第一篇：基于智能體服務(wù)的云計(jì)算架構(gòu)研究與分析的論文[范文模版]

引言

隨著國際互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)的快速發(fā)展，特別是近年來，以博客、內(nèi)容聚合、百科全書、社會(huì)網(wǎng)絡(luò))和對(duì)等網(wǎng)絡(luò)等為代表的Web 2.0廣泛應(yīng)用，使得網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)量和網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)高速增長，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的數(shù)據(jù)處理能力面臨著嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。為了通過互聯(lián)網(wǎng)將海量的存儲(chǔ)與計(jì)算資源進(jìn)行整合和優(yōu)化，充分提高資源利用率，使互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)更加敏捷和隨需應(yīng)變，云計(jì)算融合了分布式計(jì)算、虛擬化技術(shù)、并行計(jì)算、網(wǎng)格計(jì)算及效用計(jì)算的優(yōu)點(diǎn)應(yīng)運(yùn)而生，并且成為目前國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)問題。云計(jì)算有許多特點(diǎn)，如低成本、靈活性、可伸縮性、安全性、可靠性、多租戶、自適應(yīng)性和提供服務(wù)等級(jí)協(xié)議等。

云計(jì)算已被諸多企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)接受和使用，針對(duì)云計(jì)算平臺(tái)和架構(gòu)的研究也層出不窮。文獻(xiàn)中提出了一種基于虛擬技術(shù)和面向服務(wù)架構(gòu)SOA的云計(jì)算架構(gòu)，文獻(xiàn)描述了云計(jì)算和SOA之間的聯(lián)系，對(duì)云計(jì)算平臺(tái)結(jié)構(gòu)和云服務(wù)應(yīng)用進(jìn)行了分析，提出了一種基于事件驅(qū)動(dòng)服務(wù)的云計(jì)算服務(wù)體系，但僅對(duì)云計(jì)算的軟件即服務(wù)層Sans進(jìn)行了說明，未體現(xiàn)云計(jì)算的其它兩個(gè)層：即平臺(tái)即服務(wù)層Paas和基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)層Iaas。

針對(duì)云計(jì)算平臺(tái)和結(jié)構(gòu)的研究還很多，但大多都是提供一個(gè)虛擬的云環(huán)境，用戶還得根據(jù)需要重新定義服務(wù)和需求。提出一種云計(jì)算服務(wù)統(tǒng)一的架構(gòu)顯得尤為重要。

本文提出的基于智能體服務(wù)的云計(jì)算架構(gòu)，能充分發(fā)揮Agent智能體的優(yōu)勢，為用戶提供智能化服務(wù)，采用事件驅(qū)動(dòng)和基于語義的方法能夠?qū)崿F(xiàn)混合云的功能。引入了基于本體和策略的方法能為公有云和私有云提供運(yùn)行框架。

1Agent技術(shù)及其應(yīng)用

Agent技術(shù)最早是由美國麻省理工學(xué)院的著名計(jì)算機(jī)學(xué)家和人工智能學(xué)科創(chuàng)始人之一Minsk提出來的，最初源于人工智能領(lǐng)域。針對(duì)Agent的定義很多，特別是來自人工智能界的研究人員認(rèn)為：Agent除了具備自治、自主等基本特性外，還應(yīng)具備一些通常人類才具有的能力，即Agent就是具有某類知識(shí)，且具有能力和愿望并可做到其能做成的事情的“計(jì)算實(shí)體”。

Agent不斷完善信息服務(wù)的方式、質(zhì)量和內(nèi)容，以滿足用戶的個(gè)性化需求。在信息服務(wù)中引入Agent技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)智能化、個(gè)性化的服務(wù)。Agent技術(shù)應(yīng)用方面：如美國的密歇根州大學(xué)曾將數(shù)字圖書館和三種類型的Agent用戶接口Agent、中間Agent和收藏Agent進(jìn)行融合，能夠根據(jù)讀者個(gè)人喜好的文檔實(shí)現(xiàn)傳送和呈現(xiàn)貯存的信息。新加坡國立圖書館、美國加州數(shù)字圖書館、華盛頓大學(xué)圖書館等都把Agent技術(shù)運(yùn)用于網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)中，開展個(gè)性化服務(wù)，并獲得了成功。

2基于Agent智能體服務(wù)的云計(jì)算架構(gòu)

建立的基于智能體服務(wù)的云計(jì)算架構(gòu)如圖1所示，共分為五層：基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)層laas、平臺(tái)即服務(wù)層sans、軟件即服務(wù)層sans、運(yùn)行環(huán)境層和智能即服務(wù)層。其中智能即服務(wù)層是整個(gè)架構(gòu)的核心。

2.1運(yùn)行環(huán)境層

該層是虛擬層，整個(gè)架構(gòu)通過平臺(tái)即服務(wù)層和基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)層提供虛擬的運(yùn)行環(huán)境。用戶可以擁有多個(gè)運(yùn)行環(huán)境，每個(gè)運(yùn)行環(huán)境可以是一個(gè)云，或者是用戶定義為云的其它事物。各運(yùn)行環(huán)境之間建立了某種關(guān)系，這種關(guān)系通過用戶編寫的XML文檔生效，用戶還可以通過XML文檔設(shè)置訪問權(quán)限。

2.2軟件即服務(wù)層

運(yùn)行環(huán)境層通過該層可以訪問各種應(yīng)用和服務(wù)，如企業(yè)資源規(guī)劃ERP、客戶關(guān)系管理CRM等金融服務(wù)和其它任何通過該層可以訪問的軟件服務(wù)。每個(gè)運(yùn)行環(huán)境擁有各自的軟件即服務(wù)層，這兩個(gè)層一起能夠?qū)崿F(xiàn)云計(jì)算的多租技術(shù)。

2.3智能即服務(wù)層

該層在整個(gè)架構(gòu)中起著重要的作用，一旦智能體感知到了響應(yīng)，相應(yīng)的任務(wù)就會(huì)被調(diào)用，最終提供相應(yīng)的服務(wù)。

