研究基于云计算角度下的数据存储安全技术论文（五篇材料）

第一篇：研究基于云计算角度下的数据存储安全技术论文

随着科学技术的日益进步，互联网信息技术得到广泛的应用，云计算也得到较快的发展。云计算作为当今新型的计算机技术，在数据存储安全方面还存在一定的问题未得到充分的解决。根据云计算数据存储安全的现状分析，其研宄内容主要在于数据保护、加密算法、虚拟安全技术等方面，其中数据安全存储是关键部分，本文对云计算环境下数据存储安全的关键技术进行研究，保障用户的信息安全。

1.云计算与云存储的概述

云计算是指通过互联网进行动态的扩展且为虚拟化的资源，随着互联网相关服务的增加，按使用量付费的模式。网络的数据传输功能发展迅速，使得计算机逐渐组成了一个相互关联的集群，并且由统一的数据处理中心进行资源的调配和处理。其具有规模大、形式虚拟、兼容性强等特点。云计算中的关键环节在于云存储，其具有集群应用和分布式文件系统等功能，将网络中不同类型的存储设备通过应用软件进行组合工作，为用户提供业务访问等服务的系统，属于云计算衍生出的新兴的网络存储技术。当云计算系统需要存储和管理大量数据时，系统需要配置存储设备，此时，云存储成为主要进行数据存储和管理的核心云计算系统，方便用户随时随地，通过任何可联网的装置进行信息数据的存取。

2.云数据存储结构

云计算环境下数据存储结构利用了先进的互联网技术，实现了按照用户的网络需求来分配资源。与传统的数据存储结构比较，从服务和实际应用的角度分析，云数据存储是一个硬件的同时还是由客户端程序、访问接口、软件、服务器等设备组成的存储系统。

云数据存储结构通过云计算系统中的应用软件为用户提供数据存储及业务访问等服务，其中，存储层是云数据存储结构的最基层，其主要内容包含存储管理和虚拟化设备，存储层中的存储管理系统用于对硬件设施的维护和升级等功能。管理层是云数据存储结构的核心层，其通过分布式文件系统和集群管理技术进行内容分布和数据备份，具有良好的拓展性，还可以完成云存储系统中的数据加密等任务，符合用户对信息可用性及存储功能的需求。接口层属于云数据存储结构中的重要组成部分，其应有与云计算系统的结构开发与应用，供应商包括网络接入、身份论证、权限管控、应用软件接口等部分，供应商通过接口层为用户设置统一的编程，方便用户自主开发应用程序。云数据存储结构的顶层为访问层，其主要是系统应用程序的入口，用户通过访问层进入云计算系统，实现系统中的资源共享。

3.云计算环境下数据存储安全及其关键内容

3.1 云计算环境下数据存储安全

云计算在其实际应用中存在用户信息遭泄露等不安全问题，因此，云计算环境下数据存储安全问题是当前计算机技术发展过程中面临的挑战。为了降低企业中事务的使用成本，减少繁琐的工作程序，就需要在云数据存储的过程中，确保其安全可靠性，使的云计算系统提供优质的服务。在云计算技术的背景下，通过服务式的操作和存储数据，保证数据的稳定性。虽然个体用户使用的数据由提供商管理，用户存储和使用数据是借助网络服务的，但其数据的安全性也需要由云计算系统统一负责。可以将计算机的使用过程看成一个节点，当这些节点出现安全隐患问题时，就需要采取不同的手段对其进行访问和使用，即保证云计算中的安全存储与数据的传输、恢复联系起来，并且得以稳定的发展。

3.2 云计算环境下数据安全的关键内容

云数据安全的关键内容包括数据传输安全，其主要指在云计算的服务下，用户将数据传输给云计算系统服务商，由服务商进行数据的处理工作。其间，云计算需要确保用户的数据在传输过程中被加密，保证不被泄露。服务商获取用户数据后，按照行业要求进行保存，服务商还需要做到对用户进行权限认证之后再给予访问数据的权利，访问的对象只能访问自身的数据。云数据安全的关键内容包括数据存储安全，其主要指实现系统中存储数据资源共享的模式，在云计算系统服务下，服务商采取必要的手段隔离不同的数据。当用户准确知道其数据存放位置的情况下，服务商还需要保证对用户托管的数据进行了有效的备份，以防出现突发状况时，数据的丢失，云计算服务商需要最大限度地保护用户的数据，使其恢复到初始状态。在系统中，数据的残留极易泄露用户的信息，因此，云计算服务商需要保证为用户提供数据的安全性。云数据安全的关键内容还包括数据审计安全，通过云计算的服务模式，服务商为用户提供必要的信息支持，并且不对其他用户的数据造成威胁。云计算的服务费为保证数据的安全，需要协助第三方机构准确地对数据安全进行审计，保证用户的信息安全性，同时也促进云计算服务系统的健康长远发展。

4.基于云计算的数据存储安全技术

云计算环境下数据存储在保证数据运算效率的同时还需要确保其安全性，因此，服务商在为用户提供云存储服务时，需要对其信息进行加密保护，保证用户的数据出现在任一存储空间中，非授权用户看到的是无序的乱码，确保用户的个人信息不被泄露。在保证云计算服务商真实可信的前提下，需要将提高云计算的系统运算效率和安全性作为主要任务，探宄出适合互联网信息技术发展的数据存储安全技术。

4.1 数据加密技术

目前我国的云存储系统保护隐私数据的能力有限，为保证云存储数据的完整性，用户在使用互联网的同时也需要对自身信息进行有效的加密。云计算系统用户需要提高信息安全意识，加强数据的密钥管理，通过科学的数据加密技术保障云存储系统数据的安全性，提高其使用效率。用户在进行数据加密的过程前，对应的加密算法公钥需要用户端从密匙库中提取，之后应用对称加密的算法，形成具有校验信息的密钥。其中具备校验信息的密钥可以通过非对称的加密算法进行处理，确保其安全性，最后处理好的信息数据作为数据包储存于云端中。在重复加密过程中，保证所有的数据包完成数据加密的行为，方可截止，形成数据加密的全过程。

4.2 数据隔离技术

在云计算模式的背景下，用户将随意摆放系统中的数据存储结构，因此，会出现多个用户将数据存储于同一个虚拟服务器中的现象。出现此类情况时，用户需要使用数据隔离技术，将自身的信息与其他用户的信息有效的隔离开，保证云计算环境下数据存储的安全性。

4.3 访问权限控制

当用户将数据上传至云计算数据存储系统后，云计算系统的提供商将享有访问该数据的优先权。如果用户需要限制服务商的访问权限，在上传个人数据的同时，需要将该数据的访问优先级别设置为自己，以此确保自身数据在云计算环境下数据存储的安全性。

4.4 数据加密传输

各类数据在云计算系统中的传输是必不可少的，因此，其在传输过程中的安全性是当前面临的大考验。数据的加密传输是指在数据的传输过程中在网络链路层、传输层等区域使用加密技术，以此确保用户数据的可用性和完整性。在数据传输的前期，通过加密协议为用户的数据传输提供加密通道，在数据传输的后期，则采用必要手段防治非法用户对数据的窃取，进而维护用户的数据安全，保证云计算环境下的数据加密传输。

