基于量子计算云平台的量子搜索算法实验教学探究

基于近几年量子计算领域的快速发展和各种量子计算云平台的出现,探究了可线上、线下开展基于量子计算云平台的量子搜索算法实验。借鉴“前置课堂”教学模式,准备该实验所涉及的数学和物理学基础知识;围绕搜索问题,设计了三条思维主线组成知识框架,并结合简单实例帮助学生理解抽象的表述和复杂的公式,从而解决知识点较多、算法不易理解的难题;设计了具有启发性、引导性的基础实验和思考题;探究了研究量子搜索算法本身以及算法的实际应用两种类型的拓展实验,为学生今后学习高级量子编程打下基础。

基于“边缘计算云”服务的城轨车站综合监控系统降级方案

结合云平台在城市轨道交通的应用发展,对基于云平台综合监控系统降级方案进行研究和设计。针对传统综合监控系统车站实时服务器在中心云上部署后不能满足车站降级监控需求的情况,提出一种基于“边缘计算云”降级方案,并介绍降级服务资源需求、数据同步、控制权移交等内容。该方案既满足综合监控系统降级下的高可用性,同时又拓展车站就地“边”计算能力,为实施智慧车站创造更好的条件。

华中大高性能计算云平台设计与实现

云计算是一种利用互联网实现资源按需获取、弹性伸缩的计算模式。相对于传统高性能计算而言,云计算有诸如可扩展性、隔离性、迁移性、可定制以及弹性资源等很多优点。华中科技大学从2020年开始建设高性能计算云平台,引入云计算的资源管理和服务模式,采用容器和虚拟化技术并存的方式将传统高性能计算与云计算进行有效融合,对高性能计算资源进行虚拟化、容器化和多租户管理,充分发挥云计算优势,降低用户门槛,提升服务效率和质量,并支持更多样化的计算场景。

基于基准测试的高性能计算云研究

随着云计算技术的发展,高性能计算云(HPC in the Cloud)已得到学术界和产业界的关注。由于虚拟化技术带来的性能开销,高性能计算云面临着一些挑战。针对"高性能计算+云"的计算模式,分析了高性能计算云的优势,深入介绍了国内外基于基准测试的高性能计算云的性能评测、性能优化、能耗和成本效益等关键问题,得出了针对基准测试的高性能计算云研究的基本思路,并对当前面临的问题和今后的发展趋势进行了总结和展望。

基于Amazon弹性计算云的高性能计算平台解决方案

该文基于Amazon弹性计算云（Amazon EC2），结合PlatformLSF（Load Sharing Facility）集群调度中间件和Platform Application Center（PAC）软件，提出了一个在Amazon弹性计算云上搭建高性能计算平台的解决方案，并为此平台的搭建设计和实现了自动化脚本。与传统的高性能计算平台相比，它实现了计算资源的弹性定制，降低了成本，提高了资源利用率，具有极大的灵活性。

在云计算云服务条件下高校图书馆馆员素质的要求及提高途径的探索

本文介绍了云计算的基本概念、应用及和图书馆的关系。提出了云计算条件下对图书馆员素质的要求,论述了提高图书馆员素质的途径。同时详细阐述了做一个好馆员应处理好的四种关系。

高性能计算云研究现状综述

云计算是互联网资源利用的新模式,它提供了一种与传统的高性能计算不同的计算工具,这种大规模的虚拟化资源提供了一个具有很多优势的计算方式,然而,虚拟化技术带来了一些性能开销。笔者分析了高性能计算云的优势,深入介绍了国内外在云计算环境中实施高性能计算的一些研究热点和研究方法,并对当前面临的问题和今后的发展趋势进行了总结和展望。

