导语：如何才能写好一篇云计算的具体运用，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。
1背景
计算机网络以其庞大的规模和近乎无限的数据资源深刻的影响和改变了人类的生活。云计算已经被大多数IT企业的管理者和行业内的重要人士认定为下一代计算机网络应用技术的核心架构。全球范围内众多的企业和研究机构已经开始了针对云计算的深入研究，基于云计算技术的数据中心也在全世界各地被不断的建设起来。根据独立研究机构Forrester的预测，至2020年，全球云计算市场规模将达到2410亿美元。
2什么是云计算
云计算是一个发展中的概念，在多样化的解释中，一种常见的定义是：云计算是一种将动态伸缩的虚拟化资源通过互联网以服务的方式提供给用户的计算模式，用户不需要知道如何管理那些支持云计算的基础设施。美国国家技术与标准研究中心（nationalinstituteofstandardsandtechnology，NIST）为云计算定义的五个关键特征：自助按需服务（on-demandself-service）、高带宽网络（broadnetworkaccess）、虚拟资源池（resourcepooling）、高速弹性架构（rapidelasticity）、可度量服务（measuredservice）。按照云计算的服务模型，云计算平台可以为用户提供从虚拟化的基础设施到虚拟化的应用等不同等级服务。
3云计算面临的数据安全威胁
云计算的快速发展使得很多用户被它的优点所吸引，在爆发式增长之后的云计算的种种问题逐渐暴露出来。云计算系统的规模巨大，具有前所未有的开放性和复杂性。建立在虚拟化技术的基础上，在云计算的物理架构上集中了大量用户的应用和数据，不仅每个用户计算任务是交织在一起的，数据本身也是如此。高度集中的用户、应用与数据已经连带产生了非常复杂的安全问题，而且问题本身已经远远超出了传统信息系统的安全技术范畴。
根据Gartner公司的研究结果，在目前云计算存在的七大安全隐患中：优先访问权风险、治理权限风险、数据处所风险、数据隔离风险、数据恢复风险、调查支持风险、长期生存性风险，多数风险一旦发生，其不可避免的会直接或间接的危及到用户的数据安全。
用户数据的安全问题可以归纳为以下几点：
3.1缺乏适合于云计算架构的身份认证机制
在虚拟化的应用和虚拟化的数据存储条件下，传统网络架构下的身份认证机制薄弱，会给黑客以可乘之机，导致用户的数据被冒名使用。在用户与云之间建立严格的双向认证，是用户访问云中数据和服务的重要前提。否则，合法用户的数据安全将无法得到有效的保护。
3.2缺乏有效的云服务监控机制
用户的应用和数据均外包给云服务商管理，用户实际上无法对应用和数据进行绝对的控制，云服务商对数据和应用获得了实际上的优先访问和控制权。云服务商的行为很难得到有效的监控，服务商的可信性也很难评估。用户在完全不知情的情况下，数据就可能已被盗取，或是遭到了黑客的攻击，或是在不当维护过程中遭到了破坏。
3.3缺乏有效的用户间应用与数据的隔离
虚拟化的资源管理机制让云计算平台上的应用高度集中，众多用户都是通过公共服务程序对数据发起访问，权限的汇聚点必然是被共享访问的载体。如果虚拟化技术的漏洞被恶意程序利用，则虚拟化特权被攻击者获取。非法的用户利用这样的安全漏洞，就可以轻易获取同一物理主机上相邻用户的数据。
虚拟平台安全机制的缺失，可能使用户或云服务商设置的数据安全机制被恶意代码破坏，无法发挥作用恶意代码可能会使用户或云服务设置的数据安全机制无法执行或被旁路，从而使安全机制如同虚设，无法发挥作用。
4解决云计算数据安全问题的主要途径
4.1建立更为可靠的用户验证机制
基于三方口令密钥交换协议（3-PartyPassword-AuthenticatedKeyExchange，3PAKE）的认证体制。在三方口令密钥交换认证方案中，用户、私有云和公有云对应3PAKE协议的三方。私有云是已经建立对用户身份信息管理的系统，用户和公有云借助私有云的帮助实现双方的认证过程。
为了提高口令认证的安全性，可以采用基于椭圆曲线的3PAKE认证协议。在该协议中，用户和公有云在私有云端并不存储口令明文，而是存储口令验证元，以保护口令的安全性。另外，该协议在随机预言模型下能够抗口令猜测攻击、抗验证元窃取攻击且对会话密钥具有前向安全性。
4.2建立可验证的用户可信赖的数据存储架构
云计算环境中存在大量的以存储为主要目的静态数据，用户希望云服务商提供海量、安全、可靠的存储服务。但是在目前的服务模式下无法对云服务商可信性进行估，使得用户无法相信其数据的安全和有效。
为了给用户建立可信任的云数据存储服务，需要一种支持在用户端即可对云端数据进行验证的可信的云存储方案。以一种支持动态更新和公开验证的多副本数据完整性验证方案，提供数据的远程数据完整性证明和可恢复性数据保护。用户通过验证手段，能够及时知道云端数据的完整性状态，并且当数据损坏时能够进行修复，在发生安全事故时取回云端的全部数据。
支持数据动态更新和公开验证的多副本完整性验证方案借鉴分布式文件系统GFS（GoogleFileSystem）的基本架构，可以部署一种实现隐私保护的数据完整性验证方案的云存储架构，存储架构包含三类实体：客户端（Client），可信第三方服务器（TrustedThird-partyServer，TTS）和云端存储服务器（CloudStorageServers，CSS）。
客户端代表将大量数据存储在云中的用户，依赖服务商维护数据和提供各种服务，也是云端数据完整性方案中的验证者Verifier。Client可以是个人用户也可以是组织用户。TTS是Client和CSS间通信的一个可信的媒介，存储云用户的身份信息，能够对用户进行身份认证。CSS用来存储用户主要的数据，也是数据完整性方案中的示证者Prover。
上述机制是对用户数据的保护措施，不能有效的判断是否存在数据被服务商泄露的非法行为，或存在数据管理失误的重大问题。为此，还需要基于数据库水印技术的数据泄露问责方案，使用户在发现疑似数据泄露时，作为判断分析泄露行为过程的依据。
