基于云制造的数据挖掘研究

为了解决云制造环境下分布式海量数据的分析处理、促进数据挖掘的开发集成和商业应用的问题,在云计算服务模式的基础上,提出了云制造服务模式、内容与技术基础,设计了数据挖掘服务模型,构建了基于云制造的数据挖掘服务模型体系架构,并给出了基于云制造的数据挖掘层次结构,从制造全生命周期的角度形成了云制造环境下的数据挖掘服务模式。     

基于XML和Web Services的异构数据集成研究

本文设计了一个基于XML和Web Services的异构数据集成模型,该模型以XML技术为支撑,采用Web Services封装异构数据源,同时建立领域字典表及字段映射表,有效解决了多数据源环境下的异构数据集成问题。     

基于J2EE和XML的数据集成技术研究

本文提出了一种基于J2EE和XML的数据集成模型,采用了中间件系统模式的集成方式,使用XML Schema作为异构数据源的公共数据模型,以全局模式的数据视图呈现给应用层或用户,从而屏蔽后台,实现用户对异构数据源的透明访问。在查询处理上采用了XQuery作为全局查询语言,为应用层或用户提供统一的查询接口。此模型利用J2EE企业平台的优势和XML数据与结构相分离的特点,为J2EE和XML的集成模型提供了较强的跨平台性、可移植性和可扩展性。     

基于本体的教务数据集成的探析

高校教务信息管理系统的异构数据源之间存在着各种语义冲突.本文结合本体和中间件方法,通过构建教务管理领域本体,将用户对数据集成的需求利用本体词汇进行表达,在中间层完成全局本体到局部数据源之间的模式映射,以处理教务数据集成的语义需求,对于推动数字化校园建设具有现实意义和实用价值.     

面向服务的柔性异构数据集成模型研究

为了解决多个异构遗留系统中数据的集成问题,提出了一个具有访问控制层、协同层、数据层的面向服务的柔性异构数据集成模型。访问控制层能够连接各种数据源,通过柔性操控平台对数据源和集成映射方案进行描述,采用消息机制进行消息传递。协同层对传送过来的消息进行分发执行数据同步与描述信息更新操作,消息检测器对消息进行校验和错误处理,同步检测器实时检测数据同步情况,协同反馈器对错误的消息与不同步的数据进行反馈处理,保证模型各层协同工作。数据层用来存储集成的数据、数据源描述信息、集成映射信息、异构数据类型信息。模型最终以服务的形式进行发布,可单独使用也可以进行二次开发供其他系统调用。最后,通过将该模型应用到燕山大学财务查询系统中,说明了模型的有效性。     

基于物联网的城市环境风险监测预警技术的研究

针对水源地突发污染事件、工业废水排放、重点区域大气环境、城市噪声等的监测需求,及城市环境数据多元化、海量化和多源异构的特点,通过污染源模式识别算法、异构网络构建技术、嵌入式数据融合技术等的研究及智能网关设备的研制,实现环境感知数据的融合、筛选、集成和标准化快速处理,并通过基于物联网的云可视分析技术、数据驱动的环境噪声分级评价模型、城市环境噪声预测模型、环境传感器优化布局模型等,准确、客观反映目前城市环境污染状况、特征、规律和趋势并实现城市污染源溯源,为建设基于统一云计算平台的环境信息管理系统提供数据支持,为城市环境管理与应急提供科学决策支持。     

分布式环境下业务模型的数据存储及访问框架

构造业务模型以支持应用系统开发是基于模型驱动架构实现云服务系统快速开发及有效运维的重要途径。然而,云平台下的海量异构模型的统一管理并不容易。该文提出一个分布式环境下的业务模型数据存储访问框架,以支持业务建模、服务转换、服务配置、服务部署、服务监控等服务生命周期。将关系数据库及NoSQL数据库结合以存储和管理结构化数据;采用基于Hadoop构建的文件库以实现非结构化的业务模型管理,从而构造一个综合的数据管理模型,实现了业务模型统一存储和管理;并根据业务模型中的资源描述,生成相应RESTful服务供应用系统调用;构建一个基于云平台的业务模型库软件平台以开展应用验证。结果表明:该框架不仅对云服务应用系统提供了高效的数据存储访问方式,也降低了应用服务的开发及维护成本,具有较高工程价值。     

