Oracle Exadata数据库云服务器在华业务顺利

Exadata数据库云服务器是一个由数据库软件、硬件服务器和存储设备组成的软件和硬件集成式系统。Oracle于2012年4月24日发布消息称:已经有越来越多的中国企业开始选择部署Oracle Exadata数据库云服务器(Oracle Exadata Database Machine),以整合其数据库     

Ad Hoc网中的移动数据库应用

传统的移动数据库模型应用到Ad Hoc网中,会带来通信代价增大等问题。为此,对传统的移动数据库模型进行改进,加入本地服务器作为中介,形成由移动主机、本地服务器和主服务器3类结点构成的移动数据库模型,并提出2个算法用来解决模型中本地服务器与主服务器上的数据同步和事务重做问题,从而使移动主机能够高效正确地访问数据库。实验结果证明,该移动数据库模型具有较好的稳定性。     

专用浏览器/服务器系统模型的设计与实现

在客户机／服务器和浏览器／服务器系统模型的基础上，结合多层客户机／服务器系统模型，提出了专用浏览器／服务器系统模型，并给出了一个实例。该模型使得浏览器可通过数据库服务器直接与数据库通信，具有开发成本低、性能更高、安全性更好。最后还给出了专用浏览器／服务器系统模型的其它解决方案。     

一种基于COM+/MTS的三层模型的实现方法

一、引言 1.客户机/服务器模型 客户机/服务器模型是从大型机转入分布式计算机的第一步。它通常是两层应用程序,多个客户机和服务器连成网络,如图1。在这种模型中,应用程序的处理发生在客户机和服务器中。客户计算机上存放应用程序,远程服务器上运行数据库引擎。客户应用程序向数据库发出请求,而数据库又把数据返回客户机。     

服务器集群为数据库系统搭台

在企业信息化的过程中,综合信息数据库是不可缺少的。这类数据库通过网络为企业提供高质量综合信息检索服务,形成一个安全、可靠、实用、可扩展的现代化的信息系统,以达到信息资源共享、合理利用和高效整合的目的。随着企业ERP、CRM和SCM等的应用,数据量急剧增长,一台服务器往往不能满足需求,而目前服务器的价格越来越便宜,采用服务器集群技术,可以提高访问数据库的效率,提高可靠性和安全性。     

用云计算数据库进行的数据库设计

云计算数据库涉及机房、服务器、工程师、工作人员等多个因素,需要实现垮地区、跨部门之间的高效,协同工作;云计算数据库作为建立在互联网之上的新一代基础设施,近年来在国内外引起了注意。通过云计算数据库技术整合数据库信息的各种资源,研究云计算数据库系统联网的实现。     

英特尔发布四核多路至强 虚拟整合无限

2007年9月6日,英特尔公司今天在全球同步发布业界首款专为多路(MP)服务器设计的四核英特尔至强7300系列服务器处理器。该处理器可满足企业应用环境中以及虚拟化应用环境中的服务器整合、数据库应用、企业资源规划和商务智能等应用时对服务器高性能、高可靠性和高可扩展性的需求。     

英特尔发布四核多路至强虚拟整合无限

2007年9月6日,英特尔公司今天在全球同步发布业界首款专为多路(MP)服务器设计的四核英特尔至强7300系列服务器处理器.该处理器可满足企业应用环境中以及虚拟化应用环境中的服务器整合、数据库应用、企业资源规划和商务智能等应用时对服务器高性能、高可靠性和高可扩展性的需求.     

基于节点代理的数据库集群服务器

将集群服务器能够实现的任务划分为parallelism型及anycast型，指出Web集群服务器的应用关键在于通过数据库集群服务器透明处理variability型动态页面，有3种原子方式搭建数据库集群服务器，讨论了基于节点代理方式的用户案例模型及IDL对象描述，说明实现这种数据库集群服务器的通用途径及核心问题。     

发布四核多路至强 虚拟整合无限

2007年9月6日，英特尔公司今天在全球同步发布业界首款专为多路（MP）服务器设计的四核英特尔至强7300系列服务器处理器。该处理器可满足企业应用环境中以及虚拟化应用环境中的服务器整合、数据库应用、企业资源规划和商务智能等应用时对服务器高性能、高可靠性和高可扩展性的需求。[编者按]     

基于云计算的高校虚拟实验云平台设计

本文通过分析高校计算机类课程实验现状和云计算虚拟化技术,研究搭建一个集成各种应用软件和操作系统 的虚拟化云平台,按需提供各种服务,采用瘦客户端/云服务器模式,通过利用服务器模式仿真和远程硬件操控等方式,实现计 算机类的应用软件和程序编译等实验。为了解决实验中的资源占用冲突,采用预约机制和最近最少法原则合理调配。本虚拟 实验云平台实现了教育资源整合,降低了高校对实验的投入成本,提高了高校信息化水平,进而推动世界教育技术的发展。     

基于Android的云打印平台实现

随着云计算概念的提出及其技术日渐趋于成熟，云打印等相关新兴技术也随之兴起。本文首先介绍了云打印的概念和基本框架，然后分别从客户端和服务端搭建云打印平台，以满足从客户端上传需打印的文件、商家从服务端管理打印订单的要求，从技术层面上重新设计打印资源的整合与发布，解决传统网络打印的地域限制等问题。以Android手机为客户端的云打印平台系统，实现了用户随时随地在线打印，极大地满足了用户打印文件的需求。     

云环境下的数据库扩展策略的设计

针对云环境下的应用系统规模越来越庞大的问题,提出了一种扩展性较好的数据库服务器扩展模型。该模型架构分为三个层次：逻辑SQL处理层、DA和CP层、物理数据库层。采用了读/写分离策略、数据库复制、负载均衡策略、服务器群集策略等技术,提出基于虚拟节点的加权一致性哈希负载均衡算法,根据物理节点的性能权值计算分配的虚拟节点数。通过仿真实验表明,该模型在负载均衡的性能上具有优势,在数据库层具有较好的扩展性。     

