云計算技術發展現狀分析匯總十篇

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篇（1）

中圖分類號：TP309 文獻標識碼：A 文章編號：1674-7712 （2013） 10-0047-02

一、引言

分布式計算技術是當今信息時展的重要產物之一，它允許計算機設備同時開啟多項服務并通過網絡實現多臺計算機的數據通信。分布式計算目前的主要研究領域大致分為分布式計算環境研究和分布式操作系統研究兩個方面。隨著互聯網技術的廣泛應用和發展，目前已逐漸形成以網絡數據通信平臺為中心的數據傳輸方案，分布式計算模型因此得到了較大程度的推廣。在近年來的發展和變革中，已逐漸形成以中間件技術、點對點技術、網格化技術以及WEB Service技術為核心的系統化體系結構模型。以上各項關鍵技術在長期的應用中得到了用戶的認可，也為推進分布式計算技術發展發揮了一定的推動作用。

二、分布式計算技術研究現狀分析

分布式計算技術是計算機發展過程中產生的一項科學技術，主要工作原理是通過多臺計算機的分布式連接實現數據的綜合處理，旨在通過多臺計算機的強大的工作能力來分解復雜問題，解決一些計算難題。分布式計算技術的具體特征表現如下：首先，分布式計算能夠合理分配計算內容，實現多臺計算機共同工作，節約設備成本，提高工作效率。其中最核心的內容在于能夠為計算程序尋找最合適的計算機來完成工作。目前，計算機領域內關于分布式計算的技術已有數百種之多，但多數并沒有密切的聯系，這種缺乏系統管理和統一行業規定的技術并不利于日后的廣泛發展。另外，分布式計算技術主要是通過科學算法的研究，形成一種獨特的計算模型，確保其超長的數據處理能力，這種發展規律導致大多數用戶只單純研究如何集結更多閑置計算機來完成實際數據的處理，并沒有考慮如當某些計算機喪失處理能力后的數據歸屬問題。那么，就要求研究者對分布式計算技術進行更加深入、系統的研究，目前，通過虛擬網絡運營機制來實現大批量數據的共同處理以及如何實現用戶間數據的高速共享以初具規模。如何更大規模的集結剩余計算力量、如何科學系統的管理共享數據資源、如何更大程度的節省計算資源成本成為當今社會研究分布式計算技術的重要課題。

在近十年間的研究和發展中，分布式計算技術已在不同行業得到廣泛的應用，一些關鍵技術也已逐漸走向成熟，并能夠適合當今科研領域的大規模數據應用。從分布式計算技術的發展現狀來看，我國當前的研究水平和研究能力較國外還存在一定的差距，雖然中國擁有數額最大的計算機用戶群，但真正能夠應用和了解分布式計算技術的用戶卻表現相對單薄，大多數用戶只將計算機相關技術作為日常生活、辦公的一種工具，沒有實際考慮更深刻的含義，僅有一些科研單位和高等院校對分布式計算技術進行了課題立項研究。這點于計算機技術相對發達的國家相比存在明顯的差距。

三、分布式計算關鍵技術研究

（一）中間件技術

顧名思義，該項技術的核心在于中間連接方面，所謂中間件則是指連接計算機應用程序與計算機系統的中間環節。也可以將其認定為計算機操作系統的一方面內容，用戶主要通過多個中間件的連接形成一個有機的運行平臺來實現數據通信。它是發現較早的一項分布式計算技術。其中太陽公司、貝爾實驗室以及IBM公司對其開啟了中間件技術研究的先河，在近年的不斷變革和應用中，移動型中間件、自適應型中間件以及數據型中間件均是這段時間的產物。利用中間件技術現已開發出多項不同類型的通信產品。這項技術作為分布式計算的基礎應用在優化計算機通訊能力方面做出了突出貢獻。

（二）網格化技術

網格化技術是當今社會研究最為廣泛的分布式計算技術之一，旨在通過對區域進行類似“網格”式的畫法來形成數據的分布式管理。主要通過集結不同地區的空閑計算機軟硬件資源來構建一個龐大的異構性網絡結構，來實現不同區域、不同系統、不同協議之間計算機的數據處理問題。通過這項技術的應用使得應用者如同在一臺計算機辦公那樣利用多臺計算機完成內容龐大的數據處理工作。從一定程度上來講，網格化技術不僅能夠滿足龐大、復雜的計算工作量，而且能夠解決區域化的界限，合理利用閑置資源。在一定意義上顯示了計算共享和統一管理。這也是網格化技術應用廣泛的關鍵所在。

網格化技術具有多種體系結構形式，其中最為著名的則是五層沙漏式結構形式，依次為服務構建層、數據連接層、數據資源層、數據匯集層以及數據應用層。自上而下形成了有序的數據服務傳輸模型。另外，一些研究機構為了更加合理的節約成本，將沙漏式體系結構進行了優化整合，形成構建層、中間層和應用層為主的三層架構形式。構建層處于體系結構的最低端，主要負責分配給不同區域的可用計算機計算資源的工作，中間層則通過對底層資源的協議傳輸來避免異構計算機在進行數據處理時產生的麻煩，中間件技術也可以看做這層的具體實現原理之一。應用層則是通過統一的管理平臺來協調、管理構建層的各項數據處理工作，使得整個分布式計算工作能夠順利、有序的完成。

（三）點對點技術

點對點技術是計算機網絡中比較成熟技術之一，在對等網絡中具有廣泛的應用，這項技術沒有客戶端、服務器端的明確劃分，在網絡節點中的應用以及地位完全相同，這種技術能夠實現數據資源的相互訪問和共享，無需通過計算機軟件來實現數據轉換，降低了數據對服務器的依賴程度，同時也提高了數據傳輸的各方面性能。當然，這項技術在處理一些復雜性問題時也會表現力不從心。例如數據搜索速度相對緩慢等問題，點對點技術只單純提供目錄索引，在進行實際搜索時也只針對源地址和目錄進行簡單的索引并直接將結果返還給搜索用戶，當面對熱點資源時，數據傳播速度較快，而遇到冷門信息時將不能完成數據傳輸。也就是說這項技術只能在資源有源提供的時候才能夠完成傳輸，又由于數據承載點不一定是專業服務器，一旦計算機下線就會降低傳輸速率。在經過長時間的應用和發展后，多點傳輸技術在一定程度上減少了這種技術的弊端，多點傳輸技術能夠將資源分割成多個資源數據包，并根據不同編號實現多臺計算機數據傳輸服務。這種方式也就代表著節點越多，傳輸越快。

（四）云計算技術

云計算技術是在分布式計算技術經歷了長時間發展后的技術產物，它的提出改變了人類對傳統計算機計算模式的認識，也將當今社會對分布式計算研究推向了另一個歷史。它的原理在于將龐大的計算機處理程序進行多個小程序的分解，并在整個互聯網中尋找合適的承載計算機，當整個計算完成后將最終結果傳遞給用戶。眾所周知，云的形成是由大氣層眾多細微顆粒分子集結在一起形成的，利用這種方式可以將多臺計算機集結在一起，形成龐大及計算機網絡完成復雜計算。向google、baidu這類搜索引擎的應用原型就是云計算技術。目前，這項技術已在一些醫學處理、圖譜識別方面得到廣泛的應用。

四、總結

分布式計算是當今社會信息技術飛速發展的必然產物，是互聯網方向的重點研究課題之一，合理、有效的利用分布式計算技術能夠降低計算運維成本、合理利用網絡限制資源，數據研究證明，全球每天閑置的可利用資源非常龐大，集結這些閑置資源能夠進行更加廣泛的科學研究，這項技術發展前景也十分樂觀。我國最為計算機應用人數最多的國家，閑置資源相對較多，積極研究分布式計算技術，對于解決我國科技落后的現狀具有重要的指導意義。

參考文獻：

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[2]宋麗華，姜家軒，張建成.黃河三角洲云計算平臺關鍵技術的研究[J].計算機技術與發展，2011.

