大数据云计算区别范文第1篇
摘要：大数据具有跨多个学科的特性，包括：传播学、应用数学、数据科学、深度学习、信息系统开发、统计学、机器学习等，因其所跨学科广泛，人才来源只能是出身某一相关专业或方向，在行业实践中学习大数据相关理论与技能并加以利用，才能产生出一个大数据人才，大数据人才缺口巨大，本文正是基于此，产生出研究高职院校在大数据云计算技术中的专业建设，来满足目前高职院校对大数据云计算专业的开设，以期尽快培养出目前社会急需的大数据人才。
关键词：大数据;云计算;高职院校;专业建设
1概述
“大数据”的概念与应用很早就出现在天文、生物、气象、航空航天等基础或应用学科领域，但引爆“大数据”的，却是计算机应用系统的革新。传统数据处理模式与技术已难以为继，新技术降低了应用门槛，发掘了新的应用价值，例如：DeepMind创造了一个模拟脑神经元网络系统，然后训练它改进电源使用郊率（PuE）;而另一个这样的网络则被训练用于预测数据中心的温度，它所使用的训练材料是历史的温度数据，这套人工智能系统在工作时可以控制120个变星，例如风扇、空调和窗户等。
大数据与云计算的关系是相辅相成，紧密联系在一起的。数据是资产，云为数据资产提供存储、访问和计算;云计算的模式是业务模式，本质是数据处理技术;当前云计算更偏重存储计算，但缺乏数据资产盘活、挖掘有价值信息、预测性分析等能力。所以为国家、为企业、为个人提供决策和服务是大数据的核心问题，也是云计算要发展的最终方向。这也是高职院校要大力发展大数据专业需要培养的最终人才方向。
当然，只要有大数据和云计算的应用，就会有物联网的存在，这三者既有区别又有联系，物联网是大数据的重要来源，大数据技术为物联网数据分析提供支撑，云计算为大数据提供技术基础，大数据为云计算提供用武之地，云计算为物联网提供海量数据存储能力，物联网为云计算技术提供广阔的应用空间。这也是大数据专业关联的专业发展方向。
2大数据云计算技术专业建设
2.1专业概况，如表1所示。
表1为专业设置。
2.2专业发展趋势
大数据云计算技术人才缺口巨大，数据分析人才的供给指数是所有行业中最低的，仅0.05（Linkedln），未来中国基础性数据分析人才缺口将达1400万（中国商业联合会数据分析专业委员会1，尤其高职大数据专业人才缺口最大，以下是高职与本科大数据专业人才缺口对比，如表2所示：
依照表2，分析出高职与本科大数据专业人才缺口专业数量变化对比，如图1所示：
2.3专业职业技能需求。如表3所示：
2.4专业培养方案设计及与本科的差异性分析
1）高职大数据云计算专业培养方案设计如表4所示：
2）高职与本科大数据云计算专业培养方案的差异性分析如表5所示：
2.5专业设计过程、教师队伍建设以及课程建设
1）专业过程建设如图2所示：
专业建设过程中需要清楚了解：专业现状与现有资源、要明确本专业人才培养的定位与目标、培养方案成形后，方可开展企业调研、同行评议等。
2）教师队伍建设需要：较合适的专业领域（数据库开发、应用开发、数据分析、数据挖掘、机器学习、云计算1;师资培训方法（走出去、请进来）;参加培训应具有针对性和连贯性;应选择口碑好、具有行业背景和经验的培训组织等。
3）课程建设：组合（基于现有课程，以培养目标为线索进行组合，并增加必要的新课程1;后置（将新课程以及需实验平台支撑的课程放在培养期的后半段）;合作（与企业联合共建课程）;激励（以项目或经费的形式鼓励团队教师建设新课程）。
2.6大数据涉及的关键技术：如表6所示
3大数据云计算技术专业建设的应用领域
1）电子商务互联网应用：为用户推荐相关商品。例如：某商店卖牛奶，通过数据分析，知道在本店买了牛奶的顾客以后常常会再去另一店买包子，人数还不少，那么这家店就可以考虑与包子店合作，或直接在店里出售包子。
2）生物医学应用：流行病预测;智慧医疗，利用医疗大数据，促进优质医疗资源共享、避免患者重复检查、促进医疗智能化;生物信息学，利用生物大数据，深入了解生物学过程、疾病致病基因等。比如：基于大数据的综合健康服务平台。
3）物流应用：基于大数据和物联网技术的智能物流，可以提高物流信息化和智能化水平，降低物流成本和提高物流效率。比如：中国智能物流骨干网一菜鸟。
4）城市管理应用：智能交通，利用交通大数据，实现交通实时监控、交通智能诱导、公共车辆管理、旅行信息服务、车辆辅助控制等各种应用;环保监测，监测分析大气和水污染情况，为污染治理提供依据;城市规划，比如，利用住房销售和出租数据，可以评价一个城区的住房分布;安防领域，基于视频监控、人口信息、地理数据信息等，利用大数据技术实现智能化信息分析、预测和报警。
5）金融应用：高频交易，是指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易。采用大数据技术决定交易市场情绪分析和信贷风险分析。比如：互聯网金融并非简单地把传统金融业务搬到网上去，而是充分利用大数据来颠覆银企之间信息不对称的问题。数据是一个平台，因为数据是新产品和新商业模式的基石。推动互联网金融发展的核心正是大数据的价值。
6）汽车应用：无人驾驶汽车，实时采集车辆各种行驶数据和周围环境，利用大数据分析系统高效分析，迅速做出各种驾驶动作，引导车辆安全行驶。
7）零售行业应用：发现关联购买行为、进行客户群体细分、供应链管理等。例如：企业收集和整理消费者的消费行为方面的信息数据，如：消费者购买产品的花费、偏好产品的类型、选择的产品渠道、购买产品的目的、产品使用周期、消费者家庭背景和个人消费观等。通过这些数据，建立消费者大数据库，统计和分析来掌握消费者的兴趣偏好、消费行为和产品的市场口碑现状，再根据这些总结出来的现状制定有针对性的营销方案和营销战略，那么其带来的营销效应是可想而知的。因此，可以说大数据中蕴含着出奇制胜的力量，将成为零售行业市场竞争中立于不败之地的利器。
