云计算服务模型

云计算服务模型（精选12篇）

云计算服务模型 篇1

摘要：针对目前缺少全方位地描述基于云计算的服务交付的标准或者规范的问题, 从实际应用中三种类型云服务交付全景的维度出发, 在研究国内外标准化组织云服务交付的基础上, 梳理出基于云计算的服务交付模型, 包括交付内容、交付过程、交付质量和交付管理, 为云服务提供商的服务交付提供指导, 从而达到保障云服务提供商为云服务用户提供高质量服务的目的。

关键词：云服务交付,交付模型,IaaS,SaaS,PaaS,持续交付,按需交付,弹性交付

1 引言

云服务带来了IT服务消费和交付商业模式上的革命。区别于传统的IT服务交付, 云服务交付不再把如采购维护和运营所需的软硬件等产品或解决方案作为交付重点, 而是根据云计算自身的特点 (如按需自服务、广泛的网络接入、弹性、资源池化、服务可度量和多租户) , 将服务作为交付的重点。

云服务对IT服务的这些变革也为IT服务的用户带来了机遇和挑战, 在用户不掌握全部基础平台控制权的情况下, 如何选择合适的服务提供商和服务, 并确实得到如宣传所说的低成本、高质量的服务, 却并非在Web控制台上点击按钮一般轻松。

针对上述问题, 本文从云服务提供者和云服务消费者的角度, 从多个维度找寻解决方案。从实际应用中不同类型云服务交付全景的维度出发, 通过典型云服务交付的重要因素梳理出基于云计算的服务交付的主要过程和服务交付模型, 以此来阐述如何利用不同的云服务, 在合理的成本下, 构建具有弹性、高可用性和安全性的服务。

2 典型的云服务交付情况分析

ISO 17788《云计算术语》和ISO 17789《云计算参考架构》提及了计算即服务 (Compaa S) 、数据存储即服务 (DSaa S) 、基础设施即服务 (Iaa S) 、网络即服务 (Naa S) 、平台即服务 (Paa S) 和软件即服务 (Saa S) 等数种典型的云服务模式。本文将重点剖析Iaa S、Paa S和Saa S这三类典型服务模式各自的交付情况。

2.1 Iaa S的交付

Iaa S的交付围绕着虚拟机、存储、网络等比较通用的基本资源, 提供弹性、高可用性的互联网服务的各种组件。服务提供商需要保障这些服务的SLA (Service Level Agreement, 服务级别协议) , 并根据资源的实际使用进行计费, 而用户则根据需要, 进行成本、可用性、性能等方面的权衡选择。

(1) 云主机

云主机往往也被称为弹性计算, 是指用户可以直接租赁到的主机, 服务提供商通常提供不同性能的机型, 与传统的主机租赁服务类似, 用户只要申请了云主机, 就可以像在使用一台真正的服务器一样, 安装软件、部署程序、对外提供服务。云主机服务最大的特点在于其交付过程强调按需申请、按需计费。服务的申请和取消可以在分钟级的时间内生效, 并且计费可以精确到小时级, 这样, 只要应用架构合理, 用户无需为未来的需求提前投入成本。云主机的申请和取消一般可以通过服务提供商提供的Web控制台和API实现, 和监控服务结合在一起, 可以实现随服务压力变动来扩张或缩减服务规模。云主机的交付质量主要用可用性来衡量, 一般的云服务提供商会提供99.5%~99.9%的云主机可用性。

(2) 云硬盘

云硬盘服务或弹性块存储服务 (Elastic Block Store, EBS) 是提供给弹性计算中虚拟机使用、具有独立于虚拟机的永久存储能力和高可用性的存储服务。对于虚拟机来说, 云硬盘使用起来就是一块硬盘。用户可以申请一块任意大小 (一般是1~1 000 GB之间的整数GB) 的云硬盘, 将它挂载到自己的任意虚拟机上使用, 也可以将它从同一台虚拟机上卸载, 并挂载到另一台虚拟机上, 甚至可以删除所有虚拟机, 只保留云硬盘。

云硬盘服务的交付过程类似于云主机, 同样是按需申请、按需计费, 根据用户使用的时间和占用的容量收费。硬盘的服务质量包含了可用性和数据的耐久性, 一般云硬盘服务的可用性高于云主机服务, 并且在各种云服务中具有处于中等地位的数据耐久性。由于后台的多副本策略, 云硬盘的数据耐久性可以远高于云主机的本地硬盘, 但由于需要兼顾从云主机访问的性能和时延, 其与云存储有一定差距。

云主机和云硬盘是一对伴生的服务, 两者配合才能实现灵活、可靠的服务;有的服务提供商会不区分云主机的本地硬盘和云硬盘, 统一用远程存储提供高可靠性的存储。

(3) 云存储

云存储是对象存储在云服务中的体现, 是指可以通过API (应用程序编程接口) 以键值访问数据对象的服务。通常对象就是一个文件, 如图片或文档、音乐、压缩包等, 而用于标识对象的键值可以看作是文件名。云存储提供上传、下载、删除和列表的API, 可以通过多种编程语言和Web控制台上传和下载, 公开的对象可以通过Web浏览器通过URL直接下载。

与云主机和云硬盘的交付过程不同, 云存储服务是申请时即开通的, 按照存储容量和流量计费, 没有数据存储无需付费。云存储的主要交付质量指标是可用性和数据的耐久性。由于云存储承担了静态数据对象的存储任务, 因而对其有比较高的耐久性要求。而且HTTP访问对时延的要求相对宽松, 云存储可以提供比云硬盘更高的耐久性指标, 很多云服务的数据耐久性都可以达到甚至超过10个9 (99.99999999%) , 所谓的云服务不会丢失数据, 主要是指云存储服务。

(4) 其他Iaa S

在基本的Iaa S之外, 为了方便用户搭建云应用, 服务提供商也会提供很多附加服务, 如云分发服务、弹性IP与负载均衡服务、云监控服务与告警服务和云数据库服务等。这些服务的交付基本上也是按需申请、按需使用和按用量计费的。

2.2 Paa S的交付

Paa S为用户提供一个可以部署并执行代码的环境、一些可以调用的API以及一些可用服务。Paa S让开发者可以直接打造出富有弹性的服务而无需任何运维工作, 可以说它是比Iaa S更高层次的云服务。

Paa S交付的内容是可以执行代码的运行时环境 (Runtime Evironment) , 常用的环境是Web开发中比较常用的平台或框架的语言解释器, 如Java、Net Framework、Python、PHP、Ruby、Node.js等, 并配合一些受到限制的库或API。交付内容一般还包括消息队列、数据存储、数据库、缓存等附加服务。

Paa S交付的执行环境一定是弹性可扩展的, Paa S平台可以在服务负载提高的时候, 为用户复制更多的服务实例, 其与Iaa S的显著不同在于, 这一扩展过程以及负载均衡本身都是对用户透明的, 整个过程无需用户参与。Paa S的交付过程同样是按需使用、按用量付费的, 用户的应用部署完成后就可以提供服务, 服务占用资源的计费一般是更细粒度的CPU时间, 由于软硬件环境的差异, 不同服务的CPU时间之间不具备可比性, 只有和同一服务相比才有相对意义。只有通过实际评测才能评估不同Paa S的CPU时间和服务能力之间的关系。对于额外的API和服务, 一般是通过调用次数、流量和存储空间按用量付费的。

Paa S的交付质量中, 最常用的指标是服务的可用性, 此外由于Paa S提供商提供了很多特定的API供应用开发者使用, 用户将应用部署到Paa S平台之后, 也面临着很难迁移的问题。

2.3 Saa S的交付

Saa S交付的内容形式很多, 通常是通过Web的交付, 展现在桌面、手机、平板等不同终端上。商业化的Saa S以面向企业的服务为主, 面向制造业、贸易公司、专业批发、零售、社会服务业等行业客户提供不同的云应用服务, 如企业内部的管理应用服务, 涉及财务、进销存、CRM等软件及服务;电子商务应用服务, 涉及企业建站、网络营销、电商交易等软件及服务;工具类应用服务, 涉及远程服务、知识管理、报表服务、发票真伪查询等软件及服务等。

在Saa S的交付过程中, 服务平台将指定服务分发到指定的销售渠道, 如服务提供商自己的应用商店、应用中心及第三方合作渠道销售网站等;用户在各个渠道中可以查看到指定的Saa S, 并了解Saa S相关介绍信息, 如服务级别、服务功能、服务费用等。然后, 用户可以选择适合自己的Saa S, 并以“时长+用户数”等方式进行试用、购买服务, 用户购买服务后, 可以在指定的系统中查看和使用自己开通的服务。

服务的可用性是Saa S交付质量中关注的重点。测量服务的可用性的常用指标包含满足Saa S 99.9%的整体可用性、核心页面和非核心页面的响应时间等。同时Saa S的交付质量中, 隔离性和数据的安全性也受到很高的重视, 云服务提供商需要通过技术和管理手段严格保障用户的商业数据安全。

3 国内外标准组织云服务交付研究分析

云计算带来IT服务消费和交付商业模式上的革命的同时, 也为云计算标准带来了新的标准化需求。目前国际标准化组织已经初步完成并发布ISO/IEC 17788:2014《信息技术云计算概览和术语》和ISO/IEC 17789:2014《信息技术云计算参考架构》这两项重要的云计算基础标准。对云计算涉及的术语和定义、从用户角度和功能角度看云计算的参考架构都给出了详细的说明, 为基于云计算模式的服务交付标准的研究和制定提供了参考。目前国际和国内标准组织涉及云服务交付相关的标准主要有ISO20000-1:2011《信息技术服务管理第1部分:规范》, 其重点关注设计、转换、交付和改进四个阶段, 为客户和服务供应商提供价值服务;ISO 20000-7《ISO20000-1应用于云中的指南》指出了在云环境下的服务管理。ISO 19086《云服务级别协议标准》重点研制云计算服务水平协议的框架和术语定义, 从云SLA的概念、度量指标和核心要求三个部分来制定, 为了达到相应的SLA, 需要保障服务交付的高质量。国标《信息技术服务外包第1部分:服务提供方通用要求》 (征求意见稿) 规定了信息技术服务外包中保障服务交付的通用要求。此外, ISO 9004《质量管理体系业绩改进指南》、ISO 10002《质量管理顾客满意组织处理投诉指南》、ISO 27017《基于ISO/IEC27002的云计算服务的信息安全控制措施实用规则》、ISO 27018《公有云计算服务的数据保护控制措施实用规则》等标准或规范对服务的管理、治理以及安全方面有所规定, 为云服务交付相关标准的研究和制定提供重要的参考。以上标准虽然涉及到云服务交付的某个方面, 但是目前还没有针对云服务快速弹性、按需自服务、多租户、资源池化、宽带接入、可度量等特有特征, 成体系、全方位地描述基于云计算的服务交付的要求、服务交付的过程及保障服务交付的质量。

4 云服务的交付模型

根据国内外云服务交付相关的研究, 结合云计算服务提供商根据对用户需求及服务级别协议需求的理解及实际交付的案例分析, 可将云服务交付定义如下:

云服务交付是指云服务提供商将云计算所包含基本服务及其配套的服务工具提供给云计算最终用户使用的一系列过程和活动的集合。

云服务交付的基本特征包括:持续交付、按需交付和弹性交付。

一般地, 云服务提供商通过租用、自主监控、客户服务和计量等交付过程, 向用户提供满足SLA要求的Iaa S、Paa S、Saa S等三类服务的交付内容, 并按照服务级别协议要求确保云服务在可用性、安全性、互操作、可伸缩性、计量准确性、多租户等方面的服务质量。同时, 云服务提供商还需要通过对交付的策划、实施、检查和改进四个关键环节的管理, 确保云服务交付能力和交付质量的持续改进。云服务交付模型见图1。

4.1 交付内容

交付内容是云服务交付模型中的重要组成部分, Iaa S、Paa S和Saa S的交付内容各不相同:

●Iaa S向用户交付计算、存储、网络等基本资源的使用权, 具体形式包括虚拟机、存储空间、IP地址与带宽等;

●Paa S向用户交付可执行环境、可调用API以及其他相关服务, 具体形式包括用于运行用户上传的程序的编程语言解释器和库、可调用服务等;

●Saa S向用户交付各种应用软件。

4.2 交付过程

云服务交付过程包括:

(1) 服务租用:云服务提供商通过服务租用过程将相关的资源/服务提供给用户使用, 具体包括用户开户、SLA确认、服务申请、服务变更、服务取消等。

(2) 服务计量:服务提供商根据用户对资源/服务的使用情况按照预定的计量方式进行计量, 用户可查询计量结果。

(3) 自主管控:服务提供商提供相应的服务监控工具, 用户利用服务监控工具对所使用的资源/服务进行监控, 以实现服务故障发现、定位, 进而预测服务需求趋势等。

(4) 客户服务:服务提供商提供多种客户服务方式 (如主动客服通知、应急电话、邮件等) 为用户解决使用过程中的问题。

4.3 交付质量

衡量云服务提供商的服务交付质量主要采用以下指标:可用性、数据的耐久性、安全性、隔离性、隐私、可伸缩性、计量准确性、互操作性、可移植性以及客服水平。

4.4 交付管理

交付管理是围绕云服务交付内容、过程及质量而进行的持续不断的改进过程, 在整个过程中分为策划、执行、检查及改进四个阶段。

云计算服务模型 篇2

简化操作系统安装过程能够减少管理云计算环境所需的时间，本文讲解如何在新的 IBM Power? System 或 System p? LPAR 上自动安装 SUSE Linux?。这种安装方法也适用于安装 Red Hat Linux 或 AIX?。

云计算的特性之一就是能够将应用程序从一个处理器环境移动到另一个。这个特性要求在移动应用程序之前 存在一个接收它的目标操作系统。如果能够自动化新操作系统的安装，不是很好吗?

