第2章 云计算关键技术及应用

2.1 云计算的基本原理

在云计算中，计算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，这使得数据中心的运行与互联网更为相似。用户通过使用云计算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。这意味着计算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。

在典型的云计算模式中，用户通过终端接入网络，向“云”提出需求，“云”接受请求后组织资源，通过网络为“端”提供服务。这使得用户终端的功能可以大大简化，诸多复杂的计算与处理过程都将转移到终端背后的“云”上去完成。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无需存储在本地，而是保存在互联网上的数据中心。提供云计算服务的企业负责这些数据中心和服务器正常运转的管理和维护，并保证为用户提供足够强的计算能力和足够大的存储空间。在任何时间和任何地点，用户只要能够连接到互联网，就可以访问云，实现随需随用。云计算原理图如图2-1所示。

2.2 云计算的关键技术

2.2.1 服务器虚拟化

服务器虚拟化是指在一台物理主机上虚拟出多个虚拟机，各个虚拟机之间相互隔离，并能同时运行相互独立的操作系统。通过虚拟化技术能够充分发挥服务器的硬件性能，在确保企业投入成本的同时，提高运营效率，节约能源，降低经济成本和空间浪费。对于发展迅速、成长规模大的用户来说，通过服务器虚拟化技术可以带来更多的经济效益。

服务器虚拟化技术是面向未来的网络和业务演进使能技术，通过实现物理设备层与逻辑业务层的非绑定，实现软件驱动的资源配置能力。目前，服务器虚拟化中的实现技术主要是分区（包括硬分区或软分区，也称物理分区或逻辑分区）和底层硬件模拟（部分模拟或完全模拟）。分区是小型机中广泛使用的虚拟化技术，通常由服务器的软件层和硬件层共同实现，为上层操作系统和应用提供相互隔离的运行环境。底层硬件模拟是目前大多数虚拟化产品使用的虚拟化技术，它利用虚拟机监视器（VMM）模拟底层硬件的功能，为上层操作系统提供虚拟的运行环境，即虚拟机。

随着x86虚拟化技术的研究及应用，服务器虚拟化技术得以快速发展和推广。基于x86体系架构的虚拟化主要有完全虚拟化、类虚拟化和硬件辅助虚拟化3种实现方式。

（1）完全虚拟化是对真实物理服务器的完整模拟，现有操作系统无需进行任何修改即可在其上运行，例如VMware的ESX产品。

（2）类虚拟化需要对客户机操作系统进行修改以适应虚拟环境，例如思杰的Xen、红帽的KVM、微软的Hyper-V等。

（3）lntel VT/AMD-V硬件虚拟化技术通过修改x86 CPU指令的语义，使其直接支持虚拟化，使得客户机操作系统无需修改就可以运行在类虚拟化VMM之上，从而突破了类虚拟化技术发展的瓶颈。

随着硬件辅助虚拟化技术的日趋成熟以及虚拟化厂商对各自服务器虚拟化产品的持续优化，不同的服务器虚拟化技术在性能方面不断提升，差异日益减小，市场上有竞争力的虚拟化方案日益趋于成熟，客户的可选择范围扩大。目前，服务器虚拟化技术的发展瓶颈主要集中在运营管理、网络互感知、SLA等配套技术上，安全尤其脆弱，标准化工作已经起步。

2.2.2 应用虚拟化

应用虚拟化通过将应用程序与操作系统解耦合，为应用程序提供了一个虚拟的运行环境。在这个环境中，不仅包括应用程序的可执行文件，还包括它所需要的运行时环境。通过应用虚拟化技术，用户可以远程访问程序，就好像它们在最终用户的本地计算机上运行一样，这些程序称为虚拟化程序。虚拟化程序与客户端的桌面集成在一起，而不是在服务器的桌面中向用户显示。当用户在同一个服务器上运行多个虚拟化程序时，这些虚拟化程序将共享同一个远程会话。

采用应用虚拟化技术能够带来如下好处。

（1）应用虚拟化技术实现了数据的集中存储和应用的集中管控，大大降低了终端的维护需求；

（2）应用虚拟化技术使数据交互限制在高速、安全的云端，将突发性的数据传输峰值限制在高速内网中解决；

（3）终端与应用虚拟化服务器之间的带宽要求低，使通过空中链路稳定地使用企业lT业务成为了可能；

（4）应用虚拟化技术对终端的性能要求不高，不需要进行终端适配开发；

（5）应用虚拟化技术不需对传统软件进行改造就可将传统应用发布给用户，软件产业链完善可继承，应用前景广阔。

经过多年的发展，应用虚拟化技术已较为成熟。国际上较早推出应用虚拟化产品的是Citrix，其具代表性的产品XenApp从6.0版本开始已经提供了多国语言支持。早在2009年，Amazon EC2（弹性计算云）就与Citrix合作推出了商用云平台Citrix C3 Lab。

2.2.3 多租户

多租户（Multi-tenancy）又称多重租赁技术，是一种软件架构技术，用于实现如何在多用户的环境下共用相同的系统或程序组件，仍可确保各用户间数据的隔离性。多租户的技术要点是在共用的数据中心内，以单一系统架构与服务为多个客户端提供相同甚至可定制化的服务，同时保障客户的数据隔离。与虚拟化技术相比，多租户技术更强化在用户应用程序与数据之间的隔离，以维持不同租户间应用程序不会相互干扰。

多租户技术具有如下特点。

（1）由于多租户技术可以让多个租户共用一个应用程序或运算环境，且在租户大多不会使用太多运算资源的情况下，对供应商来说，多租户技术可以有效降低环境建置的成本。

（2）通过不同的数据管理手段，多租户技术的数据可以用不同的方式进行隔离，在供应商的架构设计下，数据的隔离方式也会不同，而良好的数据隔离法可以降低供应商的维护成本（包含设备与人力），而供应商可以在合理的授权范围内取用这些数据分析，作为改善服务的依据。

