我优求知网大数据技术范文1
关键词：大数据；云计算；智能电网；数据集成；数据分析；数据处理；数据展现
一、智能电网、云计算和大数据的关系
（一）智能电网与大数据的关系
智能电网的理念是通过获取用户如何用电、怎样用电的信息，来优化电的生产、分配及消耗，利用现代网络、通信和信息技术进行信息海量交互，来实现电网设备间信息交换，并自动完成信息采集、测量、控制、保护、计量和监测等基本功能，可根据需要支持电网实时自动化控制、智能调节、***分析决策和协同互动等高级功能。可以抽象的认为，智能电网就是大数据这个概念在电力行业中的应用。
（二）大数据与云计算的关系
云计算是一种利用互联网实现随时、随地、按需、便捷地访问共享资源池（如计算设施、应用程序、存储设备等）的计算模式。大数据根植于云计算，云计算的数据存储、管理与分析方面的技术是大数据技术的基础，云计算使大数据应用成为可能，但是没有大数据的信息沉淀，云计算的功能将得不到完全发挥，所以大数据与云计算是相辅相成的。
（三）智能电网、云计算、大数据的相互关系
云计算能够整合智能电网系统内部计算处理和存储资源，提高电网处理和交互能力，成为电网强有力的技术组成；大数据技术立足于业务服务需求，根植于云计算，以云计算技术为基础；所以三者是彼此交互的关系。
二、电力大数据关键技术
（一）电力大数据的集成管理技术
电力企业集成管理技术是为解决电力企业内部各系统间的数据冗余和信息孤岛而产生的。电力大数据的数据集成管理技术，包含关系型和非关系型数据库技术、数据融合和集成技术、数据抽取技术、过滤技术和数据清洗等。大数据的一个重要特点就是多样性，这就意味着数据来源极其广泛，数据类型极为繁杂，这种复杂的数据环境给大数据的处理带来极大的挑战，要想处理大数据，首先必须对数据源的数据进行抽取和集成，从中提取出实体和关系，经过关联和聚合之后采用统一的结构来存储这些数据，在数据集成和提取时需要对数据进行清洗，保证数据质量及可靠性。大数据存储管理中一个重要的技术是NoSQL数据库技术，它采用分布式数据存储方式，去掉了关系型数据库的关系型特性，数据存储被简化且更加灵活，具有良好的可扩展性，解决了海量数据的存储难题。
（二）电力大数据的数据分析技术
大数据技术的根本驱动力是将信号转化为数据，将数据分析为信息，将信息提炼为知识，以知识促成决策和行动。借助电力大数据的分析技术可以从电力系统的海量数据中找出潜在的模态与规律，为决策人员提供决策支持。
（三）电力大数据的数据处理技术
电力大数据的数据处理技术包括分布式计算技术，内存计算技术，流处理技术等。分布式计算技术解决大规模数据的分布式存储与处理，适用于电力系统信息采集领域的大规模分散数据源。内存计算技术解决数据的高效读取和处理***的实时计算，解决大数据实时分析和知识挖掘的难题。流处理技术处理实时到达的、速度和规模不受控制的数据，应用于电力系统为决策者提供即时依据，满足实时***分析需求。
（四）电力大数据的数据展现技术
电力大数据的数据展现技术包括可视化技术、空间信息流展示技术、历史流展示技术等。可视化技术广泛应用于电网状态的实时监控，显著提高了电力系统的自动化水平。空间信息流展示技术主要体现在电网参数与已有地理信息系统的结合上，有利于电网管理人员直观地了解设备情况，从而为其决策提供最新的地理信息。历史流展示技术体现在对电网历史数据的管理与展示上，可以绘制出数据的发展趋势并预测出未来的数据走势，可以模拟历史重大事件发生、演变，挖掘历史事件潜在的知识与规律。
三、大数据在智能电网中的应用
电力大数据的应用场合涵盖发、输、变、配、用、调等电力行业的各个环节，在电场选址、降低网损、光伏并网、电网安全监测、大灾难预警、电力企业精细化运营、电力设备状态监测等领域有非常强的可实现性。随着智能电网建设的进一步推进，大数据技术在智能电网中将发挥越来越大的作用。
四、结论与展望
本文探讨了大数据、云计算、智能电网三者之间的相互关系，阐述了电力大数据平台中四个核心的关键技术，即集成管理技术、分析技术、处理技术、展现技术。文章最后的典型应用，对电力企业开展相关研究具有参考价值。大数据技术在商业领域已经获得较为广泛的应用并创造出巨大的商业价值，但是在电力系统中的应用才刚刚起步，因此结合大数据的技术优势和电力系统的应用需求，发挥电力大数据的价值，将为智能电网的建设带来新的发展契机。电力企业应该牢牢抓住这个契机，从数据***策、人才培养、关键技术研发等层面，全面促成电力大数据技术的发展。
参考文献：
[1]孙柏林.“大数据”技术及其在电力行业中的应用[J].电气时代，2013（8）：18-23.
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[4]饶威，丁坚勇，路庆凯.智能电网云计算平台构建[J].华东电力，2011，39（9）：1493-1496.
