在当今快速发展的数字时代，业务的可扩展性至关重要。云服务器提供了一种灵活且可扩展的解决方案，可以支持企业不断变化的需求。
云服务器的可扩展性优势
按需扩展：
云服务器允许企业在需要时轻松扩展或缩减资源，避免了前期投资过大或未来容量不足的风险。
弹性负载均衡：
云服务器通过弹性负载均衡器将传入流量自动分配到多个服务器，确保即使在高峰期也能保持高可用性和性能。
分布式存储：
云服务器提供分布式存储解决方案，可以自动备份和复制数据，确保数据安全性和可用性。
针对业务增长的可扩展性设计原则
模块化架构：
将应用程序分解为可独立扩展的模块，允许企业根据需要灵活地调整每个模块的容量。
弹性编排：
使用容器编排平台（如Kubernetes）自动化服务器管理，实现自动扩展和负载均衡。
非耦合数据存储：
将数据存储与应用程序逻辑解耦，允许企业独立扩展存储容量，满足业务增长需求。
云服务器可扩展性设计案例
电子商务网站示例：
随着网站流量的增加，电子商务企业可以按需扩展服务器容量，以处理高峰期的高负载。弹性负载均衡器可确保客户体验顺畅，而分布式存储则确保产品数据始终可用。
SaaS平台示例：
SaaS平台需要提供无缝的可扩展性，以支持用户数量和数据量的增长。模块化架构允许平台根据需求扩展特定模块，而容器编排平台可自动化扩展和管理。
结论
云服务器的可扩展性设计为企业提供了构建灵活且弹性的基础设施，以支持其业务增长。通过采用正确的可扩展性原则，企业可以有效地管理其基础设施，避免瓶颈并为未来发展做好准备。通过提供按需扩展、弹性负载均衡和分布式存储等功能，云服务器为企业提供了构建蓬勃发展、可持续发展的数字业务所需的弹性基础。
为什么众多IT公司要做云计算？
云计算作为基于互联网的一项重要技术得到了广泛的应用，并且众多的IT公司也都在做自己的云计算平台。
单从国内来看，有元老级的阿里、腾讯、华为、网易，也有像京东、七牛这样的新生力量。
我认为促使IT公司做云计算的原因有以下几点：
由自身业务发展需要演变成独立业务
这类企业的代表那就非阿里莫属了 ，阿里打造的双十一购物节，创造出了一个“脉冲计算”的概念，因为在双11的0点抢购开始的时候，巨大数量的交易请求涌向服务器。
如果没有计算架构的改变，阿里的服务器都挺不过第一个“双11”。
阿里正是在那时尝到了云计算的甜头，开始义无反顾的潜心发展云计算。
这类IT公司发展云计算，起初都是用于支撑自有业务，但是在业务洪峰过后，大量计算资源闲置，于是就将其包装成为产品，向其它的企业提供。
慢慢的随着规模扩大，云计算便成为一项独立的业务。
有前期业务积淀，水到渠成占领市场
这类企业的代表就是华为 ，因为有着OpenStack社区独到的资源， 华为原来在私有云市场做的风生水起。
于是进军公有云的云计算也是自然而然的事情。
毕竟公有云的市场更加宏大，而且公有云的应用场景也弥补了私有云无法提供给客户的灵活性和弹性。
对云计算的发展有更深刻的理解，创新发展
我认为此类公司的代表就是网易云(阿里云在这个方向也有不错的发展)。
网易云就是认识到了传统云计算的PaaS(平台即服务)、IaaS(基础设施即服务)、SaaS(软件即服务)的局限性，着眼利用资源构建了面向产品、业务和企业管理的全套解决方案式的云计算概念，为企业用户提供了多种信息化问题解决手段。
从视频处理、智能客服、企业业务支撑等方面形成了独特的特色。
总之，IT公司做云计算，或者有自身需求，或者为完善产品线，或者因创新而起，最终的目的都是为了集约利用计算资源，通过为中小型企业的数据存储、处理业务提供解决方案，实现营收和利润的增长。
欢迎在评论区发表看法。
其实世界上能独立做云计算这块业务的IT公司很少。因为云计算确实很烧钱，就算自己独立做给自己公司独立用的话，那还是很烧钱，不如租的划算。 所以现在能做云计算的IT企业都是有实力的 科技 巨头。大部分小的IT企业还是租用别人的云计算服务器。云计算已经开始冲击传统it企业
