基于云计算的网络监控系统研究分析论文（含5篇）

第一篇：基于云计算的网络监控系统研究分析论文

摘 要：云计算环境下文件系统监测技术是存储领域的一项重要技术，对系统进行预测分析也应用得越来越广泛。本文针对基于RPC的云计算文件系统平台，着重研究了云计算文件系统个性信息（服务端命令处理速率）的监测以及预测分析技术。

关键词：云计算系统；个性网络监测；预测分析

1.背景介绍

随着云计算系统的深入研究，基于对象的云计算存储系统的日益完善，带来以下两个问题：一是现有的云计算监测软件只能满足对硬件信息（节点网络输入/输出，CPU信息，内存信息）的监测，无法满足使用者对云计算文件系统的软件个性信息（如服务端命令处理速率）的监测需求；二是没有建立数学模型，描述云计算系统服务端软硬件信息的相关性，从而进行一定的预测与分析工作。

针对上述问题，通过对云计算系统监测技术的研究，以及对预测方法的学习和调研，本文提出了一种基于远程过程调用协议（Remote Procedure Call Protocol，RPC）的个性监测技术与预测分析技术相结合的监测系统。

2.个性监测技术

2.1服务端个性监测的实现框架

基于RPC的云计算系统分为服务器端和监控端两部分。个性监测模块插入在元数据服务端代码中，然后通过监控端的设计将提取的信息发送到WEB端进行分组显示。

本系统主要是基于RPC的云计算系统仿真平台，实现对云计算系统服务端对来自不同客户端命令处理速率的统计和计算。

2.2服务端个性信息的获取与管理

个性监测技术的应用使得系统监测得到更微观的监测。为此，在系统中加入了个性监测功能模块，首先需要从服务端代码中设置监测点，将每个客户端请求的命令都记录在一个哈希表中，并对此表进行定期更新和删除，并能将表中数据定时刷到指定文件中。

个性监测功能模块上层与个性监测机制模块交互，负责给个性监测机制模块提供监测信息；下层与服务端软件模块交互，负责将服务端接受到的命令及时刻点存入到哈希表中，并及时刷到磁盘文件中。

2.3个性监测信息处理模块

个性监测信息处理模块的主要功能为将本地个性监测文件信息传送到监测管理服务器中，并按照指定格式显示在WEB页面上。如图2.3所示，个性监测信息处理模块主要包括个性监测的环境配置和个性监测脚本实现模块两个方面。

3.预测分析技术

预测分析技术一直是国内外长期探讨研究的重点课题，它广泛应用于各个学科之中，如地质勘测、计算机性能、生物医学等重要领域。因此，对云计算系统的监测数据进行预测分析是一个重要的课题方向。

通过对云计算系统监测的研究可知，服务端节点有两类监测信息，一是可以通过云计算监测软件获取的硬件信息，二是可以通过上述个性监测方法获取的软件信息。利用现有的硬件信息和软件信息建立一个数学模型，这个模型可以预测在某种硬件环境下，系统可以达到的吞吐率，同时，通过对系统吞吐率的性能要求，可以人为设定一组硬件环境，来满足既定的性能要求。

3.1预测模型

通过对云计算系统的监测可知，每个节点的硬件信息都是时间序列型的数据，因此可以选择回归预测模型作为分析模型；又由于预测对象为元数据服务器的命令处理速率，此速率与多项因素相关，因此需要建立一个单因变量-多自变量的预测模型 何丽萍,刘立程.改进的基于Ganglia的网格监测系统。

第二篇：云计算论文

浅谈云计算

白娟

（运城学院 信息管理与信息系统 1106）

【摘要】云计算是当前计算机领域的一个热点。它的出现宣告了低成本提供超级计算时代的到来。云计算

将改变人们获取信息、分享内容和互相沟通的方式。此文阐述了云计算的简史、概念、特点、保护和发展前景，并对云计算的发展及前景进行了分析。

【关键词】云计算特点，云计算保护，云计算发展前景

1.云计算相关知识

1.1简史

1983年，太阳电脑（Sun Microsystems）提出“网络是电脑”（“The Network is the Computer”）,2006年3月，亚马逊（Amazon）推出弹性计算云（Elastic Compute Cloud；EC2）服务。

2006年8月9日，Google首席执行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大会（SES San Jose 2006）首次提出“云计算”（Cloud Computing）的概念。Google“云端计算”源于Google工程师克里斯托弗·比希利亚所做的“Google 101”项目。

2007年10月，Google与IBM开始在美国大学校园，包括卡内基梅隆大学、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（包括数百台个人电脑及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。

2008年1月30日，Google宣布在台湾启动“云计算学术计划”，将与台湾台大、交大等学校合作，将这种先进的大规模、快速将云计算技术推广到校园。

2008年2月1日，IBM（NYSE: 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全球第一个云计算中心（Cloud Computing Center）。

2008年7月29日，雅虎、惠普和英特尔宣布一项涵盖美国、德国和新加坡的联合研究计划，推出云计算研究测试床，推进云计算。该计划要与合作伙伴创建6个数据中心作为研究试验平台，每个数据中心配置1400个至4000个处理器。这些合作伙伴包括新加坡资讯通信发展管理局、德国卡尔斯鲁厄大学Steinbuch计算中心、美国伊利诺伊大学香宾分校、英特尔研究院、惠普实验室和雅虎。

2008年8月3日，美国专利商标局网站信息显示，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。

2010年3月5日，Novell与云安全联盟（CSA）共同宣布一项供应商中立计划，名为“可信任云计算计划（Trusted Cloud Initiative）”。

2010年7月，美国国家航空航天局和包括Rackspace、AMD、Intel、戴尔等支持厂商共同宣布“OpenStack”开放源代码计划，微软在2010年10月表示支持OpenStack与Windows Server 2008 R2的集成；而Ubuntu已把OpenStack加至11.04版本中。2011年2月，思科系统正式加入OpenStack，重点研制OpenStack的网络服务。1.2概念

狭义云计算是指计算机基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件）。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。

广义云计算是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的服务。这种服务可以是计算机和软件、互联网相关的，也可以是其他的服务。云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed 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。1.3云计算特点

被普遍接受的云计算特点如下：(1)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。企业私有云一般拥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，使用云计算比使用本地计算机可靠。

(4)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。

(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；云可以像自来水，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。

