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1.云计算与现代教育的发展现状分析
云计算是一种网络计算方式，它是建立在互联网的基础上实现软硬件资源与信息数据共享的一种方式，并且通过云计算还可以将数据传送到其他的计算机和设备上。而云计算的供应商在提供业务时，通常使用的都是通用的网络业务应用技术。这种网络业务应用的访问模式建立浏览器的基础上进行的，服务器则是用来存储数据的。具体来说，包括以下几个方面：第一，现代教育媒体是现代教育技术中使用的主要工具；第二，媒传教学法是教育技术使用的主要的教育教学的方法；第三，系统方法教学设计是教育技术使用的主要用于教学设计的媒介手段。将云计算技术与现代教育技术结合，使云计算技术更好地为教育服务，为学习者更方便更及时的提供学习资源。[2]
2.云计算对现代教育技术的贡献
云计算技术主要包括了分布式并行架构和资源虚拟两种技术，它促进了教育形式与教育理念的转变与发展，促进了教育的创新。而云计算对现代教育技术的贡献主要表现在：第一，对于学习过程的支持；云计算的使用是将学习的过程移到云中，为学生提供有关学习的各项服务。学生在学习时，可以自由的选择自己所使用的资源，从而保障学生学习的主动性与积极性。第二，对于学习资源的支持；云计算在现代教育技术中的应用，促进了教育教学资源价值最大程度上的体现，从而更好地服务于教师的教学与学生的学习。第三，现代教育技术采用多样化的技术模式；每个国家的教育现状不一样，所具备的客观条件也不一样，因此在实际的教育技术的使用上也是不一样的。目前来说，教育技术的应用模式主要有四种，即： 多媒体的方式、 虚拟现实的方式、常规的方式和以网络的方式等四种类型。第四，全新的现代教育技术形式的建立与应用；现在的教师教学已经不再使用传统的粉笔书写，转而以现代多媒体教学代替，而云计算在现代教育技术中的应用，推动了现代教育技术新时代的到来。[3]
二、云计算与现代教育技术的变革分析
1.云计算模式下“教”的变革
现代教育技术中所提到的“教”主要是指教师与教学。云计算模式的使用，有利于激发学生学习的积极性与主动性。云计算的应用，有利于确保学生更充分地使用学习资源。除此之外，云内的全部教师之间也能相互交流沟通，对于教学经验能够互相切磋学习，对于教学资源与教学过程设计的整合是非常有利的。云计算模式下的“教”的变革也改变了教师在教学过程中的主导性的地位，转而以学生为主体、教师为指导的教学模式。
2.云计算模式下“学”的变革
现代教育教学中的“学”主要是指环境、学生和学习的过程三个方面的内容。其中，学生作为学习这项活动的执行者，决定了学习环境的选择，在整个学习过程中占据着主体性的位置。而云计算的应用，则是为了确保学生在充分享受学习资源的同时，还可以将自己的资源分享给大家一起使用学习，有利于学生之间相互交流，激发他们学习的热情，同时也方便学生之间的互动。[4]
3.云计算模式下教授者、学习者和管理者的“角色与地位”的变革
关键词：软件无线电；无线电监测；云计算
Abstract: This paper describes a new radio monitoring system that is different to traditional radio monitoring systems. In this paper, the architecture and application model are discussed. The radio monitoring system combines software-defined radio (SDR), wired and wireless high-speed network, and cloud computing technologies. It is a reference for new-generation radio monitoring technology and system development.
Key words: software-defined radio(DSR); radio monitoring; cloud computing
随着无线电通信应用的日益广泛、电磁环境日趋复杂，无线电监管的工作难度也在持续不断地增加。无线电监管工作的有效性直接影响着无线电频谱资源的有效使用、民用日常通信需求的保障、国家机器的正常运转，甚至在战时环境下会决定军队及国家的安危，因此世界各国都非常重视无线电监管工作。当代无线通信的复杂性和设备的广泛性对监管工作的有效性提出了更高的要求，因此各国都建有自己的监管机构和技术体系，如：美国设有一个监控中心、13个监测站；中国设立中央、省、地市3级管理和监测建制机构，并建有短波、卫星、超短波3张监测网，部分监测网设有多个遥控监测站[1]。小到一场考试、中到举办一场活动的（如北京奥运会、上海世博会等）保障、大到国家安全保卫均纳入无线电监管行为中。
当前用于无线电监管的主要设备有扫频仪、宽频接收机、定向天线等（卫星监测除外），主要对无线电发射的基本参数，如对频率、电平、示向度、仰角、测向质量等系统地进行测量、传输；调查、记录有关干扰源、背景噪声等电磁环境情况；判明并解决干扰问题；保护合法无线电台站用户的权益；查处非法无线电台站的干扰等。这样的传统模式鉴于历史传承及技术发展水平的限制，目前通常只记录结果数据，而不是监测到的某个信号的原始数据，如果一个信号从此消失，而监测系统却无法对其进行解码时，则会存在无法回溯等不利情况的发生。
目前，有基于软件无线电的无线电监测模式[2-3]，也有基于遥测站类型的网络化监管体系，但它们均基于“结果”的应用模式。如图1所示，如果能在现场采集被监测信号的“原始样子”，再把该信号数据直接送到监测中心存储，并使用大型计算机对其进行分析，甚至可以在任何需要时对采集到的信号数据进行二次、三次分析，就能够彻底解决传统模式中受限于设备、不可回溯等重要缺陷，使无线电监管体系上升到一个前所未有的高度。这种设想目前在全球范围内仍是一个空白。
随着高性能的软件无线电接收机、越来越广泛和高速的互联网络、能提供强大的存储和计算能力的云服务的诞生，这种全新的监管模式将逐渐成为一种可能。传统无线电监测模式和设想的云无线电监测模式对比如表1所示。
1 监测模式架构设想
基于上述设想可以看出：使用高性能的软件无线电接收机可以得到目标现场信号的完整采样，通过超高速互联网可以将将信号的原始采样数据送往强大的存储和计算能力的云服务，这样以来原始采样数据就能够完全存储，并利用软件无线电的处理思想进行后期分析。无线电监控将会实现从“分散的结果样本”到“原始的数字底片”+“强大的后期分析”的质的跨越。
在信号处理上，传统的无线电监测是读取监测仪器的处理结果而不是得到信号的原始信息，新模式获取的是信号的原始采样结果。这好比数码相机是输出一张已经在相机内部处理和压缩过的JPG图片，还是一张RAW图像之间的区别。很显然，获取到最原始的信息则会更有利于后期的处理，并且能够得到更准确的结果。
全系统由网络无线电监测传感、高速互联网络、云存储、云计算构成，其中主要的分析处理由云计算中心完成，包括不明信号发现、监测定位、测量信号的频率、场强、带宽、调制方式、发射源位置、频谱图等信号特征数据分析。根系结束后可将结果即时传送到相关机构或者人员，以便进行进一步处理，如图2所示。
1.1 基于软件无线电的监测网络
传感器
软件无线的电定义为：一个无线电系统中，天线以后就数字化，对信号的所有的、必要的处理都由存放在高速数字信号处理器中的软件来完成。采用数字信号处理技术，在可编程控制的通用硬件平台上，利用软件来定义可以实现无线电台的各部分功能，包括前端接收、中频处理以及信号的基带处理等等。软件无线电的主要特征是将天线接收到的信号尽早地完成模拟到数字的转换，之后主要依靠软件来实现信号的处理和应用[4-7]。软件无线电接收机具有很高的灵活性、大动态范围、高灵敏度、快速扫描（如：1 GHz/S）、高精度等性能，不仅可以作为通用接收机、更可以作为高速搜索接收机和测量接收机等，如图3所示。
在该方案设计中，单运用软件无线电的这些固有特性还是不够的，重要的是需要将模数转换(A/D)后的数据直接送往云计算平台，以实现采集到的原始信息数据“原封不动”地被中心获取到，而不是已经被现场监测设备“处理过”的结果。
在传统的软件无线电接收机的A/D级后增加了网络通信模块，直接将A/D后的结果数据通过网络通信模块发送到承载网络上。另外，网络无线电监测传感需要能接受控制中心的按需监测需求，诸如智能波束天线的指向、监测频段带宽、数据传送上级站等全系统控制参数，如图4中所示。
