云计算档案管理（共12篇）
云计算档案管理 篇1
随着经济的迅速发展以及科学技术水平的不断提高, 我国的云计算技术取得了很大程度上的进步。云计算的发展促进了IT领域逐步向集约化、规模化以及专业化的方向转变, 极大地促进了国民经济的发展与数据管理技术的提高。目前状况下, 云计算已经成为一种全新的互联网应用模式。随着人们生产、生活的需要, 对云端数据查询精确性提出了更高的要求。本文主要针对云计算和云数据管理技术进行研究与分析。
一、云计算
从本质上来看, 云计算前身其实就是传统电信IDC增值业务, 在这一基础之上进行一定程度上的延伸以及拓展。其主要功能是提供相关的IT基础资源给互联网上的用户, 使其能够在一定程度上对IT运营的成本进行降低, 这样一来, 相关的用户就可以集中精力关注自身的业务。
云计算的运作机理主要如下:采取相关办法将计算大量的分布在分布式计算机之上, 这样一来, 企业数据中心的运行将更为接近互联网的运行, 并使得企业的相关资源有效的转换为企业所需, 很大程度上促进了企业的管理。
云计算具有诸多的特点, 主要包含按具体需求进行具体服务、宽带接入、虚拟化资源池以及多租户等。而正是这些特点, 对IT系统带来了更大的风险与挑战, 这就对云计算的安全提出了更高的要求。
二、云数据管理数据特点分析
云数据管理存在着诸多的特点, 主要表现在以下几个方面:
(1) 海量性。近几年来, 我国的物联网技术逐渐兴起, 并取得了很大程度的发展, 在这种环境之下, 很多应用都是通过一定数量的传感器来实现对于有效数据的采集。目前状况下, 这种应用的规模正在逐渐扩大, 在很多领域都得到了十分广泛的应用, 而这样所导致的后果是数据量会以一个惊人的速度增长。因此, 如何采取有效措施对已经存在的技术进行改进与完善或者创新新技术、新方法有着很大的现实意义。而云数据管理就是在这种环境之下应运而生的新兴数据管理技术, 它可以对海量的数据进行有效信息的提取, 并进一步融合, 达到优化管理的效果。
(2) 异构性。在云计算之中, 存在着数量较多的应用, 而在这些应用之中, 不同领域、不同行业在数据的获取阶段所采用的设备、手段以及方式也存在着巨大的差别。除此之外, 它们所取得的数据在数据形态以及数据结构上也是不尽相同。对于传感器来说, 它存在着多种类别, 其中最为常见的主要有二氧化碳浓度传感器、温度传感器以及湿度传感器, 传感器类型的不同, 也会导致所捕获以及传递的信息也有较大的差异, 主要表现在内容与信息格式两个方面。种种因素叠加在一起, 造成了数据资源存在着一定程度的异构性。
(3) 非确定性。在云计算的环境之下, 数据存在着十分明显的不确定性, 它所包含的内容也十分广泛, 主要有数据本身的不确定性、语义匹配的不确定性以及数据查询与分析的不确定性。为了保证数据获取的有效性以及准确性, 需要对相关数据进行一系列的操作处理, 去粗取精、去伪存真。只有这样, 才能使得人们更全面的进行表达与推理。
三、云数据管理技术
3.1GFS技术
GFS是英文Google File system的缩写, 主要指的是Google文件系统, 它是一种大型的分布式文件系统。起作用主要是提供海量存储。在这一文件系统系统之中, 所有节点被划分为三种角色, 分别是:Client (客户端) 、Master (主服务器) 以及Chunk Server (数据块服务器) 。从本质上来看, Client其实是一个访问接口, 并且主要以库文件的形式提供。相关的应用程度对这些库函数进行一定程度上的调用, 与此同时, 应用程序本身也与这一库紧密的链接在一起。而对于Master来说, 它在GFS之中发挥了十分重要的作用, 甚至可以将之称为GFS的大脑。它主要是这一文件系统的管理节点, 主要负责对系统元数据进行有效的保存与管理。Chunk Server所负责的项目主要是具体的存储。一般情况下, 对Chunk Server的数量并没有明确的规定, 但是, 它的数量会对GFS的规模起到决定性的作用。Google文件系统对文件进行一定程度的划分, 在这一划分过程中, 必须按照固定的大小来进行。划分后的每一小块被称作为Chunk (数据块) , 而每一个Chunk都对应着一个Index (索引号) 。
3.2Big Table技术
Big Table技术实质上是一个规模庞大的分布式数据库, 一般情况下, 它的规模能够达到1PB以上。这一技术将所有数据都作为自己的处理对象, 并由此形成一个十分巨大的表格。其定义主要如下:它是一种为了管理结构化数据而设计的分布式存储系统, 这些数据可以扩展到非常大的规模。Big Table在执行相应的任务之时, 在任意时刻每个Tablet都只被分配到一个Tablet服务器当中, 并对master服务器进行有效的利用, 以此来实现对子表负载情况的监视。
3.3MapReduce技术
它是一种效率较高的编程模式, 能够实现对云计算资源的有效利用, 这一技术将所有的异构数据操作归为两大类, 分别是map以及reduce。map的主要作用是将相应的任务进行一定程度上的分解, 使其能够在单个节点上执行, 并且要求具有较高的适应性。这样一来, 通过一定程度的调度执行处理之后, 就可以形成一个“值/对”集。而对于reduce来说, 它主要根据预先制订的规则对在map阶段得到的“值/对”集进行归并操作, 得到最终分析结果。
云计算档案管理 篇2
在实际应用中，云计算是分布式计算基数和虚拟基数相结合的产物，在促进电力信息管理体系不断完善中占据着重要地位，因此，对云计算条件下的电力信息管理有比较全面的了解，才能更好的提高电力企业的市场竞争力，最终促进电力行业信息化水平不断提升。
1电力信息管理的基本情况
通常情况下，电力信息管理主要是指通过电力信息管理系统来完成各种管理工作，一般是由计算机、人、网络等共同组成，在电力企业的决策、管理、分析等工作中发挥着重要辅助作用。在实践过程中，电力信息管理主要是采用管理系统对数据库的各种信息进行有效整理、搜集和加工等，以便为各种电力工作提供相关信息。因此，合理运用电力信息管理系统，在结合信息技术和网络的情况下，电力信息管理的工作效率可以得到大大提升，并实现电力企业人力、财力和物力的最有效分配，最终促进电力信息管理水平快速提高。目前，必须常见的电力信息管理系统有电能量计量系统、能量管理系统、电力故障录波系统和电力市场交易系统等，不仅可以降低电力企业的投入成本、提高电力设备的使用性能，还能提高电力企业的市场竞争力，从而在推动市场营销信息化发展的基础上，推动我国电力信息管理整体水平不断提升。
浅谈云计算和云数据管理技术 篇3
随着现代科技水平的不断发展与进步，大量的信息也随之增长，很多信息资料都需要能够保存很长时间，因此云计算应运而生，成为现代社会一种比较流行的全新的互联网应用模式，云计算和云数据管理已经成为人们日常生活和企业办公等方面首选的数据存储方式，因为云计算机和云数据管理能够为不同人群提高那个不同类型的服务，因此它在人们的生活中的地位也越来越重要，本文主要从云计算的相关技术概念入手，针对云计算和云数据管理进行相应的分析，然后展望云计算和云数据管理技术能够在生活中的应用，提出这种高新技术的发展方向。
【关键词】
云计算；云数据管理；应用
1 云计算的概念
1.1工作原理
云计算是一种借着现代信息技术发展而发展起来的一种全新的计算机技术，云计算机无需借助远程服务器就能够将整个运算过程进行有效合理的分布在计算机上，借以实现优化企业运算效率的目的，云计算机的出现使得企业和个人能够根据自身的需求合理选择自己需要的功能，因此云计算机能够对网络资源进行优化，不仅节约使用成本，还能方便个人和企业的选择，所以云计算是现代社会的一项十分重要的新技术。
1.2体系结构
云计算的体系结构十分复杂和庞大，云计算的整个工作过程是借助“云”形成一个庞大的计算机辅助工作网络，这个网络借由虚拟技术的支持，实现不同服务器之间的串联，然后对这些服务器资源进行整合，然后依据用户需求和选择进行合理分配，为用户提供一个庞大的服务器集群，从而满足用户的计算需求和存储需求，云计算的整个体系结构主要包括：用户、服务项目、管理系统和服务器集群四个主要部分。
1.3云计算的特点
云计算系统采用的主要是虚拟现实技术，也就是说云计算的工作过程并不是物理状态真实运行的，因此不受硬件质量的影响，因此对于资源利用上要超过传统服务器，同时因为是虚拟机技术，对于应用软件开发的需求也大大降低，整个计算和存储数据过程较之原有的单纯服务器模式有了十分明显的优化，同时对于数据安全也有了一个明确的保障，不会因为单一服务器的物理损坏而造成数据丢失。云计算还能将软件技术和硬件技术两者分割，从而整合计算机资源。
2 云数据管理技术
2.1云数据管理的数据特点
