云计算时代的软件复用

随着Google的崛起,云计算概念悄然进入大家的视野,计算技术从传统的主机集中处理模式,完全分布的C/S处理模式逐步过渡到以云计算为核心的集中分布式处理模式,新服务模式下,传统的软件工程方法面临巨大的变革。文章简单介绍了云计算的基本概念,计算技术的演变过程和软件复用的基本方法,重点分析和研究了云计算环境下软件复用的技术,过程和组织框架,提出了基于云计算环境下的软件复用模型。     

云计算及其应用

云计算是以虚拟化技术为基础,以网络为载体提供基础架构、平台、软件等服务为形式,整合大规模可扩展的计算、存储、数据、应用等分布式计算资源进行协同工作的超级计算模式;针对当前云计算概念混杂的现状,提出了一个较综合的参考性定义,对目前主流的云计算平台实例进行了概括性介绍,从云平台的层次更深刻地剖析云计算的本质;最后讨论了云计算的未来发展趋势。     

有关云计算的技术研究

云计算为现今流行的一种基于因特网的超级计算模式,它实际的运行模式是大量的电脑和服务器在远程数据中心连接成一片电脑云。笔者以有关云计算的技术研究展开描述,主要介绍了云平台概况、云计算的技术实现、云计算的设计平台与目标以及有关云计算的技术研究及优势等,通过描述给出了对云计算有关技术一个整体的概括和展示。     

云计算研究

云计算模式是在基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）、分布式计算、并行计算和网格计算等概念演进并产生的结果。云计算模式是一种全新的计算应用模式,将会成为人们获取服务的主导方式。本文首先介绍云计算在业界中的概念,接着分析云计算和相关计算,最后关于云计算发展的前景进行展望。     

基于云的计算机取证系统研究

云计算是目前最流行的互联网计算模式,它具有弹性计算、资源虚拟化、按需服务等特点。在云计算的环境中,云计算中心直接提供由基础设施、平台、应用等组成的各种服务,用户不再拥有自己的基础设施、软件和数据,而是共享整个云基础架构。这种方式直接影响了云计算环境的安全性和可用性,给云计算带来了巨大的隐患。在分析和研究云计算环境下的安全缺陷和安全威胁的前提下,提出了一种基于云的计算机取证系统的设计方案———利用计算机取证技术解决云计算环境的安全问题,同时利用云计算技术和超算技术满足传统取证对高性能计算的需求。     

基于云计算技术的区域安全通信技术研究

云计算技术是一种以网络为基础的计算模式,它将计算资源和服务提供给用户,使得用户能够根据需求灵活使用计算资源和服务。在区域安全通信领域,云计算技术可以实现身份识别和权限分配等关键任务。这可以有效地减少未经授权的访问和数据泄露等安全风险。文章以区域安全通信为基础,结合云计算新兴技术展开研究,同时也构建基于云计算的区域安全通信系统,对系统的各部分进行详细设计。     

云计算技术探秘及应用研究

作为一种新型的计算模式,云计算是在网格计算、并行计算等基础上发展而来的.介绍了云计算的体系结构、主要技术和应用,总结了Google的云计算核心技术:GFS文件系统、BigTable大表和MapReduce编程模式.     

九问云计算——第二届中国云计算大会“你提问，专家答”内容精粹

问题1：如何鉴别是否属于云计算范畴？网络上充斥各种各样以“云”字打头的软件,越用越糊涂,到底什么样才是真正的“云”？姚宏宇：云计算既代表计算技术的不断进步,又孕育出一种全新的商业应用服务模式,既包含通过网络提供给用户的软件、     

云计算在智慧校园中的应用研究

云计算是一种商业模型,它通过将计算任务分配给多个服务器来达到分时共享计算资源和存储资源的目的。作为一种最能体现互联网精神的计算模型,云计算在计算成本、计算模式和计算能力上的优势将从多个方面改变人们的学习、工作和生活。云计算技术在智慧校园中的应用研究,对教育科研和相关技术发展产生深远的影响,为校园网中长久以来无法解决维护和安全问题提供切实可行解决方案,为信息技术在校园中的科学合理应用奠定基础。根据云计算的本质,给出云计算在智慧校园建设上的优势,以云计算技术在校园网中的应用为例,提出切实可行解决方案。     

云计算与质量技术监督信息化

云计算改变了传统的计算资源的应用模式。分析了质量技术监督信息化存在的问题,简要介绍了云计算的概念和应用,提出了质量技术监督信息化中应用云计算技术的软件服务和云存储服务模型,探讨云计算在应用中面临的问题。     

浅析云计算及其应用

云计算是一种创新的商业计算服务,云计算是将计算任务分配到云网平台中,为各种应用系统提供计算、存储以及各类软件服务。本文首先概述了云计算的定义和构成,并介绍了云计算的特点,最后探讨了云计算的应用问题。     

Research on the security mechanism of cloud computing service model

With the development of network technology, cloud computing as an emerging network technology has drawn more and more attention. At the same time, the security and efficiency of cloud computing technology has become major issues restricting the rapid development and popularization of cloud computing technology. By exploring the security of cloud computing service model, this study puts forward the architecture of a service model based on cloud computing. In order to implement the service model safely, a hybrid encryption algorithm is designed to ensure that data cannot be easily stolen during transmission and storage. Besides, this thesis also discusses different implementation mechanisms on data security storage, isolation and backup.     

