试析基于云计算和物联网的网络大数据技术

对外经济贸易大学

互联网的形成，让网络数据信息以几何式形式上涨，这也逐渐形成了大数据，网络大数据的出现可以提升网络数据存数和管理质量，降低网络数据处理周期。由于数据存数中并没有标准的安全存储指标，严重影响了数据存储的安全性。想要解决这一问题，就必须要积极利用新型技术，基于云计算、物联网的网络大数据技术，极大的提升了数据处理速度与精度，为后续网络数据研究提供了巨大的支持。同时，计算机也是当今人们生产中的重要因素，在诸多发展领域当中，网络大数据技术的应用也更加广泛，在技术不断更新迭代中，促进了社会经济的快速发展。

一、相关概念阐述

（一）云计算

云计算作为一种分布式计算方法，是借助网络云端将数据处理程序划分为若干个小程序，之后借助服务器系统对这些小程序进行分析、处理，并反馈给用户。云计算技术能够在很短时间内完成千万数据处理，为用户提供非常强大的网络服务。如今的云计算已经不单单是指分布式计算，还包括效用计算、并行计算、效用计算、云存储、云备份、虚拟化等多种形式。

（二）物联网

物联网作为互联网的衍生品，是指通过各类传感技术、视频识别技术、定位技术、感应技术、扫描技术，实现采集、连接、监控、互动等整个流程，从而实现物与物、人与物之间连接，让物品具有智能感知功能。物联网领域也提出了“万物互联”的理念。

（三）网络大数据

大数据是指互联网数据长期累计形成的庞大数据集，并且数据集需要用特殊的软件或方法才能捕捉。信息时代下，大数据已经成为一种无形资产，具有非常高的商业价值，但大数据中信息混杂、质量良莠不齐，因此必须要具备识别能力才能够发挥大数据的价值。大数据具有数据量庞大、增长速度快、低价值密度、结构多元化等特点。很多人认为大数据实则就是“庞大的数据集”，然而大数据的核心属性并非是数据规模，更多是数据集的处理能力，这也衍生出了大数据工具，通过云计算、互联网等技术实现更强的处理能力。

二、云计算、物联网、网络大数据的三者关系

在信息时代下，人们在网络中的活动逐渐演变成为大数据，数据信息和人类生活直接相连，而所谓的“连接”恰好符合物联网的“万物互联”的理念。网络大数据技术作为云计算、物联网后产生的技术变革，这也让信息数据成为一种新的资源，对人类各项生活造成了巨大影响。大数据中的信息良莠不齐，但也不乏具备价值的信息，成为人们获取知识的来源，形成了新的商业模式。大数据的到来，让云计算、物联网、大数据成为主要发展模式，也让大数据技术进一步延伸。

对于云计算和物联网下的大数据，大数据程序的实现需要有相关硬件作为支撑，随着计算机、互联网技术的发展，云计算、物联网层面也得到了延伸，提高了社会生产效率、降低了生产成本，在云计算与物联网的推动下，实现了整体上的增长，这种增长不仅局限于经济效益，也表现在数据总量上。大数据作为云计算、物联网技术下的又一次技术变革，数据作为一种资源，可以通过云计算、物联网技术进行挖掘，从中找出更高的商业价值。物联网、云计算、大数据三者不可分割，云计算和物联网在大数据的驱动下才可能发挥自身的实质性价值，可以说三者之间呈现为相辅相成、相互促进的关系。当然，云计算、物联网、大数据技术的受众群不同，将三个技术相融合可以极大的降低数据分析成本，提升数据的伸缩性能，从而更好的发挥网络服务，获取更高云服务和物联网服务，实现数据的充分挖掘目标。