云数据管理就是对于一个海量的数据进行处理和分析，因此云数据管理一个最主要的特点就是海量性，随着互联网的发展和现代多媒体通信技术的不断进步，人们生活中对于计算机等信息采集产品的应用也越来越广泛，因此整个计算机数据量呈现一个爆炸性增长的趋势，云数据管理就需要能够满足对海量的信息进行处理和分析的最基本需求；异构性和非确定性是云数据管理的另外一个主要特点，由于不同设备采样取得的数据千差万别，就算采样的信息内容一样，格式和传播方式也不一样，因此云数据管理本身也具有一个不确定性和不固定性。
2.2 GFS技术
GFS技术是云数据管理的一个主要技术手段，它的全称是Google file system也叫Google文件系统，能够为谷歌云计算提供海量的存储支持，同时借由奇特辅助系统来满足云计算需求，在GFS技术中，文件是以一个库文件的形式存在，GFS为用户提供了专用的程序访问接口，通过这个程序接口用户能够直接读取和调研整个库文件提供一个便捷快速有效的途径，而Master作为GFS的管理节点，逻辑上只存在一个，它负责整个GFS文件系统的管理工作，对整个库文件进行统筹管理。
2.3 BigTable技术
BigTable是Google新提出来的一种建立在GFS技术之上的一种分布式数据库，BigTable实际上就是一个放大了的表格，它将整个云数据的所有数据都作为对象建立一个巨大的表格，规模巨大，BigTable是一种全新的系统，它存在的主要目的就是为了能够有效管理结构化的数据。用户读取数据时候系统会自动根据服务器负载情况进行合理分配系统资源，从而降低整个服务器的负载，让资源进行有效合理的利用。
3 云计算数据管理技术分析
3.1数据组织管理
云计算数据管理采用的是分布式存储技术，这种技术能够满足大型企业的需求，具有一定的容错功能，为企业用户提供一个坚实可靠的数据存储支持，同时数据管理采用的分部管理技术能够有针对性的应对数据的非确定性和海量性等特点，处理过程简单高效，而且不会出现错误，还具有能对用户人为因素产生的错误进行分析并整理提示的效果。
3.2数据并行处理和分析
用户采用云数据管理的最主要目的是对数据进行存储和分析处理，云计算的数据管理能够对数据进行分析归纳整理，随时根据用户的需求，按照不同的搜索搜索引擎和关键词进行归纳，用户完全能够只提供一定的关键词就能够从大量的数据库文件中查找到自己需求的数据，大大的简化了人们日常的工作量，而企业只需要有固定的人员定期对数据库资料进行更新和维护就能够满足企业的运营需求，简化工作程序，降低了运营成本。
3.3云数据管理展望
云计算和云数据管理是一种全新的计算机技术，在现代社会的高速发展中迎来了一些新的机遇，但是随着云计算的应用范围越来越广泛，从公有领域跨向私人领域，因此在云数据管理方面也会有一些新的考验，比方说数据安全性以及数据透明度等问题，因此云计算和云数据管理在有着极大发展前景的同时还有着很多技术问题需要解决，因此云计算和云数据管理需要不断发展自身技术水平，满足市场竞争需求。
4 结束语
云计算机和云数据管理技术在现代社会有着十分广阔的发展前景，能够处理大量的非确定性数据，对企业的发展有着十分重要的帮助，在有着巨大机遇的同时也面临者十分严峻的考验，在处理企业数据的时候要能够做到对数据组织管理准确，数据处理结果简单明了，不会出现错误等现象。通过对云计算机和云数据处理技术的了解，能够明确的得出云数据管理方式在现实社会的主要发展方向。
【参考文献】
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[2]崔超. 有关云计算和云数据管理技术的分析[J]. 无线互联科技，2014，01：178.
[3]范焱，庞芳梅，邵刚. 云计算和云数据管理技术[J]. 硅谷，2013，24：47-37.
【作者简介】
云计算和云数据管理技术 篇4
1 云计算
随着分布式处理和网格计算的不断发展, 衍生出了云计算技术, 这种技术的出现也可以说是相关计算机技术发展的必然产物。这种技术的应用使得计算机的科学概念得到了补充和更新, 使得推动了计算机的发展和进步。
所谓的云计算, 主要是将计算均匀的分布在为数众多的分布式计算机上, 而这些分布式计算机并不包括本地计算机以及远程服务器, 这些计算的分布使得企业的数据中心在运行上与互联网具有一定的相似性, 而这一相似性, 使得企业可以利用互联网将所需要的信息切换到相应的应用上, 这样就可以实现随时访问的目的。企业在需要访问的时候, 可以通过计算机来访问所需求的信息, 并且能够对存储系统实现有效的访问, 这对于企业及时、有效的获取信息具有积极的帮助意义。
云计算技术的出现, 可以说是科学技术中的一场变革性的举措, 这种技术的出现, 象征着计算机也可以作为一种商品进行市场的流通, 这种商品具有取用便利以及费用低廉的特征, 但是其流通需要一定的条件, 只有在互联网环境中, 这种商品形式才可以实现流通和传输。
最近几年来, 无论是国外的企业, 还是国内的企业, 都开始注重对云计算技术的应用, 这种计算在目前的企业发展中得到了极大的开发, 很多的企业推出了相应的业务和产品, 而企业所研发出的相应的云计算产品在目前的市场上已经开始投入使用, 但是就云计算技术发展的现状来看, 由于云计算技术还处于发展的初级阶段, 因此与其相关的各项技术也并不是很完善, 还需要进一步的发展, 方能够推动云计算相关产品性能以及质量的有效提高。
2 云数据管理技术
云计算技术, 是由于计算机数据信息的大量出现, 而被研发出来对海量的数据信息继续拧处理和分布的, 而随着数据信息量的增加, 这就为信息的查找带来了极大的困难, 面对这一问题, 就需要采取有效的措施进行解决, 以保障数据信息的利用率。随着云计算技术的发展, 衍生出了云数据管理技术, 这项技术的应用能够实现对数据信息的高效管理, 使得数据信息可以得到有效的分布和整理, 在取用数据信息时, 可以快速方便的获取相关的数据信息, 从而提高了数据信息的利用率。而就目前的云数据管理技术而言, 主要包括的技术类型为:GFS技术以及Dynamo数据管理技术等。
2.1云数据管理数据特点。首先是海量性。互联网在人们生活中所占的比重越来越大, 在互联不断发展的今天, 各种应用程度也开始大量出现, 而随着应用程序的增加, 使得数据信息的数量呈现直线上升, 在数据信息量增多的同时, 如何对已经出现的数据信息进行有效的分布和管理, 是目前数据信息管理者急需探讨的问题。就我国目前的相关计算机技术和方法对于海量的数据信息无法形成有效的保存和管理, 计算机技术需要进一步的改进才能够保障海量数据信息可以得到高效的管理和保存, 云数据管理技术的提出就很好的解决了这一问题, 并且随着这项技术的出现, 海量数据信息不仅得到了高效的管理和保存, 同时还使得数据信息的提取变得更加的方便和快捷, 使得数据信息的利用率得到了极大的提升。
其次是异构性。在云计算各种各样的应用中, 不同领域不同行业在数据获取阶段所采用的设备, 手段和方式都千差万别, 取得的数据在数据形态、数据结构上也各不相同。数据的多源性导致数据有不同的分类, 不同的分类具有不同的数据格式, 最终导致结构化数据、半结构化数据、非结构化数据并存, 造成了数据资源的异构性。
2.2 GFS技术。GFS是一个大型的分布式文件系统。它为Google云计算提供海量存储, 并且与Chubby, Map Reduce以及Big Table等技术结合十分紧密, 形成Google的云计算解决方案。GFS将整个系统的节点分为3类角色:Client、Master和Chunk Server。
客户端在访问GFS时, 首先访问Master节点, 获取将要与之进行交互的Chunk Server信息, 然后直接访问这些Chunk Server完成数据存取。GFS的这种设计方法实现了控制流和数据流的分离。Client与Master之间只有控制流, 而无数据流, 这样就极大地降低了Master的负载, 使之不成为系统性能的一个瓶颈。Client与Chunk Server之间直接传输数据流, 同时由于文件被分成多个Chunk进行分布式存储, Client可以同时访问多个Chunk Server, 从而使得整个系统高度并行, 系统整体性能得到提高。
2.3 Dynamo技术。Dynamo是一个高可用, 专有的键值结构化存储系统, 或分布式存储系统。它同时具有数据库和分布式Hash表的特征, 并不直接暴露在外网, 而是为Amazon Web Services提供底层支持。
Dynamo的主要优点是, 它提供了使用3个参数 (N, R, w) , 根据自己的需要来调整它们的实例。Dynamo支持对对象的不同版本进行记录和处理, 并且可以将不同版本提供给应用, 供应用自己更灵活地进行合并。
3 数据管理技术分析
3.1数据组织与管理:采用分布式的存储技术可用于大型类、分布式类、对大量数据进行访问的应用。它运行于各种类似的普通硬件上, 提供容错功能, 为用户提供高可靠、高并发和高性能的数据并行存取访问。
3.2数据集成与管理:针对数据的非确定性、分布异构性、海量、动态变化等特点, 采用分布式数据管理技术, 通过采用Bigtabe, Hbase等分布式数据库技术对大数据集进行处理、分析, 向用户提供高效的服务。