大数据技术范文2
换言之，大数据一词已经无处不在，其被用于承载所有类型的概念，包括海量数据、实时数据、社交媒体分析、下一代数据管理能力等。对于企业来说，对大数据的理解不应仅仅局限于技术领域，而应成为一项业务上需要优先考虑的任务，因为它能够带来全球整合经济时代商业模式的巨大变革。
目前，业界已经从对大数据重要性的认识阶段，发展到实践大数据必要性的战略实施阶段。中国市场在大数据概念产生的初期便已经步入大数据认知和探索阶段，并逐步成为全球市场最具行动力的市场之一。据IDC预测，2013年中国大数据市场将达到1.8亿美元。而赛迪顾问数据显示，到2016年，中国有望成为世界最大的大数据市场，市场份额达到8.03亿美元（约50亿人民币）。
数据改变世界
在感知化、物联化和智能化的交会下，世界的面貌即将改变。
2013年7月11日，IBM 2013技术峰会（IBM Tech Summit 2013）在京举行。牛津大学教授、大数据权威专家、《大数据时代》作者维克托·迈尔-舍恩伯格博士在会上表示：“大数据开启了一次重大的时代转型，正在变革我们的生活、工作和思维。中国是世界上最复杂的大数据国家，面临着充满变化的局面和无限的可能性，但是她同时也拥有最大的发展机会。因为在大数据环境下，充分的数据样本能够帮助企业揭示规律，更好的洞察和预测未来；另外，中国人凭借在数学和统计方面的优势，成为全球瞩目的大数据人才据点。我很高兴看到，在IBM和牛津大学年初的大数据调研中，中国市场有四分之一的企业已经步入大数据实践阶段。这表明中国不仅快速把握了创新的趋势，更有可能成为全球大数据领域的先驱。”
在大数据和分析领域，IBM已充分展现了在该市场的领先优势。近期，IBM被IT分析机构capioIT评为2013年亚太区商业智能和分析解决方案供应商行业第一名 。作为目前业界唯一能够集咨询、服务、软硬件综合实力，提供端到端全面整合解决方案的厂商，IBM相关产品和服务覆盖了“大数据”相关领域的各个阶段和各个领域。
IBM软件集团大中华区战略及市场总监吴立东认为：在大数据时代，企业既可以基于数据更好地做到以客户为中心，也可以利用大数据帮助企业整合后端业务，从而更好地为客户服务。
同时，IBM在全球的大数据实践已经深入到包括中国在内的全球市场的各个行业。包括电信、金融、医疗、零售、制造等全球30000家客户已在IBM大数据平台及大数据分析等技术和理念支持下获得收益。
前不久，IBM更是推出了大数据方面的多款产品和技术，大力提升了其分析产品的加速性能，简化了开发和运营，并推出了企业级别的开源Hadoop系统，同时推出了企业移动业务解决方案MessageSight，以及升级DB2 10.5等系列产品。在认知计算领域，更推出第一款面向消费者的Waston应用。其中，业内首创的分析加速技术BLU Acceleration，延续了传统的内存管理系统功能，能够帮助用户更快速地抓取关键信息，并将数据分析速度提高25倍。全新的“大数据专家”PureData for Hadoop系统能够大幅提升企业部署Hadoop的速度，同时降低部署难度。新版本企业级Hadoop产品InfoSphere BigInsights可以利用现有的SQL技术，更便捷地开发应用组件。
技术维新助力再现代化
随着IT技术的进一步发展，技术正在彰显着前所未有的特殊作用，人们对技术的追求也越来越迫切。
IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠表示：“最新的IBM全球CEO调研显示全球企业领导者将技术列为最重要的外部力量，而‘科技是第一生产力’一直被广大中国的企业家和技术人们奉为至理名言。IBM认为，在由新一代技术组成的智慧计算时代，中国的企业家们需要更为战略地思考信息科技的定位，将其运用到自身的变革转型之中。作为智慧地球的推进者，IBM正在引领商业和科技的创新，通过业务前线化实现以客户为中心的业务转型，通过企业内部全面整合大幅优化流程和运营，充分发挥最新的科技能力，携手合作伙伴帮助中国企业、组织和***府共同打造‘再现代化’发展的全新方式。”
IBM大中华区软件中间件集团总经理李红焰也表示，“人们已经逐渐意识到技术的复杂性和可消费性，技术的可消费性决定了技术的价值，如何让数据为我所用，成为IT发展的目的。”
大数据技术范文3
大数据技术，是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。2018年，利用大数据技术打造指引行业发展的风向标，成为天津平行进口汽车行业向智能经济发展迈出的重要一步。天津市商务局机电产业处处长李建介绍了天津自贸试验区平行进口汽车大数据平台的进展情况及相关工作。大数据指数体系助力行业发展。
（来源：文章屋网 .wzu）
大数据技术范文4
在大数据（Big Data）时代，随着技术的发展，数据仓库已包含提取、清洗、集成数据并将数据交付给决策者的完整生态系统，包括提取-转换-加载 （ETL） 和商业智能 （BI） 功能。数据仓库在捕获所有形式的企业数据，以及在其后准备这些数据供全企业决策者使用的过程中，起到非常广泛的作用。
大数据与数据仓库的异同
大数据时代的到来，确实对传统的数据仓库认知产生了重大的影响。什么是大数据？大数据的“大”实际上并不是最令人关注的特征。大数据是很多不同格式的结构化、半结构化、非结构化和原始数据，在某些情况下看起来与过去 30 年来我们存储在数据仓库中清一色的标量数字和文本完全不同。从另外一个角度来讲，小数据比较简单，有比较成熟的技术应对它。大数据是多种类型数据的组成，需要使用多种技术对待它。每一个识别和监测它的手段和方法是不一样的。
然而，很多大数据不能使用任何类似 SQL 这样的工具进行分析。对于企业及应用来说，数据仓库应用更加有效。两者并不形成替代，特别是银行业等行业里面，更多的是互为补充。
数据仓库的技术特点