5.结语

随着我国的信息技术不断发展，云计算技术在各行业中得以广泛的应用，其前景广阔。但在云计算的环境下，数据的安全问题成为当前亟待解决的问题。基于云计算的系统模式，构建云数据存储结构，通过数据加密技术、数据隔离技术、访问权限控制、数据加密传输等关键技术确保云计算的数据存储安全，提高云计算的运行效率，推动云存储系统的高效应用，促进我国云计算环境下数据存储结构的不断完善。

第二篇：云计算和大数据下在线教育研究

云计算和大数据环境下的在线教育研究

1.引言

当前云计算和大数据技术的出现，面对在线教育交互中产生的大量复杂数据，可以实现识别、分析、挖掘并组织隐含在学习者交互过程中的结构化、非结构化数据信息，开发交互过程数据的价值，发现其隐性诉求并预测学习支持服务趋势，并以其为导向改进和拓宽在线教育服务，达到在线教育服务与学习者需求的双向平衡。本文就是立足于对在线教育的交互瓶颈和需求分析，构建基于大数据和云计算支持的在线教育交互平台模型。重点研究交互平台功能实现，使在线的学习者和教师可以实现完美的在线交互活动，并且对交互的数据进行深入挖掘分析，解决目前在线教育所面临的弊端。

2.在线教育交互平台现状分析

在线教育交互分为个别化交互和社会性交互，前者是学习者和学习资料之问的交互，后者是学习者和教师或者学习者之问的交互，社会性交互是提高在线教育交互水平的关键因素。随着在线教育的交互信息资源增加，在线学习者和在线教师的需求不断发展和提高，在线教育出现了许多问题。

针对服务应用。目前在线教育的交互平台缺乏统一身份认证体系，需要进行身份重复验证，给用户造成不便同时给系统增加安全隐患；缺乏统一的应用展现，用户信息分散在各个应用中，且服务功能重复，堆砌浪费；使用方法、界面和质量不统一，给平台使用和维护管理造成不便。在线学习时间的碎片化趋势对学习者的终端设备要求很高，造成学习质量下降；缺乏跨终端的资源共享系统，影响学习效率和满意度，改变终端学习，增加数据丢失、病毒入侵等安全问题。

针对信息资源的存储和分析挖掘。随着在线学习者和在线教师的服务需求日益个性化和专业化，对于服务质量也越来越看重，在线教育交互平台必须根据在线学习者和在线教师的需求作出相应的策略改变，以适应服务需求的不断改变和提高。由于在线教育是基于互联网的学习方式，学生和学习资源、教师与学生、学生与学生之间的交流是通过网络全方位进行，所以需要通过对学习交流的分析挖掘出在线学习者和教师的需求。在线教育的信息资源总量日益增大，主要的数据资源包括结构化和非结构化信息，以及在线教育平台内部以异构化数据为主的相关信息，且每天以大量的非结构化数据和异构性数据资源为主。但是目前对于这些异构性数据和非结构化数据的记录、存储和统计技术，完全不能满足在线教育交互平台的数据需求。因此对平台产生的结构化、非结构化、异构性大量数据进行分析和深度挖掘潜在价值成为必然，为在线学习者和教师反馈快速、及时、高效、安全的信息分析结果。3.在线教育交互平台应用云计算和大数据

3.1 云计算和大数据与在线教育交互平台

云计算是通过互联网络庞大的计算处理能力，将待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经搜寻、计算和分析，最后将处理结果回传给用户。大数据技术是数据分析的前沿技术，需要从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，是需要新处理模式才能实现更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。云计算强调的是动态计算能力，大数据注重的是静态的计算对象。云计算弥补了目前大数据的存储和运行的最大问题，就是提供了运算平台，而大数据则运用分布式处理手段应用于这个平台之上，两者是相辅相成的关系。

云计算与大数据结合应用，前者强调计算能力，后者看重存储能力。大数据需要处理大量复杂数据的能力，包括数据获取、整理、转换、统计，即强大的计算能力，而云计算需要大量数据作为运算的基础，所以两者的结合是必然趋势。实际应用中，云计算的出现和兴起促进了大数据的广泛应用，而大数据和云计算的结合应用更是出现在许多领域，现已扩展到公共问题领域。但是目前还没有进入在线教育行业。

借助云计算的优势，在线教育交互平台上的用户无需考虑在线学习时终端设备的运算、存储和负载能力的问题，可以更好的实现教育资源共享和教育网络协同工作，大幅度提高教育资源的利用率和运行效率。云存储屏蔽了数据丢失、病毒入侵等问题，保障了数据安全和用户信息私密，是在线教育交互平台最安全可靠的数据存储中心。用户使用终端设备访问教育资源进行在线学习和交流，都会产生并积累大量结构化和非结构化数据，不仅体量大而且增长速度很快。其中非结构化数据已占数据总量的八成以上，但目前的数据分析处理算法和软件不能达到对非结构化数据的处理要求。大数据技术的应用却可以高速实时处理在线教育平台产生的复杂海量数据，为在线教育平台实时洞察学习者的变化、把握学习者的需求、提高教育质量提供支持。对在线教育平台上大量的不相关信息，进行深度复杂分析，为未来教育需求趋势提供预测分析，这是应用大数据的在线教育与传统在线教育本质的不同。

3.2 基于云计算和大数据的在线教育交互平台应用模型分析

根据上述分析，随着在线教育日益同质化，在线教育机构需要在保障教育资源丰富和高质量的同时，更好的分析在线学习者和教师的偏好，为平台的每个用户提供有针对性的个性化服务。下面将利用云计算和大数据的优势构建符合学习者和教师需求的高质量在线教育交互平台模型，如图1所示。

应用云计算和大数据技术的在线教育交互平台主要分为用户应用服务层、数据资源处理层、基础设施硬件层三部分，依次分析三部分功能实现。

3.2.1用户服务应用层

在线教育交互平台的用户主要为两类，即在线教师和在线学习者。针对不同的用户，访问的授权和界面不同，尽可能为用户提供个性化的精准服务，主要表现为属于用户自己的展现网页。服务应用内容主要分为四类，包括在线教学内容、教学管理、交流互动和学习管理，如图2所示。

服务应用层是资源对外交互的窗口，是用户使用资源的桥梁，与用户体验的便捷性有很大关系。因此应用服务层是根据用户需求，对信息资源请求重构和提供，实现信息资源的服务分类，用户享受个性化的服务资源。

平台对每个用户展现的内容是不相同的。针对教师，平台实时反馈在线学习者的情况和分析结果，尤其是对学习者的学习风格和偏好的分析，实时跟踪学生在课前、课中和课后的情况，完成课程反馈，对学生在平台上的行为、学习记录智能跟踪记录分析。针对学习者，构成学习、答疑、测评、互动四位一体的学习模式，运用丰富的学习资源，根据后台的数据挖掘。提供学习进度安排和个性化的学习方案。实现以学生为中心的在线教育方式。实现自主个性化学习、个性化即时笔记、针对性课程复习和测评，多方式在线交互的方式。

在线教育交互平台的用户看到的是良好的服务交互界面，无需知道后台数据资源整合过程，完全由平台的数据资源处理层完成，所以拥有更好的用户体验。平台是所有教学资源的集散地，整合资源方便统一管理和使用，同一份资源，只需保存一份，通过资源关联，可以在任意系统中快速调用。同时避免数据库急剧增长，极大地减轻网络负荷，减少用户和平台的工作时间，维持资源唯一性，资源发生更改时所有使用该资源的应用均自动更新。

