时间：2023-08-15 09:26:53
绪论：在寻找写作灵感吗？爱发表网为您精选了8篇云计算技术的研究重点，愿这些内容能够启迪您的思维，激发您的创作热情，欢迎您的阅读与分享！
关键词：云计算技术；电信经营分析系统；海量数据；分布式存储、 SMB-DP算法；AGB-ETL算法
中图分类号：TP311.13
随着信息技术的高速发展和普及，各个领域都积累了海量的数据并且还在迅速增长，数据量动辄以Tbyte计。海量数据持续消耗着计算机软硬件资源，资源的无限制扩张，使得单个计算机无法承担起相应的重任。目前电信行业在数据分析的支撑方面注意面临三个突出的问题，一是电信业发展到今天，历史数据的存储需求和电信业务量的不断增大，电信运营商的数据已经变成海量，中等规模的省级移动公司，每天的数据增长已经达到2-3TB，如此海量的数据需要计算机具有极强的处理能力和足够大的存储空间；二是各级运营商都是各自为阵，配备硬件设备和存储数据资源，造成了计算资源和存储资源的严重浪费；三是现有的数据库查询功能已经满足不了电信行业竞争日益激烈的决策支撑和服务。电信经营分析系统（BASS）作为电信业务支撑系统的一个主要支系统，数据的分析处理和挖掘对电信业务的发展起着重要作用，利用云计算平台，整合优化资源，形成具有超级计算能力的资源池，提高资源利用效率，处理数据并为用户提供服务。
1 经营分析系统概述
1.1 经营分析系统简介
电信经营分析系统是电信运营商的核心系统之一，通过对底层数据的抽取、处理、装载，实现数据的界面化展示，主要展示公司KPI指标，满足企业决策需求和业务支撑发展的需要。
电信BASS采用两级系统架构，由位于集团公司一侧的一级BASS和位于省公司一侧的省级BASS共同组成，两级系统之间通过一定数据通信网进行数据通信。如图1所示。
1.2 电信BASS面临的不足和挑战
目前电信BASS系统还是以指定数据库服务器为载体进行数据的运算和装载，但由于业务发展的需要和对数据分析要求的不断提高，目前BASS系统主要面临以下几个突出的问题：
（1）依靠单服务器存储数据的模式已经不能适应海量数据的急剧扩张，无法承载如此高的数据量。
（2）海量的数据源无法做到资源共享，经典的数据分析案例很难被借鉴和参考。
（3）服务器一旦出现故障，经分系统将会立即瘫痪。
（4）底层数据的存储和导入目前还需人工处理，因人工导入数据需要一定的周期性，所以无法满足经分系统实时访问最新数据的需求。
1.3 电信BASS海量数据产生的原因
为了适应通信业日益发展的需要，电信BASS系统面临着海量数据如何高效存储和处理的挑战，电信BASS海量数据产生的原因如下：
（1）现有数据随着时间的推移和业务的发展，数据信息每天都在不断增加，如客户资料信息，语音通话信息，短彩信发送信息，数据流量信息等。运营商需要将这一系列数据进行数据挖掘，提取有价值的营销资源信息，为业务发展提供更好的决策支撑。
（2）运营商期望充分运用已有历史数据挖掘新的商业契机与营销机会，也就意味着历史数据将会为运营商提供大量的潜在价值信息，历史数据中往往蕴含着有利用价值的潜在市场发展规律、包括市场发展的潜在危机和市场发展的重大机遇，因此需要将大量历史数据进行长期保存。
2 云计算的特点
（1）超大规模集群：集群可以将本地及异地的计算机资源有效的整合起来，形成具有一定规模计算能力的资源池，提高设备计算能力。
（2）分布式存储：大量的数据信息存储在云端物理位置相互隔离的主机当中，提高了数据的存储性能、安全性能和容灾备份性能。
（3）高扩展性：云端计算集群的规模可以动态伸缩，按需提供服务，实时满足计算的需求。
（4）低成本：云处理实际上是大幅提高云端设备的处理性能，客户端的处理性能则要求不是很高，对企业来说，无疑大幅减少了成本支出。
3 基于云计算技术的经营分析系统
基于云计算的经营分析系统不但改变了以往依靠单一服务器存储、计算的服务模式，而且提高了资源的利用效率和节约了企业成本，涉及的关键技术主要包括数据存储、数据管理、编程模式等，解决的主要问题是海量数据如何存储、海量数据如何索引和定位，海量数据如何抽取、海量数据如何更有效的运算。
3.1 海量数据存储技术
通过分布式的异地存储是解决海量存储的有效方法。云计算技术发展到今天，目前数据存储技术主要有Google的GFS（Google File System）和Hadoop开发团队开发的GFS的开源实现HDFS（Hadoop Distributed File System）。
（1）Google 的GFS。GFS是由Google设计并实现的一个分布式文件系统，其中包括数据的存储、管理、定位等多层面，其主要框架架构是把大量安装有Linux操作系统的普通PC形成一个具有庞大的存储处理能力计算机集群，分别有控制节点和存储节点构成。
（2）Hadoop的HDFS。HDFS采用管理节点/存储节点架构，如图2所示。一个HDFS集群由一个管理节点和一定数目的存储节点组成。
GFS与HDFS技术有效地将异地计算机资源整合在一起，形成具有超大存储容量的计算集群，同时，为了优化系统的性能，提高资源的数据利用率，需要对数据进行并行处理，目前省属各地州运营商的存储系统都是各自为阵，独立存储，信息的存储效能不但低下，而且在信息共享方面和信息处理速度方面存在瓶颈，云计算的分布式存储技术将能够有效解决面临的这一突出问题。
3.2 海量数据管理技术
要高效管理和处理大规模数据集，首先必须解决如何在庞大的数据中心定位所需数据的问题。如何能够快速在异地分布的存储节点上找到所需的数据，提高数据管理效率是面临的又一突出问题，目前电信BASS经分系统主要采用互动管理来实现对经分数据的调动和管理，主要还是通过ETL调度管理和服务管理两个方面来实现，ETL负责数据的抽取、转换、装载，服务管理负责数据访问的安全和效率。现在这种技术已经不能适应当前业务发展的需要。云计算数据管理技术主要有Google的Big Table和Apache的Hbase等，Hbase是一个分布式的，面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
3.3 编程模式（分布式运算模式）
Map/Reduce的编程模式是目前云计算的核心和关键。任务如何分解，分解后的任务运用什么技术如何分配给终端去处理是其主要任务，Map/Reduce实际上就是任务分解和任务汇总的集合，在电信行业当中，其实主要是数据的分解和汇总Map/Reduce的工作模式如图3所示。
Map/Reduce的实现机制使得任务如何分解和合并更加流程化，为后续的分布式计算提供了有利的条件。
3.4 海量数据处理模式
（1）现有经分系统中海量数据的一般处理方法。越来越多海量数据的出现，使得现有BASS系统在处理数据的容量存储、处理速度及兼容性方面存在诸多不足，目前数据处理的一般方法有如下几种：
1）通过高效的数据库进行集中处理，如SQL、ORACLE数据，但一旦服务器出现故障，经分系统将会直接崩溃，无法运行，容灾性能较差。
2）高效的SQL语句，由于对数据提取精确性的要求，要从海量的数据表中提取有效数据需要编写更简洁和高效的SQL语句。
3）分类存储。对海量数据按类别进行细分，再对其进行分区存储
4）建立合适的索引。对海量数据进行处理时，需要对数据进行分类、排序、这样在数据提取和处理时能够快速在服务器中定位。
（2）基于云计算技术的海量数据ETL处理算法的改进设计。由于目前ETL算法在对数据的处理和任务调度方面存在诸多不足，本文从以下两个方面进行了改进和处理，一是通过借鉴Map/Reduce原理，将其充分运用到ETL的数据抽取环节，从而做到数据处理更高效，（简称SMB-DP）算法；二是对ETL任务调度进行优化，主要是将任务的优先级和任务处理时间考虑在内（简称AGB-ETL）。
整个算法的核心思想是：将原来的多次抽取数据改为一次性抽取数据，通过借鉴Map/Reduce原理对源数据进行拆分，形成多个目标文件，此次过程称之为SMB-DP算法；然后再将这些目标文件的任务优先级及运行时间考虑在内对这些任务进行分配调度和数据处理，此过程称之为AGB-ETL算法。具体如图所示。
SMB-DP算法的基本思想是：将现有ETL处理流程中的多次抽取化成单次抽取，拆分后再进行并行的转换装载等处理。
该算法的实现关键包括单次抽取、对源数据进行拆分和并行转换装载三部分。具体描述如下：
（1）单次抽取。通过关键字段把所要提取的数据源表进行有效的合并。假设A表需要读取“1、2、3、4、a、b、c、d ”8个字段，假设B表需要读取“4、5、6、7、c、d、e、f”8个字段，那么可以一次性将源表所需的11个字段从源表中抽取，然后从中抽取A、B各需的字段，分别保存成两个文件进行存储。
（2）对源数据进行拆分。抽取数据的目的最终是为了拆分数据，通过借鉴Map/Reduce原理，把数据文件按照一定的字段划分后存储的云终端当中。
（3）并行转换装载。对于拆分后形成的多个目标文件，可以采用各种有效的并行处理技术进行并行的转换及装载处理，如将多个目标文件分配到不同的计算终端去运行，有效提高BASS的处理效能。
