云计算技术的分类范例6篇

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云计算技术的分类

云计算技术的分类范文1

关键词:复杂背景;运动目标;检测;光流法;高斯模型

1 概述

运动目标检测是智能视频监控系统的重要的基础技术,也是视频系统中行为识别、目标跟踪等智能分析技术的基础,在国家和社会公共安全、航空航天等重要领域以及很多民用领域都有着举足轻重的作用,在目标跟踪、人机交互、交通管控、视频检索等领域都有实践价值。视频系统中的运动目标检测的应用前景非常巨大,市场需求广泛,所以受到了全球相关领域研究者的高度关注,很多研究者提出了自己的算法。但是,各种算法都有自己的特点和适用对象,在不同的背景情况下,选取不同的算法实现运动目标的检测是较为合理的思路。

2 运动目标检测的概念

(1)运动目标检测的概念

运动目标检测是指在将图像画面中的运动目标及运动轨迹利用特殊的方法从图像背景中提取出来,并利用技术手段消除或抑制图像的背景噪声和前景噪声,得到需要检查的目标[1]。

(2)运动目标的分类以及各自特点

小目耍是指在图像中的成像投影小到没有形状的目标(与目标本身的尺寸大小无关,而是由于距离检测点较远)[2]。小目标在图像中的成像很小,它在整个图像序列中连续运动,与图像背景和图像噪声的运动情况有明显的差异,一般以帧为单位检测目标。

大目标,是指在图像背景中先初步确定目标的轮廓和轨迹,然后再利用帧间信息进行确认与对比。

(3)背景的分类以及各自常用的检测方法

视频信息中的背景大致分为两种:第一种是摄影机器保持不动,只有目标运动,这种场景叫简单背景,也叫静态背景;第二种是目标在运动而且摄影机器也在运动,这样的场景叫复杂背景,也叫动态背景[3]。

在拍摄静态背景的视频时,摄像头不动,所以得到的视频图像的背景是静止的、多幅图像的背景是相同的。静态背景中运动目标的检测就变得简单很多。适合静态背景中的最为经典的检测算法有背景差法、帧间差分法等。然而,复杂背景(动态背景)中,被检测目标和摄像头都在运动,除了由于运动目标产生的图像变化之外,还有图像背景本身的变化,以及运动目标运动过程中运动目标与背景物体相互影响所产生的光照阴影等,使得检测不但受环境的改变而且还会受到目标和背景本身的影响,这种变化不但复杂而且毫无规律可循。因此,动态背景中运动目标检测非常困难。

3 运动目标检测算法

运动目标的主流检测算法主要有帧间差分法、背景差法、光流法、高斯建模和vibe算法等[3-12]。帧间差分法和背景差法需要检测背景相对平稳,更适合静态背景中运动目标的检测。在动态复杂背景中常用的检测算法是光流法、混合高斯建模、Vibe算法等。

3.1 简单背景下运动目标检测算法

(1)帧间差分法

帧间差分法即帧差法,它是视频图像的运动目标检测中最为经典的算法。帧间差分法常常使用在环境变化很小的情况下。目前的摄影机每秒可以拍摄至少8/12/24帧图像,所以相邻的两帧图像时间间隔很短,可以利用前后两幅图像的差值来判断图像中的运动目标。将相邻两帧图像进行像素值相减,如果所得到的像素差值很小,则可以认为此处目标是静止的,反之,如果得到的像素差值很大,则此处为运动物体。由算法原理可以看出帧间差分法的本质是利用相邻帧图像的对应像素值之差来确定运动目标的轮廓[13],所以它适合于背景变化很小的情形。帧差法虽然对各种环境均有较好的适应性和稳定性,但是,该法不能提取运动目标的所有相关的特征像素点,因此在运动目标内部会产生所谓的空洞现象。

(2)背景差法

背景差法也是常用的运动目标的检测算法之一,它的基本原理是将运动目标与背景模型进行比较,通过判定图像的特征变化或直方图等统计数据的变化来检测运动目标[14]。

背景差法在图像背景没有变化或者变化很小时,可以比较完整地检测出视频图像中运动目标。但是对于背景经常变化的情形,需要频繁地更新背景。背景的更新使得背景差法非常复杂、计算量很大,难以用于运动目标的实时检测。背景差法的实现方法和帧间差分法大致相同,都是进行相减操作,不同之处在于帧间差分法的相减是相邻帧之间的差分运算,而背景差法中需要建立背景模型,把背景模型和检测帧进行差分运算。

