云数据时代

云数据时代（共12篇）

云数据时代 篇1

现阶段,大数据这一概念广泛被人们熟知,是继数据云计算、数据挖掘后涌现出的另一项信息革命。在大数据的研究上,众多商业机构,如IBM、Microsoft等都已介入,在借助云计算这一数据信息平台的基础上,研发了大数据信息资源处理产品。作为高校来讲,充分运用大数据时代的相关技术及产品,着重培育及使用高校云资源,具有极强的现实研究价值。

1大数据及其基本概述

大数据这一概念首先由麦肯锡公司在于2011年在分析报告中提出,在这一报告中,该公司表示:在社会生产生活各领域中,已被数据广泛覆盖,数据开始作为一种生产要素存在,通过对数据的调用,可以培育出新的消费增长点。但在业界关于大数据的具体内涵界定上,尚未形成统一的表述,不一而足的内涵表述方式都是基于一点:大数据具备较为庞杂的数据量,在数据信息的种类及形式上具备繁复多样性,大数据并不等同于海量数据[1]。

结合相关数据统计,2010 年,全世界范围内的信息数据总量达到了1.2ZB,通过对这些数据加以分析时可以获取以下信息:结构化数据在数据总量中占比仅为10%左右,剩余的数据主要以半结构或非结构化数据形式为主,如视频、邮件、微博等。除了数量庞杂,种类形式多样外,大数据还具备了快速预测的特点,具有较高的应用价值。例如,美国的海洋及大气管理部门,在日本发生地震灾害后,借助大数据信息,能够在极短的时间内制定并发布海啸灾害的预警防备措施,从而能够为有效预防后续灾害提供强力支撑。

2大数据时代背景下,高校云资源的整合与利用

在大数据时代,随着信息技术及云计算的研究发展,高校信息建设能够突破原有的信息局限性,消除原有的高校信息资源孤立化的弊端,可以通过云计算技术的运用将高校的各种教学资源加以整合利用,形成一个高校云资源储存及管理的平台,从而通过在此平台中调用各类资源,为高校各项教学活动及管理决策的制定提供技术及服务参考。此外,更为重要的一点是,大数据时代背景下,伴随云计算而出现了众多的信息终端装置,通过采用云计算技术,可以将这些信息终端装置与高校的教学活动有效连接,一方面强化了教师与学生的交流沟通,另一方面有助于学生高效地开展学习活动。

总体上看,大数据时代的到来,给云计算功效的真正发挥提供了技术支持,使得云计算可以和大数据、高校三者之间有效衔接,使高校教育资源能够被充分调动起来,为高校云资源的整合利用带来了一些新的变革:

2.1为高校图书馆管理及发展提供契机

大数据时代下云计算的优势在高校图书馆中体现最为明显,其给高校图书馆管理及发展带来的影响主要是改变了其服务的基本形态,借助云计算,可以使图书馆进行网络及数字化应用阶段,从而建立起了以云资源为主要模式的高校数字图书馆。例如,借助云计算技术,我国山东省高校图书馆构成了基于云技术的图书馆联盟,实现了资源、管理及服务上的共享化,一体化。

此外,大数据凭借其数据分析及挖掘功能,可以对云储存端的各种信息数据加以分析归纳,从而对学生的图书借阅需求,学生群体的知识层次结构等加以揣摩,从而为图书馆管理者更好地进行决策提供借鉴;针对借阅者的科研及读者与图书馆之间的交互服务,可以借助大数据开展预测分析,做到图书馆后期发展阶段未雨绸缪;针对图书馆信息数据的馆藏,还可以通过大数据建立相关的风险评估模型。

2.2 为高校学习效率的提升提供指导

大数据和及云计算之间的融合,能够使教育资源实现应用上的有机整合,做到将存储在云端的高校教学资源加以共享,再借助大数据的数据分析及挖掘功能,对教育信息资源中蕴藏的各种数据信息进行分析提炼,从而为高校教与学策略规划提供帮助[2]。此外,通过运用大数据还可以着重对学生在学习中的各项行为及爱好等数据信息加以分析,摸准学生的学习特点,以此为教师科学制定教学决策予以指导。最后,大数据还可以被用于对学生的学习效果及学习倾向进行分析评价,通过对学生业务时间参与各项活动的信息加以解析,可以对学生的学习效果及倾向加以评估,便于教师掌握学生学习及生活动态,提升教与学的效率。

2.3为高校管理决策提供参考

传统的数据分析是基于群体调查而展开,不具备较高的数据精准性。进入大数据时代后,借助大数据具备的数据分析整理功能,可以为决策的制定提供更加全面到位的数据信息参考,从而使管理及决策者对市场、产品及消费群体的把握更加准确。作为高校来讲,通过运用大数据及云端信息分析处理技术,也可以对高校的发展状况及后期趋势加以模拟,将高校管理决策与相应的数据信息相印证,从而起到规避决策风险的效果。另外,通过大数据技术,还能够使高校教育达到质量与公平上的统一,而大数据技术贯穿于高校各个部门中,又可以进一步对高校教学及管理成效加以验证,有助于高校改革的退行实施。

3大数据时代高校云资源应用中的数据处理及服务的原理和流程

大数据时代背景下,对云资源加以利用时,人们的关注点不仅仅局限于数据的分析及使用,而更加注重通过数据分析对之后的发展趋向加以预测。这就需要我们对云资源在信息数据处理及服务方面的流程进行探究。

3.1 高校云资源的信息数据处理

伴随着云计算的出现,在教学资源的信息数据处理上有了革命性的提升,围绕着云计算,各大高校着力打造以云为核心的教育模式。但在对高校云资源加以分析时,通常选用关系数据库的形式,一方面其信息分析及管理成本较高,另一方面也无法对后期教育资源应用趋势加以前瞻分析。因此,基于大数据,Hadoop技术得以形成,该技术涵盖了资源内存检索、数据实时反应,主要借助Map Reduce对数据加以管理,从而做到了对信息资源的高效分析。在具体处理流程上,该平台通过对云端上的各种信息碎片数据,如学生及教室的云端信息等加以整理汇总,然后再对这些数据碎片加以提炼,形成具有连续性的信息数据,最后该平台接收并对这些信息数据加以分析,在数据挖掘技术的配合下,最终构成具备较强价值的信息,为教师、学生及管理者提供指导。

3.2 高校云资源的教育资源服务

在大数据及云计算的辅助下,高校资源的用户在资源需求上也出现了一定程度的变化,由此也使高校资源在服务上,管理模式上及途径上也有所改变。结合大数据及云计算的特征规律,可以预见到,高校教育及服务主要依靠采用大数据对信息数据加以分析、提炼,在此基础上提供具体的资源服务,因此,高校云资源教育服务的针对性将更加凸显[3]。首先,高校云资源是以提供准确及时的信息服务为宗旨,资源用户不必探究其形成过程,只要对其结果加以运用即。其次,大数据技术体系下,通过对信息数据碎片加以分析,然后反馈到云端资源中,用户可以针对某一项信息要素,如教学方法及手段进行重点分析,可以对其效果加以评估,从而使教师及时修正自身教学方式,以提高教学效率。第三,大数据时代与信息化的有效结合,能够使高校云资源服务形式更加多样,如教师及学生可以对资源使用情况进行评价,通过大数据进行采集及分析,可以对教育资源的使用及改进建议加以汇总,从而提高云资源服务的主动性。

4大数据时代高校云资源应用的趋势分析

4.1 高校云资源的应用以满足学生终身学习需求为方向

在大数据时代下,作为高校信息资源来说,已经不是传统的较为明确的关系数据,而是各种基于学生访问及调用的各种非结构形式的数据,如信息资源的浏览访问及下载访问等[4]。在这一趋势下,高校云资源的信息数据处理就需要将重点转向对此类信息数据的分析工作,然后将结果以数据的形式加以呈现,从而便于学生能够对自身的学习情况及信息获取频率加以掌握,使学生从盲目地学习状态中走出,满足自身终身学习的需求。

4.2 高校云资源的应用以打造交流沟通类型的课堂教学形式为方向

传统高校教学课堂,师生之间的交流不够频繁,教学效果收效不明显,在大数据时代背景下,借助大数据分析技术,教师能够对学生的学习情况加以全面掌握,从而根据学生的学习兴趣点及侧重点,通过多种多样的教学手段,从高校云资源中挑选教学资源,通过教学课件及视频的方式予以呈现,一方面可以使学生的学习更具针对性,另一方面围绕学习中的难点及重点,教师也能够更多地与学生展开交流沟通,从而实现教学相长的目标。

