主要通过 3 种方式保存数据:Hmemcache 高速缓存, 保留的是最新写入的数据；Hlog 记录文件,保留的是提交成功了,但未被写入文件的数据；Hstores 文件,数据的物理存放形式。
3 、Sector/Sphere 原理
参考文献[43]还从通信协议、数据传输协议、程序设计模 式 、 安 全 模 型 等 方 面 对 GFS/BigTable、HDFS/HbaseSector/Sphere 进行了比较 。 Robert L Grossman 等在设计并实现 Sector/Sphere的基础上,利用数据发掘应用进行了性能方面的实验。
五、云数据管理技术分析
在新兴的云计算数据管理领域Google的BigTable，MapReduce和亚马逊的Dynamo技术针对云计算海量数据的问题和应用特点有了很多创新，综合来看未来云计算数据管理主要包括以下几个层次．其总体架构如图6所示：如图6所示云计算数据管理层次分为4层，分别为：数据组织与管理，数据集成与管理，分布式并行处理，数据分析．最终实现对非确定性数据的管理与集成，为用户提供高效的查询等服务．
六、结束语
通过分析和研究，我们发现，云计算虽然成为了人们热捧的新技术，但是它和云数据都面临着很多的挑战，未来需要我们对云计算和云数据的管理作出进一步的分析和探讨，以便于更好的使用这两个新兴的技术。
参考文献
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中图分类号：G250.7
在互联网信息和各种数据高速增长的今天，商业计算和科学工程需要更加强大的数据处理和存储技术。因此，需要对当前计算程序进行扩展，使其达到容易学习、方便使用、满足要求的目的。在这种情况下，云计算概念被提了出来，云计算技术在一定程度上也达到了节约成本和实现可扩放性的目的。因为云计算技术强大的服务能力，使其迅速成为当前产业界和科学学术界关注研究的焦点和热点。
1 云计算技术的相关概述
1.1 云计算的定义
当前学术界并没有关于云计算的统一定义，总结现有的说法，可以认为云计算系统是以收费使用的形式向用户提供各种服务的分布式计算系统。云计算系统实现信息永久存储，在使用时也可进行缓存的计算技术。云计算技术对应的客户端可以是笔记本、界面器、手持设备等，很大程度上满足了动态迁移的要求。
1.2 云计算系统的特点
云计算系统的特点可以概括为四个方面：支持虚拟化、提供服务质量保证、高可靠性实用性和可扩放性、自治性。
（1）支持虚拟化。云计算系统最基本的特点就是虚拟化，虚拟化的存储器，虚拟机的服务器等，也由此大大提高了资源的利用率。
（2）提供服务质量保证。云计算系统能够根据用户的要求对系统做出适当调整，保证服务质量。
（3）高可靠性、实用性和可扩放性。对用户而言，云计算系统必须是可靠的，同时还能随时随地地提供用户所需要的服务，从而保证其可靠性、实用性和可扩放性。
（4）自治性。所谓自治性是指云计算系统的管理对用户来讲是透明课件，系统的不同部分可以进行自动优化配置，从而实现按需提供服务。
2 云计算技术的关键问题
云计算的思想可以追溯到20世纪60年代，经过几十年的发展，云计算技术已经有了很大的进步，在云计算技术的发展过程，所遇到的关键问题可以归结为如下几个方面。
2.1 虚拟化技术
虚拟化技术是云计算技术发展中的首要关键问题。云计算是虚拟的存储服务器，同时也是通过虚拟化的存储服务技术，支持多个虚拟机运行多个操作系统，从而大大提高了服务器的利用率，同时也由于虚拟特性，实现了灵活可变、可扩展性的平台服务。随着虚拟化技术的发展和应用，如何对虚拟资源进行管理逐渐成为当前研究的热点之一。当前采用广泛的方法是采用两级调度的方法将VM的管理集成到批调度器中，从而向用户提供最大限度的调度服务，缺点是不支持虚拟资源的预定服务，同时完成严格的预定资源服务租赁也是非常困难的。
当前的云系统如Scientific Cloud、Amazon EC2等都是采用虚拟样机的形式来满足用户对计算资源和计算能力的要求，但是用户如何根据自己的要求整合这些虚拟机使其成为一个工作群还是一个有待改进的问题。一般采用的方法是通过对虚拟机的IP地址、安全信息等上下文环境的分析，提出一种可以在多种虚拟机之间快速自动地部署上下文环境的机制，从而满足用户的特定要求。
2.2 网络和安全