AGB-ETL算法的基本思想是：以任务优先级和任务运行时间为首要遵循的分配原则，将最需要处理的任务分配到处理时间最少的终端中去，这样既提高了资源的利用率，又满足了任务处理的实时需求，从而达到了资源的优化配置和调度。
目前常用的ETL任务调度算法主要有顺序调度、随机调度和基于贪婪算法的任务调度等三种。
（1）顺序调度：按照顺序将需要处理的任务逐个分配到终端中去处理。这没有考虑任务的执行时间，执行效率比较低。
（2）随机调度：从需要处理的任务当中随机选取任务并随机分配到任务组中，这种调度算法随机性很差，也是没有考虑任务的运行时间和任务优先级，因此处理效率也很低下。
（3）基于贪婪算法的任务调度：相对于前两种算法，这种算法的处理性能和效率有了较大的提高，先通过系统内日志记录算出任务最近几次的运行时间，一般取10次左右，算出任务的平均运行时间进行排序，一般将任务运行时间最长的分配到当前估算执行时间最小的任务分组中，由于没有考虑任务的优先级，因此任务的处理效能依旧不是很完善。
AGB-ETL算法涉及的过程主要是三个方面，描述如下所述：
（1）执行优先级的确定。优先级是根据相关业务规范以及移动BASS实时性处理的需求设定的。首先我们需要设定任务优先级的规范标准，以阿拉伯数字1为最高优先级，以此类推。
（2）估算时间的确定。一般我们会从系统日志中获取每个任务的执行时间。通过查询系统操作日志，获取任务最近N次的执行时间，我们就可以算出该任务的平均执行时间。
（3）处理流程的描述。
1）首先将任务进行调度的判断，如有则加入队列，没有则等待。
2）将任务队列进行排序，排序的原则是优先级从高到低，优先级相同的，再按照任务执行时间从高到低排列。
3）将最需要处理的任务放入执行时间最少的单元当中。
4）更新该任务分组的总估算执行时间。
5）判定任务队列L是否分配完毕。
4 结论
针对电信行业所面临的海量数据处理的突出问题，本文通过对云计算关键技术研究应用，提出了基于云计算技术的经营分析系统对海量数据的处理和优化方法；通过对海量数据存储、海量数据索引和定位、海量数据抽取与处理、海量数据分布式运算等几个方面的研究，特别是对海量数据的抽取和处理，提出了基于拆分机制的海量数据处理算法和改进的基于贪婪算法的ETL任务调度算法，从而对海量异构源数据进行快速抽取、有效拆分和并行处理，可以更加合理地进行任务调度，实现资源的优化处理和按需分配。
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关键词： 移动最小二乘法； 点云数据； 孔洞曲面； 修补数据
中图分类号： TN98?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）05?0101?04
Abstract： In the process of acquiring the point cloud data with the measuring instrument， the holes exist in the original point cloud data due to the defect of the measuring instrument itself， object partial occlusion and other factors， which seriously affect on the surface reconstruction， and it is necessary to repair the hole to get a complete model. The scattered point cloud boundary connected with the non?closed hole is used to determine the hole repairing range， and extract the boundary points of the non?closed hole and nearby model. According to the hole and information around it， an implicit surface was reconstructed based on the moving least square method， and sampled with a certain step to repair the hole. The experimental results show this algorithm can repair the holes of different types， and fuse the repaired data with the original point cloud data together to restore the original model.
Keywords： moving least square method； point cloud data； hole surface； repairing data
0 引 言
中的古代建筑是中国历史的重要见证，代表中国建筑的继承与发展，保护这类风格的建筑，也就是保护中国的历史，是现代人义不容辞的任务[1]。随着激光测绘、计算机虚拟、图像处理、三维建模等技术的快速发展，三维激光扫描技术与虚拟现实技术在此基础上亦得到较大改进，已经在古建筑重建、模具制造、3D打印等领域得到了广泛的普及和应用，取得了较好的效果[2?5]。三维点云数据采集过程中，由于模型自身损坏、激光扫描视线遮挡等原因，造成点云数据缺失，直接影响建模质量，因此，为了促使建模呈现光滑，需要进行孔洞修复[5?6]。
点云数据孔洞修补算法得到了改进和发展，但是由于测量物体及仪器自身缺陷、测量环境复杂等因素，导致测量的点云数据存在许多的非封闭孔洞。为了能够更好地实现非封闭孔洞修补，本文提出采用非封闭孔洞相连的散乱点云的边界确定孔洞修补范围，采用三次曲线边界可以拟合模型边界点，根据孔洞及其周围点的信息，基于移动最小二乘法重构一个隐式曲面，并且通过一定步长实施隐式曲面采样，完成孔洞修补，实验结果表明该算法能够很好地恢复古建筑容貌[7?9]。
1 非封闭孔洞的提取和检测
大量的古籍文物在保护和恢复过程中，需要重建其往日容貌，但是拍摄工具及古籍文物自身的缺陷容易导致产生非封闭孔洞，需要寻找一种有效的算法，对其进行优化、修补。因此，准确的提取和检测非封闭孔洞已经成为孔洞修补的基础工作，具有重要的作用。如果点[P]的K?邻近反映有实际曲面的边界存在，并且点[P]就存在于边界上，因此点[P]就被称为边界特征点。基于K?邻近点的毗邻关系可以提取边界特征点，通过K?邻近点向其切平面投影可以建立毗邻关系。连接K?邻近点的投影点与形心的投影点形成一条线段，以该线段为起始边，逆时针旋转，可以计算该线段与其他线段的投影角，并且可以对投影角进行排序，排序完成之后，将投影角按照前后顺序相减，可以计算出K?邻近点的每一个毗邻角。
为了能够更好地、全面地修补点云数据孔洞，本文将非封闭孔洞转化为封闭孔洞，对封闭孔洞进行修补。具体的封闭孔洞转化步骤为：在非封闭孔洞两边各自选取4～6个非噪音点作为三次曲线边界拟合的控制顶点；针对选取的点实施三次非均匀曲线边界曲线拟合；重新采样新得到的曲线边界曲线，并且提取孔洞边界的新增采样点；结合非封闭孔洞的边界点与新增采样点，将其连接成封闭的孔洞边界。
在上述执行步骤中，关键点是拟合曲线采样。拟合曲线采样首先需要计算型值点的参数间距，并且对其进行排序，选取最小值[Δmin]。引入一个[λ]系数，根据相关经验，可以设置[λ=2]，如果任意两个相邻点[Pi，][Pj]之间的参数间距[Δ>λ×Δmin，]则表示相邻点[Pi，][Pj]之间需要新增采样点，其中[Δ=ui-uj，][ui]表示点[Pi]关联的参数值，[uj]表示点[Pj]关联的参数值，则：
式中：[n]表示相邻点[Pi，][Pj]之间需要新增的采样点个数；[u*i]表示新增采样点的参数值。使用式（1）和式（2）可以计算拟合曲线上[u*i]参数值上的坐标点，进而可以得到相邻点[Pi，][Pj]之间的新增采样点。
2 构建孔洞曲面数学模型
2.1 确定孔洞邻近域的特征面
为了使点云数据孔洞修补的效果更加光滑，本文使用孔洞及关联的几何信息确定孔洞区域隐式曲面。孔洞及其附近的几何信息通常被称为孔洞邻近域，邻近域的厚度可以确定孔洞附近的点属于孔洞邻近域。为了能够更好地实现点云数据孔洞修补效果，本文将孔洞边界点的一次K?邻近点统归于孔洞邻近域。假设孔洞所在面上到孔洞邻近域中的各个点[P1P2…Pn]的平方和最小，则该面表示孔洞邻域的特征面。特征面可以使用空间点[O]和单位法向量[n]来定义，其中[O]表示孔洞邻近域[P1P2…Pn]的形心：
假设矩阵[MMT]的最小特征值对应的单位特征向量为[t，]根据主成分分析理论可知[t]垂直于特征面。
