关键词：云计算，云计算安全，关键技术
1.引言
云计算安全是一个比较新的领域，由于云计算技术的高速发展，其应用领域变得更加广泛、更加深入，因此一批又一批的企业投身于云计算的研究，未来人们通过因特网网络，就都能够随心所欲在任意设备上找到所有信息内容，故云计算的安全问题已经成为了急需解决的一项挑战性任务。目前，不管是学术界还是产业界都越来越关注到云计算的安全问题，大量的云计算技术研究团体、各企业机构及标准化组织都对此展开了相应的研究。本文就云计算的关键技术特征以及云计算环境下的安全问题体现点做相关内容的阐述。
2.云计算的定义及关键技术
2.1云计算的定义
其实云计算并不是专指一门技术，而是技术趋势的代名词，是一种新的思想方法。现在很多人都想知道云计算的具体定义，但令人感到困惑的是截至到目前为止貌似没有任何一个定义是能够被各界所认可的，越来越多关于云计算的定义使得人们对云计算的了解变得更加糊涂。
我们不需要去了解云计算的严格定义是什么，但我们要知道云计算在做什么，它需要做的仅仅是对计算和存储的管理，并将其提供给应用使用。
2.2云计算的六大关键技术
随着并行计算、分布式处理及网格计算等概念的发展和商业实现，云计算应运而生，云计算的技术实质其实就是把计算、服务器、应用软件等一系列IT软硬件资源虚拟化而已。云计算的六大关键技术如下所示：
（1）虚拟化技术
诸如提高资源的利用率，可以根据用户的不同业务需求，高效灵活地进行资源配置和部署这些都可以通过虚拟化技术实现。系统虚拟化、应用虚拟化、桌面虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化等构成了虚拟化技术。
（2）分布式海量数据存储技术
云计算系统中的数据存储技术必须具有分布式、高吞吐率和高传输率的特点才能满足大量用户的需求，同时为大量用户提供服务。目前云系统中的数据存储技术主要有谷歌的GFS以及Hadoop团队开发的开源HDFS。
（3）数据管理技术
云计算需要对分布的、海量的数据存放、读取后进行大量的分析、处理，那么未来的数据管理技术亟需解决的一个重要问题是如何提高数据的更新速率以及进一步提高随机读速率。云计算的数据管理技术主要是Google的BigTable数据管理技术和Hadoop开发团队开发的开源数据管理模块HBase。
（4）分布式编程模式与计算
云计算上的编程模式十分简单，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，只有这样才能使用户能更轻松的享受云计算提供的服务，让用户能利用该模式编写出实现特定目的简单的程序。 云计算采用的是Map-Reduce的编程模型。
（5）虚拟资源的管理与调度
云计算平台管理技术的功能包括协同大量的虚拟化资源工作，实现屏蔽节点的故障，监视资源使用状况，实时调度用户任务，管理用户身份等。
（6）云计算的安全技术
用户隐私的保护、用户数据的备份、云计算基础设施的防护等等这些都是云计算模式带来一系列的安全问题，对于它们的解决需要更强的技术手段，乃至法律手段。
3.云计算环境下的安全问题
在云技术时代，随着服务方式的改变，安全责任的主体亦发生了变化，云计算的安全由云计算服务提供商来保证，它的安全问题主要体现在云安全，数据中心安全，SaaS、PaaS及IaaS数据安全，虚拟化部署安全，服务器安全，网格计算安全，瘦客户端安全，云服务的法律等方面。
3.1云安全的内容
简而言之，“云”端数据的使用安全就是云安全（Cloud security）。云用户把所有的数据存放在“云”上，那么就意味着数据存在被盗用和滥用的可能。如果只是一般的、不重要的数据，云用户对此关注度不大；若是机密数据，属于个人的隐私被盗用和滥用，对云用户会是相当大的打击。云用户的机器在全球运行的服务网络运行的同时，想要获取更好的服务，将不可避免需要提供更多、更详细的个人或者企业的敏感信息。而这些敏感信息公布于众的话，会使得云用户毫无隐私可言。在云计算的背景下，无论是数据中的敏感信息，还是服务中的敏感信息，云用户的信息的安全和保护都显得十分重要。
3.2数据中心安全的内容
云数据中心所面临的安全问题如下所示：
1.数据聚集后的安全问题
云计算中心存放着由数据中心把数据聚集后的所有用户的数据、应用、存储、处理等等，假如不能保证云计算中心的安全性，或发生数据丢失、窃取，用户是难以接受的。
2.安全漏洞的问题
漏洞产生的根本缘由是由于软件开发人员编写程序时没有充分考虑到异常情况的处理过程。
3.面临黑客攻击的问题
黑客攻击数据中心可以导致网络瘫痪，用户的数据泄露、信息被盗取等。云服务提供商的云数据中心应保护云数据中心自身的数据安全，以防不测，即便服务器沦陷，依然保证应用服务器与数据库服务器不会被更深层次的破坏。
4.云环境下的访问控制管理及用户权限分配问题
不同用户的访问权限分配及控制是云计算环境下不得不考虑的一个关键问题。应用数据的创建，更新及整合等事宜，迫使云计算环境可以通过对一般用户、管理用户以及云计算服务商合理地划分权限与权限管理来确保数据的安全。
5.云环境下的安全审计标准问题
安全审计的基本要素包括控制目标、安全漏洞、控制措施和控制测试。
6.数据中心虚拟化面临的安全问题
趋势科技印度公司总经理Amit Nath在谈到云安全时说：“在虚拟化数据中心，虚拟机这部分变得越来越重要，迟早会有人攻击虚拟机。我们从未听说过虚拟化环境存在太多的安全威胁，但是在接下来的6-9个月，我们会看到更多的威胁和攻击。你部署了虚拟化技术后，虚拟化数据中心没有边界，安全不复存在，因为你其实不知道自己的各个虚拟机在什么地方。”
7.云端安全产品的问题
把云端安全产品与非云端安全产品放在一起对比，我们可以轻易地知道他们在功能、性能、架构上存在很大的差异，云端安全产品具有低负荷的特点，使防护时间被缩短，使网关的负荷得到有效的减轻，并使病毒代码对服务器、带宽和终端等的资源占用率减少，更多的网关资源被留出来为虚拟化服务。
8.云计算环境下的取证问题
现今法律界已经逐渐意识到电子信息是否能被接收作为证据的关键因素是信息安全管理服务，云计算环境的网络取证可以根据不同的方法获得。
3.3 SaaS、PaaS、IaaS数据安全的内容
SaaS应用提供给用户的能力是用户利用现有的客户端设备通过浏览器对应用进行访问，实际上用户并没有管理或者控制底层的云基础设施。SaaS提供商应最大限度地确保提供给客户的应用程序和组件安全。一个安全的SaaS应具备物理安全、网络安全、系统安全、应用安全和管理安全等几个层面的安全性。
PaaS云提供给用户的能力是在云基础设施（网络、服务器、操作系统或存储等）之上部署用户创建或采购的应用，其实用户并不参与管理或控制底层的云基础设施，却能控制部署的应用及应用主机中的某个环境配置。PaaS平台本身的安全和客户部署在PaaS平台上应用的安全是PaaS应用安全的两个重要层次。
IaaS把数据中心包括服务器、存储、网络在内的IT硬件资源抽象化成逻辑的虚拟资源池后，通过网络传递给客户，从而实现资源的统计复用。IaaS安全核心是包含业务管理平台、虚拟网络系统、虚拟存储系统、虚拟处理系统、最上层的客户虚拟机。
3.4虚拟化部署安全的内容
虚拟化部署安全的内容如下：
（1）虚拟环境中主要攻击的目标问题
（2）云安全问题
（3）云计算中心安全问题
（4）虚拟灾难恢复、虚拟机备份与数据保护问题
3.5服务器安全的内容
服务器是黑客和商业间谍的目标，它的安全问题不可忽视。服务器安全的内容包括服务器虚拟化的安全、企业应用服务器的安全、Web服务器的安全以及IIS服务器的安全。
3.6网格计算安全的内容
网格安全问题已经成为了网格计算的一个重要问题。在分布式计算环境中，安全问题与一般意义上的网络安全问题相比较，我们会发现前者的覆盖面更广，用户越多，风险越高。
3.7瘦客户端（Thin Client）安全的内容
我们把在客户端-服务器网络体系中的一个基本无须应用程序的计算机终端称为瘦客户端――即Thin Client。这种瘦客户端通过一些标准协议和服务器通信，从而连接到网络。如今虚拟化技术得到了更加广泛的应用，越来越多的用户逐渐喜欢使用在PC机桌面或笔记本电脑上的瘦客户端进行工作。这些使用云服务的Thin Client用户，一定要确保自己计算机的安全。
3.8云服务的法律
云计算时代将面临的法律问题可以从云计算的合同履行、数据保护、证据调查、隐私保护、竞争秩序等多个角度进行相应阐述。
4.云计算安全技术
把云计算的安全技术和传统的安全技术进行对比，会发现它们相差无几：
（1）需要采用防火墙技术保证云计算服务提供商不被非法访问；
（2）需要利用杀病毒软件保证提供商内部的机器不被病毒木马感染；
（3）需要使用入侵检测技术和各种防御设备防止黑客的入侵；
（4）云用户需要采用数据加密技术、数据内容过滤等技术措施防止敏感数据存储于相对不安全的云中。
5.结束语
在云技术时代，如今云计算应用的主要问题是云计算环境下的安全和可信度，是怎样解决云用户的个人隐私信息以及敏感数据的遗失和泄露等问题，是云计算服务提供商的职责所在。云计算服务提供商做到了这些，云用户才能相信自己存在云中的数据是安全的，云计算的应用才能得更广泛、更深入的发展。
参考文献
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[2]刘鹏.云计算（第二版） [M].电子工业出版社，2011.
[3]黎连业，王安，李龙.云计算基础与实用技术[M].清华大学出版社，2013.
