第一篇：《云計(jì)算遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)持有性檢查方案的設(shè)計(jì)和研究》論文評(píng)語(yǔ)

《云計(jì)算遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)持有性檢查方案的設(shè)計(jì)和研究》論文，其選題來(lái)自云計(jì)算環(huán)境中數(shù)據(jù)傳輸交互中存在的安全隱患實(shí)際問(wèn)題。該選題很有實(shí)際意義，并有較好的應(yīng)用前景。

該論文主要是對(duì)：云計(jì)算中的幾種數(shù)據(jù)持有性證明的模型和數(shù)字簽名等技術(shù)進(jìn)行了細(xì)致的分析，并對(duì)隱私保留公開(kāi)審計(jì)的方法中的同態(tài)驗(yàn)證環(huán)簽名方案中的安全性和改進(jìn)方法這一關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究。對(duì)同態(tài)驗(yàn)證環(huán)簽名的原理思想、存在漏洞、攻擊方法和改進(jìn)方案思路進(jìn)行了較詳細(xì)的描述，提出了能進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)安全性的同態(tài)驗(yàn)證環(huán)簽名的改進(jìn)方法的安全模型方案，并對(duì)新方案的正確性、不可偽造性和安全匿名性進(jìn)行了證明，體現(xiàn)了改進(jìn)的合理性。

這些反映了該論文的作者具有一定的理論基礎(chǔ)和專(zhuān)業(yè)知識(shí)，能夠較好地利用所學(xué)知識(shí)解決一些實(shí)際問(wèn)題，有一定的動(dòng)手能力。

論文內(nèi)容詳實(shí)，層次清楚，故建議該生參加專(zhuān)業(yè)學(xué)位碩士畢業(yè)論文答辯。

第二篇：大數(shù)據(jù)與云計(jì)算論文

大數(shù)據(jù)與云計(jì)算

摘 要：大數(shù)據(jù)（Big Data）這個(gè)概念近年來(lái)在越來(lái)越多的場(chǎng)合、被越來(lái)越多的人提及，并且經(jīng)常和云計(jì)算聯(lián)系在一起，云計(jì)算與大數(shù)據(jù)之間到底是什么關(guān)系成為熱點(diǎn)話(huà)題。本

專(zhuān)題報(bào)告包含以下四個(gè)方面內(nèi)容：1.大數(shù)據(jù)的價(jià)值；2.大數(shù)據(jù)帶來(lái)的挑戰(zhàn);3.大數(shù)據(jù)研究成果；4.云計(jì)算是大數(shù)據(jù)挖掘的主流方式。通過(guò)本報(bào)告闡述我們對(duì)大數(shù)據(jù)的理解，以及對(duì)大數(shù)據(jù)的價(jià)值的認(rèn)識(shí)，探討大數(shù)據(jù)處理與挖掘技術(shù)，大數(shù)據(jù)主要著眼于“數(shù)據(jù)”，提供數(shù)據(jù)采集、挖掘、分析的技術(shù)和方法;云計(jì)算技術(shù)主要關(guān)注“計(jì)算”，提供IT 解決方案。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)可以促進(jìn)持續(xù)審計(jì)方式的發(fā)展、總體審計(jì)模式的應(yīng)用、審計(jì)成果的綜合應(yīng)用、相關(guān)關(guān)系證據(jù)的應(yīng)用、高效數(shù)據(jù)審計(jì)的發(fā)展和大數(shù)據(jù)審計(jì)師的發(fā)展。強(qiáng)化大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)審計(jì)應(yīng)用的措施包括制定長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展戰(zhàn)略、加快審計(jì)法規(guī)建設(shè)、建立行業(yè)平臺(tái)、加強(qiáng)研發(fā)和提高利用能力。關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 云計(jì)算 數(shù)據(jù)挖掘 對(duì)審計(jì)影響 政策建議 引言

目前，大數(shù)據(jù)伴隨著云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，正在對(duì)全球經(jīng)濟(jì)社會(huì)生活產(chǎn)生巨大的影響。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)給現(xiàn)代審計(jì)提供了新的技術(shù)和方法，要求審計(jì)組織和審計(jì)人員把握大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的內(nèi)容與特征，促進(jìn)現(xiàn)代審計(jì)技術(shù)和方法的進(jìn)一步發(fā)展。

一、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的涵義與特征

隨著云計(jì)算技術(shù)的出現(xiàn)，大數(shù)據(jù)吸引了全世界越來(lái)越多的關(guān)注。哈佛大學(xué)社會(huì)學(xué)教授加里·金(2012)說(shuō): “這是一場(chǎng)革命，龐大的數(shù)據(jù)資源使得各個(gè)領(lǐng)域開(kāi)始了量化進(jìn)程，無(wú)論學(xué)術(shù)界、商界還是政府，所有領(lǐng)域都將開(kāi)始這種進(jìn)程。”(一)大數(shù)據(jù)的涵義與特征

“數(shù)據(jù)”(data)這個(gè)詞在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解為“事實(shí)”。2009 年，“大數(shù)據(jù)”概念才逐漸開(kāi)始在社會(huì)上傳播。而“大數(shù)據(jù)”概念真正變得火爆，卻是因?yàn)槊绹?guó)奧巴馬政府在2012 年高調(diào)宣布了其“大數(shù)據(jù)研究和開(kāi)發(fā)計(jì)劃”。這標(biāo)志著“大數(shù)據(jù)”時(shí)代真正開(kāi)始進(jìn)入社會(huì)經(jīng)濟(jì)生活中來(lái)了?！按髷?shù)據(jù)”(big data)，或稱(chēng)巨量資料，指的是所涉及的數(shù)據(jù)量規(guī)模大到無(wú)法利用現(xiàn)行主流軟件工具，在一定的時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)收集、分析、處理或轉(zhuǎn)化成為幫助決策者決策的可用信息?；ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心(IDC)認(rèn)為“大數(shù)據(jù)”是為了更經(jīng)濟(jì)、更有效地從高頻率、大容量、不同結(jié)構(gòu)和類(lèi)型的數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值而設(shè)計(jì)的新一代架構(gòu)和技術(shù)，用它來(lái)描述和定義信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)具有4 個(gè)特點(diǎn): 第一，數(shù)據(jù)體量巨大(Volume)，從TB 級(jí)別躍升到PB 級(jí)別。第二，處理速度快(Velocity)，這與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。第三，數(shù)據(jù)種類(lèi)多(Variety)，有圖片、地理位置信息、視頻、網(wǎng)絡(luò)日志等多種形式。第四，價(jià)值密度低，商業(yè)價(jià)值高(Value)。存在單一數(shù)據(jù)的價(jià)值并不大，但將相關(guān)數(shù)據(jù)聚集在一起，就會(huì)有很高的商業(yè)價(jià)值(金良，2012)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，不僅改變了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集、處理和應(yīng)用技術(shù)與方法，還促使人們思維方式的改變。大數(shù)據(jù)的精髓在于促使人們?cè)诓杉⑻幚砗褪褂脭?shù)據(jù)時(shí)思維的轉(zhuǎn)變，這些轉(zhuǎn)變將改變?nèi)藗兝斫夂脱芯可鐣?huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的技術(shù)和方法。

(1)是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，不依賴(lài)抽樣分析，而可以采集和處理事物整體的全部數(shù)據(jù)。19 世紀(jì)以來(lái)，當(dāng)面臨大的樣本量時(shí)，人們都主要依靠抽樣來(lái)分析總體。但是，抽樣技術(shù)是在數(shù)據(jù)缺乏和取得數(shù)據(jù)受限制的條件下不得不采用的一種方法，這其實(shí)是一種人為的限制。過(guò)去，因?yàn)橛涗?、?chǔ)存和分析數(shù)據(jù)的工具不夠科學(xué)，只能收集少量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。如今，科學(xué)技術(shù)條件已經(jīng)有了很大的提高，雖然人類(lèi)可以處理的數(shù)據(jù)依然是有限的，但是可以處理的數(shù)據(jù)量已經(jīng)大量增加，而且未來(lái)會(huì)越來(lái)越多。隨著大數(shù)據(jù)分析取代抽樣分析，社會(huì)科學(xué)不再單純依賴(lài)于抽樣調(diào)查和分析實(shí)證數(shù)據(jù)，現(xiàn)在可以收集過(guò)去無(wú)法收集到的數(shù)據(jù)，更重要的是，現(xiàn)在可以不再依賴(lài)抽樣分析。

(2)是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，不再熱衷于追求數(shù)據(jù)的精確度，而是追求利用數(shù)據(jù)的效率。當(dāng)測(cè)量事物的能力受限制時(shí)，關(guān)注的是獲取最精確的結(jié)果。但是，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，追求精確度已經(jīng)既無(wú)必要又不可行，甚至變得不受歡迎。大數(shù)據(jù)紛繁多樣，優(yōu)劣摻雜，精準(zhǔn)度已不再是分析事物總體的主要手段。擁有了大數(shù)據(jù)，不再需要對(duì)一個(gè)事物的現(xiàn)象深究，只要掌握事物的大致發(fā)展趨勢(shì)即可，更重要的是追求數(shù)據(jù)的及時(shí)性和使用效率。與依賴(lài)于小數(shù)據(jù)和精確性的時(shí)代相比較，大數(shù)據(jù)更注重?cái)?shù)據(jù)的完整性和混雜性，幫助人們進(jìn)一步認(rèn)識(shí)事物的全貌和真相。

(3)是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們難以尋求事物直接的因果關(guān)系，而是深入認(rèn)識(shí)和利用事物的相關(guān)關(guān)系。長(zhǎng)期以來(lái)，尋找因果關(guān)系是人類(lèi)發(fā)展過(guò)程中形成的傳統(tǒng)習(xí)慣。尋求因果關(guān)系即使很困難且用途不大，但人們無(wú)法擺脫認(rèn)識(shí)的傳統(tǒng)思維。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們不必將主要精力放在事物之間因果關(guān)系的分析上，而是將主要精力放在尋找事物之間的相關(guān)關(guān)系上。事物之間的相關(guān)關(guān)系可能不會(huì)準(zhǔn)確地告知事物發(fā)生的內(nèi)在原因，但是它會(huì)提醒人們事情之間的相互聯(lián)系。人們可以通過(guò)找到一個(gè)事物的良好相關(guān)關(guān)系，幫助其捕捉到事物的現(xiàn)在和預(yù)測(cè)未來(lái)。(二)云計(jì)算的涵義與特征

“云計(jì)算”概念產(chǎn)生于谷歌和IBM 等大型互聯(lián)網(wǎng)公司處理海量數(shù)據(jù)的實(shí)踐。2006 年8 月9 日，Google首席執(zhí)行官埃里克·施密特(Eric Schmidt)在搜索引擎大會(huì)首次提出“云計(jì)算”的概念。2007 年10 月，Google 與IBM 開(kāi)始在美國(guó)大學(xué)校園推廣云計(jì)算技術(shù)的計(jì)劃，這項(xiàng)計(jì)劃希望能降低分布式計(jì)算技術(shù)在學(xué)術(shù)研究方面的成本，并為這些大學(xué)提供相關(guān)的軟硬件設(shè)備及技術(shù)支持(Michael Mille，2009)。目前全世界關(guān)于“云計(jì)算”的定義有很多?！霸朴?jì)算”是基于互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)服務(wù)的增加、使用和交付模式，是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)來(lái)提供動(dòng)態(tài)易擴(kuò)展且經(jīng)常是虛擬化的資源。美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究院(NIST)2009年關(guān)于云計(jì)算的定義是: “云計(jì)算是一種按使用量付費(fèi)的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網(wǎng)絡(luò)訪(fǎng)問(wèn)，進(jìn)入可配置的計(jì)算資源共享池(資源包括網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、存儲(chǔ)、應(yīng)用軟件、服務(wù)等)，這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務(wù)供應(yīng)商進(jìn)行很少的交互?！备鶕?jù)這一定義，云計(jì)算的特征主要表現(xiàn)為: 首先，云計(jì)算是一種計(jì)算模式，具有時(shí)間和網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)的功能。其次，云計(jì)算是一條接入路徑，通過(guò)廣泛接入網(wǎng)絡(luò)以獲取計(jì)算能力，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)機(jī)制進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)。第三，云計(jì)算是一個(gè)資源池，云計(jì)算服務(wù)提供商的計(jì)算資源，通過(guò)多租戶(hù)模式為不同用戶(hù)提供服務(wù)，并根據(jù)用戶(hù)的需求動(dòng)態(tài)提供不同的物理的或虛擬的資源。第四，云計(jì)算是一系列伸縮技術(shù)，在信息化和互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的計(jì)算規(guī)?？梢钥焖贁U(kuò)大或縮小，計(jì)算能力可以快速、彈性獲得。第五，云計(jì)算是一項(xiàng)可計(jì)量的服務(wù)，云計(jì)算資源的使用情況可以通過(guò)云計(jì)算系統(tǒng)檢測(cè)、控制、計(jì)量，以自動(dòng)控制和優(yōu)化資源使用。(三)大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系

