云计算通过提供动态易扩展且通常为（7）的资源来实现基于网络的相关服务。

云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。云计算（cloud computing）是主机计算到客户端-服务器计算的大转变之后的又一种巨变。云计算的出现并非偶然，早在上世纪60年代，麦卡锡就提出了把计算能力作为一种像水和电一样的公用事业提供给用户的理念，这成为云计算思想的起源。在20世纪80年代网格计算、90年代公用计算，21世纪初虚拟化技术、SOA、SaaS应用的支撑下，云计算作为一种新兴的资源使用和交付模式逐渐为学界和产业界所认知。

云计算具有以下几个主要特征：

.资源配置动态化。根据消费者的需求动态划分或释放不同的物理和虚拟资源，当增加一个需求时，可通过增加可用的资源进行匹配，实现资源的快速弹性提供；如果用户不再使用这部分资源时，可释放这些资源。云计算为客户提供的这种能力是无限的，实现了IT资源利用的可扩展性。

.需求服务自助化。云计算为客户提供自助化的资源服务，用户无需同提供商交互就可自动得到自助的计算资源能力。同时云系统为客户提供一定的应用服务目录，客户可采用自助方式选择满足自身需求的服务项目和内容。

.网络访问便捷化，客户可借助不同的终端设备，通过标准的应用实现对网络访问的可用能力，使对网络的访问无处不在。

.服务可计量化。在提供云服务过程中，针对客户不同的服务类型，通过计量的方法来自动控制和优化资源配置。即资源的使用可被监测和控制，是一种即付即用的服务模式。

.资源的虚拟化。借助于虚拟化技术.将分布在不同地区的计算资源进行整合.实现基础设施资源的共享。

云计算包括以下几个层次的服务：

.IaaS：基础设施即服务

IaaS（Infrastructure-as-a- Service）：基础设施即服务。消费者通过Internet可以从完善的计算机基础设施获得服务。

.PaaS：平台即服务

PaaS（Platform-as-a- Service）：平台即服务。PaaS实际上是指将软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。因此，PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是，PaaS的出现可以加快SaaS的发展，尤其是加快SaaS应用的开发速度。

.SaaS：软件即服务

SaaS（Software-as-a- Service）：软件即服务。它是一种通过Internet提供软件的模式，用户无需购买软件，而是向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动。

云计算的主要应用类型包括：

.物联网

物联网就是物物相连的互联网。这有两层含义：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。

物联网的两种业务模式：

1）MAI（M2M Application Integration），内部MaaS；

2）MaaS（M2M As A Service），MMO，Multi-Tenants（多租户模型）。

随着物联网业务量的增加，对数据存储和计算量的需求将带来对云计算能力的要求：

1）云计算：从计算中心到数据中心，属于物联网的初级阶段；

2）在物联网高级阶段，可能出现MVNO/MMO营运商，需要虚拟化云计算技术，例如与SOA等技术相结合实现互联网的广泛服务：TaaS（everyTHING As A Service）。

.云安全

云安全（Cloud Security）是一个从云计算演变而来的新名词。云安全的策略构想是：使用者越多，每个使用者就越安全，因为如此庞大的用户群，足以覆盖互联网的每个角落，只要某个网站被挂马或某个新木马病毒出现，就会立刻被截获。云安全通过网状的大量客户端对网络中软件行为的异常监测，获取互联网中木马、恶意程序的最新信息，推送到Server端进行自动分析和处理，再把病毒和木马的解决方案分发到每一个客户端。

.云存储

云存储是在云计算概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置大量的存储设备，那么云计算系统就转变成为一个云存储系统，所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。

.私有云

私有云（Private Cloud）是将云基础设施与软硬件资源创建在防火墙内，以供机构或企业内各部门共享数据中心内的资源。创建私有云，除了硬件资源外，一般还有云设备（IaaS）软件，对应的商业软件有VMware的vSphere和Platform Computing的ISF，开放源代码的云设备软件主要有Eucalyptus和OpenStack。

.云游戏

云游戏是以云计算为基础的游戏方式，在云游戏的运行模式下，所有游戏都在服务器端运行，并将渲染完毕后的游戏画面压缩后通过网络传送给用户。在客户端，用户的游戏设备不需要任何高端处理器和显卡，只需要基本的视频解压能力就可以了。

.云教育

基于云的流媒体平台采用分布式架构部署，分为Web服务器，数据库服务器、直播服务器和流服务器，如有必要还可在信息中心架设采集工作站搭建网络电视或实况直播应用。

2．物联网

物联网是新一代信息技术的重要组成部分。其英文名称是“The Internet of things”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。因此，物联网的定义是通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，将任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

物联网可以分为以下类型：

.私有物联网：一般面向单一机构内部提供服务；

.公有物联网：基于互联网向公众或大型用户群体提供服务；

.社区物联网：向一个关联的“社区”或机构群体（如一个城市政府下属各个机构等）提供服务；

.混合物联网：是上述的两种或以上的物联网的组合，但后台有统一运维实体。

物联网的技术组成

从技术架构上来看，物联网可分为三层：感知层、网络层和应用层。

感知层由各种传感器以及传感器网关构成，包括二氧化碳浓度传感器、温度传感器、湿度传感器、二维码标签、RFID标签和读写器、摄像头、GPS等感知终端。感知层的作用相当于人的眼耳鼻喉和皮肤等神经末梢，它是物联网识别物体、采集信息的来源，其主要功能是识别物体，采集信息。

网络层由各种私有网络、互联网、有线和无线通信网、网络管理系统和云计算平台等组成，相当于人的神经中枢和大脑，负责传递和处理感知层获取的信息。

应用层是物联网和用户（包括人、组织和其他系统）的接口，它与行业需求结合，实现物联网的智能应用。

物联网应用

物联网作为一种新的技术发展趋势，目前在多个行业已经有所应用，包括绿色农业、工业监控、公共安全、城市管理、远程医疗、智能家居、智能交通和环境监测等各个行业。

3．三网合一

三网融合是指电信网、广播电视网、互联网在向宽带通信网、数字电视网、下一代互联网演进过程中，三大网络通过技术改造，其技术功能趋于一致，业务范围趋于相同，网络互联互通、资源共享，能为用户提供语音、数据和广播电视等多种服务。三合并不意味着三大网络的物理合一，而主要是指高层业务应用的融合。三网融合应用广泛，遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居等多个领域。以后的手机可以看电视、上网，电视可以打电话、上网，电脑也可以打电话、看电视。三者之间相互交叉，形成你中有我、我中有你的格局。

