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编程问答

《大数据》2021年第2期目次摘要

發布時間:2025/3/15 编程问答 27 豆豆
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《大數據》

第7卷第2期 2021年3月

大數據2021年第2期

(點擊原文鏈接在官網閱讀完整文章)

目次

01?題導讀:大數據可視分析應用

袁曉如

02?大數據可視分析在海洋領域的應用

解翠, 李明悝, 陳萍, 李孝天, 宋鍵, 董軍宇, 趙佳萌

03?足球比賽數據可視分析

曹安琪, 陳泓宇, 謝瀟, 巫英才

04?基于移動通信數據的城市可視分析研究

王桂娟, 周銳, 蔡夢杰, 湯勇, 李茸茸, 陳華容, 吳亞東

05?食品安全大數據可視化關聯分析

陳誼, 孫夢, 武彩霞, 孫小然

06?中國白酒文化可視化研究

陳超, 吳亞東, 付朝帥, 童興, 李攀, 褚琦凱, 王雪楠

07?專題導讀:高性能計算虛擬數據空間

張廣艷

08?面向國家高性能計算環境的虛擬數據空間系統

秦廣軍, 肖利民, 張廣艷, 牛北方, 陳志廣

09?GVDS:面向廣域高性能計算環境的虛擬數據空間

肖利民, 宋堯, 秦廣軍, 周漢杰, 王超波, 韋冰, 魏巍, 霍志勝

10?分布式存儲系統中的數據高效緩存方法

楊青霖, 吳桂勇, 張廣艷

11?國家高性能計算環境的虛擬數據空間運行支撐技術研究

何小雨, 鄧筍根, 欒海晶, 牛北方

12?面向非易失內存的MPI-IO接口優化

鄧鎮龍, 陳志廣

13?廣東省數字政府網絡安全評估體系與實踐

高尚省, 郭勇, 高智偉, 鐘世敏, 劉丕群, 劉婷

摘要

專題:大數據可視分析應用

專題導讀:大數據可視分析應用

作者:袁曉如

摘要:可視化是數據科學的重要組成部分。可視化把數據轉化為可以交互的圖形圖像,能夠幫助用戶更好地理解、分析復雜的數據對象,而可視分析則通過緊密耦合可視化交互界面與自動計算,大大提高人類發現和洞察數據內在規律的能力,通過降低對復雜數據的認知壁壘,綜合提高對數據進行交互探索的能力。過去幾年中,可視化與可視分析多次入選中國計算機學會大數據專家委員會發布的《中國大數據技術與產業發展報告》,也位列美國商務部2018年發布的出口管制清單的數據分析技術首項。近年來,可視化迅速被越來越廣泛地應用在數據科學以及日常應用的方方面面。本專題匯集了多方面的可視化應用方向,邀請研究相關領域應用的可視化專家團隊撰文,展示可視化與可視分析的廣闊應用場景。

原文鏈接:http://www.infocomm-journal.com/bdr/article/2021/2096-0271/2096-0271-7-2-00001.shtml

大數據可視分析在海洋領域的應用

作者:解翠,?李明悝,?陳萍,?李孝天,?宋鍵,?董軍宇,?趙佳萌

摘要:隨著海洋觀測技術和數值仿真技術的發展,人們能獲取到規模更大、分辨率更高的海洋數據,這為復雜多元海洋環境要素及結構現象的分析帶來了機遇,同時也給傳統的分析方法帶來了挑戰。因此,將大數據可視分析方法引入了海洋數據分析,并探索了其在多元海洋時空數據分析、海洋重要結構的時空特征和演化分析等方面的應用價值,開發了多個可視分析系統,并通過全球和我國周邊一些海域數據分析的案例研究,提出了海洋數據可視分析的基本框架,展示了可視分析是大數據時代海洋復雜數據分析方面一種很有前途的技術。

