大数据时代的网络发展

蒋文华+苑朔

【摘 要】移动互联、社交网络、电子商务等极大地扩展了互联网的范围。随之而生的大数据、云计算技术发展极大地改变着我们的生活，网络发展也逐渐进入了智能化时代。论文探讨大数据发展带来的变革，浅析了大数据的特点、应用及未来网络发展。

【Abstract】Mobile internet， social networking and e-commerce have greatly expanded the scope of the internet. The consequent big data and cloud computing technology has greatly changed our life， and the network development has gradually entered the era of intelligence. This paper discusses the changes brought by the development of big data， and analyzes the characteristics， applications of big data and future development of network.

【关键词】大数据；网络；发展

【Keywords】big data； network； development

【中圖分类号】TP393 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2017）07-0175-02

1 大数据“4V”特征

①体量大（Volume），即数据巨大，从TB级别跃升到PB级别；

②种类多（Variety），即数据类型繁多，不仅包括传统的格式化数据，还包括来自互联网的网络日志、视频、图片、地理位置信息等；

③速度快（Velocity），即处理速度快，处理工具演进快；

④真实性（Veracity），即商业价值高但是价值密度低，追求高质量的数据。

2 大数据应用的主要体现

第一，分析使用和二次开发。对大数据进行分析能得到隐藏在数据背后的信息，提升对客户的理解。对大数据的二次开发通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验。大数据技术对人们工作生活的影响除了体现在经济方面，在政治文化等方面也有着深远影响。同时大数据发展的融合特点，也快速融入和重构了很多传统行业，三分技术，七分数据，通过对海量数据的掌握和分析，才能在当今这个信息社会做出准确高效的决策[1]。

第二，大数据处理流程可以分为：生成、采集、存储、分析处理和应用。特别是运营商可以通过部署DPI（Deep Packet Inspection深度包检测）系统，从应用层流量中检测识别各类业务数据。通过数据挖掘技术，实现服务差异化，进行精准营销。同时可以进行应用创新、网络优化、云资源出租等多方面的二次开发。大数据在零售行业、金融行业、医疗、教育、农业生产、智慧城市、环境天气等领域都取得了蓬勃的发展和广泛的应用，

3 典型的应用场景

3.1 兴趣推送和流量经营

通过对用户的移动和互联网业务数据进行分析，获知用户兴趣，有针对性地对用户推送音乐、视频、游戏和应用，同时提升用户使用流量。

3.2 营销分析

完善营销和服务模型，对不同的客户群体提供合适的服务，同时可以利用数据分析对营销和服务活动进行分析改进[2]。

3.3 网络安全和社会安全

建立分析模型，监测大量网络活动和相应访问行为，识别潜在的安全威胁，提前防范网络攻击、网络入侵等可疑模式。

3.4 设备管理

企业通过收集和分析传感器数据流，包括用电、温度、湿度和环境等无数潜在变量，预测设备故障，及时进行预防性的维护，确保项目正常运行。

3.5 供应链

根据销售、生产供应、物流仓储等多方面的数据提前做出相应调整，尽可能使产业链做到最优，提高企业竞争力和效益。

3.6 教育

通过大数据的分析来优化教育机制，也可以作出更科学的决策，这将带来潜在的教育革命，在不久的将来，个性化学习终端将会更多地融入学习资源云平台，根据每个学生的不同兴趣爱好和特长，推送相关领域的前沿技术、资讯、资源乃至未来职业发展方向。

3.7 环境

借助于大数据技术，天气预报的准确性和实效性将会大大提高。同时通过大数据计算平台，人们将会更加精确地了解重大自然灾害的运动轨迹和危害的等级，有利于帮助人们提高应对自然灾害的能力。

3.8 政府管理

大数据时代的网络流量由纵向转为横向，内部的信息交换占到了大部分，同时流量具有不定向性，突发性大。而能够感知用户业务需求将是大数据发展时代网络发展的方向和趋势。大型的统一的云计算平台， 带来海量的存储和极速的处理，运营商网络也朝着数据中心的方向发展，包括5G和交换设备在内，未来的网络将成为统一开放的平台。网络不再仅仅只是承载业务，而是向着更高层次发展，能够处理和分析用户业务，进而创新的运营业务。

4 结语

大数据技术迅速发展也有很多问题急需解决。每个人的各类个人信息都被记录和保留下来，并且进行分析和利用，这其中就存在着巨大的信息安全漏洞，近年来备受关注的网络诈骗和互联网实名制等社会现象都是大数据时代下的真实写照。大数据网络安全的可视化越来越重要，通过可视化感知数据变化，识别安全风险，可以更加主动的防范和处理安全威胁。

【参考文献】

【1】任崇广.面向海量数据处理领域的云计算及其关键技术研究[D].南京：南京理工大学，2013.

【2】王鹏.走进云计算[M].北京：人民邮电出版社，2009.endprint