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网格计算及其关键技术综述

万方数据

大数据的五大关键技术

大数据的五大关键技术大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和展现的有力武器。一、大数据接入 1、大数据接入已有数据接入、实时数据接入、文件数据接入、消息记录数据接入、文字数据接入、图片数据接入、视屏数据接入 2、大数据接入技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Flume、Sqoop、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp 二、大数据存储 1、大数据存储结构化数据存储、半结构化数据存储、非结构化数据存储 2、大数据存储技术 Hdfs、Hbase、Hive、S3、Kudu、MongoDB、Neo4J 、Redis、Alluxio(Tachyon)、Lucene、Solr、ElasticSearch 三、数据分析挖掘 1、大数据分析与挖掘离线分析、准实时分析、实时分析、图片识别、语音识别、机器学习

2、大数据分析与挖掘技术 MapReduce、Hive、Pig、Spark、Flink、Impala、Kylin、Tez、Akka、Storm、S4、Mahout、MLlib 四、大数据共享交换 1、大数据共享交换数据接入、数据清洗、转换、脱敏、脱密、数据资产管理、数据导出 2、大数据共享交换技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Dubbo、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp、RestFul、Web Service 五、大数据展现 1、大数据展现图化展示（散点图、折线图、柱状图、地图、饼图、雷达图、K线图、箱线图、热力图、关系图、矩形树图、平行坐标、桑基图、漏斗图、仪表盘），文字展示； 2、大数据展现技术 Echarts、Tableau 国家规划大数据产业发展战略，各行各业需要大数据技术支撑指数级的数据增量服务，越来越多的企业逐渐转型于大数据，大数据方面市场需求呈爆发式增长。为了应对大数据人才的缺乏，加米谷大数据培训中心制定了全流程的大数据课程，主要包括Linux、java、CentOS、mysql、HDFS、Hadoop、Hbase、Hive、Kafka、Spark、Storm等。除了在理论方面深入讲解外，还有对应代码实战，全流程学完之后会有实战大数据项目，整体把控学习效果，教学目的旨在提高学员实战能力，真实提升自身大数据能力。

大数据关键技术

大数据关键技术大数据技术，就就是从各种类型得数据中快速获得有价值信息得技术。大数据领域已经涌现出了大量新得技术，它们成为大数据采集、存储、处理与呈现得有力武器. 大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现与应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。一、大数据采集技术数据就是指通过RFIＤ射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得得各种类型得结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化得海量数据，就是大数据知识服务模型得根本.重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型,开发数据质量技术。大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化得海量数据得智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理与管理等。必须着重攻克针对大数据源得智能识别、感知、适配、传输、接入等技术．基础支撑层：提供大数据服务平台所需得虚拟服务器,结构化、半结构化及非结构化数据得数据库及物联网络资源等基础支撑环境。

重点攻克分布式虚拟存储技术,大数据获取、存储、组织、分析与决策操作得可视化接口技术,大数据得网络传输与压缩技术,大数据隐私保护技术等．二、大数据预处理技术主要完成对已接收数据得辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取:因获取得数据可能具有多种结构与类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂得数据转化为单一得或者便于处理得构型,以达到快速分析处理得目得。2)清洗:对于大数据，并不全就是有价值得,有些数据并不就是我们所关心得内容,而另一些数据则就是完全错误得干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据. 三、大数据存储及管理技术大数据存储与管理要用存储器把采集到得数据存储起来,建立相应得数据库,并进行管理与调用。重点解决复杂结构化、半结构化与非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据得可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠得分布式文件系统（DFS）、能效优化得存储、计算融入存储、大数据得去冗余及高效低成本得大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据得数据融合技术,数据组织技术,研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术. 开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指得就是NoSＱ