（3）多租户架构下所有用户都共用相同的软件环境，因此在软件改版时可以只发布一次，就能在所有租户的环境上生效。

（4）具多租户架构的应用软件虽可定制，但定制难度较高，通常需要平台层的支持与工具的支持，才可降低定制化的复杂度。

对于多租户技术，业界公认的评价体系包括如下几个级别。

第1级：每次新增一个客户，都会新增软件的一个实例。

第2级：所有客户都运行在软件的同一个版本上，而且任何的定制化都通过修改配置来实现。

第3 级：所有的客户都已经可以在软件的同一个版本上运行了，而且他们都在同一个“实例”上运行。简单的实现模式是用代码控制不同租户之间的隔离，复杂的处理模式则在从系统集成到代码研发多个层面解决不同租户之间的隔离，但这种解决方案还无法实现大规模数据量下的可扩展性。

第4级：通过硬件扩展的方式来提升应用和数据处理的性能和可扩展性。

第5级：在不同的“实例”上运行不同版本的软件。

目前，大多数SaaS应用实际上都仍处在第三个级别上，部分应用已发展到第四级别，但尚无一款应用达到第五级别，第五级别是未来发展的理想蓝图。

2.2.4 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。与传统的存储设备相比，云存储系统不再是一个硬件，而是一个由网络设备、存储设备、应用程序、公用访问接口、接入网络等多个部件组成的复杂系统。

云存储专注于解决云计算中海量数据的存储挑战，它既可以给云计算服务提供专业的存储解决方案，又可以独立地发布存储服务。与传统存储相比，云存储具有低成本、高效率、部署灵活、扩展性好等优势。在降低运营成本的同时，可以提升服务质量，并且对上层应用、服务对象及用户透明，大大简化了应用环节，节省了客户建设成本，同时可提供更强的存储和共享功能。

云存储技术的关注点主要包括如下3个方面。

（1）云存储能力技术层面：重点向更安全、高效、稳定运营及海量存储的能力技术方向发展。包括对象存储技术、多副本及控制、元数据多站点分布及管理、多级去重、快速分片传输及存储、数据隔离、流量控制、存储节点利用率、异构存储及介质兼容、高带宽读写、EB级存储技术等。重点关注面向下阶段云存储成熟、规模商用下的单点及多点可靠运营的关键技术。

（2）云存储应用技术层面：重点向存储能力封装、能力开放及多应用接入服务技术方向发展。包括面向互联网/移动互联网环境中各类存储相关应用下的能力封装、快速便捷的能力开放接口技术、应用接入认证及管理、安全策略及管理、各类应用接入的SLA管理技术等。

（3）云存储管理技术层面：重点向云存储成熟运营管理技术方向发展。包括云存储资源池多站点监测及协同管理、单点可靠性管理、资源池能耗管理及适合公有云/私有云/混合云等多种网络环境下的可靠运营管理技术等。

目前，市场上已有多家云存储服务提供商提供面向公众、企业以及开发者的云存储服务。例如，面向公众的云存储服务包括苹果的iCloud、Dropbox的网盘服务、亚马逊的cloud driver以及Google云存储服务google drive；面向企业及开发者的云存储服务包括亚马逊S3服务、AT&T云存储服务、Nirvanix云存储平台服务等。此外，终端厂商也纷纷推出与云存储的合作，如三星Galaxy Slll用户可获得Dropbox 50G免费云存储空间。

在云存储设备方面，诸多提供信息服务的厂商都已推出了云存储产品，比较有名的包括EMC的Atmos、lBM的XlV和惠普的ExDS9100等。

2.2.5 云计算承载网络

一般而言，云计算承载网络技术主要包括以下几个层面。

（1）虚拟机本地互访网络技术，包括物理服务器本机虚拟机互访和跨接入交换机的不同物理服务器的虚拟机互访两个层面，相关技术主要包括：服务器内部安装软件虚拟交换机vSwitch、以服务器为主体的802.1Qbg EVB（VEPA/Multi-channel）和Cisco以网络交换机为主体的802.1Qbh BPE（PortExtend/VN-Tag/VN-Link）两大lEEE标准体系。

虚拟交换机vSwitch是随虚拟机的出现而产生的概念，能够实现虚拟机二层网络互访问题，目前较为成熟，但主要面临管理问题和性能问题。为了解决管理问题，Cisco提出了Nexus1000V技术。为了解决性能问题，lEEE标准组织提出了802.1Qbg EVB（Edge Virtual Bridging）和802.1Qbh BPE（Bridge Port Extension）两条标准路线，其中，Cisco由802.1Qbh标准体系实现的具体技术是FEX+VN-Link。

（2）Ethernet与FC融合技术，如FCoE（Fibre Channel over Ethernet，以太网光纤通道）。FCoE允许通过以太网传输SAN数据，其目的是让数据中心用户使用公共的基础设施实现存储网络与数据网络的融合，同时保护并扩展用户原先在存储网络上的投资。FCoE的目标是在继续保持用户对光纤通道SAN所期望的高性能和功能性的前提下，将存储传输融入以太网架构。

目前，Cisco、Brocade已发布支持FCoE功能的交换机，QLogic、Emulex、lntel、NetApp等厂商也都已涉足FCoE相关市场，并推出了支持FCoE的适配卡、网卡、存储阵列等。Cisco、NetApp和VMware已联手推出业界首个面向VMware虚拟环境的经认证的端到端FCoE解决方案，证明了FCoE融合的可实现性。目前，FCoE技术还未完全成熟，标准需要进一步优化，兼容性和互操作性问题需要解决，网络完全准备好支持FCoE也仍然需要时间。

（3）跨核心层服务器互访网络技术，主要可分为以下几种。

① 控制平面多虚一，将核心层虚拟为一个逻辑设备，通过链路聚合使此逻辑设备与每个接入层物理或逻辑节点设备均只有一条逻辑链路连接，将整个网络逻辑拓扑形成无环的树状连接结构，从而满足无环与多路径转发的需求，代表技术是VSS/lRF/vPC。

② 转发平面多虚一，在接入层与核心层交换机引入外层封装标识和动态寻址协议来解决L2MP（Layer2 MultiPath）需求，对接入层以下设备来说，整个接入层与核心层交换机虚拟成为一台逻辑的框式交换机，代表技术是lETF的TRlLL、lEEE的802.1aq SPB两套标准以及Cisco的FabricPath、Juniper的Qfabric等。

