大数据背景下网络数据库云计算技术平台搭建研究

大数据背景下网络数据库云计算技术平台搭建研究

杨名

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摘要：为全面优化网络数据管理的水平，要积极提升数据库的稳定性和运行安全性，整合数据资源的同时，共同维护云计算技术体系的合理性和规范性，拓展服务性能的同时，确保云计算技术平台应用运行管理水平最优化。本文简要介绍了网络数据库的内涵，并对大数据背景下网络数据库云计算技术平台搭建的原则，并对技术平台的实际内容展开讨论。

关键词：大数据；网络数据库；云计算技术；平台搭建

    随着信息技术的发展进步，云计算技术受到了更多的关注，在网络数据库搭建体系中设置云计算技术模块，能在提高服务质量的同时维护运行服务性能水平，发挥平台优势的同时，为网络化数据管理环节的优化升级提供保障。

一、网络数据库概述

    网络数据库指的是建立在数据载体基础上的虚拟数据库模式，网络数据库能实现独立于计算机和服务器的运行工作，并且，借助互联网以及云系统搭建较为完整的数据库控制模式。也正是借助网络数据库中数据一对一或者是一对多的应用模式，能有效提高数据的利用率。与此同时，在互联网技术全面升级的时代背景下，数据库能借助视频图像、文件存储等方式，有效发挥数据的应用价值，确保相关联内容都能逐步落实和开展。相较于传统集成化光纤列阵技术和数据仓库技术，网络数据库具有更为突出的灵活性应用特性，能搭建较为完整的运行管理平台。并且，网络数据库借助云计算技术方案，建立基础运行载体，在提升数据库存储能力的同时优化利用效率，也能强化数据并发性管理水平，维持兼容并包的控制效果，满足行业的发展需求，更好地维系数据多元化管理的科学性水平[1]。

二、大数据背景下网络数据库云计算技术平台搭建的原则

为保证大数据背景下网络数据库云计算技术平台运行的稳定性，就要整合技术手段和应用机制，打造更加具有代表性的结构层级体系，维持多元应用的控制效果。并且，在社会产业结构调整进程加快的时代背景下，各个行业发展水平也在提高，产业数据信息和文件数量在增多，网络数据库要想更好地发挥实际作用，就要充分践行逻辑性、分布式、安全性原则，确保网络数据库云计算技术平台应用效果最优化。

（一）逻辑性原则

在大数据背景下，网络数据库要想建立更加稳定的运行空间，就要确保关联环节的逻辑性满足要求，并不是单独建立数据存储和提取共建，而是要结合数据类型完成划分处理，确保利用效率能贴合数据应用管理的具体要求，维持设计逻辑和物理架构的可控性，打造完整的数据监管运行平台。

与此同时，在大数据背景下网络数据云计算技术平台的搭建要充分关注需求分析环节，以保证板块的匹配度和稳定性，更好地挖掘其应用功能，在贴合逻辑管控标准的基础上进一步实现综合管理，优化数据分析的实效性。

（二）分布式原则

对于数据库体系而言，分布式处理原则是非常关键的 环节，指的是原始数据在存储的过程中会依赖固定的中心系统，而分布式处理机制就是秉持去中心化的设计理念展开系统升级，有效维持技术结构和运行模块的独立性，从而维系整体数据控制的效果。比如，在区块链技术环节中，配合分布式处理机制能打造不同数据处理节点的运行体系，保证用户交易信息和行为信息都能存储在固定节点位置，相关联的节点各自保持独立，建构较为完整的数据网络，只需要进行网络化筛选，就能提高数据评估准确性。应用分布式原则完成网络结构的设计，不仅能极大程度上降低中心系统的运行压力，也能秉持更加开放、多元的态度搭建规范化服务体系，保证服务质量满足预期。

（三）安全性原则

任何关联数据的系统在运行过程中都要着重注意安全性管理内容，一般而言，数据库要存储大量的数据信息，数据类型和行业发展息息相关，为了有效打造稳定的信息管理模式，就要避免信息被窃取造成的不良影响。

首先，系统要具备较好的逻辑效能，数据库本身的逻辑处理能力适中，依照存储单元、数据提取单元、数据访问模块以及数据分析等环节，保证了自动化管理控制的科学性和稳定性[2]。

其次，依照系统的运行需求和标准，设置相应的防火墙系统和逻辑分析系统，及时校准运行中存在的问题，并针对问题提出可控的处理方案。比如，区块链技术方案中，智能合约技术体系能为网络合约共建模型提供保障，在固定节点操作可行性超50%的情况下更好地打造良好的数据运行空间，提高数据安全管理水平，减少数据泄露等问题造成的不良影响。

综上所述，在大数据背景下网络数据库云计算技术要想发挥实际作用，就要结合运行要求和规范整合资源内容，建构良好的控制模式，维持技术平台综合运行的规范性和时效性[3]。