一个能输出原始信号采样信息、监测参数受控的软件无线电接收机，可以代替传统的监测设备，这就是我们需要的无线电监测的网络传感器。我们可以将它放置在我们想要放置的地方，同时接受中心的控制进行检测，并为监测中心“如实”地送回了监测目标现场原始信号的完整采样信息，从而被称为监测体系中的“千里眼”。
1.2 承载监管系统的互联网络传输
链路
要将实时高速的监测原始结果数据送到云端，需要有高速可靠的网络承载整个监测体系中各个模块的互连任务。
计算机网络技术经过四十多年的发展，系统和系统之间、区域间的互联从起初的很困难到广域、城域网的广泛，接入方式和接口形式从起初的五花八门到现在以以太网为主，速度从几K提升到10 Mbit/s、100 Mbit/s、1000 Mbit/s、10 Gbit/s、并将步入40/100 Gbit/s[8]，无线局域网络技术也有了高速的发展，速度在802.11 n上已经能达到300 Mbit/s并且开始展望600 Mbit/s，可以预期在不久的将来无线局域网将会有更高的接入速度，如图5中所示。
目前主流的千兆以太网和802.11n 300 Mbit/s无线局域网的实际有效传输的带宽为900 Mbit/s以及80 Mbit/s左右。使用无线网络足够本地局域范围内的几路软件无线电监测网络传感器无线连接，而到了有线千兆网络后足以承载多达数十路汇聚后的传输任务。
1.3 监管体系云计算平台
云计算，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提供给计算机和其他设备。云计算的核心思想是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务[9-10]。
本方案设计中云计算承担着全监测网监测管控、高速数据存储、监测分析等主要功能，在整个监测网络中大量的软件无线电监测网络传感器会生成大量的监测原始信号采样信息送往云计算中心，由一个控制中心加若干个云计算节点来完成整大负荷计算及分析任务。
其中，海量监测原始数据保存可能会成为系统最大的瓶颈。随着中央处理器(CPU)及周边芯片组和高速大容量存储器件的发展，新一代的内存数据库容量可以达到TB级、吞吐速度可以达到每秒GB级，高于传统磁盘阵列几个数量级。数据存储可以采用内存数据库来完成高速的实时数据收集，并根据需要直接在内存数据库中进行高速分析，最后将有效的信息数据转存到实体磁盘存储阵列，如图6所示。
1.4 监管控制系统及监测分析软件群
由一个或多个云计算节点担负监测网的监测分析任务，可以采用由市级计算中心担负，或省、市两级计算中心担负，甚至国家、省、市3级计算中心联合担负的组合方式。
全网监测工作受控并协调于监测控制中心的系统控制软件，各个分节点可以分开承担不同区域的无线电监测网络传感器的数据存储、计算工作，也可以担负前期实时分析或后续分析等不同阶段的分析任务等。
监测分析软件群需具备可加载、组件化、可组装等特性，以实现对被监测无线电信号的全方位、多角度分析。组件需包含：用于数据接收和存储的数据采集软件；基于频谱扫描、频谱分析、频率活动特性分析等各种基带信号分析软件；用于基础信号处理的降噪处理软件、数字变频软件等；用于信号解调的调制模式识别软件、各种模式解调插件等；用于结果信号的降噪处理软件、信号变换软件等；同时需要有用于结果记录及分析统计的后续结果数据处理软件等；基于分析结果应用的结果通信、分发、指令指挥等软件[11-12]。
全套的软件架构和通信、监测传感器构成了完整的监测系统。
2监测应用模式格局
在实现基于软件无线电网络监测传感器、高速互联网络和云计算平台的无线电监管体系网络后，无线电监测工作将会一改依赖于传统的监测设备多点布设困难、设备投入大、受“结论”限制等困惑。我们可以将一个或多个软件无线电网络监测传感器放置在有利于进行监测的地点，进而可以通过网络将监测到的原始信号数据送回监测中心，并依托中心强大的存储和计算平台对原始信号完整采样信息进行综合分析并实现监测。
2.1 局部保障应用模式
传统的局部小范围保障，如考场监测、小型活动保障等，基本采用无线电移动监测车作为临时中心、多个监测人员使用便携监测设备配合的方式来完成，这种模式的缺点是显而易见的，如：移动监测车因为现场安排原因可能无法进入现场的最佳位置；监测工作主要依靠人员的临场判断完成，如考试一类的活动往往于多场地之间同时开展，监测车、检测设备以及监测人员等却难以满足保障需求等等。
在本设计方案中，可采用多个无人值守网络无线电监测传感器合理布置在现场合适的位置，如房顶的某几个有利监测的角落等，移动监测车可以停留在，担负网络无线电监测传感器的通信桥接和现场信号的初级处理。甚至可以无需移动监测车，而将多个网络无线电监测传感器的通信直接汇聚到现场的某个互联接入点上，实现和监测中心的联网工作。现场处置人员可以由相关部门执法人员去完成。一方面监测工作质量可以得到有效保障，另一方面可以节省大量的人力和物力，使资源消耗降到最低。
图7、图8分别为局部临时保障区域系统工作原理示意图和现场布置图，其中假设现场不允许或不方便使用有线连接，这时则可以使用高速无线网桥来桥接各个网络无线电监测传感器和移动监测车之间的信号通信。
2.2 区域监测应用模式
在区域中的合适位置设置多个相对固定的网络无线电监测传感器，可以对整个监测区域进行日常不间断监测，也会使某些临时任务变得更为简单、有效。包括：日常无线电波监听、测量、测向和定位、电台识别、干扰识别、电磁环境监测等；验证正常的无线电台站的技术参数和操作特性，确定是否遵守执照核定的项目；监测有关频谱的占用情况，进行有关频率、发射功率、天线增益、调制类型、占用带宽、信道载荷和占用度、场强等的测量，进行有关的信号与系统分析等。在以计算机系统集中处理、软件为主的模式下这一切功能需求的实现将会得到有效支撑。如图9所示，在地级市台州市范围内的几个制高点部署无线电监测传感器，在市无线电管理中心即可实现全市范围内无线电监测。
2.3 应用展望
监测区域的大小和网络无线电监测传感器的性能指标、数据存储的I/O指标和计算中心的处理能力成比例关系，当需要将这种模式布置到更大的范围时，可以预见的是需要有大量的网络无线电监测传感器、覆盖更为广泛的互联接入服务、更为庞大的数据存储能力、更为强大的计算能力以及更高效的无线电监控算法和庞大的软件系统。
3结束语
随着无线电应用的日益广泛、电磁环境的日趋复杂，无线电监管的工作难度也在持续不断地增加，基于目标现场的信号完整采样、并将原始采样数据完全存储、以软件无线电的处理思想进行后期分析，都将会给无线电监管工作带来质的改变。这种全新的监管模式随着高性能的软件无线电接收机、超高传输速度的网络、能提供强大的存储和计算能力的云服务的诞生将逐渐成为一种可能。
4 参考文献
[1] 张胜利. 新时期的无线电管理[M].北京:北京邮电大学出版社,2008.
[2] 粟欣，许希斌. 软件无线电原理与技术[M].北京:人民邮电出版社, 2010.
[3] 邸平,王辉,邓磊. 软件无线电及其在数字电视中的应用[J]. 微计算机信息,2006, 1(2):80-83.
[4] 耿晓飞. 基于软件无线电的无线电监测技术研究[D]. 长春：长春理工大学，2007.
[5] MITOLA J. Software Radio Architecture: Object-Oriented Approaches to Wireless Systems Engineering[M]. New York, NY, USA: Wiley & Sons Inc, 2000.
[6] 杨小牛,楼才义. 软件无线电原理与应用[M]. 北京:电子工业出版社, 2002.
[7] KOVARIK V J Jr. Software Defined Radio: The Software Communications Architecture[M]. Chichester, UK: Wiley & Sons Inc,2007.
[8] 张睿,李维英. 数字下变频器在软件无线电接收机中的应用[J]. 信息技术,2000, 27(3):327-329.
[9] 徐荣. 电信级以太网[M]. 北京: 人民邮电出版社, 2009.
[10] 吴朱华. 云计算核心技术剖析[M]. 北京: 人民邮电出版社, 2011.
[11] 刘鹏. 云计算[M]. 2版. 北京: 电子工业出版社, 2011.
[12] 朱庆厚. 无线电监测与通信侦察[M]. 北京:人民邮电出版社, 2005.
[13] 徐明远,冯云. 无线电信号频谱分析[M]. 北京:科学出版社, 2008.4.
