分布式商業(yè)模式
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分布式商業(yè)模式范文第1篇
我們來回顧一下2012年前后獲得VC投資，正式進(jìn)入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的公司。
百分點(diǎn)，電商個(gè)性化推薦/DMP/企業(yè)OS，目前已D輪融資，融資額4億人民幣;
友盟，APP流量分析，2013已被阿里收購，收購額8千萬美元;
Talking Data，APP流量分析，目前已經(jīng)B輪融資，融資額超千萬美元;
秒針，互聯(lián)網(wǎng)營銷分析，目前已經(jīng)D輪融資，融資額5千萬美元;
………………
秒針，定位于成熟的數(shù)字廣告領(lǐng)域，業(yè)務(wù)模型清晰，目前已經(jīng)有良好的收入，形成良性循環(huán)，所以，得到市場(chǎng)的認(rèn)可度就相對(duì)高些。而其他幾家，恐怕還難于說出一個(gè)清晰的商業(yè)模型，更缺乏良好穩(wěn)定的變現(xiàn)方向。
這并不是說這些公司所做的工作毫無意義，毫無價(jià)值。我想起2012年有一次跟友盟CTO交流的話題，我們交換了對(duì)當(dāng)時(shí)的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的看法。2012年是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)最熱的一年，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用呈現(xiàn)了井噴的態(tài)勢(shì)。所謂的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式也五彩紛呈。只有我想不到，沒有人做不到。然而，幾年過去，熱度冷卻下來，真正又有多少存活下來了呢?又有多少所謂的商業(yè)模式成立了呢?
一個(gè)市場(chǎng)的早期，人們的行為是不穩(wěn)定的，在人們養(yǎng)成一個(gè)習(xí)慣之前，大部分的應(yīng)用都只能是樂呵樂呵而已，不能說明任何問題。而基于此硬生生設(shè)想出來的商業(yè)模型更是偽命題。
我們回顧一下2012年的前十大應(yīng)用，再看看今天的前十大應(yīng)用，結(jié)論自不必說。Talking Data歸納總結(jié)的非常好：
移動(dòng)應(yīng)用的發(fā)展
這是一個(gè)人們從接觸智能手機(jī)乃至智能手機(jī)應(yīng)用開始，逐漸深入，直到完全接受并養(yǎng)成習(xí)慣的應(yīng)用重心的轉(zhuǎn)移過程。這個(gè)過程，經(jīng)歷了3-4年的時(shí)間。而每一個(gè)階段，都有滿足這個(gè)階段用戶訴求的代表移動(dòng)應(yīng)用出現(xiàn)。在解決了智能手機(jī)普及，用戶對(duì)手機(jī)應(yīng)用的熟悉程度問題之后，現(xiàn)在所處的服務(wù)時(shí)代，將會(huì)穩(wěn)定持續(xù)較長的時(shí)間。人們的需求明確，穩(wěn)定，這也是一個(gè)市場(chǎng)的成熟度的顯著標(biāo)志。
所有的商業(yè)模型，都因需求改變而改變，真正市場(chǎng)成熟之前的所有設(shè)想，可能都會(huì)被推翻，都可能一文不值。有價(jià)值的，唯有數(shù)據(jù)。這也是我們那次討論的共識(shí)。
同樣，大數(shù)據(jù)(其實(shí)任何一個(gè)早期市場(chǎng)也都是如此)也是如此。2012年，很多互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用才剛剛展開，其業(yè)務(wù)形態(tài)本身就不成熟;再加上數(shù)據(jù)的沉淀才剛剛開始。我們始終面臨著數(shù)據(jù)的稀疏性和冷啟動(dòng)的挑戰(zhàn)。在商業(yè)上，即便偶爾涌現(xiàn)出來的少的可憐的大數(shù)據(jù)需求里，絕大部分都屬于“偽需求”。因?yàn)榇蠖鄶?shù)用戶并不成熟，對(duì)大數(shù)據(jù)知之甚少。既講不清楚自己的訴求，也不了解大數(shù)據(jù)到底能干什么。可想而知，大數(shù)據(jù)在面對(duì)這些“偽需求”自然也難做出令用戶滿意的效果。
所以，這一階段的大多數(shù)大數(shù)據(jù)變現(xiàn)方向都無法取得令人滿意的效果，更不要說商業(yè)模型了。供需雙方準(zhǔn)備都不充分，還處于一個(gè)互相試錯(cuò)的階段。
2016年，隨著數(shù)據(jù)的積累，大數(shù)據(jù)的逐漸深入，越來越多的行業(yè)用戶清楚了大數(shù)據(jù)的價(jià)值，也清楚了大數(shù)據(jù)適用的邊界。其實(shí)從去年的下半年，已經(jīng)明顯感覺市場(chǎng)在逐漸成熟，開始有正規(guī)的獨(dú)立大數(shù)據(jù)項(xiàng)目開始招標(biāo)了。這意味著行業(yè)客戶的成熟。明確、穩(wěn)定的需求出現(xiàn)了。大數(shù)據(jù)市場(chǎng)，將進(jìn)入一個(gè)新的階段!