关键词：电子文件云计算关键技术
云计算的应用将导致支撑电子文件管理实现的技术框架发生本质上的转变。目前，国内外学者在云计算对电子文件管理的影响和所带来的新问题等方面进行了一定研究①，但缺少对云环境下电子文件管理关键技术的系统研究。本文重点探讨整合应用这些技术的通用框架、关键技术、实现原则和建议方案，为云环境下电子文件管理系统的构建提供技术基础和实施依据。
1 云端电子文件管理系统的技术框架
云环境下的电子文件管理系统不仅需要实现SaaS层次上的资源虚拟化，而且还应根据电子文件的特殊性，对其他云服务提供商提供的平台层和设施层的云服务进行选择、配置和优化使用。私有云的成功实践和成熟推广会进一步推动云环境下的电子文件管理的研究、应用与发展，并进一步带动相关管理部门和人员认识水平的提升，最终将逐渐会被混合云或公共云替代。
基于云计算的技术框架和电子文件管理的系统建设和应用需求，采用分层方法设计云环境下电子文件管理系统的技术框架是实现电子文件管理的首要任务，图1呈现了电子文件管理系统的技术框架
1.1固件/硬件层主要包含硬件服务器和交换机等物理基础设施，为软件内核层提供硬件的操作、管理和更新服务；软件内核层负责管理固件/硬件层的物理硬件设备，通常由操作系统内核、虚拟机监控器、集群中间件等工具和技术来实现。
1.2非结构化数据的分布式存储。电子文件通常是以非结构化或半结构化数据方式存在，云计算环境中非结构化大数据的存储通常采用分布式文件管理技术如Google的GFS、Hadoop的HDFS等。非结构化大数据的存储过程中，一般按照实现配置好的大小（默认为64MB）进行分块，并对每个分块进行唯一索引后存储在不同的数据块服务器上，所有数据块服务器由主服务器统一管理，力求控制流和数据流的分离。在云环境下，电子文件特别是大数据对象的文件将被存放到分布式的非结构化文件系统中，由文件系统统一管理。
1.3结构化数据对象的分布式存储。云环境下结构化数据的存储技术有Google的Bigtable、Amazon的RDS、Hadoop的HBase等技术，与传统关系数据库不同的是，云环境下的结构化数据模型一般由一个行关键字、列关键字和时间戳进行索引，其数据访问需要数据锁服务。云环境下的结构化数据的分布式存储一般采用主服务器和子表服务器进行分工管理，其中主服务器负责新子表的分配、子表服务器的监控和负载均衡等问题。在云环境下，电子文件的元数据一般存储在分布式结构化表中，由分布式结构化数据管理系统统一管理。
1.4分布式数据处理。与传统电子文件管理系统不同的是，云环境下的电子文件管理系统中将会采用以MapReduce为代表的分布式数据处理技术来处理电子文件，需要对目前的电子文件管理系统中普遍采用的数据处理算法和技术实现工具进行改进或重新设计。
1.5电子文件管理基础服务。该层为电子文件管理业务层提供一些共性的基础和核心功能，包括电子文件封装、电子凭证管理、完整性校验、分布式存取、电子文件监控和电子文件的溯源。
1.6电子文件管理业务服务。电子文件管理业务服务主要包括信息捕获、安全与监控、保管与处置、检索与再现、系统管理、非电子文件管理，负责实现电子文件管理业务服务的虚拟化，形成电子文件管理的工具资源池。电子文件管理用户可以通过系统提供的接口，包括人机交互界面（如Web界面）和程序编程接口（如Web服务、API等），以租用的方式享用电子文件管理基础服务的各项功能。
除了上述组成部分之外，云环境下电子文件管理还需要系统管理、安全保障、容错机制和服务质量等技术，它们贯穿于云环境下的电子文件管理系统的所有层次，需要统一设计和研发。
2 云端电子文件管理的关键技术
图1所示的云环境下的电子文件管理的通用技术框架的应用需要如下关键技术的突破：
2.1电子文件的对象建模技术
电子文件的对象建模是电子文件管理系统的关键步骤之一。在不同的电子文件管理标准中，对电子文件的封装要求有所不同。如何构建SIP （ Submission Information Package，提交信息包）、AIP （ Archival Information Package，存档信息包）、DIP （Dissemination InformationPackage，信息包）的信息模型以及如何实现这些不同信息包之间的相互转换是云端电子文件管理中需要解决的技术问题。此外，电子文件对象建模技术还需要考虑云计算环境本身的技术特殊性，如多副本管理、大文件分块管理、分布式处理等特征。因此，电子文件对象的建模与封装是云环境下的电子文件管理系统实现过程中需要解决的关键技术之一。
2.2海量异构电子文件的分布式存取技术
海量异构电子文件的分布式存取是云端电子文件管理系统与传统电子文件管理系统的区别之一。以Google文件系统为例，主要技术特点是采用中心服务器模式，不缓存数据，在用户态下实现和只提供专用接口。目前的电子文件管理中采用的数据处理技术不能直接应用于云环境下的分布式数据处理任务中。云环境下的电子文件管理需要进行大文件的分块、MapReduce、多副本管理、结点动态加入、用户态下实现等特殊操作。因此，面向海量异构电子文件的分布式存取技术是云端电子文件管理的重要课题之一。
2.3电子文件及其元数据的溯源技术
云计算技术本身的特殊性为电子文件及其元数据的溯源提供了良好的技术保障。云环境下电子文件回溯可分为两类：结构化数据表的溯源和非结构化数据的溯源。以Bigtable为例，其数据模型由行、列、时间戳组成。与传统数据库不同的是，Bigtable中采用了关键字排序、列簇（ColumnFamily）存储和时间戳，可以很容易在不同版本之间回溯。此外，云计算环境中的非结构化数据的存储中采用了多副本技术，也较好地支持文件实体对象的溯源。但是，云计算中的这些技术并不能完全支持电子文件及其元数据的回溯操作，如证据保留和凭证生成等。因此，凭证性回溯技术是云端电子文件管理中需要突破的重要技术。
3 云端电子文件管理的实现方案
图1所示的云环境下的电子文件管理通用技术框架和上述关键技术的实现需要以下基本原则和实现方法。
3.1实现原则
基于以上分析，可以归纳出，云环境下电子文件管理系统的构建需要遵从以下基本原则：
3.1.1底层技术的简单性与上层应用的复杂性之间的平衡原则。简单实用性是云计算服务模式的重要特征。其简单实用性主要体现在两个层面，一是在云计算的设计思想中，云计算的实现并不追求新技术的创造，而更加重视现有技术的重组；另一个是云计算的实现技术上，云计算一般采用简单实用的实现技术，不主张实现技术的复杂化。以Amazon提出的SDB（SimpleDB）为例，这种技术不需要实现定义模式信息，其属性的修改添加以追加形式实现，操作类型简单（不支持像连接、排序等复杂操作）。然而，底层的简单实用往往会增加上层应用的复杂度。因此，在云环境下的电子文件管理系统的设计和实现中，不仅要考虑底层技术的简单实用原则，而且还注重避免上层应用的复杂性，力求在二者之间达到平衡。
3.1.2经济性与稳定性之间的平衡。经济性也是云技术的重要特征之一，云计算的经济性体现云端和终端的经济性。云端的经济性体现在云端部署在成本相对较低的服务器硬件之上，不追求服务器集机群的实时更新换代。在计算能力和存储能力相等的情况下，搭建一个云端服务器集群的成本要低于购买一台超级计算机作为服务器的成本；终端的经济性体现在云计算对终端的要求较低，用户可以使用瘦终端就可以调用功能强大的云服务，不需要购买昂贵的软硬件设备和进行繁琐的软硬件管理与维护工作②。因此，云环境下的电子文件管理系统的设计应遵循经济性原则，可直接部署在配置较低的普通服务器硬件上，而且应支持多种类型的终端设备。但是，经济性原则往往带来稳定性问题，尤其是容错处理问题。经济性带来的容错处理是云计算的重要难题之一，涉及云计算中的Master服务器、Sever服务器、数据管理服务器等每个组成部分。因此，在经济性和稳定性之间的平衡是云环境下电子文件管理的重要指导原则之一。
3.1.3灵活性与安全性的统一。灵活性（或弹性）作为云计算的重要特征，涉及节点动态管理、故障动态监测、动态故障恢复、多副本管理、动态租约管理和弹组合。显然，灵活性给电子文件管理系统的技术实现带来了较大程度的方便性。但是，灵活性也给电子文件的一致性、可靠性和保密性提出了更复杂的管理要求。因此，保证灵活性与安全性之间的平衡是云环境下的电子文件管理系统的IT实现的重要指导原则之一。
3.1.4针对性和可持续性的统一。针对性强调的是电子文件管理系统与其他业务应用系统的区别性，主要强调电子文件管理系统遵循相关的功能要求标准的符合程度。当前国内外关于与电子文件管理系统的功能要求标准有ISO15489、DoD5015.02、Moreq2、ICA、《电子文件归档与管理规范GB/T18894-2002》、《电子文件管理系统通用功能要求》等。因此，云环境下的电子文件管理系统的实现中必须遵循这些原则和要求，具备较强的针对性或专业性。同时，针对性的实现也要支持和遵循可持续性。云环境下的电子文件管理系统的实现并不要求一步到位，应统一规划，分步骤实现，重视部门协同和资源共享。因此，针对性和可持续性的统一是云环境下的电子文件管理系统的研发中必须遵循的原则之一。
3.2实现方法
云计算环境中的电子文件管理系统的实现技术方案有多种，可以分为两大类，即商业解决方案和开源解决方案。考虑到电子文件管理需求的特殊性及未来应用的可扩展性，建议采用开源解决方案。目前，主流的开源方案有Hadoop、Eucalyptus、Nimbus和Sectorand Sphere。其中，Hadoop和Eucalyptus分别模仿了两个主流的商业解决方案，即Google和Amazon的云技术。综合考虑实现技术的成熟度、普及程度、内部技术的公开性和未来发展趋势，建议在云环境下的电子文件管理中采用基于Hadoop的开源解决方案。
在云环境下的电子文件管理系统的开发中应采用基于Hadoop的编程模式或类似于Hadoop的编程模式。Hadoop是Apache开源组织提供的一种具有高可靠性、高可扩展性的分布式计算机框架，包括Hadoop Common、Avro、Vhukwa、HBase、HDFS、Hive、MapReduce、Pig和ZooKeeper等编程技术③。其中，Hadoop HDFS、MapReduce、HBase、ZooKeeper、Pig分别对应Google的GFS、MapReduce、Bigtable、Chubby和Sawzall。因此，在图1所示的通用技术框架中，可以分别使用Hadoop HDFS、HBase、MapReduce和ZooKeeper技术实现非结构化数据的存储、结构化数据的存储、分布式处理和锁服务。
4 结语
以云计算为中心的新型信息生态环境为电子文件管理提供了新的计算模式和技术实现方案。在这种生态环境下，云端电子文件管理系统的初期建设往往定位于SaaS层的私有云。随着关键技术和典型应用的成熟与发展，电子文件管理将逐渐采用混合云或公共云技术，并将渗透至云计算的不同层次。为此，本文将云端电子文件管理系统的通用技术划分为七个层次，探讨所需的四项关键技术，并提出了研发电子文件管理系统的基本原则和实现方案。因此，本文研究对于云环境下的电子文件管理系统的研发活动具有重要的指导意义。在未来的工作中，我们将重点进行实证分析，并进一步完善本文研究成果。
本文是北京市科技计划课题《基于异构系统的电子档案凭证性保障核心技术开发与应用》（项目编号Z111100075011001）、国家自然科学基金项目“语义Web环境下的大规模协同知识处理模型研究”（项目编号71103020）和国家社科基金重大项目《云计算环境下的信息资源集成与服务研究》（项目编号：12&ZD220）的成果之一。
参考文献：
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朝乐门，张勇，邢春晓.云端信息资源管理研究[J].情报资料工作，2010（4）：44-49.
