云服务博物馆数字化管理平台（共8篇）
云服务博物馆数字化管理平台 篇1
博物馆数字化
我公司新产品以通过简单的照片生成具有高分辨率的真实三维模型。近乎于没有任何限制的照片拍摄要求，并且数据处理的过程也具有高伸缩性和高效率，整个处理过程不需要人工干预，通常可以在数分钟至数小时的时间内完成数据处理。
UBII-PHOTO基于高性能摄影测量、计算机视觉与计算几何算法。在实用性、稳定性、计算性能、互操作性方面，能够满足严苛的工业质量要求。
关键优势:
快速，简单，全自动
UBII-PHOTO是一套基于图形运算单元GPU的快速三维场景运算软件，它能无需人工干预地从简单连续影像中生成最逼真的实景真三维场景模型。无需依赖昂贵且低效率的激光点云扫描系统或POS定位系统，仅仅依靠简单连续的二维影像，就能还原出最真实的实景真三维模型。
身临其境的实景真三维模型
UBII-PHOTO不同于传统技术仅仅依靠高程生成的缺少侧面等结构的2.5维模型，Smart3DCapture ™可运算生成基于真实影像的超高密度点云，并以此生成基于真实影像位纹理的高分辨率实景真三维模型，对真实场景在原始影像分辨率下的全要素级别的还原达到了无限接近真实的极致。
广泛的数据源兼容性
UBII-PHOTO能接受各种硬件采集的各种原始数据，包括大型固定翼飞机，载人直升机，大中小型无人机，街景车，手持式数码相机甚至手机，并直接把这些数据还原成连续真实的三维模型，无论大型海量城市级数据，还是考古级精细到毫米的模型，都能轻松还原出最接近真实的模型。
优化的数据格式输出
UBII-PHOTO能够输出包括obj,osg(osgb),dae等通用兼容格式，能够方便地导入各种主流GIS应用平台，而且它能生成超过20级金字塔级别的模型精度等级，能够流畅应对本地访问或是基于互联网的远程访问浏览。
云服务博物馆数字化管理平台 篇2
关键词：云计算,数字图书馆,云服务平台
云计算是一种信息运行平台, 其不但灵活、高效, 而且低成本, 同时, 其还是一种将信息技术的利用与获取运用到最优的模式。目前, 根据云计算的发展现状和我国图书馆的发展阶段, 云计算是一种非常适合数字图书馆服务平台的架构模式, 因为, 其不仅可以将分散的数字信息整合起来, 更可以实现数字图书馆的集约化与数字资源的共知、共享。
一、基于云计算的数字图书馆云服务平台理论概述
(一) 云计算的内涵
云计算是一种全新的计算模式, 是在分布式计算、并行计算等传统计算技术的基础上, 将动态的、异构的信息资源进行有效整合并通过网络提供给用户。云计算又被称为“基础设施即服务”, 可以对资源动态分配、以网络为中心交付的是服务, 其核心思想就是将网络连接的计算资源进行统一管理与调度形成一个不受地点限制的资源池, 以此来给用户提供服务。[1]
(二) 数字图书馆云服务平台的内涵与特点
数字图书馆是用数字技术处理、存储各种文献的图书馆, 实质上是一种多媒体制作的分布式信息系统, 是基于网络环境下共建共享的、可扩展的知识网络系统, 是超大规模的、分布式的、没有时空限制的、可以实现跨库无缝链接与智能检索的知识中心。数字图书馆云服务平台是向用户提供服务的虚拟化、数字化图书馆, 根据客户需求快速提取与处理资源, 而用户可以根据需求方便、快捷地访问计算机存储系统, 获得个性化的信息服务。[2]云服务平台的基础是数字化存储、网络化传递, 目标是满足用户个性化需求, 实现以资源为中心向用户为中心转变, 做到文献信息资源的共知、共建、共享。
二、基于云计算的数字图书馆云服务平台构架
(一) 数字图书馆云服务平台的架构模型
应用层是平台的最高层, 该层采用web形式将各种业务功能直接展现给用户, 可以根据用户需求提供相应的接口与注册、验证等管理服务, 读者不需要将云阅读软件装入自己的电脑, 登录网站可以直接获得所需服务。
管理平台层是云服务平台的核心层, 其核心服务是数字图书馆分布式计算集群, 负责进程管理、资源部署分配、存储访问、服务质量管理等, 可以为应用程序运行、管理、监控等提供资源。
数据层能够利用虚拟化技术、中间件技术将数据库中的资源进行调配使用, 数据层对每个云节点进行元数据采集获取其数据信息, 用户可以方便快捷地加入数字图书馆云服务平台。
基础设施层是数字图书馆云服务平台的整体构架的基础, 它主要有云计算集群设备、云存储集群设备、云网络传输与管理设备等硬件设施组成。云服务提供商可以用虚拟化技术将云基础设施集中为一个虚拟的资源池, 为用户提供虚拟主机、存储、网络、数据库管理等资源。
(二) 数字图书馆云服务平台的运行流程
使用数字图书馆云服务平台获取数据信息要经过资源信息描述、匹配、调度、发布四个步骤。用户向云服务平台发出请求时, 平台会以web形式提供服务, 使用规范的语言对用户需求进行描述;平台根据描述信息对节点平台中的信息资源进行搜索、采集, 找到与用户需求相匹配的信息资源, 动态部署虚拟硬件会提供存储空间与计算资源, 并对平台资源进行优化配置;[3]云服务平台可以对节点云平台中经过规范化处理的信息资源进行有效调度, 对获取的信息进行评估;节点云平台则根据云服务平台的任务调度为用户提供信息服务, 将信息分配给用户。
三、基于云计算的数字图书馆云服务平台运行机制
(一) 数字资源采集机制
数字资源采集机制能够使云服务平台采用检索的方法对各个节点平台的信息进行采集, 无需将各节点的信息资源进行集中, 通过统一的检索界面就可以检索到各种信息。云服务平台可以将用户提交的查询请求分配到节点平台之中, 然后对数字资源进行采集与调度, 并根据用户所需信息对节点云平台的信息资源进行选择与整合, 可以很好解决信息存储重复、信存储空间不足的问题。
(二) 数字资源组织与管理机制
数字资源的组织与管理机制是云服务平台运行机制的核心, 它可以自动分配工作负载, 有效使用闲置的计算容量。在云服务平台上部署核心应用软件如数据库虚拟化技术, 将单个资源集中起来协调使用, 而其他节点服务器上部署从属平台, 由核心主系统对云服务平台的节点平台上的数据进行管理、调度。[4]同时, 还要用数据收割技术对节点平台上的数据建立表单, 可以提高服务平台的使用效率。通过对节点平台的数据进行管理可以提供大量的有效数据, 从而满足用户的个性化服务。
(三) 用户服务机制
数字图书馆云服务平台是包括许多硬软件设施与应用程序的复杂系统。云服务平台是利用虚拟化技术提供给用户的操作系统与服务, 用户可以通过操作界面提交服务请求, 由平台对请求进行解析与规范化处理, 然后将用户需求发布给节点服务平台, 并在平台的调度下对数据库进行搜索, 最后将与用户需求匹配的信息分类、处理、发布到平台, 从而满足用户需求。云服务平台的各种机制之间相互联系、相互制约的, 三者共同构成数字图书馆云服务平台的运行机制, 在各种机制的相互作用中, 云服务平台的功能才得以有效发挥。
在云计算环境下, 服务模式、用户云阅读满意度、云资源运营效率等都应该受到关注。只有从读者云阅读需求、图书馆运营效率等方面出发, 结合读者阅读方式需求, 不断提高云服务平台的性能与云服务模式的有效性, 才能确保云服务为读者所接受、满意。
参考文献
[1]王长全.云计算环境下数字图书馆信息资源安全策略研究[J].情报杂志, 2010 (3) .
