計算機大數據分析與云計算網絡技術應用研究

王玲玲

（德州職業技術學院 山東省德州市 253034）

現階段，計算機技術不斷推廣，滲透到各行各業中，而隨著網絡時代數據的爆炸式增長，也要求由數據運算和處理的有效手段。大數據分析技術在運算方面具有明顯的優勢，滿足可視化要求，具備一定的預測性。而云計算技術自身的虛擬化以及多租戶特點，也讓這一技術的應用越來越廣泛。大數據和云計算技術能夠滿足數據分析的時效性，自身具備較強的運算能力，而對相關大數據進行數據分析，研究云計算網絡技術，具有一定的現實性意義。當前，大數據和云計算技術得到的社會認同度較高，但是在大數據理解上還存在分歧，大數據實際具有一定抽象性，對數據進行大量排除，需要滿足更多特點，這些都需要做好大數據和云計算技術的區分。

1 大數據和云計算概述

1.1 大數據

大數據即海量數據，需要通過多種方式和途徑應用，對數據組進行采集和整合，確保相關數據真實可靠，保證時效性。在企業營銷中，相關數據更多的來源于社交網站品套、電子商務平臺、消費信息平臺等，相關數據也不是企業客戶關系管理數據庫中的常態數據組。基于技術層面，大數據和云計算之間關系密切，互為表里。大數據無法通過單臺計算機來確保數據應用，而是借助分布式計算框架，其特征在于可以對海量數據開展挖掘，而這一過程中，還需要借助云計算技術來對海量數據進行分布式處理，構建分布式數據庫等。就大數據的特征來看，主要包含兼容性、高速性、多樣性以及價值密度低等。

1.2 云計算

云計算包含了目前主流的商業計算模型，云計算對于相關計算任務進行分配，結合相關應用系統的實用性功能應用，實現自身的計算能力以及保存能力，為相應領域提供真實可靠的信息服務。簡單來說，云計算技術以網絡平臺為基礎，以自身情況為條件，為相關企業和個人提供動態和可伸縮的計算服務。云計算技術的特點包含規模化、虛擬化以及通信性。而按照服務類型區分：

（1）在以基礎設施為服務主體的情況下，硬件設備等基礎資源位于服務指揮，能夠將其提供給相應用戶。

（2）以平臺為服務主體的情況下，需要對于抽象資源進行具體化處理，為用戶應用流程提供運行條件。

目前，很多西方發達國家對于云計算技術比較重視，應用也比較突出，例如，谷歌、亞馬遜等，對于云計算技術應用比較廣泛。現階段，我國對于云計算技術應用較多的主要有阿里巴巴和天翼云。如圖1所示為云計算概念圖。

圖1：云計算概念圖

2 大數據即云計算技術的特征分析

2.1 大數據特征

2.1.1 容量大

目前，工廠生產中，相應印刷材料數量已經在200PB 以上了。而在大數據時代，互聯網應用普及率不斷提升，大數據時代各類應用和交往過程中都會產生數據信息，這些數據信息呈現爆炸式增長，所以，需要有更高級別和層次的數據容量系統來承載，確保海量數據的有效存儲和應用。

2.1.2 多樣性

傳統數據應用中，應用效率最高的是結構性數據，這類數據以文本為主體，保存比較方便。而在互聯網環境下，非結構性數據量不愿提升，圖片、視頻、錄音等等，數據類型多種多樣，這些都要求在數據處理中要按照嚴格的標準來進行，確保規范性和可靠性。

2.1.3 價值密度低

大數據雖然采集的是海量數據，但是其中真正有用的數據信息還是比較有限的，在海量數據中，往往隱藏著潛在價值信息，而這種價值信息的密度比較低，在價值獲取中，多通過數據探究來挖掘。

2.1.4 速度快

針對大數據的處理效率一般都設有嚴格標準，相對于傳統的數據挖掘效率，大數據的數據信息處理效率更高，對于數據信息挖掘具有重要意義。

2.2 云計算技術特征

2.2.1 規模大

很多大型企業自身在云方面有很多服務器，所以他們的計算功能更強，自身技術的規模性也比較大。

2.2.2 虛擬化

云計算技術能夠滿足用戶在相應位置和重點下獲取信息服務的需要，云可以滿足用戶提出的數據需要，且不是一平穩的有形物質呈現。

2.2.3 高可靠性

相對于本地計算機系統，云計算自身對于數據副本容量要求比較嚴格，相應計算節點能夠讓數據出錯率不斷降低，這對于提升云計算穩定性具有重要作用。

2.2.4 通用性

云計算技術滿足同時多個系統運行的需要，系統通用性比較強。

2.2.5 拓展性強

云計算還有動態擴張性，可以將技術擴充到對應的范圍中加以應用。

2.2.6 低成本性

云計算技術應用以自動化集中管理為主，能夠降低過程中的技術成本投入，還可以在確保工作效能的情況下提升效率，這樣可以提供用戶滿意度和體驗度。

2.2.7 風險性

云計算作為新時期的一項新技術，其技術發展和應用中依然存在一些不足和問題，云計算以計算機技術為基礎和載體，所以其安全風險是必然存在的。使用云計算機技術，信息風險泄露的幾率也會更大。