3.2.2数据资源处理层

中问层是数据资源处理层，主要为三部分。第一部分是对数据进行标准化处理，第二部分是进行数据挖掘分析整合。第三部分是数据库。中问层的核心是第二部分，也是在线教育交互平台的核心。如图3所示。

面对迅速增加的复杂数据，在线教育交互平台利用云计算和大数据进行现代数据管理，支持所有数据类型，如文件、图片、视频、博客、点击流和地理空问数据等，并以“云存储”持久存储于数据中心，保持数据实时更新，实现数据共享、分析、发现、整合和优化数据，提升数据价值。

利用负载平衡优势，有效透明地扩展网络设备和服务器的带宽、增加在线教育交互平台的吞叶量、加强平台网络数据处理能力、提高服务的灵活性和可用性。面对用户大量的并发访问或数据流量，可以分担到多台设备上处理，减少教师和学习者的等待响应的时间；同时做并行处理，处理结果汇总返回到在线交互平台，平台系统处理能力得到大幅度提高。

离线数据是用户访问的各种数据库中的信息资源，是从服务器端、客户端、代理服务器端中采集的用户访问信息和行为信息。利用大数据技术进行数据处理，清除不需要的数据，用聚类、分类等算法对处理之后的数据进行模式分析，成立样本数据资源为数据流挖掘分析作准备。在线数据是由于数据流的动态性和流量大的特点，在实现数据流挖掘时，对流入的数据流，利用云计算做到占用内存少，处理速度快，实现关联规则、分类和聚类的挖掘。

整合数据是将离线数据作为样本库的参考，对在线数据进行分析，及时有效的反馈结果，并且随着时间的推移和用户对信息资源的需求改变，及时更新资源分析结果。通过数据挖掘过程，对数据过滤、分析和整合，建立多资源分类结果，按照用户的不同需求进行决策，形成索引为用户访问和使用服务提供便利。整合数据主要是为整合用户做准备，将用户的信息资源进行相似度分析，对于类似的用户归类，进行同类信息资源的分配。根据在线学习者的基本信息、学习风格、学习满意度和学习感知四维度的服务需求，可实现用户的定制服务、个性化服务、精准服务，便于用户方便提取自己需要的资源。最后将用户需要的资源根据授权不同。做统一标准化处理。上传至服务应用层，展现于用户的界面。

4.基于云计算和大数据的在线教育交互平台应用优势

云计算和大数据结合对在线教育的发展具有巨大的促进作用，不仅是针对提供的服务，更是对教育发展的促进，增强在线教育的核心竞争力，保持在线教育的健康发展。4.1实现针对不同用户的个性化精准服务

在从以资源为核心的在线教育平台建设到以用户为核心的个性化在线教育平台建设过程中，最主要的变化的就是针对不同用户提供不同的个性化服务。而云计算和大数据的应用就在于加强对在线教育的平台用户研究与交互数据的分析利用。并基于分析结果。改善服务内容，提升个性化服务的质量，完成平台对用户的跟踪服务、精准服务、知识关联服务和宣传推广服务。面对平台快速增长的数据，从中提取有价值的信息，实时分析反馈，建立不同类别的用户模型，达到针对不同用户提供针对性服务、增强用户体验、提高服务质量的目标。即使分析的数据源相同，但是由于提供对象不同，分析结果会不同，提供的服务也不同，做到精准服务。即使是同类用户，针对不同的个体，分析数据源不同，结果不同，提供的服务也不尽相同，做到个性化服务。

4.2提供教育发展动向以及热点的变化

通过大数据和云计算技术，改变了被动更新教学资源的情况，变成根据在线学习者的需求主动更新资源，提升了在线教育平台的作用。不仅为在线学习者提供了需要的学习资源，也为在线教师提供更有质量的教学资源和研究依据。在线教育交互平台通过对用户数据的收集、整理、分析、深度挖掘和汇总，在宏观上分析相关教育领域的发展动向和热点变化，更快地洞察最新的学习者兴趣走向，以及相关领域的内容进展，更新在线平台的学习资源，并且保证学习内容的实时性和前沿性。同时通过汇总结果有效评估在线学习者对各种教学资源的使用情况，并且根据热点分析和目前已有教学资源交叉对比，可以有效评估教学资源的质量，利于在线教育交互平台持久发展。4.3提供无限量的数据存储能力和更可靠的数据安全性

随着在线教育交互的发展，信息数据量迅猛增长，产生出大量的半结构化、非结构化信息数据，对存储的要求愈加严格。云计算的出现使得海量数据的存储与运算得到了解决，分布式存储的方式可以持续收集大量数据，不会造成存储空问的不足。在线教育交互平台应用“云存储”方式，保证存储数据的可靠性，并能够实时更新，有效解决海量数据资源的查询、管理等问题。云计算使用数据多副本容错、设备同构可互换等手段来保障平台的数据存储安全。数据存储到“云”中，不会受到计算机病毒或硬盘损坏造成的数据丢失。同时解放了用户对终端设备能力的要求。4.4提高在线教育交互平台管理能力

应用云计算和大数据的在线教育交互平台，能够面向具体应用的数据需求，做到快速、及时和有效地响应。根据需求的变化和增长，平台具有很好的性能扩展空问和扩容时稳定和可靠的支持，高效处理多种类型数据。在线教育机构以此平台为基础利用云计算技术和大数据的优势，充分挖掘自身数据价值，实现数据资产从成本中心到利润中心的转变。通过整合数据资产，对数据资产进行标准化，形成灵活可扩展、易于更新、可管控的、可隔离、绿色环保的高效分析型数据管理交互平台，实现支持标准开发、用户自服务、多元化开发多种应用支持模式，形成松祸合、可异构的基础数据和应用数据两级数据管理层次。同时，在线教育机构可以驾驭自身数据资产，全面提升平台的数据信息管理能力，尽力获取对在线学习者和在线教师的洞察，以数据驱动在线教育的发展。

5.结论

对于在线教育交互这个重要研究领域而言，云计算和大数据技术的出现不仅影响着在线教育交互的形态，也为交互信息分析提供了新的思路和手段。一方面，新的技术使交互行为不断向着实时化和碎片化的方向发展，使交互过程日益复杂；另一方面，新的技术又使获得大量交互数据、特别是行为数据成为了可能，从而有更多了解在线学习过程和进行教学决策的依据。在线教育交互作为信息服务，尽管在线教育交互平台有资源的优势，但在技术等方面的劣势也限制了其本身的发展。本文构建基于大数据和云计算支持的在线教育交互平台模型，分析平台的功能实现，使在线的学习者和教师可以实现完美的在线交互活动，总结出利用云计算和大数据的在线教育交互平台的特点优势。因此，在线教育交互平台的快速发展需要利用云计算和大数据创新提升在线教育交互的核心竞争力。

第三篇：大数据与云计算论文

大数据与云计算

摘 要：大数据（Big Data）这个概念近年来在越来越多的场合、被越来越多的人提及，并且经常和云计算联系在一起，云计算与大数据之间到底是什么关系成为热点话题。本

专题报告包含以下四个方面内容：1.大数据的价值；2.大数据带来的挑战;3.大数据研究成果；4.云计算是大数据挖掘的主流方式。通过本报告阐述我们对大数据的理解，以及对大数据的价值的认识，探讨大数据处理与挖掘技术，大数据主要着眼于“数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法;云计算技术主要关注“计算”，提供IT 解决方案。大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展、总体审计模式的应用、审计成果的综合应用、相关关系证据的应用、高效数据审计的发展和大数据审计师的发展。强化大数据、云计算技术审计应用的措施包括制定长远发展战略、加快审计法规建设、建立行业平台、加强研发和提高利用能力。关键词：大数据 云计算 数据挖掘 对审计影响 政策建议 引言

