云计算技术发展现状分析汇总十篇

序论：好文章的创作是一个不断探索和完善的过程，我们为您推荐十篇云计算技术发展现状分析范例，希望它们能助您一臂之力，提升您的阅读品质，带来更深刻的阅读感受。

篇（1）

中图分类号：TP309 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 10-0047-02

一、引言

分布式计算技术是当今信息时展的重要产物之一，它允许计算机设备同时开启多项服务并通过网络实现多台计算机的数据通信。分布式计算目前的主要研究领域大致分为分布式计算环境研究和分布式操作系统研究两个方面。随着互联网技术的广泛应用和发展，目前已逐渐形成以网络数据通信平台为中心的数据传输方案，分布式计算模型因此得到了较大程度的推广。在近年来的发展和变革中，已逐渐形成以中间件技术、点对点技术、网格化技术以及WEB Service技术为核心的系统化体系结构模型。以上各项关键技术在长期的应用中得到了用户的认可，也为推进分布式计算技术发展发挥了一定的推动作用。

二、分布式计算技术研究现状分析

分布式计算技术是计算机发展过程中产生的一项科学技术，主要工作原理是通过多台计算机的分布式连接实现数据的综合处理，旨在通过多台计算机的强大的工作能力来分解复杂问题，解决一些计算难题。分布式计算技术的具体特征表现如下：首先，分布式计算能够合理分配计算内容，实现多台计算机共同工作，节约设备成本，提高工作效率。其中最核心的内容在于能够为计算程序寻找最合适的计算机来完成工作。目前，计算机领域内关于分布式计算的技术已有数百种之多，但多数并没有密切的联系，这种缺乏系统管理和统一行业规定的技术并不利于日后的广泛发展。另外，分布式计算技术主要是通过科学算法的研究，形成一种独特的计算模型，确保其超长的数据处理能力，这种发展规律导致大多数用户只单纯研究如何集结更多闲置计算机来完成实际数据的处理，并没有考虑如当某些计算机丧失处理能力后的数据归属问题。那么，就要求研究者对分布式计算技术进行更加深入、系统的研究，目前，通过虚拟网络运营机制来实现大批量数据的共同处理以及如何实现用户间数据的高速共享以初具规模。如何更大规模的集结剩余计算力量、如何科学系统的管理共享数据资源、如何更大程度的节省计算资源成本成为当今社会研究分布式计算技术的重要课题。

在近十年间的研究和发展中，分布式计算技术已在不同行业得到广泛的应用，一些关键技术也已逐渐走向成熟，并能够适合当今科研领域的大规模数据应用。从分布式计算技术的发展现状来看，我国当前的研究水平和研究能力较国外还存在一定的差距，虽然中国拥有数额最大的计算机用户群，但真正能够应用和了解分布式计算技术的用户却表现相对单薄，大多数用户只将计算机相关技术作为日常生活、办公的一种工具，没有实际考虑更深刻的含义，仅有一些科研单位和高等院校对分布式计算技术进行了课题立项研究。这点于计算机技术相对发达的国家相比存在明显的差距。

三、分布式计算关键技术研究

（一）中间件技术

顾名思义，该项技术的核心在于中间连接方面，所谓中间件则是指连接计算机应用程序与计算机系统的中间环节。也可以将其认定为计算机操作系统的一方面内容，用户主要通过多个中间件的连接形成一个有机的运行平台来实现数据通信。它是发现较早的一项分布式计算技术。其中太阳公司、贝尔实验室以及IBM公司对其开启了中间件技术研究的先河，在近年的不断变革和应用中，移动型中间件、自适应型中间件以及数据型中间件均是这段时间的产物。利用中间件技术现已开发出多项不同类型的通信产品。这项技术作为分布式计算的基础应用在优化计算机通讯能力方面做出了突出贡献。

（二）网格化技术

网格化技术是当今社会研究最为广泛的分布式计算技术之一，旨在通过对区域进行类似“网格”式的画法来形成数据的分布式管理。主要通过集结不同地区的空闲计算机软硬件资源来构建一个庞大的异构性网络结构，来实现不同区域、不同系统、不同协议之间计算机的数据处理问题。通过这项技术的应用使得应用者如同在一台计算机办公那样利用多台计算机完成内容庞大的数据处理工作。从一定程度上来讲，网格化技术不仅能够满足庞大、复杂的计算工作量，而且能够解决区域化的界限，合理利用闲置资源。在一定意义上显示了计算共享和统一管理。这也是网格化技术应用广泛的关键所在。

网格化技术具有多种体系结构形式，其中最为著名的则是五层沙漏式结构形式，依次为服务构建层、数据连接层、数据资源层、数据汇集层以及数据应用层。自上而下形成了有序的数据服务传输模型。另外，一些研究机构为了更加合理的节约成本，将沙漏式体系结构进行了优化整合，形成构建层、中间层和应用层为主的三层架构形式。构建层处于体系结构的最低端，主要负责分配给不同区域的可用计算机计算资源的工作，中间层则通过对底层资源的协议传输来避免异构计算机在进行数据处理时产生的麻烦，中间件技术也可以看做这层的具体实现原理之一。应用层则是通过统一的管理平台来协调、管理构建层的各项数据处理工作，使得整个分布式计算工作能够顺利、有序的完成。

（三）点对点技术

点对点技术是计算机网络中比较成熟技术之一，在对等网络中具有广泛的应用，这项技术没有客户端、服务器端的明确划分，在网络节点中的应用以及地位完全相同，这种技术能够实现数据资源的相互访问和共享，无需通过计算机软件来实现数据转换，降低了数据对服务器的依赖程度，同时也提高了数据传输的各方面性能。当然，这项技术在处理一些复杂性问题时也会表现力不从心。例如数据搜索速度相对缓慢等问题，点对点技术只单纯提供目录索引，在进行实际搜索时也只针对源地址和目录进行简单的索引并直接将结果返还给搜索用户，当面对热点资源时，数据传播速度较快，而遇到冷门信息时将不能完成数据传输。也就是说这项技术只能在资源有源提供的时候才能够完成传输，又由于数据承载点不一定是专业服务器，一旦计算机下线就会降低传输速率。在经过长时间的应用和发展后，多点传输技术在一定程度上减少了这种技术的弊端，多点传输技术能够将资源分割成多个资源数据包，并根据不同编号实现多台计算机数据传输服务。这种方式也就代表着节点越多，传输越快。

（四）云计算技术

云计算技术是在分布式计算技术经历了长时间发展后的技术产物，它的提出改变了人类对传统计算机计算模式的认识，也将当今社会对分布式计算研究推向了另一个历史。它的原理在于将庞大的计算机处理程序进行多个小程序的分解，并在整个互联网中寻找合适的承载计算机，当整个计算完成后将最终结果传递给用户。众所周知，云的形成是由大气层众多细微颗粒分子集结在一起形成的，利用这种方式可以将多台计算机集结在一起，形成庞大及计算机网络完成复杂计算。向google、baidu这类搜索引擎的应用原型就是云计算技术。目前，这项技术已在一些医学处理、图谱识别方面得到广泛的应用。

四、总结

分布式计算是当今社会信息技术飞速发展的必然产物，是互联网方向的重点研究课题之一，合理、有效的利用分布式计算技术能够降低计算运维成本、合理利用网络限制资源，数据研究证明，全球每天闲置的可利用资源非常庞大，集结这些闲置资源能够进行更加广泛的科学研究，这项技术发展前景也十分乐观。我国最为计算机应用人数最多的国家，闲置资源相对较多，积极研究分布式计算技术，对于解决我国科技落后的现状具有重要的指导意义。

参考文献：

[1]曲伟平，黄小龙，潘大胜.网格计算的优势及安全技术[J].电信快报，2009，9.

[2]宋丽华，姜家轩，张建成.黄河三角洲云计算平台关键技术的研究[J].计算机技术与发展，2011.