第一： 传统数据中心的绝大多数应用服务都是部署在物理机上的，由于服务器的长期不间断运行，设备的老化情况突出，性能逐渐下降，所运行的应用软件的稳定性和可靠性都受到了极大的影响。
所以小的IT企业大部分现在数据都在云端了。
但是并不是这些企业自己的云服务器，而是租的别人的。
第二： 随着业务量的不断增长，传统的服务器性能捉襟见肘。
那么对于业务的发展该如何进行呢?传统方式一般都是购买或增加新的服务器来应对不断增长的业务量，而新服务器的购买、托管机房机位的增加、多路Internet的接入的费用也是水涨船高。
第三： 得益于云服务器的发展，企业再也不用花费巨额的资金来购买新的服务器和托管机房的机位，而且云计算机的年租金也非常便宜，因此企业将会从中直接受益，当然企业也可以购买高性能的云服务器，用来升级和扩展实体服务器，从而实现小投入大收益。
第四： 引入云计算技术以后，人们采用新的虚拟化的辅助技术能够把应用服务与操作系统一起从物理服务器上迁移到虚拟环境中，管理员不再需要触及与系统紧密整合的应用的相关代码，大大提高了系统迁移的可行性和成功率。
首先，云计算本身是一种通过互联网为用户提供计算资源服务的新模式，不同的用户有不同的服务需求，所以云计算的服务也分为了三个层次，分别是IaaS、PaaS和SaaS。
IT企业（互联网企业）是推动云计算发展的主要力量，一部分资源整合能力比较强的IT企业会自己搭建云计算平台，而大部分IT企业主要是使用云计算平台为用户提供服务。
由于云计算平台的搭建需要大量的资金投入，同时需要一个庞大的技术团队，所以有能力做公有云的IT企业还是比较少的。
虽然搭建云计算平台需要较高的门槛，但是使用云计算平台来开发自己的产品却比较容易，而且有云计算平台的支撑，很多开发任务正在变得越来越简单。
早期IT公司使用云计算平台，主要集中在IaaS领域，采用IaaS最直接的好处是降低了服务器搭建的成本，而且IaaS是可以弹性调整的。
目前随着PaaS技术的逐渐丰富和成熟，更多的开发企业开始使用PaaS来辅助产品开发，这也在一定程度上改变了传统的软件开发模式。
比如在PaaS的推动下，前端开发开始后端化，整个开发团队开始小型化，开发人员开始全栈化等等，PaaS的应用也在一定程度上推动了程序员的岗位升级。
最后，云计算作为第三次信息化浪潮的代表技术之一，未来将有广阔的发展空间，未来在云计算和边缘计算的结合下，整个网络的服务体验度会逐渐提升。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
赚钱，即使现在不赚钱，也是为以后赚钱
2019年云计算发展趋势怎么样？据悉，云计算产业全面爆发今年规模可达4300亿元。那么，未来中国云计算发展前景趋势走向将如何？
未来中国云计算发展前景趋势分析 2019年云计算发展怎么样
2019年云计算发展趋势怎么样？随着产业互联网的发展，云计算与传统行业的结合会进一步深入，云计算领域将会针对于不同的行业推出针对性的解决方案，从而进一步为传统企业赋能。
2019年云计算将伴随着5G标准的落地和产业互联网的发展而获得更多的发展机会，云计算领域也将会围绕产业互联网的发展要求而提供更加全面的服务。
近年云计算服务在中国越来越热，不管是传统软件公司，还是IT巨头，连众多互联网公司和创业企业都纷纷涌进这块市场，意欲掘金。
云计算产业已全面爆发，就国内市场来看，根据工业和信息化部印发的《云计算发展三年行动计划(2017-2019 年)》，计划目标到2019年，我国云计算产业规模达到4300亿元。
随着云计算步入第二个发展10年，全球云计算市场趋于稳定增长，我国云计算市场处于高速增长阶段。
