关于大数据智能网络，大数据传输迫在眉睫

大量的大数据正在打开将驱动通信网络发展的数据驱动速盈注册的时代。当前的网络通常基于静态的端到端设计原理进行设计，并且在过去的几十年中，它们的复杂性急剧增加，这阻碍了大数据的有效和智能提供。大数据联网和网络应用中的大数据分析都对行业和学术研究人员提出了巨大的挑战。

小型设备不断产生数据，这些数据经过处理，缓存，分析并最终存储在网络内存储（例如路由器），边缘服务器或云中。通过它们，用户可以有效，安全地发现和获取大数据以用于各种目的。智能网络技术应设计为有效地支持这种大数据的分发，处理和共享。

另一方面，诸如工业物联网，互联车辆，网络监控/安全性/管理之类的关键应用程序需要快速机制来实时分析大量事件，以及离线分析大量历史事件数据。这些应用程序显示出强烈的要求，以使网络决策（例如路由，缓存，安全性和切片）变得智能和自动化。此外，用于提取特征并分析大量数据的大数据分析技术给网络造成沉重负担，因此必须构想智能且可扩展的方法，以使其实用。

与大数据智能联网和网络大数据分析有关的一些问题。潜在的主题包括但不限于：

大数据网络架构；网络中的机器学习，数据挖掘和大数据分析；以信息为中心的大数据联网；用于大数据的软件定义的网络和网络功能虚拟化；大数据的边缘，模糊和移动边缘计算；大数据网络的安全性，信任和隐私；5G和未来的移动网络实现大数据共享；大数据网络的区块链；用于大数据处理的数据中心网络；联网大数据的数据分析；用于联网大数据的分布式监控架构；机器学习可用于网络异常检测和安全；用于智能联网的网络内计算；大数据分析网络管理；分布式人工智能网络；分布式人工智能的高效联网；大数据分析和网络流量可视化；大数据分析，实现智能路由和缓存；医疗保健，智慧城市，行业和其他应用中的大数据网络

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更快的数据传输

FTP 和 HTTP 是文件传输的常用方法。例如，FTP 可用于传输文件或访问在线软件档案。HTTP 是用于指示消息如何定义和传输的协议。它还确定 Web 浏览器和服务器为响应各种命令而采取的操作。

HTTP 请求被标识为无状态协议，这意味着它们没有关于先前请求的信息。ISP 为发送和接收数据通信提供有限级别的带宽，这可能导致企业无法承受的过度减速。

作为速盈娱乐大数据传输，小文件传输每秒5000个以上，百万数量级文件能在5分钟内完成列表，相同文件秒传速度可达每秒20000个，速度比传统的FTP快100倍以上.

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