三网融合打破了此前广电在内容输送、电信在宽带运营领域各自的垄断，明确了互相进入的准则——在符合条件的情况下，广电企业可经营增值电信业务、比照增值电信业务管理的基础电信业务、基于有线电网络提供的互联网接入业务等；而国有电信企业在有关部门的监管下，可从事除时政类节目之外的广播电视节目生产制作、互联网视听节目信号传输、转播时政类新闻视听节目服务，IPTV传输服务、手机电视分发服务等。

三网融合所涉及的主要技术

.基础数字技术。数字技术的迅速发展和全面采用，使电话、数据和图像信号都可以通过统一的编码进行传输和交换，所有业务在网络中都将成为统一的“0”或“1”的比特流。所有业务在数字网中都将成为统一的0/1比特流，从而使得话音、数据、声频和视频各种内容（无论其特性如何）都可以通过不同的网络来传输、交换、选路处理和提供，并通过数字终端存储起来或以视觉、听觉的方式呈现在人们的面前。目前，数字技术已经在电信网和计算机网中得到了全面应用，并在广播电视网中迅速发展起来。数字技术的迅速发展和全面采用，使话音、数据和图像信号都通过统一的数字信号编码进行传输和交换，为各种信息的传输、交换、选路和处理奠定了基础。

.宽带技术。宽带技术的主体就是光纤通信技术。网络融合的目的之一是通过一个网络提供统一的业务。若要提供统一业务就必须要有能够支持音视频等各种多媒体（流媒体）业务传送的网络平台。这些业务的特点是业务需求量大、数据量大、服务质量要求较高，因此在传输时一般都需要非常大的带宽。另外，从经济角度来讲，成本也不宜太高。这样，容量巨大且可持续发展的大容量光纤通信技术就成了传输介质的最佳选择。宽带技术特别是光通信技术的发展为传送各种业务信息提供了必要的带宽、传输质量和低成本。作为当代通信领域的支柱技术，光通信技术正以每10年增长100倍的速度发展，具有巨大容量的光纤传输网是“三网”理想的传送平台和未来信息高速公路的主要物理载体。目前，无论是电信网，还是计算机网、广播电视网，大容量光纤通信技术都已经得到了广泛的应用。

.软件技术。软件技术是信息传播网络的神经系统，软件技术的发展，使得三网络及其终端都能通过软件变更最终支持各种用户所需的特性、功能和业务。现代通信设备已成为高度智能化和软件化的产品，今天的软件技术已经具备三网业务和应用融合的实现手段。

.IP技术。内容数字化后，还不能直接承载在通信网络介质之上，还需要通过IP技术在内容与传送介质之间搭起一座桥梁。IP技术（特别是IPv6技术）的产生，满足了在多种物理介质与多样的应用需求之间建立简单而统一的映射需求，可以顺利地对多种业务数据、多种软硬件环境、多种通信协议进行集成、综合、统一，对网络资源进行综合调度和管理，使得各种以IP为基础的业务都能在不同的网络上实现互通。IP协议的普遍采用，使得各种以IP为基础的业务都能在不同的网上实现互通，具体下层基础网络是什么已无关紧要。统一的TCP/IP协议的普遍采用，将使得各种以IP为基础的业务都能在不同的网上实现互通。人类首次具有统一的为三大网都能接受的通信协议，从技术上为三网融合奠定了最坚实的基础.

四网融合

四网融合是三网融合概念的延伸，即在现有的三网融合的基础上加入电网，成为四网融合。

4．下一代网络

下一代网络（Next Generation Network），又称为次世代网络。主要思想是在一个统一的网络平台上以统一管理的方式提供多媒体业务，整合现有的市内固定电话、移动电话的基础上，增加多媒体数据服务及其他增值型服务。其中话音的交换将采用软交换技术，而平台的主要实现方式为IP技术，逐步实现统一通信。其中voip将是下一代网络中的一个重点。为了强调IP技术的重要性，业界的主要公司之一思科公司（Cisco Systems）主张称为IP-NGN。

NGN是一个分组网络，它提供包括电信业务在内的多种业务，能够利用多种带宽和具有QoS能力的传送技术，实现业务功能与底层传送技术的分离；它允许用户对不同业务提供商网络的自由接入，并支持通用移动性，实现用户对业务使用的一致性和统一性。它是以软交换为核心的，能够提供包括语音、数据、视频和多媒体业务的基于分组技术的综合开放的网络架构，代表了通信网络发展的方向。NGN具有分组传送、控制功能从承载、呼叫／会话、应用／业务中分离、业务提供与网络分离、提供开放接口、利用各基本的业务组成模块、提供广泛的业务和应用、端到端QoS和透明的传输能力通过开放的接口规范与传统网络实现互通、通用移动性、允许用户自由地接入不同业务提供商、支持多样标志体系，融合固定与移动业务等特征。

.狭义带网络具备以下的业务特点

.多媒体化：NGN中发展最快的特点将是多媒体特点，同时多媒体特点也是NGN最基本、最明显的特点；

.开放性：NGN网络具有标准的、开放的接口，为用户快速提供多样的定制业务；

.个性化：个性化业务的提供将给未来的运营商带来丰厚的利润；

.虚拟化：虚拟业务将是个人身份、联系方式以至于住所都虚拟化。用户可以使用个人号码，号码可以携带等虚拟业务，实现在任何时候、任何地方的通信；

.智能化：NGN的通信终端具有多样化、智能化的特点，网络业务和终端特性结合起来可以提供更加智能化的业务。

NGN的主要支撑技术

.IPv6

.光纤高速传输

.光交换与智能光网

.宽带接入

.城域网

.软交换

.3G和后3G移动通信系统

.IP终端

.网络安全

5．集成电路

集成电路（IC，Integrated Circuit）是一种微型电子器件或部件。采用一定的工艺，把一个电路中所需的晶体管、二极管、电阻、电容和电感等元件及布线互连一起，制作在一小块或几小块半导体晶片或介质基片上，然后封装在一个管壳内，成为具有所需电路功能的微型结构；其中所有元件在结构上已组成一个整体，使电子元件向着微小型化、低功耗和高可靠性方面迈进了一大步。它在电路中用字母“IC”表示。集成电路发明者为杰克·基尔比（基于硅的集成电路）和罗伯特·诺伊思（基于锗的集成电路）。当今半导体工业大多数应用的是基于硅的集成电路。