Intel? 架构系统的一个为人熟知的特性就是能够自动安装 Linux。不过，对于使用硬件管理控制台的 System p 或 IBM Power Systems，自动安装 Linux 是一个棘手的问题。本文讨论的解决方案的优点之一是：它是一个纯 Linux 解决方案，并且不要求您掌握任何具体的 AIX 技术。

自动化解决方案概述

这个解决方案的目标是通过使用一组易于维护和修改的配置自动化操作系统的安装。它具有以下特征：

●刚创建和安装的 LPAR 使用一个静态 IP 地址。这仅与 LPAR 的最终配置相关;您可以在安装过程使用动态主机配置协议(DHCP)。

●Automatic Linux Installation and Configuration with YaST2(AutoYaST)配置 XML 文件是很通用的，可以在许多服务器类型上使用，包括 HTTP、MySQL 等。

●AutoYaST 文件不 包含特定于系统的信息，比如 IP 地址、主机名等。

●使用这种方式自动化所有内容，这样在 HMC 上使用一个命令就可以安装新的 LPAR。

●构建和使用自动化解决方案的步骤包括：

1.配置 AutoYaST 文件

2.配置 DHCP/BOOTP 和 TFTP 服务器

3.使用 HMC lpar_netboot 命令

4.使用 -g 参数自动化 lpar_netboot

5.重用自动化解决方案

步骤 1. 配置 AutoYaST 文件

SUSE Linux 使用一个名为 AutoYaST.xml 的 XML 配置文件控制操作系统的安装。默认情况下，每次使用 AutoYaST 时它都会使用相同的配置安装系统。这使您能够获得特定于不同配置的 AutoYaST 文件。例如，您可能有一个针对 Web 服务器的 AutoYaST 文件，以及另一个针对 MySQL 服务器的 AutoYaST 文件。然而，如果服务器仅是 IP 地址和主机名不同，为它们配置和维护多个 AutoYaST 文件是相当困难的，并且很费时。

要创建一个从 DHCP 服务器获取 IP 地址和主机名的定制 AutoYaST 文件，必须从 SUSE 安装 CD 复制 AutoYaST 文件，并按以下的说明修改它：

1.将标准的 AutoYaST 文件配置为使用 DHCP。将网络区段修改为仅在首次安装操作系统时使用 DHCP。进行检查，确保这些网络区段中没有分配主机名。如果某个区段存在主机名，必须完全删除该区段。

2.如果 XML 文件包含静态 IP 信息、DNS 信息 或其他网络信息，请将这些内容从文件中删除。

3.将清单 1 中的代码复制到 AutoYaST 文件的最后一个 XML 标记之前的位置。这个新的部分包含一个脚本，它将当前的引导 DHCP 配置转换成静态网络配置(在下一次引导 LPAR 时使用该配置)。

有了这个脚本之后，就不需要单独为每个 LPAR 准备硬编码 IP 地址的 AutoYaST 文件。因此，您只需维护 DHCP 服务器。

清单 1. AutoYaST DHCP 转换脚本

步骤 2. 配置 DHCP/BOOTP 和 TFTP 服务器

这个解决方案使用标准的 Linux DHCP 服务器，该服务器是所有主要的 Linux 发行版的一部分。在这一步骤中，需要配置 DHCP 服务器以为新的 LPAR 提供网络引导信息。初始代码通过 Trivial File Transfer Protocol(TFTP)服务器装载到 LPAR。要设置网络引导，必须将 DHCP 服务器和 TFTP 服务器装载到网络中的服务器。

这个解决方案使用的 DHCP 服务器并没有配置为动态地向网络中的系统提供 TCP/IP 地址，但它能够在同一个网络上和担任这一传统角色的 DHCP 服务器共存。即使 DHCP 服务器所在的网络与引导系统的网络不同，也可以使用这种类型的配置。例如，它可以通过德克萨斯州的服务器动态地引导在纽约的系统。

要使 lpar_netboot 命令能够按照这个解决方案的 步骤 3 那样工作，则需要为每个安装的 LPAR 配置 DHCP 服务器。这个方法的优点是：自动安装 LPAR 所需的所有配置信息都包含在 dhcpd.conf 文件中。因此，在前面步骤中更改的 AutoYaST 文件不需要包含任何用于定义 LPAR 网络配置的硬编码信息。

清单 2 包含了一个示例 dhcp.conf 文件。使用这个示例作为一个模型，并为每个需要配置的 LPAR 添加额外的 host 定义。本文 下载 小节的压缩文件包含一个名为 addsystem 的脚本，您可以使用它来自动化 dhcpd.conf 文件的编辑过程。

每次更改 dhcpd.conf 文件时，必须重启 DHCP 服务器使更改生效。

清单 2. 示例 dhcpd.conf 文件

ddns-update-style. ad-hoc;

allow bootp;

subnet 0.0.0.0 netmask 0.0.0.0 {

host rcc-hny-poc-003 {

option host-name “myserver.cloud9.ibm.com”;

fixed-address 192.168.0.203;

hardware ethernet 16:E9:10:94:87:03;

filename “inst64”;

}

next-server 192.168.0.201;

option routers 192.168.0.201;

}

下面详细说明示例 dhcp.conf 文件中的选项：

●subnet 将该服务器配置为响应其他服务器的请求，而不考虑这些服务器在网络中的位置。因为没有将这个 DHCP 服务器配置为动态寻址，所以它将响应来自 LPAR 的引导请求，并且不影响在网络上进行正常的 DHCP 操作。

●host 部分定义每个需要配置的 LPAR。配置文件中可以拥有多个 host 部分。这个示例的 host 部分仅包含安装 LPAR 所需的最少选项(并且以后将 LPAR 作为 DHCP 客户机引导时还可以使用这个选项)。

host-name 是 DNS 分配给客户机的 IP 地址的名称。如果客户机没有 DNS 条目，这个选项应该指定需要包含在 LPAR 的本地主机文件中的名称。

fixed-address 是分配给 LPAR 的 IP 地址。这个指定的地址用于代替 DHCP 服务器的默认地址池，

这样做的优点是在每次引导操作系统时为 LPAR 保留这一 IP 地址。

hardware ethernet 指定 LPAR 的 MAC 地址。使用这个选项在安装的 BOOTP 阶段将 LPAR 和 host 条目关联起来。

●filename 指定响应 BOOTP 请求时需要装载的 Linux 内核。必须能够通过由 next-server 选项指定的服务器上的 TFTP 访问这个文件。或者，如果忽略 next-server，则必须能够通过 DHCP 服务器上的 TFTP 访问这个文件。

●next-server 指定服务器的地址。在这个服务器上，通过 TFTP 可以访问在 filename 选项中定义的 Linux 内核。如果 TFTP 服务器与 DHCP 服务器都在同一个服务器中，则可以跳过这个选项。

option routers 指定 TFTP 服务器的地址，前提是将路由器配置为在网络中不将 TFTP 服务器请求转发到 TFTP 服务器。如果 TFTP 服务器和 DHCP 服务器在同一个机器上，则可以跳过这个选项。

可以使用 SLES 发行版中的 atftpd 包配置 TFTP 服务器。TFTP 配置提供一个目录，在这里可以使用 TFTP 下载文件。下载目录通常为 /tftpboot。在 dhcpd.conf 文件中的每个 host 部分的 filename 参数上指定的文件必须位于该下载目录中。

例如，对于网络安装 SUSE，该文件为 inst64 文件，可从 SUSE 安装 CD 的 /suseboot 目录获得。您需要将该文件放到 /tftpboot 目录，确保所有人都有读取它的权限。步骤 3. 使用 HMC lpar_netboot 命令

就像 HMC 可用于激活现有的 LPAR 一样，它也可用于在一个新的 LPAR 上安装操作系统。虽然 HMC 提供了一个图形用户界面，但所有 HMC 功能也可以通过命令行来使用。通过命令行可以进一步自动化这个步骤。

开始网络安装的 HMC 命令为 lpar_netboot。本文的 参考资料 小节包含详细说明如何使用 lpar_netboot 命令的链接。这个解决方案使用 lpar_netboot 通过网络引导 LPAR。

清单 3 是一个示例 lpar_netboot 命令。根据需求修改这个示例，然后在一个 LPAR 上使用它，并尝试从网络中的服务器引导它。

该示例命令假设：

●如本文的前一个步骤所述，配置 DHCP/BOOTP 服务器，使其带有新的 LPAR 的 MAC 地址，并且有一个针对 SUSE 安装程序的条目。

●通常将新的 LPAR 作为 DHCP 引导，并且在 dhcpd.conf 文件中包含为它定义的静态 IP 地址。

清单 3. 示例 lpar_netboot 命令

lpar_netboot -f -t ent -m 16E910948703 -s auto -d auto -S 192.168.0.201 -G

192.168.0.201 -C 192.168.0.203 lpar1 lpar1 SystemA

注意：清单 3 使用反斜杠字符表示连续行;它不是该命令的一部分。输入命令时切勿使用反斜杠。

以下是该示例中所用的参数的详细说明：

●-m 需要引导的客户机的 MAC 地址。可以通过使用另一种形式的 lpar_netboot 命令获取 MAC 地址。

●-S 是 DHCP/BOOTP 服务器的 IP 地址。

●-G 是到达 DHCP/BOOTP 服务器所需的网关的 IP 地址。如果 DHCP/BOOTP 服务器位于本地网络，则改用 DHCP/BOOTP 服务器的 IP 地址。

●-C 是分配给被引导的客户机的 IP 地址。

●命令末尾有 3 个名称：

LPAR(lpar1)的 HMC 名

LPAR 配置名，默认情况下与 LPAR 本身同名(lpar1)

在 HMC 上拥有 LPAR 的服务器的名称(SystemA)

本文 下载 小节的压缩文件包含一个名为 autoinstall 的示例脚本。您可以将该脚本安装到 HMC 服务器，以使用本文描述的技术自动安装新的 LPAR。该脚本自动获取 LPAR 的 MAC 地址，接着调用 DHCP addsystem 脚本来配置并重启 DHCP 服务器，然后调用 lpar_netboot 命令安装 LPAR。最后，它调用一个 mkvterm 命令，使您可以看到安装过程。步骤 4. 使用 -g 参数自动化 lpar_netboot

新的 LPAR 使用本文前面提到的步骤装载 Linux 安装程序。如果从 HMC 打开一个到 LPAR 的控制台连接，就可以看到安装程序的初始屏幕。

要进一步自动化安装，可以使用 lpar_netboot 命令的 -g 参数，将其他参数传递到刚引导的系统的安装程序。Linux 发行版(比如 SUSE 和 Red Hat)允许通过网络完全自动化安装，前提是要将正确的信息传递给安装程序以启动安装。

在 -g 参数上传递的信息是一个字符串，它包含安装程序查找 SUSE AutoYaST XML 文件和 SUSE 操作系统安装 RPM 所需的信息。该信息的格式由每个发行版进行归档，并且对所有架构都是一样的(i386 和 Power 等)。

清单 4 是 -g 参数的一个示例，它从服务器启动一个自动化安装。根据需要修改这个示例，然后将它和 lpar_netboot 命令一起使用，以开始操作系统的自动化安装。

这个示例假设：

拥有一个在安装服务器上运行的 Web 服务器。这个 Web 服务器可以包含 DHCP 服务器和 TFTP 服务器，但这不是必须的。

已经将 SUSE 安装 CD 映像复制到 Web 服务器文档根目录下的一个目录中。

已经将在本文的 步骤 1 中配置的 AutoYaST.xml 文件的一个副本放置到 SUSE 安装映像所在的 Web 服务器目录中。

清单 4. 示例 lpar_netboot 服务器 -g 参数

-g “hostip=192.168.0.203 netmask=255.255.255.0

gateway=192.168.0.1 nameserver=192.168.0.1 insmod=ibmveth

install=192.168.0.201/SUSE autoyast=192.168.0.201/autoyast.xml”

注意：清单 4 使用反斜杠字符表示连续行;它不是该命令的一部分。输入命令时切勿使用反斜杠。

清单 4 中的 insmod 参数装载一个虚拟 Ethernet 适配器。如果当前引导的 LPAR 拥有一个物理 Ethernet 适配器，则不需要该参数。步骤 5. 重用自动化解决方案

现在，您已经拥有一个在云环境中轻松管理 LPAR 的配置。通过以下步骤添加新的 LPAR：

1.在 HMC 上创建 LPAR。

2.登录 HMC SSH 界面并运行 lpar_netboot，确定 LPAR 的 MAC 地址。

3.使用新的 LPAR 信息重新配置 dhcpd.conf 文件。

4.重启 DHCP 服务器使对 dhcpd.conf 的更改生效。

5.再次登录 HMC 并运行 lpar_netboot 以在 LPAR 上安装操作系统。

云计算服务模型 篇3

关键词：云计算；电子商务；协同教学

中图分类号：G434 文献标志码：B 文章编号：1673-8454（2015）21-0023-03

引言

近年来，云计算技术在国内外得到了飞速的发展，并在部分高校的教学中发挥着重要的作用[1]。电子商务是一个与行业发展前沿息息相关的学科，也是一个同实践紧密关联的学科，在电子商务的教育教学中，需要大量的教学资源和实践资源[2]。

通过对电子商务教学情况的研究可以看出，目前，电子商务教学存在着诸如教学机构繁多、教学水平参差不齐、教学条件有限以及教学资源冗余等问题[3]，而云计算技术的出现，为电子商务教学资源共享提供了一个有力的平台，教学资源能够有效地整合在一个集中的环境中，统一管理、统一调配，形成一个拥有全国最优秀教学资源的电子商务教育教学资源池，提供更有利的电子商务教学环境。

一、电子商务教学需求分析

本文采用邮件调查的方式在全国范围内选择一本、二本、独立学院以及大专院校各五所，对各校在电子商务教学中的所产生的需求进行搜集和研究，同时对浙江省金华市开设电子商务专业的高校进行实地考察，以座谈的方式搜集电子商务专业一线教师对电子商务教学的需求，得到的调研结果如图1所示。

1.实验资源

电子商务是一门管理与技术相结合的综合类学科，因此，电子商务实验中应注重运营管理与技术开发相结合。各教学单位对实验资源的需求主要包括两个方面，一是电子商务运营实验资源，即电子商务模拟实验平台（包括B2B，B2C，C2C，移动商务等等），二是电子商务技术开发资源（电子商务应用软件开发，网站开发，移动商务软件开发等等），如表1所示。

2.理论教学资源

电子商务理论教学资源主要为满足一线教师授课需求，包括课程教学过程中所需的教学视频、教学课件、案例库、新闻库、习题库等方面，如表2所示。

3.校企合作资源

为使学生能够尽快融入社会，学校应为学生提供进入企业实践的机会，而每个学校所拥有的校企合作资源毕竟有限，且行业和地域单一，因此，需要各高校和教学单位将自身拥有的校企合作资源进行共享，使更多的学生能够在更大的范围内享受到实践的机会，为学生的就业打下坚实的基础。

4.其他资源

除上述三类需求较多的资源外，各电子商务教学单位还提出一些其他资源，如电子商务网站、各类电子商务应用软件下载、电子商务网站开发工具、各软件或开发工具的使用指导书、各类电子商务相关电子书等等。

二、云计算环境下电子商务协同教学模型设计

1.逻辑结构设计

云计算环境下电子商务协同教学模型包括电子商务教学中心主云、电子商务实验资源子云、电子商务理论教学资源子云、校企合作资源子云、电子商务软件资源子云、电子商务网站子云以及电子商务电子书子云7个部分，如图2所示。

