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  • 云计算环境中的主要控制器
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    2021-06-23 03:30:51

    目前业界公认的第三方的对于云计算的定义和解释是NIST(National Institute of Standards and Technology,美国国家标准和技术研究院)的说法,其对于云计算的服务形式的说明如下:

    SaaS(软件即服务):提供给消费者的服务是运营商运行在云计算基础设施上的应用程序,消费者可以在各种设备上通过瘦客户端界面访问,如浏览器(例如基于Web的邮件)。消费者不需要管理或控制任何云计算基础设施,包括网络、服务器、操作系统、存储,甚至独立的应用能力等等,消费者仅仅需要对应用进行有限的,特殊的配置。

    PaaS(平台即服务):提供给消费者的服务是把客户使用支持的开发语言和工具(例如Java、python、.Net等)开发的或者购买的应用程序部署到供应商的云计算基础设施上。消费者不需要管理或控制底层的云基础设施,包括网络、服务器、操作系统、存储等,但客户能够控制部署的应用程序,也可能控制运行应用程序的托管环境配置。

    IaaS(基础架构即服务): 提供给消费者的服务是处理能力、存储、网络和其他基本的计算资源,用户能够利用这些计算资源部署和运行任意软件,包括操作系统和应用程序。消费者不能管理或控制任何云计算基础设施,但能控制操作系统、储存、部署的应用,也有可能获得有限制的网络组件(例如,防火墙、负载均衡器等)的控制。

    简单来说:

    IaaS给你的是远程的登录终端界面(虚拟服务器)或者Web Service接口(云存储)。

    PaaS给你的是数据库连接串或者中间件部署界面,或者是应用的部署管理界面。

    SaaS给你的就是访问应用的客户端或者Web界面。

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  • 在最近对云计算的所有关注,存储更多地被视为基础平台。时至今日,许多云计算提供的仅仅局限于CPU内核的集合,定量的内存分配,低转速存储,或者还有一些面向互联网的IP技术。近来,出现了有趣的与云计算和存储...

    在最近对云计算的所有关注中,存储更多地被视为基础平台。时至今日,许多云计算提供的仅仅局限于CPU内核的集合,定量的内存分配,低转速存储,或者还有一些面向互联网的IP技术。近来,出现了有趣的与云计算和存储相关的高级技术,特别是使用Web Services访问方式,使得访问存储不再受限于设备文件或者NFS加载点。

    典型的数据存储和管理的“企业级特征”在IT架构创新上不断推成出新。存储架构师意识到这些特征对于关键业务和生产应用非常重要,但目前的云计算还缺乏这些特征。本篇白皮书的目标是描述企业云计算中存储必备的6个要素。

    一、要素1:性能

    性能需要付出成本。在一个架构良好的应用里,性能和成本处于平衡状态。达到这点的关键是使用合适的技术去匹配企业业务应用的性能,首先要求将企业的业务语言转换成IT模式。因为这种转换困难,通常企业止步于静态的IT架构,无法应对业务变化着的性能需求。企业云计算提供了一个更能应对变化着的性能需求的平台。

    访问模式包括位于OSI模型物理层之上的多层协议的组合(如SOAP, NFS, TCP, IP和FCP)。数据访问包括共享的物理服务层(如以太网)和几个协议层(如SOAP或NFS),一般比专门的物理层(如FC)产生更多的延迟。市场上大多数云计算平台包括Internet的数据访问,产生了更多的数据访问延迟。

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    对于存储介质,大多数云计算的市场在RAID或JBOD配置中使用SATA磁盘。因为SATA(有段时间被视为近线磁盘)的性能一般比企业磁盘(一般指FC盘)稍差一些,导致存储设备的性能低于应用的需求。

    当你采用低性能存储介质的相对低带宽和高延迟的访问模式时,使用整个存储子系统的企业无法支持更多的关键业务应用的需求。其结果是,这种方案通常仅适用于测试和开发。

    相比来说,企业云计算平台需要提供更多不同性能存储层的选择。当性能需求的变化时,例如,应用从测试迁移到生产环境,存储平台应该能使用这种变化。理想的企业云计算的存储应该有多种性能区,能够被调整,以提供合适的I/O性能级别给业务性能的需求。

