云计算技术研究与应用

第一篇：云计算技术研究与应用

云计算技术的发展和应用

班级：2011级计科系计本班 姓名：何玲芳

摘要：重点解读了云计算这种新的网络应用模式的概念，阐述了

其实现的方式，分析了其在现阶段的优势，并对现有的云计算服务进行了简略的介绍。最后以实例阐述了云计算技术的应用。

关键字：云计算 网络 发展 应用

在计算机网络不断发展过程当中，总是能够提出一些新的概念让 我们目不暇接。在“网络”概念提出10余年后，又一个类似其改进版的新概念“云计算”被重新提了出来。

云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软 硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。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。云计算是继1980年代大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一种巨变。用户不再需要了解“云”中基础设施的细节，不必具有相应的专业知识，也无需直接进行控制。云计算描述了一种基于互联网的新的IT服务增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展而且经常是虚拟化的资源，它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。

云计算是分布式处理，并行处理和网络计算的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算的基本原理是：通过使计算机分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更与互联网相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式，它意味着计算机能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气，水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。因此，在未来，只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务，从这个角度而言，最终用户才是云计算的真正拥有者。云计算的应用包括这样的一种思想，把力量联合起来，给其中的每一个成员使用。对于云计算，李开复(原Google全球副总裁，中国区总裁)打了一个形象的比喻：钱庄。最早人们只是把钱放在枕头底下，后来有了钱庄，很安全，不过，兑现起来比较麻烦。现在发展到银行可以到任何一个网点取钱，甚至通过ATM，或者国外的渠道。“云计算”带来的这样一种变革——由谷歌，IBM这样的专业网络公司来搭建计算机存储，运算中心，用户通过一根网线借助浏览器就可以很方便的访问，把“云”作为资料存储以及应用服务的中心。

云计算的优势毫不保留的展现在世人面前，人们确实体会到了它的伟大与神奇。它的优势有：廉价，计算能力比以往的任何方式都强大，数据存储在云端，人们不用担心数据的丢失。IBM曾经表示，他们的管理使任何用户的数据都存储三份，当其中一份出现崩溃，丢失之类的问题后检测系统会自然的在另外一个地方再次复制一份。数据丢失对用户来说是个从来不用担心的问题。云计算的规模性可以使所有的资源充分共享，同步。在这方面苹果公司的同步功能无疑是令人印象深刻的。云计算对于数据的存储能力也是毋庸置疑的，仿佛人类世界的所有数据都不足以填满，事实也的确是这样，不然Google怎么会有那样宏伟的计划，对于普通用户而言，操作系统的兼容性不再是烦恼。在云端，无论用何种方式连接到数据，分享都是方便快捷的。

云计算是信息技术(IT)行业最新的发展潮流。它曾被描述为由若干新型现有技术带来一场技术变革。大量的云服务已经出现，这些服务是通过它自己的服务网站入口来提供，然后根据“按使用支付”的定价机制来向客户收取费用。云计算才刚刚兴起，许多系统仍处在概念验证阶段。文献研究发现，云计算研究分裂成两大方向：一方面，研究云的技术问题，如云架构，云存储，云安全，云标准化，并行计算，开源计算等等;另一方面，从企业和用户的角度看待云计算的含义，如云的商业化，云的商业模式等等。在云计算中，根据其服务集合所提供的服务类型，整个云计算服务集合被划分成4个层次：应用层，平台层，基础设施层和虚拟化层，这4个层每一层都对应着一个子服务集合：软件即服务，平台即服务，基础设施即服务，硬件即服务。在云计算服务体系结构中各层次与相关云产品对应。应用层对应SaaS软件即服务，如Google APPS,SoftWare+Services;平台层对应PaaS平台即服务，如IBMIT Factory，Google APPEngine，Force.com;基础设施层对应IaaS基础设施即服务，如Amazo Ec2,IBM Blue Cloud,Sun Grid;虚拟化层对应硬件即服务结合Paas提供硬件服务，包括服务器集群及硬件检测等服务。云计算的表现形式多种多样，简单的云计算在人们日常网络应用中随处可见。对于众多的服务，可将云计算提供的服务细分为以下七个类型。1.SaaS(软件即服务)。SaaS通常被用在企业管理软件领域，产品技术和市场，国内的厂商以八百客，沃丽森为主，主要开发CRM，ERP等在线应用。用友，金蝶等老牌管理软件厂商也推出在线财务SaaS产品。国际上其他大型软件企业中，微软提出了Software+SaaS模式，谷歌推出了与微软Office竞争的Google Apps,Oracle在收购Sieble升级Sieble on-demand后推出Oracle on-demand，SAP推出了传统和SaaS的杂交模式。2.平台即服务。包括提供集成开发环境，集成Web服务和数据库，支持团队协作，提供实用设备。3.按需计算。按需计算用于提供数据中心创建的解决方案，帮助企业用户创建虚拟的数据中心。这种方式的优点在于用户只需要低成本硬件，按需租用相应计算能力或存储能力，大大降低了用户在硬件上的开销。4.MPS(管理服务提供商)。管理服务是面向IT厂商的一种应用软件，常用于应用程序监控服务，桌面管理系统，邮件病毒扫描，反垃圾邮件服务等。目前瑞星杀毒软件早已推出云杀毒的方式。5.商业服务平台。商业服务平台是SaaS和MSP的混合应用，提供一种与用户结合的服务采集器，是用户和提供商之间的互动平台，如互动管理系统中用户可以订购其设定范围的服务与价格相符的产品或服务。6.网络集成。网络集成是云计算的基础服务的集成，通常采用的“云计算总线”，整合互联网服务类似的云计算公司，方便用户对顾问提供商的比较和选择，为客户提供完整的服务。7.云端网络服务。网络服务供应商提供API能帮助开发者开发基于互联网的应用，提供网络拓展功能性。服务范围从提供分散的商业服务到涉及Google Maps,ADp薪资处理流程，美国邮电服务Bloomberg和常规的信用卡处理服务等的全套API服务。