以我做新業(yè)務(wù)、新市場(chǎng)十?dāng)?shù)年的經(jīng)驗(yàn)，不要再去糾結(jié)什么商業(yè)模型，不要再去糾結(jié)什么能否變現(xiàn)，需求都出現(xiàn)了，市場(chǎng)都要成熟了，還糾結(jié)那些有啥用?事兒是干出來的，不是想出來的。
有穩(wěn)定明確的需求，去滿足它。需求滿足了，工作就有價(jià)值，就能變現(xiàn)，也就有了商業(yè)模型。
所以，今天大數(shù)據(jù)公司應(yīng)該做的就是兩件事兒，數(shù)據(jù)和能力。大數(shù)據(jù)公司，沒有數(shù)據(jù)這個(gè)生產(chǎn)材料，在未來的市場(chǎng)中勢(shì)必會(huì)捉襟見肘;沒有金剛鉆，也攬不了瓷器活。即便有了數(shù)據(jù)，如果沒有足夠的駕馭數(shù)據(jù)的能力，做不出用戶滿意的效果，也終將會(huì)被市場(chǎng)所淘汰。
關(guān)于數(shù)據(jù)，企業(yè)應(yīng)該先想的問題不是這些數(shù)據(jù)能為我賺多少錢，而是如果我不去收集數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，整合內(nèi)部和外部的數(shù)據(jù)，那么未來我會(huì)失去多少錢，虧本多少錢?數(shù)據(jù)量的存儲(chǔ)不是一朝一夕的事情，而是需要經(jīng)過長年累積。能拿到獨(dú)特的數(shù)據(jù)源固然是好，如果拿不到，那么是不是可以想其他辦法，從其他渠道拿到呢?通往羅馬的大路不止一條。而數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)分析本身就不是先有雞還是先有蛋的問題，而是我不養(yǎng)雞，我肯定就不會(huì)有蛋。在未來的競(jìng)爭(zhēng)格局中，數(shù)據(jù)往往能發(fā)揮先發(fā)制人的作用和優(yōu)勢(shì)。
關(guān)于能力，駕馭大數(shù)據(jù)并且從數(shù)據(jù)分析中獲得洞察的能力，這個(gè)能力是可以培養(yǎng)的?？梢韵葟娜瞬胖帧４髷?shù)據(jù)不應(yīng)該只是IT部門的事情，而是全公司上下協(xié)同作戰(zhàn)的事情。管理層可以從大數(shù)據(jù)中獲得洞察做決策，研發(fā)部門可以根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果來調(diào)整研發(fā)方向，運(yùn)營部門可以根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果來改善運(yùn)營策略，市場(chǎng)部門可以從數(shù)據(jù)分析中來優(yōu)化廣告投放策略，甚至是客服部門，也可以從數(shù)據(jù)分析結(jié)果中來優(yōu)化自己的工作，更別提銷售部門了，他們更需要大數(shù)據(jù)的支持。
放眼社會(huì)，政府部門會(huì)根據(jù)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果來做預(yù)算，學(xué)校會(huì)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)分析結(jié)果和高校錄取情況來給學(xué)生安排課程，企業(yè)/事業(yè)單位會(huì)根據(jù)大數(shù)據(jù)結(jié)果來進(jìn)行調(diào)薪和人才篩選，炒股/投資的朋友會(huì)通過使用大數(shù)據(jù)工具來進(jìn)行量化投資，就連五道口賣煎餅的老大娘，未來也會(huì)根據(jù)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果來選擇主要做什么口味的煎餅，去哪里賣得更多。
分布式商業(yè)模式范文第2篇
近年來，**區(qū)委、區(qū)政府高度重視商貿(mào)業(yè)的發(fā)展，認(rèn)真貫徹國家擴(kuò)大內(nèi)需政策，主動(dòng)適應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)，不斷優(yōu)化消費(fèi)市場(chǎng)環(huán)境，調(diào)整消費(fèi)結(jié)構(gòu)、積極推動(dòng)全區(qū)消費(fèi)品市場(chǎng)高質(zhì)量發(fā)展，對(duì)引導(dǎo)生產(chǎn)、促進(jìn)消費(fèi)和穩(wěn)定就業(yè)起到了重要作用。**第四次全國經(jīng)濟(jì)普查結(jié)果顯示：相比2013年末（2013年是第三次全國經(jīng)濟(jì)普查年份，下同），2018年末**商貿(mào)業(yè)呈現(xiàn)法人單位數(shù)大幅增長、企業(yè)規(guī)模不斷壯大、消費(fèi)結(jié)構(gòu)持續(xù)升級(jí)，新興業(yè)態(tài)不斷涌現(xiàn)，消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)拉動(dòng)效應(yīng)進(jìn)一步顯現(xiàn)。
一、消費(fèi)品市場(chǎng)運(yùn)行現(xiàn)狀
（一）總體規(guī)模不斷擴(kuò)大
第四次全國經(jīng)濟(jì)普查數(shù)據(jù)顯示，2018年末，全區(qū)共有批發(fā)和零售業(yè)企業(yè)法人單位1201個(gè)，從業(yè)人員10055人，分別比2013年末增長438.6%和98%；全區(qū)共有住宿和餐飲業(yè)企業(yè)法人單位75個(gè)，從業(yè)人員1542人，分別比2013年末增長59.6%和增加25.9%。全區(qū)批發(fā)和零售業(yè)、住宿和餐飲業(yè)總體規(guī)模不斷壯大，吸納就業(yè)能力持續(xù)增強(qiáng)。從主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)看，2018年末，全區(qū)批發(fā)和零售業(yè)企業(yè)法人單位資產(chǎn)總計(jì)477886.8萬元，比2013年末增長5.29%，全年實(shí)現(xiàn)營業(yè)收入1024917.3萬元；住宿和餐飲業(yè)企業(yè)法人單位資產(chǎn)總計(jì)45979.5萬元，全年實(shí)現(xiàn)營業(yè)收入24418.5萬元。
2018年分行業(yè)企業(yè)法人單位數(shù)及主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)
單位：個(gè)、萬元、人
行業(yè)
單位數(shù)
資產(chǎn)總計(jì)
營業(yè)收入
從業(yè)人員
批發(fā)零售
1201
477886.8
1024917.3
10055
住宿餐飲
75
45979.5
38311.6
1542
（二）行業(yè)結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化
2018年末，全區(qū)批發(fā)業(yè)企業(yè)法人單位405個(gè)，資產(chǎn)總計(jì)198633.3萬元，比2013年末增長4倍和0.46倍。全年實(shí)現(xiàn)營業(yè)收入422329.6萬元。從行業(yè)中類看，農(nóng)、林、牧、漁產(chǎn)品批發(fā)業(yè)和礦產(chǎn)品、建材及化工產(chǎn)品批發(fā)業(yè)兩個(gè)行業(yè)增長較快。2018年末，農(nóng)、林、牧、漁產(chǎn)品批發(fā)企業(yè)法人單位48個(gè)，資產(chǎn)總計(jì)32343.2萬元，分別比2013年末增長5倍和45倍，全年實(shí)現(xiàn)營業(yè)收入3392.9萬元。礦產(chǎn)品、建材及化工產(chǎn)品批發(fā)企業(yè)法人單位140個(gè)，資產(chǎn)總計(jì)24895.3萬元，分別比2013年末增長1.7倍和1.1倍，全年實(shí)現(xiàn)營業(yè)收入123246萬元。
