第一篇：“大數據時代下的云計算”2013企商云計算研討會

“大數據時代下的云計算”2013企商云計算研討會

2013年，云計算產業風起云涌，云計算應用層出不窮。金色的十一月，我們迎來了企商在線舉辦的“大數據時代下的云計算”研討會。此次大會聯合了中國計算機報，盛邀云計算用戶、云計算和信息化行業專家，共論順應云計算趨勢、應用云計算和大數據帶來的優勢，來推動企業轉型升級，從而提高企業應變能力。

日前，“大數據時代下的云計算”在古老文明與現代文明集于一體的文化殿堂——中國國家圖書館（古籍館）-臨瓊樓二樓隆重召開，參加此次云計算研討會的企業有200余家，涉及媒體、教育、電商、研發公司等行業，到場嘉賓有信息專家、企業代表、技術骨干等行業精英。

企商在線創始人王熠致辭

開場首先由企商在線創始人王總為到場嘉賓致歡迎詞，感謝各位到場嘉賓的支持，并借此機會答謝各個行業的新老用戶和關心企商在線發展的有識之士。

目前，互聯網越來越發達，越來越深入，全民都深度參與到互聯網的變革大潮中，大數據的價值變得越來越高。社會的需求推著我們向前走，各個行業都在提云計算，事實證明當時的鋪墊為今天的云計算起到了很大的推動作用。但是不能回避的是，大數據的需求也越來越迫切，而且云計算和大數據我們認為是一個天生的關聯度很強的兩個基因。當把二者放在一個維度上來考慮時，對思路進行重構，對結果進行關聯，我們認為需要進行較為深入的探討。

中國科學院彭賡教授：大數據下的云計算

世界正在逐漸走向物聯化(Instrumented)、互聯化(Interconnected)和智能化(Intelligent)，所有的事物和活動都可以被感測，而感測過程中產生的大量數據又會被輸送到后臺進行處理，通過龐雜的數據資料，分析出有用的信息，支持和推動決策的有效性。由于數據的來源、傳送的方式和使用的方法發生了質的改變，數據利用已經不是用傳統的方式把數據輸入計算機、通過處理得到報表如此簡單。大數據時代下，世界各國將大數據戰略提升到國家戰略層面，進一步推動了云計算數據中心的廣泛應用。

彭教授的話中講到云計算是一場產業的變革，是即將迎接大數據時代的重要支撐體系，讓我們已經充分了解到云計算將重新塑造我們整個IT產業鏈。

聯通運維部副總曹魯：云計算與大數據的發展實踐

為了加速業務的轉型和升級，促進移動互聯網的發展、推動IT的整合，保障數據的整合集中，從而引發了聯通發展云計算和大數據的戰略思考。

聯通通過采用云技術，以集中大數據為核心，頂層設計引領IT規劃建設，服務下沉助力用戶感知提升，推動大營銷、大服務的一體化建設；構建中國聯通統一的大數據服務能力；最終實現對資源彈性調度、安全復用；提高數據價值、密度、效率；應用靈活；保障其真實準確、運營有序。

曹總還向大家展示了提供面向公眾的云服務，包括面向通信錄、日歷、便簽、文件、相冊、視頻、音樂等文件的同步、備份和分享的功能。

浙江大學寧波理工學院李興森教授：云計算解決方案助力企業快速增長

李教授針對大家熟悉的云計算，進行了三個層次的服務的細致講解，讓我們知道了云計算是一種能夠方便、按需從網絡訪問共享的可配置計算資源（如，網絡、服務器、存儲、應用程序和服務）池的模型，且只需最少的管理或服務提供方交互即可快速供應和發布該模型，從而降低復雜度、提升業務敏捷性，降低市場響應時間，推動業務與技術創新、改變IT支出的成本結構。

中搜集團總裁陳沛：云計算的理論與實踐

中搜集團是繼百度之后國內最大的搜索引擎廠商，總裁陳沛講到：“社會分工是人類進步的動力。”互聯網的技術實施包括軟件模式、外包模式、自建模式以及云服務模式。云技術的特點能夠輕松實現網站的構筑與管理，顛覆傳統建站及網絡運營、服務模式，從而使我們知道專業分工更能創造價值。陳總生動講述了傳統行業和互聯網行業之間的區別，贏得了各界人士的熱烈掌聲，將大會推到了高潮。

高峰互動

最精彩的環節當屬高峰互動環節，參加互動的嘉賓都是業界大腕，他們分別是東軟集團副總裁王立民、中國聯通云數據有限公司運維部副總經理曹魯，戴爾集團的李泰生李總以及浙江大學寧波理工學院李興森教授。四位嘉賓先后探討了“帶寬是不是云計算應用的瓶頸？”、“虛擬化是云計算IaaS中最重要部分，PaaS是體現云計算價值的核心？”以及“云計算在大數據時代能夠起到的重要作用？”。大家對云計算的認知全面提高，現場氣氛十分活躍。

此次研討會是通過梳理云計算終端用戶的需求和實踐，更有效的促進云計算產業創新經濟的發展，充分展示了企商在線的綜合實力，企商在線會在今后的發展中不斷為各企業提供更優質的產品和最佳的解決方案，讓更多的企業感受到企商在線一站式的增值服務。企商在線期待與各界友人的合作！

第二篇：云時代云計算

云計算環境下的泛聯路由平臺

云計算大大擴展了IT服務能夠提供的種類和范圍，作為云計算服務提供者與使用者的聯系紐帶，泛聯路由平臺為云計算提供高速、可靠、擴展性強、簡單易用的廣域數據傳輸平臺。本文就泛聯路由平臺未來發展的架構與特征進行探討

文/盧國強

一、泛聯路由平臺特征

云計算主要包括公有云與私有云，云計算中心通過廣域數據傳輸平臺與終端用戶互聯，為公眾用戶或企業內部用戶提供云服務。由于使用云服務的終端用戶數量大、分布廣泛、接入方式多種多樣，因此將承載云計算的數據傳輸平臺稱為泛聯路由平臺。如圖1所示：

圖1 泛聯路由平臺示意圖

雖然公有云與私有云所提供云服務的類型與對象不同，其網絡聯接方式、架構模型也不同，但從云計算本身的特點來看，承載云計算服務的泛聯路由平臺具有一定的共同特征：

高可用：為了保證云計算服務的高可用性，除了云計算中心的高可靠外，泛聯路由平臺也必須確保網絡接入服務的高可靠，實現網絡連接“永遠在線”，從而對云計算為終端用戶提供了最可靠、最安全的數據存儲中心提供保證問題。； 易用：泛聯路由平臺必須能夠兼容多種終端、多種接入方式，使得更多的用戶使用云計算服務，最大化擴展云計算服務的提供范圍，將對用戶終端的設備要求降到最低，使用力求簡化，使得用戶可以通過“任何終端、任何位置、任何方式”獲取云計算服務；

可擴展：隨著云計算的開展，泛聯路由平臺必須具備可擴展性，能夠方便的接入新的云計算中心、新的用戶終端，并可以快速提供服務。

二、泛聯路由平臺架構

泛聯路由平臺需要根據公有云、私有云的流量模型組織網絡架構，并通過各層次路由設備的接入和業務處理能力，滿足云計算數據中心對終端用戶業務提供的高可用、易用、可擴展性。

1.公有云泛聯路由平臺架構

公有云的服務對象是公眾用戶，用戶主要通過互聯網接入方式與云計算中心連接。因此，公有云泛聯路由平臺是面向全互聯網用戶的，提供大容量、快速、高可用、安全的互聯網接入平臺。其平臺架構如圖2所示：

圖2 面向全互聯網用戶的公有云泛聯路由平臺架構

公有云通常規模龐大，具有2個甚至多個數據中心，具有多個高速互聯網出口，其泛聯路由平臺主要由核心層路由器、外聯層路由器組成：

核心層路由器：連接云計算數據中心與互聯網出口，執行高速數據轉發； 外聯層路由器：連接各運營商互聯網出口，執行大容量路由、會話處理。公有云泛聯路由平臺的主要功能特點是：

全網路由處理：外聯層路由器與運營商的高速互聯網專線連接，并與運營商交互互聯網全網路由（約17～20萬條），利于提高互聯網訪問速度，執行更有效的流量分流與負載策略；

高速收斂：泛聯路由平臺必須具備電信級的可靠性，能夠在鏈路故障、設備故障、互聯網路由收斂等情況下完成無縫倒換，確保云計算服務不中斷； 路由級聯：多個云計算數據中心的核心層路由通過專線級聯，通過靈活可擴展的分布式架構實現多數據中心的高速數據交換與備份，提供更高性能和更可靠的云計算服務。

2.私有云泛聯路由平臺架構

私有云的服務對象是企業內部用戶，用戶可通過局域網、廣域專網、互聯網VPN等多種方式與云計算中心連接。相比公有云，私有云雖然一般規模較小，接入用戶數量較少，但用戶連接方式更為多樣，對泛聯路由平臺的多業務處理能力要求更高，具有“核心高速化、邊緣智能化”的特點。

較小規模的私有云泛聯路由平臺通常采用扁平化架構，如圖3所示：

圖3 扁平化私有云泛聯路由平臺架構

扁平化泛聯路由平臺采用核心層、接入層兩級路由架構：

核心層路由器：連接云計算數據中心與接入層路由器，執行各接入層路由匯聚，以及高速數據轉發；支持互聯網用戶、遠程VPN用戶接入；

接入層路由器：接入終端用戶。由于云計算對終端的要求必須盡可能簡化，因此要求接入層路由器更加智能化、自動化、多業務融合，例如支持豐富網絡接入方式，如有線/無線PC、PDA、手持終端等，支持IPv4單播/組播、IPv6單播/組播、MPLS VPN虛擬網絡等數據傳輸類型，具備豐富的QoS策略、安全控制策略、應用流量控制、應用加速等業務處理能力。

較大規模的私有云泛聯路由平臺，例如大型集團為多個內部企業、合作伙伴提供云計算服務，所提供的云計算服務類型、終端用戶數量都具備一定的規模，通常擁有多個云計算中心，對可靠性、可擴增性要求更高，采用層次化架構，如圖4所示：

圖4 層次化私有云泛聯路由平臺架構

層次化泛聯路由平臺采用核心層、區域中心、接入層多級路由架構：

核心層路由器：云計算數據中心出口核心路由器，執行云計算服務高速數據交換； 區域中心路由器：核心層路由器與接入層路由器的中間層設備，通過上下兩級路由成環，分別用于匯聚各區域接入層路由器，以及與核心層路由器形成高速互聯網絡；

接入層路由器：接入終端用戶，與扁平化平臺架構類似，支持豐富網絡接入方式，以及豐富的業務處理能力。

相對于扁平化架構，層次化泛聯路由平臺架構能夠提供更清晰的管理界面，以及更靈活的擴展性。新增云計算數據中心可通過核心層路由直接與區域中心路由連接，不影響路由平臺架構的運行；新增接入層路由器也可直接上行到區域中心路由，實現對云計算數據中心的訪問。

三、泛聯路由平臺建設要求

泛聯路由平臺架構設計是從整體組網結構上，依據云計算的泛聯特征，為終端用戶提供高速、便捷的接入環境，為云計算中心提供高性能、高可用、大容量、易維護、可擴展的承載平臺。泛聯路由平臺的建設，還需要考慮以下具體要求：

開放融合：云計算架構下的網絡不是分離的，而是云計算服務的多網合一。通過將多個物理網絡、多個類型網絡以及多種業務網絡的融合，云計算中心在統一的泛聯路由平臺上為各種用戶提供數據、計算、存儲、視頻、語音等不同類型的云計算服務，使協同辦公成為可能。

無線應用：隨著便攜機、上網本、掌上電腦、智能手機等的快速普及，WiFi/WAPI、3G等無線應用大大擴展了信息空間，豐富了接入終端的種類，提高了用戶訪問的便捷性，是云計算的一個重要服務形式。泛聯路由平臺在無線環境下的響應速度、連通率、容量，以及對漫游、無線定位等特性的支持，將成為云計算服務能否廣泛推廣的一個關鍵因素。

IPv6應用：大量的終端接入，必將帶來IP地址需求的爆炸性增長。IPv6的應用，不僅僅是解決大量接入終端對IP地址的需求，并且在協議上比IPv4能夠提供更好的移動特性和QoS能力。相對于IPv4的固定報文格式，IPv6的擴展性更強，可根據不同協議要求增加擴展頭種類，按照處理順序合理安排擴展頭的順序。此外，IPv6引入自動配置以及重配置技術，對于IP地址等信息終端可通過自主協商實現自動增刪更新配置，真正即插即用，大大提高了IPv6的易管理性。最后，IPv6新增流標記域，方便了IPv6 QoS的端到端部署，使得業務終端可快速處理實時業務，從而支持IPv6的語音、視頻等應用。IPv6必將成為云計算泛聯路由平臺的重要應用。

智能安全：云計算用戶、應用的多樣化，使得云計算泛聯路由平臺必須具備智能，包括針對用戶信息的智能、針對應用層信息的智能和針對多元化業務的智能，使網絡更“聰明”，面向不同用戶、不同場景，提供有針對性的服務。智能安全要求泛聯路由平臺具有識別用戶身份、L4～L7應用業務的能力，并根據數據流負載、網絡環境等對不同用戶、不同業務的訪問進行精細化控制。

資源化：云計算將數據、存儲、應用等通過虛擬化形成資源池，為用戶提供服務。云計算泛聯路由平臺同樣也具有資源化的特征，通過網絡虛擬化技術，將網絡、鏈路、帶寬等形成資源，按需分配，從而使整個平臺更加靈活，滿足不同用戶對所需要云計算服務的差異化網絡接入、帶寬、安全性等承載要求。