③ 控制平面一虚多，传统技术有VLAN、VRF等，新技术如Cisco N7000系列中依照x86架构虚拟化而推出的VDC、lETF的NVO（尚处于草案阶段）等。

④ 控制平面与转发平面分离，例如SDN（Software Defined Network，软件定义网络）能够将独立的离散式智能从分支节点上回收到中央控制节点，通过中央枢纽保持全网流量监视和控制，从而从OSl 2层到7层实时把握网络的整体状况，实时控制和调度，建立强大的中央智能。

（4）数据中心跨站点二层网络技术，其目标是跨越核心网在多个数据中心站点的核心交换机之间建立一条二层通道。根据站点间互联核心网的区别，分为以下3类技术：光纤直连（SDH/DWDM等）对应Ethernet（RPR）、MPLS核心网对应L2VPN（VLL/VPLS）、lP核心网对应lP隧道技术（VLLoGRE/VPLSoGRE/L2TPv3/OTV）。

目前，光纤直连和VPLS等技术较为成熟，较新的主要有Cisco的OTV（Overlay Transport Virtualization）技术，它是Cisco在其新一代数据中心交换机Nexus 7000中推出的私有技术，可以部署在光纤直连和MPLS核心网等场景中，远远领先于同类型的其他数据中心多站点互联技术方案，但由于其私有协议的地位和可能的性能瓶颈，在市场上最终能占到多大地盘还有待观察。

目前，云计算承载网络方面主要还存在如下挑战。

（1）高性能的核心交换机：需要新一代的网络平台产生，采用最新的主流技术，在网络背板、交换容量、接口密度、功耗等方面进行突破，以满足未来10年服务器的接口速率从万兆、40G到100G的演进。

（2）虚拟化网络：服务器虚拟化需要虚拟化网络，以支撑虚拟服务器的自由部署，以及承载众多的租户，满足多租户的隔离和控制。

（3）融合网络：存储网络和计算网络将从独立状态逐步走向融合。

（4）流量模型改变：云计算网络东西向流量猛增，并会突发不定向流量，这给管理和带宽都带来了难题。

（5）互操作性问题：如私有协议、标准协议及不同的标准之间的兼容性问题。

（6）自动化管理：如何能够把云计算网络环境中的服务器、存储、网络、安全等所有环节通过一个管理平台进行自动化管理，是最大的挑战。

2.2.6 云桌面

云桌面是指通过瘦客户端或其他任何与网络相连的设备来访问客户桌面，而客户操作系统、应用程序、数据都运行在云端，云桌面实现的是客户桌面的显示与实际运行环境的分离。云桌面的底层关键技术主要包括虚拟化方案和远程桌面显示协议。

虚拟化方案主要包括VDl（Virtual Desktop lnfrastructure）和SBC（Server-Based Computing）两种。VDl方式为用户提供了一个独立的虚拟机，需要服务器虚拟化及其管理软件，对计算资源和存储资源的要求较高，成本较高，但桌面隔离性较好。SBC方式基于操作系统为用户提供一个虚拟的操作环境，具有较低的软硬件资源需求，可扩展性高，实施难度低，但用户间的安全和性能隔离性较差，部分应用兼容性需要适配。

远程桌面显示协议主要包括微软的RDP（Remote Display Protocol）、Citrix的lCA（lndependent Computing Architecture）、VMware的PColP（PC over lP）、Redhat的SPlCE（Simple Protocol for lndependent Computing Environment）、VNC的RFB（Remote Frame Buffer）等。

在虚拟化方案方面，多家虚拟化厂商都基于自身的服务器虚拟化产品推出了VDl方式的云桌面解决方案，主要包括Citrix XenDesktop、VMware View、微软的VDl解决方案等。在SBC方面，当前的解决方案普遍都是依托于微软的服务器版操作系统Windows Server 2008进行的相关研发，主要包括Citrix XenApp、微软的SBC解决方案等。其中，为了方便云桌面系统的管理和维护，业界在实施SBC解决方案时，都会建议将其部署在虚拟机上。

在远程桌面显示协议方面，各大虚拟化厂商都纷纷推出了各自的协议。随着用户对虚拟桌面体验需求的提升，各个厂家都对显示协议进行了改进，以便更加充分地利用服务器侧的计算资源（特别是图形处理能力）对2D/3D、富媒体等应用进行更高效的处理。但是目前，在显示协议方面业界尚未形成统一的标准，各个厂家各自使用其私有协议，特别的，这些私有协议的实现与各厂商底层的服务器虚拟化技术紧密关联（例如微软的RemoteFX增强、Vmware的PColP协议等），进一步加大了各厂商解决方案之间互联互通和兼容的难度。

总体而言，随着Citrix、VMware、微软等各大厂商对远程桌面显示协议的不断优化和对整体解决方案的完善，云桌面技术日趋成熟，性能大大改善，同时移动设备访问桌面系统也有了整体解决方案，较好地解决了云桌面在多种终端设备的访问问题。当前，除主流的虚拟化技术厂商以外，思科、lBM也基于各自在此前通信和lT产品上的优势整合外界资源研发了具有更优网络性能、更强管理能力的解决方案，而HP、Oracle、华为、神州数码等大型集成商也进入到云桌面解决方案的竞争中。

2.2.7 GPU云

GPU（图形处理器，Graphics Processing Units）是专用于图像处理的处理单元，主要由流处理器和显存控制器组成。GPU的处理器数目远高于CPU，相对于目前的多核CPU（例如8～16个内核），GPU可以称为“众核”（目前入门级显卡包含200～400个流处理器）。GPU中处理器的数量决定了其运算能力，随着技术的发展，处理器的数目还将不断增加，GPU的计算能力也将不断增强。

GPU云是GPU并行计算解决方案的升级，通过虚拟化及网络传输技术，动态调度计算资源，按照客户需求将计算结果或图像数据送达客户端。在富媒体时代，大量的计算任务需要进行图形化输出，GPU云是专门针对图形化处理而设计的，规模化部署时相对CPU云，在价格、功耗等方面更具优势。

GPU虚拟化是GPU云的核心技术，由于云桌面、云媒体等应用的普及，运行在数据中心服务器上的虚拟机实例共享使用同一块或多块GPU处理器进行图形运算的需求越来越迫切。Vmware的Vsphere、微软的RemoteFX等解决方案都宣称支持GPU虚拟化技术，Nvidia更是推出了VGX硬件平台虚拟化解决方案，可通过配备一块VGX显卡的单一服务器为多达100名用户服务。

