构建基于云计算的会计大数据平台

随着数据化时代的快速发展,我国进入了信息化时代。在大数据时代。我国的各个领域都融入了大数据、云计算等新兴技术,这样能够将工作效率提升。会计大数据平台是以云计算技术为核心的数据信息平台,能够很好的解决财务中的种种问题,如:财务综合分析、决策、输出等,且这个平台的构建还能保证其安全性。文章就针对基于云计算技术的会计大数据平台构建进行分析探讨。

基于Prometheus的高校数据中心云计算平台监控系统研究

高校数据中心云计算平台的使用频率在教学和科研中越来越密集。通过研究在现有云计算平台中利用cAdvisor和Pushgateway进行容器与节点的系统资源监控数据的采集方法,设计适用于高校数据中心的Prometheus监控系统。系统利用Grafana对接Prometheus的数据源,动态展示数据采集结果,从而监控各种业务、工作节点、网络及中间件的运行。在资源失效的第一时间,系统能及时向管理员告警,由管理员或自动化运维组件做出相应处理,确保高校教学和科研的顺利进行。

云计算平台下基于小波分解的数据同步采集

与单通道数据采集不同,双通道数据采集中需要在每个通道设置多个模拟信号,由此会造成网络能耗较大,为此提出云计算平台下基于小波分解的数据同步采集算法。通过小波分解数据生成小波系数与尺度系数,并运用阈值函数处理小波系数,根据得到的相关系数重构估计信号,完成数据去噪;利用平滑WVD方法提取数据特征,生成双通道数据的特征向量;根据得到的特征向量采用云计算平台实现双通道数据同步采集。实验结果表明,所提算法的拟合度较高、数据采集效果较好,有效降低了网络能耗。

基于云计算平台的畜牧业经营数据分析与决策支持系统

该研究旨在应对畜牧业经营中的挑战,通过云计算平台构建畜牧业经营数据分析与决策支持系统,以提升经营效率与决策准确性。在云计算平台的支持下,首先聚焦于畜牧业数据的高效管理。通过云端数据库,庞大的畜牧数据得以安全存储与迅速检索。同时,引入传感器技术,实现对动物健康和生产性能的实时监测,为后续的数据分析奠定坚实基础。数据分析阶段,研究着重于清洗、标准化和数据挖掘,确保数据的质量,揭示潜在的业务规律。在系统设计与实现方面,提出基于云计算平台的决策支持系统。实时报表、可视化工具、智能决策推荐等功能,使决策者能够更敏捷地做出准确的决策。通过研究,成功构建一套云计算平台支持的畜牧业经营数据分析与决策支持系统,有效提升畜牧业经营效率与决策准确性。该系统为决策者提供全面、实时的畜牧数据分析工具,帮助其更深入地了解畜牧业运行状况,制定更有效的经营策略。

基于大数据与云计算的智能综合信息服务平台构建及应用

信息时代,多种新型的信息技术不断涌现出来,并对多个不同的行业和领域产生极大的影响,同时也为人们的日常生产和生活提供了诸多的便利。目前,众多行业都在积极地进行智能综合信息服务平台建设,以更好地满足行业不同主体的信息需求,为行业发展提供便利。文章对云计算与大数据技术的基本内涵进行简要的介绍,进而以农业领域为例,分析基于大数据与云计算的农业智能综合信息服务平台的构建问题。在具体的信息服务平台构建过程中,结合农业信息服务的实际情况和需求,基于大数据与云计算,对智能综合信息服务平台的相关系统架构进行总体设计,结合实际需求设计相关的功能模块,并总结平台情况。

基于云仿真平台的医院HIS系统数据安全多方计算协议

考虑到传统协议在医院HIS系统中存在丢包率高、运行时间长和计算复杂度高的问题,提出了基于云仿真平台的医院HIS系统数据安全多方计算协议。利用云仿真平台,从风险等级和风险概率等方面,评估了医院HIS系统数据的安全风险;根据医院HIS系统数据安全信息的属性取值,优化了医院HIS系统数据的分类属性;结合医院HIS系统数据安全信息的提取模型,设计医院HIS系统数据安全多方计算协议。实验结果表明,该方法可以降低丢包率、缩短运行时间并降低计算复杂度,保证了医院HIS系统中数据的安全性。

