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云計算的方法范文第1篇

摘要:云計算是分布式計算技術(shù)的一種,通過網(wǎng)絡(luò)將龐大的計算處理程序自動分拆成無數(shù)個較小的子程序,再交由多部服務(wù)器所組成的龐大系統(tǒng)經(jīng)搜尋、計算分析之后將處理結(jié)果回傳給用戶。本文簡要探討在云計算時代存在的信息安全問題及解決這些問題的方法。

關(guān)鍵詞:云計算;安全風(fēng)險

Security Risks&Solutions in Cloud Computing Era

Chen Xin

(Jiangsu Highway Management Centre,Nanjing211300,China)

Abstract:Cloud computing is a distributed computing technology, network computing will be a huge program automatically split into numerous small subroutine,and then handed over to multiple servers through an extensive system search,calculation and analysis after the treatment results back to the user.In this paper,Security Risks&Solutions in Cloud

Computing Era was Investigated.

Keywords:Cloud computing;Security risk

一、云計算的定義與現(xiàn)狀

云計算是并行計算、分布式計算和網(wǎng)格計算的發(fā)展實現(xiàn)。目前云計算的產(chǎn)業(yè)分三層:云軟件、云平臺、云設(shè)備。上層分級:云軟件提供各式各樣的軟件服務(wù)。參與者:世界各地的軟件開發(fā)者;中層分級:云平臺程序開發(fā)平臺與操作系統(tǒng)平臺。參與者:Google、微軟、蘋果;下層分級:云設(shè)備集成基礎(chǔ)設(shè)備。參與者:IBM、戴爾、惠普、亞馬遜。

二、云計算的重要特點

(一)超大規(guī)模。“云計算管理系統(tǒng)”具有相當(dāng)?shù)囊?guī)模,Google的云計算已經(jīng)擁有100多萬臺服務(wù)器,Amazon、IBM、微軟、Yahoo等的“云”均擁有幾十萬臺服務(wù)器?！霸啤蹦苜x予用戶前所未有的計算能力。

(二)虛擬化。云計算支持用戶在任意位置、使用各種終端獲取應(yīng)用服務(wù)。所請求的資源來自“云”,而不是固定的有形的實體。應(yīng)用在“云”中某處運行,但實際上用戶無需了解、也不用擔(dān)心應(yīng)用運行的具置。

(三)高可靠性?！霸啤笔褂昧藬?shù)據(jù)多副本容錯、計算節(jié)點同構(gòu)可互換等措施來保障服務(wù)的高可靠性,使用云計算比使用本地計算機可靠。

(四)通用性。云計算不針對特定的應(yīng)用,在“云”的支撐下可以構(gòu)造出千變?nèi)f化的應(yīng)用,同一個“云”可以同時支撐不同的應(yīng)用運行。

(五)高可擴展性?！霸啤钡囊?guī)模可以動態(tài)伸縮,滿足應(yīng)用和用戶規(guī)模增長的需要。

(六)廉價。由于“云”的特殊容錯措施可以采用極其廉價的節(jié)點來構(gòu)成云,因此用戶可以充分享受“云”的低成本優(yōu)勢。

三、云計算存在的信息安全

作為一項可以大幅降低成本的新興技術(shù),云計算已受到眾多企業(yè)的追捧。然而,云計算所帶來的安全問題也應(yīng)該引起我們足夠的重視。

云計算使公司可以把計算處理工作的一部分外包出去,公司可以通過互聯(lián)網(wǎng)來訪問計算基礎(chǔ)設(shè)施。但同時,數(shù)據(jù)卻是一個公司最重要的財富,云計算中的數(shù)據(jù)對于數(shù)據(jù)所有者以外的其他用戶云計算用戶是保密的,但是對于提供云計算的商業(yè)機構(gòu)而言確實毫無秘密可言。隨著基于云計算的服務(wù)日益發(fā)展,云計算服務(wù)存在由多家服務(wù)商共同承擔(dān)的現(xiàn)象。這樣一來,公司的機密文件將經(jīng)過層層傳遞,安全風(fēng)險巨大。

總的說來,由云計算帶來的信息安全問題有以下幾個方面:

(一)特權(quán)用戶的接入

在公司外的場所處理敏感信息可能會帶來風(fēng)險,因為這將繞過企業(yè)IT部門對這些信息“物理、邏輯和人工的控制”。

(二)可審查性

用戶對自己數(shù)據(jù)的完整性和安全性負(fù)有最終的責(zé)任。傳統(tǒng)服務(wù)提供商需要通過外部審計和安全認(rèn)證,但一些云計算提供商卻拒絕接受這樣的審查。

(三)數(shù)據(jù)位置

在使用云計算服務(wù)時,用戶并不清楚自己的數(shù)據(jù)儲存在哪里,用戶甚至都不知道數(shù)據(jù)位于哪個國家。用戶應(yīng)當(dāng)詢問服務(wù)提供商數(shù)據(jù)是否存儲在專門管轄的位置,以及他們是否遵循當(dāng)?shù)氐碾[私協(xié)議。

(四)數(shù)據(jù)隔離

用戶應(yīng)當(dāng)了解云計算提供商是否將一些數(shù)據(jù)與另一些隔離開,以及加密服務(wù)是否是由專家設(shè)計并測試的。如果加密系統(tǒng)出現(xiàn)問題,那么所有數(shù)據(jù)都將不能再使用。

(五)數(shù)據(jù)恢復(fù)

就算用戶不知道數(shù)據(jù)存儲的位置,云計算提供商也應(yīng)當(dāng)告訴用戶在發(fā)生災(zāi)難時,用戶數(shù)據(jù)和服務(wù)將會面臨什么樣的情況。任何沒有經(jīng)過備份的數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序都將出現(xiàn)問題。用戶需要詢問服務(wù)提供商是否有能力恢復(fù)數(shù)據(jù),以及需要多長時間。

四、云計算中確保信息安全的具體方法

(一)對保存文件進行加密

加密技術(shù)可以對文件進行加密,那樣只有密碼才能解密。加密讓你可以保護數(shù)據(jù),哪怕是數(shù)據(jù)上傳到別人在遠處的數(shù)據(jù)中心時。PGP或者對應(yīng)的開源產(chǎn)品TrueCrypt等程序都提供了足夠強大的加密功能。

(二)對電子郵件進行加密

為了確保郵件安全,使用Hushmail或者Mutemail之類的程序,對收發(fā)的所有郵件進行加密。

(三)使用信譽良好的服務(wù)

建議使用名氣大的服務(wù)商,它們不大可能拿自己的名牌來冒險,不會任由數(shù)據(jù)泄密事件發(fā)生,也不會與營銷商共享數(shù)據(jù)。

(四)考慮商業(yè)模式

在設(shè)法確定哪些互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用值得信任時,應(yīng)當(dāng)考慮它們打算如何盈利。收取費用的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用服務(wù)可能比得到廣告資助的那些服務(wù)來得安全。廣告給互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提供商帶來了經(jīng)濟上的刺激,從而收集詳細的用戶資料用于針對性的網(wǎng)上廣告,因而用戶資料有可能落入不法分子的手里。

(五)使用過濾器

Vontu、Websense和Vericept等公司提供一種系統(tǒng),目的在于監(jiān)視哪些數(shù)據(jù)離開了你的網(wǎng)絡(luò),從而自動阻止敏感數(shù)據(jù)。比方說,社會保障號碼具有獨特的數(shù)位排列方式。還可以對這類系統(tǒng)進行配置,以便一家公司里面的不同用戶在導(dǎo)出數(shù)據(jù)方面享有不同程度的自由。

參考文獻:

[1]MICHAEL MILLER.云計算,2009,7

云計算的方法范文第2篇

【關(guān)鍵詞】隨機任務(wù) 云計算平臺 能源消耗 優(yōu)化管理

隨著社會的進步和科技的發(fā)展，我國的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到了很大的提高，越來越多的行業(yè)和部門都必須利用網(wǎng)絡(luò)來開展工作和學(xué)習(xí)。而云計算平臺為人們提供高效、簡單和安全的計算時，卻總是由于任務(wù)的安排方式不夠科學(xué)，使得云計算系統(tǒng)產(chǎn)生大量的空閑能耗，給個人和企業(yè)的發(fā)展造成了沉重的經(jīng)濟負(fù)擔(dān)。如何能夠充分的使用這些空閑的資源，提高云計算平臺的計算效率，成為人們重點研究的課題。而通過建立云計算系統(tǒng)的模型，掌握其計算的功率和相應(yīng)的時間，然后采取相應(yīng)的任務(wù)調(diào)度策略來控制空閑能耗，使之繼續(xù)發(fā)揮作用能極大的減少能耗的產(chǎn)生，使優(yōu)化的計算平臺更好的發(fā)揮其作用。