[2]张叶红.数字图书馆云计算安全架构及其管理策略[J].图书馆学研究, 2010 (11) .
[3]王红.“云图书馆”平台的架构与实现[J].情报理论与实践, 2010 (10) .
云服务博物馆数字化管理平台 篇3
[关键词] 云计算; “云+代理”模式; 数字化校园; 公共服务平台
[中图分类号] G434 [文献标志码] A
一、引 言
数字化校园是以网络为基础,利用先进的信息化手段和工具对学校与教学、教研、管理有关的所有信息资源进行全面的数字化,在传统校园基础上构建一个数字空间,以拓展现实校园的时间和空间维度,扩展传统校园的功能,提升传统校园的运行效率。[1]对于数字化校园建设,从建设思路和方法来说,各地长期以来普遍采用完全分布式和完全集中式两种建设模式。完全分布式模式,是由各个学校独立进行数字化校园建设,优点是各种系统与数据完全按照本地需求进行建设,可以充分满足学校个性化需求,为教师和学生提供数据与服务,系统扩展方便;[2]而完全集中式模式,是由省或市级教育主管部门统一建设面向区域的数字化校园公共服务平台,并在平台上部署各种教学软件、学习软件、管理软件和相关资源,所有的数据集中存储,优点是统一管理方便,区域共享程度高,尤其是基于云计算构建的集中式公共服务平台,具有运营高效、成本低、可扩展和学校使用方便等显著优点。这两种模式对数字化校园的发展发挥了一定的促进作用,然而,在数字化校园的软、硬件平台建设中也都存在一定程度的弊端,其中完全分布式部署模式易产生信息孤岛、重复建设严重、资源共享困难、增加维护和升级成本,以及会导致各地硬件资源利用率低下、造成资源浪费等问题;[3]而完全集中式模式对于信息交换必须具备网络条件,因此存在灵活性差等问题,更重要的是,各学校存在个性化需求,该模式不能满足所有学校的个性化服务的需要。
因此,如何在有效的成本投资下最大程度地满足教育对海量数据和服务的需求,既要方便统一管理,实现区域共享,也要满足各学校的个性化需求,成为数字化校园建设的首要问题。显而易见,具备两种模式优点的方案是我们期望的解决方案,“集中+分布”就是这样一种可行的解决方案。通过对“集中+分布”具体建设方案的对比分析,本文提出的基于“云+代理”模式的数字化校园公共服务平台建设方案更符合数字化校园的当前实际情况以及未来发展的需要。基于该方案建设的公共服务平台包括核心平台和平台代理两部分,其中核心平台是公共服务平台的基础,它基于云计算并采用面向服务的思想进行构建,为区域内各类用户及平台代理提供教育信息化核心服务支撑;而平台代理则在学校端建设和部署,主要进行本地基础数据的存储和关键应用的支撑,保持学校的自治性,满足高可用性及个性化扩展应用的要求。通过“云+代理”模式,一方面,可以减轻对中心平台集中认证及日常教学、管理等访问压力,避免网络及硬件故障导致学校各应用系统无法使用的情况;另一方面,也可以支持学校的个性化服务需求、降低维护成本等。
二、“集中+分布”建设方案
从应用角度看,数字化校园是为了满足教学信息化、教师能力提高信息化以及管理信息化等三方面应用。一些基本的教学应用系统(如学科教学平台等)、基本的教师能力提高支撑软件(如互动教研系统等)以及基本的管理系统(如教育行政管理平台等)应通过“集中”建设与管理,这样可以达到降低建设成本、运营高效、扩展与维护方便、数据共享程度高的目的;而对于学校端个性化管理系统,包括校园安全应用(指纹考勤软件等)、一卡通应用、其他拓展应用(如食堂管理软件等)以及个性化资源则需要“分布”建设,达到满足学校个性化应用的目的。因此,“集中+分布”建设模式可以满足实际数字化校园建设的需要。
典型的“集中+分布”实现形式为联邦模式与混合云模式,下面对这两种模式进行介绍与分析。
(一)联邦模式
联邦模式是在集成各应用系统,提供统一、透明的全局操作时,仍保持各应用系统局部应用的高度自治。[4]集成框架通过集成应用对中心虚拟数据库进行构造与操作,利用数据映射技术映射到各应用系统,并通过数据库与通信接口将应用系统数据“集成”至中心虚拟数据库。实现“物理分布,逻辑集中”的层级式数据管理模式。
所谓“物理分布”就是联邦成员的数据仍然分布在各地;“逻辑集中”就是通过建立虚拟数据中心,为用户提供透明的数据管理服务。[5]IBM的WSII(WebSphere Information Integrator)采用了联邦技术,其联邦数据库的体系结构如图1所示。它通过DB2数据库系统建立中心虚拟数据库,联邦服务器通过包装器与数据源进行通信,具有良好的扩展性。
由于当前各学校在数字化校园建设中普遍采用资源库的模式进行建设,一些地区也建设了一些面向区域的公共服务平台,结果导致区域内数据源具有多重性、异构性和分散性。通过联邦模式,将应用系统数据“集成”至中心虚拟数据,提供统一、透明的全局操作,从而解决分布式存在的问题,实现数据共享,高度兼容。此外,该模式掩盖了底层数据源的差异、特质和实现(具有透明性和异构性),不影响现有数据源的本地操作(具有自治性)。
(二)混合云模式
Google前首席执行官Eric Schmidt在2006年搜索引擎大会上首次提出了“云计算”的概念,迅速受到IT企业、学术界和政府的广泛关注。美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology,NIST)将云计算定义为:[7]
云计算是一种能够通过网络以普遍的、便捷的、按需付费的方式获取计算资源(包括网络、服务器、存储、应用和服务等)并提高其可用性的模式,这些资源来自一个共享的、可配置的资源池,能够以最省力和无人干预的方式获取和释放。云模式由5个基本特征、3种服务模式和4种部署模式组成。
混合云(Hybrid Cloud)是云计算的部署模式之一。NIST对混合云的解释为:[8]云基础设施是由两种或以上的不用云基础设施(私有云、社区云或公有云)组成,每种云仍然保持独立实体,但用标准的或专有的技术将它们绑在一起,使数据和应用程序具有可移植性。混合云的架构如图2所示。
采用混合云模式,在区域中心建设公有云,并在公有云上部署面向区域应用的教学系统、教师能力提高软件以及教育管理软件,满足学校教研培训、教育管理以及部分教育教学的需要;而在学校端建设私有云,进行学校本地教育教学、教育管理以及教学资源的建设,满足实际教学需要。此外,采用混合云模式可以通过对数据和应用程序的移植,来处理突发负载,满足其它目的的弹性需求(如,灾难恢复),以保证本地数据和服务的安全。
以上两种建设模式为数字化校园建设提供了可选的解决方案,但各自也存在一些问题:
(1)对于联邦模式,它只是对数据集成这个较大问题的部分解决方案。而对应用程序和数据的集成、一些较高级别的问题(如数据质量、术语方面的差异与用何方式组合信息的业务规则)还没有完全解决。[11]此外,该模式对于如何为用户提供上层各种服务并未涉及,这样就使得利用该种模式构建的公共服务平台并不能提供快速、便捷的网络服务,不能最大程度地满足学校对大量数据和个性化服务的要求。
(2)而采用混合云模式,面临公有云与私有云之间的云互联、云间数据迁移困难;而且公有云和私有云之间的通讯建立在Internet之上,通迅安全和畅通也是面临的重要问题;另外,也是最主要的,在各学校建立私有云面临技术门槛高、维护更加困难等问题。这些原因导致采用混合云模式建设数字化校园公共服务平台困难重重。
(三)“云+代理”模式
