云計(jì)算的概述精選(五篇)

序言：作為思想的載體和知識(shí)的探索者，寫作是一種獨(dú)特的藝術(shù)，我們?yōu)槟鷾?zhǔn)備了不同風(fēng)格的5篇云計(jì)算的概述，期待它們能激發(fā)您的靈感。

篇1

關(guān)鍵詞：云計(jì)算；大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)容災(zāi)

中圖分類號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2014）32-7574-02

1 概述

當(dāng)代云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)數(shù)量少則幾十萬(wàn)多則上百萬(wàn)，在規(guī)模如此龐大的海量存儲(chǔ)系統(tǒng)中，節(jié)點(diǎn)失效或磁盤損毀已然成為一種常態(tài)，此外，由于網(wǎng)絡(luò)設(shè)備或者傳輸線路故障等原因?qū)е碌臄?shù)據(jù)丟失或短時(shí)不可用現(xiàn)象也常有發(fā)生。如果用戶或企業(yè)不能隨時(shí)隨地存取自己所需的數(shù)據(jù)，甚至發(fā)生數(shù)據(jù)丟失的現(xiàn)象，將大大影響客戶滿意度，甚至給企業(yè)帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)損失，因此，必須采取有效措施及相關(guān)技術(shù)策略來(lái)保證云端數(shù)據(jù)的可靠存儲(chǔ)。

2 云端數(shù)據(jù)中心拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

云端數(shù)據(jù)中心是大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的基礎(chǔ)平臺(tái)，數(shù)據(jù)的可靠性及訪問(wèn)效率與網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)緊密相關(guān)。按節(jié)點(diǎn)功能類型的不同，可將數(shù)據(jù)中心節(jié)點(diǎn)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分成三種類型[1]：①以server（服務(wù)器）為為中央節(jié)點(diǎn)的星型結(jié)構(gòu)；②以 switch（交換機(jī)）為中央節(jié)點(diǎn)的星型結(jié)構(gòu)；③混合結(jié)構(gòu)。三種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的特點(diǎn)如下：

以server為中央節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)將多臺(tái)server通過(guò)傳輸介質(zhì)直接互連起來(lái)，在這種結(jié)構(gòu)中，server兼任switch的角色，一方面承擔(dān)數(shù)據(jù)的加工處理工作，另一方面承擔(dān)分組的存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā)工作，以server為中心的結(jié)構(gòu)增加了服務(wù)器之間的網(wǎng)絡(luò)帶寬，擺脫了對(duì)交換機(jī)的過(guò)度依賴，提高了吞吐量；但是server之間的鏈路帶寬的不均衡增加了布網(wǎng)的復(fù)雜度。

以switch為中央節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)將各臺(tái)server通過(guò)switch進(jìn)行互連，switch和server各司其職，switch負(fù)責(zé)分組的路由轉(zhuǎn)發(fā)，server負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)加工，這種結(jié)構(gòu)布網(wǎng)簡(jiǎn)單，操作方便，可擴(kuò)展性強(qiáng)，在現(xiàn)代企業(yè)數(shù)據(jù)中心應(yīng)用較廣泛；但以交換機(jī)為中心的結(jié)構(gòu)存在底層server利用率低、switch資源浪費(fèi)較為嚴(yán)重、網(wǎng)絡(luò)帶寬容量有限、靈活性差等缺點(diǎn)。

混合結(jié)構(gòu)是以上兩種結(jié)構(gòu)的一種擴(kuò)展，其設(shè)計(jì)融合了這兩種結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)并有效避開了各自的缺陷。

3 云端數(shù)據(jù)容災(zāi)技術(shù)

容災(zāi)技術(shù)是云端大數(shù)據(jù)可靠存儲(chǔ)的一種關(guān)鍵技術(shù)，良好的容災(zāi)策略不但能有效提升大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)的可靠性，還有助于提升系統(tǒng)的訪問(wèn)效率。容災(zāi)策略一般都采用冗余備份技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，以確保當(dāng)出現(xiàn)某種突發(fā)狀況導(dǎo)致存儲(chǔ)系統(tǒng)中的文件、數(shù)據(jù)、片段丟失或者嚴(yán)重?fù)p壞時(shí)，系統(tǒng)可準(zhǔn)確而快速地訪問(wèn)冗余數(shù)據(jù)來(lái)維持系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行[2]。一般來(lái)說(shuō)，容災(zāi)技術(shù)按策略的不同主要分兩種：①?gòu)?fù)制冗余策略；②糾刪編碼冗余策略。

3.1 復(fù)制冗余策略

復(fù)制冗余策略為系統(tǒng)中的每一個(gè)數(shù)據(jù)都建立一個(gè)或多個(gè)副本，并把若干個(gè)副本分散存儲(chǔ)在不同的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)上，當(dāng)遇到某個(gè)數(shù)據(jù)損毀或失效不能正常使用時(shí)，可通過(guò)訪問(wèn)最近的存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)來(lái)獲取與原件完全一致的副本數(shù)據(jù)[3]。基于復(fù)制的冗余策略主要關(guān)注2個(gè)方面的問(wèn)題：（1）副本數(shù)量設(shè)置；（2）數(shù)據(jù)放置方法。

3.1.1副本數(shù)量設(shè)置

副本系數(shù)設(shè)置主要采取兩種方式： ①靜態(tài)設(shè)置副本數(shù)量，目前主流的分布式文件系統(tǒng)Hadoop的HDFS、谷歌的GFS都采用3副本策略，這種靜態(tài)設(shè)置方法操作簡(jiǎn)單，但靈活性差；②隨機(jī)動(dòng)態(tài)設(shè)置副本數(shù)量，即系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)頻率、出錯(cuò)概率及網(wǎng)絡(luò)狀況等動(dòng)態(tài)因素隨機(jī)地確定副本系數(shù)，動(dòng)態(tài)地刪除或添加副本，這種動(dòng)態(tài)機(jī)制能大大增加存儲(chǔ)空間的利用率，但動(dòng)態(tài)計(jì)算過(guò)程增加了系統(tǒng)的開銷；

3.1.2數(shù)據(jù)放置方法

巧妙的數(shù)據(jù)放置方法能通過(guò)提高并行訪問(wèn)量來(lái)提升云端大規(guī)模數(shù)據(jù)的訪問(wèn)效率，目前，數(shù)據(jù)放置方法一般采用順序放置和隨機(jī)放置[4]。

①順序放置方法把數(shù)據(jù)副本按順序分布存儲(chǔ)在不同節(jié)點(diǎn)上，使得排列數(shù)目相對(duì)較少，針對(duì)系統(tǒng)的隨機(jī)失效有一定的防護(hù)性，順序放置方法技術(shù)簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)和維護(hù)，但在具體應(yīng)用時(shí)，因失效具有很強(qiáng)的相關(guān)性，局部的網(wǎng)絡(luò)故障或節(jié)點(diǎn)失效就有可能導(dǎo)致整個(gè)機(jī)架的數(shù)據(jù)不可訪問(wèn)。