基于XML模式的异构数据集成研究及应用

本文介绍了一个基于XML的异构数据集成。着重研究如何采用XML Schema和RDF等相关技术构建统一异构数据模型,并实现不同异构数据模型之间的映射转换。同时需要研究在对异构数据进行映射时如何解决数据间冲突的问题。在以上的研究成果的基础上,实现异构数据集成平台     

基于XML的分布异构数据集成平台

针对网络环境下异构数据的集成交互问题,提出了基于XML的集成平台解决方案,数据源不需改变存在方式和存储类型,即可实现分布异构数据的无障碍交互.构建了集成平台的结构模型并分析了模型涉及的接口技术、网络传输技术、业务流程引擎、XML相关技术等具体应用.研究了实现模型的关键技术,解决了XML文档生成、转换和映射问题.提出在UML建模的基础上自定义相应XML模式的方法,在XSLT转换中,将样式单与XML设计文档异地存放,减少网络传输流量,便于信息实时交互.将Java,XML和组件技术在本结构模型中进行整合,实现系统.     

基于XML的数据集成应用架构中的模式管理模型

基于XML的数据集成应用指屏蔽底层分布式、异构数据库的差异,为用户提供统一的XML数据展示视图和数据操作接口。在分析了基于XML的数据集成应用架构的基础上,针对其中的预存模式管理,提出了二叉树结构的管理模型以及算法描述。     

基于云计算的数字图书馆平台研究

云计算的出现为构建现代数字图书馆体系提供了全新的思维方式,极大地促进了数字图书馆的发展和应用。在对现有数字图书馆存在的问题进行分析和研究的基础上,探讨了一个基于云计算的数字图书馆平台架构,希望能够有效发挥云计算分布式计算以及网络存储的优势,促进资源共享,为用户提供快捷、方便、高效的服务,提高数字图书馆的服务效率和水平。     

兼顾网络带宽的节能云数据副本布局算法

由于云数据中心作为云应用服务的重要基础设施,在满足日益增长的用户需求的同时,也导致了云数据中心能耗的急剧上涨。为了降低能耗和提高云应用服务质量,文中通过全面考虑云数据中心的服务器和网络设备的能耗,兼顾网络带宽建立了云数据中心的能耗计算模型,提出了一种全新的以能耗优化为目标的云数据副本的布局算法,并通过GreenCloud验证了所提出的节能模型和算法的有效性。实验结果表明：文中提出的布局算法能有效地降低云数据中心的能耗和对网络带宽的消耗,从而提升了用户对云应用服务质量的满意度。     

基于电子商务协同平台的云计算模式分析

云计算是一种基础架构管理方法论,它把大量分散的同构和异构的软硬件资源组成一个大的资源池,然后按照需要提供服务。云计算支持资源的动态变化,可以运行多个用户自己创建并定义的服务。云计算应用于电子商务协同平台的作用体现在它的三种服务模式上：云基础设施即服务、云软件即服务、云平台即服务。     

基于面向对象的大数据存储模型研究

随着大数据存储需求的不断扩大,网络存储技术面临如何存储并管理海量数据的问题.通过对现有各种大数据存储模型进行了对比分析,针对现有存储模型存储的局限性和大数据存储的特点,提出了一种基于数据特征的面向对象存储思想.采用虚拟类技术设计并实现了一种基于面向对象的大数据存储模型.在仿真环境中,对该模型的分类关键模块与非结构化数据存储性能进行了测试与分析,实验结果表明该模型分类模块误差较小,读写效率较高,而且随着数据的增大,非结构化存储性能保持稳定.     

