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第1题

知识点：项目管理成本管理大数据物联网信息系统集成项目移动互联网云计算

论大项目或多项目的成本管理
随着移动互联网、物联网、云计算、大数据等新一代信息技术的广泛应用，我国目前的信息系统集成项目的规模越来越大，同时各种信息技术应用也越来越深入，这就使得我国的信息系统集成企业经常要面临大项目管理和多项目管理的挑战。在大项目或多项目管理中，如何在企业有限的资源条件下，做好成本管理，保证整体项目能够顺利完成是项目经理必须解决的问题。

问题：1.1 请以“大项目或多项目的成本管理”为题，分别从以下三个方面进行论述：
1．简要说明你参与的某信息系统大项目或多项目的背景、目的、发起单位的性质，项目的技术和运行特点、项目的周期、成本管理的需求，以及你在项目中的主要工作。
2．结合你参与的大项目或多项目管理，说明你是如何进行项目成本管理的。并结合大项目或多项目管理的相关理论，说明大项目或多项目成本管理的关键、基本输入、使用的基本工具和方法。
3．根据你在大项目或多项目成本管理的实践，阐述你在大项目或多项目成本管理中的经验和教训。


知识点讲解
· 项目管理 · 成本管理 · 大数据 · 物联网 · 信息系统集成项目 · 移动互联网 · 云计算

项目管理

定义

把各种知识、技能、手段和技术应用于项目活动之中，以达到项目的要求。管理一个项目包括：

.识别要求。

.确定清楚而又能实现的目标。

.权衡质量、范围、时间和成本方面的要求，使技术规格说明书、计划和方案适合于各干系人的不同需求与期望。

项目管理需要的知识领域

除了专门的项目管理技术以外，项目管理组至少应能理解和使用以下5方面的知识领域：

.项目管理知识体系。

.应用领域的知识、标准和规定。

.项目环境知识。

.通用的管理知识和技能。

.软技能（处理人际关系技能）。

项目管理体系

项目管理体系是指用于管理项目的工具、技术、方法、资源和规程。项目管理计划说明如何使用项目管理体系。

项目管理环境

项目管理团队应该考虑的项目环境包括：

.社会环境：经济、人口、教育、道德、种族、宗教和其他特征等。

.政治环境：法律、风俗和政治风气等。

.自然环境：生态和自然地理等。

项目管理办公室

项目管理办公室（PMO）是在管辖范围内集中、协调地管理项目的组织单元。也可指“大项目管理办公室”、“项目办公室”或“大项目办公室”。PMO监控项目、大项目或各类项目组合的管理。由PMO管理的项目不必要有特定的关系，PMO关注与上级组织或客户的整体业务目标相联系的项目或子项目之间的协调计划、优先级和执行情况。

PMO执行的职责可以是一个宽广的范围，包括从以培训、软件、标准政策和规程、模板的形式提供项目管理支持功能，到实际直接管理项目和项目的结果。

PMO可以存在于任何组织结构中，包括职能型组织。

项目经理和项目管理办公室的区别如下：

.追求的目标不同。项目经理关注于特定项目的目标，而PMO管理主要的大项目范围的变化，并将之视为更好地达到业务目标的潜在机会，其工作目标包含组织级的观点。

.项目经理控制赋予项目的资源以最好地实现项目目标，而PMO对所有项目之间的共享资源进行优化使用。

.项目经理管理本项目的范围、进度、费用和质量，而PMO管理整体的风险、整体的机会和所有项目的依赖关系。

过程和过程组

过程就是一组为了完成一系列事先指定的产品、成果或服务而必须执行的互相联系的行动和活动。

项目管理过程由项目团队实施，包括两大类：

.面向管理的过程。即项目管理过程，其目的是启动、规划、执行、监控和结束一个项目。

.面向产品的过程。一般由项目生命期规定，并因领域而异。

项目管理过程和创造产品的过程从项目开始到结束始终彼此重叠交互。

任何项目都必须执行5个项目过程组，它们与应用领域或特定行业无关。过程组不是项目阶段，每一阶段或子项目都要重复过程组的所有子过程。

.启动过程组。定义并批准项目或阶段。在多阶段项目中，后续阶段进行的启动过程是为了确认在指定项目章程与拟定初步项目范围说明书过程中所做的原假设与决策的合理性。启动过程组也定义了项目意图，确定了目标，并授权项目经理进行项目。

.规划过程组。定义和细化目标，规划最佳的行动方案，即从各种备选方案中选择最优方案，以实现项目或阶段所承担的目标和范围。项目团队应让所有项目干系人参与项目计划过程。当项目计划工作结束时，不管是由组织还是由项目团队负责，都要有明确的指导方针，否则将无法确定如何进行后续的反馈和细化。项目管理计划的渐进明细经常被称作“滚动式计划”，这意味着计划是一个迭代和持续的过程。

.执行过程组。整合人员和其他资源，在项目的生命期或某个阶段执行项目管理计划。

.监控过程组。要求定期测量和监控项目进展，识别与项目管理计划的偏差，以便在必要时采取纠正措施，确保项目或阶段目标达成。

.收尾过程组。正式接受产品、服务或工作成果，有序地结束项目或阶段。

项目管理过程组和“计划-执行-检查-行动（即PDCA）”循环的对应关系如下图所示。

项目管理过程组和PDCA循环的对应

规划过程组与PDCA循环中的“计划”对应；执行过程组与循环中的“执行”对应；监控过程组与循环中的“检查”和“行动”对应。启动过程组是这些循环的开始，而收尾过程组是其结束。

过程的交互

项目管理过程组通过它们各自所产生的结果而联系起来——一个过程的结果或者输出通常会成为另一个过程的输入或者整个项目的最终结果。在项目过程组之间以及项目过程本身当中，这种联系是迭代的。

如果一个项目被划分成阶段，每个阶段中的过程经常会反复进行。项目中过程组的相互作用如下图所示。

过程组的相互作用

5个项目过程组与44个项目管理过程及9个项目管理知识域的映射关系如下表所示。

过程组、过程和类知识域的映射关系

注：1．在《信息系统项目管理师教程》中，“团队组建”被划分为规划过程组。在PMBOK 2004版中，“团队组建”在执行过程组中，笔者认为划分在执行过程组中更合理。

2．发包规划在《信息系统项目管理师教程》中也称为计划签约和编制合同。

成本管理

系统成本管理范围

系统成本性态是指成本总额对业务量的依存关系。业务量是组织的生产经营活动水平的标志量。它可以是产出量也可以是投入量；可以使用实物量、时间度量，也可以使用货币度量。当业务量变化以后，各项成本有不同的性态，大体可以分为：固定成本和可变成本。

固定成本

企业信息系统的固定成本，也叫做初始成本项，是为购置长期使用的资产而发生的成本。这些成本一般以一定年限内的折旧体现在会计科目中，并且折旧与业务量的增加无关。主要包含以下几个方面。

（1）建筑费用及场所成本，包括计算机房、办公室及其他设备用房如测试室、培训室、空调等；硬件购置、安装成本；软件购置、开发成本。

（2）人力资源成本，主要指IT人员较为固定的工资或培训成本。

（3）外包服务成本，即从外部组织购买服务的成本，它可以是购买应用系统开发服务，也可以是数据中心的建设，因此成本中包括硬件软件等不同成本类型，但由于服务提供方不愿提供详细的成本数据等原因，很难将外包服务成本分解为最基本的成本类型，因此将它单独列出作为一类。

运行成本

企业信息系统的运行成本，也叫做可变成本，是指日常发生的与形成有形资产无关的成本，随着业务量增长而正比例增长的成本。IT人员的变动工资、打印机墨盒、纸张、电力等的耗费都会随着IT服务提供量的增加而增加，这些就是IT部门的变动成本。

系统预算及差异分析

成本管理以预算成本为限额，按限额开支成本和费用，并以实际成本和预算成本比较，衡量活动的成绩和效果，并纠正差异，以提高工作效率，实现以至超过预期目标。因此完整的成本管理模式应包括：预算；成本核算及IT服务计费；差异分析及改进措施。

预算

预算是指组织按照一定的业务量水平及质量水平，估计各项成本、计算预算成本，并以预算成本为控制经济活动的依据，衡量其合理性。当实际状态和预算有了较大差异时，要查明原因并采取措施加以控制。编制预算是以预算项目的成本预测及IT服务工作量的预测为基础的。

预算的编制方法主要有增量预算和零基预算，其选择依赖于企业的财务政策。增量预算是以去年的数据为基础，考虑本年度成本、价格等的期望变动，调整去年的预算。在零基预算下，组织实际所发生的每一活动的预算最初都被设定为零。为了在预算过程中获得支持，对每一活动必须就其持续的有用性给出有说服力的理由。即详尽分析每一项支出的必要性及其取得的效果，确定预算标准。零基预算方法迫使管理当局在分配资源前认真考虑组织经营的每一个阶段。这种方法通常比较费时，所以一般几年用一次。

.预算项目的成本预测。预算项目一般按照成本项目划分，一旦确定一般要保持稳定，这样一是可以使企业了解其成本变动趋势，进行纵向比较，也可以与其他企业之间进行横向比较，二是为成本管理活动提供了一个简单的处理基础，如折旧可以按照成本类型的不同分别进行处理。

在预算编制时，各预算项目的成本一般都是未知的，如加班工资、外部网收费等，因此必须对其进行预测。预测这些成本是以从前IT会计年度的成本数据为基础或以未来工作量的预测为基础进行的。IT成本管理必须谨慎地估计不可控制的成本的变化。

.IT服务工作量预测。IT工作量是成本变化的一个主要原因之一，因此，在编制预算的时候，要预测未来IT工作量。不仅成本管理活动需要估计工作量，在服务级别管理和容量管理中也需要对工作量进行预测。工作量预测将以工作量的历史数据为基础，考虑数据的更新与计划的修改，得出未来的IT工作量。

成本核算及IT服务计费

IT服务计费是指向接受IT部门服务的业务部门（客户）收取费用，进行成本效益核算的过程。IT服务计费包括确定收费对象和选择计算收费额的方法。良好的IT服务计费是以存在有效的会计系统、完善的成本核算为前提。如果接受IT服务的客户是组织外部的客户，则将收取费用作为提供服务的回报，如果接受IT服务的客户是企业内部其他部门，则用模拟方式进入适当的会计科目，以反映IT部门的活动效果及其对应部门的活动耗费。

