云计算技术在计算机数据处理中的应用分析与发展战略

赵颖

摘要：随着互联网信息化时代的到来，对数据存储、处理等方面提出了更高的要求。云计算技术作为一种新型的分布式计算模式，具有高性能、低成本、可扩展性强等优势，能够有效地提高计算机数据处理效率和质量。旨在通过对云计算技术及其相关理论知识的介绍，探究云计算技术在计算机数据处理领域中的具体应用情况以及未来发展战略。

关键词：云计算技术；计算机；数据处理；发展战略

一、前言

随着信息化时代的到来，大到国家安全、经济决策，小到个人生活，每天都会产生大量的数据。然而，传统的数据处理方法已经无法满足海量数据处理的需求。因此，如何高效地对大规模数据进行存储、管理以及快速检索是当前亟待解决的问题。云计算作为一种新型的分布式计算模式应运而生。它将庞大的计算资源整合成一个虚拟的资源池，用户可以按需获取服务[1]。这不仅提高了数据处理效率，还降低了成本。同时，云计算具有高度可靠性和弹性扩展等特点，使得其广泛运用于各个领域。例如，金融行业利用云计算实现了风险控制；医疗行业借助云计算完成了远程会诊等。

二、云计算技术概述

（一）定义

云计算是一种基于互联网的计算方式，它将计算机处理、存储等资源通过网络进行交互和共享。用户可以按需获取计算能力、存储空间或软件服务。云计算具有弹性扩展、高可靠性、虚拟化、分布式等特点，能够为用户提供高效、安全、便捷的计算环境。目前，云计算已经成为IT领域最热门的话题之一。从本质上来说，云计算就是一个庞大的数据中心，其核心思想是利用集群服务器来管理大量的计算机设备，并且使用户可以像访问本地计算机一样方便地使用云端的各种服务。云计算有许多不同的实现模式，如基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）三种类型。其中，IaaS是指建立在物理基础设施之上的云计算平台；PaaS是指构建云计算系统所需要的各项服务和平台搭建工具；SaaS是指以软件形式向企业或者个人提供云计算服务。

（二）云计算的特征

1.虚拟化

云计算将物理资源进行抽象，形成多个逻辑单元或虚拟机，这些虚拟机可以动态地部署到不同的物理服务器上，从而实现对各种硬件设备和软件环境的高效利用。用户不需要购买大量的物理主机或者搭建复杂的系统架构，就能够按需获取服务。

2.高可靠性、高可扩展性

云计算通过分布式存储、并行处理等技术手段，提高数据中心的可靠性和性能，同时也支持大规模集群的构建和管理，使得整个系统具有良好的伸缩性和灵活性。

3.弹性负载均衡

云计算平台提供了基于任务类型、优先级等因素的弹性负载均衡策略，可以自动调整每台服务器的工作状态，保证业务请求得到及时响应，并且不会因为某台服务器出现故障而导致整体系统崩溃[2]。按照服务载体类型来看，负载均衡可以分为服务器载体、网络载体、应用载体三部分。服务器载体是负载均衡将传递过来的请求分配到不同服务器上，从而达到均衡服务器负载的效果，如Web以及数据库服务器；网络载体是负载均衡请求分配到不同网络设备上，如交换机、路由器等。应用载体是负载均衡请求分配到不同应用程序服务器，如Java、PHP等。按照不同运营模式来看，多个应用场景中的数据实现，是按照既定功能属性进行迁移判定的。

（三）云计算的体系结构

云计算是一种基于互联网的超级计算模式，其主要由三个层次组成：IaaS、PaaS和SaaS。其中，IaaS层提供了底层物理资源以及虚拟化技术等；PaaS层为用户提供了开发环境和平台管理工具等；SaaS层为最终用户提供了各种应用程序接口和服务支持。这三层之间通过网络进行连接，形成一个完整的云计算生态系统。

