4. ，云-端融合应用模型与运行平台，，

云计算的普及和移动互联网应用的繁荣，特别 是大数据的兴起，为云 - 端融合的研究与实践带来 了新的挑战和机遇。一方面，云计算的“资源孤岛化” 趋势使得云资源难以按需使用，极大限制了云 - 端 融合应用的广度。以亚马逊、Windows Azure、阿里 云、腾讯云为代表的公有云，和利用威睿 (VMware)、 Windows System Center、OpenStack 等建立起来的 各种私有云，为用户提供了越来越丰富、带有差异 化的平台服务，并以此竞争和锁定用户。部署在一 个云上的应用很难使用另一个云的软硬件资源，应 用在不同云之间迁移的成本也越来越大。换言之， 某个公有云或私有云所管理的计算、存储、网络、 平台等软硬件资源，对于这个云以外的应用而言， 就像“信息孤岛”一样难以互联互通和按需使用。 另一方面，“信息孤岛”现象使得大部分互联网应 用内部的数据和功能很难作为资源开放共享，严重 制约了云 - 端融合应用的深度。大数据标志着数据 成为新一代信息技术的战略资源，理应成为云 - 端 融合中最重要的一类资源。然而，互联网上主流或 常见的 Web 应用（浏览器 / 服务器架构）、PC 应用（客 户机 / 服务器架构）、移动应用（应用 / 服务器架构）， 由于大量采用开发框架和中间件，使其内部封装的 业务数据和功能因分散、交织、碎片化而无法直接 开放共享，系统重构的时间和人力成本大、风险高， 由此形成互联网上普遍的信息孤岛现象。 从资源管理的角度看，较为理想的云 - 端融合 应该是指以云计算和智能终端为主体的互联网上的 存量和增量资源均可以被任意（授权的）软件使用。 从这个角度出发，不难发现，现有方法和技术还有 诸多局限和不足。例如，资源管理上种类相对有限， 形式相对单一，难以适应云 - 端融合环境下资源管 理机制异构多样的需要 ；应用对资源的使用模式相 对固定和静态，难以应对资源管理需求开放多变的 挑战 ；资源管理大多关注特定类型资源的局部优化， 对于云 - 端融合的复杂应用缺乏全局的视角，导致 管理质量复杂难控。 针对云 - 端融合环境下软件技术面临的挑战， 北京大学自 2007 年起开展研究 [1~4] ，主要针对计 算和数据两类资源的开放融合，提出了一种应用构 件模型，用来规约应用对资源使用的能力描述，基 于软件定义和运行时模型等技术构建了运行支撑框 架，基于代码分析与重构实现了对安卓应用和 Web 应用的云 - 端融合化改造。这些研究成果所形成的 云 - 端融合应用运行平台也转化成为燕云基础设施 即服务 (IaaS) 管理系统和数据即服务 (DaaS) 管理系 统，从产业的角度探索并实践了云 - 端融合的应用 场景与前景。