從整體上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算是相輔相成的。大數(shù)據(jù)主要專(zhuān)注實(shí)際業(yè)務(wù)，著眼于“數(shù)據(jù)”，提供數(shù)據(jù)采集、挖掘、分析的技術(shù)和方法，強(qiáng)調(diào)的是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力。云計(jì)算主要關(guān)注“計(jì)算”，關(guān)注IT 架構(gòu)，提供IT 解決方案，強(qiáng)調(diào)的是計(jì)算能力，即數(shù)據(jù)處理能力。如果沒(méi)有大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，那么云計(jì)算的計(jì)算能力再?gòu)?qiáng)大，也難以找到用武之地;如果沒(méi)有云計(jì)算的數(shù)據(jù)處理能力，則大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)再豐富，也終究難以用于實(shí)踐中去。

從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)依賴(lài)于云計(jì)算。海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)、海量數(shù)據(jù)管理技術(shù)、MapＲeduce 編程模型都是云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)，也都是大數(shù)據(jù)的技術(shù)基礎(chǔ)。而數(shù)據(jù)之所以會(huì)變“大”，最重要的便是云計(jì)算提供的技術(shù)平臺(tái)。數(shù)據(jù)被放到“云”上之后，打破了過(guò)去那種各自分割的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，更容易被收集和獲得，大數(shù)據(jù)才能呈現(xiàn)在人們眼前。而巨量的數(shù)據(jù)也只能依靠云計(jì)算強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，才能夠“淘盡黃沙始得金”。

從側(cè)重點(diǎn)看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的側(cè)重點(diǎn)不同。大數(shù)據(jù)的側(cè)重點(diǎn)是各種數(shù)據(jù)，廣泛、深入挖掘巨量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的價(jià)值，迫使企業(yè)從“業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皵?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”。而云計(jì)算主要通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)廣泛獲取、擴(kuò)展和管理計(jì)算及存儲(chǔ)資源和能力，其側(cè)重點(diǎn)是IT 資源、處理能力和各種應(yīng)用，以幫助企業(yè)節(jié)省IT部署成本。云計(jì)算使企業(yè)的IT 部門(mén)受益，而大數(shù)據(jù)使企業(yè)的業(yè)務(wù)管理部門(mén)受益。

從結(jié)果看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算帶來(lái)不同的變化。大數(shù)據(jù)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的變化是巨大的，涉及到各個(gè)領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)已經(jīng)與資本、人力一起作為生產(chǎn)的主要因素影響著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值，而挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值、利用數(shù)據(jù)的“推動(dòng)力”就是云計(jì)算。云計(jì)算將信息存儲(chǔ)、分享和挖掘能力極大提高，更經(jīng)濟(jì)、高效地將巨量、高速、多變的終端數(shù)據(jù)存儲(chǔ)下來(lái)，并隨時(shí)進(jìn)行計(jì)算與分析。通過(guò)云計(jì)算對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、總結(jié)與預(yù)測(cè)，會(huì)使得決策更可靠，釋放出更多大數(shù)據(jù)的內(nèi)在價(jià)值。

二、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)對(duì)審計(jì)的影響分析

審計(jì)技術(shù)和方法的發(fā)展是隨著科學(xué)和管理技術(shù)的發(fā)展而發(fā)展的?，F(xiàn)代審計(jì)技術(shù)和方法體系是在原始的查賬基礎(chǔ)上從低級(jí)向高級(jí)、從不完備到比較完備發(fā)展起來(lái)的。在業(yè)務(wù)和會(huì)計(jì)處理手工操作階段，審計(jì)實(shí)施的是賬表導(dǎo)向的審計(jì)技術(shù)和方法;當(dāng)內(nèi)部控制理論和方法全面應(yīng)用于業(yè)務(wù)和會(huì)計(jì)處理時(shí)，審計(jì)實(shí)施的是系統(tǒng)導(dǎo)向的審計(jì)技術(shù)和方法;當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)管理理論和方法全面應(yīng)用于業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)管理時(shí)，審計(jì)實(shí)施的是風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向?qū)徲?jì)技術(shù)和方法;與風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向?qū)徲?jì)技術(shù)和方法并行的是，計(jì)算機(jī)技術(shù)廣泛應(yīng)用于業(yè)務(wù)和會(huì)計(jì)處理時(shí)，審計(jì)實(shí)施的是IT 審計(jì)技術(shù)和方法。目前，面對(duì)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展，審計(jì)人員需要應(yīng)時(shí)而變來(lái)適應(yīng)由此而帶來(lái)的變化，分析大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)對(duì)審計(jì)方式、審計(jì)抽樣技術(shù)、審計(jì)報(bào)告模式、審計(jì)證據(jù)搜集等技術(shù)和方法的影響。(一)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)促進(jìn)持續(xù)審計(jì)方式的發(fā)展

傳統(tǒng)審計(jì)中，審計(jì)人員只是在被審計(jì)單位業(yè)務(wù)完成后才進(jìn)行審計(jì)，而且審計(jì)過(guò)程中并不是審計(jì)所有的數(shù)據(jù)和信息，只是抽取其中有的一部分進(jìn)行審計(jì)。這種事后和有限的審計(jì)對(duì)被審計(jì)單位復(fù)雜的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)和管理系統(tǒng)來(lái)說(shuō)很難及時(shí)做出正確的評(píng)價(jià)，而且對(duì)于評(píng)價(jià)日益頻繁和復(fù)雜的經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)的真實(shí)性和合法性則顯得過(guò)于遲緩。隨著信息技術(shù)迅速發(fā)展，越來(lái)越多的審計(jì)組織對(duì)被審計(jì)單位開(kāi)始實(shí)施持續(xù)審計(jì)方式，以解決審計(jì)結(jié)果與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的時(shí)差問(wèn)題。但是，審計(jì)人員實(shí)施持續(xù)審計(jì)時(shí)，往往受目前業(yè)務(wù)條件和信息化手段的限制，取得的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無(wú)法數(shù)據(jù)化，或者無(wú)法取得相關(guān)的明細(xì)數(shù)據(jù)，致使對(duì)問(wèn)題的判斷也難以進(jìn)一步具體和深入。而大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)可以促進(jìn)持續(xù)審計(jì)方式的發(fā)展，使信息技術(shù)與大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)較好交叉融合，尤其對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)控制“實(shí)時(shí)性”要求較高的特定行業(yè)，如銀行、證券、保險(xiǎn)等行業(yè)，在這些行業(yè)中實(shí)施持續(xù)審計(jì)迫在眉睫。如審計(jì)組織對(duì)商業(yè)銀行的審計(jì)，實(shí)行與商業(yè)銀行建立業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)系統(tǒng)的接口，在開(kāi)發(fā)的持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)中固化了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化和數(shù)據(jù)分析模塊，該模塊可以在海量貸款客戶(hù)中挖掘、分析出行業(yè)性和區(qū)域性貸款風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)在線(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，并將發(fā)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)、超預(yù)警值指標(biāo)及問(wèn)題登記為疑點(diǎn)，并建立實(shí)時(shí)審計(jì)工作底稿，按照重要程度進(jìn)行歸類(lèi)、核實(shí)或下發(fā)給現(xiàn)場(chǎng)審計(jì)人員進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)核實(shí)，以較好處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的利用和數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析利用問(wèn)題。(二)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)促進(jìn)總體審計(jì)模式的應(yīng)用

現(xiàn)時(shí)的審計(jì)模式是在評(píng)價(jià)被審計(jì)單位風(fēng)險(xiǎn)基礎(chǔ)上實(shí)施抽樣審計(jì)。在不可能收集和分析被審計(jì)單位全部經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的情況下，現(xiàn)時(shí)的審計(jì)模式主要依賴(lài)于審計(jì)抽樣，從局部入手推斷整體，即從抽取的樣本著手進(jìn)行審計(jì)，再據(jù)此推斷審計(jì)對(duì)象的整體情況。這種抽樣審計(jì)模式，由于抽取樣本的有限性，而忽視了大量和具體的業(yè)務(wù)活動(dòng)，使審計(jì)人員無(wú)法完全發(fā)現(xiàn)和揭示被審計(jì)單位的重大舞弊行為，隱藏著重大的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。而大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)對(duì)審計(jì)人員而言，不僅僅是一種可供采用的技術(shù)手段，這些技術(shù)和方法將給審計(jì)人員提供實(shí)施總體審計(jì)模式的可行性。利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)的跨行業(yè)、跨企業(yè)搜集和分析，可以不用隨機(jī)抽樣方法，而采用搜集和分析被審計(jì)單位所有數(shù)據(jù)的總體審計(jì)模式。利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的總體審計(jì)模式是要分析與審計(jì)對(duì)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，使得審計(jì)人員可以建立總體審計(jì)的思維模式，可以使現(xiàn)代審計(jì)獲得革命性的變化。審計(jì)人員實(shí)施總體審計(jì)模式，可以規(guī)避審計(jì)抽樣風(fēng)險(xiǎn)。如果能夠收集總體的所有數(shù)據(jù)，就能看到更細(xì)微、深入的信息，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多角度的深層次分析，從而發(fā)現(xiàn)隱藏在細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)中的對(duì)審計(jì)問(wèn)題更具價(jià)值的信息。同時(shí)，審計(jì)人員實(shí)施總體審計(jì)模式，能發(fā)現(xiàn)從審計(jì)抽樣模式所不能發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)給審計(jì)人員提供了一種能夠從總體把握審計(jì)對(duì)象的技術(shù)手段，從而幫助審計(jì)人員能從總體的視角發(fā)現(xiàn)以前難以發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題。

(三)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)促進(jìn)審計(jì)成果的綜合應(yīng)用

目前，審計(jì)人員的審計(jì)成果主要是提供給被審計(jì)單位的審計(jì)報(bào)告，其格式固定，內(nèi)容單一，包含的信息量較少。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)在審計(jì)中廣泛應(yīng)用，審計(jì)人員的審計(jì)成果除了審計(jì)報(bào)告外，還有在審計(jì)過(guò)程中采集、挖掘、分析和處理的大量的資料和數(shù)據(jù)，可以提供給被審計(jì)單位用于改進(jìn)經(jīng)營(yíng)管理，促進(jìn)審計(jì)成果的綜合應(yīng)用，提高審計(jì)成果的綜合應(yīng)用效果。首先，審計(jì)人員通過(guò)對(duì)審計(jì)中獲取的大量數(shù)據(jù)和相關(guān)情況資料的匯總、歸納，從中找出財(cái)務(wù)、業(yè)務(wù)和經(jīng)營(yíng)管理等方面的內(nèi)在規(guī)律、共性問(wèn)題和發(fā)展趨勢(shì)，通過(guò)匯總歸納宏觀(guān)性和綜合性較強(qiáng)的審計(jì)信息，為被審計(jì)單位投資者和其他利益相關(guān)者提供數(shù)據(jù)證明、關(guān)聯(lián)分析和決策建議，從而促進(jìn)被審計(jì)單位管理水平的提高。其次，審計(jì)人員通過(guò)應(yīng)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)，可以將同一問(wèn)題歸入不同的類(lèi)別進(jìn)行分析和處理，從不同的角度、不同的層面整合提煉以滿(mǎn)足不同層次的需求。再次，審計(jì)人員將審計(jì)成果進(jìn)行智能化留存，通過(guò)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)，將問(wèn)題規(guī)則化并固化到系統(tǒng)中，以便于計(jì)算或判斷問(wèn)題發(fā)展趨勢(shì)，向被審計(jì)單位進(jìn)行預(yù)警。最后。審計(jì)人員將審計(jì)成果、被審計(jì)單位與審計(jì)問(wèn)題進(jìn)行關(guān)聯(lián)，并進(jìn)行信息化處理，在進(jìn)行下次審計(jì)時(shí)，減少實(shí)地審計(jì)的時(shí)間和工作量，提高審計(jì)工作的效率。(四)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)促進(jìn)相關(guān)關(guān)系證據(jù)的應(yīng)用

審計(jì)人員在審計(jì)過(guò)程中，應(yīng)根據(jù)充分、適當(dāng)?shù)膶徲?jì)證據(jù)發(fā)表審計(jì)意見(jiàn)，出具審計(jì)報(bào)告。但是，在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算環(huán)境下，審計(jì)人員既面臨巨量數(shù)據(jù)篩選的考驗(yàn)，又面臨搜集適當(dāng)審計(jì)證據(jù)的挑戰(zhàn)。審計(jì)人員在搜集審計(jì)證據(jù)時(shí)，傳統(tǒng)的思維路徑都是基于因果關(guān)系來(lái)搜集審計(jì)證據(jù)，而大數(shù)據(jù)分析將會(huì)更多地運(yùn)用相關(guān)關(guān)系分析來(lái)搜集和發(fā)現(xiàn)審計(jì)證據(jù)。但從審計(jì)證據(jù)發(fā)現(xiàn)的角度來(lái)看，由于大數(shù)據(jù)技術(shù)提供了前所未有的跨領(lǐng)域、可供量化的維度，使得審計(jì)問(wèn)題大量的相關(guān)信息能夠得以記錄和計(jì)算分析。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)沒(méi)有改變事物間的因果關(guān)系，但在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)中對(duì)相關(guān)關(guān)系的開(kāi)發(fā)和利用，使得數(shù)據(jù)分析對(duì)因果邏輯關(guān)系的依賴(lài)降低了，甚至更多地傾向于應(yīng)用基于相關(guān)關(guān)系的數(shù)據(jù)分析，以相關(guān)關(guān)系分析為基礎(chǔ)的驗(yàn)證是大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的一項(xiàng)重要特征。在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)環(huán)境下，審計(jì)人員能搜集到的審計(jì)證據(jù)大多是電子證據(jù)(秦榮生，2013)。電子證據(jù)本身就非常復(fù)雜，云計(jì)算技術(shù)使獲取有因果關(guān)系的證據(jù)更加困難。審計(jì)人員應(yīng)從長(zhǎng)期依賴(lài)因果關(guān)系來(lái)搜集和發(fā)現(xiàn)審計(jì)證據(jù)，轉(zhuǎn)變成為利用相關(guān)關(guān)系來(lái)搜集和發(fā)現(xiàn)審計(jì)證據(jù)。(五)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)促進(jìn)高效數(shù)據(jù)審計(jì)的發(fā)展

