基于GemFire的海量数据计算性能实验分析

针对交通领域多源动态海量数据高性能计算的实时性、动态扩展性处理要求,提出了一种基于GemFire的分布式内存数据库实验平台。采用键-值数据存储结构和分布式动态成员关系,通过加载浮动车系统的真实数据在完整的云计算架构下,进行了计算性能测试与分析。实验结果表明,平台可将千万级以上大数据量的计算时间缩短至原系统的10%以内,满足了交通物联网云平台整合利用各子系统数据资源的应用需求。     

基于云数据处理的分布式光纤应变远程监测系统设计

针对现有的分布式光纤应变监测系统数据采集量大、存储空间有限、无法远程监控等问题,设计了基于云数据处理的分布式光纤应变远程监测系统。首先,基于ADO数据库访问技术设计了数据库访问编程接口,使上位机程序可通过该编程接口将数据传输至远程云数据库,解决了上位机存储空间有限的问题。其次,利用多线程机制设计了上位机程序多线程并发访问数据库模块,实现了数据实时高效的传输。最后,基于ORACLE设计了数据库系统方案,将数据库搭建在云服务器端,用于存储和分析MFC程序采集处理的监控数据和异常信息,实现了云数据的实时处理和远程监控。实验测试结果表明,上位机与云数据库之间的数据交互速度满足并发和实时监测的需求。     

云计算及云数据管理技术研究初探

云计算及云数据管理技术是在传统的数据存储、分布式计算和网络技术等计算机技术的基础之上发展而来的,它旨在分布式存储和处理海量数据,以方便人们按需及时获取相应服务。云计算及云数据管理技术的实现和发展日益显现出了它的强大存储计算能力和广泛应用前景。本章介绍了云计算的概念及特征,分析了云计算及云数据管理技术的服务模式和系统结构,总结了云计算及云数据管理技术的关键技术,主要平台的实现,阐述了其面临的挑战,介绍并展望了以后的发展应用及其广阔前景。     

基于云计算技术的计算机网络安全存储技术

针对基于云计算技术的计算机网络安全存储技术,采用理论结合实践的方法,简要阐述了云计算技术的相关概念,探讨了云计算机技术在计算机网络安全存储中存在的安全隐患,提出了基于云计算技术计算机网络安全存储系统建设的关键技术.分析结果表明,在计算机网络安全存储合理应用云计算技术能够大幅度提升计算机网络运行的安全性,提升存储数据的利用率,充分发挥出数据的作用和价值.     

云计算技术下计算机网络安全存储技术研究

云计算和云存储技术的发展为实现海量数据的存储提供了有效的途径。本文以云计算技术下计算机网络安全存储技术为出发点,指出目前计算机网络安全存储的影响因素,并对云计算技术在计算机网络安全存储中的应用进行研究,从而提高计算机网络的存储安全性,确保用户数据信息的安全。     

基于GFS的分布式云存储应用技术的设计

云存储是存储技术在云计算技术上的发展和延伸,本文系统中主要介绍了云存储在实际中的应用模式,提出了基于GFS的分布式云存储应用技术的医疗信息化系统的构建框架和设计,深入分析了分布式云存储系统的发展动向。     

基于物联网海量数据处理的数据库技术分析与研究

物联网的快速发展,对海量数据处理技术要求越来越高。针对物联网数据的实时性、海量性、多态与异构性特征,文章通过对基于分布式内存数据库的数据库技术和基于云计算技术的分布式实时数据库技术的分析研究,认为以上两种数据库技术可以适合并满足物联网海量数据的处理需求。     

云计算技术在计算机数据处理中的应用

云计算是利用分布式的高性能计算机实现分布式数据计算和存储的一种方式。云计算可以充分利用远程计算机的优势,最大化利用网络的优势,在云端实现本地计算机无法实现和实现困难的大数据计算。基于此,结合前人的研究经验和现有的云计算技术计算模型,通过分析网络资源和云端服务器,提出了云计算技术在数据处理中的应用模型和发展策略,为广大云计算技术研究人员提供参考。     

云数据库在高校计算机专业教学中的应用

随着云计算的信息化教学系统在高校教学中的应用,每天都会产生大量不同结构的教学数据,大数据时代的高校教学方法需要高可用性、低成本、大规模并行处理的数据库系统,云数据库的这些优点使其成为计算机教学中的理想选择.介绍云数据库概念及系统构架,并将云数据库应用到高校计算机教学中,并给出云数据库应用在计算机专业教学中的优势.     

分布式下MongoDB对激光点云的存储和处理研究

近年来,激光点云数据的应用急剧增加,如何对其进行高效存储和快速处理成为当前的一个重要研究方向。点云数据包含着丰富的地理信息,属于空间数据范畴。传统的关系型数据库对海量空间数据的存储和处理相对薄弱,分布式环境下非关系型数据库的应用为此提供了一个新的研究视角。Sharding技术是数据库水平扩展的一种解决方案,在分布式环境下搭建MongoDB的Sharding集群,通过范围分片和哈希分片对大量激光点云数据进行分布式存储、空间查询和MapReduce运算测试,充分体现了分布式下MongoDB在空间数据的存储和处理方面的巨大优势。     

体育竞赛实时数据分享系统储存方案设计与优化

在"互联网+"概念的影响下,越来越多的信息技术应用于体育产业.本文通过构建基于MEAN框架的体育竞赛实时数据管理系统,设计了一种结合本地存储与远端云数据库的分布式存储方案,既实现数据的实时分享,又保障数据的可靠性.并通过实验的方式比较了基于HTML5 Local Storage本地存储的两种方法与本地NoSQL数据库的...     