(1)事件控制智能體

工作流程：事件感知器感知到狀態(tài)變化或其它Agent的任務(wù)請(qǐng)求時(shí)，首先查詢策略庫，查找是否存在與該任務(wù)情況類似的服務(wù)策略。若存在該策略，則直接送交給服務(wù)執(zhí)行智能體進(jìn)行執(zhí)行;若不存在該策略，則經(jīng)過事件轉(zhuǎn)化器和任務(wù)規(guī)劃器，嘗試新的規(guī)劃并將記錄結(jié)果保存至知識(shí)庫，再經(jīng)過任務(wù)規(guī)劃器重新規(guī)劃，生成規(guī)劃序列并送至服務(wù)執(zhí)行智能體。事件控制智能體包括以下智能組件。

事件感知器：是Agent與外界的接口，負(fù)責(zé)發(fā)現(xiàn)和接收運(yùn)行環(huán)境的狀態(tài)變化或其它Agent的任務(wù)請(qǐng)求。事件轉(zhuǎn)化器：根據(jù)事件處理網(wǎng)絡(luò)EPN中預(yù)先設(shè)定的處理程序，負(fù)責(zé)轉(zhuǎn)化事件，包括事件合成、分解、協(xié)調(diào)等。

任務(wù)規(guī)劃器：負(fù)責(zé)建立中短期的行動(dòng)計(jì)劃，是一個(gè)局部的規(guī)劃。局部性主要體現(xiàn)在：第一，每個(gè)Agent根據(jù)自己對(duì)世界和其它Agent的認(rèn)知模型、自身的狀態(tài)、目標(biāo)集合，及以往的經(jīng)驗(yàn)規(guī)劃自身的行為，而不是由某個(gè)Agent的全局進(jìn)行規(guī)劃并將命令分發(fā)給其它Agent。第二，Agent并不需要對(duì)它的目標(biāo)做出完全的規(guī)劃，而只要生成近期的動(dòng)作序列即可，因?yàn)槭澜缡前l(fā)展變化的，很多情況無法預(yù)測，長期規(guī)劃可能會(huì)因?yàn)榍闆r的變化而失效。

任務(wù)規(guī)劃器需要從世界模型、其它Agent模型、目標(biāo)集合、經(jīng)驗(yàn)庫和自身的狀態(tài)等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中提取信息，經(jīng)過局部規(guī)劃器，產(chǎn)生近期的動(dòng)作序列，提交給知識(shí)庫系統(tǒng)中的決策器。任務(wù)規(guī)劃器總是試圖在經(jīng)驗(yàn)庫中找到與當(dāng)前情況最為類似的前提條件的范例，再參考其它規(guī)劃和結(jié)果做出新的規(guī)劃。如果找不到前提條件和當(dāng)前情況的差異小于某個(gè)閩值的范例，則任務(wù)規(guī)劃器只能嘗試新的規(guī)劃并將記錄結(jié)果保存在知識(shí)庫中，方便以后查詢和使用。

(2)服務(wù)執(zhí)行智能體

工作流程：服務(wù)執(zhí)行智能體接收事件控制智能體發(fā)送來的任務(wù)規(guī)劃序列，經(jīng)過訪問智能體將任務(wù)序列進(jìn)行劃分，再將任務(wù)序列逐個(gè)送至決策智能體，進(jìn)行服務(wù)策略匹配。最終將匹配的服務(wù)結(jié)果經(jīng)由訪問智能體傳送給執(zhí)行智能體。服務(wù)執(zhí)行智能體包括以下智能組件：

訪問智能體：負(fù)責(zé)接收由事件控制智能體發(fā)送的任務(wù)規(guī)劃序列，并將規(guī)劃序列進(jìn)行劃分，逐個(gè)發(fā)送給決策智能體。并且接收由決策智能體最終確定的服務(wù)策略。

決策智能體：負(fù)責(zé)接收由訪問智能體發(fā)送的逐個(gè)任務(wù)規(guī)劃序列，通過服務(wù)查詢智能體和知識(shí)庫確定最佳的服務(wù)策略，并將結(jié)果發(fā)送給訪問智能體。

服務(wù)查詢智能體：針對(duì)每一個(gè)任務(wù)請(qǐng)求，查詢知識(shí)庫中的任務(wù)服務(wù)庫，找到最佳的服務(wù)策略，為決策智能體提供服務(wù)決策。并且將每次找到的最佳服務(wù)策略存儲(chǔ)在任務(wù)服務(wù)庫中，方便以后查詢。

執(zhí)行智能體：負(fù)責(zé)接收來自訪問智能體的任務(wù)服務(wù)策略，并通過企業(yè)服務(wù)總線ESB執(zhí)行服務(wù)。

2.4平臺(tái)即服務(wù)層

(1)策略庫：保存Agent根據(jù)感知信息和當(dāng)前狀態(tài)做出反應(yīng)的服務(wù)策略，包括用戶分組、用戶類別、用戶信息、用戶認(rèn)證和安全策略等。每種環(huán)境都對(duì)應(yīng)一個(gè)策略，當(dāng)Agent感知到事件發(fā)生時(shí)，首先遍歷策略庫，若有最佳的服務(wù)策略，則反應(yīng)器做出動(dòng)作;若沒有合適的策略，則信息被送到規(guī)劃器和決策器進(jìn)行推理和決策。

(2)任務(wù)服務(wù)庫：存儲(chǔ)執(zhí)行過的任務(wù)服務(wù)策略信息，方便事件控制智能體和服務(wù)執(zhí)行智能體執(zhí)行服務(wù)。

(3)本體庫：存儲(chǔ)各種本體文檔，包括事件模型和事件處理網(wǎng)絡(luò)文檔、事件與任務(wù)之間的關(guān)系等文檔。

(4)SLA庫：存儲(chǔ)用戶注冊(cè)的服務(wù)等級(jí)協(xié)議信息，服務(wù)查詢智能體通過用戶的SLA信息查詢最佳的服務(wù)策略。

(5)服務(wù)注冊(cè)：注冊(cè)一些服務(wù)描述信息及其服務(wù)質(zhì)量信息，企業(yè)服務(wù)總線通過注冊(cè)的信息，查詢和選擇服務(wù)策略。

(6)總線：包括數(shù)據(jù)總線和服務(wù)總線。數(shù)據(jù)總線用于云內(nèi)部各庫之間的數(shù)據(jù)傳送，服務(wù)總線與服務(wù)注冊(cè)相關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)了不同服務(wù)之間的通信和整合。

