㈠ 什麼是網路大數據
大數據應用程序需要處理大規模信息，而且在出於彈性的考慮將數據復制到多個位置時，信息的規模變得越來越大。但是，大數據的最重要屬性並不在於它的規模，而在於它將大作業分割成許多小作業的能力，它能夠將處理一個任務的資源分散到多個位置變為並行處理。
關鍵因素
1.網路彈性與大數據應用程序
如果有一組分布式資源必須通過互聯網路進行協調時，可用性就變得至關重要。如果網路出現故障，那麼造成的後果是出現不連續的壞計算資源與數據集。
2.解決大數據應用中的網路擁塞問題
大數據應用程序不僅僅是規模大，而且還有一種我稱為突發性的特性。當一個作業啟動之後，數據就開始流轉。在高流量時間段里，擁塞是一個嚴重的問題。然而，擁塞可能引起更多的隊列延遲時間和丟包率。此外，擁塞還可能觸發重轉，這可能讓本身負載繁重的網路無法承受。因此，網路架構設計時應該盡可能減少擁塞點。按照可用性的設計標准，減少擁塞要求網路具有較高的路徑多樣性，這樣才能允許網路將流量分散到大量不同的路徑上。
3.大數據中網路一致性要比遲延性更重要
實際上，大多數大數據應用程序對網路延遲並不敏感。如果計算時間的數量級為幾秒鍾或幾分鍾，那麼即使網路上出現較大延遲也是無所謂的——數量級大概為幾千毫秒。然而，大數據應用程序一般具有較高的同步性。這意味著作業是並行執行的，而各個作業之間較大的性能差異可能會引發應用程序的故障。因此，網路不僅要足夠高效，而且要在空間和時間上具有一致的性能。
4.現在就要准備大數據未來的可伸縮性
可能讓人有點意外的是，大多數大數據集群實際上並不大。
可伸縮性並不在於現在集群現在有多大規模，而是說如何平衡地擴展支持未來的部署規模。如果基礎架構設計現在只適合小規模部署，那麼這個架構將如何隨著節點數量的增加而不斷進化？在將來某一個時刻，它是否需要完全重新設計架構？這個架構是否需要一些近程數據和數據位置信息？關鍵是要記住，可伸縮性並不在於絕對規模，而是更關注於實現足夠規模解決方案的路徑。
5.通過網路分割來處理大數據
網路分割是創建大數據環境的重要條件。在最簡單的形式上，分割可能意味著要將大數據流量與其他網路流量分離，這樣應用程序產生的突發流量才不會影響其他關鍵任務工作負載。除此之外，我們還需要處理運行多個作業的多個租戶，以滿足性能、合規性和/或審計的要求。這些工作要求在一些場合中實現網路負載的邏輯分離，一些場合則還要實現它們的物理分離。架構師需要同時在兩個方面上進行規劃，但是初始需求最好統一在一起。
6.大數據網路的應用感知能力
雖然大數據的概念與Hadoop部署關系密切，但是它已經成為集群環境的代名詞。根據不同應用程序的特點，這些集群環境的需求各不同相同。有一些可能對對帶寬要求高，而有一些則可能對延遲很敏感。總之，一個網路要支持多應用程序和多租戶，它就必須要能夠區分自己的工作負載，並且要能夠正確處理各個工作負載。
隨著工業物聯網(IIoT)在製造企業的全面鋪開，安全專家必須准備好弄懂這些網路應有的樣子與操作。同時，所有安全計劃都需擁有足夠的彈性，要能扛住迎面而來的各種攻擊。未來十年將給網路安全帶來最大影響的是什麼?簡單講，這個問題的答案有兩個方向：人工智慧(AI)和大數據分析。
鑒於這些技術發展會給未來時光帶來重大影響，未來的安全環境，將取決於AI和分析如何融入囊括了網路及物理安全的全面彈性安全計劃。
網路安全-工業物聯網
至於如何構建該整體安全項目，能夠賦予製造商資產清單與網路可見性的網路監視技術是個不錯的開始。隨著公司企業越來越依賴數字環境，擁有該總體安全觀也變得越來越重要了。如果十年內發生的攻擊類似烏克蘭兩次遭遇的大斷電，或挪威鋁業巨頭NorskHydro遭遇的勒索軟體攻擊，公司企業需准備備用工廠，以便在必要的時候能夠手動運營以阻止攻擊。
未來5~10年，物聯網對工業運營的意義愈加重大，工業系統也將接入可大幅降低設備間通信延遲的5G網路，因而工業系統聯網程度增加幾乎已成不爭的事實。物聯網設備安全通常天生不怎麼強，所以當物聯網設備大規模部署的時候，工業系統便面臨相當棘手的設備安全管理挑戰了。