New scoring formula to rank hypervisors’ performance complementing with statistical analysis using DOE

Hypervisors enable cloud computing model to provide scalable infrastructures and on-demand access to computing resources as they support multiple operating systems to run on one physical server concurrently. This mechanism enhances utilization of physical server thus reduces server count in the data center. Hypervisors also drive the benefits of reduced IT infrastructure setup and maintenance costs along with power savings. It is interesting to know different hypervisors’ performance for the consolidated application workloads. Three hypervisors ESXi, XenServer, and KVM are carefully chosen to represent three categories full virtualized, para-virtualized, and hybrid virtualized respectively for the experiment. We have created a private cloud using CloudStack. Hypervisors are deployed as hosts in the private cloud in the respective clusters. Each hypervisor is deployed with three virtual machines. Three applications web server, application server, and database servers are installed on three virtual machines. Experiments are designed using Design of Experiments (DOE) methodology. With concurrently running virtual machines, each hypervisor is stressed with the consolidated real-time workloads (web load, application load, and OLTP) and important system information is gathered using SIGAR framework. The paper proposes a new scoring formula for hypervisors’ performance in the private cloud for consolidated application workloads and the accuracy of the results are complemented with sound statistical analysis using DOE.     

基于私有云整合数据库的研究

基于私有云整合数据库可以降低系统成本和复杂性,同时提高灵活性和服务质量;私有云和数据库整合能够以更安全、更可靠的方式提供应用程序和数据,并且提供更强的商业洞察力.将数据库整合至私有云中,实现了减少停机时间、减少管理成本、降低安全风险和减少资本支出等目标;同时,还提高了系统性能、可用性、数据质量和决策的敏捷性.     

基于Android 云计算的移动点餐系统

系统发挥Android富有创造力和想象力的"云"应用开发,实现一套Android客户端软件和完善的后台服务功能来完成点餐功能。该系统主要包括后台数据库服务器、WEB服务器、无线网络、Android前端等部分。客户端Android系统智能手机具有前端处理与计算能力,而且通过无线网络访问WEB服务器,如果需要数据访问,则访问后台数据库。介绍了系统架构的设计与搭建、技术选型、后台数据库的设计与实现、基本实用的点餐功能的分析、设计与开发。     

基于KD树和R树的多维云数据索引

针对云存储系统大多基于键值对模型存储数据,多维查询需要对整个数据集进行完全扫描,查询效率较低的问题,提出了一种基于KD树和R树的多维索引结构(简称KD-R索引)。KD-R索引采用双层索引模式,在全局服务器建立基于KD树的多维全局索引,在局部数据节点构建R树多维本地索引。基于性能损耗模型,选取索引代价较小的R树节点发布到全局KD树,从而优化多维查询性能。实验结果表明：与全局分布式R树索引相比,KD-R索引能够有效提高多维范围查询性能,并且在出现服务器节点失效的情况下,KD-R索引同样具有高可用性。     

基于云平台的高并发WebGIS服务

随着Internet技术的发展,传统的WebGIS服务器在面对大用户群高并发访问时会出现服务延迟甚至拒绝服务的现象.针对该问题,本文提出了一种基于云平台的应对高并发的WebGIS服务器架构.架构使用云平台为WebGIS服务器提供弹性计算和存储资源,并从负载均衡、缓存设计、数据库集群三方面缓解高并发瓶颈.选择开源服务器端软件GeoServer作为WebGIS应用实验部署.实验数据表明使用缓存机制明显降低了WebGIS服务响应时间.与单物理服务器相比,云平台WebGIS服务器集群架构能够有效处理高并发请求,且随着集群规模扩展,云平台WebGIS系统能够获得良好的加速比.     

基于动态云的智慧农业架构研究

云计算是所有数据汇集到云中心进行统一处理,用户不再需要部署计算能力很强的客户端,而是直接从“云冶里（服务器端）获得计算能力。流行的云计算架构采用强数据中心（服务端）、弱客户端模式。而建设云计算中心的强服务端,需要硬件高配置,需要良好的网络环境,造成建设云中心资金投入过大。对于智慧农业云架构,亦是如此。目前智慧农业的各网络客户端硬件配置优良。文中提出基于动态云的智慧农业架构,该架构通过将具有一定存储能力、数据处理能力、能够提供一定网络服务能力的客户端,根据需要,结合到云数据中心,使该中心的规模动态地扩大或者缩小。实际上,就是让某客户端为云服务中的其他客户端提供服务,减轻实际云数据中心的数据存储、数据处理、资源配置等压力。基于该动态云的智慧农业架构部分已经实现,并且在南京和安徽地区的部分农产品的各环节中得到稳定应用,证明了该架构的实用性。     

基于清华云监控平台的云迁移性能

当云计算技术兴起后,很多企业已经或计划将业务和应用迁移到云上,而这面临着应用性能可能降低,关键业务和应用安全性受到威胁等问题,因此是否云迁移还是部署到独立服务器上,是一个需要深入研究的问题.以清华云平台为基础,搭建了基于Nagios的清华云监控平台,先对清华云平台和架构进行介绍,再对Nagios和清华云监控平台架构进行了论述,在云迁移性能评估中,以Ubuntu和Windows为操作系统平台,以CPU负载和内存使用为评估指标,分别在云服务器和独立服务器上运行CPU运算类和服务器负载类两类应用,最后对实验结果进行了分析和比较.实验表明,部分应用在独立服务器上性能更好,并不适合云迁移.