Abstract： Cloud computing is a very popular vocabulary in resent years. Along with the technical development and the expansion of market， the GIS is beginning to be integrated with other IT and gradually gets into the main current of IT application. In the cloud computing ages， GIS also faces a new opportunity and change. This text starts from the concept and system structure of cloud computing， discusses the theory and key technique of cloud computing， and sums up the application of cloud computing in domestic and international geography information profession from the GIS angle.
关键词： 云计算；云服务；GIS
Key words： cloud computing；cloud services；GIS
中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2012）29-0179-04
0 引言
开始我们使用的是网格计算，现在我们使用云计算，技术在在飞速的发展，基础设施也在不断地提高。但是需求越来越多的现实，不断消耗着新增的计算资源。尽管CPU、内存、硬盘在不断的变大，但是现实的情况是没有办法达到实际的需求。后来，人们发现可以大大的改善现有的计算资源的利用率，于是网格计算应运而生，它能够将更多孤岛的计算能力结合在一起，这种计算方式得到了许多企业的重视。但是网格计算注重的是连接，跟云计算相比，它对整个计算资源中心的控制能力明显非常差。此外，网格计算不容易对资源进行动态分配和动态切割。因为态切割和分配计算资源动存在许多困难，这就要求对整个分布式、异构计算环境进行有效的而且是有力的监管和控制。此外，先前的网格计算，对网络本身的需求也是很大的，而在Web环境中基本上是做不到这点的。对协议数量的限制以及不严格的Web管理，使网格计算越来越不容易。此外，网格关注在计算资源和计算能力的分享上，忽略了计算中心应该交付的是服务，这个给使用网络带来了许多的不便。云计算提供的服务要比计算和存储本身的服务多很多，同时蕴含着更深刻的含义。不仅包含了以服务为交付模式的计算和存储基础设施，还包括虚拟主机的租用、社会关系网的数据信息服务、商业流程、应用程序运行环境、编程模型、协同环境以及IT管理外包等。
云计算概念是由Google提出的，到现在为止微软、亚马逊、IBM等多家公司已经推出了自己的云服务模式。那么到底该如何来定义云计算？每个人的答案可能都会尽相同。特别是不同种类的的企业，在谈论着完全不搭调的不同类型云计算。云计算的说法在社会中越来越普遍，Gartner高级分析师Ben Pring说：“它正在成为一个大众化的词语。”但是，现在我们对于云计算有着各自不同的认识，没有一个统一的答案。我们用“云”来比喻互联网，这是不难理解的。但是当它与“计算”相联系时，就具有了更广泛的意义，而且它的概念也不够清晰了。部分分析师和公司只是把云计算看成计算的升级版——基本上就是互联网上提供的众多虚拟服务器。还有一部分人给云计算下了更广泛的定义，他们认为用户在防火墙保护之外消费的任何事物都处于“云”之中。云计算之所以引起了更多的人的关注，是因为充分考虑了IT业真正需要什么，缺少什么，人们想要做到的是，不产生新的投资，不增加新的人力和新的软件，但是却能达到互联网的能力和容量更大的目的。而云计算恰巧有可能做到这点。现今云计算还刚刚开始应用，很多公司提都在进行着种类各异的云计算服务，从软件应用到网络存储再到邮件过滤。现今主要实现的是基于互联网的个人服务，但是云计算的聚合和整合正在产生。
本文主要分两个部分进行论述，第一部分主要论述云计算的概念、特点及关键技术等；第二部分主要论述云计算在GIS领域的一些国内外应用。
1 云计算概述
1.1 云计算的定义与特点 云计算的定义现在有很多，目前比较流行的一种观点就是云计算是分布式处理（Distributed Computing）、并行处理（Parallel 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。是指基于互联网的超级计算机模式，也就是把那些在个人电脑、移动电话和其他设备上存储的很多信息和处理器资源结合起来。在极大规模上可扩展的信息技术能力向外部客户作为服务来提供的一种计算方式。
【关键词】云计算 办公自动化 创新技术
随着社会经济不断发展，企业办公及管理工作的重要性愈发突出，并且企业办公工作量日益繁重，相应提高了对于企业办公时效性和科学性的实际要求。办公自动化起源于通信技术和微电子技术的发展，其根本目标是借助现代信息技术提高办公质量和工作效率，进而实现企业的信息化管理。云计算是当前高端信息技术的代表，在此基础上构建办公自动化系统，可进一步提高信息的有效利用率，加强企业部门间的信息交流，促进企业信息化管理的进一步发展。因此，从云计算相关概念入手，探讨企业办公自动化系统发展需要的创新技术，具有重要的现实意义。
1 国内办公自动化系统的发展现状分析
办公自动化（Office Automation，OA）起源于上世纪七十年代，是一项综合性的应用技术，我国对于办公自动化技术的研究和应用由上世纪八十年代开始，在九十年代得到了迅猛的发展。随着时代不断发展，无论是政府机关或是企业，均需要处理信息量庞大的工作文案，安排复杂的工作流程，同时进行内部的工作管理，对于信息的处理和分析提出了更高的要求，办公自动化就是在这种发展需求中提出的技术概念。
国内办公自动化的发展历程主要可分以下几个阶段：
1.1 文件型OA阶段
文件型OA属于办公自动化的初级阶段，这一时期的发展重点在于无纸化办公，侧重于电子文档的实践应用。
1.2 流程型OA阶段
流程型OA在文件型OA的基础上，引入了互联网技术，并依靠互联网实现了流程审批、公文流转、会议管理等现代化办公功能，提高了企业的组织管理效率。
1.3 知识型OA阶段
流程型OA已经具有较高的自动化功能水平，知识型OA主要是在流程性OA基础上，强化了系统的信息整合功能，满足了企业发展的更高层次要求。
1.4 智能型OA阶段
智能型OA是办公自动化未来的主要发展方向，在传统功能上，智能型OA将更加关注信息挖掘、智能决策等功能。
办公自动化对于企业发展的重要性是不言而喻的，但办公自动化系统构建所需成本及系统维护成本高昂，多数中小型企业无法承担。云计算是一种以互联网技术为基础的计算方式，由此构建的办公自动化系统，可在网络环境下完成相应的业务操作，并且在信息处理方面更具有优势。
2 云计算办公自动化系统中的创新技术分析
2.1 云计算技术
“云”是现代信息技术发展所提出的一种概念，具体是指由互联网将复杂的计算处理程序分解，再通过多个服务器形成规模庞大的系统，对信息进行搜索和分析，最终将结果反馈给用户的技术。“云”概念的提出，极大地提高了信息处理效率，服务供应商可在短时间内（通常在数秒内）完成远程的信息处理工作，从而达到一种类似“超级电脑”的效果。