篇（2）

中图分类号：G301 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）46-0189-01

随着我国智能电网建设进程的不断推进与深入，电网运行与设备监测过程中也产生了大量的数据信息，逐渐构成了当今信息学姐与研究人员重点关注的发数据，但大数据时代下电网的高效、稳定运行离不开相应的处理与存储技术作为支撑。

1.智能电网大数据的应用特征

电网业务数据可以大致划分为三类：第一是数据监测、设备检测及电网运行；第二是电力企业营销数据，如用电客户、销售量、交易电价等方面的信息数据；第三是电力企业的管理数据。[1]数据信息量十分巨大，并且随着电网数据的不断更新升级，数据类型也变得繁杂多样。电网数据种类众多、分布较广，主要包括多媒体数据、文本数据、实时数据、时间序列变化等半结构化、非结构化以及结构化数据，不同类别的数据在查询、处理方面的性能与频度要求也存在很大差异。智能电网运行时的数据价值密度较低，例如电网监控视频，其在实际监控管理的过程中，总数据中十分有用的信息量是非常少的，多数的数据都是正常数据。

2.智能电网大数据处理技术发展现状分析

2.1 并行数据库

关系数据库主要负责对结构化数据进行存储，从而提供严格依据规则快速处理事务的能力、边界的数据查询与分析能力、数据安全性保障以及多用户并发访问能力。应用强大的数据分析能力以及SQL查询语言以及独特的程序优势获得了广泛的应用。[2]经管随着智能电网建设的不断加快，数据超出了关系型数据库的管理范畴，地理信息图片与音频、图片以及视频等非结构化的数据逐渐成为需要处理与存储的信息的一项重要组成部分。

2.2 云计算技术

随着云计算平台的出现及完善，大数据技术的需求也相继出现，云计算的关键是数据并行处理与海量数据存储技术。而在智能电网中，电力设备状态监测设备的数据量应当是最为庞大的，而状态监测数据不但包含了在线数据，还应当包括缺陷记录、实验记录以及基本信息等，由于数据量极大，其对于实时性要求比企业的数据管理更高。当前，云计算技术在电力行业的发展依然处于初级的阶段，现行的云计算平台能够充分满足职能电网监控软件运行的可扩展性与可靠性要求，但在数据隐私、安全性、一致性以及实时性方面存在缺陷，依然需要进一步优化与完善。

3. 智能电网大数据处理技术面临的挑战分析

3.1 大数据传输与储存技术

随着智能化的不断发展，电力系统在运行过程中的电力设备监测数据与其他数据都会被记录下来，数据量不断增加，这对于电网运行监控以及数据的传输、存储造成巨大的压力，同时在一定程度上影响了电网智能化的发展。在智能电网大数据存储方面，通过分布式文件保存的形式可以进行大数据存储，然而可能对电力系统在数据实时处理方面产生影响。[3]因此，需要对电网大数据进行分门别类后再存储。而重点是将其中非结构化的数据转化为结构化数据，对于智能大数据处理技术来说依然较为困难。

3.2 数据处理时效性技术

对于大数据来说，其数据处理的速度是非常重要的。通常而言，数据的规模越大，需要分析与处理的时间也会越长。以往的数据存储方案针对一定要求的数据量进行设计，其在大数据方面并不适用。[4]而在未来智能电网的大环境下，如何在发电、输变电、用电等环节进行数据实时性处理是一个非常关键的问题。

3.3 异构多数据源处理技术

在未来智能电网要求贯通电网运行的每一个环节之中，时间新信息的高效采集与处理，并且逐渐朝着业务流、信息流以及电力流高度一体化的方向进行发展。所以，首先要做的就是如何整合大规模多源异构信息，为智能电网提供一个资源高度集约化配置的数据处理中心。对于海量的异构数据来说，如何构建出科学的模型进行规范表达以及如何在这个模型的基础上实现数据的存储、融合、查询等是亟待解决的重要问题。

结语

我国智能电网系统的应用广度与深度在不断加强，大数据处理技术逐渐成为维护电网智能安全运行的一项重要手段。然而随着电网智能运行的不断发展，其在大数据处理一致性、隐私性、实时性等方面也面临着相应的挑战，未来智能电网的主要依托依然是大数据处理分析技术，所以必须寻找出妥善应对挑战的策略，最终推动我国电力事业的长久稳定发展。

参考文献

[1] 宋亚奇，周国亮，朱永利.智能电网大数据处理技术现状与挑战[J].电网技术，2013，04：927-935.

[2] 李杨.智能电网大数据处理技术应用现状及困境探讨[J].硅谷，2014，14：91+95.

[3] 孙峰，钱啸，曾建梁，金烨，钱伟杰，许晶.基于大数据理念的地市供电公司智能电网规划数据融合研究[J].华东电力，2014，11：2411-2414.

篇（3）

随着社会经济不断发展，企业办公及管理工作的重要性愈发突出，并且企业办公工作量日益繁重，相应提高了对于企业办公时效性和科学性的实际要求。办公自动化起源于通信技术和微电子技术的发展，其根本目标是借助现代信息技术提高办公质量和工作效率，进而实现企业的信息化管理。云计算是当前高端信息技术的代表，在此基础上构建办公自动化系统，可进一步提高信息的有效利用率，加强企业部门间的信息交流，促进企业信息化管理的进一步发展。因此，从云计算相关概念入手，探讨企业办公自动化系统发展需要的创新技术，具有重要的现实意义。

1 国内办公自动化系统的发展现状分析

办公自动化（Office Automation，OA）起源于上世纪七十年代，是一项综合性的应用技术，我国对于办公自动化技术的研究和应用由上世纪八十年代开始，在九十年代得到了迅猛的发展。随着时代不断发展，无论是政府机关或是企业，均需要处理信息量庞大的工作文案，安排复杂的工作流程，同时进行内部的工作管理，对于信息的处理和分析提出了更高的要求，办公自动化就是在这种发展需求中提出的技术概念。

国内办公自动化的发展历程主要可分以下几个阶段：

1.1 文件型OA阶段

文件型OA属于办公自动化的初级阶段，这一时期的发展重点在于无纸化办公，侧重于电子文档的实践应用。

1.2 流程型OA阶段

流程型OA在文件型OA的基础上，引入了互联网技术，并依靠互联网实现了流程审批、公文流转、会议管理等现代化办公功能，提高了企业的组织管理效率。

1.3 知识型OA阶段

流程型OA已经具有较高的自动化功能水平，知识型OA主要是在流程性OA基础上，强化了系统的信息整合功能，满足了企业发展的更高层次要求。

1.4 智能型OA阶段

智能型OA是办公自动化未来的主要发展方向，在传统功能上，智能型OA将更加关注信息挖掘、智能决策等功能。

办公自动化对于企业发展的重要性是不言而喻的，但办公自动化系统构建所需成本及系统维护成本高昂，多数中小型企业无法承担。云计算是一种以互联网技术为基础的计算方式，由此构建的办公自动化系统，可在网络环境下完成相应的业务操作，并且在信息处理方面更具有优势。

2 云计算办公自动化系统中的创新技术分析

2.1 云计算技术

“云”是现代信息技术发展所提出的一种概念，具体是指由互联网将复杂的计算处理程序分解，再通过多个服务器形成规模庞大的系统，对信息进行搜索和分析，最终将结果反馈给用户的技术。“云”概念的提出，极大地提高了信息处理效率，服务供应商可在短时间内（通常在数秒内）完成远程的信息处理工作，从而达到一种类似“超级电脑”的效果。

云算概念常与网络计算、自主计算以及效用计算等概念相混淆，虽然云计算依靠计算机集群实现信息的处理，但在网络组成、工作模式以及目的等方面，与上述其他计算模式有着本质的区别。从硬件结构的角度分析，云计算具有一对一的特性；从信息服务的角度分析，云计算则具有一对多的特性。

根据发达国家对于云计算的定义，其部署模型主要分为以下几类：

2.1.1 公用云

首先，公用云可能是免费的，但并不一定是免费的，同时“公用”也不代表着用户数据的公开；其次，公用云模式下的信息服务，主要由第三方服务者通过网络渠道提供，为提高用户个人数据的隐秘性，保护用户相关权益，服务提供者通常会对用户的访问权力进行控制。公用云在成本效益和服务弹性方面，具有一定的优势。

2.1.2 私有云

与公用云相比，私有云在弹性和信息服务方面有着较高的一致性，二者的主要差别在于，私有云模式下其程序和数据均由组织内部进行管理，并不会受到安全疑虑、网络宽带等因素的影响。

2.1.3 社区云

通常模式下，社区云的掌控者是多个利益相仿的机构或组织，包括宗旨相近、安全要求相近等。

2.1.4 混合云

2.2 J2EE平台

J2EE平台是一种开发式公布规范，在企业级应用中有着良好的应用。J2EE平台可以提供应用需要的模型和相管开发技术规范，模型具有多层次分布特征，可以实现对应用逻辑的合理分层，不同层次对应不同的组件和服务器，不同组件间的协调运用及管理由相应的管理协议实现。

2.3 SSH架构

SSH架构主要由Struts架构、Spring架构、以及Hibernate架构组成，分别对应表示层、业务逻辑层和数据持久层。Struts框架提供了相应的标准框架，是整个系统软件的开发基础。

Spring架构则是一个相对轻量级的框架，用于满足企业不同的复杂性要求。Spring架构的模块化性能优良，用户可以根据自身实际需求有针对性地进行模块选择。

Hibernate架构可在封闭JDBC的基础上，实现对关系型数据库的有效访问，并且其应用范围广泛。

3 结语

综上所述，基于云计算概念构建的办公自动化系统，是办公自动化信息化、数字化发展的未来方向。在云计算技术、J2EE平台以及SSH架构等现代创新技术的支持下，将进一步提高企业的信息处理效率和有效利用率，促进现代企业办公的进一步发展。

参考文献

[1]云计算给企业带来的转变[J].办公自动化（办公设备与耗材），2010（10）.