目前，大数据伴随着云计算技术的发展，正在对全球经济社会生活产生巨大的影响。大数据、云计算技术给现代审计提供了新的技术和方法，要求审计组织和审计人员把握大数据、云计算技术的内容与特征，促进现代审计技术和方法的进一步发展。

一、大数据、云计算的涵义与特征

随着云计算技术的出现，大数据吸引了全世界越来越多的关注。哈佛大学社会学教授加里·金(2012)说: “这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”(一)大数据的涵义与特征

“数据”(data)这个词在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解为“事实”。2009 年，“大数据”概念才逐渐开始在社会上传播。而“大数据”概念真正变得火爆，却是因为美国奥巴马政府在2012 年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”。这标志着“大数据”时代真正开始进入社会经济生活中来了。“大数据”(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的数据量规模大到无法利用现行主流软件工具，在一定的时间内实现收集、分析、处理或转化成为帮助决策者决策的可用信息。互联网数据中心(IDC)认为“大数据”是为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术，用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。大数据具有4 个特点: 第一，数据体量巨大(Volume)，从TB 级别跃升到PB 级别。第二，处理速度快(Velocity)，这与传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第三，数据种类多(Variety)，有图片、地理位置信息、视频、网络日志等多种形式。第四，价值密度低，商业价值高(Value)。存在单一数据的价值并不大，但将相关数据聚集在一起，就会有很高的商业价值(金良，2012)。大数据时代，不仅改变了传统的数据采集、处理和应用技术与方法，还促使人们思维方式的改变。大数据的精髓在于促使人们在采集、处理和使用数据时思维的转变，这些转变将改变人们理解和研究社会经济现象的技术和方法。

(1)是在大数据时代，不依赖抽样分析，而可以采集和处理事物整体的全部数据。19 世纪以来，当面临大的样本量时，人们都主要依靠抽样来分析总体。但是，抽样技术是在数据缺乏和取得数据受限制的条件下不得不采用的一种方法，这其实是一种人为的限制。过去，因为记录、储存和分析数据的工具不够科学，只能收集少量数据进行分析。如今，科学技术条件已经有了很大的提高，虽然人类可以处理的数据依然是有限的，但是可以处理的数据量已经大量增加，而且未来会越来越多。随着大数据分析取代抽样分析，社会科学不再单纯依赖于抽样调查和分析实证数据，现在可以收集过去无法收集到的数据，更重要的是，现在可以不再依赖抽样分析。

(2)是在大数据时代，不再热衷于追求数据的精确度，而是追求利用数据的效率。当测量事物的能力受限制时，关注的是获取最精确的结果。但是，在大数据时代，追求精确度已经既无必要又不可行，甚至变得不受欢迎。大数据纷繁多样，优劣掺杂，精准度已不再是分析事物总体的主要手段。拥有了大数据，不再需要对一个事物的现象深究，只要掌握事物的大致发展趋势即可，更重要的是追求数据的及时性和使用效率。与依赖于小数据和精确性的时代相比较，大数据更注重数据的完整性和混杂性，帮助人们进一步认识事物的全貌和真相。

(3)是在大数据时代，人们难以寻求事物直接的因果关系，而是深入认识和利用事物的相关关系。长期以来，寻找因果关系是人类发展过程中形成的传统习惯。寻求因果关系即使很困难且用途不大，但人们无法摆脱认识的传统思维。在大数据时代，人们不必将主要精力放在事物之间因果关系的分析上，而是将主要精力放在寻找事物之间的相关关系上。事物之间的相关关系可能不会准确地告知事物发生的内在原因，但是它会提醒人们事情之间的相互联系。人们可以通过找到一个事物的良好相关关系，帮助其捕捉到事物的现在和预测未来。(二)云计算的涵义与特征

“云计算”概念产生于谷歌和IBM 等大型互联网公司处理海量数据的实践。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”的概念。2007 年10 月，Google 与IBM 开始在美国大学校园推广云计算技术的计划，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(Michael Mille，2009)。目前全世界关于“云计算”的定义有很多。“云计算”是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，是通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。美国国家标准技术研究院(NIST)2009年关于云计算的定义是: “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、服务等)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。”根据这一定义，云计算的特征主要表现为: 首先，云计算是一种计算模式，具有时间和网络存储的功能。其次，云计算是一条接入路径，通过广泛接入网络以获取计算能力，通过标准机制进行访问。第三，云计算是一个资源池，云计算服务提供商的计算资源，通过多租户模式为不同用户提供服务，并根据用户的需求动态提供不同的物理的或虚拟的资源。第四，云计算是一系列伸缩技术，在信息化和互联网环境下的计算规模可以快速扩大或缩小，计算能力可以快速、弹性获得。第五，云计算是一项可计量的服务，云计算资源的使用情况可以通过云计算系统检测、控制、计量，以自动控制和优化资源使用。(三)大数据与云计算的关系

从整体上看，大数据与云计算是相辅相成的。大数据主要专注实际业务，着眼于“数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法，强调的是数据存储能力。云计算主要关注“计算”，关注IT 架构，提供IT 解决方案，强调的是计算能力，即数据处理能力。如果没有大数据的数据存储，那么云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地;如果没有云计算的数据处理能力，则大数据的数据存储再丰富，也终究难以用于实践中去。

从技术上看，大数据依赖于云计算。海量数据存储技术、海量数据管理技术、MapＲeduce 编程模型都是云计算的关键技术，也都是大数据的技术基础。而数据之所以会变“大”，最重要的便是云计算提供的技术平台。数据被放到“云”上之后，打破了过去那种各自分割的数据存储，更容易被收集和获得，大数据才能呈现在人们眼前。而巨量的数据也只能依靠云计算强大的数据处理能力，才能够“淘尽黄沙始得金”。

从侧重点看，大数据与云计算的侧重点不同。大数据的侧重点是各种数据，广泛、深入挖掘巨量数据，发现数据中的价值，迫使企业从“业务驱动”转变为“数据驱动”。而云计算主要通过互联网广泛获取、扩展和管理计算及存储资源和能力，其侧重点是IT 资源、处理能力和各种应用，以帮助企业节省IT部署成本。云计算使企业的IT 部门受益，而大数据使企业的业务管理部门受益。

从结果看，大数据与云计算带来不同的变化。大数据对社会经济带来的变化是巨大的，涉及到各个领域。大数据已经与资本、人力一起作为生产的主要因素影响着社会经济的发展。数据创造价值，而挖掘数据价值、利用数据的“推动力”就是云计算。云计算将信息存储、分享和挖掘能力极大提高，更经济、高效地将巨量、高速、多变的终端数据存储下来，并随时进行计算与分析。通过云计算对大数据进行分析、总结与预测，会使得决策更可靠，释放出更多大数据的内在价值。

