云计算与物联网范文篇1

关键词：分布式计算;云计算;雾计算;物联网

中图分类号：TP316文献标识码：A文章编号：2095-1302（2014）12-00-03

0引言

近几年来，“物联网”、“云计算”这两个词语深刻地变革了IT学术界、产业界。但是在实际应用过程中，物联网和云计算都存在一定的短板和缺憾[1]，具体表现在：（1）物联网感知层的数据量大而且非常复杂，海量数据间存在着频繁的冲突与合作，具有很强的冗余性、互补性和实时性，同时又是多源异构型数据。因此，在实时性要求较高情况下，对海量数据的过滤、处理、传输和应用等问题是一个巨大的挑战。（2）云服务是聚合度很高的服务计算，其使用方式虽然廉价、简单且方便，但是背后却消耗着大量的网络带宽，用户访问量大会大幅度增加网络流量，由此引发的服务中断、网络延迟等问题，以及云计算的集中式计算导致网点分布不均而产生的用户访问网站响应速度慢，我国带宽不足、流量成本高的问题都制约着我国云计算服务的应用和发展。综合分析以上问题，有人提出云端计算，更加强调边缘计算设备的作用，都是希望计算要在物理节点上分散，而不是集中，这些都为雾计算的产生提供了空间。

思科全球研发中心总裁Dr.FlavioBonomi[2]于2011年首次提出雾计算（FogComputing）的概念之后，思科研发组的FlavioBonomi，RodolfoMilito，JiangZhu，SateeshAddepalli等人开创性地描述了雾计算的概念。他们认为：正如云计算一样，雾计算也十分形象，大自然中的雾是更接近地面的云，故用雾计算恰当地描述介于云计算与终端计算的中间态;雾计算是半虚拟化架构的分布式的服务计算模型，用户、应用或物联网终端可以在任何时候、从任何地方基于任何联网设备访问自己的本地云（LocalCloud，也可称为雾节点）[3]。因此，雾计算既继承了云计算的优点，也具有终端计算的优势，能够充分发挥终端的计算功能和本地就近处理的优势。雾计算可以很好地解决那些时延敏感应用（Iatency-sensitiveApplications）的计算问题，这些业务往往处于数据中心边缘，需要就近处理，从而减少时延，集中于数据中心的云计算显得无能为力[4]。

1雾计算的应用定位

雾计算是分布式的云计算节点，就其位置而言，可以称为边界计算（EdgeComputing），就是互联网与现实世界的边界。云数据中心是互联网的中心，PC、手机、监控照相机等诸多的电子设备，移动终端，家用电器处在现实世界的中心，而雾计算的服务器处在二者的边界之上，物联网的信息模型[2]如图1所示。

图1物联网的信息模型图

主要表现为个人云、家庭云以及机构云等私有的“小云”为主，而不是早期云计算所倡导的IT服务提供商的“大云”、“公有云”。从长期发展趋势来看，我们认为终端计算、雾计算和云计算的将在一定时期长期共存，因为它们各有优势。就系统的数量级而言，一个云计算系统可以关联多个雾计算系统，一个雾计算系统可以服务于多个（成百上千、甚至几万个）计算终端[5]，物联网终端设备是指一切具有网络身份标识的信息终端，大到汽车、冰箱，小到门锁、追踪卡、手环等都是终端设备。雾计算的“雾端”与云计算的“云端”以及物联网的“物端”之间的关系如图2所示：

图2物联网的逻辑模型图

与云计算依赖集中式高性能计算设备强调整体计算能力不同，雾计算以量制胜，强调计算节点数量，不管单个计算节点能力多么弱都要发挥作用。因此雾计算有几个明显特征：低延时和位置感知，更为广泛的地理分布，适应移动性的应用，支持更多的边缘节点。总之，雾计算面对市场需求，摈弃了云计算聚合度过大且技术过于复杂的弊病，保留了云计算的一些优点，比如高性价比、可扩展性、技术透明性等，同时还兼具分布式系统的一些优点，例如容错、异构、安全、编程模型等[6]。下面分别对这些“小云”做简要介绍：

