云计算下非结构化大数据存储系统设计

当前云计算下非结构化大数据存储系统设计方法是通过使用分布式数据库存储跨区域的云计算数据和全局数据存储管理目录实现的,运行系统复杂,成本高昂。为此,提出基于HBase的云计算下非结构化大数据存储系统设计方法,首先对云计算下非结构化大数据进行分析,完成云计算下非结构化大数据提取,为云计算下非结构化大数据存储系统框架设计创造条件,并介绍HBase的特点,得到基于HBase非结构化大数据存储系统架构及运行流程,然后进行云计算下非结构化大数据存储结构模型总体设计及非结构化大数据分布式结构分析,采用负载均衡控制方法进行云计算下非结构化大数据存储系统冗余数据特征压缩及信息存储优化算法设计,完成云计算下非结构化大数据存储系统设计。通过仿真实验证明,所提方法能够有效降低云计算下非结构化大数据存储花费的时间,保证存储的数据可用、不丢失,方便云计算下非结构化大数据的使用,具有较强的使用价值。     

物联网环境下金融大数据动态安全存储系统设计

传统的金融大数据信息存储系统存在效率较低、储存的数据量较少、速度较慢等问题,很难再适用于金融数据规模越来越大的物联网时代,为此,提出一种基于物联网环境下的金融大数据动态安全存储系统的设计。首先,基于设计要求构建系统的总体设计框架,由此通过时钟同步的采样电路图设计出硬件集成电路的过程;然后,根据不同的层次构建出软件函数的模型;最后,对系统设计的合理性展开分析。实验结果证明,存储系统的设计具有良好的储存性能,其空间的储存量也较大,执行效率较高。     

面向大数据云存储系统的关键技术研究

该文介绍面向大数据的云存储系统的关键技术,依据定向随机游走规则对分布式云存储技术进行分析。为了保证数据安全,通过RAS加密算法对数据进行加密,利用公钥或密钥针对所需存储的数据进行加密,将另一个作为对应的解密密钥对数据进行解密。为了保证系统的可靠性和数据的访问效率,详细分析数据的检索技术。通过云存储技术、数据加密技术和数据检索技术的组合方式达到高效整合、管理网络存储资源的目的,对外提供友好的连接窗口,使云计算网络数据的发布方式更加快速,为使用者提供便捷的存储服务。仿真实验结果表明,采用所提关键技术的云存储系统不仅运行时间和整体耗能低,而且可用性极高。     

基于群体协同智能聚类的大数据存储系统设计

针对传统基于PSO聚类的大数据存储系统进行数据聚类时容易陷入局部最佳解,收敛效率低,数据存储性能差,设计一种基于群体协同智能聚类的大数据存储系统。基于群体协同智能聚类系统的层次结构,设计大数据存储系统的层次模型,并依据群体协同智能聚类的特征,设计大数据存储系统的体系结构。该系统采用的群体协同智能聚类方法在PSO算法中融入多种群协同进化的方案,避免出现局部最优解问题,将总体种群划分成多个子种群,各子种群独立进化,对共享信息实施周期性调控,获取最佳的数据聚类结果,提高数据聚类的效率和精度,增强大数据存储性能。实验结果说明所设计系统收敛性能高,并且具有较高的数据读写性能和分析性能。     

面向智能家居大数据云存储系统设计与实现

为了使传统家居设备可以进行远程遥控,开发了在家具传统设备上引入无线组网技术,使其达到访问和远程控制的效果。针对在数据存储中,传统云存储系统缺少灵活性,不透明,鲁棒性不强,无法有效存储、管理和维护大数据的问题,设计并实现了面向大数据的云存储系统,通过逻辑控制模块对家居系统各业务请求进行智能处理,利用用户访问模块为用户提供底层实现的各项功能,采用存储模块为家居系统提供透明的数据存取功能,利用文件读/写模块将上层逻辑处理和底层存储进行隔离,使所设计系统更加健壮。软件设计过程中,给出数据云存储程序代码,实现大数据云存储。实验结果表明,新一代智能家居云存储系统具有很高的可行性和实用性。     

基于Hadoop技术的物联网大数据同步存储系统设计

目前研究的物联网大数据同步存储系统,对于海量物联网数据的存储效率低、同步性差,不利于数据安全、稳定且高效的存储,难以满足动态存储需求,为了解决上述问题,基于Hadoop技术设计了一种新的物联网大数据同步存储系统。集合采集单元、处理器、存储器构建硬件平台,完善系统接口设计,合理设计软件程序,进一步提升系统的实际应用性能,并采用加密算法对存储数据进行加密处理,保证数据存储的安全性。实验结果表明,针对海量物联网数据,基于Hadoop技术的物联网大数据同步存储系统能够有效提高数据存储的同步性和存储效率,减少数据存储时延。     

云数据安全存储技术初探

基于互联网与云计算技术快速发展下,大量信息数据应用网络存储于云存储系统中,而云存储系统主要是利用网络环境完成存储,其中用户十分重视信息数据的云存储安全性。因而,加强云数据安全存储技术具有深远意义。     

大数据存储中的优化架构结构的设计与实现

为了降低存储系统的空间开销和抗干扰能力对大数据存储系统进行优化设计,提出一种基于时钟同步与高速模块内部触发的大数据存储优化结构设计方法。采用数据动态增益码调度和编码方法,将存储系统中的大数据送到环形RAM缓冲区,对主控机下载缓冲区的数据作频谱分析,进行大数据存储系统的硬件模块设计,主要有时钟同步电路、复位电路、高速模块内部触发电路、程序加载电路和存储终端接口电路等。软件设计中,利用汇编指令PORTW,PORTR进行串口控制,配置引脚寄存器,执行大数据的写入请求,降低存储开销。仿真实验结果表明,该存储系统具有较好的数据写入和存储性能,执行效率较高,存储开销较小。     

新能源车辆远程监控系统优化设计

新能源车辆远程监控优化设计系统的远程管理终端系统采用车载信息功能集成方法,完善网络化的智能交通状态体系。云端信息服务平台的数据云存储系统采用创新的云存储服务方法;地图存取服务系统采用多源地理信息处理融合方法,形成动态车辆信息处理融合系统;车辆监控规划系统采用云计算同步方法、大数据模糊关联挖掘方法、集群技术和并行计算方法等,全面释放车辆数据的深层价值。根据国家对于新能源车辆的标准要求,移动车载终端与云端信息服务中心相互配合,对新能源车辆关键技术和海量数据进行研究,实现新能源车辆示范运行的实时监控和智能分析。测试结果表明,该系统可为新能源车辆关联产业建设提供有效数据支撑,为未来新能源车辆的全面推广和资源整合打好基础。     

网络传输中关键大数据加密存储系统设计

网络时代对数据传输安全性要求较高,针对此问题设计一种新的关键大数据加密存储系统,改善网络传输中关键大数据的安全性能。该系统通过用户访问终端与服务器组传输网络关键大数据,利用密码计算引擎、AES加密模块、加密存储设备生成大数据密码、完成加密存储工作;软件部分,利用加密大数据存储分布规则、信号特征调度函数完成加密大数据优化存储;采用频率标准差衡量冗余加密大数据特征压缩系数,通过负载均衡控制压缩冗余加密大数据特性,并施加特性约束和波束校验,获取超高密度的加密大数据。研究结果表明,该系统加密频率波动小、加密存储频率高,加密结果不易破解,是一种崭新的网络传输关键大数据加密存储途径。