導語：如何才能寫好一篇云計算的技術特征，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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關鍵詞： 云計算； 數(shù)據(jù)特定特征； 特征挖掘技術； 提取精度

中圖分類號： TN911?34； G420 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）13?0178?03

Abstract： For the imprecise data specific information extraction in the process of traditional cloud computing， a specific characteristic mining method of massive data in cloud computing environment is presented. The matrix node difference model is used to arrange the data orderly， and avoid the imprecise extraction data caused by data confusion of the traditional method. The huge cloud data makes the data positioning imprecise. In order to eliminate the above problem， the multidimensional data positioning calculation is adopted to solve the problem of imprecise positioning effectively， and extract the data information successfully. In order to verify the effectiveness of the massive data specific characteristic mining method in cloud computing environment， the contrast simulation experiment was designed. The experimental results fully prove that the method can improve the accuracy of the data extraction effectively.

Keywords： cloud computing； data specific characteristic； feature mining technology； extraction accuracy

0 引 言

隨著科技的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)信息時代逐漸向著云時代變遷，數(shù)據(jù)的運算存儲已經(jīng)由傳統(tǒng)的硬盤存儲逐漸發(fā)展成為云端計算存儲[1]。通過云端的計算存儲已經(jīng)在很大程度上摒棄了原有的算法規(guī)則，能夠更大程度的進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計和數(shù)據(jù)運算[2]。在使用云端計算的環(huán)境下，存儲在云端的海量數(shù)據(jù)都是通過數(shù)據(jù)定位以及數(shù)據(jù)分析進行計算的，使用適當?shù)恼{度方法可以在很大程度上進行數(shù)據(jù)的特征提取。所以，有效的數(shù)據(jù)調度可以充分提高數(shù)據(jù)的特征提取能力，但是傳統(tǒng)的云端計算過程由于數(shù)據(jù)存儲量過于繁雜，并且在進行數(shù)據(jù)定位的過程中需要進行數(shù)據(jù)識別。傳統(tǒng)的方法是使用數(shù)據(jù)的屬性進行標識識別，但是為了數(shù)據(jù)的存儲方便一般會進行適當?shù)臄?shù)據(jù)壓縮和數(shù)據(jù)轉換，數(shù)據(jù)進行調用過程中十分的繁瑣，并且數(shù)據(jù)的調用過程是一個識別提取的過程，這種方式極大地影響了數(shù)據(jù)特征提取的速度以及準確性[3?4]。在進行數(shù)據(jù)特征提取的過程中還存在一些數(shù)據(jù)節(jié)點，這些節(jié)點極大程度上限制了提取的精度[4?5]。綜上所述，本文設計了一種云計算環(huán)境下的海量數(shù)據(jù)特定特征挖掘方法，該方法能夠有效解決上述問題[6]。

1 運用矩陣節(jié)點差分計算方法進行數(shù)據(jù)特定特

征挖掘

使用矩陣節(jié)點差分計算可以提高數(shù)據(jù)提取的精準度，在計算之前需要進行數(shù)據(jù)的方位確定以及數(shù)據(jù)的預處理[7?8]。

式中：為單位下數(shù)據(jù)信息量；為數(shù)據(jù)的信息坐標；為提取條件下的屬性條件；為實際的儺災滌頡

當限制節(jié)點傳輸信息至時，傳輸單位需要經(jīng)過個節(jié)點才能進行屬性提取。關系式為：

保證數(shù)據(jù)的正確性和快速性是通過區(qū)域的劃分得到的，劃分前需要預設參數(shù)，通過設定能夠對選擇精度進行控制，避免誤差的產(chǎn)生。

式中：為離散參數(shù)；為整合參數(shù)域；為區(qū)域值；表示提取深度；代表數(shù)據(jù)衡量值。

進行數(shù)據(jù)的特征提取過程中，使用矩陣節(jié)點差分方法，因此需要進行數(shù)據(jù)的預處理[9]，預處理之后才可以使用，首先是數(shù)據(jù)編續(xù)：

經(jīng)過序號的排列以后，方便數(shù)據(jù)在大量數(shù)據(jù)中進行準確提取，但是排序之后的數(shù)據(jù)不能直接使用，需要一定的調用計算，方便在提取過程中屬性的搭配：

式中：表示單位時間數(shù)據(jù)能夠調用的屬性；表示實際區(qū)域范圍內數(shù)據(jù)的識別碼；是實際計算中的屬性參數(shù)；表示計算常量。

通過上述計算便可以進行矩陣節(jié)點差分方程的計算，建立如下矩陣：

通過化簡的公式可以看出數(shù)據(jù)與實際調用的關系，把公式進行加權處理就可以得到關系公式，這樣可以更加精確的在海量數(shù)據(jù)中完成特征提取。

限定好實用的屬性參數(shù)及屬性目標，進行加權計算：

本文運用矩陣節(jié)點差分計算方法進行數(shù)據(jù)特定特征挖掘，在計算前進行數(shù)據(jù)的預處理保證了數(shù)據(jù)的有效性，提高了結果的精準度，最后用條件進行限定保證在大量的數(shù)據(jù)中能夠進行精準的計算。

2 實驗驗證

為了驗證本文設計的云計算環(huán)境下的海量數(shù)據(jù)特定特征挖掘方法的有效性，設計了對比仿真實驗。選定某網(wǎng)絡數(shù)據(jù)公司大型云端數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)特征提取，首先使用傳統(tǒng)的方法進行云端數(shù)據(jù)提取，然后使用本文設計的云算環(huán)境下的海量數(shù)據(jù)特定特征挖掘方法進行數(shù)據(jù)的特征提取。

2.1 參數(shù)設置

為了保證實驗的有效性，同時進行實驗，設置調配參數(shù)為65.8；數(shù)據(jù)坐標分別為150，100；為了保證數(shù)據(jù)提取的速度，設置為68.5；設置分別為55，60，100。

2.2 數(shù)據(jù)對比分析

實驗對比結果如圖1，圖2，表1所示。

通過圖1可以看出本文設計的方法能夠在更短的時間內得到結果，同時所用的時間是傳統(tǒng)方法的一半左右。

通過圖2的誤差對比結果可以看出，本文設計的云計算環(huán)境下的海量數(shù)據(jù)特定特征挖掘方法能夠有效地降低誤差，保證在海量數(shù)據(jù)下的特征提取。

表1的實驗結果能夠充分證明，本文設計的云計算環(huán)境下的海量數(shù)據(jù)特定特征挖掘方法能夠有效地提高數(shù)據(jù)特征百分比，同時能夠在更短的時間內進行更多的特征提取。

3 結 語

本文設計的云計算環(huán)境下的海量數(shù)據(jù)特定特征挖掘方法能夠有效地解決數(shù)據(jù)特征提取過程中提取不精確的問題，同時所需要的時間更短，得到的結果不需要進行修正，能夠更好地完成對海量數(shù)據(jù)的特征提取。本文的研究能夠為云端數(shù)據(jù)提取提供良好的理論依據(jù)。

參考文獻

[1] 廉文武，傅凌玲，黃潮.云計算環(huán)境下數(shù)據(jù)弱關聯(lián)挖掘模型的仿真[J].計算機仿真，2015，32（4）：359?362.

[2] 盧小賓，王濤.Google三大云計算技術對海量數(shù)據(jù)分析流程的技術改進優(yōu)化研究[J].圖書情報工作，2015，59（3）：6?11.

[3] 何清，莊福振，曾立，等.PDMiner：基于云計算的并行分布式數(shù)據(jù)挖掘工具平臺[J].中國科學：信息科學，2014，44（7）：871?885.

[4] 劉輝.云計算環(huán)境下海量激光點云數(shù)據(jù)的高密度存儲器邏輯結構設計[J].激光雜志，2016，37（9）：91?95.

[5] 白紅偉，馬志偉，朱永利.基于云計算的絕緣子狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的處理[J].電瓷避雷器，2011（4）：19?22.

[6] 錢維揚，王俊義，仇洪冰.基于Hadoop的數(shù)據(jù)挖掘技術在測光紅移上的研究[J].電子技術應用，2016，42（9）：111?114.

[7] 劉海龍，宿宏毅.利用Hadoop云計算平臺進行海量數(shù)據(jù)聚類分析[J].艦船科學技術，2016（14）：148?150.

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關鍵詞:云計算；計算機安全；安全保障

云計算技術的應用給人提供了很大的方便，滿足了人們的技術應用的要求。處在當前的數(shù)據(jù)發(fā)展時期，面對愈來愈大的數(shù)據(jù)，加強對數(shù)據(jù)的管理就顯得比較重要，云計算技術的應用成為數(shù)據(jù)管理的重要技術。通過對云計算技術的研究以及對計算機安全問題的分析，就能為解決實際問題提供相應參考。

1云計算的優(yōu)勢特征以及產(chǎn)生的影響分析

1.1云計算的優(yōu)勢特征體現(xiàn)

其一，規(guī)模大的特征體現(xiàn)。云計算技術的出現(xiàn)成為數(shù)據(jù)管理的改革起點，云計算技術的應用主要是通過讓計算分布在大量分布式計算機上，企業(yè)數(shù)據(jù)中心運行和互聯(lián)網(wǎng)相似，這樣就能被數(shù)據(jù)資源切換到需要的應用上[1]。云計算的技術應用下，就有著鮮明的特征，首先超大規(guī)模是其基礎的特征，如谷歌的云計算有一百萬臺服務器，而對于微軟以及雅虎等云也有著幾十萬臺服務器，企業(yè)私有云通常有數(shù)百成千臺服務器，這就大大提高了計算機的計算和存儲的能力。其二，虛擬化的特征體現(xiàn)。云計算的特征還體現(xiàn)在虛擬化方面，云計算技術支持用戶在任意位置使用各種終端進行獲得服務，這樣就是的云并非是有形的，而是虛擬的。用戶也不用了解云的位置和具體運行，只要有終端就能在網(wǎng)絡的服務下來完成相應的操作。其三，價格低的特征體現(xiàn)。云技術的應用價格比較低廉，其特殊的容錯措施使用廉價節(jié)點來構成云的，自動化集中式管理方式就使得在應用云的時候不同擔心管理成本，并且資源的利用效率能得到有效提高，用戶在享受低成本的優(yōu)勢下，就能方便的進行工作生活使用。這也是云技術得以廣泛應用的重要因素之一。其四，高擴展可靠特征的體現(xiàn)。云計算技術的應用過程中，其可靠性是比較突出的，云技術使用了諸多的數(shù)據(jù)多副本容錯等保障服務的可靠性；同時能夠在規(guī)模上精細紅伸縮，對不同的用戶規(guī)模增長的需要要求能有效滿足[2]。

1.2云計算技術產(chǎn)生的影響分析

云計算技術的應用所產(chǎn)生的影響時比較大的，其中對軟件的開發(fā)產(chǎn)生的影響就比較突出。云環(huán)境下軟件的技術以及架構會發(fā)生變化，開發(fā)軟件要和云相適應，對和虛擬化核心的云平臺要進行結合，對其運算的能力以及存儲的能力變化要能有效適應等。并要能對大量的用戶使用的要求得以有效滿足，其中就涉及到數(shù)據(jù)信息的處理能力以及存儲結構等。還要能實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)化的目標，安全性要能得以加強。在云環(huán)境下的軟件開發(fā)以及工作模式也會隨之而發(fā)生變化，軟件產(chǎn)品的祖自宏表現(xiàn)的形式會更加的豐富[3]。另外，云計算技術的應用對軟件的測試產(chǎn)生的影響也比較突出，主要就是軟件開發(fā)工作變化使得軟件測試也發(fā)生了變化，軟件的測試點就要進行適當?shù)恼{整，對軟件質量重視的基礎上，對云計算環(huán)境提出的質量要求也要能得以滿足，其中的多平臺兼容性以及軟件動態(tài)適應能力等方面都要能夠滿足其要求。軟件的測試工具以及測試的工作模式和測試的環(huán)境也發(fā)生了變化，測試對不同形式的軟件產(chǎn)品的測試也發(fā)生了變化，這些都是云計算環(huán)境所造成的。

