学习云计算的方法范文第1篇
近年来, 随着国内网络技术的发展, 校园一卡通开始在我国高校中得到广泛应用。大多数的一卡通同时兼具学生证、图书借阅卡、消费卡和诸多门禁系统的访问与证明的功能。在学生对一卡通的使用过程中, 一卡通管理系统会收集到大量的关于学生校内消费和出入教学楼、图书馆等场所的数据。数据挖掘可以从这些海量的数据中获取到一些有用的信息, 如对学生成绩情况的预测, 可以为学校的日常管理提供重要的支撑[1]。但处理这些大量的数据需要高性能计算机的硬件支持。云计算技术的快速发展为此提供了一种解决方案, 本文尝试使用MapReduce框架在Hadoop平台上搭建数据处理系统, 针对学生一卡通中所体现的学生自习时间和消费习惯与学生成绩之间存在的关系进行分析研究。
二、聚类算法与MapReduce框架
聚类算法是云计算和数据挖掘领域的一种重要方法。聚类算法的计算过程并不复杂, 收敛迅速, 在很多场景下应用效果很好。然而, 随着数据量的提升, 聚类算法的计算量也随之大幅增长, 传统的单机处理聚类方法受单计算机性能的制约, 难以满足需求。本文采用的是K-means++聚类方法[2]。
MapReduce是由Google提出的一种并行计算模型和方法[3]。它可以自动完成计算任务的并行分配过程, 并在计算集群的每个节点上进行数据计算和计算结果的收集。同时将系统容错、数据通信等过程都交于系统自动处理, 这使得它适合用于大数据的云计算处理问题。
目前, 国内外的研究人员已经设计了许多解决方案, 其中, 最常用的就是将聚类算法部署在Mapreduce模型下运行。本文采用的是Zhao W等人提出的并行K-means方案[4], 它的核心的思想是对K-Means的串行计算过程执行MapReduce计算, 具体的算法流程如下:
(1) 中心点初始化:采用K-means++中的初始化方法, 可以提供一个更容易收敛的聚类中心, 其核心思想在于, 被选取作为聚类中心的点应该尽可能相距较远。
(2) 首先随机选取一个点作为第一类的中心, 然后计算其余每个点与这个点的距离, 使得距离越大, 选择该数据点作为第二个聚类中心的概率越大。以此迭代数次直到得到所有的类簇中心点。
(3) Map过程:Map过程执行的是K-means算法中计算每个点的类别信息的过程。Map进程逐行读取数据条目, 计算其与中心的距离。将该条数据置为与其最接近的类簇中心一类, 返回各条数据的聚类中心信息。
(4) Reduce过程:Reduce过程执行的是K-Means算法中更新聚类中心的过程, 通过汇总分类信息, 计算各个类内所有数据的均值得到新的聚类中心。
三、实验结果分析
(一) 数据描述
本文选用的数据是长春市某大学2018年的部分一卡通行为数据, 其中包括学生消费数据、图书馆门禁出入数据两个部分。
(二) 数据处理
由于直接获取的数据并不完整, 还存在着许多噪声, 这些数据需要进行处理之后才能用于数据挖掘。并且, 由于本文的目标旨在发现一卡通数据和学生成绩之间的联系, 因而需要对其中的部分数据进行一系列的预处理。
数据处理后所得到的数据包括学生平均成绩、每月在图书馆内的平均停留时间和月平均消费额。最终选取学生全年的平均月消费作为学生消费习惯的体现, 每月在图书馆内的平均停留时间作为学生学习习惯的体现, 与学生的平均考试成绩作为学生数据的三个维度进行聚类。此时的数据分布如图1所示。
接下来我们需要统一数据中的数据类型, 并将其保存成CSV文件, 这样可以方便在执行过程中的读取和处理。
(三) 实验结果与分析
根据上面所描述的算法流程, 对上述的数据进行聚类, 在选取类别数K=5时, 学生的聚类结果显示如下表:
从表中不难看出, 平均自习时长和平均成绩之间存在着明显的正相关关系。同时, 月度消费很低的学生, 其自习时长和平均成绩相对较低, 我们推测这可能是由于现在外卖平台的普及和发展, 导致一部分学生过于懒惰, 造成了成绩的下滑。而对于成绩较好的部分学生, 其月度消费的平均值也大多处于居中的层次, 这也从侧面反映出了该部分学生良好的生活习惯, 更加体现出了学业成绩和良好生活习惯之间的相关性。
四、结论
本文设计并实现了一种基于MapReduce框架的K-means聚类分析方法, 对学生一卡通数据与学生成绩之间的相关性进行了分析研究。实验结果表明, 一卡通的消费数据、图书馆出入记录与学生成绩之间存在着一定的必然联系, 这为学校的学生管理提供了可靠的依据。
摘要：在学生的日常生活中, 学生一卡通是陪伴每位学生的重要工具, 学校的一卡通管理系统中会收集到有关学生生活习惯等各方面的海量数据。这些数据中所蕴含的大量信息对于学生管理来说是很有价值的。本文尝试使用MapReduce框架在Hadoop平台上搭建数据处理系统, 并使用K-Means算法对学生行为规律与学习成绩进行聚类分析。针对学生一卡通中所体现的学生自习时间和消费习惯与学生成绩之间存在的关系进行研究。
关键词：云计算,大数据,聚类分析
参考文献
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学习云计算的方法范文第2篇
专题报告包含以下四个方面内容：1. 大数据的价值;2. 大数据带来的挑战;3. 大数据研究成果;4. 云计算是大数据挖掘的主流方式。通过本报告阐述我们对大数据的理解，以及对大数据的价值的认识，探讨大数据处理与挖掘技术，大数据主要着眼于“数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法; 云计算技术主要关注“计算”，提供IT 解决方案。大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展、总体审计模式的应用、审计成果的综合应用、相关关系证据的应用、高效数据审计的发展和大数据审计师的发展。强化大数据、云计算技术审计应用的措施包括制定长远发展战略、加快审计法规建设、建立行业平台、加强研发和提高利用能力。 关键词：大数据 云计算 数据挖掘 对审计影响 政策建议 引言
目前，大数据伴随着云计算技术的发展，正在对全球经济社会生活产生巨大的影响。大数据、云计算技术给现代审计提供了新的技术和方法，要求审计组织和审计人员把握大数据、云计算技术的内容与特征，促进现代审计技术和方法的进一步发展。
一、大数据、云计算的涵义与特征
随着云计算技术的出现，大数据吸引了全世界越来越多的关注。哈佛大学社会学教授加里·金 ( 2012) 说: “这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。” ( 一) 大数据的涵义与特征
