第一篇：云計(jì)算智能輸入法設(shè)計(jì)研究論文

前言：智能手機(jī)、平板電腦等移動(dòng)終端智能設(shè)備開始廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)生活的各個(gè)領(lǐng)域。隨著技術(shù)的革新與改進(jìn)，其功能也相應(yīng)得到了拓展。在移動(dòng)終端智能設(shè)備當(dāng)中，智能輸入軟件有著至關(guān)重要的作用。由于傳統(tǒng)的嵌入式智能輸入軟件的內(nèi)核技術(shù)較為落后，輸入性能較差，正確率低，在很大的程度上影響了移動(dòng)終端智能設(shè)備的正常使用。智能輸入技術(shù)的更新變得十分重要，基于云計(jì)算的智能輸入法設(shè)計(jì)，將會(huì)有效解決這一問題。

一、智能輸入法的發(fā)展現(xiàn)狀

1、鍵盤輸入。鍵盤輸入法是計(jì)算機(jī)和移動(dòng)終端智能設(shè)備當(dāng)中應(yīng)用最多的輸入方法。其中T9智能輸入法在移動(dòng)終端智能設(shè)備有著十分重要的應(yīng)用。該輸入法支持多國(guó)家語言，其中漢字收錄達(dá)到9000字以上，能夠充分滿足應(yīng)用需要，同時(shí)能夠?qū)?jiǎn)體中文和繁體中文加以區(qū)分。在T9智能輸入法的基礎(chǔ)上，又進(jìn)一步研發(fā)了字能輸入法和iTAP輸入法。字能輸入法豐富了筆畫輸入，而iTAP輸入法優(yōu)化了T9智能輸入法，使輸入變得更加便捷、高效[1]。2、手寫輸入。移動(dòng)終端設(shè)備智能化的發(fā)展，在很大程度上促進(jìn)了輸入法的發(fā)展。手寫輸入得到了有效的利用，實(shí)現(xiàn)了規(guī)模化信息處理的目的。手寫識(shí)別算法的改進(jìn)和完善，逐漸滿足大眾對(duì)于手寫輸入的需求，手寫識(shí)別率正在不斷的提升，能夠?qū)Χ喾N字體，包括簡(jiǎn)體和繁體都能準(zhǔn)確的予以識(shí)別。當(dāng)前，漢王筆手寫輸入系統(tǒng)手寫識(shí)別率接近于100%。3、語音識(shí)別。語音識(shí)別是一種智能輸入法，在當(dāng)前的智能移動(dòng)終端當(dāng)中得到廣泛的應(yīng)用，隨著云計(jì)算平臺(tái)的建立，語音識(shí)別變得更加實(shí)用。語音識(shí)別是智能輸入法的一次創(chuàng)新。在云計(jì)算平臺(tái)的影響下，語音識(shí)別的開發(fā)應(yīng)用，使移動(dòng)終端設(shè)備朝著成“能聽會(huì)說”的智能設(shè)備發(fā)展。

二、基于云計(jì)算的智能輸入法設(shè)計(jì)

1、鍵入式設(shè)計(jì)。九宮格數(shù)字鍵盤和QWERTY全鍵盤是最常應(yīng)用的鍵盤。基于此，進(jìn)行輸入法子系統(tǒng)設(shè)計(jì)。在該系統(tǒng)框架當(dāng)中，由嵌入式客戶端和云平臺(tái)服務(wù)端組成。云平臺(tái)服務(wù)器端是中間環(huán)節(jié)，主要作用就是進(jìn)行數(shù)據(jù)信息的處理和傳輸。在客戶端的用戶界面當(dāng)中，選擇用戶程序，將字符序列傳輸給云服務(wù)器集群，并將數(shù)據(jù)傳輸給云平臺(tái)服務(wù)器端，通過碼表進(jìn)行字符序列切分，利用個(gè)性化詞庫和動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)庫，由云服務(wù)器集群將字符序列進(jìn)行轉(zhuǎn)為文字，經(jīng)過過濾選擇，得出最優(yōu)結(jié)果。而客戶端接收來自于云服務(wù)器端的數(shù)據(jù)結(jié)果，在用戶程序界面當(dāng)中顯示出來。整個(gè)過程高效且迅速，實(shí)現(xiàn)了智能化鍵盤式輸入。在數(shù)據(jù)信息處理的過程中，能有基于云計(jì)算平臺(tái)進(jìn)行學(xué)習(xí)，補(bǔ)充個(gè)性化詞庫，為用戶下一次使用提供便利[2]。

2、手寫輸入法設(shè)計(jì)。提升手寫輸入法的準(zhǔn)確率，對(duì)于移動(dòng)終端的硬件要求非常高，計(jì)算量和存儲(chǔ)量等性能需要得到提高。建立手寫子系統(tǒng)利用云平臺(tái)，能夠打破來自移動(dòng)終端的性能限制，基于云計(jì)算平臺(tái)下，提升手寫識(shí)別的而準(zhǔn)確率。由候選字視圖、手寫區(qū)和功能鍵盤構(gòu)成了手寫子系統(tǒng)框架。能夠利用云計(jì)算平臺(tái)巨大的計(jì)算能力和存儲(chǔ)性能，在低硬件配置的條件下能夠達(dá)到高識(shí)別率的要求。手寫輸入之后，通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)皆朴?jì)算服務(wù)端，對(duì)手寫內(nèi)容進(jìn)行識(shí)別處理。嵌入式客戶端和云平臺(tái)服務(wù)端在智能手寫輸入當(dāng)中發(fā)揮著重要的作用。根據(jù)負(fù)載和計(jì)算節(jié)點(diǎn)性能，合理分配計(jì)算資源。按照合適的線程對(duì)手寫輸入文字進(jìn)行識(shí)別處理。每一個(gè)線程在完成數(shù)據(jù)處理和傳輸之后，將信息反饋給客戶端[3]。

3、語音識(shí)別。基于云計(jì)算平臺(tái)的語音輸入法子系統(tǒng)設(shè)計(jì)，避免了嵌入式輸入輸出受到輸入軟件自身的限制。針對(duì)鍵盤或手寫輸入不便的情況下，語音輸入可以作為很好的補(bǔ)充，為人機(jī)交互提供便利。基于云計(jì)算平臺(tái)的語音輸入法子系統(tǒng)設(shè)計(jì)，將語音檢測(cè)、語音識(shí)別和語音合成技術(shù)有效的融合進(jìn)來，具有語音信息傳輸、在線即時(shí)翻譯等功能。嵌入式客戶端和語音云服務(wù)平臺(tái)構(gòu)成了智能語音識(shí)別系統(tǒng)框架。嵌入式客戶端將語音檢測(cè)、協(xié)議解析、音頻編解碼、無線網(wǎng)絡(luò)通訊等功能合為一體，形成完整的手寫文字識(shí)別系統(tǒng)工具。語音云服務(wù)平臺(tái)利用簡(jiǎn)單易操作的集成開發(fā)接口，為客戶提供云計(jì)算結(jié)構(gòu)負(fù)載均衡、計(jì)算以及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的服務(wù)。

三、結(jié)論

通過輸入法在移動(dòng)智能終端設(shè)備的應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行分析，針對(duì)傳統(tǒng)輸入法當(dāng)中存在的不足，基于云計(jì)算平臺(tái)改進(jìn)與升級(jí)，包括對(duì)鍵盤式輸入、手寫輸入和語音輸入等輸入法的智能化設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了輸入軟件技術(shù)智能化多語言的發(fā)展，智能輸入法具有良好的發(fā)展前景，將會(huì)得到更為廣泛的應(yīng)用。

第二篇：云計(jì)算論文

淺談云計(jì)算

白娟

（運(yùn)城學(xué)院 信息管理與信息系統(tǒng) 1106）

【摘要】云計(jì)算是當(dāng)前計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)。它的出現(xiàn)宣告了低成本提供超級(jí)計(jì)算時(shí)代的到來。云計(jì)算

將改變?nèi)藗儷@取信息、分享內(nèi)容和互相溝通的方式。此文闡述了云計(jì)算的簡(jiǎn)史、概念、特點(diǎn)、保護(hù)和發(fā)展前景，并對(duì)云計(jì)算的發(fā)展及前景進(jìn)行了分析。

【關(guān)鍵詞】云計(jì)算特點(diǎn)，云計(jì)算保護(hù)，云計(jì)算發(fā)展前景

1.云計(jì)算相關(guān)知識(shí)

1.1簡(jiǎn)史

1983年，太陽電腦（Sun Microsystems）提出“網(wǎng)絡(luò)是電腦”（“The Network is the Computer”）,2006年3月，亞馬遜（Amazon）推出彈性計(jì)算云（Elastic Compute Cloud；EC2）服務(wù)。

2006年8月9日，Google首席執(zhí)行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大會(huì)（SES San Jose 2006）首次提出“云計(jì)算”（Cloud Computing）的概念。Google“云端計(jì)算”源于Google工程師克里斯托弗·比希利亞所做的“Google 101”項(xiàng)目。

2007年10月，Google與IBM開始在美國(guó)大學(xué)校園，包括卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、麻省理工學(xué)院、斯坦福大學(xué)、加州大學(xué)柏克萊分校及馬里蘭大學(xué)等，推廣云計(jì)算的計(jì)劃，這項(xiàng)計(jì)劃希望能降低分布式計(jì)算技術(shù)在學(xué)術(shù)研究方面的成本，并為這些大學(xué)提供相關(guān)的軟硬件設(shè)備及技術(shù)支持（包括數(shù)百臺(tái)個(gè)人電腦及BladeCenter與System x服務(wù)器，這些計(jì)算平臺(tái)將提供1600個(gè)處理器，支持包括Linux、Xen、Hadoop等開放源代碼平臺(tái)）。而學(xué)生則可以通過網(wǎng)絡(luò)開發(fā)各項(xiàng)以大規(guī)模計(jì)算為基礎(chǔ)的研究計(jì)劃。

2008年1月30日，Google宣布在臺(tái)灣啟動(dòng)“云計(jì)算學(xué)術(shù)計(jì)劃”，將與臺(tái)灣臺(tái)大、交大等學(xué)校合作，將這種先進(jìn)的大規(guī)模、快速將云計(jì)算技術(shù)推廣到校園。

2008年2月1日，IBM（NYSE: IBM）宣布將在中國(guó)無錫太湖新城科教產(chǎn)業(yè)園為中國(guó)的軟件公司建立全球第一個(gè)云計(jì)算中心（Cloud Computing Center）。

