云计算智能输入法设计研究论文

下面是小编整理的云计算智能输入法设计研究论文，本文共12篇，欢迎大家阅读借鉴，并有积极分享。本文原稿由网友“cygkevin”提供。

篇1：云计算智能输入法设计研究论文

云计算智能输入法设计研究论文

前言：智能手机、平板电脑等移动终端智能设备开始广泛应用于生产生活的各个领域。随着技术的革新与改进，其功能也相应得到了拓展。在移动终端智能设备当中，智能输入软件有着至关重要的作用。由于传统的嵌入式智能输入软件的内核技术较为落后，输入性能较差，正确率低，在很大的程度上影响了移动终端智能设备的正常使用。智能输入技术的更新变得十分重要，基于云计算的智能输入法设计，将会有效解决这一问题。

一、智能输入法的发展现状

1、键盘输入。键盘输入法是计算机和移动终端智能设备当中应用最多的输入方法。其中T9智能输入法在移动终端智能设备有着十分重要的应用。该输入法支持多国家语言，其中汉字收录达到9000字以上，能够充分满足应用需要，同时能够对简体中文和繁体中文加以区分。在T9智能输入法的基础上，又进一步研发了字能输入法和iTAP输入法。字能输入法丰富了笔画输入，而iTAP输入法优化了T9智能输入法，使输入变得更加便捷、高效[1]。2、手写输入。移动终端设备智能化的发展，在很大程度上促进了输入法的发展。手写输入得到了有效的利用，实现了规模化信息处理的目的。手写识别算法的改进和完善，逐渐满足大众对于手写输入的需求，手写识别率正在不断的提升，能够对多种字体，包括简体和繁体都能准确的予以识别。当前，汉王笔手写输入系统手写识别率接近于100%。3、语音识别。语音识别是一种智能输入法，在当前的智能移动终端当中得到广泛的应用，随着云计算平台的建立，语音识别变得更加实用。语音识别是智能输入法的一次创新。在云计算平台的影响下，语音识别的开发应用，使移动终端设备朝着成“能听会说”的智能设备发展。

二、基于云计算的'智能输入法设计

1、键入式设计。九宫格数字键盘和QWERTY全键盘是最常应用的键盘。基于此，进行输入法子系统设计。在该系统框架当中，由嵌入式客户端和云平台服务端组成。云平台服务器端是中间环节，主要作用就是进行数据信息的处理和传输。在客户端的用户界面当中，选择用户程序，将字符序列传输给云服务器集群，并将数据传输给云平台服务器端，通过码表进行字符序列切分，利用个性化词库和动态统计库，由云服务器集群将字符序列进行转为文字，经过过滤选择，得出最优结果。而客户端接收来自于云服务器端的数据结果，在用户程序界面当中显示出来。整个过程高效且迅速，实现了智能化键盘式输入。在数据信息处理的过程中，能有基于云计算平台进行学习，补充个性化词库，为用户下一次使用提供便利[2]。

2、手写输入法设计。提升手写输入法的准确率，对于移动终端的硬件要求非常高，计算量和存储量等性能需要得到提高。建立手写子系统利用云平台，能够打破来自移动终端的性能限制，基于云计算平台下，提升手写识别的而准确率。由候选字视图、手写区和功能键盘构成了手写子系统框架。能够利用云计算平台巨大的计算能力和存储性能，在低硬件配置的条件下能够达到高识别率的要求。手写输入之后，通过无线网络传输到云计算服务端，对手写内容进行识别处理。嵌入式客户端和云平台服务端在智能手写输入当中发挥着重要的作用。根据负载和计算节点性能，合理分配计算资源。按照合适的线程对手写输入文字进行识别处理。每一个线程在完成数据处理和传输之后，将信息反馈给客户端[3]。

3、语音识别。基于云计算平台的语音输入法子系统设计，避免了嵌入式输入输出受到输入软件自身的限制。针对键盘或手写输入不便的情况下，语音输入可以作为很好的补充，为人机交互提供便利。基于云计算平台的语音输入法子系统设计，将语音检测、语音识别和语音合成技术有效的融合进来，具有语音信息传输、在线即时翻译等功能。嵌入式客户端和语音云服务平台构成了智能语音识别系统框架。嵌入式客户端将语音检测、协议解析、音频编解码、无线网络通讯等功能合为一体，形成完整的手写文字识别系统工具。语音云服务平台利用简单易操作的集成开发接口，为客户提供云计算结构负载均衡、计算以及数据存储的服务。

三、结论

通过输入法在移动智能终端设备的应用现状进行分析，针对传统输入法当中存在的不足，基于云计算平台改进与升级，包括对键盘式输入、手写输入和语音输入等输入法的智能化设计，实现了输入软件技术智能化多语言的发展，智能输入法具有良好的发展前景，将会得到更为广泛的应用。

篇2：云计算环境数据安全研究论文

云计算环境数据安全研究论文

云计算是网格计算、分布式计算、效用计算等技术发展融合的产物，如今普及速度非常快。亚马逊、谷歌、微软等企业向用户提供了在云环境中开发应用和远程访问应用的功能。由于云环境的数据托管给服务商存储在远程服务器中，且应用数据通过互联网传输，数据存储和传输安全是一个重要的问题。在实现云计算之前，首先应该解决由此带来的安全问题。论文描述了云计算中数据安全相关的挑战，研究了对于数据安全不同层面的解决方案。

1 引言

云计算是基于下一代互联网的计算系统，提供了方便和可定制的服务供用户访问或者与其他云应用协同工作。云计算通过互联网将云应用连接在一起，向用户提供了在任意地点通过网络访问和存储数据的服务。

通过选择云服务，用户能够将本地数据副本存储在远端云环境中。在云环境中存储的数据能通过云服务提供商提供的服务进行存取。在云计算带来方便的同时，必须考虑数据存储的安全性。如今云计算安全是一个值得注意的问题。如果对数据的传输和存储不采取合适的手段，那么数据处于高风险的环境中，关键数据泄露可能造成非常大的损失。由于云服务向公共用户群提供了访问数据的功能，数据存储可能存在高风险问题。在后续章节中，本文首先介绍了云计算模型，然后针对云计算本身的属性带来的信息安全问题，研究了已有数据安全解决方案的应用范围。

2 云计算应用模式

云计算的应用模式主要有软件即服务(SaaS)、平台即服务(PaaS)、基础设施即服务(IaaS)等。在SaaS中，厂商提供服务供客户使用，客户使用服务在云基础架构中运行应用。SaaS相对比较简单，不需要购买任何硬件，使用容易。但是数据全部保存在云端，且存放方式不受用户控制，存在安全隐患。PaaS则通过使用云计算服务商提供的中间件平台开发和测试应用，例如谷歌的App Engine。由于不同的中间件平台提供的API不一样，同一个应用不能再不同的平台通用，存在一定的兼容性问题。在IaaS模型中，用户可以控制存储设备、网络设备等基础计算架构，或者直接使用服务商提供的虚拟机去满足特定的软件需求，灵活性高但是使用难度也比较大。

随着云计算的蓬勃发展，云计算安全作为不能忽视的层面，应该引起足够的重视。如果对数据的传输和存储不采取合适的手段，那么数据将处于高风险的环境中。由于云计算向用户群提供了访问数据的功能，不论采用三种主要应用模式的任意一种，数据都存储在公共平台中，由此带来了数据存储和传输的安全问题。

3 数据安全挑战

3.1 数据保障

当多个用户共享同一个资源的时候存在资源误用的风险。为了避免这个风险，有必要对数据存储、数据传输、数据处理等过程实施安全方面的措施。数据的保护是在云计算中最重要的挑战。为了加强云计算的安全，有必要提供认证授权和访问控制的手段确保数据存储的安全。数据安全的主要几个方面：健壮性——使用测试工具检查数据的'安全脆弱性，查看云计算应用是否有常见的漏洞，比如跨站脚本、SQL注入漏洞等;保密性——为了保护客户端数据的安全，应当使用资源消耗少的瘦客户端，尽量将客户端的功能精简，将数据的运算放置在云服务端完成;可用性——数据安全中最重要的部分，具体实施情况由厂商和客户直接协商决定。以上措施决定了数据的可用性、可靠性和安全性。

3.2 数据正确性

在保证数据安全的同时也要保证数据的正确性。每个在云计算中的事务必须遵守ACID准则保持数据的正确性。否则会造成数据的“脏读”，“幻读”等现象，造成数据的不准确，事后排查花费的代价高。大多数Web服务使用HTTP协议都面临着事物管理的问题。HTTP协议本身并不提供事务的功能，事务的功能可以使用程序内部的机制解决。