網路安全-工業運營
更糟的是，連接性增加意味著能嘗試突破系統的黑客也增加了，更高端的黑客或許能夠窺探系統，而網路安全問題也隨著連接性的增長而愈加惡化。而且，很多工業系統如果以特定方式操縱可能傷及人命，所以連接性增加不僅影響到工業系統管理和保護，也影響公共政策制定。
網路安全-數字轉型
工業網路安全遭受的最大影響將是數字轉型的非預期結果。數字轉型很好，也很有必要，但同時伴隨著風險。隨著我們引入越來越多的數字終端，數據流隨之產生。數據流的飛速增長將超出我們的處理范圍，無法現場有效分析全部數據。而且，我們將以這些數據驅動有關過程的決策，甚或驅動過程本身。最終，我們或許會開始通過人工智慧/機器學習將這些分析性數據產品饋送回過程。
換句話說，過程產生數據，數據離開過程網路流向雲、霧、湖、現場、外部等等地方，被分析、重用再饋送回過程。所有這些都會以我們剛剛才開始考慮的方式，往過程數據及該控制/過程網路外部相關系統，引入新的風險。
㈢ 什麼是網路大數據
所謂網路大數據，就是通過網路盡可能地搜集跟終端消費者相關的隱私，然後進行營銷。
最初的設計理念是通過大數據更好地了解消費者的需求，增強用戶體驗。
但是在實踐上，它會傾向於通過直接或者間接地暴露你的隱私來獲得商業利益。
大數據對於終端消費者更多的是「被實名」。
㈣ 計算機網路技術和大數據技術哪個好
大數據
實際點。但你要有這個氛圍以後好進大公司，
網路技術個人感覺比較坑。標準的上學課程而已
㈤ 網路安全和大數據哪個就業好
都好，網路安全方面需求人稍微少點，但工作一般很穩定，工作時間越長，經驗越多，到後期，幾乎不求找不到工作，但基本上安全方面的工作都是些大公司企業，中小型企業，幾乎不需要這個崗位，大數據的話目前感覺很火，但人員流動感覺比較頻繁，工作壓力大，因為很多程序設計公司都在招
㈥ 現在大數據有前途，還是網路安全有什麼前途
現在的大數據比網路安全更有前途。
現在很多行業都需要用到大數據統計，未來將會有更多的行業依託於大數據，所以從事大數據方面的工作將來更有前途。
㈦ 大數據和網路空間安全哪個好
大數據和網路空間安全無法比較哪個「好」，只能比較哪個行業的技術、待遇及發展趨勢，大數據應用廣泛，網路空間安全世界各國和國家及企事業機構都高度重視，二者在不同地區和企事業機構中待遇差別也很大，最關鍵還要看對於個人專長和愛好是否更合適做什麼
㈧ 網路工程和大數據技術哪個好
網路工程
網路工程是指按計劃進行的以工程化的思想、方式、方法，設計、研發和解決網路系統問題的工程。培養掌握網路工程的基本理論與方法以及計算機技術和網路技術等方面的知識，能運用所學知識與技能去分析和解決相關的實際問題，可在信息產業以及其他國民經濟部門從事各類網路系統和計算機通信系統研究、教學、設計、開發等工作的高級網路科技人才。
大數據，IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
㈨ 大數據和網路安全在今後的發展前景哪個會更好那
應該說，兩個都是都是今後發展的重點，再加上人工智慧，個人覺得將會是互聯網乃至工業的一次革命。
1、大數據方面。大數據范圍很廣，每個行業都有相應的應用，但是投入也是很大的，例如鐵路系統，車輛違章監控系統，ETC系統等都應用了大數據，這些大數據將進行提煉後，用於基礎分析、客戶引導、智能管理等。對於提高政府職能，降低能耗，開源節流，人工輔助等都有很大很深的應用。總的來說，大數據中所有的數據都是有價值的，但是採集數據有很多的路要走，更多的需要物聯網、人工智慧的配合。
2、網路安全方面。這個應該是當下整個社會的一個突出問題。網路改變了人們的使用方式，推動了一系列的變革，但問題也是很突出，它是一把雙刃劍，有利有弊，但總體利大於弊，正因為網路的不斷發展，才推動了大數據的進步。
3、人工智慧方面。人工智慧應該是一個 今後發展的這個重點及亮點。人工智慧主要利用語言、圖像識別、感測器等設備集中進行運算，發揮其特定的作用，來執行任務。