②隨機(jī)放置方法是在可放置節(jié)點(diǎn)中隨機(jī)地選擇一系列節(jié)點(diǎn)來(lái)存放數(shù)據(jù)副本，此方法能夠降低關(guān)聯(lián)對(duì)系統(tǒng)可靠性帶來(lái)的負(fù)面影響，但在實(shí)際應(yīng)用中，由于節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)、計(jì)算能力各不相同、數(shù)據(jù)的訪問(wèn)熱度也不盡一致，往往達(dá)不到理想的均衡負(fù)載效果。

3.2糾刪編碼冗余策略

3.2.2 LDPC編碼

LDPC碼是從蒙特卡洛及圖論演進(jìn)而成的編譯碼技術(shù)，因其稀疏檢驗(yàn)矩陣（少量元素是1，其余部分全是0）特性，被研究者廣泛用于設(shè)計(jì)復(fù)雜度低的解碼算法，LDPC碼可以有效提升系統(tǒng)的容災(zāi)能力，但是構(gòu)造不規(guī)則碼字的難度也相應(yīng)成倍地增加。

3.2.3陣列編碼

陣列碼的編譯碼過(guò)程只涉及基礎(chǔ)的二進(jìn)制異或運(yùn)算，技術(shù)實(shí)現(xiàn)相對(duì)容易，而且在采用同等編譯碼的前提下，陣列碼比RS碼更能有效地提高系統(tǒng)的可靠性，與此同時(shí)保持其計(jì)算域不變大，陣列碼技術(shù)一直是大數(shù)據(jù)可靠存儲(chǔ)關(guān)鍵技術(shù)的研究熱點(diǎn)，被廣泛的應(yīng)用于磁盤陣列及網(wǎng)格存儲(chǔ)系統(tǒng)中。

3.2.4 RS編碼

RS碼是一種高效的糾錯(cuò)碼，既可以糾正突發(fā)錯(cuò)誤，又可以糾正隨機(jī)錯(cuò)誤，在通信領(lǐng)域中有極其廣泛的應(yīng)用，近年來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的快速、多元化發(fā)展，有研究者對(duì)RS編碼行了改造，并將其應(yīng)用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)領(lǐng)域以提高系統(tǒng)的容錯(cuò)性。

4 云端系統(tǒng)節(jié)能減耗技術(shù)

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是各種云計(jì)算服務(wù)賴以施展的基礎(chǔ)，在云計(jì)算環(huán)境下，底層數(shù)據(jù)中心節(jié)點(diǎn)的規(guī)模龐大，使得數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本極高，主要源于添置各種網(wǎng)絡(luò)硬件設(shè)施（大型服務(wù)器、交換機(jī)、路由器等）以及支付各種存儲(chǔ)設(shè)備的高額電能消耗等。高漲的能耗開銷不但增加了系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)及維護(hù)成本，更催化了大氣溫室效應(yīng)，嚴(yán)重破壞了自然界的生態(tài)環(huán)境，因此，不論從服務(wù)商盈利的角度，還是從環(huán)境保護(hù)的角度出發(fā)，節(jié)能減耗技術(shù)都顯得尤為必要。

當(dāng)前，分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的節(jié)能減耗技術(shù)主要集中在兩個(gè)方面：①硬件節(jié)能策略，主要致力于降低存儲(chǔ)系統(tǒng)中的硬件設(shè)備能耗；②軟件節(jié)能策略，通過(guò)使用一些專業(yè)軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)資源的有效分配及使用。

參考文獻(xiàn)：

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篇2

1.云計(jì)算的定義

云計(jì)算是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的超級(jí)計(jì)算模式。它將計(jì)算任務(wù)分布在大量計(jì)算機(jī)構(gòu)成的資源池上，使各種應(yīng)用系統(tǒng)能夠根據(jù)需要獲取計(jì)算力、存儲(chǔ)空間和各種軟件服務(wù)。云計(jì)算實(shí)質(zhì)上是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)訪問(wèn)應(yīng)用和服務(wù)，而這些應(yīng)用或者服務(wù)通常不是運(yùn)行在自己的服務(wù)器上，而是由第三方提供。它的目標(biāo)是把一切都拿到網(wǎng)絡(luò)上，云就是網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)就是計(jì)算機(jī)。云計(jì)算依靠強(qiáng)大的計(jì)算能力，使得成千上萬(wàn)的終端用戶不擔(dān)心所使用的計(jì)算技術(shù)和接入的方式等，都能夠進(jìn)行有效的依靠網(wǎng)絡(luò)連接起來(lái)的硬件平臺(tái)的計(jì)算能力來(lái)實(shí)施多種應(yīng)用。云計(jì)算的新穎之處在于它幾乎可以提供無(wú)限的廉價(jià)存儲(chǔ)和計(jì)算能力。

基于云計(jì)算的原理和其固有的特點(diǎn)，云計(jì)算比其它新技術(shù)更容易進(jìn)入高校。云計(jì)算對(duì)用戶端的設(shè)備要求很低，這一特點(diǎn)決定云計(jì)算將會(huì)在學(xué)校大受歡迎。

2.云計(jì)算的特點(diǎn)

(1)服務(wù)提供的多元性

云就是龐大的計(jì)算機(jī)群，具備極高的計(jì)算、存儲(chǔ)能力，能夠完成單機(jī)所完不成的海量計(jì)算、存儲(chǔ)等工作。云將調(diào)用云中的計(jì)算機(jī)群，使用基于海量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)搜索網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)庫(kù)資源，并運(yùn)用各種方法為用戶反饋出盡可能詳盡、準(zhǔn)確的結(jié)果，極大的擴(kuò)展了而不是傳統(tǒng)意義上的基于某個(gè)具體服務(wù)器為用戶提供相應(yīng)服務(wù)的工作模式;同時(shí)云中的計(jì)算機(jī)可以通過(guò)相應(yīng)技術(shù)保持網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)信息的及時(shí)更新，用以保證用戶服務(wù)的快速、準(zhǔn)確。

(2)使用的便捷性

在云計(jì)算模式中所有應(yīng)用和服務(wù)請(qǐng)求的數(shù)據(jù)資源均存儲(chǔ)在云中，用戶可以在任意場(chǎng)合、時(shí)間通過(guò)網(wǎng)絡(luò)接入云平臺(tái)，使用統(tǒng)一的云服務(wù)，按照自身的需求獲取所需信息，并可以實(shí)現(xiàn)不同終端、設(shè)備間的數(shù)據(jù)與應(yīng)用共享，為工作帶來(lái)極大的便利和效率。

(3)服務(wù)的安全性

分布式系統(tǒng)具有高度容錯(cuò)機(jī)制，云計(jì)算作為分布式處理技術(shù)的發(fā)展，依托據(jù)存儲(chǔ)中心可以實(shí)現(xiàn)嚴(yán)格、有效的控制、配置與管理，具有更好的可靠性、安全性和連接性能，同時(shí)高度集中化的數(shù)據(jù)管理、嚴(yán)格的權(quán)限管理策略可以讓用戶避免數(shù)據(jù)丟失、病毒入侵等麻煩。

