基于云计算的数据库关键技术研究
基于 OpenStack 高可用云计算平台研究与部署
基于 OpenStack 高可用云计算平台研究与部署摘要】云计算是继互联网、计算机后在信息时代有一种新的革新，云计算是信息时代的一个大飞跃，未来的时代可能是云计算的时代。
随着云计算兴起与发展，对OpenStack的研究也风起云涌。
不同的云平台也都研究openstack技术，在此基础上搭建各自的私有云或公有云，本文深入分析OpenStack技术，并给出搭建云平台的不同部署方案。
【关键词】OpenStack；高可用云计算平台；研究；部署1. OpenStack技术概述1.1什么是云计算云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。
因而，云计算又称为网格计算。
通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
云计算不是一种全新的网络技术，而是一种全新的网络应用概念，云计算的核心概念就是以互联网为中心，在网站上提供快速且安全的云计算服务与数据存储，让每一个使用互联网的人都可以使用网络上的庞大计算资源与数据中心。
1.2什么是openstackOpenStack是一个开源的云计算管理平台项目，是一系列软件开源项目的组合。
由NASA(美国国家航空航天局)和Rackspace合作研发并发起，以Apache许可证（Apache软件基金会发布的一个自由软件许可证）授权的开源代码项目。
OpenStack为私有云和公有云提供可扩展的弹性的云计算服务。
项目目标是提供实施简单、可大规模扩展、丰富、标准统一的云计算管理平台。
1.3Openstack组件类型OpenStack覆盖了网络、虚拟化、操作系统、服务器等各个方面。
下面介绍10个核心项目1、计算（Compute）：Nova。
云数据库安全关键技术研究的开题报告
云数据库安全关键技术研究的开题报告一、选题背景随着云计算技术的持续发展，企业越来越倾向于将数据存储在云上。
云数据库的出现为企业提供了一种更加灵活、可扩展、低成本的数据存储和处理方式。
然而，在云数据库的使用过程中，安全问题成为了企业和用户最为关注的问题之一。
云数据库的安全性不仅与云服务提供商和企业用户有关，也与政府监管、技术标准等因素密切相关。
在云计算环境下，云数据库安全困境主要表现在以下方面：1. 数据存储安全。
云数据库的数据存储在云上，数据在传输过程中可能会被窃取或篡改，从而导致企业数据泄露、丢失等问题。
2. 访问控制。
云数据库是一个多租户的数据库，许多用户共享同一资源。
因此，如何保证用户之间的数据隔离、访问控制是云数据库安全的重要问题。
3. 虚拟化安全。
云计算基于虚拟化技术，云数据库运行在虚拟机中，虚拟机的安全问题直接影响到云数据库的安全性。
因此，云数据库安全技术研究成为保障企业信息安全的一个重要方面。
二、研究内容和研究目标本次研究的重点是云数据库的安全技术。
具体内容包括：1. 云数据库安全问题分析。
详细分析云数据库的安全问题，找出其中的薄弱环节。
2. 云数据库安全技术研究。
研究基于云计算环境下的数据库安全问题，重点研究访问控制、数据加密、数据备份与恢复、虚拟化安全等方面的技术。
3. 云数据库安全性评估。
基于前期的研究成果，对云数据库进行评估，评估结果可以为企业用户选择符合其需求的云数据库提供参考。
三、研究方法本次研究采用文献调研和实验研究相结合的方法。
具体方法如下：1. 文献调研。
通过查阅相关的文献、论文和标准，全面了解云数据库的安全问题和解决方案。
2. 实验研究。
针对云数据库的安全问题，开展实验研究，验证前期研究结果的可行性和效果。
四、预期成果本次研究的预期成果包括：1. 云数据库安全问题分析报告。
详细分析云数据库安全问题，找出其中的薄弱环节。
2. 云数据库安全技术研究报告。
重点研究访问控制、数据加密、数据备份与恢复、虚拟化安全等方面的技术，为企业用户选择符合其需求的云数据库提供参考。
大数据与云计算（论文）
⼤数据与云计算（论⽂）⼤数据与云计算摘要：近年来，⼤数据和云计算已经成为社会各界关注的热点话题。
秉承“按需服务”理念的“云计算（Cloud computing）”正⾼速发展，“数据即资源”的“⼤数据（big data）”时代已经来临[1]。
⼤数据利⽤对数据处理的实时性、有效性提出了更⾼要求，需要根据⼤数据特点对传统的常规数据处理技术进⾏技术变⾰，形成适⽤于⼤数据收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化的技术。
如何更好地管理和利⽤⼤数据已经成为普遍关注的话题。
⼤数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极⼤的挑战，数据管理⽅式上的变⾰正在酝酿和发⽣。
本⽂所提到的⼤数据包含着云计算，因为云计算是⽀撑⼤数据的平台。
关键词: ⼤数据云计算数据分析数据挖掘引⾔在学术界，⼤数据这⼀概念的提出相对较早。
2008 年9 ⽉，《⾃然》杂志就推出了名为“⼤数据”( big data) 的专刊。
2011 年5⽉，麦肯锡全球研究院发布了名为《⼤数据: 创新、竞争和⽣产⼒的下⼀个前沿》(Big data: The next frontier forinnovation，competition，and productivity)的研究报告，指出⼤数据将成为企业的核⼼资产，对海量数据的有效利⽤将成为企业在竞争中取胜的最有⼒武器。
2012 年，联合国发布⼤数据政务⽩⽪书，指出⼤数据可以使⽤极为丰富的数据资源来对社会经济进⾏前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运⾏。
2012 年3 ⽉29⽇，奥巴马政府发布了《⼤数据研究与发展计划倡议》，宣布启动对⼤数据的研发计划，标志着美国把⼤数据提⾼到国家战略层⾯，将“⼤数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。
⼤数据应⽤正在风靡全球，⼤数据精准营销成为企业掌舵者的⼝头禅，那么⼤数据真的是⽆懈可击吗？答案显然是否定的。
随着互联⽹和移动设备的普及，⼤数据已经在我们的⽣活中⽆处不在，⽽有关⼤数据与隐私的问题也⽇益受到关注。
我国云计算在图书馆领域应用研究成果综述——基于CNKI的计量分析
我国云计算在图书馆领域应用硏究成果综述**本文系天津社会科学院青年课题“地方社科院图书馆新型智库建设分析”（项目编号：20YQN-08）研究成果之一。
基于CNKI 的计量分析柏艺莹（天津社会科学院图书馆，天津300191）［摘要］大数据时代，图书馆数字化资源建设是图书馆长期发展的需求。
云计算新兴技术的 应用，是现代数字化资源建设的重要推动力。
以我国有关云计算在图书馆领域应用的研究成果 为对象，利用文献计量学的方法，从文献总体特征、作者合著现象、高频关键词耦合现象3个方面 进行计量分析，以期揭示我国云计算技术在图书馆领域应用研究成果的现状、焦点以及未来发展 方向。
