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網絡中數據的傳輸范文1
關鍵詞：大數據；應用感知；云計算；軟件定義網絡；云存儲
中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2017）07-00-06
0 引 言
大數據（Big Data）[1]可被定義為具有4V特征的數據，即數據量及規模巨大且持續增長（Volume，一般指數據量達到PB以上級別）；多源/多樣/多結構性，不同的數據源、數據類型（Variety，復雜文檔及多媒體，結構化、半結構化和非結構化數據）；高速性，由于存在用戶數量龐大與實時性等因素，數據的生成、增長速率快，數據處理、分析的速度要求也高（Velocity）；有價值性/精確性，數據量龐大，雖然價值密度低或個別數據無價值，但數據總體上是有價值的（Value/Veracity）。
大數據環境已成熟，云計算中的大數據分析/處理，大數據處理與網絡/硬件的協同工作，大數據的私有性及云平臺的能耗等方面對網絡及其資源調度的需求，使得大數據應用與物理網絡之間的交互尤顯重要，一方面讓網絡呈現出“應用感知網絡（Application Aware）”的特性，使之更好地服務于大數據應用；另一方面，如何讓大數據應用/用戶方便高效地訪問、調度網絡資源，減輕大數據應用在網絡訪問決策上的負擔是當前大數據應用研究中的熱點問題。
1 云計算環境下的虛擬化
云計算[2]作為下一代計算模式，具有超大規模、高可擴展性、高可靠性、虛擬化、按需服務和價格低廉等特點，通過調用網絡中大量計算節點/服務器完成核心計算業務的任務，向用戶提供多層次的服務如基礎設施、平臺、存儲服務和軟件服務等。在大數據應用中，云計算的核心功能主要有數據存儲/管理（以數據存儲為主的存儲型云平臺）和數據分析/處理（以數據處理為主的計算型云平臺）。云計算提供商將大量計算節點與網絡設備連在一起，構建一個或若干個大規模（由具有萬甚至百萬級以上的計算節點所組成）數據中心，通過云平臺實時訪問、調用網絡、存儲、計算等資源為用戶服務。
云計算核心組成邏輯如圖1所示。云計算主要由服務器、存儲和網絡組成。為了使得云能夠更快、更方便地響應企業用戶的需求，服務器（層）和存儲（層）已經通過在實際基礎設施和云環境之間構建抽象層實現虛擬化，滿足配置、管理和使用服務器及存儲資源的要求。但最終還需要依靠網絡將資源連接集成以搭建一個完整的云環境?！按髷祿铆h境下與網絡的交互”以及“網絡與計算資源的交互”面臨以下三方面的要求：
（1）大數據應用層與網絡的交互：網絡結構相對穩定，但由于云環境的高擴展性以及節點規模的龐大，使得服務器和存儲這兩方面的資源會時常發生變化，如服務器/節點的添加――斷電、故障、恢復、新增節點等或存儲磁盤的故障、失效等。面對這些變化，上層大數據應用如何能更好、更快地獲取計算資源的變化？
圖1 云計算核心組成邏輯圖
（2）計算資源與網絡的交互：在大數據處理中，各計算資源的狀態與承擔的任務及負荷各不相同，為合理使用計算資源并計算資源負載平衡，網絡如何能更快更方便地告知上層大數據應用其所獲得的感知信息，并讓應用或用戶調整其調用計算資源的策略？
（3）計算資源按上層大數據應用的需求動態調整：上層應用復雜多變，面對應用/服務的變化，其所需的計算資源也不同，如何更快地調整、組織計算資源讓其適應并為上層應用提供服務？
為滿足上述需求，添加兩個具有擴展性的接口層形成大數據應用與計算資源（服務器/存儲）的中間層，這兩個接口層如下：
（1）大數據應用層與網絡層之間的交互接口層；
（2）網絡層與計算資源層（服務器/存儲）之間的交互接口層。
2 開放式協同平臺的中介――SDN
2011年10月，美國麻省理工大學Kate Greene教授提出了SDN （Software-Defined Networking，SDN）軟件定義網絡技術的概念[3]。所謂SDN，是指根據不同的使用需要，通過軟件來完成所有路由器與交換機的動態配置。并于2011年3月成立了以實現該概念為目的的網絡聯盟Open Network Foundation （ONF），提倡使用OpenFlow作為實現SDN的重要技術。
OpenFlow網絡的最大特點是將傳統的交換機路由控制部分與數據傳送部分分離，使得網絡設備可以專注于數據包轉發，從而極大地簡化了交換機的體系。OpenFlow網絡的主要構成元素包括支持OpenFlow協議的交換機（OpenFlow Switch），交換機控制器（OpenFlow Controller）以及用于交換機與控制器之間的控制協議（OpenFlow Protocol），其體系結構如圖2所示。
OpenFlowW絡可以處理包含在數據包中的各種信息，如MAC地址，IP地址，VLANID，MPLS標識，TCP端口等共15類，將這些信息與數據包的處理方法相結合，用于設計OpenFlow交換機的Flow Table。Flow Table即數據包的處理規則與處理方法對照表，如對含有特定VLANID信息的數據包執行數據包轉發、丟棄或多播等操作。
網絡管理人員通過對Flow Table進行詳細設計便可輕松實現對數據包交換路徑的精準控制。隨著云計算應用的不斷增多，頻繁的網絡重新配置不可避免。VLAN組網技術支持網絡管理員動態對網絡進行配置，是目前HDFS云存儲的主要組網技術。但VLAN組網技術面臨以下問題：
（1）當子網數量不斷增加時，采用VLAN對網絡進行管理將會使情況變得很復雜；
（2）只能利用VLANID進行組網，組網的靈活性不高，無法適應來自云計算的不同需求。
（3）除電信運營商級的VLAN技術外，數據中心級VLAN技術幾乎不能實現異地云存儲服務器之間的連接。異地云存儲系統互連的重要性在于通過將數據備份在不同的物理地點來消除單一故障（電力中斷，火災等）引起的服務中斷，這正是ONF聯盟將OpenFlow列為云計算網絡控制技術之一的主要原因。
圖2 OpenFlow體系架構
3 存在問題及分析
3.1 從大數據處理的角度分析
在大數據應用的環境下，大數據分析/處理的計算框架以MapReduce編程模型最具代表性。MapReduce計算模型在執行中，首先對數據源進行分塊，然后交給不同Map任務區來處理，執行Map函數，根據數據處理的規則對數據分類，并寫入本地磁盤；Map階段完成后，進入Reduce階段，執行Reduce函數，具有同樣Key值的中間結果從多個Map任務所在的節點被收集到一起（稱為Shuffle）進行合并處理（稱為Merge），輸出結果寫入本地磁盤。最終通過合并所有Reduce任務得到最終結果。
以MapReduce計算模型為基本核心原理，相似的計算模型有如下幾種：
Hadoop[4]：核心由HDFS和MapReduce組成，其中Hadoop-MapReduce是Google MapReduce的開源實現。
Dryad[5]：與MapReduce計算模型相似，其總體構建用來支持有向無環圖（Directed Acycline Graph，DAG）類型數據流的并行程序。Dryad的整體框架根據程序的要求完成調度工作，自動完成任務在各節點上的運行。
Hadoop++[6]：Hadoop++是通過自定義Hadoop框架中的split等函數來提升數據查詢和聯接性能，即通過Hadoop用戶自定義函數方式對Hadoop-MapReduce實現非入侵式優化。