云算概念常与网络计算、自主计算以及效用计算等概念相混淆，虽然云计算依靠计算机集群实现信息的处理，但在网络组成、工作模式以及目的等方面，与上述其他计算模式有着本质的区别。从硬件结构的角度分析，云计算具有一对一的特性；从信息服务的角度分析，云计算则具有一对多的特性。
根据发达国家对于云计算的定义，其部署模型主要分为以下几类：
2.1.1 公用云
首先，公用云可能是免费的，但并不一定是免费的，同时“公用”也不代表着用户数据的公开；其次，公用云模式下的信息服务，主要由第三方服务者通过网络渠道提供，为提高用户个人数据的隐秘性，保护用户相关权益，服务提供者通常会对用户的访问权力进行控制。公用云在成本效益和服务弹性方面，具有一定的优势。
2.1.2 私有云
与公用云相比，私有云在弹性和信息服务方面有着较高的一致性，二者的主要差别在于，私有云模式下其程序和数据均由组织内部进行管理，并不会受到安全疑虑、网络宽带等因素的影响。
2.1.3 社区云
通常模式下，社区云的掌控者是多个利益相仿的机构或组织，包括宗旨相近、安全要求相近等。
2.1.4 混合云
2.2 J2EE平台
J2EE平台是一种开发式公布规范，在企业级应用中有着良好的应用。J2EE平台可以提供应用需要的模型和相管开发技术规范，模型具有多层次分布特征，可以实现对应用逻辑的合理分层，不同层次对应不同的组件和服务器，不同组件间的协调运用及管理由相应的管理协议实现。
2.3 SSH架构
SSH架构主要由Struts架构、Spring架构、以及Hibernate架构组成，分别对应表示层、业务逻辑层和数据持久层。Struts框架提供了相应的标准框架，是整个系统软件的开发基础。
Spring架构则是一个相对轻量级的框架，用于满足企业不同的复杂性要求。Spring架构的模块化性能优良，用户可以根据自身实际需求有针对性地进行模块选择。
Hibernate架构可在封闭JDBC的基础上，实现对关系型数据库的有效访问，并且其应用范围广泛。
3 结语
综上所述，基于云计算概念构建的办公自动化系统，是办公自动化信息化、数字化发展的未来方向。在云计算技术、J2EE平台以及SSH架构等现代创新技术的支持下，将进一步提高企业的信息处理效率和有效利用率，促进现代企业办公的进一步发展。
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[摘要]云计算是一项迅速发展的信息技术，引起图书馆界的关注。云计算已不是概念的炒作，而是大型企业的实际运作。图书馆学应该关注云计算，云计算也将给图书馆管理带来挑战。云计算在图书馆的可能应用包括：软件即服务、图书馆集成系统、云存贮、平台即服务或基础设施即服务。
[关键词]云计算 软件即服务 图书馆学
[分类号]G250.7
1 引
言
2009年，信息技术(Inform~ion Technology，IT)的发展再一次强烈冲击着图书馆学。产生这次冲击的技术有许多，其中名称最浪漫的是：云计算。
云计算是一个产生于IT领域的概念。根据谷歌大中华区总裁李开复博士的定义，可以将互联网当作一片云，云计算就是“以公开的标准和服务为基础，以互联网为中心，提供安全、快速、便捷的数据存储和网络计算服务，让互联网这片‘云’成为每一个网民的数据中心和计算中心”。
当前绝大部分图书馆的信息服务架构于IT之上，IT不仅决定了图书馆信息服务的能力，而且也在很大程度上影响了图书馆的组织结构与运行成本。因此，当图书馆人获悉IT领域可能出现一种稳定性、易用性和经济性更佳的基础设施、平台或服务模式时，他们对此表现出极大的热情。图书馆界最先关于云计算的报道仍然来自博客。2009年年初，迈克尔・斯蒂芬在博客文章“图书馆如何使用云”对云计算在图书馆的应用做了初步的展望，不久又将云计算列入2009年的图书馆界的10大技术趋势。Keven在总结2008年图情十大技术进展时，也将云计算列入其中。接下来是图书馆应用层面跟进。2009年4月23日，OCLC高调宣布即将推出基于WorldCat书目数据的“Web级协作型图书馆管理服务”，这被公认为是一项云计算服务。由于OCLC在图书馆界的深远影响，此举预示着云计算在图书馆领域广泛应用的开始。紧接着，学术期刊也不甘落后，《中国图书馆学报》2009年第3期发表的一组年度综述中，刘炜将“亚马逊的云计算”作为从2008年国内外图书馆界众多的技术进展中选取的典型内容之一。综述中所涉及的与图书馆学相关的云计算研究除了迈克尔・斯蒂芬的研究外，还有Tech Source在美国图书馆协会的网站上编发的多篇涉及“云”的技术介绍。随后《数字图书馆论坛》发表了孙卫的文章《图书馆在云时代的思考》。文章的主要篇幅是介绍云计算技术本身，但在结束部分仍对云计算与图书馆的关系进行了思考，讨论了“全国性的联合编目云计算环境”、“地域性的总分馆图书馆自动化云计算环境”、“利用虚拟机技术，把各自图书馆的多种应用和服务整合成内部云计算环境”等问题。2009年7月，一贯关注技术进展的《大学图书馆学报》高调刊出一组有关图书馆和云计算的文章，包括刘炜的《图书馆需要一朵怎样的云》、胡小菁、范并思的《云计算给图书馆管理带来挑战》和王文清、陈凌的《CALIS数字图书馆云服务平台模型》。这组文章从不同的侧面，展示了云计算与图书馆学研究的密切关系，描述了云计算在图书馆应用的巨大潜力，云计算应用可能导致的问题与挑战，以及在具体项目中的应用。
尽管国际图书馆界对云计算反响热烈，但不同的声音也随处可见。正如当年数字图书馆技术出现后，图书馆界出现很多质疑声音一样，图书馆人研究云计算的尝试也不可避免地遇到质疑。一些典型的质疑包括：对云计算技术和研究本身的质疑，对图书馆学家或图书馆管理者关注云计算的质疑，对云计算在图书馆的应用前景的质疑，等等。为了推动图书馆利用新的云计算技术与提升服务能力、降低运行成本，有必要对并围绕这些质疑进行一些讨论。
2 几点辩护
2.1
云计算是不是一场新的炒作
客观地说，当前人们有充分的理由怀疑云计算是一场炒作：一个有些响亮的名称，被人描绘出动人的前景，众多大小企业纷纷跟进，涉及IT的行业探讨应用，等等。类似的炒作，在IT发展史上屡见不鲜：大企业提出新的概念，引得他人跟进，使自己获得名声、资金，或使自己领跑某一领域。云计算的概念出现后，我们的确看到有企业“搭车”，将自己早已使用的基于Web的服务冠名云计算。正因为如此，云计算出现后人们看到的是一派乱象。以云计算的概念论，云计算出现时间并不长，Matrix已总结了云计算的20个定义，而在这20个定义之外的定义更是俯拾皆是。以至有了惠普公司副总裁Andy Isherwood的打趣：“很多人在投身云的潮流，但我没有听到两个人说同样的事情”。这样的乱象，很难使人不去怀疑这一概念的“炒作”特征。
但是，我们既要看到IT发展史上有过许多炒作，更要看到IT发展史上有些“炒作”对技术进步和信息服务的重大影响。Web 2.0就是一个有炒作之嫌的概念，但这一概念对人们重新思考网络信息服务，理解互动、共享和网络精神功不可没。退一步说，适度炒作概念其实也能动员社会对于技术的关注，吸引企业界投入研发资金，最终推动技术的进步。1993年美国政府提出“国家信息基础设施”(NII)后，社会反响了了。但经戈尔副总统演绎为“信息高速公路”，也就是被大肆炒作后，NII理念得到迅速的普及，对因特网的发展和普及起到了极为重要的作用。
今天，云计算已经不是学者书斋中的概念，也不是个别企业的单兵突进。云计算已经吸引了众多大型IT企业的关注。例如，在云计算标准制定领域，2009年1月，云计算标准制定组织“开放云联盟”(OCC)成立，思科、雅虎成为其首批成员。2009年4月，包括AMD、思科、惠普、IBM、英特尔、微软等众多知名企业支持成立于1992年的标准化组织“分布式管理任务组”(DMTF)组建“开放云计算标准孵化器”。IT企业之外，公共媒体也对云计算表现出极大热情。云计算文献已经出现在BBC、《经济学家》等重要媒体上。如2008年10月《经济学家》发文评述云计算问题，其中一段被人们广为引用的文字是：“云的崛起不仅仅是使技客们(Geeks)得到又一个兴奋的平台。它无疑将改变信息技术产业，也将深刻地改变人们的工作方式和公司的经营方式。它将使数字技术渗透经济和社会的每一个角落，并在前进的道路上创造出一些棘手的政治问题”。