8）餐饮行业应用：餐饮020，利用大数据为用户推荐消费内容、调整线下门店布局、控制店内人流量。
9）电信行业应用：电信客户网路分析，经过电信行业多年的发展，电信运营商目前已经积累了包括行业综合数据、电信业务分布与收入等结构化数据，与文本、音视频、图片等非结构化数据，从数据规模来看，无论是用户信息、消费记录还是市场规模数据均体量庞大且保持快速增长。目前我国电信产业正在从人口红利模式逐渐转向流量红利和数据红利，其基于大数据的转型已成新的趋势，海量数据资产将帮助电信行业完成业务创新、精准营销与资源优化配置等任务。
10）能源行业应用：智能电网，以海量用户用电信息为基础进行大数据分析，可以更好理解电力客户用电行为，优化提升短期用电负荷预测系统，提前预知未来2-3个月的电网需求电量、用电高峰和低谷，合理设计电力需求响应系统。
11）体育娱乐应用：训练球队，比如：2014巴西世界杯，基于海量比赛数据和球员训练数据，指定有针对性球队训练计划，帮助德国国家队问鼎2014世界杯冠军;拍摄影视作品;预测比赛结果。
12）安全领域应用：应用大数据技术防御网络攻击，警察应用大数据工具预防犯罪。
13）政府领域应用：利用大数据改进选举策略。
1 4）日常生活应用：个性化服务。比如：银行与客户的交流渠道进行了整合，只要某个客户在网上点击查询了有关房贷利率的信息，系统就会提示呼叫中心在电话交流时推荐房贷产品，如果发现顾客确实对此感兴趣，销售部门就会发送推介信息给客户。如果这位顾客到银行网点办事，业务人员就会详细介绍房贷产品，开始只有少量的线索，但通过多渠道的与顾客交互接触，在这个过程中，令顾客体验了银行精准、体贴的服务，其结果是营业收入大为增加，成本大幅降低。
15）旅游领域应用：基于移动网络覆盖及用户优势，对游客区域切换、呼叫、短信等行为进行大数据处理，向旅游局、景区等用户提供数据展示和信息服务。借助大数据平台的实时位置、用户标签数据，运用聚类分析等算法，构建来源、位置、年齡、职业等维度的游客画像模型，借助大数据旅游平台，开展了智能大屏全景化、多维度、多视角展示实时游客信息的应用创新。比如：对景区新增游客统计、景区平均驻留时间、游客驻留时间分析、景区游客来源地分析、景区接待统计、游客旅游天数统计、省内漫游用户统计、省内漫游用户过夜共计、景区实时流量分析、景区热度统计排行、省外漫游用户入闽统计、省外漫游用户过夜统计等进行分析，为游客提供更贴心的创新服务。
1 6）保险行业应用：利用影像大数据分析。比如：人脸识别、身份认证与识别，业务办理自助线下向线上迁移;字符识别，承保核保理赔，自动抽取数据减少数据人工录入;影像分类质检，提升效能，影像资料完备性核实，影像资料质量检查。这些以数据密集型计算为主，对CPU主频、GPU板卡数要求较高。
17）信用领域应用：依托大数据中心覆盖个人、终端、位置、社交、偏好、履约的海量数据信息，运用FICO评分、逻辑回归等算法，构建了用户的身份特征、信用历史、行为偏好、人脉关系、消费能力的五维信用分模型，从而计算出用户的信用分值，提供信用分查询、信用评级、信用鉴权服务，可覆盖交通运输、金融征信、社会服务、消费购物四大行业领域各类个人信用值使用场景。信用分模型已完成微服务化，可为合作集团客户提供便捷接入服务。
4总结
虽然大数据专业应用领域广泛，但是也面临着很多的挑战，比如：大数据安全、泄露等问题。这也是当前高职学院大数据专业建设需要解决的问题，大数据专业任重而道远，因为是新兴专业，今后面临的问题会很多，需要我们高职学院大数据专业教师一一去解决，为学生面向就业开辟绿色通道。
大数据云计算区别范文第2篇
一、数据监护工作流程
数据监护是为了确保数据当前的使用目的，并能用于未来再发现及再利用，从数据产生伊始即对其进行管理和完善的活动。121为了有效指导数据监护实践，提高数据监护效率，一些数据监护机构和研究者对数据监护过程进行了概念化，提出了相应的数据监护生命周期模型。本文基于英国数据监护中心的DCC数据监护生命周期模型13与王芳和慎金花提出的细化的数据监护生命周期模型，梳理出了数据监护工作流程，见图1。数据监护工作流程由4个阶段、11个业务环节组成，涵盖了数据监护的所有必要阶段和核心工作。
数据收集阶段：数据采集。数据采集是数据监护活动的起点，指根据采集政策，从数据创建者、档案馆、知识库或数据中心等接收数据。元数据创建。为采集到的数据创建管理、描述、结构和技术元数据，以便进行数据管理和数据维护，以及实现数据共享。
数据处理阶段：数据评价和选择。评估数据并为长期监护和保存选择数据。数据评价和选择直接关系到科学数据库的质量，并且带有一定的主观性。数据剔除。根据成文的政策、指引或法律要求，处理未成为长期监护和保存对象的数据，将这些数据转移到其他档案馆、知识库、数据中心或其他保管机构。根据法律要求，有些数据会被安全销毁。数据导入。将经过选择的数据传送至档案馆、知识库、数据中心或其他数据监护机构。为保证数据的可用性，在导入数据之前，应进行去重、交叉注释、格式认证等。数据迁移。根据存储环境的需求，或者为了确保数据对硬件和软件退化的抗扰性，改换数据的格式、存储系统、存储类型。
数据保存阶段：数据长期保存。长期保存须确保数据的可信性、可靠性、可用性和完整性。长期保存包括数据清洗、数据验证、分配保存元数据、分配表征信息，保证数据具备可接受的数据结构和文件格式。数据存储。遵守相关标准，选择科学的组织方式和安全的存储介质组织并存储数据。数据存储既可以保证数据的安全性，又便于数据被随时使用和加工处理。