［关键词］云计算数字图书馆计量分析［分类号JG252.8大型计算机于20世纪80年代一次巨大变革 后，客户端-服务器服务形式也同时岀现,云计算 技术产生是对于信息技术软件领域又一次重大的 创新。
大数据时代,云计算的应用激发出信息技 术的创新与革命，并对计算机、传媒、通信等现有 网络格局产生深刻影响。
图书馆作为满足公众知 识信息资源获取的重要平台，实现图书馆数字化 信息管理以及完善图书馆服务功能，是云计算进 入图书馆领域的价值体现。
目前,学术界对云计 算并没有确切而完整的定义，结合云计算的功能特征，笔者在此处借鉴美国国家标准与技术研究 院（NIST ）定义：云计算是一种按使用量付费的模 式，这种模式提供可用、便捷、按需的网络访问资 源，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网 络、服务器、存储、应用软件及服务），这些资源能 够被快速提供，只需投入很少的管理工作或与服 务供应商进行很少的交互叭云计算应用于图书 馆服务过程中，对图书馆服务模式产生较大影 响戮相关主题领域研究成果较为丰富，并且有学 者开展持续性研究,而大数据环境驱动下,云计算 在图书馆领域的应用研究成为了学术界关注的焦 点之一。
因此，借助文献计量学分析方法对其研 究现状进行探究，具有重要的理论意义和实际价 值。
基于拟态架构的内生安全云数据中心关键技术和实现方法
基于拟态架构的内生安全云数据中心关键技术和实现方法张帆1，谢光伟2，郭威1，扈红超1，张汝云3，刘文彦1（1. 国家数字交换系统工程技术研究中心，河南郑州 450002；2. 复旦大学计算机科学技术学院，上海 201203；3. 之江实验室，浙江杭州 311121）摘 要：云数据中心是新一代信息基础设施的代表，其安全问题也成为近年来备受关注的焦点，具有重要的意义。
首先，在对现有云安全形势分析的基础上，通过新兴的内生安全概念探索云数据中心的安全架构、关键技术和实现方法，期望利用拟态构造设计解决现有防护手段难以处理的漏洞、后门等内生安全问题。
其次，提出了一种云数据中心内生安全架构与相关关键技术实现构想，同时给出了现有云平台系统拟态化改造的模式与技术趋势。
未来，基于拟态架构的内生安全云数据中心或将为新一代信息基础设施建设提供有效的安全解决方案，进而加速云化服务模式的应用与推广。
关键词：内生安全；云数据中心；拟态构造；拟态化改造模式与趋势中图分类号：TP393文献标识码：Adoi: 10.11959/j.issn.1000－0801.2021056Key technologies and implementation methods of endogenous safety and security cloud data center based on mimic architectureZHANG Fan1, XIE Guangwei1, GUO Wei2, HU Hongchao1, ZHANG Ruyun3, LIU Wenyan11. China National Digital Switching System Engineering&Technological R&D Center, Zhengzhou 450002, China2. School of Computer Science, Fudan University, Shanghai 201203, China3. Zhejiang Lab, Hangzhou 311121, ChinaAbstract: Cloud data center is the representative of the new generation of information infrastructure, and its security has become the focus of attention in recent years, which is of great significance. Based on the analysis of the current cloud security situation, the security architecture, key technologies, and implementation methods of the cloud data center through the emerging concept of endogenous security were explored, hoping to use the mimic structure to solve the endogenous safety and security problems such as vulnerabilities and backdoors that were difficult to deal with by the existing means. Moreover, the endogenous security architecture of cloud data centers and related key technologies were proposed, with the mode and trend of mimic transformation. In the future, endogenous safety and security cloud data centers will provide practical solutions for the construction of a new generation of information in-收稿日期：2021−02−01；修回日期：2021−03−15基金项目：国家自然科学基金创新研究群体项目“网络空间拟态防御基础理论研究”(No. 61521003)；之江实验室重点项目“面向工业互联网的拟态分布式大数据存储”Foundation Items: The National Natural Science Foundation of China for Innovative Research Groups “Research on the Basic Theory of Mimic Defense in Cyberspace” (No.61521003), Key Project of Zhejiang Laboratory “Mimic Distributed Big Data Storage for Indus-trial Internet”专题：内生安全·40·frastructure, which may accelerate the technology application and promotion of the cloud service model.Key words: endogenous safety and security, cloud data center, mimic structure, mode and trend of mimic transfor-mation1 引言近年来，云计算技术的迅速崛起推动了服务模式与应用架构的变革重构，互联网业务的云化已成为主流趋势，得到了学术界和产业界的广泛关注[1]。