云计算概念的“浪漫”是很多人质疑它是炒作的理由，但作为一名学者，应该透过名称表面，去考察它的实质。云计算的实质就是它代表了建立IT基础设
施的基本方向。在缺乏IT基础设施的年代，一个组织需要IT能力，首先是购买服务器等硬件，购买信息系统软件，雇佣IT管理员，然后才能开展信息服务。而这些硬件和软件以及IT管理人员，实际并不属于组织的核心业务。有了云计算基础设施后，组织若需要获得IT能力，需要的只是联网、选择供应商和付费，然后就可开展信息服务。就是说，TT硬件和软件能够成为如供水、供电一样的基础设施，用户无需一次购置大量IT设备并配备维护人员，而是通过互联网，按需付费地从提供云计算的专业公司获取软件运行、数据存储等服务。Nicholas Cart最早将云计算导致的IT模式变化与供电基础设施相比较，他形象地说道：“今天，我们正处在另一个新纪元巨变中，一个世纪前发生在发电上的一切正发生在信息处理上。由个别公司建造与运行的私有计算机系统，正经由公共网格即互联网、被中心化的数据处理厂所提供的服务排挤掉。计算变成了公用事业……如同电力公用事业，新的计算公用事业正达到远超过大多数公司以自己系统所能达到的规模经济”。如果看不到这种变化的前景，我们可能失去重要的机会。
2.2
图书馆学是否应该关注云计算
有人不认可图书馆学家应该关注云计算，大致有这么一些理由：云计算是亚马逊、谷歌、SUN这些大公司的项目，离图书馆太遥远，图书馆学家没有必要关注；图书馆学应该关注图书馆的理论研究、图书馆的服务与管理，而不是云计算一类技术；图书馆学研究必须坚持自己的核心内容，跟着IT走将迷失自己，等等。对此，我想表达的观点是：
2.2.1
云计算离图书馆并不遥远
云计算是一种规模化的IT服务，因此更适合于大企业运作。但云计算有多种类型，至少包括软件即服务(saaS)、平台即服务(PaaS)、基础设施即服务(IaaS)。如果说PaaS和IaaS更适合大企业运作的话，那么SaaS则几乎适合任何规模的组织。不但图书馆服务企业可能提供SaaS，图书馆本身也适合提供SaaS，如总馆通过SaaS向分馆提供服务。如果认可云计算的宽松概念，即将XaaS(x代表所有IT设施)都看成云计算，那么云计算早已在图书馆运用。如，书目数据库或全文数据库商很多年前就以网络数据库取代了光盘版，早期的镜像版也越来越多地被网络版所取代，这可以看成将图书馆接入了数据库云。很多软件提供商不断尝试改变软件提供模式，通过提供IT服务取代简单地销售软件产品；比如图书馆自动化管理系统(1LS)托管平台，在厂商的服务器上安装管理软件、由厂商负责维护，图书馆通过网络浏览器实现业务的自动化管理。以前这种软件即服务的产品主要面向中小型图书馆，或者只限于图书馆的某些辅助应用，如WebFeat Express就提供托管型的跨库检索系统。由于云计算服务可望从基础设施层面解决许多长期困扰图书馆网络信息管理和服务中存在的问题，如硬件和软件的更新总是赶不上技术的进步，高薪聘用的IT管理人员始终无法融入图书馆服务团队，等等。可以预料，会有越来越多的图书馆试水云计算，通过云计算来提升图书馆网络信息管理与服务的水平，降低管理与服务的成本。
2.2.2
关注信息技术是图书馆学的传统 现代图书馆学是伴随着分类编目等图书馆技术的发展而发展越来的。计算机出现后，图书馆人对于以计算机为核心的IT给予了极大的关注，并且取得了有目共睹的成就。迟早启动对于图书馆相关IT的研究，可以推进图书馆事业的发展，并推动图书馆学站上学科高地。美国国会图书馆于1960年代后期及时启动机读目录研究，产生了MARC这样的对图书馆自动化和图书馆学产生重大影响的优秀成果。云计算作为一项技术，首先是IT专家和企业所关注的问题。但它的可能应用领域包含图书馆管理与服务，因此有前瞻性的研究者应该考虑研究它。事实上，云计算出现后很快见到图书馆学家对云计算的关注。2008年10月，Jason Griffey在《图书馆杂志》旗下的netConneet杂志发表文章，提出“云图书馆员”(Cloud Librarians)的新概念。他认为，“图书馆建筑物不会消失，我们仍将有许多资料需要照料。建筑物将越来越具有当前的双重性质，即仓库与聚会场所，而我们的服务与内容将存在于云中，远离任何物理场所”，也就是说，云计算的到来将使图书馆员依托云而非实体图书馆提供服务，成为“云图书馆员”。2009年5月，英国的图书馆自动化系统供应商Talis公司的Richard Wallis等人讨论云计算，提出了“云计算图书馆”(Cloud Computing Libraries)的新概念，这表明Talis试图找到一个能够聚合云计算在图书馆应用的新的术语。为什么这些图书馆学人如此敏锐地关注云计算?因为他们知道，IT已经深刻地改变了图书馆的社会生存基础，技术的每一次进步几乎都给图书馆事业带来新的挑战，都值得图书馆人关注，云计算技术也不例外。
2.2.3 云计算给图书馆管理带来挑战
因为云计算将改变图书馆的IT基础设施，因而它将超越IT本身，而成为一个与图书馆管理与服务相关的问题。图书馆也许不能成为基础设施层面甚至平台层面的云计算提供者，而只是云计算的应用者。但是，面对迅猛而来的云计算，不可能设想云计算提供商能解决图书馆应用层面的所有问题。图书馆界一方面需要研究云计算与图书馆的关系、云计算在图书馆的应用前景等基础性问题，丰富图书馆学的理论；另一方面，也是更为紧迫的理论问题，是对于云计算应用的行业管理问题。如果图书馆管理者(包括行业管理者和单个图书馆的管理者)有能力驾驭云计算，这种先进的IT基础设施将为图书馆带来巨大的利益。但这只是一种可能。从云计算的基本理念及图书馆应用云计算的可能框架分析，云计算给图书馆管理所带来的挑战是前所未有的。例如，加特纳公司所指出的云计算七大风险，加州大学伯克利分校Armbrust等人的技术报告《云之上：云计算的伯克利评论》所讨论的云计算的十大障碍。马里兰大学的Jaeger等人讨论的云计算的八个“规则”。所有这些问题，可能在图书馆云计算这个领域给图书馆管理带来挑战。也就是说，图书馆应用云计算并没有现成的道路可走，前方的道路可能比以往图书馆自动化、数字图书馆的进程存在更大风险。这就需要图书馆界迅速应对云计算给图书馆管理提出的挑战，对应用云计算所导致的管理问题进行系统、深入的研究。面对云计算应用可能导致的图书馆管理的挑战，图书馆学家需要尽快启动对于云计算管理问题的研究，积聚理论资源，为国家、行业或图书馆的管理者提供必要的政策思想、管理规则和解决方案。
2.3
云计算在图书馆应用的展望
云计算在图书馆的应用是一个新的课题，在大量研究与实践完成之前，我们无法预料所有可能的应用领域。但这不妨碍我们展望一下云计算在图书馆应用
前景：
・软件即服务(SaaS)。SaaS是最早出现也是目前最为普遍的云计算类型。SaaS的基本理念是将软件置于运营商的服务器上，由运营商对其进行维护与升级管理，购买软件的用户只是购买通过网络使用该软件的权限，并不在本地安装该软件。过去已有的云计算在图书馆的应用，包括大量属于Web 2.0的图书馆应用，例如在图书馆服务中采用Conduit在线服务生成的浏览器工具条、利用即时通讯工具QQ、MSN及Mee，bo、“晒网”等在线服务提供实时参考咨询等，基本都属于这种类型。只是由于市场不够成熟，这些“服务”仅为免费服务，不是典型的SaaS。