直到今天，審計(jì)人員的數(shù)字審計(jì)技術(shù)依然建立在精準(zhǔn)的基礎(chǔ)上。這種思維方式適用于掌握“小數(shù)據(jù)量”的情況，因?yàn)樾枰治龅臄?shù)據(jù)很少，所以審計(jì)人員必須盡可能精準(zhǔn)地量化被審計(jì)單位的業(yè)務(wù)。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)成為日常生活中的一部分，審計(jì)人員應(yīng)開(kāi)始從一個(gè)比以前更大、更全面的角度來(lái)理解被審計(jì)單位，將“樣本= 總體”植入審計(jì)人員的思維中。相比依賴(lài)于小數(shù)據(jù)和精確性的時(shí)代，大數(shù)據(jù)更強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的完整性和混雜性，幫助審計(jì)人員進(jìn)一步接近事情的真相，“局部”和“精確”將不再是審計(jì)人員追求的目標(biāo)，審計(jì)人員追求的是事物的“全貌”和“高效”。圍繞大數(shù)據(jù)，一批新興的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)將不斷涌現(xiàn)。在實(shí)施審計(jì)時(shí)，審計(jì)人員應(yīng)利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)，使用分布式拓樸結(jié)構(gòu)、云數(shù)據(jù)庫(kù)、聯(lián)網(wǎng)審計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘等新型的技術(shù)手段和工具，以提高審計(jì)的效率。

(六)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)促進(jìn)大數(shù)據(jù)審計(jì)師的發(fā)展

大數(shù)據(jù)、云計(jì)算時(shí)代，數(shù)據(jù)的真實(shí)、可靠是大數(shù)據(jù)發(fā)揮作用的前提。這客觀(guān)上要求專(zhuān)業(yè)人員來(lái)對(duì)大數(shù)據(jù)的真實(shí)性、可靠性進(jìn)行鑒證，審計(jì)人員可以扮演這種角色，或者稱(chēng)為數(shù)據(jù)審計(jì)師。能對(duì)大數(shù)據(jù)真實(shí)性、可靠性進(jìn)行鑒證的數(shù)據(jù)審計(jì)師應(yīng)該是計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和審計(jì)學(xué)領(lǐng)域的專(zhuān)家，他們應(yīng)有大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)的評(píng)估能力。數(shù)據(jù)審計(jì)師應(yīng)恪守公正的立場(chǎng)和嚴(yán)守保密的原則，面對(duì)海量的數(shù)據(jù)和紛繁復(fù)雜的相關(guān)關(guān)系，選取分析和預(yù)測(cè)工具，以及解讀數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果是否真實(shí)、可靠。一旦出現(xiàn)爭(zhēng)議，數(shù)據(jù)審計(jì)師有權(quán)審查與分析結(jié)果相關(guān)的運(yùn)算法則、統(tǒng)計(jì)方法以及數(shù)據(jù)采集、挖掘和處理過(guò)程。數(shù)據(jù)審計(jì)師的出現(xiàn)是為滿(mǎn)足以市場(chǎng)為導(dǎo)向來(lái)解決數(shù)據(jù)真實(shí)性、可靠性問(wèn)題的需求，這與20 世紀(jì)初期為了處理財(cái)務(wù)信息虛假而出現(xiàn)的審計(jì)人員一樣，都是為了滿(mǎn)足新需求而出現(xiàn)的。

三、大數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)的價(jià)值只有通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘才能從低價(jià)值密度的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其潛在價(jià)值，而大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)現(xiàn)離不開(kāi)云計(jì)算技術(shù)。在業(yè)界，全球著名的Google、EMC、惠普、IBM、微軟等互聯(lián)網(wǎng)公司都已經(jīng)意識(shí)到大數(shù)據(jù)挖掘的重要意義。上述IT 巨頭們紛紛通過(guò)收購(gòu)大數(shù)據(jù)分析公司，進(jìn)行技術(shù)整合，希望從大數(shù)據(jù)中挖掘更多的商業(yè)價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘通常需要遍歷訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲得相關(guān)的統(tǒng)計(jì)信息，用于求解或優(yōu)化模型參數(shù)，在大規(guī)模數(shù)據(jù)上進(jìn)行頻繁的數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)需要耗費(fèi)大量運(yùn)算時(shí)間。數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域長(zhǎng)期受益于并行算法和架構(gòu)的使用，使得性能逐漸提升。過(guò)去15 年來(lái)，效果尤其顯著。試圖將這些進(jìn)步結(jié)合起來(lái)，并且提煉。GPU平臺(tái)從并行上得到的性能提升十分顯著。這些GPU平臺(tái)由于采用并行架構(gòu)，使用并行編程方法，使得計(jì)算能力呈幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)。即便是圖形處理、游戲編程是公認(rèn)的復(fù)雜，它們也從并行化受益頗多。研究顯示數(shù)據(jù)挖掘、圖遍歷、有限狀態(tài)機(jī)是并行化未來(lái)的熱門(mén)方向。MapReduce 框架已經(jīng)被證明是提升GPU 運(yùn)行數(shù)據(jù)挖掘算法性能的重要工具。D.Luo 等提出一種非平凡的策略用來(lái)并行一系列數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題，包括一類(lèi)分類(lèi)SVM 和兩類(lèi)分類(lèi)SVM，非負(fù)最小二乘問(wèn)題，及L1 正則化回歸（lasso）問(wèn)題。由此得到的乘法算法，可以被直截了當(dāng)?shù)卦谌鏜apReduce 和CUDA 的并行計(jì)算環(huán)境中實(shí)現(xiàn)。K.Shim 在MapReduce 框架下，討論如何設(shè)計(jì)高M(jìn)apReduce 算法，對(duì)當(dāng)前一些基于MapReduce 的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行歸納總結(jié)，以便進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分析。Junbo Zhang 等提出一種新的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，即利用MapRedue 實(shí)現(xiàn)并行的基于粗糙集的知識(shí)獲取算法，還提出了下一步的研究方向，即集中于用基于并行技術(shù)的粗糙集算法處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。F.Gao 提出了一種新的近似算法使基于核的數(shù)據(jù)挖掘算法可以有效的處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。當(dāng)前的基于核的數(shù)據(jù)挖掘算法由于需要計(jì)算核矩陣面臨著可伸縮性問(wèn)題，計(jì)算核矩陣需要O(N2)的時(shí)間和空間復(fù)雜度來(lái)計(jì)算和存儲(chǔ)。該算法計(jì)算核矩陣時(shí)大幅度降低計(jì)算和內(nèi)存開(kāi)銷(xiāo)，而且并沒(méi)有明顯影響結(jié)果的精確度。此外，通過(guò)折中結(jié)果的一些精度可以控制近似水平。它獨(dú)立于隨后使用的數(shù)據(jù)挖掘算法并且可以被它們使用。為了闡明近似算法的效果，在其上開(kāi)發(fā)了一個(gè)變種的譜聚類(lèi)算法，此外設(shè)計(jì)了一個(gè)所提出算法的基于MapReduce 的實(shí)現(xiàn)。在合成和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，所提出的算法可以獲得顯著的時(shí)間和空間節(jié)省。Christian Kaiser 等還利用MapReduce 框架分布式實(shí)現(xiàn)了訓(xùn)練一系列核函數(shù)學(xué)習(xí)機(jī)，該方法適用于基于核的分類(lèi)和回歸。Christian Kaiser 還介紹了一種擴(kuò)展版的區(qū)域到點(diǎn)建模方法，來(lái)適應(yīng)來(lái)自空間區(qū)域的大量數(shù)據(jù)。Yael Ben-Haim 研究了三種MapReduce 實(shí)現(xiàn)架構(gòu)下并行決策樹(shù)分類(lèi)算法的設(shè)計(jì), 并在Phoenix 共享內(nèi)存架構(gòu)上對(duì)SPRINT 算法進(jìn)行了具體的并行實(shí)現(xiàn)。F.Yan 考慮了潛在狄利克雷分配（LDA）的兩種推理方法——塌縮吉布斯采樣（collapsed Gibbssampling，CGS）和塌縮變分貝葉斯推理（collapsedvariational Bayesian，CVB）在GPU 上的并行化問(wèn)題。為解決GPU 上的有限內(nèi)存限制問(wèn)題，F(xiàn).Yan 提出一種能有效降低內(nèi)存開(kāi)銷(xiāo)的新穎數(shù)據(jù)劃分方案。這種劃分方案也能平衡多重處理器的計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)，并能容易地避免內(nèi)存訪(fǎng)問(wèn)沖突。他們使用數(shù)據(jù)流來(lái)處理超大的數(shù)據(jù)集。大量實(shí)驗(yàn)表明F.Yan 的并行推理方法得到的LDA 模型一貫地具有與串行推理方法相同的預(yù)測(cè)能力；但在一個(gè)有30 個(gè)多核處理器的GPU 上，CGS 方法得到了26倍的加速，CVB 方法得到了196 倍的加速。他們提出的劃分方案和數(shù)據(jù)流方式使他們的方法在有更多多重處理器時(shí)可伸縮，而且可被作為通用技術(shù)來(lái)并行其它數(shù)據(jù)挖掘模型。Bao-Liang Lu 提出了一種并行的支持向量機(jī)，稱(chēng)為最小最大模塊化網(wǎng)絡(luò)(M3)，它是基“分而治之”的思想解決大規(guī)模問(wèn)題的有效的學(xué)習(xí)算法。針對(duì)異構(gòu)云中進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析服務(wù)的并行化問(wèn)題G.Jung 提出了最大覆蓋裝箱算法來(lái)決定系統(tǒng)中多少節(jié)點(diǎn)、哪些節(jié)點(diǎn)應(yīng)該應(yīng)用于大數(shù)據(jù)分析的并行執(zhí)行。這種方法可以使大數(shù)據(jù)進(jìn)行分配使得各個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)可以同步的結(jié)束計(jì)算，并且使數(shù)據(jù)塊的傳輸可以和上一個(gè)塊的計(jì)算進(jìn)行重疊來(lái)節(jié)省時(shí)間。實(shí)驗(yàn)表明，這種方法比其他的方法可以提高大約60% 的性能。在分布式系統(tǒng)方面，Cheng 等人 提出一個(gè)面向大規(guī)?？缮炜s數(shù)據(jù)分析的可伸縮的分布式系統(tǒng)——GLADE。GLADE 通過(guò)用戶(hù)自定義聚合（UDA）接口并且在輸入數(shù)據(jù)上有效地運(yùn)行來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。文章從兩個(gè)方面來(lái)論證了系統(tǒng)的有效性。第一，文章展示了如何使用一系列分析功能來(lái)完成數(shù)據(jù)處理。第二，文章將GLADE 與兩種不同類(lèi)型的系統(tǒng)進(jìn)行比較：一個(gè)用UDA 進(jìn)行改良的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（PostgreSQL）和MapReduce(Hadoop)。然后從運(yùn)行結(jié)果、伸縮性以及運(yùn)行時(shí)間上對(duì)不同類(lèi)型的系統(tǒng)進(jìn)行了比較。

四、總結(jié) 大數(shù)據(jù)的超大容量自然需要容量大，速度快，安全的存儲(chǔ)，滿(mǎn)足這種要求的存儲(chǔ)離不開(kāi)云計(jì)算。高速產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)只有通過(guò)云計(jì)算的方式才能在可等待的時(shí)間內(nèi)對(duì)其進(jìn)行處理。同時(shí)，云計(jì)算是提高對(duì)大數(shù)據(jù)的分析與理解能力的一個(gè)可行方案。大數(shù)據(jù)的價(jià)值也只有通

過(guò)數(shù)據(jù)挖掘才能從低價(jià)值密度的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其潛在價(jià)值，而大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)現(xiàn)離不開(kāi)云計(jì)算技術(shù)?？傊?，云計(jì)算是大數(shù)據(jù)處理的核心支撐技術(shù)，是大數(shù)據(jù)挖掘的主流方式。沒(méi)有互聯(lián)網(wǎng)，就沒(méi)有虛擬化技術(shù)為核心的云計(jì)算技術(shù)，沒(méi)有云計(jì)算就沒(méi)有大數(shù)據(jù)處理的支撐技術(shù)。

參考文獻(xiàn)

秦榮生.大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)對(duì)審計(jì)的影響研究 何清.大數(shù)據(jù)與云計(jì)算