基于云计算技术的协同开发平台的设计与实现
基于云计算技术的协同开发平台的设计与实现随着信息化的进程不断提速，现代化的企业管理不再局限于传统的纸质档案和本地服务器上的软件应用，而是开始向着信息化、数字化和网络化方向迈进。
基于云计算技术的协同开发平台，则是大众熟知的现代化企业管理手段之一。
一、云计算技术的基础云计算技术概念是基于互联网，将计算机技术、存储技术和网络技术相结合形成一种新型的计算方式。
云计算技术将传统的计算机存储和处理功能转移到互联网上的一种新型的计算方式，以提高企业的运算效率和降低成本为核心目标。
云计算技术的实现需要具备以下几个实现技术：1. 虚拟化技术：虚拟化技术是一种让实体物理资源使用虚拟的方法，在多个不同应用之间可以共享虚拟资源的技术。
虚拟化技术可以将服务器硬件、存储设备和网络设备等资源在物理设备的基础上进行虚拟化。
2. 网络技术：网络技术是云计算的核心，云计算借助于互联网、局域网等不同网络对企业的成本造成了很大的影响。
网络技术包括网络建设、网络设备和网络安全等内容，云计算的可靠性和安全性也离不开网络技术的保证。
3. 存储技术：云计算的一个重要组成部分是存储技术，存储技术是为了解决企业的数据存储需求而发展的。
在传统计算机中，存储是由用户自行负责的，但是在云计算中，存储和备份都是由云计算提供商负责的。
二、协同开发平台的基础协同开发平台的概念是企业数据互通互享的一种管理方式，其核心是通过开发一套完善的应用程序对企业内部数据进行统一管理，并通过互联网在外部进行共享。
协同开发平台包括以下核心内容：1. 应用程序：应用程序是协同开发平台的核心，通过设计更加完善、用户友好的应用程序，可以让企业各种类型的员工共同使用平台，实现高效协同开发功能。
2. 数据库管理系统：数据库管理系统是协同开发平台中应用程序的数据处理系统，通过对数据的快速处理和分析，可以更好地为企业决策者提供支持。
3. 通信技术：协同开发平台离不开通信技术的支撑，通信技术包括多种通信方式，例如文字、语音或者视频等进行的网络数据传输。
“云计算与大数据关键技术研发及应用”重大主题专项申报指南
“云计算与大数据关键技术研发及应用”重大主题专项申报指南云计算与大数据是支撑智能化发展的重要技术领域，结合《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》、国务院《关于促进云计算创新发展，培育信息产业新业态的意见》和《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》以及《重庆市以大数据智能化为引领的创新驱动发展战略行动计划（2018-2020）》等文件要求，根据我市相关产业创新发展的实际需求和云基础设施条件，现启动实施“云计算与大数据关键技术研发及应用”重大主题专项，布局一批重点研发项目，突破一批关键核心技术，在智慧城市、智能制造、智慧服务等重要领域实现智能化引领，逐步提升资源汇聚、数据收集、存储管理、分析挖掘、安全保障、按需服务等能力，促进我市云计算与大数据技术的研发及应用达到国内乃至国际先进水平。
1. 面向智能终端的大数据云服务平台研发及应用研究内容：研发面向海量智能终端的大数据管理和开放服务云平台，为典型行业智慧应用提供支撑。
研究海量智能终端的数据并发接入、异构协议自动转换技术；研究海量大数据的管理和可视化技术；研究海量图片和大视频文件高效存储技术，物联网图片、视频分析技术；研究基于地理位置信息的物联网数据融合技术；研究先进的多源异构信息融合和大数据分析技术；研究大数据分析模型的云端实现，构建云计算模型库；研究智能边缘计算交互技术、用户可自定义的数据抽取技术、时序数据的模型训练、推断及分析；研究基于微服务架构体系的基于组件的设备管控和数据分析服务；实现若干典型行业的应用验证。
考核指标：云服务平台：支持主流通信协议接入，包括但不限于WIFI、ZigBee、BLE、3G、4G、NB-IoT；支持设备接入协议解析，包括但不限于HTTP、MQTT、Modbus、LWM2M；设备寻址和控制响应时间≤3s；单前置机并发：≥1万；智能终端设备接入量≥1亿；数据存储量≥100亿条；图片文件存储量≥10亿个；图片、视频分析能力≥1000帧/秒。
基于云计算的服务器虚拟化平台的规划与研究
基于云计算的服务器虚拟化平台的规划与研究俞雪永胡毓宁陈利锋柯海丰(浙大城市学院计算机与计算科学学院，浙江杭州 310015)摘要：论文分析了浙大城市学院实验室的规划现状，就计算数据中心在更新配置时资金投入过大、服务器资源利用率不高的问题，研究了当前云计算的相关技术，提出了基于云计算的服务虚拟化的解决方案。
该方案通过在数据中心高性能的计算机刀片群集上建立服务器虚拟化资源池的方式，利用Web进行资源管理以及对平台的访问和资源的调用，从而实现服务器虚拟化管理和应用，提高资源利用率，节约建设成本，降低设备管理和维护的工作量，提高了数据中心的服务能力和支撑水平。
关键词：云计算；服务器虚拟化；数据中心DOI: 10.12184/wspkjllysjWSP2634-792X07.20200402为了适应新时代高校人才培养的需求，浙大城市学院计算分院从 2011 年至今投入大量的经费，通过对兄弟院校的实地考察，建立了教学与科研一体化的数据中心。
目前数据中心机房物理服务器数量众多，设备投资大，机房空间占用大和电力消耗居高不下 ,同时大部分理员可以根据需要将一台或多台虚拟机分配给一个或多个用户，而用户桌面上不再需要部署性能强大的 PC，而只要部署一台安全、易管理的云计算终端就可以连接到数据中心的虚拟服务器并使用该虚拟机，通过网络把服务器端的虚拟主机传输到客户端并展现给最终用户。
一、服务器虚拟化的可行性与必要性时间服务器 CPU 利用率相对较低，较高的能耗和传统的网络基础架构在一定程度上阻碍了信息化的可持续发展，因此迫切需要可持续发展的信息系统的可靠和稳定的支撑。
经过国内外的调研和对比，认为云计算虚拟化平台成为解决以上问题的最佳方案。
服务器虚拟化作为虚拟化技术又一个快速兴起的潮流，越来越多的企业开始接受虚拟化技术来实现企业的服务器基础架构[2]。
通过服务器虚拟化技术在一台性能强大的服务器上虚拟出若干台虚拟服务器[3]，用户或管理员可以在该虚拟机中安装操作系统、应用程序等，管计算数据中心承担着浙江大学城市学院计算分院教学信息化平台、IT 项目建设与科研管理的重任。
云计算的概念及关键技术
云计算的概念及关键技术1、云计算的概念1.1概念云计算是一种通过互联网访问、可定制的IT资源共享池，并按照使用量付费的模式,这些资源包括网络，服务器，存储、应用、服务等。
广泛意义上来说，云计算是指服务的交付和使用模式，即通过网络以按需，易扩展的方式获取所需的资源，这种服务可以是IT的基础设施（硬件、软件、平台），也可以是其他服务，云计算的核心理念就是按需服务，就像人使用水、电、天然气等资源一样。
1.2关键技术云计算的关键技术有：虚拟化、分布式文件系统、分布式数据库、资源管理技术、能耗管理技术。