三、大数据背景下网络数据库云计算技术应用要点

基于数据库云计算技术的应用规范，要整合具体的技术内容和要求，确保相关联信息处理工作的基本水平，维持统一化控制的科学性和合理性。

（一）整体架构

围绕大数据发展情况建立网络数据库云计算技术运行平台，要将云数据库作为研究对象，本文以SQLAzure数据库为例，融合MapReduce技术等，打造基础的运行平台，主要包括虚拟机簇，能将用户信息进行汇总，并且直接向用户提供具备动态性能和可操作性能的虚拟机数据信息，保证服务部署的及时性和稳定性。并且，依照实时数据处理要求还能完成扩容作业。

首先，系统运行中，SQLAzure数据库能搭建较为合理的数据管理模式和存储模式，位置相关服务内容的科学性和规范性。并且，用户上传文件后也能将具体的内容直接存储在3台到5台虚拟机馁，更好地保证数据存储、数据调取、数据检索以及数据共享的规范性，维持统一化控制模式的同时更好地提高平台运行的稳定性，减少数据丢失造成的不良影响[4]。

其次，系统平台运行过程中，不同虚拟机之间利用监控信息交换管理模式，就能建构完整的运行约束结构，提高整体平台的可监控水平，减少虚拟机被攻击造成的不良问题，最大程度上优化数据管理的科学性。

（二）模块功能

在完成基础平台搭建工作后，就要结合大数据应用要求设置完整的技术处理体系，并且搭建相应的运行模块，确保模块能在应用过程中发挥实际作用。与此同时，要严格依照搭建步骤落实具体工作，确保数据模型构建工作也能顺利开展，维持统一化管控的基本水平[5]。如图1所示。

图1 数据平台搭建模型流程示意图

1.设置平台操作系统

在网络数据库云计算技术运行体系中，要想保证技术处理环节的合理性和可控性，就要依照实际情况选取适当的操作平台，从而维持操作流程的完整性，目前，利用red hat操作平台搭建时会形成桌面版和服务器共存的操作系统，能应用在网络数据库系统运行体系中，发挥其较强的运行稳定性优势，建立兼容性更好且可操作性更优的系统平台。

平台操作系统能将不同信息进行可视化处理和升级应用，拓展物理存储空间的基础上更好地优化数据分析精准性，建构高效稳定的数据分析平台，在完成基础存储作业的同时，将数据按照相应关联性予以分类管理，保证了数据综合控制的科学性和合理性。

2.建立Hadoop集群

对于网络数据库而言，Hadoop集群的主要功能就是支持分布式计算作业环节，其本身是软件运行平台，功能是完成数据、视频、图像以及文本信息处理。但是，在Hadoop集群运行环节，节点故障问题较多，因此，要配合MapReduce开发系统，有效展开业务能力的拓展处理，提高整体平台结构技术应用运行的容错率从，并整合系统的运行需求，规范落实针对性调控模式，更好地保证Hadoop集群的应用效能[6]。

若是从原理的角度分析MapReduce，则其本身是将大体量计算过程进行融合，有效打造完整的集群控制模式，不仅能完成海量数据分布式计算评估，还能配合组合要素更好地维系节点运行的稳定性，打造更加合理的层级模式。如图2所示。

图2 Hadoop集群计算操作流程

    由图可知，HDFS是存储节点文件，上一层是MapReduce引擎，引擎直接完成具体文件内容的处理连接，配合集群操作，就能更好地满足计算运行的实际需求[7]。

3.数据整合和预处理

在完成基础框架搭建的工作后，云数据库还能为用户提供更多的资源类型，保证相关数据分析的全面性和完整性，维持网络数据库的综合性管控，包括用户文件日志信息、视频数据、企业用户关系数据等，建构更加全面且规范的数据控制平台，保证数据信息统筹管理工作也能顺利完成。并且，网络数据库在融合云计算技术后，就能打造云数据监督管理模式，包含绝大多数的结构数据和非结构数据。在系统中，将数据进行整合后就能辅助用户利用云数据库完成数据调取，在汇总原始数据的过程中，配合相应的预处理环节、传输控制环节以及数据可视化分析环节等，保证数据整合作业的规范性[8]。

另外，在构建数据库的过程中，利用HiveSQL工具，也能提高数据整合以及预处理的实效性，更好地强化数据掌控水平，确保数据分类和数据规范管理等环节都能逐步落实，减少数据模糊或者是冗余超标造成的不良影响，为大数据背景下网络数据库云计算技术平台可持续运行维护提供保障。

4.数据挖掘和分析

在大数据技术体系中，数据挖掘技术手段具有重要的实践意义，依照系统的运行情况，汇总整体数据的同时深度了解数据之间的关联性，并借助对应匹配的算法完成数据分析，保证各类型数据管理的基本效果。需要注意的是，大数据本身具有海量的特点，只有建立完整的数据筛选机制，才能减少无序数据、杂乱数据以及复杂数据的问题，对数据时效性进行优化处理，确保数据挖掘和数据分析能更加贴合数据应用控制的实际需求，减少隐患问题留存对数据综合管理产生的影响[9]。