・计算机集成系统(ILs)。基于云的ILS其实也是一种SaaS，现有ILS有很多是系统提供商利用Web对用户提供服务，用户支付一定维护费用。但是ILS不同于一般软件，它对于书目数据具有较强的依赖性，因此更多地系统提供商仍将系统与数据保存于本地服务器，只是通过Web对系统进行远程维护或升级，如Innovative Interfaces公司的Millennium。但是，由于OCLC拥有几乎是全球最完整的英文书目数据，因而它有能力推出完全基于云计算的ILS。2009年4月23日，OCLC宣布即将推出基于WorldCat书目数据的“Web级协作型图书馆管理服务”。这一项目将给用户提供完全基于云计算的ILS，即从软件到数据到用户和书目数字的存贮均完全建立在云之上，用户只要接入网络就可使用ILS的所有功能，不再需要服务器和存贮器。OCLC这一项目的目标是以Web级协作型图书馆管理服务完全取代各类型ILS，它对图书馆自动化产生的影响将是惊人的。
・云存贮。对于图书馆而言，云计算最大的问题应该来自存贮。网络时代，图书馆的信息服务依赖于数字资源。由于图书馆服务的特点，图书馆所收藏的数字资源数量大、有永久保存的必要，这对图书馆的基础设施提出了很高的要求。面对这一挑战，当年图书馆自动化的先行者美国国会图书馆再一次表现出对于信息技术的远见卓识。2009年7月，国会图书馆宣布进行为期一年的试验，在他们的国家数字信息基础设施和保存计划中测试云技术对永久保存数字内容的应用，可以预料，这一试验将对云计算在图书馆的应用产生巨大的影响。
・平台即服务或基础设施即服务。即使在软件业高度发达、高度市场化的社会中，仍然有一些图书馆因为需求的个性化，必须使用自己开发的软件。但即使这样，图书馆也有可能利用云计算，即租用因特网上的软件运行平台或磁盘空间，将自己的软件置于云端上的平台或磁盘中。利用PaaS或IaaS，图书馆可以一劳永逸地摆脱对于机房、服务器和专职IT人员的依赖，使自己的业务和员工队伍更加集中于核心业务。
关键词：云消费 零售革命 企业 模式创新
引言
改革开放30余年，中国的商业零售业多次重新洗牌。先是现代化的百货店取代了计划经济色彩浓厚的供销社，成为零售市场的主流形态。后来是各种类型超市和家电大卖场为代表的专业专卖店崛起，并逐渐成为零售业的主流业态。现在，电子商务发展迅猛，信息技术引爆了零售业的又一次变革，它甚至改变了整个商业生态环境，改变了传统商业的基础和概念。
2012年主打网络超商概念的一号店实现销售额68亿元，较2011年增长250%，由网上超市购买日用品已成为很多人，尤其是城市白领的日常购物选择，网上超市已开始威胁传统超市的生存。数据显示，过去的5年，中国社会零售总额增长了1.8倍，而网络零售总额则增长了19倍。2010年中国电子商务全年交易额4.5万亿元，增长幅度是GDP增幅的五倍，2012年中国电子商务市场整体交易规模已达到8.1万亿元，较2011年增长27.9%，占中国GDP的比例超过15%。2009年淘宝在11月11日发起“品牌商品五折”活动，此后每年“双十一”成为中国网络购物节，当日销售额从2009年的1亿元到2010年的9.36亿元，2011年的52亿元，2012年飙涨至191亿元，2013年已突破了350亿元。马云甚至预言，到2020年，中国电子商务销售额将占中国零售市场份额的50%。以电子商务消费为基本特征的一个瞬息变化、发展活力倍增的新的商业时代正在全面发展，我们将其定位为“云消费”时代。
本文试从“云消费”理论基础入手，探讨云消费概念下商业零售业发展环境的新的变化，中小商业企业的新的发展机会，以及由此带来的现代零售革命。
“云消费”基本概念的提出
（一）信息化时代社会变革的基础研究
近年来，随着全球电子商务的迅猛发展，关于信息化时代社会变革的研究逐渐成为热点，形成了诸如“大数据时代”、“数字化商业模式”、“执行客户时代”、零售“全渠道”等一批有代表性的观点和概念。维克托·迈尔·舍恩伯格提出了“大数据时代”的概念，他在《大数据时代》（Big Data：A Revolution That Will Transform How We Live， Work， and Think）一书中前瞻性指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型。知名咨询公司麦肯锡在一份名为《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》的专题研究报告中明确提出：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。 誉称“日本战略之父”的大前研一则提出了“数字化商业模式”的概念，认为如何在数字社会中创建持久发展的公司，并建立自己独特的经营模式，是21世纪的创新型企业家面前的最大挑战。IBM公司在《2013年IBM全球首席高管调研报告》中，提出了“执行客户时代”的概念，认为在社交、移动计算、大数据和云计算“带领”下，客户主导权不断上升，企业正在迎接一场从“以客户为中心”向“客户主导型企业”的转型，首席执行客户时代已来临。近年越来越多的商业企业认识到零售业“全渠道”的概念，就是以信息共享为基础，站在消费者的角度而非零售商的角度重新架构、打通商业渠道，使消费者随时随地能够获得充分的消费需求。“全渠道”也成为2013年1月美国零售联合会全球零售大会（NRF EXPO）的主题词之一。上述观点的共同点是，都认识到信息化社会对人类社会和生产方式、生活方式带来的巨大变化，从市场、企业的角度，看到如何应对这种变化的新的商机，认识到消费者正从过去的消费客体日益成为主体和中心。在此基础上，以消费为核心，我们提出“云消费”的概念。
（二）“云消费”以“云”为基础
“云消费”的基础是“云”，在信息技术产业专业领域指由互联网连接的计算机群，每一计算机群包括几十万台甚至上百万台计算机，就像成片的云连接成大片的云，在庞大的云系统中，用户可以共享资源、软件和储藏设施。以云为基础，在信息科技领域生发出一系列云概念，如云计算、云安全、云存储、云服务、云搜索、云应用、云设备、云处理等。其中“云计算”概念已经形成广泛的共识。正如谷歌前 CEO埃里克·施密特博士所指出的，云计算与传统的以PC为中心的计算不同，它将计算和数据分布在大量的分布式计算机上，这使得计算力和存储获得了很强的扩张能力，并方便了用户通过多种接入方式方便地接入网络获得应用和服务。其重要特征是开放式的，不会有一个企业能控制和垄断它。自2006年谷歌推出了Google 101 计划，并正式提出云概念以后，亚马逊、微软、惠普、雅虎、英特尔、IBM等公司纷纷宣布了各自的云计划。目前，全球软件巨头微软公司内部80%的业务已经使用云计算。可以说，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巨变，代表了一种基于互联网的有无限扩展空间、具有大量虚拟化资源的新的IT服务增加、使用和交付模式。
（三）“云消费”的三大核心特征
电子商务服务的本质是满足消费。21世纪以来，现代信息技术的飞速发展，使得跨时间、跨空间整合资源成为可能，商业信息传递突破时空障碍、物流网络逐步实现全通联，制约消费的一系列障碍正在逐渐消失，为此，使消费亦得以突破时间、空间的障碍，从而从根本上改变了商业的成长机理，代表了现代商业的未来走向。笔者认为，基于现代信息互联技术，以无限扩展的云为基础，以消费者为核心的现代消费方式就是“云消费”。“云消费” 在技术层面具有三大核心特征：“云内容”、“云终端”、“云支付”。
消费“云内容”即消费突破传统店铺存储、面积、陈列限制，突破线上线下、有形与无形的界限，突破商品与服务的界限，一切为了消费者，从消费者出发，消费者所想即所供；消费“云终端”即凡是消费者接触的任何店铺或智能电子平台（网上商店、交互电视、智能手机、电子阅读器等）都可以作为提供消费的便捷终端；消费“云支付”指消费者可以利用任何支付工具（储蓄卡、信用卡、智能公交卡、手机储值卡、支付宝网银账户、消费储值卡等），无障碍购买商品和服务，现金支付、信用支付、信贷支付一体化，支付便捷安全，且资金互通共享。
