云计算的研究方向篇1

摘要：将云服务应用于高职教育科研管理，能提高科研质量和管理工作效率。文章在分析当前我国高职科研管理存在的问题和云服务功能的基础上，探索基于云计算的高职科研管理解决方案，提出“设计基于云计算的过程管理系统、集成基于云计算的过程管理技术、建立高职科研过程管理评价体系、变革与创新科研过程管理组织”的策略，并以基于云计算的科研过程管理实践案例说明其优势和可行性。

关键词：云计算；过程管理；科研管理；高职教育

中图分类号：G40-058文献标识码：A文章编号：1673-8454(2012)07-0007-03

一、高职院校科研管理存在的现实问题

调查显示，普通高职院校的科研工作普遍存在认识偏差、基础薄弱、管理方式方法落后等问题。不少高职院校科研管理重点放在程序性工作上，对科研项目研究过程的监督与控制不力，教师申报、立项积极，结题拖延、半途而废的现象屡见不鲜，产出高质量的科研成果更是难上加难。

教师科研能力薄弱更是困扰不少高职院校的一个难题，各高职院校也一直在努力尝试通过教师培训来解决这一问题，但是效果不佳。也有学院尝试通过改善管理提高教师科研能力，然而由于方法手段传统、人手不够、经费不足，指导工作很难做到位。必须运用新管理手段和方法，加强科研过程管理和引导，才能有效解决这些问题。

二、基于云服务的科研过程管理策略

短短几年，云计算从概念发展为比较成熟的服务，也为解决我国高职院校科研管理问题提供了有效方案。云计算是一种计算模式：把IT资源、数据和应用作为服务通过网络提供给用户。云计算的服务具有高可用性、可扩展性等特点。云计算平台可以按需进行动态地部署、配置、重新配置以及取消服务。

过程管理是ISO9000：2000质量管理体系标准强调的管理方法，它主要是在企业管理当中的每个节点进行质量控制，通过对每个过程细节进行控制管理，从而达到全面质量管理。科研过程的质量，最终决定了科研成果的质量。过程管理包括过程策划、过程实施、过程评价和过程改进。

在云计算环境下实施高职教育科研过程管理，有利于改变传统的科研管理方式，构建新的管理模式和管理结构。

1．设计基于云计算的过程管理系统

基于云计算的高职科研过程管理，最关键的工作是对高职科研工作过程进行系统设计。必须依据“动态管理、全员参与、优势互补、持续发展”的设计理念，有效地整合和配置学院和社会的公共服务资源，为高职院校科研管理提供完整支撑。

根据科研工作目标，按整体最优、精简和注重过程输出结果的原则，进行概念开发，自上而下地进行设计，先设计学院层面科研工作过程及对学院办学质量起决定作用的关键过程，再围绕学院科研工作过程和关键过程设计系部和课题（项目）工作过程；尽量减少工作过程的层次，把复杂的科研过程分解为有序的、简化的、优化的工作过程；确定各工作过程之间的逻辑关系，使工作过程相对独立、责任清楚、交接明确。并不断调整和改进，通过简化、合并、组合、替代和改变工作过程间的联结、改变人机结合方式，用云服务取代人工操作，优化科研工作过程。

基于云计算的高职科研过程性管理系统设计原则：（1）可视性：利用云计算服务平台的管理系统的智能化、先进的监控功能实时监控高职科研工作的运行状况及对事件进行实时记录；（2）先进性：云计算服务平台及基础设施的先进技术和设备确保其可用性，满足新时期科研过程管理的需求；（3）安全性：正确设置云服务管理系统，确保访问的可靠性；（4）标准化：基于国家颁布的有关标准，统一规范设计系统结构；（5）灵活性与可扩展性：根据科研管理工作不断深入发展的需要，扩大站点容量，提高用户数量和质量，及时调整更新站点内容；（6）经济性：低成本地维持系统运转，提高科研过程性管理效益。

2．集成基于云计算的过程管理技术

应用过程管理方法，需要综合应用如管理、计算机、人工智能等多方面的技术，实现技术集成，解决研究过程中的问题，实现自动化数据处理，提高研究过程系统的运行效率。对多数科研管理者个人来说这难以实现，然而在云服务环境下，这些技术只要定制就可以集成。如：

（1）定制网络相册，可以快速而轻松地将照片或图像作品存储到网上，并自动切换演示。

（2）定制评论组块和论坛，教师及管理人员就可以发表评论、讨论、发帖，与其他研究者一起分享科研的感受、讨论教育教学研究问题。

（3）定制日历，管理者可以安排/提醒科研活动。帮助科研人员及管理人员有序地开展科研日程上的活动。

（4）定制表单，直接收集、自动化处理科研数据，为科研数据分析和利用打下基础，而且节省时间，工作效率成倍增加。如：通过Google文档提供的表单可以设计调查问卷，以调查教师及管理人员对科研的看法以及科研的情况，并以在线的方式收集调查对象的反馈信息。

（5）定制文档。如Google和百会文档能够免费在线建立、撰写、储存和分享文档与电子表格，它具有与Word相近的编辑界面，提供简单易用的文档权限管理，可以记录所有用户对文档所做的修改过程。在线文档的共同编辑功能帮助同伴研究者和管理者跨越时空进行多种形式的交流。

3．建立高职科研过程管理评价系统

科研管理目标的实现离不开反馈控制技术，建立基于云服务的科研过程反馈控制系统，在云服务协作平台中记录高职院校研究人员及管理人员学习和完成科研项目的过程，记录科研情况的评价，任何教师、研究人员及管理人员都能参与科研评价活动，且可以采取如等级评审、提出建议、写评语、积分、提醒等多样化的评价形式，实现科研管理的动态评价。使每一个过程运行处于可控状态，即可依据反馈信息，对科研过程的运行状况进行实时控制，及时解决过程运行中出现的问题，对各业务过程进行整体协调；当科研过程运行状态与学院规划目标或项目目标相偏离时，及时进行调整。另外，研究者及管理人员之间的互评让参与者更理智地接纳他人的观点和评价，来自不同角色的评价引导研究人员从不同的角度思考、观察问题，引发对科研工作的更深入研究。

4．变革与创新科研过程管理的组织

过程管理是通过组织结构实现的。高职科研工作要实践基于云计算的过程管理方法，必须进行组织创新。以科研过程为中心，按科研过程的结构和运行特点进行组织结构设计，改变层次多、部门多的“纵向结构”，建立“横向结构”，即构建组织层次少、网络化特点的组织结构，使组织结构具有较强的柔性，易于按科研过程运行的变化作动态调整。基于云服务的高职过程管理系统使组建各种人员组合、灵活变动的科研团队、由团队履行各科研过程管理的职责变得可能。按照科研过程管理的要求规定管理人员的职责，建立工作标准体系和绩效评价体系，制订科研过程运行控制和协调规则。通过云服务平台的各种功能营造团队合作、相互沟通、知识共享、持续学习、持续改进的研究氛围，提高教师及管理人员的学习能力、问题解决能力和创新能力。