1 云計算及調(diào)度算法的分析

1.1 云計算分析

云計算是指在互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)增加、使用和交付模式的基礎(chǔ)上，通過互聯(lián)網(wǎng)來提供動態(tài)擴展的虛擬化的資源，它是一種按使用量來完成付費的的計算模式，能夠提供可用的、方便的網(wǎng)絡(luò)訪問，使人們很少參與管理或與服務(wù)供應(yīng)商接觸就能快速的提供可以配置的計算資源。

1.2 調(diào)度算法分析

調(diào)度算法是依據(jù)資源的分配策略制定的一些資源的配置方法，它因為計算系統(tǒng)的不同而有不同的算法。傳統(tǒng)的調(diào)度方法有先到先服務(wù)和輪轉(zhuǎn)法兩種，這兩種計算方法都不能滿足云計算環(huán)境中的類型多樣和用戶增多的調(diào)度需求，因為他們都是建立在前后順序的基礎(chǔ)上來執(zhí)行計算任務(wù)，當(dāng)執(zhí)行前一個任務(wù)時它就占用了后面的資源，而這些占用的資源并沒有被充分的利用，于是造成了嚴(yán)重的能耗損失。而后來設(shè)計出的啟發(fā)式調(diào)度算法，目的是計算更多的任務(wù)和解決更多處理器的調(diào)度問題，但是它在求最優(yōu)解的時候效率非常低下，因此不能用于規(guī)模大、任務(wù)類型多的云計算環(huán)境。

2 隨機任務(wù)和云計算系統(tǒng)的建模

2.1 隨機任務(wù)模型的建立

在進行云計算方面，用戶的需求不是固定不變的，因此云計算系統(tǒng)接受的任務(wù)也是隨機變化的，它包括以下幾點：第一，任務(wù)下達的時間間隔會受到負(fù)指數(shù)分布和Erlang分布的影響。第二，很多用戶提交的服務(wù)很大程度上是相同的，尤其是近期網(wǎng)上比較流行的內(nèi)容，用戶都會非常瘋狂的進行提問。第三，用戶對于同一個問題的提問方式可能都不一樣，因此需要云計算系統(tǒng)根據(jù)計算的要求和模式進行仔細的篩選，然后分類別進行答復(fù)。對其可以進行以下的模型建立，當(dāng)任務(wù)是以隨機的方式到達云計算系統(tǒng)時，可以用（T，Λ，W）這樣的三元組來表示。而T=[ti|1≤i≤m]代表不同的任務(wù)類型，其中ti代表第i類型的任務(wù)且他們之間是相互獨立的，而1≤i ， j≤m；Λ=[λi|1≤i≤m]表示的是任務(wù)的平均到達效率，其中λi表示在ti單位時間內(nèi)到達的任務(wù)數(shù)量，如果i和j是不相等的，那么λi也不等于λj，而且1≤i ， j≤m；W=[wi|1≤i≤m]代表的是計算的任務(wù)量，Wi代表的是ti類型任務(wù)的計算情況，所以i類計算任務(wù)就可以建立成這樣的數(shù)據(jù)模型（ti，λi，wi），而且在這個過程中ti屬于T，λi屬于Λ，wi屬于W。通過云計算系統(tǒng)的的監(jiān)測數(shù)據(jù)，來分析出任務(wù)達到時的間隔時間，接著采用統(tǒng)計方法進行驗證，來估計它的參數(shù)。

2.2 云計算系統(tǒng)模型的建立

現(xiàn)在很多的云計算系統(tǒng)使用的服務(wù)器是不同類型的，所消耗的功率也是不相同的，所以要清楚了解它們的運算程序需要進行建模來分析，它可以定義為六元組來表示，如（ C， ， Pidle， Ppeak， Umxn），其中各個部分代表的內(nèi)容也是不一樣的，如C=[cj|1≤j≤n]表示的是在云計算系統(tǒng)中計算機的數(shù)量集合，其他的S代表的是計算機的狀態(tài)等等。通過云計算系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，能夠?qū)Σ煌?wù)類型的服務(wù)率矩陣Umxn，其他的數(shù)值則可以通過云計算系統(tǒng)的測量來獲取。

