段旭光
上海合胜计算机科技股份有限公司，上海市，200335
摘要：信息技术飞速发展，计算机储存的数据数量明显增多，且数据类型更加丰富，其也在一定程度上促进了数据存储模式的发展与创新。因此，未来的发展中应积极研发更为简便，存储量更大的信息存储模式及更为先进和完善的技术，其有利于大数据分析技术的全面发展。而云计算技术的应用即可满足上述要求。其可显著提高数据处理的质量及效率。
关键词：云计算技术；计算机技术；大数据分析；运用
云计算技术主要基于网络上的云端将大规模的计算机处理程序划分为海量的小程序，而后在多台服务器的支持下完成数据分析及处理工作，采取该处理方式能够为用户提供精确度和可靠性更高的数据。系统分析计算机大数据分析中云计算技术的应用一方面促进了计算机大数据分析技术的稳定发展，另一方面也推动了我国经济建设。
1云计算技术概述
云计算技术的出现与互联网技术的飞速发展及大数据技术的广泛应用有着十分紧密的联系。信息时代背景下，数据存储及计算模式发生了十分明显的变化，虚拟化技术和并行计算技术飞速发展，计算机数据存储量随之增加。云计算技术是第三次科技革命的重要成果。在互联网及计算机基础上所形成的全新IT服务模式能够在网络云系统的支持下分解大数据库中体量较大的数据群，同时也可在程序系统处理分析的基础上向计算机用户反馈程序处理的最终结果。网络云端是实现该过程的重要平台和载体，所以其也被称为专业人士称为云计算技术。云计算技术2006年走进大众视野，且在发展中不断成熟。现阶段，该技术在制造、医疗、金融等多个行业均发挥了十分重要的作用。但其仅为云计算技术中的一部分，随着大数据技术的发展，该技术将在更广泛的领域展现其功能和价值。
2.云计算与大数据的关系
云计算的核心在于计算能力，大数据的重点则是处理和计算的主要对象。虽然二者的侧重点不同，但是，存在着十分紧密的联系。大数据主要为用户提供数据处理服务，得到最终的处理结果，而后将落脚点放在数据加工层面。基础设施是云计算中不可忽视的一环，存储设备时基础设施中最为重要的设备，因此，云计算与大数据息息相关。
云计算能力及其独有的分布式结构可推动实现大数据商业模式，大数据需要处理不同类型的数据，且数据的规模较大。此外，大数据技术以普通用户为主要对象，因此，其价格较低，且需快速处理，以此保证信息的实时更新。由于上述特点，该技术需要使用成本较低的硬件基础设施。云计算技术可利用低成本的基础设施满足用户的个性化服务需求，为用户提供高品质的服务，且因计算技术的分配机制也能够全方位满足多种海量大数据的处理及存储需要，因此，云计算技术推动了大数据技术的普及与发展。
当前，银行电系统和电子商务系统等多种大型业务系统中依然使用关系型数据库系统，云计算技术的应用颠覆了系统的数据结构，因此，传统关系型数据库受到了巨大的冲击，未来，云计算数据库必将替代关系型数据库。关系型数据库是云计算数据库建立、发展的重要基础和前提。云计算数据库具备完善的海量数据处理及存储优势，此外，其也在线上分析处理及在线上事务处理中也可充分发挥其作用与价值。
3.计算机大数据分析中云计算技术的应用
计算机大数据分析中，云计算技术在诸多领域均发挥了十分重要的作用，如创建数据处理系统模型、构建互联网分析平台、创建大规模图片存储平台等，云计算技术的应用极大地提高了计算机大数据分析的质量和效率，同时也可保证分析的准确性和可靠性，有利于把控大数据分析中的每一个细节。下文简要分析计算机大数据分析中云计算技术的应用。
3.1构建数据处理系统模型
云计算技术将大量的数据和应用传送至云端，其显著降低了数据处理中需要的成本及费用，云计算技术能够辅助建设数据处理系统模式，在云端完成数据流程图建设，从而能够在云端表达数据处理公式，同时也可在云端完成建模工作。与此同时，该技术也可创建短距离映射网络。