云计算的数据存储技术主要有谷歌的非开源的CFS和Hadoop开发团队开发的CFS的开源实现HDFS。大部分IT厂商，包括yahoo,intel的云计划采用的都是HDFS的数据存储技术。云计算的数据管理技术最著名的是谷歌的BigTable数据管理技术，同时Hadoop数据开发团队正在开发类似BigTable的开源数据管理模块。云计算采用MapReduce的编程模型。现在所有IT厂商提出的云计划中采用的编程模型，都是基于MapReduce的思想开发的编程的工具。MapReduce不仅仅是一种编程模型，同时也是一种搞笑的业务调度模型。MapReduce这种编程不仅适用于云计算，在多核和多处理器，cell processor以及异构机群上同样具有良好的性能。云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算是虚拟化(Virtualization)、效用计算(Utility Computing)、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。由于较早地进入了云计算市场，亚马逊和谷歌目前正在领跑该市场。 而IBM、微软和VMware紧随其后。以亚马逊为例，从2004年开始，亚马逊陆续推出了简单队列服务、MechanicalTurk等云计算服务雏形。亚马逊云计算部门负责人JeffBarr表示，云计算服务成熟的标志是亚马逊在2006年推出的简单存储服务(S3)和弹性计算云(EC2)。之后，企业数据和服务都已被放在亚马逊的“云端”了。那么“云端”到底在哪里呢?其实就是亚马逊分布在全球的服务器——这些服务器可以在瞬间共同完成租用企业的一个任务。

参考文献及网站：《大师访谈云计算——推动商业与技术变革》电子工业出版社;《云计算》机械工业出版社;《云计算的关键技术与应用实例》人民邮电出版社; 中国云计算服务网http://www,gloudguide.com.cn/

第二篇：移动云计算在高校教学中的应用研究

摘要：传统的高校课程教学模式单一，为了使学生提高学习的兴趣和主动性，提出将移动云计算引入到高校教学领域，实现移动学习的思想。本文研究并实现了移动云计算环境下基于Moodle和Wiki相结合的网络教学平台，以学习者为中心，学习者能够通过移动终端随时随地地访问网络教学平台提供的各项功能，并通过云存储服务，高效稳定地共享和下载教学资源，并显著降低经济开销。

关键词：移动云计算;Moodle;Wiki;网络教学平台

中图分类号：G424 文献标志码：A 文章编号：2095-9214(2015)05-0090-03

一、引言

当今科学技术飞速发展，科技的进步不断推进了高等教育的发展，科教兴国战略深入到了方方面面，正是由于教育的培养不断向高端技术输送人才，才使得科技发展的如此之快，教育与科技两者是相辅相成、密不可分的。如何将高新科技运用于高校教学中，以使得科技的进步带动教育的改革与创新是教育研究工作者一直重点关注的问题。传统的高校课程教学模式单一，主要采用教师课堂讲授的知识传播模式，辅以课堂提问、课后作业等方式，学生往往缺乏学习兴趣和主动性，而且其创新性和实践能力也无法得到有效锻炼，如何使学生提高学习的兴趣和主动性，掌握课程的主要原理和技能，加强创新能力和实践能力，并能灵活运用所学知识于实际的项目中，以满足学生日后的实际工作需要和社会对学生的技能要求，是高校教学课程改革的关键问题。

将移动云计算[1]引入到高校教学领域，依托无线移动网络、云计算和多媒体技术，通过携带方便的移动终端(如智能手机、掌上电脑和笔记本电脑等)接入云服务，为学生提供随时随地地获取教育信息和教育资源，以及实时和同学、老师进行互动交流的功能，实现移动学习的目的。这种学习方式摆脱了学习的时空限制，使其学习更具备主动性。而支持移动学习则需要移动学习网络平台，本文研究并构建基于移动云计算技术的网络教学平台，有效支持移动设备访问，它是以学习者为中心，以Web2.0的重要应用(Moodle和Wiki)以及云服务平台构建的个性化自主学习、社会化协作学习、开放式研究性学习的网络学习环境。在信息网络高速发展的当今时代，将移动云计算应用到高校教学中，加强教学效果，以满足社会对学生更高的能力要求，是非常必要的。

二、相关技术

(一)移动云计算技术

云计算[2-4]是一种大规模分布式计算技术，它通过结合IT领域一系列现有技术和新技术，如面向服务的架构、虚拟化等，实现基于服务的计算设施，以云服务的形式为互联网上的用户提供计算资源、存储资源等。用户通过接入互联网，使用云计算终端软件或者浏览器按需付费地使用多种云服务，以实现相关应用、存储文件等。

在使用云服务的设备中，以智能手机为代表的移动设备以其便携性、日益强大的计算处理能力，在生活中使用程度逐渐增加。随着移动互联网终端数量的快速增长，中国移动互联网用户数已超过了传统互联网用户，伴随而来的是移动互联网上的云服务需求日益凸显，在众多种类的云服务中，移动云服务已经成为增长最快的领域之一。在国内外市场，各大互联网公司争相推出移动互联网云服务平台，如亚马逊的Cloud Drive、微软的Windows Azure、苹果的iCloud、谷歌的安卓云服务、百度的易平台等。移动云计算是一种全新的互联网应用模式，它将云计算与移动互联网相结合，不仅具备传统云计算的大量开放软件服务、强大云端计算支撑、便捷云端数据存储、终端配置要求低等特点，还因其移动互联、自由方便这一特点颇得青睐。根据市场调研公司Juniper Research的一项调查，从2009年至2014年，基于移动云的应用市场增长近90%，而另一家市场调研公司ABI Research指出：截止2015年，超过2.4亿的企业客户将通过移动设备访问云计算服务，此后使用人数会继续上升。随着移动云计算技术的发展，面向移动终端的应用极大地丰富了起来，移动云计算将成为移动互联网领域的变革性力量，最终会成为移动应用程序的主导运行方式。