(4)用戶端設(shè)備成本低廉

由于云計(jì)算模式下大量的計(jì)算及存儲(chǔ)工作都被放到了網(wǎng)絡(luò)上，作為個(gè)人的用戶端就完全可以簡(jiǎn)化到只有一個(gè)瀏覽器了。云計(jì)算模式中用戶只需通過(guò)網(wǎng)絡(luò)使用服務(wù)商所提供的相關(guān)服務(wù)，并按實(shí)際使用情況付費(fèi)，具體的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)硬件配置、設(shè)備運(yùn)行維護(hù)開支和服務(wù)器系統(tǒng)軟、硬件升級(jí)都由云服務(wù)提供商來(lái)完成。云計(jì)算的端設(shè)備和現(xiàn)在的PC機(jī)相比，云計(jì)算終端功耗低，成本低廉，終端用戶使用簡(jiǎn)單，維護(hù)方便。

二、云計(jì)算為高校教育信息化建設(shè)提供新的思路

1.云計(jì)算能大大節(jié)約信息化的資金投入

目前的高校信息化建設(shè)中成本主要來(lái)源于軟硬件的購(gòu)置、日常維護(hù)及設(shè)備更新等，如果將這些建立在云計(jì)算和服務(wù)的基礎(chǔ)之上，將大大減少資金投入。其一，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)課程建設(shè)的基礎(chǔ)平臺(tái)將是云服務(wù)提供商提供的跨平臺(tái)、運(yùn)算能力強(qiáng)大、資源豐富的統(tǒng)一的通用信息平臺(tái)，無(wú)需購(gòu)買本地服務(wù)器，僅需投入少數(shù)管理終端及云接入設(shè)備即可;其二，所有的服務(wù)提供均由云端提供，無(wú)需為保證服務(wù)器運(yùn)行的可靠性、保證存儲(chǔ)在服務(wù)器中的數(shù)據(jù)資源的安全以及避免因網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)異常導(dǎo)致服務(wù)器癱瘓而對(duì)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器響應(yīng)及接入數(shù)量等進(jìn)行限制，因此原來(lái)維護(hù)、升級(jí)等工作幾乎降至最低，管理成本也相應(yīng)可以大大降低。

2.真正實(shí)現(xiàn)資源整合，建立統(tǒng)一的資源平臺(tái)

將高校信息化建立在云計(jì)算和服務(wù)的基礎(chǔ)之上，將繁重的網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)建設(shè)、服務(wù)器的配備、課程資源的存儲(chǔ)與管理等工作交給云服務(wù)提供商，那么現(xiàn)有分散的、自成一體、本地化的網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)將轉(zhuǎn)變成為一個(gè)與具體網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)無(wú)關(guān)的強(qiáng)大的統(tǒng)一的通用信息平臺(tái)，在這個(gè)平臺(tái)上以成千上萬(wàn)的云服務(wù)器為依托，擁有著極其強(qiáng)大的計(jì)算功能、海量的網(wǎng)絡(luò)資源，現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)課程建設(shè)中存在的軟、硬件資源重復(fù)投入、虛擬化教學(xué)設(shè)備運(yùn)行能力支持等問(wèn)題將迎刃而解。

3.云計(jì)算的應(yīng)用能夠保證高校師生的信息安全

校園網(wǎng)內(nèi)的計(jì)算機(jī)病毒的防控一直是一個(gè)十分棘手的問(wèn)題，尤其在多媒體教室及計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)室。一臺(tái)機(jī)器中毒，很快就會(huì)傳遍所有機(jī)器。殺毒軟件授權(quán)使用費(fèi)用對(duì)高校來(lái)說(shuō)也是一筆不小的開支，但對(duì)病毒仍不能有效的防控。而在云計(jì)算環(huán)境下，云計(jì)算提供商擁有先進(jìn)技術(shù)和專業(yè)團(tuán)隊(duì)來(lái)負(fù)責(zé)這些資源的安全維護(hù)工作，師生們只需通過(guò)網(wǎng)絡(luò)，就能訪問(wèn)自己的數(shù)據(jù)。本地不再存儲(chǔ)任何數(shù)據(jù)，因而不用擔(dān)心病毒入侵造成的破壞。所以，云計(jì)算在高校的應(yīng)用既省去了高校在信息安全方面的開支，又確保了高校師生的信息安全。

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關(guān)鍵詞： 改進(jìn)密鑰； 云計(jì)算數(shù)據(jù)； 安全存儲(chǔ)； 帳篷映射； 貓映射

中圖分類號(hào)： TN911?34； TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2016）20?0031?04

Abstract： As the data size is large in cloud computing environment and the existing data has the dynamic change characteristics， the cloud computing data security storage strategy based on the improved secret key is proposed because the traditional secure storage method obtains the relatively small key space by low dimensional mapping， which may cause low security， is easy to crack， and makes the storage security worse. The general description of tent mapping and cat mapping is given in this paper. It converts the real number domain to the integer domain to make integer arithmetic. The tent mapping and cat mapping are imported to improve the secret key parameters， and get the primarily?iterated secret key. The complementation operation and xor operation for the obtained results are conducted to acquire even encryption cipher byte and verify whether the even encryption is completed， and judge whether the iteration should be finished. In this way， the security storage of cloud computing data is achieved. The experimental results show that the proposed strategy has not only higher safe storage performance， but also needs less time， and does not increase the burden of cloud computing system.

Keywords： improved secret key； cloud computing data； safe storage； tent mapping； cat mapping

0 引 言

云存儲(chǔ)是在云計(jì)算（Cloud Computing）概念上延伸和發(fā)展出來(lái)的一個(gè)新的概念，是一種新興的網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)技術(shù)，它主要通過(guò)集群應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)或分布式文件系統(tǒng)等功能，將網(wǎng)絡(luò)中大量不同類型的存儲(chǔ)設(shè)備獲得的數(shù)據(jù)，通過(guò)應(yīng)用軟件集合起來(lái)協(xié)同工作，共同對(duì)外提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和業(yè)務(wù)訪問(wèn)功能的一個(gè)系統(tǒng)[1?3]。隨著云計(jì)算的廣泛應(yīng)用，人們對(duì)云計(jì)算數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的安全性要求越來(lái)越高，因此，研究云計(jì)算安全問(wèn)題具有重要意義，已經(jīng)成為相關(guān)學(xué)者研究的重點(diǎn)課題，受到了越來(lái)越廣泛的關(guān)注[4?5]。