比如，本文设计的系统中，借助MapReduce系统，能对软件和硬件进行模拟化模式的分析，能在强化存储管理水平的同时规范调控CPU，并且，借助通信宽带增强计算机运行性能控制水平，便于后期作业人员完成数据处理分析，应用SQL语言即可实现数据的实时性查询、插入等，保证语言兼容的同时相关联应用控制效率更为突出，实现数据深度挖掘和管理。除此之外，MapReduce还能提供信息数据存储和调取服务，保证区域信息共享的同时，将其和其他平台进行综合管理，搭建完整的合作关系，确保网络数据库运行价值满足预期，减少信息处理不当造成的影响。

综上所述，在大数据背景下网络数据库云计算技术应用体系中，要结合运行的具体需求严格执行相关内容，发挥技术优势的同时，确保数据分析和数据汇总的及时性，并能依据数据挖掘技术分析数据关联情况，保证网络数据库的作用得以体现，改变传统数据库检索困难的问题，扩充存储空间，保证数据安全性的同时提高数据使用效率

[10]。

四、大数据背景下网络数据库云计算技术应用建议

在明确网络数据库云计算技术运行要求和规范的基础上，就要充分发挥大数据技术优势作用，更好地建立可控化运行平台，综合分析数据的特征内容，并依照分布式数据存储方案了解存储规范性和运行特征，保证常规化数据处理工作得以有效监测，进一步维持数据发展需求的可控性水平。为此，在建立网络数据库云计算技术运行平台的同时，要对网络数据库安全防护工作予以重视，选取适配的安全运行管理规范，维持相关内容的基本水平。

（一）数字签名

近几年，数字签名被广泛应用在数据管理工作中，能提高数据库信息管理的质量效果，利用数字管控的处理机制，建构完整的电子文件识别控制模式和验证模式，在发挥保密技术作用的同时，还能建构非线性加密管理体系和线性加密管理体系，更好地实现信息多元化管理的目标。值得一提的是，结合双方主体发送文件和信息管理情况可知，发送信息后就会形成对应的密钥，此时，将其反馈到发送者，就能建立发送者和接收者之间依托密钥展开的对话和信息共享，提高数据传输效率的同时也维持数据管理的安全性。

与此同时，数字签名技术还能促进数据综合化防护管理工作，在保证信息完整性的同时优化信息维护管理水平，目前，对称加密技术能最大程度上提高信息多元化管理效果，强化防护力度的同时，维持网络数据库云计算技术运行的综合质量[11]。

（二）防火墙技术

依照实际运行要求设置对应的安全防火墙体系，能避免数据库被外界非法攻击的几率，更好地提高数据管理的安全性和规范性。防火墙技术和云计算技术并行的过程中，能充分发挥防火墙技术独立性运行的优势。目前，较为常见的防火墙类型包括代理类型、地址转换类型、监视类型和过滤包类型，要结合实际应用要求设置匹配的防火墙控制模式，确保综合应用价值最优化，并保证计算机系统不会受到外界的侵害。

另外，网络防火墙融合云计算技术，能建构大数据分析基础上的数据监控管理模式，进一步提高数据分析的精准性和科学性，并优化计算机系统和网络数据库系统综合运行效率，打造可控化管理平台，确保综合应用过程更加贴合实际需求[12]。

结束语： 

    总而言之，大数据背景下网络数据库云计算技术的应用具有重要的研究价值，要结合系统运行空间动态情况选取适配的技术方案，综合分析建构模式和技术内容的同时，确保新型网络数据库能更好地满足个性化运行需求，保证存储空间的同时提高数据安全性，为网络数据库可持续健康发展奠定坚实基础。

参考文献：

[1]白军花. 大数据背景下网络数据库云计算技术平台搭建研究[J]. 办公自动化,2023,28(10):10-12.

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[3]曾俊皓. 大数据平台网络数据库云计算技术优化与平台搭建研究[J]. 电脑编程技巧与维护,2022(3):93-95,99.

[4]杨晓雁,张博欣. 大数据平台网络数据库云计算技术优化与平台搭建研究[J]. 延安大学学报（自然科学版）,2021,40(3):71-73,78.

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[6]杨东盛,马小宁,刘彦军,等. 面向5G的铁路数据服务平台云边协同应用方案研究[J]. 中国铁路,2023(2):86-93.

[7]郭文浩. 基于云计算技术的农业信息化管理平台设计[J]. 农业工程,2022,12(8):30-35.

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[9]丁斌芬. 基于云计算的网络教学数据库安全技术研究[J]. 电子测试,2020(24):113-114.

[10]黄平运. 基于云计算的网络教学数据库安全技术研究[J]. 电脑爱好者（校园版）,2022(6):1-3.

[11]熊婷,汪滢,梅毅. 云计算网络数据库中的加密优化模型仿真分析[J]. 科学技术与工程,2019,16(21):299-302,312.

[12]刘小磊,程伟华,章路进. 基于Prometheus的云计算资源全链路监控系统[J]. 电子设计工程,2023,31(2):170-174.