浅谈基于云计算的大数据技术分析

     随着社交网络和云计算的发展，数据呈爆炸式增长，对海量数据的存储、处理和分析提出了新的挑战。传统技术并没有成为处理大数据的合适方案，大数据平台开始出现。大数据平台可以帮助用户有效地开发分析服务，这是毋庸置疑的。然而，收集数据、开发算法和分析服务仍然需要很长时间。云计算是实现大数据的基础，没有云计算就无法实现大数据存储和计算。大数据是商业智能的工具。但大数据需要分析大量数据，这对系统的计算能力和处理能力要求很高。传统的方式需要超级计算机来处理，这导致计算能力不足时带来繁忙的问题或是任务量小时过于空闲。而云计算的弹性扩展和横向扩展模式非常适合按需计算的能力，因此云计算为大数据提供了计算能力和资源等物质基础[1]。因此，本文将描述基于云计算的大数据开发技术，该技术可有效支持管理大数据并开发分析算法和服务。

     今天，由于社交网络和云计算等新趋势和范式，出现了巨大的数据爆炸。此外，数据越来越多样化、越来越复杂、结构越来越少，也需要快速处理。这种情况对关系数据库和纵向扩展基础设施等传统技术提出了新的挑战。从字面上看，大数据是海量数据，难以收集、存储和分析。然而，大数据不仅仅是大量的数据。它是一个概念，提供了在现有数据中找到有用知识的机会。在这种情况下，大数据的特点是：数量、速度和多样性。首先，随着数据格式的多样化，数据存储呈指数级增长。我们可以在社交网络服务渠道上找到视频、音乐、大图文件等各种数据格式。例如，数据将存储在简单的文本文件中，或以视频、jpg、pdf 或用户定义格式的形式存储。在这种情况下，我们应该考虑如何处理各种格式的数据。其次，大数据在数据处理的技术角度在于大规模并行和分布式处理架构。大数据分析使开发平台可以收集、组织和分析大量数据，发现规则和其他有用信息。大数据开发侧重于大数据处理，不支持用户之间的协作。用户开发数据采集、数据预处理、数据分析和算法开发等服务需要很长时间[2]。为支持更高效的服务开发环境，我们需要引入了一个协同大数据分析开发技术，通过在用户之间共享数据、算法和服务，帮助用户专注于高效、快速地开发自己的服务。

     云计算是基于网络存储、网格计算、分布式处理、负载均衡和虚拟化技术的新型计算方法。与传统的计算机技术和网络技术相比，它是一种新技术[3]。云计算可以将海量的服务器资源整合成一个统一的系统，通过服务模型存储和处理海量的信息数据，从而满足用户对海量信息资源的使用需求。利用大数据云计算技术，可以以更少的投资和便利的方式为企业挖掘有价值的信息数据。因此，大数据云计算技术在应用过程中很容易扩展。在云计算技术的应用中，可以使用更多的计算机形成一个资源池，资源池可以虚拟化，形成完整的计算机系统，为用户提供相应的服务[4]。用户在使用大数据云计算平台时，可以直接使用终端连接到数据中心，根据自己的需求获取相应的资源和服务。这些资源和服务的及时性和可靠性更高。在传统云计算四层架构中，企业通常接触到的是Saas（软件即服务）、Paas（平台即服务）、laas（基础设施即服务）技术，在以云计算技术为基础的大数据服务越来越普及的今天，我们应该充分利用“云计算+大数据技术”为企业提供更快、更有价值的数据服务，因此我们迎来了大数据即服务（bdaas）[5]。大数据即服务是由外部提供商提供的统计分析工具或信息，帮助组织理解和使用从大数据集中获得的洞察力以获得竞争优势。大数据即服务通常由三层组成，大数据基础设施即服务、大数据平台即服务和大数据分析软件即服务。大数据即服务的协作大数据平台提供各种基于Web的服务环境，实现资源共享，使用户能够更有效地开发云服务。对于数据所有者，平台提供数据管理环境。数据所有者访问平台以发布他们的数据信息并共享他们自己的数据。数据所有者通过门户网站收集各种数据并注册数据信息。最后，服务开发人员使用基于工作流的工具中的可用组件来实施分析服务。其次，存储即服务是云计算基础架构的重要组成部分，它允许客户将他们的数据库外包给云系统。数据库外包使客户免于构建和维护其专有数据库，这通常是非常昂贵的。然而，数据外包的一个主要障碍是安全问题，尤其是最终用户会担心他们的数据会在未经他们同意甚至不知情的情况下被滥用。因此，理想的情况是数据外包不会剥夺客户对外包数据的控制权。外包中的数据加密被认为是实现这一目标以及解决其他问题的好方法。然而，数据加密会极大地限制云处理用户访问请求的能力。一个典型的例子是用户可能希望检索包含某个关键字的记录；通常，云计算很难在加密数据库中查明这些记录。