3.3 数据访问

数据访问主要是指数据安全访问管理机制。在一个公司中，应根据公司的安全条例，给予不同岗位职工特定数据的访问权限，保证该数据不能被公司的其他员工访问。可以使用加密技术保证数据传输安全，采取令牌管理手段提升用户密码的猜解复杂程度。

3.4 保密性

由于在云环境中，用户将文本、视频等数据存储在云端，数据保密性成为了一个重要的需求。用户应该了解保密数据的存放情况和数据的访问控制实施情况。

3.5 数据隔离

云计算的重要特征之一是多用户租用公共服务或设备。由于公用云向所有用户提供服务的特点，存在数据入侵的可能。通过注入代码等手段，可能造成云端存储的数据被非授权获取。所以有必要将用户数据和程序数据分开存储，增加数据被非授权获取的难度。通常可以通过SQL注入、数据验证等方式验证潜在的漏洞是否存在。

3.6 数据备份

云端数据备份主要目的是在数据意外丢失的情况下找。数据丢失是一个很普遍的问题，一份的调查表明，66%的被访者声称个人电脑的文件存在丢失情况。云端数据备份还可以方便将数据恢复到某个时期的版本。云计算作为公用服务，已有大量用户使用网盘将数据副本存储在云端，但是还有很多应用的业务数据未在用户本地设备中存储。无论云端存储数据的性质，云端都应定时将存储的数据备份，保障云服务的正常运行。

3.7 法律法规风险

在云计算中，数据有可能分布存储在不同的国家和地区中。当数据被转移到其他的国家和地区中后，必须遵守当地的法律法规。所以在云计算中，存在数据放置地理位置的问题，客户应当知晓数据存储的地理位置防范风险。

4 数据安全解决方案

对于数据安全问题，需要方案解决云环境中数据潜在的风险。其中由于云环境的公用特性，数据保密应当作为主要解决目标。针对上节的数据保障、正确性、访问等问题，多位云计算安全专家在不同层面已先后提出了几套完整的解决方案，其目标主要是保证云环境中数据共享的安全性。在不可信的公共云环境中，数据共享的同时保证数据对第三方的保密性。

4.1 基本方案

数据加密是一个比较好的保证数据安全的方案。在云端存储数据之前最好能先加密数据。数据的拥有者能将数据的访问权给予特定的用户群体。应当设计一个包括认证、数据加密、数据正确性、数据恢复等功能的模型去保证数据在云端的安全。

为了保证数据不能被非授权访问，将数据加密使其完全对于其他用户无法解析是一个比较好的方法。在上传数据到云端之前，建议用户验证数据是否在本地有完整的备份，可以通过计算文件的哈希值来验证数据是否一致。数据传输应当采用加密方式，防止敏感信息被中间人监听。SaaS要求必须在物理层面和应用层面将不同用户的数据隔离。可以使用采用基于角色的访问控制或者是自主访问控制，以及分布式的访问控制架构控制云计算中的数据访问。一个设计良好的访问控制机制可以极大地保护数据的安全，还可以采用入侵防御系统实时监测网络入侵。入侵防御系统主要功能为识别可疑行为，记录行为的详细信息并试图阻止。

上述基本方案可以解决数据保障、数据正确性、数据访问及保密性等问题。但是，在实际应用中没有考虑效率，仅仅作为基本手段不能满足用户云环境数据共享的特定需求。

4.2 属性基加密

属性基加密(Attribute-based Encryption)相对于传统的公用密钥加密具有很大的优势。传统的公用密钥加密采用公私钥对，公钥加密的信息只能用私钥解密，保证了仅有接收人能得到明文;私钥加密的信息只能用公钥解密，保证了信息的来源。公钥基础设施体系和对称加密方式相比，解决了信息的保密性、完整性、不可否认性问题。属性基加密则在公用密钥加密的基础上，更多考虑了数据共享和访问控制的问题。在属性基加密系统中，密钥由属性集合标识。仅当公私钥对指定的属性相同或者具有规定的包含关系时，才能完成解密密文。例如，用户如果为了数据安全将文档加密，但是需要同公司的人能解密该密文，那么可以设置密钥的属性位“组织”，只有属性位“组织”为该用户公司的密钥才能将该密文解密，不满足条件的密钥则不能解密，如图1所示。

属性基加密分为密钥策略(KP-ABE)和密文策略(CP-ABE)。KP-ABE模式中，密文具有属性集合，解密密钥则和访问控制策略关联。加密方定义了能成功解密密文的密钥需要满足的属性集合。KP-ABE模式适用于用户查询类应用，例如搜索、视频点播等。CP-ABE模式中，加密方定义了访问控制策略，访问控制策略被包含在密文内，而密钥仅仅是属性的集合。CP-ABE模式主要适用于访问控制类应用，例如社交网站、电子医疗等。

属性基加密方式，不仅可以应用在云存储共享中，在审计日志共享方面也有很广泛的应用。审计日志共享大都存在时间段的限制，属性基加密方式可以在密文中添加时间属性位和用户属性，提供对不同用户共享不同时间段日志的功能。属性基加密紧密结合了访问控制的特性，在传统公用密钥的基础上，提高了数据共享的方便程度。

属性基加密虽然提高了数据共享的方便程度，但是没有从根本上解决云环境数据加解密过程中，解密为明文导致的敏感数据泄露问题。

4.3 代理重加密

由于云环境是公用的，用户无法确定服务提供商是否严格的将用户资料保存，不泄露给第三方。所以，当用户之间有在云环境中共享资料的需求时，必须考虑资料的保密性问题。

用户A希望和用户B共享自己的数据，但是不希望直接将自己的私钥Pa给B，否则B能直接用Pa解密自己采用私钥加密的其他数据。对于这种情况，有一些解决方案。

(1)用户A将加密数据从云端取回，解密后通过安全方式(例如采用用户B的公钥加密)发送给用户B。这种方式要求用户A必须一直在线，存在一定的局限性，并且数据量比较大时，本地耗费的计算量可能非常大。

(2)用户A可以将自己的私钥给云服务提供商，要求提供数据共享的服务。在这种情况中，用户A必须相信云端不会将私钥泄露。

(3)用户A可以采用一对一加密机制。A将解密密钥分发给每个想共享数据的用户，A必须针对每个用户生成并存储不同的加密密钥和密文。当新用户数量很多时，这个方案造成了磁盘空间的大量占用，存储数据冗余度高。

代理重加密(Proxy Re-Encryption)手段可以很好的解决云环境数据共享的问题。代理重加密手段设立了一个解密代理。首选A由私钥Pa和B的公钥Pb计算出转换密钥Rk。转换密钥可以直接将由私钥Pa加密的密文转加密为由公钥Pb加密的密文。在转换过程中，A的原始密文不会解密为明文，而转加密后的密文也只能由用户B解密。当用户B想访问A共享的资料时，只需要解密代理使用Rk将A的密文转换为只有B能解密的密文即可。这种机制保证了包括云在内的所有第三方都不能获取A共享给B的明文，如图2所示。

代理重加密解决了云环境中数据共享而不泄露明文的基本问题，侧重于数据的保密。该技术手段关注数据的保密性，未考虑实际应用中数据共享方便程度等其他问题。

4.4 基于代理重加密的属性基加密方法

代理重加密技术可以和在云存储中使用的属性基加密机制结合，属性基加密侧重于加密方面的访问控制，而代理重加密从加密手段上保证了数据的隐秘性。通过将这两种机制结合，用户可以更加高效的分享数据。数据拥有者可以根据新的访问控制规则生成转换密钥，然后将转换密钥上传至云服务器，服务器将原有的密文转加密为新的密文。新的密文在不影响原有用户解密的情况下，可以使新用户成功解密。而在转换原有密文的整个过程中，服务器无法将密文解密为明文。

该类加密方法既保证了转换效率，又保证了数据的保密性。此类方法中，不考虑抗选择密文攻击的算法计算转换密钥的资源消耗相对较小，考虑了抗选择密文攻击的算法资源消耗量和密钥属性基的大小正相关。

5 结束语

虽然云计算是一个带来了很多益处给用户的新兴技术，但它也同时面临着很多安全方面的挑战。本文说明了云计算方面的安全挑战和对应的解决方案，从而降低云计算可能带来的安全风险。为了保证云存储的安全访问，在技术层面，可以采用健壮的数据加密机制;在管理层面，采用合适的令牌管理机制，分发令牌给用户从而保证数据只能被授权的访问。随着云计算的普及，相信云服务提供商和用户对于云环境数据安全方面会越来越重视。在相关安全策略实施后，云计算能在提供良好服务的同时，让用户使用更加放心。