2018年按行業(yè)中類分組批發(fā)業(yè)企業(yè)法人單位數(shù)及主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)
單位：個(gè)、萬元
企業(yè)法人單位（個(gè)）
資產(chǎn)總計(jì)（萬元）
營業(yè)收入（萬元）
批發(fā)業(yè)
405
198633.3
422329.6
農(nóng)、林、牧、漁產(chǎn)品批發(fā)
48
32343.2
3392.9
食品、飲料及煙草制品批發(fā)
95
73379.6
193420.1
紡織、服裝及家庭用品批發(fā)
25
1041.3
3365.7
文化、體育用品及器材批發(fā)
4
230.1
768.8
醫(yī)藥及醫(yī)療器材批發(fā)
20
31314.1
46350.7
礦產(chǎn)品、建材及化工產(chǎn)品批發(fā)
140
24895.3
123246
機(jī)械設(shè)備、五金產(chǎn)品及電子產(chǎn)品批發(fā)
33
23059.9
41818.9
貿(mào)易經(jīng)紀(jì)與
3
3306.6
83.8
其他批發(fā)業(yè)
37
9063.2
9882.7
2018年末，全區(qū)零售業(yè)企業(yè)法人單位796個(gè)，資產(chǎn)總計(jì)279253.5萬元，分別比2013年末增長3.6倍和0.3倍，全年實(shí)現(xiàn)營業(yè)收入602587.7萬元。從行業(yè)中類看，汽車、摩托車、零配件和燃料及其他動(dòng)力銷售、家用電器及電子產(chǎn)品專門零售和五金、家具及室內(nèi)裝飾材料專門零售三個(gè)行業(yè)增長較快。2018年末，汽車、摩托車、零配件和燃料及其他動(dòng)力銷售法人單位95個(gè)，總產(chǎn)總計(jì)184859.4萬元，分別比2013年末增長1.0倍和1.1倍，全年實(shí)現(xiàn)營業(yè)收入442356.5萬元。家用電器及電子產(chǎn)品專門零售企業(yè)法人單60個(gè)，資產(chǎn)總計(jì)21095.9萬元，分別比2013年末增長4倍和1.3倍，全年實(shí)現(xiàn)營業(yè)收入44148.7萬元。五金、家具及室內(nèi)裝飾材料專門零售企業(yè)法人單位116個(gè)，資產(chǎn)總計(jì)19351.7萬元，分別比2013年末增長6.7倍和7.4倍，全年實(shí)現(xiàn)營業(yè)收入28655.4萬元。
2018年按行業(yè)中類分組批發(fā)業(yè)企業(yè)法人單位數(shù)及主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)
單位：個(gè)、萬元
企業(yè)法人單位（個(gè)）
資產(chǎn)總計(jì)（萬元）
營業(yè)收入（萬元）
零售業(yè)
796
279253.5
602587.7
綜合零售
61
11189.6
34009
食品、飲料及煙草制品專門零售
143
13450.6
15841.4
紡織、服裝及日用品專門零售
44
6149.6
6829.9
文化、體育用品及器材專門零售
24
4320.3
4776.7
醫(yī)藥及醫(yī)療器材專門零售
173
5565.8
13397.4
汽車、摩托車、零配件和燃料及其他動(dòng)力銷售
95
184859.4
442356.5
家用電器及電子產(chǎn)品專門零售
60
21095.9
44148.7
五金、家具及室內(nèi)裝飾材料專門零售
116
19351.7
28655.4
（三）限上企業(yè)支撐作用明顯
在規(guī)模不斷擴(kuò)大的同時(shí)，全區(qū)批發(fā)和零售業(yè)、住宿和餐飲業(yè)限額上企業(yè)創(chuàng)收效果顯著，支撐作用明顯。2018年末，全區(qū)批發(fā)和零售業(yè)限上單位數(shù)78個(gè)，從業(yè)人員3293人，資產(chǎn)總計(jì)262179萬元，全年實(shí)現(xiàn)營業(yè)收入769365.8萬元，分別占2018年末全區(qū)批發(fā)和零售業(yè)的比重6.4%、32.7%、54.9%和75.1%；住宿和餐飲業(yè)限上單位數(shù)12個(gè)，資產(chǎn)總計(jì)36233.3萬元，全年實(shí)現(xiàn)營業(yè)收入17156.8萬元，分別占2018年末全區(qū)住宿和餐飲的比重16%、78.8%和70.3%。
（四）內(nèi)資企業(yè)占絕對(duì)主體
2018年末，批發(fā)和零售業(yè)內(nèi)資企業(yè)法人單位共計(jì)1201戶，比2013年末增長438.6%，占批發(fā)和零售業(yè)全部企業(yè)法人單位的100%，是全區(qū)批發(fā)和零售業(yè)的絕對(duì)主體。在內(nèi)資企業(yè)中，私營企業(yè)法人單位815戶，比2013年末增長508.2%，占內(nèi)資企業(yè)的67.9%；國有和集體企業(yè)法人單位數(shù)比2013年末減少66.7%。
2018年按登記注冊(cè)類型分組的批發(fā)和零售業(yè)企業(yè)法人單位和從業(yè)人員
企業(yè)法人單位（個(gè)）
合計(jì)
1201
內(nèi)資企業(yè)
1201
國有企業(yè)
3
集體企業(yè)
12
聯(lián)營企業(yè)
1
有限責(zé)任公司
239
股份有限公司
12
私營企業(yè)
815
其他企業(yè)
119
2018年末，住宿和餐飲業(yè)內(nèi)資企業(yè)法人單位共計(jì)75戶，比2013年末增長59.6%，占住宿和餐飲業(yè)全部企業(yè)法人單位的100%，是全區(qū)住宿和餐飲業(yè)的絕對(duì)主體。在內(nèi)資企業(yè)中，私營企業(yè)法人單位54戶，比2013年末增長54.3%，占內(nèi)資企業(yè)的72%；集體企業(yè)法人單位數(shù)比2013年末減少100%。
2018年按登記注冊(cè)類型分組的住宿和餐飲業(yè)企業(yè)法人單位和從業(yè)人員
企業(yè)法人單位（個(gè)）
合計(jì)
75
內(nèi)資企業(yè)
75
集體企業(yè)
4
有限責(zé)任公司
12
私營企業(yè)
54
其他企業(yè)
5
二、存在的問題
（一）行業(yè)零散度過高，企業(yè)經(jīng)營規(guī)模偏小。由于流通企業(yè)準(zhǔn)入門檻低，流通企業(yè)呈現(xiàn)出“小、散、亂、弱”問題，具有規(guī)模效應(yīng)、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力強(qiáng)、市場(chǎng)影響力大的龍頭企業(yè)少。2018年，全區(qū)限額以下批發(fā)和零售業(yè)企業(yè)達(dá)1123戶，占全區(qū)批發(fā)和零售法人單位的93.5%，全區(qū)限額以下批發(fā)和零售業(yè)企業(yè)營業(yè)收入為255551.5萬元，僅占全區(qū)批發(fā)和零售法人單位的24.9%；全區(qū)限額以下住宿和餐飲業(yè)企業(yè)63戶，占全區(qū)住宿和餐飲業(yè)法人單位的84%，全區(qū)限額以下住宿和餐飲業(yè)企業(yè)營業(yè)收入7261.7萬元，僅占全區(qū)住宿和餐飲業(yè)法人單位的29.7%。