“数据”( data) 这个词在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解为“事实”。2009 年，“大数据”概念才逐渐开始在社会上传播。而“大数据”概念真正变得火爆，却是因为美国奥巴马政府在2012 年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”。这标志着“大数据”时代真正开始进入社会经济生活中来了。“大数据”( big data) ，或称巨量资料，指的是所涉及的数据量规模大到无法利用现行主流软件工具，在一定的时间内实现收集、分析、处理或转化成为帮助决策者决策的可用信息。互联网数据中心( IDC)认为“大数据”是为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术，用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。大数据具有4 个特点: 第一，数据体量巨大( Volume) ，从TB 级别跃升到PB 级别。第二，处理速度快( Velocity) ，这与传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第三，数据种类多( Variety) ，有图片、地理位置信息、视频、网络日志等多种形式。第四，价值密度低，商业价值高( Value) 。存在单一数据的价值并不大，但将相关数据聚集在一起，就会有很高的商业价值( 金良，2012) 。大数据时代，不仅改变了传统的数据采集、处理和应用技术与方法，还促使人们思维方式的改变。大数据的精髓在于促使人们在采集、处理和使用数据时思维的转变，这些转变将改变人们理解和研究社会经济现象的技术和方法。
(1)是在大数据时代，不依赖抽样分析，而可以采集和处理事物整体的全部数据。19 世纪以来，当面临大的样本量时，人们都主要依靠抽样来分析总体。但是，抽样技术是在数据缺乏和取得数据受限制的条件下不得不采用的一种方法，这其实是一种人为的限制。过去，因为记录、储存和分析数据的工具不够科学，只能收集少量数据进行分析。如今，科学技术条件已经有了很大的提高，虽然人类可以处理的数据依然是有限的，但是可以处理的数据量已经大量增加，而且未来会越来越多。随着大数据分析取代抽样分析，社会科学不再单纯依赖于抽样调查和分析实证数据，现在可以收集过去无法收集到的数据，更重要的是，现在可以不再依赖抽样分析。
(2)是在大数据时代，不再热衷于追求数据的精确度，而是追求利用数据的效率。当测量事物的能力受限制时，关注的是获取最精确的结果。但是，在大数据时代，追求精确度已经既无必要又不可行，甚至变得不受欢迎。大数据纷繁多样，优劣掺杂，精准度已不再是分析事物总体的主要手段。拥有了大数据，不再需要对一个事物的现象深究，只要掌握事物的大致发展趋势即可，更重要的是追求数据的及时性和使用效率。与依赖于小数据和精确性的时代相比较，大数据更注重数据的完整性和混杂性，帮助人们进一步认识事物的全貌和真相。
(3)是在大数据时代，人们难以寻求事物直接的因果关系，而是深入认识和利用事物的相关关系。长期以来，寻找因果关系是人类发展过程中形成的传统习惯。寻求因果关系即使很困难且用途不大，但人们无法摆脱认识的传统思维。在大数据时代，人们不必将主要精力放在事物之间因果关系的分析上，而是将主要精力放在寻找事物之间的相关关系上。事物之间的相关关系可能不会准确地告知事物发生的内在原因，但是它会提醒人们事情之间的相互联系。人们可以通过找到一个事物的良好相关关系，帮助其捕捉到事物的现在和预测未来。 ( 二) 云计算的涵义与特征
“云计算”概念产生于谷歌和IBM 等大型互联网公司处理海量数据的实践。2006 年8 月9 日，Google首席执行官埃里克·施密特( Eric Schmidt) 在搜索引擎大会首次提出“云计算”的概念。2007 年10 月，Google 与IBM 开始在美国大学校园推广云计算技术的计划，这项计划希望能降低分布式计算技术在学术研究方面的成本，并为这些大学提供相关的软硬件设备及技术支持( Michael Mille，2009) 。目前全世界关于“云计算”的定义有很多。“云计算”是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，是通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。美国国家标准技术研究院( NIST) 2009年关于云计算的定义是: “云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池( 资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务等) ，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。”根据这一定义，云计算的特征主要表现为: 首先，云计算是一种计算模式，具有时间和网络存储的功能。其次，云计算是一条接入路径，通过广泛接入网络以获取计算能力，通过标准机制进行访问。第三，云计算是一个资源池，云计算服务提供商的计算资源，通过多租户模式为不同用户提供服务，并根据用户的需求动态提供不同的物理的或虚拟的资源。第四，云计算是一系列伸缩技术，在信息化和互联网环境下的计算规模可以快速扩大或缩小，计算能力可以快速、弹性获得。第五，云计算是一项可计量的服务，云计算资源的使用情况可以通过云计算系统检测、控制、计量，以自动控制和优化资源使用。 ( 三) 大数据与云计算的关系
从整体上看，大数据与云计算是相辅相成的。大数据主要专注实际业务，着眼于“数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法，强调的是数据存储能力。云计算主要关注“计算”，关注IT 架构，提供IT 解决方案，强调的是计算能力，即数据处理能力。如果没有大数据的数据存储，那么云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地; 如果没有云计算的数据处理能力，则大数据的数据存储再丰富，也终究难以用于实践中去。
从技术上看，大数据依赖于云计算。海量数据存储技术、海量数据管理技术、MapReduce 编程模型都是云计算的关键技术，也都是大数据的技术基础。而数据之所以会变“大”，最重要的便是云计算提供的技术平台。数据被放到“云”上之后，打破了过去那种各自分割的数据存储，更容易被收集和获得，大数据才能呈现在人们眼前。而巨量的数据也只能依靠云计算强大的数据处理能力，才能够“淘尽黄沙始得金”。
