Public Management公共管理云计算和物联网的网络大数据技术与分析孙洪民，张忠坚，彭 辉（广西工业职业技术学院，广西 南宁 ５３０００１）摘要：为了实现网络大数据的应用，提升网络数据的储存和管理精度，避免在数据处理和控制工作中浪费很多空间，需要基于云计算和物联网进行分析，保证网络数据在传输工作中，能实现定位、查询等工作，也能全方位思考，以确保在提升网络查询效率的同时，降低网络数据的丢失率。因此，本文中基于云计算和物联网的网络大数据技术，对各个方面做出相关探讨。关键词：云计算 物联网 网络 大数据技术中图分类号：ＴＮ９２９．５；ＴＰ３１１．１３ 文献标识码：Ａ当前，随着经济社会的不断发展，能在云计算应用方式下，实现科学研究点的解码，保证在合理的网络数据编码互联网得以普遍应用，使人们进入了信和数据挖掘，也能在商业发展下，实现方法使用下，分析出其存在的最大组播息化发展时代。计算机网络为人们生产更高的价值。大数据和云计算是不可分率。比如：基于子网的网络数据宿点和生活中的主要因素，在各个发展领域中，割的，云计算在大数据的驱动下，随着网络数据节点，当使用分级网络数据编都实现了网络大数据的应用。在这种发数据的不断增大，其面对很大复杂性。码对其链接期间，属于两次单源组播对展背景下引起了人们的高度重视，在互因此，在这种形式下，需要云计算对其其进行链接。将其作为一定依据，也能联网技术逐渐发展的推动下，实现了社处理，两个之间存在很大关系。大数据在稳定的网络数据编码工作中，对网络会经济的快速发展。和云计算的目标受众是不同的，当实现大数据的传输的延迟估值进行分析。一１ 云计算下的大数据两者融合后，能降低大数据的分析成本，般情况下，网络大数据的延迟估值和网促使大数据可伸缩性地提升，也能发挥络数据有限域的阶、网络大数据传输参在现代信息化社会，社会已经进入良好服务工作，以实现云服务质量的获数等有关。随着网络大数据传输延迟数了大数据时代。数据信息与人们生活存取，达到数据的充分挖掘。因此，在云值的不断增加，使用网络参数能对其控在很大关系，能够使大数据和人们的生计算和物联网基础下，实现物流大数据制，也能提升整体的传输速度。同时，活、工作相互联系，能促使其概念的产技术的研究，将促使其意义的实现。[3]也能减少网络数据节点编码，基于一定生。大数据是基于云计算和物联网之后要求，当发现网络数据存在较多的数据产生的一种技术变革。大数据成为一种２ 基于云计算和物联网的网络大数空间时候，可以使用数据储存转发方式，新资源，对人们生活、企业活动、商业据研究方法实现网络数据的传输。当发现网络数据创新等都会产生很大影响。大数据是在２．１ 网络数据的传输和计算节点在传播期间附加信息的时候，基于互联网实际运行中积累的用户网络行为在基于云计算和物联网的网络大数对网络宽带容量，实现网络数据的传输，数据，其存在的数据规模更大，其具备据研究工作中，要保证数据运行效率的也能达到一定合理化。在对网络大数据的价值和商机都更为明显，也是获取知提升，可以使用分级网络编码，对网络进行研究期间，对网络数据进行计算是识的主要来源，也能为商业模式提供更数据进行传输。当网络在实际传输的时非常必要的，要保证计算速度的提升，大机会。大数据的来临，使大数据和云候，将网络数据中的宿点作为其存在的可以在期间基于字节计算，使用CRC计算数据化作为发展下的主要趋势，也集合基础，确保在实现网络传输期间，算法来实现，保证在各个关系式控制工是云计算技术的不断延伸。[1]得到延迟估计的相关信息。期间，基于作中，实现网络数据的快速计算。[4]对于云计算下的大数据。大数据技获得的信息，分析网络数据的有限域变２．２网络数据的储存和查询术是基于硬件作为支撑的，基于计算机动等，获取一些数据的传输参数，以确在对网络数据进行储存中，使用分体系创新和互联网的应用，将推动各个保能实现多网络的传输。在具体实施过组储存方式，能降低实际的储存空间。业务层面发展，也能对成本、效率以及程中，发现网络数据具备分级结构，在同时，在该过程中，对网络数据测点、质量问题进行解决，也将在云计算模式网络数据节点，对收到的数据进行解码，分组储存组数之间的关系分析，能对网下，增长整体的发展趋势。[2]大数据也并完成后将其传播到子网中。对于其他络文件中的数据总量进行获取，保证将是在云计算和互联网后期发展的一种颠的网络数据节点，可以使用编码的形式，其作为一定发展依据，实现网络数据的覆性技术和变革，作为一种自然资源，实现数据传输，这样再实现所有数据宿储存。