浅谈桌面云在医疗机构中的应用

随着我国新医疗卫生体制改革的深入,医疗机构的信息化建设已跃入高速发展期,云桌面的扩展性较高,数据安全优势显著,广泛应用于医院信息化建设,信息化系统已经广泛应用于各医疗机构,现在需要更科学便捷的方案,解决对医疗桌面的随时随地更加便捷的访问。云计算技术给云桌面提供了技术支撑,通过设计实现了基于虚拟桌面基础架构的VDI模式的桌面云方案,使用可靠性较高,和高吞吐性能的方案,让临床医护都可以登录自己的虚拟桌面,对不同科室不同需求实现按需分配资源。同时对医疗机构的所有桌面资源进行统一管理,并支持不同使用者的不同设置,对临床数据进行实现了集中存储和处理,保证了数据的安全性和可靠性。高效解决了医疗机构计算机分布乱,维护难等问题,满足了医护弹性办公的要求,提升了医院的满意度。通过对传统医疗机构面对的困难问题进行分析,对桌面云架构在不同场景提出了桌面云建设方案。     

基于PDCA模型的云资源管理方法研究

随着云计算技术的发展,企业级的云计算平台在数字化浪潮中占据越来越重要的地位。云资源管理是云平台运行的关键环节,要在确保云平台稳定运行的基础上提升云资源利用效率,目前大多数企业级平台已经历大规模建设阶段,在使用阶段暴露出闲置资源多、资源分配不均、缺少管理要求及统一规范等问题,故亟需构建一套科学的云资源管理方法论,实现云资源精益管理。在PDCA模型的基础上,提出了云资源管理方法,拓展管理者对云资源全过程管理的视野,挖掘痛点问题,为企业级云计算平台长效化管理提供参考。     

云计算在区域医疗信息化中的应用探索

在阐述云计算技术的基础上,结合区域医疗信息化面临的现状,对云计算模型在区域医疗信息化中的应用进行研究,提出一种具有广泛适用性的区域医疗云解决方案,设计一种基于云的技术体系结构,并对关键技术进行阐述,分析建立医疗云平台面临的主要问题。     

浅析云计算数据中心的资源管理

云计算实质是以网络基础的互联计算,能够对大规模的数据进行处理运算,是二十一世纪的新兴技术之一。同时,对传统互联网的应用软件为导向转为云计算服务为中心的时代,随着大数据运算的需要愈加强烈,我们的互联网逐渐向云计算靠拢,传统的数据中心也将实现巨大的转变,其面向服务的转变将是不可逆转的潮流。     

基于遗传算法的云计算资源管理

在现在所有的云技术平台中,所有的技术都是通过虚拟化来将所有的资源整合在一起,放在云端后分配给客户。怎么才能合理有效的分配这些虚拟化的资源是云计算中的一道有待解决的大问题。面对这一难题,想到了使用具有优秀全局寻优能力的遗传算法来使虚拟资源能够得到最大的化的使用。     

基于经济学的云资源管理模型研究

结合云计算的特点,在分析计算资源的效用市场基础上,从经济学原理的角度提出了云计算经济学架构,设计了基于SLA的云资源管理经济模型.研究了该模型采用的基于使用量的计费机制、基于SLA的谈判流程,基于效用函数的谈判算法,采用CloudSim模拟工具进行仿真实验和性能分析,实验结果表明,该模型有助于促进云环境下资源的高效管理、优化配置,最大限度地满足用户QoS需求.     