目前，有關(guān)云計(jì)算數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)的研究有很多，相關(guān)研究也取得了一定的成果。文獻(xiàn)[6]提出基于加密機(jī)制的云計(jì)算數(shù)據(jù)可靠存儲(chǔ)方法，主要通過(guò)數(shù)字證書向云計(jì)算系統(tǒng)進(jìn)行身份驗(yàn)證，采用對(duì)稱密鑰對(duì)云計(jì)算數(shù)據(jù)進(jìn)行加密再發(fā)送至云計(jì)算系統(tǒng)中保存，如果客戶需得到數(shù)據(jù)，就要把云計(jì)算環(huán)境下的密文傳輸至本地，由客戶獨(dú)立進(jìn)行解密；但該方法需要很強(qiáng)的計(jì)算能力，并且加密密鑰需妥善保管，若丟失則不能獲取存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)。文獻(xiàn)[7]提出基于第三方核查的云計(jì)算數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)方法，將同態(tài)認(rèn)證的公鑰技術(shù)與隨機(jī)masking技術(shù)結(jié)合在一起，通過(guò)零知識(shí)證明協(xié)議與語(yǔ)義匹配方法實(shí)現(xiàn)云計(jì)算數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)。但該方法耗費(fèi)資源較多，成本相對(duì)較高；文獻(xiàn)[8]提出的云計(jì)算數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)策略，主要通過(guò)擴(kuò)展分離密鑰對(duì)保存在云環(huán)境中的加密數(shù)據(jù)操作過(guò)程進(jìn)行密鑰管理，將對(duì)稱密鑰存儲(chǔ)在云環(huán)境中，供用戶查找；但該方法實(shí)現(xiàn)過(guò)程復(fù)雜，不適用于實(shí)際應(yīng)用中。文獻(xiàn)[9]提出基于可信平臺(tái)的云計(jì)算數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)策略，該策略依據(jù)可信平臺(tái)模塊，對(duì)對(duì)稱密鑰與非對(duì)稱密鑰分別進(jìn)行管理，實(shí)現(xiàn)云計(jì)算數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)；但該方法存在所需時(shí)間較長(zhǎng)，效率低的問(wèn)題。文獻(xiàn)[10]提出一種安全可擴(kuò)展的云計(jì)算數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)策略，通過(guò)重加密的技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行安全存儲(chǔ)，該方法重加密密鑰與解密密鑰所涉及的數(shù)據(jù)量很大，對(duì)其的管理非常困難，有安全隱患。

1 云計(jì)算數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)策略設(shè)計(jì)

1.1 密鑰參數(shù)的獲取

采用帳篷映射和貓映射共同獲取密鑰的方法，對(duì)傳統(tǒng)方法進(jìn)行改進(jìn)，則需分別求出帳篷映射的密鑰參數(shù)和貓映射的密鑰參數(shù)。

1.1.1 基于帳篷映射的密鑰參數(shù)獲取

式中，[w]用于描述云計(jì)算字長(zhǎng)，因?yàn)樨堄成涞睦旌驼郫B使[xk，yk∈0，2w-1]，說(shuō)明貓映射迭代值恰好處于云計(jì)算字長(zhǎng)所能描述的整數(shù)區(qū)間中（除去[2w]斷點(diǎn)），因此，式（6）是在云計(jì)算字長(zhǎng)所能描述的整數(shù)區(qū)間中的迭代運(yùn)算，適用于云計(jì)算存儲(chǔ)。

針對(duì)式（6）獲取的所有整數(shù)迭代解，僅在[x，y]同時(shí)為零的情況下可獲取一個(gè)穩(wěn)定的零解，為了避免上述情況的發(fā)生，達(dá)到改進(jìn)整型貓映射的狀態(tài)，可通過(guò)檢測(cè)下一次輸入值是否同時(shí)為零進(jìn)行優(yōu)化處理，若為零，則將輸入值用其他值代替。

通過(guò)以上分析過(guò)程可以看出，式（6）中存在2個(gè)初始條件，即通過(guò)貓映射得到的密鑰，該方程比一維方程更加復(fù)雜，從而有效地保證了云計(jì)算數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的安全性，則經(jīng)改進(jìn)的密鑰參數(shù)可描述成[xn]，[yn]，[Zn]，[a]。

1.2 基于改進(jìn)密鑰的數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)的實(shí)現(xiàn)

將改進(jìn)的密鑰參數(shù)應(yīng)用于云計(jì)算數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)中，復(fù)雜度適中，而且計(jì)算效率高，安全性得到了很大的保證，詳細(xì)的流程圖如圖1所示。

基于改進(jìn)密鑰的云計(jì)算數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)過(guò)程如下：

（1） 初始化密鑰：將帳篷映射和貓映射的初始值[x0]，[y0]，[Z0]和可變控制參數(shù)[a]看作是初始密鑰；

（2） 初始化迭代：針對(duì)已經(jīng)選擇好的初始密鑰依次進(jìn)行10次迭代處理，有效地掩蓋原始值，增加帳篷映射的雪崩效應(yīng)，增強(qiáng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的安全性；

（3） 迭代結(jié)果：得到經(jīng)初始迭代后的密鑰，首先進(jìn)行帳篷映射處理，將[Z0]看作是初始參數(shù)代入式（3）中迭代一次獲取[Z0′]，再將[Z0′a]和[y0]的乘積作為Henon映射的初始參數(shù)代入式（6）中迭代一次獲取[xn]和[yn]，二者的乘積就是最終的迭代結(jié)果，用[P]進(jìn)行描述，表達(dá)式為：

（6） 終止判斷：通過(guò)式（9）得到的密文字節(jié)，可驗(yàn)證云計(jì)算數(shù)據(jù)明文字節(jié)序列[M]是否均加密完成，若完成則退出，實(shí)現(xiàn)云計(jì)算數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)；反之，轉(zhuǎn)入步驟（3），繼續(xù)進(jìn)行安全存儲(chǔ)操作，直到完成云計(jì)算數(shù)據(jù)明文序列的均勻加密處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)云計(jì)算數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)操作。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

為了驗(yàn)證本文提出的基于改進(jìn)密鑰的云計(jì)算數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)策略的有效性，需要進(jìn)行相關(guān)的實(shí)驗(yàn)分析。首先建立云計(jì)算環(huán)境，將n臺(tái)計(jì)算機(jī)看作是存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，所有存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的配置均一致，詳細(xì)操作環(huán)境如下：內(nèi)存為4 GB，硬盤為250 GB，操作系統(tǒng)選擇Windows XP，通過(guò)Cygwin對(duì)云計(jì)算環(huán)境進(jìn)行仿真，同時(shí)建立Hadoop開源平臺(tái)。實(shí)驗(yàn)將Henon映射方法作為對(duì)比進(jìn)行分析。

本文將存儲(chǔ)耗時(shí)作為指標(biāo)對(duì)本文改進(jìn)方法與傳統(tǒng)的Henon映射存儲(chǔ)方法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。在云計(jì)算數(shù)據(jù)大小一定的情況下，分別采用本文方法和Henon映射對(duì)云計(jì)算數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，得到的效率比較結(jié)果如表1所示。

分析表1可知，采用本文方法對(duì)云計(jì)算數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，雖然隨著文件的逐漸增加，所需的時(shí)間也逐漸增加，但是和Henon映射方法相比，本文方法所需的時(shí)間還是較低的，說(shuō)明采用本文方法相比Henon映射方法存儲(chǔ)效率更高。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全性是衡量本文方法有效性的關(guān)鍵指標(biāo)，表2描述了本文方法和Henon映射方法為了達(dá)到同一安全水平所需的密鑰長(zhǎng)度，表2中同一行代表同一安全水平。分析表2可以看出，1 135 b的Henon映射法，其安全水平和203 b的本文方法相當(dāng)，也就是說(shuō)203 b的本文方法的安全性已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于203 b的Henon映射方法的安全性了，而且隨著密鑰長(zhǎng)度的逐漸增加，兩種方法安全性的差異也越來(lái)越大，說(shuō)明本文方法的安全性較高。

