基于大数据和云计算平台应用

黄锦锋

摘要

在IT行业中，大数据技术又被称作是巨量数据集合，包含着高增长率、多样性、海量的信息资产，与云计算平台组合应用，可以有效的发挥数据优势，在当今的信息化时代中得到广泛深刻的应用。文章从应用策略与常见技术两方面，对其展开分析，为丰富技术手段，深化应用水平提供参考。

【关键词】大数据 云计算 平台应用

随着互联网技术的不断发展，大数据与云计算平台的应用范围也逐渐扩大，在各行各业的不同领域中发挥着不可替代的作用。所以，相关技术研究人员在进行研发的过程中，更要关注技术落地工作，发挥技术优势，挖掘应用方法，扩展其在数据管理、审计、物联网、策略决策、信息安全上的应用价值。

1 应用策略分析

1.1 对数据信息的管理

近年来，随着网络技术与移动通讯设备的发展，我国已经全面进入信息化时代。在人们的生产与生活中，产生了大量的信息数据，为了更好的适应时代的发展，在信息管理工作上，也要与时俱进，适应信息化管理，提供先进的管理方法。

在企业信息化进程中，单机化的管理操作有很大的弊端，如果一旦出现机器故障，不仅会对工作进度造成影响，甚至会出现信息丢失的情况，而且会对各个职能部门之间的有效沟通与关联造成影响，阻碍信息共享。因此，在信息大数据的应用中，使用云计算平台，有着十分重要的作用。通过云计算平台，可以实现数据信息的储存与共享，防止因为机械故障而出现的信息脱节，保证工作进度的同时，不会对部门互动共享造成不利影响。

从个人角度出发，也可以实现资料的随时随地提取，发挥云计算平台的便捷性特点，提高数据的应用效率，满足用户需求。

1.2 对审计工作的影响

审计是相对比较传统的工作，通过大数据云计算平台的应用，彻底实现了工作方法的升级。在其技术的影响作用下，实现了审计模式、审计结果的互进关系，同时也带动了行业的信息化发展，让审计师能更好的利用大数据与云计算平台展开工作，实现了技术手段上的进化，帮助其进行科学、有效的数据分析工作。

在以往的审计工作中，审计师通过抽样分析的方法展开工作，在时间上也受到受审单位的进度限制，很难实现审计的准确性和及时性，然而在新技术手段下，可以通过大数据实时提取整体数据，并在云计算平台的支持下，完成运算，不仅使审计内容更加全面，还可以随时的进行准确的分析，不再受到时间的影响，大大的提高了工作效率和质量。

1.3 物联网理念中的用

物联网是一种新兴的概念，以高效的互联网技术为有效依托，通过线上线下有效结合，实现其对传统行业的支持。在通过网络对物体信息进行传到的过程中，需要进行大量的数据处理工作，也正是这一点，催生了大数据技术的快速发展。

同时，在大数据技术不断发展中，也为物联网提供了发展的必要前提，使得物品的信息与传递在覆盖面上更加广泛，促进经济的高速前进，实现互联网与实体经济的互进式发展。通过云计算平台强大的数据处理能力，在丰富的数据库支持下，也进一步提升了物联网合理性。

1.4 数据分析与决策上的支持

复杂性和多样性是大数据技术的重要特点，如何利用庞大复杂的数据内容为企业决策提供必要的参考成为了难点工作。通过云计算平台，可以轻松的实现数据的运算，与大数据技术形成良好的互补性。

在云计算平台中，有着强大的运算能力和存储空间，是企业在进行大数据处理过程中的有效保障，可以轻松的实现高效、便捷化处理，使决策过程变得更加的科学、高效、灵活。

1.5 信息安全的保障

即使信息化水平发展到极致，也应当存有属于隐私范围的空间，这一点对企业来说更为重要。数据信息的安全性直接影响着企业的自身利益，保证安全的基本前提，在大数据背景下，这一点显得尤为重要。

云计算平台在实现信息高速运算共享的同时，还可以通过存储加密、传输加密的方法兼顾用户信息的私密性，使企业的信息资料得到很好的保护，为信息的安全性提供必要保障，维护企业的正常经济利益。

2 常见应用技术

2.1 Hadoop技术

作为开源软件的框架技术，Hadoop可以将海联的数据进行分布式处理，并支持PB级别的数据信息，同时拥有者极强的扩展能力，具有稳定性、扩展性、开源性、高效性的特点，使其在多种平台的应用中，得到了快速的发展。

以百度公司为例，搜索引擎是百度公司主打的服务项目，可以通过语义信息准确定位用户搜索的内容，并提供相应的结果。其搜索平台就是基于Hadoop技术建立起来的，每天要面对十分庞大的用户搜索量。在发掘商业数据、爬取网页、储存搜索日志、关联推荐、广告展示等方面都有著很好的应用表现。

2.2 Spark技术

以内存计算为依托，展开分布式计算是Spark技术系统的主要特点，这一技术可以对大数据信息进行快速的运算分析处理。同时，由于其内存式计算的特点，在运算的速率上比其他技术手段都要快捷，被广泛的运用到实时的数据计算处理过程中，而与Hadoop技术拥有很好的兼容性特点，也使得Spark技术有很高的利用价值。

例如，在优酷视频网站的应用中，Spark技术就有的突出的表现。在优酷的核心技术中，原本使用的是Hadoop技术作为系统支持，但在具体的应用过程中，发现了具体的问题，任务提交后分析时间过长、大数据计算效率不高、迭代资源的运算成本过高等[2]。通过添加Spark技术，有效的改善并解决了上面问题的影响，提高了整体的响应效率。同时，在进行模拟广告的投放计算上，大大的增加了性能，减少了相应能资源消耗、提高了速率、缩减了延迟，使其商务应用上收获了更好的效果，也使技术手段或的更广泛深入的应用。

3 总结

大数据与云计算平台在具体的应用过程中，是相辅相成的关系，通过两者的有机结合，可以更好的发挥相互的优势，达到良性的互补，更好的为使用者提供技术支持。通过在不同应用方向以及Hadoop、Spark技术中的应用分析，不仅有利于技术本身使用价值的提升，同时也是拉动信息化水平发展的重要方法。

参考文献

[1]张力平.人工智能、大数据和云计算的融合发展[J].电信快报，2017（09）：27.

[2]黄承宁.大数据和云计算架构应用技术研究[J].福建电脑，2017，33（02）：16-17.