国际数据公司(IDC)近日发布的《中国公有云服务市场(2018下半年)跟踪》报告显示，2018年下半年中国公有云服务整体市场规模(IaaS/PaaS/SaaS)超40亿美元，其中IaaS市场增速再创新高，同比增长88.4%，PaaS市场增速更是高达124.3%。
在云计算产业充满巨大前景的激励下，巨头们也纷纷加码云计算。
报告显示，从IaaS和PaaS整体市场份额来看，除阿里、腾讯、中国电信、AWS外，网络首次跻身前五;从IaaS市场份额来看，阿里、腾讯、中国电信、AWS和金山云依然占据前五，持续保持领先优势。
2018年，公有云市场后发厂商频频发力，华为、网络、浪潮、京东等均得力于其强大的研发和生态实力，实现了高达市场平均水平2-8倍的迅猛增长。
作为云市场的头两把交椅，阿里云、腾讯云近年强势崛起，已经具备和微软云、亚马逊等顶级云计算巨头“掰手腕”的实力。
在阿里巴巴公布2019财年三季度(2018年四季度)财报显示，2018年阿里云营收规模达到213.6亿元，四年间增长约20倍，成为亚洲最大的云服务公司。
据媒体整理，阿里云各季度营收数据显示，近两年阿里云营收保持高速增长，2018年四个季度的营收分别达到43.85亿、46.98亿、56.67亿和66.11亿元，全年总营收213.6亿元，比2017年阿里云全年营收111.7亿元增长91.3%。
过去十年间，阿里巴巴对阿里云累计投入超过430亿元人民币。
这些投入的成果正在日渐显现。
腾讯 游戏 业务现在面临着线上红利见顶、版号停发后增量 游戏 无法变现的压力，但支付和云计算已成为腾讯增长最快的两个业务。
腾讯云作为ToB业务的重要战略工具，其全年业务收入首次在财报中公布。
腾讯云服务收入在2018年同比增长超过100%达91亿元。
2018年第四季度，云服务的付费客户也同比增长逾一倍，“支付+云”的收入也首次赶上 游戏 ，达到242亿元。
在腾讯各项业务季度营收中， 游戏 大幅放缓，社交网络稳健增长，广告、“支付+云”快速增长。
首次跻身前五的网络云也表现不俗。
今年2月，网络公布了2018财年第四季度未经审计的财务报告，值得注意的是，在财报公布之后的财报电话会议上，网络云也首次公布了其业绩数据，2018年第四季度实现营收11亿元，同比增长一倍以上。
网络云该季度在边缘计算领域取得重大突破。
财报显示，网络云推出了开源计算平台OpenEdge，帮助开发者构建轻量、安全、可扩展性强的边缘应用程序，将AI应用于智能家居设备、可穿戴设备以及其他物联网设备。
2019年美国CES期间，网络云还面向全球发布中国首款智能边缘计算产品BIE，并与英特尔和恩智浦(NXP)分别联手推出了搭载网络智能边缘技术的硬件产品。
相比阿里、腾讯这些互联网公司，华为决策发力公有云市场虽然较晚，但发展速度不容小觑。
市场调研公司Forrester在2018年公有云报告中把华为云评为强劲表现者，归属于领导力象限。
在华为公布的2019年第一季度业绩中，云业务的业绩和进展在最后被重点提及。
华为披露，截至目前，超过100万企业用户和开发者选择华为云。
华为业绩公告中说，华为云立足创新，致力于打造最佳混合云，提供全栈AI解决方案，使能行业智能化升级，实现普惠AI。
上述报告总结称，2018年，中国公有云市场发展热情空前高涨，云产品迭代创新快、云与智能的强融合、混合云成发展常态、行业 探索 逐渐落地等特点使得云市场的亮点迭出。
其中，在公有云产品上，2018年发布了主要围绕高性能计算、异构计算、容器和无服务器、机器学习和机器人应用、IoT平台、自研云原生数据库、混合云七大关键词展开。
IDC中国公有云服务研究经理诸葛兰表示，2019年，公有云IaaS市场仍有望保持80%以上的高速增长，公有云服务商先进入者和后发力者将展开激烈交锋，更多传统IT分销商、独立软件开发(ISV)、系统集成商(SI)等将悉数转型进场，助推公有云服务商攻城略地。
那么，未来云计算的发展将呈现哪些趋势呢?