二、大数据、云计算技术对审计的影响分析

审计技术和方法的发展是随着科学和管理技术的发展而发展的。现代审计技术和方法体系是在原始的查账基础上从低级向高级、从不完备到比较完备发展起来的。在业务和会计处理手工操作阶段，审计实施的是账表导向的审计技术和方法;当内部控制理论和方法全面应用于业务和会计处理时，审计实施的是系统导向的审计技术和方法;当风险管理理论和方法全面应用于业务和财务管理时，审计实施的是风险导向审计技术和方法;与风险导向审计技术和方法并行的是，计算机技术广泛应用于业务和会计处理时，审计实施的是IT 审计技术和方法。目前，面对大数据、云计算技术的产生和发展，审计人员需要应时而变来适应由此而带来的变化，分析大数据、云计算技术对审计方式、审计抽样技术、审计报告模式、审计证据搜集等技术和方法的影响。(一)大数据、云计算技术促进持续审计方式的发展

传统审计中，审计人员只是在被审计单位业务完成后才进行审计，而且审计过程中并不是审计所有的数据和信息，只是抽取其中有的一部分进行审计。这种事后和有限的审计对被审计单位复杂的生产经营和管理系统来说很难及时做出正确的评价，而且对于评价日益频繁和复杂的经营管理活动的真实性和合法性则显得过于迟缓。随着信息技术迅速发展，越来越多的审计组织对被审计单位开始实施持续审计方式，以解决审计结果与经济活动的时差问题。但是，审计人员实施持续审计时，往往受目前业务条件和信息化手段的限制，取得的非结构化数据无法数据化，或者无法取得相关的明细数据，致使对问题的判断也难以进一步具体和深入。而大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展，使信息技术与大数据、云计算技术较好交叉融合，尤其对业务数据和风险控制“实时性”要求较高的特定行业，如银行、证券、保险等行业，在这些行业中实施持续审计迫在眉睫。如审计组织对商业银行的审计，实行与商业银行建立业务和数据系统的接口，在开发的持续审计系统中固化了非结构化数据结构化和数据分析模块，该模块可以在海量贷款客户中挖掘、分析出行业性和区域性贷款风险趋势，实现在线的风险预警，并将发现的风险数据、超预警值指标及问题登记为疑点，并建立实时审计工作底稿，按照重要程度进行归类、核实或下发给现场审计人员进行现场核实，以较好处理非结构化数据的利用和数据的实时分析利用问题。(二)大数据、云计算技术促进总体审计模式的应用

现时的审计模式是在评价被审计单位风险基础上实施抽样审计。在不可能收集和分析被审计单位全部经济业务数据的情况下，现时的审计模式主要依赖于审计抽样，从局部入手推断整体，即从抽取的样本着手进行审计，再据此推断审计对象的整体情况。这种抽样审计模式，由于抽取样本的有限性，而忽视了大量和具体的业务活动，使审计人员无法完全发现和揭示被审计单位的重大舞弊行为，隐藏着重大的审计风险。而大数据、云计算技术对审计人员而言，不仅仅是一种可供采用的技术手段，这些技术和方法将给审计人员提供实施总体审计模式的可行性。利用大数据、云计算技术，对数据的跨行业、跨企业搜集和分析，可以不用随机抽样方法，而采用搜集和分析被审计单位所有数据的总体审计模式。利用大数据、云计算技术的总体审计模式是要分析与审计对象相关的所有数据，使得审计人员可以建立总体审计的思维模式，可以使现代审计获得革命性的变化。审计人员实施总体审计模式，可以规避审计抽样风险。如果能够收集总体的所有数据，就能看到更细微、深入的信息，对数据进行多角度的深层次分析，从而发现隐藏在细节数据中的对审计问题更具价值的信息。同时，审计人员实施总体审计模式，能发现从审计抽样模式所不能发现的问题。大数据、云计算技术给审计人员提供了一种能够从总体把握审计对象的技术手段，从而帮助审计人员能从总体的视角发现以前难以发现的问题。

(三)大数据、云计算技术促进审计成果的综合应用

目前，审计人员的审计成果主要是提供给被审计单位的审计报告，其格式固定，内容单一，包含的信息量较少。随着大数据、云计算技术在审计中广泛应用，审计人员的审计成果除了审计报告外，还有在审计过程中采集、挖掘、分析和处理的大量的资料和数据，可以提供给被审计单位用于改进经营管理，促进审计成果的综合应用，提高审计成果的综合应用效果。首先，审计人员通过对审计中获取的大量数据和相关情况资料的汇总、归纳，从中找出财务、业务和经营管理等方面的内在规律、共性问题和发展趋势，通过汇总归纳宏观性和综合性较强的审计信息，为被审计单位投资者和其他利益相关者提供数据证明、关联分析和决策建议，从而促进被审计单位管理水平的提高。其次，审计人员通过应用大数据、云计算技术，可以将同一问题归入不同的类别进行分析和处理，从不同的角度、不同的层面整合提炼以满足不同层次的需求。再次，审计人员将审计成果进行智能化留存，通过大数据、云计算技术，将问题规则化并固化到系统中，以便于计算或判断问题发展趋势，向被审计单位进行预警。最后。审计人员将审计成果、被审计单位与审计问题进行关联，并进行信息化处理，在进行下次审计时，减少实地审计的时间和工作量，提高审计工作的效率。(四)大数据、云计算技术促进相关关系证据的应用

审计人员在审计过程中，应根据充分、适当的审计证据发表审计意见，出具审计报告。但是，在大数据、云计算环境下，审计人员既面临巨量数据筛选的考验，又面临搜集适当审计证据的挑战。审计人员在搜集审计证据时，传统的思维路径都是基于因果关系来搜集审计证据，而大数据分析将会更多地运用相关关系分析来搜集和发现审计证据。但从审计证据发现的角度来看，由于大数据技术提供了前所未有的跨领域、可供量化的维度，使得审计问题大量的相关信息能够得以记录和计算分析。大数据、云计算技术没有改变事物间的因果关系，但在大数据、云计算技术中对相关关系的开发和利用，使得数据分析对因果逻辑关系的依赖降低了，甚至更多地倾向于应用基于相关关系的数据分析，以相关关系分析为基础的验证是大数据、云计算技术的一项重要特征。在大数据、云计算技术环境下，审计人员能搜集到的审计证据大多是电子证据(秦荣生，2013)。电子证据本身就非常复杂，云计算技术使获取有因果关系的证据更加困难。审计人员应从长期依赖因果关系来搜集和发现审计证据，转变成为利用相关关系来搜集和发现审计证据。(五)大数据、云计算技术促进高效数据审计的发展

直到今天，审计人员的数字审计技术依然建立在精准的基础上。这种思维方式适用于掌握“小数据量”的情况，因为需要分析的数据很少，所以审计人员必须尽可能精准地量化被审计单位的业务。随着大数据、云计算技术成为日常生活中的一部分，审计人员应开始从一个比以前更大、更全面的角度来理解被审计单位，将“样本= 总体”植入审计人员的思维中。相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据更强调数据的完整性和混杂性，帮助审计人员进一步接近事情的真相，“局部”和“精确”将不再是审计人员追求的目标，审计人员追求的是事物的“全貌”和“高效”。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现。在实施审计时，审计人员应利用大数据、云计算技术，使用分布式拓朴结构、云数据库、联网审计、数据挖掘等新型的技术手段和工具，以提高审计的效率。

