시스템 엔지니어링에 빅데이터 적용

시스템 엔지니어링에 빅데이터 기술 적용

(1) 컴퓨터 정보 시스템에 클라우드 컴퓨팅 기술 적용. 클라우드 컴퓨팅 기술을 적용하여 컴퓨터 정보시스템에서 데이터 처리를 수행하고, 클라우드 컴퓨팅의 분산 그리드 컴퓨팅을 통해 전체 자원에 대한 데이터 처리를 수행하려면 먼저 관련 모델을 구축해야 합니다. 클라우드 컴퓨팅 모델을 구축하면 모든 데이터를 클라우드로 마이그레이션할 수 있어 정보 처리에 있어 컴퓨터 시스템의 경제적 비용을 합리적이고 효과적으로 절감할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 하에서 기술 서비스 소프트웨어는 무선 LAN을 사용하여 모바일 데이터 전송을 위한 해당 그리드를 자동으로 생성하고 빅 데이터 정보에 대한 폐쇄 루프 피드백 정보 처리 모델을 구축합니다. 클라우드 컴퓨팅이 데이터를 처리하는 과정에서 클라우드 컴퓨팅은 방향성 비순환 데이터 흐름도로 표시되며 흐름도는 G=(V,E)입니다.

이를 바탕으로 클라우드 컴퓨팅의 병렬 컴퓨팅 방식을 기반으로 일련의 그룹과 원격 데이터 전송에 사용되는 일련의 암시적 채널로 구성된 클라우드 컴퓨팅 컴퓨팅 서비스 모델이 생성됩니다. 모드의 그룹 및 보이지 않는 채널의 공식은 각각 및 출력에 대한 해당 데이터를 생성하는 데 필요합니다. C/S 아키텍처에서 클라우드 컴퓨팅 데이터 흐름 모델의 전송 범위가 이 범위 내에서 제어되는 경우: 데이터가 이 범위 내에서 전송되면 클라우드 컴퓨팅 기술에서 빅 데이터 정보를 처리하는 데 사용되는 데이터 흐름도의 핵심 구성 요소 위치는 방향성 그래프 모델로도 표현되어야 합니다. 즉, 클라우드 컴퓨팅 모델에서 물리적 노드 세트와 링크 세트를 전달하는 가장 중요한 교차 채널은 공식에서 각각 VP와 EP로 표시되고, 공식에서 SCAP는 서로 다른 구성 요소의 물리적 노드에 대한 서로 다른 데이터 단위의 특정 수입니다. 클라우드 컴퓨팅에 의한 데이터 자원의 동적 자원 구성 관리 처리를 실현하기 위해 입력 데이터에 사용되는 무방향 그래프 모드를 별도로 설정합니다. 마지막으로 클라우드 컴퓨팅의 전체 아키텍처는 다음 공식으로 표현할 수 있습니다.

이러한 클라우드 컴퓨팅의 전반적인 아키텍처는 데이터 통합 ​​및 처리 속도 향상을 위해 여러 당사자의 정보를 결합하는 클라우드 컴퓨팅 기술로, 지속적인 애플리케이션 시뮬레이션 테스트에 따르면 이 클라우드 컴퓨팅 방식은 다음과 같은 것으로 알려져 있습니다. 컴퓨터 시스템의 데이터에 적용하면 처리 과정에서 데이터 용량을 크게 늘릴 수 있고, 데이터 처리에 필요한 에너지 손실과 시간을 줄일 수 있으며, 데이터를 클라우드에 업로드할 수 있어 리소스 극대화라는 목적도 달성할 수 있습니다. 컴퓨터 시스템 처리 효율성을 공유하고 향상시킵니다. 위에서 언급한 클라우드 컴퓨팅 모델은 다중 데이터의 중앙 집중식 계산을 수행할 수 있을 뿐만 아니라 여러 사용자가 컴퓨팅 리소스를 공유할 수 있도록 지원하여 동일한 유형의 데이터에 대한 반복 계산 속도를 줄입니다. 비교적 기본적이고 일반적인 클라우드 컴퓨팅 기술입니다. 이는 전국적으로 활용될 수 있어 대부분의 데이터 컴퓨팅 문제를 해결할 수 있습니다. 따라서 컴퓨터 정보 시스템에 클라우드 컴퓨팅 기술을 적용하는 것은 큰 시장 전망을 가지고 있습니다.