    最后,为了满足企业高端存储的性能需求,云计算方案必须采用高于或者目前正在使用的企业级技术。一般使用FC SAN。此外,如何使用技术与技术本身同等重要。在一个系统管理环境里,企业级需求下的虚拟机配置必须能够持续提供高性能

    二、要素2:安全性

    安全性和虚拟化通常被视为相互矛盾的。毕竟虚拟化使得应用从物理硬件和网络边界中解放出来。安全性,换而言之,就是建立边界。企业需要考虑虚拟化设计的初始架构。

    在大多数云计算市场里,无论公有的还是私有的,数据安全性都是基于信任的,这信任通常都在管理程序里。当多数虚机共享物理LUN,CPU和内存时,由管理程序确保数据是否毁坏或者被错误的虚机访问。这与集群服务器多年来面临的基本挑战相同。任何也许需要接管进程的物理服务器必须能访问数据/应用/操作系统的权限。例如,为了主机外备份,LUN也许需要映射给公共的备份服务器。

    在企业云计算中,有两种方式去保护业务数据。第一种涉及系统程序管理安全。主要的目标是:系统尽可能少地被使用,避免任何虚拟机被其他虚拟机造成负面的影响。企业也需要保护LUN被其他服务器访问,如同主机外备份服务器。

    其他需要注意的地方是数据通道。企业必须注意只能给需要维护必要功能的物理服务器提供访问路径。这可以通过NPIV(SAN N端口 ID虚拟化)使用得Zoning、LUN Masking、访问列表、权限配置来完成。

    三、要素3:自动ILM存储

    信息生命周期管理(ILM)曾经成为非常有效的市场行为的重心,被那些出售分层存储的厂商所推崇。虽然ILM本质上非常简单 - 存储的成本与数据的业务价值相匹配,实际的挑战来自于真正的执行效果,众多所谓的ILM方案,粒度都不够细,难以达到这样的目标。

    今天,传统的ILM并没有部署到市场上的大多数云计算平台中。原因有两个,第一,在许多云计算中,大部分磁盘介质采用处于典型ILM方案中的最低层存储,这样就没法把数据往更底层迁移,ILM也就无法部署。第二,许多企业不需要为云计算常用的计算类型而更长时间地管理数据,因为传统云计算通常用于功能测试/开发、概念验证(POC)、Web服务器测试等。考虑到多种因素,实施ILM策略所需细粒度的复杂性和成本与经济节省的云计算不相符。

    根据一些行业报告,70%的数据是静态的。通过将合适的数据存储在合适的介质上,企业能削减成本。他们能意识到通过部署云平台能节省成本,在云计算中实施ILM带来的经济效益意义重大。但前提是无需中断应用,而且不能增加不必要的操作复杂性。

    为了做到这些,企业必须使用基于策略的块级ILM方法,无论访问方式和应用类型。通过在数据块一级跟踪数据的属性,就无需在操作系统这一级执行数据归档或数据迁移。这种方法还能独立于操作系统类型,且独立于用于存储数据的访问方式。它不仅在保持性能(所有的数据写入都在高速层完成)的同时优化存储的成本,而且通过将不使用的数据块沉淀到低速层减少电能的消耗。这很合理,因为近线存储仅消耗企业存储的大约20%的能耗。为此,要做到真正适合企业级应用的自动分级存储,卷级或文件级数据迁移无法胜任,颗粒度必须细化到数据块级。只有数据块级的数据迁移才可能独立于操作系统类型,且独立于存储数据的访问方式,做到对应用支持的随需相应。

    四、要素4:存储访问模式

    访问存储空间有三种主流方式:基于数据块(FC SAN或iSCSI)、基于文件(CIFS/NFS)、或通过Web服务。基于块和文件的访问方式在企业应用中最常见,能更好地控制性能、可用性和安全性。在这点上,市场上大多数云计算平台利用Web服务的接口,如SOAP和REST(代表性状态传输)访问数据。虽然,这是最灵活的方式,但有性能的影响。理想的情况是,企业云提供全部的三种访问存储的方式来支持不同应用架构。

