云计算环境下移动大数据合理分流方法

采用传统方法对移动大数据进行分流时,结果不合理,对不同处理器的分流均衡性较差。为此,提出一种新的移动大数据合理分流方法。给出云计算环境下移动大数据分流平台整体结构,在云计算环境中每个可编程交换机上安装移动大数据分流单元。将移动大数据分流问题转换成求解最优解问题,通过状态反馈实现分流。将优化分解方法与拉格朗日乘法结合在一起完成分布式计算,获取移动大数据在链路上的均衡分流模型。采用交换机分流单元获取云计算环境下网络的分流状态,求出此时收益函数的偏导数,将两者相加获取最终分流结果。对移动大数据分流延迟进行分析。实验结果表明,所提方法能够保证分流均衡性和合理性。     

移动云环境下的应用分流系统

为解决移动设备有限的内存和电池容量与移动设备发展不匹配的问题,基于移动分流的思想,提出一种以时间和能耗为目标函数的非I/O密集型应用程序分流系统.运行时,基于划分好的应用程序,根据动态分流算法将其部分或者全部分流到云端执行,以达到减少应用程序的执行时间和智能手机能源的消耗,从而提高用户的体验度.最后,基于人脸识别程序,通过仿真对比试验验证了应用程序分流系统在时间和能耗上的有效性.     

云计算环境下大数据视频图像的尺度空间融合算法研究

针对传统算法融合图像质量差、清晰度低、损失图像包含信息的弊端,提出一种新的云计算环境下大数据视频图像的尺度空间融合算法,介绍了尺度空间理论。通过具有平移不变性特征的提升静态小波变换算法对云计算环境下大数据视频图像进行尺度空间融合,对待融合图像进行提升小波变换分解处理,获取不同尺度空间下的低频子带系数与高频子带系数。针对低频子带系数与高频子带系数给出各自的融合方案,获取融合图像的提升静态小波变换系数。通过提升静态小波逆变换获取最终的融合图像。从主观和客观两个方面对所提算法的融合效果进行测试。结果表明,所提算法主观融合效果好,通过客观评价指标对融合图像进行评价,发现所提算法得到的融合图像清晰度、质量佳,不会损失图像包含信息。     

云计算环境下的大数据分析

大数据是指规模巨大,增长过快,和不适用于传统架构的数据.能够通过数据分析从中发现有价值的信息.随着云计算服务的兴起,大数据处理的成本正在逐渐降低.在本文中,我们探讨了当前大数据的特点和发展趋势,对如何应对数据采集、存储和云计算管理的挑战进行了分析.     

大数据环境下高校移动阅读与图书馆服务模式研究

在新阅读时代下,高校图书馆呈现出多元化发展,逐渐从传统服务模式转变为数字服务模式,移动阅读成为了发展的必然趋势,同时,图书馆服务模式也要随着变化进行服务变革和创新。文章以河南5所开通移动图书馆的高校为调查对象,综合分析高校移动阅读服务现状及应用过程中出现的问题,以及通过图书馆服务模式变革推广和发展移动阅读服务。     

大数据与云计算

大数据（Big Data）这个概念近年来在越来越多的场合、被越来越多的人提及,并且经常和云计算联系在一起,云计算与大数据之间到底是什么关系成为热点话题。本专题报告包含以下四个方面内容：1.大数据的价值;2.大数据带来的挑战;3.大数据研究成果;4.云计算是大数据挖掘的主流方式。通过本报告阐述我们对大数据的理解,以及对大数据的价值的认识,探讨大数据处理与挖掘技术,论述以下观点：没有互联网就没有云计算模式,没有云计算模式就没有大数据处理技术,也就没有大数据挖掘技术。     