被称为数据仓库之父的BillInmon在其著作《（Building the Data Warehouse））一书这样描述：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。可以从两个层面对数据仓库的概念进行理解，一是数据仓库是面向分析处理的，主要用来支持决策制定；二是数据仓库包含历史数据，是对多个异构的数据源数据按照主题的集成，它的数据相对固定，不会经常改动。
面向主题的：数据仓库的数据都是按照一定的业务主题进行组织的，面向主题体现在数据仓库的建设中，而且还包含在业务数据分析和存储上。
集成的：数据仓库中的数据来自各个不同的分散数据库中，它并不是对源数据库数据的简单拷贝，而是按照划分好的主题和数据分析要求，经过数据抽取、清理、汇总和整理等步骤，消除源数据中的错误和不一致的数据，保证数据仓库中数据的正确性和可用性。所以，它是整合集成的。
相对稳定的：数据仓库的稳定性体现在它的非易失性上，由于数据仓库是面向分析的，其中的数据是从业务数据中加载过来的历史数据，所进行的主要操作是查询和分析，供决策分析使用，所以其修改和删除操作很少，只需要定期的增量加载，所以具有相对稳定特征。
反映历史变化：数据仓库必须能够不断地捕捉业务系统中的变化数据，记录企业生产过程的各个阶段的信息，以满足决策分析的需要，所以必须实时地把新变化的业务数据追加到数据仓库中去，通过数据随时问变化的研究和分析，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
选择实施方法
企业级数据仓库的实现通常有两种途径：一种是从建造某个部门特定的数据集市开始，逐步扩充数据仓库所包含的主题和范围，最后形成一个能够完全反应企业全貌的企业级数据仓库；另外一种则是从一开始就从企业的整体来考虑数据仓库的主题和实施。前一种方法是各个击破，投资少、周期短且易于见到成果，但由于该设计开始时是以特定的部门级主题为框架的，向其他的主题和部门扩充往往非常困难。而后一种方法恰恰相反：投资大、周期长，但是易于扩展。
以哪种方法进行实施，主要取决于各个行业和客户的实际情况。如电信和银行业，采用第二种方法比较可行，这是因为这两个行业业务发展变化快，为了能够适应将来的变化，整个数据仓库架构必须是可扩展的和易于维护的。如果只是基于部门级的需求去设计，将来肯定无法适应变化。如果重新设计，势必造成前期投入的浪费。对其他一些行业，如制造业和零售业，本着“急用先行”的原则，可以先从某一局部入手，慢慢扩展为数据仓库。
从技术上讲，以部门需求作为主要考虑因素建立的系统，它的数据量不会太大，会影响对将来数据膨胀风险的正确估计，当数据集市扩展到企业范围的时候，由于原有技术无法支撑新的数据规模，会造成数据装载和数据分析速度的降低，甚至达到不可用的地步。企业级的数据仓库会涉及更多的额业务系统，只有充分研究各业务系统，才能了解如何对不同格式、不同标准、不同接口的数据进行集成。
当然，对于第二种方法，也不是说把摊子铺的越大越好。合理的做法是“统筹规划，分步实施”。根据业务需求，把业务的主要方面都涵盖进去，确定彼此之间的联系；对于次要的需求，可以预留一些接口，以备将来细化。否则，如果整个调研周期拖得太长，等进入实施阶段，业务又发生变化，不得不重新修改设计，同样会造成浪费。
所以，先搭建好一个易于扩展且稳定的架构，在此基础上逐步实施，是一个兼顾长远发展与合理投入的最佳方式。此外，分步实施还可以减少风险：前一阶段的经验教训可以为下一阶段提供有益的借鉴，从而使得数据仓库的建设不断完善，不断发展。
结合先进技术 从业务需求出发
和其他的应用系统相比，数据仓库对于需求分析和系统设计等前期工作要求更高，其重要性也更加突出。可以说，分析和设计阶段决定了数据仓库最终的失败。因为需求不明确、设计不合理造成的根本性缺陷是以后实施阶段所无法弥补的。因此在分析和设计阶段，对相关的业务部门和技术部门要进行详细的调研，在用户和开发人员之间的迭代和反馈是必须和重要的，它决定了数据仓库最终的成功与否。
由于数据仓库是面向业务分析的，所以最主要的需求应该从业务部门获取和收集，因为数据仓库最终是要服务于业务部门的。需求抓的不准，导致将来将无法解决业务部门的问题，这个数据仓库项目就是失败的，技术再先进也没有用。这是衡量数据仓库成败与否的唯一尺度。
实施的过程中，最好能够把行业专家的经验，与企业现有的需求进行整合，以期得到一个更加全面的需求范围，有利于适应将来业务的变化和扩展。
从技术角度来讲，必须建立一个可伸缩、可扩展、高性能的数据仓库平台，才能为将来不断的完善、不断发展打下一个良好的基础；由于数据仓库项目要涉及多个业务系统，数据量非常庞大，所以本身的投入也是很大的，在保证系统高效稳定的前提下，尽量降低成本是非常重要的。
相关链接
数据仓库的类型
根据数据仓库所管理的数据类型和它们所解决的企业问题范围，一般可将数据仓库分为下列3种类型：操作型数据库（ODS）、数据仓库（Data Warehouse）和数据集市（Data Mart）。
操作型数据库（ODS）
既可以被用来针对工作数据做决策支持，又可用做将数据加载到数据仓库时的过渡区域。与 DW 相比较，ODS 有下列特点：ODS 是面向主题和面向综合的；ODS 是易变的；ODS 仅仅含有目前的、详细的数据，不含有累计的、历史性的数据。
数据仓库（Data Warehouse）
此种数据仓库被用来进行涵盖多种企业领域上的战略或战术上的决策。数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。
大数据技术范文5
随着我国信息化不断向纵深发展，各行业的数据量迅速增加，数据结构日趋复杂，数据资源间的相关性越来越强。为了有效管理和利用日益复杂和庞大的数据资源，我国已建成不同规模的部门级数据资源管理中心。国外***府已经意识到整合各行业数据资源的必要性，但各国的思路和模式有所差别。如，韩国是建立统一的部级数据资源管理中心；美国和英国是基于云计算技术开始大规模合并和整合数据资源，并重新优化数据资源的布局和结构。尽管各国整合数据资源的思路有所不同，但其目的都是围绕降低建设成本，促进信息资源的充分共享和有效利用。分散管理的数据资源已经成为跨部门和跨行业进行信息交换和利用信息资源进行宏观决策的主要障碍。利用大数据技术整合和优化分散管理的数据资源，实现跨部门和跨行业的信息资源共享，必将成为提高我国各行业创业创新能力的重要路径。