(六)大数据、云计算技术促进大数据审计师的发展

大数据、云计算时代，数据的真实、可靠是大数据发挥作用的前提。这客观上要求专业人员来对大数据的真实性、可靠性进行鉴证，审计人员可以扮演这种角色，或者称为数据审计师。能对大数据真实性、可靠性进行鉴证的数据审计师应该是计算机科学、数学、统计学和审计学领域的专家，他们应有大数据分析和预测的评估能力。数据审计师应恪守公正的立场和严守保密的原则，面对海量的数据和纷繁复杂的相关关系，选取分析和预测工具，以及解读数据及数据计算结果是否真实、可靠。一旦出现争议，数据审计师有权审查与分析结果相关的运算法则、统计方法以及数据采集、挖掘和处理过程。数据审计师的出现是为满足以市场为导向来解决数据真实性、可靠性问题的需求，这与20 世纪初期为了处理财务信息虚假而出现的审计人员一样，都是为了满足新需求而出现的。

三、大数据挖掘

数据的价值只有通过数据挖掘才能从低价值密度的数据中发现其潜在价值，而大数据挖掘技术的实现离不开云计算技术。在业界，全球著名的Google、EMC、惠普、IBM、微软等互联网公司都已经意识到大数据挖掘的重要意义。上述IT 巨头们纷纷通过收购大数据分析公司，进行技术整合，希望从大数据中挖掘更多的商业价值。数据挖掘通常需要遍历训练数据获得相关的统计信息，用于求解或优化模型参数，在大规模数据上进行频繁的数据访问需要耗费大量运算时间。数据挖掘领域长期受益于并行算法和架构的使用，使得性能逐渐提升。过去15 年来，效果尤其显著。试图将这些进步结合起来，并且提炼。GPU平台从并行上得到的性能提升十分显著。这些GPU平台由于采用并行架构，使用并行编程方法，使得计算能力呈几何级数增长。即便是图形处理、游戏编程是公认的复杂，它们也从并行化受益颇多。研究显示数据挖掘、图遍历、有限状态机是并行化未来的热门方向。MapReduce 框架已经被证明是提升GPU 运行数据挖掘算法性能的重要工具。D.Luo 等提出一种非平凡的策略用来并行一系列数据挖掘与数据挖掘问题，包括一类分类SVM 和两类分类SVM，非负最小二乘问题，及L1 正则化回归（lasso）问题。由此得到的乘法算法，可以被直截了当地在如MapReduce 和CUDA 的并行计算环境中实现。K.Shim 在MapReduce 框架下，讨论如何设计高MapReduce 算法，对当前一些基于MapReduce 的数据挖掘和数据挖掘算法进行归纳总结，以便进行大数据的分析。Junbo Zhang 等提出一种新的大数据挖掘技术，即利用MapRedue 实现并行的基于粗糙集的知识获取算法，还提出了下一步的研究方向，即集中于用基于并行技术的粗糙集算法处理非结构化数据。F.Gao 提出了一种新的近似算法使基于核的数据挖掘算法可以有效的处理大规模数据集。当前的基于核的数据挖掘算法由于需要计算核矩阵面临着可伸缩性问题，计算核矩阵需要O(N2)的时间和空间复杂度来计算和存储。该算法计算核矩阵时大幅度降低计算和内存开销，而且并没有明显影响结果的精确度。此外，通过折中结果的一些精度可以控制近似水平。它独立于随后使用的数据挖掘算法并且可以被它们使用。为了阐明近似算法的效果，在其上开发了一个变种的谱聚类算法，此外设计了一个所提出算法的基于MapReduce 的实现。在合成和真实数据集上的实验结果显示，所提出的算法可以获得显著的时间和空间节省。Christian Kaiser 等还利用MapReduce 框架分布式实现了训练一系列核函数学习机，该方法适用于基于核的分类和回归。Christian Kaiser 还介绍了一种扩展版的区域到点建模方法，来适应来自空间区域的大量数据。Yael Ben-Haim 研究了三种MapReduce 实现架构下并行决策树分类算法的设计, 并在Phoenix 共享内存架构上对SPRINT 算法进行了具体的并行实现。F.Yan 考虑了潜在狄利克雷分配（LDA）的两种推理方法——塌缩吉布斯采样（collapsed Gibbssampling，CGS）和塌缩变分贝叶斯推理（collapsedvariational Bayesian，CVB）在GPU 上的并行化问题。为解决GPU 上的有限内存限制问题，F.Yan 提出一种能有效降低内存开销的新颖数据划分方案。这种划分方案也能平衡多重处理器的计算开销，并能容易地避免内存访问冲突。他们使用数据流来处理超大的数据集。大量实验表明F.Yan 的并行推理方法得到的LDA 模型一贯地具有与串行推理方法相同的预测能力；但在一个有30 个多核处理器的GPU 上，CGS 方法得到了26倍的加速，CVB 方法得到了196 倍的加速。他们提出的划分方案和数据流方式使他们的方法在有更多多重处理器时可伸缩，而且可被作为通用技术来并行其它数据挖掘模型。Bao-Liang Lu 提出了一种并行的支持向量机，称为最小最大模块化网络(M3)，它是基“分而治之”的思想解决大规模问题的有效的学习算法。针对异构云中进行大数据分析服务的并行化问题G.Jung 提出了最大覆盖装箱算法来决定系统中多少节点、哪些节点应该应用于大数据分析的并行执行。这种方法可以使大数据进行分配使得各个计算节点可以同步的结束计算，并且使数据块的传输可以和上一个块的计算进行重叠来节省时间。实验表明，这种方法比其他的方法可以提高大约60% 的性能。在分布式系统方面，Cheng 等人 提出一个面向大规模可伸缩数据分析的可伸缩的分布式系统——GLADE。GLADE 通过用户自定义聚合（UDA）接口并且在输入数据上有效地运行来进行数据分析。文章从两个方面来论证了系统的有效性。第一，文章展示了如何使用一系列分析功能来完成数据处理。第二，文章将GLADE 与两种不同类型的系统进行比较：一个用UDA 进行改良的关系型数据库（PostgreSQL）和MapReduce(Hadoop)。然后从运行结果、伸缩性以及运行时间上对不同类型的系统进行了比较。

四、总结 大数据的超大容量自然需要容量大，速度快，安全的存储，满足这种要求的存储离不开云计算。高速产生的大数据只有通过云计算的方式才能在可等待的时间内对其进行处理。同时，云计算是提高对大数据的分析与理解能力的一个可行方案。大数据的价值也只有通

过数据挖掘才能从低价值密度的数据中发现其潜在价值，而大数据挖掘技术的实现离不开云计算技术。总之，云计算是大数据处理的核心支撑技术，是大数据挖掘的主流方式。没有互联网，就没有虚拟化技术为核心的云计算技术，没有云计算就没有大数据处理的支撑技术。

参考文献

秦荣生.大数据、云计算技术对审计的影响研究 何清.大数据与云计算

张为民.云计算: 深刻改变未来

文峰.云计算与云审计———关于未来审计的概念与框架的一些思考

Big data and cloud computing Big Data(Big Data)in recent years, more and more occasions, the concept is mentioned more and more people, And often, and cloud computing together, what is the relationship between cloud computing and big data become a hot topic.this Special report contains the following four aspects: 1.The value of big data;2.Big data challenge;3.Big data research;4.Cloud computing is the mainstream way of data mining.Through this report on our understanding of big data, as well as the understanding of the value of big data, large data processing and mining technology, large data mainly focus on “data”, provide the technology and methods of data collection, mining and analysis;Cloud computing technology focusing on “computing”, providing IT solutions.Big data and cloud computing technology can promote the development of continuous audit mode, the overall audit mode of application, the audit results of comprehensive application, the application of related evidence, the development of efficient data audit and the development of large data auditor.Strengthen big data and cloud computing technology measures of audit applications include set up long-term development strategy, accelerate the construction of the audit regulations, establish a platform, to strengthen research and development and improve the utilization ability.Keywords: big data cloud computing data mining impact on the audit policy Suggestions

