基于富客户端的云存储系统设计与实现

针对海量数据的存储问题,通过购置更多数量的存储设备来提升存储能力的传统方法,存在硬件成本高,存储效率低等缺点.通过研究云计算和云存储的相关技术提出一种基于富客户端的云存储模型,并实现了基于富客户端的云存储系统.实验结果表明,该系统能有效地存储、管理海量数据,具有开发成本低、处理速度较快、运行稳定、易于扩展等特点.     

云计算环境下煤矿应急管理海量数据存储技术

随着物联网、无线传感器网络等技术在煤矿应急管理信息化建设中的广泛应用,煤矿大量监测、控制及自动化等实时系统产生的流式数据会形成相当规模的数据集,对煤矿企业现有信息系统构架的海量数据存储及处理性能提出了更大的挑战。为了研究应对此挑战的海量数据存储技术,通过分析煤矿应急管理海量数据的来源及其特点,设计了云计算环境下基于NoSQL的煤矿应急管理海量数据存储方式,并对煤矿应急云平台进行了Hadoop基准测试,同时利用陕西黄陵矿业集团一号矿井某段周期内的瓦斯数据,对煤矿应急云平台和DBMS系统的处理性能进行对比。实验结果表明,基于Hadoop构建的煤矿应急云平台在海量数据存储与处理时均有良好的性能表现。     

云存储在医疗数字化建设中的应用研究

首先介绍云存储的系统框架,分析医院数字数据的存储需求,提出云存储系统满足医院海量数据存储、异地容灾备份等需求,并且分析了云技术应用于医疗数字数据存储的优势,给出了区域医疗数字化管理的云存储平台,最后指出下一步研究方向为具体的区域医疗私有云存储系统的构建方法。     

云存储在校园信息化中的应用与优化

针对目前校园海量数据存储面临的服务器资源利用率低、管理维护成本高等问题,在云存储技术的基础上提出了校园云存储服务的设计,并进行了实验.为减少读写速率的损失,系统通过调用HDFS(Hadoop distributed filesystem)的API接口方式实现数据存储及对集群的状态监控和管理.实验表明:传输文件的大小和集群中数据节点的个数对云存储服务的数据读写速率的影响较大;HDFS并行传输大量小文件的速率相对较低.     

大数据云存储下海量数据传输完整度控制技术

为确保大数据云存储下海量数据传输的完整度,提出了一种基于属性特征匹配和关联规则的海量数据传 输完整度控制方法。构建海量数据的属性特征高维重组模型,得到关键信息的特征分布状况,据此设计海量数 据的关键信息存储分布结构模型,采用关联规则方法进行海量数据的关键信息特征挖掘提取,利用关键信息进 行海量数据的特征分析和数据聚类处理,采用属性特征匹配方法设计海量数据关键信息存储节点后,利用模糊 减法聚类对关键信息存储节点进行聚类处理,在海量数据传输中,以数据关键信息存储节点传输的完整度实现 海量数据的传输完整度控制。仿真结果表明,采用该方法进行海量数据传输完整度控制,能提高云存储下的空 间利用效率,数据传输完整度高。     

一个网络流量监测与预测系统的设计与实现

提出一种网络流量采集及存储方案, 解决了大型网络流量监测的海量数据存储难题; 将流量预测引入网络管理系统, 实现了基于ARMA模型的网络流量预测. 给出了流量数据获取方法, 采用一种“整点平均”流量速率计算方法以提高准确度; 对几种不同流量数据采集存储方案进行了测试比较; 实现并分析了基于ARMA模型的网络流量预测; 给出了一种基于Trap扩展定义的流量超越阈值告警处理方法. 在南昌市大型电信数据网络上的应用表明, 该系统在网络流量监测与预测方面可以取得很好的效果, 且具备良好的性能.     

航天产品可靠性信息云数据库平台构建技术与方法

为了解决航天产品可靠性设计与评估工作中数据备份和恢复操作效率低,无法快速有效地获得准确数据,整个数据的监控和安全机制无法统一调度等方面的缺陷,文中以关系型云数据库为着眼点,分析可靠性信息云数据库平台的系统架构,设计该模型下的数据访问策略,进行了海量数据存储、访问、分析和管理方面的研究。最后构建一种适应航天产品可靠性信息复杂性、海量性和多源性特点的数据库体系架构。为未来可靠性信息云数据库平台支持系统扩展、信息安全管理、海量数据存储和恢复备份研究提供思路。     

一种云辅助的移动心电监测系统

连续监测心电对发现心血管疾病和判断人体健康状况具有重要意义.新一代心电监测系统能提高便携性、降低功耗和成本,但在心电数据提取、存储容量等方面还存在局限性.为此,提出一种云辅助的移动心电监测系统,利用智能手机接收心电数字信号,借助云平台(例如BAT云、厦门市健康云)实现ECG数据存储.该系统采用基于平均绝对差分阈值的心电波形提取算法、基于小波包分解的智能报警模型和基于HL7-a ECG标准的数据交换模型,提升心电数据提取质量、报警能力和数据存储能力.系统原型能支持5种心电病变类型判别,智能报警以及心电数据云管理,从而有利于降低心血管疾病的潜在威胁.     