原文鏈接:http://www.infocomm-journal.com/bdr/article/2021/2096-0271/2096-0271-7-2-00003.shtml

足球比賽數據可視分析

作者:曹安琪,?陳泓宇,?謝瀟,?巫英才

摘要:足球比賽數據可視分析能夠幫助足球數據分析師清晰直觀地發現比賽中隱藏的規律,吸引了眾多研究人員的關注。首先對現有的足球比賽數據可視分析工作進行闡述,按照數據類別將其分為基于統計數據的分析、基于事件數據的分析、基于軌跡數據的分析;然后進一步討論了足球比賽數據可視分析當前面臨的挑戰;最后對未來發展方向進行了展望。

原文鏈接:http://www.infocomm-journal.com/bdr/article/2021/2096-0271/2096-0271-7-2-00015.shtml

基于移動通信數據的城市可視分析研究

作者:王桂娟,?周銳,?蔡夢杰,?湯勇,?李茸茸,?陳華容,?吳亞東

摘要:隨著移動電話的深入普及,大規模通信數據給人們提供了前所未有的觀測城市微觀結構和動態的機會,而如此大規模的高維異構時空關系數據又給高效數據解讀帶來了挑戰。作為重要的大數據分析手段,可視化被越來越多地應用到這一領域。回顧近年來基于通信數據的城市可視分析研究工作,首先歸納了移動通信數據的主要來源、特征和常用的數據處理方法,然后從通信數據的內在對象“人”“通信設備”和“城市空間”3個方面闡述相應的可視化方法,并對基于通信數據的城市可視分析面向的任務、方法和特點進行了梳理,最后對基于通信數據的城市可視分析進行了展望。

原文鏈接:http://www.infocomm-journal.com/bdr/article/2021/2096-0271/2096-0271-7-2-00032.shtml

食品安全大數據可視化關聯分析

作者:陳誼,?孫夢,?武彩霞,?孫小然

摘要:隨著檢測技術的提高和互聯網技術的廣泛應用,食品安全數據的規模不斷增大、類型不斷增多,對數據分析技術提出了極大挑戰。近年來出現的可視分析技術,通過提供圖形交互界面,幫助領域人員深入理解數據并洞悉數據中的隱含規律,提高對食品安全風險的分析、發現、預警和溯源能力,為食品安全監測和管控提供了新手段。首先分析了食品安全數據的主要來源、特征和分析任務;然后提出了一種關聯可視分析技術分類方法,從屬性關聯、實體關聯、對比分析和時空分析4個方面闡述了近10年來的食品安全大數據可視化關聯分析方法;最后提出了該領域存在的問題和挑戰。

原文鏈接:http://www.infocomm-journal.com/bdr/article/2021/2096-0271/2096-0271-7-2-00061.shtml

中國白酒文化可視化研究

作者:陳超,?吳亞東,?付朝帥,?童興,?李攀,?褚琦凱,?王雪楠

摘要:作為一種特殊的文化形式,中國白酒文化在傳統的中國文化中有獨特的地位。將可視化技術應用到中國白酒文化領域,對于傳播和弘揚中國白酒文化的豐富內涵、增強文化自信、促進國際文化交流具有重要作用。總結了中國白酒文化可視化的應用場景,闡述了中國白酒文化可視分析的基本流程,然后從文學作品、文物考古以及歷史演變3個維度分析了中國白酒文化可視化研究現狀,并歸納了文本數據可視化、網絡數據可視化、時空數據可視化和多維數據可視化等可視化方法在中國白酒文化可視化領域的呈現類型,最后探討了中國白酒文化可視化的未來研究熱點。

原文鏈接:http://www.infocomm-journal.com/bdr/article/2021/2096-0271/2096-0271-7-2-00078.shtml