2云計算的應用和云計算下計算機安全問題及建議

2.1云計算技術的應用

云計算技術的應用范圍比較廣泛，其中在物聯(lián)網(wǎng)中的應用就比較廣泛，物聯(lián)網(wǎng)核心和基礎是互聯(lián)網(wǎng)，是在這一基礎上的延伸擴展的網(wǎng)絡。物聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務模式主要有兩個，一個是．MAI（M2MApplicationIntegration),內部MaaS；一個是MaaS（M2MAsAService),MMO,Multi-Tenants(多租戶模型）。物聯(lián)網(wǎng)在近些年的迅速發(fā)展過程中，對數(shù)據(jù)存儲的要求也愈來愈高，對云計算的技術應用需求也在加大，云計算的應用下能滿足物聯(lián)網(wǎng)的實際應用要求，從計算中心到數(shù)據(jù)中心在物聯(lián)網(wǎng)初級階段能夠滿足其應用的要求。云計算技術應用中，云存儲的應用是最為基礎和廣泛的，云存儲是通過集群應用以及網(wǎng)絡技術等功能的應用，把網(wǎng)絡中大量不同類型存儲設備采用軟件進行集合協(xié)同工作，對外提供數(shù)據(jù)存儲和訪問功能系統(tǒng)，這樣就能大大提高存儲的效率和安全性[4]。云計算技術在云安全領域的應用發(fā)展也比較重要和廣泛，云安全主要是對網(wǎng)狀大量客戶端的利用，從而來對網(wǎng)絡軟件中的異常行為的監(jiān)測，從中獲得木馬以及惡意程序最新信息，將其信息推動到Server端自動化的處理，將解決方案發(fā)送到每個客戶端。云安全領域的應用有著諸多的方法，有管理密碼的方法需要應用程序以及軟件，在云技術的應用下通過LastPass就能對密碼進行安全管理。

2.2云計算技術下計算機的安全問題分析

云計算的應用比較廣泛，在云計算環(huán)境下計算機的安全問題也比較突出，解決實際中的安全問題就顯得比較重要，主要的安全問題有以下幾個層面：其一，云計算技術缺乏安全標準。云計算技術是新型的技術，在信息化的時展速度比較快，但是還沒有形成完成的安全標準，這就說明云計算技術應用中，涉及到數(shù)據(jù)保密完整性等，都是通過云計算消費終端進行承擔的，云計算服務上不承擔責任。在法律層面對云計算技術的應用安全標準也沒有進行細化規(guī)范和約束，這就必然會在實際中存在安全問題。云計算技術的應用中存在的不安全因素也比較多，有的云計算服務商受到利益的引誘，會不顧安全問題從中謀取利益。其二，數(shù)據(jù)安全的問題比較嚴重。云計算技術下的計算機安全問題的數(shù)據(jù)安全問題比較突出，云計算技術的應用愈來愈廣泛，主要是其數(shù)據(jù)存儲的方便。隨著計算機技術的迅速發(fā)展，用戶通過云端的應用進行存儲數(shù)據(jù)以及調用數(shù)據(jù)的量就比較大，由于計算機監(jiān)管的條件受到限制，這就使得在具體的監(jiān)督管理執(zhí)行過程中存在著難度，從而留給不法分子攻擊的機會造成數(shù)據(jù)的丟失，這就存在著很大的數(shù)據(jù)安全隱患，對用戶的合法權益以及經(jīng)濟利益會造成很大的威脅。云計算是虛擬的技術，對數(shù)據(jù)信息存儲的位置不能得到確定，也缺少具體規(guī)范，這就會造成同一信息數(shù)據(jù)存在多個地方，在信息安全的保障方面受到很大影響，也比較容易發(fā)生信息數(shù)據(jù)竊取的安全問題。其三，用戶權限安全保護力度有待加強。云計算下計算機的安全問題還體現(xiàn)在用戶權限的保障力度不強方面。未能方便用戶查看信息數(shù)據(jù)，就要活得相應權限，而在等級的不同因素影響下，用戶權限也是不同的，獲得的內容信息重要程度也有著不同。對有著權限的用戶，股票中能調整自己持有股份的金額，不具備權限的用戶就只能查看數(shù)據(jù)信息變化，在用戶權限的不同下，一些不法分子就對云環(huán)境下的計算機采用病毒入侵的方式，通過不當方式獲得用戶權限獲得相關信息，這就使得用戶權限的安全受到很大的威脅，對用戶會造成很大經(jīng)濟損失。

2.3云計算背景下計算機的安全保護建議

云計算背景下的計算機安全保障措施的實施要注重科學性，筆者結合實際安全問題提出幾點保護建議：建議一：加強云計算用戶自身的數(shù)據(jù)安全意識。云計算下的計算機安全保障工作的實施，首先用戶自身的信息數(shù)據(jù)安全意識要加強，提高信息數(shù)據(jù)安全保護意識能避免留給不法分子可乘之機。如在網(wǎng)吧等公共網(wǎng)絡場所不登錄個人賬號和存儲重要信息。要提前進行電腦病毒的查殺，對信息存儲和備份后，就要將信息數(shù)據(jù)的記錄以及賬號記錄進行及時刪除。對于個人的電腦應用就要安裝必要的殺毒軟件以及防火墻等，并能定期的進行電腦殺毒處理，管理好電腦，這樣就能有效避免計算機安全問題出現(xiàn)。

3結論

綜上所述，云計算環(huán)境下的計算機安全保障措施的實施，要充分注重方法的科學應用，并要對云計算技術有充分的了解，這樣才能針對性的解決實際安全問題。在計算機技術迅速發(fā)展的環(huán)境下，云技術的應用將成為趨勢，對計算機的信息安全的保護強度也會進一步加強。

參考文獻

[1]朱英旗.云計算背景下計算機安全問題及對策分析[J].電腦知識與技術,2017(23).

[2]王偉.云計算背景下計算機安全問題及對策[J].中國新通信,2017(08).

[3]梁禮勇.云計算背景下計算機安全問題及對策[J].電子技術與軟件工程,2016(11).

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關鍵詞：云計算；電信通信網(wǎng)絡；關系分析；應用

1 云計算的簡介

如果站在技術的角度對云計算進行分析，可以將其看作是一種基礎性的設施，其主要的架構構成是在其上搭建多個的框架，云計算的概念可以通過分層模式進行體現(xiàn)，其具有虛擬化的物理硬件層，能夠為整個系統(tǒng)提供一個非常靈活的自適應平臺，為了能夠在各個層次上都能對其業(yè)務需求進行良好的響應，云計算可以給予SaaS平臺、PaaS平臺、IaaS平臺來進行計算。

2 云計算的發(fā)展現(xiàn)狀

目前在云計算的研究及應用過程中，賽門鐵克、Redhat、SUN、Oracle、微軟、IBM等主流的軟硬件生產(chǎn)商都在進行云計算的相關研究，并提出了具有自身特點的云計算體系及架構，并且投入了大量的資金及技術來進行云計算的研究，各個廠家所提出的云計算的架構雖然有一定的差異，但是總體上的概念沒有太大的區(qū)別，但是各個廠家對于云計算的概念理解及研究視角卻有著較大的差別。另一方面，雖然云計算經(jīng)過了一段時間的發(fā)展，取得了較大的進步，但是在其主要的技術應用中，還存在著一些有待解決的問題，例如多個虛擬機的功能融合、QoS問題、云環(huán)境下的安全問題等。

3 云計算在電信通信網(wǎng)絡關系分析中的應用

3.1 基于云計算的客戶價值預測

在電信通信網(wǎng)絡中的客戶價值預測工作中，通常涉及的知識面非常的廣，需要進行大量的計算，而如果將云計算應用于客戶價值預測中，對用戶信息及通話信息的相關數(shù)據(jù)進行深層次的挖掘，應用分位點的概念，對新入網(wǎng)的用戶進行有效的價值預測，該種預測方法與傳統(tǒng)的絕對區(qū)間劃分的預測方法，能夠有效的降低預測誤差。

其主要的預測流程為：將客戶信息及通話記錄中的有效字段進行抽取，然后將相應的字段進行合并連接；然后對用戶的所在區(qū)域、年齡、性別等進行解析，解析完成之后將不符合篩選要求的用戶予以剔除；然后將通話時長作為主要的參考依據(jù)，結合分位點，將相關的通話記錄進行有效的分類，如果在分類的過程中采用了n-1各分位點，那么可以根據(jù)此分位點將所有的用戶劃分為n類，然后根據(jù)類別劃分的不同，將n類記錄分別進行存儲，依據(jù)分好類的n個文件的不同類別，分別對其進行bayesian模型的訓練，然后還要運用測試集對相關的模型效果進行檢查對比。

3.2 基于云計算的好友推薦

在運用云計算進行好友推薦的計算時，主要的參考依據(jù)是用戶的熟悉度及相似度，這種計算方法在電信通信網(wǎng)絡關系中具有非常廣泛的應用前景，計算中的絕對量是熟悉度，通過二度好友的貢獻度及熟悉度來進行二度好友的查找，通過這種算法能夠得到二度好友的相關熟悉度，然后會根據(jù)相關的熟悉度對朋友的屬性進行加權算法，最終能夠得到非常精確的偏好特性，在該種計算方法中，會根據(jù)電信數(shù)據(jù)的特點，提取交流時長、交流頻率等信息，通過對二度好友的屬性相似度、用戶偏好、熟悉度等進行計算，然后可以得到用戶之間的總的推薦度，最后把總相似度較高的二度好友推薦給用戶，使得好友推薦更加的精確。

其主要的計算流程為：首先對一度好友之間的相似度進行計算，通過對一度好友的熟悉度的計算，能夠得到相關的二度好友關系，然后再對其相似度進行計算，并要根據(jù)一度好友計算出用戶的環(huán)境偏好，然后通過用戶自身屬性、環(huán)境偏好及二度好友的熟悉度，計算出總的推薦度，根據(jù)總推薦度的高低，為用戶進行好友推薦。

3.3 基于云計算的電信社團特征結構化存儲及驗證

將云計算應用于電信社團特征的結構化存儲中，其主要的計算方法是：根據(jù)一個月之內的通話記錄分析，對其中所存在的社團屬性進行統(tǒng)計分析，然后根據(jù)社團特征提出一種存儲方案，并根據(jù)相關的通話網(wǎng)絡來進行驗證，對社團結構特性的統(tǒng)計分析進行歸一化，并將其在相關的結構中進行存儲，為進行二次的深入分析提供方便，在進行方案驗證時，將社團作為研究單位，對其整體感興趣的數(shù)據(jù)的分布情況進行分析，并將其與之前的研究數(shù)據(jù)進行分析比較，并對不同的特征進行統(tǒng)計。

其主要的計算流程為：首先要對社團中存在的各種屬性進行統(tǒng)計，如果存在沒有統(tǒng)計的屬性，要對其單屬性進行統(tǒng)計，然后將其統(tǒng)計特性進行歸一化處理，制定出統(tǒng)計特性的概率分布情況，然后將其進行一致化處理，并將其結果存儲于上述的存儲結構當中。

