云运算分类

最新推荐文章于 2025-12-01 14:19:41 发布
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#云计算 #SAAS

本文介绍了云计算的基本服务模型，包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。这些服务模型构成了云计算的核心，并为企业和个人提供了灵活的计算资源解决方案。

云计算可以认为包括以下几个层次的服务：基础设施即服务（IaaS），平台即服务 （PaaS）和软件即服务 （SaaS）。

——摘自维基百科“云运算”

GEE去云处理代码段解读（位运算）
jiekeheiguanglan的博客
03-09 1971
GEE去云处理代码段解读，包含位运算符号解读、bitwiseAnd()函数、eq()函数解读
超越实体机？深度评测揭示ToDesk云电脑、无影云、青椒云真实性能
热门推荐
05-28 32万+
如果你不玩游戏，只想有一个可以远程办公的云电脑，那么可以选择无影云，毕竟不需要那么好的配置，选择价格最优惠的。由于无影云的配置偏低所以不做对比，主要对比青椒云和ToDesk云电脑，除了内存ToDesk云有所不足，其他各方面都是遥遥领先于青椒云，并且总分也是高出青椒云16万分，硬件配置上的差距还是显而易见的。处理器：处理器是一个电脑的核心，如果你需要运行大型应用、进行复杂的计算任务或者运行多个程序，建议选择性能较高的多核处理器，对于一般的办公、网页浏览和轻量级应用，较低性能的处理器也能满足需求。
什么叫"云计算"?
clare0807的博客
03-19 350
新名词,学习一下[@more@]“云计算”(Cloud Computing)是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的...
云计算与分布式、并行处理以及网格计算的关系
xcaoco的专栏
12-12 2708
<br />“云计算”（Cloud Computing）是分布式处理（Distributed Computing）、并行处理（Parallel 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。<br />　　最近，大公司如MS、Google、IBM等都在炒作一个概念就是云计算，如IBM跟欧盟 合作开展云计算，欧盟拨款1.7亿万欧元；Google与IBM 联合力推云计算模式；Yahoo! 也把宝押在了云计算上；我国也在无锡 跟IBM公司联合建立了一个
云平台的分类
Jmayday
11-18 5579
要了解云平台之前，首先讲一下云计算 定义：云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对...
阿里云学习
无
04-10 6301
仅作自己学习使用 一、云计算的概念及相关特点：1、概念2、特点二、Iass、Sass、Pass的概念与区别1、Iass2、Sass3、Pass三、主流的常用的云有哪些1、阿里云2、腾讯云3、小鸟云4、华为云5、百度云6、盛大云7、微软云8、新浪云9、新睿云四、阿里云的产品组成1、云弹性服务2、云数据库3、云大数据五、阿里dataworks1、dataworks功能及基本概念2、dataworks开发的基本流程六、MAXCOMPUTE的数据类型1、MAXCOMPUTE的数据类型2、将MYSQL中的数据类型转
浅谈云端运算 (Cloud Computing)
iteye_1654的博客
08-19 859
「云端运算」=「网络」=「网络运算」。「云端运算」不是「新技术」或「技术」。「云端运算」是一种概念，代表的是利用网络使计算机能够彼此合作或使服务更无远弗届。在实现「概念」的过程中，产生出相应的「技术」。 随着Google在去年初宣布于台湾启动「「云端运算」学术计划」，「「云端运算」」这个听来带点浪漫色彩的科技名词立时席卷各大媒体版面。众多网络公司以及「网格运算」服务都抢搭顺风车，声称他们的服务也...
云安全架构的设计
sherlockmj的博客
03-17 1万+
公有云安全概述 云安全职责划分-共同担责 软件即服务SAAS 云服务厂家几乎负责所有的安全性，因为租户只能访问、管理和使用其提供的应用程序，但无法对应用程序做破坏性操作。例如：SAAS服务厂家提供安全、日志、运维、审计、应用安全性检测等，二租户只能给管理租户账户和权限。 平台及服务PAAS 云服务厂家负责平台的安全性，租户负责平台上部署的应用，包括所有的应用安全配置。两者职责几乎均分。例如RDS关系型数据库服务，云服务厂家提供RDS实例管理安全、RDS实例的修复和核心配置。租户对数据库账户、...
基于云模型定性规则推理的分类方法-分类算法.docx
06-30
在分析过程中，根据条件属性和决策属性值对样本进行分类，利用“软与”运算来实现样本的“软”分类。这种方法的一个关键优点是能够处理数据对象同时隶属于多个类别的复杂情况。 算法描述部分，文章详细介绍了云模型...
行业分类-设备装置-停车场云平台管理方法、云平台服务器及存储介质.zip
09-02