3 云計算系統(tǒng)的能耗分析

通過建立隨機任務(wù)模型和云計算系統(tǒng)的模型，能夠清楚的辨別任務(wù)到達云計算平臺的時間和不同的類型，計算系統(tǒng)的計算性能和效率等，掌握了這些詳細的信息就能夠采取合理的調(diào)度措施。而能耗的降低分為空閑時間優(yōu)化和云計算系統(tǒng)運行時間優(yōu)化兩個方面，當(dāng)在使用空閑優(yōu)化方法時可以用公式E（Energyj）idle= ×E（tj）來進行表示，通過這個公式便可以利用降低計算機的空閑概率 來實現(xiàn)減少空閑能耗的產(chǎn)生，提高云計算平臺的工作效率。而運行時間的優(yōu)化則可以通過公式

來進行表示，通過公式可以將執(zhí)行產(chǎn)生的小型能耗的任務(wù)通過計算機來完成能耗的降低處理。

4 結(jié)束語

通過建立云計算系統(tǒng)的模型，來分析該系統(tǒng)的性能和功率兩個方面的作用，并采用隨機任務(wù)的調(diào)動策略保證了云計算平臺效率的發(fā)揮，同時降低了計算系統(tǒng)在解決計算問題是所學(xué)的能耗，不僅滿足了用戶執(zhí)行時間的要求，也減輕了他們很大的經(jīng)濟負(fù)擔(dān)，實現(xiàn)了用戶總效益值的最大化。

參考文獻

[1]譚一鳴，曾國蓀，王偉.隨機任務(wù)在云計算平臺中能耗的優(yōu)化管理方法[J].軟件學(xué)報，2012（2）.

[2]潘鈺.云計算平臺中的能耗管理方法[D].南京郵電大學(xué)，2013.

[3]李妍霏.云計算中的能耗計量模型和節(jié)能優(yōu)化機制[D].北京郵電大學(xué)，2013.

[4]朱敏.云環(huán)境中面向隨機任務(wù)的用戶效用優(yōu)化模型研究[D].湖南大學(xué)，2013.

[5]何麗，饒俊，趙富強.一種基于能耗優(yōu)化的云計算系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度方法[J].計算機工程與應(yīng)用，2013（20）.

作者簡介

萬亮（1986-），男，江西南昌市人?，F(xiàn)就讀同濟大學(xué)軟件學(xué)院研究生。研究方向為計算機軟件工程。

云計算的方法范文第3篇

【關(guān)鍵詞】云計算技術(shù) 電力大數(shù)據(jù) 屬性約簡

自進入二十一世紀(jì)以來，人類社會便正式進入了網(wǎng)絡(luò)信息化時代，在信息化大背景的影響下，企業(yè)信息化和管理系統(tǒng)化已經(jīng)成為主流趨勢，而在電力企業(yè)中，由于其自身數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜性和龐大性，其不僅實現(xiàn)了信息化管理，更在此技術(shù)上，對云計算技術(shù)進行了全面應(yīng)用，以實現(xiàn)大數(shù)據(jù)處理。但是，由于受發(fā)展時間短以及相關(guān)技術(shù)人員和管理人員技術(shù)水平和職業(yè)素質(zhì)不高的影響，其在云計算以及大數(shù)據(jù)處理等應(yīng)用方面依舊存在一定缺陷，需要加強人員和技術(shù)投入，不斷加強對技術(shù)的研究和創(chuàng)新，使其能夠更好的滿足電力企業(yè)的經(jīng)營和管理需求；因此，接下來，本文就以更好的提高電力企業(yè)云計算應(yīng)用技術(shù)為主要目的，對基于云計算技術(shù)的電力大數(shù)據(jù)預(yù)處理屬性約簡方法進行深入研究。