篇（2）

中圖分類號：G301 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2015）46-0189-01

隨著我國智能電網建設進程的不斷推進與深入，電網運行與設備監測過程中也產生了大量的數據信息，逐漸構成了當今信息學姐與研究人員重點關注的發數據，但大數據時代下電網的高效、穩定運行離不開相應的處理與存儲技術作為支撐。

1.智能電網大數據的應用特征

電網業務數據可以大致劃分為三類：第一是數據監測、設備檢測及電網運行；第二是電力企業營銷數據，如用電客戶、銷售量、交易電價等方面的信息數據；第三是電力企業的管理數據。[1]數據信息量十分巨大，并且隨著電網數據的不斷更新升級，數據類型也變得繁雜多樣。電網數據種類眾多、分布較廣，主要包括多媒體數據、文本數據、實時數據、時間序列變化等半結構化、非結構化以及結構化數據，不同類別的數據在查詢、處理方面的性能與頻度要求也存在很大差異。智能電網運行時的數據價值密度較低，例如電網監控視頻，其在實際監控管理的過程中，總數據中十分有用的信息量是非常少的，多數的數據都是正常數據。

2.智能電網大數據處理技術發展現狀分析

2.1 并行數據庫

關系數據庫主要負責對結構化數據進行存儲，從而提供嚴格依據規則快速處理事務的能力、邊界的數據查詢與分析能力、數據安全性保障以及多用戶并發訪問能力。應用強大的數據分析能力以及SQL查詢語言以及獨特的程序優勢獲得了廣泛的應用。[2]經管隨著智能電網建設的不斷加快，數據超出了關系型數據庫的管理范疇，地理信息圖片與音頻、圖片以及視頻等非結構化的數據逐漸成為需要處理與存儲的信息的一項重要組成部分。

2.2 云計算技術

隨著云計算平臺的出現及完善，大數據技術的需求也相繼出現，云計算的關鍵是數據并行處理與海量數據存儲技術。而在智能電網中，電力設備狀態監測設備的數據量應當是最為龐大的，而狀態監測數據不但包含了在線數據，還應當包括缺陷記錄、實驗記錄以及基本信息等，由于數據量極大，其對于實時性要求比企業的數據管理更高。當前，云計算技術在電力行業的發展依然處于初級的階段，現行的云計算平臺能夠充分滿足職能電網監控軟件運行的可擴展性與可靠性要求，但在數據隱私、安全性、一致性以及實時性方面存在缺陷，依然需要進一步優化與完善。

3. 智能電網大數據處理技術面臨的挑戰分析

3.1 大數據傳輸與儲存技術

隨著智能化的不斷發展，電力系統在運行過程中的電力設備監測數據與其他數據都會被記錄下來，數據量不斷增加，這對于電網運行監控以及數據的傳輸、存儲造成巨大的壓力，同時在一定程度上影響了電網智能化的發展。在智能電網大數據存儲方面，通過分布式文件保存的形式可以進行大數據存儲，然而可能對電力系統在數據實時處理方面產生影響。[3]因此，需要對電網大數據進行分門別類后再存儲。而重點是將其中非結構化的數據轉化為結構化數據，對于智能大數據處理技術來說依然較為困難。

3.2 數據處理時效性技術

對于大數據來說，其數據處理的速度是非常重要的。通常而言，數據的規模越大，需要分析與處理的時間也會越長。以往的數據存儲方案針對一定要求的數據量進行設計，其在大數據方面并不適用。[4]而在未來智能電網的大環境下，如何在發電、輸變電、用電等環節進行數據實時性處理是一個非常關鍵的問題。

3.3 異構多數據源處理技術

在未來智能電網要求貫通電網運行的每一個環節之中，時間新信息的高效采集與處理，并且逐漸朝著業務流、信息流以及電力流高度一體化的方向進行發展。所以，首先要做的就是如何整合大規模多源異構信息，為智能電網提供一個資源高度集約化配置的數據處理中心。對于海量的異構數據來說，如何構建出科學的模型進行規范表達以及如何在這個模型的基礎上實現數據的存儲、融合、查詢等是亟待解決的重要問題。

結語

我國智能電網系統的應用廣度與深度在不斷加強，大數據處理技術逐漸成為維護電網智能安全運行的一項重要手段。然而隨著電網智能運行的不斷發展，其在大數據處理一致性、隱私性、實時性等方面也面臨著相應的挑戰，未來智能電網的主要依托依然是大數據處理分析技術，所以必須尋找出妥善應對挑戰的策略，最終推動我國電力事業的長久穩定發展。

參考文獻

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篇（3）

隨著社會經濟不斷發展，企業辦公及管理工作的重要性愈發突出，并且企業辦公工作量日益繁重，相應提高了對于企業辦公時效性和科學性的實際要求。辦公自動化起源于通信技術和微電子技術的發展，其根本目標是借助現代信息技術提高辦公質量和工作效率，進而實現企業的信息化管理。云計算是當前高端信息技術的代表，在此基礎上構建辦公自動化系統，可進一步提高信息的有效利用率，加強企業部門間的信息交流，促進企業信息化管理的進一步發展。因此，從云計算相關概念入手，探討企業辦公自動化系統發展需要的創新技術，具有重要的現實意義。

1 國內辦公自動化系統的發展現狀分析

辦公自動化（Office Automation，OA）起源于上世紀七十年代，是一項綜合性的應用技術，我國對于辦公自動化技術的研究和應用由上世紀八十年代開始，在九十年代得到了迅猛的發展。隨著時代不斷發展，無論是政府機關或是企業，均需要處理信息量龐大的工作文案，安排復雜的工作流程，同時進行內部的工作管理，對于信息的處理和分析提出了更高的要求，辦公自動化就是在這種發展需求中提出的技術概念。

國內辦公自動化的發展歷程主要可分以下幾個階段：

1.1 文件型OA階段

文件型OA屬于辦公自動化的初級階段，這一時期的發展重點在于無紙化辦公，側重于電子文檔的實踐應用。

1.2 流程型OA階段

流程型OA在文件型OA的基礎上，引入了互聯網技術，并依靠互聯網實現了流程審批、公文流轉、會議管理等現代化辦公功能，提高了企業的組織管理效率。

1.3 知識型OA階段

流程型OA已經具有較高的自動化功能水平，知識型OA主要是在流程性OA基礎上，強化了系統的信息整合功能，滿足了企業發展的更高層次要求。

1.4 智能型OA階段

智能型OA是辦公自動化未來的主要發展方向，在傳統功能上，智能型OA將更加關注信息挖掘、智能決策等功能。

辦公自動化對于企業發展的重要性是不言而喻的，但辦公自動化系統構建所需成本及系統維護成本高昂，多數中小型企業無法承擔。云計算是一種以互聯網技術為基礎的計算方式，由此構建的辦公自動化系統，可在網絡環境下完成相應的業務操作，并且在信息處理方面更具有優勢。

2 云計算辦公自動化系統中的創新技術分析

2.1 云計算技術

“云”是現代信息技術發展所提出的一種概念，具體是指由互聯網將復雜的計算處理程序分解，再通過多個服務器形成規模龐大的系統，對信息進行搜索和分析，最終將結果反饋給用戶的技術。“云”概念的提出，極大地提高了信息處理效率，服務供應商可在短時間內（通常在數秒內）完成遠程的信息處理工作，從而達到一種類似“超級電腦”的效果。

云算概念常與網絡計算、自主計算以及效用計算等概念相混淆，雖然云計算依靠計算機集群實現信息的處理，但在網絡組成、工作模式以及目的等方面，與上述其他計算模式有著本質的區別。從硬件結構的角度分析，云計算具有一對一的特性；從信息服務的角度分析，云計算則具有一對多的特性。

根據發達國家對于云計算的定義，其部署模型主要分為以下幾類：

2.1.1 公用云

首先，公用云可能是免費的，但并不一定是免費的，同時“公用”也不代表著用戶數據的公開；其次，公用云模式下的信息服務，主要由第三方服務者通過網絡渠道提供，為提高用戶個人數據的隱秘性，保護用戶相關權益，服務提供者通常會對用戶的訪問權力進行控制。公用云在成本效益和服務彈性方面，具有一定的優勢。

2.1.2 私有云

與公用云相比，私有云在彈性和信息服務方面有著較高的一致性，二者的主要差別在于，私有云模式下其程序和數據均由組織內部進行管理，并不會受到安全疑慮、網絡寬帶等因素的影響。

2.1.3 社區云

通常模式下，社區云的掌控者是多個利益相仿的機構或組織，包括宗旨相近、安全要求相近等。

2.1.4 混合云

2.2 J2EE平臺

J2EE平臺是一種開發式公布規范，在企業級應用中有著良好的應用。J2EE平臺可以提供應用需要的模型和相管開發技術規范，模型具有多層次分布特征，可以實現對應用邏輯的合理分層，不同層次對應不同的組件和服務器，不同組件間的協調運用及管理由相應的管理協議實現。

2.3 SSH架構

SSH架構主要由Struts架構、Spring架構、以及Hibernate架構組成，分別對應表示層、業務邏輯層和數據持久層。Struts框架提供了相應的標準框架，是整個系統軟件的開發基礎。

Spring架構則是一個相對輕量級的框架，用于滿足企業不同的復雜性要求。Spring架構的模塊化性能優良，用戶可以根據自身實際需求有針對性地進行模塊選擇。

Hibernate架構可在封閉JDBC的基礎上，實現對關系型數據庫的有效訪問，并且其應用范圍廣泛。

3 結語

綜上所述，基于云計算概念構建的辦公自動化系統，是辦公自動化信息化、數字化發展的未來方向。在云計算技術、J2EE平臺以及SSH架構等現代創新技術的支持下，將進一步提高企業的信息處理效率和有效利用率，促進現代企業辦公的進一步發展。

參考文獻

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[4]蘇奎.云計算平臺下的電子政務基礎設施研究[D].山東師范大學，2012.

