大数据云计算网络技术探讨3篇

大数据云计算网络技术探讨3篇

大数据云计算网络技术篇1

0引言

大数据分析技术对于数据运算工作有着重要的意义，能够通过对于数据的可视化分析等实现更加高效的数据处理，而云计算则通过虚拟化技术、分布式计算等方式实现全新的数据处理形式。

1大数据与云计算技术

大数据与云计算技术的定义。大数据技术是实现针对巨量数据处理任务的一种技术。大数据技术的应用过程首先是针对数据信息的收集。（1）通过各类应用以及服务等形式对于需求信息进行收集，保证数据分析能够在浩大数据基础上进行，提升处理结果的精确性以及普适性。（2）通过多种方式进行的数据分析整理，通过对于关键信息的整理分析，从中提取有效信息。（3）将处理结果应用于不同的场景中，帮助工作的完成。云计算是对于互联网技术的深层次应用推动。通过云端服务器与本地计算机的连接，将本地服务器无法完成的任务交由云端的服务器完成。首先本地服务器将任务传输至云端的计算资源中，然后云端服务器会进行任务数据的存储，然后开展相应的计算活动。计算任务完成以后，本地计算机可以通过猎取相应的计算成果。如图1所示。进展大数据与云计算技术的意义。大数据与云计算技术的进展主要缘由是传统的数据处理方式已经无法适应现阶段

计算需求的进展。面对移动互联网以及物联网等互联技术在生活中的广泛应用，其在应用过程中会产生海量的使用信息等各类数据，针对此类使用数据的收集分析，能够促进企业进展。因此，针对数据的全流程处理成为了现代社会计算机技术进展的重要讨论方向。传统的数据处理技术在当前的社会进展阶段中存在一些不足，制约了数据信息在社会进展中的作用。（1）传统的数据处理技术无法承载巨量的数据信息。物联网和移动互联网的进展使不同的应用以及服务掩盖了人们生活场景的各个方面。不同的应用场景都会产生大量的数据。从这些数据中针对性的提取有效信息。（2）掩盖全场景的应用数据处理等对于个人和企业的信息平安有着重要的影响，假如数据处理的过程中平安性不足，导致消失大量数据的泄露，严峻影响个人以及公司的数据平安。（3）传统数据处理技术主要的处理方向是针对结构数据的处理，而现阶段的数据分析工作中包含了大量的非结构数据，传统的数据处理技术无法实现对于这部分非结构数据的处理，导致数据的结果无法有效的反映实际，结果不全面会导致相关部门无法进行科学性决策，也就无法为决策管理供应有益参考[1,2]。

2大数据与云计算技术的应用

大数据技术应用。大数据的应用场景非常多样，但是使用大数据技术的核心诉求都是为了通过对于大量数据信息根据重要性等不同指标进行针对性的分析处理，从中猎取有效的数据信息，为后续的进展供应重要的指导。通过大数据技术的应用，（1）可以实现针对数据的可视化应用。通过明确的规章将此类别下的数据信息从海量的数据

中进行提取，（2）将其以多种形式呈现出来。借助于计算机为载体的大数据的可视化应用，能够关心用户更加清楚的了解数据特征以及结构[3,4]。（3）大数据技术在社会进展的各个层面都有着广泛的应用。企业针对用户大数据的分析能够为自身的进展起到良好的指导作用。例如针对用户使用较多的服务数据进行收集，保证企业的优势能够不断扩大。针对用户使用频次较少的服务进行不断改进，提升自己的短板。除此以外还可以将大数据技术应用于企业市场应用的环节。针对市场波动性信息的收集处理，能够通过大量数据反馈出的信息研判市场的将来趋势，使企业进展能够符合市场现状，扩大企业的整体市场竞争力。当前阶段大数据应用场景如图2所示。云计算技术应用。云计算的应用场景广泛。与人们日常生活最贴近的是自己使用的各类软件。数据是信息时代的石油。因此规模较大的企业都将自己的用户数据看作为重要资源。当前阶段我国的大企业都将自己的云服务作为企业进展建设的重点。同时还将自身建设的云服务作为一项产品，通过为一些规模较小，但是有云服务需求的企业供应云计算的产品来获得肯定的利润。大企业进行云服务建设是非常必要的。（1）由企业的用户规模打算。大量的用户规模产生的数据处理需求非常浩大，因此要求企业必需建立更加强大的数据处理方式满意用户需求。云服务可以很好地满意这一要求。通过网络技术将用户与云端的服务器相连，用户产生的数据集中到云端服务器进行数据计算。（2）通过网络将数据处理结果反馈到用户设备中。不管能够提升企业的服务水平，还可以实现用户多场景的数据处理需求。

