引言
在云计算时代，组织越来越依赖于云服务来实现业务运营。即使是最好的云服务也会面临中断的风险。因此，组织需要实施有效的事件管理策略，以确保在中断发生时快速有效地应对。
云可靠性中的事件管理
事件管理是云可靠性框架的关键组成部分，它涉及以下步骤：
- 监视和检测：持续监视云环境，以检测潜在的中断风险和事件。
- 事件分类：根据严重性、影响和根本原因对事件进行分类，以便优先处理。
- 响应：根据事件的严重性制定并执行响应计划，以缓解或解决问题。
- 恢复：在中断期间实施措施以恢复业务并恢复正常运营。
- 事后分析：对事件进行事后分析以确定根本原因，并采取措施防止未来发生类似事件。
有效应对中断
为了有效应对中断，组织应遵循以下最佳实践：
- 制定事件响应计划：制定明确的计划，概述在发生中断时的响应步骤、职责和沟通渠道。
- 建立事件管理团队：组建一个由技术专家、业务利益相关者和管理人员组成的团队，负责事件管理。
- 使用自动化工具：利用监视、警报和事件响应自动化工具，以提高效率和减少人为错误。
- 进行演练和测试：定期进行演练和测试，以验证
什么是数据分析
数据分析是指通过建立审计分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作，将被审计单位数据的现实状态与理想状态进行比较，从而发现审计线索，搜集审计证据的过程。·审计是对资料作出证据搜集及分析，以评估企业财务状况，然后就资料及一般公认准则之间的相关程度作出结论及报告。进行审计的人员必需有独立性及具相关专业知识。 数据分析的目的与意义 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如J.开普勒通过分析行星角位置的观测数据，找出了行星运动规律。又如，一个企业的领导人要通过市场调查，分析所得数据以判定市场动向，从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。 数据分析的功能 数据分析主要包含下面几个功能：1. 简单数学运算（Simple Math）2. 统计（Statistics）3. 快速傅里叶变换（FFT）4. 平滑和滤波（Smoothing and Filtering）5. 基线和峰值分析(baseline and Peak Analysis) 数据分析的类型 在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
数据分析步骤 数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步：
数据分析过程实施数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。一、识别信息需求识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。二、收集数据有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：
三、分析数据分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：
四、数据分析过程的改进数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：
问卷数据分析方法采用的分析方法如下： 1．描述性统计分析包括样本基本资料的描述，作各变量的次数分配及百分比分析，以了解样本的分布情况。此外，以平均数和标准差来描述市场导向、竞争优势、组织绩效等各个构面，以了解样本企业的管理人员对这些相关变量的感知，并利用t检验及相关分析对背景变量所造成的影响做检验。2．Cronbach’a信度系数分析信度是指测验结果的一致性、稳定性及可靠性，一般多以内部一致性(consistency)来加以表示该测验信度的高低。信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。针对各研究变量的衡量题项进行Cronbach’a信度分析，以了解衡量构面的内部一致性。一般来说，Cronbach’a仅大于0．