船用物联网中的分布式云存储关键技术

针对传统云储存技术制定的储存策略过少,导致实际储存文件时的合并量过少的问题,提出一种船用物联网中的分布式云存储关键技术。首先采用分布式计算物联网中的节点数据,依据物联网节点特征,搭建云储存框架,建立物联网中的文件与储存策略之间的直接映射,综合计算出的节点性能数据,制定出云储存策略,完成船用物联网中的分布式云储存技术的研究。实验结果表明,与传统云储存技术相比,船用物联网中的分布式云存储技术最终在储存文件时,可以合并文件的数量更多,减少实际文件所占用的储存量。适合实际使用。     

船联网中的分布式云存储关键技术研究

首先设计船联网中的分布式云存储系统架构,指出用户应用层、元数据服务层和数据块服务层各个层的功能;然后对其中的云数据服务层中的数据复制和一致性问题进行探讨,根据云存储的分布式特点,在传统的Paxos算法基础上增加了监控机制,以此降低通信的耗时,节省通信带宽;最后通过与传统的Paxos算法和直接提交协议算法进行比较,说明本文改进的算法能够有效地保持数据一致性。     

基于云存储的船舶通信数据存储平台设计与应用

随着海洋各类电子信息广泛应用,传统的基于单中心的通信数据存储平台性能已经越来越不能满足数据类型及数据量的极速增长。基于云平台的存储系统可以通过分布式的物理资源对数据进行统一存储,不仅提高了存储数据效率,并且通过云存储中心可以对各种类型的存储数据进行检索,可实现不同物理地址数据的共享。本文针对不同区域的船舶AIS系统,在研究AIS数据信息特征的基础上,设计基于云存储的信息共享平台,最后进行仿真。     

云模型自适应算法在船舶航向控制系统中的应用

我国航运发达,船舶在航行的过程中会受到风浪流等不确定因素的影响,人们在提高航行安全性和可靠性方面进行了大量的研究。本文利用云模型对传统的粒子群算法进行优化,在优化过程中主要采用的是正态云粒子发生器,对种群中不同区间中的粒子,通过自适应的方式获取惯性权重值,并详细地阐述了算法的实现过程。最后利用Matlab进行系统仿真,在仿真的过程中增加了白噪声干扰,实验结果表明本文算法较PID控制鲁棒性强、调节速度快、能耗少。     

虚拟盘副本容错技术在云计算平台移动船舶存储网络中的应用

存储数据的安全性成为人们越来越关心的问题,如何利用虚拟盘副本容错技术提升云存储网络的读写性能和数据可用性是云计算领域研究的重点。本文研究虚拟盘副本容错技术,提出基于混合粒子群的副本放置策略和副本动态调整策略,通过副本放置、异步副本更新、副本资源调度和动态调整等方式,提高云存储网络的读写性能和数据的可靠性。     

海洋大数据混合云存储的迁移模型分析

随着GPS,GIS,RS等技术在海洋监测领域的应用,我国建成了完善的监测网络,导致海洋信息数据成指数级别增长。为了解决该问题,云计算技术在海洋信息管理领域得到广泛的应用。云计算技术把不同的计算资源进行逻辑重组,利用海量存储空间和强大的计算能力实现对海量数据的处理。数据迁移技术将数据在不同的存储介质间或者不同系统间进行迁移,来实现系统负载均衡。本文研究了云存储技术在海洋大数据存储和管理方面的应用,同时提出了基于云存储的数据迁移模型,并进行仿真实验。     

云模型在集装箱船舶货物运输风险评估中的应用

海上航运承担了各地绝大多数大宗商品运输,船舶运输集装箱时不可避免会遇到海风、风浪等突发情况,由于集装箱对运输船舶中心产生偏离,在大风大浪中的剧烈震荡会造成集装箱落入海上,严重时可造成翻船,因此集装箱货物运输的风险评估成为航行前的重要步骤。云模型是现在航运风险评估的主要架构,对影响集装箱运输的主要因素进行解析及综合分析。构建人员、船舶、管理、环境的集装箱运输风险评估云模型,对模型可行性进行分析。     

海洋环境监测系统中的云存储加密算法研究

分析云存储存在的安全问题。针对海洋环境监测数据特点,利用保序加密算法对海洋环境数据进行云加密。最后通过与OPEART算法对比,说明本文算法在加解密和数据检索查找方面的性能要优于OPEART算法,并且充分考虑数据量大的情况,提高系统处理数据的速率。     

云服务环境中电子海图的云存储策略研究仿真

电子海图数据规模较大,涉及的种类较多,且处于不断增长的状态。当前电子海图存储方法不具备处理大规模数据的能力,且能耗较高,存储效率低下。为此本文提出一种新的云服务环境中电子海图云存储策略,给出电子海图云服务框架,对基准坐标进行选取,将中央经线和赤道交点的投影看作是原点,用y轴表示中央经线投影,用x轴表示赤道投影,通过横坐标和纵坐标构成墨卡托平面的直角坐标系,通过墨卡托投影技术将地理信息映射至平面地图中。通过混合型云存储方法在云服务环境中选择一个最佳节点对电子海图进行存储。实验结果表明,所提方法不仅存储容量占用率较低,而且存储效率高,能耗少。     