[參考文獻]

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關鍵詞：云計算平臺；物聯(lián)網(wǎng)；數(shù)據(jù)挖掘

物聯(lián)網(wǎng)是當前智能化社會發(fā)展的一個重要顯示，近幾年隨著科研事業(yè)的快速進展下，物聯(lián)網(wǎng)以及從一個概念存在逐漸融入到現(xiàn)實生活中。物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)實現(xiàn)了人們生活與工作的智能化，極大的改變的了生活與工作方式，提升了辦事效率。而物聯(lián)網(wǎng)的實現(xiàn)依靠中的技術的支持，其中數(shù)據(jù)挖掘技術便是其中一個重要支撐條件，數(shù)據(jù)挖掘實現(xiàn)了海量信息的獲取與挖掘，而這種信息能夠支撐物聯(lián)網(wǎng)在實際操作中的智能化實現(xiàn)。文中在云計算平臺的基礎上分析物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘的相關研究，其中包括物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘所面臨的挑戰(zhàn)、在云計算平臺中物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘的相關技術以及實際應用。

1云計算與物聯(lián)網(wǎng)理論基礎

1）云計算理論云計算是一種依賴于互聯(lián)網(wǎng)技術，經(jīng)由互聯(lián)網(wǎng)服務為用戶提供依據(jù)需求而明確服務的計算方式。而云計算命名的由來是由于整個服務資源的選自源互聯(lián)網(wǎng)內的數(shù)據(jù)，且互聯(lián)網(wǎng)多會應用云狀圖案對資源進行顯示，因此被稱之為與計算。云計算基于其應用技術的先進性具備了以下幾大特征：第一，規(guī)模大。云計算中的云所顯示的便是差大的規(guī)模，當前就谷歌云計算來看已經(jīng)擁有了100多萬臺服務器，而其他較大型的搜索引擎也具備了數(shù)十萬臺服務器。第二，虛擬化。云計算能夠支持用戶在任意位置或任意終端進行服務器的登錄，所有操作在云空間進行運行，由此也便形成了虛擬性特征。第三，可靠性。云計算應用數(shù)據(jù)多副本絨促以及計算節(jié)點同構可互換等措施來確保服務的可靠性。第四，通用性。云計算不會針對特定的應用，在云支持下能夠創(chuàng)造出海量的應用。第五，可延伸性。云計算的超大規(guī)模能夠支持其進行動態(tài)的伸縮，由此滿足各類應用與用戶規(guī)模的增長需求［1］。2）物聯(lián)網(wǎng)理論物聯(lián)網(wǎng)屬于全新信息技術的主要構成部分，同時也是信息化時展的重要階段。物聯(lián)網(wǎng)實際上所指的是經(jīng)由多種技術的應用實現(xiàn)物與物之間的連接，而這種連接形成了一個局域網(wǎng)絡，實現(xiàn)遠程與集中操控。物聯(lián)網(wǎng)雛形的出現(xiàn)可追溯到1990年，后期隨著各項理論與技術的不斷研發(fā)下，在近幾年已經(jīng)能夠實現(xiàn)在現(xiàn)實生活中，且被廣泛的應用。其實際意義在于，經(jīng)由各項技術將多種物品與互聯(lián)網(wǎng)進行連接，實現(xiàn)信息交換與通信，由此實現(xiàn)了物品的智能化，用戶可經(jīng)由遠程終端進行操控，便捷了人們的生活，同時也提升了各物品應用的安全性。與互聯(lián)網(wǎng)對比物聯(lián)網(wǎng)具備了以下幾大特征：一方面表現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)應用到多種感知技術；第二方面表現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)屬于建立在互聯(lián)網(wǎng)基礎上的泛在網(wǎng)絡；第三方面表現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)的核心價值是提供不限定任何場合與時間的應用場景與用戶的自由互換［2］。3）物聯(lián)網(wǎng)的建設物聯(lián)網(wǎng)在應用過程中需要多個行業(yè)的參與，且需要政府方面所提供的支持，物聯(lián)網(wǎng)具備多種優(yōu)勢，可廣泛地應用在社會各個領域中，但是在實際應用過程中技術建設始終是一大難題。就常規(guī)上來講，物聯(lián)網(wǎng)的建設需要經(jīng)由以下幾個步驟：第一，對需要建設物聯(lián)網(wǎng)的物體屬性進行識別，包括靜態(tài)與動態(tài)的屬性，其中靜態(tài)屬性可直接進行存儲，而動態(tài)屬性則需要應用傳感器進行探測；第二，對識別完成后的物體屬性進行讀取，將讀取信息轉換為網(wǎng)絡識別數(shù)據(jù)；第三，將物體的信息經(jīng)由網(wǎng)絡傳輸至信息處理中心，由處理中心實現(xiàn)物體與互聯(lián)網(wǎng)之間的通信［3］。

2數(shù)據(jù)挖掘技術界定與特征分析

2．1數(shù)據(jù)挖掘技術概念

數(shù)據(jù)挖掘技術出現(xiàn)在二十世紀后期，雖然其出現(xiàn)時間不長，但是對社會中各領域的發(fā)展形成了巨大的影響，也引起自有優(yōu)勢得到了廣泛的應用。數(shù)據(jù)挖掘從廣泛意義上來講所指的是從大量數(shù)據(jù)中經(jīng)由可靠的算法搜索隱藏其中信息的整個過程。數(shù)據(jù)挖掘與計算機科學存在著緊密的聯(lián)系，利用計算機技術經(jīng)由統(tǒng)計、分析、情報檢索、機器學習等多種手段實現(xiàn)其實際價值。當前數(shù)據(jù)挖掘在應用到不同領域后，也被賦予了不同的概念。但就其應用價值可從三個方面進行概述，第一個方面為提供海量可靠信息；第二個方面為經(jīng)由數(shù)據(jù)挖掘所獲取的信息對人們具有較高的應用價值；第三個方面為所獲取的信息能夠被人們理解與分析，并以此為根據(jù)做出決策［4］。

2．2數(shù)據(jù)挖掘技術特征

數(shù)據(jù)挖掘技術具備了分布廣、規(guī)模大、節(jié)點資源有限、安全性復雜等特征。其中分布廣主要是數(shù)據(jù)挖掘是物聯(lián)網(wǎng)技術中的一個構成部分，而物聯(lián)網(wǎng)本身就具備的分布廣泛的特點，由此數(shù)據(jù)挖掘基于需要將數(shù)據(jù)存儲在不同的地方，也便具備了分布廣的特點；規(guī)模大方面主要是物聯(lián)網(wǎng)中具有海量數(shù)據(jù)的傳輸與應用，而數(shù)據(jù)挖掘作為數(shù)據(jù)分析與處理環(huán)節(jié)自然具備了規(guī)模大特點；節(jié)點資源有限方面是給予物聯(lián)網(wǎng)較為龐大的數(shù)據(jù)鏈，需要設置多個傳感器節(jié)點，因此需要有能夠快速解決處理數(shù)據(jù)的中央節(jié)點，而節(jié)點資源并非無限，中央節(jié)點通常不需要所有的數(shù)據(jù)，但需要數(shù)據(jù)參數(shù)，由此對需求數(shù)據(jù)進行輸出［5］。

3物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘面臨的挑戰(zhàn)

基于物聯(lián)網(wǎng)技術自身所具備的特征，在數(shù)據(jù)挖掘中也具備了一定的優(yōu)勢，但是新技術在數(shù)據(jù)挖掘中應用較多，物聯(lián)網(wǎng)技術在數(shù)據(jù)挖掘中也面臨著一定的挑戰(zhàn)，具體表現(xiàn)為以下幾個方面。第一，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具有一定的規(guī)則，但是由于其規(guī)則過多也相對較為繁雜，經(jīng)由中央模式對分布式數(shù)據(jù)進行挖掘的方式效果并不理想。第二，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)規(guī)模較大，需要及時給予可靠的處理，而當前處理模式對硬件要求較高，若硬件不能夠符合要求則可能無法實現(xiàn)。第三，數(shù)據(jù)需求的節(jié)點不斷增加，需求與供給之間存在著一定的矛盾。第四，給予物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存在著諸多外在影響因素，包括數(shù)據(jù)傳輸安全性、數(shù)據(jù)傳輸?shù)碾[私性、法律約束等因素。將所有數(shù)據(jù)集中存儲在相同的數(shù)據(jù)倉庫中這一渠道顯然不具備可靠性。基于上述幾點問題充分顯示出，對物聯(lián)網(wǎng)進行數(shù)據(jù)挖掘過程中，當前所具備的以及應用的多種技術與手段存在著一定的弊端，針對此需要不斷地進行更為深入的研究，以尋找到更為有效的解決方案。

4基于云計算平臺的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘技術分析

4．1物聯(lián)網(wǎng)感知層

物聯(lián)網(wǎng)感知層也就是實現(xiàn)感知作用，具體是依賴于目標區(qū)域范圍內設置大量數(shù)據(jù)采集點予以實現(xiàn)。也就是說節(jié)點是經(jīng)由傳感器與攝像頭以及其他相關設備實現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集，所采集到的數(shù)據(jù)需要依賴于物聯(lián)網(wǎng)感知層所具備的網(wǎng)絡通信設備進行集中處理，將所需要的數(shù)據(jù)傳遞至各節(jié)點，再經(jīng)由集中儲存后再次通過傳輸層傳遞至云計算平臺的數(shù)據(jù)處理中心，實現(xiàn)整個感知層的職能。

4．2物聯(lián)網(wǎng)傳輸層

物聯(lián)網(wǎng)傳輸層是所有數(shù)據(jù)傳遞的中間環(huán)節(jié)，其中涵蓋著傳感器、無限網(wǎng)絡等設備與技術，經(jīng)由多種網(wǎng)絡設備的連接，形成高效率無縫數(shù)據(jù)的傳輸系統(tǒng)，能夠更為有效地將物聯(lián)網(wǎng)感知層所收集到的數(shù)據(jù)經(jīng)由網(wǎng)絡傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理中心，由此實現(xiàn)全方位的互通互聯(lián)目標。就其實際工作內容來分析，所指向的是將多種屬性的監(jiān)測處理設備進行聯(lián)網(wǎng)，實現(xiàn)傳輸功效，對各設備與節(jié)點之間的數(shù)據(jù)信息進行傳播。

4．3數(shù)據(jù)層

數(shù)據(jù)層是物聯(lián)網(wǎng)云計算平臺中數(shù)據(jù)挖掘技術的核心環(huán)節(jié)，物聯(lián)網(wǎng)自身具有一定的異構性與海量性特點，由此在數(shù)據(jù)層內將物聯(lián)網(wǎng)設備所收集到的所有數(shù)據(jù)信息進項儲存處理與分析的能力是基于云計算的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘平臺的重點。數(shù)據(jù)層內部涵蓋了數(shù)據(jù)源轉化與存儲兩個主要部分，其中數(shù)據(jù)源轉化所指的是對物聯(lián)網(wǎng)異構性的數(shù)據(jù)化進行轉化，存儲方面所指向的是應用Hadoop所構建的平臺中HDFS系統(tǒng)進行分布式存儲，由此將物聯(lián)網(wǎng)中大量的數(shù)據(jù)能夠可靠的存儲在各個數(shù)據(jù)節(jié)點中。在物聯(lián)網(wǎng)平臺內部，針對不同的目標需要收集不同的數(shù)據(jù)類型對其進行顯示，在特定環(huán)境下，同一種目標同樣會選擇不同的數(shù)據(jù)類型進行表現(xiàn)，基于此數(shù)據(jù)源轉化的作用主要為表現(xiàn)保持數(shù)據(jù)的完整性，同時避免異構性的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在轉化中基于其他不確定因素有所損壞，由此實現(xiàn)確保數(shù)據(jù)挖掘可靠性的目的。數(shù)據(jù)源轉化在整個系統(tǒng)中的價值主要是作為數(shù)據(jù)層與感知層之間的連接線角色存在，經(jīng)由數(shù)據(jù)包的解碼與轉換將不同屬性的數(shù)據(jù)轉換為所需要的數(shù)據(jù)類型，同時將其以分布式手段存儲在數(shù)據(jù)處理中心。