从侧重点看，大数据与云计算的侧重点不同。大数据的侧重点是各种数据，广泛、深入挖掘巨量数据，发现数据中的价值，迫使企业从“业务驱动”转变为“数据驱动”。而云计算主要通过互联网广泛获取、扩展和管理计算及存储资源和能力，其侧重点是IT 资源、处理能力和各种应用，以帮助企业节省IT部署成本。云计算使企业的IT 部门受益，而大数据使企业的业务管理部门受益。
从结果看，大数据与云计算带来不同的变化。大数据对社会经济带来的变化是巨大的，涉及到各个领域。大数据已经与资本、人力一起作为生产的主要因素影响着社会经济的发展。数据创造价值，而挖掘数据价值、利用数据的“推动力”就是云计算。云计算将信息存储、分享和挖掘能力极大提高，更经济、高效地将巨量、高速、多变的终端数据存储下来，并随时进行计算与分析。通过云计算对大数据进行分析、总结与预测，会使得决策更可靠，释放出更多大数据的内在价值。
二、大数据、云计算技术对审计的影响分析
审计技术和方法的发展是随着科学和管理技术的发展而发展的。现代审计技术和方法体系是在原始的查账基础上从低级向高级、从不完备到比较完备发展起来的。在业务和会计处理手工操作阶段，审计实施的是账表导向的审计技术和方法; 当内部控制理论和方法全面应用于业务和会计处理时，审计实施的是系统导向的审计技术和方法; 当风险管理理论和方法全面应用于业务和财务管理时，审计实施的是风险导向审计技术和方法; 与风险导向审计技术和方法并行的是，计算机技术广泛应用于业务和会计处理时，审计实施的是IT 审计技术和方法。目前，面对大数据、云计算技术的产生和发展，审计人员需要应时而变来适应由此而带来的变化，分析大数据、云计算技术对审计方式、审计抽样技术、审计报告模式、审计证据搜集等技术和方法的影响。 ( 一) 大数据、云计算技术促进持续审计方式的发展
传统审计中，审计人员只是在被审计单位业务完成后才进行审计，而且审计过程中并不是审计所有的数据和信息，只是抽取其中有的一部分进行审计。这种事后和有限的审计对被审计单位复杂的生产经营和管理系统来说很难及时做出正确的评价，而且对于评价日益频繁和复杂的经营管理活动的真实性和合法性则显得过于迟缓。随着信息技术迅速发展，越来越多的审计组织对被审计单位开始实施持续审计方式，以解决审计结果与经济活动的时差问题。但是，审计人员实施持续审计时，往往受目前业务条件和信息化手段的限制，取得的非结构化数据无法数据化，或者无法取得相关的明细数据，致使对问题的判断也难以进一步具体和深入。而大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展，使信息技术与大数据、云计算技术较好交叉融合，尤其对业务数据和风险控制“实时性”要求较高的特定行业，如银行、证券、保险等行业，在这些行业中实施持续审计迫在眉睫。如审计组织对商业银行的审计，实行与商业银行建立业务和数据系统的接口，在开发的持续审计系统中固化了非结构化数据结构化和数据分析模块，该模块可以在海量贷款客户中挖掘、分析出行业性和区域性贷款风险趋势，实现在线的风险预警，并将发现的风险数据、超预警值指标及问题登记为疑点，并建立实时审计工作底稿，按照重要程度进行归类、核实或下发给现场审计人员进行现场核实，以较好处理非结构化数据的利用和数据的实时分析利用问题。 ( 二) 大数据、云计算技术促进总体审计模式的应用
现时的审计模式是在评价被审计单位风险基础上实施抽样审计。在不可能收集和分析被审计单位全部经济业务数据的情况下，现时的审计模式主要依赖于审计抽样，从局部入手推断整体，即从抽取的样本着手进行审计，再据此推断审计对象的整体情况。这种抽样审计模式，由于抽取样本的有限性，而忽视了大量和具体的业务活动，使审计人员无法完全发现和揭示被审计单位的重大舞弊行为，隐藏着重大的审计风险。而大数据、云计算技术对审计人员而言，不仅仅是一种可供采用的技术手段，这些技术和方法将给审计人员提供实施总体审计模式的可行性。利用大数据、云计算技术，对数据的跨行业、跨企业搜集和分析，可以不用随机抽样方法，而采用搜集和分析被审计单位所有数据的总体审计模式。利用大数据、云计算技术的总体审计模式是要分析与审计对象相关的所有数据，使得审计人员可以建立总体审计的思维模式，可以使现代审计获得革命性的变化。审计人员实施总体审计模式，可以规避审计抽样风险。如果能够收集总体的所有数据，就能看到更细微、深入的信息，对数据进行多角度的深层次分析，从而发现隐藏在细节数据中的对审计问题更具价值的信息。同时，审计人员实施总体审计模式，能发现从审计抽样模式所不能发现的问题。大数据、云计算技术给审计人员提供了一种能够从总体把握审计对象的技术手段，从而帮助审计人员能从总体的视角发现以前难以发现的问题。
( 三) 大数据、云计算技术促进审计成果的综合应用
目前，审计人员的审计成果主要是提供给被审计单位的审计报告，其格式固定，内容单一，包含的信息量较少。随着大数据、云计算技术在审计中广泛应用，审计人员的审计成果除了审计报告外，还有在审计过程中采集、挖掘、分析和处理的大量的资料和数据，可以提供给被审计单位用于改进经营管理，促进审计成果的综合应用，提高审计成果的综合应用效果。首先，审计人员通过对审计中获取的大量数据和相关情况资料的汇总、归纳，从中找出财务、业务和经营管理等方面的内在规律、共性问题和发展趋势，通过汇总归纳宏观性和综合性较强的审计信息，为被审计单位投资者和其他利益相关者提供数据证明、关联分析和决策建议，从而促进被审计单位管理水平的提高。其次，审计人员通过应用大数据、云计算技术，可以将同一问题归入不同的类别进行分析和处理，从不同的角度、不同的层面整合提炼以满足不同层次的需求。再次，审计人员将审计成果进行智能化留存，通过大数据、云计算技术，将问题规则化并固化到系统中，以便于计算或判断问题发展趋势，向被审计单位进行预警。最后。审计人员将审计成果、被审计单位与审计问题进行关联，并进行信息化处理，在进行下次审计时，减少实地审计的时间和工作量，提高审计工作的效率。 ( 四) 大数据、云计算技术促进相关关系证据的应用
