云计算技术在计算机大数据分析中的应用

黄述杰 顾金霞

（1.武威职业学院 甘肃省武威市 733000 2.武威第八中学 甘肃省武威市 733000）

新时代发展下，人们的日常生活与工作方式随着互联网和信息技术的快速发展以及广泛应用发生了巨大的改变，在生活和工作事物处理期间逐渐增加使用相关专业的信息终端设备与软件的使用频率。基于此，云计算技术、计算机大数据分析都有了显著的突破和应用，使得各个行业的企业在对内部数据进行精细化分析、科学化处理时采用云计算技术与计算机大数据分析技术等，将这些数据分析结果作为企业发展参照依据，使得企业可以实现长远的发展。简易性、时效性、安全性等特征成为云计算数据处理技术的明显特征，在现代化数据处理技术出现的一刻开始，其应用范围和领域非常广泛，并呈现出现较好的未来运作趋势。因此，对计算机大数据分析中云计算技术的全面探究，推动社会长远发展。

1 相关理论阐述

1.1 云计算技术的定义

现阶段，云计算技术作为一种应用较为广泛的网络技术，是分布式计算方法的一种。在处理和计算云中数据时主要借助网络实施，在此过程中数据会划分为几个小程序，在将小程序得出的结果通过服务器传输到用户。

目前，人们的生活、学习以及工作中正在广泛应用云计算技术，推动云计算技术不断发展。云计算技术在对资源信息进行整合与计算时，可以借助计算机和其他设施进行处理，使得数据处理效率、计算机应用价值得以提高，这对推动计算机行业的今后发展以及日常生活工具具有巨大的影响价值。计算机应用网络安全在全球信息时代环境的作用下已然成为经济社会可持续发展期间的核心安全问题。特别是移动计算机在阿特拉斯系统中数据应用中的网络安全防护，既是完善网络安全防护过程中的一个新课题，也是新时代探索和实施计算机安全的一个现实课题和重要手段。总的来说，一些计算机在“云计算”网络环境中没有网络安全问题，可以确保用户在使用计算机交换数据和信息时的安全，有效地减少甚至防止数据和信息的丢失。当然，无可否认，在“云计算”的新纪元下，虽然计算机网络的软硬件数据资料安全得到更有效地保障，但互联网本身开放性和云计算的开发性逐渐增强，故而计算机网络的安全性、可靠性也面临着极大的挑战。为此，在新的发展背景下，积极探索、探索、建立和完善计算机技术在应用环境云计算中的应用安全战略，有效调控和防范各种云应用带来的网络安全风险尤为重要。积极引进网络技术创新发展是当今的一项重要技术任务。

1.2 云计算技术的特点

云计算技术在长期改革与发展过程中逐渐形成了一定的特点，主要包括速度快、成本低、可扩展性强、过滤数据、完整性等，从而推动云计算技术广泛应用与发展。具体而言：

（1）数据处理速度快。借助计算机或者其他设施设备云计算技术能够为用户提供数据处理服务，并不受时间、空间、地点等方面的限制。当前，为用户提供云计算技术的供应商发展规模庞大，并且服务器设备群比较庞大，熟练设备数量可达百万台，使得用户进行计算机数据处理的速度非常快。

（2）云计算服务成本低。客户的需求直接决定了云计算技术的收费，所示，客户在购买云计算服务时应结合自身需求与实际情况，这样可以减少不必要的服务费用，使得用户使用云计算技术的成本能够得到一定的控制。同时，云计算技术的不断发展与创新，使得云计算技术在计算机大数据处理中得到广泛应用，用户规模逐渐扩大，这也使得云计算服务的价格渐渐降低。

（3）云计算技术扩展性极强。云计算技术属于通用数据处理方法中使用较为普遍的技术，云计算技术在没有任何应用限制的基础上可以依照自身需求进行扩展，从而能够满足不同客户的使用需求。

（4）可以有效过滤数据。现如今，互联网技术得到较好的发展，使得互联网数据库的信息资源不断增加，而且信息资源的种类不断丰富。云计算技术具备精准的计算和筛选功能，可以极快地在庞大的数据资源库中选择出客户所需要的各种信息数据，提供客户数据处理的效果和质量。

（5）可以完整地将数据保存。信息数据在借助计算进行云存储期间，假如计算机出现故障也不会影响信息数据安全性，各类信息不会丢失，使得信息得以保证的保存，从而提升信息的储存率和稳定性，降低了用户使用过程中因数据丢失带来的突发风险。

