基于云计算的大数据分析平台设计

基于云计算的数据分析平台构建,可以对复杂的数据结构、关联度较高的数据进行处理,同时也能及时响应用户请求.该平台可以实现对大量数据的管理和处理,实现智能、高速的数据分析,为企业业务处理提供一定的帮助,从而挖掘更具有价值的数据.     

基于Storm的实时大规模传感器监控平台的开发和实现

随着云计算的发展,实时流数据处理应用程序得到了越来越广泛的应用。在物联网的场景中,大量传感器对实时查询要求很高。然而传感器监控分析师对编码技术缺乏经验,而且现有处理平台也缺乏对多查询处理支持和原始数据先验信息的利用。为了应对这些挑战,开发实现一种轻量级的高效解决方案,以支持在大量传感器上滑动窗口上的聚合计算。专业分析师可以利用自定义脚本构建自己的流式计算逻辑,系统将其转化为Storm的流处理程序,并且利用提出的分区算法在分布式实时环境中高效执行多个查询。实验结果表明:该系统可以有效提高分析师的工作效率,提出的分区算法也有效平衡工作节点之间的负载以满足大规模的应用。     

基于云计算的可扩展云教室解决方案的设计与实现

针对当前基于cluster的电子虚拟教室的诸多不足,提出一种基于云计算的云教室的实现方案。该方案通过使用分布式文件系统解决了传统云教室扩展性差的问题,并在很大程度上提高云教室的I/O性能;同时,通过线程调度机制实现了云教室资源调度管理以及多个云教室的同步读写。实验结果表明:该方案能够用于创建大规模高伸缩性的云教室,解决目前电子教室的可扩展性差、I/O性能低以及高峰用户读写响应慢等问题,达到设计要求。     

关于云计算的大数据处理技术探讨

为了能够解决大数据处理中遇到的瓶颈,笔者简要分析了云计算、大数据的关键技术,探讨了云计算与大数据之间存在的关系。此外,借助云计算在虚拟化、数据管理和数据存储等层面具有的相应技术优势,完成了以云计算为基础的大数据处理与管理模式的构建,为大数据研究奠定基础,并推动其在现实领域的有效应用,提供新的技术支持与发展思路。     

基于云计算的大数据处理技术

为解决大数据处理的瓶颈,分析了大数据及云计算的关键技术,论述了大数据和云计算之间的关系,利用云计算在数据存储、数据管理和虚拟化等方面的技术优势,构建了基于云计算的大数据管理和处理模式,为大数据的研究及应用提供了新的思路和技术基础。     

基于云计算的数据挖掘平台架构及其关键技术研究

目前利用云计算进行数据挖掘是海量信息数据处理的热点,云计算以其优越的性能为数据挖掘提供了良好的平台。本文首先介绍了云计算和数据挖掘的相关概念,再从应用的角度阐述了基于云计算的数据挖掘平台的基本架构和功能模块,最后对平台建构中运用的关键技术进行了剖析。基于云计算的数据挖掘平台是当前海量信息处理的研究重点,本文中平台的建构对当前的研究具有重要的实践意义。     

基于大数据和云计算平台应用研究

大数据和云计算是现代计算机中主要数据应用,大数据能够实现数据资源的智能存储,而云计算能够实现网络数据的综合计算.本文对大数据和云计算平台应用的研究,主要基于大数据和云计算的基本理论,对其实际程序应用实际进行探究.     

分布式流处理技术综述

随着计算机和网络技术的迅猛发展以及数据获取手段的不断丰富,在越来越多的领域出现了对海量、高速数据进行实时处理的需求.由于此类需求往往超出传统数据处理技术的能力,分布式流处理模式应运而生.首先回顾分布式流处理技术产生的背景以及技术演进过程,然后将其与其他相关大数据处理技术进行对比,以界定分布式流数据处理的外延.进而对分布式流处理所需要考虑的数据模型、系统模型、存储管理、语义保障、负载控制、系统容错等主要问题进行深入分析,指出现有解决方案的优势和不足.随后,介绍S4,Storm,Spark Streaming等几种具有代表性的分布式流处理系统,并对它们进行系统地对比.最后,给出分布式流处理在社交媒体处理等领域的几种典型应用,并探讨分布式流处理领域进一步的研究方向.     

大数据平台网络数据库云计算技术优化与平台搭建研究

以云数据库的具体结构以及实际优势作为切入点,结合大数据技术和云计算技术的相关原理进行阐述以及分析.网络数据库在使用的过程中需要注重平台的安全性、稳定性建设,同时也要满足当前日益增长的信息技术使用需求.因此利用云计算技术进行大数据平台网络数据库的优化,构建具有稳定性的平台模型,搭建具有联动性的云数据库处理模块,不仅能够提...     