云计算环境下电子商务协同教学模型以电子商务教学中心主云为核心，充分利用各地的服务器资源，分别构成电子商务协同教学云模型中的重要组成部分，各校师生根据各自的权限，利用本地的终端设备即可访问云上的资源。

2.模型架构设计

根据现有云计算的服务层次，云计算环境下的电子商务协同教学模型主要包括物理设施层、设计开发层、软件应用层以及师生交互层4个组成部分，如图3所示。

（1）物理设施及教学资源层

在物理设施及教学资源层中，物理设施的部分采用云计算中的基础设施即服务（IaaS），各教学单位可以获取完善的计算机基础设施。该部分包括两个方面，一是硬件基础，包括电子商务教学中应用到的服务器、网络通道、存储空间等；二是电子商务教学中所需的公共软件设备，如操作系统、管理软件、数据库等；而教学资源的部分采用网格化存储、集中共享的方式，各教学单位将教学资源按网格存储于各自的存储空间中，由专门的管理部门统一管理，集中共享。

（2）设计开发层

设计开发层采用云计算的平台即服务（PaaS），将电子商务教学中所需的电子商务软件开发资源存储于分布在各个教学单位的计算机设备及存储设备中，为各教学单位的教师和学生提供一个虚拟的开发平台，并提供开发运行所需的空间以及服务系统。

（3）软件应用层

软件应用层采用云计算的软件即服务（SaaS），通过Internet提供电子商务教学中所需的各类软件，包括实验课程所需的电子商务相关运营软件、虚拟电子商务实验室等，也包括教师备课所需的课件制作软件、多媒体剪辑软件等等。

（4）师生交互层

师生交互层面向终端用户，电子商务教学中心主云将各类资源集成在虚拟机上，通过虚拟机为云平台的用户提供一个获取服务的标准化入口，各教学单位的师生采用身份认证的方式，通过互联网或专门的应用软件获取教学所需的各类资源。

三、实施策略及管理措施

1.实施策略

电子商务协同教学模型的构建涉及到众多的电子商务教学单位和各种类型的资源，因此，在项目实施的过程中需遵循总体规划、分步实施、共同建设的原则。

（1）总体规划

在项目的建设初期，政府相关部门应采取总体规划的策略，从电子商务教育教学的总体考虑电子商务协同教学模型的功能、各单位建设的权责以及项目开展的方式、进度、建设标准等，保证在实现模型功能的前提下，兼顾各教学单位的利益，使电子商务教育资源能够尽可能的在最大的范围内共享。

（2）分步实施

项目可以分为基础设施建设、功能实现、资源采集三个步骤，首先构建项目实施所需的软硬件设施，如服务器、存储器、数据库以及各种软件等等；其次，构建电子商务教学中心主云以及各模块的子云，实现模型的基本功能；最后进行资源采集，各教学单位通过远程上传的方式提供教学资源。

（3）共同建设

电子商务教学中心主云和各模块子云可由各教学单位协同完成，各教学单位在总体标准的前提下，按照各自的需求自行开发，并建立分布式计算的管理方式，以保证整个模型运行的效率。

2.管理措施

电子商务协同教学模型构建项目在运行的过程中需要平衡各教学单位的利益，并规范各教学单位资源使用的行为，因此，在管理中，应在规范使用权限的同时，适当的建立激励措施，保证整个平台的可持续发展。

（1）总体管理措施

在项目运行期间，应设立电子商务协同教学管理部门，对该平台进行专项管理，包括维护软硬件设施、管理各项教学资源、规定用户的权限、制定奖惩措施以及教学资源上传办法等等。

（2）用户权限管理

使用者可分为4级权限：1级权限为管理员，即平台的管理者，负责平台的日常管理和维护；2级权限为各单位的电子商务教学负责人，负责本校的教学资源管理和人员管理；3级权限为各教学单位一线教师，该级别的人员能够使用平台中的全部资源；4级权限为高校学生或其他电子商务学习者，能够使用平台中的实验室、软件、案例、习题等与电子商务学习相关的资源。各级别的权限由电子商务协同教学管理部门统一规定，实现同级别资源共享，并严格管理。

（3）激励措施

为保证电子商务协同教学模型中的资源能够满足电子商务教育教学的需求，并能够持续不断的进行更新，就需要建立完善的激励措施，对积极贡献自身资源的教学单位给予补贴奖励，并纳入有关评选的指标中，激励各教学单位能够将资源进行共享，实现整个项目的可持续发展。

四、总结

云计算作为一种新兴的技术，尽管目前仍然处于发展和完善的阶段，但已在各行各业得到了广泛的应用。在云计算环境下电子商务协同教学模型的构建过程中，难免会遇到各模块之间的连接、资源的合理规划等问题，但是随着云计算技术的不断发展，这些问题将得到逐一解决，而云计算技术在教育教学中还将得到更为深入的应用。

参考文献：

[1]张明宝，李雨.电子商务云实验室的构建研究[J].中国教育信息化，2014（5）：79-81.

[2]倪莉莉.基于多维理念下的高职院校电子商务专业实验教学平台的构建[J].滁州学院学报，2013（1）：125-128.

[3]尚成国.多维互联的电子商务专业课程实践教学探索[J].高等财经教育研究，2013（9）：39-42.

云计算服务级别协议的模型化比较 篇4

云计算是人们日益关注的业务模型。它是基于按使用付费提供计算资源的概念。许多领先的公司, 如亚马逊, 谷歌, 微软现在为公众消费提供云服务。商业模式吸引了云服务提供商和消费者:在基础设施投资较少力和至少从理论上讲, 信息技术的需求能被外包是有潜力的。面对云消费者在购买云服务的服务级别协议的一个关键问题是云服务提供商所提供的服务级别协议。本文的目的是为了帮助云消费者严格的模型化比较不同的云服务提供商提供的不同的云服务级别协议。

2 使用多文档设计环境支持云服务级别协议的比较

我们的目标是提供一种云服务级别协议的比较框架, 消费者可以使用他们的目的选择最合适的云服务级别协议的比较结果。

为了实现我们的目标, 我们首先提出一个云服务供应商服务级别协议原子模型。服务级别协议研究指定Qo S参数, 确定了共同的概念。此外, 我们提出了一种利用消费模型, 使消费者可以使用模型的云服务级别协议的要求和权重, 消费者可以使用表示不同的云属性的相对重要性。

给定这些模型, 我们可以使用多文档设计环境的技术和工具, 提供云服务提供商的服务级别协议和云消费者的要求自动比较机制。这样的比较机制可用于查找的精确的和近似的 (或类似的) 消费者的需求和不同的云提供商之间的竞争。比较的服务级别协议要求匹配模型结果缩小感兴趣的潜在的云服务提供商和消费者可以在一个格式, 使导航, 浏览和选择。

2.1 云服务提供商的服务级别协议模型

图1显示了云提供商服务级别协议所提出的元模型的一部分。先前确定的关键概念的代表作为造型元素。服务级别协议定义不同的服务。服务分为计算单元, 存储和网络, 并作为服务类的子类。服务类的Qo S属性。这是一个超类的服务的可用性和可靠性。属性的可用性, 正常运行时间, 停机时间和事件时间。不同可靠性的属性包括平均故障时间 (MTTR) 恢复, 平均故障间隔时间 (MTBF) 和最大时间恢复。可用性和可靠性, 从SLO类继承。枚举类型属性的可用性可用性质量要素的捕捉;例如, 可用性通常是在正常运行时间和停机时间定义。最后, 信用是一个动作类和它的类的一个属性的义务。

2.2 比较使用ECL

上述模型可以被用来制作编辑, 允许最终用户 (例如, 消费者或供应商) 指定的要求或自己的产品;我们在Eclipse中执行这样的编辑。对元小说的使用是作为一个模型比较的基础上, 启用云消费者比较他们的需求从不同的供应商的云服务。我们已经开始实施比较算法等目的, 为此我们利用埃普西隆, 特别是其语言模型比较, ECL。ECL是比较任意的任意一个基于规则的语言模型的元模型 (值得注意的是, ECL可用于比较不同的元模型, 即, 非均匀模型比较模型) 。它可用于指定任意模型比较逻辑, 从基于结构和基于相似性的比较, 通过比较认同。此外, ECL, 其他特定任务的语言和转换模型的验证。这就为我们创造, 比较, 更容易管理, 验证和在一个类语言模型变换。

3 总结

云计算服务模型 篇5

三星电子收购美国云计算服务企业Joyent

据韩联社6月16日报道,三星电子于当地时间15日收购美国云计算服务平台供应商Joyent。云计算服务被广泛用于智能手机、物联网等，重要性日益凸显。三星此次收购Joyent确保了云计算服务这一重要技术。三星电子计划凭借Joyent的先进技术，强化三星支付、S Health、三星Knox等既有服务，同时增强在内容、软件方面的.竞争力。据悉，Joyent将成为三星电子美国法人之下的独立法人，借力三星电子全球事业能力、品牌影响力和资金支持有望迅速得到发展。三星电子移动事业部执行副总裁李仁钟表示，Joyent拥有最尖端云计算技术和人才，以世界500强企业为客户，三星能收购这样的公司令人高兴。Joyent总裁史葛・哈蒙德表示，希望Joyent和三星一起在云计算服务、软件方面取得更大发展。

云计算服务模型 篇6

关键词：云计算 云服务 图书馆 参与方

中图分类号： G250.73 文献标识码： Ａ 文章编号： 1003-69３８（２０12）０3－0011-05

The Relational Model among Participants of Cloud Services in the Library

Abstract The effective development of the cloud services in the library can't be separated from all parties cooperate orderly which involved. It is particularly important to research the relationship and behavior interaction among the parties involved in the cloud service in the library. By combining the characteristics of cloud services in the library, we studied the related participants in the cloud services, and analyzed of their characteristics and their relationship. Then we put forward the relational model among participants of cloud services in the library.

Key words cloud computing； cloud services； libraries； participants

1 引言

在图书馆云服务体系中，每一个加入到“云”中的图书馆整合成分布式的网络图书馆，作为一个集成的服务平台为读者提供服务［1］。在这种服务模式下，图书馆将用户信息行为作为出发点和立足点，全程跟踪用户信息行为，动态适应性地聚合信息资源与信息服务系统，致力于通过服务帮助用户解决问题。云计算在服务模式与技术上的这种创新理念，为图书馆拓展服务对象、丰富服务内容以及多样化服务方式提供了良好的契机，也为信息资源整合与服务创新迈向云时代拓展了新的发展空间。

那些拥有丰富信息资源的图书馆，可以构建图书馆云服务平台。通过这个平台向自己或者其他的图书馆提供云服务、资源服务。这样，更多的图书馆可以通过云服务平台，获取其他图书馆提供的服务和资源。另外，这些服务和资源也可以来自商务市场。无论这些服务和资源是来自哪里，其建设成本都会比单一图书馆独自投入更加廉价，所能得到的信息资源也无疑会更加丰富。

云计算无疑会使得参与其中的图书馆更加紧密地结合在一起。数字图书馆建设不再仅仅只是自身的计算机软、硬件资源建设，信息化人力资源建设，信息资源建设，更多的是与图书馆之外的其他参与方的合作与协同［2］。甚至，市场上的商业企业也会参与其中，比如市场上的云服务提供商。图书馆云服务是一个体系，能够正常高效地运行依赖于各个参与方的协同合作。如何理清他们之间的关系，建立一个有效的角色关系模型，使各方之间有序、高效地合作，使图书馆云服务体系能够正常运行，是一个十分重要的研究内容。

2 图书馆云服务中的各个参与方的特性分析

图书馆云服务涉及的参与方包括信息提供者、图书馆、读者、云服务提供商等。各个参与方都不再是独立的个体，而是可以相互沟通的有机结合体。结合图书馆信息服务的业务流程以及云计算的特点，我们可以发现图书馆云服务的参与者有六种类型：网络服务提供商（ISP）、通信服务提供商（TSP）、云服务提供商（CSP）、信息资源服务提供者（IRSP，如各种商业引文索引资料库、开放存取引文系统）、图书馆（Lib）及读者（Reader）。

2.1 网络服务提供商

网络服务提供商（Internet Service Provider，ISP）即指提供因特网服务的公司，如能提供拨号上网服务、网上浏览、下载文件、收发电子邮件等服务，是网络最终用户进入Internet的入口和桥梁。云计算的前提是网络技术的发展，如果没有先进可靠高效的网络服务，云计算就无从可谈。图书馆云服务的应用，需要网络提供商提供相应的网络服务。在图书馆云服务中，网络服务提供商为其他的参与者提供网络服务。云服务提供商、图书馆、读者、信息资源提供者通过网络服务提供商提供的服务发布、接收来自各方的服务。

2.2 通信服务提供商

在图书馆的云服务中，通信服务提供商（Telecommunication Service Provider，TSP）担负着为各个参与方之间传递信息的重任。各个参与方之间的信息交流及互动操作都将形成信息的电子信号。通信服务提供商将负责这些信息的高效安全即时的传递。通讯服务提供商提供的服务是图书馆云服务运作的一个重要的基础设施支持环节。

2.3 云服务提供商

信息资源服务提供者通过云端发布自己的服务，最终用户也通过云端获取自己所需的服务。在图书馆云服务中，云服务提供商（Cloud Service Provider，CSP）会因为其服务的对象是图书馆而有特殊的含义。云服务提供商可以是商业云服务提供商［3］，如Google、微软、Amazon等，他们为图书馆提供的云服务包括IaaS、PaaS、SaaS等［4］；也可以是图书馆利用自身的基础设施、设备、信息资源搭建的云平台，如CALIS提供的面向图书馆的云联邦服务平台，向其他图书馆提供云服务；还可以是图书馆面向自身的私有云服务。这些CSP为图书馆提供各种云服务，也为其他支持图书馆信息服务运作的各个参与方提供快捷便利的统一整合的平台服务［5］。CSP可以是IaaS提供商、PaaS提供商、SaaS提供商，但是在图书馆云服务这一体系中，他们从本质上讲都是云服务提供商，因此在本文中不再将他们作为单个的参与方对待。

2.4 信息资源提供方

图书馆云服务的重要内容在于提供信息资源，这些资源包括了各种各样的数字化的图书资源、期刊论文、中外学位论文、图书馆馆藏信息等信息资源；也包括商业企业向图书馆提供的如电子书刊、刊物、多媒体资源等。信息资源提供者（Information Rescue Service Provider，ISP）包含各种商业引文索引资料库的提供商，开放存取引文系统等收费的商业数据库；参与到图书馆云服务、提供自己馆藏信息资源和本馆特色的图书馆。此外，读者在利用图书馆信息服务的过程中也会产生各种各样的信息，从这个角度讲，读者也是一类信息资源提供者。