[2]创新驱动云时代三大计算安天下[J].办公自动化：办公设备与耗材，2012（01）.

[3]吴彦华.基于云计算的电子政务应用研究――以青岛市电子政务云平台为例[D].首都经济贸易大学，2014.

[4]苏奎.云计算平台下的电子政务基础设施研究[D].山东师范大学，2012.

篇（4）

自20世纪50年代美国成功研制“赛奇”半自动化防空指挥控制系统以来，指挥信息系统建设迅速。从最初的C2系统，逐步发展为C3I系统、C4I系统、C4ISR系统、C4IKSR系统，到今天的GIG全球信息栅格、网络赋能指挥能力系统，指挥信息系统正逐步实现按需高效地向战斗、决策和支持人员提供全球互连的有价值信息的目标。

快速、准确决策是指挥信息系统的核心功能。随着新军革的不断推进和发展，作战方式正在从平台中心战向网络中心战转化，通过人工、通信系统、无人机、卫星等渠道收集来的数据已呈海量[1]。指挥信息系统作为整个武器系统的关键和核心，如何从海量数据中提取有价值的信息，及时准确掌握敌方的战略意图，预测战场态势实时变化，成为了指挥决策的关键所在，大数据技术由此延伸拓展到指挥控制领域[2]。

1 大数据

1.1 大数据

2014年5月，美国白宫一份总统报告《大数据：抓住机遇、保存价值》中谈到：今天，数据比以往任何时候都更加深刻地影响着我们的生活，我们使用数据去解决问题，提高幸福指数，赢得经济利益。特别是随着计算机处理能力的不断增强、计算存储的井喷式发展和植入在各种设备中传感技术的提高，数据收集、存储和分析正朝着一个向上而且看起来无边的轨迹发展。据统计，2011年，世界创造和复制的信息量就超过了1.8ZB。2013年，全球产生的信息量达到了4ZB[3]。

1.2 大数据特征

大数据的特征是：Volume，Variety，Velocity。

Volume容量大。对于学习研究大数据的目的，美国数据审核小组表示，随着数据在容量上的不断增大，用传统数据挖掘和数据分析的方法是不够保证数据种类的多样和传输的高效。从网络应用、可穿戴技术到能够从生命信号中监测到慢跑者体能状态的先进传感器，数据的爆增对高效的运算和传统的数据管理技术提出了更高要求。

Variety种类多。大数据不仅数据量大，资源和格式的种类也很多。美国总统科学技术顾问在一份报告中谈到：一些数据产生于数字，意思是它通过使用数字的电脑或数据处理系统创造，比如邮件、网页浏览和GPS定位。其他的数据产生于分析，也就是说它产生于自然界，但是转化为数字格式在增长，比如通过手机、照相机和录音机产生的视听信息，以及像心率这样的体检数据、天气设备的监测数据。

Velocity速度快。数据收集和分析正在向实时的速度发展，这就意味着大数据分析会对人的生活环境和人生选择产生直接而深远的影响。当人们通过网页相互联系，数据可以记录下人们网上活动。手机设备中的GPS数据可以实时追踪你的位置。当然，一个手机地图软件如果不能快速准确地识别手机的位置，那么就是无用的。

1.3 大数据技术

麦肯锡认为，“大数据”是指其大小超出了常规数据库采集、储存、管理和分析等能力的数据集。大数据技术则是将海量变量之间的关系数据化，然后通过挖掘、关联、分析，生成可以帮助解决问题的信息。目前，大数据技术主要包括数据存储、分布式计算、分析应用和数据安全等技术。

2 指挥信息系统在大数据时代面临的机遇与挑战

2.1 战场大数据来源

信息技术在军事领域的推广应用，催生了海量数据。在战场侦察监视中，传感器的海量追踪和监视数据，蕴含了丰富的敌情信息，是分析敌目标状态、作战企图的重要依据。在作战指挥控制中，实时态势感知、指挥命令和作战综合保障等信息以数据形式存在并传输。在作战保障阶段，侦察预警、指挥控制、精确打击、损伤评估以及战场管理等领域使数据浩如烟海[4]。

2.2 机遇

信息主导火力地位更加突出。阿富汗战争，美军通过数据链联通情报与武器系统，使传感器到武器端的时间缩短到“分钟”级。伊拉克战争，逐步完善的指挥信息系统，使美军各军种作战行动实现了自主协同。下一步，以可穿戴等创新手段分析数据，使感知、认知与决策支持相结合的方式，将成为发展趋势。

情报收集处理能力更加突出。现代战争，指挥信息系统一旦被敌捕获，将构成致命威胁。而大数据技术在指挥信息系统的应用研究，会通过全方位的数据收集、深度的数据分析、快速的数据传递，更好更快地满足作战需要。倘若大数据技术将情报分析能力提高10倍以上，那么敌我双方的差距就是代差。

数据处理的实时性更加突出。大数据技术一旦获得突破，对信息的预先感知和实时分析处理将达到“秒”级。也就意味着反导反精确打击的防御体系分析来袭导弹的飞行轨迹速度将更快，从导弹预警到跟踪拦截的反映时间将大大缩短[5]。

2.3 挑战

异构性。在指挥信息系统中，侦察监视获取的情报数据类型多种多样，既有结构化数据，还有战场态势、地理信息等半结构化和非结构化数据。传统数据库工具很难分析如此复杂的数据类型。

规模大。在作战过程中，每天都会收集海量的情报侦察数据，有数据、语音和影像信息，其中也包括大量的噪声以及敌方的干扰信号。如何从海量、密集情报数据中提取有价值的情报信息，成为数据分析的难点。

及时性。在信息化战场，各种侦察装备会不断地、实时地传来各种情报信息，战机稍纵即逝，这就对情报数据分析速度提出了更高要求。只有对海量的情报数据进行快速分析处理，才能为指战员提供准确、实时的指挥决策依据[2]。

3 大数据技术在指挥信息系统中的应用前景

3.1 大数据技术在军事领域发展现状

近年来，信息系统产生获取的数据已达TB、PB级，存储庞大的数据集，主流的数据库存储技术有：面向文档的数据库、基于内存的键值存储数据库、分布式多线程处理/列式存储数据库。为提供数据资产保管访问的场所，数据中心也成为建设趋势。为实现高效计算处理，分布式计算集合了数据检索和实时分析技术，可以利用网络闲置资源来处理庞大复杂计算。MapReduce、Spark、Storm作为适合不同数据类型的高效计算框架，应用前景广阔。分析应用涵盖了数据挖掘与提取、数据可视化、数据预测与分析等内容。在大数据背景下，如何快速高效地从繁杂多样的数据海洋中提取有价值信息，提高信息流向的效率和精确性，主要依赖于分析应用技术。数据安全方面，则要站在战略高度进行系统化考虑。

3.2 大数据技术在美军指挥信息系统中的应用

在大数据背景下，美军为提高“从数据到决策，发现即摧毁”的能力，正不断加强在信息融合、任务指挥决策和人工智能应用等重点领域的建设。DARPA的XDATA项目，旨在为大数据处理和分析开发新型计算技术和开放源码软件工具，以满足军事领域对大量半结构化和非结构化数据分析的需要，并包括异常监测、心灵之眼等多项与信息网络安全相关的技术 [6]。BAE系统公司开发的“Q勇士”可穿戴计算机系统，可以像谷歌眼镜一样嵌入标准军用头盔上，呈现部队所处位置、地图及警示信息实时地叠加进士兵的视野。美军还探索了一种新型存储体系结构，网络附加存储。与存储资源直接分配到计算机节点的直接附加存储不同，网络附加存储可与其他计算和存储资源共享基础设施资源，能够对多种数据协议，包括服务器消息块、网络文件系统、超文本传输协议等进行存储，并能处理不同操作系统计算机传输的数据[7]。