三、基于Google云的科研过程管理案例

如表所示为笔者创建的基于Google云的科研过程管理协作平台的设计，服务于高职学院系部科研工作过程管理。

四、云计算环境下的科研过程管理优势

1．营造优质科研过程管理环境

基于云服务的高职科研过程管理旨在营造自由、互动、协作、安全和便利的管理环境。在此环境中，教师及管理人员之间可以利用在线文档、表单收集管理数据、与教师及管理人员共享科研资源和信息，监控科研过程，共同探讨解决问题；通过在线日历，创建自己的日历或了解他人的日程安排；利用论坛、评论、即时信息等跨越时空进行交流讨论；通过网络协作平台，相互邀请对方浏览自己的专题研究网站，对教师及管理人员的科研成果进行评价、交流，以达到促进教师及管理人员专业成长的目的。

2．促进高职科研人员自我管理

云服务协作平台提供的应用程序有助于改变传统的管理方式，实现管理方式向信息化转变，便于教师进行自我管理。基于云服务的过程性科研管理协作平台，由科研指导教师和教师及管理人员共同参与建设和维护，过程本身帮助他们建造交流、共享和协作的桥梁。数据自助上传和自动化处理使得研究人员对自己的研究项目产生更清晰和直观的认识和把握，从而提高研究者对其研究项目的责任感和使命感。

3．催生高职科研的学习型组织

基于云服务的高职科研过程管理能促进高职院校教师及管理人员的远程协作学习能力的提高。云服务协作平台为远程协作学习提供优良的条件，通过平台，一方面教师及管理人员学习讨论，为完成共同的任务而努力；另一方面，还能够进行科研经验的交流和分享，对其他教师及管理人员的内容进行评论，产生思维的碰撞，激发思想的火花，形成学习型组织，促进教师科研能力的可持续性发展。

4．提高高职科研队伍研究水平

21世纪教育对教师利用信息化工具等信息素养的要求日益增强。基于云服务平台的过程性科研管理实践，要求教师及管理人员具备在线软件的操作技能，学会把这些在线软件应用到具体的教育教学和科研中，能促进高职教师及管理人员的信息素养的发展。

云服务科研过程管理平台不仅用于管理，还提供学习资源和研究方法指导，有针对性地引导教师利用零散时间自主学习科研方法和教育教学理论、了解研究领域的前沿信息，提高教师的科研意识、知识、方法和能力，嵌入的配套服务构建起多元化交流环境，促进教师间的协作和互助，营造教师间跨越时空的研究氛围，促进教师间的互动交流，从而提高高职科研队伍的整体科研能力和水平。

5．优化高职院校科研成果质量

高职教育科研的过程管理通过对科研过程进行有效控制，使科研过程透明公开，科研进展可视可控，使科研成果能随时共享复用，研究中的问题能及时发现并加以控制和解决，使研究结果得到持续的改进。过程管理是引导教师学会科研，深化研究，多出成果、优化成果的过程。过程管理的科学性大大优化了科研成果的质量。

6．提高高职院校科研工作效率

基于云服务的高职科研管理协作平台的科研数据自动化处理功能能提高科研工作效率，把科研管理人员从繁忙的数据整理工作中解放出来，让云服务来完成这些繁琐的工作，把时间和精力用于指导学院科研人员解决研究中的问题、进行研究方法培训等科研服务中，最大限度提高科研工作效率。

五、结束语

云计算发展迅猛，成本低廉，操作方便，技术门槛低，可广泛应用于辅助教学、教学管理、科研管理等各个教育领域。探索如何将云服务应用于教育科研领域对提高高职科研质量和办学质量意义深远。

参考文献：

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云计算的研究方向篇2

1文献统计数据及分析

笔者在中国知网（cnki.net）的中国期刊全文数据库、中国学位论文全文数据库和中国会议论文全文数据库检索题名包括“云计算+档案”、“云技术+档案”和“云档案馆”的文献（检索时间为2014-3-12），删除其中新闻报道性和重复性的论文后，共检索出78篇论文。

1.1时间分布。这78篇相关论文的时间分布如表1所示：

由表1可见，我国档案学界对云计算的研究始于2009年，2009年后开始引起学者较多关注，到2013年掀起一个较小的研究高潮（2013年发表相关论文共33篇），但是依据百度和Google的搜索结果，尚未出版云计算应用于档案管理的相关著作。

1.2主题分布。上述78篇论文，其研究的主题可以分为理论研究（介绍云计算的概念、特点、优势，应用的可行性、问题及对策等）、具体应用（研究云计算在档案业务环节的具体运用，如备份、整合与共享、利用与服务、云档案馆等）、系统和平台构建（研究基于云计算的系统和服务平台架构、服务模式等）和应用的安全性。78篇论文的主题分布如表2：

从研究的主题来看，目前档案界对云计算的理论和应用设想方面的研究占主导，分别占全部论文的43.6%和44.9%。但是，基于云计算的系统、服务平台构建的研究论文只有5篇，对于如何用技术手段来实现“云”并没有系统深入的研究。

1.3作者机构分布。各研究主题的作者机构分布见表3：

从表3可以看出，78篇研究论文作者中有22篇来自高等院校的档案院系，占全部论文的28.2%。26篇论文作者来自其他机构，约占33.3%，其他机构包括高校除档案院系和档案馆室的其他院系和部门、事业单位、军队档案馆等。从表中数据看，高等院校的研究者倾向于研究云计算在档案业务环节的具体应用，而其他机构的研究者更注重理论研究和云计算在人力资源档案、会计档案、健康档案等领域的应用与实现。

2主题分析

2.1云计算的概念和特点。田雷提出：“云计算是一种网络服务方式，提供了IT服务的一种交付和使用模式，用户可以通过网络租用或免费获取所需服务。”他还提出目前云计算的三个服务层次：基础设施即服务、平台即服务、软件即服务[2]。黄正鸿认为，云计算旨在通过网络（互联网和内部网）以按需、易扩展的方式获得所需的硬件、平台、软件及服务等资源。其特点可以归纳为：资源池；按需、自助；快速弹性；广泛的网络访问；可度量的服务[3]。陈康明认为，云计算是基于网格计算、分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等已有网络技术发展起来的一种基于互联网络的服务信息共享模式。云计算的特点是：数据存储更加可靠、安全；资源的合理分配；先进技术理念带来的以用户为中心的个性化服务[4]。

2.2云计算在档案领域应用的可行性分析。刘永提出，云存储在技术、管理和经济上已经具备了数字档案存储的基本条件。云存储技术是分布式文件系统技术、网格技术、集群应用等技术的集成，后三种技术在理论和实践上都逐渐成熟。云存储将分散在各地的数字信息集中存储，各档案馆（室）可以根据需求来申请适当的存储空间，降低了资金投入[5]。朱悦华、何丽萍、丁建萍认为，云计算时代“云档案”的实现具有较为完备的云计算理论基础、较为成熟的云计算技术条件、较为低廉的云计算经济成本和较为完善的云计算实践环境[6]。

2.3云计算在档案管理中的应用优势。文杰提出了云计算在数字档案馆应用中的四大优势：确保档案服务器的可靠运行，降低服务器的出错概率；降低相关的维护费用；扩展了信息资源共享范围；丰富的终端设备[7]。彭小芹、程结晶结合云计算的特点提出云计算在档案领域的应用优势，即可靠、安全的数据存储；方便、快捷的云服务；强大的计算能力；诸多技术的集合体；经济效益；个性化；以用户服务为中心[8]。祝庆轩、桑毓域、方昀提出了云档案馆模式的优点：有利于政务信息公开；有利于统一全国各地区档案工作标准；有利于节省软硬件投资；有利于减少对计算机人才的依赖[9]。

