云计算环境下大数据处理对电子商务发展的作用

随着电子商务的不断发展,电子商务行业已经走过了许多个阶段,云计算作为一种基于互联网的计算的模式,是电子商务发展的一个新的阶段。传统的IT基础设施已经很难有效的管理以及利用相关数据,因此在云计算环境下大数据处理技术起到日益重要的作用。该文在云计算环境下的大数据处理基础上,详细的探讨了其对电子商务发展的具体作用。     

一种电子商务数据的分布式容错处理框架

分布并行计算是一种通过利用大规模异构资源将把大型问题分解成若干部分来处理的一种高吞吐率计算模式.利用 Master/Worker 模型设计了电子商务数据处理的分布式框架,提出了一种分布式容错机制,能够较好的满足目前电子商务数据处理的实际需求.     

大数据处理对电子商务的影响分析

大数据技术兴起的时间不长,却已获得美国政府所给予的"未来新石油"的高度评价,同时被世界多国定义为企业创新的武器,与电子商务的联系尤其密切。在最初,大数据技术主要应用于商业领域中,在2012年美国总统奥巴马公告世界美国将斥资2亿美元于大数据技术,自此大数据技术"荣升"为国家战略。美国政府对大数据的关注,极大地带动了世界各国对此的关注,并给大数据技术以充分的肯定,由此可见,大数据技术的重要作用。本文首先介绍大数据的概念、特点极其重要性,而后将其与电子商务联系,分析大数据处理对电子商务的影响。     

国内医药电子商务现状与前景

电子商务作为一种新型的商业运作模式,是当代信息社会中网络技术、电子技术和数据处理技术在商贸领域中综合应用的产物,是国民经济和社会信息化的一个重要组成部分。医药行业是我国四大重点技术创新产业之一,是一个技术密集程度高、投入多、效益好、风险大的国际性产业。同时,从规范性角度,医药行业也是世界公认的容易发展电子商务的行业。发展医药电子商务是大势所趋。那么当前我国医药电子商务的发展状况如何?前景又将如何?赛迪顾问又一次走近医药行业……     

数据库在分布式管理系统中的应用与优化设计

互联网、大数据、云计算等技术的快速发展,促进了分布式管理系统在电子商务、电子政务、金融证券、电力通信等领域得到广泛普及和使用,取得了显著的应用成效.分布式管理系统在数据处理过程中,数据库是最为关键的一个重要组成部分,其承载着系统数据的连接、查询、删除、修改、插入等操作功能,直接影响分布式管理系统的操作性能.分析了数据库在分布式管理系统中的应用,提出了利用Agent技术优化数据库操作组件,提高系统数据加工的速度,进一步提升系统性能.     

有路有车谁来装货——新疆信息化需援手

被炒得火热的电子商务,成长的基础应是良好的信息化建设,对处于萌芽状态的电子商务,没有人能给出一个发展的模式,但多看看各地信息化情况或许会对电子商务成长状况有所了解,同时多吸取各地的经验,多了解各地的需求,或许会时企业的成长带来益处。也希望有更多的地方,企业把成长中的经验、困惑和需求告诉我们。告诉我们的读者,以供借鉴。     

电子商务中时态信息的处理

电子商务随着计算机技术和网络技术的发展快速发展,但是也存在着诸如合同时间认证等安全性问题使其推广受到阻碍.本文针对目前电子商务中数据处理中存在的不足,结合时态数据库的理论和方法,挖掘在电子商务中存在的时态信息,并提出一种利用时态数据库管理电子商务中数据的框架模型.     

移动互联网大数据分析及应用探讨

随着智能终端、物联网和4G网络的普及,移动互联网得到了蓬勃发展,同时,产生了海量移动互联数据信息。庞大的数据量,复杂的数据内容,传统方法难以处理。通过分析移动互联网大数据处理面临的挑战,讨论移动互联网大数据处理的架构和关键技术,希望通过对移动互联网进行大数据分析,为用户提供更好的服务体验,为网络运营商的发展提供指引。     

从电子商务看电子改务中的信息安全

电子商务是当代信息社会中网络技术、电子技术和数据处理技术在商贸领域里的应用.它的兴起和发展,加快了经济贸易全球化的步伐,不仅极大地改变了经济增长方式,也改变了世界贸易体制和经济格局.电子政务一词是伴随着电子商务的概念产生的,是相对于政府传统政务和电子商务而言的,它是快速发展的现代电子信息技术与政府改革相结合的产物.     

云计算技术在计算机数据处理中的应用

随着近年来计算技术水平的不断提升,计算机存储数据种类逐渐多样化,云计算自提出便得到了广泛应用.将云计算技术作为研究切入点,立足于计算机数据处理,概述了云计算技术与应用于计算机数据处理中的具体表现,总结了云计算技术在应用过程中存在的主要问题,提出了针对性的计算机数据处理策略.通过云计算技术应用于计算机数据处理中,能够很大程度解决大数据应用中重要存在的问题,从而提升数据处理敏锐性.     

探析"大数据"时代的计算机处理技术

如今,计算机技术得到了广泛的应用,但是,计算机在运行的过程中会产生很大的数据,这些数据要得到高效率的处理,因此,计算机要具备一定的信息处理的能力.计算机在进行数据处理的过程中,要实现高效的数据转化,而且在数据处理的过程中要具备安全性.本文主要分析近年来计算机应用技术的发展情况,分析在大数据背景下计算机的发展趋势.     