(2) 컴퓨터 정보 시스템에 데이터 백업 기술을 적용합니다. 새로운 시대를 맞이하여 비즈니스 환경은 점점 더 복잡해지고 있으며, 기업은 데이터 백업 및 복구 시스템의 지속적인 운영, 시스템의 내결함성 향상 등 다양한 측면에서 데이터 보호를 강화해야 합니다. 기업은 데이터 백업을 구축하면 데이터 백업 시스템의 재해 복구 시스템도 구축해야 합니다. 데이터 백업 시스템의 재해 복구 시스템은 정보 데이터에 대한 최적의 백업 계획, 즉 "데이터 백업 + 데이터 볼트"를 수립합니다. 현 단계에서는 대부분의 기업이 데이터 백업의 중요성에 대해 충분히 이해하지 못하고 있다. 그 결과, 데이터 백업 시스템을 적용하는 기업은 20%에 불과하며, 적용되는 데이터 백업 시스템 중 재해복구 시스템이 포함된 경우는 5~6%에 불과하다. 중국에서는 데이터 백업 기술 구현을 적극적으로 장려하고 기업 정보 보호를 강화하며 기업가가 기업에 대한 데이터 보호 지원을 실현할 수 있도록 해야 합니다. 기업의 정보 보안을 근본적으로 보장하기 위해서는 정기적인 데이터 백업 외에도 백업 세부 사항도 강화되어야 합니다. 일부 기업에서는 데이터를 모바일 스토리지에 복사하는 것이 데이터 백업이라고 생각합니다. 엄청난 위험이 숨겨져 있었습니다.

데이터를 백업하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 첫째, 백업 저장 매체는 테이프, 모바일 하드 디스크, U 디스크 및 기타 장비를 사용하여 백업해야 하며, 오프사이트에 보관해야 합니다. 사고 발생 후 즉시 백업 데이터 시스템을 시작할 수 있도록 인터넷 및 기타 관련 통신 장비가 완비된 컴퓨터를 설치해야 합니다. 그런 다음 백업 데이터 시스템을 엔터프라이즈 시스템에 연결하여 엔터프라이즈 본사 시스템 데이터를 복원합니다. 이동식 장치에 데이터를 저장하는 것 외에도 데이터를 원격 백업 센터로 전송하고 CD로 만들어 기업 정보의 보안을 이중으로 보장해야 합니다. 기업은 관련 기업 정보 데이터베이스를 구축하므로, 세부 정보를 백업하는 동시에 백업 시스템에도 해당 백업 데이터베이스를 구축해야 하며, 사고가 발생하면 기본 데이터베이스와 백업 데이터베이스가 동시에 업데이트되어야 합니다. 백업이 발생하면 데이터베이스는 즉시 메인 데이터베이스를 교체하고 기업 관련 정보를 복원하며 데이터 손실로 인한 경제적 손실을 줄일 수 있습니다. 데이터 백업은 기본 데이터베이스와 중요한 파일을 모니터링 및 추적하고 백업 시스템에서 해당 업데이트 로그를 생성하는 데에도 사용할 수 있습니다. 백업 시스템은 업데이트 로그를 기반으로 백업 디스크의 데이터를 자동으로 업데이트합니다. 요약하자면, 기업은 시스템의 구현 가능성을 보장하기 위해 기업의 실제 상황과 기업의 요구 사항을 기반으로 기업을 위한 최상의 데이터 백업 계획을 수립할 수 있습니다.

(3) 컴퓨터 정보 시스템에 Hadoop을 적용합니다.

Hadoop 시스템은 확장성이 매우 뛰어나고 비용이 저렴하기 때문에 각계각층에서 널리 사용되고 있습니다. 대부분의 데이터 웨어하우스 시스템은 배제 없이 완벽하게 통합되어 있습니다. 철도 화물을 예로 들면, 철도 운송에는 데이터 유형이 다양하고, 데이터 리소스 통합이 어렵고, 다른 시스템을 사용하는 데 드는 비용이 많이 드는 등 많은 실질적인 문제가 있습니다. Hadoop은 철도 운송 정보 문제를 근본적으로 해결하고 철도의 요구 사항을 대부분 충족합니다. 데이터 유형인 Hadoop 시스템과 철도 운송 데이터 웨어하우스 시스템은 함께 화물 정보에 대한 빅데이터 분석 플랫폼을 구성하며, Hadoop 시스템은 플랫폼에서 데이터 저장 및 백업을 관리하여 통합합니다. 데이터 정보 변경 관리가 간단하고 편리합니다. Iron Wheel Freight System의 적용부터 Hadoop 시스템에 이르기까지 Hadoop 시스템은 복잡한 데이터의 통합 저장 및 중앙 집중식 관리에 탁월함을 알 수 있으며, Hadoop 시스템의 각 구성 요소는 운영 중에도 자체 기능을 수행할 수 있습니다. 협업을 통해 데이터 리소스 처리에 필요한 기능을 제공합니다. 현재 Hadoop 시스템의 개발은 점차 개선 단계에 진입하여 각 기능 구성요소의 기능적 구분이 점차적으로 세트를 형성하고 있습니다. 풍부한 기능과 완벽한 시스템을 갖춘 빅데이터 정보 분석 플랫폼 애플리케이션입니다.