大數據云計算技術與應用策略

李新海

摘要 大數據云計算技術是基于時代發展需求而形成的新型技術產物，在各行各業中得到了廣泛的應用。本文梳理了大數據云計算技術的有關知識，并以為例，對其應用策略進行了簡單的論述。

【關鍵詞】大數據云計算技術 應用策略 信息化時代

在當前的信息化時代，我們已經進入了大數據時代，大數據云計算技術是將大數據技術與云計算技術的有機結合，二者結合后形成的大數據云計算技術具有諸多的優勢。尤其是在互聯網技術快速發展的今天，各行各業的數據正在爆炸式的增長，所以要從這些數據中挖掘有用的信息，并加強對其的持續應用，才能更好地為企業發展明確方向，將計算資源更加集中，為企業的決策制定提供更加精準的依據。以下筆者是對大數據云計算技術的幾點淺見，以便于更好地在實際中加強對其的應用。

1 大數據云計算技術的概述

1.1 大數據技術的概述

1.1.1 大數據的基本概念

從百度指數中有關的調查來看，在“大數據”方面有關搜索指數從2012年的每天不到1000萬次的搜索，到2014年就超過了每天6000萬次的搜索。可以看出，大數據被關注時間較晚，從2012年左右才逐漸被關注，但是其搜索量卻一直在迅猛地增長，主要是全球的數據量每年都在快速地增長，在數據產生方式上發生了重要的變革，人類活動對數據的依賴日益頻繁，不管是每天的日常生活，還是科學研究，亦或是各行各業，都開始借助大數據手段來開展工作。那么什么是大數據呢？本文認為，大數據就是海量的數據，其巨大的規模達到目前主流計算機系統在合理時間內獲取和存儲以及管理與處理和提煉，最終為使用者提供決策上的支持。

1.1.2 大數據具有的特點

大數據具有的特點，概括起來就是“4V+1C”。其中，“4V”分別是Value、Volume、Velocity、Variety。 而“1C”則是Complexity。就Value來看，就是價值密度低，當成本能接受的前提下，采取快速地采集和發現與分析，在大量的類別不同的數據中提取價值較高的體系架構。而就Volume來看，就是數據量大，大數據存儲數據量十分巨大，即便是常態也能達到PB級，所以要想對其分析和計算的量往往更為巨大。就Velocity來看，就是快速，這里的快速主要是指數據的增長速度十分之迅猛，且數據越新，其價值越高，因而必須在數據處理上具有較快的速度，這樣才能及時地從數據中提取知識和發現價值。而就Variety來看，就是多樣，因為大數據中的數據來源十分復雜，且格式多樣，不僅有傳統的結構化數據，而且還有半結構化、非結構化的數據。例如用戶所上傳的音視頻內容，加上人類活動不斷豐富和拓展，使得數據來源變得日益廣泛起來。而就Complexity，就是復雜度，即在數據處理和分析中具有較大的難度。

1.2 云計算的概述

所謂云計算，其屬于現代化的主流的商業計算模型，其將計算任務在大量計算機構成資源池中分布，并確保不同的應用系統具有結合實際需求來獲取計算力和存儲空間的能力以及提供信息服務的技術。簡而言之，就是在網絡載體下，根據實際需求，提供動態而又可伸縮的廉價的計算服務。云計算的特點就是超大規模、虛擬化、可靠性高、通用性強、可伸縮性高、按需服務以及極其廉價等。若將其根據服務類型來分類時，可以將其分成三類：一是將基礎設施作為服務對象時，主要是把硬件設備等基礎資源封裝為服務之后提供給用戶使用，例如Amazon EC2/S3。二是將平臺作為其服務對象時，主要是將資源的抽象層更加形象具體化，并為用戶的應用程序提供良好的運行環境，例如Google App Enjine、Microsoft WindowsAzure。三是將軟件作為服務對象時，其具有更強的針對性，可以給某些特定的應用軟件功能封裝為服務，例如Salesforce online CRM。目前，國外在云計算技術方面的代表企業主要有亞馬遜、谷歌和微軟。而在國內主要有阿里巴巴、天翼云、七牛云存儲、青云、萬物云、云創大數據等。

而就云計算的實現機制而言，主要是在用戶交互接口中采取Web Services的方式提供訪問接口，從而就能更好地對用戶的需求及時地獲取。而在服務目錄中，又為用戶提供了有哪些服務的清單可以訪問。而在系統管理模塊中，則能對所有可用的資源進行管理與分配，以盡可能地達到負載均衡的目的。而其配置工具主要是在每個節點上做好任務運行環境的準備。而監視統計模塊則是對每個節點所處的運行狀態進行監視，同時還要對用戶的節點使用情況進行統計。