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自20世紀50年代美國成功研制“賽奇”半自動化防空指揮控制系統以來，指揮信息系統建設迅速。從最初的C2系統，逐步發展為C3I系統、C4I系統、C4ISR系統、C4IKSR系統，到今天的GIG全球信息柵格、網絡賦能指揮能力系統，指揮信息系統正逐步實現按需高效地向戰斗、決策和支持人員提供全球互連的有價值信息的目標。

快速、準確決策是指揮信息系統的核心功能。隨著新軍革的不斷推進和發展，作戰方式正在從平臺中心戰向網絡中心戰轉化，通過人工、通信系統、無人機、衛星等渠道收集來的數據已呈海量[1]。指揮信息系統作為整個武器系統的關鍵和核心，如何從海量數據中提取有價值的信息，及時準確掌握敵方的戰略意圖，預測戰場態勢實時變化，成為了指揮決策的關鍵所在，大數據技術由此延伸拓展到指揮控制領域[2]。

1 大數據

1.1 大數據

2014年5月，美國白宮一份總統報告《大數據：抓住機遇、保存價值》中談到：今天，數據比以往任何時候都更加深刻地影響著我們的生活，我們使用數據去解決問題，提高幸福指數，贏得經濟利益。特別是隨著計算機處理能力的不斷增強、計算存儲的井噴式發展和植入在各種設備中傳感技術的提高，數據收集、存儲和分析正朝著一個向上而且看起來無邊的軌跡發展。據統計，2011年，世界創造和復制的信息量就超過了1.8ZB。2013年，全球產生的信息量達到了4ZB[3]。

1.2 大數據特征

大數據的特征是：Volume，Variety，Velocity。

Volume容量大。對于學習研究大數據的目的，美國數據審核小組表示，隨著數據在容量上的不斷增大，用傳統數據挖掘和數據分析的方法是不夠保證數據種類的多樣和傳輸的高效。從網絡應用、可穿戴技術到能夠從生命信號中監測到慢跑者體能狀態的先進傳感器，數據的爆增對高效的運算和傳統的數據管理技術提出了更高要求。

Variety種類多。大數據不僅數據量大，資源和格式的種類也很多。美國總統科學技術顧問在一份報告中談到：一些數據產生于數字，意思是它通過使用數字的電腦或數據處理系統創造，比如郵件、網頁瀏覽和GPS定位。其他的數據產生于分析，也就是說它產生于自然界，但是轉化為數字格式在增長，比如通過手機、照相機和錄音機產生的視聽信息，以及像心率這樣的體檢數據、天氣設備的監測數據。

Velocity速度快。數據收集和分析正在向實時的速度發展，這就意味著大數據分析會對人的生活環境和人生選擇產生直接而深遠的影響。當人們通過網頁相互聯系，數據可以記錄下人們網上活動。手機設備中的GPS數據可以實時追蹤你的位置。當然，一個手機地圖軟件如果不能快速準確地識別手機的位置，那么就是無用的。

1.3 大數據技術

麥肯錫認為，“大數據”是指其大小超出了常規數據庫采集、儲存、管理和分析等能力的數據集。大數據技術則是將海量變量之間的關系數據化，然后通過挖掘、關聯、分析，生成可以幫助解決問題的信息。目前，大數據技術主要包括數據存儲、分布式計算、分析應用和數據安全等技術。

2 指揮信息系統在大數據時代面臨的機遇與挑戰

2.1 戰場大數據來源

信息技術在軍事領域的推廣應用，催生了海量數據。在戰場偵察監視中，傳感器的海量追蹤和監視數據，蘊含了豐富的敵情信息，是分析敵目標狀態、作戰企圖的重要依據。在作戰指揮控制中，實時態勢感知、指揮命令和作戰綜合保障等信息以數據形式存在并傳輸。在作戰保障階段，偵察預警、指揮控制、精確打擊、損傷評估以及戰場管理等領域使數據浩如煙海[4]。

2.2 機遇

信息主導火力地位更加突出。阿富汗戰爭，美軍通過數據鏈聯通情報與武器系統，使傳感器到武器端的時間縮短到“分鐘”級。伊拉克戰爭，逐步完善的指揮信息系統，使美軍各軍種作戰行動實現了自主協同。下一步，以可穿戴等創新手段分析數據，使感知、認知與決策支持相結合的方式，將成為發展趨勢。

情報收集處理能力更加突出。現代戰爭，指揮信息系統一旦被敵捕獲，將構成致命威脅。而大數據技術在指揮信息系統的應用研究，會通過全方位的數據收集、深度的數據分析、快速的數據傳遞，更好更快地滿足作戰需要。倘若大數據技術將情報分析能力提高10倍以上，那么敵我雙方的差距就是代差。

數據處理的實時性更加突出。大數據技術一旦獲得突破，對信息的預先感知和實時分析處理將達到“秒”級。也就意味著反導反精確打擊的防御體系分析來襲導彈的飛行軌跡速度將更快，從導彈預警到跟蹤攔截的反映時間將大大縮短[5]。

2.3 挑戰

異構性。在指揮信息系統中，偵察監視獲取的情報數據類型多種多樣，既有結構化數據，還有戰場態勢、地理信息等半結構化和非結構化數據。傳統數據庫工具很難分析如此復雜的數據類型。

規模大。在作戰過程中，每天都會收集海量的情報偵察數據，有數據、語音和影像信息，其中也包括大量的噪聲以及敵方的干擾信號。如何從海量、密集情報數據中提取有價值的情報信息，成為數據分析的難點。

及時性。在信息化戰場，各種偵察裝備會不斷地、實時地傳來各種情報信息，戰機稍縱即逝，這就對情報數據分析速度提出了更高要求。只有對海量的情報數據進行快速分析處理，才能為指戰員提供準確、實時的指揮決策依據[2]。

3 大數據技術在指揮信息系統中的應用前景

3.1 大數據技術在軍事領域發展現狀

近年來，信息系統產生獲取的數據已達TB、PB級，存儲龐大的數據集，主流的數據庫存儲技術有：面向文檔的數據庫、基于內存的鍵值存儲數據庫、分布式多線程處理/列式存儲數據庫。為提供數據資產保管訪問的場所，數據中心也成為建設趨勢。為實現高效計算處理，分布式計算集合了數據檢索和實時分析技術，可以利用網絡閑置資源來處理龐大復雜計算。MapReduce、Spark、Storm作為適合不同數據類型的高效計算框架，應用前景廣闊。分析應用涵蓋了數據挖掘與提取、數據可視化、數據預測與分析等內容。在大數據背景下，如何快速高效地從繁雜多樣的數據海洋中提取有價值信息，提高信息流向的效率和精確性，主要依賴于分析應用技術。數據安全方面，則要站在戰略高度進行系統化考慮。

3.2 大數據技術在美軍指揮信息系統中的應用

在大數據背景下，美軍為提高“從數據到決策，發現即摧毀”的能力，正不斷加強在信息融合、任務指揮決策和人工智能應用等重點領域的建設。DARPA的XDATA項目，旨在為大數據處理和分析開發新型計算技術和開放源碼軟件工具，以滿足軍事領域對大量半結構化和非結構化數據分析的需要，并包括異常監測、心靈之眼等多項與信息網絡安全相關的技術 [6]。BAE系統公司開發的“Q勇士”可穿戴計算機系統，可以像谷歌眼鏡一樣嵌入標準軍用頭盔上，呈現部隊所處位置、地圖及警示信息實時地疊加進士兵的視野。美軍還探索了一種新型存儲體系結構，網絡附加存儲。與存儲資源直接分配到計算機節點的直接附加存儲不同，網絡附加存儲可與其他計算和存儲資源共享基礎設施資源，能夠對多種數據協議，包括服務器消息塊、網絡文件系統、超文本傳輸協議等進行存儲，并能處理不同操作系統計算機傳輸的數據[7]。

3.3 我軍指揮信息系統大數據分析應用設想

中國電子科技集團在第二次指揮控制大會上提出了大數據分析在指揮信息系統中的應用框架。在體系架構上，集中式與分布式相結合，可以實現分級指揮向扁平化指揮的過渡。在分析策略上，離線分析與實時分析相結合，能有效提高指揮決策的智能化、實時化、精確化。具體來說，首先，各情報站從各種情報源獲取到各種實時情報數據，結合其他情報站的分析結果，進行本站實時情報的初步分析，并將分析結果上報到情報中心，存入歷史情報數據庫。在情報中心，一方面基于歷史情報數據庫中積累的海量歷史情報數據，通過離線分析，挖掘情報，存入情報知識庫；另一方面，對各情報站獲取的情報數據及分析結果，結合情報知識庫，通過實時分析，最終為指揮員實時決策。基于上述思路，可以基于Hadoop分布式云存儲技術，Map Reduce并行計算框架和Storm流計算框架，構建適用于指揮信息系統大數據分析的并行數據分析架構[2]。