云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。

(8)潜在的危险性

云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构（特别象银行这样持有敏感数据的商业机构）对于选择云计算服务应保持足够的警惕。一旦商业用户大规模使用私人机构提供的云计算服务，无论其技术优势有多强，都不可避免地让这些私人机构以“数据（信息）”的重要性挟制整个社会。对于信息社会而言，“信息”是至关重要的。另一方面，云计算中的数据对于数据所有者以外的其他用户云计算用户是保密的，但是对于提供云计算的商业机构而言确实毫无秘密可言。所有这些潜在的危险，是商业机构和政府机构选择云计算服务、特别是国外机构提供的云计算服务时，不得不考虑的一个重要的前提。

2.云计算的隐私保护和发展前景

2.1浅谈云计算环境下的隐私权保护

目前，云计算受到产业界的极大推崇并推出了一系列基于云计算平台的服务。但在已经实现的云计算服务中，安全问题一直令人担忧，以至于使得安全和隐私问题成为云计算普及过程中面临的一个巨大挑战。文章主要探讨云计算的隐私问题。在概述网络隐私权特点的基础上，指出了云计算环境下隐私的特殊性，分别从客户端、网络传输、服务器端三个方面阐述了网络隐私权存在的安全隐患。最后，从法律、技术、监管等方面分析了云计算环境下隐私权保护的方案。

互联网以及与之相关的产业发展日新月异，云计算(Cloud Computing)作为一种新的服务模式，受到各方的关注，特别是在产业界受到极大的推崇。目前，几乎所有著名IT公司的战略重点中都涉及了云计算，并推出了一系列基于云计算平台的服务。Amazon的EC2和Google的Google App Engine都是典型的云计算服务，它们使用Internet来连接外部用户，把大量的软件和IT基础设施作为一种服务对外提供。此外，还有微软的Live Meeting、Cisco的WebEx、IBM的“蓝云”等等。

但是，目前的云计算有其“先天性”不足，对于广大网民来说，首当其冲的就是隐私保护问题。正如美国军事安全专家格雷格?康蒂(GregConti)所担心的：云计算在给人们带来巨大便利的同时，该服务中所存在的不足也将危及企业用户和普通网民的隐私安全。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，那么首先应保证这个过程中不会带来任何潜在的隐私问题。IDC对CIO和IT主管的调查也显示，安全仍是云计算主要关注的问题，大约75%的人表示他们担心云计算安全问题(包括隐私安全)。由此可见，隐私安全问题是云计算发展的最主要障碍之一。2.2云计算的发展前景

云计算被视为科技业的下一次革命，它将带来工作方式和商业模式的根本性改变。首先，对中小企业和创业者来说，云计算意味着巨大的商业机遇，他们可以借助云计算在更高的层面上和大企业竞争。自1989年微软推出Office办公软件以来，我们的工作方式已经发生了极大变化，而云计算则带来了云端的办公室——更强的计算能力但无须购买软件，省却本地安装和维护。

其次，从某种意义上说，云计算意味着那些对计算需求量越来越大的中小企业，不再试图去买价格高昂的硬件，而是从云计算供应商那里租用计算能力。在避免了硬件投资的同时，公司的技术部门可以节省大量的技术维护时间。以亚马逊为例，其云计算产品价格便宜，吸引了大批中小企业，甚至《纽约时报》、红帽等大型公司。

[6] 云计算对商业模式的影响体现在对市场空间的创新上。Google Apps是关于创新的理论中的新市场创新。当互联网变得越来越快和可依赖，用户正从桌面电脑上的软件应用转向基于互联网的应用。同时，云计算开发新产品拓展新市场的成本非常低。比如，如果用户对Gmail的需求突然出现猛增，谷歌的云计算系统会自动为Gmail增加容量和处理器的数量，无需人工干预，而且增加和调整都不增加成本。依赖云计算，谷歌能以几乎可以忽略不计的成本增加新的服务。有观点认为，云计算受到热捧的背后，还反应了超级计算机市场的角力。超级计算机应用一度因需要非常昂贵的硬件投入而面临极高的推广门槛，云计算却宣告了低成本提供超级计算服务的可能，一旦云计算得到了广泛的推广，可以乐观地估计，超级计算机市场的春天即将到来。参 考 文 献

[1]武星,王旻超,张武,李青.云计算研究综述[J].科技创新与生产力,2011,06:49-55.[2]刘晓乐.计算机云计算及其实现技术分析[J].电子科技.2009(12)[3]叶晓勇.简述云计算[J].黑龙江科技信息.2009(24)[4] 王丽安.Internet云计算技术[J].科协论坛(下半月).2011(10)[5]狄明远,周铁城.云计算浅析[J].科技风.2009(13)社，2004年9月出版； [6] 张亚东.浅谈云计算发展现状与趋势[J].科技致富向导.2011(12)[7] 唐红,徐光侠.云计算研究与发展综述[J].数字通信.2010(03)

[8] 李晓伟,沈艳秋.云计算及其发展进程[J].科技信息.2011(15)

第三篇：移动云计算分析

移动云计算分析 摘至：互联网

众巨头逐鹿“云移动”

近日，谷歌全球副总裁刘允在“2011全球移动互联网大会”上预言，“云”的魔力将真正改写移动互联网，移动互联网真正腾飞将更多基于“云”的应用和“云计算”上。当终端、应用、平台、技术以及网络速度提升之后，将有更多具有魔力的应用和内容出现，世界IT产业格局将彻底改变，迎来移动“云计算”新盛宴。时下，“云计算”已成为了国际业界公认的核心科技和发展方向，高德纳咨询公司将“云计算”列为2011年的10大战略科技之首，认为将在2~5年内成为市场主流，相关IT支出在未来3年预计复合增速达27.3%。美国国际数据公司预测，随着越来越多的业界巨头纷纷加入，“云端”大战将在今年激烈展开。到2013年，“云计算”将发展成为一个440亿美元的全球大市场，而中国“云计算”产业链规模也有望达750亿元人民币的市场规模。到2015年，“云计算”在我国战略新兴产业中所占的份额有望达到15%以上，而“云计算”与移动互联网的有效结合，移动云计算产业2013年就能达到千亿级规模，钱景壮观，中国将迎来“云移动”黄金(1543.40,1.80,0.12%)期。

可以说，如今移动云计算已成为了IT领域最炙手可热的项目，无限钱景引来众多各大软件巨头、手机大佬、电信巨头“竟折腰”，纷纷转向或进军“云计算”领域，逐鹿“云移动”，其发展势头之猛，业界之热捧，令人惊叹。