篇3：移动网络下云计算安全研究论文

摘要：云计算因其超大规模，虚拟化，高可靠性，通用性，高可扩展性，按需服务性，极其廉价性等优势，被越来越多的企业集团，组织甚至个人所青睐。随着时代的变化，移动网络的发展也日新月异，移动网络环境下云计算的安全问题也应该引起重视。本文研究了移动网络环境下的云安全问题，并提给出了安全建议，为移动网络环境下云计算安全研究提供参考。

关键词：移动网络；云计算；安全

云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。随着移动终端手机，平板的快速更新换代以及移动网络的高速发展，云计算已经不仅仅局限于PC。移动终端APP与云计算技术的结合，已经成为IT产业新的发展模式。在享受两者结合优势为广大受众带来便利的同时，随之而来的安全性不可避免的成为了我们下一步要解决的问题。

1云计算简述

云计算是继1980年代大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一种巨变。云计算是分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡、热备份冗余等传统计算机和网络技术发展融合的产物。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云计算具有如下特点：1）通用性：千变万化的构造应用使得同一个云可以同时支撑不同的应用运行，不针对特定的应用。

2）可靠性高：通过使用数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性。

3）可扩展性高：云的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。

4）规模超大：一般企业私有云拥有数百上千台服务器，可以赋予用户规模宏大的计算能力。

5）虚拟化，云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自云，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台移动终端，就可以通过移动网络服务来实现我们需要的计算，甚至是超，大型计算。

6）按需服务，云是一个庞大的资源海洋，需要使用者按需购买，可以像水电，话费，煤气那样，按照使用量缴费。

7）廉价性，由于云的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，云的自动化集中式管理使企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，云的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受云的低成本优势。

8）潜在的危险性，云计算可以使公司的秘密数据被远程办公的员工远程监控，从而有可能使公司之外的人获取其全部的访问权限；云计算供应商的确在使用SSL协议来保护传输中的数据，但是因为数据最终是被保存起来的，所以它们有可能会和其他公司的数据保存在同一个虚拟空间中；停电，虚拟通道的堵塞，系统崩溃等问题都可能导致云数据的不及时乃至丢失。

篇4：移动网络下云计算安全研究论文

2.1移动终端安全问题

手机，平板电脑等作为移动服务的终端载体，其安全问题始终不可避免的贯穿了整个云计算服务的流程。相比PC端的安全问题，移动终端面临着一系列新的安全问题，移动终端用户通过各种APP来享受服务，不可避免的会面对一些APP系统漏洞，以及部分下载源所携带的病毒所带来的安全问题。其次，除了APP的安全问题外，移动网络（部分WIFI，短信）等也携带病毒。

2.2服务平台与服务器安全问题

用户在使用移动端APP的同时，不可避免的要通过网络与服务平台的服务器进行接洽，因此，服务平台的安全也是移动网络环境下云计算安全所面临的问题，由于云计算的各种数据是储存在云服务器中的，所以服务器的故障或者关闭会对服务平台造成致命的打击，一旦用户过分依赖提供云服务的服务商而没有备份自己的数据的话，用户平台会因为云服务器的故障造成不可挽回的损失。

2.3信息安全问题

云计算通过信息的交流，共享，大大降低了移动服务所需的成本和时间，但同时也造成了更多的个人信息，地理位置以及大量企业信息的泄露。从而有可能引发*客的频繁攻击和对机密信息的窃取。

2.4网络安全问题

相对于固定互联网主张平等，自由，开放，网络中没有控制点的特点而言，移动互联网封闭性更强，网络中一般部署了关键控制点，可以实现管理控制。移动网络除了可以使用IP地址作为表示之外，也可以采用用户SIM卡的信息作为表示，精确定位移动终端的位置。从溯源性这个方面是医用互联网优于固定互联网的。但是，对于移动互联网环境下的云计算安全服务最大的威胁是不采用加密算法，通过移动网络数据传输云数据，采用的传输协议也要能保持数据的完整性。因此安全性不能得到保障。

篇5：移动网络下云计算安全研究论文

3.1加强APP下载平台的管理，对于来历不明的APP一律不予采纳，仔细审核APP程序系统，降低其病毒的携带率以及漏洞的存在率。

3.2加强移动网络运营商对网络信息的优化，对不良信息。垃圾信息的过滤。以及对移动网络节点的优化审核。

3.3加强对用户服务平台的管理力度，使其定期检测监督所使用的服务器，并且预估风险，不惜成本，及时备份，减少因此而对用户所造成的损失。

3.4加强实名制的进度，进行移动网络的统一管理，避免不良分子利用移动网络的盲区从事非法活动。

3.5加强对云计算移动终端的监督控制，发现漏洞，及时处理，弥补漏洞。

3.6加强云服务业务系统间的权限管理，尽可能将减少不法分子通过云计算服务间接窃取信息，以至于造成用户的经济损失等。

4结束语

移动网络环境下，云计算的优势被无限放大，与我们的生活关系日益紧密，但不可避免的出现了一些新的安全性问题，但只要我们充分正视所出现的安全问题，及时解决，并且实时预防，移动网络环境下的云计算一定会发展的更好。希望本文对移动网络环境下云计算安全的研究以及解决建议能对移动网络环境下云计算安全的发展起到积极的作用。

参考文献：

[1]郭丽.网络环境下云计算的信息安全问题研究[J].电脑知识与技术,,20:16-17.

[2]孟超.基于云计算的病毒恶意软件分析研究[D].南京航空航天大学,.

[3]房秉毅,张云勇,徐雷.移动互联网环境下云计算安全浅析[J].移动通信,,09:25-28.

篇6：云计算下档案信息管理的研究论文

云计算下档案信息管理的研究论文

一、云计算模式下档案信息管理与服务的优势

(一)云计算能使信息资源服务更完善

通过云计算对档案信息进行管理,可以使信息资源服务更完善。譬如:从技术的角度来看,云计算资源的伸缩度、资源的集成化管理等各种功能,都是通过应用软件来实现的。通过网络连接的档案数据库虽然有存储功能但属于分布式模式,不能进行集成化管理。通过应用软件,建立规格一致的接口,与一站式检索界面进行结合,用户可以通过本地计算机网络接入到“云”中,实现集成化服务。使用一站式检索界面,实现集成服务,不仅完善了档案信息的管理质量,而且还提高了服务水平。

(二)云计算可以实现信息资源服务多元化

档案资源通过云计算模式进行信息技术处理后,所有资源都储存在云中,进行统一管理。用户只需要会操作应用程序,在规定的权限内进行操作就行,不需要掌握原理性知识和技术性问题,使用更为快捷方便。云计算服务可以是档案信息随时可查,随时管理,随时提取。在高校,可以通过云计算档案管理模式,把档案资源全部输入到“云”中进行整合。尤其是高校图书馆,不仅档案资源丰富,而且类别繁多。在云计算模式下,建立高效数字化档案馆,不仅可以给用户提供各种个性化的服务,而且还可以提高信息服务的有效性。

(三)云计算节约了基础设施的维护成本

随着社会的进步,信息技术日新月异。档案信息系统在维持日常运营过程中,计算机软硬件设施的升级和开发必不可少,各种基础设施的更新换代需要投入大量的资金。使用云计算,提供云计算服务的供应商负责解决维护计算机基础设施的工作,这样大大节省了维护成本。

(四)云计算提高了档案工作人员的专业技术水平

通过云计算模式,使档案管理人员的工作方式发生了重大的变化,对信息技术有了全新的认识,为在工作中能得心应手,根据工作需要进行必要的职业技能训练,不仅提高了工作人员计算机操作能力和对网络的认知能力,也提高了档案工作人员的责任意识,使云计算的服务质量也得到进一步提高。

二、云计算模式下档案信息管理与服务面临的问题

(一)云计算模式下档案信息存在安全问题

云计算的服务是依赖于互联网,“云”端档案信息数据的安全性非常重要。一旦丢失,后果不堪设想。就技术方面来说,将数据放置于“云”上更安全。但是档案类的数据安全和保密问题焦点在政策层面上。云计算企业的管理策略、企业信誉,或者国家政策都有可能对云计算下档案信息数据资源的安全性造成极大的影响。档案行业对安全性的要求尤其突出,如何保证档案信息和数字档案资源的安全是正确运用“云计算”技术的核心问题。

(二)云计算模式下存在服务器协议不同和接口的特定性问题

档案信息资源的管理与服务,有其自身特性,服务器配置和使用的服务器操作系统也有其特别性。不同的档案信息,管理方式不同,所以服务器的配置和服务器操作系统等方面也有差异,这样给档案应用云计算技术带来了麻烦。与此同时,云计算服务供应商根据不同平台开发的特定软件接口进行管理,假如某一档案中的协议和接口与云计算的.接入不匹配,将会延长云计算的利用时间。