專題:高性能計算虛擬數據空間

專題導讀:高性能計算虛擬數據空間

作者:張廣艷

摘要:高性能計算環境是支撐國家科技創新、經濟發展的核心基礎設施。目前國家高性能計算環境的總計算能力已突破200 PFlops,總存儲容量超過160 PB。但是各節點廣域分散,計算與存儲資源難以統籌使用。本專題從虛擬數據空間系統構建、分布式系統高效緩存、國家高性能計算環境對虛擬數據空間的運行支撐以及面向非易失內存的MPI-IO接口優化等多個角度出發,探索了構建高性能計算虛擬數據空間的過程中面臨的機遇和挑戰以及相應的解決方案,希望能夠引起廣大讀者的興趣,并起到拋磚引玉的作用。

原文鏈接:http://www.infocomm-journal.com/bdr/article/2021/2096-0271/2096-0271-7-2-00099.shtml

面向國家高性能計算環境的虛擬數據空間系統

作者:秦廣軍,?肖利民,?張廣艷,?牛北方,?陳志廣

摘要:高性能計算環境是支撐國家科技創新、經濟發展、國防建設的核心信息基礎設施,世界高性能計算強國紛紛建設基于多超算中心資源的廣域高性能計算環境。然而,高性能計算環境中資源種類繁多且地域分布廣,無法有效發揮資源的聚合效應,難以滿足大型應用對廣域分布數據的統一管理和高效訪問需求。為此,提出了一套可用于構建廣域全局虛擬數據空間的完整技術體系,包括虛擬數據空間模型、跨域虛擬數據空間構建、廣域環境中數據高效遷移、廣域環境中存算協同調度、跨域高并發數據聚合處理等技術,并研發了一個可運行于國家高性能計算環境的虛擬數據空間系統,可有效支撐廣域分散異構存儲資源的統一高效訪問,實現廣域環境中分布數據的跨域共享和協同處理。目前,該軟件系統已在國家高性能計算環境實驗性部署,并驗證了分子對接、全基因組關聯分析、天氣預報模式3類典型大型應用。驗證結果表明,所研虛擬數據空間構建方法和系統可有效聚合廣域分散的存儲資源,滿足大型應用的數據空間需求。

原文鏈接:http://www.infocomm-journal.com/bdr/article/2021/2096-0271/2096-0271-7-2-00101.shtml

GVDS:面向廣域高性能計算環境的虛擬數據空間

作者:肖利民,?宋堯,?秦廣軍,?周漢杰,?王超波,?韋冰,?魏巍,?霍志勝

摘要:廣域高性能計算環境是支撐科技創新和社會經濟發展的核心信息基礎設施。然而,在廣域高性能計算環境中,異構存儲資源在地理位置上的分散分布導致無法發揮廣域存儲資源的聚合效應,難以滿足對廣域分布數據的統一管理和高效訪問需求。為此,提出了虛擬數據空間構建方法及數據訪問性能優化方法,并實現了一個面向廣域高性能計算環境的全局虛擬數據空間(GVDS)。GVDS可聚合廣域分布的異構存儲資源,形成統一的虛擬數據空間,有效支撐用戶以統一訪問模式高效訪問廣域分散的異構存儲資源,實現廣域環境中分布數據的跨域共享和協同處理。測試結果表明,與國際領先的面向廣域高性能計算環境的OneData、GFFS等存儲系統相比,GVDS實現了相當的功能,且數據訪問性能明顯提升。

原文鏈接:http://www.infocomm-journal.com/bdr/article/2021/2096-0271/2096-0271-7-2-00123.shtml

分布式存儲系統中的數據高效緩存方法

作者:楊青霖,?吳桂勇,?張廣艷

摘要:針對典型分布式存儲系統存在的寫放大、I/O路徑過長、響應時延較高等問題,提出了一種基于SSD的分布式存儲系統中數據高效緩存方法,采用讀寫旁路和懶惰緩存的緩存管理策略,以及兼顧最近訪問時間和歷史訪問頻率的緩存替換策略,并根據前臺工作負載的變化情況,自適應地調整主動回刷臟數據的速率,顯著提升了存儲系統的讀寫性能。

