关键词：数据挖掘技术；数据仓库技术；应用；发展前景；分析
中图分类号：TP311、13 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 12-0000-02
随着决策理论、计算机技术、人工智能、信息技术等各项先进技术的出现与发展，决策支持系统作为电子数据处理系统也有了得到了较快的发展。为了满足决策支持系统的发展需要，数据挖掘与数据仓库技术应运而生。可以说数据仓库与数据挖掘技术是建立在关系数据库、处理分布式技术以及网络技术的基础上而不断发展起来的，它能够通过分散的易购环境来解决数据源，并得到准确可靠的信息。要想解决信息技术在发展中的问题，就需要拥有大量的、准确可靠的信息。此时数据挖掘与数据仓库技术就发挥着非常重要的作用。以下就这两项技术的应用与发展前景进行分析。
一、 数据挖掘技术的概述
（一）数据挖掘技术的含义
所谓数据挖掘及时也就是在数据库中获得最有效的、潜在有用的、最有价值的以及最后能够被理解的模式的一种过程，从简单的含义来讲，数据挖掘技术也就是在大量的数据中获取更加有用的知识。它主要是建立在机器学习、模式识别等领域上发展起来的，并受到人们的广泛关注与青睐。在数据挖掘及时当中，数据分析是一项非常重要的技术，其中最为常见的分析方法有领悟式分析、相关关系分析、聚类分析等。其中聚类分析是最重要的一种分析方法。数据挖掘技术主要是为了满足用户的需要，将数据库当中的知识信息按照某种规律排列并提取出来的一项技术。在数据挖掘与分析的过程中，采用聚类分析法可以将含有一些主观因素的信息准确无误的传达给用户，满足用户的需要。
与传统支持查询为主的事务性操作数据库有着本质区别，具备以下四个特征：（1）面向主题。主题是一个抽象的概念。基于主题组织的数据，根据领域的逻辑内涵，分为独立的领域，互不交叉，并形成相应的数据视图，汇总表等，因此适于联机分析处理（OLAP）。（2）集成化。当数据从面向应用提取到数据仓库时，由于命名冲突、数据结构转换等的冲突，需要对原有数据进行抽取、清理、加工，形成一致的命名、变量度量、编码结构、物理属性等。（3）非违约性。由于数据仓库中的数据是历史数据，当数据集成到数据仓库后，不需要更改。仅限于装数据和访问数据；并不存在数据恢复，数据同步，修复死锁等复杂问题。（4）时变性。出于决策的需要，数据仓库中的数据需要标明时间参数，并随时间不断变化，即随着时间变化，不断有新的数据内容添加；不断导出和删除没用的数据内容；不断地重新综合数据。
（二）数据挖掘技术的具体步骤
在实际工作中，为了满足用户的需要，我们需要将数据挖掘技术运用在实际工作中，其主要工作流程为：首先需要对某一个问题进行定义；其次需要进行数据准备，并对一些数据进行预处理，了解其范围；再次，需要对数据库采取挖掘技术，获得需要的信息；最后，对获取的结果进行评估与解释、从狭义的角度来讲，数据挖掘也可以被定义为数据挖掘算法，它只是整个过程中的某一个步骤而已。
（三）数据挖掘技术的应用与发展前景
在实际工作中，数据挖掘技术所涉及到的理论知识有很多歌方面，其中主要包括模式发现构架、规则发现构架、微观经济学观点、基本概率和统计理论、基本数据压缩理论以及基于鬼马数据可理论等。其中模式发现构架也就是在整个源数据库当中发现只是模式的一个过程；规则发现构架也就是将去啊觉的信息与目标分为几个方面进行处理，以此来发现其中所蕴含的规则；基本概率和统计理论也就是将知识在一个源数据库当中通过概率进行随机分布的一个过程；微观经济学观点的存在主要是为了优化数据挖掘技术；基本数据压缩理论也就是需要将其当作压缩数据的一门技术；而基于归纳数据库理论也就是将数据挖掘技术当中一个对数据库的归纳方面。
在实际工作中，数据挖掘技术是近年来发展起来的一门新的技术，企业的快速发展、商业利益的不断强大会对其起到强烈的推动作用。根据统计，每年都会有新的数据挖掘方法与模型出现，越来越多的研究者也投入了该方面的研究。但是在其过程中，也有很多亟需解决的问题，例如数据挖掘方法的效率问题等。
二、 数据仓库技术的概述
（一）数据仓库技术的含义
随着社会的发展以及技术水平的不断提高，数据仓库技术也得到了飞速的发展。数据仓库技术主要是讲数据库中大量的数据通过整理分类，并将其贵纳入一个中央仓库当中，此时中央仓库可以对这些数据进行深入分析，最后满足用户的需要，以此支持管理者的决策。事实上，数据仓库属于一个整合式的、面向主题的一个数据整合，具有历史性与只读性的特点，它的主要目的也就是为了给企业管理者提供依据，以供他们决策。与数据挖掘技术相比，数据仓库技术可以使用户在很短的时间内从大量的数据库当中获得所需要的数据，而数据挖掘技术知识将数据库中有价值的信息挖掘出来。总而言之，数据仓库技术的运用使我们以全新的视角来认识数据的价值，使其充分发挥作用。
（二）数据仓库技术的组织形式
数据仓库技术是数据存储组织形式中的一项技术，根据其优先级别可以将数据仓库中所收录的数据分为四个层次，即：高度综合级、中度综合级、当前基本数据级以及历史数据级。在实际工作中，我们可以在多个数据库当中对一些原有的数据进行综合整理，使之进入当前基本数据级；在按照决策者的辅助决策来将数据进入到综合数据级中，经过实践的推移，这些原始的数据就会进入到历史数据级。不管是哪一级的数据，他们都是由元数据库进行组织并管理。所谓元数据库也就是对某一项数据进行阐释的其他数据，可以说是数据的字典。在数据仓库的基础上，我们可以将元数据库分为两个方面，由数据仓库的管理人员所操作的技术数据，技术数据是在数据环境由操作型向数据仓库转变的过程中所创建的，其内容为数据库端的源数据信息，包括了源数据名、属性和数据仓库中对应的转换数据，这些数据是管理员在数据仓库维护时明确数据信息的来源和位置的依据；用户与数据仓库之间采用的多维度商业模型中建立的客户端与服务器端的源数据映射，是由数据仓库用户使用的业务数据。这种业务数据能够提供给用户端直接的访问信息，而不必通过对数据库底层的开发技术进行了解。业务数据信息在业务运行过程中产生的与实际业务相关的数据，常用来开发决策支持工具。
（三）数据仓库技术的应用
将浏览器-服务器与客户机-浏览器两种应用模式有机结合而形成的一种应用模式也就是数据仓库技术在社会中的应用。数据仓库的客户端具有数据查询、交易、结果生成、报表形成等各种功能，而数据仓库的服务器就会向决策者提供相应的辅助服务，例如数据库的查询等。目前，在社会当中数据仓库技术应用最为普遍的形式是三层结构形式，也就是在客户机与服务器之间设置一个多维度的数据分析服务器，它的所用主要是为了规范与强化决策信息，并对两者之间的数据进行简化并处理，在整个过程中，它能够有效的减少数据传输的量，提高整个数据仓库的运行效率。
（四）数据仓库的发展前景。