(7)云代理：與運(yùn)行環(huán)境建立關(guān)系，可以實(shí)現(xiàn)與各種軟件系統(tǒng)或其它云的融合。

(8)管理入口：超級(jí)管理員通過該入口不僅可以使用各種開發(fā)工具對(duì)云環(huán)境進(jìn)行配置，而且可以設(shè)定每個(gè)用戶所需的服務(wù)等級(jí)協(xié)議。

2.5基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)層

該層提供了虛擬化計(jì)算資源、網(wǎng)絡(luò)資源和存儲(chǔ)資源，并且能夠根據(jù)用戶需求進(jìn)行資源的動(dòng)態(tài)分配。相對(duì)于平臺(tái)即服務(wù)層和軟件即服務(wù)層，基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)層所提供的服務(wù)都較偏底層，但使用更為靈活。

目前，有關(guān)Agent智能體算法的應(yīng)用很多，如：遺傳進(jìn)化Agent算法、多Agent協(xié)同強(qiáng)化算法、基于蟻群的多Agent算法等，都可應(yīng)用于本文提出的云計(jì)算架構(gòu)中，通過多Agent智能體之間的協(xié)同算法，可以實(shí)現(xiàn)云計(jì)算中服務(wù)的協(xié)同和調(diào)度，為云計(jì)算提供智能化服務(wù)。

3結(jié)束語

隨著未來web 3.0時(shí)代的到來，以及物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)現(xiàn)，信息網(wǎng)絡(luò)將提供更加人性化、智能化的服務(wù)。本文提出的基于智能體服務(wù)的云計(jì)算架構(gòu)，由三個(gè)實(shí)體層、一個(gè)運(yùn)行環(huán)境虛擬層和一個(gè)智能即服務(wù)抽象層組成，其中智能即服務(wù)層通過其它四個(gè)層發(fā)揮著核心作用。該架構(gòu)引入了本體理論和Agent智能體技術(shù)，具有很強(qiáng)的靈活性和智能性，通過云代理，可以實(shí)現(xiàn)與其它云或軟件系統(tǒng)的交互和融合，為用戶提供智能的云服務(wù)。

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)概念近年來在越來越多的場合、被越來越多的人提及，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)話題。本

專題報(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)吸引了全世界越來越多的關(guān)注。哈佛大學(xué)社會(huì)學(xué)教授加里·金(2012)說: “這是一場革命，龐大的數(shù)據(jù)資源使得各個(gè)領(lǐng)域開始了量化進(jìn)程，無論學(xué)術(shù)界、商界還是政府，所有領(lǐng)域都將開始這種進(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)槊绹鴬W巴馬政府在2012 年高調(diào)宣布了其“大數(shù)據(jù)研究和開發(fā)計(jì)劃”。這標(biāo)志著“大數(shù)據(jù)”時(shí)代真正開始進(jìn)入社會(huì)經(jīng)濟(jì)生活中來了。“大數(shù)據(jù)”(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的數(shù)據(jù)量規(guī)模大到無法利用現(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?、處理和使用?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，當(dāng)面臨大的樣本量時(shí)，人們都主要依靠抽樣來分析總體。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，而且未來會(huì)越來越多。隨著大數(shù)據(jù)分析取代抽樣分析，社會(huì)科學(xué)不再單純依賴于抽樣調(diào)查和分析實(shí)證數(shù)據(jù)，現(xiàn)在可以收集過去無法收集到的數(shù)據(jù)，更重要的是，現(xiàn)在可以不再依賴抽樣分析。

(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。長期以來，尋找因果關(guān)系是人類發(fā)展過程中形成的傳統(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)測未來。(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 開始在美國大學(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，是通過互聯(lián)網(wǎng)來提供動(dòng)態(tài)易擴(kuò)展且經(jīng)常是虛擬化的資源。美國國家標(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)訪問，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，通過廣泛接入網(wǎng)絡(luò)以獲取計(jì)算能力，通過標(biāo)準(zhǔn)機(jī)制進(jìn)行訪問。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，通過多租戶模式為不同用戶提供服務(wù)，并根據(jù)用戶的需求動(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)模可以快速擴(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云計(jì)算系統(tǒng)檢測、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)算能力再強(qiáng)大，也難以找到用武之地;如果沒有云計(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 部門受益，而大數(shù)據(jù)使企業(yè)的業(yè)務(wù)管理部門受益。