3.2 复杂背景下运动目标检测算法

(1)光流法

光流是运动目标的被观测面上的像素点因为目标运动所产生的瞬时速度场,包含了目标物体的表面结构和动态运动的重要特征[15]。光流法利用像素点速度场的补偿来检测运动目标,可以有效地去除背景动态变化对运动目标检测所带来的不良影响。光流法大致可分为三类:

基于匹配的光流计算法:包括基于特征匹配和基于区域匹配的两种。前者是连续地对运动目标的主要特征点进行定位和跟踪,这种算法优点在于对大目标的运动和亮度变化具有很好的适应性,其缺点是是光流通常很稀疏,且特征提取和匹配都很十分困难。后者先对相似度很高的区域进行定位,然后根据相似区域的位移计算光流,这种基于区域的匹配方法在视频编码中非常普及,但它计算的光流不完整,难以用于运动目标的检测定位。

云计算技术的分类范文2

关键词:云计算技术;海量;数据挖掘;模型;效率

前言

最近几年,信息技术的不断发展,使得目前三季度产生的数据量是以前几百年的总和,且处于持续增长的状态。尽管激增的数据量扩展了人们的信息范围,然而无形中也提高了企业或个人从大量数据中挖掘出有价值信息的困难程度。针对该问题,基于云计算的大量数据挖掘技术实现了资源配置和利用的优化,具有虚拟性、实用性等特征,符合数据挖掘快速、准确的要求。由此可见,将云计算技术应用于数据挖掘是目前提高数据利用效率的有效方式。基于此,本文提出的以云计算为基础的海量数据挖掘模型,旨在提供给各企业快速有效的数据挖掘服务,从而减少生产成本和提升生产效率。

1云计算技术

1.1基本概念

至今为止,关于云计算的定义尚未有统一标准,维基百科上关于云计算的介绍如下:云计算是通过网络提供给用户相关服务的新计算模式,主要提供可动态变化的虚拟资源,无需用户掌握基本支持设施的应用和管理。也就是说,云计算是一种新商机,借助价格低、可连接的计算机联网进行任务处理,为各系统提供数据存储、运算或其他功能。就技术面而言,云计算技术起步较早,是虚拟技术的拓展、分布计算技术的发展,是资源统一管理和智能控制的重要表现。和传统计算机技术相比,云计算技术推动了观念创新和方法改进。就商业角度而言,云计算技术的应用目标是提供服务,用户产生需求时会主动购买和应用,适应企业发展和系统升级。通常来讲,云计算技术发展衍生出三种商业契机,包括服务即平台、服务即架构和服务即软件三种。图1所示是云计算商业模式逻辑图。

1.2基于云计算技术的并行运算模型

为了实现对海量数据的并行处理,谷歌公司开发出Ma-pReduce,是一个分布并行运算架构或模型。某个MapReduce可分解成多个Reduce和Map任务,其会将海量数据分解成多个单独运算的Map任务,同时配发到对应计算机进行运算处理,生成一定格式的中间数据,最后由相关Reduce任务对其进行合并反馈运算结果。谷歌公司关于云计算技术的研发比较成功,其五大主要技术有分布式文件系统、大容量分布式数据库、分布式锁机制、集群管理和MapReduce。基于上述主要技术,云计算方能提供大量数据挖掘服务和运算系统。总而言之,云计算平台会将大量数据分解成统一规格的数据模块,并分布存储在云端服务器中,之后通过MapReduce并行运算模型进行数据处理,其是谷歌公司在网络搜索引擎方面的重大突破。尽管通过MapReduce并行运算模型可进行海量数据处理,然而其要求数据结构相同、运算过程简单。关于数据挖掘这类密集型的数据处理技术,可能涉及迭代、近似求解等复杂算法,运算过程比较困难。在这种情况下,以云计算技术为基础的大量数据挖掘受到IT行业的重视,是社会热点问题之一。