2008年7月29日，雅虎、惠普和英特爾宣布一項(xiàng)涵蓋美國(guó)、德國(guó)和新加坡的聯(lián)合研究計(jì)劃，推出云計(jì)算研究測(cè)試床，推進(jìn)云計(jì)算。該計(jì)劃要與合作伙伴創(chuàng)建6個(gè)數(shù)據(jù)中心作為研究試驗(yàn)平臺(tái)，每個(gè)數(shù)據(jù)中心配置1400個(gè)至4000個(gè)處理器。這些合作伙伴包括新加坡資訊通信發(fā)展管理局、德國(guó)卡爾斯魯厄大學(xué)Steinbuch計(jì)算中心、美國(guó)伊利諾伊大學(xué)香賓分校、英特爾研究院、惠普實(shí)驗(yàn)室和雅虎。

2008年8月3日，美國(guó)專利商標(biāo)局網(wǎng)站信息顯示，戴爾正在申請(qǐng)“云計(jì)算”（Cloud Computing）商標(biāo)，此舉旨在加強(qiáng)對(duì)這一未來可能重塑技術(shù)架構(gòu)的術(shù)語的控制權(quán)。

2010年3月5日，Novell與云安全聯(lián)盟（CSA）共同宣布一項(xiàng)供應(yīng)商中立計(jì)劃，名為“可信任云計(jì)算計(jì)劃（Trusted Cloud Initiative）”。

2010年7月，美國(guó)國(guó)家航空航天局和包括Rackspace、AMD、Intel、戴爾等支持廠商共同宣布“OpenStack”開放源代碼計(jì)劃，微軟在2010年10月表示支持OpenStack與Windows Server 2008 R2的集成；而Ubuntu已把OpenStack加至11.04版本中。2011年2月，思科系統(tǒng)正式加入OpenStack，重點(diǎn)研制OpenStack的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。1.2概念

狹義云計(jì)算是指計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)設(shè)施的交付和使用模式，指通過網(wǎng)絡(luò)以按需、易擴(kuò)展的方式獲得所需的資源（硬件、平臺(tái)、軟件）。提供資源的網(wǎng)絡(luò)被稱為“云”。“云”中的資源在使用者看來是可以無限擴(kuò)展的，并且可以隨時(shí)獲取，按需使用，隨時(shí)擴(kuò)展，按使用付費(fèi)。

廣義云計(jì)算是指服務(wù)的交付和使用模式，指通過網(wǎng)絡(luò)以按需、易擴(kuò)展的方式獲得所需的服務(wù)。這種服務(wù)可以是計(jì)算機(jī)和軟件、互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的，也可以是其他的服務(wù)。云計(jì)算是并行計(jì)算(Parallel Computing)、分布式計(jì)算(Distributed Computing)和網(wǎng)格計(jì)算(Grid Computing)的發(fā)展，或者說是這些計(jì)算機(jī)科學(xué)概念的商業(yè)實(shí)現(xiàn)。云計(jì)算是虛擬化(Virtualization)、效用計(jì)算(Utility Computing)、IaaS(基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù))、PaaS(平臺(tái)即服務(wù))、SaaS(軟件即服務(wù))等概念混合演進(jìn)并躍升的結(jié)果。1.3云計(jì)算特點(diǎn)

被普遍接受的云計(jì)算特點(diǎn)如下：(1)超大規(guī)模

“云”具有相當(dāng)?shù)囊?guī)模，Google云計(jì)算已經(jīng)擁有100多萬臺(tái)服務(wù)器，Amazon、IBM、微軟、Yahoo等的“云”均擁有幾十萬臺(tái)服務(wù)器。企業(yè)私有云一般擁有數(shù)百上千臺(tái)服務(wù)器。“云”能賦予用戶前所未有的計(jì)算能力。

(2)虛擬化

云計(jì)算支持用戶在任意位置、使用各種終端獲取應(yīng)用服務(wù)。所請(qǐng)求的資源來自“云”，而不是固定的有形的實(shí)體。應(yīng)用在“云”中某處運(yùn)行，但實(shí)際上用戶無需了解、也不用擔(dān)心應(yīng)用運(yùn)行的具體位置。只需要一臺(tái)筆記本或者一個(gè)手機(jī)，就可以通過網(wǎng)絡(luò)服務(wù)來實(shí)現(xiàn)我們需要的一切，甚至包括超級(jí)計(jì)算這樣的任務(wù)。

(3)高可靠性

“云”使用了數(shù)據(jù)多副本容錯(cuò)、計(jì)算節(jié)點(diǎn)同構(gòu)可互換等措施來保障服務(wù)的高可靠性，使用云計(jì)算比使用本地計(jì)算機(jī)可靠。

(4)通用性

云計(jì)算不針對(duì)特定的應(yīng)用，在“云”的支撐下可以構(gòu)造出千變?nèi)f化的應(yīng)用，同一個(gè)“云”可以同時(shí)支撐不同的應(yīng)用運(yùn)行。

(5)高可擴(kuò)展性

“云”的規(guī)模可以動(dòng)態(tài)伸縮，滿足應(yīng)用和用戶規(guī)模增長(zhǎng)的需要。(6)按需服務(wù)

“云”是一個(gè)龐大的資源池，你按需購買；云可以像自來水，電，煤氣那樣計(jì)費(fèi)。(7)極其廉價(jià)

由于“云”的特殊容錯(cuò)措施可以采用極其廉價(jià)的節(jié)點(diǎn)來構(gòu)成云，“云”的自動(dòng)化集中式管理使大量企業(yè)無需負(fù)擔(dān)日益高昂的數(shù)據(jù)中心管理成本，“云”的通用性使資源的利用率較之傳統(tǒng)系統(tǒng)大幅提升，因此用戶可以充分享受“云”的低成本優(yōu)勢(shì)，經(jīng)常只要花費(fèi)幾百美元、幾天時(shí)間就能完成以前需要數(shù)萬美元、數(shù)月時(shí)間才能完成的任務(wù)。

云計(jì)算可以徹底改變?nèi)藗兾磥淼纳睿瑫r(shí)也要重視環(huán)境問題，這樣才能真正為人類進(jìn)步做貢獻(xiàn),而不是簡(jiǎn)單的技術(shù)提升。

(8)潛在的危險(xiǎn)性

云計(jì)算服務(wù)除了提供計(jì)算服務(wù)外，還必然提供了存儲(chǔ)服務(wù)。但是云計(jì)算服務(wù)當(dāng)前壟斷在私人機(jī)構(gòu)（企業(yè)）手中，而他們僅僅能夠提供商業(yè)信用。對(duì)于政府機(jī)構(gòu)、商業(yè)機(jī)構(gòu)（特別象銀行這樣持有敏感數(shù)據(jù)的商業(yè)機(jī)構(gòu)）對(duì)于選擇云計(jì)算服務(wù)應(yīng)保持足夠的警惕。一旦商業(yè)用戶大規(guī)模使用私人機(jī)構(gòu)提供的云計(jì)算服務(wù)，無論其技術(shù)優(yōu)勢(shì)有多強(qiáng)，都不可避免地讓這些私人機(jī)構(gòu)以“數(shù)據(jù)（信息）”的重要性挾制整個(gè)社會(huì)。對(duì)于信息社會(huì)而言，“信息”是至關(guān)重要的。另一方面，云計(jì)算中的數(shù)據(jù)對(duì)于數(shù)據(jù)所有者以外的其他用戶云計(jì)算用戶是保密的，但是對(duì)于提供云計(jì)算的商業(yè)機(jī)構(gòu)而言確實(shí)毫無秘密可言。所有這些潛在的危險(xiǎn)，是商業(yè)機(jī)構(gòu)和政府機(jī)構(gòu)選擇云計(jì)算服務(wù)、特別是國(guó)外機(jī)構(gòu)提供的云計(jì)算服務(wù)時(shí)，不得不考慮的一個(gè)重要的前提。

2.云計(jì)算的隱私保護(hù)和發(fā)展前景

2.1淺談云計(jì)算環(huán)境下的隱私權(quán)保護(hù)

目前，云計(jì)算受到產(chǎn)業(yè)界的極大推崇并推出了一系列基于云計(jì)算平臺(tái)的服務(wù)。但在已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的云計(jì)算服務(wù)中，安全問題一直令人擔(dān)憂，以至于使得安全和隱私問題成為云計(jì)算普及過程中面臨的一個(gè)巨大挑戰(zhàn)。文章主要探討云計(jì)算的隱私問題。在概述網(wǎng)絡(luò)隱私權(quán)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，指出了云計(jì)算環(huán)境下隱私的特殊性，分別從客戶端、網(wǎng)絡(luò)傳輸、服務(wù)器端三個(gè)方面闡述了網(wǎng)絡(luò)隱私權(quán)存在的安全隱患。最后，從法律、技術(shù)、監(jiān)管等方面分析了云計(jì)算環(huán)境下隱私權(quán)保護(hù)的方案。

互聯(lián)網(wǎng)以及與之相關(guān)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展日新月異，云計(jì)算(Cloud Computing)作為一種新的服務(wù)模式，受到各方的關(guān)注，特別是在產(chǎn)業(yè)界受到極大的推崇。目前，幾乎所有著名IT公司的戰(zhàn)略重點(diǎn)中都涉及了云計(jì)算，并推出了一系列基于云計(jì)算平臺(tái)的服務(wù)。Amazon的EC2和Google的Google App Engine都是典型的云計(jì)算服務(wù)，它們使用Internet來連接外部用戶，把大量的軟件和IT基礎(chǔ)設(shè)施作為一種服務(wù)對(duì)外提供。此外，還有微軟的Live Meeting、Cisco的WebEx、IBM的“藍(lán)云”等等。

但是，目前的云計(jì)算有其“先天性”不足，對(duì)于廣大網(wǎng)民來說，首當(dāng)其沖的就是隱私保護(hù)問題。正如美國(guó)軍事安全專家格雷格?康蒂(GregConti)所擔(dān)心的：云計(jì)算在給人們帶來巨大便利的同時(shí)，該服務(wù)中所存在的不足也將危及企業(yè)用戶和普通網(wǎng)民的隱私安全。據(jù)世界隱私論壇近日發(fā)布的一份報(bào)告聲稱，如果企業(yè)期望通過利用云計(jì)算服務(wù)來降低IT成本

和復(fù)雜性，那么首先應(yīng)保證這個(gè)過程中不會(huì)帶來任何潛在的隱私問題。IDC對(duì)CIO和IT主管的調(diào)查也顯示，安全仍是云計(jì)算主要關(guān)注的問題，大約75%的人表示他們擔(dān)心云計(jì)算安全問題(包括隱私安全)。由此可見，隱私安全問題是云計(jì)算發(fā)展的最主要障礙之一。2.2云計(jì)算的發(fā)展前景

