云计算研究综述——基于技术与商业价值双重视角

张亚明，刘海鸥

（燕山大学经济管理学院，河北 秦皇岛 066004）

云计算研究综述
——基于技术与商业价值双重视角

张亚明，刘海鸥

（燕山大学经济管理学院，河北 秦皇岛 066004）

作为自互联网革命以来IT产业最深刻的变革，云计算真正实现了IT服务的透明化，并以其灵活、高效、低成本、节能的运作方式成为推动产业绿色发展的重要引擎和21世纪新的商业平台。本文在归纳分析大量相关学术论文及产业研究报告的基础上，梳理了国内外云计算的最新研究成果，基于技术与商业价值双重视角从多个方面对其进行了系统综述，最后对云计算的发展趋势进行了展望。

云计算；综述；技术；商业价值

Abstract:As the greatest IT revolution since the internet revolution,cloud computing realizes transparent service,and has become the new business platform of the 21stcentury and an important engine to put the sound development of the IT industry because of its flexible,high efficient and low consumption characters.Based on analyzing large amount of literatures and reports both home and abroad,this paper summarizes the latest study results,and reviews the research progress of cloud computing from the aspects of technology and business value.Finally,this paper puts forward the far-reaching impacts and development trends of cloud computing.

Key words:cloud computing;review;technology;business value

云计算的思想可以追溯到20世纪60年代，麦卡锡（John McCarthy）［1］曾提出“计算迟早有一天会变成一种公用基础设施”，即“将计算能力作为一种象水和电一样的公用事业提供给用户”。1997年，NetCentric公司试图注册“云计算”这一商标，但由于种种原因最后放弃了这一计划。1999年Salesforce.com提出了通过一个网站向企业提供企业级应用的观点，成为云计算的第一个里程碑。2007年IBM和Google宣布了在云计算领域的合作后，云计算吸引了众人的关注，开始作为一种全新的商业和应用计算方式被提出，并迅速成为产业界和学术界研究的热点。据IDC（Internet Data Center）的调查显示，未来五年云计算服务将急速增长，预期2012年市场规模可达420亿美元；预计在2012年，企业投入在云计算服务的支出将占整体IT成本的25%，甚至在2013年提高至IT总支出的三分之一［2］。各国、各公司也纷纷将云计算作为其参与国际化竞争的战略制高点。

1 基于云计算技术的研究

从技术层面上讲，云计算功能的实现取决于以下三个关键因素：数据的存储能力、分布式的计算能力及数据管理能力。因此，本文基于管理视角提出了“管理云”这一概念，主要指如何对云计算的运行及安全进行维护及管理。这样，本文就将“云”细分为“存储云”、“计算云”和“管理云”。其中“存储云”主要包括海量分布式存储技术，“计算云”主要包括虚拟化技术和并行编程模型技术，“管理云”主要包括数据管理技术和云的安全技术。

1.1 储存云技术：海量分布式存储技术

云计算的独特之处在于它可以提供无限的廉价存储和计算能力，为用户提供庞大的数据“云端”，因此海量信息的存储成为云计算的必要前提。面对宽带数据的急剧增长，海量存储成为限制云计算发展的“瓶颈”之一。为保证云计算的高可用性、高可靠性和经济性，云计算采用分布式存储的方式来保证存储数据的可靠性，以高可靠软件来弥补硬件的不可靠，从而提供廉价可靠服务的系统。云计算的数据存储系统主要有GFS（Google File System）和Hadoop开发团队开发的开源系统HDFS（Hadoop Distributed File System），大部分IT厂商包括Yahoo、Intel等的云计算都采用HDFS数据存储技术。随着信息高速公路的建立和不断完善，Internet带宽限制将被逐步打破，基于网络的商用分布式海量存储运算方案成为海量分布式存储技术发展的新趋势，将在云计算商用领域得到更为广泛的应用。