虚拟化：虚拟化是实现云计算重要的技术设施，是在通过物理主机中同时运行多个虚拟机实现虚拟化，在这个虚拟化平台上，实现对多个虚拟机操作系统的监视和多个虚拟机对物理资源的共享；分布式文件系统：指在文件系统基础上发展而来的云存储分布式系统，可用于大规模的集群，主要特点：1、高可靠性：云存储系统支持多个节点间保存多个数据副本的功能，以提供数据的可靠性；‘’2、高访问性：根据数据的重要性和访问频率将数据分级多副本存储、热点数据并行读写，提高访问；3、在线迁移、复制：存储节点支持在线迁移，复制、扩容不影响上层应用；4、自动负载均衡：可以根据当前系统的负荷，将原有节点上的数据迁移到新增的节点上，特有的分片存储，以快为最小单位来存储，存储和查询时所有的存储节点并行计算；5、元数据和数据分离：采用元数据和数据分离的存储方式设计分布式文件系统。
分布式数据库:能实现动态负载均衡、故障节点自动接管、具有高可靠性，高可用性、高可扩展性；资源管理技术:云系统为开发商和用户提供了简单通用的接口，使得开发商将注意力更多低集中在软件本身，而无需考虑到底层架构，云系统一句用户的资源获取请求，动态分配计算资源；能耗管理技术:云计算基础设施中包括数以万计的计算机，如何有效低整合资源、降低运行成本，节省运行计算机所需的能源成为一个关注的问题二、hadoop生态在云计算这一块，hadoop算做的比较不错，hadoop平台的基本框图和生态系统如下所示：说明：1、MapReduce：是一个并行化计算框架，提供了map和reduce两阶段的并行处理模型和过程，mapreduce以键值对的数据输入方式来处理数据，并能自动完成数据的划分和调度管理；2、分布式文件系统(HDFS):基于物理上分布在各个数据存储节点的本地Linux系统的文件系统，为上次提供一个逻辑上成为整体的大规模数据存储系统；3、分布式数据库管理系统（HBASE）:克服了难以管理结构化/半结构化海量数据的缺点，提供了一个大规模分布式的，建立在HDFS之上的分布式数据库管理系统，Hbase提供了基于行，列和时间戳的三维数据管理模型；4、公共服务模块（Common）：为hadoop提供支撑服务和常用的工具类库以及api编程接口，服务包括：抽象文件系统fileSystem、远程过程调用（RPC）,系统配置工具以及序列化机制；5、数据序列化(Avro)：用于将数据结构和数据对象转变成数据存储和网络传输的格式；6、分布式协调服务（Zookeeper）：主要用户提供分布式应用经常需要的系统可靠性维护，数据状态同步、统一命名服务，分布式应用配置等管理功能；7、分布式数据仓库处理工具（Hive）：用于管理存在HDFS和hbase中的结构化/半结构化的数据。
云数据库-课题研究-课题报告
云数据库----云数据库相关知识及相关产品在我们的课题研究中，多次听到云计算概念的提及。
每个老师对云计算或相关技术的研究方向都是不同的，在此我们回顾下云计算。
云计算（Cloud Computing），是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。
云计算是在分布式处理、并行处理和网格计算等技术基础之上发展起来的，是一种新兴的共享基础架构的方法。
它可以自我维护和管理庞大的虚拟计算资源(包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等等)，从而提供各种IT服务。
用户在使用云计算提供的服务时按需付费，这不仅降低了使用门槛，也极大地节省了开销。
由于云计算存在着巨大的潜在市场，Google，IBM，Microsoft，Sun，Oracle百度，腾讯，等国际知名大公司都已经涉足云计算领域。
随着云计算技术的不断升温，它对各个技术领域的影响开始显现，其中比较典型的就包括数据库领域。
截止到2014年6月，传统的数据库厂商，比如Oracle，IBM，Microsoft等，都已经推出了基于云计算环境的相关数据库产品;原来没有从事数据库产品开发的知名大公司，比如Amazon和Google等，也发布了SimpleDB和BigTable等云数据库产品。
迅速发展的云数据库市场极大地影响着数据库技术的未来发展方向，甚至出现了关系数据库是否已经没落的争议。
与此同时，许多云数据库的相关问题开始被关注，比如云数据库的体系架构、数据模型、事务一致性、数据安全和性能优化等等。
由于云数据库是一个比较新的研究领域，目前还没有相关研究对这个领域进行全面详尽的的介绍。
因此，本文将结合大量网络信息数据，对云数据库及其相关研究进行综合阐述1 云数据库概述云数据库是在SaaS(software-as-a-service:软件即服务)成为应用趋势的大背景下发展起来的云计算技术的应用，它极大地增强了数据库的存储能力，消除了人员、硬件、软件的重复配置，让软、硬件升级变得更加容易，同时也虚拟化了许多后端功能。
云计算技术下的数据同步方法
云计算技术下的数据同步方法随着云计算技术的不断发展，越来越多的企业及个人开始将自己的数据存储于云平台上。
然而在多个设备间实现数据同步仍是一个复杂而关键的问题。
本文将介绍在云计算技术下，数据同步的常用方法。
一、概述数据同步是指将数据从一个地方复制到另一个地方的过程。
在多个设备间进行同步，可以实现数据的无缝共享，并且可以保证数据的一致性和及时性。
在云计算技术下，数据同步的方法也需要与时俱进，以满足云计算的高效性、及时性和安全性要求。
二、传统的数据同步方法在云计算技术没有普及的时候，传统同步数据的方式主要有以下两种：1. 文件同步文件同步是最常见的同步方式之一，它的主要工作原理是根据文件的时间戳，判断哪些文件需要进行同步，然后进行复制和传输。
文件同步的好处是数据的安全性高，传输速度快，易于操作。
然而，文件同步还是存在着一些缺陷，例如同步周期较长，同步的内容不能过多，不利于追踪和管理。
2. 数据库同步数据库同步是通过将数据库中的数据进行同步的方式，使得多个设备上的数据库中的数据实时保持一致。
数据库同步的优点是同步周期短，同步数据量大，能够更好地将数据的变化同步到其他设备上。
不过，数据库同步也有一些缺点，例如需要对数据库进行特殊设置以进行同步，同步的速度可能会受到网络的影响等。
三、基于云计算的数据同步云计算技术的发展，为进行数据同步提供了更多的选择。
在云平台上，常用的数据同步方法主要包括以下几种：1. 基于云存储的同步基于云存储的同步是目前最常用的同步方法之一。
用户将需要同步的文件存储在云端，然后在多个设备之间实现文件的同步。
云存储同步有以下优点：一方面，云存储同步的速度快，安全性高，能够满足用户的大部分需求。
另一方面，云存储的容量较大，可以存储更多的文件，减少了同步的时间和成本。
2. 基于云计算的同步基于云计算的同步是指将同步的数据存储在云服务器上，通过云计算技术，实现多个设备间的数据同步，包括云服务商提供的数据同步服务和自己开发的应用程序。
基于大数据与云计算的配电网设备状态监测与故障诊断关键技术研究项目研究内容技术路线与实施方案