3.3分布式并行处理:为了高效地利用在分布式环境下的数据挖掘和处理, 采用基于云计算的并行编程模式。
结束语
云计算具有广阔的应用前景, 云计算的数据具有海量、异构的特点。面对云计算的云数据管理面临着巨大的机遇和挑战, 本文提出采用数据组织与管理、数据集成与管理、分布式并行处理和数据分析的云数据管理方式也是未来面向云计算数据管理的主要方向。
参考文献
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云计算档案管理 篇5
根据国外媒体报道，周一(3月9日)Cittio公司推出了Zeppelin项目，这是第一款开源的云计算管理和监控客户端。该公司希望这项新技术可以让大型IT商店更多的采用云计算。
该公司的目标是向IT商店提供一系列的工具，以便IT商店可以更好地将应用程序与云计算相结合。该公司官方把Zeppelin计划看作是他们实现其目标的第一步。
Cittio公司官方表示，因为云端应用程序和构架的变化将是令人瞩目的，这样云计算本身向当今IT业务的命令和控制带入了新的风险。这意味着现存的网络和系统管理解决方案的变革也同样会引人注目。
根据Cittio公司的说法，在云端管理领域有三个主要的问题：第一，在云操作和终端用户的实现、管理以及检测所带来的问题；第二，缺乏能够精确监测云弹性和资源可用性的新标准；第三，大部分的系统管理解决方案都依赖于各自独有的客户端技术或SNMP来进行性 能测量，所以它们之间缺乏安全传输数据的能力，
Cittio公司声称，Zeppelin项目就是为了解决这些问题而设计的，它提供了详细的云端评价、性能测量和审计功能，并提供了数据中心构架和其应用程序。
它可以远程部署，而且据报道，它还能够确保通过Internet基于标准WBEM/CIM-XML和WS- Management接口访问数据的安全性。Zeppelin还包括了一些开源系统上的实现，包括Linux、带有Project Kensho功能的Citrix XenServer和VMware。
按照Citrix System公司虚拟化管理部门的CTO――Simon Corsby的说法，Project Kensho是该公司推动虚拟化和云端互动计划的关键一环。
“在我们开源版本发行的几天里，Cittio的团队发布了一个XenServer下的使用Zeppelin 和Kensho工具的一整套云端监测解决方案。”，Crosby说。他补充说，通过一个允许服务提供商按VM小时计费的工具，Citrix用户可以更多的 将静态数据中心变为“交付中心”。
另外Cittio公司启动了一项开源社区推动计划，该计划将与Zeppelin计划相辅相成。
云计算档案管理 篇6
关键词：云计算；档案管理；综述
自2006年亚马逊推出弹性计算云（Elastic Compute Cloud）服务和Google首席执行官埃里克·施密特首次提出云计算概念之后，我国也掀起了一股强劲的云技术热潮。云计算是在分布式系统、网络计算等发展的基础上提出的一种新型计算模型，是一种新兴的共享基础架构的方法[1]。云计算的广泛应用无疑会对档案管理带来前所未有的影响，档案机构和档案学界正在积极开展云计算应用于档案管理的相关研究。
1 文献统计数据及分析
笔者在中国知网（www.cnki.net）的中国期刊全文数据库、中国学位论文全文数据库和中国会议论文全文数据库检索题名包括“云计算+档案”、 “云技术+档案”和“云档案馆”的文献（检索时间为2014-3-12），删除其中新闻报道性和重复性的论文后，共检索出78篇论文。
1.1 时间分布。这78篇相关论文的时间分布如表1所示：
由表1可见，我国档案学界对云计算的研究始于2009年，2009年后开始引起学者较多关注，到2013年掀起一个较小的研究高潮（2013年发表相关论文共33 篇），但是依据百度和Google的搜索结果，尚未出版云计算应用于档案管理的相关著作。
1.2 主题分布。上述78篇论文，其研究的主题可以分为理论研究（介绍云计算的概念、特点、优势，应用的可行性、问题及对策等）、具体应用（研究云计算在档案业务环节的具体运用，如备份、整合与共享、利用与服务、云档案馆等）、系统和平台构建（研究基于云计算的系统和服务平台架构、服务模式等）和应用的安全性。78篇论文的主题分布如表2：
从研究的主题来看，目前档案界对云计算的理论和应用设想方面的研究占主导，分别占全部论文的43.6%和44.9%。但是，基于云计算的系统、服务平台构建的研究论文只有5篇，对于如何用技术手段来实现“云”并没有系统深入的研究。
1.3 作者机构分布。各研究主题的作者机构分布见表3：
从表3可以看出，78篇研究论文作者中有22篇来自高等院校的档案院系，占全部论文的28.2%。26篇论文作者来自其他机构，约占33.3%，其他机构包括高校除档案院系和档案馆室的其他院系和部门、事业单位、军队档案馆等。从表中数据看，高等院校的研究者倾向于研究云计算在档案业务环节的具体应用，而其他机构的研究者更注重理论研究和云计算在人力资源档案、会计档案、健康档案等领域的应用与实现。
2 主题分析
2.1 云计算的概念和特点。田雷提出：“云计算是一种网络服务方式，提供了IT服务的一种交付和使用模式，用户可以通过网络租用或免费获取所需服务。”他还提出目前云计算的三个服务层次：基础设施即服务、平台即服务、软件即服务[2]。黄正鸿认为，云计算旨在通过网络（互联网和内部网）以按需、易扩展的方式获得所需的硬件、平台、软件及服务等资源。其特点可以归纳为：资源池；按需、自助；快速弹性；广泛的网络访问；可度量的服务[3]。陈康明认为，云计算是基于网格计算、分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等已有网络技术发展起来的一种基于互联网络的服务信息共享模式。云计算的特点是：数据存储更加可靠、安全；资源的合理分配；先进技术理念带来的以用户为中心的个性化服务[4]。
2.2 云计算在档案领域应用的可行性分析。刘永提出，云存储在技术、管理和经济上已经具备了数字档案存储的基本条件。云存储技术是分布式文件系统技术、网格技术、集群应用等技术的集成，后三种技术在理论和实践上都逐渐成熟。云存储将分散在各地的数字信息集中存储，各档案馆（室）可以根据需求来申请适当的存储空间，降低了资金投入[5]。朱悦华、何丽萍、丁建萍认为，云计算时代“云档案”的实现具有较为完备的云计算理论基础、较为成熟的云计算技术条件、较为低廉的云计算经济成本和较为完善的云计算实践环境[6]。
2.3 云计算在档案管理中的应用优势。文杰提出了云计算在数字档案馆应用中的四大优势：确保档案服务器的可靠运行，降低服务器的出错概率；降低相关的维护费用；扩展了信息资源共享范围；丰富的终端设备[7]。彭小芹、程结晶结合云计算的特点提出云计算在档案领域的应用优势，即可靠、安全的数据存储；方便、快捷的云服务；强大的计算能力；诸多技术的集合体；经济效益；个性化；以用户服务为中心[8]。祝庆轩、桑毓域、方昀提出了云档案馆模式的优点：有利于政务信息公开；有利于统一全国各地区档案工作标准；有利于节省软硬件投资；有利于减少对计算机人才的依赖[9]。
2.4 云计算应用面临的问题和对策。黄正鸿提出云计算技术本身存在的一些问题，如标准问题、版权纠纷问题、数据隐私问题、安全问题、软件许可证问题、网络传输、用户使用习惯问题等[10]。陈康明认为，云计算应用面临的首先就是信息安全问题；其次是执行的国际标准问题。对策是完善基础设施建设；制定安全监测环节和相关技术；制定监督和管理机制[11]。文杰认为，云计算应用面临的问题主要有资源的选择问题；协议和接口问题；数据安全问题。对策包括加强人才队伍建设；完善基础设施建设；制定相关政策规范云计算标准；提供基础建设的统一监控、管理和控制；加强安全检测[12]。
2.5 云计算在档案领域的应用设想
2.5.1 云计算在档案存储、共享与服务中的应用设想。田雷提出可以通过“基础设施即服务”整合档案行业的服务器、存储器等设备，部署“云计算”环境，向各级档案部门提供基础设施服务[13]。陶水龙提出了基于云存储技术的档案数字资源的云备份和多套多地的档案数字资源备份数据存放策略，建立了云备份系统架构及其运行机制[14]。吕元智提出了国家档案信息资源“云”共享服务模式，将分散的国家档案信息资源通过云服务平台组织起来，形成一个个档案信息资源服务“云”[15]。祝庆轩、桑毓域等提出档案馆馆际云服务，将档案馆电子文件信息置于云中心，用户可以利用云计算技术检索云档案馆“虚拟资源池”[16]。卞昭玲、李俐颍等提出通过云存储解决档案信息的存储、档案信息的收集问题，同时可以共享档案信息 [17]。
2.5.2 云计算在专门档案领域内的应用研究。廖玉玲提出了基于云计算的建设工程档案全过程监管模式的系统方案[18]。刘振鹏、卞昭玲等提出了基于云计算的区域电子健康档案服务系统[19]。邓岚提出运用云计算技术搭建国家综合减灾信息管理与服务系统，并分析了云计算技术在灾害档案信息管理中的应用优势和障碍[20]。