2基于云计算技术的海量数据挖掘

2.1数据挖掘

所谓的数据挖掘,是发现数据库中有价值信息的过程,即从大量数据中挖掘出有价值或有意义的信息。就企业角度而言,数据挖掘的目的是从大量数据中发现有利于企业经营管理的信息,而且数据量越大,信息准确性越高。一般而言,海量数据挖掘对网络环境和应用条件要求较高,而云计算技术的应用有效提高了数据挖掘效率。基于云计算的资源管理系统可存储大量数据,并结合数据挖掘要求来合理配发网络资源,提高数据挖掘算法的延伸性,且具有一定的容错性,提高了数据挖掘的可靠性和安全性。

2.2云计算技术在数据挖掘中的应用优势

(1)基于云计算技术的数据挖掘可进行分布式并行处理,提高了数据挖掘的实时性和有效性。并且适合各种规模的企业,降低了中小企业数据应用成本,减少大型企对特殊数据应用软件和设备的依赖性;(2)以云计算技术为基础的海量数据挖掘更便捷、更快速,用户层被隐藏起来了,不需要用户进行数据分类、数据分配和任务控制等操作;(3)云计算实现了数据挖掘的并行处理,可提升传统设备的海量数据处理能力,增加了多个控制节点,具有一定的容错性;(4)以云计算为基础的数据挖掘实现了数据应用技术的共享,满足了不同类型用户的数据挖掘需要。

2.3基于云计算技术的海量数据挖掘模型

云计算技术在海量数据挖掘中的应用体现在云计算提供了并行处理能力和大容量存储能力,有效解决了当前海量数据挖掘的难点。图2所示是关于基于云计算技术的海量数据挖掘模型的结构图。据图,以云计算技术为基础的海量数据挖掘模型包括云服务层、数据运算层和用户层三层。云服务层是最基层,负责存储海量数据和提供分布并行数据处理功能。云计算环境除了要保证数据的实用性之外,还要确保数据的安全可靠性。关于数据的存储,云计算采取分布存储形式,提供了数据副本冗余存储功能,确保在数据遗失等情况下用户的正常运转。当前,比较普遍的云计算数据存储技术有开源的HDFS和非开源的GFS两种。除此之外,云计算数据挖掘实现了数据的并行处理,可在多用户发出指令的情况下,及时回复并提供数据挖掘服务。图2基于云计算技术的海量数据挖掘模型的架构图第二层是数据挖掘运算层,主要负责数据的预处理和挖掘算法的并行处理。数据预处理是对大量无规则的数据进行预先整理,基于云计算的MapReduce并行运算模型只适合同一结构的数据挖掘,常见的数据预处理方法有数据转化、数据分类、数据抽调、数据约束等。对数据进行预处理是提升数据挖掘质量的重要保障,使海量数据挖掘更实时、更快速。用户层是最顶层,直接面向用户,主要负责接收用户请求,同时将数据传递到下一层,并且将数据挖掘的运算结果反馈给用户。除此之外,用户还可通过可视化界面来监督和控制任务进度,并实时查看任务执行结果。基于云计算技术的数据挖掘的流程是:用户在输入模块中发出数据挖掘指令,并传递给系统服务器,服务器自动根据用户的挖掘指令在数据库中调出数据,同时在算法库中调出最优的挖掘算法,对数据进行预处理之后,传递到MapReduce运算模块进行深入数据挖掘,最后将挖掘结果反馈到可视化界面,以便用户查看和了解。

2.4云计算技术应用于数据挖掘的缺陷和应对措施

云计算技术尚处于发展阶段,势必会存在诸多问题或缺陷,以云计算为基础的数据挖掘也存在如下问题:(1)用户需求问题。以云计算技术为基础的数据挖掘势必会成为一种新服务形式,用户需求也会更多样化、个性化;(2)数据容量问题。就数据容量而言,未来可能要处理TB甚至PB容量以上的数据,同时还包括噪音数据、动态数据和高维数据等,某种程度增加了数据挖掘的难度;(3)算法选择问题。数据挖掘效果受算法是否最优和是否并行化等影响显著,算法设计、参数设置等都对数据挖掘结果有直接作用;(4)不确定性问题。数据挖掘过程中不确定因素较多,比如任务需求描述不准确、数据采集和预处理不确定、算法选择不确定等。针对上述问题,可从以下几点入手加强云计算技术在海量数据挖掘中的应用:(1)基本设施的构建。要结合用户具体的个性化要求,同时考虑各行各业的特点,建立合适的云计算数据挖掘系统;(2)虚拟技术为云计算在数据挖掘中的应用提供了重要保障,未来要加强虚拟技术的研发,并推动其成果的最大限度应用,可有效控制网络资源的配发和控制;(3)关于各种云计算产品的研发,要充分结合社会具体需要,引导大众积极参与,从而提高数据挖掘的多样化和个性化;(4)就可信度而言,设计和应用的算法要具备一定的通用性,满足后续调查和检验的要求;(5)关于数据安全性方面,不可用传统加密方式来保证数据安全,而要结合用户的具体需要,在客户端通过合适的加密方式来保证数据安全性。