本文采用集中结合分布的分级部署方式来建设数字化校园公共服务平台,提出了基于“云+代理”模式的数字化校园公共服务平台解决方案,如图3所示。“云”指的是在公共服务中心采用云计算技术建设面向区域应用的教育云,它是公共服务平台的核心平台,使得基础物理服务器、基础数据资源和基础应用系统集中;而“代理”指的是在区域内各学校端建设的平台代理,学校端通过代理可以下载基本教学、管理系统框架,以及同步基础数据,并允许进行个性化数据资源以及个性化应用系统建设,保持学校一定的自治性。
1. 核心平台
核心平台是数字化校园公共服务平台的基础,它基于云计算并采用面向服务的思想进行构建,为区域内各类用户及平台代理提供教育信息化核心服务支撑。核心平台主要建设基础数据库、教育管理信息化支撑、教学信息化支撑、教师能力提高信息化支撑等方面应用。通过核心平台可以为用户提供安全、快速、便捷的数据存储和网络教育服务。
2. 平台代理
在学校端通过平台代理,进行本校基础数据的存储和关键应用的支撑,满足全校教学信息化、管理信息化的高可用性及个性化扩展应用的要求。主要建设个性化管理软件(如个人安全定位、指纹考勤、一卡通等软件)、资源管理客户端及教学平台核心框架软件。平台代理又包括两种代理,分别为框架代理与数据交换代理。其中框架代理负责从中心平台下载教学平台核心框架、基础应用系统框架、基础管理系统框架;而数据交换代理负责与核心平台数据交换中心下载并同步本校基础数据,形成与该校有关的映像副本并存储到本地。
3. 核心平台与平台代理之间的关系
传统的全集中式的数字化校园公共服务平台建设模式会导致数据混乱以及缺少特色应用。因此,采用集中结合分布的分级模式建设核心平台和平台代理,由核心平台提供统一的、标准化的、可共享的应用服务;而通过平台代理提供个性化、需要实时运行的应用服务。两者共同组成一个可用性强、性能稳定、既满足统一规范又不缺少个性化应用的数字化校园公共服务平台,为各类用户提供全方位的教育信息化应用服务支撑。核心平台与平台代理之间的关系如图4所示。
本文提出的“云+代理”模式不涉及公私云之间的云互联、云间数据迁移,以及在学校端建立私有云面临的技术门槛高、维护困难等问题。在网络畅通的情况下,学校可以使用公共云平台的数据和服务,并通过框架代理获取应用程序框架,通过数据交换代理与中心平台同步数据和资源,保持与公共云平台的统一。学校端具有本地基础数据、相关应用程序框架以及本地个性化服务。因此,学校端即使不能与公共云平台通讯时,也能保证本地教育教学和管理的需要。避免由于网络及硬件故障导致无法认证,造成学校各应用系统无法使用的情况。
三、基于“云+代理”模式的数字化
校园公共服务平台设计
下面对基于“云+代理”模式的数字化校园公共服务平台的教育云核心平台、学校端平台代理以及两者之间的通信模式进行详细的介绍。
(一)教育云核心平台设计
1. 核心平台设计
核心平台基于云计算技术并采用面向服务的思想,通过虚拟化管理软件,建设教育云服务,为区域各类用户提供教育信息化支撑。核心平台主要包括基础数据库、基础支撑平台、基本应用系统和拓展应用系统等四个方面内容:
(1)基础数据库
基础数据库建设是整个区域数据库体系的核心,是公共服务平台建设的基础。一方面,它提供人员、组织机构、角色权限、学籍等基础数据支撑,向各个教育应用系统提供一致的数据接口,方便各系统共享基本人员信息,确保教育信息化的持续深化发展;另一方面,它记录了核心业务的业务数据,为教育决策管理提供统计分析支撑。因此,从基础支撑、业务应用、公共服务与行政决策的角度进行分层分类设计与建设。
(2)基础支撑平台
基础支撑平台为整个公共服务平台建设提供关键支撑,包括统一门户中心、统一身份认证中心、统一数据中心。各种应用通过基础支撑平台可以方便、快速地构建个性化服务;通过多级互信方式,实现与区域内各学校互信认证,实现单点登录、数据的交换与共享,有效地解决信息孤岛问题和标准不统一的问题,使教与学信息化、教师能力提高信息化及管理信息化等各类应用集成为一个整体。
(3)基本应用系统
基本应用系统主要建立面向各类用户个性化应用定制、集成及展示的框架。支撑教师、学生和教育行政人员的个性化服务应用,为后期业务系统增加及功能扩展打下坚实基础。基本应用系统设计具体包括教工个人管理系统、学生个人管理系统、教育行政管理系统及基本信息公共查询系统。
(4)拓展应用系统
拓展应用系统是在基本应用系统的基础上,对管理信息化、教学信息化、教师能力提高等三个方面进行全方位业务支撑。
①管理信息化支撑方面:管理信息化应用支撑类软件主要为行政、考试、教务、人事、校产等管理工作提供全方位支撑,包括教育行政管理平台、教育信息管理系统等。
②教学信息化支撑方面:教学信息化应用支撑类软件主要从支撑平台和资源两方面提供教学过程和教学内容支撑,具体包括学科教学平台、数字化教学资源及共建共享管理平台、网络阅卷系统等。此外,也为学校教学平台及资源代理终端提供共享的资源信息。
③教师能力提高支撑方面:教师能力提高支撑软件主要为教师综合素质提高及教学方法创新提供信息化支撑,满足区域内教师教研培训需要。包括教师远程培训系统、异地互动教研系统等。
2. 核心平台教育云服务支撑技术架构
结合云计算技术的体系结构,我们提出了中心平台教育云服务支撑技术架构,包括七层,如图5所示。此外,还包括教育信息化标准与规范体系以及安全与综合管理体系。
(1)门户层。该层为教育系统各类用户提供统一的信息服务入口,以及提供门户信息的统一发布及各类应用的统一接入。
(2)个性化服务层。该层依据用户的具体身份(如学生、教师、家长和行政人员)提供相应的服务,支持个性化内容及页面风格等服务的定制。
(3)服务提供层。该层主要包括教育信息化应用和管理信息化应用两个部分,提供教学服务、教研服务、学习服务、管理服务以及其他服务等。
(4)服务支撑层。该层主要包括数据管理、流程控制、安全控制、缓存控制、报表生成、信息检索等组件,提供公共服务及各类业务系统服务。具体实现数据缓存构建、存取、管理机制、建设数据操作队列管理等。
(5)平台支撑层。该层是由统一认证中心、统一数据中心等形成的一个应用支撑体系。
(6)数据存储层。该层为基础数据存储及各类业务存储提供关系型数据库及文件等信息存储。
(7)基础设施层。该层又划分为物理资源和资源池层,其中物理资源包括服务器、存储器和网络设施等;而资源池层主要是采用虚拟化技术对物理资源进行管理,形成多个资源池,如计算资源池、存储资源池和网络资源池等,为上层各类应用系统提供计算、数据存储和基础网络等虚拟资源。
教育信息化标准与规范体系包括总体标准、信息资源标准、应用标准、接口标准、基础设施标准和管理标准等;而信息安全与综合管理体系包括物理安全、网络安全、应用安全和安全制度等。
总的来说,通过这种多层次的、灵活的体系结构,支持基础设施的移除和扩展,服务的移除和扩展,方便开发人员各种教育应用并添加到云平台中,为区域内各类用户提供满足实际需要的、便捷的服务,进而达到充分满足教育信息化建设不断发展的需要。
(二)学校端平台代理设计
平台代理主要包括框架代理和数据交换代理,运行在学校端的服务器上,与核心平台进行互信认证及资源共享,从核心平台下载软件框架,同步基础数据,共同组成高可用、可扩展的教育信息化公共服务平台。学校端平台代理总体支撑技术架构如图6所示,主要支撑以下四个方面内容:
(1)基础数据库方面:学校通过数据交换代理与核心平台基础数据库同步本校基础数据,形成与该校有关的映像副本并存储到本地,为学校运行自有个性化软件提供必要条件。
(2)基础支撑平台方面:既实现学校内部认证,也与中心统一认证平台实现互信联盟认证,实现区域内认证统一,避免由于区域中心平台网络及设备原因导致学校用户无法登录,造成学校应用系统无法使用的情况。
(3)管理信息化支撑方面:学校自主研发或外购系统运行在本地,主要包括校园安全应用(个人安全定位、指纹考勤等软件)、一卡通应用及其它拓展应用(如图书管理、食堂管理等软件)等。