SDN关键技术_综述

SDN关键技术及趋势摘要：随着信息通信技术中大量新型业务(如移动互联网、社交网络、云计算和大数据)的出现，未来网正面临着新的挑战,而随时访问性,高带宽,动态管理是至关重要的。然而,基于专有设备手动配置的传统方法是繁琐且易出错的,而且他们不能充分利用网络基础设施的能力。最近,软件定义网络(SDN)已经被称为未来互联网最有前途的解决方案之一。SDN具有两个显著的特点,包括控制平面从数据平面中解耦并且为网络应用程序开发提供了可编程性。因此,SDN被认为能提供更有效的配置,更好的性能和更高的灵活性以适应创新的网络设计。本文总结了SDN活跃研究领域的最新进展。我们首先通过介绍SDN的起源提出一个普遍接受的SDN定义。然后我们简要的介绍了SDN逻辑架构及其技术特征。接着详细介绍了SDN关键技术及其相关领域的研究成果。最后我们描述了我们将来面临的挑战和SDN的发展趋势。关键词：软件定义网络；OpenFlow；关键技术； Key technologies and Development of SDN Abstract:Emerging mega-trends (e.g., mobile, social, cloud, and big data) in information and communication technologies (ICT) are commanding new challenges to future Internet, for which ubiquitous accessibility, high bandwidth, and dynamic management are crucial. However, traditional approaches based on manual configuration of proprietary devices are cumbersome and error-prone, and they cannot fully utilize the capability of physical network infrastructure. Recently, software-defined networking (SDN) has been touted as one of the most promising solutions for future Internet. SDN is characterized by its two distinguished features, including decoupling the control plane from the data plane and providing programmability for network application development. As a result, SDN is positioned to provide more efficient configuration, better performance, and higher flexibility to accommodate innovative network designs. This paper surveys latest developments in this active research area of SDN. We first present a generally accepted definition for SDN with introducing the origin of SDN. We then briefly present its logical architecture and technical characteristics. We then dwell on its key technologies, and the related research results. Finally, we describe the challenges we face and discuss futureresearch directions of this technology. Key words: Software-defined networking, OpenFlow. Key technologies 引言随着社交网络、移动互联网、物联网、云计算[1]等业务领域的快速发展，大数据[3][4]正日益成为当前的焦点，其面向的海量数据处理也对网络提出了更高的要求。大数据应用依赖于预先定义好的计算模式，在集中化的管理架构下运行，存在着大量的数据批量传输及相关的聚合/划分操作。数据的聚合和划分通常发生在一台服务器和一个拥有众多服务器的服务器组之间，这也是大数据应用中最典型的网络流量模式。例如，在用于大数据处理的MapReduce算法的执行过程[2]中，来自众多mapper 服务器的中间结果需要集中汇总到一台reducer服务器上进行归约（Reduce）操作，而MapReduce 的洗牌（Shuffle）过程更是由mapper和reducer之前的多次数据聚合组合而成。大数据处理过程中的每一次聚合都将导致大量服务器之间的海量数据交换，从而需要极高的网络带宽支持，而如果按照超额认购（oversubscribe）带宽的方式为每台服务器预留网络资源，将导致网络成为瓶颈，同时造成资源浪费。因此，对于大数据业务而言，他更需要对网络进行快速、频繁的实时配置，按需调用网络资源。但是，传统的网络却难以满足云计算、大数据，以及相关业务提出的灵活的资源需求，这主要是因为它已经过于复杂从而只能处于静态的运作模式。当前，网络中存在着大量各种各样的互不相干的协议，它们被用于在不同间隔距离、不同链路速度、不同拓扑结构的网络主机之间建立网络连接。因为历史原因，这些协议的研发和应用通常是彼此分离的，每个协议通常只是为了解决某个专门的问题而缺少对共性的抽象，这就导致了当前网络的复杂性。

云计算综述报告

云计算综述报告姓名：学号：专业：班级：指导教师：

摘要云计算(Cloud computing)已经成为了IT界的热门技术，甚至被视为将根本改变生活方式和商业模式的革命技术。借助云计算，网络服务提供者可以在瞬息之间，处理数以千万计甚至亿计的信息，实现和超级计算机同样的效能。云计算可以被视为网络计算和虚拟化的融合：即利用网格分布式计算处理能力，将IT资源构筑成一个资源池，再加上成熟的服务器虚拟化、存储虚拟化技术，是用户可以实时的监控和调配资源。本文主要首先介绍云计算的概念和国内外的发展状况，然后介绍云计算的原理、核心技术，现状，最后是关于云计算的挑战及其展望。关键词：云计算虚拟化云存储分布式计算 1 云计算的概念计算机的应用模式大体经历了以大型机为主体的集中式架构、以PC机为主体的客户/服务器分布式计算架构、以虚拟化技术为核心面向服务的体系结构（SOA）及基于Web2.0应用特征的新型架构。计算机的应用模式、技术架构及实现特征的演变史云计算发展的时代背景。云计算由英文Cloud computing直接翻译而来。这样通俗的得技术术语，却难以找到业界统一的定义。云概念这个术语的诞生和使用纯属偶然，在互联网技术发展的早期阶段，技术人员都习惯性的将互联网画成一朵“云”来代表，因为这样一来，人们就可以简化网络内部的技术细节和复杂机制来方便讨论新技术。云计算的定义众多，目前广为认同的一点是，云计算是分布式处理、并行处理和网格计算的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算是一种资源交付和使用模式，指通过网络获得应用所需的资源（硬件、软件、平台）。云计算将计算从客户终端集中到“云端”，作为应用通过互联网提供给用户，计算通过分布式计算等技术由多台计算机共同完成。用户只关心应用的功能，而不关心应用的实现方式，应用的实现和维护由其提供商完成，用户根据自己的需要选择相应的应用。云计算不是一个工具、平台或者架构，而是一种计算的方式。

移动互联网的关键技术综述

工具媒体类、商务财经类等不同应用与服务。随着技术和产业的发展，未来，LTE(长期演进，4G通信技术标准之一)和NFC(近场通信，移动支付的支撑技术)等网络传输层关键技术也将被纳入移动互联网的范畴之内。从宏观角度来看，移动互联网是由移动终端和移动子网、接入网络、核心网络3部分组成，如图1[1]，图1 移动互联网的体系结构移动互联网的参考模型如图2[2]，图2 移动互联网的参考模型 1.1 研究背景在如今这个快速发展的数字时代中，最令我