2.6 基于云计算的数字档案管理系统和平台构建。程春雨提出国家开放档案信息资源共享利用系统应采用两级部署方式，分别部署在中央云中心和50个国家综合档案馆。中央云中心应用系统开发主要包括档案信息资源整合系统、平台管理系统、国家开放档案信息资源共享利用门户网站；省节点应用系统开发主要包括省节点档案信息资源整合系统和基础工具包软件[21]。程结晶提出要构建统一的云存储平台，采用虚拟化技术，开发基于“元数据”访问的分布式数字档案数据访问接口，构建完整的云服务平台来实现数字档案资源的访问服务、请求认证服务、安全数据传输服务和快速资源搜索和资源发现服务[22]。郑光辉提出了基于云计算技术的数字档案利用系统设计方案，详细描述了基于云计算的档案信息资源整合系统、云平台管理系统及开放数字档案利用门户设计方案[23]。蔡学美提出云计算数字档案馆系统主要是由云计算数字档案管理应用程序、数字管理节点、计算机专用网络、安全防火墙、公用和私有的硬件设施等构成[24]。朱悦华、何丽萍等提出构建“云档案”资源共享系统，其系统理论模型由资源层、管理中间件层和服务层等三层构成[25]。
2.7 云计算应用的安全性。徐华、薛四新等提出云数字档案馆安全保障体系应包括防御系统、监控系统、容灾备份系统、应急响应系统和技术支撑系统，通过安全法规体系、安全组织体系、安全管理制度体系、安全人员培养和培训体系来保证[26]。崔海莉、张惠达提出将档案信息管理系统推入云的基础设施上，服务中断、数据失真、敏感信息泄露是可能遭遇的技术风险，组织策略、准入退出机制是可能遭遇的管理风险[27]。
3 问题与展望
3.1 问题。首先，研究内容重理论轻技术。当前对于云计算基础理论的研究较多，关于如何运用技术手段实现其具体应用的研究较少。78篇论文中只有5篇从技术角度阐释了云计算应用于档案领域的具体实现方式。应用设想相关论文仅仅止步于“设想”，对具体应用及如何实现其应用轻描淡写，缺乏技术因素。
其次，研究缺乏实践基础。相对于云技术在其他领域的快速实现，传说中的云档案馆、档案云尚未付诸实施，对于云技术的应用需求也没有实际调研，因此，大多数研究缺乏一定的实践基础。
3.2 展望
3.2.1 研究内容。首先，对云计算的应用研究应更多关注档案资源的共享与服务。云计算的精神内核在于资源的共享。在全新的云计算模式下，研究者应站在整个国家档案资源共享和利用的角度谋划“云”，探寻如何利用云计算技术更加科学地整合和共享全国档案信息资源，并向公众提供高效快捷的信息服务。其次，适当扩展研究内容，构成完整的研究体系，例如，云计算环境下传统的档案管理模式和管理策略是否发生变化？云计算在档案部门有效应用应具备哪些条件？“云”之间如何交互协同？云计算的行业标准研究等。最后，与国外相关研究相比，国内研究应更注重云计算在档案领域的实际应用与技术实现。
3.2.2 研究方法。加强实证研究和案例研究。云计算对档案领域而言本质上是一种技术手段，技术最关键的问题是应用与实现。因此，应当加强云技术应用的实证研究，以及以某一地区或某一项目为对象的案例研究。
*本文系国家档案局科技项目“数字档案资源云存储策略研究”（项目编号：2012-X-34）和河南省软科学研究计划项目“河南省非物质文化遗产档案资源共享平台构建研究”（项目编号：142400410786）的阶段性研究成果。
参考文献：
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云计算和云数据管理技术研究 篇7
关键词：云计算,云数据,管理技术
云计算和云数据是提升信息传递和使用质量的重要技术, 因此, 在经济发展对信息资源依赖度较高的背景下, 对云计算和云数据的相关技术进行研究, 能够很大程度上提升我国经济建设水平。
1 云数据管理技术的特点
1.1 云数据可以提升信息存储的质量
云数据在进行管理的过程中, 信息存储的程序较为完善, 因此, 大量的信息数据会通过分布式管理的方式完成储存, 如果信息数据在利用的过程中需要进行快速的提取, 则可以使用存储管理变革的方式对信息的管理方式进行完善。要根据信息数据的保密性特点, 对信息的具体存储位置进行设置, 因此, 操作人员可以很好的利用云数据管理完成对信息具体收集情况的判定[1]。相比于传统的信息收集模式, 云数据的信息收集能够对信息实施多重保护措施的添加, 因此, 云数据的包容性较强。另外, 云数据还具备很强的信息容错功能, 能够在较短的时间内, 对大量错误的信息数据实施区分, 并将信息数据进行错误报告, 以便信息能够提升处理的可靠性。
1.2 提升信息资源处理的效率
分布式处理是云数据处理的主要形式, 因此, 信息资源在处理的过程中, 需要根据信息收集逻辑的状态进行质量的判定, 因此, 信息数据的处理活动需要通过数据收集的方式进行。在信息数据的处理过程中, 各项信息资源可以使用统一的方式进行处置, 因此, 信息资源可以使用数据存储的方式对众多的信息资源进行控制[2]。在信息提取的过程中, 信息资源可以按照存储状态的特点对提取流程进行规划, 因此, 信息资源的处理是提升信息提取效率的重要因素。
2 云计算和云数据的相关技术
2.1 云计算和云数据的GFS技术
GFS技术目前在云计算和云数据领域的应用较为广泛, 此一技术依赖谷歌云计算的相关技术, 对已经掌握的信息资源实施规范化管理, 使相关信息可以实现管理技术的完善。在应用技术的选择过程中, 资源文件可以作为云计算技术的应用基础, 而相关信息资源的存储可以使用存储库的方式进行完善, 因此, 可以针对目前具备的信息系统的专有接口, 对用户信息进行研究, 使系统能够保证用户信息使用的准确。当云数据的使用一方对获取数据的需求进行输出时, 可以针对已经具备的传输逻辑对管理团队的具体管理程序进行研究, 使管理人员能够保证对信息库具备较高水平的控制[3]。要有针对性的对已经完成调查的数据库进行研究, 以便不同种类的数据库可以通过用户的具体请求可以得到满足。在对云数据实施管理的过程中, 可以利用谷歌系统的相关程序进行帮助, 以便管理工作可以对大量的基础性信息数据实施完整的存储, 如果信息系统可以更好的使用数据管理的模式进行大量数据的集中处理, 则需要使用GFS技术进行管理程序的研究, 使云数据的管理工作可以更好的实现应用技术的突破。因此, 要根据云计算的相关技术, 对需要进行使用的技术进行应用方案的规划设计, 使技术的应用更加完整。
2.2 云计算和云数据的big table技术
Big table技术同GFS技术具备一定的相似性, 可以利用谷歌团队开发的其他技术, 对数据管理的有关技术进行研究, 因此, 数据管理技术需要按照谷歌团队的文件资源进行管理系统的研发, 如果能够将数量众多的信息实施集中处理, 则可以利用表格制定的方式, 对相关的谷歌文件进行调取, 使技术的应用获得更多信息资源的支持。要使用制定虚拟表格的方式, 对大量的信息数据实施处理, 以便信息数据可以更好的在相同的范围内进行使用[4]。在云数据在调节过程中, 可以通过数据查询的方式对数据进行处置, 使信息数据的处置具备更高的合理性特点, 要正确的选取文件处理方式, 使具备相似性特点的云数据在处理的过程中能够更加完备。要提升资源分配的合理性, 通过云计算的方式对多种多样的信息数据实施数据处理, 提升云数据的处理效率。在进行云数据管理的过程中, 可以利用数据管理的方法对管理活动的具体特点进行明确, 以便数据的管理能够提升运行质量。
2.3 云计算和云数据的dynamo技术
Dynamo技术是云数据管理领域使用较为频繁的数据, 可以按照云数据的分布式特点, 对已经存在的数据信息实施研究, 使信息数据可以具备足够的分布式特征。可以通过表格制定的方式, 对数据库实施存储结构的设计, 使大量的信息数据能够通过数据库结构的调节实现数据完整性的提高。要利用大量信息数据的完整性特点, 对数据存储的形式进行明确, 以便信息数据的使用可以通过存储形式的改变完成对信息的控制。可以利用多种参数共用的方式进行数据存储方案的设定, 使数据的存储技术可以得到更高水平的提升。要提前对需要使用的信息副本进行设计, 以便信息资源可以在读取的过程中具备更强的针对性。要在信息资源读取完成之后, 对已经解除储存的信息实施集中管理, 以便信息能够在完成收集之后实现存储质量的提高。要在全部的信息资源读取完成之后, 利用写入技术对系统的运行方案进行研究, 使系统可以在读写程序完成之后进行云数据的整合, 以便信息数据可以具备高度相似的特点。
3 结语
云计算和云数据是信息处理的重要技术, 深入的研究云计算和云数据的管理技术, 能够使很多领域的信息处理水平得到大幅度的提高, 因此, 很多领域都已经加强了对数据管理工作的重视, 并将云数据管理作为重要的科研内容。
参考文献
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[3]刘德永.云计算和云数据管理技术[J].计算机光盘软件与应用, 2013.