二、我国利用大数据技术整合数据资源的现状分析
对实证调查数据进行分析发现，近年来我国信息化基础设施建设快速发展，数据资源量增长较快。中央各部门普遍依托现有办公环境建立了中小型数据资源管理中心，基本满足了现有信息资源的存储需求。部分信息资源丰富的部门建成了一些超大型、大型数据中心和南北双数据资源管理中心。然而，大部分数据资源管理中心规模小、技术手段落后，大数据技术的利用仍是空白。尤其是中西部地区，基础设施建设相对落后，至今仍是传统机房，并没有建立标准化的数据资源管理中心。从管理学的视角来分析，与全球发达国家相比，我国缺乏引导规范数据资源整合的顶层设计和全局规划，处于无序发展的状态，总体呈现“小、乱、慢、散、弱”的特点。各部门陆续建设完成了大量层次不齐、标准不一、规模不等的数据资源管理中心，其功能定位不清晰，无法形成规模化体系化优势，低水平重复建设的现象十分突出，既同信息化快速发展的趋势不相适应，也造成了数据资源整合进展不能满足“互联网+行动计划”的发展要求。从技术视角分析，目前我国处于数据资源整合的初级阶段，技术架构落后，计算存储资源调配能力弱，设备资源平均利用率低，在规模扩展、能耗控制、提高效率、资源整合、绿色运行、弹性响应、信息安全等方面都面临极为严重的挑战，数据资源整合的技术架构亟待升级。此外，从物理布局上来看，我国绝大多数数据资源管理中心分布于北京、上海等东部沿海经济发达的大中城市，并位于城市中心区域，同我国能源分布、战略安全和灾备要求不相匹配并存在着潜在安全隐患，如若发生战争、重大突发性自然灾害或重大安全事故，以及人为因素造成的破坏性事件等，都有可能造成重要数据资源丢失，会对***府履行职能和经济社会正常运转造成重大影响。据调查统计，各部门数据中心部署于办公楼的比例高达95%。这种局促于城市中心的物理布局，既占用了稀缺的城市土地资源，还由于能耗巨大而加剧城市“热岛效应”和能源供应紧张局面。更值得重视的是，目前各部门缺乏一支利用大数据技术进行数据资源整合的技术队伍。
三、研究方法―实证研究
本研究分为两个阶段：第一阶段是通过对数据资源密集型行业和部门进行访谈，并归纳分析访谈资料，探索我国数据资源整合存在的主要问题。在第二阶段，本研究小组设计了调查问卷，实证调查利用大数据技术整合数据资源的相关问题，在6个月内共收集到76份问卷调查数据。本研究使用SAS统计分析软件对数据进行分析得出相关结论。
四、***策建议
大数据技术在数据资源整合中的应用有两个动力，第一是以***府主导的社会公共管理和服务，涉及到医疗、交通、环保、科技服务等与社会公共管理和民生有关的行业；第二是以互联网为代表的自由消费数据市场，涉及到金融、证券、电力、电子商务、互联网等行业，这一部分以自由市场化驱动为主体。同时，大数据技术在数据资源整合过程中的应用对于推进我国“互联网+行动计划”有着划时代的意义。考虑到我国行***系统复杂庞大，各地区信息化发展水平良莠不齐，因此有必要根据各地信息化发展水平进行分类指导，鼓励发达地区先行一步，探索应用路径。同时，将大数据技术应用于数据资源整合，推动电子***务数据资源和公共数据互联互通，逐步消除信息孤岛和实现跨行业的信息共享，引导大数据产业的发展，深化大数据在各行业创新应用，催生新业务形态和新的商业模式，形成标准化的大数据产品体系，使整合后的标准化大数据资源成为行业创新的新动力。为此，提出如下***策建议：
第一，从国家战略层次的角度出发，将大数据产业化应用纳入国家发展的战略性项目，与国际大数据应用接轨，解决现阶段大数据技术应用的核心问题。在国家数据资源整合过程中充分利用大数据技术，要给予核心技术、知识产权以专利保护，激励大数据应用软件研发的积极性；加强大数据在实际生活生产数据资源管理方面的应用，推进大数据核心技术产业化发展的步伐。此外，加强行***指导，完善协调机制，共建大数据应用的顶层共享平台，建立和完善跨区域跨部门间数据资源管理和协调工作机制，共同确定大数据技术未来在数据资源整合过程中的发展路径和应用方向，充分调动社会资源，力推大数据技术在数据资源整合过程中的应用。
第二，***府要为大数据技术在数据资源整合过程中的应用提供积极的鼓励***策。如优先发展在数据资源密集型部门和行业的大数据产业；加强财***税收扶持，每年扶持资助一批获得大数据核心技术突破并实现产业化的项目，设立大数据产业发展专项基金；为大数据产业化和应用提供启动资金、搭建信贷平台，拓宽融资渠道。
第三，基于信息资源共享，以跨部门综合性应用为重点，通过试点、示范到完善、推广，快速形成一批大数据技术应用于跨行业和跨部门数据资源整合的示范案例。
第四，以***府数据资源整合推进***府大数据深度应用。如鼓励社会力量积极参与***府数据资源的深加工和再利用，从而扩展大数据的应用范围，盘活各部门信息资源的价值。鼓励大数据产业发展，完善大数据生态产业链，推进云计算数据中心集群建设，开展数据存储服务；支持软硬件企业和服务企业垂直整合，与信息内容服务相结合，提供软硬件一体化的大数据解决方案。
第五，要坚持以跨行业和跨部门的应用和各类数据密集型用户的需求为导向，重视征求各类数据型用户的意见，将大数据技术深度应用于数据资源整合，借此推动***府转变观念，建立和完善以信息资源共享为基础的“互联网+服务”模式。此外，要把大数据应用的绩效评估体系纳入各行业和各部门的绩效评估体系中。
大数据技术范文6
【关键词】云计算 大数据 云数据中心 安全体系
一、引言
大数据时代，原有的信息资源处理手段已经不适应迅速增大的数据量级。大数据依托网络技术，采用数据挖掘、关联分析等技术手段对分布式存储的异构海量数据进行处理。无论是网络环境、计算平台、还是存储载体，都分属不同的信息系统。大数据进一步加剧了网络空间中防御与攻击的不对称性，大数据信息安全主要体现在处理系统、过程的安全，而传统的信息安全防护措施多集中在“封堵查杀”层面，难以应对大数据时代的信息安全挑战。因此应加快构建多层次、高质量的大数据纵深防御体系结构。加强大数据信息安全保障能力，是解决大数据安全的唯一出路。
