基于大数据技术的数据中心建设与应用

随着教学、消费、学生行为等数据量的积累,校园的各个应用系统获取的非结构化和半结构化数据也越来越多.为了对学校的海量数据进行深层次的数据挖掘和分析,校本数据中心的建设已成必然趋势.文章以无锡商业职业技术学院校本中心的建设为例,通过对学情现状分析、校本中心的建设情况,提出校本数据中心建设的重要性.     

基于大数据的数据中心基础设施管理系统的研究与设计

文章从广西电子政务外网云计算中心基础设施运维管理工作的需求出发,阐述利用云计算、大数据等技术,建设包括基础设施管理、基础设施监控、大数据分析功能于一体的数据中心基础设施管理系统。系统满足数据中心自动化、智能化、流程化管理要求,能精细化管理资源、降低运营成本、规范人员及流程、提高投资回报最大化。     

大数据时代数据中心运维管理措施研究

本文首先介绍了大数据的概念和背景,然后对大数据时代下的数据中心运维管理内容和现状进行了分析,针对提高运维管理能力提出了四点对策,旨在为大数据下数据中心运维管理工作提供参考.     

大数据时代数据中心运维管理

本文通过对数据中心运维管理的现状阐述,研究了数据中心运维管理困境的解决策略,探讨了大数据时代下技术层面所面临的挑战。     

大数据时代数据中心运维管理措施研究

随着互联网技术的快速发展,大数据时代随之而来,数据规模变得越来越大,内容越来越复杂,更新速度越来越快。在这一时代背景下,数据中心运维管理措施研究日益受到重视。文中从大数据时代数据中心的特点入手,分析了目前数据中心运维在人员理念、技术水平与管理方面存在的不足,总结了优化数据中心运维管理的相应措施,以供参考。     

基于大数据技术的全量数据中心的建设

本文中通过采用Hadoop大数据分布式系统技术框架,构建智慧校园全量数据中心。对高校产生的数据进行集成、治理、开发、服务等,发现数据背后的潜在价值,最大挖掘利用数据的各种能力,提升高校智能化水平,以可视化的方式呈现高校发展状态,为管理和决策提供数据支撑。     

基于地市级能源大数据中心的地方经济分析方法

能源大数据中心作为能源领域的新型基础设施,是打通能源数据壁垒、激活能源数据价值、构建“双碳”数字生态的重要平台,也是贯彻落实能源发展战略、促进城市转型升级的有力抓手。在这种情况下,基于准确、实时、可靠及全面的电力数据,利用科学的数据挖掘工具,寻找经济维度的内在特征及变动规律,变得尤为重要。因此,从电力视角挖掘数据资产的价值,开展方案策划、数据获取、数据模型设计并进行可视化展示与应用,对政府与企业预判经济发展态势具有重要的作用。     

大数据背景下企业级数据中心建设探索

随着大数据时代的到来,用户的消费行为产生了海量的数据,电信运营商必须能够准确的并且及时的对有价值的信息进行挖掘,必须需要强大的支撑系统,传统的手段和系统在大数据处理方面存在着很多的问题,企业级数据中心应运而生.本文首先探讨了大数据的内涵,之后分析了大数据使得现有的数据处理方法面临新问题,最后提出了大数据背景下企业级数据中心建设思路.     

基于大数据的研究

在知识大爆炸的信息时代,每天生活生产中都产生海量的数据,如何通过数据挖掘技术从这些海量数据中挖掘出具有巨大商业价值的信息并且推动信息产业变革,已经成为当今研究热点。本文对大数据进行详尽的文献调研,主要对大数据的产生背景、大数据含义、大数据特点和大数据的应用进行了研究,并对大数据的研究意义和大数据在应用实施过程中存在的问题进行了分析,最后对大数据在应用实施过程中存在的问题给出了一些建议。     

大数据环境下数据中心运维管理策略

本文在明确数据信息技术的应用广泛且成为企业稳定发展的重要保障的基础上,分析传统意义上的数据中心多数情况下无法满足企业数据管理需要的现状,得出大数据运维管理数据的来源和不断完善大数据时代下数据中心运维管理策略,最终满足市场需求。     

基于大数据的实验室安全风险评估

传统实验室安全风险评估法常使用数据评估与人为评估相结合的形式进行评估,易造成理论数据与实践数据相违背的问题,于是提出基于大数据的实验室安全风险评估方法。通过构建实验室安全风险评估总体框架,完善各模块间的协作效应,并给出评估流程图,引入大数据评估方法,利用数据贴合度,重新确立肯特指数,通过评估参数预设,确立三项指标,实现实验室安全风险的评估。实验结果表明,采用改进评估方法进行实验室安全风险评估时,其风险评估精度较高,耗时短具有一定的优势。     

