减少云计算环境下响应时间研究(IJMECS-V5-N6-8)

I.J.Modern Education and Computer Science , 2013, 6, 56-61

Published Online July 2013 in MECS (https://www.wendangku.net/doc/183446831.html,/) DOI: 10.5815/ijmecs.2013.06.08

A Scheme to Reduce Response Time in Cloud

Computing Environment

Ashraf Zia, M.N.A. Khan

Department of Computing, Shaheed Zulfikar Ali Bhutto Institute of Science & Technology, Islamabad, Pakistan

ashrafzia@https://www.wendangku.net/doc/183446831.html,, mnak2010@https://www.wendangku.net/doc/183446831.html,

Abstract — The area of cloud computing has become popular from the last decade due to its enormous benefits such as lower cost, faster development and access to highly available resources. Apart from these core benefits some challenges are also associated with it such as QoS, security, trust and better resource management. These challenges are caused by the infrastructure services provided by various cloud vendors on need basis. Empirical studies on cloud computing report that existing quality of services solutions are not enough as well as there are still many gaps which need to be filled. Also, there is a dire need to develop appropriate frameworks to improve response time of the clouds. In this paper, we have made an attempt to fill this gap by proposing a framework that focuses on improving the response time factor of the QoS in the clo ud e nviro nme nt such as reliability and scalability. We believe that if the response time are communicating effectively and have awareness of the nearest and best possible resource available then the remaining issues pertaining to QoS can be reduced to a greater extent. Index Terms — Response Time, QoS, Performance, Cloud Computing. I. I NTRODUCTION In a broader spectrum, the cloud computing is the delivery of computing as Software as a Service,

Platform as a Service and Infrastructure as a Service.

Various virtual machines are deployed inside the cloud

depending upon the customer requirements. Cloud

computing has many important aspects such as

scalability, dynamic, efficiency, cost, reliability and

security. There are cloud computing companies which

offer huge scalable processing infrastructures at a lower

price. This can help organizations to evade the high

initial cost of setting up an application deployment

environment., However there are large scale software

systems such as social media sites and e-commerce

programs which can benefit significantly by using such

cloud computing solutions to reduce their costs and

enhance service quality.

Figure1. Cloud Computing Layer Wise Distribution [7]. A. Delivery Model of Cloud Computing. In the software layer, the application software is used by the customer, but it do not manage the operating systems or system utilities on which it is run. The platform layer makes use of a web host atmosphere for the deployed programs. The customer handles the programs and also manages them over the web based environment, but he/she cannot perform management of the operating system and related system utilities. In the infrastructure layer of the cloud, the clients can utilize hard drive, processors, memory, server elements or middleware. Here, the customers can manage OS, hard drive, deployed programs and possibly the underlying

social network elements.

B. Deployment Models of Cloud Computing Figure2. Cloud Computing Service & Deployment Models (Source: Sriram & Khajeh-Hosseini, 2010).

In public cloud, only those services are identified that are required to be accessible to the customers from a third party service via the Internet. A public cloud does not mean that an individ ual’s i nformation is publically available; rather suppliers generally put in place an access control process for their clients. Group environment provides cost-effective means to set up solutions. In public clouds, users just pay for what they have utilized. However, a firm may opt to set up an intra IaaS or private computing to make use of the scalability advantages of a distributed data centers. A private cloud provides several advantages of a public cloud processing environment, such as being flexible and service-based. The major distinction between a private cloud and a public cloud is that in a the former model, the data and procedures are handled within the company without the limitations of system information, protection exposures and hassle of adherence to rules/regulations that govern the public clouds. In addition, private cloud solutions offer greater control over the cloud infrastructure as well as enhancing protection and resilience as the networks used are quite limited and have to use the solutions for specific purposes.

The group cloud community is managed and used by a group of firms that have specific security needs or common objective. The group members have shared access to the information and application programs in the cloud.

Hybrid cloud is a collaboration of public and private clouds that are capable to interoperate. In this model, users typically do not delegate business-critical information and computation to the public cloud; rather they keep their business-critical products and services within their control own private cloud.

II.SIGNIFICIANT OF THE PROBLEM Cloud computing is the synthesis of a variety of technologies and innovations of various business models. Cloud computing is growing rapidly and companies such as Microsoft, Amazon, RedHat and IBM are progressively financing cloud computing infrastructure and research. Cloud computing has become a hot topic in the Internet information services. The architecture of existing cloud computing is primarily based on powerful datacenter facilities and relatively weaker clients’ backgrounds to exploit its strengths truly. It is expected to bring about revolution in the entire information industry operation mode, which would have a profound impact on socio-economic structure.

III.RELATED WORK

Vishwanat et al. [1] propose to consider server failure rates to comprehend the hardware reliability for huge cloud computing infrastructures. The time spent on server break-down recovery and hardware components fixes could be used for this purpose as well as identifying features and predicates that lead to failure. Lee et al.[2] suggested algorithm features a cost-aware duplication program to increase reliability. The duplication program successfully determines replicability by taking into account the duplication cost, charge (incurred by deviating from SLA targets) and failing features.

Yuan et al.[3] utilizes several strategies including resource pre-reservation and resource borrowing for managing cloud resources. Pre-reservation strategy of the resources is used effectively to allocate and provide consumers, complex application request within a specific amount of time and also ensure clients about the requirements of the SLA and QoS.

Litoiu et al.[4] recommends that how optimization of resource distribution can help achieve considerable cost deductions. The author takes into account dynamic workloads and suggests a new optimization technique along with a Service Oriented Architecture (SOA) governance approach to cloud optimization.

Wang et al.[5] suggest a competent distributed metadata management scheme. Through different techniques it can express powerful and scalable metadata services. The metadata server (MDS) cluster is usually adopted for the management of metadata and carrying out security strategies in a distribution system.

Li et al.[6] present an approach to find optimal deployments for huge data centers and clouds. It applies a combination of bin-packing, mixed integer programming and performance models in order to make the taken decisions affect the various strongly working together goals. The important thing is that it is scalable and extendable to new objects.

Alhamad et al.[7] develops a performance metrics for the measurement and comparison of the scalability of the resources of virtualization on the cloud data centers. Author carried out a number of experiments on Amazon EC2 cloud at different times. Each time the response was judged. The attention was examining the solitude across the same hardware components of virtual machines that are organized by a cloud vendor.

Assun??o et al.[8] investigate the benefits that different companies can collect by using cloud computing services, capacity of their local infrastructure for the improvement of their performance upon the requirements of its users.

Sekar et al.[9] propose that cloud computing offers its users the possibility to reduce operating and capital expenses.

Wang et al.[10] emphasized on the improvement of the energy efficiency of the servers through suitable scheduling strategies. A new scheduling model having energy-efficient and multi-tasking based on MapReduce has been introduced.