三、基于云计算和物联网的网络大数据研究方法

（一）网络数据传输与计算

基于云计算和物联网的网络大数据研究中，为了进一步提升数据运行效率，主要是借助分级网络编码技术实现信息传递。在网络传输过程中，数据集合基础就是网络数据宿点，这样在信息数据传输当中云计算即可估算数据延迟。在此过程中，对获取的数据进一步分析，保证信息数据精度，在多个网络渠道中同时传递信息。在实际应用当中，分级结构负责对数据节点捕获信息进行解码，之后再向次级网络中传递信息。其他网络节点数据借助编码实现网络传输，该运行架构可以有效减少带宽占用率，提高网络资源利用率，得出整个数据组的最大组播率。以上方案应用在网络数据编码中，可以让系统运转更加稳定、精准，有效判定大数据传递延迟量。数据延迟与有限域数据传输率成正相关。为了避免数据长时间传递造成数据传输排队（延迟累计），可以通过优化网络参数保证数据传输效率，减少数据排队现象，减少的网络数据节点编码数量。在网络数据中的数据空间较多时，可以借助数据存储转发形式实现数据传递。如果网络数据节点存在附加信息时，可以借助带宽容量传输信息数据。

研究网络大数据，想要提高信息传递效率，计算网络数据十分重要，这也是云计算的重要功能，可以基于字节计算，借助CRC算法实现计算功能，确保在每个关系式控制中完成快速的计算工作。

（二）网络数据存储与查询

用户在存储数据信息当中，当今最常见的方法就是分组存储方案，该方案可以降低数据存储空间占用量。同时在数据存储中，分析网络数据测点、分组存储组数的关系，直接获取网络文件中数据总量，将其用作数据管理的重要依据，保证网络存储的合理性。如在诸多网络节点中，不同节点的数据采样周期均存在差异，如果每个节点都需要大量存储信息，会出现属性数据。把这些数据分组存储到网络文件当中分析传递距离，将集中网络测点归纳到一组。完成分组工作后，通过分析网络文件数据量，得出数据存储参数和数据取值范围，则可以有效提升数据存储效率。

而在数据信息查询当中，借助了数据查询矩阵，实现数据最大查询矩阵公因子和矩阵和，这样在数据查询系统当中即可分析参数信息，在参数取值范围当中，保证网络数据的查询精度。而在网络数据查询系统中可以根据节点进行查询，物联网设备通过云计算系统可以得出最优的数据查询路径，这样除了能够分析详细数据，还可以快速实现信息查询功能。

（三）仿真实验结果

针对上述提出的基于云计算、物联网的网络大数据研究方式，为了完成其验证工作，要对整个网络大数据程序性能进行分析，开展一次仿真实验。借助FPGA系统，搭建网络大数据仿真实验平台。选择网络大数据企业的多台计算机，通过应用计算机和互联网，用多台计算机得出网络大数据系统的整体性、可实现性。性能研究中可以借助云计算模型形式得出数据传输时间、计算时间，获取数据的计算周期信息，而借助CRC算法、网络编码技术可以降低数据传输和计算时间。云计算、物联网技术的应用，让网络大数据可以进一步发挥其应用价值，实际应用中也具备可操作性。

数据存储效率会直接受到网络数据存储参数的相关值影响，如果存储相关值参数在0.4-0.5区间中，则网络数据存储效率相对较高，所以应用该方法进行网络数据存储，结合分组存储技术，即可满足用户的数据信息存储要求。这样除了可以降低网络数据存储速度，还可以节省很多不必要的时间。存储中要整合分析数据测点、分组存储间的组数关系，得出精准的网络文件数据总量，分析数据总量各项参数变化幅度。借助提取技术分析对比数据查询时间差，也可以实现速度对比功能。如果数据存储时间波动非常小、曲线变化很高的情况下，会延长数据信息的存储时间。延长了数据存储时间，会增加后期曲率变化波动，难以对其选择。反之，如果提取数据查询量较小，则会缩短查询时间，而随着数据查询量的增加，数据存储时间也会增加。前期阶段数据时间曲线波动量较大，但整体表现较好。