集成电路的分类

集成电路按制作工艺可分为半导体集成电路和膜集成电路，膜集成电路又分类厚膜集成电路和薄膜集成电路。

集成电路按集成度高低的不同可分为：

.SSI小规模集成电路（Small Scale Integrated circuits）

.MSI中规模集成电路（Medium Scale Integrated circuits）

.LSI大规模集成电路（Large Scale Integrated circuits）

.VLSI超大规模集成电路（Very Large Scale Integrated circuits）

.ULSI特大规模集成电路（Ultra Large Scale Integrated circuits）

.GSI巨大规模集成电路也被称作极大规模集成电路或超特大规模集成电路（Giga Scale Integration）

MEMS

MEMS是微机电系统（Micro-Electro-Mechanical Systems）的英文缩写。MEMS是美国的叫法，在日本被称为微机械，在欧洲被称为微系统，它是指可批量制作的，集微型机构、微型传感器、微型执行器以及信号处理和控制电路、直至接口、通信和电源等于一体的微型器件或系统。MEMS是随着半导体集成电路微细加工技术和超精密机械加工技术的发展而发展起来的，目前MEMS加工技术还被广泛应用于微流控芯片与合成生物学等领域，从而进行生物化学等实验室技术流程的芯片集成化。

MEMS技术的发展开辟了一个全新的技术领域和产业，采用MEMS技术制作的微传感器、微执行器、微型构件、微机械光学器件、真空微电子器件、电力电子器件等在航空、航天、汽车、生物医学、环境监控、军事以及几乎人们所接触到的所有领域中都有着十分广阔的应用前景。MEMS技术正发展成为一个巨大的产业，就像近20年来微电子产业和计算机产业给人类带来的巨大变化一样，MEMS也正在孕育一场深刻的技术变革并对人类社会产生新一轮的影响。

MEMS的相关技术包括：

.微系统设计技术。主要是微结构设计数据库、有限元和边界分析、CAD/CAM仿真和模拟技术、微系统建模等，还有微小型化的尺寸效应和微小型理论基础研究等课题，如：力的尺寸效应、微结构表面效应、微观摩擦机理、热传导、误差效应和微构件材料性能等。

.微细加工技术。主要指高深度比多层微结构的硅表面加工和体加工技术，利用X射线光刻、电铸的LIGA和利用紫外线的准LIGA加工技术；微结构特种精密加工技术包括微火花加工、能束加工、立体光刻成形加工；特殊材料特别是功能材料微结构的加工技术；多种加工方法的结合；微系统的集成技术；微细加工新工艺探索等。

.微型机械组装和封装技术。主要指粘接材料的粘接、硅玻璃静电封接、硅硅键合技术和自对准组装技术，具有三维可动部件的封装技术、真空封装技术等新封装技术。

.微系统的表征和测试技术主要有结构材料特性测试技术，微小力学、电学等物理量的测量技术，微型器件和微型系统性能的表征和测试技术，微型系统动态特性测试技术，微型器件和微型系统可靠性的测量与评价技术。

易扩展

NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。

云计算

云计算相关概念

云计算基本概念

云计算（Cloud Computing）是一种通过网络统一组织和灵活调用各种ICT信息资源，实现大规模计算的信息处理方式。云计算利用分布式计算和虚拟资源管理等技术，通过网络将分散的ICT资源（包括计算与存储、应用运行平台、软件等）集中起来形成共享的资源池，并以动态按需和可度量的方式向用户提供服务。用户可以使用各种形式的终端（如PC、平板电脑、智能手机甚至智能电视等）通过网络获取ICT资源服务。

“云”是对云计算服务模式和技术实现的形象比喻。“云”由大量组成“云”的基础单元（云元，Cloud unit）组成。“云”的基础单元之间由网络相连，汇聚为庞大的资源池。

云计算核心特征

云计算具备四个方面的核心特征：

（1）宽带网络连接，“云”不在用户本地，用户要通过宽带网络接入“云”中并使用服务，“云”内节点之间也通过内部的高速网络相连；

（2）对ICT资源的共享，“云”内的ICT资源并不为某一用户所专有；

（3）快速、按需、弹性的服务，用户可以按照实际需求迅速获取或释放资源，并可以根据需求对资源进行动态扩展；

（4）服务可测量，服务提供者按照用户对资源的使用量进行计费。

云计算服务

自20世纪90年代末出现以来，云计算服务已经经历了十多年的发展历程。云计算服务真正受到整个IT产业的重视是始于2005年亚马逊推出的AWS服务，产业界认识到亚马逊建立了一种新的IT服务模式。在此之后，谷歌、IBM、微软等互联网和IT企业分别从不同的角度开始提供不同层面的云计算服务。云服务正在逐步突破互联网市场的范畴，政府、公共管理部门、各行业企业也开始接受云服务的理念，并开始将传统的自建IT方式转为使用公共云服务方式。

按照云计算服务提供的资源所在的层次，可以分为IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）和SaaS（软件即服务）。

IaaS是基础设施类的服务，将成为未来互联网和信息产业发展的重要基石。互联网乃至其他云计算服务的部署和应用将会带来对IaaS需求的增长，进而促进IaaS的发展；同时，大数据对海量数据存储和计算的需求，也会带动IaaS的迅速发展。IaaS也是一种“重资产”的服务模式，需要较大的基础设施投入和长期运营经验的积累，单纯出租资源的IaaS服务盈利能力比较有限。