7为高信度，低于0．35为低信度(Cuieford，1965)，0．5为最低可以接受的信度水准(Nunnally，1978)。3．探索性因素分析(exploratory factor analysis)和验讧性因素分析(confirmatory factor analysis)用以测试各构面衡量题项的聚合效度(convergent validity)与区别效度(discriminant validity)。因为仅有信度是不够的，可信度高的测量，可能是完全无效或是某些程度上无效。所以我们必须对效度进行检验。效度是指工具是否能测出在设计时想测出的结果。收敛效度的检验根据各个项目和所衡量的概念的因素的负荷量来决定；而区别效度的检验是根据检验性因素分析计算理论上相关概念的相关系数，检定相关系数的95％信赖区间是否包含1．0，若不包含1．0，则可确认为具有区别效度(Anderson，1987)。4．结构方程模型分析(structural equations modeling)由于结构方程模型结合了因素分析(factor analysis)和路径分析(path analysis)，并纳入计量经济学的联立方程式，可同时处理多个因变量，容许自变量和因变量含测量误差，可同时估计因子结构和因子关系。容许更大弹性的测量模型，可估计整个模型的拟合程度(Bollen和Long，1993)，因而适用于整体模型的因果关系。在模型参数的估计上，采用最大似然估计法(Maximum Likelihood，ML)；在模型的适合度检验上，以基本的拟合标准(preliminary fit criteria)、整体模型拟合优度(overall model fit)以及模型内在结构拟合优度(fit of internal structure of model)(Bagozzi和Yi，1988)三个方面的各项指标作为判定的标准。在评价整体模式适配标准方面，本研究采用x2(卡方)／df(自由度)值、拟合优度指数(goodness．of．f：iJt．in．dex，GFI)、平均残差平方根(root—mean．square：residual，RMSR)、近似误差均方根(root-mean—square-error-of-approximation，RMSEA)等指标；模型内在结构拟合优度则参考Bagozzi和Yi(1988)的标准，考察所估计的参数是否都到达显著水平。 数据分析案例分析 案例一：数据分析在邮政报刊中的应用模式研究 邮政报刊生产作业系统投入使用后，至今已经积累了丰富的数据。这些数据全面而真实地描述了邮政报刊发行的业务全流程，同时也沉淀了丰富的报刊客户及订阅信息，这些信息集中存储在数据库中，以报表为主进行展示。随着数据分析方法的不断进步，数据分析的应用模式已经不再局限于单纯的报表方式，新的应用模式不断涌现，先进的数据分析手段将使邮政报刊数据发挥出更大价值。一、数据分析方法及邮政应用现状数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析方法大致可以分为三张统计分析，以基础的统计分析为主高级分析，以计量经济建模理论为主；数据挖掘，以机器学习、数据仓库等复合技术为主。对于邮政报刊全国集中的大数据量来说，数据挖掘方法更能够发挥作用。有关数据挖掘方法及典型应用见表所示。表数据挖掘方法及应用种类功能算法典型应用分类预测分类决策树、神经网络分类、区别分析、逻辑回归、概率回归风险分析、客户挽留分析、欺诈探测预测线性回归、非线性回归收益率分析，收入预测，信用价值预测，客户潜在价值预测聚类集群分析K-平均值，神经网络聚类客户分割关联规则关联分析统计学，集合理论交叉销售。捆绑销售序列关联分析统计学，集合理论交叉销售相似时间序列分析统计学，集合理论产品生命周期预测时间序列预测统计时间序列模型、神经网络销售预测、利率预测、损失预测统计分析方法在邮政行业已有广泛应用，在邮政业务系统中均有报表统计功能，如统计报刊业务量的同比、环比分析等。高级分析方法常常出现在向上级汇报的分析报告中，如时间序列分析中报刊业务量及收入随着月份呈现季节性波动的曲线图，相关分析中对于影响收入的重要指标的相关性分析等。