大数据与云计算在通信行业中的运用

中国联合网络通信有限公司黑龙江省分公司 李宇洋

随着互联网宽带信息技术、移动通信技术快速发展，我国全面进入大数据时代，数据成为国家战略资源。云计算技术，是战略性产业发展规划重要组成，改变社会生产与生活模式，形成全新的商业模式。本文研究中，探讨了大数据与云计算概述，以及通信行业发展现状，分析了大数据与云计算对通信行业发展的影响，研究了大数据与云计算在通信行业的应用，以期推动我国通信行业的快速发展。

现阶段，社会经济快速发展，现代科技更新与改革力度加大，各行业领域都开始应用大数据技术，以数据分析结果作为决策依据。大数据技术发展，改变了各领域基本模式，在互联网与信息产业支持下，大数据技术普及率提升，且经济发展对大数据依赖较强，在顶级设计中布局大数据产业，建设数字中国。

1 大数据与云计算概述

1.1 大数据技术

大数据技术是社会发展进程中，对海量复杂数据的认知。大数据发展历经以下过程：首先，数据库属于广泛应用技术，利用数据分析方式，可以为行业提供决策依据。比如，利用降水数据绘制图表，使企业制定应急预案。数据库体系中，包含较多特定业务活动，从而产生较多数据。互联网发展支持下，促进大数据的根本性变革，出现大量智能设备与工具。在发展过程中，产生多种新型社交媒体，确保个人成为数据主体，加快大数据发展。当前，数据信息成为鲜活个体，通过数据完成各项工作任务，满足预定标准要求。大数据发展，能够形成新的感知系统，进入到物联网时代。程序操控下，设备运行产生大量数据信息，标志着大数据时代的到来。

1.2 云计算技术

云计算技术具备低成本、高灵活性、高能效优势，通过创新技术，实现存储、信息、计算、网络的服务虚拟化，能够定制字段，实现优化组合，满足不同用户需求，加强信息服务透明度。在未来发展中，云计算技术对IT行业影响大，所以被认为是赶超国际水平的核心技术。计算和存储资源，注重动态部署、恢复、优化。云计算原理，在于简化客户端，由客户端输入、读取数据，“云”处理复杂内容，即网络单元、数据中心。

2 通信行业发展现状

当前，通信行业发展以互联网为主，相应加深行业发展深度，扩展发展宽度，并且表现在以下几点[1]：

2.1 通信行业用户数量增加

社会经济发展速度加快，相应提升生活水平，通信终端设备普及率提升，通信行业用户增长幅度大，扩大数据规模，同时可以满足计算与存储需求。

2.2 通信终端智能水平高

互联网技术、现代信息技术支持下，通讯智能终端升级发展，相应增加智能手机、智能家居设备数量，智能服务具备多样性特点，能够加强通信行业服务，致使大数据挖掘、人工智能分析面临较多挑战。

2.3 应用服务规模化

各行业信息化水平提升，行业技术应用范例较多，出现新的个性化需求。为了满足用户体验，注重服务响应时间要求，不断加强通信行业服务能力。

3 大数据与云计算对通信行业发展的影响

3.1 降低客户端要求

分析社会发展现状可知，4G网络成为日常生活重要技术，属于手机通话技术核心。在社会和科技现代化进程中，智能手机可以实现的功能越来越多，逐渐增加客户端数量，丰富智能手机功能。但是，与电脑相比，手机所存在的弊端问题比较多。在智能手机未普及时，只能通过电脑操作智能软件，对现代通信行业发展影响较大。在移动设备中，如何更好地整合大数据技术、云计算技术，降低用户端需求，高效完成存储任务。即使不使用软件，也可以达到相应功能，确保使用者操作便利性[2]。

3.2 高质量网络服务与客户分析

社会经济发展速度加快，相应促进科学技术发展，社会生产与生活离不开互联网技术，并且为大家带来较多信息数据，加剧通信行业存储任务难度。当前，多数软件都可以处理通信行业问题，确保数据信息存储完整性，加强移动网络运行能力，保障网络运行质量。技术人员掌握数据信息内容，深入研究数据信息，为客户提供优质服务。

3.3 提升行业信息化服务水平

当前，社会现代化进程中，对各行业发展带来严峻挑战，教育、金融、工业、建筑领域发展，必须注重信息化建设。然而，我国运营商提供客户服务时，还是应用通信通道与终端，相应影响通信行业发展。现代技术快速发展，对智能化程度的要求不断提升，因此通信行业要关注网络建设问题，全面发挥出大数据技术作用，更加严格地审核数据信息，注重采集和存储数据信息，从根本上促进通信行业发展。

4 大数据与云计算在通信行业的应用

4.1 总体架构

云计算与大数据技术发展中，建立技术平台，平台模块属于相互独立的分层结构，且各个层次间利用标准接口连接，也可以采用外部应用系统开发模式，确保业务多样化。此种平台发展，可以提升大数据技术、云计算技术的普及率，将其应用到多个行业领域[3]。

4.2 云服务

我国三大通信运营商，都开始应用大数据技术、云计算技术，利用云服务技术获取用户信息，优化改善服务质量，为用户提供优质服务。按照用户不同需求，运营商会提供多种档次云服务，加强用户体验度。三大运营商基本都提供类似服务，比如中国电信推出“天翼云”服务，用户可以选择多种套餐，享受到安全、开放的云服务。