三、云计算技术在计算机数据处理中的应用研究现状

随着互联网和大数据时代的到来，人们对于信息处理的需求越来越高。因此，如何更好地利用信息资源成为当前亟待解决的问题之一。作为一种新型的服务模式，云计算已经逐渐广泛运用到各个领域中。目前，国外许多大型企业都开始将自己的业务向云端迁移，这也使得云计算技术得到快速推广和普及。同时，我国政府也出台了相关政策来推动云计算产业的发展，并且取得了一定的成果。例如，阿里巴巴、腾讯等知名企业纷纷推出自己的云计算平台，并且获得了良好的市场反响。此外，学术界也对云计算进行了大量的研究工作，涉及云计算基础理论、虚拟化技术、分布式系统以及安全性等方面。这些研究不仅可以促进云计算技术的进一步完善和发展，还能够为其他行业提供有益的借鉴和参考。

四、云计算技术在计算机数据处理中的应用分析

（一）云计算技术在数据存储方面的应用

随着信息化时代的到来，人们对于数据存储空间和速度的要求越来越高。传统的计算机数据处理方式已经无法满足海量数据的存储需求，因此需要寻找一种更加高效、安全且可靠的数据存储方案。基于云计算技术的分布式文件系统（HDFS）以及并行处理框架等新型存储方案则为这一问题提供了新思路。首先是基于HDFS的分布式存储方案。该方案将大量的数据存储到集群节点上，并利用分布式文件系统协议进行协同工作，实现了大规模数据存储和访问效率的提升。同时，HDFS具有高度容错性和可扩展性，即使某个节点出现故障，也不会影响整个系统的正常运行。此外，HDFS还支持多种不同类型的存储介质，如硬盘、固态盘等，用户可以根据实际情况，选择最适合自己业务需求的存储设备[3]。其次是基于MapReduce模型的并行处理框架。这种框架能够充分利用集群内各个计算节点之间的协作能力，将原本复杂的计算任务分解成多个小规模的子任务，然后分配给不同的计算节点分别完成，最后再将结果合并起来得到最终的计算结果。相比于传统的串行程序设计方法，基于MapReduce模型的并行处理框架，不仅大大提高了计算效率，还降低了编程难度，使得更多的普通用户也能够轻松地使用这些工具，来解决各种数据分析和挖掘问题。

（二）云计算技术在数据管理方面的应用

随着信息化时代的到来，各行各业都积累了大量的数据资源。这些海量数据的处理和管理是一个非常重要且具有挑战性的任务。传统的数据处理方法往往需要投入较多的人力、物力以及时间成本来完成，并且效率低下，而利用云计算技术可以有效解决这一问题。通过将数据存储到云端服务器上，用户只需支付一定的租赁费用即可使用相关服务，从而大大降低了数据管理所需的成本。同时，云计算还提供了强大的备份功能，能够保证用户数据的安全可靠。此外，云计算还支持多用户之间的协同工作，使得数据处理更加高效便捷。例如，淘宝网每天产生数以亿计的交易记录，如果采用传统的单机版数据处理方式，不仅速度慢，而且容易出现错误。但是，如果采用阿里云平台进行数据处理，则可以快速地实现数据的实时同步更新，提高数据处理的准确率和响应能力。因此，云计算技术在数据管理领域有着广泛的应用前景。但是如何对这些数据进行有效存储、处理和利用成为一个亟待解决的问题。

（三）云计算技术在数据挖掘方面的应用

随着信息时代的到来，人们对于数据分析和处理的需求越来越高。传统的数据处理方法已经无法满足这一要求。因此，如何从海量数据中提取出有价值的信息成为当前研究的热点之一。基于云计算平台的数据挖掘技术为我们提供了一种新的解决方案。通过使用云计算平台强大的存储、运算能力以及分布式计算等特点，可以更加高效地完成数据挖掘任务。同时，由于云计算平台具有弹性扩展性，用户还可以根据实际需要，选择不同规模的云计算服务商，部署自己的数据挖掘算法。具体来说，目前常用的数据挖掘算法包括关联规则挖掘、分类算法、聚类算法等。这些算法都可以运用到云计算环境下进行实现。例如，在关联规则挖掘过程中，可以将数据集分成若干个子集，然后利用Apriori算法生成频繁项集，并且通过MapReduce模型并行化计算，最终得到所有支持度较高的关联规则。此外，在分类算法中，也可以采用类似的方式，先将数据集划分成若干个类别，再分别训练多个分类器，最后将它们合并起来，得到最终的分类结果。总之，云计算技术在数据挖掘领域有着广泛的应用前景。未来，随着云计算技术的不断升级和完善，其在数据挖掘领域的优势将会愈发凸显。