数据利用阶段：数据获取。采用适当的标准发布数据，并执行严格的访问控制和验证程序，保证用户安全、准确的访问和获取数据。数据复用。制订数据复用规则，在不违反知识产权的前提下，提供数据复制、链接、引用等服务。数据转换。根据原始数据创建新数据。例如，通过转换格式、建立子集等途径，创建新数据。
二、云计算为数据监护提供支撑
云计算作为分布式计算、网络存储、负载均衡、热备份冗余等计算机和网络技术融合的产物，具有超大规模、虚拟化、通用性、高可扩展性等诸多特点。云计算的特点与数据监护的需求非常契合，可以为数据监护提供强有力的技术支撑。
弹性服务：云计算服务的规模可快速伸缩，以自动适应业务负载的动态变化。用户使用的云计算资源与业务的实际需求相一致，避免了因为资源供需不匹配而导致的服务质量下降或资源浪费。161数据监护的数据剔除和数据迁移等任务不需要持续不断的执行，属偶发性活动。云计算的弹性服务能够很好地满足偶发性数据监护活动的资源调用需求。
按需服务：云计算以服务的形式为用户提供基础设施、存储空间、应用程序等，并能够根据用户的需求，自动分配各种资源。17用户也可以根据需要在云中部署所需的应用程序。云计算的按需服务为数据监护中需要依赖主观意识完成的任务，如元数据创建、数据评价和选择提供了极大的便利。
泛在接入：用户通过互联网可以随时随地利用云计算服务。数据用户越来越多的使用笔记本电脑、智能手机、平板电脑，将数据监护业务流程转移至云，能够极大地方便用户上传、访问和下载数据。数据监护的数据采集、数据获取和数据复用等业务环节，可以从云计算的这一特点中受益。
服务外包：用户进行数据处理所需的计算资源价格昂贵，将提供计算资源的业务委托给云服务商，既能够节省开支，又能够使用户专注于自己的核心工作。云服务商为了利益最大化，保持最优竞争力，都会迅速应对技术变革，以更低的价格提供更快的处理器和更大的存储空间。云计算服务外包的特点使数据监护机构将部分信息技术支持业务委托给云服务商，以获得更低廉的价格和更优质的服务成为可能。
三、基于云计算的数据监护模型
云计算提供从硬件设施到应用软件的多层次服务。根据服务的对象和功能差异可以将云计算划分为三种服务模式：基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)、软件即服务(SaaS);根据租用云计算的用户对数据和环境的控制权，可以将云计算划分为公有云、私有云和混合云等部署模型。本文根据数据监护不同业务阶段的工作内容和技术需求，并结合云计算的服务模式和部署模型，构建了基于云计算的数据监护模型，见图2。下面分别从数据监护的云计算服务模式和部署模型两个方面分析基于云计算的数据监护模型。
(一)数据监护的云计算服务模式
IaaS层。IaaS提供基础设施部署服务。IaaS通过虚拟化技术整合服务器、存储设备、网络资源、高性能计算集群等物理资源，构建全局统一的动态虚拟化资源池。基于云计算的数据监护模型的IaaS层为上层云计算服务提供海量硬件资源，实现硬件资源的按需酉己置。
PaaS层。PaaS是云计算应用程序运行环境，提供应用程序部署与管理服务。PaaS不仅能够实现海量数据的存储，而且能够提供面向海量数据的分析处理功能。在基于云计算的数据监护模型的PaaS层，数据监护机构使用云供应商的软件工具和开发语言，开发数据收集和数据处理所需的各种应用程序，实现应用程序的多元化和定制化服务，并将科学数据保存于海量数据存储系统。
SaaS层。SaaS提供以服务为形式的应用程序。SaaS允许用户使用部署于供应商云基础设施上的应用程序，用户也可以根据需求向供应商定制应用程序。在基于云计算的数据监护模型的SaaS层，数据监护机构通过应用程序向用户提供数据利用服务，实现数据共享和科研协作。
(二)数据监护的云计算部署模型
数据监护的各个阶段分别面向数据监护方和数据使用方，对应不同的数据存取、处理等操作权限，因此需要采用相适应的云计算部署模型。数据监护过程中的数据利用阶段位于SaaS层，为用户提供方便高效的数据获取等服务，而公有云面向一般公众提供敏捷弹性服务的特点与数据利用阶段的功能需求相契合。用户能够通过网络浏览器像使用个人电脑中的软件那样使用公有云的应用程序，实现应用程序的泛在访问。因此，基于云计算的数据监护模型的SaaS层应采用公有云部署模型。数据收集和数据处理工作要求云计算提供量身定制的服务功能和非常稳定的服务质量，而数据保存工作要求云计算能够切实保障数据安全。私有云部署在用户数据中心的防火墙内，能够提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制，而且不会冲击用户已有的业务流程。因此，基于云计算的数据监护模型的PaaS层适宜采用私有云部署模型。上述公有云和私有云的基础设施共同构成了基于云计算的数据监护模型的IaaS层，并且公有云和私有云具有统一的接口标准，保证服务的无缝迁移，即IaaS层采用混合云部署模型。
四、基于云计算的数据监护案例
SRF项目：英国南安普顿大学的SRF项目，针对科学研究工作集成了许多已有的协作型数据管理工具，并将这些工具部署到一个共享的虚拟云平台上，以SaaS的方式提供服务。SRF工具最大的特点是能够在网络日志中自动或者手工创建和共享实验数据。例如，SRF的一款代理软件能够植入实验仪器和计算机，自动抽取仪器在实验过程中记录的数据，并转换为XML格式，然后以博客的形式发布以实现协作复用。通过博客发布平台实现实验过程、实验数据、实验分析的互联，组织实验数据记录，构建实验、实验数据、实验设备之间的关联关系。在数据监护生命周期中，SRF工具主要用于接收和抽取数据，以保证实验数据在上传至云的过程中会被格式化成标准格式。
