云计算市场

云计算市场（精选12篇）

云计算市场 篇1

我国有超过80%的城市在“十二五”期间将智慧城市作为加快经济发展转型的战略举措。80%

用“白热化“形容目前国内各地的智慧城市建设一点也不为过。运营商、政府部门、技术与产品提供商、应用开发商之间形成了各种形式的合作关系, 力图借助这一个潜力巨大的市场, 构建新型的商业模式。

作为下一个亿万级的城镇化业务蓝海市场, 智慧城市是厂商都在大力推进和争夺的一块“新大陆”。除了电信运营商和政府部门联手在公众应用服务领域大力发展智慧城市, 政务行业的专网也在向智慧城市概念靠拢, 而这一趋势也吸引了在专网通信上颇有经验的设备巨头。

4I理念的出发点

9月13日, 中兴通讯发布了面向政务专网的“ZTE I-City智慧城市解决方案”, 首次在业界提出“4I智慧城市理念”, 并引入云计算平台, 对城市建设提出新的思路。据介绍, 该方案包括维稳定、促增长、保民生三大领域, 包含电子政务、平安城市、应急指挥等十二项重点应用, 分别兼顾城市功能中的某一个方面。

据中兴通讯副总裁徐明解释, 其4I理念为“信息 (Information) ”, “智能 (Intelligent) ”, “创新 (Innovation) ”, 以及“我和城市 (I with City) ”。

徐明称, 城市的工业化发展进程使得城市运营问题日益突出, 城市管理者都在积极探索更智慧、更高效的管理模式, 目前我国有超过80%的城市在“十二五”期间将智慧城市作为加快经济发展转型的战略举措。对此, 中兴4个理念提出之前也做了特别的考虑, 其中, “信息”是将各类感知数据数字化、信息化, 通过有线、无线网络将数据传输到共享平台, 实现信息共享, 为城市决策者提供数据依据, 为市民活动提供信息参考;“智能”是对各类智能传感根据环境参数进行计算调整反馈数据, 云计算平台的引入简易化物-物信息交互, 为城市生活提供便利;“创新”是指共享平台为企业、公众提供开放的平台 (开放的环境、开放的资源、开放的能力) , 鼓励公众提出创新点, 共同参与智慧城市业务和运营模式的创新;最后, 市民是城市智慧化的参与者和最终用户, 方案中的全方位的多媒体联络中心及APPSTORE智慧城市应用工厂保证了每位市民都可以同时是数据、信息、应用的消费者与创造者。

而对于云计算平台的引入, 徐明表示, 云计算架构的城市数据中心可以将海量的计算任务分布在大量计算机构成的资源池上, 使各种应用系统能按需获取计算能力、存储空间和各种服务;同时消除地域的限制, 实现资源共享和调度, 降低TCO, 提高信息安全管控能力。

云平台使专网更灵活

在运营商市场之外, 政企市场也已成为中兴通讯的行业应用主攻市场, 而在这一市场的多年投入也给中兴带来了现实的回报:2012年上半年, 中兴的政企市场销售收入同比增长了70%。

据中兴介绍, 此前其智慧城市综合解决方案已在全球多地都实现商用, 包括在北京承建的具有自主知识产权的TD-LTE无线政务网;在重庆建设的全国首例电子车牌项目;在苏州建设的智慧园区;以及在法国马赛建设的平安城市应用等。

国内智慧城市项目中, 中兴参与的湖南“数字衡阳”作为典型得到了业界的许多关注。据衡阳市电子政务管理办公室范主任称, “数字衡阳”中心平台也引入了云计算, 以一个数据中心+三个基础支撑系统+四个核心业务系统为主体方案, 主要以平安城市系统、数字城管系统、智能交通系统和应急指挥系统为业务项目。

借云计算的平台, 城市管理的各类数据系统和信息资源被有效地互通和利用了起来, 目前已经在数字城管、应急指挥联动、城市监控报警、智能交通等几大方面显现出“智慧管理、灵活调度”的功能。

TD-LTE在政务专网中的大价值

在北京TD-LTE政务物联数据专网项目中, 此前中兴与首信签订了TD-LTE网络二期扩容合同, 加快了北京无线政务专网向商用的推进。

作为中国第一张TD-LTE商用网络, 该数据专网是北京信息化基础设施提升计划的重点项目之一, 计划在“十二五”期间完成所有专网工程建设, 最终达到上千个基站的覆盖规模, 涵盖医疗卫生、交通运输、市政市容、能源环境、公共安全等服务/应急/城市管理等领域。

据悉, 该网络从2011年底进入试验阶段, 目前已经完成了网络性能和业务测试, 在2012年除夕, 北京市政府利用这个TD-LTE专网用1080p的摄像高清画面监控了市内烟花爆竹的燃放情况。按照计划, 该专网年底将覆盖至四环以内。

据中兴通讯副总裁、政企网营销中心总经理弓月中称, TD-LTE政务网目前以多方会议电话、联席办公、远程实时监控、城市巴士移动覆盖等服务为主。

对这一政务专网的实施, 工信部无线电管理局局长谢飞波也给予了充分肯定:“北京政务物联数据专网从有线到无线, 对全国其他地区申请公用频段进行无线接入的各种应用, 都有非常重要的借鉴意义。”

云计算市场 篇2

1)云计算系统提供的是服务。服务的实现机制对用户透明．用户无需了解云计算的具体机制，就可获得需要的服务。

2)用冗余方式提供可靠性。云计算系统由大量商用计算机组成集群向用户撼供数据处理服务。随着计算机数量的增加，系统出现错误的概率大大增加。在没有专用的硬件可靠性部件的支持下，采用软件的方式．即数据冗余和分布式存储米保证数据的可靠性，

3)高可用性。通过集成海量存储和高性能的计算能力，云计算系统能提供较高的服务质量。云计算系统可以自动检测失效节点，并将失效节点排除。不影响系统的正常运行。

4)高层次的编程模型。云计算系统提供高层次的编程模型。用户统过简单学习，就可以编写自己的云计算程序，在“云”系统上执行．满足自己的需求。现在云计算系统主要采用Map一Repduce模型。

5)经济性。组建一个采用大量的商业机组成的集群相对于同样性能的超级计算机花费的资金要少根多，

云计算服务市场的群雄竞合 篇3

IDC最新报告预测，未来5年里，全球用于云计算服务的支出或将增长3倍，预计到2020年全球信息通信技术支出将增长到5万亿美元，其中有60%的增量将由云计算所产生。从目前来看，全球范围内的云计算服务规模仅占IT市场总量的1/40，还有1000多万台数据中心的服务器都不是以云的方式工作，另有3000多万台服务器不在托管中心。如此庞大的产业增升与商业拓展空间令猎食者们个个摩拳擦掌和精神抖擞。

国际巨头争雄

在云服务市场浸淫了9年的亚马逊是全球增长最快的云计算平台，主要发力的目标是IaaS（基础设施即服务）市场。资料显示，目前亚马逊的云服务AWS已经扩张到了全球11个区域市场的190多个国家和地区，商业客户100多万个，相应地，目前亚马逊云计算业务的营收为60亿美元，占公司总营收的8%。与亚马逊比肩，谷歌不仅头上顶着世界上最大的云，在全球建立了30多个数据中心，服务器总数超过100万台，而且手握可以提供IaaS服务的Google Engine、提供PaaS（平台即服务）服务的Google App Engine以及大数据云应用程序 Google BigQuery等三大当红产品，去年合计为谷歌创造了高达16亿美元的营收。架构在Cloud OS之上的微软“计算云”主要由Windows Server、Windows Azure、Office 365和Dynamics CRM四大产品构成，其中Server负责交付私有云，Azure主要交付公有云，Office 365和Dynamics CRM提供SaaS（软件即服务）支持。目前“Cloud OS战略合作伙伴”覆盖了全球范围内25个世界顶级的云服务供应商，成员遍布全球131个活跃的市场，并管理着分布在431个数据中心的250万余台服务器。作为微软云服务的主打产品，Azure目前已经拥有25万客户，Office 365用户总数达到1520万人。号称“蓝色巨人”的IBM在剥离传统业务的同时，也完整构建起了自己的云计算Bluemix，而且目前IBM在全球五大洲新建了15个数据中心，拥有9000个云服务客户，按照既定设想，今年IBM在全球范围内的数据中心数量将达到40个，覆盖15个国家。云计算业务收入进账 70亿美元。