基于交易成本理论的交易方式变化历程
本文试从交易成本理论入手，探讨不同社会经济发展阶段交易方式的变化。所谓交易成本（Transaction Costs），指“通过价格机制组织生产的，最明显的成本，就是所有发现相对价格的成本”（罗纳德·哈里·科斯，2009）。通俗地说，只要存在社会交往，就会有交易成本，交易成本实质上是体现社会关系的成本。制度经济学派、诺贝尔经济学奖获得者奥列佛·威廉姆森（Oliver Eaton Williamson）认为交易成本主要有六方面的成本，包括搜寻成本、信息成本、议价成本、决策成本、监督成本和违约成本。在这一系列成本中，核心线索是信息的搜寻、获得及契约保障的成本。
应用交易成本理论，本文认为现代企业的经济活动主要经历了三个阶段：内部交易阶段、外部交易阶段和“云消费”时代阶段。
（一）内部交易阶段企业内部交易效率高于外部交易
诺贝尔经济学得奖主罗纳德·哈里·科斯（Coase， R.H.， 1937）在20世纪30年代撰写的《企业的性质》一文，在交易成本的框架下很好地回答了内部交易时期企业内部交易优于外部交易的基本问题。他认为：在企业内部处理交易，本身就比在企业外部进行交易有更高的效率，因为这样做可以省去中间商的费用，避免销售税费，并且可以保证稀缺的商品有更高的安全性。随着时间的推移，这些交易会固化到企业内部。在企业成长的过程中，为保证企业保证内部价值链高效运作、应对及时的管理结构，会逐渐演变成层级管理制，这时，从外部市场进行采购会更有效率。在这一点上，通过规模扩张来获得竞争优势的成效会被冲淡，其他的公司将会有能力赢得并控制一部分市场份额，使得公司不得不中止规模扩张。在相对粗放的经济环境下，市场可选择的余地较小，企业内部扩张的成本低于向市场选择对接企业的成本，企业内部交易往往比外部交易具有更高的效率。这也可以解释在中国电子商务发展的初级阶段，由于产业链相应配套服务不完善，电商企业为了更快、更经济地发展，也纷纷采用大而全的产业扩张模式，通常采取自建物流、自主开发全套应用软件、自建机房以及网络安全系统的方式，来支持电子商务交易的顺利完成。如当当网就在全国11个城市建设了20个物流中心，全国库房面积超过50万平米。卓越网在北京大兴建立了4.5万平方米的配送中心，还成立了自有配送公司（世纪卓越快递）。
摘要：人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂群体寻找优良蜜源的仿生智能优化方法，是最新提出的智能优化算法，近十年来己经成为智能计算领域的一朵奇葩.许多学者致力于研究改进人工蜂群算法的性能，并取得了不错的成果.云模型是我国学者李德毅院士提出的定性和定量转换模型，其应用一直是研究的热点，有不少学者将云模型与智能优化算法结合，并成功地用来解决一些实际问题.本文在对人工蜂群算法深入研究的基础上，利用云模型的优点，提高蜂群的搜索寻优能力，使得人工蜂群算法有更快的收敛速度。
关键词：云模型 人工蜂群算法 正态云 全局最优
中图分类号 ： TP18文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）01（C）-0000-00
1 云模型概述
针对概率论以及模糊数学在处理不确定性方面的不足，1995年我国工程院院士李德毅以概率论，模糊数学为基础提出了云的概念，并提出用“云模型”来统一地刻画语言值中大量存在的模糊性和随机性以及两者的关联性.具体来说，就是将云模型作为某个定性概念（用语言值描述）与其数值表示之间的不确定性转换模型，即用云的数字特征表示自然语言中的基元一语言值的数学性质.在云模型中嫡表示在论域空间可以被定性概念接受的取值范围，是定性概念亦此亦彼性的度量，即模糊度；超嫡是不确定性状态变化的度量，即嫡的嫡.云模型不仅反映代表定性概念值的样本出现的随机性，还反映隶属度的不确定性，并揭示随机性和模糊性之间的关联。
云模型理论主要包括云模型、虚云、云发生器、云变换和云推理等，进而发展完善成一套完整理论，下面主要介绍云模型定义、正态云模型、正态云发生器和条件云发生器等。
2 正态云模型
由于在概率论与随机过程的理论研究和实际应用中，正态分布起着特别重要的作用，在各种概率分布中居于首要的地位，其概率分布的形式广泛存在于自然现象、社会现象、科学技术以及生产活动中，在实际中遇到的许多随机现象都服从或近似服从正态分布.中心极限定理也在理论上阐述了产生正态分布的条件，体现了其广泛性和普适性。另外，在模糊集理论中，隶属函数是模糊理论的基石，但自然和社会科学中的大量模糊概念的隶属函数，并没有严格的确定方法，在通常的经验下最为常见的隶属函数是钟形隶属函数，这与正态分布的密度函数是一致的。
3 人工蜂群算法概述
人工蜂群算法是模仿真实蜜蜂群行为提出的一种优化方法，它不需要了解所要解决问题的任何特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过每个人工蜂个体的局部寻优行为，最后在蜜蜂群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。蜜蜂群产生群体智慧的最小搜索模型由三个基本的要素组成：
3.1 食物源：它的价值是由多个方面的因素决定，如它离蜂巢的距离远近，所含花蜜的丰富程度以及取得花蜜的难易程度.可以使用单一的参数“收益度”来代表上述各个因素并且用来衡量食物源。
3.2 雇佣蜂：也称采蜜蜂和引领蜂，它与所采集食物源一一对应引领蜂储存某个食物源的相关信息（与蜂巢的距离，方向以及食物源的丰富程度等），并且将这些信息以一定的概率与其他蜜蜂分享。
3.3 非雇佣蜂：也称待工蜂，其主要任务是寻找和开采食物源.有两种未被雇用的蜜蜂：侦察蜂和跟随蜂.侦察蜂搜索蜂巢附近的新食物源；跟随蜂在蜂巢内等待并通过引领蜂分享的相关信息找到食物源.
在群体智慧的形成过程中，蜜蜂间交换信息是最重要的一环.蜜蜂的舞蹈叫做摇摆舞，雇佣蜂在舞蹈区（蜂巢中的信息交换地）通过摇摆舞的形式将它所对应的食物源信息传递给其他的蜜蜂，用摇摆舞的时间持续的长短等来表现食物源的收益率，跟随蜂可以在舞蹈区观察到大量的舞蹈，并根据收益率来选择到哪一个食物源采蜜.收益率与食物源被选择的可能性成正比.因而蜜蜂被招募到某个食物源的概率与此食物源的收益率成正比.
4 基于云模型的改进人工蜂群算法
原始的人工蜂群算法在解空间中寻找全局最优解的能力比较强（探索过程），但利用先前的解来寻找更好解的能力比较差（开采过程）.针对这些问题，本文利用云模型对定性定量之间的不确定关系有转化能力的特点，将原始人工蜂群算法进行改进以增强其解的开采能力，并在提高算法的收敛速度的同时较大程度上避免过早收敛.下面我们将从概率选择算子，跟随蜂的更新机制进行改进.
本文也通过云模型改进原始蜂群算法中的跟随蜂选择策略.与PABC算法不同，将每一代的最差适应度值作为期望值Ex，具体的正态云算子的三个数字特征表示如下：
N是正态随机数生成器。
易发现越靠近Ex的个体适应度较小的个体将获得较高的可能性，即选择概率，这样可以保证种群的多样性，较大程度上避免陷入局部最优.
5结论
虽然算法有着无法小觑的优点，但问题依然存在.可看到，并不是在所有的函数上它都能得到最好的结果.原始ABC算法相比于其他的智能优化算法，本身已经是很新很成熟而且近乎完美，与遗传算法和粒子群算法等相比，ABC算法有更高的鲁棒性，越来越多的学者致力于提高人工蜂群算法的性能.随着智能优化算法和计算机的发展，相信改进后的人工蜂群算法会得到更大的发展.