审计人员在审计过程中，应根据充分、适当的审计证据发表审计意见，出具审计报告。但是，在大数据、云计算环境下，审计人员既面临巨量数据筛选的考验，又面临搜集适当审计证据的挑战。审计人员在搜集审计证据时，传统的思维路径都是基于因果关系来搜集审计证据，而大数据分析将会更多地运用相关关系分析来搜集和发现审计证据。但从审计证据发现的角度来看，由于大数据技术提供了前所未有的跨领域、可供量化的维度，使得审计问题大量的相关信息能够得以记录和计算分析。大数据、云计算技术没有改变事物间的因果关系，但在大数据、云计算技术中对相关关系的开发和利用，使得数据分析对因果逻辑关系的依赖降低了，甚至更多地倾向于应用基于相关关系的数据分析，以相关关系分析为基础的验证是大数据、云计算技术的一项重要特征。在大数据、云计算技术环境下，审计人员能搜集到的审计证据大多是电子证据( 秦荣生，2013) 。电子证据本身就非常复杂，云计算技术使获取有因果关系的证据更加困难。审计人员应从长期依赖因果关系来搜集和发现审计证据，转变成为利用相关关系来搜集和发现审计证据。 ( 五) 大数据、云计算技术促进高效数据审计的发展
直到今天，审计人员的数字审计技术依然建立在精准的基础上。这种思维方式适用于掌握“小数据量”的情况，因为需要分析的数据很少，所以审计人员必须尽可能精准地量化被审计单位的业务。随着大数据、云计算技术成为日常生活中的一部分，审计人员应开始从一个比以前更大、更全面的角度来理解被审计单位，将“样本= 总体”植入审计人员的思维中。相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据更强调数据的完整性和混杂性，帮助审计人员进一步接近事情的真相，“局部”和“精确”将不再是审计人员追求的目标，审计人员追求的是事物的“全貌”和“高效”。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现。在实施审计时，审计人员应利用大数据、云计算技术，使用分布式拓朴结构、云数据库、联网审计、数据挖掘等新型的技术手段和工具，以提高审计的效率。
( 六) 大数据、云计算技术促进大数据审计师的发展
大数据、云计算时代，数据的真实、可靠是大数据发挥作用的前提。这客观上要求专业人员来对大数据的真实性、可靠性进行鉴证，审计人员可以扮演这种角色，或者称为数据审计师。能对大数据真实性、可靠性进行鉴证的数据审计师应该是计算机科学、数学、统计学和审计学领域的专家，他们应有大数据分析和预测的评估能力。数据审计师应恪守公正的立场和严守保密的原则，面对海量的数据和纷繁复杂的相关关系，选取分析和预测工具，以及解读数据及数据计算结果是否真实、可靠。一旦出现争议，数据审计师有权审查与分析结果相关的运算法则、统计方法以及数据采集、挖掘和处理过程。数据审计师的出现是为满足以市场为导向来解决数据真实性、可靠性问题的需求，这与20 世纪初期为了处理财务信息虚假而出现的审计人员一样，都是为了满足新需求而出现的。
三、大数据挖掘
数据的价值只有通过数据挖掘才能从低价值密度的数据中发现其潜在价值，而大数据挖掘技术的实现离不开云计算技术。在业界，全球著名的Google、EMC、惠普、IBM、微软等互联网公司都已经意识到大数据挖掘的重要意义。上述IT 巨头们纷纷通过收购大数据分析公司，进行技术整合，希望从大数据中挖掘更多的商业价值。数据挖掘通常需要遍历训练数据获得相关的统计信息，用于求解或优化模型参数，在大规模数据上进行频繁的数据访问需要耗费大量运算时间。数据挖掘领域长期受益于并行算法和架构的使用，使得性能逐渐提升。过去15 年来，效果尤其显著。试图将这些进步结合起来，并且提炼。GPU 平台从并行上得到的性能提升十分显著。这些GPU 平台由于采用并行架构，使用并行编程方法，使得计算能力呈几何级数增长。即便是图形处理、游戏编程是公认的复杂，它们也从并行化受益颇多。研究显示数据挖掘、图遍历、有限状态机是并行化未来的热门方向。MapReduce 框架已经被证明是提升GPU 运行数据挖掘算法性能的重要工具。D.Luo 等提出一种非平凡的策略用来并行一系列数据挖掘与数据挖掘问题，包括一类分类SVM 和两类分类SVM，非负最小二乘问题，及L1 正则化回归(lasso)问题。由此得到的乘法算法，可以被直截了当地在如MapReduce 和CUDA 的并行计算环境中实现。K. Shim 在MapReduce 框架下，讨论如何设计高MapReduce 算法，对当前一些基于MapReduce 的数据挖掘和数据挖掘算法进行归纳总结，以便进行大数据的分析。Junbo Zhang 等提出一种新的大数据挖掘技术，即利用MapRedue 实现并行的基于粗糙集的知识获取算法，还提出了下一步的研究方向，即集中于用基于并行技术的粗糙集算法处理非结构化数据。F.Gao 提出了一种新的近似算法使基于核的数据挖掘算法可以有效的处理大规模数据集。当前的基于核的数据挖掘算法由于需要计算核矩阵面临着可伸缩性问题，计算核矩阵需要O(N2 ) 的时间和空间复杂度来计算和存储。该算法计算核矩阵时大幅度降低计算和内存开销，而且并没有明显影响结果的精确度。此外，通过折中结果的一些精度可以控制近似水平。它独立于随后使用的数据挖掘算法并且可以被它们使用。为了阐明近似算法的效果，在其上开发了一个变种的谱聚类算法，此外设计了一个所提出算法的基于MapReduce 的实现。在合成和真实数据集上的实验结果显示，所提出的算法可以获得显著的时间和空间节省。Christian Kaiser 等还利用MapReduce 框架分布式实现了训练一系列核函数学习机，该方法适用于基于核的分类和回归。Christian Kaiser 还介绍了一种扩展版的区域到点建模方法，来适应来自空间区域的大量数据。Yael Ben-Haim 研究了三种MapReduce 实现架构下并行决策树分类算法的设计, 并在Phoenix 共享内存架构上对SPRINT 算法进行了具体的并行实现。F. Yan 考虑了潜在狄利克雷分配(LDA) 的两种推理方法——塌缩吉布斯采样(collapsed Gibbssampling，CGS)和塌缩变分贝叶斯推理(collapsedvariational Bayesian，CVB)在GPU 上的并行化问题。为解决GPU 上的有限内存限制问题，F. Yan 提出一种能有效降低内存开销的新颖数据划分方案。这种划分方案也能平衡多重处理器的计算开销，并能容易地避免内存访问冲突。他们使用数据流来处理超大的数据集。大量实验表明F. Yan 的并行推理方法得到的LDA 模型一贯地具有与串行推理方法相同的预测能力;但在一个有30 个多核处理器的GPU 上，CGS 方法得到了26倍的加速，CVB 方法得到了196 倍的加速。他们提出的划分方案和数据流方式使他们的方法在有更多多重处理器时可伸缩，而且可被作为通用技术来并行其它数据挖掘模型。Bao-Liang Lu 提出了一种并行的支持向量机，称为最小最大模块化网络(M3)，它是基“分而治之”的思想解决大规模问题的有效的学习算法。针对异构云中进行大数据分析服务的并行化问题G.Jung 提出了最大覆盖装箱算法来决定系统中多少节点、哪些节点应该应用于大数据分析的并行执行。这种方法可以使大数据进行分配使得各个计算节点可以同步的结束计算，并且使数据块的传输可以和上一个块的计算进行重叠来节省时间。实验表明，这种方法比其他的方法可以提高大约60% 的性能。在分布式系统方面，Cheng 等人 提出一个面向大规模可伸缩数据分析的可伸缩的分布式系统——GLADE。GLADE 通过用户自定义聚合(UDA)接口并且在输入数据上有效地运行来进行数据分析。文章从两个方面来论证了系统的有效性。第一，文章展示了如何使用一系列分析功能来完成数据处理。第二，文章将GLADE 与两种不同类型的系统进行比较：一个用UDA 进行改良的关系型数据库(PostgreSQL)和MapReduce(Hadoop)。然后从运行结果、伸缩性以及运行时间上对不同类型的系统进行了比较。