3结语

云计算技术的分类范文3

关键词:云计算技术 研究现状 具体应用

中图分类号:TP3 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2016)05-0000-00

谷歌就曾在2006年时提出云计算的概念,相比于传统信息处理方式,云计算技术实现技术层面的创新,改变了传统信息处理的获取、传输以及交流的途径。目前人们生活工作中处处存在云计算技术,比如常见的网购、文件云存储等互联网服务功能。简单来说,云计算技术为用户提供一个安全方便、高效存储以及网络运行的环境。

1 云计算技术的发展现状

目前对于云计算国际上还没有统一的定义,就其本身而言,云指的是网络象征性的比喻,而终端则是指手机、平板以及笔记本等设备。云计算的主要服务形式是虚拟化的技术,该技术拥有大规模、低廉以及安全等其他网络没有的特点。

1.1云计算在国内发展

我国云计算技术目前还不是很完善,依然处于研究及探索的初级阶段。该技术的研究力度与技术设备不足,也没有成熟的核心结构体系,因此虽然云计算技术服务不断推出,也依然不能满足市场及用户的使用需求,而且对于云计算技术本身拥有的价值没有正确的认知。云计算技术发展到目前存在一个严重问题,就是我国云计算服务商之间缺少必要的交流及相互操作性。未来技术发展中应该找出提高云计算技术的措施。

1.2云计算在国外发展

相比于国内云计算技术,西方发达国家的技术已经相对成熟。其中美国在20世纪初期就做出了云计算技术长期发展规划,目前云计算技术在美国国内市场中占有极重要的市场地位;而欧盟则做过详细的报告针对云计算技术,明确指出云计算技术的重要性,建立起完善的云计算技术应用管理框架;而在日本,其国内的云计算技术的基础设施也得到初步架构,为技术发展提供良好的基础准备。

2 云计算技术的研究与应用

2.1云安全技术

2.1.1云计算下网络安全

云计算环境中如何做好网络安全防范工作,这就需要从系统身份认证开始,要知道保证网络安全的基础与门户就是系统身份认证,它也是防备黑客入侵及不明第三方用户的第一道防线。将网络安全的防范意识提高到极致,并将防范措施落实下去,高度保护网络信息及相关数据的完整机密性,坚决杜绝非授权访问及传播使用情况的出现,避免造成一些不必要的损失及影响;如何做好云计算环境下的身份认证问题呢?实际中可以将多重身份认证机制引进来。除了常见的视网膜或指纹等生物识别技术外,在保护用户身份信息安全中还可以引入动态的电子口令认证模式,保证身份认证信息不会受到非法窃取;任何事情都要政府的配合,云计算网络安全也不列外。云计算服务提供商以及用户可以配合政府,加大打击非法入侵系统的力度,让健全的报警机制作为保护网络环境安全的卫士。

2.1.2做好网络服务器的安全防范

用户在使用网络信息时,可以根据实际情况对服务器数据进行分析,采取一定的处理措施,在云计算网络安全中让服务器起到缓冲作用。这样做的主要目的是将内网隐藏起来,最大程度节省公用网络IP,监控及操作访问网站的信息,这也是目前提高云计算环境下网络安全的常用方法;对于云计算服务商来说,需要面对网络用户管理难、工作量大等问题,这种情况下可以采取分权分级管理模式,如此不但可以解决上述问题,还能避免劫持及随意更改客户程序及数据的情况。运营商采用流程化管理及分级控制的方法,可以有效监督检测每一级的管理,可以有效提高云计算环境下的网络安全问题。

2.2云存储技术

技术人员在云计算概念的基础上不断延伸扩展,就出现了现在的云存储技术。云存储技术目前应用的范围比较广,在人们生活、工作中扮演着重要角色,但其使用中存在很多问题。云存储技术中涉及到大量的数据,因此对其存储安全有着较高的要求,这样才能保证存数数据的完整安全。云存储技术在方便用户的同时,为推进云计算技术发展完善贡献着力量。