近年来，随着社会的发展以及技术水平的提高，数据仓库技术也得到了飞跃的发展，并在社会的各个领域当中得到了广泛的关注与应用，在现代化、信息化的企业中充分发挥了该项技术的功能。数据仓库技术并不是将企业的数据库所代替，而是辅助数据库充分发挥其功能。数据仓库技术不仅能够满足用户的基本需求，还可以服务于高层领导者的决策，在领导者决策的过程中，数据仓库技术能够向他们提供更多丰富的信息资源，并对这些数据信息进行深入的分析，从而保证领导者的决策。但是从另一个方面来讲，正因为数据仓库技术的服务质量非常高，这就给数据仓库的建立加大的难度，即使数据仓库建立完毕，后期的维修与保养也必会造成更大的经济成本。
三、结束语
近年来，数据挖掘与数据仓库技术在我国得到了飞跃的发展，各个研究者也开始投入到该项目的研究当中，并取得了不错的成果。这两项技术在企业的信息处理当中发挥着非常重要的作用。随着社会的发展，数据挖掘与数据仓库技术在社会各个领域当中得到了广泛的应用，例如保险行业、营销行业、保健行业等领域当中用。随着各种计算机技术，如数据模型、数据库技术和应用开发技术的不断进步，数据挖掘技术和数据仓库技术也必将不断发展，以更科学优化的算法为各个领域提供数据分析的重要服务。
参考文献：
[1]张昀、数据挖掘技术研究[J]、软件导刊，2009，9、
[2]刘志民、企业数据仓库的设计与实现[J]、硅谷，2008，14：39-40、
在采访中，首席信息官们总结出了5大影响他们进行分析的IT趋势。它们分别为：大数据的增长、快速处理技术、IT商品的成本下降、移动设备的普及和社交媒体的增长。
1、大数据
大数据指非常庞大的数据集，尤其是那些没有被整齐的组织起来无法适应传统数据仓库的数据集。网络蜘蛛数据、社交媒体反馈和服务器日志，以及来自供应链、行业、周边环境与监视传感器的数据都使得公司的数据变得比以往越来越复杂。
尽管并不是每个公司都需要处理大型、非结构型数据集的技术。VeriskAnalytics公司首席信息官PerryRotella认为所有的首席信息官都应当关注大数据分析工具。Verisk帮助金融公司评估风险，与保险公司共同防范保险诈骗，其在2010年的营收超过了10亿美元。Rotella认为，技术领导者对此应当采取的态度是，数据越多越好，欢迎数据的大幅增长。Rotella的工作是预先寻找事物间的联系与模型。
HMS公司首席信息官CynthiaNustad认为，大数据呈现为一种“爆炸性”增长趋势。HMS公司的业务包括帮助控制联邦医疗保险(Medicare)和医疗补助(Medicaid)项目成本和私有云服务。其客户包括40多个州的健康与人类服务项目和130多个医疗补助管理计划。HMS通过阻止错误支付在2010年帮助其客户挽回了18亿美元的损失，节约了数十亿美元。Nustad称：“我们正在收集并追踪大量素材，包括结构性与非结构性数据，因为你并不是总是知道你将在其中寻找什么东西。”
大数据技术中谈论最多的一项技术是Hadoop。该技术为开源分布式数据处理平台，最初是为编辑网络搜索索引等任务开发的。Hadoop为多个“非关系型(NoSQL)”技术(其包括CouchDB和MongoDB)中的一种，其通过特殊的方式组织网络级数据。
Hadoop可将数据的子集合分配给成百上千台服务器的处理，每台服务器汇报的结果都将被一个主作业调度程序整理，因此其具有处理拍字节级数据的能力。Hadoop既能够用于分析前的数据准备，也能够作为一种分析工具。没有数千台空闲服务器的公司可以从亚马逊等云厂商那里购买Hadoop实例的按需访问。
Nustad称，尽管并不是为了其大型的联邦医疗保险和医疗补助索赔数据库，但是HMS正在探索NoSQL技术的使用。其包括了结构性数据，并且能够被传统的数据仓库技术所处理。她称，在回答什么样的关系型技术是经实践证明最好用的解决方案时，从传统关系型数据库管理出发是并不明智。不过，Nustad认为Hadoop正在防止欺诈与浪费分析上发挥着重要作用，并且具备分析以各种格式上报的病人看病记录的潜力。
在采访中，那些体验过Hadoop的受访首席信息官们，包括Rotella和Shopzilla公司首席信息官JodyMulkey在内都在将数据服务作为公司一项业务的公司中任职。
Mulkey称：“我们正在使用Hadoop做那些以往使用数据仓库做的事情。更重要的是，我们获得了以前从未用过的切实有用的分析技术。”例如，作为一家比较购买网站，Shopzilla每天会积累数太字节的数据。他称：“以前，我们必须要对数据进行采样并对数据进行归类。在处理海量数据时，这一工作量非常繁重。”自从采用了Hadoop，Shopzilla能够分析原始数据，跳过许多中间环节。
GoodSamaritan医院是一家位于印第安纳州西南的社区医院，其处于另一种类型。该医院的首席信息官ChuckChristian称：“我们并没有我认为是大数据的东西。”尽管如此，管理规定要求促使其存储整如庞大的电子医疗记录等全新的数据类型。他称，这无疑要求他们要能够从数据中收集医疗保健品质信息。不过，这可能将在地区或国家医疗保健协会中实现，而不是在他们这种单个医院中实现。因此，Christian未必会对这种新技术进行投资。
IslandOneResorts公司首席信息官JohnTernent称，其所面临的分析挑战取决于大数据中的“大”还是“数据”。不过，目前他正在谨慎地考虑在云上使用Hadoop实例，以作为一种经济的方式分析复杂的抵押贷款组合。目前公司正在管理着佛罗里达州内的8处分时度假村。他称：“这种解决方案有可能解决我们目前正遇到的实际问题。”
2、商业分析速度加快
肯塔基大学首席信息官VinceKellen认为，大数据技术只是快速分析这一大趋势中的一个元素。他称：“我们期待的是一种更为先进的海量数据分析方法。”与更为快速地分析数据相比，数据的大小并不重要，“因为你想让这一过程快速完成”。
由于目前的计算能够在内存中处理更多的数据，因此与在硬盘中搜索数据相比，其计算出结果的速度要更快。即使你仅处理数G数据，但情况依然与此。
尽管经过数十年的发展，通过缓存频繁访问的数据，数据库性能提升了许多。在加载整个大型数据集至服务器或服务器集群的内存时，这一技术变得更加实用，此时硬盘只是作为备份。由于从旋转的磁盘中检索数据是一个机械过程，因此与在内存中处理数据相比，其速度要慢许多。
Rotella称，他现在几秒中进行的分析在五年前需要花上一个晚上。Rotella的公司主要是对大型数据集进行前瞻性分析，这经常涉及查询、寻找模型、下次查询前的调整。在分析速度方面，查询完成时间非常重要。他称：“以前，运行时间比建模时间要长，但是现在建模时间要比运行时间长。”
列式数据库服务器改变了关系型数据库的传统行与列结构，解决了另一些性能需求。查询仅访问有用的列，而不是读取整个记录和选取可选列，这极大地提高了组织或测量关键列的应用的性能。
Ternent警告称，列式数据库的性能优势需要配合正确的应用和查询设计。他称：“为了进行区别，你必须以适当的方式问它适当的问题。”此此同时，他还指出，列式数据库实际上仅对处理超过500G字节数据的应用有意义。他称：“在让列式数据库发挥作用之前，你必须收集一规模的数据，因为它依赖一定水平的重复提升效率。”