Jha et al.[11] present a concept about minimizing the rising IT cost with the help of cloud solution. Along with it an architectural structure known as the video on-demand as assistance, data as assistance and

speech assistance has also been suggested.

Bein et al. [12] present a problem about the allocation of the memory servers in a data center based on online request for storage. Two efficient algorithms are used for the selection of minimum array of servers and of the minimum overall cost.

Beran et al.[14] discuss a genetic algorithm and a blackboard for the solution of QoS-aware service selection problems. For the comparison of both these and probably others a cloud based framework has been introduced. The real completion has been carried out through the use of Google App Engine.

Nathuji et al.[15] designed Q-Clouds, a QoS-aware control structure that increases source amount to decrease efficiency disruption results. Q-Clouds uses online views to develop a multi-input multi-output (MIMO) model that records performance interruption relationships, and uses it to perform closed loop source management.

IV.FACTORS FOR RESPONSE TIME

IMPROVEMENT

A.Optimum Bandwidth

Bandwidth plays an important role in the response of the internet application service that we wish to have. If we wish to run a high application service like for example an online game but don’t have enou gh bandwidth to get proper response then eventually our performance will be effected. Therefore, optimum bandwidth plays a vital role in the improvement of response time.

B.Best Protocol Selection

Various internet application require specific protocols to run them. If we had such a system that should suggest about the best protocols suited for the required application then it will definitely improve the response time and will remove the extra overhead.

C.Best Medium Selection

In Medium Test if we choose the wired media such as fiber optic which is very reliable and have higher data transfer rates then it will also improve the response time due to high transmission of data packets. Despite of the fact that the fiber optic medium is very expensive.

The wired media results in higher transfer rate and reliability is high rather that we choose wireless media. In wireless media the various electric radiations, grass and weather not only effects the signal’s strength but also open to security risks.

The wireless medium can easily hack through backtracking and other software’s available in the market.

V.THE OVERALL SYSTEM ARCHITECTURE Figure3. Services selection w.r.t to response time in

same, different & hybrid regions.

The end user selects respective services based on their requirements in the software and checks them. The services are forwarded to the discovery module for best response time and available services in the data center on the cloud provider. The data centers are targeted according to the availability and best response time with respect to data center in the same region, different region and data centers in the hybrid region.

VI.THE PROPOSED

FRAMEWORK Figure4. A high level system framework for best services discovery using multiple data centers in the

same, different and hybrid regions in the Cloud. The cloud provider is a central position where all the entire data centers are registered with their services and privileges. The CP works like a central server where all the data centers communicate and register their services.

The CP also has a central place where all decisions are made and policies are implemented. When a new request came for services it needs a specific service, it makes a connection to the CP. The CP provides a list of data centers with services including other services.

Figure5. The System Architecture.

The algorithm clearly mentions the step by step flow of the overall system. In below data flow diagram, the data center request for services with the other data centers having the same service. The cloud provider implements the overall policy of the scheme.

Figure6. Data flow diagram of the Service Discovery on the Data Centers in the Cloud Provider for Services

VII. RESPONSE TIME SIMULATIONS

For checking the response time we have drawn different scenarios inside the cloud analyst simulator. The data

centers are divided in different regions with different users based in a particular region. These scenarios are explained below:

Figure7. Configuration of the Simulator.

In the above figure the configuration of the simulator is shown. In the main configuration you can add different users based in different regions and you can also add different data centers to a specific region. Similarly you can also create copies of different virtual machines in a specific data center. In the service broker policy you select the desired policy such as closest data center, optimal response time. In the advanced tab you can select the no of simultaneous user accessing the data center and no of data centers simultaneously providing services to no of users. Six different regions can be selected around the whole world with different data centers and users in different locations depending upon the situation.

Figure8. Users & Data Centers based in different regions.

For simulation the following parameters are set:

TABLE1. Parameters List for Simulation

A.Availability of Services & Location of Data Centre

in the Same Region

In this particular scenario the user and data centers are located in the same region with the following results.

Figure9. Response Time of User & Data Center in the

Same Region

As you can see in the above results that users and data centers located in the same region has low response time.

B.Availability of Services & Location of Data Centre

in the Different Regions

In this particular scenario the user and data centers are located in the hybrid regions with the following results.

Figure10. Response Time of User & Data Centers in

different Region

In the above results that users and data centers are located in different regions with greater response time.

C.Availability of Services & Location of Data Centre

in Hybrid Regions

In this particular scenario the user and data centers both are located in the hybrid regions with the following results.

Figure11. Response Time of Service & Data Center in

the Hybrid Regions.

In the above results that users and data centers are located in hybrid regions with an average response time. From the above three scenarios it is quite clear that

the users and data centers in the same region has less response time, while users and data centers in the different regions has high response time and users & data centers in the hybrid data centers have an average response time.

VIII.CONCLUSION

Cloud computing changed the era of traditional computing by providing on the fly computation services. Cloud environments are colonized with thousands of smart data center. The cloud resources and services have been changing with user modes and circumstances. All these heterogeneous data centers communicate each other in ad- hoc manner and construct an ad hoc network. Any mobile or static service comes and become as part of this ad hoc network. These services provide and use resources while at the same time many other process and service roaming in this ad hoc network. For availability and reliable use of services (better QoS), availability of data centers, services, users and process are significant. A lightweight, portable and availability scheme always needed for cloud environment which enhanced the availability level.

Availability of all included services is important for better quality of services (QoS). Here we analyzed some of well- known and currently deployed schemes for availability. We point out strengths and weaknesses of each scheme and also suggest further solution for improvements.

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Ashraf Zia is a student of Computer Science at the Department of Computing, Shaheed Zulfikar Ali Bhutto Institute of Science and Technology (SZABIST), Islamabad. His research interests are in the field of Software Engineering, Global Software Development, Requirement Engineering and Cloud Computing.

M.N.A. Khan obtained D.Phil. degree in Computer System Engineering from the University of Sussex, Brighton, England, UK. His research interests are in the fields of Software Engineering, Cyber Administration, Digital Forensic Analysis and Machine Learning Techniques.