4．4數(shù)據(jù)挖掘服務層

數(shù)據(jù)挖掘服務層內部涵蓋數(shù)據(jù)準備模塊、數(shù)據(jù)挖掘引擎模塊、用戶模塊幾個部分。其中數(shù)據(jù)準備模塊中涵蓋著對數(shù)據(jù)的情況、轉變、數(shù)據(jù)規(guī)等環(huán)節(jié)；數(shù)據(jù)挖掘引擎模塊中涵蓋著數(shù)據(jù)挖掘算法集、模式評估等環(huán)節(jié)；用戶模塊中涵蓋著數(shù)據(jù)挖掘知識的可視化展現(xiàn)技術。基于知識挖掘類型的差異性，數(shù)據(jù)挖掘引擎模塊具備了區(qū)分、關聯(lián)、聚類、趨勢分析、偏差分析、類似性分析等特征。而提供以上所述的功能核心環(huán)節(jié)為數(shù)據(jù)挖掘模塊中的算法集所具備的多種功能算法，在Hadoop平臺中數(shù)據(jù)挖掘算法需要對傳統(tǒng)所應用的數(shù)據(jù)挖掘算法進行一定程度的調整，也就是實現(xiàn)算法并行化的處理。用戶模塊是應用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘平臺用戶的直接接觸端，基于其擔負著將系統(tǒng)顯示轉化為用戶可識別顯示的重要責任，需要具備一定的友好性，也就是一定的人性化，使用戶能夠便捷的應用用戶界面進行操作，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的目的，同時也能夠獲取到能夠理解的知識。為提升數(shù)據(jù)挖掘平臺的可移植性，在用戶服務底層模塊加入了一個開放接口模塊，由此能夠使得第三方調用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘平臺的功能，使物聯(lián)網(wǎng)具備更為豐富的應用，同時提升其實際應用價值。

5結論

云計算與物聯(lián)網(wǎng)均屬于信息化社會的先進產(chǎn)物，是社會發(fā)展的一大表現(xiàn)，物聯(lián)網(wǎng)引起自身的多種優(yōu)勢被廣泛地應用在社會各個領域中。但是，當前物聯(lián)網(wǎng)在我國發(fā)展進程較為緩慢，主要是由于物聯(lián)網(wǎng)的建設需要應用到多種技術，而技術建設始終是一個難題，為此，在本文中對基于云計算平臺的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘技術應用與實現(xiàn)效果進行了全面分析，為進一步推動基于云計算基礎物聯(lián)網(wǎng)的建設提供理論參考。

作者:湯勇峰 單位:江蘇省徐州醫(yī)藥高等職業(yè)學校

參考文獻：

［1］張虎．基于云計算的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘模式的構建［J］．無線互聯(lián)科技，2016，2（20）：50－51．

［2］陳達峰．基于云計算的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘關鍵技術研究［J］．中國新技術新產(chǎn)品，2014，5（23）：20．

［3］李立，張玉州，江克勤．一種改進的基于云平臺的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘算法［J］．安慶師范學院學報：自然科學版，2014，7（2）：37－40．

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關鍵詞：點云；法向量；田坎面

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2017）04-0099-02

在如今數(shù)字化世界的時代中，隨著計算機技術和傳感技術等領域的快速發(fā)展，極大促進了測量測繪以及逆向工程等的發(fā)展[1]。在野外測量中，對復雜地形的信息采集以及數(shù)據(jù)建模等需求也越來越高，隨著機載雷達、車載雷達、無人機等工具的進步，采集的地形信息也越來越全面，如何合理高效的利用這些數(shù)據(jù)來提取所需要的信息，對后續(xù)的三維建模，土地面積計算發(fā)揮著至關重要的作用[2][3]。

在對散亂三維點云的信息研究的過程中，三維點云的法向量作為三維點云空間的重要幾何特征，是點云信息提取尤其是三維邊界以及特征面提取的一個重要指標，同時也有許多與之相關的研究方法[4][5]。因此本文提出一種基于距離權重的法矢向量計算方法，針對所要求的提取梯田坎面的目標，對點云數(shù)據(jù)進行K鄰域搜索，通過基于Delaunay的方法對數(shù)據(jù)點建立三角網(wǎng)，并基于鄰域點與目標點的距離來重新對法矢向量值進行估算，提高梯田田坎面提取的精度。

1 研究方法

由于散亂三維點云在空間分布上呈無序狀態(tài)，為提高計算效率，保證目標特征點的提取，可對點云建立kd樹索引。K近鄰算法一般是通過計算與目標點的距離，對采樣點搜索出最臨近的K個點。通過K近鄰算法對目標點及其進行擬合進而計算出法矢向量，通過設置特征值來提取符合要求的數(shù)據(jù)點。

1.1 K鄰近點的搜索

Kd樹是一種分割K維數(shù)據(jù)空間的數(shù)據(jù)結構，是二進制空間分割樹的特殊情況。 在三維無序點云數(shù)據(jù)處理中，三維kd樹索引的建立能夠極大的提升臨近點的搜索效率[6]。

其基本構建思路：首先對三維點云數(shù)據(jù)進行遍歷，對X、Y、Z坐標進行方差計算，并以大小進行排序來對分割軸進行編號；依據(jù)編號選定坐標域，以位于正中間的數(shù)據(jù)點為節(jié)點，對位于分割軸兩側的點進行分割，確定左右空間；按照編號大小，對剩下的坐標域以位于正中間的數(shù)據(jù)點為節(jié)點分割；遞歸上述過程，直至空g中只包含一個數(shù)據(jù)點為止。

在通過無序的點云數(shù)據(jù)建立Kd索引之后，通過目標點P（PX、PY、PZ）坐標與節(jié)點的坐標值進行比較，選取最近的根節(jié)點作為目標節(jié)點進行遍歷，搜索出的最近的K個點，即為目標的K鄰域點集Pk={P1、P2、P3……Pk}。

1.2 改進的法矢向量提取方法

1.2.1 法矢向量提取方法

法矢向量是離散空間點云的一個重要空間幾何特征，因此在三維點云空間特征提取中，估算點的法矢向量是一個關鍵的過程[6]。常見的點云法矢向量計算方法有：通過對點云進行局部表面擬合和基于Delaunay的方法[7]。

本文利用基于Delaunay的方法來估算目標點P的法矢向量，通常采用的辦法為：首先對P及其K鄰域點集Pk構建Delaunay三角網(wǎng)；計算所有通過P點的三角面的法向量，并進行法向量一致化處理，得到過P點的三角網(wǎng)的法向量集；通過三角面的法向量集Nk={N1、N2、N3}加權平均的方式對P點的法向量進行估算。P點的法向量Np的估算表達式為：。

1.2.2 改進算法

在基于Delaunay的方法過程中，法矢向量是由鄰近三角網(wǎng)的法矢向量加權平均進行估算的，點云法向量的估算的準確性和三角網(wǎng)的法矢向量有極高的關聯(lián)性。

在提取梯田田坎特征面的過程中，需將田坎點云數(shù)據(jù)中的田坎面點保留，同時盡可能的除去邊坡面點。為了更好的提取梯田田坎邊點以及保留梯田田坎面的特征，本文對點云估算方法進行改進：在目標點進行法向量估算構建三角網(wǎng)的過程中，對通過目標點三角網(wǎng)的法向量進行加權，依據(jù)構建三角網(wǎng)的點與目標點的距離進行權重賦值，降低遠點對目標點法矢向量計算的影響，得到新的點云法向量估算公式如下：

式中：L為點集Pk中與目標點P歐式距離的最大值，La、Lb分別問過P點三角網(wǎng)的其余兩頂點與點P的歐式距離。

1.2.3 梯田田坎特征面提取

根據(jù)得到的梯田點云法矢向量，對梯田數(shù)據(jù)點的法向量與其K鄰近點的法向量的夾角αi計算得到夾角集A，A={α1、α2、α3……αk}，并進行加權運算得到該點與K鄰域點的法向量夾角的均值αp；同時計算出點法向量與Z坐標軸的夾角βp。通過設置閾值k1和k2，可根據(jù)αp與k1以及βp與k2的對比結果進行分類，并進行分類，當αp>k1將其視為田坎邊界點，當αpk2時，將其視為邊坡點，其余點則為田坎表面點。

2 實驗分析

硬件為CPU為Intel雙核20G，操作系統(tǒng)為Windows 10，軟件為VC++6.0和GeomagicStudio2013，機載激光掃描數(shù)據(jù)為Riegle公司的 VZ-4000獲取的貴州某梯田三維點云數(shù)據(jù)。

2.1 數(shù)據(jù)預處理

首先將數(shù)據(jù)導入到GeomagicStudio2013里，通過軟件現(xiàn)有算法對數(shù)據(jù)進行降噪處理，得到實驗用數(shù)據(jù)（圖1）。

2.2 實驗過程

（1）讀取處理后的梯田點云數(shù)據(jù)并表達（圖2），建立kd樹索引組織點云數(shù)據(jù)。

（2）對數(shù)據(jù)點P求出點的K鄰域點集，并依據(jù)改進算法進行法向量計算得到結果N。

（3）對目標點P及其K鄰域點的法矢向量依據(jù)公式得到其與鄰域點法向量夾角均值αp和其與Z坐標軸的夾角βp和設置的閾值進行比較，這里k1取45°，k2取5°。

（4）對所有數(shù)據(jù)點依次遍歷進行上述過程得到實驗結果并表達（圖3）。

（5）通過GeomagicStudio進行點云矢量數(shù)據(jù)操作，根據(jù)設置的閾值提取目標點，得到結果（圖4），并通過人工識別的方法對兩數(shù)據(jù)結果進行比對，檢驗其保留的邊坡點。

得到的比對結果如表1。

3 結語

本文通過K鄰域算法，求取點云數(shù)據(jù)點及其鄰域并生成三角網(wǎng)得到相關面的法向量，通過賦予權值的方式對點云的法向量估算方法進行改進，設置合理的閾值同目標點及其鄰域的法矢向量夾角均值比較來提取符合要求的點，從實驗結果以及相關軟件的處理結果來看，該算法能夠相對快速的提取梯田田坎的表面點數(shù)據(jù)，且達到較小的誤差。

參考文獻

[1]Masatoshi Hikizu. Motion Planning System for Bin Picking Using 3-D Point Cloud[J]. Intelligent Control and Automation，2016，07（03）：73-83.

[2]王麗輝.三維點云數(shù)據(jù)處理的技術研究[D].北京：北京交通大學，2011.

[3]安毅.三維點云數(shù)據(jù)的幾何特性估算與特征識別[D].大連：大連理工大學，2011.

[4]趙衛(wèi)東，湯國安，徐媛，周春寅，錢家忠，馬雷.梯田地形形態(tài)特征及其綜合數(shù)字分類研究[J].水土保持通報，2013，01（056）：295-300.

[5]劉正.三維點云法向量估計方法研究[D].華北電力大學，2015.