关键词：云计算 分布存储 关键技术
中图分类号：TP333 文献标识码：A 文章编号：1003-9082（2016）08-0006-01
近年来随着计算机技术和网络技术的迅速发展，为人们日常生活带来很大影响，计算机的大量应用给人们日常生产生活带来很大便利。
一、云计算概述
云计算主要就是为了满足现今大量数据源计算和存储需求的通信技术基础上形成的可以分享基本资源的计算机模型，是发展中具备划时代意义的模型。云计算的核心是互联网，改变了传统个人计算机的方式，构建多个计算机相连接形成大量设备网络数据中心，以此来存储大量数据信息，数据存储中心的基本作用实际上就是依据上层服务和应用为以后提供便捷、安全、可靠、透明的服务和数据存储功能。数据中心是云计算的基础，能够连接系统中不同业务以此来操作各种业务，服务提供上能够依据各种数据来获得合理的服务。内容提供商主要就是从数据中来获得相应内容。依据计算机技术发展的通信技术、信息处理技术呈现出前所未有的速度，独立计算机中存储大量数据已经逐渐不能满足实际需求，因此出现了云计算模式下的分布存储技术。这种计算机技术能够节约大量费用。云计算环境中数据中心存在不同节点，各种节点上存储大量数据，也可以存储在不同中心上，数据中心为客户提供数据和组织方式[1]。
二、云计算环境下分布存储技术的结构
数据中心是保障正常运行云计算的基础，一般包括两部分：软件和硬件。云计算模式下，硬件实际上是说数据中心基础设备，包括支撑系统以及计算机设备。软件主要就是数据中心为客户提供的安装程度和服务。数据中心节点结构和云计算高效、安全存储的关键和基础。所以，对数据中心不同类型路由转发功能节点进行分类处理，基本上包括三种类型，如下所示：
1.服务器结构
服务器结构实际上就是依据网线来相互连接，其结构中服务器一般就是用来处理和存储数据的，并且同时也包括转发数据包的功能。在结构组成和线路交换方面来说服务器核心结构是相对比较简单的，不需要交换机等硬件设施，能够更好的进行底层网络和服务器的交互工作，为以后高效的路由算法开发提供保障，但是这种结构实际应用的时候会出现一定问题和不足，例如服务器占用大量的计算、链路存在冗余、提高服务器负载压力，以至于导致严重降低服务器计算的整体效率，以此会降低服务器性能和提高设计成本[2]。
2.交换机结构
数据存储的传统结构一般都是使用交换机，在没有正式应用云计算技术以前，大部分用户使用过程中数据存储中心就是交换机，也就是说一起联系数据中心和网络中心，交换机是上述两部分的枢纽，存储技术就是交换机结构的核心和基础，实际操作中基本上都是树形结构，包括三个部分：聚合层、核心层和边缘层。实行结构具备扩展性强、容易连接、操作简单等特点，但是交换机结构实际应用中也会出现问题和不足，例如，存储技术落后、有限的存储量等。存储数据的时候能够优化处理存储的高效性和操作的灵活性，可以极大程度上提高了应用空间。
3.结合交换机和服务器的结构
上文所述的单一交换机结构和单一服务器结构都会存在缺陷和不足，所以，实际应用中有机结合两种方式进行混合应用，取长补短。这种混合模式可以在可扩展性、路由费用、建设成本、网络结构等方面得到充分体现。成本建设汇总主要就是因为混合结构能够凸显服务器和交换机的优势，在具备相同性能的基础上适当降低建设成本；扩展性角度来说混合结构受到网卡安装数据限制服务器的功能，并且也存在有效的数据中心节点规模；网络结构角度来说，混合结构一般能够结合应用服务器和缓解路由转发的基本功能，保障更加灵活、方便、自由的应用网络结构[3]。
三、云计算环境下分布存储关键技术
1.数据容错技术
数据容错技术运用和发展的过程中需要密切联系现代网络数据服务业务，此外，数据容错技术是云计算环境中最重要的分布存储技术。数据容错技术实际上就是说在运行网络数据信息服务系统的时候，形成错误激活问题的基础上数据信息仍然能够为用户提供保证性技术以及无间断数据服务。这种运用模式以及形成可以在一定程度上保障整体系统更加可靠、安全的运行数据服务信息机制，以便于全面提高服务系统的优势和特点，同时也能够提高访问数据信息的效率。数据容错技术应用的时候，在出现数据错误的时候可以保障稳定、安全、有序的运行整体化技术系统，并且也能够在确保安全运行系统的基础上，及时修正系统错误信息，同时也可以及时删除或者对比确定冗余信息，全面实现突破数据处理技术的局限性。目前包括两种数据容错技术，复制容错技术和纠删码容错技术。
纠删码容错技术实际上属于信道传输编码技术，可以容忍丢失多个数据块，并且也能够在分布式存储中融入信息，这种技术的应用能够降低存储空间，编码容错技术能够编码多个数据目标，形成众多数据目标，以至于能够降低复制数据的效率，但是具备成本高、开销大的缺陷。复制容错技术实际上是数据对象应用中构建多个相同模块，在不同存储节点中进行合理分布，也就是说数据对象失效以后，还是能够依据此来获得相同有效的数据。复制容错技术主要包括数据组织结构、数据复制策略两个面[4]。
2.节能技术
2.1软件节能技术
软件节能主要就是在不降低网络数据服务系统的基础上，达到控制信息存储数据最低耗能的目标，软件节能技术的关键就是数据管理和节点控制管理操作，依据上述管理行为来达到有效控制设备节能的作用[5]。软件节能技术包括数据管理技术和节点管理技术两方面。节点管理技术实际上就是为选择分布存储节点提供依据，并且其他节点处于封闭或者低耗能的情况，从而起到降低消耗的作用。目前分布式存储中包括三种数据管理技术，动态数据存放管理技术、静态数据存放管理技术、缓存预取管理技术。
2.2硬件节能技术
硬件节能技术主要就是从网络信息服务系统硬件角度来进行深入分析，依据实际情况进行分析包括计算机整体技术和数据中心技术两种类型。数据中硬件技术一般来说就是高能耗、高性能的替换操作。计算机整体技术就是广泛运用新型技术体系的结构，以便于能够降低总体耗能的标准。云计算环境中运用分布存储技术能够实现节能技术属性，全面提高应用软件和硬件的广度，实现软件节能的目标，同时也能够为保护环境提供保障和基础[6]。
硬件设备降低耗能的主要特点就是拥有良好节能效果，不需复杂的组件，但是需要重新设计系统硬件和体系结构，硬件设备具备比较差的灵活性，不能依据实际需求进行动态调整，并且大批量替换已经应用的硬件设备会产生比较高的成本，所以这种方式没有得到良好的推广。目前研究云计算分布存储技术的时候，软件节能技术是关键和热点，这种技术不需要改变硬件设备，依据数据管理技术和节点管理技术改变数据缓存方式、数据存放，构建更加节能的磁盘节点，从而达到降耗节能的作用。
结束语
综上，当今时代正处于科技高速发展的时期，云计算是新型计算模式，已经广泛应用在存储数据结构中，云计算能够有效连接网络设备和大量数据节点，从而构成大规模数据中心，为满足不同条件的服务需求奠定基础。实际应用分布存储技术的时候，虽然数据规模比较大，但是也会出现数据失效等现象，以此本文主要阐述了云计算环境下的分布存储技术，为以后发展分布存储技术提供保障。
参考文献
[1]宋国平，邱阳.云计算环境下的分布存储关键技术[J].吉林广播电视大学学报，2014（9）：30-31，41.
[2]王意洁，孙伟东，周松等.云计算环境下的分布存储关键技术[J].软件学报，2012，23（4）：962-986.
[3]冯敬益.基于云计算环境下的分布存储关键技术分析[J].电脑编程技巧与维护，2016（5）：59-60.
[4]王方，蒋弦.关于云计算环境下的分布存储关键技术研究[J].数字技术与应用，2016（2）：89-89.
