云计算在大数据中的应用探析
云计算技术在数据存储和计算中的应用
云计算技术在数据存储和计算中的应用随着信息化时代的不断发展，各行各业都离不开信息技术的支持。
数据的存储和计算是信息化建设的基础，而云计算技术的出现，进一步扩大了数据存储和计算的范围，提升了信息技术的效率。
本文就介绍一下云计算技术在数据存储和计算中的应用。
1. 云存储技术云存储技术是指将数据存储在云端服务器上，用户通过互联网进行访问和管理。
相比于传统的本地存储方式，云存储具有以下优点：（1）数据安全性高。
云存储服务商通常采用多层安全防护机制，保护用户数据的安全性；（2）容量无限制。
云存储服务商通常提供灵活的空间扩展服务，用户可以根据自己的需求随时进行升级；（3）管理便利。
云存储可以通过网络进行访问和管理，无需另外花费时间和精力进行维护；（4）成本低廉。
云存储服务商通常采用按需付费的方式，用户只需按实际使用情况进行支付，不用承担过高成本。
云存储技术在各行各业都有着广泛应用。
例如，企业可以将自己的重要数据备份在云端，并随时对其进行访问、备份和恢复；个人用户也可以借助云存储服务来存储自己的照片、视频等大文件，避免因本地存储空间不足而导致数据丢失。
2. 虚拟机技术虚拟机技术是指将一台物理计算机拆分成多个逻辑计算机的技术。
通过虚拟化技术，可以实现一台服务器同时运行多个操作系统和应用程序，从而提高计算资源的利用率，降低计算成本。
虚拟机技术在云计算领域中应用广泛。
云计算服务商可以通过虚拟化技术，将一台物理服务器拆分成多个虚拟服务器，并将其作为云计算资源向用户提供。
用户可以根据自己的需求，选择需要的虚拟服务器进行使用。
另外，虚拟机技术还可以实现对应用程序的隔离和安全保护。
通过将应用程序运行在不同的虚拟机中，可以有效地隔离不同的应用程序，避免因一个应用程序的崩溃而影响其他应用程序的正常运行。
同时，虚拟机技术还可以实现对用户数据的隔离和保护，提高数据安全性。
3. 大数据技术大数据技术是指针对大数据量、高速度和多样化数据进行的存储、处理和分析技术。
云计算和大数据在互联网行业中的应用
云计算和大数据在互联网行业中的应用随着互联网的快速发展，云计算和大数据技术逐渐成为互联网行业的核心应用。
云计算通过将计算资源和服务提供给用户，实现了资源的共享和高效利用；而大数据则通过收集、存储和分析海量数据，为企业提供了更准确的决策依据。
本文将探讨云计算和大数据在互联网行业中的应用，并分析其带来的益处。
一、云计算在互联网行业中的应用1. 云存储和备份云存储是云计算的重要应用之一，它通过将数据存储在云端服务器上，实现了数据的远程访问和备份。
互联网行业中的许多企业都将重要数据存储在云端，以确保数据的安全性和可靠性。
同时，云存储还可以实现数据的共享和协作，提高工作效率。
2. 云计算平台云计算平台是互联网行业中常用的工具，它提供了一系列的计算资源和服务，包括虚拟机、数据库、网络等。
互联网企业可以根据自身需求选择合适的云计算平台，以降低成本、提高效率。
例如，云计算平台可以帮助企业快速部署和扩展应用程序，提供高可用性和弹性的计算资源。
3. 云计算服务云计算服务是互联网行业中常用的服务之一，它包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
互联网企业可以通过使用云计算服务，将计算资源和服务外包给云服务提供商，从而降低成本、提高效率。
例如，企业可以使用云计算服务来搭建和管理自己的网站、应用程序等。
二、大数据在互联网行业中的应用1. 数据分析和挖掘大数据技术可以帮助互联网企业分析和挖掘海量数据，从中发现有价值的信息和规律。
通过对用户行为、市场趋势等数据的分析，企业可以更好地了解用户需求，优化产品和服务。
同时，大数据技术还可以帮助企业预测市场走向，制定更准确的营销策略。
2. 个性化推荐大数据技术可以根据用户的历史行为和偏好，为其推荐个性化的产品和服务。
互联网企业可以通过分析用户的浏览记录、购买记录等数据，为用户提供更符合其需求的推荐结果。
个性化推荐不仅可以提高用户的满意度，还可以提高企业的销售额和市场份额。
云计算在大数据分析中的应用研究
云计算在大数据分析中的应用研究随着互联网的快速发展，网络数据量快速增加，这些海量的数据既包含着重要的商业信息，也包含着日常生活的点滴记录。
如何从这些数据中提取有效的信息和知识，通过分析和挖掘数据的内在规律，实现对商业活动和社会发展的有效支持和预测，成为各个领域信息处理和决策制定的重要环节。
