SCI论文（www.lunwensci.com）
摘 要：在当下大数据快速发展的时代背景下,对数据的处理与管理是云计算应用的重要方面。服务是针对云计算环境下 的不同资源的使用方式。通过与传统流数据处理系统相比较,依托于云计算背景的流数据集成与服务能力更占优势,但在现代 社会环境下,也存在一定的问题。为了进一步提高云计算背景下流数据集成与服务能力,需要进一步强化流数据处理水平,提 高流数据集成与服务的精准性与稳定性。
关键词：云计算,流数据,集成,服务
Research on Streaming Data Integration and Service under the Background of Cloud Computing
LI Chen
(Jinan Technician College, Jinan Shandong 250000)
【Abstract】： In the current era of rapid development of big data, the processing and management of data is an important aspect of cloud computing applications. Services are for the use of different resources in the cloud computing environment. Compared with traditional stream data processing systems, stream data integration and service capabilities relying on cloud computing background are more dominant, but in the modern social environment, there are also certain problems. In order to further improve the stream data integration and service capabilities in the context of cloud computing, it is necessary to further strengthen the stream data processing level and improve the accuracy and stability of stream data integration and services.
【Key words】： cloud computing;streaming data;integrated;serve
0 引言
随着便携式设备技术水平的飞速提升,网络规模不 断扩大,社交、视频等应用程序无时无刻不在产生大量 的流数据 [1]。云计算是在现代科学技术水平下产生的一 种全新的计算方式,依托于虚拟化、动态可配置等技术, 实现将计算等服务依照需求通过互联网交付给客户 [2.3]。 可见,云计算技术是进行流数据处理的重要载体。在信 息化时代背景下,依托于大数据、云计算等技术,能够 有效开展流数据的集成、挖掘以及使用工作,进一步提 高网络监管效果、增加风险识别准确性,为相关领域 发展提供重要的技术支持。在实际进行流数据使用过程 中,确保数据的全面性、安全性以及时效性是进一步提 高数据应用价值的核心所在 [4]。流数据使用范畴越来越广泛,分析与研究云计算背景下流数据集成和服务改进 方法是当下关键性的研究方向。
1 流数据集成与服务现状分析
为了进一步探究云计算背景下流数据集成与服务方 式,首先需要全面、深入了解云计算背景下与传统处理 系统下流数据集成与服务两者之间的差异点,具体如 表 1 所示。
从表 1 中可以得知, 云计算背景下流数据集成与服 务能力有着非常大的进步,然而从现阶段社会发展需求 来分析,依托于云计算的流数据集成与服务仍然存在一 定的问题,具体表现在以下几个方面。
(1)现阶段依托于云计算的流数据集成与服务中实 时性是一个十分关键的优势,能够实现对数据的高吸收以及低延时处理。由于在单位时间内需要完成庞大规模 的数据处理工作,因此可使用的响应时间一般要以秒或 者毫秒进行计算。然而在当下依托于云计算的流数据服 务性能与水平被数据吞吐量大小、数据处理的延时性等 因素所限制,难以实现更高层次的提升 [5]。