基于X86和ARM混合架构的计算云平台研究

针对传统单架构计算云平台数据获取能力和高效计算能力差,导致计算云平台工作效率较低、稳定性较弱的问题,提出基于X86和ARM混合架构的计算云平台研究。通过分析X86和ARM混合架构基础结构,初步模拟混合架构应用在计算云平台中的高性能运算环境,设计计算云平台中的翻译模块。从运行芯片角度设计AMBAAHB总线结构与单线结构,优化内部模块结构,执行跨平台应用程序,依据X86与ARM的结构特点,引导计算云平台中不同模块的协同应用。通过实验对比结果表明,基于X86和ARM混合架构计算云平台的翻译模块工作效率较高,能够有效增强混合架构下计算云平台的稳定性。

安全高效的大矩阵行列式计算云外包协议

云计算的应用,在给大家带来便利的同时,也带来一些新的安全问题:如客户端输入/输出的私密性以及云端运算的高效性等。针对此类问题,构建了一个适用于大矩阵行列式计算的云外包协议:在客户端将原始矩阵加密后再传送到云服务器端求解,在保证云服务器端运算高效性的同时,将其返回的结果解密后得到原始矩阵的行列式值。经理论分析和实验评估证明,协议满足正确性、输入/输出私密性和高效性。

浅谈云计算云存储生态系统

随着世界科技的飞速发展,网络资源配置、部署、发布和维护在一定程度上都有了较大的变化,无论是面对个人用户还是企业用户,都起到了巨大的作用。它冲破了时间和空间的限制,云计算作为一种新型的服务计算模式,对IT行业和相关类别的产业都造成了巨大的影响。随着云计算生态系统概念的提出,相应的系统构架、运营要素和运行机制等都成为人们研究和讨论的课题。本文就云计算机云存储生态系统展开研究和探讨。

可验证的安全矩阵行列式计算云外包协议

云计算外包越来越流行的同时也带来了新的安全问题和挑战:输入/输出数据的隐私性和结果的可验证性。本文围绕云计算环境下的安全矩阵行列式计算外包展开研究,构建一个适用于大矩阵行列式计算的可验证的安全云外包协议,在客户端将原始矩阵盲化加密后传送到云服务器端执行计算,云服务器将计算结果和验证值返回给客户端进行解密和验证。理论分析表明,在恶意云的安全模型下协议满足正确性、输入/输出私密性、高效性和结果可验证性。

IT业界的重大改变:计算云平台出现

当前，全球IT产业正在经历着一场声势浩大的“云计算”浪潮。狭义的云计算指IT基础设施（硬件、平台、软件）的交付和使用模式；广义的云计算指服务的交付和使用模式，印用户通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的IT基础设施／服务，因此云计算秉承的是“按需服务”的理念。云计算和移动化是互联网的两大发展趋势，云计算为移动互联网的发展注入了动力。目前，云平台转向云计算（cloudcQmputing），是业界将要面临的一个重大改变，各种云平台（cloudplat—forms）的出现是该转变的最重要环节之一。顾名思义，这种平台允许开发者们或是将写好的程序放在“云”里运行，或是使用“云”里提供的服务，或二者皆是。

云计算云货币云金融革命

2006年，由Apple、IBM、Mircosoft、Google等IT巨头掀起的云计算，如今如火如荼发展起来。我所思考的是，这对于金融业会构成什么云呢？

云计算下网络安全技术实现的路径分析

网络安全是国家安全的新课题和新内容。本文重点从实现网络安全技术的路径,包括技术架构、应用系统加密技术、防御病毒技术和身份管理系统等入手,深入探讨这些技术的实现路径,有助于减少云计算环境下的网络安全问题。

云计算环境下的拟态IAM系统设计实现方法

随着云计算的快速发展及其普及,企业的传统数据安全边界被打破,出现云资产管理混乱、越权、误操作等现象,对用户的信息安全产生巨大威胁。基于此,对目前云计算环境下身份认证和访问管理(identity and access management,IAM)的安全问题进行研究,提出结合内生安全思想,采取拟态防御手段构建出一种具有内生安全效应的拟态身份认证和访问管理(mimicry identity and access management,MIAM)体系架构方案,并对其进行详细描述。将该方案分别进行稳定性测试、系统性能测试以及系统安全性评估,实验数据表明,该方案具有可行性和安全性。