綠色節能：隨著云計算IT系統越來越龐雜，泛聯路由平臺的系統架構優化愈加重要，在設計、制造、運維、回收等各個階段必須盡可能減少能源消耗和對環境的負荷，滿足綠色要求，降低TCO。

四、總結

云計算為分布在各地的眾多用戶提供了虛擬、高可靠、按需服務的IT資源，作為承載云計算服務資源的泛聯路由平臺，除了具備高速數據傳輸外，也必須在平臺架構上滿足高可用性、易用性和可擴展性，并根據不同的云計算類型，構建不同的泛聯路由平臺架構。

存儲分析：各領風騷的四大巨頭云策略

打算投資云技術的用戶，切記要做好以下調研，比方說平臺的鎖定程度，應用編程接口的開放性、服務等級協議、是否有開放標準支持、伸縮性、許可證以及價格等方面的調研。大部分IT專家有時容易忽略掉云供應商的長期云策略。

為了更好地讓用戶了解到云提供商方案對自身環境的影響，我們調研了四家供應商的云策略，他們分別是Microsoft、VMware、Eucalyptus和Red Hat。之所以選擇這四家，是他們都提供了私有云計算方案，但在云策略上彼此還有很大不同，這也很好地反映出選擇不同云策略所產生的不同效果。

Microsoft的云策略

Microsoft的云方案包含有兩大顯著區別的產品集：

1.本地企業私有云計算(Hyper-V Cloud)，可由搭載Hyper-V和System Center(及其組件)的Windows Server 2008搭建

2.Window Azure，Microsoft自身的云平臺

即便是使用了Virtual Machine(VM)Role工具，Microsoft這兩款云服務之間的互操作也很少。Virtual Machine Role工具可幫助實現虛擬機鏡像從Hyper-V Cloud到Azure的上傳。

Microsoft相信，平臺即服務(PaaS)會是云計算的大勢所趨，但它不會放棄企業云計算市場。Microsoft策略中一個重要部分就是擴大它的System Center組件，使其具備云計算能力。Microsoft所關注的是它巨大的用戶安裝基礎，有超過70%的服務器運行Windows，這也是Microsoft在與其他云計算互操作上沒有下功夫的主要原因之一。

Microsoft把自己定位于在基礎設施即服務(IaaS)上是私有IaaS和公共IaaS的制造者，在平臺即服務(PaaS)上是私有PaaS制造者和公共PaaS提供者，在軟件即服務(SaaS)上是公共SaaS提供者。

VMware的云策略

VMware最初的云策略是成為全球領先的云供應商，這意味著它會提供基礎設施和管理組件來搭建云計算。隨著收購了SpringSource和Zimbra以后，VMware開始嘗試采用更多公共云的特性。公司的策略包括，簽約更多電信企業，托管供應商和服務提供商作為合作伙伴以支持它的vCloud。VMware對IaaS(在防火墻內部)推行vSphere，對需要公共開放的IaaS推行vCloud Express，對公共PaaS設置VMforce平臺，對私有PaaS設置vFabric，并開始把Zimbra定位成SaaS合作伙伴。

VMware的云策略還包括，使用vCloud Director可轉換vSphere環境到自動化的自助式服務云環境。vCloud API將跨內部VMware環境與vCloud Express托管者工作，用戶便可像對待VMware IT環境那樣可控安全地對待公共云。

Eucalyptus Systems的云策略

Eucalyptus Systems自視為一家開源軟件公司。然而，它卻銷售商業版的Enterprise Edition 2.0，這中間包含了很多開源版所沒有的特性。

Eucalyptus Systems在IaaS領域上是私有IaaS的制造者，主要依據就在于用戶將Eucalyptus的數據中心作為Amazon云計算的擴展(反過來也可以)，對于它們二者間的遷移用戶可使用相同工具。Eucalyptus本身也實現了大部分的Amazon EC2 API。Eucalyptus云策略的另一部分就是，它將擴大使用VMware虛擬化軟件用戶的投資杠桿。

Red Hat的云策略

Red Hat的云策略涉及促進不同產品間的互操作與應用程序移植。其中的PaaS策略圍繞自身JBoss中間件和一些本來就運行在Red Hat Enterprise Linux上的軟件，包括有LAMP和Ruby。Red Hat目標是推出最具人氣的編程語言、框架以及平臺。Jboss云鏡像可用在Red Hat的軟件上，也可用在Amazon EC2和Windows Hyper-V。

Red Hat會繼續致力在它的Cloud Foundations組合軟件。該云計算棧可跨物理服務器、私有云和公共云運行。Red Hat定位于在IaaS上是私有IaaS和公共IaaS制造者，在PaaS上是私有PaaS制造者和公共PaaS提供者。不同的供應商，用戶能獲得什么？

如果選擇其中一家云計算提供商，那么幾年后你的云計算環境又如何呢？如果選擇供應商后不久又希望或需要移動云環境又將怎樣呢？至少最近三年內是不會有開放標準的云API被批準了，最初選擇的供應商策略是否能促進云計算可移動性，就是值得考慮的重要因素了。以下是你可以期待從云供應商那里獲得的結果：

微軟提供廣泛的云產品

微軟幾乎全部心思都花在它的用戶安裝基礎上。如果你購買微軟及它的云策略，可以肯定你需要遺忘與其他云計算產品交互的想法，即使是像Amazon EC2這樣公共云計算。微軟的云計算軟件只能工作在Windows系統上，不支持Linux(Hyper-V卻是可以支持Linux客戶操作系統)。好處就是微軟可以提供給你所需的大部分云技術，無非就是花費上相對較高。

借助微軟的Hyper-V Cloud，你可以構建自己的私有云計算。微軟以及它的Hyper-V Cloud合作伙伴(包括Dell、富士通、日立、HP、IBM和NEC)正針對私有云部署嘗試交付一套預定義并經有效檢驗的配置。該部署由計算、存儲和網絡資源構成，采用了虛擬化與管理軟件。

微軟還提供了Azure平臺，它被托管于微軟全球范圍內的六個數據中心。它提供了以下服務：

應用托管，可在微軟數據中心運行x86和x86-64的應用程序。

提供彈性化的大規模存儲數據能力，不論數據是結構化還是非結構化的。

自動化的服務管理，綜合部署，管理與監視都整合到了Azure平臺。

這里還有Windows Azure Platform Alliance(Windows Azure平臺聯盟)，微軟的“打包云計算(cloud in a box)”策略是由微軟與硬件供應商一同推出的。首批聯盟包括富士通、戴爾和惠普。這些硬件合作伙伴安裝微軟預配置系統作為設備，有望適用于所有ISP。最后，用戶可以從自己的ISP那里獲得虛擬化云計算環境，這些都將是基于微軟云計算產品的。Windows Azure Appliance將給那些不愿或不能將自身數據中心托管到微軟數據中心的用戶提供機會使用Azure的伸縮特性，而不必將應用或數據遷離本地。

微軟預測未來的應用主要會由PaaS交付。因此到2011年下半年，它都專注于確保任何通過Hyper-V工作在Windows Server 2008的應用同樣可以工作運行在Windows Azure上。VM鏡像將可使用VM Role工具從Windows Server 2008 R2(與Hyper-V)轉向Windows Azure。但是反向操作不可行。

即使你不想全部購買或選擇微軟的云策略，還可以使用它的Online SaaS服務。Online SaaS包含了大量產品，像Business Productivity Online Suite(Exchange Online，SharePoint Online，Office Live Meeting和Office Communications Online)，Exchange Hosted Services，Dynamics CRM Online，Office Web Apps(Web版本的微軟Office)和Office365。

如果你對微軟的云策略感興趣，卻又通過VMware虛擬化軟件虛擬了自身的Windows數據中心，微軟極有可能幫你使用它的技術取代VMware。好的提升投資價值建議是使用vCloud Director來構建VMware云，畢竟那樣可以使用VMware虛擬化軟件。折中辦法是，你可以使用Azure來開發與交付新應用程序。這樣即構建了二家供應商的云計算，又是一種低開銷的穩妥辦法。

3PAR公用云：云時代所需要存儲的系統

時間:2011-02-24 15:32來源:機房

360 作者:杜慶先 點擊: 209次

存儲系統的要求被同期提高，每一個存儲網絡甚至是存儲系統，都將作為公用計算的存儲基礎，并且能與服務器虛擬化技術協同工作，以創建一個完整的公用計算環境。

物理的、內部的數據中心與企業IT基礎設施，正在被安全、多租戶的云服務所取代，分布式計算的發展促進了如今的公共計算，而IT基礎設施無論如何發展，都必然落入云的口袋--可能是私有云、公有云或是混合云，在云計算時代，IT技術、產品與服務不免都需要和云掛上鉤，因為這不僅是趨勢，而是當下。

云服務供應商，如Amazon、SAVVIS等，都在尋找新的能夠服務其云平臺的存儲系統，新的存儲系統需要提高整合效率、改善如今并不靈活的存儲架構、能與其他的基礎設施實現充分的互操作系統、按照SLA服務水平協議提供服務既不高也不低，當然，針對虛擬化系統環境和大規模應用部署，是最為基本的要求。

但最為根本的要求是--無論是軟件還是硬件--都應該明了，在云時代所有曾經靠提供技術、產品特性而存在的供應方式，都改變為對服務的提供，IT組織要求新的IT基礎設施平臺通過服務器和存儲虛擬化將軟硬件作為一項服務來提供，從而適合企業IT的公用服務、網絡云計算以及新一代基于面向服務架構（SOA）的應用。

這是云時代的要求，同樣，不是趨勢，而是當下。

存儲系統的要求被同期提高，每一個存儲網絡甚至是存儲系統，都將作為公用計算的存儲基礎，并且能與服務器虛擬化技術協同工作，以創建一個完整的公用計算環境--與公用計算的公用存儲，是一個用于公用計算的高度虛擬化、緊密集群化的動態分層存儲陣列，可供企業用來建立經濟高效的虛擬化IT架構，以實現靈活的工作負荷整合。通過以更低的總成本獲得高響應速度的彈性架構，來滿足快速變化的業務需求。

當下，3PAR的高度虛擬化、基于公用的存儲方法為數據中心和IT組織提供了傳統整體式（單片）陣列的一個替代選擇，成為惠普產品線一部分的3PAR不僅是第一家以商業方式將精簡技術整合到系統硬件中的陣列從而提高容量利用率并保持較高服務水平的存儲廠商，更是最早將公用存儲概念引入到存儲陣列系統內的產品家族，隨著進入惠普的融合基礎設施大家庭，3PAR的公用存儲概念正在獲得更大的發展空間。

3PAR的自動精簡配置技術的領先性已經毋庸置疑，其至少將用戶的容量需求，在存儲容量采購初期，減少了50%，這不僅降低了存儲的成本，同時間接降低了整個云服務基礎架構在初期的投入成本，而更高的容量靈活性，減少了因為存儲容量限制而可能產生的存儲孤島。

但自動精簡配置僅僅是3PAR眾多領先技術的其中之一，在EMC、IBM等競爭對手還未提供子卷級的自動分層功能的時候，3PAR實現了借助分層技術實現了每GB成本和每IOP成本的平衡--這是子卷級的功能--讓不同活躍度的數據合理的分配在不同成本的介質上，一直是一種奢望，而在需要以不同成本保證不同SLA服務水平協議的云時代，這顯得尤為重要，一個橫跨多個數據中心、多個地區甚至是多個國家的云，不可能用相同的方法存儲所有的數據。

InSpire架構和第三代專用ASIC形成了3PAR被模仿但從未被超越的底層硬件架構，這個架構下，每個陣列的性能被充分發揮，多個--至多8個陣列--被連接成一張緊密的網格，數據被以較小的粒度冗余的存放在不同的陣列上，即使一塊磁盤、甚至一個陣列壞掉，網格內的數據都不會被丟失，而這些數據會同時進行再次的分配--自主的故障響應，解決了大規模部署的服務時間和精力有限的問題。

3PAR的特性之突出，使得其在那些需要低能耗、高性能和自主管理的客戶中十分受到歡迎，數據庫優化、MicrosoftExchange、綠色IT、虛擬化環境與私有云、主機服務提供商，都是其忠實的用戶。

加密檢索在云存儲中的應用

時間:2011-02-24 14:29來源:機房

360 作者:杜慶先 點擊: 151次

本文綜合分析了加密檢索技術在云存儲應用中的重要意義，當前加密檢索和相關技術研究現狀和存在問題。在此基礎上，提出了全同態加密檢索方法并簡要介紹了基本原理。

云計算主要目標是提供高效的計算服務。云計算基礎設施之一是提供可靠、安全的數據存儲中心。因此，存儲安全是云計算領域的安全話題之一。為解決數據隱私的保護問題，常見的方法是由用戶對數據進行加密，把加密后的密文信息存儲在服務端。當存儲在云端的加密數據形成規模之后，對加密數據的檢索成為一種迫切需要解決的問題。

在加密信息檢索的相關研究工作中，對加密信息的檢索有單用戶線性搜索、基于關鍵詞的公鑰搜索、安全索引等幾種算法。這幾種算法可以快速地檢索出所需信息，但其代價較高，不適用大規模數據檢索的情況，而且，在云存儲中，檢索時相關的文檔較多，對其進行相關排序是進一步需要解決的問題，以上幾種算法均不能解決問題。

通過保序加密可以利用文檔中的詞頻信息對文檔依相關度進行排序，提高了檢索準確率和返回率。然而在文檔中某些關鍵詞出現的頻率非常高，指代性不強，這一類詞稱為常用詞，常用詞的存在歪曲了文檔和實際查詢相關度。而準確反映文檔、查詢相關度的向量空間模型無法直接應用。全同態加密提供可以對密文進行操作的加密算法。而且通過全同態加密，一方面可以保證密文信息不被統計分析，另一方面可以對加密信息進行加法和乘法運算，同時保持其對應明文的順序。