一、未来云计算将让人工智能等新兴技术变得触手可及，加快新技术的验证和实际交付，同时以AI等新技术为核心竞争力的智能云将成为新的赛道。
AI与机器学习、IoT与边缘计算都有云计算厂商积极参与投入的身影。
二、云计算将顺应产业智能化大潮，下沉行业场景，向垂直产业纵深发展。
云计算将自然地渗透进入更多垂直领域，提供更贴近行业业务与典型场景的基础能力，云厂商正迎来一个追求老牌客户、大订单时期。
三、云的生态建设重要性不断凸显，成为影响云间竞争的关键因素。
当某个云发展到了一定规模和阶段后，恐怕不能仅仅考虑技术和产品，同样重要的是建立和培育具有生命力的繁荣生态和社区。
四、5G时代的来临，5G走向商用的步伐也在逐渐加快，随着5G+AI等技术走向融合，云服务厂商将有更多机会推动工业、医疗、 娱乐 等领域实现智能化升级。
以大数据、云计算、人工智能等新技术为代表的第四次工业革命浪潮正推动着传统生产方式和商业模式的变革，在这场以产业智能化为主线的To B大势下，云厂商的道路和基因都在接受时代的考验，但不可否认的是，智能将成为云计算厂商激战的新王牌。
数据创造更庞大的价值
云计算的好处可以有效的提高计算的效率，因为本地的计算资源是有限的。
比如你搞人工智能，本地需要很好的gpu来进行模型的训练，而个人往往只能购买一块或者两块gpu，而通过云计算可以在相应公司的gpu集群上进行训练。
不做就要落后别人
轻资产管理模式 更灵活，易用，廉价
计算机毕业论文开题报告
开题报告对整个课题研究工作的顺利开展起着关键的作用，以下是我搜集整理的计算机毕业论文开题报告范文，欢迎阅读查看。
论文题目： 批量到达的云中心性能分析模型
一、选题背景
云计算是一种基于网络的计算模型。
用户通过网络向提供商申请计算资源，例如申请操作系统、运行环境或者软件包等资源。
其实用户被分配资源的时候，并不清楚真正的运行环境和分配的具体细节。
也就是说云就是用户和计算环境之间的一层抽象。
在1969年，曾说过，计算机网络还处在初步阶段，但是随着它的壮大和成长，我们就会看到与电力系统和电话系统一样的“计算服务”，将会在个人家庭和办公室全面的使用。
这种基于“计算服务”的观点预测了整个计算工业在21世纪的大转型。
云这种计算服务模型已经和其他基础设施服务一样按需服务。
云计算己经成为继电、水、煤气和电话之后的第五个公共基础设施⑴。
目前，客户已经不需要在构建和维护大型而复杂的IT基础设施方面投入太多精力和财力。
取而代之的是他们只需要支付他们使用的计算服务的费用。
云计算的服务模式可以分为三层：设备即服务(laaS)，设备就是指硬盘、内存、服务器和网络设备等，这些都可以通过网络访问;平台即服务(PaaS)，其中包括一些计算平台，比如说带有操作系统的硬件，虚拟服务器等;软件即服务(SaaS)，包括软件应用以及其他相应的服务应用。
云计算的定义并不唯一，其中能够较为准确描述其特征的是于2010年提出的，“云计算是一种新型的运算领域，物理设备，硬件平台和应用软件等共享资源通过网络服务方式为用户提供按其需求的服务。
”[2]这个定义阐述了云计算的几个重要特点。
(1)大规模基础设施。
以超大规模的硬件设备为底层的云计算平台具有超强的计算能力。
各大全球知名的企业，如roM、亚马逊、微软等，均拥有数十万台服务器的云服务平台，而谷歌的云计算平台中服务器的数量更是超过百万台。
即便是普通的私有云，一般也会购置数百甚至上千台的服务器。
(2)基于虚拟化技术。
用户从云计算平台中获取的资源均经过虚拟化的。
从运行端而言，用户将应用程序在云中托管运行即可，而无需了解程序运行的具体位置。
从终端来讲，用户可以在任何位置通过终端设备获取所需服务。