PaaS服务被誉为未来互联网的“操作系统”，也是当前云计算技术和应用创新最活跃的领域，与IaaS服务相比，PaaS服务对应用开发者来说将形成更强的业务粘性，因此PaaS服务的重点并不在于直接的经济效益，而更着重于构建和形成紧密的产业生态。

SaaS服务是发展最为成熟的一类云服务。传统软件产业以售卖拷贝为主要商业模式，SaaS服务采用Web技术和SOA架构，通过互联网向用户提供多租户、可定制的应用能力，大大缩短了软件产业的渠道链条，使软件提供商从软件产品的生产者转变为应用服务的运营者。

云计算技术

云计算技术架构

在云计算技术架构中，由数据中心基础设施层与ICT资源层组成的云计算“基础设施”和由资源控制层功能构成的云计算“操作系统”，是云计算相关技术的核心和发展重点，如下图所示。

云计算技术架构

云计算“基础设施”是承载在数据中心之上的，以高速网络（如以太网）连接各种物理资源（服务器、存储设备、网络设备等）和虚拟资源（虚拟机、虚拟存储空间等）。云计算基础设施的主要构成元素基本上都不是云计算所特有的，但云计算的特殊需求为这些传统的ICT设施、产品和技术带来了新的发展机遇。如数据中心的高密度、绿色化和模块化，服务器的定制化、节能化和虚拟化等；而且一些新的ICT产品形式将得到长足的发展，并可能形成新的技术创新点和产业增长点，如定制服务器、模块化数据中心等。

云计算“操作系统”是对ICT资源池中的资源进行调度和分配的软件系统。云计算“操作系统”的主要目标是对云计算“基础设施”中的资源（计算、存储和网络等）进行统一管理，构建具备高度可扩展性，并能够自由分割的ICT资源池；同时向云计算服务层提供各种粒度的计算、存储等能力。

云计算关键技术

“基础设施”关键技术

云计算“基础设施”关键技术包括服务器、网络和数据中心相关技术。

（1）服务器相关技术。服务器是云计算系统中的基础节点。为了实现云计算的低成本目标，云计算系统中多采用X86服务器，并通过虚拟化提高对服务器资源的利用率。

X86服务器的虚拟化技术比较成熟。虚拟化主要有裸金属虚拟化和寄居虚拟化两种方式，其中裸金属虚拟化在性能、资源占用等方面具有综合优势，是应用最为广泛的一种虚拟化方式。

（2）云计算相关网络技术。云可以看作是一个庞大的网络系统。一个云内可以包含数千，甚至上万台服务器，虚拟化技术的普遍采用使实际网络节点的数量更加巨大，因此用于连接云内各个节点（云元）的网络就成为实现高效的计算和存储能力的关键环节之一。

云计算相关网络技术主要解决以下三个问题：

①虚拟机流量的接入与控制。由于虚拟机的引入，虚拟机间流量的交换可能深入到网卡内部进行，使得原本服务器与网络设备之间在网络接入层比较清晰的界限被打破。

②数据中心内部横向流量的承载。在云计算数据中心中，出于对虚拟机“热迁移”的需要，汇聚层仍然采用二层网络组网，这使得汇聚层二层网络规模大大增加，原有生成树协议的阻塞模式将造成链路的大量浪费。

③数据、存储网络的融合。传统数据中心中存在两类网络：连接服务器的以太网，连接服务器和存储设备的光纤存储网（FC）。两张网络的并存提高了建设和运行管理成本，为了适应云计算低成本的需要，数据网络和存储网络的融合成为一种趋势。

（3）数据中心相关技术。云计算使数据中心向大型化发展，也带来节能的迫切需求。据统计，2010年数据中心能耗已经占全球总能耗的1.3%，绿色化刻不容缓。

在数据中心的能耗中，IT设备、制冷系统和供配电系统占主要部分，因此数据中心的节能技术主要围绕这三个方面。对于IT设备而言，其节能技术发展重点是在相同负载下，通过虚拟化、处理器降频、自动休眠和关闭内核等技术，使设备在获得更好性能的同时降低耗电量。对制冷系统来说，一方面可通过尽量采用自然冷却（Free Cooling）的方式降低能耗；另一方面，可通过热管理技术（冷热风道设计、送风和会风路径设计等）改善数据中心气流组织，实现制冷量的精确供给和按需分配，从而节省制冷系统的能耗。对供配电系统来说，主要节能技术包括选用高效率的、模块化的UPS电源；进行合理的IT设备与供电设备布局，减少供电线路损耗；采用高压直流提高供电可靠性和电源使用率、降低电量损耗并增强系统可维护性。

“操作系统”关键技术

云计算“操作系统”的主要关键技术包括实现底层资源池化管理的“资源池”管理技术和向用户提供大规模存储、计算能力的分布式任务和数据管理技术。

（1）“资源池”管理技术。“资源池”管理技术主要实现对物理资源、虚拟资源的统一管理，并根据用户需求实现虚拟资源（虚拟机、虚拟存储空间等）的自动化生成、分配、回收和迁移，用以支持用户对资源的弹性需求。

云计算“资源池”管理技术与传统IT管理软件的主要区别是实现了虚拟资源的“热迁移”，即在物理主机发生故障或需要进行维护操作时，将运行在其上的虚拟机迁移至其他物理主机，同时保证用户业务不被中断。

“热迁移”的重要前提是物理服务器使用共享存储器，并且虚拟机的迁移与网络配置的迁移同时进行。

（2）分布式任务和数据管理技术。云计算对分布式任务和数据管理的需求主要来源于业界对“大数据”的处理需求。分布式任务管理技术要实现在底层大规模ICT资源上进行分布式的海量计算，并对大量结构化与非结构化的数据进行存储与管理。

云计算技术发展

GPU云化降低高性能计算使用门槛

计算多样化的时代，数据的爆炸愈演愈烈，人工智能、虚拟现实等技术的突飞猛进对高性能计算的需求陡然剧增，CPU性能增速放缓，由CPU和GPU构成的异构加速计算体系，成为整个计算领域的必然趋势，GPU在高性能计算领域的作用愈发明显。

