云计算技术的特征范文
前言：我们精心挑选了数篇优质云计算技术的特征文章，供您阅读参考。期待这些文章能为您带来启发，助您在写作的道路上更上一层楼。
第1篇
关键词云计算；呼叫中心；油田；应用
中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2014）12-0165-01
夜上海论坛 就当前的信息技术发展状况而言，可谓一日千里。单纯对云技术展开考察，可以发现从2009年到2013年期间，云技术完成了其从理论逐步走向实践应用的过程，即便是这个渗入的过程，其也仍然为全球带来了超过8000亿美元的新业务收入，并且相关统计表明，在中国经济环境下，云计算同样带来了大约590亿美元的新净业务收入。由此可见其生命力之旺盛不容忽视，而在油田工作环境下的呼叫中心建设方面，云技术同样发挥着重要的推动作用。
夜上海论坛 1基于云计算的呼叫中心技术特征
夜上海论坛 对于云计算（Cloud Computing）的概念界定，在学术界中存在有多种版本，其中美国国家标准与技术研究院（NIST，National Institute of Standards and Technology）将其定义为一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。这种对于云计算的概念界定只是从经济和实现的角度对其展开了必要的说明，虽然对于更深一步展开对于云计算的了解有所帮助，并且也成为了当前收到认可最多的云计算概念，但是随着云本身的发展，这种描述已经不足以支持目前的技术环境认知。
夜上海论坛 维基百科中收录的云计算概念为“是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。”这种表达方式从根本上点明了云计算对于当前社会应用的根本价值，这种价值同样在呼叫中心应用环境下有着极强的体现。云计算通过互联网，打造了一个从逻辑层面看更为完善的高聚集程度的工作环境，于此同时允许这个逻辑层面上高聚集的环境中的诸多资源在物理层面实现分散。如果单纯从计算能力的角度看，云计算实际上是将分散于不同地理位置和网络中的多个计算力量聚集在同一个逻辑环境中。而如果将云计算技术放置于呼叫中心这种特殊的应用环境中，则云计算会进一步衍生出更为广泛的表现形式，即在资源的认识层面更为广泛，将呼叫所需要的诸多资源都聚集在一个逻辑环境中，甚至在对资源的考量方面，也将人力资源纳入到资源的范畴中，实现完全技术云计算的呼叫中心实现。
从技术层面看，基于云技术的呼叫中心本身是基于IP化的，这种基于IP的资源逻辑聚集，使得呼叫中心在资源层面上有着更好的聚合表现。并且以计算机作为基础的呼叫系统，本身能够实现更多的功能，包括借由互联网支持的文字以及语音等多种交互方式，并且随着通信带宽的进一步完善以及移动端的功能加强，视频也必然会出现在呼叫业务中，这些都有赖于云计算技术为相应的呼叫无业调动相应的资源予以支持。
2基于云计算的呼叫中心业务发展特征以及趋势分析
通过对云计算相关概念以及其技术优势的深入分析，结合当前呼叫中心的主要应用和服务宗旨，可以发现，云计算技术在该领域中的参与，必然极大地成为了推动呼叫中心技术发展并且实现进一步转型的重要力量。
依据当前的发展状态，可以对未来的呼叫中心发展趋势做出更深一步的理解，而这种对于趋势的判断，也必然会在一定程度上进一步成为油田工作环境中重要的推动力量。
2.1 优化资源利用
夜上海论坛 对于资源的优化利用，是云计算最为基本的职能之一。但是在油田呼叫中心工作环境之下，这种职能又呈现出与众不同的特征。基于广义的资源概念，云计算可以实现数据存储以及处理和人力资源的分布部署，这种状态对于面向社会的呼叫中心而言意义更为明显，即可以将数据存储和处理功能放在相对发达的区域，借数据枢纽的地位实现逻辑上的便利，而同时在二三线城市召集客服人员团队，实现对于人力资源成本的优化利用。这种优势虽然对于油田工作环境而言并不明显，但是这种分布部署的优势仍然存在，这就给予了呼叫中心更大的部署自由，既能够将数据中心放置于更为专业的保护环境中，而将人员放置于更便于实现人力资源管理的环境中。云计算完全可以通过这种方式实现对于优化管理工作的支持。与此同时，从资源的利用角度看，无论是数据的优化存储，还是人工智能分析功能的实现，都会对计算能力产生巨大的需求，这也有赖于云计算技术的参与。更为重要的在于，对于通信系统中通信资源的配给，也同样能够通过云计算技术得到优化。这些都能够极大地提升整个呼叫中心系统的资源利用效率，对于缩短呼叫响应时间、提升呼叫服务质量都有着毋庸置疑的积极意义。
2.2 智能化数据分析以及多媒体通信的实现