Data Flow项目：牛津大学的Data Flow项目，旨在创建免费的云托管Data Stage和Data Bank，以便于管理、保存、发布研究数据。其中，Data Stage以在用户电脑上运行映射驱动器的方式，提供研究组水平的、安全的“本地”文件管理环境。另外，Data Stage还提供数据的网络获取和在线存储服务，用户通过访问控制程序的认证之后，即可以访问私人、共享、协作、公众和公共数据目录。Data Bank是一种虚拟化的、基于云部署的机构研究数据仓储。机构可以选择将Data Bank部署在Eduserv教育云或者机构自己的基础设施中。Data Bank还具备包括数据抽取、储存、长期保存、访问在内的一系列数据监护功能。
Kindura项目：伦敦国王学院的Kindura项目，是一个基于混合云部署模型的科学数据管理试点项目，提供基于存储的数据管理服务和基于计算的数据处理服务。Kindura项目通过DuraSpace推出的托管云服务一DuraCloud，将本地服务与各种云服务相衔接。用户利用DuraCloud提供的统一界面，即可享受一站式数据存取服务。Kindura项目通过部署于服务器上的规则引擎，以及面向规则的集成数据管理系统(iRODS)的规则库，决定具体数据存储在本地还是存储于云端：二进制对象存储在云端，元数据和Fedora对象存储在本地。l9Kindura项目证明，混合云能够有效节省数据监护成本，并且能够更加高效地利用本地存储库，提升数据处理能力。
大数据云计算区别范文第3篇
摘 要：在有效解决大数据应用以及运行问题的措施中，基于云计算的大数据分析体系是主要策略。云计算应用技术处于大数据分析的重要环节中，在对大数据进行分析的流程中不可或缺。云计算技术能够使数据分析更加简单、快捷，而且能够使大数据分析的针对性和有效性大大提高，形成整个数据分析中各个环节的推动力;在大数据处理方面，云计算技术能够在一定程度上缩短数据处理时间，提高数据处理效率，增强系统响应的敏锐性。本文论述了大数据的基本处理流程，研究了云计算技术在大数据分析中的主要作用，从并行处理技术、存储与访问技术两个方面探究大数据分析流程优化技术。
关键词：云计算;大数据;数据分析;流程优化
Research on Big Data Analysis and Optimization Technology Based on Cloud Computing
ZHU Peipei
（Henan Information Consulting Design and Research Co.，Ltd.，Zhengzhou 450008，China）
0 引 言
在當今科技化迅速发展并全面普及的时代，云计算技术的研究与应用、大数据分析技术都是业界关注的热点问题;云计算从核心技术与应用场景等方面，都处在快速发展阶段，所涉及的数据资源也备受关注。信息化、网络化在各个领域中的应用，产生了大量数据信息，为了从大量数据中提取所需要的各类信息，对大数据的分析必不可少。为了进一步优化升级大数据分析流程，需要逐渐将云计算技术引入到大数据分析流程中，从而缩短海量数据处理花费的时间，提高数据分析的质量与效率，提升数据分析与处理系统的响应能力。在充分应用云计算技术的基础上，加强探究对大数据分析流程进行优化的路径，对信息技术的发展意义极其重大。
由于数据规模巨大，传统数据的存储与分析系统的容量已经难以满足大数据分析的要求，需要探究新的解决方案。以企业大数据分析为例，企业相关人员希望能够通过分析大数据，使潜在的商业价值被发掘出来，从而更好地提高自身产品的品质与服务的质量。在大数据分析的过程中，需要综合利用无线数据技术、高性能计算技术、高级数据库技术以及移动互联技术。数据存储技术的不断发展，大大降低了数据存储的费用开销。借助云计算技术，在大数据分析过程中能够更加容易地获得强大的计算能力;在大数据管理方面，相关技术灵活多样，各类技术都为大数据分析提供了良好的技术支持，如NewSQL、NoSQL、Hadoop以及图形数据库等。
1 大数据及其基本处理流程分析
从数据规模来看，大数据是海量数据，利用传统的数据处理方法和手段难以对大数据进行处理，需要借助高端信息处理方法与技术，在有限时间内对海量数据进行感知、获取、加工、管理、处理和共享应用。通常情况下，大数据呈现体量大、模态多样、生成快速、高价值、低密度的显著特点。对传统数据处理方法与技术进行升级，可以形成大数据技术。云计算技术出现后，逐渐产生较多的云计算技术平台，成为大数据处理的技术服务平台，给大数据处理流程优化带来较大便利。一般情况下，可以将大数据处理流程划分为数据采集、数据处理和集成、数据分析、数据解释。在数据采集过程中，全面采集各个端口的数据信息，并实现数据的预处理，使数据格式统一化，方便后续进行数据分析与计算，数据分析结果可以通过可视化手段传递到用户端。
数据采集阶段。由于互联网技术的快速发展与广泛应用，数据来源十分广泛，增加了较多数据生产的环节，使数据产出量得到较大幅度的提升，数据之间的关联更加紧密，复杂度不断增加，在数据采集精度和采集速度方面提出了更高要求。因此，需要进一步优化升级传统数据的整合处理技术，利用相关方法与技术，在短时间内将海量复杂数据进行快速简化处理，提高数据处理、整合和利用的水平，从而更好地为用户提供数据服务。在当前形势下，随着信息量的不断增大，如果继续单一依靠传统大数据处理技术，将难以应对海量数据带来的挑战。因此，企业迫切需要全面整合数据处理流程，研究更加有效的优化处理技术，从而使数据资源的利用价值和服务效能得到提升。