(4)教学信息化支撑方面:包括教学平台核心框架(教学平台、备课平台等软件)及教学资源管理客户端。这样可以减少带宽压力,保障教师实时授课及备课使用效率。学校通过框架代理从中心平台下载基本应用系统框架、教学系统框架、关系系统框架,通过数据交换代理下载教学资源并存储在本地,同时学校保留个性化教学资源。
(三)云与代理之间的通信
本文采用移动代理技术,实现学校端平台从中心平台下载教学平台核心框架、教学资源,进行基础数据的同步、以及上传相关文件等。采用移动代理可以屏蔽中心平台、平台代理两端平台及协议之间的差异,节约网络带宽,确保在分布式环境中数据传送安全可靠。通信模型如图7所示。
学校平台代理(框架代理与数据交换代理)与教育云中心平台之间的通信有多种方式,具体包括消息传递、RPC(Remote Procedure Call,远程过程调用)、RMI(Remote Method Invocation,远程方法调用)和ACL(Agent Communication Language,代理通信语言)等。根据通信对象的不同,移动代理的通信方式可分为以下几种:
(1)移动代理与服务代理通信:该通信方式实质是移动代理和移动代理服务环境之间的通信。服务代理提供服务,移动代理请求服务,是一种典型的客户/服务器模式。如移动代理向中心平台数据服务代理请求同步服务。该类通信方式可以采用RPC或RMI的通信机制。
(2)移动代理之间通信:这是对等(P2P)的通信方式,通信双方的地位是平等的。为了完成特定的任务,如协作求解,移动代理系统必须提供同步和异步通信机制。
(3)ACL:ACL定义了代理与服务设施间协商过程的语法和语义。是实现移动代理与移动代理执行环境、以及移动代理与移动代理之间通信的高级方式。目前常用的通信语言有KQML(Knowledge Query and Manipulation Language)和FIPA(Foundation of Intelligent Physical Agent)。
四、结束语
云计算将是未来网络教育的基本环境与平台。为了解决当前数字化校园公共服务平台建设中所存在的问题,本文通过对联邦模式以及混合云模式两种建设模式的分析,提出了基于“云+代理”模式的数字化校园公共服务平台建设方案。
通过“云+代理”模式,使得分布与集中相结合,构建具有高可用、高可靠、多级部署的数字化校园公共服务平台。这样可以实现各级各类学校、教育管理机构基础信息存储管理、统计分析、决策支持,能够进行身份认证及数据交换等应用的无缝连接,满足各学校教学信息化、管理信息化的高可用性及个性化扩展应用的要求。
[参考文献]
[1] 张光明.以校园数字化建设推进宁波教育信息化的策略与实践[J].中国电化教育,2011,(4):39~42.
[2] 吴仕云.3G 通信网络环境下校园信息化创新模式应用研究[J].电化教育研究,2011,(6):60~63.
[3] 王晓静,冉从林,梅龙宝.基于Web2.0 校园信息资源共享平台的设计与实现[J]. 现代教育技术,2009,19(3):112~114.
[4] [5] 郑伟,徐宝祥.联邦式资源管理模型研究[J].情报杂志,2010,29(4):178~180.
[6] [9] Laura Haas, Eileen Lin. IBM 联邦数据库技术[EB/OL].http://www.ibm.com/developerworks/cn/data/library/techarticles/0203haas/02
03haas.html.
[7] Peter Mell,Timothy Grance. The NIST Definition of Cloud Computing.[EB/OL].http://csrc.nist.gov/publications/nistpubs/800-145/SP800-145.pdf.
金融云平台-金融云服务是什么？ 篇4
金融云平台-金融云服务是什么?
什么是金融云
11月27日，阿里云宣布将整合阿里巴巴集团旗下各方面资源推出阿里金融云服务。该服务在阿里云内部被称为“聚宝盆”项目。金融云服务旨在为银行、基金、保险等金融机构提供IT资源和互联网运维服务。
应用领域
阿里云金融服务将联合其他金融产品解决方案，为银行、基金、保险等金融机构提供IT资源和互联网运维服务，同时还将为这些机构提供支付宝的标准接口和沙箱环境，让金融机构能够更好的开展互联网业务。
中国国内已经有很多互联网公司将自己的系统放在了阿里云的平台上，这次金融云的推出意味着阿里云开始进军互联网金融领域。
发展意义
中国有大量城镇银行在IT和互联网方面较为薄弱，因此在网上支付以及和支付宝对接的过程中会遇到各种困难。在接入阿里金融云服务后，银行可以用较低的成本实现在线支付和网上银行。
覆盖范围
据银监会统计，我国农村商业银行、农村信用社、村镇银行超过家。这些银行在三四线城市有大量用户，对于阿里巴巴来说，帮助这些银行实现网上支付功能，也有助于电子商务的下沉，获取更多电商用户。
截至20已经有渤海银行、东海银行、天津农商银行、厦门银行等多家银行通过聚宝盆实现了网上交易支付的功能。
社会评价
互联网金融已经成为了一个很大的趋势，很多金融机构也开始意识到要利用互联网来更好的开展服务，但是基于传统架构的直销和清算系统很容易遇到瓶颈。云计算最大的特点就是有很强的可扩展性，可以随时扩容以应对互联网流量的变化。
余额宝背后的基金公司天弘基金联合阿里云将核心系统放在了云上。根据阿里巴巴透露的数据，在将系统迁移到云计算平台后，余额宝3亿笔交易的清算可以在140分钟内完成。双十一当天，余额宝赎回61亿元，支付1679万笔，但并没有遇到太大的技术问题。
云服务博物馆数字化管理平台 篇5
省级农村电子商务云服务平台开建
作者：李明
来源：《农业知识·瓜果菜》2012年第11期
日前，山东省经信委、山东移动等7家单位在禹城签署建设“山东省农村电子商务云服务平台”合作协议，共同打造符合山东农村农业发展实际、具有山东特色的农村电子商务体系。据了解，山东省农村电子商务云服务平台是一个基于互联网、移动通信和电子商务“三网合一”的农业信息云服务平台。该平台将信息发布、农产品交易、支付与结算、物流配送、信用评估、融资融信、农产品质量追溯等环节有机融合，为山东省农村工作提供全方位的信息化服务，引导农业产业化、规模化、标准化、品牌化、市场化发展，促进全省农村信息化应用和信息消费。
云服务博物馆数字化管理平台 篇6
一、基于f同联动机制的物流服务模式创新机制
1.服务模式创新的要素。从供需层面来讲，服务模式创新是以需求为导向的服务过程，是因存在现实需求，才有服务创新问题的提出，问题的提出、范围界定和难易程度是制定适宜解决方案的必要前提。而通常情况下，问题的解决都需要特定的手段和方法作为支撑，任何的服务供给机制都需要特定的技术和制度环境作为支持。为此，服务模式创新的要素是由需求、技术及制度三要素构成的，需求是服务创新活动所要解决的问题。在物流业发展过程中，任何一个利益相关方的需求都是驱动其服务创新的关键要素。为此，需求是服务模式创新的动力源；而技术和制度作为支撑社会经济发展的重要因子，其对于服务模式创新的影响显而易见，两要素的融合能够形成一个满足现实需求的服务解决机制，是服务模式创新的核心要素，诸多技术的融合将衍生出对制度环境的需求，推动制度变迁构建契合服务创新发展的制度环境，制度变迁对于服务模式创新的作用主要体现在保障机制和效率提升上，保障机制主要是对人们互动行为中的非规范行为的惩罚约束，而效率提升机制则是以公共契约替代私人契约实现契约供给的规模经济。