基于大数据与云计算的配电网设备状态监测与故障诊断关键技术研究项目研究内容技术路线与实施方案1. 项目研究内容的详细说明主要研究内容1.1 配电网设备综合智能检测终端技术研究(1)配电网检测装置通讯方式的研究对局内目前使用的主要厂家的检测装置进行调研，制订配电网设备综合检测终端与检测装置间的数据通讯接口方式；针对多种检测方式，研究检测装置数据转换接口方式；对配电网检测装置通讯方式进行深入研究，并对配电网检测装置通讯方式进行设计研究。
(2)配电网检测装置数据分析算法研究对相对成熟稳定的数据分析算法进行深入研究，研究开发智能设备集成检测终端。
(3)配电网综合智能检测终端应用研发对不同的作业模式进行业务分析；对检测终端应用的数据结构、界面UI、功能架构进行研究和设计；研发基于Windows 平台的配电网综合智能检测终端。
研究检测类型管理（切换到相应的检测方式，应用将自动切换通讯方式）、检测基本参数管理、数据管理、诊断分析（包括各检测方式的单一诊断，针对同一设备的不同检测方式的综合诊断）、规程标准查询（提供国际、国家、行业、企业各种行业规范、试验流程查询）等基本功能在检测终端的实现。
1.2 配电网设备状态监测与故障诊断“云计算”平台研究1.2.1带电检测与停电试验数据接入的研究研究如何通过4G网络技术实现远程数据采集，研究检测装置的接入标准；对平台和检测设备之间的通讯方式、数据传输速度的优化等进行专门研究。
研究自动化的处理信道冲突，实现通信系统封闭性，保证数据安全的方法。
考虑系统未来的扩展性，对智能检测装置、非智能检测装置的数据结构进行研究。
1.2.2专家诊断方法的研究（1）数据模式识别的研究对信号特征参数的提取和数据模式识别进行研究；研究支持向量机分类模型识别超声波局部放电的方法；研究基于控制图技术的红外测温图形智能识别技术。
（2）基于统计分析算法的规范标准值研究在收集大量历史数据的基础上，利用统计分布曲线，拟合已有历史数据特性，研究配电网设备的局放状态分界点和相关阀值等标准参数。
基于云计算的数据库技术应用分析
基于云计算的数据库技术应用分析摘要：近年来计算机互联网技术越来越趋向成熟，在此基础上云计算技术也逐渐发展起来，对当前的信息技术产生巨大冲击的同时也给人们的生活、工作带来了诸多便利。
本文从云计算的介绍入手，进一步介绍在云计算冲击下的数据库技术，并进一步探究基于云计算的数据库在各个行业的应用。
关键词：云计算；数据库技术；应用中图分类号：tp311所谓云计算，指的是以计算机为载体以网络、互联网为依托为用户提供实时服务的网络技术，这是一种有针对性的服务即用户需要什么就提供什么，并根据用户的使用量收取一定的费用，极大的提高了资源的共享率，直至目前它的技术已经相当成熟。
云计算凭借着强大的信息处理能力被广泛应用于各个行业的同时，也向传统的数据库技术发起了挑战，为数据库的不断完善提供了契机，基于云计算冲击下的数据库技术下文将做具体阐述。
1 云计算冲击下的数据库技术数据库是一种集查询、计算、系统维护、数据交换、信息存储等于一身的程序，复杂的操作命令不需要用户自行编写，因此具有操作简便、易学易会的特点，一经开发便大受追捧。
然而，随着科学技术的不断发展传统的数据库无论是在硬件配置、程序运行还是在后期维护等方面都存在明显的不足。
在云计算这一网络系统中，云存储作为一个重要部件可以实现文件的大容量、大规模存储，最大程度的保护用户信息的安全性。
在数据库构建过程中引入云计算几乎可以实现数据、程序等的不限量存储，满足日益增长的数据库的应用需要。
因此在快速发展的信息社会下对数据库做符合时代潮流的变革势在必行，具体包括以下几个方面：第一，通过在数据库中构建私有云提高数据库的效能的发挥。
私有云是根据客户对安全性和服务项目的具体要求而量身定制的专用云，有安全可靠、服务质量高、实现了资源的有效利用等特点。
在数据库设计环节加入这一程序在提高数据库工作效率的同时，也进一步扩展了数据库的开发与服务范围。
第二，变传统的关系型数据库为非关系型数据库，与关系型数据库相比非关系型数据库在数据的存储以及数据库的架构等方面有了明显的不同，提高了数据库的服务速度和质量。
生物大数据技术的云计算平台使用方法与案例分享
生物大数据技术的云计算平台使用方法与案例分享随着生物技术的不断发展，生物大数据的产生已经成为一个日益庞大且无法忽视的挑战。
为了更好地管理、存储和分析这些大规模的生物数据，生物学家们开始利用云计算平台来满足他们的需求。
本文将介绍生物大数据技术的云计算平台的使用方法，并通过一些案例分享来展示其在生物学研究中的应用。
在使用云计算平台处理生物大数据之前，首先需要了解云计算平台的定义和基本原理。
云计算平台是一种基于互联网的计算模式，它提供了强大的计算、存储和处理能力，以帮助用户更高效地管理和分析大规模的数据。
在生物大数据领域，研究人员可以利用云计算平台来存储、共享和分析基因组、蛋白质和其他生物学数据。
使用生物大数据技术的云计算平台需要一系列的步骤。
首先，用户需要注册一个云计算平台账户，并选择使用的云计算服务提供商。
常见的云计算服务提供商包括亚马逊AWS、谷歌云和微软Azure等。
在注册成功后，用户需要选择适合自己需求的云计算实例类型，包括虚拟机、存储和数据库等。
然后，用户可以上传生物大数据文件到云计算平台，例如基因组测序数据或蛋白质结构数据。
接下来，用户可以使用云计算平台提供的工具和软件来进行生物数据分析。
云计算平台通常提供了丰富的生物信息学工具和算法，如BLAST、Bowtie和GATK 等。
用户只需将自己的数据输入到这些工具中，并根据需要选择不同的参数进行分析。
云计算平台还支持并行计算和分布式计算，可以快速处理大规模的生物数据。
在生物大数据技术的云计算平台中，常见的应用案例包括基因组测序分析、转录组学研究和蛋白质结构预测等。
例如，科学家可以使用云计算平台来对基因组数据进行测序和组装，以获得特定物种的基因组序列。
同时，云计算平台还可以帮助科学家进行基因表达分析，揭示哪些基因在不同条件下的表达水平变化。
此外，云计算平台还可以用于蛋白质结构预测，帮助科学家理解蛋白质的功能和相互作用。
除了上述的应用案例外，生物大数据技术的云计算平台还可以通过数据共享来促进生物学研究的合作。
云计算的关键技术
云计算的关键技术摘要：云计算是一种新兴的计算模型，它是在网格计算的基础上发展而来的,它是指通过网络以按需、易扩展的方式来获得所需的信息服务，因此，云计算又常常被称为云服务。
本文介绍了云计算的发展历史，总结了云计算的关键技术：数据存储技术(Google File system)、数据管理技术(BigTable)、编程模型和任务调度等，分析了云计算和网格计算以及传统超级计算的区别，并指出了云计算的广阔发展前景。
关键词：云计算；编程模型；数据存储；数据管理；任务调度正文: 云计算(cloud computing)是一种新近提出的计算模式。
是分布式计算(Dist uted computing)、并行计算(Parallelcomputing)和网格计算(Grid computing)的发展。
目前，亚马逊、微软、谷歌、IBM、英特尔等公司纷纷提出了“云计划”。
例如亚马逊的Aws(Amazon web services)⋯,IBM和谷歌联合进行的“蓝云”计划等。
这对云计算的商业价值给予了巨大的肯定。
同时学术界也纷纷对云计算进行深层次的研究。