基于大数据分析的安全威胁情报在电信运营商的落地应用

威胁情报作为运营商应对新的攻击手段和变化多端的安全威胁的利器,也是将传统的被动防御转为主动防御的核心动力。介绍了威胁情报对于运营商的重要性,详细分析了威胁情报的生产流程,最后给出威胁情报的典型应用场景,可为电信运营商威胁情报的落地实践提供技术参考。     

基于大数据分析的网络安全态势评估

网络安全态势受到多种因素影响,再加上网络的开放性,具有复杂变化的特点,评估误差高,可信度低。为了提高网络安全态势评估精度,将大数据分析方法引入到网络安全态势评估的建模中。对当前网络安全态势的研究现状进行分析,通过重构得到多维网络安全态势学习样本,采用大数据处理技术——最小二乘支持向量机对网络安全态势样本进行训练,建立网络安全态势的评估模型,并进行具体网络安全态势仿真测试。结果表明,所提模型可以准确描述网络安全态势变化特点,获得高精度的网络安全态势评估结果,评估误差要远远低于对照模型,为网络安全管理提供了一种有效的研究方法。     

基于大数据的网络舆情分析系统

针对互联网数据快速增长和舆情信息飞速传播的问题,提出一种基于大数据的网络舆情分析系统。该系统包括数据采集、预处理、分析和报告汇总四个模块,实现舆情信息的全网自动搜索与采集,大规模舆情数据的格式化存储以及舆情信息的分析、统计汇总等功能。该系统还使用Hadoop平台进行数据处理,并使用HDFS分布式文件系统存储舆情数据,使用MapReduce技术完成舆情分析和报告。仿真结果表明,该系统有助于及时、准确地分析网络舆情,能较好地满足网络舆情分析的需求。     

基于大数据分析的智能电网安全态势感知

先进的通信和数据处理技术为智能电网带来了巨大的好处,但是也将网络安全威胁从信息系统扩展到智能电网。很多网络安全威胁会对智能电网产生巨大影响扰乱其正常运行,且难以被及时发现。为解决这一问题,文中提出了一种基于智能电网大数据分析的安全态势感知机制。该机制采用模糊聚类的分析方法、博弈论和机器学习算法,实现对智能电网的安全态势的智能分析。实验结果表明了该机制能够较为准确地量化评估智能电网的安全风险值。     

基于大数据的学生档案信息安全管理系统

本文研究了一个智能化的信息安全管理系统,该系统有较强的互联网防御能力,可以最大程度保障学生档案信息安全.     

基于大数据的分布式网络安全管理平台的设计

随着企业信息化程度与安全意识的不断提高,企业部署了大量的信息安全设备与安全监控系统用于企业信息安全防护,同时也带了海量的信息安全数据。面对如此大规模的信息安全数据,传统的安全管理平台显得力不从心,近年来随着各种基于针对大数据处理的分布式开源组件在互联网行业广泛的推广与应用,也为海量信息安全数据处理提供了一种新的思路。因此,文中提出了一种基于大数据的分布式网络安全管理平台的设计,平台是一套基于分布式文件系统的开源架构,以Kafka为数据收集工具,使用Hbase和My SQL作为多源异构数据数据库,结合Storm和Elastic Search进行实时处理与检索,并通过实验验证了平台的快速检索与关联分析能力,为企业部署大数据安全管理平台提供有力的依据。     

面向网络大数据的安全分析技术应用

大数据分析技术的蓬勃发展,给安全行业带来了许多新的思路和发展机遇.从电信运营商视角,深入解析了面向Netflow、DPI、DNS等网络大数据资源的大数据安全分析平台的架构、技术实现机制等,并介绍了大数据安全分析产品的相关功能和应用场景.     

大数据技术在网络安全分析中的应用研究

针对误用检测方法和异常检测方法缺少对网络风险因素分析,导致网络漏洞检出率较低的问题,提出了基于大数据H adoop技术检测网络安全漏洞研究.构建标准化直接关系矩阵、生成总关系矩阵确定网络风险元素属性,由此分析网络风险.构建Hadoop框架,采集入侵行为漏洞信息,搭建核心装置,处理网络漏洞.避免外力干扰情况下,评估网络漏...     

时序大数据流式计算处理在航天测控中心系统的应用

大数据处理技术按照时效性可分为批处理与流处理两种模式。大量航天器工程测量数据经过测控设备的解码、译码等处理后形成原始数据发往测控中心,带有时间戳的这些原始数据、过程数据、处理结果数据及软件状态信息组成了时序大数据。通过对航天测控中心智能化决策模型的研究,设计了一种基于流式计算技术在航天测控中心系统的应用方法,指出了当前消息队列系统的瓶颈,并提出采用Kafka的消息通信机制来解决任务数量受限的问题。