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求帮助写一篇分布式计算云计算论文
首先介绍下云计算，的发展历史，他的前身，现在的应用，然后在介绍现在计算机的应用，在应用之中的不足，然后，着重阐述云计算的优势，我这里有一份关于这方面的对比及心得，发给你，希望能帮到你。 云计算简史著名的美国计算机科学家、 图灵奖 (Turing Award) 得主麦卡锡 (John McCarthy,1927-) 在半个世纪前就曾思考过这个问题。 1961 年， 他在麻省理工学院 (MIT) 的百年纪念活动中做了一个演讲。 在那次演讲中， 他提出了象使用其它资源一样使用计算资源的想法，这就是时下 IT 界的时髦术语 “云计算” (Cloud Computing) 的核心想法。云计算中的这个 “云” 字虽然是后人所用的词汇， 但却颇有历史渊源。 早年的电信技术人员在画电话网络的示意图时， 一涉及到不必交待细节的部分， 就会画一团 “云” 来搪塞。 计算机网络的技术人员将这一偷懒的传统发扬光大， 就成为了云计算中的这个 “云” 字， 它泛指互联网上的某些 “云深不知处” 的部分， 是云计算中 “计算” 的实现场所。 而云计算中的这个 “计算” 也是泛指， 它几乎涵盖了计算机所能提供的一切资源。麦卡锡的这种想法在提出之初曾经风靡过一阵， 但真正的实现却是在互联网日益普及的上世纪末。 这其中一家具有先驱意义的公司是甲骨文 (Oracle) 前执行官贝尼奥夫 (Marc Benioff, 1964-) 创立的 Salesforce 公司。 1999 年， 这家公司开始将一种客户关系管理软件作为服务提供给用户， 很多用户在使用这项服务后提出了购买软件的意向， 该公司却死活不干， 坚持只作为服务提供， 这是云计算的一种典型模式， 叫做 “软件即服务” (Software as a Service， 简称 SaaS)。 这种模式的另一个例子， 是我们熟悉的网络电子邮箱 (因此读者哪怕是第一次听到 “云计算” 这个术语， 也不必有陌生感， 因为您多半已是它的老客户了)。 除了 “软件即服务” 外， 云计算还有其它几种典型模式， 比如向用户提供开发平台的 “平台即服务” (Platform as a Service， 简称 PaaS)， 其典型例子是谷歌公司 (Google) 的应用程序引擎 (Google App Engine)， 它能让用户创建自己的网络程序。 还有一种模式更彻底， 干脆向用户提供虚拟硬件， 叫做 “基础设施即服务” (Infrastructure as a Service， 简称 IaaS)， 其典型例子是亚马逊公司 (Amazon) 的弹性计算云 (Amazon Elastic Compute Cloud， 简称 EC2)， 它向用户提供虚拟主机， 用户具有管理员权限， 爱干啥就干啥， 跟使用自家机器一样。1．2云计算的概念狭义云计算是指计算机基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件）。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是计算机和软件、互联网相关的，也可以是其他的服务。云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算是虚拟化(Virtualization)、效用计算(Utility Computing)、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。1.3云计算的特点和优势（一）超大规模性。“云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器，Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。（二）虚拟化。