云计算环境下的分布存储应用及安全机制

云计算环境下,对数据存储提出了新的要求,不仅要在容量空间上满足,更要在安全性能上满足.文章首先简单分析了数据库的类型,以及分布式存储在办公室系统中的应用,然后其安全机制加以研究,介绍了几种安全技术.     

一种分布式数字海洋云系统研究

海洋数据分布区域广泛且数据量庞大,现有数字海洋系统相对独立,海洋数据信息共享度低,制约了大规模海洋数据的高性能计算。为"数字海洋"系统提供有力的数据支持和计算服务。本文提出一种基于云的分布式数字海洋系统,把不同的海洋数据通过高速网络连接起来建立一个存储云,使用一个专用的网络服务协议,用于高性能广域网络连接的计算机集群所进行的大型分布式数据集的高性能计算。实验结果表明,与现有基于Hadoop分布式数字海洋系统相比,该系统的性能有显著提高、数据高度共享。     

云数据库和云计算在BSS系统中的应用

鉴于目前通信运营商的业务支撑系统数据多采用省集中、数据库表结构存储模式,这种存储方式和目前海量数据查询、更新产生冲突;通过把云数据库和云计算技术引入到通信业务支撑系统,运用云计算和云存储技术,解决目前通信运营商面临海量数据难以管理、集中的问题,为通信运营商构筑全国业务支撑系统统一模型提供发展.     

海量结构化数据存储检索系统

Big Data是近年在云计算领域中出现的一种新型数据,传统关系型数据库系统在数据存储规模、检索效率等方面不再适用.目前的分布式No-SQL数据库可以提供分布式数据存储环境,但是无法支持多列查询.设计并实现分布式海量结构化数据存储检索系统(MDSS).系统采用列存储结构,采用集中分布式B+Tree索引和局部索引相结合的方法提高检索效率.在此基础上讨论复杂查询条件的任务分解机制,支持大数据的多属性检索、模糊检索以及统计分析等查询功能.实验结果表明,提出的分布式结构化数据管理技术和查询任务分解机制可以显著提高分布式条件下大数据集的查询效率,适合应用在日志类数据、流记录数据等海量结构化数据的存储应用场合.     

云技术在飞行试验数据处理中的应用

针对飞行试验数据的海量非结构化的特点以及当前所面临的处理与应用问题,研究分析当前新兴的云技术,提出了飞行试验数据云计算应用架构的3个组成要素:设备系统、云存储和云计算。面向试飞数据工程应用,以试飞科目、试验动作段为频度矩阵建立试飞元数据存储阵列,实现海量非结构化试飞数据的云存储应用;以SOA架构为基础,结合面向应用的处理功能组件,实现分布式网络计算调度和计算群集,为用户提供高效的云计算服务。工程实践应用表明,该系统以灵活架构有效地解决了非结构化大数据信息的高效存储、统一管理和共享应用,实现了海量试飞数据的快速分析处理,展示了云计算技术的先进特点。     

云GIS及其关键技术

GIS与云计算的结合为GIS的数据存储、管理、处理及其应用提供了一个新的发展前景。分别给出了云计算和云GIS的定义,提出了云GIS的四种应用模式和一个多层次架构模型,重点研究了云GIS的关键技术：虚拟化技术、分布式数据存储技术（GFS）、虚拟化数据管理技术（Bigtable）、并行空间分析技术、数据和功能互操作技术和部署模式,最后给出了一个云GIS实际应用框架。     

改进遗传算法在云辅助教学平台中的应用研究

云计算技术迅猛发展,云计算辅助教学平台应运而生,具有网络化的海量教学数据资源存储与计算功能和瘦客户端等显著优点,云辅助教学平台数据量和用户量巨大的特点决定了其作业类型的多样性和数据密集性,云辅助教学平台的设计重点在于高效率的资源管理和调度。论文设计云计算辅助教学平台的体系结构,并对云平台作业调度的原有自适应遗传算法做出改进,以传统遗传算法做基础,综合数据公平和本地性选择遗传基因,相比于传统算法,在响应用户需求上更高效。仿真实验结果显示改进后算法更能体现公平性、并提高了效率,更适于云计算机环境。     

云计算环境下仿真计算机取证研究

文章首先介绍了传统的计算机取证技术的困境,然后引出云计算环境下仿真计算机取证的系统构建方法和结构体系.该系统充分利用了云计算环境的高效计算、海量存储、并行处理等特点,利用服务器虚拟化技术和桌面虚拟化技术,以及成熟的分布式并行计算框架,将传统的计算机取证模式转化为动态、并行、高效的云取证模式.     

基于Hadoop的云存储的研究及实现

首先描述了云计算、云存储的概念、云计算的体系结构及云存储的架构模式;然后介绍了Hadoop工作原理及其文件存储的方法;最后基于eyeOS的Web操作系统,对传统的文件存储方法进行改进,采用Hadoop的HDFS技术实现文件的分布式存储及容错控制。