除了以上“四大天王”在云计算领域纵横捭阖外，人们也不难见到像苹果、思科等财大气粗的科技企业跨入云计算地带的铿锵脚步，同时云计算领域还不时闪现出像AT&T等传统国际知名电信运营商的矫健身影。如AT&T在IaaS方面不仅整合了美国、欧洲和亚洲的五个超级数据中心，而且借助所拥有的网络，建立了包括38个数据中心在内的云服务网站，以及美国的四个互联网国际节点和四个客户服务中心。

在密集排兵布阵的同时，巨头们也纷纷通过并购的方式开疆拓土，如IBM收购Platform， 戴尔收购Force10，微软收购Opalis，苹果收购Union Bay Networks等。不仅如此，处于各垂直领域的企业也在寻求通过联盟或合作的方式形成新的产业集团，以谋取更大的市场话语权，如思科、EMC、威睿组成“VCE 联盟”，法电、思科、EMC、威睿组成“Flexible 4 Business联盟”。与此同时，IBM不仅寻求与苹果合作，销售预装有Bluemix生态链联接的云计算企业应用，而且与微软携手，向数以百万计的Windows开发者敞开大门。

国内潜力巨大

据清科研究中心发布的专业研究报告显示，中国云计算服务市场规模正以年均50%的速度增长，预计至年底我国云计算服务市场规模将达到136.69亿美元。从增速来看，中国云计算的前行脚步远快于全球20%的增长水平，但从绝对规模考量，我国云计算市场规模目前只占全球的3%，与美国高达60%的占比可以说是天壤之别。因此，中国云计算市场具有巨大的想象空间与商业诱惑。

观察发现，目前国内云计算领域排列着百度、阿里、腾讯和华云（BATH）等四强阵容，其中华云数据是我国最大的独立云服务提供商，在国内拥有超过15个城市20个数据中心上万台物理服务器集群，与3000家独立软件供应商签署了进驻协议。而作为中国最大的公共云，阿里云拥有单集群规模达5000台服务器的通用计算平台，建有四个大型数据中心，有140万用户直接或通过独立软件提供商使用阿里云服务。另外，百度不仅推出了提供云存储服务的百度云，覆盖主流PC和手机操作系统，而且百度在全国建立了三个云计算中心，其PUE（数据中心能源效率）已达1.32这一国际最高水平。同样，定位于服务互联网应用开发者的腾讯云不仅具备了云服务器、云存储、云数据库和弹性web引擎等基础云服务能量，而且拥有腾讯云分析（MTA）、腾讯云推送（信鸽）等腾讯整体大数据供给能力；同时接入腾讯云平台的第三方服务商突破了2000多家。

除了BATH四大互联网公司在云端纵横遨游之外，中国还有致力于“城市云”构建的曙光集团，布局“行业云”的浪潮集团，以及在“游戏云”领域翻江倒海的盛大网络。同时，作为国内最大的网络设施运营商，华为目前不仅在北京、深圳、南京等多地设立了专注于公有云计算的研发和运营机构，而且在全国设立了数家大型数据中心。另外，在云海滚滚的生态中，人们无论如何不应该忽视传统电信运营商对云计算的布局能力，其中“大云”平台是中国移动已经搭建了近八年的云计算，未来移动的所有业务都将迁移至该平台之上，中国电信的“天翼云”战略已经导引出了内蒙古信息园这一目前亚洲最大的云计算数据中心，而基于“沃·云”战略，中国联通在全国部署了十大云数据中心。

云计算市场 篇4

近期, 一款名为“食人鱼”的恶意软件侵袭了数万部手机, 这款恶意软件不仅影响正常使用手机, 还让人在不知情的情况下“被扣费”。现实中, 在移动互联网、智能手机和开放的Android操作系统大发展情况下, 越来越多用户受到手机病毒威胁。

在2009年, 垃圾短信才是困扰手机用户的主要问题。当时, 许多安全厂商纷纷进入移动安全领域, 但手机安全需求并没有爆发, 从而出现安全厂商“一头热”的情况, 市场“虚火旺盛”。而进入2012年, 手机病毒问题逐渐增多, 手机安全市场规模进入真正增长期。

据江苏移动综合手机安全基地提供的最新数据显示, 该基地的手机防病毒系统近期每天监测到20000左右感染各类手机病毒的用户, 以彩信病毒、恶意扣费软件、木马病毒居多。目前, 随着云计算的进一步发展, 包括运营商等产业链各方积极参与进来, 整个移动安全市场迎来新机遇。

移动安全市场迈入云时期

目前手机安全面临严峻形势。根据知名安全公司F-Secure最新报告指出, 2012年第一季度, 含有恶意程序的手机应用数量从去年一季度的139个猛增到3069个。其中Android系统平台上37款恶意软件中, 90%以上的都是以窃取金钱为目的。

严峻的形势也使2012年手机安全市场迎来上升期。易观国际的高级分级师刘鹏表示, 随着云计算技术的落地, 一些安全厂商伴携带新的产品加入, 手机安全市场重要性进一步凸显。另一方面安全厂商收入规模渐增, 随着目前移动互联网平台化的发展, 成熟的盈利模式显现。可以看到, 奇虎360、腾讯、金山网络、网秦、安全管家、趋势科技等公司在移动安全领域开始有积极表现。

整个的移动安全市场从传统的查杀服务到泛安全服务, 再到移动云安全服务逐渐演变。刘鹏表示, 2012年是移动安全云落地的关键一年, 安全厂商纷纷推出云查杀系统。如趋势科技移动终端安全管理方案TMMS 8.0是一款整合云安全技术, 构建移动智能终端安全管理体系, 包括设备控管、系统安全、数据安全及应用发布, 使整体组织能够通过单个控制台、管理移动智能终端的安全性的解决方案。McAfee推出的GTI系统, 基于云技术帮助用户获得全球病毒特征库。

目前的手机安全软件都是针对个人的居多, 随着市场的发展企业对用户大数据的保护需求是非常强烈的, 对安全厂商来说企业级市场是一个不可或缺的领地。

同时, 目前手机安全厂商的安全软件在基础防护的功能上比较完备, 但在防骚扰和数据保护方面仍然有很大的成长空间, 用户规模也是趋同于智能手机的增长情况, 是一个逐渐放缓的过程。

产业链仍需加强主动权

然而, 在大好发展形势下, 我国移动安全市场整体还是存在很多问题。工信部通信保障局网络安全管理处处长闫宏强近日指出, 移动互联网面临四方面的挑战。一是安全与发展不能同步, 互联网的可信任问题还没有得到根本的改善和解决的情况下, 作为移动通信和互联网融合的产物, 身份真实管理及可溯性管控能力仍然没有可靠的保障。

二是移动智能终端的应用软件种类众多, 良莠不齐, 总体上还缺乏安全审核的机制, 而移动智能终端的安全产业和防护技术才起步不久, 所以这两个还存在矛盾。

三是移动用户防范意识和技能比较薄弱, 进一步加强了安全风险和危险。

四是我国的移动互联网和智能手机产业, 目前自主可控性不足, 与国际上还有相当的差距。移动智能终端是以国外的操作系统为主, 很多厂家只是沦为代工的企业, 而移动智能终端, 或者说移动互联网, 所提供的服务, 又是被国外的厂家所占主导。所以说, 在这种情况下, 我国的手机安全可控性实际上还是很弱。