基于计算机技术的遥感大数据分布式管理与训练云平台设计

随着遥感技术的发展,遥感数据类型从数据量小、处理周期短的数据发展到大容量、处理周期长的数据,对大数据技术的依赖日益突出。近年来,基于云计算的分布式计算技术逐渐应用于大数据领域,将其与云存储、云服务器、云应用系统有机结合起来,实现了在资源池中动态分配和调度大数据计算任务。在遥感大数据的处理中,通过分布式计算技术,将计算任务分散到各个计算节点上,实现对遥感数据的分布式处理和管理。同时,通过训练云计算平台中的大数据应用框架以及机器学习算法等技术来提高训练效率。

基于云计算的水务物联感知平台信息化资源数据共享方法

为了提高水务物联感知平台信息化资源数据的共享时效,同时优化城市水务管理的效率和水平,文章引入了云计算,对水务物联感知平台信息化资源数据的共享方法进行了研究。首先,对信息化资源数据进行了预处理,实现了划分数据块的可操作性,完成了共享信息化资源数据的格式转化。其次,选定云计算平台构建了HBase数据库,旨在存储并管理水务物联感知平台中的海量信息化资源数据。在此基础上,采用Kafka消息分发共享策略设计了水务物联感知平台信息化资源数据的共享流程。实验结果表明,在数据集信息量由0GB增加至600GB的情况下,应用该方法,实验组的响应时间较短,共享时效得到了显著提升,使得平台信息化资源数据能够更快地被组织及个人获取和利用。

基于云计算视域电力监控数据平台运维管理策略

电力监控系统是合理配置资源、提升自动化程度、保障用电安全的重要手段,利用云计算技术建立电力监控数据平台运维体系,能够满足智能电网的发展需求。本文探讨了电力监控数据平台的设计思路,说明了云架构和业务架构的设计方法,并对电力监控系统的管理策略展开分析,以供同行参考。

基于云计算的数据分析课程在线教育资源共享平台

由于在线教育资源规模庞大且处于不断更新的状态,传统资源共享模式的效率较低,提出基于云计算的数据分析课程在线教育资源共享平台。平台整体架构由云存储、云数据库、Web服务器、云计算服务器以及负载均衡设备组成。软件上,利用加密算法设计教育资源安全存储功能,基于云计算虚拟化技术设计教育资源调度功能,引入积分机制改进的共识算法设计教育资源共享功能。系统测试结果表明,设计平台共享数据分析课程在线教育资源时吞吐量为577 b/s,证实了该平台性能优越。

云计算服务数据安全风险及应对建议

当前,云计算服务在经济发展中深度融合应用,被党政机关、关键信息基础设施运营者以及各行业有关单位采购和使用。政务数据、金融数据、电子数据、医疗数据等各种类型数据逐步在云平台上部署。云计算服务借助自身性价比高、灵活性强、实时监控、及时发现等特点,确保数据上云后的使用效率、管理能力。

基于边缘云计算的FPSO现场生产运营数据平台

传统浮式生产储存卸货装置(FPSO)现场生产运营数据平台在动态生产运营过程中存在数据采集性能较低的问题,导致数据容量储存能力较差。引入边缘云计算技术,设计了一种新的FPSO现场生产运营数据平台。该平台采用B/S硬件架构,可为硬件与软件的高效运行提供稳定的环境。设计了生产运营数据采集模块,用于分析与挖掘数据潜在信息;依据边缘计算原理,设计了平台边缘云计算层,以获取数据的优先级值;设计了FPSO数据库,从而提高了平台数据存储与管理的安全性与便捷性。测试结果表明,该数据平台的数据存储容量与数据采集规模均高于传统平台,可行性较高。

云计算环境下气象数据存储与处理的优化策略

一、引言随着气象监测设备和技术的发展,气象部门每天需要收集、处理和分析海量的观测数据。这些包括卫星、雷达、气象站等多源异构数据,数据量呈爆炸式增长。海量气象数据的高效存储和智能分析对于天气预报和防灾减灾意义重大。然而传统的数据中心很难适应数PB级数据的存储和低延时处理需求。基于分布式并行计算和扩展存储的云计算平台为解决这一挑战提供了可行方案。

云计算技术在网络数据库平台建设中的应用

大数据时代,网络数据海量增长。为提升网络数据库的存储容量、数据处理效率、共享服务能力,将云计算技术应用于网络数据库平台建设中。在网络数据库的具体建设中,围绕云计算的虚拟化技术和MapReduce技术应用展开分析,从平台操作系统、Hadoop集群、数据存储、数据整合和预处理、数据挖掘和分析等几个方面对网络数据库平台进行搭建。结果表明,云计算技术能全面实现网络数据库的性能优化。