例如谷歌同华盛顿大学以及清华大学合作，启动云计算学术合作计划(Academic cloud ComputingInitiative)，推动云计算的普及，加紧对云计算的研究。
卡内基梅隆大学等对数据密集型的超级计算(Data Intensive supercomputing，DIsc) 进行研究，本质上也是对云计算相关技术开展研究。
云计算有着广泛的应用前景。
如表1所示。
云计算在天文学、医学等各个领域有着广泛的应用前景。
趋势科技和瑞星等安全厂商纷纷提出了“安全云”计划。
在云计算关键技术研究过程中，主要对依赖于以下的技术支持，他们分别是数据存储技术(Google File system)、数据管理技术(BigTable)、编程模型和任务调度模型等，我们逐一进行介绍。
一．数据存储技术:为保证高可用、高可靠和经济性，云计算采用分布式存储的方式来存储数据，同时利用冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性，即为同一份数据存储多个副本，这样避免当前的数据系统崩溃还有备用的数据可以马上回复工作。
基于分布式数据库的云计算平台设计与实现
基于分布式数据库的云计算平台设计与实现随着互联网技术的不断发展和人们对数据存储和处理需求的不断提高，云计算平台在现代社会中发挥着越来越重要的作用。
然而，云计算平台的设计与实现并不是一件简单的事情，其中涉及到多种技术和知识，其中最重要的就是分布式数据库技术。
分布式数据库技术是指将一个数据库分散在多个计算机上，使得每个计算机都有独立的数据存储和处理能力，同时又能够通过网络连接进行协作，实现全局数据的共享和管理。
在云计算平台中，分布式数据库技术的应用极为广泛，它可以使得云计算平台实现更高效、更可靠、更安全的数据存储和处理功能。
在设计和实现基于分布式数据库的云计算平台时，需要考虑以下几个方面的问题：1.数据划分和分配一个分布式数据库通常由多个节点组成，每个节点都存储了一部分数据。
因此在设计云计算平台时，需要考虑如何划分和分配数据，使得各个节点之间的负载比较均衡，同时又能够确保数据的一致性和完整性。
2.数据备份和恢复在分布式数据库中，节点之间会相互备份和恢复数据，以保证数据的可靠性和安全性。
因此在设计云计算平台时，需要考虑如何实现数据的备份和恢复策略，以应对各种异常情况和故障。
3.数据访问控制和安全性在云计算平台中，涉及到多个用户对数据的访问和处理，因此需要考虑如何实现数据访问控制和安全性保障。
这包括用户认证、数据加密、权限管理等方面的问题。
4.性能优化和扩展性在实现云计算平台时，需要考虑如何优化系统性能，使得系统能够更加高效、快速地处理数据。
同时，还需要考虑如何实现平台的扩展性，以适应未来的业务需求和用户量增长。
在实现基于分布式数据库的云计算平台时，还需要考虑如何选择合适的分布式数据库技术。
常见的分布式数据库技术包括Hadoop、Cassandra、MongoDB等，每种技术都有其特点和适用场景，需要根据具体的业务需求和系统设计情况来选择合适的技术。
总之，基于分布式数据库的云计算平台的设计与实现是一项非常复杂和重要的任务，需要综合考虑数据划分、备份、访问控制、安全性、性能优化和扩展性等方面的问题。
《云计算技术》课程教学大纲
《云计算技术》课程教学大纲一、课程基本信息二、课程教学目标通过本课程的学习，使学生对云计算技术的兴起、由来、概念及分类、云计算的原理及关键技术建立基本的概念，并通过实践了解云服务，云服务接口，并行计算与云计算的相互关系等相关内容；通过对云计算开源平台Hadoop的介绍，让学生对云计算平台的一种技术实现方式有所了解；结合云计算平台中各项应用及核心技术的介绍，拓展学生对云计算的认识。
三、教学学时分配理论学时包括讨论、习题课等学时。
《云计算技术》课程实验内容设置与教学要求一览表四、教学内容和教学要求第一章绪论（2学时）（一）教学要求通过本章内容的学习，了解云计算的概念、发展现状、发展环境、发展优势和应用前景；理解云计算的实现机制。
（二）教学重点与难点教学重点：云计算的概念和发展现状。
教学难点：云计算实现机制。
第一节云计算的概念1．了解云计算的概念；2．掌握云计算的特点和三种类型。
第二节云计算发展现状1．了解云计算的发展历程和现状。
第三节云计算实现机制1．了解云计算技术体系结构；2．理解云计算的实现机制。
第四节网格计算与云计算1.了解网格计算的概念；2．理解网格计算和云计算的关系和区别。
本章习题要点：简述云计算的概念、发展现状、发展环境、实现机制、发展优势和应用前景。
第二章 Google云计算原理与应用（4学时）（一）教学要求通过本章内容的学习，了解Google云计算的应用，掌握Google云计算基本工作原理，理解和掌握数据表Bigtable的数据模型、系统架构。
（二）教学重点与难点教学重点：Google文件系统GFS，分布式数据处理MapReduce教学难点：分布式结构化数据表Bigtable。
第一节 Google文件系统GFS1.了解Google文件系统GFS的架构、容错机制和系统管理技术。
第二节并行数据处理MapReduce1．了解并行数据处理MapReduce的产生背景；2．理解和掌握MapReduce的编程模型和实现机制。
原创云计算论文选题方向
原创云计算论文选题方向引言随着信息技术的快速发展，云计算作为一种新的计算模式，正在逐渐改变着我们的生活和工作方式。
云计算充分利用网络和大规模数据中心的计算资源，提供灵活的、可扩展的和经济高效的计算服务。
云计算的应用领域广泛，涵盖了云存储、云服务器、云数据库、云安全等诸多方面。
本文将讨论一些可选的云计算论文选题方向，通过对这些方向的研究和探索，进一步推动云计算技术的发展和应用。
1. 云计算资源调度和优化云计算资源调度和优化是云计算领域一个重要的研究方向。
随着云计算规模的不断增大，对计算资源的高效利用变得更加重要。
如何对云计算资源进行合理的调度和优化，以提高系统的性能和资源利用率，是云计算研究的一个关键问题。
论文可以从以下几个方面展开研究：•云计算资源调度算法的设计与分析•基于机器学习和优化算法的云计算资源分配策略•考虑负载均衡和能耗优化的云计算资源调度问题2. 云计算安全与隐私保护随着云计算的迅猛发展，云安全和隐私保护问题成为云计算领域亟待解决的问题。
云计算环境中的数据和应用面临着各种安全威胁。
如何保护用户数据的安全和隐私，防止未经授权的访问和数据泄露，是一个重要的研究课题。
论文可以从以下几个方面展开研究：•云计算环境下的数据加密与访问控制技术•面向云计算的隐私保护模型与算法•云安全风险评估与漏洞检测3. 云计算中的大数据处理与分析云计算环境下，大数据的处理与分析是一个具有挑战性的问题。
云计算提供了强大的计算和存储能力，为大数据的处理和分析提供了良好的基础。
论文可以从以下几个方面展开研究：•面向云计算的大数据处理框架设计与优化•基于深度学习的大数据分析方法与应用•云计算环境下的实时数据处理与流计算技术4. 云计算中的边缘计算与物联网边缘计算和物联网技术的发展，为云计算应用提供了新的机遇和挑战。
边缘设备的智能化和云计算资源的下沉，使得边缘计算可以更好地支持物联网应用。