2.4云计算应用面临的问题和对策。黄正鸿提出云计算技术本身存在的一些问题，如标准问题、版权纠纷问题、数据隐私问题、安全问题、软件许可证问题、网络传输、用户使用习惯问题等[10]。陈康明认为，云计算应用面临的首先就是信息安全问题；其次是执行的国际标准问题。对策是完善基础设施建设；制定安全监测环节和相关技术；制定监督和管理机制[11]。文杰认为，云计算应用面临的问题主要有资源的选择问题；协议和接口问题；数据安全问题。对策包括加强人才队伍建设；完善基础设施建设；制定相关政策规范云计算标准；提供基础建设的统一监控、管理和控制；加强安全检测[12]。

2.5云计算在档案领域的应用设想

2.5.1云计算在档案存储、共享与服务中的应用设想。田雷提出可以通过“基础设施即服务”整合档案行业的服务器、存储器等设备，部署“云计算”环境，向各级档案部门提供基础设施服务[13]。陶水龙提出了基于云存储技术的档案数字资源的云备份和多套多地的档案数字资源备份数据存放策略，建立了云备份系统架构及其运行机制[14]。吕元智提出了国家档案信息资源“云”共享服务模式，将分散的国家档案信息资源通过云服务平台组织起来，形成一个个档案信息资源服务“云”[15]。祝庆轩、桑毓域等提出档案馆馆际云服务，将档案馆电子文件信息置于云中心，用户可以利用云计算技术检索云档案馆“虚拟资源池”[16]。卞昭玲、李俐颍等提出通过云存储解决档案信息的存储、档案信息的收集问题，同时可以共享档案信息[17]。

2.5.2云计算在专门档案领域内的应用研究。廖玉玲提出了基于云计算的建设工程档案全过程监管模式的系统方案[18]。刘振鹏、卞昭玲等提出了基于云计算的区域电子健康档案服务系统[19]。邓岚提出运用云计算技术搭建国家综合减灾信息管理与服务系统，并分析了云计算技术在灾害档案信息管理中的应用优势和障碍[20]。

2.6基于云计算的数字档案管理系统和平台构建。程春雨提出国家开放档案信息资源共享利用系统应采用两级部署方式，分别部署在中央云中心和50个国家综合档案馆。中央云中心应用系统开发主要包括档案信息资源整合系统、平台管理系统、国家开放档案信息资源共享利用门户网站；省节点应用系统开发主要包括省节点档案信息资源整合系统和基础工具包软件[21]。程结晶提出要构建统一的云存储平台，采用虚拟化技术，开发基于“元数据”访问的分布式数字档案数据访问接口，构建完整的云服务平台来实现数字档案资源的访问服务、请求认证服务、安全数据传输服务和快速资源搜索和资源发现服务[22]。郑光辉提出了基于云计算技术的数字档案利用系统设计方案，详细描述了基于云计算的档案信息资源整合系统、云平台管理系统及开放数字档案利用门户设计方案[23]。蔡学美提出云计算数字档案馆系统主要是由云计算数字档案管理应用程序、数字管理节点、计算机专用网络、安全防火墙、公用和私有的硬件设施等构成[24]。朱悦华、何丽萍等提出构建“云档案”资源共享系统，其系统理论模型由资源层、管理中间件层和服务层等三层构成[25]。

2.7云计算应用的安全性。徐华、薛四新等提出云数字档案馆安全保障体系应包括防御系统、监控系统、容灾备份系统、应急响应系统和技术支撑系统，通过安全法规体系、安全组织体系、安全管理制度体系、安全人员培养和培训体系来保证[26]。崔海莉、张惠达提出将档案信息管理系统推入云的基础设施上，服务中断、数据失真、敏感信息泄露是可能遭遇的技术风险，组织策略、准入退出机制是可能遭遇的管理风险[27]。

3问题与展望

3.1问题。首先，研究内容重理论轻技术。当前对于云计算基础理论的研究较多，关于如何运用技术手段实现其具体应用的研究较少。78篇论文中只有5篇从技术角度阐释了云计算应用于档案领域的具体实现方式。应用设想相关论文仅仅止步于“设想”，对具体应用及如何实现其应用轻描淡写，缺乏技术因素。

其次，研究缺乏实践基础。相对于云技术在其他领域的快速实现，传说中的云档案馆、档案云尚未付诸实施，对于云技术的应用需求也没有实际调研，因此，大多数研究缺乏一定的实践基础。

3.2展望

3.2.1研究内容。首先，对云计算的应用研究应更多关注档案资源的共享与服务。云计算的精神内核在于资源的共享。在全新的云计算模式下，研究者应站在整个国家档案资源共享和利用的角度谋划“云”，探寻如何利用云计算技术更加科学地整合和共享全国档案信息资源，并向公众提供高效快捷的信息服务。其次，适当扩展研究内容，构成完整的研究体系，例如，云计算环境下传统的档案管理模式和管理策略是否发生变化？云计算在档案部门有效应用应具备哪些条件？“云”之间如何交互协同？云计算的行业标准研究等。最后，与国外相关研究相比，国内研究应更注重云计算在档案领域的实际应用与技术实现。

云计算的研究方向篇3

【关键词】云计算；云基础架构；虚拟化技术；分布式存储系统；并行编程模型

1.引言

自新千年IT业引入云计算概念以来，通过广大的市场需求及雄厚的技术支持，大规模云计算系统已成为当今IT业发展的主流。实现云计算的基础是实现云计算系统基础架构。一个云计算系统的优秀与否，关键在于其基础架构是否能够稳定、高效地完成各项任务。本文试图结合相关资料，对云基础架构及其效能进行分析、定义及具体阐述，为下一步研究提供有力参考。

2.云计算简介

云计算的迅猛发展与广大的市场需求和强大的技术支撑密切相关。首先，随着IT业的迅猛发展，各IT运营商都形成了各自庞大的服务器集群。如何实现现有集群的重新整合以降低运维成本，提高效率成为运营商考虑的首要问题；另外，IT市场的迅猛发展也要求各运营商提供更加稳定、快捷的服务。其次，分布式系统、虚拟化技术的不断发展完善，使得服务集群性能的快速提升成为可能。所以，在上述两方面原因的相互作用下，云计算得到了前所未有的发展。

目前，不同公司对云计算有着不同的理解和实现方式。通过对现有云计算系统的分析及对相关资料的研究[1—5]，本文认为云计算是以商业需要为出发点，将数量庞大的服务器集群整合成为分布式的资源池，通过虚拟化技术、Web2.0技术将资源池强大的计算能力、存储能力和构建在其基础之上的各类应用以按需计费的形式从不同的层次（Infrastructure、Platform、Application）租赁给用户的一种新型网络运营模式。

由上述定义可得到云计算体系结构如图1。

由图可知，云计算基础架构位于云计算系统的底层，它为云计算系统的出色运营提供了有力的支持。

3.云计算基础架构

3.1云计算基础架构的定义

目前，业界及学术界对云计算基础架构还没有一个统一的定义利标准。各IT运营商均根据自身的实际情况，以各自的理解定义和实现云计算基础架构的部署。理工大学教授刘鹏在其著作《云计算》中提出：云基础架构及管理层由数据中心与云基础架构、安全产品、基础架构和运营管理三大部分组成[3]。作为虚拟化技术的龙头，Vmware公司在谈到其云基础架构层产品时说道：云计算基础架构是指通过虚拟化技术将传统数据中心转变为云基础架构并在其之上创建云，将IT基础架构作为服务交付给客户使用[6]。Lenk等人在其文章谈及云计算基础设施层时也指出：云基础架构可划分为基础设施服务和资源集两大部分，其中资源集可分为虚拟资源集和物力资源集；而基础设施服务又分为高级基础设施服务、基本基础设施服务、计算服务、存储服务和网络服务[7]。

