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数据云化的实现——以数据副本管理激活备份数据 被引量:1
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作者 曾祥洪 《中国新通信》 2019年第13期50-51,共2页
本文作者根据多年工作经验对数据云化的实现进行相关论述。
关键词 备份数据 安全管控 数据云化
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云化数据中心的节能减排探讨 被引量:9
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作者 皮立华 李文杰 刘丽 《移动通信》 2012年第13期52-56,共5页
云化数据中心可以通过降低投资和运营成本,达到节能减排的目的。文章从数据中心的能耗特点入手,介绍了云化数据中心的发展,分析了云化数据中心的关键节能技术——虚拟化技术,并对该技术的应用和节能效果进行了研究。
关键词 云化数据中心 节能减排 虚拟化 云电脑
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高速公路传统数据中心云化之路
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作者 刘卫东 左坚 +1 位作者 赵乾词 高翔 《中国交通信息化》 2015年第S1期17-21,共5页
目前来看,物联网尚处在初级阶段,产业链长,缺乏完整的技术标准体系和成熟的业务模式。而云计算作为一个软件定叉的产物,更易落地,而且随着支撑云计算的基础架构虚拟化技术的彻底普及,云计算成为一个必然的发展方向。
关键词 传统数据中心 云转化 IaaS级云化数据中心 建设方案
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x86云化数据库在电信企业数据中心的应用与实践
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作者 季卿 郑梦妍 +1 位作者 班正波 刘娟 《中国新通信》 2021年第5期104-107,共4页
本文通过对近年新兴的x86云化数据库部署方案进行的展开分析,探索研究x86云化数据库架构的部署实施带来的实际支撑能力以及集群技术的可靠性,本文以电信企业的核心数据库作为研究主体,尝试通过x86云化数据库来迁移承载原有核心应用如CB... 本文通过对近年新兴的x86云化数据库部署方案进行的展开分析,探索研究x86云化数据库架构的部署实施带来的实际支撑能力以及集群技术的可靠性,本文以电信企业的核心数据库作为研究主体,尝试通过x86云化数据库来迁移承载原有核心应用如CBOSS、CRM、计费等系统数据库应用。本文采用了通过梳理核心应用系统,制度整体核心数据库云化工作机制,预估云化后承载平台的稳定性和可靠性,进而展开了一系列探索尝试工作,通过实践统计分析,验证了x86云化数据库部署机制来承载的机制成效,为电信企业带来了巨大的价值分析;从而为社会各大电信企业核心类应用数据库系统升级创新需求提供应用实质性的参考价值。 展开更多
关键词 x86云化数据 高可用 双活容灾机制 CBOSS系统
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基于“天擎”的模式产品云化技术研究与实现 被引量:7
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作者 夏正龙 傅承浩 +2 位作者 朱亮 吕冠儒 钟艳雯 《现代计算机》 2021年第34期46-50,共5页
数值天气预报目前已成为天气预报不可或缺的重要基础和手段,将数值模式产品以更方便快捷的方式共享给各类预报及服务平台使用,已成为一项重要的任务,气象大数据云平台("天擎")将承载气象业务应用,提供数据共享服务,为省、市... 数值天气预报目前已成为天气预报不可或缺的重要基础和手段,将数值模式产品以更方便快捷的方式共享给各类预报及服务平台使用,已成为一项重要的任务,气象大数据云平台("天擎")将承载气象业务应用,提供数据共享服务,为省、市、县各级以及云上应用提供唯一权威的数据接入服务。本文基于"天擎"所共享的数据、接口、容器三大类资源,研究实现将模式图片产品和json信息产品云化,通过对数据云化存储、接口云化实现以及模式产品生成算法容器实现,完成了基于"天擎"的模式产品云化技术研究,为其他业务系统进行"天擎"融入提供借鉴思路。 展开更多
关键词 气象大数据云平台 模式产品 数据云化
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基于SDN技术的虚拟数据中心网络故障定位技术研究与系统设计 被引量:3
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作者 高陆云 《江苏通信》 2020年第6期58-62,共5页
网络云化后给SDN(软件定义网络)虚拟化数据中心的网络故障定位带来诸多新的挑战,本文在分析SDN技术及其在数据中心应用的基础上,探讨了虚拟数据中心运维故障定位技术,提出了网络故障定位技术的新思考和系统设计方案,实践证明能够显著提... 网络云化后给SDN(软件定义网络)虚拟化数据中心的网络故障定位带来诸多新的挑战,本文在分析SDN技术及其在数据中心应用的基础上,探讨了虚拟数据中心运维故障定位技术,提出了网络故障定位技术的新思考和系统设计方案,实践证明能够显著提高网络故障定位效率,减少人力资源投入。 展开更多
关键词 云化数据中心 软件定义网络 虚拟数据中心 故障定位 运维
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基于电信边缘云的流量调度研究
7
作者 王智明 《通讯世界》 2017年第7期76-77,共2页
电信运营商传统的电信机房面临着大量的运营和运维成本开销,网络功能虚拟化(NFV)与软件定义网络(SDN)也在迅猛发展。本文提出了基于网络功能虚拟化(NFV)与软件定义网络(SDN)的电信边缘云化数据中心流量优化调度机制。电信边缘云有效减... 电信运营商传统的电信机房面临着大量的运营和运维成本开销,网络功能虚拟化(NFV)与软件定义网络(SDN)也在迅猛发展。本文提出了基于网络功能虚拟化(NFV)与软件定义网络(SDN)的电信边缘云化数据中心流量优化调度机制。电信边缘云有效减少了资本性支出和运营及运维成本,并使得新业务的部署及推广发布具有较高的灵活性和伸缩性,有效增强了业务创新能力。 展开更多
关键词 网络功能虚拟化 软件定义网络 云化数据中心 流量优化调度
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THE INTERANNUAL AND DECADAL VARIABILITY OF PRECIPITATION FOR YUNNAN PROVINCE IN RAINY SEASON AND ITS RELATIONSHIP WITH TROPICAL UPPER LAYER TEAT CONTENT
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作者 郑春怡 黄菲 普贵明 《Journal of Tropical Meteorology》 SCIE 2003年第2期164-172,共9页