    五、要素5:可用性

    IT架构的维护窗口被大量的缩减,因为企业需要支持在不同时区的用户并保证全天候的可用性。虽然服务级别协议(SLA)一般与可用性密不可分,从业务角度看,它难以衡量,因为有着多种架构的复合SLA的重叠。

    在前面提到,在市场上大多数云计算平台中,I/O性能最先得到考虑。如果云平台依赖于不被内部IT集团管理的部分架构,那么冗余的架构部分和途径是减少停机风险的最佳方式。虽然,云存储服务提供商在考虑成本的同时继续增加可用性,但是目前市场上的服务级别协议不能满足企业关键应用的需求。

    在高端的企业级云计算中,存储系统够出来企业内的企业级存储方案,包括多路径、控制器、不同的光纤网、RAID技术、端到端的架构控制/监控,和成熟的变更管理过程。在低端的企业级云计算中,存储可用性与今天市场上云计算平台的服务水平相当。为了提供企业需要的服务水平,企业级云存储供应商必须利用健全的架构设计和被充分验证过的创新技术。

    六、要素6:主数据保护

    主数据指的是在线运行的数据。主数据能够采用单一技术,或者结合多种技术进行保护。一些常用的方法包括:RAID保护、多份拷贝、远程复制、快照、和持续数据保护。

    在市场上大多数云计算平台里,主数据保护的问题常常留给用户。今天,很少发现上述的方法在大众云计算平台中使用,因为技术的复杂性和成本。有一些大众云存储方案通过维护数据的多份拷贝来保护主数据,整个系统运行没有RAID保护的存储里,以此降低成本。

    企业级云的主数据保护应该基于内部企业级方案。当方案的业务影响分析(BIA)需要时,例如快照和容灾等可靠的技术应该就绪。

    内部企业方案和企业云存储的主要差别在于,主数据保护在方案中是如何绑定的。为了延续根据需要部署云环境的经验,各种选项必须打包,这样服务能自动部署。其结果是,将一系列绑定的选项打包,能够应对大量需求。也许不存在可以利用快照、远程复制等与客户需求相匹配的技术。无论如何,多数用户将意识到,常常需要牺牲灵活性去获取在企业云中其它的管理好处。

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  • 云计算都会用到哪些技术人工智能(AI)允许机器从处理经验学习,适应新的数据输入和来源,并最终对AI进行类似人类的分析和调整。人工智能操作的主要方式是消耗大量的数据并识别和分析数据的模式。人工智能主要有三...

    云计算都会用到哪些技术

    人工智能

    人工智能(AI)允许机器从处理经验中学习,适应新的数据输入和来源,并最终对AI进行类似人类的分析和调整。人工智能操作的主要方式是消耗大量的数据并识别和分析数据中的模式。人工智能主要有三种类型:分析型、人类启发型和人性化。
    分析型人工智能(A nalytical AI) 完全基于认知。分析型人工智能关注系统从过去的经验中分析数据并推断未来做出更好决策的能力。分析型人工智能完全依赖于数据,只从数据中做出决定,并结合外部考虑因素。
    人类启发型人工智能(Human-inspire d AI) 通过整合情商扩展了分析型人工智能的认知局限性。这就增加了对情绪反应和观点的考虑,同时考虑潜在输入的情绪视角和输出的预期情绪反应。
    人性化人工智能(Hu manized AI) 是智能的最高层次,努力将人类经验的方方面面都融入其中。人性化人工智能融合了认知学习和反应以及情商但随后扩展增加了社交智能。随着社会智能的加入,人工系统在处理交互过程中变得既能自我学习,又有自我意识。
    人工智能通过大数据系统和数据挖掘在云计算中发挥突出作用。人工智能使系统能适应新趋势,以及基于数据输入的意义,做出明智的、具有适当影响的决策,尤其是在涉及用户和人机交互场景的情况下。对云安全而言,重要的是对数据输入及其完整性的影响,这将直接影响人工智能系统的决策。如果没有较为安全和适用的输入,就不可能通过人工智能的合成获得有益的优势。