2.3云计算环境下分布存储技术

目前情况下在实际中应用较广的数据容错技术有两种:纠删码及复制容错技术。复制容错技术主要是模块复制对统一数据,将其存储在不同的节点中,在应用中当某一节点出现问题时,其他运转正常的节点可以保证数据正常运转。相比于很多容错技术,该技术操作极为简便,所以在实际中应用的范围比较广。但复制数据会对存储空间有极高的要求;纠删码容错技术是基于信道传输的编码技术,当数据失效或出现错误时,纠正错误可以通过下载整个数据块来实现。与复制容错技术相比,纠删码容错技术需要占用更多的网络宽带,运用中会带来相当的资源压力给数据中心。

前文讲过云计算环境下分部存储技术中的关键技术就是数据容错技术,目前发展的还不是很完善,需要相关研究人员进一步完善与优化。基于云计算环境下的各种条件,可以从两方面入手进行完善,一是优化节点结构,二是提升物理拓扑结构的容错性能,最终实现提高数据容错性能的目的;社会信息化的实现需要庞大的信息资源,技术发展完善中的一个重要内容就是不断提高信息资源的效益型。云计算分部存储技术由两方面构成:硬件以及软件。所以在进行成本控制的过程中,也需要从这两点入手,在提高系统性能的同时,要将损耗不断降下来,优化系统结构,最终实现提高系统运行效率及经济性能的目的。

3结语

虽说目前云计算技术广泛应用于人们生活工作中,也给人们带来极大的方便,但总的来说该技术还处于初级发展阶段,很多方面都不是很完善。相信在不久的将来,我国云计算技术会更加成熟完善,应用云计算技术的产品种类也会愈加丰富。不过在应用云计算技术时需要考虑其使用安全问题,在技术完善过程中需要重点研究如何保证使用安全。在这样背景下,才能促进云计算技术不断发展进步。

参考文献

[1]张芊,赵宇.云计算的现状及关键技术[J].企业导报,2011(17).

云计算技术的分类范文4

关键词:云计算;智慧校园;应用

中图分类号:G4

文献标识码:A doi:10.19311/ki.1672-3198.2016.18.077

0.引言

云计算技术作为新兴的计算机技术,已成为信息化技术研究热点之一。云计算技术应用广泛,能实现远程数据资源的共享,并提供云服务。智慧校园现在产生的数据资源量越来越大,存在数据资源分散,难以集中,未能实现互通共享等问题,由于高职院校智慧校园建设资金缺乏、建设进度缓慢等原因,能实现数据共享互通的学校很少,通过对云计算技术在高职院校智慧校园中的应用现状、问题进行研究分析,给出有关建议措施,在高职院校智慧校园中合理运用云计算技术,实现高职院校智慧校园海量数据智能分享与互通。

1.智慧校园云计算技术应用现状分析

1.1缺乏规划建设内容

经调查,很多高职院校在数字化校园、智慧校园建设中缺少云计算技术应用有关方案内容,有些学校即使有,也不是必建项目,从而导致云计算技术在校园信息化基础设施搭建、平台建设等一系列信息化工作中被忽略,进而造成云计算技术在高职院校智慧校园中应用缺乏逻辑性、前后工作脱节等问题。

1.2缺乏基础设施平台

云计算技术要在智慧校园中全面使用,除了需要配套的基础网络设施设备、感知设备等以外,还需要有数据库服务器、虚拟服务器等云设施设备,而且搭配必须符合有关技术性能要求,方能实施运行,而在目前高职院校中,数字化校园建设普遍较慢,资金短缺,无力购买设备,导致大部分学校都缺乏这类设施设备,有个别学校甚至连最基本的网络设施都没有保障,根本无法满足云计算技术使用的设施需要。

1.3缺乏技术人员和资金

云计算技术属于高端前沿技术,所使用的软、硬件设施设备相对较为昂贵,在智慧校园中应用该技术投入比较大,而高职院校本身资金就很紧张,学校首要任务在于保正常运行,因此在智慧校园建设特别是云计算技术应用投入方面即使有也不会很多;另外,高职院校对云计算方面的技术人才队伍建设也不是很重视,学校缺乏这类专业人才,这也是影响云计算技术有效应用的重要因素。