1.云存儲應用中的加密存儲技術大規模高性能存儲系統安全需求，特別是云存儲應用中，可擴展和高性能的存儲安全技術，是推動網絡環境下的存儲應用（如云存儲應用）最根本的保證，已經成為當前網絡存儲領域的研究熱點。云存儲應用中的存儲安全包括認證服務、數據加密存儲、安全管理、安全日志和審計。

訪問控制服務實現用戶身份認證、授權，防止非法訪問和越權訪問。主要功能包括：用戶只能對經管理員或文件所有者授權的許可文件進行被許可的操作;管理員只能進行必要的管理操作，如用戶管理、數據備份、熱點對象遷移，而不能訪問用戶加密了的私有數據。

加密存儲是對指定的目錄和文件進行加密后保存，實現敏感數據存儲和傳送過程中的機密性保護。安全管理主要功能是用戶信息和權限的維護，如用戶帳戶注冊和注銷等，授權用戶、緊急情況下對用戶權限回收等。

安全日志和審計是記錄用戶和系統與安全相關的主要活動事件，為系統管理員監控系統和活動用戶提供必要的審計信息。

對用戶來說，在上述4類存儲安全服務中，存儲加密服務尤為重要。加密存儲是保證用戶私有數據在共享存儲平臺的機密性核心技術。

隨著存儲系統和存儲設備越來越網絡化，存儲系統在保證敏感數據機密性的同時，必須提供相應的加密數據共享技術。保護用戶隱私性要求存儲安全建立在對存儲系統的信任基礎之上。必須研究適用于網絡存儲系統的加密存儲技術，提供端到端加密存儲技術及密鑰長期存儲和共享機制，以確保用戶數據的機密性和隱私性，提高密鑰存儲的安全性、分發的高效性及加密策略的靈活性。在海量的加密信息存儲中，加密檢索是實現信息共享的主要手段，是加密存儲中必須解決的問題之一。

2.加密信息檢索技術對加密信息檢索的研究始于2000年，Song等人提出加密數據搜索的實用算法，Boneh等人提出基于關鍵詞的公鑰加密算法，Park等人提出安全索引搜索算法。

2.1線性搜索算法在線性搜索算法中，首先用對稱加密算法對明文信息加密。對于每個關鍵詞對應的密文信息，生成一串長度小于密文信息長度的偽隨機序列，并生成一由偽隨機序列及密文信息確定的校驗序列。偽隨機序列的長度與檢驗序列長度之和等于密文信息的長度。偽隨機序列及檢驗序列對密文信息再次加密。在搜索過程中，用戶提交明文信息對應的密文信息序列。在服務器端，密文信息序列被線性地同每一段序列模2加。如果得到的結果滿足校驗關系，那么說明密文信息序列出現，否則，說明密文信息不存在。

線性搜索方法是一種一次一密的加密信息檢索算法，因此有極強的抵抗統計分析的能力。但其有一個致命的缺點，即逐次匹配密文信息，這使得這種檢索方法在大數據集的情況下難以應用。

2.2基于關鍵詞的公鑰搜索基于關鍵詞的公鑰加密搜索算法由Boneh等人提出，其目的是可以在用戶端存儲、計算資源不足的情況下，通過訪問遠端數據庫獲取數據信息。存儲、計算資源分布具有不對稱性，即用戶的計算存儲能力不能實時滿足其需求。另一方面用戶在移動情況下存儲、索引數據的需求也有增加，比如Email服務等。在這種特定情況下，需要保護用戶的數據隱私。加密數據有多個不同來源，針對這一問題的解決方法是加密算法使用公鑰加密。

算法的過程如下，首先生成公鑰、私鑰，然后對待存儲的明文關鍵詞用公鑰進行加密，生成可搜索的密文信息。

七大經典建議幫助您部署云存儲 時間:2010-10-14 10:32來源:未知 作者:中云系統管理員 點擊: 243次

私有云還是公共云，哪種最符合你的機構呢？用最簡單的方法來描述這兩種云：公共云，即可以在互聯網上，存儲你的信息和運行應用程序；

1、在公共云和私有云之間做出選擇

明確你的選擇：私有云還是公共云，哪種最符合你的機構呢?用最簡單的方法來描述這兩種云：公共云，即可以在互聯網上，存儲你的信息和運行應用程序;私有云，是在企業內部局域網中具有以上功能，相比之下具有更大的靈活性、可控制和安全性。

2、全面的虛擬化策略

當你明確選擇之后，就要將更全面的虛擬化策略，選擇數據中心最恰當的位置進行部署。將計算能力和存儲資源虛擬起來是使云計算真正運作的關鍵。業界認為首要是虛擬化的服務器，但IT數據中心也同樣需要虛擬化存儲。反之，如果沒有云計算，將大大降低企業在應用層上所能做的。

3、根據云特點 提供最佳服務

當部署了云之后，就要知道何時使用公共云和私有云，以最經濟的方式，提供給終端用戶最恰當的服務。

對現有系統進行測試和研發，也許是最好的解決之道。私有云的優勢是部署速度和安全優勢，以虛擬化技術為基礎建立的私有存儲云，可以兼容多種服務器和桌面虛擬化平臺。如果是風險較低的商業應用，則可建立公共服務的主機上。

4、云存儲的兩大好處

那么云存儲能帶給我們哪些好處呢?我們知道，選擇一個云存儲環境，提供一些必要工具，諸如自動存儲分層和自動精簡配置，以應對自動化的共同復雜任務。這一切都始于虛擬存儲，它使得系統能夠在正確的存儲資源，以合適的時機，自動遷移工作量。如果沒有它，則不能運行這些先進的功能。

5、存儲架構選擇要謹慎

此外，確定公司的數據存儲解決方案，足以應對快速、無計劃的數據增長之需求。選擇一種存儲架構，允許在任何方向存在合理有序增減比例。先要問問自己：需要給SAN增添哪些功能?如果不僅要停機，還要加之很多工作人員的重視和維護。那么說明，從這套系統中，也許你并沒有得到真正最佳的應用價值。

6、三種環境適合采用云存儲

以下三種環境，最適合采用云存儲。其實也正是這些實際需求，催生了云存儲，也為云存儲的發展提供了可能。

首先，判定是否存在著這種相關性，就是軟硬件升級的費用和系統“無限”的可擴展性密切關聯。此時就要注意了：當系統的能力受到限制后，一些架構隱含著驚人的再次認證許可費用。例如：你是否受到軟件許可費的困擾呢?當你不得不再次增加驅動器或存儲陣列的數量，這種做法實際上已超出了邊際的最優成本。

其次，在系統維護過程中或軟硬件重新配置時，確認存儲環境是否在線、數據是否可用。包括軟硬件，所有的存儲系統有可能隨時需要升級。當更新時，一定要知道在系統上會產生哪些影響。

最后，如果選擇數據和災難備份產品，如自動讓快照和復制。但要提醒的是，提防一些隱性成本，如帶寬要求。它可能限制一些快照的次數或復制(即每次都要更改或整個復制的容量)。

7、云存儲的功能 廣受業內推崇

云存儲在業內逐步被推廣，其功能得以廣泛的認知。建立管理工具和報告功能，不可忽視SRM工具，如存儲扣款和使用準確地收益性分析。業內一些公司如Aptare、CA、BMC、賽門鐵克，在此領域內對云存儲稱道有佳

如何選擇云存儲應用的業務定位？

時間:2010-10-13 13:28來源:機房

360 作者:中云系統管理員 點擊: 117次

目前來看，在公有云業務應用上，用戶會比較關注安全性和成本，同時還需要考慮網絡帶寬的因素。因此在公有云方面，備份和歸檔應用應該是一個主流的方向。

云存儲不僅僅是存儲，更多的是應用。應用存儲是一種在存儲設備中集成了應用軟件功能的存儲設備，它不僅具有數據存儲功能，還具有應用軟件功能，可以看作是服務器和存儲設備的集合體。應用存儲技術的發展可以大量減少云存儲中服務器的數量，從而降低系統建設成本，減少系統中由服務器造成單點故障和性能瓶頸，減少數據傳輸環節，提供系統性能和效率，保證整個系統的高效穩定運行。

恐怕很少有什么IT技術會向云一樣讓人琢磨不透。一方面，它是虛幻的，很難被解釋清楚，甚至不同的機構或者廠商對它的定義也有所不同;另一方面，它又觸手可及，各種類型的服務和產品遍地開花。所以有些用戶會感到非常迷茫：“我到底應該如何去應用云存儲?”在這個問題上，無論是用戶、分析機構還是廠商都在竭力去尋找市場的接受點。

私有云應用實踐：應用集中

私有云對數據安全的考慮更多聚焦于外部攻擊和內部泄露，而在業務層面上，保證應用的性能、提升效率會顯得更為重要。

目前業內大廠對于私有云的實現方式盡管有所不同，不過他們所聚焦的一個點是相同的，那就是對應用的按需供應和集中調配。本周，EMC同甲骨文在數據倉庫、智能系統上的合作，主要的目的就是實現對用戶數據的集中分析。惠普不久前發布的CloudStart實際上也是一樣的概念--集中處理應用。

對于用戶而言，如果你還在猶豫是否要應用云存儲的話，那么不妨仔細分析一下自己的業務狀況和實際需求。就大多數用戶來說，目前還不一定需要同云存儲扯上關系，畢竟數據遷移還是具有風險的，云存儲也不會像想象中那么可靠，即使在SLA(服務水平協議)制約下也是如此。

公有云應用實踐：備份歸檔

公有云業務和私有云有著很大不同。目前來看，在公有云業務應用上，用戶會比較關注安全性和成本，同時還需要考慮網絡帶寬的因素。因此在公有云方面，備份和歸檔應用應該是一個主流的方向。實際上，我們也很難見到將業務完全遷移到公有云服務上的案例。

在這個問題上，我們不妨聽聽云存儲服務供應商的想法。Nirvanix總裁兼首席執行官JimZiernick認為，云存儲技術不適用于一級、二級以及模塊數據存儲。他說：“如果有人想換掉一個支持交易處理系統如CRM系統的SAN，我們的產品是不適合的。雖然我們也做模塊級存儲，但是網絡延時會導致顯著的遲滯現象。”

如此看來，用戶是不必為了追求新技術概念，而將數據完全遷移到云存儲上面的。現在的常見應用方法是，用戶可以將備份數據建立一個副本，存放在云存儲上。這實際上就是一種歸檔，特別是在用戶有法規遵從要求的時候。云存儲服務每GB單月5-15美分的價格應該可以大大節省用戶的投資，這對于中小企業來說尤為具有現實意義。

目前存儲廠商都在瞄向這個市場，從這一點上來說云存儲應用好像離我們并不遙遠。本周，賽門鐵克所發布的BE和NBU就開始支持將數據直接備份到云存儲上，CommVault的Simpana也在年初對云存儲進行了支持。這兩家廠商在推廣上的不遺余力無疑會影響到用戶的最終應用。

三個角度看云計算與網格計算

時間:2010-09-29 10:14來源:博客 作者:中云系統管理員 點擊: 196

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網格計算是一個耳熟能詳的概念，把一個需要非常巨大的計算能力才能解決的問題分成許多小的部分，然后分配給許多個計算設備來進行處理，最后把計算結果綜合起來得到結果的計算

對于IT界很多資深工程師而言，網格計算(Grid Computing)是一個耳熟能詳的概念，它是把一個需要非常巨大的計算能力才能解決的問題分成許多小的部分，然后把這些部分分配給許多個計算設備來進行處理，最后把這些計算結果綜合起來得到最終結果的計算模式。

在本世紀初，網格計算和現在的云計算一樣是一個非常火熱的概念，但是由于網格計算在商業模式，技術和安全性這三方面的不足，使得其并沒有在工程界和商業界取得預期的成功，但在學術界，還是有一定的應用，比如，用于尋找外星人的“SETI”計劃等。

在2007年底云計算這個概念剛誕生的時候，由于其在概念上和網格計算比較類似，也希望能讓IT資源像水電這類公用事業那樣按需使用和隨需應變，所以有部分業界的從業者認為云計算相對網格計算而言只是“新瓶裝舊酒”而已，對于這點，我不是很認同，接下來我從下面幾個方面來分析兩者之間的區別。

概念方面

在概念上，兩者的各有側重，網格計算主要強調的將一個巨大的問題分成許多個子問題，并通過許多個子節點分別對這些子問題進行計算，而云計算則強調通過后端的大型云計算中心來同時為多個用戶服務。

領域和需求方面

網格計算這個概念是誕生在學術界，主要是為了解決處理大型的計算難題，比如，尋找并發現對抗艾滋病毒更為有效的藥物或查找那個地方會存有石油等。而云計算則誕生在工程界，也就是***的數據中心，主要是為了滿足用戶海量的搜索請求等。大家都應該知道，不同的領域和需求會引發出不同的產品，對于IT模式而言，也同樣如此。

架構方面

在架構方面，網格計算和云計算都可分為后端和前端這兩部分，但在網格計算中計算工作主要由前端來完成，后端主要用于調度任務，而在云計算中計算工作則主要由后端的大型云計算中心完成，其前端是用來接受后端的計算成果并顯示，還有，在網格計算中參與計算的設備經常是異構的，比如，運行Windows的筆記本和運行Unix的小型機等，而在云計算中參與計算的設備往往是同構的，比如運行Linux的X86服務器，這樣的做法不僅能簡化管理，而且能提升運行效率。