                 

     基于云计算的大数据应用的主要优势体现在以下两个方面[6]。首先，该系统信息处理能力强，运行成本相对较低。传统计算机处理信息和数据的方法单一，处理时间相对较长，管理也比较复杂。系统可以对分散的数据进行集中管理和处理，在统一的云计算平台上形成新的网络数据库。用户只需通过统一的接口在短时间内获取所需的数据。该方法突破了传统数据处理和传输的局限性，可以大大节省运行成本。其次，用户使用大数据云计算系统相对简单，可以提交工作效率。基于云计算的大数据系统本身是一个综合的、相对完整的网络系统，有专门的技术人员和人工智能辅助系统对数据进行处理。用户只需进行简单的交互，即可在短时间内完成数据处理和筛选，及时获取所需信息，大大提高了用户体验和运转效率的同时可以保证信息资源获取的准确性。第三，在大数据云计算应用方面，其应用比较灵活。在使用大数据云计算技术时，用户可以输入自己的需求到大数据云计算平台，然后获得相应的服务。这大大降低了云计算平台运行对计算机性能的要求，保证了资源和服务效果。     

                                           

2009-2017全球云计算市场及渗透率持续增长                      2015-2020全球超大规模数据中心变动趋势

     至今为止，云计算协同大数据分析开发应用已有大量案例，如互联网+菜篮子工程、云配送餐饮系统、综合健康服务平台和智能物流管理系统。为了提供这些分析服务，我们传统上会分别进行许多步骤，例如数据收集、数据预处理、信息提取和可视化。因此，开发单独的系统来分析大数据越来越需要高成本和大数据技术的专业知识。而云计算在发展中有比较多的基础技术。主要有虚拟化分布式海量数据存储和管理技术等。首先，虚拟化技术。虚拟化技术是指计算要素运行支撑基础为虚拟化，根据对象的不同可以分为存储虚拟化技术和计算虚拟化技术。虚拟化技术不仅提供了各种便利的功能，还可以完成各种资源的分类和整合。第其次是分布式海量数据存储和管理技术。服务器是云计算系统的主要组成部分，主要为用户提供相应的服务。云计算在采用分布式数据存储技术时，需要利用集群计算和数据冗余等方式以提高数据的可靠性。此外，云计算还需要有效地处理和分析广泛分布的大量数据[7]。在应用过程中，大数据云计算技术以网络处理和计算技术为基础，并融合虚拟技术、网络传输等传统互联网技术，以动态的形式进行资源交换和信息共享。