3.3 我军指挥信息系统大数据分析应用设想

中国电子科技集团在第二次指挥控制大会上提出了大数据分析在指挥信息系统中的应用框架。在体系架构上，集中式与分布式相结合，可以实现分级指挥向扁平化指挥的过渡。在分析策略上，离线分析与实时分析相结合，能有效提高指挥决策的智能化、实时化、精确化。具体来说，首先，各情报站从各种情报源获取到各种实时情报数据，结合其他情报站的分析结果，进行本站实时情报的初步分析，并将分析结果上报到情报中心，存入历史情报数据库。在情报中心，一方面基于历史情报数据库中积累的海量历史情报数据，通过离线分析，挖掘情报，存入情报知识库；另一方面，对各情报站获取的情报数据及分析结果，结合情报知识库，通过实时分析，最终为指挥员实时决策。基于上述思路，可以基于Hadoop分布式云存储技术，Map Reduce并行计算框架和Storm流计算框架，构建适用于指挥信息系统大数据分析的并行数据分析架构[2]。

4 结束语

胜利日阅兵，指挥信息系统装备方队首次亮相，宣示了我军打赢信息化战争的决心意志。当前，现代战争已进入数据决策指挥的时代。以往的决策模式主要是依靠人的经验与智慧作出决策判断，已不适合现在战争复杂、不确定的环境。当信息感知渗透到战场的各个领域和环节，覆盖作战前线到后勤保障，战场信息流将成几何级别剧增。基于大数据技术的新型指挥信息系统，深度挖掘信息关联，为指挥员提高智能决策，是发展趋势，是时代要求，不久将成为现实。

参考文献

[1]余晓东，王刚，岳韶华等.美军新一代指挥信息系统发展现状分析[J].飞航导弹，2011，11：45-49

[2]李小花，李姝.大数据分析在指挥信息系统中的应用[C].第二届中国指挥控制大会论文集，2014

[3] Executive Office of the President. Big data： seizing opportunities， preserving values [R].2014

[4]王本胜，殷阶，朱旭.指挥信息系统大数据技术发展趋势[C].指挥信息系统与技术，2014

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DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.02.009

〔中图分类号〕G250252〔文献标识码〕A〔文章编号〕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

专利分析的重要性在于规划技术发展方向、突破技术壁垒障碍、拓展自主创新空间、减少研发经费，进而提升国际竞争优势。在技术高速发展的今天，科技界与产业界均高度重视专利分析的重要性。而技术路线图在国家、行业与企业技术预测与前景规划中的应用日益增多。因此，在技术路线图的制定过程中引入专利分析技术对于推动技术创新、提升区域专利竞争力乃至区域创新能力均具有重要的理论价值与实践意义。

1技术路线图制定过程中技术创新活动的专利特征分析11技术路线图制定过程中的技术创新活动分解

在企业的技术决策、产业规划和政府部门战略规划当中常常应用技术路线图，它的使用能够对技术创新活动进行有效管理，预测产业未来市场所需的技术与产品，引导技术研发决策，降低技术创新风险[1]。对技术路线图制定过程汇总的技术创新活动进行分解，如图1所示：

12技术路线图制定过程中的技术创新活动的专利特征第一，技术路线图制定过程中的技术创新反映于产业专利偏好。不同领域技术创新活动的专利偏好不同，主要有两方面原因：其一为技术本身的创新性；其二为技术的保密性。在刨除技术的保密性后，技术创新差异使得技术领域的偏好不同，在技术生命周期、技术发展过程、技术热点演变等方面得以体现[2]。

第二，技术路线图制定过程中技术创新的领域分类在专利分类上的迁移。专利的技术领域分类是创新领域界定的基础，国际上均采用IPC分类标准，即International Patent Classification，在具体研究中，行业或技术领域的界定是指由某一个或某些IPC所界定的范围，根据主题概念将其转换到IPC分类中（可能是多），随后根据IPC分类对专利的相关信息进行查找[3]。

第三，专利信息反映了技术路线图制定中的技术创新的特点。通过对专利信息进行分析能够反映技术路线图制定过程中的技术创新特点，包括创新主体、创新过程、直接反映的创新产出以及创新行业间的关联，同时也包括间接反映的创新投入以及创新组合模式等。在研究技术路线图制定过程中技术创新所使用的某些专业术语，也来自于专利分析或者专利数据库[4]。

第四，专利信息的时间序列是技术路线图制定过程中创新活动的回溯基础。专利申请活动的时间节点组成专利信息的时间序列，记录着创新活动随着时间的推移，记载着创新活动的整个发展轨迹，成为创新过程回溯分析的基础。

2技术创新视角下专利分析方法的内容分解

21专利分析内容作为技术创新活动指标的研究与应用在技术创新的实证研究中，专利作为衡量创新活动的指标被学者们用于刻画与反映技术变化对经济活动的影响上。国外学者Pavitt（1982）对研究开发活动、专利与创新活动进行统计分析，利用专利数据对不同国家的创新活动进行比较，通过不同领域的专利信息反映相关创新活动的效率与方向[5]。许多学者在识别技术发展态势、判断技术发展轨迹以及热门关键技术时，常常运用专利信息分析。专利是研究某一领域技术变化以及相关问题的核心主线，具体包括以下4个研究层面：

第一，对比不同国家和区域间的创新活动。通过考察国内外专利活动差异以反映不同地区创新活动的体量差异。如Pavitt和Soete（1981）通过研究发现不同国家研究开发经费与单位人均专利具有良好的线性关系，但相关性会随着各国专利制度的不同而呈现出一定的差异[6]。

第二，对比不同行业之间的创新活动。产业行业的专利活动分布数据主要有以下两个方面的应用：其一，用于对创新活动之间关系的理论和模型进行统计和检验；其二，用于对经济和社会变量之间关系理论或模式进行验证。如Scherer（1982）在研究美国不同行业之间的技术流动时采用专利统计的方法对不同行业创新活动的体量差异进行了分析。在美国和英国，不同的行业和产业之间的专利活动和创新活动差异较大，专利和研发活动份额一般在化工和电子电气领域都较高，而专利活动份额在汽车航空领域一般要低于研发活动的份额[7]。

第三，对比不同技术领域的创新活动。不同技术主体各公司的发展状况，创新活动的行业模式和特征能够通过专利数据对行业内技术分析得到。如Walsh（1984）在研究和分析行业的发明和创新模式时运用了专利统计与科学论文和经济活动统计相结合的方法。从属和诱发创新活动的差别在一定程度上能够通过不同类型的专利统计数量得到，但是导致快速增长的主要或重大创新的概貌并不能因此得到[8]。

第四，对比不同公司的创新活动。通过对某一公司的专利申请和授权进行分析能够评估其技术能力和创新活动，对于进行横向和纵向比较分析公司的创新活动发展具有重要意义。《技术评》杂志由麻省理工学院与CHI研究所于1899年合作出版，它通过对美国专利数据进行分析，每年都对8大行业公司进行排序，推出专利记分卡，反映不同公司的技术强度以及变化情况。Liu等人（2006）为了明确世界500强公司在中国专利申请结构、产业分布、垄断趋势、技术创新和国外的投资方向，他们对这些公司在中国的专利申请情况进行了研究和分析[9]。

22专利分析方法的分析内容

专利分析方法复杂多样，其应用的核心算法可分为专利样本结构化、数据聚类、文档聚类等3大类，专利样本结构化是对针对专利间的演进关系，使专利行成“树”、“图”结构，可以对技术发展趋势进行预测，并发掘市场上有潜力的发展空间。数据聚类是对专利的特定指标进行量化分析，可以直观、量化、科学的描述技术发展现状，并从中发现、跟踪研究热点，进而引申其实际应用意义。文档聚类是对专利的特质及质量进行关联性分析，发掘专利的潜在联系，按技术特征来归并有关专利并使其有序化，对同领域的技术进行比较分析，从中发现重点研究对象、关键技术等，并以此为依据对技术发展战略提供支持。

关于技术和发明者信息在专利文献中的表述主要有以下4种，即：

1）描述与专利相关的技术和技术创新活动的信息，包括IPC，申请的专利时间和专利类型等信息。

2）反应技术对应相关创新主体的信息，如发明人或者专利所有权人的信息。

3）分析专利技术的价值以及与技术相关联的信息，如引证信息。

4）反应专利申请国家或者地区相应专利制度的信息，如优先权、权利要求以及公开日期等信息[10]。

在对专利分析内容进行分解时采用了专利分析方法应用的要素分类的方法，结果如图2所示：

在制定技术路线图时，需要对技术创新活动的以下内容进行分析：

1）对行业发展的动态以及趋势进行分析。统计某一区间专利申请数和授权数随时间的变化规律，能够反映该区间行业的创新活跃程度，进而对产生该现象的深层经济和政策原因进行剖析。对比专利申请和授权日期的差异，能够评价专利申请技术的水平[11]。