保险与金融服务巨头JohnHancock公司的首席信息官AllanHackney称，为了提高分析性能，硬件也需要进行提升，如增加GPU芯片，其与游戏系统中用到的图形处理器相同。他称：“可视化需用到的计算方法与统计分析中用到的计算方法非常相似。与普通的PC和服务器处理器相比，图形处理器的计算速度要快数百倍。我们的分析人员非常喜欢这一设备。”
3、技术成本下降
随着计算能力的增长，分析技术开始从内存与存储价格的下降中获益。同时，随着开源软件逐渐成为商业产品的备选产品，竞争压力也导致商业产品价格进一步下降。
Ternent为开源软件的支持者。在加入IslandOne公司之前，Ternent为开源商业智能公司Pentaho的工程副总裁。他称：“对于我来说，开源决定着涉足领域。因为像IslandOne这样的中等规模公司能够用开源应用R替代SAS进行统计分析。”
以前开源工具仅拥有基本的报告功能，但是现在它们能够提供最为先进的预测分析。他称：“目前开源参与者能够横跨整个连续统一体，这意味着任何人都能够使用它们。”HMS公司的Nustad认为，计算成本的变化正在改变着一些基础性架构的选择。例如，创建数据仓库的一个传统因素是让数据一起进入拥有强大计算能力的服务器中以处理它们。当计算能力不足时，从操作系统中分离分析工作负载可以避免日常工作负载的性能出现下降。Nustad称，目前这已经不再是一个合适的选择了。
她称：“随着硬件与存储越来越便宜，你能够让这些操作系统处理一个商业智能层。”通过重定数据格式和将数据装载至仓库中，直接建立在操作应用上的分析能够更为迅速地提供答案。
Hackney观察认为，尽管性价比趋势有利于管理成本，但是这些潜在的节约优势将被日益增长的能力需求所抵消。尽管JohnHancock每台设备的存储成本在今年下降了2至3%，但是消耗却增长了20%。
4、移动设备的普及
与所有的应用一样，商业智能正日益移动化。对于Nustad来说，移动商业智能具有优先权，因为每个人都希望Nustad能够随时随地亲自访问关于她的公司是否达到了服务级协议的报告。她还希望为公司的客户提供数据的移动访问，帮助客户监控和管理医疗保健开销。她称：“这是一个客户非常喜欢的功能。在五年前，客户不需要这一功能，但是现在他们需要这一功能了。”
对于首席信息官来说，要迎合这一趋势更多的是为智能手机、平板电脑和触摸屏设备创建适用的用户界面，而不是更为复杂的分析能力。或许是出于这方面的原因，Kellen认为这相对容易。他称：“对于我来说，这只是小事情。”
Rotella并不认为这很简单。他称：“移动计算影响着每一个人。许多人开始使用iPad工作，同时其它的移动设备正在呈现爆炸式增长。这一趋势正在加速并改变我们与公司内部计算资源交互的方式。”例如，Verisk已经开发了能够让理赔人在现场快速进行分析的产品，因此他们能够进行重置成本评估。他称：“这种方式对我们的分析产生了影响，同时也让每一个需要它的人随手就能使用。”
Rotella称：“引发这种挑战的因素在于技术的更新速度。两年前，我们没有iPad，而现在许多人都在使用iPad。随着多种操作系统的出现，我们正力争搞清楚其是如何影响我们的研发的，这样一来我们就不必一而再、再而三的编写这些应用。”IslandOne的Ternent指出，另一方面，为每一种移动平台创建原生应用的需求可能正在消退，因为目前手机和平板电脑上的浏览器拥有了更为强大的功能。Ternent称：“如果我能够使用一款专门针对移动设备的基于web的应用，那么我并不能肯定我将会对定制的移动设备应用进行投资。”
5、社交媒体的加入
随着脸谱、推特等社交媒体的兴起，越来越多的公司希望分析这些由网站产生的数据。新推出的分析应用支持人类语言处理、情感分析和网络分析等统计技术，这些并不是典型商业智能工具套件的组成部分。
由于它们都是新的，许多社交媒体分析工具可以作用服务获得。其中一个典型范例是Radian6。Radian6为软件即服务(SaaS)产品，近期已经被Salesforce、所收购。Radian6是一种社交媒体仪表盘，为TwITter的留言、脸谱上的帖子、博客与讨论版上的帖子与评论中提及的特定术语以正负数显示，尤其是为商标名提供生动的直观推断。当营销与客户服务部门购买后，这类工具不再对IT部门有很严重的依赖性。目前，肯塔基大学的Kellen仍然相信他需要对它们高度关注。他称：“我的工作是识别这些技术，根据竞争力评估哪些算法适合公司，然后开始培训合适的人员。”
与其他公司一样，大学也对监督他们大学的声誉十分感兴趣。与此同时，Kellen表示，他可能还将寻找机会以开发专门用于解决学校所关注问题的应用，如监督学生入学率等问题。例如，监控学生在社交媒体上的帖子能够有帮于学校与管理人员尽早了解学生在大学里遇到的麻烦。Kellen称，目前戴尔已经做了这些工作，其产品支持公司探测人们关于故障笔记本电脑的推文。他称，IT开发人员还应当寻找一些办法将社交媒体分析得出的报警信息推送至应用中，以便于公司对相关事件快速做出反应。
关键词：ATM；IP；数据分析；交换技术
中图分类号：TN915 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 02-0015-01
数据通信是以“数据”业务为主的一种通信系统，数据是预先约定好的具有含义的数字以及字母和符号等。计算机的发展，数据通信应运而生，实现了计算机与计算机之间的传递。电信技术的发展，使其数据交换的技术也随之出现。
交换即转接，是交换通信网中不可缺少的技术。交换是指按照某种方式对传输线路的资源进行分配，交换技术主要包含了报文的交换、分组的交换、线路的交换以及分组的交换等几个方面。
目前的宽带数据通信网出现了两种不同的技术，即IP与ATM，IP的网络核心节点为太位路电器；ATM的网络核心节点为ATM交换机，其目的为了实现信元的高速交换。
一、目前数据通信的几种交换方式
（一）电路交换：能为任意一个入网的用户提供一条临时使用的物理信道，这种方式被称为电路交换，是由通路的各节点内部早空间上完成的信道接续而形成。这条物理信道始终被用于信息的传输，因此不允许被用于其他的计算机。
（二）分组交换：分组交换，同时也被称作为包交换。它的主要作用是将用户发来的数据分割成相同长度的数据包，因此被称为打包或者分组。分组交换是指在每个数据包前面加一个分组头，作为将发往何处的地址标志，然后分组交换机会根据不同的地址标志对其转发到目的地。
（三）报文交换：报文交换，同时也被称为信息交换方式。报文交换是将用户之间不直接存在的信息进行接收以及发送的特殊物理信道。同时还将用户正在进行交换的报文进行存储，当输出电路出现空闲的情况时，再将报文发送到需要接收的交换机。
二、DDN
（一）DDN的工作方式：DDN作为高质量、高宽带的数字数据通信网，数字信道为信息传输的主要信道，因此不具有交换的功能。用户的数据信息应该根据之前约定好的协议，采用同步转移的模式对数字进行分复用的技术，所以必须在固定的时间内对通信宽带和速率传输进行事先设定。