关键词： 云计算； 结构； 虚拟化； Web服务
中图分类号： TN911?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2013）12?0067?04
0 引 言
自计算机问世之日起，人们对计算机资源日益增长的需求促进了计算机技术的发展。20世纪中叶起，对于在科学计算、系统仿真等领域需要处理大规模、海量数据的问题，往往通过增加投入来提升计算机系统性能的解决方案，相应出现了分布式系统、并行计算等。在90年代互联网背景下，通过网络从外部获取计算能力、存储等资源已成为学术界和产业界所共识的解决途径，出现了网格计算技术。近年来在全球化浪潮下，随着计算机系统在工业设计、生产制造、商业物流等领域更进一步的应用，云计算成为当前信息技术领域的热点话题之一[1]，它体现了“网络即计算机”的思想，以便利、经济、高可扩展性等优势成为学术界、产业界和政府机构等各界关注的焦点，被认为是互联网经济后又一个重要的IT产业增长点，具有巨大的市场增长前景，IDC预测在2015年云计算产业规模将达到729亿美元[2]。
1 云计算简介
1.1 云计算的定义
从不同的应用角度出发，业界对云计算的定义有不同的认识，目前普遍接受的是美国国家标准与技术研究院（NIST）对云计算的定义[3]：云计算是一种模式，能以便利的、按需方式通过网络访问的可配置计算资源池（如网络、服务器、存储器、应用和服务），这些资源只需要极少的管理成本或干预，就可以快速部署与。
虽然用户都是通过终端使用计算机资源，但云计算通过更灵活的方式为用户提供服务，如云终端除计算机设备之外，也可以是PDA、智能手机等智能终端；整个网络虚拟为一个大型计算机，网络上的服务器、数据库、应用服务、仪器设备组成资源云；云终端与资源云的通信链路可以是计算机网络，也可以是移动数字通信链路。
私有云为特定组织内的用户提供服务，数据与程序都在组织内部管理。私有云可以大大提高系统的安全性，而且服务提供商可以更好地掌控基础设备的架构，但所能使用的用户也受到一定限制。
在混合部署模式中，用户往往是将关键数据或信息放置于私有云中，将非关键的服务外包给公共云服务提供商，放置在公共云上处理，这种方式是目前情况下较好的解决方案。
2 云计算的层次体系与特征
2.1 云计算的层次体系
2.2 云计算系统的特征
从作用角度看，云计算系统具有以下几个外部特征：
随时随地任何网络接入。即云终端设备不只局限于工作站、便携电脑等计算机终端，也可以是智能手机、手持设备等。只要用户设备可以连接网络都可以获得云计算服务。
随需定制自助服务。用户可以根据自身的需求获得云计算中的资源，且在服务定制过程不需要与服务提供商进行人工交互。
共享资源池。云计算系统中所有资源都被整合成一个动态资源池，以多租户模式提供给所有客户。客户一般不需要了解资源的物理位置，但需要时也可以指定特定资源。
快速弹性部署。云计算服务可以快速、弹性地提供服务，即可以快速扩展也可以快速释放，对于用户而言可以在任何时间购买任何数量的资源。
可监测与计量的服务。通过服务监测可以优化资源的使用，通过对资源使用情况的计量可以进行服务定价与收费。
3 云计算的关键技术及发展现状
3.1 虚拟化技术
“虚拟化”是IBM提出的应用于计算机领域的概念，其目的是通过虚拟机让更多的操作人员借助终端设备使用计算系统，以充分利用相对昂贵的硬件资源，在实际发展过程中虚拟化技术有很多种定义。虚拟化技术使得共享底层结构下的分布式虚拟环境成为可能。目前，虚拟化技术实现了资源的逻辑抽象和统一表示，是实现云计算的关键。虚拟化技术不仅消除了大规模异构服务器的差异化，而且借助虚拟化技术的伸缩性和灵活性，可大大降低云计算系统管理的复杂度，提高资源利用率，从而有效地控制成本，提高运营效率。IBM采用“蓝云”计算平台硬件级别虚拟化和开源软件虚拟化两个级别的虚拟化[5]。
目前虚拟化技术的研究主要是针对小规模少量请求服务系统展开，结合SOA服务和大规模并发服务情况的研究还需要加强，同时虚拟化技术也会相应地引入一系列安全性问题。
3.2 面向服务的体系结构
SOA是为了解决信孤岛和遗留系统问题，满足Internet环境下业务集成的需求，通过连接能完成特定任务的独立功能实体的软件系统架构[6]。对于SOA与云计算是竞争还是互补融合的关系，业界也有不同的看法，但从本质上看，SOA和云计算都是围绕服务而展开，只是二者对于服务的定义及范畴有所不同。SOA将应用程序的不同功能单元通过定义良好的接口联系起来。接口采用中立的方式进行定义的，它独立于实现服务的硬件平台、操作系统和编程语言。这使得构建在各种这样系统中的服务可以以统一和通用的方式进行交互，云计算服务的快速弹性部署离不开SOA的支撑。
但目前SOA的服务基本是以软件领域为主，将所提供的服务进行包装、组合，按一定流程运转产生新的功能。而云计算认为所有的资源都是服务，除软件服务之外，还有硬件、平台服务等，SOA还需要更好地结合到云计算的应用模式中。
3.3 数据存储和管理技术
云计算中的数据具有海量、异构、非确定性等特征[7]，同时云计算系统往往需要同时满足大批量用户的服务需求。因此，云计算系统需要采用有效的数据管理系统对海量数据进行分析和处理，其数据存储系统必须具有高吞吐率、高传输率、高可扩展性、高可靠性等特点。同时还需要考虑数据快速定位、数据安全性以及底层存储设备的存储量均衡等。
目前云计算的数据存储和管理技术主要有Google的GFS（Google File System）[8]，Amazon的Dynamo[9]，HDFS（Hadoop Distributed File System）[10]和BigTable[11]。包括Intel，Yahoo等大部分IT厂商的云计划项目中都采用HDFS数据存储技术。
以上这些技术从数据组织、数据集成、数据管理、数据的分布式并行处理、数据分析等方面进行了研究，但随着新的应用场景不断出现，使得云计算系统的数据管理和存储方面不断面临新的挑战。
3.4 编程模型
为了实现服务的快速弹性部署，云计算平台上的编程模型必须简单，以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。目前云计算系统流行的编程模式有MapReduce[12] ，Dryad等。MapReduce的思想是通过“Map”函数将任务进行分解并分配，通过“Reduce”函数将结果归约汇总输出。Hadoop是MapReduce的开源实现，目前已得到Yahoo，Facebook和IBM等公司的支持。Dryad是Microsoft于2010年底的分布式并行处理编程系统。它将一个应用程序表示成一个有向无环图（GAG），顶点表示计算，顶点之间的边表示用来传输数据的通道，可以采用文件、共享内存的FIFO或TCP管道等传输机制。Dryad可以使开发人员在Windows或.NET平台上编写大规模的并行应用程序，也可将单机上完成的程序移植到并行计算系统上。
4 云计算面临的问题
云计算作为新兴的计算模型正方兴未艾，但云计算并不是对现有技术的简单重组，要真正实现NIST所定义的云计算系统还需要解决诸多问题。
首先是云计算的内涵问题。SaaS，PaaS，IaaS等3个层次的划分只是对云计算的初步认识，云计算的内涵组成和外延发展等还存在多种解读，给云计算的具体实现和未来发展带来不确定性。
在云计算系统的管理方面，必须考虑云系统之间的互操作性，为实现云系统之间的自动交互，必须能够提供跨云的管理策略。
安全性是云计算系统面临的另一重要问题。用户存储在云中的数据安全和隐私问题必须得到保证，虚拟化虽然可以使云计算更易于管理，但也使得系统的安全问题变得更为复杂。另外，服务质量（QoS）是云计算绕不开的另一问题，如大量远程用户使用数据密集型或交互式服务时服务延迟，服务失效时的重新部署或动态迁移等，只有QoS得到保证，云计算才存在需求和发展空间。服务定价机制也是云计算系统面临的另一个挑战，也是云计算系统实现商业化的前提，合理的定价机制才可以促使用户合理地使用资源，提高系统的利用率。
5 结 语
云计算具有广阔的应用空间和发展前景，相关的各项关键技术也在迅速发展中。本文介绍了云计算的概念，分析了层次体系，对实现云计算的关键技术进行阐述，对主流技术的特点进行分析。但云计算在系统安全性、服务质量、定价机制等方面还存在诸多问题，需要进一步深入研究。
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【关键词】云计算技术;监控系统;楼宇;云存储
智能楼宇正成为未来建筑的发展方向，和人们生活工作息息相关的很多行为都发生在只能楼宇中，所以如何保证楼宇的安全一直都是被广泛关注的热点课题，有的楼宇雇佣保安等人员进行安全维护，但是安保人员也不可能随时关注楼宇内的安全动态。一旦楼宇出现了安全事故，诸如财物丢失等，在进行调查取证的时候，安保人员的话语很显然不能当做铁证。鉴于此，伴随着科学信息技术的发展，监控系统在楼宇安全管理中的应用越来越广泛，但是数字时代的到来，促使楼宇监控系统发生改变。一抬摄像头一小时可以获得4G的容量，那么一座现代化的高层智能楼宇中所有的摄像头，将需要很大的空间来存储监控摄像。这对于存储的设备的选择是一个巨大的挑战，而现实是基本没有足量的存储设备来满足其需要。面对这些设计难题，科学基础提出了自己的答案，那就是云计算技术。
云计算技术一词首次出现是在2006年，它的显著特点就是强大的计算能力和服务器集成，不需要实体的存储设备，而用虚拟的存储空间实现数据的存储和管理，大大节省了存储资源和成本，这就为解决传统监控系统面临的瓶颈难题提供了解决思路。
一、监控系统和云计算概述
1.监控系统
监控系统主要是视频监控，三十余年来经历了从开发出来到被广泛应用的发展历程，监控系统也从最开始的模拟监控，到初始的数字监控，再到现在的网络视频监控。与最初的独立产品不同的是，现在很多监控系统也与其他一些消防、电梯求救的产品相联系。这使得监控系统的作用更加广泛，对客观事实的复述性更强。可以预见，未来监控系统的发展方向将是数字化、经济化和快捷化。
监控系统主要由摄像前端、传输线、记录仪、显示端等四部分组成。摄像部分是监控系统的视频收集端，传输线则是数据传输的通道，记录仪可以实现监控视频的全景呈现，并且以独特的方法记录下来，显示端的作用通过显示器将监控的视频播放出来。这样一个完整的监控系统最重要的监控形式当然还是视频，当然进一步发展，监控系统也可以是能够预警火灾的消防系统，预警电梯故障的监控系统以及监控楼宇中央空调运行情况的系统。由此可见监控系统虽然以视频监控为主，但是依旧可以发展成为更全面更智能的楼宇设备自动化控制系统，丰富监控系统的种类和功能。
2.云计算技术
云服务首次出现于1983年，在2006年谷歌公司埃里克史密斯提出了云计算概念，从最初的美国校园，到全世界各地，越来越多的云计算中心开发而成，云计算技术以极快的速度迅速成为各大科技公司的研究对象。
虚拟网络中潜藏着海量可以利用的虚拟资源，这种资源我们可以称之为云空间，用户通过付费或者其他方式，来获得虚拟的资源。而计算能力就是其中的一种资源，云计算则是网络计算能力的显著代表。云计算有其显著的特点：强大的计算能力，除此之外外，虚拟性、可靠性、灵活扩展性、节能低成本等都是云计算的其他优点。
3.监控系统存储特点与云计算关系