个人云（PersonalCloud）是指借助智能手机、平板电脑、电视和PC等个人设备，通过互联网无缝存储、同步、处理并分享数据的在线服务[7]。个人云是云计算在个人生活领域的延伸，通过Internet对个人的各种信息进行组织、存储、分发和再加工。与所有的“云”一样，个人云由服务器、终端、应用程序和个人信息组成。数据信息存储在云上，通过3G网络接口向终端提供服务[8]。由于隐私性的要求，个人云的安全性要求较高。

家庭云是指在家庭网络环境下实现多成员的设备、信息等互联、共享和互操作。这种云是部署在家庭里，而不是交给云服务提供商。家庭云可以实现无线智能组网、智能关联、集中存储、娱乐实时分享、智能家居远程控制、集中安全存储及统一设备管理等功能[9]。

机构云是指服务于一个学校、企业、政府部门等机构的内部云服务系统，类似于家庭云。机构云的规模要比家庭云更大且复杂，用户数据也相对更多，数据量也更大，服务类型也更丰富。

2物端-雾端-云端的互操作

在物联网的最佳实践中，应用、存储和计算等服务尽可能位于距传感器和设备等“物体”更近的位置，这正是雾计算产生的背景，在图2所示的物联网的逻辑模型中，终端计算层主要服务于物联网的传感器层和信息汇聚层，雾计算层主要服务于物联网的信息分析层和数据传输层，云计算层主要服务于物联网的应用服务层。其中传感器层是物联网的皮肤和五官，主要用于识别物体，采集信息;信息汇聚层是物联网的神经中枢网和血管网，负责数据信息的收集阅读器接收到来自电子标签的载波信息;信息分析层是将收集的数据信息送至雾计算系统进行分析、过滤和处理;数据传输层将信息分析层的信息进行分发与传递，传送给云计算系统;云计算服务的应用层是物联网的“社会分工”――与具体行业需求结合，实现广泛智能化[10]。

雾计算的互操作性框架如图3所示，该框架是遵循物联网业界标准的开放式互操作框架，可以很好地满足物联网应用的近、远期实施目标。

图3物联网的互操作框架

雾计算系统被看作是由多个独立的雾节点（FogNode）组成的系统，由物联网终端设备本身或者介于终端设备与网络之间的设备来承担存储和处理物联网生成数据流的任务。最重要的是雾节点分离了云节点和终端设备，有利于打破垄断和隔阂，改良了物联网的生态环境，开拓了新的商业模式[11]。

图4物联网生态环境演进路线

边缘服务器需要处理的数据量非常庞大（比如EPCglobal物联网读写器每秒可捕获120到400个信号），解决物联网数据处理的性能和可伸缩性问题的方法，主要有线程多路技术和非阻塞（Non-blocking）I/O机制，非阻塞I/O可以使边缘服务器能够在多个并发用户中复用少量线程，确保较高的性能和可伸缩性。在处理读写器的大流量数据和进行消息传递时，需要大量使用I/O和网络。边缘服务器中使用“批量数据传输”技术，将多个相同类型的请求包装在一个数据包中，可以舒缓网络堵塞问题。它还可以减少多个请求通过其它逻辑层所需的时间。最后，如果由边缘服务器完成中央数据库（DataCenter）的存储操作，将会产生系统瓶颈，影响可伸缩性。比如将从一组RFID读写器捕获的数据全部写入中央数据库，进入数据库的巨大数据流会对性能产生严重影响。因此，应该在云平台层处理与中央数据库的交互，这样就可以大大减少需要处理的数据。这种架构（如图5所示），相对于事件储存库方法，可以定义为事件源方法[12]。

图5边界计算实现灵活伸缩

图6是雾计算节点的功能框架图，最上层可接入第三方APP应用，中间是物联网边缘服务器的功能模块，最下层是可接入的各种物联网终端设备。从框架图可以看出，雾计算节点对上层应用的接口是开放的，对下层的终端设备也是广泛的兼容性[13]。

图6雾计算节点的功能框架图

3物联网信息处理系统的用例分析

物联网环境中用例层面包括三个要素：物节点、雾节点和云节点。一个云节点（公共云）一般会服务于多个雾节点，它们之间是一对多的关系。一个雾节点一般会服务于多个物节点，它们之间也是一对多的关系。物节点可能是一个私有云环境，也可能不是云，物联网用例旨在描述最为典型的应用场景，而并非列出物联网环境下的所有现实情况[14]。物联网的用例包括4种情况：（1）物节点与云节点互动;（2）雾节点与云节点互动;（3）物节点与雾节点互动;（4）雾节点与物节点和云节点互动。

