计算机大数据分析与云计算网络技术应用研究

王玲玲

（德州职业技术学院 山东省德州市 253034）

现阶段，计算机技术不断推广，渗透到各行各业中，而随着网络时代数据的爆炸式增长，也要求由数据运算和处理的有效手段。大数据分析技术在运算方面具有明显的优势，满足可视化要求，具备一定的预测性。而云计算技术自身的虚拟化以及多租户特点，也让这一技术的应用越来越广泛。大数据和云计算技术能够满足数据分析的时效性，自身具备较强的运算能力，而对相关大数据进行数据分析，研究云计算网络技术，具有一定的现实性意义。当前，大数据和云计算技术得到的社会认同度较高，但是在大数据理解上还存在分歧，大数据实际具有一定抽象性，对数据进行大量排除，需要满足更多特点，这些都需要做好大数据和云计算技术的区分。

1 大数据和云计算概述

1.1 大数据

大数据即海量数据，需要通过多种方式和途径应用，对数据组进行采集和整合，确保相关数据真实可靠，保证时效性。在企业营销中，相关数据更多的来源于社交网站品套、电子商务平台、消费信息平台等，相关数据也不是企业客户关系管理数据库中的常态数据组。基于技术层面，大数据和云计算之间关系密切，互为表里。大数据无法通过单台计算机来确保数据应用，而是借助分布式计算框架，其特征在于可以对海量数据开展挖掘，而这一过程中，还需要借助云计算技术来对海量数据进行分布式处理，构建分布式数据库等。就大数据的特征来看，主要包含兼容性、高速性、多样性以及价值密度低等。

1.2 云计算

云计算包含了目前主流的商业计算模型，云计算对于相关计算任务进行分配，结合相关应用系统的实用性功能应用，实现自身的计算能力以及保存能力，为相应领域提供真实可靠的信息服务。简单来说，云计算技术以网络平台为基础，以自身情况为条件，为相关企业和个人提供动态和可伸缩的计算服务。云计算技术的特点包含规模化、虚拟化以及通信性。而按照服务类型区分：

（1）在以基础设施为服务主体的情况下，硬件设备等基础资源位于服务指挥，能够将其提供给相应用户。

（2）以平台为服务主体的情况下，需要对于抽象资源进行具体化处理，为用户应用流程提供运行条件。

目前，很多西方发达国家对于云计算技术比较重视，应用也比较突出，例如，谷歌、亚马逊等，对于云计算技术应用比较广泛。现阶段，我国对于云计算技术应用较多的主要有阿里巴巴和天翼云。如图1所示为云计算概念图。

图1：云计算概念图

2 大数据即云计算技术的特征分析

2.1 大数据特征

2.1.1 容量大

目前，工厂生产中，相应印刷材料数量已经在200PB 以上了。而在大数据时代，互联网应用普及率不断提升，大数据时代各类应用和交往过程中都会产生数据信息，这些数据信息呈现爆炸式增长，所以，需要有更高级别和层次的数据容量系统来承载，确保海量数据的有效存储和应用。

2.1.2 多样性

传统数据应用中，应用效率最高的是结构性数据，这类数据以文本为主体，保存比较方便。而在互联网环境下，非结构性数据量不愿提升，图片、视频、录音等等，数据类型多种多样，这些都要求在数据处理中要按照严格的标准来进行，确保规范性和可靠性。

2.1.3 价值密度低

大数据虽然采集的是海量数据，但是其中真正有用的数据信息还是比较有限的，在海量数据中，往往隐藏着潜在价值信息，而这种价值信息的密度比较低，在价值获取中，多通过数据探究来挖掘。

2.1.4 速度快

针对大数据的处理效率一般都设有严格标准，相对于传统的数据挖掘效率，大数据的数据信息处理效率更高，对于数据信息挖掘具有重要意义。

2.2 云计算技术特征

2.2.1 规模大

很多大型企业自身在云方面有很多服务器，所以他们的计算功能更强，自身技术的规模性也比较大。

2.2.2 虚拟化

云计算技术能够满足用户在相应位置和重点下获取信息服务的需要，云可以满足用户提出的数据需要，且不是一平稳的有形物质呈现。

2.2.3 高可靠性

相对于本地计算机系统，云计算自身对于数据副本容量要求比较严格，相应计算节点能够让数据出错率不断降低，这对于提升云计算稳定性具有重要作用。

2.2.4 通用性

云计算技术满足同时多个系统运行的需要，系统通用性比较强。

2.2.5 拓展性强

云计算还有动态扩张性，可以将技术扩充到对应的范围中加以应用。

2.2.6 低成本性

云计算技术应用以自动化集中管理为主，能够降低过程中的技术成本投入，还可以在确保工作效能的情况下提升效率，这样可以提供用户满意度和体验度。

2.2.7 风险性

云计算作为新时期的一项新技术，其技术发展和应用中依然存在一些不足和问题，云计算以计算机技术为基础和载体，所以其安全风险是必然存在的。使用云计算机技术，信息风险泄露的几率也会更大。