    机器学习

    机器学习(Machine Learning) 涉及使用科学、统计数据模型及算法,使机器能适应各种情况并执行机器中没有明确编程执行的功能。机器学习可使用各种不同的输入数据来确定和执行各种任务。这通常是通过使用训练或 “种子“ 数据开始系统优化,以及在运行时不断地摄
    取和分析数据来实现的。
    今天,大量使用机器学习的主要实例是入侵检测、电子邮件过滤和病毒扫描。在这三个实例中,系统都提供了一组要查找的种子数据和模式,然后基于现有知识不断进行调整,并分析正在进行的趋势以执行任务。在所有这三种情况下,都不可能设计出一 个系统来充分抵御所有威胁,特别是考虑到威胁的持续适应和进化。最好的系统通过分析已知的模式和策略来应对新威胁,这些新威胁遵循相似的模式和方法,但并不完全相同。
    在云计算中,机器学习执行非常重要的任务,使系统能学习并适应计算需求。这尤其影响系统的可伸缩性(Scalability)和弹性(Elasticity)。管理员可预先编程确定特定的系统利用率阙值或加载阅值,以添加或删除资源获得更灵敏和适应能力更强的系统可更广泛地看待计算需求,适当地修改资源和规模以满足需求;这将使组织能对资源消耗采取最经济有效的方法。

    区块链技术

    区块链(Blockchain)技术是通过密码术(Cry ptogr aphy)链接在一 起的记录的列表。顾名思义,每个连续的交易都链接到链中的前一 个记录。当添加一 个新链接时,需要附加关于前一个块的信息,包括时间戳、新的交易数据以及前一 个块的加密散列;通过这种方式,保证链
    接的延续。
    对于区块链而言,并没有一 个集中的链存储库。区块链实际上分布在多个系统中,对于小型应用程序,可以有数百个系统,而对于大型系统,则可包含数百万个系统(这在加密货币中很常见)。这允许链的完整性,并验证其是否未遭到修改。由于缺乏一 个中央仓库或权威机构,也就不存在一 个集中的攻击节点。攻击者必须破坏所有存储库并以相同的方式修改存储库;否则,用户将知道完整性遭到破坏。此外,由于块链接彼此关联的特性,以及使用加密哈希(Cryptographic Hash)来维护链,攻击者不可能修改链的任何单个块,因为这也会导致其他每个块的下游更改,从而破坏链的完整性。
    与云环境非常相似,有四种类型的区块链:公有、私有、联合和混合。对于公有区块链,任何组织或人员都可以访问、加入、成为验证器/存储库,并将其用于交易。而对于私有区块链,需要权限才能加入和使用,但其他方面的功能与公有区块链相同。联合区块链本质上是半私有的,因为联合区块链需要许可才能加入,但可对一 组在一 起工作或本质上同质的不同组织开放。混合区块链借鉴了其他三种类型的特点。例如,混合区块链可以是公有和私有的组合,其中一 些部分是公有的,另一 些则是私有的。
    由于云计算的分布式本质,资源可放在任何位置,数据保护更重要,区块链的使用可能会继续增长,需要在云安全领域内加以理解。许多云提供商也开始在云环境中提供区块链服务。

    移动设备管理

    移动设备管理(Mobile Device Management, MDM)是一 组策略、技术和基础架构的总称,这些策略、技术和基础架构使组织能管理和保护已授予跨同质环境访问其数据的移动设备。这通常通过在移动设备上安装MDM安全软件来实现,MDM安全软件允许IT部门强制执行安全配置和策略,而不管该移动设备是属于组织还是用户的私有设备。
    MDM允许用户 “自携设备” (B ring Your Own Device, BYOD),并允许访问组织数据,如内部网络、应用程序,尤其是电子邮件。通过使用已安装的软件和策略,组织可控制如何访问数据,并确保特定的安全要求和配置到位。MDM还允许组织在任何时候从设备中删除数据或阻止对其访问,尤其当用户与组织的关系终止,以及设备丢失或失窃时。MDM可通过允许用户使用自携设备、按照自己的方案以及通过任何最适合用户的移动服务提供商使用自己的移动设备,大大降低了组织的成本。组织不再需要为用户制定组织数据方案或购买和维护移动设备,也不需要强迫用户使用特定的平台或生态系统。这对于云环境和允许广泛的网络访问资源的本质特别重要,尤其适用于那些可能兼职为某个组织工作但需要授权访问其资源和数据的特定用户群体。