数据挖掘方法目前在邮政的应用还处于起步阶段。在邮政储蓄行业数据挖掘方法正在以主题分析的形势开展，如邮政储蓄的VIP客户分析、客户进行流失分析等。在邮政报刊行业，数据挖掘方法的应用还处于探索阶段。二、数据分析在邮政报刊中的应用模式以《中国邮政邮务类信息化规划》中报刊业务需求作为研究的着手点，分营销、经营、产品、渠道四个方面来进行数据分析应用模式的探索。1、营销类营销类数据分析主要围绕市场营销和客户营销两方面来开展。一是报刊客户细分。报刊客户细分是以报刊订阅客户为对象，使用数据挖掘方法，根据客户基本信息、兴趣爱好、订阅行为、客户忠诚度等多个维度进行聚类分析，得出差异显著的分群。以分群结果为基础，总结归纳各个细分群的特征，发掘潜在的细分客户的消费行为习惯，有针对性地对各个分群客户开展营销活动。二是“高码洋”专题分析。“高洋码”专题分析主要为满足邮政报刊发行局发展高端客户的需求而进行的多系统关联分析。参照业务部门提供的“高码洋”刊物进行重点研究，交叉关联现有的邮政系统如短信系统、邮储系统、“自由一族”、航空客票、中邮快购网站等系统的客户数据，得出在这些系统中潜在的报刊客户群。2、经营类经营类数据分析主要包括对邮政报刊业务涉及全流程以及经营模式等方面的分析，以及满意度、投诉分析。一是报刊发行商业运营模式研究。报刊发行商业运营模式研究是根据规划中“由传统发行向数字化发行领域进军”提出的，研究将引入市场调查手段，通过对报刊发行商业运营情况进行分析，发现邮政报刊发行的优势与不足，为应对出版产业数字化的迅猛发展形势，提出数字发行策略模式。二是报刊发行流程优化。在报刊现有的经营管理模式下对统一接办、统一结算、统一运营和报刊社维护、集团大客户开发、报刊订阅网站运营、数字发行等各个业务模式进行梳理，综合运用统计分析和数据挖掘方法，对相关环节中的数据进行分析，发现业务流程中存在的问题，提出相应的改善建议。3、产品类产品类数据分析主要指提供分析报告或数据服务，如报刊广告价值报告、报刊要数服务等。一是报刊要数历史数据分析。报刊要数历史数据分析是对不j报刊历年要数数据进行的监测分析处理。该分析能E刊社及时掌握发行终端的详实信息，寻找提高报刊有效发行量的途径同时也为广告商和广告主提供同报刊发行情况的横向对比分析。二是报刊广告价分析。报刊广告价值分析来源于邮政报刊订阅及零；数据和邮政报刊客户群体数据，从报刊发行和读者读两方面的各项指标对比评价各地公开发行的主要曼刊的广告价值，分析各报刊的竞争优势，将分析结以报告的形式呈现给广告发行商。4、渠道类渠道类数据分析指对报刊的渠道运作状况进行分千，为邮政报刊合理安排资源、增加渠道效能提供参， 为探索发现新渠道提供帮助。一是报刊订阅方式析。报刊订阅方式分析是对读者订阅报刊的多种方如支局订阅、网上订阅、电话订阅等进行分析，一亨面，比较各种订阅方式优劣势；另一方面，随着读订阅习惯的变化，探索新的订阅方式，吸引更多的户订阅报刊。二是邮政报刊发行渠道分析。随着新出版业自办发行的出现，及地铁、机场、超市等新强势终端对邮政零售业的冲击，邮政报刊发行的主暮道地位受到了冲击。通过对现有渠道的发行量、发亍特征进行归纳总结，一方面可以改善渠道建设中不符合实际情况的问题，另一方面也能从中探索出报刊发行新途径。综上。邮政报刊顺应市场导向，由计划经营向市场化经营转变所提出的变革需求还有很多，在上述四个方面的应用模式之外，还有很多数据分析的应用模式有待挖掘整理和探讨。三、应用案例——报刊产品与潜在客户挖掘1、背景及内容该案例属于营销类应用模式，案例以报刊业务从传统经验型营销向现代数据库营销转变的需要作为切入点，基于短信系统和量收系统的数据，通过手机号码将短信系统和量收系统中的报刊数据进行匹配整合，关联报刊与短信的交叉用户，采用聚类分析、相关性分析的数据分析方法，对客户数据做多维度的分群，进行报刊产品与潜在客户分析，实现宏观市场细分和微观层面的产品营销两个基本内容。2、分析过程该分析选择了具有地域代表性的某省报刊订阅客户数据。整个分析过程包括数据准备、模型构建及模型业务解读三个阶段。数据准备阶段将量收报刊营销系统与短信系统关联取数，形成中间层数据5大类数据，最后加载形成宽表。模型构建阶段应用聚类算法将客户数据按照偏好和订阅习惯两大类进行细分，最后将细分结果进行整合，得出最终的细分结果。