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摘要：云计算作为当前炙手可热的计算机应用技术展现出了强大的生命力，是计算机技术发展的主要方向之一，云计算技术所提供的强大数据计算和存储能力给数学学科应用和发展提供了更为广阔的应用前景，本文以云计算和数学学科为题，从云计算概念、特点、数学发展于云计算的关系以及未来数学领域发展等四个方面对相关内容进行简要的论述，为更好的了解和掌握云计算和数学应用提供参考。
关键词：云计算；数学；发展；计算数学
一、云计算机介绍
云计算（cloud computing）技术是一种基于互联网，提供动态的、易于扩展应用的计算机技术。其核心技术包括虚拟化技术、并行计算技术以及网络技术，是计算机领域发展的主要方向之一。从目前云计算技术服务模式来看，主要分为三种类型：即，IaaS（Infrastructure-as-a- Service基础设施即服务）提供可供用户选择的硬件服务器，用户根据自身需求搭建相应的操作系统以及应用程序，具有高度的灵活性；PaaS（Platform-as-a- Service 平台即服务）可以看作一类特殊的IaaS服务，提供用户开发平台，用户根据系统平台技术能够快速实现自身的应用，相对而言其灵活性较之IaaS相对较低，但应用开发效率较高、SaaS（Software-as-a- Service 软件即服务）服务商直接提供基于云平台的应用软件，用户直接操作应用软件实现自身的业务需求，这是一种最为直接的应用方式，灵活性最差，但最为便捷。
二、云计算技术特点
（一）超大规模
超大规模主要是指云计算技术的实现依赖于大量计算机资源的组合，就目前的主机类型而言既包括普通类型PC机、也有性能较好的服务器类型构建的计算集群，将成千上万台计算机设备以网络的形式组合在一起，上层由统一的软件系统予以统一管理，构建成的海量计算和存储规模是传统计算机性能无法比拟的，这是云计算技术实现的基础。
（二）虚拟化技术的应用
虚拟化技术作为云计算底层技术的核心，是对海量计算和存储资源进行虚拟化展示的一种形式，虚拟化实现了各类CPU资源的统一、存储资源的统一、网络资源的统一，是实现弹性计算的基础，更是按需服务和计费的技术支撑，一定意义上离开了虚拟化技术，云计算就无从谈起。
（三）高可靠性
高可靠性则主要是从云计算所提供云存储和计算能力的角度予以分析的，各类数据资源通过多副本存储、计算节点同构容错的形式，保障了运行在云文件系统中的主机资源具有可恢复性以及可替代性，这是传统计算机技术所不具备的性能和可靠性保障优势。
（四）高可扩展
高可扩展性则是根据云计算服务提供的功能角度予以探讨的，云计算系统根据用户需求，基于基本的云数据存储和处理模型（如常见的Map/Reduce模型），能够极其便捷的构建上层应用，具有高可扩展性，提供的服务也是丰富多彩的。
（五）按需服务
按需服务主要是对用户计算和存储资源的利用率予以监视，一旦出现了性能瓶颈，服务提供商即可动态的对用户资源提供扩充或者压缩，资源的应用水平实现了最大化，因此构建于云平台之上的服务更为廉价。
另外，云平台技术同样存在数据保密性的问题，这主要是对用户和服务提供商而言的，用户数据对服务提供商是无保密性的，一定程度上制约和限制了开放云计算技术的发展，也是目前私有云大量应用的重要原因，值得相关从业机构和人员的重视。
三、数学发展与云计算技术的关系
（一）借助于云计算实现海量计算
云计算技术的出现，与各个学科紧密融合。就数学领域而言，海量计算是数学的领域应用最为广泛的，传统数学应用在计算能力和计算速度的保障方面受到较多的限制，一些复杂计算（例如常见的航天航空计算、基因序列计算、天气预报等等）计算量对传统单机系统提出了巨大的挑战，云平台所实现的计算和数据存储能力为支撑大数据计算提供了强有力的资源支撑，同时造价相相较于大型超级计算机相对低廉，有助于数学计算领域的受到计算资源制约的一些应用的迅速发展和广泛应用。
（二）通过云计算构造数学模型
应用数学的发展和进步，是基础数学理论与相应行业知识相互融合，其中核心部分就是相应数学模型的构建，如金融数学模型、天气计算模型、基因数据模型等，所构建的数学模型准确性和可靠性，是最终计算结果的有效保障，当前借助于云计算资源能够更加开放的实现计算模型的构建，减少了对于计算资源的考量、模型构建者能够在更为宽松的数据条件下进行相应模型的搭建，这对于实现应用数学更为广阔的应用具有非常重要的意义，也是传统计算过程所不具备的资源优势。