监控系统的摄像部分需要存储空间来及时记录保存监控录像，前端收集的数据通过传输线传到中心存储单元，这里是一个大型的数据中心，可以方便的完成数据的筛选、排列、检索等行为，但是随着监控系统的普及，所需要的存储空间越来越大，必须开发新的存储技术来满足系统的需求。云计算技术之前主要有光前通道技术、IP网络技术以及基于以太网的数据存储，这三种存储技术存在一个共同的缺点，那就是对于监控服务器的要求较高，而且只能完成存储，不能和其他系统关联应用。鉴于监控存储必须具有足够大的空间、强大的数据传输和计算能力、高度灵活性和扩展性、足够缓存空间、高度可靠性等技术需求，云计算技术无疑是当下最适合作为监控存储的选择。
二、云计算架构及其关键技术
1.监控技术体系结构
当下监控技术的体系结构主要有集中式和阶梯式两种。
（1）集中式体系结构
集中式体系结构主要应用C/S结构，由监控服务器和监控两部分组成（图1）。
集中式体系结构的显著特点就是监控和监控服务器可以相互进行数据信息传递。监控需要时刻监听对应节点的数据信息，然后将其传递给监控服务器，同时它也要接受监控服务器的命令，并执行。监控服务器对于监控传输的信息进行筛选和逻辑分析，并将最终的信息结构存储特定节点中的数据库中。随即数据从节点出发，传输给监控，监控执行指令。可以看出节点是比较关键的环节，考虑监控系统的稳定性分析，集中式体系结构一般用在节点较少的监控系统中。
该体系结构的主要优点有：首先是数据传输及时。集中式的体系结构使得数据信息的采集和传输只需要很短的时间，极少的延时保证了数据的准确处理和楼宇故障的及时处理。其次是易管理。该体系结构简单，体系两端就为明确，数据传输路程简单，容易管理。最后体系架构简单。只需将监控服务器和监控设置好，一个集中式体系结构就架构完成，应用简单，实用性较强，单项配合系统工作时，可以简单快速地发挥作用。
但是该体系同样存在缺点，第一是体系对于监控服务器的依赖性过大，一旦其出现问题，那么整个系统的使用都会受到影响，可以通过为监控配置控制权来保证系统的流畅运行。第二是系统对节点的数量有严格的要求。如果节点较多的话，集中式体系结构将无法应付，对于很多数据信息将不能及时处理，这就会导致大量的数据堆积在缓存空间内，信息的无延时性受到严重影响。为了解决这个问题，我们可以采用阶梯式体系结构。
（2）阶梯式体系结构
阶梯式体系结构本质上可以看做是多个集中式体系结构的有序集成，通过在集中式体系结构之上加一层针对监控的局部管理，也就是说总的监控节点之下设有分部的监控节点，采用分层布控原则，只要每一层的节点能够正常工作，并将数据信息传递给全局监控节点，然后总节点逻辑处理信息，反馈给各分部节点，局部节点管理将数据信息传递给各监控，就完成了一个完整的数据监控过程（图2）。如此一来每一个局部监控节点都可以处理好的数据信息，避免了数据的缓存和堵塞，提高了监控效率。
阶梯式体系结构的优点：第一大大减轻了系统负载。通过将监控节点分散设置，这样就提高了处理效率，而避免了所有数据都需要总节点处理的拥挤局面，提高了网络流畅度，减少拥塞;第二是可以实现故障隔离。阶梯式体系结构的正常运行不依赖于单一的集中式体系结构，如果其中一个出现了问题，其他的子系统仍然能正常运行，不需要让监控监控整个系统，减少了系统运行风险。
该体系同样存在缺点：第一如果监控系统结构比较复杂，那么阶梯式体系结构的架设比集中式体系结构的架设难度要高很多个等级;第二因为数据信息的传输比集中式体系结构多了一层结构，所以针对同样的信息，阶梯式体系结构处理的时间要多余集中式体系结构。
2.云计算技术架构
针对购买者具有的权限，云计算监控数据管理系统可以为用户提供数据中心及基础设施服务、平台服务、软件服务等三层服务。数据中心是云计算平台的基础硬件设施，基础设施服务只提供虚拟硬件，可以在多个虚拟服务器上提供数据存储服务，购买者根据需要的资源量付费，可以灵活控制成本和管理闲置资源，增加了云平台的利用率。平台服务层则提供远程服务形势的服务器计算资源存储，同时支持多个小组的平台连接。提供的软件可以为多个用户共享，并且可以和其他系统集成开发并流畅使用，这大大减少了传统平台的布设需求，提高效率。云计算的关键技术包括虚拟技术、分散资源管理技术、海量数据存储技术、数据并行编程技术、云平台服务等。
三、云计算在楼宇智能监控中的应用
1.云计算技术和楼宇视频监控
面对现代楼宇越来越大的监控数据信息处理，云计算是必不可少的关键性技术。它可以改变传统平台在多人访问时的缓慢运行状态，这对于具有海量信息的政府机关、国际公司等具有非常显著的效果。它可以使得每一个摄像前端采集的信息不会丢失，真正解决现代楼宇监控系统的数据存储问题。
2.楼宇智能监控系统中云计算技术的应用
对于楼宇智能监控系统的设计，首先要考虑的就是如何选择一个具有强大、稳定存储能力的空间，来进行监控数据的逻辑运算和智能分析。云计算不仅具有海量的空间，而且还具有存储动态数据的能力。基于云计算技术的楼宇监控系统，其内嵌的系统构架中，通常有四个层面。
首先是采集层。简单来说就是监控数据的最初采集以及处理过程，主要的获取方式为摄像前端存储。实现方式为将视频监控即服务置于监控系统中，这样一来楼宇中的监控数据就可以全部接入到一个集中的中央平台，并且可以利用网络技术灵活扩展数据采集模式。其次是传输层。其功能是将云台摄像的基础空间数据通过复杂的传输网络进行数据汇集、传输，是整个监控系统运行的基础。第三是支撑层。提供云计算监控数据管理系统的核心功能，也即是云计算技术提供的平台即服务功能以及基础设施功能，包括了保持云平台正常运行的各项硬件、软件、管理设施和数据存储系统，它可以完成对数据的汇总、分析、运算和挖掘，随即进行下一步工作。最后是应用层。将不同的监控服务布设于云平台上，通过超强的计算能力优化组合多种模式供用户选择，这种强大的组合排列功能将不同需求的服务订阅变为可能，并且灵活简单，容易执行。
一个成熟的基于云计算的楼宇智能能够监控系统主要包括监控服务器、HadoopMaster服务器，节点，监理终端等（图3）。
在该系统中，监控服务器的主要功能是采集、汇总、计算和分析数据信息，是系统的处理中枢;HadoopMaster服务器基于分布式基础架构，实现用户需求和文件系统的有序管理，它是一种针对Hadoop数据采集和控制的监控;Ganglia服务器主要针对物理层设置，任务是收集云台计算物理层面上的数据信息;节点的设备布设监控系统，而对于楼宇智能监控系统来说，云平台内部有若干的虚拟服务器，使用者通过相应的指令就可以让服务器启动相应的服务，比如查看虚拟机器的运行状态等等。监控终端也就是最终的数据呈现端口，一般是个人电脑，通过WEB网页来展示整个监控系统的运行情况。
鉴于物理层的数据信息较多，我们选择树形的体系结构来进行监控数据的采集、管控和分析。通过Ganglia服务器，可以实现云平台中的软件集成，利用节点与节点之间的数据连接，精简数据运算模式，减少数据采集次数。所有的数据经过压缩和传输，集中到gmetad节点上，通过运行其中的监控，便可以筛选相应的数据信息，也即完成了物理层的数据信息采集工作。
四、结论
智能楼宇的安全问题一直都是受到社会大众的普遍关注，如何保证安全的透明度，保证楼宇安全透明运行，是需要不断研究和改进的课题。监控系统以期独有的还原性和真实性，成为楼宇安全防护的重要组成部分，但是现代社会的楼宇智能监控需要强大的计算能力和海量的存储空间才能实现，显然传统的监控系统难以满足楼宇智能监控的需要。利用云计算技术可以为智能监控系统的开发设计提供突破点。采用超强的云计算，和海量存储的云空间，优化数据采集空间架构，就可以实现对监控数据的合理采集。通过云计算技术在楼宇智能监控系统中的应用，合理部署物理层资源，分层构建集中式采集构架，可以看出云计算的应用汇使得监控系统更加性能优良，可靠稳定，而且云计算技术的运行环境并不苛刻，所以成本也很合理，很好的解决了目前楼宇智能监控系统设计中存在的问题，并且节约社会资源和成本，具有较好的实用性和推广性。
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【关键词】供电企业；云计算；云审计
随着信息技术的快速发展，我国的信息数据量在近年来呈现出爆炸式的增长，人们的工作和生活跨入了大数据时代。我国各行业都积极应用了云计算以提高数据分析能力，如电信、医疗、金融等领域的大数据挖掘分析技术已经投入实际应用，审计领域也应与时俱进，尽快适应大数据时代的发展。本文以供电企业为研究标的，结合电力审计工作的实际情况，探索和构建一个适合供电企业的“云审计”框架。
一、关于云计算与云审计的基本概念论述
“云计算”一词源于Google等互联网公司的大数据处理过程，于2006年在国际搜索引擎大会上首次提出，以美国国家标准与技术研究院给出的定义较为权威：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
“云审计”是基于云计算而产生的，可以认为“云审计”就是在审计工作中运用云计算的概念和技术。“云审计”有两个基本特点，一是以审计工作为服务目的，“云审计”的应用是为了使审计师减少简单的计算劳动，提高审计效率；二是以云计算为技术手段，利用云计算技术升级和优化现有的审计方法。
随着近年来供电企业信息化程度的提高，服务器的后台数据也越来越多，而审计师配备的个人电脑是无法满足检查这些数据的需求的。数据库中一个简单的操作指令可能都要在个人电脑上花费十几分钟甚至数个小时。而“云审计”技术却可以很轻松地解决这些问题
二、云审计系统的框架构建
（一）云审计系统的概念和特点
云审计系统是一个全新的事物，国际上暂时还没有给出一个比较准确和完整的定义。为方便研究，本文基于信息技术现状和审计实际应用，对云审计系统的概念进行初步阐述：云审计系统是基于所获得的数据，根据审计对象的基本特性，通过设定计算、判断和限制条件建立数学或逻辑表达式，用于对审计目的进行验证的过程。云审计系统主要有五个特点：
1.审计网络自助服务。审计自助服务免去了审计师与被审计单位在数据获取上的沟通，使审计师能自行获取所需数据，并设定疑点检查条件；2.高带宽网络。多个审计师可以在不同的地点获取同样的数据，在网络速度上不会受到影响；3.审计数据资源池。审计师可以将得到的所有数据上传至“云端”，形成审计数据资源池，共享给有相关权限的其他审计师；4.审计弹性架构。使审计师可以随时随地通过权限认证后登陆系统获取资源；5.可度量服务。为审计系统提供自动化的监控，并记录审计师的工作过程，包括审计方法、程序和证据获取手段等[1]。
（二）云审计系统建设的可行性分析
在理论基础方面，国际上关于云计算系统的理论体系已经基本完备，国内云计算技术的研究和发展也十分迅速，为云审计系统提供了充分的先决条件。在技术方面，实施云计算的各种技术方案体系已经在生活的各个方面投入应用，供电企业的审计信息化也有相当坚实的基础，完全可以借鉴其他行业在云计算方面的先进技术和经验。在成本方面，云审计系统的部署费用并不高昂。服务器和网络设备可以基于现有条件加以升级和改造，不需要全部更换。用户端也不需要更换新的设备，凡是能打开浏览器的电脑、平板电脑甚至智能手机都可以登陆云审计系统[2]。
（三）云审计系统的数据处理流程
基于大数据背景，云审计系统可以将各供电企业的审计数据整合为海量的审计资源池，构成审计数据的采集、导入、分析、展示平台，使审计业务流程转化为数据处理过程。
1.云审计系统的数据采集