2.5 图书馆

图书馆（Library，Lib）是整个图书馆云服务各参与方关系的结点所在，也是图书馆云服务的核心。最终用户通过图书馆来获取服务，信息资源提供者也要通过图书馆向读者提供。具体的讲，除了通过实体图书馆对图书、期刊等资源的借阅、影印等外，图书馆的门户网站是获取图书馆以及其他信息资源提供商所提供的信息资源服务（例如电子书的借阅，文档下载等）的网络途径。在图书馆云服务体系下，读者从图书馆获取的服务大约有以下的类型［6-7］：

第一类：标准化服务。包括：①统一检索服务模式：在云环境中，不同的服务提供商将各种服务通过统一的标准置于云端中，并通过统一的标准接口向用户提供，而用户则可以通过提供的统一接口在整个云端检索自己所需要的内容，不必像以前那样通过不同的接口去获取不同的服务。②集成咨询服务模式： 在云计算中，各信息服务提供商通过图书馆信息资源云协议所制定的标准，开展合作数字参考咨询服务，利用实时交互技术，为用户提供技术、资源、专家和服务咨询反馈。③全对象服务模式：以往的服务对象一般只包括教职工、学生或者是特定读者。而在云环境下的图书馆服务中，任何可以通过在网络上的身份认证的用户都可以获取信息服务。

第二类：实时获取服务。在云环境下，由于服务资源的极大丰富以及获取的便利，不管是PC、手机或者是平板还是其他的终端设备，不管在什么地方，用户只要能连接Internet网络，都能获取自己所需的服务。

第三类：知识服务模式。在云环境中，通过合理的信息组织、信息资源规划、信息挖掘等技术，用户能获取的不仅仅是传统的信息服务，还有知识服务。

这些服务使图书馆的服务模式超越了传统的图书馆的网络信息服务模式而进入到了云计算时代［8］。CSP提供的服务是面向图书馆的，读者在获取各种图书馆信息服务时，首先面对的也是图书馆。此外，在图书馆云服务中，图书馆还会向其他的图书馆通过云平台提供自身的信息资源服务［9］。

2.6 读者

读者（Reader）是图书馆信息服务的最终对象。读者希望能从图书馆获取便利快捷的检索服务、集成咨询服务、全对象服务、实时获取的服务以及知识服务等。需要强调的是，在获取信息资源和服务的同时，读者的行为也会产生相应的信息。这些信息经过统计、归纳等信息收集，也可以成为其他参与方如图书馆、信息资源提供商可利用的信息资源，此时读者也是信息资源的提供者。例如，当一个用户在门户网站上发布分享了自己的信息（如对某书的评价等），而信息服务的提供商收集处理这些信息，将其转变为自己的可利用的信息资源［10］。

通过上述的对各个参与方的分析可知，各方的关系是复杂的，并且在图书馆云服务体系中的角色随时都可能发生转变，每一个参与方都有可能会转换自己的角色。而服务无非是提供、支持、接受，因此，这六个参与方可以归纳为三类：提供方（Provider）、接受方（Customer）和支持方（Supporter）。提供方提供资源和服务，接收方获取和使用资源与服务，支持方则利用自身的资源为信息资源和服务的发布以及获取提供支持。这样所有参与方的角色关系都可以归纳到这个三方体系之中。本文所讨论的图书馆云服务参与方角色关系模型也基于这个三方体系来建立。

3 图书馆云服务参与方的总体关系结构

图书馆云服务的核心是各方通过云计算平台，为用户提供资源和服务。在这个各方关系复杂的服务体系中，图书馆处于中心的位置。用户通过云服务快捷、高效、低成本地得到自己所需要的资源和服务。从整体上讲，除了图书馆和读者之外的所有参与方都只是整个图书馆服务的支持方，他们为读者提供的资源和服务都需要通过图书馆来实现。参考图书馆的一般业务流程，在先不考虑特殊的参与方之间的行为（如读者作为信息资源的提供者的情况）的一般情况下，图书馆云服务参与方关系的总体结构如图1所示。图书馆是云服务的中心，而云服务提供商及信息资源提供商则作为资源和服务的提供方（Provider），读者作为终端用户（Customer），网络服务提供商和通信服务提供商作为支持方（Supporter）。

3.1 资源和服务的提供方

分析图书馆云服务参与方的特性，可以发现提供方（Provider）可分为两类：①云服务提供商，为图书馆提供SaaS、PaaS、IaaS的云服务，构建图书馆云服务平台。他们可以是外部的商业云服务提供企业，也可以是其他图书馆提供的云服务，或者是自身图书馆所建立的云计算中心。②信息资源提供商，为图书馆提供了数字图书、期刊论文、中外学位论文、电子书刊、刊物，多媒体等信息资源。

3.2 图书馆

图书馆通过云服务平台为读者提供服务。在关系模型中，处于连接读者与其他参与方的位置。图书馆通过接口，得到其他参与方在图书馆云服务体系中所提供的资源和服务，当然也包括图书馆的服务。

3.3 终端用户

从图书馆获取各种各样的信息资源和服务。云服务的应用对读者来讲应该是透明的，读者能感觉到得到的服务更加方便快捷、安全可靠、丰富多样，而不会感觉到云计算在图书馆中的应用。

3.4 支持方

在这个总体结构中，支持方（Supporter）是指网络服务提供商和通信服务提供商。网络服务提供商为图书馆云服务的运转提供网络服务，通信提供商为各个参与方的互动提供信息的传递服务。另外从整体上讲，除了图书馆和读者外的各方都可以认为是支持方，云服务提供商为图书馆的服务提供支持，信息服务提供商提供信息资源的支持。这也是各方关系复杂的表现。

4 图书馆云服务参与方的行为与交互

在图书馆云服务参与方关系模型中，各方的角色关系复杂，其表现在于参与方在不同的交互行为中，会扮演不一样的角色（身份）。为了描述他们的角色关系，本文将这种角色关系形式化地表示为：B（P，C，S）。以图书馆为中心，以行为（B for Behavior，指各方的交互行为）为导向，以服务的提供方（P for Provider）、接受方（C for Customer）和支持方（S for Supporter）为内容。

4.1 图书馆

从图书馆的角度来看各方的行为与交互时，B（P，C，S）模型中的B指信息资源获取，云服务应用，读者服务，通信和网络服务。图书馆的资源来源有信息资源提供商（IRSP）和其他图书馆。

从IRSP获取时，图书馆与IRSP的关系为B（IRSP，Library，TSP、ISP）。图书馆从信息资源提供商购买信息资源，构建自己的信息资源库。网络服务提供商和通信服务提供商则提供网络服务和信息通信保障。

从其他图书馆获取时，图书馆之间的角色关系为B（Library，Library， TSP、ISP）。各个图书馆之间可以通过图书馆云服务平台共享自己的特色资源和服务。TSP和ISP提供通信和网络保障服务。

4.1.2 云服务应用

这里的云服务指图书馆应用云服务的行为。从获取的途径上讲，云服务有两种来源：企业、其他的图书馆。从企业获取时他们的关系是B（CSP，Library，TSP）。图书馆从云服务提供商获取的服务可以是SaaS、PaaS、IaaS的一种或多种，用于建立图书馆的服务平台，配置应用服务，应用云计算的基础设施等。TSP则为他们之间的信息传递提供通讯保障服务。

如果提供云服务的是其他图书馆，他们角色关系是B（CSP from Library，Library，TSP）。由于图书馆的非营利性性质，他们之间的服务提供和应用需要根据双方的具体协议确定具体服务等级，应用权限，是否收费等。

4.1.3 读者服务

读者服务有两种类型：获取资源和获取服务。读者与图书馆之间的角色关系可以描述成B（Library，Reader，ISP、TSP）。读者在图书馆的门户网站，通过身份验证，可以得到图书馆的信息资源，例如数据库、电子书刊、多媒体资源等。图书馆除了为读者提供资源之外，还可以为读者提供统一认证、计费、联合资源检索、知识、数据存储、下载等基本服务，读者根据自己的使用权限和个性化需求，可以建立自己的个人图书馆。ISP和TSP这为这些服务提供网络和通信的服务和支持。

4.1.4 通信服务、网络服务

通信服务提供商和网络服务提供商是图书馆云服务中重要的通讯、信息传递等基础服务的提供者，他们与图书馆、CSP、IRSP的关系是B（TSP、ISP，Library、CSP、IRSP）。通信服务提供商和网络服务提供商为图书馆，云服务提供商，信息资源提供商之间的信息交流提供网络服务和信息通信保障。如果CSP 是图书馆，由于其自身资源和能力的局限，则会更加依赖与通信服务提供商和网络服务提供商提供的服务。

4.2 云服务提供商与信息资源提供商之间的关系

信息资源提供商需要利用云服务平台来发布自己的资源和服务，他们之间的关系可以描述成B（CSP，IRSP，TSP、ISP）。不管图书馆使用的云服务来自哪里，信息资源提供商如果要为图书馆提供自己的信息资源和服务，都必须加入到图书馆所应用的云服务中。IRSP在云平台上发布自己的应用服务和信息资源。

4.3 读者与图书馆、信息资源提供商之间的关系

读者在使用图书馆的信息资源和服务的过程中，会产生大量的行为信息，如登录习惯，访问信息，查询检索词，对信息资源的评论等。这些信息对于信息资源提供商和图书馆来讲都是非常重要的信息资源。对于图书馆，他们之间的关系B（Reader，Library，TSP、ISP）。对于信息资源提供商，与读者之间的关系是B（Reader，IRSP，TSP、ISP）。

以上描述了图书馆云服务体系中图书馆与其他参与方之间，云服务提供商与信息资源提供商之间，读者与图书馆、信息资源提供商之间的交换行为与关系，并将他们的关系都归纳到了B（P，C，S）模型之中。图2以图形的形式展示了这种关系，在整体上符合图1的提供方-支持方-接收方的结构。由上可以发现，他们的角色是动态变化的。图书馆、读者可以是服务的接受方，也可以是服务的提供方，其他的参与方在模型中也会动态地扮演不同的角色，B（P，C，S）模型详细地描述了这种关系。此外还有读者与TSP、ISP之间的关系，读者与CSP、IRSP的关系，TSP、ISP与CSP、IRSP之间的关系。这些参与方在图书馆云服务中的行为关系，与其他一般情况下的行为关系并没有太多的区别。

5 结语

在图书馆云服务参与方关系模型中，各个参与方的角色被归纳为三类：提供方、接收方和支持方。各个参与者在不同的行为中会扮演不同的角色，他们的角色关系是复杂的。特别是图书馆，在向其他图书馆提供云服务的情况下是云服务提供的角色；在向其他图书馆提供信息资源的时候，是信息资源提供者的角色。此外在对读者的使用信息进行收集统计的时候，读者就是图书馆和信息资源的提供方的角色。图书馆的云服务依赖于通信网络，所以通信服务提供商和网络服务提供商是所有的图书馆云服务参与方行为的重要支持者，提供基础的网络服务和信息传递保障。

在复杂的角色关系中，各方行为有序地进行，图书馆云服务正常运转，依赖于各方之间明确的角色关系，切实可行的协议保障。本文详细描述了图书馆云服务的各个参与方，明确了各方之间的角色关系，建立了可行的关系模型，为下一步的研究提供了基础。

参考文献：

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［8］郭红英.云计算环境下高校图书馆用户服务模式发展研究［J］.图书馆理论与实践，2011，（2）：84-85.

［9］JoeZou，YanWang，Kwei-Jay Lin. A Formal Service Contract Model for Accountable SaaS and Cloud Services［J］.IEEE International Conference on Services Computing，2010，（85）：73-80.

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云计算服务模型 篇7

1 云计算概述

1.1 云计算概念

云是由一系列相互联系并且虚拟化的计算机组成的并行和分布式系统模式,这些虚拟化的计算机动态地提供一种或多种统一化的计算和存储资源,这些资源通过服务提供者和服务消费者之间的协商来流通,基于这样云的计算称为云计算。简单地说,云计算即指基于互联网络的超级计算模式,即把存储于个人电脑、服务器和其他设备上的大量存储器容量和处理器资源集中在一起,统一管理并且协同工作。

1.2 基于服务的架构

面向服务的体系结构(Service-Oriented Architecture,SOA)是一个组件模型,它将应用程序的不同功能单元(称为服务)通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。接口是采用中立的方式进行定义的,它应该独立于实现服务的硬件平台、操作系统和编程语言。这使得构建在各种这样系统中的服务可以一种统一和通用的方式进行交互。

SOA设计原则,SOA也是一门方法论,类似于面向对象的设计,它也有自己的一些原则,SOA的服务设计原则有:规范化的服务契约,松散耦合性,服务抽象性,服务重用性,服务自治性。这些原则是不可或缺的,自治性、松散耦合、抽象以及规范化的契约视为形成SOA根本基础的核心原则。

云计算的各部分与企业数据中心的各部分一样,同样包括诸多编程语言、操作系统、数据库、Web服务器、协议和应用编程接口(API)。关键就是确认哪些云服务真正适合自己内部的系统、应用程序和专长技能。而云计算得以推广的根本是必须确保云服务与本企业的基础架构相互集成。这就需要一种易扩展、二次开发费用低的基础架构能够结合两者,而SOA架构刚好弥补了云计算在这些方面的缺点,可以将二者有机的结合起来,从而形成一种更有竞争力的框架模型。

2 基于服务的云计算框架模型设计

基于服务的云计算结构可以分为四层:云计算服务应用层、云计算服务调度层、云计算服务虚拟机层和云计算服务物理层。云计算服务应用层是云计算和终端用户的接口层,云计算服务实现的最终目的是通过云计算服务应用层给用户提供其所需的云计算服务,云计算服务物理层是云计算服务结构模型的最底层,是云计算结构的核心层,是给上层提供云计算服务的基础设施层。本文考虑到(QoS需求,基于SOA的云计算框架模型主要包括云用户、云供应商、云服务市场三种角色,如图1所示,且模型中引入了QoS管理机制。

(1)云计算服务应用层

云计算服务应用层的作用是为终端用户消费云计算服务提供统一规范的接口。终端用户通过专用入口通道进入云计算服务中心,订制和消费其所需的服务。

通过云计算服务应用层,终端用户可以在不投入大量资金来改善本地机器性能的情况下,进行远远超过其机器性能上限的高强度计算和大存储容量的工作。

(2)云计算服务调度层

云计算服务调度层是云计算服务请求和响应层。云计算服务调度层也可称为云计算服务决策层,其作用是检测和响应云计算服务应用层提交过来的云计算服务消费请求。

云计算服务调度层一个最重要的特征是实时更新可用资源库,以便不会错误地处理终端用户的云计算服务请求。当接收到云计算服务应用层提交过来的云计算服务消费请求时,云计算服务调度层先检测此请求是否合法,如果不合法,则直接拒绝此请求;如果合法,则再在其资源库中查询是否还有满足此QoS请求所要消费的资源,若不满足,则继续拒绝此请求;若满足,但已分配完毕,则仍拒绝此请求;如还有此资源,则将此请求转交到云计算服务虚拟机层。