（二）DDN提供的业务：DDN网作为全透明的网络，因此可以为分组交换网和互联网提供中继电路；不仅可以对一点对提供多量的业务；同时还可提供图像、G3传真以及语音和智能等多种业务来满足用户的要求。
三、FR
（一）FR的工作方式：FR的主要任务是将在原来的交换基础上进行分组交换做出相对简化数据传输新技术。它在OSI第二层主要采用简化的方式进行数据的传送和交换。因为FR仅完成OSI的物理层与核心层的功能，将控制流量以及纠错等任务留给终端来完成，因此不仅使节点机之间的协议简化，同时还提高了传送的效率。
（二）FR的特点：1、传输效率高。2、产生的费用低。3、兼容性好以及组网的功能性强。4、网络资源的使用率高。
（三）FR提供的业务：FR主要使用的面向连接交换技术，虽然能够提供需要交换的PVC和SVC，但目前只能采用交换虚电路的方式。
四、IP
（一）IP的工作方式：IP交换是一种高效的IPoverATM技术，同时也被称为三层交换技术。简单来讲，三层交换技术即“二层交换技术加上路由转发技术。”IP只对数据流中的第一个数据包进行路由地址的处理，由路由转发，继而按照已经计算好的路由在ATM网建立虚电路VC。这样的处理方式使数据包在今后不用经过路由器，可以直接沿着VC的方式进行传输，提高传输的效率。
（二）IP的交换的特点：1、因为彼此之间不存在连接建立时延，因此IP在进行交换的时候不需要事先建立通信线路，可以随时将信息发送出去。2、通信的双方可以不使用固定的通信线路，因此，提高了对通信线路的使用率。
（三）IP提供的业务：适合多种业务的环境，目前主要使用于宽带以及IP骨干的传输。
五、X、25
（一）X、25的工作方式：X、25的交换方式主要体现在传统储存转发方式的基础上，进而发展的一种新型交换方式。X、25的主要工作是将用户发送的数据进行分割，每个分割后的分组都有一个分组头，而分组头的主要目的是为了指明将要发往的地址，最后按照地址的排列顺序挨个进行交换网的发送。
（二）X、25的特点：因为X、25的交换动态主要为分配线路资源和传输的效率高，因此能为不同种类的终端提供互通的便捷。其具体内容如下：1、交织传输。2、统计时分可复用：采用动态的方式对线路资源进行分配。3、逻辑信道：在分组的交换方式中，每条逻辑信道在一次呼叫过程中都有相应的逻辑信道号。因此被用于用户的区分。4、虚电路：虚电路是根据报文的需要，以及占用多个时隙相应的缓冲空间而来的，因此，进行呼叫时不需要建立固定的物理通道。5、分组多路的通信：因为每个分组都有控制信息，所以分组型的终端可以做到与多个用户终端同时通信。
（三）X、25提供的业务：分组交换可以提供永久虚电路，同时还能开发以及提供增值的数据业务。
六、ATM
（一）ATM的工作方式：ATM的转移模式是立于电路交换和分组交换的基础上，主要目的是将数据分解成固定长度53B的信息，目前将这样的分组叫做信元。而ATM主要以信元为单位进行复接、交换等工作。复用的时候只要具备信元就可以进行信息的发送工作。
（二）ATM的特点：1、不仅可以建立虚电路来进行数据的传输，同时支持无连接的业务。2、因为采用的数据包属于固定长度的模式，因此有利于宽带的交换。3、采用异步术同时能够采用服用技术。4、ATM技术使其协议以及网络功能得到简化。
（三）ATM提供的业务：ATM常用于局域网互联、互联网以及虚拟局域网，还可用于电视领域。其主要优点在使用的过程中可以提高速度。
文章首先分析了IAVA编程技术应用的特点，以及技术的主要概念，帮助读者对技术有更全面理想的了解，在此基础上，重点探讨技术应用一段时间后所带来的影响以及积极促进作用。并对技术的未来发展前景进行介绍，促进网络数据资源得到更好的利用，并提升工作任务完成质量。
【关键词】JAVA编程技术 网络数据分析 技术应用
1 JAVA编程技术的概念
对于JAVA编程技术的应用的，为计算机软件发展带来了更广阔的前景，在此环境中所开展的编程计划也能够更好的利用计算机数据资源，在有限的存储使用空间内，更大限度的完善编程所遇到的漏洞问题，提升计算机软件的使用安全性。除此之外，在一些移动端的软件开发中也广泛的应用到这种技术，更方便客户使用过程中的软件更新，并帮助提升软件应用过程中的使用安全性。技术主要是通过框架设计以及内部数据程序的汇编来实现编程，所应用的汇编语言也是特定的，程序框架能够识别出这种语言，应用后在程序编写的效率上会有明显的提升。针对使用过程中所遇到的网络病毒入侵问题，在汇编过程中会设定特别的识别码，这样就不容易受到病毒的攻击，并且程序框架之间也能够相互配合，达到更理想的使用效果，这也是传统方法中难以达到的标准，成为了JAVA编程技术应用的决定性因素。
2 JAVA编程技术的网络数据分析应用特点
将JAVA编程技术与网络数据分析相互结合，可以提升数据分析的速度，快速的实现分析目标，所得到的结果也与实际情况相符合。技术不断的发展，对于已经完成的编程框架，可以在网络环境中进行远程升级，这样为客户使用预留了更多自定义的空间，也能够更好的解决现场数据分析误差问题。JAVA编程技术是十分严谨的，应用期间的框架设计决定了最终功能是否能够实现，以及功能实现的理想情况，在网络环境中开展数据分析，需要遵从网络环境的特点，观察分析结果与实际情况是否能够保持一致，并充分利用网络数据环境来提升现场分析任务的全面性，这样在最终结果上也能够最大程度的降低误差。
3 基于JAVA编程技术的网络数据分析具体内容
3、1 数据的采集与整理
采集整理数据是开展分析任务的首要步骤，在所进行的采集任务中，同样是利用网络环境的高效便捷性来进行的，技术人员只需要对最终的结果进行审核，观察所采集的数据范围是否能够达到网络分析的使用需求，并根据实际情况来适当的扩大调整范围，最大限度的降低分析调整过程中出现的数据丢失或者误差现象。针对传统方法中所存在的技术性问题，分析一段时间后，数据采集结果中会出现相关的异常，编程经验丰富的技术人员通过观察这种异常便能够了解到其中需要继续深入完善的内容，并通过技术性方法来更好的解决。编程技术的合理运用也是解决相关问题的有效方法之一，应当得到技术人员的高度重视，对于编程期间框架设计，也可以根据数据的采集整理结果来进行，达到理想的效果，为接下来将要开展的工作任务打下稳定基础。
3、2 程序框架编写
根据所要开展的工作任务以及程序的使用需求，先对大体框架进行编写整理，达到理想的编写效果，随着程序汇编的审图进行，数据分析也逐渐开展，并且进入到不同的深度阶段。对于文章中常常提到的设计内容优化问题，程序汇编也起到了决定性作用，关系到优化是否能够顺利进行并达到预期的目标。汇编任务开展一段时间后，技术人员需要对网络数据分析的结果进行审查，观察其中是否存在误差或者不合理的内容，帮助更好的提升工作任务完成质量，初期阶段发现问题也能够通过汇编技术来及时的调整，避免造成后期汇编资源方面的浪费。框架初步编写完成后，进入到后续的分析应用阶段，应用可以先进行试验，观察各项数据参数是否能够达到理想的标准化水平，如果发现问题在这一阶段可以进行调整，避免问题继续深入，影响到软件的正常使用。