通过对现有云基础架构以及对相关文献资料的研究，本文认为云计算基础架构是指由硬件资源（PC服务器、磁盘阵列、路由器、交换机及相关配套设备）组成，通过虚拟化技术、分布式并行技术整合形成的用以直接对外提供存储、计算服务或作为基础设施为上层云计算应用提供存储、计算能力支撑的一种高效、可靠并且具有良好扩展性的底层分布式系统。

3.2云计算基础架构的分类

通过分析研究现有云计算系统及相关[8—12]，本文认为云基础架构按照服务的对象可分为基础型云基础架构和外向型云基础架构：基础型云基础架构指主要向运系统上层提供计算、存储资源服务的云基础架构，基础型云基础架构的代表系统有：TFS、GFS、Cassandra、KIDC；外向型云基础架构指直接向用户提供计算、存储资源服务的云基础架构，外向型云基础架构的代表系统有：IBMEnsembles、AmazonEC2、AmazonS3、HyperCloud、Megastore。

3.3云基础架构的结构体系

通过对当前业界主流云基础架构系统的分析和对相关学术成果的研究，可以看出云基础架构的作用是通过将物理资源转化为虚拟资源池，实现对资源的监控、调度和管理以达到为上层应用和用户提供弹性的计算和存储资源的目的。云基础架构结构框架如图2。

由此本文将云基础架构分为以下五个层次：

1）物理层是指搭建、部署云基础架构所需的物理设备和配套环境。起作用时为云基础架构提供基本的物力资源，并保持物理设备的可靠性。

2）虚拟层是指通过虚拟化技术解除实现方式、地理位置或底层物理配置对计算机资源的限制，打破上层与物力资源之间的耦合关系，形成统一的虚拟资源。虚拟层的作用是为上层提供可靠且能够灵活按需分配的虚拟资源。虚拟层由虚拟计算资源、虚拟存储资源和虚拟网络资源组成。

3）数据层是指对云基础架构内运行的客户数据进行基本操作和管理的层次。数据层主要包含两个部分，既数据处理与数据管理。

4）管理层是整个云基础架构中的一个抽象层次。它对云基础架构的各类资源进行监控，根据实际负载状况对资源进行管理和调度并且根据上层需求对资源进行快速部署，以保证云基础架构高效运行。云基础架构管理层主要由资源监控、负载管理、资源部署和安全管理四个部分组成。

5）服务层是指为上层云计算应用调用云基础架构计算、存储资源预留的接口和对用户使用云基础架构计算、存储资源提供的交互界面。服务层对云基础架构效能的影响体现在服务层各类接口的通用性上。因为服务层接口与上层的松耦合性能够减小底层云基础架构对上层应用的限制，从而提高云基础架构自身的可用性。

3.4云基础架构实现的主要技术

3.4.1虚拟化技术

虚拟化是表示计算机资源的一种抽象方法。通过虚拟化，可以简化基础设施、系统和软件等计算机资源的表示、访问和管理，并为这些资源提供标准的接口来接受输入和提供输出[2]。通过虚拟化技术，可以实现在一台服务器上运行多个虚拟机，从而提供服务器的效率。由于绝大部分PC产品均属于X86架构，所以本文论述的虚拟化技术主要指X86架构的虚拟化技术。当前X86虚拟化技术的主流产品是VMware的VMwarevSphere。

vSphere主要用于服务器的虚拟化，即在一台物理服务器上运行多台虚拟机，以次达到服务器整合和优化的目的。vSphere的核心是ESX架构，它可分为两部分：ServiceConsole和VMKernel。其中前者提供管理服务，后者提供虚拟化能力。

随着虚拟化技术在云计算中发展中的作用越来越重要，对虚拟化技术的研究也成为热点。对虚拟资源的管理便是热点之一，[13]提出将VM模型集成到资源管理框架里，利用两极调度将VM的管理集成至批调度器里，以次为用户提供调度服务。

当前如AmazonEC2等云计算产品大多是以虚拟机的形式为用户提供计算能力，但对于虚拟机的具体配置，需要用户手动完成，因此虚拟化技术在自适应方面还需要进一步研究。

3.4.2分布式存储系统

随着IT业的发展，网上交易、网上检索等系统所要处理的数据量越来越大。如何利用最低的资源成本创造最高的运行效率成为各大运营商考虑的首要问题。因此研发人员开发完成了一系列分布式存储系统，为云计算提供了强有力的后盾。

分布式存储系统研发目的是为云基础架构提供高效、海量的数据存储能力。各大运营商在搭建自己的云基础架构前都会开发自己的分布式存储系统如Google的GFS分布式文件系统。Google的GFS（GoogleFileSystem）[14]是Google研发完成的作用于底层的分布式文件系统。GFS的作用是为大规模分布式应用系统提供强大的数据存储服务。GFS的核心设计思路是将系统故障当作一种常态来处理，实现这一思路的技术主要是提供多个副本进行操作。在接口方面GFS除提供基本的Creat、Delete、Open、Close、Read、Write外还提供Snapshot和记录追加两项操作。Snapshot以最低的开销创建一个文件或目录副本，记录追加则保证多客户同时对文件进行数据追加时的原子性和正确性。

GFS含有一个主控服务器（Master）和多个块服务器（ChunkServer）。一份文件由设备经接口，会被分为有限个数据块（每个数据块64MB）。此外，每个数据块都会产生一个元数据（

当前分布式存储系统已成为云基础架构重要组成之一。在学术界，对分布式存储系统的研究逐渐成为热点。[11]提出并实现了一种对等结构分布式存储系统NDSS，该系统取消了类似GFS中主控服务器的中心节点，而是利用分布式共享内存（DSM，DistributedSharedMemory）实现了数据一致性模块，利用分布式共享位图（DSB，DistributedSharedBitmap）限制了多个节点对信息的同时访问，解决了同步访问控制问题。以此在对等节点中完成了中心节点的主要功能。从测试结果看，NDSS系统的整体性能优于有中心节点的YNS系统[10]。

目前，云基础架构中著名的分布式存储系统还有Google的Bigtable分布式存储系统和Amazon的Dynamo分布式数据存储中心[11]等。它们虽然为云基础架构提供了强大的动力，但仍有改进之处。

3.4.3并行编程模型

并行编程模型是云计算中的一个重要概念。它是指系统为高效并行处理海量数据而设定的一组数据处理规则。研发人员为了解决输入数据的并行计算、分发数据等问题提出了并行编程模型的概念。

MapReduce是Google公司开发的一种新的抽象模型，也是当前起主导作用的编程模型。它的设计思路来源于函数式编程语言的映射和简化操作[1]。MapReduce的核心思想是将数据逻辑列表通过Map函数处理成为键值对集（），经过排序将具有相同Key值的键值对放在一起后通过Reduce函数将具有相同Key值的键值对的Value值进行合并。