进行IT服务计费的目的有两个：防止成本转移带来的部门间责任转嫁，使每个责任中心都能作为单独的组织单位进行业绩评价；IT服务计费系统所确定的转移价格作为一种价格引导业务部门采取明智的决策，IT部门据此确定提供产品或服务的数量，IT服务需求部门据此确定所需要的产品或服务的数量。但是，这两个目的往往存在矛盾。能够满足评价部门业绩的转移价格，可能引导部门经理采取并非对企业而言最理想的决策；而能够正确引导部门经理的转移价格可能使某个部门获利水平很高而另一个部门面临亏损。因此很难找到理想的转移价格，而只能根据企业的具体情况选择基本满意的解决办法。

差异分析及改进

IT会计人员将每月、每年成本、收益、工作量、服务水平等的实际数据与相应的预算、计划数据相比较，确定其差额，发现有无例外情况。对存在的例外情况要进行差异分析。

差异分析是指确定差异的数额，将其分解为不同的差异项目，并在此基础上调查发生差异的具体原因并提出分析报告。通过差异分析，找到造成差异的原因、分清责任、采取纠正行动，以实现降低成本的目的。

TCO总成本管理

确定一个特定的IT投资是否能给一个企业带来积极价值是一个很具争论性的话题。企业一般都是只把目光放在直接投资上，比如软硬件价格、操作或管理成本。但是IT投资的成本远不止这些。通常会忽视一些间接成本，例如教育、保险、酬金、终端用户平等支持、终端用户培训以及停工引起的损失。这些因素也是企业实现一个新系统的成本的一个很重要的组成部分。另外技术适应性或者综合成本也是企业采用系统时需要充分考虑的一个问题。

准确地估计以及跟踪与一项IT投资相关的成本对很多企业来说都是一个很困难的问题。企业核算系统通常也不会跟踪跨企业的IT成本。很多企业允许或者鼓励使用部门预算进行IT购置。其他企业在功能的或者其他各种各样的商业条目中掩盖了与使用和管理技术投资相关的成本。

TCO模型面向的是一个由分布式的计算、服务台、应用解决方案、数据网络、语音通信、运营中心以及电子商务等构成的IT环境。TCO同时也将度量这些设备成本之外的因素，如IT员工的比例、特定活动的员工成本、信息系统绩效指标，终端用户满意程度的调查也被经常包含在TCO的指标之中。这些指标不仅支持财务上的管理，同时也能对其他与服务质量相关的改进目标进行合理性考察和度量。

在大多数TCO模型中，以下度量指标中的基本要素是相同的——直接成本及间接成本。所谓的直接成本和间接成本的定义如下。

（1）直接成本。与资本投资、酬金以及劳动相关的预算内的成本。比如软硬件费用、IT人员工资、财务和管理费用、外部采购管理，以及支持酬劳等。

（2）间接成本。与IT服务交付给终端用户相关的预算外的成本。比如与终端用户操作相关的成本，例如教育、培训、终端用户开发或执行、本地文件维护等。与停工相关的成本还包括中断生产、恢复成本，或者解决问题成本。

通过TCO的分析，我们可以发现IT的真实成本平均超出购置成本的5倍之多，其中大多数的成本并非与技术相关，而是发生在持续进行的服务管理的过程中。

TCO会产生一个与企业成本相关的由货币度量的数值。许多企业希望能将自己的成本信息与其他同类组织的进行比较。事实上，这些数据只有当被用来与其他在TCO方面作为行业标杆的组织进行比较，或与本组织之前的度量结果进行比较得出取得进步（或退步）的结论时才能发挥其真正的作用。

大数据

大数据相关概念

大数据概念

大数据的应用和技术是在互联网快速发展中诞生的，起点可追溯到2000年前后。当时互联网网页爆发式增长，每天新增约700万个网页，到2000年底全球网页数达到40亿，用户检索信息越来越不方便。谷歌等公司率先建立了覆盖数十亿网页的索引库，开始提供较为精确的搜索服务，大大提升了人们使用互联网的效率，这是大数据应用的起点。当时搜索引擎要存储和处理的数据，不仅数量之大前所未有，而且以非结构化数据为主，传统技术无法应对。为此，谷歌提出了一套以分布式为特征的全新技术体系，即后来陆续公开的分布式文件系统（Google File System，GFS）、分布式并行计算（MapReduce）和分布式数据库（BigTable）等技术，以较低的成本实现了之前技术无法达到的规模。这些技术奠定了当前大数据技术的基础，可以认为是大数据技术的源头。

伴随着互联网产业的崛起，这种创新的海量数据处理技术在电子商务、定向广告、智能推荐、社交网络等方面得到应用，取得巨大的商业成功。这启发全社会开始重新审视数据的巨大价值，于是金融、电信等拥有大量数据的行业开始尝试这种新的理念和技术，取得初步成效。与此同时，业界也在不断对谷歌提出的技术体系进行扩展，使之能在更多的场景下使用。2011年，麦肯锡、世界经济论坛等知名机构对这种数据驱动的创新进行了研究总结，随即在全世界兴起了一股大数据热潮。

虽然大数据已经成为全社会热议的话题，但至今“大数据”尚无公认的统一定义。我们认为，认识大数据要把握“资源、技术、应用”三个层次。大数据是具有体量大、结构多样、时效强等特征的数据；处理大数据需采用新型计算架构和智能算法等新技术；大数据的应用强调以新的理念应用于辅助决策、发现新的知识，更强调在线闭环的业务流程优化。因此可以说，大数据不仅“大”，而且“新”，是新资源、新工具和新应用的综合体。

大数据特点

业界通常用Volume、Variety、Value、Velocity这4个V来概括大数据的特点：

（1）数据体量巨大（Volume）。IDC研究表明，数字领域存在着1.8万亿吉字节的数据。企业数据正在以55%的速度逐年增长。实体世界中，数以百万计的数据采集传感器被嵌入到各种设备中，在数字化世界中，消费者每天的生活（通信、上网浏览、购物、分享、搜索）都在产生着数量庞大的数据。

（2）数据类型繁多（Variety）。数据可分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，音频、视频、图片、地理位置信息等类型的非结构化数据量占比达到了80%，并在逐步提升，有用信息的提取难度不断增大。

（3）价值密度低（Value）。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。

（4）时效性高（Velocity）。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。数据的价值除了与数据规模相关，还与数据处理周期成正比关系。也就是，数据处理的速度越快、越及时，其价值越大，发挥的效能越大。

大数据技术

大数据技术体系

大数据来源于互联网、企业系统和物联网等信息系统，经过大数据处理系统的分析挖掘，产生新的知识用以支撑决策或业务的自动智能化运转。从数据在信息系统中的生命周期看，大数据从数据源经过分析挖掘到最终获得价值一般需要经过5个主要环节，包括数据准备、数据存储与管理、计算处理、数据分析和知识展现，技术体系如下图所示。每个环节都面临不同程度的技术上的挑战。

大数据技术框架

（1）数据准备环节。在进行存储和处理之前，需要对数据进行清洗、整理，传统数据处理体系中称为ETL（Extracting，Transforming，Loading）过程。与以往数据分析相比，大数据的来源多种多样，包括企业内部数据库、互联网数据和物联网数据，不仅数量庞大、格式不一，质量也良莠不齐。这就要求数据准备环节一方面要规范格式，便于后续存储管理，另一方面要在尽可能保留原有语义的情况下去粗取精、消除噪声。

（2）数据存储与管理环节。当前全球数据量正以每年超过50%的速度增长，存储技术的成本和性能面临非常大的压力。大数据存储系统不仅需要以极低的成本存储海量数据，还要适应多样化的非结构化数据管理需求，具备数据格式上的可扩展性。

（3）计算处理环节。需要根据处理的数据类型和分析目标，采用适当的算法模型，快速处理数据。海量数据处理要消耗大量的计算资源，对于传统单机或并行计算技术来说，速度、可扩展性和成本上都难以适应大数据计算分析的新需求。分而治之的分布式计算成为大数据的主流计算架构，但在一些特定场景下的实时性还需要大幅提升。

（4）数据分析环节。数据分析环节需要从纷繁复杂的数据中发现规律提取新的知识，是大数据价值挖掘的关键。传统数据挖掘对象多是结构化、单一对象的小数据集，挖掘更侧重根据先验知识预先人工建立模型，然后依据既定模型进行分析。对于非结构化、多源异构的大数据集的分析，往往缺乏先验知识，很难建立显式的数学模型，这就需要发展更加智能的数据挖掘技术。

（5）知识展现环节。在大数据服务于决策支撑场景下，以直观的方式将分析结果呈现给用户，是大数据分析的重要环节。如何让复杂的分析结果易于理解是主要挑战。在嵌入多业务中的闭环大数据应用中，一般是由机器根据算法直接应用分析结果而无需人工干预，这种场景下知识展现环节则不是必需的。

总的来看，大数据对数据准备环节和知识展现环节来说只是量的变化，并不需要根本性的变革。但大数据对数据分析、计算和存储三个环节影响较大，需要对技术架构和算法进行重构，是当前和未来一段时间大数据技术创新的焦点。下面简要分析上述3个环节面临的挑战及发展趋势。

大数据技术创新

大数据技术体系纷繁复杂，其中一些技术创新格外受到关注。随着社交网络的流行导致大量非结构化数据出现，传统处理方法难以应对，数据处理系统和分析技术开始不断发展。从2005年Hadoop的诞生开始，形成了数据分析技术体系这一热点。伴随着量急剧增长和核心系统对吞吐量以及时效性的要求提升，传统数据库需向分布式转型，形成了事务处理技术体系这一热点。然而时代的发展使得单个企业甚至行业的数据都难以满足要求，融合价值更加显现，形成了数据流通技术体系这一热点。