    物联网(loT)

    物联网(Intemet of Things, IoT)的概念指将Internet连接扩展到传统计算平台之外的各类设备。这些设备可能包括家用电器、恒温器、传感器和照明设备等,常见于智能家居畴。
    虽然物联网最迅速的扩张是在智能家居方面,但实际上任何类型的设备或系统都可能提供Internet 连接和远程自动化。虽然物联网为自动化和易用性提供了巨大能力,但IoT设备也带来了巨大的安全和隐私问题。就像传统计算机一 样,每一 台IoT 设备一 旦启用Internet接入,就可能遭到黑客攻击和破坏。大多数IoT设备并没有安全软件或支待性基础架构,无法进行定期修补和安全修复。这导致IoT设备在最初完成编程后,就能发现其中存在的漏洞。黑客可能攻击任何设备,包括麦克风和摄像头,并在黑客能力范围内持续使用,或者作为一 个平台,在受保护环境中攻击其他设备。
    云提供商正请求在其环境中提供物联网(IoT)服务,许多组织将这些IoT 服务集成到其产品中,为消费者提供云接口配置或云端管理,并利用主流云平台来收集和处理来自IoT产品的数据。

    容器

    容器(C on血ner)允许在整个云环境中快速部署应用程序,尤其是在本质上是异构的环境中。容器是一 个包装器,容器包含应用程序运行需要的所有代码、配置和库,打包在一 个单元中。然后,可在整个主机环境中快速部署,而不需要特定的服务器配置或更大的部署规模,因为容器只部署了应用程序运行所需的特定组件,而且不依赖于底层操作系统或硬件。
    由于所有组件都配置在一 个包装器中(指容器技术),因此不再需要确认和验证是否已经成功地跨应用程序的所有系统部署、同步和加载了大量文件,从而提高了完整性,减少了时间和成本。
    在许多供应商和应用程序提供商现在提供的镜像中,用户只需要根据特定需求进行配置,就可部署使用。这种方式缩短了部署和配置时间,更容易升级和安装补丁。许多情况下,可能只需要将单个配置或初始化文件复制到镜像中并部署使用。由于对底层系统的抽象,容器可轻松地部署在物理服务器、虚拟服务器、云环境或不同系统的组合之间,同时仍然向用户呈现统一 的体验。

    量子计算

    量子计算涉及使用量子现象(如原子间的相互作用或波的运动)来辅助计算。在量子计算方面对云计算最显著的潜在影响是量子计算对密码术的影响。当今许多公钥加密系统都是基于素数分解的,其中使用的数字非常大,计算平台要破解公钥加密系统需要花费大量时间。然而,随着量子计算的引入,尽管实际应用场景并不适用于所有的密码模型,但量子计算可能有效地破解某些密码系统并使其毫无意义。量子计算是一 个快速发展的领域,云安全专家应该在一 定程度上了解量子计算技术,并了解量子计算对严重依赖于密码术的云计算技术的潜在影响。

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  • 基于云计算的智能楼宇控制系统

    千次阅读 2020-02-24 20:45:57
    该系统利用云服务器存储环境数据并进行深入挖掘,生成基于用户行为习惯的控制方案,通过Internet发送给客户端,发挥云计算的高效性、智慧性、跨平台等优势,在较大程度上提升了智能楼宇系统的水平, 极大地改善...

    基于云计算的智能楼宇控制系统

     

    本人原创文章,知网可见,转载表明原处

    摘要:针对目前楼宇系统只有简单控制功能,不能对用户行为数据进行深入挖掘的普遍状况,提出了基于云计算的智能楼宇控制系统。该系统利用云服务器存储环境数据并进行深入挖掘,生成基于用户行为习惯的控制方案,通过Internet发送给客户端,发挥云计算的高效性、智慧性、跨平台等优势,在较大程度上提升了智能楼宇系统的水平, 极大地改善了人们的生活。

