云计算有哪些关键技术_云计算关键技术总结

时间：2019-10-03 10:38:46 来源：024文库网 本文已影响人

相关热词搜索：:

　　《云计算关键技术总结》是一篇好的范文，觉得应该跟大家分享，希望对网友有用。

云计算的关键技术及发展现状

居巍杰

摘要：本文给出了云计算的定义，总结了云计算的关键技术，揭示了云计算是多种新技术的综合发展产物，并详细介绍了云计算的发展现状。

关键词：云计算；数据存储；编程模型；云安全

1.前言

云计算(Cloud Computing)是一种新近提出的计算模式。云计算将待处理的数据送到互联网上的超级计算机集群中进行计算和处理，把互联网变成一种全新的计算平台，能够在网络上实现按需购买与按使用付费的业务模式。自从云计算的概念提出来以后，立刻引起业内各方极大的关注，现在已成为信息领域的研究热点之一。云计算到底是什么？为什么需要云计算？云计算的关键技术有哪些？云计算的发展现状如何？本文将就上述问题展开叙述。

2.云计算定义

云计算（Cloud Computing）是由分布式计算（Distributed Computing）、并行处理（Parallel Computing）、网格计算（Grid Computing）发展而来的，是一种新兴的商业计算模型。目前，对于云计算的认识在不断地发展变化，云计算仍没有普遍一致的定义。

IBM公司于2007年底宣布了云计算计划，云计算的概念出现在大众面前。在IBM的技术白皮书“Cloud Computing”[1]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。思想汇报专题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)以及取消服务(deprovision)等。在云计算平台中的服务器可以是物理的服务器或者虚拟的服务器。高级的计算云通常包含一些其他的计算资源，例如存储区域网络(SANs)。网络设备，防火墙以及其他安全设备等。云计算在描述应用方面，它描述了一种可以通过互联网Intemet进行访问的可扩展的应用程序。“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嘲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。”

云计算是基于互联网的超级计算模式，包含互联网上的应用服务及在数据中心提供这些服务的软硬件设施，进行统一的管理和协同合作。云计算将IT 相关的能力以服务的方式提供给用户，允许用户在不了解提供服务的技术、没有相关知识以及设备操作能力的情况下，通过Internet 获取需要的服务。

通过对云计算的描述，可以看出云计算具有高可靠性、高扩展性、高可用性、支持虚拟技术、廉价以及服务多样性的特点。现有的云计算实现使用的技术体现了以下3个方面的特征[2]：

（1）硬件基础设施架构在大规模的廉价服务器集群之上．与传统的性能强劲但价格昂贵的大型机不同，最全面的范文参考写作网站云计算的基础架构大量使用了廉价的服务器集群，特别是x86架构的服务器．节点之间的巨联网络一般也使用普遍的千兆以太网．

（2）应用程序与底层服务协作开发，最大限度地利用资源．传统的应用程序建立在完善的基础结构，如操作系统之上，利用底层提供的服务来构造应用．而云计算为了更好地利用资源，采用了底层结构与上层应用共同设计的方法来完善应用程序的构建．

（3）通过多个廉价服务器之问的冗余，使用软件获得高可用性．由于使用了廉价的服务器集群，节点的失效将不可避免．并且会有节点同时失效的问题．为此，在软件设计上需要考虑节点之间的容错问题，使用冗余的节点获得高可用性．

3.云计算关键技术[3][4]

云计算是一种新兴的计算模式，其发展离不开自身独特的技术和所涉及的一系列其他传统技术的支持，并借助SaaS/PaaS/IaaS 等先进的商业模式把这强大的计算能力分布到终端用户手中。