     大数据技术和云计算技术的发展非常迅速，这些技术对提高数据存储和管理的效率有很大的帮助。然而，在大数据云计算环境下，数据系统本身存在一定的数据安全问题。为了提高人们在数据处理和集成过程中的信息安全，我们需要研究大数据云计算环境下的数据安全保护技术。只有这样，才能根据具体情况解决数据信息安全问题，提高数据传输的可靠性和安全性。提高数据传输的可靠性和安全性。在大数据云计算环境中，暴露在网络空间的大数据更容易被发现和攻击。另外，大数据的“大”不仅意味着大量数据，也意味着更敏感、更有价值的数据，因此会吸引更多潜在的攻击者[8]。同时，对数据的大量关注，实际上降低了黑客的进攻成本，提高了黑客的“回报率”。另一方面，基于网络的云技术平台本身有许多不完善之处，比如安全访问。同时，对数据的大量关注，实际上降低了黑客的进攻成本，提高了黑客的“回报率”。另一方面，基于网络的云技术平台本身存在安全访问、数据检测、数据隔离和保护等诸多缺陷，增加了隐私泄露的风险。具体来说，大数据云计算环境下的数据安全问题主要包括以下几个方面的问题。在大数据云计算环境中，数据的性能安全也存在着多方面问题。数据访问安全是大数据云计算环境中必须面对的重要安全问题。目前用户非法访问数据的现象比较突出。用户将所有数据输入云平台后，如果内部人员没有进行有效的安全保护，一些非法用户可以远程控制访问数据，数据平台因此遭到黑客攻击，数据的安全性和完整性也将受到不利影响[9]。如果用户没有严格按照企业的相关规定对数据进行操作，在应用大数据云计算方法时，也会造成数据安全问题。因此，必须使用相应的措施和内部人员管理有效限制用户数据访问。我们还必须严格遵守大数据云计算的运行要求和数据安全管理规定，从而做到在一定程度上提高了数据访问的安全性。在对数据加密技术的研究中，我们可以从以下几个方面保证加密技术的有效性。首先，为了保证信息数据的安全，一些用户会使用云平台上的存储服务功能对个人信息进行加密和处理。这样可以在一定程度上提高信息的安全性。但是对于云计算平台来说，由于框架设计本身具有一定的不合理性，可能会导致数据分析出现错误，从而影响加密处理的效果。因此，云计算人员必须重视数据安全加密问题。其次，在远程数据传输过程中，要注意数据的完整性。因为传输数据时要遵循相关规范。但是，上载过程可能会影响数据的完整性。数据上传不完整将严重影响用户对数据信息的使用。此外，这将对云服务平台的应用性能产生一定的影响。第三，在数据计算过程中要注意隐私保护。相关部门应关注数据计算信息和结果，不断提高云计算平台的安全性。这可以减少数据泄露的发生。为了确保数据的安全性和隐私，有必要加强数据加密技术的研究和应用[10]。这种安全保护技术的主要功能是保证数据的安全性和私密性。系统平台需要充分优化数据加密技术，防止各种数据安全问题。数据加密处理一般包括传统的信息加密技术和新的云服务器设置。采用传统加密技术时，必须将检索到的数据下载到本地，然后完成组合和加密处理工作。云服务器设置技术可以利用服务器操作设置相应的关键字来完成文件加密的过程。传统的数据加密方法操作繁琐，容错率较低。这种新的数据加密方法可以大大提高信息搜索的效率。但我们需要意识到，在应用新加密方法的过程中，数据的安全性不能得到充分保障。因此，在应用数据加密技术时，为了最大限度地减少敏感信息的产生频率，提高数据安全性，必须不断优化和改进[11]。

     总之，在大数据云计算环境下，我们不仅要关注大数据技术对日常生产生活的积极影响，还必须正确面对大数据云计算环境中的数据安全问题。此外，在大数据云计算环境下，根据数据安全问题的主要特点，需要加强各种数据安全保护技术的研究和应用[12]。只有这样，才能在保证数据传输效率的基础上，提高数据传输的安全性和可靠性

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[1] 什么是云计算和大数据？他们之间的区别是什么？数据分析那叫什么事 - 《网页 》-

[2] 基于大数据分析的农化产品物流网点规划 - 道客巴巴

[3] 云环境下的数据安全分析报告- 《网页 》-

[4] 大数据云计算环境下的数据安全分析与对策研究 王凤领 - 《网络安全技术与应用 》- 2020

[5] BDaas “大数据即服务”的时代即将到来 - 天鸣Blog - CSDN博客- 《网页 》-

[6] 人工智能在计算机网络技术中的应用探讨 覃子黔 - 《中国新通信 》- 2018

[7] 大数据云计算环境下的数据安全技术分析 杨东 - 《IT经理世界 》- 2019

[8] 大数据时代信息安全面临的挑战与机遇- 《网页 》-

[9] 《大数据云计算环境下的数据安全》杨依霖 来源：中国新通信

[10] 数据采集终端的应用控制方法、装置、存储介质和处理器与流程- 《网页 》-

[11] 计算机网络安全中数据加密技术的有效应用 尹洪昭 - 《城市周刊 》- 2021

[12] 浅谈大数据云计算环境下的数据安全 向剑波 - 《科学技术创新 》- 2019