AI基础设施市场爆发，GPU用量猛增。近几年，国家政策的导向与资本市场的推动造就了人工智能产业的快速发展，生态逐渐趋于完善，在一定程度上拉动了对基础设施的算力需求。GPU服务器的超强并行计算能力与人工智能相得益彰，得到长足发展。

GPU云化可大幅缩减交付周期与使用成本，降低使用门槛。GPU服务器势头强劲的同时也伴随一些问题，服务器造价高昂、交付实施周期长、配置复杂等限制了GPU的使用范围。GPU云化成为破解这一症结的有效方案，GPU云主机可以实现小时级的快速交付，更及时地响应用户需求，灵活的计费模式实现真正的按需计费，大大减少了使用成本。GPU云服务使GPU的强大算力向更宽广的范围蔓延，深度赋能产学研领域。

GPU云服务可针对不同应用场景优化配置，易用性大幅提升。根据中国信息通信研究院的可信云GPU评估结果显示，国内主流云服务商的GPU产品均针对特定的使用场景进行了优化，对科学计算、图形渲染、机器学习、视频解码等热门应用领域分别推出不同规格的实例，更加贴合应用；预先集成的GPU加速框架，免除了纷繁复杂的配置工作。

服务网格开启微服务架构新阶段

（1）微服务架构技术发展愈加成熟。微服务作为一种崭新的分布式应用解决方案在近两年获得迅猛发展。微服务指将大型复杂软件应用拆分成多个简单应用，每个简单应用描述着一个小业务，系统中的各个简单应用可被独立部署，各个应用之间是松耦合的，每个应用仅关注于完成一件任务并很好地完成该任务。相比传统的单体架构，微服务架构具有降低系统复杂度、独立部署、独立扩展、跨语言编程等特点。与此同时，架构的灵活、开发的敏捷同时带来了运维的挑战。应用的编排、服务间的通信成为微服务架构设计的关键因素。目前，在微服务技术架构实践中主要有侵入式架构和非侵入式架构两种实现形式。

（2）微服务架构行业应用深入，侵入式架构占据主流市场。微服务架构在行业生产中得到了越来越广泛的应用，例如Netflix已经有大规模生产级微服务的成功实践。而以SpringCloud和Dubbo为代表的传统侵入式开发架构占据着微服务市场的主流地位。侵入式架构将流程组件与业务系统部署在一个应用中，实现业务系统内的工作流自动化。随着微服务架构在行业应用中的不断深入，其支持的业务量也在飞速发展，对于架构平台的要求也越来越高。由于侵入式架构本身服务与通信组件互相依赖，当服务应用数量越来越多时，侵入式架构在服务间调用、服务发现、服务容错、服务部署、数据调用等服务治理层面将面临新的挑战。

（3）服务网格推动微服务架构进入新时代。服务网格是一种非侵入式架构，负责应用之间的网络调用、限流、熔断和监控，可以保证应用的调用请求在复杂的微服务应用拓扑中可靠地穿梭。服务网格通常由一系列轻量级的网络代理组成（通常被称为SideCar模式），与应用程序部署在一起，但应用程序不需要知道它们的存在。服务网格通过服务发现、路由、负载均衡、健康检查和可观察性来帮助管理流量。自2017年初第一代服务网格架构Linkerd公开使用之后，Envoy、Conduit等新框架如雨后春笋般不断涌现。2018年初Google、IBM和Lyft联合开发的项目Istio的发布，标志着服务网格带领微服务架构进入新的时代。

无服务架构助力企业应用开发函数模块化

近年来，互联网服务从最早的物理服务器托管、虚拟机、容器，发展到如今的函数即服务（FaaS），即无服务架构。无服务架构是一种特殊类型的软件体系结构，在没有可见的进程、操作系统、服务器或者虚拟机的环境中执行应用逻辑，这样的环境实际上运行在操作系统之上，后端使用物理服务器或者虚拟机。它是一种“代码碎片化”的软件架构范式，通过函数提供服务。函数即一个可以在容器内运行的小的代码包，提供的是相比微服务更加细小的程序单元。具体的事件会唤醒函数，当事件处理完成时完成调用，代码消失。

2014年，AWS推出首个业界云函数服务Lambda。随后几年，各大云计算厂商相继推出自己的云函数服务，不同厂商的函数计算服务所支持的编程语言和函数触发的事件源各有不同。随着无服务架构的兴起，越来越多的开源项目如OpenWhisk、OpenFaaS、Kuberless等开始参与其中，并凭借各自特点正在影响着无服务架构的技术走向。

无服务架构将服务器与应用解耦，降低了运维成本，带动了规模经济效益。无服务架构的横向伸缩是完全自动化高弹性的，由于只调用很小的代码包，调用和释放的速度更快了，用户只需为自身需要的计算能力付费，计费粒度可细化至秒级。服务器部署、存储和数据库相关的所有复杂性工作都交由服务商处理，软件开发人员只需专注于与核心业务相关的开发工作，更有效地贯彻敏捷开发理念。同时，服务商运营管理着预定义的应用进程甚至是程序逻辑，当同时共用同一服务的用户达到一定量级将会带来较大的规模经济效益。

无服务架构促进持续部署成为新常态。无服务架构可以用来实现业务灵活性的持续部署。通过全自动化的基础设施堆栈的配置和代码部署，让任何并入主干中的代码更改都自动升级到包括生产环境在内的所有环境，可以对任何环境进行应用或回滚变更。当前主流技术架构下持续部署对许多公司仍旧难以实现，无服务技术可以有效弥补用户运维水平的不足，将持续部署带来的红利惠及更广范围。

无服务架构打破了以往的惯性思维，并提供了一个极具成本效益的服务。无服务架构仅有两年的历史，目前仍处于起步阶段。但在未来这个领域还会有更大的进步，它将带来软件开发和应用程序部署的一种全新体验。