（1）虚拟化技术

虚拟化是实现云计算的最重要的技术基础，虚拟化技术实现了物理资源的逻辑抽象和统一表示，它是指计算元件在虚拟的基础上而不是真实硬件的基础上运行。通过虚拟化技术可以提高资源的利用率，并能够根据用户业务需求的变化，快速、灵活地进行资源部署，实现动态负载均衡；同时与硬件无关的特性带来系统自愈功能，提升系统的可靠性。在云计算实现中，计算系统虚拟化是一切建立在“云”上的服务与应用的基础。虚拟化技术目前主要应用在CPU、操作系统、

服务器等多个方面，是提高服务效率的最佳解决方案。

（2） 数据存储技术

为保证高可用性、范文TOP100高可靠性和经济性，云计算采用分布式存储的方式来存储数据，采用冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性，即为同一份数据存储多个副本。这样用户就无需考虑存储容量、数据存储位置以及数据的安全性和可靠性等问题。

另外，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高吞吐率和高传输率的特点。云计算的数据存储技术的主要代表有谷歌的GFS（Google File System）。IBM 的“蓝云”采用的是HDFS（Hadoop Distributed File System）数据存储技术。此外，一些IT 公司也提出了一些数据存储的解决方案。例如：微软公司提出的Skydrive，惠普公司的Upline 以及Sun 公司的Network.com。

云计算的数据存储技术未来的发展将集中在超大规模的数据存储、数据加密和安全性保证以及继续提高I/O 速率等方面。

（3）数据管理技术

云计算系统对大数据集进行处理、分析，并向用户提供高效的服务，因此，数据管理技术必须能够高效地管理大量的数据。另外，如何在规模巨大的数据中找到特定的数据，也是云计算数据管理技术所必须解决的问题。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。由于管理形式的不同造成传统的SQL 数据库接口无法直接移植到云管理系统中来，目前一些研究在关注为云数据管理提供RDBMS 和SQL 的接口，如基于Hadoop 子项目HBase 和Hive 等。

（4）编程模型

为了使用户能更轻松地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。当前比较有代表性的是Google 和Hadoop 项目。Google开发了java、Python、C++ 编程工具Map/Reduce，它不仅仅是一种编程模型，同时也是一种高效的任务调度模型，主要用于数据集的并行运算和并行任务的调度处理。这种编程模型并不仅适用于云计算，在多核

和多处理器、cellprocessor 以及异构机群上同样有良好的性能。

范文写作（5）云安全

云计算是一种基于互联网的计算模式，提供服务的时候也就不可避免地出现像安全漏洞、信息泄露、恶意攻击和病毒侵害等普遍存在于既有信息系统中的共性安全问题。云安全经过样本收集和MD5 端匹配技术发展阶段，目前已发展到了第三代的可信云安全。可信云安全的特点是网上自动安全检测和防御，客户端可以优化到很小，以提高性能、减少资源消耗。

4.云计算发展现状

目前，亚马逊，微软，谷歌，IBM，Intel等公司纷纷提出了“云计划”。例如亚马逊的AWS (Amazon Web Services)[5]、IBM和谷歌联合进行的“蓝云”计划等。这对云计算的商业价值给予了巨大的肯定。同时学术界也纷纷对云计算进行深层次的研究。例如谷歌同华盛顿大学以及清华大学合作，启动云计算学术合作计划(Academic Cloud Computing Initiative)，推动云计算的普及，加紧对云计算的研究。美国卡耐基梅陇大学等提出对数据密集型的超级计算（DISC：Data Intensive SuperComputing）进行研究，本质上也是对云计算相关技术开展研究。

IDC的调查显示，未来五年云计算服务将急速增长，预期2012年市场规模可达420亿美元。目前企业导入云计算已逐渐普及，并且有逐年成长趋势。估计在2012年，企业投入在云计算服务的支出将占整体IT成本的25%，甚至在2013年提高至IT总支出的三分之一。由此可见，在各大公司以及学术界的共同推动下，云计算技术将会持续发展。