從結(jié)果看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算帶來不同的變化。大數(shù)據(jù)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)帶來的變化是巨大的，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，并隨時(shí)進(jìn)行計(jì)算與分析。通過云計(jì)算對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、總結(jié)與預(yù)測，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。現(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)而變來適應(yīng)由此而帶來的變化，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)營和管理系統(tǒng)來說很難及時(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)營管理活動(dòng)的真實(shí)性和合法性則顯得過于遲緩。隨著信息技術(shù)迅速發(fā)展，越來越多的審計(jì)組織對(duì)被審計(jì)單位開始實(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)無法數(shù)據(jù)化，或者無法取得相關(guān)的明細(xì)數(shù)據(jù)，致使對(duì)問題的判斷也難以進(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中挖掘、分析出行業(yè)性和區(qū)域性貸款風(fēng)險(xiǎn)趨勢，實(shí)現(xiàn)在線的風(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、核實(shí)或下發(fā)給現(xiàn)場審計(jì)人員進(jìn)行現(xiàn)場核實(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)營管理等方面的內(nèi)在規(guī)律、共性問題和發(fā)展趨勢，通過匯總歸納宏觀性和綜合性較強(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)人員通過應(yīng)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)，可以將同一問題歸入不同的類別進(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，通過大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)，將問題規(guī)則化并固化到系統(tǒng)中，以便于計(jì)算或判斷問題發(fā)展趨勢，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，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)從長期依賴因果關(guān)系來搜集和發(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)開始從一個(gè)比以前更大、更全面的角度來理解被審計(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、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。這客觀上要求專業(yè)人員來對(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)域的專家，他們應(yīng)有大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測的評(píng)估能力。數(shù)據(jù)審計(jì)師應(yīng)恪守公正的立場和嚴(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、挖掘和處理過程。數(shù)據(jù)審計(jì)師的出現(xiàn)是為滿足以市場為導(dǎo)向來解決數(shù)據(jù)真實(shí)性、可靠性問題的需求，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 巨頭們紛紛通過收購大數(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)訪問需要耗費(fèi)大量運(yùn)算時(shí)間。數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域長期受益于并行算法和架構(gòu)的使用，使得性能逐漸提升。過去15 年來，效果尤其顯著。試圖將這些進(jìn)步結(jié)合起來，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。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)是并行化未來的熱門方向。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并行一系列數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)挖掘問題，包括一類分類SVM 和兩類分類SVM，非負(fù)最小二乘問題，及L1 正則化回歸（lasso）問題。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題，計(jì)算核矩陣需要O(N2)的時(shí)間和空間復(fù)雜度來計(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)存開銷，而且并沒有明顯影響結(jié)果的精確度。此外，通過折中結(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，在其上開發(fā)了一個(gè)變種的譜聚類算法，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，來適應(yīng)來自空間區(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)下并行決策樹分類算法的設(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 上的并行化問題。為解決GPU 上的有限內(nèi)存限制問題，F(xiàn).Yan 提出一種能有效降低內(nèi)存開銷的新穎數(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)算開銷，并能容易地避免內(nèi)存訪問沖突。他們使用數(shù)據(jù)流來處理超大的數(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)的并行化問題G.Jung 提出了最大覆蓋裝箱算法來決定系統(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 通過用戶自定義聚合（UDA）接口并且在輸入數(shù)據(jù)上有效地運(yùn)行來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。文章從兩個(gè)方面來論證了系統(tǒng)的有效性。第一，文章展示了如何使用一系列分析功能來完成數(shù)據(jù)處理。第二，文章將GLADE 與兩種不同類型的系統(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（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)，滿足這種要求的存儲(chǔ)離不開云計(jì)算。高速產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)只有通過云計(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。沒有互聯(lián)網(wǎng)，就沒有虛擬化技術(shù)為核心的云計(jì)算技術(shù)，沒有云計(jì)算就沒有大數(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

文峰.云計(jì)算與云審計(jì)———關(guān)于未來審計(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：基于云計(jì)算的中小企業(yè)服務(wù)平臺(tái)建設(shè)的分析

基于云計(jì)算的中小企業(yè)服務(wù)平臺(tái)建設(shè)的分析

摘要：本文分析現(xiàn)階段中小企業(yè)發(fā)展的主要問題和對(duì)信息化建設(shè)的需求，提出建設(shè)中小企業(yè)服務(wù)云平臺(tái)的客觀必要性。中小企業(yè)服務(wù)云平臺(tái)的建設(shè)，將助力企業(yè)可持續(xù)發(fā)展和推動(dòng)企業(yè)成功轉(zhuǎn)型升級(jí)。

關(guān)鍵詞：中小企業(yè)；服務(wù)云平臺(tái)；信息化建設(shè)；可持續(xù)發(fā)展

廣大中小企業(yè)作為市場經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，其運(yùn)營情況直接影響著國民經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行態(tài)勢。隨著全球化的激烈競爭，如何在全球供應(yīng)鏈中樹立競爭優(yōu)勢，成了我國中小企業(yè)急需解決的難題。企業(yè)全球化的高速發(fā)展正在改變傳統(tǒng)市場的競爭法則，如何更有效的發(fā)揮組織機(jī)能，基于云計(jì)算的中小企業(yè)信息化建設(shè)已成為眾所關(guān)注的焦點(diǎn)，建立中小企業(yè)服務(wù)云平臺(tái)，是服務(wù)中小企業(yè)發(fā)展、提高中小企業(yè)綜合競爭力和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)繁榮的現(xiàn)代化服務(wù)手段。

一、云平臺(tái)的應(yīng)用優(yōu)勢

云計(jì)算為高速發(fā)展的信息化社會(huì)孕育出一種資源虛擬化、系統(tǒng)透明化、軟件服務(wù)化的全新商業(yè)計(jì)算服務(wù)模式。[1]

云平臺(tái)以數(shù)據(jù)為中心，以虛擬化技術(shù)為手段，整合分布在網(wǎng)絡(luò)上的大量服務(wù)器集群，利用 SOA架構(gòu)為用戶提供便捷、可靠、安全的各種應(yīng)用數(shù)據(jù)軟件服務(wù)。它是支撐一切云計(jì)算服務(wù)的基礎(chǔ)架構(gòu)，在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上提供各種計(jì)算資源的統(tǒng)一管理和動(dòng)態(tài)分配。云平臺(tái)用戶在任何時(shí)間、任何地點(diǎn)，用任何可連接網(wǎng)絡(luò)的終端設(shè)備都可快速訪問這些IT 資源服務(wù)。

云平臺(tái)按照其所提供服務(wù)之層次細(xì)分為:基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)IaaS、平臺(tái)即服務(wù)PaaS，軟件即服務(wù)SaaS。在云產(chǎn)業(yè)鏈中，PaaS平臺(tái)是將基礎(chǔ)平臺(tái)作為一種服務(wù)以SaaS模式呈現(xiàn)給用戶的商業(yè)模式。其主要使用者是軟件開發(fā)人員，不僅為企業(yè)帶來的經(jīng)濟(jì)、、高效、方便的軟件使用模式，而且還為用戶提供跨應(yīng)用編排計(jì)算資源的能力。對(duì)于SaaS的運(yùn)營商來說，PaaS可以幫助他們進(jìn)行產(chǎn)品多元化和產(chǎn)品定制化。

如下圖1所示： [4]/

5圖1：云平臺(tái)基礎(chǔ)體系架構(gòu)

二、(一)建設(shè)中小企業(yè)服務(wù)云平臺(tái)的客觀必要性 [2]中小企業(yè)發(fā)展存在的主要問題

1.資金方面。中小企業(yè)要生存、要發(fā)展，離不開適當(dāng)?shù)娜谫Y支持?！叭谫Y瓶頸”成為中小企業(yè)的普遍困擾，這阻礙了中小企業(yè)的發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步。

2.技術(shù)創(chuàng)新方面。中小企業(yè)希望獲得服務(wù)解決技術(shù)疑難問題，并且搭建科研院、高校所在高新、專利等方面技術(shù)的轉(zhuǎn)化平臺(tái)。, 2012-5-14.

