云计算在移动社交中的应用研究

☆丁茜

（沈阳师范大学计算机与数学基础教学部，辽宁沈阳 110034）

云计算在移动社交中的应用研究

☆丁茜

（沈阳师范大学计算机与数学基础教学部，辽宁沈阳 110034）

随着移动设备的普及，人们已经逐渐从传统的信息获取和社交方式中转变过来，基于移动环境的用户社交已经占据着人们越来越多的时间。面对越来越庞大的数据增长，如何保证数据的高效存储和传输是当下亟需解决的问题。基于云环境的数据存储空间在此背景下应运而生，云环境能够为用户提供快速的数据存储、查询以及基于数据分析的多种功能。

移动社交；数据存储；数据分析；位置推荐

随着移动网络的大量普及以及伴随着的网络带宽和速度的升级，移动社交已经逐渐成为日常社交的主流方式。由于手机等移动设备的功能和硬件不断升级，移动设备已经能够完成人们日常生活中的绝大多数工作。面对移动社交中如此庞大的用户数据量，如何在保证用户体验的基础上提高用户社交信息的存储和查询是一个值得深入研究的问题。

移动社交区别于传统社交的一个重要特点是移动社交的LBS信息，根据用户LBS信息的社交有别于传统模式的社交形态这一特点，国内绝大多数移动APP上都有基于LBS信息的社交构建体系，面对过亿的用户量如何精准高效地保证LBS推荐的准确性无疑是一个重要的研究点。

以国内移动社交APP首位的微信为例，微信的DAU过亿，一方面需要实时地处理用户的动态请求；另一方面需要根据用户的LBS社交请求进行位置推荐，如此大量的请求无疑需要高容错、高可用性的架构支持。基于云计算的数据存储和查询体系在处理此类问题上具有先天的优势，云计算环境采用多台服务器协同互联的方式进行数据存储和查询，当云环境中机器发生宕机时，调度程序能够根据当前环境的机器资源进行动态分配，保证数据资源的均衡性和存储有效性。可见，正是如此有效的系统架构才保证了移动社交的稳步发展。

一、云计算概述

云计算（Cloud Computing）是由分布式计算（Distributed Computing）、并行处理（Parallel Computing）、网格计算（Grid Computing）发展而来的，是一种新兴的商业计算模型。狭义的云计算是指将多台计算机通过网络的方式进行互联，多台计算机之间通过网络通信。广义的云计算是指多台计算机之间构建通信集群，集群之间通信可以定义多种方式，进行数据通信和数据交换。当集群中机器发生宕机或者异常时，集群可以利用容错机制，将落到宕机机器上的数据进行复制备份，并将数据存储请求重定向在集群中工作正常的机器上。图1为IBM蓝云的架构图。

图1 IBM蓝云架构图

云计算系统运用了许多技术，其中，以编程模型、数据管理技术、数据存储技术、虚拟化技术和云计算平台管理技术最为关键。

1.编程模型

Mapreduce计算框架是由google组织开发，其对于语言的支持包括java、python和c++等。它的应用领域主要是大规模的数据服务，可进行TB级数据的高效处理。由于封装了底层的数据细节，开发人员只需要做简单的实现就可完成一个并行计算框架。MapReduce模式的思想是将要执行的问题分解成Map(映射)和Reduce(化简)的方式，先通过Map程序将数据切割成不相关的区块，分配（调度）给大量计算机处理，达到分布式运算的效果，再通过Reduce程序将结果汇整输出。

2.海量数据分布存储技术

云计算由多台服务器互联构成，为了保证数据服务可以提供给多个用户，因此云计算系统采用分布式数据存储方式，多台服务器之间可进行数据备份来保证数据存储的可靠性。云计算环境中数据存储广泛应用的是google的gfs和hadoop团队基于gfs开发的hdfs。

GFS即Google文件系统（Google File System），是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。GFS的设计思想不同于传统的文件系统，是针对大规模数据处理和Google应用特性而设计的，它运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能，给大量的用户提供总体性能较高的服务。