目前中国云计算的讨论多数集中在早期云计算的概念、技术和模式上。早期的云计算是一种动态的、易扩展的、通过互联网提供虚拟化IT 资源和应用的一种计算模式。用户不需要了解云技术内部的细节，也不必具有云内部的专业知识，更不需要直接参与、投入、建设、维护和控制就能直接按需使用并按用量付费。2008 年，IBM在无锡建立了中国第一个云计算中心，在北京IBM中国创新中心建立了第二个云计算中心—IBM大中华区云计算中心。2009 年初，在南京建立国内首个“电子商务云计算中心”。世纪互联推出“CloudEx”产品线，包括完整的互联网主机服务“CloudExComputing Service”、基于在线存储虚拟化的“CloudEx StorageService”等云计算服务。

随着云计算的升温，国内的电信运营商也都积极投入到云计算的研究中，以期通过云计算技术促进网络结构的优化和整合，寻找到新的赢利机会和利润增长点，以实现向信息服务企业的转型。中国移动推出了“大云”（Big Cloud）云计算基础服务平台，中国电信推出了“e云”云计算平台，中国联通则是推出了“互联云”平台。我国企业创造了“云安全”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，在服务端进行自动分析和处理，再把解决方案分发到客户端。瑞星、趋势等企业都推出了云安全解决方案。

随着云计算的发展，互联网的功能越来越强大，用户可以通过云计算在互联网上处理庞大的数据和获取所需的信息。从云计算的发展现状来看，未来云计算的发展会向构建大规模的能够与应用程序密切结合的底层基础设施的方向发展。不断创建新的云计算应用程序，为用户提供更多更完善的互联网服务也可作为云计算的一个发展方向。

5.结束语

综上所述，云计算是一种新型的计算模式。它的最主要特征是系统拥有大规模数据集、基于该数据集，向用户提供服务。它使用大量的普通商用机来构建系统，通过冗余存储的方式确保整个系统的可靠性和可用性。与传统超级计算机在底层编程不同，数据密集计算的云系统上使用基于Map-Reduce的高级编程模式。这使得编程人员可以不用考虑底层的并行化方式，专心与程序的逻辑实现。普通用户经过简单的学习，可以编写出满足自身需要的简单程序。

越来越多的IT厂商提出了自己的“云”计划，并投入大量资金推动云计算的发展。这恰恰为云计算提供了良好的发展机遇。虽然现在的云计算并不能完美地解决所有的问题，但是在不久的将来，一定会有越来越多的云计算系统投入实用，云计算系统也会不断地被完善，并推动其他科学技术的发展。

参考文献：

[1] Boss G，Malladi P，Quan D，Legregni L，Hall H．Cloud computing．IBM White Paper，2007．http：

//download．boulder．ibm．corn/ibmdl/pub/soRware/dw/wes/hipods/Cloud_computing_wp_final_80ct．pdf

[2] 陈康,郑纬民.云计算:系统实例与研究现状[J].软件学报,2009,20(5):

篇二：云计算与大数据的关键技术及应用

云计算与大数据的关键技术及应用

1013010304 何维坤 云计算被认为是继个人电脑、互联网之后电子信息技术领域又一次重大变革，其通过虚拟化有效地聚合各类资源，通过网络化按需供给资源，通过专业化提供丰富的应用服务，这种新型的计算资源组织、分配和使用模式，有利于合理配置计算资源并提高利用率、降低成本、促进节能减排，实现绿色计算。云计算发展的技术基础主要包括互联网、网络计算、虚拟化技术、服务计算，以及按需付费机制。其目的是为用户提供基于虚拟化技术的按需服务，提供形式主要分为基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。依据底层基础设施提供者与使用者的所属关系，云计算平台可以分为公共云、私有云和混合云。

对于大数据还没有一个正式的定义，目前最为普遍的定义就是“用传统方法或工具不能处理或分析的数据”。大数据具有大量、速度快和多样性三大特征，这些特征是传统数据处理方法和工具所无法胜任的。

