云计算背景下流数据的集成与服务发展研究

莫晓楠

（广东省电信规划设计院有限公司，广东广州，510630）

0 引言

近年来，时代呈快速发展趋势，在日常生活中可以发现各式各样的互联网设备，此现象表示大数据时代已经到来。同时这也说明了，不同类型的数据将长期是增长的趋势，在众多数据中，流数据由于具备实时性的特点，来自不同类型的设备传输，在其数据系统中发挥着越来越重要的作用。

1 流数据的集成与服务相关概念

1.1 流数据的概念

流量数据指的是随时间变化、无边界且即时确定的数据元素的排列。进而可以表明，流量数据排列状况一般情况下都会按照时间序列来进行排序，存在一定的实效性。它的处理与集成包括通过数据流连接“操作员”和“处理单元”。大多数数据处理过程都是通过操作员对数据进行转换和处理。接受算子后，数据源将向下个算子发送新的数据处理，这种方式可以使数据处理完成的结果正常输送到设备或者是应用中[1]。

图1 流数据集成处理抽象模型

1.2 云计算环境下的数据集成服务及特点

时代飞速发展，大数据时代已经到来，数据的计算、储存与工作，大部分平台都采取了云计算。从这点我们可以看出来，第三代数据处理的开发是数据处理系统的发展阶段。云计算的大力推广是一个非常重要的原因，对于这些数据也有展开充分研究，结果表明，云计算环境中的数据流和服务集成一般具备完全支持多个用户共享和使用并随时可用的功能。同时，它们还具备有实时可扩展性、容错性与动态性等较多特点，此类特点的意义非常明确。具体分析来看，是能保证在云计算的真实环境下，流数据的实际操作和服务不再简单地反映低性能的方式，而且实际上可以让大量不同的用户在共享数据流处理结果的同时，数据处理的速度也可以达成非常高的处理速度。例如，对某项数据的处理可以获得每秒10000条数据的处理状态，这保证了整个服务的效率[2]。另一方面，当它使用到实际工作中时，要保证处在不用的负载情况下，整个流量数据依旧可以保证很好的性能，这样肯定可以更好的使资源得到更加合理化的控制分配。另外，还需注重的是对数据展开解决时，云计算是可以很好的保证解决工作的容错率，而且容错的开销也很小。这种形式，可以从根本上解决因为丢失数据或者是数据不完善所产生的损失，所以对于相应流数据服务角度来看，可靠性一直是最重要的考虑因素。

2 基于云计算的流数据集成云服务分析

2.1 流数据集成

流数据集成的问题各式各样，总结为四个方面，分别是流处理引擎间的集成、多个流数据源的集成和流处理引擎和传统数据库的集成。其目的是促进更快地分析和处理数据，特别是规划和分析许多数据源。这也表明，在大数据时代，众多数据源的协助计算也是分析数据的有效方法。流数据的处理将不单单集中在动态化的流数据处理上，还会更加集中在，传统数据库静态化数据搜索上，由于云计算环境下的流数据处理实际过程中需要考虑的问题非常多，这就导致具体工作难免会面临一定的挑战。因此，为了科学地整合好流数据的集成工作，就要选取更有针对性的措施进行解决，只有这样才能更真实广泛地反映出数据的可靠性和真实性[3]。

2.2 基于云计算的流数据查询操作

云计算环境下的数据流查询操作是一种流行的应用。聚焦和选择是流数据的基本操作。连接和聚焦的操作比选择和投影的耗时，问题也更多。而怎么才可以从传统数据操作中创新这两个方面的操作是一个非常值得思考的问题，也是当下关注的重点。在流数据的探究中，它真实时效的特点，会给云计算带来新的挑战。流数据集成和服务的运行框架如图2所示。运行时框架由客户端和云端的软件模块组成。

