云计算技术在计算机大数据分析中的运用

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

DOI：10.16661/j.cnki.1672-3791.2311-5042-3966作者简介：汪虎（1979—），男，本科，讲师，研究方向为计算机。

摘要：互联网和信息技术的快速发展，大量的数据被产生和积累，这些数据往往具有高维、高速和多样的特点，传统的数据处理技术已无法有效处理和分析这些海量数据，因此大数据分析技术应运而生。基于云计算技术的弹性计算能力、高效的储存和数据管理功能、实现分布式计算和并行处理，提出云计算技术在计算机大数据分析中的具体应用，分别是构建高效的数据处理模型、创建计算机网络分析模块、打造易于读取的数据储存平台、实现安全扫描和链路加密，进而保证大数据的收集、处理和分析都能更高效。

关键词：云计算技术  大数据分析  数据储存  分布式计算

中图分类号：TP311.13

大数据是指数据量大、速度快、种类多、价值密度低的数据集合，对大数据进行分析，可以采用云计算技术，通过网络提供计算资源、存储资源和应用服务。云计算基于虚拟化技术，将计算和存储等资源集中管理，云计算技术为计算机大数据分析提供了灵活、高效、可扩展的计算和存储资源，帮助用户更好的处理和利用大数据，发现数据中蕴含的价值和见解。

1云计算技术应用在计算机大数据中的作用

1.1提供弹性计算能力

大数据分析通常需要大量的计算资源来处理海量数据，而云计算平台可以根据用户需求动态分配和释放计算资源的能力，这种弹性计算能力使用户能够根据实际需求灵活地调整计算资源，而无需关注硬件设备的细节。云计算平台可以根据用户的需求自动扩展或缩减计算资源，以满足不同规模和复杂度的计算任务，这意味着用户可以在需要更多计算资源时快速扩展，而在需求减少时可以释放多余的资源，从而实现成本的优化和资源的高效利用。弹性计算能力的优势在于用户可以根据需求实时调整计算资源，无需预先安排或购买额外的硬件设备。这种按需分配的计算模式可以帮助用户避免资源的浪费，并且能够应对不确定的计算需求[1]。

1.2高效的储存和数据管理功能

大数据分析需要处理和存储海量的数据，而云计算平台提供了高可用性、可扩展性和安全性的存储服务，可以帮助用户存储和管理大规模的数据，云存储服务可以根据需求进行弹性扩展，满足不同规模数据的存储需求。而且，云存储提供了高可靠性和数据冗余的机制，确保数据的安全性和可靠性。此外，云计算平台还支持数据管理功能，例如数据备份、数据迁移、数据复制和数据归档等，这些功能可以帮助用户有效地管理和维护大数据，确保数据的完整性和可用性。通过云计算平台提供的高效的存储和数据管理功能，用户可以更好地处理和利用大数据，从中获取有价值的信息和见解。同时，云计算平台的弹性存储和数据管理能力，可以根据实际需求进行灵活调整，避免了资源浪费和成本的浪费。

1.3实现分布式计算和并行处理

大数据分析任务通常需要处理庞大的数据集，并进行复杂的计算和分析操作。云计算平台的应用，则为其提供了分布式计算和并行处理的能力，将大数据分析任务分解为多个子任务，并在多台计算机上同时进行处理。通过分布式计算，可以将大数据集划分为小的数据块，并在多个计算节点上同时进行处理，以提高数据处理的效率和速度。每个计算节点可以独立处理分配给它的数据块，并将处理结果进行合并，以得到最终的分析结果。并行处理则是指多个计算节点同时执行相同的操作，以加速数据分析的过程。通过并行处理，可以充分利用云计算平台提供的计算资源，快速处理大规模的数据集。分布式计算和并行处理的结合，可以充分发挥云计算平台的计算能力，提高大数据分析的效率和速度。同时，云计算平台还提供了任务调度和资源管理的功能，可以自动分配和管理计算资源，提供更好的性能和可扩展性。通过应用云计算技术，用户可以更快地进行大数据分析，并处理更复杂的任务，这有助于提高数据分析的效果，并发现数据中的隐藏信息和趋势[2]。

2计算机大数据分析中云计算技术的具体应用

2.1构建高效的数据处理模型

在计算机大数据分析中，云计算技术可以帮助构建高效的数据处理模型，以提高数据处理的效率和准确性。首先需要采集数据，并将数据存储到云计算平台上。可以使用各种数据采集工具、传感器、API等方式来获取数据，将其存储到云存储服务中。在进行数据分析之前，需要对数据进行预处理和清洗，以去除无效数据、处理缺失数据、处理异常数据等，可以使用数据预处理工具，如Pandas、NumPy、Scikit-learn等对数据进行清洗和处理。使用云计算平台提供的数据处理和分析工具，如MapReduce、Spark、Hadoop等对数据进行分析和处理，可以选择合适的分析算法，如聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等方法，对数据进行分析和挖掘。通过云计算平台的分布式计算和并行处理能力，将数据分解为多个子任务，并在多个计算节点上同时进行处理，例如：利用云计算平台提供的计算资源，充分发挥计算能力和速度，并提高数据处理的效率。最后，使用数据可视化工具，如Tableau、D3.js等将分析结果可视化，以便于用户更好地理解和利用数据。也可以使用报告生成工具，如Jupyter Notebook等生成数据分析报告，以便于分享和传播分析结果。此外，需要对数据处理模型进行评估和迭代，以进一步提高数据分析的准确性和效率，例如，使用交叉验证、误差分析等方法对模型进行评估，找到模型的不足之处，并进行改进和优化。总的来说，构建高效的数据处理模型需要经过数据采集、数据预处理、数据分析、分布式计算和并行处理、数据可视化和报告生成、模型评估和迭代等多个步骤。通过云计算平台提供的各种工具和服务，可以更好地处理和利用大数据，并挖掘出有价值的信息和见解。