们惊喜的变化或许就是移动设备的大量普及。对于任何品牌或者公司营销领域的人士来说，这都是一个值得引起注意的变化。因为这一变化意味着我们需要告知自己的客户“消费者、用户接入企业网站、服务的方式已经发生了改变，而企业需要对此作出应对。”对于这一变化所发生的速度以及普及程度，我们或许可以用如下一系列数字进行说明：（１）在美国地区，如今的智能手机用户数量已经是计算机用户数量的四倍。（２）苹果在2011年总共卖出了4800万部移动设备,而同期苹果卖出的笔记本以及Mac机的数量则仅为490万台。（３）48%的美国移动订阅数字内容用户都使用智能手机。（４）2012年的智能手机用户使用率同比2011年上升了50%。（５）91%美国人无时无刻都保持自己的移动设备在可触及的范围内（即无论去哪，都会随身带着移动设备）。（６）2013年，移动手机将超越PC成为接入互联网的最主要途径。

插值法综述《计算方法》学习报告.讲义

插值法综述一、插值法及其国内外研究进展 1.插值法简介插值法是一种古老的数学方法，它来自生产实践，早在一千多年前，我国科学家在研究历法上就应用了线性插值与二次插值，但它的基本理论却是在微积分产生之后才逐渐完善的，其应用也日益增多，特别是在计算机广泛使用之后，由于航空、机械加工、自动控制等实际问题的需要，使插值法在实践和理论上都显得更为重要，并得到了空前的发展。 2.国内外研究进展 ● 插值法在预测地基沉降的应用 ● 插值法在不排水不可压缩条件下两相介质的两重网格算法的应用 ● 拉格朗日插值法在地震动的模拟研究中的应用 ● 插值法在结构抗震可靠性分析中的应用 ● 插值法在应力集中应变分布规律实验分析中的应用 3.代表性文献 ● 不等时距GM(1%2c1)模型预测地基沉降研究秦亚琼武汉理工大学学报 (交通科学与工程版) 2008.2 ● 不排水不可压缩条件下两相介质的两重网格算法牛志伟岩土力学 2008.3 ● 基于拉格朗日插值法的地震动的模拟白可山西建筑 2010.10 ● 响应表面法用于结构抗震可靠性分析张文元世界地震工程 1997 ● 小议应力集中应变分布规律的实验方法查珑珑淮海工学院学报（自然科学版）2004.6 二、插值法的原理【原理】设有n+1个互不相同的节点（i x ，i y ）（i=0，1，2，...n ）则存在唯一的多项式： 2012()...(1)n n n L x a a x a x a x =++++

使得()(0,1,2,...)(2)n j j L x y j n == 证明：构造方程组 20102000201121112012......(3)...n n n n n n n n n n a a x a x a x y a a x a x a x y a a x a x a x y ?++++=?++++=??? ?++++=? 令：0 01 1111n n n n n x x x x A x x ??? ?? ?=???????? 01 n a a X a ??????=??????01n y y Y y ??????=?? ???? 方程组的矩阵形式如下：(4)AX Y = 由于1 10 ()0n n i j i j A x x -===-≠∏∏所以方程组（4）有唯一解。从而2012()...n n n L x a a x a x a x =++++唯一存在。三、常用插值法 3.1 Lagrange 插值法 3.1.1 Lagrange 插值法的一般提法给定))(,(i i x f x ),,1,0(n i =，多项式 ∑∏ ∑=≠= =???? ? ??--==n i n i j j j i j i n i i i n x x x x y x l y x 000)()(? 称为)(x f 关于n x x x ,,,10 的n 次Lagrange 插值多项式。 3.1.2 Lagrange 插值多项式的构造已知n+1个节点(,)(0,1, ,j j x y j n =其中j x 互不相同，不妨设

高性能计算、分布式计算、网格计算、云计算概念与区别

高性能计算、分布式计算、网格计算、云计算--概念和区别《程序员》2009-02 P34 “见证高性能计算21年” 高性能计算（High Performance Computing）HPC是计算机科学的一个分支，研究并行算法和开发相关软件，致力于开发高性能计算机（High Performance Computer）。分布式计算是利用互联网上的计算机的中央处理器的闲置处理能力来解决大型计算问题的一种计算科学。网格计算也是一种分布式计算。网格计算的思路是聚合分布资源，支持虚拟组织，提供高层次的服务，例如分布协同科学研究等。网格计算更多地面向科研应用，商业模型不清晰。网格计算则是聚合分散的资源，支持大型集中式应用（一个大的应用分到多处执行）。云计算(Cloud Computing)是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算的资源相对集中，主要以数据中心的形式提供底层资源的使用，并不强调虚拟组织（VO）的概念。云计算从诞生开始就是针对企业商业应用，商业模型比较清晰。云计算是以相对集中的资源，运行分散的应用（大量分散的应用在若干大的中心执行）；

目录高性能计算、分布式计算、网格计算、云计算--概念和区别 (1) 高性能计算 (3) 百科名片 (3) 概念 (3) 服务领域 (3) 网格 (5) 百科名片 (5) 网格的产生 (5) 网格技术的特征及其体系结构 (5) 高性能计算机的发展与应用 (17) 我国高性能计算机应用前景及发展中的问题 (17) 高性能计算机与大众生活息息相关 (17) 高性能计算机发展任重道远 (18) 分布式计算、网格计算和云计算 (21) 分布式计算 (21) 网格计算 (21) 云计算 (22) 网格计算和云计算的概念和区别 (24) 目标不同 (24) 分配资源方式的不同 (25) 殊途同归 (26) 钱德沛教授：云计算和网格计算差别何在？ (27) 云计算与网格计算的概念 (27) 网格计算的特点是什么呢？ (27) 云计算与网格计算区别何在 (28)