面对这些挑战, 作为移动安全重要的一环之一, 国内运营商纷纷采取措施, 保护其移动互联网用户利益。如中国电信网络运行维护事业部一位人士表示, 去年中国电信积极参与工信部组织的移动互联网恶意程序处置专项行动, 通过网络封堵和地址追查相结合, 标本兼治, 实现了对手机恶意代码传播源的有效封堵和控制。

今年以来, 中国电信共参与了三次工信部组织开展的移动互联网恶意程序处置专项行动, 处置对象超过600例。在网络侧, 中国电信通过省级Wap网关出口和移动互联网专用分析处置设备上进行封堵, 控制恶意代码传播。其中, 中国电信2010年开始在江西公司做了相关试验, 建设的防护系统顺利上线, 到今年6月中国电信已经发现23种手机病毒。

中国移动也在江苏和广东开展移动安全试点工作。截止2011年12月, 江苏和广东监测系统已发布手机恶意软件预警通报10期, 共监测到手机恶意软件700余种, 涉及Symbian、Android、Windows Mobile等平台, 并且中国移动目前已对160多个与恶意程序相关的域名或IP地址进行网络封堵, 从病毒监测统计数据看, 封堵效果明显。

声音

“移动互联网的发展把过去封闭的环境打开以后, 整个产业链都受到了全方位的安全挑战, 可能不单纯是‘点’的问题, 而且也包括‘面’的问题。”

—中国移动信息安全部副总经理 张滨

计算机网络云计算技术研究 篇5

在网络云计算技术分类中，可以从不同的方面来将网络云计算技术进行不同的分类。根据其不同类别的服务特点可以分为公有云和私有云。私有云是针对用户自身的实际情况来进行独立应用，并建立平台，具有良好的操作性和实用性。而公有云则是对其他用户的云资源进行开发利用。可以从服务的连续性、数据安全性、成本费用及监测能力等几个方面对公有云和私有云进行分类。在提供服务方面，公有云受外界因素影响较大，而私有云则没有这方面的.问题。相对于私有云的安全等级来讲，公有云安全等级不高，但其费用成本较低，而私有云成本费用则相对较高，具有较好的稳定性。另外公有云的监测能力也较为强大，能够根据用户的实际需求来执行非常严格的监测。

云计算冲击下的数据中心市场 篇6

“云计算的兴起带来一批超级数据中心的崛起，这些数据中心对设备的选型采购拥有比较大的话语权（比如定制服务器、机柜等），给数据中心市场带来很大影响，市场面临重新洗牌的契机。”艾默生网络能源大中华区产品及战略规划副总裁崔益彬在日前接受本报记者采访时表示，“作为应对之策，在2016财年艾默生网络能源将加大新产品的研发力度、扩大渠道覆盖、简化内部流程，并为渠道经营提供更多培训。”

实际上，艾默生网络能源面临的挑战在数据中心基础设施厂商中具有普遍性。其中有我国经济整体下行的压力，也有市场需求的变化，而在市场需求方面的一个重要变化就是一批大型和超大型云数据中心的崛起。这些数据中心使用了更多的先进技术，而这些动作可能影响行业发展，并左右未来数据中心基础设施市场的竞争格局。如何有效应对这种冲击，则取决于厂商的整体实力和应变能力。

全面应对云计算新挑战

近年来，随着云计算概念的流行，一批大型和超大型云数据中心在中国涌现。比如，以BAT（百度、阿里、腾讯）为代表的互联网企业很早就开始建立自己的数据中心来提供云计算服务，一批以数据中心外包为主要业务的公司（如世纪互联、鹏博士等）也建立了一些超大型数据中心出租。这两类数据中心项目一般标的大，在业界影响大，相关厂商趋之若鹜。

“鉴于其在业界的影响力，这些大型和超大型云数据中心对数据中心市场的竞争格局影响是显而易见的。因此，艾默生网络能源对这个市场给予了很大关注。”崔益彬表示。

“毕竟，如果在这个代表最先进技术的市场没有什么成功案例，我们就很难说自己是一个国际知名的数据中心基础设施解决方案提供商。”崔益彬介绍，“我们是两手准备，在主攻传统大型企业和SMB市场的同时，还必须要在BAT市场‘插上自己的红旗’。”

事实也是如此。和对待其他市场一样，针对大型和超大型云数据中心市场的发展，艾默生网络能源第一时间快速响应，在最初阶段即掌握了这一市场快速部署和模块化的需求特征，并且据此快速在该市场取得了突破。目前，艾默生网络能源的解决方案不仅持续应用在百度、阿里、腾讯的云数据中心项目，占据国内BAT市场的半壁江山，而且在西班牙T-Systems顶级数据中心、Facebook“吕勒奥2号”数据中心等全球超大型云数据中心项目中也屡见艾默生网络能源的身影。

崔益彬强调说，无论是哪个市场，对艾默生网络能源而言，最大竞争力还是来自产品的高品质、高可用性、高可靠性以及在服务上给客户带来的核心价值。

“经过这些年的发展，我们在市场上已经确立了独特的竞争优势：既具有跨国公司对产品质量的控制力、品牌影响力和可信度，同时兼具国内厂商特有的快速响应能力和服务能力。未来这仍将会是我们的核心竞争力。”崔益彬告诉记者。

显然，这种竞争优势与艾默生网络能源公司独特的发展理念有着密切关系。崔益彬介绍说，“首先，我们在战略定位上始终不变，保证稳定性和持续性;其次，在产品研发定位上坚持客户的优先选择，让出色的产品质量成为客户选择我们的理由，并且以人文关怀的高度来关注产品的安全性;第三，在客户端响应上注重效率，建设无缝的服务网络，给客户提供完全放心的售后服务保障。还有很重要的一点，就是艾默生网络能源一直坚持使用本地化的管理者，并针对性培养，增强其本地化决策能力，因为他们能更好地理解本地市场和客户的需求，这也是我们能够在研发和服务上体现优势的一个很重要的因素。”

快速响应市场变化

不可否认， 在云计算的冲击下，数据中心市场呈现出两极化的场景，即在以BAT引领的公有云市场蓬勃发展的同时，以传统大型企业、SMB市场为代表的私有云也在稳步前行。相比较而言，私有云市场以传统行业用户居多，这类用户对数据中心可用性、可靠性、节能性的需求更为突出，同时在解决方案应用上以中小型为主。

崔益彬介绍，为应对数据中心市场的最新变化，艾默生网络能源在产品研发上积极跟进，在具备丰富解决方案提供能力的基础上随时更新产品，以更好地满足多维度需求。比如，针对数据中心的节能需求，2015年5月新推出的SDC2智慧双循环节能空调，在室外温度低于20℃时开启压缩制冷和自然冷混合制冷的模式，从而大大延长了混合制冷时间，给数据中心带来最高40%的节能效果以及更低的PUE值。还有新一代的Liebert eXM系列中功率UPS ，支持智能并机，设计灵活，效率突出，拥有高等级可用性和可靠性。另外，针对私有云应用场景，艾默生网络能源中小型解决方案不断进行升级，最新推出的Smart Row S系列解决方案在沿袭一体化、快速部署、随需扩容等优势性能的同时，采用全封闭设计，率先实现了机房建设与建筑的解耦，大幅降低了TCO和占地面积，颇受市场欢迎。

尽管新产品频出，但崔益彬坦言市场竞争压力巨大。一方面在于新的IT技术应用在一定程度上降低了对底层基础设施的需求;而另一方面则是数据中心的发展对产品应用不断提出全新的要求。