云計(jì)算被視為科技業(yè)的下一次革命，它將帶來工作方式和商業(yè)模式的根本性改變。首先，對(duì)中小企業(yè)和創(chuàng)業(yè)者來說，云計(jì)算意味著巨大的商業(yè)機(jī)遇，他們可以借助云計(jì)算在更高的層面上和大企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)。自1989年微軟推出Office辦公軟件以來，我們的工作方式已經(jīng)發(fā)生了極大變化，而云計(jì)算則帶來了云端的辦公室——更強(qiáng)的計(jì)算能力但無須購買軟件，省卻本地安裝和維護(hù)。

其次，從某種意義上說，云計(jì)算意味著那些對(duì)計(jì)算需求量越來越大的中小企業(yè)，不再試圖去買價(jià)格高昂的硬件，而是從云計(jì)算供應(yīng)商那里租用計(jì)算能力。在避免了硬件投資的同時(shí)，公司的技術(shù)部門可以節(jié)省大量的技術(shù)維護(hù)時(shí)間。以亞馬遜為例，其云計(jì)算產(chǎn)品價(jià)格便宜，吸引了大批中小企業(yè)，甚至《紐約時(shí)報(bào)》、紅帽等大型公司。

[6] 云計(jì)算對(duì)商業(yè)模式的影響體現(xiàn)在對(duì)市場(chǎng)空間的創(chuàng)新上。Google Apps是關(guān)于創(chuàng)新的理論中的新市場(chǎng)創(chuàng)新。當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)變得越來越快和可依賴，用戶正從桌面電腦上的軟件應(yīng)用轉(zhuǎn)向基于互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用。同時(shí)，云計(jì)算開發(fā)新產(chǎn)品拓展新市場(chǎng)的成本非常低。比如，如果用戶對(duì)Gmail的需求突然出現(xiàn)猛增，谷歌的云計(jì)算系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)為Gmail增加容量和處理器的數(shù)量，無需人工干預(yù)，而且增加和調(diào)整都不增加成本。依賴云計(jì)算，谷歌能以幾乎可以忽略不計(jì)的成本增加新的服務(wù)。有觀點(diǎn)認(rèn)為，云計(jì)算受到熱捧的背后，還反應(yīng)了超級(jí)計(jì)算機(jī)市場(chǎng)的角力。超級(jí)計(jì)算機(jī)應(yīng)用一度因需要非常昂貴的硬件投入而面臨極高的推廣門檻，云計(jì)算卻宣告了低成本提供超級(jí)計(jì)算服務(wù)的可能，一旦云計(jì)算得到了廣泛的推廣，可以樂觀地估計(jì)，超級(jí)計(jì)算機(jī)市場(chǎng)的春天即將到來。參 考 文 獻(xiàn)

[1]武星,王旻超,張武,李青.云計(jì)算研究綜述[J].科技創(chuàng)新與生產(chǎn)力,2011,06:49-55.[2]劉曉樂.計(jì)算機(jī)云計(jì)算及其實(shí)現(xiàn)技術(shù)分析[J].電子科技.2009(12)[3]葉曉勇.簡(jiǎn)述云計(jì)算[J].黑龍江科技信息.2009(24)[4] 王麗安.Internet云計(jì)算技術(shù)[J].科協(xié)論壇(下半月).2011(10)[5]狄明遠(yuǎn),周鐵城.云計(jì)算淺析[J].科技風(fēng).2009(13)社，2004年9月出版； [6] 張亞東.淺談云計(jì)算發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)[J].科技致富向?qū)?2011(12)[7] 唐紅,徐光俠.云計(jì)算研究與發(fā)展綜述[J].數(shù)字通信.2010(03)

[8] 李曉偉,沈艷秋.云計(jì)算及其發(fā)展進(jìn)程[J].科技信息.2011(15)

第三篇：高校云計(jì)算研究情況總結(jié)

目前，正在積極投身于云計(jì)算相關(guān)基礎(chǔ)理論與技術(shù)研究工作的高校和科研院所包括以清華大學(xué)、北京大學(xué)、武漢大學(xué)、中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)、華中科技大學(xué)、上海交通大學(xué)、合肥工業(yè)大學(xué)、北京航空航天大學(xué)、解放軍理工大學(xué)、中科院、北京郵電大學(xué)、北京交通大學(xué)、東北大學(xué)、山東大學(xué)等為代表的諸多科研單位。另外，在工業(yè)界從事云計(jì)算相關(guān)研究的單位包括華為、百度、新浪、騰訊、金蝶軟件、中國(guó)電信、中國(guó)移動(dòng)等諸多企業(yè)。

國(guó)內(nèi)高校與科研院所針對(duì)云計(jì)算的不同領(lǐng)域開展了深入的研究。例如，清華大學(xué)的云存儲(chǔ)平臺(tái)著力于構(gòu)建存儲(chǔ)云，武漢大學(xué)側(cè)重于面向云計(jì)算的互操作國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，中科院計(jì)算所利用云計(jì)算開展數(shù)據(jù)挖掘與云安全工作，華中科技大學(xué)關(guān)注虛擬化技術(shù)與云安全，上海交通大學(xué)注重于數(shù)據(jù)的安全和隱私關(guān)鍵性技術(shù)研究，合肥工業(yè)大學(xué)側(cè)重將人工智能和信息管理研究成果遷移到云計(jì)算環(huán)境中，北京航天航空大學(xué)致力于云計(jì)算的數(shù)據(jù)安全控制理論與方法的研究，解放軍理工大學(xué)側(cè)重于云存儲(chǔ)研發(fā)與應(yīng)用，東北大學(xué)側(cè)重于利用云計(jì)算技術(shù)解決大規(guī)模圖數(shù)據(jù)處理問題，山東大學(xué)側(cè)重于研究SaaS軟件交付平臺(tái)的問題。

清華大學(xué)在云存儲(chǔ)研究方面，以分布式文件系統(tǒng)為基礎(chǔ)的云存儲(chǔ)平臺(tái)，為校園網(wǎng)用戶設(shè)計(jì)開發(fā)了用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與共享的云存儲(chǔ)服務(wù)，利用底層云存儲(chǔ)平臺(tái)所提供的基礎(chǔ)存儲(chǔ)服務(wù)，提供用戶管理與目錄管理的功能，增加了文件檢索功能，并對(duì)數(shù)據(jù)傳輸進(jìn)行了優(yōu)化，為用戶提供簡(jiǎn)單實(shí)用的云存儲(chǔ)訪問接口。針對(duì)于越來越多的移動(dòng)計(jì)算需求，基于云存儲(chǔ)平臺(tái)設(shè)計(jì)開發(fā)了多種手機(jī)云存儲(chǔ)應(yīng)用，包括基于云存儲(chǔ)服務(wù)的電話號(hào)碼簿應(yīng)用、可在手機(jī)上進(jìn)行文件存儲(chǔ)與共享的文件管理應(yīng)用、基于云存儲(chǔ)服務(wù)的視頻點(diǎn)播應(yīng)用以及基于云存儲(chǔ)服務(wù)的相片管理應(yīng)用。在海量數(shù)據(jù)挖掘研究方面，結(jié)合云計(jì)算架構(gòu)和海量數(shù)據(jù)對(duì)象，開展基于云計(jì)算的海量數(shù)據(jù)挖掘研究，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)面向海量數(shù)據(jù)挖掘的分布存儲(chǔ)和并行編程模型框架，提出基于群體智能的海量數(shù)據(jù)挖掘算法，以維基百科為載體，對(duì)維基百科及其形成的復(fù)雜社會(huì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深入的分析和挖掘，提供基于維基百科的深層次知識(shí)服務(wù)。

武漢大學(xué)在面向云計(jì)算的互操作標(biāo)準(zhǔn)方面開展了一定的工作。在云計(jì)算環(huán)境中，信息資源和服務(wù)是通過即用即付的方式提供給用戶的，需要對(duì)不同的信息資源和服務(wù)進(jìn)行統(tǒng)一的管理。同時(shí)，用戶需求正逐漸呈現(xiàn)出多樣性和個(gè)性化的特征，使得滿足大眾用戶需求的服務(wù)定制也需要跨領(lǐng)域/組織的資源和服務(wù)通過共享、交互、互操作等方式共同完成。隨著云計(jì)算的發(fā)展，許多企業(yè)或組織已經(jīng)構(gòu)建了云計(jì)算平臺(tái)，并提供了大量的內(nèi)部數(shù)據(jù)和服務(wù)，但這些云計(jì)算平臺(tái)之間難以進(jìn)行有效的信息共享和交換，造成了“孤立云”的產(chǎn)生，如何利用開放的互操作性標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)云－端以及云－云之間的互操作顯得十分重要。針對(duì)這一現(xiàn)狀，國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織ISO/IEC正在研制“互操作性元模型框架”的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)-ISO/IEC 19763: Information

Technology-Metamodel Framework for Interoperability(簡(jiǎn)稱MFI)。其主要目標(biāo)是為已注冊(cè)的異構(gòu)信息資源和服務(wù)提供統(tǒng)一的注冊(cè)和管理機(jī)制，促進(jìn)它們之間的互操作。MFI標(biāo)準(zhǔn)從模型注冊(cè)、本體注冊(cè)、模型映射的角度對(duì)注冊(cè)信息資源的基本管理信息提供了參考，促進(jìn)信息系統(tǒng)之間的互操作。武漢大學(xué)代表中國(guó)參加了該標(biāo)準(zhǔn)的研制工作，并主持了其中5項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)的研制任務(wù)。

中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所在Hadoop基礎(chǔ)上開發(fā)實(shí)現(xiàn)了并行數(shù)據(jù)挖掘工具平臺(tái)。該平臺(tái)已經(jīng)用于中國(guó)移動(dòng)TB級(jí)電信數(shù)據(jù)的挖掘，其數(shù)據(jù)處理規(guī)模遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出商用軟件，在商用軟件能承受的相同數(shù)據(jù)規(guī)模下，采用相同方法和相同參數(shù)設(shè)置、獲得了一致的挖掘結(jié)果，實(shí)現(xiàn)了高性能、低成本的海量數(shù)據(jù)挖掘。中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所在基于虛擬機(jī)架構(gòu)的可信計(jì)算環(huán)境與可信軟件設(shè)計(jì)方面也取得了一些成果，包括：基于虛擬機(jī)的可信計(jì)算平臺(tái)研究與設(shè)計(jì)(TRainbow)；面向管理域虛擬機(jī)完整性的實(shí)時(shí)檢測(cè)技術(shù)(VMGuard)；可信可控用戶虛擬計(jì)算環(huán)境構(gòu)建方法研究(TRIOB)；面向虛擬存儲(chǔ)數(shù)據(jù)完整性的透明檢測(cè)技術(shù)(Tapwire)；虛擬化全局內(nèi)存優(yōu)化技術(shù)(TMemCanal)；分布化IO資源的全局可見與共享技術(shù)；Xen虛擬計(jì)算環(huán)境下的可信接入控制技術(shù)。中國(guó)科學(xué)院軟件技術(shù)研究所圍繞云計(jì)算的安全問題也進(jìn)行了一系列的研究，包括針對(duì)云存儲(chǔ)中敏感數(shù)據(jù)的機(jī)密性保護(hù)問題，在基于屬性的加密基礎(chǔ)上提出了一種密文訪問控制方法HCRE；在基于密文策略的屬性加密應(yīng)用場(chǎng)景下，實(shí)現(xiàn)了云存儲(chǔ)中高效、精細(xì)、靈活的密文訪問控制方案等。