4 結束語

勝利日閱兵，指揮信息系統裝備方隊首次亮相，宣示了我軍打贏信息化戰爭的決心意志。當前，現代戰爭已進入數據決策指揮的時代。以往的決策模式主要是依靠人的經驗與智慧作出決策判斷，已不適合現在戰爭復雜、不確定的環境。當信息感知滲透到戰場的各個領域和環節，覆蓋作戰前線到后勤保障，戰場信息流將成幾何級別劇增。基于大數據技術的新型指揮信息系統，深度挖掘信息關聯，為指揮員提高智能決策，是發展趨勢，是時代要求，不久將成為現實。

參考文獻

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DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.02.009

〔中圖分類號〕G250252〔文獻標識碼〕A〔文章編號〕1008-0821（2017）02-0044-08

〔Abstract〕The article deeply analyzed the innovation patent characteristics in the process of technology roadmap and discussions the relationship between the patent analysis and the technological innovation.Based on Technological Innovation Perspective，the interaction relationships between the patent analysis method and the technology roadmap were explored.Then the paper constructed a patent analysis method for the technology roadmap of supporting function model，carried on the real diagnosis analysis by the patent analysis method in the electric automobile with the lithium ion battery technology road map formulation application，technology roadmap for formulation and implementation of development of innovative activities and provided effective guidance.

〔Key words〕the patent analysis；technical roadmap；technological innovation；support function；electric automobile；lithium ion battery

專利分析的重要性在于規劃技術發展方向、突破技術壁壘障礙、拓展自主創新空間、減少研發經費，進而提升國際競爭優勢。在技術高速發展的今天，科技界與產業界均高度重視專利分析的重要性。而技術路線圖在國家、行業與企業技術預測與前景規劃中的應用日益增多。因此，在技術路線圖的制定過程中引入專利分析技術對于推動技術創新、提升區域專利競爭力乃至區域創新能力均具有重要的理論價值與實踐意義。

1技術路線圖制定過程中技術創新活動的專利特征分析11技術路線圖制定過程中的技術創新活動分解

在企業的技術決策、產業規劃和政府部門戰略規劃當中常常應用技術路線圖，它的使用能夠對技術創新活動進行有效管理，預測產業未來市場所需的技術與產品，引導技術研發決策，降低技術創新風險[1]。對技術路線圖制定過程匯總的技術創新活動進行分解，如圖1所示：

12技術路線圖制定過程中的技術創新活動的專利特征第一，技術路線圖制定過程中的技術創新反映于產業專利偏好。不同領域技術創新活動的專利偏好不同，主要有兩方面原因：其一為技術本身的創新性；其二為技術的保密性。在刨除技術的保密性后，技術創新差異使得技術領域的偏好不同，在技術生命周期、技術發展過程、技術熱點演變等方面得以體現[2]。

第二，技術路線圖制定過程中技術創新的領域分類在專利分類上的遷移。專利的技術領域分類是創新領域界定的基礎，國際上均采用IPC分類標準，即International Patent Classification，在具體研究中，行業或技術領域的界定是指由某一個或某些IPC所界定的范圍，根據主題概念將其轉換到IPC分類中（可能是多），隨后根據IPC分類對專利的相關信息進行查找[3]。

第三，專利信息反映了技術路線圖制定中的技術創新的特點。通過對專利信息進行分析能夠反映技術路線圖制定過程中的技術創新特點，包括創新主體、創新過程、直接反映的創新產出以及創新行業間的關聯，同時也包括間接反映的創新投入以及創新組合模式等。在研究技術路線圖制定過程中技術創新所使用的某些專業術語，也來自于專利分析或者專利數據庫[4]。

第四，專利信息的時間序列是技術路線圖制定過程中創新活動的回溯基礎。專利申請活動的時間節點組成專利信息的時間序列，記錄著創新活動隨著時間的推移，記載著創新活動的整個發展軌跡，成為創新過程回溯分析的基礎。

2技術創新視角下專利分析方法的內容分解

21專利分析內容作為技術創新活動指標的研究與應用在技術創新的實證研究中，專利作為衡量創新活動的指標被學者們用于刻畫與反映技術變化對經濟活動的影響上。國外學者Pavitt（1982）對研究開發活動、專利與創新活動進行統計分析，利用專利數據對不同國家的創新活動進行比較，通過不同領域的專利信息反映相關創新活動的效率與方向[5]。許多學者在識別技術發展態勢、判斷技術發展軌跡以及熱門關鍵技術時，常常運用專利信息分析。專利是研究某一領域技術變化以及相關問題的核心主線，具體包括以下4個研究層面：

第一，對比不同國家和區域間的創新活動。通過考察國內外專利活動差異以反映不同地區創新活動的體量差異。如Pavitt和Soete（1981）通過研究發現不同國家研究開發經費與單位人均專利具有良好的線性關系，但相關性會隨著各國專利制度的不同而呈現出一定的差異[6]。

第二，對比不同行業之間的創新活動。產業行業的專利活動分布數據主要有以下兩個方面的應用：其一，用于對創新活動之間關系的理論和模型進行統計和檢驗；其二，用于對經濟和社會變量之間關系理論或模式進行驗證。如Scherer（1982）在研究美國不同行業之間的技術流動時采用專利統計的方法對不同行業創新活動的體量差異進行了分析。在美國和英國，不同的行業和產業之間的專利活動和創新活動差異較大，專利和研發活動份額一般在化工和電子電氣領域都較高，而專利活動份額在汽車航空領域一般要低于研發活動的份額[7]。

第三，對比不同技術領域的創新活動。不同技術主體各公司的發展狀況，創新活動的行業模式和特征能夠通過專利數據對行業內技術分析得到。如Walsh（1984）在研究和分析行業的發明和創新模式時運用了專利統計與科學論文和經濟活動統計相結合的方法。從屬和誘發創新活動的差別在一定程度上能夠通過不同類型的專利統計數量得到，但是導致快速增長的主要或重大創新的概貌并不能因此得到[8]。

第四，對比不同公司的創新活動。通過對某一公司的專利申請和授權進行分析能夠評估其技術能力和創新活動，對于進行橫向和縱向比較分析公司的創新活動發展具有重要意義。《技術評》雜志由麻省理工學院與CHI研究所于1899年合作出版，它通過對美國專利數據進行分析，每年都對8大行業公司進行排序，推出專利記分卡，反映不同公司的技術強度以及變化情況。Liu等人（2006）為了明確世界500強公司在中國專利申請結構、產業分布、壟斷趨勢、技術創新和國外的投資方向，他們對這些公司在中國的專利申請情況進行了研究和分析[9]。

22專利分析方法的分析內容

專利分析方法復雜多樣，其應用的核心算法可分為專利樣本結構化、數據聚類、文檔聚類等3大類，專利樣本結構化是對針對專利間的演進關系，使專利行成“樹”、“圖”結構，可以對技術發展趨勢進行預測，并發掘市場上有潛力的發展空間。數據聚類是對專利的特定指標進行量化分析，可以直觀、量化、科學的描述技術發展現狀，并從中發現、跟蹤研究熱點，進而引申其實際應用意義。文檔聚類是對專利的特質及質量進行關聯性分析，發掘專利的潛在聯系，按技術特征來歸并有關專利并使其有序化，對同領域的技術進行比較分析，從中發現重點研究對象、關鍵技術等，并以此為依據對技術發展戰略提供支持。

關于技術和發明者信息在專利文獻中的表述主要有以下4種，即：

1）描述與專利相關的技術和技術創新活動的信息，包括IPC，申請的專利時間和專利類型等信息。

2）反應技術對應相關創新主體的信息，如發明人或者專利所有權人的信息。

3）分析專利技術的價值以及與技術相關聯的信息，如引證信息。

4）反應專利申請國家或者地區相應專利制度的信息，如優先權、權利要求以及公開日期等信息[10]。

在對專利分析內容進行分解時采用了專利分析方法應用的要素分類的方法，結果如圖2所示：

在制定技術路線圖時，需要對技術創新活動的以下內容進行分析：

1）對行業發展的動態以及趨勢進行分析。統計某一區間專利申請數和授權數隨時間的變化規律，能夠反映該區間行業的創新活躍程度，進而對產生該現象的深層經濟和政策原因進行剖析。對比專利申請和授權日期的差異，能夠評價專利申請技術的水平[11]。

