浅析云存储技术在大数据时代的运用论文

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篇1：浅析云存储技术在大数据时代的运用论文

浅析云存储技术在大数据时代的运用论文

摘要：在大数据时代, 信息量剧增, 数字资源存储的规模也不断增加。在存储领域, 随着云计算技术的飞速发展, 云存储产品成为大家热捧的对象。云存储具有本地存储传统模式所不具有的优势, 不仅能够节省大量的硬件设施成本, 还可使网络访问计算与存储的效率得到提升。本文对大数据时代云存储技术与应用进行了研究。

关键词：大数据时代; 云存储技术; 应用;

前言

当云计算技术和物联网技术飞速发展, 随之而来的是数据量的大幅度增长问题。如何对这些庞大的数据进行处理, 这是大数据时代我们需要思考的问题。在各个行业中, 都需要跟大数据打交道, 而云存储技术是处理大数据的一种重要手段。所以, 研究大数据时代云存储技术及其应用具有较大的现实意义。

一、大数据时代云存储技术概述

从上个世纪九十年代开始, 我国在数字资源建设方面的费用逐年增长, 且幅度较大。特别是在图书馆数字资源方面, 需要应用到大量的数据云存储技术。怎样根据目前已有的技术, 打造安全高效、性价比高的数字存储系统, 已经成为多个行业迫切需要解决的问题。所谓云存储, 就是基于数据存储和数据管理的云计算系统。在云计算系统中, 会应用到多种技术, 包括分布式计算、网格计算、并行计算, 还有互联网技术等。

通过云存储技术的应用, 很多行业的服务模式在发生转变。其中两个典型的例子就是图书馆服务模式和大数据医疗服务模式, 前者通过借助云存储技术, 将大量的数据信息资源存储于云服务器中, 其中的运算几乎都是通过服务器终端来实现的。后者借助云存储技术, 能够快速根据病人的病史和病情进行分析, 并从海量的文献中寻找到适合病人最佳的治疗方案。目前, 云存储技术成为IT行业大家关注的热门话题, 这是因为云存储跟我们的生活和工作是息息相关的。通过云存储技术, 使用者能够更快捷地进行存储服务。这样, 不仅使管理更加便捷, 而能够实现弹性容量的调整。云存储技术不但应用于数据保护中, 还可以应用与分布式存储中。

二、大数据时代云存储的应用

近几年, 随着大数据时代的带来, 云存储技术的应用范围越来越广泛。云存储技术不仅在视频监控中有应用, 而且在互联网和家庭娱乐应用领域中都能见到。

2.1云存储技术在视频监控中的应用

在经济飞速发展的过程中, 城市的现代化进程也在加快。为了响应国家建设和谐社会的号召, 各个城市在争相恐后地打造“平安城市”形象。而在平安城市的建设的过程中, 少不了视频监控系统的建设。视频监控系统中需要处理的一种重要问题是怎样对大量的高清视频数据进行处理。在对这些高清视频数据的处理的过程中, 就需要应用云存储技术。高清视频数据的处理是一个复杂的过程, 不仅要进行视频采集、编解码, 还需要进行数据传输和实时监控。如此一来, 就会带来网络宽带拥堵、存储空间需求增大、系统扩容升级压力过大等一系列的问题。一般高清视频监控使用的级别是1080P, 经统计, 某城市一天的数据量达到60GB左右, 如果按每个月30天计算, 就可得到1.8TB的存储量。在我国的`大型城市, 摄像头的数量至少有几千个摄像头, 每个月产生的数据量是非常庞大的。面对这样庞大的数据量的网络存储, 就需要对现有的高清视频监控系统的容量和性能进行升级。通过云存储技术的提升, 就能有效地解决该问题。

2.2云存储技术在互联网领域中的应用

在互联网领域, 一个用户同时拥有多终端现象是非常普遍的。目前, 互联网用户对于信息数据分析和同步的需求在逐渐增加。另外, 由于近年来移动互联网的飞速发展, 个人云存储的需求也在剧增。很多互联网公司都争相恐后地涉猎云存储业务。这其中重要的一个原因是由于互联网能够通过云存储就个人信息更加快速地衔接起来, 使用户的接收速度得到快速增加。在大数据时代, 市场上的大量消费电子产品能够进行互联互通, 能够实现文字和图片和视频等数字内容的流通, 这个过程不受时间和空间的限制, 这就为社交网络提供了极大的便利。在市场上, 出现了一大批云存储服务商, 比如七牛云、阿里云、腾讯云等, 这些服务商在互联网云存储中发挥中越来越重要的作用。

2.3云存储技术在家庭娱乐领域中的应用

在家庭娱乐领域中, 可以通过搭建私有云实现数据的云端存储。所谓私有云 (Private Clouds) , 就是为一个客户单独使用而构建的场所, 提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制。当私有云应用于家庭的云存储中, 就可以达到多媒体资源共享和互动的目的, 使云存储客户使用体验度得到提升。

三、小结

在大数据时代, 云计算和大数据技术飞速发展, 可以预测, 在不久的将来, 云存储技术必将在越来越多的领域发挥其作用, 数据存储服务的效率和质量将会更高。

参考文献

[1]温浩宇, 李京京.大数据时代的数字图书馆异构数据集成研究[J].情报杂志, (9) .

[2]张树森, 李达.面向海量数据的云存储技术研究[J].科技视窗, 2013 (2) .

[3]张继平.云存储解析[M].北京:人民邮电出版社, 2013.

篇2：数据挖掘技术在WEB的运用论文

数据挖掘技术在WEB的运用论文

一、数据挖掘的背景

互联网、计算机信息技术迅猛的发展势头，数据从结构化存储以及转化为非结构化的存储，数据存储形式的转变，不同数据类型的存储变多，音频、视频等大格式的信息存储在多个应用中实现。行业中的计算机化、信息化和网络化，使计算机和服务器上积累了各种各样海量的数据。传统的人工分析已经不能满足和适应如此大量的数据，各行各业都产生了巨大数据信息，包括生产加工、研究、物流运输、客户、营销、售后等数据，人们却不知道怎么利用这些数据实现价值的增长。如果能将这些数据进行挖掘分析，很可能会产生巨大的商业价值，很多有价值的信息可以被发现。现在，越来越多的公司和企业意识到数据挖掘的重要性，但是怎么能从如此海量的数据中挖掘出有价值有用的信息，已经成为研究的热门话题。在传统的数据分析基础上，相关人员结合新开发人工智能和数据挖掘等相关的技术，数据库孕育而生，让我们能从海量的数据中挖掘出有价值的信息，促使信息化的发展，称之为数据挖掘。

二、数据挖掘的过程

1、数据收集。将要进行数据分析的海量数据资源收集到数据仓库中。把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，抽象出分析相关的数据，进行非结构化数据的分类，筛选出不相关或者无价值的数据，减少数据集的容量。

2、数据清洗和转换。数据清洗是为了删除掉无用的数据信息。数据转换的目的最直接的是把所有信息统一化。将完整，有效的信息存入数据仓库。

3、模型建立。模型建立是数据挖掘的核心阶段。首先，要和相关领域的专家组成团队，进行需求分析，明确数据挖掘的目的和具体的数据挖掘任务。根据不同的任务，选择相关算法，利用这些算法来建立模型，再用专业的模型评估工具比较模型的准确度。即使是同一种算法，参数选取的不同，所建模型的'准确度也不一样。

4、模型评估。从商业角度来讲，模型评估是对我们所建立的预测模型的正确性进行价值评估，如若模型中模式无价值，就要重复数据挖掘过程中的2～4步，即数据清洗和转换、模型建立。

5、知识表示。将数据挖掘最后的结果以最直观的方式呈现给用户，通常用数据图形展示工具来表示。

6、应用集成。将数据挖掘集成到现实的实际应用中。例如，CRM中有了数据挖掘功能，就可以对客户进行等级分类。

7、模型管理。根据不同数据模型的生命周期做好数据应用和管理。

三、WEB数据挖掘

基于WEB内容的挖掘就是针对网页内容进行数据挖掘，通过用户对网页访问的交互，留下的数据信息进行收集分类，完成数据挖掘。目前对文本内容的挖掘技术取得了一定的成果，对图像、音频、视频等各种多媒体数据的数据挖掘技术都开始采用非结构化大数据应用技术来完成。基于WEB结构的挖掘是发现页面、文档和WEB的结构，主要是发现WEB潜在的结构模式，利用分析这些结构我们可以得到很多潜在有价值的信息。基于WEB使用的数据挖掘，即针对用户的访问网页的轨迹收集分析。WEB内容的挖掘和结构的挖掘面对的主要挖掘对象是大规模的轨迹数据，对挖掘数据进行分析可以让管理者了解用户的不同需求，从而为用户提供个性化的服务。

四、数据挖掘在WEB中个性化定制的应用

通过网站与用户的交互，可以得到用户访问的内容、时间、方式、频率等，从中发现潜在的商业价值，通过价值数据进行数据挖掘以及算法分析得出商业结论。就可以根据挖掘到的信息对这些客户进行特定的推销策略，进行个性化定制。在商业领域中，通过对相似轨迹数据的客户进行分类，分析他们的共性，帮助管理者发现不同客户的需求和兴趣，提供适宜各类人的服务。按照不同用户的不同兴趣和爱好，向用户提供动态的浏览建议。对大多数用户来说，如果可以访问该网站可以体会到量身定做的服务，那么数据挖掘个性化定制就成功完成了。

五、数据挖掘技术在WEB中的应用

网站的功能设计及其版面的内容直接影响到网站的访问率。相关人员发现用户的需要和兴趣，对需求强烈的地方提供优化，使用数据挖掘去发现页面间的关联，针对不同的用户动态调整网站的设计和链接，使用户可以便捷地访问到自己想要访问的页面。将数据挖掘技术的在WEB中的应用，吸引更多的用户。随着数据挖掘技术在WEB中的应用，用户可以通过分析挖掘的结果了解各种客户的需求和喜好，得到各种定制个性化服务。随着互联网上轨迹数据信息量的急速增长，不断复杂化的数据结构，挖掘技术也面临着一系列新的问题和挑战。

参考文献：

[1]胡继平、数据挖掘技术[J]、景德镇高专学报，

[2]NguyenT，SrinivasanV、AccessingrelationaldatabasesfromtheWorldWideWEB、In：ProcofIEEEDataEngineering[J]、NewOrleansLouisiana，

篇3：无线通信技术在数据采集的运用论文

无线通信技术在数据采集的运用论文

1嵌入式技术与无线通信技术的发展

嵌入式技术近年来得到了大力的发展,因其体积小,功耗低,可靠性高,功能全面等优点,已深入应用到多种领域。嵌入式技术除了在日常生活中得到了广泛的应用外,在数据采集领域也有了长足的发展。运用嵌入式技术开发的掌上数据采集仪,不仅可以采集和处理大量的数据,还可以记录图片和视频资料,大大的提高了数据采集的精确度。无线通信是利用电磁波信号可以在自由空间传播的特性进行信息交换的一种通信方法。将无线通信技术运用在数据采集中,可以大大简化数据采集工作,提高数据采集过程中的动态响应。但传统的GPRS网络传输速度不高,并不能满足大数据的传输要求。随着第三代移动通信技术(3G)的飞快发展和应用,相比GPRS而言,3G网络的传输速度有了极大的提升,可以满足图片和视频等数据的高速传输要求。基于此,本文选择以嵌入式系统为核心,集成数据采集传感器、摄像头模块、GPS模块和3G无线通信模块的系统平台进行研究,并应用于远程数据的采集和传输,满足当前社会发展的数字化的要求。