2.服务模式创新机制。协同联动机制的构建是以服务模式创新方式来实现的，依据社会发展进程可将服务模式创新机制划分为正向和逆向两种，正向机制是要素驱动下的主动服务创新，要素都是客观独立存在的，且发生在现实需求之前，对服务模式创新具有前瞻性，服务模式提供的新型服务能够引导最终需求者发现自身需求，进而产生服务需求；而逆向机制则是需求驱动下的强制性变革，需求是服务模式的供给对象。实践中，并不是所有的现实需求都要能获得服务满足，社会需求的分析需要借助正向机制来完成，从而获得满足需求的所需的技术及制度要素，并借助技术融合和制度变迁来解决现有服务需求。服务模式创新的逆向机制遵循正向机制的服务模式组建过程，只是服务模式创新满足的最终需求阶段成为了服务模式创新的驱动过程，将原本是服务模式创新满足现实需求的顺序，转变成现实示需求推动服务模式创新过程，这一逆向机制将服务模式创新模式封闭成为循环系统，也即需求―需求被满足―产生需求，这一需求实际上可以用来描述协物流服务与社会需求协同联动的过程。
二、协同联动机制构建的需求分析
1.协同联动机制的相关利益主体。结合上述服务模式创新机制分析可知，服务模型创新涉及诸多参与主体，都是协同联动框架内的相关利益主体，从服务供需角度分析，协同联动机制的构建主要是物流需求方及供给方，其中物流需求方，当前主要指向物流需求最大，与物流业存在密切关联性的制造业；物流服务供给方也即物流企业，其以物流需求为导向，但因自身物流服务层次和水平的限制，存在供给问题；而在供需主体之外，政府及行业协会因具备制定市场准则、规范、维持市场秩序等功能，而成为协调供需双方矛盾、提升协同联动效率的关键力量，为此派生出了监管方，其通过公共契约等方式，增强市场私人契约的达成效率，降低私人契约成本，最终实现物流供需双方的共赢发展。由此可知，物流服务系统主要涉及三方主体：供需双方及监管方，三者基于不同的视角对于物流服务的需求存在明显差异性。
2.协同联动机制中相关利益主体的需求分析。协同联动机制是让物流服务的各利益相关方在需求动机和行为上能够实现协同发展、互惠共赢，即一方的行为在满足自身需求的同时，能够为其他各方需求提供有效支撑。为此，对于协同联动框架内的相关利益主体应该明确各自的利益诉求，才能有针对性地进行服务模式创新，推动协同联动效应的凸显。具体而言，物流服务需求方的需要有高效、低成本、便捷、优质、可信的物流服务供给，而物流供给方需求为更多的物流需求、合理的服务价格、高效率物流供应、低成本控制等条件，监管方的需求是能够实现物流监管信息获取及控制、矛盾解决机制、监管成本控制、监管收益保证等。从表面层次分析，相关利益主体的需求存在较大区别，很难提供一个能够满足各方需求的服务机制。但从深层次来看，不同利益主体需求的有效满足在解决方案上存在内在的趋同性，最终都将归结到服务模式创新上，也即技术及制度问题，通过这一路径，就从根源上找到了解决问题的关键。实质上，协同联动机制就是技术和制度融合下的服务模式创新问题，单纯依靠技术或制度中的任一要素都不可能实现机制的构建。
三、基于智能感知的第三方物流云平台的构建
智能感知的第三方物流体服务平台是服务模式创新的结果，其通过物流交易系统、服务认证系统、供应链管理系统、评价系统及监管系统等主要功能体系的综合服务供给，促进了相关利益主体的.协同联动，从而最终实现了协同联动机制的构建。
1.物流交易系统。目前，物流服务功能设置单一，存在分布小、数量对、规模小、服务能力差等主要问题，且因信息不对称的日渐突出，物流供需双方无法实现有效对接，为突破这一发展困境，迫切需要借助物联网技术、大数据及云计算等技术的融合来构建物流交易系统。该系统通过交易信息、车源与运力配置、货物信息、物流需求、市场规则等的信息集成和智能分析，实现了供需信息的有效对接，精准提供物流服务供给，迎合供需双方便捷及市场需求量大的需求。同时，其降低了物流供需服务的准入门槛，并借助物流交易平台实现了供需的快速达成和反应，达到了提效降本的目的。
2.资质认证服务系统。资质认证系统是云服务技术和服务认证标准的融合支撑下，评定物流供需双方资金、服务、管理体系等是否符合相关标准和技术规范的评定活动，其认证的结果是企业产品合格、服务或管理能力达标的证明，可信服务要求进入物流交易平台的制造企业和物流企业都应预先进行资质认证，尤其是物流企业的专用性服务资产投入、云服务平台的企业信息管理流程和相应种类物流服务的供给基础，以及制造企业自身实施或是其他物流加工企业介入实施的辅助性的资产投入情况等都应予以重点认证。只有满足资质认证标准的才能参与到物流交易中去，并依照既定的资质标准提供物流供需服务。
3.供应链管理系统。供应链管理系统是面向整个供应链运行和管理过程，对供应链上的信息流、资金流、物流、交易流及监管流等进行全过程、立体化管理的过程，整个管理过程涉及产品研发、技术创新、销售拓展及市场延伸等多方面内容，其融合信息感知、数字挖掘技g、物联网技术、数字仓储技术、全程供应链技术等搭建了一体化快速反应的物流服务供需及监管协同联动系统，将供应链上的诸多信息通过信息化无缝连接，从而为多个利益相关主体提供安全、可靠、精准的管理信息和平台，以供应链优化管理推进协同联动的规模化效应。
4.追溯防伪系统。追溯防伪系统应用物联网技术与物流供应链上的众多信息点相连，并以融合信息集成技术、信息传输技术、智能感知及云计算等多种技术手段的信息沟通平台为基础，实现了监管部门、海关、检验检疫等机构的无缝信息链接、信息交换和信息共享，以此对物流供需服务过程进行全程监控。而多传感物流跟踪与监控技术可实时记录物流过程中时间、位置、环境等参数变化，实现信息由告知到感知的转变，在货物出现问题时能够找到问题关键及时补救，降低服务风险，提升服务效率和质量。同时，借助RFID技术、信息集成技术、数据智能分析等技术的融合可实现防伪功能。由此，实现追溯防伪一体化发展，推进不同主体间的协同联动。
5.全程可视化系统。全程可视化系统以运营可视化、智能调度和大数据智能分析为核心，以智能感知、云计算、数据集成等技术为驱动，通过对物流资源、货运搭配、散货拼箱、跨国联运、路线优化、运力调度、车辆定位、货物跟踪、状态查询、到货通知等等信息内容的实时、全过程获取，达到全流程可视化管理，契合了“可信服务模式”的要求，确保了产品和服务的可控性，并且通过统一的协同调动能够推进协同联动效率，提升物流服务核心竞争力，促进服务非同质化发展。同时，通过完全透明、可视化的物流服务信息集成、分析和云端存储，能够为指数防伪系统和监管系统提供数据信息支撑。
6.监管系统。监管系统是确保政府及行业协会等监管部门发挥监管职能，实现对交易状态、货物验视、分拣、运输、存储、派送等物流服务过程全覆盖、无死角监控的重要支撑平台，通过GPRS定位、智能感知、移动互联网、传感器技术等可进行监控数据采集、传输及分析，并将获取的监控图像和数据通过传感网接口、移动互联接口及服务调用接口与监管部门联通。由此，实现物流服务全过程的实时查询，满足监控需求，并提高服务的透明度和效率。
四、结语
目前，我国物流业发展远远滞后于发达国家的物流发展水平，无法对接日渐增加的物流服务需求，物流服务供给与需求之间存在诸多矛盾，迫切需要进行服务模式创新。而本文在制造业与物流业协同联动的框架下，以服务模式创新机制为出发点，通过物流服务相关利益主体的需求分析，运用服务模式创新的逆向机制构建了基于智能感知的第三方物流云服务平台，以此解决物流服务供需矛盾，推动协同联动机制的构建。
参考文献：
[1] 逄锦荣.基于服务模式创新的物流业与制造业协同联动体系研究[D].北京：北京邮电大学，2012.