云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现用户需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。（三）高可靠性。“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。（四）通用性。云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。（五）高可扩展性。“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。（六）价格合适。由于“云”的特殊容错措施可以采用具有经济性的节点来构成“云”，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。云计算作为一种技术，与其它一些依赖互联网的技术——比如网格计算 (Grid Computing)——有一定的相似之处，但不可混为一谈。拿网格计算来说， 科学爱好者比较熟悉的例子是 SETI@Home，那是一个利用互联网上计算机的冗余计算能力搜索地外文明的计算项目，目前约有来自两百多个国家和地区的两百多万台计算机参与。它在 2009 年底的运算能力相当于当时全世界最快的超级计算机运算能力的三分之一。有些读者可能还知道另外一个例子：ZetaGrid，那是一个研究黎曼 ζ 函数零点分布的计算项目， 曾有过一万多台计算机参与 (但现在已经终止了，原因可参阅拙作 超越 ZetaGrid)。从这两个著名例子中我们可以看到网格计算的特点，那就是计算性质单一，但运算量巨大 (甚至永无尽头,比如 ZetaGrid)。而云计算的特点恰好相反，是计算性质五花八门，但运算量不大。 一台虚拟服务器只需鼠标轻点几下就能到位， 不象实体机器， 从下定单， 到进货， 再到调试， 忙得四脚朝天不说， 起码得好几天的时间。虚拟服务器一旦不需要了， 鼠标一点就可以让它从你眼前 (以及账单里)消失。至于软硬件的升级换代，服务器的维护管理等，那都是云计算服务商的事，跟你没半毛钱的关系。更重要的是，开公司总是有风险的， 如果你试了一两个月后发现行不通，在关门大吉的时候，假如你用的是云计算，那你只需支付实际使用过的资源。假如你走的是传统路子，买了硬件、软件，雇了专人，那很多投资可就打水漂了。1.4浅谈云计算的一个核心理念大规模消息通信：云计算的一个核心理念就是资源和软件功能都是以服务的形式进行发布的，不同服务之间经常需要通过消息通信进行协助。由于同步消息通信的低效率，我们只考虑异步通信。如Java Message Service是J2EE平台上的一个消息通信标准，J2EE应用程序可以通过JMS来创建，发送，接收，阅读消息。异步消息通信已经成为面向服务架构中组件解耦合及业务集成的重要技术。大规模分布式存储：分布式存储的目标是利用多台服务器的存储资源来满足单台服务器所不能满足的存储需求。分布式存储要求存储资源能够被抽象表示和统一管理，并且能够保证数据读写操作的安全性，可靠性，性能等各方面要求。下面是几个典型的分布式文件系统：◆Frangipani是一个可伸缩性很好的高兴能分布式文件系统，采用两层的服务体系架构：底层是一个分布式存储服务，该服务能够自动管理可伸缩，高可用的虚拟磁盘；上层运行着Frangipani分布式文件系统。◆JetFile是一个基于P2P的主播技术，支持在Internet这样的异构环境中分享文件的分布式文件系统。◆Ceph是一个高性能并且可靠地分布式文件系统，它通过把数据和对数据的管理在最大程度上分开来获取极佳的I/O性能。◆Google File System（GFS）是Google公司设计的可伸缩的分布式文件系统。GFS能够很好的支持大规模海量数据处理应用程序。在云计算环境中，数据的存储和操作都是以服务的形式提供的；数据的类型多种多样；必须满足数据操作对性能，可靠性，安全性和简单性的要求。