(二)Moodle系统

Moodle[5，6]是近年来较为流行的一套网络学习管理系统，具有免费、开源、易于操作等优点，得到了众多教育专家的认可。Moodle全称是Modular Object-Oriented Dynamic Learning Environment，它以“社会建构主义教育理论”为其设计的理论基础，即允许师生或学生彼此间共同思考，合作解决问题，最终实现“集体智慧”和“集体认知”;它是一个用来构建基于Internet的课程学习网站的软件，覆盖了整个教学过程的管理，融合了我们熟悉的课件、积件、资源库、博客等设计思想，能够创建一个模块化的面向对象的动态学习环境。一方面，Moodle为教师设置了灵活的课程活动配置，如论坛、测验、投票、问卷调查、聊天等。教师通过灵活地设置活动，方便地实现教学策略，并能快捷准确地掌握学生的学习情况，及时地对学生进行指导和评价。另一方面，以学生为中心的教学设计和管理，非常适合个性化的学习和群体间的协同学习，能够极大地加强学生的创新能力和实践能力。

(三)Wiki系统

Wiki[7]是一种基于共同创作的系统。Wiki站点可以有多个参与人维护，每个人都可以发表自己的意见，或者对共同的主题进行扩展或者探讨。具体地讲，Wiki指一种超文本系统。我们可以在Web的基础上对Wiki文本进行浏览、创建、更改，而且创建、更改、发布的代价远比HTML文本要小;同时Wiki系统还支持面向社群的协作式写作，为协作式写作提供必要帮助;最后，Wiki的写作者自然构成了一个社群，Wiki系统为这个社群提供了简单的交流工具，可以帮助我们在社群内共享某领域的知识。与其它超文本系统相比，Wiki有使用方便及开放的特点，使社群的成员能够积极参与，共同创作，实行分工合作，以高效地完成工作和学习任务。

三、基于移动云计算的网络教学平台

(一)平台设计

网络教学平台基于Moodle和Wiki来构建，将它们有效结合，使它们各自扬长避短，相互完善，相得益彰。

一方面，在Moodle系统里基于聊天室或论坛的讨论中，虽然学习者可以随时发表自己的观点或回复别人的意见，通过交流讨论加强学习效果，但是当较多人共同参与讨论时，容易造成话题不统

一、答非所问、杂乱无章，不同观点瞬间涌现，从而影响讨论者的思维，造成知识点的交叉和不连贯，浪费大量的学习时间。在Moodle中添加Wiki功能后，则可以完全避免上述缺陷。Wiki更注重内容的结构化和组织性，同一页面围绕同一主题多人共同创造和编辑而不混乱，且能够从多种角度来看待问题，使主题更加完善。因此，教师可以通过创建某一主题的Wiki页面，让学习者参与到这一主题讨论中来。在Wiki页面中，学习者既可以表达自己的新观点，也可以修正不同于他人的原有观点，并且每次修改的版本在历史记录中都有保存，便于对问题进行充分的探讨和论证，这样学生能看到一个问题从提出，不断修改，到最终解决的全过程，利于学生把握知识的整个来龙去脉，在论证过程中做到思路清晰。

另一方面，Wiki系统是完全开放的，任何参与者都可以添加、修改和删除Wiki页面上的资料，故将Wiki应用于网络教学中，如何实现有效的用户权限管理是需要重点考虑的问题。在Wiki中加入Moodle的权限管理功能，则可以很好地解决该问题。Moodle可以将权限限制为选择该课程的学习者，由开课教师决定学习者是否能够进入该课程的Wiki页面。此外，教师还可以根据需要设置更加细粒度的Wiki页面访问权限，如设置无小组，独立小组或可视小组模式来控制学生对不同Wiki页面的可视权和编辑权。因此，Moodle强大的管理能力有效克服了直接将Wiki用于教学中存在的安全问题，防止平台被恶意破坏，也使其发挥出更好的交互功能。

总之，Moodle与Wiki的结合将网络教学中的教学内容呈现和问题讨论紧密联系起来，能够极大地激发学生的创造性思维，发挥互帮互助的精神，既丰富了教师的教学资源，也充分发挥了学生学习的主体性，加强了实践能力。然而，基于Moodle和Wiki的网络教学平台存储开销非常之大，要配置区域性的网络教学平台所需要的计算机资源将是非常巨大的，会给师生人数众多的高校带来相当繁重的经济开销。此外，由于移动设备的接入网速通常较慢，故在这种情况下通过移动设备来访问网络教学平台是相当困难的。如果基于云计算环境来搭建平台，则可以完全避免这种情况[8]，既可以使用云存储服务来高效稳定地存储教学资源，大幅提高移动设备访问平台的速度，也可以显著降低经济开销。构建这样的移动网络教学平台将是对高校教学模式的一种创新，彻底打破学习的时空局限，真正做到随时随地学习。

(二)平台功能

网络教学平台包括教学管理模块、学生模块和系统管理模块三个部分，其功能结构图如图1所示。

系统管理模块主要针对系统管理员而言，系统管理员拥有整个平台网站的最高权限，管理员的主要任务是维护整个软硬件环境的正常运行，主要工作内容包括系统参数配置：站点安全设置、主题风格选择、语言编辑、模块添加、站点备份等;用户管理：用户权限分配、添加删除用户、群组设置等;课程管理：课程申请、课程分类、添加删除课程等。

教学管理模块由教学内容发布、教学活动组织、教学效果评价和教师间协作等功能构成。教学内容发布：教师通过该功能发布课程有关的教学资源，包括文档和视频等，并设置相应的实验内容，使学生能够理论与实践相结合，有效展开学习。教学活动组织：教师通过该功能开展多种教学活动，如根据学生兴趣将学生划分成多个小组，让不同小组完成不同的实验项目，提高学生学习热情，培养学生的团队协作能力;通过讨论区、聊天室等工具，与学生进行在线的交流讨论，从而产生思维碰撞，使学生加深对知识的理解。教学效果评价：学生通过该功能对教师的教学效果进行评价，提出改进意见，并对自己学习该课程的情况进行自我评价，小组成员之间可以进行互相评价。教师间协作：教师通过该功能加强与其他教师之间的交流协作，达到共同完成好教学的目的。