（二）行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈，整體經(jīng)營效應(yīng)不高。受制于管理水平低，經(jīng)營規(guī)模偏小，大多商業(yè)企業(yè)未能形成自身特色經(jīng)營模式，在商品采購、促銷、售前售后服務(wù)上大同小異，無法滿足消費(fèi)者的個(gè)性化需求。
（三）商業(yè)布局不合理，農(nóng)村商品流通建設(shè)滯后。從普查情況看，我區(qū)批零住餐企業(yè)集中在經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)的城區(qū)范圍，而在農(nóng)村的企業(yè)微乎其微，農(nóng)村商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)分散、布局不合理、設(shè)施不配套、綜合運(yùn)行成本高，阻礙了農(nóng)村消費(fèi)品市場(chǎng)的發(fā)展。
三、下一步工作建議
（一）培育大型商貿(mào)流通企業(yè)。積極鼓勵(lì)大型企業(yè)通過兼并、收購、控股等方式，快速實(shí)現(xiàn)規(guī)模擴(kuò)張，通過開發(fā)特色產(chǎn)品、提高科技含量、強(qiáng)化現(xiàn)代管理、增強(qiáng)創(chuàng)新能力等措施不斷提高企業(yè)發(fā)展水平，培育一批品牌企業(yè)，更好的帶動(dòng)行業(yè)整體水平的提高，培育出一批核心競(jìng)爭(zhēng)力強(qiáng)的龍頭企業(yè)。
分布式商業(yè)模式范文第3篇
《物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算》一書，嘗試從物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算融合發(fā)展角度，去介紹相關(guān)的云計(jì)算技術(shù)以及云計(jì)算的服務(wù)模式。本書闡述了云計(jì)算是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的基石，物聯(lián)網(wǎng)融合云計(jì)算發(fā)展，將深刻改變我們的未來的觀點(diǎn)，并以多個(gè)經(jīng)典案例分析，闡述了云計(jì)算將成為物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展所必須的IT基礎(chǔ)設(shè)施，云計(jì)算是物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行海量數(shù)據(jù)處理和分析的大腦，云計(jì)算平臺(tái)將成為物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的管理和運(yùn)營平臺(tái)，造就物聯(lián)網(wǎng)海量應(yīng)用的長尾效應(yīng)并形成物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用良性發(fā)展的健康產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)。
目錄
第1章云計(jì)算是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的基石
1.1從互聯(lián)網(wǎng)到物聯(lián)網(wǎng)
1.2云計(jì)算是物聯(lián)網(wǎng)的基石
1.3物聯(lián)網(wǎng)的國內(nèi)外發(fā)展趨勢(shì)
1.3.1物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的整體發(fā)展情況
1.3.2全球的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用處于起步階段
1.3.3發(fā)達(dá)國家處于領(lǐng)先地位
1.3.4我國物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用初創(chuàng)待發(fā)
1.3.5物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì)
1.4物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展深刻影響未來
第2章云計(jì)算的起源
2.1 Animoto的創(chuàng)業(yè)故事
2.2云計(jì)算是當(dāng)今的熱門名詞
2.3云計(jì)算在中國
2.4云計(jì)算的前世今生
2.4.1高高在上的大型計(jì)算機(jī)時(shí)代
2.4.2合久必分：PC時(shí)代的到來
2.4.3分久必合：互聯(lián)網(wǎng)讓PC合在了一起
2.4.4合中有分，分中有合：云計(jì)算時(shí)代來臨
第3章云計(jì)算的概念和特點(diǎn)
3.1云計(jì)算概念
3.2云計(jì)算的分類
3.2.1公有云和私有云
3.2.2 XaaS
3.3云計(jì)算的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)
3.3.1快速滿足業(yè)務(wù)需求
3.3.2低成本、綠色節(jié)能
3.3.3提高資源管理效率
3.4云計(jì)算與網(wǎng)格計(jì)算
3.5云計(jì)算中心和超算中心
3.6 Google云計(jì)算成功的秘訣之一
3.6.1 Google的蛻變
3.6.2一個(gè)簡(jiǎn)單的想法
3.6.3順利啟程
3.6.4 MapReduce
3.6.5初見成效
3.6.6幸運(yùn)女神的降臨
第4章云計(jì)算的服務(wù)形式和商業(yè)模式
4.1云平臺(tái)和云服務(wù)
4.1.1云平臺(tái)
4.1.2 Google App Engine
4.1.3云服務(wù)
4.2云計(jì)算的典型商業(yè)模式
4.2.1 Google在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的神話依賴于PaaS
4.2.2 Amazon的商業(yè)模式創(chuàng)新全面啟動(dòng)了IaaS服務(wù)
4.2.3 SalesForce.com的成功源于SaaS
4.3典型的云計(jì)算應(yīng)用
4.4云計(jì)算的商業(yè)模式的成功秘密
4.4.1海量用戶支持、良好用戶體驗(yàn)促成互聯(lián)網(wǎng)后向收費(fèi)模式的成功
4.4.2“人人是服務(wù)的使用者”，“人人是服務(wù)的提供者”
4.4.3對(duì)大規(guī)模用戶的海量數(shù)據(jù)計(jì)算成為可能
4.4.4 IT服務(wù)設(shè)施從硬件依賴轉(zhuǎn)向軟件依賴
4.5云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)
4.6云計(jì)算的社會(huì)價(jià)值及其影響
4.6.1云計(jì)算對(duì)電子信息產(chǎn)業(yè)的影響
4.6.2云計(jì)算的價(jià)值
第5章云計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)和開源社區(qū)
5.1云計(jì)算技術(shù)框架概述
5.2虛擬化技術(shù)
5.2.1什么是虛擬化
5.2.2虛擬化技術(shù)的分類
5.2.3云計(jì)算機(jī)時(shí)代下的虛擬化技術(shù)
5.2.4虛擬化打開了云計(jì)算的大門
5.3海量分布式存儲(chǔ)技術(shù)
5.4并行編程模式