基于GPU云的应用领域非常广阔。2010年亚马逊推出了GPU云计算服务——超强图形计算实例（Amazon Cluster GPU lnstances），这个实例提供了云中的GPU处理能力，包括22GB的存储容量、33.5个EC2计算单元，并且利用Amazon EC2集群网络为HPC和数据集中处理提供了很高的吞吐量和低延时。每一个GPU实例都配有两个NVlDlA Tesla(R) M2050 GPU，提供了甚至超过每秒100万兆次的双精度浮点计算的超高的性能。2011年9月，NVlDlA公司与北京市计算中心合作，推出中国首个“NVlDlA Tesla GPU计算应用测试中心”，旨在帮助业内人士体验CPU+GPU异构计算所带来的巨大速度优势以及NVlDlA CUDA编程的便捷性。随着GPU云的发展，越来越多的中小企业将会从中受益，不必购买高价的硬件设备，只需通过租用的形式即可享受到GPU云提供的服务。

相对而言，GPU云在常见的在线视频处理、图形渲染、3D图像交互等领域占有运算速度的优势，而CPU云相关技术方案在通用软件的支持、渲染可靠性等方面更为成熟。因此，在提供2D、3D图像的渲染服务时，不应单纯考量GPU或CPU方案，而应更多地考虑可用性、成本和效率。

2.2.8 laaS运营管理相关技术

laaS运营管理相关技术是云计算运营管理所涉及的一系列技术的泛称，laaS管理平台是运营管理技术的集中体现。

从功能角度，laaS管理平台一般可分为资源管理和服务管理两个层面。资源管理相关技术主要包括资产管理、资源封装、资源模板管理、资源部署调度、资源监控等，而服务管理相关技术主要包括门户管理、用户管理、服务管理、订单管理、客户保障等。此外，为保证相关业务的运营，还包括计费管理、运维管理、运营分析、安全管理等相关技术。

从架构角度，laaS管理平台一般可分为底层和上层两层。底层为各厂家的专业管理平台，通过APl向上提供各类型接口。上层为综合管理平台，通过APl调用各专业管理平台的功能，实现各类资源的统一监控、管理与调度。

从应用角度，laaS管理平台一般可分为对内和对外两个方面。对内应用时，laaS管理平台用以构建企业内部的私有云，承载企业内部应用。对外应用时，laaS管理平台用于对外提供公有云和私有云服务。

从技术实现角度，laaS管理平台可分为专有云和开源云两大类。laaS专有云技术主要源于以下几种类型。

（1）将既有的适合云的企业系统管理工具进行重新包装成为laaS解决方案，典型厂商如BMC、CA、lBM、newScale等企业系统管理厂商；

（2）OS/管理程序厂商在自有虚拟化管理软件层之上构建laaS管理平台，典型厂商如微软和VMware等；

（3）融合基础架构解决方案提供商将硬件和软件结合成为快速部署的管理平台解决方案，典型厂商如戴尔和惠普等；

（4）专业云解决方案提供商采用不同的方法，专门为laaS构建解决方案，典型厂商如Abiquo、Cloud.com（Citrix）、Enomaly和Eucalyptus等；

（5）网格衍生解决方案提供商在其既有的网格计算相关产品的基础上构建laaS解决方案，典型厂商如Hexagrid、Platform Computing（lBM）和Tibco等。

laaS开源云管理平台主要包括OpenStack、Eucalyptus、CloudStack等，这些开源平台在设计理念、系统架构及支持者等方面存在差异。

（1）Eucalyptus完全兼容Amazon AWS服务，但Eucalyptus非全开源，模块横向扩展能力差，资源纵向扩展遭遇瓶颈问题；

（2）OpenStack为全开源模式，用户可根据需求自主开发，同时其分布式模块架构几乎不存在性能瓶颈，可实现规模化部署；

（3）CloudStack也是100%开源项目，将兼容亚马逊（AWS）APl，允许跨CloudStack和亚马逊平台实现负载兼容，并为开发者提供了一组工具和APl，使其更容易地连接和管理云基础设施。

目前，在售专有云管理平台软件产品主要针对企业级应用设计开发，尚没有一款能够满足运营级要求。同时，产业互操作标准缺失导致兼容性不足，虽然单一厂家集成计算、存储和网络的解决方案功能契合度较高，但对特定硬件的依赖性较强。各款产品对于虚拟机资源管理，一般都借助调用虚拟化软件自带的管理软件实现，而对存储、网络等设备的专业管理普遍集成度不高。为了满足运营要求，服务（业务）管理模块需根据实际需要二次开发。通过定制开发，管理平台能够初步实现内部资源管理、业务部署要求和对外服务需求，但仍未能完全满足规模化运营需求。在管理平台的开发中，开源技术获得业界越来越多的关注与支持，逐步成为一股重要力量，开源云已开始与专有云展开激烈竞争。

2.2.9 大数据

随着海量数据处理需求的普遍化以及新数据处理技术的逐渐成熟，大数据已成为一个与云计算紧密相关的新领域。与传统数据处理相比，大数据问题的数据具有容量大、非结构化强、读写模式不对称等特点。具体而言，大数据问题的主要特点包括以下几点。

（1）在容量上，大数据问题的容量往往超过单台硬件的存储和处理能力极限，需要数十台甚至上万台服务器的并行处理。

（2）在结构上，大数据问题一般以非结构化数据为首要处理任务，不同于传统数据库应对的结构化数据。

（3）在模式上，大数据的访问往往具有“一次写，多次读”的特点。

传统数据处理以关系型数据库为基础，以高性能小型机集群为主要平台解决方案，具有访问速度快、可靠性高、事务性强等优点，但在成本及扩展性要求方面很难满足大数据处理要求，迫切需要新的技术和平台解决大数据问题。

目前大数据处理的基本思路是在低成本的x86服务器集群上通过分布式软件发挥大规模的集群优势，在底层数据库服务设计上尽可能简单，将复杂的逻辑分析交由应用层处理，从而能够在底层提供超大规模的存储及访问能力。从趋势看，将这种思路产品化、平台化是主流趋势，传统数据处理产品也开始引入相关理念进行产品优化，未来也会有更多的大型企业采用新的技术和平台作为数据处理的核心解决方案。