四、总结 大数据的超大容量自然需要容量大，速度快，安全的存储，满足这种要求的存储离不开云计算。高速产生的大数据只有通过云计算的方式才能在可等待的时间内对其进行处理。同时，云计算是提高对大数据的分析与理解能力的一个可行方案。大数据的价值也只有通
过数据挖掘才能从低价值密度的数据中发现其潜在价值，而大数据挖掘技术的实现离不开云计算技术。总之，云计算是大数据处理的核心支撑技术，是大数据挖掘的主流方式。没有互联网，就没有虚拟化技术为核心的云计算技术，没有云计算就没有大数据处理的支撑技术。
参考文献
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张为民. 云计算: 深刻改变未来
文峰. 云计算与云审计———关于未来审计的概念与框架的一些思考
学习云计算的方法范文第3篇
云计算技术的应用是提升政府财政审计工作智能化和现代化的重要条件。政府利用云计算技术加强政务信息化建设, 促进财政审计业务朝着科学化、信息化、现代化的方向发展。随着财税体制改革的不断深入, 政府需要大量的数据和云计算技术来构建大财政数据云端, 进而全面、系统的提高财政审计工作的准确性和效率。
云计算技术促进了现代财政制度的完善。政府利用云计算技术对财政审计工作进行了有益的探索, 整合并升级了传统的财政信息化手段, 充分挖掘了大数据在储存、处理等方面的优势, 从而增强了财政决策的科学性和效率, 提高了财政审计工作的透明度, 为财政审计业务的规范起到了巨大的作用。同时, 云计算技术为现代财政制度的完善创造了更高水平的信息技术支撑。
二、云计算环境下财政审计工作中出现的问题
(一) 云计算技术本身存在缺点
虽然目前相关财政部门的主要工作基本上都建立了各种系统的信息技术支撑, 但财政审计业务的流程还不够完善, 普遍存在一些管理的盲区。比如, 大多数的地区尚未建立科学合理的财政管理监督机制, 没有将云计算技术贯穿到整个财政审计的业务流程中, 难以充分发挥相关监督和预警机制的作用。除此之外, 云计算技术在预算审评的规范性、准确性和支出标准定额等都有待进一步的建设与完善。
(二) 数据信息的收集存在难度
从目前看来, 大多数的政府部门已经加强了数据信息资源的交换与共享, 但有些部门对于内部信息的安全性存在忧虑, 从而给各部门间的数据信息的收集造成一定的难度, 限制了云计算技术的创新与发展。如果仅靠财务审计业务的内部数据来进行云计算, 是无法与其他部门的数据信息进行比对, 在一定限度上影响了财政审计业务的大数据研究应用。
(三) 财政审计部门的信息系统不完善
我国各级财政部门普遍建立了财政信息系统, 但是由于财政业务的种类较多, 相关研发人员各不相同, 业务信息系统也没有统一的设计标准, 所以容易导致在预算编制、监督管理、绩效评价等审计流程中产生数据信息无法实现共享的现象, 进而使财政审计业务的信息数据得不到有效的融合, 难以提高财政审计业务的质量和效率。
三、云计算环境下的大财政审计业务方法
(一) 建设完善的财政大数据云平台
相关部门应该建设实现数据信息交互共享的财政数据云平台, 提高数据信息的传播速度。建设财政大数据云平台首先要促进与财政审计业务相关的数据信息实现跨部门、跨层次的共享与融合, 从而降低数据信息收集的难度, 使各财政部门的信息深度融合。其次, 政府部门应该把收集到的数据信息进行分类, 可以按专题划分为若干个, 进而提高财政数据的利用率, 实现财政业务之间的数据共享。
(二) 加强与其他财政业务的互动与交流
相关单位应该打破目前财政审计业务与其他财政业务不互通的现状, 根据财政大数据云平台的建设来加强财政各部门之间的信息交流, 使财政收入机构与征缴对象、财政支出结构与预算单位等实现数据信息的互联互通, 进而优化财政审计业务流程, 科学预算财政支出, 使财政的资金流与信息流形成统一。
(三) 促进云计算与财政审计业务有机融合
相关单位的财政审计业务应该以财政实际工作需求为导向, 结合云计算技术合理编制财政审计的规划, 加强对财政预算的管理, 从而在提高财政资金使用效率的同时完善财政审计的业务流程。另外, 要充分利用财政大数据云平台的数据信息, 时刻关注市场和企业的数据信息变化, 进而引导资源配置, 提高财政项目的投入产出比。
(四) 面向社会创新财政审计业务流程
相关单位应该坚持公共服务的理念, 对财政审计业务的流程进行有效创新, 促进财政部门转变职能, 积极构建服务于社会的数据信息平台, 实现对银行征信系统的进一步完善, 从而推动财政审计业务的完善与发展。此外, 相关单位要准确掌握金融企业的纳税信息, 为企业提供结构合理的数据信息信用平台, 进而引导社会资本的投资方向, 深化服务供给侧改革。
四、结语
综上所述, 云计算环境下的大财政审计业务方法研究是一个比较复杂、重要的课题。相关单位应该在构建了一个结构合理、科学有效的财政大数据平台的基础上, 加强财政审计业务与其他财政业务的互动与交流, 从而实现数据信息的共享, 使财政审计业务流程更加完善。另外, 还要不断促进云计算技术与财政审计业务的高效融合, 推进财政审计工作方式的改进与创新。
摘要：随着现代数据管理技术的快速发展, 云计算技术逐渐成为财政工作的重要支撑, 同时也影响了互联网以外行业的发展。因此, 在云计算环境下研究大财政审计业务的方法具有重要而深远的意义。本文通过分析云计算技术对现代财政制度的影响, 对在云计算环境下财政工作中出现的问题进行探讨, 并对此提出改善大财政审计业务的方法, 全面提升财政工作体系的智能化建设。
关键词：云计算,财政审计,业务,方法
参考文献
[1] 潘春花.大数据与云计算环境下高校审计模式转变研究[J].审计月刊, 2017 (7) .