為了更加直觀地對(duì)兩種方法的安全性進(jìn)行比較，對(duì)采用的本文方法和Henon映射方法的安全程度進(jìn)行比較分析，得到的結(jié)果如圖2所示。

分析圖2可以看出，在相同的條件下，采用本文方法的安全性能為95%，Henon映射方法的安全程度為59%，與和Henon方法相比，采用本文方法對(duì)云計(jì)算數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)的安全程度高出了36%，進(jìn)一步驗(yàn)證了本文方法的高安全性。

為了驗(yàn)證采用本文方法和Henon映射法后對(duì)原云計(jì)算系統(tǒng)產(chǎn)生的影響，將經(jīng)兩種方法處理后的云計(jì)算系統(tǒng)服務(wù)端性能進(jìn)行比較，得到的結(jié)果如表3所示。

分析表3可以看出，采用改進(jìn)方法其服務(wù)器的占用率為3.81%（平均值），下載速度為13.05 Mb/s（平均值）；傳統(tǒng)的Henon映射法服務(wù)器的占用率為10.55%（平均值），下載速度為4.25 Mb/s（平均值）；改進(jìn)方法相比傳統(tǒng)的Henon映射法，服務(wù)器占用率減少了9.24%（平均值），下載速度增加了6.3 Mb/s（平均值）。在加入本文方法密鑰存儲(chǔ)服務(wù)后，云計(jì)算系統(tǒng)的性能明顯更高，說(shuō)明本文方法對(duì)云計(jì)算系統(tǒng)產(chǎn)生的影響不大，CPU占用率與下載速度均較優(yōu)，進(jìn)一步驗(yàn)證了本文方法的有效性。

3 結(jié) 論

針對(duì)傳統(tǒng)方法存在的問(wèn)題，提出基于改進(jìn)密鑰的云計(jì)算數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)策略，給出帳篷映射和貓映射的一般描述，將其由實(shí)數(shù)域轉(zhuǎn)換成整數(shù)域進(jìn)行整數(shù)運(yùn)算，通過(guò)帳篷映射和貓映射獲取改進(jìn)密鑰參數(shù)并進(jìn)行初始化處理，得到經(jīng)初始迭代后的密鑰，再進(jìn)行異或運(yùn)算，得到密文字節(jié)。通過(guò)驗(yàn)證云計(jì)算數(shù)據(jù)明文字節(jié)是否均加密完成，判斷是否結(jié)束迭代，實(shí)現(xiàn)對(duì)云計(jì)算數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提策略不僅安全存儲(chǔ)性能較高，而且所需時(shí)間少，不增加云計(jì)算系統(tǒng)的負(fù)擔(dān)。

參考文獻(xiàn)

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篇4

一、 Apriori 算法描述與問(wèn)題分析

1.算法描述

Apriori算法是挖掘產(chǎn)生布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則所需頻繁項(xiàng)集的基本算法，也是一個(gè)很有影響的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。Apriori算法就是根據(jù)有關(guān)頻繁項(xiàng)集性質(zhì)的先驗(yàn)知識(shí)而命名的。該算法使用一種稱作逐層搜索的迭代方法，利用k 項(xiàng)集來(lái)產(chǎn)生（k +1）項(xiàng)集。具體包含兩個(gè)主要的處理步驟，即連接和刪除。以用Lk-1來(lái)產(chǎn)生Lk為例，挖掘過(guò)程如下：

（1）連接步驟：為發(fā)現(xiàn)Lk，通過(guò)將Lk-1與自身連接產(chǎn)生候選 k 項(xiàng)集的集合Ck 。設(shè)I1 和I2為L(zhǎng)k-1中的兩個(gè)項(xiàng)集，Ii[j]表示Ii中的第j個(gè)項(xiàng)。為方便起見，Apriori假定事務(wù)或項(xiàng)集中的項(xiàng)按字典次序排序。對(duì)于（k +1）項(xiàng)集Ii，意味將項(xiàng)排序，使Ii[1]< Ii[2]

（2）刪除步驟：Ck是Lk的一個(gè)超集，其中的各項(xiàng)集不一定都是頻繁項(xiàng)集，但所有的頻繁K項(xiàng)集一定都在Ck中，即有Lk ∈Ck。掃描一遍數(shù)據(jù)庫(kù)就可以決定Ck中各候選項(xiàng)集的支持度計(jì)數(shù)，并由此獲得Lk中各個(gè)元素（頻繁k項(xiàng)集）。所有支持度計(jì)數(shù)不小于最小支持度計(jì)數(shù)的候選項(xiàng)集就是屬于Lk的頻繁項(xiàng)集。然而由于Ck中的候選項(xiàng)集很多，如此操作所涉及的計(jì)算量是非常大的。

為提高頻繁項(xiàng)集逐層產(chǎn)生的效率。Apriori算法有一個(gè)用于縮小頻繁項(xiàng)集的搜索空間的性質(zhì)："頻繁項(xiàng)集的所有非空子集也必須是頻繁的"。也就是說(shuō)，若一個(gè)候選k項(xiàng)集中任一個(gè)子集項(xiàng)集不屬于Lk-1，那么該候選k項(xiàng)集也不可能是頻繁的，因而也就可以將其從Ck中刪去。

Apriori 算法的優(yōu)點(diǎn)是結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，易于理解，沒(méi)有復(fù)雜的推導(dǎo)。另外，算法應(yīng)用 Apriori性質(zhì)在許多情況下大大縮小了需要檢查的候選規(guī)模，使算法效率大幅度提高。

2.存在問(wèn)題分析

Apriori 算法存在兩個(gè)主要的問(wèn)題：

（1）多次掃描數(shù)據(jù)庫(kù)

Apriori 算法在每進(jìn)行一次迭代的時(shí)候需要掃描一次數(shù)據(jù)庫(kù)，一般當(dāng)挖掘出的最大頻繁項(xiàng)集的長(zhǎng)度為N時(shí)，需要掃描 N 次數(shù)據(jù)庫(kù)。而在實(shí)際應(yīng)用中，經(jīng)常需要挖掘很長(zhǎng)的模式，多次掃描數(shù)據(jù)庫(kù)將帶來(lái)巨大開銷。

（2）可能產(chǎn)生大量候選頻繁項(xiàng)集

Apriori 算法在迭代過(guò)程中要在內(nèi)存中產(chǎn)生、處理和保存候選頻繁項(xiàng)集，這個(gè)數(shù)量有時(shí)候是非常巨大的。例如，如果有104 個(gè)頻繁 1 項(xiàng)集，則 Apriori 算法要產(chǎn)生接近57個(gè)候選 2 項(xiàng)集。另外，為了發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)度為 100 的頻繁模式，它必須產(chǎn)生多達(dá)2100≈1030個(gè)候選，導(dǎo)致算法在廣度和深度上的適應(yīng)性很差。

總之，Apriori 通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的多趟掃描來(lái)發(fā)現(xiàn)所有的頻繁項(xiàng)集，而對(duì)存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)的多趟掃描將耗費(fèi)大量時(shí)間和內(nèi)存空間，這將成為 Apriori 算法的瓶頸。為此，近年來(lái)有關(guān)并行數(shù)據(jù)挖掘算法的研究不斷升溫。