（四）云计算技术在数据发布方面的应用

随着信息化时代的到来，人们对于信息处理和共享的需求越来越高。因此，如何高效地将大量数据进行处理并提供给用户成为当前亟待解决的问题之一。而基于云计算技术的数据发布能够有效满足这一需求。使用云平台上的各种工具和平台，可以实现快速、便捷地创建、部署和管理大规模数据集。同时，由于云计算具有弹性扩展、按需付费等特点，企业无须再为存储和维护庞大的数据中心投入过多成本，从而降低了数据中心的运营成本。此外，云计算还支持多租户模式，每个用户都可拥有自己独立的配置文件和运行环境，提高了资源利用率和数据安全性。目前，国内外许多机构已经开始采用云计算技术来构建其自身的数据中心或对外提供服务。微软则依托强大的硬件制造能力和丰富的软件开发经验，提出了“Dynamics”云操作系统，为用户提供可靠、高效、灵活且易于使用的云计算服务。总之，云计算技术在数据发布方面有着广泛的应用前景和巨大的市场潜力。未来，我们有理由相信，随着相关技术不断成熟和完善，以及产业链各环节间合作的加强，云计算将会得到更加广泛的推广和应用[4]。

（五）云计算技术在数据分析方面的应用

随着大数据时代的到来，网络系统需要在大容量的数据信息中获取具有价值的数据，云计算技术的应用，可以加快网络系统的运行效率，通过建设信息模型，增强数据检索的便捷性。

一方面，建设系统模型。云计算系统运行中，为了实现高精密化的数据处理，可以借助云技术搭建数据模型，创建短距离的映射网络，让系统各项功能的实现能够正确作用到相关功能载体中。例如，在智慧城市网络中，可以利用云计算技术，对各项数据节点进行分析，而且网络内部的数据机制不再局限于特定的组织方式中，按照云计算的数据模型进行自动检索及分析，近乎智能化的处理方式，增加系统模型的适应性。

另一方面，云计算技术与人工智能技术的联合应用。云计算技术需要按照不同的网络节点，建设全程跟踪的数据处理机制，在计算机设备中，可以按照用户提供的关键词，理清数据信息的关键点。期间，网站内部数据信息的处理需要经历采集、传输、分析、反馈等阶段，消耗时间较长。此时，在人工智能技术的应用下，不再局限于特定的功能组成，而是按照云计算平台在呈现某项特定任务时的运算机理进行人工智能化的协调，此时整项分析工作无须进行二次加工，便可按照云计算基础架构的数据标点进行精准分析。从实际呈现效果来看，基于人工智能处理的云计算体系，能够在不同应用场景实现全域化的检索处理，提升云计算技术的应用质量。

五、云计算技术在计算机数据处理中的发展战略

（一）抓住云计算技术的发展机遇

随着我国信息化建设进程不断加快，各行各业对于数据存储、处理等方面提出了更高要求。云计算作为一种新型的计算方式和服务模式，具有高效性、可靠性以及灵活性等优势特点，能够更好地满足用户需求，因此得到广泛关注并快速普及。同时，云计算也面临着许多挑战，如安全问题、标准规范等方面仍需进一步完善。但是，从整体来看，云计算未来市场前景广阔，有着巨大的发展潜力。首先，国家政策支持力度加大。政府出台多项鼓励扶持政策，推动云计算产业健康有序发展。其次，企业积极响应政策号召。各大IT厂商纷纷推出基于云计算平台的产品及解决方案，以适应市场需求。例如，阿里巴巴集团旗下淘宝网开发的ECS项目采用分布式架构，可提供弹性伸缩、高可用、负载均衡等功能，有效提高系统性能和稳定性；腾讯公司推出的TDSQL数据库和Cassandra分布式存储引擎，可以实现海量数据的存储和管理。此外，国内外知名咨询机构也相继发布相关研究报告，肯定云计算行业的发展趋势和投资价值。最后，个人电脑保有量稳步增长。据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的统计数据显示，截至2022年底，全国移动电话用户数已经达到16.83亿户，其中个人电脑拥有率达到80%以上。这意味着越来越多的人需要通过网络来获取所需资源，进而推动云计算技术的普及和应用。

