大数据在高校无线网络优化中的应用
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摘要：随着信息技术的快速发展，社会对无线网络的应用范围不断扩展，用户所能进行的操作变得更加多样化，相关网络参数信息也在不断的更新丰富。用户根据自身实际体验对无线网络的运行提出全新要求，运营商则需要根据市场的实际需求开拓更多新业务。
关键词：大数据;高校;无线网络优化;应用
中图分类号：TN92;TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）05-0036-02
近些年来随着科技的不断进步，涌现出大数据、人工智能、云计算等一些高新技术，于我国教育信息化发展有积极的推动作用。日常生活中所产生的大量信息以及对信息的应用标志着大数据时代的来临。在教育领域中不断推进信息化建设的进程同时，师生对校园网络和无线网络的需求量处于持续扩大状态，如何提升大数据于高校无线网络优化和管理中的应用成为了重要研究课题。
1 无线网络优化的基本定义
无线网路优化是在近些年大数据快速发展下产生的一种全新理念，指的是通过对各种统计报表的利用、硬件的检查以及现场数据的测试采集等手段，给予网络连通率、掉线率以及网络质量等相应的数据保证。在网络信息传输的过程中不断寻找影响网络运行稳定的因素，然后再对相关参数进行分析，结合其它专业技术手段展开调试，从而使得无线网络质量得到有效改善，给用户带来高质量上网体验的同时实现网络资源有效优化的目的。
2 高校无线网络的现状
2.1 校内能耗增高
随着各种智能终端设备的出现，人们通过计算机完成的工作也变得越来越多，因此对于无线网络得要求也不断地在增加，传统的无线网络由于应用的不断提升，其终端的负载和平日的负载也有了很大的变化，有着明顯的提升，因此相关的能耗也在很大程度上得到了增高。
2.2 数据的安全性难以得到保障
在无线网络的运行中，用户信息数据的传输安全一直是网络使用用户关心的重要问题，传统的无线网络中，用户在网络中对个人信息进行编辑分享时，会将数据存储在网络的数据库中，这些存在于互联网的数据极易被不法分子获取，再通过对数据的分析对用户进行针对性的观察，从而威胁到用户的财产信息安全。
2.3 对资源的管理效率过低
随着网络业务的不断发展，各种各样的网络业务不断出现，信息数据也变得多样化，在多元化的发展下传统的无线网络资源管理难以满足实际的需求，出现管理不够全面、负载过高等问题，对网络信息传输的管理控制效率变低，学生相应的体验感也在不断地变差。
2.4 数据的零散化提高了对无线网络资源管理的要求
在使用无线网络时，用户使用的智能终端品牌和型号都会有很大的不同，并且由于设备的不同，在使用性能上会有很大的差别，所以用户会有不同的体验感。无线网络的优化则是为了给用户提供更多的服务，为用户带来更好的使用体验感，因此对无线网络在资源管控策略上的要求也就更高。
3 大数据对于高校无线网络优化的重要性
3.1 增强对网络优化的保障
大数据的应用为网络优化的发展提供了更为精准的方向，确定了准确的目标，在最大程度上保障了无线网络优化的科学合理性，将无线网络的优化工作做得更为全面、精确，保证了网络优化的质量。
3.2 实现对用户操作的实时跟踪
高校可以通过大数据技术的利用对用户的操作行为进行把控，对网络用户的实际情况进行适当的分析，根据不同用户的操作情况，不同人群对各种网络数据的喜爱程度制定具有针对性的网络优化方案，有效的提升网络优化的水平，将大数据的价值充分的发挥出来。
3.3 提升网络优化的精准性
大数据技术的应用可以为高校相关工作人员对无线网络的运行状况有一个清晰的了解，对学生网络的使用情况有一个明确的掌握，根据学生的使用情况和生活方式以及思维等进行网络优化，展开具有针对性的提升。
4 大数据在高校无线网络优化中的应用提升策略
4.1 增强在信息数据采集存储工作中的应用
信息数据的采集时无线网络优化的重点工作之一，通过对大数据技术的利用，合理的进行云存储，实施全面有效的信息收集，在完成了信息的收集之后再进行简单的分类，最后根据整理后的结果进行分类，从而方便数据的调用，对当前阶段的海量数据有一个良好的保存方式，促进网络业务的合理化发展。
4.2 在信息数据分析中的合理应用
运营商的优化工作方向以及今后业务的发展方向都需要在有效数据的分析下进行，所以需要合理的应用大数据中的分析平台，对网络中的海量数据进行分析，例如可以采用高新技术对大量的数据进行并行计算，通过对此技术的应用能够深入的了解到无线网络的使用情况、相关资源的配置细节以及用户的实际使用信息，从而通过数据合理分析出网络用户的行为偏好，对网络行为展开合理的预测，将网络资源进行合理的优化。
4.3 搭建无线网络优化平台
通过将大数据分析的结果作为基础，搭建一个合适的无线网络优化平台，此平台的内容繁多，其中不仅包括采集层、存储层，还有数据处理层以及应用层。采集层的主要作用则是负责数据的采集，例如对各种网络数据的采集、用户使用行为数据的采集等。存储层的作用则主要是对采集的数据进行合理的存储，实现使用信息时的快速提取，处理层和应用层是建立在采集层和应用层基础之上对原始信令数据进行科学的处理分类，促使信息数据得到合理的应用。
4.4 引入大数据分析平台
当前各个运营商使用的无线网络优化工具种类繁多，其中包括了路测数据分析软件、频率规划优化软件等。虽然这些软件的使用给无线网络的优化工作提供了很大的帮助，但是同时这些软件的应用也有一个缺点，那就是只能对一个特殊的场景进行分析，不能做到全面的掌控，因此将大数据分析平台应用到网络优化工作中是十分重要的。大数据分析平台给网络优化工作带来的优点是清晰可见的，对无线网络的现状会有一定的了解，例如对网络的实际使用情况、关于网络资源的配置情况以及用户的分布情况等，大数据分析平台还可以及时发现网络中存在的问题，并根据问题产生的原因提出针对性的建。
4.5 采用分布式数据库和、文件系统技术
分布式数据库技术的应用使得用户在面临海量数据无从下手的情况时可以轻松的实现数据的存储，完善信息的记录。分布式数据库和传统的关系型数据库在对数据的处理上有着很大的差别，分布式数据库的数据通常具有固定的水星，当前正在使用的分布式数据数据库技术中，Hbase是使用较为广泛的技术之一，其具有极高的数据处理性能、较高的可靠性等，在处理海量非结构数据的采集、处理、存储等工作过程中更为合理有效。
5 结语
信息化时代的发展进步提升了对当前无线网络技术的要求，高校无线网络技术作为学生和教师日常使用的重要工具，需要对其展开有效的优化，提升网络运行的效果，从而满足学生用户的高质量体验。所以大数据在高校无线网络优化中的应用可以保证网络运行质量，合理的促进高校网络的发展。
参考文献
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