云计算和云数据管理技术的思考 篇8
新技术的迅速发展,使企业关键信息的增长速度加快,需要保存的信息增多也使得保存耗时更长。这时云计算技术应运而生并取得了快速发展,它可以大大方便用户使用计算资源,降低计算成本、减少存储时间。企业数据计算管理量的增大也使云数据管理成为当前一大热门话题。在现今发展形式下,研究云计算和云数据管理技术有着重要的现实意义。
1 云计算及其特征分析
1.1 云计算简介
由于处在发展初期的互联网企业没有大量的资金储备,因而只能依靠一种不仅效率高而且成本低的通用的计算技术,于是,云计算就诞生了。云计算是一种借助虚拟的网络系统来达到数据资源化、动态化的计算技术。相对于传统的计算技术,具有易操作的优点,使用者即使不了解云计算,甚至在不知道云计算是何物的基础上也能直接控制基础设施。而且,在云计算运行的过程中,可以及时有效的掌握使用者需要的服务,根据客户需求扩展计算机,在用户付费前提下为其提供所需的信息和互联网。
1.2 云计算特征分析
云计算主要有以下特征 :可扩展性、付费性、管理性、经济性、可靠性、高度服务性和可用性,除此之外,它的编程模型还具有高层次性。
它的经济性体现在 :企业需要花费大量资金去组建一个有商业机特性的计算机,然而开发利用云计算技术的费用却只占其中的一小部分。它的可靠性体现在 :虽然云计算实现用户数据处理需求的途径是由多台计算机联合构建商用群,这样就就有可能因为计算机数量过多引发出错率的上升,但是它可以通过存储分布、数据冗余管理等方式来保证数据的准确性,这在一定程度上就弥补了运用大量计算机的缺陷。高度服务性体现在 :用户不需要详细了解云计算就可以通过它达到自身目的,因为云计算可以快速获取用户需求,并整理资料以满足客户需求。可用性体现在 :这一运作系统是利用计算机的高效性能和大存储量来为用户提供优质服务的,它可以利用云计算对失效节点进行自动化检测和排除,以提高计算的准确率。
1.3 云数据管理技术
用户需要用云计算处理分析大量分布的数据,这就要求云数据管理技术可以满足这一需求,能够及时高效的对海量数据进行管理分析。云计算处理的数据的不确定性、海量性使得有效数据管理技术的开发刻不容缓,有实力的企业都在积极构建高效可用的数据管理系统。
1.3.1 数据的组织管理
用分布式的存储系统可以对海量的分布式数据进行访问,如GFS技术。它可以在各种相差不大的普通硬件上运行,并为用户提供容错功能,为其提供可靠高效的数据并行的存取访问权限。
1.3.2 数据的集合和管理
数据具有不确定性、动态性、大量性等特点,因而需要用分布式数据处理技术对其进行分析,如Big Table就可以用于对海量数的处理,为用户提供相关的高质服务。
1.3.3 分布式并行处理
为了对分布式环境下的数据进行深入的挖掘、利用,可以利用Map Reduce把任务自动分解,利用映射和化简对大量数据计算节点上的数据进行调配。在后台运行的复杂程序对编程者和用户公开透明。
1.3.4 数据的分析
云数据管理技术的应用目的就是挖掘和分析相关数据,以满足用户需求。因而就需要运用不同的挖掘布局和技术从数据中提取潜在的有用数据,并能够理解所挖掘的数据信息,对其进行分析,以便为各种应用所用。
2.1 Dynamo 技术
Dynamo是一个高可用度的分布式的存储系统。它兼具数据库和DHT的特征,只为AWS提供底层的技术支持,而没有直接展示在外网上。
Dynamo在构建基本存储框架时的理念来自于DHT,它所设计的存储架构能够使数据在环内均匀存储,而且各个存储节点能够互通,可以根据数据操作需要可以在环内进行转发,自动性强,而且由于它被主控点控制,所以单个节点出现故障的机率非常小。
除上述叙述之外,它还有一个优点,即通过提供N(表示副本个数)、R(可达到的读取数据的一致和成功性的个数)、W(成功写入的个数)这三个参数,再结合自身需要去调整实例。它可以对不同版本的对象进行记录、处理,把对象的不同版本供应用利用,以便应用对这些信息进行整合利用。它并不要求副本个数N全部成功完成,只要读取成功的个数R和写入成功的个数W相加大于副本个数N,就可以有效保障数据的最终一致性。虽然这里的读取比写入一次后进行多次读取的管理系统麻烦,但是写入比之前的系统变得更为简单了,这点改变反映了用户的需求。
Dynamo技术的一个先天优势就是负载均衡。由于它采用的DHT方式把需要的数据都十分均匀地存储在各个点,因而致使热点的不存在现象,这就使得每个点的数据存储量和访问量都是相差无几,较为均衡的。
2.2 Big Table 技术
Big Table技术是由谷歌提出的,它是以GFS和Map Reduce为基础而建立的巨型数据库的分布式。它实际上是一个能把所有需要处理的数据都作为对象去分析的巨型表格,规模超过1024TB。同时,它还是一个具有数据扩展功能的存储系统,因而它所能存储和处理的数据可以是海量的,现在很多的计算机用户都是借助Big Table技术来设计建立相关的应用程序以达到所要求的数据规模的。例如,在Big Table基础上建立的Hadoop Hbase基础模型也逐渐地在更多的应用中发挥作用。
Big Table是由时间戳以及行列关键字组成的运用三维定位的单元格。每个单元格的内容就是一个字符串,可以用来存储所需要保存的每个页面的内容。比如一列可以存储不同版本的页面内容,它会对每个版本用一个时间戳做标记。除此之外,它还有一个功能,即把许多相似的列都整合在一起,这个机制可以使表的横向扩展更加方便。
如果一个文档的全文中有一个标题列和一个文本列,就可以迅速快捷地找到相关文档的标题,而不必分析全部的文档内容。其中有两列是锚文本的,它可以加入超链接,被称为锚文本列组。借助Big Table可以在这些列组上加入其他列,以便加入更多的链接信息。
Big Table是运用一个与B+ 树相似的三层结构来进行Tablet位置信息存储的。第一层是一个包含一个特殊表中所有Tablet位置信息的文件,其中每一个Tablet都是一个用户Tablet的集合。Root Tablet是特殊表中的第一个Tablet,但它永远也不会被分割,所以Tablet中用于存储位置信息的结构不会多于三层。所以用户要想找到所需数据,必须先读取Root Tableet的位置信息,再一层层读下去直到找到自己所需。
Big Table是通过传统的方式来实现负载均衡的。它在运作过程中,在任意一个时刻每个Table都是被分配到一个服务器上,由一个服务器对子表进行负载情况进行监控的,它可以通过了解所有服务器的负载状况实现数据的转移,即把访问量大的列表转移到访问压力小的子表服务器上,通过这种数据转移来实现Tablet服务器的负载均衡。
2.3 GFS 技术
GFS与其他的数据管理技术联系十分紧密,它们良好的结合共同构成了谷歌云计算的解决方案。它可以为谷歌的云计算提供海量的数据存储,是一个巨型的分布式文件存储系统。
GFS系统的节点可以分为客户端、主服务器、数据块服务器这三类角色。客户端是GFS供应用程序访问的专业接口,它不需要遵守POSIX规范,而是通过库文件的方式供给的。应用程序可以不经过其他工序直接使用这些库函数,并把它和所在库链接起来。主服务器是GFS逻辑上唯一的一个管理节点,它是GFS系统的大脑,可以对整个系统进行管理,保存系统的元数据。而数据块服务器则主要进行具体的存储工作。它可以把数据以文件的形式存储下来,数据块服务器可以是多个,它的数量大小直接决定了GFS的规模大小。GFS把文件形式的数据按一定的大小(64MB)进行分块,每一块被称为一个数据块,每个数据块又有其对应的索引号。
客户端在对GFS系统进行访问时,最先访问的是主服务器节点,取得需要交换的信息,之后再直接对这些数据块服务器进行访问,完成数据的存取工作。GFS这种独特的设计使控制流与数据流相分离,客户端和主服务器之间只有控制流,没有数据流,这样就很大程度减少了主服务器的负载量,系统的性能得到了很大的提高。而且客户端可以在同一时间对多个数据块服务器进行访问,也可以和数据块服务器之间进行直接的数据流传输,这就能让系统的I/O高度并行,也有效的提高了系统的整体性能。
3 总结
云计算安全模型与管理 篇9
云计算主要源于创新业务模式, 来源于大型网络公司的商业运作, 技术基础与理论基础相对比较薄弱, 因此, 平常情况下会受到安全问题的影响, 主要担心的是云计算的数据安全性与隐私性方面的问题。最近几年, 不断发生的各种云计算安全事件也让广大用户对云计算的安全问题感到堪忧。
1 云计算安全模型
整个云计算环境中, 用户需要直接拥有基础设施的软件资源与硬件资源, 而这种模式具有基本的特征就是开放性与虚拟化, 这样也导致云传统信息安全体系与云计算的安全体系有一定的差异性。典型的云计算系统包含了云服务、云接口、云终端、虚拟化平台、数据中心等等。云计算高效管理与虚拟化的重要组成部分就是数据中心, 最大限度保障能够集中管理、灵活方便与数据的安全, 而数据中心是由储存设备、网络设备、服务器与数据资源等组成。
在虚拟化平台的支持与推动下, IT环境逐渐被改造成为更具有弹性、更强大的架构, 在一台高性能服务器上将多个操作系统进行整合, 进而实现综合使用, 可以对硬件平台上的所有资源进行最大化利用, 同时还能一定程度上将资源管理的难度降低。
云服务能提供用户基于云计算平台的相关所有服务, 主要有这几个层次:基础设施, 平台、软件, 也就是服务Iaa S、服务Paa S、服务Saa S。云服务能为不同类型的用户提供更加丰富的个性化服务。
云接口针对各类云计算运用, 其目标是向广大用户提供一系列的API, 并且让用户有权限获取相关云计算资源, 同时进行其它形式的交互。
云终端为云计算用户提供了交互渠道。用户可以通过云终端浏览器对云计算资源进行收集与掌握, 必要情况下还可以与本地资源进行协作, 进一步建立较为完整的基于云平台的应用系统。
2 云计算存在的安全隐患