IT运维进入敏捷时代，智能化运维尚处起步阶段

（1）IT运维从基础运维向平台运维、应用运维转型升级。随着云计算的发展，IT系统变得越发复杂，运维对象开始由运维物理硬件的稳定性和可靠性演变为能够自动化部署应用、快速创建和复制资源模板、动态扩缩容系统部署、实时监控程序状态，以保证业务持续稳定运行的敏捷运维。同时，开发、测试、运维等部门的工作方式由传统瀑布模式向DevOps（研发运营一体化）模式转变。从软件生命周期来看，第一阶段开发侧需运用敏捷实践处理内部的效率问题，第二阶段需基于持续集成构建持续交付，解决测试团队、运维上线的低效问题，第三阶段持续反馈需使用可重复、可靠的流程进行部署，监控并验证运营质量，并放大反馈回路，使组织及时对问题做出反应并持续优化更改，以提高软件交付质量，加快软件发布速度。

（2）DevOps提升软件生命周期效率。DevOps被定义为一组过程、方法与系统的统称，强调优化开发（Dev）、质量保障（QA）、运维（Ops）部门之间的沟通合作，解决运维人员人工干预较多、实时性差等痛点，变被动运维为主动运维，通过高度自动化工具链打通软件产品交付过程，使得软件构建、测试、发布更加快捷、频繁和可靠。据中国信息通信研究院的DevOps能力成熟度评估结果显示，金融机构核心业务仍采用集中式管理方式为主，但外围业务已经开始或已使用了分布式架构，自动化、智能化运维推动金融行业的业务创新。而运营商向云化转型则更注重对云管理平台的需求，如能够支持资源的动态分配和调度、业务监控、故障分析预警、数据库监控以及日常运维的全流程。随着非结构化数据数量激增，运营商通过数据挖掘和分析技术，以提升客户满意度和业务效率是未来的发展目标。DevOps实践贯穿软件全生命周期，提升了传统行业整体效率。

（3）智能化运维将成未来发展趋势。DevOps拉通了运维管理体系，海量数据计算、存储、应用和安全等多种需求出现，运维需借助先进的自动化运维管理模式来实现大体量下的系统管理。在大数据技术的背景下，智能运维AIOps被提出，即Artificial Intelligence for IT Operations。AIOps是将人工智能应用于运维领域，通过机器学习的方式对采集的运维数据（日志、监控信息、应用信息等）做出分析、决策，从而达到运维系统的整体目标。目前，AIOps主要围绕质量保障、成本管理和效率提升三方面逐步构建智能化运维场景，在质量保障方面，保障现网稳定运行细分为异常检测、故障诊断、故障预测、故障自愈等基本场景；在成本管理方面，细分为指标监控、异常检测、资源优化、容量规划、性能优化等基本场景；在效率方面，分为智能预测、智能变更、智能问答、智能决策等基本场景。AIOps虽然在互联网、金融等行业有所应用，但仍处于发展初期，未来智能化运维将成为数据分析应用的新增长点和发展趋势。

边缘计算与云计算协同助力物联网应用

边缘计算是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

边缘计算与云计算互为补充。在当今物联网迅猛发展的阶段，边缘计算作为物联网的“神经末梢”，提供了对于计算服务需求较快的响应速度，通常情况下不将原始数据发回云数据中心，而直接在边缘设备或边缘服务器中进行数据处理。云计算作为物联网的“大脑”，会将大量边缘计算无法处理的数据进行存储和处理，同时会对数据进行整理和分析，并反馈到终端设备，增强局部边缘计算能力。

边缘计算与云计算协同发展，打造物联网新的未来。在边缘设备上进行计算和分析的方式有助于降低关键应用的延迟、降低对云的依赖，能够及时地处理物联网生成的大量数据，同时结合云计算特点对物联网产生的数据进行存储和自主学习，使物联网设备不断更新升级。以自动驾驶汽车为例，通过使用边缘计算和云计算技术，自动驾驶汽车上的边缘设备将传感器收集的数据在本地进行处理，并及时反馈给汽车控制系统，完成实时操作；同时，收集的数据会发送至云端进行大规模学习和处理，使自动驾驶汽车的AI在可用的情况下从云端获取更新信息，并增强局部边缘的神经网络。

云网融合加速网络结构深刻变革

云网融合已经成为ICT发展的趋势。伴随着互联网进入大流量、广互联时代，业务需求和技术创新并行驱动加速网络架构发生深刻变革，云和网高度协同，不再各自独立。云计算业务的开展需要强大的网络能力的支撑，网络资源的优化同样要借鉴云计算的理念，随着云计算业务的不断落地，网络基础设施需要更好的适应云计算应用的需求，更好的优化网络结构，以确保网络的灵活性、智能性和可运维性。

云间互联是云网融合的一个典型场景。以云间互联为目标的网络部署需求日益旺盛。随着云计算产业的成熟和业务的多样化，企业可根据自身业务需求和实际成本情况选择不同的云服务商提供的云服务，这也形成了丰富的云间互联业务场景，如公有云内部互通、混合云和跨云服务商的公有云互通。据中国信息通信研究院的混合云评估结果显示，当前混合云的组网技术主要以VPN和专线为主，而SD-WAN由于其快速开通、灵活弹性、按需付费等特性也逐渐被人们所关注。在云间互联场景下，云网融合的趋势逐渐由“互联”向“云+网+ICT服务”和“云+网+应用”过渡，云间互联只是过程，最终目的是达成云网和实际业务的高度融合，包括服务资源的动态调整、计算资源的合理分配以及定制化的业务互通等。

云网融合的另一个场景是电信云。电信云基于虚拟化、云计算等技术实现电信业务云化，基于NFV、SDN实现网络功能自动配置和灵活调度，基于管理与编排实现业务、资源和网络的协同管理和调度。电信云与云间互联不同，它更关注的是运营商网络的云化转型，包括核心网、接入网、传输网以及业务控制中心等多个层面的网元都可以按云化的方式部署，最终实现运营商网络的软化和云化。

