计算机大数据分析与云计算网络技术研究

◆刘星含

（河南科技大学河南471003）

大量数据的处理和计算在飞速发展的计算机技术中显得越发重要，并且计算和数据处理已成为计算机行业的重要组成部分。显然，计算机已成为人们生活和工作中最普遍的工具，由此产生的信息技术也影响了人们的日常生活。尽管现在社会上大多数人都认可大数据的重要性，但是对于大数据的理解却有不同的看法。实际上，大数据的含义实际上是非常抽象，而对大数据和云计算的深入了解是促进计算机技术更快发展的基础。

1 大数据的存储模式

1.1 具有分布式系统

当大数据进行对数据的储存时，需要多种技术的相互合作。提供最低级别存储功能的文件系统是文件系统。分布式文件系统是一个允许不同的最终用户访问和处理服务器上文件的应用程序。大数据的高速处理主要是通过适当地划分数据并使用适当的结构对其进行更新来实现的。

1.2 分布式键值系统

具有一种关系的半结构化数据通常存储在分布式键值系统中。它仅提供的是基于主键的一些相关功能，并且主要用作分布式缓存，这是分布式系统的特例。

1.3 分布式表系统

这是将表暴露给外界的模型，所以说分布式表格系统是一种简单的单表格操作系统。

1.4 分布式数据库

分布式数据库基本上是指通过计算机网络相互连接以形成逻辑统一的数据库的几个物理间隔的数据库元素，它对用户透明，是一键式关系数据库扩大。

2 云计算的概述

2.1 云计算的定义

云计算是传统计算机和网络技术的开发和集成的产品。云计算还包括两个不同的概念：一个概念是云平台，另一个概念是云服务。云平台是提供资源的网络，云服务实际上是可以扩展得非常基础、抽象和相关的服务。云计算是并行计算，它可以一次执行多个命令，从而提高运行效率。

2.2 云计算的分类

云计算可以分为如下几类，根据属性的不同，可以将云计算分为公共云和私有云。公有云是指由公司使用其他部门运营的云平台服务，而私有云是为了方便个人使用的，因此数据和服务的质量也受到了相应限制。一个公司不仅要具有云计算的基本设施，还应该有能够控制基本设施上应用程序的方法。

2.3 云计算的特点

（1）云计算具有虚拟化的特点

云计算允许用户能够在任意时间或者是任意的地点使用各种终端来获得与其相应的服务，并且用户不需要知道应用程序运行的具体位置。

（2）云计算具有较高的可扩展性

在云的支持下，云计算可以创建不断变化的应用程序，而这些应用程序可以由统一的个人来支持。云计算会随着用户需求的变化而为其提供符合需求的服务功能。

（3）云计算具有成本低廉的特点

云计算的特殊方法可以使用成本相对较低的节点来构建云计算的集中管理，而不必承担很高的管理成本。

3 数据处理的主要意义

3.1 能够对客观情况进行准确的再现。

报告能否准确反映客观情况在与有关数据成分分析的报告相比显得更为重要。因此，在进行数据收集的时候，要始终坚持贯彻实事求是这一原则，然后对收集的数据资料进行统计，并做出清晰准确的分析，才能做出科学性的判断，然后根据最后做出的判断来写出这份数据的详细报告。

3.2 能够深入开发和挖掘数据资料。

在大数据时代的背景下，许多的信息和数据会映入人们的眼帘，人们可以对这些数据进行开发和使用，并且对数据的详细分析可以帮助公司做出最科学的决策。如今，数据分析已经成了一种服务，并受到了许多公司的尊重，因为数据的开发利用已经对企业的发展具有了重要的促进意义。因此，分析和服务的概念已经出现在社会中。

3.3 能够使决策管理科学化。

在管理以及统计工作中，如果一个企业能够对大量的数据进行清晰准确的分析，然后透过现象看本质，那么这将能够极大地提高企业的管理能力。对数据的分析，还促进了企业管理方法的不断完善。

4 大数据分析的优缺点分析

4.1 大数据分析的优点

（1）人们可以用自己的眼睛看见大数据的处理结果，从而对此有一个清晰的认知。（2）数据挖掘算法使其数据自身的特点更加凸显。（3）大数据还能用来预测事物的发展趋势。（4）大数据有较高数据质量和数据管理。在现实生活中，有数据分析的及时性，数据安全性，强大的计算能力这三种特征的数据处理技术才能被人们广泛认同。

4.2 大数据分析的缺点

（1）无论是各行业之间的数据，还是个人隐私类的数据，这些数据被收集起来后，无论数据收集者是故意的还是不是故意的，这些数据都会有可能会通过某一些平台散播出去，从而泄露人们的个人信息，这将可能会影响人们的日常生活。（2）出现一些虚假的信息。在大数据的背景下，某些媒体或平台会传播大量数据和信息，而无须进行验证和处理。如果这些数据被某些人有意夸大并发布出去，它将把该数据转换为虚假信息。人们可能会因为这些虚假的信息而做出错误的决定，而这个决定可能会导致一系列错误事情的发生。