技术发现会向着高效便捷的方向来进行，更多的应用自动化技术，在对现场工作任务进行分析研究时，所遇到的问题大部分都能够通过系统的自动更新来解决，使技术发展中所总结的经验能够得到更好的运用。技术发展需要全体编程技术人员的共同努力，充分利用现有资源来完成工作任务，通过这种方法可以使技术的发展方向得到更好的确定，并避免程序后期使用漏洞频繁出现的问题发生。资源优化利用也是未来的主要发展方向之一，需要得到技术人员的高度重视，并在日常编程分析工作中合理的运用这一方法来实现工作任务，促进管理计划可以更稳定的落实应用。
4 结语
综上所述，在我国计算机软件飞速发展的当下，JAVA编程语言已经成为科学技术研发过程中不可或缺的重要内容，大力发展计算机软件JAVA编程技术已经成为我国科学技术发展过程中的重要工作内容。
参考文献
[1]田家旗、Java开发语言的开发平台与J2EE编程技术问题研究[J]、信息技术与信息化，2016（04）、
[2]李健周、关于计算机软件开发的JAVA编程语言研究[J]、信息通信，2013（12）、
作者简介
马芳（1982-），女，辽宁省锦州市人。现为锦州师范高等专科学校讲师。主要研究方向为计算机软件与理论。
关键词：大数据；计算机；数据备份；安全保障
中图分类号：TP311
文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2017）10-0025-01
数据信息作为时代的信息管理标志其安全性必须收到更大的重视，数据信息的安全存储系统尤为重要，防止信息数据的丢失的管理备份系统更为重要。因此能够将数据信息妥善管理，保证其正常工作的技术相当重要，但当数据真正丢失或不可避免地出现问题以后能够尽快地将其找回或者是在有效的时间内将其完整地恢复，以确保整个计算机系统能够正常工作的技术更是必不可少的。
1、数据备份概念及其特点
数据备份指的是将计算机系统的所有数据或者是部分重要数据借助某一种或多种手段从计算机一个系统复制到另一个系统，或者是从本地计算机存储系统中复制到其他的存储系统中。其目的就是保障系统可用或者是数据安全。防止由于人为的失误或者是系统故障问题亦或是自然灾害等方面的原因造成系统数据的安全性无法保障的问题。数据备份更重要的原因是数据信息的多重保存以备不时之需。
数据备份按照备份的实现方式可以分为单机和网络两种备份方式，传统的备份就是单机备份针对计算机本身将数据进行异地存储，现代比较流行的就是网络备份。这是针对整个网络而言的，这种方式的备份较为复杂，是通过网络备份软件对存储介质和基础硬件存储设备的数据进行保存和管理。由于网络备份是在网络中进行数据备份的，因此也就不同于普通的传统单机备份，是包含需要备份的文件数据和网络系统中使用到的应用程序以及系统参数和数据库等内容的。
数据备份的作用在于：一方面，在数据受到损害时对数据进行还原和恢复；另一方面，数据信息的历史性、长久保存，方便数据的归档。
2、数据备份存储技术
备份换言之就是数据的再存储，因此备份技术是存储技术的重要内容之一，但是数据备份存储作为计算机系统技术与简单的备份区别很大。计算机数据备份存储技术时更为全面、完整、稳定安全的数据信息的备份，是网络系统高效数据存储的，也是安全性较高的网络备份。
文件存储作为最基础的数据类型是随机存储在硬盘上的数据片段和文档资料，这些存储的数据文档、报表甚至是作为数据库文件的应用程序等等在存储一定的量就会出现超出容量的情况因此对其的整合是必要的。这样的整合是将存储的各类数据或者是数据库以一个顺序和程序的形式出现，帮助人们解决备份存储的空间问题，技术问题以及成本问题。更能将工作人员的连续数据维护和监控从繁重的工作中解放出来。
3、保障计算机数据网络备份的安全性策略
通过网络传输的备份数据在传输过程和传输路径方面必须确保数据的安全性。若不能保证数据的安全那么一些企业的关键数据和重要应用程序就会受损，甚至是失去了备份的意义。因此相比单机备份而言网络备份更要确保安全传输和安全存储。
首先确保备份数据的机密性。数据信息的网络备份不能被非法用户随意获得，因此在数据备份过程和传输过程中必须防止数据的机密性被破坏。一般数据备份常用的方法是加密。必须保证是数据拥有者才能使用这些数据信息，关键的数据信息的加密工作相比更加严格。数据内容不容有失，甚至是数据的相关名称和代码等也不能随便被非法进入系统的人获得才是最能保障数据安全的方式。
此外，在数据网络传输存储之前一定要确认接受信息一方的真实性，核实双方信息是否匹配，一定要在双方身份确认之后才能对网络的数据信息进行发送和接受，这样既避免了欺诈行为又确保了网络中间不可信的因素存在使数据信息遭到破坏。
其次。确保备份数据的完整性。数据备份存储不是一个简单的过程，数据信息是通过设备和网络之间传输来完成备份数据存储的。这一个成必须要保障所传输的信息完整地被上传而且这些数据信息不能被其他方拦截和篡改，以破坏备份数据信息的内容和属性等。此外在存储时也要保障数据信息的正确无误完整保存。
再次，备份存储的数据可用性。数据存储必须是可用的，而且是计算机资源用户合理合法的使用。对于网络备份系统的信息和信息用户系统的信息是完全一致的，是可用的。备份数据资料必须在合法用户需要时可以随时安全使用。这是网络数据备份存储必须保证的。
关键词：大数据技术 烟草行业 信息化
在现代科技水平不断提高的过程中，大数据技术得到了前所未有的发展，各行各业中都能够见到大数据技术的身影。当前，我国烟草行业正处于信息转型升级的攻坚阶段，大数据技术在其信息化进程中发挥着巨大作用。尤其在改革工作不断深入的过程中，借助大数据技术能够对消费者行为展开更为深入的分析，从而为烟草企业的市场营销与生产经营提供真实而全面的信息数据。当前企业所收集到的信息在数据格式、存储方式及信息资源等多方面都是相对独立的，因此，在构建数据仓库系统的过程中必须缺乏其具有统一性，借助大数据技术能够促使企业内部与外部的各种信息数据得到充分融合，在经过转化、存储与处理等方式，构建起中心数据集。这样企业就能够在O短的时间内获得足够的信息来应对瞬息万变的市场。基于此，烟草企业系统资源难以共享的问题就能够得到有效解决， 除此之外，在各项技术与软件的有效运用下，企业的信息中心数据库能够 支撑信息收集、数据分析等多项功能。比方说，依照客户的喜好与习惯等，对客户进行细化分类，帮助企业开展效益评估、市场分析、市场开发与策略制定等工作。然而大数据技术毕竟是新兴事物，在应用方面还存在一定的风险，因此，需要更为谨慎的应用。
一、大数据技术的定义及特征
由于大数据是一个数据量非常大的数据集，所以，人们也常称其为巨量资料，这样的资料靠普通的软件是无法进行处理的，针对此，相关企业必须引入高科技的软件从而处理海量的信息。大数据技术就是这样一种能够快速处理庞大数据的现代化技术。我们指的数据体量大为那些超过10TB的数据，其并非传统的解雇化数据，而是结构化数据与非结构化数据的融合，为多种数据的组合，并且有着极为丰富的格式和种类，商业价值极高，企业能够从之获取充足的信息数据。在这种情况下，各种数据能够得到充足的收集与处理，在有效的组合与排列之下，最终向企业呈现出有价值的信息数据。一般来说，数据集越为庞大，在处理起来的时候难度就会越大，但是这样的数据最终处理后所具备的商业价值最大。
