计算机大数据与云计算网络技术的应用分析

2023-12-06吴陶涛

通信电源技术 2023年17期

吴陶涛

（中通服咨询设计研究院有限公司，江苏南京 210000）

0 引言

在网络技术迅速发展的背景下，计算机使人们的生活、生产方式发生改变。随着计算机的广泛普及，产生的数据量大幅提升，对数据处理能力提出更高要求。为满足海量数据处理需求，大数据技术应运而生。大数据技术能对数据集合进行捕捉、管理以及处理，促进流程优化，满足海量、高增长率以及多样化信息资产处理需求。在计算机大数据技术应用的同时，配合云计算网络技术，可以进一步提升数据管理与处理能力，有效挖掘数据价值，充分满足各项需求。

1 新时期计算机大数据与云计算网络技术的应用价值

1.1 反映数据情况

新时期背景下，使用计算机大数据与云计算网络技术分析数据，可以获取更加详细、科学的分析结果。如在数据成分分析报告的编制过程中，可以利用这2 种技术，提高数据采集和统计分析的效率，使数据更加真实准确。

1.2 深度开发数据

从目前的情况看，计算机大数据与云计算网络技术已经在各个领域广泛应用，可以促进数据的开发与使用，充分满足各类使用需求，确保投资、生产等决策的科学性，有助于行业、企业的稳定发展。为更加深入地挖掘数据信息的价值，提升数据信息的使用率，需要建立专业的分析团队，充分利用各种先进的技术手段[1]。例如：分析团队普查各项数据信息时，可以利用大数据技术进行整合分析，实现数据信息的深度开发；数据分析部门定期统计报表时，采用多种普查方式收集详细、全面的数据信息，然后进行加工整理，深度挖掘数据价值，为决策者提供更有效的数据依据。

1.3 高效处理数据

随着数据信息量的不断增加，确保数据信息实时处理才能为决策者提供更多依据，确保决策的科学性，满足市场生产需求。传统信息处理模式采用人工采集、统计以及分析的方式，效率较低且容易出现误差，影响数据处理质量[2]。采用大数据与云计算技术可以高效处理海量数据，同时确保数据分析、计算的准确性，使各项数据充分发挥作用。

2 计算机大数据的优点与缺点

2.1 优点

大数据技术具有可视化、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎以及数据质量与管理等优势。采用大数据技术，可以清晰、直观地呈现数据结构和特点。大数据分析中，数据挖掘算法为核心理论。基于不同的数据格式和类型，采用不同的算法，充分挖掘数据价值。大数据分析广泛应用于各个领域，可以进行有效的预测分析[3]。通过大数据分析探索规律，构建科学的数据模型，并将新数据代入，即可达到预测未来的目的。采用科学的技术手段对数据进行分析，提取相关信息，充分发挥语义引擎的作用。大数据分析与管理能有效确保数据质量，提升管理效率，保障分析结果真实有效，有助于推动行业的发展。

2.2 缺点

一方面，应用大数据分析技术容易造成隐私泄露。个人信息被大数据工具抓取，并通过各类平台进行信息共享、传播，造成个人隐私泄露，严重时会威胁人身安全。另一方面，数据大量集合容易出现虚假信息，以此为基础进行预测可能会造成分析结果与预期决策偏离[4]。此外，如果数据信息被不法分子利用，会引发各类恶性事件，严重影响网络安全和个人安全。

3 云计算网络技术的优点与缺点

3.1 优点

云计算网络技术有较大的存储容量，不仅可以降低计算机成本，还能改进计算机性能，确保存储数据的安全。使用云计算网络技术，无须占据硬盘空间，在云端即可运行，不会影响计算机的处理能力。

云计算网络技术程序较少、进程简洁，可以促进计算机的高效运行。云端可以满足大量存储的需求，采用虚拟化技术有效解决存储空间浪费的问题，实现数据自动分配，提升存储空间利用率，实现网关冗余和负载均衡[5]。使用云存储方式不仅可以发挥规模效应，还能实现容量的弹性扩展，大幅降低运营成本，有效减少资源浪费。由于数据在云端存储，几乎不存在丢失风险，能有效确保数据的安全性。