二、改進(jìn)方案

1 第一種改進(jìn)

具體的改進(jìn)思路是：

（1）把事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)水平均勻的分成規(guī)模相當(dāng)?shù)?n 個(gè)數(shù)據(jù)子集，把數(shù)據(jù)子集發(fā)送到 m 個(gè)節(jié)點(diǎn)。

（2）每個(gè)節(jié)點(diǎn)掃描它的數(shù)據(jù)子集，產(chǎn)生一個(gè)局部的候選 k 項(xiàng)集的集合，記作 ，每個(gè)候選k 項(xiàng)集的支持度計(jì)數(shù)為1。

（3）利用分區(qū)函數(shù)將 m 個(gè)節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的中間結(jié)果Cp 分成r個(gè)不同分區(qū)，然后連同它們的支持度計(jì)數(shù)發(fā)送到r 個(gè)節(jié)點(diǎn)。

（4）r 個(gè)節(jié)點(diǎn)把相同項(xiàng)集的計(jì)數(shù)累加起來(lái)，產(chǎn)生最后的實(shí)際支持度，與最小支持度計(jì)數(shù)min_sup比較，確定局部頻繁 k 項(xiàng)集的集合 。

（5）把 r 個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出合并即產(chǎn)生全局頻繁 k 項(xiàng)集的集合Lk。

（6）改進(jìn)的Apriori算法的優(yōu)勢(shì)是查找Lk和Lk+1的過(guò)程是完全獨(dú)立的，他們之間沒(méi)有聯(lián)系，這是一個(gè)循環(huán)的過(guò)程。k 值從1開始遞增，直到找出所有的頻繁項(xiàng)集。也可以設(shè)定k 的值，只需要查找Lk，或是從L1到Lk之間的所有頻繁項(xiàng)集。

將改進(jìn)的Apriori算法用MapReduce實(shí)現(xiàn)的優(yōu)勢(shì)是：第一，對(duì)事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)的掃描次數(shù)減少；第二，查找頻繁項(xiàng)集的過(guò)程可以并行執(zhí)行，當(dāng)查找頻繁k項(xiàng)集的流程執(zhí)行的中間結(jié)果都被傳送到分配了Reduce任務(wù)的工作站點(diǎn)時(shí)，Master就可以調(diào)度分配了Map任務(wù)的工作站點(diǎn)開始查找頻繁 k +1項(xiàng)集，加快并行處理速度，極大地提高執(zhí)行效率。

2第二種改進(jìn)

上述改進(jìn)算法盡管執(zhí)行效率比較高，但仍然需要對(duì)事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行多次掃描，生成頻繁 1 項(xiàng)集到頻繁k 項(xiàng)集需要掃描k 次事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，耗費(fèi)了大量時(shí)間。所以對(duì) Apriori 算法再次改進(jìn)，改進(jìn)后的算法只需要掃描事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)一遍，就可以產(chǎn)生全部的頻繁項(xiàng)集，依然是用在云計(jì)算平臺(tái)上。具體的改進(jìn)思路如下：

（1）把事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)水平均勻的分成規(guī)模相當(dāng)?shù)膎個(gè)數(shù)據(jù)子集，把數(shù)據(jù)子集發(fā)送到m個(gè)節(jié)點(diǎn)。

（2）每個(gè)節(jié)點(diǎn)掃描它的數(shù)據(jù)子集，產(chǎn)生一個(gè)候選項(xiàng)集（候選1項(xiàng)集到候選k項(xiàng)集）的集合，記作Cp，每個(gè)候選項(xiàng)集的支持度計(jì)數(shù)為1。

（3） r個(gè)節(jié)點(diǎn)把相同項(xiàng)集的計(jì)數(shù)累加起來(lái)，產(chǎn)生最后的實(shí)際支持度，與最小支持度計(jì)數(shù)min_sup比較，確定局部頻繁項(xiàng)集的集合Lp。

（4）把r個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出合并即產(chǎn)生全局頻繁項(xiàng)集的集合L。

改進(jìn)的Apriori算法的優(yōu)勢(shì)是只需要掃描一遍事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)就能找到所有的頻繁項(xiàng)集。

小結(jié)：Google 的 MapReduce 庫(kù)把輸入文件平均分成 N 個(gè)數(shù)據(jù)片段，然后均勻的分配給 M個(gè)節(jié)點(diǎn)，由于云計(jì)算環(huán)境下的集群系統(tǒng)是異構(gòu)的，所以這種方法并不能充分地利用集群中的計(jì)算資源，本文針對(duì)云計(jì)算環(huán)境的并行計(jì)算條件和并行挖掘需求在數(shù)據(jù)集劃分和數(shù)據(jù)集分配方面做了研究。并且，本文對(duì) Apriori 算法進(jìn)行了兩種改進(jìn)，使其在云計(jì)算環(huán)境下能夠并行進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的頻繁項(xiàng)集的挖掘。

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[1] 王鵬. 云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用實(shí)例[M]. 北京： 人民郵電出版社，2010.1，74-75.

篇5

【關(guān)鍵詞】淺議；交通運(yùn)輸；企業(yè)；營(yíng)改增；會(huì)計(jì)核算；變化

2013年8月1日隨著交通運(yùn)輸企業(yè)“營(yíng)改增”的全面推開，作為企業(yè)經(jīng)濟(jì)管理重要組成部分的會(huì)計(jì)也應(yīng)相應(yīng)跟進(jìn)，在會(huì)計(jì)核算上做出相應(yīng)變化，以便更好地為企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理服務(wù)。為便于交通運(yùn)輸企業(yè)在“營(yíng)改增”后對(duì)經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)進(jìn)行正確核算，在此以“營(yíng)改增”后普通貨運(yùn)企業(yè)為例，從原始憑證取得、賬簿設(shè)置、記賬憑證、會(huì)計(jì)報(bào)表的編制幾個(gè)方面對(duì)會(huì)計(jì)核算的變化進(jìn)行探討。

1 交通運(yùn)輸企業(yè)“營(yíng)改增”后的分類和適用稅率

交通運(yùn)輸企業(yè)“營(yíng)改增”后，根據(jù)其營(yíng)業(yè)收入規(guī)模和會(huì)計(jì)核算等方面的情況分為一般納稅人和小規(guī)模納稅人，一般納稅人適用11%的增值稅稅率，小規(guī)模納稅人適用3%的征收率，由于小規(guī)模納稅人在“營(yíng)改增”前后會(huì)計(jì)核算變化不大，下面主要以一般納稅人為例對(duì)交通運(yùn)輸企業(yè)“營(yíng)改增”前后會(huì)計(jì)核算的變化進(jìn)行探討。

2 交通運(yùn)輸企業(yè)營(yíng)改增前后原始憑證、會(huì)計(jì)賬簿設(shè)置上的變化

2.1 交通運(yùn)輸企業(yè)開具貨運(yùn)發(fā)票的變化

在營(yíng)改增前，企業(yè)為客戶開出的是從地稅部門領(lǐng)取的普通貨運(yùn)發(fā)票，運(yùn)費(fèi)是含稅價(jià)；在營(yíng)改增后，企業(yè)為客戶開出的是從國(guó)稅部門領(lǐng)取的貨物運(yùn)輸普通增值稅專用發(fā)票，運(yùn)費(fèi)為不含稅價(jià)。