探讨云计算中大数据的MapReduce处理方法

随着企业对于互联网需求的不断增加,以及分布式处理、并行处理和网格计算的发展,云计算也在计算机产业中应运而生。伴随着云计算在各大公司的纷纷上市,大数据这一词眼也吸引着大众的眼球。大数据成为热门话题之后,对于大数据的处理技术和方法也面临着新的挑战。为应对大数据处理困境,介绍了Google公司提出的MapReduce编程模型的代表性处理方法。     

基于云技术的计算模式及其实现

针对传统计算模式下设备、操作系统、应用程序和用户数据紧耦合的问题,提出基于云技术的计算模式,实现这四个要素的"完全分"和"自由合"。作为云技术计算模式的原型实现,云平台在后端构建存储云、桌面云和应用云,将用户数据、操作系统和应用程序都集中部署在数据中心,可以让用户专注于自己的数据,在任何时候、从任何地方、使用任何设备、连接任何桌面、运行任何应用程序来访问、处理和分享自己的数据。     

基于云计算的智能健康监测系统设计与实现

设计一种基于云计算的智能健康监测系统,实现人体多体征参数的检测、监护和健康干预,为慢性病防治和不良生活习惯纠正提供了积极有效的解决途径。系统由智能监测设备、应用终端和云平台三部分组成。通过监测心电、血氧、血压、血常规等体征参数,判断受检者的健康状况,当发生异常可及时预警。该系统监测参数多、实时性能高,可实现数据的远程传输、处理和展示,有助于建立健康监测新模式。     

云数据中心分布式监控架构研究与平台设计

对云数据中心大规模资源监控的架构进行研究,并在监控平台中实现了研究的成果。提出一种多线程、分布式监控架构,支持云数据中心在规模增加时,监控平台的水平扩展。设计一种可扩展的适配器框架,实现监控协议或自定义监控接口的动态扩展。设计一种主/被动轮询检测模型,在监控主机工作负载和监控数据准确可靠之间形成平衡。在系统实现中设计了平台总体架构,并重点对监控数据采集处理层进行详细设计和实现。实际应用表明分布式监控架构具有良好的扩展性和适应性,能满足大规模云数据中心资源监控的要求。     

基于Android的摩托车监测客户端设计与实现

为了提高摩托车的安全性和动力性,提出一种基于Android操作平台的摩托车状态监测客户端设计方案。首先介绍系统的结构和硬件平台,然后详细分析系统客户端的软件实现,通过手机蓝牙,实现了Android上位机与主控单片机的串行通信。最后测试验证该客户端可以实时获取摩托车的状态信息,实现摩托车发动机运行参数的可视化,为发动机性能诊断提供数据。     

基于.NET的作业处理系统的设计与实现

介绍作业处理系统的设计方法以及实现的关键技术,系统采用ASP.NET作为开发平台,实现了教师作业布置、作业评分和批改、学生选课、作业信息查询、作业上交等功能,满足当前课程学习的需求.     

医疗云平台的部署设计与实现

目前我国医疗信息化已进入瓶颈期,据调查我国80%的医疗机构采用购买或自主研发的医疗信息化系统。由于医疗机构业务繁杂,因此医疗机构的信息管理系统种类繁多、异构性强,不仅建设和维护强度大,而且各医疗机构间存在着相似系统的重复开发,存储大量冗余数据,占用了大量的IT资源。为了提高医疗机构中的IT资源利用率,该研究将云计算可快速提供弹性资源的思想应用到医疗信息化建设中,旨在基于Open Stack开源云平台设计一套医疗开发平台,将医疗机构中信息管理系统和IT资源(主机、路由器、交换机、硬盘、IP地址等)完整地搬到云端,以软件的方式实现,以服务的方式提供给用户。最后该研究在云平台上部署患者一卡通服务系统、医生工作站系统和数据分析系统作为云平台搭建测试。     

SaaS模式下的安检监控平台设计与实现

在安全监控现状的基础上,结合SaaS(Software as a Service)的主要应用特点,详细描述了基于SaaS模式的安检监控平台的业务模型、业务对象层次和关系分析.设计了基于SaaS模式的"多客户,共享数据库"的实现框架,并结合新一代.Net开发技术,通过共享数据库的物理模型设计和核心类实现,证明了该架构的可...     

一个基于Ext-JS技术的污水管理信息平台的设计与实现

面对污水处理信息化发展趋势中诸如异构的网络环境、众多的组织机构、多样化的角色分工、特定的运行模式等亟须解决的问题,在Spring和Hibernate框架的基础上,采用B/S结构的多层架构设计思想,设计并实现一个基于Ext-JS技术的污水管理信息平台。Ext-JS良好的组件化设计提高了Web界面品质和开发效率,数据同步模型则实现了水务数据的有机整合与共享,这些系统特点为水务管理工作进入新的层次奠定了基础。     

基于本体的应急平台数据集成的设计与实现

目前,重大突发事件频发,但是我国部门间、地区间应急信息不共享、不互动,信息孤岛影响了应急管理决策的科学性和运作的有效性。针对传统异构数据集成中存在的问题,提出基于本体的应急平台数据集成框架,并对关键实现技术进行了研究。利用OWL建立全局本体和局部本体,使用Jena解析本体,借助映射规则来指导数据集成,实现了应急平台数据集成。