云计算技术在计算机大数据分析中的应用

摘要：在信息技术创新发展的同时，计算机存储数据呈现出了种类多标准化、体量庞大化的发展趋势。为了保障计算机大数据分析工作的优质且高效开展，阐述了计算机大数据处理中常用的云计算技术，并立足数据处理系统构建、计算机网络分析平台创建、数据存储应用平台打造、数据安全传送链路构建4个方面，探讨了云计算技术在计算机大数据分析中的应用，旨在发挥云计算技术优势，提高计算机大数据处理的质量和效率，保障数据存储和利用的安全。

关键词：云计算技术计算机技术大数据分析数据存储

ApplicationofCloudComputingTechnologyinComputerBigDataAnalysis

CHENXian1WEIDa2WANGMeizi3WANGYuling4LIXinghong5

1.WenzhouPolytechnic，Wenzhou，ZhejiangProvince，325000China;2.WenzhouDataBureau，Wenzhou，ZhejiangProvince，325000China;3.HangzhouHongyanElectricalApplianceCo.，Ltd.，Hangzhou，ZhejiangProvince，310000China;4.ZhejiangSosiTechnologyCo.，Ltd.，Wenzhou，ZhejiangProvince，325000China;5.Huawei（Hangzhou）TrainingCenterCo.，Ltd.，Hangzhou，ZhejiangProvince，310000China

Abstract：Withtheinnovationanddevelopmentofinformationtechnology，computerstoragedatahasshownatrendofdiversifiedstandardizationandmassivevolume.Inordertoensurethehigh-qualityandefficientdevelopmentofcomputerbigdataanalysiswork，thisarticleelaboratesonthecommonlyusedCloudComputingtechnologyincomputerbigdataprocessing，andexplorestheapplicationofCloudComputingtechnologyincomputerbigdataanalysisfromfouraspects：dataprocessingsystemconstruction，computernetworkanalysisplatformcreation，datastorageapplicationplatformconstruction，anddatasecuritytransmissionlinkconstruction.Theaimistoleveragetheadvantagesofcloudcomputingtechnology，improvethequalityandefficiencyofcomputerbigdataprocessing，andensurethesecurityofdatastorageandutilization.

KeyWords：CloudComputingtechnology;Computertechnology;Bigdataanalysis;Datastorage

大数据时代背景下，计算机技术在数据运算和数据处理方面具有一定优势，可对数据进行可视化分析，并具有数据预测功能，能够分析数据规律，找出数据关联[1]。云计算技术是一种可用于计算机大数据分析的先进技术，可以为大数据的深度分析与应用提供有力支持，极大地缩短数据采集和分析的时间，提高大数据分析效率，满足不同用户差异化的信息获取需求，有利于推动社会经济的快速发展。

1云计算技术与计算机大数据的内在关联

云计算技术是基于互联网计算和处理云数据，利用多个小程序分别处理数据，最后再以服务器为依托向用户传送数据处理结果的技术方法。云计算具有高效处理数据、计算成本低廉、可拓展性强、数据过滤效果佳、数据能完整存储等多方面优势。立足技术层面，云计算技术与计算机大数据之间存在密切关联。在大数据处理过程中，如果仅采用一台计算机可能无法按时、准确地完成数据分析任务，因而需要运用分布式结构，提高数据处理的快捷性与便利性。云计算技术应归属于分布式计算方法的范畴，可为大数据的分布式处理提供有力支持。云计算出现后，其促进了计算机大数据分析模式的更新，可在互联网支持下，根据用户的差异化需求，为其提供具有动态性和虚拟性特征的数据资源。同时，云计算资源的获取是基于用户需求而完成的，这样有助于提升用户浏览网络资源的有效性，并能提升网络资源的利用率，可以为计算机大数据分析的质量和效率提升提供有力驱动[1-2]。

2计算机大数据处理中常用的云计算技术

2.1链路加密技术

链路加密是针对传送中的数据进行加密处理的技术，需要在通信链路节点间加密或解密，以免所传送信息被拦截或盗取。链路加密技术的常用算法是对称加密算法。加密时，需要由信息数据发送方利用加密算法将明文数据转换成为密文数据，之后再于链路上传送；接收方需要利用对应密钥解密接收到的密文，使之重新转化为明文数据之后方可查看[2]。链路加密技术路线图详见图1。在应用此种加密技术后，在链路遭受攻击后，不法分子所获取的信息无法正常查看。链路加密技术可以实现端到端加密传输，在整个传输过程中，数据始终处于加密状态，可防止数据泄露。在应用链路加密技术时，需要利用密钥分发中心等机制管理密钥，确保密钥安全，保证密钥能够正常应用。链路加密操作相对灵活、技术较为高端，对于病毒感染、黑客入侵均具有良好的抵御作用。

2.2安全扫描与模拟攻击技术

安全扫描是指通过扫描方式识别出相对薄弱或存在安全隐患的端口，进而降低网络安全风险的发生机率。此技术主要应用于主机开机环节，通过扫描，可以及时地发现计算机系统版本与大数据分析需求之间不相匹配的问题，并能识别系统升级时可能存在的漏洞问题，针对出现的问题，进行及时的处理与应对，进而保障计算机大数据分析的持续和安全开展。