    0引言

    随着我国城市化的发展,城镇化和智能化水平进一步提高,因此市面上出现了大量的智能楼宇解决方案。这些智能楼宇解决方案普遍具有网络化、信息化、便捷化的特点,能方便使用者对于各样复杂的信息进行收集和管理,满足现代信息社会的基本要求。然而这些智能楼宇解决方案,较多还是停留在简单控制功能上,不能对用户行为数据进行深入挖掘,无法发挥智能楼宇的智慧性。本文提出了基于云计算的智能楼宇控制系统,能够根据用户行为实现楼宇智能调控,同时具有了安全便利和智慧高效的特点,并真正地发挥智能楼宇的智慧性。

    1 系统整体方案设计

    该系统包括数据采集模块、智能网关模块、云服务器模块、客户端模块,总体结构如图1所示。数据采集模块将数据包通过串口发送到智能网关模块,智能网关模块通过Internet传给云服务器,云服务器存储信息并生成方案给客户端。

    该系统布局相对简单,协调器节点安装于楼宇的靠近中心位置处,并通过串口与智能网关模块相连,对整个Zigbee网络进行维护与控制、缩短通信距离以及降低发射功率。楼宇各部分均置有路由器节点,路由器节点则与对该部分的终端节点设备相互通信,终端节点可按照用户需求个性化搭配。

    1 主体结构原理示意框图

     

    2 系统实现

    2.1 数据采集模块

    数据采集模块包括终端节点、协调器结点以及路由器节点。终端节点采集楼宇中各项数据,协调器建立和维护一个Zigbee网络管理其网络中的其他节点,路由器实现其他节点的消息转发功能。其中,由协调器节点、路由器节点和终端节点构成ZigBee三级树型无线传感网络,构成数据采集模块的网络骨架。

    该模块中环境信息采集传感器有温度传感器、湿度传感器、光照度传感器、土壤传感器、车距传感器、烟雾传感器、PM2.5传感器和人体红外传感器;设备控制器有灯光控制器、插座控制器、窗帘控制器、空气净化器控制器、加湿器控制器、音乐控制器、声光报警设备、空调、电脑和电视机ZigBee转红外信号控制模块等。

    数据采集模块的三种节点均采用TI公司的CC2530芯片,具体内部结构见图2所示。CC2530芯片拥有丰富的端口,能够同时连接控制多个设备,同时具有良好的扩展性,CC2530芯片与就近的传感器或设备控制器通信连接并进行信息传输,并将多个传感器或设备控制器的信息通过一个无线数据包传递,用以降低室内无线信号辐射。

    2 CC2530原理图

    2.2 智能网关模块

    智能网关模块在网络层以上实现网络互连,以基于TCP/IP协议的Socket编程实现协调器串口数据的网络传输,将数据通过WiFi路由器转发给网络。智能网关模块可使用在不同的通信协议、数据格式,甚至体系结构不同的两种系统之间。

    智能网关在系统内部建立统一的数据处理中心,首先收集传感器节点的数据,并对系统内部数据进行管理,实现内部设备之间的信息交互;同时对外连接Internet,提供系统网络内部各设备与外部设备相互通信的桥梁。

    智能网关具有感知网络接入的能力,即对各节点属性、状态等信息的获取功能,可以感知各节点的实时状态。并且具有对节点的远程控制、唤醒、诊断等功能,即实现节点的自动化管理。

    智能网关实现了传感网络到通信网络的协议转换,将协议适配层上传输的标准格式数据进行统一封装,将广域接入层下发的数据解包成标准格式数据,实现命令的解析,之后转换为感知层协议可以识别的信号和控制指令。

    此外,智能网关具有异构网络互通的能力,因为智能网关接入必然存在跨域通信的要求,需要完善的寻址技术以确保所有节点的信息都能被准确地进行定位和查询。

    总而言之,智能网关在本系统中主要完成了三个任务:首先,是收集传感器节点的数据;其次,执行数据协议转换;然后,将协议转换后的数据快速的发送到Internet。除此以外,智能网关同时具有相应的管理和控制能力。

     