数据分析技术

从数据在信息系统中的生命周期看，数据分析技术生态主要有5个发展方向，包括数据采集与传输、数据存储与管理、计算处理、查询与分析、可视化展现。在数据采集与传输领域渐渐形成了Sqoop、Flume、Kafka等一系列开源技术，兼顾离线和实时数据的采集和传输。在存储层，HDFS已经成为了大数据磁盘存储的事实标准，针对关系型以外的数据模型，开源社区形成了K-V（key-value）、列式、文档、图这四类NoSQL数据库体系，Redis、HBase、Cassandra、MongoDB、Neo4j等数据库是各个领域的领先者。计算处理引擎方面，Spark已经取代MapReduce成为了大数据平台统一的计算平台，在实时计算领域Flink是Spark Streaming强力的竞争者。在数据查询和分析领域形成了丰富的SQL on Hadoop的解决方案，Hive、HAWQ、Impala、Presto、Spark SQL等技术与传统的大规模并行处理（Massively Parallel Processor，MPP）数据库竞争激烈，Hive还是这个领域当之无愧的王者。在数据可视化领域，敏捷商业智能（Business Intelligence，BI）分析工具Tableau、QlikView通过简单的拖拽来实现数据的复杂展示，是目前最受欢迎的可视化展现方式。

相比传统的数据库和MPP数据库，Hadoop最初的优势来源于良好的扩展性和对大规模数据的支持，但失去了传统数据库对数据精细化的操作，包括压缩、索引、数据的分配裁剪以及对SQL的支持度。经过10多年的发展，数据分析的技术体系渐渐在完善自己的不足，也融合了很多传统数据库和MPP数据库的优点，从技术的演进来看，大数据技术正在发生以下变化：

（1）更快。Spark已经替代MapReduce成为了大数据生态的计算框架，以内存计算带来计算性能的大幅提高，尤其是Spark 2.0增加了更多了优化器，计算性能进一步增强。

（2）流处理的加强。Spark提供一套底层计算引擎来支持批量、SQL分析、机器学习、实时和图处理等多种能力，但其本质还是小批的架构，在流处理要求越来越高的现在，Spark Streaming受到Flink激烈的竞争。

（3）硬件的变化和硬件能力的充分挖掘。大数据技术体系本质是数据管理系统的一种，受到底层硬件和上层应用的影响。当前硬件的芯片的发展从CPU的单核到多核演变转化为向GPU、FPGA、ASIC等多种类型芯片共存演变。而存储中大量使用SSD来代替SATA盘，NVRAM有可能替换DRAM成为主存。大数据技术势必需要拥抱这些变化，充分兼容和利用这些硬件的特性。

（4）SQL的支持。从Hive诞生起，Hadoop生态就在积极向SQL靠拢，主要从兼容标准SQL语法和性能等角度来不断优化，层出不穷的SQL on Hadoop技术参考了很多传统数据库的技术。而Greenplum等MPP数据库技术本身从数据库继承而来，在支持SQL和数据精细化操作方面有很大的优势。

（5）深度学习的支持。深度学习框架出现后，和大数据的计算平台形成了新的竞争局面，以Spark为首的计算平台开始积极探索如何支持深度学习能力，TensorFlow on Spark等解决方案的出现实现了TensorFlow与Spark的无缝连接，更好地解决了两者数据传递的问题。

事务处理技术

随着移动互联网的快速发展，智能终端数量呈现爆炸式增长，银行和支付机构传统的柜台式交易模式逐渐被终端直接交易模式替代。以金融场景为例，移动支付以及普惠金融的快速发展，为银行业、支付机构和金融监管机构带来了海量高频的线上小额资金支付行为，生产业务系统面临大规模并发事务处理要求的挑战。

传统事务技术模式以集中式数据库的单点架构为主，通过提高单机的性能上限适应业务的扩展。而随着摩尔定律的失效（底层硬件的变化），单机性能扩展的模式走到了尽头，而数据交易规模的急速增长（上层应用的变化）要求数据库系统具备大规模并发事务处理的能力。大数据分析系统经过10多年的实践，积累了丰富的分布式架构的经验，Paxos、Raft等一致性协议的诞生为事务系统的分布式铺平了道路。新一代分布式数据库技术在这些因素的推动下应运而生。

如下图所示，经过多年发展，当前分布式事务架构正处在快速演进的阶段，综合学术界以及产业界工作成果，目前主要分为三类：

事务型数据库架构演进图

（1）基于原有单机事务处理关系数据库的分布式架构改造：利用原有单机事务处理数据库的成熟度优势，通过在独立应用层面建立起数据分片和数据路由的规则，建立起一套复合型的分布式事务处理数据库的架构。

（2）基于新的分布式事务数据库的工程设计思路的突破。通过全新设计关系数据库的核心存储和计算层，将分布式计算和分布式存储的设计思路和架构直接植入数据库的引擎设计中，提供对业务透明和非侵入式的数据管理和操作／处理能力。

（3）基于新的分布式关系数据模型理论的突破。通过设计全新的分布式关系数据管理模型，从数据组织和管理的最核心理论层面，构造出完全不同于传统单机事务数据库的架构，从数据库的数据模型的根源上解决分布式关系数据库的架构。

分布式事务数据库进入到各行各业面临诸多挑战，其一是多种技术路线，目前没有统一的定义和认识；其二是除了互联网公司有大规模使用外，其他行业的实践刚刚开始，需求较为模糊，采购、使用、运维的过程缺少可供参考的经验，需要较长时间的摸索；其三是缺少可行的评价指标、测试方法和测试工具来全方位比较当前的产品，规范市场，促进产品的进步。故应用上述技术进行交易类业务进行服务时，应充分考虑“可持续发展”“透明开放”“代价可控”三原则，遵循“知识传递先行”“测试评估体系建立”“实施阶段规划”三步骤，并认识到“应用过度适配和改造”“可用性管理策略不更新”“外围设施不匹配”三个误区。

大数据事务处理类技术体系的快速演进正在消除日益增长的数字社会需求同旧式的信息架构缺陷，未来人类行为方式、经济格局以及商业模式将会随大数据事务处理类技术体系的成熟而发生重大变革。

数据流通技术

数据流通是释放数据价值的关键环节。然而，数据流通也伴随着权属、质量、合规性、安全性等诸多问题，这些问题成为了制约数据流通的瓶颈。为了解决这些问题，大数据从业者从诸多方面进行了探索。目前来看，从技术角度的探索是卓有成效和富有潜力的。

从概念上讲，基础的数据流通只存在数据供方和数据需方这两类角色，数据从供方通过一定手段传递给需方。然而，由于数据权属和安全的需要，不能简单地将数据直接进行传送。数据流通的过程中需要完成数据确权、控制信息计算、个性化安全加密等一系列信息生产和再造，形成闭合环路。

安全多方计算和区块链是近年来常用的两种技术框架。由于创造价值的往往是对数据进行的加工分析等运算的结果而非数据本身，因此对数据需方来说，本身不触碰数据、但可以完成对数据的加工分析操作，也是可以接受的。安全多方计算这个技术框架就实现了这一点。其围绕数据安全计算，通过独特的分布式计算技术和密码技术，有区分地、定制化地提供安全性服务，使得各参与方在无需对外提供原始数据的前提下实现了对与其数据有关的函数的计算，解决了一组互不信任的参与方之间保护隐私的协同计算问题。区块链技术中多个计算节点共同参与和记录，相互验证信息有效性，既进行了数据信息防伪，又提供了数据流通的可追溯路径。业务平台中授权和业务流程的解耦对数据流通中的溯源、数据交易、智能合约的引入有了实质性的进展。

大数据产业体系

随着大数据技术不断演进和应用持续深化，以数据为核心的大数据产业体系正在加速构建。大数据产业体系中主要包括大数据解决方案提供商、大数据处理服务提供商和数据资源提供商三个角色，分别向大数据的应用者提供大数据服务、解决方案和数据资源，如下图所示。

大数据产业体系

大数据解决方案提供商

大数据解决方案提供商面向企业用户提供大数据一站式部署方案，覆盖数据中心和服务器等硬件、数据存储和数据库等基础软件、大数据分析应用软件以及技术运维支持等方面内容。其中，大数据基础软件和应用软件是大数据解决方案中的重点内容。当前，企业提供的大数据解决方案大多基于Hadoop开源项目，例如，IBM基于Hadoop开发的大数据分析产品BigInsights、甲骨文融合了Hadoop开源技术的大数据一体机、Cloudera的Hadoop商业版等。大数据解决方案提供商中，主要包括传统IT厂商和新兴的大数据创业公司。传统IT厂商主要有IBM、HP等解决方案提供商以及甲骨文、Teradata等数据分析软件商。它们大多以原有IT解决方案为基础，融合Hadoop，形成融合了结构化和非结构化两条体系的“双栈”方案。通过一系列收购来提升大数据解决方案服务能力，成为这些IT巨头的主要策略。

国际上也诞生了一批专门提供非结构化数据处理方案的新兴创业公司。这些公司包括Cloudera、Hortonworks、MapR等，它们主要基于Hadoop开源项目，开发Hadoop商业版本和基于Hadoop的大数据分析工具，单独或者与传统IT厂商合作提供企业级大数据解决方案。这些新兴大数据企业成为资本市场的热点。国内华为、联想、浪潮、曙光等一批IT厂商也都纷纷推出大数据解决方案。但总体上，国内大数据解决方案提供商实力较弱，产品一些关键行业还未形成影响力，新兴大数据解决方案初创企业也凤毛麟角。

大数据处理服务提供商

大数据处理服务提供商主要以服务的方式为企业和个人用户提供大数据海量数据分析能力和大数据价值挖掘服务。按照服务模式进行划分，大数据处理服务提供商可以分为以下四类。

第一类是在线纯分析服务提供商。此类服务商主要是互联网企业、大数据分析软件商和新创企业等，通过SaaS或PaaS云服务形式为用户提供服务。典型的服务如谷歌提供的大数据分析工具Big Query、亚马逊提供的云数据仓库服务RedShift、微软的Azure HDInsigh1010data提供的商业智能服务等。国内一些云服务商也逐步开始提供大数据相关云服务，如阿里云的开放数据处理服务（ODPS）、百度的大数据引擎、腾讯的数据云等。

第二类是既提供数据又提供分析服务的在线提供商。此类服务商主要是拥有海量用户数据的大型互联网企业，主要以SaaS形式为用户提供大数据服务，服务背后以自有大数据资源为支撑。典型的服务如谷歌Facebook的自助式广告下单服务系统、Twitter基于实时搜索数据的产品满意度分析等。国内百度推出的大数据营销服务“司南”就属于此类。