数据在云端多以数据数据库的方式存储，采用水印技术利用信号处理的方法在数据库中嵌入不易察觉且难以去除的标记，在不破坏数据库内容和可用性的前提下，达到保护数据库安全的目的。基于LSB（LeastSignificantBits）算法的水印载体信道是最简单且常用的一种。LSB的水印载体信道的实质是通过数值型载体数据的微小失真来获取数据库的冗余空间。由于混沌序列具有初值敏感性、均衡性、迭代性和序列无周期等性质，能够较好地满足对嵌入位置随机选取的要求，采用基于混沌序列的LSB替换算法，将水印嵌入到用户的数据库中。
在发现疑似泄露或盗用的数据后，依靠提出算法提取数据中的水印信息，利用人眼辨识度的鲁棒性，也可以利用机器识别水印的方法，将提取出的水印与原水印进行比对，判定数据库的所有者。
4.3建立针对云中应用的多安全区域的划分与防护机制
云计算建立在虚拟化的资源管理方式上，因此不像传统的计算模式下，能够依据物理主机的边界很好进行安全域的划分。在资源池的模式下，应用间不存在物理上的边界，应用的资源和权限会存在交集，传统的安全防护策略在云计算的模式下是很难起到作用。
因此，需要针对云计算环境的应用和数据，建立多级别，多层次，微粒化安全域设置。对每个用户的虚拟应用、虚拟机使用针对动态数据安全的保护系统，随时跟踪用户的敏感数据，严格按照用户所属的安全域设置的安全策略控制数据的流动。
为了实现更加精确的用户隔离，现有的云计算系统就必须能够对程序数据进行对象级别的细粒度标记和追踪，即使是进程地址空间内不同租户的数据也能进行有效的追踪和隔离。对于每个应用就要落实到编程语言级别的信息流控制，每个应用程序的代码要操作用户的敏感数据时，要基于最小特权的原则被赋予特定的主体权限，进行标记追踪及策略判定，符合安全策略的才能执行对敏感数据的操作。另外在虚拟机操作系统层面的安全增强也必要的。最为精确和细粒度的用户隔离才能有效避免应用的漏洞被利用，不能进行非法的数据读写操作和进行进程间通信。
5问题总结
本文简要的论述了云计算在验证、隔离、存储、安全机制四个方面存在的安全问题，并从加强验证环节，建立可验证的用户可信赖的数据存储架构，建立针对云中应用的多安全区域的划分与防护机制三个方面探讨了解决云计算安全问题的方法。
云计算架构的发展过程中不可避免的存在种种的问题，数据安全问题的解决是服务商在未来争取更多用户的关键条件。相信在解决了困扰云计算的诸多问题之后，云计算必然会迎来更加巨大的发展空间。
参考文献：
[1]WayneJansen，TimothyGrance.GuidelinesonSecurityandPrivacyinPublicCloudComputing.NIST.January，2011.
[2]NIST.ChallengingSecurityRequirementsforUSGovernmentCloudComputingAdoption（Draft）.November，2011.
[3]VivekKundra.FederalCloudComputingStrategy.U.S.ChiefInformationOfficer.February，2011.
关键词：模糊聚类算法；隶属度；体育运动视频；图像分割
Abstract：Sincethecurrentsportsvideoimagesegmentationmethodshavethedefectsofroughimagesegmentationresultandhighspacedistortionrate，asportsvideoimagesegmentationmethodbasedonfuzzyclusteringalgorithmisproposed.Thebasictheoryoffuzzyclusteringalgorithmisintroduced.ThetwoorderfuzzyattributecontainingthenormaldistributionandgrayvalueisestablishedbyvirtueofthetimedomaindifferenceimagetogivethefuzzyattributeSmembershipfunction，soastoperformthefuzzyclusteringtothetimedomaindifferenceimage.Thesportsvideoimagesegmentationresultisobtainedwithedgedetection.Theexperimentalresultsshowthattheproposedmethodhashighspaceaccuracy，perfectnoiseiterationperformanceandlowspacedistortionrate，andcansegmentthecomplexsportsvideoimageaccuratelytoobtainthehighdefinitionimage.
Keywords：fuzzyclusteringalgorithm；membershipdegree；sportsvideo；imagesegmentation
0引言
随着网络和多媒体技术的快速发展，大量的体育运动和全民健身资料以视频和图片的形式保存在各类健身指导系统中。为更好的促进大众健身，便于学习和查看，对体育运动视频也有了编辑、分割、整合的多种需求。视频压缩技术也渐渐成为热点研究课题。视频压缩技术通过视频编码对视频容量进行缩减，便于释放存储空间并减少转存、传输用时，传统视频编码标准有MPEG2，H.263等。MPEG指MovingPictureExpertsGroup，代表动态图像专家组，其计算冗余度小，整体性能比较平稳[1]，H.263的效率则更高。