同步直播课堂关键技术文献综述

同步直播课堂关键技术文献综述同步直播课堂是将优质课堂利用卫星或地面网络直播到需要的班级课堂，具体而言，是采用摄像设备，将优质学校的课堂教学活动及教师课件画面等音视频信号传送至流媒体编码器，压缩成数据流，通过流媒体服务器经网络传送到接收端课堂，从而实现若干课堂的同步教学讨论（赵建，2009）。利用直播课进行现代远程教育就是区别于以面授为主的传统教育模式的一种新型教育模式，它是运用计算机网络技术和多媒体技术来实现交互式学习（王芳，2004）。因此，同步直播课堂与传统课堂相比，依赖于现代远程教育技术的发展，对技术的需求更为严格，因为这些技术问题直接影响到教学活动的进行。在国外，直播教学系统作为现代远程教育的一种应用手段，已经发展到比较成熟的阶段。并且，直播教学系统正在向着海量数据存储、随时随地接入、复合媒体、高智能化、高自动化和虚拟现实等方向发展，此外，对于实时教学中产生的网络课程的版权保护以及共享需求也越来越迫切。在美国，以网络为基础的直播教学系统，得到了很大的发展。到 2004 年，有大约三分之一的州建立了直播教学系统，如西弗吉尼实时教学应用平台（WVVS）的创办是想“不受学校规模和地点的限制，通过网络技术给学生提供高质量的教育课程”；阿拉斯加的实时教学平台（https://www.wendangku.net/doc/137856827.html,），“只通过一条主要的信息高速公路为有西弗吉尼亚那样大小的学区服务”；德克萨斯的奥斯丁中学计划（AHSP）为不能去常规中学上学的学生服务；休斯顿独立学区（HISD）则概括性地指出他们的任务是允许任何学生在任何时间和任何地方交互学习，为学生提供一种选择，以满足那些不易适应传统教学的各种各样的学生的需要。在国内，同步直播课堂的实践应用已经有很多，如成都七中从2002年开始向全国几百所学校广播同步教学，但大多研究着重课堂教学模式、交互模式的探讨，对技术方面专门的研究较少。比如冷铁峥、平忻（2003）提出同步直播课堂技术应用方面的支持应由运营卫星通信的实业公司所负责，包括设备安装、人员培训、技术服务等，异步的辅导、课件点播、定时播发等内容则可通过校园网、有线电视、区域宽带网与互联网等方式进行，但并没有对技术规范做详细阐述。王成端、顾玉林（2006）与上述观点一致，认为同步直播课堂的技术可由专门的技术教师负责，其主要负责通信设备与整个系统的操作培训，为主讲教师和辅导

Peer-to-Peer 计算综述

献给对P2P网络感兴趣的朋友们： Peer-to-Peer 计算综述罗杰文 luojw@https://www.wendangku.net/doc/137856827.html, 中科院计算技术研究所 2005-4-25

1绪言 (3) 1.1研究的意义 (3) 1.2国内外P2P技术研究现状 (5) 1.3对研究内容有重大影响的几个方面 (12) 1.3.1度数和直径的折衷关系（TRADEOFF）对发现算法的影响 (13) 1.3.2 S MALL WORLD理论对P2P发现技术的影响 (14) 1.3.3语义查询和DHT的矛盾 (14) 1.4 P2P发现技术研究的成果与不足 (15) 2复杂P2P网络拓扑模型 (15) 2.1 I NTERNET拓扑模型 (15) 2.1.1随机网络与拓扑模型 (16) 2.1.2随机网络参数 (16) 2.1.3拓扑模型 (17) 2.2 S MALL W ORLD网络 (20) 3非结构化P2P搜索算法 (21) 3.1 B LIND SEARCH (21) 3.2 I NFORMED S EARCH M ETHODS (22) 3.2.1 C ACHE M ETHOD (22) 3.2.2 M OBILE A GENT BASED M ETHOD (23) 4主要P2P软件模型研究 (23) 4.1 N APSTER (23) 4.2 G NUTELLA (24) 4.3 K A Z AA (26)

1绪言 1.1研究的意义最近几年，对等计算( Peer-to-Peer，简称P2P) 迅速成为计算机界关注的热门话题之一，财富杂志更将P2P列为影响Internet未来的四项科技之一。根据被引用比较多的Clay Shirky的定义，P2P技术是在Internet现有资源组织和查找形式之外研究新的资源组织与发现方法，P2P技术最大的意义在于不依赖中心结点而依靠网络边缘结点自组织对等协作的资源发现（Discovery，Lookup）形式。顾名思义，对等网络打破了传统的Client/Server模式，对等网络中的每个结点的地位都是对等的。每个结点既充当服务器，为其他结点提供服务，同时也享用其他结点提供的服务。P2P技术的特点体现在以下几个方面。非中心化（Decentralization）：网络中的资源和服务分散在所有结点上，信息的传输和服务的实现都直接在结点之间进行，可以无需中间环节和服务器的介入，避免了可能的瓶颈。可扩展性：在P2P网络中，随着用户的加入，不仅服务的需求增加了，系统整体的资源和服务能力也在同步地扩充，始终能较容易地满足用户的需要。整个体系是全分布的，不存在瓶颈。理论上其可扩展性几乎可以认为是无限的。健壮性：P2P架构天生具有耐攻击、高容错的优点。由于服务是分散在各个结点之间进行的，部分结点或网络遭到破坏对其它部分的影响很小。P2P网络一般在部分结点失效时能够自动调整整体拓扑，保持其它结点的连通性。P2P网络通常都是以自组织的方式建立起来的，并允许结点自由地加入和离开。P2P网络还能够根据网络带宽、结点数、负载等变化不断地做自适应式的调整。高性能/价格比：性能优势是P2P被广泛关注的一个重要原因。随着硬件技术的发展，个人计算机的计算和存储能力以及网络带宽等性能依照摩尔定理高速增长。采用P2P架构可以有效地利用互联网中散布的大量普通结点，将计算任务或存储资料分布到所有结点上。利用其中闲置的计算能力或存储空间，达到高性能计算和海量存储的目的。通过利用网络中的大量空闲资源，可以用更低的成本提供更高的计算和存储能力。