第四篇：海商法論文研究與分析

海商法論文

試論海商法的調(diào)整對(duì)象

作者

倪學(xué)偉

提 要 我國是世界十大航運(yùn)國之一，遠(yuǎn)洋運(yùn)輸在我國對(duì)外貿(mào)易中占居重要位置。1993年7月1日起生效的《中華人民共和國海商法》，是近年來我國所頒布的法律中與國際慣例和國際通行做法接軌最多的法律之一。明確海商法的調(diào)整對(duì)象，有利于加強(qiáng)對(duì)海商法的研究。本文論述了海商法的四方面調(diào)整對(duì)象：海上企業(yè)組織、海上商業(yè)運(yùn)輸、海上損害賠償和船舶擔(dān)保法。

關(guān)鍵詞 海商法 船舶 運(yùn)輸 提單

海商法一詞包括了兩層含義，一是指作為法律的海商法，如《中華人民共和國海商法》，《英國海上貨物運(yùn)輸法》等等；二是指海商法學(xué)科，即以海商法為主要研究對(duì)象的古老的法律學(xué)科，一般又稱為海商法學(xué)。本文從第一種含義上使用海商法一詞，即本文所研究的是海商法法律的調(diào)整對(duì)象，而且主要以1992年11月7日第七屆全國人民代表大會(huì)常務(wù)委員會(huì)第28次會(huì)議通過的《中華人民共和國海商法》為基礎(chǔ)來研究海商法的調(diào)整對(duì)象。

海商法一詞在大陸法系國家稱為Maritime Law或The law of Admiralty，在英美法系國家稱為Shipping Law。從詞源上考查，海商法一詞是與“海”和“商”有關(guān)的法律，是有關(guān)海洋商業(yè)的法律。海商法的調(diào)整對(duì)象各國學(xué)者認(rèn)識(shí)不一，各國的立法實(shí)踐也多有相異之處，這除了與法律傳統(tǒng)、文化習(xí)俗、航運(yùn)習(xí)慣等有關(guān)之外，還與一個(gè)國家的地理位置、外貿(mào)地位等有關(guān)。我國海商法體系是以《中華人民共和國海商法》為核心，以《中華人民共和國對(duì)外國籍船舶管理規(guī)則》、《中華人民共和國海上交通安全法》、《中華人民共和國海上環(huán)境保護(hù)法》、《北京理算 1

規(guī)則》、《中國海事仲裁委員會(huì)仲裁規(guī)則》等以及中國參加的有關(guān)海上運(yùn)輸方面的國際條約為內(nèi)容構(gòu)成的，并以眾所周知的航運(yùn)習(xí)慣為必要補(bǔ)充?！吨腥A人民共和國海商法》第一條規(guī)定：“為了調(diào)整海上運(yùn)輸關(guān)系，船舶關(guān)系，維護(hù)當(dāng)事人各方的合法權(quán)益，促進(jìn)海上運(yùn)輸和經(jīng)濟(jì)貿(mào)易的發(fā)展，制定本法?！庇纱丝梢姡覈Ｉ谭傻恼{(diào)整對(duì)象是海上運(yùn)輸中發(fā)生的以及與船舶有關(guān)的各種關(guān)系，包括調(diào)整平等主體之間的橫向的海商、海事關(guān)系和調(diào)整非平等主體之間的縱向的海商、海事及船舶行政管理關(guān)系。

一、海商法調(diào)整對(duì)象之一：海上企業(yè)組織

海上企業(yè)組織是從事海上商業(yè)運(yùn)輸和海上生產(chǎn)活動(dòng)的主體。海上企業(yè)組織可以是法人、非法人的單位和自然人，在現(xiàn)代海上運(yùn)輸實(shí)踐中，海上企業(yè)組織多以法人的形式出現(xiàn)，非法人的單位和自然人則較為少見。海商法對(duì)海上企業(yè)組織的調(diào)整主要是關(guān)于船舶所有人、船舶輔助人員以及船舶本身的規(guī)定。

船舶所有人是指對(duì)船舶本身享有占有、使用、收益和處分權(quán)利的人，包括船舶所有人本人、船舶共有人和租船人。船舶所有人本人是完全的自物權(quán)人，享有充分的和全面的船舶所有權(quán)，除可以對(duì)船舶進(jìn)行占有、使用和收益之外，還可以對(duì)船舶進(jìn)行處分。船舶共有人包括船舶共同共有人和船舶按份共有人兩類，他們分別依據(jù)民法上的共同共有制度和按份共有制度對(duì)船舶行使所有權(quán)。船舶由兩個(gè)以上的法人或者自然人共有的，應(yīng)當(dāng)向船舶登記機(jī)關(guān)登記，未經(jīng)登記的，不得對(duì)抗善意的第三人。租船人包括航次租船人、期租船人、光船租船人和船舶租購合同中的租船人。租船人對(duì)船舶所享有的權(quán)利屬于他物權(quán)性質(zhì)，即是在他人的船舶所有權(quán)的基礎(chǔ)上對(duì)船舶享有的一種不完全的所有權(quán)，租船人對(duì)船舶可以行使占有、使用、收益的權(quán)利，但不能對(duì)船舶進(jìn)行處分。船舶租購合同中的租船人在繳納完約定的租金并在約定期間屆滿時(shí)享有船舶的所有權(quán)，此時(shí)的租船人即成為完全的船舶所有人，可以對(duì)船舶行使處分權(quán)。船舶所有人是海上運(yùn)輸活動(dòng)中享受權(quán)利和承擔(dān)義務(wù)的主體，海上運(yùn)輸活動(dòng)和海上生產(chǎn)活動(dòng)都是圍繞船舶所有人而展開和進(jìn)行的，在某種意義上可以說，海商法就是關(guān)于船舶所有人權(quán)利和義務(wù)的法律。