2）對專利類型以及技術水平進行分析。發明專利往往代表自主知識產權，相對于外觀專利、實用新型專利來說其技術含金量相對較高，實用新型專利的技術含金量相對次之，外觀設計技術含金量相對較低。通過對專利類型進行分類，能夠分析研究活動的質量，進一步評價技術創新能力的高低。

3）對區域創新能力分布水平進行分析。針對在某一國家和地區申請專利的統計，能夠分析出某一技術領域的合作伙伴和競爭對手來源，同時針對專利類型進行分類統計，分析專利類別以及IPC分布，進而分析不同國家或者地區在某一時間內的技術發展方向。

4）對行業技術的創新主體進行分析。統計某一行業的申請人和發明人，分析和評價不同類型人員和研究機構在技術創新中發揮的作用，對于尋找合作伙伴或競爭對手具有重要意義；跨國公司可以結合專利分類以及發明來源分析，采取相對應的技術創新以及市場開發戰略；運用研究機構的發明人信息查找專利受讓機構，能夠對發明機構之間的內在關系進行分析。

3基于技術創新視角的專利分析方法對技術路線圖的支撐模式31專利分析內容與技術路線圖制定過程中的技術創新活動的關系專利分析方法對分析內容進行選擇，搭配不同專利分析算法，從而得出相應的分析結果，專利分析方法對分析內容的分析結果為技術創新活動提供了支撐依據。對相同的分析內容用不同的算法分析，會產生不同的分析結果，為技術路線圖制定過程中不同技術創新活動提供支撐依據。樹、圖化分析結果為目標設定技術創新活動提供支撐依據，數量統計分析結果為差距識別技術創新活動提供支撐依據，文本聚類分析結果為路徑決策技術創新活動提供支撐依據[12]。

通過對上述專利相關信息進行分析，描述技術路線圖制定過程中的技術創新活動。這4類信息中前3類屬于專利技術信息，第4類屬于專利權利信息。對專利分析的內容與技術創新活動中的技術創新特點的對應關系進行歸納如表1所示：

321引文分析

專利引文分析方法和核心專利引證關系族譜分析方法以樣本結構化算法為要素，在實際應用中主要的分析內容即為專利文獻的引文信息。對應的技術創新活動包括，技術發展趨勢、技術溢出、識別核心技術、技術創新擴散、技術轉移、技術與技術的關聯、技術與學科的關聯。技術發展趨勢是市場需求分析過程中的技術創新活動，識別核心技術、技術創新擴散、技術與技術的關聯、技術與學科的關聯是關鍵技術分析過程中的技術創新活動。因此專利引文分析方法和核心專利引證關系族譜分析方法為技術路線圖制定過程中市場需求分析、關鍵技術分析分別起到了支撐作用。

322PLC分類分析

類交叉延伸分析方法和權利范圍要求構建及關系分析方法以樣本結構化算法為要素，在實際應用中主要的分析內容即為專利文獻的PLC分類信息。對應的技術活動包括技術研究熱點、技術領域空白、技術發展趨勢、技術與技術的關聯、技術與學科的關聯。技術研究熱點、技術領域空白是發展目標分析過程中的技術創新活動，技術與技術的關聯、技術與學科的關聯是關鍵技術分析過程中的技術創新活動。因此類交叉延伸分析方法和權利范圍要求構建及關系分析方法為技術路線圖制定過程中發展目標分析、關鍵技術分析分別起到了支撐作用。

323技術領域數量的年份累計分析

技術發展階段分析方法和技術生命周期分析方法以數據量化算法為要素，在實際應用中主要的分析內容即為專利文獻的技術領域數量的年份累計信息。對應的技術活動包括技術成熟度、技術成長能力、創新投入。技術成熟度、技術成長能力、是產業現狀分析過程中的技術創新活動，創新投入是研發需求分析過程中的技術創新活動。因此技術發展階段分析方法和技術生命周期分析方法為技術路線圖制定過程中產業現狀分析、研發需求分析分別起到了支撐作用。

324申請人及所在區域分析

技術聚集領域分析方法以數據量化算法為要素，在實際應用中主要的分析內容即為專利文獻的申請人及所在區域信息。對應的技術活動包括技術研發主體及研發能力、技術研發區域及研發能力，是市場需求分析過程中的技術創新活動。因此技g聚集領域分析方法為技術路線圖制定過程市場需求信息分析起到了支撐作用。

325關鍵詞及其頻率分析

專利地圖分析方法以文本聚類算法為要素，在實際應用中主要的分析內容即為專利文獻的關鍵詞及其頻率信息。對應的技術活動包括識別核心技術、技術演進、技術創新擴散，是關鍵技術分析過程中的技術創新活動。因此專利地圖分析方法為技術路線圖制定過程中關鍵技術分析起到了支撐作用。

326技術發展功效分析

技術功效矩陣分析方法和投資專利組合分析方法以文本聚類算法為要素，在實際應用中主要的分析內容即為專利文獻的技術發展功效信息。對應的技術活動包括技術與技術間比較、創新投入，是研發分析過程中的全部技術創新活動。因此技術功效矩陣分析方法和投資專利組合分析方法為技術路線圖制定過程中研發需求分析起到了支撐作用。

4實證分析――專利分析方法在電動汽車用鋰離子電池的技術路線圖制定中的應用當今環保和能源的問題備受關注，為解決這些問題，電動汽車呈現出加速發展的趨勢。我國政府高度重視新能源汽車產業發展，出臺一系列鼓勵措施和補貼政策及產業政策，極大地推動了新能源汽車產業發展。鋰離子動力電池是新能源汽車的主要能源，其技術發展水平對于電動汽車的市場化程度影響重大。通過對電動汽車用鋰離子電池的專利分析，可為電動汽車用鋰離子電池產業的技術路線圖制定提供指導。

41技術發展階段測量方法在電動汽車用鋰離子電池產業現狀分析中的應用在中國人民共和國國家知識產權局專利檢索數據庫中，對電動汽車和鋰離子電池進行交叉檢索，共獲得413條有效數據，對電動汽車用鋰離子電池2001-2016年已公布的發明專利、實用新型、外觀設計的專利進行數量統計，如圖4所示：圖42001-2016年電動汽車用鋰離子電池專利數量圖

技術發展階段測量方法通過計算技術生長率（V）、技術成熟系數（α），技術衰老系數（β）和新技術特征系數（N），根據V、α、β、N的值隨時間變化情況測算某技術領域的技術發展階段，從而為電動汽車用鋰離子電池現狀分析提供技術事實依據，具體測量方法見表2：

42技術領域聚集在電動汽車用鋰離子電池產業需求分析中的應用市場需求的影響因素眾多，難以準確評價其分析結果，通過對創新主體的專利技術聚集領域分析，能夠獲得相關創新主體在研發領域投入和前沿熱點探索能力，可作為產業技術路線圖制定中產業需求分析的補充數據。根據布拉德福定律，分析不同區域刊載專利情況能夠衡量研究主題領域內的核心技術分布、核心研發群體分布，從而確定高產出群體，掌握創新源頭情況和創新動態。

電動汽車用鋰離子電池2001-2016年共公告專利413件，通過數據整理和統計，該技術在我國各省份的聚集情況如圖6所示：

由圖6可知，廣東作為鋰離子電池的主要產地專利數量遠遠領先于其他省份；北京、上海由于擁有高校資源，因此憑借科技創新人才和高水平的研發能力，也有較多的專利數量；安徽的奇瑞汽車股份有限公司、天津的中國電子科技集團公司第十八研究所以自身的研發力量帶動了區域技術發展，代表了產業技術發展先進水平。值得注意的是以汽車產業為支柱產業的吉林省在該技術上無任何專利，存在著巨大的市場空白。此外，擁有超大型汽車制造廠的湖北省、四川省也幾乎處于技術空白的階段。

對我國電動汽車用鋰離子電池申請人數據進行分析，累計專利數在5項以上的專利申請人共13個，如表3所示，約494%的發明人（華南理工大學、奇瑞汽車股份有限公司、北京科技大學等13個發明人）完成了236%的專利申請，是該領域專利創新的核心人群，華南理工大學和奇瑞汽車股份有限公司的專利數居首位，其技術處于領先水平，奇瑞汽車鋰離子電池在電動汽車的應用上處于國內領先地位。因此來自這兩類創新主體的專利信息可以為電動汽車用鋰離子電池產業市場分析提供極具說服力的事實依據。