参考文献
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关键词：云概念；云技术；高校教育云；数字化校园
中图分类号：G250.73 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2016）15-0055-05
一、前言
“数字化校园”从最早概念的提出，到今天，在历经几次大跨度的建设之后，也差不多有十几年的时间了。就国内高校来看，大部分的应用已经比较成熟。高校基本实现了全面的数字化。在此基础上，对于“数字化校园”后续的建设大概有两个走向，一个是更深入的“数字化”研究或者说是“智能化”的研究，主要的着力点在于围绕高校内外的大范围的数据采集处理，以及立体化的分析，以提供基于信息技术控制的“智慧化”管理和长远的决策参考；另一个走向是从单纯校园的信息化管理走向信息化教学的研究，回归高校的本职。信息化建设是全球大趋势，就高校来看，“数字化校园”的建设方便了校园的日常管理，提高了教师职工的办公效率，丰富了师生的校园文化生活，同时还提升了大家关注网络、积极学习网络知识和技能的兴趣。个体参与的积极性以及个体所具有良好的网络知识技能是高校信息化学习环境构建的一个前提和基础。今天高校的“数字化校园”基本上是一个很完整的大平台，综合了用户的单点登录、按角色分配权限、数据的双向多系统流动等功能。在其整合的业务系统中包括了教务管理、学生管理、科研管理、党务管理等。部分高校还增加了网络教学系统，它是面向教师和学生的互动学习平台，也算是基于数字化校园项目的简单的信息化学习环境的尝试。然而，网络教学系统在教学实践中的应用始终不是很好，究其原因，不外有三条：第一应用单一，使用也比较繁琐，不够简单和人性；第二空间不够开放，资源不够丰富；第三系统的建设缺乏持续性和长远性。基于此，本文考虑引入前沿的云概念和云技术，尝试构建数字化校园平台基础上的，以服务教学科研、服务教师学生为主的高校教育云。
二、云概念和云技术
1.定义
就信息化建设层面而言，所谓云概念，是将用户体验与信息资源、系统应用的分离，所有的信息资源和系统应用都以一体的云的形式呈现，对用户透明，用户能够按照自己的需求，从云中以定制形式获取自己所需的信息和应用。当前的云概念，主要包括三大类，分别是：私有云、公有云和混合云。在云概念中，能够实现将所有信息资源和系统应用以一体云的形式呈现的技术就是云技术。云技术是基于云计算商业模式应用的网络技术、信息技术、整合技术、管理平台技术、应用技术等的总称，可以组成资源池，按需所用，灵活便利。云技术按照服务的形式可以分为三个层次，分别是：架构即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。这里所谓的层次，是分层体系架构意义上的“层次”。IaaS、PaaS和SaaS分别在基础设施层、系统平台层和应用软件层实现。
2.优势分析
采用云概念，使得系统资源的“建”和客户的“用”进行适当的分离，相互之间保留一定的透明度，将用者和建者的关注点进行区分，从而在不同的方向上进行更深度的建设和挖掘。而云技术则将云概念具体化，将云分为硬环境资源、软环境资源以及系统应用资源三个实体层面，每个层面都能单独为客户提供所需服务。同时，在云内同一层面的资源相互之间都能实现共享共用，将本层资源的效用发挥到最大。三个层面各自功能区分如表所示。
如此，理论上，采用云概念和云技术，我们能够构建出一个足够持久和庞大的软、硬件环境的资源空间，而所有的应用都将部署其上，这些应用再通过互联的端口共享全部的数据，所有的用户按照不同层次的需求，可以从部署的云空间中获取各自所需的资源、环境或信息。
3.技术实现
当前云技术比较典型和成功的一例实现就是虚拟化系列产品如Citrix XenServer 、微软 Windows Server 2008 Hyper-V 、VMware ESX Server等。其中，XenServer是市场上唯一一款免费的、经云验证的企业级虚拟化基础架构解决方案，可实现实时迁移和集中管理多节点等重要功能。Hyper-V则是微软的一款虚拟化产品，是微软第一个采用类似Vmware和Citrix开源Xen一样的基于hypervisor的技术。VMware ESX Server则是Vmware公司的主力产品，它是具有高级资源管理功能高效，灵活的虚拟主机平台。目前主流的虚拟化系列产品及其衍生的软件已经全部实现了服务器、交换网络甚至是防火墙的虚拟化。这些技术实现为基于其上的大规模云部署和云应用提供了可能。
三、高校教育云构建研究
1.教育云概念和定义
对于教育云，就像当年的数字化校园一样，从来就不曾有过一个明确的定义，只是专家学者们根据各自的理解，从不同的角度给出了一些相对模糊的概念。其中较为典型的如2012年祝智庭教授对教育云的描述：“教育云是一个面向教育的行业云，它是教育技术系统的一个子类，也是云计算应用系统的一个子类。作为公共服务平台的教育云通常包括面向服务的学科教研网、教学博客、教育即时通讯、教育共享资源库、教研培训服务平台、学生学习服务平台、教育电子政务平台、社区教育服务平台等一系列应用。”2014年兰孝臣等人在祝智庭教授对教育云概念描述的基础上分别从教育应用和教育理论两方面进行了概括性的描述：“教育云是在对云计算技术继承的基础上能够为各类教育人员提供具有针对性的教育资源和服务，且对教育基本理论具有变革性促进作用的理论和实践。”2015年吴砥等人对教育云做了如下的定义：“教育云是云计算在教育领域的深入应用，通过提供按需服务、动态调配的服务模式，面向教育机构、教育提供者和接受者提供所需的信息化教学、管理等应用服务，教育云的影响不仅体现在为传统教育教学和教育管理提供便利，更在于创新传统教学和管理模式。”
在这里本文并不想对教育做概括性定义，综合前辈学者对教育云概念的讨论，本文提取出教育云的两个基本属性：一是基于云概念和云技术应用的属性；二是面向教学、科研服务的属性。对于高校教育云的构建，也应该紧紧围绕这两个基本属性进行规划、部署和实施。
2.高校教育云目前研究和应用状况
教育云其实包括了三个分类：公有教育云、私有教育云以及混合教育云。公有教育云主要由政府负责构建和推广，私有教育云则主要由全国各个地区的大、中、小院校独立构建和推广，混合云相对比较特别，它同时包括了私有云和公有云。本文中的高校教育云主要是指高校自己构建的服务于本校师生和校友的私有云。当前高校教育云的研究和应用具有以下几个特点：
（1）理论研究居多而实践应用较少。
较早的理论研究如2011年安阳师范学院的王继鹏的《高等教育云计算服务平台构建策略初探》；2012年李文广的《浅谈基础教育云的构建和运营模式》以及祝智庭、杨志和的《云技术给中国教育信息化带来的机遇与挑战》；2013年王斌等人的《国家教育云平台架构设计及关键技术分析》；2014年蒋东兴等人的《区域教育云系统功能与建设模式探讨》；2015年吴砥等人的《教育云服务标准体系研究》等等。对于教育云的理论研究从初探到关键技术分析，再到服务标准体系研究，理论的探索逐步深入和精细。
（2）在理论研究中以云技术和云平台架构研究居多，面向教学、科研的服务需求和应用规范研究较少。
2011年王继鹏在《高等教育云计算服务平台构建策略初探》文中相对完整和系统的提出了教育云平台构建应该具有的六层结构，分别为硬件资源层、虚拟服务层、基础管理层、中间件服务层、应用层以及服务层。此后大部分的理论研究都是以云计算、云技术为关注点围绕此六层结构进行扩展和剖析。如《基础教育云服务平台构建技术研究》、《基于云计算的区域高校教育云平台的构建》等等。这些研究大多对平台底层云技术架构关注较多，而对直接面向师生教学、科研的各类服务需求调研较少。
