云计算下网络安全技术实现的路径分析

在互联网及分布式技术不断发展的基础上,云计算越来越受到关注.云计算能够提供移动服务,即对于资源有限的设备,可以通过付费方式,经由互联网访问云计算资源池中的数据或其他服务.然而,在云计算中,数据和各类服务暴露在互联网中,网络安全问题,包括数据遭恶意攻击或数据在存储过程的损毁等都是不可避免的.网络安全问题不但给国家、社会造成重大的影响,还对个人的工作和生活造成损失.搭建安全可靠的计算机信息安全机制、提高网络安全技术能力,是计算机及信息化工作发展的重要任务.本文从云计算及网络安全基本概念出发,探讨了云计算下网络安全技术的实现路径.     

用大数据武装”云”:基于云计算的大数据处理技术

随着互联网、移动互联网和物联网的发展,我们已经迎来了数据大爆炸的时代,数据的快速增长带来了数据存储、处理、分析的巨大压力,而大数据技术(Big data)的引入,不但满足了系统功能和性能的要求,带来良好的可扩展性,降低了IT部署的成本,还拓展了数据智能分析的应用领域。同时,大数据分析与云计算的发展密切相关,云计算是大数据处理的基础,而大数据技术是云计算的延伸,云计算的分布式存储和计算架构为大数据的快速处理和智能分析提供了一种合适的解决方案。本文将探讨建立在云计算基础上的大数据处理技术,包括分布式计算框架、分布式文件系统、大数据管理技术、实时流数据处理、机器学习以及可视化技术等。     

基于云计算的电力数据中心基础架构及其关键技术

大数据具备类型多、数量大、变化快等基本特征,因此,电力大数据的计算资源应按需进行方能适应多种应用部署,而云计算技术能够实现资源的虚拟化以及自动化,以此保障大数据的资源支持.云计算下的电力数据中心逐渐发展为电力大数据的基本设施,云计算技术能够促进电力大数据的快速发展,本文主要研究云计算数据中心的基本架构及其关键技术,为有关人员提供理论支持.     

云计算技术在电视内容监管方面的应用

云计算技术是在各种信息技术基础上衍生发展出的新技术,涉及网络技术、大数据技术、计算机技术等.以云计算技术概述为切入点,分析电视内容监管现状以及云计算技术在电视内容监管方面的应用与展望,为有关人员提供参考.     

基于云计算平台的物联网数据挖掘研究

现在计算机技术与计算机网络技术发展特别快,现在进入大数据时代,云计算的发展促进了计算机向更高层次的发展,对处理大数据计算等问题提供了可能,物联网是一种新型产业,物联网技术基于计算机网络技术,促进了计算机网络技术进一步发展,物联网技术在数据挖掘中的应用,能更好的提炼数据,对数据的完整性提供了补充,数据挖掘是大数据时代的一种方法,提供了深层次的理论研究。本论文介绍了基于云计算平台的物联网数据挖掘研究,在数据挖掘中利用云计算与物联网技术,对于大数据时代今天提供了一个创新技术的应用,为研究大数据提供了可能。     

计算机云计算中的数据存储研究

文中研究了云计算的概念及实现形式，探讨了计算机云计算下的数据存储模型组成，其具体分为存储层、基础管理层、应用接口层及访问层。其次，文中研究了目前计算机云计算中较为常用的数据存储技术分类，包括HDFS和GFS。最后，文中还对计算机云计算中的数据储存技术应用提出了持续完善数据存储结构、开发高效率存储技术以及数据存储处理等对策，为计算机云计算中数据存储工作的优化调整提供了参考。     

浅谈云计算在图书馆中的应用

云计算是继网格技术后产生的新型计算模式,它具有强大的数据存储能力和网络服务能力。云计算技术的应用,为图书馆的资源管理工作提供了方便,为存储和管理数据资源提供了更多的空间,为图书馆完成各类数据资源服务提供了强大的计算能力。同时,云计算也存在一定的缺陷和不完善之处,给图书馆发展带来机遇的同时也带来了挑战。我们必须理性地看待云计算技术对图书馆的"双刃剑"作用,结合实际,将云计算技术充分应用到数字图书馆中。     

云计算环境下的分布存储关键技术

在互联网及分布式技术不断发展的基础上,云计算越来越受到关注.云计算能够提供移动服务,即对于资源有限的设备,可以通过付费方式,通过互联网访问云计算资源池中的数据或其他服务.云计算的核心就是分布式存储,分布式存储是研究数据中心中数据的组织和管理模式.由于云计算数据中心中存储的数据规模巨大,数据失效问题严重,增加了云计算成本,也在一定程度上限制了云计算的推广和应用.本文从存储的扩展性、容错性以及降低存储能耗等角度分析云计算环境下的分布式存储关键技术.     

基于等级保护的云计算安全评估模型分析

随着科学信息技术发展水平的不断提高,云计算技术在社会各领域发展中的应用越来越广泛,为人们的生产生活提供了极大的便利条件.但是,在云计算的实际发展过程中,云计算的安全问题也变得尤为突出,尤其是在云计算提供的各种利益条件下,如何提高云计算用户数据传输和存储的安全性、可靠性、私密性,满足广大用户的应用需求,已经成为当前云计算发展中关注的重要内容.基于此,本文通过对云计算等级保护以及云计算安全评估指标的设计原则进行探究,并相应的分析基于等级保护的云计算安全评估体系的基本结构.     

