基于存储区域网络的海量数据灾备系统设计

伴随着高速网络传输技术的发展,存储区域网络逐渐兴起并得到广泛应用。存储区域网络具有专用的存储设备、连接方式和网络协议,为海量数据安全存储提供了解决方案。本文介绍了基于存储区域网络的海量数据容灾和备份系统的设计与实现方法,探讨了如何利用存储区域网络为企业关键业务提供海量数据信息管理服务。     

省电模式用得更久

近年来,存储已经成为IT市场的最大亮点和增长最快的领域。据Forrester报告称,企业存储需求的增长率每年超过了50％。存储网络以往是脱离企业局域网而单独存在的网络,现已成为IP基础设施的一部分。 对于未来存储市场的发展,业界普遍认为会经历三个阶段:第一阶段,企业的存储通过存储整合从DAS(直接连接)模式过渡到SAN或NAS(网络附属存储)模式,而随着应用系统越来越多,企业内部会形成众多的“SAN孤岛”;第二阶段,为解决第一阶段多个“SAN孤岛”在管理上的困难,引入了多层智能化服务;第三阶段,在存储网络结构中提供存储应用服务,使存储系统成为公共设施。这     

从你的数据中获得回报

灵活的数据管理技术可以帮助企业从不同的系统中提炼出人数据,同时降低数据的拥有成本。围绕着大数据的炒作所触发的业内广泛的讨论已经超出了其商业价值。CEO们仍然对大数据所带来的益处持怀疑态度。社交媒体和移动设备的普及为海量数据做出了贡献,这导致个人消费者和企业用户在数据交互方式上的转变。我们正在经历信息的爆炸,不同类型的数据被存储在云中,并跨越多种不同的系统,即我们所说的“大数据”。     

网络存储走向开放架构

全球的数字化浪潮,带来了海量的数据、在企业经营中也有大量有价值的数据产生。这些数据企业的生存与发展至关重要。而且企业这些数据会以几何速率增长。所有的公司都在努力地寻找一种最优性能,最具开放性的存储方式来管理这些数据。因此业界对开放式的网络存储架构的需求变得越来越迫切,并且网络存储架构已经成为一种科技进步的必然趋势,所有的用户将受益于这一科技的进步。 规避风险的港湾     

企业信息化数据存储架构设计研究

企业信息化的一个关键步骤是存储企业内的大量数据,如何有效地存储,管理数据是一个重要的研究领域。当前对于数据存储主要有2种方式：集中式存储和分布式存储。集中式存储由于容易带来系统的瓶颈问题,因此分布式存储目前正成为研究热点,本文介绍了分布式存储的特点,分布式存储系统的设计要素,最后对分布式技术的发展趋势进行讨论。     

网络存储新宠

由于光纤通道时代的到来,业界正在着手将网络和数据存储的概念融合于大规模企业存储网络中,以加速数据统一化的进程。直到最近,存储和网络才开始从两个截然不同的独立学科走到了一起。正像局域网(LAN)和广域网(WAN)走到一起以处理用户和应用环境间的数据传输一样,许多公司现在也开始创建专门的存储网络以实现存储器与服务器、批量数据移动和数据备份的高速数据传输。当负担过重的局域网和广域网正在努力跟上数据流的激增时,新型的专用存储网络已经实现了网络内部数据的快速传输。企业存储网络(ESN),作为专用于连接企业存储系统和各种服务器以及与其相连的各种操作系统和应用的解决方案,不仅可以确保企业所有关键数据的整合、共享、保护和管理,而且为企业提供了存储结构的全部基础功能,是以在众多的网络存储方案中脱颖而出。那么,究竟何为ESN? ESN的主要构成 ESN是基于光纤通道(Fibre Channel)的系统。光纤通道已经成为SAN接口的工业标准,拥有SCSI和以太网所派生的优点,这意味着它可以与SCSI通信,在     

浅谈网络数据存储技术及其应用

现在网络已经在人们的生活中得到普及,选择良好的数据存储方式已经越来越重要。目前存储已经从主机系统中脱离出来发展成为了一个独立的系统。网络数据存储技术的发展目标就是低成本、高智能。本文就将对现在出现的网络存储技术进行深入分析,分别研究传统的网络数据存储技术和现代化网络数据存储技术的运用。     

给企业数据穿上跑鞋

异构系统带来的问题 企业或者公司业务的不断发展将会积累越来越多的数据,这些数据可能存储在内容管理系统、数据库管理系统、不同的数据库或应用程序中,或者位于非结构化文本中。如果企业过去已经有过技术投资,那么还必须考虑如何整合现有的旧系统。     

自带个人云BYOC

IT消费化进程中的下一个大趋势正在快速来到网络管理员们的眼前：那就是自带个人云（BYOC）。企业员工曾因为自带移动设备而使企业网络压力倍增,如今,企业员工又开始使用各种消费者云账号,如iCIoud、EVemote和Dropbox等存储和访问企业数据,给企业网络再次带来相同的威胁。     

基于私有云数据中心网络安全的应用探讨

随着网络的发展,私有云计算也逐渐发展起来,而存储海量数据的私有云数据中心网络存储环节也称为各大企业关注的要点。海量的数据能否安全地存在私有云计算系统中以及如何在保证数据安全的情况下提高数据网络系统的运输效率成为了阻碍私有云数据发展的关键因素。因此,越来越多的企业对私有云数据中心网络的安全性提出了更高的要求,只有存储系统保持稳定性、可使用性和安全性,企业的数据库就能得到保障。     