（二）优化云计算技术的发展效果

随着云计算技术的不断成熟，其未来的发展也将呈现多样化、个性化和智能化等特点。具体来说，云计算技术的发展趋势主要包括以下方面：一是规模扩大化。当前，云计算服务商提供的云计算产品已经从单一的公有云逐渐向私有云、混合云以及行业云方向扩展，这种大规模扩张的趋势将会持续下去。同时，云计算具有弹性扩容能力强、按需付费、高可靠性等优点，用户对云计算服务的需求也会越来越大，因此云计算市场仍然存在巨大的增长空间。二是功能多元化[5]。目前，云计算技术不仅可以为用户提供IaaS、PaaS和SaaS等多种服务形式，还能够通过虚拟化技术实现资源共享池的构建，提高资源利用率并降低成本。此外，基于人工智能技术的自动化运维系统、数据分析挖掘工具和平台安全保障措施等，也成为云计算技术新的研究热点。三是服务定制化。不同类型的企业或个人在使用云计算服务时，需要满足的要求不尽相同，因此，云计算服务提供商会针对不同客户的实际情况进行差异化的服务设计。

（三）研发移动云服务

近年来，科学水平不断提升，终端类型的电子设施呈现多元发展势态，客户端的大力发展，直接决定着云计算技术的主要研究方向，即为“移动云服务”。从移动云呈现的功能效果来讲，借助虚拟空间可以自动拓展出可移动的存储空间，无须人们再额外购买硬件存储设施，即便是在不同应用环境中，也可以实现在线联动，在移动云终端找到各项数据信息。从技术应用角度来讲，移动云要想完全实现服务功能，需要注意以下问题。

第一，能够实现无障碍地迁移。移动云技术的实现仍然需要计算机设备，即通过计算机平台，各项移动云功能映射到现实操作场景中。但是，目前市面上出现较多类型的网络工具，极易在不同移动端中应用而产生安装不适配的问题。为提升用户的体验感，技术人员可以进一步缩减数据的应用数量，降低运行基数，为系统接收信号提供更多载体[6]。

第二，在既定的共享服务系统下，加强研发安全保护机制。从系统功能及其驱动效果来讲，信息系统的各个功能区域已经清晰划分，即为各项功能载体，均是按照特定的组成条件执行某一项指令。但是，对于动态化运行的网络，环境复杂最终将导致数据管理工作出现问题，容易被外界环境所干扰。因此，在发展过程中，移动云技术需要增加身份识别功能，为用户提供动态化的安全保障，如声波验证、指纹验证、虹膜验证等，此类权限与用户隐私数据相捆绑，可以保证移动云系统运行的安全性。

六、结语

综上所述，随着信息化时代的不断推进，人们对于数据存储和处理等方面，提出了更高的要求。云计算作为一种新型的计算方式，其具有高效率、低成本、高可靠性等优势，已经广泛运用到各个领域中。尤其是在计算机数据处理领域，云计算更是发挥出重要作用，不仅可以提高数据处理效率，还能够降低数据处理成本，从而更好地满足用户需求。因此，未来需要加强标准制定工作，完善法律法规体系建设，提升网络安全防护水平，推动云计算健康有序地向前发展，以期实现云计算技术在我国计算机数据处理领域的全面普及和深度融合。

参考文献

[1]谢瑜.云计算技术在计算机数据处理中的应用与发展对策探究[J].软件，2022，43（6）：156-158.

[2]闫广平.云计算技术在计算机数据处理中的应用及其发展对策[J].数字通信世界，2022（5）：79-81+84.

[3]李正君.新时期云计算技术在计算机数据处理中的应用[J].信息记录材料，2021，22（6）：100-101.

[4]闫波波.云计算技术在计算机数据处理中的应用及发展探究[J].电子测试，2021（2）：135-136.

[5]白萍.云计算技术在计算机数据处理中的应用及发展策略分析[J].中国新通信，2020，22（12）：81-82.

[6]王现君.计算机数据处理中云计算技术的应用及发展方案研究[J].通信电源技术，2020，37（1）：205-206.

作者单位：青海开放大学