CoHadoop[7]：Hadoop無法突破把相關數據定位到同一個node集合下的性能瓶頸。CoHadoop是對Hadoop的一個輕量級擴展，目的是允許應用層控制數據的存儲。應用層通過某種方式提示CoHadoop某些集合里的文件相關性較大，可能需要合并，之后CoHadoop嘗試轉移這些文件以提高數據讀取效率。MapReduce計算過程示意如圖3所示。
圖3 MapReduce計算過程示意圖
Haloop[8]：Haloop是一個Hadoop-MapReduce框架的修改版本，其目標是為了高效支持迭代，遞歸數據分析任務。遞歸的連接可能在Map端，也可能在Reduce端。Haloop的基本思想是緩存循環不變量（即靜態變量）到salve nodes。每次迭代重用這些數據。
HadoopDB[9]：HadoopDB是一混合系統。其基本思想是采用現有的MapReduce作為與正在運行著單節點DBMS實例的多樣化節點的通信層，實現并行化數據庫。查詢語言采用SQL表示，并使用現有工具將其翻譯成MapReduce可以接受的語言，使得盡可能多的任務被推送到每個高性能的單節點數據庫。
G-Hadoop[10]：通過現有的MapReduce計算模型配合高速的存儲區域網（Storage Area Network，SAN）實現在多群聚環境，為大數據應用提供一個并行處理的環境。
P2P-MapReduce[11]：是一個動態分布式環境中自適應的MapReduce框架（2P-MapReduce），利用P2P模式在動態分布式環境中管理計算節點的參與、主機失敗和作業恢復等，為大數據應用提供服務。
Spark[12]：Spark是一個與Hadoop相似的開源云計算系統，支持分布式數據集上的迭代作業，是對Hadoop的補充，用于快速數據分析，包括快速運行和快速寫操作。Spark啟用內存分布數據集，除能夠提供交互式查詢外，還可優化迭代工作負載。
Hyracks[13]：一個受MapReduce啟發，基于分區并行數據流的大數據并行處理系統，用戶可將計算表示成數據操作器和連接器的有向無環圖（Directed Acycline Graph，DAG）類型數據流。
大數據處理框架的設計思想見表1所列。
（1）MapReduce計算執行過程中的Shuffle階段――執行完Map階段后會產生大量中間結果數據，該階段根據中間輸出結果中的Key值進行分類并分發到相關節點執行Reduce函數；
（2）其余類MapReduce計算模式、迭代、遞歸等也需要進行大量分片和合并操作。
在這兩個過程中產生的大量中間結果數據要在不同的節點（Map節點/Reduce節點）之間傳輸，數據規模越大、參與計算的節點越多、Map-Reduce的迭代/遞歸次數越多，節點間傳輸的頻度及數據量也越大，占用網絡的帶寬及時間也越長，最終可能導致網絡擁擠與堵塞，嚴重影響大數據處理框架的性能。
缺乏應用感知網絡的支持，這些大數據處理框架其性能得不到很好的發揮，因此，在大數據處理框架與網絡之間構建一抽象層，通過抽象層實現大數據處理框架與網絡之間的交互是一個有效的解決方式。一方面大數據處理框架無需修改現有的計算模式，直接通過該層告知基礎設施其所需計算資源的類別，而非特定的某一計算資源，從而讓計算資源調度策略從數據處理框架中脫離出來，使得計算過程主要關注數據的分析/處理，減輕大數據處理框架的包袱；另一方面通過該抽象層為第三方提供網絡訪問/調整的接口，在網絡物理結構不變的前提下按大數據應用需求調整網絡邏輯結構，方便資源調度策略的優化和實施，構建應用感知網絡更好地為大數據應用提供服務。
3.2 從云存儲的角度分析
在大數據應用的環境下，存儲是核心的組成之一，HDFS（Hadoop Distributed File System，HDFS）是當前主流的一款開源云存儲框架，是一個分布式文件系統，更是適合運行在普通硬件上的分布式高容錯文件系統，當前絕大多數云存儲系統都通過HDFS實現。
HDFS的系統架構如圖4所示。
HDFS采用Master/Slave架構。HDFS主要由Namenode（master）和一系列Datanode（workers）構成。一個HDFS集群由一個Namenode和一定數目的Datanode組成。HDFS支持傳統的層次型文件組織。Namenode是一個中心服務器，負責管理文件系統的namespace以及客舳碩暈募的訪問。HDFS有著高容錯性的特點，部署在低廉的硬件上，提供高傳輸率來訪問應用程序的數據，是為以流的方式存取大文件而設計，適合擁有超大數據集的應用程序。HDFS支持大數據文件，能夠提供大數據傳輸的帶寬和數百個節點的集群服務，能夠支持千萬級別的文件。所有的HDFS通訊協議都構建在TCP/IP協議上。HDFS設計目標對網絡的需求：
（1）硬件故障/錯誤及副本策略
硬件故障/錯誤是常態而非異常。HDFS集群由成百上千的服務器構成，每個服務器上存儲著文件系統中數據的一部分，任一個服務器都有可能失效。因此錯誤檢測和快速、自動恢復是HDFS最為核心的架構目標。此時，在網絡上需解決網絡可用的計算節點數量減少，一部分文件的可用副本數減少等問題。為確保文件副本的數量，數據需備份，以防故障。
（2）流式數據訪問
HDFS應用程序需要流式訪問數據集。HDFS進行的是數據批處理，而非用戶交互處理；相比數據訪問的低延遲，更應保證數據訪問的高吞吐量。
（3）大規模數據集
大數據應用中的應用程序是在大規模數據集基礎上的計算。HDFS上一個典型文件的大小一般都為G字節至T字節。因此，大文件存儲且能提供整體上數據傳輸的高帶寬，能在一個集群里擴展到數百個節點，使得網絡中的計算節點之間、存儲節點之間必然有大量數據傳輸。
（4）計算移到數據附近
數據離應用程序越近，計算就越高效，尤其是在數據達到海量級別時。因為這樣就能降低網絡阻塞的影響，提高系統數據的吞吐量。
（5）數據復制及副本存放
HDFS能夠在集群機器上可靠地存儲超大文件，其將文件分割成若干“塊”，除了最后一個，所有“塊”大小一致。為了容錯，文件的所有數據塊都有副本。每個文件的數據塊大小和副本系數都可配置，應用程序可以指定某個文件的副本數目。數據復制與采用的副本策略有關，且由于故障、更新、備份（HA的主要解決方案：Hadoop的元數據備份方案、Secondary NameNode方案、Checkpoint node方案、Backup Node方案、DRDB、Facebook的Avatarnode方案）等原因，數據復制經常發生在同機架的不同存儲節點之間及不同機架的不同存儲節點之間，這個過程必然依靠網絡。
其他一些云存儲系統如GFS（HDFS是GFS的開源實現）、CoHadoop、StorNext FS、Lustr、Total Storage SAN File System、DDFS（Disco Distributed File System）等，其設計目標主要為上述幾個方面。
云存儲系統設計目標的實現依賴于暢通的網絡。云存儲作為大數據應用的核心支撐，其效能直接影響到大數據應用的性能，云存儲框架與網絡及計算資源的（服務器/存儲）高耦合（數據調度、存儲調度、副本存放、數據操作等與具體計算資源的選擇與使用高耦合）關系，將影響應用框架的可擴展性。在云存儲的文件操作與網絡中的存儲資源之間插入中間抽象層，云存儲系統只需告知抽象層申請的計算資源的類別，通過抽象層與計算資源之間的接口訪問某類資源，實現文件的相關操作，一方面能方便地直接訪問抽象層反饋的計算資源集，另一方面將操作的具體實現過程標準化，通過抽象的接口簡化云存儲系統的操作。
3.3 從大數據分析/處理任務調度的角度分析