简而言之，用户始终面对的是一个云平台的使用接口，而不是有形的、固定的实体。
(3)高可靠性。
云计算采用数据多副本容错技术、计算节点同构互换策略等来确保云中心的可靠性。
云计算这一级别的可靠性是本地计算所无法比拟的。
(4)通用性。
云计算并不会专门针对任何一个具体的应用而提供服务。
事实上，一个用户可以在云计算平台中根据自己的需要去创建多个不同的应用，而一个云计算平台也可以运行多个不同用户的不同应用。
(5)易扩展性。
云计算平台的规模可以根据实际需要进行收缩和扩展，从而满足平台请求大小和使用用户数目的变化。
(6)按需服务。
用户所应支付的使用费用是根据其使用计算资源的多少进行计算。
多使用多付费，少使用少付费，不使用不付费。
这样完全可以减少闲暇时用户资源的闲置。
(7)成本低。
通过采用容错技术，可以使用大规模廉价的服务器集群作为硬件基础设施建设云计算平台，这对于云计算服务提供商而言，大大降低了成本投入。
对于用户而言，以少量租金换取了原本需要高昂价格投入才能获得的计算资源，并且无需考虑软硬件维护的开销，亦是十分划算。
二、研究目的和意义
现有的云中心物理机模型通常都是面向单任务的，而面向批量任务的服务模型，其性能评估和指标的变化目前正属于初步的研宄阶段，并没有成熟的模型。
因此，本文采用ikT/G/m/w+t排队系统对面向批量任务的.云中心进行描述，使用嵌入式马尔可夫链法对+排队系统进行建模，从而实现了对云中心进行准确的建模和分析。
三、本文研究涉及的主要理论
排队现象是日常生活中常见的社会现象。
等待公交车时需要排队、去医院看病需要排队、在食堂打饭同样需要排队等等。
排队现象的出现需要两个方面同时具备，排队的个体需要得到服务并且存在服务的提供者。
而所谓的排队论就是仿照这样的排队现象，先抽象成物理模型，然后进一步建立数学模型的理论体系。
显然，排队论研究的是一个系统对用户提供某种服务时，系统所呈现的各种状态。
在排队论中，通常将要求得到服务的人或物称为顾客，而给予服务的人员或者机构称为服务台。
顾客与服务台就构成了一个排队系统。
尽管排队系统种类繁多，但从决定排队系统进程的主要因素来看，它主要是由三个部分组成：顾客到达，排队过程和服务过程。
(1)顾客到达：顾客到达过程描述了顾客到达时候的规律。
顾客到达的方式通常是一个一个到达的，此外还有批量到达的，也叫做集体到达。
顾客既可能逐个到达也可能分批到达，同时顾客到达之间的时间间隔长度也并不唯一。
但是到达总会有一定的规律的。
这个到达规律指的是到达过程或到达时间的分布。
顾客到达过程研究的主要内容便包括相邻顾客到达的时间间隔服从怎样的概率分布、该概率分布的参数取值如何、各到达时间间隔之间是否相互独立等。
(2)排队过程：在排队过程中，需要讨论的主要问题有两个，一个是排队的队列长度，另一个是排队的规则。
排队的队列长度分为有限和无限的两种。
队列长度的大小不同，讨论问题的难易和结论就不同。
很多情况下，队列长度容量设为无限大来处理问题。
排队规则中又包括有队列形态和等待制度两个部分。
队列形态包括单队列，并联式多队列，串联式多队列以及杂乱队列这四种形态。
并联式多队列就是允许在多个窗口的每一个窗口前形成一个队列。
到达顾客可根据队列的长短在开始排队时选择一个队列进行排队。
串联式队列顾名思义就是指多队列串行形成多个队列，顾客在一个队列接受服务后，再去下一个队列排队接受服务。
杂乱队列就是指串联并联队列会杂乱无章的分布。
排队模型仿真的主要目的是寻找服务设置和服务的对象之间的最佳的配置，使得系统具有最合理的配置和最佳的服务效率。
马尔可夫过程是研究排队系统的主要方法。
马尔可夫过程是一种特殊的随机过程，它具有无后效性的特点，其状态空间是有限的或可数无限的。
