基于Hadoop技术的加速器大数据安全存储与高效分析系统设计

为了解决当前加速器控制系统在数据管理方面所面临的海量数据安全存储和高效分析处理的问题,在现有的基础上引入了Hadoop大数据框架,并结合大数据其他相关组件,构建一个分布式数据仓库系统。文章详细阐述了数据仓库的搭建过程,包括软硬件架构以及将数据从现有数据库抽取、转换和加载到数据仓库的方案。特别是针对系统归档数据的存储和分析需求,根据实际应用场景设计一个基于HBase的存储解决方案。在系统部署完成后,进行了吞吐量测试,并与当前使用的传统数据库进行性能对比。测试结果显示,基于Hadoop的数据仓库系统在海量数据存储、高性能查询以及数据分析处理方面都表现出明显的优势。这一改进为加速器控制系统提供了更强大的数据管理和处理能力,有望为加速器在未来的发展提供更多可能性。     

基于云计算的海量图片存储管理系统研究

随着网络信息容量的膨胀,如何高效地存储和管理海量图片数据,传统的数据管理技术难以满足这些应用所提出的对数据管理的需求。针对云计算应用的特点和需求,借鉴传统数据管理技术的理念,提出了一种基于CouchDB的高可扩展、高可靠的海量图片存储管理系统。系统采用分布式文件系统、分布式数据库等技术,支持海量数据存储、资源目录和交换体系以及并行程序处理,可提供从数据到处理功能的一体化服务。实验证明,本系统具有可行性,能满足空间信息服务的多种需求。     

基于InfluxDB与Grafana的物联网监测系统设计

随着监测系统使用时间的增加与物联网设备的不断接入,系统内数据量增长十分迅速,现有的单一存储模式已无法满足海量数据的存取需求。文中针对物联网异构数据海量性、时序型、低修改性和高写入性等特点,提出使用时序型数据库InfluxDB作为数据持久层存储核心业务数据的新思路。在此基础上,视图层增添Grafana组件用于业务数据可视化展示,并提出一种具备设备接入、设备监控、数据分析与展示功能的物联网监测系统。该系统易于操作,耦合程度低,可使用容器化部署方式降低后期运维成本。实验结果表明,系统存储海量物联网数据后,仍可在极短时间内提供服务,实现了海量物联网数据的高效存取,具有较高的研究价值与现实意义。     

基于大数据的数字图像识别技术应用

在信息传播的今天,海量的数据信息被集成到图像中,人们能够从图像中获取更多的数据。大数据分析技术能够处理海量的数据信息,从而使图像的识别更加清晰、精确。文章从大数据分析技术、智能图像识别技术及图像跟踪识别算法3个角度对大数据分析技术和智能图像识别技术的应用进行阐述,并且从大数据分析架构、数据库建设以及具体的实践应用场景等角度探究了大数据分析技术与智能图像识别技术的融合应用。     

基于机器学习的运维数据分析系统设计与研究

本文通过对信息系统运维与数据分析技术的研究,提出基于机器学习算法的运维数据分析系统的建设意义与思路,实现了数据管理和分析过程的简化,提升数据应用效率,为信息运维中故障诊断与决策分析提供技术支撑。     

计算机科学技术在数据管理中的应用

近几年来,随着我国社会主义建设的不断完善,信息数据的共享工作开始不断地深入。就是在这样的情况下,数据的安全问题开始日益凸显。人们通过信息系统的引进、平台的建设、技术的应用,数据中心不断提升自动化运维管理水平,来促进管理的系统化。基于信息系统的数据中心自动化运维管理,能够存储海量信息,保障信息的安全、可靠、可利用。由于系统内的信息数量不断增加,数据中心的运维管理难度不断攀升,传统人为操作容易出现漏洞,从而对信息数据造成不可磨灭的影响,为企业或者机构带来损失。因此,加强自动化运维技术的升级和优化,不仅能够解决动态数据变更问题,更能推动数据中心自动化运维管理向着智能化的方向发展。     

基于Spark Streaming的海量日志实时处理系统的设计

在网络系统日志信息规模不断增长的情况下,结合运维中的实际需求,通过大数据技术,提出了一种基于Spark Streaming的海量日志实时处理系统,并详细地介绍了系统的底层日志数据收集、 传输、 计算、存储、 查询存储等一系列功能的设计与实现.该系统不仅能够准确、 实时地解析日志信息,对数据进行统计分析,而且能对历史日志数据进行实时存储和离线计算处理.     

广播电台运维管理系统的数据分析及大数据理念应用探讨

本文基于中央人民广播电台制作播出技术系统的日常运维管理,介绍了如何运用多种常用的数据分析工具对运行维护管理系统所采录的数据进行数据分析,同时针对系统多年累积的运维数据进行大数据理念分析应用探讨,以帮助进一步提升广播电台制播技术系统的运维管理水平和促进广播电台的安全播出.     