在大数据处理基本流程体系中，不同运行阶段的要求不同。在数据处理与集成阶段采用去噪、格式化等方式进行数据预处理，采用统一的数据结构，预处理前一阶段的采集数据。由于数据类型比较复杂，需要除去较多无效数据，转化为统一的数据格式，以便更好地利用。通常情况下，可以通过设计过滤器等方式，将无效数据去除，转化为有效数据。在数据分析阶段，根据不同的数据应用需求和价值功能方向、应用数据挖掘工具或者数据仓库工具，进一步分析原始的采集数据和整理的数据。在数据分析方面，有较多大数据分析服务商，能够提供专业的支撑产品和服务软件，对数据进行全面深度分析。在数据显示方面，当数据量不断增大时，数据分析结果输出无法通过传统模式进行展现，利用数据可视化技术，能够为数据解释和直观展现提供技术支持，向用户直观形象地展示数据分析结果，从而提高数据深度利用价值。
2 云计算与大数据分析
云计算是为了更好地服务互联网，设置的一种增加、使用与交付模式，利用互联网提供动态且易扩展的虚拟化资源，是一种按使用量付费的模式;用户根据自身需求进行访问、获取、利用资源。在大数据处理流程中，数据分析是最重要的部分，体现了数据的价值。基于大数据的数据分析是指利用相关方法与技术快速整合、深度处理获取的海量数据。作为大数据分析的重要支撑平台，云计算技术能够为大数据分析提供具有较强扩展性、经济性的存储和计算资源，奠定深度应用的基础。总体来看，大数据技术是云计算的拓展与延伸，从大数据的采集、储存、处理与应用，需要应用大量的技术;随着数据的快速变化，信息量日益膨胀，采用云计算的方式进行大数据分析，需要升级数据通信宽带，加强建设云资源，从而确保不断增强数据整合体系功能，满足社会发展要求。基于云计算的大数据分析，将云计算与大数据分析融合，优势主要体现在两个方面：能够借助云计算虚拟化环境，与用户的业务需求结合起来，深度优化配置各类资源，从而使大数据的可扩展性得到提升;进一步细化数据分析力度，提升数据本身的挖掘价值，有助于降低数据分析成本，全面提升硬软件设施利用率。
3 大数据分析流程中并行处理技术的优化路径
3.1 大数据逻辑分析的优化
在大数据分析中，按照逻辑关系将具体问题分解为各个要素，通过比较，对各个要素的影响因子进行评判，通过对影响因子的影响程度高低进行排序，从而分清主要影响因素和次要影响因素，经过推理，得到各个要素之间的关系，汇总分析结果，从而揭示问题本质规律。要优化逻辑分析思路，利用云计算技术对数据处理模型进行构建，对海量数据的分析任务进行分解，并行处理海量数据，并汇总计算处理结果，从而完成大数据分析任务。因此，从逻辑分析技术的角度来看，在大数据分析中利用云计算技术架构进行逻辑分析具有可行性。
3.2 数据管理架构的优化
在云计算模式下，分布式调度器、分布式锁服务、GFS文件系统能够优化升级数据管理架构。GFS文件对海量数据进行贮存，分布式锁服务能够管理、处理服务器以及元数据的信息。在主服务器监控方面，通过BigTable进行优化，扩展分布式存储系统，使其效能得到最大程度的发挥。监控分布式锁服务中的目录，从而实现负载均衡处理。在子表服务器存储系统中，依据时间的远近来处理数据，实现优化子表服务器存储系统。
3.3 数据模型组织结构的优化
对数据模型组织结构利用云计算技术进行优化时，以分布式多维映射表设计BigTable，实现优化数据模型组织结构。
4 大数据分析流程中存储与访问技术的优化路径分析
4.1 数据流以及控制流的分离
存储与访问是基于云计算的大数据分析流程的关键环节，利用GFS文件系统，操作数据流和数据库。将GFS文件系统节点做成控制集群，分析数据源头。同时，将应用程序访问链接设置在客户端，以库文件形式为主。在GFS集群中，数据操作大小为64MB，在整个文件系统中进行数据操作;为了方便操作，需要对数据块设置相同的索引号。集群中的数据块经过上述流程环节，向客户端统一发送引入信息。客户端收到信息，执行存储与读写等操作，该过程完成了服务器和客户端之间的联系。在一定幅度下，降低主控服务器的负荷载量，还能够多种数据块进行同时访问。
4.2 不缓存数据的优化
由于存在磁盘性能缺陷，文件系统需要频繁访问磁盘，产生大量缓存数据，降低了系统的操作性能，访问速度下降。利于云计算技术构建GFS文件系统，不缓存数据操作，提高文件系统性能。在GFS文件系统中，在内存中存储需要操作的文件块，当该文件块首次被用户访问时，系统先从磁盘中读取文件块，之后用户每次访问该文件块，可直接读取缓存，从而提高系统读、写操作的性能。
5 结 论
充分利用云计算技术，优化大数据分析流程，需要与大数据分析整体处理程序的具体要求相结合;对运行规律进行总结，对并行处理、数据存储与访问、组织与管理等方面不断探索，与未来发展和用户实际需求相结合;利用有效的系统快速整合处理海量信息，从而进一步提升大数据信息储存的价值，使数据资源应有的功能充分发挥出来。在优化设计过程中，要充分考虑现实需求、运行环境等各方面的因素，加强培训操作人员，实现理念与技术的有效融合，利用云计算技术，使大数据高效处理与利用的價值不断提高，从而推动数据的发展。
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作者简介：朱培佩（1984-），男，汉族，河南周口人，项目管理人员，硕士，研究方向：大数据研究。
大数据云计算区别范文第4篇
一、大数据技术的简介