43專利類交叉延伸分析在電動汽車用鋰離子電池產業目標分析中的應用產業目標分析是在市場需求分析的結果上，綜合技術預見分析結果并加以凝練而成。在技術預見的過程中，首先就要鎖定目標技術區域，也就是具有發展潛力的技術熱點，或是空白的技術領域。本文應用專利類交叉延伸分析方法，表現專利核心技術主題與交叉學科、技術間的關系。以此尋找技術發展熱點和目標技術領域。對2001-2016我國電動汽車用鋰離子專利IPC分類號進行統計、歸納，結果如表4所示：表4我國電動汽車用鋰離子電池涉及關鍵技術主題表

IPC分類技術主題H01用于直接轉變化學能為電腦的方法或裝置，如電池組H02供電或配電的電路裝置或系統；電能存儲系統B60電動車輛的電力裝備或動力裝置；一般車用電力制動系統G01測量電變量；測量磁變量C01金屬的生產或精煉，原材料處理，鋰的化合物B82非金屬元素，其化合物G05一般的控制或調解系統，這種系統的功能單元，用于這種系統或單元的監視或測試裝置注：表中所列技術主題為IPC分類占專利申總數1%以上數據。構建電動汽車用鋰離子電池專利交叉延伸模型，橫線上的數字代表橫線兩端技術主題的交叉次數，如圖7所示。

由圖7可知，H01、H02、B60和G01為電動汽車用鋰離子電池的專利核心技術主題，其中H01是目前的研究重心所在，其與C01、B82的交叉聯系最為緊密，也就是如何利用新型材料的生產或精煉提高電動汽車用鋰離子電池的各項性能，增強其實用性。B60（電動車輛的電力裝備或動力裝置；一般車用電力制動系統）是這一技術的新興研究熱點，其與H02、G05產生了交叉，也就是鋰離子電池與電動車整車系統的配合，以及提高其應用性、穩定性的研究。

綜上所述，我國電動汽車用鋰離子電池技術研究熱點仍處于提高電池性能的研究過程中，仍在通過與不同的技術交叉聯系改善鋰離子電池自身安全性、穩定性等。而該項技術的發展趨勢是在電動汽車鋰離子電池的遠程控制、檢測與管理等研究提高以鋰離子電池為動力的電動汽車可實踐性的研究。

5結束語

隨著技術創新能力在國家競爭力中的作用日益突出，作為反映創新產出和創新過程的核心數據，專利具有信息全面、數據充分以及容易獲得等優勢，同時由于在企業、產業以及國家在制定發展規劃過程中，技術路線圖作為一種預測技術發展路徑的工具能夠降低創新的不確定性，為企業提供有效的技術策略和反競爭情報手段。因此基于技術創新視角的專利分析方法在技術路線圖制定中的應用，能夠為發現技術領導者、制定專利發展戰略乃至國家創新戰略具有重要指導作用和參考價值，為我國打造“中國制造2025”實現制造業由大變強的發展過程中提供支撐作用。

參考文獻

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篇（6）

引言

目前，中國是世界上最有活力的IT服務市場之一，IT服務地快速發展對中國經濟轉型具有重要戰略意義。然而，不同于過去IT技術轉變的過渡時期，中國政府已經投入大量的精力倡導IT基礎設施的擴建，重點針對的是云計算（Cloud Computing）和物聯網（IOT，the Internet of the things）。迄今為止，中國已在五個主要的城市開始云計算試點方案，使其成為五年計劃（2011-2015）的重點鄰域。在此輪IT技術轉型中，如何建立完善的云計算服務，是中國戰略性新興產業的重要組成部分，成為國家戰略的一部分。在此背景下，本文研究了中國云計算服務模式發展策略問題。

中國云計算服務的發展現狀

（一）云計算服務的定義

云計算是2007年提出的一種信息技術新概念（盧益清、李忱，2013），泛指云計算服務、支撐云計算服務的云計算平臺和相關云計算構架技術，是計算機科學和互聯網技術發展的產物。從誕生之日起，云計算便因其極具創新性的理念而被業界所廣泛地關注，因而成為整個行業的中心話題，被看作是繼大型機、個人計算機、互聯網變革之后第四次IT浪潮。云計算是能夠通過網絡方便訪問的，按需共享可配置的IT資源（如網絡、服務器、存儲、應用程序和各種技術服務）的一種應用模式，正改變著企業購買和管理IT資源的方式（Mell， P.， & Grance， T.，2011； Gary， G. et al.，2012）。

云供應商提供完全不同的IT服務模式，并負責一系列IT應用服務，包括硬件、軟件的安裝、升級、維護、數據的備份、存儲和安全。企業以最少的管理成本，獲得由云供應商提供的快速配置和等交互服務，從而降低企業的IT應用支出和運營成本，獲得最大的競爭優勢。云計算已經從概念走向實際應用，且將愈加促進信息化、工業化的整合進程。因此，云計算被認為是引領未來信息產業創新的關鍵戰略性技術和手段。正因為如此，很多大型企業都在研究云計算技術和基于云計算的服務，亞馬遜、谷歌、微軟、戴爾、IBM等IT國際巨頭以及百度、阿里等國內業界都在其中。

（二）中國云計算服務市場現狀分析

目前，中國已經成為最大的互聯網市場，網民人數超過5億，是較大的PC和智能手機市場。中國有很多互聯網公司，如百度、阿里巴巴、騰訊，類似于美國的Google、MSN、eBay等公司。隨著用戶對移動互聯網興趣的增加，以及政府強勁的推動，云計算的發展勢頭已經超越了技術創新而成為下一個五年經濟計劃中國家戰略的一部分，成為戰略性新興產業發展的一個重點領域。《國家“十二五”規劃綱要》和《國務院關于加快培育和發展戰略性新興產業的決定》均把云計算列為重點發展的戰略性新興產業。

為了配合與落實國務院的《決定》，2010 年10 月，工業和信息化部與國家發展和改革委員會聯合下發《關于做好云計算服務創新發展試點示范工作的通知》，確定北京、上海、杭州、深圳和無錫五城市先行開展云計算服務創新發展試點示范工作，并于2011 年10 月陸續下撥6.6 億的云計算專項扶植資金作為種子資金用于云基礎設施建設，預期地方政府將提供更多的配套資金。同時，政府將加快對下一代互聯網（IPV6）的投資，如數字電視網、衛星網絡和高速、高容量的骨干網絡。政府已設定云計算服務發展方向如下：全國范圍內云計算業務的協調和相關服務發展；政府為導向和市場為導向發展措施，及兩者關系的平衡；基于信息技術，充分利用云計算技術推動電子政務、電子商務的建設，以及優化社會資源的分配。

同時，由于中央政府的倡議，目前地方政府已經成為強有力的支持者和擁護者，二十多個城市已經制定了云計算發展策略并且已經出臺了一系列在土地和稅收方面鼓勵云計算項目投資的特別獎勵政策。例如，上海的“云海”項目是針對中小企業、金融服務、醫療保健和媒體服務方面。而北京的“祥云”項目，目標是提高、完善北京地區電子政務和小企業的信息服務。當地數以百計的IT企業正在參與這種類型的地方政府云計算發展項目。據工信部統計，在未來三年，中國云計算收入將會達到2000億元人民幣（約合300億美元）。

與此同時，由私營部門帶動的，國內領先互聯網公司倡導的云計算和移動互聯網服務，如百度、騰訊、新浪、阿里巴巴、盛大和搜狐，已在中國迅速發展并成為主流。百度在中國互聯網搜索市場占超過80%的市場份額，對移動用戶和傳統PC用戶均具吸引力；騰訊擁有比美國Facebook 還多的注冊用戶；阿里巴巴和淘寶在中國擁有比百貨商店更多的交易和現金流。在大量社區用戶的擁護和推動下，中國云計算和移動互聯網服務發展勢頭迅猛。

中國云計算服務市場面臨的挑戰與機遇

中國互聯網市場比世界其他地區增長速度更快。在過去五年，中國互聯網用戶已經突破5 億，IT開支高于世界平均水平的三倍，市場規模龐大，對云計算應用有著廣闊的需求。同時幾千萬中小企業的信息化程度還很低，市場潛力巨大。

在當前的五年計劃中（2011-2015），政府明確提出了“通過培育新的商業模式從而加快經濟結構調整；新能源、新材料、新生物藥品、高端制造業、新能源汽車、三網融合、云計算、物聯網等成為新的試點項目”。在過去幾年，政府加大對下一代互聯網（IPV6）的投資，包括寬帶升級等基礎設施、網絡安全、數字電視和衛星通信。云計算和物聯網試點項目已經在五個主要的城市（北京、上海、杭州、深圳、無錫）啟動。這都為中國云計算市場的蓬勃發展奠定了良好的基礎。