云计算环境下的自动伸缩方法和系统与制作流程

本技术公开了一种云计算环境下的自动伸缩方法，包括：通过IaaS管理平台中的虚拟机监控接口来定时采集监控信息，并将其写入缓存中；分析所述缓存中的监控信息；判断所分析的监控信息是否达到伸缩阈值；在所分析的监控信息达到所述伸缩阈值时，根据所述IaaS管理平台中预定义的伸缩配额、应用中预定义的伸缩配额以及伸缩策略来调用所述IaaS管理平台中的伸缩接口来创建或移除虚拟机；以及通过所述IaaS管理平台中的命令执行接口来完成应用和负载平衡的配置。本技术还公开了一种云计算环境下的自动伸缩系统。 权利要求书 1.一种云计算环境下的自动伸缩方法，包括： 通过IaaS管理平台中的虚拟机监控接口来定时采集监控信息，并将其写入缓存中； 分析所述缓存中的监控信息； 判断所分析的监控信息是否达到伸缩阈值； 在所分析的监控信息达到所述伸缩阈值时，根据所述IaaS管理平台中预定义的伸缩配额、应用中预定义的伸缩配额以及伸缩策略来调用所述IaaS管理平台中的伸缩接口来创建或移除虚拟机；以及

通过所述IaaS管理平台中的命令执行接口来完成应用和负载平衡的配置， 其中，所述伸缩配额是指伸缩虚拟机的数量控制， 所述伸缩策略是指伸缩的算法依据， 其中，还包括伸缩决策，所述伸缩决策是指以监控缓存和伸缩策略、配额为依据，对是否伸缩进行决策，如果答案是肯定的，则调用云平台的伸缩接口发起伸缩指令，并且定时调用任务查询接口来判断伸缩是否成功。 2.一种云计算环境下的自动伸缩系统，包括：IaaS管理平台和应用，其特征在于， 所述IaaS管理平台包含用于根据虚拟机的IP地址来获取该虚拟机的运行信息的虚拟机监控接口、用于创建或移除虚拟机的伸缩接口以及命令执行接口；以及 所述应用包含应用伸缩管理模块，所述应用伸缩管理模块含有如下功能单元： 监控单元，用于通过所述IaaS管理平台中的所述虚拟机监控接口来定时采集监控信息，并将其写入缓存中； 分析单元，用于分析所述缓存中的监控信息； 判断单元，用于判断所分析的监控信息是否达到伸缩阈值； 伸缩单元，用于在所分析的监控信息达到所述伸缩阈值时，根据所述IaaS管理平台中预定义的伸缩配额、应用中预定义的伸缩配额以及伸缩策略来调用所述IaaS管理平台中的所述伸缩接口来创建或移除虚拟机；以及 配置单元，用于通过所述IaaS管理平台中的所述命令执行接口来完成应用和负载平衡的配置，

云计算的发展史(DOC)

云计算的发展史 (2012-10-31 14:47:51) I、云计算发展历程大事记 众所周知，云计算被视为科技界的下一次革命，它将带来工作方式和商业模式的根本性改变。追根溯源，云计算与并行计算、分布式计算和网格计算不无关系，更是虚拟化、效用计算、SaaS、SOA 等技术混合演进的结果。那么，几十年来，云计算是怎样一步步演变过来的呢？本文总结回顾了云计算发展历程中的点滴事件： 1959 年6 月，ChristopherStrachey 发表虚拟化论文，虚拟化是今天云计算基础架构的基石。 1961 年，JohnMcCarthy 提出计算力和通过公用事业销售计算机应用的思想。 1962 年，J.C.R.Licklider 提出“星际计算机网络”设想。 1965 年美国电话公司WesternUnion 一位高管提出建立信息公用事业的设想。 1984 年，Sun 公司的联合创始人JohnGage 说出了“网络就是计算机”的名言，用于描述分布式计算技术带来的新世界，今天的云计算正在将这一理念变成现实。 1996 年，网格计算Globus 开源网格平台起步。 1997 年，南加州大学教授RamnathK.Chellappa 提出云计算的第一个学术定义“，认为计算的边界可以不是技术局限，而是经济合理性。 1998 年，VMware（威睿公司）成立并首次引入X86 的虚拟技术。 1999 年，MarcAndreessen 创建LoudCloud，是第一个商业化的IaaS 平台。 1999 年，https://www.wendangku.net/doc/183446831.html, 公司成立，宣布”软件终结“革命开始。 2000 年，SaaS 兴起。 2004 年，Web2.0 会议举行，Web2.0 成为技术流行词，互联网发展进入新阶段。 2004 年，Google 发布MapReduce 论文。Hadoop 就是Google 集群系统的一个开源项目总称，主要由HDFS、MapReduce 和Hbase 组成，其中HDFS是GoogleFileSystem（GFS）的开源实现；MapReduce 是GoogleMapReduce 的开源实现；HBase 是GoogleBigTable 的开源实现。

云计算环境对网络架构的要求

云计算环境对网络架构的要求 云计算的关键技术在于将资源进行池化，通过虚拟化技术将计算、存储、网络形成资源池，就象水电一样按需使用。但人们往往将目光更多的关注在服务器的虚拟化技术上，而忽略了网络方面的瓶颈。就象发电站功率再强劲，如果没有电网的通畅传送，用户也无法享受到便利。在云计算业务环境中，需要用可靠的数据网络高效的承载云计算业务。 在云计算业务环境中，对网络产生了一些独特的需求，需要网络产品和解决方案针对这些需求实现网络的整体的变革。此外，随着新一代数据中心的全面建设，引发了对云安全的更高要求，不仅要解决常规安全问题，更要对云带来的虚拟化能高效适应，实现安全的智能管理。而在IT管理方面，自动化、流程化、开放化、智能化成为必备要求，实现计算、存储和网络三个管理层面跨融合网络的联动，使云资源调度实现智能化。 一）服务器虚拟化对网络的要求 服务器虚拟化技术可以实现服务器物理资源到逻辑资源的转变，让一台服务器变成几台甚至上百台相互隔离的虚拟服务器，或者让几台服务器变成一台服务器来用，使用户不再受限于物理上的界限，而是让CPU、内存、磁盘、I/O等硬件变成可以动态管理的“资源池”，来灵活的进行资源的分配和调整。 服务器虚拟化的应用虽然给企业带来新的活力，但就像一部电脑，虽然更换了一个强劲的CPU，但是如果其他关键配置没有做出相应的改变，那么其瓶颈依然存在，最终无法发挥出最优的效率，数据中心也是如此，服务器虚拟化技术的应用给网路带来的影响，使得与其紧密相关的网络资源同样需要进行针对性的调整： l 服务器的利用率从20%提高到80%，服务器端口流量大幅提升，对数据中心网络承载性能提出了巨大的挑战，对网络可靠性要求也更高； l 多种应用部署在同一台物理服务器上运行，使网络流量在同一台物理服务器上产生叠加，流量模型更加不可控； l 服务器虚拟化技术的应用必然伴随着虚拟机的迁移，这种迁移需要一个苛刻的网络环境来保障； 虚拟化给网络带来了性能挑战，但提升网络的整体性能需要有的放矢。首先需要明确网络的瓶颈究竟在哪里。根据目前大量的案例和实践总结分析，数据中心网络主要面临两个瓶颈：一是数据中心的核心交换设备，它做为数据中心所有业务系统之间，以及业务系统和用户之间的交换枢纽，将会是所有流量汇集的地方，所以网络核心的性能压力最大，是可能的瓶颈所在。 二）统一交换对网络的要求