2）对专利类型以及技术水平进行分析。发明专利往往代表自主知识产权，相对于外观专利、实用新型专利来说其技术含金量相对较高，实用新型专利的技术含金量相对次之，外观设计技术含金量相对较低。通过对专利类型进行分类，能够分析研究活动的质量，进一步评价技术创新能力的高低。

3）对区域创新能力分布水平进行分析。针对在某一国家和地区申请专利的统计，能够分析出某一技术领域的合作伙伴和竞争对手来源，同时针对专利类型进行分类统计，分析专利类别以及IPC分布，进而分析不同国家或者地区在某一时间内的技术发展方向。

4）对行业技术的创新主体进行分析。统计某一行业的申请人和发明人，分析和评价不同类型人员和研究机构在技术创新中发挥的作用，对于寻找合作伙伴或竞争对手具有重要意义；跨国公司可以结合专利分类以及发明来源分析，采取相对应的技术创新以及市场开发战略；运用研究机构的发明人信息查找专利受让机构，能够对发明机构之间的内在关系进行分析。

3基于技术创新视角的专利分析方法对技术路线图的支撑模式31专利分析内容与技术路线图制定过程中的技术创新活动的关系专利分析方法对分析内容进行选择，搭配不同专利分析算法，从而得出相应的分析结果，专利分析方法对分析内容的分析结果为技术创新活动提供了支撑依据。对相同的分析内容用不同的算法分析，会产生不同的分析结果，为技术路线图制定过程中不同技术创新活动提供支撑依据。树、图化分析结果为目标设定技术创新活动提供支撑依据，数量统计分析结果为差距识别技术创新活动提供支撑依据，文本聚类分析结果为路径决策技术创新活动提供支撑依据[12]。

通过对上述专利相关信息进行分析，描述技术路线图制定过程中的技术创新活动。这4类信息中前3类属于专利技术信息，第4类属于专利权利信息。对专利分析的内容与技术创新活动中的技术创新特点的对应关系进行归纳如表1所示：

321引文分析

专利引文分析方法和核心专利引证关系族谱分析方法以样本结构化算法为要素，在实际应用中主要的分析内容即为专利文献的引文信息。对应的技术创新活动包括，技术发展趋势、技术溢出、识别核心技术、技术创新扩散、技术转移、技术与技术的关联、技术与学科的关联。技术发展趋势是市场需求分析过程中的技术创新活动，识别核心技术、技术创新扩散、技术与技术的关联、技术与学科的关联是关键技术分析过程中的技术创新活动。因此专利引文分析方法和核心专利引证关系族谱分析方法为技术路线图制定过程中市场需求分析、关键技术分析分别起到了支撑作用。

322PLC分类分析

类交叉延伸分析方法和权利范围要求构建及关系分析方法以样本结构化算法为要素，在实际应用中主要的分析内容即为专利文献的PLC分类信息。对应的技术活动包括技术研究热点、技术领域空白、技术发展趋势、技术与技术的关联、技术与学科的关联。技术研究热点、技术领域空白是发展目标分析过程中的技术创新活动，技术与技术的关联、技术与学科的关联是关键技术分析过程中的技术创新活动。因此类交叉延伸分析方法和权利范围要求构建及关系分析方法为技术路线图制定过程中发展目标分析、关键技术分析分别起到了支撑作用。

323技术领域数量的年份累计分析

技术发展阶段分析方法和技术生命周期分析方法以数据量化算法为要素，在实际应用中主要的分析内容即为专利文献的技术领域数量的年份累计信息。对应的技术活动包括技术成熟度、技术成长能力、创新投入。技术成熟度、技术成长能力、是产业现状分析过程中的技术创新活动，创新投入是研发需求分析过程中的技术创新活动。因此技术发展阶段分析方法和技术生命周期分析方法为技术路线图制定过程中产业现状分析、研发需求分析分别起到了支撑作用。

324申请人及所在区域分析

技术聚集领域分析方法以数据量化算法为要素，在实际应用中主要的分析内容即为专利文献的申请人及所在区域信息。对应的技术活动包括技术研发主体及研发能力、技术研发区域及研发能力，是市场需求分析过程中的技术创新活动。因此技g聚集领域分析方法为技术路线图制定过程市场需求信息分析起到了支撑作用。

325关键词及其频率分析

专利地图分析方法以文本聚类算法为要素，在实际应用中主要的分析内容即为专利文献的关键词及其频率信息。对应的技术活动包括识别核心技术、技术演进、技术创新扩散，是关键技术分析过程中的技术创新活动。因此专利地图分析方法为技术路线图制定过程中关键技术分析起到了支撑作用。

326技术发展功效分析

技术功效矩阵分析方法和投资专利组合分析方法以文本聚类算法为要素，在实际应用中主要的分析内容即为专利文献的技术发展功效信息。对应的技术活动包括技术与技术间比较、创新投入，是研发分析过程中的全部技术创新活动。因此技术功效矩阵分析方法和投资专利组合分析方法为技术路线图制定过程中研发需求分析起到了支撑作用。

4实证分析――专利分析方法在电动汽车用锂离子电池的技术路线图制定中的应用当今环保和能源的问题备受关注，为解决这些问题，电动汽车呈现出加速发展的趋势。我国政府高度重视新能源汽车产业发展，出台一系列鼓励措施和补贴政策及产业政策，极大地推动了新能源汽车产业发展。锂离子动力电池是新能源汽车的主要能源，其技术发展水平对于电动汽车的市场化程度影响重大。通过对电动汽车用锂离子电池的专利分析，可为电动汽车用锂离子电池产业的技术路线图制定提供指导。

41技术发展阶段测量方法在电动汽车用锂离子电池产业现状分析中的应用在中国人民共和国国家知识产权局专利检索数据库中，对电动汽车和锂离子电池进行交叉检索，共获得413条有效数据，对电动汽车用锂离子电池2001-2016年已公布的发明专利、实用新型、外观设计的专利进行数量统计，如图4所示：图42001-2016年电动汽车用锂离子电池专利数量图

技术发展阶段测量方法通过计算技术生长率（V）、技术成熟系数（α），技术衰老系数（β）和新技术特征系数（N），根据V、α、β、N的值随时间变化情况测算某技术领域的技术发展阶段，从而为电动汽车用锂离子电池现状分析提供技术事实依据，具体测量方法见表2：

42技术领域聚集在电动汽车用锂离子电池产业需求分析中的应用市场需求的影响因素众多，难以准确评价其分析结果，通过对创新主体的专利技术聚集领域分析，能够获得相关创新主体在研发领域投入和前沿热点探索能力，可作为产业技术路线图制定中产业需求分析的补充数据。根据布拉德福定律，分析不同区域刊载专利情况能够衡量研究主题领域内的核心技术分布、核心研发群体分布，从而确定高产出群体，掌握创新源头情况和创新动态。

电动汽车用锂离子电池2001-2016年共公告专利413件，通过数据整理和统计，该技术在我国各省份的聚集情况如图6所示：

由图6可知，广东作为锂离子电池的主要产地专利数量远远领先于其他省份；北京、上海由于拥有高校资源，因此凭借科技创新人才和高水平的研发能力，也有较多的专利数量；安徽的奇瑞汽车股份有限公司、天津的中国电子科技集团公司第十八研究所以自身的研发力量带动了区域技术发展，代表了产业技术发展先进水平。值得注意的是以汽车产业为支柱产业的吉林省在该技术上无任何专利，存在着巨大的市场空白。此外，拥有超大型汽车制造厂的湖北省、四川省也几乎处于技术空白的阶段。

对我国电动汽车用锂离子电池申请人数据进行分析，累计专利数在5项以上的专利申请人共13个，如表3所示，约494%的发明人（华南理工大学、奇瑞汽车股份有限公司、北京科技大学等13个发明人）完成了236%的专利申请，是该领域专利创新的核心人群，华南理工大学和奇瑞汽车股份有限公司的专利数居首位，其技术处于领先水平，奇瑞汽车锂离子电池在电动汽车的应用上处于国内领先地位。因此来自这两类创新主体的专利信息可以为电动汽车用锂离子电池产业市场分析提供极具说服力的事实依据。