另外，视频编码技术需要将目标物体图像分割出来，以保证目标物体的编码完整性。然而传统视频编码标准无法搜索视频内容，具有一定的图像分割难度。2000年推出的MPEG4加入了视频内容语义搜索功能，可将图像背景与前景分割为不同语义对象，编码效率有所提高，但其在编码过程中无法快速消除噪声。时域分割、频域分割是最早提出的专门用于运动视频图像分割的方法，经多次实践验证，这两种方法均没能对目标物体姿态进行精准描绘，图像分割不清晰。
因此，该研究基于模糊聚类算法对目标物体运动姿态变化强烈的体育运动视频进行研究，将有助于更好地利用和分析体育视频图像。
1模糊聚类算法
模糊聚类算法来自于模式聚类理论，是一种使用数学法则描述分割区间的算法，进行体育运动视频图像分割时，模糊聚类算法利用迭代操作进行目标物体像素点区域分割，将图像像素划分到不同隶属度区间，做出图像分割决策。当目标物体拥有个像素样本时，将像素样本组成一个未聚类集合，表示为代表像素样本。设表示图像分割种类数量，表示模糊聚类加权因子。图像分割区域在数值上等同于像素点到聚类中心间距平方和的模糊聚类加权累计，即：
式中：代表隶属度函数集合，是像素点到聚类中点的间距；代表未聚类像素样本所处的隶属度种类为第类。
用表示含有所有隶属度种类的集合，是内的一个像素点模糊集合，代表样本的隶属度数值[2]。从隶属度数值可以看出样本属于何种分割区域，当时，必定不属于模糊集合当时，一定属于隶属度数值对视频图像的分割操作是极其严谨的，一旦确定出正确的模糊集合以及合适的隶属度函数，分割结果误差就可以被消除。
2模糊聚类算法的体育运动视频图像分割方法
体育运动视频中的目标物体运动姿态比较随机，图像变化趋势模糊，分割区域不易确定[3]，所提体育运动视频图像分割方法可将图像中目标物体的运动姿态区域与无用像素区域分割成前景与背景，提取目标物体的运动情况。
模糊聚类算法在体育运动视频播放状态下提取图像序列，并同时开启边缘检测进程，根据图像序列进行目标物体运动预测和补偿，在间距较小的若干幅图像上建立相同背景，利用相邻图像帧数值大小不同的属性提取时域差分图像，设置目标物体运动过程中的模糊属性并写入相应的隶属度函数，之后对时域差分图像进行模糊聚类，通过边缘检测进程切割目标物体边缘轮廓，得到前景区域，消除前景区域得到背景区域。图像分割框图如图1所示。
2.1模糊聚类算法分割问题讨论
对于模糊聚类算法中模糊属性的选取需要讨论以下两个问题：一是目标物体的何种属性能够精准描述运动姿态；二是运动姿态区域与无用像素区域中的模糊属性不能相同且必须存在明显差别。经过讨论，所提体育运动视频图像分割方法发现，当运动视频图像中的目标物体历经运动预测和补偿后，背景区域可以表示成间距较小且背景相同的图像背景差值，此时，如果原体育运动视频图像的背景拥有正态分布性质，那么分割后的图像也应该拥有正态分布性质，并且像素分布平均值等于0。
因为运动姿态区域中目标物体运动姿态是随机变化的，分割图像前景的像素分布情况无法直接确定，前景区域无法提取，所以需要对图像进行灰度测量。背景中的不同帧图像像素点灰度差值相差不大，而前景的不同图像像素点灰度差值必然大于背景[4]，根据这个性质，选取模糊属性时可将灰度值作为一个重要属性。另外，单一模糊属性对分割效果的增益不大，可从背景的正态分布性质出发，将运动姿态区域与无用像素区域的图像分割过程当成一个在正态分布像素内描述非正态分布像素的过程。文献[9]使用一种四阶矩阵提取非正态分布像素，设时域差分图像为代表像素点，采用一个运动的空心矩形衡量图像时域矩阵，即：
一般而言，SA越小的分割方法，其空间精度越高。不同分割方法的SA计算结果见表1，可见，本文采用的模糊聚类算法在四种分割方法中拥有最小的SA值，能够有效填充体育运动视频空间缺口，防止图像分割区域中出现空置，可以精准分割环境与色彩度等因素比较复杂的图像，空间精度高。
3.2噪声迭代性能
分割方法需要对分割图像进行噪声迭代才能够得到高清晰度图像，人们对分割方法噪声迭代性能的基本要求是快速自适应收敛，图2是体育视频内两段连续变化运动图像的噪声平均值曲线，图3，图4是不同分割方法的迭代次数与噪声平均值关系曲线。图2中，两段连续变化运动图像的最大噪声平均值分别为0.40dB和0.23dB，噪声的整体上升趋势比较平缓。在图3，图4中，经过分割方法的处理，图像噪声有所降低，本文所提出的基于模糊聚类算法的体育视频图像分割方法在相同的迭代次数下能够进行快速自适应收敛，迭代6次就能将图像噪声降至原来的50%，拥有很好的噪声迭代性能。
3.3空间畸变率
图5，图6分别是两段连续变化的运动图像在不同分割方法的处理过程中空间畸变率变化情况。空间畸变率的定义式如下：
式中：代表视频第帧图像的空间畸变率；分别代表分割像素值和完整像素值。
由图5，图6可知，空间畸变率与图像帧数、分割效果有关，段1图像帧数大，所以空间畸变率要明显低于帧数少的段2图像。模糊聚类算法在两段图像中的空间畸变率都比较稳定且数值较低，表示模糊聚类算法能够消除体育运动视频图像背景中的无用像素点，使分割图像噪声降低，得到清晰的运动目标变化趋势。而其他三种分割方法的空间畸变率较高且变化趋势不稳定，不能对图像噪声点进行有效处理，背景构建不成功，得到的分割图像比较模糊。
4结语
本文研究提出的基于模糊聚类算法的体育视频图像分割方法可以提高体育运动图像的分析水平和效果，与MPEG4、频域分割、时域分割等方法相比，该方法在空间精度、噪声迭代性能以及空间畸变率的实验评估中均处于领先地位。该体育运动视频图像分析方法的应用将有助于通过视频图像分析掌握运动技术规律和健身人群的动作技能特点，为体育教学、全民健身和竞技体育水平提高服务。
参考文献
[1]孙立新，张栩之，邓先瑞，等.自适应果蝇算法优化模糊均值聚类算法图像分割[J].控制工程，2016，23（4）：494499.
[2]王少华，狄岚，梁久祯.基于核与局部信息的多维度模糊聚类图像分割算法[J].计算机应用，2015，35（11）：32273231.
[3]张杰，范洪辉.一种改进的模糊聚类图像分割算法研究与仿真[J].计算机仿真，2015，32（4）：380383.
[4]薛艳锋，刘继华，高永强，等.一种加权模糊C均值聚类算法及其在图像分割中的应用[J].计算机应用与软件，2016，33（7）：273277.