二、大数据安全挑战
基于大数据环境下所带来的安全挑战包括：
1、应用安全防护：大数据环境下的应用防护风险，包括资源滥用、拒绝服务攻击、不安全集成模块或API接口及WEB安全；2、虚拟化环境安全：基于云计算和虚拟化技术的云计算数据中心为大数据提供了一个开放的环境，分布在不同地区的资源可以快速整合，动态配置，实现数据集合的共建共享。网络访问便捷化和数据流的形成，为实现资源的快速弹性推送和个性化服务提供基础。然而平台的暴露，使得蕴含着海量数据和潜在价值的大数据更容易吸引黑客的攻击。虚拟化环境安全成为大数据安全的重要威胁。3、移动接入安全：BYOD-移动接入安全，包括身份假冒和信息劫持等。4、安全与大数据融合：恶意的内部员工和数据隐私保护面临威胁。
本文分别从上面四个方面来分析大数据安全技术体系的建设办法，构建大数据纵深防御体系结构。
三、大数据安全技术体系
大数据应用安全防护主要在应用防护区部署虚拟化综合安全设备，包括DDOS、防火墙、IPS和WEB防火墙（WAF）等，同时部署漏洞分析系统，进行安全评估和渗透测试。
大数据虚拟化环境安全主要通过虚拟化防火墙TopVSP（Vgate、TAE、TD）和虚拟机管理器安全，即外部防火墙。实现虚拟化环境的性能优化和安全策略迁移等。
移动接入安全从下到上分为统一接入控制、数据安全及威胁防护和全生命周期设备管理三层。其中统一接入控制层在终端接入区使用身份认证及授权和虚拟应用及虚拟桌面，在网络接入区使用***加密，在业务服务区使用远程锁定、数据擦除、备份与恢复、GPS定位和自动报警灯管理器后动来实现。全生命周期设备管理包括资产接入、部署、运行和销毁全流程管理，资产接入包括资产的发现、注册和初始化；资产部署主要包括安全基线制定和配置及策略执行；资产运行包括资产的挂失、锁定、密码重置、定位、备份与恢复、报警等；数据销毁采用远程应用卸载和数据擦除等技术。
基于大数据融合下的安全云，主要实现方式是通过安全检测与大数据技术相融合，利用云计算能力及大数据处理机制实现信息访问的审计、安全威胁智能的发现、隐私数据的保护。主要包括安全监测与预警和安全审计及隐私保护两方面内容。安全检测与预警主要是通过7×24监控和运维，对事件进行收集、处理和存储，继而进行关联分析、威胁检测、风险计算和风险分析，将分析的结果通过短信或者邮件通告，并形成相应的工单、知识库和相应的报表进行派发、流转和处置。安全审计及隐私保护主要是为了避免内部恶意员工导致的云数据中心信息泄露，主要通过云安全设计平台实现大数据的审计和取证，主要的审计技术包括业务访问审计、数据库审计、安全运维审计和数据隐私保护审计等。
大数据技术范文7
在采访中，首席信息官们总结出了5大影响他们进行分析的IT趋势。它们分别为：大数据的增长、快速处理技术、IT商品的成本下降、移动设备的普及和社交媒体的增长。
1.大数据
大数据指非常庞大的数据集，尤其是那些没有被整齐的组织起来无法适应传统数据仓库的数据集。网络蜘蛛数据、社交媒体反馈和服务器日志，以及来自供应链、行业、周边环境与监视传感器的数据都使得公司的数据变得比以往越来越复杂。
尽管并不是每个公司都需要处理大型、非结构型数据集的技术。VeriskAnalytics公司首席信息官PerryRotella认为所有的首席信息官都应当关注大数据分析工具。Verisk帮助金融公司评估风险，与保险公司共同防范保险诈骗，其在2010年的营收超过了10亿美元。Rotella认为，技术领导者对此应当采取的态度是，数据越多越好，欢迎数据的大幅增长。Rotella的工作是预先寻找事物间的联系与模型。
HMS公司首席信息官CynthiaNustad认为，大数据呈现为一种“爆炸性”增长趋势。HMS公司的业务包括帮助控制联邦医疗保险(Medicare)和医疗补助(Medicaid)项目成本和私有云服务。其客户包括40多个州的健康与人类服务项目和130多个医疗补助管理计划。HMS通过阻止错误支付在2010年帮助其客户挽回了18亿美元的损失，节约了数十亿美元。Nustad称：“我们正在收集并追踪大量素材，包括结构性与非结构性数据，因为你并不是总是知道你将在其中寻找什么东西。”
大数据技术中谈论最多的一项技术是Hadoop。该技术为开源分布式数据处理平台，最初是为编辑网络搜索索引等任务开发的。Hadoop为多个“非关系型(NoSQL)”技术(其包括CouchDB和MongoDB)中的一种，其通过特殊的方式组织网络级数据。
Hadoop可将数据的子集合分配给成百上千台服务器的处理，每台服务器汇报的结果都将被一个主作业调度程序整理，因此其具有处理拍字节级数据的能力。Hadoop既能够用于分析前的数据准备，也能够作为一种分析工具。没有数千台空闲服务器的公司可以从亚马逊等云厂商那里购买Hadoop实例的按需访问。
Nustad称，尽管并不是为了其大型的联邦医疗保险和医疗补助索赔数据库，但是HMS正在探索NoSQL技术的使用。其包括了结构性数据，并且能够被传统的数据仓库技术所处理。她称，在回答什么样的关系型技术是经实践证明最好用的解决方案时，从传统关系型数据库管理出发是并不明智。不过，Nustad认为Hadoop正在防止欺诈与浪费分析上发挥着重要作用，并且具备分析以各种格式上报的病人看病记录的潜力。
在采访中，那些体验过Hadoop的受访首席信息官们，包括Rotella和Shopzilla公司首席信息官JodyMulkey在内都在将数据服务作为公司一项业务的公司中任职。
Mulkey称：“我们正在使用Hadoop做那些以往使用数据仓库做的事情。更重要的是，我们获得了以前从未用过的切实有用的分析技术。”例如，作为一家比较购买网站，Shopzilla每天会积累数太字节的数据。他称：“以前，我们必须要对数据进行采样并对数据进行归类。在处理海量数据时，这一工作量非常繁重。”自从采用了Hadoop，Shopzilla能够分析原始数据，跳过许多中间环节。
