网络安全也可称为“计算机系统信息安全”。 信息安全目前有五个目标:保密性、完整性、不可抵赖性、可用性和可靠性。 保密性:包含两个概念,机密性和隐私性。通俗来讲,信息只能让有权限看到的人看到,无权限看到的人,无论何时何地用何种方法都无法获取到信息并查看。整个通信过程中,仅能让发送的人和预订接收的人可以看到。 完整性:指通讯信息不被偶然事件或蓄意(恶意)删除、修改、伪造、打乱顺序、重新放映、插入无关内容等破坏的特征。实现完整性的整体安全目标目前主要依托于报文摘要算法和加密机制。 不可抵赖性:也被称为不可否认的性质,通讯的所有参与者都不能也不可否认曾经完成过的操作,其中包括两个方面,第一,所有的参与者都需要对身份真实性做鉴别。第二,所有的执行操作都必须有相应的证明或记录。 可用性:通俗来讲就是有权限使用通讯信息的人,任何时候任何地点都能使用已经被授权的信息,系统在无论任何客观条件下都需要保障这种服务。 可控性:指对待信息的传播和传播内容具有相应的控制能力,实现控制使用者的信息流向,对信息传输内容进行审查,对未来可能出现的安全问题实现调查和追踪的手段。
此次设计的方法和要求说明如下:第一,在企业内建立一个统一的数据运算平台:第二,企业管理人员可以对数据实例进行直接控制;第三,以实体整合的方式实现对企业业绩数据的访问﹔第四,具有良好的扩展性,能够在配置低的状态下平稳运行,有效降低投资风险。在云技术应用环境下,计算机硬件配置具有良好的扩展性和较高的性价比,才能确保大数据平台的构建具有低成本、高效益的效果,能够支持PB级别和ZB级海量数据的储存,并且支持对结构化、半结构以及非结构等多种类型数据的处理。以此同时,数据统一分析平台的构建必须要充分发挥自身的价值,为企业带来丰厚的经济效益,实现这一目标的关键就是要保证数据价值得到最大化的挖掘。在本文中,笔者对应用云计算技术建立统一分析平台所进行的分析阐述,针对这项技术我们所运用的数据库存储,其中Map Reduce的结构被重点运用,同时设计人员也构建了一个平台,来对相关机构化数据以及半结构化的数据、一些非结构化的数据进行相关的处理与分析,这个平台在项目中的实际应用,对所有客户群体的信息数据进行准确高效的收集和分析,挖掘潜在的客户群体,将是将数据价值变为经济价值,用技术为企业创造更多的利润提供支持和保障。
对于大数据分析平台的构建和应用,储存数据问题的解决是第一要务。由于大数据技术所具有的特点,必须要按照分布式的系统结构建立分析平台﹐从用户的多元化、个性化需求出发,来设计具有多种数据收集管理的功能和方法。建立分布式文件系统需要对系统现有的资源进行充分的运用,也可以运用其它可靠的方法来实现对信息数据的检测,以满足用户的多样化需求。由于该两种不同的数据服务类型,直接导致建立数据储存结构的难度增大。这是因为大数据中所拥有着海量的信息数据和多种格式的文档图表,这些大规模的信息存量都多属于半结构、非结构类型,要想实现对这些信息数据的高效处理,必须要建立功能稳定的储存模块。对于键值、图表类型的数据的储存,目前还未给予规范的说明,因此,这里所建立的储存模块,也包括对此类型信息进行的储存,通过数据库方式对图标和键值进行处理,这样可以与现今的网络技术环境相适应。与传统的方法相比,数据库的建立可以避免申请这道环节,具有明显的优势。
通过高效整合数据挖掘技术与云计算,在规模无穷的机器集群中,可以高效的开展计算机的扩散分析活动。在以Map/Reduc为基础的框架中,可以计算分析并处理所有请求活动。在进行数据挖掘时,可以划分具体的数据挖掘作业,分成为不同的任务,并在此基础上,开展分配活动,利用不同的机器完成相关任务。在完成有关任务之后进入至下一个数据挖掘步骤中,合并上述文件,并对企业开展输出活动。在数据平台系统中,利用循环应用算法,可以对所生成的Reduce任务,开展有关处理工作,使其转变成数据挖掘目标文件,满足具体的需要活动。通过数据挖掘平台算法对数据挖掘平台进行设计,可以促使数据信息变得更加灵活,提高数据挖掘效率,强化数据挖掘质量,实现工作效率的提升。
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