雖然這兩種模式之間有一定的區別，但是不可否認，云計算的誕生是離不開網格計算之前的試水

云計算安全：讓IT部門失控了

時間:2010-07-30 21:46來源:ZDNet

安全頻道 作者:ZDNet安全頻道 點擊: 7次

企業的IT部門對于企業內部運行的各種云計算程序已經無法進行全面的跟蹤了，這將導致企業的IT安全架構變得不再安全。

調查顯示，企業的IT部門對于企業內部運行的各種程序已經無法進行全面的跟蹤了，這將導致企業的IT安全架構變得不再安全。

是指數據的存儲和處理被分散在企業內網以外的整個互聯網中的各個平臺上，這可以極大的節省企業的IT資源需求并提升數據處理效率。

由于應用程序并不需要購買特殊的硬件設備或需要復雜的整合步驟，因此企業內的個人或部門都可以隨意安裝此類程序，而不需要實現通知企業的IT部門。這導致了企業的IT部門難以盡到全面監察系統安的職責，比如確保數據保護完全實現等。

因此，在Ponemon Institute 的調查中，有半數的企業CIO，CTO以及CFO等企業執行層領導者并不確定自己的企業中是否存在某種程序。與美國的企業高管相比，歐洲企業高管在這方面的信心稍微強一些，盡管美國企業好像更偏愛在企業關鍵業務程序上采用方式。

該研究機構的調查結果顯示，IT的消費化“使得企業評估安全的能力成為了空白。”

該報告還指出，如果程序被認定為非安全程序，那么使用這類程序的人員就將企業推入了一個危險的環境。“安裝程序的人員可能只是為了某種需要，他們并不知道這樣做會為企業的信息安全帶來風險”。

該報告建議，企業的 CIO們應該建立一套企業內運行的服務程序庫，并逐一評估這些服務的安全性。然后再決定是否應該禁止使用這項服務，或為之制定相應的安全防范措施。接下來IT部門的決策者應該推出一套策略，讓IT安全專家們評估企業所正在使用以及未來將要轉向服務的各種應用程序的安全性。

在將應用程序遷移到服務平臺前，首先要考慮的就是訪問權限的問題，尤其是針對個人用戶，同時要確保敏感信息在中的安全性。

企業還應該針對關鍵程序和極度敏感數據制定策略，嚴格審核服務提供商的資質以及對終端用戶進行風險性的教育。

雖然傳統的方式不會有內在的安全風險，但則帶來全新的風險和挑戰，這是企業在采納服務前必須要考慮的

云計算趨勢:云安全服務小規模起步 醞發新商機

時間:2010-07-30 21:46來源:ZDnet 作者:ZDnet 點擊: 1

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也許我們起名叫‘云計算’本身就是一個失誤，因為這名字很容易讓人感覺有趣和安全。但事實上，網絡中充滿了威脅和險惡，如果我們當初把它叫作‘沼澤計算’或許更能夠讓人們對

雖然在節約資源、提高效率方面的表現讓人稱贊，但是其與生俱來的安全問題卻成為前進道路上的一大障礙，這個問題已經引起了眾多人士的關注。雖然在節約資源、提高效率方面的表現讓人稱贊，但是其與生俱來的安全問題卻成為前進道路上的一大障礙，這個問題已經引起了眾多人士的關注。

“也許我們起名叫‘’本身就是一個失誤，因為這名字很容易讓人感覺有趣和安全。但事實上，網絡中充滿了威脅和險惡，如果我們當初把它叫作‘沼澤計算’或許更能夠讓人們對它有一個正確的認識。”在不久前舉行的RSA2010安全大會上，著名的信息安全專家RonaldL.Rivest甚至如此半開玩笑地說，而對安全問題表示擔憂的不在少數。安全問題成絆腳石

這種擔憂不無道理，因為無論內部云還是外部云都面臨著令人棘手的安全問題。對于外部云而言，應用的信息系統高度集中，數據具有無邊界性、流動性等特點，使得網絡的安全邊界比較模糊，傳統的安全域劃分等安全機制已經難以保障應用的安全性;此外，服務基于互聯網，而互聯網在資源服務質量上是難以保障的，對于云服務能否具有連續性、可靠性和高質量，用戶也在心里打個問號。對于內部云而言，雖然來自外部的攻擊大大減少，但是一些重要信息如果放在網上，就難免存在內部泄密的隱患，安全問題同樣值得考慮。

現在，安全問題已經成為進一步發展必須清除的障礙。“只有解決上述問題，才能在國內企業中遍地開花。”中國聯通集團國家寬帶工程實驗室副總工唐雄燕認為。

要解決安全問題，就需要分析問題對癥下藥。目前，服務大致分為三個層級：IaaS、PaaS和SaaS，不同層級的安全問題各不相同：IaaS面臨的主要問題是數據中心的可靠性、物理安全、網絡安全、傳輸安全、系統安全等;就PaaS而言，數據安全、數據與計算可用性、災備與恢復、針對應用程序的攻擊是主要的問題;而對于SaaS，用戶更關注數據與應用的安全問題。提供商可針對不同的安全問題采取針對性的措施。

在服務中，運營商主要在設備商提供的設備和平臺上提供服務，因此他們與其它服務商的方式應有所不同。中國電信廣州研究院一位技術專家認為，運營商應重點從系統級層面和實施應用等方面來提高服務的安全水平，需在完善安全基礎設施的基礎上，集成數據加密、VPN、身份認證、安全存儲等綜合安全技術手段，構建面向應用的縱深安全保障體系。

而要從根本上確保的安全性，制度層面的保障則不可或缺。近日，歐洲有關領導人就強烈呼吁制定一個關于數據保護的全球協議以解決的數據安全弱點。云服務催生新商機

提供商在解決安全問題的同時，也在利用的新模式在安全領域發掘新商機。隨著概念的升溫，云安全概念應運而生。

日前，各種病毒程序正在以幾何級數增長，對此殺毒軟件有些招架無力。同時，來自互聯網的主要威脅正在由電腦病毒轉向惡意程序及木馬，采用特征庫判別法顯然已不合時宜。

所謂云安全，就是通過網狀的大量客戶端對網絡中軟件行為的異常進行監測，獲取互聯網中木馬、惡意程序等最新信息，推送到服務端進行自動分析和處理，再把病毒和木馬的解決方案分發到每一個客戶端。采用云安全技術后，整個互聯網就是一個巨大的“殺毒軟件”，參與者越多，每個參與者就越安全，整個互聯網就會更安全。

VMware公司一位技術人士表示，除了查殺病毒外，還有一種典型應用—安全圖板，包括Web安全防范和垃圾郵件防護，以及網頁的國際代碼檢測。此外，安全設備、安全基礎設施的“云化”、云安全業務等也是云安全服務可發展的方向。在云安全方面，業界主流防病毒廠家涉足較早，金山、卡巴斯基、瑞星、江民、McAfee等均提出了相應的服務方案，思科則提出了云火墻的概念。不過工信部電信研究院黃元飛認為，多數安全廠家在安全云應用方面還處于技術探索階段，產品化程度有待提高。運營商已起步

前述中國電信廣州研究院專家認為，云安全服務對于電信運營商是一個機會，電信運營商在此方面具有先天的資源優勢。“經過多年的網絡建設和和運營，電信運營商已具有全網分布、數量眾多的安全基礎設施，這些都為開展云安全提供了資源優勢。”

據了解，國內運營商已經開始探索云安全服務模式。例如，某電信運營商推出了DDoS攻擊防護服務，在骨干網層面分布式部署了類“云防御平臺”，以應對日益龐大的僵尸網絡，該業務平臺就具有云安全的雛形。

此外，記者從中國聯通了解到，盡管中國聯通的商業化云服務尚未推出，但是在內部試驗階段已經將云服務考慮了進去。中國電信一位人士則表示，云安全是個新的市場需求點，中國電信也在考慮提供云安全服務。

不過，由于系統分散，并且系統間并未實現有效的調度管理、信息共享，多數安全系統利用率低，因此運營商提供云安全也不是毫無障礙。中國電信研究院專家建議，要掃除這些障礙，電信運營商可充分利用技術對上述資源進行整合、優化，構建開放的超大規模“安全云”資源池，全面提升安全設施服務效能好業務提供能力。同時，運營商要基于自己的特點，利用各方資源，結合華為、中興等善于控制成本、對網絡理解透徹的優點，以及IBM、HP等技術先進、方案高效的優勢，推出具有特色的云安全服務。

數據中心虛擬化存儲比較：SAN和NAS 時間:2010-10-20 10:30來源:機房

360 作者:中云系統管理員 點擊: 178次

隨著數據中心中虛擬機鏡像的數量越來越多，它需要消耗的空間也越來越大。

隨著數據中心中虛擬機鏡像的數量越來越多，它需要消耗的空間也越來越大。同樣，虛擬機在物理服務器間遷移以實現整個環境效率最大化時，在這些服務器間共享的網絡介質要實現快速的切換和轉換。如果說所有的虛擬化環境都有一個共同的主題，那就是數據中心虛擬化存儲空間需求。盡管現在市場上更傾向于使用StorageAreaNetwork(SAN)技術，但是NetworkAttachedStorage(NAS)也能滿足企業數據中心這方面的需求。

在一個虛擬化環境中，NAS設備可以作為虛擬機在服務器之間遷移的一個交換空間，作為一個備份介質，或者作為所有虛擬磁盤鏡像的中央知識庫。在這樣的任何一種情況下，數據中心和網絡管理員都需要理解NAS設備的作用，以及它們對網絡的影響。

為什么要使用NAS來作為數據中心虛擬化存儲

網絡存儲的實現有兩個主要的方法：NAS和SAN。這兩種方法在網絡架構以及在網絡客戶端上的表現都有所差別。NAS設備利用現有的IP網絡和傳輸文件層接入，提取它可用的物理磁盤，并以網絡共享的方式向使用諸如CIFS或NFS的終端客戶機提供一致的文件系統。NAS設備對網絡方式的文件共享進行了優化，因為它們與文件服務器幾乎是相同的。

相反，SAN技術，包括FibreChannel(FC)和iSCSI，實現數據塊層訪問，放棄文件系統抽象并在客戶端表現為未格式化的硬盤。FC是目前最流行的SAN技術，它運行在一個專用的網絡上，要求在每個服務器上使用專屬的FC交換機和主機總線適配器(HBA)。而FibreChanneloverEthernet(FCoE)是一個補充的新標準，它將存儲和IP網絡合并到一個聚合交換機上，但是它仍然需要在每個服務器上使用特殊的聚合網絡適配器(CNA)。

而另一個數據塊級技術iSCSI則在IP流量中封裝了SCSI命令，同時能夠使用現有Ethernet網絡接口適配器，但是它一般會增加一個TCP/IP卸載引擎(TOE)來優化性能。SAN解決方案在性能方面相對于NAS設備具備一定的優勢，但也存在一些爭議。SAN陣列的一個分區能夠在兩臺主機上共享，但是這兩臺主機都會將空間看作是自己的，這樣這兩臺主機之間就會有空間爭奪的風險。雖然有一些方法可以解決這個資源爭奪問題，但是這個修復方法會增加額外一層的抽象——而NAS解決方案已經包含這一層抽象了。

兩種類型的存儲在虛擬化數據中心都有各自的作用。例如，Microsoft的Exchange服務器只支持通過數據塊級訪問數據的網絡存儲。由于SAN的性能一般比NAS解決方案好，所以企業會在高I/O要求的應用中使用存儲網絡，如數據庫。然而，出于實際管理虛擬機鏡像庫的目的，文件級訪問很可能是許多環境中最簡單的部署方法。根據組織的不同要求，數據中心經理可能會要求存儲團隊實現文件級存儲，或者直接安裝一個專用的NAS設備來滿足他們數據中心虛擬化存儲的需求。

虛擬化環境中NAS的替代方法

雖然許多人將NAS看作是支持虛擬化環境的最清晰的方法，但還有許多替代方案。對于已經部署了SAN的組織來說，他們可以使用NAS-SAN混合解決方案，在SAN可用空間之上再建立文件系統抽象。一個混合解決方案可以創建數據中心經理更喜歡的抽象層，同時保持中央存儲網絡的性能和可管理性。較小型的組織也可以考慮共享物理服務器上直接附加的存儲空間，使用其中一個服務器作為中央存儲庫，而其余服務器則從這個服務器獲取VM鏡像。雖然這個解決方案可以在最小型的環境中運行，但是在較大型的環境中它可能很快就會導致I/O瓶頸。

虛擬化中NAS的網絡設計注意事項

對于網絡管理員來說，萬幸的是NAS設備所依賴的文件共享和傳輸協議與大多數文件服務器是一樣的，所以部署NAS的設計方法是非常相似的。然而，由于虛擬化環境的本質和所涉及的文件較大，所以在目標服務器上傳輸這些虛擬機鏡像時需要盡早地考慮一些特別的注意事項。

網絡管理員在進行NAS部署時應該保證所有相關的連接至少使用GigabitEthernet。他們也必須驗證連接虛擬環境的網絡交換機使用的端口數足夠，從而能給存儲設備提供足夠的帶寬。管理員也應該再次評估可能影響服務器和存儲之間連接的QualityofService(QoS)策略，并在需要時對它進行調整，可以給予增加的存儲流量更高的優先級。在NAS部署前后都進行網絡基線設置可以清晰的認識到添加NAS設備到數據中心網絡所產生的影響。如果性能出現問題，那么通過VLAN或專用交換機對網絡的存儲流量進行劃分也是一個解決方法。

網絡管理員應該與數據中心經理緊密協作，一起進行性能測試和比較NAS設備上可用的各種網絡協議，一般是NFS和CIFS。這兩種標準的實現會因為網絡設備、操作系統和虛擬化方案的不同而差別很大。由于平臺的差異，以及組織的不同需求，每個可用方法的性能測試都將會幫助您確定特定環境中的最佳解決方案。