云审计系统的数据采集方法必须非常全面，充分考虑审计数据的复杂性、多样性和异构性。常见的数据采集方法有两类，一类是复制采集，从被审计单位导出数据库信息或整个数据库的备份，用移动硬盘或U盘拷贝的方式，上传到云审计系统进行处理；另一类是在线采集，与被审计单位的业务系统制定标准的数据接口，不间断地连续采集业务数据，实现对业务流的动态监控。在线采集方式具有时效性强、响应速度快的优点，今后将成为主流的数据采集方式[3]。
2.云审计系统的数据导入
在供电企业各类业务系统的海量数据中，数据之间的结构和类型千差万别。在进行分析之前，应先将这些数据有效地导入系统，把重要数据如重要指标、近期变化数量等置入高性能存储器中，把不常用的次要数据置入一般存储器，并去除不需要的冗余数据。
3.云审计系统的数据分析
云审计系统中集成了大量审计分析程序，利用分布式计算集群对海量数据进行各种分析和分类统计，以满足审计师的分析需求云审计系统的数据分析具有以下几方面的特点：
一是审计分析程序的可构造性。各种审计分析程序以模块化的方式提供给审计师，可以进行任意调整。二是注重对数据的全面分析。在大数据处理时代，抽取样本检查和全部数据检查这两种方式，在云审计系统面前的区别，只不过在时间上相差数秒钟或数分钟而己。三是注重数据之间的关联度分析。在以往的审计中，对被审计单位工作数据的检查，只是对特定的业务数据进行简单的统计和复核[4]。
4.云审计系统的数据展示
数据展示将实现可视化，能够直观地将数据的特点、变化和疑点呈现出来，将难以阅读的原始数据转变为界面清晰、易于理解的图表。进而使审计师能够与这些能讲故事的数据进行交流，对数据处理结果进行多维度分析，从中找到审计问题出现的基本规律和深度原因。
参考文献：
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关键词： 云数据库；云计算；大数据
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）05-0899-03
“云”[1]和“大数据”[2]是当今IT圈当之无愧的最热的两个关键词，云和大数据之间有着千丝万缕的联系，两者相互促进，共同发展。随着云计算的发展，数据量呈现爆炸式增长，海量的数据除了在本地存储，也可以在云上开辟新的空间。结构化数据、半结构化数据或者非结构化数据，云数据库都提供了相应的产品，协助用户管理和消费数据，将他们从繁琐的硬件配置和管理中解脱出来。
1 云计算概述
云计算已经成为当前全社会关注的热点，被看着继个人计算机变革和互联网变革后的第三次IT浪潮。云计算的出现可以上溯到上世纪60年代，麦卡锡曾经提出将计算能力作为一种和水电一样的公用事业提供给用户的理念，这可以算作云计算思想的起源。随着IT计算的发展，在网格计算、虚拟化技术、SOA、SaaS等技术的支撑下，云计算作为一种新的资源使用和交付模式，逐渐的得到认可和推广。
对于众多IT厂商来说，云计算更多的是一种营销伞。目前被广泛认可的云计算的定义是美国国家标注与技术研究院对云计算的定义：云计算[3]是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
云计算主要有资源配置自动化、需求服务自动化、以网络为中心、服务可记量化以及资源的池化和透明化等特点。
鉴于云计算的各种特点，近年来国内外各知名IT企业都在大力开发和推进云计算，如Google推出Google Apps服务[4]，亚马逊推迟弹性计算云（EC2）服务，IBM推出“蓝云”计划，国内浪潮推出面向云计算的“云海”操作系统。
2 云数据库
2.1 数据库概述
信息系统都需要对各种数据进行计算，然后存放在数据库系统中。云计算系统同样如此，在云计算中，可以把数据库简单的划分为三种：传统的关系数据库，NoSql数据库[5]和云数据库（DBaaS）。
传统数据库主要是关系型数据库，有商用和开源两种。商用关系型数据库经过多年的发展，已经非常的稳定可靠，诸如oracle、sql server等，但价格比较昂贵。开源数据库在稳定性方便不及商用数据库，但在价格方面有较大优势，如mysql、postgresql等开源数据库在业界也有广泛的应用。对于传统的关系数据库，在高并发和海量数据的情况下，对数据库配置管理以及应用系统的开发，都有较高要求，在维护成本和维护人员方面需求较高。对于很多中小型企业，这方面的费用过于昂贵。
NoSql是Carlo Strozzi开发的一个轻量、开源、不提供SQL功能的数据库，有时也称作Not Only SQL的简写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。NoSql数据库和传统的关系型数据库存在很多不同点，最重要的一个是NoSql不使用SQL作为查询语言。NoSql的结构通常提供弱一致性的保证，如最终一致性，或者仅限于单个的数据项。但多数NoSql系统都部署了分布式结构，使用分散式杂凑表将数据以冗余的方式保存在多台服务器上，以此提供了高可用性和高扩展性。
而云数据库通常是指运行在云计算平台上的数据库系统。是指在SaaS模式下发展起来的一种云计算技术，是一种基于云的数据存储，提供数据的变更、查询、计算服务，对应用程序而言只需要提交一个数据库连接字符串即可访问的服务，且云数据库的用户不能直接控制运行原始数据库的主机。它增强了数据库的管理及运维能力，同时消除了用户、硬件和软件的重复配置，并且虚拟化了许多后端的功能，使软硬件的升级变的更容易和简单。
2.2 云数据库的现状
根据IDC的研究报告[6]，企业对结构化数据的存储每年都有很大的增加，而对非结构化数据的存储需求增加的更快更多，小规模的应用，系统负载变化可以由系统的空闲资源来进行处理，但在大规模应用的情况下，存在海量的数据存储需求，而且应用对资源的需求也是动态变化的，这就意味着大量虚拟服务器的增加和减少，对于这样情况，传统的关系数据库已经无法满足这些需求，云数据库成了必然的选择，也就是说，海量数据存储催生了云数据库，并推动他不断向前发展。
随着云计算的兴起，有众多的IT公司都参与了云数据库的开发，虽然在DBaaS[7]中仍存在许多问题，尤其是关于存储在云的敏感信息，以及服务中断的问题，还有包括向云端数据库迁移困难，没有足够成熟的案例等问题，不过，云数据库和工具这一新兴市场仍在加速发展中，云数据库仍然是未来发展的大势。
目前云数据库市场上主要有Google的Bigtable和Amazon的SimpleDB，10G也开发了自己的MongoDB，微软利用其SQL Server技术研发的Azure，以及甲骨文的开源的BekelyDB等新型开源数据库。但是Google和Amazon几乎占领了整个市场。
2.3 云数据库的特点
云数据库与传统的关系型数据库存在着根本的不同，云数据库主要对分布的、海量的数据进行存储，必须能够高效的管理大量的数据。相比传统的关系型数据库，云数据库具有以下几个特点：
1） 动态可扩展
因为面临出来海量数据的需求，从理论上来说，云数据库具有无限可扩展性，以满足不断增长的数据存储需求。在面对不断变化的需求时，云数据库能表现出更好的弹性。如需要分配额外的数据库存储资源来处理一些新增加的需求，在云数据库中这个过程只需几分钟，当需求降低的时候，也可以很方便的释放这些资源。
2） 高可用性
对云数据库来说，不存在单点失效的问题，如果某一个节点失效，剩余的节点就会接管该节点未完成的事务。而且在云数据库中，通常数据都是复制的，在地理分布上也是如此。各大型云计算服务提供商如Google、Amazon和IBM等都有分布在全球范围内的数据中心，通过在不同地理空间进行数据复制，可以提供高水平的容错能力。
3） 使用代价较低
云数据库通常是采用多租户（multi-tenancy）的形式，这种资源共享的方式对于用户来说，可以节省很多的开销，而且采用按需付费的方式来使用云计算环境下的各种软硬件资源，不会产生各种不必要的资源浪费。同时，云数据库的底层存储通常是采用大量廉价的商业服务器，可以更一步降低成本。
4） 易用性
云数据库对用户隐藏了底层的所有信息，所有的底层信息对用户程序来说都是绝对透明的。云数据库的用户不用控制运行原始数据库的服务器，也不必了解其他任何信息，只需要一个有效的链接字符串就可以方便的使用云数据库。使用云数据库的服务，如数据库的管理维护、备份、监控、服务器优化等日常工作，数据库主机的维护管理等工作都将由云数据库平台的自动化工具来完成，用户可以将时间和精力都花费在用户程序的优化和管理上面。
5） 支持大规模的并行处理
在云计算系统中，由于处理的是海量的数据，为了效率和有效的使用云计算系统的所有资源，数据库必须能够支持大规模的并行运算。而对于用户来说，他们看到的数据库只是一个虚拟的数据库，数据库管理平台会根据策略把用户的数据进行分拆存储到不同的物理主机或者虚拟机上，因此云数据能够有效的提供大规模的并行处理的服务。
3 实例研究
下面以Google的云数据库产品为例，介绍云数据库的实现和使用。
Google研发的大规模数据库系统Google BigTable[8]只能满足弱一致性要求，它设计的目的是为了出来Google内部的海量的格式化和半格式化数据。它允许客户端进行数据部署以及对格式进行动态的控制。
BigTable的实现是构建在Google其他几个基础设施之上的，它使用了Google的分布式文件系统GFS存储数据和日志文件，它还依赖一个持久性的、高可用的分布式锁服务Chubby[9]，最后它还要依靠簇管理系统来调度作业、调度共享服务器上面的资源、处理服务器故障和监控服务器的状态。
BigTable提供了一个和以往不同的简单动态的非关系型数据模型，采用的是键/值数据模型[10]。一个BigTable实际上就可以看作一个永久的分布式的稀疏的多维排序图，采用row key、column key及timestamp来对该图进行索引，其中每个值都是一个未经解释的字节数组。
在BigTable中，行列和时间戳都是保存在表格的单元里，然后里面的内容按行划分，多个行组成一个tablet（小表），然后被保存到一个服务器节点中。在一个数据簇中，存储有许多表，而没个表都是一个tablet集合。在最初，一个表只有一个table，随着表的增长，会分解成多个tablet，系统使用类似于B+树的一个3层的架构来存储这些tablet的信息。因为系统采用了键/值数据模型，表之间不存在关联操作，使得数据的分区操作相对比较简单。
在BigTable的访问数据，首先是由客户端向管理器获取一份分区映射图，然后再图中根据键值搜寻数据的存储位置，然后向改数据节点请求数据，最后由改节点向客户端返回相应的数据。在实际应用中，为了提升性能，也是为了缓解在管理器端的性能瓶颈，客户端通常会缓存一份常用的分区映射图。
4 总结及未来展望
云数据库随着云计算技术的发展，越来越受到业界的关注，当前，很多IT公司都参与到云计算当中来，云数据库的影响也日趋扩大，主要体现在以下几个方面，包括改变了很多企业的数据管理的方式，促使数据库技术的发展，重新分配数据库市场的份额等。
随着市场的发展，以及云数据库的成熟，云数据库在未来一段时间是数据库技术的发展趋势，云数据库的相关问题也是将来数据库研究的重点内容。
参考文献：
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[2] 李艳华.云计算技术研究现状综述[J].电脑知识与技术，2009，5（22）：14-15.