第三类是单纯提供离线分析服务的提供商。此类服务商主要为企业提供专业、定制化的大数据咨询服务和技术支持，主要集中为大数据咨询公司、软件商等，例如专注于大数据分析的奥浦诺管理咨询公司（Opera Solutions）、数据分析服务提供商美优管理顾问公司（Mu Sigma）等。

第四类是既提供数据又提供离线分析服务的提供商。此类服务商主要集中在信息化水平较高、数据较为丰富的传统行业。例如日本日立集团（Hitachi）于2013年6月初成立的日立创新分析全球中心，其广泛收集汽车行驶记录、零售业购买动向、患者医疗数据、矿山维护数据和资源价格动向等庞大数据信息，并基于收集的海量信息开展大数据分析业务。又如美国征信机构Equifax基于全球8000亿条企业和消费者行为数据，提供70余项面向金融的大数据分析离线服务。

大数据资源提供商

既然数据成为了重要的资源和生产要素，必然会产生供应与流通需求。数据资源提供商因此应运而生，它是大数据产业的特有环节，也是大数据资源化的必然产物。数据资源提供商，包括数据拥有者和数据流通平台两个主要类型。数据拥有者可以是企业、公共机构或者个人。数据拥有者通常直接以免费或有偿的方式为其他有需求的企业和用户提供原数据或者处理过的数据。例如美国电信运营商Verizon推出的大数据应用精准营销洞察（Precision Market Insights），将向第三方企业和机构出售其匿名化和整合处理后的用户数据。国内阿里巴巴公司推出的淘宝量子恒道、数据魔方和阿里数据超市等，属于此种类型。

数据数据流通平台是多家数据拥有者和数据需求方进行数据交换流通的场所。按平台服务目的不同，可分为政府数据开放平台和数据交易市场。

（1）政府数据开放平台。主要提供政府和公共机构的非涉密数据开放服务，属于公益性质。全球不少国家已经加入到开放政府数据行动，推出公共数据库开放网站，例如美国数据开放网站Data.gov已有超过37万个数据集、1209个数据工具、309个网页应用和137个移动应用，数据源来自171个机构。国内地方政府数据开放平台开始出现，如国家统计局的国家数据网站、北京市政府和上海市政府的信息资源平台等数据开放平台正在建设过程中。

（2）数据交易市场。商业化的数据交易活动催生了多方参与的第三方数据交易市场。国际上比较有影响力的有微软的AzureData Marketplace、被甲骨文收购的BlueKai、DataMarket、Factual、Infochimps、DataSift等等，主要提供地理空间、营销数据和社交数据的交易服务。大数据交易市场发展刚刚起步，在市场机制、交易规则、定价机制、转售控制和隐私保护等方面还有很多工作要做。国内，2014年2月，在北京市和中关村管委会指导下，中关村大数据交易产业联盟成立，将在国内推动国内大数据交易相关规范化方面开展工作。

大数据对电子商务的发展影响

大数据更好地支撑了电子商务营销精准化和实时化

电子商务发展到今天，其营销平台、营销方式都发生了很大的改变。电子商务平台、移动终端、社交网络以及物联网等设备的使用大大增加了消费者数据，而云计算、复杂分析系统等大数据处理手段，为人们整合各个渠道消费者数据、形成有用的营销信息提供了可能。与传统的电子商务数据处理方式相比，大数据处理方式更快捷、更精细，它给我们科学分析消费者偏好及其消费行为轨迹提供巨大帮助。特别是在移动设备进入电子商务领域后，地理位置服务信息处理使电子商务一对一精准营销成为可能，极大程度提升了电子商务营销的准确性，有力地支撑了电子商务营销的精准化与实时化。

大数据更好地支撑了电子商务高度差异化和个性化

在传统电子商务营销背景下，企业与消费者总是处于双向信息不对称状态。一方面企业很难掌握消费者的消费行为和消费习惯，另一方面消费者了解企业产品的信息渠道相对较窄。进入大数据时代后，企业可以通过科学分析海量数据来获得更加丰富的消费者信息，从而针对不同消费者消费需求，提供特定的产品和服务，以最大限度地提高其满意度。消费者可以通过移动终端等渠道及时向电子商务企业传递信息，为企业进行个性化服务提供依据。由此可以推断，未来电子商务价值创造将会围绕消费者个性化需求展开，并将消费者纳入到企业产品设计与生产过程，实现共同的价值创造。

大数据进一步推进了价值链、供应链一体化

大数据等新型信息技术可以促进各个渠道的跨界数据整合，使所有围绕消费者消费行为的价值链、供应链企业成为一个整体。如大数据可以将地理位置不同、从事行业不同的研发、生产、加工、营销、仓储、配送、服务等各环节企业在满足消费者消费需求这一共同目的下组成动态联盟，通过彼此协作和创造，真正为消费者提供个性化产品和服务。相对于传统意义上的供应链，通过大数据连接起来的动态联盟反应速度更快、智能化程度更高，这既有利于联盟内企业的信息、资源共享，也有利于联盟内企业的分工协作，从而创造新的价值。

大数据推动了新型增值服务模式发展

电子商务中应用众多的新型信息技术产生了生产、消费、金融、物流等一系列大数据，这些本属于不同领域的大数据在被综合运用的过程中会产生新的融合，从而形成新的增值服务。如电子商务中产生的买卖双方信息、物流信息、金融信息，如果加以整合肯定能够使企业在市场竞争中处于比较有利的位置。在此基础上，企业还可以积极开展类似金融信用服务、供应链整合等增值服务。随着大数据的广泛应用，加之大数据分析手段创新，已经产生了互联网金融等多个增值服务，给包括电子商务企业在内的众多中小企业提供了新的发展空间。假以时日，大数据还会催生更多新型增值服务模式、产生众多的产业。

物联网

物联网概念及关键技术

（1）物联网概念。物联网（IoT: Internet of Things）即“物物相联之网”，指通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把物与物、人与物进行智能化连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种新兴网络。从计算机的协同处理来划分，可分为独立计算、互联网和物联网时代，如下图所示。

物联网时代的划分图

物联网不是一种物理上独立存在的完整网络，而是架构在现有互联网或下一代公网或专网基础上的联网应用和通信能力，是具有整合感知识别、传输互联和计算处理等能力的智能型应用。

物联网概念的3个方面：

.物：客观世界的物品，主要包括人、商品、地理环境等。

.联：通过互联网、通信网、电视网以及传感网等实现网络互联。

.网：首先，应和通信介质无关，有线无线都可。其次，应和通信拓扑结构无关，总线、星型均可。最后，只要能达到数据传输的目的即可。

（2）物联网架构。物联网从架构上面可以分为感知层、网络层和应用层，如下图所示。

物联网架构

感知层：负责信息采集和物物之间的信息传输，信息采集的技术包括传感器、条码和二维码、RFID射频技术、音视频等多媒体信息，信息传输包括远近距离数据传输技术、自组织组网技术、协同信息处理技术、信息采集中间件技术等传感器网络。是实现物联网全面感知的核心能力，是物联网中包括关键技术、标准化方面、产业化方面亟待突破的部分，关键在于具备更精确、更全面的感知能力，并解决低功耗、小型化和低成本的问题。

网络层：是利用无线和有线网络对采集的数据进行编码、认证和传输，广泛覆盖的移动通信网络是实现物联网的基础设施，是物联网三层中标准化程度最高、产业化能力最强、最成熟的部分，关键在于为物联网应用特征进行优化和改进，形成协同感知的网络。

应用层：提供丰富的基于物联网的应用，是物联网发展的根本目标，将物联网技术与行业信息化需求相结合，实现广泛智能化应用的解决方案集，关键在于行业融合、信息资源的开发利用、低成本高质量的解决方案、信息安全的保障以及有效的商业模式的开发。

各个层次所用的公共技术包括编码技术、标识技术、解析技术、安全技术和中间件技术。

（3）物联网关键技术。感知层作为物联网架构的基础层面，主要是达到信息采集并将采集到的数据上传的目的，感知层主要包括：自动识别技术产品和传感器（条码、RFID、传感器等），无线传输技术（WLAN、Bluetooth、ZigBee、UWB），自组织组网技术和中间件技术，如下图所示。

物联网关键技术设备

物联网应用

物联网的产业链（如下图所示）包括传感器和芯片、设备、网络运营及服务、软件与应用开发和系统集成。作为物联网“金字塔”的塔座，传感器将是整个链条需求总量最大和最基础的环节。将整体产业链按价值分类，硬件厂商的价值较小，占产业价值大头的公司通常都集多种角色为一体，以系统集成商的角色出现。

物联网产业链

（1）智能微尘：智能微尘（smart dust）（2001，美国国防部计划）是指具有电脑功能的一种超微型传感器，它可以探测周围诸多环境参数，能够收集大量数据，进行适当计算处理，然后利用双向无线通信装置将这些信息在相距1000英尺的微尘器件间往来传送。智能微尘的应用范围很广，除了主要应用于军事领域外，还可用于健康监控、环境监控、医疗等许多方面。

（2）智能电网：物联网技术在传感技术、电网通信整合、安全技术和先进控制方法等关键技术领域助力美国新一代智能电网的建设，使配电系统进入计算机智能化控制的时代，以美国的可再生能源为基础，实现美国发电、输电、配电和用电体系的优化管理。

（3）智慧物流：大型零售企业沃尔玛，拥有全美最大的送货车队，车辆全部安装了综合了GPS卫星定位、移动通信网络等功能的车载终端，调度中心可实时掌握车辆及货物的情况高效利用物流资源设施，使沃尔玛的配送成本仅占销售额的2%，远低于同行高达10%甚至20%的物流成本。提高物流效率，实现物流的全供应链流程管理支持。

（4）智能家居：提供基于网络的通信，进行家居和建筑的自动化控制和外部共享信息，应用包括家庭安防类、信息服务类和家电设备管理等应用。

（5）智能交通：瑞典在解决交通拥挤问题时，通过使用RFID技术、激光扫描、自动拍照和自由车流路边系统，自动检测标识车辆，向工作进出市中心的车辆收取费用。提供汽车信息服务，支持交通管理，车辆控制和安全系统，公共交通管理，商用车运营管理，交通应急管理以及出行和交通需求管理等领域。