華中科技大學(xué)也在云計(jì)算方面進(jìn)行了很多實(shí)踐，包括：設(shè)計(jì)出了一個(gè)面向科學(xué)計(jì)算與企業(yè)信息化的云計(jì)算平臺(tái)GRANE；實(shí)現(xiàn)了一個(gè)面向云環(huán)境的虛擬化桌面CloudDesk，它能動(dòng)態(tài)適應(yīng)用戶的需求變化，為用戶提供高效、安全、易用的云資源訪問的桌面環(huán)境；從任務(wù)并行調(diào)度，數(shù)據(jù)組織與壓縮，備份服務(wù)可信及容錯(cuò)模型三方面著手，研究出了一個(gè)云備份系統(tǒng)B-Cloud；基于云模式的大規(guī)模主動(dòng)安全防御系統(tǒng)CloudFence，它是采用安全檢測(cè)與防御相分離的原則，充分利用云端強(qiáng)大的處理能力和存儲(chǔ)能力。

上海交通大學(xué)針對(duì)云計(jì)算中存在的數(shù)據(jù)安全問題，利用密碼理論與技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)與信息安全技術(shù)、編碼理論等方向所取得的成果，解決數(shù)據(jù)安全存在的一基礎(chǔ)問題，提高云計(jì)算的安全性，并開展了下一代互聯(lián)網(wǎng)安全與隱私關(guān)鍵性技術(shù)研究。另外，上海交通大學(xué)與微軟合作，共同搭建國(guó)內(nèi)高校第一個(gè)基于最新虛擬化技術(shù)和System Center的私有云，為教學(xué)與科研項(xiàng)目提供可伸縮的計(jì)算資源。

北京航空航天大學(xué)利用分布式環(huán)境下的訪問控制方法和可信計(jì)算信任模型方面的研究基礎(chǔ)，致力于面向云計(jì)算的自含式數(shù)據(jù)安全控制理論與方法的研究，來提高云安全性。

解放軍理工大學(xué)在云計(jì)算存儲(chǔ)應(yīng)用方面，研發(fā)MassCloud云存儲(chǔ)平臺(tái)在節(jié)能與集成度上取得了階段性的突破，并在實(shí)際應(yīng)用中獲得巨大成效。目前，360公司在解放軍理工大學(xué)成立了云計(jì)算聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室。

東北大學(xué)基于BSP處理模型和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的大規(guī)模圖數(shù)據(jù)查詢與分析，研究了大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的劃分與定位問題、大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的磁盤存儲(chǔ)問題、大規(guī)模圖的分布并行查詢處理和查詢優(yōu)化問題以及云環(huán)境下的執(zhí)行保障問題，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了BeeGraph系統(tǒng)，支持大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的處理。

山東大學(xué)對(duì)面向多租戶的SaaS平臺(tái)開展了研究，包括支持多租戶數(shù)據(jù)隔離的存儲(chǔ)與索引機(jī)制，基于Chunk Folding的自適應(yīng)多租戶緩存管理機(jī)制，支持租戶業(yè)務(wù)流程定制行為建模及驗(yàn)證的框架，以及面向SaaS應(yīng)用的數(shù)據(jù)組合隱私保護(hù)機(jī)制，為面向多租戶的SaaS平臺(tái)提供技術(shù)支撐。

中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)在云計(jì)算環(huán)境下遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)完整性和認(rèn)證技術(shù)方面，結(jié)合數(shù)論中的同態(tài)RSA驗(yàn)證標(biāo)識(shí)，設(shè)計(jì)了保護(hù)用戶隱私的數(shù)據(jù)完整性驗(yàn)證協(xié)議，能夠支持?jǐn)?shù)據(jù)動(dòng)態(tài)更新和公開的多副本驗(yàn)證，而無需第三方審計(jì)。針對(duì)已有遠(yuǎn)程身份認(rèn)證方案存在的缺陷和安全漏洞，提出了新的身份認(rèn)證方案。認(rèn)證方案結(jié)合使用智能卡、口令和電子票據(jù)，既能夠?yàn)橛脩艉头?wù)器提供雙向身份認(rèn)證，也通過電子票據(jù)的發(fā)放解決了限制用戶訪問次數(shù)的問題。

第四篇：大數(shù)據(jù)與云計(jì)算論文

大數(shù)據(jù)與云計(jì)算

摘 要：大數(shù)據(jù)（Big Data）這個(gè)概念近年來在越來越多的場(chǎng)合、被越來越多的人提及，并且經(jīng)常和云計(jì)算聯(lián)系在一起，云計(jì)算與大數(shù)據(jù)之間到底是什么關(guān)系成為熱點(diǎn)話題。本

專題報(bào)告包含以下四個(gè)方面內(nèi)容：1.大數(shù)據(jù)的價(jià)值；2.大數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn);3.大數(shù)據(jù)研究成果；4.云計(jì)算是大數(shù)據(jù)挖掘的主流方式。通過本報(bào)告闡述我們對(duì)大數(shù)據(jù)的理解，以及對(duì)大數(shù)據(jù)的價(jià)值的認(rèn)識(shí)，探討大數(shù)據(jù)處理與挖掘技術(shù)，大數(shù)據(jù)主要著眼于“數(shù)據(jù)”，提供數(shù)據(jù)采集、挖掘、分析的技術(shù)和方法;云計(jì)算技術(shù)主要關(guān)注“計(jì)算”，提供IT 解決方案。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)可以促進(jìn)持續(xù)審計(jì)方式的發(fā)展、總體審計(jì)模式的應(yīng)用、審計(jì)成果的綜合應(yīng)用、相關(guān)關(guān)系證據(jù)的應(yīng)用、高效數(shù)據(jù)審計(jì)的發(fā)展和大數(shù)據(jù)審計(jì)師的發(fā)展。強(qiáng)化大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)審計(jì)應(yīng)用的措施包括制定長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展戰(zhàn)略、加快審計(jì)法規(guī)建設(shè)、建立行業(yè)平臺(tái)、加強(qiáng)研發(fā)和提高利用能力。關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 云計(jì)算 數(shù)據(jù)挖掘 對(duì)審計(jì)影響 政策建議 引言

目前，大數(shù)據(jù)伴隨著云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，正在對(duì)全球經(jīng)濟(jì)社會(huì)生活產(chǎn)生巨大的影響。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)給現(xiàn)代審計(jì)提供了新的技術(shù)和方法，要求審計(jì)組織和審計(jì)人員把握大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的內(nèi)容與特征，促進(jìn)現(xiàn)代審計(jì)技術(shù)和方法的進(jìn)一步發(fā)展。

一、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的涵義與特征

隨著云計(jì)算技術(shù)的出現(xiàn)，大數(shù)據(jù)吸引了全世界越來越多的關(guān)注。哈佛大學(xué)社會(huì)學(xué)教授加里·金(2012)說: “這是一場(chǎng)革命，龐大的數(shù)據(jù)資源使得各個(gè)領(lǐng)域開始了量化進(jìn)程，無論學(xué)術(shù)界、商界還是政府，所有領(lǐng)域都將開始這種進(jìn)程。”(一)大數(shù)據(jù)的涵義與特征

“數(shù)據(jù)”(data)這個(gè)詞在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解為“事實(shí)”。2009 年，“大數(shù)據(jù)”概念才逐漸開始在社會(huì)上傳播。而“大數(shù)據(jù)”概念真正變得火爆，卻是因?yàn)槊绹?guó)奧巴馬政府在2012 年高調(diào)宣布了其“大數(shù)據(jù)研究和開發(fā)計(jì)劃”。這標(biāo)志著“大數(shù)據(jù)”時(shí)代真正開始進(jìn)入社會(huì)經(jīng)濟(jì)生活中來了。“大數(shù)據(jù)”(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的數(shù)據(jù)量規(guī)模大到無法利用現(xiàn)行主流軟件工具，在一定的時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)收集、分析、處理或轉(zhuǎn)化成為幫助決策者決策的可用信息。互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心(IDC)認(rèn)為“大數(shù)據(jù)”是為了更經(jīng)濟(jì)、更有效地從高頻率、大容量、不同結(jié)構(gòu)和類型的數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值而設(shè)計(jì)的新一代架構(gòu)和技術(shù)，用它來描述和定義信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)具有4 個(gè)特點(diǎn): 第一，數(shù)據(jù)體量巨大(Volume)，從TB 級(jí)別躍升到PB 級(jí)別。第二，處理速度快(Velocity)，這與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。第三，數(shù)據(jù)種類多(Variety)，有圖片、地理位置信息、視頻、網(wǎng)絡(luò)日志等多種形式。第四，價(jià)值密度低，商業(yè)價(jià)值高(Value)。存在單一數(shù)據(jù)的價(jià)值并不大，但將相關(guān)數(shù)據(jù)聚集在一起，就會(huì)有很高的商業(yè)價(jià)值(金良，2012)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，不僅改變了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集、處理和應(yīng)用技術(shù)與方法，還促使人們思維方式的改變。大數(shù)據(jù)的精髓在于促使人們?cè)诓杉⑻幚砗褪褂脭?shù)據(jù)時(shí)思維的轉(zhuǎn)變，這些轉(zhuǎn)變將改變?nèi)藗兝斫夂脱芯可鐣?huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的技術(shù)和方法。

(1)是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，不依賴抽樣分析，而可以采集和處理事物整體的全部數(shù)據(jù)。19 世紀(jì)以來，當(dāng)面臨大的樣本量時(shí)，人們都主要依靠抽樣來分析總體。但是，抽樣技術(shù)是在數(shù)據(jù)缺乏和取得數(shù)據(jù)受限制的條件下不得不采用的一種方法，這其實(shí)是一種人為的限制。過去，因?yàn)橛涗洝?chǔ)存和分析數(shù)據(jù)的工具不夠科學(xué)，只能收集少量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。如今，科學(xué)技術(shù)條件已經(jīng)有了很大的提高，雖然人類可以處理的數(shù)據(jù)依然是有限的，但是可以處理的數(shù)據(jù)量已經(jīng)大量增加，而且未來會(huì)越來越多。隨著大數(shù)據(jù)分析取代抽樣分析，社會(huì)科學(xué)不再單純依賴于抽樣調(diào)查和分析實(shí)證數(shù)據(jù)，現(xiàn)在可以收集過去無法收集到的數(shù)據(jù)，更重要的是，現(xiàn)在可以不再依賴抽樣分析。