学习云计算的方法范文第4篇
关键词：云计算;桌面虚拟化;服务器虚拟化;实训环境
近年来，信息技术已经深入应用到社会的各个领域，各行各业的业务开展都离不开信息化环境。为培养符合社会需求的实用性人才，高校的实训室建设也构建了以PC为主的信息化模拟环境，承载了行业相关软件，指导学生在信息化的环境中熟悉行业应用。随着云计算、移动互联网等新信息技术应用的普及，传统的以PC为主的实训室信息化环境建设显得逐渐落伍，学生无法体验信息技术新发展及其实践应用环境。对于实训室的建设和管理者来说，不同应用软件环境、大量PC的管理和维护，给管理者带来了巨大的管理难度和挑战。
1 以PC为主的实训室环境建设面临的主要挑战
1.1 软硬件环境复杂，管理难度大
高校的实训室往往承担多个专业的教学任务。不同的专业，其信息化教学环境存在比较大的差异，这也意味着同一台实训PC需要承载多个实训环境;由于信息化的普及性，越来越多的专业需要在信息化实训环境授课，这也意味着电脑实训室越来越多，需要管理的PC数量越来越大;另外，由于学生用户的活跃性，实训室PC的预装也经常会被修改，也更容易遭受到网上病毒的攻击和侵害。
1.2 信息化环境落后
当前的信息化已经进入到移动时代，信息系统从C/S架构转向B/S架构，人们可以在任何时间、任何地点、以多样化的方式享受信息化的服务，并处理相关业务。传统的实训室建设，将学生局限在单台PC的环境之中，很难和目前社会流行的信息化环境合拍。另外，受限制管理制度限制及维护人员短缺，实训室和实训平台开放时间受到限制，一定程度上造成了实训资源的浪费。
1.3 使用成本高，对教学环境带来一定影响
传统PC的使用周期往往只有3-5年，每年的固定资产折旧成本和配套的管理维护成本巨大;而且，在遇到如硬件更替、软件更换和操作系统升级的情况，往往需要对整个PC的硬件环境进行升级，带来巨大的成本浪费。传统PC的单机能耗高，存在一定噪音。在多台PC同时运行的环境中，噪音对教学环境及教学质量会带来一定的影响。
2 基于云计算模式的实训室构建思路
针对传统实训室建设存在的问题，本人经过长期研究，构思出一套基于云计算中先进的桌面虚拟化技术的实训室建设解决方案;使用该解决方案，可以很好地帮助实训室建设者解决上述问题。现将该方案简述如下：
2.1 将桌面环境虚拟化之后进行集中管理，实现硬件无关性
利用桌面虚拟化技术，可以将用户所有的桌面操作环境全部集中在后台的服务器之上，用户只需要通过网络就可以访问到自己的桌面操作环境。由于实现了软件环境和数据存储的集中化管理，可以实现各种软件环境的快速升级，用户感染病毒的机会也大幅降低。在这种模式下，单个管理人员可以轻松管理超过1000台的桌面环境，不同授课环境的快速切换也仅需要数十秒的时间。这样，单个实训室可以为更多的院系提供服务。
2.2 为师生提供7×24小时的信息化实训环境
桌面云的后端可采用服务器虚拟化的技术，可以构建7×24小时不掉线的桌面云环境。在桌面云的技术环境下，只需要网络(有线网络或者无线网络)的连通性，学生就可以通过不同类型的终端(笔记本，平板电脑，瘦客户端，手持终端等)，随时随地访问实训室的桌面资源进行学习，学生所有的实验和学习数据都可以存放在云端，安全可靠。
2.3 降低客户端硬件需求，绿色节能
方案中建议客户采用瘦客户机或者平板作为用户的终端。由于其低功耗和静音设计，操作界面也更接近目前主流的信息化操作方式，因此，整个实训环境和学生的体验度会更好。
方案中推荐采用的瘦客户机，通常采用工业级设计，可靠性和稳定性高。
3 基于云计算模式的实训室解决方案的预期效果
目前，云计算技术已初步运用于教育行业。如果将基于云计算模式的实训室解决方案应用于高校的多种类型的实训室环境，例如电子商务、工商管理、经济贸易、应用外语等文史类专业课程(日常OA应用、Office办公软件、多媒体播放等需求)的实训环境，可以收获预想不到的效果。
4 小结
学习云计算的方法范文第5篇
“第四届中国云计算应用论坛”上，京东集团技术副总裁、首席科学家何刚做了“云计算在京东云的应用”精彩发言，与现场嘉宾一起分享了京东商城从电子商务角度如何看待云计算和发展云计算的相关观点。
京东对云计算的理解，是将内部资源和能力云化以后，通过互联网进行开放，并整合更多的外部资源。同时，何刚还谈到了京东电商云理念就是通过云技术和云服务模式，将京东十年的电商成功经验和信息系统提供给传统企业，助力其向电商转型。
京东”云”超越了IT范畴对京东来说，谈“云计算”，更多的是谈“云”而不是“计算”，因为京东对于“云”的理解超越了IT范畴。我们知道，得益于背后庞大的自建物流体系，京东的送货速度很快。但是买家也会发现他们在网上下的一笔订单，所买的五件商品可能会分开三个包裹发货，或者是一起送来了三个包裹。其原因就是该卖家在北京有好几个仓库，恰好买家所购买的产品分别分布在三个仓库，那么就会由配送员分别派送到买家的手中，其实这些快递的成本是不必要的。仅从物流的角度来看，如果能把分散的仓库、配送的资源整合起来，使用优化调度，就可以极大地减少成本、提高效率。这和云计算的思想是完全一样的，因此京东对于云计算的理解绝不仅限于IT。