2.2 计算局部坐标系
3 孔洞填充点计算
3.1 计算重新采样点的[u]轴、[v]轴的坐标值
将孔洞多边形变换到孔洞坐标系下并且可以把孔洞多边形投影到特征面上，投影面上的多边形称为投影孔洞多边形。求出投影孔洞多边形在局部坐标系下的包围框，可以得到该投影孔洞在[u]轴、[v]轴上的[umax，][vmax，][umin，][vmin。]使用一组平行于[u]轴、[v]轴的直线与孔洞多边形求交，平行线间的间距也就是采样间隔，采样间隔的[stepsize]可以表示为：
3.2 计算填充点
在隐含曲面函数方程中代入重新采样点在[u]轴、[v]轴的值，重新采样点在[s]轴上的值就可以求解得到，按照上述计算方法迭代执行，求解所有的[s]轴坐标值。确定全部重新采样点在孔洞坐标系中的位置。
4 实验及结果分析
为了有效验证本文算法的有效性，与基于径向基函数[8]的点云数据孔洞修补算法进行比较。实验过程中，本文使用RIEGLVZ?4000三维激光扫描仪采集的古建筑生成的点云数据，由于光照、古建筑自身缺损，在D1中的灰色区域产生了一个非封闭孔洞，在其他区域也产生了一些散乱分布的孔洞，如图1所示。
为了能够更好地实现古建筑模型重建，本文采用基于移动最小二乘法的点云数据孔洞修补算法，修补的孔洞使用黄色进行覆盖，算法运行结果如图2所示。
为了能够验证本文算法执行的有效性，与基于径向基函数的点云数据孔洞修补算法执行的结果进行对比分析。古建筑模型的原始孔洞点数为452个，径向基函数修补后孔洞点数剩余76个，孔洞修补率为83.2%；本文算法修补后孔洞点数剩余21个，孔洞修补率为95.4%，孔洞修补成功率明显高于径向基函数修补算法。另外，本文算法修补耗费时间为6 143.5 ms，远小于径向基函数算法，因此，综合孔洞修补成功率和耗费的修补时间，本文算法具有较好的效果，详细数据如表1所示。
5 结 语
随着古籍文物保护技术的发展，三维重建具有不可替代的作用，为了能够更加精确地恢复古籍文物的容貌，本文提出了一种针对散乱点云数据非封闭孔洞修补的算法，采用三次曲线边界可以拟合模型边界点，并且按照一定的步长进行采样，形成封闭的孔洞边界，充分利用孔洞边界特征面及其领域信息，基于移动最小二乘法构建隐式曲面函数，计算孔洞填充点的坐标值，实现孔洞修补点与原始点的平滑过渡，具有较好的修补效果。
参考文献
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[关键词] 不孕症；子宫输卵管造影；计算机X线摄影；碘海醇注射液
[中图分类号] R969.4 [文献标识码] A [文章编号] 1673-7210（2013）12（b）-0119-04
不孕症在我国近年来发病趋势有所升高，其中60%是女性原因所致不孕，而女性不孕中输卵管因素占到33%左右，是引起女性不孕的主要原因[1]。子宫输卵管造影（hysterosalpingography，HSG）是临床常用的诊断输卵管阻塞的方法，对伴有输卵管轻度粘连的患者具有诊断同时也起到治疗的作用[2-3]。传统HSG是用油剂（碘化油注射液）或离子型造影剂（复方泛影葡胺注射液）作为造影剂X线摄片，造影剂不良反应发生率较高，近年来临床上开始应用非离子造影剂（碘海醇注射液）造影及计算机X线摄影（CR），显示造影剂不良反应低而且显影效果较好[4-6]。为了进一步比较传统输卵管造影与CR子宫输卵管碘海醇注射液造影在不孕症中的应用价值，广东省河源市妇幼保健院（以下简称“我院”）在2009年9月～2012年9月对行输卵管造影术的患者200例患者采用不同的输卵管造影技术造影，观察造影效果及患者术后受孕成功率，现将研究结果报道如下：
1 资料与方法
1.1 一般资料
随机抽取选取我院2009年9月～2012年9月行输卵管造影术的患者200例，入选标准：①年龄18～45岁。②不孕症为原发不孕、继发不孕症。③已经排除男性原因不育。④有慢性盆腔炎症症状及体征，测卵巢有正常排卵，性激素检查正常。⑤碘试验阴性。排除标准：①年龄小于18岁及大于45岁者。②患者有急性感染性疾病。③患者有严重心、肺、肝、肾等脏器疾病者。④碘试验阳性者。⑤亚急性子宫输卵管及盆腔炎症者。⑥有阴道炎者。入选患者平均年龄（28.64±3.37）岁，不孕时间2～17年，平均（3.31±1.34）年；原发性不孕76例，继发性不孕124例；临床症状伴有慢性腹痛者87例，有人流史或药物流产史者47例，有宫外孕史者17例（其中切除一侧输卵管者8例）。将患者按照数字表格法分为观察组与对照组各100例，两组患者在年龄、病程、病史等方面比较差异无统计学意义（P > 0.05），见表1。本研究经我院伦理委员会审核通过，患者知情同意，并签署知情同意书。
1.2 设备及试剂
东芝500AM胃肠机、KONICA SRX-210冲片机、CR系统、DZ-I电子注射器、AGFA5503激光打印机、40%碘化油注射液10 mL、300 mgI/mL碘海醇注射液20 mL。
1.3 方法
造影检查时间为月经后3～7 d，术前3 d无性生活，术前30 min常规肌注654-2为10 mg。
1.3.1 对照组 采用传统输卵管造影方法检查。患者排空膀胱后取膀胱截石位，常规消毒外阴、阴道、宫颈，在无菌操作下将硅气囊双腔导管插入宫颈内口，注入3～5 mL空气形成气囊固定双腔导管，在东芝500 AM胃肠机电视监视下，缓慢注入40%的碘化油注射液5～10 mL，当子宫输卵管显影满意时，拍摄第1张片，术后24 h拍摄第2张片。术中如出现血管或淋巴管造影剂逆入（防碘化油注射液栓塞），则立即停止造影检查，造影结束后，患者留置观察至少30 min，并记录受检者造影反应。术后2周内禁止性生活，口服抗生素3 d预防感染，1个月内禁止怀孕。术后采用洗片机洗片，读片由副主任医师、主治医师、医师三级分级读片诊断分析图相质量，并记录。
1.3.2 观察组 采用CR子宫造影术方法检查。病人的插管定位操作步骤同对照组，在东芝500AM胃肠机电视监视下，应用DZ-I电子助射器缓慢注碘海醇注射液15～20 mL，当子宫输卵管显影满意时，置于IP板拍摄第1张片，在退出双腔水囊导管后20～30 min后观察盆腔弥散情况，拍摄最后一张片。计算机系统下观察，取得满意的图像应用AGFA5503激光打印机打印胶片，读片人员与对照组为同一组人员。术后处理同对照组。
1.4 观察指标及评定标准
观察射线剂量、图像噪声、图像质量、造影不良反应发生情况，输卵管梗阻情况，妇科医生随访患者1年后受孕情况。图像质量判定标准[4]：①优：造影剂显示宫腔及输卵管显影良好，图像清晰可辨，对比清晰明显，细微结构满意。②良：显影剂显示宫腔及输卵管显影清晰，对比度好，但是对细微结构显影不清。③差：宫腔及输卵管显影质量一般或较差，对比不佳，细微结构显影不满意，影响诊断需要进行二次造影检查。
1.5 统计学方法
数据采用SPSS 17.0统计学软件进行统计分析，计量资料数据以均数±标准差（x±s）表示，采用t检验。等级资料采用秩和检验。计数资料以率表示，采用χ2检验。以P < 0.05为差异有统计学意义。
2 结果
2.1 两组造影结果比较
对照组6例血管或淋巴管逆流则中断造影，观察组4例血管或淋巴管逆流，但可顺利完成造影。
2.2 两组图像噪声、射线剂量、图像质量比较
观察组图像噪音、射线剂量明显低于对照组，图像质量观察组优于对照组，两组比较差异均有统计学意义（均P < 0.05）。见表2。
表2 两组图像噪声、射线剂量、图像质量比较
2.3 两组患者输卵管梗阻情况比较
观察组检出输卵管阻塞58例，输卵管畅通33例，输卵管阻塞率为58.00%，对照组输卵管阻塞67例，输卵管畅通16例，输卵管阻塞率为58.51%，两组比较差异有统计学意义（P < 0.05）。见表3。
表3 两组患者输卵管梗阻情况比较[n（%）]
2.4 两组患者不良反应发生情况比较
观察组不良反应发生20例，对照组发生45例，不良反应发生率为20.00%、47.87%，两组比较差异有统计学意义（χ2=19.29，P < 0.05）。见表4。
表4 两组患者不良反应发生情况比较[n（%）]
2.5 输卵管阻塞患者受孕情况比较
对输卵管阻塞患者进行随访1年，观察组失访16例，对照组失访12例，失访率为22.22%（16/72）、20.69%（12/58），两组失访率比较差异无统计学意义（χ2=0.05，P > 0.05）；随访成功的患者观察组有37例怀孕，对照组20例怀孕，妊娠率为66.07%（37/56）、43.48%（20/46），两组妊娠率比较差异有统计学意义（χ2=5.23，P < 0.05）。
3 讨论
不孕症在我国被定为为夫妻有正常性生活1年未避孕而未怀孕，在国外则时间定义为2年[7]，女性引起不孕症的原因有先天性的输卵管、子宫等生殖器官发育不良，也有后天的炎症所致的生殖器官堵塞，男性则以异常多见。临床上输卵管因素所致的不孕所占比例较高，其中以输卵管炎症所致的阻塞最为多见。