(2)是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，不再熱衷于追求數(shù)據(jù)的精確度，而是追求利用數(shù)據(jù)的效率。當(dāng)測(cè)量事物的能力受限制時(shí)，關(guān)注的是獲取最精確的結(jié)果。但是，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，追求精確度已經(jīng)既無必要又不可行，甚至變得不受歡迎。大數(shù)據(jù)紛繁多樣，優(yōu)劣摻雜，精準(zhǔn)度已不再是分析事物總體的主要手段。擁有了大數(shù)據(jù)，不再需要對(duì)一個(gè)事物的現(xiàn)象深究，只要掌握事物的大致發(fā)展趨勢(shì)即可，更重要的是追求數(shù)據(jù)的及時(shí)性和使用效率。與依賴于小數(shù)據(jù)和精確性的時(shí)代相比較，大數(shù)據(jù)更注重?cái)?shù)據(jù)的完整性和混雜性，幫助人們進(jìn)一步認(rèn)識(shí)事物的全貌和真相。

(3)是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們難以尋求事物直接的因果關(guān)系，而是深入認(rèn)識(shí)和利用事物的相關(guān)關(guān)系。長(zhǎng)期以來，尋找因果關(guān)系是人類發(fā)展過程中形成的傳統(tǒng)習(xí)慣。尋求因果關(guān)系即使很困難且用途不大，但人們無法擺脫認(rèn)識(shí)的傳統(tǒng)思維。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們不必將主要精力放在事物之間因果關(guān)系的分析上，而是將主要精力放在尋找事物之間的相關(guān)關(guān)系上。事物之間的相關(guān)關(guān)系可能不會(huì)準(zhǔn)確地告知事物發(fā)生的內(nèi)在原因，但是它會(huì)提醒人們事情之間的相互聯(lián)系。人們可以通過找到一個(gè)事物的良好相關(guān)關(guān)系，幫助其捕捉到事物的現(xiàn)在和預(yù)測(cè)未來。(二)云計(jì)算的涵義與特征

“云計(jì)算”概念產(chǎn)生于谷歌和IBM 等大型互聯(lián)網(wǎng)公司處理海量數(shù)據(jù)的實(shí)踐。2006 年8 月9 日，Google首席執(zhí)行官埃里克·施密特(Eric Schmidt)在搜索引擎大會(huì)首次提出“云計(jì)算”的概念。2007 年10 月，Google 與IBM 開始在美國(guó)大學(xué)校園推廣云計(jì)算技術(shù)的計(jì)劃，這項(xiàng)計(jì)劃希望能降低分布式計(jì)算技術(shù)在學(xué)術(shù)研究方面的成本，并為這些大學(xué)提供相關(guān)的軟硬件設(shè)備及技術(shù)支持(Michael Mille，2009)。目前全世界關(guān)于“云計(jì)算”的定義有很多。“云計(jì)算”是基于互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)服務(wù)的增加、使用和交付模式，是通過互聯(lián)網(wǎng)來提供動(dòng)態(tài)易擴(kuò)展且經(jīng)常是虛擬化的資源。美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究院(NIST)2009年關(guān)于云計(jì)算的定義是: “云計(jì)算是一種按使用量付費(fèi)的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網(wǎng)絡(luò)訪問，進(jìn)入可配置的計(jì)算資源共享池(資源包括網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、存儲(chǔ)、應(yīng)用軟件、服務(wù)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(wù)供應(yīng)商進(jìn)行很少的交互。”根據(jù)這一定義，云計(jì)算的特征主要表現(xiàn)為: 首先，云計(jì)算是一種計(jì)算模式，具有時(shí)間和網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)的功能。其次，云計(jì)算是一條接入路徑，通過廣泛接入網(wǎng)絡(luò)以獲取計(jì)算能力，通過標(biāo)準(zhǔn)機(jī)制進(jìn)行訪問。第三，云計(jì)算是一個(gè)資源池，云計(jì)算服務(wù)提供商的計(jì)算資源，通過多租戶模式為不同用戶提供服務(wù)，并根據(jù)用戶的需求動(dòng)態(tài)提供不同的物理的或虛擬的資源。第四，云計(jì)算是一系列伸縮技術(shù)，在信息化和互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的計(jì)算規(guī)模可以快速擴(kuò)大或縮小，計(jì)算能力可以快速、彈性獲得。第五，云計(jì)算是一項(xiàng)可計(jì)量的服務(wù)，云計(jì)算資源的使用情況可以通過云計(jì)算系統(tǒng)檢測(cè)、控制、計(jì)量，以自動(dòng)控制和優(yōu)化資源使用。(三)大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系

從整體上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算是相輔相成的。大數(shù)據(jù)主要專注實(shí)際業(yè)務(wù)，著眼于“數(shù)據(jù)”，提供數(shù)據(jù)采集、挖掘、分析的技術(shù)和方法，強(qiáng)調(diào)的是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力。云計(jì)算主要關(guān)注“計(jì)算”，關(guān)注IT 架構(gòu)，提供IT 解決方案，強(qiáng)調(diào)的是計(jì)算能力，即數(shù)據(jù)處理能力。如果沒有大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，那么云計(jì)算的計(jì)算能力再強(qiáng)大，也難以找到用武之地;如果沒有云計(jì)算的數(shù)據(jù)處理能力，則大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)再豐富，也終究難以用于實(shí)踐中去。

從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)依賴于云計(jì)算。海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)、海量數(shù)據(jù)管理技術(shù)、MapＲeduce 編程模型都是云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)，也都是大數(shù)據(jù)的技術(shù)基礎(chǔ)。而數(shù)據(jù)之所以會(huì)變“大”，最重要的便是云計(jì)算提供的技術(shù)平臺(tái)。數(shù)據(jù)被放到“云”上之后，打破了過去那種各自分割的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，更容易被收集和獲得，大數(shù)據(jù)才能呈現(xiàn)在人們眼前。而巨量的數(shù)據(jù)也只能依靠云計(jì)算強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，才能夠“淘盡黃沙始得金”。

從側(cè)重點(diǎn)看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的側(cè)重點(diǎn)不同。大數(shù)據(jù)的側(cè)重點(diǎn)是各種數(shù)據(jù)，廣泛、深入挖掘巨量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的價(jià)值，迫使企業(yè)從“業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皵?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”。而云計(jì)算主要通過互聯(lián)網(wǎng)廣泛獲取、擴(kuò)展和管理計(jì)算及存儲(chǔ)資源和能力，其側(cè)重點(diǎn)是IT 資源、處理能力和各種應(yīng)用，以幫助企業(yè)節(jié)省IT部署成本。云計(jì)算使企業(yè)的IT 部門受益，而大數(shù)據(jù)使企業(yè)的業(yè)務(wù)管理部門受益。

從結(jié)果看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算帶來不同的變化。大數(shù)據(jù)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)帶來的變化是巨大的，涉及到各個(gè)領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)已經(jīng)與資本、人力一起作為生產(chǎn)的主要因素影響著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值，而挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值、利用數(shù)據(jù)的“推動(dòng)力”就是云計(jì)算。云計(jì)算將信息存儲(chǔ)、分享和挖掘能力極大提高，更經(jīng)濟(jì)、高效地將巨量、高速、多變的終端數(shù)據(jù)存儲(chǔ)下來，并隨時(shí)進(jìn)行計(jì)算與分析。通過云計(jì)算對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、總結(jié)與預(yù)測(cè)，會(huì)使得決策更可靠，釋放出更多大數(shù)據(jù)的內(nèi)在價(jià)值。

二、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)對(duì)審計(jì)的影響分析

審計(jì)技術(shù)和方法的發(fā)展是隨著科學(xué)和管理技術(shù)的發(fā)展而發(fā)展的。現(xiàn)代審計(jì)技術(shù)和方法體系是在原始的查賬基礎(chǔ)上從低級(jí)向高級(jí)、從不完備到比較完備發(fā)展起來的。在業(yè)務(wù)和會(huì)計(jì)處理手工操作階段，審計(jì)實(shí)施的是賬表導(dǎo)向的審計(jì)技術(shù)和方法;當(dāng)內(nèi)部控制理論和方法全面應(yīng)用于業(yè)務(wù)和會(huì)計(jì)處理時(shí)，審計(jì)實(shí)施的是系統(tǒng)導(dǎo)向的審計(jì)技術(shù)和方法;當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)管理理論和方法全面應(yīng)用于業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)管理時(shí)，審計(jì)實(shí)施的是風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向?qū)徲?jì)技術(shù)和方法;與風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向?qū)徲?jì)技術(shù)和方法并行的是，計(jì)算機(jī)技術(shù)廣泛應(yīng)用于業(yè)務(wù)和會(huì)計(jì)處理時(shí)，審計(jì)實(shí)施的是IT 審計(jì)技術(shù)和方法。目前，面對(duì)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展，審計(jì)人員需要應(yīng)時(shí)而變來適應(yīng)由此而帶來的變化，分析大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)對(duì)審計(jì)方式、審計(jì)抽樣技術(shù)、審計(jì)報(bào)告模式、審計(jì)證據(jù)搜集等技術(shù)和方法的影響。(一)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)促進(jìn)持續(xù)審計(jì)方式的發(fā)展

傳統(tǒng)審計(jì)中，審計(jì)人員只是在被審計(jì)單位業(yè)務(wù)完成后才進(jìn)行審計(jì)，而且審計(jì)過程中并不是審計(jì)所有的數(shù)據(jù)和信息，只是抽取其中有的一部分進(jìn)行審計(jì)。這種事后和有限的審計(jì)對(duì)被審計(jì)單位復(fù)雜的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)和管理系統(tǒng)來說很難及時(shí)做出正確的評(píng)價(jià)，而且對(duì)于評(píng)價(jià)日益頻繁和復(fù)雜的經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)的真實(shí)性和合法性則顯得過于遲緩。隨著信息技術(shù)迅速發(fā)展，越來越多的審計(jì)組織對(duì)被審計(jì)單位開始實(shí)施持續(xù)審計(jì)方式，以解決審計(jì)結(jié)果與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的時(shí)差問題。但是，審計(jì)人員實(shí)施持續(xù)審計(jì)時(shí)，往往受目前業(yè)務(wù)條件和信息化手段的限制，取得的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無法數(shù)據(jù)化，或者無法取得相關(guān)的明細(xì)數(shù)據(jù)，致使對(duì)問題的判斷也難以進(jìn)一步具體和深入。而大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)可以促進(jìn)持續(xù)審計(jì)方式的發(fā)展，使信息技術(shù)與大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)較好交叉融合，尤其對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)控制“實(shí)時(shí)性”要求較高的特定行業(yè)，如銀行、證券、保險(xiǎn)等行業(yè)，在這些行業(yè)中實(shí)施持續(xù)審計(jì)迫在眉睫。如審計(jì)組織對(duì)商業(yè)銀行的審計(jì)，實(shí)行與商業(yè)銀行建立業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)系統(tǒng)的接口，在開發(fā)的持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)中固化了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化和數(shù)據(jù)分析模塊，該模塊可以在海量貸款客戶中挖掘、分析出行業(yè)性和區(qū)域性貸款風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)在線的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，并將發(fā)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)、超預(yù)警值指標(biāo)及問題登記為疑點(diǎn)，并建立實(shí)時(shí)審計(jì)工作底稿，按照重要程度進(jìn)行歸類、核實(shí)或下發(fā)給現(xiàn)場(chǎng)審計(jì)人員進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)核實(shí)，以較好處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的利用和數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析利用問題。(二)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)促進(jìn)總體審計(jì)模式的應(yīng)用

