云技术在水利地理信息服务平台建设中的应用

为解决水利信息化建设中重复建设、资金浪费等问题,在江苏省水利地理信息服务平台中采用云计算技术。介绍云计算与云GIS的概念与基本特征,以江苏省水利地理信息服务平台建设为例,阐述云GIS平台的总体设计与架构,分析虚拟化和移动数据采集与同步等关键技术的应用。江苏省水利云GIS平台的建成,可为江苏各级水利部门提供全省基础地理信息数据、高分辨率遥感影像及航片、水利地理信息数据等数据服务;高效能服务器、海量数据存储等基础设施服务;基于水利专网提供各种水利业务应用系统开发的平台服务。     

基于云计算的大学生创业信息服务平台构建

针对目前大学生创业信息服务平台中存在的问题,基于云计算技术和服务平台的支撑,分析社会组织与大学生之间的供需关系,分析构成创业信息服务平台的组成因素以及各因素间的博弈关系,结合数据的采集、云空间的存储及数据计算技术,构建大学生和社会组织双方的展示交互平台,以期给大学生创业提供一个学习交流的平台,同时有助于解决大学生就业难的问题。     

云计算下西部地区中小企业信息服务系统的分析

首先,介绍了西部地区中小企业信息化现状分析、企业云计算的发展的需求与动因、云计算特征与分类、云服务模式,其次,阐述了西部地区中小企业云信息服务平台的分析,涉及云信息服务系统体系架构、云平台软硬件资源分析、云基础设施管理平台数据关联访问及促进西部地区中小企业云电子商务应用等.     

水利数据中心资源开发与应用研究

面临异构环境、业务融合、管理规范等非常复杂的问题,以及水利数据中心建设的现实需求,山东省水利厅按照国家水利数据中心建设的基本技术要求,结合山东省实际情况,采用云计算、虚拟化、大数据、宽网络等新技术,初步建成水利数据中心;完善水利数据中心标准,建立统一规范的技术基础平台和数据中心业务流程;构建数据中心应用服务平台,建设以水利数据中心为核心的水利信息资源共享环境与服务体系;实现各类水利数据信息的汇集存储与交换共享。     

一种基于Linux容器技术的大规模遥感数据云服务平台

遥感数据云服务平台是基于云计算技术,整合大规模遥感数据的存储资源和计算资源,实现资源共享和按需使用的服务模式的地理信息处理服务平台。我们基于分布式存储技术实现遥感数据的高效存储、Linux 容器技术实现快速部署和资源隔离、ownCloud 私有云技术实现高效共享和 IPythonnotebook 交互式技术实现方便易用交互,设计了一种稳定、高效的地理信息云服务平台。用户可通过Web的方式方便的访问大规模遥感数据,并利用云主机的计算、存储资源对所需的遥感数据进行分析和处理。     

用Windows Azure Blob Storage来存储Windows Phone App数据

云计算和云存储正在替代以前的网站和应用空间,而手机APP正比桌面软件占用人们更多的访问数据和信息的时间,现在有不同的云服务和手机应用平台。微软公司的云服务平台为Windows Azure,其手机操作系统为Windows Phone,探讨了如何用Windows Azure Blob Storage来存储Windows Phone App的数据。     

AI和云计算融合成必然推进行业智能化改造

<正>导读:云计算是一种以数据和处理能力为中心的密集型计算模式,由云平台、云存储、云终端、云安全四个基本部分组成。云计算是一种以数据和处理能力为中心的密集型计算模式,由云平台、云存储、云终端、云安全四个基本部分组成。云平台作为提供云计算服务的     

基于混合云的运维云服务平台建设方案研究

目前,信息化技术不断发展,云计算、大数据等互联网技术已逐渐渗透城市交通运营领域。建设基于混合云的运维云服务平台,有助于实现城市轨道交通平台计算能力和存储能力的按需弹性分配,使IT基础资源得到有效利用,进而降低运营信息系统的运维成本。基于此,从混合云平台模式及其应用优势的角度出发,研究混合云城市轨道交通云服务建设方案,以期为我国城市轨道交通运营管理提供借鉴。     