专注为客户带来价值

值得肯定的是，尽管市场不断变化，竞争压力巨大，但凭借在技术、产品及服务上的整体实力和应变能力，艾默生网络能源一直在数据中心领域保持较大优势，不断取得突破。相对于在BAT市场取得的成绩，艾默生网络能源显然也抓住了其他行业大发展的市场契机，包括金融、制造、交通、电信等在内的大型企业市场和政府、教育、医疗等中小企业市场。BAT市场与传统大型企业、SMB市场齐头并进的局面，成为艾默生网络能源目前业务发展的一大亮点。

崔益彬透露，艾默生网络能源2015财年的营收中，大型企业和SMB市场占据了很大一部分，其实这也代表了一个现象，即在未来相当长的时间内，企业自建数据中心的需求将仍然是市场主流，而艾默生网络能源需要做到的就是为客户带来真正价值。

崔益彬告诉记者，作为一家跨国公司，为客户带来价值是艾默生网络能源坚守的一项基本原则，也是艾默生网络能源能有今日成就的关键。在采访过程中，崔益彬反复提到市场营销要讲“逻辑”和“价值”，也就是要从逻辑上让客户认可和接受艾默生网络能源的价值，而不是通过价格来打动客户。

实际上，相比很多厂商，艾默生网络能源在产品价格上并不占优势，崔益彬认为这是为坚守诚信和人文关怀必需的代价。因为艾默生网络能源在各项参数指标上始终坚持货真价实，坚守承诺，说到必须做到，客户一旦选择就可完全放心。“诚实守信是最应该遵守的底线，而艾默生网络能源始终没有放弃这一点，我们可以理直气壮地去竞争。”崔益彬说。

云计算市场 篇7

全球互联网安全领域首屈一指的Check Point软件技术有限公司宣布, 现在客户可通过Amazon Web Service获得Check Point的安全网关。企业通过它可以在云上实现高安全性, 或采用Check Point防火墙、入侵防护、应用控制 (Application Control) 、URL过滤等刀片来获得全面保护。只需要几个简单的步骤, 客户就可以轻松地将Check Point虚拟设备, 即面向虚拟环境的安全网关部署到Amazon云中, 从而激活保护功能以防止网络攻击和数据破坏, 同时在动态的云计算环境中启用安全的连接。

云计算的采用为企业带来了诸多好处, 包括业务连续性、灵活的计算能力和成本节省。企业越来越多地利用云来减少管理IT资源所用的时间, 而将更多的时间用于实现核心业务目标方面。为了保证企业基础设施和业务的安全性, 企业必须同时增强营业场所和云环境的保护级别。

Check Point软件技术公司网络安全产品副总裁Oded Gonda表示, “云中的基础设施是真实的。许多企业计划管理他们在云中的基础设施, 需要注意的是, 应该同时对云及营业场所中的基础设施提供保护, 确保所有企业资产的安全性。实现这一目的的最佳方法之一就是在整个企业实施一致的安全策略。”

通过使用Check Point的虚拟设备, 客户可以更放心地享用云计算带来的好处。不管企业是在AWS上进行他们的所有业务运营, 还是利用SWS实现灵活的扩展需求, 客户都可以通过几个简单步骤实现高级安全性, 实施统一的策略保护营业场所内或云中的所有企业资产。例如, 诸如在线零售商或教育机构等企业可以利用Amazon Cloud来运行生产工作负载并管理网络流量和客户订单呈现出的季节性高峰情况。同时, Check Point虚拟设备进一步增强了云基础设施的保护, 确保业务通信的所有数据和渠道都是安全的。

Gartner研究主管Lawrence Pingree表示, “云环境中的安全网关与营业场所中的安全网关同等重要, 因此需要通过一种集中化的方式实现统一的网关保护策略和报告功能, 确保全球企业的安全和法规遵从。”

要缓解复杂的安全威胁并防止云中的敏感信息被暴露, Check Point客户现在可以从面向营业场所网络的同样灵活、全面的安全解决方案中获益, 其中包含超过30种软件刀片保护, 包括防火墙、、虚拟专用网 (VPN) 、应用控制、URL过滤、移动接入和数据丢失保护 (DLP) , 同时避免了额外的硬件或管理复杂性。

Amazon Web Services首席信息安全官Stephen Schmidt表示, “我们提供了一个责任共担安全模型, 使客户能够选择最符合其需求的安全解决方案, 同时AWS继续致力于提供一个安全、可靠的基础设施。我们很高兴Check Point能够采用这种模型并为客户提供创新的解决方案。”

关键特性和优点:

提供云安全性———选择Check Point软件刀片, 支持可以准确地满足企业云安全需求的解决方案。企业可以使用防火墙、IPS、应用控制和URL过滤保护云中的资产;使用VPN和移动接入实现安全的连接;以及使用Check Point DLP防止所有数据和企业资源丢失情况。

快速部署———借助Amazon Web Services, 客户只需要对Check Point虚拟设备执行单击操作就可以开始在云中部署软件刀片。

统一的管理和报告功能———使用行业领先的安全管理功能管理Amazon云中的虚拟设备。客户可以使用统一的日志和报告功能简化法规遵从和审计, 同时在整个企业内实施一致的安全性。

云计算市场 篇8

倚重企业客户

作为具有百年历史的全球电信运营巨擘, at&t近年来开启了转型之旅, 将业务重点投向企业市场, 以应对个人客户市场趋于饱和的挑战, 这一策略初步取得了成功。据统计, at&t的业务遍布60多个国家和地区, 财富1000强的所有公司都是at&t的客户。

要为遍布全球、数量众多的企业客户提供服务, 性能良好的网络设施必不可少。吴英才介绍, at&t在全球155个市场部署了3800多个服务节点, 在全世界建立了38个全球互联网数据中心, IP主干网的营业日平均流量达18.7Ppetabytes。

不过, at&t并不满足于现在的业绩。“我们的目标是成为跨国公司和政府的‘首选供应商’。”吴英才毫不掩饰at&t的“野心”。

要实现上述目标, at&t现有的服务能力还有一定的差距, 投资10亿美元于企业市场显得非常必要。

此外, 在企业需求不断变化的今天, at&t也有必要不断升级网络和创新服务类型。“客户正在从传统的数据网络转移至基于MPLS的虚拟专用网络和托管应用, 网络流量也由传统的话音转移至数据和视频, at&t正在牢牢把握上述趋势带来的新商机。”吴英才表示。

应用和网络齐头并进

“at&t在2010年的投资计划旨在提升原有的高灵活度协作服务及应用, 包括网络托管、以云计算为基础的服务、网真、统一通信、内容交付、流媒体解决方案以及网络安全。同时, at&t将继续拓展其全球网络设施。”吴英才解释10亿美元的具体去向, “强调网络之上的应用和解决方案, 是at&t今年的一个变化, 也表明了at&t发展战略的转变。”

在近年来的转型过程中, at&t意识到, 如果仅仅提供网络能力, 那么at&t难免会沦为“管道提供商”, 失去市场竞争力, at&t因此开始着力构建基于网络之上的应用。这从at&t的全球企业服务战略就可见一斑。

at&t的全球企业服务战略由四个层面组成:网络、智能、应用基础架构、应用。网络包括固定和移动网络;智能则是引入路由器管理等工具, 以提高网络的利用率和可用性;在应用基础架构层面, at&t提供的基础应用元素有网络托管、内容分发、网络保护、企业协作等;在应用层面, 则是根据用户的需求, 组合不同的应用元素, 提供定制化的服务。

在亚太市场, 应用和网络也是at&t的投资重点。据了解, at&t将在位于新加坡、马来西亚、班加罗尔和新加瓦第的at&t办事处新建网真会议室, 并计划在中国香港安装新的Business Exchange节点, 同时继续发展基于云计算的托管和基础架构服务功能。