3. **云平台服务器**：云平台的核心是服务器，负责处理大量的数据和运算任务。服务器需要具备高可用性、高并发处理能力和快速响应能力，以应对停车场繁忙时段的大量请求。同时，服务器还应具有良好的扩展性，以适应...
基于GEE云平台和多源数据的土地覆盖智能分类算法对比研究.pdf
12-29
GEE 云平台主要特点是其强大的集成运算性能和丰富的内嵌接口，可以快速提取地表信息，满足不同研究领域和研究对象的需求。 二、土地覆盖分类算法概述 土地覆盖分类是遥感信息提取的重要应用之一。常见的土地覆盖...
阿里云云计算的类型和特点
outuo219的博客
10-08 1938
云计算的特点：大规模、虚拟化、高可靠性、通用性、按需服务、高可伸缩性、廉价性。PaaS（Platform as a Service）平台即服务，提供各种开发和分发应用的解决方案，比如虚拟中间件服务器、运行时和操作系统。即基础设施即服务，从IaaS服务提供商获得计算机基础设施服务，包括服务器、存储和网络等服务。1、公有云，面向互联网用户需求，通过开放网络提供云计算服务。云计算环境的组成部分：云端、计算机网络和终端。3、混合云，兼顾以上两种情况的云计算服务。2、私有云，面向企业内部提供云计算服务。
HCIE云计算考点精析
weixin_45631123的博客
12-01 437
选项D错误的根本原因在于概念混淆用于控制容器进程的权限提升行为，而非直接限制系统调用权限。系统调用权限应由seccomp机制控制。对HCIE考生而言，必须清晰区分容器安全各机制的作用边界，这是通过安全模块考核的关键。记忆口诀“Escalation管提升，seccomp控调用，capabilities分能力，三者各司其职”三层验证用户到堡垒机：身份认证堡垒机到主机：网络连通性 + 主机认证操作审计：命令记录、会话录像安全设计原则最小权限原则：只开放必要的IP和端口。
云计算时代 云手机与云服务器的不同
wanhengidc的博客
12-01 44
云手机旨在模拟完整的移动设备环境，为用户提供类似真实手机的使用体验，它预装了移动操作系统，支持用户安装各类移动应用程序，具备触摸交互、传感器模拟等功能，就像一部运行在云端的虚拟手机。而云服务器主要面向企业用户，涵盖各种规模的企业，借助其强大的计算资源和可扩展性，满足业务的高并发和快速发展需求。在云计算时代，云手机和云服务器作为云计算衍生出的两种重要产品形态，各自服务于不同的应用场景和用户需求，尽管它们都依托云计算技术，但在多方面存在显著差异。
【云计算】【Kubernetes】 ③ 深入 containerd - CRI 插件如何驱动 OCI 容器？
xiezhiyi007的专栏
12-01 496
本文深入剖析 Kubernetes 底层容器运行时 containerd，详解 CRI 插件如何作为 kubelet 与 containerd 的“翻译官”，并结合 OCI 标准驱动容器创建。通过架构图、代码示例与生活化类比，用大白话讲清从 Pod 到 Linux 进程的完整链路，助你真正理解容器“落地”的核心技术。
虚拟机的未来：从云计算到边缘革命
yiruo250的博客
11-30 159
摘要：虚拟机技术通过硬件虚拟化实现资源隔离与灵活部署，在云计算、边缘计算和5G MEC中发挥核心作用。当前主流技术包括VMware、Hyper-V等，与容器技术形成互补。安全方面融合了机密计算等硬件级保护，在零信任架构中应用广泛。开发测试领域支持快速环境克隆和CI/CD流水线构建。新兴应用涵盖AI训练、量子模拟和元宇宙基础设施。未来将聚焦性能优化、异构硬件支持及能耗管理，持续推动轻量化、安全性和绿色计算发展。（149字）
优化调度基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）
最新发布
12-01
【优化调度】基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于改进遗传算法的公交车调度排班优化”展开研究，利用Matlab实现算法仿真与优化过程。文章重点介绍如何通过改进遗传算法（如引入精英策略、变异优化等）提升传统算法在公交调度这一复杂多目标优化问题中的性能，解决发车频率、线路分配、司机排班及运营成本之间的平衡问题。研究涵盖了实际调度中的多重约束条件，包括时段客流波动、车辆数量限制、工作时长合规性等，并通过仿真实验验证改进算法在收敛速度、解的质量和稳定性方面的优越性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事公共交通系统规划与智能调度的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于城市公交系统排班优化，提升运营效率并降低人力与能源成本；②作为智能交通系统（ITS）中调度模块的技术参考；③为遗传算法在实际工程问题中的改进与应用提供案例支撑。; 阅读建议：建议读者结合文中Matlab代码进行实践操作，重点关注算法改进策略的设计逻辑与调度模型的构建方式，同时可尝试将算法扩展至其他交通调度场景以深化理解。
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