（3）对高校教育云的实践更多侧重于资源的共建共享，对于师生互动、个性化服务、学习效果分析等更多细节化的应用考虑较少。
如《班班通数字化教育云资源库的构建研究》、《教育云资源管理平台构建研究与实现》、《基于教育云资源平台的远程教育研究》论文对教育云资源的构建都做了比较深入的探讨和研究。
（4）高校教育云实践中的一些规范和标准正在逐步确立。
2015年吴砥等人的《教育云服务标准体系研究》在云平台结构理论的基础上从更高的层面进一步提出了教育云服务标准体系的构建，包括了教育云基础规范、教育云支撑技术相关规范、教育云应用相关规范以及教育云运营服务规范等四个层次。随着高校教育云平台构建理论的成熟以及很多高校参与教育云建设的实践逐步增多，高校教育云规划以及应用中的很多规范和标准也渐渐被重视，并正在逐步确立。
3.高校教育云构建思路以及概念框架
本文认为今天高校教育云的构建，无论从学术理论上还是从产品技术上都已经足够成熟。构建一个性能稳定、功能完善，能够长远服务于高校教学、科研的教育云平台具备了完全的可能性。而在实际的构建中，本文认为需要重点考虑以下几个方面的问题：
（1）教育云的概念是在数字化校园之后出现的，在这之前高校数字化校园已经历多年的建设，系统平台相对已经比较稳固，用户对数字化校园平台也已熟悉。所以教育云的构建必然是以数字化校园为基础，进而完善其功能布局。
（2）教育云主要是为高校的教学和科研服务，因而应用需求的调研也应该偏向于此。需要广泛收集高校师生对平台的使用需求，进行个性化定制开发。
（3）教育云的构建应该充分利用好目前技术发展上的两个优势：一个是快速发展的移动网络的优势，将应用与师生的移动客户端结合，保证师生随时随地能够访问教育云；二是日臻完善的大数据应用优势，做好大数据的收集整理工作，充分发挥大数据的分析决策功能，为高校的教学、科研提供智能化服务。
由此，本文勾勒出如图1所示的高校教育云概念框架。
高校教育云概念框架，以虚拟云为技术基础，以数字化校园为平台基础，突出科研和教学服务，同时加强移动、存储服务，以规范化的手段进行管理，用大数据方法对所有系统数据进行实时的判断分析，进而做出智能决策并及时反馈到各项服务中，对服务的效果做出评价并做出自动调整。
四、江苏警官学院教育云的构建
1.基础平台
江苏警官学院教育云基础平台部署了10台华为CH121刀片服务器和100T的SAS存储，以万兆流量的锐捷12000为上连汇聚，通过H3CH虚拟化云软件将所有服务器的计算资源和所有的存储资源汇成庞大的云资源池，再由H3CH云管理平台进行集中的分配管理。基础平台的总体架构示意如图2所示。
H3C虚拟化软件能够对所有的资源进行实时监控、预警并进行事件分析，提供精确的报表。同时还能对每一个虚拟机系统进行必要的自动容灾备份。
基础平台中服务器硬件和存储硬件的网络链接拓扑如图3所示。
每台华为刀片服务器和EMC存储都自带两台光交保证了网络链路的双连热备。虚拟化软件将网络和硬件资源虚拟化，形成虚拟资源池，利用虚拟资源池创建的虚拟主机作为云管理机对所有资源进行监控和管理。基础平台的网络部分被虚拟配置为三个VLAN，通过虚拟交换机进行划分。其中一个VLAN为管理段，一个为Web站群服务段，另一个为系统平台应用段。同时华为刀片服务器也被分为三个组：一组服务于数字化校园平台；一组服务于教学、科研系统；一组服务于资源管理。
2.系统和应用平台
江苏警官学院教育云在统一身份认证、统一服务管理、统一数据中心为核心的数字化校园三大基础平台上，以服务师生为目标，进行了全新的规划和部署。警院教育云首先从逻辑上划分了三个服务区，分别为互动服务区、教学服务区、科研服务区。服务区与数字化校园平台之间有专门的接口，能够随时进行扩展对接。其中互动服务区内部署了师生互动交流系统、家长学校互动系统、远程案件会商互诊系统以及移动交互平台（包括校园移动APP和警院企业号等）。教学服务区和科研服务区以校园私有云盘为基础，分别部署了MOOC系统、教务系统、网教系统、科研问题在线咨询系统以及学生课题申报和查询系统。警院教育云还引入了HADOOP以及数据仓库技术，构建了全院校情分析预判系统，对学院每天产生的结构和非机构数据信息进行实时的分析研判，自动决策。完整的警院教育云系统和应用平台的结构设计如图4所示。
警院教育云内所有新增的系统都与数字化校园进行了无缝集成，人员信息、业务信息、新闻通知全部自动汇聚到统一的数据中心进行灵活调配，分类管理。在用户端则实现了个性化的订制管理，按照需求定制私人的通知信息。通过强大的校内云搜索引擎，学生能够快速搜索到所需的任何校内信息。比如专业课程教师的知识要点和难点，比如其他学生学习该门课程的心得感悟等等，还能实时通过各种移动终端与任课教师进行互动交流。基于大数据技术的每日校情分析，按照制定好的策略自动进行分析、摘要，并分发到各级领导和管理人员的邮箱和手机终端，以供各级管理人员进行参考决策。
3.构建标准和操作规范
教育云内系统多，数据多，操作多，结构复杂。如果没有一套完整的构建标准和操作规范必然造成云系统内部的运行混乱。为此，学院专门制定了以下的构建标准和操作规范：
（1）构建标准：
①支撑技术标准。包括了《PaaS 需求和架构》、《云际网络和基础设施框架》、《开放云计算接口》、《网格计算和云计算技术：互操作和通信标准》等等；
②应用标准。包括了《学习资源元数据》、《都柏林核心元数据》、《网络课程建设和评价标准》以及云数据采集输入标准、云数据的存储标准、云数据过滤和分类标准、网上课程评价标准等；
③安全标准。包括《云计算安全高层框架》、《云计算运营安全指南》、《SaaS 应用环境的安全功能需求》、《云计算安全障碍与缓和措施》等等。
（2）操作规范：
①云平台管理规范。包括对云基础平台的资源调配、健康检查、安全监控等具体的操作规范；
②云系统管理规范。包括云内各类系统的后台管理、功能扩展、版面配置等具体的操作规范；
③云信息共建规范。包括单个系统的信息操作规范以及多个系统之间信息共享的操作规范；
④教育云的安全规范。包括网络安全检查操作规范、系统检查操作规范、新系统引入操作规范、数据引入操作规范等等。
同时在教育云推广应用上，学院还专门制定了一些奖惩措施，如：在资源平台的建设上，规定任课教师必须承担一定的资源建设任务，对优秀的资源给予创建者适当的物质奖励。学院每学年也都会定期举办精品课程的评选活动，对于获选的精品课程负责人给予适当的经济奖励。学生方面，也鼓励学生积极利用教育云平台进行学习资料的查询、学院课题的申报，大数据能够及时统计出学生对学院教育云的使用情况，对于积极主动使用云系统的学生将会给予各类奖励。
五、结束语
高校教育云的构建是教育信息化不断推进的必然环节。事实上高校教育云为所有人提供了一个能够持续学习、终身学习的平台。一方面，它能刺激教师相互之间切磋共勉，为平台的建设不断添砖加瓦；另一方面，它也激发了学生强烈的求知欲望，培养了自我学习，不断探索的能力。江苏警官学院教育云的构建还未最终完成，一些功能构想还处在实践摸索之中，但应用的效果已经初步显现，广大的师生正逐步融入其中，各尽所能，各取所需。最后，希望能以本文中浅薄的经验为其他高校教育云的构建提供一些有价值的参考。
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[5]蒋东兴，袁芳，吴海燕，付小龙.区域教育云系统功能与建设模式探讨[J].中国教育信息化，2014（9）：19-22.
