数据in Air乐享云存储——宅在“云”中的一天

“云手机”、“云存储”、“云安装”、“云下裁”、“云输入”……,说刭“云计算”,相信很多读者朋友都会一脸茫然,到底什么是“云计算”？     

云计算和云数据管理技术

随着各种新技术的发展,企业的关键信息以几何级速度增长,更多的数据需要保存更长的时间.伴随着云计算技术的发展,云计算已经成为一种全新的互联网应用模式.而在云计算对海量的数据高效管理,云端数据精确精准快速查询成为越来越重要的问题.一个新的面向云计算的数据管理研究领域正逐渐形成,在云计算技术的基础上,提出了云数据管理的概念.分析GFS,BigTable,Dynamo等当前互联网主流云数据管理系统的基本原理,并针对未来云数据管理架构进行分析,最后指出了云数据管理领域的主要研究方向.     

浅谈云计算和云数据管理技术

随着现代科技水平的不断发展与进步,大量的信息也随之增长,很多信息资料都需要能够保存很长时间,因此云计算应运而生,成为现代社会一种比较流行的全新的互联网应用模式,云计算和云数据管理已经成为人们日常生活和企业办公等方面首选的数据存储方式,因为云计算机和云数据管理能够为不同人群提高那个不同类型的服务,因此它在人们的生活中的地位也越来越重要,本文主要从云计算的相关技术概念入手,针对云计算和云数据管理进行相应的分析,然后展望云计算和云数据管理技术能够在生活中的应用,提出这种高新技术的发展方向。     

云计算和云数据管理技术的思考

随着科学技术的不断进步,数据管理水平也发展非常快,当代就出现了云计算和云数据管理技术,其在互联网中得到了广泛的应用。云计算和云数据管理技术是一种新兴的数据处理技术,可以对海量不确定性数据进行处理分析,有着很大的应用优势。本文就对云计算和云数据管理技术进行了详细的论述。     

云计算什么时候能走下神坛

我曾经阅读过一本书叫做《走下神坛的毛泽东》,书中描写了生活中的毛主席是什么样子。不管是谁,只有你走下神坛,为普通人所了解,才能受人敬仰。     

“云端”漫步——走近“云端”

技术的发展和新商业模式的创新将共同掀起一场“云”风暴。     

浅析基于MongoDB的云数据管理技术的研究与应用

云计算概念的提出引起了数据存储和管理方式的巨大变革。本文以MongoDB数据库为基础对云数据管理技术进行了研究,最后通过实例检验了设计的可行性。     

解读云疑惑之——云乱象 云愿景不是许愿而是解忧

根据2012年2月Garcner Symposium ITXpo技术大会发布的调查显示,85％的受访者认为,在未来的五到十年内,“云”将带来IT工作方式的巨大变化。但是,在这美好的愿景下,企业却越来越多的感受到了云计算带来的纷繁复杂景象。     

云计算和云数据管理技术

近年来,随着我国社会经济的快速发展和科学技术的不断进步,数据管理水平也有了很大程度的提升,尤其是随着现代云计算与云数据管理技术的出现于发展,该技术已经应用到了互联网之中。云计算管理中的数据称为是云端数据,它具有快速查询、精准计算等功能。云计算和云数据管理是当前国内一中新型数据管理概念,它建立在云计算基础技术之上。本文主要对数据管理技术、任务调度模型、数据存储技术以及编程模型等主流技术进行了分析,并对云数据管理的未来构架谈一下自己的认识,以供参考。     

云同步，我有新招

不限空间,只限流量 三儿告诉我,根据我的要求,一款叫《坚果云》的云同步软件最适合我。因为这货可以同时同步多个根目录,而不像其他的云盘软件,只能同步一个根目录。当然不能他说好就好,我还得自己去看看。     

云数据存储与管理

云计算作为一种新兴的商业模式发展异常迅猛,数据存储与管理是云计算中非常重要也极具价值的研究领域。介绍了云存储的概念、云存储的优势及云存储的架构;结合企业的具体实例,从多层次多方位深度剖析了云数据存储技术GFS（Google File System）／HDFS（Hadoop Distributed File System）及云数据管理系统BigTable／HBase,并对它们进行了分析比较。     

云数据管理的新数据模型

为解决云计算中海量数据的存储管理问题,分析了关系数据模型和NoSQL数据模型各自的特点,提出了一种新的数据模型。该模型根据数据本身的特点将数据横向切分为一组实体的集合,不同的数据实体负责处理不同的数据应用,结合了关系数据模型的可用性与NoSQL数据模型的可扩展性。通过详细定义该模型的数据结构、约束条件以及数据操作,保证了数据模型的完整性。通过一个原型系统运行实例,验证了该模型的有效性,为云数据管理提供了可行的解决途径。     

天边有朵会计算的云

真是乱成一锅粥了!云计算到底是什么,它能为企业带来哪些应用？众说纷纭,那么,谁才是那朵会下雨的云呢？     

关于云数据管理系统中查询技术研究

云计算,就是指通过互联网利用可伸缩的一种虚拟化资源进行数据存取的计算模式。利用云计算可以实现终端之间数据的随意存取,为计算机硬件存储空间短缺这一问题带来了新的解决方案。云计算的强大运算功能背后是需要一个系统的云数据管理系统来支撑的。其数据查找技术,则是保证用户能够在庞大的云数据库中快速找到自己所需的数据的基础技术。与传统的计算机查找技术不同,云数据管理系统中的查询技术更加先进高端,技术性更强。该文中首先分析了云数据管理系统的基本框架和云数据查询查询处理的目标特性,继而详细介绍了目前常用的两种云数据管理系统查询技术:BigTable技术和Dynamo技术。     

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。     

不要白不要!巨额云空间免费抢

云存储空间（以下简称云空间）,相信大家都有这么一两个。不过,你的云空间有多大？5GB还是10GB？切,你真是OUTT,     

“云”上的日子

有人说,“云计算”只是Google炒作出来的一个概念。事实并非如此,目前越来越多的人在使用“云计算”,越来越多的企业乐于为大家提供“云计算”平台。看来,大家都将到“云”上过日子。     

大数据时代勘探云建设模式探索

按照大数据定义,油气勘探数据处理工作显然是一种大数据应用模式,而作为油气勘探核心工作平台的勘探云计算中心,其建设目的首先是为了满足企业内部业务数据处理工作需求,在确保计算力分享和协同工作的基础上,勘探云更注重数据存储、数据管理以及数据应用业务的支持,对照一般公用云建设模式,勘探私有云建设具备其独特的建设模式。笔者企业结合自身特点,对照当前大数据应用需求开展勘探私有云建设工作,取得了一定的效果,对企业主营业务的支持效果明显。     

将浏览者变为购买者

最成功的购物网站不一定是流量最多的网站，但一定是最能把网站浏览者转换为真正客户的网站。     

基于KD树和R树的多维云数据索引

针对云存储系统大多基于键值对模型存储数据,多维查询需要对整个数据集进行完全扫描,查询效率较低的问题,提出了一种基于KD树和R树的多维索引结构(简称KD-R索引)。KD-R索引采用双层索引模式,在全局服务器建立基于KD树的多维全局索引,在局部数据节点构建R树多维本地索引。基于性能损耗模型,选取索引代价较小的R树节点发布到全局KD树,从而优化多维查询性能。实验结果表明：与全局分布式R树索引相比,KD-R索引能够有效提高多维范围查询性能,并且在出现服务器节点失效的情况下,KD-R索引同样具有高可用性。