图2 流程数据集成服务框架

3 有关云计算环境下流数据集成与服务的科学发展方法

3.1 开展集成与服务时需将数据处理延迟性进行降低

有关流数据处理人员在进行高速数据展开、高速吸纳和大规模数据输出工作时，这其中最重要的一点应该是尽可能减少数据处理的延迟，这一点是当前数据集成和服务工作中最主要的困难[4]。在云计算的特定背景下，想要真实的把数据的延迟性和数据的吞吐量限制在合理范围内，这就需要相关人员依据流数据工作的情况，设计出一种较为独一无二并且与定向数据不存在任何关系的系统优化模式。采取这种模式就可以保证流数据在工作过程中，可以平稳进行不会产生较多外来因素，为此流数据处理就得到最为可靠的保证。并且，数据管理人员必须对流数据操作阶段，设计出科学的优化方式，进而完成针对性较强的较好的处理方案。

3.2 科学认识流数据与传统数据的不同点

从目前的情况来看，可以直接看出来在实际处理流量数据时，当前数据与传统数据之间仍有着许多的差异。因此，在数据处理方面，工作人员也需要科学地改变他们对数据处理的思想观念，但是必须要注重问题就是，想要将科学化发展转变为定制服务，虽存在一定优点，此后需解决的难题则会更多。通过对于目前存在的模型进行抽象分析，结果表明，这期间最为重要的一个问题依旧出现在流数据处理方面，这一点还未完全成熟。如果想阻止这一问题继续产生，可以在伺候流数据模型分析时，比如设计在媒体数据服务模型时，尽最大可能性降低流数据处理方法的条件，使处理方式较为简单。另一方面，注意流数据的解决形式，我们亦必须尽力增强服务的灵活性，使流数据更加快捷不停歇的计算和查询工作，为了更好的便于服务和便于使用，科学地关注线性流量数据模型编程问题，在下一步的研究过程中，以流量数据服务模型为基础，从而在优化业务运营和操作优化角度科学改进实际的编程方法，必将使整个流数据服务做得更好，让流数据服务工作的发展越发具备优化性的特色。

3.3 流数据处理工作时必须注重数据特点

为了基于云计算环境下实现流数据的集成与服务，需要针对流数据自身特点选取有效对策。流数据一般都具有较多特点，例如变化大、流动性较强。进而，如果想设计一套覆盖率更高的有效基准计划，总体可能概率是很低的。这就表明动态人格数据将难以应用于普遍共存的计划。应当指出的是，相关人员应最大可能装备好流数据负荷，以提高动态过程中的适应性，这无疑可以使其它程序其中的急转程序得到更加彻底的运用[5]。利用相对实例的详细叙述，流数据处理工作在云计算环境下，可以科学地选择一种多租户形式进行对应的实验探究，还可以对流数据处理过程中与对实际共同需求以及流数据处理过程中所形成的数据载荷进行有目的性的解析概括，从而可以实现相关领域的流数据，还需要着重的是，参与流数据处理的人员要自觉提高整体素质，因为通过这种方式，才可以在处理流数据的工作中更好地理解数据的特征，从而更好地执行数据处理工作。

4 挑战与展望

4.1 流数据服务模型

由于当前的服务抽象模型不具有实时、不间断和不断变化地高效处理方法，进而流数据服务进程中在服务编程于建模方向都面临着很多的困难。从数据传输服务自身特点，找到可以满足数据流应用的特殊条件。

4.2 对于云计算下数据流服务优化分析

在现代数据时代，数据服务在人们生活中存在较高地位。伴随着流数据飞速发展，高吞吐与延迟是大规模流数据面对的一个重大问题。这些问题可以根据负载条件进行组合或是独自进行。比如：实行算子资源的分派、动态分区数量等。

5 结语

文简单阐述了数据发展的方向，大数据时代的应用和发展问题，以及未来大量数据集成与处理必须面临的问题和挑战。其研究成果在日常物流、通信、互联网等范畴都有极高的研究价值。