在正常的教育中, 最常见的就是对数据的处理, 而对数据的处理快慢决定着教育的水平和效率。在现在这个信息化的社会中, 数据的爆炸式增长导致对数据的处理速度上变得缓慢, 在这种情况下, 大数据的实行就是必要的。大数据是对繁琐的数据进行专业化, 精确化处理的一门技术, 大数据可以有效地提高效率, 可以对数据进行分析, 提高了教育水平[1]。近年来, 人民生活水平的提高, 人们不再跟以前一样接受很少的数据, 随着智能手机, 电脑的大量普及, 现在我们生活中的大多数人都在接受着大数据, 大数据的使用可以提高人们的生活水平, 和办事效率。大数据的优势在于: (1) 处理速度快, 远远领先于普通的处理方式。 (2) 处理的数据类型多且可以处理很多繁琐的数据, 这点是普通的处理方式不能比的。 (3) 处理数据的专业性, 这点是最为重要的, 很多人可能会认为大数据的处理方式对数据的处理上是否精确, 是否正确, 对这种智能化的东西人们总是出现怀疑的心态, 这点完全可以放心, 大数据的处理最后的结果非常的专业, 只要准确的进行操作, 就可以有所收获。
二、云计算的简介
云计算是一种对数据进行整合, 发放的一种模式。云计算可以将处理完的数据进行资源化的处理, 通过网络的形式提供给大家, 让大家进行使用。云计算就相当于一个资源共享池, 里面有着很多种类型的资源供人们使用, 通过使用云计算, 可以将众多繁琐的数据进行资源化, 简单化, 更容易让人们去了解, 学习。更适应于现代人的选择方式[2]。现在的社会跟之前已经不一样了, 在信息化的时代中, 人们现在越来越能接受的事情大多都是通过网络来获取一些资料, 信息, 而不是通过手工去获得, 这也是现代科技的好处, 顺应于这种趋势, 云计算这种模式的流行是时代的必然选择, 这种模式更适合于现代人的生活, 所以会被更多的人所认识并且被推广实行, 实行云计算是必然的。
三、智慧校园
在2010年, 由浙江大学提出了建设智慧校园的概念, 用于让学生学习, 丰富学习生活, 丰富校园文化。在信息化, 数据爆炸的时代中, 在教学方式的改变中就出现了智慧校园这一产物, 基本上, 很多高校、大学中都有智慧空间这一工程。“智慧校园”这一理念是在“智慧地球”这一理念上演变而来的。首先是智慧地球这一理念被各国所接受之后, 在之后提出的智慧校园这一理念也渐渐的被人们所认知, 被很多的大学、高校所赞同, 也被很多高校所执行这一工程, 建设了智慧空间这一工程, 给了学生更多的学习的空间, 这种教学的方式更适应于现代学生的生活, 现代的学生更喜欢的是科技化的生活, 信息化的教学方式, 智慧空间更是将大数据, 云计算都融合在内的一中方式, 里面含有着学校的大概、教学的数据、科技、教学方式、管理方法。可以供学生进行学习参考, 想要成为一个高校就必须拥有一个属于自己学校的一个网络基础设施, 要有一个信息化、数据化的网络平台供学生使用, 现在的社会就是网络化、信息化, 智慧空间恰恰就是符合了这一趋势, 是网络与信息的教育体现。
四、怎样构建智慧校园
建设智慧校园是一个特殊的工程, 这其中有着很多复杂的过程, 首先学生应该有着创新能力, 对创新有着兴趣, 这样才有构建智慧校园的必要性, 如果构建了智慧校园, 学生不去实行, 去体验。那这个方式根本毫无意义, 学生就是学校的根本, 学校的构成就是学生占大多数, 如果学生都不参与进来, 那这项工程将毫无意义。其次, 建设智慧空间、智慧校园需要强大的资源能力, 需要学校的支持, 没有学校的支持, 也是不可能实施这一工程, 这点基本上大多数的学校都可以赞成建设智慧校园, 因为智慧校园的建设对学校的发展有着很大的帮助。智慧校园有着很多的特点:第一, 智慧校园的建设成功后会给学生, 老师提供一个良好的学习环境, 让学生, 老师学习起来更加的舒适方便, 而且在里面学习起来更加的简便、轻松。更加适应现代的节奏生活。第二, 建设智慧校园之后, 可以将学校与网络联系在一起, 让学校变得网络化, 现代化, 让学校当中融入科技, 让学校跟上时代进步的脚步。第三, 构建了智慧校园就想当与构建了一个网络平台, 有了这种网络平台, 可以通过网络与外校进行交流, 与外部进行联系, 相当于为学校的发展又提供了一种方式, 又提供了一个出口。通过智慧校园, 就会解决很多以前很难去解决的或者很复杂的事情, 通过一部手机就可以进行很多对数据的处理, 就可以将复杂的事情变得简单化, 节省更多的时间, 提高资源利用率, 智慧校园是现代科技发展的一个重要产物, 它的出现将会给学校, 学生, 老师, 家长带了很多的变化, 他可以改变学校的教育现状, 可以改变学生的学习兴趣, 可以改变老师的教学方式, 也可以拉近家长与学校之间的距离, 让学校与学生跟老师之间形成关联, 让老师跟学生之间的关系更加的亲近, 这样一来就可以增加学生的学习兴趣, 也可以形成对学生的监督, 让学习的效率更加高。
综上所述, 随着现代社会的不断进步, 信息爆炸的时代到来, 普通的对数据的处理方法已经跟不上时代的进步, 在这种形势下, 大数据的到来就是必然的了, 智慧校园就是应用大数据、云计算、物联网为一体的一种模式, 在这种形势下, 建设智慧校园这一理念是高校所必须做的事情。
摘要：随着社会的不断进步, 科学技术的不断发展, 信息技术的飞速发展, 信息化的时代也马上到来, 在这种情形下, 建设智慧空间, 智慧校园和云计算应用的教育方式就成了很重要的事情, 在大数据的时代下, 建设智慧校园很有必要性。
关键词：智慧校园,大数据,云计算
参考文献
[1] 吉涵宇, 席涛.大数据时代智慧校园的信息可视化设计应用研究[J].包装工程, 2017 (14) :95-100.