继近期中国移动联合中科院推出“大云计划”、中国电信发布自己的“星云计划”后，国内领先智能手机厂商宇龙酷派也推出了“酷云计划”，成为国内首家手机“云计算”服务平台。这意味着国内手机商、电信商将引导国内互联网全面进入“云移动时代”。

而国际知名IT厂商更是快马加鞭，转战“云移动”，纷纷建设“云计算”平台。作为“云计算”的先行者，谷歌2010年底就推出基于移动终端和“云计算”的新应用，包括：整合移动搜索、语音搜索服务、定点搜索以及谷歌手机地图、Android(安致)上的谷歌街景，倍受世人关注。

6月6日，世界瞩目的苹果全球开发者大会如期开幕，当病休中的苹果CEO乔布斯突然重返演讲台时，全场5200名与会者顿时爆发欢呼声。然而此次，乔布斯并没有给大家带来iPhone5或者iPad3，而是把苹果带到了“云端”，发布了手机在线云存储服务的“iCloud”。据悉，该解决方案可使iPhone或iPad如PC一样轻松处理电子邮件、记事本项目、通信薄、相片以及其他档案，用户所做的一切都会自动地更新至iMac、iPod、iPhone等由苹果公司生产的各式终端界面。微软也推出自己的“LiveMesh”，它能将安装有WindowsMobile系统的智能手机、Xbox，通过公开的接口将使用Mac系统的苹果电脑以及其他系统的智能手机等终端整合在一起，通过互联网进行相互连接，让用户跨越不同设备完成个人终端和网络内容的同步化，并将数据存储在“云”中。

黑莓RIM公司则面向众多商业用户提供的黑莓企业应用服务器方案，可以说是一种具有“云计算”特征的移动互联网应用。在这个方案中，黑莓的邮件服务器将企业应用、无线网络和移动终端连接在一起，让用户通过应用推送(Push)技术的黑莓终端远程接入服务器访问自己的邮件账户，从而可以轻松地在线远程同步访问邮件、日历，查看附件和地址本及书写文档等。“云移动”成IT业新模式 全球信息技术的发展在历经主机主宰、个人计算机普及和互联网盛行三个不同时代后，现正迈入以“云计算”为标志的第4次重大变革时代。近年来，随着互联网应用更为广泛地普及与深化，网络信息与服务无处不在，无时不用。但面对数据海量、分布异构、处理复杂、硬件更新频繁、软件安装繁琐、数据安全问题凸显、IT应用成本高昂等问题，旨在解决这些困惑的“云计算”，犹如一夜春风，迅猛吹遍全球各个角落。由“云计算”派生出的云存储、云安全、云引擎、云推理、云服务、云娱乐等不绝于耳。

然而，“云计算”的应用目标并不仅局限于PC，随着移动互联网的蓬勃发展，基于手机等移动终端的“云计算”服务已风生水起，广泛应用，成为IT行业炙手可热的新业务发展模式。

移动互联网的终端有个特性，就是难于在终端上提供类似PC那样的硬件支撑做各类强大的运算与服务，而用户需求又是丰富多样、不断更新的，这就决定了移动互联网的应用必须要有强有力的服务器资源做支撑，此时基于互联网的云储存、云引擎、云服务等服务就为这些需求提供了强力支持。

近年来，随着移动网络技术如GSM(全球移动通讯系统)、WaveLAN(计算机无限网络)、Bluetooth(蓝牙)等的成熟化和商业化进程的日趋发展，针对分布式服务计算领域的组合模型与工程方法也逐步完善，使得无线网络技术在应用领域获得了越来越广泛的发展空间，迎来4G新时代。同时，移动计算设备诸如PDA(掌上电脑)、移动电话、无线终端设备也在不断更新换代，并体现出了轻巧便携、高容量的特点，为实现更高端的应用做好了充分的基础性准备。

而智能手机和平板电脑的异军突起，尤其是以苹果公司推出的平板电脑iPad迅速崛起，更是促成移动“云计算”的兴起，并形成巨大的市场。可以说，移动通信领域的三大“金刚”相辅相成——智能手机和平板电脑提供了理想的终端，移动多媒体提供了用户迫切需要的内容，“云计算”提供了支持内容生产和展示的技术平台，使得移动互64公司•产业Companies&industries联网站在云端之上。“云计算”具有超强的计算能力、超强的存容量和按需应用的三大特点，这也使移动“云计算”也具有的5大优势：第一，突破终端硬件限制；第二，便捷的数据存取；第三，智能均衡负载；第四，大降管理成本；第五，按需服务降低成本。在移动互联网时代，未来更大的手机内容提供与整合需要强大的“云计算”服务支持，这已成为未来手机竞争力的重要部分，必须加强对云平台的投入。而有了“云计算”平台支持，中小企业开发人员无须为应用寻找服务器、专用数据库，特别是有网络连接需求的数据运算，只需从大型服务商如谷歌、微软和中国电信等提供的公共“云”中摄取即可。从运营上来说，更节省了中小企业的软硬件搭建成本和维护成本，可以让他们把精力更多放在开发和售后上。对于终端来说，强有力的云储存、云应用计算不需要过多消耗终端的资源，这样，终端制造商、运营商只需要协调需求与搭配应用，用户就可以方便地获得需要的应用。对于追求个性化的移动互联网市场来说，这非常关键。而从安全性角度看，基于“云移动”的互联网将比PC互联网更为安全。这让各路服务商、运营商乃至消费者迎来互联网“第二春”。

在腾讯公司董事局主席马化腾(专栏)看来，“云计算”的价值在于利用公共网络设施，将计算能力、海量信息、数据存储与带宽资源像水和电一样轻松融入人们、企业的日常生活工作中，人们可以像使用水电一样租用信息化，而云移动将使信息“更会飞”。

挑战与风险尚存

勿庸讳言，作为新兴技术，移动“云计算”目前总有一些不太完备的地方，尚存在一些问题与“短板”，急待IT厂商进行改进与突破，向系统化、标准化、规范化的方向转变。首先，一大担忧就是可能的安全问题与数据泄露。随着企业业务拓展到手机等移动终端，需传输大量敏感的商业信息数据，移动“云计算”的安全问题也将日益凸现。“云计算”基础架构具有多租户的特性，厂商们目前尚无法保证A公司的数据与B公司的数据实现物理分隔，这成为制约用户大量应用“云计算”的瓶颈，尤其是无线传播中仍存在信息被截取、破译的可能情况。因此，如何更好地保护无线网络的安全，已成为制约云移动拓展的一个瓶颈。其次，是基于“云计算”的无线商务商用模式还不完全成熟。作为云移动之下的最大应用，无线商务作为一种趋势已逐渐得到业界认可，但支持其业务模式的操作模式、信用体系、支付体系等运作细节还有待继续探索，否则将制约云移动的商业发展。