現(xiàn)時(shí)的審計(jì)模式是在評(píng)價(jià)被審計(jì)單位風(fēng)險(xiǎn)基礎(chǔ)上實(shí)施抽樣審計(jì)。在不可能收集和分析被審計(jì)單位全部經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的情況下，現(xiàn)時(shí)的審計(jì)模式主要依賴于審計(jì)抽樣，從局部入手推斷整體，即從抽取的樣本著手進(jìn)行審計(jì)，再據(jù)此推斷審計(jì)對(duì)象的整體情況。這種抽樣審計(jì)模式，由于抽取樣本的有限性，而忽視了大量和具體的業(yè)務(wù)活動(dòng)，使審計(jì)人員無法完全發(fā)現(xiàn)和揭示被審計(jì)單位的重大舞弊行為，隱藏著重大的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。而大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)對(duì)審計(jì)人員而言，不僅僅是一種可供采用的技術(shù)手段，這些技術(shù)和方法將給審計(jì)人員提供實(shí)施總體審計(jì)模式的可行性。利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)的跨行業(yè)、跨企業(yè)搜集和分析，可以不用隨機(jī)抽樣方法，而采用搜集和分析被審計(jì)單位所有數(shù)據(jù)的總體審計(jì)模式。利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的總體審計(jì)模式是要分析與審計(jì)對(duì)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，使得審計(jì)人員可以建立總體審計(jì)的思維模式，可以使現(xiàn)代審計(jì)獲得革命性的變化。審計(jì)人員實(shí)施總體審計(jì)模式，可以規(guī)避審計(jì)抽樣風(fēng)險(xiǎn)。如果能夠收集總體的所有數(shù)據(jù)，就能看到更細(xì)微、深入的信息，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多角度的深層次分析，從而發(fā)現(xiàn)隱藏在細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)中的對(duì)審計(jì)問題更具價(jià)值的信息。同時(shí)，審計(jì)人員實(shí)施總體審計(jì)模式，能發(fā)現(xiàn)從審計(jì)抽樣模式所不能發(fā)現(xiàn)的問題。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)給審計(jì)人員提供了一種能夠從總體把握審計(jì)對(duì)象的技術(shù)手段，從而幫助審計(jì)人員能從總體的視角發(fā)現(xiàn)以前難以發(fā)現(xiàn)的問題。

(三)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)促進(jìn)審計(jì)成果的綜合應(yīng)用

目前，審計(jì)人員的審計(jì)成果主要是提供給被審計(jì)單位的審計(jì)報(bào)告，其格式固定，內(nèi)容單一，包含的信息量較少。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)在審計(jì)中廣泛應(yīng)用，審計(jì)人員的審計(jì)成果除了審計(jì)報(bào)告外，還有在審計(jì)過程中采集、挖掘、分析和處理的大量的資料和數(shù)據(jù)，可以提供給被審計(jì)單位用于改進(jìn)經(jīng)營(yíng)管理，促進(jìn)審計(jì)成果的綜合應(yīng)用，提高審計(jì)成果的綜合應(yīng)用效果。首先，審計(jì)人員通過對(duì)審計(jì)中獲取的大量數(shù)據(jù)和相關(guān)情況資料的匯總、歸納，從中找出財(cái)務(wù)、業(yè)務(wù)和經(jīng)營(yíng)管理等方面的內(nèi)在規(guī)律、共性問題和發(fā)展趨勢(shì)，通過匯總歸納宏觀性和綜合性較強(qiáng)的審計(jì)信息，為被審計(jì)單位投資者和其他利益相關(guān)者提供數(shù)據(jù)證明、關(guān)聯(lián)分析和決策建議，從而促進(jìn)被審計(jì)單位管理水平的提高。其次，審計(jì)人員通過應(yīng)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)，可以將同一問題歸入不同的類別進(jìn)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(jì)人員將審計(jì)成果進(jìn)行智能化留存，通過大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)，將問題規(guī)則化并固化到系統(tǒng)中，以便于計(jì)算或判斷問題發(fā)展趨勢(shì)，向被審計(jì)單位進(jìn)行預(yù)警。最后。審計(jì)人員將審計(jì)成果、被審計(jì)單位與審計(jì)問題進(jìn)行關(guān)聯(lián)，并進(jìn)行信息化處理，在進(jìn)行下次審計(jì)時(shí)，減少實(shí)地審計(jì)的時(shí)間和工作量，提高審計(jì)工作的效率。(四)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)促進(jìn)相關(guān)關(guān)系證據(jù)的應(yīng)用

審計(jì)人員在審計(jì)過程中，應(yīng)根據(jù)充分、適當(dāng)?shù)膶徲?jì)證據(jù)發(fā)表審計(jì)意見，出具審計(jì)報(bào)告。但是，在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算環(huán)境下，審計(jì)人員既面臨巨量數(shù)據(jù)篩選的考驗(yàn)，又面臨搜集適當(dāng)審計(jì)證據(jù)的挑戰(zhàn)。審計(jì)人員在搜集審計(jì)證據(jù)時(shí)，傳統(tǒng)的思維路徑都是基于因果關(guān)系來搜集審計(jì)證據(jù)，而大數(shù)據(jù)分析將會(huì)更多地運(yùn)用相關(guān)關(guān)系分析來搜集和發(fā)現(xiàn)審計(jì)證據(jù)。但從審計(jì)證據(jù)發(fā)現(xiàn)的角度來看，由于大數(shù)據(jù)技術(shù)提供了前所未有的跨領(lǐng)域、可供量化的維度，使得審計(jì)問題大量的相關(guān)信息能夠得以記錄和計(jì)算分析。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)沒有改變事物間的因果關(guān)系，但在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)中對(duì)相關(guān)關(guān)系的開發(fā)和利用，使得數(shù)據(jù)分析對(duì)因果邏輯關(guān)系的依賴降低了，甚至更多地傾向于應(yīng)用基于相關(guān)關(guān)系的數(shù)據(jù)分析，以相關(guān)關(guān)系分析為基礎(chǔ)的驗(yàn)證是大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的一項(xiàng)重要特征。在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)環(huán)境下，審計(jì)人員能搜集到的審計(jì)證據(jù)大多是電子證據(jù)(秦榮生，2013)。電子證據(jù)本身就非常復(fù)雜，云計(jì)算技術(shù)使獲取有因果關(guān)系的證據(jù)更加困難。審計(jì)人員應(yīng)從長(zhǎng)期依賴因果關(guān)系來搜集和發(fā)現(xiàn)審計(jì)證據(jù)，轉(zhuǎn)變成為利用相關(guān)關(guān)系來搜集和發(fā)現(xiàn)審計(jì)證據(jù)。(五)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)促進(jìn)高效數(shù)據(jù)審計(jì)的發(fā)展

直到今天，審計(jì)人員的數(shù)字審計(jì)技術(shù)依然建立在精準(zhǔn)的基礎(chǔ)上。這種思維方式適用于掌握“小數(shù)據(jù)量”的情況，因?yàn)樾枰治龅臄?shù)據(jù)很少，所以審計(jì)人員必須盡可能精準(zhǔn)地量化被審計(jì)單位的業(yè)務(wù)。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)成為日常生活中的一部分，審計(jì)人員應(yīng)開始從一個(gè)比以前更大、更全面的角度來理解被審計(jì)單位，將“樣本= 總體”植入審計(jì)人員的思維中。相比依賴于小數(shù)據(jù)和精確性的時(shí)代，大數(shù)據(jù)更強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的完整性和混雜性，幫助審計(jì)人員進(jìn)一步接近事情的真相，“局部”和“精確”將不再是審計(jì)人員追求的目標(biāo)，審計(jì)人員追求的是事物的“全貌”和“高效”。圍繞大數(shù)據(jù)，一批新興的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)將不斷涌現(xiàn)。在實(shí)施審計(jì)時(shí)，審計(jì)人員應(yīng)利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)，使用分布式拓樸結(jié)構(gòu)、云數(shù)據(jù)庫、聯(lián)網(wǎng)審計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘等新型的技術(shù)手段和工具，以提高審計(jì)的效率。

(六)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)促進(jìn)大數(shù)據(jù)審計(jì)師的發(fā)展

大數(shù)據(jù)、云計(jì)算時(shí)代，數(shù)據(jù)的真實(shí)、可靠是大數(shù)據(jù)發(fā)揮作用的前提。這客觀上要求專業(yè)人員來對(duì)大數(shù)據(jù)的真實(shí)性、可靠性進(jìn)行鑒證，審計(jì)人員可以扮演這種角色，或者稱為數(shù)據(jù)審計(jì)師。能對(duì)大數(shù)據(jù)真實(shí)性、可靠性進(jìn)行鑒證的數(shù)據(jù)審計(jì)師應(yīng)該是計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和審計(jì)學(xué)領(lǐng)域的專家，他們應(yīng)有大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)的評(píng)估能力。數(shù)據(jù)審計(jì)師應(yīng)恪守公正的立場(chǎng)和嚴(yán)守保密的原則，面對(duì)海量的數(shù)據(jù)和紛繁復(fù)雜的相關(guān)關(guān)系，選取分析和預(yù)測(cè)工具，以及解讀數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果是否真實(shí)、可靠。一旦出現(xiàn)爭(zhēng)議，數(shù)據(jù)審計(jì)師有權(quán)審查與分析結(jié)果相關(guān)的運(yùn)算法則、統(tǒng)計(jì)方法以及數(shù)據(jù)采集、挖掘和處理過程。數(shù)據(jù)審計(jì)師的出現(xiàn)是為滿足以市場(chǎng)為導(dǎo)向來解決數(shù)據(jù)真實(shí)性、可靠性問題的需求，這與20 世紀(jì)初期為了處理財(cái)務(wù)信息虛假而出現(xiàn)的審計(jì)人員一樣，都是為了滿足新需求而出現(xiàn)的。