1 電力大數(shù)據(jù)預(yù)處理屬性約簡方法的發(fā)展

在電力企業(yè)的經(jīng)營和管理中，為了能夠更好的提升供電的穩(wěn)定性和質(zhì)量，并對自身的經(jīng)濟效益進行有效保障，就需要對電網(wǎng)數(shù)據(jù)進行詳細分析，尤其是對大數(shù)據(jù)進行科學(xué)、高效的預(yù)處理。電力大數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括數(shù)據(jù)清洗、集成、轉(zhuǎn)換以及約簡等眾多環(huán)節(jié)，其中任何一個環(huán)節(jié)出F問題，都可能對電力企業(yè)的最終決策目標(biāo)造成影響。因此，在大數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中，就需要提高數(shù)據(jù)的分析效率，并以此為基礎(chǔ)對各個環(huán)節(jié)中的決定性因素進行有效控制，設(shè)法降低電網(wǎng)的數(shù)據(jù)處理規(guī)模。比如，在對風(fēng)速進行預(yù)測的過程中，相關(guān)技術(shù)人員便應(yīng)用了經(jīng)典粗糙集理論方式，約簡出了影響風(fēng)速的關(guān)鍵屬性；在電力大數(shù)據(jù)預(yù)處理中同樣如此，需要根據(jù)不同情況采用不同的約簡方式約簡出其關(guān)鍵屬性。

在之前的電力企業(yè)經(jīng)營和管理中，所應(yīng)用的約簡算法雖然也能夠在一定程度上降低時間復(fù)雜度，也相應(yīng)的提高了數(shù)據(jù)預(yù)處理屬性約簡效率，但是這種算法是一次性將所有數(shù)據(jù)都存入內(nèi)存中，因此，這種算法只適合應(yīng)用于傳統(tǒng)的電力數(shù)據(jù)處理中，而不適合應(yīng)用在現(xiàn)代化的電力大數(shù)據(jù)處理中。

因此，為了能夠有效解決該方面問題，電力企業(yè)便開始對CPU、內(nèi)存以及計算機硬盤等進行擴充和升級，但是這種方式雖然能夠在一定程度上解決屬性約簡中數(shù)據(jù)規(guī)模和時效受硬件制約的問題，可卻也提高了成本，會對電力企業(yè)的經(jīng)濟效益造成影響。而隨著網(wǎng)絡(luò)以及信息技術(shù)的不斷發(fā)展，云計算技術(shù)的出現(xiàn)很好的解決了該方面所存在的問題，與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)以及計算機技術(shù)相比，利用云計算技術(shù)不僅能夠提高對計算機硬件資源的有效應(yīng)用，同時也全方面，大幅度提高了數(shù)據(jù)處理技術(shù)，為電力大數(shù)據(jù)預(yù)處理屬性約簡提供了科學(xué)有效的新途徑。

2 MapReduce在電力大數(shù)據(jù)預(yù)處理屬性約簡中的應(yīng)用

MapReduce這種比較高效的并行編程模型，就能夠很好的解決電力大數(shù)據(jù)預(yù)處理屬性約簡問題，如下，便是其中較具代表性的定義和定理：

定義1：假設(shè)電力知識表達系統(tǒng)為決策信息表S，S=（U，A，V，f），表中，U為對象集合，A=CυD，C為條件屬性集，D為決策屬性集，V為屬性值集合，f為信息函數(shù)，并明確對象屬性值。

定義2：令P，QA，P∩Q=|，P是Q的正域，記posp（Q）=∪x| U/QPX，Count（posp（Q））表示P中所包含的元素個數(shù)。

定理1：假設(shè)電力知識表達系統(tǒng)S=（U，A，V，f），P，QA，P∩Q=|，RP，Count（posR（Q））= Count（posp（Q））為posR（Q）= posp（Q）的充要條件；

必須性證明：因為posR（Q）= posp（Q），所以Q的P正域）與Q 的正域R相同，Count（posR（Q））= Count（posp（Q））；

充分性證明：通過反證法進行證明，即設(shè)posR（Q）= posp（Q）不成立，而因為RP，所以posR（Q）posp（Q），而因為posR（Q）= posp（Q）不成立，所以posR（Q）posp（Q），則Count（posR（Q））< Count（posp（Q）），與Count（posR（Q））= Count（posp（Q））矛盾，姑不成立。