[2] 田冉.基于云平台的汽车物流服务价值链协同技术研究[D].成都：西南交通大学，2015.
[3] 杨申燕.物联网环境下物流服务的创新与定价策略研究 [D].武汉：华中科技大学，2014.
★ 商法论文
★ 浅议第三方物流与网络
★ 物流学论文
★ 第三方评价范文
★ 商法思维与民法思维的不同之处论文
★ 第三方贷款合同范本
★ 企业物流管理论文
★ 物流供应链管理论文
★ 物流论文实习报告
浅析数字档案馆的云服务平台构架 篇7
云计算是在互联网宽带技术和虚拟化技术高速发展后发展起来的, 它的前身是利用并行计算解决大型问题的网格计算和将计算资源作为可计量服务提供的公用计算, 云计算并不是新技术革命性的发展, 它是分布式计算、网格计算、并行计算、效用计算等概念综合演进的结果。它能为用户提供无限计算资源的网络服务, 是应用服务按需定制、易于扩展的软件架构。云计算中的“云”主要是指网络, “计算”指的是分布式计算。
1. 稳定性。
云计算将海量的数据资源通过虚拟化技术统一整合存储在虚拟资源池中, 专业人员负责数据的安全性、稳定性, 用户可将数据资源放心存储于云平台中。此外, 云计算运用数据多副本容错、计算节点同构可互换等技术来保障服务的可靠性与稳定性。
2. 可扩展性。
原先数字档案馆在设计初就对其规模进行严格规定, 设计成型后系统若需要扩展需再次投入大量人力、物力。而基于云计算的数字档案馆规模可动态伸缩, 满足用户规模增长的需要。
3. 虚拟化。
云计算采用虚拟化技术将异构分布式的物理资源和数字资源进行虚拟化, 统一存储在数字中心。用户不必了解应用运行的具体位置可以在任意位置、使用各类终端获取所需服务。
4. 通用性。
在云计算的支持下档案馆即可以构造出各种功能的应用, 还可以在专业软件团队的支撑下, 实现不同应用的运行。
5. 按需服务。
“云”是一个海量的资源池, 用户根据自身实际情况像水、电那样计费, 按需购买。
二、数字档案馆云服务平台的优势
数字档案馆云服务平台是运用云计算技术构建的档案馆基础设施, 本质是大型的数字档案馆计算机集群。与先前数字档案馆的最大区别是它真正实现以资源为中心向以用户为中心的转变并更重视信息资源的共享和用户的个性化服务。云服务平台的目标是实现信息资源的共知共建共享。
1. 技术优势。
随着数字化档案建设进程的不断推进, 随之而来出现了档案信息资源建设成本过高、不同标准和类型的数据库之间难以实现共享、所需软件有待于进一步完善、信息存储、管理、备份能力有限等诸多问题。云计算技术运用分布式处理和虚拟化技术, 将原来物理服务器虚拟化为虚拟服务器。若干个虚拟服务器组建成服务器集群, 提供对外统一的访问模式。对于各个成员馆来说, 即可以充分利用现有的服务器资源、网络资源, 减少闲置问题又可避免重复购置硬件资源造成的浪费。
2. 基础设施建设优势。
原先建设数字档案馆, 每个独立馆都需花费大量资金购置相应的硬件设施而且随着数字化进程的深入, 部分硬件设施需不定期的扩容或更换。相比之下, 云计算服务平台对所属平台内的硬件资源统一规划、管理, 利用服务器集群实现强大的数据处理和计算功能。这样即利用原有的资源又可以以云服务平台为整体统筹安排硬件购置、升级, 节省开销。
原来数字档案馆各个服务器间互相独立, 若其中一台发生故障, 用户需向其他服务器重新提交任务请求。而且为了保证服务器的可靠性, 对承载量有严格限制。而云服务平台的服务器集群作为一个整体, 构成互相联系的平行线路, 即使某条线路出现故障, 系统会自动将任务转交给其他线路进行处理。
3. 信息资源管理优势。
原来数字档案馆建设关注重点是本馆的信息资源建设而很少考虑其他档案馆数字资源情况。云计算服务平台采用分布式异构资源池和集中整合中间件管理, 可以整合异地的信息资源, 避免信息资源的重复建设。特别是数据库资源的重复购置。这样可以使各成员馆馆藏布局更加合理化, 馆藏资源更具特色化。
4. 用户服务优势。
对于用户来说, 可以通过各种终端如计算机、手机、网络电视及其他接入互联网的设备, 随时随地获取云计算服务平台所提供的服务。云服务平台可有效实现成员馆间、成员馆与用户之间的无缝对接, 使得馆藏资源和网络数字资源的互递成为可能。同样云服务平台这种全新的服务模式可以在最大程度上满足不同层次和学科背景的用户所需要的深度数据分析和知识挖掘服务。
三、数字档案馆云服务平台的主要问题
首先云计算技术对数字档案馆整合、存储、管理与服务等方面带来深刻变革, 但所有数据资源都存储在云服务器中, 如何防止数据的损毁丢失、非法利用成为各个成员馆最为关注的问题。其次, 各个档案馆将数据资源交由服务商管理, 但数据的知识产权仍由成员馆所有。服务商以数据挖掘、知识服务等方式, 力求对数据资源利用合法化, 因此知识产权界定成为云时代数字档案馆面临的新问题。最后, 整个云服务平台中的信息资源有些是可以供所有用户查询、浏览, 而有部分数据仅对部分用户开放。这就需要对用户进行严格的划控管理, 对普通用户、管理员、服务商等角色进行合理权限划分, 保障云服务平台的数据安全。
四、数字档案馆云服务平台的构架模型
1. 应用层。
应用层为整个平台架构的最高层, 将平台功能以web页面形式直观的呈现给用户并为用户提供相应的服务。
2. 管理层。
管理层是整个数字档案馆服务平台的核心。主要负责用户管理、权限认证、安全管理、平台资源分配、进程管理等。管理层根据用户需求, 主要应用分布式计算集群技术提供包括档案管理、公共档案信息及个性化信息查询、虚拟参考咨询、原文传递、专题订阅推送等服务应用。
3. 数据层。
数据层即“管理中间件层”。成员馆只要安装节点平台即可方便快捷享受云服务。由中间件技术构成的云服务平台对节点中云档案馆的信息资源统一管理, 实时监测节点故障, 若节点发生故障, 中间件技术会即时恢复或屏蔽, 保障服务平台正常运行。用户通过服务层提交的任务, 通过信息捕获和整合, 最终将满足需求的信息资源提供给用户。