張為民.云計(jì)算: 深刻改變未來(lái)

文峰.云計(jì)算與云審計(jì)———關(guān)于未來(lái)審計(jì)的概念與框架的一些思考

Big data and cloud computing Big Data(Big Data)in recent years, more and more occasions, the concept is mentioned more and more people, And often, and cloud computing together, what is the relationship between cloud computing and big data become a hot topic.this Special report contains the following four aspects: 1.The value of big data;2.Big data challenge;3.Big data research;4.Cloud computing is the mainstream way of data mining.Through this report on our understanding of big data, as well as the understanding of the value of big data, large data processing and mining technology, large data mainly focus on “data”, provide the technology and methods of data collection, mining and analysis;Cloud computing technology focusing on “computing”, providing IT solutions.Big data and cloud computing technology can promote the development of continuous audit mode, the overall audit mode of application, the audit results of comprehensive application, the application of related evidence, the development of efficient data audit and the development of large data auditor.Strengthen big data and cloud computing technology measures of audit applications include set up long-term development strategy, accelerate the construction of the audit regulations, establish a platform, to strengthen research and development and improve the utilization ability.Keywords: big data cloud computing data mining impact on the audit policy Suggestions

第三篇：云計(jì)算環(huán)境數(shù)據(jù)安全研究論文

云計(jì)算是網(wǎng)格計(jì)算、分布式計(jì)算、效用計(jì)算等技術(shù)發(fā)展融合的產(chǎn)物，如今普及速度非?？?。亞馬遜、谷歌、微軟等企業(yè)向用戶(hù)提供了在云環(huán)境中開(kāi)發(fā)應(yīng)用和遠(yuǎn)程訪(fǎng)問(wèn)應(yīng)用的功能。由于云環(huán)境的數(shù)據(jù)托管給服務(wù)商存儲(chǔ)在遠(yuǎn)程服務(wù)器中，且應(yīng)用數(shù)據(jù)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)傳輸，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸安全是一個(gè)重要的問(wèn)題。在實(shí)現(xiàn)云計(jì)算之前，首先應(yīng)該解決由此帶來(lái)的安全問(wèn)題。論文描述了云計(jì)算中數(shù)據(jù)安全相關(guān)的挑戰(zhàn)，研究了對(duì)于數(shù)據(jù)安全不同層面的解決方案。引言

云計(jì)算是基于下一代互聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算系統(tǒng)，提供了方便和可定制的服務(wù)供用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)或者與其他云應(yīng)用協(xié)同工作。云計(jì)算通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)將云應(yīng)用連接在一起，向用戶(hù)提供了在任意地點(diǎn)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)訪(fǎng)問(wèn)和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的服務(wù)。

通過(guò)選擇云服務(wù)，用戶(hù)能夠?qū)⒈镜財(cái)?shù)據(jù)副本存儲(chǔ)在遠(yuǎn)端云環(huán)境中。在云環(huán)境中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)能通過(guò)云服務(wù)提供商提供的服務(wù)進(jìn)行存取。在云計(jì)算帶來(lái)方便的同時(shí)，必須考慮數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的安全性。如今云計(jì)算安全是一個(gè)值得注意的問(wèn)題。如果對(duì)數(shù)據(jù)的傳輸和存儲(chǔ)不采取合適的手段，那么數(shù)據(jù)處于高風(fēng)險(xiǎn)的環(huán)境中，關(guān)鍵數(shù)據(jù)泄露可能造成非常大的損失。由于云服務(wù)向公共用戶(hù)群提供了訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)的功能，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)可能存在高風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。在后續(xù)章節(jié)中，本文首先介紹了云計(jì)算模型，然后針對(duì)云計(jì)算本身的屬性帶來(lái)的信息安全問(wèn)題，研究了已有數(shù)據(jù)安全解決方案的應(yīng)用范圍。云計(jì)算應(yīng)用模式

云計(jì)算的應(yīng)用模式主要有軟件即服務(wù)(SaaS)、平臺(tái)即服務(wù)(PaaS)、基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(IaaS)等。在SaaS中，廠(chǎng)商提供服務(wù)供客戶(hù)使用，客戶(hù)使用服務(wù)在云基礎(chǔ)架構(gòu)中運(yùn)行應(yīng)用。SaaS相對(duì)比較簡(jiǎn)單，不需要購(gòu)買(mǎi)任何硬件，使用容易。但是數(shù)據(jù)全部保存在云端，且存放方式不受用戶(hù)控制，存在安全隱患。PaaS則通過(guò)使用云計(jì)算服務(wù)商提供的中間件平臺(tái)開(kāi)發(fā)和測(cè)試應(yīng)用，例如谷歌的App Engine。由于不同的中間件平臺(tái)提供的API不一樣，同一個(gè)應(yīng)用不能再不同的平臺(tái)通用，存在一定的兼容性問(wèn)題。在IaaS模型中，用戶(hù)可以控制存儲(chǔ)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等基礎(chǔ)計(jì)算架構(gòu)，或者直接使用服務(wù)商提供的虛擬機(jī)去滿(mǎn)足特定的軟件需求，靈活性高但是使用難度也比較大。

隨著云計(jì)算的蓬勃發(fā)展，云計(jì)算安全作為不能忽視的層面，應(yīng)該引起足夠的重視。如果對(duì)數(shù)據(jù)的傳輸和存儲(chǔ)不采取合適的手段，那么數(shù)據(jù)將處于高風(fēng)險(xiǎn)的環(huán)境中。由于云計(jì)算向用戶(hù)群提供了訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)的功能，不論采用三種主要應(yīng)用模式的任意一種，數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)在公共平臺(tái)中，由此帶來(lái)了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸?shù)陌踩珕?wèn)題。數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)

3.1 數(shù)據(jù)保障

當(dāng)多個(gè)用戶(hù)共享同一個(gè)資源的時(shí)候存在資源誤用的風(fēng)險(xiǎn)。為了避免這個(gè)風(fēng)險(xiǎn)，有必要對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)處理等過(guò)程實(shí)施安全方面的措施。數(shù)據(jù)的保護(hù)是在云計(jì)算中最重要的挑戰(zhàn)。為了加強(qiáng)云計(jì)算的安全，有必要提供認(rèn)證授權(quán)和訪(fǎng)問(wèn)控制的手段確保數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的安全。數(shù)據(jù)安全的主要幾個(gè)方面：健壯性——使用測(cè)試工具檢查數(shù)據(jù)的安全脆弱性，查看云計(jì)算應(yīng)用是否有常見(jiàn)的漏洞，比如跨站腳本、SQL注入漏洞等;保密性——為了保護(hù)客戶(hù)端數(shù)據(jù)的安全，應(yīng)當(dāng)使用資源消耗少的瘦客戶(hù)端，盡量將客戶(hù)端的功能精簡(jiǎn)，將數(shù)據(jù)的運(yùn)算放置在云服務(wù)端完成;可用性——數(shù)據(jù)安全中最重要的部分，具體實(shí)施情況由廠(chǎng)商和客戶(hù)直接協(xié)商決定。以上措施決定了數(shù)據(jù)的可用性、可靠性和安全性。

3.2 數(shù)據(jù)正確性

在保證數(shù)據(jù)安全的同時(shí)也要保證數(shù)據(jù)的正確性。每個(gè)在云計(jì)算中的事務(wù)必須遵守ACID準(zhǔn)則保持?jǐn)?shù)據(jù)的正確性。否則會(huì)造成數(shù)據(jù)的“臟讀”，“幻讀”等現(xiàn)象，造成數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確，事后排查花費(fèi)的代價(jià)高。大多數(shù)Web服務(wù)使用HTTP協(xié)議都面臨著事物管理的問(wèn)題。HTTP協(xié)議本身并不提供事務(wù)的功能，事務(wù)的功能可以使用程序內(nèi)部的機(jī)制解決。

3.3 數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)

數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)主要是指數(shù)據(jù)安全訪(fǎng)問(wèn)管理機(jī)制。在一個(gè)公司中，應(yīng)根據(jù)公司的安全條例，給予不同崗位職工特定數(shù)據(jù)的訪(fǎng)問(wèn)權(quán)限，保證該數(shù)據(jù)不能被公司的其他員工訪(fǎng)問(wèn)?？梢允褂眉用芗夹g(shù)保證數(shù)據(jù)傳輸安全，采取令牌管理手段提升用戶(hù)密碼的猜解復(fù)雜程度。

3.4 保密性

由于在云環(huán)境中，用戶(hù)將文本、視頻等數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云端，數(shù)據(jù)保密性成為了一個(gè)重要的需求。用戶(hù)應(yīng)該了解保密數(shù)據(jù)的存放情況和數(shù)據(jù)的訪(fǎng)問(wèn)控制實(shí)施情況。

3.5 數(shù)據(jù)隔離

云計(jì)算的重要特征之一是多用戶(hù)租用公共服務(wù)或設(shè)備。由于公用云向所有用戶(hù)提供服務(wù)的特點(diǎn)，存在數(shù)據(jù)入侵的可能。通過(guò)注入代碼等手段，可能造成云端存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)被非授權(quán)獲取。所以有必要將用戶(hù)數(shù)據(jù)和程序數(shù)據(jù)分開(kāi)存儲(chǔ)，增加數(shù)據(jù)被非授權(quán)獲取的難度。通常可以通過(guò)SQL注入、數(shù)據(jù)驗(yàn)證等方式驗(yàn)證潛在的漏洞是否存在。

3.6 數(shù)據(jù)備份

云端數(shù)據(jù)備份主要目的是在數(shù)據(jù)意外丟失的情況下找。數(shù)據(jù)丟失是一個(gè)很普遍的問(wèn)題，一份2009年的調(diào)查表明，66%的被訪(fǎng)者聲稱(chēng)個(gè)人電腦的文件存在丟失情況。云端數(shù)據(jù)備份還可以方便將數(shù)據(jù)恢復(fù)到某個(gè)時(shí)期的版本。云計(jì)算作為公用服務(wù)，已有大量用戶(hù)使用網(wǎng)盤(pán)將數(shù)據(jù)副本存儲(chǔ)在云端，但是還有很多應(yīng)用的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)未在用戶(hù)本地設(shè)備中存儲(chǔ)。無(wú)論云端存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的性質(zhì)，云端都應(yīng)定時(shí)將存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)備份，保障云服務(wù)的正常運(yùn)行。

3.7 法律法規(guī)風(fēng)險(xiǎn)

在云計(jì)算中，數(shù)據(jù)有可能分布存儲(chǔ)在不同的國(guó)家和地區(qū)中。當(dāng)數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)移到其他的國(guó)家和地區(qū)中后，必須遵守當(dāng)?shù)氐姆煞ㄒ?guī)。所以在云計(jì)算中，存在數(shù)據(jù)放置地理位置的問(wèn)題，客戶(hù)應(yīng)當(dāng)知曉數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的地理位置防范風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)安全解決方案

對(duì)于數(shù)據(jù)安全問(wèn)題，需要方案解決云環(huán)境中數(shù)據(jù)潛在的風(fēng)險(xiǎn)。其中由于云環(huán)境的公用特性，數(shù)據(jù)保密應(yīng)當(dāng)作為主要解決目標(biāo)。針對(duì)上節(jié)的數(shù)據(jù)保障、正確性、訪(fǎng)問(wèn)等問(wèn)題，多位云計(jì)算安全專(zhuān)家在不同層面已先后提出了幾套完整的解決方案，其目標(biāo)主要是保證云環(huán)境中數(shù)據(jù)共享的安全性。在不可信的公共云環(huán)境中，數(shù)據(jù)共享的同時(shí)保證數(shù)據(jù)對(duì)第三方的保密性。

4.1 基本方案

數(shù)據(jù)加密是一個(gè)比較好的保證數(shù)據(jù)安全的方案。在云端存儲(chǔ)數(shù)據(jù)之前最好能先加密數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的擁有者能將數(shù)據(jù)的訪(fǎng)問(wèn)權(quán)給予特定的用戶(hù)群體。應(yīng)當(dāng)設(shè)計(jì)一個(gè)包括認(rèn)證、數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)正確性、數(shù)據(jù)恢復(fù)等功能的模型去保證數(shù)據(jù)在云端的安全。

為了保證數(shù)據(jù)不能被非授權(quán)訪(fǎng)問(wèn)，將數(shù)據(jù)加密使其完全對(duì)于其他用戶(hù)無(wú)法解析是一個(gè)比較好的方法。在上傳數(shù)據(jù)到云端之前，建議用戶(hù)驗(yàn)證數(shù)據(jù)是否在本地有完整的備份，可以通過(guò)計(jì)算文件的哈希值來(lái)驗(yàn)證數(shù)據(jù)是否一致。數(shù)據(jù)傳輸應(yīng)當(dāng)采用加密方式，防止敏感信息被中間人監(jiān)聽(tīng)。SaaS要求必須在物理層面和應(yīng)用層面將不同用戶(hù)的數(shù)據(jù)隔離?？梢允褂貌捎没诮巧脑L(fǎng)問(wèn)控制或者是自主訪(fǎng)問(wèn)控制，以及分布式的訪(fǎng)問(wèn)控制架構(gòu)控制云計(jì)算中的數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)。一個(gè)設(shè)計(jì)良好的訪(fǎng)問(wèn)控制機(jī)制可以極大地保護(hù)數(shù)據(jù)的安全，還可以采用入侵防御系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)入侵。入侵防御系統(tǒng)主要功能為識(shí)別可疑行為，記錄行為的詳細(xì)信息并試圖阻止。