船舶輔助人員包括海上船舶輔助人員和陸上船舶輔助人員。海上船舶輔助人員是指受雇于船舶所有人、在特定的船舶上工作的船長船員以及作為獨(dú)立營業(yè)者的引航員和與拖帶業(yè)務(wù)有關(guān)的人員。陸上船舶輔助人員除包括與船東有雇傭關(guān)系的人員外，還包括代理人、中間人、運(yùn)輸經(jīng)紀(jì)人等獨(dú)立的輔助人。作為海商法調(diào)整對(duì)象之一的船員是指，基于與船舶所有人的雇傭關(guān)系而在特定船上連續(xù)從事船舶航行業(yè)務(wù)的人，包括處于船舶指揮地位的船長和在船長指揮下從事船務(wù)的船員。在傳統(tǒng)的海商法中，船長在船上具有指揮者和船東代理人的身份，在國家權(quán)力難以到達(dá)的帶有特殊危險(xiǎn)的海上社會(huì)中處于支配地位，并具有公法和私法特權(quán)，可以行使警察權(quán)等公權(quán)和船東與貨主的當(dāng)然代理人等私權(quán)。《中華人民共和國海商法》對(duì)船長的公法權(quán)利和私法權(quán)利作了明確規(guī)定，如“船長在其職權(quán)范圍內(nèi)發(fā)布的命令，船員、旅客和其他在船人員都必須執(zhí)行?！薄盀楸Ｕ显诖藛T和船舶的安全，船長有權(quán)對(duì)在船上進(jìn)行違法、犯罪活動(dòng)的人采取禁閉或者其他必要措施，并防止其隱匿、毀滅、偽造證據(jù)。”“船長負(fù)責(zé)船舶的管理和駕駛”?！按L管理船舶和駕駛船舶的責(zé)任，不因引航員引領(lǐng)船舶而解除?！钡鹊?。船員是在船長指揮下從事船務(wù)工作的人員，有高級(jí)船員和普通船員之分，他們都應(yīng)經(jīng)過專業(yè)訓(xùn)練并應(yīng)持有相應(yīng)的證書。其他的船舶輔助人員，海商法也作了相應(yīng)的規(guī)定。

船舶是海商法規(guī)定中的物，是以商業(yè)行為為目的供航海使用的一種水面浮動(dòng)裝置。船舶的法律性質(zhì)表現(xiàn)為三方面：

1、船舶是一個(gè)合成物，是由船體、桅檣、船機(jī)、甲板、船艙等兩個(gè)以上的個(gè)體組成的一個(gè)統(tǒng)一體；

2、船舶是動(dòng)產(chǎn)，但具有不動(dòng)產(chǎn)的性質(zhì)，在實(shí)踐中都將船舶作為不動(dòng)產(chǎn)對(duì)待；

3、船舶的擬人處理，在英美法系國家中，原告可以對(duì)船舶提起訴訟，即對(duì)物訴訟，這就是把船舶作為法律上的“人”而對(duì)待的。海商法除規(guī)定船舶的性質(zhì)外，還規(guī)定船舶所有權(quán)的取得、轉(zhuǎn)讓、消滅，船舶的登記、檢驗(yàn)和船舶證書等內(nèi)容。

二、海商法調(diào)整對(duì)象之二：海上商業(yè)運(yùn)輸

海上商業(yè)運(yùn)輸主要是指海上貨物運(yùn)輸和海上旅客運(yùn)輸，除此之外還包括海上拖航運(yùn)輸。海上貨物運(yùn)輸是海商法調(diào)整的主要對(duì)象之一，又有兩種運(yùn)輸方式，即提單運(yùn)輸(又稱為班輪運(yùn)輸、定期船運(yùn)輸、件雜貨運(yùn)輸或零擔(dān)運(yùn)輸)和租船運(yùn)輸(又稱為不定期船運(yùn)輸)。提單運(yùn)輸是指承運(yùn)人承攬運(yùn)輸件雜貨而應(yīng)托運(yùn)人要求簽發(fā)提單并收取運(yùn)費(fèi)的運(yùn)輸，此時(shí)的運(yùn)輸合同是通過提單表現(xiàn)的，提單具有海上貨物運(yùn)輸合同的證明、承運(yùn)人收受貨物或?qū)⒇浳镅b船的收據(jù)、承運(yùn)人憑以在目的港交付貨物的物權(quán)憑證等三大法律功能。調(diào)整提單運(yùn)輸?shù)膰H公約主要有 1924年的《統(tǒng)一提單若干法律規(guī)定的國際公約(International Convention for the Unification of Certain Rules of Law Relating to Bills of Lading)》，簡稱《海牙規(guī)則(The Hague Rules 1924)》，1968年的《關(guān)于修訂統(tǒng)一提單若干法律規(guī)定的國際公約的議定書(Protocol to Amend the International Convention for the Unification of Certain Rules of Law Relating to Bills of Lading)》，簡稱《海牙一維斯比規(guī)則(The Hague-Visby Rules 1968)》

以及1978年的《聯(lián)合國海上貨物運(yùn)輸公約(United Nations Convention on the Carriage of goods by Sea)》，簡稱《漢堡規(guī)則(The Hamburg Rules 1978)》。《漢堡規(guī)則》已于1992年11月正式生效，因此，這三個(gè)國際公約都是目前現(xiàn)行有效的國際公約。但是，由于《漢堡規(guī)則》取消了承運(yùn)人航海過失免責(zé)和管船過失免責(zé)的規(guī)定，動(dòng)搖了海商法律的基礎(chǔ)，與《海牙規(guī)則》的規(guī)定相去甚遠(yuǎn)，因而參加者寥寥，且參加的國家都不是航運(yùn)大國。我國目前尚未參加這三個(gè)國際公約，《中華人民共和國海商法》中關(guān)于提單的規(guī)定與《海牙規(guī)則》是一致的，只是在賠償限額、訴訟時(shí)效、集裝箱運(yùn)輸?shù)确矫嬗斜匾男薷?，因而更符合時(shí)代的要求。

海上租船運(yùn)輸是指船舶所有人以一定的條件向租船人提供船舶的全部或部分艙位以運(yùn)輸貨物或旅客，由租船人向船舶所有人繳納租金的一種運(yùn)輸方式。海上租船運(yùn)輸有四種方式，即航次租船運(yùn)輸、期租船運(yùn)輸、光船租船運(yùn)輸和租購船舶運(yùn)輸。租船運(yùn)輸沒有既定的船期表，也沒有固定的航線，而是隨貨源情況決定船期和航線。海上租船運(yùn)輸一般運(yùn)送的是大批的、整船整艙的貨物，每一個(gè)租船合同的條款通常是互不相同的，其租金是以載貨量的大小或時(shí)間的長短來計(jì)算，租船合同本身就是運(yùn)輸合同而不是合同的證明。海上租船運(yùn)輸是海上貨物運(yùn)輸?shù)囊环N重要方式，大宗貨物的運(yùn)輸多采用這種方式?！吨腥A人民共和國海商法》專設(shè)一章，即第六章“船舶租用合同”，專門對(duì)海上租船運(yùn)輸予以法律調(diào)整。

