王青江?劉哲?鄭林琳?劉雨濛

【摘要】：文章以大數(shù)據(jù)與云計(jì)算分析的結(jié)合這一熱點(diǎn)問(wèn)題為研究背景，分析了大數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)存儲(chǔ)特點(diǎn)和面臨的相關(guān)問(wèn)題，進(jìn)而介紹了大數(shù)據(jù)分析以及面臨的挑戰(zhàn)。在此基礎(chǔ)上對(duì)基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵技術(shù)以及目前的解決方案進(jìn)行了探討。

【關(guān)鍵詞】：大數(shù)據(jù);云計(jì)算;大數(shù)據(jù)分析

隨著通信行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的不斷加劇，運(yùn)營(yíng)商如何有效地利用龐大的信令數(shù)據(jù)進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)深度運(yùn)營(yíng)和精確營(yíng)銷(xiāo)已經(jīng)成為當(dāng)務(wù)之急，急需一種可控投入就可滿(mǎn)足可控信令數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，并能高效地對(duì)其分析、挖掘信令數(shù)據(jù)價(jià)值的數(shù)據(jù)平臺(tái)。BigData”大數(shù)據(jù)”是繼云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后IT產(chǎn)業(yè)又一次顛覆性的技術(shù)變革，對(duì)國(guó)家治理模式，對(duì)企業(yè)決策、組織和業(yè)務(wù)流程，對(duì)個(gè)人生活方式都將產(chǎn)生巨大的影響。在研究領(lǐng)域，麥肯錫認(rèn)為，數(shù)據(jù)已成為流入全球經(jīng)濟(jì)每一個(gè)領(lǐng)域的洪流。大數(shù)據(jù)完全能夠成為企業(yè)的新型資產(chǎn)，形成競(jìng)爭(zhēng)力的重要基礎(chǔ)，并發(fā)揮重要的經(jīng)濟(jì)作用。IDC認(rèn)為，大數(shù)據(jù)處理將在2012年成為一項(xiàng)必備能力。Gartner認(rèn)為，2015年超過(guò)85%的財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)將在大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)中失去優(yōu)勢(shì)。2012年3月，奧巴馬政府發(fā)布了“大數(shù)據(jù)發(fā)展計(jì)劃”，并將其定義為“未來(lái)的新石油”。這一系列事件使得大數(shù)據(jù)成為又一個(gè)炙手可熱的名詞。電信運(yùn)營(yíng)商引入大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過(guò)可控的成本實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分層的同時(shí)，通過(guò)縮短數(shù)據(jù)處理路徑和提供超大數(shù)據(jù)處理帶寬，有效減少數(shù)據(jù)分析響應(yīng)時(shí)間，提升信令分析的業(yè)務(wù)價(jià)值，增強(qiáng)運(yùn)營(yíng)商核心競(jìng)爭(zhēng)力

云計(jì)算是網(wǎng)格計(jì)算、并行計(jì)算、分布式計(jì)算的發(fā)展。云計(jì)算把大量的存儲(chǔ)和計(jì)算資源，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接起來(lái)進(jìn)行統(tǒng)一的管理和調(diào)度，構(gòu)成一個(gè)資源池隨時(shí)向用戶(hù)提供按需服務(wù)。利用“云”，用戶(hù)可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)方便的獲取強(qiáng)大的計(jì)算能力、存儲(chǔ)能力以及基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)等。云計(jì)算作為一種數(shù)據(jù)密集型的新型超級(jí)計(jì)算，其技術(shù)實(shí)質(zhì)是存儲(chǔ)、計(jì)算、服務(wù)器、應(yīng)用軟件等IT軟硬件資源的虛擬化。云計(jì)算在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理和虛擬化等方面具有自身獨(dú)特的技術(shù)。

云計(jì)算技術(shù)的基礎(chǔ)是信息存儲(chǔ)的安全可靠性和讀寫(xiě)的高效性。云計(jì)算采用分布式存儲(chǔ)技術(shù)把海量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在服務(wù)器集群中，同時(shí)為一份數(shù)據(jù)存儲(chǔ)多份備份，采用冗余存儲(chǔ)的方式和數(shù)據(jù)加密技術(shù)來(lái)保證數(shù)據(jù)的安全可靠性，Google非開(kāi)源的GFS和Hadoop團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的GFS的開(kāi)源實(shí)現(xiàn)HDFS是云計(jì)算系統(tǒng)中廣泛使用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。

云計(jì)算為大數(shù)據(jù)處理提供了一個(gè)很好的平臺(tái)。大數(shù)據(jù)離不開(kāi)云計(jì)算，云計(jì)算是大數(shù)據(jù)處理方式的最佳選擇。云計(jì)算能為大數(shù)據(jù)提供了強(qiáng)大的存儲(chǔ)和計(jì)算能力，能夠更加迅速地處理大數(shù)據(jù)的豐富信息，并更方便地提供服務(wù)。云計(jì)算強(qiáng)調(diào)的是計(jì)算，而大數(shù)據(jù)則是計(jì)算的對(duì)象。前者強(qiáng)調(diào)的是計(jì)算能力，后者看重的存儲(chǔ)能力。大數(shù)據(jù)需要處理大數(shù)據(jù)的能力，而這種能力其實(shí)就是強(qiáng)大的云計(jì)算能力;而來(lái)自大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)需求，也為云計(jì)算的實(shí)施找到更多更好的實(shí)際應(yīng)用。