(3)云计算服务虚拟机层

该层管理实例和核心实体(VMs、主机、数据中心和应用程序)的执行,这一层能够同时执行和透明的管理数以千计的大规模云基础设施,为基于用户需求、管理应用程序执行和动态监测的主机提供虚拟机也在这层被处理。该层中也定义了关于主机如何在云中分配不同的竞争虚拟机有清晰的界限。

(4)云计算服务物理层

云计算服务物理层是云计算服务的基础设施层,是云计算服务结构的骨干层。其作用是为上层提供可供终端用户消费的云计算资源。云计算服务物理层提供的基本云计算资源包括:CPU资源,数据存储器资源,宽带等资源。该层可以同时共享大量的能够满足用户定义服务质量的应用程序虚拟机。

云用户:云用户向云服务市场提出自己的要求,包括所需完成任务的描述、服务质量要求QoS。用户应用的QoS参数包括时间、成本、可靠性和信任系数等。

云服务市场:云服务市场提供云环境中云用户和云供应商的交易场所,是进行资源管理和交易的基础设施。云服务市场可以联接不同的云,具有服务信息目录、服务发现、服务管理、注册、撤销、订阅、服务交易等管理功能。

云供应商:云供应商可以集成各种资源提供特定的服务,也可以是一个具体的资源。云供应商将资源包装为服务,通过注册,进入云服务市场,退出时从市场撤消注册。

3 面向服务的云计算框架模型的实现

基于以上分析,本文提出了一种面向服务的云计算框架模型的实现模式。

云用户1首先向云服务市场提交服务请求,服务市场在自己的服务范围内查找是否存在该项服务,如果不存在,直接拒绝此项服务申请;如果存在,则需要通过QoS模块,进一步检查是否满足用户QoS需求,若不满足,则继续拒绝此项服务,若满足,则回复消息通知云用户1具体的访问位置。云用户1访问该位置上的服务接口程序,并通过接口调用云服务调度层。云服务调度层接到调用后,查找云资源服务器中的虚拟机,根据用户1提出的资源请求,分配其具体的服务器资源,从而用户1可以使用该云中的服务器资源。云用户2、云用户3……云用户n的服务过程类似。

模型中引人QoS模块在模型中实现管理QoS管理机制。云市场要实现资源监测、存储、网络、虚拟机、服务迁移和容错性等功能,必然面临QoS问题。服务质量QoS提供了服务性能保证、可用性保证,以及安全性、可靠性等其他方面的服务质量。通过查询QoS模块,实现了资源的最优分配,保证了云服务质量,满足了用户的需求。

结语

云计算提供了一种基于互联网的全新计算模式,受到学术界高度关注。目前云计算框架模型的设计与实现处于起步的阶段,而面向服务的云计算框架模型能使用户从云市场获取所需服务,通过QoS约束保证云服务质量,实现了资源的优化调度,充分体现了云计算与面向服务架构的优势,以此,为将来的企业化应用奠定基础。

摘要：云计算是一种在大范围共享资源的新型服务计算模式,目前我国时云计算框架模型的设计与实现还处于探索阶段。本文通过介绍云计算的概念,提出了面向服务架构的云计算框架模型的设计和实现办法,为云计算框架模型的设计与实现提供了一个可行的探索方向。

关键词：云计算,云用户,SOA,应用层,设计,实现

参考文献

[1]李刚健.基于SOA的云计算架构模式新探[J].吉林建筑工程学院学报,2011(02).

云计算服务模型 篇8

1 科技中介情报服务能力

1.1 科技中介情报服务能力的内涵

科技中介机构以技术为商品推动技术转移、转化和开发,在政府、创新主体、创新源及社会不同利益群体之间发挥桥梁纽带作用,面向社会为技术扩散、成果转化、技术评估、创新资源配置、创新决策和管理咨询等提供专业化的服务[1]。情报服务是科技中介的主要工作内容。所谓情报服务能力,是科技中介在满足用户的服务需求时,掌握和应用的情报识别与获取的技能、技术和技巧等。情报是一个产品线,是一个从数据原料到决策建议的多种产品构成的链条,需要经过情报搜集、加工、分析和服务等“生产”流程[2],因此,要提升科技中介的情报服务能力,就应完善该过程的技能、技术和技巧。以情报流程为主线,科技中介情报服务能力可以分为情报资源获取能力、情报处理与分析能力、情报创新能力和情报服务应用能力4个部分。

1.1.1 情报资源获取能力

情报资源的获取是开展科技中介服务的基础,拥有准确、及时、充分的情报资源是情报流程的基础。所谓情报资源获取能力,是指科技中介通过人际交流、大众传媒、数据库或信息网络等各种渠道获取相关情报资源,善于从复杂情况中筛选有价值情报的能力。情报资源获取能力是科技中介提供情报服务的最基本能力,是情报接受、情报搜索、情报索取能力的综合体现。情报接受能力要求科技中介具有一定的专业知识;情报搜索能力是科技中介采用其专业技能,运用信息检索方法、信息技术,从众多的情报资料中查找出相关情报的能力;情报索取能力是在情报搜索的基础上,科技中介机构获取原始文献、了解掌握主要情报源的能力。

1.1.2 情报处理与分析能力

情报处理是对获取的众多的情报资源进行筛选,去伪存真,并根据服务对象的不同,有针对性地选择不同标准的初始情报资源,按照一定的相关性进行组织,使情报更加具有针对性,利于情报服务的应用。情报分析能力是对情报的抽象与整合,是一种基于人力资源的智力与知识、情报资源、技术手段、学习能力和思维能力等,将情报资源转化为有价值情报的动态能力。科技中介机构运用其专业知识、技能、技巧,对从外部环境搜索和获取的零散性情报资源重构,形成范围更广、影响更大的情报。该能力的形成依靠人力资源。

1.1.3 情报创新能力

情报创新能力是运用情报知识和理论,在实践领域中不断提供具有价值的情报新思想、新理论和新方法的能力,一般包括情报创新意识、情报创新思维和情报创新技能三部分。科技中介积极主动并充分利用图书、专利、报刊杂志、产品样本、政府出版物和会议文献等情报资源,了解企业或其他机构研发产品的新工艺、新技术等相关信息,以合法形式搜集、选择、评价、分析和综合,对其发展趋势做出预测,形成具有创新性的情报产品。

1.1.4 情报服务应用能力

科技中介的情报服务以信息发布咨询、技术中介、在线交易、技术评估、技术推广、综合配套服务等为主要内容,以专业技能、技术为企业确定技术创新战略和方法提供依据,面向不同领域和服务对象,能够具有针对性地提供多层次、全方位的服务。情报服务应用能力是把情报应用到相关领域实现其价值的能力,是发挥情报价值的必要手段。科技中介的情报服务最终是以满足企业或其他组织机构情报需求为目标。

1.2 科技中介情报服务能力现状

我国科技中介机构经过30余年的发展,突显出机构数量爆发式增长、服务能力大幅度提升、服务形式多样化发展趋势。以生产力促进中心、高新技术企业孵化器、科技咨询与评估机构、创业投资服务机构为代表的中介机构发展迅猛,完善了区域科技中介服务体系,并逐渐成为促进科技成果转化、高新技术企业成长的动力。但从目前的发展状况来看,我国的科技中介服务体系与欧美、日本等发达国家的相比仍存在着较大差距,科技中介机构远未成长为独挡一面的角色,其服务能力还较弱。

1.2.1 情报服务内容、手段单一

我国科技中介服务体系还不够完善,在结构上以公有制或事业性的机构居多,规模相对较小。在服务内容方面,科技中介机构多从事信息提供业务和一般性企业咨询业务,多侧重于技术创新活动的下游环节,少数科技中介机构开始向创新活动的中上游拓展,为企业提供从技术立项、融资、研究开发、咨询、技术管理等全方位的服务;另外,绝大多数科技中介机构提供的服务内容多是面向一般性行业的共性服务,缺乏个性化的差异,尤其是在先进信息技术、先进制造技术、生产管理模式、科技风险投资咨询、科技信用评价、项目国际交流等方面的服务严重不足。在服务手段方面,绝大多数科技中介机构处于单兵作战状态,不注重相应信息和案例素材的积累,尚未构建服务信息系统,就更谈不上动态的外部专家网络库。单一的服务手段难以为客户提供高质量、全方位的科技情报服务。

1.2.2 从业人员专业素质较低

科技中介服务属于知识密集型行业,具有开拓创新性和专业性特征,其从业人员要有广博的知识结构、较强的洞悉能力和敏锐的判断力。我国现有的科技中介从业人员中,拥有高学历的数量不少,但是能满足要求的复合型人才却不多。2009年我国投入R&D活动的人力数量达到318.4万人,其中,博士学历17.9万人,占总人数的5.6%;硕士学历43.3万人,占总人数的13.6%;本科学历94.5万人,占总人数的29.7%;累计本科学历以上155.7万人,占总人数的48.9%。按国际可比的全时当量计,2009年我国R&D人员总量达到229.1万人年,R&D研究人员总量为115.2万人年,R&D研究人员占R&D人员总量的比重为50.3%。发达国家这一指标普遍高于60%以上。缺少高素质的专业人才是制约我国科技中介机构服务质量和水平提升的关键因素。

1.2.3 信息获取渠道不畅,中介机构未形成有效协作网络

我国科技中介服务体系建设比较典型的代表是创新驿站和区域性技术转移服务联盟。创新驿站是在借鉴欧盟创新驿站成功经验的基础上,依托现有资源,以信息化手段为支撑,创新技术转移机制和模式的技术转移服务体系。2010年我国确定了北京、上海、浙江等10 个省(市)以及广州开发区作为创新驿站试点。技术转移服务联盟是区域科技中介服务网络体系的主要表现形式。国内一些主要的经济区域已经建立综合性的区域联盟,主要有东北技术转移联盟、环渤海技术转移联盟、长三角科技中介战略联盟、珠三角技术转移联盟、西北技术转移联盟等。但就目前中国的公共信息平台等基础设施建设来看,远不能满足科技中介机构对信息资源的需求。尽管技术转移服务联盟建立了科技成果转化服务平台,但联盟的工作重心仍然是本区域内的科技成果转化工作,多数联盟的网络平台仅提供当地的创新成果以及成果转让平台,具有浓厚的地方和行政色彩。创新驿站在国内刚刚起步,如何与现有的区域科技中介服务体系相结合,避免重复建设,还是一项长期的工作。科技中介机构没有形成专业化分工和网络化协作的服务体系,导致其获取信息、处理信息的能力较差。信息资源是科技中介机构为创新主体提供情报服务所必须依赖的载体,这是科技中介机构运作的前提条件,信息来源渠道不畅、信息供应不足,就很难有创新型的服务产品,就谈不上良好的情报服务能力。

2 云计算

2.1 云计算基本架构

云计算是一种基于互联网的商业计算模式,是网格计算、分布式处理、并行处理、虚拟化等传统计算机和网络技术发展融合的产物。这里的“云” 就是存在于互联网上的服务器集群上的资源,它包括硬件资源(服务器、存储器、CPU等)和软件资源(如应用软件、集成开发环境等)。通过对一系列IT资源的配置可以构建云计算平台,用户通过简单调用接口,远端就会有成千上万的计算机为其提供需要的资源并将结果返回到本地计算机。按照服务对象的不同,云计算平台可以分为公共云和私有云两类。公共云由第三方运行和维护,通过互联网为用户提供服务;而私有云则由组织机构自己构建,规模一般比较小,但能提供更适合组织运营的IT服务。云计算中的服务一般支持多种客户端调用,用户的范围包括个人用户、企业、政府部门、科研机构等。云计算平台的基本架构主要包括四个层次:基础设施层、中间层、应用层、管理层,如图1所示。

(1)基础设施层。

基础设施层是整个平台的基础,为上层提供计算、数据存储和网络通讯等资源,即提供IaaS,它决定了云计算平台的服务范围与服务能力,分为硬件资源层和虚拟化资源层。其中,硬件资源层由网络上的各种计算机设备、存储设备和网络设备等物理部件组成。虚拟化资源层利用虚拟化技术将内存、I/O设备、数据存储、计算能力和网络通讯等网络节点上的各类硬件资源的多态性、分布性和异构性屏蔽,使所有硬件能力集于一身,形成虚拟资源池。这类服务可以由组织自己的云服务平台提供,也可以由第三方服务商如Google、EMC、Amazon等提供。

(2)中间层。

中间层构建在基础设施层之上,将云计算平台的开发环境、应用程序运行环境、数据库环境等作为一种平台,以服务方式提供给用户,即提供PaaS。这些服务既可用于支撑应用层,也可直接让用户调用。该层由中间件技术对各种不同节点上的异构资源进行统一管理和调度。用户通过其中任意一个中间件提供的Web服务接口,可以在云平台供应商提供的开发环境下创建自己的业务应用,或直接在云平台的运行环境中运营自己的业务,获取所需的服务。

(3)应用层。

应用层是运营商通过互联网,以按需服务方式将各种业务功能以统一的界面和操作方式向用户提供软件服务的一种应用模式,即提供SaaS。该层向用户提供各种简单的软件应用服务以及用户交互接口等,它是云计算平台的门户网站,主要运用Web 2.0、JavaScript、CSS、Silverlight等技术。用户只要将相应的电子设备连接到互联网,通过Web Portal访问该层就可以按需租用其部分或全部服务,这样既节省了时间又节约了资源。

(4)管理层。

管理层是为上述三层服务的,是云计算平台的核心部分。管理层负责向上述三层提供多种管理和维护等方面的技术,主要包括远程进程管理、SLA监控、资源部署分配、存储访问、登录和认证、安全管理、运维管理和服务质量等。管理层提供应用程序运行、管理、监控及维护所需要的资源,其包括并行程序设计和开发环境、海量数据的分布式存储及实现云计算的其他系统管理工具等。

2.2 云计算的特征

从用户角度来看,云计算具有以下特征:

(1)安全、可靠的数据存储。云计算提供了安全、可靠的数据存储中心,终端用户不必担心数据丢失与病毒入侵等麻烦。数据通过云后端专业的管理可自动同步传递,并可通过Web在所有的设备上使用;同时,可靠的储存技术和严格的权限策略可以使用户放心地使用云计算的服务。

(2)使用方便。云计算对用户端的设备要求很低,使用起来也很方便。使用云计算服务模式后,用户不需要安装和升级电脑上的各种应用软件,因为在“云”的另一端,有专业的 IT 人员维护硬件、安装和升级软件、防范病毒和各类网络攻击,用户通过网络浏览器就可以方便、快捷地使用云计算提供的各种服务。

