5实验对比
为了验证所设计的基于机器学习的多元异构网络数据安全传输技术的有效性，进行实验分析，并将文献[1]的异构网络中安全数据传输机制、文献[2]的基于异构网的一种数据安全模型做对比，对比三种系统的有效性。此次实验中的实验数据集如表1所示。通过上述采集的实验数据能够看出，实验选取的数据是越来越多的，从而更好的验证三种方法的有效性，主要对比三种方法的传输时延、数据传输中断情况以及链路丢包率，具体内容如下所示。
5.1传输时延对比
分别对比三种方法的传输时延，其对比结果如图5所示。通过分析图5发现，在谷歌公开数据集传输上，三种方法传输时延均较小，随着传输数据量的增加三种方法的数据传输时延都有所增加，但经过对比能够发现，此次研究的基于机器学习的多元异构网络数据安全传输技术传输时延最小，少于传统的两种方法。
5.2数据传输中断情况对比
分别对比应用三种传输技术后，数据传输中断情况，其对比结果如图6所示。通过图6能够发现，此次研究的传输技术发生数据传输中断情况最少，在几次实验中均少于传统两种传输技术。
5.3链路丢包率对比
分别采用此次研究的基于机器学习的多元异构网络数据安全传输技术与传统两种传输技术进行数据传输，三种方法的丢包率对比结果如图7所示。通过分析图7能够发现，传统的异构网络中安全数据传输机制的链路丢包率最高，高于基于异构网的一种数据安全模型与此次研究的传输技术。综上所述，此次研究的基于机器学习的多元异构网络数据安全传输技术较传统两种传输技术传输时延少，丢包率少。其原因在于该研传输技术预先对多元异构网络数据进行了预处理，并制定带宽调度方案，建立了安全传输协议，从而提高了多元异构网络数据安全传输效果。
6结束语
本文设计了一个基于机器学习的多元异构网络数据安全传输技术，并通过实验验证此次研究技术的有效性。该技术能够提高数据传输的效率，还能够减少数据传输丢包率，实际应用意义较强。但由于研究时间的限制，此次研究的多元异构网络数据安全传输技术还存在一定的不足，为此在后续研究中，还需要进一步优化。
摘要：阐述虚拟化技术保证了信息使用的稳定性和流畅性，云存储技术保证了数据体分配的合理性，信息安全技术保证了大数据使用和浏览的安全性。
关键词：计算机系统，大数据，云存储，虚拟化。
0引言
计算机软件技术可以在较短时间内处理大量数据，采取一定的逻辑进行编辑分析，提出用户需要的有关数据信息，进行再加工处理，确定服从于用户需要的数据分析的有关数据内容。
1虚拟化技术
虚拟化技术是计算机软件技术的创新性技术，它能够在较短的时间内创造一个新的虚拟机位以供用户使用，虚拟化技术真正将信息化资源做到了合理利用，有效的配置软件资源与调动，合理分配计算机软件资源并利用，也能使计算机软件在运行的过程中不会因为软件资源的分配不均导致计算机出现卡、慢等情况。灵活变换是虚拟化技术的显着特征，它能在虚拟出来的计算元件上运行与计算，实现了计算机的跨域分享与合作，将用户所需的资源处理与切换，形成新的资源链。虚拟化技术主要包括以下几类：服务器虚拟化、docker容器技术，其中重点是docker容器技术。服务器虚拟化建立在计算机的多次元虚拟化的基础上，将一台本体计算机虚拟成多台虚拟逻辑关联计算机，建立虚拟化层级将计算机的硬件与逻辑关联系统相互联系，通过解耦关联而实现具体功能。所谓的虚拟化层级，就是能够在一台实体计算机上运行多台虚拟化的操作系统，可以互相切换，并且这些层级上的虚拟计算机可以共享某一种或某几种独有的软硬件资源，例如常规计算机中的内存、主板、显卡等，在此基础上，加上相应的操作系统支持，用户可以随意在其上下载程序与软件以供自己使用（图1）。
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