二、移动社交

国内以微信和陌陌为首的移动社交是时下比较热门的社交形态，这种社交形态是随着移动网络和手持设备的发展而兴起的，分为三个主要发展方向。

1.陌生人交友

陌生人社交是区别与熟人社交的一类方式，这类平台更倾向于交友属性而非媒体属性。因此相对而言，此类平台更容易聚集用户，同时因为基于陌生社交的方式，用户参差不齐，质量可能相对不高，后期的平台维护会相对困难。

2.兴趣社交

兴趣社交是最近流行起来的社交方式，根据用户的兴趣进行聚合。目前，今日头条、一点资讯和豆瓣都是采用这种模型，此类方式能够将人群进行比较合理的划分，聚合出的用户群质量也相对较高。

3.社交媒体平台

社交媒体平台主要是以内容分享为主，通过将视频、音频和动图等内容进行内容推荐来聚合用户、传播新闻事件，由于具有媒体属性通常以资讯为主。

三、云计算下的移动社交

网络的发展拉动了网民数量的增长，网络宽带的升级和提速使越来越多的用户从传统的PC平台转向移动平台，在移动平台上运用云计算技术分析挖掘有价值的数据信息具有非常重要的意义。

移动平台能够相对实时地获得用户地理位置信息，这对于挖掘用户的兴趣偏好非常有利。通过分析用户实时的地理位置信息的变化可对用户的兴趣进行修正和分析。用户近期的签到信息能够反映用户最近的兴趣变化，倾向于美食、读书或者电影等。国内移动社交代表类APP微信和陌陌最开始即凭借LBS信息开拓市场，主打通过用户位置信息进行临近用户推荐。一方面，这种方式极大地促进了用户LBS信息的充分利用；另一方面，用户对陌生社交的好奇和渴望也推动了此种功能的扩展。

在处理大量的移动信息数据时，能够根据用户的地理位置信息和兴趣标签信息进行用户推荐，或者进行实时的内容推荐，这在国内诸如美团、百度糯米等都有着非常明显的应用，并取得了很好的数据价值。同时可以通过大众用户对当前餐厅的评价进行打分，提供给用户进行筛选参考。

根据用户历史的夜晚交车时间点和地理范围，分析用户的行为特点，并根据用户习惯进行服务车辆规划，提升用户的叫车体验，这在国内的打车类软件中有着明显的应用。

用户在共享实时地理位置时，能够实时地检测当前的环境情况，对于一些社会事件能够作为第一现场进行传播共享，每个人都可以作为一个自媒体或者新闻工作者，及时追踪现场的环境破坏情况或者各类社会事件。在国内以今日头条最为突出，今日头条基于用户内容的推荐取得了非常好的效果。

本文从云计算的角度出发，分析了当前网络发展催生出的用户社交形态的变化，用户已经逐渐从传统的PC社交方式转向移动端的社交方式。移动端的社交方式也存在多种样式，结合云计算环境下数据处理和存储技术，以移动平台为依托，能够为用户分享和推荐一些更有价值的信息。

[1]李德毅,张天雷,黄立威.位置服务：接地气的云计算[J].电子学报,2014,(04)：786-790.

[2]刘海鸥.面向大数据知识服务推荐的移动SNS信任模型[J].图书馆论坛,2014,(10)：68-75.

[3]赵祥模,惠飞,史昕,马峻岩,杨澜.泛在交通信息服务系统的概念、架构与关键技术[J].交通运输工程学报,2014,(04)：105-115.

[4]郭敦,张天财.论移动互联网环境下高校“泛在学习”的构建[J].电脑知识与技术,2012,(09)：1993-1994,2004.

[5]刘宴兵,刘飞飞.基于云计算的智能手机社交认证系统[J].通信学报,2012,(S1)：28-34.

[编辑：郑方林]

G434

A

1671-7503（2017）11-0016-02