在计算机发展历程中，曾经发生过的几起信息泄露问题，无不对用户造成了严重的损失。安全性永远是用户最关注的问题。用户在使用云计算系统服务时，需要上传数据并对数据进行存储，云计算系统的安全至关重要。目前，云计算技术还处于初级发展阶段，由于云计算是分布式的体系结构，不仅要进行数据的存储，还要进行消息的传递、交互和共享，这就使得云计算体系的安全性问题变得更加复杂。目前有两种较好的解决方法，一是通过减少敏感数据的传输，降低云计算使用的风险，要保证在不同的环境下都要减少敏感数据的传输与存储；二是从网络拓扑结构和传输数据堵塞控制的角度进行考虑，提出了语义控制策略语言，来描述不同客户的存取策略，不同的客户对于云计算需要提供的服务是不一样的，因此需要灵活的存取机制，这也为安全提供一个途径，通过不同的存取机制，来增强操作的灵活性和数据的安全性。
2.3 云计算系统仿真
云计算系统提供的必须是安全可靠、可扩展性的服务，因此必须对不同的基础设施和服务进行度量和评估，以保证满足相关协议的要求。在云计算系统的相关基础设施搭建之前，为了确保其可行性，同时减少成本，有必要对其复杂的管理系统和运行机制进行仿真。如何开发出科学合理的仿真软件，使其能对前期的运行机制和管理系统进行仿真，还能实现后期的追踪和分析，这是一件极具挑战性的问题。当前的研究中提出了不同的解决方案，例如云计算仿真软件CloudSim、SPECI仿真工具等，都达到了很好的效果，但是还存在一定的缺陷，这是我们需要继续坚持解决的问题。
2.4 云计算系统的成本
作为一种拥有超强数据处理能力和存储能力的计算系统，云计算系统的经济成本也是非常高的，这在一定程度上也阻碍了云计算系统的普及使用，因此如何制定出精确的成本模型变得尤为重要。影响成本模型的因素有很多，比如服务器、软件、网络元素和人为因素等不同的因素对模型的影响是不一样。如何完整地考虑各个方面的因素，确定其不同的影响权重系数，从而制成精确的成本计算模型，对于降低云计算系统的成本是不可或缺的。
3 云计算系统在高职院校图书馆中的应用
云计算技术的超级计算和海量存储能力，使得其成为当今数字图书馆研究的热点问题，同时也为读者提供了安全、高效的云个性化阅读服务。云计算系统在高职院校图书馆中的应用主要可以从两个方面来介绍：国外和国内的图书馆中的应用。
3.1 云计算系统在国外高职院校图书馆中的应用
国外第一个开放的图书馆自动化系统产生于1999年，它的目标客户是小型的学校图书馆或者专业图书馆，它的出现也为后续大型的应用奠定了基础。随后在2006年，Amazon推出了弹性云计算EC2服务，主要的目标客户是各种组织机构，服务内容为存储服务和计算资源服务。目前，亚马逊云计算服务已经得到了广泛的应用，很多大型的图书馆都在使用，如哥伦比亚区公共图书馆。
被誉为业界最有影响的莫过于OCLC将“基于云”的概念服务引入了图书馆的系统中，这是图书馆界的第一个专业云计算服务，将会有广泛的发展前景。
3.2 云计算系统在国内高职院校图书馆中的应用
在国内，云计算系统在高职院校图书馆中的应用还处于理论研究的阶段。国内有关于“云计算和图书馆”的定期研讨会表明国内的图书馆界已经开始充分重视云计算的发展，也预示着云计算系统将在图书馆界中产生重大影响
目前，已经基本建成了CALIS云服务平台的框架，同时也在全国的多数高校中构建了分布式的数字图书馆服务平台。借助云计算平台，图书馆可以即时地为用户提供最新信息，同时也简化和压缩了咨询信息的服务过程，提高了图书馆的管理效率，减轻了图书管理员的管理任务。用户只需拥有一个可以和云计算端链接的终端设备，就可以轻松地获取自己所需要的信息，大大降低了用户获取信息的难度和成本，因此，云计算系统在图书馆界的应用，不仅最大限度地实现了资源共享，还大大简化了日常的信息获取过程。
4 结束语
云计算系统具有超强计算和海量存储的能力，同时还有方便使用、按需支付的特点，使其具有非常广阔的应用前景，对于图书馆来说，云计算系统的能力和特点正是其所需要的，即使当前云计算在图书馆中的应用还处于理论研究阶段，但是随着相关工具和技术的不断改善，相信云计算图书馆不久就可以更好地服务于各高职院校的学子们，服务于每个需要云计算系统的人们。
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