在云计算环境下的大规模分布式存储方向，BigTable是Google公司设计的用来存储海量结构化数据的分布式存储系统；Dynamo是Amazon公司设计的一种基于键值对的分布式存储系统，它能提供非常高的可用性；Amazon公司的Simple Storage Service（S3）是一个支持大规模存储多媒体这样的二进制文件的云计算存储服务；Amazon公司的SimpleDB是建立在S3和Amazon EC2之上的用来存储结构化数据的云计算服务。许可证管理与计费：目前比较成熟的云环境计费模型是Amazon公司提供的Elastic Compute Cloud（EC2）和Simple Storage Service（S3）的按量计费模型，用户按占用的虚拟机单元，IP地址，带宽和存储空间付费。1.5云计算的现状云计算是个热度很高的新名词。由于它是多种技术混合演进的结果，其成熟度较高，又有大公司推动，发展极为迅速。Amazon、Google、IBM、微软和Yahoo等大公司是云计算的先行者。云计算领域的众多成功公司还包括Salesforce、Facebook、Youtube、Myspace等。Amazon使用弹性计算云（EC2）和简单存储服务（S3）为企业提供计算和存储服务。收费的服务项目包括存储服务器、带宽、CPU资源以及月租费。月租费与电话月租费类似，存储服务器、带宽按容量收费，CPU根据时长(小时)运算量收费。Amazon把云计算做成一个大生意没有花太长的时间：不到两年时间，Amazon上的注册开发人员达44万人，还有为数众多的企业级用户。有第三方统计机构提供的数据显示，Amazon与云计算相关的业务收入已达1亿美元。云计算是Amazon增长最快的业务之一。Google当数最大的云计算的使用者。Google搜索引擎就建立在分布在200多个地点、超过100万台服务器的支撑之上，这些设施的数量正在迅猛增长。Google地球、地图、Gmail、Docs等也同样使用了这些基础设施。采用Google Docs之类的应用，用户数据会保存在互联网上的某个位置，可以通过任何一个与互联网相连的系统十分便利地访问这些数据。目前，Google已经允许第三方在Google的云计算中通过Google App Engine运行大型并行应用程序。Google值得称颂的是它不保守。它早已以发表学术论文的形式公开其云计算三大法宝：GFS、MapReduce和BigTable，并在美国、中国等高校开设如何进行云计算编程的课程。IBM在2007年11月推出了“改变游戏规则”的“蓝云”计算平台，为客户带来即买即用的云计算平台。它包括一系列的自动化、自我管理和自我修复的虚拟化云计算软件，使来自全球的应用可以访问分布式的大型服务器池。使得数据中心在类似于互联网的环境下运行计算。IBM正在与17个欧洲组织合作开展云计算项目。欧盟提供了1.7亿欧元做为部分资金。该计划名为RESERVOIR，以“无障碍的资源和服务虚拟化”为口号。2008年8月， IBM宣布将投资约4亿美元用于其设在北卡罗来纳州和日本东京的云计算数据中心改造。IBM计划在2009年在10个国家投资3亿美元建13个云计算中心。微软紧跟云计算步伐，于2008年10月推出了Windows Azure操作系统。Azure(译为“蓝天”)是继Windows取代DOS之后，微软的又一次颠覆性转型——通过在互联网架构上打造新云计算平台，让Windows真正由PC延伸到“蓝天”上。微软拥有全世界数以亿计的Windows用户桌面和浏览器，现在它将它们连接到“蓝天”上。Azure的底层是微软全球基础服务系统，由遍布全球的第四代数据中心构成。云计算的新颖之处在于它几乎可以提供无限的廉价存储和计算能力。纽约一家名为Animoto的创业企业已证明云计算的强大能力（此案例引自和讯网维维编译《纽约时报》2008年5月25日报道）。Animoto允许用户上传图片和音乐，自动生成基于网络的视频演讲稿，并且能够与好友分享。该网站目前向注册用户提供免费服务。2008年年初，网站每天用户数约为5000人。4月中旬，由于Facebook用户开始使用Animoto服务，该网站在三天内的用户数大幅上升至75万人。