HCIP云计算实验环境搭建指南

. 华为认证Cloud系列教程 云计算高级工程师 HCIP-Cloud Computing 云计算实验环境搭建指南

前言 简介 本手册介绍基于ubuntu-18.04.2-desktop系统使用虚拟化嵌套的方式来搭建 HCIP-Cloud Computing V4.0的实验环境。 内容描述 本实验指导书书共包含4个实验步骤： ●第一部分为Ubuntu系统安装； ●第二部分为系统配置，此步骤围绕实验所需设计了包括NFS、ISCSI、FTP、 开启虚拟化嵌套、KVM安装等操作 ●第三部分为FusionCompute实验环境准备阶段，包括CNA虚拟机创建和 配置等操作。 ●第四部分为FusionAccess实验所需的前期准备部分，仅包括AD环境搭建 配置。此步骤需要在FusionCompute搭建好之后再操作。 实验环境说明 实验场景介绍 通常FusionCompute实验环境需要在每台服务器上物理安装CNA，导致培训需 要大量服务器资源，教学成本巨大。为减少搭建实验环境的投资成本、提高设备 利用率，HCIP-Cloud Computing V4.0课程采用虚拟化嵌套方式搭建实验环 境，只需一台服务器就可以搭建一套完整实验环境。 实验设计思路 本次实验设计思路如下： ●实验环境采用虚拟化嵌套方式搭建；

●采用Ubuntu系统搭建基础虚拟化环境，在Ubuntu系统上利用KVM虚拟 化构建两台CNA虚拟机，并以此CNA虚拟机为基础，搭建 FusionCompute&FusionAccess实验环境； ●实验所需的计算、存储均由一台服务器提供，由Ubuntu搭建相应的服务实 现（如NFS/iSCSI/FTP），并能够模拟实际生产环境中的操作； ●考虑AD搭建的复杂难度以及与课程所需掌握的知识相关性，将AD搭建步 骤放置在本环境搭建手册。 实验设备说明 ●为了满足HCIP-Cloud Computing V4.0实验需要，建议每套实验环境采用 以下配置： ●2288H V5服务器配置规格建议如下，详见本课程配套的“设备清单“。 ●服务器RAID配置说明 ●软件和工具 本搭建手册中主要涉及到FusionCompute 6.5的安装和使用，在此过程中会用到 多个工具和软件包，具体如下：

大数据环境下云计算对电子商务的作用.doc

电子商务运行中的数据非常多，直接增加了数据的安全风险，很容易在运行过程中引起数据丢失的情况。电子商务在大数据环境云计算下，表现出高安全的运行状态。云计算具备高安全的存储优势，促使电子商务的安全系数非常高。电子商务的信息数据，受到大数据环境云计算的影响，大幅度提高了信息的安全水平。我国电子商务面临着非法入侵者攻击和恶意篡改的问题，导致信息数据丢失，电子商务竞争关系中，经常采用攻击的手段获取竞争对手的信息，由此，电子商务的信息安全，成为一项比较重要的项目。针对电子商务信息安全的现状，引入大数据的云计算，云计算将所有的电子商务信息，存储到云环境内，非法入侵者或攻击者无法窃取云存储中的数据，即使云存储被破解，也不能获取真实的电子商务信息，保护电子商务信息的安全性，杜绝商务运行是出现损

失。 1.3杜绝错误信息 云计算在电子商务运行中提供了云操作系统，实现了软件计时服务，避免电子商务中有错误的信息。云操作是电子商务杜绝错误信息的主要途径，云操作本身具备安全性的特征，利用计算机的分布式规划，将软件的计时服务，提供给用户。电子商务在云操作的作用下，进入软件计时服务的状态中，其可避免各种二进制方式的文件，进入到电子商务用户的个人信息中，在保障软件资源安全合理的基础上，杜绝了电子商务内的错误信息。云操作保障电子商务信息准确，在逻辑关系上强调了电子商务信息之间的真实性，而且大数据环境下云计算，促使电子商务的信息传输，始终处于正确的状态下。 2大数据环境下云计算中电子商务的未来发展 大数据环境云计算中，电子商务的未来发展也受到了一定程度的影响，主要在关系型数据库和搜索引擎方面实现优质的发展，分析如下： 2.1关系型数据库影响 电子商务的关系型数据库，运行在分布式的环境内，属于云计算提供的运行条件。云计算对电子商务关系型数据库的影响，促使电子商务业务能帮分布在不同的服务器内，利用关键对象，即可获取电子商务的业务信息。云计算在电子商务关系型数据库的未来运行中，打破了空间、时间的限制，减少了电子商务运行响应的时间，促使电子商务的数据库，始终保持在高效运行

国内十大云计算 解决方案案例

2015国内十大云计算解决方案案例 2015-08-26 eNet&Ciweek/云创 如果你不知道什么是云计算，下面这些案例或许能够给出一个易懂的答案，如果你知道什么是云计算，并且正在试图寻找解决企业当前所遇IT问题的办法，或许以下案例可以给你以思考和启发。 1、金融云案例 ——吴江农村商业银行 背景介绍： “在金融市场竞争十分激烈的吴江，要赢得竞争优势和市场优势，逼得我们要么第一，要么唯一。”吴江农商行董事长陆玉根曾深有感触地说。吴江农村商业银行是中国银监会成立以来全国第一家改制组建的股份制农村商业银行。吴江农村商业银行近年来专注“三农”、服务“三农”，以总资产超560亿元居全市15家银行之首，被称为“吴江人自己的银行”；在苏北、安徽、湖北等地的13家分支机构正成为助推欠发达地区经济发展的生力军，因而也被誉为农村金融的“吴江现象”。 像吴江农村商业银行这样的区域银行在中国不在少数。作为与实体经济接触最为紧密的金融触角，他们担负着将资金血液输送到小微企业部门的重要职责。这些中小银行运营成本高的问题很突出，其中，IT成本居高不下是重要原因。这也制约了金融支持实体经济的能力。有测算指出，在某些银行贷款类业务中，包括IT在内的操

作成本已经达到中小金融机构资金成本的10倍以上，这客观上造成了小微企业客户的融资难、融资贵。 建设方案： 通过阿里云的解决方案，吴江农商行构建了一个资源共享、集中管理、动态管控的智慧IT 基础架构。 在架构上，通过专线接入服务实现支付宝、阿里云、吴江农商行的互连互通，使金融业务运行在相对安全封闭的网络环境中，在业务连续性上，通过在青岛建立灾备中心，实现与杭州生产中心应用级灾备，底层数据实时同步，一旦发生故障，随时可以接管业务。 为保障本中心的高可用，还通过SLB构建应用池，将流量分发到不同VM上，在业务高峰期，弹性拓展和升级应用池。另外，阿里云的云盾附加服务可以进行应用、数据库、系统、网络安全护航。 价值所在： 据银监会统计，目前我国拥有2000多家区域银行，持卡用户在2-3亿间，由于规模、成本、技术等因素，多数银行尚未提供互联网相关业务。 2012年中国网络零售市场规模达到万亿，用户消费购买习惯发生了巨大变化，需要银行拥抱互联网进行转型。阿里云具备快速交付、灵活扩展、成本极低、安全可靠等优势，可以帮助吴江农商行实现与支付宝的快速对接，为其卡用户增加便利的网络支付渠道，增强了持卡用户活跃度和粘性。

