电子商务大数据智能存储管理系统的设计与实现解析

介绍一种电子商务大数据智能存储管理系统,旨在为电子商务从业者提供轻松、舒适的工作环境,并满足消费者日益个性化的需求。系统采用C/S结构,通过客户端与服务器软件和硬件终端完成实时数据传输,提供商城管理、店铺设置、店铺高级设置、活动设置等功能,同时利用网络硬件的安全措施确保数据的安全性。

基于数据挖掘的电炉企业财务数据分类管理系统设计

为提升电炉企业财务数据处理效率、提高财务数据分类管理效果,本文研究提出并设计出了一种基于数据挖掘的财务数据分类管理系统。设计系统主要在传统硬件的基础上,优化系统功能模块,其主要包括财务数据管理模块、网络管理模块等。在财务数据管理模块中,本次采用数据挖掘方法确定属性相似的财务数据,并借助Hadoop架构对电炉企业财务数据进行管理;在系统网络管理模块中,通过光纤/DDN传输中实现系统通信网络拓扑的搭建,并在TCP/IP等通信协议的支持下,完成网络管理模块的设计。通过优化各个功能模块,完成电炉企业财务数据分类管理系统设计,实现电炉企业财务数据分类管理功能。实验结果表明:所提系统响应速度快,CPU占有率低,分类管理准确度高于93%,用户反馈满意率高于80%,均优于对比方法,具有较大的应用价值。

合规视角下数据要素的分类分级管理机制研究

科学、合理的数据分级分类机制是进一步开展数据安全保护工作及数据市场要素流通的必要前提。然而,当前我国数据分类分级规范存在横向统一性规定缺失、具体标准失范、执行力度不足等问题。在数据的流转使用过程中,只有从数据的持有者、数据传播过程、市场规则机制、公共管理秩序四个维度,按照既定的数据类型和级别设定,并结合实际业务需求进行更为高效、完善而有区别的针对性保护,才能促进数据保护和要素市场安全。数据要素分类分级制度的规范化展开,应当在横向上进行数据要素分类分级管理的规范立法,授权专门的数据合规单位负责全国性整体统筹,由各地区、行业、单位根据各自领域和业务范围内的实践需求具体实施。同时,在责任分配机制上,按照行业自治、企业合规、行政监管、司法处罚四个向度确定责任主体;在模式上注重行业发展的阶段适应性,强化追责机制,实现法律责任、行业责任相统一,具体方法要求企业合规和业务考核相衔接。

基于模糊层次聚类的大学生就业数据分类存储系统

文中研究基于模糊层次聚类的大学生就业数据分类存储系统,在总体设计上,通过模糊层次聚类技术构建系统框架,设计4个功能模块对应就业信息分类存储模式,满足大学生就业信息流转形式;以一一对应关系设置大学生就业信息数据分类存储结构,基于所属关系关联大学生的基本信息。在详细设计中,按照数据存储表和字典表两个类型构建大学生就业信息数据库;选择模糊层次聚类算法计算数据隶属值,设定信息数据聚类流程,实现大学生就业信息数据的分类存储,完成系统设计。实验结果表明:以多个专业的大学生就业人数作为数据样本,新系统即可实现不同专业类型大学生就业数据的精准存储,且分类存储时间能够保证在10 s之内,该系统具有很好的实际应用价值。

广东省科技业务数据分类分级管理方法及路径

随着数字政府改革建设的深入推进、数字经济的快速发展,数据已成为五大关键生产要素之一,数据资源安全管理、开放共享成为新时代的重要命题。在分析我国其他行业数据分类分级经验做法的基础上,以广东省科技业务数据为例,探索科技业务数据分类分级的方法和路径,提出科技业务核心数据、重要数据的识别规范,为科技业务数据安全保护、开放共享提供参考。

铁路工程建设管理信息系统建设期数据分类分级研究

研究探讨铁路建设期数据的分类分级及相应的安全保护策略。在数据分类方面,按照中国国家铁路集团有限公司信息化规划和自身管理现状,将数据划分为5个业务一级子类,并进一步划分为多个业务二级子类,形成详实的数据分类表。根据国家规划和铁路建设特点,对每个业务二级子类进行细致分割,构建了多层次的数据类别体系。在数据分级方面,以影响对象、影响范围、可控程度、影响程度、敏感程度为考量因素,将数据分为4个安全等级,从低敏感到极敏感,为数据安全提供了清晰的层次划分。为了应对数据活动中的安全需求,提出技术安全、管理安全、网络安全3个方面的数据和网络安全防护体系:技术安全方面,明确采集、传输、存储、处理、共享、销毁6个方面的四级安全防护策略,以全生命周期角度确保数据的安全性;管理安全方面,明确安全审核、检查考核、应急处置、安全监督等管理措施,规范相关操作的安全管理流程;网络安全方面,明确各单位配置边界安全设备、统一终端安全管理软件,划分不同级别的网络安全防护,以保障网络的稳定和数据的安全传输。该研究对铁路建设期数据的分类分级和安全保护提供了全面的分析和解决方案,为铁路工程建设领域数据管理提供了理论和实践指导。

