探讨云计算模式下大数据处理技术

2020-07-12贺丽丽

科技视界 2020年26期

贺丽丽

0 引言

信息大爆炸时代背景下，计算机技术广泛应用于社会各行业中，海量的信息数据通过计算机网络进行传播，促进优质的信息资源共享，提升了信息数据传输的时效性。因此，相关研究人员想要深入探究云计算模式下的大数据技术的功能优势，确保将云计算通过大数据的处理技术、分析技术，更好发挥信息传输、信息提取等功能，确保推动大数据处理技术进一步发展。

1 云计算技术与大数据处理技术之间的关系

新形势下，云计算技术在互联网技术的支持下，发展趋于成熟，通过运用互联网将优质的网络资源进行整合，存储、计算，形成完整的资源建设库，以期为用户提供更加优质的服务。云计算本身具有透明化、无限制、便捷性、灵活性等特点，通过云计算实时对数据动态信息进行分析和处理，实现了透明化操作的目标，确保信息数据处理的安全性。同时，云计算为计算机系统提供服务时，不受时间限制、不受行业限制，应用范围十分广泛，社会各个行业可以结合自身实际情况，科学合理地选择云计算模式，进而保证提取的信息数据更加精准有效[1]。云计算技术通常在应用过程中，运行速度较快、效率较高，可在短时间内获取高质量的数据资源，最大程度上而来提升了数据计算效率；另外，云计算在数据处理方式上，能够结合用户的实际需求设定相应的计算方法，进一步提供具有针对性的服务，增加用户的使用计算机系统的满意度。

就当前云计算模式下的大数据处理技术发展情况来看，云计算技术与大数据处理技术之间是相辅相成的关系，云计算技术自身处理能力较强，借助网络快速传输信息数据，为大数据处理建立了良好的平台，可弥补大数据处理技术缺陷，进而为用户提供数据计算、数据存储、数据处理等服务。因此，要想充分发挥大数据处理技术的应用效果，必须将云计算技术作为重要的载体，确保更好发挥云计算在大数据处理技术中潜在的价值，并更好将云计算技术和大数据处理技术应用、推广到更多行业领域中。

2 云计算模式下大数据处理技术的关键点

2.1 大数据采集技术

大数据采集技术，可根据数据采集划分具体划分成集中式采集、分布式采集。并结合具体的采集环境，选择合适的采集技术。各个行业在具体应用大数据的采集技术过程中，通过数据资源的提取，实现对信息数据的精准计算。其中几种采集方式，可有效实现对数据资源的统一采集，采集方式相对灵活，并在云计算模式支持下，实现了对独立的服务器数据处理目的。将大数据采集技术两种方式结合起来，大大提升了数据处理效率，实现了对云计算资源场所中数据分类存储，最大程度上提高了大数据处理效率。将大数据采集技术具体应用在企业中，帮助企业更好完成数据对接工作，提升企业工作效率[2]。例如，电网企业中运用大数据处理技术，电网企业管理者，可实时监测数据运行状态，及时发现数据运行中存在的问题，最大化提升智能电网企业数据存储的安全性，电网企业通过在计算机系统中设置不同的数据集群，有效控制数据访问权限，不断优化电网企业计算机系统设计流程。

2.2 大数据存储技术

现阶段，海量的信息数据通过互联网进行传播，传统的数据资源库，容量较小、数据运行速度缓慢，难以满足大批量数据存储的需求。在大数据存储技术的支持下，满足了对高速传播的信息数据的分析，提升了数据处理速率，更好突出计算机系统功能。同时，大数据存储技术可将计算机系统中相似的数据信息进行分类排列，提高数据查询的精准性，为用户提供浏览、查阅的高质量服务；尤其将大数据的存储技术应用在企业中，支持企业相关人员随时随地进行信息查询，提高工作效率，带动企业发展。

2.3 大数据可视化技术

大数据可视化技术，支持以图表、图形等更加直观的方式，提供数据浏览和查阅，增强了用户的感官体验，通过形象直观的数据反映，用户更容易理解数据信息的含义。在大数据可视化技术的支持下，帮助用户把握数据运行的规律。具体将大数据的可视化技术运用在银行行业中，更好呈现阶段性的数据报表信息内容，帮助财会人员，进行数据对比分析，银行企业利用大数据可视化技术，将形成的数据报表，转化为更加具体化的视觉结构形式，并将存在的风险性数据信息进行标识，便于相关人员加强对风险信息的关注，从而找出数据运行的规律，通过制定风险规避措施，降低银行企业的经济损失，实现银行企业的高效运转[3]。例如，将大数据的可视化技术，运用在建筑行业施工管理中，施工管理人员通过可视化界面，可实时掌握工况，并对材料存储仓库实现可视化的数据处理，更好实现材料资源的优化配置，实现各项工程信息的精准预判，为后续的施工建设夯实基础。