篇6

1 當前電大遠程教育現(xiàn)狀分析

電大教育給更多的人能夠接受高等教育提供了機會，但由于各方面的原因，使得遠程教育網(wǎng)絡和資源存在著諸多不足，其主要表現(xiàn)在以下幾個方面：

1.1 網(wǎng)路資源缺乏，未能實現(xiàn)資源共享

電大教育作為高等教育的補充，給許多人提供了接受高等教育的機會，但是由于學習資源非常多，另外一些學習視頻資料也比較多，這就導致在當前條件下，遠程傳輸比較困難。這樣的一個后果就是各個服務器的資源不能夠及時的得到更新。在一些地方，由于資源比較缺乏，學生想找資料，卻找不到。在市級服務器上找不到資料的話，就訪問省級的，省級沒有在訪問中央服務器，這就會導致訪問量過大，訪問通路不暢通。一些省級電大或者市級的電大即使有豐富的資源，但一般是不對外開放的，這樣一來，就不能實現(xiàn)資源的共享。

1.2 重復建設導致資源浪費

各個地方的電視大學為了能夠滿足本部地區(qū)的教育需要，投入大量的資金進行建設，這樣雖然使得學習資源豐富起來。但總的來說，許多地方的電大遠程教育資源規(guī)劃不明晰，最突出的問題就是重復性建較多。與此同時，網(wǎng)上資源由于重復性的上傳，導致網(wǎng)路寬帶比較緊張，接收資源的效率非常的低。再者，由于學習資源更新不及時，使得優(yōu)質教育資源不能實現(xiàn)共享，給電大的教育質量造成了很大的影響。

1.3 登陸頻繁，效率低下

當前，學生在登陸遠程教育資源服務器的時候，需要登陸許多次。學生要想瀏覽相應的資源，就必須先登陸中央電大服務器，然后登陸省級服務器，最后登陸市級服務器，這樣多次登陸好、使得網(wǎng)絡資源的使用非常繁瑣，效率低下。

1.4 技術服務支持相對落后

電大教育作為開放教育，其技術環(huán)境建設，最為重要的是對硬件和軟件系統(tǒng)進行建設。這些系統(tǒng)包括天地網(wǎng)合一遠程教育平臺以及網(wǎng)路教學支撐軟件等等，這些軟件和硬件是確保遠程教育良好發(fā)展的關鍵，但當前由于資金以及技術方面的原因，使得軟硬件建設上還比較落后，遠遠不能滿足當前的需求。

2 云計算技術的含義與特征分析

在對云計算技術在遠程教育中的應用進行探討之前，有必要對云計算的概念以及特征進行闡述。

2.1 云計算含義

當前，云計算技術的發(fā)展在我國呈現(xiàn)出方興未艾之勢。對于云計算的含義，現(xiàn)在存在著諸多不同的說法。一些學者將云計算定義為：把數(shù)據(jù)儲存在云端服務器上面，用戶如果需要使用，就可以直接從客戶端進行訪問。這個定義是從云計算的操作方式上來進行定義的。另外，還有一些專家學者從計算模式方面對云計算進行定義：云計算是一種以虛擬技術為核心的計算模式，它是在分布式處理以及并行處理和網(wǎng)格計算的基礎上發(fā)展而來的，與此同時，它將基礎設施、開發(fā)平臺以及軟件當作一種服務，用戶在使用的時候，需要交納一定的費用。從這個概念看的話，云計算是對所有的用戶開放的，用戶可以使用各類客戶端實現(xiàn)對資源的訪問。

2.2 云計算的主要特征

云計算的主要特征可以分為以下六個方面：

2.2.1 云計算的虛擬性

對于云計算來說，其最為主要的特征就是其虛擬性。虛擬性包括兩個方面：資源的虛擬化以及應用的虛擬化。云計算的運行環(huán)境與承載運行的物理平臺是沒有關系的，通過虛擬的環(huán)境就能實現(xiàn)對不同應用的操作。

2.2.2 云計算動態(tài)的可擴展性

云計算對于用戶來說，資源是可以不斷擴展的，隨著用戶的增多，資源可以相應的進行擴展。除此之外，對于應用來說，也是可以進行擴展的。如果用戶在不斷的增加，已有的服務器群里可以隨著用戶數(shù)量的增加不斷加入新的服務器，通過這樣的方式，云計算的服務能力就得到了很大的提升。

2.2.3 云計算的有效性

云計算的用戶可以按照自己的需要對存儲的資源以及計算能力進行使用，與此同時，還可以根據(jù)用戶需求的不同隨時的進行調整，這樣一來，就可以使得資源的利用達到最大化，也就防止了資源的浪費。

2.2.4 云計算具有可靠性

使用云計算能夠在不同的位置，運用不同的服務器給用戶提供服務，這種分布式的方式使得云計算的可靠性大大增加。另外，云計算能夠很快的將一些功能向其它的服務器節(jié)點上擴展，這樣就能非常有效的確保用戶正常的使用云端的資源。

2.2.5 云計算具有非常高的性價比

對云端資源的管理采取的是虛擬資源池的方式。運用這種方式能夠提供非常強大的處理能力，與此同時，這種方式對物理資源的要求不高，投入成本也很少，但獲得利益比較大。

2.2.6 云計算具有很高的安全性

當前電大遠程教育采用的是集中模式，而云計算采用的是分布式模式，這種分布式模式顯然就有非常高的安全性，它有效的解決了集中式所具有的單點失效的弊端。云計算的處理能力非常的強，因而服務提供商也能夠對數(shù)據(jù)的安全進行強有力的維護。

3 云計算技術在電大遠程教育中的應用

隨著云計算的不斷發(fā)展，在電大教育中引入云計算技術，能夠實現(xiàn)資源的共享，同時還能方便學習，促進電大教育教學質量的不斷提高。其應用主要表現(xiàn)在以下幾個方面：

3.1 云計算技術在教師隊伍建設上的應用

電大教育主要是遠程網(wǎng)絡教育，因此，電大教師資源分布的范圍比較廣，不能集中起來。如果將云計算技術引入教師隊伍建設就能形成教師資源云，它的主要作用是能夠將優(yōu)質的教師資源進行互聯(lián)，實現(xiàn)共享。原來的遠程教育師資都是以本地為主，學生不能享受到一些教學水平較高的師資教育。通過云計算技術實現(xiàn)優(yōu)質教師資源共享，不但能夠提升教師的教育教學水平，同時還有利于電大整體師資水平的建設。

3.2 云計算技術在學生群體上的建設

電大遠程教育的本質就在于能夠充分的發(fā)揮出學生的個性，而通過云計算技術建立學生云，就能夠很好的將學生的個性體現(xiàn)出來。云計算的運用，使得學生能夠自主的進行課程的選擇和學習。在學習地點以及學習時間上，不受任何限制，這大大提升了學生自主學習的能力。在云計算的環(huán)境下，學生可以對云端的各種資源進行充分的利用，與此同時，學生如果遇到問題也可以和優(yōu)秀的教師進行溝通交流。

3.3 云計算技術在學習資源上的建設

（1）在云計算的環(huán)境下，電大的教育資源完全可以整合到云端里，同時學校的服務器也可以隨時的加入到云中去，這樣一來，就真正的實現(xiàn)了教育教學資源的共享。由于每個學校的圖書資源以及教師資源都被整合在一起，實現(xiàn)了共享，那么學生在學習的時候，就可以根據(jù)自己的需要進行視頻課程的觀看、資料的查找，同時還能夠隨時的向教師進行提問。

（2）電大采用云計算技術能夠充分的實現(xiàn)對教育資源的利用，避免資源浪費現(xiàn)象的發(fā)生。在云計算的環(huán)境下，由于所有的資源都已經(jīng)被存儲在云端，學生可以不受任何時間地點的限制，隨時的進行學習，隨時的根據(jù)自己的需要獲得資源。學生在學習中，不再受客觀條件的制約和限制，能夠充分的發(fā)揮自己的自主性。另外，在進行課程設計的時候，需要注意兩點：首先就是要對學生的情況進行了解，然后來確定教學目標；其次，電大遠程教育的課程設置要簡單，體系要條理，同時還應該有一定的趣味性，這樣才能實現(xiàn)對學生學習的有效引導。

（3）學生在學習的時候，勢必會碰到難題，需要教師的解答。因此，在云計算的環(huán)境下，要建立“答疑云”?！按鹨稍啤钡男问接泻芏嘀?，其中的一種是將學生所有的疑問進行匯總，然后儲存在云端，然后對這些疑問進行解答，將答案也儲存在云端。原來有疑問的學生可以登陸客戶端尋找答案。另外，其它存有同樣疑問的學生，也可以很快的得到問題的答案。除此之外，還有一種就是在線向教師提問，獲得答案。

篇7

【關鍵詞】云計算;數(shù)據(jù);安全

引言

云是一種比喻的說法，指的是網(wǎng)絡、互聯(lián)網(wǎng)。目前，云計算主要指計算機的各種能力通過網(wǎng)絡以按需、易擴展的方式提供給所有需要的用戶。它意味著遠程用戶可以以低廉的價格獲得強大的各種計算機服務，而不用去考慮自己電腦的配置問題。云計算以其高效、經(jīng)濟、便利、可擴展等諸多因素吸引著越來越多的企業(yè)、高校、政府機構的目光。它使這些部門從繁重的計算機升級維護中解放出來，有更多的時間和精力去關注核心業(yè)務的發(fā)展。

但是，云計算在發(fā)展過程中也遇到了很多問題，而安全問題首當其沖。并且隨著云計算的發(fā)展，安全問題也越來越成為困擾云計算規(guī)模繼續(xù)擴大的首要因素。

1.云計算的相關概念以及特征

對云計算的概念進行了闡述，一直都沒有一個更為明確的概念界定，直到2011年，美國同家標準與技術研究院（NIST）才進一步給出明確定義，指明云計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網(wǎng)絡訪問，進入可配置的計算資源共享池（資源包括網(wǎng)絡，服務器，存儲，應用軟件，服務），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。

從云計算的執(zhí)行過程看，其中的數(shù)據(jù)生命周期可以大致劃分為六個階段，即明確數(shù)據(jù)所有權和保證其安全屬性的數(shù)據(jù)生成階段;針對數(shù)據(jù)進行加密并且執(zhí)行傳輸?shù)臄?shù)據(jù)遷移過程;被PaaS以及SaaS等模型調用并且實現(xiàn)索引以及查詢等功能的數(shù)據(jù)使用階段;而后是擴大數(shù)據(jù)使用范圍使其提升價值的數(shù)據(jù)共享階段;為數(shù)據(jù)完整性和再次遷移做出必要準備的數(shù)據(jù)存儲工作;以及最后經(jīng)常被忽視的數(shù)據(jù)銷毀過程。云計算領域數(shù)據(jù)的安全挑戰(zhàn)主要來源于如下3個方面。

（1）由邊界不確定引發(fā)安全隱患。云計算過程中所涉及到的資源池技術，能夠有效地將網(wǎng)絡中所涉及到的運算存儲能力以及其他硬件基礎性資源整合成為一個有機整體為網(wǎng)絡成員提供服務，及大地提升了相應資源的利用效率，同時也為用戶提供更快的響應，但是這種做法卻模糊了傳統(tǒng)意義上網(wǎng)絡的邊界，使得以往以網(wǎng)絡邊界作為安全保護重要手段的安全技術也隨之褪色。

