基于大数据云平台下的教学模式研究

目前我国对于高等院校的教育情况十分重视,对于高等院校的信息化教育发展,教育部提出了采用大数据加云平台的教学方法来提高教学水平,促使传统的教育模式不断更新发展,融入线上教学的优点长处.将融合之后的线上线下相互结合的云平台教育模式作为当前的常态化教学模式.及时转变高校的教育理念,尽早实现信息化教学,从而实现教学质量的提...     

基于云平台分析大数据信息的安全机制

在网络技术快速发展的背景下,大数据急剧增加.在开放的网络平台中,大数据为企业、商业、个人等带来很多便利,促进了社会的发展,但也伴随着更高的信息安全风险.加上人们对信息安全重视程度不断提升,信息安全防护已经成为共识.文章中主要基于云平台来分析大数据信息安全现状,并对各种安全机制进行总结.     

基于云计算架构的水文大数据云平台建设策略

在当今的大数据时代中,水文工作也实现了信息化的发展.为有效提升水文工作的信息化效果,本文特对以云计算框架为基础的水文大数据云平台建设进行分析.希望通过本次的分析,可以对水文大数据储存、处理、管理与应用等工作的信息化提供相应参考.     

基于自主可控的芯片服务器实现云计算大数据的研究

服务器是实现云计算、大数据的基本设备,本文介绍了在自主可控的芯片服务器上实现云计算、大数据的方法。采用增加节点的方式提高处理能力。笔者迁移了操作系统,应用软件。提出了在自主可控的设备上实现大数据应用的方法。在中等速率的设备上能实现云计算、大数据的基础是由现有软件技术、芯片、硬盘等技术的发展状况决定的：（1）现代云计算、大数据技术借助集群、数据分片、分布式文件系统等技术,把运算、存储能力分配到各服务器上,运算能力随节点的增加而增强;（2）近几年,芯片处理能力进步较快,而硬盘读写速率进步缓慢、固态硬盘在高性能存储中不作为;（3）生产系统中,单台服务器负责的任务单一;（4）对在网的生产系统进行调研,CPU利用率、I/O占用率较低;（5）在中等处理能力的开发板上迁移了操作系统、应用软件、数据。进行了全面测试,完全满足现有业务需求。     

基于大数据云平台的智慧城市建设

大数据云平台的迅猛发展是该百年未来生活方式以及生产技术的根本条件,也是影响城市、企业决策的根本原因。随着中国的迅猛崛起,大数据云平台和城市管理二者的结合产物也随之出现,智慧城市的建立能够帮助越来越多的市民参与城市的管理,还能够从根本上提高城市管理的效率以及质量。     

面向数据处理与管理的云平台系统架构设计

随着云原生技术在云计算领域的广泛应用,应用云原生技术更好地支撑业务能力成为了开发者们关注的重点。大数据环境下,基于海量数据和信息,针对数据处理与信息管理业务,对云平台系统进行了研究工作,梳理了系统的功能组成,部署形式,从体系架构、功能结构、技术设计等方面设计了一种面向数据处理与信息管理的云平台,给出了框架、方法和技术,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高可用性。从整体角度分析设计了技术体系架构。通过应用容器云技术,该平台能够自动部署集群、快速扩容计算空间,用于应对大型数据处理面临的计算量巨大、优化困难等问题。该系统架构自动化程度更高、可用性更强,应用运行结果更具稳定性,能有效满足信息在存储、大规模计算、深度数据挖掘等方面的需求,从而达到通过云平台技术强力支撑数据处理与信息管理业务以及提升数据处理能力的目的。     

基于异步数据云的云备份平台

随着信息化技术的发展,信息系统安全在企业管理中显得越来越重要。在分析了云存储技术架构的基础上,提出了一种新的基于异步数据云的系统备份平台,将逻辑数据云与物理数据云接入网络,提供稳定、高效的数据备份功能,并针对不同备份对象制定备份策略,从而达到备份资源优化的目的。在浙江中烟备份系统的应用实施,充分说明该平台是一种适用于跨地域、大数据量的数据备份方案。     