1.3 云计算技术与计算机大数据的关系

就技术角度而言，云计算和大数据之间有着密切的关系，二者之间的关系近似于硬币的两个面。单独一台计算机无法对大数据是进行有效处理，而需要通过分布式构架的模式处理大数据。基于此过程，想要达成云计算对数据的应用，需要云计算进行分布处理。换言之，大数据的计算方式与方法在云计算技术后发生了巨大的变化，同时可以借助互联网为各类客户提供动态的、虚拟机化的数据资源。客户使用云计算技术提供的信息资源时，需要创建按时收费的模式，云计算资源利用客户则根据自身需求获得有效的信息资源，从而实现对互联网资源的有效访问，通过这种方式可以大大提高使用互联网资源的效率，并反映数据的价值。

2 计算机大数据处理中云计算的关键技术以及应用流程

2.1 计算机大数据处理中云计算的关键技术

2.1.1 挖信息数据掘技术

从海量网络数据资源中能够迅速找到并整合出客户需求的相关信息数据的技术为数据挖掘技术，是深度处理和开发网络现有数据资源所必需的技术。目前，一般对局域网中环绕着海量化、相关性低、复杂性强的计算机数据资源进行处理时，其处理数据的执行流程包括采集数据、预处理数据、整理数据、转换数据以及挖掘数据处理资源等，然后通过挖掘技术的计算能力、挑选能力以及整理能力，最终可以在众多数据中获得有价值、关联性高的数据内容，然后再把这部分的有效数据处理资源安装在适当的数据库系统中实现更高效的储存管理。在此过程中，主要使用均值法、平滑法、预测法等技术手段对预处理技术进行数据挖掘，并使用真空值、噪声等技术主动滤波以处理网络中的错误率、冗余度、重叠率高等的数据处理信息。譬如，一般会利用均值操作数据预处理工作，具体操作主要依据Ci=(i-1) £ (i-k)Cj/K 的计算公式，主要是处理已经知道的数据属性的平均值，再根据相关规律布置数据，从而获得的数据处理成果与实际状况基本相同。

2.1.2 分布式计算技术

通常将较为繁杂的信息处理问题划分为并行的多个信息处理服务，然后利用计算技术虚拟硬件完成信息计算工作，这种方式为分布式计算技术。在联合数据处理过程中，这个虚拟操作系统中一般有几个节点。不同的节点承担着不同的任务分配和管理活动。它可能把一个任务的数据委托给几个虚拟机。数据包管理也十分有效，一般用来管理多级信息。

2.1.3 HDFS 存储技术

HDFS 的云计算数据存储系统以分布式格式存放数据.在该体系中包含了多个数据处理节点和存储库。利用Namenode 管理系统在客户终端数据文件访问过程中实现对信息访问的控制。另外，在HDFS 数据存储系统的最底部将自动分配已创建的目录文件，并建立数据文件块来存放、管理和存取各种数据资料。

2.2 计算机数据处理中云计算技术应用流程

2.2.1 采集信息数据

通常数据采集、数据评比、数据读取、数据分析以及数据互通等部分共同组成云计算技术的海量数据处理系统。局域网内大量的计算机数据信息、文档信息的采集就是通过数据信息采集部分完成的。企业使用云计算技术主要收集有关财务方面、经营业务方面。产品生产和销售方面等的信息数据资源，另外，对于庞大的文档信息、日志信息以及临时的文件信息等也需要实行有效的收集，这样可以不断强化信息数据来源的准确性。

2.2.2 信息数据的处理

对于一周之内网络计算机采集完成的数据信息资源进行处理时，可以用Q 代表时间系数、W 用来代表负荷系数、E体现的为缓存系数等。以企业财务数据信息采集与管理为例，在云服务平台传输大量的数据资料时，虚拟化数据池中对这些数据的时间可以分成三个时间阶段，分别和Q 时钟系数的A1、A2、A3 预设值相对应。与在不同运行时段内虚拟化硬件设备的Bl、B2、B3 的三个负载系数相对应。另外，云计算平台的数据资源可以分为低级、中级、高级三个等级缓存量，并分别对应缓存系数E 中的Cl、C2 和C 三个预设值。在数据处理时结合了各个层次的设备相对应的处理过程，虚拟化资源池按照使用程度的权重，分配预设值q、w 和e，并且q 值小于w 值，而w 值小于e 值。在云计算数据处理中运用的计算公式为R=Q-q+W·w+E·e，之后将数据处理结果输送到数据攀比模块。将数据处理系数R 与预设值r 之间比较情况进行判定。只要出现R ≥r 时，产生云计算任务处理使用过渡信号，反之发出云计算使用正常信号，在将最终信号输送到数据分析模块。

2.2.3 任务调度虚拟化资源

在任意调度整个云计算的流程中，要将m 个任务职责调度到N 个资源中进行任务执行。在NP-hard 目标函数下具有动态构性的云计算数据处理的虚拟化资源可以任意调度。最终在约束条件内获得最优解。设置TET 为任务执行时间，那么i 个任务在第K 个资源中的执行时间为ETC(i,k)=tarttime(j) +TET(i, j)，在虚拟集合中全部的数据处理任务完成的总时间为T=Min{Cl, C2,C3... Ci}。