基于公交车缓存机制的移动数据分流研究

为了应对爆炸式增长的车辆流量数据和用户日益增长的应用程序需求给蜂窝网络运营商(如3G/LTE)造成的巨大的流量负载和网络拥塞等问题,当前已有很多工作提出将数据通过高容量的用户设备间通信进行分流。通过蜂窝网络分发数据对象到一部分订阅用户(称为种子用户),由种子用户通过本地机会通信的方式传送给其他订阅用户。为了最大化分流的效率,大多数的工作根据分流的对象和意义,提出了多种分流的方案,但是这些工作大都关注于种子用户的选择问题上。为了研究数据的缓存分配对分流的影响,着眼于城区VANET环境下的数据分流,根据城区多种数据异构的特性,提出利用公交车作为种子用户,通过制定数据缓存分配方案来间接完成数据分流的方案。缓存方案越好,用户命中自己想要的数据的概率就越大,分流的数据量就越多。据此,相应制定出几种贪心的缓存方案,一种启发式方案。通过大量的实验验证了启发式分配方案在分流数据量较多的情况下的优势,同时指出影响数据分流效率的几个重要参数。     

基于数据分区的云计算高维数据均衡分流

针对当前分流策略无法应对高维数据的冗余度、复杂性以及动态变化,为了有效提升云计算高维数据的分流精度与分流效率,以云计算环境下高维数据为研究对象,提出基于数据分区的云计算高维数据均衡分流方法;通过分析高维数据分布特性,明确分区维度、数量以及边界,利用峰间低谷部分中任意点的对应扫描线,完成高维数据分区;采用构建的数据特征提取策略提取高维数据特征,经迭代更新数据聚类中心,实现高维数据均衡分流;通过模拟实验,以数据流标准方差与数据流比例标准方差为指标,验证数据流分流质量与负载均衡效果。结果表明,云计算高维数据均衡分流方法的数据流比例标准方差较小,具有较高的数据分流精度和效率。     

数据集中环境下云计算中私密信息安全攻防方法研究

数据集中环境下不确定性较高,当前私密信息安全攻防方法不能有效解决攻击意图和策略随机性高的问题,无法保证私密信息的安全性。为此,提出一种新的数据集中环境下云计算中私密信息安全攻防方法,将云计算平台划分成应用层、应用接口层和基础层,给出详细结构。依据博弈模型的要素,建立开放式云计算网络攻防博弈的一般模型。介绍了云计算中私密信息安全攻防收益量化的相关定义,把私密信息安全攻防对抗看作零与博弈,在某种博弈状态下,获取私密信息攻击者和私密信息防御者的期望收益函数,令攻击者期望收益最小,防御者期望收益达到最大化,以获取私密信息安全攻防双方的最佳策略。实验结果表明,所提方法能够有效保证云计算中私密信息的安全性。     

云计算环境下关联性大数据实时流式可控聚类算法研究

针对传统聚类算法效率低、效果差和稳定性弱等弊端,提出一种新的云计算环境下关联性大数据实时流式可控聚类算法。介绍了关联性实时流式数据的定义和特点。通过粗聚类对实时抵达的数据元组进行相应的预处理,确定类簇的数量与中心点位置,形成通过存在差异的宏簇构成的集合,粗聚类采用的算法为Canopy算法。将粗聚类得到的宏簇传至K-means算法,给出了K-means算法的详细步骤,通过K-means算法完成细聚类,介绍了整个细聚类详细步骤。实验结果表明,所提算法具有效率高、质量好、稳定性强等优势,可有效实现云计算环境下关联性实时流式大数据聚类。     

面向移动云计算的轻量级数据完整性验证方法

研究了面向移动云计算的数据完整性验证技术,依托BLS短签名算法和Merkle哈希树,提出了一种适合在移动云计算环境中部署的数据完整性验证方案.该方案针对移动云计算环境中的移动设备计算能力较低和通信传输能力较弱的情况进行设计,能以相对较少的计算量和较低的数据通信量完成可信度较高的数据完整性验证.该方案还具有支持验证外包、无需源文件块直接参与验证、验证中无状态信息保存、以及支持对云端数据的动态操作等特性,适合于移动云计算环境中面向数据的应用.     