大數據分析/處理都在集群（Cluster）的基礎上完成，通過網絡連接多個成為節點的計算機為應用提供計算、數據存儲和通信資源等。以Hadoop集群所提供的大數據分析/處理為代表，Hadoop集群中節點負責數據存儲、集群維護管理和數據分析/處理的任務。在作業/任務調度中，分為JobTracker（控制節點）和TaskTracker（任務節點/執行節點）。一般情況下，Namenode和 JobTracker合并在同一臺物理服務器上，Datanode和TaskTracker作為集群的主要部分也會被安裝在相同節點上且大量散布于集群中。
集群結構如圖5所示[14，15]。
控制節點負責HDFS和MapReduce執行的管理（JobTracker），其余節點為執行節點（TaskTracker），負責數據的存儲和計算。任務調度是JobTracker指派任務（tasks）到相應TaskTracker上執行的過程。任務調度過程如下：
（1）JobTracker調度和管理其它TaskTracker，并將Map任務和Reduce任務分發給空閑的TaskTracker，讓這些任務并行運行，并負責監控任務的運行情況。
（2）TaskTracker負責具體任務的執行，并向JobTracker報告自己所處的狀態，接受其管理調度；一個重要的任務是原始輸入數據和中間運算結果的存儲和傳遞（在網絡中不同TaskTracker之間傳遞中間結果數據）。
（3）JobTracker和TaskTracker之間通過網絡以心跳機制實現通信。
（4）當一個Map任務被分配到執行節點執行時，系統會移動Map計算程序到該節點――在數據存儲的Datanode節點上執行這部分數據的計算，以減少數據在網絡上的傳輸，降低對網絡帶寬的需求。
（5）在一個Reduce任務被分配到一個空閑的TaskTracker節點上執行時，JobTracker會先將中間結果的key/value對在執行Map任務的TaskTracker節點上局部磁盤位置信息發送給Reduce任務，Reduce任務采用遠程過程調用機制從Map任務節點的磁盤中讀取數據。
任務/作業調度方法直接關系到Hadoop集群的整體系統和系統資源的利用情況。針對MapReduce集群先后提出了很多調度策略，包括FIFO調度、HOD調度、計算能力調度、公平{度等。
在任務/作業的調度中，無論何種調度策略，對網絡的使用及需求如下：
（1）JobTracker在分配任務前，必須與該任務使用的數據源所存儲的節點（節點集）建立聯系，并通過節點的空閑狀態以判斷是否在該節點啟動任務。針對一個文件，其被劃分為多個塊存儲在各節點上，每個文件塊對應多個（默認設置為3）副本，每個副本存儲在不同的節點上，因此，一個任務對應要判斷多個節點的狀態。當多個任務并行時，JobTracker要審閱大規模節點的狀態，當前JobTracker節點與這些節點之間的網絡狀態對任務啟動的策略及判斷有非常大的影響；
（2）JobTracker無法判斷及獲知被選中的計算節點的當前網絡狀況及其歷史網絡情況，因此計算節點的網絡狀況這一因素在任務調度中被忽略，不利于有效利用網絡以提高大數據分析/處理性能；
（3）在Reduce任務分配時，JobTracker由于不了解TaskTracker節點的當前網絡狀況及其歷史網絡情況，無法根據TaskTracker節點的網絡狀況來選擇最優的節點啟動Reduce任務，故無法高效快速地獲取Map任務產生的大量中間數據，從而影響了數據分析/處理的性能；
（4）在任務執行的過程中，JobTracker與大規模的TaskTracker節點之間利用網絡來實現心跳機制的通信，JobTracker需要有穩定的網絡來支持。
其它如表1所列的大數據處理框架中的任務調度也存在類似問題。所以，針對上述問題，在計算資源及網絡的上層架設一抽象層，負責統計網絡的當前狀況及各節點的網絡狀態，維護計算資源的狀態，任務調度器只需向該抽象層提出執行的任務（主要為TaskTracker的任務）及申請使用的計算資源的類別，從抽象層中獲取得到相應類別的計算資源，最后執行任務。通過架設這一抽象層，可以做到：
（1）大數據應用環境下的任務調度器，只需關注調度策略及使用的計算資源類別，抽象層負責維護具體的計算資源的狀態，反饋告知調度器可按需查詢抽象層中所維護的計算資源的信息，實現計算資源對調度器的虛擬化；
（2）通過向抽象層中加載針對計算資源狀態分析、網絡歷史情況分析及節點網絡狀況分析的第三方策略獲得計算資源的最優或次優集，能更有效地利用網絡來優化任務調度，通過提供計算資源調度策略的接口，有利于提高當前計算框架的數據分析/處理性能；
（3）由于抽象層對任務調度器反饋的是某類計算資源中最優或次優的可選節點集，能實現節點及網絡的負載平衡，預防Map/Reduce任務之間大數據量傳輸所造成的網絡擁擠及堵塞，避開網絡帶寬的瓶頸。
3.4 從大數據處理中容錯處理的角度分析
由于大數據應用環境下，數據的規模、計算資源（存儲、服務器）的規模和同時并行處理的任務規模都極其龐大，各種情況的失效[16，17]（服務器故障、軟件故障、存儲器故障、運行環境故障等）已成為一種常態行為。
MapReduce是一種并行編程模型，作為典型的大數據處理框架，被經常用以處理和生成大數據集。任務調度以及容錯機制作為模型的重要組成部分，會對整個大數據處理框架的性能產生直接影響[18，19]。提高整個大數據應用環境的容錯性[20]（分布存儲的容錯性、物理拓撲結構的容錯性、數據的容錯性等）是云計算面臨的一項挑戰。大數據應用環境下，為提高容錯性對網絡的需求主要有以下幾個方面：
（1）節點失效、存儲介質故障導致文件數據丟失。選擇另外一個或多個有足夠存儲空間的節點來存儲受影響的文件后，常態化需要在跨機架或同一機架跨節點之間進行數據的復制/遷移 ，因此需要得到網絡在時間和帶寬上的支持；
（2）元數據服務器失效/JobTracker失效。為防止元數據服務器失效，應對元數據備份眾多方案，在實施方面，網絡需在備份操作期間保持穩定且維持一定的帶寬，以便傳輸日志、元數據信息等，保證數據的一致性；
網絡中數據的傳輸范文2
關鍵詞：數據庫加密；數據；網絡傳輸；保密技術
中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A文章編號：1007-9599 (2011) 24-0000-01
The Principles of Database Encryption and Data Security Technology in the Network Transmission
Song Tao
(Shandong Rural Credit Cooperatives,Qingdao266550,China)
Abstract:In the bank's business systems,data information is the core content of the need for safety management.The database is an important component of data storage,data during transmission risk is larger.Focus on database encryption and security technology of data transmission has important practical significance for the safety of bank data and information.