5.5數(shù)據(jù)管理技術(shù)
5.6分布式資源管理技術(shù)
5.7云計(jì)算平臺(tái)管理技術(shù)
5.8云計(jì)算是一種多粒度和變粒度的計(jì)算
5.9綠色節(jié)能技術(shù)
5.10云計(jì)算和開源社區(qū)
5.10.1虛擬化平臺(tái)軟件Xen與KVM
5.10.2云基礎(chǔ)設(shè)施管理平臺(tái)Eucalyptus與OpenNebula
5.10.3分布式計(jì)算框架Hadoop
5.10.4云平臺(tái)訪問接口適配層libcloud與Dasein Cloud API
5.10.5開源精神
第6章云計(jì)算的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀和發(fā)展
6.1云計(jì)算的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀
6.2云計(jì)算產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)分析
6.2.1美國市場(chǎng)走向成熟
6.2.2國內(nèi)市場(chǎng)政府推動(dòng)，喜中有憂
6.2.3現(xiàn)狀原因：供給匱乏，需求乏力
6.3云計(jì)算的未來發(fā)展
第7章云計(jì)算數(shù)據(jù)中心及其度量維度
7.1云計(jì)算發(fā)展迅猛，市場(chǎng)初具規(guī)模
7.2云計(jì)算對(duì)數(shù)據(jù)中心建設(shè)帶來挑戰(zhàn)和機(jī)遇
7.3國外先進(jìn)云計(jì)算數(shù)據(jù)中心
7.3.1 Google云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的最佳實(shí)踐
7.3.2 Facebook的綠色數(shù)據(jù)中心
7.4云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的構(gòu)建
7.4.1電子郵箱服務(wù)中心的構(gòu)建
7.4.2搜索服務(wù)中心的構(gòu)建
7.4.3視頻服務(wù)中心的構(gòu)建
7.4.4云存儲(chǔ)服務(wù)平臺(tái)的構(gòu)建
7.5粗略評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)中心健康性的5個(gè)指標(biāo)
第8章云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系
8.1云計(jì)算是物聯(lián)網(wǎng)最具成本優(yōu)勢(shì)的IT基礎(chǔ)設(shè)施
8.2云計(jì)算是物聯(lián)網(wǎng)最具計(jì)算力和存儲(chǔ)力的平臺(tái)
8.3云計(jì)算是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘的大腦
8.4云計(jì)算是構(gòu)筑物聯(lián)網(wǎng)長尾效應(yīng)的開放平臺(tái)
8.5云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展
8.5.1物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算融合發(fā)展第一階段
8.5.2物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算融合發(fā)展的第二階段
8.5.3物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算融合發(fā)展的第三階段
第9章云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)融合應(yīng)用案例
9.1云計(jì)算與無線城市
9.2云計(jì)算與交通物流
9.2.1智能交通
9.2.2智慧物流
9.3云計(jì)算與健康醫(yī)療
9.3.1醫(yī)療保健應(yīng)用
9.3.2家庭社區(qū)遠(yuǎn)程醫(yī)療監(jiān)護(hù)系統(tǒng)
9.3.3醫(yī)院臨床無線醫(yī)療監(jiān)護(hù)系統(tǒng)
第10章物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算相融合的未來服務(wù)形式
10.1物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)模式分析
10.1.1物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)機(jī)會(huì)
10.1.2物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)應(yīng)用類型及其應(yīng)用系統(tǒng)組網(wǎng)方式
10.1.3物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的商業(yè)運(yùn)營模式和商業(yè)合作模式
10.1.4物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)模型
10.1.5國內(nèi)外運(yùn)營商分析
10.2當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用模式所存在的問題及解決方案
10.2.1當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用模式所存在的問題
10.2.2以云計(jì)算技術(shù)融合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用解決方案的分析
分布式商業(yè)模式范文第4篇
【關(guān)鍵詞】云計(jì)算 分布式 海量數(shù)據(jù)運(yùn)營 Hadoop
中圖分類號(hào)：TP315 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-1010（2013）-05-0084-04
1 前言
隨著電信企業(yè)的業(yè)務(wù)范圍拓展、服務(wù)精細(xì)化要求和IT技術(shù)發(fā)展，在企業(yè)內(nèi)部或互聯(lián)的IT系統(tǒng)中，存在著飛速膨脹的海量數(shù)據(jù)。和以往對(duì)比，現(xiàn)階段企業(yè)海量數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)量更大、數(shù)據(jù)類型復(fù)雜、處理速度要快的新特征。與此同時(shí)，越來越多的企業(yè)開始重視海量數(shù)據(jù)的處理，研發(fā)出各種海量數(shù)據(jù)處理技術(shù)，從中發(fā)現(xiàn)巨大的商業(yè)價(jià)值，以Google、Facebook、淘寶為代表的中外互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，走出了一條以免費(fèi)的基礎(chǔ)服務(wù)為根本、以海量數(shù)據(jù)運(yùn)營掘金的信息企業(yè)模式。
這種現(xiàn)象可以稱作“海量數(shù)據(jù)運(yùn)營”，它是以海量數(shù)據(jù)處理為基礎(chǔ)，以服務(wù)對(duì)象為核心，以客戶關(guān)系為目標(biāo)來進(jìn)行信息的生產(chǎn)、交換，商業(yè)模式更有價(jià)值，企業(yè)運(yùn)作更加優(yōu)化，達(dá)到盈利或提供更好服務(wù)等商業(yè)或社會(huì)目標(biāo)。
