网络数据包中的分析程序设计与开发

尹锁强

(延边职业技术学院,吉林 延吉 133000)

0 引言

随着大数据技术的不断发展,数据包技术已成为当前大数据处理的重要方式。 数据包技术可对多类信息进行处理,批量完成信息处理任务,数据信息发展时产生的相关隐患、障碍等问题,通过数据包的数据分析处理技术可以得到有效解决,使其更加科学化[1]。 可见,在网络数据包的大数据中,数据处理工作可通过程序本体进行自动处理、转化,从根本上完善了数据处理系统,使其应用效果逐渐加强,防止最终功能弱化。 如今,随着计算机网络技术发展,产生了更多大数据处理系统,满足了更多类型的处理需求,本文针对这一技术性方案展开讨论。

1 大数据处理系统概述

网络数据包中的数据处理技术可完成大任务量,在网络数据发展的同时,会遇到一定的问题,可通过数据分析处理进行控制。 在大数据分析程序设计中,云计算可加快数据处理速度。 结合环境进行数据处理,加强对接传输,进而完善程序运行控制。 大数据信息量大,因此需要大工作环境,而大工作环境下,程序会自动将处理能力向FB 级转化,可优化处理效率,防止出现相关问题,同时大数据环境可开展批量处理,对客户信息统计进行分类处理。

地图缩减(Map Reduce,MR)是如今应用频繁的大数据处理系统,可满足大数据的大规模要求[2]。 在MR系统工作时,可将不同类型的大数据信息进行整合,同时具有一定效率,将各类型的大数据信息形成常态、正规的处理模型,是当前大数据处理的主流技术之一,具有较好的自动化处理能力,运算效果强,人工操作简单,可方便用户理解。 大数据处理应用MR 系统进行数据处理时,可暂时隐蔽复杂处理过程,简化显示界面,从而提升其操作简单性。 同时,MR 系统存在学习记忆、挖掘数据及算法应用等相关功能,在这些功能被应用的同时,也在不断拓展与加深,使大数据的管理环境更为坚实,符合现代大数据处理要求。 记忆功能可将所处理的信息编入历史数据库资源,随着大数据信息资源的不断增加,记忆功能可参照大量历史数据对其他数据信息进行有效处理,大大缩短了处理时间,提升了处理效率。 技术的发展与进步使大数据信息不断增加,提高了高端数据处理的要求。

2 影响网络安全主要因素

2.1 目标系统易受攻击

网络存在一定开放性的特点,致使目标系统容易受到攻击。 互联网技术具有开放性,具有信息共享特征,虽然为互联网用户带来了便利,提升了知识认知,但也为黑客提供了可乘之机。 对于互联网而言,开放与安全一直都存在一定的对立面,一旦开放过大,目标系统便易受攻击,黑客乘虚而入,网络安全难以保障;一旦安全系数增加,开放性也存在一定缩减,致使网络信息的沟通、交流效率下降,不符合社会的飞速发展,有悖于互联网的开放初衷。

2.2 网站单薄现状

电脑运行与软件开发、运行、更新时,往往存在一定的软件漏洞,黑客会凭借相关漏洞乘虚而入,对计算机网络展开攻击。 软件运行、升级时,漏洞难以避免,其中微软“视窗”系统是最为常见的漏洞,因此在其软件正式上架、运行前,应通过大量的内部测试与外部测试,寻找其问题、漏洞并及时修补,防止黑客入侵,然而即便是测试,依旧会在软件运行时出现一些漏洞[3]。可见“视窗”操作系统与网络浏览器中,都存在可危害网络的漏洞,致使整个网络系统得不到安全保障。 同时,网站执行开发程序时,部分网络开发用户在接口程序期间未通过科学、合理的标准过滤程序,致使黑客通过指令输入直接对数据库产生严重破坏。

3 传统网络数据包大数据分析模式

3.1 BSP 计算模式

大数据的信息处理应用周期性方法,将数据整体在处理系统中分为多个单元格,再以单元格为目标将上面的任务依次处理完成,提升各单元格的精准度,进而达到大数据的分析标准。 然而,此类处理方式会产生较多单元格,处理海量的信息,往往需要较长的处理时间,因此无法提升效率,信息处理的速度过低。 同时,单元格内每个数据都需要经过分析计算,在计算时需对各项任务进行分析处理,而网络数据包中有大量任务需要处理,这也是当前常用的技术方法,其数据分析构成模型如图1 所示。

图1 BSP 计算模式的结构状态(模型)

根据图1 可以看出,系统会自动将需要分析处理的数据进行汇总整理,将数据转化为等待处理形式,在划分单元的结构上,通过多种处理进而节省一定时间,提高效率。 在超级处理步骤中,可同时启动多项处理器,使其共同参与,加强全局的通信系统,将网络环境中获取的相关数据,通过板级支持包(Board Support Package,BSP)计算模式整合为需要的模式[4],而传统的处理模式需要较多时间进行调动,因此效率较低,时间较长,需进一步改进。