这种系统中从一个状态跳转到另一个状态的过程仅取决于当前出发时的状态，与之前的历史状态无关。
马尔可夫链作为研究排队系统的重要工具有广泛的应用。
但并不是所有的排队系统都可以抽象成严格意义上的马尔可夫过程，因此随着排队过程的发展，马尔可夫链也有了许多的扩展模型和再生方法使得马尔可夫链有更加广泛的应用，例如嵌入马尔可夫链、补充变量法、拟生灭过程等。
本节首先介绍一下最严格意义上的马尔可夫链，按照时间来划分可以分为两类，离散时间的马尔可夫链和连续时间过程。
四、本文研究的主要内容
本文从政府的立场考虑，围绕如何成功地将REITs应用于公租房建设融资，结合国内相关形势与政策和现有的国内外经验启示，以REITs在公租房建设融资中应用的运作为主要研究对象。
除绪论和结论部分，本文的主要内容集中在2至5章，共4部分内容：第一部分，研究国内外REITs的应用经验及其与保障性住房结合的成功经验，国外主要考察美国和亚洲的典型国家与地区，包括日本、新加坡和香港，国内由于经验很少，主要考察中信一凯德科技园投资基金和汇贤产业信托这两个典型的案例。
第二部分，深入研究我国发展公租房REITs的必要性和可行性，其中必要性分析指出REITs是拓展公租房建设融资渠道和提高公租房建设管理效率的重要途径，可行性从经济金融环境和法规政策这两大方面进行了详细分析。
第三部分，针对目前国内公租房管理现状，详细阐述了目前REITs在公租房建设融资中运作，包括REITs的基本模式和运作流程，并进一步深入研究了REITs内部参与各方的权责关系和利益分配，从而提出了代理人的选择机制和激励机制。
值得指出的是，此时政府除了担任REITs补贴的支付者,更主要的,政府还是REITs投资人的代表身份，在REITs运作的不同阶段，政府以不同的身份参与REITs的内部博弈。
第四部分，从政府作为监管者的角度，针对REITs在我国公租房建设融资中的应用提出了一系列政策建议，包括政府应当健全REITs和公租房相关的法律法规，并建立一套针对REITs的全方位的监管制度。
五、写作提纲
致谢5-6
中文摘要6-7
第1章绪论10-17
1.1研究背景与意义10-11
1.1.1研究背景10-11
1.1.2研究意义11
1.2研究现状11-15
1.2.1国外研究现状11-12
1.2.2国内研究现状12-15
1.3论文内容与结构15-17
1.3.1论文主要内容15
1.3.2论文结构15-17
第2章国内外REITs的应用经验及启示17-35
2.1美国REITs的应用经验17-26
2.1.1美国的REITs及其在廉租房建设中的应用17-21
2.1.2美国REITs的运作模式21-26
2.2洲典型国家和地区REITs的应用经验26-29
2.2.1日本REITs的运作模式26-27
2.2.2新加坡REITs的运作模式27-28
2.2.3香港REITs的运作模式28-29
2.3我国REITs的应用经验29-32
2.3.1中信—凯德科技园区投资基金29-30
2.3.2汇贤产业信托30-32
2.4国内外REITs的经验比较及启示32-35
2.4.1国内外REITs的经验比较32-33
2.4.2REITs在我国公租房建设融资中应用的经验启示33-35
第3章REITs在我国公租房建设融资中应用的必要性与可行性分析35-43
3.1REITs在公租房建设融资中应用的必要性分析35-37
3.1.1REITs是拓展公租房建设融资渠道的重要途径35-36
3.1.2REITs在提高公租房建设管理效率的重要途径36-37
3.2REITs在公租房建设融资中应用的可行性分析37-43
3.2.1经济金融环境宽松,民间资本充裕37-41