3 大數據和云計算技術的應用

3.1 在交通領域的應用

目前，我國的整體消費水平不斷提升，人們對生活品質有更高要求，私家車的普及率不斷增長。而這種情況一方面刺激了經濟發展，帶動了消費，一方面，城市有限的空間和路面上，車輛急劇膨脹，城市交通擁堵問題出現。這種情況在一些發達的城市地區更為顯著，上下班高峰期車輛擁堵成為常態。而借助大數據和云計算技術，已經發展出了智慧交通，通過在相應部位設置交通傳感器，能夠實現對于相應交通章臺的實施監督，為信息采集提供支持，通過監理相應交通信息的傳遞和共享渠道，促進交通形態檢測和管理，促進交通智能化發展，為緩解城市交通擁堵問題提供助力。以往人們選擇出行路線，不知道交通情況，可能走到擁堵路段，導致擁堵長度增加，擁堵時間延長，而在大數據和云計算技術支持下，司機在出行前，可以通過專門的APP 進行查閱，了解到目的地的路程遠近，查看不同路段的擁堵情況，可以幫助他們選擇距離最近或者是通行時間最短的路線，提升出行效率，避開擁堵路段。

3.2 在營銷領域的應用

大數據和云計算技術在營銷領域的應用已經有一套比較成熟的運行體系了，且大數據和云計算為營銷帶來的成效也是顯而易見的。大數據和云計算推動了精準營銷和個性化營銷的發展，也為客戶關系管理提供了充足依據。

例如，在電商平臺中，為了掌握消費者的消費意向，平臺保留客戶的瀏覽足跡，對于客戶的瀏覽時間最長、觀看頁面最多的網頁信息進行記錄，在客戶一段時間的網頁信息瀏覽后，留下很多的重要數據信息，這些數據信息被終端平臺采集后，成為客戶消費意向預測的基本依據，系統通過對于消費者相應消費意向的預測，為客戶推送他們感興趣的產品，吸引客戶關注，刺激他們消費，實現精準營銷。目前，在不同電商平臺中，客戶的部分信息時共享的，所以用戶能夠明顯察覺到，自己在另一個購物APP上搜索過某類產品，在另一個購物APP 中也會推送相應產品。此外，系統平臺對于各類客戶的消費意向和消費數據等進行統計，建立消費者數據庫，再通過云計算技術應用，對于海量的消費者信息進行處理和挖掘，從中挖掘出一些有價值的信息，作為商家營銷的重要依據。

3.3 在醫療領域的應用

隨著全球市場的互聯網化，大數據和云計算技術在此背景之中應運而生，十三五我國已經明確大力發展“互聯網+”產業，如此背景下，我國大數據和云計算的發展非常迅猛快速。

大數據和云計算在我國已具備了從概念到應用落地的成熟條件,迎來了飛速發展的黃金機遇期。大數據、云計算將在打造社會治理新模式、經濟運行新機制、民生服務新體系、創新驅動新格局、產業發展新生態等方面發揮重要作用，同時大數據和云計算也開始在我國各大行業之中開始大規模應用，與其他行業的深入結合已經成為“互聯網+”以下的必然趨勢。

除了較早前就開始利用大數據和云計算的互聯網公司，醫療行業可能是讓大數據、云計算分析最先發揚光大的傳統行業之一。醫療服務業5 大領域將是未來醫療大數據和云靜思園的主要發展方向(臨床業務、付款/定價、研發、新的商業模式、公眾健康)，這些場景下，大數據的云計算的分析和應用都將發揮巨大的作用，提高醫療效率和醫療效果。基于大數據和云計算技術應用，可以促進病患就診效率和質量提升。在就醫過程中，構建患者的基本信息資源庫，相應醫療人員為他們提供專項的治療方案，這對于提升醫療服務質量具有重要意義。在這一過程中，大數據云計算技術應用能夠精準采集患者信息，為醫療服務提供依據。此外，目前大數據和云計算技術在醫療的基因工程研發中也有廣泛的應用空間。

4 總結

就大數據和云計算計算來看，這是新時期的新技術，其應用的重要性巨大。而就目前大數據和云計算技術應用的實際情況來看，其中還是有一定不足和問題的，尤其是安全風險問題，必須要加速解決。大數據云計算信息安全風險的解決，最關鍵的還是需要有可靠的安全防護和處理技術應用，通過技術手段可以降低大數據信息安全風險，做好有效的防護措施。這里，最關鍵的是要發展好安全防護技術和安全檢測技術，這些技術對于大數據信息安全是重要保障。大數據、云計算目前還屬于新興領域，相關的檢測技術還不完善，相對于一些發達國家來說，我國的相關技術水平比較落后。所以，需要強化大數據云計算安全風險處理技術研究，明確大數據云計算是推動社會各項工作創新發展的大引擎，全國各地要切實提高站位，大力實施大數據云計算戰略，從發展的維度，解決好思路和路徑問題，加強專業隊伍培養，形成一批大數據智能化建設應用專家和業務能手，著力打造數據隊伍，在社會生產和治理現代化進程中積極發揮“智治”支撐作用，促進大數據云計算技術的價值更大化的實現。