(3)数据共享。云计算可以轻松实现不同设备间的数据与应用共享服务,能够跨越不同的平台。在云计算的网络应用模式中,数据保存在“云”的另一端,只有一份,用户的所有电子设备只需要连接互联网,就可以同时访问和使用同一份数据。

(4)强大的计算能力。云计算为网络应用提供了个人电脑或其他电子设备无法提供的无限量的计算能力。在“云”的另一端,由成千上万台甚至更多服务器组成的庞大的集群可以轻易地完成普通计算难以达到的各种业务要求,云计算的潜力几乎是无限的。

2.3 基于云计算提升科技中介情报服务能力的必要性

在信息全球化和情报网络化时代,情报已成为继资金、技术和人才之后决定企业生死的“第四种生产要素”,传统的信息技术和网络环境已很难满足用户终端的需求,因此,一些大型的科技中介机构正试图利用云计算的理念和模式去解决情报资源的收集、存储、加工和分析,以降低成本,提高效率,促进科技中介情报服务能力的提升。基于云计算提升科技中介情报服务能力的必要性主要表现在以下几个方面:

(1)情报本身蕴藏着巨大的价值与商机。我国是信息资源大国,尤其是政府等行政职能部门的信息蕴藏着巨大的情报价值和商机。由于职责所限,这些职能部门不能使这些信息资源直接形成情报产品进入市场,但企业、金融、法律等组织和机构,尤其是科技中介机构可以通过运用云计算在情报开发方面的技术及人力资源优势,将它们整合、加工成蕴含巨大社会经济价值和商机的情报产品。如科技情报的价值,其对科学技术和经济发展的重要作用早已被世界上科学技术发达国家的实践所证明,世界各国许多企业的生产发展往往都要依序经过情报、科研、生产三个阶段,这充分说明了科技情报本身对于科研和生产的重要性。又如,商业情报是一个组织做到“知已知彼”的基础,是实现决策和行动的可靠依据。

(2)科技中介机构本身发展的需要。我国科技中介机构经过30余年的发展,已逐渐成为促进科技成果转化、高新技术企业成长的动力,但与欧美、日本等发达国家相比仍存在着较大差距[4],主要表现在信息获取渠道不畅,从业人员专业素质较低,情报服务内容、手段单一,未形成有效协作网络等方面。众所周知,情报贵在及时、有效,但情报又并非简单的信息收集,它需要对信息进行分析加工,才能发现其中有价值的信息;另外,情报的数据来源通常是广泛的,数量是庞大的。正如美国海军高级情报分析员埃利斯·扎卡利亚所说[5]:“情报中95%来自公开资料,4%来自半公开资料,仅有1%或者更少来自机密材料。”因此,就目前我国科技中介机构的发展情况来看,使用传统的方法,从海量数据中获取情报几乎是不可能的。云计算具有数据共享和计算能力强大的特点,为科技中介机构提供了功能强大的网络信息平台和开放型的共享数据库,拓宽了情报资源获取渠道,提高情报处理与分析能力、情报服务应用能力,更重要的是能以比对手更快的速度获取情报。总而言之,云计算为科技中介开展情报服务提供了“召之即来,挥之即去”,且能力无限的计算服务。

(3)节约资源的需要。科技中介机构加强情报资源开发,其主要目的是通过挖掘有价值的情报来为企业或其他用户提高经济效率和管理决策水平,但是,购买情报资源收集、分析、应用等硬件设备,建立并维护情报服务系统的软件环境都需要巨额的前期投入和后期维护费用,这对于科技中介机构而言是很大的负担。而云计算通过虚拟化技术,将分散的资源、网络、服务等要素通过有效的机制整合起来,使科技中介机构不用再为软件的购置、升级换代、各种计算机服务器、系统维护、安全防护等规模建设投入更多的资金,节约了资源。正因如此,当2009年美国总统奥巴马宣布执行云计算政策,压缩美国政府的经济支出时,美国国防和情报系统迅速开展基于云的工作,将信息技术的利用转向一个综合共享服务和需要较少重复资源的模式,以缓解由预算削减带来的运作压力[6]。云计算使美国情报系统得以提高工作效率,带来运作开支的显著降低。

3 基于云计算的科技中介情报服务能力提升

3.1 基于云计算的科技中介情报服务能力提升模型

本文根据上述云计算的基本架构和情报服务能力的内涵,构建基于云计算的科技中介情报服务能力提升模型。该模型使科技中介机构处于整个云计算系统的中心,另外还包括云计算服务供应商、云服务协调商、软硬件设备供应商和网络运营供应商等核心要素,它们都环绕在云资源整合平台最内圈的科技中介机构的周围,形成该模型的核心,如图2所示。

在整个模型系统中,云计算服务提供商通过对科技中介机构的情报资源需求进行识别与研究,进一步整合自身、网络运营供应商、软硬件设备供应商等参与者的资源和能力,构建云资源整合平台。该模型以整合平台为纽带,充分调动其他供应商,根据服务需求为科技中介机构提供完善的情报资源服务和信息产品,并将资源在整个平台主体之间进行合理的再分配,最终实现情报资源和产品的增值开发,形成情报,实现多方共赢。

3.2 云计算服务供应商

云计算服务提供商在挖掘和识别科技中介的需求后,通过对自身资源和虚拟空间中不同来源及不同通信协议的情报资源进行高效整合与对接,形成跨平台的社会化、网络化的云服务整合资源平台。科技中介机构的服务对象(即用户)因其从属的行业、开展的业务、涉及的市场领域皆不同,因此,其所需要的情报也是不同的,通过该平台,科技中介机构可以根据用户的不同情报需求特点,以用户为中心,有针对性地收集用户所在相关领域的专题情报,达到提高服务质量、满足用户需求、实现为用户提供长期智力支持的目的。云计算服务提供商的典型代表有IBM、Google、亚马逊、微软、戴尔等。如亚马逊,作为首批进军云计算新兴市场的厂商之一,为用户提供了通过网络访问的存储、计算机处理、信息排队和数据库管理系统接入式服务,目前主要由4块核心服务组成:弹性云计算EC2、简单存储服务S3、简单数据库服务Simple DB、简单队列服务SQS、。

3.2.1 软硬件供应商

软硬件供应商是信息技术应用领域不可或缺的参与者。如IBM为用户实施云计算时,提供全面的端到端解决方案,对用户现有的 IT 资源进行整合,包括硬件、软件和服务。硬件方面,IBM为用户提供包括x86或Power的机器、存储服务器、交换机、路由器等专为云计算定制设计的服务器和设备;软件方面,IBM除了提供包括各种操作系统、中间件、数据库及应用等软件外,还为用户提供由其云计算中心开发,专门用于提供云计算服务的云计算管理软件及IBM Tivoli管理软件;服务方面,IBM提供多种云计算应用场景,并可根据客户的特定需求和应用场景进行二次开发,使云计算管理平台与客户已有软件硬件进行整合,以满足不同云计算应用需求。此外,IBM还为用户提供云计算咨询、部署等服务。

3.2.2 网络运营商

云计算的基础是网络,科技中介机构通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。网络运营商为云计算服务提供基础网络支持,它也掌握着丰富的信息资源,因此,它有巨大的潜力成为云资源整合平台的组织者和服务的提供者。

3.2.3 云服务协调员

云计算为科技中介机构提供了强大的软硬件支撑环境和海量的存储能力,但若想网络上所有信息资源得以连通,实现全面共享,就还要实现跨平台“云”之间的连接。云计算服务供应商为优化服务,满足世界各地客户的需求,一般在不同地理位置设置多个数据中心。云服务协调员就是在保证服务质量不变的情况下,为不同数据中心的跨云托管应用服务进行动态协调,以确定最佳服务位置。云服务协调员实例化跨平台系统中的每朵云,其职责是为不同云“出口”云服务,包括基础设施和平台标准;对云资源(虚拟机、计算机服务)负荷进行跟踪;与其他云供应商协商处理本地云的突发资源需求高峰;监测应用程序在其生命周期的执行和监督,商定SLA的交付。跨平台的分布式云网络改善了SaaS供应商满足客户需求的服务能力,并通过优化服务布局和规模提供更好的服务;另外,在云服务协调员的协调下,允许每一个成员云动态地从云网络中获得额外资源,为本地云的云计算服务供应商整合平台提供了更多的资源。

因此,我们可以看到,基于云计算的科技中介情报服务的优势主要表现在:首先,科技中介机构的情报服务能力的提升是科技中介机构、云计算服务提供商、网络运营商、软硬件提供商和云服务协调员等共同作用的结果。通过云计算整合各方能力和资源为情报产品的“生产”提供了充足的情报资源(原材料)、强大的计算能力(生产工艺),安全可靠的数据存储(仓库)和多种情报服务途径(市场),实现对科技中介机构情报资源获取能力、情报处理与分析能力、情报创新能力以及情报服务应用能力的部分或全部的改善与提升,从而实现科技中介情报服务能力的提升。其次,科技中介位于该模型的中心,科技中介以其客户需求为中心,这使得各参与方间接把客户需求作为自己价值定位的基准,为客户提供及时、适合的需求,为客户创造蕴含价值的情报产品,着眼于快速响应市场需求,预测市场变化,把握商机。最后,重视云计算中各方之间的相互关系,促成各方利益的共赢,最终实现情报资源的增值开发,形成情报产品,促进科技中介情报服务能力的提高。

4 结束语

本文在深入分析科技中介情报服务能力的基本内涵和云计算服务理念的同时,针对目前科技中介情报服务所面临的问题,提出了基于云计算的科技中介情报服务能力提升模型,该模型充分发挥云服务平台的虚拟化特点,将所有的情报资源进行整合,最大限度地实现情报资源共享。目前,云服务应用还处于初期探索阶段,在实际应用中还面临着大量的安全、技术和工程等问题,因此,对于科技中介机构而言,重点是要充分掌握各种云服务的技术实质与应用价值,准确把握情报服务变革的走向和趋势,进一步提升科技中介的情报服务能力。

摘要：在深入分析情报服务能力的内涵和云计算服务理念的基础上,针对目前科技中介情报服务所面临的问题,试图利用云计算技术和理念提出情报服务能力提升模型,为科技中介机构实现情报服务能力提升提供新的思路。

关键词：云计算,科技中介,情报服务

参考文献

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云计算服务模型 篇9

1云计算运维服务配置管理数据库建立要点

运维服务 (Oracle EBS) 的基本服务目的在于保证系统服务的稳定性和安全性, 因此运维服务在云计算中的应用对于提高网络访问效率, 保证用户资料安全, 提高服务质量具有重要的意义。

配置管理数据库 (Configuration Management database, CMDB) 包含了组织运营过程中IT服务所使用的所有信息系统组件的一系列有相关信息, 并充分的表达了这些系统组件之间存在的关系。配置管理数据库中所记录并能够提供的信息数据, 可以提供进行组织信息检查和分析工作所需要的全部信息。一般情况下, 信息配置管理数据库的系统组件属于软件、硬件、人员、文件的综合性组合体。因此, 与其它数据管理系统相比, 配置管理数据库可以更加直接、详细地表达并控制所需追踪的项目。从资讯技术服务管理法的具体架构来看, 配置管理数据库的完善和建立需要实现以下目标:其一是配置管理数据库中必须包含详细的数据库配置项的证明;其二, 必须可以实现完整详细的数据控制, 一旦数据出现问题, 必须确保可以顺利地完成维护和修改;其三, 数据库在运营过程中所产生的各项数据必须被完整地记录, 并持续进行不断的数据更新。

在充分明确了上述内容之后, 基于虚拟算运维服务的配置管理数据库的建立, 首先要明确云计算运维服务的基本服务功能, 并在此基础上满足CMDB的信息收集需求。在云计算的框架下, 运维服务在形式和内容上都发生了非常显著的变化, 运维服务的分析可以从管理、虚拟资产、支撑业务几方面进行分析, 这些基本功能不仅需要软件数据, 也需要硬件的维护。

为切实满足这些要求, CMDB必须建立起与各项配置相互对应的服务目录, 借以支撑不同的运营需求。这需要数据库在建立或设置人员时充分考虑不同配置项的具体属性和具体关系, 其中属性包括状态和位置, 并设计合理的数据库结构, 因此配置项的考量和分析必须细致、全面。需要注意的是, 配置项的属性与具体的功能通常会受到各种不同的技术、组织或是政策因素的影响, 因此在一般情况下, 配置项的设置需要随着具体情况的变化而变化。因此想要构建一个行之有效的配置管理数据库, 就一定要充分明确云计算运维服务与各个配置项之间关系, 根据要求进行灵活的改良和调整, 切实保证维护服务的质量和水平。

2云计算运维服务配置管理数据库的必要性

云计算可以对网络用户的数据资源使用数据进行全面的科学的整理与分析。运维服务的应用可以将管理开销以及管理供应商的交互情况降到最低, 从而帮助用户实现网络资源的高速配置与释放。云计算的这种特性使其在业界受到了广大用户的青睐。

云计算的服务内容全面而且复杂, 包含了从基础设施到应用平台再到应用软件这三个层面。第一个层面的基础架构服务可以参考中国移动的通讯服务为例, 在这个阶段内, 云计算借用虚拟化技术对各项硬件、网络、系统等资源进行整合, 此时需要完整的数据库资源对所有的资源信息机完成整合, 以提高资源的有效利用效率;第二层面的平台服务, 可以参考谷歌一类的搜索引擎为例, 在这一阶段中, 云计算可以向用户提供一种开发环境服务, 并利用管理数据库, 实现对资源的长期管理与保存, 在用户有使用需要时, 可以第一时间调出相关数据;第三层次的软件服务可以参考微软一类的软件为例, 软件的服务也是云计算服务的主要内容, 目前, 受到技术水平的限制, 许多正版软件在我国尚未得到完全的开发与应用, 因此需要使用国外的一些软件。数据库管理模式下, 云计算向用户所提供的网络软件资源时, 用户不需要购买配套的硬件产品, 也不需要花费大量的时间据进行软件的维护与升级。仅仅缴纳一定的费用就可以轻松使用软件, 可以说, 云计算运维服务配套的管理数据库, 有效地打破了内网外网的区域限制, 实现了各种资源的随时共享, 这与大数据发展时代的资源共享要求高度一致。

现如今, 人们对各种网络资源的共享性提出了更高的要求, 因此, 传统的配置数据库架构逐渐显露出了一定的弊端。比如在数据库最主要的储存层, 由于数据资源量的不断扩增, 出现了数据分布不均的问题, 大大降低了用户的资源体验满意度;再比如, 传统数据库模式中的网络层出现了传输宽带网络速度不足, 大数据资源无法顺利上传、共享等问题。因此在现阶段, 亟需对数据库系统进行全新的优化配置, 以全面提高其使用性能。