台湾流通业新事录

商家纷纷推出电子商务网站 从去年"资讯月"以电子商务为主题,以及近来各种媒体不断报道快速成长的电子商务市场可以看出,网际网路(即Internet)正在席卷台湾社会.     

大数据处理模式——系统结构,方法以及发展趋势

近年来,大数据处理的相关理论以及技术越来越受到工业界和学术界的重视.一方面,在科学研究过程中产生了大量的数据,对于数据的理解成为进行科学研究的一个重要手段.另一方面,随着信息技术的不断发展,企业在信息化过程中积累了大量的结构化和非结构化数据.企业管理与运营的这些数据已经成为企业的核心资产,深刻地影响着企业的业务模式,给企业决策、组织和业务流程带来显著的变化.因此,大数据处理的相关技术也受到工业界的极大关注.依据数据处理的时间特征,大数据处理模式可以分为"离线批处理式数据处理","查询式数据处理"以及"实时式数据处理"三种模式.本文从技术角度,总结了大数据处理的总体架构,并针对处理模式的不同,对大数据处理的不同层次进行展开讨论.大数据处理的基础是数据的存储,本文首先对大数据的存储展开一定的讨论,之后对上述三种模式展开叙述,使得读者能够对大数据系统的构建方面有一个初步的了解.     

智慧校园建设中大数据处理技术的应用分析

智慧校园建设过程中,对如虚拟现实、"互联网+"、云计算、人工智能、物联网、大数据处理等各种先进的科学技术、信息技术都有着较高的需求.为了实现各项先进技术在智慧校园中的有效融入,就要对大数据处理技术的应用加以明确,保证其在智慧校园建设中得到充分的应用.     

“互联网+”背景下电子商务物流的发展研究

互联网的迅猛发展,不但改变了人们的生活方式,同时也给电子商务带来了飞速的发展,在此背景下,与电子商务关系紧密的物流业也获得了新的生机。随着"互联网+"行动计划的实施,电子商务和与其相配套的电子商务物流将得到极大的推动,未来的电子商务物流业会进一步得到发展。本文对"互联网+"背景下电子商务物流发展的关系,电子商务物流的现状进行了阐述,并对"互联网+"推动下对电子商务物流起到的积极作用进行了深入剖析。     

基于大数据下的中职学校电子商务课程的创业教育教学实践研究

随着计算机技术的飞速发展,各种不同的计算机科学成果也逐渐融入到了人们的生活中,而电子商务则经过了计算机的发展及改革后应运而生,且电子商务整个发展过程,经历了很多变革。我国大数据也得到了飞速发展,而大数据对于电子商务的发展有着很大的影响,电子商务也在大数据的背景下逐渐被应用到了人们生活的各个领域,因此,笔者就大数据背景下如何对中职学校电子商务课程的创业教育教学进行研究。     

面向语义Web的约束规则系统

随着语义Web的广泛使用,信息智能搜索、智能信息代理、智能交易代理等等智能化电子商务应用将成为现实.与此同时,规则在电子商务中的应用也取得了长足的进展.文中介绍的面向语义Web的约束规则系统结合两者的优势通过使用XML描述约束规则系统的语法、扩充在处理异构数据源方面的谓词和查询表示、引入并行约束程序设计的推理技术、规则选择机制的编译实现完成了规则系统在电子商务异构数据处理及商务决策方面的应用.     

智能算法大数据分析在影视创作中的应用

大数据处理是当今难以解决的问题,智能算法具有全局性、并行高效性、鲁棒性、收敛速度快、收敛精度高和通用性等优点,并在多个领域已得到广泛应用.本文将智能算法应用于大数据处理能够提高数据的处理精度,根据数据处理结果,使之应用于影视创作领域,从而使艺术在理性层面得以升华。     

德国电子商务发展情况概述

随着经济的发展及互联网的普及,电子商务在各国都得到了很大的发展。德国作为西方发达国家,电子商务发展比我国成熟。本文从几个方面介绍了德国电子商务的发展现状,以期增加对德国电子商务的认识,同时,通过德国电子商务发展的优势,对比我国电子商务发展过程中存在的问题,从而促进我国电子商务的发展。     

物联网环境下基于上下文的Hadoop大数据处理系统模型

针对物联网环境下异构大数据处理实时性低的问题,探讨了基于Hadoop框架实现数据处理与持久化的方法,提出了一种基于"上下文"的Hadoop大数据处理系统模型HDS,HDS利用Hadoop框架完成数据并行处理与持久化,将物联网环境下异构数据抽象为"上下文"作为HDS处理对象;并提出了"上下文距离"上下文邻域系统(CNS)"的定义;对于Hadoop框架本身数据处理实时性不高的问题,HDS在设计上增加了"上下文队列(CQ)"作为辅助存储来提高数据处理实时性;利用"上下文"的时空特性,建立了用户请求"上下文邻域系统"对任务进行重组.以成品油配送车辆调度问题为例,利用MapReduce并行实验对HDS的数据处理与实时性能进行了验证与分析.实验结果表明,在物联网环境下,HDS不仅在大数据处理性能上较传统单点处理模型(SDS)具有明显优势,在实验环境中10台服务器的情况下,其计算性能能够超过SDS 200倍以上;同时也验证了CQ作为辅助存储能够有效提高数据处理实时性,在10台服务器环境下,其数据处理实时性能够提高270倍以上.