大规模容器云平台海量软件数据资源实时监控方法

为提高容器云资源监控效果,设计一种大规模容器云平台海量数据资源实时监控方法。首先采集容器云资源数据,对海量软件数据资源进行格式变换,将数据转换成有监督问题的时间序列,再采用统计模型的方式对每个数据资源进行建模和匹配,并对各部分软件数据资源进行分割,最后采用序列化蒙特卡洛方法对云平台海量软件数据资源实时监控。实验结果表明,设计方法能够准确监测出容器云中软件数据资源集群变化情况,在各个项目的监测上,监控准确率均在95%以上,监测速度较快,最多花费9 s就能够实现软件数据资源变化情况的监控,证明所提出方法能够有效提高容器云海量软件数据资源的监控效果。     

基于大数据云分析平台的企业经营分析系统建设

针对现有经营分析系统的海量数据存储、海量数据处理及企业业务发展需求,我们设计并构建了基于大数据云分析平台的企业经营分析系统.本文重点介绍了该系统的建设技术路线、总体框架图、系统实现及运行效果.结果证明,该系统能够较好的提高数据综合利用效率,为企业运营提供数据支撑.     

基于Hadoop的大数据信息安全监控云平台设计与研究

针对传统的大数据信息监控云平台模式单一、虚拟化程度不高,容易导致信息泄露的问题,为了提高对大数据的信息安全溯源能力,提出基于Hadoop的大数据信息安全监控云平台设计方法。在信息资源云体系下构建大数据信息安全融合模型,通过信息挖掘与匹配方法把云平台中的数据资源、物理资源进行关联性整合,方便数据安全溯源,在Hadoop平台下构建多源信息资源云,建立用户接口注册机制,采用虚拟化技术进行信息保护,实现在云平台下进行信息安全溯源。实验结果表明,采用该方法进行大数据信息安全溯源,大数据信息分类存储性能较好,对异常数据挖掘精度较高。具有较好的信息安全保护能力,确保了信息安全。     

基于大数据车辆模拟运行及日志收集仿真研究

中国汽车保有量呈井喷式上涨,需要面对越来越多的车辆违法行为,如超速行驶、遮挡牌照、套牌、占道等等。针对这些问题,传统的车辆稽查方式显得力不从心,存在数据单一、实时性差、离线分析为主等缺点。为减轻交管部门的车辆稽查压力,构建了以大数据实时分析技术为基础的车辆模拟运行及日志收集仿真模拟系统。该仿真模拟系统采用Flume、Hadoop框架和Redis集群,参照城市街道布局设计,不仅对海量车辆的超高并发度运行和城市交通进行了模拟,还对车辆日志信息进行了实时收集。以此为依据,构建的车辆模拟运行场景,可以有效地提高车辆稽查效率。该系统为数据量较大的行业提供了一种解决问题的思路,用同样的方法可以为城市旅游、城市产业分布等进行场景模拟,进而调整旅游服务、产业调整等方案。     

基于大数据的航道采集系统的架构设计

随着大数据技术的迅速发展,智能航道应运而生。航道的水文、水深、岸线等要素数据是实时监测获取的,其具有大数据 4V 的特征。同时,航道行业中没有标准统一的通讯协议,智能采集设备和业务系统高度耦合,各业务系统存在信息孤岛的状况,无法满足大数据量的要求。因此,本文提出一种基于大数据的航道采集系统的架构设计,构建了高通量、高可靠、高保密的航道数据的采集通道。该系统架构包含四个中心模块：采集处理中心、指令下发中心、数据生命周期管理中心和配置管理中心。各中心模块采用大数据技术分布式/集群架构,能够高效、可靠的处理大规模的实时数据,且能根据数据的规模动态调整集群的大小。本系统通过配置管理中心动态配置协议、设备,实现了对智能设备的可插拔式的管理。所有的智能设备监测的数据均通过采集系统处理后,由业务系统从分发模块订阅,降低设备与业务系统耦合度,且实现所有数据的汇聚整合,有利于后期航道大数据的分析挖掘,进而发现更多有重要价值的航道知识。     