GoodSamaritan医院是一家位于印第安纳州西南的社区医院，其处于另一种类型。该医院的首席信息官ChuckChristian称：“我们并没有我认为是大数据的东西。”尽管如此，管理规定要求促使其存储整如庞大的电子医疗记录等全新的数据类型。他称，这无疑要求他们要能够从数据中收集医疗保健品质信息。不过，这可能将在地区或国家医疗保健协会中实现，而不是在他们这种单个医院中实现。因此，Christian未必会对这种新技术进行投资。
IslandOneResorts公司首席信息官JohnTernent称，其所面临的分析挑战取决于大数据中的“大”还是“数据”。不过，目前他正在谨慎地考虑在云上使用Hadoop实例，以作为一种经济的方式分析复杂的抵押贷款组合。目前公司正在管理着佛罗里达州内的8处分时度假村。他称：“这种解决方案有可能解决我们目前正遇到的实际问题。”
2.商业分析速度加快
肯塔基大学首席信息官VinceKellen认为，大数据技术只是快速分析这一大趋势中的一个元素。他称：“我们期待的是一种更为先进的海量数据分析方法。”与更为快速地分析数据相比，数据的大小并不重要，“因为你想让这一过程快速完成”。
由于目前的计算能够在内存中处理更多的数据，因此与在硬盘中搜索数据相比，其计算出结果的速度要更快。即使你仅处理数G数据，但情况依然与此。
尽管经过数十年的发展，通过缓存频繁访问的数据，数据库性能提升了许多。在加载整个大型数据集至服务器或服务器集群的内存时，这一技术变得更加实用，此时硬盘只是作为备份。由于从旋转的磁盘中检索数据是一个机械过程，因此与在内存中处理数据相比，其速度要慢许多。
Rotella称，他现在几秒中进行的分析在五年前需要花上一个晚上。Rotella的公司主要是对大型数据集进行前瞻性分析，这经常涉及查询、寻找模型、下次查询前的调整。在分析速度方面，查询完成时间非常重要。他称：“以前，运行时间比建模时间要长，但是现在建模时间要比运行时间长。”
列式数据库服务器改变了关系型数据库的传统行与列结构，解决了另一些性能需求。查询仅访问有用的列，而不是读取整个记录和选取可选列，这极大地提高了组织或测量关键列的应用的性能。
Ternent警告称，列式数据库的性能优势需要配合正确的应用和查询设计。他称：“为了进行区别，你必须以适当的方式问它适当的问题。”此此同时，他还指出，列式数据库实际上仅对处理超过500G字节数据的应用有意义。他称：“在让列式数据库发挥作用之前，你必须收集一规模的数据，因为它依赖一定水平的重复提升效率。”
保险与金融服务巨头JohnHancock公司的首席信息官AllanHackney称，为了提高分析性能，硬件也需要进行提升，如增加GPU芯片，其与游戏系统中用到的***形处理器相同。他称：“可视化需用到的计算方法与统计分析中用到的计算方法非常相似。与普通的PC和服务器处理器相比，***形处理器的计算速度要快数百倍。我们的分析人员非常喜欢这一设备。”
3.技术成本下降
随着计算能力的增长，分析技术开始从内存与存储价格的下降中获益。同时，随着开源软件逐渐成为商业产品的备选产品，竞争压力也导致商业产品价格进一步下降。
Ternent为开源软件的支持者。在加入IslandOne公司之前，Ternent为开源商业智能公司Pentaho的工程副总裁。他称：“对于我来说，开源决定着涉足领域。因为像IslandOne这样的中等规模公司能够用开源应用R替代SAS进行统计分析。”
以前开源工具仅拥有基本的报告功能，但是现在它们能够提供最为先进的预测分析。他称：“目前开源参与者能够横跨整个连续统一体，这意味着任何人都能够使用它们。”HMS公司的Nustad认为，计算成本的变化正在改变着一些基础性架构的选择。例如，创建数据仓库的一个传统因素是让数据一起进入拥有强大计算能力的服务器中以处理它们。当计算能力不足时，从操作系统中分离分析工作负载可以避免日常工作负载的性能出现下降。Nustad称，目前这已经不再是一个合适的选择了。
她称：“随着硬件与存储越来越便宜，你能够让这些操作系统处理一个商业智能层。”通过重定数据格式和将数据装载至仓库中，直接建立在操作应用上的分析能够更为迅速地提供答案。
Hackney观察认为，尽管性价比趋势有利于管理成本，但是这些潜在的节约优势将被日益增长的能力需求所抵消。尽管JohnHancock每台设备的存储成本在今年下降了2至3%，但是消耗却增长了20%。
4.移动设备的普及
与所有的应用一样，商业智能正日益移动化。对于Nustad来说，移动商业智能具有优先权，因为每个人都希望Nustad能够随时随地亲自访问关于她的公司是否达到了服务级协议的报告。她还希望为公司的客户提供数据的移动访问，帮助客户监控和管理医疗保健开销。她称：“这是一个客户非常喜欢的功能。在五年前，客户不需要这一功能，但是现在他们需要这一功能了。”
对于首席信息官来说，要迎合这一趋势更多的是为智能手机、平板电脑和触摸屏设备创建适用的用户界面，而不是更为复杂的分析能力。或许是出于这方面的原因，Kellen认为这相对容易。他称：“对于我来说，这只是小事情。”
Rotella并不认为这很简单。他称：“移动计算影响着每一个人。许多人开始使用iPad工作，同时其它的移动设备正在呈现爆炸式增长。这一趋势正在加速并改变我们与公司内部计算资源交互的方式。”例如，Verisk已经开发了能够让理赔人在现场快速进行分析的产品，因此他们能够进行重置成本评估。他称：“这种方式对我们的分析产生了影响，同时也让每一个需要它的人随手就能使用。”
Rotella称：“引发这种挑战的因素在于技术的更新速度。两年前，我们没有iPad，而现在许多人都在使用iPad。随着多种操作系统的出现，我们正力争搞清楚其是如何影响我们的研发的，这样一来我们就不必一而再、再而三的编写这些应用。”IslandOne的Ternent指出，另一方面，为每一种移动平台创建原生应用的需求可能正在消退，因为目前手机和平板电脑上的浏览器拥有了更为强大的功能。Ternent称：“如果我能够使用一款专门针对移动设备的基于web的应用，那么我并不能肯定我将会对定制的移动设备应用进行投资。”
