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    浙教版(2023)八年级上册 第6课 互联网应用中的数据 课件
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    初中信息技术浙教版(2023)八年级上册第6课 互联网应用中的数据精品课件ppt

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    这是一份初中信息技术浙教版(2023)八年级上册第6课 互联网应用中的数据精品课件ppt,共21页。PPT课件主要包含了数据构成,互联网应用的数据传输,数据传输,数据传输的方式,数据传输的安全性,流媒体技术,流媒体技术的定义,流媒体技术的特点,流媒体技术的应用场景,流媒体技术的未来趋势等内容,欢迎下载使用。

    互联网应用中的的数据构成
    互联网应用中的数据传输
    社会的发展,科技的进步,互联网的应用层出不穷,随之而来的互联网数据也越来越丰富和巨大,互联网已然成为人们获取、处理、传输和应用数据的重要来源。一、互联网应用中的数据构成互联网的应用已经渗入人们的日常生活,这些应用离不开数据的支撑,应用中的数据体现在各个方面,如在新闻网站浏览的资讯,利用搜索引擎查找的信息,以及虚拟校园系统的导览图。在线欣赏的音乐、线学习的微课、在线的词云分析等,都是互联网应用中的丰富数据,它们的类型有文本、图像、音频、视频等。例如,在主题网站上查阅的网页内容,是浏览器从服务端获取数据并展示的;在线生成的词云,是浏览器利用插件分析数据生成的,这些数据通常以网页的形式呈现,如图6-1~6-4所示
    图6-1 中国国家博物馆官网
    图6-3 虚拟校园系统
    图6-4 在线词云分析
    用户在浏览器地址栏输入网页地址时,浏览器向对应的服务器发起了请求,通过相应协议建立通信,服务器接受请求并响应、返回客户端所请求的数据,最终在浏览器上呈现该数据。大多数的网页都是通过HTTP协议来进行通信的,当客户端请求访问指定的资源,服务器响应后返回所需的网页数据、客户端对接收到的网页数据进行解析并呈现,如图6-5所示。
    图 6-5 访问资源过程
    互联网应用中的音频、视频等媒体文件的存储量一般都很大,导致网页响应变慢,因此,对网络传输要求较高。流媒体的出现在一定程度上改善了音视频在网络中的应用,广泛应用于视频点播、视频会议、远程教育、远程医疗、电视台节目直播等领域。
    电路交换:通过建立物理连接进行数据传输,如电话线、电缆等
    分组交换:将数据分成若干个分组进行传输,如IP协议、TCP协议等
    报文交换:将数据分成若干个报文进行传输,如电子邮件、短信等
    包交换:将数据分成若干个包进行传输,如UDP协议、IPX协议等
    加密技术:使用加密算法对数据进行加密,防止数据泄露和篡改
    安全协议:使用安全协议如TLS、SSL等确保数据传输的安全性
    防火墙:使用防火墙保护数据传输的安全性,防止外部攻击和恶意软件入侵
    身份验证:通过身份验证确保数据传输的安全性和完整性
    流媒体技术是一种通过网络传输音频、视频等多媒体数据的技术。
    流媒体技术允许用户在数据传输过程中实时播放,无需等待整个文件下载完成。
    流媒体技术支持多种媒体格式,如MP3、MP4、FLV等。
    流媒体技术广泛应用于在线视频、网络直播、在线教育等领域。
    数据传输实时性:流媒体技术可以实现数据的实时传输,使得用户可以实时观看和收听流媒体内容。
    数据压缩:流媒体技术通常采用数据压缩技术,使得数据传输更加高效,节省带宽资源。
    数据传输的稳定性:流媒体技术可以保证数据传输的稳定性,即使在网络环境较差的情况下,也可以保证数据的传输质量。
    数据传输的安全性:流媒体技术可以提供数据传输的安全性,防止数据在传输过程中被篡改或泄露。
    视频直播:如体育赛事、演唱会等
    在线视频:如Netflix、爱奇艺等
    音频流媒体:如Sptify、网易云音乐等
    游戏直播:如Twitch、斗鱼等
    远程教育:如网络课程、在线辅导等
    企业会议:如远程会议、在线培训等
    更高质量的视频和音频传输
    更低的延迟和更高的实时性
    更智能的内容分发和缓存策略
    更广泛的应用场景和设备支持
    数据准确性:数据是否真实、可靠、准确
    数据完整性:数据是否全面、完整、无缺失
    数据一致性:数据是否一致、无矛盾、无冲突
    数据时效性:数据是否及时、更新、无滞后
    什么是数据孤岛:不同部门、系统之间的数据无法共享,形成信息孤岛
    产生原因:技术、制度、文化等多方面原因导致数据孤岛产生
    影响:影响数据利用效率,降低企业竞争力
    解决措施:建立数据共享机制,加强数据治理,提高数据质量
    数据隐私:如何保护用户隐私,防止数据泄露
    数据安全:如何确保数据安全,防止数据被恶意篡改或破坏
    数据公平:如何确保数据公平,防止数据歧视或偏见
    数据道德:如何遵守数据道德,防止数据滥用或误用
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