計算機大數據與云計算網絡技術的應用分析

吳陶濤

（中通服咨詢設計研究院有限公司，江蘇 南京 210000）

0 引 言

在網絡技術迅速發展的背景下，計算機使人們的生活、生產方式發生改變。隨著計算機的廣泛普及，產生的數據量大幅提升，對數據處理能力提出更高要求。為滿足海量數據處理需求，大數據技術應運而生。大數據技術能對數據集合進行捕捉、管理以及處理，促進流程優化，滿足海量、高增長率以及多樣化信息資產處理需求。在計算機大數據技術應用的同時，配合云計算網絡技術，可以進一步提升數據管理與處理能力，有效挖掘數據價值，充分滿足各項需求。

1 新時期計算機大數據與云計算網絡技術的應用價值

1.1 反映數據情況

新時期背景下，使用計算機大數據與云計算網絡技術分析數據，可以獲取更加詳細、科學的分析結果。如在數據成分分析報告的編制過程中，可以利用這2 種技術，提高數據采集和統計分析的效率，使數據更加真實準確。

1.2 深度開發數據

從目前的情況看，計算機大數據與云計算網絡技術已經在各個領域廣泛應用，可以促進數據的開發與使用，充分滿足各類使用需求，確保投資、生產等決策的科學性，有助于行業、企業的穩定發展。為更加深入地挖掘數據信息的價值，提升數據信息的使用率，需要建立專業的分析團隊，充分利用各種先進的技術手段[1]。例如：分析團隊普查各項數據信息時，可以利用大數據技術進行整合分析，實現數據信息的深度開發；數據分析部門定期統計報表時，采用多種普查方式收集詳細、全面的數據信息，然后進行加工整理，深度挖掘數據價值，為決策者提供更有效的數據依據。

1.3 高效處理數據

隨著數據信息量的不斷增加，確保數據信息實時處理才能為決策者提供更多依據，確保決策的科學性，滿足市場生產需求。傳統信息處理模式采用人工采集、統計以及分析的方式，效率較低且容易出現誤差，影響數據處理質量[2]。采用大數據與云計算技術可以高效處理海量數據，同時確保數據分析、計算的準確性，使各項數據充分發揮作用。

2 計算機大數據的優點與缺點

2.1 優 點

大數據技術具有可視化、數據挖掘算法、預測性分析、語義引擎以及數據質量與管理等優勢。采用大數據技術，可以清晰、直觀地呈現數據結構和特點。大數據分析中，數據挖掘算法為核心理論?；诓煌臄祿袷胶皖愋停捎貌煌乃惴?，充分挖掘數據價值。大數據分析廣泛應用于各個領域，可以進行有效的預測分析[3]。通過大數據分析探索規律，構建科學的數據模型，并將新數據代入，即可達到預測未來的目的。采用科學的技術手段對數據進行分析，提取相關信息，充分發揮語義引擎的作用。大數據分析與管理能有效確保數據質量，提升管理效率，保障分析結果真實有效，有助于推動行業的發展。

2.2 缺 點

一方面，應用大數據分析技術容易造成隱私泄露。個人信息被大數據工具抓取，并通過各類平臺進行信息共享、傳播，造成個人隱私泄露，嚴重時會威脅人身安全。另一方面，數據大量集合容易出現虛假信息，以此為基礎進行預測可能會造成分析結果與預期決策偏離[4]。此外，如果數據信息被不法分子利用，會引發各類惡性事件，嚴重影響網絡安全和個人安全。

3 云計算網絡技術的優點與缺點

3.1 優 點

云計算網絡技術有較大的存儲容量，不僅可以降低計算機成本，還能改進計算機性能，確保存儲數據的安全。使用云計算網絡技術，無須占據硬盤空間，在云端即可運行，不會影響計算機的處理能力。

云計算網絡技術程序較少、進程簡潔，可以促進計算機的高效運行。云端可以滿足大量存儲的需求，采用虛擬化技術有效解決存儲空間浪費的問題，實現數據自動分配，提升存儲空間利用率，實現網關冗余和負載均衡[5]。使用云存儲方式不僅可以發揮規模效應，還能實現容量的彈性擴展，大幅降低運營成本，有效減少資源浪費。由于數據在云端存儲，幾乎不存在丟失風險，能有效確保數據的安全性。