2 電信行業(yè)面臨的困境和對(duì)策
在傳統(tǒng)運(yùn)營模式下，電信業(yè)務(wù)從技術(shù)到商業(yè)模式相對(duì)封閉，對(duì)于IT系統(tǒng)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)如用戶話單、信令日志、運(yùn)行日志等，除了部分用于提供給用戶查詢，大部分用于故障處理、簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)。而對(duì)這些海量數(shù)據(jù)的分析，面臨4大技術(shù)困難：
（1）數(shù)據(jù)量太大，用于存儲(chǔ)和計(jì)算的設(shè)備成本高昂；
（2）沒有合適的工具支持，傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫只能存儲(chǔ)幾T數(shù)據(jù)、上億條記錄；
（3）隨著設(shè)備變更、網(wǎng)絡(luò)升級(jí)、業(yè)務(wù)更新，原始數(shù)據(jù)模型經(jīng)常變化，構(gòu)建結(jié)構(gòu)化模型并同步更新的難度非常大；
（4）分析結(jié)果無法快速有效地實(shí)施到網(wǎng)絡(luò)或業(yè)務(wù)平臺(tái)。
隨著3G業(yè)務(wù)的發(fā)展、終端滲透率的提高和IT技術(shù)的進(jìn)步，電信業(yè)務(wù)從技術(shù)到商業(yè)模式越來越開放，業(yè)務(wù)的盈利能力越來越依賴前面的終端和后面的業(yè)務(wù)平臺(tái)。蘋果、三星等智能終端廠家成為運(yùn)營商爭(zhēng)先拉攏的對(duì)象，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)帶來的大部分增量利潤更多地涌向了創(chuàng)新型技術(shù)公司，而海量數(shù)據(jù)流量卻沖擊著電信網(wǎng)絡(luò)的承載能力。
業(yè)務(wù)承載量增長、收入增長、利潤下滑，變成全球電信運(yùn)營商普遍面臨的困境，把網(wǎng)絡(luò)建好、坐等收錢的好時(shí)代已經(jīng)過去，運(yùn)營商的主導(dǎo)地位岌岌可危，被管道化的趨勢(shì)越發(fā)明顯。
面對(duì)這種局面，運(yùn)營商開始提出“智能管道”、“流量經(jīng)營”等思路求變，希望能夠提升對(duì)用戶的業(yè)務(wù)使用管理能力，尋找更好的業(yè)務(wù)模式，充分發(fā)掘網(wǎng)絡(luò)承載能力，增加單位流量價(jià)值。一方面提升網(wǎng)絡(luò)能力，達(dá)到精細(xì)化控制目的，如PCC（Policy Control and Charging，策略控制和計(jì)費(fèi)）；另外一方面，對(duì)生產(chǎn)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)化分析，能夠動(dòng)態(tài)、精細(xì)化地實(shí)現(xiàn)有效控制和資源優(yōu)化，如DPI、信令分析。其中DPI分析的上網(wǎng)記錄每日高達(dá)30T，信令日志的數(shù)據(jù)量也以T級(jí)別增加，海量數(shù)據(jù)運(yùn)營開始出現(xiàn)。
這些方面的建設(shè)當(dāng)前都取得的不少成績。在國外，相關(guān)運(yùn)營商推出了定向套餐和流量控制業(yè)務(wù)，如Vodafone、BT在流量高峰時(shí)段控制P2P業(yè)務(wù)，O2優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)讓iPhone、iPad終端擁有高優(yōu)先級(jí)和最大可用網(wǎng)速，Orange推出自有業(yè)務(wù)獲得最高的端到端優(yōu)先級(jí)等。
3 海量數(shù)據(jù)運(yùn)營的探討
當(dāng)前的海量數(shù)據(jù)運(yùn)營大部分在網(wǎng)絡(luò)層面，充分體現(xiàn)了數(shù)據(jù)包、帶寬、QoS、信道、小區(qū)、容量等網(wǎng)絡(luò)特征，對(duì)三戶一品（客戶、用戶、賬戶、產(chǎn)品）、營銷、服務(wù)、計(jì)費(fèi)、信控等業(yè)務(wù)特征進(jìn)行了簡(jiǎn)化或弱化處理。大量數(shù)據(jù)如用戶狀態(tài)、業(yè)務(wù)訂購關(guān)系、累計(jì)量等需要從業(yè)務(wù)側(cè)同步到網(wǎng)絡(luò)側(cè)，存在著時(shí)延較長和不一致現(xiàn)象。
運(yùn)營商應(yīng)該建設(shè)覆蓋面更廣的體系，有機(jī)融合現(xiàn)有支撐系統(tǒng)，充分利用現(xiàn)有支撐體系內(nèi)部數(shù)據(jù)和功能，為客戶提供更好的服務(wù)，產(chǎn)生更大的價(jià)值。但這種系統(tǒng)容量需要達(dá)到上百T，處理的實(shí)時(shí)性要求更高，若采用傳統(tǒng)的“scale up”的建設(shè)思路，不但成本高，而且無法根據(jù)用戶和業(yè)務(wù)變化進(jìn)行有效的調(diào)整和更新。
云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，提出了“scale out”的建設(shè)模式，根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)和電信企業(yè)的特點(diǎn)，新的海量數(shù)據(jù)運(yùn)營系統(tǒng)必須支持如下特性：
（1）分布式架構(gòu)：只有采用這種架構(gòu)，才能充分利用現(xiàn)有的低端PC，在合理的成本基礎(chǔ)上，將其組合成為滿足電信企業(yè)的體系；
（2）半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：電信領(lǐng)域的業(yè)務(wù)種類繁多、設(shè)備廠家多、升級(jí)頻繁，固定結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)在靈活性方面很難適應(yīng)；
（3）動(dòng)態(tài)作業(yè)能力：只有自動(dòng)適應(yīng)、自動(dòng)分解、負(fù)載均衡的系統(tǒng)，才能對(duì)海量數(shù)據(jù)做快速運(yùn)算和分析，滿足網(wǎng)絡(luò)側(cè)的低時(shí)延要求。
4 云計(jì)算清賬單系統(tǒng)試點(diǎn)
在電信企業(yè)內(nèi)部，用戶使用清單和賬單（以下簡(jiǎn)稱“清賬單”）的存儲(chǔ)和查詢是一項(xiàng)基本業(yè)務(wù)。這一業(yè)務(wù)的特點(diǎn)在于數(shù)據(jù)量巨大（一個(gè)省公司每月的清單條數(shù)可達(dá)數(shù)十億，每條記錄可包含數(shù)百個(gè)字段），同時(shí)對(duì)實(shí)時(shí)性（從事件發(fā)生到可查詢的時(shí)間間隔）和歷史性（保存多久的記錄）的要求很高。
傳統(tǒng)的系統(tǒng)是基于小型機(jī)和SAN存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)的，存在容量有限、插入速度低、查詢并發(fā)性差等問題。同時(shí)，傳統(tǒng)的系統(tǒng)只能提供導(dǎo)入、查詢和簡(jiǎn)單的固定統(tǒng)計(jì)功能。如果要對(duì)清賬單進(jìn)一步進(jìn)行分析，則需要搭建昂貴的數(shù)據(jù)倉庫，采用專有軟件和設(shè)備，才能實(shí)現(xiàn)有效分析。