上述基本方案可以解決數(shù)據(jù)保障、數(shù)據(jù)正確性、數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)及保密性等問(wèn)題。但是，在實(shí)際應(yīng)用中沒(méi)有考慮效率，僅僅作為基本手段不能滿(mǎn)足用戶(hù)云環(huán)境數(shù)據(jù)共享的特定需求。

4.2 屬性基加密

屬性基加密(Attribute-based Encryption)相對(duì)于傳統(tǒng)的公用密鑰加密具有很大的優(yōu)勢(shì)。傳統(tǒng)的公用密鑰加密采用公私鑰對(duì)，公鑰加密的信息只能用私鑰解密，保證了僅有接收人能得到明文;私鑰加密的信息只能用公鑰解密，保證了信息的來(lái)源。公鑰基礎(chǔ)設(shè)施體系和對(duì)稱(chēng)加密方式相比，解決了信息的保密性、完整性、不可否認(rèn)性問(wèn)題。屬性基加密則在公用密鑰加密的基礎(chǔ)上，更多考慮了數(shù)據(jù)共享和訪(fǎng)問(wèn)控制的問(wèn)題。在屬性基加密系統(tǒng)中，密鑰由屬性集合標(biāo)識(shí)。僅當(dāng)公私鑰對(duì)指定的屬性相同或者具有規(guī)定的包含關(guān)系時(shí)，才能完成解密密文。例如，用戶(hù)如果為了數(shù)據(jù)安全將文檔加密，但是需要同公司的人能解密該密文，那么可以設(shè)置密鑰的屬性位“組織”，只有屬性位“組織”為該用戶(hù)公司的密鑰才能將該密文解密，不滿(mǎn)足條件的密鑰則不能解密，如圖1所示。

屬性基加密分為密鑰策略(KP-ABE)和密文策略(CP-ABE)。KP-ABE模式中，密文具有屬性集合，解密密鑰則和訪(fǎng)問(wèn)控制策略關(guān)聯(lián)。加密方定義了能成功解密密文的密鑰需要滿(mǎn)足的屬性集合。KP-ABE模式適用于用戶(hù)查詢(xún)類(lèi)應(yīng)用，例如搜索、視頻點(diǎn)播等。CP-ABE模式中，加密方定義了訪(fǎng)問(wèn)控制策略，訪(fǎng)問(wèn)控制策略被包含在密文內(nèi)，而密鑰僅僅是屬性的集合。CP-ABE模式主要適用于訪(fǎng)問(wèn)控制類(lèi)應(yīng)用，例如社交網(wǎng)站、電子醫(yī)療等。

屬性基加密方式，不僅可以應(yīng)用在云存儲(chǔ)共享中，在審計(jì)日志共享方面也有很廣泛的應(yīng)用。審計(jì)日志共享大都存在時(shí)間段的限制，屬性基加密方式可以在密文中添加時(shí)間屬性位和用戶(hù)屬性，提供對(duì)不同用戶(hù)共享不同時(shí)間段日志的功能。屬性基加密緊密結(jié)合了訪(fǎng)問(wèn)控制的特性，在傳統(tǒng)公用密鑰的基礎(chǔ)上，提高了數(shù)據(jù)共享的方便程度。

屬性基加密雖然提高了數(shù)據(jù)共享的方便程度，但是沒(méi)有從根本上解決云環(huán)境數(shù)據(jù)加解密過(guò)程中，解密為明文導(dǎo)致的敏感數(shù)據(jù)泄露問(wèn)題。

4.3 代理重加密

由于云環(huán)境是公用的，用戶(hù)無(wú)法確定服務(wù)提供商是否嚴(yán)格的將用戶(hù)資料保存，不泄露給第三方。所以，當(dāng)用戶(hù)之間有在云環(huán)境中共享資料的需求時(shí)，必須考慮資料的保密性問(wèn)題。

用戶(hù)A希望和用戶(hù)B共享自己的數(shù)據(jù)，但是不希望直接將自己的私鑰Pa給B，否則B能直接用Pa解密自己采用私鑰加密的其他數(shù)據(jù)。對(duì)于這種情況，有一些解決方案。

(1)用戶(hù)A將加密數(shù)據(jù)從云端取回，解密后通過(guò)安全方式(例如采用用戶(hù)B的公鑰加密)發(fā)送給用戶(hù)B。這種方式要求用戶(hù)A必須一直在線(xiàn)，存在一定的局限性，并且數(shù)據(jù)量比較大時(shí)，本地耗費(fèi)的計(jì)算量可能非常大。

(2)用戶(hù)A可以將自己的私鑰給云服務(wù)提供商，要求提供數(shù)據(jù)共享的服務(wù)。在這種情況中，用戶(hù)A必須相信云端不會(huì)將私鑰泄露。

(3)用戶(hù)A可以采用一對(duì)一加密機(jī)制。A將解密密鑰分發(fā)給每個(gè)想共享數(shù)據(jù)的用戶(hù)，A必須針對(duì)每個(gè)用戶(hù)生成并存儲(chǔ)不同的加密密鑰和密文。當(dāng)新用戶(hù)數(shù)量很多時(shí)，這個(gè)方案造成了磁盤(pán)空間的大量占用，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)冗余度高。

代理重加密(Proxy Re-Encryption)手段可以很好的解決云環(huán)境數(shù)據(jù)共享的問(wèn)題。代理重加密手段設(shè)立了一個(gè)解密代理。首選A由私鑰Pa和B的公鑰Pb計(jì)算出轉(zhuǎn)換密鑰Rk。轉(zhuǎn)換密鑰可以直接將由私鑰Pa加密的密文轉(zhuǎn)加密為由公鑰Pb加密的密文。在轉(zhuǎn)換過(guò)程中，A的原始密文不會(huì)解密為明文，而轉(zhuǎn)加密后的密文也只能由用戶(hù)B解密。當(dāng)用戶(hù)B想訪(fǎng)問(wèn)A共享的資料時(shí)，只需要解密代理使用Rk將A的密文轉(zhuǎn)換為只有B能解密的密文即可。這種機(jī)制保證了包括云在內(nèi)的所有第三方都不能獲取A共享給B的明文，如圖2所示。

代理重加密解決了云環(huán)境中數(shù)據(jù)共享而不泄露明文的基本問(wèn)題，側(cè)重于數(shù)據(jù)的保密。該技術(shù)手段關(guān)注數(shù)據(jù)的保密性，未考慮實(shí)際應(yīng)用中數(shù)據(jù)共享方便程度等其他問(wèn)題。

4.4 基于代理重加密的屬性基加密方法

代理重加密技術(shù)可以和在云存儲(chǔ)中使用的屬性基加密機(jī)制結(jié)合，屬性基加密側(cè)重于加密方面的訪(fǎng)問(wèn)控制，而代理重加密從加密手段上保證了數(shù)據(jù)的隱秘性。通過(guò)將這兩種機(jī)制結(jié)合，用戶(hù)可以更加高效的分享數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)擁有者可以根據(jù)新的訪(fǎng)問(wèn)控制規(guī)則生成轉(zhuǎn)換密鑰，然后將轉(zhuǎn)換密鑰上傳至云服務(wù)器，服務(wù)器將原有的密文轉(zhuǎn)加密為新的密文。新的密文在不影響原有用戶(hù)解密的情況下，可以使新用戶(hù)成功解密。而在轉(zhuǎn)換原有密文的整個(gè)過(guò)程中，服務(wù)器無(wú)法將密文解密為明文。

該類(lèi)加密方法既保證了轉(zhuǎn)換效率，又保證了數(shù)據(jù)的保密性。此類(lèi)方法中，不考慮抗選擇密文攻擊的算法計(jì)算轉(zhuǎn)換密鑰的資源消耗相對(duì)較小，考慮了抗選擇密文攻擊的算法資源消耗量和密鑰屬性基的大小正相關(guān)。結(jié)束語(yǔ)

雖然云計(jì)算是一個(gè)帶來(lái)了很多益處給用戶(hù)的新興技術(shù)，但它也同時(shí)面臨著很多安全方面的挑戰(zhàn)。本文說(shuō)明了云計(jì)算方面的安全挑戰(zhàn)和對(duì)應(yīng)的解決方案，從而降低云計(jì)算可能帶來(lái)的安全風(fēng)險(xiǎn)。為了保證云存儲(chǔ)的安全訪(fǎng)問(wèn)，在技術(shù)層面，可以采用健壯的數(shù)據(jù)加密機(jī)制;在管理層面，采用合適的令牌管理機(jī)制，分發(fā)令牌給用戶(hù)從而保證數(shù)據(jù)只能被授權(quán)的訪(fǎng)問(wèn)。隨著云計(jì)算的普及，相信云服務(wù)提供商和用戶(hù)對(duì)于云環(huán)境數(shù)據(jù)安全方面會(huì)越來(lái)越重視。在相關(guān)安全策略實(shí)施后，云計(jì)算能在提供良好服務(wù)的同時(shí)，讓用戶(hù)使用更加放心。

第四篇：云計(jì)算和大數(shù)據(jù)下在線(xiàn)教育研究

云計(jì)算和大數(shù)據(jù)環(huán)境下的在線(xiàn)教育研究

1.引言

當(dāng)前云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)，面對(duì)在線(xiàn)教育交互中產(chǎn)生的大量復(fù)雜數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)識(shí)別、分析、挖掘并組織隱含在學(xué)習(xí)者交互過(guò)程中的結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息，開(kāi)發(fā)交互過(guò)程數(shù)據(jù)的價(jià)值，發(fā)現(xiàn)其隱性訴求并預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)支持服務(wù)趨勢(shì)，并以其為導(dǎo)向改進(jìn)和拓寬在線(xiàn)教育服務(wù)，達(dá)到在線(xiàn)教育服務(wù)與學(xué)習(xí)者需求的雙向平衡。本文就是立足于對(duì)在線(xiàn)教育的交互瓶頸和需求分析，構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)和云計(jì)算支持的在線(xiàn)教育交互平臺(tái)模型。重點(diǎn)研究交互平臺(tái)功能實(shí)現(xiàn)，使在線(xiàn)的學(xué)習(xí)者和教師可以實(shí)現(xiàn)完美的在線(xiàn)交互活動(dòng)，并且對(duì)交互的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘分析，解決目前在線(xiàn)教育所面臨的弊端。

2.在線(xiàn)教育交互平臺(tái)現(xiàn)狀分析

在線(xiàn)教育交互分為個(gè)別化交互和社會(huì)性交互，前者是學(xué)習(xí)者和學(xué)習(xí)資料之問(wèn)的交互，后者是學(xué)習(xí)者和教師或者學(xué)習(xí)者之問(wèn)的交互，社會(huì)性交互是提高在線(xiàn)教育交互水平的關(guān)鍵因素。隨著在線(xiàn)教育的交互信息資源增加，在線(xiàn)學(xué)習(xí)者和在線(xiàn)教師的需求不斷發(fā)展和提高，在線(xiàn)教育出現(xiàn)了許多問(wèn)題。

針對(duì)服務(wù)應(yīng)用。目前在線(xiàn)教育的交互平臺(tái)缺乏統(tǒng)一身份認(rèn)證體系，需要進(jìn)行身份重復(fù)驗(yàn)證，給用戶(hù)造成不便同時(shí)給系統(tǒng)增加安全隱患；缺乏統(tǒng)一的應(yīng)用展現(xiàn)，用戶(hù)信息分散在各個(gè)應(yīng)用中，且服務(wù)功能重復(fù)，堆砌浪費(fèi)；使用方法、界面和質(zhì)量不統(tǒng)一，給平臺(tái)使用和維護(hù)管理造成不便。在線(xiàn)學(xué)習(xí)時(shí)間的碎片化趨勢(shì)對(duì)學(xué)習(xí)者的終端設(shè)備要求很高，造成學(xué)習(xí)質(zhì)量下降；缺乏跨終端的資源共享系統(tǒng)，影響學(xué)習(xí)效率和滿(mǎn)意度，改變終端學(xué)習(xí)，增加數(shù)據(jù)丟失、病毒入侵等安全問(wèn)題。