三、云计算模式下档案信息管理与服务的创新策略

(一)建立确保档案信息安全的系统

为确保档案信息不被非法访问和使用,可以对用户进行访问控制和权限管理。不同的用户具有不同的权限,譬如:档案数据的更新、维护、开发利用等由档案工作人员负责。为确保数据的安全,需要建立档案信息安全系统对云计算模式下的普通用户、档案工作人员和云计算服务供应商进行合理的权限划分与管理。

(二)制定相关政策完善云计算的标准

云计算为档案信息管理与服务的内容、工具和平台提供了方便,但云计算在档案信息管理工作中的应用仍需要较为严格的规章和政策支持。没有标准统一的行业应用规范和技术标准,档案管理部门在选择云服务供应商时就会有所迷失,也会受到限制。因此,应制定相应的政策,完善云计算的标准,确保云计算在档案信息管理与服务中正常运营。

四、结论

云计算的出现和发展,给档案信息管理与服务带来了重大变化。不仅完善了档案信息资源,而且使档案管理的服务理念发生了转变,具备多元化、个性化的服务,使用户获取档案信息更方便快捷。

篇7：大数据时代基于云计算的数据监护研究论文

大数据时代基于云计算的数据监护研究论文

在大数据时代，为了更好地管理和利用科学数据，计算机图灵奖获得者Jim Gray于提出了数据监护(Data Curation)的概念。十余年来，数据监护一直是国内外信息资源管理领域的热点议题，研究主题集中在数据监护的内容、发展策略、合作模式、职业教育、成功实践等领域。111鉴于云计算能够为数据监护提供强有力的技术支撑，如云计算快速提供资源的能力有助于辅助完成资源密集型数据监护任务，网络化云服务有利于实现数据监护的协同工作，基于云计算开展数据监护引起了国外信息资源管理学界和业界的广泛关注。本文对基于云计算的数据监护问题进行探讨，希望对我国的数据监护工作有所借鉴。

一、数据监护工作流程

数据监护是为了确保数据当前的使用目的，并能用于未来再发现及再利用，从数据产生伊始即对其进行管理和完善的活动。121为了有效指导数据监护实践，提高数据监护效率，一些数据监护机构和研究者对数据监护过程进行了概念化，提出了相应的数据监护生命周期模型。本文基于英国数据监护中心的DCC数据监护生命周期模型13与王芳和慎金花提出的细化的数据监护生命周期模型，梳理出了数据监护工作流程，见图1。数据监护工作流程由4个阶段、11个业务环节组成，涵盖了数据监护的所有必要阶段和核心工作。

数据收集阶段：数据采集。数据采集是数据监护活动的起点，指根据采集政策，从数据创建者、档案馆、知识库或数据中心等接收数据。元数据创建。为采集到的数据创建管理、描述、结构和技术元数据，以便进行数据管理和数据维护，以及实现数据共享。

数据处理阶段：数据评价和选择。评估数据并为长期监护和保存选择数据。数据评价和选择直接关系到科学数据库的质量，并且带有一定的主观性。数据剔除。根据成文的政策、指引或法律要求，处理未成为长期监护和保存对象的数据，将这些数据转移到其他档案馆、知识库、数据中心或其他保管机构。根据法律要求，有些数据会被安全销毁。数据导入。将经过选择的数据传送至档案馆、知识库、数据中心或其他数据监护机构。为保证数据的可用性，在导入数据之前，应进行去重、交叉注释、格式认证等。数据迁移。根据存储环境的需求，或者为了确保数据对硬件和软件退化的抗扰性，改换数据的格式、存储系统、存储类型。

数据保存阶段：数据长期保存。长期保存须确保数据的可信性、可靠性、可用性和完整性。长期保存包括数据清洗、数据验证、分配保存元数据、分配表征信息，保证数据具备可接受的数据结构和文件格式。数据存储。遵守相关标准，选择科学的组织方式和安全的存储介质组织并存储数据。数据存储既可以保证数据的安全性，又便于数据被随时使用和加工处理。

数据利用阶段：数据获取。采用适当的标准发布数据，并执行严格的访问控制和验证程序，保证用户安全、准确的访问和获取数据。数据复用。制订数据复用规则，在不违反知识产权的前提下，提供数据复制、链接、引用等服务。数据转换。根据原始数据创建新数据。例如，通过转换格式、建立子集等途径，创建新数据。

二、云计算为数据监护提供支撑

云计算作为分布式计算、网络存储、负载均衡、热备份冗余等计算机和网络技术融合的产物，具有超大规模、虚拟化、通用性、高可扩展性等诸多特点。云计算的特点与数据监护的需求非常契合，可以为数据监护提供强有力的技术支撑。

弹性服务：云计算服务的规模可快速伸缩，以自动适应业务负载的动态变化。用户使用的云计算资源与业务的实际需求相一致，避免了因为资源供需不匹配而导致的服务质量下降或资源浪费。161数据监护的数据剔除和数据迁移等任务不需要持续不断的执行，属偶发性活动。云计算的弹性服务能够很好地满足偶发性数据监护活动的资源调用需求。

按需服务：云计算以服务的形式为用户提供基础设施、存储空间、应用程序等，并能够根据用户的需求，自动分配各种资源。17用户也可以根据需要在云中部署所需的应用程序。云计算的按需服务为数据监护中需要依赖主观意识完成的任务，如元数据创建、数据评价和选择提供了极大的便利。

泛在接入：用户通过互联网可以随时随地利用云计算服务。数据用户越来越多的使用笔记本电脑、智能手机、平板电脑，将数据监护业务流程转移至云，能够极大地方便用户上传、访问和下载数据。数据监护的数据采集、数据获取和数据复用等业务环节，可以从云计算的这一特点中受益。

服务外包：用户进行数据处理所需的计算资源价格昂贵，将提供计算资源的业务委托给云服务商，既能够节省开支，又能够使用户专注于自己的核心工作。云服务商为了利益最大化，保持最优竞争力，都会迅速应对技术变革，以更低的价格提供更快的处理器和更大的存储空间。云计算服务外包的特点使数据监护机构将部分信息技术支持业务委托给云服务商，以获得更低廉的价格和更优质的服务成为可能。

三、基于云计算的数据监护模型

云计算提供从硬件设施到应用软件的多层次服务。根据服务的对象和功能差异可以将云计算划分为三种服务模式：基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)、软件即服务(SaaS);根据租用云计算的用户对数据和环境的控制权，可以将云计算划分为公有云、私有云和混合云等部署模型。本文根据数据监护不同业务阶段的工作内容和技术需求，并结合云计算的服务模式和部署模型，构建了基于云计算的数据监护模型，见图2。下面分别从数据监护的云计算服务模式和部署模型两个方面分析基于云计算的数据监护模型。

(一)数据监护的云计算服务模式

IaaS层。IaaS提供基础设施部署服务。IaaS通过虚拟化技术整合服务器、存储设备、网络资源、高性能计算集群等物理资源，构建全局统一的动态虚拟化资源池。基于云计算的数据监护模型的IaaS层为上层云计算服务提供海量硬件资源，实现硬件资源的按需酉己置。

PaaS层。PaaS是云计算应用程序运行环境，提供应用程序部署与管理服务。PaaS不仅能够实现海量数据的'存储，而且能够提供面向海量数据的分析处理功能。在基于云计算的数据监护模型的PaaS层，数据监护机构使用云供应商的软件工具和开发语言，开发数据收集和数据处理所需的各种应用程序，实现应用程序的多元化和定制化服务，并将科学数据保存于海量数据存储系统。

SaaS层。SaaS提供以服务为形式的应用程序。SaaS允许用户使用部署于供应商云基础设施上的应用程序，用户也可以根据需求向供应商定制应用程序。在基于云计算的数据监护模型的SaaS层，数据监护机构通过应用程序向用户提供数据利用服务，实现数据共享和科研协作。

(二)数据监护的云计算部署模型

数据监护的各个阶段分别面向数据监护方和数据使用方，对应不同的数据存取、处理等操作权限，因此需要采用相适应的云计算部署模型。数据监护过程中的数据利用阶段位于SaaS层，为用户提供方便高效的数据获取等服务，而公有云面向一般公众提供敏捷弹性服务的特点与数据利用阶段的功能需求相契合。用户能够通过网络浏览器像使用个人电脑中的软件那样使用公有云的应用程序，实现应用程序的泛在访问。因此，基于云计算的数据监护模型的SaaS层应采用公有云部署模型。数据收集和数据处理工作要求云计算提供量身定制的服务功能和非常稳定的服务质量，而数据保存工作要求云计算能够切实保障数据安全。私有云部署在用户数据中心的防火墙内，能够提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制，而且不会冲击用户已有的业务流程。因此，基于云计算的数据监护模型的PaaS层适宜采用私有云部署模型。上述公有云和私有云的基础设施共同构成了基于云计算的数据监护模型的IaaS层，并且公有云和私有云具有统一的接口标准，保证服务的无缝迁移，即IaaS层采用混合云部署模型。