3.2 缺 點

一方面，該技術缺少用戶數據的安全保障。采用公共云存儲模式時，受網絡等因素的影響，容易失去訪問服務器的能力，造成信息數據無法獲?。换蛘咭恍┯脩粼谖唇浭跈嗟那闆r下，采用某些技術手段違規訪問數據[6]；另一方面，操作系統和底層硬件采用的是虛擬化技術，二者的關系容易發生變化，造成存儲方式、運算方式的變化。很多云存儲客戶端采用數據同步機制，通常將最后的更新結果作為標準，開啟其他客戶端時數據會自動同步。比如在公司編輯的文件，回到家可以使用計算機或手機再次編輯，公司的用戶端也會實現同步更新，但如果編輯有誤，想要獲取原始版本，會因為同步更新而將舊版本覆蓋，導致舊版本無法獲取[7]。如果云存儲服務商停止運營，也會造成數據丟失、無法訪問。

4 計算機大數據與云計算網絡技術的應用前景

4.1 銷售行業應用

隨著時代的發展，大數據與云計算的應用愈發廣泛。銷售行業已經建立比較完善的大數據分析系統和云計算網絡平臺，有助于制定個性化、精準化的營銷模式，更好地滿足消費者需求。銷售企業通過引進大數據技術構建服務型營銷網絡平臺，可以充分發揮網絡技術優勢，促進銷售服務與大數據環境融合，使各項信息數據得到更高效的處理，為銷售人員提供銷售方案的制作依據[8]。除此之外，促進各類銷售方案的優化與調整，便于企業各部門之間的合作與交流，為營銷活動提供更多服務與支持。

基于大數據分析技術構建MapReduce 框架，滿足實時收集數據、精準分析數據的需求。結合具體的銷售活動，建立大數據云平臺，為消費者查詢需求產品信息提供便捷的途徑。采用大數據基礎平臺（Transwarp Data Hub，TDH）組件和Java 數據庫連接/開放數據庫互連（Java Database Connectivity/Open Database Connectivity，JDBC/ODBC）接口，根據傳統的數據庫模式編寫代碼，提升信息查詢效率，充分發揮大數據語義引擎的優勢。利用大數據云平臺精準分析產品屬性和消費屬性等信息，從系統中抓取產品相關評論，掌握產品銷售的動態情況，實現商品數據的綜合分析。利用云計算算法模型，掌握大眾消費趨勢，了解消費者的消費類型和消費喜好，以制定更加科學、詳細的營銷方案，提升產品營銷效果。

4.2 醫療行業應用

在醫療行業，大數據與云計算也發揮著巨大的優勢作用，促進我國民生服務體系的構建與完善。目前，我國大力發展“互聯網+醫療”模式，對大數據和云計算技術的應用需求也不斷提升。在臨床服務、醫療費用支付以及健康管理等方面，綜合分析患者的醫療需求，制定更加科學的診療方案，以達到疾病預防、健康教育等目的。采用云計算的方式，深入挖掘醫學病例圖像，刻畫病例規律“臉譜”，發揮大數據分析優勢，提升診斷的準確性和診療效果[9]。通過大數據分析，掌握疾病發展趨勢和變化規律，降低突發性公共衛生事件的影響與危害。同時，建立患者信息數據庫，對數據庫中的各項信息進行分析，綜合了解患者的身體健康情況，制定更加完善的診療方案，提升治療效果。

4.3 交通運輸應用

在交通運輸領域，大數據和云計算技術也發揮著積極作用。在智能交通不斷發展的背景下，以整個城市的交通行為主體為分析對象，海量數據的分析需要大數據技術的支持。要想更好地掌握交通狀況，高效、快速地處理交通流量信息，實時監測交通違法行為，需要強化數據信息的采集、分析以及處理等能力[10]。利用云計算可以促進資源整合，對交通領域的發展有很大的推進作用。計算機大數據與云計算網絡技術的融合可以動態滿足整體方案中各個應用系統的需求，實現信息發布、增值服務以及設施建設等。利用云計算獲取決策支持信息，也可以進行仿真模擬，滿足資源平臺的開發需求，促進系統的完善。智能交通發展過程中面臨諸多問題，為充分挖掘智能交通的潛在價值，需要充分發揮大數據技術優勢，實現海量信息共享與精準分析，提升交通態勢預測能力，滿足交通信息服務需求。通過大數據和云計算技術的應用，可以降低人力成本的投入，有效提升交通管理水平，合理控制交通管控成本，為交通事業的發展提供更多技術支持。

5 結 論

新時期，各類技術迅速發展，計算機大數據與云計算網絡技術的優勢顯著，可應用于銷售、醫療以及交通等領域。結合具體需求，充分發揮技術優勢，提升數據采集和分析等能力，為決策制定、醫療診斷以及交通管理提供更有效的信息依據，帶動行業不斷發展、進步。