3.2 缺点

一方面，该技术缺少用户数据的安全保障。采用公共云存储模式时，受网络等因素的影响，容易失去访问服务器的能力，造成信息数据无法获取；或者一些用户在未经授权的情况下，采用某些技术手段违规访问数据[6]；另一方面，操作系统和底层硬件采用的是虚拟化技术，二者的关系容易发生变化，造成存储方式、运算方式的变化。很多云存储客户端采用数据同步机制，通常将最后的更新结果作为标准，开启其他客户端时数据会自动同步。比如在公司编辑的文件，回到家可以使用计算机或手机再次编辑，公司的用户端也会实现同步更新，但如果编辑有误，想要获取原始版本，会因为同步更新而将旧版本覆盖，导致旧版本无法获取[7]。如果云存储服务商停止运营，也会造成数据丢失、无法访问。

4 计算机大数据与云计算网络技术的应用前景

4.1 销售行业应用

随着时代的发展，大数据与云计算的应用愈发广泛。销售行业已经建立比较完善的大数据分析系统和云计算网络平台，有助于制定个性化、精准化的营销模式，更好地满足消费者需求。销售企业通过引进大数据技术构建服务型营销网络平台，可以充分发挥网络技术优势，促进销售服务与大数据环境融合，使各项信息数据得到更高效的处理，为销售人员提供销售方案的制作依据[8]。除此之外，促进各类销售方案的优化与调整，便于企业各部门之间的合作与交流，为营销活动提供更多服务与支持。

基于大数据分析技术构建MapReduce 框架，满足实时收集数据、精准分析数据的需求。结合具体的销售活动，建立大数据云平台，为消费者查询需求产品信息提供便捷的途径。采用大数据基础平台（Transwarp Data Hub，TDH）组件和Java 数据库连接/开放数据库互连（Java Database Connectivity/Open Database Connectivity，JDBC/ODBC）接口，根据传统的数据库模式编写代码，提升信息查询效率，充分发挥大数据语义引擎的优势。利用大数据云平台精准分析产品属性和消费属性等信息，从系统中抓取产品相关评论，掌握产品销售的动态情况，实现商品数据的综合分析。利用云计算算法模型，掌握大众消费趋势，了解消费者的消费类型和消费喜好，以制定更加科学、详细的营销方案，提升产品营销效果。

4.2 医疗行业应用

在医疗行业，大数据与云计算也发挥着巨大的优势作用，促进我国民生服务体系的构建与完善。目前，我国大力发展“互联网+医疗”模式，对大数据和云计算技术的应用需求也不断提升。在临床服务、医疗费用支付以及健康管理等方面，综合分析患者的医疗需求，制定更加科学的诊疗方案，以达到疾病预防、健康教育等目的。采用云计算的方式，深入挖掘医学病例图像，刻画病例规律“脸谱”，发挥大数据分析优势，提升诊断的准确性和诊疗效果[9]。通过大数据分析，掌握疾病发展趋势和变化规律，降低突发性公共卫生事件的影响与危害。同时，建立患者信息数据库，对数据库中的各项信息进行分析，综合了解患者的身体健康情况，制定更加完善的诊疗方案，提升治疗效果。

4.3 交通运输应用

在交通运输领域，大数据和云计算技术也发挥着积极作用。在智能交通不断发展的背景下，以整个城市的交通行为主体为分析对象，海量数据的分析需要大数据技术的支持。要想更好地掌握交通状况，高效、快速地处理交通流量信息，实时监测交通违法行为，需要强化数据信息的采集、分析以及处理等能力[10]。利用云计算可以促进资源整合，对交通领域的发展有很大的推进作用。计算机大数据与云计算网络技术的融合可以动态满足整体方案中各个应用系统的需求，实现信息发布、增值服务以及设施建设等。利用云计算获取决策支持信息，也可以进行仿真模拟，满足资源平台的开发需求，促进系统的完善。智能交通发展过程中面临诸多问题，为充分挖掘智能交通的潜在价值，需要充分发挥大数据技术优势，实现海量信息共享与精准分析，提升交通态势预测能力，满足交通信息服务需求。通过大数据和云计算技术的应用，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，为交通事业的发展提供更多技术支持。