最后，網絡管理員和數據中心經理在數據中心中部署一個NAS設備時需要注意那些可能超出技術支持容量的增長。網絡存儲的作用可能快速地增大，從而導致I/O瓶頸和其他問題。虛擬環境快速修復可能會像滾雪球一樣成為一個企業存儲解決方案，特別是在小型組織。可以肯定的是，即使是很小型的NAS部署都會討論向更包容的企業網絡存儲戰略發展。根據不同需求，如果企業需要更高的吞吐量，那么網絡存儲可能需要增長為較大規模NAS的解決方案或遷移到SAN的解決方案。任何網絡，不管是數據網絡或是存儲網絡，如果不考慮總體設計，都會很難管理。

詳解云存儲中的虛擬化技術構成及應用

時間:2010-10-14 10:36來源:中關村在線 作者:中云系統管理員 點擊: 276

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虛擬化存儲有多種分類方法，從大的方面可以分為：根據在I/O路徑中實現虛擬化的位置不同進行分類;根據控制路徑和數據路徑的不同進行分類。

何謂存儲虛擬化

存儲領域國際權威機構SNIA(存儲網絡工業協會)給出了存儲虛擬化(Storage Virtualization)的定義：“通過將存儲系統/子系統的內部功能從應用程序、計算服務器、網絡資源中進行抽象、隱藏或隔離，實現獨立于應用程序、網絡的存儲與數據管理”。存儲虛擬化技術將底層存儲設備進行抽象化統一管理，向服務器層屏蔽存儲設備硬件的特殊性，而只保留其統一的邏輯特性，從而實現了存儲系統的集中、統一、方便的管理。

與傳統存儲相比，虛擬化存儲的優點主要體現在：磁盤利用率高，傳統存儲技術的磁盤利用率一般只有30-70%，而采用虛擬化技術后的磁盤利用率高達70-90%;存儲靈活，可以適應不同廠商、不同類別的異構存儲平臺，為存儲資源管理提供了更好的靈活性;管理方便，提供了一個大容量存儲系統集中管理的手段，避免了由于存儲設備擴充所帶來的管理方面的麻煩;性能更好，虛擬化存儲系統可以很好地進行負載均衡，把每一次數據訪問所需的帶寬合理地分配到各個存儲模塊上，提高了系統的整體訪問帶寬。

虛擬化存儲有多種分類方法，從大的方面可以分為：根據在I/O路徑中實現虛擬化的位置不同進行分類;根據控制路徑和數據路徑的不同進行分類。根據在I/O路徑中實現虛擬化的位置不同，虛擬化存儲可以分為主機的虛擬存儲、網絡的虛擬存儲、存儲設備的虛擬存儲。根據控制路徑和數據路徑的不同，虛擬化存儲分為對稱虛擬化與不對稱虛擬化。

虛擬化存儲的系統構成

云存儲中的一種典型存儲方式為分布式存儲。在這種方式中，一般采用帶外虛擬化的方式管理存儲設備，元數據管理和數據傳輸都是通過IP網絡來完成。這種虛擬化存儲系統主要有四類不同的存儲設備。

客戶端：客戶端向外為客戶提供各種應用服務，如萬維網服務、數據庫、文件服務、科學計算等。客戶端上運行存儲代理軟件，提供網絡虛擬設備供應用程序讀寫訪問。

配置管理服務器：配置管理服務器用來進行系統的配置和管理。通過Internet、Telnet或其它接口登陸云存儲平臺，以遠程的方式配置和管理整個存儲系統。

元數據服務器：云存儲系統的元數據服務器(MDS)管理著整個系統的元數據和對象數據的布局信息，負責系統的資源分配和網絡虛擬磁盤的地址映射。在MDS上部署的全局虛擬化存儲管理軟件和集群管理軟件可管理整個存儲系統的配置和運行。另外，MDS通過冗余管理軟件來實現普通存儲節點之間的數據冗余關系。

對象存儲節點：每個存儲節點都是獨立的存儲設備，負責對象數據的存儲、備份、遷移和恢復，并負責監控其他存儲設備的運行狀況和資源情況。同時，存儲節點上運行著虛擬化存儲管理軟件，并存儲了應用程序所需的數據。

曙光部署高校內部云 提升科研

時間:2010-07-30 16:11來源:比特網 作者:立群 點擊:

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曙光公司為用戶提供的天潮5000A高性能計算集群硬件系統包括計算子系統、存儲子系統、網絡子系統、管理診斷子系統以及基礎架構子系統五個部分 2009年是我國建國60周年，是鄧小平同志提出“科學技術是第一生產力”重要論斷21周年。在這60年里，我們見證了我國的發展和昌盛。同樣，在這21年里，我們見證了科學技術為我國的繁榮昌盛所起到的不可替代的作用。作為科學技術的搖籃高校——這一神圣而又莊嚴的科學殿堂為我們培育出了一批又一批的科學人才，為我們研發出了一項又一項的科學成果。

任何事物的發展都離不開生產力和生產工具，科學研究更是如此。5000年前，石器作為當時人類的主要生產工具，幫助人們完成了狩獵、耕種等一系列的社會行為。今天，高性能計算同樣作為生產工具，幫助人們完成科學研究工作，推動著社會的發展。

我們今天要說的，就是高性能計算如何幫助高校進行科學研究的故事。高校部署“內部云”

國內某高校為了提高科研質量，保證學校科研工作的順利完成，該校希望能夠構建一個學校的“內部云”，把校內的各個學院所需要的科研系統統一部署在這個“內部云”系統之上，完成統一的部署和管理。

為了解決不同學科對高性能計算的實際需求問題，這套高性能計算系統將用于滿足包括石油地震處理、材料化學、水文應用、GIS系統等不同的數值科 學模擬方面計算需求。因此，這套系統對于計算性能的要求極高，對于穩定性要求極強，存儲量要求極大，可管理性要求極為成熟。在國內著名的高性能計算解決方案提供商——曙光公司以及中科院計算所的協助下，建立完成了用于構建自身“”的高性能計算基礎平臺。

根據用戶的需求，曙光公司和中科院計算所設計了一套完善的高性能計算解決方案。這套方案采用的高性能計算機系統基于通用的集群架構，通過高速網絡將上百個節點的計算能力匯聚到一起，可以支持大規模并行計算任務。

集群是當前主流的高性能計算機體系結構之一，技術成熟、性價比高，曙光公司多年來一直致力于研發基于集群架構的通用高性能計算機系統，是國內最大的集群高性能計算機產品和解決方案供應商，市場份額達到30%左右。

根據用戶需求,這套方案在選擇曙光天潮5000A系列超級計算機構建高性能計算集群系統的基礎上進行了改進。它融合了Cluster和MPP兩種計算機的優勢;曙光5000A的計算節點以TC2600系列刀片產品為主，也可以配置曙光其他服務器產 品。既可以使用全限速無阻塞的Infiniband 網絡構建通訊網絡，也可以使用冗余萬兆級聯的分區無阻塞Ethernet互聯網絡;配置存儲系統，既可以配置簡單易用的DAS存儲，又可以構建高性能的 FC或Infiniband SAN存儲，提供較高的聚合I/O帶寬等。

曙光天潮5000A系列超級計算機曾在2008年12月發布的TOP500排行榜中進入前10名，本方案就是采用與之一致的系統架構。曙光 TC5000A面向10-200Tflops級別超大規模高性能計算需求，具有可自由伸縮、高度可管理、高可用、高性能價格比等諸多優點，是曙光公司超級 服務器的又一頂峰之作。曙光TC5000A高性能計算機解決了大規模集群部署、高效能計算、跨平臺管理、跨操作系統管理、系統軟硬件運行狀態監控等混合平臺應用等一系列技術難題，整體技術在國內具有領先水平，達到國際同期同類產品的先進水平。

曙光公司為用戶提供的天潮5000A高性能計算集群硬件系統包括計算子系統、存儲子系統、網絡子系統、管理診斷子系統以及基礎架構子系統五個部分，系統整體架構如圖1所示：

圖1：解決方案拓撲結構

許給云存儲一個未來

時間:2010-07-30 15:55來源:存儲在線 作者:Bill 點擊: 6

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這個領域中的主要廠商已經推出了基于云的存儲解決方案，這些解決方案具有很高的價值和強大的功能，正在不斷克服一個又一個障礙。在IT行業中，許多廠商正在不斷推出創新的托管解決方案。

一些廠商是通過市場宣傳語言來吸引你的眼球，一些廠商則用是新方式來解決舊問題。但是作為一名負責的IT人員，你確實需要注意一些廠商，因為這些廠商的解決方案將簡化目前的流程、極大地降低總擁有成本(TCO)、提供更好的IT性能，同時又能讓你保持對系統的掌控。

是不是聽起來太好以至于不現實?這個領域中的主要廠商已經推出了基于云的存儲解決方案，這些解決方案具有很高的價值和強大的功能，正在不斷克服一個又一個障礙。

舉一個例子，Nirvanix去年在市場上推出了高速緩存NAS(網絡附加存儲)設備，這個設備可以作為云的網關，在本地設備接進該公司基于云 的Storage Delivery Network(存儲提供網絡：這個網絡可提供近于無限的容量)的時候，該設備可以提供高性能。

今年還有許多其他廠商也將攜本地NAS設備產品進入該市場。這些NAS設備可以作為云的高速緩存網關。對于許多企業來說，這些設備可以成為經過驗證的使用云存儲的方式。

Iron Mountain最近的聲明也顯示了在云存儲可以帶來多少創新的功能。Iron Mountain不久前曾推出Virtual File Store(VFS：虛擬文件存儲)服務設備。作為該服務的輔助，Iron Mountain推出了一些存儲即服務的信息管理產品，這些產品能夠和云存儲整合在一起，這些產品和功能包括數據分類、E發現、格式轉換和其他服務。

在這些功能中，讓人感興趣的功能之一是Iron Mountain將自己長期以來在磁帶物理數據傳輸處理上的經驗轉化為一個云版本。對于云，這個新服務名叫“數據梭”。Iron Mountain的數據梭進一步橋接了本地存儲和遠程存儲。數據梭服務采用了一個“迷你云”，這個迷你云中存儲了數據，可以根據客戶的要求輸出數據。數據 梭作用于VFS本地高速緩存NAS網關的后面，其角色就相當于Iron Mountain的遠程云存儲目錄。客戶可以使用數據梭來上傳或下載大量的數據，而無需擔心網絡傳輸問題。由于Iron Mountain在接收和輸出傳統物理媒介數據上有多年的經驗，因此客戶將發現該數據梭讓他們可以放心地傳輸大量信息，其效率可媲美他們從離站磁帶中讀寫 數據。

在這個市場上，許多其他廠商也準備推出新的創新服務。我們預計今年將看到一些新的解決方案，這些解決方案將同時給中小型企業和大型企業帶來云存 儲的經濟性，同時它們還將用創新的方式來橋接本地存儲與遠程存儲。這些解決方案可以克服遠程存儲的劣勢，并帶來一系列獨一無二的數據功能。

在我們同終端用戶的談話中，我們看到有些情況下云存儲還是非常必要的。我們將在文章的剩余部分討論這些使用情境。

不再迷茫于數據管理

過去10年來，許多廠商都聲稱自己的解決方案是“全局”的數據管理解決方案，但是結果是企業還是不得不更換舊的硬件，永無休止地更新軟件，不斷 地購買新技術。看起來很難會有真正的單一的、持續的全局性數據管理解決方案。當一個廠商推出所謂全局的數據管理解決方案的時候，如果它的軟件升級計劃要持 續數年之久，那么這種解決方案的可持續性和一致性就很值得懷疑。但是云存儲的高速緩存NAS網關確實可以提供一個單一的、一致的數據管理平臺。

從最基本的層次來看，云提供了無限的第二層存儲，可以將歸檔操作簡化為簡單地將數據從主存儲層遷移到第二層云存儲，無需持續性的維護和管理。那 些將數據歸檔到云存儲的公司將可以擺脫或減少多層、多系統數據遷移策略和工具的復雜性，使歸檔存儲擺脫復雜的重構操作。對于那些頑固地堅持內部存儲的人，下面這些話或許有啟發：雖然低端存儲可能看起來具有成本經濟性，但是將數據歸檔到低端的SATA磁盤需要很多隱含成本來進行持續管理、電能利用、安全性和 數據保護。云存儲的產生就是為了利用它的規模經濟性。云存儲所帶來的經濟性將超過內部解決方案所帶來的好處，而且同時還可以提供更好的可用性、數據壽命、性能、安全性和數據完整性。

停止購買壞存儲

許多企業總是面臨永無休止的項目實施，而這些項目有的和企業的戰略存儲計劃背道而馳，更糟糕的是，實施了糟糕的存儲系統會在事后帶來很多麻煩。在最糟糕的情況下，這些項目導致產生許多孤立的本地存儲，獨立的保護實踐措施，以及定期的復雜的歸檔和/或容量管理要求。

這種背離戰略規劃的存儲實施不僅要用大量的時間和精力來管理，而且還帶來了很高的數據丟失風險。云內的存儲不僅可以替代這些實踐，而且不會產生 這樣的結果。軟件客戶端或本地NAS網關可以很容易地滿足分散的應用程序的需求，提供無限制的存儲容量，用最好的保護手段來存儲數據--并帶來更低的總擁 有成本。如果你的企業現在正在管理本地或無計劃的存儲設備，或將要實施一個有可能迫使你部署非標準解決方案的項目，那么你應該考慮一下云存儲。

針對重要數據的好存儲

雖然云適合于歸檔一般的非結構化數據，不過對于有些企業來說，它們的獨特類型數據確實非常需要云存儲。這里可以有很多例子，其中一個就是富媒 體。當今世界充滿了各種富媒體數據，比如數字圖片和數字視頻。創建或管理富媒體的企業經常發現存儲歸檔需求和存儲保護需求不斷地快速增加。對于大型用戶和 富媒體創建者來說，云可能是唯一能夠提供足夠存儲容量的存儲方式。