当前对并行编程模型的研究大多以在MapReduce的基础上提出改进方案为主。在文献[15]中。Zaharia等人根据MapReduce建立在系统同构的假设基础上，提出了LATE（LongestApproximateTimetoEnd）调度算法。通过新型调度算法的改进使得MapReduce在异构环境下运行。

虽然现行并行编程模型为云计算提供了强大的技术支持，在某些具体情况的适用性上还需进一步的完善。

4.结论与展望

当前对云基础架构的研究主要集中在业界IT运营商，在学术界对云计算基础架构的研究主要集中在单个技术性能的改进与提高上，明确提出云计算基础架构概念，并进行整体性理论分析研究相对较少。本文通过分析研究现有云计算基础架构实例及相关文献资料，提出了云计算基础架构定义，指出：云计算基础架构是指由硬件资源（PC服务器、磁盘阵列、路由器、交换机及相关配套设备）组成，通过虚拟化技术、分布式并行技术整合形成的用以直接对外提供存储、计算服务或作为基础设施为上层云计算应用提供存储、计算能力支撑的一种高效、可靠并且具有良好扩展性的底层分布式系统。根据云计算基础架构定义，预计在今后的一段时间内，对云计算基础架构的研究会朝着以下几个方面进行：

1）更加高效的数据交互体验。云计算基础架构为上层应用提供存储与计算能力，在此过程中必然会存在基于请求的数据交互过程。而数据交互的速度会直接影响用户对云计算应用的操作体验。所以对高效的数据交互地研究会成为未来云计算基础架构的研究重点。

2）更稳定的系统运行过程。云计算基础架构位于云计算系统的底层，其运行的稳定与否直接关系到整个云计算系统的运作。尽管当前已有多种技术手段（资源监控技术、同步复制技术，心跳检测技术等）来确保云计算基础架构的稳定性。但是这些技术手段任然存在自身消耗资源过大、检测周期与负载变化不适应等问题。而这些问题也会在今后的云计算基础架构的研究中得到解决。所以系统的稳定性也将是云计算基础架构研究的重点之一。

3）更灵活的系统扩展。随着数据量的增加，云计算基础架构不得不面临系统扩展的问题。而实时变化的数据交互量，使得云计算基础架构在扩展的同时更加注重扩展的灵活性。系统的扩展意味着资源的扩充，而系统扩展后的资源合理分配是体现灵活系统扩展的重要部分。当前尽管各类云基础架构都在努力统一和规范各自系统扩展接口并改进资源分配方式，但资源分配是否能够与负载变化同步依然是问题的实质和仍未解决的问题。而这也是云计算发展的基本出发点和立足点。所以，灵活的系统扩展能力是云计算基础架构未来的重要研究方向。

综上所述，云计算基础架构是一个具有现实意义并充满挑战的新兴领域，它的发展将对云计算发展产生巨大的推进作用，而云计算基础架构也会在未来的发展中扮演越来越重要的角色。

参考文献

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[2]吴朱华.云计算核心技术剖析[M].北京：人民邮电出版社，2011.5.

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[14]GHEMAWATS，GOBIOFFH，LEUNGS.TheGooglefilesystem[C].//TheProceedingsofthe19thSymposiumonOperatingSystemsPrinciples，LakeGeorage，NewYork，2003.

云计算的研究方向篇4

本书是一本关于云计算前沿技术的论文集，探究云计算技术的模式并展望云计算在科学、工业、商业和消费等领域的潜在发展方向。本书旨在阐明云计算技术的机制，通过研究现有的云计算技术、数据存储和云服务应用的实际案例，指出当前云计算服务提供商的发展水平和技术瓶颈。

云计算技术是最近在信息和通信行业中兴起的热门话题，它是一种基于互联网的计算模式，通过网络互连，共享计算机的软硬件资源和数据信息。这种“云”技术是从传统的大型数据中心发展演变过来的，但它和大型数据中心有本质的不同，即它通过互联网屏蔽了数据中心底层的技术细节，用户只需根据自己对计算资源、数据存储和信息传输的需求，申请相应的服务并付费。云计算服务分三个层面：基础设施级服务（IaaS），平台级服务（PaaS）和软件级服务（SaaS）。云计算技术极大降低了计算、应用托管、内容存储和数据传输的代价，至少在今后20年，云计算这门新技术将对我们的科学研究领域和社会产生极大的影响。

全书分为六部分，共25章。第1部分，云计算的基础，含第1-4章：1.云计算导论；2.向云端转移；3.强调“整合即服务”模式的云计算时代；4.企业云计算模式。第2部分，基础设施级服务，含第5-8章：5.虚拟机的供应和转移服务；6.提供基础服务的虚拟机管理；7.强调采用集群作为服务的云计算环境；8.云计算中可靠的分布式数据存储技术。第3部分，平台级服务和软件级服务（PaaS/IaaS），含第9-14章：9.Aneka――整合私有云和公共云；10.彗星云：一种自动的云引擎技术；11.T-系统的基于云计算解决方案的商业应用；12.云的工作流程引擎；13.理解云计算环境下的科学应用；14.映射化简（MapReduce）编程模型及其实现。第4部分，监控和管理，含第15-17章：15.云计算的结构体系；16.云计算中的SLA管理：云服务供应商的前景；17.在云环境下高性能计算的（HPC）性能预测。第5部分，应用案例，含第18-21章：18.AWS云计算中构建应用软件的最佳示例；19.基于云计算的大规模多玩家在线游戏；20.采用云计算构建内容传递网络；21.资源云的聚合技术。第6部分，管理方法和案例学习，含第22-25章，22.云计算时代的组织和管理变更；23在云计算中的数据安全问题；24云计算中的法律问题；25实现云服务的产品化。

本书适合计算机系统设计师、从业人员、开发者和研究生，是进入云计算领域研究人员的理想参考书籍。

陈涛，

博士生

（中国传媒大学理学院）

云计算的研究方向篇5

无处不在的云计算

工信部国际经济技术合作中心副主任曹建华、中国互联网协会副秘书长石现升、国际云安全联盟大中华区主席李雨航教授、CNNIC首席安全官胡安磊、中科院信息安全研究所翟起滨教授等嘉宾应邀出席了该论坛并发表致辞。世纪互联副总裁、云CTO沈寓实博士发表了题为“混合IT开启云时代创新融合之旅”的主题演讲，并代表世纪互联签署了三大战略合作协议，以进一步贯彻落实世纪互联混合IT战略。

云计算作为国家产业的基础，在发展和实践过程中，我们能明显感觉到云计算在生活和工作中的应用已取得很大的进展，逐步发展为国家信息化建设的主要力量，是信息化市场发展中不可或缺的推动力。曹建华表示：“随着‘互联网+’、‘网络强国’战略的推进，云计算与各领域将不断融合并带来新的发展机遇，我们欣喜地看到世纪互联通过其最新的混合IT战略，实现从传统互联网产业向云计算产业的转型。相信随着我国经济发展进入新常态，世纪互联及其生态伙伴在促进云计算及传统行业融合发展的同时，也能发挥企业家精神，在稳增长、促改革、调结构、惠民生、防风险中承担重要的任务。”