[3] 姚继锋.未来需要云计算[J].高性能计算发展与应用，2009（1）：8.
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[7] Chen K，Zheng WM.Cloud computing： System instances and current research[J].Journal of Software，2009，20（5）： I227-I348.
[8] Feng DG， M， Zhang Y， Xu Z. Study on cloud computing security. Journal of Software， 2011，22 （1） ：71-83.
关键词：云计算；SAS；应用；服务
中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2012）34-8165-06
1 概述
当软件变得更加复杂，处理更大和更复杂的数据集合时，管理运行这些应用程序的计算机系统也变得更加具有挑战性。新的系统架构，如网格计算的并行处理和多层次的计算机体系结构的设计便是为了扩展优化这种处理性能。这种环境使硬件配置根据用户需求提供匹配的数据挖掘和强大的分析功能。IT组织管理人员，负责安装和管理这些系统的人员面临严峻的挑战，这种需求超越他们的资源能力。这是因为每个供应商和软件系统都有自己独特的电脑配置要求，因此需要一个全职成员验证每个安装的执行和系统的管理维护。这使得云计算必须面对软件解决方案复杂性和独特要求，同时提供给用户在更快更廉价的计算服务，因此云计算要改变方式。众所周知，软件在交付给用户的方式上正经历根本性改变。从历史上看，它经历了几个阶段的演变，现在在应用于云计算后正经历另一个革命性的飞跃。早期的软件开发，软件处理主要驻留在计算机主机。用户连通过一个只显示文本的单色监视器终端接到主机，所有的计算过程及相关文件都在主机进行集中处理。随着个人电脑时代的来临，用户的桌面处理能力变得更加强大，软件安装和转移都在电脑桌面上完成。SAS（全称为Statistics Analysis System，统计分析系统）软件就反映了这种从应用与大型机的早期版本到应用于PC机的8/9版本演变。[1]SAS软件现在大都提供下载，其复杂的多元服务更把软件使用带入到新的云计算环境中来。大众市场接受如谷歌和亚马逊的计算服务有助于推动云计算的发展。复杂的软件配置正转移到一个单独的服务器组，实现对内部资源或个人软件用户的外部管理。这些新系统的软硬件处在“云”后的数据中心，实现单独管理并通过互联网访问。而后通过网页浏览器交付给用户，所以不再需要进行冗长的安装、验证、版本升级和其他相关的软件维护工作。便携性，即能够获得相关的软件和数据的能力结合外包复杂软件系统的管理的能力，对于SAS这样的软件来说更高效也尤为必要。[2]
2 促进云计算发展的因素
有许多因素促进了云计算发展，其中有技术进步因素，也有市场和经济因素。下面列出了一些当前环境下促进云计算发展的主要因素[3]。
1）远程通信――随着光纤和宽带技术的应用，支持高速语音通信和数据连接，促进了云计算的发展。
2）计算机硬件――个人电脑的大规模生产和消费电脑已成为主流，个人电脑最初虽为个人使用而设计，但是也可以通过网络化聚集网成强大的网络系统，可以与超级计算机相媲美，成为云计算的中坚力量。伴随新软件集群的商品化硬件，使得云计算不再局限于大型机构。
3）开放源――分散式的软件开发方法允许个人通过网络协同编写复杂操作系统的程序代码以开发、更新、升级操作系统，Linux就是一例。开放源码软件也对云计算的核心组件――网络服务器技术中有重要作用。
网站上的带有中间件的服务器端软件，如基于XML客户端的组件，成为许多云计算应用的基础
在这些随着中间件服务器包括客户端为基础的成分都是开放源码的形成许多云计算应用基础。
4）Web 2.0――上述硬件和软件技术的结合产生了新的计算平台，Web 2.0就是其中之一。基于Web 2.0的应用程序互动性更强，操作界面更简洁，其应用于云计算也是促进云计算成为计算主流的因素之一。
5）网络发展――云计算需要利用网络并通过网络分享一些核心技术，因此与网络有着共生关系。
6）云计算服务――一些技术和运作成熟的大型公司如谷歌、亚马逊和IBM等，在向组织和个人提供的大型计算业务中采用云计算，设计制作了许多实施云计算的软件和硬件基础设施开发工具。在现有的设施基础上将会有越来越多的新的云计算服务开始提供给企业和个人。
7）外包IT――当前经济环境下，许多公司将外包作为一种削减成本保持竞争力的手段，外包IT的各种不同部分。为了削减成本，外包软件系统安装的能力本身也可以成为服务外包的对象。外包可以使企业组织将资源集中于经营业务，故而推动云计算这类软件即服务的发展。
8）移动计算――随着手提设备如手机、笔记本电脑的不断发展，满足了用户异地访问信息的需要，这也为云计算的发展提供了契机。眼下，网络浏览器是在云中向客户软件的主宰方式，移动计算代表着此方式的未来。
3 云计算的组件
云计算由若干种组件构成，关键组件有比如Web 2.0和SaaS（Software as a Service，软营模式）[4]。
1） Web 2.0――云计算中植入了很多Web 2.0的设计思想以及使用技术，一些国际著名企业公司比如eBay、Craigslist和Wikipedia等都运用Web 2.0技术。首先，Web 2.0的运用极大地利用了互联网用户的协同工作；其次，Web 2.0在互联网上具有接入性好、界面互动性、支持多媒体等优点。
2）SaaS――软营模式，即软件无需安装在用户电脑上或者局域用户组服务器上。软营模式省去了互联网上的程序安装、验证以及组件支持工作。以SAS为例，用户无需执行安装，由应用服务提供商（application service provider，ASP）在互联网上的软件功用，集中安装在用户共享的服务器上，用户可以登录获取核心逻辑相关数据，并通过浏览器界面或者远程链接桌面使用。软营模式非常适合于较为复杂精密的系统，这样的系统所需要的计算机资源以及技能往往超越用户极其支持组的能力范围。云计算的核心逻辑代码可以通过网络集中并传播，因此软营模式非常适用。
4 云计算环境下SAS的运行条件与步骤
本节主要讨论云计算应用的关键条件与步骤，以在云环境中使用Websas和ClinicalSMS等临床安全数据管理为例，详细步骤如下：
4.1 用户登录
云计算软件提供商设置唯一的URL链接，使用户可通过互联网登录云计算，URL设置需要考虑以下几个方面：
1）浏览器兼容性―支持的主流浏览器包括Microsoft Internet Explorer和Mozilla Firefox。有些应用需要支持Google Chrome和Safari。不同浏览器的HTML和JavaScript都不尽相同，首先要确定用户所使用的浏览器，而后在与用户所使用浏览器相匹配的HTML和JavaScript。
2）连接速度――由于用户上网方式不同，从而导致连接速度不同，所以必须优化系统以支持速度最低的用户：可以通过优化JPEG或GIF压缩来优化图像文件；对于通用的图片、XML或者脚该文件，可以在窗口中下载。这些操作都会在内存中读取，会在使用中加速响应。
3）安全套接字――保障服务器与客户端浏览器之间的通信安全。虽然可以使用不同的协议，比如SSL等，但是非标准端口时而会打开（默认端口是http：//myserver：80）。对于内网来说，通过控制路由器便可以在非标准端口上实现通信。而对于外网云计算来说，则需要标准端口号。从而必须设计服务器安全通信系统，并限制连接“云”的次数。
4）移动设备――用户通过移动设备比如iPhone或者其他智能手机上网时，则需要针对不同手机浏览器调整软件方式，为手机定制应用程序，优化功能。
4.2 安全性
SSL是使用最广泛的安全协议，安全套接字层将输入浏览器的信息编码，从客户端传送到服务器，保证一些诸如密码等关键数据的安全。除此之外，也有其他一些措施优化云计算服务的安全性。
1）访问控制列表――用户通过注册帐号登录服务器，可以通过服务器操作系统设置访问控制层，针对不同用户功能角色设置权限，授权管理员账户。当用户超权限访问云时，将被从服务器操作系统中删除。
2） 用户与数据访问――通过访问控制列表识别并验证用户，授权用户端访问IP，根据角色限制用户访问权。
3）密码规则与过期――首先，设置用户密码过期时限，要求其定期输入新密码以确保安全。密码字符由数字与字母或者特殊字符组合而成，以增强安全性，防止黑客盗取。其次，用户登陆后长时间无操作，则要求重新输入密码登录，设置参考时间可为10分钟左右。
4.3 网页浏览
网页界面可采用弹出式菜单，保证高速和友好互动性。
4.4 动态丰富用户界面
采用鼠标移动式信息提醒或者气泡信息提醒方式，树状浏览模式以及拖曳式复制方式。
4.5 用户通信
用户通过内置嵌入的电子邮件互相联系。SMS或者其他短消息发送软件也可以在云中使用。
4.6 系统与用户设置
云计算应用集中安装，用户个别登录访问，需要通过管理员帐户设置用户登录选项与访问背景等参数，并在服务器上保存每个用户的资料信息与参数设置，并设置用户登录后超时无操作，要求重新输4.7 可扩展服务器
根据动态业务需要，根据所需处理的数据资料量，云计算服务器应做到即时添加或者减少。可以采取使用VM虚拟机或者动态控制分配服务器运行数量的方式来实现。例如，通过Websas实现对某一应用不同数量服务器的分配，服务器数量用数字加中括号表示。每一个应用服务器在不同的TCP套接字端口处理请求，允许不同端口上的动态通信，避免应用服务器之间的冲突。以ClinicalSMS为例，应用服务器以缩写形式表述为：
其代表由三个应用服务器提供服务，使用TCP025至5030端口。当用户通过浏览器发出请求时，系统将会自动分配指定这三个处理相同应用的服务器受理，每一个应用服务器通过自身TCP套接字避免通信冲突，可表述为：
其代表30个不同应用服务器受理大用户组发出的同一应用请求。
管理员可以根据需求变化动态添加或者移除应用，灵活配置。
5 结束语
通常来讲，软件越复杂，用户使用起来将约方便。因为软件开发的目的在于简化使用，降低管理要求，从而用户可以通过互联网访问使用复杂、精密的软件。商务活动、公网建设以及经济条件影响下网络技术的发展成为云计算解决方案实现的催化剂。云计算环境下解决方案的成功实施步骤需要综合考虑客户端与服务器情况。客户端改变的根本动因在于商务活动与科技的发展，留给譬如SAS之类的复杂解决方案的挑战恰恰就在于调整服务器端以适应云计算环境下的功能。
参考文献：
[1] 维基百科.统计分析系统[EB/OL].（2012-08-19）[2012-09-20].http：///wiki/SAS系统.