云计算关键技术主要包括四个方面：

1.云平台服务优化管理技术。服务优化管理是提高云平台服务质量和平台性能的关键问题。其关键技术包括：云服务资源管理，研究物理机、虚拟机与虚拟集群的按需管理和分区隔离机制；云任务管理，研究云计算任务的分类、高效调度、负载平衡、功耗管理与容错等；云数据管理，研究大规模结构化、非结构化和多媒体数据的建模、组织、存储、操纵、检索、备份和保护以及数据服务技术；应用行为分析与系统测评，研究云计算负载刻画、云任务运行监控与云系统评测的度量方法和基准程序集合；云安全及隐私保护，研究支持不同用户的功能、性能和故障隔离，支持用户身份和用户数据的隐私保护，提供政府监督管接口等；

2.云计算应用构建与集成技术。云计算应用构建与集成技术是为行为用户提供服务的关键。关键技术包括应用服务化、应用虚拟化、应用服务集成技术；

3.云计算应用系统持续运行技术。为了支持企业的关键业务，云计算平台应用系统的持续运行是基本需求，因此需要研究云计算应用系统的持续运行 技术，主要研究：云计算平台物理资源和虚拟化资源的动态监控技术、云计算平台服务监控技术、云计算应用和用户活动的监控技术；基于监控的故障评测、异常处理、容错及恢复机制，软件服务无缝迁移技术等；计算系统持续运行技术，研究云计算平台中虚拟机的出错迁移机制、虚拟化集群的容错机制、虚拟机安全机制等；

4.云计算多模式客户端技术。网络时代的计算以数据、用户和服务为3大中心，云端共存、云端互动是未来计算架构发展趋势。云客户端既包括传统的PC机、笔记本，也包括手机、PDA、汽车移动终端和家电终端等智能移动设备。主要研究多种形态的云客户端 接入技术、多模式客户端服务环境。面向云计算典型行业应用需求，需要研制多种形态，支持三网融合的轻量级云客户端接入技术，为用户提供简单易用的云计算服务；面向典型行业应用众多用户的个性化需求，研究多模式的客户端自适应云服务软件环境。

大数据并非一项技术，其前身是商务智能BI。大数据是一系列信息技术的集合，包括数据采集、数据管理、计算处理、数据分析和数据展现5个关键技术环节。其中，数据管理、计算处理和数据分析3个环节的变革较大。

数据采集主要是从本地数据库、互联网、物联网等数据源导入数据，包括数

据的提取、转换和加载。由于数据源不一样，数据采集的技术体系也不尽相同。其面临的挑战主要来自两方面，一是如何自动实现对接收的海量数据按照特定策略进行过滤，从而大幅度降低后续存储和处理的压力；二是如何自动生成元数据，准确描述数据出处，获得途径和环境等背景信息，并且将企业内部的数据与互联网的元数据相关联，进行多维元数据分析。不同行业对于元数据的录制要求不尽相同。

大数据对存储管理技术的挑战主要在于扩展性。首先是容量上的扩展，要求底层存储架构和文件系统以低沉本的方式及时按需扩展存储空间。传统的NAS、SAN 等存储架构下，存储和计算分离，进行数据计算时I/O容易成为瓶颈，文件系统也存在吞吐量和可扩展性差的问题。新的以谷歌GFS和Hadoop HDFS为代表的系统中，普遍采用了分布式的存储架构，使得计算和存储节点合一，消除了I/O瓶颈，文件系统也采用分布式并行设计。但GFS/HDFS主要针对大文件的追加（Append）写入和读取进行了优化。下一步的重点是突破GFS/HDFS在写操作、小文件存取等方面的性能瓶颈，设计新的文件系统。其次是数据格式可扩展，满足各种非结构化数据的管理需求。