再者，在“云计算”中，数据的归属权、管理权也是一个日益引起关注的问题。云移动的用户分为个人用户和企业用户，个人用户的需求容易解决，但企业级用户却不易。比如，企业应用手机进行办公管理，其数据将放在什么地方？有谁主导、出问题谁来负责？服务提供商是否会完全遵从ISO20000标准与国家规定，万一服务商泄露企业机密怎么办？“‘云移动’既不是天外飞仙，也不会水到渠成。‘云计算’产业从概念的产生到真正广泛的实际应用并产生效益，还需要3~5年左右时间预热、夯实，整个社会需要打持久战的准备。”工信部产业司有关负责人分析说。而一些私募、机构也认为，虽然目前“云计算”是资本市场上最炙手可热的概念，但时下许多的“云计算”、“云移动”业务却给人感觉似乎还在“天边”。

TIPS:云计算和移动云计算

云计算涉及好几个层次，目前市场上热炒的概念基本是指IT基础架构云计算，即所谓IaaS(基础设施即服务)。简单说，它首先运用新的技术把原有的底层硬件资源(如CPU、内存、硬盘、网络接口等)汇集成资源池，然后根据用户的具体需要抽取资源、打包组合一整套满足要求的虚拟服务环境，用户使用该虚拟机环境与真实环境的感受完全一样，而且资源可按需灵活扩充或缩减。移动云计算是指通过移动网络以按需、易扩展的方式获得所需的基础设施、平台、软件(或应用)等的一种IT资源或(信息)服务的交付与使用模式。移动云计算是云计算技术在移动互联网中的应用。

第四篇：MNPOS：军事网络舆情分析系统研究

MNPOS:军事网络舆情分析系统研究

[摘要]军事网络舆情作为一种特殊的公开情报吸引了众多军事网民。比较国内一些典型的网络舆情系统，论述军事网络舆情分析系统(MNPOS)的特点、功能及体系架构；研究一个基于，NET Framework平台和XML交换格式的MNPOS，对军事网络舆情的信息采集与抽取、舆情分类与敏点标注、倾向性分析等技术作研究改进，推进MN―POS理论和方法研究的深化。

[关键词]互联网 军事舆情 信息技术 舆情分析

[分类号]G250 引言

在军事情报搜集和处理中，公开情报资料搜集是一个很重要的方面。美国中央情报局80％的情报来源于公开材料，德国新闻情报局每天将搜集和处理后的公开情报资料汇总成《每日新闻简报》呈送，以色列情报机关公开承认其所获情报65％来自报刊、广播、电视和学术研究论文等公开渠道，其他许多国家也设立了专门的公开情报搜集机构。网络舆情作为一种新形式的公开情报资料，由于其开放性、及时性以及便捷性等特点，越来越受到情报工作者的重视，甚至很多情报工作者纷纷将网络舆情作为其公开情报资料搜集的第一来源。

军事网络舆情主要是指国内外互联网络媒体中关于军事事件的评论和观点。军事网络舆情作为一种特殊的网络舆情，除了网络舆情所拥有的特点外，还有其自身特殊性。评论和观点往往都集中在一些敏感和焦点问题上，例如中国军费问题、中国军事威胁等。在进行舆情分析与监控时，军事网络舆情将会是最为重要的部分。同时，由于国外一些媒体往往对其民众进行错误引导，军事网络舆情中的许多看法可能偏向负面，在进行分析和监控时就必须注重对这一部分舆情的判别，这对于做好军事情报分析工作至关重要。本文以开发军事网络舆情分析系统MNPOS(NetworkPublic Opinion System in Militaty)为背景，在分析国内主要舆情系统基础上，研究舆情采集、舆情处理和舆情服务的系统架构及其关键技术的实现方法。网络舆情系统比较及军事网络舆情系统特点

2.1

国内舆情系统的主要功能与应用

网络舆情系统中的关键技术，一方面与信息分析的具体功能和解决方案密切相关；另一方面又随网络舆情内容、范围和传播应用不断推陈出新。这些技术包括各种信息采集、特征抽取、数据挖掘、文本分析、自动分类、自动聚类、自动摘要、智能检索等技术。当前的新形态信息交互模式有网络新闻、论坛、博客、维基等，其信息采集技术从早期的静态页面信息获取发展到动态数据库数据获取，从传统的网络蜘蛛发展到可自主调整的高效搜索，从字符串匹配的检索实现发展到知识环境下的智能检索；相应的信息运用多元统计等方法进行分析，其基础聚类分析方法有概念语义空间与相似度、基于支持向量机与无监督聚类相结合的网页分类等；技术上采用决策树、神经网络、朴素贝叶斯、组合分类器、遗传算法、粗糙集、最近邻技术等多种分类方法。

国内一些较典型的网络舆情系统概述分析如下：

・谷尼国际Eoonie互联网舆情监控系统。该系统通过对互联网海量信息自动获取、自动聚类、主题检测和专题聚焦，实现用户的网络舆情监测和新闻专题追踪，形成简报、分析报告等结果。运用内容抽取识别、相似性去重等技术获取网络中的热点和敏感话题，根据统计等策略分析不同时间内的主题关注程度和预测发展趋势。该系统在国内的用户有待进一步增加。

・中科点击军犬网络舆情监控系统。它使用强大的采集软件对数千网站进行监控，自动获取舆情信息的热度，并生成报表；同时可获取热点主题的浏览量、回复数，并跟踪发帖人，对舆情信息进行管理、标注和分类，并根据重要性对舆情信息进一步筛选和过滤。其采集性能比较好，但分析处理功能有待进一步提高。

・北京拓尔思TRS网络舆情监控系统。该系统采用多种技术，实现对舆情信息的精准和全面采集，同时综合运用大规模文本智能挖掘技术，实现对海量舆情信息的准确、高效分析和管理。其舆情功能从用户角度来看较为全面。