（6）智慧农业：荷兰阿姆斯特丹对城市建筑有另一个层面的应用，即利用城市内废弃建筑的多层结构提高种植面积，并利用物联网的感知与智能技术就地改造建筑内的LED照明设备与供水排水管道，形成自动根据天气条件补充光照与水分的城市农业。整合新型传感器技术，全流程的牧业管理和支持精细农业，应用涉及食品安全溯源，环境检测等应用。

（7）环境保护：环境监测、河流区域监控、森林防火、动物监测等应用。

（8）医疗健康：基于RFID技术的医疗健康服务管理，应用涉及医疗健康服务管理，药品和医疗器械管理以及生物制品管理等应用。

（9）城市管理：应用物联网支撑城市综合管理，实现智慧城市。

（10）金融服务保险业：依靠物联网支撑金融和保险行业体系，实现便捷和健壮的服务，应用涉及安全监控，手机钱包等。

（11）公共安全：主要应用于机场防入侵，安全防范，城市轨道防控，城市公共安全等方面。

信息系统集成项目

信息系统集成是从客户和用户的需求出发，将硬件、系统软件、工具软件、网络、数据库、应用软件或者云计算提供的服务以及相关的支撑环境集成为实用的信息系统的过程。

信息系统集成项目的产品是满足需求、支持用户业务的信息系统。

信息系统集成项目有如下显著特点：

.以满足用户和客户的需求为根本出发点。

.客户和用户的需求常常不够明确、复杂多变，因此需加强需求变更管理。

.系统集成不是简单选择最好的产品，而是要选择最适合用户的需求和投资规模的产品、技术和服务的活动的集合。

.高技术与高技术的集成。

.系统工程。

.项目团队成员年轻，流动率高。

.强调沟通的重要性。

总之，系统集成项目管理既是一种管理行为又是一种技术行为。

移动互联网

移动互联网概念及关键技术

移动互联网概念

移动互联网一般是指用户用手机等无线终端，通过3G（WCDMA、CDMA2000或者TD-SCDMA）或者WLAN等速率较高的移动网络接入互联网，可以在移动状态下（如在地铁、公交车上等）使用互联网的网络资源。

从技术层面的定义：以宽带IP为技术核心，可以同时提供语音、数据、多媒体等业务的开放式基础电信网络。从终端的定义：用户使用手机、上网本、笔记本电脑、平板电脑、智能本等移动终端，通过移动网络获取移动通信网络服务和互联网服务。

移动互联网＝移动通信网络＋互联网内容和应用，不仅是互联网的延伸，而且是互联网的发展方向。

移动终端在处理能力、显示效果、开放性等方面则无法和PC相提并论，但在个性化、永远在线、位置性等方面强于PC。移动终端具有的小巧轻便、随身携带的两个特点决定了移动互联网不仅具有传统互联网应用的简单复制和移植，还应具有下列新特征：

.接入移动性：移动终端的便携性使得用户可以在任意场合接入网络，移动互联网的使用场景是动态变化的。

.时间碎片性：用户使用移动互联网的时间往往是上下班途中、工作之余、出差等候间隙等碎片时间，数据传输具有不连续性和突发性。

.生活相关性：移动终端被用户随身携带，具有唯一号码与移动位置关联的特性，使得移动应用可以进入人们的日常生活，满足衣食住行、吃喝玩乐等需求。

.终端多样性：目前各手机厂商分足鼎立，拥有各自不同的操作系统和类型多样的底层硬件终端，尚未形成统一的标准化接口协议。

移动互联网关键技术

移动互联网的关键技术包括架构技术SOA、页面展示技术Web2.0和HTML5、以及主流开发平台Android、iOS和Windows Phone。

SOA

SOA（Service-Oriented Architecture，面向服务的架构）是一种粗粒度、松耦合服务架构，服务之间通过简单、精确定义接口进行通信，不涉及底层编程接口和通信模型。SOA可以看作是B/S模型、XML（标准通用标记语言的子集）／Web Service技术之后的自然延伸。

Web Service是现在实现SOA的主要技术，是一个平台独立的，低耦合的，自包含的、基于可编程的web应用程序，可使用开放的XML（标准通用标记语言下的一个子集）标准来描述、发布、发现、协调和配置这些应用程序，用于开发分布式的互操作的应用程序。Web Service技术，能使得运行在不同机器上的不同应用无须借助附加的、专门的第三方软件或硬件，就可相互交换数据或集成。依据Web Service规范实施的应用之间，无论它们所使用的语言、平台或内部协议是什么，都可以相互交换数据。

SOA支持将业务转换为一组相互链接的服务或可重复业务任务，可以对这些服务进行重新组合，以完成特定的业务任务，从而使业务能够快速适应不断变化的客观条件和需求。

Web 2.0

Web2.0严格来说不是一种技术，而是提倡众人参与的互联网思维模式，是相对于Web1.0的新的时代。Web2.0指的是一个利用Web的平台，由用户主导而生成的内容互联网产品模式，为了区别传统由网站雇员主导生成的内容而定义为第二代互联网，即Web2.0，是一个新的时代。下表显示Web2.0与Web1.0的区别。

Web2.0与Web1.0的区别

HTML 5

HTML5在原有HTML基础之上扩展了API，使WEB应用成为RIA（Rich Internet Applications），具有高度互动性、丰富用户体验以及功能强大的客户端。HTML 5的第一份正式草案已于2008年1月22日公布。HTML5的设计目的是为了在移动设备上支持多媒体，推动浏览器厂商，使Web开发能够跨平台跨设备支持。HTML5仍处于完善之中。然而，大部分现代浏览器已经具备了某些HTML5支持。

HTML5相对于HTML4是一个划时代的改变，新增了很多特性，其中重要的特性包括：

.支持WebGL、拖曳、离线应用和桌面提醒，大大增强了浏览器的用户使用体验。

.支持地理位置定位，更适合移动应用的开发。

.支持浏览器页面端的本地储存与本地数据库，加快了页面的反应。

.使用语义化标签，标签结构更清晰，且利于SEO。

.摆脱对Flash等插件的依赖，使用浏览器的原生接口。

.使用CSS3，减少页面对图片的使用。

.兼容手机、平板电脑等不同尺寸、不同浏览器的浏览。

HTML5手机应用的最大优势就是可以在网页上直接调试和修改。原有应用的开发人员可能需要花费非常大的力气才能达到HTML5的效果，不断地重复编码、调试和运行。因此现在有许多手机杂志客户端是基于HTML5标准，开发人员就可以轻松进行调试修改。

Android

Android一词的本义指“机器人”，是一种基于Linux的自由及开放源代码的操作系统，主要使用于移动设备，如智能手机和平板电脑。很多移动重点厂商在标准Android基础上封装成自有的操作系统。

在移动终端开发方面，Android的市场占有率一枝独秀，据IDC 2014年底预计，2015年Android市场份额将达到45.4%，成为全球最大智能手机操作系统。2015年Windows Phone市场份额将从今年的5.5%增至20.9%，成为继Android之后的第2大系统。

相对其他移动终端操作系统，Android的特点是入门容易，因为Android的中间层多以Java实现，并且采用特殊的Dalvik“暂存器型态”Java虚拟机，变量皆存放于暂存器中，虚拟机的指令相对减少，开发相对简单，而且开发社群活跃，开发资料丰富。

iOS

iOS是一个非开源的操作系统，其SDK本身是可以免费下载的，但为了发布软件，开发人员必须加入某品牌开发者计划，其中有一步需要付款以获得某品牌的批准。加入了之后，开发人员们将会得到一个牌照，他们可以用这个牌照将他们编写的软件发布到某品牌的网上软件商店。

iOS的开发语言是Objective-C、C和C＋＋，加上其对开发人员和程序的认证，开发资源相对较少，所以其开发难度要大于Android。

Windows Phone

简称WP，是一款手机操作系统，Windows Phone的开发技术有C、C＋＋、C#等。Windows Phone的基本控件来自控件Silverlight的.NET Framework类库，而.NET开发具备快捷、高效、低成本的特点。

移动互联网应用

（1）娱乐类：工作之余的休闲及娱乐需求，包括游戏、音乐、旅游、运动、时尚信息等。

（2）交流类：社交需求与情感交流，包括交友、与亲人之间的感情交流。

（3）学习类：提升自身素质需求，包括外语、专业课程、技能培训等。

（4）生活类：包括购物需求（日用品等）和生活需求（健康、热点新闻、理财、饮食等）。

（5）商务类：工作方面的需求，包括求职、行业信息等。

（6）工具类：为了满足以上需求而进行手机优化、搜索等。

云计算

云计算相关概念

云计算基本概念

云计算（Cloud Computing）是一种通过网络统一组织和灵活调用各种ICT信息资源，实现大规模计算的信息处理方式。云计算利用分布式计算和虚拟资源管理等技术，通过网络将分散的ICT资源（包括计算与存储、应用运行平台、软件等）集中起来形成共享的资源池，并以动态按需和可度量的方式向用户提供服务。用户可以使用各种形式的终端（如PC、平板电脑、智能手机甚至智能电视等）通过网络获取ICT资源服务。

“云”是对云计算服务模式和技术实现的形象比喻。“云”由大量组成“云”的基础单元（云元，Cloud unit）组成。“云”的基础单元之间由网络相连，汇聚为庞大的资源池。

云计算核心特征

云计算具备四个方面的核心特征：

（1）宽带网络连接，“云”不在用户本地，用户要通过宽带网络接入“云”中并使用服务，“云”内节点之间也通过内部的高速网络相连；

（2）对ICT资源的共享，“云”内的ICT资源并不为某一用户所专有；

（3）快速、按需、弹性的服务，用户可以按照实际需求迅速获取或释放资源，并可以根据需求对资源进行动态扩展；

（4）服务可测量，服务提供者按照用户对资源的使用量进行计费。

云计算服务

自20世纪90年代末出现以来，云计算服务已经经历了十多年的发展历程。云计算服务真正受到整个IT产业的重视是始于2005年亚马逊推出的AWS服务，产业界认识到亚马逊建立了一种新的IT服务模式。在此之后，谷歌、IBM、微软等互联网和IT企业分别从不同的角度开始提供不同层面的云计算服务。云服务正在逐步突破互联网市场的范畴，政府、公共管理部门、各行业企业也开始接受云服务的理念，并开始将传统的自建IT方式转为使用公共云服务方式。