2嵌入式数据采集系统的软硬件分析

随着社会的发展,在野外数据采集中,除了采集传统的数据,根据采集工作的不同还需要采集现场的图片或者视频,因此摄像头模块是必须考虑的。同时数据采集仪除了处理传统的采集数据,还需要对数据中的图片或视频进行压缩,所以对整个系统的处理器也有很高的要求。而在数据的.远程传输上,传统的GPRS网络不能满足速度上的要求,因此更高速更稳定的3G无线通信网络是最好的选择。本文所研究的采集系统基于OMAP4460嵌入式平台,集成有GPS、摄像头等模块,通过数据接口接驳3G无线通信模块以及数据采集传感器模块。OMAP4460基于Cortex-A9架构,集成有两个1.5GHZ核心的CPU以及主频为400MHZ的GPU[1]。相比较早期的嵌入式处理器无论是数据处理还是图形能力都有了极大的提升,符合整个系统开发的需求。3G无线网络模块选择了WCDMA无线模块,在国内WCDMA相比CDMA和TD-SCDMA而言,传输速度快,数据传输更稳定[2]。嵌入式数据采集系统的软件平台采用Linux系统。Linux系统具有高度的可设置性,因而在嵌入式系统中有着广泛的应用[3]。相比较其他嵌入式系统,Linux系统的源代码是完全开发的,注释清晰且文档齐全,除了使用成本很低外,还非常有利于个性化定制。同时系统内核小但功能强大且运行稳定,还支持多种外部设备。另外Linux系统具有非常优秀的网络功能并提供了完善的开发工具[4]。

3无线通信网络的数据传输

在Linux系统下最常用的通信机制是Socket套接字。Socket套接字是面向B/S模型而设计的,有3种类型:流式套接字(SOCK_STREAM)、数据报式套接字(SOCK_DGRAM)、原始套接字(RAW)。本文的研究选用了流式套接字,流式套接字需要建立连接并威化才能保持通信,但其数据传输的安全性高且纠错性强。针对野外采集数据传输的特殊要求,实现无线网络传输功能的软件设计有如下要求:有相应的登录验证机制,客户端数据采集仪需要与远程服务器经过验证后才能进行数据传输;数据传输完毕后需进行纠错,以检验文件传输是否正确。客户端功能实现的步骤和部分代码如下:初始化并与服务器建立连接,然后客户端向服务器发送验证密码,服务器返回验证结果,如果出错,则返回等待重新发送验证密码。部分实现代码如下:1)登录向服务器发送验证密码send(sockfd,client_passwd,strlen(client_passwd),0);recv(sockfd,buf,sizeof(buf),0);对服务器返回数据进行判断if((strncmp(buf,“right”,5))==0)正确则跳出当前循环出错则返回,等待重新发送密码……2)传输数据传输结束后,客户端发送结束标识,并发送传输数据包的MD5校验码,服务器对MD5校验码进行验证,然后返回结果,如出错,则请求重新发送。客户端部分实现代码如下:生成数据包的MD5校验码MD5_Init(ctx);MD5_Update(ctx,fp,strlen(fp));MD5_Final(md_s,ctx)发送MD5校验码send(sockfd,md_s,sizeof(md_s),0);MD5校验码不一致则请求重新发送……

4小结

本文介绍了基于嵌入式技术的数据采集系统的功能模块和基于3G无线通信的数据传输方法。整个系统建立在基于OMAP4460的处理平台和WCDMA的3G网络上。OMAP4460的强大性能为整个采集系统提供了更多的可能,结合高速稳定的3G无线通信网络,能高速地向远程主机传输图片和视频数据,为野外数据采集提供了极大的便利。系统的高定制性、便携性以及强大的功能和处理速度,可以将数据采集完全信息话,符合当前社会数字化发展的要求。

篇4：大数据时代数据挖掘技术教学研究论文

数据挖掘的过程实际就是对数据进行分析和处理，所以其基础就在于数据的分析方法。要想确保分析方法的科学性，就必须确保所采用算法的科学性和可靠性，获取数据潜在规律，并采取多元化的分析方法促进问题的解决和优化。以下就几种常见的数据分析教学方法做出简要的说明。一是归类法，主要是将没有指向和不确定且抽象的数据信息予以集中，并对集中后的数据实施分类整理和编辑处理，从而确保所形成的数据源具有特征一致、表现相同的特点，从而为加强对其的研究提供便利。所以这一分析方法能有效的满足各种数据信息处理。二是关联法，由于不同数据间存在的关联性较为隐蔽，采取人力往往难以找出其信息特征，所以需要预先结合信息关联的表现，对数据关联管理方案进行制定，从而完成基于某种目的的前提下对信息进行处理，所以其主要是在一些信息处理要求高和任务较为复杂的信息处理工作之中。三是特征法，由于数据资源的应用范围较广，所以需要对其特征进行挖掘。也就是采用某一种技术，将具有相同特征的数据进行集中。例如采用人工神经网络技术时，主要是对大批量复杂的数据分析，对非常复杂的模式进行抽取或者对其趋势进行分析。而采取遗传算法，则主要是对其他评估算法的适合度进行评估，并结合生物进化的原理，对信息数据的成长过程进行虚拟和假设，从而组建出半虚拟、半真实的信息资源。再如可视化技术则是为数据挖掘提供辅助，采取多种方式对数据的挖掘进行指导和表达[1]。

篇5：大数据时代数据挖掘技术教学研究论文

2.1数据挖掘技术流程分析

在数据挖掘教学过程中，其流程主要是以下几点：首先做好数据准备工作，主要是在挖掘数据之前，就引导学生对目标数据进行准确的定位，在寻找和挖掘数据之前，必须知道所需数据类型，才能避免数据挖掘的盲目性。在数据准备时，应根据系统的提示进行操作，在数据库中输入检索条件和目标，对数据信息资源进行分类和清理，以及编辑和预处理。其次是在数据挖掘过程中，由于目标数据信息已经被预处理，所以就需要在挖掘处理过程中将其高效正确的应用到管理机制之中，因而数据挖掘的过程十分重要，所以必须加强对其的处理。例如在数据挖掘中，引导学生结合数据挖掘目标要求，针对性的选取科学而又合适的计算和分析方法，对数据信息特征与应用价值等进行寻找和归纳。当然，也可以结合程序应用的需要，对数据区域进行固定，并在固定的数据区域内分类的挖掘数据，从而得到更具深度和内涵以及价值的数据信息资源，并就挖掘到的数据结果进行分析和解释，从结果中将具有使用价值和意义的规律进行提取，并还原成便于理解的数据语言。最后是切实加强管理和计算等专业知识的应用，将数据挖掘技术实施中进行的总结和提取所获得的数据信息与评估结果在现实之中应用，从而对某个思想、决策是否正确和科学进行判断，最终体现出数据挖掘及时的应用价值，在激发学生学习兴趣的同时促进教学成效的提升。

2.2挖掘后的数据信息资源分析

数据信息资源在挖掘后，其自身的职能作用将变得更加丰富，所以在信息技术环节下的数据挖掘技术随着限定条件的变化，而将数据挖掘信息应用于技术管理和决策管理之中，从而更好地彰显数据在经济活动中的物质性质与价值变化趋势，并结合数据变化特点和具体的表现规律，从而将数据信息的基本要素、质量特点、管理要求等展示出来，所以其表现的形式十分丰富。因而在数据挖掘之后的信息在职能范围和表现形式方式均得到了丰富和拓展，而这也在一定程度上体现了网络拟定目标服务具有较强的完整性，且属于特殊的个体物品，同时也是对传统数据挖掘技术的创新和发展，从而更好地满足当前大数据时代对信息进行数据化的处理，并对不同种类业务进行整合和优化，从而促进数据挖掘技术服务的一体化水平。

2.3大数据背景下的数据挖掘技术的应用必须注重信息失真的控制

数据挖掘技术的信息主要是源于大数据和社会，所以在当前数据挖掘技术需求不断加大的今天，为了更好地促进所挖掘数据信息的真实性，促进其个性化职能的发挥，必须在大数据背景下注重信息失真的控制，切实做好数据挖掘技术管理的各项工作。这就需要引导学生考虑如何确保数据挖掘技术在大数据背景下的职能得到有效的发挥，尽可能地促进数据挖掘技术信息资源的升级和转型，以大数据背景为载体，促进整个业务和技术操作流程的一体化，从而更好地将所有数据资源的消耗和变化以及管理的科学性和有效性，这样我们就能及时的找到资源的消耗源头，从而更好地对数据资源的消耗效益进行评价，最终促进业务流程的优化，并结合大数据背景对数据挖掘技术的职能进行拓展，促进其外部信息与内部信息的合作，对数据挖掘技术信息的职能进行有效的控制，才能更好地促进信息失真的控制[2]。

3数据挖掘技术在不同行业中的应用实践

学习的最终目的是为了更好的.应用，随着时代的发展，数据挖掘技术将在越来越多的行业中得以应用。这就需要高校教师引导学生结合实际需要强化对其的应用。例如在市场营销行业中数据挖掘技术的应用这主要是因为数据挖掘能有效的解析消费者的消费行为和消费习惯，从而利用其将销售方式改进和优化，最终促进产品销量的提升。与此同时，通过对购物消费行为的分析，掌握客户的忠诚度和消费意识等，从而针对性的改变营销策略，同时还能找到更多潜在的客户。再如在制造业中数据挖掘技术的应用，其目的就在于对产品质量进行检验。引导学生深入某企业实际，对所制造产品的数据进行研究，从而找出其存在的规则，并对其生产流程进行分析之后，对其生产的过程进行分析，从而更好地对生产质量的影响因素进行分析，并促进其效率的提升。换言之，主要就是对各种生产数据进行筛选，从而得出有用的数据和知识，再采取决策树算法进行统计决策，并从中选取正确决策，从而更好地对产品在市场中的流行程度，决定生产和转型的方向。再如在教育行业中数据挖掘技术的应用，主要是为了更好地对学习情况、教学评估和心里动向等数据进行分类和筛选，从而为学校的教学改革提供参考和支持。比如为了更好地对教学质量进行评估，就需要对教学质量有关项目进行整合与存储，从而更好地促进其对教学质量的评估，而这一过程中，就需要采取数据挖掘技术对有关教学项目中的数据进行挖掘和处理，促进其应用成效的提升[3]。

4结语

综上所述，在大数据背景下，数据挖掘技术已经在各行各业中得到了广泛的应用，所以为了更好地满足应用的需要，在实际教学工作中，我们必须引导学生切实加强对其特点的分析，并结合实际需要，切实注重数据挖掘技术的应用，才能促进其应用成效的提升，最终达到学以致用的目的。

参考文献：

[1]李平荣.大数据时代的数据挖掘技术与应用[J].重庆三峡学院学报,,03:45-47.

[2]欧阳柏成.大数据时代的数据挖掘技术探究[J].电脑知识与技术,,15:3-4+9.

[3]孔志文.大数据时代的数据挖掘技术与应用[J].电子技术与软件工程,2015,23:195.