4.3 大数据获取

为了获取用户数据，运营商在平台上部署智能功能，运营商利用4G网络、有限宽带为接口，从用户数据流量中获取信息。用户在使用手机时，当涉及到手机号码、用户账号数据等，手机内置程序或软件，会将数据信息传输到云计算存储中心，之后使用大数据技术处理。通过计算机收集数据，基于有线宽带入手，将家庭网关、机顶盒作为依托，既可以收集用户连接电脑的行为，还可以记录无线网络使用情况，通过部署的引荐设施，将信息传输到云资源池中[4]。

4.4 大数据挖掘应用

云资源池中，运营商获取用户数据行为，涉及到较多价值信息。通过应用大数据技术，运营商可以获取用户服务需求，用户改善自身服务，不断提升用户体验。通过大数据技术，能够预测流量高峰期，确保运营商优化配置网络资源，加强网络质量。同时，通过大数据挖掘信息，能够为运营商提供决策，对未来发展战略影响非常大。借助大数据技术，能够降低决策风险，确保运营商处于有利市场地位。运营商掌握数据信息后，能够推出高质量服务，实现运营商与用户双赢[5]。

4.5 数据安全保护应用

大数据技术应用，暴露用户隐私泄漏，存在数据安全隐患。数据信息生产量大，应当做好数据存储与分析工作，数据保密与隐私将成为通信行业发展问题。各行业应用发展，防止用户隐私泄漏，维护商业数据安全。应用大数据技术、云计算技术，能够加强通信行业安全性。云计算技术应用中，可以发挥出强大计算能力，设置安全告警规则，实时解析异常数据。针对安全隐患风险点，采用实时监控机制。借助大数据挖掘技术、关联分析技术，保障数据源信息处理高效化，表现在网络攻击、病毒防护中。在安全保护中，充分发挥出过滤规则、安全保护优势。

4.6 改变营销方式

在通信行业应用大数据技术、云计算技术，能够转变传统营销方式，提升营销精准度。注重用户数据行为分析，掌握客户行为位置、争端、喜好信息。满足标准条件后，为用户提供提醒服务。比如，用户近期频繁使用漫游服务，计算机能够自动发送信息，提醒客户办理漫游包服务，显著提升用户匹配度，满足用户需求。对于通信行业发展而言，数据分析量越多，越可以了解用户需求，在后续使用中，大数据技术、云计算技术应用，可以处理通信业务问题。

4.7 优化整合业务部

在通信行业大数据处理中，云计算技术需要整合业务部门。（1）为了满足数据要求，需要使用云计算技术分析数据，以前沿技术为主，优化数据信息分析。比如，技术人员应用EDW优化与升级系统，分析企业发展的各项影响因素，确保技术人员提升数据解析精确度，使数据系统处于正常运行状态。（2）在大数据处理中，为了达到集成部门效果，EDW系统升级至IT支撑系统。在升级过程中，为了加强研究能力，应当寻找大数据处理专家，全面加强系统运转能力与安全性能。将系统应用到企业管理中，融入到运行管理章程中，优化改善业务处理模式，促进通信业务的深层次发展。为了实现业务集成部门目标，定期修复和维护系统，掌握潜在问题隐患，采取有效措施予以处理，保证系统运行平稳度，整合通信行业各类业务。

4.8 建立数据分散模式

通信行业管理解析系统中，应当充分发挥出大数据技术、云计算技术优势，建立数据分散模型。信息技术快速发展，改变了通信行业数据解析方式，为了加强大数据处理能力，技术人员应用云计算技术，建立大数据处理模型。例如，数据信息解析时，逐渐发展为消费化趋势，为了确保数据分散模式建设完整性，可以联合IT技术。企业数据跨专业解析，注重开发相关报告，优化完善数据支持方法，确保管理者可以科学操作产品，科学评估产品。管理人员利用该部分内容，注重产品优化改进，实现企业深度发展。数据解析过程中，建立数据分散模型，联合大数据技术，优化智能运行流程，不断加强技术人员的数据解析能力，实现通信行业的稳步发展[6]。

4.9 优化完善通信系统

云计算技术应用，需要获得大数据处理系统支持。在处理大数据时，由于数据量非常大，并且与各部门数据传输的流量及时间长，需要提升数据解析效率。管理人员建设完整通信系统。管理者找寻技术人员，按照企业发展实况，建设通信平台，确保技术人员可以整理数据资料，同时提供管理资料。技术人员应用数据信息时，能够直接选择系统内容，加强信息处理能力。所以，通信系统数据资料非常重要，必须确保数据信息完整性，落实系统维护与保养措施。

5 结语

综上所述，大数据技术、云计算技术发展速度加快，释放出大量能力，对通信行业发展影响大，并且成为行业加速转型动力。网络质量监测、精准用户定位、个性化服务中，通过云计算技术，发挥出计算能力、人工智能分析能力，数据挖掘能力，改变通信行业发展状态。根据云计算、大数据技术，知识图谱，为行业发展提供技术支持，同时注重通信行业发展模式创新。云计算技术、大数据技术发展速度快，必须掌握技术优势，降低成本支出，不断提升通信行业与支撑行业开放性，为行业带来新的增长点。