43专利类交叉延伸分析在电动汽车用锂离子电池产业目标分析中的应用产业目标分析是在市场需求分析的结果上，综合技术预见分析结果并加以凝练而成。在技术预见的过程中，首先就要锁定目标技术区域，也就是具有发展潜力的技术热点，或是空白的技术领域。本文应用专利类交叉延伸分析方法，表现专利核心技术主题与交叉学科、技术间的关系。以此寻找技术发展热点和目标技术领域。对2001-2016我国电动汽车用锂离子专利IPC分类号进行统计、归纳，结果如表4所示：表4我国电动汽车用锂离子电池涉及关键技术主题表

IPC分类技术主题H01用于直接转变化学能为电脑的方法或装置，如电池组H02供电或配电的电路装置或系统；电能存储系统B60电动车辆的电力装备或动力装置；一般车用电力制动系统G01测量电变量；测量磁变量C01金属的生产或精炼，原材料处理，锂的化合物B82非金属元素，其化合物G05一般的控制或调解系统，这种系统的功能单元，用于这种系统或单元的监视或测试装置注：表中所列技术主题为IPC分类占专利申总数1%以上数据。构建电动汽车用锂离子电池专利交叉延伸模型，横线上的数字代表横线两端技术主题的交叉次数，如图7所示。

由图7可知，H01、H02、B60和G01为电动汽车用锂离子电池的专利核心技术主题，其中H01是目前的研究重心所在，其与C01、B82的交叉联系最为紧密，也就是如何利用新型材料的生产或精炼提高电动汽车用锂离子电池的各项性能，增强其实用性。B60（电动车辆的电力装备或动力装置；一般车用电力制动系统）是这一技术的新兴研究热点，其与H02、G05产生了交叉，也就是锂离子电池与电动车整车系统的配合，以及提高其应用性、稳定性的研究。

综上所述，我国电动汽车用锂离子电池技术研究热点仍处于提高电池性能的研究过程中，仍在通过与不同的技术交叉联系改善锂离子电池自身安全性、稳定性等。而该项技术的发展趋势是在电动汽车锂离子电池的远程控制、检测与管理等研究提高以锂离子电池为动力的电动汽车可实践性的研究。

5结束语

随着技术创新能力在国家竞争力中的作用日益突出，作为反映创新产出和创新过程的核心数据，专利具有信息全面、数据充分以及容易获得等优势，同时由于在企业、产业以及国家在制定发展规划过程中，技术路线图作为一种预测技术发展路径的工具能够降低创新的不确定性，为企业提供有效的技术策略和反竞争情报手段。因此基于技术创新视角的专利分析方法在技术路线图制定中的应用，能够为发现技术领导者、制定专利发展战略乃至国家创新战略具有重要指导作用和参考价值，为我国打造“中国制造2025”实现制造业由大变强的发展过程中提供支撑作用。

参考文献

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[10]方曙.基于专利信息分析的技术创新能力研究[D].成都：西南交通大学，2007.

篇（6）

引言

目前，中国是世界上最有活力的IT服务市场之一，IT服务地快速发展对中国经济转型具有重要战略意义。然而，不同于过去IT技术转变的过渡时期，中国政府已经投入大量的精力倡导IT基础设施的扩建，重点针对的是云计算（Cloud Computing）和物联网（IOT，the Internet of the things）。迄今为止，中国已在五个主要的城市开始云计算试点方案，使其成为五年计划（2011-2015）的重点邻域。在此轮IT技术转型中，如何建立完善的云计算服务，是中国战略性新兴产业的重要组成部分，成为国家战略的一部分。在此背景下，本文研究了中国云计算服务模式发展策略问题。

中国云计算服务的发展现状

（一）云计算服务的定义

云计算是2007年提出的一种信息技术新概念（卢益清、李忱，2013），泛指云计算服务、支撑云计算服务的云计算平台和相关云计算构架技术，是计算机科学和互联网技术发展的产物。从诞生之日起，云计算便因其极具创新性的理念而被业界所广泛地关注，因而成为整个行业的中心话题，被看作是继大型机、个人计算机、互联网变革之后第四次IT浪潮。云计算是能够通过网络方便访问的，按需共享可配置的IT资源（如网络、服务器、存储、应用程序和各种技术服务）的一种应用模式，正改变着企业购买和管理IT资源的方式（Mell， P.， & Grance， T.，2011； Gary， G. et al.，2012）。

云供应商提供完全不同的IT服务模式，并负责一系列IT应用服务，包括硬件、软件的安装、升级、维护、数据的备份、存储和安全。企业以最少的管理成本，获得由云供应商提供的快速配置和等交互服务，从而降低企业的IT应用支出和运营成本，获得最大的竞争优势。云计算已经从概念走向实际应用，且将愈加促进信息化、工业化的整合进程。因此，云计算被认为是引领未来信息产业创新的关键战略性技术和手段。正因为如此，很多大型企业都在研究云计算技术和基于云计算的服务，亚马逊、谷歌、微软、戴尔、IBM等IT国际巨头以及百度、阿里等国内业界都在其中。

（二）中国云计算服务市场现状分析

目前，中国已经成为最大的互联网市场，网民人数超过5亿，是较大的PC和智能手机市场。中国有很多互联网公司，如百度、阿里巴巴、腾讯，类似于美国的Google、MSN、eBay等公司。随着用户对移动互联网兴趣的增加，以及政府强劲的推动，云计算的发展势头已经超越了技术创新而成为下一个五年经济计划中国家战略的一部分，成为战略性新兴产业发展的一个重点领域。《国家“十二五”规划纲要》和《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》均把云计算列为重点发展的战略性新兴产业。

为了配合与落实国务院的《决定》，2010 年10 月，工业和信息化部与国家发展和改革委员会联合下发《关于做好云计算服务创新发展试点示范工作的通知》，确定北京、上海、杭州、深圳和无锡五城市先行开展云计算服务创新发展试点示范工作，并于2011 年10 月陆续下拨6.6 亿的云计算专项扶植资金作为种子资金用于云基础设施建设，预期地方政府将提供更多的配套资金。同时，政府将加快对下一代互联网（IPV6）的投资，如数字电视网、卫星网络和高速、高容量的骨干网络。政府已设定云计算服务发展方向如下：全国范围内云计算业务的协调和相关服务发展；政府为导向和市场为导向发展措施，及两者关系的平衡；基于信息技术，充分利用云计算技术推动电子政务、电子商务的建设，以及优化社会资源的分配。

同时，由于中央政府的倡议，目前地方政府已经成为强有力的支持者和拥护者，二十多个城市已经制定了云计算发展策略并且已经出台了一系列在土地和税收方面鼓励云计算项目投资的特别奖励政策。例如，上海的“云海”项目是针对中小企业、金融服务、医疗保健和媒体服务方面。而北京的“祥云”项目，目标是提高、完善北京地区电子政务和小企业的信息服务。当地数以百计的IT企业正在参与这种类型的地方政府云计算发展项目。据工信部统计，在未来三年，中国云计算收入将会达到2000亿元人民币（约合300亿美元）。

与此同时，由私营部门带动的，国内领先互联网公司倡导的云计算和移动互联网服务，如百度、腾讯、新浪、阿里巴巴、盛大和搜狐，已在中国迅速发展并成为主流。百度在中国互联网搜索市场占超过80%的市场份额，对移动用户和传统PC用户均具吸引力；腾讯拥有比美国Facebook 还多的注册用户；阿里巴巴和淘宝在中国拥有比百货商店更多的交易和现金流。在大量社区用户的拥护和推动下，中国云计算和移动互联网服务发展势头迅猛。

中国云计算服务市场面临的挑战与机遇

中国互联网市场比世界其他地区增长速度更快。在过去五年，中国互联网用户已经突破5 亿，IT开支高于世界平均水平的三倍，市场规模庞大，对云计算应用有着广阔的需求。同时几千万中小企业的信息化程度还很低，市场潜力巨大。

在当前的五年计划中（2011-2015），政府明确提出了“通过培育新的商业模式从而加快经济结构调整；新能源、新材料、新生物药品、高端制造业、新能源汽车、三网融合、云计算、物联网等成为新的试点项目”。在过去几年，政府加大对下一代互联网（IPV6）的投资，包括宽带升级等基础设施、网络安全、数字电视和卫星通信。云计算和物联网试点项目已经在五个主要的城市（北京、上海、杭州、深圳、无锡）启动。这都为中国云计算市场的蓬勃发展奠定了良好的基础。

