云计算与大数据技术在广电有线网络中的应用

容经雄

（广东原创科技有限公司，广东 惠州 516003）

0 引 言

如何使云计算在广电行业中得到深入应用，同时推动整个行业的发展，是近年来广电业内专家学者不断探索与研究的重要课题。相关领域的专家和云计算公司结合实际情况提出了许多解决方案，例如媒体云、制播云以及云存储等，但真正得到深入应用的云计算项目并不太多，还未实现规模效应，并且也没有相应的生态链。如何将云计算落实到广电行业中，通过新技术来推动广电行业的进一步发展依旧是需要关注的重点。

近年来，大数据技术得到了突飞猛进的发展，许多学者都将大数据、智能化生产以及无线网络革命当作指导未来发展的三大技术变革。有研究认为，数据属于生产资料的一种，而大数据则是当今世界下一个提高竞争力与生产力的前沿内容。现阶段，越来越多的国家都开始通过对大数据的开发利用来尽可能在国际竞争中取得优势[1-3]。在此背景下，数字化向着数据化的转变与发展已经成为必然趋势。云计算是信息时代的产物，而大数据则是信息时代下经济增长的关键点。基于此，对广电行业来说，要想在当今时代实现进一步的发展，就需要充分把握把技术发展的机遇。

1 云计算与大数据技术概述

1.1 云计算技术

在云计算技术当中，主要包括虚拟化技术、并行编程框架技术以及分布式数据管理技术等，其技术框架如图1所示。

图1 云计算技术框架

1.1.1 虚拟化技术

在技术层面上，虚拟化主要是对计算机资源进行调配。在实际应用中，其能够有效打破应用系统对硬件的物理划分，可以保证架构的动态化，为物理资源的集中管理与使用提供条件。虚拟化最为显著的优势就是能够实现对系统弹性与灵活性的提升，减小成本并优化服务，实现对资源的高效利用。在表现形式层面上，虚拟化的应用形式包括两种。一是将具有强大性能的服务器分成众多独立小服务器，为不同用户提供服务；二是将众多服务器虚拟为一个强大服务器，实现特定功能。两者的关键都是统一管理，对资源进行动态分配，实现对资源利用率的提高[4-7]。

1.1.2 海量数据存储技术

海量数据存储技术包括分布式文件系统技术、分布式数据库技术等。具体来看，在分布式存储系统中，主要选择了能够扩展的系统结构，通过多台不同的存储服务器来实现对存储负荷的分担，借助位置服务器来对存储信息进行准确定位。其在提高系统可靠性、可用性以及存取效率的同时，还更容易进行扩展。

1.1.3 并行编程框架技术

在并行编程模式下，后台复杂的任务处理与资源调度对用户而言都是处在透明的状态下，可以有效提升用户体验。MapReduce是现在云计算应用非常广泛的并行编程模式，在该模式中将任务自动划分成众多子任务，利用Map与Reduce在大规模计算节点中做好对任务的调度与分配。

1.1.4 资源管理技术

在云计算系统中往往要处理大量的资源，这就需要使用到非常多的服务器，甚至会出现跨多个地域的情况。与此同时，云平台当中还运行着大量的应用，为了实现对这些资源的充分管理，并确保它们能够稳定运行，就需要有足够强大的资源管理技术。在多节点的并发执行环境下，多节点状态要保持同步。同时在单个节点发生故障的情况下，系统需要通过合理的机制来确保其他节点不会被影响[8]。

1.2 大数据技术

近年来，大数据逐渐成为研究的热点。具体来看，大数据的特点包括数据体量较大、数据类型丰富、价值密度较低以及处理速度较快。当前对于大数据技术还未有非常严格的定义，大数据的技术体系包含大数据平台构建相关技术与大数据挖掘分析技术。大数据技术框架如图2所示。

图2 大数据技术框架

1.2.1 大数据平台构建技术

大数据平台构建技术的重要基础就是云计算技术，云计算相关的关键技术都是大数据技术不可缺少的重要基础。分布式文件系统通过大量普通服务器的存储能力，实现大规模的文件存储。分布式数据库技术的作用就是存取海量数据，具有超大规模的数据读写能力。大数据处理技术则包括批处理与分析、近实时分析以及实时流处理，其中批处理与分析是用来在离线状态下进行数据处理，其他两个则是进行实时处理。在应用上，批处理的应用包括ELL、数据挖掘以及数据预处理，近实时分析应用在数据决策分析中，流处理模型则应用于实时统计系统、在线状态监控等[9]。