模型业务解读阶段从业务角度对模型进行解读，包括应用落地建议。3、分析成果在宏观市场层面，通过判断客户的订阅年限、订阅份数、订阅种类、退订份数、退订种类将报刊现有客户划分为频繁退订人群、高价值人群、大众订阅人群和中端消费人群。以某省邮政报刊业务为例，确定了四类人群。通过将报刊用户进行群体划分，确定了不同类别人群的订阅偏好。以上述该省报刊为例，高价值客户偏好的前10名报刊品种有：扬子晚报、现代快报、参考消息、读者、环球时报、新华日报、：N．-T~J文摘、中国剪报、新民晚报、特别文摘(形象期刊)。其中，参考消息、读者和环球时报是重点：N~IJ o此分析对于形成有针对性的订阅目录提供了依据。在微观产品营销层面，确定如何向不同类型客户，有针对性的推荐报刊产品的基本算法。首先提取了短信用户，然后通过手机号码实现用户关联其次，总结出既是短信用户又是报刊用户的人群在订阅报刊产品方面的显著特点(与整体报刊用户比较)，分析交叉关联客户在报刊订阅偏好方面与总体报刊客户的差异，得出短信客户对报刊的偏好；最后，根据“显著性”和“客户规模”等指标进行筛选，确定适合向各类客户推荐的报刊种类，支撑精准营销。整个分析过程实现了有针对性地向不同类别潜在客户推荐报刊产品。例如，通过分析得到向该省短信客户推荐的报刊品种有：北方新报．新周末、兴安广播电视报、37°女人。该分析实现了“应该向什么样的客户推荐哪些产品”的基本功能。4、实际应用以某省为例，针对《看天下》的客户进行分析，为该刊物挖掘出订阅其他刊物的客户人群。以一年的订阅《看天下》客户为分析数据，通过对兴趣偏好的分析，得出同时订阅其他杂志的情况。在此基础上对订阅这几种报刊的客户进一步分析兴趣偏好，得出订阅《三联生活周刊》《中国国家地理》《世界博览》《特别关注》《青年文摘》《南方周末》的客户对《看天下》的兴趣更高，并向市场营销部门建议对订阅这几种报刊的客户推荐《看天下)。另外，对《看天下》的客户前22大分类报刊的偏好进行分析，通过聚类与相关性分析《看天下》的客户同时订阅其他种类的报刊客户的占比情况，发现排在前列的有养生保健、文学、电影电视、科普、投资理财五类兴趣偏好，由此向市场营销部门建议对偏好这些兴趣的人群推荐《看天下》，并开展相关的营销活动。5、应用效果及意义该案例通过对报刊数据的深层分析，为邮政报刊的高端客户提供了良好的报刊推荐服务。另外，对报刊和短信数据的关联分析，挖掘出潜在的报刊客户群体，并有针对性的推荐相关产品。这些分析所产生的报刊产品将直接服务于报刊社和报刊市场，为邮政报刊产生良好的社会和经济效益。案例二：数据分析在企业运营管理中的应用(一)数据改变企业的运营管理决策方式运营管理分为四种：移动化、云计算、大数据和全球化，作为4大力量中坚力量之一的大数据，正改变着企业的运营管理决策方式。由于数据处理分析和管理等相关技术的不断成熟，企业内部的管理运作数据、业务运作数据，企业与客户的关系及互动数据，客户或潜在客户在企业经营业务之外的生活方式、活动、情感、社交等大数据，正为企业所采集和分析，企业洞察客户需求更深入、更全面，对业务运营管控更及时有力，因此大数据将完全改变企业管理者以往“拍脑袋”的决策方式，管理决策更依赖“用数据说话”，决策更趋科学性、理性，更具定量化和可评估性以及准确性和延续性。数据促进企业管理决策的能量不在于数据之大，也不在于数据本身，而在于企业根据大数据做出的更深入、更全面的客户需求洞察，并以此支撑企业针对性运营管理决策的及时、科学、有效形成，促进企业运营管理的高效准确运行以及企业生产力发展。(二)目前企业数据分析的可拓展方向(1)社交网络分析模型。数据伴随社交网络的风行而发展。社交网络发展促进了人们的数字化生存，让人们生活和工作的有关信息数字化，而这些数字化信息一方面成为以单个个体为对象的形形色色、包罗万象、细致入微、支撑洞察个体兴趣需求和喜好的数据：另一方面也将原来现实生活中不可获得的人与人之间的关系信息搬上了网络。对于移动通信企业来说，客户的社交网络分析即一个重要的数据分析方向。社交网络分析的内容为：通过测算识别客户与客户之间关系所形成的圈子以及圈子中各客户角色的判定，形成企业对各个客户影响力和价值的判断，在此基础上，利用对这些圈子、角色和影响力的认识，帮助企业实现相关营销活动或产品套餐的推广，提高企业营销和运营管理的效率。