云计算战略地位升级

吴英才在解释at&t在2010年的重点业务方向时, 云计算被多次提及。事实上, 云计算正是at&t在2010年的重点业务方向。

在运营商提供云计算方面, at&t处于比较领先的位置——目前大多数运营商只是把云计算作为一项私有云在内部使用, 而at&t早在2009年5月就开始提供公共云服务。at&t之所以较早地布局云计算, 是因为认为运营商在云计算方面具有绝对优势。

“其他的云计算提供商, 尤其是网络服务商和IT供应商, 因缺乏自有网络, 无法将数据从其数据中心传送至最终客户。更重要的是, 他们依赖公共互联网来提供服务, 在数据安全性和可靠性方面受到较大限制。这种模式缺少企业级服务所应具备的可靠性、安全性和服务水平保证, 企业无法将其关键任务应用放心地托付于其上。然而, 上述特征却正是at&t网络的固有特性。”为此, at&t在2009年就先后推出了at&t Synaptic Hosting服务和at&t Synaptic存储服务。

也正是因为坚定自己在云计算方面的天然优势, at&t计划2010年将云计算作为投资重点, 以在全球范围内面向任何设备提供网络、计算和应用服务, 并帮助客户转变这些服务的使用方式。

Williams车队采用at&t云计算服务

Williams车队是FIA一级方程式赛车的主要车队之一, at&t此前已协助Williams车队开发了多媒体网站, 该网站自推出后流量持续上升。车队为更好地与网友交流, 希望引入灵活的网站存储解决方案。

为此, at&t于2010年4月为网站部署了at&t Synaptic Hosting服务, 提供网络管理、安全、存储及应用程序加速等功能, 在进入新赛季或者举行特别赛事时, 还可灵活增强CPU、内存和带宽等资源, 以提高协调处理能力。

审计+云计算=“云审计” 篇9

“云审计”的概念

云审计是利用互联网的云计算概念, 通过数据的云存储, 使得各种审计资源 (参与审计的人员、程序和相关的硬件设备) 通过云来协同, 从而为审计人员提供更富有效率, 更科学的审计过程。在这个过程中, 审计人员无需关注采用何种计算机程序、也无需关注数据的存储、共享和工作时效性问题, 审计人员惟一需要关注的就是审计任务本身。因而, 通过云审计, 可以大大降低审计人员简单劳动的强度, 降低审计软件的技术壁垒。更进一步地, 随着人们对云审计的不断深入认识, 有可能从根本上改变审计的基本理论框架, 建立基于信息社会基础上的全新的审计框架。

“云审计”与XBRL的关系

审计是一种受托责任行为, 也是典型的信息处理与判断的行为。按照Charles Hoffman在《XBRL在财务报告中的应用》 (2008) 中的解释, XBRL“是一种电子交换商业信息的全球标准化方法, 提供了一种全球认同的财务报告术语以及业务规则的语义”。X B R L的实质是对数据和信息进行具有可比性、可重构性的统一的编码过程。XBRL的宗旨是解决商业信息交换的电子标准, 这个特性对于云审计非常重要。没有该技术或类似的技术, 不可能自由、快速地分析财务数据, 并安全传递财务信息, 将此类技术运用到云计算之上。

以会计准则的趋同为例子作一比较, 在国际会计准则被普遍采用之前, 全球存在着多个不同的会计准则体系, 有的比较接近, 有的则相差甚远。在这种情况下, 全球企业财务状况的横向比较就面临财务报表按不同国家、不同资本市场会计准则要求进行转换, 从而导致高昂的转换成本, 这种转换成本其实就是信息交换成本。高昂的信息交换成本阻碍了资本的自由流动, 同经济贸易全球化的潮流不符, 因而才有了会计准则的趋同、等效。

类似地, X B R L的目的在于解决财务信息的电子交换成本, 使财务信息能有序、便捷地在不同利益相关者之间进行交换。从审计是一个信息获取、分析信息并报告信息是否存在偏差的系统过程来看, 如果审计过程也能采用XBRL进行信息交换, 无疑将使得财务信息交换、审计信息交换以及财务信息与审计信息之间的交换成本显著降低。只有实现了便捷的信息交换才能实现工作协同, 才能实现云计算的功能。

构造“云审计”的基本框架

目前的审计建立在受托责任的假设之上, 对现阶段的云审计来说, 首先, 审计过程和受托责任的概念将会得到进一步的延伸。目前的审计主要基于某一特定的审计者承担全部的审计工作 (过程) 并承担全部的审计责任, 而云审计将有所突破。其次, 技术层面上, 审计数据的存储和分析是基于特定的程序和特定的物理介质, 云审计的数据都会通过云来实现, 因而数据安全必须得到保障。最后, 云审计面向所有的会计师事务所, 也就是说云审计是一种公共云计算。

审计是一个严格的系统过程, 为了使各种审计资源 (人、信息、硬件及程序等) 都能通过云计算来协同运作, 在构造云审计之前, 首先得有一个行业性的准则和技术规范来明确云审计的相关规则, 比如云过程, 数据安全准则, 风险控制与云责任。

在云审计下, 一个云过程将允许客户委托一组会计师事务所对其年报进行审计, 从而, 根据约定的法律责任和实际承担的审计项目 (数据信息子过程) 来确定对客户的集体责任。因此, 云过程可以直观地理解为多对一的审计 (相对应的是目前的一对一审计) 过程。由于云过程基于云审计的平台, 无论被审计单位规模多大, 都可以在云审计平台下集合为数众多的审计人员和技术支持来应对。由于有了云计算技术支持, 多对一的审计过程将很可能取代目前一对一的审计过程, 因为比起一对一的过程, 云审计将更独立、更可靠, 因而也更为企业所信赖。

云计算市场 篇10

云计算的本质特征是 “一切皆服务”, 即云计算是通过提供虚拟化、容错和并行处理的软件将传统的计算、网络、存储资源转化成可以弹性伸缩的服务。按美国国家标准与技术研究院并得到业界最广泛认可的权威划分方法, 云计算体系结构可分为三个层次:基础设施服务层 ( 即Infrastructure as a Service, 简称Iaa S) 、平台服务层 ( 即Platform as a Service, 简称Paa S) 、软件服务层 ( 即Software as a Service, 简称Saa S) 。各个层次的运行原理及服务模式如下:

(一) 硬件基础设施服务

基础设施服务 (Iaa S) , 是指数据中心为用户提供的计算机及网络硬件环境方面的服务。其原理是数据中心通过建设标准化的计算机房, 安装标准化的机柜或机架, 配置标准化的服务器, 建立用户管理控制系统, 以虚拟主机、虚拟存储器、虚拟网络、虚拟数据库等形式, 为用户提供计算能力、存储空间、通信网络和其它基本资源的租用服务。在Iaa S模式下, 用户无需自己购买服务器、存储设备和网络设备等, 只需要以低廉的价格租用云基础设施, 并能够在其上部署和运行任意软件 (包括操作系统和应用程序) , 或是根据支付的费用使用相应容量的存储空间。主要商业模式有三种:一是机房物理空间的租用, 二是机柜物理空间的租用, 三是服务器虚拟存储空间的租用。

(二) 开发平台服务

开发平台服务 (Paa S) , 是指数据中心将应用程序开发平台作为服务提供给用户, 包括开发语言、应用程序接口、开发工具、运行平台等基于互联网的开发环境。用户基于该平台, 可以开发各类应用类软件, 也可以将应用类软件进行部署。 在Paa S模式下, 用户不需要管理或控制底层的云基础设施, 但能控制部署应用程序和环境配置。使用平台服务的用户大部分为软件开发企业或机构, 但作为一个开放的平台, 任何一个拥有软件开发诉求和能力的机构、个人都可以在此公共平台上挥洒创意。