4. 基础设施层。
基础设施层是云档案馆提供云服务的基础。它主要融合经虚拟化集群处理的硬件设施及相应功能管理。主要通过嵌入式云终端技术将主机、存储设备、网络等硬件资源组成云服务的基础设施。用户使用时将其视为整体, 发出指令就可获取所需的资源。由于云计算的虚拟化及通用性特点, 基础设施层可以为数字档案馆提供动态的数据管理、计算管理、备份管理等功能。
五、数字档案馆云服务平台的实施策略
1. 资源采集。
云服务平台根据用户需求对各节点的档案信息资源进行采集。各节点成员馆向云服务平台提出需求, 主要包括各类终端设备、网络设备、软件、档案信息资源。以整个服务平台进行采购, 即可争取资金使用效用最大化又可提供最优质服务。
2. 档案资源整合。
档案资源整合是云服务平台运行的最重要部分。云服务平台通过标准化体系建设, 形成规模化数据中心、虚拟服务器等基础设施, 构架统一的信息服务平台、标准的信息服务规范。同时通过统一的云计算标准运用数据库虚拟化技术将分散于各节点的异构档案信息资源进行迁移、整合, 利用元数据收割技术, 重新组建表单, 构建云计算数据中心。一方面经过整合的资源经共享、关联、解析等过程, 可更好满足用户不断增长的个性化信息需求。另一方面, 可协调各成员布局, 并突出他们各自馆藏资源的特色, 避免档案信息资源的重复建设。
3. 档案信息资源安全。
因为云服务平台数据集中存储并有专门人员对数据进行统一管理、分配实施、安全监测, 所以信息资源的安全是用户和各个成员馆最为关注的问题。如果发生数据丢失或泄漏将带来巨大损失。面对日益严峻的安全形势。首先, 各成员馆和服务商应采取积极措施, 保证云服务平台的信息资源存储安全。各个成员馆对自己的馆藏资源定时进行维护、备份, 以此保证数据的可靠。对于服务商而言, 可运用虚拟化海量存储技术管理并存储数据, 可通过创建多个虚拟盘副本来提高数据访问性能。其次, 为保障云服务平台数据资源的完整性与保密性, 避免其在存储、传输过程中被恶意下载或篡改, 应加速建设PKI (公钥加密和数字签名服务平台) , 使各成员馆可安全便捷使用加密及数字签名技术, 为整个云服务平台运行营造一个安全的网络运行环境。第三, 根据用户信息需求的不同类型, 严格控制其操作权限。可以通过PMI-特权管理, 控制不同级别用户的访问权限。当用户通过各类终端登陆云服务平台时, 只需首次进行身份认证, 实现数据的备份、更新, 系统的维护等。
4. 用户服务。
通过虚拟化技术云服务平台为用户提供统一操作系统、一系列应用和服务。用户经统一界面提交请求, 云服务平台对其进行解析和规范化处理后发布至节点服务平台, 节点查收数据库中与之匹配的信息并及时反馈至云服务平台。由其进一步挖掘、分析、提取, 将完整的解决方案发布给用户。最典型的云服务平台的用户服务是馆藏资源互递、云计算参考咨询服务等。
摘要：本文以云计算为着眼点, 着重分析了基于云计算技术的数字档案馆云服务平台的优势、模型构架及实施策略。随着云计算在档案领域的应用必将对改善数字档案馆用户体验服务, 实现以用户为中心的服务理念这一目标产生深远影响。
关键词：云计算,数字档案馆,云服务平台
参考文献
[1]彭小芹.云计算环境中数字档案馆服务与管理初探[J].档案学研究, 2010 (6) .
[2]吕元智.国家档案信息资源“云”共享服务模式研究[J].档案学研究, 2011 (4) .
[3]袁红军.云计算环境下数字参考咨询服务模式构建[J].情报科学, 2010 (4) .
云服务博物馆数字化管理平台 篇8
【关键词】云计算；服务中间件；动态管理平台
Abstract：In the grid system，there are usually a component is responsible for the resource management and task scheduling，which is responsible for scheduling resources to complete the tasks for the user submits and returns the result.In cloud computing systems，users according to the need to apply for the certain resources and deploy your application，not the entire user tasks submitted to the system.So，is usually provided by the cloud computing system resources，such as storage and computing power.With the rapid development of distributed applications，middleware technology and products of various kinds are springing up constantly.At the same time，due to the rapid progress of the middleware technology and products are，it is difficult to accurately complete classification of middleware is given.This article will focus on service middleware based on cloud computing dynamic management platform construction are studied.