[中图分类号]TP3 [文献标识码]A [文章编号]1009-9646（2012）8-0047-02
云计算把分布在不同地方、设备上的海量信息和大量处理器资源融合在一起，组成一个超级系统池，通过互相协同为外部提供各种各样的服务，它是基于Internet的超级化计算方法和模式，其特点在于通过基于互联网的多级协同模式，具有比单台计算机更强、更快的运算能力，组成集群的分布式计算机并不要求性能很强，但在数据处理中心的统一管理下，按客户的不同需求分配资源，在处理能力上可以起到超级计算机的作用；数据中心统一管理数据，负责分配资源、均衡负载、部署安全控制软件，由大量计算机构成的超级资源池承担复杂、繁重的计算任务，能够满足各种应用对计算能力、存储空间和其他服务的需求，它通过互联网将数据中心的各种资源打包后对外提供服务。云计算在网络体系构建中的关键技术与应用主要具有以下特征：
一、网络拓扑结构
从降低成本方面考虑，利用低造价交换机及商业级服务器来构建数据中心可以大大减少成本支出。另外，鉴于现在的PC机和服务器都具有至少两个网络端口，充分利用这些端口可以大大提高拓扑内节点的连通性以获得更大的网络吞吐量，这样的构建方案具有更好的性价比。
数据中心网络拓扑构是整个网络由同一型号的可编程交换机组成，中间的服务器将网络分割成两个对称的Fat—Tree结构的特殊变体，每个这样的Fat—Tree结构包含核心层、汇聚层和接入层3个层次，使用这样结构的好处是可以保证每台服务器的任意网络端口都可以同时以网络硬件接口所允许的最大带宽进行通信而不受网络通信带宽瓶颈的制约。
网络能够容纳的服务器数量取决于构建网络所使用的交换机的端口数k，网络中的服务器被分成k组，每组包含(k/2)2台服务器，网络被服务器分成上下两个部分，每部分的接入层和汇聚层对应每组都有k/2台交换机，每个接入层的交换机分别连接k/2台服务器，剩下的端口分别连接上层的交换机．核心层有(k/2)2台交换机，每台交换机的第i个网络端口连接到第i组的汇聚层的某台交换机，这样每个汇聚层的交换机都有k/2条链路与核心层的各个交换机相连接．使用具有忌个端口的交换机组建的网络可以容纳K3/4台服务器，我们提出的这种结构适用于任意端口数的交换机，如采用常见的48换机，那么按照本文提出的方法构建的数据中心网络可以包含27648台服务器，足够支持企业构建自己的私有云平台。
这种网络拓扑构建方式有以下4个优点：（1)虽然相较于传统树形结构使用了更多的交换机，但是由于无需在核心层和汇聚层采用造价昂贵的高端高性能交换机，因此减少了总体构建成本；（2)对于网络中任意的两台服务器之间都存在多条等长度的路径可供选择；（3)充分利用了服务器的两个网络端口，提高了网络的连通性和吞吐量；（4)在提出的网络结构中不存在像传统树形结构中的单点故障，因此容错性得到了加强。
二、对虚拟机迁移的支持体系
借鉴应用于Internet骨干网络交换机上的网络虚拟化技术，并使驻留在主机上的与可编程交换机的控制软件实时地交换网络运行时参数，以达到动态调整各虚拟网络带宽的分配及控制管理参数的目的，这样的协同工作机制使得不同的虚拟网络运行不同的网络层路由协议成为可能，这将能够保证运行于不同虚拟网络上的应用服务对于QoS的个性化需求。[4]
2.5层的另一个重要功能就是实现虚拟机的迅速迁移，设计2.5层的映射功能，通过将虚拟地址和实际地址进行一次映射以隔离上层应用使用的网络地址和底层网络进行交换时使用的物理地址之间的联系．不同的是文献E83映射的是服务地址和位置信息地址，我们可将每台主机上驻留的为每个虚拟网络创建一个映射表，用来记录网络内的虚拟机IP地址与物理主机MAC地址的对应关系．之间可以实时通信，通过类似路由发现的分布式通信机制，周期性更新运行于各台服务器上的虚拟主机与硬件网络地址的对应关系。
在某个服务器上建立新的虚拟主机时，会记录新的虚拟IP地址与物理主机MAC地址的对应关系并在该虚拟网络内进行广播，这样各个上对应该虚拟网的映射表都将被更新．当虚拟机间通信时，请求通信的主机发送的ARP探测包将直接被捕获，检索本机上的映射表，如果有匹配项将直接返回对应的MAC地址，如果没有，将负责进行广播以获得正确的MAC地址．当出现服务器故障时，虚拟主机迁移到其他服务器上之后，服务器上的将会在网络中主动广播迁移后虚拟主机地址与服务器端口的对应关系从而加快虚拟机迁移后的恢复时间。
三、结束语
云计算的服务共享模式体现了以人为本和集约高效的发展理念，为信息技术更好的服务于人的生产生活提供了新的途径．尽管这一模式的运作还在不断的成熟之中，但是其发展方向是乐观的，云计算正如它美丽的名字一样，正在不断的将新的惊喜呈现在世人面前．而其服务共享模式也将与社会整体发展的人本取向一道共同促进人的生产与生活。
中图分类号：TP309.2
随着电子政务系统的不断优化，在构建政府政务信息数据安全管理网络中，通过采用计算机云服务的模块，形成具有更多服务管理体系，建设集约、高效、便捷、智能的新型政府，构建互联，整合，共享，重构，效率的政务信息管理系统，将具有很大的现实意义。
1 简述计算机云服务技术在政府政务数据信息安全体系中的运用模式
1.1 技术环境的整体突破
在当前政府政务信息数据快速化的背景下，尤其是在基于技术环境下的移动终端技术与通信技术、互联网技术的不断进步，这些政务数据信息的快捷显示，能促进整个政府学习效果的推进。在现代技术以及操作层面的优化环境中，在2Mbps数据传输模式下，对相关数据在实现无线网络连接的传递中，可以对政府政务数据中的声音、图像数据等动态化的技术管理。因此，在强化系统学习、移动管理的资源共享模式中，可以更大地加强整个数据库建设的信息运用。
1.2 系统学习的交互式模式
交互式管理是在基于计算机云服务模式下的技术融合方式，在整个政府政务数据信息的系统化学习运用中，可以形成交互式的测验信息运用，在综合采用移动运营的系统化方式中，采用短信群发或者其他先进的计数方式，在标准化的无线通信网络中形成设备综合管理的升级模式，尤其是在基于C/S架构的移动学习系统开发的技术平台运用中，对于数据信息技术的处理，包括在对政府政务信息数据的电子邮件、网站界面的访问等，都能有整体的优化。形成移动学习与数据统计的方式，并集合当前的J2ME、J2EE以及.NET技术的运用，实现政府政务信息数据的云计算技术的交互式模式运用。
1.3 终端发展趋势分析
在多样化移动终端数据处理能力加强的状况下，整个系统的软件、硬件设备不断加强，在具备有话音通信技术功能的运用中，将具备数据通信与数据计算能力的硬件运用到整个政务信息数据管理之中，形成移动终端操作系统，构建系统资源的调度与综合管理，并对整个上层应用软件提供整体管理平台，在3G、4G等终端技术的整体发展，突出政务信息数据在终端定制、开放业务等多方面的智能平台，形成数据管理与服务型政府的整体对接。
2 分析计算机云服务与政务信息化模式的发展阶段
2.1 智慧是政务信息化的新阶段
在当前政府政务数据信息的智慧政务服务阶段，尤其是在互联网条块分割与信息孤岛的状况下，加强对政府电子政务的资源整合，尤其是结合政府数据信息中的重点项目，对一些重点领域的业务协作、资源开发、市场调研等，在互联网协作中得以实现，能提高整个资源共享的力度。通过政府体制机制的创新构建，在转变政府职能的基础上，形成相对优化的电子政务管理系统，加强政府政务信息管理的各项职能，奠定更好的管理基础，在这样的基础中，为政府政务信息管理的集约、高效智能、服务型转型提供良好的平台，因此，从政府智慧型发展的状况来看，电子政务的发展离不开内部资源的综合管理，形成领导决策的重要依据。
2.2 资源整合新理念的运用
资源整合也是政府政务信息数据管理的基础，在通过机制管理以及法律建设的进步中，加强数据信息的障碍破解，尤其是在突破数据管理中的区块、部门之间的界限的体制障碍，充分整个数据信息的关联性，形成跨部门、跨业务之间的资源信息数据，在满足数据构建以及信息流转的过程中，有效满足政府、企业以及民众的信息需求，进而更好地实现资源配置的最大化，拓展政府政务信息数据应用的整体价值，并从多角度挖掘信息数据的价值，因此，在这个过程中，要全面运用这些数据，形成政府政务信息数据时代中各种技术的综合，尤其是在资源数据的价值展现，在对海量数据的技术处理、数据挖掘等，对综合业务功能的决策支持与辅助，在决策层、执行层等各个角度提供更大的发展空间，有利于政府政务信息数据的创新运用。
图1 以数据为中心的城市综合平台示意图
3 探讨基于计算机云服务的政府政务数据信息安全体系构建方式
3.1 数据挖掘系统的技术运用
数据挖掘作为一种综合技术，与政府政务信息数据的运用相结合，主要是突出基于计算机云计算的技术处理，在数据仓库、知识库系统运用的技术手段中，形成数据系统分析模块，在加强信息数据资源共享的状况下，形成知识信息数据的整体挖掘，在开发整合系统的运用中，形成以用户信息为中心的个性化服务模式，在计算机软件操作层面，构建自动化生成的统计报表，并围绕宏观、微观等角度，做好政府服务职能中的经济运行状态与社会综合管理等多方面的技术支撑，对当前经济形势的整体发展形成领导决策的正要依据，并在相应法律法规的监督管理中，制定好信息系统定级备案的方式，通过网站、智能手机、电子显示屏等终端技术，形成政府政务信息数据资源的关联与主动性，激活政府于民众之间的互动模式，推动政府政务工作的透明度，提升公信力。
3.2 以云计算为技术支撑的模块运用
基于云计算的智慧政务建设将使得政务数据存储、数据挖掘和数据分析的能力大大提升，促进用户对于信息的收集、利用，根据个性化的需求，提供针对性的服务，进一步提高政务服务的质量和效率。数据量的爆炸式增长给数据的应用带来了新的挑战和困扰。简单的数据处理方式已不能满足我们千变万化、层出不穷的应用需求和服务。如何从海量数据中高效地获取数据，有效地挖掘并最终得到有价值的信息变得非常困难。
图2 服务型的智慧政务示意图
3.3 信息安全基础设施设计方案
在基于云计算信息化数据处理功能的体系运用中，在数据认证以及基本PKI数字认证机制的身份识别功能，建立全方位的政府信息数据管理模式，突出安全性能的综合管理，尤其是注重网络病毒的综合防治，形成单机防止病毒以及网络模式防止病毒的方式，防止对政府政务信息数据的入侵，确保整个信息数据的安全性。在网络化背景的安全防护中，实现动态化的杀毒模式，防止病毒的扩散。在边界访问过程中，形成高智能的综合防火墙和网闸模式，这样可以对综合数据包进行分解或者重建，形成静态的数据，对网络协议与代码扫码等方式，实现整个信息数据安全的综合管理。
4 结束语
基于计算机云服务技术的综合运用，尤其是与政府政务数据信息安全体系构建相融合，能带来前所未有的改变，将智能化、信息化的模式全面运用，形成无线终端设备与无线通信技术的连接，从而实现计算的无处不在，获取信息资源并进行技术的处理，实现技术和行政双重方式来维护整个系统的安全，在通过对网络使用人员、管理人员进行信息安全知识培训，有效地促进网络安全管理。
参考文献：
[1]许垂泽，廖淑华.构建高效安全的校园网络系统[J].长春师范学院学报，2005（07）.