（2）數(shù)據(jù)本身面臨的風險，通常指數(shù)據(jù)處于傳輸以及存儲狀態(tài)下面臨的風險，這兩類風險對于傳統(tǒng)網(wǎng)絡而言同樣存在，但是在云計算背景之下更為突出。由于在云計算環(huán)境下所有的數(shù)據(jù)處理和存儲都是借由云端完成，因此數(shù)據(jù)必然會面臨更為頻繁的傳輸，以及非本地存儲，尤其是當數(shù)據(jù)需要進行集中存儲的時候，一旦產(chǎn)生數(shù)據(jù)遺失或者泄露事件，勢必會比傳統(tǒng)網(wǎng)絡產(chǎn)生更大的危機，傷害到更多用戶的利益。

（3）云服務器自身安全是云計算環(huán)境下的又一種新的危機。在云計算的實施執(zhí)行過程中，整個網(wǎng)絡環(huán)境中需要處理和共享的數(shù)據(jù)都需要由云服務器進行統(tǒng)一的安排和調度，因此云服務器的健康與否直接影響到整個云計算環(huán)境的安全以及云計算的展開的有效性。而且同時必須注意到在多用戶多終端的開放性網(wǎng)絡環(huán)境中，云服務器比常規(guī)服務器面對更多的安全隱患。

2.切實提升云計算數(shù)據(jù)安全

目前云計算應用水平的不斷提升，應用領域逐漸拓寬，其安全性越來越關系到更為廣泛的用戶利益。針對于此種情況，結合云計算環(huán)境自身的顯著行為特征，可以重點從如下幾個方面進行安全度的提升。

2.1 邊界安全

云計算環(huán)境中，其工作方式模糊了傳統(tǒng)網(wǎng)絡中邊界的概念，因此既有的硬件安全手段也隨之削弱甚至失效，包括網(wǎng)關在內的安全手段都難以依賴，而相應的網(wǎng)絡安全手段應當向軟件方向傾斜。包括防火墻以及入侵檢測和病毒查殺在內的諸多軟件層面的安全防范手段必須予以充分重視和加強。與此同時，還應當根據(jù)網(wǎng)絡本身的特征展開相應的安全工作，對于安全度要求比較高的數(shù)據(jù)使用而言，可以考慮構建起網(wǎng)內網(wǎng)，借此實現(xiàn)網(wǎng)絡邊界概念和傳統(tǒng)網(wǎng)絡安全，在必要的情況下，還可以考慮針對網(wǎng)絡用戶展開必要的培訓，降低病毒等安全威脅的存在可能。

2.2 傳輸安全

在云環(huán)境中，傳輸成為安全防范的重點工作，無論是用戶端到云端的數(shù)據(jù)傳輸，還是云端內部不同云服務器之間的數(shù)據(jù)傳輸，都相對于傳統(tǒng)網(wǎng)絡環(huán)境更為頻繁，也必然會面臨更大的安全隱患。針對于此類問題，應當著力于加強傳輸過程中的數(shù)據(jù)加密，必要的時候可以建立起相應隧道借以增強安全性能。如果出現(xiàn)對于安全級別要求較高的應用環(huán)境，還應當考慮同臺加密機制提升用戶終端通信安全，即不對用戶加密數(shù)據(jù)進行解密，而直接對密文進行相應的處理，最終返回密文處理結果給用戶，這種數(shù)據(jù)加工方式目前并不十分成熟，當時其安全性能已經(jīng)得到廣泛認可。數(shù)據(jù)安全體系結構如圖1所示。

2.3 存儲安全

在云環(huán)境中存儲的數(shù)據(jù)，面臨多用戶網(wǎng)絡環(huán)境，因此更需要注重安全問題。加密作為有效提升云環(huán)境存儲安全的手段，主要有兩種，即對象存儲加密以及卷標存儲加密。對象存儲加密相當于專用的文件服務器，其將對象存儲系統(tǒng)配置為加密狀態(tài)，借以實現(xiàn)其中全部數(shù)據(jù)的加密。如果用戶還需要更高級別安全，則可以南用戶自行加密并上傳到云存儲設備中。而對于卷標存儲加密而言，具體可以通過串行在計算實例和存儲卷標之間的加密設備進行加密，也可以僅對實際的物理卷標數(shù)據(jù)進行加密。

2.4 服務器安全

云服務器關系到整個云計算環(huán)境的安全以及T作能否順利展開，事關重大，因此其安全必須引起重視。但是究其安全防范手段而言，云服務器與傳統(tǒng)服務器有著很多共同之處，對于其操作系統(tǒng)的以及病毒防范軟件等，同樣需要及時的更新和補丁。除此以外，云服務器通常還需要為防范病毒配置虛擬服務器，允許在系統(tǒng)需要的時候通過當?shù)匾嫦蛟品掌魈?病毒查殺請求并完成相應動作。

3.結論

云計箅是當前網(wǎng)發(fā)展的趨勢所在，并且隨著云計算應J}1的不斷深入，其安全相關 題也必將日益突。針對于這一情況，必須深入分析當前環(huán)境下存存的數(shù)據(jù)安全特征，有針對性的改進建議，及時關注相關技術進展，才能獲取到良好效果，為用戶提供安全穩(wěn)定的云計算環(huán)境。

參考文獻

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通信業(yè)發(fā)展對云計算有什么需要？未來在云計算大數(shù)據(jù)時代通信何去何從？中國移動將主要從自主研發(fā)、產(chǎn)品體系完善和服務能力云化三個方面布局云計算業(yè)務，與“通信4.0”交相輝映。

通信4.0

"通信4.0"的概念源自中國移動副總裁李正茂今年的一本新書《通信4.0》。通信1.0到3.0三個階段有不同的特征：通信1.0時代，模擬化是核心特征，通信業(yè)以電信號為載體來傳遞語音信號；通信2.0時代的核心特征是數(shù)字化，其中最具代表性的正是人們熟知的GSM和CDMA；通信3.0時代是IP化的時代，而4G高清話音業(yè)務VoLTE在2015年的商用，互聯(lián)網(wǎng)是這個時代的產(chǎn)物，其標志是通信網(wǎng)絡端到端IP化的全面實現(xiàn)。

而通信4.0的概念和特征是什么呢？通信4.0實際上將實現(xiàn)信息泛載、感官泛載以及智能泛載，是一個軟硬件分離，軟件定義一切的時代，控制和轉發(fā)是分離的，是IT和CT融合的時代。

通信4.0主要有四個特點。首先就是敏捷化。因為人們對于通信的需求是層出不窮，因此需要敏捷化的網(wǎng)絡；其次是開放化。網(wǎng)絡支持一個巨大的生態(tài)系統(tǒng)，生態(tài)系統(tǒng)共同提供這樣的服務，才能以低成本高效率方式為大眾服務；再次是軟件化或者說虛擬化，這樣才能解決網(wǎng)絡敏捷和開放的問題。而中國移動在目前提供的云計算平臺上統(tǒng)計出現(xiàn)故障很大程度上是網(wǎng)絡問題，所以中國移動目前對網(wǎng)絡升級改造基本是針對硬件進行升級改造。最后是IT和CT的融合。

目標與趨勢

對于通信4.0的目標架構，中國移動有一個初步的設想，分成三個部分：第一個部分是架構重構。面向數(shù)據(jù)，未來數(shù)據(jù)中心會成為通信4.0時代網(wǎng)絡的一個基本來源，所有網(wǎng)絡功能都將以軟件模塊的形式存在于數(shù)據(jù)中心之中。第二個部分是網(wǎng)絡和服務的重構。未來網(wǎng)絡是IP+光+云的統(tǒng)一網(wǎng)絡，基于云服務端到端的ICT服務。第三個部分是運營轉型。要實現(xiàn)運營和運維的自動化，實現(xiàn)整個網(wǎng)絡的敏捷化，對用戶的快速響應必須能夠做到研發(fā)和運營一體化，也就是說未來開發(fā)變成運營的一部分，很多運營工作將通過開發(fā)的手段來實現(xiàn)，這就是通信4.0的目標架構。

至于通信4.0時代整個云計算的發(fā)展趨勢，中國移動參考了Gartner的操作方向，主要會關注以下四個方向：第一，軟件定義一切。目前軟件定義網(wǎng)絡是屬于初建階段，中國移動嘗試了不同的SDN解決方案，發(fā)現(xiàn)在未來成熟度以及標準化方面還有很長的路要走。第二，容器管理。容器是輕量級實現(xiàn)，跟VM不同，在一個操作系統(tǒng)相當于不同空間，既可以實現(xiàn)虛擬機比較好的資源隔離，同時又在整個遷移系統(tǒng)重新啟動部署等方面有很好的靈活性，速度也很快，目前基于容器技術的相關技術發(fā)展演進非?？臁Ｖ袊苿诱J為未來云操作系統(tǒng)可能基于容器技術、跨數(shù)據(jù)中心、跨集群自動化調動技術實現(xiàn)這個功能。第三，IaaS和PaaS。目前為止整個云計算產(chǎn)業(yè)的主要商業(yè)模式的實現(xiàn)是在IaaS的基礎之上，而PaaS近期由于容器技術以及相關技術的發(fā)展，其后續(xù)有很大的應用場景。第四，SBN和SUV也會成為運營商網(wǎng)絡重構的核心技術。未來，不僅是將路由器、交換機、防火墻、IT網(wǎng)絡設備變成軟件和虛擬化形態(tài)，基站、移動通信的交換機也會變成虛擬化和軟件的平臺。

三大布局

中國移動針對云計算服務通信4.0將主要在自主研發(fā)，產(chǎn)品體系完善，服務能力云化三方面進行布局。

第一，自主研發(fā)方面。隨著云計算產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向越來越明晰，中國移動2014年在蘇州成立了蘇州研發(fā)中心，主要從事云計算、大數(shù)據(jù)、內部IT集成系統(tǒng)的開發(fā)。Open Stack是中國移動要走的路線，中國移動在Open Stack和其他開源軟件上投入了巨大的資源，中國移動認為開源是云計算新型的標準化。

篇9

在深入分析云會計環(huán)境對集團企業(yè)人員行為和操作行為影響的基礎上，詳細闡述云會計環(huán)境下集團企業(yè)高可信內部審計的行為特征，構建了高可信內部審計實施路徑的系統(tǒng)框架，為云會計環(huán)境下內部審計實現(xiàn)高可信性提供理論參考。

