基于云計算的大數據分析流程優化路徑研究

摘要：近年來隨著科技時代到來，大數據、云計算已成為全球關注的熱點，云計算正處于高速發展的信息時代，數據也成為重要的資源備受關注。在大數據分析流程中，逐漸引入了云計算技術對其進行不斷優化升級，從而進一步提升數據分析效率和質量，減少海量數據處理時間，提升系統響應能力。加強基于云計算的發數據分析流程優化路徑探析，具有深遠的現實意義。

關鍵詞：云計算；大數據分析；流程優化

基于云計算技術對大數據分析流程進行優化，需要立足實際，結合大數據分析整體處理程序的具體要求，總結基本的運行規律，并在數據存儲與訪問、并行處理、組織與管理方面進行不斷探索創新，結合用戶需求和未來發展需要，將海量的信息通過有效的系統來進行快速整合處理，才能有助于不斷提升大數據信息儲存與利用價值，更好地發揮數據資源應有的功能。

1大數據基本內涵及基本處理流程分析

大數據是指通過常規的手段和方法難以對海量數據進行處理，只能依靠高端信息處理技術和方法對海量的數據在有限的時間內進行感知、獲取、加工、管理、處理和共享應用的數據體系。大數據通常具有四個顯著的特點，分別為體量大、模態多樣、生成快速以及價值大密切低。大數據技術是對傳統數據處理技術和方法的進一步升級，隨著云計算理念的提出，以及相關體系內部系列技術的出現，越來越多的云計算技術平臺產生，為大數據處理提供了更好的技術服務平臺，對大數據處理流程優化也帶來了很大的便利。在數據采集階段，隨著計算機互聯網技術不斷發展和廣泛應用，數據來源也日益龐大，生產數據的環節也在不斷增多，從而大大提高了數據的產量，數據之間的關聯度等也越來越復雜，對數據采集提出了更高的速度和精度要求。所以需要對傳統的數據整合處理技術進行不斷優化升級，才能夠在最短的時間內將海量復雜的數據通過一定的技術和方法實現快速簡化處理，提高數據整合、處理和利用分享水平，更好地為用戶服務。如果單純地依靠傳統的大數據處理技術，隨著信息量不斷增大，將難以應對未來高產量數據信息變化帶來的挑戰。所以需要對數據處理流程進行全面整合，并探索更加有效的優化處理技術，才能更好地提升數據資源的利用價值和服務效能。

2基于云計算的大數據分析流程優化路徑分析

2.1基于云計算的大數據分析流程中存儲與訪問技術優化路徑研究

在大數據分析流程中存儲與訪問技術優化程序可以分成實現數據流與控制流分離以及不緩存數據優化兩個方面。針對數據流與控制流分離方面，在進行存儲與訪問技術優化處理過程中，主要是借助云計算技術來構建一種GFS文件系統，從而分流數據流和控制流。在整個文件系統節點中涉及很多的集群，每一個集群都配置了主控服務器，主控服務器可以對系統元數據進行有效處理，客戶端作為以庫文件形式提供應用程序的訪問接口進行處理，GFS各個幾點數據會借助數據塊服務器，從而將數據通過文件的形式進行儲存，進行訪問。數據塊服務器配置數量需要根據集群系統的規模來確定。在整個GFS文件體系中，分塊存儲的數據大小控制在64MB，并建立與數據庫相對應的索引號，這樣便于及時進行查找，并進行信息定位有效傳送，將最準確的信息按照既定的服務模塊傳輸至客戶端，用戶可以根據自己的需求進行信息讀取等，這樣就可以將主控服務器與客戶端的數據進行遠程有效傳輸，進一步降低了主控服務器承載負荷，并可以實現多個數據塊服務器的同步訪問。