2.2 交通運(yùn)輸企業(yè)取得購(gòu)貨或修理修配發(fā)票的變化

交通運(yùn)輸企業(yè)在營(yíng)改增前，購(gòu)買汽、柴油等貨物或接受修理、修配勞務(wù)，取得的發(fā)票為普通貨物銷售發(fā)票或增值稅專用發(fā)票，以發(fā)票列明的價(jià)款或列明的價(jià)稅合計(jì)計(jì)入成本，增值稅專用發(fā)票列明的稅款不允許抵扣。交通運(yùn)輸企業(yè)在營(yíng)改增后，購(gòu)買汽、柴油等貨物或接受修車勞務(wù)，取得的發(fā)票必須為增值稅專用發(fā)票，以發(fā)票列明的價(jià)款計(jì)入成本，增值稅款計(jì)入進(jìn)項(xiàng)稅額，其發(fā)票抵扣聯(lián)經(jīng)稅務(wù)局認(rèn)證后允許抵扣銷項(xiàng)稅額，否則，如為取得的發(fā)票為普通發(fā)票，則不允許抵扣銷項(xiàng)稅，企業(yè)就會(huì)遭受損失。

2.3 交通運(yùn)輸企業(yè)營(yíng)改增前后會(huì)計(jì)賬簿設(shè)置上的變化

企業(yè)在營(yíng)改增前，在流轉(zhuǎn)稅賬簿設(shè)置上只在“應(yīng)交稅金”科目下設(shè)置“應(yīng)交營(yíng)業(yè)稅”一個(gè)三欄式明細(xì)賬簿，用于核算流轉(zhuǎn)稅；營(yíng)改增后企業(yè)應(yīng)在“應(yīng)交稅金”科目下設(shè)置設(shè)置一個(gè)三欄式“未交增值稅”明細(xì)賬，和一個(gè)以“進(jìn)項(xiàng)稅額”、“銷項(xiàng)稅額”、“已交增值稅”、“轉(zhuǎn)出已交增值稅”“轉(zhuǎn)出未交增值稅”為專欄的“應(yīng)交增值稅”多欄式明細(xì)賬對(duì)流轉(zhuǎn)稅進(jìn)行核算。

3 營(yíng)改增前后企業(yè)賬務(wù)處理的變化

3.1 營(yíng)改增前后企業(yè)對(duì)流轉(zhuǎn)稅賬務(wù)處理的變化

（1）營(yíng)改增前企業(yè)對(duì)流轉(zhuǎn)稅的核算，營(yíng)改增前企業(yè)在月度終了按本月營(yíng)業(yè)收入和稅率計(jì)算應(yīng)納的營(yíng)業(yè)稅，并進(jìn)行賬務(wù)處理，會(huì)計(jì)分錄為：“借：營(yíng)業(yè)稅金及附加，貸：應(yīng)交稅金-應(yīng)交營(yíng)業(yè)稅”。

例如：路通運(yùn)輸公司2013年8月份的營(yíng)業(yè)收入為200萬(wàn)元，月底計(jì)提營(yíng)業(yè)稅：200萬(wàn)元x3%=6萬(wàn)元。會(huì)計(jì)分錄為：

借：營(yíng)業(yè)稅金及附加 60，000.00

貸：應(yīng)交稅金-應(yīng)交營(yíng)業(yè)稅 60，000.00

（2）營(yíng)改增后企業(yè)對(duì)流轉(zhuǎn)稅的核算，營(yíng)改增后企業(yè)對(duì)增值稅的核算，企業(yè)在開具增值稅專用發(fā)票后，根據(jù)實(shí)際結(jié)算情況，“借：現(xiàn)金（銀行存款、應(yīng)收賬款），貸：營(yíng)業(yè)收入、應(yīng)交稅金-應(yīng)交增值稅（銷項(xiàng)稅額）”。月底不再提取稅金，應(yīng)根據(jù)本月“應(yīng)交稅金-未交增值稅”明細(xì)賬的余額確定本月應(yīng)補(bǔ)退的增值稅稅額。

例如：路通運(yùn)輸公司2013年8月份開具增值稅專用發(fā)票注明的運(yùn)費(fèi)為200萬(wàn)元，增值稅稅額22萬(wàn)元，以銀行存款收取。

借：銀行存款 2，220，000.00

貸：營(yíng)業(yè)收入 2，000，000.00

應(yīng)交稅金-應(yīng)交增值稅（銷項(xiàng)稅額） 220，000.00

企業(yè)預(yù)繳增值稅時(shí)“借：應(yīng)交稅金-應(yīng)交增值稅（已繳增值稅），貸：銀行存款。”，接上例，企業(yè)在8月16日預(yù)交上半月的增值稅10萬(wàn)元。

借：應(yīng)交稅金-應(yīng)交增值稅（已繳增值稅）100，000.00

貸：銀行存款 100，000.00

月底企業(yè)轉(zhuǎn)出已交增值稅，和未交增值稅。

借：應(yīng)交稅金-未交增值稅 100，000.00

貸：應(yīng)交稅金-應(yīng)交增值稅（轉(zhuǎn)出已繳增值稅）100，000.00

經(jīng)計(jì)算月底企業(yè)未交增值稅為5萬(wàn)元。

借：應(yīng)交稅金-應(yīng)交增值稅（轉(zhuǎn)出未繳增值稅）50，000.00

貸：應(yīng)交稅金-未交增值稅 50，000.00

“應(yīng)交稅金-未交增值稅”期末余額則為企業(yè)本月應(yīng)補(bǔ)（退）的增值稅稅額。

3.2 企業(yè)購(gòu)進(jìn)固定資產(chǎn)在會(huì)計(jì)核算上的變化

（1）營(yíng)改增前企業(yè)購(gòu)進(jìn)固定資產(chǎn)，購(gòu)入固定資產(chǎn)時(shí)，如取得普通發(fā)票，則以發(fā)票注明的金額計(jì)入固定資產(chǎn)成本；如取得增值稅專用發(fā)票，則以發(fā)票注明的價(jià)、稅合計(jì)金額計(jì)入固定資產(chǎn)成本。用以核算固定資產(chǎn)。

例如：路通運(yùn)輸公司7月份購(gòu)入普通貨車1輛，取得的普通發(fā)票上注明的價(jià)款為23.4萬(wàn)元；購(gòu)入半掛車1輛，取得的增值稅專用發(fā)票上注明的價(jià)款為30萬(wàn)元、增值稅額5.1萬(wàn)元。貨款由銀行支付。其會(huì)計(jì)核算為：

借：固定資產(chǎn)-普通貨車 234，000.00

-半掛車 351，000.00

貸：銀行存款 585，000.00

（2）營(yíng)改增后企業(yè)購(gòu)進(jìn)固定資產(chǎn)，購(gòu)入固定資產(chǎn)時(shí)，如取得普通發(fā)票，則以發(fā)票注明的金額計(jì)入固定資產(chǎn)成本；如取得增值稅專用發(fā)票，則以發(fā)票記載的價(jià)款計(jì)入固定資產(chǎn)成本，發(fā)票記載的稅金計(jì)入“應(yīng)交稅金-應(yīng)交增值稅（進(jìn)項(xiàng)稅額）”，用以核算固定資產(chǎn)。如上例，如企業(yè)在8月份購(gòu)入上例所屬車輛，則會(huì)計(jì)核算變?yōu)椋?/p>