2.云计算技术在智慧校园中全面应用的建议措施

2.1合理规划

高职院校在数字化校园及智慧校园建设规划方案中要合理规划云计算技术的应用,在硬件建设、软件安装、平台建设、应用服务等阶段要科学考虑云计算技术应用基础设施、云平台、云服务的搭建,确保云计算技术在智慧校园各阶段建设具有连贯性和逻辑性,防止技术方案的脱节。

2.2加强基础设施建设

云计算技术应用基础设施的科学搭建是云平台、云服务的基础,必须作为重点内容建设,要本着节省资金、功能保障、维护方便的原则开展云基础设施建设,要加强技术咨询工作,解决有关技术难题,防止硬件设施重复投入,缺乏逻辑性,影响云平台、云服务的功能实现。

2.3增加建设资金投入

云计算技术的应用能实现高职院校智慧校园中的海量数据互通共享,并根据用户使用需要,提供个性化的云服务,从而提高学校管理人员工作效率,为师生带来便捷服务,促进学校创新发展。因此,学校在信息化建设中,要重视智慧校园云平台技术的应用,增加建设资金投入,保证基本云基础设施、云平台、云服务建设资金。

2.4加强技术人才队伍建设

云计算技术属于前沿技术,技术复杂,专业性很强。要成功应用云计算技术和构建云技术平台服务,必须有专业技术人才队伍保障。因此,高职院校必须重视这方面的技术人员队伍建设,采用公司专题培训、学校内部培养或者专门人才引进的办法解决技术人才短缺问题。

2.5加强云技术应用研究

云计算技术应用范围广泛、前景光明,但目前还没有固定的技术应用模式,高职院校有自身的特殊情况,比如资金短缺、人才缺乏、用户相对偏少等,在智慧校园建设及云平台技术使用过程中,一定要考虑这些特殊情况来选择合适的云计算应用技术及云设备,比如服务器的规模等。高职院校要加强本校实际情况分析及云计算技术应用研究,以选择合适的云平台技术应用到本校智慧校园中,防止不接地气,重复建设,功能无法保障,云平台服务无法提供等问题的出现。

2.6构建高职院校智慧校园云计算技术使用架构模型

高职院校要通过数字化校园建设现状及客观条件分析,并对云平台技术进行分析研究,构建符合高职院校实际情况的智慧校园云计算技术使用架构模型,为云计算技术在高职院校智慧校园中的正确应用提供技术参考和指导,防止云计算技术使用杂糅、技术标准不搭配、功能无法实现等技术问题出现。

云计算技术的分类范文5

关键词:大数据技术;计算机;信息安全

一、计算机信息系统中的大数据技术

(一)云计算技术

作为大数据时代下的代表性产物,云计算技术为大数据技术提供了强大的技术支持。云计算技术以分布式计算方式和并行式计算方式为主,两种方式可以有效梳理计算机数据信息,将网络信息资源综合,并对资源展开网格化计算,从而达到信息资源的优化配置。现如今,以云计算为基础的大数据技术能够科学处理计算机系统,提升系统的数据处理能力,使交互性成为系统的运行特点,满足现代化信息技术的发展需求。与此同时,云计算技术的发展使数据存储能力得到扩大,数据信息应用空间被拓展,系统可以朝着更多的领域延伸[1]。

(二)数据备份技术

交互性是互联网时代的重要特点,它为人类的经济生活和人际交往带来了便利,也对计算机信息系统的隐私保护带来挑战。为了保护数据安全,数据的备份尤为关键,将大数据技术应用在信息系统中,数据备份技术可以为信息营造安全的存储空间。通过数据备份技术的优化与升级,提升技术的适用性,应注意技术与计算机信息操作系统之间的兼容性,从而降低信息丢失的概率。

