基于大数据的高能效数据中心服务器研究

冷烽

（常州市第一人民医院 江苏 南京 210000）

引言

随着互联网技术快速发展，智能穿戴、智能硬件、移动应用等技术发展，越来越多的终端应用场景下都需要可靠的在信息服务技术，而且目前的数据量也越来越大，数据规模越来越大，基于大数据的高效能中心服务器建立就显得十分重要了。通过在线服务技术，可以实现不同终端获取信息需要，从而实现信息的发送、接受以及同步等功能。目前云服务技术以及各种信息传输技术都是基于HTTP技术来完成地，但是随着时代发展和硬件计算能力提升，对于信息服务效率和质量提出了新的要求和新的期待，这就需要提供建立更加高效的中心服务器，要求在算力、计算速度、以及吞吐量方面更具有优势，同时在移植性、维护性、效率性方面要具有更强的优势[1]。

1 基于大数据中心服务研究概述

在基于大数据高性能数据服务器被提出之前，传统的网站服务（web）、接口服务（移动端）架构设计都是体现了“一站式”的设计思路。这种“一站式”的设计思路往往在一个服务事件中设置了很多的外部接口和模块，一方面便于外部的访问，另外一方面功能拓展。而且传统设计的方案往往都是采用自顶而下的分层设计思路，这样便于不同设计团队的设计，而且便于架构维护和开发。这里就以一个web网站开发为例，在网络架构中一般包含了很多层级，每一层级都有着自己的功能和作用，每一层之间还有各种模块和结构。例如web服务中至少包含了表示层、业务层（逻辑控制）、服务层、数据访问层、持久层5层。但是这种分层设计存在着很大局限性，主要保障各层之间的联系性过于紧密，一旦一个层级没有编辑成功，就会影响这个站点部署问题。但是随着人工智能技术以及大数据发展，对于服务器性能提出了更高的要求，使得服务器能够进行大规模计算，同时计算的速度也要满足相应的要求，这样就使得基于大数据的高效能数据中心服务器的概念被有效提出来了，它能够通过智能硬件以及大数据技术和云计算技术来满足大规模计算需求[2]。

2 大数据中心服务器存在着很大的安全问题

现阶段为了大数据中心服务器安全性，很多企业也应用了很多技术手段，其中一个十分常见的技术就是通过交换机的端口绑定实际的MAC地址和IP地址来抵御外界黑客的非法入侵，这种方法具有一定的效果，但是在长期应用过程中也存在着很大的安全隐患，主要表现在以下几个方面。第一，在将端口和主机标定的过程中需要对于每一台电脑进行相应的设置，这样就显著增加了工作的强度和难度，而且设置过程十分繁琐。第二，随着黑客入侵技术地提高，黑客在选择入侵过程中能够轻易修改实际电脑的MAC和IP地址，或者直接伪装成相应的地址进行入侵，这样就能够很轻易蒙蔽数据仓库系统，从而轻易进入系统当中获得所需要的数据。这种技术目前已经被时代所淘汰。另外很多企业的信息管理系统安全防护等级低，使得企业的数据安全存在着很大的安全隐患，对于企业发展都是十分不利的[3]。

3 促进大数据的高能效数据中心服务器发展的几点建议

3.1 注意数据之间的相关性

相关性是大数据技术很重要的一个特征。在大数据环境下，通过分析数据之间的相关性，往往可以得出来很重要的结论。具体的实现过程就是通过相关分析大量数据来挖掘数据背后存在的显著性的统计因素，然后利用这些统计因素进一步分析得到预期结果。进行相关分析的技术手段有很多，常见的手段有基于最小二乘方法或者利用多回归模型来构建大数据模型，然后进行回归分析得到影响变量的主要因素，最后这些因素就可以广泛应用于行业的各个系统的评估过程，同时通过对于各种数据的分析处理，往往得出结论更加可靠，比人为主观得到数据更加有说服力[4]。

3.2 构建更加安全的防护体系

在建立中心服务器过程中需要建立一个更加完善的系统防护系统，使得这个防护系统能够将入侵检测和入侵防护更好结合在一起，从而更好抵御外部的恶意攻击。在构建管理系统过程中需要从以下几个方面出发：第一，要对于企业系统防护系统登记和防护能力进行科学合理地评估，对于系统存在的安全漏洞进行详细排查，从而制定更加完善修补方案，通过建立不同的权限访问制度来加强对于核心数据的保护力度。第二，要加强对于入侵检测系统建立，有效防止各种非法入侵和病毒攻击，充分利用强大的杀毒软件和相关数据仓库安全技术，保障数据仓库系统防护等级，从而维护企业内部数据安全性和稳定性。经常提醒相关人员进行杀毒软件和系统补丁的升级，从而提高相关工作人员安全防护意识，从而有效降低潜在的数据仓库安全风险。第三，建立完善的数据仓库服务管理制度，完善紧急服务系统，做好关键数据的备份，同时利用数据恢复技术来及时恢复重要数据。通过完善管理来提高数据管理的质量，从而更好为患者提供更加优质的服务[5]。

4 结语

高效能大数据服务器应用大大提高了大规模数据计算的效率问题，从而更好地发掘数据背后的规律，为客户推出更加优质的服务，提高人们的生活质量。