1.2 计算云技术

（1）虚拟化技术。“云”的本质在于系统本身的非实体化，而非一个物质实体，因此可以认为云计算是为用户量身定制一台虚拟计算机，虚拟化技术也因此成为云计算实现的关键技术。虚拟化是一个广义的术语，在计算机方面通常是指计算元件在虚拟的基础上而不是在真实的基础上运行，它可以扩大硬件的容量，简化软件的重新配置过程。通过虚拟化技术，单个服务器可以支持多个虚拟机运行多个操作系统和应用，从而大大提高服务器的利用率，通过虚拟化还可提供灵活可变、可扩展的平台服务。虚拟机技术的核心是Hypervisor（虚拟机监控程序），它是在虚拟机和底层硬件之间建立一个抽象层，可以拦截操作系统对硬件的调用，为驻留在其上的操作系统提供虚拟的CPU和内存。目前VMware ESX［3］和Citrix Xen Server［4］能直接运行在硬件上，虚拟的操作系统又运行在Hypervisor之上，从而能够按照用户需求提供 IT 基础设施。Scientific Cloud［5］、Amazon EC2［6］等当前的云计算系统一般以虚拟机的形式满足用户的计算资源需求，但用户需要根据自己的要求将这些虚拟机手动配置成一个工作集群。针对这种情况，文献［7］通过对虚拟集群所需的上下文环境进行详细分析，提出了一种在多个虚拟机之间自动、快速部署上下文环境的one-click virtual clusters机制。此外，虚拟专用网络VPN［8］的发展为用户在访问计算云的资源时提供了一个可以定制的网络环境，为我们对虚拟资源管理方面的研究提供了一种借鉴思路。目前对于云计算虚拟资源管理的研究，在满足用户对虚拟资源的QoS需求及服务等级协议（service level agreement，SLA）方面还不够精细，仍需要进一步的研究和完善。此外，虚拟化技术的下一轮扩张需增加更多的服务器和不同类型的应用程序，这就要求及时处理虚拟技术在性能、发布、存储、安全及其他管理上的障碍，从而实现云计算整个虚拟基础架构层面的功能。

（2）并行编程模型技术。当前各IT厂商提出的“云”计划编程工具多是在Map-Reduce编程模型［9］的基础上构建的。Map-Reduce是一种处理和产生大规模数据集的编程模型，该模型采用函数式编程中的函数来实现并行编程，其核心操作是map和reduce。 Google文件系统 GFS（Google file system）被用来满足Google快速增长的数据处理需求。为发挥GFS集群的计算能力，Google提出了MapReduce并行编程模型，并行编程模型的发展对云计算系统的推广实现具有极大的推动作用，然而现有的云编程模型大多以MapReduce编程模型为主，该编程模式仅适用于编写任务内部松耦合并能够高度并行化的程序，在编程模型的适用性方面还存在一定的局限性，因此如何改进该编程模式，使程序员能够轻松地编写紧耦合的程序，运行时能高效地调度和执行任务，如何开发新型的、更加完善的并行编程模型技术以适应商业的发展，是Map-Reduce编程模型未来的发展方向，将成为今后云计算技术开发需解决的难点之一。

1.3 管理云技术

由于商业信息空前泛滥，宽带数据急剧增长，黑客及病毒入侵现象严重，如何对数据进行有效管理并保护其信息安全成为云计算面临的难题之一。本文正是基于此提出“管理云”这一理念，主要指如何对云计算的运行及安全进行管理，具体包括数据管理技术和云的安全技术。

（1）数据管理技术。数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程，目的在于充分有效地发挥数据的作用。云计算能够为客户提供庞大的数据云端，是一种新型的数据密集型超级计算方式，系统需要对大数据集进行处理、分析向用户提供高效的服务。因此，如何使云计算管理者能高效的管理大数据集，如何在规模巨大的数据中找到特定的数据，成为云计算数据管理技术所必须解决的问题。云计算的数据管理技术中最著名的是Google的Big Table［10］数据管理技术。为处理Google内部大量的格式化以及半格式化数据，Google构建了大规模数据库系统Big Table，采用列存储的方式对数据读操作进行优化，以提高数据读取效率。Big Table数据模型的基本元素是行、列、记录板和时间戳。其中，记录板是一段行的集合体。Big Table中的数据项按照行关键字的字典序排列，每行动态地划分到记录板中。每个节点管理大约100个记录板。时间戳是一个64位的整数，表示数据的不同版本。在执行时需要三个主要的组件：链接到每个客户端的库、主服务器和多个记录板服务器。主服务器用于分配记录板到记录板服务器以及负载平衡，垃圾回收等；记录板服务器用于直接管理一组记录板，处理读写请求等［11］。现在有很多Google的应用程序就建立在Big Table上，如Search History、Maps、Orkut和 RSS 阅读器等。 此外，Hadoop［12］开发团队正在开发类似Big Table的开源数据管理模块。由于采用列存储的方式管理数据，如何提高数据的更新速率以及进一步提高随机读速率是未来的数据管理技术必须解决的问题。同时，云可以使多个公司组合成一个新的价值创造体系，这也需要更快的响应速度与创新速率，因此对云计算的数据管理技术提出了更高的要求。