【关键词】云计算web数据挖掘运用控制层
1云计算与web数据挖掘
1.1云计算的概念
所谓云计算，具体是指将分布式、网络存储、网格计算、并行计算以及虚拟化技术有效融合而形成的技术，是计算机技术蓬勃发展的最终产物。
1.2云计算的关键技术
1.2.1数据管理技术
系统处理能够为用户提供更为优质的高质量服务，进而可以通过此技术手段进行管理数据。此外，管理技术的广泛应用，还能够进一步解决存在的问题，对于数据集的整合和处理来说，提供了充足的数据参考。
1.2.2虚拟化技术
作为一种特别有效资源合理分配划分的方式，可以将不同等级的系统进行孤立，进而实现存储、服务器与设备之间的划分，从中凸显出应用系统的实质性作用，实现体系结构与管理技术的广泛应用。
1.2.3分布式存储技术
运存储数据主要就是采用分布式的存储方式，这种方式在某种程度上来说，可以有效的保障数据的可靠性，同时也具备一定的经济性。
1.3web数据挖掘技术
通常情况下，我们将web数据挖掘成为网络挖掘，其根本原因是基于互联网与数据挖掘技术而形成的。由于当前互联网中数量是非常庞大的，而运用web能够准确的寻找到有价值的信息。在web数据挖掘技术领域当中，主要是基于机器学习、统计学、数据库技术以及神经网络等分支来构成的。在web数据挖掘技术运用的过程中，由于和传统挖掘技术相比，在挖掘方式与挖掘对象方面是存在着较大差异的，因此在流程方面是完全不同的。通常来说，web数据挖掘的流程主要可分为四个部分，分别为搜索信息、信息预处理、模式发现以及模式分析。
2基于云计算平台的web数据挖掘体系架构
2.1服务层
服务层的功能是用户与web数据挖掘之间的交互。在操作过程中，服务层能够将用户的请求接收，并通过转化的方式向web数据挖掘发送指令，然后web数据挖掘将得到的资源返回到用户。
2.2控制层
2.3算法和数据存储层
在基于云计算平台的web数据挖掘的体系架构当中，数据存储层的功能是对各种类型的算法进行存储，当接收到用户所发出的信息后，在算法进行选择后存储到数据存储层，以实现对数据的备份。即便在挖掘过程中出现意外，也能够瞬间将数据恢复。
2.4业务处理层
众所周知，在web挖掘技术当中得到的数据与信息，是经过数据存储层的解析后，转化为XML文件。对此，业务处理层的职责就是将分配的任务进行处理，在操作完成后返回到控制层，最终由控制层传输到服务层。
3基于云计算的web数据挖掘技术运用
3.1数据的收集和处理
3.2数据存储
当数据进行收集之后，需要进行科学合理的数据处理，当完成收集和处理任务之后，应该将数据存储起来，以保证可以对日后的使用起到一定的便捷作用，数据在存储的同时，应该始终坚持以云计算为重要的存储数据流程设定基础，这样可以有效的保障数据的稳定性，对数据的存储起到一定的促进作用。在现阶段以云计算为核心的web数据存储领域当中，主要被划分为开源系统与非开源系统。其中，前者运用最多的为hdfs系统，该系统是由hadoop公司所开发的；而后者运用最多的是gfs系统，该系统是由谷歌公司所开发的。总的来说，在各项技术蓬勃发展的过程中，在云计算平台中，web数据挖掘技术的运用范围是不断扩展与延伸的。在此背景下，云计算平台的web数据挖掘技术不但搜索效率方面有着明显的提升，同时在数据处理效率方面的提升也是非常显著的。
4结论
通过全文的分析，能够看出重点是对于云计算以及数据挖掘技术进行具体的探索和分析，明确在云计算技术基础上，数据挖掘技术得到了较大程度上的创新发展，其未来的发展前景非常的宽广。与此同时，相信在云计算领域蓬勃发展的背景下，web数据挖掘在云计算的未来发展发挥出了巨大的推动力。
[1]蔡兴旺，段梦博.云计算及其在数据挖掘上的应用研究[J].电脑知识与技术，2010（22）.
[2]刘帅，蒋贵凰.数据挖掘的现状及发展趋势研究分析[J].现代商业，2015（33）.
[3]吴锐，孙银香.云计算平台下的Web数据挖掘研究[J].网络安全技术与应用，2014（08）.
【关键词】云计算智能云网络架构设计
引言：
随着互联网技术的快速发展，整个世界进入到了互联网时代。通过运用计算机将网络连接成一个整体，使网络在应用当中具有相应的社交网络、内容聚集及搜索等功能形式，推动就计算机网络的不断社会化和开放化的发展。云计算作为一种功能强大且资源丰富的云网络形式，能够更加充分的将网络计算与具体服务连接在一起，并通过对虚拟化技术的应用从而将其具体功能扩展到各个服务器当中，能够将各种资源形式通过与计算有效的融合和集中在一起，并根据资源状况对其进行有针对性额提供计算和储存功能，在此基础上云计算的互联网网络便形成和发展。
一、云计算的形成和发展
随着当今社会科学技术水平额不断提升，计算机的发展也经历了一个漫长额过程，从刚开始大型的计算用计算机转变为向个人用户使用的专用计算机，随着社会对计算机需求类型的不同，计算机开始向更加深层次的互联网方向转变，在这样的社会科技需求的推动下，云计算成为当前社会互联网领域中的一个焦点性问题，随着当今各大IT行业巨头，根据自身现阶段乃至未来发展需要，推出了适合自身网络发展需要的云计算平台，从中可以看出，采用云计算不仅是当前社会科技发展的需要所调动，而且在具体的应用当中还较好的将自身的应用价值加好的表现出来。在云计算系统的后端当中存在着无数的支服务器，当前如何将这些服务器子系统的资源形式有效整合起来，并推动整个云计算系统功能的不断提升，是当前解决的关键问题所在。一个有序的网络平台与其具体的网络性能存在着密切的关系，并且还要使自身所具有的稳定性得到充分的保证，实现整个网络平台在具体的运行当中发生故障时，还能够正常、顺利的提供服务和正常运行。
从云计算的基础硬件状况来看，云计算在实际应用中主要包含着三个方面额创新思维：
首先，能够在各个子系统当中获得丰富的计算资源内容，使用户不需要在相应的提供服务之前对其进行云计算的具体规划要求。
其次，对运用户的先期投入给与消除，能够从相应的小规模对云平台做起，随着在社会发展过程中对于一些硬件设施的需求的不断提升，为了较好的满足他们所具有的需求状况，从而使他们所具有的运行风险得到有效降低。
