计算机的大数据和云计算技术分析

　　摘 要：现如今，在计算机技术迅猛发展的背景下，数据的运输和处理数量也持续增多，其重要性日益凸显出来。而计算机大数据分析技术在运算处理数据方面有着显著的优势，例如数据的可视化分析、数据的挖掘算法、语气引擎、数据的预测性分析以及数据质量管理方面。云计算网络技术主要包括虚拟化技术、分布式计算以及分部署存储技术、多租户等方面。基于现代社会背景，可用且优秀的数据处理技术至少要有着强劲的数据运算能力和安全加密技术。因此，文章主要针对计算机大数据分析和云计算网络技术做了详细探讨，希望能为未来计算机的发展提供有效的借鉴经验。

　　关键词：计算机大数据分析;云计算技术;数据处理;计算机技术

　　随着信息化时代逐渐发展成熟，互联网技术已经深入应用到了人们生活、工作的方方面面中。同时，人们对数据运算和储存的需求越来越高，传统的计算机计算能力已经难以满足其需求，这使得相关成本的投入也增多。云计算的出现极大改善了以上问题，且云计算理念被广泛应用到了各行各业中，并成了相关学者研究的热点课题，这也是文章研究的理论意义。

　　1 当前云计算和大数据主要概况探究

　　1.1 大数据与云计算的定义

　　大数据具体指，常规软件及工作难以在规定时间内对海量数据进行收集、处理和整理时，则需要依托全新的处理方法才能实现更强的决策力、洞察力、高增长率以及多样化的信息资产。

　　云计算技术是各类传统计算机和网络技术融合且不断发展产生的技术，其有机结合了分布式运算、效用计算、并行计算技术、虚拟化技术、网络储存技术以及热备份冗余等多元化技术[1]。

　　1.2 云计算与大数据分析关系研究

　　云计算技术的出现有效改善了数据的计算方式，借助互联网就可以为个人或者企业用户提供更易扩展和动态性的虚拟化数据资源。在这种按需付费的模式下，网民则可以根据自己的实际需求搜索相关资源，并对互联网开展便捷、有针对性的访问，这极大提高了网络资源利用效率。数据分析是大数据处理过程中重要的组成部分，是基于大数据对海量数据进行获取，并采取一定的方法快速整合和深度处理数据的过程，在此过程中极大体现出了数据的价值[2]。云计算作为大数据分析的重要支撑平台，能为大数据的分析提供更快速、灵活多样的部署方案，从而大大提高大数据分析结果精确度，也为大数据分析提供了更具经济性、更强扩展性的计算存储资源。简单来讲，大数据技术属于云计算的拓展和延伸，该技术在数据的采集、整理、储存和应用过程都离不开大量技术的应用。随着海量数据变化速度越来越快，互联网内信息资源和数量也日益庞杂，大数据分析若要朝着云计算方面发展，仍需要不断加强云资源建设，从而提高数据通信宽带。

　　云计算网络技术下的大数据分析有着非常独特的优势：(1)在云计算虚拟环境下，融合不同网络用户业务需求，实现大数据信息的延伸性和拓展性，以此优化网络资源配置。(2)提高数据分析的细化力度，深入挖掘数据价值。基于云计算的大数据分析还能全面提高计算机软硬件利用效率，以此降低数据分析成本[3]。这均是大数据分析与云计算相互融合应用的优势所在，其最终目的是为用户提供更好、性价比更高的数据分析服务。

　　1.3 增强数据处理能力的必要性

　　首先，提高数据处理能力水平，对全面、客观反映实际情况，实现数据处理的实事求是，为后续利用数据资源做决策或者编写相关报告奠定了坚实、正确的基础。其次，增强数据处理能力，从多方面深入挖掘数据资料价值。相关数据分析人员采取抽查、普查、执行、调查等方式整合各类数据信息，并进行加工整理，从而实现数据资源的深层次、多方向开发利用。最后，增强数据處理能力，对推动数据统计与决策的有机融合，对数据实时、整体、科学管理有着积极作用。相关数据分析部门通过分析和研究充足的数据资料，并深入到数据内在本质进行探查，实现了数据感性认知上升至理性认知的质的变化。

　　2 大数据基本处理流程分析

　　传统数据处理手段已经无法应对海量数据处理需求，而海量数据要想实现短时间获取、整理及分析，就需要借助先进的信息处理技术。大数据技术则是对传统数据处理技术进一步创新和升级，再加上云计算理念的融入，构建起云计算技术平台，为大数据处理提供科学、系统的技术服务平台，互联网数据资料的处理方法与流程得到了极大优化。

　　大数据处理流程一般分为4个主要阶段，即数据的采集、数据的处理、数据分析以及数据解释。简单来讲，大数据处理流程主要是在互联网中全面采集各类有用、优质的数据资源，之后实现资源的预处理，为后续数据分析与计算提供统一、可靠的数据格式，奠定了充实的资源基础。最后将数据按照既定算法进行计算分析后，利用可视化手段将分析完成的数据结果传递到用户端，从而解释数据的基本作用[4]。

　　(1)数据采集阶段：如今的互联网有着庞大、复杂的数据资源，数据生产的环节也日渐增多，这极大提高了数据产出效率，数据与数据之间的关联越加复杂。在这种背景下，要求数据的采集应更快、更加精准，以此适应大数据技术的不断发展。因此，只有不断升级和优化传统数据整合处理技术，才能在最短时间内实现海量复杂数据的最快、最有效处理，从而更好地服务于用户。

　　(2)数据处理与集成阶段：主要是对数据采集阶段获得的各类数据进行格式化、去燥等预处理，从而实现统一的数据结构。数据预处理阶段所涉及的数据类型相对复杂，同时，还有很多无效数据需要剔除整理，将其转为统一的数据格式才能更便捷地进行应用，最常见的数据处理方法为设计过滤器等方式。

　　(3)数据分析阶段：针对完成采集且预处理的数据进行进一步分析，并根据数据价值功能方向和具体应用需求，采用数据挖掘工具、数据仓库工具对数据进行集中处理和分析。目前在数据分析过程中，已经有很多大数据分析服务商为其提供了专业的支撑产品和专业的服务软件，这对提高数据分析效率、加强数据的全面深度分析等有着极大的帮助。

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