二、在烟草行业中大数据技术的功效
（一）能够促使烟草企业制定长期营销计划
在《烟草控制框架公约》的全面推行下，我国各地的公共场所均开始禁烟，这给烟草行业的发展带来不小的冲击，在市场中，出现了很多可替代烟草的产品，烟草企业一线营销能力差的状况也暴露出来。因此，烟草企业制定出长期的营销计划更加重要。在往常，企业在制定营销计划的过程中所依据的数据来自行业管理部门数据、专家意见、市场调查、统计年鉴等，其从这些路径所获得的有价值信息非常少，且这些信息大多存在滞后性，准确率不高。所以，在大数据技术的应用下，强大的信息收集与信息处理技术能够为相关工作人员提供全面的信息，并帮助工作人员对信息展开有效分析，除此之外，其还能够构建多种数学模型，从而对将来的市场状况展开有效预测。
（二）帮助企业充分了解消费者心理与行为
对于相关工作人员来说，在对消费者心理与行为展开分析的过程中必须依赖全面的信息数据，否则，其分析结果将缺乏准确性。科学的品牌是构建在对消费者准确分析的基础上的，而收集充分而全面的信息数据则是了解消费者行为的前提条件。从大数据中，相关工作人员能够充分了解顾客的各项信息，并对各种数据进行统计与挖掘，充分掌握竞争对手的有关情况，特别是可替代产品在市场竞争中的状况，深入挖掘烟草行业中的消费者档案数据，对客户展开价值趋向和消费行为的分析，从而有针对性地满足客户的需求。比方说，针对消费者购买产品的开销、类型、使用环境、消费观念等展开有针对性的分析，从而全面了解消费者的行为，进而有针对性地制定出营销策略，从激烈的市场竞争中获得优势。
三、大数据技术在烟草行业应用过程中存在的风险
（一）混入错误数据
倘若有大量的错误数据混入到数据库中，那么就会出现很多“错误发现”。在数据量不断增多的过程中，倘若无法对数据的价值进行准确定位，那么就极其容易出现判断结果不准确的情况。
在未来烟草行业中，数据规模会异常庞大，这种情况下应借助精准营销系统、GPS系统等来对销售人员的实际工作进行掌控，然而，这些系统却很难掌控消费者的喜好、特征、消费行为等。这样一来。销售与消费者之间的关联分析就会缺失。
（二）导致数据平台封闭
由于数据平台存在封闭性，则很容易出现数据缺失与数据断裂的状况，从而导致分析结果不准确。比方说，尽管大数据技术已经得到了广泛的影响，然而在数据层面还是相对封闭的，与大数据自身的混乱性相比，这种封闭性带来的危害更大。
（三）网络连接方面导致的风险
在大数据的频繁使用，网络工具早已经突破了以往计算机的限制，能够应用大数据的终端设备不断增多，如智能手机、无线移动存储设备等。在此过程中，黑客攻击的状况时有发生，带来了巨大的安全风险。
（四）数据保密方面的风险
在大量的数据被收集、分析与存储的过程中，这些数据的保密工作尤为重要。随着大数据时代的到来，移动设备得到前所未有的普及，各种无线设备都能够进入系统，人们运用大数据系统的频率更高。因此，烟草企业应充分重视数据的保密工作，积极维护数据，实现行业数据的安全。
（五）云中数据服务方面存在的问题
当云服务给人们带来极大便利的同时，大数据的存储与处理方面产生了巨大的压力。然而该方面的后果与风险是难以完全预测的。比方说网络黑客，其重要的攻击目标就是云中大数据。
四、结语
只有开展有效的科学管理工作，企业才能够趋利避害，在激烈的市场中得以生存与发展。大数据技术在给烟草行业带来机遇的同时，也给烟草行业带来了很多风险。烟草企业必须正视这些风险，采取科学的分析方法，对系统的安全性进行全面的检测，从而杜绝因数据库或系统漏洞而导致的丢失状况。
参考文献：
1、1计算机信息处理技术的定义
计算机信息处理技术在现代办公与企业管理数据中扮演着极其重要的角色，它是将数据传输，信息分析、处理、使用等技术结合在一起，从而更方便快捷的管理数据信息。计算机信息处理技术涉及领域很多，它以计算机技术为核心，还包括传感、微电子、通信工程、网络工程等先进的科学技术。在现今尤其是企业管理数据处理与现代化办公中得到了充分的利用，逐渐成为人们日常办公生活的一部分，员工在专业设备帮助下可以合理安排工作，把人与硬件、软件三者相结合，极大程度上提高了办公效率，计算机信息处理技术在数据库与计算机技术的支持下，通过数据处理系统，根本上改变了传统的办公模式，产生了非凡的影响。
1、2大数据的概念
从字面意义来讲，大数据即数据量极其庞大的数据，这不仅仅局限于数据信息量的巨大，还包括数据信息的复杂化、产生信息的多样化与数据信息的重复化。随着当代社会虚拟数据化快速且不断的发展，大数据是现今社会的必然产物，与传统计算相比，大数据有很多优势，例如大数据拥有低廉的成本，高比率的资源利用率，规模大，速度快等特点。而大数据数据量庞大，从而产生数据冗杂与各种数据之间复杂的关系。在生产与生活中，大数据可以把所有的活动用数据记录存档，这是其核心。分类分析、遗传算法、机器学习、遗传算法等都是大数据的关键技术。大数据具有超前的决策能力与洞察能力，相较传统数据软件有其可望不可即的数据处理能力，符合了物联网与计算机发展的需求，极大程度上对社会发展与人们生活习惯产生变革性的影响。《华尔街日报》认为大数据与智能化生产、无线网络革命并称为引领未来繁荣的3大技术变革。在大数据时代，对于用户群体来讲，“云”是很多人再熟悉不过的系统，蜂拥而至的各种IT云盘、云照片、云音乐等提供几乎无限的互联网资源，利用虚拟数据，便于用户在随时随地分享云资源，从最早的电脑，到普及的平板与手机，只需要网络与大数据“云层”，就可以告别之前原始的操作。
2大数据时代计算机信息处理技术的机遇与挑战
2、1面临的机遇
2、1、1数据挖掘与应用创造出更多的产业价值
数据挖掘即通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。数据挖掘一般由3个阶段组成：数据准备、规律寻找与规律表示。数据的挖掘有利于提高决策。很多企业在把庞大的数据集中后，碰到“数据海量、信息缺乏”的通病问题，这就在数据准备阶段遇到难题，大多数事物型数据库仅有数据录入、查询与统计这些比较简单但是低层次的功能，无法从冗杂的数据中快速准确地提出有效的信息，进而更无法通过数据总结出更有价值的信息，这样就无法发现目标规律并且表示出这种规律。如果能及时准确地对庞大的数据进行到位的分析，就可以获得一些隐藏在数据背后的信息，比如目标群体在该领域的行为习惯、兴趣爱好，通过专员来为该群体“私人订制”，做出合理的决策与对应措施，提高工作效率与企业核心竞争力。例如在用浏览器检索某词条时，键入某些关键字后，就会跳出该关键字前缀与后缀的词组选项，甚至只打出关键字汉语拼音第一个字母都能够检索到该词条，这就是浏览器通过大量网民的“行为轨迹”数据进行记录与挖掘分析的基础上，总结出搜索者的共性习惯行为，大大提高了检索速度，从而让更多的网民不约而同地使用该检索网站。