开源技术成为云计算厂商共识

如今，开源社区逐渐成为云计算各巨头的战场，云计算厂商开始纷纷拥抱开源技术。

（1）容器方面。2017年，微软、AWS等云计算巨头厂商先后以白金会员身份加入Linux基金会旗下的云原生计算基金会（CNCF），以加强对Kubernetes开源技术的支持。阿里云更是在2017年两度晋级，从黄金会员到白金会员。截至2018年3月，CNCF白金会员的数量达到18家，黄金会员数量8家，银牌会员的数量148家。

（2）虚拟化管理方面。以全球最大的云计算开源社区OpenStack为例，截止到2018年7月，共有白金会员8家，黄金会员20家，合作伙伴104家。其中，我国企业占据了一半的黄金会员席位。同时，华为、九州云、烽火通信、EasyStack、中兴等厂商在OpenStack各版本贡献中持续处于全球前列。此外，OpenStack基金会的会员还包括Intel、Red Hat、Rackspace、爱立信等国际巨头厂商。

云计算风险管理

云计算带来风险点变化

与传统IT系统相比，云计算面临的风险点发生变化，主要体现在如下几个方面：

（1）传统安全边界消失。传统自有IT系统是封闭的，对外暴露的只是网页服务器、邮件服务器等少数接口。因此，传统IT系统以“边界”为核心，利用防火墙、入侵防御等手段可以有效阻挡攻击。而在云计算环境下，云暴露在公开的网络中，虚拟化技术使得安全边界概念消失，基于物理安全边界的防护机制难以在云计算环境中得到有效的应用。

（2）用户具有动态性。云计算环境下，用户的数量和分类变化频率高，具有动态性和移动性强的特点，静态的安全防护手段作用被削弱，安全防护措施需要进行动态调整。

（3）更高的数据安全保护要求。云计算将资源和数据的所有权、管理权和使用权进行了分离，资源和数据不在本地存储，用户失去了对资源和数据的直接控制，再也不能像传统信息系统那样通过物理控制、逻辑控制、人员控制等手段对数据的访问进行控制。面对用户数据安全保护的迫切诉求和庞大的数据规模，云计算企业需要具有更高的数据安全保护水平和更先进的数据保护手段，以避免数据不可用、数据泄露等风险。

（4）合规检查更难。云计算企业必须符合广泛的、不断变化的法律法规要求。随着信息领域的迅速发展，各国、各行业都在加强相关的法律法规建设，云计算企业合规清单不断壮大，涉及网络、数据、信息等方方面面。由于云计算可能存在数据存储位置未知、数据来源难追溯、安全控制和责任缺乏透明性等问题，使得云计算企业和云客户在面临合规性检查时存在困难。如今年生效的欧盟《一般数据保护条例》（GDPR），首次对数据处理者的数据保护能力进行严格要求，赋予数据主体更多的权利，适用范围也大幅扩张。对于云服务商来说，在欧盟境内设立分支机构或服务于欧盟客户时应满足GDPR要求，而即使服务于非欧盟客户，非欧盟客户又服务于欧盟客户时，云服务商也适用GDPR。不仅适用场景繁多，云服务商为满足GDPR要求所开展的工作也更加复杂。数据遍布于云环境，如何提高数据掌控与保护能力，满足用户多种权利，如何快速识别数据泄露事件，及时上报监管部门，都是云服务商合规的难点。

（5）多种外部风险。云计算企业搭建云平台时，可能会涉及购买第三方厂商的基础设施、运营商的网络服务等情况。基础设施、网络等都是决定云平台稳定运行的关键因素。因此，第三方厂商和运营商的风险管理能力将影响云计算企业风险事故的发生情况。同时，云计算企业在运营时，可能将数据处理与分析等工作分包给第三方合作企业，分包环节可能存在数据跨境处理、多方责任难界定等风险。

如下图所示云计算安全风险架构，对于云计算平台，IaaS层主要考虑基础设施相关的安全风险，PaaS层需要保证运行环境和信息的安全，SaaS层从应用、Web、网络、业务、内容、数据等方面保证应用安全。在云平台的运营过程中，涉及复杂的人员风险、管理流程风险和合规风险。同时，云计算开源技术使用率不断攀升，开源风险也成为云计算领域的关注重点。

云计算安全风险架构

云计算带来风险责任变化

不同云计算企业提供云服务的侧重点不同，企业在使用云服务时，可能会涉及与多个云服务商的合作。任何一个云服务的参与者都需要承担相应的责任，不同角色的参与者在承担各自责任的同时，还需要与其他参与者协同合作，共同规避云平台风险事件的发生。

云计算责任共担模式在业界已经达成共识，但还没有统一的责任共担模型。已有部分厂商根据业务特点，建立了自己的责任共担模型。以亚马逊AWS为例，AWS作为IaaS+PaaS为主的服务提供商，负责管理云本身的安全，即保护运行所有AWS云服务的基础设施。客户负责“云内部的安全”，即业务系统安全。这种模式对于国内市场来说，可能会有局限性。在国内，尤其对于SaaS模式，很多用户仍会有“上云，安全就由云服务商负责”的误解。实际上，SaaS模式下数据安全应由云服务商和客户共同负责，云客户应提高安全使用SaaS服务的能力，避免发生误删数据等风险事故。同时，不少信息技术水平较弱的客户，在接触云计算初期，安全风险防控能力不够强，购买SaaS服务后，会使用而不懂如何去进行安全防护，云服务商需要建立更强大的生态以保障云客户安全。

云服务提供商应基于云客户的需求，提供云主机等服务和相应的安全策略，同时负责维护云平台的高可用，在出现风险事件时，对基础环境、主机环境、网络环境甚至是应用环境进行故障定位、处置和总结。针对国内市场，在SaaS模式下，云服务商应充分考虑云客户安全防护能力水平，提前告知服务使用方法，在云客户存在疑问时，及时提供解答和帮助，避免发生不必要的安全事故。

云客户应基于云服务提供商提供的服务产品使用和安全说明，正确使用服务或产品，避免因为误操作、疏忽等因素造成云平台的风险，同时云客户应按照本公司风险管理要求，对云上信息系统进行风险评估与治理。