夜上海论坛 云计算技术为呼叫中心赋予了更强的计算能力，因此可以帮助整个服务系统实现更为强劲的数据分析能力，并且在进行数据查询的时候，也必然可以实现更为及时的数据获取。从这个角度看，人工智能在呼叫系统中的出现势在必行。人工智能的出现和数据的更加深入分析和加工，重点在于通过呼叫客服向呼叫发起放提供更全面和及时的服务，在呼叫发起的过程中，首先相关网络可以通过呼叫发起方的自身特征，诸如接入端特征（固话或者移动端，手机或者电脑）、接入端地理位置（位于某一个工作组）等相关属性，对于呼叫发起方的身份进行初步的推断，并且将相关数据第一时间呈现给呼叫服务人员，方便其展开进一步的精准服务。并且随着接入端本身功能的强大与发展，包括图片以及视频等在内的数据格式都会成为将来呼叫的内容，这些多媒体数据在油田工作环境中可以用于包括油田工作环境以及相关设备维护、人力资源管理优化等工作的重要支持力量，必然会在未来的油田环境中发挥着不容忽视的积极作用。
3结论
呼叫中心云平台的建设，可以为电信运营商节能降耗，大大降低运维成本，提高服务效率，同时为后续应用的快速部署和共享资源池的建设提供了必要条件，对提高用户感知和服务水平起到积极的作用，进一步促进我国石油产业的繁荣发展。
参考文献
第2篇
随着我国计算机科学技术的不断发展，计算机云备份技术也越来越受到人们的广泛关注。由于计算机云备份技术具有可扩展性、可用性、效率和可靠性等诸多优点而被逐渐的被采用，但是，我国使用计算机云备份技术还不够成熟。因此，研究计算机云备份技术的特征具有非常重大的现实意义。本文主要介绍了计算机云备份技术的基本概念，并详细的阐述了计算机云备份技术的优势，最后介绍了云备份软件可用性评估模型的运用。
【关键词】计算机 云备份技术 特征
夜上海论坛 随着我国计算机软件开发技术的逐渐提高，人们对计算机云备份技术的要求也越来越高。计算机云备份技术不仅仅具有强大的功能，在可用性方面的要求也越来越高。现在，计算机云备份技术是存储备份中的重要应用之一，因而，需要为计算机云备份技术提供良好的性能，提高人民对其的满意度。但是，由于计算机云备份技术的可用性研究在我国起步比较的晚，因此，了解计算机云备份技术的特征，从而不断的推进存储备份行业的发展。通过本文，笔者希望能够起到一个抛砖引玉的作用。
1 计算机云备份技术的基本概念
夜上海论坛 计算机云备份技术的概念是由美国的IBM公司在2007年提出的，其具体的定义指的是：所谓计算机云备份技术，顾名思义指的就是将计算机里面所要进行运算的任务都收集起来，然后，再把这些任务分配到那些大型的大规模的计算机数据处理中心或者是大规模计算机联机群体构成的计算机资源池里面去，这样就可以使得更重需要运算的程序都能够根据自己的需求，来从大型数据处理中心获得相应的计算处理功能、数据存储功能以及各种相关的软件信息服务等功能。目前，计算机云备份技术常见的实现方式主要包括云存储服务和混合云备份。计算机云备份作为场内软件和次级存储的一种替代，它运行在远程的系统中并被集中控制，并通过浏览器的界面来访问计算机云备份。然而，在大多数情况之下，计算机云备份具有多个客户共享架构，并且需要付费才能够使用。被保护的系统上运行轻量级的程序，并将数据从主站点传输到云端上。
夜上海论坛 2 计算机云备份技术的优势
夜上海论坛 2.1 效率高和可靠性强
在计算机数据库之中，现在使用的比较先进的存储技术，主要包括磁盘的备份、压缩、加密和存储虚拟化等保护。计算机云备份技术不仅要确保数据的安全性，还应该考虑计算机云备份技术的效率和可靠性。但是，计算机云备份技术的效率和可靠性是由存储设备的服务机构来提供的。因此，计算机云备份技术的效率高和可靠性强是其重要的优势之一。
2.2 可扩展性和投资少
计算机云备份技术还可以依靠第三方提供商的无限扩展能力，并且计算机云备份技术的投资比较少。但是，计算机云备份技术可以减少数据备份和实施中的问题，这种数据存储方式使得企业能够管理计算机云备份技术的运行费用。
2.3 降低数据量的恢复时间
夜上海论坛 计算机云备份技术一般是磁带开始恢复，计算机云备份技术管理人员只需要找到磁带，然后将其加载，就可以找到数据的位置再恢复数据。但是，从云中恢复数据一般较快，而不需要从磁带存放点运送磁带和寻找的恢复时间。同时，恢复的数据也是通过广域网进行传输，从而可以有效地节省时间，并且不需要建设本地磁带设备。
2.4 可用性较强
为了提高存储的效率和降低公司的成本，计算机云备份技术更加具有吸引力。因而，计算机云备份技术具有可用性较强的特征。但是，数据副本能通过任何的因特网连接或设备来访问，以提高数据的安全性。
夜上海论坛 3 云备份软件可用性评估模型的运用
3.1 启发式的可用性评估