篇6：研究基于云计算角度下的数据存储安全技术论文

研究基于云计算角度下的数据存储安全技术论文

随着科学技术的日益进步，互联网信息技术得到广泛的应用，云计算也得到较快的发展。云计算作为当今新型的计算机技术，在数据存储安全方面还存在一定的问题未得到充分的解决。根据云计算数据存储安全的现状分析，其研宄内容主要在于数据保护、加密算法、虚拟安全技术等方面，其中数据安全存储是关键部分，本文对云计算环境下数据存储安全的关键技术进行研究，保障用户的信息安全。

1.云计算与云存储的概述

云计算是指通过互联网进行动态的扩展且为虚拟化的资源，随着互联网相关服务的增加，按使用量付费的模式。网络的数据传输功能发展迅速，使得计算机逐渐组成了一个相互关联的集群，并且由统一的数据处理中心进行资源的调配和处理。其具有规模大、形式虚拟、兼容性强等特点。云计算中的关键环节在于云存储，其具有集群应用和分布式文件系统等功能，将网络中不同类型的存储设备通过应用软件进行组合工作，为用户提供业务访问等服务的系统，属于云计算衍生出的新兴的网络存储技术。当云计算系统需要存储和管理大量数据时，系统需要配置存储设备，此时，云存储成为主要进行数据存储和管理的核心云计算系统，方便用户随时随地，通过任何可联网的装置进行信息数据的存取。

2.云数据存储结构

云计算环境下数据存储结构利用了先进的互联网技术，实现了按照用户的网络需求来分配资源。与传统的数据存储结构比较，从服务和实际应用的角度分析，云数据存储是一个硬件的同时还是由客户端程序、访问接口、软件、服务器等设备组成的存储系统。

云数据存储结构通过云计算系统中的应用软件为用户提供数据存储及业务访问等服务，其中，存储层是云数据存储结构的最基层，其主要内容包含存储管理和虚拟化设备，存储层中的存储管理系统用于对硬件设施的维护和升级等功能。管理层是云数据存储结构的核心层，其通过分布式文件系统和集群管理技术进行内容分布和数据备份，具有良好的拓展性，还可以完成云存储系统中的数据加密等任务，符合用户对信息可用性及存储功能的需求。接口层属于云数据存储结构中的重要组成部分，其应有与云计算系统的结构开发与应用，供应商包括网络接入、身份论证、权限管控、应用软件接口等部分，供应商通过接口层为用户设置统一的编程，方便用户自主开发应用程序。云数据存储结构的顶层为访问层，其主要是系统应用程序的入口，用户通过访问层进入云计算系统，实现系统中的资源共享。

3.云计算环境下数据存储安全及其关键内容

3.1 云计算环境下数据存储安全

云计算在其实际应用中存在用户信息遭泄露等不安全问题，因此，云计算环境下数据存储安全问题是当前计算机技术发展过程中面临的挑战。为了降低企业中事务的使用成本，减少繁琐的工作程序，就需要在云数据存储的过程中，确保其安全可靠性，使的云计算系统提供优质的服务。在云计算技术的背景下，通过服务式的操作和存储数据，保证数据的稳定性。虽然个体用户使用的数据由提供商管理，用户存储和使用数据是借助网络服务的，但其数据的安全性也需要由云计算系统统一负责。可以将计算机的使用过程看成一个节点，当这些节点出现安全隐患问题时，就需要采取不同的手段对其进行访问和使用，即保证云计算中的安全存储与数据的传输、恢复联系起来，并且得以稳定的发展。

3.2 云计算环境下数据安全的关键内容

云数据安全的关键内容包括数据传输安全，其主要指在云计算的服务下，用户将数据传输给云计算系统服务商，由服务商进行数据的处理工作。其间，云计算需要确保用户的数据在传输过程中被加密，保证不被泄露。服务商获取用户数据后，按照行业要求进行保存，服务商还需要做到对用户进行权限认证之后再给予访问数据的权利，访问的对象只能访问自身的数据。云数据安全的关键内容包括数据存储安全，其主要指实现系统中存储数据资源共享的模式，在云计算系统服务下，服务商采取必要的手段隔离不同的数据。当用户准确知道其数据存放位置的情况下，服务商还需要保证对用户托管的数据进行了有效的备份，以防出现突发状况时，数据的丢失，云计算服务商需要最大限度地保护用户的数据，使其恢复到初始状态。在系统中，数据的残留极易泄露用户的信息，因此，云计算服务商需要保证为用户提供数据的安全性。云数据安全的关键内容还包括数据审计安全，通过云计算的服务模式，服务商为用户提供必要的信息支持，并且不对其他用户的数据造成威胁。云计算的服务费为保证数据的安全，需要协助第三方机构准确地对数据安全进行审计，保证用户的信息安全性，同时也促进云计算服务系统的健康长远发展。

4.基于云计算的数据存储安全技术

云计算环境下数据存储在保证数据运算效率的同时还需要确保其安全性，因此，服务商在为用户提供云存储服务时，需要对其信息进行加密保护，保证用户的数据出现在任一存储空间中，非授权用户看到的是无序的乱码，确保用户的个人信息不被泄露。在保证云计算服务商真实可信的前提下，需要将提高云计算的系统运算效率和安全性作为主要任务，探宄出适合互联网信息技术发展的数据存储安全技术。

4.1 数据加密技术

目前我国的云存储系统保护隐私数据的能力有限，为保证云存储数据的完整性，用户在使用互联网的同时也需要对自身信息进行有效的加密。云计算系统用户需要提高信息安全意识，加强数据的密钥管理，通过科学的数据加密技术保障云存储系统数据的安全性，提高其使用效率。用户在进行数据加密的过程前，对应的加密算法公钥需要用户端从密匙库中提取，之后应用对称加密的算法，形成具有校验信息的密钥。其中具备校验信息的密钥可以通过非对称的加密算法进行处理，确保其安全性，最后处理好的信息数据作为数据包储存于云端中。在重复加密过程中，保证所有的数据包完成数据加密的行为，方可截止，形成数据加密的'全过程。

4.2 数据隔离技术

在云计算模式的背景下，用户将随意摆放系统中的数据存储结构，因此，会出现多个用户将数据存储于同一个虚拟服务器中的现象。出现此类情况时，用户需要使用数据隔离技术，将自身的信息与其他用户的信息有效的隔离开，保证云计算环境下数据存储的安全性。

4.3 访问权限控制

当用户将数据上传至云计算数据存储系统后，云计算系统的提供商将享有访问该数据的优先权。如果用户需要限制服务商的访问权限，在上传个人数据的同时，需要将该数据的访问优先级别设置为自己，以此确保自身数据在云计算环境下数据存储的安全性。

4.4 数据加密传输

各类数据在云计算系统中的传输是必不可少的，因此，其在传输过程中的安全性是当前面临的大考验。数据的加密传输是指在数据的传输过程中在网络链路层、传输层等区域使用加密技术，以此确保用户数据的可用性和完整性。在数据传输的前期，通过加密协议为用户的数据传输提供加密通道，在数据传输的后期，则采用必要手段防治非法用户对数据的窃取，进而维护用户的数据安全，保证云计算环境下的数据加密传输。

5.结语

随着我国的信息技术不断发展，云计算技术在各行业中得以广泛的应用，其前景广阔。但在云计算的环境下，数据的安全问题成为当前亟待解决的问题。基于云计算的系统模式，构建云数据存储结构，通过数据加密技术、数据隔离技术、访问权限控制、数据加密传输等关键技术确保云计算的数据存储安全，提高云计算的运行效率，推动云存储系统的高效应用，促进我国云计算环境下数据存储结构的不断完善。

篇7：数据挖掘技术在软件工程的运用工程论文

1在软件工程中应用数据挖掘技术的重要意义

1.1录入正确的信息

由于数据挖掘技术的运算功能较强，常规的数据信息系统在实际的运算过程中，会消耗掉大量的时间，甚至由于数据庞大会对运算系统造成一定影响，在数据挖掘技术的作用下，不会出现这种问题，还能节省运算时间。另外，在对数据进行运算的过程中，不会出现数据丢失的现象。在大规模数据中，有些数据的应用价值不大，属于垃圾数据，会影响系统的整体效率，利用数据挖掘技术，能够保留精准的数据，摒除垃圾数据，为数据质量提供相应的保证。

1.2缩减数据处理时间

利用挖掘数据技术能够进行数据的转换，将杂乱的数据进行整合与处理，转变为试用形式。从这些数据的角度进行分析，能够进行科学化的调用，在进行数据的挖掘过程中，会对于不清楚的数据进行清理，保证得到数据的科学性。从各个不同的角度，对于数据的真实性进行考核，并将数据进行整合。也就是说，将分析的结果提供给管理人员，合理的运用到软件工程中，进而缩减数据处理时间。

篇8：数据挖掘技术在软件工程的运用工程论文

2.1数据挖掘技术在软件工程中的发展

首先，由于数据挖掘技术是立足于数据库进行发展的，随着技术的不断发展与进步，已经从理论转换为实践应用，并且在实际应用中发挥着重大作用。另外，软件工程是工程化的学科，能够根据项目任务的差异、资金及客户需求进行产品的研发。由于原有的工程软件开发较为复杂，但经过发展迅速壮大，实际的应用性较强，会更多的被应用于项目当中，与此同时，利用数据挖掘技术主要就是对软件工程的数据库信息进行挖局，对于软件工程的可持续发展有着重大的意义。

2.2挖掘信息

其次，软件工程能够对信息的挖掘进行掌控，实际的应用范围较广，软件工程能够将软件开发时的信息进行统一，进而保证在进行软件开发的过程中，能够将数据进行及时更新，进而从根本上保证开发的质量，保证项目任务的顺利实施。就目前实际情况进行分析，在数据挖掘中还包含着软件开发更改的数据信息，能够更加直观的.看出软件内部的差异，还能够利用这一特点及时发现运用过程中产生的问题，并结合实际情况，及时作出有效的解决措施，保证项目目标任务能够顺利完成。

2.3挖掘软件漏洞

再次，数据挖掘技术中，最重要的一点就是对软件漏洞进行检测，在实际的运用过程中，能够及时发现软件开发中产生的错误，并进行修整与优化，及时找到处理的方法，在一定程度上保证软件工程的安全等级与质量。另外，在利用数据挖掘技术对漏洞进行检测的过程中，相关的技术人员要明确检测的内容，还要立足于客户基本需求，进一步找到相对应的测试内容，利用合理的方式对软件进行测试，进而得到各方面都完美的方案。与此同时，由软件工程对数据信息进行处理，在找到漏洞信息后，对多余的信息进行及时处理，进而从根本上保证数据信息的科学性与完整性。在实际的运用过程中，相关的工作人员要根据科学化的方案，合理的将数据挖掘技术运用到软件工程中，利用合理化的方式对于软件工程中的漏洞问题进行分析，及时找出错误根源，使操作者能够更加容易进进行漏洞的挖掘与修复工作。就目前实际情况进行分析，数据库挖掘技术主要就是将数据信息进行转化，并进行整合存到信息库中，再由相关的工作人员结合实际需求，对于软件进行测试，查看是否存在漏洞，利用这种方式保证后续工作的顺利开展，促进软件工程的健康发展。

2.4挖掘软件执行记录

在数据挖掘技术的应用过程中，软件执行记录尤为重要，在进行数据挖掘的过程中，相关的技术工作人员要对数量进行合理分析，对于不同代码之间的关系进行探究。使相关的工作人员能够利用软件系统的行踪进行管理与探究，进而在一定程度上促进软件工程的稳步发展。

2.5挖掘开源软件代码

最后，对于开源软件代码进行挖掘，能够将其规划到软件工程中挖掘技术要运用的对象挖掘类型房中，由于开源软件代码技术通常都被应用到代码克隆的检测过程中，能够更加简单的对于代码漏洞进行处理，通过这种方式在一定程度上提高了工作的高效性。

3结束语

综上所述，在软件工程项目中，合理化的运营数据挖掘技术，能够有效促进软件工程的发展，结合实际应用状况进行分析，可以了解到数据挖局技术的发展空间广阔，相关的技术人员要认识到其重要程度，并进行不断改进，将内在的理论与外在价值进行充分挖掘。通过这种方式从根本上强化专业素质，将数据挖掘技术的作用发挥到最大化，促进软件工程的健康长远发展。

参考文献

[1]龙艳.分析数据挖掘技术在软件工程中的应用[J].科技风,(02):83.

