基于混合云的安全数据存储架构

云计算技术为数据存储与计算提供了一个非常有效的方法,当前研究工作的重点集中在云中的数据安全。基于混合云,提出一个安全数据存储架构,将数据存储过程划分为两部分。数据的机密性、完整性和可追踪性的相关操作在私有云中实现,公共云实现数据的存储与查询。该架构在保障云端数据安全存储的同时,降低企业在保证云数据安全存储方面的成本。     

内存云分级存储架构下的数据迁移模型

为了实现在线海量数据的高效存储与访问,在内存云分级存储架构下,提出一种基于数据重要性的迁移模型(MMDS)。首先,通过数据本身的大小、时间重要性、用户访问总量等因素对数据本身的重要性进行计算;其次,采用推荐系统中相似用户和PageRank算法中的重要性排名思想对数据的潜在价值进行评估,数据重要性和潜在价值共同决定了数据的重要程度;然后基于数据的重要性,设计了数据迁移机制。实验结果表明:该模型能够识别出数据的重要程度并分级放置数据,相比最近最少使用(LRU)、最近最不常用(LFU)、基于价值评估的数据迁移(MSDV)等算法,提高了存储系统的数据访问命中率。该模型能够缓解部分存储压力,数据访问性能也有了一定的提高。     

基于云存储的重复数据删除架构的研究与设计

随着云计算的发展,云存储技术通过集群应用、虚拟化技术、分布式文件系统等功能将网络中大量各种不同类型的存储设备集合起来协同工作,缓解了老式数据中心的存储压力.另外,重复数据删除技术是一种缩减存储空间减少网络传输量的技术,随着云的广泛应用也势必会发展应用于云存储中.这两种技术结合将会给IT存储业带来实际效益.本文通过研究重复数据删除技术、云存储技术,设计了基于云存储的重复数据删除架构,提出了一种用In-line方式在客户端进行数据块级与字节级相结合的重复数据删除操作后再将数据存入云中的方案.在本架构下,海量数据存储在HDFS中;而文件数据块的哈希值存储在HBase中.     

基于云计算的数据存储架构研究

随着云计算技术的发展,如何实现云环境中数据的高效存储是云计算提供服务的基本要求,本文详细讨论了云计算环境下数据的存储体系结构,为行业打造自己的数据中心提供了一个可靠的、高可用的、可扩展性的、可灵活管理和安全的参考方案,最后也对不同的企业在云计算中的不同的角色,给出了不同的发展策略。     

教学资源的云存储架构研究

针对影视传媒专业使用教学资源的频率高、资源容量大的特点,提出建立教学资源的云存储架构模式,进行数据存储层、数据管理层、数据服务层和数据应用层的架构设计,形成一个统一管理、统一服务的教学资源的云存储系统,有利于资源的合理利用,为单位自建内部云存储系统提供了依据。     

基于动态云的智慧城市移动云存储平台架构研究

智慧城市建设一般采用"云—端"模式,架构采用强数据中心(服务端),瘦(弱)客户端模式。本文从减轻云数据中心的数据存储、数据处理、资源配置等压力出发,考虑动态云的智慧城市移动云存储平台架构,考虑将一定存储能力和处理数据能力的企业客户端,根据需要,结合到云数据中心,使云中心动态的扩大或缩小,同时讨论了基于动态云的智慧城市移动云存储平台的架构设计及存储管理方法,该架构具有一定的应用意义。     

基于云存储的农业虚拟服务平台架构

提出了一种基于云存储模型的农业虚拟服务平台架构,用于整合各种农业信息资源,提供统一的海量农业信息存储、高性能计算、软件和数据共享服务。分析、设计了资源申请解析和虚拟资源预留分配两个核心模块,提出了一种树型虚拟资源分配策略算法。给出了原型系统的部署方案。通过实验证明了该体系架构的可行性。     

亚马逊开放云存储数据迁移服务

据国外媒体报道,亚马逊网络服务(Amazon Web Ser-vices,AWS)昨日宣布,将向所有用户开放云存储数据导入/导出服务,可协助用户将数据迁入或是导出亚马逊云存储服务Amazon S3。该服务上月推出后一直处于封闭测试阶段。     

云原生和数据智能驱动下的微服务安全架构研究

随着云原生和微服务的兴起,微服务架构越来越流行,且对企业的安全性产生了较大影响。文章着重探讨以云原生和数据智能驱动的微服务安全架构。这种新型架构需要采取新的安全措施来减少攻击以保护数据隐私。而通过采用云原生和数据智能的技术,可以构建高效且灵活的安全解决方案,保障微服务架构的安全性和可靠性。     

基于Hadoop的数据云存储研究与应用

随着教学平台数据的爆炸式增长,传统的教学平台在海量信息处理方面带来了较大的压力,对数据的存储、检索等关键技术提出了更高要求.在研究分析云计算领域的基础上,提出了利用Hadoop云计算框架解决教学平台中海量数据存储、检索的问题,优化了平台的数据存储和检索功能,并对平台做了系统的测试和验证.     

