5G环境下的大数据网络架构与传送技术分析

来源 :中国新通信 | 被引量 : 0次 | 上传用户:pang316860297
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  【摘要】    随着现代大数据技术应用环境的日益复杂化,使其网络架构与传送技术面临着严峻挑战与考验,如何在5G环境下,优化大数据网络架构与传送技术应用效果,备受业内关注。基于此,本文首先介绍了5G环境特点及对大数据网络的要求,分析了5G环境下的大数据网络架构与传送技术,并结合相关实践经验,分别从加强对防火墙技术的科学应用等多个角度与方面,提出了5G环境下大数据网络架构的安全防护策略,望对相关工作有所参照。
  【关键词】    5G技术    大数据    网络架构    传送技术
  引言:
  在5G环境下,大数据网络架构与传送技术的应用实施面临着诸多新特点,若依旧沿用传统技术方法,则势必难以适应5G环境的客观实际需求,无法取得良好实效。对此,本文从分析5G环境特点及对大数据网络的要求着手,对相关技术方法与策略进行了研究。
  一、5G环境特点及对大数据网络的要求
  1.15G环境的特点
  5G环境即以5G通信网络为主要载体,以广大通信用户为主要面向对象而构建起来的通信组织架构体系,与5G通信技术具有直接关联,并随着5G技术的发展而出现相应调整与改进。
  与传统4G等通信技术相比,5G通信技术更具显著优势,不仅通信速度快,数据信息传播效率高,所包含的通信资源要素更丰富,可在极大程度上满足更多用户的通信需求,也正是因此才使得5G通信技术成为当前世界范围内较为先进的通信技术。
  在5G通信技术的支持下,5G环境层次性与系统性更强,可在单位时间内完成更多的数据信息交流任务,在提高通信效率的同时,极大程度上降低了通信经济成本。此外,5G环境的适应性更强,可在多种不同复杂环境下进行数据传输与交换,对数据信息形成更为可靠的安全屏障,防止数据信息在传播过程中被篡改或丢失,形成稳定有效的信息安全防控体系。同时,5G环境还具有虚拟化特点,在虚拟化技术的作用下,5G网络的可覆盖性更强,延迟率更低,响应速度更快[1]。
  1.2 5G环境对大数据网络的要求
  大数据技术是现代科学技术与经济社会发展快速发展的产物,大数据网络的正常有序运行需要建立在现代高效稳定的通信网络系统之上。在4G通信环境向5G通信环境转变的过程中,大数据势必会出现各类性能不吻合等问题,影响大数据网络的实际运用。
  比如,大数据网络风险系数将显著提高,由于5G环境所采用的虚拟化技术,后期管理维护变得相对复杂,网络密集化程度凸显,数据交换和数据分析的精准性要求更高,容易导致大数据网络故障或风险纠正不充分,难以有效抵御恶意攻击的侵扰,必须立足5G环境实际,对大数据网络构建可靠性更高的安全防护屏障。大数据网络需要处理海量数据,对5G环境下的系统存储能力、数据分析能力、流程监控能力等均构成了严峻挑战与考验,需要以动态化的原则要求处理数据阻断等问题。
  此外,在数字化与智能化发展节奏中,大数据网络更应该具备较强的可拓展性与兼容性,数据来源并不一致,使网络节点设备配置更加灵活,满足技术层面与业务层面的双重需求,并在特定条件下承担个性化与差异化的通信服务任务[2]。
  二、5G环境下的大数据网络架构与传送技术分析
  2.1大数据网络架构与传送的关键问题
  在5G环境下,首先应精准把握大数据网络架构与传送的关键问题,宏观审视网络架构与传送的各类潜在影响因素,对同类型的影响因素作出合并处理,对于个性化的关键因素作出专门处理。
  以5G通信网络与大数据网络的协调配合为例,必须在蜂窝网络等客观条件面前,将大数据网络架构中所涉及的通信需求予以区分,并充分融入云计算技术、数据挖掘技术及物联网技术等,并根据通信行为需求的不同进行差异化对待。
  大数据网络架构与传送的模式可灵活选用集中式或分布式架构,尽管上述两种网络架构在执行规范与行业标准等方面存在不同,但均可在5G环境下,完成特定数据交换与数据分析任务。此外,大数据网络架构与传送还应解决数据一致性问题,优化处理网络设备的兼容性效果[3]。
  2.2 5G环境下的大数据网络组网模式
  在当前技术条件下,5G环境中的大数据网络组网模式实现了细分,实践应用中的適应性更强,可满足多类型、多功能需求的大数据网络通信需求。具体而言,大数据网络组网模式可在独立组网模式与非独立组网模式等模式之间进行科学选择,或两种模式并存,兼具两种模式的不同优势。独立组网模式是应用相对广泛,数据通信效率较高,且技术控制方法相对成熟的模式之一,可直接使用5G环境下的通信设备进行组网,对数据交换进行承载与管控,技术性与专业性较强,并可实现多种通信环境并存,而其不足之处在于造价相对较高,经济性相对较低。
  非独立组网模式对5G通信网络具有较强依赖性,因此会在数据交换过程中与通信链路产生相互影响,适用于相对小范围内的大数据网络组网,且前期经济投入较低,经济性相对较高。
  2.3大数据网络通信频谱分配
