徐先景
巨野县卫生健康综合执法大队
摘? 要：在计算机技术快速发展的背景下，对海量数据运算和处理的重要性越来越突出，而大数据分析技术以及云计算技术的出现则能够有效地加强数据安全和运算能力，对现代社会的发展具有积极的推动作用。因此本文主要简述大数据与云计算的概念，分别分析二者的优缺点，并探究大数据分析和云计算网络技术在未来的发展趋势，旨在为计算机大数据分析技术、云计算网络技术的应用和创新提供借鉴和参考。
关键词：计算机? 大数据分析? 云计算? 发展
在互聯网的普及应用环境下，人们的生活工作方式有了非常巨大的转变，通过数据处理功能可以实现对某一项数据进行运算和分析，从而得到准确、全面的结果，以更好地指导人们的生产、生活活动。所以在应用计算机网络技术时应当注重提高数据处理的速度和质量。而大数据分析和云计算网络技术是进一步加强数据处理的主要手段和措施，也是未来计算机技术的重要应用趋势。
1? 大数据与云计算概述
大数据的概念是指一种在特定时间范围内，使用普通常规的计算机软件或者工具进行数据捕捉、管理以及处理的数据集合，在新的处理模式下可以增强决策能力、洞察发现力和流程优化能力。同时其也是一种大量的、增长率较高、具有多样化的信息资产。而云计算则是一种分布式的运算方式，可以实现并行计算、效用计算、网络储存以及虚拟化等，是传统计算机与网络技术发展融合的一种新产物。
2? 大数据分析的优缺点
2.1 大数据分析技术的优点
计算机大数据分析技术的优点主要体现在五大方面，一是其具有可视化分析的优势，可以促使数据的结构和特点能够更为清晰、直观地展现出现;二是利用数据挖掘算法，其也是大数据分析技术的核心内容，在计算机不同数据类型和格式的基础上，可以科学有效地展现出数据自身所具有的特点，从而能够较为深入地探讨数据本身具有的应用价值;三是能够进行预测性分析，大数据分析技术的优势在应用中具有预测性分析的优点，在很多领域内可以通过对大数据的分析，基于科学建模以及数据模型代入等来对未来数据进行相对准确的预测，为相关活动提供指导;四是具有语义引擎的功能，在现阶段科学技术的支持下，大数据分析技术的语义引擎能够较为主动地提取数据的相关信息，进一步完善数据内容;最后大数据分析技术可以进行数据质量管理，在大数据分析中，其与数据管理以及数据质量具有非常密切的联系，在理论研究以及实际应用中大数据分析技术都可以在数据管理和数据质量的基础上保障数据分析结果的真实性和有效性。
2.2 大数据分析技术的缺点
虽然大数据分析技术具有较多的优点，但是在一定程度上其也存在一定的缺点。首先在收集数据的过程中，对计算机用户的公开信息以及个人隐私信息的收集没有明显的界定和甄别，所以在应用大数据分析技术时，往往都会出现隐私泄露的问题，比如在社交媒体中应用大数据分析技术，则就有可能会导致用户生活的数字细节泄露，不利于个人隐私以及财产的保护。其次大数据分析技术是一种超大量的数据集合，其不能够完全保障数据的真实性和有效性，在对数据进行未来预测时就可能受到虚假信息的影响，而且导致预测结果与实际预期产生较大的偏离。另外对数据的应用行为也缺乏控制和监管，很容易出现不法计算机用户利用大数据分析技术开展网络违法活动。所以大数据分析技术是一把双刃剑，在具有较大优势的同时也存在一些不可避免的弊端。
3? 云计算网络技术的优缺点
3.1 云计算网络技术的优点
在当前阶段云计算网络技术的优点一般有四个方面。其一是云计算能够相对有效地降低计算机的使用成本，其不需要传统软件所需要的硬盘空间或者是其他的数据处理能力，大多数云计算应用都是在计算机的云端进行运行;其二是云计算可以改进计算机的性能，由于云计算所需的程序和进程相对较少，就会促使计算机系统运行的速度更快;云计算网络技术具有海量、几乎无限的數据储存容量，这是因为计算机处于云端，数据的储存量不受实体设备的影响;云计算网络技术对数据储存的安全性更有保障，所有的数据都储存在云端服务器中，避免了传统数据储存设备的丢失。
3.2 云计算网络技术的缺点
云计算网络技术的缺点主要有两方面，首先云计算网络对计算机用户数据的安全性保障程度不够，一般情况下在公有云上进行数据储存时或者使用主机应用程序的过程中，就会失去对云端服务器的物理访问功能，而且未经授权的用户可以访问云端，就会造成云计算网络技术的风险性;其次是云计算网络技术具有一定的虚拟性，在操作系统以及底层硬件设施的基础要求上，如其存在不足或漏洞就可能就会出现运算和存储问题，并且很容易引发网络变化，出现严重的数据安全风险。不利于对数据的管理、运算和储存。
4? 大数据分析及云计算网络技术的发展趋势
4.1 大数据分析技术的发展趋势
大数据分析技术未来的发展主要是兼容内存数据的处理，通过收集不同来源的数据，提高运行的速度以及数据处理的质量，进而实现分批实时处理。特别是在财务数据或者是社交媒体软件数据、操作日志等方面的操作可以在短时间内进行数据流处理，而且也会融合机器学习的发展，形成交互式的数据发展趋势。此外大数据云服务将会进一步弹性地收集并处理海量的数据，实现托管式云服务，为用户提供存档、处理以及安全的一体化服务。最后是发展大数据的查询工具，在大数据分析技术应用的过程中，其分布储存和相关管理在对大规模数据进行处理时，要借助适当的数据查询工具，不需要进行数据转换，从而能够提高数据查询的效率和处理效率，实现数据查询的可拓展性以及对任意数据源的交互分析，便利大数据分析技术的应用，而且能够加强数据信息处理的质量。
4.2 云计算网络技术的发展
云计算网络技术的发展趋势是朝向模拟设备实现本地的互访化，在现阶段计算机网络技术领域中，通常将模拟设备设置为硬件设施的模拟双层网络信息的交换，而对于计算机不同的硬件设备来说，企业间的模拟设备信息互换是基于交换设备完成的，并在网络交换程序中进行，相比其他数据转换和信息交换较为可靠和简单。所以在未来云计算网络技术的发展过程中为了实现对计算机硬件设备的内部监管以及提高整体硬件设施对多个模拟设备的保障能力，需要对技术标准进行探索，建立完善的互访系统，从而保障模拟设备与本地的高效互访，提高数据云计算处理能力;其次是基于信息平台发展信息数据的双层交换，在现有云计算平台上，基本是推广了三个层次的网络骨架，为了提高数据信息互换方式的效率和信息数据传输的时效性，就需要在三个层次的网络骨架中实现信息交换，并且要改进防火墙设置，保障多个通路信息交换的畅通，保障网络信息交互的最优效果。
5? 结语
综上所述，在当前计算机网络技术的发展中，大数据分析技术和云计算网络技术成为了数据处理和交换的主要手段，也是重要信息的存储和管理途径。因此各个应用领域要充分掌握大数据分析技术以及云计算网络技术的优缺点，根据实际情况使用适当的数据分析技术，并且要顺应大数据分析及云计算技术的发展趋势，推动现代社会发展。
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