基于云计算的大数据关键特征高效提取方法研究

传统特征提取方法不适于大数据特征提取,提取效率低;为此,提出一种新的基于云计算的大数据关键特征高效提取方法。介绍了云计算中的MapReduce编程模型,给出Map与Reduce两个阶段的任务执行过程,通过MapReduce编程模型对大数据关键特征提取方法进行编程和处理,在云计算中实现高效运算。通过样本局部特征对特征集合进行评价,选择大数据关键特征。通过相空间重建保证大数据特征的不变性,在此基础上,引入关联维实现大数据关键特征的提取。实验结果表明,采用所提方法对大数据关键特征进行提取,可行性和效率高,与其他方法相比有更好的性能。     

云计算环境下关联规则数据挖掘算法研究

在海量数据的关联规则数据挖掘中,采用并行计算是非常必要的;针对当前的关联规则算法,运用并行算法的思想,结合云计算环境下的Hadoop架构,提出了Hadoop下的并行关联规则算法的设计,最后实验表明,该算法能处理节点失效,并且能实现节点负载均衡。     

适用于移动云计算的多文件数据完整性验证方案

针对移动终端存储空间和计算能力的局限性,提出一个新的适用于移动云计算的多文件数据完整性验证方案。首先,用户发送一个代理授权证书给代理签名方为自己生成代理签名,在代理签名前用户可以上传追加数据到云存储服务器;然后,代理签名方为用户生成代理签名并上传云存储服务器;最后,用户验证代理签名的有效性,代理签名完成。将繁重的代理签名任务交给代理签名方执行,减轻了移动终端用户的计算压力。采用多文件的聚合签名的形式,降低云端和移动用户的通信开销。在随机预言模型下,证明了该方案的安全性。     

基于云计算技术的出错数据恢复技术研究

为了保证数据存储的安全和数据的完整性,研究了基于云计算技术的出错数据恢复技术。首先介绍了云数据完整性检测技术,主要介绍了完整性检测模型和动态云数据完整性检测。并在此基础上研究了云数据恢复技术,提出基于动态分级管理机制的云数据恢复技术。最后,验证了该数据恢复技术的有效性。     

基于云计算的移动智能旅游导览系统

目前,各地旅游信息化资源形成一个个信息孤岛,且没有完善的面向游客和导游的移动智能导览系统平台。针对这个问题,提出以云计算来建立后端信息存储和处理中心,以移动通信网络、物联网、互联网技术结合作为前端展示终端和接口,以高性能信息处理、数据挖掘和智能推荐技术为信息处理支撑,建立为游客和导游提供信息服务的基于云计算的移动智能旅游导览系统。案例分析表明：系统模型具有较高的可应用性和可扩展性,且有助于更高效地实现旅游管理和监控。     

云计算环境下多信道联合均衡调度算法研究

针对传统资源调度方法存在执行时间跨度大、信道接入率低、资源负载不均衡等问题,提出云计算环境下多信道联合均衡调度算法研究.根据云计算环境下多信道通信链路优化时隙和多信道资源,构建多信道链路模型,提出信道端到端可靠性最大化优化模型,将优化问题转换为多信道联合均衡调度问题.利用多信道最优跨度和负载均衡算法对均衡调度问题进行求解.结合多信道数据处理和任务执行的特性,设计最优跨度和负载均衡双适应度函数,在种群进化初始阶段和接近收敛阶段对适应度函数做适当调整,完成多信道联合均衡调度.实验结果表明,所提方法资源调度的执行时间跨度小、信道接入率高、负载均衡程度好,能满足资源传输的实时性要求.     

云计算研究综述

介绍了云计算产生的背景和云计算的定义,辨析了云计算与其他计算形式的区别,阐述了云计算的特点及其体系结构,展望了云计算的发展前景。     

基于云计算的网络应用研究

比较分析了云计算的优势,通过分析云计算的应用,指出云计算存在的主要问题,并从数据安全和服务质量方面进行了初步改进．     

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.