本文利用Enomaly 虚拟云架构技术设计了一个云手写识别系统，除了提供高准确率的识别功能外，同时使得倾斜书写识别、用户自适应识别等需要高计算及存储资源的功能实现成为可能。实验结果表明，传统C/S 模式的传统服务器在用户并发数为300时处理能力已经达到极限，而采用基于云计算架构的手写识别系统能轻松处理1 000个并发用户的服务请求，在处理300个并发用户时，接入率为100%，远高于传统服务器模式的接入率（82.7%），平均识别处理时间仅为16 ms，大大低于传统服务器模式的处理时间（340 ms