云計算在中國的影響并不僅限于信息服務。從計算機硬件、系統軟件、中間件到計算機應用軟件等等全套解決方案都會不斷地全新的需求。這為本土企業帶來巨大的商機，如何把握云計算迅猛發展勢頭，構建從后臺數據中心到各種移動設備充滿活力的后端生態系統，提供更好的云服務，將成為獲得競爭優勢的立足點。云計算是一種通過互聯網提供IT服務的應用模式，通過云計算服務模式企業不需要先期投資就可以享受到先進的IT應用服務，是一種適合中小企業信息化建設的新途徑，這正好彌補了中國中小型企業目前信息化水平低、資金少、人才缺的不足，并且較好地迎合了中小型企業的發展需求（李新明等，2013）。同時對于服務提供商來說，通過專業化和規模經濟降低了開發運行成本。

當前，中國在發展云計算的認識上還存在誤區，存在盲目發展的情況。國內還沒有成熟的云計算開放平臺，缺乏整體統籌規劃。社會管理和公共服務領域潛在的應用需求大，但實踐中還需要協同。政府信息資源的開放共享和海量數據集中存儲管理，安全標準缺乏，安全的檢驗檢測能力薄弱，給信息保障和隱私保護帶來了挑戰，亟待解決。

雖然中國在發展云計算服務體系過程中，面臨很多挑戰，但同時也為本土企業帶來巨大的商機，如何把握云計算迅猛發展勢頭，構建從后臺數據中心到各種移動設備充滿活力的后端生態系統，提供更好的云服務，將成為獲得競爭優勢的立足點。可以預見，在政府投資和產業政策引導下，中國必將成為云計算服務的機會之地。

中國云計算服務體系的核心技術困境

雖然中國云計算市場機會巨大，但技術挑戰同樣嚴峻。和世界其他國家一樣，中國正面臨許多相同的技術挑戰，客戶需求和市場條件會帶來一些獨特的技術發展機遇，并將在中國持續醞釀一個動態的云生態系統。這在計算機產業歷史中，中國首次與西方世界在市場機會和應用模式創新上保持同等水平，幾乎沒有“成熟”的技術或應用模式可以復制或從其他市場購買。本文總結了中國云計算市場所面臨的行業關鍵技術問題，其中一些是其他國家同樣面臨的問題。

（一）安全問題

安全對所有云服務市場都是尤為最重要的。有關加密算法和加密產品，中國政府有自己的特殊規定。國際上許多安全解決方案可能并不適用于中國，在實際中不能原樣照搬。它們必須由本土解決方案供應商整合、集成和調配。此外，在中國市場有許多新穎的、獨一無二的市場需求，例如，銀行和支付系統的集成、整合就是典型的例子。

云計算模式從服務器到智能設備都依賴于計算機設備的相互連接。從10G以太網，以太網光纖通道，到無線網絡，有許多網絡連接技術。大多數這些在其他市場行之有效的技術同樣適用于中國。

（二）綠色數據中心

數據中心的能源效率，已成為一個伴隨著云數據中心熱潮而來的全球性問題。由于中國傳統的數據中心效率低下，因而這個問題變得越來越重要。隨著云數據中心的高速增長，中國政府制定了在未來五年內，數據中心效率提高40% 的具體目標。

綠色數據中心體現在兩個方面：其一，在設計時，優化數據中心布局，并使用最節能的服務器，設計能集中管理存儲設備和網絡基礎設施；其二，在數據中心操作時，中央管理工具可以動態監控數據中心的工作負載和資源利用率，使數據中心能夠以最節能的方式進行管理，并通過管理工具執行管理政策。數據中心的設計和運營都為中國市場帶來巨大的挑戰。

除了數據中心有效的管理，云計算的資源和服務管理也是云業務成功的關鍵。大的云計算業務通常需要一個以上的數據中心。云管理工具必須能夠覆蓋對虛擬和實體資源的跨數據中心管理，包括管理跨數據中心工作負載遷移，災難復原，確保服務質量，計費和客戶資源管理。在中國，開放云解決方案還不是最好的時機，專有的解決方案要么是自主開發的，要么過于昂貴。強大的云管理工具的缺乏，成為云計算廣泛應用最大的挑戰。

（三）云軟件生態系統

除了所需的硬件基礎設施，云計算和相關云服務都建立在復雜的軟件基礎上。這不是某一個公司或企業可以實現的。一個健康的軟件生態系統要覆蓋所有云層和不同的市場細分。此外，中國政府積極開發開放資源的解決方案。中國許多軟件公司已在不同層面建立了的開放資源軟件業務。隨著政府推出利好政策，和建立開放資源的社區，開放的云軟件生態系統將是又一個好的機遇。

（四）跨智能系統與集成服務

云服務需要大量系統集成。如果沒有“最后一公里”整合，將不會有完整的、高用戶體驗的云解決方案。云計算的承諾將不會實現交付。擁有廣闊的市場和龐大的用戶群，中國需要經驗豐富的，能夠把云解決方案和云服務結合起來的云計算系統集成供應商。這可能是云計算一個有機組成部分，也可能是由第三方提供獨立云系統集成服務。

系統集成還可以包括應用程序的開發和移植，以支持各種智能設備的不同細分和用途。HTML5的普及，基于HTML5的用戶體驗成為關鍵。中國有超過10萬軟件開發商，屬于HTML5利益集團。這是關注中國用戶文化和行為，定義和開發特有的，基于HTML5的智能設備的云服務應用，涵蓋、跨越了從個人電腦、筆記本電腦到平板和手機的各類智能設備的良好基礎。另一方面，必須設法解決HTML5固有的安全挑戰，并確保HTML5運行時對引擎的優化，以保護用戶數據，并為設備提供最佳性能。

此外，對于中國云服務發展應持新的戰略思維和觀點。誠然，在許多領域，中國仍然落后于西方國家，實現云計算的宏偉愿景，仍有技術差距。然而，正如前文所述，目前中國是云計算解決方案的緊密追隨者，憑借其強大的政府支持，甚至將成為某些領域的領導者。這意味著學習和效仿在其他市場云服務如何運作，然后在本土應用這些技術，從而打造出中國特有的云服務解決方案，必將帶來巨大的市場機遇。隨著時間的推移，中國的云服務必將成為全球的引領者。為了實現這一目標，中國需要和國際云計算企業廣泛合作，同時注重原有的創新，從而解決這一中國特有的挑戰。中國云服務解決方案供應商應該接收國際標準，并盡可能在標準化組織中發揮積極作用，如W3C、DMTF、IETF等。

中國云計算服務模式的發展策略

（一）云計算服務模式

云計算開創了云基礎設施服務模式（IaaS，Infrastructure as a Service）、云計算平臺服務模式（PaaS，Platform as a Service）和云計算軟件服務模式（SaaS， Software as a Service）三類全新的IT服務模式（Marinescu， D.C，2012），如圖1所示。其中，IaaS模式提供低成本和高可靠的基礎設施托管服務，PaaS模式提供快速的從技術開發到服務運維的能力，SaaS模式提供低廉的在線軟件租用服務。上述云計算服務模式不僅給信息產業帶來深刻變革，催生全球IT產業格局的重新洗牌，同時也深刻影響到工業等傳統產業的進一步創新發展。

云基礎設施服務模式（IaaS，Infrastructure-as-a-service）：是最簡單的云計算服務，云供應商以服務的形式提供虛擬硬件資源，如提供服務器、存儲（如復制、備份和歸檔）、網絡連接（如防火墻和負載均衡）等，客戶無需購買服務器、網絡和存儲設備，只需通過互聯網租賃并基于使用量支付費用，即可搭建自己的應用系統。

云計算平臺服務模式（PaaS，Platform-as-a-Service）：云供應商提供的平臺服務，如互聯網應用編程接口，運行平臺等。客戶可以通過互聯網訪問平臺，并自行構建和部署應用程序和服務模式。客戶也可以在托管應用程序的環境中，獨立設計、開發和測試應用程序，因而避免了采購、部署和管理IT基礎設施的復雜性和高額的成本。

云計算軟件服務模式（SaaS，Software-as-a-Service）：SaaS是一種通過互聯網提供軟件服務的應用模式，是在IaaS和PaaS基礎之上，云供應商提供一系列在云基礎設施上的云應用軟件，如文字處理、電子表格處理、客戶關系管理（CRM）、人力資源管理、企業資源計劃（ERP）等（Nathalie，B.，& Iliya， M.，2013）。云供應商完全管理和控制應用程序，包括應用程序的功能、更新和維護等，客戶可以通過客戶端的網頁瀏覽器訪問云供應商提供的軟件。同時對于服務提供商來說，通過專業化和規模經濟降低了開發運行成本。