[2]胡丽琴.图书馆网络信息安全问题分析[J].常州工学院学报，2005（02）.
[3]陈芬.浅析网络Cookie[J].电脑知识与技术，2005（35）.
1.1 单层膜与单层磷脂分子：单层膜是一层单位膜，包含两层磷脂分子，而不是单层磷脂分子。1层生物膜=1层磷脂双分子层=2层磷脂分子层
1.2 跨膜运输与非跨膜运输：前者主要是小分子物质和离子通过自由扩散、 协助扩散和主动运输的方式通过生物膜的过程，通过膜结构时，以实际通过膜的层数计算；后者主要指大分子物质通过胞吞、胞吐的方式通过生物膜的过程，物质通过膜的层数为0。
1.3 一层膜与一层细胞：物质穿过一层膜，是指物质通过跨膜运输（自由扩散，协助扩散和主动运输）的方式通过一层膜结构。物质穿过一层细胞，指的是物质先进入细胞，再排出细胞的过程，通过膜的层数为两层。
1.4 在细胞中，核糖体、中心体、染色体无膜结构；细胞膜、液泡膜、内质网膜、高尔基体膜是单层膜；线粒体、叶绿体和细胞核的膜是双层膜，但物质若从核孔穿透核膜时，则穿过的膜层数为0。肺泡壁、毛细血管壁和消化道管壁都是由单层上皮细胞构成，即穿过1层细胞则需穿过2层细胞膜（生物膜）或4层磷脂分子层。
2 例题分析：
外界空气中的02进入人体骨骼肌细胞被利用，至少要穿过的生物膜层数是（ ）
A.5层 B 10层 C 11 层 D12层
【关键词】计算机网络技术；智能防控体系；应用
1前言
计算机网络技术是一种创新性非常强的技术，并且其发展速度也是惊人的快，已经延伸到生活、经济、安全等各个方面，其影响是巨大且深远的。由于人们生活质量的日益提高，对计算机网络技术的需求也日趋扩大，网络已经成为人们生活必不可少的部分，在未来社会发展中必然会产生极大的推动力量。
2计算机网络技术分类
2．1局域网
在我们生活中，局域网是较为常见的网络，并且也是最广泛应用的网络。目前，局域网的发展已经到了以光纤分布式数据接口的重要阶段，并且其在投资、应用、功效等方面具有少、广、快的特点。对计算机网络技术的合理应用，使网络信息资源得到广泛的传播，并以快速的发展趋势在进行着，进而进一步的提高了我国信息交流流通的速率。
2．2ATM网路
在高速网络通道中，ATM网络不但能够进行有效的传输，而且还可以在这种情况下进行信息交换，其是一种网络模式，并且其能够同时支持LAN及WAN，也被称为是一种异步传输模式。ATM网络具有自己特有的网卡和转换设备，其对局域网和广域网能够实现无缝对接，并且对远程或近程的数据还可借助系统环节或特定的电话线路实现传输服务。
2．3无线传感器
网络无线传感器网络涉及多科学，并且高度交叉，对信息处理是一种全新的获取技术。其实现了物理、计算机及人类社会三世界的相互连通，并把传感器、现代网络及无线通信等信息处理技术集于一身，因此广泛的备受关注，目前亦是国际领域前沿的热点研究。在实际工作中，无线传感器网络能够实时的监控机械设备的运行情况以及相关人员的工作表现，同时还能够很好的完成无线信号的收发以及数据处理等任务。在计算机网络技术发展中，无线传感器是其重要的部分，并有效的加快了网络技术的发展进步，对计算机中的硬件软件系统的升级与进步有了极大的促进作用。
3在智能防控体系建设中的应用
智能防控体系推进了园区、安保、交通等方面的安全建设，解决了许多与民生相关的安全问题，促使人们的生活更加的稳定。智能防护体系主要指智能监控及信息传输方面，计算机网络技术的运用，有效的提高了智能防护体系的功能。
3．1能够及时的报警提示
计算机网络在监控系统中的参数都是设有固定标准的，每当进行参数遥测时，所监测到的参数如果有不达标的情况，计算机网络就会对发现的问题进行有效的分析，并及时的报警，同时还能够依据问题的实际情况找出有效的解决办法。对设备的安全运行提供重要的保障作用，进而对危害于人们安全的潜在隐患进行消除。
3．2计算机网络技术在边防安全方面的应用
随着计算机网络技术的不断进步，且应用范围的不断扩展，其在边防治安防控工作中，也起到重要的作用。对边防的情况进行了有效的监控，并且对边防的安全起到保障作用，有效的保证了国家的安全和稳定。
3．3计算机网络在金融机构系统中的应用
金融系统是当今社会货币流通的主要场所，也是不易管理的机构，近年来，金融机构犯罪活动有逐渐上升的趋势，并且在实施手段、形式上也逐渐多样化、智能化，仅凭人员方面的监控作用已经微不足道了。然而对计算机网络技术的运用就不同了，可通过视频监控的方式对现场的可疑画面进行慢放和放大，来还原现场，使人们的利益得到保障。目前，金融系统已经运用计算机网络技术与公安系统联网，对全国的银行网点进行了视频监控系统建设及完善工作。通过计算机网络，构成了巨大资源共享的大型安防网络系统，对各种突发和紧急事件能够及时的进行有效的处理，大大维护了金融机构的安全保障。
3．4在社会治安防控中的应用
计算机网络在治安防控体系建设中起到尤为重要的作用，主要是对城市道路、公共场所、居住小区、商业繁华区、交通枢纽等方面的实时监控管理，计算机网络视频监控系统无处不在。计算机网络在社会治安防控中，对城市各个角落的普及和完善，在很大意义上起到了震慑犯罪的作用，与此同时起到了维护社会秩序、保护人民生命、财产安全的双重作用。
3．5计算机网络在其它方面的应用
计算机网络技术不仅在金融、安保方面有效的运用，而且还被广泛的应用于企业生产过程的监督、教育方面等，尤其是那些具有危险性的矿产部门，通过计算机网络视频监控对生产过程中的安全事故隐患能够及时发现并进行有效的处理，使事故发生的概率大大的减少了，有力维护和人员安全和财产安全。
4计算机网络技术的发展
计算网络的发展是科技发展的必然趋势，也是科技发展的重中之重。比如现在的手机，已经全部实现智能化，其功能也不仅是局限于打电话、上网等方面，而是有了更深入的发展。比如用户可以通过手机对自己的工作进行汇报，以及对一些任务可以直接下定单，在外地工作也能够轻松的就完成所有的工作模式。总的来说，人工智能的研究与开发主要是把人的智能理论方法及技术应用系统进行模拟、延伸和扩展，其是一门新的技术科学，并已被全面的引入市场，实用价值得到充分的体现。在人工智能相关技术方面，计算机网络促使其不断的出现了新的进步。人工智能的运用对我们生活的改变已成为不可避免的趋势，网络的进一步融合亦是今后网络发展的方向之一。所以，在信息化进程中，加快计算机网络技术的信息建设具有非常重要的意义。
5结语
计算机网络技术在智能防控体系方面，确保了人们生活的安全，为人们的安全又多了一份保障。由此可见，计算机网络技术的发展在智能化方面具有非常重要的意义，现如今人们对现代化网络技术的需求不断的增长，也就是说计算机网络技术到了关键的发展时期，对此就需要我们更加深入的了解网络的安全性能及高技术性等，确保能够最大化是的满足科技日益变化的需求，并且使人们的信息安全得到有效的保障。
参考文献:
中图分类号： TN911.1?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）07?0105?04
Mass college sports data modeling and analysis based on cloud computing
WANG Ningtao
（Zhongzhou University， Zhengzhou 450044， China）
Abstract： In order to improve the management and analysis capabilities of the college sports information， and aiming at the poor real?time performance and systematicness of the current college sports database establishment and information retrieval， a massive college sports data modeling and analysis method based on cloud computing is proposed. The distributed database model of the college mass sports data was constructed. The database access model was designed under cloud computing environment. The K?means data clustering method is used to mine the sports data reliably to realize the optimization information scheduling and retrieval analysis of the college sports data. The simulation results show that the model has high real?time performance to analyze the college massive sports data， and high data mining accuracy.