基于水利云的江苏省水利信息资源整合共享研究

为全面提升江苏省水利信息资源共享和应用协同智能的能力,推动"数字水利"向"智慧水利"转变,从水利大数据全生命周期管理和应用的需求入手,基于云计算技术,从基础设施、数据资源、应用系统3个层次提出水利信息资源"云服务"整合共享的思路和方案,建立基础设施云、数据云、应用服务云、云资源管理平台,实现基于水利云的信息资源的整合、共享,支撑全省一级部署(省级)、四级应用(省、市、县、乡级)的水利信息资源整合共享模式,为江苏省水利信息资源整合共享建设提供顶层设计和工作指导。     

异构云环境中遥感数据资源的可信互操作模型研究

目前各个数据中心将遥感数据存储在不同云平台上，开放与互操作性是云计算的基础，为了构建协作共享、安全可信的互操作服务平台，本文构建了异构云环境互操作的可信系统架构，一方面解决不同环境之间的互操作服务问题，另一方面解决系统中存在的可信问题。据此，在介绍面向遥感数据资源存储和互操作的异构云环境的总体架构的基础上，探讨该平台下互操作的组成、服务流程等，并介绍遥感数据可信模型及资源的访问控制模型，以及其实现方法。最后，在示范验证平台中的应用实例表明该途径是切实可行的。     

云GIS及其关键技术

GIS与云计算的结合为GIS的数据存储、管理、处理及其应用提供了一个新的发展前景。分别给出了云计算和云GIS的定义,提出了云GIS的四种应用模式和一个多层次架构模型,重点研究了云GIS的关键技术：虚拟化技术、分布式数据存储技术（GFS）、虚拟化数据管理技术（Bigtable）、并行空间分析技术、数据和功能互操作技术和部署模式,最后给出了一个云GIS实际应用框架。     

对云计算存储安全技术的几点探讨

当前、云计算和云储存技术的不断成熟,为数据的存储提供了更加广阔的储存平台,用户使用云存储空间可以省略传统物理硬件设施,数据存储变得更加的方便简单.然而虽然云存储的安全性问题确实用户普遍关心的话题,许多用户在运用云存储方式过程中,出现了信息丢失、信息被窃取等安全问题,这种现象的发生给用户带来了不同程度的经济损失.因此,云计算的安全存储问题必须从根本上得以解决,才能免去用户存储的后顾之忧 [1].     

基于J2EE架构的WebGIS协同平台系统集成

在J2EE的架构的基础上,利用WebGIS技术、空间数据引擎技术、中间件技术、WebService技术、RS和GPS应用技术、基于数据库的工作流等技术构成GIS的协同技术,建设GIS的服务平台,探讨地理信息的应用服务模式.同时利用GIS协同理念,讨论WebGIS协同平台,在这个基础上构建地理信息系统,提供地理信息服务的产品,从而促进地理信息产业的发展.     

基于Hadoop的大数据信息安全监控云平台设计与研究

针对传统的大数据信息监控云平台模式单一、虚拟化程度不高,容易导致信息泄露的问题,为了提高对大数据的信息安全溯源能力,提出基于Hadoop的大数据信息安全监控云平台设计方法。在信息资源云体系下构建大数据信息安全融合模型,通过信息挖掘与匹配方法把云平台中的数据资源、物理资源进行关联性整合,方便数据安全溯源,在Hadoop平台下构建多源信息资源云,建立用户接口注册机制,采用虚拟化技术进行信息保护,实现在云平台下进行信息安全溯源。实验结果表明,采用该方法进行大数据信息安全溯源,大数据信息分类存储性能较好,对异常数据挖掘精度较高。具有较好的信息安全保护能力,确保了信息安全。     