同时，石现升也表示：“云计算正在向各行各业广泛渗透，在一些交叉领域产生技术融合与创新，其中可能会存在一些颠覆性的创新，给整个行业带来重大的发展机遇。云计算相关企业要抓住历史机遇，在技术和业务层面有效推进云计算与相关领域的融合创新，让消费者和企业越来越多地享受以云计算为核心的新一代信息技术带来的便利和好处。”

因此，可以看出，互联网发展到今天，网络空间已进入云时代，在云计算、物联网、移动互联网、大数据等新一代信息技术当中，云计算是重要核心，起到了关键的支撑作用。他认为，伴随着技术越来越成熟、应用越来越广泛，云计算在各行各业中的推动力越来越重要，政务云、工业云、教育云、交通云等不胜枚举，云已经无处不在、无时不在，云计算的本质决定了它不是一项孤立的技术，作为一项基础性架构，云计算对网络空间产生全方位的影响，基于云计算的新一代互联网基础设施越来越多，另一方面伴随着技术融合，云计算正在向各行业、各领域延伸，其中必将带来一些颠覆性的创新，除了技术方面的融合创新，商业模式方面的创新也不能忽视。

各企业优势互补强强联手

论坛上，世纪互联与京东云、中国软件园联盟和中央财经大学达成了基于混合云、创新创业和区块链的战略合作。在工信部、互联网协会、中国产学研合作促进会等领导的见证下，世纪互联副总裁沈寓实分别与京东云首席构架师杨海明、中国软件园区发展联盟韩英、中央财经大学信息学院院长朱建明签署了战略合作协议。

根据协议，世纪互联和京东云将建立战略合作伙伴关系，在云服务、智慧城市、双创园区建设、传统互联网产业升级等方面展开合作，共同抢占云计算的市场空间，扩大行业影响力，建立更强大的抗风险能力，并完善云生态体系，使双方客户群关系更加紧密。世纪互联将与中国软件园联盟共同推动我国信息化发展和信息惠民建设，以联盟下软件园的试点园区为重点，通过多种形式的资源互换及项目合作，不断优化合作模式，拓展合作渠道，提升双方社会影响力。为了促进区块链技术在金融领域的应用研究，共同推动国家金融信用安全体系的建设，世纪互联还将与中央财经大学信息学院共同创建国内第一家区块链校企联合实验室，并在今年9月开设国内第一个区块链相关课程，该合作将促进双方在区块链领域的应用研究和市场运营。

混合IT。混合IT，开启云时代的融合创新之履。沈寓实博士展开了以“混合IT是开启世纪互联新未来的核心战略”为主题的演讲。相信与京东云的合作将促进世纪互联引进新业态、新模式，加速世纪互联传统数据中心业务的转型发展，推进混合IT战略落地，助力双方进一步完善云生态系统。与中国软件园联盟的合作将加快世纪互联在智慧园区、数字产城、智能城市领域的产业布局，为世纪互联精品机房、云服务、CDN等业务的实施提供重要载体。

随着区块链逐渐融入主流云计算厂商战略布局，作为区块链领域的先行者，世纪互联将积极打造集“产、学、研”为一体区块链生态系统，通过中关村区块链产业联盟连接产业端，通过与中央财经大学共建的区块链联合实验室提升中国区块链学术水平，提高世纪互联区块链研发能力，实现跨领域的可持续发展。

区块链技术。中央财经大学与世纪互联达成了战略合作，世纪互联是网络空间基础设施创新服务提供商，也是电信中立互联网基础设施服务提供商。近年来世纪互联在区块链技术方面有很好的基础，特别是在区块链底层协议和应用方面已经取得了许多成果。签署战略合作协议，将共同开展区块链技术的研究。

为什么我们会关注区块链技术？因为区块链是计算机技术、信息安全理论和金融的一个结合，是长期关注的一个焦点，也是一个优势。朱建明认为：“联合实验室有利于促进中央财大在区块链科研领域的研究发展，提升学院在区块链领域的学术地位，同时为社会和企业培养优质区块链专业人才。基于该合作，世纪互联也可以尝试区块链的应用实践，储备区块链专业人才，提升其综合竞争力。”

朱建设明讲到了合作的主要三个目标：1.中央财大要共同开设出国内高校第一门区块链的课程，中央财大目前已经在做准备。9月份将中央财大正式给研究生开设这样一个课程。并且中央财大要将这一课程建设成为精品课，为区块链的教学和培训提供服务。

2.中央财大要建立一个区块链的实验平台，为区块链的研究提供基础环境，这是双方共同合作的第二个目标。

3.开展区块链项目的研究，以世纪互联先进技术和中央财大的研究团队优势互补、共享成果，重点针对财经管理领域开展区块链技术的研究。目前，中央财大已经拟定了几个研究的项目，在7月开始正式启动。

云计算的研究方向篇6

Abstract：Cloudcomputing，animportantrelationshipwiththedevelopmentofChina'sinformationtechnologyindustry，isthecorecompetitiveabilityoftheInternetpluseconomy.Taking30provinces-excludingHongKong，MacauandTaiwan-asthespatialobservationunit，thispaperstudiestheevolutionofspatialprovincialpatternofthecloudcomputingindustrybymeasuringandcomparingthecloudcomputingdevelopmentintheperiodfrom2007to2009andfrom2013to2016.Itfoundthatthespatialstructureisstable，thedifferencesbetweentheprovincesandthespatialconcentrationareshowingadownwardtrend.Cloudcomputingindustryhasthephenomenonofagglomerationinsomeareas；Theinterprovincialcloudcomputingindustrychangesfromnegativespatialautocorrelationtopositivespatialautocorrelation；Althoughthecloudcomputingindustrydevelopmentlevelofthewestern，northernandcentralregionsarestilllow，itsdevelopmenthasobviousimprovement.Cloudcomputingindustrywillbestableineastern，prominentincentralregion，andthesituationgraduallydevelopsfromeasttowest.

P键词：云计算；空间格局；演化

Keywords：cloudcomputing；spatialpattern；evolution

中图分类号：F121.3文献标识码：A文章编号：1006-4311（2017）11-0240-05

0引言

近年来，国务院陆续颁布了《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》以及《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》，文件指出，我国云计算服务能力到了2017年将会大幅提升，在降低创业门槛、探索电子政务建设新模式等方面也将取得显著成效[1]。我国云计算产业将从技术导入进入产业应用及快速发展阶段，并将创造出更多的新机遇。本文在前人研究基础上，参考中国省域绿色创新空间格局的演化研究[2]，就中国省域云计算产业空间格局的演化进行讨论和研究。

目前云计算在我国的运用程度相对较低，目前的主要用户为个人（如邮件、云盘、交友平台等），而企业组织层面的用户不多，与此同时地方政府对云服务产生了极大的兴趣。京、沪、苏、粤等省市根据其云计算的特点，制定出符合本地战略的发展规划[3]。

本文经过剖析空间数据间的关系，进一步分析研究主体的演化发展趋势。基于对GEODA和ARCGIS10.2软件的运用，将全国30个省市的云计算产业数据加以处理，进行空间的相关性分析，得到2007-2009和2013-2016年间我国云计算产业的空间格局情况，并对云计算产业格局的演化趋势进行研究。

