基于大數據的應用體系架構設計方法

生力軍

摘 要：隨著計算機技術的不斷更新與發展，大數據技術應運而生，應用優勢逐步凸顯。而企業在發展過程中，具備著豐富的客戶資源和海量的數據積累，倘若沒有做好對數據的高效化管理，就會給企業的發展帶來一定的經濟損失。因此，如何合理的挖掘數據價值，最大化的實現對數據的保護，成為當前企業所要解決的主要問題。而基于大數據應用體系架構的設計，就能基于數據的特性，構建相應的數據模型，以此提高對數據的處理能力，進而滿足用戶的個性化需求。

關鍵詞：大數據;應用體系;架構設計

0 引言

信息化時代下，人們無時無刻不在產生數據，而數據的來源也是多種多樣。大數據應用系統，主要就是建立在龐大的數據來源上產生的應用系統，通過高效化的管理模式，使數據發揮出其強大的決策力、洞察力以及高流程的優化能力，以此給系統使用者提供重要的數據信息參考依據。因此，應基于大數據技術合理的設計并構建應用體系架構，確保最大化的挖掘出數據所具備的價值和能力。本文就針對基于大數據的應用體系架構設計方法展開具體的分析與討論。

1 大數據應用體系的架構設計

1.1? 總體架構的設計原則

大數據技術的出現，給我國傳統數據應用架構帶來了一定的挑戰。而基于大數據背景下，對于應用體系架構的設計，就應遵循相應的設計原則，以此確保整個體系設計的合理性。首先，體系架構的設計應具備較大的數據儲存能力，并且能夠存儲多種類型的數據。而傳統的數據體系架構，對于數據的分析方面還稍有欠缺，無論是技術方面還是方法方面，都無法滿足當前對龐大數據的分析。因此，在進行具體的體系架構設計時，就應確保整個體系架構能夠更加可用、可靠并且還具備較大的空間擴展性，這樣既能完成對數據信息的高質量存儲，而且還能實現對數據的合理化保護。此外，大數據背景下，對于數據應用體系架構的設計還應始終堅持3個統一原則，即：第一，具備較大的數據加載和處理分析能力，能夠應對爆炸式的數據信息。第二，具備較強的應用擴展性，確保滿足多種數據應用場景。第三，具備分析原始數據格式的能力，以此就能完成對各類型數據的精準分類[1]。

1.2? 大數據應用體系的結構設計

數據來源的多樣化，導致數據類型也更加豐富。因此，大數據體系應用結構應主要包含：結構化數據、半結構化數據以及非結構化數據3種。其中，對于結構化數據而言，其有明確的數據信息格式，而半結構化數據的數據信息和邏輯比較容易處理，但是數據類型往往摻雜在一塊，這樣就增大了對數據信息挖掘的難度。而非結構化數據主要就是指視頻、音頻等相關數據信息，由于其缺乏完整的體系架構，故對于數據的處理就顯得更為混亂。因此，要想最大化地發揮出數據的應用價值，深度挖掘其所具備的能力，就應基于大數據技術，構建一個更加完善且科學的數據應用體系架構。

2 大數據應用體系架構的具體設計

2.1? 數據管理

數據管理應主要包含3個方面，即：數據導入、數據清洗和數據治理。

其中，數據導入是管理數據的第一步，也是保證數據質量的基礎。其中，數據的收集可以通過不同的數據源完成對指定規則數據的收取，待數據抽取完成之后，還應實現對其的高效化存儲。對于數據的收集，一般使用多樣化的接口方式，不僅可以支持傳統的FTP文件接口，還可以支持實時性分析，以此就能更好地滿足對多樣化格式數據的收集[2]。數據收集完畢之后，需要對數據進行加載，目的是能夠將數據源文件合理的保存至數據庫。通過提交相應的參數設置，來規范化數據文件輸入路徑，加載文件能夠更好地匹配相關信息，以此完成對文件的發現、獲取以及對數據的加載和校驗，最終促進數據的高質量入庫。此外，無論是數據加載的結束或者失敗，都應在系統的數據日志中完成對操作日志的記錄，這樣可為后續數據問題的排查以及數據的稽核提供重要的參考性依據。