论文可以从以下几个方面展开研究：•边缘计算与云计算的协同工作机制研究•基于物联网的边缘计算架构与算法设计•云计算环境下的边缘计算资源分配与优化5. 云计算应用领域的研究与创新除了以上几个研究方向之外，云计算在各个领域都有着广泛的应用。
基于OpenStack的云计算数据中心管理系统的设计与开发
南京邮电大学毕业设计(论文）题目基于OpenStack的云计算数据中心管理系统的设计与开发专业网络工程学生姓名班级学号指导教师指导单位物联网学院日期:2015年 1月 19日至 2015年 6月 12日毕业设计（论文)原创性声明本人郑重声明：所提交的毕业设计(论文）,是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取得的成果。
除文中已注明引用的内容外，本毕业设计（论文）不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。
对本研究做出过重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明并表示了谢意。
论文作者签名：日期：年月日摘要云计算(Cloud Computing)是网格计算（Grid Computing）、分布式计算（Distributed Computing）、并行计算(Parallel Computing）、效用计算（Utility Computing）、联机存储技术（Network Storage Technology)、虚拟化（Virtualization)、负载均衡（Load Balance)等一系列传统计算机技术和网络技术发展融合的产物。
它旨在通过网络将多个成本低廉的计算实体整合成一个大型计算资源池，并借助SaaS、PaaS、IaaS等服务模式，将强大的计算能力分发到终端用户手中。
云计算的核心理念就是通过不断提高“云”端处理能力，减轻用户负担，将一系列的IT 能力以服务形式提供给用户，简化用户终端的处理负担，最终使用户成为一个单纯的输入/输出设备，享受“云”提供的强大计算处理及服务能力。
OpenStack是一个开源的云计算项目和工具集,并且提供了关于基础设施即服务（IaaS)的解决方案.OpenStack具有建设这样资源池的能力，通过OpenStack 的各种组件多种模式的排列组合，可以搭建成各种规模的“云”，这些云可以是私有云、公有云、混合云。
本文首先介绍了云计算的背景及其相关技术，并深入了解OpenStack的架构和其各种服务,掌握各种服务实现原理，以及探讨OpenStack 如何实现对云计算数据中心的管理，最后动手搭建OpenStack云平台和尝试对功能的扩展。
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基于云计算的数据库关键技术研究摘要云计算作为近年来研究与应用领域的热点话题，被大多数IT企业和业内人士认为是下一代计算机网络应用技术的核心架构。
云计算环境下，使用者可以不用再花费高昂的硬件和软件成本去拥有强大的计算资源和庞大的存储能力，所有这一切都可以交给云计算服务提供商来完成。
目前，设备的信息化管理系统的研发得到了企业的高度重视。
由于国内企业的设备现代化程度低、自动化水平落后、设备参差不齐，没有完善和明确的设备故障远程诊断和管理等问题，国内开发的设备管理软件的功能仍然停留在对设备的基本信息等静态数据的管理上，不能满足用户以及应用增长的需求。
而云计算平台技术的应用，不仅消除了用户对特定设备的依赖，而且规模可以根据用户和应用增长的需求进行伸缩。
凭借云，用户的应用和文档仍然跟随用户，用便携的设备，同样使用自己的应用和文档记性大量的计算和远程管理。
本文主要借鉴云计算体系结构，对NoSQL关键点进行研究。
论文在对NoSQL 相关技术进行阐述的基础上，研发并实现了一个基于云计算平台的企业设备管理系统。
该系统能够为企业建立完整的仪器设备电子档案，对仪器设备的信息进行数字化管理，提高企业设备管理水平。
该系统主要包括设备管理模块、统计分析模块、系统管理模块等九大模块。
该系统最大的特点是可以不受到某些外界条件的限制（如地域和时间），是未来设备管理系统的一个发展方向。
关键词：云计算；数据库；NoSQL技术；设备管理AbstractCloud computing as a field of research and application in recent years, a hot topic, by most IT companies and industry insiders believe is the core of the next generation of computer network architecture application technology. Under the cloud computing environment, users can no longer costly hardware and software costs to have a powerful computing resources and a huge storage capacity, all of which can be handed over to cloud computing service providers to complete. Not only cost savings, but also do not need to spend a lot of energy. Based on cloud technology for enterprise equipment management system memory design, with respect to the advantages of traditional relational database resides.With the information management business equipment subject to corporate concern and attention, so far, enterprises, universities, research institutions have begun research enterprise information management device. In China, the device management software vendor total around 20. Guangzhou Chint PMiss.o device which integrated management information system can achieve integrated management of the equipment, its function is: Device ledger management, change device files, equipment maintenance history, equipment procurement