雖然過去一些托管存儲沒有達到必要的性能水平和可用性水平，但是新一代高速緩存NAS網關能夠為富媒體或其他任務關鍵型數據提供理想的存儲方式。此外，提供這些設備的存儲即服務廠商擁有良好的架構，比起多數企業，這種架構能夠更好地保護富媒體等關鍵數據。

滿足治理需求

最后，無論何種規模的企業，都有必要進行更好的信息治理。在如今法律越來越嚴格的商業環境下，企業的信息治理需求從簡單的滿足規制要求一直涵蓋到執行E發現搜索。對于許多企業來說，云可以提供前所未有的服務。

過去兩年來，潛在的云存儲提供商有條不紊地逐步整合一流的分類技術、搜索技術、E發現技術和工作流等技術。如今，這些廠商正在將這些技術和云存 儲結合在一起。整個產品就是一套數據服務，這種數據服務將云存儲和搜索及信息處理工具結合在一起，其功能可媲美大型企業中的同類系統。對于中型企業來說，云存儲所提供的服務是以前具有很多技術手段和很多法律團隊資源的大型企業才具備的。通過這種服務，中小型企業在所有類型的法律糾紛中(從知識產權到集體訴 訟)都不會落于下風。

云存儲疑慮

即使是在迫切需要云存儲的情況下，許多IT從業人員仍然對云存儲服務抱有疑慮。但是大部分疑慮的產生是因為對云存儲功缺乏足夠的認識。下面簡要的列出這些疑慮以及廠商相應的解決之道：

--安全性。對于想要進行云存儲的客戶來說，安全性通常是首要的商業考慮和技術考慮。但是許多用戶對云存儲的安全要求甚至高于它們自己的架構所 能提供的安全水平。既便如此，面對如此高的不現實的安全要求，許多大型的可信賴的云存儲廠商也在努力滿足它們的要求，構建比多數企業數據中心安全得多的數 據中心，并通過可與NSA(美國國家安全局)媲美的加密層和保護層來保護存儲中的數據。如今，用戶通常發現云存儲具有更少的安全漏洞，而且云存儲所提供的 安全性水平要比用戶自己的數據中心所能提供的安全水平還要高。對一個堅定地認為離站存儲數據不是好實踐的反對者來說，他們需要注意的是有許多企業內部數據 存儲解決方案是來自離站存儲和災難恢復廠商，比如Iron Mountain，而且這些廠商可能已經存儲了你最重要的離站磁帶數據。

--便攜性。一些用戶在考慮托管存儲的時候還要考慮數據的便攜性。一般情況下這是有保證的，一些大型服務提供商所提供的解決方案承諾其數據便攜 性可媲美最好的傳統本地存儲。有的云存儲結合了強大的便攜功能，可以將整個數據集傳送到你所選擇的任何媒介，甚至是專門的存儲設備。

--性能和可用性。過去的一些托管存儲和遠程存儲總是存在著延遲時間過長的問題。同樣地，互聯網本身的特性就嚴重威脅服務的可用性。最新一代云 存儲有突破性的成就，體現在客戶端或本地設備高速緩存，將最經常使用的數據保持在本地，從而有效地緩解互聯網延遲問題。通過本地高速緩存，即使面臨最嚴重 的網絡中斷，這些設備也可以緩解延遲性問題。這些設備還可以讓經常使用的數據看起來像本地存儲那樣快速反應。通過一個本地NAS網關，云存儲甚至可以模仿 中端NAS設備的可用性、性能和可視性，同時將數據予以遠程保護，且這種數據保護水平只有少數企業才能做到。性能方面的另一個問題是，當數據變化率太高的 時候，這些解決方案可能會消耗太多的互聯網帶寬，而且這可能會使你的云存儲解決方案產生隱含成本。即使如此，廠商們仍將繼續努力實現容量優化和WAN(廣 域網)優化，從而盡量減少數據傳輸延遲性。

--數據訪問。另一個常見的疑慮是如果執行大規模數據請求或數據恢復操作，那么云存儲是否可提供足夠的訪問性。如同我們先前所討論的，一些廠商 可以將大量數據傳輸到任何類型的媒介，可將數據直接傳送給企業，且其速度之快相當于復制粘貼操作。此外，一些廠商還可以提供一套組件，在完全本地化的系統 上模仿云地址，讓本地NAS網關設備繼續正常運行而無需重新設置。如果大型廠商構建了更多的地區性設施，那么數據傳輸時間將更加縮短。更重要的是，即使你 的本地數據發生了災難性的損失，廠商們也可以將數據再重新傳輸給你。

現在有許多廠商提供云存儲服務。一些IT行業中巨頭也在提供云存儲服務，比如IBM、EMC等。同時，在這個領域還有許多具有創新性的初始公 司，比如Nirvanix和Egnyte。最后，一些已經在為你提供數據服務的可信的廠商也在進入這個市場，比如Iron Mountain。

這些廠商具有良好的信譽和強大的業務實力，隨著這些廠商進入這個市場，人們對云存儲在數據管理上的表現有了新的期待。

未來幾年內，歸檔或長期存儲需求有可能將成為焦點，而未來的云存儲解決方案很可能會極大地改善或改變你目前的長期存儲實踐。在我們看來，這些改變和改善將給核心的業務功能、IT服務提供和總擁有成本帶來巨大的影響。

第三篇：云計算時代

云計算時代“云會議”模式將盛行

2011-03-15 11:14:35 來源：home.donews.com 分享 | 摘要： 曾幾何時，我們要傳達一個訊息的時候，總是要組織人開會，甚至不惜跋涉很遠去參加一個會議，旅途奔波不可避免。后來有了電話會議，尤其是手機····· 關鍵詞： 云計算

曾幾何時，我們要傳達一個訊息的時候，總是要組織人開會，甚至不惜跋涉很遠去參加一個會議，旅途奔波不可避免。后來有了電話會議，尤其是手機流行之后，溝通容易了許多，一些會議也可以通過電話會議或者視頻會議解決了。當信息化發展越來越快捷之后，網絡會議也成為一種主流，事實上，筆者也經常參加一些知名企業的信息發布會或者財報發布會之類的。這是一種不在現場，也可以有身臨其境的感覺，更主要的是方便了許多。

其實，當網絡信息成為我們生活中的一種主要應用之后，由此帶來的一種機會成本優勢正在堆積，更主要的是我們可以節省很多時間和精力。當云概念時代來臨之后，我們發現，其實會議也可以進入“云會議”時代。

什么是“云會議”？

云會議其實就是用戶只需按照自己喜歡的方式進行開會，而云端看不見的繁瑣技術全部留給技術后臺來解決。對于用戶而言，其實并不需要知曉后臺是如何運作的，關鍵是前臺的使用是否便捷，是不是得心應手。這也是信息時代發展中的一種必然變化，也就是說，將視頻、電話、網絡整合在一起的遠程會議產品已經成為一種需求。

如何理解“云會議”？

筆者關注的當然不是云會議的概念，而是應用是否簡單？筆者所在單位曾經搭建了自己的視頻網絡會議，費時費力，成本也不低。在運作的過程中還有很多維護人員。硬件投入、人力維護、財力投入都進行了不少。在效果上也尚可，但是有時候在速度上還是卡。并且應用的時候部門之間容易打架。

那么有沒有好的辦法解決？起碼在成本上更容易控制一些，在使用的過程中也更方便一些，同時能夠承載的應用更多一些？其實這也是目前云會議可以幫助我們解決的地方。我們完全可以撇開自建模式，而轉而使用第三方平臺給我們搭建的模式。通過網絡輕松獲得數據、圖像和聲音，從而實現自由通信。這樣我們的冗余度會更寬泛一些，自由支配的機會更多，并且更自由。“云會議”的前景有多大？

有關數據顯示，未來三年，我國遠程會議規模將增長并超過10 億人民幣，年增長率超過30%。這意味著，一方面中國遠程會議市場盡管早已形成，但還遠未被用戶熟知；另一方面則說明該市場在今后將擁有極大發展潛力。

過去遠程會議在中國的使用者主要集中在以世界500 強為主的外企身上，現在國內企業也開始愈加關注。為何會出現這種變化？很簡單，國內企業的科技發展和網絡應用水準已經達到了一定程度，企業的發展需要這種高效的改變。

尤其是企業發展必然會不斷地擴展，在擴展地過程中就會滋生更多的部門和分支機構，如何統轄這些部門和機構，就需要不斷地聯絡和分配任務。這就需要一個良好的溝通橋梁，會議自然就無法避免。

正是因為存在著潛在的發展機會，因此一些企業也開始介入到這個市場。中國電信、中國聯通等運營商，思科、IBM、微軟等巨頭，以及全時、263等國內企業，均染指于遠程會議市場。運營商憑借自身的基礎通信網絡，能夠為用戶構筑一個平臺；不過，這個市場的發展處于起步階段，運營商的投入并不是很上心。大的設備制造商，也意味著大的價錢，性價比不強。而像全時這種通過出租基于Web的遠程會議軟件和服務，中小企業客戶無需做一次性的大額投入來購買場地、設備和軟件，反而獲得了更多的市場機會。

“云會議”帶來的益處

相信很多人第一想到的就是節約時間，簡潔便利。事實也是如此。有調查顯示，商務人士們平均每天將2小時的時間花費在會議上，遠超過了通過郵件和電話做決策、傳達決策的時間。

效能的傳達需要不折不扣的執行，而下達命令和任務都需要會議來承載。兩年前，Gartner Symposium ITxpo技術大會上，Gartner就曾將云計算和統一通信分別選為“未來十大戰略技術”。統一會議服務就成為市場的一種需求。它不但可以為用戶降低成本，提高協作，還是實現綠色管理的有效途徑，無論從哪個角度上講，它都將成為商務人士進行會議辦公的必備工具。

隨著“云”計算技術的成熟，“云”的相關業務快速普及，企業信息化將由“無紙辦公”階段向“無IT基礎設施”的更高階段邁進。“云會議”無疑也是這個進程中極具普及價值的遠程協作解決方案。

“云會議”的商業應用前景如何？

眾所周知，隨著商務時代的來臨，我們看到越來越多的中小企業開始崛起，他們崛起之后的市場布局也會成為未來商業市場的一種草根群體，雖然單獨地看它們或許并不強大，但是他們以螻蟻之眾可以匯聚起極大的力量，聚沙成塔集腋成裘，這就是一個可貴的商機。

隨著信息化對人們生產生活的進一步滲透，未來的企業一定是將非核心統統剝離交予第三方服務，企業只關心最核心的價值。就如同我們知曉的第三方支付一樣，在起步階段，我們也并不看好其發展前景，但事實證明，第三方支付帶來的便捷是銀行都無法替代的。這就是看似一個小的市場卻能撬動大的變化。

當市場需求旺盛的時候，當第三方運營商已經能夠給市場推出積極有效的平臺之后，我們的企業還需要自己搭建平臺嗎？很顯然，最好的辦法就是直接使用即可，因為這樣付出的成本將更低，對企業集中精力和成本優勢進行市場布局也是大有裨益的。云會議無疑就是這樣一種可以利用的平臺，它的發展前景也必然是可期待的。

第四篇：風起“云”涌 企商在線引領大數據時代下的云計算

風起“云”涌 企商在線引領大數據時代下的云計算

2013年，云計算產業風起云涌，云計算應用層出不窮。金色的十一月，我們迎來了企商在線主辦的“大數據時代下的云計算”研討會。此次大會聯合了中國計算機報，盛邀云計算用戶、云計算和信息化行業專家，共論順應云計算趨勢、應用云計算和大數據帶來的優勢，來推動企業轉型升級，從而提高企業應變能力。

日前，“大數據時代下的云計算”在古老文明與現代文明集于一體的文化殿堂——中國國家圖書館（古籍館）-臨瓊樓二樓隆重召開，此次研討會榮幸邀請到中國科學院教授彭賡、浙江大學寧波理工學院教授李興森、中搜集團總裁陳、東軟集團副總裁王立民、中國聯通云計算運營部副總曹魯等諸多業內專家，以及中國互聯網協會、中國通信行業協會、中國數據中心產業發展聯盟等機構代表和各位媒體朋友們。當日到會嘉賓企業達到200余家，涉及媒體、教育、電商、研發公司等行業，大會吸引了眾企業高層嘉賓、用戶代表、技術精英參與，并受到諸多資深學者、以及眾多媒體朋友的關注！

企商在線創始人王熠致辭

大會開場首先由企商在線創始人王總為到場嘉賓致歡迎詞，感謝各位到場嘉賓的支持，并借此機會答謝各個行業的新老用戶和關心企商在線發展的有識之士。

目前，互聯網越來越發達，越來越深入，全民都深度參與到互聯網的變革大潮中，大數據的價值變得越來越高。社會的需求推著我們向前走，各個行業都在提云計算，事實證明當時的鋪墊為今天的云計算起到了很大的推動作用。但是不能回避的是，大數據的需求也越來越迫切，而且云計算和大數據我們認為是一個天生的關聯度很強的兩個基因。當把二者放在一個維度上來考慮時，對思路進行重構，對結果進行關聯，我們認為需要進行較為深入的探討。

中國科學院彭賡教授：大數據下的云計算

世界正在逐漸走向物聯化(Instrumented)、互聯化(Interconnected)和智能化(Intelligent)，所有的事物和活動都可以被感測，而感測過程中產生的大量數據又會被輸送到后臺進行處理，通過龐雜的數據資料，分析出有用的信息，支持和推動決策的有效性。由于數據的來源、傳送的方式和使用的方法發生了質的改變，數據利用已經不是用傳統的方式把數據輸入計算機、通過處理得到報表如此簡單。大數據時代下，世界各國將大數據戰略提升到國家戰略層面，進一步推動了云計算數據中心的廣泛應用。