按照云计算服务提供的资源所在的层次，可以分为IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）和SaaS（软件即服务）。

IaaS是基础设施类的服务，将成为未来互联网和信息产业发展的重要基石。互联网乃至其他云计算服务的部署和应用将会带来对IaaS需求的增长，进而促进IaaS的发展；同时，大数据对海量数据存储和计算的需求，也会带动IaaS的迅速发展。IaaS也是一种“重资产”的服务模式，需要较大的基础设施投入和长期运营经验的积累，单纯出租资源的IaaS服务盈利能力比较有限。

PaaS服务被誉为未来互联网的“操作系统”，也是当前云计算技术和应用创新最活跃的领域，与IaaS服务相比，PaaS服务对应用开发者来说将形成更强的业务粘性，因此PaaS服务的重点并不在于直接的经济效益，而更着重于构建和形成紧密的产业生态。

SaaS服务是发展最为成熟的一类云服务。传统软件产业以售卖拷贝为主要商业模式，SaaS服务采用Web技术和SOA架构，通过互联网向用户提供多租户、可定制的应用能力，大大缩短了软件产业的渠道链条，使软件提供商从软件产品的生产者转变为应用服务的运营者。

云计算技术

云计算技术架构

在云计算技术架构中，由数据中心基础设施层与ICT资源层组成的云计算“基础设施”和由资源控制层功能构成的云计算“操作系统”，是云计算相关技术的核心和发展重点，如下图所示。

云计算技术架构

云计算“基础设施”是承载在数据中心之上的，以高速网络（如以太网）连接各种物理资源（服务器、存储设备、网络设备等）和虚拟资源（虚拟机、虚拟存储空间等）。云计算基础设施的主要构成元素基本上都不是云计算所特有的，但云计算的特殊需求为这些传统的ICT设施、产品和技术带来了新的发展机遇。如数据中心的高密度、绿色化和模块化，服务器的定制化、节能化和虚拟化等；而且一些新的ICT产品形式将得到长足的发展，并可能形成新的技术创新点和产业增长点，如定制服务器、模块化数据中心等。

云计算“操作系统”是对ICT资源池中的资源进行调度和分配的软件系统。云计算“操作系统”的主要目标是对云计算“基础设施”中的资源（计算、存储和网络等）进行统一管理，构建具备高度可扩展性，并能够自由分割的ICT资源池；同时向云计算服务层提供各种粒度的计算、存储等能力。

云计算关键技术

“基础设施”关键技术

云计算“基础设施”关键技术包括服务器、网络和数据中心相关技术。

（1）服务器相关技术。服务器是云计算系统中的基础节点。为了实现云计算的低成本目标，云计算系统中多采用X86服务器，并通过虚拟化提高对服务器资源的利用率。

X86服务器的虚拟化技术比较成熟。虚拟化主要有裸金属虚拟化和寄居虚拟化两种方式，其中裸金属虚拟化在性能、资源占用等方面具有综合优势，是应用最为广泛的一种虚拟化方式。

（2）云计算相关网络技术。云可以看作是一个庞大的网络系统。一个云内可以包含数千，甚至上万台服务器，虚拟化技术的普遍采用使实际网络节点的数量更加巨大，因此用于连接云内各个节点（云元）的网络就成为实现高效的计算和存储能力的关键环节之一。

云计算相关网络技术主要解决以下三个问题：

①虚拟机流量的接入与控制。由于虚拟机的引入，虚拟机间流量的交换可能深入到网卡内部进行，使得原本服务器与网络设备之间在网络接入层比较清晰的界限被打破。

②数据中心内部横向流量的承载。在云计算数据中心中，出于对虚拟机“热迁移”的需要，汇聚层仍然采用二层网络组网，这使得汇聚层二层网络规模大大增加，原有生成树协议的阻塞模式将造成链路的大量浪费。

③数据、存储网络的融合。传统数据中心中存在两类网络：连接服务器的以太网，连接服务器和存储设备的光纤存储网（FC）。两张网络的并存提高了建设和运行管理成本，为了适应云计算低成本的需要，数据网络和存储网络的融合成为一种趋势。

（3）数据中心相关技术。云计算使数据中心向大型化发展，也带来节能的迫切需求。据统计，2010年数据中心能耗已经占全球总能耗的1.3%，绿色化刻不容缓。

在数据中心的能耗中，IT设备、制冷系统和供配电系统占主要部分，因此数据中心的节能技术主要围绕这三个方面。对于IT设备而言，其节能技术发展重点是在相同负载下，通过虚拟化、处理器降频、自动休眠和关闭内核等技术，使设备在获得更好性能的同时降低耗电量。对制冷系统来说，一方面可通过尽量采用自然冷却（Free Cooling）的方式降低能耗；另一方面，可通过热管理技术（冷热风道设计、送风和会风路径设计等）改善数据中心气流组织，实现制冷量的精确供给和按需分配，从而节省制冷系统的能耗。对供配电系统来说，主要节能技术包括选用高效率的、模块化的UPS电源；进行合理的IT设备与供电设备布局，减少供电线路损耗；采用高压直流提高供电可靠性和电源使用率、降低电量损耗并增强系统可维护性。

“操作系统”关键技术

云计算“操作系统”的主要关键技术包括实现底层资源池化管理的“资源池”管理技术和向用户提供大规模存储、计算能力的分布式任务和数据管理技术。

（1）“资源池”管理技术。“资源池”管理技术主要实现对物理资源、虚拟资源的统一管理，并根据用户需求实现虚拟资源（虚拟机、虚拟存储空间等）的自动化生成、分配、回收和迁移，用以支持用户对资源的弹性需求。

云计算“资源池”管理技术与传统IT管理软件的主要区别是实现了虚拟资源的“热迁移”，即在物理主机发生故障或需要进行维护操作时，将运行在其上的虚拟机迁移至其他物理主机，同时保证用户业务不被中断。

“热迁移”的重要前提是物理服务器使用共享存储器，并且虚拟机的迁移与网络配置的迁移同时进行。

（2）分布式任务和数据管理技术。云计算对分布式任务和数据管理的需求主要来源于业界对“大数据”的处理需求。分布式任务管理技术要实现在底层大规模ICT资源上进行分布式的海量计算，并对大量结构化与非结构化的数据进行存储与管理。

云计算技术发展

GPU云化降低高性能计算使用门槛

计算多样化的时代，数据的爆炸愈演愈烈，人工智能、虚拟现实等技术的突飞猛进对高性能计算的需求陡然剧增，CPU性能增速放缓，由CPU和GPU构成的异构加速计算体系，成为整个计算领域的必然趋势，GPU在高性能计算领域的作用愈发明显。

AI基础设施市场爆发，GPU用量猛增。近几年，国家政策的导向与资本市场的推动造就了人工智能产业的快速发展，生态逐渐趋于完善，在一定程度上拉动了对基础设施的算力需求。GPU服务器的超强并行计算能力与人工智能相得益彰，得到长足发展。

GPU云化可大幅缩减交付周期与使用成本，降低使用门槛。GPU服务器势头强劲的同时也伴随一些问题，服务器造价高昂、交付实施周期长、配置复杂等限制了GPU的使用范围。GPU云化成为破解这一症结的有效方案，GPU云主机可以实现小时级的快速交付，更及时地响应用户需求，灵活的计费模式实现真正的按需计费，大大减少了使用成本。GPU云服务使GPU的强大算力向更宽广的范围蔓延，深度赋能产学研领域。

GPU云服务可针对不同应用场景优化配置，易用性大幅提升。根据中国信息通信研究院的可信云GPU评估结果显示，国内主流云服务商的GPU产品均针对特定的使用场景进行了优化，对科学计算、图形渲染、机器学习、视频解码等热门应用领域分别推出不同规格的实例，更加贴合应用；预先集成的GPU加速框架，免除了纷繁复杂的配置工作。

服务网格开启微服务架构新阶段

（1）微服务架构技术发展愈加成熟。微服务作为一种崭新的分布式应用解决方案在近两年获得迅猛发展。微服务指将大型复杂软件应用拆分成多个简单应用，每个简单应用描述着一个小业务，系统中的各个简单应用可被独立部署，各个应用之间是松耦合的，每个应用仅关注于完成一件任务并很好地完成该任务。相比传统的单体架构，微服务架构具有降低系统复杂度、独立部署、独立扩展、跨语言编程等特点。与此同时，架构的灵活、开发的敏捷同时带来了运维的挑战。应用的编排、服务间的通信成为微服务架构设计的关键因素。目前，在微服务技术架构实践中主要有侵入式架构和非侵入式架构两种实现形式。

（2）微服务架构行业应用深入，侵入式架构占据主流市场。微服务架构在行业生产中得到了越来越广泛的应用，例如Netflix已经有大规模生产级微服务的成功实践。而以SpringCloud和Dubbo为代表的传统侵入式开发架构占据着微服务市场的主流地位。侵入式架构将流程组件与业务系统部署在一个应用中，实现业务系统内的工作流自动化。随着微服务架构在行业应用中的不断深入，其支持的业务量也在飞速发展，对于架构平台的要求也越来越高。由于侵入式架构本身服务与通信组件互相依赖，当服务应用数量越来越多时，侵入式架构在服务间调用、服务发现、服务容错、服务部署、数据调用等服务治理层面将面临新的挑战。

（3）服务网格推动微服务架构进入新时代。服务网格是一种非侵入式架构，负责应用之间的网络调用、限流、熔断和监控，可以保证应用的调用请求在复杂的微服务应用拓扑中可靠地穿梭。服务网格通常由一系列轻量级的网络代理组成（通常被称为SideCar模式），与应用程序部署在一起，但应用程序不需要知道它们的存在。服务网格通过服务发现、路由、负载均衡、健康检查和可观察性来帮助管理流量。自2017年初第一代服务网格架构Linkerd公开使用之后，Envoy、Conduit等新框架如雨后春笋般不断涌现。2018年初Google、IBM和Lyft联合开发的项目Istio的发布，标志着服务网格带领微服务架构进入新的时代。