2.2.4 数据分析

相关信息在通过数据分析模块传输后由控制器接收，这时指示灯同传感器产生衔接，导致控制器上面的指示灯闪烁。将储存模块中一个星期之内收集处理的全部信息，同时还要将其在储存设施、数据库、云服务器中的占比，使用Ti、Yi、Ui 来表示。之后在将虚拟化资源中预设值t、y、u 与不同硬件平均占用率变化值进行对比。可以获得云计算平台数据处理结果较为准确。

3 云计算技术在计算机大数据分析中的应用探讨

3.1 借助云计算技术创建大数据处理系统

把各种应用端的数据信息传递至云端的运作模型为云计算技术，云计算技术应用中的数据处理系统，具有节点相对分散、动态特征数据处理、数据源复杂等特征。大数据系统中将云计算划分为子服务器节点、块服务器节点、服务器端三部分，其中云计算的服务器端由为子节点群和主节点组成，块服务器端则由个人电脑、手机端应用、笔记本等组成，通过调用应用程序的接口客户端即可登录云计算管理系统，采用互联网途径计算机账户可以借助不同终端对计算机系统进行访问的应用服务。该系统仅限于管理子节点和账户的部分为主服务器节点，但其没有保存数据的功能。主节点在接收到客户端的各类申请后，会根据申请要求查找相关文件，并将文件的具体位置反馈到客户端，然后再依据返送回来的信息连接客户端和子节点，同时还要向子节点要求信息资源的储存要求，这样就可以实行分布式信息存储。如若在大数据处理系统的管理系统运行过程中需要用到运算功能，就要将文件存储的不同节点启动，进行并行计算。最后在完成所有的计算后，将运算的结果输送到客户终端，这一系列操作为计算向存储转移的过程。

当前，政务大数据分析系统模型建立是云计算技术应用最为成功的方面。在阿里云科技的应用基础上构建我国政务大数据分析系统可以有效处理政务工作中具有较强复杂性、综合属性的数据和信息。另外，在我国建设智慧城市系统时合理运用云计算的强大计算能力，实现各个城市、高校智能系统的建设。政务系统构建期间由于政府内部各个部分的工作属性不相同，所以需要利用云计算技术对各个部分相关数据进行分析，充分体现云计算技术的优势。此外，各个高校也要合理利用云计算技术实现数据的传递和共享，这样也能够保障信息数据的安全性。

3.2 利用云计算技术建设计算机互联网分析平台

云计算技术发展的必然趋势为云计算技术与互联网技术的有效融合。通过分析现实发展中融合成效了解到，计算机互联网分析技术在云计算技术与人工智能技术有机结合下获得良好的发展。基于现代互联网发展背景下，用户可以采用多样化的数据处理方法，之后将分析结果整理为专业报告提供给用户参考，使得计算机大户数据分析技术应用价值充分发挥，完成用户和技术的直接对接，将云计算技术服务的效果和水平加以优化。随着互联网技术广泛应用于人们生活、工作，网络信息渠道成为人们获取信息的主要方式，同时也会在网络平台中发布各种信息，这也使得人们信息获取对互联网技术的依赖性增加，在进行工作、娱乐以及交流时都会在互联网中实现。随着互联网活跃用户的不断增加，网络中各种信息量也大增加，这时使用云计算技术分析这些信息数据需要创建计算机互联网分析平台，针对用户的需求供应专业的检索建议，充分发挥计算机网络分析平台的运行价值和优势。

3.3 云计算技术的应用提高大数据分析的安全性

3.3.1 实现安全加密

客户端将数据借用互联网向服务器传输过程中必定存在传输风险，如网络黑客篡改数据、盗取数据等，想要降低数据传输风险，保证输出过程中数据不在出现被篡改和盗取的问题，应加强数据传递的安全性，这时可以利用加密技术降低信息传递期间信息数据被篡改或盗取的现象发生。因此，在信息传递中可以利用对称加密和不对称加密等方法。在数据传输中应用对称加密可以实现高效且快速的加密工作，这种方法安全性不足，而使用不对称加密方法能够增加安全程度，但由于其加密过程比较复杂，这也使得加密工作效率低，但其对数据存储的安全性较高。故此，为了在数据传输安全性得到保障的基础上，提高工作效率，就需要将两者加密方法进行结合使用，在对关键数据传输时采用非对称加密方法，大量的普通数据传输采用对称加密方法，从而可以在提高数据传输效率的同时，提高传递的效率。