学生模块由在线学习、交流和协作、资源共享，以及作业和考试等功能构成。在线学习：学生在线阅读平台中呈现的学习资料，将自己的心得体会记录下来。交流和协作：学生通过讨论区、聊天室等工具，与其他在线学生和教师进行沟通交流，并与同小组其他成员协作完成实验任务。资源共享：学生之间互相共享学习资料，实现共同进步。作业和考试：学生完成并向教师提交作业，教师查看和批改后向学生反馈相关信息，课程结束后，学生还需参加该课程的考试;作业和考试是检验学生学习效果的必要手段。

(三)平台构建

基于移动云计算的网络教学平台分为云存储系统、教学资源服务器和移动客户端，其系统架构图如图2所示。

云存储系统负责教学资源的存储，采用阿里云开放存储服务OSS(Open Storage Service)[9]，并采用了其提供的.NET SDK进行云存储部分的设计开发。

教学资源服务器实现网络教学平台的主要功能，服务器程序用ASP.NET进行设计开发，实现B/S架构的Web端。通信接口分为客户端接口和云存储接口。客户端接口采用Socket 技术或HTTP协议实现与移动客户端之间的交互;云存储接口采用OSS API与云存储系统连接。

移动客户端采用两种方式实现，一种是用.NET SDK实现客户端应用程序，用Socket技术实现与服务器之间的交互，另一种是用浏览器，通过HTTP协议与服务器之间交互，客户端通过OSS API与云存储系统连接。两种不同的客户端实现使得用户能够根据喜好方便地访问网络教学平台提供的各项功能，并通过云存储服务，高效地共享和下载教学资源。

四、结语

本文主要研究了传统高校教学模式中存在的教学模式单一等问题，并提出解决方案，搭建以学习者为中心的基于移动云计算的网络教学平台。该平台使用Moodle和Wiki相结合的方式，包括教学管理模块、学生模块和系统管理模块三个部分，使得学生可以自主学习、研讨问题、资源共享、作业和考试，教师可以发布教学资源、组织教学活动，师生可以在线交流，学生可以进行教学评价等。构建这样的移动网络教学平台将是对高校教学模式的一种创新，学习者通过移动终端能够方便地使用该平台进行随时随地地学习，极大地提高了学习的兴趣和主动性，并加强了创新和实践能力。

(作者单位：武汉科技大学计算机科学与技术学院)

基金项目：湖北省教育厅科学技术研究计划青年人才项目：移动云中基于属性的轻量级数据安全防护机制研究(Q20151111)

参考文献：

[1]Abdul Nasir Khan，M.L. Mat Kiah，Samee U. Khan，et al. Towards secure mobile cloud computing：A survey[J]. Future Generation Computer Systems，2013，29(5)：1278-1299.

[2]李开复. 云计算[J]. 中国教育网络，2008，5(6)：34-35.

[3]李玮莹. 云计算架构下的移动学习[J]. 实验室研究与探索，2013，32(2)：236-238.

[4]王玉芬，郭晓娟. 云计算对高校教学资源影响解析[J]. 实验技术与管理，2010，27(5)：111-113.

[5]黄映玲. 国内Moodle研究之内容分析[J]. 现代教育技术，2011，21(6)：50-53.

[6]邹建梅，原变青. 利用云计算技术构筑大规模Moodle应用系统的研究[J]. 中国教育技术装备，2011，(29)：57-60.

[7]苏旬云，李兴保. 从Blog到Wiki看社会性软件对E-Learning的影响[J]. 中国现代教育装备，2006，(1)：86- 88.

[8]高宏卿，汪浩. 基于云存储的教学资源整合研究与实现[J]. 现代教育技术，2010，20(3)：97-101.

[9]阿里云开放存储服务OSS[EB/OL]. http：//oss.aliyun.com.

第三篇：云计算中MapReduce技术研究

孙香花

(长江师范学院数学与计算机学院，重庆，408100)

摘

要： MapReduce是云计算的核心技术之一，它为并行系统的数据处理提供了一个简单、优雅的解决方案。其主要目的是为了大型集群的系统能在大数据集上进行并行工作，并用于大规模数据的并行运算。本文首先介绍了MapReduce的相关知识，然后对目前MapReduce的国内外研究状况进行了介绍与评析;并总结了目前MapReduce模型的相关研究问题;最后进行总结并展望了未来发展的趋势。

关键词：MapReduce技术;云计算应用;云计算;并行计算;

MapReduce technology of cloud computing

SHUN Xiang-hua (

1、College of Mathematics and Computer Science，Yangtze Normal university, Chongqing,，410081)

Abstract: MapReduce is one of the core technology of cloud computing, which is parallel data processing system provides a simple, elegant solution. Its main purpose is to a large cluster of systems in large data sets in parallel, and parallel computing for large-scale data. This paper focus on the cloud of MapReduce technologies. MapReduce first introduced the relevant knowledge, the current research situation of MapReduce are introduced and Analysis; MapReduce model put forward the current research issues; Finally, the summary text and the future trends. Key words: MapReduce technology; cloud computing applications; cloud computing; parallel computing;

1、引言

随着数字技术和互联网的急速发展，特别是随着Web2.0的发展，互联网上的数据量高速增长，也导致了互联网数据处理能力的相对不足。由于待处理数据越来越多 ，多到了很难在一台或有限数目的存储服务器内容纳，且更无法由一台或数目有限的计算服务器就能处理这样的海量数据。因此，如何实现资源和计算能力的分布式共享以及如何应对当前互联网数据量高速增长的势头，是目前互联网界亟待解决的问题。正是在这样一个发展背景下，云计算应运而生[1]。

云计算是由并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Computing)发展而来[2，3]。云计算的核心技术之一是MapReduce，它为并行系统的数据处理提供了一个简单、优雅的解决方案。其主要目的是为了大型集群的系统能在大数据集上进行并行工作，并用于大规模数据的并行运算[4-6]。

近几年来由于数据的大量增长，Mapreduce受到了较多的关注，获得了较大的发展，但还没有形成成熟的、系统化的理论体系[7]。目前国内外进行MapReduce分析技术研究的机构都显示了对MapReduce的高度关注,并在不同的体系结构上都进行了实现，尤其是在开源hadoop平台上对其所做的研究提供了更多的研究机遇。因此对MapReduce的研究不仅具有收稿日期：

基金项目：教育部“春晖”计划科研合作项目(Z2005—1-55003) 作者简介：孙香花(1977-)，女，山西朔州人，硕士,讲师，主要从事数据库、网络方面的研究.