（三）云计算技术在统计数学中的大量应用
统计数学是根据大量的统计资源，通过分析计算得出的一般性的数学规律，统计资源越庞大相应的计算结果更为准确，这与云计算中大数据分析有着极其相似的构建过程，大数据分析通过所提供（或收集）起来的数据，根据统计学原理，最终得出一般性结论，统计数学除了总结一般性的规律，同时也能够在一定范围预测事物未来的走向，对于指导相应的决策部署是极其关键的，这是统计数学非常重要的应用。总之，云计算为统计数学更为有效的应用提供了一定资源支撑和技术准备。
四、从云计算思考未来数学领域的发展
（一）计算数学的不断发展
计算数学是一门交叉性学科，其涵盖了数学、计算机科学、运筹学与控制科学等学科，属于应用数学的范畴，旨在相关数学问题（逻辑问题）由计算机技术进行求解的研究，广泛应用于工业控制、农业生产、交通运输、医疗卫生等诸多领域，通过对相关数据进行计算和分析，更加准确的掌握事物发展的一般性规律。计算数学的研究重点在于相关数学理论和解决思路的研究，未来云计算技术强有力的支撑，提供更为有效的大数据分析，有助于计算数学学科的不断发展，丰富和创新了传统计算资源所不具备的资源整合能力，提供專业人员更为广阔的应用背景，具有划时代的意义。在可预测的未来，计算数学领域中，云计算技术必将展现出其强大生命力，为更为广阔的计算数学发展呢提供计算支撑。 （二）以数学为基础的计算模型的不断创新
计算模型的发展创新是应用数学的关键，各个行业与数学学科的关联就在于计算模型的构建，计算模型在气象、控制、生物、金融等各个领域都有着广泛的应用，一些新兴行业同样需要计算模型予以分析，、信息检索、数学分析、数学控制、数学决策是计算模型常见的构建关键所在，数学学科自身的发展（如模糊数学）同样得益于计算机技术的快速进步，云计算技术的出现能够更好的应用和服务于易变事物的计算和分析，传统数据模型构建过程往往在数学分析和统计方面的数据准备往往具有一定的局限性，云计算提供的海量数据分析能力，对于促进现代化数据模型的科学构建具有十分重要的意义，是未来数学领域发展强有力的助推剂。
（三）理论验证的机械化发展
我国著名科学家吴文俊院士创立的机器证明定理的算法，实现初级几何于微分几何定力的的机器证明，标志着数学机械发展壮大，是数学理论证明的创新应用，更是计算机技术在数学方面应用的重要途径。计算机处理几何数据的一般过程主要是“代数化（坐标化）—>机器化—>自动化”的思路，通过机器验证数序理论的方式，能够大量节省脑力劳动，未来数学机械证明的应用伴随着云计算技术和云计算平台的发展，不仅仅局限于几何数据的处理，在群论、逻辑数学、代数等诸多领域相信都会有突破，这无论是对于发展基础数学领域和现代数学部分都具有十分重要的意义，数学定理验证从此迈入更为智能化的时代，这无疑是未来数学发展重大方向。
（四）数学对信息科学发展的反作用
云计算技术对于数学领域的发展影响不仅仅局限于上述几个方面，未来云计算技术伴随着云计算数据模型的发展和创新必然会更加灵活和便利，当前云计算机的数学模型更多是构建于云文件系统之上的分散和集中数据处理（即常用的Map/Reduce模型），这种数据模型适合数据分析，但在处理高性能计算的上层计算模型还存在缺失，当然这与各类计算模型的差异性有着直接的关系，相信随着基础数学的不断发展，对云计算技术平台自我创新也是具有十分重要的推动作用。总之，未来无论是云计算技术还是数学学科发展都是彼此融合的，互相促进的。
五、小结
综上所述，云计算为数学应用提供了强有力的计算支撑，未来数学发展必然朝着计算数学、数据模型创新、机械化数学证明等方面大踏步前进。
参考文献：
[1]刘美林. 云计算中基于博弈论的任务调度算法研究[D].北京工業大学，2014.
[2]孙红，屠佥炜，王晓婉，张建宏，吴钱忠，秦守文. 基于数学模型的云计算SaaS定价的研究与实现[J]. 上海理工大学学报，2014，36（02）：199-204.
[3]刘燕. 高性能计算集群的建立及CdGa_2S_4性质的计算[D].山西大学，2013.