Keywords： cloud computing； massive data； data mining； K?means
0 引 言
随着海量大数据信息处理技术的发展，采用云计算进行大数据信息分析能提高数据处理的并行能力和计算速度，结合云存储数据库进行数据存储和访问，提高海量数据存储的容量[1?2]。高校的体育数据信息管理是通过对体育数据信息的特征分析，结合大数据信息处理，挖掘高校海量体育数据信息的规律性特征，掌握学生体育训练的成绩和分布，结合专家系统和经验判断，进行体育训练水平的研究和判断[3]。
为制定合理的体育训练和管理制度提供数据基础，本文针对当前体育数据处理的并行度不高，系统性不强的问题，提出一种基于云计算的高校体育数据建模分析方法，通过构建数据库管理模型，结合数据库访问和数据挖掘技术，实现体育数据管理建模。
1 海量高校体育数据的数据库
1.1 数据存储结构的散布点集合
海量高校体育数据是一组非线性时间序列，采用非线性时间序列分析方法进行云计算分析，假设体育数据在云计算环境下的存储结构模型为[G（0）=（V，E，LV，LE，μ，η），][η：ELE]是两个分布式的云计算特征映射，体育数据管理的概念节点[G1=Mα1，Mβ1，Y1，][G2=Mα2，Mβ2，Y2，]令[A=][a1，a2，…，an]为海量高校体育数据特征矢量的模糊聚类中心[4?5]，在给定的云计算特征分布结构下进行数据库结构模型构建，本文假设云计算存储数据库是可分类的，引入一个物理数据层管理因子[β?0，0.5]，进行数据库的概念格分区，通过网格访问模式进行高校体育数据的访问和调度，提高数据的处理能力，在限定初始特征信息下进行海量高校体育数据的存储结构分析，利用指向性数据聚类方法分析计算高校体育数据分布的散布点集合[S]，表示如下：
[S=U，A，V，f] （1）
令[x（n）]为海量高校体育数据的时频采样信息特征，待挖掘的体育数据的输入模型为：
[g（t）=1πΔ2texp-t22Δ2t] （2）
通过对体育数据存储结构的散布点集合进行计算，得到散布点分布集合为：
[u（t）=Aexp（j2πf0t）+U] （3）
式中：[U]为体育数据采样幅值论域；[A]为体育数据存储结构的特征分布非空集合。
1.2 数据云计算存储数据库的调度
在给定的海量高校体育数据分布的权重指数下，数据库特征分类权重[ai]的属性值为[p，]在有效的数据库访问请求下，构建云计算存储数据库的数据存储信道模型，描述为：
[x（t）=Rean（t）e-j2πfcτn（t）sl（t-τn（t））e-j2πfct] （4）
式中：[i=1，2，…，n，]进行索引指令控制。
通过权向量编码，在K均值聚类下[8]，高校体育数据挖掘输出的属性集合幂级指数信息为：
[rt+1i=r0i1-exp（-λt）] （22）
在K均值聚类分析中，采用时间?频率联合特征分析进行云计算存储数据库中的海量高校体育数据的时域分析，判断进化代数，通过权向量编码得到海量高校体育数据的频域特征状态空间重组计算式为：
[X0i=（x0i1，…，x0in，…，x0id）， i=1，2，…，p] （23）
通过上述处理，采用K均值数据聚类方法进行体育数据的可靠性挖掘， 实现了基于云计算的海量高校体育数据建模分析。
3 仿真测试与结果分析
在Matlab和C++仿真平台上进行海量高校体育数据建模分析仿真实验，数据序列的原始样本数据源于某高校体育部提供的学生体育成绩的相关数据信息，体育数据的统计时间为2012年9月20日―2016年6月30日，构建体育数据的分布时间序列，时间序列样本长度为1 024，进行体育信息管理的云计算数据库构建，数据库特征空间的维度设置为4，体育数据库访问的迭代次数为100，首先进行体育数据信息流模型构建，采用非线性时间序列分析方法得到体育数据在两组统计通道上的时域采样结果，如图2所示。
以上述高校体育数据的测试样本集在云计算环境下进行数据库访问模型设计，采用K均值数据聚类方法进行体育数据的挖掘，图3描述的是不同方法进行体育数据挖掘访问的时间开销对比，图4给出了挖掘的精度对比，分析仿真结果得知，采用本文方法进行海量高校体育数据库建模和数据挖掘分析，时间开销较小，说明进行数据分析的实时性较高，数据挖掘精度较高，数据访问检索的精度和可靠性较优。
4 结 语
本文研究高校体育数据库模型的构建和数据挖掘问题，为提高高校体育信息的管理分析能力，提出一种基于云计算的海量高校体育数据建模与分析方法，构建高校海量体育数据的分布式数据库模型，在云计算环境下进行数据库访问模型设计，采用K均值数据聚类方法进行体育数据的可靠性挖掘，实现高校体育数据的优化信息调度和检索分析。仿真结果表明，采用该模型进行高校海联体育数据分析的实时性较好，数据挖掘的精度较高，可靠性较好，具有一定的应用前景。
参考文献
[1] 严海芳，蒋卉，张文权.用MCEM加速算法估计多序列无根树最优分支长度[J].湘潭大学自然科学学报，2014，36（2）：13?16.
[2] 刘颖，苏俊峰，朱明强.基于迭代容积粒子滤波的蒙特卡洛定位算法[J].信息与控制，2013，42（5）：632?637.
[3] 徐金龙，赵荣彩，韩林.分段约束的超字并行向量发掘路径优化算法[J].计算机应用，2015，35（4）：950?955.
[4] 周亚兰.基于FPGA的多通道数据解码技术研究[J].物联网技术，2015，5（3）：32?34.
[5] 杜丽萍，李晓戈，周元哲，等.互信息改进方法在g语抽取中的应用[J].计算机应用，2015，35（4）：996?1000.