二、云计算的智能云网络架构分析
2.1传统的只能信息网络分析
从目前在全球范围内的智能信息网络体系当中可以看出，其在具体的部署层级上主要包含相应的三个步骤，分别是：
首先，在实际需求当中能够成为某些基础设施相应的网络构建形式，并且还能将那些音频信息资源及具体的数据在一个整合化的智能传输平台当中得以实现；
其次，在网络上将那些信息资源得以动态智能分配得以实现；
最后，并相对虚拟的平台当中实现相应的应用的实现及服务的高度集成化实现。
智能信息网络在具体的应用中具有三大益处：
首先，使总体的拥有成本有效降低，并且在运行费用上也达到较低的效果。
其次，系统相应投入产出比的增长，能够有效提升生产效率，能够使用户在全天候状态下实现访问网络的随时性，在服务实施上与传统的网络系统更加快捷，并且还方便操作和应用，其中还包含着许多新的功能。
最后，业务灵活性的提升和加强，能够使客户之间所具有的联系性在具体的连接上更加方便，使收入的渠道更加的丰富化和多样化。
由于在具体的网络规划过程中所涉及到的技术及概念更加多样化。在我国初级网络阶段仅仅实现了网络所具有的连通性，并且在可靠性、易管理性及安全性等方面还比较简单。在对网络的未来发展中缺乏相应的整体规划和长久蓝图设计，没有对其进行细致化的长远考量。为了使现有的网络建设更加适合未来社会网络发展需要，需要有效利用云计算自身所具有的基础特征样式合理规划，并根据今后社会发展需要对云网络结构框架给与合理的建立和优化。
2.2智能云网络
人们可以将应用程序在共享服务器及储存资源池当中更快额部署，从而使数据中心更加现成化和实际化。云计算网络以及云环境在一定程度上需要相应的1/10/千兆位并且还要以太网（GbE）作为连接装置，在未来发展中更加高速的45/100太网连接，将那些网络基础设施通过云网络平台有效的连接起来，云网络在实际的应用当中还应该具有相应的水准的可用性，从而当发生网络故障时，能够较好的防治发生故障对相应子服务器所造成的严重影响。在一定程度上推动集成平台开放化的不断完善和健全，实现在全网状态下策划管理的有效实现。随着社会需求的变迁逐渐向云网络过渡的发展趋势。
作为云计算系统的后端的网络拓扑在机构上具有复杂的特质，通常情况下，其所针对的对象都是比较大的范围，比如国家乃至世界，因此在具体的服务器集群在相应某个地点集中式不可能的，并且还要充分考量相应的服务器的管理苦鏖战以及日常的维护操作，即使是在某个特定的地点也可以拥有相应的几个子网络形式，子网络在结构表现上具有一定的典型性，其在外在形象上呈现出树形的网络拓扑。在云计算的基础框架当中，云网络根据现有技术要求和水准提出一个新型的定义概念NaaS，使网络资源内容以一种全新的服务能力样式，通过一定形式的封装让用户来使用。
三、结语
关键词：计算机；安全存储；云计算技术
互联网技术的迅速发展和广泛应用，为人们的生活和生产活动带来了诸多便利，但也面临着严峻的网络安全问题。近几年，因计算机病毒或黑客攻击而发生的网络安全事件屡见不鲜，比如僵尸网络HNS感染事件、Facebook数据泄露事件、“黑客”入侵快递公司后台窃取客户信息事件等，严重影响了数据信息存储的安全。为避免或减少此类事件的发生，需要从计算机安全存储环节入手，加强网络数据信息的管理和保护力度。对此，应加大云计算技术的研究力度，将有效运用于在计算机安全存储。
1云计算技术概述
2计算机安全存储中的常见云计算技术
大数据时代背景下，数据信息安全问题越来越严峻，需要借助云计算技术提高计算机安全存储质量，避免发生数据泄密现象。计算机安全存储中，较为常见的云计算技术包括以下几种。
2.1云计算密钥管理技术
云计算技术体系中，受密钥技术水平的限制，管理和共享计算机数据信息时，仍然面临一定困难。通过加强密钥共享和管理工作，能够提升计算机安全存储的管理效率和服务质量。现阶段，云存储程序中，多采用验证码的密钥方式保护数据信息。以百度云为例，信息传输和共享过程中，用户可将网络链接发送给他人，输入提取码后获取相应信息，在确保数据信息安全性的前提下，实现文件共享。
2.2云计算数据加密技术
计算机安全存储过程中，云计算数据加密技术发挥着重要作用，主要包括对称加密算法和非对称加密算法。两者的特点存在一定差异，应根据实际需求加以选用。对称加密算法加密性能与解密性能较强，对数据安全起到良好的保护作用，但会降低计算系统管理及数据传输的效率，影响运行性能。与对称加密算法相比，非对称加密算法对计算机系统管理及数据传输效率的影响较小，但其加密性能与解密性能有待提升，且计算过程较为复杂，不利于数据快速存储[3]。
2.3云计算身份认证技术
利用云计算身份认证技术，能够显著提升计算机数据存储的安全性。通过验证和审核访问者身份，防止出现外界入侵问题。现阶段，云计算身份认证技术包括口令验证、智能IC卡用户验证、PKI身份认证。对于口令验证，指用户访问数据库时，需根据界面提示输入用户名及相应口令，计算机系统验证信息。若用户信息正确，则通过验证，用户可顺利访问计算机系统；若用户信息有误，则系统会提示多次输入，次数达到上限后仍无法正确输入，用户将无法获取数据信息。对于智能IC卡用户验证，指通过读取IC卡信息验证用户身份。如果IC卡信息出现偏差或者不相符，会拒绝用户进入计算机系统，以此确保数据存储的安全。对于PKI身份认证，需要依托密钥才能实现。具体而言，是利用密钥的相互匹配特性，对数据进行加密和解密，结合密钥备份、恢复及更新机制，达到计算机安全存储的目的，提高计算机数据信息的安全程度。
2.4云计算数据备份技术
针对计算机安全存储过程中常见的数据丢失问题，可利用云计算数据备份技术恢复原始数据，以此减小损失。存储计算机文件时，通常将其保存至硬盘，但文件较大超出硬件存储能力时，无法继续保存数据[4]。此时，可通过数据备份技术整合需要存储的数据信息，将其在云端备份。当硬件中的文件出现损毁时，可借助备份数据进行补充，恢复原始数据，避免出现丢失现象，确保数据的安全存储。另外，可将加密算法、身份认证技术运用到数据存储及传输过程中，加强数据存储的安全防护力度。