云计算主要的基本特征有虚拟化的资源池、基于网络的访问、按需自助式服务、快捷弹性、使用成本可计量等。当前国内外已经开展了众多的云计算项目, 其中各个IT巨头说开发的云计算项目是较为成功的, 例如谷歌、亚马逊、微软、IBM、百度等是其中的代表。
当前, 中国云计算产业在经过了导入语准备阶段之后, 已经开始构建产业生态链, 在政府部门的监管之下, 云软件服务提供商与软硬件、网络基础设施服务商以及云计算相关的咨询规划、交付、运维、集成服务商和终端设备厂商等一起构成了云计算产业生态链, 为用户提供服务, 也为云计算项目的开发打下了良好的基础。目前, 北京、天津、上海、青岛、济南、南京、成都、重庆、深圳等地都已经建立起了大型的云计算中心。基于云计算的基本结构, 是由基础设施、虚拟化云设备以及云客户端几个部分组成的, 而安全隐患也是存在于这几个部分。
2.1 基础设施
基础设施主要包括服务器、小型机等等物理计算设备。从用户的角度来看, 云计算相关服务都是虚拟的, 但是虚拟的东西最终还是会落实到物理机器与设备上, 而这方面的安全问题包括了:数据储存的安全、设备故障以及自然因素等等都会影响到运算及对用户的服务, 即使相关用户数据采用异地容灾, 但是对实时性要求较高的服务业务, 例如:远程医疗服务、视频会议等等, 处理能力大幅度的下降便会直接影响到相关服务的质量。
2.2 虚拟化云设备
上述提到, 这部分包括了云计算的Saas、Paa S、Iaa S机制服务模式。
Saa S软件也就是服务模式, 从当前所接触到的互联网与相关应用软件来进行分析, 必然会存在一些已经出现或者还没有出现的漏洞, 因此, 不法分子完全可以利用这些漏洞, 对应用软件进行攻击, 并获得用户的信息, 直接作为下一步占领客户虚拟机的跳板。通常采用的攻击方式有木马与病毒、应用软件攻击等。
Paas即为平台服务:在这类服务的过程中可以充分利用操作系统的漏洞实施攻击, 而这种攻击的难度也比较大, 由于大部分服务器都会有基础安全加固, 而黑客一般是将应用软件作为攻击载体或者跳板。首先, 需要成功取得程序的相关权限, 再通过缓冲区溢出等方式取得高级权限, 然后安装控制程序或者后门程序, 最终将服务主机或者虚拟机全部占领。
Iaas虚拟机服务:云计算服务的出租单位是虚拟机, 此类服务成本较低, 并且具有一定的弹性服务能力, 同时也是入侵的与攻击的重点。
虚拟机“溢出”:云计算中心为用多个用户提供相对安全的服务, 整个过程会将用户之间进行隔离, 最大限度避免用户之间的信息共享与访问。攻击者的主要目标是将这道限制进行突破, 也被称之为“溢出”, 一旦溢出之后, 就可以成功访问“邻居”的系统与数据, 而且还可以深入到后台的管理系统进行访问。类似于这类突破限制的技术, 主要依赖于云计算中心使用的云计算服务平台的安全性, 而当前众多安全隐患中, 虚拟机“溢出”的问题对云计算安全存在的最大安全隐患, 同时也是最普遍的。
攻击者会将密码成功破译并获得相关资源;而入侵过程中破译密码的方式是最直接的方式, 同时破译密码需要花费较多的计算能力, 租用廉价的云计算, 直接用于破解密码也是当前黑客使用最多的手段。基于云计算服务商来说, 由于对用户“业务”的私密性考虑, 不能对用户计算目的进行判别。
2.3 云计算用户端安全
云计算用户端方面, 也是安全隐患存在较多的地方, 同时也是安全比较薄弱, 情况比较复杂之处, 例如:病毒、木马、蠕虫的传播, 完全可以随着用户业务的流动, 成功传播到云计算的服务端。若是云计算用户端不能被有效“净化”, 也就无法真正保障云计算的安全。
3 加强云计算安全的对策
综上所述, 加强云计算安全可以从以下几个方面进行改善:
3.1 加强数据安全
3.1.1 数据隔离
Paa S与Saa S在应用不断的发展过程中, 为了将可用性与可扩性、管理以及运行效率等方面的“经济性”充分实现, 通常采用的模式是多租户模式, 因此, 云计算应用的相关数据会和其他数据进行混合储存, 云计算应用在设计阶段虽然采用了例如“数据标记”等技术, 主要目的是为了防止非法访问中的混合数据, 如果能利用程度的漏洞, 非法访问还是防不胜防, 例如:2009年3月发生的谷歌文件非法共享。
通常对磁盘上的数据或者数据库中的数据进行加密, 能一定程度上防范恶意的邻居“租户”以及某些类型应用的滥用, 但是基于Paa S或者Saa S两者应用来说, 数据不能被加密, 一旦加密的数据会直接影响到相关搜索与使用。
3.1.2 数据残留
数据残留是数据在被以某种形式擦除之后所残留的物理表现, 存储介质被擦除之后会遗留一些物理特性, 而这类特性能帮助数据实现重建。云计算环境中, 数据残留也会导致敏感信息泄漏, 因此, 云服务提供商应该向广大云计算用户保障其鉴别信息所在的存储空间被释放, 或者保障其他云用户在使用之前能完全清楚, 不管这些信息是存放于内存, 还是存放于硬盘。
3.2 虚拟化安全
3.2.1 虚拟化软件安全
虚拟化软件层通常会直接在裸机上进行部署, 充分提供能够运行、建立与清除的虚拟服务器能力。可以采取这些方法来实现, 例如:虚拟化操作系统、全虚拟化或者半虚拟化等等。Iaa S平台服务过程中, 云主机的用户可以不需要对虚拟软件层进行访问, 它是由云服务提供商来进行直接管理的。
虚拟化软件层的主要作用是为了保障客户的虚拟机在多租户的情况下对重要层次进行相互隔离, 能让广大用户在一台计算上对多个操作系统共进行安全的使用与运行, 因此, 要对任何授权的用户访问虚拟化软件层进行严格的限制。因此, 安全的控制对策必不可少, 主要作用是对于Hypervisor和其他形式的虚拟化层次的物理和逻辑访问控制进行限制。
3.2.2 虚拟服务器安全
虚拟化软件之上就是虚拟服务器, 物理服务器的安全原理与实践手段, 可以被适当的修改并结合实际情况应用到虚拟服务器上, 需要注意的是要考虑虚拟服务器的特征。
可以选择具有TPM安全模块的物理服务器, TPM安全模块能在虚拟服务器启动的过程中对用户密码进行一次检测, 若是发现密码与用户名的Hash的序列不对, 就会及时采取阻止手段, 不允许将此虚拟服务器启动。由此可见, 针对一些新建的用户来说, 选择具有这类功能的物理服务器作为虚拟机应用是非常必要的。如果条件允许的情况下可以采用带有多核的处理器, 而且能支持虚拟技术的CPU, 加强保障CPU之间的物理隔离, 这样便能减少更多的安全隐患。
虚拟服务器安装的过程中, 需要为每一台虚拟服务分配一个独立的硬盘分区, 这样便能从逻辑上将各个虚拟服务隔离开来。虚拟服务器系统需要安装基于主机的杀毒软件、防火墙以及相关日志记录、IPS、备份恢复软件等等, 这样也可以有效将他们隔离, 而且与安全防范措施一起构建成多个层次的防范体系。
关于逻辑隔离, 每一台虚拟服务器需要通过VLAN与不同的IP网段的原则来实现隔离。某些虚拟服务器之间需要相互通信的, 网络连接方式应该选择VPN的方式, 其作用是保障传输过程的安全。当然, 对应的备份策略与方案是必不可少的, 例如:相关配置文件、虚拟机文件以及其中重要的数据都需要做好备份, 需要注意的是备份一定要根据计划来进行, 包括:增量备份、差量备份等等。
3.3 应用安全
3.3.1 Saa S应用安全
当前, Saa S应用过程中, 云服务商将客户的数据进行混合储存的方法是普遍的手段, 主要是结构化数据与非结构化数据, 利用客户标志符, 在实际应用过程中的逻辑执行层可以将客户数据实现逻辑上的隔离, 但是一旦升级之后, 就可能导致这种隔离在执行过程中变得脆弱。
因此, 客户应该了解Saa S提供商使用的虚拟数据储存架构与预防机制, 最大限度保障多租户在一个虚拟环境所需要的隔离。Saa S提供商应在整个软件生命开发周期加强在软件安全性上的措施。
3.3.2 Paa S应用安全
大多数云安全应用的基础是SSL, 尽可能采用一些手段来对SSL的攻击进行环节, 能最大限度避免被暴露在默认攻击之下。用户要自己拥有一个可以变更的管理项目, 并在服务商的指导下, 对应用进行正确的布置或者及时更新配置补丁, 保障SSL补丁与变更程序能及时发挥作用。
若是Paa S应用使用了第三方的应用、组件或者Web服务, 那么第三方应用提供商需要对相关服务的安全进行负责。与此同时, 客户要对自己应用所依赖的服务进行明确, 在采用第三方应用、组件或者Web服务的情况下用户应该对第三方提供必要的风险评估。
Paa S平台运行引擎的安全需要由提供商进行维护, 基于多租户模式下需要提供“沙盒”架构, 云服务提供商负责监控新的程序缺陷和漏洞, 以避免这些缺陷和漏洞被用来攻击Paa S平台和打破“沙盒”架构。
3.3.3 Iaa S应用安全
例如:亚马逊EC2、Go Grid等Iaa S提供商, 会将客户在虚拟机上部署的应用当作一个黑盒子, 云服务商不知道用户的相关运行与管理。用户的应用程序与运行引擎, 不管在什么环境中、什么平台上, 用户都有自主的权利进行管理与部署, 因此, 用户就要负责云主机之上应用安全的所有责任, 这对于一些特殊的用户来说是非常必要的。另外, 需要注意的是要有对应的管理措施来对租用Iaa S服务的客户进行严格的控制。
4 结语
总之, 随着网络时代的发展与进步, 云计算的发展与应用是形势所需, 但是在发展的过程中安全问题也越来越明显, 而且数据与资源的不断集中, 就会成为社会关注的焦点, 也必然面临更加严峻的考验, 因此要加强对云计算安全问题的研究, 进而更好地保障云计算能健康的发展。
摘要：随着云计算的不断发展, 云计算的安全问题也随之体现出来, 当前大部分人其实还不明白云计算的真正意思, 以及云计算相关的安全问题, 部分研究者对云计算的安全问题缺乏一个较为系统的分析与掌握, 而这也逐渐成为影响云计算发展的主要因素。本文从云计算安全模型的概述入手, 并从不同的角度分析了云计算安全问题以及可能面临的更多挑战, 并尝试性提出一种云计算安全管理策略。
关键词：云计算,安全模型,管理策略
参考文献
[1]冯登国, 张敏.云计算安全研究.[J]软件学报.