三、大數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)的價(jià)值只有通過數(shù)據(jù)挖掘才能從低價(jià)值密度的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其潛在價(jià)值，而大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)現(xiàn)離不開云計(jì)算技術(shù)。在業(yè)界，全球著名的Google、EMC、惠普、IBM、微軟等互聯(lián)網(wǎng)公司都已經(jīng)意識(shí)到大數(shù)據(jù)挖掘的重要意義。上述IT 巨頭們紛紛通過收購大數(shù)據(jù)分析公司，進(jìn)行技術(shù)整合，希望從大數(shù)據(jù)中挖掘更多的商業(yè)價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘通常需要遍歷訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲得相關(guān)的統(tǒng)計(jì)信息，用于求解或優(yōu)化模型參數(shù)，在大規(guī)模數(shù)據(jù)上進(jìn)行頻繁的數(shù)據(jù)訪問需要耗費(fèi)大量運(yùn)算時(shí)間。數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域長(zhǎng)期受益于并行算法和架構(gòu)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(jìn)步結(jié)合起來，并且提煉。GPU平臺(tái)從并行上得到的性能提升十分顯著。這些GPU平臺(tái)由于采用并行架構(gòu)，使用并行編程方法，使得計(jì)算能力呈幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)。即便是圖形處理、游戲編程是公認(rèn)的復(fù)雜，它們也從并行化受益頗多。研究顯示數(shù)據(jù)挖掘、圖遍歷、有限狀態(tài)機(jī)是并行化未來的熱門方向。MapReduce 框架已經(jīng)被證明是提升GPU 運(yùn)行數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)挖掘問題，包括一類分類SVM 和兩類分類SVM，非負(fù)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(dāng)?shù)卦谌鏜apReduce 和CUDA 的并行計(jì)算環(huán)境中實(shí)現(xiàn)。K.Shim 在MapReduce 框架下，討論如何設(shè)計(jì)高M(jìn)apReduce 算法，對(duì)當(dāng)前一些基于MapReduce 的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行歸納總結(jié)，以便進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分析。Junbo Zhang 等提出一種新的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，即利用MapRedue 實(shí)現(xiàn)并行的基于粗糙集的知識(shí)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(shù)的粗糙集算法處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。F.Gao 提出了一種新的近似算法使基于核的數(shù)據(jù)挖掘算法可以有效的處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。當(dāng)前的基于核的數(shù)據(jù)挖掘算法由于需要計(jì)算核矩陣面臨著可伸縮性問題，計(jì)算核矩陣需要O(N2)的時(shí)間和空間復(fù)雜度來計(jì)算和存儲(chǔ)。該算法計(jì)算核矩陣時(shí)大幅度降低計(jì)算和內(nèi)存開銷，而且并沒有明顯影響結(jié)果的精確度。此外，通過折中結(jié)果的一些精度可以控制近似水平。它獨(dú)立于隨后使用的數(shù)據(jù)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(fā)了一個(gè)變種的譜聚類算法，此外設(shè)計(jì)了一個(gè)所提出算法的基于MapReduce 的實(shí)現(xiàn)。在合成和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，所提出的算法可以獲得顯著的時(shí)間和空間節(jié)省。Christian Kaiser 等還利用MapReduce 框架分布式實(shí)現(xiàn)了訓(xùn)練一系列核函數(shù)學(xué)習(xí)機(jī)，該方法適用于基于核的分類和回歸。Christian Kaiser 還介紹了一種擴(kuò)展版的區(qū)域到點(diǎn)建模方法，來適應(yīng)來自空間區(qū)域的大量數(shù)據(jù)。Yael Ben-Haim 研究了三種MapReduce 實(shí)現(xiàn)架構(gòu)下并行決策樹分類算法的設(shè)計(jì), 并在Phoenix 共享內(nèi)存架構(gòu)上對(duì)SPRINT 算法進(jìn)行了具體的并行實(shí)現(xiàn)。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(nèi)存限制問題，F(xiàn).Yan 提出一種能有效降低內(nèi)存開銷的新穎數(shù)據(jù)劃分方案。這種劃分方案也能平衡多重處理器的計(jì)算開銷，并能容易地避免內(nèi)存訪問沖突。他們使用數(shù)據(jù)流來處理超大的數(shù)據(jù)集。大量實(shí)驗(yàn)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(yù)測(cè)能力；但在一個(gè)有30 個(gè)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(shù)據(jù)流方式使他們的方法在有更多多重處理器時(shí)可伸縮，而且可被作為通用技術(shù)來并行其它數(shù)據(jù)挖掘模型。Bao-Liang Lu 提出了一種并行的支持向量機(jī)，稱為最小最大模塊化網(wǎng)絡(luò)(M3)，它是基“分而治之”的思想解決大規(guī)模問題的有效的學(xué)習(xí)算法。針對(duì)異構(gòu)云中進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析服務(wù)的并行化問題G.Jung 提出了最大覆蓋裝箱算法來決定系統(tǒng)中多少節(jié)點(diǎn)、哪些節(jié)點(diǎn)應(yīng)該應(yīng)用于大數(shù)據(jù)分析的并行執(zhí)行。這種方法可以使大數(shù)據(jù)進(jìn)行分配使得各個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)可以同步的結(jié)束計(jì)算，并且使數(shù)據(jù)塊的傳輸可以和上一個(gè)塊的計(jì)算進(jìn)行重疊來節(jié)省時(shí)間。實(shí)驗(yàn)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(tǒng)方面，Cheng 等人 提出一個(gè)面向大規(guī)模可伸縮數(shù)據(jù)分析的可伸縮的分布式系統(tǒng)——GLADE。GLADE 通過用戶自定義聚合（UDA）接口并且在輸入數(shù)據(jù)上有效地運(yùn)行來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。文章從兩個(gè)方面來論證了系統(tǒng)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(shù)據(jù)處理。第二，文章將GLADE 與兩種不同類型的系統(tǒng)進(jìn)行比較：一個(gè)用UDA 進(jìn)行改良的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（PostgreSQL）和MapReduce(Hadoop)。然后從運(yùn)行結(jié)果、伸縮性以及運(yùn)行時(shí)間上對(duì)不同類型的系統(tǒng)進(jìn)行了比較。

四、總結(jié) 大數(shù)據(jù)的超大容量自然需要容量大，速度快，安全的存儲(chǔ)，滿足這種要求的存儲(chǔ)離不開云計(jì)算。高速產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)只有通過云計(jì)算的方式才能在可等待的時(shí)間內(nèi)對(duì)其進(jìn)行處理。同時(shí)，云計(jì)算是提高對(duì)大數(shù)據(jù)的分析與理解能力的一個(gè)可行方案。大數(shù)據(jù)的價(jià)值也只有通

過數(shù)據(jù)挖掘才能從低價(jià)值密度的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其潛在價(jià)值，而大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)現(xiàn)離不開云計(jì)算技術(shù)。總之，云計(jì)算是大數(shù)據(jù)處理的核心支撐技術(shù)，是大數(shù)據(jù)挖掘的主流方式。沒有互聯(lián)網(wǎng)，就沒有虛擬化技術(shù)為核心的云計(jì)算技術(shù)，沒有云計(jì)算就沒有大數(shù)據(jù)處理的支撐技術(shù)。

參考文獻(xiàn)

秦榮生.大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)對(duì)審計(jì)的影響研究 何清.大數(shù)據(jù)與云計(jì)算

張為民.云計(jì)算: 深刻改變未來

文峰.云計(jì)算與云審計(jì)———關(guān)于未來審計(jì)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

第五篇：云計(jì)算總結(jié)

云計(jì)算總結(jié)

(2009-10-22 00:02:46)轉(zhuǎn)載▼

標(biāo)簽： 分類： 教育技術(shù)學(xué)基礎(chǔ)云計(jì)算 理論

云計(jì)算是在網(wǎng)格計(jì)算之后06年開始流行起來的一個(gè)名詞，以下是我針對(duì)云計(jì)算的基本內(nèi)容做一個(gè)總結(jié)：

一、云計(jì)算的概念：

到目前為止，云計(jì)算還沒有一個(gè)統(tǒng)一的定義。IBM,Google,Microsoft，SUN，Amazon等研究組織和相關(guān)廠家，依據(jù)各自的利益和各自不同個(gè)的研究視角都給出了對(duì)云計(jì)算的定義和理解。

IBM公司于2007年宣布了藍(lán)云計(jì)劃，在IBM的技術(shù)白皮書中“Cloud Computing”中云計(jì)算的定義如下：“云計(jì)算一詞用來同時(shí)描述一個(gè)系統(tǒng)平臺(tái)或者一種類型的應(yīng)用程序。一個(gè)云計(jì)算的平臺(tái)按需進(jìn)行動(dòng)態(tài)的部署（provision）、配置（configuration）、重新配置（reconfigure）以及取消服務(wù)（deprovision）等。在云計(jì)算平臺(tái)中的服務(wù)器可以是物理的服務(wù)器或者虛擬的服務(wù)器。高級(jí)的計(jì)算云通常包含一些其他的計(jì)算資源，例如存儲(chǔ)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)（SANs），網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，防火墻以及其他安全設(shè)備等。云計(jì)算在描述應(yīng)用方面，它描述了一種可以通過互聯(lián)網(wǎng)Internet進(jìn)行訪問的高擴(kuò)展的應(yīng)用程序。

“云使用”是大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心以及功能強(qiáng)勁的服務(wù)器來運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序與網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。任何一個(gè)用戶可以通過合適的互聯(lián)網(wǎng)接入設(shè)備以及一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的瀏覽器就能夠訪問一個(gè)云計(jì)算應(yīng)用程序。”

上面的定義給出了云計(jì)算的兩個(gè)方面的含義：一方面描述了基礎(chǔ)設(shè)施，用來構(gòu)造應(yīng)用程序，其地位相當(dāng)于PC機(jī)上的操作系統(tǒng)；另一方面描述了建立在這種基礎(chǔ)設(shè)施之上的云計(jì)算應(yīng)用。

還有以下分別從模型、模式等方面對(duì)云計(jì)算的定義

云計(jì)算是一種新興的計(jì)算模型：用戶可以利用該模型在任何地方通過連接的設(shè)備訪問應(yīng)用程序，應(yīng)用程序位于可大規(guī)模伸縮的數(shù)據(jù)中心，計(jì)算資源可在其中動(dòng)態(tài)部署并進(jìn)行共享；或是脫離了本地計(jì)算且計(jì)算任務(wù)分配到遠(yuǎn)端大型的統(tǒng)一的計(jì)算平臺(tái)上的模型