比如：在所有的网络节点中，每· 57 ·公共管理个网络数据测点存在的采样周期是不同的，当每个数据测点大批量提交储存，将产生属性数据。当这些数据进行分组储存到不同的网络文件中，也能分析其距离，将较为集中的网络数据测点划分为一组。分组完成后，针对网络文件数据总量的分析，发现网络的数据储存参数，也能在一定取值范围内，获得较高的数据储存效率。在对网络数据进行查询和索引过程中，可以使用分层逆序叠加定位法，实现数据查询矩阵，保证能将数据的最大查询矩阵公因子与该矩阵和的实现。在整个数据查询点网络系统中，为了对其存在的参数进行分析，在一定参数取值范围，确定出最大的网络数据查询精度。基于该节点，也能在整个网络数据查询系统中，选择出最优的数据查询路径点，这样不仅能在期间详细分析，也能完成最终查询。[5]３ 仿真实验结果分析对于云计算和物联网的网络大数据研究方法，为了对其验证，要对其整体性能进行分析，需要实现一次仿真实验。在FPGA环境下，可以为其搭建网络大数据研究实验仿真平台。实验的数据主要来自于网络大数据技术的研究公司内部50台计算机，在实验过程中，通过对计算机和互联网的应用，对50台计算机进行使用，能对其存在的方法和整体性、可实现性进行分析。在研究过程中，数据的传输时间和数据计算时间都可以使用文献提炼的方法，在对其存在的数据进行计算期间，主要使用了分级网络编码、CRC算法，保证能降低数据的传输时间和数据的计算时间。通过云计算和物联网的应用，对网络大数据进行研究，也能在期间发挥良好的应用价· 58 ·值，其具备的可行性也更明显。网络数据储存出参数的相关取值对数据储存的效率有很大影响，当将储存参数取值为0.4-0.5时，其具备的网络数据储存效率更高，因为该方法的使用，实现网络数据储存期间，利用了分组储存方式，实现网络数据储存。在这种情况下，不仅能节省网络储存时间，也能促进数据的储存速度。在储存过程中，还需要对网络数据测点、分组储存的组数关系进行分析，确保能得到网络文件数据总量，也能详细分析出数据总量中的参数变化，将会给数据储存效率造成很大影响。基于本文中的提取方法，对数据查询时间进行对比和分析，也能对其存在的速度进行对比。在网络数据查询量逐渐增加情况下，其存在的时间也在逐渐发生变化。当提取的方法数据储存时间波动不断减小情况下，但曲线一直在很高的发展趋势，也会延长其中的数据储存时间。虽然数据储存期间较长，查询的时间曲线后期波动较大，无法对其选择。如果提取的数据查询量比较小，查询时间呈现降低趋势，但随着数据查询数量的不断增加，数据的储存时间也呈现不断上涨趋势。在前期，储存数据使用的时间曲线存在一定高波动，但总体情况较为良好。为了在实践过程中对其进一步验证，应用网络数据查询系统中的参数，对数据查询精度也会产生很大影响。在对数据查询参数进行分析过程中，如果查询的精度曲线不够稳定，将降低查询精度。当发现查询精度曲线较为平缓的时候，提高查询精度，发现两度在一个精度值，这样在研究工作中，才能为领域研究和发展提供更为有力的参考依据。通过实验分析，所提方法的应用，能实现更为高效、更为安全Public Management的网络大数据研究工作，在整体上看，不仅能促进网络数据传输和数据计算的精确性和稳定性，也能降低网络数据的实际运行时间，延长网络的使用寿命，保证网络大数据应用范围的逐渐扩大和发展。[6]４ 结束语基于以上的分析，利用相关方法对网络大数据进行研究，为了促进网络大数据实现高精度和安全、稳定特征，在实际操作和运行期间，针对其存在的问题，需要引入云计算和物联网的网络大数据研究方法，保证在实验中，能实现该方法的可行性，也能为各个领域的后期发展提供重要依据。参考文献：［１］ 孟小峰，慈祥．大数据管理：概念、技术与挑战［Ｊ］．计算机研究与发展，２０１３，５０（１）：１４６－１６９．［２］ 李德仁．展望大数据时代的地球空间信息学［Ｊ］．测绘学报，２０１６，４５（４）：３７９－３８４．［３］ 王晓海．天基物联网技术发展与应用研究［Ｊ］．卫星与网络，２０１７（８）：６４－６９．［４］ 施巍松，孙辉，曹杰等．边缘计算：万物互联时代新型计算模型［Ｊ］．计算机研究与发展，２０１７，５４（５）：９０７－９２４．［５］ 李国玉，李燕，潘梦云等．基于云计算的物联网传感网络技术研究［Ｊ］．通讯世界，２０１５（１４）：６７－６８．［６］ 王晓明，栾梅，张龙昌等．物联网和融合网络云档案用户模型研究［Ｊ］．计算机技术与发展，２０１７，２７（９）：１８２－１８６．