第四篇：云计算背景下的数据备份解决方案

多备份www.xiexiebang.com 让数据备份更加安全

云计算背景下的数据备份解决方案

备份并不是一个轻松的话题，也不是简单的方便拷贝。很多用户或企业只想享受电脑带来的种种便利，因为怕麻烦、心存侥幸怕而不愿花时间和精力去来进行系统的备份。随着大数据时代的到来，我们需要处理的数据也越来越多，网站被感染病毒和被攻击的可能也随之增加，做好数据的备份工作更有必要。

方案一：增量备份

第一步：下载工具

现在人工需要处理数据非常多，如果完全通过拷贝法来备份数据，显然不太合适，这时增量备份（Incremental Backup）就起到了很大的作用。我们可以使用木浪科技的多备份来帮助我们实现此操作。

具体方法是：在多备份的网站（www.xiexiebang.com）注册账号，输入主机的FTP账号和密码就可以开启数据备份服务了，多备份的特点是可以将数据备份到AWS、阿里云等云平台，成本低，操作简单。

第二步：编写批处理命令

假设我们要把D:data下的所有新建或更新过的文件（夹）拷贝到E:back文件夹下，那可以按下Win+R打开“运行”对话框，输入notepad，启动“记事本”工具，然后输入如下命令：

xxcopy D:data E:back /s /k /h /bi /yy

然后选择“文件→保存”命令，把该文件保存为d:back.bat文件。

以后只要双击d:back.bat文件，xxcopy就会把D:data下新建的E:back文件夹下，适用于文件的备份工作。

第三步：深入理解参数

xxcopy参数非常多，上述用到参数意义如下：

/s 表示连同子文件夹处理

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/k 源文件仍保留其原有属性

/h 连同系统、隐藏文件一起拷贝

/bi 只拷贝新建或更新过的（根据文件时间和长度判断）文件

/yy 覆盖文件时自动回答“是”，并不出现提问信息

[NextPage] 方案二：只备份相关文件

很多时候我们只要备份某一类型文件，如*.doc、*.xls、*.ppt、*.txt等，而无需备份其他文件，这时仍可以使用xxcopy完成。

大家只要启动“记事本”，输入如下命令：

xxcopy d:data e:back /s /k /h /bi /yy /in*.doc /in*.xls /in*.ppt /in*.txt

把它保存为include.bat，双击它，只会备份d:data下的*.doc、*.xls、*.ppt、*.txt文件到e:back文件夹下。

小提示

多种类型文件分别用/in参数隔开，并把/in参数放在命令行的最后。如输入

xxcopy d:data e:back /s /k /h /bi /yy /in*.doc /in*.xls /in*.ppt /in*.txt /in*.bmp /*.tif，则还会备份*.bmp和*.tif文件。

方案三：垃圾文件不备份

有时，我们并不想备份*.tmp和*.bak文件，这时可以启动“记事本”，并输入如下命令：

xxcopy d:data e:back /s /k /h /bi /yy /x*.tmp /x*.bak

把它保存为exclude.bat，双击此文件，则只会备份d:data下除了*.bak和*.tmp的文件到e:back文件夹下。

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小提示

★多种类型文件分别用/x参数隔开，并把/x参数放在命令行的最后。如输入xxcopy d:data e:back /s /k /h /bi /x*.tmp /x*.bak /*.abc，则xxcopy也不会处理*.abc文件。

★打开“命令提示符”，并切换到相应文件夹下，输入

xxcopy *.tmp /s /h /yy /rs可把当前文件夹（包括了文件夹）下所有*.tmp文件删除掉，再输入xxcopy *.bak /s /h /yy /rs则把当前文件夹（包括了文件夹）下所有*.bak文件全部删除掉。

方案四：备份指定日期文件

输入xxcopy d:data e:back /s /k /h /bi /da:2003-12-22，只备份2003年12月22日之后的文件。

xxcopy d:data e:back /s /k /h /bi /db:2003-12-25，只备份2003年12月25日之前文件。

xxcopy d:data e:back /s /k /h /bi /da:2003-12-22 /db:2003-12-25，只备份2003年12月22日和2003年12月25日之间的文件。

[NextPage] 方案五：只复制当天文件

很多公司的数据是每天备份一次，这时可以使用robocopy来帮助我们仅备份当天的文件，可以省下很多时间和精力。

robocopy小档案

软件版本：1.70 软件大小：31.7KB

软件性质：免费软件 适用平台：Windows 9x/Me/NT/2000/XP

大家只要从http://www.xiexiebang.com/tools/tool_details.aspx?tool_id=321下载此工具，下载后得到robocopy.zip文件，然后把其中的robocopy.exe和robocopy.doc都解压到Windows安装文件夹下，以方便随时调用它。

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接着，启动“记事本”，输入如下命令：

robocopy d:data e:back *.* /s /maxage:1

保存此批处理文件为today.bat，以后只要双击此文件，即可把d:data文件夹下的所有当天文件备份到e:back文件夹下。

方案六：备份到服务器上

公司都有公共文件服务器，很多时候，可以把文件备份到服务器上。这个任务同样可以通过robocopy来完成：

启动“记事本”，输入如下命令：

robocopy d:data fileserverbackup *.* /s

保存此批处理文件为backser.bat，双击此文件，即可把d:data文件夹下的所有当天文件备份到fileserverbackup文件夹下。

方案七：压缩备份

随着数据处理量越来越大，把数据压缩备份也越有必要。我们可以先新建一个RAR，如datadatabakdatabak.rar。然后选中它，按下Ctrl+C键复制它。再启动“资源管理器”，再打开Sendto文件夹（如果你使用Windows 9x/Me，请打开C:WindowsSendto文件夹。如果你使用Windows 2000/XP，那可以打开C:Documents and Settings%USERPROFILE%SendTo文件夹。）。右击，选择“粘贴快捷方式”命令为它生成一个快捷方式，如“备份到服务器”。

以后，要备份数据，只要选中欲备份的数据，右击，选择“发送到”→“备份到服务器”即可快速把选中的文件备份到datadatabakdatabak.rar文件中（如图1）。

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[NextPage]

方案八：定时压缩备份

请确认你的工作文件夹，如D:Work文件夹下的所有新文件。接着，右击Work文件夹，选择WinRAR→“添加到压缩包”命令，打开“压缩包名称和参数”窗口，再单击“常规”标签，在“压缩文件名”中输入datadatabakwork.rar文件（如图2）。

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再单击“备份”标签，勾选“打开共享文件”、“按掩码产生压缩文件名”和“保留以前版本的文件”复选框（如图3）。

再单击“时间”标签，再单击“文件处理”下“包含文件”下拉列表框，选择“ 之后修改”，然后再设置一个时间，如200316 19 :29 : 26（如图4）。

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接下来，单击“配置”按钮，选择“保存当前设置为新配置”命令，在“配置名称”中输入备份方案名，如“备份Work”，同时选中“保存压缩文件名”和“保存选定文件名”及“在桌面创建快捷方式”前的复选框（如图5）。