云计算档案管理 篇10
随着现代信息技术云计算时代的到来, 云计算已成为一种有效促进信息资源配置, 实现按需而变的新型服务工具, 为应急决策服务模式的创新提供了一种切实可行的技术支持。
云计算及其体系架构
云计算是近几年来发展起来的一种新的计算形态, 它是以互联网为载体进行资源扩展的一种计算方式, 主要涉及互联网中资源的供应与需求, 以互联网的使用和基础设备作为硬件条件。具体来说就是借助互联网这一平台进行资源的应用、存储和计算, 从而以商品流通的形式估算计算能力的价值, 是一种集架构、负载与研发的新型商业运作模式。云计算不仅仅是一种使用和交付互联网基础设施的特有模式, 更包括了其他各类服务的使用与交付。云计算的核心思想是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度, 构成一个资源池按需向用户提供服务。
一般而言, 云计算体系结构可分为以下三层:基础设施层 (Infrastructure-as-a-Service, IaaS) :基础设施层即物理资源层, 主要包括计算资源和存储资源, 包括计算机、存储器、网络设施、服务器等。整个基础设施也可以作为一种服务项向用户提供。IaaS向用户提供的不但包括虚拟化的计算资源和存储, 还包括外部用户访问使用的网络带宽等;平台资源层 (P1atform-as-a-Service, PaaS) :该层是建立在基础设施层之上的, 是整个云计算体系的核心层。平台资源层是将相同类型的资源同构或组合成为资源池, 包括存储资源池、计算机资源池、网络资源池、数据资源池、软件资源池等, 包含云计算系统中的资源管理、部署、分配、监控管理、分布式并发控制、安全管理等。平台资源层提供应用程序运行、存储及维护所需要的所有平台资源, 也可以把平台资源当作服务, 该层能够为程序开发者提供并行开发环境, 并且开发过程中不受应用程序运行所需的资源限制;应用服务层 (Software-asa-Service, SaaS) :该层是通过网络浏览器使用互联网上的软件, 服务供应商负责维护和管理软硬件设施, 并以免费或按需租用的方式向最终用户提供服务。
“云计算”架构下的应急管理云服务平台研究
与一般物流管理信息系统相比较, 应急管理信息平台应由应急数据服务支撑平台和应急管理应用系统两块构成。
构建应急数据服务支撑平台。GPS定位系统:在灾害发生的第一时间可以远程无线监控, 最大限度地统一调度所有临近车辆迅速到达救灾现场;存储备份系统:该系统是保证突发灾害事件中应急管理系统正常运行的备份系统;图像接入系统:该系统能够将突发事故现场的第一手图像和视频资料传送到应急指挥中心, 使决策者在第一时间掌握现场实时动态, 方便指挥和决策;地理信息系统:地理信息系统承担着空间基础数据管理、数据更新和技术服务等方面的工作, 软件平台提供足够的数据管理、更新和服务能力, 是应急管理信息系统应用实施的重要保证;电话调度系统:此系统主要是为灾区群众提供紧急救援及路况服务, 还能实现传统程控交换机的全部语音和通话功能;视频会议系统:系统通过互联网可组建成视频会议;大屏显示系统:该系统主要进行应急地理信息显示、应急物资车辆状态显示、气象显示、应急实力信息显示、灾情受理地点显示和部分重点保卫目标监控显示;信息发布系统:通过报刊、广播、互联网信息等多种媒介向公众提供及时准确的信息, 并通过数据交换平台在相关联的应急管理系统、内部门户间交换信息, 使群众第一时间了解灾情和救援情况。
构建应急管理应用系统。应急信息接报系统:是综合应用系统日常业务管理的核心功能;应急预案管理系统:该系统辅助应急指挥人员在了解突发事件发生和发展情况后, 全盘掌握应急处置情况, 最终实现协同指挥、有序调度和有效监督, 提高应急效率;应急保障系统:系统接到突发事件上报, 经对上报事件分析, 并启用相关应急预案进行处置, 根据应急资源分布状态, 确定应急保障计划并下发各单位执行;应急指挥调度系统:此系统主要包括情况汇总、信息上达和下达、任务管理、处置跟踪、调度跟踪和总结报告等功能;应急评估系统:系统对应急救援行动方案的实施效果、响应效率、物资的利用率、灾害的损失程度、各部门的协调程度等环节进行分析评估, 总结救援行动中的问题和不足, 完善应急预案和记录数据库, 确定今后建设的重点;应急模拟演练系统:集成日常应急救援基础理论网络考核、专项业务理论和模拟实战考核、虚拟仿真综合演练、应急救援预案模拟推演等主要功能实现应急救援的模拟, 增强救援意识。
“云计算”架构下的应急管理逻辑架构
应急物流服务管理平台的构建是为了克服应急管理中部门沟通障碍、加快应急反应速度、提升应急反应效率、科学利用社会资源、充分发挥信息技术以实现对突发事件有效处理和控制的根本途径。基于云计算架构的应急管理云服务平台的建设, 可以有效融合社会各方面信息资源, 为政府、公众和企业提供信息资源, 整合各部门各地区的存储和计算资源, 有效节约系统建设成本, 科学使用社会资源, 拓宽应急资源的来源渠道, 从而提高应急管理的敏捷性、科学性和实用性。
在硬件设备资源层 (即应急物理资源池) 上建立虚拟化层, 在硬件设备资源层和虚拟化层的基础上提供虚拟机, 形成虚拟机应用系统, 这三层结合与计算服务管理就可构成IaaS云。在IaaS云基础上就可以构建PaaS云, 即平台云, 该层主要用于提供软件产品的自行安装和部署, 例如各种适应不同应急情况的应急业务软件的安装。云联邦服务平台实现跨云的服务集成, 它形成高度集成的应急物流平台信息, 并以统一的界面和操作方式为客户提供服务, 在此基础上形成SaaS应用服务平台, 该平台通过多功能网关向应急物流指挥中心提供最终的应急管理服务。
“云计算”架构下应急管理云服务平台的构建
应急物流是针对突发事件的物流需求, 具有很强的不可预知性, 无法在短时间内准确估计灾害的持续时间、强度大小以及引发的后果。因此, 当灾害发生时, 短时间内就有可能会产生海量信息, 且具有分散异构的特点, 将云计算技术应用到应急管理服务中, 可以为应急管理提供海量存储和高性能的计算能力。构建基于云计算架构的应急物流云服务平台, 主要包含能够容纳应急管理中相关应急部门提供的多种应急信息的云存储体系、能够适应突发事件应急管理中高强度计算功能伸缩性的云计算体系和跨部门和地区的多云协作体系。
云存储体系最大的特点是存储虚拟化, 通过网络监测、实时统计各种不同的信息资源, 统一整合后存储在存储体系中, 再经过虚拟化实施统一的标准对海量数据进行融合与管理。正是这种存储和计算的相互支持确保了高效的虚拟数据服务。基于应急物流信息的特殊性, 支持这种应急管理的云服务体系就要有随时集结或释放大量计算资源的特性, 同时能够完成多种分布式的应用和对计算资源的使用进行优化管理。
云计算档案管理 篇11
关键词 云计算 计算机与软件实验资源 管理
中图分类号：TP3 文献标识码：A
0前言
当前的信息技术领域最为热门的莫过于云计算，它强大的功能性以及前所未有的开创性使其成为当今应用前景最为瞩目的信息技术，受到社会各大领域及计算机产业的推崇。云计算具有强大的功能操作性，可通过网络访问模式将源切换到任何与其相关联的应用上，实现商业电子媒介的快速服务以及信息资源的精准共享。
1计算机与软件实验资源管理及其特性
与其他实验资源管理不同，计算机与软件实验资源管理具有时效性、差异性和服务对象的多样性等特点。
（1）计算机与软件的实验管理的时效性
信息技术的发展是高速且飞跃性的，信息领域随着快速的进步，新知识不断涌现，新技术、新产品日新月异。作为信息技术的实践前沿平台，计算机与软件的实验管理应保持高度的时效性，在管理过程中应迅速掌握、实践新知识、新技术，更新软硬件设施，满足用户新的多种需求。
（2）计算机与软件的实验管理之间的差异性
在实践的操作过程中，每一间实验室在其计算机与软件的实验资源配置上都是不同的，这些资源由计算机硬件设备、操作系统、应用系统软件和实验软件等组成，而这些基础硬件设施由于计算机品牌、型号以及软件配置的不同而有所差异。
（3）计算机与软件的实验管理服务对象的多样性