图7（a）描述物节点与云节点互动的情况，是在物联网早期阶段最常见的基于智能终端的物联网用例。智能终端可以轻松访问云节点，使用云端的计算、存储和数据服务。

图7（c）描述物节点与雾节点互动的情况，也是在物联网早期阶段最常见的局部RFID物流信息管理的用例。雾节点是局部范围所有物节点的处理中心、管理中心和应用中心。

图7（d）描述雾节点与物节点和云节点互动的情况，是在物联网发展到成熟期的EPCglobal物联网用例。物节点的编码信息被发送到雾节点，雾节点访问存储于云节点上的对象命名服务ONS（ObjectNamingService）以及配套服务，找到该物品信息所存储的物理位置，然后由雾节点给应用系统指明存储该物品有关信息的服务器，并将文件中关于该物品的信息进行传送和应用。雾节点起到过滤、处理和联通物节点与云节点的互动信息。比如：车联网。车联网的应用和部署要求有丰富的连接方式和相互作用。车到车，车到接入点（无线网络，3G，LTE，智能交通灯，导航卫星网络等），接入点到接入点，接入点到云。

图7（b）描述雾节点与云节点互动的情况，雾节点使用云节点补充其所需要资源：使用云存储进行备份或存储很少用到的数据;使用云中的虚拟机来处理峰值负载;使用云中的应用程序（SaaS）来处理雾节点的数据;将云数据库用作某一应用程序处理过程的一部分。与其他雾节点共享该数据库。

图7（a）物节点与云节点互动图7（b）雾节点与云节点互动

图7（c）物节点与雾节点互动

图7（d）雾节点与物节点和云节点互动

图7物联网典型用例图

4结语

本文分析了雾计算产生的时代背景的基础上，探讨了雾计算的特征和应用定位，然后基于雾计算联通型的应用定位，描述了它的组织结构，分析了雾计算的“雾端”与云计算的“云端”以及物联网的“物端”的互操作方法，并总结了雾计算的用例，可作为雾计算系统研究与开发的基础。雾计算系统以开放式的计算框架模型应用于各个边缘服务器节点之上，这些雾节点具有一定的独立性、多态性和适应性，可以实现雾节点之间以Web服务或云服务的方式进行跨网络的互连、互通和联盟，也可以基于内部网或局域网的方式进行信任域内的数据处理与应用。当传感器越来越便宜，分布得越来越广，联网设备越来越多，产生的数据量将进一步爆发，将网络计算的重心从网络中心扩展到了网络边缘，只有雾计算模型最适合这种物联网的边界计算需求。

参考文献

[1]吴磊.思科：“雾计算”的诳语与干货[J].IT经理世界，2014（11）：68-69.

[2]计春雷，杨志和，谢致邦.服务计算新模式：雾计算[J].上海电机学院学报，2012，15（5）：337-341

[3]云计算之后，雾计算开始[EB/OL].，2014.

[4]云计算的下一站是雾计算[EB/OL].，2014.

[5]BonomiF，MilitoR，ZhuJiang，etal.FogComputingandItsRoleintheInternetofThings[C].ProceedingsofthefirsteditionoftheMCCworkshoponMobilecloudcomputing.NewYork，USA：ACM，2012.

[6]F.Bonomi.Theinternetofthingsandfogcomputing[C]TheEighthACMInternationalWorkshoponVehicularInternetworking（VANET2011）.LasVegas，USA：ACM，2011.

[7]网络带宽有限让“雾计算”来帮忙[EB/OL].http：///it/figures2/2014-05-26/12353.shtml，2014.

[8]郑园，蒋巍，蒋天发.个人云计算安全框架的研究[J].信息网络安全，2011（12）：72-75.

[9]百度百科.家庭云[EB/OL].http：///view/7153468.htm，2014.

[10]杨志和.基于志愿计算的云平台的构建方法与架构研究[J].上海电机学院学报，2010，13（4）：223-227

[11]王宇，王志坚.志愿计算模型形式化方法[J].软件学报，2008（5）：1125-1133.