我们对云的理解是：将内部资源和能力云化，也就是私有云。比如京东的仓储、配送环节，很多都可以在内部进行云化，IT只是一个方面。正如人家都知道什么是IaaS、存储，这些都是将计算资源云化。但是京东对云的理解远远超越了IT资源，我们认为要分为三步，首先各个企业内部要整合、优化、调度各自的资源，这是实现内部的私有云化;第二是当一种资源在企业的成本低于市场成本、效率却高于市场效率时，该资源能力就具有商业价值，就可以将之放到市场中去进行对外开放，统一谓之以开放：第三步是整合，即实现开放之后不但可以共享自己的能力，还能够整合、对接全社会各个行业、各个企业的优质资源，形成一个大社会化的平台。最终这三个步骤就是：内部私有云化，开放和整合。
“三步走”发展京东”云”
那么，在了解了京东对于云计算的理解背后，就电子商务公司来说，其关于云计算的愿景、设想又是怎样的呢?
从机房建造、服务器、网络设备、机架、电源，再到软件系统，不管是IaaS层而还是PaaS层面的软件系统，最后再到应用，云计算的跨度是非常广泛的。对于京东这样一个电子商务公司来说，发展云计算的第一步是实现内部云化，京东去年实现了超过一千亿的交易额，背后正是有着庞大的上千种应用系统在内部运行，这些系统都运行在京东内部的私有云上。
而对外则就是上述提到的第二步开放乃至第三步整合。对于京东而言，必须要有硬件层(IDC、机房、网络)，还有IaaS层和PaaS层，没有这些就无从谈起。而PaaS之上对任何一个应用开发者来说，仅提供简单的基础资源计算平台其实并不能真正帮助他们解决最核心的问题。一个应用开发者固然需要基础资源，但更多的是开发应用时所需要的一些模块，即要把各行各业做成模块化、形成相关的架构，便可以在服务流程的组合上去简化应用架构和提升应用开发速度。我们认为开发者需要很多应用基础模块，称之为“BPaaS业务流程服务”。之所以提出这个，是因为京东有着与国内很多电子商务公司部不一样的、庞大的电子商务系统。目前，在京东运行的是全流程全产业链模式，从供应链、采购、补货到交易平台、商品管理、订单管理、交易、促销、营销乃至广告、短信，再到后台的仓储、配送、售后、客服，一应俱全，因而它的信息系统必须能够支持全产业链，覆盖面非常广，因此我们在建设过程中通过相关的升级把内部电子商务系统进行了SOA化、模块化。京东具备了对外开放这些模块的能力，为开发者提供了电子商务应用的核心开发模块。当然，京东也不仅局限于此，从长远来看，还希望能有合作伙伴提供ERP、CRM等各种类型的服务模块，运行在基础平台之上。
第二个方面是数据服务。京东有很多供应商，他们会有大量的店铺数据、商晶数据和流量数据，京东将这些数据开放给自己的商家和业界的SOA开发商，后者又在开发各种各样的数据应用来服务京东上的商家。而在开放这些数据的同时，京东也在考虑是否能整合整个行业的数据，把这些数据部放在一个公共平台上(包括交通数据、电商数据等等)，一起服务于行业开发者。
第三个方面是API。目前京东已经有400个API，后续还希望能把行业里的API进行整合。这对开发者来说，他们开发应用的关键是不想从零做起，而是希望你所提供的模块能让他们快速组建，如需要数据、输出数据、产生数据等等。有了这三点以后，开发者的工作就会非常轻松。我们也希望在此基础上，能让各行各业的人都来使用这个平台。
再则就是希望能集中整合，号召大家从硬件层面到应用层面提供资源，一起搭建一个完全开放的大平台，而不是由某个公司或个人来完成这件事。至此，就是京东关于发展云计算的具体愿景所在。
“京东电商云”助力传统企业信息升级
而在提出了愿景之后，京东又将怎样地落实呢?对此，何刚也做了简单的介绍：
第一，应用层面，我们称为“京东电商云”，就是通过云技术和云服务模式将京东过往十年积累的成功电商经验和信息系统提供给传统企业，助力其向电商型转化。
以往，我们在和客户的接触过程中发现传统企业面临很多挑战，具体包括用工成本上升、难以与电商竞争：用户对网络购物体验的喜好：网络购物发展，渠道扁平化革命等。企业们纷纷思考，如何才能走上快车道、保持快速的发展。而当下很多传统企业都在拓展电子商务业务，至少把线上销售当作自己的销售渠道之一，且网上甚至有人提出“企业应该都变成电商”。尚不论这样的想法是否绝对，但可以看到运作电子商务是大势所趋。可由于传统企业对互联网、移动互联网了解不多，在开展电子商务时会遇到许多困难，比如如何实现线上交易，如何获取新用户、维护老客户;如何做运营，尤其是多晶牌运营：如何抓住人数据、移动、O2O机会等等。
在这方面，京东做了十年的电子商务，去年首次实现了超过了一千亿的交易额，我们愿意把自己的经验通过云服务SaaS服务模式提供给用户使用。
这里面包括了很多价值，如我们提供的云服务可以让商户拥有自有交易平台、Web+移动商城、自有用户体系、云端CRM，还包括全流程、整合多平台运营、技术(不用传统企业花一分钱购买服务器、带宽、雇专业人员进行维护，所有都可以通过京东的电商云应用为大家提供服务)、开放(可以直接与传统企业原有的ERP电子信息系统打通，也允许了二次开发和拓展)。另外京东也在做互联网金融，已经拥有了包括供应商数据在内的非常宝贵的交易数据，可以实现很多供应商、商家的信用贷款及消费者的信用消费。我们也可以将这些资源提供给传统企业，哪怕他最终使用自己的平台，当然京东也可以向这些传统企业推出整套基于平台的金融服务。最后就是经验分享，我们愿意手把手地告诉大家如何来运作电商平台。