海上旅客運(yùn)輸是指承運(yùn)人以適應(yīng)運(yùn)送旅客的船舶經(jīng)海路將旅客及其行李從一港運(yùn)送至另一港，而由旅客支付票款的運(yùn)輸形式。海上旅客運(yùn)輸與海上貨物運(yùn)輸相比，對(duì)船舶的適航性要求更高，它不僅要求承運(yùn)人在開航前和開航當(dāng)時(shí)克盡職責(zé)使船舶適航，而且要求承運(yùn)人在整個(gè)合同航次中，必須謹(jǐn)慎處理，使船舶始終處于適航狀態(tài)。另外，在賠償原則、責(zé)任限制等方面，海上旅客運(yùn)輸也與海上貨物運(yùn)輸有重大區(qū)別。

海商法對(duì)海上商業(yè)運(yùn)輸方面的規(guī)定主要是關(guān)于合同雙方的權(quán)利、義務(wù)、責(zé)任等的原則性規(guī)定，除關(guān)于承運(yùn)人的最低責(zé)任方面的規(guī)定，如提供適航船舶的責(zé)任，管貨的責(zé)任等是強(qiáng)制性的規(guī)定之外，其他方面的規(guī)定都是非強(qiáng)制性的，當(dāng)事人可以根據(jù)“契約自由”原則，經(jīng)雙方協(xié)商后予以變更。

三、海商法調(diào)整對(duì)象之三：海上損害賠償

海商法關(guān)于海上損害賠償?shù)囊?guī)定又被稱為海事法，主要是對(duì)船舶碰撞、海上救助、共同海損、海上保險(xiǎn)、海上油污、海事索賠責(zé)任限制等問題的規(guī)定。在這部分內(nèi)容中，除船舶碰撞是強(qiáng)制性規(guī)范之外，其他內(nèi)容都是非強(qiáng)制性的。

船舶碰撞是指在任何水域海船與海船或海船與內(nèi)河船發(fā)生接觸，致使有關(guān)船舶或船上人身、財(cái)產(chǎn)遭受損害的行為。海事法律研究船舶碰撞主要是研究船舶碰撞責(zé)任的確定以及如何處理碰撞所造成的船舶、人身、貨物及有關(guān)財(cái)產(chǎn)的損害賠償問題。

海上救助又叫海難救助，是指由外來力量在任何水域?qū)υ庥龊ｋy的船舶、貨物和人命的全部或部分進(jìn)行的援救。海上救助是以維護(hù)航行安全、增進(jìn)貿(mào)易航海方便和利益為目的，以承認(rèn)救助人的救助報(bào)酬請(qǐng)求權(quán)為手段來促進(jìn)安全航行的實(shí)現(xiàn)。海上救助通常采取“無效果、無報(bào)酬(No Cure，No pay)”的形式進(jìn)行，經(jīng)雙方當(dāng)事人協(xié)商，也可以采取其他的救助形式。在現(xiàn)代海上運(yùn)輸中，對(duì)遇難油輪的救助通常采取“無效果、有一定報(bào)酬”的救助形式，以防止和減少海上油污事件的發(fā)生。

共同海損是指在海上運(yùn)輸中，船舶和貨物遭受共同危險(xiǎn)時(shí)，為了船貨共同安全的需要，有意和合理地采取措施而產(chǎn)生的特殊犧牲和特殊費(fèi)用。共同海損源于古老的法律諺語——“一人為大家作出的犧牲要由大家來補(bǔ)償。”共同海損的犧牲和費(fèi)用不是海上危險(xiǎn)直接導(dǎo)致的結(jié)果，相反，它是為了解除海上危險(xiǎn)而人為地、有意地造成的損失和費(fèi)用。共同海損的犧牲和費(fèi)用應(yīng)由受益的船、貨及運(yùn)費(fèi)方分?jǐn)偂?/p>

海上保險(xiǎn)是指保險(xiǎn)人在被保險(xiǎn)人從事海上運(yùn)輸發(fā)生損失時(shí)，按照約定的承保范圍和險(xiǎn)別負(fù)責(zé)賠償?shù)膿p害保險(xiǎn)制度。海上保險(xiǎn)有船舶保險(xiǎn)、運(yùn)費(fèi)保險(xiǎn)、貨物保險(xiǎn)、期得利益保險(xiǎn)、船舶碰撞責(zé)任保險(xiǎn)、再保險(xiǎn)等。海上保險(xiǎn)應(yīng)貫徹賠償原則、可保利益原則、絕對(duì)誠信原則和近因原則等保險(xiǎn)制度的基本原則。

四、海商法調(diào)整對(duì)象之四：船舶擔(dān)保法

船舶擔(dān)保法是指關(guān)于海上運(yùn)輸和與其有關(guān)的行為所產(chǎn)生特定的當(dāng)事人之間的特殊債權(quán)債務(wù)關(guān)系的法律，包括船舶優(yōu)先權(quán)和船舶抵押權(quán)兩方面的內(nèi)容。

船舶優(yōu)先權(quán)是指海事請(qǐng)求人根據(jù)法律的規(guī)定向船舶所有人、光船承租人、船舶經(jīng)營人提出海事請(qǐng)求，對(duì)產(chǎn)生該海事請(qǐng)求的船舶具有優(yōu)先受償?shù)臋?quán)利。一般來說，以下各項(xiàng)海事請(qǐng)求具有船舶優(yōu)先權(quán)：(1)船長、船員和在船上工作的其他在編人員的工資、其他勞動(dòng)報(bào)酬、船員遣返費(fèi)用和社會(huì)保險(xiǎn)費(fèi)用的給付請(qǐng)求；(2)在船舶營運(yùn)中發(fā)生的人身傷亡的賠償請(qǐng)求；(3)船舶噸稅、引航費(fèi)、港務(wù)費(fèi)和其他港口規(guī)費(fèi)的繳付請(qǐng)求；(4)海難救助的救助款項(xiàng)的給