大数据安防中的三种关键技术及五大挑战

大数据安防中的三种关键技术及五大挑战 1.大数据在安防行业，随着前端设备分辨率的不断提高、安防系统建设规模的不断扩大以及视频、图片数据存储的时间越来越长，安防大数据问题日益凸显。如何有效对数据进行存储、共享以及应用变得愈加重要。要应用安防大数据，首先要了解安防大数据有何特点。安防大数据涉及的类型比较多，主要包含结构化、半结构化和非结构化的数据信息。其中结构化数据主要包括报警记录、系统日志、运维数据、摘要分析结构化描述记录以及各种相关的信息数据库，如人口库、六合一系统信息等；半结构化数据如人脸建模数据、指纹记录等；而非结构化数据主要包括视频录像和图片记录，如监控、报警、视频摘要等录像信息和卡口、人脸等图片信息。区别于其他行业大数据特点，安防大数据以非结构化的视频和图片为主，如何对非结构化的数据进行分析、提取、挖掘及处理，对安防行业提出了更多挑战。大数据对于安防视频图像数据，传统的处理方式主要靠事后人工查阅来完成，效率极低。面对海量的安防数据，如果继续采用传统方式，不仅效率低下，而且不能达到实战应用目的，偏离了安防系统建设目的。为充分利用安防系统价值，提升对安防大数据的应用能力，大华股份(002236,股吧)从多层次、全方位考虑产品和方案规划，不断提升对于安防有效信息的快速挖掘能力。要提升安防大数据的处理效率，首先要从智能分析做起，快速过滤无效信息。大华智能分析从多维度、多产品形态来实现。如对于事件检测、行为分析、异常情况报警等，大华前端、存储以及平台系统产品都能够快速实现智能检测，并通知系统对事件进行快速响应，这些产品从某种层面上将安防有效数据的分析分散化，大大加快了整个系统的大数据处理应用速度。此外，大华还推出了基于云存储系统的大数据应用系统，如视频编解码系统、车辆研判系统、以图搜图系统、视频浓缩摘要系统、人脸识别系统以及车型识别系统等等。大数据安防应用的几种关键技术 1）大数据融合技术经过十几年的发展，国内安防系统建设基本形成了是以平安城市、智能交通系统为主体，其他行业系统有效完善的发展态势。而“重建设、轻应用”的现况给安防应用提出了更高要求，如何解决这些问题成为当务之急。为实现数据融合、数据共享，首先要解决存储“分散”问题，大华云存储系统不仅能够实现数据的有效融合与共享，解决系统在硬件设备故障条件下视频数据的正常存储和数据恢复问题，为安防大数据应用分析提供可靠基础。 2）大数据处理技术安防大数据以半结构化和非结构化数据居多，要实现对安防大数据的分析和信息挖掘，首先要解决数据结构化问题。所谓的数据结构化就是通过某种方式将半结构化和非结构化数据转换为结构化数据。大华通过采用先进的云计算系统对安防非结构化数据进行结构化处

移动互联网的关键技术综述

移动互联网关键技术的研究摘要：在最近几年里,移动通信和互联网成为当今世界发展最快、市场潜力最大、前景最诱人的两大业务。根据有关方面的统计，截止2013年底，中国手机网民超过5亿，占比达81%。伴随着移动终端价格的下降及wifi的广泛铺设，移动网民呈现爆发趋势。基于对移动互联网研究现状的分析和演进趋势的预测，文章对移动互联网关键技术进行了简要的介绍。关键词：移动互联网（MI），关键技术 1 引言移动互联网(Mobile Internet, 简称MI)是一种通过智能移动终端，采用移动无线通信方式获取业务和服务的新兴业务，包含终端、软件和应用三个层面。终端层包括智能手机、平板电脑、电子书、MID等；软件包括操作系统、中间件、数据库和安全软件等。应用层包括休闲娱乐类、工具媒体类、商务财经类等不同应用与服务。随着技术和产业的发展，未来，LTE(长期演进，4G通信技术标准之一)和NFC(近场通信，移动支付的支撑技术)等网络传输层关键技术也将被纳入移动互联网的范畴之内。从宏观角度来看，移动互联网是由移动终端和移动子网、接入网络、核心网络3部分组成，如图1[1]，图1 移动互联网的体系结构移动互联网的参考模型如图2[2]，图2 移动互联网的参考模型