(2)依托于云计算的流数据集成与服务中,动态适 应性是其又一重要特征。从理论层面上来看,依托于云 计算的流数据在实际应用与服务过程中,是能够进行之 后拓展与延伸的。通过对负载平衡运用以及服务资源使 用率进行分析,可以得知其与负载大小的变化成反比。 所以,需要尽可能在不同负载下维持稳定的性能 [6]。但 是,怎样达到动态灵活、依照具体需要合理配置流数据 负载,同时确保其可以有效契合其他关联系统,是当下 依旧需要解决的问题。
2 云计算背景下流数据集成与服务系统架构与发展策略
2.1 系统架构
如图 1 所示为数据流集成与服务的运行框架图。在 运行过程中框架由客户端与云端两个软件模块构成。当 客户端启动应用程序时,所发送的请求指令会到达云中 管理器中执行。紧接着资源管理器规划一个专门的应用 程序管理器来回应该请求。应用程序管理器先从客户端 获取设备的 CPU 处理水平、工作负载以及现阶段网络 宽带等具体特征。依托于客户端的动态信息资源与保存 在云中的静态应用程序特征,应用程序管理器在依照资 源分配算法的基础之上产生资源分配结果。在设备中划 分给客户端的组件进行线程启动,而其余划分给云的组 建叫作服务。应用程序管理器的主要功能是实现客户端 以及云间的数据输送。
2.2 发展策略
2.2.1 强化流数据处理水平
从现阶段云计算背景下流数据集成与服务发展现状 能够得知,流数据与传统数据之间有着本质的差异,要实 现流数据的个性化定制服务, 依旧存在较多的问题需要解 决。针对当下流数据服务抽象模型中存在的问题,流数据 处理水平不高是导致问题产生的关键所在。为此, 在后续 开展流数据服务模型研究工作时, 在模型设计过程中就需 要适当的降低处理方式的繁琐性, 并且进一步提高服务定 制的灵活性,为流数据的连续查询与处理计算带来较大 便利,从而提高服务水平与应用性能 [7.8]。为了更好地解 决现阶段流数据模型编程中的问题,在后续探究工作中, 能够依托于流数据服务模型,基于服务运营以及操作改 进等层面创新编程方法,最终达到服务优化的目的。
2.2.2 提高流数据集成与服务的精准性与稳定性
为了进一步提高云计算背景下流数据集成与服务的 精准性与可靠性,一方面要及时进行硬件设备的更新, 最大程度避免因为硬件故障引发较大的流数据风险 ;另 一方面要借助于中高端服务器,构建一个高效、稳定的 云计算平台。此外,重视对负载环境、服务需求等因素 的分析与探究,也是确保云计算背景下流数据稳定性的 重要措施,依托于合理有效途径,整合不同方式,规划 数据备份方式以及目标恢复流程,最大程度降低流数据 处理水平与数据处理实时性要求高、处理稳定性好之间 的冲突 [9]。如表 2 所示为依托于云计算的流数据服务稳 定性维护模式比较,从中能够得知依托于云计算的流数 据服务稳定性维护的特征及适用环境,为接下来的研究工作提供重要帮助。
3 结语
综上所述, “互联网 +”时代背景下,随着大量数 据在人们日常生活中的广泛运用,流数据也得到了快速 发展。在数据时代极大改善了人们的生活便捷性,进一 步提高云计算背景下流数据集成与服务能力,对推动物 流、物联网等相关领域发展有着重要作用。
参考文献
[1] 王桂玲,韩燕波,张仲妹,等.基于云计算的流数据集成与服务 [J].计算机学报,2017.40(1):107-125.
[2] 李学俊,吴洋,刘晓,等.混合云中面向数据中心的工作流数据 布局方法[J].软件学报,2016.27(7):1861-1875.
[3] 李鹏飞,刘春宇,海军.云计算环境下关联性大数据实时流式 可控聚类算法[J].科学技术与工程,2018.18(7):185-190.
[4] 张仲妹,刘晨,苏申,等.SDaaS:一种传感流数据的服务化封 装方法[J].计算机学报,2017.40(2):445-463.
[5] 李新鹏,高欣,阎博,等.基于孤立森林算法的电力调度流数据 异常检测方法[J].电网技术,2019.43(4):1447-1456.
[6] 许冠英,韩萌,王少峰,等.数据流集成分类算法综述[J].计算 机应用研究,2020.37(1):1-8+15.
[7] 赵鹏,周志华.基于决策树模型重用的分布变化流数据学习 [J].中国科学(信息科学),2021.51(1):1-12.
[8] 贾焰,方滨兴,汪祥,等.泛在网络空间大数据“雾云计算”软 件体系结构[J].中国工程科学,2019.21(6):114-119.
[9] 李亚歌,叶春杨,周辉.云计算和大数据环境下工作流数据感 知调度[J].海南大学学报(自然科学版),2019.37(2):127-133.
关注SCI论文创作发表，寻求SCI论文修改润色、SCI论文代发表等服务支撑，请锁定SCI论文网！
文章出自SCI论文网转载请注明出处：https://www.lunwensci.com/jisuanjilunwen/53492.html
