2024年│2期│1432024年第46卷第2期基于云计算的海量网络流量数据分析处理及关键算法研究胡爱琼作者简介:胡爱琼(1979-),本科,讲师,研究方向为计算机科学与技术。(山东冶金技师学院济南250109)摘要为了应对日益增长的网络流量数据量和对网络安全的需求,提高网络流量数据的处理效率和准确性,文中从云计算架构出发,设计并搭建了一个能承载大规模网络流量数据处理的云计算平台。基于该平台,采用了分布式存储、并行计算和机器学习等技术,对海量网络流量数据的预处理、聚类分析、异常检测等关键环节进行了研究。结果表明,基于云计算的海量网络流量数据分析处理的关键算法取得了显著成果。通过分布式存储和并行计算技术,实现了对海量网络流量数据的高效读写和处理。在预处理阶段,针对流量数据进行采样和滤波,减少了数据量,并保留了关键特征。在聚类分析方面,利用机器学习算法实现了对网络流量的分类和统计,通过构建模型、训练和优化算法,实现了对网络攻击和异常行为的准确识别和及时报警。关键词:云计算;网络流量;数据分析;关键算法中图分类号TP393AnalysisandProcessingofMassiveNetworkTrafficDataBasedonCloudComputingandResearchonKeyAlgorithmsHUAiqiong(ShandongInstituteofMetallurgicalTechnician,Jinan250109,China)AbstractInordertocopewiththeincreasingamountofnetworktrafficdataandthedemandfornetworksecurity,improvetheprocessingefficiencyandaccuracyofnetworktrafficdata,basedonthecloudcomputingarchitecture,thispaperdesignsandbuildsacloudcomputingplatformcapableofcarryinglarge-scalenetworktrafficdataprocessing.Atthesametime,basedontheplat-form,distributedstorage,parallelcomputingandmachinelearningtechnologiesareadoptedtocarryoutresearchonthekeylinksofmassnetworktrafficdatapre-processing,clusteranalysisandanomalydetection.Theresultsshowthatthekeyalgorithmsforanalyzingandprocessingmassivenetworktrafficdatabasedoncloudcomputinghaveachievedremarkableresults.Throughthedistributedstorageandparallelcomputingtechnology,itrealizestheefficientreadingandwritingandprocessingofmassivenet-worktrafficdata.Inthepre-processingphase,theflowdataissampledandfiltered,whichsignificantlyreducesthedatavolumeandretainskeyfeatures.Intermsofclusteranalysis,theclassificationandstatis...