[12]吴永和.学习资源服务生态环境构建的研究[D].上海：华东师范大学，2009.

云计算与物联网范文

关键词：云计算物联网西南少数民族地区畜牧业信息化

中图分类号：TP3文献标识码：A文章编号：1672-3791（2014）09（c）-0012-01

物联网与云计算是信息技术的发展热点，是“十二五规划”的重要科学技术，将对各行业未来发展产生巨大变革。西南少数民族地区应当抓住机遇，大力提升科技生产力，提高其社会经济发展水平。畜牧业作为西南少数民族地区的传统主导产业，有其独特资源优势，应用物联网与云计算等新一代信息技术，将促进其向现代畜牧业快速转变。

云计算（CloudComputing）是网格计算（GridComputing）、分布式计算（DistributedComputing）、并行计算（ParallelComputing）、效用计算（UtilityComputing）、网络存储（NetworkStorageTechnologies）、虚拟化（Virtualization）、负载均衡（LoadBalance）等传统计算机和网络技术发展融合的产物，它通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，使得数据中心的运行将与互联网更相似。能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。物联网就是物物相连的互联网。物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。随着物联网业务量的增加，对数据存储和计算量的需求将带来对“云计算”能力的要求。工信部“十二五”规划把云计算平台和物联网的发展都作为了新一代信息技术发展的重点领域。云计算与物联网技术的发展将引起各行业的巨大变革。

就畜牧业的信息化建设来讲，会带来更及时更准确的海量信息，要求实现智能化的远程监控与跟踪，这是目前的系统平台所无法处理的。目前西南少数民族地区畜牧业的信息化水平还处于初级阶段，通过与通信运营商合作，大力建设3G、GPRS、光缆、固话、互联网等通信设施。通过“金农工程”推进电子政务，初步建成门户网站群和信息采集系统，提供市场信息、技术培训等信息服务。在未来云计算与物联网等新一代信息技术飞速发展的环境下，单纯的信息服务是无法满足少数民族地区畜牧业信息化发展需求的，这既是严峻的挑战，也是重大的发展机遇。利用云计算与物联网技术，可以进一步完善畜牧管理部门职能，实现OA办公、视频会议、生产统计、疫情监控、畜产品安全、监测预警、动物溯源、草原防火、专家资源、“3S”监控调度等。可以达到集约化自动生产，实现圈舍监控、饲料配方、牲畜投料、牧草收储、耳标脚环溯源等精准化、科学化和智能化。

目前关于云计算与物联网技术在畜牧业信息化建设中的应用研究已经有了一些理论成果和应用工具。中国畜牧业经济专业委员会主办了“首届现代奶业信息化管理及云计算研讨会”，并了我国首个奶牛牧场云计算管理系统――“新牛人X6”，通过牧场管理系统，RFID智能识别系统，在畜牧业养殖、畜产品加工及流通和食品追溯领域提供智能化产品与解决方案。励源公司研发了多款牛用RFID电子耳标、监测计步器、自动电子秤、智能手持设备等。还有“肉牛育种数字化云服务平台”，利用智能设备在各育种场采集数据并上传到全国育种数据平台，育种平台可以对数据进行综合运算，并允许畜牧所的专家进行数据分析，最终将育种选种结果反馈给各育种场以指导生产。“禽育种云服务平台”，客户端利用智能手持机及RFID笼位标记卡，各种重量传感器、温湿度传感器将鸡舍的信息、种鸡产蛋信息自动实时上传到服务平台中来，平台即可对数据进行分析处理，提供选种育种信息。新的成果和新的技术应用到西南少数民族地区畜牧业的信息化建设中，必将带来巨大经济效益。针对西南少数民族地区畜牧业的特点，合理应用云计算与物联网等新一代信息技术，研发适宜的管理平台和管理模式，显得非常重要。

西南少数民族地区的信息化建设进程缓慢、落后，存在人才缺乏、资金投入少、设备技术手段落后，缺乏政策支持等问题，尽管近年来取得了飞速发展，但薄弱的基础设施仍然与其迫切的发展需求存在巨大反差：此外，交通不便、气候环境多变、农林畜牧为主业、地域分布宽广、多民族聚居、社会政治环境复杂，基于以上因素，其畜牧管理迫切需要信息化的高水平、高速发展。但恰恰在信息化建设方面却非常落后，与其他地区差距特别明显。因此急需高度重视，发现关键问题，针对性的解决相关瓶颈限制，加快其信息化进程。未来云计算与物联网技术将是新一代信息技术的发展和应用重点，西南少数民族地区不应落后在新时代的起跑线上，必须抓住机遇，大力发展现代信息化畜牧业。

参考文献

[1]LeiChen；MitchellTseng；XiangLian，DevelopmentoffoundationmodelsforInternetofThings[J].FrontiersofComputerScienceinChina，2010（3）.