[2] 卢军.云计算离企业应用有多远？[J].信息系统工程，2008（7）：31-33.
关键词：云计算；体系架构；关键技术；存储
中图分类号：TP3
随着科学计算的发展，在最近几年的时间里，多种互联网工具以及多种网上应用模式出现了，像网络社交平台，网上购物销售，各种播放媒体以及新兴搜索方式等。这些新开发的应用程序都具有很大的信息和数据，而且更新换代的速度也比较快，因此便需要具有强大的存储功能的程序。根据显示的数据可知，在线视频就优酷网而言已经具有了18PB的数据信息了，而且每天更新的数据也很多，社交平台同样也具有了很多的信息。目前，利用硬件进行存储需要的成本比较高，而且比较难以维护，一旦硬件出现问题，信息就会荡然无存。根据数据得知，目前用于更新和开发软硬件的费用只占到了总费用的20%，其中绝大部分都是用在了系统维护方面了。
为了改变现在的情况，在2006年时，多家信息技术公司提出了“云计算”。由于国际并没有形成云计算的具体概念，因此各个国家对于云计算具有不同的解释。本文主要引用的是美国国家标准与技术研究院（NIST）对云计算所下的定义：云计算是一种能够按照自己的需求随时随地通过互联网访问或者获取自己所需要的信息的计算模式。一个完整的云计算系统不仅能够对资源进行计算和分配，而且还能够时刻的监视着用户对资源的使用情况。它是一个动态的系统，因此可以实时的监控用户对资源进行的操作，充分提高了资源以及信息的使用效率。
1 云计算体系架构
用户可以通过云计算获取自己需要的信息和资源，根据目前国内外所掌握的云计算方面的知识，程序员对与计算的研究现状以及CAS及NIST对云计算的了解得知云计算主要有四个方面的组成部分，分别是：基础服务、服务管理、安全策略及用户访问接口。
基础服务，这一部分是云计算体系中最底层的部分，这是整个云计算最为基础的一部分，与计算的整个资源体系都存储在基础服务之中，包括物理性的资源以及虚拟化的资源。其服务主要是承载在虚拟平台，即由一些专业化的技术形成的平台，用户如果想使用基础服务的资源，信息等其他服务都必须进行缴费。利用这种方式，简化了基础服务的程序，不再像以前一样要从采购，设置，安装，运行等一系列程序，这样就节约了成本，提高了软件的使用效率。在云计算的基础上，用户可以控制资源的安放，信息的传递，程序的安排以及存储容量的限制，只不过无法去掌控这个最底层的设置。有一部分程序家觉得目前的云计算不好控制，为了更方便的使用云计算，其将这一服务分成三个相关的子层，包括计算资源子层、数据存储资源子层和通信资源子层。因为目前的基础服务主要是借助虚拟的平台，因此在进行资源整合和分配的时候同样需要使用虚拟化技术，常用的虚拟化的工具主要有KVM、VMware等等。
平台即服务存在于软件的各个层次之中，不管是软件进行分析设计也好，对软件资源进行布置也好，平台即服务存在于软件开发的各个程序之中，平台即服务的服务对象主要是软件的开发人员以及测试软件的人员，他们都需要应用基础服务。平台即服务包括两个独立的层次：编程环境和执行环境。编辑环境主要是编写程序的工具，执行环境即使对应用程序的操作。平台即服务目前使用比较多的平台主要有Microsoft Azure Services Platform、GAE等。
软件即服务，是一个很早被提出来的概念，各种应用程序的最终实现都要要归结于软件即服务的，很多应用程序都是放在软件即服务上的，通过共享，用户在网络畅通的情况下才能正常的使用这些应用程序的。通过这种方式，用户不再需要购买和安装应用程序，直接通过共享即可使用，降低了用户的成本，减少了繁琐的程序，而且用户主只需要购买自己需要的服务，不用再被捆绑式的销售所干扰。软件即服务是与计算的上层构架体系，在软件即服务的程序里，用户只能使用自己购买的特定的服务。因此，用户在使用方面没有了自由，比较常用的软件及服务有SuccessFactors、Salesforce等。
服务管理和安全策略，云计算是需要给大家提供比较可靠的，而且费用又比较低的服务，但是基于云计算平台系统比较大，而且其设计结构比较复杂，因此在提供的质量方面很难能够让客户满意。为了让用户能够安全地使用云计算提供的服务，云计算的供应商通过各式各样的方法来进行保证，包括使用云计算安全技术，普及云计算安全法规，提供云计算安全审计等一系列措施。目前比较具有带变形的保护云计算安全的组织有云计算标准组织、云计算安全联盟、开放云计算宣言等。
2 云计算关键技术
2.1 虚拟化技术
云计算的优势就是可以进行资源共享以及虚拟不同的应用程序，从而尽可能发挥应用程序的功效，如果不是在云计算的情况下，不用的应用程序要在不同的平台上进行使用，而在云计算的条件下，可以将三种程序进行共享，这样就可以在一种平台上使用三种程序，利用虚拟化的方法，来使用应用程序，使用的这种虚拟化的方法就叫做虚拟技术，其包括两种，这种事虚拟机技术，另一种是虚拟网络技术。前者使用较多的产品主要有VMware，后者使用较多的则是VPN技术。虚拟机技术的功能主要可以将基础设施虚拟化，这样用户就可以按需使用，虚拟网络技术则是通过设定特殊的网络模式对云计算进行访问。
2.2 分布式海量数据存储技术
云计算采用分布式的存储技术来存储资源，主要是为了使其具有更高的安全性能，可靠性能以及经济性能。而且为了保证数据具体可靠性，云计算给每份数据都赋予了多个副本来保证数据不丢失。云计算中主要使用采用GFS以及GFS的开源实现HDFS这两种存数数据的方式。HDFS对于数据的存储思路如下：数据一次就写入进去，然后可以多次进行读取这种高效的模式。数据集的形成主要包括两个方面，第一就是直接有数据源形成，另一种就是从数据源中复制下来的，然后就对此数据集进行长时间的分析，而且每次分析都会比较全面。
2.3 海量数据处理技术与编程模型
云计算设计的编辑模型比较简单，主要是为了能够让用户更方便的使用云计算提供的服务，而且也可以让用户利用简单的编辑模型自己编辑一些比较简单的程序来实现按自己的特殊需求。虽然编辑模型进行了简化，但是后台的程序却不会变的复杂，这样就能保证使用者前台调用程序是比较简单，到后台就无法使用，这也保证了程序的安全与可靠。前文已说明云计算采用的分布式存储程序，从这方面来说用户是可以直接享受服务的，但是，为了开发人员充分使用云计算，必须设计出是和云计算的编辑模式。目前，比较有名的编辑模型是MapReduce。
3 结束语
云计算属于一种新兴的技术，这种技术具有很好的发展，而云计算的各项指标，体系以及技术都趋于完善，而且现在全球化越来越严重，网络化成为了今后的发展趋势，现在的应用程序也在不断地进行发展，这都为云计算提供很大的使用市场。云计算机有的价格便宜，使用方便，安全性能高，能够按需使用等特点，都使其今后发展的有利因素，随着近几年云计算的普及，其使用范围也越来越广泛。云计算的高存储和资源共享的模式，给信息技术带来了新的变化，这将给软件服务业带来巨大的影响。
参考文献：
[1]周启玄.云计算及虚拟化架构测试[J].电信网技术，2010（09）.
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