1.1 研究背景在如今这个快速发展的数字时代中，最令我们惊喜的变化或许就是移动设备的大量普及。对于任何品牌或者公司营销领域的人士来说，这都是一个值得引起注意的变化。因为这一变化意味着我们需要告知自己的客户“消费者、用户接入企业网站、服务的方式已经发生了改变，而企业需要对此作出应对。”对于这一变化所发生的速度以及普及程度，我们或许可以用如下一系列数字进行说明：（１）在美国地区，如今的智能手机用户数量已经是计算机用户数量的四倍。（２）苹果在2011年总共卖出了4800万部移动设备,而同期苹果卖出的笔记本以及Mac 机的数量则仅为490万台。（３）48%的美国移动订阅数字内容用户都使用智能手机。（４）2012年的智能手机用户使用率同比2011年上升了50%。（５）91%美国人无时无刻都保持自己的移动设备在可触及的范围内（即无论去哪，都会随身带着移动设备）。（６）2013年，移动手机将超越PC成为接入互联网的最主要途径。（７）有大约七分之一的搜索是通过手机完成的。（８）在2012年的“黑色星期五”期间，有24%的交易都是通过移动设备完成的。（９）94%的用户通过智能手机查找本地商家、或本地信息，其中有90%的用户在查找完成后会进行后续动作，比如进行购物或打电话进一步询问。（１０）只有20%的企业专门建立了针对移动设备的网站。 1.2 研究意义移动互联网继承了移动通信随时、随地、随身和互联网分享、开放、互动的优势，将互联网延伸至任何可移动通信终端，从而真正实现人类沟通和数字化生产的大解放，被视为信息产业的下一个金矿［3］。然而，移动互联网在移动终端、接入网络、应用服务、安全与隐私保护等方面还面临着一系列的挑战。其基础理论与关键技术的研究，对于国家信息产业整体发展具有重要的现实意义。 2 ＭＩ关键技术纵览移动互联网的发展历史和演进趋势，其关键技术主要包括终端先进制造技术、终端硬件平台技术、终端软件平台技术、网络服务平台技术、应用服务平台技术和网络安全控制技术，如图3所示，

浅谈网格计算相关技术与应用(一)

浅谈网格计算相关技术与应用(一) 论文关键词]数据库浮点运算虚拟化资源共享论文摘要]论述网格计算的发展概况，在科学领域的应用范围，网格服务的特点以及在未来网络下场中的发展潜力。一、网格计算的由来与发展网格计算是伴随着互联网技术而迅速发展起来的，是将地理上分布的计算资源（包括数据库、贵重仪器等各种资源）充分运用起来，协同解决复杂的大规模问题，特别是解决仅靠本地资源无法解决的复杂问题，是专门针对复杂科学计算的新型计算模式。这种计算模式是利用互联网把分散在不同地理位置的电脑组织成一个“虚拟的超级计算机”，其中每一台参与计算的计算机就是一个“节点”，而整个计算机是由成千上万个“节点”组成的“一张网格”，所以这种计算方式叫网格计算。这样组织起来的“虚拟的超级计算机”有两个优势，一个是数据处理能力超强，另一个是能充分利用网上的闲置处理能力。简单地讲，网格是把整个网络整合成一台巨大的超级计算机，实现计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源、专家资源的全面共享。近几年，随着计算机计算能力的迅速增长，互联网络的普及和高速网络成本的大幅降低以及传统计算方式和计算机的使用方式的改变，网格计算已经逐渐成为超级计算发展的一个重要趋势。网格计算是一个崭新而重要的研究领域，它以大粒度资源共享、高性能计算和创新性应用为主要特征，必将成为21世纪经济发展的重要推动力。二十世纪九十年代以来，世界各个国家，尤其是发达国家，建立了很多超级计算应用中心和工程研究中心，美国还制定了新一轮规划的先进计算框架（ACIP），发展面向21世纪的先进计算技术。我国在科技部的领导和主持下，经过专家组及相关单位的努力，作为我国高性能计算和信息服务战略性基础设施的国家高性能计算环境发展很快。在已经建成的５个国家级高性能计算中心的基础上，又于中南、西北等地建立了新的国家高性能计算中心，科技部加强了网络节点的建设，形成了以科学院为主体的计算网格。教育部也启动了网格计算工程，第一批１２个网点正在建设之中，国家基金委也列出专项基金资助网格计算。网格是借鉴电力网的概念出来的，网格的最终目的是希望用户在使用网格的计算能力时，就如同现在使用电力一样方便简单。二、网格计算的应用（一）分布式超级计算网格计算可以把分布式的超级计算机集中起来，协同解决复杂大规模的问题。是大量的闲置计算机资源得到有效的组织，提高了资源的利用效率，节省了大量的重复投资，使用户的需求能够得到及时满足。（二）高吞吐率计算机网络技术能够十分有效地提高计算的吞吐率，它利用CPU周期窃取技术，将大量闲置计算机的计算资源集中起来，提供给对时间不太敏感的问题，作为计算资源的重要来源。（三）数据密集型计算数据密集型计算的问题求解通常同时产生很大的通讯和计算需求，需要网格能力才可以解决。网格已经在药物分子设计、计算力学、计算材料、电子学、生物学、核物理反映、航空航天等众多领域得到广泛应用。（四）给予更广泛信息共享的人与人交互网格的出现更急突破了人与人之间地理界线的限制，使得科技工作者之间的交流更加的方便，从某种程度上说，可以实现人与人之间的智慧共享。（五）更广泛的资源贸易随着大型机性能的提高和微机的更加普及，其资源的闲置问题越来越突出，网络技术可以有效地组织这些闲置资源，使得有大量的计算需求用户能够获得这些资源，而资源提供者的应