1.1云计算数据库的简述
云计算在本质上可以理解为显示的基础构架和服务器虚拟化的技术的相互结合所形成的一种技术。这种技术的核心就是把其中的某些数据根据所建立的数据中心库虚拟化之后，然后提供给用户使用，这是一种很重要的运作形式，这种提供计算服务和资源的已经很常见了，并不是一项新型的技术，但是这是新的创新模式。云计算具有其特有的特征：1）云计算的数据是存在网络云端上的，同时这些应用也是存储在网络云端的，这些对于企业和个人用户来说是开放透明的，往往这种数据和资源是由第三方所支持和提供的；2）云计算特别注重服务，强调服务，往往在现有的商业模式上根据用户的使用需求，来进行计费的。这种模式可以达到互惠互利的目的实行共赢；3）云计算是可以把互联网当做发挥的舞台，同时把互联网的浏览系统当做计算的新型模式。数据库指的是一种服务形式，这一般的使用者可以获得自己然后通过接口的模式进行连接，这在以前是一种特别的计算服务，同时这些用户是有着巨大的计算需求。
1.2 云计算数据库的现状
现在互联网技术正在飞速的发展，云计算数据库已经悄悄的出现在我们的生活中了。云计算进行大规模的计算需要大量的，性能良好的硬件设备，这些硬件设备往往是由大量的服务器所组成的。通过这种互联网的强大的计算能力，企业和我们的个人用户就可以从中获得自己所需要的计算结果，在未来的发展中，云计算数据库很可能实现一种通过广域网的途径来为一些大型或者超大型的企业提供计算能力的服务模式。这种模式的优点就是一方面不需要投资大量的硬件设备，方便快捷。现在的云计算书籍库的市场基本是由谷歌的Bigtable，甲骨文开源的BerkeyDB，亚马逊的simpleDB，APPJet的APPJet所占据。这些都是最近几年内发展起来的，其中亚马逊和谷歌占据了半壁江山。在管理机构上是数据结构分布式的存储是谷歌Bigtable的一个重要特点，最初的设计目的也是为了实现是数据存储的单元系统能够进一步的扩展。这可以通过成千上万的网络服务器完成PB级的网络储存数据，而亚马逊的simpleDB则是一种高效率，高灵活性，高扩展性和可容性的存储模式，这种数据查询和数据存储方式是由公司的开发和技术人员开发的，他们通过向网络的数据服务器发出请求，这些都是可以通过亚马逊的这个云计算数据平台来完成。
1.3 云计算数据库存在的问题
1.3.1 没有足够的安全性
现在的云计算数据库也是刚刚被应用，技术还没有足够的成熟，在数据的传输和存储过程中很容易丢失，被恶意的程序删除，篡改，这使得企业和用户的数据得到泄露，影响用户的正常使用。同时，这种用户数据泄露，往往云计算运行商也是有很大的责任的。而且，在数据上没有办法没有达到一定的统一性，在使用云计算的数据库的时候我们应该考虑数据库的可靠性，一致性，可用性等方面。
1.3.2 某些传统的功能无法实现
在传统的数据库中，这些数据的边界和使用设备的用户都是可以很好的被定义，这种是通过逻辑和安全方面来定义的。在云计算的数据库中这种功能是没有得到开发和应用的。同时，现在的企业和个人用户，没有权限访问这种数据资源，往往被提示非授权访问，没有被事先授权，得到这份系统的权利，但是可以访问计算机和互联网上的某些资源。在这个计算系统中，有着优先访问资格的往往的云计算中的数据库服务商，而不是个人和企业。
2 云计算数据库在智能电网中的广泛运用
由于云计算数据库在智能电网的运用，现在的智能电网可以用来数据更多的电网云。这种方式构建的电网可以为人们提供更加高效、安全、可靠、环保的电力安全系统，这可以实现多种能源的发电方式协调运转，同时满足高度市场化的电力的商业需求。
电网的信息种类繁多，人户请求次数不断的增加，大量的数据同时请求，传统的电网计算模式已经很难满足这种数据请求的需要。而智能电网在云技术的支持下，对大规模的数据进行分析和处理，对海量的请求数据进行分析，优化和设计，决策，快速的进行回应。采用云计算数据库技术的电网可以分为四个层次，从上到下依次为：1）物理存储层。物理存储层指的是在智能电网中的一些物理网络设备，这是网络存储的基础。2）基础管理层，基础管理层指的就是为达到智能电网中所有程序和设备的协调一致的运行，所用的方法就是通过分布和集群式的系统来完成的。3）应用接口层，应用接口层的使用，可以使得管理机构和权限使用根据这自己的需求和所拥有的权限，选用不同的接口，提供不同的服务。运用这种形式的智能电网云，可以使各级电网通过公共的接口进行接入和登陆，从而获得相应的数据，信息和服务。4）高级访问层，这种系统也是运用云计算数据库的形式，这种感觉高级访问层，可以为提供电力系数的电力软件提供强大的运行平台和软件平台。这样智能电网中的海量数据便可以很轻松的处理。
3 云计算数据库在远程教学中的运用
现在在网络教学中，最重要的是资源的共享和利用，这是不受时间和空间限制的。而且最重要的是学习者可以根据自身的学习进度和自己的学习能力去安排这些时间和资源。这些是传统的网上教学所不具备的特点。但客观上讲，运用云计算的数据库是可以实现的利用云计算的优势我们可以很好的解决现实学习中的一些问题，比如机械设计，自动化专业和数控技术这些要求的学习设备和学习软件都特别昂贵，这方面的学员又是比较少的，为很少的学员提供一整套的学习设备是很浪费的，而运用这种云计算数据库在教学方面可以很好的向学员提供优质的、方便的、全方位的服务。
4 云计算数据库系统未来的发展前景和方向
云技术在现在的电脑技术中不断的被创新发现。这种技术可以使得多个计算机使用同一个系统，同一个数据库资源，储存所有的客户的使用数据。在现在的云数据库中，其本身就有很好的扩展性，在应用中和join操作相互配合，这样可以使得不易被兼并操作进行的join操作所取代。根据云计算数据库市场的发展特点和需求，现在的NoS QL数据库将会是最好的计算方法。这种推测的根源是NoSQL数据库具有分布式，水平可扩展性，非关系性等特点，非常适合云计算的海量数据的计算。NoSQL，是一种非关系型的数据库。在互联网网站的大量出现中，传统的web2.0网站已经满足不了市场的需求，出现了很多无法克服的问题，在这种背景下，非关系型数据库却得到了很好的发展。同时，另外的一项云技术的发展方向就是共享磁盘数据库构架，这项技术也将会成为一项理想的云计算技术，这种技术可以使低成本的服务器和设备进行单一的数据采集，这样可以为用户提供区域网络和附加存储网络。
这些运行模式和技术的使用将会节省大量的硬件设备资源，同时也会大量的节省运营成本。
5 结束语
在现实的生活中，云计算数据库的运用十分广泛。云计算数据库处理给人们的生活带来了极大的便利，个人和企业可以对大型的数据进行处理和运算。相信在未来的发展中，云计算数据库也会发展的更加的迅速，更大范围的应用在人类的生活中。
作者简介：黄彦（1980-），男，福建福州人，福州供电公司电力调度控制中心，工程师。（福建 福州 350001）
中图分类号：TM73 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2013）27-0201-02
一、概述
1.电力调度系统的重要性
电网调度自动化系统对电力系统的安全稳定运行起着不可或缺的作用，在监控电力系统发、输、变、配和用电的同时，保证设备的安全运行是电网安全稳定运行的关键环节。在我国电网结构将形成跨区域、远距离传输的特高压交直流混合输电系统时，为了保证电网的运行具有更加高效、更加稳定的性能，电力调度系统将有更高的需求，需要更高的可靠性来作为保障。[1]
2.灾备的重要性
现代社会的各种突发事件以及自然灾害都会对电网的稳定性提出很大挑战，在近几年全世界范围内发生的几起大停电事故中可以看到，一旦灾害导致电网失去控制，当地事件很可能迅速影响整个电网，情况严重时会导致电网的大范围瘫痪。在我国发生重大自然灾害时，这时对电网的监视控制管理就需要电网调度系统的支持。2008年四川发生汶川地震后，四川省调南充备调系统肩负起重要的作用，随时处在热备用状态，一旦发生主调度系统功能丧失的情况，备调中心随时能够被激活，立即接手四川电网调度权，保障电力调度指挥的不间断性，为抗震救灾期间四川电网的安全稳定运行上了“双保险”。因此，电网调度自动化灾备系统可以保证在电网遇到突发性事件破坏时为电网提供持续的监视控制和管理，提高灾害事件下电网的运行能力。
二、灾备的意义与传统灾备的缺点分析
1.灾备的重要性
所谓灾难备份是指利用技术、管理手段以及相关资源确保既定的机构在灾难发生后关键数据、关键数据处理系统和关键业务可以恢复的过程。灾难备份系统将对业务的连续、数据的完整、系统的不间断运行提供强有力的保证，是信息系统安全的关键基础设施。信息技术的进步极大推动了社会发展和人们生活水平的提高，越来越多的企业、机构的正常运行依赖于计算机信息系统提供的服务，同时，不期而至的各种灾难也给信息安全带来极大的挑战。地震、水灾、冰雪等自然灾害以及火灾、战争、恐怖袭击、网络攻击、设备故障、人为破坏等无法预料的突发事件都可能导致计算机信息系统关键业务数据丢失，应用中断，甚至系统瘫痪的严重后果。一旦计算机信息系统遭到损坏，轻则给企事业机构带来经济损失，重则给社会经济正常运行，甚至国家安全带来重大影响。
在美国“9·11”事件中，许多律师事务所多年积累的经营数据毁于一旦，而一些建立完善灾备系统的金融企业，如总部设在世贸中心的摩根·斯坦利却在第二天就恢复了正常运转。“9·11”事件再次唤起了人们对建设灾难备份系统的重视。
与电信、金融等行业相比，电网调度自动化领域的灾备系统建设长期处于落后地位。造成这种局面的原因主要是电网调度自动化系统对实时性、可靠性、可维护性等方面有着很高的要求。目前市场上许多商用灾备产品，如IBM、HP、VERITAS等厂家提供的方案并不能满足电网调度自动化系统的灾备需求。
2.传统灾备系统的不足