3.2.2法律法规导向,政策利好不断41-43
第4章REITs在我国公租房建设融资中的运作43-64
4.1REITs在我国公租房建设融资中的基本模式43-47
4.1.1设计原则43-44
4.1.2基本形式选择44-45
4.1.3组织结构搭建45-47
4.2REITs在我国公租房建设建设融资中的运作流程47-50
4.2.1设立发行阶段47-48
4.2.2运营管理阶段48-49
4.2.3终止清盘阶段49-50
4.3REITs在我国公租房建设融资中的运作机制50-64
4.3.1REITs运作中的代理问题50-52
4.3.2代理人选择机制52-56
4.3.3代理人激励机制56-64
第5章REITs在我国公租房建设融资中应用的政策建议64-68
5.1健全法律法规体系64-66
5.1.1建全REITs的法律法规体系64-65
5.1.2完善公租房的相关法律法规65-66
5.2建立REITs的监管制度66-68
5.2.1明确政府监管主体及职责66
5.2.2建立REITs信息披露制度66-67
5.2.3引导社会公众进行监督67-68
第6章结论与展望68-70
6.1论文主要工作及结论68
6.2有待进一步研究的问题68-70
参考文献70-73
【芯片论文】华为鲲鹏920：首款基于7nm Chiplet的64核云服务ARM SoC
鲲鹏920：业界首颗基于7nm Chiplet的64核云服务ARM SoC，由华为自主研发，主打成本效率与设计灵活性。
该处理器在多个层面融合技术创新，旨在提高效率，消除瓶颈，提供出色性能与价值。
其核心特点包括：超标量架构与矢量扩展，为高性能计算应用提供领先性能；集成一致性缓存子系统，将多核整合至单个小芯片中，采用超低延迟、无阻塞与无缓冲环形设计；开发专用并行小型IO块，支持2D封装解决方案的高带宽芯片间连接；通过重新设计IO芯片，利用最新的标准接口如PCIe4.0，扩展SoC与其他IO设备的连接；以及支持2至4颗鲲鹏920协同工作的对称多处理器系统，具备缓存一致的非均匀内存访问结构。
面对21世纪的大数据挑战，高性能处理器需求激增，尤其是在数据移动效率方面。
超标量CPU成为满足操作系统、控制密集型应用与单线程程序需求的主流解决方案。
2019年，华为推出鲲鹏920，以支持其云、管理和边缘服务。
鲲鹏920旨在实现多细分市场的出色扩展性、高能效与模具可重复性。
采用小芯片集成技术，鲲鹏920将传统SoC功能细分为更小的模块，分别用于计算、IO、AI等不同领域，旨在在成本与性能之间实现平衡。
计算芯片与无线加速芯片设计用于无线基站，而IO芯片支持AI加速器通信，满足大数据、分布式存储、ARM原生应用等领域的高并发性、可扩展性和快速IO需求。
考虑到工作负载特征，鲲鹏920采用了四个设计原则：高性能CPU核心应高效处理单线程任务，同时具备并行数据处理能力；设计需考虑大型移动设备与云服务器的规模差异，实现精细缓存一致性机制；引入无死锁、无缓冲、多环片上网络(NoC)，适应云服务特性；开发相干并行互连机制，实现低延迟与高吞吐量芯片间通信；采用16nm IO芯片，实现低成本高性能互连。
通过实验验证，鲲鹏920在不同场景下展现出高性能、高能耗效率与面积效率，证明其设计的可行性。
该处理器采用乐高式架构，允许各种小芯片组合满足不同应用需求，同时通过在单个封装内集成多种工艺的小芯片，实现高集成效率与成本效益。
综上，鲲鹏920通过创新的chiplet设计与混合工艺技术，实现高性能与低成本，满足了云服务、PC及其他领域对高性能处理器的需求。
其设计不仅提高了整体系统性能，而且通过模块化和可扩展性，降低了设计与制造成本，推动了行业进步。