云计算及其关键技术问题

随着技术的发展,云计算已成为在网格计算基础上发展而来的一种新兴计算模型,代表着一种全新的互联网应用模式。简述了云计算的概念和定义、云服务部署方式,分析了云计算的层次体系和系统特征。介绍了虚拟化技术、面向服务体系结构、数据存储与管理、编程模型等云计算的关键技术,并分析了其中主流技术的特点、研究现状及存在不足,为云计算的进一步技术研究提供参考。提出当前云计算系统亟待解决的问题,以期为下一步的云计算研究提供信息。     

云计算在电力行业的应用方面的研讨

电网具有规模大、模型复杂、多级、多层次等显著特点,在电力行业建立云计算,可以整合系统内部的数据资源和储存资源等,还可提高交互能力和电网数据处理速度。本文首先介绍了云计算的概念和特征,然后分析了云计算在电力系统的应用,包括云计算在电力系统的应用原理、层次结构和分级管理。最后,在电力行业中对云计算在网络安全和广阔前景进行了探讨。     

基于云计算的海量数据处理平台设计与实现

针对传统并行处理技术在海量数据处理中存在的实际应用问题,利用云计算技术强大的计算能力、高效的海量数据处理方式,结合关系数据库实时访问的优点,在Hadoop分布式计算框架基础上,采用Map-Reduce架构,设计并实现了基于云计算的海量数据处理平台.实践证明,该系统在计算能力、稳定性、可扩展性等方面都优于传统并行处理的技术,能有效解决海量数据大并发访问.     

属性加密访问控制方法在云环境下的应用研究

随着云计算技术的普遍应用,云环境下云资源的安全性问题也受到了信息安全技术领域研究人员的普遍关注.传统的访问控制方法不能适应云计算环境下的数据存储和处理的安全需要,属性加密访问控制方法在云计算环境下的应用,可以有效的保证云环境下数据的安全性.本文对云安全进行了简单的分析,对基于属性的访问控制方法进行了研究,结合云计算环境数据处理的实际情况,提出了基于属性加密访问控制方法在云计算环境下应用的方案,并进行了研究.     

基于云计算技术的大数据分析平台设计与开发

云计算技术通过网络"云"将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,再通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序,进而给用户提供更加精准的有效数据。进一步分析云计算技术在计算机大数据分析中的应用,不仅能够推动计算机大数据分析技术发展,还能提升数据的处理效率。本文基于云计算就大数据分析平台进行研究与设计,希望可以为大数据分析平台的构建提供借鉴。     

云计算后台大规模数据处理技术探讨

云计算的后台处理技术是云计算系统的总体保障。本文主要介绍当前云计算中的后台大规模数据处理技术。大规模数据处理技术对于云计算的后台数据收集与整理起着关键的作用。在云计算中的大规模数据处理技术主要解决三个问题,即可靠性,可扩展性以及易编程性。本文结合Google的MapReduce编程方式,以及微软的Dryad编程方式,着重介绍在实践中,如何达到上述的目标。     

云计算环境下大规模数据处理技术的研究

随着技术的发展，云计算技术越来越多地被运用到了各个领域。在大规模数据处理技术中引入云计算技术，能够有效推进大规模计算平台的构建，并建立起具有动态变化、可扩展性和高性价比的系统，从而形成一个以云计算环境为基础的大规模数据处理与分析系统的结构实体建模。文中论述了在这种情况下，如何进行大规模的数据处理，并建立了相应的计算机平台，最终验证了计算机体系结构的可行性。     

云计算应用及其安全策略研究

云计算能够在极短的时间内完成对庞大数据信息的处理,在现代社会中发挥着越来越重要的作用。相比于一般的模式,云计算具有虚拟化技术、按需定制以及动态可延伸性等特征。目前,云计算在应用过程中存在3个方面问题,包括虚假信息存在较大隐患、云计算服务商技术实力不强以及终端用户信息安全防卫不到位。为此,需要对云计算数据进行加密处理、加强云计算数据库的安全性以及提高安全审计技术在云计算中的运用,确保云计算系统的安全、稳定运行。文章对此展开了分析。     

云计算中MapReduce技术研究

云计算是由并行计算、分布式计算和网格计算发展而来,MapReduce是云计算的核心技术之一,它为并行系统的数据处理提供了一个简单、优雅的解决方案,其主要目的是为了大型集群的系统能在大数据集上进行并行工作,并用于大规模数据的并行运算.首先介绍了云计算与MapReduce的相关知识,然后对目前MapReduce的国内外研究状况进行了介绍与评析,并总结了目前MapReduce模型的相关研究问题,最后进行总结并展望了未来发展的趋势.     

基于云计算的海量网络流量数据分析处理及关键算法研究

为了应对日益增长的网络流量数据量和对网络安全的需求,提高网络流量数据的处理效率和准确性,文中从云计算架构出发,设计并搭建了一个能承载大规模网络流量数据处理的云计算平台。基于该平台,采用了分布式存储、并行计算和机器学习等技术,对海量网络流量数据的预处理、聚类分析、异常检测等关键环节进行了研究。结果表明,基于云计算的海量网络流量数据分析处理的关键算法取得了显著成果。通过分布式存储和并行计算技术,实现了对海量网络流量数据的高效读写和处理。在预处理阶段,针对流量数据进行采样和滤波,减少了数据量,并保留了关键特征。在聚类分析方面,利用机器学习算法实现了对网络流量的分类和统计,通过构建模型、训练和优化算法,实现了对网络攻击和异常行为的准确识别和及时报警。