（2）云计算安全技术。安全性是当前云存储潜在用户的最大顾虑，云计算的安全问题也成为制约云计算进一步发展的瓶颈因素之一。市场研究公司Gartner［13］称，今后的安全软件将从PC端点转向云计算，在未来五年内，基于云计算的电子邮件和即时消息中恶意软件和垃圾信息检测收入占全部消息安全收入的比例将从目前的20%提高到60%。安全公司赛门铁克也预测了这种转变，家庭用户和企业用户将从在单个电脑上安装安全软件转向通过远程计算机在线访问安全服务。该观点与中国企业创造的“云安全”概念不谋而合。“云安全”的精髓在于引入云计算以提升对病毒样本的收集能力，从而减少威胁的响应时间。基于该理念，瑞星、趋势科技、KASPERSKY、MCAFEE、SYMANTEC、PANDA、 江 民科技、金山、360安全卫士等都推出了自己的云安全解决方案。如瑞星基于云安全策略开发的瑞星2009新品，每天拦截数百万次木马攻击；趋势科技已在全球范围内建立了云安全的5大数据中心，几万部在线服务器，可以支持平均每天55亿条点击查询，日收集分析2.5亿个样本，取得了良好的防治效果。然而要建立完善的“云安全”系统并使之正常运行，还需要解决以下问题：海量的客户端（云安全探针）、专业的反病毒技术和经验、大量的资金和技术投入、开放的系统及大量合作伙伴的加入，同时也为今后云安全的发展指明了方向。此外，Forrester Research［14］指出，作为一个具备高度扩展性和管理性并能够胜任终端用户应用软件计算基础架构的系统池，每个云计算的基础架构都可能是与众不同的，因此还需要解决云计算安全中的许可证授权、特权用户的访问权限、数据隔离等问题。

2 云计算商业应用的研究

云计算一经提出便受到了商业界的青睐，目前国内外已经有多个云计算的科学研究项目，比较知名的有 Amazon、Google、IBM、Yahoo 等运营商提出的云计划商业方案。