(三) 应用软件服务

应用软件服务 (Saa S) , 其原理是数据中心将运行在云基础设施上的应用类软件作为服务提供给用户, 用户则通过网络来使用这些软件。在Saa S模式下, 用户不需要管理或者控制底层的云计算基础设施, 也不需要考虑应用类软件的安装、配置、调试、维护和升级, 只是以按需租用方式使用其提供的服务, 是由数据中心负责和管理应用类软件。政府机构、企业和公众等以应用服务为主的用户都会使用这项服务, 是云计算领域最为常见的一种服务形式。

二、云计算产业链的业态构成及主体

围绕云计算的建设、运营和服务, 以及其对相关产业的带动衍生作用等不断专业化细分, 各类从事相关活动的企业主体就统一构成了云计算产业链。

(一) 数据中心建设阶段带动的相关产业及效益体现

一是建筑业或房地产业。数据中心机房作为一种特殊的基础设施, 其防震性、安全性、防尘性、配电稳定性等标准要求都远远高于普通建筑, 还要配置不间断备用电源系统 (U机房) 和配套的管理用房等, 土建规模都很大。如呼和浩特和林格尔县中国电信150 万台服务器的数据中心占地约为1600 亩, 土建规模约100 万平米。因而, 数据中心建设对于地方经济的贡献首先表现为“云地产”, 主要是土地和建设方面的收益, 如土地出让金的获得、固定资产投资扩大和建筑业产值增长等。

二是服务器及网络设备制造业。由于数据中心建设和运营过程中需要大量的服务器、网络设备及配件等, 因而数据中心建设的另一个直接效益就是形成对电子制造业的市场需求, 从而带动相关产业发展。但是, 由于这些设备、设施的技术要求较高, 生产厂商的行业集中度很高, 如果企业不在当地设厂, 这块产业带动效应就不会体现在当地。

(二) 数据中心运营的产业主体及效益体现

数据中心是云计算产业链的核心环节, 其它产业都是以此为基础带动或衍生的。从目前国内情况看, 从事数据中心建设的主要有下几类企业。

一是中国联通、 中国电信、中国移动等几大运营商。建设目的主要是发挥其在网络通道方面不可替代的优势。由于在云计算条件下, 用户和数据中心在地理空间上是分离的, 实现数据中心与用户之间的联结主要依靠光纤等现代通讯网络, 而这些网络资源主要掌握在运营商手中。因此说, 运营商建设数据中心, 在某种意义上是其对传统通讯通道优势的一种增值性服务延伸。

二是华为、曙光、浪潮等服务器硬件生产企业。这类企业往往在服务器的生产和经销方面具有绝对优势, 由于服务器是数据中心的核心设备, 在数据中心的建设和运营中起着关键作用, 那么这些企业就依托其在服务器领域的技术和市场优势, 建设大型数据中心供用户企业租用。因而从某种意义上看, 这种运营模式是服务器硬件生产企业一种变相的产品销售方式。如华为在乌兰察布、曙光在包头建设数据中心, 都有大规模销售或自用服务器产品的目的。

三是一些软件开发和服务企业。这类企业一般都是大型软件企业, 企业软件开发或提供服务需要较高水平的硬件平台, 因而企业自身建设有规模较大、服务器数量较多的数据中心。但由于企业业务量并不均衡, 很多时候机房、机柜或服务器等硬件能力存在一定的闲置现象, 为了提高设备设施利用率, 软件企业将自己数据中心的部分计算和存储能力提供给社会租用, 赚取一部分租赁费用。如大连市东软软件集团在重点做好对日软件外包和出口主业的同时, 对大连市开放一部分数据中心租赁业务。

四是政府主导的公益建设模式。由于一个地区软件产业的发展、大型科技创新和研发活动、各种电子政务、智慧城市、智慧民生等应用系统的开发都需要强大的计算能力、运行环境和数据存储能力等作保障, 因而从这个意义上说, 高水平的数据中心建设是一个地区科技创新和信息化方面的重要公共基础设施, 因此, 也有地方政府支持建立区域性数据中心的。如深圳市政府投资支持建设了深圳超计算中心, 并通过政府补贴和企业半市场化的方式运营, 作为公益性数据中心为深圳市的企业提供超计算能力和数据存储服务, 属于半官方的数据中心。

五是其它企业的数据中心建设模式。除了上述4 种主要的数据中心建设模式外, 也有一部分企业纯商业化数据中心建设模式。这些企业认为随着经济社会信息化的发展, 数据中心作为软件产业和信息化应用的基础平台, 未来存在着巨大的市场潜力和前景, 因而投资建设数据中心市场化运营, 供政府、企业和社会市场化租用。

数据中心环节对地方经济的贡献情况与数据中心的建设经营主体性质高度相关, 如果是央企或外地大型企业, 由于所得税的总部核算体制使许多税收收益并不体现在当地。同时, 由于数据中心建设是专业性较强的建设工程, 建设阶段需要专业化的施工安装队伍, 用工主要以低端的建筑力工为主。运营后的软硬件系统维护也主要由用户单位负责, 所以数据中心用工也仅需要很少量的安保、电工、保洁等辅助人员, 对地方就业和财税的贡献能力不是很大。

(三) 数据中心运营后催生的相关产业及效益体现

一是软件开发业。这是云计算产业链条中潜力最大, 带动效应最强, 对地方就业、税收等经济贡献最大的环节。但这一产业效应能否有效发挥, 还取决于当地是否具有这方面的人才基础、创新创业环境、软件市场潜力等条件, 但这些条件又往往是欠发达地区最短板的因素。

二是数据中心应用性产业。即依托数据中心提供的各类硬件设施和应用类软件系统, 一个地区大大加快当地的智慧城市、智慧民生、智慧产业建设, 大幅度提升经济社会发展和各行各业的信息化水平。但从产业效益看, 这一过程前期阶段主要是一个投入不断增加的建设过程, 效益主要体现在地区信息化水平提升后对其它行业和领域效率提升方面的作用, 更多地体现为一种间接效益或社会效益, 直接带动就业和税收的效益不明显。

(四) 数据中心应用系统使用过程带动的相关产业

一是终端设备制造业。云数据中心运营后, 如果当地借助强大的云基础设施, 智慧城市、智慧产业、智慧民生等取得较快发展, 就会对手机、电脑、电视等上网终端形成巨大需求, 从而对网络终端制造业的发展产生巨大推动作用。但目前这些终端制造业已经成为一个全球性竞争的行业, 能否对数据中心当地形成产业贡献, 完全取决于各地区在招商引资方面的工作力度、发展环境和产业生态。

二是数据开发产业。即通过对云计算数据中心建成运营后形成的海量化数据资源进行统计分析和挖掘, 形成数据二次及多次开发成果, 为政府和企业提供决策依据的咨询服务业等, 这是云计算衍生出的极具市场前景的新型产业门类。但这一产业的形成和发展也需要一定的条件。如在目前网络不开放的条件下, 形成的数据资源仍然属于用户自己, 即使开发也是由用户单位自行开发, 产业也往往形成在用户所在地而非数据中心所在地, 对于数据中心所在地很大程度上表现为一种“死资源”, 尤其是作为灾备系统的数据, 更是几乎没有开发利用可能。

三、影响云计算产业链的外部条件

(一) 支撑数据中心的外部通讯信道条件

在云计算模式下, 用户单位和数据中心在空间地理上是分离的。因而联结用户和数据中心之间的通讯条件就对数据中心的运营产生着重要影响, 主要体现在两个方面。

一是通讯信道带宽、出口等硬件条件。如通讯信道的传输速率, 是不是骨干网络节点, 有没有国际出口, 等等。如果这些硬件条件不好, 异地数据传输存在很大的不稳定性或延迟现象, 就会严重影响用户对数据中心的使用。