Keywords:Database encryption;Data;Network transmission;Security technology
數據安全隱患無處不在，機密數據不能允許非授權人員查看；私密信息、敏感信息、商業數據等必須防止他人非法訪問、修改、復制。數據加密是網絡環境下保證數據安全應用最廣、成本最低廉而相對最可靠的方法。
一、數據加密的原理
數據庫系統的安全性很大程度上依賴于DBMS。如果DBMS安全機制非常強大，一則數據庫系統的安全性能就較好。由于數據庫系統在操作系統下都是以文件形式進行管理的，因此入侵者可以直接利用操作系統的漏洞竊取數據庫文件，或者直接利用操作系統工具來非法偽造、篡改數據庫文件內容。這種隱患一般數據庫用戶難以察覺，分析和堵塞這種漏洞被認為是B2級的安全技術措施。DBMS層次安全技術主要是用來解決這一問題，即當前面兩個層次（網絡層次和操作系統層次）已經被突破的情況下仍能保障數據庫數據的安全，這就要求DBMS必須有一套強有力的安全機制。解決這一問題的有效方法之一是DBMS對數據庫文件進行加密處理，使得即使數據不幸泄露或者丟失，也難以被人破譯和閱讀。數據庫加密系統分成兩個功能獨立的主要部件：一個是加密字典管理程序，另一個是數據庫加／解密引擎。數據庫加密系統將用戶對數據庫信息具體的加密要求以及基礎信息保存在加密字典中，通過調用數據加，解密引擎實現對數據庫表的加密、解密及數據轉換等功能。
二、傳輸數據使用的加密算法
除了使用系統默認的加密算法，也可以自定義不同安全級別的加密方法。IPSec提供了多種關于驗證加密和數據加密的算法。
（一）驗證加密
驗證加密指的是數據包的完整性。完整性保護信息在傳輸過程中免遭未經授權的修改，從而保證接收到的信息與發送的信息完全相同。接收端的計算機在打開包之前檢查簽名，如果簽名改變，數據包就會被丟棄以防止可能的網絡攻擊。完整性算法包括：安全散列算法（SHA，SecureHashAlgorithm）和消息摘要5（MD5，MessageDigest5）。安全散列算法產生160位的密鑰。密鑰越長越安全，所以應首要考慮SHA。消息摘要5產生128位的密鑰。它由于具備較低的管理費用以及提供較高安全保護而廣泛應用于商業應用程序。
（二）數據加密
數據進行加密可以有3種不同的選擇：1.56位DES該方法用于不需要很高安全性的商業網絡通信和開銷比較小的情況下，或者出于互通性考慮。這種方法使用56位的密鑰，是國際通用的標準。2.40位DES該方法使用40位的密鑰，也是一種低安全級別的加密方法。注意，該方法不是RFC兼容的。3.TripleDES（3DEs），即3位DES算法它是最安全的數據加密標準，但是會降低系統性能。3DES使用3個56位密鑰，將每個數據塊處理3次，每次均使用唯一的密鑰。該方法是專門為北美高度安全的環境而設計的。Windows2000計算機必須安裝“高安全性加密包”才能執行3DES算法。如果Win―dows2000計算機接收3DES設置，但沒有安裝“高安全性加密包”，則安全方法中的3DES設置將被設置為安全性稍低一些的DES。如果該系統收到真正的3DES安全方法提議，將不會找到與之匹配的安全方法，但它會在發送方的安全方法列表中查找下一個提議。如果發送方的安全方法列表中只有3DES，則該系統作為響應方協商失敗。
三、結束語
加密目的是對傳輸中的數據流進行加密，常用的方法有線路加密和端對端加密兩種。前者側重在線路上而不考慮信源與信宿，是對保密信息通過各線路采用不同的加密密鑰提供安全保護。后者則指信息由發送端自動加密，并進入TCP/IP數據包回封，然后作為不可閱讀和不可識別的數據穿過互聯網，這些信息一旦到達目的地，將被自動重組、解密，成為可閱讀的數據。任何保密數據即使被非法獲取，但無法理解其內容，就能起到保密的作用。數據加密正是源于這種思想而提出的。加密是將原文信息進行偽裝處理的過程，即使這些數據被偷竊，非法使用者得到的也只是一堆雜亂無章的數據，而合法者只要通過解密處理，將這些數據還原即可使用。
參考文獻：
[1]李國建.網絡傳輸過程中的加密技術詳解[J].電腦知識與技術(IT認證考試),2004,(11):40-42
[2]王惠君.銀行網絡數據通信安全與保密問題的研究[J].電腦與信息技術,2008,16(3):63-65
網絡中數據的傳輸范文3
關鍵詞:無線傳感器網絡;支持向量回歸;節點;數據預測
中圖分類號: TP393
文獻標志碼:A
Node data prediction based on SVR in wireless sensor network
ZOU Changzhong
College of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou Fujian 350108,China
)
Abstract: Wireless sensor network is mainly used in collecting the environment information, but due to limited energy and security some nodes are easy to break down, thus these nodes will not collect data. How to forecast the sequent data will become a key problem. In this paper, a data estimating algorithm based on Support Vector Regression (SVR) in Wireless Sensor Network (WSN) was proposed which used the previous data to estimate the sequent data. The simulation shows that the scheme is efficient and of less prediction error.
Key words: Wireless Sensor Network (WSN); Support Vector Regression (SVR); node; data prediction
0 引言
無線傳感器網絡由大量的低成本、低能量、多功能的傳感器節點構成,節點之間在一定范圍內通信,該網絡已被廣泛地應用在軍事、安全等重要領域,其特點就是能量有限,長期分布在不可預知的外界環境下。當節點能量消耗完畢,將不能進行工作,不能收集數據,這必然造成數據缺失。對數據的評估方法已經被廣泛應用在統計上,如Maximum Likelihood、Multiple Imputation和Bayesian Estimation等方法[1-4]。但是這些方法均不適合無線傳感器網絡,因為它們效率低下,而且需要大量的原始數據,而無線傳感器網絡,因為節點內存有限,且考慮能量有限,收集的數據頻率不可過高,所以不可能在基站存有某節點的大量前期數據。文獻[5]提出NASA/JPL方法,該方法描述為如果一個節點失效,那么其鄰居節點通過增加采集數據頻率來彌補丟失的數據,這種方法要求節點之間時刻關注對方的狀態,要大量的額外通信開銷。文獻[6,7]通過節點之間關聯規則的發現來評估丟失的數據,基站需要先解決關聯性的發現問題,要利用鄰居節點的有效數據來估計失效節點的丟失數據,如果鄰居節點失效,將無法對丟失數據進行評估,因此該方法不適合于某個區域性節點失效。