針對(duì)信息資源的存儲(chǔ)和分析挖掘。隨著在線(xiàn)學(xué)習(xí)者和在線(xiàn)教師的服務(wù)需求日益?zhèn)€性化和專(zhuān)業(yè)化，對(duì)于服務(wù)質(zhì)量也越來(lái)越看重，在線(xiàn)教育交互平臺(tái)必須根據(jù)在線(xiàn)學(xué)習(xí)者和在線(xiàn)教師的需求作出相應(yīng)的策略改變，以適應(yīng)服務(wù)需求的不斷改變和提高。由于在線(xiàn)教育是基于互聯(lián)網(wǎng)的學(xué)習(xí)方式，學(xué)生和學(xué)習(xí)資源、教師與學(xué)生、學(xué)生與學(xué)生之間的交流是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)全方位進(jìn)行，所以需要通過(guò)對(duì)學(xué)習(xí)交流的分析挖掘出在線(xiàn)學(xué)習(xí)者和教師的需求。在線(xiàn)教育的信息資源總量日益增大，主要的數(shù)據(jù)資源包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化信息，以及在線(xiàn)教育平臺(tái)內(nèi)部以異構(gòu)化數(shù)據(jù)為主的相關(guān)信息，且每天以大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和異構(gòu)性數(shù)據(jù)資源為主。但是目前對(duì)于這些異構(gòu)性數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的記錄、存儲(chǔ)和統(tǒng)計(jì)技術(shù)，完全不能滿(mǎn)足在線(xiàn)教育交互平臺(tái)的數(shù)據(jù)需求。因此對(duì)平臺(tái)產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化、異構(gòu)性大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和深度挖掘潛在價(jià)值成為必然，為在線(xiàn)學(xué)習(xí)者和教師反饋快速、及時(shí)、高效、安全的信息分析結(jié)果。3.在線(xiàn)教育交互平臺(tái)應(yīng)用云計(jì)算和大數(shù)據(jù)

3.1 云計(jì)算和大數(shù)據(jù)與在線(xiàn)教育交互平臺(tái)

云計(jì)算是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)龐大的計(jì)算處理能力，將待處理程序自動(dòng)分拆成無(wú)數(shù)個(gè)較小的子程序，再交由多部服務(wù)器所組成的龐大系統(tǒng)經(jīng)搜尋、計(jì)算和分析，最后將處理結(jié)果回傳給用戶(hù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)是數(shù)據(jù)分析的前沿技術(shù)，需要從各種各樣類(lèi)型的數(shù)據(jù)中，快速獲得有價(jià)值信息的能力，是需要新處理模式才能實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。云計(jì)算強(qiáng)調(diào)的是動(dòng)態(tài)計(jì)算能力，大數(shù)據(jù)注重的是靜態(tài)的計(jì)算對(duì)象。云計(jì)算彌補(bǔ)了目前大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和運(yùn)行的最大問(wèn)題，就是提供了運(yùn)算平臺(tái)，而大數(shù)據(jù)則運(yùn)用分布式處理手段應(yīng)用于這個(gè)平臺(tái)之上，兩者是相輔相成的關(guān)系。

云計(jì)算與大數(shù)據(jù)結(jié)合應(yīng)用，前者強(qiáng)調(diào)計(jì)算能力，后者看重存儲(chǔ)能力。大數(shù)據(jù)需要處理大量復(fù)雜數(shù)據(jù)的能力，包括數(shù)據(jù)獲取、整理、轉(zhuǎn)換、統(tǒng)計(jì)，即強(qiáng)大的計(jì)算能力，而云計(jì)算需要大量數(shù)據(jù)作為運(yùn)算的基礎(chǔ)，所以?xún)烧叩慕Y(jié)合是必然趨勢(shì)。實(shí)際應(yīng)用中，云計(jì)算的出現(xiàn)和興起促進(jìn)了大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用，而大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的結(jié)合應(yīng)用更是出現(xiàn)在許多領(lǐng)域，現(xiàn)已擴(kuò)展到公共問(wèn)題領(lǐng)域。但是目前還沒(méi)有進(jìn)入在線(xiàn)教育行業(yè)。

借助云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，在線(xiàn)教育交互平臺(tái)上的用戶(hù)無(wú)需考慮在線(xiàn)學(xué)習(xí)時(shí)終端設(shè)備的運(yùn)算、存儲(chǔ)和負(fù)載能力的問(wèn)題，可以更好的實(shí)現(xiàn)教育資源共享和教育網(wǎng)絡(luò)協(xié)同工作，大幅度提高教育資源的利用率和運(yùn)行效率。云存儲(chǔ)屏蔽了數(shù)據(jù)丟失、病毒入侵等問(wèn)題，保障了數(shù)據(jù)安全和用戶(hù)信息私密，是在線(xiàn)教育交互平臺(tái)最安全可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心。用戶(hù)使用終端設(shè)備訪(fǎng)問(wèn)教育資源進(jìn)行在線(xiàn)學(xué)習(xí)和交流，都會(huì)產(chǎn)生并積累大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，不僅體量大而且增長(zhǎng)速度很快。其中非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)已占數(shù)據(jù)總量的八成以上，但目前的數(shù)據(jù)分析處理算法和軟件不能達(dá)到對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理要求。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用卻可以高速實(shí)時(shí)處理在線(xiàn)教育平臺(tái)產(chǎn)生的復(fù)雜海量數(shù)據(jù)，為在線(xiàn)教育平臺(tái)實(shí)時(shí)洞察學(xué)習(xí)者的變化、把握學(xué)習(xí)者的需求、提高教育質(zhì)量提供支持。對(duì)在線(xiàn)教育平臺(tái)上大量的不相關(guān)信息，進(jìn)行深度復(fù)雜分析，為未來(lái)教育需求趨勢(shì)提供預(yù)測(cè)分析，這是應(yīng)用大數(shù)據(jù)的在線(xiàn)教育與傳統(tǒng)在線(xiàn)教育本質(zhì)的不同。

3.2 基于云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的在線(xiàn)教育交互平臺(tái)應(yīng)用模型分析

根據(jù)上述分析，隨著在線(xiàn)教育日益同質(zhì)化，在線(xiàn)教育機(jī)構(gòu)需要在保障教育資源豐富和高質(zhì)量的同時(shí)，更好的分析在線(xiàn)學(xué)習(xí)者和教師的偏好，為平臺(tái)的每個(gè)用戶(hù)提供有針對(duì)性的個(gè)性化服務(wù)。下面將利用云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)構(gòu)建符合學(xué)習(xí)者和教師需求的高質(zhì)量在線(xiàn)教育交互平臺(tái)模型，如圖1所示。

應(yīng)用云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)的在線(xiàn)教育交互平臺(tái)主要分為用戶(hù)應(yīng)用服務(wù)層、數(shù)據(jù)資源處理層、基礎(chǔ)設(shè)施硬件層三部分，依次分析三部分功能實(shí)現(xiàn)。

3.2.1用戶(hù)服務(wù)應(yīng)用層

在線(xiàn)教育交互平臺(tái)的用戶(hù)主要為兩類(lèi)，即在線(xiàn)教師和在線(xiàn)學(xué)習(xí)者。針對(duì)不同的用戶(hù)，訪(fǎng)問(wèn)的授權(quán)和界面不同，盡可能為用戶(hù)提供個(gè)性化的精準(zhǔn)服務(wù)，主要表現(xiàn)為屬于用戶(hù)自己的展現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)。服務(wù)應(yīng)用內(nèi)容主要分為四類(lèi)，包括在線(xiàn)教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)管理、交流互動(dòng)和學(xué)習(xí)管理，如圖2所示。

服務(wù)應(yīng)用層是資源對(duì)外交互的窗口，是用戶(hù)使用資源的橋梁，與用戶(hù)體驗(yàn)的便捷性有很大關(guān)系。因此應(yīng)用服務(wù)層是根據(jù)用戶(hù)需求，對(duì)信息資源請(qǐng)求重構(gòu)和提供，實(shí)現(xiàn)信息資源的服務(wù)分類(lèi)，用戶(hù)享受個(gè)性化的服務(wù)資源。

平臺(tái)對(duì)每個(gè)用戶(hù)展現(xiàn)的內(nèi)容是不相同的。針對(duì)教師，平臺(tái)實(shí)時(shí)反饋在線(xiàn)學(xué)習(xí)者的情況和分析結(jié)果，尤其是對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格和偏好的分析，實(shí)時(shí)跟蹤學(xué)生在課前、課中和課后的情況，完成課程反饋，對(duì)學(xué)生在平臺(tái)上的行為、學(xué)習(xí)記錄智能跟蹤記錄分析。針對(duì)學(xué)習(xí)者，構(gòu)成學(xué)習(xí)、答疑、測(cè)評(píng)、互動(dòng)四位一體的學(xué)習(xí)模式，運(yùn)用豐富的學(xué)習(xí)資源，根據(jù)后臺(tái)的數(shù)據(jù)挖掘。提供學(xué)習(xí)進(jìn)度安排和個(gè)性化的學(xué)習(xí)方案。實(shí)現(xiàn)以學(xué)生為中心的在線(xiàn)教育方式。實(shí)現(xiàn)自主個(gè)性化學(xué)習(xí)、個(gè)性化即時(shí)筆記、針對(duì)性課程復(fù)習(xí)和測(cè)評(píng)，多方式在線(xiàn)交互的方式。

在線(xiàn)教育交互平臺(tái)的用戶(hù)看到的是良好的服務(wù)交互界面，無(wú)需知道后臺(tái)數(shù)據(jù)資源整合過(guò)程，完全由平臺(tái)的數(shù)據(jù)資源處理層完成，所以擁有更好的用戶(hù)體驗(yàn)。平臺(tái)是所有教學(xué)資源的集散地，整合資源方便統(tǒng)一管理和使用，同一份資源，只需保存一份，通過(guò)資源關(guān)聯(lián)，可以在任意系統(tǒng)中快速調(diào)用。同時(shí)避免數(shù)據(jù)庫(kù)急劇增長(zhǎng)，極大地減輕網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷，減少用戶(hù)和平臺(tái)的工作時(shí)間，維持資源唯一性，資源發(fā)生更改時(shí)所有使用該資源的應(yīng)用均自動(dòng)更新。

3.2.2數(shù)據(jù)資源處理層

中問(wèn)層是數(shù)據(jù)資源處理層，主要為三部分。第一部分是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，第二部分是進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析整合。第三部分是數(shù)據(jù)庫(kù)。中問(wèn)層的核心是第二部分，也是在線(xiàn)教育交互平臺(tái)的核心。如圖3所示。

面對(duì)迅速增加的復(fù)雜數(shù)據(jù)，在線(xiàn)教育交互平臺(tái)利用云計(jì)算和大數(shù)據(jù)進(jìn)行現(xiàn)代數(shù)據(jù)管理，支持所有數(shù)據(jù)類(lèi)型，如文件、圖片、視頻、博客、點(diǎn)擊流和地理空問(wèn)數(shù)據(jù)等，并以“云存儲(chǔ)”持久存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)中心，保持?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享、分析、發(fā)現(xiàn)、整合和優(yōu)化數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)價(jià)值。

利用負(fù)載平衡優(yōu)勢(shì)，有效透明地?cái)U(kuò)展網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和服務(wù)器的帶寬、增加在線(xiàn)教育交互平臺(tái)的吞葉量、加強(qiáng)平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理能力、提高服務(wù)的靈活性和可用性。面對(duì)用戶(hù)大量的并發(fā)訪(fǎng)問(wèn)或數(shù)據(jù)流量，可以分擔(dān)到多臺(tái)設(shè)備上處理，減少教師和學(xué)習(xí)者的等待響應(yīng)的時(shí)間；同時(shí)做并行處理，處理結(jié)果匯總返回到在線(xiàn)交互平臺(tái)，平臺(tái)系統(tǒng)處理能力得到大幅度提高。

離線(xiàn)數(shù)據(jù)是用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)的各種數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息資源，是從服務(wù)器端、客戶(hù)端、代理服務(wù)器端中采集的用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)信息和行為信息。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，清除不需要的數(shù)據(jù)，用聚類(lèi)、分類(lèi)等算法對(duì)處理之后的數(shù)據(jù)進(jìn)行模式分析，成立樣本數(shù)據(jù)資源為數(shù)據(jù)流挖掘分析作準(zhǔn)備。在線(xiàn)數(shù)據(jù)是由于數(shù)據(jù)流的動(dòng)態(tài)性和流量大的特點(diǎn)，在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流挖掘時(shí)，對(duì)流入的數(shù)據(jù)流，利用云計(jì)算做到占用內(nèi)存少，處理速度快，實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類(lèi)和聚類(lèi)的挖掘。

整合數(shù)據(jù)是將離線(xiàn)數(shù)據(jù)作為樣本庫(kù)的參考，對(duì)在線(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，及時(shí)有效的反饋結(jié)果，并且隨著時(shí)間的推移和用戶(hù)對(duì)信息資源的需求改變，及時(shí)更新資源分析結(jié)果。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程，對(duì)數(shù)據(jù)過(guò)濾、分析和整合，建立多資源分類(lèi)結(jié)果，按照用戶(hù)的不同需求進(jìn)行決策，形成索引為用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)和使用服務(wù)提供便利。整合數(shù)據(jù)主要是為整合用戶(hù)做準(zhǔn)備，將用戶(hù)的信息資源進(jìn)行相似度分析，對(duì)于類(lèi)似的用戶(hù)歸類(lèi)，進(jìn)行同類(lèi)信息資源的分配。根據(jù)在線(xiàn)學(xué)習(xí)者的基本信息、學(xué)習(xí)風(fēng)格、學(xué)習(xí)滿(mǎn)意度和學(xué)習(xí)感知四維度的服務(wù)需求，可實(shí)現(xiàn)用戶(hù)的定制服務(wù)、個(gè)性化服務(wù)、精準(zhǔn)服務(wù)，便于用戶(hù)方便提取自己需要的資源。最后將用戶(hù)需要的資源根據(jù)授權(quán)不同。做統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化處理。上傳至服務(wù)應(yīng)用層，展現(xiàn)于用戶(hù)的界面。