二是数据通道的费用情况。由于目前我国的电信骨干网络通道主要掌握在几大运营商手中, 如果垄断定价使数据通道费用居高不下, 用户也会在自建数据中心和租用数据中心之间做出抉择。如深圳有些软件企业与上海的合作企业之间, 为了减少数据异地传输的通讯费用, 宁可采用硬盘存储和快递邮寄的方式, 虽然时间上和安全性差一些, 但却可以节省一笔可观的数据传输费用。

(二) 区域能源供给和气候条件

云计算的数据中心环节总体上看属于高耗能产业范畴, 这种特性表现在两个方面。首先是数据中心服务器本身的耗电, 一般一台标准服务器的功率在200-500 瓦左右, 一个机柜大约安装20 个服务器左右, 照此推算, 一个规模为1 万个机柜的数据中心服务器总负荷就达2000-10000 千瓦。 其次是空调等辅助用电, 由于服务器工作会大量散热, 因而数据中心需要完善的空调系统保障机房运行, 而气候冷热对空调耗电有着重要影响。一般业内人员用PUE值表示数据中心的辅助用电状况, PUE值越大, 说明空调等辅助用电越多。南方许多地区PUE值都在2.2 左右, 而像呼和浩特等北方地区, PUE值可以降低到1.3 以下。如果按PUE值1.5折算, 1 个万台机柜规模的数据中心总用电负荷约60 万千瓦左右, 电费约占数据中心总运营成本的40% 以上。因此, 电力供给条件、电价水平和气候条件都是数据中心考虑的重要内容。

四、云计算产业链分析的总体结论及借鉴

(一) 从产业属性看, 云计算产业并没有突破目前电子信息产业的范畴, 抓云计算产业必须注重产业生态的培育

云计算本质是计算机和网络计算形式、分布格局和服务模式的创新, 在实体产业层面仍然没有突破目前人们常说的电子信息产业、互联网产业、现代服务业等内容和范畴。如计算机房建设就是传统的房地产业, 网络建设就是传统的通讯业, 服务器、网络设备、上网终端等的生产就是传统的电子制造业, 云平台的应用就是目前的软件业和电子政务、电子商务和社会服务的数字化等范畴, 基于大数据资源的数据开发业也是传统统计咨询业的一种升华。因此, 云计算产业的发展仍然取决于一个地区要素比较优势的发挥和软硬件环境等综合条件的营造。既要很好地发挥资源、气候、地质、网络等方面的支撑作用, 又要发挥好政策和市场对产业的导向作用, 发挥好产业基础和区域分工对产业的助推作用, 发挥好科技、人才、标准和安全等方面对产业的保障作用, 实现要素整合、政策聚力、环境优良, 推动云计算产业链条的形成。

(二) 从效益体现上看, 云计算的效益体现在后端环节, 抓云计算产业必须坚持全产业链统筹

为了深入理解云计算产业链的效益情况, 可以套用目前三次产业的划分:第一产业就是云计算硬件资源的提供者, 包括云计算硬件设备和核心软件提供商, 产品包括服务器、通信设备、网络设备等, 商业模式是提供计算能力和存储能力。第二产业主要指基于云计算平台的应用, 基本囊括了目前IT产业里现有的软件和服务提供商, 例如数据库应用、视频应用、邮件应用、存储应用以及网络游戏等, 云计算的所有优势都是通过第二产业迸发出来的。第三产业是围绕云计算的延伸和服务衍生出来的大量非技术性产业, 包括云计算技术培训、品牌策划、咨询以及相关的云计算普及和传播, 还有诸如大数据等更为高端的云计算增值性服务性产业。由此看出, 前端的数据中心建设只是云计算产业链的初级环节, 产业带动效益主要体现在后面的软件产业和信息服务业, 因此发展云计算产业必须树立全产业链思维。

(三) 从发展策略看, 推动云计算产业发展必须围绕“一切皆服务”这一核心本质, 坚持应用带动的方针

云计算市场 篇11

本次会议的主题为“云计算应用与实践”，会议成果将编纂成《云计算发展动态》向有关单位呈送，力促云计算相关技术及服务的广泛应用。本次会议的大会主席还将继续由两院院士陈俊亮出任，首席科学家将由邬江兴院士担任。来自国家发改委、工信部、北京大学、中国电信、中国移动、中国联通、IBM、英特尔、戴尔、阿里巴巴等政府部门、学术机构和知名企业的全球精英们汇聚一堂，共同讨论云计算技术的最新成果，分享云计算部署的实践经验，探索云计算应用之道。希捷科技首席云战略官裴伟士（Wes Perdue）先生出席此次会议，并围绕“采用战略应用存储设备——降低数据中心的总体拥有成本”主题介绍希捷的云战略。

裴伟士先生表示，“希捷认为云市场一般由云计算、云存储和个人云几个部分组成。就我们提供的产品和解决方案、携手的合作伙伴以及服务的客户来说，每一种云都代表一个独特的机遇。希捷广泛的存储产品和技术组合使合作伙伴能够更具成本效益地创建云，中小企业能够采用云，消费者及SOHO用户能够建立自己的云，并随时随地访问自己的内容。”

希捷的市场研究显示，到2020年，所有出货硬盘容量的60%以上将用于云存储。这通常被人们称为“改变数据的存储位置”。根据希捷分析，出货的云存储容量既涉及个人云也涉及企业云，其中个人云所占的容量大约为60%，企业云所占的容量为剩余的40%。到2020年，仅在企业方面，云就能够占到出货容量的绝大部分。从地理分布上看，中国目前占全球云市场容量的13%，考虑到目前政府政策的鼓励和经济的高速增长，这个比例有望迅速增长至1/4或更多。

希捷拥有业界最为广泛的云存储产品组合，其中包括：经过优化适用于各种云计算应用的SSD和希捷企业级性能10K HDD，专为云存储设计的Constellation?、、希捷企业价值HDD和希捷企业级容量3.5 HDD，以及为个人云量身定制的Backup Plus、GoFlex Satellite、GoFlex Home和BlackArmor外置硬盘。在了解不同的云解决方案类型（公共、私有、混合、个人、移动）之后，希捷发现了云存储实施的最佳实践机会。云存储之道在于各司其职。从数据中心到个人云领域，希捷均可提供各种各样的产品和解决方案，满足不断变化的云需求。

裴伟士先生强调，“凭借在全球互联网基础架构及云计算市场的丰富经验，希捷能更深刻地理解云计算应用独特的工作负载，性能及容量需求。随着云计算市场地不断发展，希捷将针对用户需求，提供专为云计算优化设计的存储解决方案，继续引领市场发展。”

—郭壮

云计算和网格计算 篇12

1.1 网格的概念

网格 (G r i d) 一词来自于电力网 (E l e c t r i c P o w e r Grid) , 网格的最终目的是希望用户在使用网格服务时, 就如同使用电力一样方便。网格计算 (Grid Computing) 的概念最初是l--wily项目于1995年提出的, 其前身是元计算 (Meta computing) 。早期的元计算被定义为在一个网络环境下用户能够透明地获得强大的计算资源。它也被定义为过去对元计算的研究可以认为是网格计算的初级阶段。还有一些与网格计算相关的概念是分布式计算 (Distributed Computing) , 对等计算 (Peer-to-Peer Computing) , 因特网计算 (Internet Computing) , 全球计算 (Global Computing) , 基于Web的并行计算 (Web-based Parallel Computing) 等。网格以及网格计算本身目前还没有一个公认的定义。根据Ian Foster博士早期的定义, 网格是一个集成的计算和资源环境, 或者说是一个计算资源池。并指出网格计算关心的是:在动态的、多机构的虚拟组织中协调资源共享和协同解决问题。针对网格概念模糊的现象, Ian Foster提出了判断网格的三条标准:非集中式协同控制资源;使用标准、开放、通用的协议和接口;提供非平凡的服务质量。网格希望把整个互联网虚拟为一台超级计算机, 给使用者提供一种与地理位置无关, 与具体的计算设施无关的通用计算能力。网格能够充分吸纳各种资源, 并将它们转化为一种随处可得的、可靠的、标准的同时还是经济的计算能力, 除了各种类型的计算机, 这里的资源还包括网络通信能力、数据资源、仪器设备等。