[2]朱会霞，王福林，索瑞霞.物联网在中国现代农业中的应用[J].中国农学通报，2011（2）：310-314.

云计算与物联网范文

物联网：即在当下社会，那些拥有某些识别能力、感知能力和具有其他智能化性能的传感设备。除了以上提到的RFID、传感器之外，像无线传送技术、二维码，以及某些移动通信的模板等，都能算在其中。总而言之，物联网技术即通过网络设备实现信息的管理与传输、由此去打破空间距离的限制以实现隔空交流或设备控制一种技术。

云计算：最大的特点就是建立在虚幻的基础上进行工作的。用一种比喻说法，云就是网络、互联网上的你一个人的活N个人帮你干。

狭义云计算指厂商通过分布式计算和IT基础设施的使用模式，以按需租用或免费方式向用户供应数据的存储、分析以及科学计算等服务的一种技术。广义云计算即厂商利用互联网储存资源与闲散计算，为客户提供按需获取的高效的服务方式。

2.云计算技术的基本原理

用户所进行加工的数据是保存在互联网的数据中心上面，并不存储在本地。提供云计算服务的企业负责管理和维护这些数据中心的正常运转，保证有够大的存储空间以及够强的计算能力，以此满足用户的需求使用。用户使用的应用程序直接运行在互联网的大规模服务器集群中。用户都可以任意连接至互联网的终端设备，而不受时间和地点的限制。就是借助大量的计算机，将数据存储和应用在服务中心，用来完成存储和计算的工作流程。

云计算（Cloudcomputing），是指一种依靠互联网的计算方式并依靠互联网上异构、自治的服务和利用互联网内各种闲散计算与存储资源来为客户提供按需获取的计算。云计算的资源是易扩展的、虚拟化的、动态的，计算机终端用户不需要了解其基础设施细节和专业知识，也不必进行直接控制，只用注意你真正需要什么资源并知道通过网络来如何得到相应的服务与资源即可。

3.物联网和云计算二者之间的关系

首先，物联网的发展离不开云计算，物联网对云计算有着很强的依赖性。

云计算从两方面促进物联网的实现。一方面，它是物联网技术中的核心部分。由于云计算通俗的说就是一个用于处理数据的计算平台，通过强大的云计算技术可以使物联网中各类物品的实时动态管理和智能分析变得可能。另一方面，随着物联网规模的迅速扩大，其发展自然和云计算结合起来。当物联网中涉及的物品不多时，可能不需要云计算便可以进行数据的处理、分析，但当整个行业都整合起来形成一个行业物联网时，就不能不在云计算的基础上才能运行起来。

其次，云计算将互联网与物联网智能结合在一起。云计算的新型服务支付方式，不仅简化服务的支付，强化互联网与物联网二者之间及其内部的相互联通，而且能够实现新商业模式的快速发展，促进物联网和互联网的新型调和。

最终，云计算（CloudComputing）是效用计算，网络存储等网络技术发展相结合的产物。通过在云计算的技术支持下，物联网可以更好的增强自身数据储存、分析、处理的能力，完善了在技术方面的某些缺陷。所以物联网对云计算有着很强的依赖性和应用共享性。也使得物联网的出现及发展成为可能。

4.物联网要解决的问题

想要实现物与物及物与人之间的交流畅通无阻，物联网要解决的问题还有很多。主要存在的问题有以下几点：

（1）实时性与同步性。根据物联网的实时性与同步性的性质来说，它对时钟同步的要求很高。与传统的无线网络不同，由于物联网中的物与物、人与物之间反馈信息都和实际的物理环境息息相关，所以不能使用我们简单意义上的逻辑时钟，而必须采用物理时钟同步