2.2创建计算机网络分析模块

在应用云计算技术来创建计算机网络分析模块的时候，需要先采集计算机网络数据，包括网络流量数据、日志数据、性能指标数据等，会使用网络监控工具、日志采集器等方式来获取网络数据，并将数据存储到云计算平台上。在进行网络分析之前，需要对网络数据进行预处理和清洗，以去除无效数据、处理异常数据等[3]。例如：可以使用数据预处理工具（如Pandas、NumPy、Spark等）对网络数据进行清洗和处理。通过云计算平台提供的数据处理和分析工具（如Spark、Hadoop、Elasticsearch等）对网络流量数据进行分析。可以分析网络流量的来源、目的、流量模式、异常流量等，以发现网络性能问题、安全隐患等。对网络安全日志进行分析，以检测潜在的安全威胁、异常行为等。可以使用日志分析工具、安全信息与事件管理系统（SIEM）等进行安全日志分析，发现网络安全事件和威胁。

此外，也要对网络设备的性能指标进行分析，如带宽利用率、延迟、丢包率等，例如：可以使用性能监控工具、网络管理系统（NMS）等进行性能指标分析，进而发现网络性能问题和瓶颈。使用Kibana、Grafana等数据可视化工具，将网络分析结果进行可视化，以便于用户更好地理解和利用分析结果。也可以使用报告生成工具，如Jupyter Notebook等生成网络分析报告，以便于分享和传播分析结果。最后需要对网络分析模块进行评估和优化，以提高分析的准确性和效率，利用统计分析、机器学习算法等对模型进行评估和优化，找到模型的不足之处，并进行改进和优化。通过云计算平台提供的各种工具和服务，可以更好地分析和管理计算机网络，发现网络问题、提高网络性能和安全性。

2.3打造易于读取的数据储存平台

在计算机大数据分析应用中，打造易于读取的数据存储平台，需要考虑数据的可靠性、可扩展性和易读性。选择适合大数据存储的云存储服务，如亚马逊S3、Azure Blob Storage、Google Cloud Storage等，这些云存储服务提供了高可靠性、高扩展性和低成本的存储解决方案。在将数据存储到云平台之前，需要设计合适的数据结构，以便于后续的读取和分析。这可能涉及到选择合适的数据格式，如JSON、Parquet、Avro等，以及设计合适的数据存储层次结构。接下来就要进行数据采集和上传，将需要分析的数据采集并上传至云存储平台，可以通过各种数据传输工具、API或者直接将数据集成到云计算平台中实现[4]。

另外，要对上传的数据进行索引和元数据管理，以便于后续的快速检索和读取，可以通过云存储平台提供的元数据管理服务或者自定义索引服务实现。确保数据的安全性和可靠性，设置数据备份策略并定期进行数据备份，可以通过云存储平台提供的备份服务或者自动化备份脚本实现。对数据存储平台进行性能优化，以提高数据读取的速度和效率，选择合适的存储类型、数据分区、数据压缩、缓存等。设置数据的访问权限和安全策略，以保护数据的隐私和安全，可以通过云存储平台提供的访问控制服务或者自定义权限管理模块实现。最后，通过云计算平台提供的数据可视化和分析工具，如Power BI、Tableau、QuickSight等，对存储在云平台上的数据进行可视化和分析，以发现数据中的见解和价值。通过以上步骤，可以打造易于读取的数据存储平台，为大数据分析应用提供高效、可靠的数据存储和管理解决方案。

3结语

综上所述，在计算机大数据分析中应用云计算技术，可以让大数据处理更加高效，满足大数据分析的各项需求。在进行应用时，主要是从数据处理、网络分析、数据储存、安全加密等方面入手，使得计算机大数据分析更加全面、安全，提高数据处理的效率和速度。

参考文献

[1]赵琳.云计算技术在计算机大数据分析中的应用探析[J].现代工业经济和信息化，2023，13（2）：175-177.

[2]魏镜郦.云计算技术在计算机大数据分析中的应用思考[J].现代工业经济和信息化，2022，12（9）：76-78.

[3]米杰.云计算技术在计算机大数据分析中的应用研究[J].河南科技，2022，41（6）：16-19.

[4]梁昊.云计算技术在计算机大数据分析中的运用：评《云计算与大数据》[J].科技管理研究，2020，40（16）：267.

[5]党瑾雯.媒介环境学视角下“云计算”技术研究[D].兰州：兰州大学，2022.

[6]余庆辉.基于云计算技术的微电网大数据平台设计与开发[D].杭州：浙江工业大学，2020.