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单击“确定”按钮返回“压缩文件名和配置”窗口，按下“确定”按钮备份文件。

接下来，单击“程序”→“设置”→“控制面板”，双击“计划任务”打开“计划任务”窗口。然后把桌面上生成的“备份Work”快捷方式拖放到“任务计划”窗口。

双击“备份Work”图标，单击“日程安排”标签，单击“任务计划”下拉列表框，从中选择“每天”，而“开始时间”设置为自己的时间。如图6，我们设置为中午12：00吃饭时，再单击“设置”标签，取消选中“电源管理”下的“如果计算机使用电池来运行（如图6）。

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通过上述设置后，到了你设置的时间，机器就会自动备份D:Work下的所有所有文件到datadatabak文件夹下，而且更酷的是，备份文件会以日期和时间作为文件名，并不会重复，以方便你调用相应版本。

[NextPage]

方案九：下班后备份、完成后关机

通过“计划任务”和WinRAR，我们也可以实现下班后备份数据，备份后关机的目的：在制作配置文件时，单击“高级”标签，然后选中“后台压缩”和“完成操作后关闭计算机电源”复选框（如图7）。再在图6窗口中设置开始备份操作时间为下班时间，如18:00，这样备份完数据后，机器会自动关闭。

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小提示

★如果我们想备份多个文件夹下的数据，可以多建立配置文件，并把它们添加到“任务计划”窗口中。

★备份完成时，最好自动锁定机器：先在桌面上新建一个名为“自动锁定”的快捷方式，其中的命令为rundll32.exe user32.dll,LockWorkStation。接着把这个快捷方式拖到“任务计划”窗口。然后双击该图标，单击“日程安排”标签，单击“任务计划”下拉列表框，从中选择“空闲时”，在“当计算机空闲时间超过xx分钟”处将时间改为1分钟。再单击“设置”选项卡，取消所有选项的勾选。完成以上设置后，按“确定”按钮，再在打开的窗口中输入系统管理员密码，退出设置窗口。这样，当我们离开机器，一分钟后没有操作，则机器会自动被锁定。这样，在备份数据时，会安全很多。可以防止同事在你机器上随意操作。

方案十：备份多个文件、文件夹

如果你的文件放在多个文件夹下，并且想备份这多个文件夹中的内容，可以这样来操作：

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先在D:上建立一个备份列表文件，如back.lst，在其中你欲备份的文件或文件夹，如：

D:Work1*.*

D:Work2*.*

datawork*.*

serverdocs*.*

……

接下来，可以右击桌面，选择“新建”→“快捷方式”命令，在其中输入C:Program FilesWinRARWinRAR.exe a-ep2-ibck datadatabakdata.rar @d:backup.lst，即最后的命令行应为：

C:Program FilesWinRARWinRAR.exe a-ep2-ibck datadatabakdata.rar @d:back.lst（如图8）

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再为这个快捷方式命名为“建立备份文件”。双击该快捷方式，WinRAR即可在后台自动读取back.lst文件中要备份的文件或文件夹，并把它们备份到datadatabakdata.rar 文件中了。

接下来，同样把该快捷方式放到“计划任务”中，然后为其指定运行时间。就可以定时备份多个文件或文件夹中的内容了。

第五篇：大数据与云计算的安全

云计算和大数据结合的安全问题

摘要：云计算的浪潮还没有过去，大数据时代已经到来。在对大数据的含义、特征、影响和意义进行系统总结的基础上，分析了大数据与云计算的关系，论述大数据和云计算的安全将给消费者和电商带来更加高效的转型。

关键字：云计算，大数据，电商

所谓通信，最简单的理解，也是最基本的理解，就是人与人沟通的方法。无论是现在的电话，还是网络，解决的最基本的问题，实际还是人与人的沟通。现代通信技术，就是随着科技的不断发展，如何采用最新的技术来不断优化通信的各种方式，让人与人的沟通变得更为便捷，有效。随着计算机技术的广泛普及与计算机远程信息处理应用的发展，云计算和大数据应运而生。、一、大数据的介绍

大数据（Big Data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法）。大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域，目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，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”。从技术上看，大数据与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，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和或虚拟化技术。

二、云计算的介绍

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。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。几年之内,云计算已从新兴技术发展成为当今的热点技术。云计算从节约成本的工具到盈利的推动器，从ISP（网络服务提供商）到电信企业，已然成功地从内置的IT 系统演变成公共的服务。然而人们担心他们在云端的数据安全。正因为此，用户应该期待看到更安全的应用程序和技术上来。许多新的加密技术，安全协议，在未来会越来越多的呈现出来。其中的安全性和遵从性的问题仍然是阻碍云计算发展的重要原因。三、二者联系和安全策略

近几年由于科技的不断发展，3G网络视频通话，移动互联网、物联网、智能手机，这些科技产品都一一涌现，充斥着我们的生活，确实互联网给我们的生活带来了方便，但同时恶意软件，黑客入侵电脑，这些人为的破坏，也影响着个人或者企业的信息安全。在这个时候新技术云计算的出现，就给传统互联网信息安全带来了希望，但同时也面临解决新的安全挑战。

多种方式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处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，导致对其访问控制、审计、攻击的检测，都没办法实现。第二，云计算技术特性带来一些新的安全需求。云安全架构的一个关键特点是云服务提供商所在的等级越低，云服务用户自己所要承担的安全能力和管理职责就越多。数据安全包括：数据传输、数据隔离、数据残留。应用安全包括：终端用户安全、SaaS安全、PaaS安全、IaaS安全。虚拟化安全包括：虚拟化软件、虚拟服务器等。第三，云计算环境对安全产品的计算性能提出了非常大的挑战。目前保护信息安全产品的性能已经远远落后于网络设备。大数据将会化解APT(高级持续威胁)危机—近一两年，APT攻击是非常热门的话题。简单的说就是黑客组织针对一个有价值的目标，进行长期、缓慢的，但是非常有技术含量的攻击。我们知道未来大数据和云计算将推动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，为整个信息安全产品的革新创造了一个更大的可能性。其中数据加密就是对数据信息的重新组合，只有在收发双方的基础上才能够还原网络信息，数据加密技术能够确保校园网内部信息数据的安全性与完整性，并具有一定的保密作用，从某种意义上来说它是其他安全技术的基本保证，经过加密的网络数据能够确保数据在收录、传输、使用及转换中不被第三方得知数据信息内容。

综上所述：大数据是本，云计算是术，移动互联网是用。三者紧密结合在一起才能让整个信息安全系统更有效的服务现代人们的生活。在大数据环境下，即高流量、巨大海量数据、高可靠性。更多需要通过检测、分析、发现及预警的安全保障体系，实现可靠性、可用性与安全性的完美结合；利用大数据分析，可提前、精确、有效地发现已知或未知的安全威胁；可实现数据访问的记录、分析及取证；可实现有效、精确地发现隐私数据的检测分析与防护。安全检测与大数据技术结合，利用云计算能力及大数据处理机制实现信息访问和审计，安全威胁智能的发现，隐私数据的保护。

参考文献：《大数据时代》--[英]维克托·迈尔-舍恩伯格（ViktorMayer-Schönberger）--浙江人民出版社

电子图书：《云计算安全指南》--Ronald L.Krutz，Russell Dean Vines（著）张立强(译)

姓名：孙飞龙

学号：12901337

学院：信息工程学院