[2]梅拥军.软件工程中数据挖掘技术的应用[J].电子技术与软件工程,2019(01):141.

[3]王应邦,孔春丽.论软件工程中数据挖掘技术的应用[J].农家参谋,(18):226.

篇9：数据挖掘技术在银行信贷风险的运用论文

数据挖掘技术在银行信贷风险的运用论文

【关键词】数据挖掘；信贷风险；管理

当前，我国很多银行小型网点受到硬件设施、数据处理技术的等方面限制，无法有效的把握贷款相关信息，进而无法准确、有效地评估信贷风险，容易出现决策失误现象，因此对银行信贷风险管理期间数据挖掘技术的应用开展深入研究，对于降低信贷风险、维护金融市场稳定有着重要的指导意义。

一、数据挖掘与银行信贷风险概述

（一）数据挖掘概述

数据挖掘是指在海量数据中将一些隐藏，却又具有价值的数据进行发现、提取的方法，具体是指将一些不为人知的、具有未知性、规律性、隐蔽性的'信息进行发现，提取的整个过程。

（二）银行信贷风险概述

信贷风险可以划分为市场性风险、非市场性风险，其中市场性风险多数来自于借款企业、借款人的生产以及销售风险，主要是指借款放在生产、销售自身产品期间，由于市场条件、生产技术的变动的所引起的风险。非市场风险包括社会风险、自然风险，自然风险是指因自然因素造成借款人的经济遭受损失，无法偿还信贷本息风险；社会风险表示由组织、个人在社会上的某些行为所引起的风险。

二、数据挖掘在银行信贷风险管理中的运用

（一）应用原理

利用数据挖掘，可利用不同类别贷款特征建立贷款管理模型，一旦有新贷款申请，当即利用模型来判断贷款类别，银行可依据模型的类别，对贷款申请采取针对性措施，同时，在应用数据挖掘期间，会每隔一段时间，就对每一笔贷款开展重新分类，进而有效提高信贷风险管理力度。

（二）数据挖掘具体应用

银行信贷原始数据描述。我国一些银行网点设立于县级，乃至是县级以下的地域，这些小型银行所开展的贷款业务主要面对来自于农村地区的客户，例如某商业银行开展的小额贷款业务，分为农户、商户两种，本次研究以商户小额贷款为研究对象。商户小额度贷款可分为商户联保贷款、商户保证贷款，在对此类小型某商业银行的商业信贷风险管理开展数据挖掘期间，为了不会侵犯到贷款客户的隐私，避免客户信息的泄露，在数据提取阶段，将商户的姓名、居住地址、店铺位置、企业名称、联系方式、营业执照编号等数据信息进行过滤，经过对海量客户相关数据分析之后，将数据提取确认为如下字段：

（1）客户代码；

（2）婚姻状况；

（3）教育程度；

（4）主营业务；

（5）经营年限；

（6）年龄；

（7）贷款种类；

（8）贷款额度；

（9）贷款期限；

（10）客户流动总资产；

（11）固定总资产；

（12）客户负载；

（13）客户还款方式；

（14）客户月净收入；

（15）客户月投入；

（16）客户信用信息[1]。

2.数据预处理。数据采集的第二步，就是对错误、空值数据进行预处理，数据预处理的过程为数据收集―――数据选择―――数据清理―――数据转换，在上一部分，针对某某商业银行信贷管理业务，进行了17个属性字段的数据收集，随后，以随机的方式在数据库中对100条贷款用户信息记录进行收集、整理，整理过后经过处理，去除无参考价值的数据，对剩余的属性字段进行概化，如表1：在本次开展分类抽取整理的客户资料当中，有52个为已经分类的案例，其中关注类9例，次级类6例，可疑类5例、损失类2例、正常类30例，此外，一般损失类借款人的相关财务资料都难以获取，因此只有其他4类参与，即：正常类=30，关注类=9；次级类=6，可疑类=5，损失类=2。3.构造决策树。将上表中过滤后的数据，转换成CSCDataFiles格式时WEKA可以读取，随后使用WEKA建造模型，选择建立决策树方法建立决策树，采用准确率最高的J48分类器。4.评估模型。以分类模型和样本数据作为依据，利用测试样本的百分比来表示模型预测的准确率，假设正确率可接受，那么就可以用于指导对客户群的分流，J48分类器通过默认粉分层10折较差验证，准确率高达82%，为可以接受范围，此刻，当银行收到新的贷款申请，就可以利用模型得出估计的类别，进而对不同的类别采取针对性的措施，如果贷款类型为正常范围，直接审批通过，弱势关注范围，就需要对其加强审查、加强贷后检查或是对其进行拒绝，进一步提高信贷资产安全性，有效控制银行信贷风险[2]。

三、结语

本次研究，针对银行信贷风险管理中数据挖掘的应用进行了深入研究，在分析数据挖掘、银行信贷风险的基础上，分别对数据挖掘中的原始数据描述，、数据预处理、决策树构造、评估模型开展深入的研究，通过本次研究，可以明确数据挖掘的每个步骤经过，相关行业可以借鉴本次研究，将数据挖掘应用到银行的信贷风险管理中，以确保信贷资产的安全性，降低信贷风险。

参考文献

[1]夏春梅.数据挖掘技术在银行信贷风险管理中的应用[J].现代电子技术，(4):78-81.

[2]蒋仁云.关于银行信贷风险管理与防范的研究[J].科技风，(3):221-221.

篇10：浅谈跨存储数据迁移技术与实现论文

浅谈跨存储数据迁移技术与实现论文

1 数据迁移技术

数据迁移方法，要根据具体的存储设备类型、系统软硬件架构、系统数据类型等特点，选择合理、高效、便捷的技术，实现一种或多种技术并用、混用，才能有效地确保业务的连续，减少停机时间，可靠安全地进行数据迁移。目前，业界通用的数据迁移技术实现大致分为如下几类。

1. 1 基于存储的迁移方法

基于存储的迁移特点是基于存储系统的虚拟化技术或存储管理技术，有3 种方法实现:存储阵列内部数据复制，是利用存储阵列内置数据复制软件，将源数据卷复制到目标数据卷，如clone。存储阵列间的数据复制，可基于存储管理系统的远程复制技术不消耗服务器资源，并且可根据阵列io 对主应用的影响，来调整数据复制的速度，但条件有所限制，必须在同种品牌厂商存储设备间进行，如EMC 的VMAX 系列设备同DMX 系列设备间可使用cold push 方式和hot push 方式，利用存储设备具备的数据复制迁移功能进行数据迁移; 或是基于主机操作系统，利用专业的存储复制迁移工具软件，将不同存储连接至同一台主机，实现阵列到阵列的数据复制，但是会耗费一定的系资源，因此要根据应用场景，调整数据复制的速度。利用虚拟化存储技术，将虚拟化设备融合进SAN 架构的存储系统，实现存储设备统一封装，可以很方便地将数据从源端迁移至目的地，并可兼容主流存储设备、支持不同厂商或品牌存储系统间的数据迁移和容灾、适合于频繁的数据迁移，某些业务场景，可实现跨物理存储数据迁移而业务无需中断，但是需要配置专有的虚拟化设备如EMC 的Vplex，或具备虚拟化功能的存储阵列。

1. 2 基于主机操作系统命令的迁移方法

基于主机操作系统命令迁移的特点是数据迁移操作的发起和控制均发生在主服务器端，支持联机迁移，可在不同存储系统间进行，但对主机性能有一定影响，影响承载业务的响应效率，适合于主机存储的非经常性迁移，并且必须根据实际情况评估系统负荷的可行性。

有两种实现方法: 一种是对采用逻辑卷管理器管理的系统通过逻辑卷数据镜像实现数据迁移，但目标卷可添加至原卷缩在的卷组中，有些卷组属性参数支持物理卷数量有限，有一定局限性; 另一种是利用操作系统拷贝( 复制) 命令，如在Unix 系统上使用命令cp、dd、tar 等命令来实现数据复制、lv 复制、文件打包迁移等操作，或在Windows 系统使用图形界面拷贝或copy命令灵活地进行，但需要进行脱机处理。

1. 3 基于备份管理软件的迁移方法

基于备份管理软件迁移的特点是利用备份管理软件将数据备份到物理或虚拟带库，再恢复到新的存储设备中。如采用在线备份，数据迁移过程对服务器业务影响相对较小，但在备份时间点与切换时间点之间源数据因联机操作所造成的数据变化，需要通过手动方式进行同步如数据库备份工具DSG; 如采用离线备份，必须停止服务器业务，在数据恢复成功后再恢复业务运行。备份管理软件可使用存储系统自带软件，第三方备份工具如EMC network。由于选择备份方式不同，数据迁移所耗费的.实践会有较大的差异。

1. 4 基于专有应用软件的迁移方法

采用应用软件本身的迁移工具、或第三方支持的迁移工具来实现数据迁移，这种方法依赖于应用软件自身的机制，与主机、存储种类关系不大，可实现实时复制、定时复制、静态复制或数据转储。如Oracle 自带的工具DataGuard 或动态复制工具goldenGate。一般情况下存储系统上都有多种应用系统，因此，数据迁移大多采用多种工具及技术并用来实现存储系统的数据迁移。

2 陕西联通综合联机系统数据迁移

根据陕西联通综合联机系统存储现状，运用不同的存储迁移技术，制定数据迁移方案，实现非正常环境下，跨存储数据迁移。

2. 1 陕西联通综合联机系统现状

陕西联通于 年建立综合联机系统，利用两台IBMP570 小型机，利用DMX 存储，利用HA 软件构建双机互备份群集环境，采用SAN 架构搭建，如图1 所示。由于设备老旧故障频发，于 年购买IBM P740 小型机及EMC VMAX10K存储来替换上述设备。本次迁移面临的困难: DMX2000 与Vmax10K 存储位于不同的San 交换机上，需要跨不同的SAN网络进行数据迁移。ED140 交换机有故障，无法进行配置更改，无法与ED4800 交换机进行连接，配置链路。DMX2000有前端和后端板卡故障，无法进行change bin 操作，不能与VMAX10K 存储建立链路连接，不能使用EMC 存储使用的coldpush 方式和hot push 方式进行数据迁移。迁移系统时间不超过6 h。

2. 2 数据迁移方案

在上述硬件环境下，确定迁移方案，分为两个步骤进行: 首先进行操作系统层面数据迁移，然后利用存储Clone 技术，存储内部再进行数据迁移，实现主机和存储的同时替换。

现有主机各有一块空闲HBA 卡，连接至SAN 48K 交换机，VMAX10K 1F0 和3F0 端口连接到SAN 48K 交换机上，使主机可以访问VMAX10K 上的磁盘，利用OM 软件进行源主机VG数据复制; 然后将复制好数据的磁盘，作为clone 数据源盘，创建对应的Clone 关系，将clone 目标盘分配给新主机，运用全量与增量clone 技术，完成在线实时迁移。利用上述技术，可进行多次数据复制，可在新主机环境中进行多次应用测试，最终的业务割接测试时间很短，30 min 用于启停应用，30 min 可完成数据同步，业务割接1 h 完成。迁移工作全部完成后，拆除虚线链路。