2、1、2带来了物联网与云计算的新形
势物联网是当今社会通信系统、信息传播、计算机技术等高新技术集中的精华。作为新兴产业的重要内容，它普及应用在信息与网络成熟的系统工程中。大数据时代下，物联网衍生出很多新型的产业，信息化的养老系统完善，人民群众基本IC一卡通的普及，方便且多功能的电子钱包的应用，过年取代传统的现金红包而火热流行的电子红包等等都是从以人为本为出发的核心，切切实实地充分利用大数据与云服务的功能。新形势下，云服务的浪潮是几乎不可避免的。云计算是通过把数据聚集起来，在云平台与各种电子设备进行数据交换，上传下载用户所需要的信息。在新的政策环境下，云计算的服务能力得到了增强，大力推进了云计算的发展；云计算自主创新能力包括自身的创新能力与计算机信息处理技术发展与云计算相结合能力也大大增强。
2、2面临的挑战
2、2、1信息安全的要求更高大数据时代下
网络越来越普及，信息安全问题就日渐重要，无论是大型企业的信息安全还是每个网民个人信息安全都格外重要。在进行网上冲浪与网购的时候，就必须注意网络信息，甄别信息的真假，稍有不慎，通过钓鱼网站，个人隐私被入侵，信息就会落入不法分子手中，造成信息安全问题进而产生人员与财产的损失。毫不夸张地说，在当前条件下，谁要掌握信息供给网络，谁就拥有整个世界。所以，国家应该建立更完善的法律；相关机构可以通过应用来牵引相应的安全的技术发展，充分发挥自身优势；个人也应该注意保护私人隐私，避免不必要的损失。
2、2、2需要专门的人才大数据时代下
既需要技术人才更需要管理人才。大数据时代是技术的时代，技术型人才自然炙手可热。而人才的培养需要一定的周期，对于这种新兴的产业，人才缺口自然较多。相对于技术型人才，管理型人才更为紧缺且重要，政府和企业的领导者，也要有意识地转变思维方式，学习用数据思考、说话和管理。在飞速发展的社会中，经验主义会成为大数据时代的束缚。比如，很多管理者抱怨“90”后员工无法使用过往的激励方式来鼓励，相对来讲，下级与上级、同事与下属沟通不畅，这都是各自成长环境所影响的。管理者们需要不断更新自己的数据库，学会用大数据的方法，随时去找到合适的解决方法，这些都是需要漫长的演变过程。
2、2、3数据价值分析更为重要大数据的实现在于分析
拥有大数据并不是企业与政府的目的，其目的是从这些数据中了解真实的信息，决策者通过数据进行真正合理的管理、决策、检测、评价，并在生活中产生价值。对海量数据分析早已成为企业、政府的迫切需求。大数据下数据冗杂、繁多，数量十分巨大但是密度却较低，这就容易出现很多无用的信息与挂羊头卖狗肉的虚假信息，需要逐个筛选鉴别，这是一个十分艰难且巨大的系统工程，并不是一般的个体或者企业能胜任的任务。大数据的分析需要一个漫长原始数据的积累，例如百度的词条检索，是经过上亿网民不断检索积累才造就了如今的智能检索；同理，亚马逊上拥有美国所有生活必需品，因此它可充分掌握美国消费者的原始数据，做出的判断就有权威性与预测性，甚至可在某时期向特定商家订购特殊性商品，并且能保证热卖，这都是根据亚马逊有巨大的数据源，常年累计分析推测出来的。
3大数据时代计算机信息处理技术的发展方向
相对于传统小规模的单一数据形式，大数据通常具有数据规模大、数据机构复杂等特点，各种数据间形成的相互关联的结构，增加了数据处理的难度，而当前的计算机信息处理技术很难胜任大规模复杂结构数据的处理需求，这就需要一种新的数据服务网络来提供更加高效、快捷的服务。此外，大数据时代的到来，带来了机遇，也带来了更多的风险，因此，安全性也是未来计算机信息处理技术发展的方向之一。
3、1计算机网络朝着云计算网络发展
云计算网络发展离不开已经成熟的计算机网络，计算机网络是其必要的基础，两者缺一不可。计算机网络发展离不开计算机硬件的不断更新换代，然而就目前来讲在大数据时代，常规的计算机硬件已经不能够满足如此巨大的数据处理需求，常规计算机数据处理架构也存在诸多问题，最突出的是新应用的数据需求已经超过目前计算机硬件所能提供的上限。在大数据时代背景下的今天，与网络发展步伐相比，计算机硬件的发展速度远远落后；与此同时，当前传统的计算机网络技术是建立在硬件基础上的静态模式，这种模式没有及时快速地响应当今瞬息万变的网络与应用发展的弊端显露出来，由此应运而生出类似于数据中心这种将现有的网络转变成可编程的基础设施。随着云计算网络不断发展，企业与政府对网络的需求，不仅仅局限于简单的网络中心，把目标转向类似于开放式传输这种快捷，更符合大数据时代的网络方式。网络软件有着计算机软件缺少的灵活的编程性与回应性等重要的优势，因此云计算也逐渐转变为互联模式，即云计算网络。该技术拥有更多信息储存能力同时具备完整服务器运行计算与数据处理能力。避开了计算机处理数据信息速度慢、效率低的问题，并能及时反馈。凭借着云计算网络完善与发展，计算机信息处理技术将更加快捷、高效率，应用也会越来越丰富、普及。
3、2计算机安全信息技术进一步发展
在大数据时代，整个数据系统是通过网络相互连接的，个人电脑的数据存储将通过互联网共享到计算机网络平台。而网络本身是一个开放性的平台，任何人都可以随时随地地从中获取自己想要的信息，在大数据时代，犯罪分子通过对海量数据进行分析，能够较容易地获得商业机密或个人信息，这就必然涉及到数据的安全问题，因此，安全性也将是大数据时代计算机处理信息技术发展最重要的方向之一。大数据时代计算机信息安全技术不再建立在某个单一形式的数据安全管理上，而是对整个数据关联结构进行系统管理，从整体上提高数据的安全水平。因此，传统的计算机信息处理安全软件已经无法满足大数据时代安全管理工作的需求，开发新的安全技术软件、构建新的计算机安全体系显得尤为重要，这也在一定程度上促进了计算机安全信息技术的发展，推进信息安全技术向前发展。
4结语
关键词：分布式；事物管理；数据复制
1、引言
随着目前网络数据库迅猛发展的形势，数据库的发展也和网络紧密结合起来了，应用最为广泛的是分布式大型数据库系统技术，这种分布式的数据库模型适合应用在目前的各个大型的工程软件中。分布式的数据库模型通过数据共享技术和分散事物处理技术将不同地方的数据库整合成为一个整体综合性数据库体系。因为，分布式数据库是一个体系结构，不仅仅是把多个单独的数据库组合，而是借助合适的系统构搭建一个逻辑上为一体协调一致的网络数据库，目前应用最为广泛的是用浏览器／服务器(B／S)系统架构来搭建分布数据库系统。
2、分布式数据库系统概述
分布式数据库经过设计上的统一后，把分散在网络中各个数据库在逻辑上连成一个整体，这种连成一体的数据库每个节点都具有单独数据处理能力，他执行局部的数据运算。并且，这些数据库运算的同时，被数据库体系整体配置，共同完成全局方面的运算。分布式数据库系统特点是分布性、逻辑协调性以及网络统一性。因此，从系统的整体性能来说，分布式数据库系统可以看做是体系中网络和数据库系统的应用的结合体。
