面向大数据的数据服务中心设计与应用研究

大数据管理对传统的基于关系数据库管理系统为核心的数据管理服务平台提出了挑战,研究开发支持结构化和非结构化数据统一管理的数据管理与服务中心成为一项非常迫切并且重要的任务,汇总分析出大数据服务中心四项关键技术,采用可配置泛化表模型等技术,设计了基于Hadoop平台的数据服务中心系统原型BIG-DMS和基于BIG-DMS的数据综合服务平台应用方案,支持结构化和非结构化数据的统一存储、管理和访问服务。     

面向数字化转型的大数据服务标准研究

为提高数据利用、开发和共享,加速数字化转型,介绍了大数据服务的概念和意义,明确了数字化转型的特点,并以卫生健康、金融、城市管理3个领域为例分析大数据服务标准应用,着重阐述了国内首个针对数商能力建设及能力评估的国家标准——《信息技术大数据大数据服务能力评估第1部分：评估模型》研制过程、主要内容以及对数商联盟生态体系建设的意义。有助于提升数据处理的效率和质量,为各行各业的数字化转型提供有力支撑。     

云环境下电力交易的数据服务研究与实现

在新一轮电力改革的背景下,越来越多的分布式可再生能源接入到配电网中,给电力市场的电力交易平台带来了新的挑战.本文针对云环境下电力交易的数据服务问题,对电力交易平台交易信息模型的构建、分布式电力交易数据一致性等问题进行研究,并设计分布式可再生能源交易系统数据服务架构,以示范工程现场数据为例进行验证.     

新闻大数据服务平台的设计和实现

浙江广电新闻大数据服务平台依托浙江广播电视集团中国蓝云资源,从新闻数据采集、分析、生产、展现到处置全流程化,是具有广电特色的浙江省内最权威的新闻大数据系统。系统主要用于为节目生产提供互联网新闻线索,同时对台内新闻在互联网的传播效果进行实时反馈,包括文章的传播路径和文章的传播力、影响力计算、综合考评等。同时,基于多租户的设计原则,该平台与中国蓝云平台认证体系对接,可实现租户与用户同步,满足浙江省、市、县三级广电的个性化新闻业务需求。     

大数据环境下电信数据服务能力开放研究

数据资源是电信运营商的核心资产,在数据激增的环境下,数据服务能力开放有利于运营商增加管道的价值和收入,但对其运营能力也提出了更高的要求。在研究大数据环境下数据服务能力开放业务需求的基础上,明确了数据服务内容,提出了数据服务能力开放平台的建设思路、体系架构和开放机制,对运营商加强能力开放平台建设具有积极的指导意义。     

面向信息整合的军用数据中心探究

军队信息化进程随着信息技术的创新,各个兵种出于业务上的需要,建立了属于自己的信息系统,使得系统数据资源庞大,导致各个部门的业务运转缓慢,效率明显降低。为了促进军事任务的未来发展,提出了军用数据中心技术架构的信息整合,以更好地解决目前所面对的数据服务问题。     

基于企业数据服务总线的主数据管理系统的集成方案

集团已建信息系统,由于数据标准的不一致,数据源头的不统一所造成的流程被割裂,难以集成整合,无法实现信息集中、管理集中、业务集中管理等问题,通过构建基于企业服务总线的主数据管理系统,作为集团公司各信息系统(包括主数据管理系统在内)的统一的数据集成平台,最终实现企业各类主数据的统一标准、统一源头、统一管理,增强各系统间的互...     

RBAC在门户平台中的设计与实现

门户集成了网络中大量的信息和应用资源,它为用户提供统一的入口访问不同Web应用,并为每个用户提供个性化的服务。访问控制是门户的重要功能,如何建立一个高效的门户访问控制模块成为研究热点。在分析portal,RBAC访问控制模型、SAML和XACML后,提出一个扩展的RBAC访问控制模型并将其应用到门户中。该模型引入资源、动作分类概念,并结合上下文,能够更好地适应动态网络,具有更高的灵活性。     

