云计算和物联网的网络大数据技术

云计算和物联网的网络大数据技术

张鹏   张强   乔仁刚

中国联合网络通信有限公司泰安市分公司  山东泰安  271000

摘要：在大数据技术快速发展的过程中，云计算和物联网也受到了广泛关注，将三者联合应用，可以提升相关的工作质量和效率，所以本文首先针对云计算、物联网和网络大数据技术的关联性进行探究，并分析相关的工作模式，最后提出该项技术的未来发展方向，促进网络大数据技术发展，并提高该项技术的可用性，以供参考。

关键词：云计算；物联网；网络大数据技术

    当代信息技术快速发展，大数据在现代社会的应用越来越多，能够产生的影响更加显著，为了提升相关的工作效率，并保障大数据技术的应用效果，应该注重云计算和物联网的网络大数据技术发展，所以技术人员需要继续深入研究，不断加深对于该项技术的理解和认知，并促进技术发展和提升其应用效果。

一、云计算、物联网和网络大数据技术的关联性

    云计算、物联网和网络大数据技术之间的关系密切，最明显的关系体现在其中的递进性，三者之间并非垂直递进，而是能在实际应用时，相互之间起到促进作用，其中的一项技术可以在另外一项或是两项技术的上游或是下游，起到辅助或是促进作用。在使用物联网技术时，如果能同步应用云计算，在网络中获取信息数据的效率可以更高；在使用云计算时，通过加用物联网，每节点上的服务请求均能得到更加快速的响应和处理；在使用网络大数据时，通过加用云计算和物联网，数据更新速度明显提升，并且原始数据的供给更加全面。早在2000年以前，已经有诸多学者尝试进一步丰富互联网的使用途径和方法，直至本世纪网络大数据和云计算的概念越来越明确，信息能够在各个行业中的影响也就越来越重要。从实际上来看，云计算、物联网和网络大数据技术三者诞生的时间并不具有较大的差异性，并且在应用时处于相辅相成的状态，所以明确三者之间的关联性可以提升其中的应用价值。

二、云计算和物联网的网络大数据技术分析

（一）网络数据的传输和计算

    在应用云计算和物联网的过程中，信息运输存在一定程度的延时性，为了提升数据处理的效果，应该针对网格数据进行分级网络编码，以提升运输效率。在实际进行信息运输时，将信号基点设置在网络数据宿点上，可以更加全面的掌握数据传输过程中的传输参数变化，也就可以充分的掌握信息传输延迟情况，并进一步协调传输过程。在此过程中，网络数据中的分级结构属于专有性能，数据传输时的需要进行的数据解码操作，可以由网络数据节点来完成，完成解码操作后可将数据传输至相关的子网当中，传输数据的方式则为编码，所以后续还需采用宿点解码的方式处理数据，网络数据在编码模式中的应用也具有了一定的铺垫。关于数据传输延迟的具体数值，网络数据有限域为主要影响因素，其中的传输参数或是阶，均能影响延迟情况，所以通过调整网络参数，可以有效控制传输过程中的延迟情况，并使传输效率显著提升。

（二）网络数据的储存

    使用分组的形式储存网络数据，储存空间的利用率可以得到最大程度的提升，这一过程中需要分析网络数据，针对数据的内部储存情况进行探究，以掌握数据情况，确认数据内容是否处于安全状态。

    在网络结构内部，可以将其中的节点划分成为多个类型，针对不同类型节点进行采样的时间存在差异，采样工作周期也不同，并且测试点在储存数据时，数据能够暴露属性，所以即使同一个类型的节点被分散至不同的位置，也可以根据属性明确距离并快速归类，

    通常来说，海量网络测试点处于集中状态时，可将其视为集体，且可将每一个集体视为一个组别，需要注重对组内的浮动范围进行控制，使其持续处于规定范围之内，只有如此，在确定网络数据和文件之后，网络数据的储存参数才能得到准确性保障，数据储存效果也才能够得到保障。

（三）模拟分析

    使用智能城市管理系统进行模拟分析，主要研究内容包括两个方面，一是大数据的客观性，另一个是数据传输延迟问题。在该城市之中，既往主要使用传统工作模式进行信息处理，不使用云计算技术和物联网，需要获取信息时，仅能将互联网共享池作为主要甚至唯一的信息来源，获取大量信息之后，使用参数分析法筛选数据，将符合关键词的内容选出，并生成信息。试验过程中，首先构建虚拟模型，再使用该城市当前的工作资料作为参考，对上述理论的实用性以及实用价值进行分析。

    对比实验采用参数调整法进行，操作120次。将试验内容分为两组，第一组针对常规的作业形式进行模拟，设置三个不同的服务模块，以实验用标准参数作为基础，各个服务模块的标准字节数量均应为512×1012，同时设置三个信息分库，其中的信息完整性决定了字节数，实际上的字节数越接近512×1012，大数据的客观性就越显著。另一组模拟通信高峰状态，过程中使用的各项指标完全等同于第一组。根据研究结果，在使用常规作业形式时，120次数据传输中产生的时间延迟平均水平是46.43ms，可收集482.8×1012,字节数，而通过使用云计算技术和物联网，分库信息得到进一步完善，可收集的字节数上升至511.3×1012，全部传输作业中产生的延迟时间，平均水平是2.63ms，两组之间的结果存在明显差异。所以可以认为，将云计算和物联网的网络大数据技术联合应用，可行性较高，并且应用效果良好。需要注意的是，新的工作模式对物理框架提出了新要求，需要购入一定的硬件设备，所以需要投入一定的成本。

三、未来发展

    云计算和物联网的网络大数据技术发展的背景下，其应用价值越来越高，为了维护其中的先进性和安全性，需要针对性的构建起行业标准，以提升管理效率。从整体上来看，未来发展过程中，云计算和物联网的网络大数据技术行业应该注意，第一，制定统一的使用标准，实现各大平台的高效连接，避免浪费物联网资源；第二，加强安全管理，重视管理制度的建立和落实，避免出现信息泄露的不良情况；第三，先进技术的研发必然需要一定的成本，所以需要加强资金和资源的投入，以不断提升技术的创新性和实用性。

结束语

    根据以上，大数据技术虽然已经得到广泛应用，但是使用效果仍有待提升，在此基础上使用云计算和物联网的网络大数据技术，可以有效弥补传统大数据技术中的不足之处，显著提升数据传输效果，并减少传输过程中的延时情况，所以可以认为，在云计算以及物联网的支持下，大数据技术的应用价值更高，所以后续还需注重加强管理和研发，以促使其进一步发挥作用。

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