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1.
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大数据研究综述
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赵娜《电子测试》,2015年第5期
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随着互联网、物联网、云计算技术的迅猛发展，数据规模呈现了爆炸性增长的趋势，大数据时代已经到来，如何更好地管理和利用大数据成为研究的重点。本文从大数据的基本概念入手，分析了国内外大数据的发展和应用现状。在此基础上，对大数据的处理流程和关键技术进行了阐述，最后总结了大数据时代所面临的新挑战。
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2.
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大数据环境下的平台架构技术研究
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陆丽婷《计算机时代》,2014年第10期
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大数据时代的到来,对数据的管理和存储带来了挑战。为了更好地管理和利用大数据,对大数据的基本特征进行了剖析,从大数据和分析技术平台的视角,分析了海量并行处理架构、云计算、网格计算和MapReduce这几种重要的技术,比较了其技术特点,对运用不同的技术对大数据时代数据管理产生的作用进行了分析,讨论了大数据分析工作所需要的混合环境,整合环境资源以使能够协同工作,使得每一项技术变得更加强大有效。
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3.
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基于大数据的智能电网关键技术研究
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贺红燕《电源技术》,2016年第8期
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大数据时代的来临,对数据的处理方式提出了新的挑战.在分析智能电网数据源和数据特征的基础上,提出了利用云计算的环境来对智能电网中的大量数据进行智能处理的方法.将大数据的概念引入到智能电网运行的关键技术当中,对智能电网的实际运行具有重要的指导意义.
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4.
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云计算环境中能效评估方法
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韩珂 蔡小波 容会 向丽萍《计算机系统应用》,2016年第25卷第7期
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云时代的到来使得数据中心的高能耗问题愈发严重，如何实现高性能、低功耗且具有QoS保障的高能效云环境已经成为研究热点.论文对能效的基本概念进行了阐述，并对能效的处理模式包括计算模型和测量方法以及基准测试进行了归纳总结，在此基础上对能效的关键技术进行深入的分析，最后归纳总结了高能效云环境面临的问题和挑战.
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5.
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云计算及其数据存储与管理技术研究
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孟燕 郭冬梅《信息技术与信息化》,2012年第5期
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云计算是近几年才出现的一个新名词,虽然时间不长,但它发展异常迅速,受到越来越多的人关注。在当今这个信息大爆炸的时代,云计算凭借其独特的优势,将会得到越来越广泛的应用。数据是云计算系统的处理对象,因而数据存储与管理对云计算系统非常关键,是非常具有价值的研究领域。本文在介绍云计算概念和特点的基础上,重点分析了谷歌的云数据存储与管理技术GFS和BigTable,并对Map-Reduce编程模式进行了讨论。最后对云数据存储与管理技术的发展前景进行了展望。
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6.
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云计算技术的应用及发展趋势综述
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虞慧群 范贵生《微型电脑应用》,2011年第27卷第10期
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云计算是当前信息产业的热点领域,具有广阔的应用前景。从定义、特征和模型3个方面,介绍了云计算的基本概念,对云计算的虚拟化、资源管理、安全性、分布式编程、数据存储等核心技术和云计算标准进行综述,并对分析主流的云计算技术应用及发展趋势进行分析。
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7.
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云计算环境下的虚拟化技术研究
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李丽《军民两用技术与产品》,2016年第4期
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随着云计算的发展以及大数据时代的到来，越来越多的数据分析和数据挖掘任务需要借助云计算技术来处理，这就带来了云计算平台的飞速发展。虚拟化技术是支撑云计算的基石，在大规模数据管理和方案交付解决方面发挥着巨大的作用。对此，文章对云计算环境下的虚拟化技术进行了一些分析，总结了云计算环境下虚拟化技术的价值。
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8.
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新技术冲击下企业信息系统的思考和应对
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臧勇《电子世界》,2014年第13期
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2014年,随着大数据技术的推进,企业对大数据的需求将随着IT围墙的突破,IT系统不仅处理防火墙之内的业务流程和管理数据,还要延展到移动计算数据进行整体的处理。今天无论是云计算、大数据、亦或是物联网、移动互联、移动办公都已超出了传统数据中心所能承受的负载,数据中需要变革、IT技术的创新正在以全新的方式改变着企业的模式。本文从IT创新技术的概念、基本构成、企业转型的必要性,阐述了新技术给企业IT带来的挑战、技术转型及应对策略。
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9.
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智能电网大数据技术发展研究
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吕维体《通讯世界》,2017年第13期
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在互联网及云计算不断发展的基础上,大数据技术不断提高并在众多行业得到了广泛的应用.本文在介绍大数据、云计算基本概念的基础上,探讨智能电网大数据、云计算的特点,并对大数据技术在智能电网中应用进行了分析.
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10.
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基于云计算的安全性探究
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马玉玲《硅谷》,2011年第20期
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随着时代的进步,科学技术日新月异,计算机网络技术的普及,以及分布式处理、并行处理、网格计算的发展,云计算的概念应运而生并日渐为人们所知,与物联网、智慧城市等概念一样成为目前各大领域研究的又一热点,受到各大IT企业的关注和推动。云计算作为一种新兴的并行计算技术,适合当今巨型信息化处理需求。但是还存在一定的问题,比如云服务的安全问题,如果安全性问题不解决,云计算的发展必然会受到影响。正是从云计算的安全性出发,对目前云计算的安全情况进行全面的分析与介绍,并对当前一些云计算的安全技术做简单的探讨。
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11.