(2)客户价值分析模型。随着社交网络的发展，不仅使得客户行为需求喜好信息更丰富，而且可获得客户之间关系的数据信息。如在捆绑套餐营销活动中，活动在用户群中的扩散呈链状发展，发展过程中，客户的圈子构成以及客户对圈中其他用户的影响力对活动推广扩散有重要影响。如果能够识别并借助有足够影响力的客户帮助推广活动，活动的营销效率必然有很大程度的提高。可见，数据时代，当企业的客户分析在原有以客户为对象进行分析的基础上，增加以客户与客户之间关系为对象的分析时，客户的价值测算和分析也将随之发生变化，客户的价值不再仅是个体客户消费体现的价值，还应增加个体客户对所在群体内其他客户的影响力指标。(三)企业应用数据分析的必要性(1)实时数据分析支撑的营销运营管理应用。由于数据分析、数据挖掘手段的支撑，传统数据时代，一些先进的企业已经基本实现洞察力驱动的精确营销运营管理。数据时代，客户数据更为丰富和细致，企业对客户需求洞察更为全面而准确，更重要的是，由于数据处理分析技术的成熟，企业实现客户洞察的能力在数据存储与数据处理和分析方面将更高效，甚至达到实时，所以支撑营销运营管理全流程各环节决策的数据流可以与营销运营管理的工作流达到同步，企业可以综合客户的历史消费行为信息和客户当前行为，实时做出针对个体客户的个性化营销策略，从而在提高营销命中率的同时及时有效地识别并抓住稍瞬即逝的营销机会，极大地提高营销运营管理效率。(2)数据分析促进智能管道运营应用的落实。对于企业来说，智能管道的核心能力在于，根据客户行为，实时为客户推荐并调配网络设备资源。传统数据时代，很难满足智能管道运营的要求，因为涉及的问题与前述客户体验的实时测算一样，由于技术条件限制不可能达到：数据时代，对半结构化机器数据实时采集、处理和分析的技术逐渐成熟，将大大促进智能管道运营管理落实的进程。其实现原理基本类似于客户体验管理，最大的差别仅在于，智能管道以对客户产品使用行为测算的数据与提供产品的网络设备资源做对应，从而在保证客户体验达标的条件下，充分调配、切割、整合企业的设备网络资源，通过实现资源利用的最高效而达到资源配置的最优化。(四)IT系统对数据支撑的体系规划和趋势(1)梳理并整合业务部门对数据的需求，立足分析需求，做好数据IT体系架构的3步规划。数据相关技术条件的成熟、数据分析能力以及分析应用经验的积累等多方面因素，都是制约企业建设数据IT系统的条件，要充分抓住数据带来的机会并避免“心急吃不得热豆腐，反被热豆腐伤害”的问题，建议企业建设数据IT系统分阶段实现：第l阶段，将原来支撑报表分析的EDW优化升级到支撑高级分析的BI系统；第2阶段，逐步采集数据，将BI系统升级到支撑数据分析的IT系统：第3阶段，打通数据分析的IT系统与企业运营管理系统，将数据分析功能嵌入业务流程。(2)以职能部门提供整体IT支撑方式向嵌入业务流程实时数据的分散能力支撑方式转变。这种转变趋势又称IT支撑“消费化”趋势。传统数据时代，企业建立数据中心，集中企业层面所有数据，为企业运营管理决策集中提供数据报表、分析甚至挖掘支撑，是公认的高效IT支撑方式；数据时代，数据从支撑企业中高层运营管理决策普及到支撑企业的产品运营、市场运营、客户服务，甚至在智能管道运营全流程中涉及从企业中高层运营管理人员到基层生产执行人员，很明显，这种数据获取和分析能力如果仅集中在IT职能部门，而不是全体人员均结合自身业务需求而具备的话，数据分析驱动的各项运营管理应用即成为不可能的任务。所以，数据时代，数据要真正改变企业运营管理决策方式，使企业上下形成以数据驱动的企业文化为标志性特征，每个人都要做好与数据打交道的能力和心理准备，而IT系统运营管理部门也将不得不面临数据从数据采集、清洗、存储、处理到分析、提供和管理的过程，在各业务运营管理流程、各部门、各类用户间如何高效运行、高效交互、高效支撑的更复杂的IT系统支撑问题。
【云计算技术探讨】云计算下的计算机网络安全探讨
摘 要 笔者从狭义与广义的角度分别给出了云计算的概念，在云计算探讨的基础上总结出其大规模、虚拟化、可靠性、通用性、高可扩展性、廉价性的特点，并简要的分析了云计算现在热门的应用领域，最后对虚拟化、分布式并行编辑模式技术、安全技术、信息的海量存储技术等四种云计算关键技术进行了详细的探讨。