目前在無線傳感器網絡中,利用支持向量機原理預測失效節點數據的文獻在國內外并沒有,本文提出的基于支持向量回歸(Support Vector Regression,SVR)預測算法,是借助各自節點的前期有效數據作為向量構造數據樣本,不依靠其他節點狀態或數據,故可以解決區域節點均失效情況下的數據預測。
1 SVR問題描述
Vapnik等人根據統計學習理論提出的支持向量機(Support Vector Machine,SVM)學習方法[8], 近年來受到了國際學術界的廣泛重視, 并且已經用于解決分類和回歸問題。
SVR問題與分類問題相似,Ь褪歉定一個新的輸入樣本x,根據給定的數據樣本推斷它所對應的輸出y是多少,這個輸出y是一個實數,用數學語言可以把回歸問題描述如下:
給定的數據樣本集合為T={(x1,y1 ),…,( xl,yl)},其中xi∈Rn ,y∈R, i=1,…,l。尋找Rn 上的一個函數f(x),以便用y=f(x)來推斷任一輸入x所對應的y值。
設該假定訓練集是X×Y 上的某個概率分布F(x,y),а∪《懶⑼分布的樣本點,假設損失函數為L(y,f(x)),期望風險R[f]=∫L(y,f(x))dF(x,y) ,б找出這樣的函數f(x)使期望風險最小。損失函數有多種形式,考慮到線性Е弄Р幻舾興鶚Ш數具有較好的稀疏特性,可保證結果的泛化性,選取損失函數為:
L(y,f(x))=y-f(x)=max{0,y-f(x)-ε}
式中Е弄是事先取定的一個正數。
當引入Е弄Р幻舾興鶚Ш數后, 原問題為:
max -12w2-C∑li=1(ξi+ξ*i)
s.t.(
w•φ(xi)+b)-yi≤ε+ξi,i=1,…,l
yi-(w•φ(xi)+b)≤ε+ξ*i,i=1,…,l
ξi,ξ*i≥0,i=1,…,l
其中C為懲罰常數,是函數回歸模型的復雜度和樣本擬合精度之間的折中,值越大,擬合程度越高;Е弄是回歸允許的最大誤差,控制支持向量的個數和泛化能力,其值越大,支持向量越少。w為權重向量,Е為i為隨機誤差,b為偏差。
同時引入Lagrange乘子Е聯Ш禿撕數,上面問題轉為對偶問題如下:
max-12∑li, j=1(α*i-αi)(α*j-αj)K(xi•xj)-
ε∑li=1(α*i-αi)+∑li=1yi(α*i-αi)
s.t Аli=1(αi-αj)=00≤αi,αj≤C,i, j=1,…,l
解上述凸二次規劃問題得到非線性映射方程:
f(x)=∑li=1(αi-α*i)K(xi,x)+b
將原問題求Е(xi)•φ(xj),ё化為求K(xi,xj)=│(xi)•φ(xj),П苊飭酥苯傭元Е(x)У睦難求解。
核函數目前共有3個:
1)階次為b的多項式核函數:オ
K(xi,xj)=(xi•xj+1)dオ
2)徑向基核函數:オK(xi,xj)=exp(-xi-xj22σ2)オ
3)Sigmoid函數:オK(xi,xj)=tanh(c1(xi•xj)+c2)オ
本文選擇徑向基核函數K(xi,xj)=exp(-xi-xj22σ2)。オ
┑1期 蕹ぶ:無線傳感器網絡中基于SVR的節點數據預測算法
┆撲慊應用 ┑30卷
2 SVR無線傳感器網絡節點數據預測算法
2.1 無線傳感器網絡節點數據
無線傳感器網絡長期分布在野外,用于收集觀測區域的物理量信息,如溫度、濕度等,因為這些物理量是變化的,且與時間有關,不同時刻收集的信息可能是不同的,但是這些信息在一定的時間范圍內又是呈現一定的規律變化,如溫度,在上午時間段,隨著時間推移,溫度一般是不斷升高的,而到了中午基本可以穩定在一個范圍,下午開始溫度又呈現下降趨勢,到夜間再降到最低。為了表示這些與時間有關的數據,稱為時序數據,в(d,t)表示,即t時段收集的數據值為d。如果在某個時段T內,按時間片tХ殖啥喔鍪奔淦,每個時間片節點都收集一個數據信息,那么表示為:
((d1,t1),(d2,t2),…,(di,ti),…,(dl,tl))
其中(di,ti)П硎驚ti時間片收集的數據為di,且ti≤tj,i≤j。д廡┦據是獨立的,相互不受影響。但是數據之間卻呈現一定的變化規律,可以通過觀察數據之間的變化規律,來預測未來的數據。以某個區域分布傳感節點收集一天的不同時刻溫度為例,通過仿真實驗觀察發現一天的溫度變化是不規則的,如圖1所示。
溫度的變化是受很多因素影響的,比如該區域的天氣情況,該區域的地理環境等,因此溫度的變化是不規則的,不能線性化,所以通過常規的統計分析是無法預測的。但是觀察發現,溫度變化需要一個過程,即如果溫度處于不斷上升趨勢,那么可以預測后一時刻采集的溫度也是上升的概率就較大,如果溫度處于下降的趨勢,那么可以預測后一時刻溫度下降的概率也就大,所以,可以通過前幾個時刻采集的溫度序列來預測下一刻的溫度。
設:d1,d2,d3,…,d┆max,…,dn為連續n個時刻采集的溫度序列。取其中最大值d┆max,對所有溫度值作歸一化處理,即d′i=did┆max,У玫焦橐換后的序列:d′1,d′2,d′3,…,d′┆max,…,d′n,其中d′┆max=1,其他d′k
圖片
圖1 溫度隨時間變化圖
圖片
圖2 樣本向量
Ц據樣本序列,得到如下的關系: 若某樣本序列Xi={d′i,i+1,d′i+1,i+2,…,d′i+m,i+m+1}中任意d′i+k,i+k+1>0,表明溫度是不斷上升的,則可預測d′i+k+1,i+k+2>0;若存在d′i+k,i+k+1е后溫差均小于0,表明溫度在下降,則可預測d′i+k+1,i+k+2
2.2 基于SVR的節點數據預測算法
1)訓練集的確定。
假定節點每t個單位時間收集一次數據,并向基站傳送,在前期的一段時間T內收集到的時間序列數據作為本文的原始數據,設共產生n個時序數據,為了表示不同的節點收集的數據序列,引入下標表示,如節點k在時間T內共收集的數據為n個,經歸一化和溫差運算處理后表示成((dk1,t1),(dk2,t2),…(dkj,tj),…,(dkn,tn)),其中(dkj,tj)為節點k在tj時間片收集的時序數據歸一化處理后與后一個時間片收集的數據作溫差運算得到的。
Х治黿詰k的L個時序數據預測,首先構造樣本數據,取每m個時間序列作為一個輸入向量,記Xk1={(dk1,t1),(dk2,t2),…,(dkj,tj),…,(dkm,tm)}為第1個樣本向量,對應的樣本函數值為Yk1=(dk(m+1),tm+1),取后一個時序數據作為該樣本變量的函數輸出值。