关键词：云计算；政府；信息资源；信息共享
中图分类号：N39 文献标志码：A文章编号：1673－291X（2010）32－0299－03
1 引言
开发与利用好政府信息资源这一新兴的信息资源成为了近年来学术界关注的热点领域。笔者结合“云计算”这一全新概念探讨政府信息资源开发与利用，无疑为本领域的研究指出了新的方向。
2“云计算”概述
2.1“云计算”的概念
云计算是未来全球范围内最值得期待的技术革命。云计算以其资源动态分配、按需服务的设计理念，具有低成本解决海量信息处理的独特魅力。正是基于此魅力许多IT巨头如IBM、Google等正在使用云计算的概念兜售其产品和服务。
云计算令多家IT巨头为之疯狂，那么何为云计算？云计算（Cloud Computing）是分布式处理（Distributed Computing）、并行处理（Parallel 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。
2.2云计算的几大形式
目前，云计算的具体应用可分为以下几类，如表所示。
2.3云计算的特点
相对于传统计算模式，云计算具有以下几个特点：
（1）便捷性。云计算只要求浏览器终端设备，而不需要高配置的电脑或部署服务器，软硬件也不需要进行的维护和升级，用户可以像用水和用电一样用IT。
（2）虚拟化。云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。
（3）高可靠性。“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。
（4）按需服务。“云”是一个庞大的资源池，可以像自来水、电那样计费。
（5）极其廉价。“云”的自动化集中式管理使企业无需负担高昂的数据中心管理成本，同时，“云”的通用性使资源的利用率大幅提升。
3 政府信息资源开发与利用
3.1目前政府信息资源开发与利用的不足之处
（1）政府信息资源的分布不均。由于各部门、各行业、各地区的信息量分布和网络技术水平存在着很大的差异，因此，政府信息资源在不同地区、不同行业、不同部门之间的分布极不均衡。
（2）政府信息资源的质量良莠不齐。网络中的信息浩如烟海，这就使用户需要浏览许多网站才能查到相关信息。同时，大量的垃圾、无用、有害等不良信息在网络中横行进一步加剧了政府信息资源开发的难度。
（3）政府信息资源的利用率偏低。政府信息资源由于缺乏统一的组织与配置体系，不同的信息者的信息重复率高。用户往往找不到自己所需的信息，从而造成了有价值的信息资源得不到应有的利用，大量重复、单一的信息资源占用了宝贵的网络空间。
（4）政府信息资源的配置缺乏政策与法律环境。由于信息产业问题非常复杂，不能仅仅将其视为一个单纯的技术问题，它还需要依靠法律控制与政策法规的调控。目前我国法律、政策和法规环境不是很理想，缺乏网络信息开发的保护和激励机制，影响了政府信息资源的配置。
3.2 政府信息资源开发与利用的“云”化
从之前的分析中，我们可以看出目前的政府信息资源开发与利用情况无法满足人们的需求。因此，笔者尝试用云计算来改善政府信息资源开发与利用的现状。
（1）终端信息资源“云”化。云计算的基本原理是，使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[7]。将大量数据挂到“云”端，用户无论身处何地，使用何种终端均可方便、快捷的访问到所需信息。从而使资源分布在一定程度上达到均衡。
（2）服务器端信息资源处理能力扩展化。随着无线传感网络（WSN）的发展，人们将进入“物联网”的时代。依托云计算的海量云存储与强大的计算能力，服务器能够处理用户终端设备交互的大量语境（Context）信息，进而实现对政府信息资源的导航，提供政府信息资源的利用率。实现“云端海量信息+云计算=>用户所需知识”的最终目标。
（3）“互联云”。未来的互联天空中将布满各色“云”―高校云、企业云、政府云、国家云，大量的私有云与公共云使得网络的面貌焕然一新，网络将真正变得无处不在，无时不在。
4 云端信息资源流动架构模型
本模型利用云计算平台的强大处理能力来大幅度地提升对政府信息资源的开发与利用的绩效。最上层是云端资源服务层，提供自助服务门户、业务和应用平台等；下一层是管理中间件层，提供业务逻辑控制；最底层是物理信息资源层，包括服务器、网络和存储等并提供硬件和应用虚拟化，如图1所示。
4.1 物理信息资源层
本层为系统的基础层将各类异源信息注入用户云端，使其形成统一数据源。通过电信网络存入云计算平台提供的存储空间为接下来的服务实现硬件和应用虚拟化及其管理接口。其主要目的是将异构的信息资源整合成相同类型的资源池，以便创造协同的工作基础。
4.2 管理中间件层
管理中间件层处于资源层和服务层之间，它是系统信息资源管理实现的核心层。该层主要负责对云计算的资源进行管理，并对众多应用任务进行调度，使资源能够高效、安全地运用。
4.3 云端资源服务层
服务层是3层结构模型的最上一层，它是信息资源管理的实现层。该层主要是为信息资源管理提供实现平台，帮助用户实现以下功能：
（1）自助服务门户：用户可以根据需求自助申请计算资源；平台根据SLA和用户付费情况，决定审批结果
（2）应用和服务管理：应用管理；服务计费，SLA等；动态分配服务资源。
云计算、物联网、社交网络等新兴服务促使人类社会的数据种类和规模正以前所未有的速度增长，大数据时代正式到来[1]。对于企业来说，大数据因其数据量大、处理速度快、类型多样、蕴藏着巨大的商业价值等优势成为企业新型的战略资产和企业核心竞争力的重要基础，为企业科学合理的经营决策提供有效支撑。在当今数据日新月异的时代，企业已经不满足于随机分析和抽样分析这样的捷径，而是需要来自各个渠道种类繁多的大数据规模，这一需求的诞生使得“云会计”应运而生。在大数据时代对数据进行研究已经不是新鲜话题，也有不少学者对云会计从不同角度进行探讨，但鲜有文章对大数据下的云会计进行分析，本文将以此为主题进行论述。
一、大数据时代云会计的概念与特点
“云会计”一词最早由程平等于2011年提出，定义为构建于互联网上，并向企业提供会计核算、会计管理和会计决策服务的虚拟会计信息系统。在会计领域，云会计作为新兴的基于云计算技术和理念的会计信息化模式，可实现企业信息系统的有效集成，提高企业的管理能力和竞争优势[2]。
大数据时代的企业对云会计的侧重点是企业的管理会计和财务决策，根据这一侧重点企业将会计信息化的建设和服务外包，企业为自己享受的服务付费。因此大数据时代的云会计涉及到云服务供应商和企业用户两个方面。云服务供应商不仅为企业提供与会计相关的信息系统，如会计核算服务、管理信息系统、企业决策系统等业务服务系统，而且为企业用户提供相关的软硬件基础设施和云会计服务平台，如云会计的数据库服务、会计信息化开发应用平台、集成管理系统、服务器、网络存储等。对于企业来说，云会计是由供应商基于互联网提供的，以会计信息系统为核心的综合系统服务，且企业只需为其享受的服务付费[3]。
二、大数据时代云会计应用的体系结构
大数据时代的云会计系统的基本结构没有发生大的改变，主要是根据大数据时代数据庞杂且非结构性强等特定，增加了几个模块。主要由内部云、外部云、大数据模块和知识辅助模块构成[4]，具体如下图所示：
图1 大数据时代云会计体系结构
在图1中，企业通过统一访问门户Portal访问云会计平台（内部云、外部云），利用云计算中的Paas（平台及服务）为云平台提供技术支撑。内部云平台是企业会计信息系统的核心板块，为企业提供财务业务处理和内部控制相关的信息系统[5]。大数据时代的云会计平台增加了外部云，外部云由交易所、会计师事务所、银行、工商、财政等信息系统构成，该模块的增加是为企业提供与其价值链相关的上下游企业以及相关社会部门之间的协同合作。企业的会计信息系统可通过云会计平台实现内部云与外部云的对接，更好的实现业务一体化协同。
大数据时代的云会计还增加了两个特殊的重要模块――大数据模块和知识辅助模块。企业内部云产生的财务数据以及外部云产生的与价值链相关的数据存储到企业的大数据库中，由于存在数据来源复杂，数据结构各异且数据格式不一致等特点，必须通过大数据处理技术对数据进行抽取、存储、处理、分析，最后提炼为知识，形成企业的生产力，这些过程有企业大数据模块和知识辅助模块完成。
三、大数据时代下的云模型
大数据时代的云会计信息数量巨大且来源庞杂，非结构性强，含有很多不确定性和模糊性。为了将海量数据中的有用成分形成知识，将云会计中大量不确定性核算中定性分析转化为定量分析，本文引进云模型。
云模型最早由李德毅院士提出，云由云滴组成，云滴在论域上的分布称为云模型。本文研究云模型中的一种形式――正态云模型。定义正态云需要通过云的三个数字特征：期望Ex，熵En和超熵He。期望值Ex是云滴在论域空间分布的期望，是云中心对应的x的值；熵En代表定性概念的可度量粒度，是对不确定性的度量；超熵He 是熵的熵，是对熵的不确定性度量。
正态云的生成算法既可以用软件的方式实现，又可以固化成硬件实现，称为云发生器（Cloud Generator）。本文通过一维正态云发生器生成云模型。
正向云发生器（Forward Cloud Generator）是从定性概念到其定量表示的映射，它根据云的数字特征（Ex，En，He）产生云滴，每个云滴都是该定性概念的一次具体数字实现。对于定性概念A，产生一个期望值为Ex，方差为En的随机数Xi，即Xi～N（Ex，En’2），产生一个均值为En，方差为He的正态随机数En’，即En’～（En，He’2）。
计算数据的样本均值，由均值得到期望Ex=1n∑ni=1Xi
计算一阶样本绝对中心矩，得出样本方差和熵En=π2×1n∑ni=1|Xi-X―|
根据正态函数的性质，有yi=Ic（x）= e-（x-Ex）22En′2
令（xi，yi）为一个云滴，它是该云表示的语言值在数量上的一次具体实现，其中xi为定性概念在论域中这一次对应的数值，yi为属于这个语言值的程度的量度；对论域中大量的定性概念进行定量度量，直到产生满足要求数目的云滴数，形成云模型：f（x）=∞-∞12πHe|y|exp[-（x-Ex）22y2-（y-En）22He2]dy