2.4 大数据挖掘技术

大数据挖掘技术是通过运用联机分析技术获取数据信息。云计算模式下的大数据挖掘技术，实现了对数据信息实质化的了解，通过挖掘不同数据信息之间的关联性，更好体现大数据挖掘技术功能优势。尤其在海量的信息数据中，大数据挖掘技术，通过数据挖掘、分析、处理，进而提取有效的信息数据。例如，大数据挖掘技术利用分布式系统，对计算机系统中的数据进行拆分、划分数据集群，缩短了数据计算时间，保证数据计算的精准性，同时，在大数据挖掘技术的拆分下，实现了多台计算机系统同时工作的目标，最大程度上提升了数据处理水平，提高计算机系统信息数据运行效率。大数据挖掘技术主要包含的内容如下。

2.4.1 挖掘对象

大数据挖掘技术对象主要是指文本数据源、空间数据源。

2.4.2 挖掘流程

在具体的数据挖掘过程中，大数据程序首先确定了明确的数据挖掘目的，其次对需要处理的数据信息进行加工，包括保持数据的一致性、删除无效数据等，并具体结合数据类型，选配合适的计算方法，确保得出最终的数据挖掘结果。

2.4.3 挖掘方法

大数据挖掘技术中包括神经网络法、遗传算法等，通过多种算法联合使用，以期达到预期的数据技术处理效果。

2.4.4 联机分析技术

大数据挖掘技术中的联机分析技术，主要适用于数据处理的应用阶段，可实现对较为复杂化数据的分析，进而为用户提供更加便捷的使用条件。例如，在河道污水治理工程中，运用大数据的联机分析技术，可指导工程管理者，更好做决策，制定相配套的管理方案，确保河道污水治理工程高质量完工建设。

3 云计算技术在大数据处理技术中的应用

3.1 云计算技术

云计算技术在互联网支持下，更好实现网络连接技术的应用，为用户建立数据信息资源的服务平台。云计算本身包括了数据存储技术、数据管理技术、虚拟化技术等，并结合实际应用场景，具体配置适合的技术方案，云计算在具体的数据信息处理中，安全系数较高，在数据的读写上较比其他技术更高效；云计算利用分布式的存储技术，实现对数据的备份处理，同时，对机密性数据、文件进行加密处理，规避了数据信息泄露风险，全方位保障了网络信息存储、传递、使用的安全性。云计算技术在大数据技术通信网络中的应用，解决了通信网络安全性问题，不断健全了大数据技术管理机制，实现对大数据库信息资源的保护，最大化发挥了大数据处理技术的作用优势。云计算具体应用在企业中，利用自身分布式处理技术和分析能力，为企业提供云计算服务；同时，云计算自身的虚拟化技术，可实现对企业计算机系统、组件的虚拟化环境构建，更好整合企业计算机系统功能，最大化挖掘可分配的资源，实现企业计算机系统资源的优化整合，推动企业创新发展。

3.2 云计算模式下的大数据处理技术在业务可靠性评估中的应用

为更好实现企业多状态业务通信的可靠性评估，需要在云计算模式下，具体分析计算机设备资源的可靠性、网络拓扑可靠性，并实际计算链路无故障反应的概率，确保通过云计算，具体评估出链路故障持续时间（MTRL）、影响信号中断的因素、平均的故障率（λL）等。相关研究人员，通过数学建模的方式，推算出链路故障计算公式：，其中（N 代表链路故障次数），并根据平均故障率（λL），得出的计算公式为；其中（Llen代表光缆的总长度、c 为参数、life 为生命周期函数）。相关人员根据链路平均故障概率（PL）:计算出故障率与光缆故障的乘积公式为：PL=λL*MTRL，通过云计算支持下的公式推导，可具体计算出企业计算技术系统链路故障发展的规律，更好为企业故障风险规避提供保障。