但由于大数据核心技术主要由互联网巨头公司基于自身的数据处理经验所引导和发展，其出发点在于分享大数据处理的经验而非提供大数据处理的产品，目前尚缺少一般用户能快速掌握并使用的产品，大数据的处理需要专业化的团队对数据处理技术和平台本身进行研发和维护，这给大数据处理技术的实际使用带来了一定困难。

2.3 云计算的应用

2.3.1 云计算的应用领域

1.云物联

“物联网就是物物相连的互联网”，包括两层意思：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在任何物品与物品之间进行信息交换和通信。

物联网有以下两种业务模式。

① MAl（M2M Application lntegration），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。从计算中心到数据中心在物联网的初级阶段，PoP即可满足需求。在物联网的高级阶段，可能出现MVNO/MMO运营商，需要虚拟化云计算技术、SOA等技术的结合实现互联网的泛在服务——TaaS（everyThing as a Service）。

2.云安全

云安全是一个从“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进行监测，获取互联网中木马、恶意程序的最新信息，推送到服务器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。

3.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。

4.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。就现今来说，云游戏并没有成为家用机和掌机界的联网模式，因为至今X360仍然在使用LlVE，PS是PS NETWORK，wii是Wi-Fi。但是，在几年后或十几年后，云计算取代这些东西成为其网络发展的终极方向的可能性非常大。如果这种构想能够成为现实，那么主机厂商将变成网络运营商，他们不需要不断投入巨额的新主机研发费用，而只需要拿出这笔钱中的很小一部分去升级自己的服务器就行了，但是达到的效果却是相差无几的。对于用户来说，他们可以省下购买主机的开支，但是得到的却是顶尖的游戏画面（当然对于视频输出方面的硬件必须过硬）。你可以想象一台掌机和一台家用机拥有同样的画面，家用机和现在用的机顶盒一样简单，甚至家用机可以取代电视的机顶盒而成为次时代的电视收看方式。

5.云教育

视频云计算应用在教育行业的实例。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，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，在各个学校已经部署录播系统或直播系统的教室配置流媒体功能组件，这样录播实况可以实时传送到流媒体平台管理中心的全局直播服务器上，同时录播的学校本色课件也可以上传存储到教育局信息中心的流存储服务器上，方便今后的检索、点播、评估等各种应用。

2.3.2 云计算在移动互联网中的应用

1.移动互联网及其发展

移动互联网是以移动网络作为接入网络的互联网及服务，它包括3个要素：移动终端、移动网络和应用服务。

最近几年，移动终端已经是智能化并迅速发展。到2010年第4季度，全球移动智能终端的出货量第一次高于PC的出货量，智能手机市场增速数倍于PC。Android、苹果的iOS等智能终端迅速发展，到2011 年年底，Android、iOS等已几乎完全占领了智能手机的市场。2013年，全球智能手机的市场销售量将近10亿部，到2015年，全球智能手机销量预计为16亿部。

对于移动网络，一方面是3G网络及后3G、LTE等移动通信网络的持续优化与发展，另一方面则是基于无线融合与覆盖而发展的Wi-Fi与移动互联、物联网为基础的网络设施的快速发展与完善。截至2011年年底，我国包括TD-SCDMA与CDMA EV-DO等3种制式的3G网络已经完成了全国的网络覆盖，并在进行着不断的优化。而基于宽带接入的考虑，三大运营商在Wi-Fi的覆盖方面加速发展，热点数量已经从原来的不足30万个向着100万个进军。加之以物联网相关网络基础的建设与发展，未来移动互联网接入网络的基础设施将越来越完善，这将成为未来移动互联网发展的重要基石。

移动应用服务持续增长，主要表现在两个层面：一是移动应用类型的拓展，二是移动应用数量与质量的提升。随着Android、iOS等智能终端的推出，移动应用呈现出多元化的特点，对于用户的吸引力也是逐渐增加。从应用数量上来说，最典型的可以算是移动应用商店了，目前各主流移动应用商店的应用数量已经突破了200万大关。尽管还存在不少问题，但是移动应用数量与质量的增长，已经为移动互联网的发展打造了更多应用的可能。

2.云计算在移动互联网中应用的必然性

随着信息技术的不断发展，用户的需求也在不断变化，传统的电信引擎短信、彩信、下载等业务能力已经不能满足用户的需求。云计算为移动互联网提供了从手持终端到数据中心的一种良好的沟通架构。而随着智能手机的全面推出和应用，各式各样的应用不断增加，需要在移动终端进行的运算也越来越大，这对运算能力限制的移动终端也是一大限制。同时，Android、iOS、Windows Mobile等型号及功能也是参差不齐。

由于无线网络的发展以及HTML5的逐渐发展，可以通过构建云计算平台，把计算交给“云”，而将各式各样复杂的应用通过HTML5简化为浏览器（包括Widget甚至语音交互这类的简单应用），把大量的运算通过云处理完成，最终返回到移动终端的只是运算结果。这样处理之后，对于移动终端应用程序的开发就可以忽略平台的限制，无需针对不同的终端平台进行多次开发，这对于移动互联网的使用和业务推广是大有好处的。

此外，面对如今越来越多的数据量，在本地进行存取对于手机等移动终端来说必然存在不足，如果运用云存储技术，问题便可以迎刃而解。同时，云存储也使数据分享更加便利、快捷，能够做到手机移动计算与台式机固定计算协同，方便协调工作进度。

总体而言，云计算模式为移动互联网用户提供了诸多优势与便利。

（1）可以在不依赖于某特定终端的情况下来访问和处理数据。只要连入互联网，无论何时何地，就能同步和共享所有数据资源。

（2）不必自己维护。用户的所有数据存储和程序运行都在云端进行，因而用户自己并不需要进行软件的维护等，只需使用即可。

（3）用户不需要购买大量的硬件资源以满足海量存储。云端将提供无限的存储服务，其他繁重的工作也由网络来处理，从而降低了大量的成本。

尽管云计算与移动互联网的结合能带来大量的优势，但它的发展仍受诸多方面的制约。云计算模型的基础是网络，网络的稳定性与数据传输速率可能制约云计算的服务质量。此外，网络信息安全也是值得关注的重点问题，虽然每种云计算解决方案都强调使用加密技术来保护用户数据，但诸如SSL等加密技术仅仅对数据在网络上的传输进行，并没有解决数据在处理和存储时的保护问题。

