探討大數據下云計算的人工智能創新

浙江紡織服裝職業技術學院 彭俊利 王少泫

近些年大數據、云計算和人工智能不斷發展，顯著改變了社會發展模式，并且獲得科技企業的重視，在各個領域廣泛利用，同時成為整個行業的發展趨勢。在這一背景下，很多行業和項目希望通過大數據實現云計算的人工智能創新，進一步提高整體生產效率。在信息改革的背景下，大數據更是和人們的生活工作密不可分，一些企業利用大數據充分挖掘用戶的需求，從而可以推動企業和平臺的可持續發展，并且可以提高企業的運行效率和競爭力。本文分析了大數據下云計算的人工智能創新，對于實際研究提供參考作用，以期推動行業健康發展。

大數據時代，人們的生活方式發生了顯著改變，人們可以感受到信息化技術帶來的便利性。其中，人工智能技術在大數據時代中發揮著重要的作用，人工智能充分利用了人的思維模式研發出產品，可以為人類提供優質的服務，達到較高的社會價值。因此在今后發展過程中，需要在大數據下落實云計算的人工智能創新，通過緊密聯系人工智能、大數據以及云計算三者，形成三者不斷促進的局勢，實現共同進步的目標。

1 概述大數據和人工智能以及云計算

1.1 大數據

大數據是一種數據集合，包含海量的數據。在不斷提高數據數字化進程之后，各行各業在實際發展過程中涌現大量的信息數據。社會各界的交流越來越頻繁，也因此增加了信息量，進而推動了大數據的產生。大數據的特點如下：（1）大數據的數據量龐大，不斷向TB 和PB 等存儲單元擴充數據信息的儲量；（2）大數據的種類是多種多樣的，有傳統的數字與文字數據，也有現代化的視頻或音頻數據，與傳統的數據相比，這些數據十分生動。而且還可以通過有效的分析，準確展現數據的變化，管理人員可結合數據，調整發展的對策；（3）大數據具有很強的時效性，雖然不斷增多數據信息數量可以輔助企業了解自身發展情況和市場變化狀況，但是數據信息搜集和傳遞的時間比較長，而且將會引發虛假數據的問題。而利用大數據的時效性優勢，有利于提高數據收集和傳遞的效率，順利完成工作任務；（4）大數據具有復雜性特征，因為大數據時代的數據信息類型較多，而且非常復雜，因此可以利用各種方式獲取信息，企業如果想更好地挖掘出數據分析的工作，合理選擇工作的措施，同時需要應對數據的復雜性[1]。

1.2 人工智能

什么是人工智能？即“AI”，是一種智能化的機器設備，能收集多種數據信息，并有一定的學習能力，可協助我們解決各種各樣的問題。人工智能主要包括分析型人工智能、啟發型、人性化型等。分析型的可起到數據的分析與收集作用，獲得豐富的經驗，幫助企業管理人員制定科學的工作決策。啟發型的則有極強的數據學習能力，還帶有人類的情感，決策時，這種“人類情感”也起到一定作用。對比上述兩種類型，人性化人工智能具有很強的分析能力，如同人一般去思考分析，以科學的態度去處理各項事宜。該技術的有效發展，在各行業中均有運用。如在汽車領域中使用該技術，可明顯提升司機的安全，且出行率也得到提高。再如在醫療衛生健康領域中利用人工智能技術，有利于提高醫療救治操作成功率。而在軍事領域中運用該項技術，可模擬作戰的環境，充分提升訓練的方便性，且自衛系統、導彈攔截系統的智能化水平也有明顯的提升。

1.3 云計算

云計算是創新數據計算的方式，采用數據計算程序，可將程序進行分解，完成數據信息分布計算。同時，運用云計算技術核心是一種多線程技術，應用并行技術可以高效處理數據信息，避免浪費計算資源。大數據時代的信息量比較多，而利用數據分布存儲技術的數據存儲容量比較大的優勢，同時利用隨機存儲技術讀取和分析存儲設備中的數據信息，有利于提高數據利用效率，解決數據繁雜的弊端。此外在云計算中融合虛擬化技術，有利于節省能源，且有效提升云計算工作效率。為確保信息安全，在云計算平臺中，充分運用信息安全的管理技術，有利于提高數據信息管理的規范性和科學性，同時可以避免泄露重要的數據信息[2]。