而各类仿真结果证明，基于云计算、大数据的网络大数据技术，可以进一步提升安全性与可行性。数据存储期间会形成波动期，此时就要合理控制网络数据查询系统。如果网络数据参数不精准，则最后查询结果也会有很大的偏差，这就要求用户全面对数据参数进行查询分析，为后续研究工作奠定基础。整体上来看，基于云计算和物联网的网络大数据技术，除了能够提升网络传输速率，还可以延长网络使用寿命，保证数据计算精度、稳定性。

四、基于云计算、物联网的网络大数据应用领域

（一）医疗方面

云计算、物联网、网络大数据均在医疗服务领域有所涉及，并且在多年应用和研究中，有效提升患者诊治效率。患者因病接受医疗服务当中，医生为了更好的掌握患者相关信息，可以通过建立公共患者信息数据库，包括患者基本信息、以往病例、治疗方案等，这样通过大数据系统检索功能即可直接获取患者各类信息，医生也可以更加便捷、精准的制定患者医疗方案，提高了医疗服务质量和患者诊治满意度。同时，云计算技术可以收集大数据中的患者疾病信息，提供更多的诊治方法，提高治疗水平。在未来医疗领域当中，科学技术将会是战胜疾病的重要手段，云计算与大数据可以帮助医生深度了解患者情况时，也可以借助物联网技术替代部分人工服务，如智能医疗服务、医疗机器人等，都会极大的推动我国医疗事业的发展与腾飞。

（二）市场方面

在市场领域中，我国金融行业率先接触了云计算、物联网、大数据，金融领域所生成的信息数据众多，通过构建网络大数据平台，可以对金融企业行为、个人行为进行统计分析，政府通过信息收集可以实现金融监管、企业通过信息收集可以设计相关产品、个人通过手机信息可以决定投资取向，可以说金融领域是网络大数据下的重要受益者。而在电商领域层面，淘宝、天猫、京东乃至阿里巴巴、亚马逊等，都是已经采用了云计算大数据技术，可以将用户信息集中化处理，制定更加精准的营销策略，让信息推广更加符合用户喜好，也可以为电商企业提供有效运营思路。并且，物联网技术借助大数据实现信息互联，每个电商企业也不会面临“信息孤岛”问题，将硬件和软件互联可以进一步加强电商企业的经营能力，实现更高的价值。

（三）生活方面

在生活层面上，基于云计算、物联网的网络大数据技术更多是体现在智能家居领域中。而当今我国大部分智能家居产品都是基于传统家居基础上演变而来，而借助无线技术、计算机控制技术，融合大数据平台，可以建设家庭智能家居平台，并且这种智能家居平台已经广泛普及。用户将PC或智能机作为软件平台承载硬件，可以通过软件实现智能家居产品的远程操控、远程监控、语音操控、人机互动等。例如很多打造智能家居的企业，都可以通过手机App进行家庭产品操控，登录手机平台直接看到家里的温湿度，如果温度较低可以远程开启空调，并且可以设置空调运行温度；再如“米家”智能音箱或网关，可以直接通过人与音响交互实现家居操控，包括电视、空调、洗衣机、电饭煲、窗帘、灯具等等，实现了家中的“万物互联”，这些功能的实现都离不开云计算、物联网、大数据平台。智能家居控制系统使用十分方便，安全性得到了进一步提升，并且随着智能技术、工业技术不断成熟，智能产品价格也是逐年走低，未来智能家居会成为重要的发展趋势。

五、结束语

综上所述，云计算是网络技术的一次创新、物联网是新的交互逻辑、大数据是新的资产。大数据提供了基础、云计算提供了架构、物联网提供了产品，这也让三者的关系进一步被拉近，形成了新的商业模式、网络形态。基于物联网、云计算的网络大数据进一步提升了网络稳定性、安全性以及数据测量精度。由此可见，将新技术相互融合会相辅相成，实现了更加强大的网络功能，为用户提供了更加优质的服务，实现网络技术发展的巨大驱动力。