基于数据分类分级的湖南省道路运输数据安全管理探究

随着信息化技术在道路运输领域的不断深化应用,省级道路运输管理部门积累了大量的道路运输数据资产。运政类、驾培类信息,客运站及危险货物等重要业务信息和大量个人敏感信息汇聚,呈现出量大、多样、高价值的大数据特性,已成为交通运输行业的重要资产,但道路运输数据广泛存在重要及非重要数据共同存放、保护措施相同或相似等问题,给数据安全带来了极大的隐患。本文在分析湖南省级道路运输数据现状的基础上,研究了道路运输数据分类分级方法及管理要求。

基于高校学生管理系统的数据库管理云存储技术研究

随着高校学生管理系统的不断发展和升级,数据库管理的重要性日益突显。通过将云存储技术应用到高校学生管理系统中,可以建立一个高效、稳定、安全的数据管理系统,以保证高校的正常运转。该文采用理论研究、实证研究方法,探索云储存技术在高校学生管理系统中的应用效果。

基于Kepware的设备实时数据采集存储应用管理系统研究

随着工业自动化的快速发展,设备实时数据采集和存储成为企业生产管理中重要环节。文中针对这一需求,以Kepware为基础平台,研究开发了一套设备实时数据采集存储应用管理系统。该系统通过与设备连接并采集实时数据,将数据存储至数据库,并提供可视化界面与用户交互,提升了企业的生产数据管理和分析能力。

基于区块链的网络化数据存储与安全管理研究

文章主要研究基于区块链的网络化数据存储与安全管理,致力于解决当前网络数据存储与传输面临的安全隐患问题。重点探讨基于区块链的分布式数据存储系统,通过加密算法和智能合约实现数据的加密、解密、验证以及交易,确保数据的完整性和隐私性,并为未来网络化数据存储与管理提供新的思路。

基于大数据分类的高校辅导员学生管理策略研究

大数据凭借其海量的数据规模、多样化的数据类型、快速的处理能力和高度的真实性,已成为高校辅导员决策的重要依据。将大数据应用于高校学生管理中,不仅能为辅导员提供客观、全面的决策依据,显著提升其工作效率,还能实现精细化管理,并具备预测和反馈的功能。文章结合大数据特性,阐述大数据应用于学生管理的价值,分析大数据应用于学生管理的现实基础,探讨基于大数据分类的高校辅导员学生管理的策略,旨在进一步推动学生管理工作的创新与发展,实现学生个性化管理。

电价分类数据挖掘及其在需求侧管理中的应用

电力市场中,电价预测在最优调度决策中发挥着重要作用。电价预测主要是从“点预测”的角度进行的,即预测未来价格的确切值。另外,在实际应用程序中,如需求侧管理,运营决策是基于某些价格阈值做出的,因此,有望获得未来价格的“类别”,被视为电价分类问题。文章研究了数据挖掘方法在电力价格分类中的应用和有效性,提出了一种新的数据模型,用于形成价格分类的初始数据集,并提供了2个区域价格的模拟结果。最后,文章将生成的数值结果应用于需求侧管理案例研究。

房地产企业数据资产分类与管理策略研究

在当今数字化浪潮下,房地产企业积累的数据资产已成为企业运营和战略决策的核心资源。本文分析了房地产企业数据资产管理中存在的问题,提出了一套管理策略,以促进房地产企业的数字化转型,助力企业实现持续创新和稳健发展。

基于PCM的大数据存储与管理研究综述

大数据已经成为当前学术界和工业界的一个研究热点.但由于计算机系统架构的限制,大数据存储与管理在性能、能耗等方面均面临着巨大的挑战.近年来,一种新型存储介质——相变存储器(phase Change Memory,PCM)——凭着其非易失、字节可寻址、读取速度快、低能耗等诸多优点,为计算机存储体系结构和数据管理设计带来了新的技术变革前景,也为大数据存储和管理带来了新的契机.PCM既是一种非易失存储介质,同时又具备了内存的字节可寻址和高速随机访问特性,模糊了主存和外存的界限,有望突破原有的存储体系架构,实现更高性能的存储与数据管理.概述了PCM存储器的发展现状;总结了目前基于PCM的持久存储技术和基于PCM的主存系统等方面的研究进展;并讨论了PCM在多个领域的应用现状.最后,给出了基于PCM的大数据存储与管理研究的若干未来发展方向,从而为构建新型存储架构下的大数据存储与管理技术提供有价值的参考.