2.2基于云計算的大數據分析流程中并行處理技術的優化路徑研究

并行處理技術還可以分成邏輯分析技術與資源配置優化兩個方面。整個大數據分析過程中，通常需要根據數據的邏輯關系進行要素分解，進而通過對比的方式來總結規律，并對主次關系進行研究，進一步推理，尋找內在聯系和運行規律。想要不斷提升邏輯分析水平，需要對問題從分解處理到整合應用方面進行流程整合與優化?？梢越柚朴嬎慵夹g構建數據處理模型，對各類數據進行并行處理，對任務按照既定的程序進行分解，劃分為不同的數據塊單元，隨后進行分支并行處理，集約化計算，這樣將數據結果自動生成，完整地體現。與計算技術服務體系在大數據問題邏輯分析方面提供強大的技術保障和服務支持。在數據資源優化配置方面，由于數據系統比較龐雜，需要對海量信息進行集中處理和優化，才能提高資源最大化利用水平，提升使用價值。

2.3基于云計算的大數據分析流程中組織與管理技術優化路徑研究

在組織與管理技術優化方面，云計算的優勢主要體現在以下方面：一方面云計算可以通過對數據模型組織結構進行優化，設計一種基于云計算技術的以Bigtable為載體的分布式多維映射表，這樣可以對數據模型中的行、列關鍵字和時間戳實現索引，從而提高數據優化處理效果。通常情況下Bigtable的最大行關鍵字為64KB的字符串，列設計中引入列族方式減少多樣列關鍵字的干涉，從而有效提升集中處理效率。在引入時間戳改進體系中，借助Bigtable在數據模型中引入非順序處理的時間戳，從而提高了數據項間的價值關聯度，進一步提升了數據分類整合和處理效率。

3“大數據”環境下計算機處理技術在未來的發展趨勢

3.1 云計算網絡的發展方向

在大數據時代下，普通的計算機硬件已經無法滿足現階段的數據需求。傳統的計算機硬件構建也存在著一些問題，其中比較明顯的就是這些數據需求已經超過了現階段計算機的硬件需求。云計算網絡也擁有一定的信息儲存能力，彌補了計算機處理數據緩慢和效率低下等問題，以此來確保云計算處理技術的高效性和便捷性。現代化的行業多種多樣，但是無論是哪個行業都需要圍繞著網絡而生存，而企業的辦公也離不開網絡。從市場發展的角度來看，在技術上也是克服掉一些問題，由于云計算的使用概率是非常高的，涉及到的行業比較多，這就導致我們的生活都需要云計算來提供，但是這僅僅是一個短期的需求。因此，在未來的發展中，云計算也要構建在一個高速、穩定的網絡基礎上，讓網絡產品廠商能夠提供一些應用服務保證，然后在此基礎上去選擇一些傳輸路徑更高、更穩定的產品。

3.2安全信息技術的發展方向

在大數據背景下，信息泄露的后果是非常嚴重的，所以在這種情況下也應該將信息技術放置在一個非常重要的位置上。信息安全中的關鍵技術包含了保密、隱蔽和信息認證技術，保密則是防止信息泄露，隱蔽則是用于隱蔽通信、版權保護等。而在未來的發展中，信息安全技術主要是從網路化、標準化和集成化等多個方向發展，這實際上也是信息安全技術最主要的發展方向。同時，對于我國的實際情況而言，網絡安全的發展趨勢也要向著自主研制的方向發展，形成一些自己國家的操作系統和數據庫。要知道，確保中國計算機安全的關鍵則是確保知識產權和技術，盡量從根本上去擺脫掉對外國技術的依賴。最后，在安全技術不斷發展的情況下，強化安全技術的應用也是網絡發展的重點內容。

結論

基于云計算的大數據分析流程的優化路徑，主要是通過大數據分析流程中存儲與訪問技術的優化路徑，大數據分析流程中組織與管理技術的優化路徑組成。為用戶的訪問操作提供了便利、快捷，也在一定基礎上推動了數據發展。

參考文獻

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作者簡介：李旭輝；出生年月：1998.03籍貫：甘肅靖遠；

（作者單位：蘭州大學信息科學與工程學院）