4.基于云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的在線(xiàn)教育交互平臺(tái)應(yīng)用優(yōu)勢(shì)

云計(jì)算和大數(shù)據(jù)結(jié)合對(duì)在線(xiàn)教育的發(fā)展具有巨大的促進(jìn)作用，不僅是針對(duì)提供的服務(wù)，更是對(duì)教育發(fā)展的促進(jìn)，增強(qiáng)在線(xiàn)教育的核心競(jìng)爭(zhēng)力，保持在線(xiàn)教育的健康發(fā)展。4.1實(shí)現(xiàn)針對(duì)不同用戶(hù)的個(gè)性化精準(zhǔn)服務(wù)

在從以資源為核心的在線(xiàn)教育平臺(tái)建設(shè)到以用戶(hù)為核心的個(gè)性化在線(xiàn)教育平臺(tái)建設(shè)過(guò)程中，最主要的變化的就是針對(duì)不同用戶(hù)提供不同的個(gè)性化服務(wù)。而云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的應(yīng)用就在于加強(qiáng)對(duì)在線(xiàn)教育的平臺(tái)用戶(hù)研究與交互數(shù)據(jù)的分析利用。并基于分析結(jié)果。改善服務(wù)內(nèi)容，提升個(gè)性化服務(wù)的質(zhì)量，完成平臺(tái)對(duì)用戶(hù)的跟蹤服務(wù)、精準(zhǔn)服務(wù)、知識(shí)關(guān)聯(lián)服務(wù)和宣傳推廣服務(wù)。面對(duì)平臺(tái)快速增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)，從中提取有價(jià)值的信息，實(shí)時(shí)分析反饋，建立不同類(lèi)別的用戶(hù)模型，達(dá)到針對(duì)不同用戶(hù)提供針對(duì)性服務(wù)、增強(qiáng)用戶(hù)體驗(yàn)、提高服務(wù)質(zhì)量的目標(biāo)。即使分析的數(shù)據(jù)源相同，但是由于提供對(duì)象不同，分析結(jié)果會(huì)不同，提供的服務(wù)也不同，做到精準(zhǔn)服務(wù)。即使是同類(lèi)用戶(hù)，針對(duì)不同的個(gè)體，分析數(shù)據(jù)源不同，結(jié)果不同，提供的服務(wù)也不盡相同，做到個(gè)性化服務(wù)。

4.2提供教育發(fā)展動(dòng)向以及熱點(diǎn)的變化

通過(guò)大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)，改變了被動(dòng)更新教學(xué)資源的情況，變成根據(jù)在線(xiàn)學(xué)習(xí)者的需求主動(dòng)更新資源，提升了在線(xiàn)教育平臺(tái)的作用。不僅為在線(xiàn)學(xué)習(xí)者提供了需要的學(xué)習(xí)資源，也為在線(xiàn)教師提供更有質(zhì)量的教學(xué)資源和研究依據(jù)。在線(xiàn)教育交互平臺(tái)通過(guò)對(duì)用戶(hù)數(shù)據(jù)的收集、整理、分析、深度挖掘和匯總，在宏觀(guān)上分析相關(guān)教育領(lǐng)域的發(fā)展動(dòng)向和熱點(diǎn)變化，更快地洞察最新的學(xué)習(xí)者興趣走向，以及相關(guān)領(lǐng)域的內(nèi)容進(jìn)展，更新在線(xiàn)平臺(tái)的學(xué)習(xí)資源，并且保證學(xué)習(xí)內(nèi)容的實(shí)時(shí)性和前沿性。同時(shí)通過(guò)匯總結(jié)果有效評(píng)估在線(xiàn)學(xué)習(xí)者對(duì)各種教學(xué)資源的使用情況，并且根據(jù)熱點(diǎn)分析和目前已有教學(xué)資源交叉對(duì)比，可以有效評(píng)估教學(xué)資源的質(zhì)量，利于在線(xiàn)教育交互平臺(tái)持久發(fā)展。4.3提供無(wú)限量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和更可靠的數(shù)據(jù)安全性

隨著在線(xiàn)教育交互的發(fā)展，信息數(shù)據(jù)量迅猛增長(zhǎng)，產(chǎn)生出大量的半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化信息數(shù)據(jù)，對(duì)存儲(chǔ)的要求愈加嚴(yán)格。云計(jì)算的出現(xiàn)使得海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與運(yùn)算得到了解決，分布式存儲(chǔ)的方式可以持續(xù)收集大量數(shù)據(jù)，不會(huì)造成存儲(chǔ)空問(wèn)的不足。在線(xiàn)教育交互平臺(tái)應(yīng)用“云存儲(chǔ)”方式，保證存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的可靠性，并能夠?qū)崟r(shí)更新，有效解決海量數(shù)據(jù)資源的查詢(xún)、管理等問(wèn)題。云計(jì)算使用數(shù)據(jù)多副本容錯(cuò)、設(shè)備同構(gòu)可互換等手段來(lái)保障平臺(tái)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到“云”中，不會(huì)受到計(jì)算機(jī)病毒或硬盤(pán)損壞造成的數(shù)據(jù)丟失。同時(shí)解放了用戶(hù)對(duì)終端設(shè)備能力的要求。4.4提高在線(xiàn)教育交互平臺(tái)管理能力

應(yīng)用云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的在線(xiàn)教育交互平臺(tái)，能夠面向具體應(yīng)用的數(shù)據(jù)需求，做到快速、及時(shí)和有效地響應(yīng)。根據(jù)需求的變化和增長(zhǎng)，平臺(tái)具有很好的性能擴(kuò)展空問(wèn)和擴(kuò)容時(shí)穩(wěn)定和可靠的支持，高效處理多種類(lèi)型數(shù)據(jù)。在線(xiàn)教育機(jī)構(gòu)以此平臺(tái)為基礎(chǔ)利用云計(jì)算技術(shù)和大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，充分挖掘自身數(shù)據(jù)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)從成本中心到利潤(rùn)中心的轉(zhuǎn)變。通過(guò)整合數(shù)據(jù)資產(chǎn)，對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，形成靈活可擴(kuò)展、易于更新、可管控的、可隔離、綠色環(huán)保的高效分析型數(shù)據(jù)管理交互平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)支持標(biāo)準(zhǔn)開(kāi)發(fā)、用戶(hù)自服務(wù)、多元化開(kāi)發(fā)多種應(yīng)用支持模式，形成松禍合、可異構(gòu)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和應(yīng)用數(shù)據(jù)兩級(jí)數(shù)據(jù)管理層次。同時(shí)，在線(xiàn)教育機(jī)構(gòu)可以駕馭自身數(shù)據(jù)資產(chǎn)，全面提升平臺(tái)的數(shù)據(jù)信息管理能力，盡力獲取對(duì)在線(xiàn)學(xué)習(xí)者和在線(xiàn)教師的洞察，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)在線(xiàn)教育的發(fā)展。

5.結(jié)論

對(duì)于在線(xiàn)教育交互這個(gè)重要研究領(lǐng)域而言，云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)不僅影響著在線(xiàn)教育交互的形態(tài)，也為交互信息分析提供了新的思路和手段。一方面，新的技術(shù)使交互行為不斷向著實(shí)時(shí)化和碎片化的方向發(fā)展，使交互過(guò)程日益復(fù)雜；另一方面，新的技術(shù)又使獲得大量交互數(shù)據(jù)、特別是行為數(shù)據(jù)成為了可能，從而有更多了解在線(xiàn)學(xué)習(xí)過(guò)程和進(jìn)行教學(xué)決策的依據(jù)。在線(xiàn)教育交互作為信息服務(wù)，盡管在線(xiàn)教育交互平臺(tái)有資源的優(yōu)勢(shì)，但在技術(shù)等方面的劣勢(shì)也限制了其本身的發(fā)展。本文構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)和云計(jì)算支持的在線(xiàn)教育交互平臺(tái)模型，分析平臺(tái)的功能實(shí)現(xiàn)，使在線(xiàn)的學(xué)習(xí)者和教師可以實(shí)現(xiàn)完美的在線(xiàn)交互活動(dòng)，總結(jié)出利用云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的在線(xiàn)教育交互平臺(tái)的特點(diǎn)優(yōu)勢(shì)。因此，在線(xiàn)教育交互平臺(tái)的快速發(fā)展需要利用云計(jì)算和大數(shù)據(jù)創(chuàng)新提升在線(xiàn)教育交互的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

第五篇：大數(shù)據(jù)時(shí)代基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)研究論文

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，為了更好地管理和利用科學(xué)數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)圖靈獎(jiǎng)獲得者Jim Gray于2002年提出了數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)(Data Curation)的概念。十余年來(lái)，數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)一直是國(guó)內(nèi)外信息資源管理領(lǐng)域的熱點(diǎn)議題，研究主題集中在數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)的內(nèi)容、發(fā)展策略、合作模式、職業(yè)教育、成功實(shí)踐等領(lǐng)域。111鑒于云計(jì)算能夠?yàn)閿?shù)據(jù)監(jiān)護(hù)提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐，如云計(jì)算快速提供資源的能力有助于輔助完成資源密集型數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)任務(wù)，網(wǎng)絡(luò)化云服務(wù)有利于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)的協(xié)同工作，基于云計(jì)算開(kāi)展數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)引起了國(guó)外信息資源管理學(xué)界和業(yè)界的廣泛關(guān)注。本文對(duì)基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)問(wèn)題進(jìn)行探討，希望對(duì)我國(guó)的數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)工作有所借鑒。

一、數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)工作流程

數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)是為了確保數(shù)據(jù)當(dāng)前的使用目的，并能用于未來(lái)再發(fā)現(xiàn)及再利用，從數(shù)據(jù)產(chǎn)生伊始即對(duì)其進(jìn)行管理和完善的活動(dòng)。121為了有效指導(dǎo)數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)實(shí)踐，提高數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)效率，一些數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)機(jī)構(gòu)和研究者對(duì)數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)過(guò)程進(jìn)行了概念化，提出了相應(yīng)的數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)生命周期模型。本文基于英國(guó)數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)中心的DCC數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)生命周期模型13與王芳和慎金花提出的細(xì)化的數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)生命周期模型，梳理出了數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)工作流程，見(jiàn)圖1。數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)工作流程由4個(gè)階段、11個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)組成，涵蓋了數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)的所有必要階段和核心工作。

數(shù)據(jù)收集階段：數(shù)據(jù)采集。數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)活動(dòng)的起點(diǎn)，指根據(jù)采集政策，從數(shù)據(jù)創(chuàng)建者、檔案館、知識(shí)庫(kù)或數(shù)據(jù)中心等接收數(shù)據(jù)。元數(shù)據(jù)創(chuàng)建。為采集到的數(shù)據(jù)創(chuàng)建管理、描述、結(jié)構(gòu)和技術(shù)元數(shù)據(jù)，以便進(jìn)行數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)維護(hù)，以及實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。

數(shù)據(jù)處理階段：數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)和選擇。評(píng)估數(shù)據(jù)并為長(zhǎng)期監(jiān)護(hù)和保存選擇數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)和選擇直接關(guān)系到科學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)的質(zhì)量，并且?guī)в幸欢ǖ闹饔^(guān)性。數(shù)據(jù)剔除。根據(jù)成文的政策、指引或法律要求，處理未成為長(zhǎng)期監(jiān)護(hù)和保存對(duì)象的數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到其他檔案館、知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù)中心或其他保管機(jī)構(gòu)。根據(jù)法律要求，有些數(shù)據(jù)會(huì)被安全銷(xiāo)毀。數(shù)據(jù)導(dǎo)入。將經(jīng)過(guò)選擇的數(shù)據(jù)傳送至檔案館、知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù)中心或其他數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)機(jī)構(gòu)。為保證數(shù)據(jù)的可用性，在導(dǎo)入數(shù)據(jù)之前，應(yīng)進(jìn)行去重、交叉注釋、格式認(rèn)證等。數(shù)據(jù)遷移。根據(jù)存儲(chǔ)環(huán)境的需求，或者為了確保數(shù)據(jù)對(duì)硬件和軟件退化的抗擾性，改換數(shù)據(jù)的格式、存儲(chǔ)系統(tǒng)、存儲(chǔ)類(lèi)型。

數(shù)據(jù)保存階段：數(shù)據(jù)長(zhǎng)期保存。長(zhǎng)期保存須確保數(shù)據(jù)的可信性、可靠性、可用性和完整性。長(zhǎng)期保存包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗(yàn)證、分配保存元數(shù)據(jù)、分配表征信息，保證數(shù)據(jù)具備可接受的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和文件格式。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。遵守相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，選擇科學(xué)的組織方式和安全的存儲(chǔ)介質(zhì)組織并存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)既可以保證數(shù)據(jù)的安全性，又便于數(shù)據(jù)被隨時(shí)使用和加工處理。

