基于云计算的作战数据存储系统研究

为了解决部队战斗时产生的海量数据的存储问题,做了一种基于云计算的作战数据存储系统的实验。通过实际的应用,该方案可以很好地克服现行的存储方式存在的不足,有效提高部队战斗效率。     

基于云计算的高校服务平台的设计与实现

随着信息技术的不断进步,云计算成为了各行业开发平台的核心,它具有高可靠性和多功能性。为了跟上信息化时代的脚步,让教育行业迅速踏上信息化征程,教育行业引入云计算迫在眉睫,因此本文设计并实现了基于云计算的高校服务平台。该平台可以让老师们改变传统的教学思维模式,让学生们脱离传统复杂繁重的学习生活。为了获取该数据首先走访调查多位师生,其次查阅了相关的书刊,然后分析并制定六大功能需求模块,最后重点研究了该平台的稳定性。     

基于云计算的电子政务服务平台构建分析

电子政务服务平台对于政府工作内容的优化以及服务水平的提升具有重要意义,云计算的应用为电子政务服务平台提供了更好的发展条件,有利于创造更加稳定的系统,高效整合政务服务内容,促进政务信息共享。当前,云计算技术快速发展,其在政务平台建设中表现出了极大的优势,因此实现二者的深度融合具有非常大的必要性,是提升电子政务水平的有效路径。基于云计算的电子政务服务平台在构建时,需要对基础设施层、数据资源层、平台服务层以及信息安全管理层进行综合分析,通过各层级的合理构建,保证电子政务服务的优化与发展。     

云计算融合物联网技术的物流园区综合信息服务平台设计

以信息综合服务平台的应用需求为背景,基于Laa S,Paa S,Saa S理念和云计算架构,通过构建信息服务模块、作业管理模块、应用服务模块、运营管理服务模块,融合物联网技术,同时采用门户技术、现代网络技术、虚拟化技术和管理技术等对物流园区综合信息服务平台进行设计,并阐述了各模块功能设计和平台构建的关键技术,为相关物流园区综合信息化的研究提供了参考。     

基于云计算的智慧校园支撑服务平台的设计与实现研究

智慧校园是我国高校建设的主要发展趋势,在当前技术发展背景下,基于云计算技术的智慧校园平台最具代表性。本文对基于云计算的智慧校园支撑服务平台的设计与实现进行研究,简要介绍支撑服务平台的需求,分析具体的设计流程,并给出技术实现策略。意在总结云计算背景下智慧校园支撑服务平台搭建经验,推动智慧校园的全国化普及。     

基于分布式云计算技术进行海量数据运营的探讨

电信企业内部会在清单、信令、日志等多个地方生成海量数据,传统的处理方式成本高、速度慢,无法应对互联网时代快速、高效的要求.针对这一问题,采用云计算技术Hadoop集群处理海量用户清单,为业务系统和分析系统提供一个分布式可动态扩充的数据库,有效地提升了清单入库、查询和统计速度,同时硬件成本降低了90％以上.     

基于云计算的大数据挖掘平台

开发了一个基于云计算的并行分布式大数据挖掘平台——PDMiner.PDMiner实现了各种并行数据挖掘算法,如数据预处理、关联规则分析以及分类、聚类等算法.实验结果表明,并行分布式数据挖掘平台PDMiner中实现的并行算法,能够处理大规模数据集,达到太字节级;具有很好的加速比性能;实现的并行算法可以在商用机器构建的并行平台上稳定运行,整合了已有的计算资源,提高了计算资源的利用效率;可以有效地应用到实际海量数据挖掘中.在PDMiner中还开发了工作流子系统,提供友好统一的接口界面方便用户定义数据挖掘任务.     

基于云计算的数据安全分析

在享受云计算带来的全新体验的同时,基于云计算的数据安全问题成为人们关注的热点,能否解决数据安全问题成为云计算进一步发展的关键。文章讨论云计算的发展状况及其面临的数据安全问题,对云计算中数据的隐私性问题进行了研究,并针对隐私性问题的解决方法开展调查,包括身份认证、数据隔离、数据加密、访问控制以及混合云技术等等,针对每一类数据安全问题分析当前的主流解决方案,重点研究隐私保护方面的解决方案,并提出较为全面完整的隐私保护策略,利用现阶段的理论依据与假设论证阐明了各解决方案的合理性及可操作性。     

基于云计算的数据库智能存储系统设计

互联网已经在电子政务、金融证券、电力通信、电子商务等领域得到了广泛普及和使用,积累了海量的数据资源,这些数据信息均保存于数据库中。传统的数据库采用普通的关系模式或网状模式,读取、写入操作效率较低,不适用于当前大数据存储需求,因此可以引入先进的云计算技术,基于云计算构建一个数据库智能存储系统,该系统可以实现元数据管理、数据估值、数据动态迁移等功能,根据用户的访问频次将热点数据迁移到优先级较高的位置,能够提高数据库操作效率,具有重要的作用。     