对大数据进行分析处理要消耗大量的计算资源，这对计算的速度和成本都提出了更高要求。采用并行计算是应对大计算量的普遍做法。但传统的并行计算系统，一般由专用的性能强大的硬件构成，造价昂贵，若想提高系统性能，需要采取纵向扩展（Scale Up）的方式，即通过提升单机CPU性能、增加内存、扩展磁盘等达到性能提升。这种扩展容易达到瓶颈，难以支撑持续的计算能力扩展，而且成本很高。总结起来，下一步大数据计算技术的主要方向将集中在研发实时性高的大规模并行处理技术上，以支撑超大规模机器学习、超大规模流量计算等实时分析需求。

当前大数据分析技术面临的挑战，一方面是要对结构化和半结构化数据开展深度分析，另一方面是要开发非结构化数据的宝藏，从而将海量复杂多源的数据转化为有用的知识。

数据展现主要是如何以更直观和互动的方式展示分析结果，便于人们理解。大数据的分析系统必须提供数据来源、分析过程、查询机制等一系列信息，并以可视化的方式呈现出来。目前，可视化技术多与Web技术相结合，以图形或图像的格式呈现，比如SVG一系列的绘图技术和最新的 HTML5 的画布<canvas等。未来三维动态呈现是趋势。

大数据与云计算相结合所释放出的巨大能力，几乎将波及到所有的行业，而信息、互联

网和通信产业将首当其冲。特别是通信业，在传统话音业务低值化、增值业务互联网化的趋势中，大数据与云计算有望成为其加速转型的动力和途径，将在五大领域带来新的机会。

1．提高网络服务质量。随着互联网和移动互联网的发展，运营商的网络将会更加繁忙，用于监测网络状态的信令数据也会快速增长。通过大数据的海量分布式存储技术，可以更好地满足存储需求；通过智能分析技术，能够提高网络维护的实时性，预测网络流量峰值，预警异常流量，有效防止网络堵塞和宕机，为网络改造、优化提供参考，从而提高网络服务质量，提升用户体验。

2．更加精准的客户洞察

客户洞察是指在企业或部门层面对客户数据的全面掌握并在市场营销、客户联系等环节的有效应用。通过使用大数据分析、数据挖掘等工具和方法，电信运

营商能够整合来自市场部门、销售部门、服务部门的数据，从各种不同的角度全面了解自己的客户，对客户形象进行精准刻画，以寻找目标客户，制定有针对性的营销计划、产品组合或商业决策，提升客户价值。判断客户对企业产品、服务的感知，有针对性的进行改进和完善。通过情感分析、语义分析等技术，可以针对客户的喜好、情绪，进行个性化的业务推荐。

3．提升行业信息化服务水平

智慧城市的发展以及教育、医疗、交通、环境保护等关系到国计民生的行业，都具有极大的信息化需求。目前，电信运营商针对智慧城市及行业信息化服务虽然能够提供一揽子解决方案，但主要还是提供终端和通信管道，行业应用软件和系统集成尚需要整合外部的应用软件提供商，对于用户的价值主要体现在网络化、自动化等较低水平。而随着社会、经济的发展，用户及用户的用户对于智能化的要求将逐步强烈，因此运营商如能把大数据技术整合到行业信息化方案中，帮助用户通过数据采集、存储和分析更好地进行决策，将能极大提升论文集 宽带中国战略与创新学术研讨会信息化服务的价值。

4．基于云的数据分析服务

大数据和云计算相结合，使得数据分析也可以作为一种服务进行提供。电信运营商目前的云计算服务，主要还是以提供数据中心等资源为主。下一步，电信运营商可以在数据中心的基础上，搭建大数据分析平台，通过自己采集、第三方提供等方式汇聚数据，并对数据进行分析，为相关企业提供分析报告。