对输卵管进行通液及造影检查能明确输卵管有无堵塞及严重程度，其中造影具有能将阻塞部位明显显影的优势[8-9]，因而是临床上评定输卵管有无阻塞的主要诊断方法。传统输卵管造影通过将40%的碘化油注射液或泛影葡胺注入管腔内，在普通X线上进行摄片，后采用传统洗相技术洗相，取得影像学诊断资料。CR系统是通过激光读出X线成像信息的成像板作为载体，要经过X射线曝光及信息读出处理，通过计算机来实现这一过程，能全程取得摄像资料，能选取摄像显影最佳的图片以利于读片，而且多幅造影图片可打印在一张片子上有利于对比分析，如患者丢失胶片则可从计算机再次提取图像进行二次打印。常用的造影剂有40%碘化油注射液、泛影葡胺注射液、碘海醇注射液等，其中碘化油注射液为离子造影剂，为油剂，在造影时弥散较慢，因此在造影术后24 h后需要拍摄最好一张片，需要注意的是在行造影过程中碘化油注射液可能引起患者过敏，因而术前必须行碘敏感试验，在宫腔注入碘化油注射液时要由于碘油浓度高、表面张力大、黏稠度高，推注时压力较大，因而如输卵管存在阻塞则可能出现碘油逆流可能性，还存在进入血管引起的栓塞情况。泛影葡胺为复方制剂，为离子型单体碘造影剂。碘海醇注射液为非离子造影剂，具有渗透浓度低、流动性好、流速快的特点[10]，造影剂弥散较快。
本研究旨在比较传统输卵管造影与CR输卵管碘海醇注射液造影在不孕症中应用，为了减少研究偏倚，对传统输卵管造影患者全部采用碘化油注射液作为造影剂，未采用泛影葡胺作为造影剂，研究结果显示CR输卵管碘海醇注射液造影的观察组图像噪音、射线剂量明显低于传统输卵管造影的对照组（P < 0.05），图像质量观察组中优和良较多，图像质量优于对照组（P < 0.05），表明CR输卵管碘海醇注射液造影显像质量明显优于传统输卵管造影，而且减少了患者受到的射线剂量及噪音。有研究认为碘化油注射液造影优于黏稠度高容易出现假阳性情况[11]，而碘海醇注射液则更容易进入微小结构导致细小的输卵管阻塞情况下造影结果显示是通畅的。本研究结果显示观察组输卵管阻塞率为58.00%低于对照组（71.27%），表明CR输卵管碘海醇注射液造影对输卵管疏通效果更好。输卵管造影时造影剂不同不良反应发生率有所不同，碘化油注射液最容易出现逆行腹痛，部分患者甚至于无法忍受需要终止造影检查，碘海醇注射液不良反应相对较少，本研究中观察组不良反应为20.00%，明显低于对照组（47.87%），也进一步表明了碘海醇注射液造影不良反应发生率相对小一些。输卵管造影不仅能明确输卵管有无阻塞，还能对轻微的阻塞具有疏通的作用，因而具有一定的治疗作用，在造影过程中能通过强大的液体压力将阻塞粘连组织撕开，同时带着阻塞及坏死物质，有研究认为油剂相对水剂在这方面更具有优势[6]，本研究结果通过妇科医生进行随访，随访1年观察到有输卵管阻塞的患者观察组妊娠率66.07%，明显高于对照组妊娠率43.48%，表明CR输卵管碘海醇注射液造影对输卵管阻塞疏通率明显高于传统输卵管造影，与以上研究结果不符，分析原因可能是碘海醇注射液造影为非离子造影剂因而在输卵管存在阻塞时加压输注压力更容易增加，油剂则不然，即使加压实际输卵管管腔内部受压可能不是很大，并且造影时存在怕非常大的压力有可能使得油剂进入血管的风险，因而医生在造影时更为慎重加压，对部分输卵管粘连未能起到有效疏通作用。
综上所述，女性不孕症患者采用CR子宫输卵管碘海醇注射液造影较传统输卵管造影方法显像质量佳，降低了患者接受射线剂量及摄片噪音，提高了诊断准确性，造影不良反应发生率低、术后妊娠率高。
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关键词：图书馆 云计算技术 应用
云计算技术随着计算机技术以及网络技术的快速发展而日渐完善与成熟，同时该项技术在现代图书馆中也起着十分重要的作用。云计算技术在图书馆中的运用进一步提升了图书馆的网络信息管理和服务能力，而且不仅使得图书馆的遭侵入率大大下降，同时也使得信息外泄率下降。总之，通过对信息资源的管理和存储，云计算技术利用先进的网络手段极大的促进了现代图书馆的快速发展。
一、云计算技术概述
云计算实际上就是一种新的对计算机和互联网进行充分利用的方式，具体来说就是从并行处理、网格以及分布式处理计算发展而来的新技术，其通过处理器资源和数据的有机组合，使得数据中心能够类似于互联网的形式运行。云计算这种模式能够将虚拟的、可以扩展的、动态的信息资源连接起来，从而提供随时的访问和分享。这样通过云计算计算，在全球任何地方的数据中心或者服务器就能够实现对某一相关资源和功能的使用与管理，其实际上就是作为互联网来服务的。传统的IT设施在使用时不仅需要进行机房的建立，而且还要购买足够的设备，并配备相关技术部门的IT人员。为了企业信息基础设施的完善运转，传统的IT设施甚至还要组建一支专门的开发维护队伍，因此其应用十分复杂。云计算技术的出现不仅使IT架构实施得以简化，而且还可以让IT应用实现按需付费、实时定制和随时取用的功能与特点。
二、云计算技术在图书馆中的应用分析
（一）图书馆资源海量存储和并行计算对云计算技术的应用分析
基于云计算理论，海量存储模型属于一种面向海量资源数据的云存储。该模型主要是针对图书资源的存储需求，如全国性大规模以及行业性和区域性的图书资源等存储需求，基于云计算平台实现跨域自适应云文件系统。另外，针对海量元数据资源特征，海量存储模型的研究开始面向现代化图书馆结构化资源的特定云存储模型，同时提出了结构化元数据存储机制，该存储机制和方法具有高效、简单以及适应现代化图书资源特点的优势。对于并行计算模型来说，其参考Map Reduce云计算框架，根据全国性大规模以及行业性和区域性的图书资源海量分布特征，开发适合现代化图书馆图书资源的索引和检索算法。并行计算模型利用云计算的海量数据处理优势，其能够实现对特定海量资源检索逻辑的定义，提高了图书资源的检索和索引性能。另外，该项模型还能够实现分布式检索算法，该算法能够适应海量图书资源，从而大大提高了图书资源检索的效率，最终为海量数据存储的高效并行检索提供支持。
（二）图书馆海量资源检索对云计算技术的应用分析
这一方面对云计算的运用主要集中在图书馆海量资源检索的统一服务与调度中。对于图书馆来说，其基本上都具有自己的电子资源数据库运算模式和服务系统。针对图书馆的这一特性，需要建立一个统一调度管理模型，而且该模型必须能够实现分类、分发去重以及检索调度。对于这一模型的建立，需要在多个电子资源和多个图书馆之间进行构建。基于开放链接的标准，统一调度管理模型采用向第三方提供电子资源注册的标准、以动态脚本技术以及多级调度制定调度的规则以及接口等方法的调度管理模型。海量资源检索对云计算技术的应用使得图书馆的每一个检索请求都能够成功发送出去，而其检索结果也能够快速的反馈到用户手里，最终实现了充分有效的利用图书馆每个电子资源的目的。作为并行计算和海量存储模型的应用升华，统一调度管理模型的开发具有十分重要的地位。
（三）图书馆咨询服务对云计算技术的应用分析
首先，对于图书馆区域联合虚拟参考咨询服务的构建来说，其要能够有效整合信息资源，并实现资源的无缝衔接。另外，为了与用户进行多渠道沟通，该参考咨询平台还要能够提供多种途径，方便用户提取所需信息。联合参考咨询服务平台的构建，云计算技术能够帮助其实现对各个成员馆的多个虚拟咨询台的同时控制，并达到数据库跨库检索的目的。总之，云计算技术的应用能够帮助图书馆以及用户实现快捷而有效的咨询服务。
其次，对于图书馆服务器无间断运行来说，云计算技术的应用能够实现对服务器中数据的快速拷贝。由于图书馆内的服务器中集中储存了馆内的所有数据，所以一旦该服务器出现问题，那么图书馆的所有数据有可能会丢失，从而导致该馆将无法为用户提供服务。应用云计算技术，该技术中含有上百万台服务器，如果其中一台出现问题，那么其他服务器也能够将图书馆中的数据快速的完全拷贝到运行良好的服务器中，并让该服务器来及时为用户提供正常服务。
三、图书馆中云计算技术应用的要求
首先，必须掌握云计算技术在图书馆中的使用需求，如要对书籍借阅需求以及管理模式进行充分了解和把握，按照该技术水平，确定其在图书馆应用中的可实现性。同时，对云计算技术的运用要求通过谈话和讨论的方式掌握清楚，并对图书馆工作人员在工作过程中遇到的问题进行详细了解。这样通过对这些问题的了解和掌握，通过系统设计，结合当前技术水平来满足图书馆的需求，并切丁云计算系统目标。
其次，在云计算技术应用过程中，要根据以往经验对应用方案进行合理改动。设计人员在使用云计算技术之前必须要进行设计方案的初步制定，该方案应当包含系统结构构成、系统具体情况和描述以及各个系统的具体实施计划。另外，要结合文字和图形的方式来进行设计方案的撰写，从而使得整个方案既形象又具体，方便相关人员理解。
四、结语
综上所述，在现代化图书馆的建设中，云计算技术起着十分重要的作用，其为行业图书馆群统一服务的实现提供重要的技术支持。因此，在图书馆未来的发展中，一定要根据以往经验，对云计算技术进行不断优化，从而为现代化图书馆的完善构建提供技术支撑。
参考文献：
[1]晋征.云计算技术在图书馆中的应用探讨[J].网络安全技术与应用，2015，（04）.