由于历史上EMS备用系统主要在一部分网省公司一级进行尝试性建设，所以为保证EMS的可靠运行，目前国内的大多数调度自动化系统主要采用的是冗余配置的方式，如采用双网、双机配置来保证系统在某些故障情况下的正常运行。但是，目前这种双机、双网的冗余配置仅能够解决一些简单的单点故障。如果系统发生更大规模的故障，例如双机故障，甚至整个系统所有机器的故障（例如重大自然灾害或人为事故），则当前的调度自动化系统都将失去调度功能，对电网的调度将完全瘫痪。为保证在上述重大故障下仍然能够实现对电网的正常调度，因此需要建立相对独立的EMS备用系统。该系统能够保证在整个调度系统都瘫痪的情况下仍然能够保证调度功能的正常实现。[6]
随着计算机技术、通信技术、数据库技术等IT技术的进步，国内的电力监控设备提供商开发出了新一代采用新技术、新标准和新思想的电网调度自动化产品。同时，各级电力公司调度通信数据网络的建成为调度自动化灾备系统的建设创造了必要的条件。
3.基于云计算的新型灾备系统
电力调度一体化互备需要新型服务器虚拟化技术的支持，云计算技术为其提供了技术支持。
根据用户的需求，云计算向用户提供三种类型的服务：由底层计算、网络、存储硬件资源构建的基础设施，即服务（IaaS）；构建在IaaS云基础设施服务上主要用来开发各类云计算应用支撑软件的平台，即服务（PaaS）；基于PaaS平台开发的各类应用服务的软件，即服务（SaaS）。
云计算提供的这种网络化服务使得中小型用户可以实现业务系统的灾备保护。通过构建面向服务的灾备平台，依托全网分布建立的灾备中心，用户可以按照需求向灾备中心寻求网络化灾备服务，达到基础设施即服务类型的云计算服务，用户数据的安全和可用性得到了进一步保障。[2]
本文对备用系统方案进行详细分析，提出了电力调度一体化互备系统的解决方案，并以福建地区为例设计与实现了基于服务器虚拟化技术的分布式备用策略。
三、备用系统方案优化分析
1.备用模式分析
备用系统主要有两种建设模式。
自备模式：为主系统单独建一套备系统。备系统一般需配置数据采集设备、应用服务器、数据库服务器等设备，具备完整的实时监控功能。备系统作为纯粹的备用，平时保持备用的工作状态，仅在主系统失效时启用。这种模式一般适用于省级及以上的EMS系统。
互备模式：主系统与其他调度或监控中心的自动化系统形成互备关系。两套系统在正常情况下均在线运行，承担各自的监控任务。当主系统失效时，备系统除继续负责原有的任务外，还可接管主系统的任务。这种模式的典型应用为地区调度系统与集控系统的互备。
小概率灾难性事件如火山、地震、台风等，不值得为此投入大量资金去建设专用的灾备系统，根据这种情况，利用各地建设无人（少人）值班变电所集控中心的机会，将当地的地区电网调度自动化系统与集控系统建设成互备系统，这样可以有效利用资源，减少资金投入，同时又增强了电网调度自动化系统的备用效果，提高了可靠性。
同时，与自备系统模式相比，集控/调度互备的显著区别是：在两套系统都正常工作的情况下，两套系统均独立在线运行，各自承担不同的任务；然而在一套系统故障情况下，另一套系统能快速接管，同时承担两套系统（集控和调度功能）的任务。集控系统与调度系统作为面向不同专业用户的两套系统，其在管辖范围、关注重点、应用功能、数据采集范围等方面存在一定的差异。因此，集控调度互备的技术难度更大，考虑的因素也更多。[1]
2.备用方式分析
备用方式主要有同城备、异地备和分布式互备三种。
同城备的方式是在原有的调度中心建设备用的EMS系统。同城备的优势在于，原有的调度中心大楼可以直接提供运行EMS备用系统所需的网络、机房等硬件设备，不需要进行额外的投入，因此可行性较高。但同城备的缺点在于，一般老调度中心与新调度中心在同一城市较近的地方，在遇到严重的自然灾害或者区域断电的情况时新、老调度中心皆会受到影响，此时同城备的方式就起不到备用的作用。
异地备的方式是指在远离主调度中心的城市建设EMS备用系统。异地备由于主、备调度中心不在同一城市，可以很好地解决同城备遇到的主、备调度中心同时失效的情况，信息的保存与恢复得到保障。但异地备的缺点在于由于主、备调度中心相隔两个城市，调度中心之间的通信需要较高的要求，若备用中心所在城市的通信条件欠发达，则需要进一步投入较大的资金完善通信系统，才能保证各级调度中心之间的通信要求。
布式互备的方式是利用上级调度中心与下级调度中心之间形成备用关系，当上级调度中心不可用时直接以下级某调度中心作为上级的控制中心。分布式互备方式拥有以上两种互备方式的优点，既不需要进行额外的投资建设，也能保证主、备调度中心的可靠运行。但分布式互备方式由于需要下级调度中心为上级调度中心做备用，因此对下级调度中心的自动化系统有较高的要求。
3.备用强度分析
备用强度分析有一主一备、一主多备、多主一备、分布式云互备四种方案策略。
策略一与策略二都具有很高的可靠性，但就服务器的建设投入费用来讲，这两种方案的代价巨大，不具有通用性。
策略三既节省了备用服务器的数量又利用数据I/O的动态属性提高存储空间的使用效率，这样不但降低了建设费用又节约了存储所需要的空间。
策略四是根据云计算技术而提出的互备方案，利用云计算的优点，这种方案可以提高灾备的效率，而且更好地利用了存储资源。
四、基于云计算技术的一体化互备解决方案
1.一体化互备的设计框架
（1）面对严重自然或人为灾害，分布式灾备保护机制可以为用户数据提供有效的保护，通过（n，m）数据分散模块，灾备平台为用户的容灾数据分布到不同的灾备中心，可以迅速将用户的数据实现恢复。当灾难发生时，容灾数据被灾备中心通过数据分散模块算法拆分成n份，分布到其他n个灾备中心。这种算法的好处在于，当源灾备中心或者不多于n-m个备份灾备中心发生破坏的情况下，仍然可以通过剩余的m个灾备中心中的片段数据将原始数据恢复完整，这样不但会对原始数据起到很好的保护作用，而且节省了存储空间，还可以提高容灾数据的安全性。
（2）当灾难发生时，灾备中心将用户数据复制到异地灾备中心的存储空间中，用户的数据得到完好保存的同时，灾备中心按照国际灾难恢复等级SHARE78中Tier3级的灾难恢复能力，将容灾数据快速恢复，减少用户的损失。为提高容灾数据的安全性，灾备平台可以采用时间锁模块对容灾数据启用防篡改功能。
（3）当灾难发生时，用户数据通过灾备平台发送至灾备中心，在灾备中心用户数据的保护及快速恢复都可以通过近线备份域完成，近线备份域的搭建可以通过WORM备份模块或虚拟磁带库对本地用户容灾数据提供保护。
2.备用容量与服务器投入
假设在某次灾害中，用户的容灾数据共有80TB，若采用传统容灾保护方式，将容灾数据存放在10个灾备中心中，每个灾备中心存放8TB，这样灾备中心需要占用80TB的存储空间来保存所有的容灾数据。若采用（10，4）数据分散模块算法对容灾数据进行分布式存储，每个灾备中心存放的数据仅约2TB，此时灾备中心仅需2TB×9+8TB=26TB的存储空间，较前一种方式节省了大约70%的存储空间。
五、结论
基于基础设施即服务类型云计算服务架构，本文设计了一种电力调度一体化互备系统，在分析了传统灾备系统的缺点及不足的情况下提出了一种新型灾备系统。该系统具有常用的技术，增加了智能虚拟化管理、时间锁、WORM备份、数据分散等功能模块。根据该灾备平台对备用方案进行优化分析，并构建了基于云计算技术的一体化互备解决方案，为用户的数据提供经济有效的灾备保护措施。
参考文献：
[1]周伟锋.电网调度自动化系统灾备策略研究及其前置子系统的设计与实现[D].南京：国网电力科学研究院，2009.
[2]康东明，吴建国，于微伟.面向服务灾备平台的设计与实现[J].计算机工程与科学，2011， 33（4）：146-149.
[3]吴涛.虚拟化存储技术研究[D].武汉：华中科技大学，2004.
[4]Rabin M. Efficient Dispersal of Information for Security， Load Balancing， and Fault-Tolerance[J].Journal of the ACM，1989，36（2）：355-348.
[5]Rabin M.The Information Dispersal Algorithm and its Applications[C].Proc of Sequences：Combinatorics，Compression， Security and Transmission，1990：406-419.
[6]王兰.EMS（EMS）备用系统的研究[D].南京：东南大学，2009.
(总分：100分
暂无注释)
1.(本题5分)计算（200-60÷6）×2时，应先算（
）
A.减法
B.除法
C.乘法
2.(本题5分)算式50+50÷50+50的得数是（
）
A.101
B.1
C.0
D.3
3.(本题5分)做一个奶油蛋糕要用7.5克奶油，42克奶油最多可以做（
）个这样的蛋糕．
A.5
B.6
C.4
4..(本题5分)73×5≈（
）
A.400
B.300
C.350
5.(本题5分)2736-298最合理的计算方法是（
）
A.2736-200-98
B.2736-300-98
C.2736-300+2
D.2736-300-2
6.(本题5分)“6-2.69-1.31”与下面哪一个算式相等？（
）
A.6-（2.69+1.31）
B.6-（2.69-1.31）
C.6-2.69+1.31
7.(本题5分)45×65+56×65-65的简便算法是（
）
A.（45+56）×65
B.（45+56）×65-45
C.（45+56-1）×65
8.(本题5分)960÷8，商是（
）
A.12
B.120
C.102
9.(本题5分)小林在计算（1800-）÷24+36时，没注意题中的括号，先用里的数除以24，然后按四则运算的顺序计算得1834，这道题的正确得数应该是（
）
A.109
B.36
C.48
10.(本题5分)14.432＋25.568的和，末尾可以去掉（
）零。
A.