一种云计算安全模型与架构设计研究

由于云计算存在安全性的问题,使得原本具备大规模、动态、开放和分布式计算环境等优势的云计算目前更多的是以小规模、静态的私有云的模式出现。为了解决云平台的安全问题,文章从用户维、数据维、业务维和环境维构造相应的云安全服务平台及相关服务出发,基于Eucalyptus平台设计了一种轻量级的云计算多维安全平台架构。达到云平台安全、云服务安全和安全云服务,以满足在应用云计算提供服务的过程中所需的安全可信需求。     

基于J2EE架构的民航信息基础架构云平台设计

目前民航信息基础数据较多,使用存储信息容器数量不足的平台存储信息时,出现基础数据交互效果不佳的问题。为此,提出基于J2EE架构的民航信息基础架构云平台设计。采用磁盘阵列的方式进行数据存储,利用云终端通过虚拟桌面服务实现虚拟页面展示;构建民航信息基础架构云服务平台,根据民航信息基础云服务数据通信流程,设计多种功能模块,使用虚拟映射算法,模拟各个模块间的协同性,满足实时通信需求。测试结果表明,该平台最大吞吐量为4.4Gbit/s,最小吞吐量为2.6Gbit/s,与理想值一致。     

面向PAAS模式的CSCL系统设计与实现

云计算技术作为一种新兴的技术,能够提供海量信息的高速处理和安全存储,云计算技术的发展为CSCL系统的建设提供了新的思路。提出了一种面向PAAS模式的CSCL系统。该系统以微软Windows Azure云平台为依托、利用SQL Azure数据库进行数据存储,实现了异质群组、协同工作流等技术,是对云环境下构建CSCL系统的有益探索,此开发模式能减少开发和维护成本。试用表明,该CSCL系统能有效地支持协作学习的开展。     

地理信息系统与大数据的耦合应用

针对快速增长的地理空间数据为地理信息系统(geographical information system,GIS)在大数据时代的应用带来众多机遇和挑战,却一直缺乏系统论述的问题,在对大数据及地理空间大数据特征进行分析的基础上,通过若干典型实例展示了大数据与GIS耦合所带来的巨大应用,并分析了大数据时代对GIS数据采集、数据存储、数据处理和分析等诸多方面所带来的挑战,进一步指出引入概率论的数据筛选、分布式云存储和数据快速分析等数据分析技术与方法,是增强大数据时代中GIS与决策支持系统之间耦合度的着力点。     

安徽省水利信息化共享平台建设与思考

针对安徽省水利信息化建设现状及存在的信息资源开发利用和共享程度不高,信息孤岛,现代化技术手段不强等问题,充分运用“互联网 +”、云计算、大数据等新技术和新理念,推进安徽省水利信息化资源整合共享和开发利用,强化信息化技术与水利业务深度融合。根据水利部水利信息化顶层设计,按照“五统一”要求,采用松耦合的分层架构,开发建设安徽省水利信息化共享平台,初步实现水利数据资源统一管理、一数一源,基础设施集约建设、平台共用,地理业务信息有效融合、以图监管,核心应用信息集中展现、业务协同, 信息安全优化健全、稳定可控,形成安徽水利“ 一个大数据中心、一张图、一个应用门户、一套安全防护体系”即“四个一”新局面,逐步实现安徽水利信息化建设“一盘棋”,为安徽省智慧水利建设构建核心应用平台。     

智慧水利一张图与共享服务平台构建探索

随着国家全面推进河长制,对河湖管理保护的要求不断提高,河湖数据已逐渐发展为河湖大数据,并成为国家大数据发展战略的重要组成部分。以四川省依托河长制推进智慧水利大数据建设为例,系统分析当前智慧水利一张图面临的新形势和挑战,采取水利与测绘部门合作的模式,利用结构化和非结构数据、大数据分析、云计算等技术,构建智慧水利一张图基础信息与共享服务平台推进智慧水利信息化建设,推动多级部门联动管理,注重大数据与河湖治理的深度融合,更好地实行智慧水利一张图建设。