5 高校云资源的应用以促进教室及教学设备管理更加快捷高效为方向

在高校教室及相应的教学设备管理上,在大数据时代以前,往往安排专人进行负责,一方面增加了高校的人力投入成本,另一方面其管理效率未必高效。与之相对应,在大数据时代背景下,可以通过对高校云资源的存储信息加以提炼,获取高校教室及相应的教学设备使用数据,通过对其加以分析整理,可以形成某一时段教室及设备的应用信息及应用的趋势,从而为管理人员科学判断该教室及设备能否满足教学活动需求,是否存在故障发生临界点提供数据支持,以便管理人员及时对教室及设备加以维保,既节约了管理成本,又能够提高教室及设备资源的利用效率。

6 结束语

大数据伴随着信息技术及云计算技术的不断发展而出现,现已被各行业管理人员普遍重视,并着重开展了相关的实践及应用。作为高校来讲,其信息资源逐渐向着复杂化、规模化方向发展,通过借助大数据及云计算技术,可以建立高校云资源数据库,为教学、学习及决策提供详尽科学的指导。

云数据时代 篇2

当前，网络数据量、用户终端量的激增以及视频互动分享、设备协同、物联网等应用的蓬勃发展，使得市场和产业中需要全新的计算和服务模式。据权威数据统计：预计到2013年，全球互联网流量将达到每月56EB（1EB=1024PB=1024*1024TB），相当于每月在网络上交互128亿张DVD盘片中的内容。到那时，互联网数据中将有约91%的内容是基于视频的，每个人平均使用的终端数量将达到7个，意味着2013年全球用户设备将达到约500亿台。云计算的真正价值在于，它可以基于计算能力的虚拟化和资源调配的自动化，为用户提供虚拟的计算、存储和网络资源，提高设备利用率，保护客户资产投入，带给用户刚好的服务质量。

网络结构的变革

IT的传统角色一直是提供并管理基于技术的性能，即应用程序、数据库、网络、存储和服务器等集合资产。IT是在不同的技术领域通过项目需求开展的经过一个由计划，到创建，再到运行的生命周期。这是一个以交付为导向、以技术为中心的方法。在新一代云的环境下，IT必须重新改造，进入大规模变革阶段，从以技术为中心的架构转变为“以服务为中心”。所谓IT即服务，必须建立在一个动态配置的智能型数据中心基础之上。

传统的数据中心更多是技术的简单堆叠，数据中心建设由业务驱动，一段时间之后会发现，系统变得越来越庞大杂乱，运维管理越来越复杂，资源难以整合和动态调配，不仅导致资源利用率和系统应变能力都极低，而且资产利用率和创新效率也迟迟难以提升。在新一代数据中心中，所有的服务器、存储器，同时也包括网络等基础设施资源将通过虚拟化技术被池化，形成三大共享基础设施资源池：处理池、存储池以及网络池。共享资源池中的资源可按照每一应用系统的需求被初始化分配与快速部署。

在这样一种变革的驱动下，数据中心的网络结构必须经历新一轮的扁平化网络、融合式网络的结构调整，只有这样才能适应整体IT架构因为整合了尽可能多的基础设施而弹性化的需求，各个业务模块之间，IT部门与业务部门之间才能更好地相互协调、相互支撑，为业务的快速发展和创新提供更多的可能性空间，提升应变能力和生产力。

三层简化为两层 当前，互联网应用呈爆炸性增长，网络流量的分布模式已变得无法预测，用户数量呈指数曲线增长等等，网络环境已经发生巨变，激增的数据量对现有的网络结构和设备提出考验，快速增长的移动性给网络的可扩展性带来很大压力。同时，网络也变得非常复杂，这使得运营成本非常高。

经过多年的技术演变和业务发展，当前数据中心的网络基础架构通常都是采用树状结构，分为接入层、聚合层和核心层。在大多数情况下，数据流从接入层到聚合层再到核心层，然后再返回，层次越多不仅使用的设备会越多，延迟也会增加。网络中每一跳的代价都很高，而且会增加复杂性。由于这些操作的重复和重叠，无法得到想要的性能，也导致了安全性难以保障。

在传统网络中，是依靠不断添加机器来提升网络性能的，这种方法增加了数据中心的成本和复杂性。在大规模采用服务器虚拟化技术的新一代数据中心里，数据流量将主要集中在本地服务器之间的通信，如果能通过路由器和万兆以太网交换机帮助扁平化网络和简化现有数据中心网络，既可动态及同时支持更多的用户、服务以及带宽，提高性能，也可以帮助用户节省运营时间，减少数据中心网络资本性支出。

未来的数据中心的网络结构会越来越简单，它可能会由原来的三层变成两层，即核心层、边缘层两级架构：由核心层连接云计算数据中心服务器、存储与边缘层设备，执行各边缘层流量汇聚，以及高速数据转发。由于云计算对终端的要求必须尽可能简化，因此要求边缘层设备更加智能化、自动化、多业务融合，例如支持丰富网络接入方式，具备丰富的QoS策略、安全控制策略、应用流量控制、应用加速等业务处理能力。

技术趋势

云印刷：告别小时代 拥抱大数据 篇3

正如马云所言，“大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。”

2011年6月，麦肯锡全球研究院发表题为《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》的研究报告，首次提出了“大数据时代”的概念。报告中称，“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”于是，在多数人还没理解“大数据”概念的时候，“大数据时代”就悄然来临。

大数据的价值究竟有多大？

在商业、经济和其他领域里，越来越多的决策行为需要以数据分析为基础；而在公共卫生、经济规划、城市管理等领域，“大数据”的价值也已崭露头角。

据麦肯锡预测，大数据将为美国医疗服务业每年带来3000亿美元的潜在增加值，为欧洲的公共管理每年带来2500亿欧元的潜在价值，为位置服务产业带来6000亿美元的潜在年收入。零售商充分利用大数据可实现运营利润增长60%，制造业充分利用大数据可降低设备装配成本50%。

在刚刚落幕的夏季达沃斯论坛上，日本情报通讯技术政策担当大臣山本一太提到，这次日本东京成功申办2020年奥运会，就是通过Twitter、Facebook等社交网络宣传，使民众支持率得到了大幅提升。还有2011年日本3·11大地震期间，日本正是通过大数据的统计，妥善安置了所有灾民，并开展后续的救援及重建工作。由此可见，大数据的价值不仅仅体现于政治经济方面。

在国内，大数据已成为各行各业抢夺市场的利器。假如你是某航空公司的VIP会员，恰好在生日当天扮演“空中飞人”的角色，惊喜的是，你在登机后不久，突然收到了乘务员为你准备的生日礼物。这就是近两年在国内很流行的“精准服务”理念，其最主要的支撑平台同样是背后的大数据。

还有，同样打开自己的博客，男士看到的是汽车广告，而女士看到的则是香水广告。这又是为什么呢？

原来，电商可以根据消费者在网页上的浏览记录，对不同的消费者推送不同的广告。他们通过长期的交易系统捕获消费者的消费习惯，再从不同维度分析他们的价格敏感性、消费时间，从而提供相应商品满足不同层面的消费者需求。这样的“精准营销”无疑是快速而高效的。

大数据时代的印刷业何去何从？

时代的更替引领行业的变革。印刷业正处于从传统制造业向现代服务业转型的关键阶段，新一轮的转型升级亟需技术与理念上的突破与创新。继“数码印刷”、“网络印刷”先后成为印刷业新的技术制高点与利润增长点之后，“云印刷”伴随着“大数据时代”应运而生。

云印刷，是基于云计算商业模式应用的印刷加工、印刷管理、印刷云平台的总称，是印刷技术与数字信息技术的有机结合。这种新型印刷方式一般包括四个部分：可发送印刷任务的应用程序、传递印刷任务的云印刷服务网络、印刷生产设备、物流服务。与传统印刷方式相比，“云印刷”不仅能够实现个性化定制，如名片、信封信纸、宣传资料等，并且可以随时下单、快速交货，比传统的独立开版印刷成本低三成。

随着经济生活水平的提高，大量的个性化、中高端印刷需求逐年增加，“云印刷”通过网络服务器接收和优化需求，通过高效的合版技术和大型高速印刷设备进行制作，再依托现代物流配送实现交付。与传统的印刷形式相比，云印刷在中等批量的中高档印刷领域具有较强的比较优势，在保证质量的同时，具有快捷、方便、成本低的优势。

在美国和欧洲，通过各种形式提供网络化印刷服务的企业较多，如Shutterfly、VistaPrint通过网络技术起家，提供个性化的印制服务；LuLu、CafePress、Zazzle等自费出版公司，Dropbox、iCloud、AmazonCloud等云存储服务商，以及一些专业的地区性印刷企业也提供相关的服务。

当前中国市场上，虽然还没有真正基于云端概念的印刷服务企业，但已有不少印刷企业开始关注云技术。在方正、惠普等行业供应商先后推出云印刷解决方案之后，雅昌、盛通、长荣、凤凰传媒等一批印刷企业也纷纷试水“云印刷”。