1云计算产业的测度

1.1云计算的概念

1.1.1云计算的定义

现阶段，国内外还没有统一的云计算定义。不同的组织、专家等根据自己的立场及观念，提出对云计算的不同理解。以下是部分具有代表性的云计算定义。

Hewitt[4]观点是云计算主要是将信息永远地保存在云端的服务器中，在需要信息时只是从客户端（如桌面机、笔记本、手持电脑设备等）中进行获取、缓存。

ArmberustM[5]认为：云计算是以相对稳定和成熟的互联网为基础的新模式，以往的信息是分散存放在移动设备或个人电脑等设备上，而云可以把这些信息集中在一起，构成规模宏大的信息源，由强大的服务器协同工作。

本文采用的是目前被广泛认可的美国国家标准与技术研究院（NIST）的定义：云计算是一种按使用量付费的模式，该模式提供按需、便捷可用的网络访问，当进入可配置的计算资源共享池（资源包括服务器、应用软件、存储、网络、服务），只需要投入少量的管理工作，或与服务供应商进行少量的交互，就能够快速获取这些资源。

1.1.2云计算的发展阶段

国内云计算产业目前的发展大概分为准备、发展和成熟三个阶段。

准备阶段：该阶段的主要工作是云计算概念的推广和技术的准备，对于云计算的使用和建设还处于较为初始的部分，认识还不够完全，主要是公有云的发展。发展阶段：该阶段产业快速发展，各地兴建起云计算基础设施，云计算商业模式逐渐丰富。公有云、私有云以及混合云共同协调发展。成熟阶段：在该阶段有着较为稳固的产业链及行业生态环境，云计算供应商提供的产品及服务质量好，云计算产业在各地方的信息、软件产业中所占的比例合理、稳定。

当前我国的云计算发展还依然处于第二阶段。

1.2云计算产业指标体系

现阶段我国不同省域间的云计算产业发展水平存在较大差异，对各地区云计算发展程度的评价也没有形成一个完整的体系，本文借鉴传统高新技术服务业的指标体系度量方法，从人、财、物三个方面来对云计算产业投入、产出以及发展环境这三个方面建立评价指标体系。

1.2.1云计算投入

不管是新古典框架下的生产函数，还是在内生经济增长框架下的生产函数，资本与劳动依旧是创新系统的基本要素，产业的投入变量的选择需要从人力和资本这两个方面着手[6]。

在人力方面来看，云计算这类高技术产业规模的扩张、功能的完善与深入、服务水平的提高等方面，高水平人员的作用不可替代。在经费投入上，要想充分发展云计算产业，在资金方面的支持尤为重要，尤其是在建设和购买云基础设施设备上，往往其投入的基础设施的规模大小决定了其所能提供的服务的数量以及流量的范围。

因此在云计算产业的投入方面选择R&D人员全时当量，R&D内部经费支出比重，技术投入经费，投资额以及新增固定资产五个指标。

1.2.2云计算产出

讨论云计算产业的产出指标体系时，本文考虑了经济和科学产出两个方面。经济方面，云计算收入在总体上反映了其经营活动的成果，可以作为衡量产出最主要的指标。在科学产出上主要考虑有效专利数，它也可以反映云计算产业取得并且连续取得收益的可能性。综上，在云计算产业产出的测度上，本文建立云计算有效专利数和云计算产业总收入两个指标体系。

1.2.3云计算发展环境

环境变量是指不在主观控制范围之内但却影响着发展效率的因素，组织者无法在短时间内控制和改变这些因素，故称之为外部环境因素[7]。GDP水平的高低影响着地方是否有能力去发展云计算产业；而当地的科研机构的数量也影响着其是否有一定的人力资源去发展和维护云计算产业；此外，相关政策的制定也是影响其发展的一个重要方面。因此，本文选取GDP、科研机构数和政府资助作为云计算发展环境的评价指标。

根据以上确定的指标建立如下评价体系（如表1）。

1.3数据来源与测度方法

首先按照各指标的要求将数据标准化；接着计算各级指标权重，由于云计算投入、产出和发展环境对于云计算产业发展影响的程度尚缺乏被广泛认可的研究结果，暂时认为三者具有同等重要性，因此一级指标采用均值权重，然后利用熵权法来计算二级指标权重；第三，根据指标体系以及各级指标权重，得出各省云计算产业发展的程度，即云计算产业发展度。本文讨论了全国30个省市的云计算产业情况，数据来源于运行监管协调局（2007-2016）。

通过云计算产业发展度空间分布图以及变差系数和集中度指数可以反映云计算产业发展度的时空演化状态、省域间差异变化与集中程度。

1.3.1变差系数

wi+wj为权重矩阵第i行和第j列之和。当Z>0时，存在空间正相关，表明相似的观测值（高值或低值）趋于空间聚集；当Z

③局部空间自相关。

局部空间自相关指数是用来测度各个区域同其周边地区之间的局部空间相关以及差异程度。本文主要通过Moran散点图来讨论局部空间的变动，Moran散点图用散点的形式来描述变量Z与其空间滞后向量Wz（即该观测值周围邻近地区的加权平均数）间的相关关系。该图纵轴代表的是空间滞后向量，横轴代表的是变量Z，整个坐标轴分为四个象限，分别对应四种地区与其临近地区间的关系：第Ⅰ象限（标记为HH）表明一个高水平区域被其他高水平区域所包围，二者间空间差异程度较小，存在较强的空间正相关；第Ⅱ象限（标记为LH）表明高水平区域围绕着一个低水平区域，表示二者空间差异程度较大，较强的空间负相关，即异质突出；第Ⅲ象限（标记为LL）表明该区域和它周围的区域都是低水平区域，二者的空间差异程度较小，存在较强的空间正相关，是盲点区；第Ⅳ象限（标记为HL）表明一个高水平区域被周围低水平区域围绕，二者的空间差异程度大，有较强的空间负相关。

2实证研究结果

2.1省域云计算产业由负向空间自相关转向正向空间自相关

在收集数据时发现地区云计算产业发展方面没有相关数据，因此我们的分析范围主要为除去地区的中国大陆地区，由表2可知，在07-09年和13-16年间，每年Z值的绝对值均小于1.96，因而认为有微弱的显著性。I的值接近于0，并出现从负值到正值的较小波动。其中07-09年的Z值均小于0，呈现出^弱的负空间自相关，说明我国的云计算产业发展出现一定的离散分布的特征，13-16年的Z值大于0，表现出一定的正空间自相关，说明经过几年的发展后，中国的云计算产业发展出现一定程度上的空间集聚分布特征。从表2中的数据可以看出全局综合特征，但无法清晰地表现在各年各省区与其周边邻近地区之间的关系，因而还需利用局部空间自相关来讨论全国的云计算产业的空间结构特征。

2.2省域云计算产业相对差异缩小，集聚省份增加

从2007-2009年、2013-2016年各省份云计算产业发展度变差系数总体呈下降趋势（图1），CV值从1.77下降到1.43，省域间的云计算产业发展的相对差异在渐渐缩小，与此同时，云计算产业的发展集中程度指数（CR6）从2007年的79%下降到2016年的70%，与该比例的下降而同时发生的是云计算发展程度提升的省份在增加，虽然数量增加的省份有限，但是可以说明原来被个别少数省份占有的现象现在发展到集聚的省份数量在部分地增加。

在探讨局部空间自相关的异质性的时，我们根据07-09年和13-16年的局部空间分析的Moran散点图来观察分析局部空间的差异性，第1-4象限分别为扩散效应区，过渡区，低速增长区和极化效应区。