Animoto联合创始人Stevie Clifton表示，为了满足用户需求的上升，该公司需要将服务器能力提高100倍，但是该网站既没有资金，也没有能力建立规模如此巨大的计算能力。因此，该网站与云计算服务公司RightScale合作，设计能够在亚马逊的网云中使用的应用程序。通过这一举措，该网站大大提高了计算能力，而费用只有每服务器每小时10美分。这样的方式也加强创业企业的灵活性。当需求下降时，Animoto只需减少所使用的服务器数量就可以降低服务器支出。在我国，云计算发展也非常迅猛。2008年5月10日，IBM在中国无锡太湖新城科教产业园建立的中国第一个云计算中心投入运营。2008年6月24日，IBM在北京IBM中国创新中心成立了第二家中国的云计算中心——IBM大中华区云计算中心；2008年11月28日，广东电子工业研究院与东莞松山湖科技产业园管委会签约，广东电子工业研究院将在东莞松山湖投资2亿元建立云计算平台；2008年12月30日，阿里巴巴集团旗下子公司阿里软件与江苏省南京市政府正式签订了2009年战略合作框架协议，计划于2009年初在南京建立国内首个“电子商务云计算中心”，首期投资额将达上亿元人民币；世纪互联推出了CloudEx产品线，包括完整的互联网主机服务"CloudEx Computing Service", 基于在线存储虚拟化的"CloudEx Storage Service"，供个人及企业进行互联网云端备份的数据保全服务等等系列互联网云计算服务；中国移动研究院做云计算的探索起步较早，已经完成了云计算中心试验。中移动董事长兼CEO王建宙认为云计算和互联网的移动化是未来发展方向。我国企业创造的“云安全”概念，在国际云计算领域独树一帜。云安全通过网状的大量客户端对网络中软件行为的异常监测，获取互联网中木马、恶意程序的最新信息，推送到服务端进行自动分析和处理，再把病毒和木马的解决方案分发到每一个客户端。云安全的策略构想是：使用者越多，每个使用者就越安全，因为如此庞大的用户群，足以覆盖互联网的每个角落，只要某个网站被挂马或某个新木马病毒出现，就会立刻被截获。云安全的发展像一阵风，瑞星、趋势、卡巴斯基、MCAFEE、SYMANTEC、江民科技、PANDA、金山、360安全卫士、卡卡上网安全助手等都推出了云安全解决方案。瑞星基于云安全策略开发的2009新品，每天拦截数百万次木马攻击，其中1月8日更是达到了765万余次。势科技云安全已经在全球建立了5大数据中心，几万部在线服务器。据悉，云安全可以支持平均每天55亿条点击查询，每天收集分析2.5亿个样本，资料库第一次命中率就可以达到99%。借助云安全，趋势科技现在每天阻断的病毒感染最高达1000万次。值得一提的是，云安全的核心思想，与刘鹏早在2003年就提出的反垃圾邮件网格非常接近。刘鹏当时认为，垃圾邮件泛滥而无法用技术手段很好地自动过滤，是因为所依赖的人工智能方法不是成熟技术。垃圾邮件的最大的特征是：它会将相同的内容发送给数以百万计的接收者。为此，可以建立一个分布式统计和学习平台，以大规模用户的协同计算来过滤垃圾邮件：首先，用户安装客户端，为收到的每一封邮件计算出一个唯一的“指纹”，通过比对“指纹”可以统计相似邮件的副本数，当副本数达到一定数量，就可以判定邮件是垃圾邮件；其次，由于互联网上多台计算机比一台计算机掌握的信息更多，因而可以采用分布式贝叶斯学习算法，在成百上千的客户端机器上实现协同学习过程，收集、分析并共享最新的信息。反垃圾邮件网格体现了真正的网格思想，每个加入系统的用户既是服务的对象，也是完成分布式统计功能的一个信息节点，随着系统规模的不断扩大，系统过滤垃圾邮件的准确性也会随之提高。用大规模统计方法来过滤垃圾邮件的做法比用人工智能的方法更成熟，不容易出现误判假阳性的情况，实用性很强。反垃圾邮件网格就是利用分布互联网里的千百万台主机的协同工作，来构建一道拦截垃圾邮件的“天网”。反垃圾邮件网格思想提出后，被IEEE Cluster 2003国际会议选为杰出网格项目在香港作了现场演示，在2004年网格计算国际研讨会上作了专题报告和现场演示，引起较为广泛的关注，受到了中国最大邮件服务提供商网易公司创办人丁磊等的重视。既然垃圾邮件可以如此处理，病毒、木马等亦然，这与云安全的思想就相去不远了。