1.2.2 大数据挖掘分析技术

大数据挖掘技术以分布式计算平台为基础，能够实现对大规模数据的挖掘分析。结合底层计算平台的相关要求，针对各种传统数据挖掘算法进行优化，在必要的情况下需进行一定的简化来满足底层平台的相关要求。数据分析技术主要是基于数据储存管理来实现的，如文件属性分析技术、日志分析技术以及预测模型等。大数据技术并非是彻底的新技术，它是基于云计算技术并结合传统数据挖掘分析技术而产生的。

2 广电网络运营商在云计算与大数据时代下的机遇

2.1 从传统网络运营转变为数据运营

云计算与大数据技术的发展为广电运营商向数据运营商的转型发展提供了良好条件。大数据处理主要涉及数据采集、数据预处理、数据存储、数据分析以及结果展现等环节，各环节都和网络基础设施有着很大的关系。经过长期的发展，广电网络运营商在基础设施的建设与维护方面进行了大量努力，逐渐构建出了具有广泛覆盖面和较高可靠性的网络，同时还进行了双向化与数字化优化，拥有大数据运营的基础[10]。

在数据的来源方面，广电网络的前端能够实现对电台、电视台中内容资源的接收，其终端将会直接连接到用户家庭或用户的智能终端。整个网络所能够接收的信息是很丰富的，具有数据体量大、类型广等特征。此外，大量的数据资源也是广电网络运营商能够发展成数据运营商的关键所在。

在运营平台的建设方面，近几年广电网络运营商不断对当下的播控和传输平台进行技术方面的改造升级，例如对媒体云平台、基于云计算的内容分发平台以及互联网媒体云等的建设。随着科技水平的不断提高，各种先进技术在广电网络改造与升级的过程中发挥着巨大作用，能够给数据服务的进行带来技术方面的有效支撑。

在终端设备方面，数字机顶盒作为重要的终端接入设备，在实际应用当中发挥很大的作用。在今后的发展中，机顶盒会连接家庭中的各种智能家电设备，以此来帮助广电网络获取更广泛的数据信息资源。

2.2 从有线运营商转变为数据运营商

在近些年的发展中，越来越多的大中城市开始进行智慧城市建设。不管是在城市运行管理、居民服务还是产业服务等方面，都必须将信息化当作重要的基础。就实际情况来看，智慧城市当中的信息网络应当遵循利用与建设共同推进的理念，同时对原有网络资源的利用也要引起重视。有线网络有着很广泛的应用人群，同时广播电视属于家庭媒体的主要形式之一，传播的内容得到了严格把关，适合各类人群收听收看。智慧城市建设的最终目标就是要面向所有居民，让居民可以更便捷、高效地享受城市公共服务[11]。

3 云计算与大数据技术在广电有线网络当中运用的有效措施

3.1 重视云计算和大数据的战略价值

对广电有线网络来说，云计算和大数据技术的出现是新时代非常重要的一个发展机遇。广电有线网络要想跟上新时代发展的脚步，首先要做的就是转变自身观念，充分挖掘云计算和大数据所具有的战略价值，将云计算与大数据相关的技术运用到实际工作的各个方面，并对这些技术展开更进一步的研究。结合实际情况对应用的试点进行设置，在实践当中探索云计算与大数据应用的最佳方式。

3.2 探索广电网络特有的大数据

在广电有线网络中，一定要尽可能做到对大数据的充分应用，使其体现出更直观的经济效益。在现阶段，广电有线网络不但要跟踪研究大数据技术，而且还要对广电有线网络当中大数据的要点高度重视。

3.3 在广电网络当中深入应用云计算

如果大数据与云计算被分离开来，就没有了任何意义。无论是大数据的存储、处理、分析或挖掘等，都是依赖于云计算相关技术的。与此同时，通过云计算建立数据中心平台的成本并不太高，并且其具有支持异构、可动态扩容等特点，能够做到对整个数据中心平台的分级建设。

3.4 关注人才培养

无论是云计算还是大数据，都是在近几年兴起的技术。这些技术逐渐被应用到越来越多的领域，有着非常大的发展空间。要想在广电行业中使云计算与大数据技术所具有的价值得到有效发挥，做到针对广电新业态的有效创新，需确保广电行业当中具有掌握广电业务技术和云计算、大数据等新技术的高素质人才。广电有线网络相关企业需要重点培养自身的人才队伍，以此来为今后的发展提供更好的条件，确保在发展过程中始终都有充足的人才资源。

4 结 论

随着科学技术水平的不断提高，为了推动广电有线网络的进一步发展，必须要在其中更加深入的运用云计算与大数据相关技术。在未来的发展过程中，广电有线网络运营商一定要把握好云计算和大数据技术所提供的发展机遇，不断进行创新，从而真正实现长远发展。