基于云计算的大数据存储安全的研究

随着网络技术以及云计算的发展,越来越多的数据资料将被存放在云平台,云计算与云存储的安全性也成为了用户选择云服务时最关注的一个问题.文中通过研究国内外的最新研究成果,提出了云存储的安全模型,从云端接入安全、大数据存储的加密安全和数据的完整一致性检验等方面具体归纳概括了国内外的研究趋势.文中归纳了最新的数据安全存储技术及相关方案,综合比较分析其优缺点.最后对基于云计算的大数据存储技术进行了展望.     

企业多租户云存储平台的设计与实现

针对企业内部的文档存储安全系数低、共享效率低、维护成本高等问题,结合云存储模型并利用对象存储技术,使用多租户技术隔离企业用户,结合组织机构进行企业内部数据访问控制,设计并实现一个企业多租户云存储服务平台,并提出了一种文件分块对象去重模型和对象重组文件版本管理模型。分析结果表明,企业多租户云存储服务平台满足企业数据的高可靠性、安全性要求,能有效提高网络共享效率。     

引入资源即服务的云计算架构及其应用

提出引入资源的四层云计算构架,阐述资源在云环境中的必要性.同时从资源的角度,给出云和云计算的概念.设计云计算环境下的数据采集模型,并从数据资源的角度,设计应用广义搜索树的面向云计算的数据预处理机制.与已有的云计算构架对比,该构架更能体现出云计算技术的特性,为云计算提供了一个思考方向.     

Improved verifiability scheme for data storage in cloud computing

In Cloud computing,data and service requests are responded by remote processes calls on huge data server clusters that are not totally trusted.The new computing pattern may cause many potential security threats.This paper explores how to ensure the integrity and correctness of data storage in cloud computing with user’s key pair.In this paper,we aim mainly at constructing of a quick data chunk verifying scheme to maintain data in data center by implementing a balance strategy of cloud computing costs,removing the heavy computing load of clients,and applying an automatic data integrity maintenance method.In our scheme,third party auditor (TPA) is kept in the scheme,for the sake of the client,to periodically check the integrity of data blocks stored in data center.Our scheme supports quick public data integrity verification and chunk redundancy strategy.Compared with the existing scheme,it takes the advantage of ocean data support and high performance.     

航空电子系统的云计算模型研究

云技术是提高分布式系统灵活性和扩展性的关键技术,在航空电子系统中引入云技术可以降低产品研发周期和成本,但首先需要设计符合机载环境需求的云模型。在分析商用云的服务模型结构基础上,结合行业内的相关标准,给出了一种新型航空电子云模型。建立了层次化的云模型架构,包括物理资源层、本地资源管理层、资源虚拟层、平台管理层和应用功能层;采用虚拟化技术建立资源虚拟模型,隔离软件APP与硬件资源和软件环境;分布式的数据动态发布与订阅,提高应用部署的灵活性;分布式资源管理,实现资源池管理、健康监控和故障管理;分布式存储模型,提供分布式数据和文件共享能力。遵循行业标准,为应用软件提供面向服务的航空电子云计算模型,对工程实践具有一定的指导意义。     

云环境中基于金字塔模型的影像数据存储方法

随着卫星遥感获取技术的发展,影像数据量呈几何式增长,传统数据存储技术已经无法适应海量影像数据的处理要求.结合金字塔模型和MapReduce架构提出了一种适用于云计算环境的分布式并行存储方法—BMLStorage(storage based on MapReduce and local file system),该方法基于金字塔模型对影像数据进行分层分块处理,并对所得瓦片重新编码.定义了一种新的存储规则,使得所有瓦片可以按照此规则利用Hadoop中的MapReduce框架实现并行存储.实验表明,该方法与现有方法相比,在海量影像数据存储性能方面有一定的提高.