Xk2={(dk2,t2),…,(dkj,tj),…,(dkm,tm),(dk(m+1),tm+1)}為第2個樣本向量,Yk2=(dk(m+2),tm+2)。
依此類推,最后一個樣本向量為:
Xk(n-m)={(dk(n-m),t2),(dk(n-m+1),tn-m+1),…,(dk(n-1),tn-1)},Yk(n-m)=(dkn,tn)。
а本空間共有n-m個樣本,即(Xk1,Xk2,…,Xk(n-m)),Ф雜Φ慕峁。本文要利用這些樣本,來預測未來的數據。
2)數據預測模型。
在構造了樣本向量后,選取適當的核函數K(xi,xj)=exp(-xi-xj22σ2)Ш褪實鋇牟問CШ酮Е,Ч乖烊縵祿毓楹數:
max-12∑li, j=1(α*i-αi)(α*j-αj)K(Xki•Xkj)-
ε∑li=1(α*i-αi)+∑li=1Yki(α*i-αi)
s.t. Аli=1(αi-αj)=00≤αi,αj≤C,i=1,…,l
3)計算w=∑li=1(α*i-αj)Xki,Р按照KuhnTucker定理,計算偏置量b。
4)構造決策函數,Ъ撲憬詰k在時序t的預測值:
Y(Xkt)=f(Xkt)=∑li=1(αi-α*i)K(Xki•Xkt)+bオ
3 仿真實驗
在Matlab平臺上對SVR預測算法做實驗,假設勘探的區域中分布有200個節點,節點分布是隨機的,這些節點是用于收集環境的某個時序的溫度數據。
а∪∑渲械哪掣黿詰i做實驗,在連續某段時間內,獲取的數據有50個,取前面40個數據,依據2.2節構造樣本空間,讓m=10,構造30個樣本空間,剩下10個數據作為檢驗用。本文在不同的參數取值下做實驗。オ
1)首先在C=20, Е弄=0.01情況下,分析不同的Е要取值對平均預測相對誤差的影響。如圖3所示。
隨著核參數Е要У腦齟,平均預測相對誤差在減小,當Е要г黽擁揭歡ㄖ凳,平均預測相對誤差趨于平穩,在2%左右。
2) 在Е要=2.5,Е弄=0.01情況下,當取不同的Cе,考察平均預測相對誤差。如圖4所示。
從圖中可以看出,在不同的參數C下,平均預測相對誤差在2%到3%之間波動。
3)在Е要=2.5,C=20, Е=0.01情況下,當取不同的m值,考察平均預測相對誤差。オ
圖片
圖3 不同參數Е要下的平均預測相對誤差
圖片
圖4 不同參數C下的平均預測相對誤差
圖片
圖5 不同m取值下的平均預測相對誤差
如圖5所示,Уm取較小值時,平均預測相對誤差較高,因為每個樣本中的樣本函數值Yijв敫醚本的變量Eij關系的反映離真實的關系偏差較大,當m值取較大時,導致用于分析的樣本數較少,樣本空間較少,平均預測誤差較大,實驗表明在m值接近9時,得到的平均預測相對誤差最小。
4)最后,本文利用SVR和RBF神經網絡對同樣的10個時段的溫度數據樣本進行預測,其參數設置如表1,其誤差對照見表2所示。
表格(有表名)
表1 預測方法參數設置
參數SVRRBF參數SVRRBF
C20-隱層神經元-自適應
Е弄0.01-分布密度-8
Е要3- 輸出層-線性
m10-
可以看出,SVR的平均相對誤差為2.435%,而RBF的平均相對誤差為3.948%。整體反映出SVR預測效果好于RBF。
4 結語
本文創新性地將SVR算法用于無線傳感器網絡節點數據預測中,通過節點前期時段獲得的數據,建立相應的樣本空間,根據樣本間數據變化關系,建立SVR模型,用于對未知數據進行預測。通過對不同參數取值的情況下,算法的平均預測相對誤差的比較分析,實驗結果顯示算法的參數選擇非常關鍵,不同的參數值將導致不同的預測誤差。隨著核參數Е業腦齟,平均預測相對誤差在減小,當Е以黽擁揭歡ㄖ凳,平均預測相對誤差趨于平穩,在2%左右;在不同的參數C下,平均預測相對誤差在2%到3%之間波動;在m值接近9時,得到的平均預測相對誤差最小。通過在同樣的樣本空間的數據預測,分別采用SVR和RBF作比較,結果顯示算法SVR的平均預測相對誤差要低于RBF。
本文從理論分析和實驗都證明了SVR算法在無線傳感器網絡節點數據預測上應用的可行性和有效性,可以解決傳統統計方法無法解決的問題,對單個節點的數據預測不依賴于鄰居節點,所以可以有效地解決無線傳感器網絡區域性的節點失效問題。
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網絡中數據的傳輸范文4
關鍵詞：計算機網絡安全；數據加密技術；相關應用
1數據加密技術概述
1．1加密技術的衍生
一般來講，計算機都會連接到局域網，因此，數據就有通過網絡而被人盜取的可能，如此一來，既會導致計算機中的數據泄露，出現不可挽回的經濟損失，又會不同程度地損壞計算機的軟件、系統，使得計算機服務系統無法穩定運行[2]。伴隨計算機在檔案及各類信息處理方面的重要作用日益突出，衍生出了數據加密技術。所謂數據加密技術，是指通過對數據密碼加密的方式，阻止非法入侵者對信息的解密、盜取，進而促使信息安全性的提高，是現如今確保網絡安全的一項重要技術。
1．2加密技術的分類
當前，數據加密技術經過不斷的發展，已然趨于成熟，在運用實踐過程中，漸漸形成了兩種加密技術，即對稱加密技術與非對稱加密技術。所謂非對稱加密技術，是指在進行信息傳輸的過程中，發送方與接收方使用不同的密鑰進行解密；而與之相反，發送方與接收方使用相同的密鑰進行解密，則為對稱加密技術。
1．3加密技術的用途
互聯網要想確保信息傳遞的安全性及隱秘性，就少不了對加密技術的不斷研究。通過這一技術，即便在傳輸的過程中數據遭到人為竊取，但是非法人員不具有相應的密鑰，也無法把信息恢復為原信息，這就使得傳輸過程中數據的安全性得以保障。
2計算機網絡安全的現狀
計算機網絡安全是當前大眾所廣泛關注的一個熱點問題。在共享的環境下，網絡難免不受到攻擊，用戶在使用計算機的時候，一旦出現私密數據、資料被盜取的情況，則會威脅到用戶的財產，甚至是人身安全，并且這些傷害多為不可恢復的。
2．1計算機網絡安全的組成
計算機網絡是由數據信息的集中、數據傳送、均衡負荷與分布式處理、資源共享等眾多功能所組成的[3]。而上述這些功能中，都不能保障一定不發生漏洞，進而致使計算機出現一系列問題。與此同時，各個軟硬件也是計算機網絡中不可缺少的一部分，如果是由于網絡的原因，這些組成部分數據信息被非法篡改或是破壞，則會一定程度威脅到計算機網絡的安全。
2．2計算機網絡安全攻擊的方式
當前，網絡黑客的攻擊目的，就是通過在計算機網絡中竊取到有價值的數據信息，以實現個人的利益或是某些目的?？梢詫⒑诳偷墓舴绞椒譃閮煞N，一種是被動的，一種則是主動的。被動的攻擊并不會給系統資源帶來影響，只為了解通信系統的信息；而主動的攻擊則會給系統的整體運作形成不利影響，是為了更改系統資源。另外，當前給計算機網絡安全帶來威脅的病毒種類，也是日漸增多不斷更新。據統計，當前計算機病毒種類多達十幾萬種，并且復雜的不在少數，還有一些屬于是變異病毒。所謂的這些計算機病毒屬于是惡意代碼，是一種計算機程序，它們主要是破壞和感染計算機數據。