第二，京东提供了类似亚马逊模式的公有云服务，如托管服务(云主机、云存储、云数据库等)，即提供一个弹性的计算环境，可以吸引很多开发者包括传统软件供应商等将他们的软件SaaS化，运行在此平台上，最终为企业和个人用户提供服务。该价值也达到了业界的共识，同时京东也在提供SaaS服务。
第三，是私有云市场。我们已经意识到，包括业马逊这样的公司(国际化一流的IaaS公司)，从早年的纯粹做公有云IaaS也开始逐步做一些大企业、政府机构的私有云项目，包括也签了一些美军的单子。而中国企业更为突出，因为中国企业对于公有云有着各种各样的担心，如权益的保护及受文化的影响等。
对此，我们观察到私有云市场是非常巨大的，且当前企业进行信息化升级也是众望所归。京东发展云计算已经两年时问了，内部有着几十种不同的云系统在运作，从最基本的弹性计算云到文件系统、云存储、中间件系统、分布式中间件系统(缓存、消息队列、SOD框架、实时处理)及到数据层面(数据同步、收集、采集、展示，源数据管理等等)，一直到最后的运维自动化，也包括了如何从上千个系统里统一采集、统一监控，如何部署等。我们已经意识到一些企业在改革信息化的过程中有类似的需求，因而我们也在考虑，是否可以将京东内部的私有云经验拿出来和行业企业、政府机构一起分享，协助他们进行信息系统的升级。
记者手记
莫让“云途”成“囧途”
据Gartner数据统计，2013年全球广义云服务市场规模达到1317亿美元，年增长率为18%，预计2017年将突破2442亿美元。可见，云计算市场的前景广阔，已成为业界公认的新增长点。
纵观国内，近年来，云计算市场的发展也一直处于高速增长期。但我们也注意到，此前来自工信部电信研究院的研究数据显示，2013年我国公共云服务市场规模预计约达到47.6亿人民币，增速较2012年有所放缓。同时，根据有关方面所做的调查统计，去年仅有38%的企业客户已经有云计算应用，而2012年这一比例为37.5%。一年0.5%的增率，让我们不得不开始审视国内的云计算市场是否存在着概念过热、产能过剩的危机，是否已经从一个新兴产业转眼变成了市场饱和的传统产业?
其实不尽然。经调查发现，当前云计算产业中的投资过剩和重复建设多集中在价值最低的基础设施建设层面，整个产业链中更具价值的部分仍待发掘和创新。在此背景下，今后云计算产业的发展应在政策环境不断完善的前提下，将重心从“建设”逐步转向“服务”，推动行业的可持续发展。
与此同时，云安全也是阻碍用户选择云计算应用的重要原因。国内的云服务商在网络安全方面的防护措施仍比较薄弱，一旦出现网络攻击，用户面临的数据丢失和隐私泄露等风险将较以往呈几何级数增加。而目前行业内的云计算发展远未实现标准化，且困难重重，这也是困扰云计算进一步发展的一大难题。
综上，当下云计算的发展并非如想象中的那般美好，只有切实解决好这些潜在的发展隐患，才不会让“云途”成为“囧途”。
学习云计算的方法范文第6篇
建设以虚拟化为技术支撑的安全防护体系
目前，虚拟化已经成为云计算服务商提供“按需服务”的关键技术手段，包括基础网络架构、存储资源、计算机资源以及应用资源都已经在支持虚拟化方面向前迈进了一大步，只有基于这种虚拟化技术，才可能根据不同用户的需求，提供个性化的存储计算及应用资源的合理分配，并利用虚拟化实例间的逻辑隔离实现不同用户之间的数据安全。安全无论是作为基础的网络架构，还是基于安全即服务的理念，都需要支持虚拟化，这样才能实现端到端的虚拟化计算。
建设高性能高可靠的网络安全—体化防护体系
为了应对云计算环境下的流量模型变化，安全防护体系的部署需要朝着高性能的方向调整。在现阶段企业私有云的建设过程中，多条高速链路汇聚成的大流量已经比较普遍，在这种情况下，安全设备必然要具备对高密度的1OG甚至1OOG接口的处理能力。无论是独立的机架式安全设备，还是配合数据中心高端交换机的各种安全业务引擎，都可以根据用户的云规模和建设思路进行合理配置。同时，考虑到云计算环境的业务永续性，设备的部署必须要考虑到高可靠性的支持，诸如双机设备、配置同步、电源风扇的冗余、链路捆绑聚合等特性，真正实现大流量汇聚情况下的基础安全防护。
以集中的安全服务中心应对无边界的安全防护
和传统的安全建设模型强调边界防护不同，存储计算等资源的高度整合，使得不同的企业用户在申请云计算服务时，只能实现基于逻辑的划分隔离，不存在物理上的安全边界。在这种情况下，已经不可能基于每个或每类型用户进行流量的汇聚并部署独立的安全系统。因此安全服务部署应该从原来的基于各子系统的安全防护，转移到基于整个云计算机网络的安全防护，建设集中的安全服务中心，以适应这种逻辑隔离的物理模型。云计算服务商或企业私有云管理员可以将需要进行安全服务的用户流量，通过合理的技术手段引入到集中的安全服务中心，完成安全服务后再到原有的转发路径。这种集中的安全服务中心，既可以实现用户安全服务的单独配置提供，又能有效地节约建设投资，考虑在一定收敛比的基础上提供安全服务能力。
充分利用云安全模式加强云端和客户端的关联耦合