关键词云计算；云课堂；网络；辅助教学
现代社会信息技术高速发展，信息技术的进步对各个行业的发展进程都产生了极为强烈的影响，传统教育方式也在信息技术的影响下悄然改变。当今各大高校普遍应用云计算，在云计算的基础上，运用云课堂网络辅助教学平台来构建全新的教学思路，加快高校教育改革步伐，促进我国高校现代化教育事业的发展和进步。
1基于云计算技术的云课堂网络辅助教学平台的优势
在信息技术中，所谓的“云”是指服务器群，主要提供计算和存储服务。而所谓的云计算技术，就是将传统的计算机技术与现代化的网络技术结合起来形成的一种全新的计算机网络服务技术。在高校教学中，基于云计算技术的云课堂网络辅助教学平台比传统教学方式更具优势，主要表现在以下几个方面：第一，在传统教学方式中，每个高校都会总结出独具特色的课程资源，但是受到地域、技术等客观条件的局限性，这些珍贵的课程资源很难实现共享，各大高校之间难以进行交流，因此对高校课程以及教学的改革和进步，造成了严重的阻碍。而云计算技术的应用解决了这一难题，通过整合计算机技术和网络技术的云计算技术，基于云计算技术的云课堂网络辅助教学平台打破了时间和空间的限制，实现了跨区域、同步共享教学资源，对各大高校之间交流课程资源、教学经验提供了非常重要的基础条件和技术支持[1]。第二，云计算技术可以实现跨平台为各类终端提供服务，这使得各大高校的课程资源共享不必局限于某个平台，从而扩大了资源共享的范围，打破了长久以来在传统教育方式中课程和教学资源分配不均的局面，特别是对于珍贵的课程资源和教学经验，可以真正实现按需分配，学习者可以随时通过访问网络辅助教学平台，来获得优秀的课程和教学资源，使教育信息孤岛问题迎刃而解。
2基于云计算技术的云课堂网络辅助教学平台的构建
基于云计算技术构建云课堂网络辅助教学平台，在硬件条件方面，需要建立云端，存储数据，为用户和访问者提供软件服务。而用户仅需要接入互联网即可实现对于云课堂网络辅助教学平台，即可获得想要的教学资源。在软件方面，各大高校，甚至是教师和学生个人，需要将教学内容、教案、课件、训练素材等等实现电子化，如制作成教学视频、电子文档等，然后上传到网络平台，即可实现教学资源共享，还可以利用网络平台进行教学经验交流，从而实现取长补短，促进各大高校教学水平的提长和发展。这种网络辅助教学平台还打破了时间和空间的限制，不仅可以为本地、本校的学生服务，还可以为其他地区、学校的学生服务，真正实现了教学资源共享。在构建基于云计算技术的云课堂网络辅助教学平台时，其主要难点在于硬件设置建构方面，云课堂网络辅助教学平台的架构主要有3个部分，即服务层、接口管理层和应用层。
2.1服务层
服务层顾名思义，主要是为用户提供计算、存储等服务，对应的也是云计算的基础设施。服务层是利用云计算的基础设施建立一个可以共享资源的基础资源池，这也是云计算的核心内容，是云计算技术结构中最主要的一层。构建服务层，需要将对应的应用程和设施都进行虚拟化，从而统一访问方式，提高数据访问的性能。
2.2接口管理层
接口管理层主要是满足用户的教学云服务，对应的也是基于云计算技术的网络辅助教学平台，为用户提供开发环境、认证服务、数据存储、服务器平台等服务项目。接口管理层主要是消除不同的平台的接口差异，使用户能够顺利访问不同的网络教学平台，加强平台之间的横向合作与连接，扩大网络辅助教学平台的功能性和服务范围。
2.3应用层
应用层主要是保证用户能够顺利登陆网络辅助教学平台，从而获得各种软件服务。因此应用层主要对应的就是云计算技术的软件，也是构建基于云计算技术的云课堂网络辅助教学平台的重要组成部分[2]。
3基于云计算技术的云课堂网络辅助教学平台的应用
首先，在应用基于云计算技术的云课堂网络辅助教学平台的过程中，我校根据的实际教学情况，以“数据库应用技术”课程为研究基础，使用百会云平台和“腾讯课堂”，将二者结合起来，构建出全新的云计算辅助教学系统，在对现有的教学模式进行优化的同时，也对教学范围进行了延伸，使教学不再局限于课堂。在课堂进行集中教学后，学生还可以通过访问网络辅助教学平台，随时进行学习。这种方法加强了学生在教学过程中的主观能动性，加强对学生主动学习、积极学习良好习惯的培养，同时也大大提升了教师的教学效果。其次，在基于云计算技术的云课堂辅助教学平台应用过程中，对传统的被动灌输式教学方式也进行了极大的改变。在教学过程中，根据教学目标可以将学生划分成若干个小组，然后以小组为单位，让小组成员就学习内容进行讨论、分析、探讨，通过自主学习、共同学习，共享教学资源，从而加强彼此之间的交流，实现交互学习和协作学习，充分发挥出每个学生的优势和特长，同时通过交流和交互学习弥补自身的不足，取长补短，从而实现共同促进、共同提高，共同完成学习任务。这种教学方法，将资源共享最大化，同时还可以加强小组成员之间的协作，而小组与小组之间的竞争还可以提高学生的学习积极性，挖掘学生的学习兴趣，从而有效的提高学习效率。最后，在这种全新的教学模式下，教师可以充分利用Zohowiki提供的云计算平台以及“腾讯课堂”构建云课堂网络辅助教学平台，与本校的实际教学情况以及教师、班级、学生的实际教学环境、设施、资源等客观条件结合起来，设计适合本校，甚至是教师个人以及个体学生的混合协作式学习方法。同时教师还可以充分发挥出引导者的角色，指导学生在课下利用云平台资源进行学习、练习与交流，对课堂上的重点学习内容进行重点分析和知识总结，帮助学习解决在学习过程中遇到的实际问题，加强学生对对于重点知识的学习和掌握，同时学生还能够对学习成果进行反馈评价，一方面有助于教师调整课堂教学方式，提高教学效果；另一方面也可以促进基于云计算技术的云课堂网络辅助教学平台应用水平的提升。特别是对于翻转课堂模式的应用，赋予了学生更多的自由，把知识传授的过程放在课堂外，使学生可以选择最适合自己的方式接受新知识；而把知识内化的过程放在教室内，便于学生与学生之间、教师与学生之间的交流和沟通[3]。
4结论
基于云计算技术建立起来的云课堂网络辅助教学平台，是云计算技术在现代化课堂教学中有有效应用，是现代教学改革的重大进步，对推动我国教育事业的发展，具有非常重要的意义。
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关键词：云计算技术；分布存储技术；数据处理
DOIDOI：10.11907/rjdk.161889
中图分类号：TP319
文献标识码：A 文章编号文章编号：16727800（2016）011016104
0 引言
当前，计算机技术、信息技术和通讯技术的发展成为全球社会、经济、科技发展的重要推动力，它们已经融入到了人们生产生活的各个环节。随着对其应用程度的逐渐深入，各领域需要存储和处理的数据规模愈来愈大，这给相关技术的可持续发展带来了巨大挑战。云计算技术是计算机、存储和通讯技术发展到一定阶段后自然而然形成的一种新的计算模型，其在数据的储存和处理上与个人PC机有非常大的区别。它通过现代“互联网+机器设备”构建了一个庞大的数据中心库，并以此为基础向各领域提供数据存储、处理、分析以及计算服务。整个云计算系统的中心是数据中心，而对数据进行管理、存储以及组织的分布存储技术又是数据中心的关键。可以说，分布存储技术水平直接决定了云计算的整体水平。然而，目前分布存储技术难扩展、高成本、低容错的特性极大地限制了云计算技术的应用与发展。因此，分布存储技术的研究成为当前云计算技术研究的重点和热点。
1 分布存储技术产生背景
随着计算机应用的逐渐深入，海量数据随之产生，单一的PC机或者服务器已难以满足人们对数据处理的需求。因此，解决当前更大规模数据存储与数据计算的云计算技术应时而生[1]。