3SDN的云计算数据中心网络技术

软件定义网络（SoftDefinedNetworking，SDN）是近年来互联网技术飞速进展衍生出来的一种新型技术。（1）数据层：其定义为基础设施层，主要由多个网络单元组成。包括多个物理设备，如交换机、路由器等。严格来说，它是规律维度上托管资源的抽象集合。主要功能是收集网络状态信息，并以此为基础转发数据包。数据层一般使用南向接口接收掌握层的命令，然后执行相应的动作。在负载均衡策略的详细实施过程中，数据层设备会直接接收数据流并上报给掌握器，然后依据掌握层的决策选择相应的路径，从而实现负载均衡。的目标。（2）掌握层：其定义为SDN掌握器所在的平面。而SDN掌握器将直接连接基础设备和上层业务应用。它的主要功能是管理用户恳求流量和网络设备端口，更新和维护网络拓扑，然后在此基础上进行构建。在编排管理之上。在掌握层中，可以包括一个或多个SDN掌握器。对于每个掌握器，它包括一个南向接口驱动程序、掌握规律和一个北向接口。严格来说，掌握层是负载均衡策略在实施过程中的重点。科学处理数据层上报恳求，并使用流表下达决策。一般依据负载均衡策略来达到数据转发的效果。（3）应用层：又称服务层，主要由多个SDN应用组成，一般为用户供应拥塞掌握、防火墙掌握等多样化服务。对于用户来说，可以通过北向接口与掌握器进行交互，然后在此基础上进行模块开发工作，进而在此基础上满意用户的多样化需求。

4结语

信息时代的进展对数据的处理等提出了更高的要求。大数据和云

计算技术作为新兴的计算机技术，能够为社会进展起到乐观的推动作用。通过大数据技术和云计算技术在计算机领域的运用，能够有效提升对于数据的处理力量，进而使得社会能够在明确的数据信息支撑的基础上获得更大进展。深化推动大数据技术与云计算技术在计算机领域中的详细应用，对于社会进展有着乐观的意义。

:国龙浩单位:中原工学院

大数据云计算网络技术篇2

现阶段，计算机技术不断推广，渗透到各行各业中，而随着网络时代数据的爆炸式增长，也要求由数据运算和处理的有效手段。大数据分析技术在运算方面具有明显的优势，满意可视化要求，具备肯定的猜测性。而云计算技术自身的虚拟化以及多租户特点，也让这一技术的应用越来越广泛。大数据和云计算技术能够满意数据分析的时效性，自身具备较强的运算力量，而对相关大数据进行数据分析，讨论云计算网络技术，具有肯定的现实性意义。当前，大数据和云计算技术得到的社会认同度较高，但是在大数据理解上还存在分歧，大数据实际具有肯定抽象性，对数据进行大量排解，需要满意更多特点，这些都需要做好大数据和云计算技术的区分。

1大数据和云计算概述

1.1大数据

大数据即海量数据，需要通过多种方式和途径应用，对数据组进行采集和整合，确保相关数据真实牢靠，保证时效性。在企业营销中，相关数据更多的来源于社交网站品套、电子商务平台、消费信息平台