2. 3 系统回退方案

由于前期数据已经进行全量数据迁移，并进行了业务测试，正式割接过程，仅仅适用于追平数据的实践差，数据跨存储迁移无需回退。

2. 4 数据完整性验证方案

数据完整性、一致性验证重点放在小型机系统数据迁移应用侧数据，由于前期测试阶段，首先进行了全量数据同步后的应用验证及数据一致性检测，和多次增量clone 后，应用验证及数据一致性检测。此方案将大量的检查验证工作在正式割接前进行，有充足的实践做全面的检测和一致性检查，因而正式割接仅仅是数据增量，无任何风险。

3 结语

跨存储数据迁移涉及存储系统、操作系统、应用系统、数据迁移软件及相关数据复制，要求迁移方案数据调度逻辑合理、各个环节迁移技术选择得当、完整性与一致性验证工作充分，必须要根据存储及各自系统的特点制订切合实际的迁移方案、实施策略，而某种单一的数据迁移技术往往无法胜任某种特殊环境。本文通过存储系统数据迁移技术的探讨，通过对陕西联通跨存储数据迁移这一非正常环境实践案例进行详细说明，为企业数据迁移提供借鉴经验。

篇11：基于云计算的数据挖掘技术探讨论文

基于云计算的数据挖掘技术探讨论文

1、前言

毫无疑问，21世纪代，已经是不折不扣的信息时代，或者也可以称之为数据时代。随着计算机的发展，网络的快速普及，尤其是移动互联网在近年来的蓬勃发展，数据量、信息量无时无刻不在海量增长着。目前，面对海量的信息，找出自己真正感兴趣的内容已经成为用户最为头疼的事情，数据挖掘已经成为当前最为热门的技术领域。近年来，云计算成为广受关注的技术领域，也使得数据挖掘平台有了新的发展方向，构建新一代的数据挖掘平台来应对数据的日趋复杂庞大成为可能。云计算实为传统计算机技术与网络技术融合的产物。云计算并非简单的计算，它是新型计算方式、数据存储方式、备份方式、网络资源分配方式的综合体，是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式。传统的数据挖掘技术是建立在数据库之上的，是通过对已收集数据信息的计算，找出隐藏在不同数据中的相关信息。传统的数据挖掘技术需要在海量数据的基础上进行大量的数据访问与统计计算，在对数据进行挖掘的过程中需要消耗及占用大量的计算以及存储资源，面对规模不断增长的海量数据，需要消耗及占用大量计算及存储资源的传统数据挖掘技术显得越来越力不从心，难以胜任。而云计算独特的计算模式，为海量数据的挖掘提供了一种新的解决方案。

2、云计算与数据挖掘

2.1云计算。云计算是基于互联网的一种商业计算模式，对于云计算的定义，目前并没有一个统一的说法，现阶段广为人接受的是美国国家标准与技术研究院对云计算所做出的定义，即：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。从云计算的定义我们可以知道，云计算拥有可配置的、大型的计算资源共享池，这种资源共享池包括了网络、服务器、存储器、应用软件以及服务。那也就是说，云计算就是对计算资源共享池的一种资源分配技术或服务，它的特点是可以快速提供这些计算资源，可以减少客户的管理工作。云计算将计算任务分布在了由大量计算机或服务器构成的共享资源池上，大大提高了资源的有效利用，使计算处理能力以及存储能力等得到了提高，并且具有更好的扩展性。云计算具有虚拟化的特点，用户不再受到地理位置以及终端设备的限制，只要接入互联网，即可获取所请求的应用服务，也就是说，用户只需要拥有一台可以接入互联网的终端设备，即可获利所需要的各种应用服务；云计算拥有通用性的特点，云平台可以构造出千万种应用，用户没有应用限制，在同一个云平台即可运行不同的应用；云计算具有超大规模以及高扩展性的特点，对于云计算来说，云的规模扩展不会影响用户应用服务的质量，而目前，云计算的规模已经发展出了超大型，如谷歌的云计算已经拥有了上百万台的服务器；云计算拥有高可靠性以及经济性好的特点，多副本容错、多计算节点同构可互换等技术确保了服务的高可靠性，而云计算采用廉价的节点构成云，自动化集中式管理相较于企业传统的数据中心管理成本来说，经济性能十分优越。

2.2数据挖掘。数据挖掘是数据库知识发现中的一个步骤，数据挖掘又被称为数据采矿，顾名思义，数据挖掘就是在已有的海量数据中通过特定的算法来挖掘、发现有用信息或知识的过程。数据挖掘是为了解决需求的问题，也是为了解决数据管理的问题。数据挖掘对于信息产业界来说，是产生价值的关键环节，只有将数据转冯波换成具有应用价值的.信息或是知识，才能具有实在商业价值。传统的数据挖掘技术是建立在数据库的基础之上的，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持，而高性能的计算技术是对海量数据进行处理的关键支撑，在处理效率方面具有重要影响。随着互联网规模的不断扩大以及移动互联网的兴趣，数据规模呈现更快的增长速度，而对于数据挖掘的需求也日益增多，这使得传统的数据挖掘技术暴露出一些问题，首先是数据挖掘效率的问题，传统的基于数据库的数据挖掘技术在面对如今海量数据的增长规模已经很难高效的完成计算分析任务；其次，面对海量数据规模的增长，传统的数据挖掘技术需要更高的软硬件成本的支持，这种成本的支撑面对数据量的大规模增长是长期性的；第三，传统的基于数据系统的数据挖掘技术平台架构，已经无法为挖掘算法能力的提升提供更多支持，算法受限于系统架构影响了数据挖掘技术的发展。

3、基于云计算的数据挖掘关键技术

云计算的出现为数据挖掘技术的发展提供了新的方向，数据挖掘技术基于云计算可以发展出新的模式，就具体的实现来说，其中几个关键技术的发展至关重要。

3.1云计算技术。分布式计算是云计算平台的关键技术，是目前应对海量数据挖掘任务，提高数据挖掘效率的有效手段之一。分布式计算包含分布式存储和并行计算两方面内容，分布式存储有效解决了海量数据的存储问题，实现了数据存储高容错、高安全、高性能等关键功能。目前，谷歌提出的分布式文件系统理论是业界流行的分布式文件系统的基础，谷歌文件系统（GFS）就是为了解决其海量数据的存储、搜索与分析等问题而研发的，其它如Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Kosmos文件系统（KFs）是基于Goolgle分布式文件系统理论进行研发的开源系统。分布式并行计算框架是高效完成数据挖掘计算任务的关键。目前流行的一些分布式并行计算框架都对分布式计算的一些技术细节进行了封装，这样用户只需要考虑任务间的逻辑关系，而不用再过多的关注这些技术细节，不仅大大提高了研发的效率，而且还可以有效的降低系统维护的成本。典型的分布式并行计算框架如谷歌提出的MapReduce并行计算框架、Pregel迭代处理计算框架等。目前业界开源的云计算平台Hadoop平台，包含HDFS和MapReduce，为海量数据挖掘平台提供完备的云计算平台支撑平台。

3.2数据汇集调度技术。数据汇集调度技术需要实现的是对接入云计算平台的不同类型数据的汇集与调度。数据汇集与调度需要支持不同格式的源数据，还要提供多种数据同步方式。解决不同数据的规约问题是数据汇集调度技术的任务，技术解决方案需要考虑对网络上不同系统生成的数据格式的支持，如联机事务处理系统(0LTP)数据、联机分析处理系统(0LAP)数据、各种日志数据、爬虫数据等，如此才能实现数据的挖掘与分析。

3.3服务调度和服务管理技术。为了能够让不同的业务系统使用本计算平台，平台必须要提供服务调度和服务管理功能。服务调度根据服务的优先级以及服务和资源的匹配情况等进行调度，解决服务的并行互斥、隔离等，保证数据挖掘平台的云服务是安全、可靠的，并根据服务管控进行调度控制。服务管理实现统一的服务注册、服务暴露等功能，不仅支持本地服务能力的暴露，也支持第三方数据挖掘能力的接入，很好地扩展数据挖掘平台的服务能力。

3.4挖掘算法并行化技术。挖掘算法并行化是有效利用云计算平台提供的基础能力的关键技术之一，涉及到算法是否可以并行、以及并行策略的选择等技术。数据挖掘算法主要有决策树算法、关联规则算法以及K-平均值算法等，算法的并行化，是利用云计算平台进行数据挖掘的关键技术。

篇12：大数据在农业发展中的运用论文

大数据在农业发展中的运用论文

我国目前的农业生产，还是以手工劳动为主的耕作方式，人力畜力使用还比较普遍，农业机械等现代科技手段在农业中的进入范围和作用程度，还远未达到根本扭转劳动生产率低下状态的目标。自上世纪80年代以来，农业用地无论是耕地总量还是人均耕地占有量都持续减少，加上水旱灾害频繁等自然因素的增加，直接影响到粮食的稳产和增产。与此同时，还产生了环境污染和食品安全问题。因此，在大数据环境下，通过科技政策创新管理体制，引导农业走向资源节约型、生态保护型的现代农业发展之路，就成为当前最主要的和急需解决的课题。

一、大数据的概念及特点

大数据是IT行业的术语，也称为巨量资料，意思是资料量过于庞大，主流软件已经不能在合理的时间内进行有效的处理，用以帮助企业进行更好的经营决策。对于大数据概念的界定，至今还没有统一，研究机构Gartner将其定义为“需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产”。而大数据时代最早由麦肯锡提出，认为数据已经渗透到每一个行业，甚至每一个业务职能，是当今重要的生产因素，人们对海量数据进行挖掘和运用，意味着大数据时代已经到来[1]。与传统的数据库相比，大数据的数据量更庞大，要进行查询和分析更加复杂。大数据的特点表现为四个：一是巨大的数据体量。大数据的体量已经不是停留在TB级别，而是属于PB级别[2]。二是处理效率高。在大数据系统中已经应用到了1秒定律，也就是在1秒的时间内可以从庞大的数据中获取具有价值含量的信息。三是数据类型多。大数据环境下的数据信息呈现多样化，这些信息不仅仅是文字、数字，还包括网络中的图片、日志、地理位置、视频等等，这些都承载着丰富的信息。四是具有高价值回报。大数据中数据量大，包含很多有价值的信息，只要懂得正确利用，并擅于分析，就可以带来高价值的回报。概而言之，可以将大数据的四个特点归纳为数据体量大、处理效率高、数据种类繁多、价值密度高。

二、大数据在农业发展中的运用现状

当下大数据已经贯穿了整个农业产业链，涉及到的数据多而复杂，如种子、土地、气象、环境、土壤、农药、化肥、农产品加工、物流、经营等，人们通过整合利用这些数据优化了农业产业链，进一步提升农业发展水平。现今大数据在农业中的运用已不局限于对农业数据的收集与传输，而是延伸到了运用大数据加速作物育种，以大数据作为驱动实现精准的农业操作，在大数据的支持下追溯农产品的来源，以及优化产业链等[3]。与其他行业相比，农业更为复杂，因为它会受到多种因素的影响，这些因素包括人类活动、气候、土壤、种子等。大数据的运用，可以促进农业生产规避这些因素带来的不利影响，减少损失，提高生产质量[4]。目前除了上游借用大数据提高生产质量之外，下游的农业也通过大数据实现经营管理的整合优化，提高农业在市场流通中的效益。从中可见，大数据已经在农业产业中的多个领域得到了应用，这会对农业的生产经营带来很大的改变。