3配置管理数据库模型建立的具体方法

CMDB模型数据的建立, 需要充分尊重云计算运维服务的虚拟化特点, 并在此基础上进行合理的运营服务描述, 确保数据模型可以在云计算运营服务的过程中发挥真实可靠的作用。

CMDB模型是在不同的数据库配置项相互组合的基础上所建立的, 因此配置项是模型建立的基础。想要顺利完成数据库的模型建立, 就要明确各个配置项的服务范围等信息, 并在此基础上完成对数据库配置项目的定义和分类。一般情况下, 配置管理数据库的配置项可以被分为软件、虚拟设备、硬件设备、网络、信息、基础设施六种基本类型, 因此本次CMDB数据模型的建立充分以这种配置项分类为基础, 完成了相应的配置。

其中软件配置项主要包括WEB服务、应用系统服务、应用收费软件、监控软件、操作系统;虚拟设备配置项相对复杂, 主要包括虚拟机及虚拟机备份、资源模板、对象存储、块存储、小型机分区、逻辑网卡等;硬件设备包括小型机、服务器、路由器、交换机、防火墙等;网络配置项主要包括交换端口、路由器端口、防火墙端口、阵列存储端口等, 网络配置项属于配置资源管理器运营服务的核心项, 它主要的作用在于全面分析处理虚拟网络访问资源与数据库基础设备自身资源的相互关系, 并及时的对不同存储网络单元所收集到的信息机进行整合与利用, 从而为云计算运维服务提供充分的运营保障;信息的配置项主要是交由相关的工作人员负责完成, 主要包括客户、人员、角色、企业、供应商等。利用这些人员和信息, 云计算运维服务的相关管理人员可以在更短的时间内, 完成对信息资源的利用和搜索, 提高运营服务的效率;基础设施配置项及资源池、机房、机柜、空调等。基础设施的主要作用为对云计算运维服务的各种运营平台资源进行整理和归纳, 方便完成不同的设备配置。

为了保证数据库功能的合理使用, 相关人员需要合理处理不同配置项之间的关系, 确保各项的数量得当, 在类型、方向等排列和组合方面不存在冲突和重复的问题。

4结语

总之, 云计算运维服务已经成为了互联网时代的必然发展趋势, 为提高其服务稳定与安全, 建立CMDB模型十分必要, 只有充分把握和处理不同配置项之间的关系, 才能确保其发挥出真正的作用。

摘要：为了全面提高云计算运维服务的技术水平和服务能力, 就一定要建立起更加完善和庞大的配置管理数据库。基于此, 文章重点分析了与计算运维服务的配置数据库建立的基本要点和要求, 并据此建立了一个完整的配置管理数据库模型。

关键词：云计算,运维服务,配置管理数据库,模型建立

参考文献

[1]肖建明, 戴声.基于云计算运维服务的配置管理数据库模型[J].计算机与现代化, 2014 (10)

[2]朱征, 顾中坚, 吴金龙等.云计算在电力系统数据灾备业务中的应用研究[J].电网技术, 2012 (9)

云计算服务模型 篇10

随着云计算的迅速发展和崛起, 给企业特别是中小型企业带来了可观的经济回报。不过, 云计算模式也存在着许多需要解决的问题, 比如安全性, 资源利用率, 性能瓶颈等问题。其中, 如何提高系统的资源利用率和性能已成为此领域研究的重要问题, 负载均衡策略就是提高系统利用率和系统性能重要方法之一。

那么, 如何设计高效的负载均衡策略, 首要的是科学合理地评价云平台中服务节点的负载状态, 这样才能有助于中央服务器全面正确地把握系统的负载状况, 更高效的实施负载均衡策略。本文在研究大量文献的基础上, 引入AHP层次分析法, 提出一个基于AHP—3Q的多层次的评价模型。

2 评价模型

设计一个评价模型, 首先需要考虑的是选取哪些因素作为评价模型的输入集。有些论文考虑了CPU, 内存, I/o等因素, 有些论文加入平均响应时间, 成本等因素。这么多因素都可以影响对一个节点的评价, 不过存在不少的问题。主要有以下的一些问题,

(1) 仅仅从节点的某个或者某些方面的指标进行评价;

(2) 不能有层次地去分析这些因素, 或者层次划分不清晰, 各个因素的权值即重要程度设置过于主观。

本文并没有将考虑的各个要素作为研究的重点, 因为在不同应用的云系统中, 其主要因素有时候相差较大, 因此本论文更多考虑各个要素的划分。

Qo S (quality of service, 服务质量) 是一组非功能属性的集合, 其中, 每个Qo S属性表示了某种服务某一方面的质量信息, 具有一个属性值。例如吞吐率、响应时间, 抖动以及无故障时间等等。服务质量更多地技术角度出发, 客观地考量某种服务的质量。

Qo E (用户体验质量, 下文简称体验质量) 是刚刚兴起的一个概念, 已经成为学术界研究的重要课题之一, 而且也成为工业界关键的服务评价指标之一。目前对Qo E的定义和因素尚没有统一的定义。国际电信联盟对Qo E的理解和定义:用户对应用或者服务整体的主观可接受程度。

本文将引入Qo S, Qo E两个概念, 并且自定义Qo P ( 节点质量) 。具体描述如下:

(1) Qo P (节点质量) :本文定义节点质量, 来描述服务节点自身具有的性能。本文的Qop评价指标包括CPU利用率, 内存利用率, 可用空间, I/o平均吞吐量等等。

(2) Qo S (服务质量) :服务质量是目前评价模型方法使用较多的度量标准。Qos评价指标更多的从技术角度得到的客观的数据, 本文选取平均响应时间, 平均无故障时间, 链接成功率等三个指标作为研究的指标。

(3) Qo E (体验质量) :从用户角度出发, 体现了用户主观地对该服务的理解和认识。文献[6, 7] 详细说明的Qo E的影响因素, 由此, 本文定义与本文研究的相关的Qo E指标, 选取性价比, 新旧程度, 地理位置等三个因素作为Qo E指标。

本文将根据以上提出的三个质量定义, 引入AHP来进行科学评价, 从而构建层次分析法 (Analytic Hierarchy Process, AHP) 3Q结构模型。如图1 所示。

3 层次分析方法

按照以下的步骤进行分析和计算:

3.1 判断矩阵

根据服务节点状态层次构造图, 我们就可以基于AHP的评价基准和原理进行计算和评价, 对于节点质量 (Qo P) , 其包含四个子要素, 分别是存储空间, I/o平均吞吐量, CPU利用率, 内存利用率。本文根据Saaty提出的基于9 级比例标尺成对比较法, 对节点质量的四个子要素进行两两比较。为了避免个人判断的主观性和偏向性, 因此采用多位专家和行业内人士评判的方法, 进行综合平均得到节点质量的评价矩阵PD,

同理, 可以得到服务质量的判断矩阵SD, 体验质量的评价矩阵ED。

以及综合状态评价矩阵AD, 通过两两比较得:

3.2 权值计算

通过以上的分析, 我们依次得到三个评价矩阵, 对评价矩阵的处理, 就可以得到子元素对其父元素重要程度。由于评价矩阵是一个正互反矩阵, 根据Perron – Frobenius定理可知, 该矩阵只有一个特征根为非零, 所以这一个非零特征根为最大特征根 λmax, 然后求其对应的特征向量 ω, 最后经过归一法处理就可以得到权重向量, 这一种求权重的方法称为特征根法。通过这一种方法得到的特征向量是精确的特征向量。不过, 在实际工程应用中, 并不需要精确的特征向量计算, 并且这样的计算需要消耗大量的内存和时间, 结合系统本身的特性和模糊评价的特点, 可以采用近似的算法去求解权向量。常用的近似求解算法有算术平均法, 几何平均法, 最小二乘法, 幂法等等。本文采用算术平均法来求判断矩阵A的特征向量和最大特征值。具体的方法如下:

3.3 一致性检验

在层次分析法应用中, 由于客观事物的复杂性与人们认识的主观性, 片面性和多样性, 要求判断矩阵满足完全一致性常常是很难实现的。因此, 判断矩阵的偏离一致性应该有一定的范围, 只有在范围之内, 都是可以接受的。因此, 在层次分析法引入了一些概念的定义, 来表明判断矩阵的一致性程度和满意程度。

定义n阶的判断矩阵A的一致性指标为CI= (λmax-n) / (n-1) , 其中 λmax为矩阵A的最大特征值。

Satty引入CR来表示判断矩阵一致性的指标CI与随机一致性RI的比值, 即CR=CI/RI。 若一致性比率CR (A) <0.1, 则称判断矩阵A为满意一致性矩阵。 若CR (A) =0, 称A为完全一致性矩阵。若CR (A) >0.1, A不具有一致性, 需要进行一致性修正。根据以上的分析, 计算PD的特征向量, 最大特征值和CR。PD的特征向量WPD= (0.569, 0.237, 0.128, 0.066) T, 最大特征根λmax=4.011, CIPD=0.037, 查表可得RI=0.89, 那么CRPD=0.037/0.89=0.042<0.1, 因此PD矩阵满足一致性。 同理, 可以得到其他三个矩阵的特征向量, 最大特征值以及CR均满足一致性。

4 综合评价

通过以上的讨论和计算, 依次得到了PD, SD, ED三个判断矩阵, 也就是各个因素的权重。在多属性评价和决策有很多方法来计算, 最简单和最常用的是加权和法以及加权积法, 本文根据负载计算的特点和使用平台, 决定采用加权和法来计算节点评价值。具体步骤如下。

(1) 对决策矩阵进行标准化处理, 得到标准化矩阵B。决策矩阵是存储节点状态信息的矩阵, 标准化方法在不同的方面处理方法不一样, 本文不作详述, 具体方法可参考文献[9]。

(2) 分别计算节点评价三个方面的评价值, 用P, S, E来表示节点质量, 服务质量和体验质量的评价值。计算公式如下:

其中pi表示节点质量第i个因素, wpi是其对应的权重。si表示服务质量第i个因素, Ssi是其对应的权重。Ei表示体验质量第i个因素, WEi是其对应的权重。

(3) 用Q来表示该节点的综合评价。即:

Wp为节点质量对应的权重, Ws为服务质量对应的权重, WE为体验质量对应的权重。根据得到的每个节点的Q值, 就可以进行排序选择分配等。

5 总结和展望

本文在现有的文献研究基础上, 考虑到影响节点的基础因素和主客观因素, 将状态分成节点质量 (Qo P) , 服务质量 (Qo S) , 体验质量 (Qo E) 三方面考虑, 提出一个基于三个质量的综合模型, 并且利用AHP分析法对节点状态进行综合计算和评价, 并且给出了具体的计算方法。下一步将研究因素之间的相互影响, 从而获得更合理的权向量。

参考文献

[1]Ran S.A model for Web services discovery with QoS.ACM Sigecom Exchanges, 2003, 4 (1) :110.doi:10.1145/844357.844360.

[2]林闯, 胡杰, 孔祥震等.用户体验质量 (QoE) 的模型与评价方法综述[J].计算机学报, 2012, 35 (1) :1-15.DOI:10.3724/SP.J.1016.2012.00001.

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[4]Ries M, Froehlich P, Schatz R.QoE evaluation of high-defi-nition IPTV services.Proceedings of the Radio elektronika.2011:1-5.

[5]Barakovic"S, Barakovic"J, Bajric"H.QoE dimensions and QoE measurement of NGN services.Proceedings of the Telecommunications Forum (TELFOR2010) .2010:15-18.

[6]Saaty, T.L.A scaling method for Priorities in hierarehieal structures[J].Journal of mathematieal Psychology, 1977, 15 (3) :234-281.

[7]Noutsos, D., Varga, R.S..On the PerronFrobenius theory for complex matrices[J].Linear Algebra and its Applications, 2012, 437 (4) :1071-1088.

[8]张炳江.层次分析法及其应用案例[M].北京:电子工业出版社, 2014.

[9]付晓东, 邹平.Qos感知的Web服务选择[M].北京:科学出版社, 2014.

云计算服务平台圆梦飞天 篇11

放眼中国市场，阿里巴巴与Amazon最为接近，甚至在电子商务方面布局更胜一筹。为此，在2009年9月阿里巴巴的十周年庆典上，阿里巴巴第八家子公司阿里云正式宣告成立，目标是要打造互联网数据分享的第一平台，成为以数据为中心的先进的云计算服务公司。

然而，自成立以后，阿里云并未在云计算市场上有较大的动静，甚至一度淡出人们的视线，但是，就在人们质疑甚至几近忘却的时候，2011年10月，阿里云首届开发者大会上，阿里云强势回归，其开放服务产品体系全面亮相。

对于几年的“默默无闻”到一朝的“一鸣惊人”，阿里云首席技术官王坚在接受媒体采访时笑言：“我们在苦练内功，希望自我打造公共、开放的云计算服务平台，以便将云计算变成真正意义上的公共服务。还将通过互联网的方式使得用户可以便捷的按需获取阿里云的云计算产品与服务。”

王坚表示，在未来的互联网中，云计算将会成为一种随时、随地，并根据需要而提供的公共服务。高效的绿色数据中心以及能支持不同互联网应用的大规模分布式存储和计算是营造下一代互联网服务平台最基本的核心技术。

如此，以“飞天”为核心的阿里云自主研发的开放云计算服务平台由此诞生。在飞天诞生的过程中历经了怎样的辛酸？又实现了阿里云发展怎样的愿望？未来又将如何开拓，在与王坚的对话中将为读者一一道来。

博士王坚的传奇之路

被同事习惯地称为“博士”的王坚是一位颇具传奇色彩的技术领袖。这位1962年出生的杭州本地人个子却很高，学者气十足，说话思维敏捷，声音洪亮。小时候成绩并不出众的他，长大后却成为博学广识而有独特思维模式的怪才。

加入阿里巴巴以前，他曾经是声名显赫的微软亚洲研究院常务副院长，负责过用户界面、机器学习、大规模数据处理、广告平台、无缝个人计算等诸多看上去非常发散的项目。他主持发明的数字墨水技术、数字笔和手写数学公式识别器等都是名噪一时的学术成果。更令人称奇的是，他居然是心理学科班出身，在杭州大学从本科读到博士，短时间在国外进修后，又回到母校任教，先后担任教授、博士生导师和心理学系主任。而他当年进入微软研究院时的身份却是国内人机界面第一人。

与大多数同龄人不同，王坚敢想敢做，没有太多顾忌，思维方式很像美国人。《追随智慧》-书中曾爆料，当年他之所以接受李开复的邀请加盟微软，动因竟是因为老开会烦了，又不想当学校指定的理学院副院长。而他第一次见到李开复时，开口就批评后者参与开发的苹果系统和微软的Windows用户界面都很糟糕。