数据保护贯穿数据使用的整个生命周期，需要云客户与云服务提供商共同维护数据安全。

云计算风险管理手段多样化

传统IT系统在进行风险管理时，主要通过安全厂商进行安全检查、基于安全软件实现安全防护，而随着云计算风险点和风险责任的变化，除安全厂商外，云计算风险管理需要联动社会多方以提高风险管理能力，包括保险企业、第三方认证机构、监督管理机构等。

云计算风险管理手段主要包括：通过事前评估规避风险、事中监控发现风险、事后处置解决风险，建立完善的风险评估体系，全方位保障云平台稳定运行；以金融带动风险管理发展，通过云保险分担事故带来的损失；联合云计算企业、云客户、安全厂商多方建立云计算风险信息共享平台，实现企业互惠共赢。

云计算产业体系

云计算产业由云计算服务业、云计算制造业、基础设施服务业以及支持产业等组成，如下图所示。

云计算产业体系

云计算服务业

云计算服务业包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。IaaS服务最主要的表现形式是存储服务和计算服务，主要服务商如亚马逊、Rackspace、Dropbox等公司。PaaS服务提供的是供用户实施开发的平台环境和能力，包括开发测试、能力调用、部署运行等，提供商包括微软、谷歌等。SaaS服务提供实时运行软件的在线服务，服务种类多样、形式丰富，常见的应用包括客户关系管理（CRM）、社交网络、电子邮件、办公软件、OA系统等，服务商有Salesforce、GigaVox、谷歌等。

基础设施服务业

基础设施服务业主要包括为云计算提供承载服务的数据中心和网络。数据中心既包括由电信运营商与数据中心服务商提供的租用式数据中心，也包括由云服务提供商自建的数据中心。网络提供商现仍主要是传统的电信运营商，同时谷歌等一些云服务提供商也已经开始自建全球性的传输网络。

云计算制造业

云计算制造业涵盖云计算相关的硬件、软件和系统集成领域。软件厂商包括基础软件、中间件和应用软件的提供商，主要提供云计算操作系统和云计算解决方案，知名企业如威睿（VMware）、思杰（Citrix）、红帽、微软等；硬件厂商包含网络设备、终端设备、存储设备、元器件、服务器等的制造商，如思科、惠普、英特尔等。一般来说，云计算软硬件制造商通过并购或合作等方式成为新的云计算系统集成商的角色，如IBM、惠普等，同时传统系统集成商也在这一领域占有一席之地。

云计算支持产业

云计算支持产业包括云计算相关的咨询、设计和评估认证机构。传统IT领域的咨询、设计和评估机构，如Uptime、LEED、Breeam等，均以不同程度涉足云计算领域。

云计算对电子商务的发展影响

云计算在电子商务中的应用优势

投入成本节约化

传统电子商务企业为了维持正常的运作，需要购入大量的服务器、计算机等设备，并为设备更新及维修花费大量资金。然而，随着云计算逐渐应用到电子商务行业，电商企业只需要链接互联网，就能够使用强大的云计算功能。具体来说，云计算通过构建虚拟数据中心，把用户端的存储、传输以及计算功能聚集并形成一个虚拟数据池，通过网络传输数据信息，从而为客户端提供服务。因而，云计算的应用为电子商务企业节省了大量的设备准备及人才培养费用，大大降低了电商行业的投入成本。

数据存储安全化

传播快速、分布广泛的互联网在为网络用户带来便利的同时，也滋生了网络病毒的恶意传播，严重威胁着网络系统安全，一旦网络威胁发生、电子商务数据泄露，电商企业将面临巨大的经济损失。而云计算的应用，可以大大提高数据存储的安全性，为电商企业的发展提供安全保障。简单来说，云计算把电子商务数据存储到“云”中，“云”提供商自身专业的安全保护策略以及系统安全架构可以为电商企业的信息安全保驾护航。同时，相对于传统存储方式，云计算的权限管理十分严格，共享数据只能够向自身指定的群体传输。

商业活动便捷化

云计算的应用促进了商业活动进一步跨越时间以及空间范围的障碍，能够更加自由地进行移动交易。在云计算环境下，用户可以更加便捷地搜索所需求商品、浏览推荐产品、完成网络购物。云计算依靠联合众多个体计算机而形成一个整体，产生强大的计算能力，合理地调度信息资源、科学地分配计算任务，大大提高了商业活动的效率，为网络购物提供了个性化、自由化服务。

数据资源共享化

依靠云计算技术，电子商务行业能够把不同终端设备之间的数据互通互联，形成数据资源中心，存储在云端，并对合法访问云端的申请授予权限，用户通过终端设备联网，能够随时、随地对共享数据资源进行调取与访问。同时，用户可以自由地在共享资源中选择自己需求的信息，极大地方便了用户使用共享信息。相对于传统共享模式，当计算机出现故障时，共享数据受到的影响极小，因为云计算技术能够快速定位故障计算机，及时备份数据，同时选择另外的服务器来完成存储数据的任务。

云计算应用背景下电子商务模式的转变

商务模式作为为企业创造利益的手段、一种商业活动的工具，具有紧跟时代发展、不断创新变革的特点。随着云计算技术的不断深入应用，电子商务模式也发生了革命性的转变。云计算应用背景下电子商务模式的转变可以体现在以下三个方面：

（1）应用模式方面。传统应用模式依靠的是计算机本地系统进行操作，而在云计算技术应用下，电子商务企业将ERP、PDM以及OA等数据资源存储在云端，云端下再链接人工服务。

（2）消费模式方面。传统的电商消费模式依靠的是由单机许可使用计算机软件产品及硬件产品，而云计算背景下企业使用的硬件及软件设备可以直接向SAAS层级过渡；同时，用户的消费模式逐渐转变到移动终端支付模式。

（3）外包模式方面。随着云计算在电子商务行业的应用，外包模式的应用范围已经不再仅仅局限于IT行业，并且已经逐步拓展到电商领域。在电子商务领域，外包模式包含人才资源外包、管理团队外包、决策运营外包等众多内容。并且基于SAAS模式，电子商务企业可以自由使用外包模式。外包模式的应用，促进了电子商务企业拓宽业务领域，完成行业升级转型。

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