网格计算论文

网格之数据管理中文摘要：网格是把地理位置上分散的资源集成起来的一种基础设施。网格上的资源包括计算机、集群、计算机池、仪器、设备、传感器、存储设施、数据、软件等实体，另外，这些实体工作时需要的相关软件和数据也属于网格资源。数据是网格中的一种重要资源，具有可复制、可移动、可压缩、可加密等特性。网格上许多数据的数据量非常大，且通常为分布式存储，需要专门的管理机制来管理网格上的数据，如数据传输、数据存储、副本管理等。关键词：数据管理；数据资源；缓存；数据传输；副本； 1网格概述网格是把地理位置上分散的资源集成起来的一种基础设施。通过这种基础设施，用户不需要了解这个基础设施上资源的具体细节就可以使用自己需要的资源。分布式资源和通信网络是网格的物理基础，网格上的资源包括计算机、集群、计算机池、仪器、设备、传感器、存储设施、数据、软件等实体，另外，这些实体工作时需要的相关软件和数据也属于网格资源。《网格：一种未来计算基础设施蓝图》[1]一书中把网格描述为：“网格是构筑在互联网上的一组新兴技术，它将高速互联网、计算机、大型数据库、传感器、远程设备等融为一体，为科技人员和普通老百姓提供更多的资源、功能和服务。 2网格中的数据管理众多的科学和工程应用计算都需要处理大量的数据，需要处理的数据量级可达1012 B 或1015 B 数量级。像天气预报的计算、飞机模型的计算、流场计算等领域都是把连续变量离散化，用差商来代替微商进行计算的。计算问题的精度要求越高，变量离散的区间越小，计算的数据量也就越大。这类问题的求解一般都需要访问和存储大量的数据。应用领域中不仅一个程序需要访问大量的数据，不同的程序之间也需要传输大量的数据。常见的数据分析应用程序和可视化显示的应用程序需要访问在地理位置上分布的大量数据，其数据量达到了109 B 甚至1012 B 数量级。虽然数据也是一种资源，但它有自己不同于其他资源的特点。 ①其他资源的用途由资源提供者或资源本身的构造来决定，但数据资源在访问控制权限许可的情况下，其用途由数据请求者决定，应用可以对数据可视化，也可以对数据加密，还可以进行过滤和统计等其他处理。 ②数据资源具有可无限复制的特点。合法用户发送一个请求，一份数据就可以被复制成请求指定的多个备份，这个操作只需要得到管理机构的许可，几乎不需要什么代价。 ③数据可以创建副本。当一个用户请求该数据时，网格管理机构需要在原始数据以及它的多个备份中间选择一个合适的数据副本提供给用户使用。 ④数据资源可以被缓存，其他资源则不可以。用户被授权使用一个数据资源时，可以在本地或距离使用点近的范围中缓存该资源，当以后需要再次使用该资源时，只要访问本地缓存的该资源就可以了。

CPS通信物理系统关键技术综述

计算机科学与技术学院计算机通信（小论文）学号：S314067015 专业：计算机技术学生姓名：李文才任课教师：王巍副教授 2015年5月

CPS通信物理系统关键技术综述朱会然哈尔滨工程大学摘要：CPS通信物理系统是多维异构的计算单元和物理对象在网络环境中高度集成交互的新型智能复杂系统，具有实时、鲁棒、自治、高效和高性能等特点。本文首先介绍了CPS的概念和特征，综述CPS的当前发展状况与应用前景；其次，对CPS的系统构成进行了简要分析，讨论了CPS与相关技术的区别与联系；最后，对CPS技术发展所面临的主要挑战及可能的研究方向进行了总结与展望。关键词：CPS通信物理系统实时高性能嵌入式系统网络控制 1 引言嵌入式技术、计算机技术和网络技术的发展，为人类的生活带来了极大便利。但随着硬件产品性能和数据处理能力的不断提升，网络通信技术的飞速发展，计算机系统的信息化与智能化，人们对于各种工程系统和计算设备的需求已不仅仅局限于系统功能的扩充，而是更关注系统资源的合理有效分配和系统性能效能的优化，以及服务个性化与用户满意度的提升。在这种需求的引导下，CPS通信物理系统作为一种新型智能系统应运而生，并引起了各国政府、学术界和商业界的高度重视。 CPS可以理解为基于嵌入式设备的高效能网络化智能信息系统，它通过一系列计算单元和物理对象在网络环境下的高度集成与交互来提高系统在信息处理、实时通信、远程精准控制以及组件自主协调等方面的能力，是时空多维异构的混杂自治系统错误！未找到引用源。。CPS在功能上主要考虑性能优化，是集计算、通信与控制技术错误！未找到引用源。于一体的智能技术，具有实时、安全、可靠、高性能等特点。相较于现有的实时嵌入式系统和网络控制系统，CPS 关注资源的合理整合利用与调度优化，能实现对大规模复杂系统和广域环境的实时感知与动态监控，并提供相应的网络信息服务，且更为灵活、智能、高效。 2 CPS通信物理系统的国内外研究现状自2005年提出至今错误！未找到引用源。，CPS的发展得到了许多国家政府的大力支持和资助，已成为学术界、科技界争相研究的重要方向，获得了国内外计算机、通信、控制，以及生物、交通、军事、基础设施建设等多个领域研究单位与学者的关注和重视，具有很高的科研意义。同时，它也成为了各