该技术在政务大数据系统、智慧校园系统中发挥了重要作用。例如飞天云平台之中的政务系统运行中，飞天云平台能够作为数据处理的重要载体，同时其也能够为数据处理提供优良的物理环境，可在云端处理器中存储并处理数据信息[1]。在大数据管理平台开展数据分析工作，同时也可生动、全面地展现数据处理的结果，以上环节均可在云端完成，政府工作部门和高效可直接使用该系统。为充分确保数据处理的稳定性及安全性，其主要利用云盾达到数据保护目的，以此提高了数据分析及开发的效率。
3.2构建互联网分析平台
云计算技术是与人工智能技术共同发展中所形成的技术，现阶段，互联网信息技术在社会生活和生产中发挥着十分重要的作用。用户点开网页后，系统可自动保存用户获取的关键词和核心信息，互联网分析平台在收集用户URL的基础上建立站点树，同时也可结合用户行为理清其与行业专业的关系，从而为用户推动其可能需要的信息内容。由于大型网站的日点击量较高，因此，数据采集、传输、分析和反馈的过程中数据分析的链条较长。云计算技术可为网站提供以云端技术为基础的专业分析平台[2]。相较于传统的数据处理平台，该平台对设备配置的要求较低。由于待处理的数据量较大，传统磁盘、CPU无法充分满足数据处理的要求，常见的计算机系统也上外使用符合数据处理要求的硬件系统。使用云计算技术也能够满足实时查询及标准化查询的需要。云平台在同一的缓存管理及数据查询模式下开展处理并管理数据，推动数据处理管理标准化建设。利用一个云平台处理数据后简化了数据处理的流程，无需转化数据形式，同时也无需对数据二次加工，因此数据处理的质量和效率明显提高。
3.3创建大规模图片存储平台
大数据与云计算系统融合也可创建海量图片存储平台，很多行业均需要应用大量的图片，同时，企业内部序集中管理，或实时查询图像文件，因此，在日常工作中需要使用云计算系统。传统的数据保存方案需要利用存储设备系统分类，以此对信息进行全方位管理，同时也可按照既定的逻辑将其存储于设备之中。若有检索需求，用户应在归档设备和检索系统中查看并提取数据信息，该处理方式相对繁琐。如数据信息存储量较大，则会引发归档设备运行异常，甚至造成信息泄漏和遗失等问题。云计算和大数据基础上所建立的海量图片存储平台能够将存储设备和归档设备的功能深度融合，同时也可在创建储存资源池的过程中保证归档区及检索引擎共同工作，全方位提升了工作质量和工作效率。由于云端是其存储的主要载体和平台，有效规避了数据丢失问题。所以，其也广泛应用于多个领域[3]。
4计算机大数据分析中云计算的发展趋势
研究显示，与传功的计算机模型相比，云计算系统在时间和能耗上具有十分显著的优势，统计显示，云计算技术处理数据的过程中所需的时间和能量仅为传统模型的一半，所以，应用云计算技术可显著提高数据处理的效率，无需在数据维护过程中投入较高的成本。云计算技术未来的发展中也会逐渐形成更为完善且具有普适性的数据处理方案，能够为诸多用户处理大规模数据，同时也可协调数据规模与数据储存的关系，全方位保障网络服务的质量和水平，利用平台提供优质服务，推动相关技术的稳定、健康发展，同时也可在先进技术的支持下促进系统升级，最终建立动态、虚拟和适用性较强的互联网移动数据处理云平台，以此提升其实用价值，拓展其应用范围。
5结语
5G时代悄然来临，网络服务质量和网络运行速度显著提高，因此需要建立效率更高且更加稳定的数据处理平台，云计算和大数据分析的深度融合能够保证数据平台建设的任务，同时其具有十分显著的优势。云计算系统一方面能够有效降低企业管理中的成本投入，另一方面也可在同一管理的基础上保证系统的有效性和安全性，其独特的优势也决定了该技术具有广阔的发展前景。
参考文献：
[1]程学旗,靳小龙,王元卓,等.大数据系统和分析技术综述[J].软件学报,2014,(9).1889-1908.
[2]于全喜,孔海斌,谭军光,等.基于消息掩码的云化SCADA路径覆盖测试[J].电子设计工程.2019,(20).45-49.
[3]蔡兵.计算机大数据分析与云计算网络技术探索[J].信息记录材料.2020,(10).146-147.