[4]李金龙，朱杰，梁殿鹏. 基于Amazon弹性计算云的高性能计算平台解决方案[J]. 电脑知识与技术，2011，7（28）： 7024-7026.
关键词：云计算；数学；发展；计算数学
一、云计算机介绍
云计算（cloud computing）技术是一种基于互联网，提供动态的、易于扩展应用的计算机技术。其核心技术包括虚拟化技术、并行计算技术以及网络技术，是计算机领域发展的主要方向之一。从目前云计算技术服务模式来看，主要分为三种类型：即，IaaS（Infrastructure-as-a- Service基础设施即服务）提供可供用户选择的硬件服务器，用户根据自身需求搭建相应的操作系统以及应用程序，具有高度的灵活性；PaaS（Platform-as-a- Service 平台即服务）可以看作一类特殊的IaaS服务，提供用户开发平台，用户根据系统平台技术能够快速实现自身的应用，相对而言其灵活性较之IaaS相对较低，但应用开发效率较高、SaaS（Software-as-a- Service 软件即服务）服务商直接提供基于云平台的应用软件，用户直接操作应用软件实现自身的业务需求，这是一种最为直接的应用方式，灵活性最差，但最为便捷。
二、云计算技术特点
（一）超大规模
超大规模主要是指云计算技术的实现依赖于大量计算机资源的组合，就目前的主机类型而言既包括普通类型PC机、也有性能较好的服务器类型构建的计算集群，将成千上万台计算机设备以网络的形式组合在一起，上层由统一的软件系统予以统一管理，构建成的海量计算和存储规模是传统计算机性能无法比拟的，这是云计算技术实现的基础。
（二）虚拟化技术的应用
虚拟化技术作为云计算底层技术的核心，是对海量计算和存储资源进行虚拟化展示的一种形式，虚拟化实现了各类CPU资源的统一、存储资源的统一、网络资源的统一，是实现弹性计算的基础，更是按需服务和计费的技术支撑，一定意义上离开了虚拟化技术，云计算就无从谈起。
（三）高可靠性
高可靠性则主要是从云计算所提供云存储和计算能力的角度予以分析的，各类数据资源通过多副本存储、计算节点同构容错的形式，保障了运行在云文件系统中的主机资源具有可恢复性以及可替代性，这是传统计算机技术所不具备的性能和可靠性保障优势。
（四）高可扩展
高可扩展性则是根据云计算服务提供的功能角度予以探讨的，云计算系统根据用户需求，基于基本的云数据存储和处理模型（如常见的Map/Reduce模型），能够极其便捷的构建上层应用，具有高可扩展性，提供的服务也是丰富多彩的。
（五）按需服务
按需服务主要是对用户计算和存储资源的利用率予以监视，一旦出现了性能瓶颈，服务提供商即可动态的对用户资源提供扩充或者压缩，资源的应用水平实现了最大化，因此构建于云平台之上的服务更为廉价。
另外，云平台技术同样存在数据保密性的问题，这主要是对用户和服务提供商而言的，用户数据对服务提供商是无保密性的，一定程度上制约和限制了开放云计算技术的发展，也是目前私有云大量应用的重要原因，值得相关从业机构和人员的重视。
三、数学发展与云计算技术的关系
（一）借助于云计算实现海量计算
云计算技术的出现，与各个学科紧密融合。就数学领域而言，海量计算是数学的领域应用最为广泛的，传统数学应用在计算能力和计算速度的保障方面受到较多的限制，一些复杂计算（例如常见的航天航空计算、基因序列计算、天气预报等等）计算量对传统单机系统提出了巨大的挑战，云平台所实现的计算和数据存储能力为支撑大数据计算提供了强有力的资源支撑，同时造价相相较于大型超级计算机相对低廉，有助于数学计算领域的受到计算资源制约的一些应用的迅速发展和广泛应用。
（二）通过云计算构造数学模型
应用数学的发展和进步，是基础数学理论与相应行业知识相互融合，其中核心部分就是相应数学模型的构建，如金融数学模型、天气计算模型、基因数据模型等，所构建的数学模型准确性和可靠性，是最终计算结果的有效保障，当前借助于云计算资源能够更加开放的实现计算模型的构建，减少了对于计算资源的考量、模型构建者能够在更为宽松的数据条件下进行相应模型的搭建，这对于实现应用数学更为广阔的应用具有非常重要的意义，也是传统计算过程所不具备的资源优势。