计算机与软件的实验管理需要同时满足多领域、多专业、多人群的需求；在各领域内部对于同一组计算机与软件实验资源的需求是多样的，例如在高中院校，它既要满足学生的实践教学又要满足教师的科研工作，同时还要满足学校在其他行政、测评领域的需求，所以实现计算机与软件实验资源的管理往往需要同时满足各种工作、学习任务的需求。
而云计算的应用则在很大程度上解决了计算机与软件的实验管理中因时效性、差异性以及多样性所导致的不便。
2基于云计算的计算机与软件实验资源管理的优势
云计算拥有两大支撑其运作的技术，即网络技术与计算机虚拟化技术。云计算在计算机虚拟化高利用性和高服务性的基础上更具有精准性、持续性与商业性。可以最大限度最快速度的为用户提供所需资源，按需使用适时释放，提高效率的同时又能有效防止资金与资源的浪费。
（1）实现同一管理，提高主机性能与利用率
计算机虚拟化技术广泛应用在云计算之中，是其关键的技术支撑。物理主机通过虚拟机的设定通过网络实现共享，操作者无需逐一操作添加便可完成管理操作，实现系统内部的同一性，大大减少了管理的实际操作步骤，在提高工作效率的同时节约了成本，更重要的是，管理员通过云计算实现资源的同一分配与管理，可以在同一时间满足各种用户的各种需求，用户只需通过网络登录到云计算系统上，便可以按需使用，操作简单，大大提高了对计算机与软件实验资源的利用率。
（2）实现对实验数据的使用最大化
云计算巨大的存储空间与强大操作功能，实现了用户对实验数据使用的便捷与安全。在资源使用的过程中，用户的数据信息被存储到云计算系统内，每当需要使用这些或者其他资源时，只需登录系统，云计算便可以根据不同需求分配给用户可以满足其需要的物理计算机系统。
3云计算构建计算机与软件实验资源平台的方案
从技术应用的角度，可以从四个层次构建云计算的计算机与软件实验资源平台，依次为硬件系统层，虚拟机系统层，系统管理层和云终端系统层。硬件系统层，主要是为计算机与软件实验资源云计算管理提供所需的基础硬件设施，包括计算机、互联网交换设备以及实验室管理设备等设备。
虚拟机系统层包括物理主机上安装的虚拟机、虚拟机操作系统、以及与实验相关的系统软件等。由于物理计算机主机的性能不同，安装虚拟机的数量也会受到局限，因此，管理员会根据不同计算机的性能安装不等量的虚拟机，安装与之匹配的操作系统，除此之外，虚拟机操作系统还要由虚拟机所要实现的功能与需求来决定。
系统管理层主要由五大系统构成，分别是云平台资源管理系统、云数据中心系统、云平台安全系统和负载均衡管理系统。
数据中心则负责保存与维护实验数据、软件数据、用户数据等重要数据。云终端系统层主要是指用户直接使用的机器设备系统，通过登录终端软件系统以及硬件专用机终端实现应用，以此用户在自己的主机上通过登录终端软件，录入信息实现对实验云平台的登录。
4结语
目前，云计算技术还没有完全成熟，对于云计算在计算机与软件实验资源共享的构建中还有很大不足，但是其强大的功能性与独有的优势，在很大程度上已经能够有效的满足用户对于信息资源的共享需求。而且，随着信息技术的提高，云计算的潜力有无限的可能性。因此，各领域应加强对实验管理人员云计算知识的培训，最大力度的发挥云计算在技术层面与管理层面对实验室系统资源管理的作用，提高工作效率，和资源的利用率。
参考文献
[1] 徐晓阳.基于云计算的计算机与软件实验资源管理[J].信息与电脑（理论版），2012，07：144-145.
[2] 肖租秀.基于云计算的计算机实验设备管理平台的研究与应用[J].玉林师范学院学报，2013，05：133-139.
[3] 林瑜华.云计算环境下高校实验教学模式的创新与实践[J].实验室研究与探索，2011，08：271-274.
浅析云计算系统网络管理 篇12
1 系统监控管理
云计算是一种基于互联网的计算方式,把共享的资源和信息按照用户的需求提供给计算机和其他设备,因此状态信息对于云计算来讲是一项重要内容,这些信息只有及时的更新、发布,才能使系统机构和用户更好的通过这些信息来提升对资源的利用率。在云计算中,云资源是最小的单位,因此必须有云资源的支持我们才能运行相关的应用,即云应用。所以在云计算中我们要制定相应的监控计划和方法对云资源进行检测控制,这样才更有利于资源的管理与分配,制定云资源的监控系统,我们必须对云计算的动态性和环境复杂性有充分的理解和分析。云计算能力要想更好的运用云资源,必须了解软硬件资源的状态及资源负荷情况。对资源、性能信息的了解是为了实现资源调度,从而使资源的负载能过达到平衡。如果出现故障,我们需要从监控系统中获得相应信息,这样人们才能对故障进行修复。相对云动态来讲云环境监控的资源数量就很多了,经过云计算的不断改进以往被限制的云资源在云环境下都已经解决。如今云资源已经延伸到世界的各个角落,为了使这庞大的资源进行统一管理,需要采用结构化的方法。我们要采集大量信息然后转化成系统服务,用户通过系统服务来使用这些信息资源。
2 系统用户管理
云计算是一种通过Internet以服务的方式提供动态可伸缩的虚拟化的资源计算模式。云计算常与网格计算、效用计算、自主计算相混淆,网格计算是分布式计算的一种,专门针对一些复杂的科学计算,经常用来执行一些大型任务 ;效用计算是IT资源的一种打包和计费方式,属于提供服务的模型,结合各地分散的服务器、应用程序和存储系统来提供所需要的资源 ;自主计算是具有自我管理功能的计算机系统,它主要通过现有的计算机技术来替代人类部分工作,使计算机系统能够自调优、自配置、自保护、自修复,以技术管理的方式提高计算机系统的效率降低管理成本。实际上,云计算有许多部署依赖于计算机群,也吸收了他们的特点。但是相较于以前的传统系统,云计算拥有着庞大的资源数目和广发的用户数量。因此,我们需要通过用户管理机制来对云计算用户进行管理,从而完善云计算技术。
2.1 云计算系统用户
每个云计算系统用户需要有一个唯一的标识,只有拥有这个标识才能向服务器表明自己的身份,才能进入云系统。因此,要注册成为云用户,需要经过权威机构审核、发放相应的标识,有了标识符才能成为云计算用户。
2.2 云计算系统用户的命名
在云系统中,每个用户都有自己的一个标示符,并且每个用户的标示符相对而言都是唯一的,通过对这些标示符的了解,我们就能知道用户的特征,如果用户的名字不能区分的时候,我们就需要其他特征来进行甄别,这样就能形成比较完整的命名体系了。例如,我的标示符如果是李红,那么如果再有人想用这个名字作为自己的标示符就必须用附加特征来描述,比如李红 @123等,标示符就像我们的身份证一样,即使人的名字一样,但是身份证号肯定是不一样的,这样就能保证用户标示符的唯一性了,也能固定用户范围,有利于我们将不同用户进行区别。
2.3 云计算系统用户管理
云用户是云计算系统上的实体,就像人类生活在地球上一样,它们也有着自己的生命周期,是通过人们创建标示符和注销标识符操作来代表它们的生命周期的开始与结束,在这一周期中,用户可以通过相应的授权与变更等操作来改变自己在与计算系统中的权利。云用户在操作方面有以下几点 :首先,通过合法的手段创建自己的账号,新用户创建需要提交相关的身份证明的材料。创建完成后,就拥有了用户名和密码。用户信息采集主要由用户提供信息和云的信息记录组成。云用户活动是通过用户名标识来记录的,所以说,用户名标识对于云用户来讲非常重要,就像我们的档案一样,它记录着我们这一生的足迹。其次,云用户可以通过合法的手段创建相关的用户称号,在其登录时需要输入用户名和密码,但是如果有接入设置的话则可设置关联设备标识、用户名和密码,通过相关专用设备,云计算就能够识别,这样就不用重复输入登录操作了。再次,在云上我们可以找到各种资源和用户授权,但不会所有用户都有这个权利,这个授权是由权威的网络机构进行设定的,用户需要得到授权才能查阅和使用相应的资源。最后,如果用户要变更或者注销,也需要提交原始信息进行认证。
云计算用户管理系统是一个虚拟组织,它是由用户注册的数据库和本地节点上的用户管理组成,要加入这个虚拟的组织,需要向管理员提供相应的资料,所提供的信息如果和协议要求一样,管理员就会将用户加入虚拟组织数据库。
3 结束语