【關鍵詞】

云會計環(huán)境；高可信內部審計；實施路徑

在大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)逐漸向“云端智能化”發(fā)展。傳統(tǒng)封閉的局域網(wǎng)會計信息系統(tǒng)（AccountingInformationSystem，以下簡稱AIC）逐漸被現(xiàn)代開放的互聯(lián)網(wǎng)AIC取代“，云會計”應運而生；以往獨立僵化、墨守成規(guī)的管理模式逐漸被權變動態(tài)、智能開放的新型管理模式所取代，“智能管理”應運而生?？梢?，信息化技術的飛速發(fā)展對企業(yè)的影響是巨大的，特別是集團企業(yè)，不僅拓展出更廣泛的平臺，呈現(xiàn)出更快捷的工作效率，還讓集團企業(yè)在短時間內獲得較以往更可觀的收益。但是，信息化時代是復雜多變的，其摧垮一個集團企業(yè)的速度和力度較以往更快、更強。在復雜多變的云會計環(huán)境下，集團企業(yè)對內部審計的期望值越來越高，集團企業(yè)現(xiàn)行內部審計實施路徑是否具有高適應性、可操作性、可信賴性的“高可信”性，成為集團企業(yè)管理層關注的重點。國都興業(yè)信息審計系統(tǒng)技術（北京）有限公司于2009年提出了“企業(yè)云審計”解決方案，于2010年在企業(yè)云審計解決方案的基礎上提出了“全云審計”的戰(zhàn)略。他們提出：全云審計就是對云計算本身的審計，也就是實現(xiàn)對IaaS、PaaS和SaaS各個層面的審計，解決云計算用戶可信的問題。文峰于2011年在《云會計與云審計———關于未來審計的概念與框架的一些思考》中提出了“云審計”的概念，他認為：云審計就是將云計算運用到審計中去，在技術上提供廣域審計共享與協(xié)作平臺。他指出云審計的建立與發(fā)展很可能促成審計的重大變革，而這種重大變革不僅僅是云概念、云責任的提出，還有新興技術的運用如物聯(lián)網(wǎng)技術?！吨袊倳嫀煛冯s志于2012年提出的云審計的定義是：通過數(shù)據(jù)的云儲存，使得各種審計資源包括參與審計的人員、程序和相關硬件設備，都通過云來協(xié)調，在這個過程中，審計人員無需關注采用何種計算機程序，也無需關注數(shù)據(jù)的存儲、共享和工作時效性等問題，審計人員需要關注的就是審計任務本身；同時并設想建立云審計XBRL標準規(guī)則以面向所有的會計師事務所建立公共的、由第三方維護的公共云計算。張艷玲于2013年提出在云審計過程中，審計項目小組可以在地理上非常分散，甚至不一定要來自于同一個審計機關或者委托機構，所有的工作協(xié)同和數(shù)據(jù)共享通過云技術來實現(xiàn)，不僅可以歸集和管理審計所需的各類資料和數(shù)據(jù)，對容納的數(shù)據(jù)實時更新和有機集合，而且能夠智能控制對審計模型的選擇和使用，保證審計過程的質量。魏祥健于2015年提出由各級審計機關用戶層、云審計系統(tǒng)層、應用與維護服務等服務層、基礎設施層所組成的在安全審計平臺和外部應用接口相互作用力下的云審計系統(tǒng)框架。縱觀上述文獻的研究，學者們主要從以維護云計算用戶安全為核心的“云審計”和以提高審計質效為核心的“云審計”兩個基本層進行了廣泛的研究。研究對象主要集中在云會計供應商和會計師事務所，涉及集團企業(yè)云審計方面的研究文獻還較少。實際上，雖然云會計供應商和會計師事務所在一定程度上可以為社會企業(yè)提供專業(yè)的會計信息化，但對大型的集團企業(yè)來講，自身的孵化體系完全可以支持云會計、云審計的應用，將實時動態(tài)管理、實時智能監(jiān)控由夢想成為現(xiàn)實。鑒于此，本文首先將云會計環(huán)境下對集團企業(yè)內部審計的影響分為人員行為影響、操作行為影響，然后將云會計環(huán)境對集團企業(yè)內部審計的行為影響作為高可信內部審計的行為環(huán)境，在此基礎上構建了一個高可信內部審計實施路徑的系統(tǒng)框架，通過框架詳細分析了云會計環(huán)境下集團企業(yè)高可信內部審計的行為特征及實施路徑，以期為集團企業(yè)高可信內部審計的建設提供理論依據(jù)和策略指導。

一、云會計環(huán)境對集團企業(yè)內部審計的行為影響

集團企業(yè)具有大、廣、多、雜的特征，即企業(yè)規(guī)模大、業(yè)務分布面廣、業(yè)務種類多和所屬子公司多、管控操作復雜?；诖?，集團企業(yè)與其他企業(yè)不同的是，集團企業(yè)更多的是根據(jù)集團企業(yè)具體情況設有眾多孵化性質的業(yè)務單元為集團企業(yè)量身進行自我更新，而將有限的部分的業(yè)務單元外包給云會計供應商和會計師事務所性質的機構。云會計環(huán)境呈現(xiàn)出廣、快、多、雜的特征，即平臺涉及面更廣、操作速度更快、信息量更多、層面更復雜多維化。集團企業(yè)內部審計的內涵在于“防患于未然，治病于痊愈”，全面系統(tǒng)地貫徹“警鐘長鳴，對癥下藥”的方針，置集團企業(yè)于可接受的“安全”環(huán)境中。云會計環(huán)境對集團企業(yè)內部審計的行為影響從人員行為影響和操作行為影響兩個層面分析如下。

（一）人員行為的影響

云會計環(huán)境下對集團企業(yè)內部審計人員的行為影響集中表現(xiàn)在以下方面：

1.內審組織職能單元面臨重組

云會計是以云計算技術為支撐，基于互聯(lián)網(wǎng)構建的一種向企業(yè)提供會計核算、會計管理和會計決策服務的信息化基礎設施和服務。云會計環(huán)境使得集團企業(yè)對企業(yè)內各職能單元提出了新的要求，也為集團企業(yè)內各職能單元在原有職能下呈現(xiàn)出新的延伸，對內部審計也不例外。“云會計”的高效率、大量度等優(yōu)勢已經(jīng)讓眾多管理層喜出望外并受益匪淺，與云會計環(huán)境相配套的組織職能單元的重組是集團企業(yè)必然面臨的任務。

2.內審人員業(yè)務能力受到挑戰(zhàn)

云會計環(huán)境不僅使財會人員的業(yè)務能力受到了挑戰(zhàn)，也對內審人員的業(yè)務能力提出了新要求，特別是大型集團企業(yè)的內部審計人員。大型集團在業(yè)務種類多、業(yè)務差異大、管控難度復雜的特征下，要求內審人員不僅具備相應類別審計的專業(yè)知識，而且要具備信息化審計處理多維度信息量的新能力，杜絕因信息量過大而無從下手、信息維度過多而猶豫遲疑等嚴重影響工作質效而造成的進展瓶頸。

3.內審人員需求層次更加豐富

大數(shù)據(jù)時代，集團企業(yè)更具生機活力，人們的生活更豐富多彩。人們可以打破常規(guī)的消費理念、生活理念、生存理念，轉向新思維，尋求更深層次的幸福感。集團企業(yè)的內審人員也不例外。我國的內部審計發(fā)展較緩慢，集團企業(yè)雖對內部審計存在意義非常認同，但內部審計工作長期以來成效不大也使集團企業(yè)對該職能部門近乎冷淡。有些集團企業(yè)內審人員吃力不討好的現(xiàn)狀更加激化了內審人員的需求。

（二）操作行為的影響

云會計環(huán)境下對集團企業(yè)內部審計操作行為的影響集中表現(xiàn)在以下方面：

1.平臺生態(tài)圈權變動態(tài)開放化

云會計環(huán)境下，使得集團企業(yè)將“共同價值”觀設立平臺生態(tài)圈的內涵詮釋得更成熟，為實現(xiàn)多維信息搜集、多元信息整合、多態(tài)信息分享的良性平臺生態(tài)圈助一臂之力。在此現(xiàn)狀下，集團企業(yè)需要具備對多維、多元、多態(tài)信息的處理分析整合和去粗取精的能力。

2.相關者信息對稱程度提高

傳統(tǒng)上，相關者信息不對稱導致了目標與實際脫軌、經(jīng)管矛盾激化、誤讀政策低質低效等諸多問題。隨著大數(shù)據(jù)經(jīng)濟的發(fā)展，云會計的不斷更新，平臺生態(tài)圈的不斷成熟，相關者信息對稱程度有所提高，使得上述問題有所緩解。

3.業(yè)務單元信息化程度不協(xié)同

集團企業(yè)的業(yè)務單元是為集團企業(yè)更具競爭力所設置的單元，現(xiàn)行大數(shù)據(jù)經(jīng)濟的發(fā)展勢頭并沒有對集團企業(yè)進行全方位的覆蓋，使得集團企業(yè)內業(yè)務單元信息化程度不協(xié)同導致的審計工作難度加大。

二、高可信內部審計的行為特征

美國經(jīng)濟學家謝林（Schelling）將社會互動理論容納到經(jīng)濟學研究中，認為每個人都置身于特定社會群體中，群體中他人行為會對個體行為產(chǎn)生直接影響，而并不是簡單地通過價格機制進行行為選擇。對于經(jīng)濟犯罪行為，很可能是通過群體內成員的相互模仿在群體間擴散，使得特定群體更頻繁地出現(xiàn)某種犯罪行為。借鑒美國經(jīng)濟學家謝林的經(jīng)濟學社會互動理論，可將云會計環(huán)境下的高可信內部審計行為特征分為漸進特征和革命特征兩大類。

（一）漸進特征

“漸進性”是借鑒公司戰(zhàn)略管理的漸進性變革的管理理念。它是一種持續(xù)的、穩(wěn)步前進的變化過程，在某一刻影響企業(yè)體系中的某些部分，貫穿于企業(yè)管理的始終。集團企業(yè)內部審計的職能是警鐘長鳴、杜絕舞弊。在云會計環(huán)境下，高可信的內部審計應具備漸進特征。原因在于，在過往的舞弊案例中，幾乎沒有舞弊人員會在事發(fā)之前主動停手，一方面因為他們要依賴于“舞弊”帶給他們的地位、生活水平和些許的不良嗜好，另一方面舞弊人員要不斷采取手段東拼西湊，掩蓋其舞弊的行為，所以，這時候，當企業(yè)發(fā)現(xiàn)舞弊時，所謂的亡羊補牢已經(jīng)行不通了。據(jù)美國注冊舞弊審查協(xié)會統(tǒng)計，一項舞弊從開始到結束，一般會持續(xù)1—3年，而這期間有將近一半的企業(yè)最終無法挽回任何損失。高可信內部審計的漸進特征內含目標明確性、易操作性、可靠保密性、可漸進性、資源互補性、可信性、高適應性。首先，目標明確性強調的是內部審計對員工過往表現(xiàn)是否存在舞弊征兆有明確的評判基準。集團企業(yè)可以根據(jù)數(shù)據(jù)性基準和非數(shù)據(jù)性基準進行評判。其中數(shù)據(jù)性基準主要依據(jù)員工基本年薪、績效年薪、任期激勵收入等因素設計；非數(shù)據(jù)性基準主要依據(jù)員工年學習經(jīng)歷、年工作經(jīng)驗、年工作實績等因素設計。其次，易操作性強調的是操作難度不大，培訓成本不高?？煽勘Ｃ苄詮娬{的是數(shù)據(jù)具有可靠保密性，證據(jù)具有可靠保密性，操作具有可靠保密性。再次，可漸進性強調的是保持良性循環(huán)的持續(xù)性、可參照對比性，而資源互補性強調由于資源在企業(yè)內部之間的配置總是不均衡的，高可信內部審計系統(tǒng)應有資源共享、優(yōu)勢互補的資源互補性特征，融通連接一切可用資源。最后，可信性和高適應性強調高可信內部審計系統(tǒng)本身應具有可信性和高適應的更新能力性。

（二）革命特征

“革命性”是借鑒公司戰(zhàn)略管理的革命性變革的管理理念。它是一種短暫的、影響力度大的變革過程，對企業(yè)體系的影響是全面的，在企業(yè)生命周期中不常發(fā)生。在云會計環(huán)境下，高可信內部審計的革命特征不是必備的，但可以提升集團內部審計的威懾力，明確集團內部審計的權限，使審計意見能更好地追蹤問效。集團企業(yè)舞弊狀況頻發(fā)的一個很可能的原因在于內部審計在集團企業(yè)的威懾力不強，審計權限不清晰，追蹤問效力度不大。高可信內部審計的革命特征內含決策支持性、事前可審性、意見有效性。首先，決策支持性強調的是內部審計要獲得集團企業(yè)領導的重視，不僅僅是口頭上，還有正式的文件、公開的會議、公開的報告等。其次，事前可審性強調的是內部審計人員可以采用抽查的形式，對財務部準備支付還尚未支付、準備領取還尚未領取的資金有權限進行事前的審計，審查支付領取的合理性、合規(guī)性。最后，意見有效性強調的是內部審計人員通過隨機抽查、順序抽查等其他方式發(fā)現(xiàn)的重大錯報所起草的審計意見，要公示并嚴肅懲罰。