5 云计算网络技术的优点与不足

5.1 优点分析

（1）可以减少计算成本。传统的计算通常由需要一定数量硬盘空间的计算机上的软件执行。但是，云计算却不需要这些硬盘空间，因为它是在云端上进行的，所以降低了计算机成本。（2）提高效率。云计算不用非得依靠程序来完成，对计算机应用程序的需求比较小，所以它在很大程度上提高了云计算的效率。（3）数据储存相对安全。传统的数据储存方法主要是用优盘或者是硬盘这些移动设备来储存，这些存储设备的存储空间是有限的，而且设备本身会发生损坏，设备一旦损坏，那么数据也就丢失了，这样储存数据有很大的风险。但是，云端储存就很好克服了传统数据储存方法的缺陷，云端不会损坏，而且云计算储存空间几乎是无限的，可以储存大量的数据，并且不用担心数据因设备损坏而丢失的问题。

5.2 不足分析

（1）安全性难以保证。云计算的存储空间接近无限大，云计算机网络难以保障用户的数据是否安全。用户会失去对一些信息的访问能力当用户将数据储存在公共云中的时候。因此，其安全问题是更大的隐患。（2）存在安全问题的还有云计算网络的虚拟化。在网络虚拟化技术背景下，操作系统和硬件系统都发生了重大的改变，这加大了对数据的控制和管理难度，有很大的不可控性，因此，云计算机网络的虚拟化也是存在安全问题的。

6 传统数据处理的通病

传统数据处理工作，包括数据收集、检索、转让等，传统的数据处理技术也存在各种各样的问题，传统的数据处理技术面对着现实中大量杂乱无章的数据有时也会束手无策，不能很好进行收集，检索或者是转让，因为并不是所有的数据都可以被用来开发，必须进行细致的筛选。因此在数据的处理上，也需要精密度和准确度。

（1）数据库存在泄密的风险，这就很难保障数据安全性。在数据处理过程中，数据的安全性是人们非常重视的问题，有些数据甚至是行业机密，如果一个企业的重要数据泄露了并被他人利用，那么这个企业可能会受到重创，严重阻碍企业的发展。把数据安全的交给大数据公司处理，可能会更好对数据进行深入挖掘和分析，但这将会花费很多的资本，耗费人力物力财力资源，对某些企业来说，这可能是一个巨大的负担。

（2）根据数据的性质可以分为两类：结构化数据和非结构化数据。结构化数据可以用统一的数据或者是符号来表示，有非常明显的结构化。非数据化结构呢，则是非常分散的，不能用统一的数据来表示。传统的数据处理技术只能对结构化数据进行简单的处理，不能进行深入的分析，并且很难处理非结构化的数据。如果仅用传统的数据处理方式去处理和分析数据是存在很大的缺陷的，它不能使数据更加清晰的展现在人们面前，所以新数据处理技术的发展才势如破竹。

由于传统数据处理存在种种弊端，所以才要迫切的发展新数据处理技术，克服传统数据处理的不足，即大数据和云计算处理方式应运而生。

7 数据处理能力的迫切需要和重要性

通过使用大数据在数据处理方面可以准确反映实际情况，基于这一事实的基础上通过大量的信息和数据通过数据分析，然后做出科学、合理的判断。此外，可以结合判断，提高数据分析报告的写作质量和水平。完成统计和管理等，大数据可以得到相对机密和完善的数据，来进一步提高数据统计效率和数据管理效率，数据分析可以结合数据库，然后可以通过采用数据，通过外表看本质，使感性认识逐步转化上升为理性认识，可以获得大数据分析和现象背后的本质，确保规则可以透露。此外，通过数据分析能够带来一些方便统计参与决策和科学管理的方式。

8 结束语

综上所述，随着时代的不断发展进步和科学技术水平的提高，信息网络技术已经普遍应用到社会的各个领域中了，大数据的处理，云计算网络技术的应用为人们的日常生活提供了许多便利的条件，改善人们的生活水平和生活质量，信息网络还加强了人们之间的联系。网络技术的发展实现了生产的自动化，企业间信息传达更加便捷，有利于其取长补短和优势互补，促进企业之间的沟通与合作，这能够在很大程度上促进企业的发展，使企业获得更多的利润。然而大数据处理和云计算技术既有优势又存在缺点，这就需要企业根据自己的实际情况来选择合适自身的数据处理方式。在飞速发展的当代社会中，互联网已成为日常生活中必不可少的部分。因此，大数据的发展，对于每个社会领域来说都具有不可或缺的影响力。