5．保障数据安全

大数据也有大风险，其中之一就是用户隐私泄露及数据安全风险。由于大量的数据产生、存储和分析，数据保密和隐私问题将在未来几年内成为一个更大的问题，企业必须尽快开始研究新的数据保护措施。而电信运营商在网络安全、数据中心安全等方面具有优势，如能以此为基础，建立整个大数据领域的安全保障优势，必将从大数据的发展中获益匪浅。

云计算大数据时代的到来使得全社会日益成为一个整体，在这一体系中个人隐私的保护已经成为社会信用体系建设的重要基础。我们在鼓励创新和进步的同时必须清醒地看到，无论美国还是任何国家对云计算大数据的使用和公开都是有选择、有目的的，不是无原则地开放，这不仅是受到法律和规则的限制，也与一个国家的整体发展规划和全球战略密切相关。我们在保护个人隐私方面所做的努力不仅是对每个社会成员的保护，更是对国家安全和社会长期持续健康发展的保护。

篇三：【hot】云计算及其关键技术(总结)

目录

综合评论

云计算及其关键技术??????????????????????邓倩妮 陈全02未来需要云计算???????????????????????????姚继锋07伯克利云计算白皮书（节选）???????????????????卢大勇等[译]10

高性能计算技术

并行图形绘制技术综述??????????????????韩伟杰李晓梅张文16大规模数据密集型系统中的去重查询优化???????????宋怀明安明远等21基于共享内存的机群服务检查点机制研究?????????????梁毅王磊等28一种改进的OpenMP Guided调度策略研究????????????刘胜飞 张云泉36浅析Viva软件编程???????????????????????杜晓梅肖华云43

高性能计算应用

2008年上海超级计算中心基础科学用户研究进展??????????王涛 [编][译]46流固耦合问题并行求解的研究?????????????????李政金先龙等50

交流之窗

主机系统信息安全的分析及研究?????????????????????薛刚54

科学计算应用软件系列介绍

LAMMPS介绍及其在“魔方”上的性能测试和比较?????寇大治 刘源 王奉超59

工程计算应用软件系列介绍

火灾动态模拟器FDS软件介绍??????????????????????李萍63

要闻集锦

InfiniBand有望实现远距离传输??????????????????????肖湄09AMD计划用GPU制造千万亿次超级计算机?????????????????李苏27Lawrence Livermore国家实验室将部署20P蓝色基因/Q超级计算机?????卢大勇662009年高性能计算的五大趋势??????????????????????金溪67

云计算及其关键技术

上海 200040?陈全上海交通大学计算机系 上海 200040

摘要：

论文对新兴的计算模型——云计算进行了简要的介绍。论文给出了云计算的定义，介绍了云计算的发展背景和应用场景，分析了云计算和网格计算以及传统超级计算的区别,总结了云计算的关键技术：存储技术、数据管理技术以及编程模型。

关键词：云计算;数据存储;数据管理;编程模型

云计算(Cloud Computing)是一种新近提出的计算模式。维基百科给云计算下的定义：云计算将IT相关的能力以服务的方式提供给用户，允许用户在不了解提供服务的技术、没有相关知识以及设备操作能力的情况下，通过Internet获取需要服务。

中国云计算网将云定义为：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。

Forrester Research 的分析师 James Staten 定义云为:“云计算是一个具备高度扩展性和管理性并能够胜任终端用户应用软件计算基础架构的系统池”。

虽然目前云计算没有统一的定义，结合上述定义，可以总结出云计算的一些本质特征，即分布式计算和存储特性，高扩展性，用户友好性，良好的管理性。云计算技术具有以下特点：

(1) 云计算系统提供的是服务。服务的实现机制对用户透明，用户无需了解云计算的具体机制，就可以获得需要的服务。

(2) 用冗余方式提供可靠性。云计算系统由大量商用计算机组成机群向用户提供数据处理服务。随着计算机数量的增加，系统出现错误的概率大大增加。在没有专用的硬件可靠性部件的支持下，采用软件的方式，即数据冗余和分布式存储来保证数据的可靠性。