彭教授的話中講到云計算是一場產業的變革，是即將迎接大數據時代的重要支撐體系，讓我們已經充分了解到云計算將重新塑造我們整個IT產業鏈。

聯通運維部副總曹魯：云計算與大數據的發展實踐

為了加速業務的轉型和升級，促進移動互聯網的發展、推動IT的整合，保障數據的整合集中，從而引發了聯通發展云計算和大數據的戰略思考。

聯通通過采用云技術，以集中大數據為核心，頂層設計引領IT規劃建設，服務下沉助力用戶感知提升，推動大營銷、大服務的一體化建設；構建中國聯通統一的大數據服務能力；最終實現對資源彈性調度、安全復用；提高數據價值、密度、效率；應用靈活；保障其真實準確、運營有序。

曹總還向大家展示了提供面向公眾的云服務，包括面向通信錄、日歷、便簽、文件、相冊、視頻、音樂等文件的同步、備份和分享的功能。

浙江大學寧波理工學院李興森教授：云計算解決方案助力企業快速增長

李教授針對大家熟悉的云計算，進行了三個層次的服務的細致講解，讓我們知道了云計算是一種能夠方便、按需從網絡訪問共享的可配置計算資源（如，網絡、服務器、存儲、應用程序和服務）池的模型，且只需最少的管理或服務提供方交互即可快速供應和發布該模型，從而降低復雜度、提升業務敏捷性，降低市場響應時間，推動業務與技術創新、改變IT支出的成本結構。

中搜集團總裁陳沛：云計算的理論與實踐

中搜集團是繼百度之后國內最大的搜索引擎廠商，總裁陳沛講到：“社會分工是人類進步的動力。”互聯網的技術實施包括軟件模式、外包模式、自建模式以及云服務模式。云技術的特點能夠輕松實現網站的構筑與管理，顛覆傳統建站及網絡運營、服務模式，從而使我們知道專業分工更能創造價值。陳總生動講述了傳統行業和互聯網行業之間的區別，贏得了各界人士的熱烈掌聲，將大會推到了高潮。

高峰互動

最精彩的環節當屬高峰互動環節，參加互動的嘉賓都是業界大腕，他們分別是東軟集團副總裁王立民、中國聯通云數據有限公司運維部副總經理曹魯，戴爾集團的李泰生李總以及浙江大學寧波理工學院李興森教授。四位嘉賓先后探討了“帶寬是不是云計算應用的瓶頸？”、“虛擬化是云計算IaaS中最重要部分，PaaS是體現云計算價值的核心？”以及“云計算在大數據時代能夠起到的重要作用？”。大家對云計算的認知全面提高，現場氣氛十分活躍。

此次研討會通過梳理云計算終端用戶的需求和實踐，更有效的促進了云計算產業創新經濟的發展，充分展示了企商在線的綜合實力。基于此，企商在線認為云計算是一個趨勢，這也是大家公認的，企商在線2008年就向用戶提供了云計算的服務，是國內最早推出云主機的公司之一。企商在線云主機是由曾在VMware、IBM 等做研發的歸國博士帶領研發，經過5年不斷創新、不斷改進，于2010年開始為客戶提供多種定制化的公有云解決方案，這些產品和方案已成功應用于政府、軍工、園區、學校、互聯網數據中心（IDC）等多個領域。同時，企商在線致力于私有云及大數據核心技術的研究，提供完全自主開發的私有云、大數據產品企業級解決方案。與此同時，企商在線已成功邀請到多位云計算領域的頂級世界著名專家組建公司專家顧問委員會，對公司的產品研發、技術、市場等方面進行指導和支持。通過相關數據統計，從今年的發展來看，企商在線云主機較去年同期增長了300%以上！企商在線將在今后的發展中不斷為各企業提供更優質的產品和最佳的解決方案，讓更多的企業感受到企商在線一站式的服務的品質。在風起“云”涌的未來！企商在線期待與各界友人合作共贏！

第五篇：大數據與云計算論文

大數據與云計算

摘 要：大數據（Big Data）這個概念近年來在越來越多的場合、被越來越多的人提及，并且經常和云計算聯系在一起，云計算與大數據之間到底是什么關系成為熱點話題。本

專題報告包含以下四個方面內容：1.大數據的價值；2.大數據帶來的挑戰;3.大數據研究成果；4.云計算是大數據挖掘的主流方式。通過本報告闡述我們對大數據的理解，以及對大數據的價值的認識，探討大數據處理與挖掘技術，大數據主要著眼于“數據”，提供數據采集、挖掘、分析的技術和方法;云計算技術主要關注“計算”，提供IT 解決方案。大數據、云計算技術可以促進持續審計方式的發展、總體審計模式的應用、審計成果的綜合應用、相關關系證據的應用、高效數據審計的發展和大數據審計師的發展。強化大數據、云計算技術審計應用的措施包括制定長遠發展戰略、加快審計法規建設、建立行業平臺、加強研發和提高利用能力。關鍵詞：大數據 云計算 數據挖掘 對審計影響 政策建議 引言

目前，大數據伴隨著云計算技術的發展，正在對全球經濟社會生活產生巨大的影響。大數據、云計算技術給現代審計提供了新的技術和方法，要求審計組織和審計人員把握大數據、云計算技術的內容與特征，促進現代審計技術和方法的進一步發展。

一、大數據、云計算的涵義與特征

隨著云計算技術的出現，大數據吸引了全世界越來越多的關注。哈佛大學社會學教授加里·金(2012)說: “這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。”(一)大數據的涵義與特征

“數據”(data)這個詞在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解為“事實”。2009 年，“大數據”概念才逐漸開始在社會上傳播。而“大數據”概念真正變得火爆，卻是因為美國奧巴馬政府在2012 年高調宣布了其“大數據研究和開發計劃”。這標志著“大數據”時代真正開始進入社會經濟生活中來了。“大數據”(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的數據量規模大到無法利用現行主流軟件工具，在一定的時間內實現收集、分析、處理或轉化成為幫助決策者決策的可用信息。互聯網數據中心(IDC)認為“大數據”是為了更經濟、更有效地從高頻率、大容量、不同結構和類型的數據中獲取價值而設計的新一代架構和技術，用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，并命名與之相關的技術發展與創新。大數據具有4 個特點: 第一，數據體量巨大(Volume)，從TB 級別躍升到PB 級別。第二，處理速度快(Velocity)，這與傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。第三，數據種類多(Variety)，有圖片、地理位置信息、視頻、網絡日志等多種形式。第四，價值密度低，商業價值高(Value)。存在單一數據的價值并不大，但將相關數據聚集在一起，就會有很高的商業價值(金良，2012)。大數據時代，不僅改變了傳統的數據采集、處理和應用技術與方法，還促使人們思維方式的改變。大數據的精髓在于促使人們在采集、處理和使用數據時思維的轉變，這些轉變將改變人們理解和研究社會經濟現象的技術和方法。

(1)是在大數據時代，不依賴抽樣分析，而可以采集和處理事物整體的全部數據。19 世紀以來，當面臨大的樣本量時，人們都主要依靠抽樣來分析總體。但是，抽樣技術是在數據缺乏和取得數據受限制的條件下不得不采用的一種方法，這其實是一種人為的限制。過去，因為記錄、儲存和分析數據的工具不夠科學，只能收集少量數據進行分析。如今，科學技術條件已經有了很大的提高，雖然人類可以處理的數據依然是有限的，但是可以處理的數據量已經大量增加，而且未來會越來越多。隨著大數據分析取代抽樣分析，社會科學不再單純依賴于抽樣調查和分析實證數據，現在可以收集過去無法收集到的數據，更重要的是，現在可以不再依賴抽樣分析。

(2)是在大數據時代，不再熱衷于追求數據的精確度，而是追求利用數據的效率。當測量事物的能力受限制時，關注的是獲取最精確的結果。但是，在大數據時代，追求精確度已經既無必要又不可行，甚至變得不受歡迎。大數據紛繁多樣，優劣摻雜，精準度已不再是分析事物總體的主要手段。擁有了大數據，不再需要對一個事物的現象深究，只要掌握事物的大致發展趨勢即可，更重要的是追求數據的及時性和使用效率。與依賴于小數據和精確性的時代相比較，大數據更注重數據的完整性和混雜性，幫助人們進一步認識事物的全貌和真相。

(3)是在大數據時代，人們難以尋求事物直接的因果關系，而是深入認識和利用事物的相關關系。長期以來，尋找因果關系是人類發展過程中形成的傳統習慣。尋求因果關系即使很困難且用途不大，但人們無法擺脫認識的傳統思維。在大數據時代，人們不必將主要精力放在事物之間因果關系的分析上，而是將主要精力放在尋找事物之間的相關關系上。事物之間的相關關系可能不會準確地告知事物發生的內在原因，但是它會提醒人們事情之間的相互聯系。人們可以通過找到一個事物的良好相關關系，幫助其捕捉到事物的現在和預測未來。(二)云計算的涵義與特征

“云計算”概念產生于谷歌和IBM 等大型互聯網公司處理海量數據的實踐。2006 年8 月9 日，Google首席執行官埃里克·施密特(Eric Schmidt)在搜索引擎大會首次提出“云計算”的概念。2007 年10 月，Google 與IBM 開始在美國大學校園推廣云計算技術的計劃，這項計劃希望能降低分布式計算技術在學術研究方面的成本，并為這些大學提供相關的軟硬件設備及技術支持(Michael Mille，2009)。目前全世界關于“云計算”的定義有很多。“云計算”是基于互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，是通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。美國國家標準技術研究院(NIST)2009年關于云計算的定義是: “云計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網絡訪問，進入可配置的計算資源共享池(資源包括網絡、服務器、存儲、應用軟件、服務等)，這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。”根據這一定義，云計算的特征主要表現為: 首先，云計算是一種計算模式，具有時間和網絡存儲的功能。其次，云計算是一條接入路徑，通過廣泛接入網絡以獲取計算能力，通過標準機制進行訪問。第三，云計算是一個資源池，云計算服務提供商的計算資源，通過多租戶模式為不同用戶提供服務，并根據用戶的需求動態提供不同的物理的或虛擬的資源。第四，云計算是一系列伸縮技術，在信息化和互聯網環境下的計算規模可以快速擴大或縮小，計算能力可以快速、彈性獲得。第五，云計算是一項可計量的服務，云計算資源的使用情況可以通過云計算系統檢測、控制、計量，以自動控制和優化資源使用。(三)大數據與云計算的關系

從整體上看，大數據與云計算是相輔相成的。大數據主要專注實際業務，著眼于“數據”，提供數據采集、挖掘、分析的技術和方法，強調的是數據存儲能力。云計算主要關注“計算”，關注IT 架構，提供IT 解決方案，強調的是計算能力，即數據處理能力。如果沒有大數據的數據存儲，那么云計算的計算能力再強大，也難以找到用武之地;如果沒有云計算的數據處理能力，則大數據的數據存儲再豐富，也終究難以用于實踐中去。

從技術上看，大數據依賴于云計算。海量數據存儲技術、海量數據管理技術、MapＲeduce 編程模型都是云計算的關鍵技術，也都是大數據的技術基礎。而數據之所以會變“大”，最重要的便是云計算提供的技術平臺。數據被放到“云”上之后，打破了過去那種各自分割的數據存儲，更容易被收集和獲得，大數據才能呈現在人們眼前。而巨量的數據也只能依靠云計算強大的數據處理能力，才能夠“淘盡黃沙始得金”。

從側重點看，大數據與云計算的側重點不同。大數據的側重點是各種數據，廣泛、深入挖掘巨量數據，發現數據中的價值，迫使企業從“業務驅動”轉變為“數據驅動”。而云計算主要通過互聯網廣泛獲取、擴展和管理計算及存儲資源和能力，其側重點是IT 資源、處理能力和各種應用，以幫助企業節省IT部署成本。云計算使企業的IT 部門受益，而大數據使企業的業務管理部門受益。

從結果看，大數據與云計算帶來不同的變化。大數據對社會經濟帶來的變化是巨大的，涉及到各個領域。大數據已經與資本、人力一起作為生產的主要因素影響著社會經濟的發展。數據創造價值，而挖掘數據價值、利用數據的“推動力”就是云計算。云計算將信息存儲、分享和挖掘能力極大提高，更經濟、高效地將巨量、高速、多變的終端數據存儲下來，并隨時進行計算與分析。通過云計算對大數據進行分析、總結與預測，會使得決策更可靠，釋放出更多大數據的內在價值。

二、大數據、云計算技術對審計的影響分析

審計技術和方法的發展是隨著科學和管理技術的發展而發展的。現代審計技術和方法體系是在原始的查賬基礎上從低級向高級、從不完備到比較完備發展起來的。在業務和會計處理手工操作階段，審計實施的是賬表導向的審計技術和方法;當內部控制理論和方法全面應用于業務和會計處理時，審計實施的是系統導向的審計技術和方法;當風險管理理論和方法全面應用于業務和財務管理時，審計實施的是風險導向審計技術和方法;與風險導向審計技術和方法并行的是，計算機技術廣泛應用于業務和會計處理時，審計實施的是IT 審計技術和方法。目前，面對大數據、云計算技術的產生和發展，審計人員需要應時而變來適應由此而帶來的變化，分析大數據、云計算技術對審計方式、審計抽樣技術、審計報告模式、審計證據搜集等技術和方法的影響。(一)大數據、云計算技術促進持續審計方式的發展