・北大方正智思网络舆情监控分析系统。该系统褴合互联网搜索及信息智能处理等技术，通过对网络信息自动抓取、自动分类聚类、主题检测、专题聚焦等方法，实现网络舆情监控和新闻专题追踪等功能。其开发比较早，应用也较多，但相关的更新功能相对较少。

2.2

军事网络舆情系统的特点和相关研究

相比较当前市场上通用的网络舆情分析系统，军事网络舆情系统MNPOS对军事类突发事件的网络舆情相关研究更为关注，快速的专题聚焦、敏点发现追踪和倾向分析规则都具有新的特点。而目前的网络舆情分析还没有一个完整的解决模型，研究主要是获取网络舆情话题的一般信息和主题信息，注重获取舆情话题的主题内容，例如作者、发表时间、话题类型等，缺乏对话题评论焦点、情感倾向、事件关系等深层舆情信息的发现，忽视从事军事的群体对话题的情感、事件关系及变化趋势的分析。

传统研究方法没有对大规模军事网络数据进行分析，使得网络舆情系统无法适应网络环境下海量军事数据的特点；只利用简单的统计方法给出话题变化趋势直接作为预警信息，缺少基于知识的推理。存军事领域，网络舆情系统不提供完整的军事类突发事件网络舆情传播理论，大都以管理者需求为牵引而采用具体针对性的技术进行解决，造成技术整体上不具有连续性和系统性，很难形成一套完整的军事网络舆情解决方案，势必影响到军事网络舆情应对策略和方法的实用性、先进性和可靠性。因此，无论是社会科学领域还是工程技术领域，对军事网络舆情的基础理论研究都处于起步阶段，大多数研究成果属于方法上的研究范畴，军事网络舆情的监测与预警工作不够全面和系统化，军事网络舆情的应对策略还不够科学和规范。军事网络舆情系统MNPoS功能及其体系架构

在MNPOS军事网络舆情分析系统中，运用军事知识语料对网络信息采集与提取，提高网络舆情监测分析的智能化程度，解决网页的灵活性和复杂性、内容的动态性和多态性、信息的庞杂性和不完整性所给系统提取军事网络舆情信息带来的困难；运用军事类话题发现与跟踪技术识别出给定时间段内上网媒体的热门话题，分析热门军事话题在不同时段内媒体所关注的程度，对突发事件进行跨时间、跨空间综合分析，获知事件发生的全貌并预测事件发展的趋势，对涉及内容安全的敏感话题及时发现并报告，为网络舆论引导提供支持；运用军事知识倾向性分析技术挖掘出网络文本内容蕴含的深层军事观点、态度等信息，对媒体言论倾向进行符合军情的分析；运用多文档自动文摘技术对军事网络论坛等信息进行提炼概要。

本系统采用模块化的软件设计方法，共分为网络舆情采集、网络舆情处理和网络舆情服务三个功能层面，系统体系架构见图1。

3.1

网络舆情采集

网络舆情采集主要是利用网络蜘蛛的原理进行网

页采集，按照预先设定好的军事主题和网址埘网络上的军事数据进行定点、定主题的抓取，例如新闻、论坛、博客等主题网站。最后将抓取的结果以XML文件格式保存在本地。网络舆情采集是舆情分析处理和提供舆情服务的基础，只有高质量和高效率的网络舆情采集才能保证数据的可靠性和及时性。

3.2 网络舆情处理

网络舆情处理是整个系统的核心，它对所有采集到的数据进行相关处理，主要由网页智能抽取、关键词自动提取、主题自动分类、舆情倾向性分析和敏点舆情标注等组成。首先，基于军事主题和分类知识将采集模块抓取到的XML文件中的主题、内容、作者、发布时间、来源等存入网络舆情信息库，通过关键词自动提取和主题自动分类将每条记录的关键词和主题分析出来，进行倾向性分析和敏点舆情标注，最后生成自动文摘。另外，在主题分类过程中，若文档不属于任何预设军事主题则进行主题自动聚类处理，自动分析出新的军事主题。

3.3 网络舆情服务

分析结果进入网络舆情服务，并最终展示，包括舆情报告的生成、热点和敏点军事主题的列表显示、统计图表等，供舆情部门的工作人员和决策部门的领导随时进行军事舆情的监控。

MNPOS系统在设计和实现过程中遵循软件工程原则，使用，NET Framework作为基础类库，在此基础上综合运用VB和c#以及ASP技术进行开发，保证技术上的先进。另外，为保证系统的可靠性和可扩展性，采取数据层、事务层和表现层分离的模块化设计原则，分为舆情采集、舆情处理和舆情服务子系统分别进行实现。MNPOS系统中军事舆情分析关键技术研究

MNPOS军事网络舆情分析是系统核心模块，其质量和效率直接影响到整个系统。

4.1

MNPOS军事主题信息采集

MNPOS主题信息采集由下载器从互联网上读取军事网页并保存到本地，分析器运用军事语料和相关正则表达式提取其中所有超链压人一个URL队列，之后从该队列中顺序读取URL并下载，该过程循环进行直至将指定网站的网页抓取完毕。程序关键在于多线程管理和链接地址的分析，目前C#提供了良好的多线程管理机制和对正则表达式的支持，为开发多线程程序提供了极大的方便。

MNPOS军事网页信息抽取，首先选择相应的抽取规则进行智能抽取，将相应的内容抽取出后进行数据清洗，去除重复记录和信息，合并相同标题不同内容的信息，最后将清洗后的数据存人军事舆情数据库。该处理过程包含在包装器中，对于用户来说是透明的。另外，在规则生成部分采用军事专家模式，即对网页的结构进行分析，然后手工进行规则的提取，因此，所生成的规则比较精确，对于相应军事网页的抽取质量和精确度较高。

4.2 MNPOS军事舆情分类和倾向分析

将处理后的信息分入预先设置好的军事分类，对于网络舆情服务具有至关重要的作用。分类模块主要采用KNN和SVM分类法，其中的特征选择结合了信息增益、互信息和a2统计等方法和军事主题分类概念库，采用目前分类质量较高的一些开源程序进行改造，将其集成到系统中保证分类质量。

MNPOS军事舆情文本分类分为两个过程：①训练过程，决定分类机的质量。首先由军事专家完成训练集的挑选，然后在预处理过程中进行参数选择、训练后进行参数调整等。②根据训练过程所生成的分类机进行分类，其中最重要的是预处理和分类进程，预处理是对待分类文本进行数据清洗和特征表示的过程，本系统的训练和分类进程采用SVMCLS 2.0开源程序。