2 數據處理發展階段

科學技術不斷發展，逐漸改變了數據處理方式。在初期發展階段處理數據信息的過程中主要是利用人工方式。在人工處理數據的過程中，工作人員需要利用紙帶或者卡帶處理數據信息。這種數據處理方式耗時長，且易出錯。為減少這一問題出現，工作人員開發文件處理的系統可讓數據處理效率得到有效提升。利用文件處理系統處理數據信息的時候，避免因為數據處理損壞計算機操作系統，同時可以利用文件處理系統規劃計算機的CPU 工作。但是這種數據集處理具有較高的獨立性和冗余度，為了避免發生這類問題，需要利用數據庫。數據庫系統是數據處理的重要發展階段，當前企業主要是利用數據系統處理數據，數據庫負責存儲數據信息。數據庫管理系統依照用戶的需求，增加或改正庫內信息。用戶將程序設置為操作界面，方便用戶更好的操作數據信息。管理人員對數據庫系統功能要做好監察、維護，并依照權限處理數據的信息。

3 大數據下云計算的人工智能創新發展

3.1 大數據、人工智能以及云計算的關系

近些年大數據、人工智能以及云計算的發展速度不斷提高，并且在多個領域中廣泛利用，云計算可以為大數據發展提供技術支持，云計算大數據可為人工智能未來發展帶來了一些動力。由于大數據發展有利于進一步擴大云計算的范圍。我國不斷提升科學技術水平，人工智能獲得重視，并融合于人們的生活中，已經成為人們生活和生產的一部分，例如當前已經開始推廣使用室內智能家居，在智能手機系統中設計了語音智能助手，可以提高人們生活的便利性，實現人工智能多元化發展，有利于拓展實際應用領域，同時可以實現處理任務的具體[3]。

3.2 云計算和大數據對人工智能發展的影響

發展人工智能技術的過程中需要考慮成長性和拓展性的問題，為了能解決這些問題，利用大數據技術，對傳統技術進行創新。傳統的人工智能技術缺乏學習能力和研究能力，降低了人工智能的靈活性和實用性。在發展人工智能的過程中需要利用海量的數據，突出人工智能任務處理的多樣性。例如在醫院智能后勤管理過程中可以利用云計算科學的分類和管理藥物，在發展人工智能的過程中需要綜合利用大量數據和理論知識，而發展大數據可以滿足人工智能發展需求，提高整體發展階段。因此需要融合發展人工智能和大數據，二者實現相互促進的關系[4]。

3.3 云計算、人工智能以及大數據融合的負面影響

云計算、人工智能以及大數據發展速度比較快，因此提高了數據處理發展水平，可以達到優勢互補的作用，推動社會可持續發展。但是在實際發展過程中需要面臨較多的問題，例如需要重視數據安全問題。因為人工智能、大數據和云計算等需要投入較多的人力資源，在服務提供過程中需要收集和整理數據，如果發生服務器系統入侵，將會引發數據外泄的問題。例如某金融機構在實際運行過程中可以利用三種技術，在服務器中存儲重要的數據，如果被不法分子入侵，將會引發數據丟失問題，從而影響到機構運行效果。對于個人用戶，個人信息的泄露可能會面臨騷擾電話、詐騙電話等問題，影響到實際生活。因此在大數據下云計算的人工智能創新發展在提高用戶便利性的同時也帶來了安全問題。雖然面臨著較多的問題，但是大數據下云計算的人工智能創新發展屬于不可阻擋地發展，整體積極作用仍舊比較明顯。

4 大數據下云計算的人工智能創新措施

4.1 數據采集和存儲

在大數據技術處理信息的過程中，首先需要收集各個領域和各個環節的數據，結合數據類型合理選擇數據處理方式，整合為標準數據之后再存儲。在大數據下數據形式具有多樣性特征，而且具有不同的結構，因此在數據處理過程中首先需要根據數據類型合理選擇不同的數據采集方式。其次在數據推送過程中并不是將所有的數據推送，需要判斷所有的數據源，完成數據加載合并處理。因為一些數據存在干擾，為了提高數據傳輸的穩定性，需要清洗數據，合理轉換不符合標準的數據。最后在數據挖掘和分析過程中，利用技術手段轉化數據信息，提高人們理解的便利性，通常是利用可視化技術完成轉換工作，利用數據庫完成各類數據存儲工作，當前NoSQL 數據庫的應用頻率更高。通過有效存儲數據信息提高數據讀取的便利性。當前人們在日常生活和工作中廣泛利用大數據技術，整體數據量比較大，傳統的數據倉庫無法滿足數據處理需求，因此可以利用列式存儲方式，以數據類型為基礎合理劃分存儲空間，使數據壓縮率進一步提高。