浅谈基于云计算技术的医疗信息化

该文通过分析影响医疗信息化建设与快速发展的主要因素以及对于云计算技术的概念、特点及其发展现状进行了解,简要介绍了云计算技术为医疗卫生信息化建设提供的服务,分析了云计算技术为医疗信息化建设所带来的益处,探讨了云计算技术在医疗信息化应用中所面临的挑战。     

云计算资源管理浅析

云计算是基于互联网的相关服务地增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。而云计算资源管理作为云计算服务的基本条件,近些年更是引起了业界广泛的研究。本文就云计算的资源管理做了简要分析,其内容包括云计算的资源分类、云计算资源管理的目标、云计算资源管理的关键技术三方面。通过本文的分析,希望对云计算资源管理的研究者提供一个清晰的研究思路,加深对这一领域的理解。     

虚拟化云计算中资源管理的研究

基于虚拟化的云计算技术可以以服务的形式提供各种资源,并对资源进行管理,研究虚拟化云计算中的资源管理技术,有助于提高资源的利用率,降低系统损耗,具有重要的现实意义。该文对虚拟化云计算中的资源管理进行了研究,介绍了云计算中的资源管理模型及资源管理策略,并说明了云管理平台中的虚拟机资源管理。     

基于云计算的校园教学云平台建设

随着教育信息化和互联网的高速发展,校园里面的教育信息化建设已经成为众多行业关注的重点。为了适应当前彳言,息化的发展,提高学生的学习质量和效率,文章重点结合云计算的特点以及我国目前校园信息化建设的现状,研究探讨了基于云计算的校园教育云平台的新模型建设。     

面向虚拟资源的云计算资源管理机制探讨

近年来,云计算作为信息技术领域的一项新的服务形式,被看作是新一代信息技术应用模式和技术变革的核心,日益受到业界和各国的关注,并大力推进其发展。而资源管理是云计算技术的重要研究内容,如何合理做好资源分配、提高资源的使用效率,是我们需要重视的问题。本文简要介绍了云计算的定义及其优势,并对其资源管理机制做出了探讨。     

云计算的安全管理探析

随着云计算在各领域的应用,云计算的安全问题不容忽视,本文依据现有安全管理标准(ITIL、ISO/IEC 27001和ISO/IEC 27002),对云计算的安全管理和监测进行了深入的探析。     

基于容器技术的云计算资源自适应管理方法

云计算的发展使得越来越多的软件应用选择云平台作为部署平台。为了应对动态变化的工作负载、应用场景和服务质量目标,应用提供商希望能以一种可伸缩的方式对云计算资源进行动态调整。基于虚拟机的资源管理较为重载,难以实现细粒度的资源动态调整与混合云中跨平台的服务快速迁移。容器技术在一定程度上弥补了虚拟机的不足,然而传统的资源管理方法在诸多方面并不十分适用于容器技术。针对这一问题,提出了基于容器技术的云计算资源自适应管理方法,设计了更适用于容器的资源架构方案与资源之间的调度方式。与传统的线性建模方法不同,所提方法使用非线性函数对云计算资源进行更加精确的建模,同时用遗传算法进行参数调优,使得自适应调整响应更快、总体性能更好。所提方法还针对不同容器多维度的异构性,合理分配容器部署位置,提高物理资源利用率。此外,所提方法结合了容器技术多方面的底层特性,在分配负载等方面进行适应性调整。最后通过实验分析初步确认了所提方法的有效性。     

A Review of Dynamic Resource Management in Cloud Computing Environments

In a cloud environment, Virtual Machines (VMs) consolidation and resource provisioning are used to address the issues of workload fluctuations. VM consolidation aims to move the VMs from one host to another in order to reduce the number of active hosts and save power. Whereas resource provisioning attempts to provide additional resource capacity to the VMs as needed in order to meet Quality of Service (QoS) requirements. However, these techniques have a set of limitations in terms of the additional costs related to migration and scaling time, and energy overhead that need further consideration. Therefore, this paper presents a comprehensive literature review on the subject of dynamic resource management (i.e., VMs consolidation and resource provisioning) in cloud computing environments, along with an overall discussion of the closely related works. The outcomes of this research can be used to enhance the development of predictive resource management techniques, by considering the awareness of performance variation, energy consumption and cost to efficiently manage the cloud resources.     