在《大数据时代的历史机遇》一书中，以印刷业起家的雅昌与几家互联网巨头同列其中。作者这样评价雅昌，“这家从传统印刷行业起步的公司，通过成年累月的漫长积累，形成了人类历史上空前的‘艺术品数据库’。凭借这些数据资产，其可涉足领域逐步扩大，未来亦难以估量。”去年2月，雅昌与惠普携手，将传统的艺术服务与IT技术相结合，通过大数据的支撑，与整个行业分享信息，实现重叠与交叉的文化艺术产业。

江苏凤凰也于今年7月与北京方正电子签订战略合作协议，要进一步加快“凤凰印”云平台系统建设。该平台上游依托于凤凰传媒的出版内容资源，下游联合多家印企和连锁印点，建立全球范围内数字网络服务平台，力求实现“出版零距离、印刷零差异、发行零库存、版权零担忧”的“云平台”网络印刷模式。

长荣股份于2012年12月发布对外投资公告，拟在天津北辰科技园以自有资金2000万元投资设立全资子公司“天津健豪云印刷科技有限公司”，从事云印刷及相关产品的技术开发、生产和销售，并与天津大学合作建设国内首个“云印刷”体验馆。

盛通印刷于年初宣布，拟在上海金山区国家绿色创意印刷示范园区投资8亿元，建设云印刷数据处理中心、按需印刷示范基地、电子商务平台及总部经济项目，并且云印刷技术已具备初步发展条件。九月份公司又再次增资，以加快以上项目的建设进度。

“大数据时代”，就是具有海量信息的时代。如果将之前以印刷等存储信息为主的时代称为“小数据时代”，那么现今以数字存储信息为主的时代即是“大数据时代”。告别小时代，拥抱大数据，云印刷能否成为印企转型升级的一条捷径？

云计算时代监测数据安全保护分析 篇4

1云计算监测数据安全面临的机遇与挑战

广播电视监测监管工作的主要内容包括广播电视的播出质量、技术监测、维护管理、防范非法信号干扰等。20世纪中期,我国的监测事业为小规模的人员收测,随着技术的发展,我国的广播电视监测方式已经演变成为了新旧媒体、有线、无线、互联网与卫星相结合的新型监管方式。随着计算机和网络技术的进一步发展,我国的广播电视监测监管也随之迈向了云计算时代。

云计算方式将信息保存形式由传统的硬盘保存转变成了云保存,这样即使在数据保存过程中硬盘损坏或者数据丢失,云存储上的资料仍然可供使用。但目前我国的云计算技术尚不完善,因此保存在云存储上的数据的安全性会受到极大的威胁,尤其是对广播电视的监测监管数据来说,其应用安全性更受关注[1]。广义上说,云计算的安全问题包括数据安全性、可用性、可靠性;狭义上说,其安全问题是指传输过程中的传输数据以及存储在云上的数据是否会被攻击盗取。

2云计算监测数据安全威胁、管理及防护措施

2.1云计算监测数据安全威胁

云计算架构在成千上万的计算机上,计算机资料的更新使得云内容能够不断更新,同时为用户提供相应的需求服务。该技术能帮助使用者建立一个数据存储、交换和用户中心,对于广播电视监测监管工作来说,应用该技术能帮助安全监管中心的所有工作人员完成监测、监管工作,在降低工作强度的基础上提高工作效率。

但广播电视监测监管工作具有极高的严谨性和安全性要求,因此若要完全应用云计算平台开展工作,对数据安全具有极大的威胁。国内外多个公司为了取得云技术开发的制高点,对其进行了大量的研究开发,并且都具备不同的云计算战略。例如,微软、惠普、戴尔等6个公司制定了“Hyper-V Cloud Fast Track”计划;Intel、苹果公司成立了“开放式数据中心联盟”,其目的是使云计算达到普及、标准化的层面[2]。若各公司将云计算技术推广至全球信息技术领域,他们就能够通过控制云计算平台获取全球的信息资源。由于存储在其云平台上的机密性文件、数据存在很大的泄露风险,因此需要架构自己的监管云平台。

2.2云计算监测数据的安全管理

架构自用云计算平台后,就必须加强云计算监测数据的安全管理能力,具体包括以下几点:(1)确保监测监管数据的真实性、完整性、可用性以及不可抵赖性,同时还需要加强认证、授权管理等工作。(2)在存放监测监管数据时,需为所有的数据建立相应的副本和备份,并且将其存储至法律法规、服务水平协议以及合同允许的位置。(3)在进行监测监管数据删除工作时,必须保证数据彻底销毁。因此在搭建自用的云计算平台时,需要应用能定位、擦出、销毁监测数据的新型技术,并且该技术需确保数据完全销毁并无法恢复。(4)搭建的自用云计算监管平台必须保证能够对数据进行全天候无缝监测,同时还须实现对数据的实时备份和恢复重建功能,以保证在出现数据毁坏、黑客攻击、意外数据覆盖时不会遗失数据。(5)云计算平台不止可以实现数据的保存、备份、安全防护等工作,还能对数据进行有效分析,因此在搭建自用云平台时,可将技术攻克重点放在监测数据挖掘上,进而提高广播电视播出效率,这才是云计算监测时代最有魅力的一点。

2.3云计算存储平台的安全防护需求

虽然目前云计算平台的数据安全防护存在一定的漏洞,但其仍然具有一定的可用性。目前我国的各个云存储厂商已经开始将云存储技术、应用技术、搜索技术相结合,以提高数据的安全性,使云计算技术符合国家经济以及工作生活需求。云计算的一个显著优点在于其构建在不同类型的运营商服务模式上,因此用户可以通过移动设备、手持电子设备、电视等终端进入监测系统,即使在家也可以办公。不论使用者身在何处,都可以随时登录系统,实现办公零响应速度[3]。但在应用上述模式时,会存在监测资源被非法使用、账户服务被劫持、数据丢失和泄露等一系列问题,因此应该对云计算的安全性作以下改进,以提高其使用安全性,方便在日后广播电视数据监测监管中放心应用。

2.3.1建立强制认证机制

对于保证监测监管数据的隐私性来说,加强强制认证机制是一项基础性的重要保证。对于云计算存储平台来说,在访问者访问数据之前需对其进行严格的认证,确保访问者符合访问标准后方可允许其访问监测数据和加密密钥。若没有将强制认证机制应用到云计算数据监管工作中,攻击者就会应用不同的破解算法猜测用户的登录账号,进而获得用户的所有数据。所以,在保证云计算平台监测监管数据的隐私时应用用户认证机制,能在很大程度上保护攻击者和恶意操作人员不会恶意更改、解密用户的数据。

2.3.2监测监管数据访问控制

访问限制控制是指应用技术控制策略对用户访问、特定操作、IP地址等不同类型的属性进行选择性权限设置,在允许用户访问前对其个人信息、IP地址等信息进行严格检查,同时建立日志机制将用户的登录信息以及登录时的各项操作以日志的形式记录下来,同时还可以将恶意篡改、盗取数据的行为应用日志记录下来,便于管理人员进行安全管理。

2.3.3加密监测监管数据

将监测监管数据直接存储管理具有极大的风险,因此应采用复杂的算法对其进行加密,并且尽量避免长期应用同一密钥。监管人员应对加密算法和密钥进行选择性保密,确保数据的隐私性,这样有操作权限的工作人员也无法更改数据,即使是经验丰富的攻击者,也很难攻破加密后的数据。2.3.4监测监管数据的容错性和可用性

云计算监测监管数据还必须具有一定的容错能力,即在设备出现故障、数据丢失时监测数据仍然具有可用性[4]。对数据进行加密后,要严格保管密钥,这样才能保证数据的可用性,若不小心遗失密钥,则会直接导致数据失去可用性,为广播电视监测工作带来不必要的麻烦,因此相关人员必须重视密钥保管和备份工作。

3应用与计算平台时应注意的问题

将现有的广播电视监测监管数据系统嫁接到云计算平台中,并不是将数据和软件毫无变更地简单地拷贝至云平台,这项工作的复杂程度绝非一般。广播电视监测监管数据系统的缘由结构、模式、根据其数据系统代码、架构的开发模式是根据广播电视数据的特点独立开发的,因此进行平台转接的时候,需进行数据全面重构、代码重写等复杂的工作;同时,还需要重新部署网络和终端,并且对工作人员进行系统性培训,还需确定数据加密的算法、密钥管理方案等[5]。总而言之,将传统的电视广播监测监管数据系统进行云平台转换,需要耗费大量的人力、财力,但改造成功后的便利是值得期待的。

广播电视监测监管属于终端监测用户,且由于行业的特殊性,人们更看重数据的安全和保护工作,不仅要实现实时备份历史数据,以防出现意外情况,还要在更新软件、硬件设备时将原有设备进行保存,以防数据泄露。与此同时还要加强监测监管部门的安全意识和保密意识教育,制定严格的保密措施和密钥管理方案。

4结语

云计算是计算机信息领域一种新型的数据存储、计算、应用技术。一方面给人们的工作、生活以及学习带来了极大的便利,另一方面,其数据存储安全问题给监测数据安全带来了严峻的挑战。为了将其更好地应用到广播电视监测中,需要熟悉云计算技术、积极了解与云计算有关的知识、培养一个监管专业化、系统化的信息服务团队,以提高监测监管事业的整体水平。

参考文献

[1]闫阳.云计算与广播电视监测系统的迁移改造[J].广播与电视技术,2011(11):38.