IBM提交建设云计算环境的参考架构CCRA.IBMSubmission.02282011

Introduction and Architecture Overview IBM Cloud Computing Reference Architecture 2.0 Authors: Michael Behrendt Bernard Glasner Petra Kopp Robert Dieckmann Gerd Breiter Stefan Pappe Heather Kreger Ali Arsanjani

Document History Document Location This is a snapshot of an on-line document. Paper copies are valid only on the day they are printed. Refer to the author if you are in any doubt about the currency of this document. Revision History Date of this revision: 02-28-11 Date of next revision: to be defined Revision Number Revision Date Summary of Changes Changes marked 1.0 02-28-11 1.0 Submission to Open Group N

Contents Document History (2) Document Location (2) Revision History (2) 1.Introduction (5) 1.1.Description (5) 1.2.Purpose (5) 1.3.How to use this work product? (6) 1.4.SOA and Cloud (6) https://www.wendangku.net/doc/183446831.html,ing the SOA RA with the CCRA (8) 2.IBM Cloud Computing Reference Architecture (CC RA) Overview (11) 2.1.Introduction (11) 2.2.Roles (12) 2.2.1.1.Cloud Service Consumer (12) 2.2.1.2.Cloud Service Provider (12) 2.2.1.3.Cloud Service Creator (12) 2.3.Architectural Elements (13) 2.3.1.Cloud Service Consumer (13) 2.3.1.1.Cloud Service Integration Tools (13) 2.3.1.2.Consumer In-house IT (14) 2.3.2.Cloud Service Provider (15) 2.3.2.1.Cloud Services (15) 2.3.2.1.1.Cloud service models (16) 2.3.2.1.1.1.Infrastructure-as-a-Service (17) 2.3.2.1.1.2.Platform-as-a-Service (17) 2.3.2.1.1.3.Software-as-a-Service (17) 2.3.2.1.1.4.Business-Process-as-a-Service (17) 2.3.2.1.2.Cloud service creation & ecosystem aspects (17) 2.3.2.2.Infrastructure (19) https://www.wendangku.net/doc/183446831.html,mon Cloud Management Platform (CCMP) (21) 2.3.2.3.1.BSS – Business Support Services (24) 2.3.2.3.2.OSS – Operational Support Services (26) 2.3.2.4.Security, Resiliency, Performance & Consumability (27)

高性能计算云平台解决方案

高性能计算云平台 解决方案

目录 1概述 (3) 1.1建设背景 (3) 1.2设计范围 (3) 1.3总体设计原则 (3) 2系统平台设计 (4) 2.1项目需求 (4) 2.2设计思想 (5) 2.3云存储系统方案 (6) 2.4系统优势和特点 (6) 2.5作业调度系统方案 (8) 3系统架构 (9) 3.1cStor系统基本组成 (9) 3.2cStor系统功能描述 (10) 3.3Jobkeeper系统基本组成 (17) 4系统安全性设计 (20) 4.1安全保障体系框架 (20) 4.2云计算平台的多级信任保护 (21) 4.3基于多级信任保护的访问控制 (25) 4.4云平台安全审计 (28) 5工作机制 (31) 5.1数据写入机制 (31) 5.2数据读出机制 (32) 6关键技术 (33) 6.1负载自动均衡技术 (33) 6.2高速并发访问技术 (33) 6.3高可靠性保证技术 (33) 6.4高可用技术 (34) 6.5故障恢复技术 (34) 7接口描述 (35) 7.1POSIX通用文件系统接口访问 (35) 7.2应用程序API接口调用 (35) 8本地容错与诊断技术 (36) 8.1 cStor高可靠性 (36) 8.2 cStor数据完整性 (36) 8.3 cStor快照技术 (37) 8.4 Jopkeeper故障处理技术 (37) 9异地容灾与恢复技术 (39) 9.1cStor数据备份与恢复系统功能 (39) 9.2cStor异地文件恢复 (40)

1概述 1.1建设背景 云存储平台与作业调度为本次高性能计算总体解决方案的一部分。主要针对海量的数据的集中存储、共享、计算与挖掘，建立一套具有高可靠、可在线弹性伸缩，满足高吞吐量并发访问需求的云存储与计算平台。为数据存储和高效计算提供便捷、统一管理和高效应用的基础平台支撑。 1.2设计范围 本技术解决方案针对海量数据集中存储、共享与计算，提供从系统软硬件技术架构、原理、硬件选型、网络接入以及软件与应用之间的接口等方面的全面设计阐述。 1.3总体设计原则 针对本次工程的实际情况,充分考虑系统建设的建设发展需求，以实现系统统一管理、高效应用、平滑扩展为目标，以“先进、安全、成熟、开放、经济”为总体设计原则。 1.3.1先进性原则 在系统总体方案设计时采用业界先进的方案和技术，以确保一定时间内不落后。选择实用性强产品，模块化结构设计，既可满足当前的需要又可实现今后系统发展平滑扩展。 1.3.2安全性原则 数据是业务系统核心应用的最终保障，不但要保证整套系统能够7X24运行，而且存储系统必须有高可用性，以保证应用系统对数据的随时存取。同时配置安全的备份系统，对应用数据进行更加安全的数据保护，降低人为操作失误或病毒袭击给系统造成的数据丢失。 在进行系统设计时，充分考虑数据高可靠存储，采用高度可靠的软硬件容错设计，进行有效的安全访问控制，实现故障屏蔽、自动冗余重建等智能化安全可靠措施，提供

超详细的小微企业云计算服务器配置搭建方案

超详细的小微企业云计算服务器配置搭建方案 对于个人或刚成立的小微企业来说，搭建一个云计算平台是一件不太容易实现的事情，小微企业云计算服务器该怎么配置搭建？给大家推荐一下这篇文章，希望能够给予一些启发与参考。 需求分析 满足60 个以内的终端用户(使用场合为办公、教学、多媒体阅览、门柜业务、家庭等)，允许适度的不可用，要求满足若干个员工(如财务人员、老板)的高安全性。我们设计了单机和双机两种方案，大家可以根据自己的实际情况选择。 单机方案结构简单、成本低，建设和运维容易，适合对可用性要求不高的场合，如教学、家庭、小公司办公等;而双机能确保很高的可用性，但是架构稍微复杂，成本增加倒是不多。 系统设计 采用Windows 的远程桌面服务，每个用户只能看到自己主目录中的资料。对于要求数据高度安全性的用户，给其分配虚拟机或者容器，以达到完全与他人隔离的目的。 1、单机方案 为了确保数据的安全性，我们在物理上采用了四级存储子系统(见图1)。

