计算机大数据分析与云计算网络技术应用

计算机大数据分析与云计算网络技术应用

李佳雪

辽宁工程技术大学,125105

摘要：随着计算机网络时代的迅速发展，促使我国诸多企业纷纷开始加大对数据处理方法以及实际运算的研究力度，并广泛应用于企业的管理、决策。由此不难发现，数据信息的处理技术在我国各类企业中都有巨大的发展潜力。现如今，由于有待处理数据的类型多种多样，并且传统的处理技术无法全面满足实际的实际需求，因此有效利用云计算技术或是数据统计分析获得理想化的效果是十分必要的。基于此，本文主要分析我国大数据、云计算网络技术及其相关应用，以供参考。

关键词：计算机大数据分析；云计算网络技术；优势；劣势

前言：现阶段，互联网技术促使人们的工作以及生活方法均发生根本性变化，与以前存在明显的差别。因此，计算机数据处理具有一定的价值。此外，大数据分析和云计算网络技术也是顺应时代发展的有效体现，并符合现如今社会经济发展的需求。虽然大数据分析和云计算网络技术仍有充足的发展空间，不断暴露出问题，但依旧无法抵挡社会经济发展的实际需求，因此应尽最大努力来解决上述问题。

一、简要概述大数据和云计算网络技术

大数据从某种意义上来讲，相当于是海量数据中的“数据库”，其主要特点为数据量大，构造繁琐，多样性明显，无法集合处理以及运算数据。此外，大数据的多样性促使成为计算机处理的无形资产，由此提升处理数据的难易度。针对大数据来讲，迅速提升整体数据量，应有效运用新兴方法处理相关数据，要求处理方式必须具备判断能力、决策力、业务流程优化等能力。实际上，云计算是一种运算模式，同时也是传统式计算机和大数据技术的融合。其可用性较高、简易、便捷、通用。

二、传统数据处理以及数据处理的重要性

全面剖析数据处理，不但有利于深层次开发数据信息，也会在一定程度上促进实现更为科学的管理模式。而精准分析数据，对促进提升整体的管理效率极度有利，同时也为相关工作的正常运转并维持高效率提供有效保障。由此不难看出，数据分析就已成为各个领域中的关键研究工具。

在有效处理数据期间，在使用传统式的数据处理方式存有诸多缺陷。具体体现在以下2个方面：数据信息安全性低，以及非结构化数据。一方面，在数据处理时应高度重视数据信息的安全性，但需要注意的是，如果采用绝对安全的方式又会增加企业的压力。另一方面，相较于结构化数据，非结构化数据并不适合运用在传统式的处理方法，这将在一定程度上直接提高对企业处理技术的要求。

三、如今我国大数据的现状

（一）大数据优势

1.数据可视化。尽管云端中的全部数据全是肉眼可见的，人们能够清楚、全方位、深入地了解有关数据的基本特性以及构造，从而促使人们相信数据具备一定的安全性。

2.数据挖掘算法。现如今，大数据分析在经济发展以及社会服务中占据十分重要的地位，而大数据分析的关键是数据挖掘算法。为确保数据分析的精确性更强，充分凸显数据的基本特点，因此，相关数据挖掘算法务必具有针对性，并基于不同的数据种类选用不一样的数据算法。

3.大数据的可预测性。在现如今的经济发展期间，我国大多数企业都是基于大数据分析来测算未来发展趋势及其对应的市场发展趋势，从而以便制订出切实有效的发展方案。

（二）大数据劣势

1.假如在未经同意下收集企业或个体的信息，而此类数据信息将由一些不良

传播平台传播出去，这在一定程度上导致无论是个人还是企业的隐私被外泄，进而对人以及企业的正常生活和生产产生严重影响。

2. 传播虚报信息。在大数据环境中，由于数据量大，基本数据类型多种多样。此外，有些“无良”媒体或服务平台为取得最大化的经济利益，因此有意传播一些未经核查的信息，并肆意夸大，从而对社会稳定产生严重影响。

四、如今我国云计算网络技术的现状

（一）我国云计算网络技术的优势

1、降低计算成本。云计算会促使传统式软件实际运算所需要的硬盘机器设备发生根本性转变，进而有利于有效降低计算成本。

2、有利于加速速度。由于云计算无需应用有关程序流程，进而有利于缓解计算机的负载，从而确保云计算在计算机中运作迅速切更高效。

3、存储数据的安全性高。由于数据储存在云端，而不是传统的硬盘或是u盘，因此不可能出现数据丢失等难题。

（二）我国云计算网络技术的劣势

1、安全指数低。尽管云计算的存储量极大，并且能够任意储存。由于云计算是公共性平台。用户在云计算中存储数据时，中后期很难访问，由此明显看出，无法有效保障用户数据信息的安全性。

2、云计算会促使网络的虚似化特点更加明显，因此会间接增加安全风险。同时，也会根本改变网络的操作系统以及底层的硬件，期间也会改变云计算和云存储。这说明云计算网络技术存有较大程度上的安全隐患。

五、云计算网络技术在计算机大数据分析中的应用策略

（一）积极搭建数据处理系统模型

云计算技术主要是一种被企业和政府广泛应用的行业技术，旨在运用云计算技术改变数据和应用的储存模式。传统式的储存模式必须将物质作为有效载体促进实现储存目标，也就是云端储存。此类储存模式有利于降低企业、政府和个人选购、维护储存设备的资本成本。而积极搭建数据处理系统应基于云端大量数据，因而云计算技术能够有效推动搭建数据系统建模。诸多数据被转移到云端，有利于有效运用云端数据处理公式，以此完美展现建模的主要方式，此外，还能够积极构建短距离的映射网络。此外，由于网络大数据的共享性强，具备安全性和隐私性。但安全性和隐私性主要根据“云盾”的安全防范措施，以高效率和安全性推动数据分析、研发和设计。

（二）积极搭建互联网分析平台

云计算技术实际上是十分突出的创造性发明，如今已逐步渗入人们的日常生活。例如，在现代的日常生活中，无论是人们的生活、还是人们的工作甚至在人们的学习中都离不开互联网技术。每一次打开网页，系统都是会自动保存所查找到的关键词或关键信息。而互联网技术分析平台会有效利用搜集到的资源URL，为每一位用户构建相应的网址数量，基于用户以前的检索信息对用户的网站域名开展精确计算和分析，随后将用户所需的或者感兴趣的消息推送给每位用户。视频平台的视频大数据架构，能够有效划分数据储存，数据处理等，以便后续的推送。实际上，网址越大，服务项目的质量越高，用户评价越多，访问量越大。从而有利于后期搜集、传送、分析、推送数据信息。网络云计算是基于云端所提供的网站分析平台。此外，云分析平台有明显的2个特性：(1)无需传统的信息储存设备，(2)可以随意查询。

结论：综上所述，现如今，在网络时代环境中，计算机网络技术在社会生活的各个领域极为常见。尽管我国大数据分析以及云计算网络技术处在高速发展时期，但在此期间依然不断暴露出问题。因此，不断优化和升级我国大数据分析和云计算网络技术是十分重要的，有利于为数据的安全性、适用性以及有效性提供有效保障，同时也会促进实现相关企业的可持续发展目标。

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