二、大数据技术在计算机信息安全中的应用展望

(一)利用大数据技术创建安全服务后台

在大数据技术的应用下,安全服务后台可以为计算机信息安全提供载体,在信息集约化处理下,使数据信息得到了一体化管理,也为信息安全提供了实时监控服务。简单来说,安全服务后台也是一种防御体系,具体表现如下:(1)大数据技术的应用解决了数据基数和异构数据量问题,使后台安全服务功能得到升级。(2)后台安全服务中包含用户数据信息、流量数据与日志信息。数据类型包含结构化数据与非结构化数据,这需要得到大数据技术的精准管理。可以通过分类设置安全密码的方式来保障信息安全。信息时代下,互联网的发展为人们的生活提供了方便,但很多人在密码设置上并不在意,这为日后的信息安全带来隐患。对此,建议用户按照一定的模式分类设置密码,确保每一个账户的独立性,通过分散式密码设置,降低密码泄露风险。同时,加强对数据信息的备份与恢复,定期备份数据可以抵御土方情况,确保数据的完整性。可将数据上传到云计算平台,需要时再从云平台内调取数据[2]。

(二)基于大数据技术实现计算机信息安全智能化发展

计算机信息安全管理中,黑客攻击是重点防御对象。随着信息技术的发展,黑客攻击已呈现出多元化特点,这需要信息安全人员强化自我素养,根据黑客攻击的最新特点,依靠大数据技术从海量信息中找出威胁因素。计算机信息安全维护中,人们开始以大数据技术作为重要的参考依据,并将智能化维护作为技术发展的目标。大数据技术对事故的判定需要依靠先验知识,在确保先验知识的丰富性基础上,应用大数据技术确保信息安全,使先验知识库与基础算法相融合,为计算机信息安全提供保障。

(三)应用大数据技术对计算机信息安全发展方向进行预测

现如今,网络攻击现象普遍存在,人们无法对网络攻击进行精准的预测,只能应用传统的防御体系该降低攻击的程度。这种防御方式无法准确锁定攻击目标,也不能对信息安全起到安全保障。对此,应用大数据思维对计算机系统信息分布状态加以预测,这将是未来大数据技术的重要发展方向。得知预测结果后,信息安全运维中心将按照结果制定安全策略,确保系统设备协同效应不受影响,提升系统的防御能力。制定威胁防御解决方案,利用智能数据泄露检测,加强对计算机信息威胁管理,阻止威胁对系统业务产生影响。

云计算技术的分类范文6

关键词:云计算技术;计算机应用;应用架构;服务平台

中图分类号:TP393.09

云计算是利用虚拟化技术将价格低廉的服务器进行松散耦合,然后形成一个大规模的计算机中心及大容量的储存系统,然后利用互联网络进行交付服务。用户不用了解该技术的基础构架,就能够方便的使用计算机资源。在大学生计算机应用大赛中,对作品有一个特殊的要求,就是参赛者提交的必须是代码。在传统的竞赛中,参赛者通常是采用邮箱投递的方式提交作品,然后由大赛的组织者将作品进行统一部署,交给专家评审。互联网技术的应用需要在较为复杂的环境部署下进行,而云计算的交付模式能够为用户提供一个多元化的平台,在该平台上能够对作品进行在线部署,在线评审等。

1 云计算的定义

至今为止,云计算技术还没有一个统一的定义,不同的组织给云计算下了不同的定义,据不完全统计,其定义内容在25种以上,例如:Gartner认为,云计算技术是利用网络技术作为服务为用户提供计算的一种服务;美国国家标准给出的定义是,云计算是通过互联网便捷服务通过付费模式使资源进行快速部署,并且不需要较多的管理工作。随着云计算技术的不断应用,其定义将产生更多的新观点。

云计算并仅仅作为一个技术的代名词,它还意味着多种技术的结合,其指向是IT基础设施的交付以及使用,通过互联网技术按照不同用户的需求和扩展的方式对硬件资源、平台资源以及软件资源进行获取,同时也可作为其他服务,无论是从广义还是狭义的角度而言,云计算运行的核心观念是按照用户不同的需要提供服务,类似人们对水、电等资源使用的模式一样。从云技术的技术层面而言,其功能的实现主要受两个因素的影响,第一,数据储存能力;第二,计算能力,其中,“云”还可以分为两种:储存云和计算云。其发展的势头吸引了各个研究领域的兴趣,从而推动了相关技术和商业模式的发展,各种创新业务层出不穷,云技术的发展势头将越来越激烈。