3计算机安全存储中云计算技术的运用策略
为保证数据信息的安全性和保密性，需要将云计算技术科学应用于计算机安全存储，避免出现数据丢失、泄密、恶意篡改等现象。
3.1可取回性证明算法的运用
可取回性证明算法又称为M-POR算法，能够及时响应数据信息，还可进行验证，进而确保数据信息的安全。实际应用过程中，利用冗余纠错编码，能够验证云计算数据信息的可用性。查询数据信息时，云端会得到相应提示，然后做出响应，允许用户检索和查询数据，并判断数据信息是否安全，防范风险。当用户验证失败时，会对计算机存储文件造成破坏，此时可评估文件的损坏程度，判断是否具有可恢复性。如果文件损坏程度在可恢复阈值范围内，可采用M-POR算法，利用编码冗余的方式恢复数据，保证计算机数据信息的安全。数据恢复方面，M-POR算法具有较高的成功率，在计算机安全存储中有显著应用优势[5]。验证云端数据完整性时，也可借助M-POR算法实现。此过程中，能够精准确定错误点的具置，并进行全面、深入分析。通过RS纠删码对云存储内的原始数据信息进行冗余编码，使原始数据恢复正常，提高数据信息提取速度，同时，确保云存储系统稳定运行。
3.2MC-R的运用
计算机安全存储中引入云计算技术时，可结合实际需求灵活选用MC-R策略，主要分为用户端和云端两种不同类型。从用户端来讲，数据信息在复杂的网络环境中，隐藏和伪装性较差，且客户端和程序漏洞，为黑客等不法分子提供了可乘之机，数据信息易遭到恶意入侵而发生泄漏现象。对此，可采用MC-R策略增强数据信息的隐秘性，借助MC加密算法构建数据伪装、隐藏及标记模块，在三者的有机协同下实现数据加密和保护，提升计算机存储的安全性。从云端来讲，运用MC-R策略时，主要对计算机系统的核心数据进行加密处理，提升加密解密效能，同时，降低计算机技术能耗。实际应用时，用户端会在云计算技术系统中产生密钥，且具备自我保存功能。通过用户端的MC加密处理计算机文件信息，云端通过数据传输得到相应文件信息及密钥后，再次进行加密处理，增强计算机数据存储的安全性。如果用户需下载所用数据，需向计算机系统发出请求命令，通过验证后才能进入云端检索、下载数据信息，并利用密钥进行加密处理。当遇到加密程序时，可通过MC公钥密码进行破解，获取其中的加密数据。对于云端所存储的数据信息，可借助数据标记模块获得，解除加密程序，使数据恢复正常，进而达到高效利用的目的。
3.3虚拟机动态迁移的运用
虚拟机属于完整的计算机系统，由软件模拟形成。其硬件功能完备，运行于完全隔离的环境。要想充分发挥虚拟机在计算机安全存储中的价值，提高服务质量，需要重点考虑其动态迁移作用，优化虚拟机在物理服务器中的迁移方式，提高迁移速度和灵活性，增强数据信息存储的备份功效。就虚拟机动态迁移技术在计算机安全存储中的运用现状来看，在同一IP地址条件下，需借助物理路由完成动态迁移，迁移结束后，如果网络配置无法保持与外界正常通信，计算机信息难以长久保存。引入云计算数据后，为提升网络安全存储效率，需布置虚拟机，具体应在二级网络中进行。通过技术改进和升级，提高计算机存储技术水平，网络运行能力随之增强，虚拟机承载规模逐渐扩大，进而满足越来越多数据信息的存储需求，并确保计算机存储安全。
关键词：大数据；云计算；财务管理；应用
财务管理工作是学校的重要工作之一，而大数据和云计算的引入，能够解决很多传统财务管理模式中存在的问题，拓展了财务管理工作原有的工作范围，节约了人力物力，使远程和高负荷数据处理成为一种可能。因此，在大数据和云计算视域下，加强财务管理，促进学校的和谐健康发展是值得探究的课题。
1.大数据
2.云计算
二、基于大数据的财务决策流程
三、大数据和云计算技术背景下财务管理的创新策略
1.正确认识，合理运用
自上而下高度重视，正确认识大数据和云计算所带来的价值，明确大数据和云计算的意义和作用，把大数据和云计算在财务管理中的创新运用当作重要工作来抓，充分发挥财务管理部门和财务人员的积极作用，把大数据和云计算的新理念和高效的财务处理技术相融合，不断提高财务管理人员通过大数据和云计算对财务数据的分析和处理能力，以便更好应对各种财务风险的挑战。结合本单位的具体情况，创建财务管理信息中心，加强对财务数据的处理、分析和应用，促进学校的生存和发展。
2.加强队伍建设
3.建立统一的信息化管理系统
4.加强风险管理
1.朱晓燕.大数据和云计算技术在财政工作中的应用研究.中国财政，2016（22）.
2.熊发政，李育强，陈英齐.浅析大数据技术在高校学生教育管理工作中的应用路径.才智，2016（23）.
3.张方，陈发富.大数据技术在高校管理中的应用初探.信息通信，2015（07）.
4.贾子扬.基于大数据的财务报表持续审计研究.山西财经大学，2016.
【关键词】云计算；健康云；信息化；SaaS；SOA
SurveyofHowtoRealizeMedicalInformationizationon“HealthCloud”
MaMiao
（BeijingObstetricsandGynecologyHospital,CapitalMedicalUniversityBeijing100026）
【Abstract】Thepaperdiscussesthebackground,researchbasisandkeytechniquesofhowtousecloudcomputingonmedicalinformationization.Concretelyelaboratestheapplicationofelectronichealthrecordonthecloudcomputingandtheapplicationofhospitalinformationmanagementsystemonthecloudcomputing,includingtheaspectsofsystemcharacteristics,platformarchitecture,etc.Italsoforecaststhefutureresearchdevelopment.