大数据云计算区别范文第5篇
一、浅谈云计算
(一) 发展状况
在web2.0时代, 每个人不仅是信息的接收者, 也是信息的产生者。大量的互联网数据的产生, 造成数据的急剧增长, 由此大数据时代到来, 为了处理大数据, 云计算得到了重视。“云计算”概念和理论是由Google提出的, 是谷歌的一种网络应用模式。近些年来, 各大企业以及国家纷纷建立自己的云计算中心, 通过不断创新, 促进了云计算技术的繁荣发展。
(二) 定义
云计算是一种新型的商业计算方式, 把计算任务分布在大量以计算机组成的资源池上, 让不同种应用系统按其需求来获取存储空间、服务和计算能力。也可以说云计算是通过网络依靠需求提供动态增减的一种廉价计算服务。
(三) 优势
云计算是虚拟化、网络存储、将软件作为服务SaaS、将平台作为服务PaaS和将基础设施作为服务IaaS等相关领域概念混合并进一步发展的结果。云计算具有虚拟化、规模庞大、高可靠性、动态增减、通用性、按需服务和低成本的特点。
二、何为虚拟化
(一) 发展状况
虚拟化技术最早源于大型机, 在20世纪60年代, IBM就首先实现了虚拟化, 作为对其大型机进行逻辑分区以形成若干独立虚拟机的一种技术。但在20世纪80年代, 由于分布式计算的兴起, 虚拟化技术就被人们所弃用。近些年来, 随着大数据时代到来, 云计算技术兴起, 虚拟化作为云计算的主要支撑技术之一, 得到了极大重视。
(二) 定义
虚拟化是对资源的逻辑抽象、重新分配、彼此分隔和管理的一个过程。虚拟化的定义至今都没有统一的标准, 但都包括以下几个方面: (1) 虚拟化的对象是物理资源; (2) 虚拟出的物理资源都有着统一的逻辑表示, 这种逻辑表示能够提供给用户与被虚拟的物理资源大部分相同的功能; (3) 通过一系列虚拟化, 使得资源不受物理资源的限制, 由此可以提高资源的利用率。
(三) 优势
虚拟化的优势体现在以下几个方面: (1) 能解决不同种类服务器之间的兼容性问题; (2) 可以提高IT设备的利用率; (3) 能在一个具体的软硬件环境下模拟出另一个不同的软硬件环境; (4) 可以节约潜在的成本, 如机房用地、电力花费、机房温度控制。
三、云计算与虚拟化之互为补充
云计算包含了许多核心技术理念, 其中虚拟化是云计算的基础, 是云计算技术得以实现的最重要技术。通过虚拟化技术可以将各种软硬件资源进行虚拟化, 并归入云计算管理平台进行使用和管理。这样一来这些由IT能力转换的逻辑资源可以通过网络像水、电一样提供给用户, 以此来实现云计算的最终目标。虚拟化技术是云计算技术的重要组成部分, 作为将各种IT基础设施资源充分整合和高效利用的关键。从虚拟化的本质上出发, 它的目的就是对技术资料的最充分利用。虚拟化是云计算系统中最重要的支撑技术之一, 虚拟化将数据和应用程序以不同方式展现, 有助于使用者、开发以及维护人员方便使用、开发和维护这些数据和程序。一旦使用云计算来运行业务, 通过简化管理过程和提高利用率来降低成本, 就能够为虚拟化平台带来不少效益。云计算与虚拟化是紧密联系的, 但虚拟化对于云计算来说是可有可无的。云计算把各种IT资源以服务的方式向广大用户提供, 相反虚拟化自身却不能为用户提供服务。没有本身服务层, 就不能提供计算服务。云计算系统就准许各终端用户自己提供其应用程序、服务器以及包含虚拟化在内的其他资源, 这反过来又能为企业提供便利, 但这仍需企业为用户提供虚拟机。云计算解决方案通过使用虚拟化技术使得IT资源的部署更加方便灵活, 反过来虚拟化方案中也可以引进云计算技术, 为互联网用户提供按需使用的服务和IT资源。在一些特殊业务中, 虚拟化和云计算是不可分割的, 只有两项技术共同应用, 才能使服务顺利进行。
四、云计算中应用的核心虚拟化技术
(一) CPU虚拟化
CPU虚拟化是把物理CPU抽象为逻辑上的CPU, 以此来负载使用计算能力。VMware提供的CPU虚拟化技术是将多个操作系统同时运行在一台物理服务器上。通过整合服务器来高效利用CPU, 可以给企业以及用户带来极大效益。多个服务器同时运用, 都以为独占CPU, 其实是它们在共享CPU, 这是CPU虚拟化与其他虚拟化形式不同的地方。
(二) 存储虚拟化
存储虚拟化可以使用不同种存储设备来为大规模的设备建立虚拟化镜像, 这可以为企业提供超大的存储空间, 提高系统整体的可靠性, 使企业对数据的存储更加方便灵活。许多公司在收集、整理和分析数据的时候, 通过云计算的存储虚拟化技术可以同时使多位用户访问相同的物理空间, 这是一种更加高效的存储方式。
五、总结
在大数据时代背景下, 数据即是商机, 如何挖掘有用信息, 其中云计算与虚拟化技术必不可少。在这样的背景下, 云计算与虚拟化技术引起了全世界企业的关注, 未来将会吸引更多的企业加入其中。把握好两者之间的关系, 合理运用两者实现优势互补, 才能在未来的商业战场上赢得一席之地。
摘要：作为“大数据时代”的关键技术, 云计算与虚拟化已成为当今信息科技领域最受关注的技术。但是仍然有大部分人对云计算和虚拟化的概念理解不清楚, 以为虚拟化就是云计算。本文通过对云计算和虚拟化的发展状况以及内容的详细阐述, 引出两者之间的关系:虚拟化技术是云计算的重要组成成分, 云计算为虚拟化技术提供用武之地, 两者互为补充, 密切相关, 协同发展。
关键词：大数据,云计算,虚拟化,关系
参考文献
[1] 熊洁.虚拟化技术在云计算中的应用[J].电脑编程技巧与维护, 2016 (01) :53-54.