付請(qǐng)求；（5）船舶在營運(yùn)中因侵權(quán)行為產(chǎn)生的財(cái)產(chǎn)賠償請(qǐng)求。船舶優(yōu)先權(quán)不因船舶的轉(zhuǎn)讓而消滅。船舶優(yōu)先權(quán)先于船舶留置權(quán)受償。

船舶抵押權(quán)是指抵押權(quán)人對(duì)于抵押人提供的作為債務(wù)擔(dān)保的船舶，在抵押人不履行債務(wù)時(shí)，可以依法拍賣，從賣得的價(jià)款中優(yōu)先受償?shù)臋?quán)利。船舶所有人或其授權(quán)的人可以設(shè)定船舶抵押權(quán)。在設(shè)定船舶抵押權(quán)時(shí)應(yīng)簽訂書面協(xié)議，并應(yīng)向船舶登記機(jī)關(guān)辦理船舶抵押權(quán)登記，否則不得對(duì)抗善意的第三人。船舶抵押權(quán)后于船舶留置權(quán)受償。

第五篇：大數(shù)據(jù)與云計(jì)算在職研究生就業(yè)前景分析

從最新的蓋特納咨詢公司預(yù)測結(jié)果顯示，大數(shù)據(jù)將為全球帶來440萬個(gè)IT新崗位和上千萬個(gè)非IT崗位。大數(shù)據(jù)與云計(jì)算，已成為時(shí)代焦點(diǎn)熱門在職研究生專業(yè)。未來的大數(shù)據(jù)與云計(jì)算工作，就意味著高薪、穩(wěn)定、廣泛的職業(yè)使用度、優(yōu)越感??與大數(shù)據(jù)與云計(jì)算在職研究生專業(yè)相關(guān)的職位有很多，目前主要集中在系統(tǒng)研發(fā)工程師、應(yīng)用開發(fā)工程師和數(shù)據(jù)分析師三方面。

一、系統(tǒng)研發(fā)工程師

該在職研究生專業(yè)就業(yè)方向，主要針對(duì)研究生階段計(jì)算機(jī)系統(tǒng)研究領(lǐng)域?qū)W得比較到位的在職人員，包括云計(jì)算技術(shù)、分布式系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)搭建技術(shù)等。

就業(yè)方向一般是提供大數(shù)據(jù)應(yīng)用的云計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu)公司，例如IBM、阿里云、微軟、百度、中國移動(dòng)等等。這類工作更偏向于純技術(shù)類，需要一些對(duì)技術(shù)有長期鉆研精神的人來參與，目前市場人才的緊缺程度非常高。

二、應(yīng)用開發(fā)工程師

該在職研究生專業(yè)就業(yè)方向，需要精通的技術(shù)主要包括算法分析、結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、流數(shù)據(jù)分析技術(shù)及應(yīng)用軟件開發(fā)技術(shù)等等。大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)工程師主要偏向應(yīng)用層面的技術(shù)開發(fā)，比如對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、分析，也可以根據(jù)用戶的不同制定個(gè)性化服務(wù)，IBM就會(huì)通過企業(yè)的具體需求定制適合他們的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。

打個(gè)比方，像可口可樂這樣的公司在推新品前就可以使用一款定價(jià)應(yīng)用軟件，能整合當(dāng)前飲料市場的所有產(chǎn)品價(jià)格，通過挖掘精準(zhǔn)客戶的購物心理來制定新品價(jià)格，而這款大數(shù)據(jù)應(yīng)用軟件就需要定制，也有可能是未來你工作的一部分。

三、數(shù)據(jù)分析師

該在職研究生專業(yè)就業(yè)方向，涵蓋的工作范圍最廣，除大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)外還需要各行各業(yè)領(lǐng)域的相關(guān)知識(shí)。比如為廣告公司搜集大數(shù)據(jù)，分析目標(biāo)用戶的瀏覽習(xí)慣，就需要懂得廣告公司的媒介投放知識(shí)。

再比如分析下雨天，顧客在選擇面包和蛋糕時(shí)為何偏向于后者的數(shù)據(jù)原因時(shí)，需要結(jié)合面包顧客的心理動(dòng)因等影響消費(fèi)行為的因素。由此可見，數(shù)據(jù)分析是與消費(fèi)者日常行為關(guān)系最密切的一項(xiàng)研究。

大數(shù)據(jù)與云計(jì)算在職研究生專業(yè)，正滲透到生活的方方面面。但目前國內(nèi)本科畢業(yè)生沒有機(jī)會(huì)系統(tǒng)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的技術(shù)和思想，往往不足以支持大數(shù)據(jù)的復(fù)雜工作，因此選擇報(bào)考在職研究生自然是明智的，這樣在未來就業(yè)中不會(huì)產(chǎn)生太多的競爭者。然而國內(nèi)的大數(shù)據(jù)碩士專業(yè)極少，其中以北航軟件學(xué)院大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)實(shí)力最強(qiáng)。此專業(yè)是北航軟件學(xué)院、北航計(jì)算機(jī)學(xué)院與慧科教育（工信部移動(dòng)云計(jì)算教育培訓(xùn)中心）聯(lián)合打造的大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)目前為全國首開。

據(jù)了解，北航此專業(yè)從全球領(lǐng)域內(nèi)整合了很多優(yōu)質(zhì)資源，包含以上所說的大數(shù)據(jù)的各個(gè)職業(yè)發(fā)展方向所需的所有課程，同時(shí)與世界500強(qiáng)IT企業(yè)聯(lián)合共建實(shí)驗(yàn)室，學(xué)生可以從“產(chǎn)學(xué)研”三位一體的方式360度接受大數(shù)據(jù)技術(shù)及思維方式上的系統(tǒng)教育。

對(duì)于很多在職的人來說，讀研即是自我能力的重新學(xué)習(xí)提高的過程，同時(shí)也是了解相關(guān)領(lǐng)域最新技術(shù)的過程，所以要根據(jù)自己的實(shí)際情況來選擇，選擇最適合自己的。