借：固定資產(chǎn)-普通貨車 200，000.00

-半掛車 300，000.00

應(yīng)交稅金-應(yīng)交增值稅（進(jìn)項(xiàng)稅額） 85，000.00

貸：銀行存款 585，000.00

4 營(yíng)改增前后企業(yè)會(huì)計(jì)報(bào)表反映的變化

4.1 營(yíng)改增前后資產(chǎn)負(fù)債表相關(guān)項(xiàng)目反映內(nèi)容的變化

營(yíng)改增前后資產(chǎn)負(fù)債表反映內(nèi)容的變化不大，只是應(yīng)交稅費(fèi)項(xiàng)目在營(yíng)改增前反映的是營(yíng)業(yè)稅等相關(guān)稅費(fèi)，營(yíng)改增后反映的是增值稅等相關(guān)稅費(fèi)。

4.2 營(yíng)改增前后利潤(rùn)表相關(guān)項(xiàng)目反映內(nèi)容的變化

營(yíng)改增后，利潤(rùn)表主營(yíng)業(yè)務(wù)收入反映的是不含稅收入，營(yíng)改增前反映的是含稅收入；營(yíng)改增后，營(yíng)業(yè)稅金及附加項(xiàng)目反映的稅金是除增值稅之外的相關(guān)稅費(fèi)，營(yíng)改增前反映的是含營(yíng)業(yè)稅等相關(guān)稅費(fèi)；營(yíng)改增后，營(yíng)業(yè)成本項(xiàng)目反映的是不含稅成本，營(yíng)改增前反映的是含稅成本。

4.3 營(yíng)改增前后現(xiàn)金流量表相關(guān)項(xiàng)目反映內(nèi)容的變化

（1）現(xiàn)金流量表“銷售貨物或提供勞務(wù)收到的現(xiàn)金”項(xiàng)目，營(yíng)改增前是反映的主營(yíng)業(yè)務(wù)收入中收到的現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物的金額；營(yíng)改增后不僅反映主營(yíng)業(yè)務(wù)收入中收到的現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物的金額，還應(yīng)反映和主營(yíng)業(yè)務(wù)收入一同收到的增值稅銷項(xiàng)稅額。

例如：7月份路通運(yùn)輸公司通過(guò)銀行收到A公司匯來(lái)的運(yùn)費(fèi)50萬(wàn)元，在編制現(xiàn)金流量表的調(diào)整分錄為：

借：銷售貨物或提供勞務(wù)收到的現(xiàn)金 500，000.00

貸：主營(yíng)業(yè)務(wù)收入 500，000.00

8月份路通運(yùn)輸公司通過(guò)銀行收到A公司匯來(lái)的運(yùn)費(fèi)50萬(wàn)元，增值稅銷項(xiàng)稅5.5萬(wàn)元，在編制現(xiàn)金流量表的調(diào)整分錄為：

借：銷售貨物或提供勞務(wù)收到的現(xiàn)金 555，000.00

貸：主營(yíng)業(yè)務(wù)收入 500，000.00

應(yīng)交稅金-應(yīng)交增值稅（銷項(xiàng)稅） 55，000.00

（2）現(xiàn)金流量表“購(gòu)買商品或接受勞務(wù)支付的現(xiàn)金”項(xiàng)目，營(yíng)改增前是反映的主營(yíng)業(yè)務(wù)成本中購(gòu)買商品或接受勞務(wù)支付的現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物的金額；營(yíng)改增后不僅反映主營(yíng)業(yè)務(wù)成本中購(gòu)買商品或接受勞務(wù)支付的現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物的金額，還應(yīng)反映和主營(yíng)業(yè)務(wù)成本中購(gòu)買商品或接受勞務(wù)支付的現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物的金額一同支付的增值稅進(jìn)項(xiàng)稅額的金額。

例如：7月份路通運(yùn)輸公司通過(guò)銀行支付B石化公司柴油款30萬(wàn)元，在編制現(xiàn)金流量表的調(diào)整分錄為：

借：主營(yíng)業(yè)務(wù)成本 300，000.00

貸：購(gòu)買商品或接受勞務(wù)支付的現(xiàn)金 300，000.00

8月份路通運(yùn)輸公司通過(guò)銀行支付B石化公司發(fā)票載明柴油款30萬(wàn)元，增值稅5.1萬(wàn)元的柴油款項(xiàng)，在編制現(xiàn)金流量表的調(diào)整分錄為：

借：主營(yíng)業(yè)務(wù)成本 300，000.00

應(yīng)交稅金-應(yīng)交增值稅（銷項(xiàng)稅） 51，000.00

貸：購(gòu)買商品或接受勞務(wù)支付的現(xiàn)金 351，000.00

（3）支付的與經(jīng)營(yíng)活動(dòng)有關(guān)的現(xiàn)金項(xiàng)目，營(yíng)改增前是反映管理費(fèi)用、營(yíng)業(yè)費(fèi)用等賬戶中購(gòu)買商品或接受勞務(wù)支付的現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物的金額；營(yíng)改增后不僅反映管理費(fèi)用、營(yíng)業(yè)費(fèi)用等賬戶中購(gòu)買商品或接受勞務(wù)支付的現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物的金額，還應(yīng)反映和管理費(fèi)用、營(yíng)業(yè)費(fèi)用等賬戶購(gòu)買商品或接受勞務(wù)支付的現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物的金額一同支付的增值稅進(jìn)項(xiàng)稅額的金額。

例如：7月份路通運(yùn)輸公司用現(xiàn)金購(gòu)買辦公用品一批，發(fā)票載明的金額1500元，在編制現(xiàn)金流量表的調(diào)整分錄為：

借：管理費(fèi)用 1，500.00

貸：支付的與經(jīng)營(yíng)活動(dòng)有關(guān)的現(xiàn)金 1，500.00

8月份路通運(yùn)輸公司用現(xiàn)金購(gòu)買辦公用品一批，發(fā)票載明的貨款1000元，增值稅170元。在編制現(xiàn)金流量表的調(diào)整分錄為：

借：管理費(fèi)用 1，000.00

應(yīng)交稅金-應(yīng)交增值稅（銷項(xiàng)稅） 170.00

貸：支付的與經(jīng)營(yíng)活動(dòng)有關(guān)的現(xiàn)金 1，170.00

綜上所述，交通運(yùn)輸企業(yè)“營(yíng)改增”前后在會(huì)計(jì)核算上的變化，主要是原始憑證、賬簿設(shè)置、賬務(wù)處理和會(huì)計(jì)報(bào)表項(xiàng)目反映內(nèi)容上的變化，理清這些變化，并掌握這些變化對(duì)我們?cè)跁?huì)計(jì)核算上的影響，我們就能真實(shí)、客觀的反映企業(yè)營(yíng)改增后的財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)成果和現(xiàn)金流量。

【參考文獻(xiàn)】