Based on the monthly precipitation data of 126 observation stations from 1961 to 2000 in Yunnan Province, the interannual and decadal variability of precipitation in rainy seasons are studied by using wavelet analysis... Based on the monthly precipitation data of 126 observation stations from 1961 to 2000 in Yunnan Province, the interannual and decadal variability of precipitation in rainy seasons are studied by using wavelet analysis. It is shown that there is a 2-6 year oscillation at the interannual time scales and a quasi-30 year oscillation at the decadal time scales. These periodic oscillations relate to the distribution of tropical heat content. When the precipitation is much more (less) than normal, the upper seawater is colder (warmer) in almost all the tropical Indian Ocean, and warmer (colder) in the western Pacific as well as colder (warmer) in the eastern Pacific. The key areas of the anomaly heat content distribution that have significant correlation to the Yunnan precipitation in rainy season are in the southern hemispheric Indian Ocean with a dipole pattern in the winter as well as in the deep basin of the South China Sea (SCS) before the Yunnan rainy season begins. Therefore, the anomalous distributions of the heat content in the southern Indian Ocean and the SCS In winter are good indicators for predicting drought or flood in Yunnan Province in the following rainy season. 展开更多
关键词 rainy season precipitation in Yunnan Province interannual and decadal variability tropical oceans heat content
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MEDICLOUD:a holistic study on the digital evolution of medical data
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作者 Astha Modi Nandish Bhayani +1 位作者 Samir Patel Manan Shah 《Digital Chinese Medicine》 2022年第2期112-122,共11页
The Corona Virus Disease 2019(COVID-19) pandemic has taught us many valuable lessons regarding the importance of our physical and mental health. Even with so many technological advancements, we still lag in developing... The Corona Virus Disease 2019(COVID-19) pandemic has taught us many valuable lessons regarding the importance of our physical and mental health. Even with so many technological advancements, we still lag in developing a system that can fully digitalize the medical data of each individual and make it readily accessible for both the patient and health worker at any point in time. Moreover, there are also no ways for the government to identify the legitimacy of a particular clinic. This study merges modern technology with traditional approaches,thereby highlighting a scenario where artificial intelligence(AI) merges with traditional Chinese medicine(TCM), proposing a way to advance the conventional approaches. The main objective of our research is to provide a one-stop platform for the government, doctors,nurses, and patients to access their data effortlessly. The proposed portal will also check the doctors’ authenticity. Data is one of the most critical assets of an organization, so a breach of data can risk users’ lives. Data security is of primary importance and must be prioritized. The proposed methodology is based on cloud computing technology which assures the security of the data and avoids any kind of breach. The study also accounts for the difficulties encountered in creating such an infrastructure in the cloud and overcomes the hurdles faced during the project, keeping enough room for possible future innovations. To summarize, this study focuses on the digitalization of medical data and suggests some possible ways to achieve it. Moreover, it also focuses on some related aspects like security and potential digitalization difficulties. 展开更多
关键词 Cloud computing Medical data DIGITALIZATION One-stop platform Artifical intelligence(AI) Traditional Chinese medicine(TCM)
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