四、基于云计算的数据监护案例

SRF项目：英国南安普顿大学的SRF项目，针对科学研究工作集成了许多已有的协作型数据管理工具，并将这些工具部署到一个共享的虚拟云平台上，以SaaS的方式提供服务。SRF工具最大的特点是能够在网络日志中自动或者手工创建和共享实验数据。例如，SRF的一款代理软件能够植入实验仪器和计算机，自动抽取仪器在实验过程中记录的数据，并转换为XML格式，然后以博客的形式发布以实现协作复用。通过博客发布平台实现实验过程、实验数据、实验分析的互联，组织实验数据记录，构建实验、实验数据、实验设备之间的关联关系。在数据监护生命周期中，SRF工具主要用于接收和抽取数据，以保证实验数据在上传至云的过程中会被格式化成标准格式。

Data Flow项目：牛津大学的Data Flow项目，旨在创建免费的云托管Data Stage和Data Bank，以便于管理、保存、发布研究数据。其中，Data Stage以在用户电脑上运行映射驱动器的方式，提供研究组水平的、安全的“本地”文件管理环境。另外，Data Stage还提供数据的网络获取和在线存储服务，用户通过访问控制程序的认证之后，即可以访问私人、共享、协作、公众和公共数据目录。Data Bank是一种虚拟化的、基于云部署的机构研究数据仓储。机构可以选择将Data Bank部署在Eduserv教育云或者机构自己的基础设施中。Data Bank还具备包括数据抽取、储存、长期保存、访问在内的一系列数据监护功能。

Kindura项目：伦敦国王学院的Kindura项目，是一个基于混合云部署模型的科学数据管理试点项目，提供基于存储的数据管理服务和基于计算的数据处理服务。Kindura项目通过DuraSpace推出的托管云服务一DuraCloud，将本地服务与各种云服务相衔接。用户利用DuraCloud提供的统一界面，即可享受一站式数据存取服务。Kindura项目通过部署于服务器上的规则引擎，以及面向规则的集成数据管理系统(iRODS)的规则库，决定具体数据存储在本地还是存储于云端：二进制对象存储在云端，元数据和Fedora对象存储在本地。l9Kindura项目证明，混合云能够有效节省数据监护成本，并且能够更加高效地利用本地存储库，提升数据处理能力。

东南大学AMS-02项目：东南大学为大型国际合作项目AMS-02的数据监护工作构建的云计算平台，提供IaaS、PaaS、SaaS服务。该云计算平台架构如图3所示。在IaaS层，云计算基础设施由3500颗CPU内核和500TB高速存储设备构成，提供虚拟机和物理机的按需分配，并且自动配置操作系统、科学计算函数库等运行环境。在PaaS层，数据分析处理平台提供大规模计算能力和海量数据存储能力;应用开发环境为AMS-02数据分析处理应用提供编程接口。在SaaS层，以服务的形式部署云计算应用程序，用户通过访问AMS-02应用，可以获取原始科学数据以及数据处理分析结果。云计算通过超级计算模式，整合大量的存储、计算、带宽等资源，为数据监护提供了经济高效的解决方案。国内的数据监护尚处于起步阶段，对基于云计算的数据监护进行深入的理论探讨和实践探索，有助于推动我国的数据监护实现跨越式发展。

篇8：用云计算数据库进行的数据库设计论文

用云计算数据库进行的数据库设计论文

摘要：云计算数据库涉及机房、服务器、工程师、工作人员等多个因素，需要实现垮地区、跨部门之间的高效,协同工作；云计算数据库作为建立在互联网之上的新一代基础设施，近年来在国内外引起了注意。通过云计算数据库技术整合数据库信息的各种资源，研究云计算数据库系统联网的实现。

关键词：云计算数据库；云计算数据库系统；云计算数据库数据

编制概要设计说明书。系统要求：云计算数据库概要设计就是要确定云计算数据库软件系统所要完成任务的详细计划。确定完成计划，就耍落实主要技术指标。

（1）系统日标

主要是确定云计算数据库系统要达到的目的。系统软件要解决什么问题。确定目标，对于软件系统的开发是十分关键的。这是关系到软件系统质量高低，开发成功与否的重要问题。

（2）设计供选择的方案

把数据流图中的处理逻辑地进行组合，不同的组合可能就是不同的实现方案。分析各种方案，首先抛弃行不通的方案，然后提供各个合理方案的资料。通过云计算数据库设计来进行的数据库设计就是云计算数据库设计这些方案是：①数据流程图。

②数据词典。

③实现该系统的进度计划。

④通用性与适应性。

⑤保密性。

（3）推荐最佳实现方案

系统分析员应对比各个合理方案的利弊，选择一个最佳方案向用户推荐，并为所推荐方案制定详细的实现计划。用户和有关专家应认真审查分析员所提供的几种方案，如果确认某一个方案为最住方案，应提醒用户进步审核，从而选择和确认这最佳方案。

（4）软件结构设计

为了实现目标系统，要设计出这个系统的所有程序和数据文件。

有关系统设计的具体方法，有两种不同的论点，分别称为自顶向下的设计方法和白底向上的设计方法。

为进行结构设计，首先把复杂的功能进一步分解，分解为一系列比较简单的功能，此数据流图也要进一步细化。通常一个模块完成一个适当的子功能。分析员应把模块组织成层次结构，顶层模块调用它的卜一层模块，下一层模块再调用其下层模块，如此依次向下，最下层模块能完成某具体的功能。软件的结构可用层次图来描绘。层次图适合于描绘软件的层次结构，特别适合于自项向下设计时使用。

设计云计算数据库模块结构。设计模块结构是概要设计阶段中最主要和最重要的工作任务。其标志是绘制出具有良好结构的模块图。

顺序内聚。如果模块内某个成分的输出是另一成分的输入，则两个模块必须依次执行，称为顺序内聚，功能内聚：一个模块内所有的元素都是完成某一功能所必需的处理。由这些兀紊组成一个整体，从而完成一个特定的功能，则称为功能内聚，功能内聚是最高程度的.内聚。

通过云计算数据库设计来进行的数据库设计就是云计算数据库设计（1）云计算数据库设计思想云计算数据库的设计遵循由人来完成的。是根据系统分析数据流图，导出系统的模块图。层层分解的基本思想。

云计算数据库通常要设计侧重于定义软件系统的宏观结构，即进行模块的划分，定义每个模块的功能、性能以及模块之间的接口关系。

（2）云计算数据库设计，标出它们的控制层。

云计算数据库云计算数据库设计的方法：先将系统划分为几个大模块，再对大模块进行分析，直至最终获得的每一个模块都是功能单一的模块为止。

通过云计算数据库设计来进行的数据库设计就是云计算数据库设计。

①首先划分最初的两层模块——第一次分解。云计算数据库，先导出顶层和二层模块。项层模块主要起系统主控作用．为主控模块。这是一个控制性的功能选择菜单。根据菜单选择，可随时调用第二层各个子模块。第二层各子模块执行完功能后，都将执行权返交给主控模块。第二层各个子模块，分别完成原始数据输入、处理、输出等工作。

②系统第二次模块分解。

在首次分解获得的模块图中，模块分解工作终止的标志是模块图中每一个模块均是聚合度高、功能单一的独立的模块。所以，耍对第二次模块分解的某些底层模块进一步分解，分解成便于计算机处理的模块。这里对M11模块的进一步分解，此时M1l相应变成了控制模块。

③系统模块的进一步分解。

这里对M21模块的进一步分解，此时M2l相应变成了控制模块。

（3）模块图的补充和完善。

通过逐层分解，获得了系统的云计算数据库，形成了系统的总体结构。由于计算机的特殊性，这个结构还可能不够完善，有必要从以下方面加以补充，做好系统的维护工作。

①系统首先启用前的初始化工作。主要指新系统启用前对旧的数据进行必要的处理，从而为新的系统启动做好准备。

②代码的维护工作。系统在执行过程之中要涉及到某些编码，需要一个编码处理模块。此模块要完成代码的增加、删除、修改、查询、输入等功能。

③屏幕查询工作。查询是计算，迅速进行信息检索的功能。系统设置查询功能，对本系统和各种信息进行查询。

参考文献：

[1]李隽云计算与数据存储结合的难点分析南京：中国云计算论坛，．12

[2]冯圣中智能数据中心的机遇与挑战南京：中国云计算论坛，2010．12作者简介：郝琪（1980——），男，辽宁沈阳人，助理讲师，本科。研究方向：宽带网络、软件技术、云计算。