2.1 Amazon的弹性计算云

Amazon EC2［6］（elastic computing cloud）称为 A-mazon弹性计算云，是美国Aamzon.com公司推出的一项提供弹性计算能力的Web服务。Amazon EC2向用户提供一个运行在Xen虚拟化平台上的基于Linux的虚拟机，从而用户可以在此之上运行基于Linux的应用程序。使用Amazon EC2之前，用户首先需要创建一个包含用户应用程序、运行库、数据以及相关配置信息的虚拟运行环境映像，称为AMI（Amazon machine image）或者使用Amazon通用的AMI映像。Amazon同时还提供另外一项Web服务——简单存储服务S3（simple storage service），用来向用户提供快速、安全、可靠的存储服务。用户需要将创建好的AMI映像上传到Amazon提供的简单存储服务S3，然后可以通过Amazon提供的各种Web服务接口来启动、停止和监控AMI实例的运行。用户只需为自己实际使用的计算能力、存储空间和网络带宽付费。云计算是Amazon增长最快的业务之一，其把云计算做成一个大生意只花了不到两年的时间，据第三方统计机构提供的数据显示，A-mazon与云计算相关的业务收入已达1亿美元。Garfinkel［15］对Amazon提供的Web服务进行了评测。评测结果指出，Amazon的Web服务能达到很好的可用性，通过提供弹性计算云，满足了小规模软件开发人员对集群系统的需求，减小了维护负担，其收费方式相对简单明了。亚马逊网络服务（Amazon Web Services）也宣布了将对亚马逊弹性计算云的新特性进行公测，新特性使得用户可以使用云资源来进行简单和自动的监控、测量和流量控制。亚马逊希望这些特性可以改善程序性能、降低成本，为开发者和企业家提供更多的方便。但目前Amazon提供的Web服务缺乏与用户之间的SLA，并且用户关键业务的持续性和数据备份要求是由用户自己来考虑。为了弹性计算云的进一步发展，Amazon规划了如何在云计算平台基础上帮助用户开发网络化的应用程序，并在弹性计算云的平台上添加更多的网络服务组件模块，为用户构建云计算应用提供方便。此外，EC2还有一些重要的伸缩性限制如垂直伸缩性限制（Amazon提供的最大VM尺寸的限制）与水平伸缩性限制（须依赖于软件负载均衡技术）通常比对等硬件的限制更大，因为像TCP缓冲 （它负责将来自Web服务器负载均衡器缓冲器的响应发送给速度较慢的客户端，因而使得Web服务器有能力处理其他任务）或SSL卸载这样的高级技术难以实现。此外，EC2环境是虚拟的，不能使用如内核修改或其他OS级优化等在重任务Linux环境中很普遍的底层性能技术；由于安装和维护的困难，一个大的基于虚拟的环境成为面临EC2的另一个挑战。

2.2 谷歌的App Engine

作为最大的云计算使用者，Google的搜索引擎建立在200多个地点、超过100万台服务器的支撑之上，且这些设施的数量正在迅猛增长。GoogleApp Engine［16］是 Google 公司推出的云计算服务，是一个由 Python 应用服务器群、Big Table［23］结构化数据分布存储系统及GFS数据储存服务组成的平台，它能为开发者提供一体化的、主机服务器及可自动升级的在线应用服务。GoogleApp Engine专为开发者设计，开发者可以将自己编写的在线应用运行于Google的资源上。开发者不用担心应用运行时所需要的资源，Google提供应用运行及维护所需要的一切平台资源。这与Amazon提供的类似服务（S3、EC2及SimpleDB）不同，Amazon上直接提供一系列资源供用户选择使用。目前，GoogleAPP Engine平台向用户免费提供500MB的存储空间，大约每月500万次页面访问，极大增加了其市场份额；Google还宣称，由于使用了云计算技术，其计算成本仅为竞争对手的1/100，存储成本仅为竞争对手的 1/30。更值得称颂的是Google并不保守，它早已以发表学术论文的形式公开其云计算三大法宝：GFS、MapReduce和Big Table，并在美国、中国等高校开设如何进行云计算编程的课程，为云计算在世界范围内的发展与普及做出了一定的贡献。但是，与传统的RDBMS（关系型数据库管理系统）相比，Big Table还存在数据库中的Join操作效率太低，只支持string的数据类型，不支持全表的排序运算，不支持多个表的关系运算，不支持多行的事务，不支持跨表的事务等缺点，但是由于Google云计算平台所承载的应用并不是以OLTP（联机事务处理）事务处理为重点，这些缺点并不会产生严重的影响。此外，当前Google只提供了Python一种编程语言的支持，怎样才能支持多种编程语言并解决上述问题成为其今后努力的方向。