云计算环境下的分布存储技术指用户为了实现自己存储数据的目标，通过购买或租赁等手段，获得互联网空间，进而满足自己对数据的存储和计算需求。在云计算环境下，数据中心会对储存在其内部节点上的数据进行有序编排，通过专用的端口将用户需要的数据传输给用户，同时用户也能通过该端口将需要存储和处理的数据传输到自己购买的互联网空间中。通俗来讲，云计算就是以互联网为基础，能够使人们分享基础资源的计算模型。
2 云计算环境下的分布存储技术分析
2.1 容错性技术分析
传统情况下，采取RAID来提升存储技术的容错性，但这样的技术提升手段要求使用高性能的服务器，同时使用更加专业的存储设备。因此，这种提升存储容错性的手段会使成本大幅度提升，极大降低了企业的经济效益。但是，采用这种技术提升数据存储的容错性时，时常发生存储失误或错误的情况，给企业和用户造成了巨大损失，严重阻碍了云计算技术的进一步发展和应用。
2.2 可扩展性分析
提高存储可扩展性的最常用手段是预留冗余磁盘空间，这种提升手段适用于常规的存储技术。然而，目前云计算环境下所需储存和处理的数据达到了EB级别，在这种情况下，采取传统预留冗余磁盘空间的手段已经无法适应当前需要。
2.3 成本控制分析
在传统的数据存储过程中，小规模的数据交换不会产生很高的热量，不需要对数据存储设备进行降温，也不需要考虑节能问题。因此，传统的成本控制方式无法为云计算环境下的成本控制提供有效借鉴。在云计算环境下，由于涉及海量EB级别的数据存储、交换、计算，因而必须大规模增加存储空间和数据存储节点，也就必然会增加生产成本。另外，大量数据的传输和运算必然会使设备的散热量大大增加，在设备制造时必须要考虑散热问题，这在无形中也增加了实际运营成本[2]。
3 云计算环境下的分布存储技术构造
云计算环境下的数据中心主要由两方面的部件构成：软件与硬件。其中软件主要提供数据中心传输数据、计算等服务；硬件主要提供其存在环境所需要的支撑。通常情况下将其分成3种构造类型。
3.1 交换机构造
交换机结构在云计算技术出现之前就已是一种常用的分布存储技术手段，它不仅被用作数据中心，还是连接数据与用户的纽带。通常情况下，以交换机为中心的构造会形成一种树形结构，如图1所示，它由聚合层、核心层以及边缘层构成。边缘层通常由服务器和交换机构成，在数据存储时为了保证均衡的带宽环境，边缘层一定要和聚合层产生连接；在数据访问和传输时，聚合层也必须和核心层产生连接。该结构具备如下3个优点：①非常易于操作；②连接简单；③很容易实现扩展。同时其也存在一些不足：①灵活性差、资源利用率低；②带宽不足；③受聚合层结构影响较大；④发生故障后会浪费很多资源[3]。
3.2 服务器构造
将服务器结构作为数据中心时，为了实现不同服务器之间的连接，需要设置一些网卡。这种结构不必连接路由器和交换机，其本身就能够实现数据的传输和存储功能。由于通过网卡可以实现服务器的联网功能，因而构建服务器结构相对而言比较容易，但是应用它作为数据中心很容易发生链路冗余。并且在进行数据转发时，资源使用量较大，极易导致服务器高强度运转，会对服务器造成不同程度的损害。简言之，服务器作为数据中心易于构造但在运行过程中数据冗余现象严重。其结构如图2所示。
3.3 混合型构造
将交换机结构和混合型结构进行适度组合就构成了混合型构造，这种结构集中了交换机与服务器的优点，它将交换机作为中心，用网卡连接服务器并传输数据，能够很好地完成大型数据包的存储和传输。例如，DCell混合型构造是一种分层的、递归型的网络构造，上层DCell由多个下层DCell网络构成，假如把位于第J层的DCell当成一个节点，那么位于最底层的DCell将由N个服务器共同连接一台交换机。因此，当N=4时，该结构如图3所示。
4 当前分布存储技术容易产生的问题
4.1 容错问题
存储技术的容错性能可运用传统的技术手段加以提高，比如，传统的RAID、高性能服务器、更加专业的存储装置都能够有效地改善存储技术的容错性能。但是，随着社会经济的快速发展以及计算机应用的逐渐普及，需要存储和处理的数据量快速增长，这就要求数据中心的存储节点随之增长。在这种情况下，技术的限制导致数据存储和计算出现诸多问题，比如数据缺失、数据失效等。类似状况的发生使用户遭受了巨大损失，同时也严重限制了云计算技术的发展和应用[4]。
4.2 可扩展性问题
提升可扩展性能的传统方式是预留出足够的冗余磁盘空间。这种方式适用于常规的储存技术，但并不能很好地适用于云计算环境下的分布存储技术。因为预留冗余磁盘是通过增加磁盘来实现，在当前大数据库浪潮的冲击下，用预留磁盘冗余的手段来解决EB级数据的扩展性问题并不科学，而且在未来，数据库的级别可能会更高，这就要求采用新的技术来解决可扩展性问题。
4.3 成本增大问题
在云计算技术出现之前，常规的分布存储技术只需要对小规模数据进行存储和计算，不需要对设备的散热与降温加以特殊考虑，因而在传统的存储设备制造和应用上并没有涉及散热和能耗问题。然而，在云计算环境下，随着用户的迅速增加以及数据级别的不断攀升，如何解决好设备存储、传输问题，以及计算EB级别数据时的散热和能耗问题，有效降低设备制造成本以赚取更多盈利已成为困扰诸多设备厂家的难题。
5 分布存储关键技术分析
5.1 容错性技术
随着互联网、计算机以及通讯技术的发展，云计算技术在人们生产和生活中的应用越来越广泛，云计算环境下的分布储存技术也备受关注。数据容错技术的应用意味着即便云计算系统在使用期间由于未知原因产生了错误，其依然可以不间断地、正常地向用户提供数据存储、计算、传输服务。该技术的发现和使用可以有效提高系统的可靠性能，同时在一定程度上还能够增强系统应用性，使数据访问率实现一定程度的增长。通常情况下，数据容错是利用添加数据冗余来实现，即在向用户传输数据时即便有一些数据失效，但依然可以从冗余数据中召回所需数据，以满足客户需求。冗余数据在实际工作中的确能够提升系统的容错性，但同时也加大了存储资源的占用。因此，良好的数据容错技术不但要保证系统拥有良好的容错性，而且也要最大限度地降低对存储资源的占用，以控制成本、提升效益。
数据容错技术可以分为复制型与纠、删码型的容错技术。复制型数据容错技术能够实现简单应用，但由于建立副本的需要，会占用非常多的存储资源；纠、删码型数据容错技术虽然占用空间较少，但在数据存储和输出过程中需要重复编码及解码，对设备的计算性能要求很高。在数据缺失时，复制型容错技术只需将其它副本中的数据复制下载修复就可；纠、删码型容错技术修复数据时需要查找更大的数据量，难度和成本都相应较高。
（1）复制型数据容错技术。复制型容错技术的原理是将个体数据实现多模块化，将多个模块放置到不同的节点中，运用这种方法可以有效避免数据丢失、失效对用户造成的损失，因为某一个模块缺失时依然能够利用其它节点中的相同数据。当前，对该技术的研究主要有2个方向：①复制策略；②组织结构。
（2）纠、删码型数据容错技术。纠、删码型数据容错技术的原理是将存储数据实现编码化，产生新的占用空间更小的编码数据，运用这种方法不但可以进行数据的复制存储，而且可以有效减小存储占用空间。
上述两种数据容错技术各有优缺点，其对比结果如表1所示。
5.2 节能技术
据相关统计机构调查结果可知，云计算环境下数据存储系统的能耗可达到系统总能耗的44%。因此，对云计算技术节能的研究重点是对存储系统节能的研究。对存储技术节能技术的研究可以实现成本的有效控制，降低生产成本，提升企业利润，同时节能技术的研究与应用还能够有效地保护环境。数据存储技术是云计算技术的基础，降低数据存储的能耗能够有力地促进云计算技术的发展和应用，对社会发展也具有一定的积极意义。
5.2.1 节能技术能耗模型
云计算环境下的分布存储通常会运用到数据中心，如果想有效降低数据存储、传输、计算过程的能量消耗，最简单有效的手段是减少每一个储存节点对能量的消耗。只是在通常情况下，能量消耗的减少也同时意味着设备性能的降低。可通过单一的计算机能耗模型来对其性能与能耗之间的关联性进行研究，此模型主要分为比例模型和两段模型[5]。