命名数据网络中一种基于节点分类的数据存储策略

缓存是命名数据网络(named data networking,NDN)有别于传统网络最突出的特性之一,NDN中默认所有节点都具有缓存所有经过数据的功能.这种"处处缓存"策略导致网内大量冗余数据的产生,使网内缓存被严重浪费.针对上述问题,首次提出了一种基于节点分类(based on node classification,BNC)的数据存储策略.基于节点位置的不同,将数据返回客户端所经过的节点分为"边缘"类节点与"核心"类节点.当数据经过"核心"类节点时,通过权衡该类节点的位置与数据在不同节点的流行度分布,将数据存储在对其他节点最有利的节点中;当数据经过"边缘"类节点时,通过该数据流行度来选择最有利于客户端的位置.仿真结果表明,提出的策略将有效提高数据命中率,减少数据请求时延和距离.

对象云存储中分类分级数据的访问控制方法

随着云计算技术的广泛应用,云存储中数据的安全性、易管理性面临着新的挑战.对象云存储系统是一种数据存储云计算体系结构,通常用来存储具有分类分级特点的非结构化数据.在云服务不可信的前提下,如何实现对云存储中大量具有分类分级特点资源的细粒度访问控制机制,保障云存储中数据不被非法访问,是云计算技术中亟需解决的问题.对近些年来国内外学者的成果进行研究发现,现有的方案并不能有效地应对这种问题.利用强制访问控制、属性基加密、对象存储各自的优势,并结合分类分级的属性特点,提出了基于安全标记对象存储访问控制模型.给出了CGAC算法及其安全证明,将分类分级特点的属性层级支配关系嵌入ABE机制中,生成固定长度的密文.该算法不仅访问控制策略灵活,具有层次化授权结构,还可以友好地与对象存储元数据管理机制结合.通过理论效率分析和实验系统实现,验证了所提出方案的计算、通信开销都相对较小,具有很高的实际意义.

基于数据分类存储的云存储系统节能算法

云存储规模的不断扩大以及设计时对能耗因素的忽略使其日益暴露出高能耗低效率的问题,并且此问题已经成为制约云计算与大数据快速发展的一个主要瓶颈。已有研究大多采用将整个存储节点调整到低能耗模式以达到节能的目的。根据数据的重复性及访问规律,设计了基于数据分类的存储模型,将存储区域划分为热数据块区、冷数据块区与重复文件区,根据不同数据的重复性及活动因子特点进行分区存储。围绕新的存储模型,设计了适应节能的数据存储算法并建立了能耗模型。实验结果表明:当系统负载小于设定阈值时,新的存储模型能够提高存储系统25%左右的能耗利用率。

面向海量非结构化数据的非关系型存储管理机制

针对传统的关系数据存储系统性能不足、容错性差,无法适应海量非结构化数据管理的问题,提出一种高性能、高可用非关系型存储管理机制。首先,设计了良好的用户访问服务接口,通过高效的一致性哈希算法支持数据分发到多个存储节点;其次,采用可配置的数据副本机制改善存储系统的可用性;最后,提出查询故障处理机制,用以提升存储系统的容错性,避免节点失效导致服务中断问题。实验结果表明,在不同规模用户负载下,新的存储系统的并发访问请求能力和传统的文件系统、关系数据库相比,分别提升了30%和50%;同时,在合理响应时间内,故障状态下的存储系统的可用性损失小于14%。因此,该机制适用于海量非结构化数据的高效存储管理。

联网审计系统中海量数据的存储与管理策略

分析了联网审计应用系统的特点,提出了一种适用于计算机联网审计系统的海量数据存储与管理策略,并着重对该系统的基本构成、物理设计与逻辑设计进行了描述.针对本系统中所采用的集群并行数据库系统,还提出了计算机联网审计系统中并行事务处理操作的设计原则,并给出了具体的操作案例.

基于ArcSDE与ArcIMS的海量空间数据存储管理与网络发布——以三峡库区为例

随着空间信息量的膨胀,数据存储管理与发布共享日益受到关注。本文分析了ArcSDE和ArcIMS的核心技术,并以三峡库区为例,详细阐述了海量空间数据存储管理和网络发布的解决方案。依托ArcSDE for SQLServer技术,实现了长江三峡库区多元空间数据的多用户及版本化管理,提高了海量空间数据存储管理效率;应用ArcIMS技术对SQL Server中的多元空间数据进行网络发布。探讨了多元海量空间信息的存储管理和发布的技术方法,具有一定的参考价值。