[2]刘远飞,白文静.云计算时代关于监测数据安全保护的思考[J].广播电视信息,2012(12):36-37,41.

[3]戚建国.基于云计算的大数据安全隐私保护的研究[D].北京:北京邮电大学,2015.

[4]陈小燕.云计算时代数据安全的防御措施探讨[J].电子技术与软件工程,2013(16):245-246.

云数据时代 篇5

——乡约新时代

黄山社区教育中心

青岛西海岸新区王台镇徐村在乡村振兴中以“学习引领，文化振兴”为总抓手，精心打造八大文化板块，助力乡村振兴。2018年被评为“山东省新型职业农民乡村振兴示范站”。

2019年10月，青岛市西海岸新区暨王台镇2019年全民终身学习活动周启动仪式在王台镇徐村成功举办，徐村文化振兴实践引起国内众多媒体关注。

2020年4月，青岛西海岸新区王台镇徐村第二届桃花源艺术节如期开幕。

本届艺术节开启了“云上”直播，充分利用“互联网+”平台，采取直播、抖音等形式，从4月8日到4月13日历时6天，多角度、全方位展示徐村桃花美景的独特魅力和徐村在乡村振兴中发生的深刻变化，让人们在云上赏花的同时畅享徐村的文化盛宴。

◎乡约新时代

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活动时间:

4月8日

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活动地点：乡约新时代音乐综艺小聚院

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活动内容：以歌舞等形式

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活动人数：5人以内

万亩桃园里，网红现场探秘“桃花源”徐村，直播桃花园的美景和桃花园里桃农管理桃树等农事活动。

“微型”茂腔戏《小姑贤》，茶艺表演，现场制作，节目精彩纷呈。赏花之时，聆听古韵天籁，让观众赶赴一场精神盛宴,接受一次精神洗礼。

云数据时代 篇6

【关键词】大数据时代；云会计；集团企业；资金管理

一、引言

伴随着经济的快速发展，以计算机为基本特点的信息化技术在社会当中逐渐普遍，并且在各个行业当中的应用也越发明显。在大数据时代之下，通过云计算管理企业的资金，其可以显著提升资金管理的效率，促使资金管理更加及时、实用、合理。对此，研究大数据时代基于云会计的集团企业资金管理具备显著意义。

二、大数据时代基于云会计的集团企业资金管理模型

云会计的基本体系结构有基础设施层、硬件虚拟化层、数据层、平台层、软件层5个层面。云会计能够帮助集团企业实行数据的实时收集与记录、资金的运转相关记录等，实现半结构化、结构化、非结构化的数据分析与计算，促使企业在获得相应的数据之后能够更加准确的进行分析与判断。

集团企业资金管理相关的行业数据、同行数据、销售数据、现金流数据、资金数据、银行企业互联数据等都储存在云会计的数据层当中，在大数据的分析过程中能够随时随地通过数据层对这些资金数据进行管理、分析和决策，从而为集团企业的资金收支与付出、资金调拨管理、考核管理以及资金分析等提供支持。

三、大数据时代基于云会计的集团企业资金管理作用

1.实现统一化集团企业的资金信息

在传统的资金管理当中，一般情况下信息的准备与提供工作都会存在一定程度的误差，如果是人为的采集与提供其误差必然更大。对此，在大数据时代的云会计中实行资金管理上，资金信息的准备与提供的管理工作是由云会计平台一手完成，其能够实现统一性的信息准备和管理，并且能够在准备过程中就对数据进行全面性分析，从而确保数据本身的准确性，排除在数据信息准备的过程中发生的各种误差和人为失误，促使资金管理更加全面、高效、准确和有使用价值。

以资金调拨的管理为例，通过云平台的资金管理，能够随时监控任何下属企业的资金企业运行状况，云端的资金管理系统能够和企业相应的银行以及会计核算业务想关联，从而实现系统化的集群，形成司库的管理。在投资活动、经营活动以及筹资活动等方面，促使几天企业的资金在企业外部或内部进行流动，从而杜绝资金的随意挪用，提高集团企业资金的应用合理性与安全性。

2.应用信息技术对数据分析实现预测管理

在市场经济影响之下，市场当中的供需关系一直在发生改变，如果企业对市场供需关系的掌握不及时，不仅会导致企业的战略发展与市场需求不符合，还会导致企业的经济利益严重下滑。对于集团企业而言，其管理的不仅仅是一家公司，而是多家公司。对此，通过大数据时代的云会计实行资金管理，能够随时保障数据分析的及时性与准确性，能够及时预测未来一段时间内市场经济的改变情况，从而为企业的战略发展提供一定程度的预测帮助作用。与此同时，出了未来经济的预测，还可以实现对企业管理决策的帮助。对于企业或个人而言，信息化技术有着非常明显的应用意义，是规划市场战略的重要决策因素之一。通过应用云计算实行资金管理，能够对企业的各个管理环节进行分析，从而提升经济的分析能力，为企业的资金管理提供一定程度的帮助。

3.实现成本与效率的计算

提供和生产是市场行为中最为基础的两项，在提供方面主要是指产品的销售、供给方向，在生产方面则是生产产品的依据与市场需求等，这两项因素都会导致企业的效益与成本受到严重的影响。借助大数据时代的云会计实行资金管理，能够通过各个方面的数据，例如行业数据、同行数据对市场的变动进行分析和掌握，对集团企业的各个方面数据提供更为合理的分析管理，从而降低集团企业的经营、生产、销售风险，最大程度的优化生产资源的配置、销售资源的分配等，促使企业以最低的成本实现最大化经济效益。

四、总结

综上所述，伴随着科技的持续发展，市场经济的影响越发明显，资金管理对于集团企业而言有着非常重要的意义和作用，直接关系到企业的发展、运行和个人的资金管理质量。在大数据时代之下，合理应用云会计技术能够为集团企业的资金管理与运行决策提供技术、数据等多方面的支持，促使集团企业实现最大化经济效益。

参考文献：

[1]程平，陈珊.基于云会计的财务共享服务中心货币资金管理[J].会计之友，2016，13（14）：129-132.

[2]李音.浅议大数据时代基于云会计的集团企业期间费用管理[J].财会学习，2015，21（9）：35-36.

[3]吴涛.大数据时代集团企业基于云会计的财务共享中心费用管控[J].中国经贸，2016，23（15）：178-179.

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大数据时代的媒体云互动电视应用 篇7

随着云时代的来临, 大数据 (Big data) 也吸引了越来越多的关注。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息, 而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之, 如果把大数据比作一种产业, 那么这种产业实现盈利的关键, 在于提高对数据的“加工能力”, 通过“加工”实现数据的“增值”。其爆发式增长被公认为是新的自然资源。大数据具备4个V的特点:体量 (Volume) ——非结构化数据的超大规模增长, 数据体量是传统结构化数据库的10倍到50倍, 数据从TB级跃升为PB级。多样性 (Vairety) ——数据的内容多样, 可以是文本、图像、视频或者机器数据以及其他类型的数据等。价值密度 (Value) ——价值密度低, 商业价值高。以视频为例, 连续不间断监控过程中, 可能有用的数据仅仅有一两秒。速度 (Velocity) ——数据分析要求以最高的速度实时产生, 而非传统数据挖掘技术的事后分析。

目前, 行业对于采用云计算技术支撑广电互动电视应用已经形成了共识, 通过“媒体云”平台, 传统的广播电视可以具备点播、时移、回看等功能, 进而向用户提供统一高效的互动电视业务体验。然而, 如何进一步经营好互动电视服务, 为用户提供具有差异化、个性化的高品质服务成为了提升交互电视运营价值的一个课题, 大数据技术的应用为这一诉求带来了完美的解决方案。

广电业务云平台通过引入大数据技术, 可以从以下几个层次收集数据并进行实时分析, 进而获得相应的信息。

用户收视数据——通过对于用户在不同时间收看不同电视频道, 进而了解用户关注的电视频道乃至电视节目内容、类型等信息。

用户点播数据——通过收集分析用户对于VOD的使用情况进而了解用户的收视习惯以及对于点播节目的喜好信息。

机顶盒终端使用数据——通过对于终端设备运营情况数据的收集与分析进而了解用户的使用习惯以及网络的运行状况。

通过对于以上数据的收集分析, 可以为用户提供全新的互动电视服务形式, 可以有效地提升业务到达率和用户活跃度, 进而提高用户的ARPU值。这些全新的典型应用包括:

个性化的EPG

在双向网络条件下, 借助于云平台和大数据技术, 用户的EPG不再是千篇一律, 系统可以依照用户的喜好以及收视习惯, 在用户的终端EPG上有针对性的推荐内容, 从而实现EPG的个性化。进一步的, 可以通过社交化能力的导入, 在EPG中实现了解用户的好友、邻居等其他用户的收视热点, 大大增强用户的活跃度。

智能节目推荐

通过云计算平台和大数据技术对于用户收视行为的分析, 以及对于播出节目内容和后台系统的分析, 可以在用户观看电视节目的时候有针对性的向用户推荐相关联的节目, 这一推荐类型存在以下形式。

开路频道导视

通过对于EPG数据的挖掘, 可以将传统的基于时间线的频道资源碎片化, 进而切分成基于内容的分块的频道资源。系统可以通过先验知识的自动化分析, 进而可以了解到每个电视频道在不同时间段播出的节目类型, 进而可以根据节目类型将频道进行聚类。这改变了过去以频道编号或者频道类型进行分类的频道方式, 进而可以依照当前频道播出的节目类型对于所有频道进行动态分类。采用这样的方式, 可以大大方便用户选择收看的电视频道, 变被动的扫描频道为主动的选择感兴趣的电视频道进行收看。 (见图1、2)

点播推荐点播

通过对于点播数据媒资内容的分析, 可以实现对于点播节目内容的关联, 进而可以在用户点播观看VOD节目时对用户推荐其他类似主题、类似导演、类似演员的节目。进而, 通过对于用户行为的分析, 可以向用户推荐其他用户观看的热门节目等, 增强用户使用VOD服务的活跃度。

直播推荐点播

用户当前正在观看某电视台播出的某部电视剧的第6集, 传统情况下在其播完后用户只能在次日才能收看到该电视剧的下一集, 然而如果VOD系统中恰好也有这部电视剧, 那么就可以在该电视剧的第6集播出时提示用户通过VOD点播观看该电视剧的第7集, 进而可以有效地提升互动电视的使用率。 (见图3)

智能广告投放

数字电视机顶盒的UI与交互界面为在系统中开展广告运营提供了很好的空间。传统的数字电视广告包括EPG广告、音量条广告、换台广告、贴片广告等。通过媒体云平台与大数据技术的应用, 广告的投放可以更加智能。一方面系统通过前文所属的对于电视频道当前播放节目内容类型的分析, 进而为该时段该频道的相关广告位投放相关联的广告。例如会将啤酒的广告自动投放在与体育、娱乐等相关联的节目频道与时段, 而将日用品的广告自动投放在与生活、女性相关联的节目频道与时段。另一方面, 系统可以对于用户收视习惯与行为喜好进行实时分析, 进而为时常收看体育节目的用户投放体育用品广告, 为时常收看娱乐节目的用户投放时尚用品的广告。 (见图4)

实时收视率分析与导视

借助媒体云平台与大数据技术, 收视率的统计不再是一个难题。系统可以通过双向网络实时收集每一个终端的收视情况, 借助于对用户所在区域的了解, 实时分析不同时段每个电视频道的收视率情况, 乃至不同电视频道播出的不同电视节目的收视情况 (见图5) 。此外, 借助于收视率分析数据, 系统可以对用户的收视行为进行实时引导, 例如将需要推广的电视频道的栏目通过推送广告的方式下发到用户终端, 从而对用户收视情况进行实时引导, 实时影响不同频道的收视率。

实时网络运行状况报告

在双向网络的情况下, 用户的机顶盒终端的运行情况不再是一个无法探测的黑盒子, 而是可以通过自动向平台报告终端运行状态, 进而可以了解终端和网络的运行情况, 有助于运营商分析统计提升数字电视网络的运营质量。例如, 借助于业界通用的TR069终端网管协议, 云平台可以实时了解网络中每一个终端的观看节目、信号质量、网络时延、终端CPU内存等的使用情况等。这样在网络发生故障造成信号中断或者终端个体原因发生故障时, 系统可以第一时间了解到故障的发生, 进而在用户投诉之前掌握到问题, 主动优先为用户提供更好的保障服务。 (见图6)

云时代的数据安全风险及技术对策 篇8

被看作第三次IT浪潮代表的云计算正快速发展,人类在享受云计算所带来的低成本、高效率的同时,也面临着严峻的安全问题。在2013年RSA大会上,CSA(云安全联盟)列出了云计算领域的9大安全威胁:数据泄漏、数据丢失、账户或服务信息劫持、不安全的接口和API、拒绝服务攻击、内部人员的恶意操作、云服务的滥用、审查不足、共享技术漏洞。与CSA2010年发布的调查报告相比,可以发现云计算安全威胁的排序发生了较大的变化,数据泄漏由原来的第五上升到了第一的位置,数据安全问题已成为云计算时代的重点威胁。近年来,频频发生了多起云数据安全事件,如Google邮箱发生大规模的用户数据泄漏事件;微软重大的云计算数据突破事件;云计算服务提供商Amazon(亚马逊)公司的宕机事件,服务中断持续将近4天;而就在2014年12月国内阿里云上的一家知名游戏公司,遭遇了全球互联网史上最大的一次DDo S攻击。这些事件更引发了人们对云计算高度发达时代的数据安全的担忧。因此,数据安全性已经成为云计算进一步发展应用所迫切需要研究解决的问题。

1 数据安全存在的主要风险

当前云服 务主要分 为3个层次 : 基础设施 即服务(Infrastructure as a Service)、平台即服务(Platform as aService)、软件即服务(Software as a Service),即主要向网络用户提供计算、数据存储、数据访问、软件等服务,云计算中的用户数据存放在云端,通过网络将用户所需计算结果回传给客户端。从这种全新的网络服务模式结构来看,云计算中的数据安全风险主要来源于三处:云端、网络、客户端。

1.1 数据访问权限风险

根据访问人群的不同分为三种情况:(1)不法用户的恶意攻击。可以说分布在世界上的任何一个角落的不同用户均可通过网络访问“云”,多数情况下任何一个持有有效信用的人都可以进行注册成为授权可信用户并立即使用云服务,这就给不良滥用提供了可能条件。获得授权后的恶意破坏份子通过研究云计算环境的基础架构及服务软件,寻找服务环境存在的安全漏洞,并对其他用户进行攻击或发送各种恶意软件。而在云计算平台内部部署恶意软件能直接进行DDo S攻击或在云计算平台开展法律禁止的服务、非法攻击破解、信息窃取等不法行为,对他们而言,这种针对信息数据资源高度集中的服务提供商云端进行的渗透攻击远比对单个企业或用户攻击更有利可图。(2)伪可信用户窃取数据。当用户注册信息如用户名、账号、密码等泄露被他人所掌握时,他人便可以成为伪可信用户获得访问授权允许进入云资源中心获取数据。(3)服务提供商内部可能的不当行为。除云用户自身有访问权外,提供服务的云计算服务商享有云端数据的优先访问权,能够掌握所有数据。因此,存在着供应商内部人员有意或无意的偷窥、泄漏、破坏用户数据,甚至导致数据不可用或丢失的情况,这种破坏性与不法用户的破坏性相比要更恶劣。

1.2 虚拟化环境的安全风险

云计算利用虚拟化技术将硬件和软件虚拟为动态可扩展、可分配的资源,使传统物理设施的资源利用率显著提高,系统动态部署更为灵活、便捷,强化了云计算在基础设施、平台、软件层面上提供多租户云服务的功能,但同时也带来数据安全新问题。主要有两种情况:(1)虚拟化软件的安全漏洞。目前云环境中的虚拟化软件有些已发展到可以通过任何形式的网络连接,让用户在不同的时间、地点及可移动的多种设备上,便捷且高效的获取到各种应用、信息及通讯。有些虚拟化软件通过与设备连接通信,将单个用户的工作环境延伸至远程访问端设备,在单一操作系统下为多名用户提供工作环境。如此强大的功能使得虚拟化软件的完善性更加重要,一旦存有漏洞就会造成用户数据被入侵的风险。(2)虚拟机缺失监控。云环境中的用户通常拥有多个虚拟机映像,它们之间相互通信,彼此合作,在进行数据资源的分配与回收时并不需要经过传统网络接入交换机,导致很多传统安全防护方法失去效用,数据在它们之间的运行和迁移因缺失监控而面临着安全威胁。

1.3 数据存储安全风险

(1)缺少有效隔离。数据高度集中整合存储在云端,不再处于数据拥有者自己的可控信任范围内,并且无从知道数据被存放的具体位置。因为云数据中心通常是多租户共享资源,不同用户的大量数据信息可能都被置于同一物理资源上,从而导致用户与其他用户之间的数据无法有效隔离,也就很难保证数据会是安全的。(2)数据残留。在云计算环境中,用户根本无法确认云服务系统中存储的信息资源所在的存储空间在重新分配给其他云用户之前是否已经被释放或者信息已被完全清除。即使数据在被以某种形式擦除后仍会残留有某些物理表现,存储介质被擦除后可能留有一些物理特性使数据能够被重建,数据残留有可能会无意泄露敏感信息。(3)无容灾备份。当云中数据受到自然灾害如恶劣天气、水、火、雷电等或人为因素攻击、云服务提供商倒闭等情况影响,而事先没有进行备份或迁移时,可能面临数据丢失或破坏而难以恢复的风险。