（二）策略分析

基于上述云計算服務模式分析，企業可以按需購買IT技術資源（如增加數據庫的存儲、帶寬和數據的處理能力等），從而降低IT支出和運營成本，同時無需維護陳舊的設備。另外，云服務還提供應用程序的開發；獲取關鍵技術，軟件和熟練的IT人才，這對于大部分中小企業都很難獲得和維護，而且成本過高。總之，除了云計算所提供的硬件、軟件和技術平臺服務優勢外，云服務還包括降低IT相關成本、提高企業靈活性的優點。因為云計算服務所需的，通常IT基礎設施相關的開發、采購、管理和維護成本和開支都轉嫁給云供應商。云計算使企業，尤其中小企業，降低IT資本支出，及運營和維護成本，同時將資源用于企業的核心業務，將云計算轉化成IT相關的戰略競爭優勢。

近年來，國內企業對云計算的了解程度也正在進一步提升。工信部電信研究院調查數據顯示，國內79%受訪企業對云計算有一定了解，而37.5%已經開始部署云計算應用，受訪企業中部署SaaS用戶占比最小，僅為16%，但市場規模卻最大，達到28.05億人民幣。SaaS層面主要以企業管理軟件和在線辦公軟件為主，目前商業模式市場接受度較高。PaaS用戶占比28%，市場規模最小為1.84億元，以免費互聯網應用開發為主。IaaS層面應用雖擁有56%用戶數量，但市場規模僅為5.11億元，主要集中在虛擬機、云存儲等資源出租。云主機、云存儲、云郵件等資源出租型應用使用率達到約40%，未來40% 用戶主要希望使用企業管理軟件、應用開發平臺、網絡加速等服務。

云計算正在滲透到中國經濟和社會的各個領域，工信部大力推進信息化與工業化的深度融合，將成為經濟發展方式轉變的內生動力，云計算恰好為中國工業轉型升級提供了重要的契機和路徑。據中國互聯網發展報告2013年報告顯示，2012年中國云計算市場規模收入達到606.8億元。

基于上述分析，本文提出中國云計算服務模式發展策略，具體包括以下四個方面：

1.提供公共云基礎設施和服務。云計算平臺的架構和運用服務的提供都基于寬帶網絡和環境，如果沒有互聯網的發展和應用，就沒有云計算。足夠的帶寬和關鍵廉價的寬帶成本，是云計算發展重要的前提。

回顧20世紀90年代末，中國在最后一波互聯網構建中比西方市場落后大約五年。然而，互聯網公司和互聯網服務的增長卻比較顯著。中國已形成了完整的互聯網服務生態系統，與美國并行。阿里巴巴/淘寶，已經成為亞洲最大的網絡零售商圈和世界范圍的電子商務交易平臺之一。此外，百度作為中國互聯網搜索市場的引領者，接管了谷歌在中國三倍的市場份額，已成為中國移動和臺式機平臺最受歡迎的搜索引擎。在中國，云計算已經度過了初期的市場培育、概念炒作，目前已經進入到了具體的產品服務階段。百度、阿里巴巴、騰訊國內三大互聯網巨頭，已全部介入云服務市場。

阿里云公司在2009年就已成立，并在2011年7月宣布，阿里云以自主開發的飛天開放平臺為基礎，正式對外提供云計算服務。在2013年年初，百度正式開放應用引擎BAE，面向所有開發者推出公有網絡應用開發和部署平臺，并正式確立了移動云作為四大核心業務之一的計劃，同樣在2013年9月，騰訊正式宣布全面開放騰訊云生態系統，騰訊云定位于服務互聯網應用開發者的公有云平臺，覆蓋了計算云、數據云、個人云三個層面，包括云服務器、云數據庫、NoSQL高速存儲、羅盤、CDN、云監控和云安全等產品。與此同時，中國移動、中國電信和中國聯通，都將云計算和相關移動互聯網服務定位于贏得未來競爭優勢的下一個前沿戰略。自2010年，中國移動已花費高額研究經費，開發大型云解決方案。中國電信也已啟動專門的云計算公司，以監督其互聯網數據中心（IDC，Internet Data Center）業務，并為提供增值服務機會構建云基礎設施。中國聯通作為領先的數據中心聯盟（ODCA，Open Data Center Alliance）委員會成員，滿足了地方云服務需求。

有研究員預測，到2015年，中國云計算產業鏈規模將達到7500億元至1萬億元，在戰略性新興產業中所占的份額有望達到15% 以上。現階段，中國一些地方在發展云計算認識上還有誤區，存在盲目發展一哄而上的情況。所以需要政府進一步地統籌規劃，避免重復建設。

2.大力發展垂直云計算市場。通信網絡只是云計算發展的基礎環節，只承擔著載體的作用，云計算提供的核心資源是以云模式提供的IT資源，其核心價值是商業模式的創新。由領先的互聯網服務提供商和構建下一代網絡基礎設施的典型企業驅動的公共云服務，將為發展云服務的垂直市場提供更多動力。據預測，云計算收益主要來源于中小企業的云服務。中國大約有三千到四千萬中小企業。過去由于硬件和軟件在應用和管理方面的復雜性，中小企業IT 技術的應用水平非常低。現在，云計算能夠以可擴展的、可管理的方式提供更可行的云服務解決方案。中國政府已大力擴建云基礎設施，將信息技術應用作為中小企業的主要驅動力。其目標是，未來三年內，將有25% 的云服務提供商為中小企業提供云技術服務，使中小企業充分利用云技術服務，贏得競爭優勢。

另一個吸引政府大量投資的垂直市場是教育。中國政府承諾，到2015年，GDP（國內生產總值）的4% （根據2011年的GDP，約合2000億美元）將會被用于教育。教育總投資中，有5% 至6% 將用于信息技術。政府最近剛剛，未來十年引領教育的信息系統，其中云技術被明確稱為發展和部署十二年義務教育、高校科研及勞動力繼續教育的關鍵核心。許多大學和研究機構一直都在致力于教育方面云服務模式的研究。基于云計算和互聯網技術，不斷涌現出新的教育途徑和教學方法。根據教育部頒發的教育信息系統的指導方針，到2015年，云基礎設施及云服務在教育方面的應用已大力發展并覆蓋主要城市和大學。

3.加強與其它服務系統的銜接。隨著中國逐漸步入老齡化社會（據聯合國定義，10%以上的人口是年齡超過60歲的人），醫療保健和預防醫療服務正在變得日益重要。中國政府將繼續專注于醫療信息系統的建設。在當前的五年計劃中，政府的規劃更傾向于擴大預防性醫療信息系統。據民政部， 在未來十年，中國將投資高達5000億人民幣（800億美元）用于研究和開發高級友好型社區，其中傳感器和物聯網技術將被用于前端，云基礎設施和服務用于后端。

中國有自己成熟、完善的銀行和金融體系。金融社區正在探尋通過整合IT服務及外包部分服務以確保數據中心運營的安全性。此外，在云計算環境下，隨著金融服務、B2B和B2C業務越來越個性化、定制化，更多的設備、更多數據、更多客戶將帶來更多的服務機會。與此同時，金融服務和整個移動云計算對安全和隱私的需求，正變得比以往更加嚴格。需要更多創新型軟、硬件相結合的安全解決方案。此外，中國這個擁有數十億客戶群的、多樣化的市場，有特殊的安全規則，這就要求當地供應商在開發本土化的安全解決方案時，發揮更加積極的作用。

4.保障云服務安全。云計算在給人們帶來巨大便利的同時，該服務中所存在的大量的數據集中存儲管理、安全標準缺乏、安全的檢驗檢測能力薄弱的不足，給信息保障和隱私保護帶來了挑戰，也將危及企業用戶和普通網民的隱私安全。隨著越來越多“云”的開放，更多利用個人網絡數據探知個人隱私的現象被頻繁曝光，傳統的隱私保護手法開始變得無能為力。一項調查數據顯示，有75% 的網民擔心云計算的安全問題。云安全、移動互聯網安全和大數據安全都是相對新的課題，安全工作不可忽視。因此，加強對云計算服務提供商的管理，加強行業和企業的自律，加強個人隱私和數據的保護，并探索相對應解決之道，是中國政府部門、相關企業的重要課題。

結論

云計算作為一種新一代產業經濟的重要驅動力，正在滲透到經濟和社會的各個領域，對中國經濟社會發展產生更加深遠的影響，并促進經濟發展和轉型，助力節能減排綠色發展、推動新興產業的發展。云計算不但推動了傳統各行各業信息化浪潮，也帶來了信息消費巨大的新增市場空間；改變個人用戶信息消費的模式，用戶可以隨地獲得按需定制和靈活收費的云服務。憑借其龐大的用戶群，充滿活力的動態市場，以及完善的政府項目，中國已經成為云計算的市場領先者，中國必將呈現出云服務基礎設施快速增長的獨特商機。雖然也面臨和其他市場一樣的技術挑戰，但是中國在許多領域具有獨特的需求。因此，中國應把握歷史機遇緊跟現代技術發展趨勢，自行開發云計算服務，把云計算轉化成信息產業的戰略競爭優勢，促進傳統產業的創新發展。

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