云计算在中国的影响并不仅限于信息服务。从计算机硬件、系统软件、中间件到计算机应用软件等等全套解决方案都会不断地全新的需求。这为本土企业带来巨大的商机，如何把握云计算迅猛发展势头，构建从后台数据中心到各种移动设备充满活力的后端生态系统，提供更好的云服务，将成为获得竞争优势的立足点。云计算是一种通过互联网提供IT服务的应用模式，通过云计算服务模式企业不需要先期投资就可以享受到先进的IT应用服务，是一种适合中小企业信息化建设的新途径，这正好弥补了中国中小型企业目前信息化水平低、资金少、人才缺的不足，并且较好地迎合了中小型企业的发展需求（李新明等，2013）。同时对于服务提供商来说，通过专业化和规模经济降低了开发运行成本。

当前，中国在发展云计算的认识上还存在误区，存在盲目发展的情况。国内还没有成熟的云计算开放平台，缺乏整体统筹规划。社会管理和公共服务领域潜在的应用需求大，但实践中还需要协同。政府信息资源的开放共享和海量数据集中存储管理，安全标准缺乏，安全的检验检测能力薄弱，给信息保障和隐私保护带来了挑战，亟待解决。

虽然中国在发展云计算服务体系过程中，面临很多挑战，但同时也为本土企业带来巨大的商机，如何把握云计算迅猛发展势头，构建从后台数据中心到各种移动设备充满活力的后端生态系统，提供更好的云服务，将成为获得竞争优势的立足点。可以预见，在政府投资和产业政策引导下，中国必将成为云计算服务的机会之地。

中国云计算服务体系的核心技术困境

虽然中国云计算市场机会巨大，但技术挑战同样严峻。和世界其他国家一样，中国正面临许多相同的技术挑战，客户需求和市场条件会带来一些独特的技术发展机遇，并将在中国持续酝酿一个动态的云生态系统。这在计算机产业历史中，中国首次与西方世界在市场机会和应用模式创新上保持同等水平，几乎没有“成熟”的技术或应用模式可以复制或从其他市场购买。本文总结了中国云计算市场所面临的行业关键技术问题，其中一些是其他国家同样面临的问题。

（一）安全问题

安全对所有云服务市场都是尤为最重要的。有关加密算法和加密产品，中国政府有自己的特殊规定。国际上许多安全解决方案可能并不适用于中国，在实际中不能原样照搬。它们必须由本土解决方案供应商整合、集成和调配。此外，在中国市场有许多新颖的、独一无二的市场需求，例如，银行和支付系统的集成、整合就是典型的例子。

云计算模式从服务器到智能设备都依赖于计算机设备的相互连接。从10G以太网，以太网光纤通道，到无线网络，有许多网络连接技术。大多数这些在其他市场行之有效的技术同样适用于中国。

（二）绿色数据中心

数据中心的能源效率，已成为一个伴随着云数据中心热潮而来的全球性问题。由于中国传统的数据中心效率低下，因而这个问题变得越来越重要。随着云数据中心的高速增长，中国政府制定了在未来五年内，数据中心效率提高40% 的具体目标。

绿色数据中心体现在两个方面：其一，在设计时，优化数据中心布局，并使用最节能的服务器，设计能集中管理存储设备和网络基础设施；其二，在数据中心操作时，中央管理工具可以动态监控数据中心的工作负载和资源利用率，使数据中心能够以最节能的方式进行管理，并通过管理工具执行管理政策。数据中心的设计和运营都为中国市场带来巨大的挑战。

除了数据中心有效的管理，云计算的资源和服务管理也是云业务成功的关键。大的云计算业务通常需要一个以上的数据中心。云管理工具必须能够覆盖对虚拟和实体资源的跨数据中心管理，包括管理跨数据中心工作负载迁移，灾难复原，确保服务质量，计费和客户资源管理。在中国，开放云解决方案还不是最好的时机，专有的解决方案要么是自主开发的，要么过于昂贵。强大的云管理工具的缺乏，成为云计算广泛应用最大的挑战。

（三）云软件生态系统

除了所需的硬件基础设施，云计算和相关云服务都建立在复杂的软件基础上。这不是某一个公司或企业可以实现的。一个健康的软件生态系统要覆盖所有云层和不同的市场细分。此外，中国政府积极开发开放资源的解决方案。中国许多软件公司已在不同层面建立了的开放资源软件业务。随着政府推出利好政策，和建立开放资源的社区，开放的云软件生态系统将是又一个好的机遇。

（四）跨智能系统与集成服务

云服务需要大量系统集成。如果没有“最后一公里”整合，将不会有完整的、高用户体验的云解决方案。云计算的承诺将不会实现交付。拥有广阔的市场和庞大的用户群，中国需要经验丰富的，能够把云解决方案和云服务结合起来的云计算系统集成供应商。这可能是云计算一个有机组成部分，也可能是由第三方提供独立云系统集成服务。

系统集成还可以包括应用程序的开发和移植，以支持各种智能设备的不同细分和用途。HTML5的普及，基于HTML5的用户体验成为关键。中国有超过10万软件开发商，属于HTML5利益集团。这是关注中国用户文化和行为，定义和开发特有的，基于HTML5的智能设备的云服务应用，涵盖、跨越了从个人电脑、笔记本电脑到平板和手机的各类智能设备的良好基础。另一方面，必须设法解决HTML5固有的安全挑战，并确保HTML5运行时对引擎的优化，以保护用户数据，并为设备提供最佳性能。

此外，对于中国云服务发展应持新的战略思维和观点。诚然，在许多领域，中国仍然落后于西方国家，实现云计算的宏伟愿景，仍有技术差距。然而，正如前文所述，目前中国是云计算解决方案的紧密追随者，凭借其强大的政府支持，甚至将成为某些领域的领导者。这意味着学习和效仿在其他市场云服务如何运作，然后在本土应用这些技术，从而打造出中国特有的云服务解决方案，必将带来巨大的市场机遇。随着时间的推移，中国的云服务必将成为全球的引领者。为了实现这一目标，中国需要和国际云计算企业广泛合作，同时注重原有的创新，从而解决这一中国特有的挑战。中国云服务解决方案供应商应该接收国际标准，并尽可能在标准化组织中发挥积极作用，如W3C、DMTF、IETF等。

中国云计算服务模式的发展策略

（一）云计算服务模式

云计算开创了云基础设施服务模式（IaaS，Infrastructure as a Service）、云计算平台服务模式（PaaS，Platform as a Service）和云计算软件服务模式（SaaS， Software as a Service）三类全新的IT服务模式（Marinescu， D.C，2012），如图1所示。其中，IaaS模式提供低成本和高可靠的基础设施托管服务，PaaS模式提供快速的从技术开发到服务运维的能力，SaaS模式提供低廉的在线软件租用服务。上述云计算服务模式不仅给信息产业带来深刻变革，催生全球IT产业格局的重新洗牌，同时也深刻影响到工业等传统产业的进一步创新发展。

云基础设施服务模式（IaaS，Infrastructure-as-a-service）：是最简单的云计算服务，云供应商以服务的形式提供虚拟硬件资源，如提供服务器、存储（如复制、备份和归档）、网络连接（如防火墙和负载均衡）等，客户无需购买服务器、网络和存储设备，只需通过互联网租赁并基于使用量支付费用，即可搭建自己的应用系统。

云计算平台服务模式（PaaS，Platform-as-a-Service）：云供应商提供的平台服务，如互联网应用编程接口，运行平台等。客户可以通过互联网访问平台，并自行构建和部署应用程序和服务模式。客户也可以在托管应用程序的环境中，独立设计、开发和测试应用程序，因而避免了采购、部署和管理IT基础设施的复杂性和高额的成本。

云计算软件服务模式（SaaS，Software-as-a-Service）：SaaS是一种通过互联网提供软件服务的应用模式，是在IaaS和PaaS基础之上，云供应商提供一系列在云基础设施上的云应用软件，如文字处理、电子表格处理、客户关系管理（CRM）、人力资源管理、企业资源计划（ERP）等（Nathalie，B.，& Iliya， M.，2013）。云供应商完全管理和控制应用程序，包括应用程序的功能、更新和维护等，客户可以通过客户端的网页浏览器访问云供应商提供的软件。同时对于服务提供商来说，通过专业化和规模经济降低了开发运行成本。