【Keywords】cloudcomputing;healthcloud;informationization;SaaS;SOA
1引言
1.1何为云计算
云计算（CloudComputing）发展到今天也没有最为统一的定义，各种组织的看法不一，维基百科对云计算的定义：互联网上某些节点强大的信息资源，包括存储资源、计算资源、软件资源、数据资源、管理资源，通过云计算以互联网上的服务方式，变成广大用户动态、可伸缩的虚拟资源，为用户所用。美国国家标准与技术实验室对云计算的定义是：“云计算是一个提供便捷的通过互联网访问一个可定制的信息技术资源共享池能力的按使用量付费模式（信息技术资源包括网络，服务器，存储，应用，服务），这些资源能够快速部署，并只需要很少的管理工作或很少的与服务供应商的交互”等等。可见，随着人类应用的发展，还会有新的云计算的定义不断产生。
1.2“健康云”的提出
“健康云”采用SaaS（软件即服务）方式向拥有云计算产业的区域所属医疗卫生单位和当地医院提供居民健康档案管理和医院管理等应用服务。这是一种医疗卫生信息扩大化的产业模式，以各个医院为连接点，其上属医院管理机构，连接了医药管理，保健管理，医疗设备的管理等，整合为一个“健康云”的强大平台，为产业链内的居民和患者提供更加便捷和智能的医疗服务，相比运用云平台实现医院管理的内部私有云，“健康云”是一种混合云的搭建模式，是一个新的产业研究发展方向。
2云计算的研究基础与核心技术
2.1研究基础
2.2核心技术
从技术的角度来看“云计算”，其基本功能的实现取决于两个关键因素，数据存储能力和分布式计算能力，我们可以把“云计算”分为“存储云”和“计算云”。存储技术是大型的分布式计算资源存储，计算是对资源的虚拟化以及并行计算。并行计算会将大规模的计算任务分解派发到云的节点，然后进行分布式并行计算，将计算结果进行收集整理。虚拟化技术的实现在于节省资源，对云计算中的资源进行优化合理的配置，能够运用云中较少的硬件计算平台解决更多的并行计算任务。
2.3云计算的特性
2.3.1高效性
总体来看，云计算是将计算资源集中起来在一个大规模的网络平台上运行，对于整个社会资源来讲，起到了合理调控和优化配置的作用；对处于高运转的计算机将其任务分解给闲置的计算机，平衡其高峰与低谷的差值，从而实现了计算资源整体的高效性，而单机用户可以通过租用的方式获取资源。
2.3.2安全性
用户将数据通过云端上传给“云”，服务器利用分布式数据存储特点将数据备份到不同地理位置的数据库中，多个备份为用户数据丢失恢复提供了保障；用户可以享用备份服务，但其具体存储路径却不得而知，从而拦截了黑客和病毒的攻击，提高了系统的容灾能力。
【关键词】体育成绩;管理系统设计;云计算
1.前言
体育成绩是教学管理的重要部分之一，云计算信息系统已经广发的应用在高校体育成绩管理中。建立在云计算信息管理系统上高校体育成绩的管理中，可以处理高校体育成绩的管理系统中的大量信息数据，将这些数据统一处理、计算和存储，达到提高体育成绩管理的安全性。
2.云计算的概述
为了传送和储存海量的信息数据，实现数据的共享和实时传播，提高工作效率云计算得到发展和完善，先后发展了效用计算、分布式甲酸核心技术和互联计算等云计算理念。具体划分为数据即服务、软件即服务和平台即服务等不同层次。
2.1特点
第一，扩展性。云计算的扩张性可以看作是搭建了一个信息资源池，给体育教学管理提供多种服务，实现资源的优化配置。
第二，通用性。在云计算使用的过程中，具有普遍性高和局限性小的特点，使多种应用正常发挥。
第三，独特的稳定性。云计算在系统中传递和保存数据时具有可靠性的特点，运用多种技术对数据进行保护。
第四，安全性。云计算的安全性能可以进步以提高数据管理的可靠性，对系统中的数据进行保护，防止黑客侵入的状况发生。
第五，虚拟化技术。系统中的数字和物理资源都是虚拟的，运用云计算进行规范处理，将用户终端的数据中心相连，就可以实现数据的处理。
第六，费用低。运用云计算管理教务系统，可以减少管理人员的工作量，提高工作效率，节约成本的投入。
3.高校体育成绩的管理系统设计
3.1高校体育成绩系统界面
系统界面设计时，要简单、清晰且易于操作，给系统用户在信息处理时提供输入和输出界面。
云计算在体育教务管理的登陆的过程中先输入用户名和密码，再点击进入，之后系统会解析用户名并确认用户身份，再输入验证码进步验证身份的安全性，提高系统的可靠性。
3.2高校体选课系统设计
基于云计算的高校体育教务管理系统分为以下几个内容：
第一，学生成绩信息数据库，其中有不同学生的成绩，以供学生自己对选课成绩查询。
3.3高校体育考试管理的设计
第一，这部分设计的内容主要包括考试科目管理、考试日期管理、监考人员管理、监考日程管理以及补考的各项工作管理。
3.4高校体育成绩管理设计
第一，成绩录入。考试结束后，教务管理人员将学生的考试成绩录入成绩管理系统，系统自动生成总评成绩。
第二，成绩查询系统。该系统包括查看成绩和补考成绩两部分。教务管理人员完成成绩录入工作后，经教务处和学院的批准公布成绩，系统用户就可以在管理系统中查看成绩。
3.5高校体育教务学籍管理
第一，学籍管理框架设计，主要设计新生学籍注册、在校生学年注册、学生学生学籍管理等内容。
第二，学籍管理的实现效果。通常包括学生家庭信息、年龄、综合实践等信息的录入，教务管理人员通过学号、姓名、班级就可以进行学籍信息的查询的系统。
第三，学籍异动管理。在教学工程中，经常会有学生的转学、辍学、休学等不同的学籍异动处理。
3.6高校体育教学计划管理设计
第一，开设教学计划。体育教师根据学校要求和学生的实际情况制定教学计划，将课程名称、课程代码、具体的教学计划录入教学管理系统中，建立与计算系统上的高校体育教学计划管理系统的设计。
第二，教学计划维护。每个教师根据学校制定的教学大纲设计了教学计划，按照教学计划有序的进行教学任务，之后嗨哟啊哦进行教学计划的维护，形成高校体育教学计划维护管理系统。教学计划的维护主要包括课程学分和考核方式。
4.结语
数据信息化是这个社会发展需要的必然结果，各个行业都在运用计算机技术，高校体育成绩的管理也不例外，只有发挥云技术在信息处理和管理的优势，才能有效的整合教学和教务管理，提高管理工作水平和效率，使高校体育成绩管理系统不断科学化、合理化、规范化。
[1]李春峰.高职学生体育成绩管理系统的设计与实现[D].厦门大学，2014.
