简介:摘要:随着互联网技术的不断革新和网络空间的不断膨胀,传统数据处理技术已经难以应付大量的信息流,对于信息处理的及时性和准确度不断下降,因此大数据云计算技术便应运而生,如今大数据云计算已经得到了各行各业的认可,被应用于对海量存储数据的分类和处理之中,虽然大数据云计算技术提高了数据处理的效率,减少了处理数据时繁琐的程序,为各行各业的发展提供了新的契机,然而在这样一个数据爆炸的互联网时代,数据安全问题已经从早期的潜在威胁成为了今天危害互联网环境的毒瘤,如何解决这一问题保障大数据云计算技术的安全性就成为了当下最重要的课题之一,文本也将就大数据云计算环境下的数据安全进行深入探讨。
简介:摘要:目的:随着信息技术的迅猛发展,医院信息化已经进入了信息集成的阶段,整合海量的临床医疗数据,为医护工作者提供决策支持和帮助,是本文研究的目的。方法:文章通过提出 CDR临床数据中心架构,并利用三层建模方法,即实体 CDR层、数据仓库层和数据集市层,落实医院数据平台的建设。结果:通过全院数据中心平台建设,可大幅提高医院的整体信息化水平,实现医院信息化建设的跨越式发展。结论:文章对于医院数据平台构建方法的探讨,为医院信息化工作者实现医院信息化数据集成和应用提供了经验和借鉴。
简介:摘要:FLASH器件因其突出的优点在嵌入式系统中广泛使用,但所有FLASH都受数据丢失困扰,数据丢失造成的产品故障现象通常不易复现,难以排查。本文通过对FLASH数据丢失的现象和原因进行分析,提供几种降低数据丢失引起产品故障的措施。为FLASH的设计和使用,提供提高数据安全性的方法。
简介:摘要:随着近年来大数据、物联网、 5G技术、云计算、可视化、智能控制等技术的进一步发展,电站运维管理数据也将越来越庞大。面对如此海量增长的信息数据,传统的数据采集、数据互联、数据处理等技术难以适应大数据时代调控中心对其数据存储与分析的需求,更加难以达到对数据深度挖掘、信息模型规范化、智能高级应用的要求。为此建立电力数据中心,可更好地为电力企业提供准确、有效的信息支撑,为企业的智能化建设奠定坚实的基础。 关键词:大数据技术;电力数据中心;运维管理 中图分类号: TM73 文献标识码: A 引言 近些年来,随着电力企业信息化建设进程的不断加快,电力系统的信息通信已经成为安全运营和高质量服务的重要基础。但是在目前的电力数据中心运维管理工作中,仍然存在一些显著的问题严重阻碍着电力企业的发展,针对存在的问题,进行有效地解决,是当前电力数据中心运维管理要做的重要工作。 1电力数据中心运维管理发展呈现的问题 1.1信息应用的快速交付
简介:摘要: 现如今,人们的生活质量在不断提高,对于电力的需求在不断加大, 针对电力大数据流的异常检测问题,该文将流数据聚类算法与电力大数据相结合,针对现有流数据聚类算法不易存储全部数据、断电数据易丢失等问题,以及流数据聚类算法对于离线阶段聚类算法实时应答的要求,从数据的完整性、安全性以及流数据聚类算法的低时间复杂度的角度出发,对 CluStream 流数据聚类算法进行改进,提出流式 K-means 聚类算法。对在线阶段,使用 Redis 集群进行流数据的缓冲,并设计节点时间衰减策略,增大心跳消息中有效消息所占比例;对离线阶段聚类算法进行优化,使用最佳距离法确定初始聚类中心,减少迭代次数;最后,使用所提出的流式 K-means 聚类算法进行用户用电异常行为检测,实验结果表明,该算法能够很好的发现用户用电异常行为。
简介:摘要:近年来,企业因生产安全事故初期应急救援不利,导致一些事故后果扩大的情况时有发生。目前,国内外应急能力评价涉及个体、组织和系统等多个层次,评估对象也涉及多个方面。但对企业在应急处置中作为初始能力的相应关注及研究较少。为科学指导企业将应急管理重心下移,落实到具体车间和班组,提升事故现场一线人员快速响应能力,本文提出企业初始应急效能评估指标体系。 关键词:企业安全生产 ;应急效能评估 ;