图1 单机方案 首先用一块120GB 的固态盘安装操作系统、应用程序和静态的配置文件，投入运行后开启写保护，这样能最大限度地保护系统，病毒、断电、误删文件等都不会破坏系统，从而确保机器总能正常运行。 其次采用两块250GB 的固态盘做成RAID1(通过硬阵列卡或者软阵列来 设置)，有效存储容量是250GB，然后再与2TB 的机械硬盘做成存储池。这个存储池用于存放虚拟内存页文件和用户经常使用的文档资料，同时C：盘上的目录C：\Users、C：\Temp 符号链接到这里。这个存储池拥有2250GB 的容量，接近SSD 的性能。 Windows Server 2012 R2 的存储池管理和ZFS文件系统都能优化SSD 和HDD 的混搭环境，使得经常使用的文件存放在SSD 中，很少访问的文件存放在HDD 中，这些都是自动完成的，无须用户手工干预。 按60 个用户计算，每个用户可分配近40GB 的硬盘空间，这对于日常办公产生的资料来说足够使用。由于允许过度分配，所以每个用户几乎可以得到80GB 的空间。对用户启用磁盘配额限制。 最后使用一台NAS 存储设备，容量为4TB 以上，用于离线备份，也可以考虑做同步备份。安排一个后台备份任务，设定每30 分钟增量备份一次。 采用两块千兆网卡，捆绑在一起，这样正常时两块网卡平摊网络流量，即使一块网卡损坏，也不会中断用户会话。 配置32GB 的内存，至少一块4 核的CPU。本方案也支持少量的虚拟机桌面(4 台以内)，每台虚拟机要分配1.5GB 内存。 对于资金预算稍微宽松的公司来说，可以考虑增加一块2TB 的机械硬盘，两块做成镜像，以增加存储容错能力;相反，预算紧张的企业可以考虑只买一块250GB 的固态盘，及时做好数据备份，以增加数据的安全性。 2、双机方案 与单机方案一样，双机方案仍然采用四级存储子系统(见图2)，只不过采用一块250GB 的固态盘，再与机械硬盘做成混搭存储池，然后两台计算机的硬盘互为镜像，做成文件系统级同步。存储空间划分为三个分区，分别命名如下。 1)配置盘D 存放虚拟内存页文件，临时目录C：\Temp 符号链接到这里，要经常修改又不用同步到其他计算机的文件;存储虚拟机配置文件和虚拟机硬盘文件。

云计算的发展历程

云计算的发展历程 一、云计算发展的四个阶段 从云计算概念的提出，一直到现在云计算的发展，云计算渐渐的成熟起来，云计算的发展主要经过了四个阶段，这四个阶段依次是电厂模式、效应计算、网格计算和云计算。 电厂模式阶段：网上的比喻很好，网上说电厂模式就好比利用电厂的规模效应，来降低电力的价格，并让用户使用起来方便，且无需维护和购买任何发电设备。我觉得云计算就是这样一种规模，将大量的分散资源集中在一起，进行规模化管理，降低成本，方便用户的一种模式。 效应计算阶段：在1960 年左右，由于计算机设备的价格非常的昂贵，远非一般的企业、学校和机构所能承受，于是很多IT 界的精英们就有了共享计算机资源的想法。在1961 年，人工智能之父麦肯锡在在一次会议上提出来“效应计算”这个概念，其核心就是借鉴了电厂模式，具体的目标是整合分散在各地的服务器，存储系统以及应用程序来共享给多个用户，让人们使用计算机资源就像使用电力资源一样方便，并且根据用户使用量来付费。可惜的是当时的IT 界还处于发展的初期，很多强大的技术还没有诞生，比如互联网等等。虽然有想法，但是由于技术的原因还是停留在那里。 网格计算阶段：网格计算说穿了就是化大为小的一种计算，研究的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小部分，然后把这些部分分配给许多低性能的计算机来处理，最后把这些结果综合起来解决大问题。可惜的是，由于网格计算在商业模式、技术和安全性方面

的不足，使得其并没有在工程界和商业界取得预期的成功。 云计算阶段：云计算的核心与效用计算和网格计算非常类似，也是希望IT 技术能像使用电力那样方便，并且成本低廉。但与效用计算和网格计算不同的是，现在在需求方面已经有了一定的规模，同时在技术方面也已经基本成熟了。 二、并行计算的概念、并行计算与云计算的区别和联系 并发运算：在操作系统中，是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理机上运行，但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行。 在关系数据库中，允许多个用户同时访问和更改共享数据的进程。SQL Server 使用锁定以允许多个用户同时访问和更改共享数据而彼此之间不发生冲突。 操作系统并发程序执行的特点: 并发环境下，由于程序的封闭性被打破，出现了新的特点： ①程序与计算不再一一对应，一个程序副本可以有多个计算 ②并发程序之间有相互制约关系，直接制约体现为一个程序需要另一个程序的计算结果，间接制约体现为多个程序竞争某一资源，如处理机、缓冲区等。 ③并发程序在执行中是走走停停，断续推进的。 并发和并行的区别和联系： 并发和并行是即相似又有区别的两个概念，并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生；而并发是指两个或多个事件在同一时间间隔内发生。

高性能计算、分布式计算、网格计算、云计算概念与区别

高性能计算、分布式计算、网格计算、云计算--概念和区别 《程序员》2009-02 P34 “见证高性能计算21年” 高性能计算（High Performance Computing）HPC是计算机科学的一个分支，研究并行算法和开发相关软件，致力于开发高性能计算机（High Performance Computer）。 分布式计算是利用互联网上的计算机的中央处理器的闲置处理能力来解决大型计算问题的一种计算科学。 网格计算也是一种分布式计算。网格计算的思路是聚合分布资源，支持虚拟组织，提供高层次的服务，例如分布协同科学研究等。网格计算更多地面向科研应用，商业模型不清晰。网格计算则是聚合分散的资源，支持大型集中式应用（一个大的应用分到多处执行）。 云计算(Cloud Computing)是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算的资源相对集中，主要以数据中心的形式提供底层资源的使用，并不强调虚拟组织（VO）的概念。云计算从诞生开始就是针对企业商业应用，商业模型比较清晰。云计算是以相对集中的资源，运行分散的应用（大量分散的应用在若干大的中心执行）；