重要的应用价值，更具有重要的学术意义[8，9]。本文首先介绍了MapReduce的相关知识，然后对目前MapReduce的国内外研究状况进行了介绍与评析;并总结了目前MapReduce模型的相关研究问题;最后进行总结并展望了未来发展的趋势。 2 、MapReduce相关研究

目前国内外文献中对MapReduce模型都有相应的研究。主要体现在以下几个方面： 基于MapReduce的初等研究及改进：在Goole提出的原始模型的基础上提出一些新的改进方法，或是对怎样提高MapReduce算法的效率上去进行研究。如：文献[10]提出了一种改进型的MapReduce编程模型，该模型继承了传统的MapReduee模型对map函数和reduce函数的定义.对map和reduce过程进行了改进优化。文献[11]中的HPMR是建立在多核集群上的高性能计算支撑平台。它继承并改进了MapReduce并行编程模式，使其适合高性能计算需求。并让并行程序的编写和运行变得非常简单，同时又保持很高的性能。

对大规模的数据挖掘：利用MapReduce模型对于云平台的海量数据进行挖掘，抓取网页相关数据，或是对网页内容去重等到相关的大规模数据的研究等。如：文献[12]详细描述SPRINT并行算法在HadooP中的MapReduce编程模型上的执行流程，并利用分析出的决策树模型对输入数据进行分类。

基于MapReduce并行模型的一些设计方法与实现或是计算方法的实现，如：文献[13]结合MapReduce的长处，提出研究和实现一个完整的高性能并行计算系统，以GPU为硬件基础并配合基于MapReduce并行计算模型平台进行大规模数据处理。文献[14]提出了基于MapReduce架构实现分布式光线跟踪渲染的方案。该方案基于Hadoop实现，利用MapReduee架构简化了分布式程序设计。

MapReduce的综述：文献[15]重点讨论了MapReduce模型的相关研究，并对采用或是实现了这些模型的相应公司的技术进行了探讨，是一篇综述类型的学位论文。MapReduce模型的研究与应用：文献[16]介绍开源并行系统Hadoop的体系结构以及基于Hadoop的MapReduce编程框架，并在Hadoop基础上提出一种通过多重MapReduce操作，实现海量共现矩阵的生成方法。

当前的研究中，对于云计算中并行计算模型的研究主要是针对于MapReduce模型，而对于MapReduce模型的研究主要在两个方面展开，一个方面为对MapReduce模型的改进，但是对于改进后的模型的实现平台没有研究;另一个方面为MapReduce模型的应用，也是当前的主要研究方向。

3、MapReduce相关研究问题

MapReduce是由Google提出的一种并行分布式编程模型[17-19]。在MapRedcue 模型中用户只须指定一个map函数来处理一个输入的key/value对，产生中间结果key/value对集，再通过一个由用户指定的reduce函数来处理中间结果中具有相同key值的value。适合用 MapReduce 来处理的数据集(或任务)有一个基本要求: 待处理的数据集可以分解成许多小的数据集，而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理[20-21]。

图1说明了用 MapReduce 来处理大数据集的过程,MapReduce 的计算过程很简单，计算利用一个输入key/value对集，来产生一个输出key/value对集[22]。MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算：map和reduce。首先，用户自定义的map函数，接受一个输入对，然后产生一个中间key/value对集。然后，MapReduce库把所有具有相同中间key I的中间value聚合在一起，然后把它们传递给reduce函数。最后，用户自定义的reduce函数，接收稿日期：

基金项目：教育部“春晖”计划科研合作项目(Z2005—1-55003) 作者简介：孙香花(1977-)，女，山西朔州人，硕士,讲师，主要从事数据库、网络方面的研究.

受一个中间key 和相关的一个value集。它合并这些value，形成一个比较小的value集[23-25]。

图1 、Mapreduce的计算流程

随着数字技术和互联网的急速发展，特别是随着Web2.0的发展，互联网上的数据量高速增长，也导致了对MapReduce这种并行计算模式的研究变得越来越重要，由此也产生了一系列的相关研究问题，分别如下所列出[26-28]：

1、 MapReduce模型只需执行简单的计算，对于隐藏并行化、容错、数据分布、负载均衡的那些问题是如何实现的。

2、 Google的MapReduce执行流程。

3、 对MapReduce模型的实现。

4、 对MapReduce模型进行改进。

5、 提高Mapreduce的运算效率的方法。

6、 基于MapReduce模型的应用。

7、 基于MapReduce模型的设计方法及实现 对于以上所列出这些研究问题，目前国内外都有相关的研究，对于这些研究问题在很大程度上仍然有可研究性。

4、 未来研究趋势

MapReduce作为一个通用可扩展的并行计算模型，它用来有效地处理海量数据,不断地从中挖掘出有价值的信息,成为互联网企业发展的必然选择。很多现实世界对海量数据的处理,都可以用这种模型来表示。当前在云计算中使用的分布式并行运算基本上是采用的MapReduce计算模型，不过国内的研究仍然有点滞后，同时，当前的主要研究都放在其应用上，比如说网页抓取等，真正去研究算法本身的并不多，尤其是在提高算法本身的效率上，以及算法的优化等都研究较少。

根据上面的论述和分析可以看出，对于云计算中并行计算模型的研究和应用主要是对于MapReduce模型的，而对MapReduce模型的应用是当前的主要研究方向。本课题在分析MapReduce模型的基础上,提出了如下的研究内容：

1、利用MapReduce强大的计算能力，把MapReduce模型应用到一些经典的算法中。所要解决的主要问题是经典的算法的选取，即要满足利用MapReduce模型的条件，还要解决的是两个算法的比较及评价问题;

2、利用MapReduce强大的计算能力，把MapReduce模型应用到一些数值计算问题中去，所要解决的主要问题是数值计算问题的分解和结束条件，还要解决的是两个算法的比较问题及新算法的评价问题。

收稿日期：

基金项目：教育部“春晖”计划科研合作项目(Z2005—1-55003) 作者简介：孙香花(1977-)，女，山西朔州人，硕士,讲师，主要从事数据库、网络方面的研究.