plan, equipment depreciation expenses. Remote device management software, Kunshan device management software are also device management practice and try to study, but overall the domestic development of device management software features still remain in the management of basic information about the device, such as static data, which is mainly related to the low level of domestic production of business equipment modernization, automation level backward, equipment varies, there is no perfect and clear remote diagnosis and management of equipment failure, whereas the size of the cloud can be scaled according to the actual situation, to meet the growing demand of users and applications. Also eliminates the user's dependence on a particular device, by virtue of the cloud, the user's application and documentation still follow the user, using portable equipment, the same applications and documents using their own memory a lot of computing and remote management.In this paper, drawing a cloud computing architecture, NoSQL key points for research. Article on NoSQL background, basic concepts, as well as data models and principles depend introduced, and learn from cloud computing technology to develop an enterprise device management system, which for enterprises to establish a complete equipment electronic files, for instruments and equipment digital information management, improve enterprise device management level, the system includes device management module, statistical analysis module, system management module, and other nine modules. For cloud-based equipment management system, its greatest feature is not subject to restrictions (such as geographical and time) certain external conditions, the future direction of the device management system.Keywords: cloud computing；database；NoSQL technology目录第1章绪论 (1)1.1研究背景 (1)1.2国内外研究现状 (1)1.3论文的主要内容和组织结构 (2)1.4本文的创新点 (3)第2章云计算相关概述及No SQL技术介绍 (4)2.1云计算相关概述 (4)2.1.1云计算的概念及优点 (4)2.1.2现有的云计算平台 (5)2.1.3云计算的关键技术 (6)2.2 No SQL技术 (9)2.2.1No SQL技术的概念与定义 (9)2.2.2No SQL技术的发展及趋势 (9)2.2.3No SQL的关键技术研究 (10)第3章基于云计算的企业设备管理系统的需求分析及构架 (13)3.1企业设备管理概述 (13)3.2系统的功能需求分析 (13)3.2.1设备管理功能 (14)3.2.2统计分析功能 (14)3.2.3系统管理功能 (14)3.3企业设备管理系统的开发模式分析 (15)3.3.1传统的企业设备管理系统开发模式 (15)3.3.2基于云计算的企业设备管理系统开发模式 (16)3.4云计算服务及部署模式的选择 (16)3.4.1云计算服务及部署模式的选择分析 (16)3.4.2云计算服务及部署模式的设计 (21)3.5数据库的迁移 (25)3.6建设云计算平台的关键要素 (26)第4章基于云计算的企业设备管理系统数据库的设计与实现 (28)4.1 系统总体设计 (28)4.2系统功能模块的设计 (28)4.2.1 设备管理模块 (28)4.2.2 租借管理模块 (30)4.2.3 运行管理模块 (32)4.2.4 报废管理模块 (34)4.2.5 特种设备管理模块 (36)4.2.6 统计分析模块 (37)4.2.7 合同管理模块 (39)4.2.8 基础信息管理模块 (39)4.2.9 系统维护模块 (41)4.2.10 设备维护管理 (42)4.2.11 设备备品备件管理 (42)4.2.12 设备运行风险分析 (42)4.3数据库的设计 (43)4.3.1CouchDB建模 (43)4.3.2CouchDB实体关系描述 (46)4.3.3数据的查询 (53)4.3.4权限控制与安全 (54)4.3.4 数据表的设计 (55)4.4 主要功能实现 (58)4.4.1 用户登录 (58)4.4.2权限管理 (60)4.4.3 设备台账管理 (60)4.4.4 设备借用管理 (61)4.4.5 设备报废管理 (63)6.2.6 分析统计 (64)4.4.7 设备分类维护 (65)4.4.8 设备状态维护 (66)4.4.9 角色授权管理 (67)4.4.10 设备维护管理 (67)4.4.11 设备备品备件 (68)4.4.12 设备运行风险分析 (68)第5章总结与展望 (70)5.1本文的总结 (70)5.2下一步的发展方向 (70)参考文献 (71)致谢 (73)第1章绪论1.1研究背景上个世纪90年代，网络作为一个新颖便捷的信息媒介，逐渐被人们所认识。