三、大数据在农业发展中应用存在的问题

（一）农业信息化的基础设施还有待完善。比起其他行业，现代农业显然要落后许多，且区域化差异越来越明显。尽管当前涉农服务发展相当迅猛，然而，其在生产及销售方面却滞后许多。各部门与各行业齐头并进，有待进一步完善的农业信息化体系，导致各种不良现象频频发生。如不明确分工、建设重复及协调不力等等，从而存在严重的孤岛情况；未构建规范的投入体系，建设资金与运营资金较少，在总体农业投入中信息化农业的投入比例相对较少，从而阻滞了信息化农业发展。

（二）对农业大数据的认识有待提高。政府部门无法正确认识到应用大数据的必要性及紧迫性，导致无法在有关的研究应用方面给予足够的资金支持；各从业主体如农民及涉农公司等并未意识到发展大数据的重要性，在学习及应用新技术方面消极应对；没有在全社会中营造一个发展与应用大数据的气氛。正是这些因素使分析与应用大数据受到一定的阻滞，远远落后于发达国家的农业发展水平，阻滞了我国的农业发展。（三）农业大数据中心和分析平台有待建设。大数据的特点是容量大且复杂性高，必须构建于先进技术及先进结构的新数据中心及研究平台之上。就技术层面来说，此平台根据一流的数据管理能力及数据仓库能力，使构建出来的商务智能项目有着高效、先进及开放等特点。就结构层面来说，此平台的可配置性相对较好，使资源变化及业务流程变化的需求得以满足。此外，在业务发展越来越快、业务量越来越多的情况下，平台的应用及性能也需要进一步扩大。（四）对农业大数据的开放共享有待开发。在如今小农经济一家一户的情况下，家庭承包生产的不够集中以及小规模经营，阻滞了构建标准化的价值性高的信息数据；收集的许多信息被分布于各部门、各研究中心及涉农网站中，因为制度及单位利益等诸多因素影响，导致这些信息数据未能互通互联；各信息数据没有形成规范的标准，致使各信息数据不是重复就是存在冲突，数据应用率相对较低，从而导致信息资源得不到有效利用。不同部门之间的.信息共享存在阻滞和信息孤岛现象，使采集与开发农业大数据受到很大的限制。

四、大数据在农业发展中应用的模式创新

（一）精准农业模式。精准农业模式即是做到“精准匹配，知天而做”，降低不良因素的影响，提高生产效益。在精准农业模式下，可对作物的品种与土壤进行精准匹配，在作物生长过程中，可对各种环境因素和作物的长势进行监测，从而实现精准式的灌溉施肥，趋利避害，对整个生产环节实现精细化管理，提高生产力。精准农业模式以生产者的利益为中心，在大数据的支撑下，选择准确的渠道、合适的时间、地域，利用高效的方法为生产者提供匹配的耕种方案和服务[5]。在这个过程中，不管是渠道、时间、土壤、施肥、浇灌，都要实现精准匹配，不要盲目地进行耕种。精准农业模式是有针对性、目标性地开展，具有策略有效、农作物生长情况可衡量等特点，它追求的是低成本、高准确、可评估，可见精准农业模式是对传统农业生产的颠覆。在传统的环境中，生产者难以获得环境、作物长势的信息，在大数据环境下，生产者可以更容易获得气候、土壤、作物成熟度、空气质量、投入的成本、耕种设备等各种可靠的数据。在获得这些数据之后，生产者可作出前瞻性的决策，可精准地对每一个生产环节进行定位，做到心里有数，知天而作，减少损失，提高生产量。

（二）自动化农业模式。自动化农业模式是建立在大数据的基础上，运用数据聚合技术将农业大而复杂的数据整合到农用机械内置的数据系统中，通过无线网络和计算机启动机械进行自动化的管理模式[6]。自动化农业模式适合大型农场采用，未来要投入较少的劳动力和成本实现大规模生产，就需要发展自动化管理模式。自动化模式需要农用机械的参与，生产者不需要亲力亲为，只要懂得在计算机上操作管理软件，即可调动农用机械工作，比如施肥、喷洒农药、除草等。在没有驾驶员的情况下，农用机械通过传感系统来感知道路的环境，对路线进行自动规划，管理软件设置好参数，操作人只要轻点鼠标，即可悠闲地一边喝茶一边等待劳作结果。因为机械内置系统中聚合了相关的农业信息，机械会精准地完成相应的任务，在喷洒农药、施肥方面比人工劳作更加精确。自动化模式适合大规模经营和产业化，如农业公司开辟一条产业链，从生产、物流、包装到市场上的推广销售。农业公司可经营自己的农场，而农场主不需要雇佣太多的劳动者，只需要熟悉农业机械的操作，就可轻松管理大规模的农场。农场的生产完全实现自动化，包括人工智能、自动控制、视觉计算等。在计算机科学、智能控制技术、模式识别高度发展的背景下，将农业数据整合到机械内置的计算机系统中，就可减少劳动力成本和时间成本，提高生产效益。（三）信息化模式。信息化模式建立在信息系统的基础上，农业信息系统是由人机组成的管理系统，具有收集信息、传递信息、加工信息、统计信息、分析信息、保存信息、查询信息、维护及使用信息的功能[7]。生产者可利用这个系统达到农业信息化管理的目的，掌控作物生长过程中的信息，从而实现全面的信息化管理目标。农业信息系统要实现的功能目标包括两方面：一是提供有效的农作物信息渠道，生产者只要登录系统，就可以通过自己权限的通道，参与到业务流程的对应角色中，反馈农作物信息、审核信息、统计信息、使用信息等，迅速精准地收集、查询到想要获得的信息；二是生产人员可通过系统对繁杂的农作物信息进行统计分析，从中挖掘有价值的信息，为生产决策提供依据。在信息化管理中，可以将农业信息系统划分为农作物信息采集与分析、过程管理、综合信息管理等四个功能，把农产品生产过程和农业信息系统联结起来。其中农作物信息采集与分析，就是对生产全过程中的信息进行采集、存储、传输和统计分析，建立农作物信息数据库，为生产者对农产品生长过程实施有效管理和监督提供依据。

总之，农业发展意义重大，它关系到人类的生存、社会的稳定和国家的发展。随着人口的不断增加，粮食的需求量越来越大，农业生产承担的压力也越来越大。提高产量，满足巨大的需求，是农业发展的一个重大课题。如何节约成本，提高产量，这需要顺应时代的发展，在大数据背景下不断对农业的发展模式进行创新，不断更新生产方式。因此，要借助大数据带来的新技术，发展精准农业、自动化农业、信息化农业；要以提高产量、降低成本、减少对环境影响为目标，大力推进大数据新技术在农业发展中的应用。

作者:刘水 单位:山东管理学院

参考文献：

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[3]郭承坤，刘延忠，陈英义，孙敏，屠星月.发展农业大数据的主要问题及主要任务[J].安徽农业科学，，（9）:93-94.

[4]赵伟.大数据时代下农业发展模式的变革契机及路径选择[J].石家庄铁道大学学报，2016，（12）:56.

[5]吴立.大数据驱动农业发展新路径[J].今日养猪业，2016，（3）:84.

[6]刘汉元.建立农业大数据平台加快我国智慧农业发展[J].中国合作经济，2016，（3）:121-122.

[7]缪安利，赵越，张栋卿.大数据形势下现代化农业的未来发展[J].南方农机，2016，（5）:45-46.

篇13：大数据时代基于云计算的数据监护研究论文

大数据时代基于云计算的数据监护研究论文

在大数据时代，为了更好地管理和利用科学数据，计算机图灵奖获得者Jim Gray于提出了数据监护(Data Curation)的概念。十余年来，数据监护一直是国内外信息资源管理领域的热点议题，研究主题集中在数据监护的内容、发展策略、合作模式、职业教育、成功实践等领域。111鉴于云计算能够为数据监护提供强有力的技术支撑，如云计算快速提供资源的能力有助于辅助完成资源密集型数据监护任务，网络化云服务有利于实现数据监护的协同工作，基于云计算开展数据监护引起了国外信息资源管理学界和业界的广泛关注。本文对基于云计算的数据监护问题进行探讨，希望对我国的数据监护工作有所借鉴。

一、数据监护工作流程

数据监护是为了确保数据当前的使用目的，并能用于未来再发现及再利用，从数据产生伊始即对其进行管理和完善的活动。121为了有效指导数据监护实践，提高数据监护效率，一些数据监护机构和研究者对数据监护过程进行了概念化，提出了相应的数据监护生命周期模型。本文基于英国数据监护中心的DCC数据监护生命周期模型13与王芳和慎金花提出的细化的数据监护生命周期模型，梳理出了数据监护工作流程，见图1。数据监护工作流程由4个阶段、11个业务环节组成，涵盖了数据监护的所有必要阶段和核心工作。

数据收集阶段：数据采集。数据采集是数据监护活动的起点，指根据采集政策，从数据创建者、档案馆、知识库或数据中心等接收数据。元数据创建。为采集到的数据创建管理、描述、结构和技术元数据，以便进行数据管理和数据维护，以及实现数据共享。

数据处理阶段：数据评价和选择。评估数据并为长期监护和保存选择数据。数据评价和选择直接关系到科学数据库的质量，并且带有一定的主观性。数据剔除。根据成文的政策、指引或法律要求，处理未成为长期监护和保存对象的数据，将这些数据转移到其他档案馆、知识库、数据中心或其他保管机构。根据法律要求，有些数据会被安全销毁。数据导入。将经过选择的数据传送至档案馆、知识库、数据中心或其他数据监护机构。为保证数据的可用性，在导入数据之前，应进行去重、交叉注释、格式认证等。数据迁移。根据存储环境的需求，或者为了确保数据对硬件和软件退化的抗扰性，改换数据的格式、存储系统、存储类型。

数据保存阶段：数据长期保存。长期保存须确保数据的可信性、可靠性、可用性和完整性。长期保存包括数据清洗、数据验证、分配保存元数据、分配表征信息，保证数据具备可接受的数据结构和文件格式。数据存储。遵守相关标准，选择科学的组织方式和安全的存储介质组织并存储数据。数据存储既可以保证数据的安全性，又便于数据被随时使用和加工处理。

数据利用阶段：数据获取。采用适当的标准发布数据，并执行严格的访问控制和验证程序，保证用户安全、准确的访问和获取数据。数据复用。制订数据复用规则，在不违反知识产权的前提下，提供数据复制、链接、引用等服务。数据转换。根据原始数据创建新数据。例如，通过转换格式、建立子集等途径，创建新数据。

二、云计算为数据监护提供支撑

云计算作为分布式计算、网络存储、负载均衡、热备份冗余等计算机和网络技术融合的产物，具有超大规模、虚拟化、通用性、高可扩展性等诸多特点。云计算的特点与数据监护的需求非常契合，可以为数据监护提供强有力的技术支撑。

弹性服务：云计算服务的规模可快速伸缩，以自动适应业务负载的动态变化。用户使用的云计算资源与业务的实际需求相一致，避免了因为资源供需不匹配而导致的服务质量下降或资源浪费。161数据监护的数据剔除和数据迁移等任务不需要持续不断的执行，属偶发性活动。云计算的弹性服务能够很好地满足偶发性数据监护活动的资源调用需求。

按需服务：云计算以服务的形式为用户提供基础设施、存储空间、应用程序等，并能够根据用户的需求，自动分配各种资源。17用户也可以根据需要在云中部署所需的应用程序。云计算的按需服务为数据监护中需要依赖主观意识完成的任务，如元数据创建、数据评价和选择提供了极大的便利。