舆情倾向性分析是根据舆情内容判断该舆情是正面还是负面的一个过程。常用的方法有基于机器学习和基于语义理解等，目前MNPOS系统采用基于机器学习的方法。系统中设计有六个类别(美国对台军售、中国反导试验、中美军事关系、中印关系、中国航天发展、中国武器装备)，以其中的“中美军事关系”举例，可以将该类的文本根据其内容分为正面和负面两类，然后再训练出两个分类器：“中美军事关系正面”和“中美军事关系负面”，六个类别即可生成12个分类器，然后对这些待分类文本进行分类，并且在数据库相应字段内用1和0来分别标注正面和负面信息。这种方法实现起来较为简单，而且准确率较高，不足是在构建训练集时需要大量军事专家进行手工编制，实现中充分利用军事信息管理学科的优势和成果来构建倾向性分类训练集。

4.3 MNPOS军事敏点舆情标注

军事敏点舆情标注主要是根据军用敏点词表对舆情信息进行敏点识别。MNPOS系统主要采用了舆情关键词和敏点词表进行匹配的方法来实现。首先选择敏点词表，然后将数据库中未进行敏点标注的舆情信息逐条读取出来，之后用舆情的关键词和敏点词表中的词汇进行逐条匹配判断，若匹配则将该信息标注为军事敏点信息，若没有一个关键词和敏点词汇匹配，则继续读取下一条舆情信息，直到所有未标注的舆情信息都标注完成。该模块中的关键就是军用敏点词表的构造，MNPOS系统中针对“中国军费”、“中国威胁论”以及“西藏维稳”等问题构造了专题敏点词表，这样就提高了军事敏点舆情标注的准确性；并且将该军用敏点词表和军事舆情动态分类库进行交叉关联，能够对军事敏点舆情进行细分。

军事网络舆情是一种特殊的公开情报，人民网“强国论坛”、新华网“发展论坛”和中国军网“国防论坛”等以其独特的议程设置吸引了众多军事网民的眼球。针对军事网络舆情的特点，本文构建并实现了一个基于，NET Framework平台、以XML为数据交换格式的MNPOS军事网络舆情分析系统，对军事网络舆情的信息采集与抽取、舆情分类与敏点标注、倾向性分析等技术作了研究改进。下一步的工作包括：在话题检测与追踪中研究基于自然语言理解的增量文本聚类，在突发事件网络舆情状态分析中研究文本情感倾向性识别的军用评测语料库及舆情态势知识库，在军事舆情预警中研究舆情分析的多级指标体系及预警等级评估方法。军事网络舆情分析监控系统的开发，必须遵循软件工程的设计规范，实现过程中涉及的工作量大、技术复杂、适用性要求高，只有通过不断的研发实践，才能推进军事网络舆情分析系统理论和方法研究的深化。

第五篇：云计算感想

云计算

一：计算机发展史

计算机自诞生以来，发展迅速。经历了从大型计算机时代，到微型计算机时代，再到互联网时代，然后再到目前的云计算时代，如图1。

大型计算机时代：1946年，世界上出现了第一台电子数字计算机“ENIAC”，用于计算弹道，由美国宾夕法尼亚大学莫尔电气工程学院制造。ENIAC体积庞大，占地面积170多平方米，重量约30吨，消耗近150千瓦的电力。

微型计算机时代：微型计算机简称“微型机”、“微机”，由于其具备人脑的某些功能，所以也称其为“微电脑”。是由大规模集成电路组成的、体积较小的电子计算机。它是以微处理器为基础，配以内存储器及输入输出(I/0)接口电路和相应的辅助电路而构成的裸机。特点是体积小、灵活性大、价格便宜、使用方便。

互联网时代：始于1969年的美国，又称因特网，是全球性的网络，是一种公用信息的载体，是大众传媒的一种。具有快捷性、普及性，是现今最流行、最受欢迎的传媒之一。这种大众传媒比以往的任何一种通讯媒体都要快。互联网是由一些使用公用语言互相通信的计算机连接而成的网络，即广域网、局域网及单机按照一定的通讯协议组成的国际计算机网络。

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求提供给计算机和其他设备，主要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。

图1：计算机发展阶段图

二、云计算背景

继个人计算机变革、互联网变革之后，云计算被看作第三次IT浪潮，是中国战略性新兴产业的重要组成部分。在上世纪60年代，麦卡锡就提出了把计算能力作为一种像水和电一样的公用事业提供给用户的理念，这成为云计算思想的起源。在20世纪80年代网格计算、90年代公用计算，21世纪初虚拟化技术、SOA、SaaS应用的支撑下，云计算作为一种新兴的资源使用和交付模式逐渐为学界和产业界所认知。中国云发展创新产业联盟评价云计算为“信息时代商业模式上的创新”。

云计算是分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机和网络技术发展融合的产物。

图 2 云网络

三、云计算发展阶段

云计算发展分为5个阶段：

萌芽期：这是最初的阶段，云计算的概念被提出，有人开始对它感兴趣。期望膨胀期：云计算技术的产生被大家寄予了很高的期望，典型的成功案例会催化这种热情剂，不断提升技术热度，直至达到炙手可热的巅峰;这个阶段典型的标志是“人人都在谈论它，但没人真正知道它”。幻想破灭期(或称低谷期)：人们对云计算过高的期望与现实的不匹配，使得期望越高失望越大，一把火被浇灭，关注度一下子跌到了谷底。

复苏期：回归理性的人们开始反思，从实际出发考虑云计算的价值，赋予其合理的使命并最终达到效果。成熟期：云计算技术已经被认识到其作用并被广泛接受，开始规模应用。

图 3 云计算发展阶段

四、云计算发展现状

云计算是多种技术混合演进的结果,其成熟度较高,又有大公司推动,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。

Google在于2007年10月在全球宣布了云计划，Google与IBM开展雄心勃勃的合作，要把全球多所大学纳入“云计算”中。2008年1 月30日，Google宣布在台湾启动“云计算学术计划”，将与台湾台大、交大等学校合作，将这种先进的大规模、快速计算技术推广到校园。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等开放原始码平台）。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。