相比阿里巴巴旗下人人皆知的淘宝、支付宝等子公司，组建于2009年9月10日的阿里云要低调得多。也许因为恰逢阿里巴巴集团成立十周年，庆典的宣传太过火爆，外界很多人当时要么压根儿没留意到这个新公司的诞生，要么就将它与阿里软件混为一谈了。

此后，除了2009年底大批招聘技术人员见诸报道之外，阿里云似乎一度从人们视野中消失。即使是在云计算已经成为业界焦点、如火如茶的2010年，也未见阿里云有较大动作。原定2010年底的发布会迟至2011年上半年将尽仍然不见动静。而在此前后，阿里云庞大的布局曝光一一分布式计算系统、分布式数据库、手机操作系统、浏览器、输入法、搜索、地图、邮件、翻译……引起技术圈内激烈争论，豪华团队、投资巨大、研发受阻、前途未卜等等有关阿里云的传言也越来越多。更有前阿里员工甚至直斥阿里云不靠谱、纯忽悠。

2011年7月，联手天语推出的阿里云手机迅速成为媒体焦点，总体上外界的评价是毁誉参半。10月24日，阿里云首次开发者大会召开，弹性计算平台、开放数据处理服务、ACE平台、云应用平台、开放存储服务和CDN、开放结构化数据服务等全线产品首次全而发布。此后阿里云喜讯不断，先与日本游戏平台DeNA达成战略合作，后又获得政府亿元资金支持。但围绕着阿里云的疑问仍然不绝于耳。

造梦的“神力”

谈起当初打造飞天开放平台的时候，王坚感慨道： “当编写飞天第一条代码时，我们就知道这是一条不归路。在这条路上，我们面临了很多技术难题，屡屡碰壁；不过，我们并没有后悔和放弃，经过三年艰难地技术攻关，数次推倒重来，终于跨过了技术门槛，依靠自己的技术力量，打造出飞天开放平台。”

对于坚持从底层架构进行自主研发的缘由，王坚坦言： “这与公司最初定位大有关联，阿里云的目标是要打造互联网数据分享的第一平台，成为以数据为中心的先进的云计算服务公司。我们希望平台能很好支持各类云计算服务，尤其是大数据处理。”

同时，王坚指出：“现在号称做云计算的公司很多，但实际上其中的技术门槛非常高，很少有公司具备这样的实力。只要有了坚实的底层技术做支撑，能为客户提供更多有价值服务，阿里云就有信心在规模效益和成本上取得竞争优势。”

另外，王坚还表示，之所以能将自主研发进行到底，与集团内部各方的全力协助和众多开发者及客户的大力支持密不可分。“如果在这么多力量的帮助下，我们还不能成功，那么只能说明我们的无能。”

对于最终成功开发的飞天开放平台，王坚笑言：“飞天是一个神的名字，基本上是能够给人创造幸福的神。所以我们希望通过飞天能给开发者和客户创造更多的价值，走向幸福的未来。而这种愿望从开发者和客户运用的反馈来看，使我们明白了一个平台的力量有多大，一个平台可以造就的东西就有多大。”

“从去年分享的煎蛋网、易美云盘、用友畅捷通、施耐德等企业运用案例，到今年在第五届云计算大会上分享的Code、昆塔、华数、玩蟹等企业运用案例来看。”王坚表示，“通过飞天这样的云计算平台可以让一家传统企业变成一个互联网企业，可以让一个小企业做大企业做的事。”

尤其是谈及通过阿里云飞天平台完成渲染的国产3D动画片《昆塔》，王坚非常自豪： “该片在3D画面和特效呈现上，有媲美好莱坞制作的国际水准，而幕后的英雄就是阿里云大规模分布式的高性能计算机集群。有了阿里云的存在，才能够快速完成复杂的渲染任务和高分辨率真实感渲染的繁杂工作，才能实现《昆塔》导演所设想的3D动画效果。”

“阿里云仅用3个月即完成了《昆塔》全部的渲染工作。渲染期间利用阿里云6700台高性能计算机构建起的庞大机器军团，日夜不停进行影片视效渲染，累计计算量已超过1000万核小时。如果从成本上看，对比传统的自建渲染农场，在相同时间成本的前提下，需要一次性投入过亿元。而使用渲染云后，全片投入成本节省90%以上。”王坚如是说。

云生态的锻造

不过，王坚指出：“渲染不是阿里云的重点，阿里云就是一个平台公司，我们只是帮别人做一些他原来不可能做的事情，而不是我们来做电影。我们未来的重点仍旧在如何将飞天做得更好。”

要想做得更好，无疑需要吸引更多的开发者、企业用户和合作伙伴共同支持飞天开放平台，建立起一个强大的生态系统，而对于生态系统的打造，在王坚看来，重在相互信任，“就好比把钱存放在银行，比藏在枕头下安全一样，是信任问题。”

据王坚介绍，阿里云的迅速成长源于不断向客户学习，随着对客户需求、对行业理解的日益加深，阿里云也在不断进行着自我反省与完善，以得到客户的信任。“如果客户不信任我们，不敢运用我们的平台，那谈何生态系统。”

“我们非常感谢那些使用我们平台的客户，尤其是那些初创公司，因为他们在起步阶段就将他们的未来交到了阿里云手上，这就说明他们对阿里云的信赖，而这恰恰是中国过去平台生态里最缺少的。”王坚感慨道。

王坚强调：“阿里云的生态标准是让客户比我们更赚钱，我们希望更多的合作伙伴、中小企业、开发者能够受益于云计算带来的便利和价值，从而促进云生态系统的健康发展。”

云计算服务模型 篇12

云计算是由企业界开始发展, 然后才进入学术界引起重视的, 这与网格计算相反。经过对迄今为止的云计算相关学术论文进行统计分析后, 显示学术界对于云计算的研究主要集中在云技术关键技术方面。云计算研究的关键技术包括虚拟机、安全管理、数据管理、云监测、能耗管理和计算模型等。云计算的计算模型是研究如何针对某类应用特点提出效率更高的编程方式, 目前云计算模型众多, 而Hadoop是一个开源的分布式系统基本架构, 正日益成为具有较强实用性的开发平台, 淘宝就是国内率先使用Hadoop的公司之一。

1 云计算关键技术

1.1 虚拟机

虚拟机是云计算的关键技术之一。目前在云计算中使用的主要虚拟机之一就是VMware Infrastructure。它是一个虚拟数据中心操作系统, 可以将离散的硬件资源统一起来以创建共享平台。其优点有: (1) 整合服务器以降低IT成本; (2) 暗哨计划内和计划外停机以改进业务连续性; (3) 运行较少的服务器并且动态关闭不使用的服务器。

1.2 安全管理

云计算是计算机资源的整合, 通过云计算设施中的任何一台计算机, 任何隐私信息都能够被找到。云计算安全问题已经成为急需解决的重要问题。其中, Siani Persion等提出了在云计算服务设计过程中保护用户隐私的一些设计原则: (1) 发送尽量少的个人信息到云中, 或者对系统进行分析后只对一小部分个人信息进行必要的收集和采集; (2) 采用安全措施防止未授权的访问、复制、使用或者修改个人信息来保护云中的个人信息; (3) 最大限度地实现用户控制。在云计算环境中, 让用户完全控制个人信息是比较困难的。要加强对个人信息的控制:一可以允许用户控制最重要的个人信息;二可以委托信任的第三方来管理; (4) 允许用户对个人信息的使用进行选择, 即加入、退出机制; (5) 明确以及限制数据使用的目的。个人信息必须被身份明确的人使用和处理; (6) 有反馈机制。即设计人及界面清楚地表明云服务中采取的安全措施, 用其向用户提供安全提示。

1.3 数据管理

云计算具有计算能力可变、数据储存在不信任的主机上、数据是远程复制等3个特点。从这3个特点分析而出, 只有两种数据管理应用程序可能适合部署到云计算中:一是和事务处理相关的数据管理系统;另一种是和分析相关的数据管理系统。前者未采用共享的体系结构, 在进行远程数据复制时很难满足ACID的需求, 同时在不信任的主机上存储数据也有比较大的风险。ACID要求对于基于分析的数据管理系统来说不是必须的, 同时可以保证敏感数据在分析之外, 从而保证其安全。因此, 基于分析的数据管理系统应该很合适部署到云计算环境中去。

1.4 云监测和能耗管理

云监测是随着云计算的推广、云设施不断增加、为了更好地体现云计算的强大计算处理能力而设置的对虚拟机监控的能力;能耗管理是如何节省云设施中计算设施所需要的能源、有效整合资源、降低成本。

1.5 云计算的计算模型

现行的分布式计算系统可以提供强大的计算能力, 但非专业用户并不能有效地利用, 一个庞大的任务很可能由于初学者的偶然操作导致性能的大幅下降。为了解决这些问题, 应该提供给用户一个高度抽象的产品系统, 这些就是云计算的计算模型。提到云计算模型, 就不得不说一个开源框架, 那就是Hadoop。

Hadoop是一个分布式系统基本架构, 由Apache开发, 使用户在不了解分布式底层细节的情况下, 开发分布式程序。简单点说, Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。

Hadoop实现了一个分布式文件系统 (Hadoop Distributed File System) , 简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点, 并且设计用来部署在低廉的硬件上。而且它提供高传输率来访问应用程序的数据, 适合那些有着超大数据集的应用程序。HDFS放宽了POSIX标准的要求, 这样可以流的形式访问文件系统中的数据。

Hadoop采用Master/Slave结构 (如图1) , 会有一台Master, 主要负责Name Node的工作以及Job Tracker的工作, JobTracker的主要职责就是启动、跟踪和调度各个Slave的任务执行。还会有多台Slave, 每一台Slave通常具有Data Node的功能并负责Task Tracker的工作。Task Tracker根据应用要求来结合本地数据执行Map任务以及Reduce任务。

2 Windows下使用Hadoop实例的研究

2.1 Windows下使用Hadoop的环境配置:

(1) 安装Hadoop前, 首先需要安装Cygwin

Cygwin是一个在Windows平台上运行的Unix模拟环境, 提供了shell支持。安装中需要选中Net category中的openssh, 如图2所示。

(2) 配置Windows系统变量

新建系统变量CYGWIN, 变量值为ntsec tty编辑系统变量里的Path变量, 加入C:cygwinbin

(3) 安装Java, 即安装jdk, 配置JAVA环境变量。

2.2 单机模式

(1) 启动Cygwin, 解压缩Hadoop安装包, 例如Hapoop安装包位于e:下, 则解压命令为$tar-zxvf/cygdrive/e/hadoop-0.19.2.tar.gz。

解压默认目录在C:cygwinhomeuser文件夹下。

(2) 编辑C:cygwinhomeAdministratorhadoop-0.19.2conf里的hadoop-env.sh, 将JAVA_HOME变量设置成JDK安装目录, 如果路径中有空格, 需要把Program Files改成Progra~1。如图3。

(3) 配置完后即可运行Word Count实例。

在C:cygwinhomeAdministratorhadoop-0.19.2下创建一个输入目录input, 新建2个本文文件:

txt1.txt:yangshenyuan hello world hello hadooop

txt2.txt:yangshenyuan bye hadoop

然后运行实例, 并将结果输出到output目录下:

$bin/hadoop jar hadoop-0.19.2-examples.jar wordcount in put output

执行结果如图4所示:

2.3 伪分布模式

(1) 编辑文件conf/hadoop-site.xml

(2) 安装配置SSH

启动cygwin, 执行命令:$ssh-host-config。

当询问"Should privilege separation be used"时, 输入no;当询问"Do you want to install sshd as a service?"选yes;当提示"Enter the value of CYGWIN for the daemon:[ntsec]"时, 选择ntsec。

提示sshd服务已经在本地系统安装完毕。输入命令$net start sshd, 启动SSH, 或者在Windows服务项里启动CYGWIN sshd。

然后执行$ssh-keygen来生成密钥对, 然后一直回车键确定。这样会把生产的密钥对保存在.ssh目录下。使用命令将RSA公钥加入到公钥授权文件authorized_keys中:

最后执行$ssh localhost, 就可以实现无需密码的SSH连接。

(3) Hadoop运行

运行World Count实例。在本地文件系统上建立input目录, 放入若干文件并复制到HDFS的目录下, 在重命名为in, 并运行:

out为数据处理完成后输出目录, 默认在Hadoop根目录下。任务执行完, 用以下命令查看分布式文件系统上数据处理的结果:

(4) 停止Hadoop进程, 命令如下:

2.4 完全分布式模式

完全分布式模式步骤有以下几步:

(1) 修改所有机器的C:WINDOWSsystem32driversetchos ts文件, 加入各机器的IP地址及对应的主机名

(2) 在所有机器上配置相同的帐号grid

(3) 在所有的机器上进行SSH配置

执行$ssh-keygen生产密钥对并保存:

在grid1上执行以下代码:

再分别进入grid2和grid3的.ssh目录, 更改authorized_keys文件的权限, 命令如下:

(4) 所有机器上配置Hadoop

编辑conf/master, 修改master的主机名, 每个主机名一行, 在这里就是grid1。编辑conf/slaves, 加入所有slaves主机名, 即grid2和grid3。把hadoop复制到其他主机。命令如下:

访问http://grid1:50070可以查看Name Note以及整个分布式文件系统的状态, 访问http://grid1:50060可以查看Task Tracker的运行状态。

运行完数据处理, 查看结果和关闭Hadoop的操作和伪分布模式相同。

3 结束语

虽然Hadoop支持Windows, 但官网上同时声明Hadoop尚未在Windows下严格测试, 建议只作为开发平台。

而且, 格式化Hadoop文件系统是Hadoop启动的第一步, 每次格式化前, 要清空$HADOOP_HOMEtmp目录下的所有文件, 因为Hadoop格式化时会重新建立Name Note ID, 而tmp里还包含上次格式化留下的信息。格式化虽然清空了Name Note的数据, 但是保留了Date Note的数据, 这样会导致启动失败。

另外, 在{HADOOP_HOME}logs目录下, Name Node、Data N ode、Secondary Name Node、Job Tracker、Tasktracker各有一个日志文件, 当出现故障时, 分析这些文件也许会有帮助。

参考文献

[1]S PEARSON.Taking Account of Privacy when Designing Cloud Computing Servcices[C].The2009ICSE Workshop on Softuare En-gineering Challenges of Cloud Computing, UK, 2009.

[2]李国杰.信息服务网格—第三代Internet[J].计算机世界, 2001 (40) .

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[4]PENG LIU, YAO SHI, FRANCIS C M.Lau, Cho Li Wang, San Li, Grid demo proposal:AntiSpamgird[J].IEEE International Confer-ence on Cluster Computing, Hong Kong, 2003 (12) .