1.4 数据传输安全风险

数据在传输过程中所面临的风险主要由两个因素引起:(1)边界模糊。在传统网络中,可以通过物理上、逻辑上的安全域清楚定义出网络边界而形成边界防护和数据保护。而对于云计算环境下的网络,云计算的开放性使网络边界变得模糊甚至消失。云服务面向所有公众,当云用户把数据通过网络传输到公共云时,数据存在着被不法份子窃取和篡改的风险,数据的保密性、完整性和真实性受到严重威胁。(2)加密失效。云计算所拥有的弹性、扩展性、多租户、分布式的架构特征,意味着比传统基础设施存在更多的数据传输,同步分布在不同机器上的镜像,云基础设施与远程Web客户端通信,信息在云间交换,当加密强度不够的数据在传输时,攻击者能通过实施嗅探、中间人攻击、重放攻击来窃取或篡改数据。

2 技术对策

2.1 安全认证

采用身份认证控制访问权限,实时进行身份监控、权限认证、证书检查,确保访问用户的可信安全,防止非法越权访问。目前用于身份认证鉴别的因子通常有三种,包括:用户知道的——口令、密码等;用户拥有的——信用卡或U盾; 用户具有的——指纹、签字、视网膜等。这几种鉴别方法有各自的优缺点,口令、密码的机制简单却容易受攻击被泄露,信用卡、U盾不易受攻击但却有易丢失问题,而指纹等生物鉴别技术安全度高但需配备有高级昂贵的设备。目前使用最为广泛的是口令和密码,但很多事实已经证明即使密码强度再高也不能说是安全的,同时使用多种鉴别方法进行多重认证应该成为现阶段最好的安全防范措施。如目前广泛运用的账户登陆密码加手机动态密码双重认证已经成为了当前的一种主流安全技术。

2.2 数据加密

对数据进行加密无疑是实现数据保护的一个重要方法,即使文件数据受到攻击被非法窃取,加密依然有着它的防护作用,想要破解难度很大,因此可以认为加密了的文件是相对安全的。但相较于传统数据中心,云数据中心的数据加密防护更需要多样性。在这一要求上,多模加密技术是目前拥有较强优势的一种技术方法,它将对称算法与非对称算法相结合,针对数据本源加密,且不受加密文件格式的限制,即使是将来生成的文件格式也可以做到自动加密,同时,它具有较强的灵活性,能让用户自主选择加密模式。多模加密技术的这些特征使其既可以保证本源防护即加密质量,还能应对数据存在的多样性环境,起到更迅速的安全防护反应。

2.3 数据隔离

云服务架构特性之一就是多租户,大量不同用户的数据因存储在一个共享环境中而存在安全风险,这也是许多潜在用户仍在犹豫是否要将重要的私有数据放入到云中的原因。将各用户的数据实施隔离是解决这个安全风险的有效方法之一。可以运用两种不同的方案:(1)建立私有云。私有云因是为不同的租户分别构建的独立云,用户对云中资源有自我掌控权,所以安全性极高,即使发生了数据丢失情况,一般也能较快的进行数据恢复。(2)逻辑隔离。在公共云中,物理安全边界是模糊的,因此可以对逻辑安全边界进行强化。在公共云中对多租户数据分别采用不同架构,结合分布式存储思想将共享存储划分成不同区域,在不同区域之间配置安全策略,并采用如VLAN、分布式虚拟交换机等技术对数据实施安全隔离,从而阻止非授权的跨区域数据访问。

2.4 异常检测

云计算、大数据时代下的BIM 篇9

1 BIM、云计算和大数据的相关概念

1.1 BIM

BIM即建筑信息模型,是以三维数字技术为基础,集成了建筑工程项目各种相关信息的工程数据模型,是对工程项目设施实体和功能特性的数字化表达,同时使建筑项目的信息能在项目全生命周期中得到充分共享。它具有可视化,协调性,模拟性,优化性和可出图性五大特点。BIM的出现,使建筑行业发生了由2D到3D再到nD的变革,在全建筑生命周期中,可实现对建筑模型的集成化管理,将建筑物的信息模型同建筑工程的管理行为模型进行完美的组合,有利于制定最佳的建筑方案,并通过全真动态模拟规避工程中可能发生的风险。

1.2 云计算

云计算,借用怀进鹏院士在2013年中国互联网大会上的发言“上个世纪60年代互联网先驱对未来计算机互联网有一个设想,这个设想就是把世界所有计算机连在一起,能让用户使用远程的计算机,实现两个功能,第一个功能怎么获取数据,第二个功能怎么用别人的计算机。”这便是云计算的雏形。而云计算又不单纯指计算,随着云计算技术的不断发展,基于云计算的云储存等云端服务技术也得到广泛的应用。

1.3 大数据

随着数据采集能力的爆发,大数据出现。2008年,全世界最权威的学术期刊之一《Science》杂志出版的专刊中,给出了大数据这样的定义:“大数据代表着人类认知过程的进步,数据集的规模是无法在可容忍的时间内用目前的技术、方法和理论去获取、管理、处理的数据。”大数据满足3个特点,即3V特性:规模性(Volume)、多样性(Variety)和高速性(Velocity)。

2 云计算和大数据同BIM结合的优势分析

将云计算和大数据同BIM相结合,有广泛而深远的意义。

(1)在云计算和大数据出现前,建筑工程项目中所产生的大量数据无法被有效的管理和利用,人们对整个建筑工程项目的分析和认知仅是依靠一些易于获取和处理的特征数据,因此不免会对工程项目的控制出现偏差。而云计算和大数据的出现,使得对海量数据的管理和利用成为可能,人们开始对工程项目所有数据进行分类、整合、管理和利用,实现了对建筑工程项目全面且精准的了解和控制。

(2)云计算的出现很好地降低了BIM技术应用的基础硬件投入。用户不再关注计算机本身的硬件配置和计算处理能力,更多的是将数据等资源提供到云端,云计算以其强大的数据处理和计算能力,将加工好的数据再反馈给用户,用户只需支付一定的费用。如此,便可充分利用云端互联网这个强大的计算平台,不仅降低了BIM成本造价,同时还提升了工作效率。

(3)基于云计算而衍生的云储存技术,实现了BIM建筑工程项目的跨地区、跨公司的即时协同工作。模型存储在云端,可通过安全的网络连接进行访问。设计师设计出来的模型可通过云端直接在咨询顾问的电脑上打开。此外,对一个模型进行方案改进后,模型会自动进行更新,完全不需对模型进行重新的发布与共享。各地、各个专业的设计人员就如同在一个办公室工作一样方便。

(4)云计算还保证了设计和管理的高机动性。通过安全的远程控制系统接入云端,可实现任何人,在任何时间,任何地点对BIM软件和工程项目的云端处理,从云端下载,上传至云端,在云端共享等,很好地增强了机动性能。

(5)基于云计算的BIM易于实施和维护。云计算的实施简单明了,不需下载一系列程序、安装到计算机或实时更新软件。云系统也不需用户自己来进行维护,完全可以放心地交给后台相关技术人员。

3 云计算和大数据同BIM相结合的障碍分析及相关建议

尽管云计算和大数据同BIM相结合有着如此之多的优势,但要实现完美结合却仍存在诸多障碍。

(1)建筑行业是由建筑、结构、给排水、暖通和电气等相关专业共同组成,跨行业也是建筑行业特性之一,也形成了复杂的跨行业信息数据。因此建筑要与大数据相结合,首先要做到数据信息的标准化,否则计算机根本无法对这些信息进行有效的处理和利用。国家应该加强行业信息化标准的研究与编制,规范行业信息资源,促进信息的共享与集成,这具有深远意义。

(2)建筑行业存在天然的壁垒。BIM大数据首先具有高度复杂的数据维度,海量的数据之中既有建筑类的数据(如建筑造价类数据、建筑结构类数据、建筑施工工艺类数据和建筑材料类数据等),还有管理类数据。其次是我国的建筑法律法规的多元化不统一性,对专业的要求与国外不同,各省市的建筑行业法律法规也都不同。因此,BIM大数据的挖掘成一个高门槛行业。所以,要加快发展大数据协同融合创新、大数据综合性分析与智能分析等相关技术,打破坚实的行业壁垒。