关键词 云计算 特点 关键技术技术需要是一切科学进步的来源，它的作用将比大学本身所创造的财富要多的多，并且技术的要求可以直接转化为生产力，减短了科技成果转换为生产力的时间。
云计算是一种新型的计算形式，它以虚拟、共享为框架，在网格计算、分布式算法、并行算法等多种技术基础之上演变而来，也是计算机、通信、网络等多门学科结合的一种交叉科学。
它的出现给电信、安全产业的工作模式、商业运作都带来了根本的变化。
云计算的发展与应用是一种时代的趋势，它以时代性、趋势性将影响着我们未来的生活、工作与学习。
所以，我们需要认真的对待云计算这种崭新的计算科学，认真的分析其特点和探讨影响云计算的关键性技术。
一、云计算的概念“云计算”的概念最初由Google公司提出，但随着行内对云计算概念的认可和拓展，云计算已经脱离了Google的早期目标，成为IT应用的一种全新理念和发展模式。
狭义云计算是专指IT商业领域中的付费和基础平台使用形式，具体说就是通过IT软硬件平台为用户提供所需的、可扩展的资源服务。
提供资源的网络被称为“云”。
“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。
广义云计算的服务范畴不在局限于IT的软件、硬件或平台的使用，它将通过互联网对用户提供全方位的、按需的任意服务。
目前，云计算在范围上包括两个层次：第一个层次，云计算主要指遵循“云”的开放模式，通过网络以按需、以拓展的方式将IT基础设施进行交付，以及用户获得所需资源的应用模式，提供资源的设施和网络即是“云”。
第二个层次，云计算并不仅仅局限于一种IT资源的使用和交付模式，而成为一种商业模式，也就是产品或服务的交付与使用模式。
总之，云计算是通过虚拟的形式闲散的资源进行整合，再把互联网的软、硬件、数据资源、信息应用作为一种有偿服务提供给互联网用户的全新计算、运维模式。
二、云计算的特点（一）大规模要想提供云计算服务，首先要搭建可用的云计算平台，这个“云”将是超大规模的、据2010年谷歌公司公布的数据显示仅在云计算中公司投入的服务器已经超过100万台，分布在50多个国家。
可想而知云计算的规模及提供服务的能力。
（二）虚拟化云计算的基础是虚拟化，它支持需要提供用户的用户在世界各地的任意地点、只要使用各种云客户端就能获取相应应用服务。
所请求的服务不再是一个固定的实体，而是来自虚拟的云端。
用户只需要能够有上网的条件，所需服务的对象、地点、提供的方式用户无需了解、也不用担心应用因距离、位置的中断。
（三）可靠性云计算因其超大规模与虚拟化的优势，为服务提供了多处，异地的副本容错，提供了比城域服务器更加安全、可靠的服务。
（四）通用性云计算没有指定的应用，所有应用都可以在云计算异构的平台下运行，每个“云”都能虚拟出多种应用，支持各种服务。
（五）高可扩展性在虚拟基础上建立的“云”，其规模是可灵活、动态扩展的，根据服务器、存储数量的增加，其规模也在不断扩大，满足用户以及应用服务增长的要求。
（六）廉价性由于云计算的虚拟特性决定了运行商提供的服务只关心基础硬件的性能，不依靠于品牌，所以大大减少了数据中心建设的费用，“云”的集中式管理也给日后的运行与维护提供了方便与廉价。
三、应用状况随着国内外云计算技术及应用的不断发展，云计算已经走过概念形成阶段，相关技术日趋走向成熟，正进入实际应用部署和运营阶段。
未来十年内，云计算的应用将以政府部门、电信行业以及高校教育、石油化工、煤矿钢铁行业为重点，形成规模化的云计算中心、云服务中心、云计算应用中心、云平台中心。
（一）政府部门政府部门既是云计算的应用部门也是云计算的监管与启动的重要支撑力量，有政府部门的监管与启动云计算的应用就会顺利的多。
各地政府部门在有组织、计划下创建云计算发展基地，使云计算中心、应用中心、服务厂商聚拢，形成产业“云”，提高服务竞争力。
（二）电信行业依托云计算，电信运营商将借力发展，对内进行业务系统IT资源整合，提升内部IT资源的利用率和管理水平，降低业务的提供成本；对外通过云计算构建新兴商业模式的基础资源平台，提供公用IT服务，提升传统电信经济的效率，加速电信运营商平台化趋势与产业链的整合趋势，并在应用层面推动云计算的落地。