(3) 高可用性。通过集成海量存储和高性能的计算能力，云能提供一定满意度的服务质量。云计算

系统可以自动检测失效节点，并将失效节点排除，不影响系统的正常运行。

(4) 高层次的编程模型。云计算系统提供高级别的编程模型。用户通过简单学习，就可以编写自己的云计算程序，在“云”系统上执行，满足自己的需求。现在云计算系统主要采用Map-Reduce模型。

(5) 经济性。组建一个采用大量的商业机组成的机群相对于同样性能的超级计算机花费的资金要少很多。

1.2 云计算的应用场景

云计算有着广泛的应用前景。如表1所示：

表1 云计算的应用领域

[2][1]1.云计算产生背景及定义 1.1 云计算的定义

云计算在天文学

[7]、医学等各个领域有着广泛的应用前景。

趋势科技和瑞星等安全厂商纷纷提出了“安全云”计划。如今，每天有2万多种新的病毒和木马产生，传统的通过更新用户病毒库的防毒模式，受到了严峻的挑战，用户端的病毒库将过于庞大。趋势科技和瑞星的“安全云”将病毒资料库放在“云”端，与客户端通过网络相连，当“云”在网络上发现不安全链接时，可以直接形成判断，阻止其进入用户机器，从根本上保护机器的安全。

据趋势科技大中华区执行总裁张伟钦介绍，趋势科技已投入了大量资金，在全球数个地方建设了新型数据中心。同时，趋势科技还花费了1000多万美元，租借了34000多台服务器，构建了一个服务遍及全球的“安全云”。目前趋势科技已将公司中低端的部分产品线放到“云安全”计划中，而高端的大部分产品线，仍在准备过程中。

谷歌提供的Gmail、Google Earth、Google Analytics等服务都基于其云计算服务器运行

云计算提供的翻译服务具有现今最好的性能

户使用以上“云计算”服务。

1.3 云计算的发展

目前，亚马逊，微软，谷歌，IBM，Intel等公司纷纷提出了“云计划”。例如亚马逊的AWS (Amazon Web Services)、IBM和谷歌联合进行的“蓝云”计划等。这对云计算的商业价值给(来自:WwW.fwwang.cn :云计算关键技术总结)予了巨大的肯定。同时学术界也纷纷对云计算进行深层次的研究。例如谷歌同华盛顿大学以及清华大学合作，启动云计算学术合作计划(Academic Cloud Computing Initiative)，推动云计算的普及，加紧对云计算的研究。美国卡耐基梅陇大学等提出对数据密集型的超级计算（DISC：Data Intensive SuperComputing）进行研究，本质上也是对云计算相关技术开展研究。

IDC的调查显示，未来五年云计算服务将急速增长，预期2012年市场规模可达420亿美元。目前企业导入云计算已逐渐普及，并且有逐年成长趋势。估计在2012年，企业投入在云计算服务的支出将占整体IT成本的25%，甚至在2013年提高至IT总支出的三分之一。

由此可见，在各大公司以及学术界的共同推动下，云计算技术将会持续发展。

1.4 云计算与其他超级计算的区别

1.4.1 云计算与网格计算的区别

Ian Foster 将网格定义为：支持在动态变化的分布式虚拟组织（Virtual Organizations）间共享资源，

综合评论 [3][9] [8]。谷歌基于。对互联网和美国人生活的一项研究显示，大约70%的在线用

协同解决问题的系统

[4]。所谓虚拟组织就是一些个人、组织或资源的动态组合。

图2 网格的结构

图1和图2分别为云及网格的结构示意图。图1 显示，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机群连接在一起，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。图2显示，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。云计算采用机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。由于网络带宽的限制，网

格计算中的数据传输时间占总运行时间的很大一部分。

　　以上就是这篇范文的详细内容，讲的是关于计算、技术、服务、数据、用户、系统、提供、存储等方面的内容，希望网友能有所收获。