5.社交媒体的加入
随着脸谱、推特等社交媒体的兴起，越来越多的公司希望分析这些由网站产生的数据。新推出的分析应用支持人类语言处理、情感分析和网络分析等统计技术，这些并不是典型商业智能工具套件的组成部分。
由于它们都是新的，许多社交媒体分析工具可以作用服务获得。其中一个典型范例是Radian6。Radian6为软件即服务(SaaS)产品，近期已经被Salesforce所收购。Radian6是一种社交媒体仪表盘，为TwITter的留言、脸谱上的帖子、博客与讨论版上的帖子与评论中提及的特定术语以正负数显示，尤其是为商标名提供生动的直观推断。当营销与客户服务部门购买后，这类工具不再对IT部门有很严重的依赖性。目前，肯塔基大学的Kellen仍然相信他需要对它们高度关注。他称：“我的工作是识别这些技术，根据竞争力评估哪些算法适合公司，然后开始培训合适的人员。”
与其他公司一样，大学也对监督他们大学的声誉十分感兴趣。与此同时，Kellen表示，他可能还将寻找机会以开发专门用于解决学校所关注问题的应用，如监督学生入学率等问题。例如，监控学生在社交媒体上的帖子能够有帮于学校与管理人员尽早了解学生在大学里遇到的麻烦。Kellen称，目前戴尔已经做了这些工作，其产品支持公司探测人们关于故障笔记本电脑的推文。他称，IT开发人员还应当寻找一些办法将社交媒体分析得出的报警信息推送至应用中，以便于公司对相关事件快速做出反应。
大数据技术范文8
关键词：大数据技术；计算机；信息安全
随着计算机信息技术的迅速发展，大数据技术在计算机信息安全提供了有利的条件。大数据技术对计算机信息安全的数据进行快速的收集和分析，云计算技术对数据进行加工处理。为计算机信息安全提供的可靠的基础。同时，大数据技术在数据分析的有效性有待进一步的提高，这也是我们要攻克的难点。
1大数据技术在计算机信息安全中的应用现状
1.1大数据技术概述
大数据技术是一种现代化技术，核心技术由大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析组成。具体处理的过程如***1所示：先进行数据采集，再对采集到的原始数据所进行如***2的数据清理、数据集成、数据转换、数据规约操作后，后进行存储和数据分析。得到高质量的数据。随着大数据技术的发展，在计算机信息安全中应用更为突出。除此之外，必须要注意的是，大数据技术对于海量的数据在数据分析时也存在一定的困难。这也是本文研究的方向。
1.2大数据环境下面临的计算机信息安全问题
大数据技术已经深入各行各业，加上计算机信息的开发性，对计算机信息安全带来了问题。在大数据技术的应用过程中，没有和各行各业的需求相融合。导致大数据技术给计算机信息安全带来的效果不理想。所以实际使用期间，必须要深入理解用户需求[1]。实施大数据技术的过程中，计算机信息存储、信息的安全管理部到位，还有黑客的攻击、病毒的侵入，使得计算机信息在传输的过程或存储过程中的信息被窃取，直接威胁计算机信息安全。
1.3大数据技术在计算机信息安全中的应用现状
目前，关于大数据技术在计算机信息安全中的应用的研究比较多，并给出了相应的保障计算机信息安全的方法和技术。在企业应用领域，奇虎公司取得了业内瞩目的成果，其提出的“云+终端+边界”安全模型囊括了360的系列计算机产品，也大有扩张之势头，对于提高计算机信息安全保障质量具有一定的指向意义。
2大数据技术在计算机信息安全中的关键技术
2.1云计算技术
在大数据技术、云计算技术的快速发展，大数据技术处理的海量数据的信息安全方面，云计算技术为大数据技术提供了强大的技术支持。云计算技术通常会采用分布式存储技术，将数据存储在不同的物理设备中。这种模式不仅摆脱了硬件设备的限制，同时扩展性更好，能够快速响应用户需求的变化。从而保证数据的高可靠性和安全性[2]。
2.2加密技术
计算机信息化的快速发展，对于海量数据的处理必须满足信息计算机信息的安全，必须对海量的进行数据加密处理。在计算机信息的传输、保存期间定期检测数据，确保数据的安全性。同时在实践操作中应用数据加密安全技术[3]，杜绝计算机信息安全问题。
2.3数据备份技术
信息化的快速发展，给人们的生活提供了方便，但对计算机信息安全带来风险。在大数据技术中，数据的备份技术起到了很大的作用。通过数据备份技术为计算机信息安全提供足够的空间。目前在数据备份技术中，采用的存储介质为百度硬盘、移动硬盘、U盘、光盘这四种。各个企事业单位根据本单位的需求，选择相应的存储介质。同时要做到以便在发生突发状况时，比如断电、断网等，快速启动数据备份系统，防止数据丢失。
3大数据技术在计算机信息安全中的应用
3.1大数据采集技术
大数据采集技术在数据采集过程中，要考虑数据的安全问题，给予不同用户有身份验证。同时采取数据信息加密技术，利用数据传输过程的保真特点实现验证码和附加码的认证过程，从而加强对数据信息的完整性保护，继而更好地满足计算机网络安全防范的实际需求[4]。
3.2大数据存储技术
计算机信息的存储及传输要对信息进行保密和安全处理。大数据存储技术为海量数据的存储的安全性提供了保证。同时在计算机信息在信息的传输过程中，对计算机信息的数据进行加密保护。大数据存储和传统的数据存储的不相同，大数据技术应用表现形式是实时性。数据以每年增长50%的速度快速增长，特别是非结构化数据的增长。随着信息时代的进步，有越来越多的传感器采集数据、移动设备、社交多媒体等等，所以数据只能继续大幅增长。总而言之，大数据储存技术需要非常高性能、高吞吐率、大容量的基础设备。
3.3大数据技术、云计算技术