    2.3 云服务器模块

    云服务器采用Hadoop架构进行开发设计,并运用数据存储、数据管理和数据挖掘技术,对智能家居系统的环境信息、历史信息、用户行为信息等进行分析挖掘,进而预测用户行为,并生成宜居的智能楼宇控制方案。数据通过Internet从智能网关模块传入云服务器,云服务器处理后再通过Internet传输至客户端,进而实现更高层次智能楼宇管理。如图3为系统数据挖掘与控制流程示意图。

    数据采集模块中各传感器采集到的环境实时数据全部传至智能网关模块中,由其进行信息汇总和整合;这些汇总数据通过Internet上传至云服务器的数据库中储存,如过程A所示。数据库将数据进行预处理操作并构建数据仓库,如过程B所示。云服务器采用频繁模式挖掘算法、关联规则挖掘算法、决策树算法对数据仓库中的数据进行进一步分析、预测,如过程C所示。云服务器将得到用户行为的预测数据,结合该系统的室内ZigBee网络布局,生成最佳控制方案,如过程D所示。所生成控制方案将通过Internet回传至智能网关模块,由其生成具体控制命令,通过串口传输给协调器节点进而控制各种设备,如过程E所示。例如,系统能够判断出某用户上班时间,提前20分钟将打开空调和加湿器至适宜的温湿度,控制窗帘打开或关闭,并在用户来到办公室后打开灯光,用户离开后依次关闭灯光、空调和加湿器灯设备。

    云服务器对用户日常行为习惯进行数据挖掘,形成符合用户行为习惯的智能楼宇控制方案,用户能够选择在云服务器中预先存放适宜本人工作或生活的个性化数据,由相应算法将数据挖据结果与健康生活或工作数据结合进行微调,产生用户最佳健康生活或工作管理引导方案,通过算法逐步改变某些控制信息,使用户慢慢适应更健康的生活或工作习惯,改掉不良行为。

    3 系统数据挖掘与控制流程示意图

     

    2.4 客户端模块

    客户端模块大致分为手机客户端或PC机客户端,客户端模块通过Internet与云服务器相连,获取数据采集模块的数据,以及云服务器针对用户行为习惯定制的解决方案。

    客户端可以对环境感知信息和视频数据进行实时访问,对各种设备控制器进行控制,以实现智能门禁、智能安防、智能浇水、智能窗帘等等。

            客户可使用微信、app或者网页方式接入并登录本系统,登录后首先对用户身份进行验证,确认安全后进入该系统主控制页面进行功能模式选择与设置,客户端模式如下:

    1)自动模式,该模式下系统通过用户设定或系统预定义的参数阈值进行自动控制,用户能够查看当前环境状态及设备控制信息,也能够修改控制参数。

    2)手动模式,该模式下用户能够通过手动控制楼宇中各设备运转,还能够查看到环境信息及当前设备运转状态,通过进入各子系统控制模块进行手动控制操作,包括但不限于控制窗帘开关、电视机换台、空调温度控制。

    3)专家模式:该模式是基于云计算,采用数据挖掘算法统计并挖掘用户行为数据,根据用户行为习惯而生成的一系列控制参数,如用户对空气温湿度程度、光照强弱等环境的个性化需求,是一个真正属于用户自己的个性化智慧型的智能楼宇控制,同时用户能够在该模式下发现自身的一些隐性行为习惯。

     

    3 系统测试

    通过该系统,用户可以采取自动或手动方式实现环境信息实时采集和楼宇的联动控制,也可采用专家模式中生成的智能楼宇控制方案。网页端运行如图4所示。手机端APP运行图如图5所示。

    本系统所含传感器包括温度传感器、湿度传感器、光照度传感器、土壤传感器、车距传感器、PM2.5传感器和人体红外传感器;所含设备控制器为灯光控制器、插座控制器、窗帘控制器、空气净化器控制器。

    4 网页端运行图

     

    5 手机端APP运行图

    4 结语

    本文设计实现的基于云计算的智能楼宇控制系统,经过测试能很好地完成项目预期要求。实现了楼宇监控系统的控制和对用户行为数据进行深入挖掘,生成了一套合理的生成基于用户习惯的智能楼宇控制方案,系统功能强大,并且具有功耗低、成本低、安全性好、布局灵活、操作简单等特点,在现代楼宇环境中具有很好的应用前景。

     

     

     

     

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