（三）云计算技术在统计数学中的大量应用
统计数学是根据大量的统计资源，通过分析计算得出的一般性的数学规律，统计资源越庞大相应的计算结果更为准确，这与云计算中大数据分析有着极其相似的构建过程，大数据分析通过所提供（或收集）起来的数据，根据统计学原理，最终得出一般性结论，统计数学除了总结一般性的规律，同时也能够在一定范围预测事物未来的走向，对于指导相应的决策部署是极其关键的，这是统计数学非常重要的应用。总之，云计算为统计数学更为有效的应用提供了一定资源支撑和技术准备。
四、从云计算思考未来数学领域的发展
（一）计算数学的不断发展
计算数学是一门交叉性学科，其涵盖了数学、计算机科学、运筹学与控制科学等学科，属于应用数学的范畴，旨在相关数学问题（逻辑问题）由计算机技术进行求解的研究，广泛应用于工业控制、农业生产、交通运输、医疗卫生等诸多领域，通过对相关数据进行计算和分析，更加准确的掌握事物发展的一般性规律。计算数学的研究重点在于相关数学理论和解决思路的研究，未来云计算技术强有力的支撑，提供更为有效的大数据分析，有助于计算数学学科的不断发展，丰富和创新了传统计算资源所不具备的资源整合能力，提供專业人员更为广阔的应用背景，具有划时代的意义。在可预测的未来，计算数学领域中，云计算技术必将展现出其强大生命力，为更为广阔的计算数学发展呢提供计算支撑。 （二）以数学为基础的计算模型的不断创新
计算模型的发展创新是应用数学的关键，各个行业与数学学科的关联就在于计算模型的构建，计算模型在气象、控制、生物、金融等各个领域都有着广泛的应用，一些新兴行业同样需要计算模型予以分析，、信息检索、数学分析、数学控制、数学决策是计算模型常见的构建关键所在，数学学科自身的发展（如模糊数学）同样得益于计算机技术的快速进步，云计算技术的出现能够更好的应用和服务于易变事物的计算和分析，传统数据模型构建过程往往在数学分析和统计方面的数据准备往往具有一定的局限性，云计算提供的海量数据分析能力，对于促进现代化数据模型的科学构建具有十分重要的意义，是未来数学领域发展强有力的助推剂。
（三）理论验证的机械化发展
我国著名科学家吴文俊院士创立的机器证明定理的算法，实现初级几何于微分几何定力的的机器证明，标志着数学机械发展壮大，是数学理论证明的创新应用，更是计算机技术在数学方面应用的重要途径。计算机处理几何数据的一般过程主要是“代数化（坐标化）—>机器化—>自动化”的思路，通过机器验证数序理论的方式，能够大量节省脑力劳动，未来数学机械证明的应用伴随着云计算技术和云计算平台的发展，不仅仅局限于几何数据的处理，在群论、逻辑数学、代数等诸多领域相信都会有突破，这无论是对于发展基础数学领域和现代数学部分都具有十分重要的意义，数学定理验证从此迈入更为智能化的时代，这无疑是未来数学发展重大方向。
（四）数学对信息科学发展的反作用
云计算技术对于数学领域的发展影响不仅仅局限于上述几个方面，未来云计算技术伴随着云计算数据模型的发展和创新必然会更加灵活和便利，当前云计算机的数学模型更多是构建于云文件系统之上的分散和集中数据处理（即常用的Map/Reduce模型），这种数据模型适合数据分析，但在处理高性能计算的上层计算模型还存在缺失，当然这与各类计算模型的差异性有着直接的关系，相信随着基础数学的不断发展，对云计算技术平台自我创新也是具有十分重要的推动作用。总之，未来无论是云计算技术还是数学学科发展都是彼此融合的，互相促进的。
五、小结
综上所述，云计算为数学应用提供了强有力的计算支撑，未来数学发展必然朝着计算数学、数据模型创新、机械化数学证明等方面大踏步前进。
参考文献：
[1]刘美林. 云计算中基于博弈论的任务调度算法研究[D].北京工業大学，2014.
[2]孙红，屠佥炜，王晓婉，张建宏，吴钱忠，秦守文. 基于数学模型的云计算SaaS定价的研究与实现[J]. 上海理工大学学报，2014，36（02）：199-204.
[3]刘燕. 高性能计算集群的建立及CdGa_2S_4性质的计算[D].山西大学，2013.
[4]李金龙，朱杰，梁殿鹏. 基于Amazon弹性计算云的高性能计算平台解决方案[J]. 电脑知识与技术，2011，7（28）： 7024-7026.