（2）商业可行性。建立物联网需要投入大量的资金。就目前来说，在中国开展物联网，没有政府的支持搭建无线网络和系统平台来推广物联网应用的商品，所需的成本实在太大，而用户的接受度和企业的回报率都不可知，因此其商业可行性就带上很大的风险。

（3）寻址问题。在物联网中出现的每个具体的物品，都要有某个地址来说明它。现如今物联网飞速发展，因此它需要更多的IP地址，当今在IPv4资源即将耗尽的情况下，，也就需要研发更多的IPv6，迫于IPv4网络规模巨大，致使IPv4需要漫长的过程来向IPv6过渡，倘若物联网使用IPv6地址则其与IPv4必定存在某些兼容性问题。

（4）数据安全性能。由于物联网的实质，必然在信息相互传递的过程中产生庞大的数据量，各类物体所带有的信息的存储、跟踪、判断、决策等等，使得物联网的安全性能愈加重要。尤其是物联网服务的对象是我们用户，让用户确信服务商能够保证数据安全传递，是云计算的重要安全需求之一。

5.实现物联网的关键技术

1物联网的认知技术（感知技术）

物联网的智能化，简便了数据分析处理的过程，物体通过本身带有的信息处理机制来迅速做出判断，也就是说一定程度上赋予了物体本身独立处理与决定的能力。这意味着在物联网中应用的商品可以通过模拟人类的行为应对外界的改变并做出决策来，即如同人一样，感知它所处的网络环境，以此做出规划，采取相应的措施。

2接入网技术

接入网是指市话端局或远端交换模块（RSU）与用户之间的部分，主要完成交叉连接、复用和传输功能。接入网一般不含交换功能。有时从维护的角度将端局至用户之间的部分统称为接入网，不再计较是否包含RSU。

物联网除了以上两个关键技术，物联网还有很多关键技术，比如物体标识技术、PAI技术、公共服务软件技术、安全和隐私技术、纳米技术、搜索技术、通信和网络技术、寻址技术、、服务发现技术、设备微型小型化技术等。

6.模型建立

云计算解决物联网的规模，即把电视互动平台、电信软交换通信网络、流媒体云存储及集成服务端通信网的服务，用做数据的保密及压缩，硬件基础来自光网城市，家庭瘦终端的连接形式为互联网络，通过瘦终端上连接的电视、物联网应用装置、笔记本提供服务于每位客户。

虚拟机业务在此模型中，要求客户要办理。申请存储空间、内存、CPU等虚拟硬件，使计算机个体形成唯一，连接于瘦终端的电视机就能被客户当做计算机的显示器使用。依据客户购买于电信公司的各类型产品，使客户享受包含高清视频点播、电视点播、电话通讯、视频及互联网应用等服务。

云计算核心服务器作为性能高的运算服务；有容量大、性能高之存储力和城域核心网出口之大宽带，将互联网、视频、电话接于客户虚拟机上，只要单点登录，便能提供客户高效能三网整合的服务。高速EVDO网络中，用户的3G手机就可登录于此虚拟机上享受到在家一样的服务。

7.模型的可行性分析

此可行性分析不涉及政策层面，只于技术导向论证模型的可行性。

1瘦终端技术已越趋成熟

高度集成化的芯片随计算机技术发展，被广泛应用，我国计算机各大硬件厂商当下都进行大规模制作，只有多输入输出接口、闪存、网络收发器的瘦终端，上海联通营业厅已于2010年开始使用瘦终端受理业务。本身瘦终端无计算处理功能，将云中远端计算机资源通过网络连接带入本地，挂接云端于本地终端连接资源，在云中进行所有通信、计算操作。

2网络流量分析

设计该模型中播放高清视频或高清电视，高清数据的解码能力就需要瘦终端具有，对文件传输速率压缩，这是对网络传输速率的要求。压缩要求依H.264的，以流行的1080p60为例，若是面向传输的，视频的剧烈度及复杂度一般，图像质量较好前提下：1080p60大约是8Mbps～20Mbps，1080i60大约是4Mbps～10Mbps，与720p60一样。此传输速率远小于建成后的光网城市FTTH传输速率，甚至也能支持使用现有铜缆网络传输1080i60的高清。

8.结束语