2
B.
3
C.
1
D.
4
11.(本题5分)608×39的积大约是（
）
A.一万多
B.两万多
C.一千多
12.(本题5分)7.325÷3.6的商的最高位是（
）
A.十分位
B.十位
C.个位
D.百分位
13.(本题5分)4784×5589=（
）
A.56786
B.26737776
C.25647667
14.(本题5分)在除法算式中，被除数扩大2倍，除数缩小2倍，商就（
）
A.不变
B.缩小4倍
C.扩大4倍
15.(本题5分)下面各式中，积最小的算式是（
）
A.1.65×24.8
B.16.5×24.8
C.165×0.0248
16.(本题5分)46减去38的差，再加上25的和，列式是（
）
A.46-38
B.38+25
C.46-38+25
17.(本题5分)能简算的要简算10556÷26＋33×18=（
）。
A.
B.
1000
C.
D.
46
18.(本题5分)6-1.45=（
）
A.4.55
B.5.5
C.5.55
19.(本题5分)634÷64的商是(
)位数。
A.三
B.两
C.一
D.四
参考答案
1.答案：B
解析：解：（200-60÷6）×2
=（200-10）×2
=190×2
=380；
是先算的除法，再算减法，最后算乘法．
故选：B．
2.答案：A
解析：解：50+50÷50+50
=50+1+50
=51+50
=101
故选：A．
3.答案：A
解析：解：42÷7.5≈5（个）
答：42克奶油最多可以做5个这样的蛋糕．
故选：A．
4.答案：C
解析：解：73×5≈350
故选；C．
5.答案：C
解析：解：2736-298
=2736-（300-2）
=2736-300+2
=2436+2
=2438
故选：C．
6.答案：A
解析：解：6-2.69-1.31
=6-（2.69+1.31）
=6-4
=2
故选：A．
7.答案：C
解析：解：45×65+56×65-65
=（45+56-1）×65
=100×65
=6500．
故选：C．
8.答案：B
解析：解：960÷8=120
商是120．
故选：B．
9.答案：A
解析：解：1800-÷24+36=1834，
1836-÷24=1834，
1836-1834=÷24，
÷24=2，
=2×24，
=48；
（1800-）÷24+36，
=（1800-48）÷24+36，
=1752÷24+36，
=73+36，
=109．
答：这道题的正确答案是109．
10.答案：B
解析：
根据小数的性质(小数的末尾添上0,或去掉0,小数的大小不变，通过计算，两数的和是40.000。
故选：B
11.答案：B
解析：解：608×39≈600×40=24000
所以608×39的积大约是两万多．
故选：B．
12.答案：C
解析：解：7.325÷3.6=73.25÷36，
整数部分大于除数，所以商在个位上．
故选：C．
13.答案：B
解析：通过观察可知，三个选项中选项A与其它两个选项的数位不同，选项C与其它两个选项的个位数不同，由此我们可以通过分析这两个因数的积的位数及个位数来确定正确选项．
算式中的两个因数都为四位数，
且千位数上的数字分别为4和5，4000×5000=20000000，
所以这两个四位数的乘积为8位数；
由于选项A中的数是个5位数，由此可排除选项A；
两个因数的个位数与个位数的乘积为4×9=36，
所以这两个四位积的个数一定是6，则此可以确定正确选项为B．
故选：B。
14.答案：C
解析：解：被除数扩大2倍，除数缩小2倍，商应扩大（2×2）=4倍．
故选：C．
15.答案：C
解析：解：选项B中的算式为：16.5×24.8，
选项A的算式为1.65×24.8，相对于选项B中的算式，一个因数1.65是缩小了10倍，另一个因数24.8不变，则它们的积也缩小10倍；
选项C的算式为165×0.0248，相对于选项B中的算式，一个因数165扩大了10倍，另一个因数0.0248缩小了1000倍，则它们的积缩小100倍．
由此可见，算式A、C的积都比算式B的积缩小了，而且C缩小的倍数更大，
所以算式C的积最小．
故选：C．
16.答案：C
解析：解：46减去38的差，再加上25的和，列式为：
46-38+25；
故选：C．
17.答案：B
解析：
此题考查整数混合运算，本题中没有括号，先算除法、乘法，最后算加法。
10556÷26＋33×18
=406＋594
=1000
故选：B
18.答案：A
解析：
1.变压吸附工艺简介
本装置由14台吸附塔，3台缓冲罐和一套（双系统）液压系统组成。本装置采用14－4－5方式进行吸附剂再生工艺流程，即:装14个吸附塔中有4个吸附塔始终处于同时进料吸附的状态。其吸附和再生工艺过程由吸附、连续五次均压降压、逆放、冲洗、连续五次均压升压和产品最终升压等步骤组成。
由于PSA氢提纯装置是由14台吸附塔组成。因而为提高装置的可靠性，本装置还编制了一套“自动/手动”切塔与恢复程序。即：当某一台吸附塔出现故障时，可将其脱出工作线，让剩余的13个吸附塔转入13塔方式工作，如果再有吸附塔出现故障则可继续切除，依次转入12塔、11塔、10和9塔流程。但这时，装置处理气量和产氢量等指标会发生变化。
切塔后装置参数变化情况如下：
1.1切塔步骤
a.故障塔判断。当某吸附塔的压力异常、程控阀检出错、杂质超标三种问题同时出现两个时，就认为此塔故障，应予以切除。此时DCS将提示操作人员。（吸附塔变成红色)
b.切塔操作。经操作人员确认故障属实后，直接在DCS上选中故障塔的切除键，然后将其置“切除”。则程序将自动关断该塔的所有程控阀，将故障塔切出工作线。
c.控制机自动将程序切入与切塔前相对应的点，保证切除时各吸附塔压力无大的波动。
d.装置正常运行。请检修人员检修故障塔
e.如果在已切除一台吸附塔后又有吸附塔故障出现，则重复以上的操作即可继续切塔运行。
1.2切除塔恢复
当被切除塔故障排除后，需要将其重新投入正常运行，但如果投入的时机、状态不对，将引起较大的压力波动和产品纯度变化，甚至可能出现故障和安全事故。为此，本装置设计的自动恢复软件能够自动找出最佳状态恢复，使系统波动最小。
恢复过程如下：
a.操作人员发出塔恢复指令
在控制机上直接点动要恢复塔的切除键，将其置“恢复”然后确认。
b.计算机自动等待合适的时间将故障塔恢复至运行程序
程序根据各塔的压力状态，自动确定恢复后应进入的最佳运行步序， 然后自动等待到该步序的最佳切入时机，切入新程序。
2.多塔任意切换控制方案的实现
义马开祥化工多塔任意切换控制方案以RSLOGIX5000作为过程的基本控制框架，全部应用梯形图实现复杂的切复塔控制方案。根据工艺人员给出的切换表，在14切换13塔时就有14*42＝588种可能性，而工艺要求从14塔一直切到9塔，如果用传统的直接寻址的方法，是不可能实现的，同时，由于PSA装置是整个生产工艺中的重要一环，是不允许意外停车的，因此我们采用RSLOGIX5000中的数组运算和变址寻址方法，只用梯形图就实现了切复塔。
2.1正常运行塔主程序
根据工艺人员提供的14塔工作的步序表，我们建立了一个数组A(X,Y)，X:步数，Y:工作塔的状态；当投入运行时，将数组按变址寻址的方式另一个数组A1（X1），A1（X1）的状态组给各个工作塔进行循环运行，其它的五种工作方式也一样。
2.2切塔程序
在切塔时，我们也采用变址寻址的方式，首先将工作塔编为1－14#，编成一个数组B（S），S:塔号。当切塔时，比如切7#塔，将7复制到被切塔号数组C（S）的第一个数以C（1），并将15（任意大于14的数）给B（7）,然后再用PLC的排序程序将15排到B（14），这样工作的塔号变为1、2、3、4、5、6、8、9、10、11、12、13、14，同时根据切塔表也编一个数组，将数组的被号给13塔的工作的步数，以实现平稳切塔过程，在程序的一个扫描周期内完成切塔工作。同样道理，可以一直实现到9塔运行，同时被切塔号存于C（1）-C（5）中。这样的话，在14塔切13塔时，只有14种可能性，在13切12时，只有13种可能性，以此类推，10切9时只有10种可能性。
2.3被切塔恢复