2.3 IBM的“蓝云计划”

2007年11月，IBM推出了自己的 “蓝云（Blue Cloud）”计划。“蓝云”基于IBM Almaden研究中心（Almaden Research Center）的云基础架构，包括 Xen［17］和 PowerVM［18］虚拟 Linux操作系统映像以及Hadoop并行工作负载安排。它根植于IBM数十年来在开发和领导大规模计算方面的丰富经验，包括并行系统综合体 （Parallel Sysplex）、“深蓝”SP 集群（Deep Blue SP Cluster）、“蓝色基因”（Blue Gene）、网格计算等，代表了IBM在一直领先的计算领域中的一个重大进步。IBM开发“蓝云”的目的是帮助客户充分利用云计算包括云应用的能力，通过基于SOA的Web服务，来与他们现有的IT基础架构的集成。“蓝云计划”包括了IBM推出的一系列云计算产品和服务。如2008年推出的云计算基础设施咨询服务，旨在帮助客户识别与发掘利用云环境为最终用户提供服务的机遇；IBM云测试环境设计与部署（The IBM Design and Implementation for Cloud Test Environments）服务，可支持客户在自己的IT环境内构建一个云平台，在显著降低创建测试环境所需的人力成本的同时，大幅改进服务，并将人为失误风险降至最低。在推出新软件同时，IBM还推出了云计算服务管理中心 （The Service Management Center for Cloud Computing），帮助客户实现计算云的部署与管理自动化。此外，IBM还基于多年来对中国市场的了解和在全球的资源推出了IBM “蓝云6+1”解决方案。在不断拓展云计算价值链的同时，IBM正在全球范围内致力于与业内同行通力合作，发展开放、统一的云计算标准，使客户更加容易地管理新生云环境，并于2009年与EMC、思科、VMWare等200多家IT厂商共同签署了“开放云计算宣言”，与业界友商共同努力打造云计算的生态合作伙伴圈。IBM的蓝云计划能够给企业与客户带来如下价值：统一管理IT基础设施（服务器、网络、存储、软件等），实现对IT资源的有效掌控；快速响应企业对IT资源的需求；将标准流程和模板融入IT管理，降低运维风险；共享资源，提升资源利用率；降低系统维护成本等。但是蓝云计划的主要开发工具Hadoop［12］（最早是作为一个开源搜索引擎项目Nutch［19］的基础平台而开发的，之后Hadoop从Nutch项目中独立出来单独开发，并成为开源云计算平台的代表应用于IBM的蓝云计划平台）目前并不完善，特别是调度算法过于简单，降低了整个系统的性能，仍需要继续完善和提高。

2.4 清华大学透明计算平台

我国的计算机研究人员远在“云计算”这个名词提出之前就已有透明计算的构思，透明计算体现了云计算的特征，即资源池动态的构建、虚拟化、用户透明等，如清华大学张尧学教授（中国工程院院士）早在1998年就开始从事透明计算系统和理论的研究，到2004年前后正式提出，并不断完善了透明计算的概念和相关理论［20-21］。随着硬件、软件以及网络技术的发展，计算模式从大型机的方式逐渐过渡到微型个人计算机的方式，并开始逐步过渡到普适计算。但是用户仍难以获得异构类型的操作系统及应用程序，在轻量级的设备上很难获得完善的服务。而在透明计算中，用户无须感知计算具体所在的位置以及操作系统、中间件、应用等技术细节，只需根据自己的需求，通过连通在网络之上的各种设备选取相应的服务。张教授提出的透明计算平台主要由3部分组成：透明客户端、中间的透明网络、透明服务器。用户的显示界面是前端的轻权设备，包括各种个人计算机、笔记本、PDA、智能手机等，统称为透明客户端。透明客户端可以是没有安装任何软件的裸机，也可以是装有部分核心软件平台的轻巧性终端。中间的透明网络整合了各种有线和无线网络传输设施，主要用来在各种透明客户端与后台服务器之间完成数据的传递，而用户无须意识到网络的存在。与云计算基础服务设施构想一致，透明服务器不排斥任何一种可能的服务提供方式，既可通过当前流行的PC服务器集群方式来构建透明服务器集群，也可使用大型服务器等。当前透明计算平台已经达到了平台异构的目的，能够支持Linux以及Windows操作系统的运行，但还存在服务模式的转变、各种操作系统的和谐共处和普遍访问、技术的开放性、技术的透明性和安全性等问题，这也是普适计算和云计算平台构建中要解决的问题。