4.2 數據計算模式

選擇數據計算模式的過程中需要結合數據類型，云計算涉及的數據量比較大，在數據處理過程中需要消耗大量的資源，因此不能繼續利用傳統的數據計算方式，需要推廣利用分布式計算模式，不同數據涉及不同的計算模式，需要根據計算模式歸納不同的特點。例如Facebook 采用批處理方式，涉及三千多臺的Hadoop 集群數量，具有較大的規模化，包含超過三萬的CPU 核心，可以支持海量的數據存儲量。Storm 主要是利用流處理方式，這種方式有利于減小延時。此外可以利用Dremel，這種處理方式具有快速性優勢，避免出現大量并發問題。

4.3 數據集市和數據倉庫的遷移

數據集市和數據倉庫的數據具有很強的針對性，可以明確數據使用需求。例如銀行數據倉庫主要是存儲客戶信息，有利于提高客戶服務的滿意度，滿足自身發展需求。不斷增加銀行用戶數量之后，將會逐漸擴大信息量，同時提高了信息管理工作復雜性和數據遷移的不變性，如果數據缺乏兼容性，將會引發信息安全問題。為了避免發生上述問題，需要實現大數據下云計算的人工智能創新發展。通過利用融合技術分裂存儲數據庫匯總的所有信息，模擬數據存儲邏輯，實現數據遷移，提高數據遷移的便捷性，同時可以減少數據遷移過程的風險問題，數據在遷移時是安全的。并利用融合技術，不僅可以降低數據遷移的成本而且可以保障各種數據的安全性，顯著提高整體工作效率。

此外利用融合技術，在大數據平臺提供多租戶模式，提高租戶使用容器云和機器學習平臺便利性。在云平臺上存儲各種數據資源，可以提高數據共享水平，多個用戶可以系統性地實時分析同一數據，有利于提高數據管理和使用的靈活性。而且租戶資源環境具有獨立性特征，可以提高數據安全性，有利于規避各種商業風險。

5 大數據、人工智能、云計算發展的影響

5.1 對經濟學的影響

不斷應用大數據和云計算以及人工智能，可以推進社會穩步發展。大數據和云計算以及人工智能經過不斷更新，主要是圍繞人的需求提供服務，因此通過不斷篩選信息，最終由人力思考設計。例如在出現云音樂之前，因為手機內存有限，因此在下載音樂之前需要刪除之前的存儲量，避免產生卡頓的問題。當前在人們生活的各個方面云存儲發揮著重要的作用，可以降低空間和時間的限制作用，同時可以及時備份用戶資料和圖片，避免出現丟失問題。當前大數據音效也是利用大數據的影響，結合用戶習慣提供針對性的商品。

5.2 對網絡安全防護的影響

大數據和云計算以及人工智能是信息時代重要技術，為了保障人們的經濟安全性，需要創新研究網絡安全問題。當前計算機網絡安全具有完整的防護體系，例如可以綜合利用防火墻技術和入侵檢測防御技術。利用防火墻技術是在網絡區域中搭建防護墻，可以有效監督網絡外部的訪問方法。而入侵監測防御技術可以補充防火墻技術，及時解決網絡訪問情況，提高整體系統的安全性。

6 大數據、人工智能、云計算的發展方向

在社會形勢的影響下，各個領域開始廣泛利用人工智能、大數據和云計算等技術，因此各類數據的急劇性增長，促使我國需要進一步提高數據處理水平，在最大限度上滿足社會發展需求。針對計算機技術領域不斷增加的壓力，需要研發各種科學技術適應現代數據處理需求。這種模式有利于促進云計算和大數據技術等，進一步提高數據處理效率。伴隨科學技術的飛速發展，當前正在融合發展人工智能、大數據和云計算技術，根據云計算利用大數據建立數據庫，有利于提高數據提取和分析的便利性，通過人工智能執行工作指令，滿足人們的需求。總之融合發展人工智能、大數據和云計算是不可阻擋的發展趨勢，不僅可以滿足人們多樣化的需求，而且可以提高整體社會發展水平，進一步提高人們學習和生活的便利性。

7 結語

本文主要分析了大數據下云計算的人工智能創新發展，可以確定大數據、人工智能和云計算技術之間的融合發展屬于必然發展趨勢，因此在實際發展過程中，相關企業和技術人員需要加大研究力度，探究新型發展形勢，綜合運用大數據、云計算等技術，提高數據使用效率，為企業工作決策的制定提供參考依據，保障企業綜合效益，提高企業發展的先進性水平，在激烈的市場競爭中獲得一席之地。