2.2.1扩散效应区

从图3可知，2007年位于该区域的省份有上海、江苏、浙江三个省市，到了2016年，又增加了福建和山东，原来的省市依旧保持高值。该地区一直以来就是技术、经济发展先锋军，大量高新科技和互联网企业的主要发展都在这些省区，其云计算产业发展程度较高。而且江浙沪三个地区一直以来都有着很强的联系，一体化程度较高。该地区云计算发展程度高，福建和山东经过几年的发展，其云计算专利数也有了大幅度增加，由于靠近长三角经济圈，其电子工业、软件业的总产值得到较大增长，也达到了相对较高的水平。

2.2.2过渡区

2007年位于过渡区的省市主要有海南、广西、湖南、江西、福建、安徽、河北、天津、山东九个省市，2015年时少了福建和山东。这些地区的云计算产业基础设施的建设相对薄弱，相关政策支持力度不够高。同时受到周围高发展地区的“屏蔽”效应，周边有着云计算产业程度较高的省份，而自身的基础薄弱，导致自身的云计算产业发展受到一定的制约。

2.2.3低速增长区

2007年位于该区域的省市有山西、内蒙、吉林、辽宁、黑龙江、湖北、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、宁夏、新疆15个省市地区。2015年时少了辽宁和四川，多了青海地区。青海地区云计算产业相关数据在07-09年的统计局数据里是没有的，而在13-16年开始进入了低速发展区。该区域本身以及其周边的部分省市地区的经济发展落后，电子工业和软件行业等高新技术产业的发展水平低。

2.2.4极化效应区

2007年位于该区的省份有北京和广东，到了2008年增加了辽宁和四川两个省，北京和广东一直是经济、科技发展的的高水平地区。北京中关村内的高新技术以及互联网企业的水平在全处于领先位置，而广东省毗邻港澳台地区，其高新技术的发展水平较高。辽宁和四川近年来在云计算产业基地数、专利数等方面较大的增加。特别是四川成都的服务创新应用云计算基地的发展很大程度上带动了该地区的云计算产业的发展。

虽然云计算产业在空间上出现一定程度的集聚现象，发展的相对差异在缩小，但集聚的范围有限，云计算在各地区发展的差异依旧存在，许多地区的云计算发展刚初见端倪。

2.3云计算产业总体格局稳定，出现东部继续稳定并逐渐向西部推进的趋势

将四个象限内的省份具体的罗列出来，如表3所示，在07-09年和13-16年间大多数省份并没有发生很大的变化。例如上海、江苏、浙江始终处于第一象限内，表现出云计算产业发展的强强集聚；而山西、内蒙、吉林、宁夏等地区位于第三象限，是云计算产业发展较为落后地区的集聚；河北、江西、海南、广西等省区位于第二象限，表现出弱性异质突出；北京、广东位于第四象限，表现出强性异质突出。这表明，中国省域云计算产业的空间格局在总体上并未出现较大改变。

尽管大部分省份保持稳定，但还是有省份在此期间出现了跃迁，如山东、福建、四川等地区。同时，保持在一个区域的省份中，很多省份的云计算产业的收入，产业基地和专利数都出现了一定程度上的增长，如天津、青海、新疆等地。

总体来看，京、沪、苏、鲁等东部省市的云计算发展程度较高。发展程度从东北、西北和西南三个方向表现出递减的状态。同时中部省份出现发展势头较快，水平相对较高的地区。（表3）

3结论以及发展建议

3.1结论分析

本文以制定的云计算产业发展的评价指标体系为基础，讨论对象为全国30个省市，研究云计算产业发展程度。通过结果发现：目前中国云计算产业空间格局总体上较为稳定。省域之间的空间自相关性从07-09年的呈现出负相关到13-16年的呈现出空间较为微弱的正相关，即云计算产业渐渐表现出局部的空间聚集，但这种集聚还是少数的。具体来说：①中国云计算产业发展的突出区域稳定在东部沿海特别是长三角地区。②西北、西南、东北地区呈现出弱集聚区及弱性异质突出区，即大部分省份都是云计算产业发展的落后地区，但在这些弱集地区存在个别云计算产业发展程度相对高一些的地区，如中西部的四川省。③许多云计算发展暂时落后的区域却有着许多优势，例如气候、资源等，在温度较低的内蒙古和新疆和在电力资源丰富的重庆、四川等地建立云计算基础设施设备。

云计算产业的发展受多重的条件的影响，本文的研究中考虑到了各省域云计算产业的收入、产业基地数、专利数等评价指标。在研究中发现，随着云计算基地在各地的兴建，部分地区的云计算发展水平有一定的进步，但仅仅是云计算基地这些基础设施还是远远不够的。在基础设施之上还需要大量的高素质从业人员，政府与企业的共同参与以及大量的技术知识能力。例如，虽然如今内蒙地区建立起3个云计算产业基地，但其相关的参与企业量不多，没有形成一个很好的企业参与状态，再者其云计算专利数更是少数，导致云计算产业收入并不高，还需要时间来弥补这些问题。而那些建立有云计算基地，形成了较好的云计算企业集群且拥有了较多的云计算产业专利的省域，其相应的云计算产业发展水平相对较高。

3.2未来发展的相关建议

3.2.1云计算产业布局调整

云计算产业基础设施的布局要有一个合理的规划，云计算基础设施的建立耗用资金多，经营费用高，因此各地在布局云计算基础设施时要根据其实际的需求，避免浪费。各地应该立足于本地区域优势，努力争取重点建设项目落户。在构建云计算基础设施设备、推动云计算产业进步时，要特别注意做好总体规划，准确定位以及抓住重点，同时还要特别注意严格实施可行性分析和风险评估，另外还要确定发展的思路、发展的关键和运行及维护模式等，避免盲目发展。

3.2.2云计算产业发展合作创新

“互联网+”战略不断的深化带来了云计算应用需求的升级，各地在推动云计算产业发展时要注意把握住“互联网+”时代下的战略机遇。通过抓住重点工业、商业和公共领域市场，不断推动创新创业在云计算产业的应用。各地在推动云计算发展时要注意“私有云”，“公有云”以及“混合云”的协调发展，各省域之间可以通过建立合作共享平台来促进各省域间的云计算应用和创新发展，通过云计算平台来促进各地云计算服务的不断提升以及产品的多元化发展。

3.2.3云计算产业竞争成长

作为一个新兴的产业，随着云计算服务的供给和需求的持续增长，云计算产业内的竞争也在不断地增加，伴随着云计算产业竞争增长而突出的是云计算需求的日益增长以及对于服务质量要求不断提高。各地在发展云计算产业时要注意规范市场秩序，建设和完善云计算产业的市场竞争机制，促进良性竞争，避免恶性竞争带来的一系列问题，通过良性竞争促进产业创新、服务提升。

同时也要注意云计算产业与其他产业之间的竞争合作，要协调好各产业之间冲突与融合，通过产业之间的相互弥补来促进云计算a业在某些方面的不足来促进云计算的不断成熟与进步。

本文仅是对云计算产业发展空间格局演化的探索性研究，采用了较多的国内研究中常用的指标，这样选择的原因：一方面，我国的云计算产业开始较晚，专项统计缺乏，一些国内研究常用的指标具备直接采用的可行性；另一方面国内许多研究是在参考国外研究的基础上，找到的对应于国内统计的指标，其本质是经过了中国化转变的，具备直接采用的可信度。

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