无服务架构助力企业应用开发函数模块化

近年来，互联网服务从最早的物理服务器托管、虚拟机、容器，发展到如今的函数即服务（FaaS），即无服务架构。无服务架构是一种特殊类型的软件体系结构，在没有可见的进程、操作系统、服务器或者虚拟机的环境中执行应用逻辑，这样的环境实际上运行在操作系统之上，后端使用物理服务器或者虚拟机。它是一种“代码碎片化”的软件架构范式，通过函数提供服务。函数即一个可以在容器内运行的小的代码包，提供的是相比微服务更加细小的程序单元。具体的事件会唤醒函数，当事件处理完成时完成调用，代码消失。

2014年，AWS推出首个业界云函数服务Lambda。随后几年，各大云计算厂商相继推出自己的云函数服务，不同厂商的函数计算服务所支持的编程语言和函数触发的事件源各有不同。随着无服务架构的兴起，越来越多的开源项目如OpenWhisk、OpenFaaS、Kuberless等开始参与其中，并凭借各自特点正在影响着无服务架构的技术走向。

无服务架构将服务器与应用解耦，降低了运维成本，带动了规模经济效益。无服务架构的横向伸缩是完全自动化高弹性的，由于只调用很小的代码包，调用和释放的速度更快了，用户只需为自身需要的计算能力付费，计费粒度可细化至秒级。服务器部署、存储和数据库相关的所有复杂性工作都交由服务商处理，软件开发人员只需专注于与核心业务相关的开发工作，更有效地贯彻敏捷开发理念。同时，服务商运营管理着预定义的应用进程甚至是程序逻辑，当同时共用同一服务的用户达到一定量级将会带来较大的规模经济效益。

无服务架构促进持续部署成为新常态。无服务架构可以用来实现业务灵活性的持续部署。通过全自动化的基础设施堆栈的配置和代码部署，让任何并入主干中的代码更改都自动升级到包括生产环境在内的所有环境，可以对任何环境进行应用或回滚变更。当前主流技术架构下持续部署对许多公司仍旧难以实现，无服务技术可以有效弥补用户运维水平的不足，将持续部署带来的红利惠及更广范围。

无服务架构打破了以往的惯性思维，并提供了一个极具成本效益的服务。无服务架构仅有两年的历史，目前仍处于起步阶段。但在未来这个领域还会有更大的进步，它将带来软件开发和应用程序部署的一种全新体验。

IT运维进入敏捷时代，智能化运维尚处起步阶段

（1）IT运维从基础运维向平台运维、应用运维转型升级。随着云计算的发展，IT系统变得越发复杂，运维对象开始由运维物理硬件的稳定性和可靠性演变为能够自动化部署应用、快速创建和复制资源模板、动态扩缩容系统部署、实时监控程序状态，以保证业务持续稳定运行的敏捷运维。同时，开发、测试、运维等部门的工作方式由传统瀑布模式向DevOps（研发运营一体化）模式转变。从软件生命周期来看，第一阶段开发侧需运用敏捷实践处理内部的效率问题，第二阶段需基于持续集成构建持续交付，解决测试团队、运维上线的低效问题，第三阶段持续反馈需使用可重复、可靠的流程进行部署，监控并验证运营质量，并放大反馈回路，使组织及时对问题做出反应并持续优化更改，以提高软件交付质量，加快软件发布速度。

（2）DevOps提升软件生命周期效率。DevOps被定义为一组过程、方法与系统的统称，强调优化开发（Dev）、质量保障（QA）、运维（Ops）部门之间的沟通合作，解决运维人员人工干预较多、实时性差等痛点，变被动运维为主动运维，通过高度自动化工具链打通软件产品交付过程，使得软件构建、测试、发布更加快捷、频繁和可靠。据中国信息通信研究院的DevOps能力成熟度评估结果显示，金融机构核心业务仍采用集中式管理方式为主，但外围业务已经开始或已使用了分布式架构，自动化、智能化运维推动金融行业的业务创新。而运营商向云化转型则更注重对云管理平台的需求，如能够支持资源的动态分配和调度、业务监控、故障分析预警、数据库监控以及日常运维的全流程。随着非结构化数据数量激增，运营商通过数据挖掘和分析技术，以提升客户满意度和业务效率是未来的发展目标。DevOps实践贯穿软件全生命周期，提升了传统行业整体效率。

（3）智能化运维将成未来发展趋势。DevOps拉通了运维管理体系，海量数据计算、存储、应用和安全等多种需求出现，运维需借助先进的自动化运维管理模式来实现大体量下的系统管理。在大数据技术的背景下，智能运维AIOps被提出，即Artificial Intelligence for IT Operations。AIOps是将人工智能应用于运维领域，通过机器学习的方式对采集的运维数据（日志、监控信息、应用信息等）做出分析、决策，从而达到运维系统的整体目标。目前，AIOps主要围绕质量保障、成本管理和效率提升三方面逐步构建智能化运维场景，在质量保障方面，保障现网稳定运行细分为异常检测、故障诊断、故障预测、故障自愈等基本场景；在成本管理方面，细分为指标监控、异常检测、资源优化、容量规划、性能优化等基本场景；在效率方面，分为智能预测、智能变更、智能问答、智能决策等基本场景。AIOps虽然在互联网、金融等行业有所应用，但仍处于发展初期，未来智能化运维将成为数据分析应用的新增长点和发展趋势。

边缘计算与云计算协同助力物联网应用

边缘计算是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

边缘计算与云计算互为补充。在当今物联网迅猛发展的阶段，边缘计算作为物联网的“神经末梢”，提供了对于计算服务需求较快的响应速度，通常情况下不将原始数据发回云数据中心，而直接在边缘设备或边缘服务器中进行数据处理。云计算作为物联网的“大脑”，会将大量边缘计算无法处理的数据进行存储和处理，同时会对数据进行整理和分析，并反馈到终端设备，增强局部边缘计算能力。

边缘计算与云计算协同发展，打造物联网新的未来。在边缘设备上进行计算和分析的方式有助于降低关键应用的延迟、降低对云的依赖，能够及时地处理物联网生成的大量数据，同时结合云计算特点对物联网产生的数据进行存储和自主学习，使物联网设备不断更新升级。以自动驾驶汽车为例，通过使用边缘计算和云计算技术，自动驾驶汽车上的边缘设备将传感器收集的数据在本地进行处理，并及时反馈给汽车控制系统，完成实时操作；同时，收集的数据会发送至云端进行大规模学习和处理，使自动驾驶汽车的AI在可用的情况下从云端获取更新信息，并增强局部边缘的神经网络。

云网融合加速网络结构深刻变革

云网融合已经成为ICT发展的趋势。伴随着互联网进入大流量、广互联时代，业务需求和技术创新并行驱动加速网络架构发生深刻变革，云和网高度协同，不再各自独立。云计算业务的开展需要强大的网络能力的支撑，网络资源的优化同样要借鉴云计算的理念，随着云计算业务的不断落地，网络基础设施需要更好的适应云计算应用的需求，更好的优化网络结构，以确保网络的灵活性、智能性和可运维性。

云间互联是云网融合的一个典型场景。以云间互联为目标的网络部署需求日益旺盛。随着云计算产业的成熟和业务的多样化，企业可根据自身业务需求和实际成本情况选择不同的云服务商提供的云服务，这也形成了丰富的云间互联业务场景，如公有云内部互通、混合云和跨云服务商的公有云互通。据中国信息通信研究院的混合云评估结果显示，当前混合云的组网技术主要以VPN和专线为主，而SD-WAN由于其快速开通、灵活弹性、按需付费等特性也逐渐被人们所关注。在云间互联场景下，云网融合的趋势逐渐由“互联”向“云+网+ICT服务”和“云+网+应用”过渡，云间互联只是过程，最终目的是达成云网和实际业务的高度融合，包括服务资源的动态调整、计算资源的合理分配以及定制化的业务互通等。

云网融合的另一个场景是电信云。电信云基于虚拟化、云计算等技术实现电信业务云化，基于NFV、SDN实现网络功能自动配置和灵活调度，基于管理与编排实现业务、资源和网络的协同管理和调度。电信云与云间互联不同，它更关注的是运营商网络的云化转型，包括核心网、接入网、传输网以及业务控制中心等多个层面的网元都可以按云化的方式部署，最终实现运营商网络的软化和云化。

开源技术成为云计算厂商共识

如今，开源社区逐渐成为云计算各巨头的战场，云计算厂商开始纷纷拥抱开源技术。

（1）容器方面。2017年，微软、AWS等云计算巨头厂商先后以白金会员身份加入Linux基金会旗下的云原生计算基金会（CNCF），以加强对Kubernetes开源技术的支持。阿里云更是在2017年两度晋级，从黄金会员到白金会员。截至2018年3月，CNCF白金会员的数量达到18家，黄金会员数量8家，银牌会员的数量148家。

（2）虚拟化管理方面。以全球最大的云计算开源社区OpenStack为例，截止到2018年7月，共有白金会员8家，黄金会员20家，合作伙伴104家。其中，我国企业占据了一半的黄金会员席位。同时，华为、九州云、烽火通信、EasyStack、中兴等厂商在OpenStack各版本贡献中持续处于全球前列。此外，OpenStack基金会的会员还包括Intel、Red Hat、Rackspace、爱立信等国际巨头厂商。

云计算风险管理

云计算带来风险点变化

与传统IT系统相比，云计算面临的风险点发生变化，主要体现在如下几个方面：

（1）传统安全边界消失。传统自有IT系统是封闭的，对外暴露的只是网页服务器、邮件服务器等少数接口。因此，传统IT系统以“边界”为核心，利用防火墙、入侵防御等手段可以有效阻挡攻击。而在云计算环境下，云暴露在公开的网络中，虚拟化技术使得安全边界概念消失，基于物理安全边界的防护机制难以在云计算环境中得到有效的应用。

（2）用户具有动态性。云计算环境下，用户的数量和分类变化频率高，具有动态性和移动性强的特点，静态的安全防护手段作用被削弱，安全防护措施需要进行动态调整。

（3）更高的数据安全保护要求。云计算将资源和数据的所有权、管理权和使用权进行了分离，资源和数据不在本地存储，用户失去了对资源和数据的直接控制，再也不能像传统信息系统那样通过物理控制、逻辑控制、人员控制等手段对数据的访问进行控制。面对用户数据安全保护的迫切诉求和庞大的数据规模，云计算企业需要具有更高的数据安全保护水平和更先进的数据保护手段，以避免数据不可用、数据泄露等风险。