4、 结束语

本文首先介绍了MapReduce的相关知识，然后对目前MapReduce的国内外研究状况进行了介绍与评析;并总结了目前MapReduce模型的相关研究问题;最后进行总结并展望了未来发展的趋势。 参考文献 [1] [2] [3] [4] [5] 张建勋,古志民,郑超. 云计算研究进展综述[J]. 计算机应用研究,2010,27(2):429-433 金海，漫谈. 云计算[J].中国计算机学会通讯，2009，5(6):22-25 吴吉义,平玲娣, 潘雪增等. 云计算：从概念到平台[J].电信科学,2009,12:23-30 陈康, 郑纬民. 云计算：系统实例与研究现状[J].软件学报.2009,20(5):1337-1348 尹国定,卫红. 云计算—实现概念计算的方法[J]. 东南大学学报：自然科学版,2003,33(4):502-506 [6] 武永卫，黄小猛. 云存储[J]. 中国计算机学会通讯，2009，5(6)：44-52 [7] Lamel.R Google’s Mapreduce Programming Model-revisited [J]. Science of Computer Programming, 2008, 7(1): 208-237. [8] 万至臻.基于Mapreduce模型的并行计算平台的设计与实现[I].浙江大学.2008 [9] 吴晓伟.MapReduce并行编程模式的应用和研究[I].中国科学技术大学.2009. [10] 周锋,李旭伟.一种改进的MapReduce并行编程模型[J].科协论坛.2009.2(11)：11-12 [11] 郑启龙,王昊,吴晓伟等.HPMR:多核集群上的高性能计算支撑平台[J].微电子学与计算.2008，25(9)：21-23 [12] 王鄂,李铭.云计算下的海量数据挖掘研究[J].现代计算机.2009，22(11)：22-25 [13] 瞿李峰.基于GPGPU的MapReduce高性能并行计算模型研究与应用[I].桂林理工大学.2009. [14] 郑欣杰,朱程荣,熊齐邦.基于MapReduce的分布式光线跟踪的设计与实现[J].计算机工程.2007，33(22)：83-85 [15] 周敏.MapReduce综述[I].暨南大学.2008. [16] 杨代庆,张智雄.基于Hadoop的海量共现矩阵生成方法[J].现代图书情报技术. 2009, 25(4) 23-26 [17] Luis M V, Luis Rodero Merino, Juan Caceres, Maik Lindner. A break in the clouds: toward a cloud definition. ACM SIGCOMM Computer Communication Review, 2009,39(1):50-55 [18] Robert L G，Gu Yunhong，Michael Sabala，Zhang Wanzhi。Compute and storage clouds using wide area high performance networks。Future Generation Computer Systems，2009，25(2)：179-183 [19] Daniel J A. Data management in the cloud: limitations and opportunities. Bulletin of the IEEE Computer Society Technical Committee on Data Engineering, 2009,32(1):3-12 [20] 郑启龙.HPMR在并行矩阵计算中的应用[J].计算机工程.2010(8). [21] 徐志伟,廖华明,余海燕.网络计算系统的分类研究[J].计算机学报.2008,31-9:1509—1515. [22] M.Kruijf and K.Sankaralingam.MapReduce for the Cell B.E.Architecture[J]. Technical Report No.TR1625,Computer Science Department,University of Wisconsin,Madison,2007. [23] Colby Ranger,Ramanan Raghuraman,Arun Penmetsa,Gary Bradski,Christos Kozyrakis.Evaluating MapReduce for Multi-core and Multi-processor Systems,Proceedings of the 13th Intl,Symposium on High-Performance Computer Architecture(HPCA). 收稿日期：

基金项目：教育部“春晖”计划科研合作项目(Z2005—1-55003) 作者简介：孙香花(1977-)，女，山西朔州人，硕士,讲师，主要从事数据库、网络方面的研究.

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地址：重庆市涪陵区李渡聚龙大道98号长江师范学院数学与计算机学院办公室

孙香花 邮编: 408100

收稿日期：

基金项目：教育部“春晖”计划科研合作项目(Z2005—1-55003) 作者简介：孙香花(1977-)，女，山西朔州人，硕士,讲师，主要从事数据库、网络方面的研究.

第四篇：云计算技术在化工仿真教学中应用的展望

阿

伦

内蒙古化工职业学院

摘要：云计算是在分布式计算、并行计算、网格计算的基础上提出的一种新型计算模型，它提供了可靠安全的数据存储、强大的计算能力和方便快捷的互联网服务。云计算将给IT 行业带来重大的变革，同样将对教育领域产生重要而深远的影响。该文介绍了云计算的含义、基本原理和对未来化工仿真教学系统发展的影响，分析了云计算对化工仿真教学将产生的积极影响和意义。 关键词：云计算;教学;化工仿真

1 引言

互联网资源和计算能力的分布式共享，是近年来国内外互联网界具有重要意义的研究课题。在互联网上，计算资源的利用率和数据的处理能力一直处于一种不平衡的状态。如何实现资源和计算能力的分布式共享以及应对当前互联网数据量高速增长的势头，是目前互联网界亟待解决的问题。正是在这样一个发展背景下，云计算应运而生。当前对于使用云计算改变传统教育方式也是计算机研究的一个重点方向。

2 云计算的含义及发展现状

云计算的基本原理是用户所需的应用程序并不需要运行在用户的个人电脑、手机等终端设备上，而是运行在互联网的大规模服务器集群中。用户所处理的数据也并不存储在本地，而是保存在互联网的数据中心里面。这些数据中心正常运转的管理和维护则由提供云计算服务的企业负责，并由他们来保证足够强的计算能力和足够大的存储空间来供用户使用。在任何时间和任何地点，用户都可以任意连接至互联网的终端设备。因此，无论是企业还是个人，都能在云上实现随需随用。同时，用户终端的功能将会被大大简化，而诸多复杂的功能都将转移到终端背后的网络上去完成。