以上為MapReduce并行編程模型中的部分定義和定理，從中能夠看出，在對一個電力知識表達系統(tǒng)屬性約簡的過程中利用粗糙集理論，可以有效降低關(guān)鍵屬性約簡的復(fù)雜度，不僅能夠有效降低整個約簡過程的計算量，還能夠更好的降低時間和資源的消耗，而基于云計算技術(shù)的電力大數(shù)據(jù)預(yù)處理屬性約簡，就是在由此為基礎(chǔ)的前提下，通過加強對云計算技術(shù)的應(yīng)用，來進一步提高其約簡效率。

3 基于MapReduce技術(shù)的電力大數(shù)據(jù)預(yù)處理屬性約簡

在基于云計算技術(shù)的電力大數(shù)據(jù)預(yù)處理屬性約簡中，可以將一個電力大數(shù)據(jù)集當(dāng)成是一個電力知識表達系統(tǒng)，而在此前提下，再進行屬性約簡，就可以看作是計算正域的勢，其計算方式也可以如下進行：

（1）map函數(shù)在同一時間對多個數(shù)據(jù)分片進行訪問，并根據(jù)具體要求對其屬性以及屬性值進行提取，并形成鍵值對；

（2）Reduce函數(shù)對來自不同節(jié)點map發(fā)送的key值相同的鍵值對序列，并對其相同等價類的個數(shù)進行計算。

而利用Hadoop在對復(fù)雜任務(wù)進行處理的過程中，其重點在于增加任務(wù)數(shù)量，而非對map和Reduce函數(shù)的復(fù)雜性進行增強。因此，在基于云計算技術(shù)的電力大數(shù)據(jù)預(yù)處理屬性約簡中，針對性的設(shè)計了兩個map，三個Reduce以及一個call_job函數(shù)，外帶一個主程序，然后，再針對其具體需求，分別給出了相應(yīng)算法，通過這些給出的算法，便能夠?qū)Υ髷?shù)據(jù)預(yù)處理屬性進行有效約簡。

與傳統(tǒng)約簡方式相比，基于云計算的約簡方式，不僅解決了其不能夠?qū)Υ髷?shù)據(jù)集進行處理的問題，還更進一步提高了整個約簡計算的效率，降低了復(fù)雜度，節(jié)省了時間和空間，因此，在當(dāng)前的電力企業(yè)中，其已經(jīng)成為電力大數(shù)據(jù)預(yù)處理屬性約簡的主要方式。

4 結(jié)束語

伴隨著電力行業(yè)的快速發(fā)展以及電網(wǎng)規(guī)模的不斷擴大，傳統(tǒng)屬性約簡方式已經(jīng)滿足不了電力大數(shù)據(jù)的處理和計算需求，在一定程度上影響了電力企業(yè)的經(jīng)營和管理決策。因此，電力企業(yè)應(yīng)該加強對云計算技術(shù)的研究和應(yīng)用，并基于云計算技術(shù)實現(xiàn)電力大數(shù)據(jù)預(yù)處理屬性約簡，提高電力大數(shù)據(jù)處理效率，為企業(yè)經(jīng)營和管理決策提供可靠參考依據(jù)。

參考文獻

[1]楊傳健.基于沖突域的高效屬性約簡算法[J].計算機學(xué)報，2012（02）.

[2]翟俊海.基于樣例選擇的屬性約簡算法[J].計算機研究與發(fā)展，2012（11）.

作者簡介

崔曉優(yōu)（1975-），男，河南省許昌市人。大學(xué)本科學(xué)歷?，F(xiàn)為許繼電氣股份有限公司工程師。

云計算的方法范文第4篇

1、已知體重、時間和速度。

2、跑步熱量（kcal）＝體重（kg）×運動時間（小時）×指數(shù)K。

3、指數(shù)K＝30÷速度（分鐘/400米）。

4、例如：某人體重60公斤，長跑1小時，速度是3分鐘/400米或8公里/小時，那么他跑步過程中消耗的熱量＝60×1×30/3=600kcal(千卡)。

云計算的方法范文第5篇

提高方法：

1、增加硬盤剩余容量，從硬盤上刪掉一些不需要的文件，以使硬盤剩余容量增多。

2、可使用DOS操作系統(tǒng)提供的DEFRAG命令對硬盤中的文件進行整理，取消硬盤中的碎片，從而減少讀取文件所花費的時間。

3、在運行WINDOWS時，可使用交換文件提高速度。

4、在網(wǎng)絡(luò)上使用無盤工作站。