Keywords：Cloud computing；Service middleware；Dynamic management platform
引言
随着计算机技术的发展，从硬件技术看，CPU速度越来越高，处理能力越来越强：从软件技术看，应用程序的规模不断扩大[1]：许多应用程序需要在网络环境的异构平台上运行，如PC、工作站、小型机等，在这些硬件平台上又存在各种各样的系统软件（如不同的操作系统、数据库、语言编译器等），以及多种风格各异的用户界面，这些硬件系统平台还可能采用不同的网络协议和网络体系结构连接。如何把这些系统集成起来并开发新的应用是一个非常现实而困难的问题：IT厂商出于商业和技术利益的考虑，各自产品之间形成了差异，技术在不断进步，但差异却并没有因此减少：计算机用户出于历史原因和降低风险的考虑，必然也无法避免多厂商产品并存的局面[2]。
1云计算概述
图1 与网格相关的组织机构
从定义来看，网格计算和云计算都把各种IT资源视为一个虚拟资源池，并对外提供服务。网格计算希望用户能够像使用水电那样方便地使用IT资源，而云计算支持用户透明地使用IT资源，二者都有公用计算的含义。网格计算和云计算使用不同的资源分配方式。此外，从使用模式看，通常采用“自底向上”的方式设计和构建网格系统：首先已经存在一些异构资源，网格把这些资源集成在一起形成虚拟组织并为用户提供各种高层服务。网格提供的性能极其丰富，与之相对应，网格的系统接口也比较复杂。大部分云计算系统的设计模式是“自顶向下”：针对特定目标的用户群和使用模式，云计算系统提供相应的功能，除此之外，别无其他。这意味着云计算系统提供的系统接口是比较简单的。在实际应用中，可在网格设施的基础上构建云计算系统，而云计算系统也可以成为网格系统中的资源节点[3]。
2云计算中间件的必要性和可行性
中间件（Middleware）是基础软件的一大类，属于可复用软件的范畴。顾名思义，中间件处于操作系统软件与用户的应用软件的中间。中间件在操作系统、网络和数据库之上，应用软件之下，作用是为处于自己上层的应用软件提供运行与开发的环境，帮助用户灵活、高效地开发和集成复杂的应用软件，是集成技术的关键和热点。中间件是为解决分布异构问题提出的概念，也是消除软件孤岛现象的突破口。人们在使用中间件时，往往是一组中间件集成在一起，构成一个平台（包括开发平台和运行平台）[4]。
中间件是一类连接软件组件和应用的计算机软件，它主要提供便于运行在一台或多台机器上的多个软件通过网络进行交互的服务。中间件所提供的互操作性推动了分布式体系架构的演进。这种架构有利于支持分布式应用程序（Web服务器、事务监控器和消息队列软件）并简化其复杂度。关系数据库系统是用关系模型设计的数据库系统。关系数据库是最常用的数据库，特别适用于存储和处理商务数据。它们通常构造为数据表的形式，数据被分门别类地存放在一些结构化的数据表里。在一个分布式系统中，中间件通常提供以下两种不同类型的支持。（1）交互支持。中间件协调系统中不同组件之间的交互。中间件提供位置透明性，因为组间不需要知道其他组件的物理位置。如果使用不同的程序语言实现组件、事件检测和通信时，中间件还可能支持参数转换。可以使用中间件来支持远程过程、远程方法调用和消息交换等。（2）提供公共服务。是指被不同组件需求的服务，不管这些组件的功能是什么。即中间件提供对服务可复用的实现，这些服务可能会被分布式系统中的很多组件需要。通过使用公共服务，组件可以很容易地相互协作，并且可以持续地向用户提供服务。公共服务可能包括安全服务（身份认证和权限认证）、通知和命名服务以及事务管理服务等。可以把这些服务看作是中间件容器提供的，可以在这个容器中部署组件，并且这些组件可以访问和使用这些公共服务。
3基于云计算的服务中间件动态管理框架
3.1 服务软件设备
主动数据库是指当某些事件发生或者满足一定条件时，能够主动地完成相应处理的数据库系统。为达到此目的，许多DBMS均实现了触发器机制，来部分地实现主动数据库的功能。触发器在执行对数据的操作（包括INSERT、UPDATE、DELETE）时，能够自动执行。另外，触发器在保证数据的完整性和一致性方面，具有特别重要的意义。因为数据库中其他的技术手段，如约束、规则、默认值以及序号值，对于实现跨数据表的各字段之间的静态或动态约束关系，均无能为力。因此，要实现复杂的商业逻辑（业务规则），就必须利用触发器[5]。
3.2 服务软件设备层次化管理模型
云计算系统由大量服务器组成，同时为大量用户服务，因此云计算系统采用分布式存储的方式存储数据，用冗余存储的方式保证数据的可靠性。云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS和Hadoop团队开发的GFS的开源实现HDFS。GFS即Google文件系统（Google File System），是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用[6]。GFS的设计思想不同于传统的文件系统，是针对大规模数据处理和Google应用特性而设计的。它运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能。它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务[7]。云计算的数据存储技术未来的发展将集中在超大规模的数据存储、数据加密和安全性保证以及继续提高I/O速率等方面。以GFS为例，GFS是一个管理大型分布式数据密集型计算的可扩展的分布式文件系统。它使用廉价的商用硬件搭建系统并向大量用户提供容错的高性能的服务[8]。
3.3 服务软件设备按需提供机制
中间件是指处于操作系统和应用程序之间的一层软件，作用是为处于自己上层的应用程序提供运行与开发的环境，并为用户提供了一种高层次的、独立于平台的编程模型，并隐藏了复杂的底层细节。在众多关于中间件的定义中，目前比较普遍被接受的是国际数据公司（International Data Corporation，IDC）所表述的，即中间件是一种独立的系统软件或服务程序，分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源。中间件位于客户机/服务器的操作系统之上，管理计算资源和网络通信。
4基于云计算的服务中间件动态管理的功能与构建
大型数据库设计是一个十分复杂的工程，既包括硬件，也包括软件以及技术和管理等问题。此外，数据库是数据的集合，只是数据库应用系统的一部分，因此数据库设计必须与应用系统设计相结合，在整个设计过程中要把基于结构（数据）设计的数据驱动的设计方法和基于行为（处理）设计的功能驱动的设计方法密切结合起来。数据驱动设计方法主要致力于数据模型与建模方法的研究，着重结构特性的设计，其设计步骤一般分为数据需求分析、概念数据库设计、逻辑数据库设计、物理数据库设计、数据库实施以及数据库运行和维护六步。
4.1 虚拟计算资源的动态调度能力
在云计算平台中，数据如何放置是一个非常重要的问题。在实际使用时，需要将数据分配到多个节点的多个磁盘当中。当前有两种方式能够实现这一存储技术：一种是使用类似于Google File System的集群文件系统，另外一种是基于块设备的存储区域网络（SAN）系统。总体上来说，云计算的存储体系结构应该包含类似于Google File System的集群文件系统或者SAN。另外，开源代码Hadoop HDFS（Hadoop Distributed File System）也实现了类似Google File System的功能，这为想要做硬件甲台（或者IDC）的公司提供了解决方案。
4.2 对分布式存储的扩展支撑能力
载体通常是一个多媒体文件，可能是声音文件，也可能是图像文件。伪装夹带技术通常通过两种方法对数据进行保护：第一种是使数据不可见，隐藏它的所有痕迹；第二种是对数据进行加密，其过程不仅仅是对数据进行隐藏[6]。这样，如果隐藏的文件被发现，那仍需要对其进行解密才能使用。
伪装夹带技术会给取证调查带来很大的麻烦，但由于其使用受到时间因素的限制，因而没有得到广泛的使用。目前，如果想要“伪装夹带”一个文件，那一次只能对一个文件进行操作。许多事件中包含成百上千个文件，嫌疑人不可能有时间来找到那么多合适的载体并伪装夹带所有的文件。
4.3 关键技术及应用
为了使用户能更轻松地享受云计算带来的服务，让用户能利用编程模型编写简单的程序来实现特定的目的，云计算上的编程模型必须十分简单。必须保证后台复杂的并行执行和任务调度向用户和编程人员透明。MapReduce是Google开发的Java、Python、C++编程模型，它是一种简化的分布式编程模型和高效的任务调度模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。严格的编程模型使云计算环境下的编程十分简单[8]。MapReduce模式的思想是将要执行的问题分解成Map（映射）和Reduce（化简）的方式，先通过Map程序将数据切割成不相关的区块，分配（调度）给大量计算机处理，达到分布式运算的效果，再通过Reduce程序将结果汇整输出。云计算大部分采用Map—Reduce的编程模式。现在大部分IT厂商提出的“云”计划中采用的编程模型，都是基于Map.Reduce的思想开发的编程工具[9]。
参考文献：
[1]钱志鹏，康东明，柏新才.面向云计算的数据中心网络结构研究[J].电气应用，2013，20：80-83.
[2]熊飞，杨洪，沈亮，等.云终端系统在电网一体化平台中的经济效益分析[J].电气应用，2013，S1：288-293.
[3]周源，冯文龙，黄梦醒.云计算环境下中间件的负载均衡机制研究[J].计算机工程与设计，2014，04：1188-1192.
[4]王娟，姚卫华，石玉江，等.基于云架构的油气藏数据智能管理技术[J].天然气工业，2014，03：137-141.
[5]汤璇，王留召，钟良.利用云计算进行LiDAR数据产品虚拟化处理[J].测绘通报，2014，05：76-79.
[6]杨海平，刘健.数字图书馆平台技术研究综述[J].图书馆理论与实践，2014，05：33-35.
[7]刘晓洪.云技术在现代物流中的应用[J].物流技术，2014，15：439-440.