云計(jì)算清賬單系統(tǒng)，一是要克服現(xiàn)有的清賬單系統(tǒng)存在的問題，建立一個(gè)低成本大容量的系統(tǒng)，二是要能夠?qū)τ谇遒~單實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫級(jí)別的靈活分析統(tǒng)計(jì)功能，三是能夠和網(wǎng)絡(luò)側(cè)及支撐體系其他部分結(jié)合，提供實(shí)時(shí)的營銷和服務(wù)功能。
云計(jì)算方案基礎(chǔ)采用Apache Hadoop系統(tǒng)，并采用多重優(yōu)化和創(chuàng)新來滿足企業(yè)運(yùn)營需求。整個(gè)體系共80臺(tái)左右（HBase/HDFS/JobTracker/Thrift共享PC服務(wù)器）自帶硬盤的雙路PC服務(wù)器，共同搭建起Hadoop集群（如圖1），支持1.2億移動(dòng)用戶6個(gè)月的清賬單處理工作。
HBase實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)引擎：實(shí)時(shí)NoSQL數(shù)據(jù)庫引擎，基于列存儲(chǔ)方式，很好支持稀疏表，提供強(qiáng)大并發(fā)查詢能力。
HDFS分布式文件系統(tǒng)：分布式文件系統(tǒng)，支持PB文件存儲(chǔ)，最大可支持三份數(shù)據(jù)冗余，確保數(shù)據(jù)在分布式環(huán)境的安全性。
MapReduce計(jì)算框架：基于HDFS的分布式計(jì)算框架。具有數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)服務(wù)器本地計(jì)算的特點(diǎn)，替代傳統(tǒng)的把數(shù)據(jù)從存儲(chǔ)遷移至小型機(jī)再進(jìn)行計(jì)算的舊模式。
ZooKeeper管理軟件：調(diào)度管理集群中的服務(wù)器，一般為單數(shù)多臺(tái)服務(wù)器，具有仲裁能力。
Hive查詢軟件：支持SQL查詢，提供了一種利用MapReduce分布式計(jì)算框架對(duì)HBase中的數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的分布式處理的簡(jiǎn)便方法。
Thrift接口軟件：提供C、C++、Java等多種高級(jí)語言統(tǒng)一訪問接口，實(shí)現(xiàn)與外部不同種類異構(gòu)平臺(tái)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交流。
該系統(tǒng)全部使用廉價(jià)的X86服務(wù)器及Linux操作系統(tǒng)，提供600TB有效數(shù)據(jù)空間。新系統(tǒng)每5分鐘加載一次數(shù)據(jù)，入庫資源控制在20%左右，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)1000MB/s（100萬條/秒）入庫效率，在業(yè)務(wù)最忙時(shí)也不會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)積壓。
原來小型機(jī)的系統(tǒng)，只能滿足200筆查詢/秒。Hadoop通過HDFS分布式文件系統(tǒng)把海量數(shù)據(jù)分隔存儲(chǔ)在各集群服務(wù)中，再通過HBase主鍵索引快速定位待查數(shù)據(jù)塊?？傮w上，不同的用戶訪問不同的服務(wù)器，由Hadoop集群統(tǒng)一管理及調(diào)度，大大提高系統(tǒng)的并發(fā)能力，新系統(tǒng)在已經(jīng)支持8000筆查詢/秒的用戶隨機(jī)查詢，返回結(jié)果集達(dá)80萬條/秒。而且隨著集群規(guī)模的橫向擴(kuò)展，性能還可以線性地提供，這是傳統(tǒng)的小型機(jī)解決方案很難實(shí)現(xiàn)的。
除了優(yōu)異的加載及查詢性能外，基于X86的Hadoop系統(tǒng)另外一個(gè)重要的特點(diǎn)是節(jié)省成本（如圖2）。當(dāng)前大主流的X86服務(wù)器，性能上基本都能達(dá)到40萬tpmC，甚至過百萬。而一臺(tái)中高檔的小型機(jī)，tpmC值大部分在100萬～200萬之間。因此，如果需要達(dá)到上述HBase RegionServer同樣的硬件計(jì)算能力，至少需要14臺(tái)中高端小型服務(wù)器，假設(shè)按每臺(tái)100萬人民幣計(jì)算（實(shí)際價(jià)格更高），總計(jì)1400萬人民幣。同時(shí)，傳統(tǒng)的解決方案一般使用計(jì)算服務(wù)與存儲(chǔ)分離的方式實(shí)現(xiàn)。為了滿足高性能及安全性要求，一般會(huì)選擇中高端存儲(chǔ)，每TB存儲(chǔ)的平均價(jià)格在5萬人民幣左右，即如需滿足600TB容量要求，需要約3000萬人民幣。而使用X86的解決方案，平均每臺(tái)服務(wù)器價(jià)格約在3.5萬左右，80臺(tái)服務(wù)器只需不到280萬。除此之外，以上價(jià)格僅是硬件的投入，還不包括傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫昂貴的商業(yè)許可。
對(duì)于上述體系的分析統(tǒng)計(jì)功能，采用Hive+Map
Reduce方式來實(shí)現(xiàn)，它提供了一種類SQL的查詢語言HiveQL。該方法將HiveQL翻譯成MapReduce任務(wù)來交給集群執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)更高的開發(fā)效率和更短的開發(fā)周期。同時(shí)，Hadoop有集群IO帶寬的優(yōu)勢(shì)，能大大地提高海量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的速度，原來36小時(shí)的任務(wù)集在Hadoop上只需要數(shù)小時(shí)即可完成。
現(xiàn)在廣東移動(dòng)公司正在內(nèi)部的清單系統(tǒng)上部署分布式數(shù)據(jù)挖掘框架Mahout的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘功能，對(duì)用戶的用戶行為、基站等方面進(jìn)行分析，通過分類等數(shù)據(jù)挖掘算法的應(yīng)用，挖掘出更多的信息。例如對(duì)客戶進(jìn)行精細(xì)化營銷、防止客戶流失等方面提供決策幫助。根據(jù)用戶的使用記錄，按照若干指標(biāo)（業(yè)務(wù)類型使用分布情況、終端類型、上網(wǎng)時(shí)長等）對(duì)客戶群進(jìn)行分組，并標(biāo)簽化。據(jù)此可向用戶推薦合適的套餐，也可以據(jù)此設(shè)計(jì)更合理的套餐。
廣東移動(dòng)公司基于Hadoop平臺(tái)構(gòu)建的新清賬單系統(tǒng)已經(jīng)平穩(wěn)運(yùn)行半年以上，有效地證明了云計(jì)算技術(shù)能切實(shí)地幫助國內(nèi)運(yùn)營商降低成本，提高競(jìng)爭(zhēng)能力。
5 結(jié)束語