篇9：云计算的医院全面质量管理信息系统设计论文

云计算的医院全面质量管理信息系统设计论文

1.引言

医院医疗质量管理系统主要是协助院领导监督医院运行过程中的总体质量，依据国家有关规定对医院的质量做出客观评价，对存在质量偏差的部门和影响质量提高的因素进行综合分析，提出持续质量改进的建议加强医院的质量管理是全面提高医院各项管理水平的重要内容和前提条件，关系到医院是否能够满足社会和患者需求。近年来，随着医患矛盾突出和医院科室工作内容不断扩大,需要收集整理的数据也成倍递增，手工操作与计算等传统方法巳经很难满足现在的业务需求W。传统的医疗质量控制主要是以质量评价与反馈为主，往往很少涉及不同环节的质量，缺乏科学的控制手段，存在医院质量管理效率低下、医患矛盾突出等问题。此外，国家卫计委在5月8日发布的《医疗质量管理办法（征求意见稿）》中规定，医疗机构医疗质量管理实行院、科两级责任制，建立全员参与、覆盖临床诊疗服务全过程的医疗质量管理与控制工作制度。由于规定发布时间较短，目前国内还缺少成型的医院医疗质量管理系统产品，且现阶段大部分国内医院在全面质量管理方面没有一个统一的系统平台，很难做出对科室和医务人员的客观评价。因此，建立快速、高效的质量管理信息系统是医院管理的当务之急，同时也是加强医院质量管理的重要途径。

云计算技术能够有效解决现有信息系统设计和运行中的各种不足，将分散的计算机软硬件资源虚拟地结合起来，实现应用层面的软硬件资源共享。此外，云计算作为我国信息技术的重点发展对象和应用创新产业，其应用前景及经济和管理上的优势推动了医疗卫生行业的飞速发展。针对当前医院医疗质量管理系统现状和国家有关规定，本文提出利用云计算技术构建医院全面质量管理信息系统，旨在降低系统设备成本、提高系统计算效率和资源利用率，快速实现对医院全面质量管理的综合分析与客观评价，提出持续质量改进的建议。

2.云计算技术

2.1概念

近年来，迅速发展的云计算技术是分布式和并行计算以及网络存储、虚拟化发展融合的产物。当前，广义的云计算定义是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进人可配置的计算资源共享池，如网络、服务器、存储、应用软件和服务等。在云计算环境下，只需要投人很少的管理或与服务供应商进行较少的交互即可快速获取配置好的资源共享池中的资源。云计算技术的主要作用是将计算任务分布在大量的资源池上，使各种应用系统能够通过网络，根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务。所谓云就是指提供资源的网络，是一些能自我管理和维护的虚拟计算资源。云中的资源在使用者看来可以无限扩展，而且还可以随时获取和按需使用。云计算技术具有超大规模、虚拟化、高可靠性、通用性、高可扩展性、按需服务和极其廉价等特点。这些优势已经促使云计算技术逐渐演变为未来计算机行业发展的一种趋势。

2.2云平台设计和搭建

各种类型的信息平台要实现云计算，其中虚拟化是一个重要的基础内容，已经被迅速应用于数据中心与其他设备上，正在从主流的服务器虚拟化、存储虚拟化技术蔓延到IT应用的各个角落。此外，基于云计算的信息平台使用“池”的概念，通过虚拟化技术构建标准化的虚拟计算池、存储池、网络池、桌面池、安全池等资源池,每个池都可以通过资源动态调整实现调度，最终充分利用各种资源。云计算平台基于分层设计思想，利用服务器虚拟化、分布式存储和互联网技术等将不同软硬件资源进行整合、协同工作，为医院全面质量管理信息系统提供服务平台。与常规的云计算平台相似，本项目所搭建的云计算平台核心架构依然为包括基础设施和管理层、接口层、应用层在内的3层结构。在设计的基础上，即可展开云计算平台的搭建工作。首先，在服务器上通过安装VMwareWorkstation软件来创建虚拟机，设置主节点和子节点以及主机名称和IP地址等信息。其次，将主节点上生成的密匙分别复制到所有子节点实现不同虚拟机之间的无密码登录。再次，进行Hadoop系统的安装和包括节点地址、访问权限、端口号等信息在内的配置以及子节点文件的格式化处理。最后，将系统原文件和数据库分别放到Apache和MySQL中，以此实现医院全面质量管理信息系统的安装工作。

3.医院管理信息系统存在的问题

3.1分散设计，开发标准不一，可扩充性较差

大多医院管理信息系统是由医院各个部门独立实施，未充分考虑到各种资源的`共享与联机，且在开发建设中缺少统一的标准，以至于出现了不同类型的、脱离于整个医院管理信息系统之外的小系统，例如药品管理、人事管理、物资供应、统计分析等，这些小系统难以整合成一个完整的系统，且存在一定程度的重复开发。此外，医院管理信息系统的开发大多是从解决局部问题开始，通常只是注重眼前的问题，没有长远考虑和整体规划，难以进行扩充及兼容，造成大量人力、物力和财力资源的浪费。

3.2数据类型复杂，数据量大，难以标准化处理

医院管理信息系统存储的数据类型多样化，包括字符型、逻辑型、日期型和数字型等。从数据量上来看，每一个病人的医疗信息包括基本信息、处方信息、医嘱信息、挂号和收费信息、化验信息以及B超、CT等各种图片信息等，数据量非常庞大。此外，这些数据类型和海量数据之间的内在关系也非常复杂。而计算机应用就是对信息标准化和代码化处理的过程，这就要求从数据获取、传输到存储、分析等过程都要规范统一，但是现实情况却非常困难。

3.3开发思想需要改变

当前，绝大多数的医院管理信息系统仍然以财务为核心，虽然在短期内可以提高医院的管理水平，但是长远来看这与医院以病人医疗信息为核心的本质相违背，随着计算机技术和医院管理系统信息化水平的不断提高，其弊端也会逐渐显现出来。例如，最初的医院管理信息系统的开发就应该逐渐从以财务为核心转向以病人医疗信息为核心，妥善处理好病人医疗信息与财务之间的关系。此外，当前以财务为核心的医院管理信息系统只能提供小范围、局限的病人医疗信息，不能为有关主管单位或决策部门提供全面的、系统的科学信息。因此，随着时间的推移和信息化程度的提高，医院管理信息系统的开发思想也要发生转变。

4.构建基于云计算的医院全面质量管理信息系统的关键问题

4.1引入PDCA循环制度

结合计划、执行、检恕⒋χ茫Plan，Do,Check,Action,PDCA)循环不断优化业务模式，全面整合数据，科学汇总分析。充分应用现代化信息技术，帮助医院实现质量管理的流程优化、资源整合，大大降低运营成本，提高工作效率、管理水平，全面提升医疗服务质量。

4.2选取合理的加权项进行全面质量评价

针对医院质量管理的实际内容，将医务人员的各项指标作为考察项目，全面、客观汇总统计评分，科室/个人总分=处方质量+检查申请单+病历书写+病案归档+基本医疗保险+门诊出诊+出院随访+医德医风等项得分总和。此外，本项目还根据卫计委的最新文件要求，按照医院质量管理科的业务来设计实施结合卫计委、医院下发的各种技术和业务指标，实现不同医院质量管理信息系统的高度统一，确保共享和集成。

5.基于云计算的医院全面质量管理信息系统设计与实现

5.1主要设计目标

5.1.1全面医疗质量管理系统架构

5.1.2规范各种医疗接口在医院全面质量管理信息系统中，不但要规范信息模型和共享接口标准，而且还要规范系统集成的信息交换标准及其相应的接口规范标准，只有这样方能实现后续的集成要求。如病人就诊信息的集成，形成病人主索引，建立对外的统一数据交换接口；外部信息交换系统标准的集成，形成科室间交换、与医院间交换、与医保系统交换等信息交换接口。

5.2技术路线与实施方案

5.2.1技术路线本项目按照医院质量管理科的业务来设计实施，结合卫计委、医院下发的各种技术指标、业务指标等，实现高度统一。图2为本项目构建的一个操作简便、业务流程清晰的全面质量管理信息系统的整体结构。