3具體運用
3．1電子商務中數據加密技術
伴隨計算機網絡的快速發展，商業貿易對于計算機網絡的運用范圍也得以進一擴大，從而促使了電子商務的產生與發展。然而，在電子商務的發展進程中，網絡安全問題一直是一個關注的重點。這是由于在發展電子商務的過程中所生成的數據信息，都是個人與企業的重要數據，具有的價值極大，需要進行高度保密，若是出現泄露或是被人非法竊取，則會給企業、個人的利益形成不同程度地損害。在電子商務中應用數據加密技術，則有效增強了對數據的保護，促使這一行業的良性發展。通過對數據加密技術的應用，能夠做好電子商務交易活動中的個人數據保護與用戶身份驗證，特別是對個人財產安全的保護，能使用戶在一個安全的環境下開展購物行為，建立起多重檢驗屏障[4]。比如說，在數據加密技術的支撐下，針對網絡中心安全保障方面，可使網絡協議的加密進一步加強，確保網絡交易在安全保密的環境下進行，使交易雙方的應享利益得以切實保障。
3．2網絡數據庫中數據加密技術
人們所使用的數據管理系統分為Windows及Unix的兩種平臺，由于這兩者的安全級別為C2與C1，故而，計算機在公共傳輸中的通道較為脆弱，信息存儲系統容易遭到攻擊。一些被稱作“黑客”的不法分子，就會在此種情況下，運用一些手段通過計算機或是類型相同的設備，竊取信息。而通過應用數據加密技術，適當地限制網絡數據庫使用者的訪問權限，加密相關的數據信息，則可使整個信息的安全傳輸與存儲過程得以保障。一般而言，在加強計算機安全方面，許多人都會采用殺毒軟件，但是在數據加密的實際過程之中，一旦殺毒軟件被計算機病毒所侵入，則會導致軟件喪失原有功能，無法有效驗證數據。因此，在數據加密之時，有必要著手檢驗殺毒軟件，并對加密的數據中是否存在病毒進行檢查。通常，這類信息的保密程度都很高，所以應在計算機上實時安裝殺毒軟件或是反病毒軟件，來進行數據加密。
3．3信息化應用系統中數據加密技術
就我國當前各行各業都相繼投入精力于信息化建設，并取得了一定成績，建立起了與自身需求相符合的各類信息化應用系統，比方說物理管理系統、超市收銀系統、地方政務系統及人事管理系統等等。而在此過程中，為了確保信息存儲、傳輸的安全性，提高系統的可靠性，數據加密技術得到廣泛的應用。例如，將數據加密技術應用到地方政務系統中，依據國家信息系統建設安全的最新要求，湖北省建立了國內首個密碼應用政務系統，并且順利完成了后續驗收。該密碼系統是基于國產的某對稱算法，從數據安全、網絡安全及信任體系著手，對網絡和應用系統進行保護，選用密碼設備，推動了查詢和系統密鑰的集中生成、證書的統一制作；身份認證系統建設，以USBKey為載體，基于國產加密算法，實現了對用戶身份的有效性校驗與合法性；VPN網關建設，通過將支持國密算法的VPN網關架設在不同域之間，完成了對信道的加密保護，完成和一個指定試點單位的電子公文互聯互通。通過在各模塊中應用加密技術，使得整個系統的安全性得以顯著提高[5]。
3．4虛擬專用網絡中數據加密技術
信息技術的日趨成熟，局域網被運用到各個領域，成為人們生活中不可或缺的一部分。近年來，許多企業單位都建立了屬于自身的局域網絡，而必須要依靠專門的聯接路線，才可完成局域網的建立，由此形成了虛擬的專屬網絡，又稱其為廣域網。目前受到廣泛關注的一項任務，就是確保廣域網的安全性能。數據加密技術在虛擬專用網絡中，其應用價值主要體現在，在虛擬專用網絡中信息傳輸者進行數據傳輸之時，會通過對數據包的加密，實現數據包目標地址的轉換，進而實現遠程訪問的目的。換而言之，就是以密文的方式系統加密路由器，在VPN到達指定位置的時候，路由器便完成自動解密工作，以此提供給虛擬專用網絡接受者數據信息，即使是信息查看的權限進行了限制。
4結語
現如今計算機網絡安全中數據加密技術得以了廣泛運用，這使得網絡信息的使用安全得到極大保障。同時，隨著加密技術的日趨成熟，也有效促進了我國電子商務的良性發展，推動了網絡中交易的進行。然而，對整個技術方面而言，數據加密技術仍存有一些方面的不足、問題，只是一個加密的手段和方式。當前，網絡安全問題可謂日益頻發，在某些方面數據加密技術尚無法有效滿足計算機網絡安全要求，比如，發送電子郵件時，就仍有安全隱患存在。計算機網絡安全與信息安全，都少不了數據加密技術的支持，伴隨社會的不斷進步，也需不斷著手加密技術的技術理論創新，進而使之能夠更為可靠、有效地服務于計算機網絡安全。
參考文獻
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[3]錢磊.計算機網絡安全技術在網絡安全維護中的應用思考[J].數字化用戶,2017,23(31):119.
網絡中數據的傳輸范文5
關鍵詞：計算機；數據通信；交換技術
計算機通信系統作為計算機的終端組成，其需要通過網絡連接來構建數據傳輸系統。計算機通信系統在任意拓撲系統傳輸中通過節點之間來實現數據交互，從任一一端系統到指定系統之間實現數據交流。數據交互通常是建立在通信子網系統中以實現數據傳輸交流，交互過程中數據基本上都是實時產生，當然也有預先準備好的靜態數據，數據傳輸過程中的傳輸模式復雜多變，本文針對計算機通信的數據交換相關問題進行分析。
1常見計算機數據通信技術概述
1.1電路交換
電路交換包含了連接建立、線路占用以及連接拆除等三個階段，通信之前必須要將線路連接起來。通過數據起始與目標點建立起通信通道，以便實現數據交換。目標點請求發出之后，在進行數據傳輸過程中必須優先分配物理線路，若某個節點呼叫另外一個節點，則需要發送節點請求，以此類推實現數據在各個節點、各個端口之間數據交換。占用線路即在數據傳輸過程中系統已經建立起傳輸線路并實現站點之間數據傳輸。電路的再次連接即起點源和目標站點時間實現成功連接，需要將物理線路拆除，讓線路資源回歸到響應之中。
電路交換具有很多優點，如線路專用、數據直達等優勢使得兩個站點之間的線路建立好之后需要線路釋放一段時間。整條線路不會再進行任何的數據傳輸，也不會與其他站點之間進行資源共享或者專線專用。電路交換的實時性比較強，線路一旦建成通信雙方所有資源均被用于本次數據傳輸通信之中，也不會出現其他形式的延時故障。因此完成電路交換之后的設備控制非常簡單，既能夠適用于傳輸模塊，也可以適用于傳輸數字信號。
1.2報文交換
報文交換即將信息數據封裝為報文，然后報文中包含有控制信息和目標地址，網絡通過各個節點來實現數據交換、存儲以及轉發。報文交換方式主要以數據作為傳輸單位報文，報文則以站點進行一次性發送數據。一個站點發送報文時，則應該附加一個目的地址，利用路由信息來找出下一個報文傳輸地址，將報文發送給下一個節點，如1所示為報文交換示意圖。
報文交換時，可以有效提升信道的利用率，報文交換系統可以實現將一個報文發送給多個目標地址。報文交換速度取決于網絡速度以及代碼轉換速度，這兩個方面影響著報文系統數據交換效率以及交換質量。
1.3分組交換