在大數(shù)據(jù)背景下，首先需要考慮的就是數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)問(wèn)題，傳統(tǒng)的以關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)的存儲(chǔ)技術(shù)和方法已無(wú)法滿(mǎn)足數(shù)據(jù)大量以及多樣化的存儲(chǔ)需求。對(duì)于存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，分布式文件系統(tǒng)是一個(gè)可能的解決方案。在數(shù)據(jù)分析的背景下，分布式模型的優(yōu)勢(shì)一方面在于有效利用各集群節(jié)點(diǎn)的計(jì)算，另一方面，它提供了對(duì)任何數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)量的可能。

大數(shù)據(jù)的一個(gè)主要問(wèn)題是其規(guī)模的巨大。世界上的數(shù)據(jù)正越來(lái)越快的速度增長(zhǎng)。云計(jì)算提供了一個(gè)解決方案，以此來(lái)滿(mǎn)足可量測(cè)性的需求，這個(gè)系統(tǒng)主要是將得到的數(shù)據(jù)傳送到云后開(kāi)始處理。使用標(biāo)準(zhǔn)的互聯(lián)網(wǎng)連接將數(shù)據(jù)上傳到云，是這個(gè)過(guò)程中的一個(gè)重要瓶頸。新技術(shù)需要研究和開(kāi)發(fā)，以提高數(shù)據(jù)傳送到云的運(yùn)動(dòng)效率。大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的一個(gè)重要問(wèn)題是存儲(chǔ)的類(lèi)型。使用云方法時(shí)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)不適合發(fā)揮云的可量測(cè)性的優(yōu)勢(shì)。目前存在的系統(tǒng)雖然可以處理可量測(cè)性，但是它以犧牲關(guān)系模型提供的許多功能為代價(jià)，新的系統(tǒng)需要仔細(xì)考慮這些功能的需要，同時(shí)提供一個(gè)可測(cè)量的數(shù)據(jù)庫(kù)模型。

大數(shù)據(jù)改變了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的系統(tǒng)架構(gòu)，促使這種轉(zhuǎn)變有兩個(gè)主要因素：一是基于需要高度的可量測(cè)性;二是靈活有效地處理大數(shù)據(jù)的需要。對(duì)于存儲(chǔ)來(lái)說(shuō)，分布式系統(tǒng)，如谷歌文件系統(tǒng)，被設(shè)計(jì)成可靠的和有效的集群存儲(chǔ)。在這個(gè)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)通過(guò)群集節(jié)點(diǎn)被存儲(chǔ)為64M的文件布局。兩個(gè)額外的副本被存儲(chǔ)用來(lái)提供備份。在GFS的頂端，Map/Reduce用于節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)處理，這更有效地推動(dòng)該處數(shù)據(jù)的計(jì)算。Map/Reduce通過(guò)向數(shù)據(jù)所在的群節(jié)點(diǎn)發(fā)送指令，來(lái)充分利用文件系統(tǒng)的分布式體系結(jié)構(gòu)。目前關(guān)于由谷歌處理大型數(shù)據(jù)集發(fā)展而來(lái)的Map/Reduce范式已經(jīng)有了大量的研究，這主要是歸因于兩方面：處理功能簡(jiǎn)單和操作（復(fù)制、存儲(chǔ)等）無(wú)挑戰(zhàn)。應(yīng)用最普遍的當(dāng)屬Hadoop，Map/Reduce工具和Hadoop分布式文件系統(tǒng)是其兩個(gè)最核心的部件。然而，Map/Reduce范式從根本上是反對(duì)這個(gè)構(gòu)架的，無(wú)論在指數(shù)還是圖式上。基于這些問(wèn)題的解決，促使建立在Hadoop核心部件上的幾個(gè)系統(tǒng)有了較快發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]李欲曉.云計(jì)算大數(shù)據(jù)時(shí)代個(gè)人隱私保護(hù)刻不容緩[J].理論導(dǎo)報(bào)，2013，（7）.

[2]張蕾.基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)[J].信息系統(tǒng)工程，2014，（4）.

[3]韓晶.大數(shù)據(jù)服務(wù)若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D].北京郵電大學(xué)，2013.

[4]李韌.基于Hadoop的大規(guī)模語(yǔ)義Web本體數(shù)據(jù)查詢(xún)與推理關(guān)鍵技術(shù)研究[D].重慶大學(xué)，2013.

[5]成靜靜，喻朝新.基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)統(tǒng)一分析平臺(tái)研究與設(shè)計(jì)[J].廣東通信技術(shù)，2013，（1）.

[6]迪莉婭.基于云計(jì)算的電子政務(wù)大數(shù)據(jù)管理研究[J].信息管理與信息學(xué)，2013，12：50-51.

[7]吳雪琴，基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)信息檢索技術(shù)研究[J].電腦知

識(shí)與技術(shù)，2014，10（10）：38-41.

[8]馮海超.透視美國(guó)大數(shù)據(jù)爆發(fā)全景[J].互聯(lián)網(wǎng)周刊，2013（1）：38-41.