基于云计算平台的政务大数据系统自动检索方法研究

传统检索方法查准率和查全率相对较差,导致自动检索精准度较低。为此,提出了基于云计算平台的政务大数据系统自动检索方法研究。在云计算平台下,利用CiteSpace软件对政务大数据系统中的关键词进行统计分析,获取相关资源。在电子政务联机模式下,揭示政务大数据系统中资源相关属性,在MapReduce挖掘模型支持下,进行政务大数据系统数据挖掘,实现政务大数据系统自动检索。实验验证分析,该方法检索查准率和查全率较高,具有高效检索效果。     

大数据环境下地铁自动售检票系统设计与实现

近年来,随着经济领域蓬勃发展,我国加快了现代化建设进程,交通设施建设不断推进;受互联网大数据技术变革的影响,传统地铁售检票系统无法满足高客流量、大数据流处理的高强度工作要求;在日常实践应用中,传统地铁售检票系统经常出现检票识别率低、售票信息运算处理响应速度慢、多人员、多任务操作执行准确率差的问题;针对上述问题,结合大数据资源运算能力,提出大数据环境下地铁自动售检票系统设计;采用大数据实名高检处理引擎(VBDKG)、多路分处运算模组(ICGRU)与动态身份比对算法(DBTDE),针对传统地铁自动售检票系统存在的问题进行解决;通过仿真实验测试证明,提出的大数据环境下地铁自动售检票系统设计具有较强的实施性与可操作性;同时,运行处理准确性高,运行稳定。     

基于普适云的大数据挖掘

通过查阅大量相关文献资料,概述大数据和普适云的基本概念,提出基于普适云的大数据挖掘架构,在理论方面论证其可行性、论述其运行模式并进行了性能分析,分析总结了基于普适云的大数据挖掘所涉及的关键技术．     

基于大数据的智慧林业系统设计

With the development of 5G, big data, cloud computing, IOT, mobile Internet and other information technologies of new generation, the design of forestry information system establishes a new mode of forestry development integrating three-dimensional perception, collaborative management and internal and external services by means of perception, IOT and intelligence. Intelligent forestry system is a comprehensive information management system integrating forest management, intelligent forestry business management, green maintenance management and emergency command and dispatching management. Based on the specific project practice, this paper puts forward the overall framework design scheme and management platform design scheme of intelligent forest- ry.     

基于云的大数据解决方案的准则

随着大数据应用的不断深入,以及与之相关的云技术的不断成熟,许多企业已经将考虑如何建立基于云的大数据解决方案并遇到了问题。就这一问题,从技术方面提出了准备构建基于云的大数据解决方案的准则,着重介绍了一个基于云的解决方案,解决了开始实现大数据项目时遇到的许多复杂技术因素,对企业具有指导意义。     

基于采样的在线大图数据收集和更新

互联网中,以网页、社交媒体和知识库等为载体呈现的大量非结构化数据可表示为在线大图.在线大图数据的获取包括数据收集和更新,是大数据分析与知识工程的重要基础,但面临着数据量大、分布广、异构和变化快速等挑战.基于采样技术,提出并行、自适应的在线大图数据收集和更新方法.首先,将分支限界方法与半蒙特卡罗采样技术相结合,提出能够自适应地收集在线大图数据的HD-QMC算法;然后,为了使收集的数据能反映实际中在线大图的动态变化,进一步基于信息熵及泊松过程,提出高效更新在线大图数据的EPP算法.从理论上分析了该算法的有效性,并将获取的各类在线大图数据统一表示为RDF三元组的形式,为在线大图数据分析及相关研究提供方便易用的数据基础.基于Spark实现了在线大图数据的收集和更新算法,人工生成数据和真实数据上的实验结果展示了该方法的有效性和高效性.     

一种基于Linux容器技术的大规模遥感数据云服务平台

遥感数据云服务平台是基于云计算技术,整合大规模遥感数据的存储资源和计算资源,实现资源共享和按需使用的服务模式的地理信息处理服务平台。我们基于分布式存储技术实现遥感数据的高效存储、Linux 容器技术实现快速部署和资源隔离、ownCloud 私有云技术实现高效共享和 IPythonnotebook 交互式技术实现方便易用交互,设计了一种稳定、高效的地理信息云服务平台。用户可通过Web的方式方便的访问大规模遥感数据,并利用云主机的计算、存储资源对所需的遥感数据进行分析和处理。