2.5 云快线科技的CloudEX云计算服务平台

云快线科技是国内最早专业从事云计算技术研发与商业应用的公司之一。依托覆盖全国的绿色数据中心资源、出色的技术研发能力和高品质的服务保障体系，云快线科技向各类型企业及机构提供方便、易用、节能、高效的弹性IT基础设施服务及企业私有云应用解决方案［22］。它提出的云计算解决方案通过云主机、云托管、云备份、云快线CDN加速为企业提供省心、省力、省钱的灵活定制化服务，其中的“CloudEx弹性云计算平台”是云快线科技于2009年成功推出的国内首个商用云计算服务平台，旨在帮助用户在线轻松获取IT基础设施资源。CloudEx是一个解决方案，它可以帮助运营商快速构建运营绩效服务中心，通过数据中心进行整合；在技术方面主要采用了硬件虚拟化 （主要集中在系统级虚拟化上，即将物理主机的内存、I/O设备、存储和CPU管理起来成为一个虚拟的资源池，可按照用户需求在一个物理主机上进行虚拟机的划分），以实现跨资源中心的统一部署，统一分配，为运营商提供快速的增值服务和云计算服务。具体而言，该平台具有以下特点：全面虚拟化，大大提高资源利用率和降低能耗；集中统一管理和整合各区域数据中心资源；内置GSLB，全局负载均衡和流量的高可控性；计算和存储资源的即时供应，按需满足客户业务负载变化的需要，即按需扩展能力；针对视频等非结构化数据优化的海量存储能力；操作系统、节点机和应用的一键部署能力；高可用和自愈能力；面向应用的产品和服务整合能力。目前，CloudEx已推出涵盖云主机、云托管、云备份、云存储、CDN加速等商业应用服务，并已成功地为全国范围内100多家包括门户、视频、网络游戏、应用软件开发、物流平台应用、行业网站应用在内的客户提供了云计算基础设施服务，且已与多家国内外领先IT企业建立了稳定的合作关系，共同推进云计算在国内的普遍应用。

上述几个云计算商用平台在很多方面都体现了云计算系统的特性，如高度可扩展性、灵活性、高可用性、经济性等优点，但其在系统的目标顾客、系统开放性、支持程序设计、与传统软件兼容性等方面还存在差异。如在系统的目标客户群体方面，亚马逊EC2和IBM蓝云计划的目标客户只针对系统开发商，清华大学的透明计算平台直接向终端用户提供服务，用户可通过透明客户端直接获得服务；而Google的云计算平台不仅直接向终端用户提供服务，还通过GoogleApp Engine专为开发者设计，开发者也可将自己编写的在线应用运行于Google的资源上；云快线科技的CloudEX云计算服务平台则面向大中型互联网应用特别是有具备典型分布式部署需求的客户（如在线游戏运营商、有自建 CDN或全国多点部署需求的客户等）。在系统的开放性方面，Amazon的弹性计算云是托管式的云计算平台，用户可以通过远端的操作界面直接操作使用，看不到实际的物理节点；Google的云计算平台环境是私有的环境，除了开放有限的应用程序接口外 （如GWT、Google App Engine、Google Map API），并没有将云计算的内部基础设施共享给外部的用户使用；IBM的“蓝云”计算平台则是可供销售的软、硬件集合，用户基于这些软、硬件产品构建自己的云计算应用；透明计算平台为用户同时提供了用户实际接触的客户端节点以及无法接触的远程虚拟存储服务器，因此是一个半公开的环境。此外，在支持程序设计与对传统软件的兼容性方面，各个系统也存在较大差异，如亚马逊EC2需要通过其提供的各种Web服务接口来启动、停止和监控AMI实例的运行，其运行系统是虚拟化提供的，且可兼容传统的软件；Google的云计算平台需要特定的网络应用程序编程接口，其运行系统为新设计的网络系统且只提供了Python一种编程语言的支持，因此目前的软件不兼容传统软件；IBM的“蓝云”计算平台是虚拟化提供的，使用本地分布式应用程序编程接口，可以兼容传统软件以及新的云计算应用编程接口，因此其兼容性和可拓展性较好；清华大学的透明计算平台则无须任何编程接口，其设计是基于透明的管理技术，目前的系统和软件可以运行在透明计算平台直接顶部，不排斥任何一种可能的服务提供方式，既可通过当前流行的PC服务器集群方式来构建透明服务器集群，也可使用大型服务器等，因此完全兼容传统软件与现有软件；而世纪互联已向独立软件开发商推出了基于“云计算构件”模式的合作计划，即为软件开发商提供云计算平台，预先将其核心产品预装到企业级服务器上，经过开发方严格的兼容测试和系统运行优化后，面向终端用户提供兼顾网络接入和用户访问体验验证的整合方案；因此，CloudEX对软件也具有较好的兼容性。通过上述几个比较成功的云计算商业平台可以看出，云计算应用系统取得了很好的应用效果，其商业潜能巨大，且给云计算用户和开发人员带来了 不 同 的 体 验 。 此 外 ，Mosso、FlexiScale、GogGrid、Coghead、Sales force等也正在构建能够满足客户不同需求的云计算应用平台。因此，如何构建新型的云计算应用程序以满足客户的不同需求并提供更加丰富的用户体验，如何基于云计算进一步挖掘其商业价值，成为云计算今后发展的主要趋势。