1.3 大數據云計算技術的內容分析

基于狹義的視角分析而言，大數據云計算技術就是將龐大的數據量作為處理的對象。而就實際來看，其包含了多種元素，尤其是數據分析十分重要，在企業日常生產運營過程中，其形成的數據量十分巨大，所以在企業大數據建設中，只有確保大數據分析得出正確的決策，才能確保企業自身的效益得到提升，同時還能避免浪費和降低成本。而且對其的投入難以將投資回報量化，但是又能更好地從多個方面進行數據獲取，為決策制定提供支持，也能為實現信息的共享奠定基礎。所以大數據云計算技術就是以大數據為基礎，通過云計算技術的應用，將二者進行有機結合之后，為促進各項決策的制定提供數據上的支持，最終更好地為企業發展提供決策的現代信息技術。因為就技術而言，大數據與云計算之間的關系用一個詞來形容就是“密不可分”。大數據無法采取單臺計算機來處理，需要借助云端分布式架構，對海量的數據實施分布式的儲存和處理。所以云計算可以給大數據資源和大數據的挖掘提供技術上的支持，而大數據的挖掘則能給云計算的建設和運行以相應的決策與支持。大數據與云計算之間的關系為動靜關系，其中，大數據需要具有較大的數據處理能力和對大數據處理的能力，而云計算則更好地具有十分強悍的計算能力與數據存儲能力。尤其是云計算給大數據提供的彈性擴展較大，存儲空間與計算資源更加便宜，因而越來越多的中小企業開始借助云計算進行大數據分析。

2 大數據云計算技術的應用策略探究

2.1 醫療服務中的應用策略

在醫療服務中加強大數據云計算技術的應用，主要目的是為了促進患者診病效果的提升，在整個患者醫療服務接受過程中，醫生能搜集患者的各項基本信息和病歷以及治療方案等方面的數據，并建立數據庫，這樣診治醫生就能精準地快速制定治療方案，促進醫療服務行業治療效率的提升，同時還能利用其做好疾病信息的收集和管理，加強對醫療設施和器械的開發，將研發周期縮短的同時，還能將研發治療效果提升，所以在未來的醫學領域不斷發展的進程中，大數據云計算技術的應用將更加廣泛，醫生可以利用其掌握戰勝疾病的關鍵技術，而父母又能利用其深入了解孩子的健康狀況，甚至借助基因技術來培育人類器官，將疾病對病人帶來的困擾消除。目前，大數據云計算技術在醫療衛生方面的應用主要是基礎性的醫療輔助系統中的應用。例如某家大型醫院中，每年平均增加的數據有40TB，且20TB為醫學影像數據，而目前共有130TB的數據，根據目前每年的100%增長速度，在五年后將超過1PB，而且甚至可能超過10PB。這些數據類型具有復雜多變的特點，不僅有非結構化數據，而且還有半結構化數據。其目前的非結構化數據主要來源于PACS影像和B超以及病理分析等形成的非結構化數據，這些影像數據之間大小不一，單個病人的一次診斷所需要的調閱和存儲的數據高達百張影像。而半結構化數據，主要是電子病歷，但是因為格式不同，且格式標準難以統一，導致數據訪問與交換的難度較大，加上在數據存儲、共享、訪問、分析、挖掘等方面的處理器已經難以滿足實際發展的需要，所以應用大數據云計算技術建立了相應的數據處理系統，該數據處理系統主要是采取BI/DW/數據中心的基本平臺結構，包含了應用層、存儲層、獲取層，其主要是負責信息集成、數據管理和安全管理等方面的工作。

2.2 消費服務中的應用

目前大數據云計算技術在消費服務方面的應用最為廣泛。例如在金融業中加強大數據云計算技術的應用，能更好地在企業和銀行以及個人三者之間建立大數據平臺，并能有效的統計企業和個人的金融行為，為金融體系在產品設計和效率優化以及電子銀行轉賬等方面具有強大的數據支持。在電商行業中，大數據云計算技術的應用能有效的對金融數據進行集中處理，這樣就能為企業在營銷策略上更加精準。尤其是大數據技術能給電商企業提供更加優化和完善的運營思路。常見的主要有預測消費趨勢和分析地域消費特點，以及統計用戶的消費習慣和消費熱點產品等方面。例如基于SAPHANA的數據驅動基礎，其就是更好地為數據消費提供支持。其主要包含了幫助決策系統和幫助應用系統。在幫助決策系統中，其作用就是做正確的事情。其具體的運行流程是：首先實現數據的可視化，對數據進行敏捷地分卡斤.其次是對企業的經營行為進行分析，且在分析中對數據進行多維度的分析;再次是進行預測分析，從而更好地進行數據挖掘;最后是在業務決策上提供支持，達到優化業務的目的。而幫助應用系統，其作用就是把事情做對，常見的應用系統主要有商品運營系統、CRM、分銷系統、電商平臺、物流、非結構化數據等。但是幫助應用系統必須在幫助決策系統的支持和數據驅動下才能完成。

2.3 交通服務中的應用

近年來，我國的私家車數量呈現了爆發式的增長，由此引發的交通擁擠和堵塞問題較為突出，加強大數據云計算技術的應用，則能有效的挖掘其智能交通的潛在價值，主要是在交通路線中安裝交通感應器，能更好地收集和感知交通信息，并對其未來的態勢進行預測。

3 結語

綜上所述，大數據云計算技術是時代發展的新技術，在信息時代發展中有著不可或缺的作用。因而我們必須切實加強對其的分析和研究，并在實踐中加強對其的應用和完善，才能更好地促進其作用的發揮。

參考文獻

[1]李武松.試論云計算與大數據時代醫院信息化的轉變[J].網絡安全技術與應用，2018 （02）：128+144.

[2]孟祥富，大數據技術在計算機信息系統中的應用研究[J].辦公室業務，2017（24）：190+192.

[3]袁榮健，試析推動我國云計算技術與產業創新發展的戰略[J].電腦迷，2017 （12）：130.