基于PKI的网上证券交易系统的构建

为了满足日益增长的网上证券交易安全的需要,确保数据机密性、完整性、防抵赖、身份识别是保证网上证券交易安全运行的基础.通过对PKI体系和当前网上证券交易系统的研究分析,给出了一种基于PKI体系的网上证券交易系统的解决方案,设计了PKI网络结构和安全数据交易流程,实现了对数据签名和加密方式安全的传输,保证了客户交易数据的安全,有效提高了现有网上证券交易系统的安全性.     

基于云计算的海量大数据存储系统设计和实现

云计算技术是大数据存储、处理和管理的一项热门技术。随着互联网中海量数据的爆炸性增加,传统数据存储方式逐渐无法充分满足对海量数据存储的要求,而云计算中的云存储技术为海量数据存储提供了解决思路。为实现对海量数据的管理、存储以及智能分析,基于云计算技术对海量大数据的存储和管理等展开相应的研究,并根据Hadoop架构技术提出了一种新型的海量大数据存储系统设计方案,同时给出了各项模块的设计方案,增强了对海量大数据的高效存储、处理以及管理的能力。     

基于网格的分布式虚拟环境仿真海量数据管理

分析了分布式虚拟环境仿真的特点,提出了基于网格的分布式虚拟环境仿真的海量数据管理框架.该框架结构采用分层结构,自底向上依次为网格节点、高性能通信系统、数据存储与处理系统和计算系统.给出了一个基于上述体系结构的原型系统.对该原型系统的仿真结果表明,该海量数据管理体系结构设计符合虚拟环境仿真实时性、稳定性和高可靠性的要求.     

新型海量信息数据库的设计与实现

利用Oracle大型数据库管理系统,采用BWD样式、套嵌字通讯技术、ADO和JDBC连接技术,从计算机软／硬件平台、网络结构、信息管理及信息安全等多方面进行设计,实现了一种可以存储海量数据的数据库系统。该系统符合应用特征,可以对海量数据进行分类、存储、管理和分析,并可以对数据进行加密,提高数据的安全保密性。     

海量数据图像快视系统的软件开发设计

为了实现卫星监控、海洋探测等领域海量数据的实时采集、显示、存储和分析,该文设计了一个海量数据图像快视系统,系统综合运用海量数据分块、图像金字塔、图像高速缓冲和磁盘阵列等技术来满足用户对海量数据的实时调度、显示、存储的要求。实际应用证明系统的实现极大提高了海量数据处理的效率,具有很高的军事和工业应用价值。     

基于云计算技术的电信经营分析系统中对海量数据的研究

电信经营分析系统承担着决策支撑的重要职能,面对越来越多的海量数据,如何有效处理这些海量数据从而提取有价值信息是面临的一大突出问题,利用云计算技术解决这些问题是一种新的有效的途径。针对电信经营分析系统中(简称BASS)现有存储、处理和ETL算法的不足,结合云计算技术提出了分布式海量数据存储、Hbase海量数据管理、Map/Reduce编程模式、以及基于拆分机制的海量数据处理(简称SMB-DP)算法和基于任务运行时间和优先级的ETL任务调度(简称AGB-ETL)贪婪算法,本文着重从这几个方面对现有经分系统进行改进和优化。     

基于Hadoop的在线网络日志分析系统研究

网络日志分析对网络安全管理具有重要意义,但现有的网络日志分析系统具有无法处理海量日志数据、采用离线模式、处理时延较长等弊端。因此,提出网络日志数据的分级归档机制,实现海量数据的分级优化存储功能。通过将传统的网络日志分析模式和基于Hadoop的离线处理模式相结合,设计基于Hadoop的在线网络日志分析系统,并深入分析系统的功能架构和业务处理流程。实验结果表明:该系统具有良好的可扩展性,可以有效存储处理海量日志数据,具有较快的请求响应速度,并能够满足在线处理的要求。从而验证了系统设计的可行性和有效性。     

基于Hadoop的海量数据存储平台设计与开发

随着北部湾海洋生态资源的开发和利用,海量海洋科学数据飞速涌现出来,利用海量数据存储平台合理管理和存储这些科学数据显得极为重要.这里提出了一种基于分布式计算技术进行管理和存储海量海洋科学数据方法,构建了海量海洋科学数据存储平台解决方案,采用Linux集群技术,设计开发一个基于Hadoop的海量数据存储平台.系统由五大模块组成,有系统管理模块、并行加载存储模块、并行查询模块、数据字典模块、备份恢复模块,能够实现存储海量海洋科学数据.系统模块实现结果表明,该系统安全可靠、易维护、具有良好的可扩展性.     

基于WEB的分布式试飞数据处理系统结构设计

介绍了一种基于WEB架构,面向飞行试验各类海量测试数据处理应用的分布式事后数据处理网络系统的设计结构;用户可以方便地通过WEB浏览器,建立自己的数据处理任务,定义需要处理的参数、时间段等,由系统网络调度服务器群集和分布式计算服务器群集共同完成数据处理任务;系统能够满足多用户对海量数据的快速处理要求,提供了多功能的分析处理工具,实现了海量试飞数据的集中管理,分布式应用,网络计算资源的分配和调度等,避免了对海量试飞原始数据的拷贝,分发或无序共享等应用,解决了困扰已久的海量非结构化数据的统一管理和处理的问题.     

