BLP模型在云存储中应用分析

云存储中包含各种各样的文件,各文件包含了不同程度的敏感信息,需要受到不同访问控制策略的保护,给予其不同的安全级。为确保高敏感数据的完整性和安全性,可对BLP模型进行修改使其适应云存储的要求。文章讨论在该模型下的安全访问控制问题,研究该模型的体系结构并给出云存储中的访问控制算法。     

使用移动平均线预测云平台服务性能趋势

系统性能预测为有预见性的资源调度提供依据,是云平台管理的重要方面。从数据收集、数据处理和预测方法三个方面总结性能预测方法。提出采用移动平均线方法来预测服务性能的长期发展趋势。针对性能小范围波动时会频繁改变预测信号的问题,进一步改进此方法,引入标准差以有效过滤抖动信号。在亚马逊弹性计算云环境下验证了方法的有效性。     

面向服务的云数据挖掘引擎的研究

数据挖掘算法处理海量数据时,扩展性受到制约。在商业和科学研究的各个领域,知识发现的过程和需求差异较大,需要有效的机制来设计和运行各种类型的分布式数据挖掘应用。提出了一种面向服务的云数据挖掘引擎的框架CloudDM。不同于基于网格的分布式数据挖掘框架,CloudDM利用开源云计算平台Hadoop处理海量数据的能力,以面向服务的形式支持分布式数据挖掘应用的设计和运行,并描述面向服务的云数据挖掘引擎系统的关键部件和实现技术。依据面向服务的软件体系结构和基于云平台的数据挖掘引擎,可以有效解决海量数据挖掘中的海量数据存储、数据处理和数据挖掘算法互操作性等问题。     

Trochilidae:面向众核平台的高性能轻量级虚拟机监控器

虚拟化技术在云计算中广泛应用。传统虚拟化技术对操作系统的一些操作都进行了捕捉与封装,使其越来越复杂,同时也影响了操作系统的性能。针对众核平台的发展趋势和特点,面向众核平台设计并实现了一个轻量级的高性能虚拟机监控器——蜂鸟(Trochilidae)。多操作系统可以同时运行在此虚拟机监控器之上,同时对操作系统性能无损失。在提供传统虚拟机监控器功能的基础上,蜂鸟的代码量仅4000行左右(包括汇编与C代码),降低了系统的复杂度,便于系统的维护与调试。     

基于兴趣边缘优化的壁画影像与激光扫描数据非刚性配准

将壁画影像与激光扫描数据配准,并进行定位和纠正在壁画的数字化保护中有非常重要的意义.本文以激光扫描数据强度信息为中介,提出了一种基于兴趣边缘优化的壁画影像与激光扫描数据的非刚性配准方法:由激光扫描数据生成强度影像,以壁画彩色影像的兴趣边缘和强度影像的梯度场作为配准基元,在影像刚性配准基础上,对每条兴趣边缘进行优化配准,然后以优化后边缘的特征点为控制点,构造影像之间的非刚性变换模型,完成壁画影像与激光扫描数据的配准.实验结果表明本方法在不同数据中都能获得较高的配准精度.     

基于Hadoop云存储系统在设计院的应用研究

近年来,三维设计、协同设计在设计院中逐渐推广使用,设计院面临着文件和数据量的快速增长,现有的文件存储设施已不能适应业务增长的需求。本文首先描述了云计算和云存储的概念,分析了云存储的体系结构和技术优势,提出了基于Hadoop构建的云存储系统模型,并应用于数据备份、归档及数据共享等领域,满足了设计院对海量数据存储、数据共享和数据挖掘等要求。     

“健康云”如何实现医疗信息化综述

对云计算技术实现医疗信息化的背景、研究基础、核心技术进行探讨,具体阐述了“健康云”在居民电子健康档案中的应用以及在医院信息管理系统中的应用,包括系统特点、整体架构等方面,并对其未来发展予以展望。     

云计算的可信性

云计算是一种新兴的商业计算模型,同时又是一种能够动态伸缩的虚拟化资源。云计算的安全问题其实就是一种对可信的挑战。     

浅析可信计算技术及其发展

首先介绍了可信计算技术的发展背景,然后对可信计算技术的体系结构进行了研究,最后列举了一些可信计算技术在实际中一些的应用。