云环境下船舶电力数据中心架构及关键技术研究

云计算快速发展,其应用的范围越来越广泛。本文将其应用于船舶电力数据中心的架构,可以有效地从服务器虚拟化的角度来提高资源的利用。在船舶电力数据中心每天新增的数据是海量的,为保证数据的存放安全和智能性,将数据挖掘和Co Hadoop相结合实现了船舶电力系统的可靠性调度。最后进行仿真,并对实验结果进行分析。     

船舶云计算数据中心高密度信息安全存储方法研究

现有的船舶云计算数据中心高密度信息安全存储方法存在负载均衡性差、存储效率低的难题。为了解决上述问题,提出船舶云计算数据中心高密度信息安全存储方法研究。为了简化信息安全存储的过程,依据压缩感知对高密度信息进行重构,以此为基础,采用遗传迭代查询函数对异常信息进行过滤,得到正常高密度信息,以此为依据,通过P-SLPS算法对高密度信息进行安全存储,实现了船舶云计算数据中心高密度信息的安全存储。通过测试得到,与现有的船舶云计算数据中心高密度信息安全存储方法相比较,提出的船舶云计算数据中心高密度信息安全存储方法极大的提升了负载均衡性与存储效率,充分说明提出的船舶云计算数据中心高密度信息安全存储方法具备更好的存储效果。     

基于云计算的舰船信息检索系统关键技术研究

为了提高舰船定位识别和信息融合能力,进行舰船信息检索优化设计,提出基于云计算的舰船信息检索系统设计方法,采用关联规则特征提取方法进行信息特征提取,采用高阶统计量分析方法进行舰船信息融合处理,结合模糊C均值聚类方法进行舰船信息的隶属特征分类处理,在云计算环境下实现舰船信息的分类调度和信息分区检索。仿真结果表明,采用该方法进行舰船信息检索的查准率和查全率较高,抗互信息干扰能力较强,具有较好的信息挖掘检索能力。     

舰船云存储数据中心密文访问控制机制的优化技术

云储存的本质是一种建立在互联网和PC机的云计算系统,为用户提供随时随地的数据访问与存储功能,具有扩展性高、实用性强等优点。为了提高舰船数据的管理水平,本研究利用云存储技术改进了舰船的数据中心,并对数据中心的密文访问等问题做了详细研究,本文的重点是建立以Hadoop为基础架构的密文访问控制机制,探究了基于属性加密的舰船云储存数据中心的安全性能。     

基于QoS保障机制的舰船云存储中心技术研究

电子技术快速发展,舰船的云存储技术得到了快速的发展。QoS保障机制通常用来确保云存储系统的可靠性、扩展性、可用性以及安全性。本文研究了QoS保障机制在舰船云存储系统中的应用。本文分析了QoS保障机制的分层结构及其关键问题;探讨了云存储技术的发展及其关键技术;给出了QoS云存储系统的设计以及舰船云存储系统的整体架构。本文的研究对我国云存储系统的发展有着巨大的促进作用。     

舰船云计算数据存储安全研究

随着云计算技术的快速发展,在IT产业界得到越来越高的关注。云计算技术凭借其低成本、灵活部署、大规模以及虚拟化等优势,以提供服务的形式满足航运信息化建设的需求。与此同时,云计算技术也引起了用户对数据存储安全的担忧。如何确保云计算中数据的安全性,已成为云计算的重要研究课题。本文针对数据存储安全问题的数据完整性和数据隐私性保护两方面,提出一种基于M-POR算法和MC-R算法的安全存储模型,并给出仿真实验结果。     

雪花结构的新型云计算船舶数据中心结构

随着云计算和信息技术的不断发展,海上船舶云计算数据中心在水上多目标检测、船舶安全航行和海洋环境探测等方面发挥着越来越重要的作用。本文提出雪花结构作为船舶数据中心的网络结构,该结构具有模块化、易扩展、并行路径等优点,能够有效提升网络的扩展性,降低数据中心能耗,减小网络开销。     

船舶大数据信息中心的高性能存储架构设计

随着海上航运业的不断发展,船舶的航运数据、航行轨迹数据、港口航线数据等都呈现爆炸式的增长,为了对海量船舶数据信息进行更好地存储和处理,有必要研究一种具有高性能的船舶数据存储系统,该系统不仅具有快速的数据存储能力,还应具有高效的数据检索功能。本文首先介绍HBase数据库的基本原理,然后基于数据库原理设计一种高性能的存储架构,并详细介绍了该架构的基本组成。测试实验表明,该高性能存储系统在数据量大时具有存储速度快等优势。