在比例模型中，能量的消耗和计算机硬件的使用程度是正比关系，在硬件没有负载时基本不会有能量消耗，因而该模型无法精准地计算出系统能量的消耗情况。在实际情况中，计算机只要开机就会有能量消耗。动态频率、电压调整以及固态硬盘技术的运用，使计算机工作时其硬盘可以根据负载调整转速，使得性能与能量消耗步调一致，在保证性能的前提下有效减少能量消耗。
在两端模型中，计算机整体能耗分为固定能耗和可变能耗。固定能耗主要为硬件设备运转时的能量消耗，可变能耗由磁盘运转速度决定。虽然上述两种模型都认为设备高负载运转时能量的消耗最高，但两种模型对于空载时的能量消耗认识不同。两端模型认为空载时的能量消耗是无法被忽略的，所以两者相比，两端模型可以更精准地计算出其能量消耗情况。DVFS技术以及VOVO技术的运用，使得通过关闭没有任务的组件或数据节点的方法来减少能量消耗成为可能，可有效降低整个系统的能量消耗。
5.2.2 节能技术分类
目前，在减少分布存储能耗方面出现了很多有用成果，可将最新成果分成两类：软件节能技术、硬件节能技术。
（1）软件节能技术。这种技术是利用相关软件合理调控和分配存储资源来降低能耗，其特点是在降低系统能量消耗的同时不会导致性能的改变。软件直接调控管理数据节点通过对其应用情况进行分析与调控，合理地关闭节点，降低其能量消耗
（2）硬件节能技术。这种技术是减少分布存储硬件构成组件的能量消耗来实现整体的降耗节能，从硬件的构成层次可以将其分为两个方面：数据中心技术、计算机整体技术。
5.3 可扩展性能技术
随着数据存储量上升到EB级别，对云计算环境下分布存储技术的数据存储、传输、计算能力都有着更高要求。在其发展过程中，必须要对硬件设备的可扩展性能加以提升和完善，以更好地促进云计算技术的发展和应用。
6 结语
云计算是适应新时展要求的新型计算模式，目前已广泛运用于人们的生活和工作领域。云计算技术的应用受到数据分布存储技术容错性、成本、扩展性能等方面的限制，研究数据分布存储的容错性技术、节能降耗技术、可扩展性能力有助于提升云计算的整体发展水平，使云计算技术更好地服务于人类[6]。本文结合云计算技术的实际应用情况，分析了其中存在的问题，对提升分布存储技术的一些关键成果进行了介绍，这些成果的应用可有效提升云计算环境下分布储存技术的性能，从而增强其对数据的存储和处理能力，促进云计算技术的广泛应用。
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【关键词】云计算 数据库 存储 检索
随着信息技术的快速发展，数据存储和处理技术也随之取得了快速发展。云计算技术也应运而生。与传统的数据处理方式相比基于云计算的分布式高性能数据库优势更加明显。基于云计算分布式实时数据库能够实现数据的永久存储，同时它还能够尽可能地在同一地点处理数据，这样可以有效降低数据传输时间的消耗。
基于云技术的分布式实时数据库能充分利用高性能广域网络。这种挂数据库主要是通过数据流的形式来对存储云中的数据来进行专业化地处理，通过这种方式定义的计算函数就能够对存储云所管理的刷数据进行有针对性处理。
1 云计算技术介绍
研究分布式数据库高性能数据存储检索机制，首先就需要掌握云计算技术。了解云计算技术是研究的重要前提。近些年来云计算技术获得了迅猛发展，依托于云计算技术本身的产品也获得了较快发展。云计算技术主要是将效用计算、网络存储、网格计算以及负载均衡等领域进行综合而形成的一种专业性技术。
通常情况下云计算技术本身包含海量数据的分布式存储技术、分布式实时事务提交协议、网络动态路由与负载均衡技术、事务实时调度机制等核心技术。这几种技术对于分布式实时数据库的构建具有重要意义。
2 分布式实时数据库的框架
分布式实时数据库是云计算技术与实时数据库技术深度融合的产物，该数据库主要是通过计算机集群来进行构建。该数据库具有可扩展、系统性、可靠性、可维护性高等特点。负载均衡、事务调度、冲突处理、数据存储等是其主要内容。分布式实时数据库主要是通过分布式通讯服务平台的客户端结构接入到该平台中的。某个节点在接入分布式应用服务之后就可以实现与同样服务的其他节点的有效连接。
多台数据服务器的数据存储，检索组件则是通过接入平台结成一个统一的数据存储以及数据检索服务来向外提供服务的。这样一种服务机制实际上打破了原来那种单台实时数据处理服务器的孤岛。对于数据的查俊则是用平台接口把客户端同服务平台连接起来实现的。
3 分布式实时数据库存储机制
针对基于云计算分布式实时数据库存储机制的设计，重点是要在规模动态调整能力、数据一致性、分布式冗余存储等方面来进行调整和设计。在实际设计过程中必须要能够达到以下目的：一是适当增加服务器节点从而实现系统并发处理能力，最终提升数据存储容量。二是系统数据存储的实时性和高可用性得到增强。三是实现高效的数据备份冗余，从而来有效避免数据读写失败情况的出现。有的条件下甚至是可以用一致性维护机制来保证备份数据的一致。四是服务器节点可崩溃，恢复以及在线加入。
存储云结构主要是由主管服务器、安全服务器、客户端以及从属节点等构成。这些设备在系统中承担的功能各有不同。主管服务器主要是维持系统内的元数据，提供目录服务、响应用户请求、控制从属节点运行等。从属节点主要指的是那些存储数据的文件，这些节点通常是基于存储云客户端的请求而需要处理数据的节点。从属节点一般只接受主服务器的指令，客户端、从属节点的关系以及从属节点之间的关系则主要是由主节点来进行协调。
存储云结构能够实现高速缓存数据连接，这样就能够有效改变同一队节点间，数据传输需要多次连接的现状。该系统的安全机制主要是通过存取控制列表来实现的。存储云结构中的数据需要由存取控制列表来进行控制，客户端IP地质也需要在服务器内部。数据的组织和处理是按照以下方式来实现的：在存储云结构中每个数据文件一般都附有一个索引文件，数据文件和索引文件都存在与相同节点中。复制数据文件的同时，牵引文件也将会被复制。索引文件本身包含每个记录的起始地址以及末端地址。那些没有索引文件的数据文件则主要是通过文件为单位的方式来进行处理。此时就需要通过特定函数来解析以及提取数据。
数据服务器在加入分布式通讯服务平台之后就会形成一个分布式系统整体，服务器节点加入之后就可以通过平台来转发数据并进行备份。在存储云结构中点歌服务节点只需要关注自身的数据接手法以及存储。通过该结构能够实现单个节点数据处理同复杂分布式架构逻辑的分离。这对于最大程度利用实时数据库存储技术具有重要意义。
4 分布式实时数据库检索机制
高性能数据检索具有明显特点，它的查询耗时和结果正确率是影响数据库性能的重要指标。分布式实时数据库检索机制有以下几个特点：一是数据最终的一致性。通常情况下数据在同步完成之前，数据备份之间往往存在不一致情况，此时系统通过一致性维护机制就可以实现数据的最终一致性。二是数据一致性修复。系统中数据一致性恢复主要是通过数据一致性对比、修复机制来实现备份数据间的一致性，从而最终达到分布式的最终一致性。三是查询的一致性等级。所谓查询的一致性等级主要指的是用户指定查询结果的一致性等级。对于那些一致性要求较高的一般四通过数据点的主备份节点来进行查询处理，对于那些一致性要求不高的请求则是要尽可能降低数据检索耗时。
分布式数据查询，按照查询位置不同可以分为当前节点数据查询和备份节点数据查询两种情况。针对备份节点的数据查询主要是通过当前节点数据查询来实现的。本地节点数据查询本身又可以分为实时数据查询和历史数据查询两种方式。历史数据的查询则可分为存档缓存查询和磁盘数据查询。
云计算技术是当前一种先进的信息技术，这种技术在分布式实时数据库中的应用是时展的必然要求。在今后应该不断加强云计算技术的研究。本文首先分析了云计算技术，而后分析了分布式实时数据库的总框架，之后重点分析了存储结构和检索机制。基于云技术的分布式实时数据库中数据存储和检索是其中的重要功能。加强这两方面的研究有重要意义。