大数据时代的金融信息安全

继云计算、物联网被发明和应用之后,大数据成为了当前信息产业的又一大技术创新。大数据技术创新在给人们带来机会和挑战的同时也对现有的信息安全手段提出了更高的要求。特别是大数据技术在金融行业的应用,现在的金融信息化已全面进入信息安全管理阶段,对计算机信息系统有着高度的依赖性,金融信息安全问题日益突显。本文主要论述了大数据时代对信息安全存在的威胁,并提出了如何采取对策确保大数据环境下的金融信息安全。     

基于大数据的高校智慧校园学生综合测评系统设计与研究

当前,信息化正面临着一个全新的阶段,即以数据的深度挖掘和整合应用为核心的智慧化阶段,智慧校园已成为时下高校信息化建设的重要内容。分析高校信息化建设现状和Hadoop、Spark等大数据技术框架,并重点从数据存储层、核心业务层和信息展示层对智慧校园学生综合测评系统进行分析与设计,为大数据技术与智慧校园的深度融合提供方案。     

面向对象和服务的桥梁工程信息管理平台研究与实践

基于建筑信息模型(BIM)技术在桥梁工程信息化管理的研究现状,提出“面向服务 的架构+面向对象的编程”的两面向方法,融合应用 BIM 和地理信息系统(GIS)技术,构建了面 向对象和服务的桥梁工程信息管理平台,并实践应用于盐城特大桥的施工管理全过程。结果表 明,线性工程点多、面广、线长且离散性大,信息管理平台解决了开放环境组织多级分散、协 同管理难、数据多元异构等问题,在前期策划阶段指导大临规划和征地拆迁,在智能制造阶段 实现预制构件智能生产管理,在施工建造阶段实现进度、技术和在线监测管理等,提升了桥梁 等线性工程管理的数字化水平,为工程的品质建造提供技术支撑。     

企业级客户信息挖掘分析与研究

本文将数据挖掘技术应用于企业级客户信息分析中,收集各行业企业信息数据,利用datastage工具,建立数据仓库,预计客户分布情况和潜在客户源。对客户按区域、行业分类,挖掘客户同级别竞争对手企业信息,及企业在同行中的定位,最后总结了企业级客户信息挖掘分析的应用。     

Understanding information proactiveness and the content management system adoption in pre-implementation stage

The overall technology acceptance literature does not pay sufficient attention to the issue of the mandated use of systems as the traditional acceptance models (e.g. TAM) were originally built, tested, and validated by being applied to technologies that were mainly voluntary in nature, that is, the users had the choice of whether to use or not use the technology. Few have studied end users' proactive motivation to use information and attitude toward newly implemented technologies within organizational contexts, before end-users start using the technology or pre-implementation stage. This research proposes that information proactiveness has influences on the content management systems adoption beliefs such as perceived ease of use and perceived usefulness. The proposed model was empirically tested using the data collected from content management systems end-users. As theorized, information proactiveness was found to be a significant determinant of system users' perceived ease of use but not perceived usefulness in pre-implementation stage. Furthermore, perceived behavioral control was found to be a strong determinant of systems users' attitude. The study findings provide important insights on enhancing system users' adoption behavior in pre-implementation stage.     

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。     

Information fusion in data association applications

There is a limitation to process data fusion by means of traditional deterministic or probabilistic data association algorithm of multisensor data fusion (MSDF). Those methods for data association do not adequately account for quantitative and qualitative information in an automated fashion. Fuzzy logic offers an enabling technology for automated quantitative and qualitative information in the data fusion process. We propose the fusion system architecture, called fuzzy gating approach, coordinating both quantitative and qualitative information which is realized using a fuzzy-based reasoning approach. This approach is composed of two stages in cascade. The first stage implements available quantitative information, namely target range, azimuth, and elevation angle, to form a subset of statistically likely target solutions via fuzzy validation. The second stage of the fuzzy similarity utilizes available qualitative information, namely infrared image area and brightness, to form another subset of returns. Finally the fuzzy gating approach was tested in a dense clutter environment. Results of test show that performance of fuzzy gating approach is superior to JPDA based on a Bayesian approach. Moreover, adding qualitative information to the tracking algorithm can improve tracker performance effectively.     

基于语义水印的数字签名算法*

针对数字签名技术中签名信息易被移除的问题,在语义技术的基础上提出了基于语义水印的数字签名算法。该算法的基本思想是在不改变文本语义的前提下,通过同义词替换算法嵌入签名信息,并在数据加密阶段,综合运用DES算法和RSA算法,使得破解及窜改签名信息更加困难。实验证明,该算法具有容易实现、鲁棒性好、抗检测性强的优点。     

高校智慧校园学生综合测评系统数据挖掘模型研究

当前,信息化正面临着一个全新的阶段,即以数据的深度挖掘和整合应用为核心的智慧化阶段,智慧校园已成为当前高校信息化建设的重要内容。分析高校信息化建设现状和常用数据挖掘模型的原理及应用,并重点根据FP-growth算法、K-means聚类、真实爛、分类和回归等模型对智慧校园学生综合测评系统的数据挖掘进行综述,旨在为数据挖掘技术与智慧校园的深度融合提供方案。     

Airborne laser scanning data storage and indexing: state-of-the-art review

While the rapid growth in the availability and quality of airborne laser scanning data offers unprecedented information, it challenges the existing data management and dissemination solutions. Data management has become a bottleneck to effective laser scanning data exploration. This paper documents the state-of-the-art techniques for aerial laser scanning (ALS) data storage and indexing during the post-processing stage. A brief history of laser scanning technology is presented with the intention to offer an overview about the evolution of the technology from the data point of view inclusive of full waveform data management. The key strategies for data handling, including data modelling and indexing, are extensively discussed.