基于数据仓库和OLAP技术的证券交易系统的实现方案研究

数据仓库和联机分析处理(OLAP)技术是信息技术领域的新兴技术,而如何应用到证券交易中是证券业面临的问题。建立证券交易数据仓库并使用OLAP技术,可以将大量源数据有效地转化为有用的知识信息,并服务于决策过程。基于数据仓库的证券交易系统就是在面向信息处理的联机事务处理(OLTP)系统的基础上并引入数据仓库和OLAP技术而发展起来的。论文结合证券交易业务提出了系统实现的解决方案,并给出了基于证券交易业务的数据仓库的体系结构、逻辑模型、粒度模型,以及基于证券交易业务的联机分析处理(OLAP)系统的实现方法。     

流数据分析与管理综述

有关流数据分析与管理的研究是目前国际数据库研究领域的一个热点.在过去30多年中,尽管传统数据库技术发展迅速且得到了广泛应用,但是它不能够处理在诸如网络路由、传感器网络、股票分析等应用中所生成的一种新型数据,即流数据.流数据的特点是数据持续到达,且速度快、规模宏大;其研究核心是设计高效的单遍数据集扫描算法,在一个远小于数据规模的内存空间里不断更新一个代表数据集的结构--概要数据结构,使得在任何时候都能够根据这个结构迅速获得近似查询结果.综述国际上关于流数据的概要数据结构生成与维护的研究成果,并通过列举解决流数据上两个重要问题的各种方案来比较各种算法的特点以及优劣.     

基于XML DB开发信息管理系统的新模式

本文主要针对传统信息管理系统开发模式存在的数据交换困难和数据跟不上业务发展等问题,提出一种新的基于XMLDB开发信息管理系统的模式,使其开发的信息管理系统具有良好的开放性、扩展性并易于实现数据之间的交换。最后,给出一个基于OracleXMLDB开发信息管理系统的实例。     

电子口岸系统设计

当前电子12／岸建设中面临着一些问题，如数据交换和安全性问题。针对以上问题，对电子口岸系统进行总体设计。采用了以数据交换平台为核心的数据交换系统，通过XML进行数据转换，并建立起了整个系统从物理网络层、系统平台层、应用数据层、规章制度层4个层次的安全体系。解决了不同应用系统、数据库之间的数据交换问题，并具有良好的扩展性和安全性。     

基于QT的能耗管理系统终端设计

为了保证能耗数据可进行计算机或人工识别和处理,保证数据得到有效的管理,支持高效的查询以及能耗的实时监控,实现数据组织、存储、交换以及在物联网系统下的数据共享,按照国家规范的标准,基于QT平台设计出一套能够对大型建筑和智能家居系统进行能耗管理的智能终端系统。     

大数据背景下企业级数据中心建设探索

移动互联网时代,用户的消费行为产生了海量数据,在此背景下,电信运营商如何及时、准确地挖掘出有价值的信息,以便顺利开展针对客户的各类有效营销,需要强大的支撑系统,传统经营分析系统在大数据处理方面面临瓶颈,企业级数据中心应运而生。本文从现状出发,提出了企业级数据中心体系结构以及分阶段的建设思路。     

CMS实验元数据发现的数据聚集系统

在大型强子对撞机上的紧凑缪子螺线管探测器实验,具有数据量大（PB级规模）、数据类型复杂与数据地理上全球分布的特点。记录上述数据的元数据达到TB级的规模,并且以不同的格式保存在不同的关系和非关系数据源中,通过在这些异构数据源上添加一个缓存层的方法,实现一个提供精确的关键词查询的数据聚集系统。根据多重映射和聚集的方式支持用户的查询,并利用有效的缓存管理策略来提升查询的命中率。实验结果表明,该系统能够通过缓存的方式响应超过70％的用户查询,具有良好的查询性能。     

数据流模式依赖挖掘及应用

针对数据流间“模式依赖”问题,给出了一种模式依赖挖掘算法,该算法包括：挖掘前时间序列分段和模式表示,条件规则元组的创建和维护,模式依赖的置信度和支持度计算,2个或N个数据流概要结构的设计等。股票数据实验和实际系统表明,该挖掘方法能够有效地发现数据流间的模式依赖,可用于预测。     

安全数据交换系统的设计与实现

为了解决金融系统信息化建设所面对的各系统互联互通的安全问题,提出了安全数据交换平台的建设思路,即:实现一个统一的、开放的、安全的、规范的信息交换体系,为应用层的数据交换做安全及技术支撑.详细介绍了安全数据交换系统的架构、组成及其应用.     

BiDMAP - A Biological Data Management and Analysis Platform

With the rapid development of biotechnology, more and more genomic and associated functional data are available. It is necessary and possible for biologists and bioinformaticians to integrate various databases in order to mine biological knowledge.Moreover, the complexity of huge amount of biological data and their complicated structure need an advanced management system which can store and manage data efficiently, and provide subject-oriented analysis tools for further study. BiDMAP is a platform designed to meet these needs. The core of BiDMAP is based on an Object Relational Database Management System (ORDBMS) which makes it possible not only to store and manage biological data but also to implement analysis tools on a single platform. The goal of BiDMAP is to integrate different datasets on specific subjects into one platform and provides a unified, easy-to-learn, easy to-use interface to access those data. Complicated data structures are viewed as objects, stored in the database and manipulated viastandard SQL. BiDMAP presents an intuitive approach for biologists with little computational skills and leaves the flexibility for further development. This paper gives an overview of the design and implementation of BiDMAP and gives a simple analysis example - finding interleukin candidates with implemented analysis tool of pattern scan.