（三）其他行业云计算在其他行业中也有不同的应用，一般都是与虚拟云、安全云等业务相关联。
四、云计算的关键技术云计算不能割裂的看作是一种技术，它是由许多技术共同作用下的新型计算模式。
影响着云计算的关键性技术包括：①虚拟化技术；②分布式并行编辑模式技术；③安全技术；④信息的海量存储技术等。
下面我们将对这四种技术作详细的说明，其他还有很多对云计算有益的技术，在这里我们不一一进行介绍。
（一）虚拟化技术虚拟化有效地隔离了软件与硬件平台，让人们将主要精力集中于平台所提供的服务上。
在“云”应用中，用户不需要知道个人数据的准确存在位置，各个用户的私有数据都存储在“云”中，共享底层的存储资源，数据完全由云端的服务供应商来负责管理。
这项技术可以极大地提高资源利用率，因为低计算需求的任务可以共享一个单独的物理站点资源，虚拟机的部署和调度还能简化网络的负载平衡。
（二）分布式并行编辑模式技术通过网络把强大的服务器计算资源方便地分发到终端用户手中，同时保证低成本和良好的用户体验，在这其中，编辑模式的选择起到了至关重要的作用。
分布式并行编辑模式技术创立的目的是是软件和硬件资源得到高效地利用。
MapReduce是云计算中使用较为广泛的编辑模式，在该模式下将任务自动分成多个子任务，实现分布并行编辑。
（三）安全技术安全性是一切行业、应用服务生存的前提，没有了完全一切服务将是风险服务，不仅不能带来方便，反而会增加许多的危险。
云计算它的开放性和云端性直接影响着云计算环境的安全，给IT行业安全带来了巨大的挑战，主要表现为：1.虚拟化技术能够实现跨平台以及异构体的结合应用，然而虚拟化技术也会带来主机受到破坏及虚拟网络中断等安全问题。
2.各类云应用的飘渺性，没有固定的基础平台、没有有界的安全限定、客户的信息及数据的安全将成为重要隐患。
3.云服务大规模导致无法统一的进行安全策略的规划与部署。
（四）信息的海量存储技术为满足分布在各地用户的不同需要，云计算中心服务平台需要由无数的服务器与存储设备来承载各类海量信息，对信息量的要求势必要求海量的存储。
为了应对云计算的海量存储的管理，需要云计算系统应具有高的网络吞吐能力和分布式计算等能力。
目前数据存储管理技术主要有Google的GFS(G009le File System，非开源)以及HDFs(Hadoop Distributed File system，开源)，这两种技术已经成为事实的标准。
五、结束语云计算以其大规模、虚拟化、高可用性、高可靠性、通用性及其廉价性等特点，逐渐的被人们所接受，并被广泛的应用。
云计算的时代已经来临，它将给IT产业特别是运行服务业带来深远的影响。
参考文献：[1]李响.云计算风云乍起[J].计算机世界报.2008.14.[2]肖连兵,黄林鹏.网格计算综述[J].计算机工程.2002.28.[3]虞慧群,范贵生.云计算技术的应用及发展趋势综述[J].微型电脑应用. 2011,27(10).[4]张先锋,邹蕾.云计算技术及其应用研究[J].计算机与数字工程.2011,39(10).
云管理是什么意思？
云管理是指利用云计算技术来管理和监控云环境中的各种服务和资源。
云管理可以帮助企业将IT系统和应用程序的部署、配置、监视和维护交给第三方云服务提供商来完成，从而为企业节省了大量的时间和费用。
同时，云管理也提高了企业的效率和安全性，可以更好地应对日益增长的数据量和不断变化的市场需求。
云管理提供的功能包括资源管理、费用管理、安全管理、服务管理等。
资源管理可帮助企业对云中的资源进行统一管理，包括计算资源、存储资源、网络资源等；费用管理可帮助企业监控和控制云服务的费用，降低总体成本；安全管理则是保证云环境的安全性，防范各种网络攻击和数据泄露；服务管理包括对云服务的监控、维护和升级等，确保云服务的稳定性和可靠性。
随着云计算技术的发展和普及，云管理也将迎来更广阔的发展空间。
未来，云管理将更加强调自动化和智能化，通过人工智能、机器学习等技术来提高云服务的效率和安全性。
同时，云管理也将更加注重用户体验，通过设计更加友好和易用的管理界面，让客户更加便捷地使用云服务，更好地满足各行业的需求。