IBM于2007年8月高调推出“蓝云（Blue Cloud）” 计划，这一计划已经在上海推出。IBM的Willy Chiu透露，“云计算将是IBM接下来的一个重点业务。”这也是IBM扩张自身领地的绝佳机会，IBM具有发展云计算业务的一切有利因素：应用服务器、存储、管理软件、中间件等等，因此IBM自然不会放过这样一个成名机会，提出了“蓝云计划”。Google和IBM的合作则颇具互补效应。两家公司正试图 将各自的技术进行融合，IBM熟谙企业级计算机的运行之道，而Google悉知大流量数据传输和高速网路链接的不二法门—两家公司的联手有望创造出重大成 就。IBM公司CEO塞缪尔•帕米萨诺开玩笑地把这个项目形容为Google年轻工程师与IBM“胖老头儿”的绝妙拍档。Forrester Research分析师阿德利安称，云计算编程技术将成为基准的下一代计算机编程结构，IBM想捷足先登以抢占制高点，这正好可以利用Google的网络 优势。

2008年8月1日，IBM宣布，将斥资3.6亿美元在美国北卡罗来纳州建立云计算数据中心。IBM将该数据中心称为史上最复杂 的数据中心。IBM同时还将在东京建立一所新的机构，帮助用户使用云计算基础设施。新的数据中心将位于北卡三角科技园的一栋现有建筑中。IBM将使用服务 器虚拟化技术以及其他新机制，从而使该数据中心的能源利用效率比业内平均水平高50%，每年的二氧化碳排放量减少31799吨。该数据中心占地6万平方英 尺，预计将于09年下半年投入运营。IBM表示：“使用该数据中心的用户能够获得空前的互联网计算能力，并获得业内领先的成本和环保优势。”云计算是当前 IT领域的热门概念。IBM周五宣布的举措是“Blue Cloud”云计算计划的一部分。IBM位于东京的机构将不是数据中心。IBM在东京的专家将为大企业、大学和政府提供云计算咨询，帮助他们利用云计算设 施，设计云计算应用，以及向他们的用户提供基于云计算的服务。

微软公司正在秘密开发完全脱离桌面的互联网操作系统“Midori”，取代已经有20多年历史的Windows操作系统，目的是为了大规模应用云计算技术。微软的优势也显而易见，全世界有数以亿计的Windows用户，微软 所要做的就是将这些用户通过互联网更紧密地连接起来，并通过Windwos Live向他们提供云计算服务。微软正在创造这样一种用户体验，即从一般的设备存储转移到任何时间都可以存储的模式，其目的很明显，就是在互联网战略上同 Google平起平坐。

亚马逊（Amazon.com）于2007年向开发者开放了名为“弹性计算机云”的服务，让小软件公司可以按需购买亚马逊数据中心的处理能力。

五、云计算原理

云计算是对分布式处理（Distributed Computing）、并行处理（Parallel Computing）和网格计算（Grid Computing）及分布式数据库的改进处理，其前身是利用并行计算解决大型问题的网格计算和将计算资源作为可计量的服务提供的公用计算，在互联网宽带技术和虚拟化技术高速发展后萌生出云计算。

云计算的体系结构由5部分组成，分别为应用层，平台层，资源层，用户访问层和管理层，云计算的本质是通过网络提供服务，所以其体系结构以服务为核心。

资源层是指基础架构屋面的云计算服务，这些服务可以提供虚拟化的资源，从而隐藏物理资源的复杂性。

平台层为用户提供对资源层服务的封装，使用户可以构建自己的应用。应用层提供软件服务用户访问层是方便用户使用云计算服务所需的各种支撑服务，针对每个层次的云计算服务都需要提供相应的访问接口。

管理层是提供对所有层次云计算服务的管理功能。

用户访问层是方便用户使用云计算服务所需的各种支撑服务，针对每个层次的云计算服务都需要提供相应的访问接口。

如图4：

图 4云计算体系结构图

六、云计算关键技术

1、虚拟机技术

虚拟机，即服务器虚拟化是云计算底层架构的重要基石。在服务器虚拟化中，虚拟化软件需要实现对硬件的抽象，资源的分配、调度和管理，虚拟机与宿主操作系统及多个虚拟机间的隔离等功能，目前典型的实现（基本成为事实标准）有Citrix Xen、VMware ESX Server 和Microsoft Hype-V等。

2、数据存储技术

云计算系统需要同时满足大量用户的需求，并行地为大量用户提供服务。因此，云计算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。目前数据存储技术主要有Google的GFS（Google File System，非开源）以及HDFS（Hadoop Distributed File System，开源），目前这两种技术已经成为事实标准。

3、数据管理技术

云计算的特点是对海量的数据存储、读取后进行大量的分析，如何提高数据的更新速率以及进一步提高随机读速率是未来的数据管理技术必须解决的问题。云计算的数据管理技术最著名的是谷歌的BigTable数据管理技术，同时Hadoop开发团队正在开发类似BigTable的开源数据管理模块。

4、分布式编程与计算

为了使用户能更轻松的享受云计算带来的服务，让用户能利用该编程模型编写简单的程序来实现特定的目的，云计算上的编程模型必须十分简单。必须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。当前各IT厂商提出的“云”计划的编程工具均基于Map-Reduce的编程模型。

5、虚拟资源的管理与调度

云计算区别于单机虚拟化技术的重要特征是通过整合物理资源形成资源池，并通过资源管理层（管理中间件）实现对资源池中虚拟资源的调度。云计算的资源管理需要负责资源管理、任务管理、用户管理和安全管理等工作，实现节点故障的屏蔽，资源状况监视，用户任务调度，用户身份管理等多重功能。

6、云计算的业务接口

为了方便用户业务由传统IT系统向云计算环境的迁移，云计算应对用户提供统一的业务接口。业务接口的统一不仅方便用户业务向云端的迁移，也会使用户业务在云与云之间的迁移更加容易。在云计算时代，SOA架构和以Web Service为特征的业务模式仍是业务发展的主要路线。

7、云计算相关的安全技术

云计算模式带来一系列的安全问题，包括用户隐私的保护、用户数据的备份、云计算基础设施的防护等，这些问题都需要更强的技术手段，乃至法律手段去解决。

七、云计算应用

1、云物联应用

物联网中的感知识别设备（如传感器、RFID等）生成的大量信息如果不能有效地整合与利用，那无异于入宝山而空返，望“数据的海洋”而兴叹。云计算架构可以用来解决数据如何存储、如何检索、如何使用、如何不被滥用等关键问题。

2、云存储应用

云存储的概念：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。云存储不是存储，而是服务：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。

