計算機的大數據和云計算技術分析

　　摘 要：現如今，在計算機技術迅猛發展的背景下，數據的運輸和處理數量也持續增多，其重要性日益凸顯出來。而計算機大數據分析技術在運算處理數據方面有著顯著的優勢，例如數據的可視化分析、數據的挖掘算法、語氣引擎、數據的預測性分析以及數據質量管理方面。云計算網絡技術主要包括虛擬化技術、分布式計算以及分部署存儲技術、多租戶等方面。基于現代社會背景，可用且優秀的數據處理技術至少要有著強勁的數據運算能力和安全加密技術。因此，文章主要針對計算機大數據分析和云計算網絡技術做了詳細探討，希望能為未來計算機的發展提供有效的借鑒經驗。

　　關鍵詞：計算機大數據分析;云計算技術;數據處理;計算機技術

　　隨著信息化時代逐漸發展成熟，互聯網技術已經深入應用到了人們生活、工作的方方面面中。同時，人們對數據運算和儲存的需求越來越高，傳統的計算機計算能力已經難以滿足其需求，這使得相關成本的投入也增多。云計算的出現極大改善了以上問題，且云計算理念被廣泛應用到了各行各業中，并成了相關學者研究的熱點課題，這也是文章研究的理論意義。

　　1 當前云計算和大數據主要概況探究

　　1.1 大數據與云計算的定義

　　大數據具體指，常規軟件及工作難以在規定時間內對海量數據進行收集、處理和整理時，則需要依托全新的處理方法才能實現更強的決策力、洞察力、高增長率以及多樣化的信息資產。

　　云計算技術是各類傳統計算機和網絡技術融合且不斷發展產生的技術，其有機結合了分布式運算、效用計算、并行計算技術、虛擬化技術、網絡儲存技術以及熱備份冗余等多元化技術[1]。

　　1.2 云計算與大數據分析關系研究

　　云計算技術的出現有效改善了數據的計算方式，借助互聯網就可以為個人或者企業用戶提供更易擴展和動態性的虛擬化數據資源。在這種按需付費的模式下，網民則可以根據自己的實際需求搜索相關資源，并對互聯網開展便捷、有針對性的訪問，這極大提高了網絡資源利用效率。數據分析是大數據處理過程中重要的組成部分，是基于大數據對海量數據進行獲取，并采取一定的方法快速整合和深度處理數據的過程，在此過程中極大體現出了數據的價值[2]。云計算作為大數據分析的重要支撐平臺，能為大數據的分析提供更快速、靈活多樣的部署方案，從而大大提高大數據分析結果精確度，也為大數據分析提供了更具經濟性、更強擴展性的計算存儲資源。簡單來講，大數據技術屬于云計算的拓展和延伸，該技術在數據的采集、整理、儲存和應用過程都離不開大量技術的應用。隨著海量數據變化速度越來越快，互聯網內信息資源和數量也日益龐雜，大數據分析若要朝著云計算方面發展，仍需要不斷加強云資源建設，從而提高數據通信寬帶。

　　云計算網絡技術下的大數據分析有著非常獨特的優勢：(1)在云計算虛擬環境下，融合不同網絡用戶業務需求，實現大數據信息的延伸性和拓展性，以此優化網絡資源配置。(2)提高數據分析的細化力度，深入挖掘數據價值。基于云計算的大數據分析還能全面提高計算機軟硬件利用效率，以此降低數據分析成本[3]。這均是大數據分析與云計算相互融合應用的優勢所在，其最終目的是為用戶提供更好、性價比更高的數據分析服務。

　　1.3 增強數據處理能力的必要性

　　首先，提高數據處理能力水平，對全面、客觀反映實際情況，實現數據處理的實事求是，為后續利用數據資源做決策或者編寫相關報告奠定了堅實、正確的基礎。其次，增強數據處理能力，從多方面深入挖掘數據資料價值。相關數據分析人員采取抽查、普查、執行、調查等方式整合各類數據信息，并進行加工整理，從而實現數據資源的深層次、多方向開發利用。最后，增強數據處理能力，對推動數據統計與決策的有機融合，對數據實時、整體、科學管理有著積極作用。相關數據分析部門通過分析和研究充足的數據資料，并深入到數據內在本質進行探查，實現了數據感性認知上升至理性認知的質的變化。

　　2 大數據基本處理流程分析

　　傳統數據處理手段已經無法應對海量數據處理需求，而海量數據要想實現短時間獲取、整理及分析，就需要借助先進的信息處理技術。大數據技術則是對傳統數據處理技術進一步創新和升級，再加上云計算理念的融入，構建起云計算技術平臺，為大數據處理提供科學、系統的技術服務平臺，互聯網數據資料的處理方法與流程得到了極大優化。

　　大數據處理流程一般分為4個主要階段，即數據的采集、數據的處理、數據分析以及數據解釋。簡單來講，大數據處理流程主要是在互聯網中全面采集各類有用、優質的數據資源，之后實現資源的預處理，為后續數據分析與計算提供統一、可靠的數據格式，奠定了充實的資源基礎。最后將數據按照既定算法進行計算分析后，利用可視化手段將分析完成的數據結果傳遞到用戶端，從而解釋數據的基本作用[4]。

　　(1)數據采集階段：如今的互聯網有著龐大、復雜的數據資源，數據生產的環節也日漸增多，這極大提高了數據產出效率，數據與數據之間的關聯越加復雜。在這種背景下，要求數據的采集應更快、更加精準，以此適應大數據技術的不斷發展。因此，只有不斷升級和優化傳統數據整合處理技術，才能在最短時間內實現海量復雜數據的最快、最有效處理，從而更好地服務于用戶。

　　(2)數據處理與集成階段：主要是對數據采集階段獲得的各類數據進行格式化、去燥等預處理，從而實現統一的數據結構。數據預處理階段所涉及的數據類型相對復雜，同時，還有很多無效數據需要剔除整理，將其轉為統一的數據格式才能更便捷地進行應用，最常見的數據處理方法為設計過濾器等方式。

　　(3)數據分析階段：針對完成采集且預處理的數據進行進一步分析，并根據數據價值功能方向和具體應用需求，采用數據挖掘工具、數據倉庫工具對數據進行集中處理和分析。目前在數據分析過程中，已經有很多大數據分析服務商為其提供了專業的支撐產品和專業的服務軟件，這對提高數據分析效率、加強數據的全面深度分析等有著極大的幫助。

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