云计算下相似医学CT图像特征的快速检索模型

在云计算环境中,在大量医学CT图像中快速找到相似医学图像特征对疾病的的诊断有重大意义.不同的病例往往会导致医学CT图像特征的不同,但相似医学CT图像特征在相似病例中有着极强的相似性,传统的相似医学CT图像特征的快速检索方法对CT病变区域的像素灰度、梯度特征建立检索模型时,受到相似特征干扰的影响,建立的模型不具备特征分类排除特性,无法高效检索.提出基于云计算的相似医学CT图像特征的快速检索方法.建立相似医学CT图像特征的快速检索模型,针对上述医学CT图像进行云特征分类处理,完成差分向量计算,得到对应的图像特征特征权重,并进行医学CT图像特征云计算参数的矩阵转换处理,实现相似医学CT图像特征的快速检索.实验结果表明,利用改进算法进行相似医学CT图像特征的快速检索,能够有效提高检索的查全率和查准率,满足临床诊断和医学研究的实际需求.     

基于云计算的海量碎片资源动态调度仿真

传统的资源调度方法处理的碎片资源偏散乱,对静态调度效果较好,但资源动态调度耗时长。提出基于云计算的海量碎片资源动态调度方法。量化处理海量碎片资源,并计算碎片资源对应的权值,判断碎片资源调用的优先级。依据碎片资源的优先级计算结果,利用云计算技术重组海量碎片资源。发布资源分配调度任务,确定资源调度的初始位置和速度,最后通过调度信息素更新、资源动态循环迭代控制和决策调度区间自适应调整三个步骤,实现海量碎片资源的动态调度。经过实验对比得出结论:传统的调度方法调度任务的平均时间为520秒,而基于云计算的海量碎片资源动态调度方法的平均消耗时间为350秒,相比之下节省了170秒,资源利用率较高。     

云环境下计算资源动态能耗感知的并行任务调度方法

云计算是一种新兴的计算模式,倡导一切皆服务.要实现低成本、高效、安全、易用的云计算系统,依然面临诸多挑战,其中,高能耗已成为云计算不可忽视的问题.在计算资源电压可动态调整的环境下,为截止完成时间有要求的并行任务,提出两种满足并行任务截止时间要求的降低并行任务执行能耗的调度方法Ssef和Egsa.模拟实验表明,提出的算法在保证并行任务截止完成时间要求的条件下能够有效降低并行任务的执行能耗,从而大幅度降低云计算系统的能耗开销.     

云计算技术概述

云计算是一种新兴的计算模式,互联网的高速发展孕育了云计算的出现.本文介绍了云计算的发展历史,解释了云计算的确切含义、特征、分类与云架构的基本层次,阐述了云计算的关键技术,比如快速部署、资源调度,分析了云计算和网格计算等相关概念的区别,并指出云计算广阔的发展前景.     

基于云计算的健康医疗大数据平台

中国新医改的大背景下,用互联网+、大数据等技术助推进行深化医改,让改革红利惠及更多群众,加快健康信息化资源体系建设,实现全区域数据共享、全过程业务监督、全方位数据分析、跨部门业务协同、全流程惠民服务的全面健康医疗大数据平台应运而生。平台运用大数据与云平台技术、OLAP多维分析、SOA体系结构,解决了制约平台建设的系统分割、业务流程不统一、以及纵向信息系统的“孤岛”问题。     

一种云环境下基于分级管理的自律计算模型

自律计算是实现复杂IT系统的自我修复、自我管理的有效手段。但是在云环境下,系统所管理的计算资源数量急剧增长,传统的资源调度算法和模型架构无法对资源进行合理分配,导致资源的利用率很低。为了提高云环境下的资源管理效率,提出了一种面向云环境的自律计算模型,它采用多自主管理器的分级管理模式来解决传统自律计算模型在处理大量请求时的瓶颈问题;并提出了混合策略管理模式来应对不同的故障修复请求。该模型能够降低云环境下的资源管理成本,满足云服务所需的SLA。