基于Hadoop的云計(jì)算實(shí)現(xiàn)方案，降低了電信運(yùn)營商對(duì)小型機(jī)、存儲(chǔ)、商業(yè)數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫的依賴，大大降低了投資成本，為海量數(shù)據(jù)運(yùn)營提供了一個(gè)優(yōu)秀的平臺(tái)，為電信企業(yè)開展更大范圍的流量經(jīng)營提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。淘寶、百度、Google等眾多的互聯(lián)網(wǎng)公司經(jīng)驗(yàn)證明，分布式云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展為企業(yè)經(jīng)營模式轉(zhuǎn)變提供了契機(jī)。
參考文獻(xiàn)：
分布式商業(yè)模式范文第5篇
【關(guān)鍵詞】云計(jì)算技術(shù)應(yīng)用展望
一、云計(jì)算技術(shù)的介紹以及應(yīng)用
云計(jì)算技術(shù)是一種基于網(wǎng)絡(luò)相關(guān)服務(wù)的增加交付以及使用模式，云計(jì)算是一種虛擬資源，一般通過網(wǎng)絡(luò)提供動(dòng)態(tài)易擴(kuò)展，云計(jì)算中的“云”是代表網(wǎng)絡(luò)的意思，一般情況下我們所指的云計(jì)算是一種IT基礎(chǔ)設(shè)施的使用及交付模式，即通過網(wǎng)絡(luò)的手段來獲取所需資源。截止目前，云計(jì)算技術(shù)已經(jīng)有了一定程度的發(fā)展，不僅對(duì)商業(yè)模式有著深刻的影響，同時(shí)也在很大程度上影響著商業(yè)部署、軟件開發(fā)運(yùn)行以及后續(xù)的交付運(yùn)作。有了云計(jì)算技術(shù)之后，用戶可以直接通過付費(fèi)的渠道獲取所需的計(jì)算能力，不再需要重新部署客戶端。云計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)包括是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)、數(shù)據(jù)管理技術(shù)、虛擬化的技術(shù)等幾個(gè)方面。
二、云計(jì)算技術(shù)內(nèi)容
1.數(shù)據(jù)儲(chǔ)存技術(shù)。云計(jì)算技術(shù)是一種基于網(wǎng)絡(luò)的超級(jí)計(jì)算形式，存在和發(fā)展的技術(shù)就是海量的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存，云計(jì)算技術(shù)采取一種分布式的儲(chǔ)存技術(shù)將數(shù)據(jù)儲(chǔ)存于服務(wù)器集群中，并為所儲(chǔ)存的技術(shù)復(fù)制了多項(xiàng)副本。同時(shí)采取一種安全可靠的數(shù)據(jù)加密技術(shù)從本質(zhì)上保證儲(chǔ)存數(shù)據(jù)的安全和可靠，云計(jì)算技術(shù)傳輸率高并且有著很高的吞吐率，以此為技術(shù)職稱為用戶提供完善的數(shù)據(jù)服務(wù)。目前，云計(jì)算技術(shù)主要采取GOOGLE的GFS或者HDFS，GFS主要用于普通硬件，價(jià)格便宜，但可以為用戶提供一種性能穩(wěn)定的數(shù)據(jù)服務(wù)。
2.數(shù)據(jù)管理技術(shù)。由于必須處理和分析大量的分布式數(shù)據(jù)，云計(jì)算技術(shù)擁有高效的數(shù)據(jù)管理技術(shù)，主要依托BIGTABLE以及GOOSE的數(shù)據(jù)管理技術(shù)以及基于HADOOP團(tuán)隊(duì)的管理模塊HBASE，BIGTABLE注意啊建立在GFS的基礎(chǔ)上，本質(zhì)就是采取多級(jí)映射的數(shù)據(jù)處理結(jié)構(gòu)把所有的數(shù)據(jù)編制成為一個(gè)表格，利用龐大的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存為用戶提供相關(guān)的服務(wù)。
3.虛擬化技術(shù)。虛擬化技術(shù)是在數(shù)據(jù)運(yùn)行環(huán)境下在電腦系統(tǒng)以及相關(guān)組件的運(yùn)行中虛擬出來的一種技術(shù)，在電腦的硬件以及操作系統(tǒng)和相關(guān)的應(yīng)用程序中構(gòu)建一個(gè)虛擬化層，這種虛擬化層肩負(fù)著承上啟下的作用，作為中間層起著連接上層和下層的作用。除此之外，虛擬化技術(shù)不僅可以節(jié)約費(fèi)用，達(dá)到資源整合的作用，還可以使相關(guān)的資源得到最大化的利用。根據(jù)不同的對(duì)象，虛擬化技術(shù)可以細(xì)分為軟件虛擬、基礎(chǔ)設(shè)施虛擬以及系統(tǒng)虛擬等方面。
三、云計(jì)算的主要服務(wù)形式
1. SAAS服務(wù)。SAAS服務(wù)可以讓客戶根據(jù)并發(fā)用戶數(shù)量、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量、使用時(shí)間等按需支付費(fèi)用，不用支付軟件許可費(fèi)用，以及支付采購服務(wù)器等硬件設(shè)備費(fèi)用，也不需要承擔(dān)軟件項(xiàng)目定制、開發(fā)、實(shí)施費(fèi)用，在中小企業(yè)的應(yīng)用非常廣泛。
2.PAAS服務(wù)。PAAS服務(wù)是一種分布式平臺(tái)服務(wù)，開發(fā)商提供開發(fā)環(huán)境、硬件資源等服務(wù)給客戶，用戶可以在其平臺(tái)基礎(chǔ)上開發(fā)應(yīng)用程序并通過互聯(lián)網(wǎng)傳遞給其他客戶。PAAS服務(wù)可以為企業(yè)或個(gè)人提供研發(fā)的中間件平臺(tái)，提供應(yīng)用程序開發(fā)、試驗(yàn)、托管等多項(xiàng)服務(wù)。
3.IAAS服務(wù)。IAAS服務(wù)即把廠商的服務(wù)器組成“云端”基礎(chǔ)設(shè)施，并將其作為計(jì)量服務(wù)提供給客戶。這種服務(wù)將內(nèi)存、存儲(chǔ)和計(jì)算能力整合成一個(gè)虛擬的資源池，是一種托管型硬件方式，用戶付費(fèi)即可使用。
四、對(duì)云計(jì)算技術(shù)未來的展望
全球信息化的浪潮影響深遠(yuǎn)，并且隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展以及社會(huì)的需求以及各國政府以及GOOGLE、微軟等大公司的技術(shù)支持，云計(jì)算技術(shù)在全球都得到了一定程度的發(fā)展。到目前為止，云計(jì)算技術(shù)為科研、軍事、娛樂服務(wù)、醫(yī)學(xué)、生物學(xué)、天文學(xué)、地理學(xué)等行業(yè)提供著專業(yè)的數(shù)據(jù)服務(wù)，為人們提供天氣預(yù)報(bào)、在線游戲、數(shù)據(jù)檢索等服務(wù)，雖然其面臨著一定的挑戰(zhàn)，但是也有著廣闊的發(fā)展前景，據(jù)估計(jì)，以后的云計(jì)算技術(shù)將朝著三個(gè)方向發(fā)展。
1.手機(jī)云計(jì)算技術(shù)的普及。隨著手機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，手機(jī)成為人們生活中不可缺少的物品，以逐漸兼具計(jì)算機(jī)的功能，云計(jì)算技術(shù)對(duì)手機(jī)終端的要求不高，云計(jì)算技術(shù)與手機(jī)的結(jié)合可以實(shí)現(xiàn)隨時(shí)隨地?cái)?shù)據(jù)信息的檢索和運(yùn)算，是未來云計(jì)算的發(fā)展趨勢(shì)之一。