3、云呼叫应用

云呼叫(CloudCall)，《著云台》分析师团队结合云发展的理论认为：是基于云计算技术设计的全新话务控制系统。企业无需购买软硬件设备，呼叫中心转移到云中，“云呼叫”中心实现按需付费的交付模式，系统可自动按客户需求分配资源，并只收已用部分的费用，即可以保证高峰期服务不中断，也可以避免业务淡季资源的浪费，同时管理者只需登录客户端，就可以随时查看报表、调整绑定号码、并对员工进行实时的监控与管理。

4、私有云应用

私有云(Private Clouds)是为一个客户单独使用而构建的，因而提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制。该公司拥有基础设施，并可以控制在此基础设施上部署应用程序的方式。私有云可部署在企业数据中心的防火墙内，也可以将它们部署在一个安全的主机托管场所。

5、云教育应用

云教育（Cloud Computing Education 简称：CCEUD），《著云台》的分析师团队结合云发展（Cloud Development)的理念总结认为，是指基于云计算商业模式应用的教育平台服务。在云平台上，所有的教育机构，培训机构，招生服务机构，宣传机构，行业协会，管理机构，行业媒体，法律结构等都集中云整合成资源池，各个资源相互展示和互动，按需交流，达成意向，从而降低教育成本，提高效率。

6、云会议应用

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。

7、云社交应用

云社交（Cloud Social）的概念，利科国际咨询集团《著云台》分析师团队提出：是一种物联网、云计算和移动互联网交互应用的虚拟社交应用模式，以建立著名的“资源分享关系图谱”为目的，进而开展网络社交，云社交的主要特征，就是把大量的社会资源统一整合和评测，构成一个资源有效池向用户按需提供服务。参与分享的用户越多，能够创造的利用价值就越大。

八、云计算发展障碍

目前隐私问题已经成为一个社会问题，特别是云时代来临之时，隐私则成为关注的重点。在云计算的概念下，计算机不再是一些独立的机器，而是网络中的一个节点。这种将计算任务交给全球运行的服务器网络，在提供各种便捷服务的同时，不可避免就是需要提供更多更详细的个人信息，才能获得更好的服务。但另一方面，越来越多的个人信息公之于众，使得人类毫无隐私可言，特别是目前政府机构以及公共服务机构越来越多的发布包含个人信息的数据。所以在云计算的背景下，无论是数据发布中的隐私，还是位置服务中的位置隐私，用户个人信息的保护都显得尤为重要。

除了隐私安全之外，系统运作的安全也是云计算应该重点考虑的问题。如果一个企业的系统被黑客或者其它恶意组织所攻击，导致系统瘫痪，企业某段时间不能正常运营，那么对于企业而言损失则不是一般的大。特别是大企业或许就是几分钟都会造成很大的影响，如果是一天，甚至几天不能正常运行那么造成的损失可想而知。虽然目前厂商和企业都已经意识到这一点，并且在努力研究希望能够早日解决这一问题，但是目前还没有一项较为满意的解决方案。

八、云计算系统

目前典型的开源云计算系统主要有Hadoop、Eucalyptus、Cassandra、Hive、VoltDB。

1、Hadoop 一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：  高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

 高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。

 高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

 低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。Hadoop 由许多元素构成。其最底部是 Hadoop Distributed File System（HDFS），它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS（对于本文）的上一层是MapReduce 引擎，该引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers 组成。其架构图如下：

图5 hadoop架构图

2、Eucalyptus Elastic Utility Computing Architecture for Linking Your Programs To Useful Systems(Eucalyptus)是一种开源的软件基础结构，用来通过计算集群或工作站群实现弹性的、实用的云计算。它最初是美国加利福尼亚大学 Santa Barbara 计算机科学学院的一个研究项目，现在已经商业化，发展成为了 Eucalyptus Systems Inc。不过，Eucalyptus 仍然按开源项目那样维护和开发。Eucalyptus Systems 还在基于开源的 Eucalyptus 构建额外的产品；它还提供支持服务。

Eucalyptus组件：在逻辑上，Eucalyptus云包括4个组件：存储控制器（walrus）、云控制器(简称CLC或者“cloud”)、集群控制器(cc)以及节点控制器(nc)。客户端依赖于解决方案，但可能以浏览器脚本、一个用户空间应用程序、或者甚至是一个内核模块的形式出现。云控制器是从客户端进入云的接口，并为云提供逻辑决定。云控制执行对客户端进行认证的服务，并将客户端的请求转化为事务。集群控制器是一个节点控制器集合。它负责状态信息并与所提供的虚拟机进行交互。可是，节点自身是通过管理程序(Xen或者KVM)来与在线以及离线虚拟机进行交互的。一个节点控制器在一个单独的机器上是作为一个独立的实例存在的。但是，多个节点控制器组成了特定的云。

图6 Eucalyptus架构图

3、Cassandra Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存收件箱等简单格式数据，集GoogleBigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身。Facebook于2008将 Cassandra 开源，此后，由于Cassandra良好的可扩放性，被Digg、Twitter等知名Web 2.0网站所采纳，成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。

4、Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

5、VoltDB VoltDB，一个内存数据库，提供了 NoSQL 数据库的可伸缩性和传统关系数据库系统的 ACID 一致性。我们将设计数据库表并对其进行分区，使用 Java™ 代码编写的存储过程来存储和检索数据。我们还将了解 VoltCache，这是一种构建于 VoltDB 之上的键值存储。

十、总结与展望

云计算是一个成功的商业计算模型，但它并不完美，存在一些缺陷。具体体现在以下5个方面：

 从平台统一角度看，目前云计算没有统一的标准，不同厂商解决方案风格不同、互不兼容。 从计算角度看，云计算管理是由廉价PC和服务器构成的计算资源池，主要针对松耦合型的数据处理应用，对于不易分解成众多相互独立子任务的紧耦合型计算任务来说，采用云计算处理数据效率会很低。 从数据角度看，云计算主要管理和分析商业数据。

 从资源集成角度看，使用云计算，就必须将各种数据、系统、应用集中到云计算数据中心，如果改变很多现有的信息系统的运行模式，把他们、迁移到云计算平台上，将面临难度和成本的双重挑战。

 从信息安全角度看，许多用户担心将自己的数据托管到云计算中心会被第三方偷窥、非法利用或存在丢失的可能性，因而不敢使用云计算技术。虽然存在以上缺陷，但云计算依然是一门成功的技术，信息时代离不开云计算。