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云计算技术文献综述和参考文献
Google的云计算实力公认最为强大,已公布的全球数据中心有36个,服务器数量保守估计有200万台,超强的基础设施是高服务能力的基础。Google独有的分布式基础设施,以及能高效处理大数据的MapReduce编程模型,强大的Big Table数据库
管理
系统
使Google系统遥遥走在行业前头。22012
但是Google的优势在于基于Web的搜索服务,其Chrome 、Android,和Chrome OS这3个云客户端产品优势不明显。微软紧抓操作系统优势,着力完善Windows Azure,为帮助用户更方便地创建
网络
和互联设备的应用程序。
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Salesforce在企业
管理系统
(CRM)方面产品成熟,开创的多租户思想也引领着云计算的潮流。Force。com[1]是Salesforce在2007年推出的第一个PaaS平台,是CRM业界翘楚。
除此之外,IBM推出IBM Blue Cloud,希望为用户带来即时使用的平台,“蓝云[2]”充分利用了IBM软硬件优势,全面开发开发高效的架构及虚拟化
软件
。
云计算从产生到现在仅仅只有短短几年时间,却仿佛如雨后春笋般生意盎然,国外企业的推动功不可没。究其原因,主要是由于国外企业抓住时机,及早重视,及早发展,并且政府扶持力度非常大,欧盟曾提供1。7亿用于IBM合作
研究
;最重要的是国外企业大胆创新,没有具体定义,没有发展方向,他们自己摸索出了一条条道路,实现了云计算的一个又一个突破。相较国外的大胆前进,国内的企业的发展显得更为保守,云计算提出两年后,也只有八百客致力于提供操作系统的PaaS服务,阿里软件确切的说是SaaS提供商,网店版、阿里软件外贸版、阿里旺旺、阿里软件钱掌柜均是直接通过网络提供服务。
2014年上半年还未完全过去,阿里便展现大手笔的发展势头,5月12日,阿里香港开放数据中心,阿里希望将得到的客户基础扩大到香港,南洋和乃至世界。搜狐、百度、联想等其他企业也纷纷踏上了云计算研究领域。虽然起步晚,但是我们仍然期待国内互联网企业创造的奇迹。
统计学理论知识日趋完善,不确定度的计算在科学研究与科学生产中应用越来越广泛,以往或许还采用误差、准备度等不清晰地表达对测量结果的效果进行评定,现今都采用不确定度普适性地表达。上世界末,国际标准化组织ISO便发布了“测量不确定度表述指南[3]”简称GUM,该指南在世界范围内定义和推广了不确定度,它要求所有校准作为标准的证书、显示评定结果的鉴定证书及
报告
、学术方面的技术报告与测试报告,甚至一些比较重要的合同与协议,都要有不确定度说明,才被认为具有效用。为了跟上国际的潮流,不管从哪一方面来说,我们都应该重视不确定度的计算研究。
在以往的计算过程中,研究人员一般采用人工结合软件计算的做法,非常耗费时间,尤其对于同一研究的高重复率计算,不少的科研单位及院所纷纷联系单位开发不确定度计算系统,但系统开发文护的成本过高,尤其对于一些中小企业来说,根本无法支付如此昂贵的费用,在云计算发展的大好形势下,
国内外
有不少公司将计算服务封装,需要的单位只需支付少量资金,便可以满足需求。
参考
文献
[1] 吴朱华。 云计算一核心技术剖析[J]。 2011。
[2] 陈康, 郑纬民。 云计算: 系统实例与研究
现状
[J]。 Journal of Software, 2009, 1(20)。
[3] 孙世彧。 测量不确定度的评定与检测实验室认可的有关要求[J]。 化工标准。 计量。 质量, 2006, 25(12): 18-20。
[3] 文基百科编者。 云端运算[G/OL]。 文基百科, 2014(20140521)[2014-05-23]。 http://zh。wikipedia。org/w/index。php?title=%E9%9B%B2%E7%AB%AF%E9%81%8B%E7%AE%97&oldid=31351980。
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