三、云會計環(huán)境下的高可信內部審計實施路徑

云會計是企業(yè)財務基于云計算技術的具體匹配，從云計算技術的基礎設施即服務laaS（InfrastructureasaService）、平臺即服務PaaS（PlatformasaService）和軟件即服務SaaS（SoftwareasaService）匹配至云會計技術的財務處理分析模塊。高可信內部審計的實施路徑也是在云計算技術的基礎上根據(jù)職能單元屬性進行的匹配，具體由三個主層和三個輔助層構成。其中三個主層由基礎設施服務層、平臺生態(tài)圈服務層、軟件應用服務層構成；四個輔助層由用戶端層、督檢端層、外接端層、反饋端層構成?；A設施服務層內含服務器、數(shù)據(jù)庫、操作系統(tǒng)、內審數(shù)據(jù)網(wǎng)，是集團企業(yè)通過孵化業(yè)務單元孵化出的基于集團企業(yè)行業(yè)特點和業(yè)務類型所設計開發(fā)的，是集團企業(yè)及集團企業(yè)下屬單位所需信息資源的源頭數(shù)據(jù)中心。特別指出的是，設計內審數(shù)據(jù)網(wǎng)的目的是集團企業(yè)總部及集團企業(yè)下屬公司之間進行交叉審計時，為對其他公司進行的審計獨立性水平判斷的初步事項進行了解，對已發(fā)表的審計意見等狀況有更直觀清晰的認識。平臺生態(tài)圈服務層內含資源調度服務、資源更新服務、資源維護服務、意見反饋服務、事前審核服務、在線學習服務等，秉著共同價值觀，建立健康安全開放動態(tài)的平臺。軟件應用服務層內含內審應用系統(tǒng)、內審管理系統(tǒng)、內審安全維護系統(tǒng)。用戶端層內含用戶管理、用戶身份認證、用戶權限管理；督檢端層內含督檢審核服務、督檢跟進服務、督檢公示服務；外接端層內含政府平臺接口、金融平臺接口、稅務平臺接口、會計師事務所平臺接口、法務平臺接口等。

四、結束語

構建基于云會計環(huán)境下的集團企業(yè)的高可信內部審計的實施路徑是一個系統(tǒng)工程，除了架構外，還有諸多如云責任、云安全、云標準、云法務等方面建設的完善。因此，對云會計環(huán)境下高可信內部審計模型的深入理解與把握，是推動未來全云內審的關鍵。

作者：王婧婧 單位：重慶工商大學融智學院

【參考文獻】

［1］國都興業(yè)信息審計系統(tǒng)技術（北京）有限公司.國都興業(yè)揭開“全云審計”時代［J］.計算機安全，2011（2）：92.

［2］文峰.物聯(lián)網(wǎng)對云審計的影響［J］.中國注冊會計師，2011（4）：88-91.

［3］中國總會計師.審計+云計算=云審計［J］.中國總會計師，2012（7）：29.

［4］張艷玲.云審計———審計信息化的發(fā)展趨勢［J］.商業(yè)會計，2013（10）：47-48.

［5］魏祥健.云計算環(huán)境下的云審計系統(tǒng)設計與風險控制［J］.會計之友，2015（1）：101-105.

［6］程平，段瑩瑩.云會計環(huán)境下高可信AIS行為特征影響研究［J］.科技管理研究，2015（4）：162-166.

篇10

關鍵詞：云計算 分布存儲 技術探析

中圖分類號：TP393.08 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2015）09-0000-00

網(wǎng)絡的大規(guī)模使用是目前的大時代環(huán)境。與時俱進是政府不斷強調的技術進步的核心，計算機相關技術廣泛應用在社會各個領域中，各種電子數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)類型均出現(xiàn)迅速增長。數(shù)據(jù)的存儲及傳輸在數(shù)據(jù)應用中是一個頗為重要的分類，云計算與分布存儲的結合應用是目前計算機技術的一個新的開拓方向。

1 云計算的定義及其特點

云計算是以互聯(lián)網(wǎng)為基礎發(fā)展的關于互聯(lián)網(wǎng)絡服務的交付與使用模式，通常是指一種虛擬化的資源。目前，對于云計算的基本定義仍然存在多種不同說法。對于云計算的定義，能夠找到高達約100種解釋。[1] 在現(xiàn)在這個階段多為社會各界所接受的一般概念是美國國家標準與技術研究院（NIST）共同進行定義的，云計算是指按照其總使用量為計費標準來付費的模式，它能夠有效快速地為用戶提供可用性較高、可靠性更高、針對性更強的網(wǎng)絡引擎訪問，能夠直接進入配備相關配置的資源共享池，使用戶所需的資源能夠更加快速、更加具有針對性的被搜索到，且由于是網(wǎng)絡控制，因此只需要投入較少成本的管理工作，或者與服務的供應商進行少量的交互即可。云計算具有以下幾個明顯特征，也是其優(yōu)勢所在。

（1）規(guī)模大?！霸啤辈⒉皇侵改骋粋€具體的東西，而是一個概念。而云最明顯的特征之一就是其超大的規(guī)模。Amazon、Yahoo等知名公司均擁有幾十萬臺服務器，Google云計算已擁有100多萬臺服務器。而一般企業(yè)的私有云基本擁有成百上千臺云計算服務器。成倍的擴大了用戶的計算機處理能力。（2）可靠性高。“云”采用了數(shù)據(jù)同時擁有多副本制，計算機節(jié)點同為可進行互換等措施，有效的防止了數(shù)據(jù)的丟失和錯漏，增加了其可靠性，也為用戶帶來更好的數(shù)據(jù)體驗。（3）通用性和可擴展性?！霸啤笔且粋€虛擬的存在，不特指某一個硬件或軟件，具體來講，“云”是一種將私人數(shù)據(jù)上傳網(wǎng)絡但不一定共享的一個模式或者一種狀態(tài)。不同的“云”可以幫助締造萬千種數(shù)據(jù)應用，同一種“云”也可以同時支撐數(shù)種應用及多個數(shù)據(jù)的運行和應用。由于“云”的虛擬性，它的存在是動態(tài)可拉伸的，而不是固定不變的，因此具有較強的可擴展性與適應性。（4）成本低廉且針對性強。“云”計算采用的是特殊的容錯結構，由成本極其低廉的節(jié)點構成，且“云”采用的是自動化集中式管理模式，企業(yè)只需投入少量的人力資本和資金投入。由于“云”是根據(jù)用戶的實際需求來進行計費，因此其具有較強的針對性，同時也提高了資源利用效率，并有效地節(jié)約了企業(yè)在云計算方面的投資。[2]

2 分布式存儲

目前，社會活動中仍以集中式存儲技術為主要存儲方式，集中存儲，是指在建立一個大數(shù)據(jù)庫的基礎上，將各種信息存儲于數(shù)據(jù)庫，功能模塊圍繞其周圍對數(shù)據(jù)信息進行錄入、搜索等。區(qū)別于集中存儲的分布式存儲，則是利用網(wǎng)絡便于溝通交流的特點，使用分散存儲在企業(yè)個體計算機的磁盤空間的數(shù)據(jù)信息構成一個虛擬的存儲中心。這種結構使數(shù)據(jù)分散存儲在個體中，減少了成本投入，便于管理，同時可以幫助用戶可以按照其實際需求來進行數(shù)據(jù)的錄入、查詢及輸出下載。分布式存儲是以網(wǎng)絡為基礎存在以實現(xiàn)資源的存儲與共享。云計算技術背景下的分布式存儲最大的優(yōu)勢之一是強調了用戶能夠按需對數(shù)據(jù)資源進行購買或租賃，這樣可以使用戶最大可能的在節(jié)約成本投入的前提下滿足其對數(shù)據(jù)資源的需求。同時，由于分布式存儲的存儲是以各個單體計算機的硬盤存儲為基礎的，有效的減少了系統(tǒng)崩潰導致數(shù)據(jù)丟失的情況。

3 云計算環(huán)境下的分布式存儲

（1）產(chǎn)生背景。隨著社會各方面的深入發(fā)展，單獨的數(shù)據(jù)庫已不能滿足社會生產(chǎn)的要求。云計算就是在這種困境下為適應現(xiàn)代計算機的技術進步及各行業(yè)對數(shù)據(jù)資源需求而產(chǎn)生發(fā)展的。云計算背景下的分不存儲，強調的是用戶按需購買，以實現(xiàn)在滿足用戶數(shù)據(jù)資源需求的前提下盡量節(jié)約成本投入。（2）以交換機為結構核心。云計算背景下的分布存儲技術發(fā)展起來之前，多數(shù)用戶均采用交換機作為其數(shù)據(jù)中心。其采用的架構是樹形結構，包括核心層、聚合層、邊緣層三個層面。其主要優(yōu)勢體現(xiàn)在具有可操作性，連接簡單，擴展彈性大等特征，但其存儲空間有限，并不能滿足大數(shù)據(jù)環(huán)境下的今天人們對數(shù)據(jù)資源的要求。因此，云計算技術的發(fā)展可以很好地彌補這個缺陷。由于“云”是一個虛擬的存在，并沒有固定的容量及存儲空間，因此在存儲容量上，它具有無限的可能。以交換機為結構基礎的存儲技術的可操作性結合云計算在存儲空間上的優(yōu)勢，能夠更好地滿足用戶的數(shù)據(jù)資源需求。（3）擴展彈性大。在云計算技術支持下的分布存儲發(fā)展之前，用戶采用的數(shù)據(jù)存儲方式多以計算機服務器為主，這種方式的存儲方式主要通過不斷提高其擴展性增加存儲容量以滿足數(shù)據(jù)錄入及輸出功能。而云計算技術背景下的分布存儲擁有天然的存儲空間龐大的優(yōu)勢，在存儲模式選擇中具有相當大的競爭優(yōu)勢?，F(xiàn)今，數(shù)據(jù)存儲中心的數(shù)據(jù)資料一般以BP及EB為計量單位來進行簡單運算。[3]云計算背景下的數(shù)據(jù)規(guī)模正在隨著社會的發(fā)展呈指數(shù)型函數(shù)出現(xiàn)爆發(fā)性增長。云計算背景下的分布存儲具有相當大的擴展彈性，能夠根據(jù)數(shù)據(jù)資源及用戶需求的實際情況對數(shù)據(jù)庫進行調節(jié)。

4 結語

云計算技術的不斷深入研究，帶來更多在計算機領域上的拓展思路。發(fā)散的思維幫助云計算實現(xiàn)更多的可能。基于云計算技術基礎的分布式存儲的核心技術是計算機的兼容問題及數(shù)據(jù)存儲的冗余問題，在探究這些問題的過程中，提高數(shù)據(jù)的篩選水平更是一個基礎問題。準確有效地為用戶提供數(shù)據(jù)服務是云計算環(huán)境下分布式存儲的發(fā)展目標。

參考文獻

[1]程宏兵.容淳銘.楊庚.曾慶凱.基于路徑映射加密的云租戶數(shù)據(jù)安全存儲方案[J].南京郵電大學學報（自然科學版），2015.06.02.

[2]劉月.云計算環(huán)境下分布存儲關鍵技術研究[J].江蘇科技信息，2015.03.30.

[3]郭蘋.基礎設施云關鍵算法研究與實現(xiàn)[J].信息與電腦（理論版），2015.01.08.