3.移动互联网时代电信运营商的云计算应用

从信息学的角度来说，移动互联网为用户提供的服务，是满足客户需求的相关信息的包装与组合，即从海量数据中在可控的时间内为客户提取出其需要的信息集合。在3G和4G时代，移动互联网业务必然要为用户提供个性化、内容关联和交互作业的应用。其业务范围将涵盖信息、娱乐、旅游和个人信息管理等领域，这是运营商应用云计算的一个良好切入点。

对于电信运营商来说，移动互联网的建设并不只是个别业务系统的事情，只有充分提升了整体lT及运维能力，才能全方位地支撑移动互联网业务的发展，其中包括计费系统、网管系统、核心网系统等诸多关键系统。通过构建企业私有云，能达到提升服务能力、控制成本、增加灵活性和可扩展性的目的。

（1）利用云计算提升基础能力

当前运营商的lT支撑系统中，各系统之间是相对独立的，但是随着移动互联网业务的不断发展，对系统的整体性、协作性以及集中化要求日益迫切。运营商拥有大规模数据中心和海量的客户数据，完全可以通过构建私有云并提供laaS服务的方式解决这方面的问题，整合内部资源，提供虚拟的服务器、存储和网络，实现众多业务系统的lT资源统筹建设、管理和运维。通过构建私有云，从企业整体运营方向角度出发进行建设，既在组织和流程上，又在系统架构上实现跨部门的融合。同时，因为云的共享性，业务流能够穿透各系统的边界，实现安全高效的数据和资源共享。

私有云对后续的系统建设也大有好处，现有系统日益庞大，建设时各自独立规划，设备复用程度低，资源浪费严重。特别是服务器、数据库软件和网络设备等资源，几乎每套系统都需要重复购置且不断升级，建设周期长，既增加了建设成本，也增加了维护成本和难度。采用内部云计算平台能够改变烟囱式建设模式的弊端，缩短系统建设周期，大幅度降低企业成本。

（2）向客户提供付费的云计算服务

随着信息技术的不断发展，用户的需求也在不断变化，这就需要运营商紧贴用户的新需求，打造定位、支付、终端信息等适应移动互联网发展的全新能力引擎。

云计算为移动互联网提供了从手持终端到数据中心的一种良好的沟通架构。不同于个人电脑的Windows操作系统独占大多数市场份额，手持终端目前操作系统众多，包括Symbian、Android、RlM、Windows Mobile等，个性化现象普遍。通过构建云计算平台，把计算交给“云”，手持终端简化为浏览器、Widget甚至语音交互这类的简单应用，对于移动互联网的使用体验和业务推广是大有好处的。

客户使用手持设备，所希望获取的是大量实用或新奇有趣的应用。苹果的iPhone手机之所以销售火爆，一个重要的原因也是因为其AppStore提供了大量的应用，这些应用从下载到安装乃至使用都给用户带来了独特的体验。因此，云计算服务需要从多个角度考虑满足客户的需求，除了传统的手机DlY、资讯服务、沟通服务和娱乐等服务以外，必须尽可能多地为用户提供个性化、内容关联和交互性强的应用。

（3）提供按需付费租用基础设施的服务

在构建了能满足内外部应用需求的云之后，运营商可以进一步扩展业务范围，成为云服务的提供商，为客户提供可购买的高质量的计算能力及存储服务。个人用户可以通过特定应用界面在一定时间内获得超大容量的网络存储空间（类似纳米盘等网络硬盘服务），这对于本身存储容量有限的手持终端而言是非常有吸引力的。高级计算能力的需求，在短期内对普通用户的吸引力可能不大，需要进一步考虑其业务切入点。对于企业或集团用户，可提供托管云服务，通过虚拟化、自动化等云计算关键技术，智能、动态地调配各种资源（如计算、存储、带宽、硬件、软件等）。具备按需采购、快速部署、弹性容量、高可用性、低成本的特点，客户可直接使用，无需采购和管理硬件设备。可服务于中小企业、中小网站、软件开发园区和软件开发商、网络游戏公司等，可以让他们在可控的成本范围内获得比原lDC托管方式更佳的性能以及更大的存储空间。

2.3.3 云计算在智慧城市中的应用

1.智慧城市与云计算

智慧城市是以“智慧技术、智慧产业、智慧人文、智慧服务、智慧管理、智慧生活”等为重要内容的城市发展的新模式，是信息化向更高阶段发展的表现，具有更强的发现问题、解决问题的能力，因而具有更强的创新发展能力。建设智慧城市有利于推进城市化进程，有利于提高我国的自主创新能力，有利于带动信息产业与服务业的发展，有利于彰显城市特色。据不完全统计，全球范围内在建的智慧城市已达1000 多个，未来还会保持年均20%的增长速度。互联网技术的迅猛发展将助推智慧城市的建设，实现更透彻的感知、更广泛的互联互通以及更深入的智能化。智慧城市概念模型如图2-2所示。

云计算作为一种基于互联网的新型服务模式和计算模式，具有虚拟化、伸缩性、多租户等特点，为解决智慧城市建设中大规模分布式数据管理、面向服务应用集成、快速资源部署等问题提供了有力的支撑手段，在智慧城市中发挥了重要的基础支撑作用。同时，“智慧城市”各类智慧应用的承载和实现，需要云计算的数据计算与处理综合平台的有力支撑，这将极大地改善资源部署及应用开发模式，实现统一的服务交付，从而提升资源利用率，降低智慧成本，深化城市智慧程度。

2.云计算在智慧城市建设中的意义

（1）云计算服务模式是提升城市智慧水平的推进剂

智慧应用主要包括智慧医疗、智慧商务、智慧政府、智慧能源、智慧交通、智慧银行等，云计算的每一层都为智慧应用提供了不同的功能支持。laaS层的云计算数据中心为智慧应用云生态系统的运转提供资源承载，PaaS层的基础能力平台为智慧应用云生态系统的发展提供强有力的应用能力支持，SaaS层的智慧应用平台为智慧应用云生态系统的落地应用提供了催化作用，如图2-3所示。