(3)数据安全问题。针对云储存的数据安全问题,不同的人持有不同的意见。有人认为应用云储存,数据安全无法得到很好的保障,数据信息容易泄露,用户的权益容易被侵害;而有人持相反意见,认为云端系统由更专业的人进行维护,更容易保证数据的安全。数据的安全性包含两个方面的内容,一是可恢复性;二是保密性。面对第一个问题需要成熟而且先进的技术支持,同时“云备份”技术也是解决这个问题的有效途径;面对第二个问题,可对重要数据进行加密,因此需要研制和开发加密软件和解密软件,这需要投入一定数量的人力和财力,而且牺牲了数据访问的便利性,但却不失为一种方法。

(4)近年来云计算、大数据及BIM的发展速度大幅超越了人们的想像。但设计师更倾向于传统设计,面对如此多新的理念,更多地表现出冷淡或排斥。因为学习这些全新的理念需要消耗大量的时间和精力,并且这些新兴的理念也处在前期发展阶段,许多标准并未成熟,相比于发展成熟的传统设计理念来讲,必然更倾向于后者。面对这样的局面,国家应加大这些新兴理念的宣传力度,从高校抓起,开设相关课程,组织相关竞赛,让这些新兴的理念根植于我国建筑行业的后备大军中;同时我国可重点培养一批BIM人才,建立更多的科研机构试验点,完善相关制度和标准,大力推进新理念的应用。

4 结束语

通过对BIM、云计算和大数据相关总结与分析,云计算和大数据在BIM中的应用将产生不可估量的作用,有无限广阔的前景,会成为BIM技术理念发展强有力的推动力。我们要重视云计算和大数据的开发和利用,持之以恒地推进和应用,将二者与BIM技术进行很好的融合,不断为建筑行业补充新鲜血液。

参考文献

[1]Goldberg,H.E.The Building Information Model[J].CADalyst,2004,21(11):56-58.

云数据时代 篇10

1 大数据时代“云服务”的特征

在信息发达的现代社会, “云服务”带给我们非常好的数据存储平台。我们可以将自己的信息放到云端, 以便于随时随地的应用。将云服务的主要特征划分为以下几个方面:一, 方便快捷。“云服务”的普及, 使得使用者具有了一个内存大且不易丢失的存储工具, 人们只要将数据信息传到上面, 就可以放心的查看, 使用, 大大的节省了时间, 给人们的生活带来便捷。二, 高性能, 高可靠性。“云服务”的各个单元相互独立, 不会互相影响, 它们有各自的软件及硬件资源, 提供了高性能的服务。同时, 在云端, 提供各种数据的存储以及备份, 还可以在工作失误的情况下, 提供恢复的服务, 大大的提高了使用的可靠性。三, 隐私问题的保护和安全性有待提高。每件事情都有两面性, “云服务”也有。如何保证用户的数据不被非法的查看、盗窃、修改, 是现在技术方面要着重考虑的问题。

2“云服务”信息安全隐患产生原因

2.1 前期开发阶段安全性不高

软件在开发过程中, 设计者没有考虑到来自互联网方面的各种危害, 没有对软件本身的安全度加固。还有就是监管不到位, 使用者没有注意到软件的防护与定期监管, 就会使得各种恶意软件有了入侵的机会。

2.2 使用者安全意识淡薄

使用者在注册登录的时候设置的密码过于简单, 大大的降低了安全度。此外, 没有做好安全加固和内部访问设限等都是潜在的安全隐患。

2.3 黑客对信息的窃取

因为“云服务”的大范围使用, 用户会将很多重要信息传到云端, 这样就吸引大部分的竞争者。他们想要窃取并修改对方的信息, 以造成对方的巨大损失, 这样就产生了很多侵入别人信息内部的黑客。黑客是“云服务”信息安全的重大隐患。

2.4 相关使用法律不规范

“云服务”的相关法律法规存在不规范之处, 其对于使用者缺乏有效的监管与约束, 从而造成了大量的使用者肆意妄为的现象频频发生。

3 大数据时代“云服务”信息安全保护的重要性

因为“云服务”使用的范围广泛, 大到国家, 军队的相关信息, 小到企业, 个人的相关信息都与“云服务”密切相关。一个信息的泄露有可能影响到全局的发展, 所以提高安全性是必要的。

信息是一种资源, 而信息安全主要包括信息的完整性、可用性、保密性和可靠性。完整性是指确保信息完整, 不能丢失。当用户将数据传输到云端, 要确保数据永久存在, 这样才可以让广大的使用者产生信任, 吸引更多的使用者。可用性是指数据传输成功后, 当用户再次使用, 应确保数据仍旧可以被使用。保密性是指信息不能被泄露和修改。最后一个可靠性是指这个平台无论是本身存储方面, 还是后期的管理方面, 都要确保万无一失。这样才能使“云服务”更加广泛、放心地被使用。

4“云服务”信息安全保护措施

4.1 加强技术保护

技术能力的提高是信息安全保护的直接方式。在网络普及的现代, 侵权者的手段在不断的提高, 过去保护的方法已经被破解, 为了信息的安全存储, 技术方面的提高迫在眉睫。在各方面迅速发展的情况下, 研究新型的技术, 培养高技术人才是网络信息安全保护的重大任务。

4.2 加强监管能力

这里的监管包括软件自身的监管, 行政监管和本身使用规范的监管三方面。软件自身的监管就是要增强软件自身防恶意侵袭和对软件时刻监管的能力, 只有这个能力增强了, 软件自身的可靠性也就大大的提高了。行政监管就是网络安全部门要制定相关的制度, 必须明确使用者权限以及越权的相关惩罚。本身使用的监管就是使用者本身要有自我约束能力。

4.3 增强加密系统

设置加密系统, 首先要设定用户权限。具体表现为;为不同用户设置不同的使用权限, 当非本人操作时, 就会发出报警和自动加锁。其次要对数据进行加密, 当用户申请访问数据时, 就会有相应的解密, 如果解密成功, 就可以访问。反之, 就会发出报警。当然, 针对时间长久遗忘了相关加密信息的使用者, 也应该有相关的验证, 然后重新获取。

4.4 增加相关保护法则

近年来, 国家越来越致力于大数据的应用, 那么越来越多的重要信息被传入到“云服务”。这些数据都是至关重要的, 应该添加重要的法则加以约束。

5 结语

大数据和“云服务”的时代已经到来, 各行各业得到了迅速的发展, 这给我们带来众多益处的同时也带来了更多的机遇和挑战。我们应该积极的面对, 不断地发展, 提高使用的安全性, 让使用者更加放心的使用, 让时代快速发展。

参考文献

宝德云：云时代的线下生意 篇11

宝德集团有10多年的服务器和存储设备的设计生产和销售经验，在硬件行业积累很深，另外它还投资建设数据中心。位于深圳的数据中心于2014年6月投产;位于广州的数据中心2015年初投产;宝德还在北京、上海在建或筹建数据中心。在香港、北美等地，宝德也在规划联营数据中心。它希望形成数据中心环网，为用户提供异地灾备能力。

不过，李越所在的宝德云业务与公司传统业务有着巨大差别，它从事云平台软件的开发和服务。由于互联网行业背景，李越从一开始就认定要基于开源技术开发云平台。当时，在与云相关的几种开源技术中，李越发现，OpenStack社区氛围活跃，他拜访接触到了国内主要的OpenStack人士，他们是一群深具开放精神的年轻人，学习氛围好。再结合当时企业中对一些开源技术的使用状况，经过综合考虑，李越选择基于OpenStack来开发公有云平台。

2014年初宝德公有云平台上线，先后为游戏、移动应用提供服务，并实现了事故故障率为零。在这个过程中，李越拜访了大量企业，发现其中很多传统企业对云的需求与互联网行业对云的理解有着巨大偏差。

线下云服务

很多传统企业告诉李越，他们的ERP、CRM数据是企业的安身立命之本，他们考虑IT系统的核心之一就是如何保障数据安全，因此，不可能把数据放在公有云上。但这些传统企业确实想往云端走。这让李越有了一个想法：为什么不利用公有云技术帮企业级客户去构建私有云平台？

公有云和私有云在技术原理上是一样的，都涉及计算、网络和存储虚拟化。但公有云的复杂度很高，它要面对各种黑客，防范各种攻击，应对各种应用不稳定的场景，这对技术是个很好的磨练。如果在公有云上把这些关键技术问题都解决了，再应用到私有云上，客户可以更放心。

开源技术对私有云来说也是新生事物。过去，私有云都基于封闭技术，客户很容易被绑定，但把公有云中的开源架构和平台引入私有云，就能解决绑定问题。“随着英特尔、红帽等巨头加盟OpenStack，客户已经认可了OpenStack开源技术，知道这符合大势。”李越说，“因此，我们在提供私有云服务时，会毫不犹豫地告诉客户，我们基于OpenStack开源技术，我们做了大量工作解决了安全、稳定问题，客户还不被锁定。”

李越还意识到，用户建设私有云时，起步需要更轻盈一点。现在市面上一些公有云，是为应对庞大业务而开发的，相对来说，它们比较重，这样的系统放在单独一家企业中是不合适的。于是，在宝德开发的私有云平台方案中，用户最初只要用4台普通服务器，就可组建一朵小云。之后，可根据需求方便地堆叠扩展。