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本文结合计算机行业的发展，对计算机网络云计算技术进行了分析研究，希望能为计算机技术的进步提供一定的理论支持。
一、计算机网络的云计算技术概念
美国的网络公司最早提出计算机网络云计算技术的概念，随着科学的进步与发展已经逐渐成为了一门成熟的技术，有着丰富的理论基础与实践经验。现在的“云计算”技术是指能将网络、硬件、设备相融合，同时实现规模性、安全性、虚拟性的技术。目前来看，对计算机网络云计算的定义还没有统一的趋势，每一名研究人员都有自己的研究与看法，通过研究与分析，本文对云计算的观点是：首先，每一个“云”都是独立的计算机分布体系，基于网络化、虚拟化的计算机服务层，与计算机中的资源保持一定的节奏，实现计算机资源的同步。其次，计算机网络云是一个综合体，并非是独立的，计算机软件的开发中离不开云计算的环节，其重点就是网络云计算特征的研究。对于计算机网络的使用者来说，计算机集成软件层面，能被接受与理解的就是云计算，在本文重点突出的就是云计算的属性。最后，计算机网络的使用者没有进行长期的规划后使用，很容易出现浪费现象，目前的云计算技术可以实现分或秒内的数据计算，可以很好地避免资源过载或资源浪费现象。
通过研究可以看出，计算机网络云计算技术可以定义成计算机网络中进行的某种服务形式，其中相关的硬件设施与软件系统统称为计算机网络云计算。定义中包括网络计算机、超级计算机、集成技术等，相关的技术既有区别又有联系。计算机网络云计算技术的原理是：大量的数据分布于分布式计算机中，同时保证用户的数据系统与计算机同步运行，进而实现及时将需要的资源切换到相应的应用中，根据使用者的访问需求进行存储系统与计算机系统的定位。计算机网络云计算技术可以基于用户服务需求及时提供所需的网络信息资源。计算机网络云计算技术适应性强，弹性好，专业技术性高，发展前景十分好，应用越来越广泛。
二、计算机网络云计算技术的分类
基于多样化的标准，计算机云计算的分类也有多种方式。比较常见的是：根据服务方式的不同，云计算可以分为私有云和公有云。私有云是根据用户的自身情况进行独立使用，同时建立平台，操作性与实用性十分好。公有云是ζ渌用户的资源进行开发利用。在选择私有云与公有云时，应该考虑的主要因素是：
1.服务的延续性
大部分情况下，公有云提供的服务容易受外界影响，如网络故障等情况，而私有云则不会出现这种问题。
2.数据安全性
如果对于稳定性与安全性不存在过高要求，则比较适合使用公有云。
3.综合使用成本
通常状况下，如果对于计算资源要求不高可以选用公有云，如果对于计算资源要求较高则比较适合建立自己的私有云平台。
4.监控能力
公有云可以将使用用户对系统的监控能力屏蔽起来，这对于金融保险投资行业是十分有必要的。
三、计算机网络云计算技术的实现
为了将计算机系统的系统处理过程进行简化，通常将该过程划分为预处理过程与功能实现过程两大部分。对系统的各项功能进行分解，得到一些不需要进行功能实现过程与预处理过程的功能。对于可以进行预先处理过程的功能通常是一次性处理，在执行过程中，可以将预处理过程得到的结果直接使用，以此完成特点的系统功能。该方法与原则的采用，极大地简化了系统，大幅度提高了系统运行效率。计算的云化中的系统就是计算云化系统，它的计算量十分巨大，系统计算运行效率极高。但因为计算云化系统为一次处理系统，只要计算云规则生成，计算云化系统的使命与任务也就完成，而不是在对计算机加以应用时需要该系统。通常在计算机网络云计算中形成的系统就是云计算系统，是一个十分简单的系统，对计算机的处理能力没有过高要求，同时应用于各类计算机系统计算中。
四、计算机网络云计算的计算与优势
建立计算机网络云计算过程的第一步是服务器架构的建立，其对计算机网络云计算技术中的IAAS部分进行充当。目前来看，仍没有关于网络云计算服务器架构的专门、统一的标准出现，这需要一定的相关技术进行支持，例如计算区域网SAN和附网NAS等，这都是应用比较多的服务器架构技术。NAS文件计算系统是松散结构型的集群，它的架构有很明显的分布式特征。NAS文件系统集群中的各个节点具有互补与相互影响的特点，文件是最小的单位，因为只要在集群存储文件就可以计算出文件的数据信息，直接减少了很多计算的冗余性。它的拓展性很高，同时成本较低，安全控制系统安全稳定。如果客户发出过多的请求，NAS系统的限制就表现出来，二级计算就可以通过NAS的云服务完成。
SAN是一种紧密结合类型的集群，在集群中存储文件之后，可以分解成很多个数据块。相比于集群之中的节点，各数据块之间能够进行相互访问。节点可以借助于访问文件间的数据块针对客户的请求进行处理。SAN系统之中可以通过节点数量增减来响应请求，同时提升界定本身的性能。为了能够将以SAN为基础的OBS发展起来，就需要更好的性能与更低的成本。而SAN计算建构的硬件价格十分高，同时依托于SAN的服务价格，因此可以适当地降低一下性能，保证更好的性能与更低的成本。
五、实例――基于谷歌云计算技术的AlphaGo亮点分析
AlphaGo通过谷歌云计算技术，拥有与人类棋手类似的“棋感”，其技术远胜于1997年IBM公司研制的超级电脑“深蓝”。“深蓝”面对的是相对围棋简单多的国际象棋，设计理念为根据棋局情况不断演算各种可能的步骤，最终从各种步骤中选定走棋方案。AlphaGo背后的云计算技术，可以让AlphaGo无需“暴力”分析演算所有步骤，只需要把运算能力都集中在“棋感策略”网络中最有可能的情况上。其背后的深层算法，具备三大亮点：（1）深度卷积神经网络学习技术：“棋感策略”网络的本质学习人类围棋大师走法思维。AlphaGo藉此拥有强大的盘面评估能力。（2）增强学习算法技术：此算法可通过自我对弈来持续提升AlhpaGo的棋感策略和盘面评估能力，并且给出落子选择。（3）蒙特卡洛搜索技术：“评价网络”的核心，可以融合棋感策略和盘面评估能力，修正落子选择而最终给出落子方案。
六、计算机网络云计算技术发展遇到的问题
在目前计算机网络云计算技术广泛地运用到各个领域的过程中，云计算技术也存在一些缺陷与不足还需要引起我们的重视，同时在云计算的应用过程中应采用足够的措施来对数据信息的安全性进行可靠的保障，这是计算机网络云计算技术发展过程中十分重要的一项课题。现在的大部分云端是通过浏览器进行接入的，浏览器是计算机系统中非常薄弱的地方，存在着很多的缺陷与漏洞，因此用户的云端接入浏览器时，用户证书与认证密钥特别容易因为浏览器漏洞而产生泄密。同时由于不同的应用都需要在云端中进行认证，这就需要保证认证机制的高效性与安全性。在应用服务层之中，应该采取安全有效的措施来保护用书的隐私安全，在基础设施层中要采取安全可靠的方法保C数据的安全性。
七、采取措施保障网民数据安全
如果数据的安全不能得到保障，就会对云计算的发展产生不利影响，所以为了能够保障网民数据的安全。就需要采取切实可行的手段来保证数据的安全性。
1.隔离操作系统与数据
为了能够切实有效地保障网民信息的安全，就需要充分使用Hypervisor，从而将网民的操作系统与数据资源隔离起来，从而有效地保证了计算资源的安全性，避免了网民操作系统所带来的可能的不利影响。
2.重置API保护层
服务商提供给用户API，用户根据需要进行应用。但同时第三方也有可能对这些API进行使用。为了保证数据的安全性，就需要你安装API保护层，重叠保护API。
3.严格身份认证
服务商应严格的执行身份认证，防范冒充网民身份的行为，加强对账号与密码的管理控制，确保网民只访问自己的程序与数据，从而保证数据资源的安全性。
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