中科院云计算中心的解决方案
G-Cloud云操作系统是：国内首个自主产权云计算平台产品获2011年工业与信息化部CSIP“基于安全可控软硬件产品云计算解决方案”重点推介项目在云计算IaaS核心产品领域处于国内领先水平，成功应用于电子政务、教育、制造等行业主要特点：(1)多中心架构(2)多级安全保护(3)迁移与热备(4)一键安装适用于IDC和信息中心等需要迚行大规模资源管理的场景。 云数据库系统通过数据虚拟化技术，提供面向社区和个人两种模式的信息资源统一部署、集成、发布、共享，支持多社区多租户模式的在线服务与开发，实现应用代码相对物理数据源及操作系统平台的完全可移植性。通过云数据库系统，能对分布式异构资源数据，实现数据整合，应用与联通。云存储为云计算中心打造的一整套大规模分布式文件存储产品，采用先进的加密标准，对保密的数据提供全程保护，主动实时加密文件，不需要从存储器上解密就可以正常使用，解决加密文件正常使用时的安全隐患；采用分块多副本冗余备份机制，管理海量数据资源，为企业和客户提供廉价、可靠、安全的数据存储服务；具有数据压缩、数据加密、数据备份、数据恢复、数据传输策略设置、数据传输监控以及操作日志查看等功能。 利用云计算的虚拟化技术，结合现代通信技术，把政府信息化资源统一接入和管理起来，利用电子政务网的基础网络，以服务模式为有需要的政务部门提供政务服务。将政府部门的公开资源通过平台有效整合，以服务模式提供给相应的部门或应用。特色：·提高政府效率、确保政令畅通：利用网络的便利性，公务人员可随时处理公务，提高政府工作效率，提升政府形象；·统一资源管理、实现信息于通：对政府内部的IT资源进行统一的管理，实现资源于联于通、消除信息孤岛；·统一平台建设、避免重复投资：在同一平台上部署各类政务应用，对资源进行整合和按需分配，避免数据孤岛、基础设施分散，避免重复投资，提高资源利用率。典型应用——东莞电子政务云计算平台采用广电院自主研发的安全可控的云操作系统产品，建设一个涵盖东莞市电子政务网络、为东莞市民和企亊业单位提供有限范围内公有云服务的电子政务亍平台。电子政务云平台 教育云平台是教育对教育信息化资源和系统进行整合，在云平台上统一部署，为社会公众提供开放的教育公共服务平台、交流平台和资源共享平台。教育云平台包括数字校园、教育即时通讯、教育云存储等多个子系统。各子系统实现单点登录，于为补充和支撑，实现基二城域教育网的校园数字化、即时通讯和资源共建共享。2012年3月，以教育云为基础，东莞、中科院签订了“推迚国家教育信息化区域综合试点市”合作协议，共同推进国家教育信息化区域综合试点市建设，努力打造进程教育、课件存储系统、考勤、家长无缝查询系统等平台。 智慧办公云平台是针对政企业的IT部门，提供客户终端桌面，应用软件和服务支持，主要包括如下产品：（1）云办公桌面：基于云构建的一个系统，用户可以通过瘦客户端或者其他任何与网络相连的设备来访问跨平台的应用程序，以及整个客户桌面。（2）云办公软件套装：统一在云平台安装部署的各种政府或企业的应用系统，包括企业即时通讯软件、社区系统、安全电子邮件系统和手写签批系统等。智慧办公云平台主要案例：（1）广州中国科学院软件应用技术研究所云办公桌面和云办公软件套装（2）广州中国科学院工业技术研究院云办公软件套装，构成单位内部的通讯、交流平台（3）广州市南沙区经信局云办公桌面和云办公软件套装。 智能路灯控制系统是通过路灯的智能调节达到按需控光减少能耗，达到节能减排、延长灯具寿命的目的；同时该系统具有灯具防盗、故障报警、线缆防盗、设备参数采集、自动抄表、电子地图、进程监控功能；可通过云中心统一集中管理，实现数据分析和统一调控，方便城市公共照明的科学管理与发展。2012年获得巴塞罗那智慧城市博览会创新奖。与同类产品相比，该系统特点如下：(1) 通过云中心平台统一管理(2) 改造成本低(3) 可与其他系统整合，共用现有公共基础设施（摄像头、传输线路等）(4) 通用性强（可用二钠灯、LED灯）(5) 节能效率高（60%以上）(6) 可视化程度高（基于地理信息系统的操作方式）等特点。 