（4）合规检查更难。云计算企业必须符合广泛的、不断变化的法律法规要求。随着信息领域的迅速发展，各国、各行业都在加强相关的法律法规建设，云计算企业合规清单不断壮大，涉及网络、数据、信息等方方面面。由于云计算可能存在数据存储位置未知、数据来源难追溯、安全控制和责任缺乏透明性等问题，使得云计算企业和云客户在面临合规性检查时存在困难。如今年生效的欧盟《一般数据保护条例》（GDPR），首次对数据处理者的数据保护能力进行严格要求，赋予数据主体更多的权利，适用范围也大幅扩张。对于云服务商来说，在欧盟境内设立分支机构或服务于欧盟客户时应满足GDPR要求，而即使服务于非欧盟客户，非欧盟客户又服务于欧盟客户时，云服务商也适用GDPR。不仅适用场景繁多，云服务商为满足GDPR要求所开展的工作也更加复杂。数据遍布于云环境，如何提高数据掌控与保护能力，满足用户多种权利，如何快速识别数据泄露事件，及时上报监管部门，都是云服务商合规的难点。

（5）多种外部风险。云计算企业搭建云平台时，可能会涉及购买第三方厂商的基础设施、运营商的网络服务等情况。基础设施、网络等都是决定云平台稳定运行的关键因素。因此，第三方厂商和运营商的风险管理能力将影响云计算企业风险事故的发生情况。同时，云计算企业在运营时，可能将数据处理与分析等工作分包给第三方合作企业，分包环节可能存在数据跨境处理、多方责任难界定等风险。

如下图所示云计算安全风险架构，对于云计算平台，IaaS层主要考虑基础设施相关的安全风险，PaaS层需要保证运行环境和信息的安全，SaaS层从应用、Web、网络、业务、内容、数据等方面保证应用安全。在云平台的运营过程中，涉及复杂的人员风险、管理流程风险和合规风险。同时，云计算开源技术使用率不断攀升，开源风险也成为云计算领域的关注重点。

云计算安全风险架构

云计算带来风险责任变化

不同云计算企业提供云服务的侧重点不同，企业在使用云服务时，可能会涉及与多个云服务商的合作。任何一个云服务的参与者都需要承担相应的责任，不同角色的参与者在承担各自责任的同时，还需要与其他参与者协同合作，共同规避云平台风险事件的发生。

云计算责任共担模式在业界已经达成共识，但还没有统一的责任共担模型。已有部分厂商根据业务特点，建立了自己的责任共担模型。以亚马逊AWS为例，AWS作为IaaS+PaaS为主的服务提供商，负责管理云本身的安全，即保护运行所有AWS云服务的基础设施。客户负责“云内部的安全”，即业务系统安全。这种模式对于国内市场来说，可能会有局限性。在国内，尤其对于SaaS模式，很多用户仍会有“上云，安全就由云服务商负责”的误解。实际上，SaaS模式下数据安全应由云服务商和客户共同负责，云客户应提高安全使用SaaS服务的能力，避免发生误删数据等风险事故。同时，不少信息技术水平较弱的客户，在接触云计算初期，安全风险防控能力不够强，购买SaaS服务后，会使用而不懂如何去进行安全防护，云服务商需要建立更强大的生态以保障云客户安全。

云服务提供商应基于云客户的需求，提供云主机等服务和相应的安全策略，同时负责维护云平台的高可用，在出现风险事件时，对基础环境、主机环境、网络环境甚至是应用环境进行故障定位、处置和总结。针对国内市场，在SaaS模式下，云服务商应充分考虑云客户安全防护能力水平，提前告知服务使用方法，在云客户存在疑问时，及时提供解答和帮助，避免发生不必要的安全事故。

云客户应基于云服务提供商提供的服务产品使用和安全说明，正确使用服务或产品，避免因为误操作、疏忽等因素造成云平台的风险，同时云客户应按照本公司风险管理要求，对云上信息系统进行风险评估与治理。

数据保护贯穿数据使用的整个生命周期，需要云客户与云服务提供商共同维护数据安全。

云计算风险管理手段多样化

传统IT系统在进行风险管理时，主要通过安全厂商进行安全检查、基于安全软件实现安全防护，而随着云计算风险点和风险责任的变化，除安全厂商外，云计算风险管理需要联动社会多方以提高风险管理能力，包括保险企业、第三方认证机构、监督管理机构等。

云计算风险管理手段主要包括：通过事前评估规避风险、事中监控发现风险、事后处置解决风险，建立完善的风险评估体系，全方位保障云平台稳定运行；以金融带动风险管理发展，通过云保险分担事故带来的损失；联合云计算企业、云客户、安全厂商多方建立云计算风险信息共享平台，实现企业互惠共赢。

云计算产业体系

云计算产业由云计算服务业、云计算制造业、基础设施服务业以及支持产业等组成，如下图所示。

云计算产业体系

云计算服务业

云计算服务业包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。IaaS服务最主要的表现形式是存储服务和计算服务，主要服务商如亚马逊、Rackspace、Dropbox等公司。PaaS服务提供的是供用户实施开发的平台环境和能力，包括开发测试、能力调用、部署运行等，提供商包括微软、谷歌等。SaaS服务提供实时运行软件的在线服务，服务种类多样、形式丰富，常见的应用包括客户关系管理（CRM）、社交网络、电子邮件、办公软件、OA系统等，服务商有Salesforce、GigaVox、谷歌等。

基础设施服务业

基础设施服务业主要包括为云计算提供承载服务的数据中心和网络。数据中心既包括由电信运营商与数据中心服务商提供的租用式数据中心，也包括由云服务提供商自建的数据中心。网络提供商现仍主要是传统的电信运营商，同时谷歌等一些云服务提供商也已经开始自建全球性的传输网络。

云计算制造业

云计算制造业涵盖云计算相关的硬件、软件和系统集成领域。软件厂商包括基础软件、中间件和应用软件的提供商，主要提供云计算操作系统和云计算解决方案，知名企业如威睿（VMware）、思杰（Citrix）、红帽、微软等；硬件厂商包含网络设备、终端设备、存储设备、元器件、服务器等的制造商，如思科、惠普、英特尔等。一般来说，云计算软硬件制造商通过并购或合作等方式成为新的云计算系统集成商的角色，如IBM、惠普等，同时传统系统集成商也在这一领域占有一席之地。

云计算支持产业

云计算支持产业包括云计算相关的咨询、设计和评估认证机构。传统IT领域的咨询、设计和评估机构，如Uptime、LEED、Breeam等，均以不同程度涉足云计算领域。

云计算对电子商务的发展影响

云计算在电子商务中的应用优势

投入成本节约化

传统电子商务企业为了维持正常的运作，需要购入大量的服务器、计算机等设备，并为设备更新及维修花费大量资金。然而，随着云计算逐渐应用到电子商务行业，电商企业只需要链接互联网，就能够使用强大的云计算功能。具体来说，云计算通过构建虚拟数据中心，把用户端的存储、传输以及计算功能聚集并形成一个虚拟数据池，通过网络传输数据信息，从而为客户端提供服务。因而，云计算的应用为电子商务企业节省了大量的设备准备及人才培养费用，大大降低了电商行业的投入成本。

数据存储安全化

传播快速、分布广泛的互联网在为网络用户带来便利的同时，也滋生了网络病毒的恶意传播，严重威胁着网络系统安全，一旦网络威胁发生、电子商务数据泄露，电商企业将面临巨大的经济损失。而云计算的应用，可以大大提高数据存储的安全性，为电商企业的发展提供安全保障。简单来说，云计算把电子商务数据存储到“云”中，“云”提供商自身专业的安全保护策略以及系统安全架构可以为电商企业的信息安全保驾护航。同时，相对于传统存储方式，云计算的权限管理十分严格，共享数据只能够向自身指定的群体传输。

商业活动便捷化

云计算的应用促进了商业活动进一步跨越时间以及空间范围的障碍，能够更加自由地进行移动交易。在云计算环境下，用户可以更加便捷地搜索所需求商品、浏览推荐产品、完成网络购物。云计算依靠联合众多个体计算机而形成一个整体，产生强大的计算能力，合理地调度信息资源、科学地分配计算任务，大大提高了商业活动的效率，为网络购物提供了个性化、自由化服务。

数据资源共享化

依靠云计算技术，电子商务行业能够把不同终端设备之间的数据互通互联，形成数据资源中心，存储在云端，并对合法访问云端的申请授予权限，用户通过终端设备联网，能够随时、随地对共享数据资源进行调取与访问。同时，用户可以自由地在共享资源中选择自己需求的信息，极大地方便了用户使用共享信息。相对于传统共享模式，当计算机出现故障时，共享数据受到的影响极小，因为云计算技术能够快速定位故障计算机，及时备份数据，同时选择另外的服务器来完成存储数据的任务。

云计算应用背景下电子商务模式的转变

商务模式作为为企业创造利益的手段、一种商业活动的工具，具有紧跟时代发展、不断创新变革的特点。随着云计算技术的不断深入应用，电子商务模式也发生了革命性的转变。云计算应用背景下电子商务模式的转变可以体现在以下三个方面：

（1）应用模式方面。传统应用模式依靠的是计算机本地系统进行操作，而在云计算技术应用下，电子商务企业将ERP、PDM以及OA等数据资源存储在云端，云端下再链接人工服务。

（2）消费模式方面。传统的电商消费模式依靠的是由单机许可使用计算机软件产品及硬件产品，而云计算背景下企业使用的硬件及软件设备可以直接向SAAS层级过渡；同时，用户的消费模式逐渐转变到移动终端支付模式。

（3）外包模式方面。随着云计算在电子商务行业的应用，外包模式的应用范围已经不再仅仅局限于IT行业，并且已经逐步拓展到电商领域。在电子商务领域，外包模式包含人才资源外包、管理团队外包、决策运营外包等众多内容。并且基于SAAS模式，电子商务企业可以自由使用外包模式。外包模式的应用，促进了电子商务企业拓宽业务领域，完成行业升级转型。

题号导航 2015年下半年信息系统项目管理师下午试卷论文

本试卷我的完整做题情况



	第1题在手机中做本题