模拟攻击是针对外部侵袭采取对应的防御攻击行为，以此保障计算机大数据分析过程安全的技术方法。在应用此技术过程中，攻击主体是技术人员，具备多元化的攻击模式，需要将模拟作为重点内容。模拟攻击的目的是识别安全隐患，提前排除安全风险，因此，在实施模拟攻击的过程中，要注意减少攻击行为所产生的实质影响。技术操作人员要引入先进的攻击工具，并采用现代化攻击手段，以此保障模拟攻击的实施成效；还需要创建真实性的模拟实验环境，进而准确地识别出网络安全隐患[3]。但模拟攻击需要在上级批准并做好应急预案的前提下开展，以便在突发性事故发生后可以科学地应对、妥善地化解。

3计算机大数据分析中云计算技术的应用

3.1构建数据处理系统

云计算技术在计算机数据处理中占据重要地位，其能向云端传送各类数据信息、可以节约硬件存储设备安装数量、能够节约设施投入成本。同时，云计算技术的应用利于优化社会资源、提高资源利用率，并能提高计算机大数据分析的质效。在计算机大数据分析过程中，构建数据处理系统属于关键步骤，在此环节应用云计算技术，可以提供先进且可靠的技术支撑，能快捷和准确地提取云端存储的各种信息数据，保障数据信息处理的质量和效率。例如：政务大数据系统建设时便应用了云计算技术，此系统是以阿里云平台作为构建基础，并结合应用阿里云、飞天云等体系创建而成的数据处理系统，可以快捷地处理各类政务工作数据，为相关部门决策管理工作的高效开展提供了保障[4]。此外，云计算技术在智慧校园系统建设、智慧城市系统搭建等方面均起到了有力的技术支撑作用。

3.2创建计算机互联网分析平台

利用云计算技术搭建网络平台是现代信息化技术发展的主要方向，云计算技术能为各类客户端的网页操作提供安全保障、能防止用户所获取信息出现泄露。在大数据时代背景下，互联网成为了人们获取信息的主要途径，是各种类型数据信息传送、存储与应用的平台。云计算是用于采集、传送和反馈网络数据的重要技术，运用云计算技术搭建互联网分析平台，可满足不同类型用户差异化的信息资源获取需求，能够提高数据信息分析处理的效率和质量，并能保障数据信息传送过程的安全和稳定。

在创建互联网分析平台时，采用的云计算体系结构共包含4个层次（见图2）：一是SOA构建层；二是管理中间件层；三是资源池层；四是物理资源层。在4个层次当中，资源池层与管理中间件层属于核心，前者用于均衡利用云资源节点、检测与恢复节点故障、统计资源利用情况，后者的作用是进行资源、任务、用户与安全相关管理[5]。

3.3构建数据安全传送链路

在计算机大数据分析过程中，采用云计算技术之时，用户通过互联网向服务器传送数据之时可能会出现数据被拦截或篡改的风险，由此会降低数据安全系数，影响最终的数据分析结果。为了防范此种问题，需要进行链路加密，对重要数据进行加密处理之后再传送，可以防止黑客拦截或修改数据，能够保障数据传送利用过程的安全。在链路加密过程中，可采用的数据传输加密协议有SSL协议、HIPSec协议等，加密算法则有对称加密和非对称加密两种类型。相比而言，对称加密算法比非对称加密的加密速度更快，但其安全性稍逊；非对称加密算法相对复杂，需要进行多次加解密，虽然效率偏低，但数据安全性更高。在计算机大数据分析过程中，在加密级别较低的数据进行传送时，可以采用对称加密技术；若是数据保密级别较高，则需使用非对称加密技术。此外，由于单一应用一类加密技术的安全保护效果并不能同时满足数据加密的效率和质量要求，所以，可以结合应用对称加密和非对称加密算法，在保障数据加密效率的基础上，尽可能地提高链路加密的质量。

4结语

在创新发展的新时代背景下，数据在科学研究与商业发展各领域均展现出了良好的应用价值，基于复杂化和大规模数据中挖掘与提取有价值信息成为了各个行业领域发展的关键环节。计算机大数据分析中常用的云计算技术包括大数据挖掘技术、链路加密技术、安全扫描与模拟攻击技术、虚拟化技术，运用这些技术，可以构建数据处理系统、创建计算机网络分析平台、打造数字存储应用平台、构建数据安全传送链路，进而可以提高数据处理效率、降低系统运维管理成本，实现海量数据地快速提取与深度挖掘，有助于优化互联网和平台服务。

参考文献

[1]刘宁.计算机大数据分析中云计算技术的应用探讨[J].数字通信世界，2023（4）：128-130.

[2]吕国庆.云计算技术在计算机大数据分析中的应用探析[J].智慧中国，2022（7）：92-93.

[3]孙乐乐.分布式环境下空间矢量大数据存储模型及高性能分析关键技术研究[D].昆明：云南师范大学，2024.

[4]余庆辉.基于云计算技术的微电网大数据平台设计与开发[D].杭州：浙江工业大学，2020.

[5]高胜利.浅谈云计算技术在计算机大数据分析中的应用[J].网络安全技术与应用，2021（7）：82-83.