基于MapReduce的云存储数据审计方法研究

云存储是一种新兴的网络存储技术,它是云计算提供的一个重要服务。云存储因其快速、廉价和方便而广受云用户喜爱。然而,它也给云用户的外包数据带来了许多安全问题。其中一个重要问题就是如何确保半可信云服务器上数据的完整性。因此,云用户和云服务器亟需一个稳定、安全、可信的数据审计方法。随着大数据时代的到来,传统数据审计方案批量处理云环境下海量数据的效率不高;并且,随着移动客户端的流行,传统数据审计方案带给用户的在线负担太过繁重。因此,提出一种基于MapReduce编程框架的云数据审计方案,使用代理签名技术将用户对数据签名计算代理出去,并且并行化处理数据签名和批量审计过程。实验结果表明,所提方法明显提高了批量审计的效率,增强了云存储服务的可用性,并且减轻了用户的在线负担。     

基于TYKY cNosql云数据库的医疗卫生信息存储架构研究

随着互联网Web 2.0技术的发展和医疗卫生信息数据的急剧增加,传统关系型数据库针对医疗海量大数据已出现存储效率低、高并发读写性能差、弹性存储扩展和数据管理困难等问题。研究采用非关系型数据库技术作为传统关系型数据库的补充,以模式自由的方式,设计具有海量大数据高效存储、高并发读写、易扩展、低成本等特点的医疗卫生信息存储架构,并阐述TYKY cNosql云数据库的关键技术和应用效果。     

面向云存储的非结构化数据存储研究

作为一种先进计算方式的云计算,不断在信息服务与科研领域升温,并且影响了存储和运算大规模数据。本文主要分析了云存储技术,非结构化数据存储方式,面向云存储的非结构化数据存储系统架构,面向云存储的非结构化数据存储结构设计和实现。     

面向云存储的非结构化数据存储研究

云存储是网格、并行和分布式计算等众多技术发展和延伸,云存储实现了存储的完全虚拟化,提供更强大的存储及共享功能[1].非机构化数据包括文本、图像、音频、视频、PDF、电子表格等.非结构化数据的存储通常有两种方式,一种是使用文件系统以文件的方式存储,将文件的路径或者链接存储在关系型数据库表中;另一种是将这些数据存储在传统的数据库表的大对象字段中.文章主要研究非结构化数据的存储方式,结合非结构化数据的特点,云存储的优势以及MongoDB的数据存储特性,提出非结构化数据云存储的必要性.     

基于云存储服务的AR博物馆系统研究

针对传统AR博物馆中资源不能有效利用、共享和管理的问题,构建了基于云存储服务的AR博物馆系统。该系统采用FAST-SURF算法对特征点进行检测,通过计算机视觉和无线相结合的方式进行跟踪匹配,同时利用云存储服务技术对博物馆资源进行管理,最终实现虚实融合显示。实例测试表明,与传统AR博物馆相比,该系统能够有效管理博物馆资源,且检测速度快、定位精度较高、匹配性好,特别是在实时性和稳定性方面有明显的优势。结果表明,借助云存储服务技术对AR博物馆资源进行管理的系统方案是可行的,可以为博物馆的研究提供新的技术支持。     

基于云环境下的海量大数据存储系统设计

云计算是目前国际和国内新兴的一项热门技术,正在给人们的生产生活方式带来深刻的变革;在分布式文件系统中,为了实现数据的可用性和持久性,数据通常被分割成大小相同的文件块,通过多副本的形式分布存储在不同地理位置;大型的云计算服务提供商拥有自己的数据中心,这些数据中心往往分布在世界的不同角落,数据以副本的形式分布在不同的地理位置可以实现更好的容错机制,从而提供高可用的持久化的数据存储;文章主要研究了海量大数据存储系统设计,系统设计以Hadoop为平台,提出了一种新的基于云计算环境的海量大数据存储设计方法,主要给出了文件存储方案设计以及副本方案设计等,为云计算海量数据存储与管理提供了一种可行的关键技术方案。     

计算机云存储的数据迁移研究

云存储技术是计算机发展过程中的一项重要技术,其中数字迁移是从完全虚拟化的场景中走出来实现高度动态存储的必然条件,因此就必须对计算机云存储数据迁移进行详细的研究.     

云存储以及基于云平台下的数据恢复问题研究

云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念,是将储存资源放到云上供人存取的一种新兴方案[1]。由于传统web服务以及自身特点带来的安全风险,正日益成为阻碍其进一步发展的因素。因此,在业界对数据安全分析已有基础上,该文主要针对数据安全方面的数据恢复方向进行了研究,并结合回收站机制提出对分布式数据恢复的展望。     

基于云架构的图书馆存储中心设计与实现

在大数据和云存储技术的迅猛发展下,图书馆紧跟时代发展潮流,根据自身的特点,通过对基于云架构的图书馆存储中心建设及思考,探索出适合图书馆发展的存储技术,基于云架构的图书馆存储中心设计与实现,将云存储架构模式作为图书馆存储中心建设的重点,为图书馆大数据打造安全可靠的存储中心.     

基于Hadoop分布式架构的云存储系统、文件存储实现研究

随着局域网内数据信息量的日益增多,如何对不断增加的海量数据作出筛选分类、分析与存储,成为企业数据管理、业务开展关注的重要问题,而依托于Hadoop分布式架构的云存储技术,构建起分布式文件管理的云服务系统,可保证数据存储与管理的合理数据块分布、功能可拓展性。基于此,通过围绕MapReduce集群、HDFS文件存储、HBase数据库,以及PC主机、VMWare虚拟机等软硬件,建立起云存储服务管理系统,可针对大文件、小文件存储的问题,设置文件索引、读写、合并、缓存等的功能服务模块,提供一种按需服务的应用方式,实现对特定数据的预读取、检索、合并与存储,提高Hadoop分布式集群系统的数据读取、索引与存储效率。