目录 高性能计算、分布式计算、网格计算、云计算--概念和区别 (1) 高性能计算 (3) 百科名片 (3) 概念 (3) 服务领域 (3) 网格 (5) 百科名片 (5) 网格的产生 (5) 网格技术的特征及其体系结构 (5) 高性能计算机的发展与应用 (17) 我国高性能计算机应用前景及发展中的问题 (17) 高性能计算机与大众生活息息相关 (17) 高性能计算机发展任重道远 (18) 分布式计算、网格计算和云计算 (21) 分布式计算 (21) 网格计算 (21) 云计算 (22) 网格计算和云计算的概念和区别 (24) 目标不同 (24) 分配资源方式的不同 (25) 殊途同归 (26) 钱德沛教授：云计算和网格计算差别何在？ (27) 云计算与网格计算的概念 (27) 网格计算的特点是什么呢？ (27) 云计算与网格计算区别何在 (28)

云计算环境下的应用特点

云计算环境下的应用特点 多年来应用程序开发者和架构师们都在努力设计一种既能够在功能上满足当前业务需求，另外又能够在用户需求发生变化或者能够在可预见的将来适应环境变化的应用。尤其是在互联网领域，架构师都在努力让自己设计的应用具有比较强的扩展能力，能够跟得上用户不断增长或者出现突发请求的一些情况。在传统的 Web应用设计中，我们在架构上一般采用基于多层架构的设计，在Web层中大量使用了负载均衡等技术。一般我们的处理方式都是在应用程序设计好之后，在应用部署的过程中事先把环境配置好，应用程序在运行过程配置都是不发生变化的。但是，随着云计算时代的到来，我们面对一些新的挑战，相应的应用程序设计方式随之发生了一些变化。我们首先从云计算的技术特点开始讨论应用的变化。 从技术角度看云计算的特点 毫无疑问，云计算是目前信息产业中讨论得最多的话题。虽然大家对于云计算还没有一致定义，但是对于云计算的一些特点，相关的服务模型等内容日渐趋于统一。在讨论云计算应用架构特点之前，我们先从技术的角度来讨论一下云计算本身的一些特点。 * 按需服务 云计算是一个把信息技术作为服务（IT as a Service）提供的一种方式。这种服务的概念都是从消费方（用户）角度出发，而不是从服务提供方出发考虑问题，因此，一个基本特点是云计算要求按需服务，即用户可以根据需求即时得到服务。从这个角度讲，云计算就像我们公共服务中的自来水、电和煤气一样，集中供应并按需服务和计费。 * 资源池 云计算的一个好处是提高资源的利用率，而这个一般需要通过共享的方式来达到这个目的。这里可以类比一下我们日常吃饭中的自助餐和桌餐的差别。如果需要共享就需要先把资源集中到一个公共的资源池中。在云计算当中，根据这个资源池中资源的类别，我们把云计算的服务模型分为三种，即所谓的SPI 模型，如下表所示： * 高可扩展性 云计算平台的资源池相对于单个用户的需求而言是比较大的，因此考虑到会有大量不同用户共用一个资源池，他们之间的资源使用模式一般存在一定的互补性，所以对于某个用户的需求而言，云计算具有很高的扩展性。另外，云计算平台在做架构设计的时候，都会考虑到如何让用户可以平滑扩展他们的资源需求，比如计算资源，存储资源等。 * 弹性服务 弹性服务指的是云计算的资源分配可以根据应用访问具体情况进行动态地调整。也正是因为如此，云计算对于非恒定需求的应用，比如需求波动很大、阶段性需求等，具有非常好的应用效果。在云计算的环境中，资源的扩展方式可以分为两大类，一种是事先可以预测的，比如一些季节性的需求。另一种是完全基于某种规则实时动态调整的。无论是哪一种，都要求云计算平台提供弹性的服务。 * 自服务和自动化 对于自服务和自动化概念本身都比较好理解，但是我把这两个放在一起是因为它们之间的内在联系。自服务是云计算中降低服务成本，提高服务便捷性的一种途

云计算(虚拟机)操作系统安装环境

云计算操作系统（虚拟机） 安装步骤： 1.先把第一个系统刻成dvd盘既（Vmare vSphere Esx 4.1光盘）；然后插入服务器光驱，启 动服务器，选择从光盘引导，进入安装界面。 2.选择图像界面安装，加载核 FEW in nnrip E 3X 吕匚厂1 p ltd! Ins's丄L uslnK USB K.s._ ff 呂匸rinTFrl I tn f ir^t dlLKk E3X Scripted! Install to 『丄r st dlLst i（口^erLi^-Lte VMT5J- R-iOt 申广Clfi f I r F：t bi 勺广rl ri 1 3.加载图形界面 ESX 4.1I厂F卷工『HHiHnilllRHHV si

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云计算的发展历程

云计算地发展历程 一、云计算发展地四个阶段 从云计算概念地提出，一直到现在云计算地发展，云计算渐渐地成熟起来，云计算地发展主要经过了四个阶段，这四个阶段依次是电厂模式、效应计算、网格计算和云计算.b5E2R。 电厂模式阶段：网上地比喻很好，网上说电厂模式就好比利用电厂地规模效应，来降低电力地价格，并让用户使用起来方便，且无需维护和购买任何发电设备.我觉得云计算就是这样一种规模，将大量地分散资源集中在一起，进行规模化管理，降低成本，方便用户地一种模式.p1Ean。 效应计算阶段：在年左右，由于计算机设备地价格非常地昂贵，远非一般地企业、学校和机构所能承受，于是很多界地精英们就有了共享计算机资源地想法.在年，人工智能之父麦肯锡在在一次会议上提出来“效应计算”这个概念，其核心就是借鉴了电厂模式，具体地目标是整合分散在各地地服务器，存储系统以及应用程序来共享给多个用户，让人们使用计算机资源就像使用电力资源一样方便，并且根据用户使用量来付费.可惜地是当时地界还处于发展地初期，很多强大地技术还没有诞生，比如互联网等等.虽然有想法，但是由于技术地原因还是停留在那里.DXDiT。 网格计算阶段：网格计算说穿了就是化大为小地一种计算，研究地是如何把一个需要非常巨大地计算能力才能解决地问题分成许多小部

分，然后把这些部分分配给许多低性能地计算机来处理，最后把这些结果综合起来解决大问题.可惜地是，由于网格计算在商业模式、技术和安全性方面地不足，使得其并没有在工程界和商业界取得预期地成功.RTCrp。 云计算阶段：云计算地核心与效用计算和网格计算非常类似，也是希望技术能像使用电力那样方便，并且成本低廉.但与效用计算和网格计算不同地是，现在在需求方面已经有了一定地规模，同时在技术方面也已经基本成熟了.5PCzV。 二、并行计算地概念、并行计算与云计算地区别和联系 并发运算：在操作系统中，是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理机上运行，但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行. jLBHr。 在关系数据库中，允许多个用户同时访问和更改共享数据地进程. 使用锁定以允许多个用户同时访问和更改共享数据而彼此之间不发生冲突. xHAQX。 操作系统并发程序执行地特点: 并发环境下，由于程序地封闭性被打破，出现了新地特点： ①程序与计算不再一一对应，一个程序副本可以有多个计算 ②并发程序之间有相互制约关系，直接制约体现为一个程序需要另一个程序地计算结果，间接制约体现为多个程序竞争某一资源，如处理机、缓冲区等. LDAYt。 ③并发程序在执行中是走走停停，断续推进地.