5.2.2实施方案（1)建立一个基础平台，符合面向服务设计理念且可扩展的IT基础架构。为医院内部、多机构、多业务系统的接人提供底层支撑；和医院现有的信息系统形成对接，实现信息共享交换架构，基于先进的语义分析技术，对各个科室数据深度汇总利用；规范业务数据交换标准和系统接人方式，确立以HL7为标准的数据交换标准，形成一套规范的集成接入接口的设计，方便各类系统的接入。（2)构建模式以云计算为基础。云计算利用网络将分散在个人计算机端口的闲置计算资源和计算能力整合利用起来，获得高性能、高可用性、低成本的超级计算机功能。云计算体系架构分为核心服务、服务管理、用户访问接口3个层次。在国家新医改方案中提出，信息技术是推动我国医疗“四大体系，八大体制机制”发展的重要支柱。充分应用云计算技术，能够有效帮助医院实现流程优化、资源整合和降低运营成本，同时还能提高工作效率、管理水平以及医疗服务质量。（3)在整体设计中，医院全面质量管理信息系统包括数据集成系统与医院资源管理系统，能够实现与现有的临床业务系统和手术室等业务应用系统集成。（4)全面质量管理信息系统集成服务总线提供HL7信息解析，实现基于消息的数据传输、智能路由和数据转换，提供对核心业务系统的集成接入。全面质量管理信息系统包括以下层次：集成适配器服务层负责数据源的接人及数据传递；集成服务层以总线的方式构建集成平台，负责实现整个系统与其他系统的信息交换功能；数据服务层负责整个数据中心库的数据管理，即数据中心库；基础应用服务层负责整个基于数据中心的应用开发部署平台；页面展现层构建门户，实现单点登录和个性化处理。

5.3主要技术和经济指标

5.3.1技术指标（1)医院系统内部采用B/S架构，MSSQLServer数据库服务器作为整个系统的主服务器，Web服务器采用稳定的Tomcat6.0，客户端只需要通过H：浏览器即可实现对全面质量管理信息系统的访问。（2)采用云计算的构建模式，所有账号授权、功能授权以及功能升级都由医务科或质控科主任（超级管理员）来统一管理，具有执行效率高的特点。

5.3.2经济指标通过对全院各个工作环节质量的总体监控，获得统计数据，不断优化医疗质量管理方案。利用获得的目标、指标、计划、措施、效果评价、信息反馈等信息建立医疗质量监控指标体系和评价方法，能够实现基础质量监控、环节质量监控、终末质量监控等，定期自动汇总统计进行全院会议通报，从而能够达到以下经济目的：（1)减少不必要医疗纠纷，保障医疗安全，提升医院整体医疗质量、管理效能及学术水平。(2)提升患者满意度，大大缓解医患纠纷；维系重点病人，增加医院就诊率和收入。（3)创新医院管理思路，增强竞争力，从而获得丰厚的经济效益。

6.结语

将云计算技术应用到医院全面质量管理信息系统建设中，不仅能够整合现有的医院管理信息系统软硬件资源，提高资源利用效率，克服传统医院管理系统中存在的重复建设、运行效率低下和共享性差等问题，而且还扩展了云计算技术在医院管理领域的应用，切实为全面提高医院管理质量提供了技术支撑。基于云计算的医院全面质量管理信息系统具有快速计算、存储资源共享以及集中统一的安全防护和容灾能力，提高了信息系统的安全性和稳定性，同时还减少了系统维护，降低了运行成本。虽然本文提出的基于云计算的医院全面质量管理信息系统的设计与实现方案还不够成熟，但是云计算技术的应用有望成为信息系统未来发展的方向；利用现代化的计算机软件技术来支撑日益庞大的全面质量管理平台，将是医院发展的必然趋势，有着广阔的前景。

篇10：云计算环境下的数据挖掘研究论文

摘要：文章首先对云计算的特点进行简要分析, 在此基础上对云计算环境下的数据挖掘进行研究。期望通过本文的论述能够对数据挖掘效率的提高有所帮助。

关键词：云计算; 数据挖掘; 服务;

1 云计算的特点分析

1.1 超大规模

国内外大型互联网企业纷纷建立起云平台, 开启一大批服务器, 如Google公司、亚马逊公司、微软公司等公司都建立了云平台, 大幅度提升了网络平台数据运算效率、存储效率和交互效率, 使云计算具备超大规模特点。

1.2 虚拟化

云平台是向网络平台提供资源的平台, 网络用户可借助云计算技术在任意位置获取应用服务, 这种应用服务不是固定实体, 而是虚拟化的。在云平台上, 需要运行虚拟化的搜索、储存、上传下载操作, 网络用户无需了解资源的获取渠道, 只要通过终端设备就可以获取网络服务信息, 实现数据快速互传。

1.3 可靠性高

云平台可提高数据互传、存储的可靠性, 其采用计算节点同构可互传、数据多副本容错等措施增强服务的可靠性, 即使在数据传输或存储丢失的情况下, 也可以找回渠道恢复数据, 与计算机自带硬盘相比, 网络云计算平台的可靠性更高。

1.4 通用性强

云计算技术的针对性不强, 对其他设备没有过高的要求, 只需在网络平台上建设平台, 配备足够的服务器, 就可以实现云计算技术的应用。在同一云平台的支撑下, 可满足不同设备的运行要求。

1.5 扩展性好

云平台既可以满足不同类型企业的需求, 也可以满足个人用户需求, 其本身带有动态伸缩性。用户可根据自身需求对空间、功能进行定制, 满足个性化的应用要求, 使云平台具备良好的扩展性。

1.6 按需服务

云平台可提供充足的空间, 便于用户在云平台上存储、调用、传输数据资源。为了避免用户过度占用云平台资源, 云平台一般设置了计费标准, 要求用户按需购入占用量, 促使云平台成为可交易的资源。

篇11：云计算环境下的数据挖掘研究论文

2.1 数据挖掘服务层次结构

2.1.1 基础设施层

该层主要为整个数据挖掘服务提供存储和计算资源, 在基础设施层运行中, 通过接口可连接网络资源与物理资源, 实现不同类型资源的高度共享。该层还提供数据挖掘服务的虚拟化接口, 满足资源对接要求, 为资源存储、共享提供技术支撑。

2.1.2 虚拟化层

在云计算技术上建立数据挖掘服务模式, 利用虚拟化层快速处理大量资源。在结构体系中, 虚拟化层根据云计算技术虚拟化汇聚分布式资源, 在封装处理虚拟资源的基础上, 分类和管理不同资源, 从而提高挖掘服务执行效率。在对资源进行封装后, 通过开发和利用平台层实现资源共享。虚拟化技术是资源封装的重要技术, 既可以提高资源运行效率, 也可以实现对资源的合理调动, 提高服务模式的便捷性。

2.1.3平台层

在数据挖掘服务模式中,平台层作为数据核心服务部分, 负责管理不同数据及其功能, 实现不同服务目录的高效管理。用户可根据服务内容和使用需求组合不同服务目录, 发挥数据功能性管理作用。在平台层中, 可有效调度计算资源, 提高计算资源的运行效率, 这使得平台层在数据挖掘服务中占据着不可替代的地位。

2.1.4 应用层

该层由终端层和接口层组成, 其中接口层为用户提供服务等级, 满足各种服务请求, 终端层将服务请求显示出来, 并且可根据请求的服务内容作出评价。在终端层的内容访问中, 根据用户访问请求、访问内容对访问接入作出不同选择, 再结合用户访问情况, 借助终端设备实现数据挖掘服务。

2.2 体系的建模流程

2.2.1 对服务进行自定义

在数据挖掘服务运行时, 可通过自定义完成相关数据的搜集, 从而快速找到与之相关的资源。由此可以使数据挖掘人员开展工作时, 对候选加以充分利用, 进而形成服务目录, 为用户使用提供方便。

2.2.2 组件构建

在对数据挖掘服务组件进行构建时, 应当确保调用服务接口的统一性, 同时在构建其它服务组件时, 需要绑定服务和数据, 从而构建起数量更多的组件, 为用户提供所需的数据挖掘服务模式。

2.3 数据挖掘体系的服务过程

2.3.1 分析阶段

该阶段主要负责分析数据挖掘内容, 确定需要挖掘的`数据, 根据对应的数据服务内容设置相应的服务模式, 并对服务模式作出定义。为保证数据挖掘与实际需求相符, 在数据挖掘时需先进行数据分析, 深入到外部环境中调查市场发展趋势和市场需求情况, 以市场为导向开发大数据挖掘模式, 使云计算下的数据挖掘服务更具备高效性、实用性和针对性。