數(shù)據(jù)利用階段：數(shù)據(jù)獲取。采用適當(dāng)?shù)臉?biāo)準(zhǔn)發(fā)布數(shù)據(jù)，并執(zhí)行嚴(yán)格的訪(fǎng)問(wèn)控制和驗(yàn)證程序，保證用戶(hù)安全、準(zhǔn)確的訪(fǎng)問(wèn)和獲取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)復(fù)用。制訂數(shù)據(jù)復(fù)用規(guī)則，在不違反知識(shí)產(chǎn)權(quán)的前提下，提供數(shù)據(jù)復(fù)制、鏈接、引用等服務(wù)。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。根據(jù)原始數(shù)據(jù)創(chuàng)建新數(shù)據(jù)。例如，通過(guò)轉(zhuǎn)換格式、建立子集等途徑，創(chuàng)建新數(shù)據(jù)。

二、云計(jì)算為數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)提供支撐

云計(jì)算作為分布式計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)、負(fù)載均衡、熱備份冗余等計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)融合的產(chǎn)物，具有超大規(guī)模、虛擬化、通用性、高可擴(kuò)展性等諸多特點(diǎn)。云計(jì)算的特點(diǎn)與數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)的需求非常契合，可以為數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。

彈性服務(wù)：云計(jì)算服務(wù)的規(guī)?？煽焖偕炜s，以自動(dòng)適應(yīng)業(yè)務(wù)負(fù)載的動(dòng)態(tài)變化。用戶(hù)使用的云計(jì)算資源與業(yè)務(wù)的實(shí)際需求相一致，避免了因?yàn)橘Y源供需不匹配而導(dǎo)致的服務(wù)質(zhì)量下降或資源浪費(fèi)。161數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)的數(shù)據(jù)剔除和數(shù)據(jù)遷移等任務(wù)不需要持續(xù)不斷的執(zhí)行，屬偶發(fā)性活動(dòng)。云計(jì)算的彈性服務(wù)能夠很好地滿(mǎn)足偶發(fā)性數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)活動(dòng)的資源調(diào)用需求。

按需服務(wù)：云計(jì)算以服務(wù)的形式為用戶(hù)提供基礎(chǔ)設(shè)施、存儲(chǔ)空間、應(yīng)用程序等，并能夠根據(jù)用戶(hù)的需求，自動(dòng)分配各種資源。17用戶(hù)也可以根據(jù)需要在云中部署所需的應(yīng)用程序。云計(jì)算的按需服務(wù)為數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)中需要依賴(lài)主觀(guān)意識(shí)完成的任務(wù)，如元數(shù)據(jù)創(chuàng)建、數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)和選擇提供了極大的便利。

泛在接入：用戶(hù)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)可以隨時(shí)隨地利用云計(jì)算服務(wù)。數(shù)據(jù)用戶(hù)越來(lái)越多的使用筆記本電腦、智能手機(jī)、平板電腦，將數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)業(yè)務(wù)流程轉(zhuǎn)移至云，能夠極大地方便用戶(hù)上傳、訪(fǎng)問(wèn)和下載數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)復(fù)用等業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，可以從云計(jì)算的這一特點(diǎn)中受益。

服務(wù)外包：用戶(hù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理所需的計(jì)算資源價(jià)格昂貴，將提供計(jì)算資源的業(yè)務(wù)委托給云服務(wù)商，既能夠節(jié)省開(kāi)支，又能夠使用戶(hù)專(zhuān)注于自己的核心工作。云服務(wù)商為了利益最大化，保持最優(yōu)競(jìng)爭(zhēng)力，都會(huì)迅速應(yīng)對(duì)技術(shù)變革，以更低的價(jià)格提供更快的處理器和更大的存儲(chǔ)空間。云計(jì)算服務(wù)外包的特點(diǎn)使數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)機(jī)構(gòu)將部分信息技術(shù)支持業(yè)務(wù)委托給云服務(wù)商，以獲得更低廉的價(jià)格和更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)成為可能。

三、基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)模型

云計(jì)算提供從硬件設(shè)施到應(yīng)用軟件的多層次服務(wù)。根據(jù)服務(wù)的對(duì)象和功能差異可以將云計(jì)算劃分為三種服務(wù)模式：基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(IaaS)、平臺(tái)即服務(wù)(PaaS)、軟件即服務(wù)(SaaS);根據(jù)租用云計(jì)算的用戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)和環(huán)境的控制權(quán)，可以將云計(jì)算劃分為公有云、私有云和混合云等部署模型。本文根據(jù)數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)不同業(yè)務(wù)階段的工作內(nèi)容和技術(shù)需求，并結(jié)合云計(jì)算的服務(wù)模式和部署模型，構(gòu)建了基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)模型，見(jiàn)圖2。下面分別從數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)的云計(jì)算服務(wù)模式和部署模型兩個(gè)方面分析基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)模型。

(一)數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)的云計(jì)算服務(wù)模式

IaaS層。IaaS提供基礎(chǔ)設(shè)施部署服務(wù)。IaaS通過(guò)虛擬化技術(shù)整合服務(wù)器、存儲(chǔ)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)資源、高性能計(jì)算集群等物理資源，構(gòu)建全局統(tǒng)一的動(dòng)態(tài)虛擬化資源池?；谠朴?jì)算的數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)模型的IaaS層為上層云計(jì)算服務(wù)提供海量硬件資源，實(shí)現(xiàn)硬件資源的按需酉己置。

PaaS層。PaaS是云計(jì)算應(yīng)用程序運(yùn)行環(huán)境，提供應(yīng)用程序部署與管理服務(wù)。PaaS不僅能夠?qū)崿F(xiàn)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，而且能夠提供面向海量數(shù)據(jù)的分析處理功能。在基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)模型的PaaS層，數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)機(jī)構(gòu)使用云供應(yīng)商的軟件工具和開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)處理所需的各種應(yīng)用程序，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序的多元化和定制化服務(wù)，并將科學(xué)數(shù)據(jù)保存于海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。

SaaS層。SaaS提供以服務(wù)為形式的應(yīng)用程序。SaaS允許用戶(hù)使用部署于供應(yīng)商云基礎(chǔ)設(shè)施上的應(yīng)用程序，用戶(hù)也可以根據(jù)需求向供應(yīng)商定制應(yīng)用程序。在基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)模型的SaaS層，數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)機(jī)構(gòu)通過(guò)應(yīng)用程序向用戶(hù)提供數(shù)據(jù)利用服務(wù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和科研協(xié)作。

(二)數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)的云計(jì)算部署模型

數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)的各個(gè)階段分別面向數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)方和數(shù)據(jù)使用方，對(duì)應(yīng)不同的數(shù)據(jù)存取、處理等操作權(quán)限，因此需要采用相適應(yīng)的云計(jì)算部署模型。數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)過(guò)程中的數(shù)據(jù)利用階段位于SaaS層，為用戶(hù)提供方便高效的數(shù)據(jù)獲取等服務(wù)，而公有云面向一般公眾提供敏捷彈性服務(wù)的特點(diǎn)與數(shù)據(jù)利用階段的功能需求相契合。用戶(hù)能夠通過(guò)網(wǎng)絡(luò)瀏覽器像使用個(gè)人電腦中的軟件那樣使用公有云的應(yīng)用程序，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序的泛在訪(fǎng)問(wèn)。因此，基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)模型的SaaS層應(yīng)采用公有云部署模型。數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)處理工作要求云計(jì)算提供量身定制的服務(wù)功能和非常穩(wěn)定的服務(wù)質(zhì)量，而數(shù)據(jù)保存工作要求云計(jì)算能夠切實(shí)保障數(shù)據(jù)安全。私有云部署在用戶(hù)數(shù)據(jù)中心的防火墻內(nèi)，能夠提供對(duì)數(shù)據(jù)、安全性和服務(wù)質(zhì)量的最有效控制，而且不會(huì)沖擊用戶(hù)已有的業(yè)務(wù)流程。因此，基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)模型的PaaS層適宜采用私有云部署模型。上述公有云和私有云的基礎(chǔ)設(shè)施共同構(gòu)成了基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)模型的IaaS層，并且公有云和私有云具有統(tǒng)一的接口標(biāo)準(zhǔn)，保證服務(wù)的無(wú)縫遷移，即IaaS層采用混合云部署模型。

四、基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)案例

SRF項(xiàng)目：英國(guó)南安普頓大學(xué)的SRF項(xiàng)目，針對(duì)科學(xué)研究工作集成了許多已有的協(xié)作型數(shù)據(jù)管理工具，并將這些工具部署到一個(gè)共享的虛擬云平臺(tái)上，以SaaS的方式提供服務(wù)。SRF工具最大的特點(diǎn)是能夠在網(wǎng)絡(luò)日志中自動(dòng)或者手工創(chuàng)建和共享實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。例如，SRF的一款代理軟件能夠植入實(shí)驗(yàn)儀器和計(jì)算機(jī)，自動(dòng)抽取儀器在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中記錄的數(shù)據(jù)，并轉(zhuǎn)換為XML格式，然后以博客的形式發(fā)布以實(shí)現(xiàn)協(xié)作復(fù)用。通過(guò)博客發(fā)布平臺(tái)實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)過(guò)程、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)分析的互聯(lián)，組織實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)記錄，構(gòu)建實(shí)驗(yàn)、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)設(shè)備之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。在數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)生命周期中，SRF工具主要用于接收和抽取數(shù)據(jù)，以保證實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)在上傳至云的過(guò)程中會(huì)被格式化成標(biāo)準(zhǔn)格式。

Data Flow項(xiàng)目：牛津大學(xué)的Data Flow項(xiàng)目，旨在創(chuàng)建免費(fèi)的云托管Data Stage和Data Bank，以便于管理、保存、發(fā)布研究數(shù)據(jù)。其中，Data Stage以在用戶(hù)電腦上運(yùn)行映射驅(qū)動(dòng)器的方式，提供研究組水平的、安全的“本地”文件管理環(huán)境。另外，Data Stage還提供數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)獲取和在線(xiàn)存儲(chǔ)服務(wù)，用戶(hù)通過(guò)訪(fǎng)問(wèn)控制程序的認(rèn)證之后，即可以訪(fǎng)問(wèn)私人、共享、協(xié)作、公眾和公共數(shù)據(jù)目錄。Data Bank是一種虛擬化的、基于云部署的機(jī)構(gòu)研究數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)。機(jī)構(gòu)可以選擇將Data Bank部署在Eduserv教育云或者機(jī)構(gòu)自己的基礎(chǔ)設(shè)施中。Data Bank還具備包括數(shù)據(jù)抽取、儲(chǔ)存、長(zhǎng)期保存、訪(fǎng)問(wèn)在內(nèi)的一系列數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)功能。

Kindura項(xiàng)目：倫敦國(guó)王學(xué)院的Kindura項(xiàng)目，是一個(gè)基于混合云部署模型的科學(xué)數(shù)據(jù)管理試點(diǎn)項(xiàng)目，提供基于存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)管理服務(wù)和基于計(jì)算的數(shù)據(jù)處理服務(wù)。Kindura項(xiàng)目通過(guò)DuraSpace推出的托管云服務(wù)一DuraCloud，將本地服務(wù)與各種云服務(wù)相銜接。用戶(hù)利用DuraCloud提供的統(tǒng)一界面，即可享受一站式數(shù)據(jù)存取服務(wù)。Kindura項(xiàng)目通過(guò)部署于服務(wù)器上的規(guī)則引擎，以及面向規(guī)則的集成數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)(iRODS)的規(guī)則庫(kù)，決定具體數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地還是存儲(chǔ)于云端：二進(jìn)制對(duì)象存儲(chǔ)在云端，元數(shù)據(jù)和Fedora對(duì)象存儲(chǔ)在本地。l9Kindura項(xiàng)目證明，混合云能夠有效節(jié)省數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)成本，并且能夠更加高效地利用本地存儲(chǔ)庫(kù)，提升數(shù)據(jù)處理能力。

東南大學(xué)AMS-02項(xiàng)目：東南大學(xué)為大型國(guó)際合作項(xiàng)目AMS-02的數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)工作構(gòu)建的云計(jì)算平臺(tái)，提供IaaS、PaaS、SaaS服務(wù)。該云計(jì)算平臺(tái)架構(gòu)如圖3所示。在IaaS層，云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施由3500顆CPU內(nèi)核和500TB高速存儲(chǔ)設(shè)備構(gòu)成，提供虛擬機(jī)和物理機(jī)的按需分配，并且自動(dòng)配置操作系統(tǒng)、科學(xué)計(jì)算函數(shù)庫(kù)等運(yùn)行環(huán)境。在PaaS層，數(shù)據(jù)分析處理平臺(tái)提供大規(guī)模計(jì)算能力和海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力;應(yīng)用開(kāi)發(fā)環(huán)境為AMS-02數(shù)據(jù)分析處理應(yīng)用提供編程接口。在SaaS層，以服務(wù)的形式部署云計(jì)算應(yīng)用程序，用戶(hù)通過(guò)訪(fǎng)問(wèn)AMS-02應(yīng)用，可以獲取原始科學(xué)數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)處理分析結(jié)果。云計(jì)算通過(guò)超級(jí)計(jì)算模式，整合大量的存儲(chǔ)、計(jì)算、帶寬等資源，為數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)提供了經(jīng)濟(jì)高效的解決方案。國(guó)內(nèi)的數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)尚處于起步階段，對(duì)基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)進(jìn)行深入的理論探討和實(shí)踐探索，有助于推動(dòng)我國(guó)的數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。