云计算已现在经得到包括亚马逊、谷歌、微软、IBM、SUN等国际厂商的重视，各个软件厂商都在积极推进云计算的研究和应用，分别提出了针对云计算的方案和实现。如亚马逊的“弹性计算云”、Google 的GAE 云计算平台、微软的“云-端”策略、IBM 的“蓝云”计划。其它公司推出的云计算方案还包括 Salesforce公司推出了“商业云”等概念。 3 现有化工仿真教学技术及其发展中的局限性 3.1 仿真培训器技术的局限性

用于培训的仿真模型的局限性, 即实时性和模型准确性的矛盾。仿真算法采用序贯模块法。一个复杂的化工流程(例如合成氨和乙烯) 通常用近万个模块来表示。

这种方法每个模块对应一个算法, 易于规范数学模型。但这种算法只能保证实时, 模型不能复杂。近万个模块来表示一个复杂的化工流程通常需要在1～2 秒内计算完, 才能保证操作工操作流程任一部分模型有及时的响应。如果一个复杂的模型在某一个模块较长时间(例如几秒) 计算, 因为数据处理量较大很超过仿真计算机的数据处理能力，使得容易造成其余模块代表的流程就不会有响应, 使计算机出现假死现象, 这就决定了仿真培训器的模型不能太复杂。只能进行DCS操作、开停车和处理事故等简单过程的模拟。当操作工已经熟悉过程后, 培训器也就失去了实用价值。

3.2 动态和稳态模型相结合, 扩大运用范围的局限性

动态和稳态模拟相结合, 是目前仿真技术发展的一个趋势。集成的动态和稳态模拟环境采用了稳态的物性库, 提高了模型的精度; 稳态结果自动地给动态提供初值。动态模型和稳态模型在建模方式和流程结构应该是一致的, 如:

动态模型

d x/ d t = f ( x) 稳态模型

d x/ d t = 0 集成的动态和稳态模型采用了稳态的物性库,可以直接从DCS 取得生产数据。用于下列领域时,没必要保证实时: ①实际生产过程的分析和诊断;②过程控制方案的设计和装置安全性分析。当采用较为简化的物性模型时, 仍可作为操作模拟培训器的平台。但当采用动态模型的时候对本地的模拟计算机的运算能力有较高的要求，造成在教学中建立动态化工仿真机房的高成本。 3.3 将培训器作为学生自主开发实际过程的决策工具的局限性

化工生产过程的专家决策系统在国外已得到广泛运用。由于培训器可模拟实际工厂, 在培训器上反复演练工厂的开停车、事故处理等操作, 并分析操作程序, 不仅安全可靠, 还可积累起许多处理各种生产情况的操作经验。这些经验就可形成生产操作的专家系统的知识库的信息来源。

在教学实践中因为其系统的自由度较高，可激发学生的学习兴趣，提高学生的动手能力和创新能力，在毕业设计的过程中可以使学生自己的想法方便的应用于实践，并对其思想的正确行进检测，提高学生毕业设计的质量，使得毕业设计最终可以真实检测学生对知识的综合应用能力。但是因为系统的开放程度高，学生使用过程中所产生的无效信息多，使得系统在使用的过程中数据库的开销和维护的成本较高，增加学校的经济负担。 3.4 利用Internet 的功能远距离培训的局限性

培训的教室在用户端, 模型运算的主机在开发商处, 用户没必要投资硬件和维护费用, 但这种功能通常只限于通用型的标准模型。 3.5 用户的二次开发的局限性

学校在使用化工仿真系统进行教学的过程中，没有必要针对一套装置就买一个培训器。现在仿真公司开发的化工仿真系统有灵活的建模界面，开放式的接口院校在使用的过程中可以根据自己的需要采用基本化工原理建模，使得模拟器可以模拟更多的化工设备。但在实际的使用过程中因为各个学校的人员匹配，和技术能力的参差不齐，鲜有院校能够进行独立的二次开发。这样在对系统二次开发的过程中不得不进行外包，这样使得二次研发经费的支出有时无异于再购买一套仿真系统，给院校造成较大的经济负担。 4 云计算对化工仿真教学发展的影响

云计算模式为学校提供了合适的借鉴方案，仿真教学系统中计算中心的相关任务将可以选用云计算服务来完成。同时，云计算也将有效地消除仿真教学系统中的“孤岛”现象，将实现网络虚拟环境上的最大化资源共享和协同工作，同时降低仿真机房建设成本等问题。云计算对化工仿真教学系统发展的影响主要表现在以下几个方面：

首先、可以为学校节约计算机、网络交换等硬件设备的购买和维护成本目前，使用云计算服务，绝大部分计算任务交给云端来完成，学校只需让性能较低价格便宜的终端接入互联网即可。云计算能把分布在大量的分布式计算机上的内存、存储和计算能力集中起来成为一个虚拟的资源池，并通过网络为用户提供实用计算服务。这样可以为学校节约大量的计算机、网络交换等硬件设备的购买和维护成本，同时提供了强大的计算能力，弥补了动态仿真中系统计算性能不足的弱点。

其次、云计算可以为学校提供经济的化工仿真系统软件定制服务，它将软件作为一种在线服务来提供，学校接入这类云计算服务后，无需再花费大量资金购买商业化工仿真软件授权，一些常用的应用软件如办公软件、电子邮件系统等，云服务已经提供，收费低廉，有的甚至是免费。作为客户端的本地电脑只需运行图形界面的Linux 操作系统和Firefox 浏览器即可享受云服务，不用担心应用软件是否是最新版本，这也极大地减少了学校为维护和升级化工仿真操作系统和应用软件而投入的费用。

第三、云计算可以为学校提供可靠和安全的数据存储中心，化工仿真实验的过程较长，实验中要产生大量的数据，那么数据的安全性就非常重要。在实验过程中形成生产操作的专家系统的知识库也有大量的数据需要存储。云计算可以为化工仿真系统提供可靠和安全的数据存储中心。

第四、云计算使教育信息资源的共建、共享更为便捷。目前各类化工院校已经建立了大量的化工仿真系统的教学资源，由于可以将化工仿真资源存储在云上，这样使教育信息资源的共享将更为方便与快捷。各个教育机构或信息资源建设人员也可以利用云计算对化工仿真系统进行二次开发和功能扩展。避免了一些技术实力较弱的院校无法对其使用的化工仿真系统进行二次开发和功能扩展的问题，并且为这类学校节约大量的研发经费。 参考文献：

