健康云平台在家庭健康监护中的应用

设计开发了一个行之有效的健康云平台,它具有松散的耦合算法模块和强大的并行计算能力,可支持海量的生理数据存储,可自动处理所采集的异构健康监护数据。文章主要阐释健康监护云平台的异构数据存储层,数据挖掘计算层,缓存层等功能架构。通过本系统在深圳莲花北小区的应用示范以及用户体验的反馈,充分显示了健康监护云平台的有效性与可用性。     

基于联合文件系统的异构存储融合

海量的音视频数据已成为广播电视节目监测监管的基础性资源,但音视频数据的爆发性增长和与之相对应增加的异构存储设备,打破了以单一存储设备作为集中存储系统的界限.为强化数据服务能力,实现异构存储设备融合成统一的存储资源池,本文在分析网络存储工业协会的存储虚拟化设计规范的基础上,结合实际情况,提出了一种基于联合文件系统虚拟化方式的存储融合.本文考虑了音视频数据存储系统的海量性、集中性和高可用的特点,从全局命名空间、数据均衡和数据一致性等角度,通过实验验证了所设计的异构存储融合方案的可行性.     

大数据背景下的数据库技术研究

随着大数据技术的发展,适应大数据的数据库技术的重要价值日益显现。本文首先介绍了大数据的4v特性、影响以及一些典型的产品应用案例,从数据库技术的角度出发,详细讨论了大数据背景下数据库技术的键值存储模型、云数据库概念、Big Table非关系型数据库等研究问题。分析比较Big Table与传统RDMBS数据库的不同之处。最后探讨了未来数据库技术的发展趋势,以及未来海量异构数据的融合、高维度数据的存储等数据库技术的发展方向。     

基于微软云计算存储系统及技术服务平台研究

云计算技术的兴起和发展,正逐渐改变人们使用服务和资源的方式,同时也成为计算机应用领域的研究热点。云存储可实现云端海量数据的高效存储,是云计算的重要基础云存储可实现云端海量数据的高效存储,是云计算的重要基础。对如何保证云存储系统的服务质量及可靠性,对于保证海量用户的访问效率,维护海量数据存储的可用性及用户技术服务平台的开发有着重大意义。     

面向海量数据的存储技术发展分析

移动终端、智能感应终端设备的快速增加,以及云计算、物联网、人工智能等新兴信息技术的应用普及,使得全球数据总量快速增长,同时,用户对数据应用的实时性要求也在不断提升.海量非结构化、高时效性的数据对存储技术提出了新的要求,大容量、高速读写、高可靠的存储器件以及面向海量数据应用场景的存储架构、存储管理技术成为存储产业研究的热点.本文对数字新时代下海量数据存储需求进行了分析,对面向海量数据的存储技术的发展脉络进行了总结,并探讨了云存储架构及其关键技术.     

探讨大数据时代的高清视频监控存储

作为云时代海量数据的来源之一,安防视频监控行业产生了海量的非结构化视音频数据和相关数据的存储、管理、分析等应用的要求。文章介绍了大数据下的云存储技术,同时对视频安防监控行业的新技术——云直存技术做了简要介绍。     

云存储与云灾备的原理与短板分析

通过资源的整合和虚拟化技术的应用,云计算可以对用户提供按需的资源分配和服务,以充分提高资源的利用率。文章认为将该理念拓展到云存储和云灾备,则由于海量数据的高度聚集将会对系统带来一系列的挑战,是云存储与云灾备的短板。实现海量存储系统从传统的纵向扩展向横向扩展转化,实现系统的性能和规模线性可扩展,处理海量存储系统的高度聚集带来的能耗和冷却等问题是在进行云存储和云灾备系统设计时必须要考虑的重要因素。     

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.     

智能电网大数据技术的发展研究

大数据指的是智能电网运行、检修和管理过程中会产生海量异构、多态的状态数据,文章阐述了在商业、互联网等领域的大数据处理技术,从大数据传输、存储、处理等方面对智能电网大数据面临的机遇和挑战做出了具体的分析。     

云存储与传统海量数据存储技术的比较

日益增长的数据量迫切需要找到一种高效、高性能、低成本的数据。文章从传统海量数据存储方式的结构特点出发,进行分析,对现在主流的云计算及云存储技术与传统技术进行比较,挖掘云存储的优势。