ENS3000噪声监测系统研究与实现

噪声监测系统需要解决海量监测数据定位、音频数据与分贝数据同步采集等问题.在研制ENS3000噪声监测取证系统中,分析了噪声音频处理原理及编码算法,包括一维离散余弦变换、小波变换等;提出了音频数据分段存储格式,解决了海量音频数据的快速定位问题,保证音频跨段连续处理;提出了分贝和音频采集合并技术以简化输入信道,解决了音频数据和分贝数据的同步采集问题;系统结构上采用双层散热和隔离设计,解决了仪器散热和防水问题.     

基于Hadoop的校园云存储系统的研究

针对海量数据的存储问题,传统方法一般是通过购置更多数量的服务器来提升计算和存储能力,存在硬件成本高,存储效率低等缺点。通过对Hadoop框架和MapReduce编程模型等云计算核心技术的分析和研究,提出了一种基于Hadoop框架的海量数据存储模型,并在此模型的基础上,设计并实现了基于Hadoop的校园云存储系统。经过实验验证,该系统有效地解决了在校园办公、教学和科研过程中遇到的海量数据存储管理问题,具有开发成本低、处理速度较快、运行稳定、易于扩展等特点。     

云存储及其分布式文件系统研究

云存储专注于解决云计算系统中海量数据文件的存储问题;文件系统用来管理大量的文件信息,并负责对文件的存储空间进行组织分配;分布式文件系统不仅要管理本地计算机的数据文件,同时还要管理整个存储系统中的数据文件。文章首先对云计算技术进行介绍,然后引出云存储的概念,并通过对云存储的技术原理、性能优势等进行分析,指出分布式文件系统对于云存储技术的重要性;最后对现有的云存储分布式文件系统进行详细论述。全文工作将指导我们进一步深入研究云存储技术。     

基于云平台的智能健康监测系统及应用

设计了一种基于云平台的智能健康监测系统,实现人体体征参数的检测、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。系统以"智能感知终端+数据处理中转站+健康云平台+多模态应用终端"为架构,基于云计算和传感器技术,设计了数据处理前端(含健康监测传感器集群阵列、数据处理中转站)、云平台数据分析存储单元和客户应用终端三个部分。通过监测血压、血氧、体温、心电、血常规、尿常规等体征参数,运用云平台成熟的数据传输技术、强大的数据计算能力以及实时动态更新的云端数据分析算法,完成数据的分析计算、异地存储、同步显示、多元分发和远程推送功能。该系统监测参数多、精度高,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。     

基于Hadoop的金融智能云平台分布式架构

为了使金融大数据产生业务价值,提高金融信息化应用水平,针对金融行业实时海量信息存取困难的问题,提出一种构建用于金融行业的云平台分布式架构。通过金融系统监控信息的存储分析,利用分布式文件系统和并行编程模型,提出对应用集群和虚拟资源的管理方案。实验中建立了云集群分布式处理平台,通过金融大数据量查询性能结果表明,基于Hadoop的金融智能云平台分布式架构的合理性和有效性。     

基于云平台的生物电阻抗分析检测系统的设计

提出了一种基于云平台的生物电阻抗分析检测系统,对人体体成分的检测、监护和干预提供了积极有效的解决途径。系统以"智能采集终端+数据处理中继+综合性健康云服务平台+多模态应用终端"为架构,基于云计算和智能硬件技术,设计了包括生物电阻抗采集前端、MSP430数据处理收发中心、数据处理交互单元、云平台数据处理存储阵列和应用客户端5个部分。通过检测身高、体重和阻抗参数,运用云计算技术由服务器集群在云端动态修正和更新算法,完成数据结果的分析计算,在应用客户端请求数据时实现数据分发推送,并通过显示模块展现给使用者。与当前主流生物电阻抗分析检测系统的对比结果表明,该系统检测参数多,可实现数据的远程传输、处理和展示,有助于建立人体体成分检测监控新模式。     

基于HDFS的企业私有云存储的研究

针对目前企业海量数据存储和管理的问题,本文通过对私有云存储和HDFS技术的研究,提出基于HDFS技术构建企业私有云存储系统。通过实验验证,该系统具有安全可靠性高、扩展性好、开发和运行的成本较低等特点,能够满足企业对海量资源安全可靠、高效快速的存储。     

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。     

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。     

A Novel Transparent and Auditable Fog-Assisted Cloud Storage with Compensation Mechanism

This paper introduces a new fog-assisted cloud storage which can achieve much higher throughput compared to the traditional cloud-only storage architecture by reducing the traffics toward the cloud storage. The fog-storage service providers are transparency to end-users and therefore, no modification on the end-user devices is necessary. This new system is featured with(1) a stronger audit scheme which is naturally coupled with the proposed architecture and does not suffer from the replay attack and(2) a transparent and efficient compensation mechanism for the fog-storage service providers. We provide rigorous theoretical analysis on the correctness and soundness of the proposed system. To the best of our knowledge, this is the first paper to discuss about a storage data audit scheme for fog-assisted cloud storage as well as the compensation mechanism for the service providers of the fog-storage service providers.