3.3.2 不同层级网络安全防护

想要在不同云计算环境中实现相对应业务层安全保护要求，需要计算技大数据应用云计算进行处理时，安全管理中心应具备安全管控、审计和系统管理等功能，可以通过不同级别的安全防范机构保护不同层级客户端的安全，为每个账户带去极为安全的资源访问服务。一般使用Web 服务、移动通信网络以及API 接口等方法用户也可以实现对云端服务器的访问，但是在网络安全级防御框架系统内并不包括运用在终端操作系统上的安全防护。目前，资源级、业务层安全已成为防护架构体系内对防范云计算执行环境安全作为核心研究，在资源层中包含虚拟和物理资源安全等，可以通过创建符合安全设计要求的资源层安全保护构架提高其安全性。

网络安全防护等级目标时需要结合不同等级云计算平台进行设计，其安全防护步骤主要分以下三个步骤.具体而言：

（1）一般会按照云计算实际的业务系统以及平台账户规模对计算机安全保护标准予以确定，然后提出极具针对性的保护方法，这样会极大地降低云计算平台安全问题的出现。

（2）详细划分和制度安全技术要求，然后在根据安全云计算环境、安全管理中心等制定行之有效的安全保护方法，提高云计算平台的安全性。

（3）安全技术机制需要依据云计算功能构架中不同层级保护要求和功能进行建立，从而符合云计算功能构架的安全保护要求。在设计和完成云计算环境等级安全防护工作之后，还要将身份鉴定技术和访问权限控制等安全防护方法运用到接口安全和虚拟化安全等工作环节，这样可以有效地与云计算平台的各个功能层面进行连接，为客户收集、传输以及应用大量数据信息提供良好的安全保护。

3.4 使用云计算技术构建满足时代发展需求的存储体

计算机技术伴随互联网技术的发展得到广泛应用，从而改变了人们的阅读习惯，导致传统文字信息不再符合人们的阅读习惯，同时也改变了人们的交流方式，形成语音、视频以及图片等交流方式，数据以此交流形式为主，需要极大的存储空间，这就需要计算机具有充足的存储空间，并有效处理和整理非文字数据。基于此，建立一个更大的数据存储平台是不可避免的，保证大量的图像、视频和语音信息得以存储，充分体现云计算技术的优势，识别划分和筛选整合各种图片、视频以及各种语音信息，将讲完文字存储模式改变。社会经济的迅猛发展，使得各个行业对图片和视频等形式的信息需求不断扩大，同时企业查阅各类信息数据的难度增加，这时企业就需要利用云计算系统和云计算技术集中查阅和处理 各种图片、视频，大量基于云计算的信息存储与分析平台和计算机大数据分析，将计算机存储功能不断改进，存储信息得以优化，有效整合大量信息和数据资源，完成视频、图片储存资源数据库的建设，使得搜索引擎与存储区域归档实现良好合作。

3.5 运用云计算技术开大相应程序

由于信息科技的进步以及对人们工作的要求，网络安全应用程序系统也在逐步完善中，这就必须进行研究和处理病毒程序，提高计算机搜寻病毒踪迹的敏锐度，使得计算机病毒防御能力提高。一般来说，通过针对电脑内网络隐蔽处理，能够有效使电脑内代理服务速度快速提高，避免出现由于风险网站造成的失灵状况，为计算机系统提供保护屏障，使得计算机内部系统安全性能加强。计算机内部网络数据应用时，通过备份与还原能够缓解因为网络安全威胁所产生的数据损失问题。同时这种恢复功能还有助于维护内部数据的一致性与完整性。一般有逻辑备份、动态备份、静态备份等情况。但由于电脑黑客数量的增多，对互联网环境的有效精华工作难度逐渐增多，但是通过某些防范方式仍然能够发挥保存数据库信息的功能。运用云计算技术建立防火墙为计算机网提供了安全保障，能够有效防范黑客入侵。企业必须加快与云计算系统相关的硬件建设。比如在服务器上，企业要做好迭代维护升级工作，保证光纤宽带网络正常运行，获得更好的云计算服务。在满足硬件需求的基础上，企业还将加强软件资源的整合，不仅加大云计算相关安全系统的研发，同时也将云计算的生产和管理整合到计算机数据处理中。

4 结论

计算机大数据中云计算技术的应用与我国信息化进程加快推进发展趋势相吻合，云计算技术的利用可以对数据信息进行高效的储存和处理，使得大数据分析效率提高。在对云计算技术应用全面分析，找到有效应用方法，从而提高计算机大数据分析的安全性和准确性，防止各类数据资源的被窃取或是向外流出。为此，需要积极寻找适当的入手点，将传统计算技术大数据分析的缺点和不足之处进行改进，最终达成计算机大数据分析能力强化的目的。