网格计算的应用及发展前景

[摘要]文章论述了网格计算的发展概况、在科学领域的应用范围、网格服务的特点以及在未来网络市场中的发展潜力。[关键词]数据库；浮点运算；虚拟化；资源共享现代社会由于大规模的科学和工程计算的需求，迫使计算机必须不断地提高其运算速度和存储容量。计算机的发展历史表明，为了达到更好的处理性能，除了必须提高系统的硬件的速度外，系统的结构也必须不断改进，特别是当元器件的速度达到极限时，后者将变成焦点问题。于是，超级并行机已经成为复杂科学计算领域的主宰。但以超级计算机为中心的计算模式存在明显的不足，而且目前正在经受挑战。超级计算机虽然是一台处理能力强大的“巨无霸”，但它的造价极其昂贵，通常只有一些国家级的部门，如航天、军事、气象等部门才有能力配置这样的设备。而随着人们在日常工作遇到的商业计算越来越复杂，人们迫切需要数据处理能力更强大的计算机，而超级计算机的价格显然阻止了它进入普通人的工作领域。于是，人们开始寻找一种造价低廉而数据处理能力超强的计算模式，最终科学家们经过努力找到了答案——Grid Computing（网格计算）。网格（grid）是一个集成的计算与资源环境，或者说是一个计算资源池。网格也是一种先进的计算基础设施（Advanced Computational Infrastructure，简称ACI），用于研究与工程应用相结合的项目，学科领域涉及超级计算技术、网络技术、数据库技术、中间件技术、并行算法和各种计算科学研究与应用技术，是一个综合性的跨学科高技术研究课题。网格计算（Grid Computing）是伴随着互联网技术而迅速发展起来的，是将地理上分布的计算资源（包括数据库、贵重仪器等各种资源）充分利用起来，协同解决复杂的大规模问题,特别是解决仅靠本地资源无法解决的复杂问题，是专门针对复杂科学计算的新型计算模式。这种计算模式是利用互联网把分散在不同地理位置的电脑组织成一个“虚拟的超级计算机”，其中每一台参与计算的计算机就是一个“节点”，而整个计算是由成千上万个“节点”组成的“一张网格”，所以这种计算方式叫网格计算。这样组织起来的“虚拟的超级计算机”有两个优势，一个是数据处理能力超强；另一个是能充分利用网上的闲置处理能力。简单地讲，网格是把整个网络整合成一台巨大的超级计算机，实现计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源、专家资源的全面共享。近年来，随着计算机计算能力的迅速增长，互联网络的普及和高速网络成本的大幅度降低以及传统计算方式和计算机的使用方式的改变，网格计算已经逐渐成为超级计算发展的一个重要趋势。网格计算是一个崭新而重要的研究领域，它以大粒度资源共享，高性能计算和创新性应用为主要特征，必将成为21世纪经济发展的重要推动力。二十世纪九十年代以来，世界各个国家，尤其是发达国家，建立了很多超级计算应用中心（NCSA）和工程研究中心，美国还制定了新一轮规划的先进计算框架计划(ACIP),发展面向21世纪的先进计算技术. 我国在科技部的领导和主持下，经过306主题专家组及相关单位的努力，作为我国高性能计算和信息服务的战略性基础设施的国家高性能计算环境发展很快。在已建成的5个国家级高性能计算中心基础上，又于中南、西北等地建立了新的国家高性能计算中心，科技部并加强了网格节点的建设，形成以科学院为主体的计算网格。教育部也启动了网格计算工程，第一批12个网点正在建设中，国家基金委也列出专向基金资助网格计算。[!--empirenews.page--]网格是借鉴电力网（electric power grid）的概念出来的，网格的最终目的是希望用户在使用网格的计算能力时，就如同现在使用电力一样方便简单。在科学计算领域，网格计算可以在以下几个方面得到广泛应用：1.分布式超级计算。网格计算可以把分布式的超级计算机集中起来，协同解决复杂的大规模的问题。使大量闲置的计算机资源得到有效的组织，提高了资源的利用效率，节省了大量的重复投资，使用户的需求能够得到及时满足。2.高吞吐率计算。网格技术能够十分有效地提高计算的吞吐率，它利用CPU的周期窃取技术，将大量空闲的计算机的计算资源集中起来，提供给对时间不太敏感的问题，作为计算资源的重要来源。3.数据密集型计算。数据密集型的问题的求解往往同时产生很大的通讯和计算需求，需要网格能力才可以解决。网格可以药物分子设计、计算力学、计算材料、电子学、生物学、核物理反应、航空航天等众多的领域得到