1.2 网格的特点

分布性是网格的一个最主要的特点。网格的分布性首先是指网格的资源首先是分布的。组成网格是计算能力不同的计算机, 各种类型的数据库乃至电子图书馆, 以及其他的各种设备与资源, 是分布在地理位置不同的多个地方, 而不是集中在一起的。这些资源的类型复杂, 规模较大, 跨越的地理范围较广。这就决定了网格的计算一定是分布式计算而不是集中式计算。在网格这一分布式环境下, 需要解决资源与任务的分配和调度问题, 安全传输与通信问题, 实时性保障问题, 人与系统以及人与人之间的交互问题等等。

2 网格计算与云计算

网格计算是伴随着大规模计算需求而产生的一种能够整合零散资源并实现资源共享和协同工作的计算模式, 它的出现解决了很多领域复杂的问题。而云计算在网格计算的基础上发展起来, 与网格计算不同, 它将计算任务分布云计算部署的资源池上, 使连入互联网的用户能够根据需要获取计算能力、存储空间和各种软件服务, 是一种通过互联网将数据中心的各种资源打包成服务向外提供的商业模式。

2.1 云计算的概念

云计算是从网格计算演化来的, 能够随需应变地提供资源。目前, 对于云计算的认识在不断的发展变化, 云计算仍没有普遍一致的定义。谷歌全球大中华区总裁李开复博士这样界定云计算:所谓云计算, 就是要以公开的标准和服务为基础, 以互联网为中心, 提供安全、快速、便捷的数据存储和网络计算服务, 让互联网这片“云”成为每一个网民的资料中心和计算中心。

2.2 网格计算与云计算的分析与比较

总的来说, 云计算包含了网格计算的涵义, 但它也具有着一些网格计算不具有的新特点, 以下从涵盖范围、应用范围、专注方向、体系借个、资源管理、资源调度、作业管理、安全体制等方面做了全面的分析与比较。

3 基于网格的聚类分析

将物理对象或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类 (簇, 组) 的过程被称为聚类。在聚类的分组结果中, 同一簇内的数据对象之间应具有较高的相似度, 而不同簇内的对象之间相似度低。它既可以作为一个独立的算法分析数据中存在的结构, 也可被用作其他算法的预处理步骤。

聚类分析是一种重要的人类行为。聚类分析于分类和预测不同, 聚类分析数据对象, 而不考虑已知的簇标记。一般情况下, 训练数据中不提供簇标记, 因为不知道从何开始。聚类可以属于产生这种标记。对急剧增长的数据加以组织和从数据中学习有价值信息的需要, 使得聚类成为一个非常活跃的研究领域。聚类分析已经广泛地用在许多应用中, 包括人工智能、生物学、客户关系管理、数据压缩、数据挖掘、信息检索、图像处理、机器学习、市场营销、模式识别、心理学和统计学等。数据聚类正在蓬勃发展, 在商务上, 聚类能帮组市场分析人员从客户的基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式开刻画不同的客户群的特征。在生物学领域, 聚类被用来依据五种特征舀动建立物种分类, 对基因进行分类, 获得对种群中固有结构的认识。聚类分析也能用于对Web上的文档进行分类, 越发现信息。作为一个数据挖掘的功能, 聚类分析裁作为一个独立的工具来获得数据分布的情况, 观察每个簇的特点, 集中对特定的某些簇做进一步的分析。

3.1 基于网格方法的聚类算法与基于密度的聚类算法

基于密度的方法以空间中的一点为中心, 单位体积内点的个数称为该点的密度。从直观上来看, 聚类内部点的密度较大, 而聚类边界上点的密度较小。基于密度的聚类根据空间密度的差别, 把聚类相似密度的相邻的点作为一个聚类。与其他方法的一个根本区别是:它不是基于各种各样距离的而是基于密度的。这样就能克服基于距离的算法只能发现“圆形"类的缺点, 以发现任意形状的聚类结果。代表算法有DBScan算法, OPTICS算法, DENCLUE算法等。

DBScan算法是一个基于密度的聚类算法。该算法将具有足够高密度的区域划分为簇, 并可以在带有噪音的空间数据库中发现任意形状的聚类。它定义类为密度相连的点的最大集合, 在这个算法中使用了Eps和MinPts两个全局变量。DBScan算法利用类的密度连通性可以快速发现任意形状的类。对于一个类中的每个对象都是相应的密度可达对象。密度可达对象的获取是通过不断执行区域查询来实现的。为了有效地执行区域查询, DBScan算法使用了空间查询R*-树结构。R*-树的建立非常消耗时间。当数据量非常大时, 就必须有大内存量支持, I/O消耗也非常大。其时间复杂度为O (nlogn) (n为数据量) , 聚类过程的大部分时间用在区域查询操作上, 并且对于参数的设置通常是依靠经验, 难以确定。尤其是对于真实的高维数据集合而言OPTICS算法克服了DBScan算法的缺点, 是一种顺序聚类的方法。OPTICS没有显式地产生一个数据集合, 它为自动和交互的聚类分析计算一个类秩序。这个秩序代表了数据的基于密度的聚类结构。它包含的信息, 等同于从一个宽广的参数设置范围所获得的基于密度的聚类。

基于网格方法的聚类算法主要包括G R I D C L U S, BANGClustering, STING, WaveCluster, CLIQUE, MAFIA。其中, GRIDCLUS与BANG-Clustering基于索引文件Grid File中的网格数据结构进行聚类分析;STING主要用于回答查询;WaveCluster使用小波分析使簇的边界变得更加清晰;CLIQUE着重解决子空间聚类问题;MIAFA通过调整网格划分对CLIQUE进行了改进。

3.4 基于网格的聚类分析算法

基于网格的聚类分析算法 (grid.based clustering analysis algorithm) 的基本思想是对数据集的每一个维进行划分, 这样便可将数据空间量化为有穷数目的互不重叠的网格, 所有的聚类分析操作都在这些网格上进行。基于网格的聚类算法的优点是聚类分析算法的时间复杂度独立于数据对象的数目, 只与网格的数目有关, 极大地提高了聚类效率。另外, 由于使用摘要数据结构来描述网格单元信息, 因此, 其也适合增量聚类。

下面将介绍两种典型的基于网格的聚类分析算法:

(1) CLIQUE (CLustering In QUEst) 算法。CLIQUE算法为发现高维空间的子空间中的簇提供了一种途径。对于实际的应用来说, 相对于整个空间中形成的簇而言, 子空间中可能包含着潜在有用的簇。

(2) GRIDBSCAN (Grid Density—Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 算法。GRIDBSCAN算法是对经典的基于密度的聚类分析算法DBSCAN的改进。DBSCAN算法的优点是可以发现任意形状的簇。

参考文献

[1]孙玉芬.一种基于网格方法的高维数据流子空间聚类算法.2007 (6) .

[2]丁建立, 陈增强, 袁著祉.基于动态聚类邻域分区的并行蚁群优化算法.系统工程理论与实践, 2003 (9) .

[3]金澈清, 钱卫宁, 周傲英.流数据分析与管理综述.软件学报, 2004, 15 (8) :1172-1181.