傳統審計中，審計人員只是在被審計單位業務完成后才進行審計，而且審計過程中并不是審計所有的數據和信息，只是抽取其中有的一部分進行審計。這種事后和有限的審計對被審計單位復雜的生產經營和管理系統來說很難及時做出正確的評價，而且對于評價日益頻繁和復雜的經營管理活動的真實性和合法性則顯得過于遲緩。隨著信息技術迅速發展，越來越多的審計組織對被審計單位開始實施持續審計方式，以解決審計結果與經濟活動的時差問題。但是，審計人員實施持續審計時，往往受目前業務條件和信息化手段的限制，取得的非結構化數據無法數據化，或者無法取得相關的明細數據，致使對問題的判斷也難以進一步具體和深入。而大數據、云計算技術可以促進持續審計方式的發展，使信息技術與大數據、云計算技術較好交叉融合，尤其對業務數據和風險控制“實時性”要求較高的特定行業，如銀行、證券、保險等行業，在這些行業中實施持續審計迫在眉睫。如審計組織對商業銀行的審計，實行與商業銀行建立業務和數據系統的接口，在開發的持續審計系統中固化了非結構化數據結構化和數據分析模塊，該模塊可以在海量貸款客戶中挖掘、分析出行業性和區域性貸款風險趨勢，實現在線的風險預警，并將發現的風險數據、超預警值指標及問題登記為疑點，并建立實時審計工作底稿，按照重要程度進行歸類、核實或下發給現場審計人員進行現場核實，以較好處理非結構化數據的利用和數據的實時分析利用問題。(二)大數據、云計算技術促進總體審計模式的應用

現時的審計模式是在評價被審計單位風險基礎上實施抽樣審計。在不可能收集和分析被審計單位全部經濟業務數據的情況下，現時的審計模式主要依賴于審計抽樣，從局部入手推斷整體，即從抽取的樣本著手進行審計，再據此推斷審計對象的整體情況。這種抽樣審計模式，由于抽取樣本的有限性，而忽視了大量和具體的業務活動，使審計人員無法完全發現和揭示被審計單位的重大舞弊行為，隱藏著重大的審計風險。而大數據、云計算技術對審計人員而言，不僅僅是一種可供采用的技術手段，這些技術和方法將給審計人員提供實施總體審計模式的可行性。利用大數據、云計算技術，對數據的跨行業、跨企業搜集和分析，可以不用隨機抽樣方法，而采用搜集和分析被審計單位所有數據的總體審計模式。利用大數據、云計算技術的總體審計模式是要分析與審計對象相關的所有數據，使得審計人員可以建立總體審計的思維模式，可以使現代審計獲得革命性的變化。審計人員實施總體審計模式，可以規避審計抽樣風險。如果能夠收集總體的所有數據，就能看到更細微、深入的信息，對數據進行多角度的深層次分析，從而發現隱藏在細節數據中的對審計問題更具價值的信息。同時，審計人員實施總體審計模式，能發現從審計抽樣模式所不能發現的問題。大數據、云計算技術給審計人員提供了一種能夠從總體把握審計對象的技術手段，從而幫助審計人員能從總體的視角發現以前難以發現的問題。

(三)大數據、云計算技術促進審計成果的綜合應用

目前，審計人員的審計成果主要是提供給被審計單位的審計報告，其格式固定，內容單一，包含的信息量較少。隨著大數據、云計算技術在審計中廣泛應用，審計人員的審計成果除了審計報告外，還有在審計過程中采集、挖掘、分析和處理的大量的資料和數據，可以提供給被審計單位用于改進經營管理，促進審計成果的綜合應用，提高審計成果的綜合應用效果。首先，審計人員通過對審計中獲取的大量數據和相關情況資料的匯總、歸納，從中找出財務、業務和經營管理等方面的內在規律、共性問題和發展趨勢，通過匯總歸納宏觀性和綜合性較強的審計信息，為被審計單位投資者和其他利益相關者提供數據證明、關聯分析和決策建議，從而促進被審計單位管理水平的提高。其次，審計人員通過應用大數據、云計算技術，可以將同一問題歸入不同的類別進行分析和處理，從不同的角度、不同的層面整合提煉以滿足不同層次的需求。再次，審計人員將審計成果進行智能化留存，通過大數據、云計算技術，將問題規則化并固化到系統中，以便于計算或判斷問題發展趨勢，向被審計單位進行預警。最后。審計人員將審計成果、被審計單位與審計問題進行關聯，并進行信息化處理，在進行下次審計時，減少實地審計的時間和工作量，提高審計工作的效率。(四)大數據、云計算技術促進相關關系證據的應用

審計人員在審計過程中，應根據充分、適當的審計證據發表審計意見，出具審計報告。但是，在大數據、云計算環境下，審計人員既面臨巨量數據篩選的考驗，又面臨搜集適當審計證據的挑戰。審計人員在搜集審計證據時，傳統的思維路徑都是基于因果關系來搜集審計證據，而大數據分析將會更多地運用相關關系分析來搜集和發現審計證據。但從審計證據發現的角度來看，由于大數據技術提供了前所未有的跨領域、可供量化的維度，使得審計問題大量的相關信息能夠得以記錄和計算分析。大數據、云計算技術沒有改變事物間的因果關系，但在大數據、云計算技術中對相關關系的開發和利用，使得數據分析對因果邏輯關系的依賴降低了，甚至更多地傾向于應用基于相關關系的數據分析，以相關關系分析為基礎的驗證是大數據、云計算技術的一項重要特征。在大數據、云計算技術環境下，審計人員能搜集到的審計證據大多是電子證據(秦榮生，2013)。電子證據本身就非常復雜，云計算技術使獲取有因果關系的證據更加困難。審計人員應從長期依賴因果關系來搜集和發現審計證據，轉變成為利用相關關系來搜集和發現審計證據。(五)大數據、云計算技術促進高效數據審計的發展

直到今天，審計人員的數字審計技術依然建立在精準的基礎上。這種思維方式適用于掌握“小數據量”的情況，因為需要分析的數據很少，所以審計人員必須盡可能精準地量化被審計單位的業務。隨著大數據、云計算技術成為日常生活中的一部分，審計人員應開始從一個比以前更大、更全面的角度來理解被審計單位，將“樣本= 總體”植入審計人員的思維中。相比依賴于小數據和精確性的時代，大數據更強調數據的完整性和混雜性，幫助審計人員進一步接近事情的真相，“局部”和“精確”將不再是審計人員追求的目標，審計人員追求的是事物的“全貌”和“高效”。圍繞大數據，一批新興的數據挖掘、數據存儲、數據處理與分析技術將不斷涌現。在實施審計時，審計人員應利用大數據、云計算技術，使用分布式拓樸結構、云數據庫、聯網審計、數據挖掘等新型的技術手段和工具，以提高審計的效率。

(六)大數據、云計算技術促進大數據審計師的發展

大數據、云計算時代，數據的真實、可靠是大數據發揮作用的前提。這客觀上要求專業人員來對大數據的真實性、可靠性進行鑒證，審計人員可以扮演這種角色，或者稱為數據審計師。能對大數據真實性、可靠性進行鑒證的數據審計師應該是計算機科學、數學、統計學和審計學領域的專家，他們應有大數據分析和預測的評估能力。數據審計師應恪守公正的立場和嚴守保密的原則，面對海量的數據和紛繁復雜的相關關系，選取分析和預測工具，以及解讀數據及數據計算結果是否真實、可靠。一旦出現爭議，數據審計師有權審查與分析結果相關的運算法則、統計方法以及數據采集、挖掘和處理過程。數據審計師的出現是為滿足以市場為導向來解決數據真實性、可靠性問題的需求，這與20 世紀初期為了處理財務信息虛假而出現的審計人員一樣，都是為了滿足新需求而出現的。

三、大數據挖掘

數據的價值只有通過數據挖掘才能從低價值密度的數據中發現其潛在價值，而大數據挖掘技術的實現離不開云計算技術。在業界，全球著名的Google、EMC、惠普、IBM、微軟等互聯網公司都已經意識到大數據挖掘的重要意義。上述IT 巨頭們紛紛通過收購大數據分析公司，進行技術整合，希望從大數據中挖掘更多的商業價值。數據挖掘通常需要遍歷訓練數據獲得相關的統計信息，用于求解或優化模型參數，在大規模數據上進行頻繁的數據訪問需要耗費大量運算時間。數據挖掘領域長期受益于并行算法和架構的使用，使得性能逐漸提升。過去15 年來，效果尤其顯著。試圖將這些進步結合起來，并且提煉。GPU平臺從并行上得到的性能提升十分顯著。這些GPU平臺由于采用并行架構，使用并行編程方法，使得計算能力呈幾何級數增長。即便是圖形處理、游戲編程是公認的復雜，它們也從并行化受益頗多。研究顯示數據挖掘、圖遍歷、有限狀態機是并行化未來的熱門方向。MapReduce 框架已經被證明是提升GPU 運行數據挖掘算法性能的重要工具。D.Luo 等提出一種非平凡的策略用來并行一系列數據挖掘與數據挖掘問題，包括一類分類SVM 和兩類分類SVM，非負最小二乘問題，及L1 正則化回歸（lasso）問題。由此得到的乘法算法，可以被直截了當地在如MapReduce 和CUDA 的并行計算環境中實現。K.Shim 在MapReduce 框架下，討論如何設計高MapReduce 算法，對當前一些基于MapReduce 的數據挖掘和數據挖掘算法進行歸納總結，以便進行大數據的分析。Junbo Zhang 等提出一種新的大數據挖掘技術，即利用MapRedue 實現并行的基于粗糙集的知識獲取算法，還提出了下一步的研究方向，即集中于用基于并行技術的粗糙集算法處理非結構化數據。F.Gao 提出了一種新的近似算法使基于核的數據挖掘算法可以有效的處理大規模數據集。當前的基于核的數據挖掘算法由于需要計算核矩陣面臨著可伸縮性問題，計算核矩陣需要O(N2)的時間和空間復雜度來計算和存儲。該算法計算核矩陣時大幅度降低計算和內存開銷，而且并沒有明顯影響結果的精確度。此外，通過折中結果的一些精度可以控制近似水平。它獨立于隨后使用的數據挖掘算法并且可以被它們使用。為了闡明近似算法的效果，在其上開發了一個變種的譜聚類算法，此外設計了一個所提出算法的基于MapReduce 的實現。在合成和真實數據集上的實驗結果顯示，所提出的算法可以獲得顯著的時間和空間節省。Christian Kaiser 等還利用MapReduce 框架分布式實現了訓練一系列核函數學習機，該方法適用于基于核的分類和回歸。Christian Kaiser 還介紹了一種擴展版的區域到點建模方法，來適應來自空間區域的大量數據。Yael Ben-Haim 研究了三種MapReduce 實現架構下并行決策樹分類算法的設計, 并在Phoenix 共享內存架構上對SPRINT 算法進行了具體的并行實現。F.Yan 考慮了潛在狄利克雷分配（LDA）的兩種推理方法——塌縮吉布斯采樣（collapsed Gibbssampling，CGS）和塌縮變分貝葉斯推理（collapsedvariational Bayesian，CVB）在GPU 上的并行化問題。為解決GPU 上的有限內存限制問題，F.Yan 提出一種能有效降低內存開銷的新穎數據劃分方案。這種劃分方案也能平衡多重處理器的計算開銷，并能容易地避免內存訪問沖突。他們使用數據流來處理超大的數據集。大量實驗表明F.Yan 的并行推理方法得到的LDA 模型一貫地具有與串行推理方法相同的預測能力；但在一個有30 個多核處理器的GPU 上，CGS 方法得到了26倍的加速，CVB 方法得到了196 倍的加速。他們提出的劃分方案和數據流方式使他們的方法在有更多多重處理器時可伸縮，而且可被作為通用技術來并行其它數據挖掘模型。Bao-Liang Lu 提出了一種并行的支持向量機，稱為最小最大模塊化網絡(M3)，它是基“分而治之”的思想解決大規模問題的有效的學習算法。針對異構云中進行大數據分析服務的并行化問題G.Jung 提出了最大覆蓋裝箱算法來決定系統中多少節點、哪些節點應該應用于大數據分析的并行執行。這種方法可以使大數據進行分配使得各個計算節點可以同步的結束計算，并且使數據塊的傳輸可以和上一個塊的計算進行重疊來節省時間。實驗表明，這種方法比其他的方法可以提高大約60% 的性能。在分布式系統方面，Cheng 等人 提出一個面向大規模可伸縮數據分析的可伸縮的分布式系統——GLADE。GLADE 通過用戶自定義聚合（UDA）接口并且在輸入數據上有效地運行來進行數據分析。文章從兩個方面來論證了系統的有效性。第一，文章展示了如何使用一系列分析功能來完成數據處理。第二，文章將GLADE 與兩種不同類型的系統進行比較：一個用UDA 進行改良的關系型數據庫（PostgreSQL）和MapReduce(Hadoop)。然后從運行結果、伸縮性以及運行時間上對不同類型的系統進行了比較。

四、總結 大數據的超大容量自然需要容量大，速度快，安全的存儲，滿足這種要求的存儲離不開云計算。高速產生的大數據只有通過云計算的方式才能在可等待的時間內對其進行處理。同時，云計算是提高對大數據的分析與理解能力的一個可行方案。大數據的價值也只有通

過數據挖掘才能從低價值密度的數據中發現其潛在價值，而大數據挖掘技術的實現離不開云計算技術。總之，云計算是大數據處理的核心支撐技術，是大數據挖掘的主流方式。沒有互聯網，就沒有虛擬化技術為核心的云計算技術，沒有云計算就沒有大數據處理的支撐技術。

參考文獻

秦榮生.大數據、云計算技術對審計的影響研究 何清.大數據與云計算

張為民.云計算: 深刻改變未來

文峰.云計算與云審計———關于未來審計的概念與框架的一些思考

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