3 云计算带来的变革及展望

中国工程院院士、工业和信息化部部长李毅中指出，下一个时代将是云计算的时代。云计算将带动整个商业模式的转变，延伸出新的商业体系，并给云计算用户、产业界及各国政府带来深远影响与变革。对个人用户而言，云计算将在互联网应用、产品应用模式、IT产品开发方向等方面影响和渗透着人们的学习、工作和生活，其提供的服务具有得天独厚的优势。因此，消费级个人用户易接受云计算服务，并在未来可能通过手机等移动设备完成计算机能完成的一切，包括超大型计算任务、存储任务等。对产业界而言，云计算促使企业统一管理IT基础设施，实现对IT资源的有效掌控，快速响应企业对IT资源的需求，提高企业管理效率与服务水平，降低运行维护成本与运营风险，并实现网络虚拟环境上的最大化资源共享和协同工作，提高资源利用率等；此外，云计算还可以扩大软硬件应用的外延并改变软硬件产品的应用模式，即将软件销售转变为服务销售，最终推动IT产业的大规模变革。因此，面临云计算的这样一个重要拐点，企业领导者如何在以服务为中心的新经济环境下进行彻底的企业革新、选择新一代云并努力推出全新的解决方案为客户提供价值，成为产业界面临的主要问题。作为增加政府透明度的有力工具，云计算正逐步成为政府参与国际化竞争的战略制高点，如奥巴马政府将云计算、虚拟化和开源列为节约政府IT支出的三项重要手段之一，并将云计算作为一项长期性的政策以解决安全性、性能和成本等方面的问题［23］；日本政府也提出建立一个大规模的云计算基础设施——“霞关云计算”以集成和整合硬件，建立信息共享平台。与之相比，我国面对的云计算建设与云应用还处在雏形阶段，随着我国对云计算重要作用认识的不断提高，云计算研究和应用的投入力度将进一步加大，云计算的基础设施建设也在不断加快，政府部门正在积极采取行动进行标准制定工作并协调云计算产业链上、下游各个企业的关系，以促进云计算产生后互联网产业的良性健康发展。

综上所述，在计算机处理器技术、通信技术、存储计算高速发展，虚拟化技术普及，用户体验需求不断增长，软件向服务转变的大背景下，划时代的“云计算”技术初露端倪并展现出广阔的应用前景和无限商机。云计算的出现将延续互联网革命，成为新的商业平台并改变商业游戏规则，将导致新的价值发现与组合创新，具有不可限量的商业潜能。而在当今互联网促进全球化趋势的背景下，IT产业正在经历一场声势浩大的“云计算”浪潮，云计算和商务移动化成为互联网的两大发展趋势。云计算这一“破坏式创新”的出现为移动互联网的发展注入了新的活力，极大地推动了移动通信与因特网的融合以及移动通信与商务的结合，产生了巨大的价值空间，两者也呈现出进一步融合的趋势。移动商务运营商正在加快转型的步伐，在已有基础上不断进行价值延伸，力求在3G时代加速移动通信与互联网的融合进程，以借助云计算占据产业发展的主导优势，如中国移动大云、中国电信e云、中国联通“互联云”的出现等。因此，云计算与下一代通信技术尤其是移动商务技术的融合这一科学命题将成为其下一步发展的一大趋势和研究热点。但是，关于云系统的安全性、自治性、大型云间的交互协同、CRM在云中的应用等方面的研究仍显不足，还难以为云计算在商业中的普及化提供足够支撑，因此还需要进一步深入的研究。

［1］ Wikipedia.John Mc Carthy ［EB/OL］.http://en.wikipedia.org/wiki/John_Mclarthy_(comptur_scientist),2008-10-07.