除了技术上的考虑，在运营模式上，李越他们发现，很多互联网基因的云公司“轻线下、重线上”，这让很多企业级客户很不适应。如今，虽然人们已经适应从网上搜索和购买各种产品，但企业级业务还需要一个过程，很多客户仍青睐“面对面沟通”和“一对一”甚至驻场服务。

不久之前，在一家国际IT企业的客户调查中，调查结果意外地显示，“面对面沟通”居然是企业级客户获得信息的第一来源;而客户最为关注的是售后服务，这是客户产品选型中考虑的最重要因素之一。

在这样的行业背景之下，宝德云也正摸索一条云服务的差异化道路。它要借力打力——在IT业务发展历程中，宝德本身积累了一支几百人的销售和技术服务团队，遍布全国几十个办事处，它们与当地企业客户离得最近，已建立了密切联系。这是互联网云公司所不具备的。通过新的招募和培训，这些渠道可以从事云服务。现在，宝德云尝试与渠道一起向客户提供私有云服务。

“BAT互联网公司强调可以复制的线上服务，我们强调线下和人的服务。”李越说，“客户一有问题，工程师就响应解决，客户会感到踏实。”

OpenStack混合云

在构建私有云平台的过程中，宝德云也在同步开发公有云的差异化特性，它更侧重于企业级特性的公有云。

一些互联网云服务是早几年定架构、做开发的，面对近两年的应用发展，遇到了几个普遍性问题。例如，企业级高负载应用对存储硬盘的读写速度要求非常高;此外，一些早先的云服务没有采用SDN（软件定义网络），客户在内网是没有隔离的，它们可以相互攻击。这些客户的痛点，是宝德云2014年重点解决的问题。它们采用分布式存储架构，提升存储速度，根据客户的实测，达到某互联网云服务的三四倍;他们基于OpenStack 最新的SDN技术，对用户进行隔离。

一些客户也向宝德云提出，公有云服务的计费要更精细化。现在，宝德云的计费已从业界以小时计费精确到分钟。

创业做云计算以来，李越面临的最大挑战，是在一家硬件基因的公司中，怎么做互联网和云计算的转型，这涉及到人才结构、激励机制等等。“你看准了发展大势，结合你特点，然后要做的就是坚持。大势一定会让传统公司走到这条路上来。”李越说。不过，他也发现了硬币的“另一面”。数据中心、硬件设备是软件公司不具备的。“宝德集团为我们这家轻公司提供了很好的资源支撑”。最近，李越在教育行业遇到了桌面云的需求。在宝德集团，也有部门自主研发桌面云，大家可以资源互补，共同服务客户。

浅谈云计算时代下数据中心建设 篇12

1 数据中心的建设

1.1 数据中心构建新型化

云计算下的数据中心建设, 改进了原来的树形结构即二叉树构建的模式, 而是采用网络架构的设计模式, 解决和克服了传统的树形结构的缺陷, 新型的数据中心建设共包含3个层次:基础设施即服务Iaa S、平台即服务Paa S、软件即服务Saa S。这样, 可以使信息的流量加大, 缓解来网络的信息和流量过载问题, 从根本上解决了过载和热点问题, 拓宽了网络的流量, 对于构建大规模的数据中心具有重要的推进作用。

1.2 数据中心的自动化

数据中心的自动化已成为未来两年内的发展趋势, 人们对于数据中心化的建设的需求也越来越多, 当前随着信息化的不断发展, 我国企业的信息化业务也越来越多, 数据中心也变得越来越复杂。所以, 对IT设备的需求也就越来越高, 传统的管理应用模式已无法适用于新型的设备和企业的发展需求。因此, 实现数据中心建设的自动化就成了IT研究的一项紧要和重大的工作, 当前, 云计算下的数据中心建设, 就是实现信息的自动化管理, 提高和改善工作效率, 降低企业的管理成本以及风险。

1.3 数据中心虚拟化

数据中心建设的一项最基本和普遍的工作任务就是虚拟化, 虚拟化的应用不仅可以在很大程度上服务器的管理得到简化, 而且计算机网络虚拟化应用中可以很大程度上增加服务器的运行速度。通过应用可以最在化的提升数据中心服务器利用率, 增强网络灵活性和可靠性。在应用中可知虚拟化技术的使用, 可以有效的促进用户将可能将多种应用整合到少量企业级服务器上, 并且能够仍然保持高可靠性和灵活性, 同时有效的提升IT系统适应业务变化的能力。

1.4 数据中心节约化

与计算下的数据中心建设可以减少消耗, 节约运行成本。目前网络化能源消耗成本, 基本上可以说能占到数据中心运营维护成本的50%左右。而且随着能源需求以及能源和冷却成本不断的大幅度上涨, 可用能源的容量在今后的应用中将会很快跟不上需求的增长。可以说, 可用能源的容量不足对于当前日益发展的网络技术应用来说, 对于当前的数据中心来说, 目前本地区最为急需解决的问题就是通过创新的技术实现节能降耗。

1.5 数据中心的组合优化

当前优化数据中心运行, 实现三网融合是一个较好的结果, 通过三网融合可以强化各运营商从事多业务运营, 具体方法基本有两种让所有业务都走同一协议和采用波分复用, 通过频分复用、时分复用等技术, 使同一传输介质分离出不同的传输通道。但是另一方面来说, 实施数据中心的组合优化基本上可以说是最后传输部分也都被光网络替换, 应用实现IP化。

2 数据中心中云存储的优势

2.1 节约资本

企业在进行数据中心建设中用于服务器购买和维护等方面的投入是非常大的, 采用网络架构的设计模式, 解决和克服了传统的树形结构的缺陷, 可以使信息的流量加大, 缓解来网络的信息和流量过载问题, 从根本上解决了过载和热点问题, 拓宽了网络的流量, 而云存储允许企业从自身实际情况出发, 在云存储租用及购买上进行选择。云存储服务商更加专业, 而且在应用中能够及时更新和优化存储效能, 通过云存储可以达到使用成本与用户能够接受的价格间的平衡状态, 所以说, 当前数据中心选择租用公共云存储比建设更节约资金成本。

2.2 降低风险

在实际应用中, 企业要构建专属数据中心需要购置相关的硬件设备及数据存储管理软件, 并且在应用过程中需要保证用户正常使用, 及时进行设备及软件的升级及管理;而且在软件应用中为防止意外情况的发生, 数据中心必须要确保数据备份及归档的高效管理。通过云存储服务, 可以使企业将部分风险有效转移, 并且最大化的有效管理控制风险。

2.3 增加访问量

当用户访问量出现突发性大幅度上升的情况, 例如购物网站做活动, 出现了大量的访问量时, 如果在应用是只是单纯依赖企业自身, 那么数据中心将会难以应对, 然后通过云存储服务, 利用云存储所提供的服务器集群技术以及虚拟化技术, 可以有效的对计算机存储资源进行科学的临时调用, 将服务器和相应的存储子模块科学有效的进行适当的分配, 从而解决问题。

3 云计算数据中心的安全问题

3.1 网络的恶意攻击

随着计算机技术应用的日益广泛, 云计算任何拥有庞大的计算能力与丰富的计算资源, 受到了越来越多的关注, 随之而来的导致诸多恶意攻击越来越多, 这些恶意攻击者利用云计算服务, 大肆实施恶意攻击。如果数据中心一旦虚拟防火墙被恶意攻击者攻破, 那整个系统就会诱发连锁反应, 使得存储在云端的数据面临危险, 将要面对被窃取的威胁。

3.2 传统的防范措施

目前我们使用的网络数据基本上物理层处于云计算的最底层, 在应用中安全性都会出现问题, 一般都会特别容易受到各种病毒的的侵入或者是遭到本地网入侵等问题, 为防范这些问题的发生, 在应用中可以采用传统的安全机制对物理层的安全性问题进行处理。

3.3 升级的防范措施

在核心层安全性问题主要是分布式资源管理软件产生的漏动、分布式资源管理等, 在应用中操作人员要经常检查软硬件的更新情况, 根据系统情况经常性对其进行升级, 改变分布式抽象技术, 针对资源架构层的问题, 可以通过通信过程中进行信息加密、控制带宽、通信安全协议等措施防范。对平常使用的开发平台层, 操作人员针对一般存在平台构建漏洞、计算服务性能不可靠等因素, 可以可采用平台升级、Parley-X保护等措施进行防范。

4 结语

综上所述, 新型的数据中心建设在很大程度上改善了数据的传输和应用, 随着云存储技术的不断发展, 我们的数据中心将会更加完善和便捷, 服务器的应用也将会更加有效和快速。

参考文献

[1]赵吉志.云计算数据中心及标准化发展[J].信息技术与标准化, 2011.

[2]侯建, 帅仁俊.基于云计算的海量数据存储模型[J].通信技术, 2011 (5) :163-165.