有线电视网络运营商企业级大数据平台建设研究

根据企业实际业务需求,梳理大数据平台所需具备的能力以及具体建设目标,按照满足海量数据存储、高性能计算、应用丰富等企业级大数据平台能力要求,从数据采集与预处理、计算与存储、平台运维和管理等方面构建企业级大数据平台的功能架构及其配套的硬件架构,为建设企业级大数据平台提供参考。     

广电5G核心网E2E智能故障处理方案及应用

本文通过分析传统通信网络故障处理的痛点,结合广电5G网络智能化运维建设大背景,提出了广电5G核心网E2E智能故障处理方案,通过大数据分析和AI算法等技术手段,深挖广电5G核心网运行中的海量数据和运维专家经验数据,构建故障场景智能快速定界和健康度评估等智能化能力。     

大数据时代下政府网站电子政务建设发展现状及问题分析

在大数据时代,为了提升政府职能水平,要积极融合网络运营技术,打造更加便利的网站电子政务运行体系,从而满足人们的需求。不仅要强化基础设施建设水平,还要积极推动信息资源的处理和汇总管控,从数据运维、技术运维、网络运维三个层面推动大数据时代背景下政府网站电子政务建设发展的综合进程。     

运维大数据和智能运维在电力行业的实践

随着信息系统规模的不断扩大,各类IT系统的数据信息爆炸性增长。如何采用最新的信息技术有效挖掘运维数据、提升运维的效率和服务质量,降低运营成本和风险是企业不变的挑战。文章结合电力企业业务特点,从运维大数据的采集、预处理、存储、分析和可视化等几个方面,探讨了将运维大数据和智能运维技术相结合搭建智能运维平台的关键因素和思路。     

基于大数据Spark的配网运维数据处理研究

传统数据处理方法采用抑制量测误差方法改变权值,但增加了迭代次数,导致迭代总应用时间过长。为解决这一问题,提出基于大数据技术Spark的配网运维数据处理方法。先采用大数据技术Spark评估配网运维数据,再设计数据处理环节,运维数据经过HDFS、数据添加、数据清洗、数据合并、数据类型管理处理后,即可投入使用。在应用实例分析中,随机抽取10个配网运维数据,完成本次实验。实验结果表明,设计的基于大数据技术Spark的配网运维数据处理方法迭代总应用时间相比传统数据处理方法少26%。由此证明,该方法符合设计需求。     

边境(界)无线电电磁环境测试数据质量控制初探

文章围绕《GB/T 37288-2019边境(界)地区无线电电磁环境测试要求和测试方法》,引入了质量控制措施,从多方面设计一系列的管理文件以减少数据误差,并通过内部审核和质量审核,及时分析比对测试数据与质量目标之间存在的差距及产生原因,不断改进完善数据质量控制体系,从而达到持续提升测试数据质量的目的。     

产品历史数据整理

PDM、ERP等信息系统的使用已经成为现代企业中信息化管理的重要手段,但由于系统中历史数据的缺失给PDM、ERP系统的正常运行带来了很大的阻碍,因此历史数据的整理工作对信息化建设显得尤为重要。文中对现代企业中历史数据的现状做了分析,并针对企业的类型介绍了几种历史数据的整理方案。     

基于云平台的数据采集与统计汇总系统应用研究

基于云平台的数据采集与统计汇总系统应用研究以某科技环保集团的实际需求为背景,主要解决数据中心“数据”方面的问题,如数据收集、数据加工、数据专题分析、数据展现等,数据覆盖了综合效益、营销管理、生产管理、资产管理、科技管理、项目管理、社会效益等主要业务范围。项目最终实现了数据处理流程、业务处理流程和经营监管指标体系的功能。     

基于大数据技术的智慧机场管理平台的设计与研究

为提高机场运营效率、提升服务质量和保障航班安全,智慧机场管理平台应运而生。基于大数据技术的智慧机场管理平台利用先进的数据分析和处理技术,能实时监控和管理机场各项运营指标,实现智能化的运营决策和资源调配。文中旨在探讨基于大数据技术的智慧机场管理平台的设计与研究,通过对机场运营数据的采集、存储、分析和应用,提出了一种高效、智能的机场管理模式,以适应日益复杂的机场运营环境。     

云计算环境下基于大数据的物联网信息化建设

云计算以及大数据技术的支持,能够为物联网的信息化建设奠定基础。云计算技术的应用优势较为显著,其廉价、安全且科学的计算与存储能力,能够突出技术应用优势。依靠大数据与云计算的相互协调,能够建立起更优质的物联网信息管理系统,分析计算物联网网络环境,调整分布式技术应用方案,展现大数据的属性。在构建信息化框架期间,建立起大数据感知层做好重点环节的设计,能够更好地满足物联网信息化的发展需要,完成系统功能与实体模块的配合。技术融合的效率增强,能够有效提升物联网信息化建设水平,文中将结合实践深入探索其工作要点。     

轨道电路故障诊断大数据处理技术综述

在轨道电路维护和管理过程中会产生大量的异构,多态数据,即大数据。如何高效存储和快速访问,是目前一个重要的研究课题。文中分析了轨道电路故障检测产生大数据的特点。回顾了当前在互联网和工业监测中大数据的处理技术,以及这些技术在轨道电路故障排除中大数据处理的优势和弱点。最终,从一个大的数据存储,实时数据处理,多数据源的异构集成和大数据可视化4个方面论述了大数据在轨道电路应用中的机遇和挑战。