基于云计算的数据挖掘平台架构及其关键技术研究

随着云计算时代的到来,传统数据挖掘系统在海量数据的分析挖掘方面存在性能瓶颈。文章提出了基于云计算的数据挖掘平台,该平台与传统的数据挖掘系统架构相比有高可扩展性、海量数据处理能力、面向服务、硬件成本低廉等优越性,可以支持大范围分布式数据挖掘的设计和应用。该平台能极大减少运营商、企业在数据挖掘技术上的投入并能加快其挖掘业务的推出,缩短研发周期,进一步提高产品收益。     

基于OSI模型的网络服务云平台存储数据安全性研究

为全面提升云平台数据的存储安全性,建立更加完善的网络服务环境,提出一种基于OSI模型的网络服务云平台存储数据安全性研究方法。以完整的OSI模型主流总线协议连接条件作为操作背景,编写云平台防窃听EPM码,再通过计算数据防窃听复杂度的方式,完成基于OSI模型的云平台数据防窃听处理。在此基础上,搭建良好的网络云平台服务架构,并对其中的数据存储安全性能进行初始化处理,再根据数据存储防护位置的判断结果实现存储数据的安全性分析,完成基于OSI模型网络服务云平台存储数据安全性研究方法的搭建。在相同背景环境下,设计对比实验结果表明,在基于OSI模型安全性研究方法的支持下,流通数据的上限存储极限超过9.50×10¹³TB、最大化存储空间接近3.62 Mb,云平台网络服务环境的存储安全性能得到有效提升。     

基于云计算的档案管理系统平台技术研究

随着档案管理系统复杂度日益增大,对可靠性要求也日益提高,为了保证系统的可靠性和负载平衡,本文提出了一种基于云计算的平台框架,通过虚拟化和高可用技术的研究,按档案管理的需求设计和开发了云平台的管理系统。在运行的过程中对虚拟系统节点进行迁移操作和模拟断网操作,实验表明了平台的可靠性和容灾性。通过无线拓扑结构构造的私有云平台,同样能够实现节点动态迁移和容灾高可用实验,从而保证了系统高效稳定地运行。     

基于云环境下的高性能服务平台研究与应用

云计算的核心部分是平台即服务(Platfromasa Service,Paa S),Paa S是以服务的方式提供计算平台和软件组合。文中提出一种高性能服务平台,介绍了高性能服务平台的体系结构、服务接口、用户与服务管理,重点分析了云调度服务、云统一授权服务、云消息服务的工作方法。     

Research on data encryption system and technology for cloud storage

To order to address the problem of cloud storage data security,the generic proxy-based data protection system was proposed,which could automatically and transparently secure sensitive data in browser-based cloud storage applications.A novel dynamic program analysis technique was adopted based on JavaScript API function hooking for automatically extending to various cloud applications.And a novel proxy executed searchable encryption solution was presented so that it could achieve data encryption while maintaining the original functions of cloud applications.Experimental results show that the system can support a variety of typical cloud services,effectively protect sensitive data,and bring a relatively low overhead.     

云平台的4A系统实现方式研究

本文针对云平台的特点,研究云平台纳入4A系统的建设方案,并对各种不同的方案进行了分析比较。对于推进4A系统的建设有着极为重要的意义。     

数字图书馆云服务平台的研究

分析云计算环境下数字图书馆云服务平台的基本框架、云服务模式和云服务途径,它符合不同云读者需求,具有较低的成本投入,安全、可扩展和即时开展服务的特点。     

基于云计算的数据分布存储技术研究

云计算技术为海量数据安全存储、高效处理与传输提供有效支撑,但也因为分布存储中数据管理及组织技术水平的限制,会引发大量的数据丢失或错误,致使数据失效问题频发。针对此,文章以云计算分布存储技术的基本构成为切入点,从多角度分析分布存储技术问题,并就关键技术应用进行系统阐述。     

基于云平台的在线服务性产品任务流分配设计与研究

针对云计算环境下满足用户服务质量(QoS)约束条件的在线服务性产品任务流分配问题,提出一种基于QoS约束的差分进化算法(QoS-DE算法),以便实现多目标优化全局最优问题。该算法首先构建了云计算环境下的QoS模型,并对在线服务性产品的工作流分配约束指标进行了分析。然后利用差分进化算法实现约束条件下的计算资源多目标优化模型求解,并通过自适应的惯性权重调节,提高了全局优化能力。CloudSim云仿真平台上的测试结果表明,相比经典Min-Min算法和QoS-GA算法,提出的QoS-DE算法能够将任务合理分配到对应的节点,并在执行时间、执行费用等指标方面上表现出更好的性能。     

基于云存储视频监控系统的研究

视频监控系统对海量视频数据存储和智能视频分析的需求日益突出.针对系统硬件计算能力有限,用户需求的多样性,系统扩展性复杂等问题,云存储技术有很大突破.通过虚拟化技术构建资源池,使用Hadoop分布式文件系统存储海量视频数据,使用Map/Reduce编程模型实现大数据并行计算,为用户提供实时视频监控和智能视频分析服务.     

基于容器技术的PaaS云平台方案

随着互联网业务发展及IaaS云资源池技术的成熟,IT支撑系统也在尝试PaaS云的建设及应用.分析了IT系统如何考虑技术演进,搭建PaaS云平台架构,实现系统资源的统一管理、监控、共享和调度,实现应用的统一部署和多数据中心的高可应用性.