  大数据网络架构与传送技术的应用还应同时解决频谱分配问题。对此,应首先明确频谱分配的目标与方向,为相关措施与方法的制定提供依据与保障,从现状来看,5G环境下大数据网络架构频谱分配应将提高频带利用率、提高系统容量、提高传输速率等作为目标。在传统数据通信网络中,主要通过频率复用技术对频谱进行循环往复使用,以达到拓展系统容量的预期效果,其中将难以避免地出现频率复用增益起伏问题。
  而在5G环境下,上述问题则可得以有效控制,这主要是因为频谱资源可以得到合理化分配,在超密集组网等模式的作用下,区分频谱范围,在高频段与低频段之间实现良性互动,共同满足5G环境下通信数据传输任务,充分挖掘实现频谱频谱资源的高效化利用。同时,科学合理的大数据网络通信频谱分配还可增强系统的抗干扰能力,抵御外来各类要素干扰[4]。   2.4大数据网络开放的5G微基站
  与传统通信技术相比,5G环境下的通信频率更高,但这是建立在区域性限制基础之上的,为有效控制上述基础条件的约束,有必要对5G微基站等硬件要素进行宏观布局与分析。
  在5G环境下,大数据网络架构与传送难以通过彼此独立的站点实现数据信息交互,并会出现末端信号质量受损等现象,影响数据传输效果,因此有必要通过行之有效的方法与策略,构建其系统性与交互性较强的区域性微基站网格体系,实现数据交换与数据分析的渠道畅通。
  在微基站设计方面,宜采用体积相对较小,重量相对较轻,对外界环境影响相对较小的设备,通过远端覆盖单元和扩展单元进行微功率的射频收发,对上下行信号进行有效收发,并保障单元的用电需求,形成特定范围内的分布式信号覆盖网络,依靠接入单元进行数据传送和交互。
  三、5G环境下大数据网络架构的安全防护策略
  3.1加强防火墙技术科学应用
  在5G环境下,大数据网络架构需要进步特定的安全防护体系,为数据传送与数据分析提供良好的安全环境,因此应首先加强对防火墙技术的应用。防火墙技术是现代大数据网络架构中相对成熟的安全防护技术方法,可有效抵御外來入侵,有效隔离内网与外网,在二者之间构建形成一道虚拟的安全屏障,有效切断外来入侵路径,防止各类非法攻击对大数据网络架构的威胁,确保数据信息完整与安全。应将大数据网络架构设计策略与安全防护策略相互结合,彼此融合,实现特定条件下的数据信息限制,将存在潜在威胁的数据信息在屏蔽与隔离区间范围内作出专门处理,以充分确保大数据网络架构安全[5]。
  3.2强化防病毒技术的应用
  防病毒技术同样是5G环境下大数据网络架构的重要安全防护技术。要从宏观角度设定防病毒技术的应用体系,为大数据网络架构配置系统性、安全性、技术性较强的杀毒软件,构建基于软件技术与网络技术的立体化防病毒控制体系,最大限度上防控病毒入侵,降低病毒入侵率。现代软件技术的快速发展,为防病毒技术的有效运用提供了更为丰富的技术手段,使得传统环境下难以完成的病毒防御任务具备了更大的可行性,因此应对防病毒技术进行定期更新与升级,使其始终发挥最佳病毒防御效能。同时,也要注重防病毒系统与大数据网络架构系统之间的协调性,防止彼此之间出现矛盾与冲突而影响防病毒效果。
  3.3注重网络监控技术的应用
  要想有效提高5G环境下大数据网络信息的安全性,应借助网络监控技术强化其安全性能,加强网络系统安全监控,定期排查安全隐患,依据签名标记法与统计研究法,实时检测大数据网络架构系统内部出现的信息风险因素。技术人员应强化安全风险意识,提高网络监控技术应用技能,结合统计学的相关理论找到存在安全隐患的网络文件,进而全方位确保网络信息的安全性与可靠性。
  四、结束语
  总之,5G环境的客观实际特征决定了大数据网络架构与传送技术的操作规范与流程,在当前大数据技术应用强度与应用要求日趋系统化的今天,大数据网络架构与传送技术理应取得更大进步与发展。对此,技术人员应该密切分析5G环境的衍变趋势,找准大数据网络架构与传送技术的核心与关键,强化过程控制,为促进现代通信技术取得高质量发展贡献强大力量,持续不断满足经济社会发展对大数据网络架构的现实需求。
  参  考  文  献
  [1]文雄飞,曾红娟,张李娜.大数据时代基于物联网和云计算的地质信息化研究[J].全球科技经济瞭望,2019(10):128-130.
  [2]任光宇,田佳杰,王穗丽.基于大数据时代下的计算机网络信息安全与防护对策分析[J].广东通信技术(下旬刊),2020(15):233-235.
  [3]龚立武,胡田莹,龙飞.5G环境下的大数据网络架构与监控技术——H3C新一代数据中心解决方案铺就绿色数据中心之路[J].南开大学学报(自然科学版),2016(7):131-133.
  [4]李真,刘建芳,吕建彤,等.基于命名数据网络的5G架构网络层研究[J].上海交通大学学报(社会科学版),2019,52(03):322-323.
  [5]赵志耘,张旭春,邓敏清.基于大数据的分布式网络安全管理平台设计与研究[J].信息技术与信息化,2017(19):129-133.
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