泛在接入：用户通过互联网可以随时随地利用云计算服务。数据用户越来越多的使用笔记本电脑、智能手机、平板电脑，将数据监护业务流程转移至云，能够极大地方便用户上传、访问和下载数据。数据监护的数据采集、数据获取和数据复用等业务环节，可以从云计算的这一特点中受益。

服务外包：用户进行数据处理所需的计算资源价格昂贵，将提供计算资源的业务委托给云服务商，既能够节省开支，又能够使用户专注于自己的核心工作。云服务商为了利益最大化，保持最优竞争力，都会迅速应对技术变革，以更低的价格提供更快的处理器和更大的存储空间。云计算服务外包的特点使数据监护机构将部分信息技术支持业务委托给云服务商，以获得更低廉的价格和更优质的服务成为可能。

三、基于云计算的数据监护模型

云计算提供从硬件设施到应用软件的多层次服务。根据服务的对象和功能差异可以将云计算划分为三种服务模式：基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)、软件即服务(SaaS);根据租用云计算的用户对数据和环境的控制权，可以将云计算划分为公有云、私有云和混合云等部署模型。本文根据数据监护不同业务阶段的工作内容和技术需求，并结合云计算的服务模式和部署模型，构建了基于云计算的数据监护模型，见图2。下面分别从数据监护的云计算服务模式和部署模型两个方面分析基于云计算的数据监护模型。

(一)数据监护的云计算服务模式

IaaS层。IaaS提供基础设施部署服务。IaaS通过虚拟化技术整合服务器、存储设备、网络资源、高性能计算集群等物理资源，构建全局统一的动态虚拟化资源池。基于云计算的数据监护模型的IaaS层为上层云计算服务提供海量硬件资源，实现硬件资源的按需酉己置。

PaaS层。PaaS是云计算应用程序运行环境，提供应用程序部署与管理服务。PaaS不仅能够实现海量数据的'存储，而且能够提供面向海量数据的分析处理功能。在基于云计算的数据监护模型的PaaS层，数据监护机构使用云供应商的软件工具和开发语言，开发数据收集和数据处理所需的各种应用程序，实现应用程序的多元化和定制化服务，并将科学数据保存于海量数据存储系统。

SaaS层。SaaS提供以服务为形式的应用程序。SaaS允许用户使用部署于供应商云基础设施上的应用程序，用户也可以根据需求向供应商定制应用程序。在基于云计算的数据监护模型的SaaS层，数据监护机构通过应用程序向用户提供数据利用服务，实现数据共享和科研协作。

(二)数据监护的云计算部署模型

数据监护的各个阶段分别面向数据监护方和数据使用方，对应不同的数据存取、处理等操作权限，因此需要采用相适应的云计算部署模型。数据监护过程中的数据利用阶段位于SaaS层，为用户提供方便高效的数据获取等服务，而公有云面向一般公众提供敏捷弹性服务的特点与数据利用阶段的功能需求相契合。用户能够通过网络浏览器像使用个人电脑中的软件那样使用公有云的应用程序，实现应用程序的泛在访问。因此，基于云计算的数据监护模型的SaaS层应采用公有云部署模型。数据收集和数据处理工作要求云计算提供量身定制的服务功能和非常稳定的服务质量，而数据保存工作要求云计算能够切实保障数据安全。私有云部署在用户数据中心的防火墙内，能够提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制，而且不会冲击用户已有的业务流程。因此，基于云计算的数据监护模型的PaaS层适宜采用私有云部署模型。上述公有云和私有云的基础设施共同构成了基于云计算的数据监护模型的IaaS层，并且公有云和私有云具有统一的接口标准，保证服务的无缝迁移，即IaaS层采用混合云部署模型。

四、基于云计算的数据监护案例

SRF项目：英国南安普顿大学的SRF项目，针对科学研究工作集成了许多已有的协作型数据管理工具，并将这些工具部署到一个共享的虚拟云平台上，以SaaS的方式提供服务。SRF工具最大的特点是能够在网络日志中自动或者手工创建和共享实验数据。例如，SRF的一款代理软件能够植入实验仪器和计算机，自动抽取仪器在实验过程中记录的数据，并转换为XML格式，然后以博客的形式发布以实现协作复用。通过博客发布平台实现实验过程、实验数据、实验分析的互联，组织实验数据记录，构建实验、实验数据、实验设备之间的关联关系。在数据监护生命周期中，SRF工具主要用于接收和抽取数据，以保证实验数据在上传至云的过程中会被格式化成标准格式。

Data Flow项目：牛津大学的Data Flow项目，旨在创建免费的云托管Data Stage和Data Bank，以便于管理、保存、发布研究数据。其中，Data Stage以在用户电脑上运行映射驱动器的方式，提供研究组水平的、安全的“本地”文件管理环境。另外，Data Stage还提供数据的网络获取和在线存储服务，用户通过访问控制程序的认证之后，即可以访问私人、共享、协作、公众和公共数据目录。Data Bank是一种虚拟化的、基于云部署的机构研究数据仓储。机构可以选择将Data Bank部署在Eduserv教育云或者机构自己的基础设施中。Data Bank还具备包括数据抽取、储存、长期保存、访问在内的一系列数据监护功能。

Kindura项目：伦敦国王学院的Kindura项目，是一个基于混合云部署模型的科学数据管理试点项目，提供基于存储的数据管理服务和基于计算的数据处理服务。Kindura项目通过DuraSpace推出的托管云服务一DuraCloud，将本地服务与各种云服务相衔接。用户利用DuraCloud提供的统一界面，即可享受一站式数据存取服务。Kindura项目通过部署于服务器上的规则引擎，以及面向规则的集成数据管理系统(iRODS)的规则库，决定具体数据存储在本地还是存储于云端：二进制对象存储在云端，元数据和Fedora对象存储在本地。l9Kindura项目证明，混合云能够有效节省数据监护成本，并且能够更加高效地利用本地存储库，提升数据处理能力。

东南大学AMS-02项目：东南大学为大型国际合作项目AMS-02的数据监护工作构建的云计算平台，提供IaaS、PaaS、SaaS服务。该云计算平台架构如图3所示。在IaaS层，云计算基础设施由3500颗CPU内核和500TB高速存储设备构成，提供虚拟机和物理机的按需分配，并且自动配置操作系统、科学计算函数库等运行环境。在PaaS层，数据分析处理平台提供大规模计算能力和海量数据存储能力;应用开发环境为AMS-02数据分析处理应用提供编程接口。在SaaS层，以服务的形式部署云计算应用程序，用户通过访问AMS-02应用，可以获取原始科学数据以及数据处理分析结果。云计算通过超级计算模式，整合大量的存储、计算、带宽等资源，为数据监护提供了经济高效的解决方案。国内的数据监护尚处于起步阶段，对基于云计算的数据监护进行深入的理论探讨和实践探索，有助于推动我国的数据监护实现跨越式发展。

篇14：生态环境保护中大数据技术的运用探讨的论文

生态环境保护中大数据技术的运用探讨的论文

1 引言

生态环境的保护问题，具有复杂性和时变性，涉及多部门、多地区和多领域，需要处理海量的各类数据，这为问题的解决增加了不小的难度[1].本文从分析生态环境相关数据入手，对利用大数据技术，整合各类生态环境相关的数据资源，建立生态环境大数据平台的架构及关键技术展开论述。

2 生态环境相关数据的现状分析

目前，应用于生态环境保护领域的数据资源主要包括三类：

地面监测数据：此类数据主要来源于各地的生态环境在线监测系统。由于各系统开发时期不同，技术手段各异，数据格式多样，各系统之间很难形成信息共享。

遥感监测数据：此类数据主要来源于卫星遥感数据和航空遥感数据。

地理信息数据：此类数据的来源主要有野外采集、地图数字化和航天遥感采集、摄影测量等。

目前，传统的信息化技术在环境数据整合工作中仍占据主导地位，而利用大数据技术，实现上述三类数据的统一存储、协调工作，真正建立起实用价值大，适用性广泛的生态环境大数据平台，还没有相关的工作开展。

3 大数据技术概述

大数据技术是近年来兴起的一种综合性信息技术[2],对于处理超出传统数据库系统存储、管理和分析处理能力的多来源的、海量的数据集群，具备天然的技术优势。大数据技术的主流应用框架是Hadoop 生态系统。它以 HDFS 分布式文件系统和 MapReduce 分布式计算框架为核心，可以对大数据进行高效的分布式处理。

4 大数据平台的构建

生态环境问题涉及大气、土壤、水、生物圈、气候等方方面面。为此，我们在推进大数据技术与生态环境保护工作相互结合的过程中，采取了以点带面，逐步推进的策略。

在本文中，我们选取对环境影响比较突出的大气污染问题作为研究的切入点，利用 Hadoop 生态系统中的 HDFS 技术，建立起秦皇岛地区的大气污染防治大数据平台。未来，通过建立基于此平台的大气业务应用系统，我们可以对秦皇岛地区的大气污染物来源情况进行准确有效的分析。这一应用模式的探索，也将为未来更广泛生态环境数据的综合性分析与应用，打下良好的基础。

平台所采用的地面监测数据包括：工业企业污染排放情况、火电企业污染排放情况、钢铁冶炼企业污染排放情况、水泥企业污染排放情况等。

平台所采用的遥感气象数据主要是用美国国家环境预报中心（NCEP） 发布的 Final Operational Global Analysis（FNL）资料[3].我们不直接使用 FNL 的原始数据，而是采用经过 NOAA-Air ResourcesLaboratory（ARL）预处理模块转化后的数据。基于 FNL 资料，可以计算在某一时段内抵达秦皇岛地区的后向气流轨迹，从而有助于配合地面监测数据揭示秦皇岛地区大气污染的可能来源。

纳入平台的地理信息数据主要有两类：（1）图形数据：此部分数据以矢量图形的形式存储于 HDFS 系统中。它们的来源主要是利用搜狗地图所提供的静态地图 API.（2）文本数据：此部分数据包括：a）监测污染源的位置数据；b）交通拥堵情况；c）气流轨迹数据：此类数据由 FNL 资料计算而得。各类文本数据都将构成独立的图层，利用搜狗地图提供的 API,标注于图形数据之上。

5 关键技术研究

各类数据会被存入统一的大数据平台。我们采用 Hadoop 分布式集群结构作为大数据平台的存储结构。我们使用 100 台 PC 级电脑构建起分布式数据存储集群，每个节点同时承担计算和存储的角色。各个数据节点中存放大气污染相关的大数据。元数据主节点则存放各类大数据在数据节点中的副本分布位置。元数据辅助节点承担与元数据主节点类似的任务，当元数据主节点宕机时，可以重新启动元数据主节点。元数据主节点上保存着访问 HDFS 文件系统的索引信息，它们主要来源于数据预处理过程中提取的元数据。对于修改元数据主节点信息的操作，事务日志中都会插入相应的'记录。而数据索引到数据存储的映射，副本的位置及编号等信息，都存储在元数据主节点所在的本地文件系统中的一个映射文件中。

对于大数据而言，要想实现数据的高效稳定的访问机制，需要做好两方面的工作：（1）对数据分块存储并建立适宜的物理数据副本规模；（2）采用适宜的副本存放策略和数据读写策略[4].我们采取了搜集数据访问反馈信息的策略，利用统计学方法实现了副本规模的动态调整。而对于副本的存放策略，我们考虑将不同副本存放于不同机架的电脑上，以保证一个机架出现故障时不致丢失数据，并且还能在读数据时充分利用不同机架的带宽。数据的读取策略则采用从距离读请求节点最近的存储节点上读取数据。同时，我们将对数据加工的相关业务代码从加工请求所在的电脑发送至数据副本所在的电脑执行，尽可能不在电脑之间进行数据副本的传递，以提高写数据的效率。

6 结论

本文将大数据技术引入生态环境保护的工作之中，将秦皇岛地区的地面监测数据、遥感监测数据、地理信息数据整合在一起，建立起秦皇岛地区大气污染防治大数据平台，使相关的业务应用有了一个统一的底层数据支持。未来，我们可以基于此平台建立大气污染数据分析系统等业务应用系统，对秦皇岛地区的大气污染物来源情况进行准确有效的分析。

参考文献：

[1] 张永亮 , 俞海 . 中国生态环境保护管理体制改革思路与方向 : 国际社会的观察和建议 [J]. 中国环境管理 ,（01）：43-47.

