云计算环境下的数据存储与管理技术研究

通过对比传统数据存储模型和数据管理模型,阐述了云计算环境下数据存储和管理所带来的挑战,包括数据安全、数据可用性、数据一致性和数据性能等方面,并对现有的解决方案进行了分析。着重介绍了对象存储和分布式文件系统等主流的云存储技术,分析了优势和应用场景,最后总结了云计算环境下的数据存储和管理技术的研究现状和未来发展方向,提出了当前面临的挑战和未来的发展趋势。采用文献综述和案例分析的研究方法,得出结论：云计算环境下的数据存储和管理技术的发展是不可避免的趋势,需要在数据安全、数据可用性、数据一致性和数据性能等方面不断创新和完善。同时,对象存储和分布式文件系统等新兴的云存储技术有着广阔的应用前景。     

基于云计算的数据存储技术研究

以云计算环境下大数据存储技术为研究对象,首先介绍了云计算环境下主要的两种典型的分布式存储系统,即Googk的GFS和Hadoop的HDFS;对其中的数据存储技术进行了专门分析,从可扩展性和延迟性（如何支持海量小文件的存储）、容错性（在数据丢失时进行数据恢复）和海量数据存储的实时性这3个方面对现有技术进行了评价.在此基础上,提出了分布式文件系统的系统架构.最后给出了研究展望.     

一种副本复制和纠错码融合的云存储文件系统容错机制

在云存储技术中,云存储文件系统的数据容错十分重要,直接关系到整个系统的可用性。该文通过对有中心的分布式文件系统进行分析,提出了双机热备的元数据管理节点容错技术和块副本与基于纠删编解码算法相结合的存储节点容错技术,为云存储文件系统设计了双重保险的容错机制。实验结果表明,该机制大大提高了云存储系统的可靠性,并提高了磁盘空间利用率。     

基于HDFS的云数据备份系统

将云计算技术应用于数据备份领域,  设计并实现了基于分布式文件系统(HDFS)的云数据备份系统. 该系统利用云存储技术, 应用已有的廉价计算机设备构建数据备份集群, 解决了用户数据备份/恢复业务的需要, 通过用户分群管理、 小文件合并上传、 恢复优先等策略进一步提高了系统性能. 实验结果表明,  云备份系统在安全性、 可扩展性、 经济性及可靠性上均具有一定的优势.     

云存储数据缩减技术研究

基于云计算应用中的云存储技术,使数据存储变得安全可靠和易管理。在云存储技术数据存储的过程中,不仅考虑数据读写的速度,还得处理数据存储效率,以便满足当前海量信息存储的需求。云存储中的数据缩减技术可以缩减数据信息量,提高存储的效率,满足数据存储急剧的要求。通过对几种数据缩减技术进行比较研究分析,探讨了对数据处理后存储的效率以及每项技术发展状况,为用户选择云存储数据缩减技术提供有力的参考。     

基于Hadoop企业私有云存储平台的构建

针对企业级用户面临文件和数据量的指数级增长,现有的文件存储设施不能适应业务增长问题,提出基于Hadoop构建企业私有云存储平台,通过采用Linux集群技术、分布式文件系统和云计算框架,实现海量数据存储和高速数据处理业务。比较了私有云存储和传统存储模式,分析了私有云存储技术优势和可行性,提出企业私有云存储架构模型。分析结果表明:企业私有云存储平台适用于关键业务应用、在线事务处理,满足企业对海量数据存储、数据规模易扩展性的要求。     

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。     

云存储访问控制研究

<正>云存储服务在飞速发展的互联网时代扮演着越来越重要的角色。云存储服务的需求度激增,使访问控制、用户授权管理等内容成为研究的重点。访问控制、用户授权管理是保护云存储服务重要技术和内容,无论是出于对主机系统、应用系统的保护,还是基于用户隐私保护的考量,都是云存储服务当中不可或缺的安全策略,值得深入探讨和研究。云存储是在云计算概念上延伸和发展出来的一个新的概念,是通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能,将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来,协同工作,共同对外提供数据存储和业务访     

云存储技术及其发展

云计算的迅速发展吸引了研究人员的深入研究与普通民众的广泛关注,随着云端数据越来丰富、用户数量越来越庞大,云存储技术的发展越来越受到重视．对当前主流的云存储平台及平台中采用的云存储技术进行了详细的介绍,并剖析了新形势、新需求下云存储技术中存在的若干问题．     

对等云存储系统信誉机制研究

云存储是分布式存储技术与虚拟化技术结合的产物,是分布式存储技术的最新发展.云存储意味着存储可以作为一种服务,通过互联网提供给用户.相对于当前主从（Master/Slave）结构的GFS（Google File System）,HDFS（Hadoop Distributed File System）,Sector,KFS...     

生物信息学社区数据空间的设计与实现

针对现有网格系统缺乏专有文件系统,导致数据在终端与网格间的传递以及数据在网格环境中的迁移、共享与管理比较困难的问题,利用清华云计算平台,以其中的分布式文件系统Carrier为底层、Corsair为存储管理软件,为用户设计了数据空间.系统的共享机制分为3个层次:为每个用户分配一定数目的个人私有空间;为每个组分配相应的存储空间;为生物信息学领域的热点资源建立全局共享的存储空间.设计的数据空间实现了层次化的数据共享与管理,为类似问题的解决提供了一种思路.     

云计算技术在高校教学资源整合中的应用

云计算技术是一种全新的计算模型,以其安全可靠的数据存储和强大的计算能力,并借助互联网形成了庞大资源体系.阐述云计算的概念、特点,并将云计算技术应用到高校的教学资源整合中,从而提高资源的利用率.降低资源建设和维护的成本     

移动云计算技术在图书馆中的应用

云计算的移动化已成为发展趋势,移动云计算技术具有海量数据存储、无限可扩展计算能力、资源集中分类管理、全时高效等特点,为图书馆带来了移动云图书馆的全新服务模式.介绍了移动云计算的特点及典型案例,对移动云计算技术在图书馆中的应用进行了探讨.     

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.     

云存储结构模型及云存储架构的比较研究

云存储的概念是一个新的概念,它所利用的技术包括集群计算、分布式文件系统以及网格计算技术等。这些异构的存储系统通过彼此的协调、配合,构成一个虚拟的、巨大的存储系统,作为一个整体共同对外提供数据存储和业务访问功能。文章阐述了云存储结构模型,并对几种典型云存储的架构进行了比较研究。     

基于多Agent系统架构的云数据存储安全框架

云计算环境中必须设立高效的安全技术确保数据中心的可靠进行.多Agent系统体系结构是用于维护系统安全的有效框架.针对云计算中数据存储安全问题,构建了一种基于多Agent系统架构的安全框架,该安全框架可以为数据中心的数据带来更好的保密性、可用性、正确性以及数据操作的协调性.通过对此框架安全性能的分析和实验测试,结果表明该安全框架具有较好的可行性和有效性.