[2]沈炜.绍兴职业技术学院体育成绩管理系统的设计与实现[D].电子科技大学，2012.
关键词：云计算；移动通信；4G网络；优化措施
1TD-LTE网络优化思路
近年来，移动通信4G网络快速发展，4G网络以TD-LTE为核心，这种TD-LTE网络的各项业务主要是基于分组形式，以这种形式实现通信数据传输，所以有些TD-LTE网络的关键性能指标不适合2G或者3G网络。TD-LTE网络和3G网络不同，其基于扁平化网络结构体系，并且采用端到端架构，所以根据TD-LTE网络运行要求，结合4G网络的关键性能指标，优化构建TD-LTE网络体系，并且基于这种移动网络指标体系，不仅保留3G，2G指标，还可以加入TD-LTE网络的各项关键性能指标，合理整合和有效分析各项关键性能指标，研究影响TD-LTE网络运行关键性能指标参数，科学判断和分析TD-LTE网络平台，提供有利支持[1]。
2基于云计算的移动通信4G网络优化软件的实现
2.1数据存储层
众所周知，数据库主要功能在于对各种数据的有效存储，不过不同类型的数据资源则需存储于不同数据库之中。诸如地理图层信息则需要在GIS地理空间数据库中进行存储；平台用户数据、权限数据、业务模型以及业务参数等则需要在传统的关系型数据库Oracle中予以存储；海量的性能统计数据、业务分析数据等则需要在分布式数据库HBase中进行存储。
2.2数据处理层
2.3网优业务逻辑层
针对各种类型的分析优化维度，进而生成分析预测报告，以便于最终提出相应的配置优化意见和性能优化方案。
2.4人机交互层
3TD-LTE网络优化的关键技术
3.1TD-LTE网络关键性能指标体系及统计分析
开展网络优化工作时，离不开相应的科学合理的网络关键性能指标体系的支撑，其即提供了方向和指南，还有助于对优化问题进行及早识别。基于云计算的移动网络4G网络优化系统，则是汲取了2G/3G移动通信网络优化中的精华，同时对于一些过时的关键性能指标予以及时的摒弃，同时还结合4G网络时代的特点，添加了一些新型的、更能精准反映TD-LTE网络真实性能的各项指标。通过综合整理、分析这些性能指标，并查明影响这些关键性能指标的重要参数，以便于提供给网络优化更为切实可靠的一手数据资料，确保网络得以最佳优化[2]。
3.2基于路测数据的网络覆盖和干扰预测分析
综合运用实际测试和算法研究两种研究方法，将路测数据中所能够展现出的各种有用信息进行充分的挖掘，同时对路测数据的拓展性应用予以重点考虑。具体而言，合理运用TD-LTE路测仪表将典型区域的路测数据进行采集，然后将路测所收集整理到的有限的线数据和点数据进行重点研究，并补充预测网络所能够覆盖到的面数据。同时，还需要对路测数据所能够覆盖的区域和实际造成的干扰程度进行定量分析。最终综合分析目标区域内的覆盖情况和干扰情况，并科学评估网络以及业务的实际质量水平。此外还需要对异常路测所测试出的覆盖区域和干扰现象中的问题进行分析。
3.3网络自组织技术
总之，基于云计算的移动通信4G网络优化，综合运用penStack云计算技术和Hadoop分布式并行计算框架，能够对网络运行中的各种数据特征进行有效挖掘，同时综合运用TD-LTE网络的优化技术，能够切实提升网络优化效率和效果。
【关键词】云计算联网审计实现方法
一、基于云环境背景下的联网审计要点分析
（一）联网审计内容分析
数据信息内容采集主要为对应审计单位电子数据信息内容采集，应该了解到，联网审计数据采集之所以得以实现，是因为数据库服务端位置放有先进服务器设备，即数据采集前置机。通过设备安装与设备调试，对数据采集软件进行合理融入，随之完成后续联网审计过程中具体数据采集工作。数据信息内容传输实质上是将所收集电子数据信息内容进行最终审计单位方位传输，为日后审计分析工作的顺利开展奠定优良基础。单对数据信息内容存储加以分析，以运用特殊运转模式对所采集到的电子数据信息内容加以存储，保证存储效率与存储质量。最后则为数据信息内容分析和解决，此环节需要适时进行电子数据信息内容分析处理，以此来助力审计信息探索与审计信息发现。
（二）联网审计特点分析
（三）云计算优点分析
二、基于云计算环境背景下的联网审计实现方法研究
基于当下联网审计实现原理，审计单位使用云平台内容、被审计单位使用云平台内容和两类单位共同使用云平台内容构成了云平台三种基本状态，此节主要对其进行分析和阐述，探索云计算环境背景下的联网审计优化方案：
（一）审计单位
（二）被审计单位
审计部门和审计机构可以借助被审计部门云平台进行相应审计数据信息内容采集软件安装与调试，使得联网数据信息内容采集工作得以顺利进行，所采集信息，即被审计数据信息内容，将其进行综合数据存储结构系统内部加以保存，此时可为审计工作人员后续审计工作奠定有力基础，方便其在进行分析过程和处理过程中有所参考，运用此种模式可以在发现具体审计线索规律，获得正确审计证据信息内容。需要注意的是，有时也可在本体服务端口进行数据信息内容采集软件安装，运用远程操控模式进行被审计单位云平台内部电子数据信息内容获取。
（三）被审计单位与审计单位并用
针对此类情形需要二者相互配合与调整，审计单位和被审计单位、机构均需要独立完成云平台上的本体工作，二者此时可以同时使用同一供应商云平台，也可选取不同类型供应商云平台，但是需要严格遵守业内准则和云平台使用规范，合理使用云平台技术进行审计工作任务实施和科学方案选取，使得云计算环境背景下的联网审计模式得以实现，有效提升审计效率和审计质量。
三、结束语
综上所述，将云计算技术运用于联网审计操作中可以改善传统审计操作弊端和缺陷，审计单位和被审计单位均应遵守业内准则，合理使用云平台，使得审计信息收集内容的准确程度得到稳步提升。