大数据处理技术基于云计算的探讨

随着社会经济的不断进步,计算机网络技术得到前所未有的快速发展,其中大数据更是渗透到现代社会的各个领域,给人们的生产生活带来了极大的便利.近年来,高速发展的物联网技术、移动互联网技术等使得网络终端产生了海量的网络数据,数据处理压力十分巨大.基于这种大数据存储和处理需要,网络云计算技术应运而生并且得到了巨大发展.对此,本文在分析云计算的基础上对大数据处理技术进行了重点探讨.     

大数据时代赋予云计算的“挑战”

随着信息技术、移动互联网技术的高速发展,全球数据呈爆炸式增长。大数据存储、处理与分析对云计算提出了一系列的挑战,或许将促使云计算引领第三次电子产业变革之路。网络通信技术与电子技术的高速发展、带宽传输服务质量与存储等基础设施性能的日益提高,以及当前蓬勃发展的移动互联网技术和物联网技术相结合,使得云计算技术与服务已渗透到多个行业。2012年全球云计算服务市场将达到1,072亿美元,未来几年年均增长率预计超过20%。深圳市云计算协会朱跃生博士指出,随着支撑多模态的信息采集、可靠传输与交互、海量数据存储、智能分析计算、数     

大数据下的智能交通数据共享与处理模型

智能交通是解决城市交通拥堵,改善城市出行条件的重要途径。大数据时代的到来及物联网、云计算、互联网等技术的发展给智能交通注入新的技术内涵,带来重大变革。交通数据成为了核心,如何有效地实现对智能交通中的异构、分散、海量数据的数据共享和处理成为城市智能交通要解决的核心问题。首先从大数据的角度进行研究,分析交通数据特点和已有数据共享技术,然后提出适合智能交通数据共享的数据处理模型,并详述其中关键技术路线。     

智能电网大数据技术的发展研究

大数据指的是智能电网运行、检修和管理过程中会产生海量异构、多态的状态数据,文章阐述了在商业、互联网等领域的大数据处理技术,从大数据传输、存储、处理等方面对智能电网大数据面临的机遇和挑战做出了具体的分析。     

基于云计算架构的交通智能化信息平台

传统数据中心技术和数据处理方法,在存储和处理交通大数据方面已经开始出现瓶颈。基于云计算技术的交通智能化信息平台其核心部件包括应用层和云计算平台层两部分,应用层涵盖了在智能交通领域常见的业务应用;而云计算平台为上层应用提供计算资源、存储资源和大数据挖掘能力支持,从而可以有效提升交通大数据存储和计算的效率和性能。     

智能电网大数据技术发展研究

在互联网及云计算不断发展的基础上,大数据技术不断提高并在众多行业得到了广泛的应用.本文在介绍大数据、云计算基本概念的基础上,探讨智能电网大数据、云计算的特点,并对大数据技术在智能电网中应用进行了分析.     

“大数据/云计算技术与应用”专辑征文通知

随着互联网、移动互联网、智能终端、物联网等技术的发展,数据生产高速增长。数据的存储和合理使用产生的信息正成为企业的战略资产,市场竞争和政策管制要求更多的数据被长期保存,企业也越来越需要长期保存各类数据,以进行用户行为分析、市场研究,如今大数据、云计算的高速发展使得数据的价值能够被更好地挖掘和利用,为各个行业带来了新的发展机遇。如何开放、创新地研究与利用大数据,是整个中国乃至世界正在积极探索的重大科学问题。为了进一步推进大数据、云计算的技术创新和应用,有效促进大数据研究的学术交流,充分展示大数据研究的学科发展、技术趋势和     

云平台下的NoSQL分布式大数据存储技术与应用

随着移动互联网云计算、大数据的快速发展,以图片、视频等组成的数据存储急剧增加,目前已有存储方式无法满足系统需要,而No SQL分布式大数据存储技术因其具有可扩展、快速读取、海量处理等特点,其在云计算领域如雨后春笋般被广泛应用。采用基于Hadoop平台和No SQL的Mongo DB数据库技术设计非结构化数据云存储架构,证明云存储的非结构化数据存储技术可缓解当前非结构化数据存储面临的难题,提升非结构化数据存储服务质量。     

大数据的产生与发展现状研究

大数据的产生给未来信息技术带来新的机遇与挑战。大数据对数据处理的有效性、实时性提出了更高要求,需要根据大数据的特点对当前数据处理技术实施变革,从而形成更有益于大数据采集、存储、处理、管理、分析、共享的新兴技术。本文从大数据的产生与发展、特征、主要应用以及大数据所带来的挑战等方面进行阐述与分析。     

轨道电路故障诊断大数据处理技术综述

在轨道电路维护和管理过程中会产生大量的异构,多态数据,即大数据。如何高效存储和快速访问,是目前一个重要的研究课题。文中分析了轨道电路故障检测产生大数据的特点。回顾了当前在互联网和工业监测中大数据的处理技术,以及这些技术在轨道电路故障排除中大数据处理的优势和弱点。最终,从一个大的数据存储,实时数据处理,多数据源的异构集成和大数据可视化4个方面论述了大数据在轨道电路应用中的机遇和挑战。     

大数据关键技术

结合大数据系统的一般结构,介绍和对比了当前大数据领域在文件存储、数据处理和数据库领域的关键技术.通过各种技术的对比,得到了一些分析结果.分析结果表明大数据系统的解决方案必将落地于现有的云计算平台;云计算平台的分布式文件系统、分布式运算模式和分布式数据库管理技术是解决大数据问题的基础;一些大的依靠数据盈利的大公司必然会是大数据应用的主体.     