3.2 BSP 劣势

BSP 系统中含有超级步骤,在此环节中,若应用处理器进行数据信息的处理与传送,会消耗大量时间,还要处理各类信息的上限,因此在大数据的开发过程中,BSP 无法达到最好的使用效果。 在网络环境下,对大数据程序的开发与设计,应加强其系统化、正规化,完善存储环境,而现代BSP 运行模式下,尚未满足大数据程序的开发与设计要求,处理问题的能力存在不足。第一,在超级处理过程中,对存储空间要求严格,在数据的传输过程中,会占用部分网络位置,致使网络的适应与信息传统出现卡顿、延迟问题,无法在规定时间内满足相关任务,传输效率过低,用户的网络使用效果差。 第二,在BSP 系统的主要工作内容为处理量与对应网络需求之间存在问题及矛盾,而在运算模式层面,BSP 模式仍存在一定不足,需进行改进与创新,优化运行效果,对于在运算中即将出现或可能出现的问题,需加强筛选,通过有效地防控措施提升其运行能力,防止大数据的整体功能受到影响与阻碍。

4 网络数据包的大数据中分析程序设计与开发

4.1 SAT 模型逻辑分层

SAT 模型逻辑分层分为3 个结构,S 层对数据进行分隔,避免在进行数据的分析处理过程中出现干扰;A层为数据分析处理过程中的任务操作稳定性,根据大数据特征进行针对性的信息规划,进而达到最佳的处理效果;T 层为数据分析中的加工整合,加强具体包装,对应实际情况,根据不同数据分析特征对数据进行优化,使其符合大数据的数据包应用特征,对相关任务进行控制,进而提升效率与数据分析速度[5]。 SAT 模型逻辑具体流程如图2 所示。

图2 SAT 模型大数据分析流程

通过图2 可以看出,SAT 模型中,大数据处理对各个人物的处理划分明确,具有一定系统性,在处理过程中,针对可能出现的问题进行充分解决,各个模块都加入了防御程序,进而使分析效果达到最佳,与之相匹配的数据分析任务结果更为理想。 可见,大数据分析速度的提升,5 个功能的模块可统一控制,减少了中间处理环节,提高了分析速度,同时还可调动多个系统相互合作,共同完成任务,实现在总控制中应用分控制,和谐转换,具有更好的处理效果,可直接展现分析结果。

4.2 SAT 大数据分析程序实现流程

4.2.1 数据预处理

为加强大数据信息的使用,对其进行预处理,结合实际情况观察分析数据,保证其使用时符合实际情况,在网络数据包基础上,开展数据分析与处理,通过云计算,可加强数据的信息处理,待其处理完毕,分析任务,将其分为若干模块,通过确定属性提升其性能,结合相关技术模式对问题进行分析、处理,探究相关对策,形成预处理联系,进而确认属性。 对信息的模糊预处理,可节省较多时间,将更多处理精力放在重点信息上,对任务进行深入探究,提出处理办法,提升其操作效果。 完成模糊处理后,对筛选数据进行二次分析,令数据进入分析程序循环链,此时,循环流程至关重要,在同时进行多项任务时,不仅要提升速度与效率,还需保证结果更为理想,控制程序的有序进行,建立环境基础。

4.2.2 删除失效数据

预处理操作与任务分析工作完成后,对现场进行预处理。 此时,一旦信息处理结果与实际不符,需将无用数据删除,此工作一般在程序中自动完成,删除实销数据可提升内部存储空间。 数据库内部可完成数据分析,处理复杂问题,与大数据的价值稀疏性特征相结合,优化数据的分析、存储、执行。 同时将大数据的存储、感知、计算等原则结合,探究其性能评价体系与流失数据计算框架,分析系统性能,高效提取大数据所需数据。

4.2.3 基于网络数据包的文件下载

系统按照大数据任务对有效文件进行下载,流程如图3 所示,并将其应用到合适的控制模块中。 通过图3 可以看出,程序先是进行检索,将其连接到有用的判断中,一旦被判断为无用,可对其进行重新获取,直至其范围与需求一致,才可进入下载,针对网络数据包的基础,下载可用文件夹进入数据使用环节,大数据的分析也与之保持一致。 大数据分析环节易出现隐患,因此需加强文件夹的审核,确定精准程度,再次进入分析环节,高效完成任务[6]。

图3 文件下载流程

4.2.4 系统功能初始化

将操作数据文件设置为初始化状态,节省信息筛选时间,引入系统运行所需信息,同时通过清除与恢复功能,将相关程序开发阶段的控制功能纳入规划方案,落实细节达到相关需求,自动恢复无效内容,进而优化空间,提高后续任务效率。

5 结语

综上所述,批量化处理可结合大数据程序运行特征,加强其运用,面对复杂多变的大数据环境将客户信息归总,实施数据处理,将得出的结果纳入后续分析链条中,即可完成程序运行处理任务。