原文鏈接:http://www.infocomm-journal.com/bdr/article/2021/2096-0271/2096-0271-7-2-00147.shtml

國家高性能計算環境的虛擬數據空間運行支撐技術研究

作者:何小雨,?鄧筍根,?欒海晶,?牛北方

摘要:國家高性能計算環境的特點是廣域分散、系統異構、存儲資源隔離自治,這對存儲設備管理、數據跨域共享等提出了極大的挑戰。首先闡述了虛擬數據空間系統的概念,然后分析了其作為國家高性能計算環境的一部分,如何通過視圖訪問、數據共享、計算環境對接有效降低跨域的訪問開銷;接著通過模塊化方式將虛擬數據空間系統與國家高性能計算環境進行深度的融合,將其功能補充到國家高性能計算環境中;最后通過統一的虛實空間用戶管理框架實現了跨域統一、透明安全的存儲服務和對大型計算應用的支撐,這對于國家高性能計算環境的發展具有十分重要的意義。

原文鏈接:http://www.infocomm-journal.com/bdr/article/2021/2096-0271/2096-0271-7-2-00158.shtml

面向非易失內存的MPI-IO接口優化

作者:鄧鎮龍,?陳志廣

摘要:在高性能計算環境中,MPI應用多個計算節點同時訪問底層存儲系統文件時,其I/O開銷受到訪問模式和外存設備性能的影響。針對MPI應用訪問文件的特征,利用非易失內存高帶寬、低時延、可字節尋址、數據可持久化等優勢,提出面向非易失內存的MPI-IO接口優化方案;對文件數據建立分布式的緩存并維護持久性的元數據、對進程間數據傳輸策略進行優化,使應用可以有效管理、利用非易失內存設備,保持緩存數據一致有效。實驗結果證明,所提系統為應用帶來數十倍的讀寫性能提升。未來將進一步優化本方案的并行性。

原文鏈接:http://www.infocomm-journal.com/bdr/article/2021/2096-0271/2096-0271-7-2-00172.shtml

動態

廣東省數字政府網絡安全評估體系與實踐

作者:高尚省,?郭勇,?高智偉,?鐘世敏,?劉丕群,?劉婷

摘要:《2020聯合國電子政務調查報告》顯示,全球電子政務整體發展水平不斷提升,數字政府轉型快速推進,在線政務服務水平普遍提高,數據治理框架不斷完善。隨著數字政府建設的不斷推進和深化應用,網絡安全面臨的風險和挑戰不斷增加。世界各國紛紛在國家戰略的要求和指導下制定了與互聯網相關的法律或命令,互聯網發展越早、越成熟的國家,對網絡安全的治理越關注,例如美國、日本已經發布了國家級網絡安全戰略等。

政府數字化轉型的本質是推進政務數據的整合、開放和共享,然而政務業務和數據的融合加大了網絡安全防護的難度,網絡安全治理成為我國數字政府建設的重點。為了防范和化解廣東省數字政府網絡安全風險,提高風險預見、預判能力,有必要對數字政府網絡安全防護現狀進行評估,促進全省各地市迭代建設網絡安全防護體系,提升整體安全防護能力。

原文鏈接:http://www.infocomm-journal.com/bdr/article/2021/2096-0271/2096-0271-7-2-00182.shtml

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《大數據(Big Data Research,BDR)》雙月刊是由中華人民共和國工業和信息化部主管,人民郵電出版社主辦,中國計算機學會大數據專家委員會學術指導,北京信通傳媒有限責任公司出版的期刊,已成功入選中文科技核心期刊、中國計算機學會會刊、中國計算機學會推薦中文科技期刊,并被評為2018年國家哲學社會科學文獻中心學術期刊數據庫“綜合性人文社會科學”學科最受歡迎期刊。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的《大数据》2021年第2期目次摘要的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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