[1] 徐化祥. 云计算对教育的影响初探[J]. 电脑知识与技术,2009.4. [2] 王春雁.2004-2005 校园卡建设与应用现状分析(上)[J].教育信息化，2005.4. [3] 许正宇.我国化工仿真培训器的发展历史和展望. 化工进展, 2001.10 [4] 刘雁. 新版化工仿真实习教学探索[J ] . 贵州科技工程职业学院学报,2007.2 [5] 毛磊. 化学工程专业仿真实践教学的探讨[J ] . 高等理科教育,2006.4

第五篇：网络云计算技术研究现状综述论文

前言

近年来，计算机技术和网络技术在各个领域得以广泛的应用，这也使网民对计算机网络的性能有了更高的要求。在传统的计算模型中，由于需要大规模的进行底层基础设施的铺设，这就需要大量的资金支持，但当前很大一部分企业由于自身资金不足，再者在短时间内也无法实现资金的回笼和调度，这也是导致传统计算模型成本高的重要因素。同时在传统计算模型中，由于其服务平台缺少弹性，而且不能及时进行调整，这也使其无法满足当前网民不断增长的需求，传统计算模型服务平台较为僵硬，缺乏灵活性。另外在传统计算模型中，由于需要服务商长期进行维护工作，导致占有的时间和精力较多，不利于新的业务和资源的开辟。由于传统计算模型越来越无法适当当前社会发展的要求，为了能够满足网民日益增长的对计算机性能的要求，则云计算应运而生，而且在云计算应用过程中服务商也在不断的进行完善和改时，使其自身的灵活性和实用性得以提升，从而更好的服务于广大用户。

1 计算机网络云计算技术的概述

网络云计算技术是由美国一家网络公司最早提出来的，其主要是对网络和软件等相互之间进行融合，而且网络云计算技术还具有规模化、安全性和虚拟性的特点。在云计算中，不同的云都属于计算机并行分布式体系，其服务基础主要是以网络化的计算机为主，同时还要确保其与计算资源之间具有较好的契合性。云计算作为一个综合体，其较有庞大性，而且网络云计算技术作为计算机软件技术发展的重要环节之一，在具体研究中对于计算机网络云计算的特点更为重视。在当前大多数网络计算机用户中，由于没有对基础设施建设制定有效的方案，这就需要充分的发挥计算机网络云计算技术自身的优势，及时向用户传输其所需要的资源，这就需要计算机云技术能够具有较强的实用性、灵活性和方便性。

2 计算机网络云计算技术的分类

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。

3 计算机网络云计算技术的实现

在当前计算机系统中，需要将系统划分为两个层次，即功能实现过程及预处理过程，这两个过程的处理效果和作用都会有所不同，但能够确保系统功能的实现。在对实现过程中和预处理过程进行应用过程中，可以有效的提高计算机系统的简洁化，确保计算机整体运行效率的提高。近年来，我国信息化技术取得了较快的发展，在实际生活中云计算技术也得以不断的应用，为云计算技术的实现奠定了良好的基础。在当前计算机网络云计算的实现形式中，大致可以归纳为以下方面：

第一，通过对软件程序在企业管理程序中进行应用，在当前云计算应用实现方式中，多是利用网络浏览器来对用户所需要的信息进行传递，这有效的实现了资金和费用的节约。

第二，网络服务。主要是通过对实际软件程序的利用，从而使研发人员更好的参与到计算机网络实际应用的开发中来。

第三，管理服务提供商。相对于其他实现形式，管理服务提供商主要都是向信息技术行业提供较为专业的服务。

4 计算机网络云计算技术的发展遇到的问题

在当前计算机网络云计算技术广泛应用的过程中，云计算发展过程中也存在着许多不足之处，这就需要在当前云计算广泛应用过程中要采取切实可行的措施来对数据的安全性进行有效的保障，这是当前云计算技术发展过程中非常重要的一项课题。当前很大一部分云端是通过浏览器来进行接入的，在计算机系统中，浏览器处于十分薄弱的环节，自身存在许多漏洞，这样在云端接入浏览器过程中，用户的证书和认证秘钥则极易由于浏览器自身的漏洞而发生泄露。而且在云端中，由于不同的应用都需要进行认证，这就需要对认证机制的高效性和安全性进行有效的保障。在应用服务层中，需要使用安全可行的手段来确保用户隐私的安全性，在基础设施层中需要采取有效的措施来确保数据的安全和保密性，有效的对数据的安全性和保密性产生影响的因素的控制。

5 采取措施保障网民数据安全

当数据存在着安全风险时，则会对云计算的发展带来较大的影响，因此为了有效地确保网民数据安全能够得到有效的保障，则需要采取切实可行的措施来保证数据的安全性。

(1)隔离操作系统和计算资源。为了有效的确保网民数据的安全性，则需要充分的运用 Hypervisor,从而将网民的操作系统与所需要存储的计算资源有效的隔离开来，从而有效的提高计算资源的安全性，避免其受到来自于网民操作系统所可能带来的影响。

(2)重置 API 保护层。服务商把 API 供给用户，用户按需进行运用。但是，第三方也会使用这些 API.如果想要保护数据安全，就必须再安装 API 保护层，对 API 进行重叠保护。

(3)严格身份认证。服务商需要执行严格的身份认证，加强对网民账号和密码的管理，对冒充网民身份的行为进行有效的防范，确保网民只对自己的数据和程序进行访问，有效的提高数据的安全性。

6 结束语

随着计算机网络技术的快速发展，当前计算机网络云计算技术也取得了一定的进步，尽管当前计算机网络云计算技术还处于初步发展阶段，但其具有较高的实用性，而且取得了较为显着的效果，给我们的生活方式带来了较大的改变。近年来，计算机网络云计算技术越来越受到重视，国家和企业都加大对其进行研究力度，这使计算机网络云计算技术的高速计算优势得以更好的发挥出来，已成为当前信息科技发展的主要方向。

参考文献：

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