云备份软件可以利用启发式可用性评估在少量用户参与的情况下对主流的云备份软件进行可用性评估，并且需要参与可用性评估的成本较低，从而获得相关的数据。目前，国内外主要的一些云备份软件都是选择一些具有影响力的云备份软件，主要包括诺顿在线备份、在线备份系统和远程数据备份等等。因此，启发式的可用性评估是匀备份软件评估模型中的主要应用。
夜上海论坛 3.2 用户测试法可用性评估
夜上海论坛 目前，用户直接参与的可用性评估可以发现很多可用性问题，用户是重要的研究对象，因此，在真实环境中用户测试法可用性评估具有不可替代的作用。由于云备份软件可用性评估对象是云备份软件，但是，用户测试法可用性评估存在很多问题。然后，通过收集、组织、存储和管理备份的数据，提供开放访问，从而可以促进数据的共享，以制备出一个比较完善的云备份软件设计方案。在选择可用性评估各种人员时，应该充分考虑评估人员的专业背景、计算机的操作能力和英语水平等，以保证可用性评估人员的综合素质。对于企业和政府机构的存储备份需求，选择素质较高的可用性评估设计方案更加重要。同时，用户测试法可用性评估还应该根据用户的备份目的，使得云备份存储软件能够满足用户的要求，主要包括备份软件的登录、备份、恢复和删除等操作。
4 总结
总而言之，计算机云备份技术已经发展成为未来备份行业发展的一种趋势。随着我国计算机云备份技术的不断快速发展，更加需要将各类应用技术和云备份结合起来，从而能够向企业提供数据备份服务。同时，计算机科技和备份技术的发展也促进计算机云备份技术的进一步发展。由于计算机云备份技术具有可靠性、可扩展性和可用性等优点，因而得到了广泛的应用。对于实际的数据备份要求，使用计算机云备份技术成为离场磁带备份的很有吸引力的替代方案。因此，现阶段研究计算机云备份技术的特征具有非常重大的现实意义。由于本人的知识水平有限，因此，本文如有不到之处，还望各位不吝指正。
参考文献
[1]余以胜.数据备份技术[J].福建电脑，2012（08）：163-165.
夜上海论坛 [2]尤松，常虹.计算机云备份技术的特征及可用性评估模型的建立[J].常州信息职业技术学院学报，2013，11（4）：31-33.
夜上海论坛 [3]韩德志，谢长生，李怀阳.存储备份技术探析[J].计算机应用研究，2012（06）：1-4.
第3篇
关键词： 云计算； 数据特定特征； 特征挖掘技术； 提取精度
夜上海论坛 中图分类号： TN911?34； G420 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）13?0178?03
Abstract： For the imprecise data specific information extraction in the process of traditional cloud computing， a specific characteristic mining method of massive data in cloud computing environment is presented. The matrix node difference model is used to arrange the data orderly， and avoid the imprecise extraction data caused by data confusion of the traditional method. The huge cloud data makes the data positioning imprecise. In order to eliminate the above problem， the multidimensional data positioning calculation is adopted to solve the problem of imprecise positioning effectively， and extract the data information successfully. In order to verify the effectiveness of the massive data specific characteristic mining method in cloud computing environment， the contrast simulation experiment was designed. The experimental results fully prove that the method can improve the accuracy of the data extraction effectively.