未来，具有强大数据分析能力的云计算平台将是智慧城市发展的决定性因素。云计算平台可以成为智慧城市的“大脑”，实现对海量数据的存储与计算，并节约运行成本、提高资源利用率。

（2）云计算有利于整合城市的信息资源

城市各个领域之间是一种网状关系，是“相互依赖的”，建设智慧城市为城市管理者提出了新的课题。城市管理者的视野要处于高层次的全球性关系和高维度关系上，要关注网络中的各种流动，要分析研究信息流、资金流、物资流、能量流、人才流，把握城市发展的全局。云计算平台能够实现数据交换整合，做到全方面的信息共享，为预测和决策提供有力的智慧参考。

智慧城市的本质在于融合，它是信息化、工业化和城镇化的深度融合，当传统产业与信息技术相融合时可以直接带动新兴产业的产生，间接推动城市传统支柱产业的发展。在构建云计算平台的过程中，需要将政府职能与信息技术充分融合，解决医疗、交通、教育、金融、能源供给、社会保障、公共安全等一系列社会管理服务问题。云计算为智慧城市的持续繁荣创造了更多的发展空间。

（3）智慧云将以多种形态支撑城市发展

智慧城市建设和发展是非常庞大的工程，涉及城市管理、交通、社区生活、医疗卫生、金融商务等多个领域。支撑智慧城市建设的智慧云在上述领域表现出多种形态。

① 市政云

政府是主导智慧城市建设的重要力量。我国政府实行“矩阵”式管理，条块分割，又紧密相连。从个人、企业、公共资源等政府管理和服务的对象角度来看，各部门是一个有机的整体。依托云计算，建设市政云，以信息技术高度集成、信息资源综合应用为主要手段，加快推进政府信息化，是建设智慧城市的基础。

② 交通云

交通云专网中的智能交通数据中心，为智能交通的各个业务系统提供数据接收、存储、处理、交换、分析等服务。交通云以公众出行信息需求为中心，整合各类位置及交通信息资源和服务，形成统一的交通信息来源，为公众提供多种形式的、便捷的、实时的出行信息服务。

③ 社区云

通过云计算获得海量存储和集中调配的能力，实现平安社区视频监控、家庭家电智能管理、楼宇消防电梯智能管理等多种智能安保和智能家庭功能，让市民出行更放心、在家更省心。

④ 医疗卫生云

通过云计算建立市民的健康信息网，让个人拥有健康档案，医疗机构共享利用健康信息。市民的所有检查记录都存储在云端，各家医院都可使用，同时让医生、护士通过无线网络，方便实现病历检索、电子处方下达、多方会诊等功能，医院的诊疗效率大幅度提升。

⑤ 金融商务云

通过无线宽带和云计算的结合，可以实现移动支付、商圈个性化信息推送和提醒、顾客无线上网、商圈内银行账务管理等多项“智慧商圈”应用，方便顾客购物和交易。

2.3.4 云计算在物联网中的应用

云计算最初是因为互联网的蓬勃发展而催生出来的概念，它从根本上改变了原有的互联网结构，弱化了终端的概念，提高了技术资源的整体利用率。而互联网与物联网的根本区别是，互联网处理的主要是人输入的数据，而物联网处理的还包括机器（传感器等）生成的数据，机器可以生成的数据是海量的。随着全球物联网的飞速发展，云计算也被赋予了新的含义，从连接计算资源到连接所有的人和机器。

1.物联网与云计算结合是必然趋势

从用户体验的角度出发，云计算主要有3种服务模式，即laaS、PaaS和SaaS。laaS的主要作用是将虚拟物理资源作为服务提供给客户。PaaS的主要作用是将封装了各种基础能力和特定功能的平台提供给客户。SaaS的主要作用是将应用作为服务提供给多个客户。

物联网具备3个特征：一是全面感知，即利用传感设备和特定物体识别设备在更广范围内获取环境信息和物体信息；二是可靠传递，即利用WSN和电信广域网络将上述信息迅速、可靠地传送出去；三是智能处理，即利用各种智能计算技术对海量信息进行分析处理，挖掘各种信息之间的关联关系，形成对所观测对象的完整认识，并进一步开放共享。云计算就是上述“智能技术”的一种。

当物联网的规模发展到一定程度后，与云计算结合起来是必然趋势。一方面，云计算中心对接入网络终端的普适性，最终解决了物联网中M2M应用的广泛性。另一方面，物联网的行业应用，如智能电网、环境检测网等，都需要借助云计算来解决海量信息和数据的管理问题。云计算的应用解决了物联网的以下问题。

（1）云计算解决了物联网中服务器节点的不可靠性问题，最大限度地降低了服务器的出错率。物联网中的海量数据和信息需要数目巨大的服务器。随着服务器数目的增多，服务器节点出错的概率也会随之变大。而利用云计算，云中有成千上万、甚至上百万台服务器，即使某些服务器出错了，也可以利用冗余备份等技术迅速恢复服务，保障物联网真正实现不间断的安全服务。

（2）云计算可以解决物联网中访问服务器资源受限的问题。服务器相关硬件的资源的承受能力是有限的，当访问超过服务器本身的限制时，服务器就会崩溃。物联网要求保障对服务器有很高的访问需求来满足数据和信息的爆炸性增长。但这种访问需求是不确定的，它会随着时间而发生变化。通过云计算技术，可以动态地增加或减少云中服务器的数量，随时满足物联网中服务器的访问需求。

（3）云计算让物联网在更广泛的范围内进行信息资源共享。物联网中的信息直接存放在云中，而每个云中的各个服务器分布在全国乃至全世界的各个角落。物体只要具有传感动能，就可以被感知到，云中的服务器就可以接收到它的信息，实现物体最新信息的共享。

（4）云计算增强了物联网中的数据处理能力，并提高了智能化处理程度。物联网应用的不断扩大，产生了大量的业务数据。通过云计算技术，云中大规模的计算机集群提供了强大的计算能力，通过庞大的计算机处理程序自动将任务分解成若干个较小的子任务，快速对海量业务数据进行存储、处理、分析和挖掘，在短时间内提取出有价值的信息。