网络大数据平台中的特征数据分类系统设计与实现

网络大数据平台中特征数据的有效分类,是提高网民查询体验、开发新型应用的有效途径。为此,设计稳定性好、资源占用率低的网络大数据平台特征数据分类系统。系统的显示端是网民的直接应用端,其主要进行网络大数据的获取、大数据获取结果的显示和特征分类结果的显示。服务端利用SOA体系结构为网络大数据平台提供特征数据的分类服务,其将特征数据的分类标准纳入到网络大数据中,并传递给逻辑层处理端。逻辑层处理端根据特征数据分类标准,利用云计算和策略设计对网络大数据集合进行特征提取,其特征提取算法于软件中给出。特征数据分类端根据逻辑层处理端所提取出的大数据特征,利用特征向量机进行特征数据的自动分类工作。实验结果表明,所设计的系统稳定性好、资源占用率低。     

基于信息汇聚平台的快数据应用设计与实现

用户行为信息中蕴含着巨大的价值,如何采集并加工用户行为信息,使之成为新的业务增长点,是运营商面临的重要课题.通过对信息汇聚、采集、加工等关键技术的研究,给出了基于信息汇聚平台的快数据应用的实现方案,能够通过用户开关机、位置变化、语音通话等行为触发用户关怀、企业名片、信息推送等业务,该方案已经广泛用于电信运营商的新兴业务领域,取得了显著的经济效益.     

大数据实验云平台的设计与实现

针对目前大数据实践教学的主要问题,在分析了Open Stack平台与其组件Sahara的特点后,采用Open Stack4J API在该平台上设计并开发了基于虚拟化技术的Hadoop集群实验云系统。通过此实验云平台能够实现学生在线快速申请实验、实施和管理实验的目的,同时教师可以通过该平台方便实现实验管理,为大数据教学提供全新的实践教学方式。     

一种安全性的海量数据处理平台设计与实现

提出了一种开放分布式海量数据处理平台的设计方案。该平台以HDFS、Hive和HBase等作为底层数据存储方式,以Map Reduce、Spark和Storm等作为底层数据处理方式,向用户提供了统一的接口,同时使用Kerberous进行权限控制,保证了数据安全性。这种开放式的服务可使用户可在不同平台不同环境下简单方便地完成海量数据处理任务。     

基于ARM-Linux平台的USB数据存储设计与实现

ARM单片机搭载嵌入式Linux系统可以作为手持终端完成一些PC机上较为复杂的交互应用。文中主要介绍在ARM-Linux平台下基于Libusb库驱动USB控制芯片CY7C68013实现数据存储的基本方法。该方法实现了在ARM-Linux平台下基于Libusb库在用户空间直接访问USB设备CY7C68013。开发人员无需了解复杂的USB协议与Linux内核机制,通过Libusb库提供的接口函数调用可以实现Linux下USB设备"无驱"开发。     

基于大数据的教育智慧平台的设计与实现

传统教学方式中教师与学生的活动受教案约束,教学方式老化,不具备通过大数据拓展学生学习的能力,导致学生课后自主学习和课外交流能力低。为此设计基于大数据的教育智慧平台,其总体结构包括物理层、虚拟资源层、逻辑层、展现层、应用层、网络层和用户层;平台中大数据中心模块通过网络和传感器等设备采集所有业务数据,并将业务数据保存在海量数据存储设备中;软件设计部分使用多特征融合采集算法采集学生数据后,通过基于关联分析技术的成绩预警算法完成学生成绩的预警。实验结果表明,所设计平台不能提升课后自主学习和课外交流能力的学生仅占比5.15%,4.49%,95%以上的学生使用该平台后反馈较好,说明该设计平台可有效提高学生课后自主学习与课外交流能力,应用效率较高。     

基于Web Services的数据上传系统的设计与实现

探讨了如何使用Web Services进行数据上传的思路和步骤，详细阐述了数据上传系统的框架结构与功能。对Web Services的体系结构以及数据表动态选择、数据上传和数据导入等关键技术的解决方法进行了详细阐述，并给出了一个基于XML和Web Services技术的实现方案。     

基于Android平台的推送技术应用设计与实现

推送技术在移动平台上有着非常重要的应用,文章首先介绍了推送技术的概念、推送方式及常见推送框架;针对高校群体手机使用非常普及的情况,提出了基于第三方平台的APP设计方案和流程设计,重点阐述了各模块的功能设计,实现了推送技术的应用。