所謂的分組交換即通過分組封裝方式將要發送的數據分割成為若干個小塊數據段，然后再每個數據段的交換節點上附上源地址、數據編號、目的地址以及差錯控制信息。數據分組傳輸通過節點選擇最佳傳輸路由，將節點數據經過幾個交換節點發送到接收端。接收端然后從分組中提取數據信息，并且按照編碼順序進行數據排列，進而實現數據交換傳輸。
2新型數據交換技術的發展
由于光通信技術的快速發展，以光纖為基礎的信道傳輸量得到了大幅度提高，因此數據交換技術獲得了極其重要的發展機遇。可以將通信網絡的發展分為三個階段即電傳輸交換階段、光傳輸交換階段、光傳輸與電交換階段。電傳輸與交換階段技術涵蓋了很多方面的技術，其包含了任何交換技術。光傳輸與點交換階段主要以光纖作為傳輸介質，而數據則以光信號在物理信道上進行傳輸，而中繼節點只能夠對光信號進行處理，這就要求數據在傳輸時必須要在中繼節點接口位置實現光電轉換。光傳輸轉換則主要是光信號在信道上進行傳輸轉換，其主要以電信號方式進行傳輸。實際工作中由于技術限制，導致了光信道出現空閑，致使交換節點出現飽和現象。原有的傳輸信道網絡達到瓶頸則需將數據移到交換節點處，研究學者們為了進一步探索計算機網絡通信中數據交換，陸續提出了適合于商業發展的數據交換模式，如光包交換、光路交換等模式。
3結束語
計算機網絡通信中數據傳輸，最為注重的莫過于傳輸效率、傳輸安全性、傳輸完整性。因此在開展計算機網絡通信數據交換過程中，應該注重這些問題，然后在這些問題的基礎之上加強傳輸技術研究。近年來，隨著計算機通信數據交換技術不斷發展，傳輸速度已經得到了非常重要的發展，從千兆傳輸速率逐漸發展為萬兆傳輸速率。另外在對寬帶資源和分配的時候，對于互聯網的管理和服務水平均有所提高，這些也成為了計算機網絡協議被廣泛關注的重要因素。
參考文獻：
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網絡中數據的傳輸范文6
關鍵詞：計算機網絡；數字電子技術；應用
數字電子技術是一種由各種邏輯門電路、集成器和集成芯片組成的信息技術，不僅能夠模擬數字信號，通過相應程序將信號轉變成數字信號，還可通過數字電路將處理所獲得的信息轉變成模擬信號，快速傳輸到用戶系統中，為人們生活工作提供了方便?？梢娫谟嬎銠C網絡系統中，有效應用數字電子技術，能夠提高計算機網絡數據的處理效率，實現高效、安全的網絡傳輸。
1、數字電子技術的概述
1.1工作原理
數字電子技術主要由3部分構成：各種集成器件、邏輯門電路和集成芯片，工作原理為數字電子技術在處理信息的過程中，數字電路會依據設定的比例，將模擬的信號轉變成數字信號，達到信號全部轉化完成后，重新傳送到數字電路中，按照最終設定的程序轉變成相應的模擬信號，并輸出[1]。
1.2數字電子技術的特點
數字電子技術的應用具有以下優勢：（1）具有較強的抗干擾能力。數字電子技術的應用具有較強的抗干擾能力，能夠有效阻斷外界噪音、電子器件與通信道路中電磁波對系統的干擾，保證數據信息處理的準確性，實現遠距離傳輸數據信息，從而達到資源實時共享的目的。（2）數字信號設備集成化。將數字電子技術應用到電路中，系統功能運行可通過標準化的邏輯部件來構成各種各樣的數碼系統，實現規模性的集成電路。這樣不僅能降低功率，還可減少設備占用空間。（3）數字信號傳輸簡單、安全。數字信號經過通信電路處理進行加密后，會以高電平與低電平等兩種波形出現，只有用戶具有相應的密碼才能解密，瀏覽有關數字信息，這樣不僅能夠解決網絡信息的安全問題，讓數字信息傳輸變得簡單、安全，還可提高數字信息加密的安全性，從而適應網絡開放性環境的發展[2]。
2、計算機網絡中數字電子技術的應用
2.1實現網絡信息的信息高速公路化
從數字電子技術角度來看，在計算機網絡中應用數字電子技術，主要是充分發揮了數字電路的信號處理優勢，通過模擬信號的傳輸、轉變、處理、再傳輸等一系列操作過程，快捷處理與傳輸網絡信息，將網絡信號轉變成數字信號，從而達到網絡通信數字化處理的目的。即是在通信系統中，將數字信號當作網絡信息傳輸的媒介，在傳輸網絡信息時，通過數字進行通信的方法來達到信號傳輸時對容量和速度的要求，以此轉變成高速信息電子網絡。而這這些網絡運輸中，需要借助大量的網絡系統來完成，其中較為常見的是計算機、數據庫和通信網絡[3]。
2.2對網絡信號數字化處理的抽樣、量化與編碼
網絡信號數字化處理的過程十分復雜，不僅包括隨機抽樣、量化，還包括編碼。其中隨機抽樣是指在實際通信網絡系統中，每間隔一段時間對模擬信號實施分離操作。量化是指在實際操作過程中，將信號連續取值轉變成有效的離散取值，實現量化處理。編碼則是工作人員利用實現編制的設計方案，對經過處理的信號進行再次編碼，將這些信號轉變成擬定程序的數字信號流，這樣所獲取的數字信號就能夠在電纜、衛星通道等線路中實現遠距離傳輸[4]。例如在計算機網絡系統中應用數字電子技術，對于網絡信號數字化處理的編碼時，模擬信號的數字化處理系統的設計方法為：借助A/D芯片MAX1247實現AD轉換，并依據DSP所提供的多路緩沖口實時采集模擬信號，然后通過DMA方式傳輸數字信號，這時工作人員只需要按照設計方法，在C5402種輸出脈沖、片選、地址與數據信息，并依據書寫的序號（先寫低8位，然后寫高4位，最后在DSP的D/A中輸出轉換鎖存信號。）將12位數據輸入MAX530，即可獲得相應的模擬信號。
2.3對網絡開展信號處理
計算機網絡技術與數字電子技術的兼容，對網絡展開信號處理具有重要意義。從定理認識角度來看，計算機信號和數字通信信號的傳輸都是通過二進制代碼完成的，即是在信號形式上，計算機和數字通信信號的傳輸方式相同。在這種情況下，將數字電子技術和計算機網絡技術的深度融合，在信號相同的基礎上，通過計算機平臺處理和轉換數字信號，能夠實現計算機網絡與數字信號的聯網要求。加上二進制代碼的處理方式簡單，且不受外部環境的干擾，在信息遠距離的傳輸下，能夠保證信息傳輸安全可靠，因此在人們日常生活工作中，比較青睞于二進制代碼的使用[5]。例如數字電子技術在物流信息系統中的應用，系統基于客戶機/服務器模型，以TCP/IP通信協議、DNS域名服務與PPOP3郵件傳輸協議為依據，以WWW與FTP服務為支撐，以簡單的超文本標記語言HTTP，建立一個物流信息管理網絡，實現企業運輸部門、訂貨采購部門和庫存控制部門系統的聯網，這樣有關人員即可通過CGI與API程序獲取，了解有關數據內容。
結束語
綜上所述，數字電子技術作為一種時展的產物，在計算機網絡中應用數字電子技術，能夠通過專用線路遠距離傳輸數據信息，確保數據傳輸的安全性、可靠性，從而提高傳輸效率與質量。但是在實際應用數字電子技術的過程中，為了充分發揮數字電子技術的優勢，還需掌握技術的工作原理，并將其靈活運用到網絡系統中，加強網絡數字化處理的隨機抽樣、量化與編碼管理，對網絡開展信號處理，及時傳輸與處理網絡信號，提高數據信號傳輸的安全性，從而實現資源實時共享。
參考文獻：
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