[2] 肖筱华 , 周栋 . 大数据技术及标准发展研究 [J]. 信息技术与标准化 ,（04）：34-38.

[3] 赵恒 , 王体健 , 江飞 , 谢F . 利用后向轨迹模式研究 TRACE-P 期间香港大气污染物的来源 [J]. 热带气象学报 ,,25（02）：181-186.

[4] 宫婧 , 王文君 . 大数据存储中的容错关键技术综述 [J]. 南京邮电大学学报 ,2014,34（04）：20-25.

篇15：大数据技术在煤矿安全管理应用论文

大数据技术在煤矿安全管理应用论文

【摘要】在时代的不断发展中，对于教学，人们逐渐提出了新的需求，将课堂内容融入生活是新课程标准提出的新要求，需要进行一定的关注。利用当地资源展开教学，可以更好地实现课堂效果。文章对教学中的方法以及策略展开讨论，使大家对该项教育模式的认识进一步增强。

【关键词】地理资源；初中；地理；教学

在进行地理教学过程中，与当地地理资源有效结合是新课标提出的要求，可以使学生的认识更加直观具体，从而更好地实现课堂教学，真正意义上实现了“以人文本”的新课标理念。

一、教学方法

1.角色扮演法

角色扮演是使学生以一个全新的角度进行思考，换一个身份对问题展开思索可以更加全面地考虑，在进行教学的过程中，学生需要采用多种途径进行信息的收集，包括阅读文献资料、实地勘察以及社会访问等。在对收集到的信息进行分析之后，就某一项环境问题进行角色扮演，分析出不同的机构在进行问题处理时的责任与意义[1]。例如，在进行“世界的人口”一课的学习时，首先采用多种途径进行信息采集，搜集世界人口的分布状况以及因为人口的过快或过慢增长造成的各项问题，然后从不同的角度分析这些问题。对“人口过快增长”这一问题进行分析，一组学生扮演环境保护协会的成员进行分析，一组学生扮演国家福利机构进行分析。两组学生分别从不同的角度进行探索，认识到该问题对不同方面造成的影响，从而提出针对性的解决策略，也使学生对课堂有了更多的兴趣，实现了新课标的要求。

2.多媒体展开教学

在进行地理教学过程中，存在着很多的景观是学生在生活中难以接触到的，对其认识也具有一定的局限性，通过多媒体手段展开教学，可以使学生的认识更加直观。利用多媒体展开教学可以使教学容量增大，将课堂内容现实化、简单化，使学生更加真实的感受课堂所学内容，使其接收信息更加全面，尤其是面对一些自然灾害的讲解时，采用多媒体教学，可以使学生更加直观地认识到环境问题带来的恶劣影响，使课堂达到预期的目标。例如，在进行“中国的河流”的讲解时，讲述黄河部分时，首先可以利用多媒体设备使学生见识到黄河的气势恢宏，在讲述到“地上河”的问题时，可以利用多媒体设备让学生们对当地的土层进行观察，认识到该问题的产生原因，然后利用多媒体演示在我国历史上由于该分体产生的危害，使学生对其危害的认识进一步增强，最后多该项问题的治理进行一定的分析[2]。

3.辩论教学

辩论教学法是根据某一项问题，让学生阐述自己的认识，分析自己的观点对他人见解进行反驳，其目的是使学生对问题的认识深入，从而提出具有可行性的对策，在现代教学中，新课标提出了“以人为本”的教学理念，通过该方法展开教学，可以更好地使学生作为课堂主体，在进行学习时，也可以使学生掌握更多的主动权。例如，在进行“世界的人口”一课的学习时，教学可以就“人口增长过快及过慢哪一个危害更大？”这一问题让学生展开辩论，勇于阐述自己的见解，使学生的信息处理能力、思维逻辑能力等方面都得到培养，同时也使其对人口问题的认识进一步增强。

二、课堂策略

1.理论联系实际

教师在进行教学时，需要进行“乡土地理”的教学模式，从学生身边的真实案例入手，进行课堂的开展。利用该方法，可以使学生在进行学习的过程中，对课堂内容更好地把握，使课堂难度得到了一定程度的降低，同时还可以使学生发散思维得到培养，利用身边的案例就可以映射出世界地理的大体局势，基于此，在进行地理教学时，对当地的地理资源进行利用，实现地理教学的渗入是一项具有推广意义的教学模式[3]。真正意义上实现了将地理学习融入生活的教学目标，使学生认识到进行地理学习的意义，从而更好地进行学习。例如，在进行地形的学习时，可以首先带学生去当地的不同地形进行实地考察，对不同的环境条件下地形的情况进行具体的分析，从而映射出我国不同的地势条件下不同的`地形环境，最好结合教材对映射出的关系进行验证，如果验证不一致，需要再次展开分析，对其不同进行深层次的挖掘，分析出其原因。通过该方法，可以使学生对课堂内容认识更加深刻。

2.把握渗透层次

在进行渗透的过程中，对于渗透的层次需要进行一定的把握，如在教学过程中，进行一些概念类的内容时，需要与教材相结合，进行深入的讲解；在进行一些与环境保护密切相关的内容时，需要进行一定的扩展与补充；在面对一些与环境保护没有直接关系，但是却存在必然联系的问题时，需要与现实环境相结合，对两者联系进行深层次的分析，使学生对环境的认识进一步加强[4]。新课程标准中，地理教学更加注重与环境的结合，强调了教学需要面向生活，同时也强调了从学生的生活中实现新内容的引入，对学生解决问题的能力也提出了一定的要求。在进行教学过程中，对当地的地理资源进行渗透，可以使课堂效率得到提高，促进了我国教育事业的有效发展，具有一定的发展意义。

【参考文献】

[1]王东.利用地方旅游资源渗透初中地理教学[J].中学教学参考，（19）:124-124.

[2]彭联友.在初中地理教学中渗透环境教育[J].课程教材教学研究:中教研究，2016（Z2）:49-50.

[3]李纯燕.初中地理课堂如何渗透环境教育[J].考试周刊，2016（61）:139-139.

[4]冯均严.初中地理课堂渗透出的新课程理念[J].考试周刊，2016（7）:124-124.

篇16：浅谈智能化技术在电气工程的运用论文

浅谈智能化技术在电气工程的运用论文

近些年以来我国电力行业发展进程向前推进的速度较为稳定，在此基础之上也在电力工程技术领域中得到了一定程度的提升。以往我国电气系统中应用的电气自动化控制技术或多或少都有一定的问题，所以说引进智能化技术就显得比较重要，在一个层面上可以使得以往电气自动化控制领域中呈现出来的问题得到解决，另外一个层面之上也是可以在我国电气工程发展进程向前推进的过程中起到一定程度的促进性作用，所以说在电气工程自动化领域中应用自动化控制技术具有一定的现实意义。

1.首先对智能化技术在实际应用的过程中展现出来的优势进行分析

1.1控制模型不再需要参与到其中

在智能化技术得到应用之前，假如说想要施行自动化控制措施的话，那么处于控制器控制之下的目标是会发生较为复杂的动态变化，并且也是没有办法对精确位置形成一定的了解，在此基础之上自然是会衍生出来一系列的问题，并且也是没有办法对精确的位置形成大致的了解，在上文中提及到的这种情况之下衍生出来的客观因素会让某些参数发生一定程度的变化。假如说是难以对这些因素形成全面且明确的了解的话，那么在此设计之下形成的模型的精确性就难以得到保证，以往的工作效率自然也会下降。但是如果是处于智能化控制器的控制之下的话，目标模型本身的作用其实就不是十分重要，那么在基础之上不确定因素对自身造成的影响自然也是可以得到有效的控制。

1.2调整和控制工作的简易程度提升

再在电气工程自动化领域中应用智能化技术不单单具有不应用模型这一个优势，处于智能控制器控制之下的系统本身灵活性更强，在实际运行的过程中可以将实际情况作为依据展开优化调整工作，从而也就可以为自动化控制奠定坚实的基础。无论是在何时何地，智能化控制器在调节这个领域中相较于以往来说较为先进，实际性显得更强，上文中提及到的这种智能化技术在实际应用的过程中，即便是没有专业的技术人员也可以自行运转，甚至在某些条件较为充分的情况之下，也是可以实现远程控制这一个目标。

1.3一致性比较强

智能化控制器本身的一致性比较强，主要是在信息处理领域中有所体现，处于智能化控制器控制之下的电气工程自动化系统面对极为陌生的数据的情况之下也是可以做出准确性比较强的处理工作，一般情况之下都是可以圆满的完成任务，因为是具备上文中提及到的这种特性，因此假如说技术人员在实际工作的过程中出现麻痹大意等问题的话，抑或是难以对具体原则形成全面且明确的了解，难以依据实际情况展开具体分析工作，那么在此基础之上也就会对整个工程项目的`运行安全性和稳定性造成一定程度的影响。

2.智能化技术在我国电气工程自动化控制领域中得到的应用

针对某些故障问题展开诊断工作，电气系统当中的设备在受到折损、环境等因素的影响的情况之下肯定是会出现一些不可抗性问题，但是上文中提及到的这些问题并不是凭空出现，这些问题的出现和周边的环境之间呈现出来的相互关系较为密切。在智能化技术得到应用的情况之下，如果说是想要将智能化技术本身拥有的问题诊断以及修复能力发挥出来的话，一定需要针对这些问题展开全面的分析工作。在智能化控制技术施行的过程中，为了可以对上文中提及到的这种问题出现的几率形成有效的控制，并且能够在遇到问题的情况之下及时的展开分析工作，在这之后找寻有效性比较强的措施来解决问题，在上文中提及到的这种情况之下，智能化技术占据的地位就显得较为重要。再在电气工程自动化系统中应用智能化技术的基础上，不单单是可以在问题分析及问题解决工作进行的过程中起到一定程度的促进性作用，将这些问题对工程项目造成的影响控制在既定范围之内，在此基础之上自然是可以对电气自动化系统在实际工作的过程中发挥出来更多的社会效益和经济效益。比方说在电动机以及发电机等设备中应用到的智能化技术，呈现出来的效果就比较好，并且在实际应用的过程中也可以使得更多的难题得到有效的解决。虽然说电气自动化系统中应用的智能化技术尚且有一些不完善的地方，但是已经可以起到一定程度的促进性作用，希望可以在今后得到相关工作人员充分的重视。

3.结语

从整体的层面上进行分析，当智能化控制技术在电气工程自动化控制领域中得到应用的时候，不单单可以使得电气设备本身的自动化控制能力得到一定程度的提升，与此同时也是可以对电气工程的安全性及稳定性做出一定程度的保证。在这一篇文章中主要介绍的问题是智能化技术在电气工程自动化控制领域中得到的应用，希望可以在今后相关的工作人员对这个问题进行分析的时候起到一定程度的借鉴性作用，最终在我国社会经济发展进程向前推进的过程中做出一定的贡献。