3 大数据和云计算技术的应用

3.1 在交通领域的应用

目前，我国的整体消费水平不断提升，人们对生活品质有更高要求，私家车的普及率不断增长。而这种情况一方面刺激了经济发展，带动了消费，一方面，城市有限的空间和路面上，车辆急剧膨胀，城市交通拥堵问题出现。这种情况在一些发达的城市地区更为显著，上下班高峰期车辆拥堵成为常态。而借助大数据和云计算技术，已经发展出了智慧交通，通过在相应部位设置交通传感器，能够实现对于相应交通章台的实施监督，为信息采集提供支持，通过监理相应交通信息的传递和共享渠道，促进交通形态检测和管理，促进交通智能化发展，为缓解城市交通拥堵问题提供助力。以往人们选择出行路线，不知道交通情况，可能走到拥堵路段，导致拥堵长度增加，拥堵时间延长，而在大数据和云计算技术支持下，司机在出行前，可以通过专门的APP 进行查阅，了解到目的地的路程远近，查看不同路段的拥堵情况，可以帮助他们选择距离最近或者是通行时间最短的路线，提升出行效率，避开拥堵路段。

3.2 在营销领域的应用

大数据和云计算技术在营销领域的应用已经有一套比较成熟的运行体系了，且大数据和云计算为营销带来的成效也是显而易见的。大数据和云计算推动了精准营销和个性化营销的发展，也为客户关系管理提供了充足依据。

例如，在电商平台中，为了掌握消费者的消费意向，平台保留客户的浏览足迹，对于客户的浏览时间最长、观看页面最多的网页信息进行记录，在客户一段时间的网页信息浏览后，留下很多的重要数据信息，这些数据信息被终端平台采集后，成为客户消费意向预测的基本依据，系统通过对于消费者相应消费意向的预测，为客户推送他们感兴趣的产品，吸引客户关注，刺激他们消费，实现精准营销。目前，在不同电商平台中，客户的部分信息时共享的，所以用户能够明显察觉到，自己在另一个购物APP上搜索过某类产品，在另一个购物APP 中也会推送相应产品。此外，系统平台对于各类客户的消费意向和消费数据等进行统计，建立消费者数据库，再通过云计算技术应用，对于海量的消费者信息进行处理和挖掘，从中挖掘出一些有价值的信息，作为商家营销的重要依据。

3.3 在医疗领域的应用

随着全球市场的互联网化，大数据和云计算技术在此背景之中应运而生，十三五我国已经明确大力发展“互联网+”产业，如此背景下，我国大数据和云计算的发展非常迅猛快速。

大数据和云计算在我国已具备了从概念到应用落地的成熟条件,迎来了飞速发展的黄金机遇期。大数据、云计算将在打造社会治理新模式、经济运行新机制、民生服务新体系、创新驱动新格局、产业发展新生态等方面发挥重要作用，同时大数据和云计算也开始在我国各大行业之中开始大规模应用，与其他行业的深入结合已经成为“互联网+”以下的必然趋势。

除了较早前就开始利用大数据和云计算的互联网公司，医疗行业可能是让大数据、云计算分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗服务业5 大领域将是未来医疗大数据和云静思园的主要发展方向(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)，这些场景下，大数据的云计算的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。基于大数据和云计算技术应用，可以促进病患就诊效率和质量提升。在就医过程中，构建患者的基本信息资源库，相应医疗人员为他们提供专项的治疗方案，这对于提升医疗服务质量具有重要意义。在这一过程中，大数据云计算技术应用能够精准采集患者信息，为医疗服务提供依据。此外，目前大数据和云计算技术在医疗的基因工程研发中也有广泛的应用空间。

4 总结

就大数据和云计算计算来看，这是新时期的新技术，其应用的重要性巨大。而就目前大数据和云计算技术应用的实际情况来看，其中还是有一定不足和问题的，尤其是安全风险问题，必须要加速解决。大数据云计算信息安全风险的解决，最关键的还是需要有可靠的安全防护和处理技术应用，通过技术手段可以降低大数据信息安全风险，做好有效的防护措施。这里，最关键的是要发展好安全防护技术和安全检测技术，这些技术对于大数据信息安全是重要保障。大数据、云计算目前还属于新兴领域，相关的检测技术还不完善，相对于一些发达国家来说，我国的相关技术水平比较落后。所以，需要强化大数据云计算安全风险处理技术研究，明确大数据云计算是推动社会各项工作创新发展的大引擎，全国各地要切实提高站位，大力实施大数据云计算战略，从发展的维度，解决好思路和路径问题，加强专业队伍培养，形成一批大数据智能化建设应用专家和业务能手，着力打造数据队伍，在社会生产和治理现代化进程中积极发挥“智治”支撑作用，促进大数据云计算技术的价值更大化的实现。