云计算与电商

云计算与电子商务 云计算是一种网络计算模型，是分布式计算、网格计算、虚拟化、负载均衡等模式和技术融合演进的结果。其主要原理是：云计算平台将大量的计算资源通过计算机网络相连而组合成超大型的计算平台。其中，计算资源包括处理器、存储设备、网络接口和应用软件等，这些资源被虚拟化成服务后组合成共享资源池，用户可以像使用水和电一样方便地按需使用。在云计算环境中，用户终端由原先的服务提供者弱化为服务调用者，不必具备复杂的计算和存储能力就可以享受优质的服务。云计算对计算模式带来的变迁就像供电模式由单台发电机供电转变为由发电厂统一供电，资源的集中调度使得其使用成本、可用性、可靠性和可伸缩性得到了极大提升。 ●对企业影响 近年来，随着电子商务的兴起和迅猛发展，各类企业都开始涉足电子商务。对于中小企业而言，开展电子商务易受到经济实力和技术力量的制约。电子商务需要人财物等多方面的投入，信息化基础设施需要不断升级换代，电子商务活动的开展需要计算机网络技术、数据库技术、信息安全技术等作为支撑。因此，由中小企业去创建一支具备相关专业技术能力的人才队伍较为困难。云计算使“网络就是计算机”和“服务无处不在”的设想成为现实，云计算激活了商业的创新,为中小企业开展电子商务活动提供了新的舞台。基于云计算的电子商务将给企业带来经营管理、市场营销和决策支持等多方面的巨大变革. 经营管理 电子商务企业通常处于供应链的中游，需要同时跟生产企业和客户以及相关单位发生业务往来。电子商务企业需要在互联网上搭建基于供应链的协同平台，以提高运营效率。而中小企业受经济实力和技术等方面的约束，难以实现供应链上下游的顺畅沟通，企业间协同方面存在缺乏统一的信息交换标准和平台。云计算平台，它同时承载了供应链中各个环节(包括生产企业、销售企业、物流企业和客户)的信息服务和系统，因而为各个环节间的交互提供了便利条件，通过租用模型使得中小企业可共同分担基础设施建设和维护成本，同时以服务的模式解决了技术力量薄弱，投资成本等瓶颈问题。 市场营销 企业把电子商务平台建设在云端上，计算和数据有云计算来完成，通过快速的3G和4G网络，用户请求被传送到移动通信服务商，再通过Internet传输到云端，由云服务器进行处理并将结果反馈给用户。当面临一定节假日，销售量疯狂上涨时，例如每年的双十一活动，云计算强大的计算能力和存储能力，让电商企业的软件系统从容的面对数据的短时间内增长。电商企业也不再需要采购几十倍的服务器和带宽，只要活动那天，临时调高云计算产品和服务的一些配置，过后再下调，这样电子商务企业只需要为1天的峰值支付成本。 市场决策 随着企业信息化的逐步推进，业务数据不断累积，电子商务企业将这些数据转换为有助于决策的信息，该转换过程需要数据仓库和数据挖掘等商务智能技术的支持。商务智能(BI)是数据仓库、数据挖掘、OLAP和人工智能等技术的综合体，传统意义上的商务智能是大型企业的专利。云计算平台提供的海量低成本存储和超强计算能力为中小企业使用BI提供了机会，减少了成本。在电子商务环境中，商机稍纵即逝，信息的实时性非常重要，商务智能的实现是一个费时的过程，传统服务器模式往往运行效率不高，影响企业对市场的反映敏捷程度。云计算凭借分布式和并行计算，能较快给出企业经营的决策支持数据，提高企业的核心竞争力。 ●对消费者影响 随着3G和4G时代的来临，智能手机等移动设备成为人们生活的必需品，移动通信与电子

云计算技术在环境保护行业中的应用

云计算技术是信息技术发展的重大变革和必然趋势，其对信息资源的高效统一管理，对促进信息共享、提高计算能力等信息化服务起到了关键作用。 我部在信息化建设中统筹考虑云计算、大数据等先进信息技术和理念来提升信息化水平，以支撑环境保护相关业务的高效运行。 “十二五”期间, 我国将始终为深入贯彻落实科学发展观, 加快推动经济发展方式转变, 提高生态文明建设水平. 近年来, 为提高环境保护工作的信息化水平, 实现“信息强环保”的战略目标, 全国环境保护系统实行了众多重大信息化建设工程, 为实现“数字环保”奠定了良好的基础, 但随着信息化的不断发展, 环保系统涉及的信息化系统日益庞大, 每个信息化系统都是在不同阶段、不同地点、不同技术体系、由不同承建单位来实施建设的, 这种建设模式的弊端日益呈现: (1) 信息资源分配不均、共享率低、无法承担大负载应用。环境保护部行业目前信息化建设主要采用“烟囱式”独立建设模式, 即为每个单一的应用建立从底至上的一整套信息化资源体系, 每个应用都独占基础物理设施、软件设施，造成了资源的极大浪费,也造成了系统可用性的下降。 (2) 建设成本、管理成本高。烟囱式信息化建设模式提高了应用系统在建设时的成本, 且由于众多信息化基础设施存在的较大差异, 系统运行管理人员在进行日常运行维护时压力较大。

(3) 扩展能力较差。随着环境保护业务的不断发展变化, 信息化建设也需要不断的进行调整和扩展,需要为不同的部门建立个性化的服务模式。传统的建设模式下,每一种个性化服务都是独立的,不能进行通用性服务的共享,需要进行大量的重复性建设,制约了新业务的扩展。 云计算平台可以对环境保护行业的信息资源进行最广泛的共享, 最大限度的提高数据资源的利用效率;云计算平台可以充分利用现有的软硬件资源, 保护原有投资。 云计算平台可以为环境保护行业内业务协同和数据处理提供统一的数据标准支撑体系, 通过建立水质监测、大气监测、固体废物及噪声等行业标准信息，以及环保行业分类代码、产业代码、流域水系代码等基础代码信息, 统一数据源头, 规范数据使用。 云计算平台可以更好的实现国家各业务部门间的信息资源共享，为多部门间业务协同提供更高效的基础环境，以实现共同解决影响社会经济发展、生态环境问题及人民身体健康的重要复杂问题。 鉴于环境保护行业在国计民生中重要性逐步提高、信息化建设中现存的诸多问题，及云计算技术的良好应用前景，我部积极争取作为云计算技术服务的重点应用示范行业来推动行业信息资源整合，充分利用公共云计算服务资源开展云计算和大数据等先进信息化技术的应用示范工程。