［2］ 陈全,邓倩妮.云计算及其关键技术［J］.计算机应用.2009，（8）:2563.

［3］VMware virtualization technology ［EB/OL］.http://www.vmware.com， 2008-12-15.

［4］ Barham P,Dragovic B,Fraser K,et al.Xen and the art of virtualization［A］.Proc of the 19th ACM Symposium on Operating Systems Principles.New York:ACM Press,2003:164-177.

［5］ Freeman T,Keahey K.Flying low:simple leases with work space pilot［A］.Proc of the 14th International Conference on Parallel Processing［C］.2008:499-509.

［6］ Amazon elastic compute cloud （Amazon EC2） ［EB/OL］.http://aws.amazon.com/ec2.， 2008-12-21.

［7］ Keahey K,Freeman T.Contextualization:providing one-click virtual clusters ［A］.Proc of the 4th IEEE International Conference on e-Science［C］.2008:301-308.

［8］ Gleeson B,Lina,Heinanen J,et al.RFC 2764,A framework for IP based virtual private networks ［S］.Internet Engineering Task Force,2000.

［9］ Dean J,Ghemawa S.MapReduce:simplified data processing on large clusters ［J］.Communications of the ACM,2008,51（1）:107-113.

［10］ Chang F,Dean J,Ghemawat S,et al.Bigtable:a distributed storage system for structured data［A］.Proc of the 7thUSENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation［C］.2006:205-218.

［11］ 邓倩妮,陈全.云计算及其关键技术［J］.高性能计算发展与应用，2009，（1）:2-6.

［12］ Hadoop ［EB/OL］.http://hadoop.apache.org/core/， 2008-12-16.

［13］ http://www.gartner.com/technology/initiatives/cloud-computing.jsp.

［14］ http://www.forrester.com/rb/Research/market_overview_of_cloud_service_strategies_from/q/id/54680/t/2

［15］ Garfinkel S L.An evaluation of Amazon’s grid computing services:EC2,S3 and SQS,TR-08-07.Cambridge:Harvard University,2007.

［16］ Google App Engine ［EB/OL］.http://appengine.google.com，2008-12-15.

［17］ Citrix systems,citrix XenServer:Efficient virtual server software［EB/OL］.http://www.xensource.com/.

［18］ IBM.IBM virtualization.http://www.ibm.com/virtualization，2009.

［19］ Nutch［EB/OL］.http://lucene.apache.org/nutch/，2008-12-16.

［20］ Zhang YX,Zhou YZ.4VP+:A novel meta OS approach for streaming programs in ubiquitous computing ［A］.Proc.of IEEE the 21st Int’l Conf.on Advanced Information Networking and Applications （AINA 2007）［C］.Los Alamitos:IEEE Computer Society,2007.394-403.

［21］ Zhang Y X,Zhou Y Z.Transparent Computing:A new paradigm for pervasive computing.In:Ma JH,Jin H,Yang LT,Tsai JJP,eds［A］.Proc.of the 3rd Int’l Conf.on Ubiquitous Intelligence and Computing （UIC 2006）［C］.Berlin,Heidelberg:Springer-Verlag,2006.1-11.

［22］ http://www.cloudex.cn/cx.html.

［23］刘越.云计算技术及应用［R］.工业和信息化部电信研究院通信信息研究所，2009.39-40.

（责任编辑 刘传忠）

The Development of Cloud Computing——based on the Aspect of Technology and Business Value

Zhang Yaming,Liu Haiou
（School of Economics and Management， Yanshan University， Qinhuangdao 066004， China）

G304

A

河北省科技厅“基于并行计算的神经网络物流智能预测系统的研究”课题资助（07213529）。

2010-05-28

张亚明（1962-），男，山东莱州人，管理学博士，教授，博士生导师；研究方向：信息系统与电子商务。