大数据技术和云计算技术在计算机信息安全中的应用是密不可分。大数据技术对计算信息安全的处理采用分布式结构处理。通过云计算技术的分布式处理、分布式数据库、云存储、虚拟化技术对海量数据的处理、存储。给计算机信息安全提供支持无论你采取何种数据分析模型，还是运算方式，它都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，以整理出有效的数据信息，并将其分配给各个相对应的客户，来处理因存储资源不足给用户带来的问题。大数据技术是海量数据爆发式增长所带来的一个全新的研究领域，对于大数据的研究，主要集中在如何对其进行存储和有效的分析，大数据是依靠云计算技术来进行存储和计算的。通过大数据技术和云计算技术的配合使用，给计算机信息安全带来便利。
4大数据技术在计算机信息安全中的应用展望
4.1建立安全服务后台
建立安全服务后台的，将通过对计算机信息进行认证、授权、监控、分析、预警及响应等服务管理，实时提供信息服务。大数据技术的应用，有效解决了海量数据的处理，为计算机信息安全提供了保证。
4.2大数据技术的安全智能化发展
为了预防计算机病毒的入侵和黑客的攻击，必须建立计算机智能化发展。有效预防和解决这些问题，在计算机信息安全维护中，对于计算机信息安全的智能化判定快速的提升，是值得大数据技术、云计算技术参考学习。
大数据技术范文9
关键词:大数据;计算机;信息处理
随着计算机开始在社会普及，成为大众消费品，关于计算机的应用造成了大量数据的产生，计算机需要处理的信息量逐渐增高，去进一步把计算机的信息处理的效率提高是非常必要的。这样做，既可以对有效信息进行正确处理，使它们可以充分发挥作用，还可以实现一些相互关联的数据间的转换，进一步提高安全性。人们对计算机处理技术的依赖性还在不断提高，为满足人们的需求，硬件与软件一并提高的现在，“大数据”因此而兴起。计算机需要在满足当下需求的情况下，在这样的“大数据”时代背景下，飞速发展迎接挑战。计算机信息处理技术当下的难以处理的问题除了可以被“大数据”技术的应用有效解决，还可以被促进发展。
1“大数据”时代以及计算机信息处理技术的基本概述
通俗易懂的来说，计算机信息处理技术的概念就是：首先将数据搜集整理在一起，之后将处理过的数据传送出去，完成一整套的数据加工过程，在这一过程中需要应用多种技术：通信技术、网络技术、传感技术、微电子技术，但这些技术都需要在计算机的作用下联系在一起，这样就使计算机信息处理技术构成了一种综合性较强的技术。所谓的“大数据”时代实际上就是将用数字化形式来把人们在日常工作与生活中所产生的数据分门别类的有效贮存起来。分类分析技术、自然语音处理技术、机器学习技术、遗传算法技术以及聚类分析技术，这五种方法都是基于大数据的应用技术下的重要技术。
2计算机信息处理技术所面临的挑战
2.1巨大数据信息的压力
因为本身数据信息原有基数就很大，互联网的不断发展又促使大量数据信息产生，使得对信息处理技术在存储空间、压缩技术与数据传输技术的要求提高。与此同时，各种信息需要被分门别类地整理好，在这个基础上，数据挖掘技术面临着满足人们多样化需求和提高检索效率的挑战，同时，对数据挖掘所提出的要求更加多样，在满足数据分类的基础上，要求有良好的信息检索能力与可视化。
2.2网络空间的安全问题
网络黑客的数量也在随着数据的增加而增加，因此在“大数据”时代下做好对信息的管理也是尤为重要的，要确保信息的安全保密，防止一切可能发生信息窃取、网络攻击的发生。，确保计算机用户信息不受损失与侵害，做好网络环境监控工作，减少非法分子对计算机用户的攻击，保证数据信息更加安全。
2.3分析提取有效信息的问题
随着大数据时代正在来临，纷繁复杂的数据大量而无统一结构标准，传统的分析技术受到了巨大的冲击，也面对着重重的挑战。因为实时性地处理信息数据是现在诸多领域的必要需求，实时性的数据所蕴含的信息，随着时间的拉长的而逐渐减少，所以如何在尽量保存数据所包含的所有信息前提下，提高计算机处理信息的能力，快速有效地提取有利用价值的信息，也是一个问题。
3运用大数据技术的计算机信息处理技术类型
3.1信息采集与加工技术
信息采集与加工对于计算机信息处理技术来说是一个关键点，并且也是信息处理技术发展的根基，换句话说，它就是对既定信息进行监管与控制，在加强软件的协作运转能力的同时，建立专门存储信息的空间存放，可以在下次使用时调用出来。首先根据客户需求对信息预处理，包括对信息做细微加工，删去或者添加一些东西。之后再对数据按照一定的分类原则进行分类。最后，把处理好的信息安全地传送给用户。这是一套完整的信息收集以及处理发送过程。
3.2信息存储技术
在“大数据”时代到来以后，信息的样式从单一的文字信息，发展为多种多样***片视频信息等等，这就需要存储大量信息，这就要求计算机存储能力不断提升。为了不造成数据浪费，大数据联系的信息处理技术，云技术出现在人们生活中，不仅改进硬件设施还将把更新计算机软件作为主要任务，从而加强信息数据的存储能力。
3.3数据高效索引技术与数据挖掘技术
数据高效索引的来源是大名鼎鼎的谷歌公司，此后便受到广泛关注。聚簇索引需要根据索引顺序排列存储结构，而互补聚簇索引的研究多建立在多副本索引上。这种方法的优点其一是方便了查询，其二是最重要的数据结构部分得到了各方面的提高。实时数据处理是大数据分析的一个核心需求，而以信息内容为基础的数据挖掘技术多用于网络搜集与分析，目前比较热门的是排序学习算法。
4“大数据”时代下计算机信息技术的发展方向
4.1开放式发展
“大数据”的前提就是源源不断的数据流，想要能够在时代潮流中不被落下，就要寻求开放式的发展。开放式的发展即是将单个的计算机利用互联网技术连接起来可以互相通信，共享资源。以开放式发展为主可以增强计算机有效利用信息的能力，借助网络的力量提高了信息的利用率，满足更多用户的实际需求。
4.2强化计算机信息处理技术与其他领域的融合
在其他科学领域的研究上，计算机信息处理技术可以提供极大帮助。从生物学到天体物理的研究，无不例外的可以利用数据平台来搜集和分析数据，利用计算机信息处理技术得到想要的研究信息。甚至在***府工作中，将计算机处理技术与大数据结合起来，分析处理大量的公众、社会的各类信息，可以研究整理出想要的想要处理的问题的初步方案。除此之外，社交网络、多媒体、商业机构等等各方面都可以与信息处理技术相融合。