目前，用于搭建分布式数据库系统的体系构架最为常用的是浏览器／服务器(B／S)系统架构。B／S模式主要由浏览器、Web服务器、数据库服务器三个层次组成，其本质上是一种特殊的客户／服务器结构，只不过它的客户端简化为单一HTML语言的客户软件，因而简化了客户端系统的管理和使用，可以使管理和维护集中在服务器端。在这种模式下，客户端使用一个通用的浏览器，代替形形色色的各种应用软件，用户的所有操作都是通过浏览器进行的。在B／S体系结构之中，纳入组件模型和分布式组件模型，把中间层划分为许多服务程序，将每个服务程序都视为独立的层，这样就形成了N层体系结构和Web分布式计算的概念。典型的N层结构就是基于Web的B／S结构，如下图1所示。
图1 B/S分布式数据库结构图
3、分布式数据库系统构建重点技术
（1）分布式数据库事务管理和并发控制
分布式数据库系统中的事务并发控制及系统资源的有效利用主要靠事物管理来完成，分布式事务管理程序能够保证多个事物并发协调准确地执行。分布数据库中的事物控制着系统对各种数据项的访问，一个事务通过分解成成多个子事务来访问多个站点的数据，每个子事务负责对一个数据存储站点进行访问。而分布式的各个站点的事物通常并发运行的。各局部站点上的事务以集中式数据库系统的可串行化理论为基础实现并发控制，即得到各站点上事务执行的局部顺序。在此基础上，只需从全局系统的角度出发，得到各个站点上事务执行的全局的顺序。由于分布式系统中不存在一个全局的时钟概念，因此一般以事件的时戳来表示事件的发生顺序，再构造出系统的全局逻辑时问顺序，以确定事务的唯一顺序。基本的并发控制的方法是封锁方法。封锁方法的基本思想是要求事务在对一数据项进行操作之前必须首先申请对该数据项的封锁(Clock)，获准后方能进行操作。如果该数据项己被其它事务封锁且操作方式冲突，那么该事务处于等待状态，直到该数据对象被释放为止。在封锁机制中定义了两种方式：共享锁方式与互斥锁方式。分别对应于用户对数据项的读操作与写操作。以目前最为常用的SQL数据库管理工具为例，它使用锁对象来防止多用户在同一时间内对某一数据库进行修改，并能防止一名用户检索正在被另一名用户修改的数据，锁定有助于确保事务和数据保持逻辑上的一致。SQL Server的锁管理能自动获得和释放锁。
（2）分布式数据库备份与恢复
数据备份与恢复是实现信息安全运行的重要技术之一，能保证信息系统因各种原因遭到破坏时，能尽快投入使用。常用的分布式数据库SQL Server备份数据库有几种方法：完全备份、差异备份、事务日志备份、文件组和数据文件备份。完全备份包括备份数据库中的所有数据、文件组或数据文件。差异备份只备份上次备份后进行修改的数据。事务日志备份用于备份和删除事务日志(事务曰志数据与数据库备份协同工作)。文件组和数据文件备份用于数据库中备份特定文件组或数据文件。SQL Server可以使用EnterpriseManager或T-SQL命令等备份。在实际的分布式数据库系统中，可以采用手动备份和自动备份，一般采用手动备份和自动备份相结合的办法。在备份中，分热备份和冷备份。当数据库在使用时，对数据库备份成为热备份；当数据库完全关闭后备份成为冷备份。SQL Server数据库恢复分从完全备份中恢复、从差异备份中恢复及从事务日志备份中恢复。从完全备份中恢复过程很简单，只须用SQL Server EnterpriseManager或T-SQL就可以恢复备份文件。从差异备份中恢复，先从完全备份中还原，再还原自上次完全备份后创建的差异备份。从事务日志中恢复，要经过以下步骤：
①使用NO TRUNCATE选项备份当前活动的事务日志。
②还原最新完全备份。
③还原所有差异备份以将数据库返回到执行最近一次备份操作时的状态。
④还原上次差异备份后创建的所有事务日志备份，以重新显示上次备份后发生的所有事务。
⑤还原在第1步中创建的事务日志备份，以将数据库返回到故障前的状态。
（3）分布式数据库数据复制
数据复制是指在由两个或者多个数据库系统构成的一个分布式数据库环境中拷贝数据的过程。这个过程中，将分布式数据库中某个结点的数据拷贝到不同物理地点的数据库中，以支持分布式应用，它是整个分布式计算解决方案的一个重要组成部分。当然，在实际应用中，由于各个数据库副本可能对相同的数据对象进行操作，当进行数据同步时，就会产生冲突，主要有更新冲突、唯一性冲突、删除冲突等等。这些冲突会严重影响数据库数据的完整性。所以在复制过程中必须尽量防止数据冲突的产生，一旦发生冲突，就必须有预先设置好的冲突解决方法。分布式数据库工具SQL Server能在不同节点间复制数据并自动同步这些节点的数据，用户可以在同一服务的不同数据库或不同的远程连接服务器之间复制数据。在 分布式数据库应用环境中，不同的应用领域对数据复制的要求各异，不可能有一种复制方法能够适合所有领域中的应用需要。为此，SOL Server提供了以下三种复制类型来满足不同环境中的应用需要：
①快照复制：快照复制是SQL Server中最简单的一种复制方式，它拷贝数据库中出版物在某一时刻的结构和数据状态，即建立出版物快照，之后通过复制将出版物快照复制给订阅服务器。快照复制操作由快照和分发实现。快照将出版物中各条目(表)的结构和数据拷贝到分发服务器的快照文件(但不是分发数据库)中，并在分发服务器的分发数据库中记录复制同步操作。分发服务器再根据分发数据库中的同步记录将快照文件传递到订阅服务器的目的数据库中。
②事务复制：采用事务复制方式时，当订阅服务器对出版服务器中的出版物做到初始同步后，SQL Server监视INSERT、UPDATE、DELETE等数据修改语句的执行，并对影响出版物的事务进行标识。事务日志阅读从事务日志中捕获出版条目中数据的变化，并将引起这些变化的事务拷贝到分发服务器的分发数据库中。之后，由分发服务器将这些事务传递给订阅服务器，并在订阅服务器上顺序执行这些事务，对复制数据做增量修改，从而保证订阅服务器中的复制数据与出版服务器出版物中的数据一致(但不是实时一致)。由于事务的数据量远小于它所操作数据库的数据量，所以采用事务复制方式能够有效减轻网络的通信负担。
③合并复制：合并复制允许用户修改订阅服务器中的订阅数据，它能够自动监视订阅数据库中的数据变化并定期将这些变化进行合并，再把合并后的结果提交给所有订阅者，如果在合并过程中发现不同用户对数据所做的修改存在冲突时，合并程序将根据建立订阅时为订阅者所设置的优先级裁决哪个用户的修改有效。
4、结束语
随着信息技术的飞速发展，在社会应用领域，对分布式数据库系统的需求更加迫切。许多关系着国民经济发展的行业，例如水利、电力、交通、金融等行业由于所管辖的部门或企业往往在地域上比较分散，而在行政和业务管理上，既要求各部门具有独立的局部控制、分散管理的能力，同时，又要在整个行业内实现对所有部门或所属企业进行全局控制，统一管理，分布式数据库系统给这些行业数据管理发展起到巨大的推动作用。
参考文献：
[1] 史斌、 Oracle分布式数据库及其实现[J]、 电脑知识与技术, 2011, (26)