大数据、云计算及中台技术在能源企业门户项目模板化的设计应用

在能源企业数字化转型、信息化补强工程背景下,结合能源企业信息门户新模板研发课题要求、采用大数据、云计算及中台技术,优化技术路线,行业互补,打通最后一公里,形成新型模板方案。该模板全套技术高度实现国产化,具备人机融合生产环境、网络化项目建设、数字化运维等优势,适用范围广,模板化方案可高效赋能项目建设与运营全生命周期应用,对能源企业数字化转型领域的新改扩信息化、数字化、智慧化项目补强短板和深化应用有一定效果。

基于云计算的舰船通信网络入侵检测方法研究

为在面临大规模网络攻击或突发攻击时,提高入侵检测的实时性,提出基于云计算的舰船通信网络入侵检测方法。通过云计算的MapReduce编程模型,设计MapReduce并行化的遗传量子粒子群优化算法,在舰船通信网络数据内,提取网络入侵特征;利用MapReduce并行化熵聚类算法,确定径向基函数神经网络的基函数中心;确定基函数中心后,在MapReduce编程模型的Map函数内,输入网络入侵特征样本,训练神经网络,优化神经网络权值,通过Reduce函数输出训练结束指示,完成神经网络训练;在完成训练的MapReduce并行化径向基函数神经网络内,输入特征样本,输出舰船通信网络入侵检测结果。实验证明,该方法可有效提取舰船通信网络入侵特征;在不同网络攻击类型下,该方法均可精准完成舰船通信网络入侵检测。

云计算环境下的大数据存储与处理优化策略分析

本文分析了云计算环境下的大数据存储与处理优化的策略,优化大数据存储可以提高性能、降低成本、提升可扩展性。通过对云计算和大数据技术的融合趋势,以及现有挑战和问题,深入阐述了存储优化策略、数据分区、压缩、副本管理等,以降低存储成本。通过案例研究和实验结果,验证了这些策略的有效性。

基于贪婪算法的云计算数据块节能存储仿真

针对云数据储存能量消耗大的问题,提出基于贪婪算法的云计算数据块节能存储方法。建立具有用户访问层、核心服务层和服务管理层的云计算架构,了解数据块产生过程和储存环境;将物理机利用率、能源消耗量和主机储存能力作为节能储存的约束条件,将待储存的数据块封装为虚拟机,利用贪婪算法描述虚拟机部署问题,构建贪婪算法下虚拟机分配环境;计算单个物理机和整个数据中心的数据块储存能力和资源请求能力,综合考虑虚拟机分配的相关向量,运算数据储存时的能量消耗;以总体能量最小为目标函数,将虚拟机分为主模块与备用模块,通过设置虚拟机状态转换规则来减少储存开销,实现节能储存。实验结果表明,上述方法在数据储存过程中能够有效减少服务器开启数量,节省储存功率,达到节能目的。

基于云计算的地震网络数据安全态势感知仿真

地震发生前具有特殊波动响应特征,通过地震台网灾害信息可确定震灾范围,但是网络个人用户无法通过终端服务器及时查询地震数据,导致对地震的安全感知出现延迟问题。针对地震数据处理的任务密集、流程复杂的计算需求,提出基于云计算的地震网络数据安全态势感知方法。在地震节点布局中融入贝叶斯结构,构成混合结构化安全态势采集模型。应用数据分类方法估计出地震态势数据,提取地震发生的隶属度特征,构建地震网络数据安全态势感知模型。按照区域影响因子算出地震信息量,利用相似原则区分灾害程度,检测地震发生范围的安全态势。实验结果证明:研究方法感知获取的地震层间位移与震中国方位角和实际情况一致,偏差较小,能够明确当前地震区域的安全态势。