云是由一系列相互聯(lián)系并且虛擬化的計(jì)算機(jī)組成的并行和分布式系統(tǒng)模式。基于這樣云的計(jì)算稱為云計(jì)算。簡(jiǎn)單地說,云計(jì)算就是指基于互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的超級(jí)計(jì)算模式。即把存儲(chǔ)于個(gè)人電腦、服務(wù)器和其他設(shè)備上的大量存儲(chǔ)器容量和處理器資源集中在一起,統(tǒng)一管理并且協(xié)同工作。

云計(jì)算(Cloud Computing)是分布式處理(Distributed Computing)、并行處理(Parallel Computing)和網(wǎng)格計(jì)算(Grid

Computing)的發(fā)展，或者說是這些計(jì)算機(jī)科學(xué)概念的商業(yè)實(shí)現(xiàn)。

根據(jù)上面的引用內(nèi)容，我認(rèn)為云計(jì)算的功能類似于Telenet,只是Telenet中的遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)變成了云計(jì)算服務(wù)器，用戶只需通過PC機(jī)、筆記本或智能手機(jī)聯(lián)通網(wǎng)絡(luò)，在云計(jì)算平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)自己的要求即可。而且用戶端口只需要有基本的輸入輸出界面，網(wǎng)絡(luò)連接設(shè)備即可，不需用安裝各種各樣的軟件；用戶的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云計(jì)算數(shù)據(jù)中心，不用再擔(dān)心如果硬盤出問題數(shù)據(jù)丟失的問題。即隨時(shí)隨地只要能上網(wǎng)就能應(yīng)用各種各樣的服務(wù)，如同錢莊、銀行、發(fā)電廠等。用一個(gè)圖片來解釋如下：

二、云計(jì)算的特征

要想成為云計(jì)算，必須具備以下五個(gè)方面的特征：1）水平可擴(kuò)展性，即將多片云連接并整合為一片云來工作的能力。

2）垂直可擴(kuò)展性，即通過增強(qiáng)云中單個(gè)或多個(gè)節(jié)點(diǎn)的性能來提升整個(gè)云性能的能力。3）以互聯(lián)網(wǎng)為中心。云平臺(tái)運(yùn)營(yíng)商一互聯(lián)網(wǎng)為中心，將存儲(chǔ)和運(yùn)算能力分布在網(wǎng)絡(luò)所連接的各個(gè)節(jié)點(diǎn)之中，從而弱化終端的計(jì)算能力，使互聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)由“服務(wù)器+客戶端”向“云服務(wù)平臺(tái)+客戶端”演進(jìn)。4）虛擬化，將底層的硬件，包括服務(wù)器、存儲(chǔ)于網(wǎng)絡(luò)設(shè)備全面虛擬化，建立起一個(gè)共享的可以按需分配的基礎(chǔ)資源池。5）用戶透明，包括操作透明和技術(shù)透明。操作透明，即對(duì)處在云計(jì)算環(huán)境下的用戶來說，在云中進(jìn)行計(jì)算操作或數(shù)據(jù)存儲(chǔ)操作與其在本機(jī)上進(jìn)行相應(yīng)的操作是沒有區(qū)別的；技術(shù)透明，指用戶不用關(guān)心云中的節(jié)點(diǎn)是如何協(xié)同工作的以及怎樣擴(kuò)展的。

三、云計(jì)算的應(yīng)用類型

Saas(軟件即服務(wù))——通過瀏覽器把程序傳給成千上萬的用戶。

Paas（平臺(tái)即服務(wù)）——把開發(fā)環(huán)境作為一種服務(wù)來提供。Iaas（基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)）

1、SaaS軟件即服務(wù)

這類云計(jì)算是通過WEB瀏覽器來向成千上萬個(gè)用戶提供某種單一的軟件應(yīng)用。在用戶看來，這樣他們不需要事先購買服務(wù)器設(shè)備或是軟件授權(quán);而對(duì)于廠商來說，與常規(guī)的軟件

服務(wù)模式相比，僅提供一項(xiàng)應(yīng)用的成本也要低得多。一個(gè)典型的針對(duì)企業(yè)級(jí)應(yīng)用的例子就是Salesforce.com的CRM。另外，SaaS在人力資源軟件應(yīng)用中也比較普遍，甚至它已經(jīng)開始向ERP領(lǐng)域拓展，如Workday。而且，誰又能料到，GoogleApps和Zoho Office這種同樣基于SaaS的“桌面”應(yīng)用會(huì)突然火爆起來呢?

2、公用/效用計(jì)算

公用/效用計(jì)算雖已不是新穎的概念了，但如今它正被付予新的含義。Amazon的AWS、Sun的存儲(chǔ)云、IBM的“藍(lán)云”以及其他廠商所共同倡導(dǎo)的的云計(jì)算，正在為整個(gè)業(yè)界提供所需要的存儲(chǔ)資源和虛擬化服務(wù)器等應(yīng)用。早期的企業(yè)主要將公用/效用計(jì)算作為一種補(bǔ)充手段，不會(huì)應(yīng)用在關(guān)鍵性任務(wù)需求上。但是時(shí)至今日公用/效用計(jì)算逐漸在數(shù)據(jù)中心開始占據(jù)一席之地。一些廠商開始幫助企業(yè)用戶創(chuàng)建虛擬的數(shù)據(jù)中心，諸如3Tera的AppLogic，Cohesive Flexible Technologies的Elastic Server on Demand(可按需實(shí)現(xiàn)彈性擴(kuò)展的服務(wù)器)。Liquid Computing公司的LiquidQ也有類似的服務(wù)，能幫助企業(yè)將內(nèi)存、I/0、存儲(chǔ)和計(jì)算容量通過網(wǎng)絡(luò)集成為一個(gè)虛擬的資源池來使用。

云計(jì)算如今已成為又一風(fēng)靡的概念。與很多同行一樣，Gartner資深分析師Ben Pring認(rèn)為：“云計(jì)算就像法國(guó)大餐一

樣正被人們津津樂道。”然而，問題在于(類似Web 2.0一樣)，似乎每個(gè)人對(duì)云計(jì)算的定義都有不同之處。

3、云計(jì)算領(lǐng)域的WEB服務(wù)

與SaaS有些類似，WEB服務(wù)廠商也是通過提供API讓開發(fā)人員來開發(fā)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，而不是自己來提供功能全面的應(yīng)用軟件。這種云計(jì)算的服務(wù)范圍非常廣泛，從分散的商業(yè)服務(wù)(諸如Strike Iron和Xignite)，到GoogleMaps、ADP薪資處理、美國(guó)郵政服務(wù)、Bloomberg和常規(guī)信用卡處理服務(wù)等的全套API服務(wù)。

4、平臺(tái)即服務(wù)

平臺(tái)即服務(wù)(Platform as a service)是軟件即服務(wù)(SaaS)的變種，這種形式的云計(jì)算將開發(fā)環(huán)境作為服務(wù)來提供給用戶。也就是說，用戶可以在供應(yīng)商的基礎(chǔ)架構(gòu)上創(chuàng)建自己的應(yīng)用軟件來運(yùn)行，然后通過網(wǎng)絡(luò)直接從供應(yīng)商的服務(wù)器上傳遞給其他用戶(例如Legos)。然而，這類服務(wù)會(huì)受到廠商的設(shè)計(jì)規(guī)定與容量限制，用戶也因此沒有足夠的自由。這類云計(jì)算服務(wù)包括Salesforce.com的Force.com、Coghead和全新的GoogleApp Engine。

5、管理服務(wù)供應(yīng)商(MSP)

管理服務(wù)(managed service)是云計(jì)算最古老的形式之一，它面向的IT管理人員而不是最終用戶，例如用于電子郵件的病

毒掃描服務(wù)，還有應(yīng)用軟件監(jiān)控服務(wù)等。由SecureWorks、IBM和Verizon公司提供的管理安全服務(wù)就可歸為此類，還包括目前被Google收購的Postini以云為基礎(chǔ)的反垃圾郵件服務(wù)。MSP的其他產(chǎn)品還包含桌面管理服務(wù)，諸如CenterBeam和Everdream提供的產(chǎn)品。

6、服務(wù)商業(yè)平臺(tái)

這種云計(jì)算服務(wù)融合了SaaS和MSP，它實(shí)際上為用戶提供了一種交互性服務(wù)平臺(tái)。這在日常的商業(yè)貿(mào)易領(lǐng)域是非常普遍的，比如，某種消費(fèi)管理系統(tǒng)可以讓用戶從一個(gè)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上訂購旅行或秘書類服務(wù)，而且服務(wù)的配送實(shí)現(xiàn)方式和價(jià)格也都是由用戶事先設(shè)定好的。其非常典型的例子是Rearden Commerce和Ariba。

7、云計(jì)算集成

云計(jì)算服務(wù)的整合還只是剛剛開始。SaaS供應(yīng)商OpSource最近就推出了OpSource Services Bus，它使用了一家叫Boomi的小公司的云計(jì)算集成技術(shù)。另一家SaaS 供應(yīng)商Workday最近也收購了該領(lǐng)域的另一家公司CapeClear。CapeClear提供的是針對(duì)B2B集成的ESB(enterprise service bus，企業(yè)服務(wù)總線)。另外，2005開始興起的Grand Central，則想成為一種通用的“云計(jì)算總線”(bus in the cloud)，通過把多家SaaS供應(yīng)商聯(lián)合在一起來為客戶提供完整的服務(wù)。

四、技術(shù)挑戰(zhàn)

1、高可靠的系統(tǒng)技術(shù)——大規(guī)模的集成計(jì)算機(jī)系統(tǒng)；容錯(cuò)技術(shù)，即單節(jié)點(diǎn)的錯(cuò)誤不應(yīng)影響系統(tǒng)運(yùn)行，能夠檢查錯(cuò)點(diǎn)，具有重啟技術(shù)。

2、可擴(kuò)展的并行計(jì)算技術(shù)——云計(jì)算的核心技術(shù)

3、海量的數(shù)據(jù)挖掘存儲(chǔ)和管理技術(shù)——并行計(jì)算，加速數(shù)據(jù)處理，需要新的思路、方法、算法；將集群數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展到成千上萬個(gè)節(jié)點(diǎn)還是被類似于google文件系統(tǒng)的新技術(shù)替代？

4、數(shù)據(jù)安全技術(shù)——數(shù)據(jù)銀行；安全性，保密性，訪問權(quán)限的風(fēng)險(xiǎn)性；隱私和可靠性。

關(guān)于云計(jì)算還有很多內(nèi)容，在以后的學(xué)習(xí)中我將慢慢補(bǔ)充。