2 云计算应用架构

云计算技术的应用价值极高,出来具备扩展、服务以及计算机功能外,他还有许多隐形价值,其特点为以互联网、服务、使用量作为基础,并且能够根据用户的不同需要进行扩展,其核心技术为:虚拟化技术、网络计算以及网络储存等。云计算技术在其架构上分为三个层次:基础设施、应用程序、应用平台。它们分别能够为用户提供互联网资源、储存资源、计算机资源。虽然云计算处于一个虚拟的环境,但是其具备强大的全面性,能够提供数据库、中间件和服务环境,同时能够为用户提供科学、完整的应用程序,为用户展示最先进的计算机成果。

2.1 基础设施

云计算技术在大学生计算机大赛中主要的作用是为参赛者和评委提供评审和交流的平台,该平台是通过硬件服务群来实现相关的运算工作,其存储及内存资源池由服务器组合而成,所以可以将虚拟平台和存储空间分为不同的等级。可以对计算机应用大赛的数据资料进行适当的处理,例如:分享、分析等,操作十分方便快捷。

2.2 应用程序

就应用程序而言,可以交给参赛组队作品进行部署,然后完成对该应用程序的调试工作,最大限度的满足计算机应用大赛的系统以及相关评价系统。

2.3 服务平台

其服务平台最核心的功能是为用户提供操作系统和其他重要服务,即利用虚拟化技术,主要为用户提供IOS和Linux操作系统还有相关操作模板,另外,还为用户提供七大开发平台,如下表所示。

表1

基础模板:Window Template、Linux&Unix Template、Apple OS Template

应用模板:android、Apple IOS、Windows Phone、J2ME、MTK、Blackberry、Symbian

3 云计算技术在大学生计算机应用竞赛中的应用

在大学生计算机大赛中,云计算技术主要是为用户提供计算资源,其资源量必须和实际的需求一致,另外,由于计算机竞赛的规模较大,参赛者没有收到地域的要求,云计算技术可以提供一个跨区域的平台,方便评委进行考核,当比赛结束后,参赛者可以随时随地浏览云端开发环境,一般从教育网或者公网进行登录。

云计算技术主要通过网络安全技术以及负载均衡技术进行支撑,这两种技术让云平台运行的更加顺畅,使其访问速度更快,很大程度上保证了系统的安全性和实用性。针对云计算存在的负载以及失衡问题,云平台可以一一解决。其关键步骤是建立在云计算环境下存在的负载均衡模型,然后建立概率矩阵。云平台首先应该保证其安全性,所以无论从互联网的安全性、数据的安全性还是虚拟化安全方面而言,将云安全的解决手段应用进去是最佳的方式,无论用户使用哪一种云计算模式,最重要的就是保证数据安全,所以,为了保证计算机大赛的公正性,需要将相关数据进行备份,如果数据遭到意外丢失,仅需要一个小时就能恢复数据。另外,互联网络的各种威胁也要得到重视,这时云端的应用程序将充分体现其作用。由于虚拟化技术被采用,所以服务器和虚拟机的安全性也应该得到重视。

4 云计算技术的应用过程

在大学生计算机应用大赛中使用云计算技术,首先需要参赛者向云平台提出自身的资源需求,根据不同的情况,对资源的使用权限为半个小时至一年,供用户使用的开发平台高达七个,用户只需要付费就能够开始使用,申请使用的过程只需要短短的几分钟。在云平台内,资源是多元化的,其用处十分广泛,不仅能够备份多种开发手段以及多个版本,同时还能够建立及维护快照,让整个团队获取更大的利益,使其配合更加和谐,效率得到提升。

一般来说,计算机大赛的规模大且选手来自各地,同时还有港澳台地区的参赛者,评委也不例外,如果采用传统的现场考核模式将给评审工作带了很大的困难,所以,大赛的主办方一般通过云计算技术作为桥梁,为评审和参赛者提供沟通的平台,云平台在不同地区间能够进行便捷的沟通,能够很好的进行异地评审。计算机大赛的评委只需要通过进入指定网址,登陆到云计算平台中,就能够对参赛者的作品进行观摩和评判,从而给出公正和专业的考核结果,其安全性也能够得到保障,可以说云计算技术为大赛做出了巨大的贡献。

5 结束语

综上所述,在大学生计算机应用大赛中应用云计算技术是必不可少的,不仅能够实现跨地区评审,节省考核的时间和人力,还能够发挥其优势,保证参赛数据的安全性,并且使用的过程十分简便,价格合理。通过云计算技术的不断应用和发展,在未来一定会变得更加完善,在计算机应用大赛中有更大更广的覆盖率。

参考文献:

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