基于自主国产卫星、国内外商业卫星、自主航空遥感测量系统和无人机应急遥感系统，提供高分辨率全时间序列的遥感数据采集、处理与应用服务。根据政府城市管理、企业运营和公众生活对于空间信息的需求，定期生产和发布国土、环境、水利、农林、城市、防灾等方面各种与题信息产业。建立并运营遥感云服务平台，将遥感数据、信息产品、应用软件与计算机设备作为遥感公共服务设施（类似自来水、煤气、电力等），通过网络或者秱劢终端提供用户按需使用。典型应用——智慧松山湖GIS基础数据平台。 ·交通云平行管控与服务中心：基于独创的ACP方法研发的平行交通控制与管理系统（PtMS）解决方案已经在苏州道路交通控制和广州亚运公共交通管理等方面取得成功应用，产生了很好的社会效益和经济效益。该成果已经先后取得多项国际大奖，国内专家鉴定也认为：“整体设计与部分技术达到国际领先水平；PtMS具有重大应用价值。”另外，团队还在交通物联网、轨道交通、智能停车、交通云服务等领域开展研发和应用实践。·企业云平行管控与服务中心：结合企业管理、生产优化决策等方面实际需求，围绕提升企业精细化管理水平、提高企业生产优化决策过程的科学性和智能性等一系列问题，基于独创的ACP方法研发有综合了“人”的因素和社会复杂性的精细化和科学化培训、考核和管理相关成果——学习与培训平行系统TPS、绩效管理平行系统PPS、车间综合管理平行系统MPS、应急管理平行系统EPS等，以及企业实现“物”的管理为主的企业资源规划系统ERP，生产执行系统MES。·平安云平行监管与服务中心：团队在社会计算、公共安全、视频监控等领域积累有成熟的成果，具体包括面向视频监控、公安局警务通、社区治安监控的平安视频监控系统，实现服务于地区公安机构、宣传部门等政府部门维稳舆情信息云服务平台，集成舆情数据配置采集（主题信息和区域性站点）、负面信息分析、地区热点分析、全文检索与统计分析、地区性舆情报告生成功能舆情软件功能。存储云、灾备云 围绕平台的建设，提供促进文化繁荣、产业发展的公共服务，孵化、培养、育成一批具备较强竞争力的研发创新型小微企业，形成企业集中发展态势，促进东莞网络新媒体产业发展。(1) 将建设专门的新媒体服务体验环境。(2) 向运营商的展示并推动网络新媒体在东莞及广东的大规模应用；(3) 在更大范围内推广运营成功的网络新媒体应用，提升东莞在网络新媒体应用与服务的影响力。
如何理解PaaS在企业数字化转型中的地位与价值的地位与价值
随着社会进程加快、科技生产力的逐步提高，数字化技术与产业链的逐步深度融合，这标志着大数据技术、人工智能等数字技术逐渐成为主流。而对于企业级用户来说，通过数字化实现业务的增长，已成必然之势。因此，面对爆发式增长的海量数据，企业级需要通过高可靠、高性能、高效率的系统，即高带宽、高通量、高IOPS的分布式存储系统、大规模实时元数据管理系统以及分布式统一计算系统产品及解决方案，来实现数据存储、管理与计算方面降本增效。同时，针对核心数据，企业级需要一整套基于AI管理、智能调度、便捷数据流规划的分布式统一计算系统，让数据创造更多的价值。该系统囊括“ABCDF”，即：AI：人工智能相关的（分布式）机器学习、深度学习，多框架支持，CPU/GPU异构智能调度；BigData：支持大数据框架Hadoop、Spark、Flink数据仓库等；Computing：支持批量计算，支持MPI；Docker：计算框架&服务完全容器化，One-off-Docker；Flow：跨“ABC”计算框架和服务的融合数据流。结合数字化在行业的应用，统一的分布式计算系统在基于全局资源管理的基础上，不仅可以调度一次性进程/容器、还需要调度诸如AI人工智能计算、BigData大数据计算和Computing高性能/高通量计算等多种框架；通过统一的智能数据流引擎帮助企业整合以上多样化、交叉型计算任务，实现了融合多种计算与统一计算集群，让业务在自动顺畅的过程中释放更多的数据价值，提高计算的并行程度和提高资源利用率，降低企业成本。
