【摘 要】
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随着大数据、人工智能和SDN(软件定义网络)技术的迅猛发展,作为宝贵资源的数据日益得到重视。数据流量拥有高带宽、低时延和突发性等特征,而SDN具备控制平面与数据平面分离、开放性接口以及可编程性三大特征。在数据中心应用SDN技术,能够充分满足网络数据管理与分析的应用需求。文章介绍基于SDN的网络数据和分析层次结构,归纳大数据的7V特征,描述大数据系统的重要数据质量属性,研究Lambda架构和数据管理策略。
【基金项目】
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国防科技大学2018年科研计划项目“支持所有权动态管理和隐私保护的边缘计算数据去重机制研究”(编号ZK18-03-23),国防科技大学装备综合保障技术重点实验室基金项目“通信装备智能诊断与故障预测研究”(编号6142003190207),国家自然科学基金资助项目“节能无线认知传感器网络协同频谱感知安全研究”(编号61100240)
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随着大数据、人工智能和SDN(软件定义网络)技术的迅猛发展,作为宝贵资源的数据日益得到重视。数据流量拥有高带宽、低时延和突发性等特征,而SDN具备控制平面与数据平面分离、开放性接口以及可编程性三大特征。在数据中心应用SDN技术,能够充分满足网络数据管理与分析的应用需求。文章介绍基于SDN的网络数据和分析层次结构,归纳大数据的7V特征,描述大数据系统的重要数据质量属性,研究Lambda架构和数据管理策略。
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