基于云平台的大数据处理流程的关键技术研究

随着云计算,物联网和各种社交网站,以及各类智能移动终端设备的发展,现在互联网正面临着海量的数据量,如何更好地使用和管理这些数据便是一个极大的挑战。文中解释了大数据的一些基本概念,对大数据的数据源进行了分析和归纳,然后展示了大数据的基本的数据处理流程,最后总结了在数据处理流程中使用的若干关键技术。     

流量经营时代的大数据处理技术应用研究

移动互联网的快速发展及流量收入占比的快速攀升,促使流量经营成为运营商战略转型的重点。运营商传统数据存储与处理技术无论是从成本、性能还是扩展性等方面都受到了巨大挑战。探讨了流量经营时代运营商引入大数据处理技术的必要性与具体实施方案,并通过实践验证大数据技术带来的效益,以此指导运营商实施大数据解决方案。     

基于云环境的大数据计算机处理技术分析

随着时代的进步,互联网技术快速发展,基于云环境背景下大数据计算机处理技术开始成为互联网行业主要发展趋势。大数据处理过程中,有效储存、传输并提取价值性高的大数据信息。云计算环境下使得大数据技术发展速度不断加快,很大程度上为其提供了重要技术保障。基于此,针对云环境下大数据计算机处理技术相关内容,文章从以下几方面进行了简单地论述,希望对相关领域研究有帮助。     

试论大数据时代下的电子商务

随着移动互联网、物联网、云计算等新兴技术的发展,全球数据量呈爆炸性增长.对海量（大）数据的运用,预示着新的网络传播与网络服务等模式将会改变人们当前的生活与工作等状态.本文在云计算的时代背景下,对大数据处理技术进行分析阐述,探讨了大数据时代下的应用与处理对电子商务发展的影响.希望通过本文的研究,能够让人们对于大数据时代下的电子商务有更多的了解与认识.     

大数据技术在电网智能节能中的应用研究

随着电网业务量的不断增大,传统的数据处理技术已经无法满足当前电网企业的实际需求。研究通过分析当前电网企业存在的主要问题,结合大数据技术从数据采集、存储、处理、分析和监测预警几个方面探讨了大数技术在电网智能节能中的应用。研究表明大数据技术是电网智能节能的基础性关键技术及有效实现途径。     

物联网环境下的云数据存储安全技术研究

随着科学技术的快速发展,人们开始进入信息化智能时代,云计算是信息化发展下较为突出的技术,推动了一系列的技术创新,解决了信息化环境下互联网大规模分布式计算、储存、通信等问题,促进了互联网的进一步发展。而云数据储存安全技术是云计算中关键的一部分,能够帮助云计算解决资源和信息安全问题,打造更加安全、流畅的物联网环境。文章主要探讨物联网环境下的云数据存储安全技术。     

云计算在智能电网中的应用及其安全问题研究

文章认为在智能电网中引入云计算,构建智能电网云可以为智能电网的发展提供有效支持。基于智能电网的特征,依托作为一种崭新的存储和计算模式的云计算技术,文章阐述了云计算技术如何为智能电网的数据存储和分析提供技术支持,设计了一种智能电网云计算的结构,分析了云计算技术给智能电网带来的诸多益处;并就智能电网云可能存在的安全威胁和相应的防范措施进行讨论。     

基于云计算的海量大数据智能清洗系统设计

大数据资源是企业拥有的最重要的战略资源之一,也是管理层制定远景规划,提高市场竞争力的主要方式和途径,但大数据中会存在错误、冗余和不完整的数据,降低了大数据的总体质量。为此设计一种基于云计算的海量大数据智能清洗系统,改善现有大数据清洗系统在脏数据处理性能上的不足。分析了基于云计算的大数据智能清洗系统的总体框架和硬件构成,数据清洗系统的硬件部分由数据预处理模块、数据云聚类模块、数据识别模块和实体划分模块等部分组成;给出了智能大数据清洗系统的总体软件工作流程,并重点分析大数据空间聚类、相似度计算等关键的数据处理技术。验证结果表明,提出的基于云计算的海量大数据智能清洗系统设计的总体功能性较为完善,在系统性能测试方面也能够保持95%以上的数据查准率和召回率。     

智能电网建设中云计算大数据处理技术的运用分析

随着社会的发展,电力系统越来越庞大,这使得电力数据的分析与处理越来越复杂,需要引入现代数据科技以使电力系统在新时代获得快速发展,进而更好的为人们生产生活服务。本文以云计算技术为视角,对智能电网大数据处理进行详细分析。