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云计算环境下的安全问题浅析
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黄玉华《黑龙江通信技术》,2013年第5期
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对云计算的概念、云计算安全现状及云计算安全面临的挑战进行阐述，进而对云计算安全环境进行分析，并从安全治理、风险管理和合规、人员和身份、数据和信息、应用和流程及物理基础架构5个方面对云计算安全的架构进行论述。
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12.
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护航大数据时代,助力云计算与大数据融合发展
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周建坤《电脑编程技巧与维护》,2018年第1期
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大数据时代的到来,社会各行业和各领域都受到了很大的影响,为了适应大数据时代的需要,各领域、各行业不得不做出相应的调整,以满足大数据时代的要求.在大数据时代的背景下,"云"概念也随之出现,云计算越来越多地被人们关注,云计算与大数据的融合发展逐渐成为其发展的一大趋势.阐述了云计算和大数据的相关内容,包括基本概念和主要特点,分析了大数据与云计算的联系和区别,并对云计算与大数据的融合发展进行了详细地探讨,从而形成了对云计算与大数据的全面认识与了解,希望能够为今后相关内容的研究提供一定的参考依据.
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13.
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云存储安全模型研究
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于辉 李新虎 刘俊朋 郭锋《信息技术与标准化》,2015年第6期
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针对云存储服务对传统存储技术在数据安全性、可靠性、易管理性等方面提出的新挑战,在分析云存储的基本概念、结构和特点的基础上,研究了云存储的安全性;同时,针对云存储系统各个结构层次的特点,讨论了云存储的安全技术,并构建了云存储安全模型,保证了云存储系统的安全性和可靠性.
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14.
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大数据：概念、技术及应用研究综述 被引次数：1
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方巍 郑玉 徐江《南京信息工程大学学报》,2014年第5期
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随着物联网、云计算、移动互联网的迅猛发展，大数据（ Big Data）吸引了越来越多的关注，正成为信息社会的重要财富，同时也给数据的处理与管理带来了巨大挑战。首先从大数据概念入手，阐述了大数据的来源、主要挑战、关键技术、大数据处理工具和应用实例等，并对比了大数据与云计算、物联网、移动互联网等技术之间关系，然后剖析了大数据核心技术、大数据企业解决方案，讨论了目前大数据应用实例，最后归纳总结了大数据发展趋势。旨在为了解大数据当前发展状况、关键技术以及科学地进行大数据分析与处理提供参考。
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15.
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浅谈云计算在计算机网络中的应用
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蔡明《电子制作．电脑维护与应用》,2015年第14期
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在大数据和信息化普及的时代，早期云计算技术的简单搜索服务功能已经难以满足客户群体的多样化、个性化需求。因此，随之应运而生了云计算技术。本文通过介绍云计算的概念、基本应用服务类型和云计算的基本应用实例，以期服务于云计算的更多应用思考与探索。
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16.
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云计算的数据安全性问题研究
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丁钰《电子世界》,2014年第11期
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数据安全问题是困扰云计算的主要问题之一,本文在分析云计算基本特征的基础上,提出了当前云计算面临的数据安全挑战,并从管理、服务和技术等方面阐述了数据安全的应对策略。
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17.
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论大数据的现状及其发展研究
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陈光健 林品乐《信息通信》,2015年第6期
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随着社交网络、电子商务、云计算、智能硬件以及互联网金融等新兴服务出现，人类社会正迈向信息化和网络化的大数据时代。大数据具有规模大、种类多、覆盖面广等特点。数据从简单的处理对象开始转变为一种高整合且高可用的基础资源，对旧有数据管理方式产生极大的冲击。在此基础上，必须要就目前大数据时代面临的问题进行具体的分析，并且对未来的发展前景进行展望。
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18.
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基于云平台的大数据处理流程的关键技术研究
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王裕《信息技术》,2014年第9期
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随着云计算,物联网和各种社交网站,以及各类智能移动终端设备的发展,现在互联网正面临着海量的数据量,如何更好地使用和管理这些数据便是一个极大的挑战。文中解释了大数据的一些基本概念,对大数据的数据源进行了分析和归纳,然后展示了大数据的基本的数据处理流程,最后总结了在数据处理流程中使用的若干关键技术。
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19.
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大数据时代下的企业人力资源管理研究探析
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乐美谦《质量探索》,2016年第4期
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大数据时代的到来意味着数据从简单的处理对象开始转变为一种基础性资源,对于企业来说,如何更好地管理和利用数据至关重要。本文首先从大数据的概念、特征和类型着手,接着对国内外大数据的相关研究现状进行了阐述,在此基础上,分析了大数据时代下企业在人力资源管理上可能面临的挑战,并就企业在人力资源管理方面提出了一些对策建议。
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20.
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农业大数据综述 被引次数：2
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张浩然 李中良 邹腾飞 魏旭阳 杨国才《计算机科学》,2014年第41卷第Z2期
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云计算、物联网、大量社交网络的兴起使我们社会的数据种类和数量都呈井喷式增长,大数据时代已经到来。农业信息化是现代农业建设的重要内容,农业物联网等应用使农业产业发展中的应用日渐深入。在大数据背景下,大数据分析也为农业信息化提供了技术支持。对农业大数据的相关概念进行阐述,介绍了大数据的分析过程,以及对可应用于农业大数据的各项技术进行了介绍。最后简要分析了农业大数据未来发展所要面临的挑战。
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