夜上海论坛 Keywords： cloud computing； data specific characteristic； feature mining technology； extraction accuracy
0 引 言
夜上海论坛 随着科技的快速发展，数据信息时代逐渐向着云时代变迁，数据的运算存储已经由传统的硬盘存储逐渐发展成为云端计算存储[1]。通过云端的计算存储已经在很大程度上摒弃了原有的算法规则，能够更大程度的进行数据统计和数据运算[2]。在使用云端计算的环境下，存储在云端的海量数据都是通过数据定位以及数据分析进行计算的，使用适当的调度方法可以在很大程度上进行数据的特征提取。所以，有效的数据调度可以充分提高数据的特征提取能力，但是传统的云端计算过程由于数据存储量过于繁杂，并且在进行数据定位的过程中需要进行数据识别。传统的方法是使用数据的属性进行标识识别，但是为了数据的存储方便一般会进行适当的数据压缩和数据转换，数据进行调用过程中十分的繁琐，并且数据的调用过程是一个识别提取的过程，这种方式极大地影响了数据特征提取的速度以及准确性[3?4]。在进行数据特征提取的过程中还存在一些数据节点，这些节点极大程度上限制了提取的精度[4?5]。综上所述，本文设计了一种云计算环境下的海量数据特定特征挖掘方法，该方法能够有效解决上述问题[6]。
1 运用矩阵节点差分计算方法进行数据特定特
征挖掘
使用矩阵节点差分计算可以提高数据提取的精准度，在计算之前需要进行数据的方位确定以及数据的预处理[7?8]。
式中：为单位下数据信息量；为数据的信息坐标；为提取条件下的属性条件；为实际的傩灾涤颉
夜上海论坛 当限制节点传输信息至时，传输单位需要经过个节点才能进行属性提取。关系式为：
夜上海论坛 保证数据的正确性和快速性是通过区域的划分得到的，划分前需要预设参数，通过设定能够对选择精度进行控制，避免误差的产生。
式中：为离散参数；为整合参数域；为区域值；表示提取深度；代表数据衡量值。
夜上海论坛 进行数据的特征提取过程中，使用矩阵节点差分方法，因此需要进行数据的预处理[9]，预处理之后才可以使用，首先是数据编续：
经过序号的排列以后，方便数据在大量数据中进行准确提取，但是排序之后的数据不能直接使用，需要一定的调用计算，方便在提取过程中属性的搭配：
式中：表示单位时间数据能够调用的属性；表示实际区域范围内数据的识别码；是实际计算中的属性参数；表示计算常量。
夜上海论坛 通过上述计算便可以进行矩阵节点差分方程的计算，建立如下矩阵：
通过化简的公式可以看出数据与实际调用的关系，把公式进行加权处理就可以得到关系公式，这样可以更加精确的在海量数据中完成特征提取。
限定好实用的属性参数及属性目标，进行加权计算：
本文运用矩阵节点差分计算方法进行数据特定特征挖掘，在计算前进行数据的预处理保证了数据的有效性，提高了结果的精准度，最后用条件进行限定保证在大量的数据中能够进行精准的计算。
2 实验验证
为了验证本文设计的云计算环境下的海量数据特定特征挖掘方法的有效性，设计了对比仿真实验。选定某网络数据公司大型云端数据库进行数据特征提取，首先使用传统的方法进行云端数据提取，然后使用本文设计的云算环境下的海量数据特定特征挖掘方法进行数据的特征提取。
2.1 参数设置
夜上海论坛 为了保证实验的有效性，同时进行实验，设置调配参数为65.8；数据坐标分别为150，100；为了保证数据提取的速度，设置为68.5；设置分别为55，60，100。
2.2 数据对比分析
实验对比结果如图1，图2，表1所示。
夜上海论坛 通过图1可以看出本文设计的方法能够在更短的时间内得到结果，同时所用的时间是传统方法的一半左右。
夜上海论坛 通过图2的误差对比结果可以看出，本文设计的云计算环境下的海量数据特定特征挖掘方法能够有效地降低误差，保证在海量数据下的特征提取。
表1的实验结果能够充分证明，本文设计的云计算环境下的海量数据特定特征挖掘方法能够有效地提高数据特征百分比，同时能够在更短的时间内进行更多的特征提取。
3 结 语
夜上海论坛 本文设计的云计算环境下的海量数据特定特征挖掘方法能够有效地解决数据特征提取过程中提取不精确的问题，同时所需要的时间更短，得到的结果不需要进行修正，能够更好地完成对海量数据的特征提取。本文的研究能够为云端数据提取提供良好的理论依据。
参考文献
夜上海论坛 [1] 廉文武，傅凌玲，黄潮.云计算环境下数据弱关联挖掘模型的仿真[J].计算机仿真，2015，32（4）：359?362.
夜上海论坛 [2] 卢小宾，王涛.Google三大云计算技术对海量数据分析流程的技术改进优化研究[J].图书情报工作，2015，59（3）：6?11.
[3] 何清，庄福振，曾立，等.PDMiner：基于云计算的并行分布式数据挖掘工具平台[J].中国科学：信息科学，2014，44（7）：871?885.
[4] 刘辉.云计算环境下海量激光点云数据的高密度存储器逻辑结构设计[J].激光杂志，2016，37（9）：91?95.
[5] 白红伟，马志伟，朱永利.基于云计算的绝缘子状态监测数据的处理[J].电瓷避雷器，2011（4）：19?22.
夜上海论坛 [6] 钱维扬，王俊义，仇洪冰.基于Hadoop的数据挖掘技术在测光红移上的研究[J].电子技术应用，2016，42（9）：111?114.
[7] 刘海龙，宿宏毅.利用Hadoop云计算平台进行海量数据聚类分析[J].舰船科学技术，2016（14）：148?150.