數據清洗主要就是指：根據數據價值、數據質量的衡量依據，通過多個維度和多個視角完成對數據的全面排查，確保及時的發現數據中的不良數據。其中，在具體實施時，可根據實體分析數據評估指標，完成對存有數據質量問題的數據的定位，進而根據相關規則，實現對存有問題字段的探查，以此就能明確的找出存有問題的數據。

數據清洗主要定位數據問題存在位置，而數據治理則主要確定數據存在問題的原因，從而使得數據質量能夠得到顯著的提高。其中，數據質量一般包含：數據結構復雜、數據質量低以及缺乏數據字典等多個問題。因此，在構建大數據應用體系架構時，就可創建相應的數據分析平臺，加大對數據分析的力度，并實現對問題數據的篩查，確保形成一個統一且高質量的數據源，以此給后續工作的開展提供重要的數據支撐。而在具體分析數據源時，就可重點排查數據重復的原因，并創建相應的策略模型，來獲取空值數據和缺失的數據，并讓其進入到所創建的數據分析平臺中，以此也就有助于分析出數據重復的原因[3]。

2.2? 對數據進行標準化建設

各數據之間都是相互獨立的，但是數據格式的不統一、數據建設的不規范，就在一定程度上給數據間的共享帶來了較大問題。倘若不對此問題進行合理化解決，就會增大數據的錄入成本，還會造成資源的浪費。因此，在設計數據應用體系架構時，還應注重對數據的標準化建設，確保實現數據信息的規范性和統一性。在收集數據時，應在統一的數據平臺上完成收集，這樣就能保證數據的來源一致。收集完數據后，還需要根據相關業務需求，將數據轉換為所要求的目的數據。最后，再對不符合規定的數據進行清洗，以此就能保證數據的存儲質量[4]。

2.3? 數據安全性設計

保障數據的安全性，是大數據應用體系架構的基礎。因此，在具體設計時，就可根據安全態勢感知模型，完成對整個系統安全性的分析。而安全態勢感知模型，可完成對數據收集方面的監控，一旦發現所收集的數據信息不滿足相關要求時，就會發出告警信息，并且還會出具相應的審計報告，這樣也就避免了不合格數據入庫，進而也就提升了整個數據信息的安全性。

2.4? 平臺數據的存儲

數據的存儲，一般可采用云存儲技術，該種技術主要由多種設備軟件構成。而為了實現對其的高效維護，一般會將數據存儲在存儲層中，并且還應讓其兼容多種不同類型的協議，這樣就能更好的實現數據的高效化存儲。此外，云存儲主要利用流的方式完成對數據的傳輸，這樣就能實現對流媒體結構的限制，以此也就大大地提升了整個系統的運行性能[5]。

3 結語

不斷地研究與分析基于大數據的應用體系架構設計，對于有效的提升大數據應用體系架構設計的合理性，最大化的挖掘出數據信息的應用價值以及實現對數據的合理化保護都具有至關重要的作用。因此，應首先認識與了解大數據應用體系的架構設計，進而從數據管理、對數據進行標準化建設、數據安全性設計以及平臺數據的存儲4個方面完成對大數據應用體系架構的高質量設計，確保最大化地發揮出體系架構的應用價值，滿足企業的個性化需求，以此推動我國經濟建設的可持續發展。

[參考文獻]

[1]劉菱琳，周祖斌，楊志清，等.基于大數據的應用體系架構設計研究[J].電子設計工程，2020（23）：25-28，33.

[2]李進.試驗數據應用體系架構設計[J].電子技術與軟件工程，2019（15）：123-124.

[3]葉挺.大數據平臺安全架構體系研究與應用[D].杭州：浙江工業大學，2019.

[4]呂登龍，朱詩兵.大數據及其體系架構與關鍵技術綜述[J].裝備學院學報，2017（1）：86-96.

[5]王強，李俊杰，陳小軍，等.大數據分析平臺建設與應用綜述[J].集成技術，2016（2）：2-18.

（編輯 何 琳）