2.3.2 设计阶段

该阶段要根据前期市场调查情况对数据挖掘服务方案进行设计, 最终确定符合用户使用习惯的数据处理模式。数据挖掘服务模式设计不仅关系到用户体验的满意程度, 而且还影响着数据挖掘服务运行效率。在某些特定的情况下, 甚至可能对供应商与消费者带来利益冲突, 阻碍数据挖掘服务在信息化环境中的有效应用, 为了解决上述问题, 必须以市场调查为前提开展数据挖掘服务模式设计, 避免不必要的矛盾。

2.3.3 开发阶段

在该阶段, 一套相对完整的数据挖掘服务体系会随着设计得以呈现, 各种服务内容与方法在该阶段中得到合理应用。体系开发时, 应对各项功能进行定义, 并将所有的功能整合到一起, 以此来实现多种不同的服务目标, 确保数据挖掘服务模式的高效运行。对体系进行开发的过程中, 可基于服务接口的实现, 对相关的功能进行有效地协调, 从而使开发出来的功能更符合用户的使用需要, 由此可使数据挖掘服务的价值得以充分体现, 有利于推动数据挖掘服务市场的持续、稳定发展。

3 结论

综上所述, 云计算以其自身所具备的诸多特点, 在诸多领域中得到越来越广泛的应用。本文在简要阐述云计算特点的基础上, 对云计算环境下的数据挖掘进行分析研究, 提出数据挖掘服务模式的构建方法, 以期能够对数据挖掘效率的进一步提升有所帮助。

参考文献

[1]孙亮.数据挖掘服务模式应用云计算的优化策略探究[J].黑河学院学报, (01) :23-25.

[2]王勃, 徐静.基于云计算的Web数据挖掘Hadoop仿真平台研究[J].电子设计工程, 2018 (01) :43-44.

[3]包科, 蔡明.高速接入网云计算平台的大数据挖掘算法研究[J].机床与液压, (12) :143-144.

[4]冯丽慧.云计算和挖掘服务融合下的大数据挖掘体系架构设计及应用[J].电脑编程技巧与维护, 2017 (12) :132-133.

篇12：云计算模式下计算机网络安全储存研究论文

云计算模式下计算机网络安全储存研究论文

【摘要】随着计算机技术的快速发展，计算机普及应用到人们的日常生活、工作和学习中，为人们的日常生活带来极大便利。但一系列网络安全问题慢慢浮出水面，新型商业诈骗、信息盗窃等事件时常出现，计算机网络安全受到越来越多人的重视和关注，研发计算机网络安全存储系统成为时代发展趋势。计算机网络安全是一项复杂的工程，文中以云计算技术为研究视角，深入分析计算机网络安全现状，介绍在云计算技术环境下设计的安全储存系统，以期为计算机网络良性发展打下坚实的基础。

【关键词】云计算技术；计算机网络安全储存系统；云架构

1简述云计算技术

云计算是指基于互联网相关服务的增加、使用模式，一般设计借助互联网提供动态便于扩展资源，且上述资源时常采用虚拟化形式存在和发展。因计算的信息数据和资源量较大，因此，在具体操作过程中，对计算机运算能力提出更高的要求。云计算运算能力甚至达到每秒10万亿，具备强大的计算能力能模拟核爆炸、预测天气气候，使用者只需将数据连接至媒介载体，即可按照用户需求展开运算。上述设计不单能提升用户使用效率，也能加大运算速度，更好地为人们提供服务。

2计算机网络安全现状

在互联网时代，个体遭到黑1客攻击风险明显加大，且黑1客攻击手段和目标日益增多。除个体会遭受黑1客攻击外，大型的基础设施也会遭到不同程度攻击，例如：通讯设施、金融系统等。表明计算机网络安全关乎每个人、企业政府的安全。目前，各种计算机软件层出不穷，其更新换代速度较快，导致计算机软件在存在缺陷的状况下被推荐使用。计算机用户并非专业的软件开发者，无法有效检验软件安全性。在不知情的状况下使用缺陷软件，极易出现网络安全问题。计算机病毒是危害计算机网络安全的重要形式之一，黑1客可把病毒传递至他人电脑中，从而获取他人的信用卡密码、商业信息等，严重者导致整个计算机硬件损伤。病毒属于特殊的代码形式，甚至能够进行自我云计算模式下的计算机网络安全储存系统设计文/袁玉珠随着计算机技术的快速发展，计算机普及应用到人们的日常生活、工作和学习中，为人们的日常生活带来极大便利。但一系列网络安全问题慢慢浮出水面，新型商业诈骗、信息盗窃等事件时常出现，计算机网络安全受到越来越多人的重视和关注，研发计算机网络安全存储系统成为时代发展趋势。计算机网络安全是一项复杂的工程，文中以云计算技术为研究视角，深入分析计算机网络安全现状，介绍在云计算技术环境下设计的安全储存系统，以期为计算机网络良性发展打下坚实的基础。摘要复制和繁殖，因此，能够在网络中大面积进行传播，造成非常严重的影响。

3基于云计算设计安全数据存储系统

与传统存储设备比较，云存储并非简单的硬件，而是包括网络设备、服务器、应用软件等部分组成的复杂系统，各部分以存储设备为核心，借助应用软件对外提供数据存储和访问服务。云计算环境下的安全数据存储服务系统主要包含云架构、安全数据存储等内容。户端由云端接口实现由网络上上传、下载数据。数据池不是单独的存储场所，也是保留各项数据的场所，数据池自身无需提供各种运算能力。设计合理的`安全数据存储系统，保障数据池中保存用户的安全性。因此，数据池也可被设计在云之外提供存储空间的位置。云的运算主要集中在节点上，由控制中心直接管理节点群，实际运算过程中被动态调整能够伸缩的云，主要任务是处理用户端数据，并将具体运算结果保存至数据池内。

3.1设计云架构

3.1.1设计合理的拓扑结构

本次设计的安全数据存储系统使用星型拓扑结构，该结构可以充分展现云的可伸缩性。由于云中各节点属于动态分配操作。实际展开设计时，必须采用中心控制服务器作为控制中心设计相应的星形结构。云控制中心服务器对不同阶段运行情况进行管理和控制，各阶段与数据池进行连接，达到相互通信的效果。在上述拓扑结构中，控制中心主要负责处理各个用户发出的传输请求，实施相应处理后，与云中客户端一系列端点完成通信。控制中心是云中的主要节点，不仅与不同节点一直保持通信状态，中心节点也可接收并及时反馈用户接口的信息。

3.1.2设计节点管理模型

节点管理模型主要包括节点初始化、分配等方面组成，控制中心对云中各类资源运行情况展开管理，借助一系列算法完成合理调整云中各种节点的目的。以实现NumberOfchildNodes属性为例，以下代码演示如何计算节点个数。若云中不具备充足的运行节点无法及时处理新客户端发布的请求信息，控制中心可开启新的节点并运行相对应的服务程序，将以上节点实施初始化处理后合理分配云中节点集权，达到合理扩展云端运算负荷能力的效果。如果云中某个节点处在空闲状态，控制中心对节点进行释放、回收处理，合理处理各节点数据信息。

3.1.3设计负载均衡机制

由于云中不同节点运行情况和性能有所差异。因此，控制中心想要管理各个节点，必须设计负载均衡机制。必须注意，系统硬件性能对节点运行效果产生重要影响，虽然云中正在运行的节点具备一个或多个有待处理的信息，因此，可把节点剩余运算能力作为另一个重要指标。控制中心向不同界面分派作业过程中，要严格遵循某种算法，以有待运行的负载和作业量为依据，量化相应的分派运算指标，并将这个指标与云中处于运行状态节点的剩余运算能力展开对比，探寻最适合本作业运行的节点，并将这个作业派发给该节点。

3.2设计动态加密与解密框架

本次研究设计的安全数据存储服务使用动态生成的DES密码，并与RSA加密相互结合，这种方法能集合两者的优点，基于保障动态生成安全DES密钥基础上，整个数据随机组成DES密码分段实施加密操作，并把DES密钥本身及相对应的分段信息借助RSA完成加密。上述设计的目的基于安全性能接近DES算法环境下，确保其安全性与RSA算法相接近。若对整个数据加密则将数据划分为多种段落，分别采用相应的DES密钥算法实施加密。这种设计状态下，若用户想要还原原始数据，可通过RSA密钥解开相应的信息，方可解开原始数据。

4结束语

总之，基于云计算环境下网络安全问题越来越多，例如：无法保障数据通信安全、身份认证存在缺陷等，必须有效解决网络安全问题，确保用户的安全。文中从计算机网络安全存在的问题入手，介绍由星型拓扑结构、负载均衡机制等方面设计安全存储系统，以此确保计算机行业健康发展。

参考文献

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