（二）策略分析

基于上述云计算服务模式分析，企业可以按需购买IT技术资源（如增加数据库的存储、带宽和数据的处理能力等），从而降低IT支出和运营成本，同时无需维护陈旧的设备。另外，云服务还提供应用程序的开发；获取关键技术，软件和熟练的IT人才，这对于大部分中小企业都很难获得和维护，而且成本过高。总之，除了云计算所提供的硬件、软件和技术平台服务优势外，云服务还包括降低IT相关成本、提高企业灵活性的优点。因为云计算服务所需的，通常IT基础设施相关的开发、采购、管理和维护成本和开支都转嫁给云供应商。云计算使企业，尤其中小企业，降低IT资本支出，及运营和维护成本，同时将资源用于企业的核心业务，将云计算转化成IT相关的战略竞争优势。

近年来，国内企业对云计算的了解程度也正在进一步提升。工信部电信研究院调查数据显示，国内79%受访企业对云计算有一定了解，而37.5%已经开始部署云计算应用，受访企业中部署SaaS用户占比最小，仅为16%，但市场规模却最大，达到28.05亿人民币。SaaS层面主要以企业管理软件和在线办公软件为主，目前商业模式市场接受度较高。PaaS用户占比28%，市场规模最小为1.84亿元，以免费互联网应用开发为主。IaaS层面应用虽拥有56%用户数量，但市场规模仅为5.11亿元，主要集中在虚拟机、云存储等资源出租。云主机、云存储、云邮件等资源出租型应用使用率达到约40%，未来40% 用户主要希望使用企业管理软件、应用开发平台、网络加速等服务。

云计算正在渗透到中国经济和社会的各个领域，工信部大力推进信息化与工业化的深度融合，将成为经济发展方式转变的内生动力，云计算恰好为中国工业转型升级提供了重要的契机和路径。据中国互联网发展报告2013年报告显示，2012年中国云计算市场规模收入达到606.8亿元。

基于上述分析，本文提出中国云计算服务模式发展策略，具体包括以下四个方面：

1.提供公共云基础设施和服务。云计算平台的架构和运用服务的提供都基于宽带网络和环境，如果没有互联网的发展和应用，就没有云计算。足够的带宽和关键廉价的宽带成本，是云计算发展重要的前提。

回顾20世纪90年代末，中国在最后一波互联网构建中比西方市场落后大约五年。然而，互联网公司和互联网服务的增长却比较显著。中国已形成了完整的互联网服务生态系统，与美国并行。阿里巴巴/淘宝，已经成为亚洲最大的网络零售商圈和世界范围的电子商务交易平台之一。此外，百度作为中国互联网搜索市场的引领者，接管了谷歌在中国三倍的市场份额，已成为中国移动和台式机平台最受欢迎的搜索引擎。在中国，云计算已经度过了初期的市场培育、概念炒作，目前已经进入到了具体的产品服务阶段。百度、阿里巴巴、腾讯国内三大互联网巨头，已全部介入云服务市场。

阿里云公司在2009年就已成立，并在2011年7月宣布，阿里云以自主开发的飞天开放平台为基础，正式对外提供云计算服务。在2013年年初，百度正式开放应用引擎BAE，面向所有开发者推出公有网络应用开发和部署平台，并正式确立了移动云作为四大核心业务之一的计划，同样在2013年9月，腾讯正式宣布全面开放腾讯云生态系统，腾讯云定位于服务互联网应用开发者的公有云平台，覆盖了计算云、数据云、个人云三个层面，包括云服务器、云数据库、NoSQL高速存储、罗盘、CDN、云监控和云安全等产品。与此同时，中国移动、中国电信和中国联通，都将云计算和相关移动互联网服务定位于赢得未来竞争优势的下一个前沿战略。自2010年，中国移动已花费高额研究经费，开发大型云解决方案。中国电信也已启动专门的云计算公司，以监督其互联网数据中心（IDC，Internet Data Center）业务，并为提供增值服务机会构建云基础设施。中国联通作为领先的数据中心联盟（ODCA，Open Data Center Alliance）委员会成员，满足了地方云服务需求。

有研究员预测，到2015年，中国云计算产业链规模将达到7500亿元至1万亿元，在战略性新兴产业中所占的份额有望达到15% 以上。现阶段，中国一些地方在发展云计算认识上还有误区，存在盲目发展一哄而上的情况。所以需要政府进一步地统筹规划，避免重复建设。

2.大力发展垂直云计算市场。通信网络只是云计算发展的基础环节，只承担着载体的作用，云计算提供的核心资源是以云模式提供的IT资源，其核心价值是商业模式的创新。由领先的互联网服务提供商和构建下一代网络基础设施的典型企业驱动的公共云服务，将为发展云服务的垂直市场提供更多动力。据预测，云计算收益主要来源于中小企业的云服务。中国大约有三千到四千万中小企业。过去由于硬件和软件在应用和管理方面的复杂性，中小企业IT 技术的应用水平非常低。现在，云计算能够以可扩展的、可管理的方式提供更可行的云服务解决方案。中国政府已大力扩建云基础设施，将信息技术应用作为中小企业的主要驱动力。其目标是，未来三年内，将有25% 的云服务提供商为中小企业提供云技术服务，使中小企业充分利用云技术服务，赢得竞争优势。

另一个吸引政府大量投资的垂直市场是教育。中国政府承诺，到2015年，GDP（国内生产总值）的4% （根据2011年的GDP，约合2000亿美元）将会被用于教育。教育总投资中，有5% 至6% 将用于信息技术。政府最近刚刚，未来十年引领教育的信息系统，其中云技术被明确称为发展和部署十二年义务教育、高校科研及劳动力继续教育的关键核心。许多大学和研究机构一直都在致力于教育方面云服务模式的研究。基于云计算和互联网技术，不断涌现出新的教育途径和教学方法。根据教育部颁发的教育信息系统的指导方针，到2015年，云基础设施及云服务在教育方面的应用已大力发展并覆盖主要城市和大学。

3.加强与其它服务系统的衔接。随着中国逐渐步入老龄化社会（据联合国定义，10%以上的人口是年龄超过60岁的人），医疗保健和预防医疗服务正在变得日益重要。中国政府将继续专注于医疗信息系统的建设。在当前的五年计划中，政府的规划更倾向于扩大预防性医疗信息系统。据民政部， 在未来十年，中国将投资高达5000亿人民币（800亿美元）用于研究和开发高级友好型社区，其中传感器和物联网技术将被用于前端，云基础设施和服务用于后端。

中国有自己成熟、完善的银行和金融体系。金融社区正在探寻通过整合IT服务及外包部分服务以确保数据中心运营的安全性。此外，在云计算环境下，随着金融服务、B2B和B2C业务越来越个性化、定制化，更多的设备、更多数据、更多客户将带来更多的服务机会。与此同时，金融服务和整个移动云计算对安全和隐私的需求，正变得比以往更加严格。需要更多创新型软、硬件相结合的安全解决方案。此外，中国这个拥有数十亿客户群的、多样化的市场，有特殊的安全规则，这就要求当地供应商在开发本土化的安全解决方案时，发挥更加积极的作用。

4.保障云服务安全。云计算在给人们带来巨大便利的同时，该服务中所存在的大量的数据集中存储管理、安全标准缺乏、安全的检验检测能力薄弱的不足，给信息保障和隐私保护带来了挑战，也将危及企业用户和普通网民的隐私安全。随着越来越多“云”的开放，更多利用个人网络数据探知个人隐私的现象被频繁曝光，传统的隐私保护手法开始变得无能为力。一项调查数据显示，有75% 的网民担心云计算的安全问题。云安全、移动互联网安全和大数据安全都是相对新的课题，安全工作不可忽视。因此，加强对云计算服务提供商的管理，加强行业和企业的自律，加强个人隐私和数据的保护，并探索相对应解决之道，是中国政府部门、相关企业的重要课题。

结论

云计算作为一种新一代产业经济的重要驱动力，正在渗透到经济和社会的各个领域，对中国经济社会发展产生更加深远的影响，并促进经济发展和转型，助力节能减排绿色发展、推动新兴产业的发展。云计算不但推动了传统各行各业信息化浪潮，也带来了信息消费巨大的新增市场空间；改变个人用户信息消费的模式，用户可以随地获得按需定制和灵活收费的云服务。凭借其庞大的用户群，充满活力的动态市场，以及完善的政府项目，中国已经成为云计算的市场领先者，中国必将呈现出云服务基础设施快速增长的独特商机。虽然也面临和其他市场一样的技术挑战，但是中国在许多领域具有独特的需求。因此，中国应把握历史机遇紧跟现代技术发展趋势，自行开发云计算服务，把云计算转化成信息产业的战略竞争优势，促进传统产业的创新发展。

参考文献：

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3.Gary， G.， Sanghyun， K.， & Robin L. W. Success Factors for Deploying Cloud Computing. Communications of the ACM， 2012，55 （9）

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