大数据云计算区别范文第6篇
近年来, 随着经济社会的不断发展, 各行业产生的信息数据呈指数级别增加, 传感技术、云计算、互联网等信息技术在各领域的应用也愈加广泛, 人们的生产生活都与大数据产生密不可分的联系。因此在现阶段加强对于大数据云计算环境下会计工作的研究具有重要的现实意义, 能够更加全面掌握大数据云计算的环境特点及其对会计工作的挑战, 从而制定针对性应对措施, 更好的保障会计工作的质量, 实现会计工作的升级转型, 促进会计行业的长远发展。
2 大数据云计算环境简介
目前国际上关于大数据的定义是指在数据的获取存储、管理分析等方面都远超传统工具能力范围的数据集合。云计算则是一种全新的计算资源分配使用模式, 具备强大的存储计算能力。云计算与大数据是密不可分的, 只有在云计算的架构平台上才能完成大数据运算, 发挥大数据的作用。目前大数据云计算主要呈现为数据规模大、信息种类多、数据处理速度快和数据价值密度低等四个特征。云计算的作用不仅仅是对大数据信息进行存储整理, 更加重要的是对大数据进行深层次、专业化的处理, 挖掘数据背后的巨大价值。
3 大数据环境下对会计工作的挑战
3.1 会计信息结构更加复杂
在传统模式下会计工作, 主要是针对结构化的数据进行分析, 而且对于数据的真实性、精确性的要求极高, 这也是会计工作的基本要求。但是大数据中包括结构化和非结构化数据, 在大数据环境下, 非结构化数据所占的比重越来越高, 利用大数据技术能够对两种类型的数据进行融合, 通过对海量数据的分析得出数据间的联系, 进而对企业的经营态势进行分析评判, 进而影响到公司决策。而且大数据云计算环境下, 非结构数据中会存在非绝对精确的数据, 这些都有传统模式下会计工作的基本要求相冲突, 整个会计工作涉及的数据信息结构愈加复杂。这就需要会计人员在数据的精准性和相关性之间权衡。
3.2 多元化的会计信息计量属性及货币计量
传统模式下财务会计信息计量属性的基本框架是历史成本, 在大数据云计算环境下, 公允价值等计量属性也逐渐在财务会计信息工作中应用, 主要原因是在大数据云计算环境下, 数据信息传播愈加广泛、愈加开放, 一方面是公允价值的确定更加透明, 另一方面是公允价值的互相印证不断强化, 从而使得公允价值的可靠性和可信性显著提高。
同时大数据也会影响到会计工作的货币计量, 传统模式下会计信息系统主要是利用货币来计量反映企业已经发生的经济事项, 而大数据云计算环境下回引入数量、时间等计量单位, 不再是单一应用货币进行计量, 这就会对会计工作的基本假设造成冲击。
3.3 会计人员职能的转变
在大数据云计算环境下, 会计人员不再只是进行基础的会计单据的审核、记录、整理归档等基础工作。借助大数据、互联网等相关技术, 财务部门会汇总大量的与企业相关的数据, 财务部门的职能会逐渐转变为对数据的分析应用, 甚至更多的进行非财务工作, 比如通过数据分析为其他部门的工作提供支撑参考, 财务人员的知识结构也要随之提升。
4 应对大数据云计算环境的措施
4.1 建立完善的规章制度
在企业经营发展中, 财务会计数据具有明显的独占性, 而且属于企业的秘密数据, 但是在互联网大数据背景下, 强调各种数据信息的融合共享。面对这种矛盾冲突需要国家相关部门制定相应的规章制度, 对网络环境、信息传播以及企业的财务会计工作进行规范指导, 在维护企业信息安全的基础上鼓励更大规模的数据共享, 促进大数据云计算的发展。
4.2 强化软硬件建设
大数据云计算环境下涉及的数据信息更加丰富, 对于会计工作的软硬件系统的要求会更加严格, 因此必须强化基础软硬件的建设, 为大数据云计算背景下会计工作的开展奠定基础。其中软件方面主要包括会计财务核算系统、财务分析预测系统、财务研判决策系统和会计信息核心数据库的建设, 而硬件方面主要是指云计算平台、数据存储及处理设施、互联网传输渠道以及安全设施的建设等。
4.3 优化机构, 提升人员技能
根据企业发展实际情况, 结合大数据云计算的特点, 对企业会计工作的相关机构进行优化, 建设与企业网络数据相关的监管部门, 对企业运营中涉及的数据、网络等虚拟设施的运行以及会计数据的存储、应用、共享、传输等进行有效的监管。要加强对于企业会计人员的专业培训, 在提升会计技能的同时强化对于大数据、云计算、互联网等技术的学习, 掌握更加全面的数据分析能力, 全面提升整个财务会计队伍的综合素质。
5 结语
通过本文的分析可知, 加强对于大数据云计算环境下会计工作的研究具有重要的作用。大数据云计算会对传统的会计工作造成巨大的冲击, 本文提出的几项措施能够有效应对大数据云计算环境下对于会计工作的挑战。随着大数据云计算的不断发展, 对于会计工作的要求会更加严格、多样化, 这就需要会计人员不断提升自身综合素质, 积极应对挑战, 为企业创造更大的价值。
摘要：本文主要研究大数据云计算环境对会计工作的挑战及应对措施, 首先对大数据云计算环境的基本特征进行简单介绍, 了解大数据云计算环境的基本情况, 重点分析大数据环境下对会计工作的挑战, 在此基础上深入研究会计工作应对大数据云计算环境的措施。希望通过本文的研究能够更加深刻地认识大数据云计算环境下会计工作面临的挑战, 同时也为后期更好地开展会计工作、应对挑战提供参考。
关键词：大数据,云计算,会计工作
参考文献
[1] 殷娅敬.大数据时代管理会计工作的变革探讨[J].现代经济信息, 2017 (28) .
[2] 刘钰辰, 王学香, 任顺娟.对大数据时代管理会计工作变革的思考[J].新经济, 2016 (5) .