基于云计算虚拟化平台的安全基线配置核查研究

云计算是一个庞大的系统,其规模大小与复杂程度决定了解决云计算安全问题的难易程度。云平台的安全管控是科技、规章和行为的复杂组合。云计算环境的系统整体连通性和各级数据的完整性需综合考虑典型特征的网络、系统、应用和用户等诸多因素,将各解决方案相互联合、综合设计,才能保护云平台安全。本文将围绕云计算虚拟化平台,展开基于云计算虚拟化平台的安全基线配置及核查方法的研究,并由此设计云平台安全基线自动化核查技术。在此基础上,提出面向云平台组件安全基线配置的安全管控方法,旨在降低云计算虚拟化平台中各组件可能因配置不当所造成的安全风险,确保云平台系统安全、稳定地运行。     

基于云计算的虚拟计算机实验室构建与研究

云计算是一种基于网络的新型服务模式,是互联网中的研究热点。通过研究云计算的基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)三个服务层次,结合当前高校计算机实验室建设中存在的问题,把云计算引入到高校计算机实验室建设中,分析了建设基于云计算的高校计算机实验室的优点,并提出了基于云计算的高职院校虚拟计算机实验室模型构建与实现,可为高校计算机实验室的建设提供理论参考。     

基于云计算的高校机房管理方法

通过互联网网连接到云计算中心的方式,并利用云计算技术的自身优势,包括软件服务Saas、平台服务PAAS、基础设施服务IAAS、虚拟化资源和物理资源池几大平台,探讨了一种云计算技术在高校机房管理的应用模式。基于云计算的高校机房管理方法,可为机房管理人员提供方便快捷的管理方法,降低学校在机房管理方面的投资,并为高校所有用户提供更为智能化的优质服务。     

强耦合代理模型下的云安全分析算法

针对云计算与终端应用程序的互动瓶颈,提出了一种强耦合网络代理模型,它可以加速云计算与应用程序的交流。还提出了一种云安全分析算法,该算法根据统计学原理和预先登记的网络异常条件,设定其危害指数,对所有经过的网络数据进行过滤,对不安全信息进行识别报警。模拟设置了云计算网络环境,仿真实现了强耦合网络代理模型和云安全分析算法,实验表明,该模型可明显降低云计算与终端应用程序的响应延迟时间,云安全算法识别率高达99.37%,误报率低至0.979%。     

基于SOA的云计算框架模型的研究与实现

云计算是一种能够向各种互联网应用提供硬件服务、基础架构服务、平台服务、软件服务、存储服务的系统,而SOA是一个组件模型,它将依靠各服务之间定义良好的接口和契约的应用程序联系起来。将云计算与SOA紧密地结合起来,形成一种基于SOA的云计算框架模型。实验证明,该模型简单、实用,充分体现了云计算与面向服务的架构的优势。     

对云计算技术及应用的研究

云计算是基于因特网的超级计算模式,也是计算机领域的第3次大的技术变革.研究了云计算的概念、技术和应用.比较了云计算的定义,提出了狭义云计算概念和广义云计算概念,分析了云计算的基本原理、系统架构模型,归纳了云计算系统的技术和部署模式,总结了云计算服务的类型,指出了云计算面临的主要问题.     

Implementation and performance evaluation of a scheduling algorithm for divisible load parallel applications in a cloud computing environment

Cloud computing is an emerging technology in which information technology resources are virtualized to users in a set of computing resources on a pay‐per‐use basis. It is seen as an effective infrastructure for high performance applications. Divisible load applications occur in many scientific and engineering applications. However, dividing an application and deploying it in a cloud computing environment face challenges to obtain an optimal performance due to the overheads introduced by the cloud virtualization and the supporting cloud middleware. Therefore, we provide results of series of extensive experiments in scheduling divisible load application in a Cloud environment to decrease the overall application execution time considering the cloud networking and computing capacities presented to the application's user. We experiment with real applications within the Amazon cloud computing environment. Our extensive experiments analyze the reasons of the discrepancies between a theoretical model and the reality and propose adequate solutions. These discrepancies are due to three factors: the network behavior, the application behavior and the cloud computing virtualization. Our results show that applying the algorithm result in a maximum ratio of 1.41 of the measured normalized makespan versus the ideal makespan for application in which the communication to computation ratio is big. They show that the algorithm is effective for those applications in a heterogeneous setting reaching a ratio of 1.28 for large data sets. For application following the ensemble clustering model in which the computation to communication ratio is big and variable, we obtained a maximum ratio of 4.7 for large data set and a ratio of 2.11 for small data set. Applying the algorithm also results in an important speedup. These results are revealing for the type of applications we consider under experiments. The experiments also reveal the impact of the choice of the platforms provided by Amazon on the performance of the applications under study. Considering the emergence of cloud computing for high performance applications, the results in this paper can be widely adopted by cloud computing developers. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.