2.物联网与云计算结合的多种模式

物联网与云计算结合存在多种模式。目前国内建设的一些和物联网相关的云计算中心、云计算平台，主要是laaS模式在物联网领域的应用。实际上，PaaS模式、SaaS模式也可以与物联网很好地结合起来。

（1）laaS模式在物联网中的应用

物联网发展到一定规模后，在物理资源层与云计算结合是水到渠成。一部分物联网行业应用，如智能电网、地震台网监测等，终端数量的规模化导致物联网应用对物理资源产生了大规模需求，一个是接入终端的数量可能是海量的，另一个是采集的数据可能是海量的，数据处理任务可能非常重。

通过云计算的laaS技术，将计算资源、存储资源、网络资源等物理资源虚拟化。无论是横向的通用的支撑平台，还是纵向的特定的物联网应用平台，都可以在laaS技术虚拟化的基础上实现物理资源的共享，实现业务处理能力的动态扩展。laaS技术在对主机、存储和网络资源的集成与抽象的基础上，具有可扩展性和统计复用能力，允许用户按需使用。除网络资源外，其他资源均可通过虚拟化提供成熟的技术实现，为解决物联网应用的海量终端接入和数据处理提供了有效途径。同时，laaS对各类内部异构的物理资源环境提供了统一的服务界面，为资源定制、出让和高效利用提供了统一界面，也有利于实现物联网应用的软系统与硬系统之间某种程度的松耦合关系。

（2）PaaS模式在物联网中的应用

在物联网范畴内，PaaS模式的具体应用由于构建者本身价值取向和实现目标的不同，存在不同的应用模式。

电信运营商致力于将电信网络与lT应用有机地结合起来。其核心思想是“能力开放”，即将网络的能力标准化后，以统一的接口开放给lT应用。他们认为这种能力开放模式就是PaaS的一种应用模式。从早期的ParlayX网关开始，电信运营一直在构建类似的能力开放系统。在物联网范畴内，除了开放传统的短信通知、彩信通知、终端定位等能力外，电信运营商正在尝试向物联网应用开放终端远程管理、业务数据路由等能力。

传统lT厂商则在尝试另外一种思路：构建针对物联网的应用开发、部署和运行平台，以实现快速业务流程定义，加速新业务部署，为各类物联网应用的快速实现、部署和运行提供基础平台。通过云计算PaaS模式，架构上可以较好地满足上述需求。客户在一个具备通用应用逻辑组件和界面套件的平台上进行开发，只需要关心与自己业务相关的特定应用逻辑的实现和交互界面的搭建，不需要关心通用组件的底层实现方式和运行环境的搭建，极大地简化了应用的开发、部署和运行。业务发展到一定阶段，还可以针对一些使用面较广的应用类型，根据其所在行业的特点，将行业应用中的通用逻辑功能单元从其业务流程中剥离出来，设计针对不同行业的业务模型单元，然后包装成服务或通用组件提供给应用调用，进一步简化此类应用的开发过程。

从长期演进来看，移动互联网是互联网的子集，而互联网是物联网、泛在网的子集。上述PaaS模式的平台最终应发展成综合了物与物、物与人、人与人信息交互处理的通用应用开发、部署和运行平台。

（3）SaaS模式在物联网中的应用

SaaS模式的存在由来已久，被云计算概念重新包装后，除了可以利用云计算的其他技术（如laaS技术）外，没有特别本质上的变化。通过SaaS模式，仍然实现的是物联网应用提供的服务被多个客户共享使用。这为各类行业应用和信息共享提供了有效途径，也为高效利用基础设施资源、实现高性价比的海量数据处理提供了可能。从使用者角度看，采用软件租用的模式；从实现者角度看，通过应用虚拟化技术，让一个物联网行业应用的多个租户共享存储、计算能力、数据、应用逻辑等资源，提高了资源利用率，降低了运营成本。同时，多个租户在共享资源的同时又相互逻辑隔离，保证了用户数据安全。

在物联网范畴内出现的一些变化是，SaaS应用在感知延伸层进行了拓展。它们依赖感知延伸层的各种信息采集设备采集了大量的数据，并以这些数据为基础进行关联分析和处理，向最终用户提供最终的业务功能和服务。

3.物联网与云计算结合的相关问题

（1）标准化问题

由于云计算基于不同的技术、应用，平台可能不一样，平台之间无法沟通。这样一来，物联网内各网络之间的局限性依旧存在。

（2）无所不在的宽带是推进物联网与云计算结合的一个重要因素

物联网相关的机器通信和其他通信共同竞争有限的带宽。蜂窝网基站规划主要考虑的是与人相关的语音通信和上网需求，而大量的物联网终端却分布在荒郊野外。如果希望充分利用基于低成本的分布式计算平台的中枢智能处理能力，就需要解决随时随地接入的带宽问题。

（3）结合云计算后的物联网安全问题的考虑

目前的物联网应用出于安全角度考虑，主要用于数据采集。如果对数据安全有一定要求，则采用加密机制。通过云计算的中枢智能处理和中枢数据存储，数据将集中存放于各种安全等级较高的数据中心，改变了大量敏感数据分散在边缘节点的格局，这对物联网安全是有益的。但前提是要解决两个问题：一是感知延伸层的终端/节点安全，二是网络层的传输通道安全。

总的来看，物联网的核心价值在于建立了从智能中枢到神经末梢的信息传输通道，而云计算的核心价值在于构建了面向大量信息的智能处理基础设施，构建了强大的智能中枢的基础。大规模的物联网应用使用云计算技术是一种必然趋势。无论从laaS、PaaS还是SaaS层面，都能有相应的结合点。

2.4 小结

作为一种新近提出的计算模式，云计算涉及以虚拟化技术为代表的多种关键技术。在这些技术的支撑下，云计算将lT相关的能力以服务的方式提供给用户，允许用户在不了解提供服务的技术、没有相关知识以及设备操作能力的情况下，通过lnternet获取需要的服务。同时，随着移动互联网、智慧城市和物联网等领域的快速发展，云计算与这些领域的结合成为一种必然趋势，云计算的引入将为这些领域的发展带来更多活力。

参考文献

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