云计算平台下政务大数据信息资源共享模型构建

政务大数据共享模型链路干扰较大,存在安全信道构建失败的情况,为此提出云计算平台下政务大数据信息资源共享模型。将待共享资源上传到云计算平台中,以独立的资源共享任务为目标,计算各个任务的时间开销,为每个任务设置优先级,以最坏的任务分配情况下任务的最大响应时间作为共享模型的下限,审核共享资源的安全性以及用户的权限安全性,以云计算平台作为模型的框架,实现政务数据的共享。实验结果表明在链路干扰下和噪声干扰下,设计的共享模型能够保持高效的资源分配性能,资源共享需要的节点映射时间短,仅在20 ms以下,接收请求完整,该共享模型的抗干扰性能得到了提升。

ABB投资边缘云平台创新者Pratexo,共同开发分布式电力网络的边缘计算解决方案

ABB宣布与边缘到云加速平台公司Pratexo建立战略合作伙伴关系。与Pratexo的合作将帮助ABB的客户部署基于边缘的网络和解决方案架构,提供实时洞察,并具有减少云数据传输量、提高数据隐私和安全性,以及即使在未连接互联网时也能运行的额外优势。

云计算与云门户平台的安全问题与对策分析

云计算与云门户平台的兴起为企业带来了巨大的便利,然而,安全问题一直是业界的热点。本文通过对云计算与云门户平台的安全问题进行深入分析,提出了一系列有效的对策,旨在加强云计算环境的安全性。文章讨论了身份验证、数据隐私、网络安全等多个方面的问题,并提供了详细的技术解决方案,旨在为业界提供有关云计算与云门户平台安全性的重要见解,以确保企业可以充分利用云计算技术而不必担心潜在的威胁。

高性能云原生大数据平台设计与实现

传统大数据平台软件历经十余年发展,已日趋成熟。近年来,以容器化为主要特征的云原生架构成为基础设施建设的首选方案。尤其在高性能计算技术融入云原生环境的趋势下,新一代大数据平台设计也面临着不同的挑战。这些挑战涉及云原生环境下的作业调度、高性能网络的容器化适配、存算分离架构下的存储管理等。针对这些问题,提出一组高性能云原生大数据平台关键技术,包括多模式负载容器化调度技术、容器化RDMA数据交换技术、云原生存算分离架构等,并在此基础上研发了OMBD大数据平台。OMBD能够有效适配高性能云原生环境的特点,以体系化的技术方案使得多模式大数据作业在带有高性能网卡的容器化集群中实现有效调度和高效执行。实验数据和真实应用效果证明,OMBD是一款具有实用性和高效性的生产级大数据平台。

基于复杂地质环境条件下的TBM施工数据挖掘与云计算综合管理平台搭建

针对目前大型地下工程在复杂地质环境条件下硬岩隧道掘进机(tunnel boring machine,TBM)施工的安全保障工作存在“缺数据、缺平台、缺分析”以及海量数据难以挖掘与计算分析的问题,提出了TBM施工数据“Born by digit,Born in format,Born to the cloud”的理念,研究构建了基于云计算和大数据挖掘技术的复杂地质环境状态TBM施工信息综合管理平台,该平台通过环境地质分析以及数据采集、存储和计算分析,建立基于TBM锚杆钻机随钻测量系统和岩体渣片图像识别系统实时采集岩体数字化信息,并实时采集TBM施工过程中PLC(可编程逻辑控制器)数据,建立Mongo DB TMB多源施工信息大数据仓库,同时基于Openstack技术搭建私有云计算平台以及在SaaS层部署算法组件开展TBM大数据挖掘。该平台的搭建不仅能提供基础信息,帮助提升安全管控水平,更重要的是可为TBM在复杂地质环境条件下对于各类瓶颈问题的研究解决提供数据挖掘和计算分析的支撑,并通过其所建立的知识库和规则库指导TBM设计、选型、控制。该研究成果在中国吉林引松供水工程项目上得到应用,并取得了较好的效益。

基于云计算的会计大数据分析平台构建

本文分析了大数据时代运用云计算技术构建企业会计大数据平台的具体措施。借助于云计算会计大数据分析平台必须遵循的会计准则、会计制度等相关法律法规的要求,具备财务综合分析、财务综合决策、财务综合预测、财务综合监控等功能,为实现这些功能,围绕环境部署、数据获取、数据存储、数据处理、数据输出及安全机制进行分析。