而云计算作为一种强大的计算和存储平台，正成为大数据分析的重要工具和支撑环境。
一、云计算的优势云计算是一种以互联网为基础的计算模式，将数据和计算资源从传统的本地计算机迁移到互联网上的服务器集群，同时提供超大规模的无限资源，这为大数据的分析和挖掘提供了强大的支持和便利。
与传统的本地计算机相比，云计算有以下优势：1.强大的计算能力：云计算平台提供了高性能的计算资源，可以支撑高速、高效的大数据分析运算。
2.灵活的存储方式：云计算采用分布式的存储方式，数据可以随时上传、下载和备份，而且可以快速地扩容和缩小存储空间。
3.灵活的付费方式：云计算的付费方式灵活多样，可以按照需要选择合适的计费模式，买单独的计算、存储资源，不必把不必要的硬件运维成本强行加入到公司的财务支出中。
二、大数据分析的应用大数据分析是指对海量数据进行挖掘、分析、处理的过程，通过发掘数据的规律和知识来支撑决策制定和商业发展。
现代大数据分析应用十分广泛，包括以下几个方面：1.金融领域：金融领域需要进行大量的交易数据分析、资产风险评估、投资者行为模式分析等，利用大数据分析技术可以帮助业内人员更好地了解金融市场的格局和变化，并制定出更加合理的投资策略。
2.医疗领域：医疗领域需要进行大量的药品试验数据分析、医院运营数据分析、医疗保险业务分析等。
通过大数据分析技术，可以帮助医疗人员更好地了解疾病状况、掌握医疗行业趋势，同时可以帮助政府更好地监管医疗市场。
3.电商领域：电商领域需要进行大量的消费者行为模式分析、产品销售模式分析等。
通过大数据分析技术，可以帮助企业了解消费者需求及市场趋势，以更好地制定营销策略和发展战略。
《云计算与大数据技术及其应用》的阅读感悟
在当今数字化时代，云计算和大数据技术已经成为各行各业的核心。
随着互联网的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，传统的存储和处理方式已经无法满足需求。
云计算和大数据技术的出现成为了解决这一难题的利器。
让我们来谈谈云计算。
云计算基于互联网，通过将数据存储在远程的服务器上，实现了数据的集中管理和共享。
我个人认为，云计算的最大优势在于它的灵活性和可扩展性。
无论是个人用户还是企业，都可以根据自己的需求选择合适的云计算方案，减少了对硬件设备的依赖性。
云计算还可以帮助用户降低成本，提高效率，提供更加便捷的服务。
正是基于这些优势，云计算技术已经被广泛应用于各个领域，如云存储、云数据库、云安全等，极大地促进了数字化进程的发展。
接下来，让我们转而讨论大数据技术。
大数据技术是指处理和分析海量、多样化、实时的数据的技术方法和工具。
在我看来，大数据技术的最大价值在于它的潜在能力。
大数据技术不仅可以帮助我们发现数据中隐藏的规律和价值，而且能够为企业提供更加深入的洞察力，促进决策的科学化和精确化。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场需求、用户行为、产品性能等方面的信息，为产品研发、市场营销、客户服务等提供有力支持。
在实际应用中，云计算和大数据技术常常相互结合，产生协同效应。
通过云计算评台，大数据的处理和分析变得更加灵活和高效，为企业提供了更大的发展空间。
在医疗保健领域，云计算和大数据技术的结合可以实现健康数据的跨评台共享和分析，促进精准医疗的发展；在工业制造领域，大数据分析可以帮助企业优化生产流程、提高产品质量，而云计算则可以为数据的存储和管理提供更加便捷的解决方案。
云计算和大数据技术的发展为各个领域的数字化转型提供了有力支持。
在这个不断变化的时代，我们无法预测未来将会出现怎样的新技术和新模式，但可以确定的是，云计算和大数据技术的重要性将会继续增加，它们将成为推动数字经济发展的重要引擎。
在写作这篇文章的过程中，我深刻体会到了云计算和大数据技术对我们生活和工作的深远影响。
软件工程中的云计算与大数据技术
软件工程中的云计算与大数据技术云计算与大数据技术在软件工程中的应用云计算和大数据技术是当今软件工程领域中发展迅速并正在广泛应用的两大技术。
云计算作为一种虚拟化、无边界的计算模式，以其高效性和灵活性成为软件工程师们解决各种计算需求的首选技术。
同时，大数据技术则致力于处理和分析大规模的数据集，为软件工程提供了更深入的数据洞察力和更精确的决策支持。
本文将探讨云计算和大数据技术在软件工程领域中的应用，并着重讨论它们带来的优势与挑战。
一、云计算技术在软件工程中的应用云计算技术提供了一种基于网络的虚拟化环境，使得软件工程师可以通过云平台实现软硬件资源的共享和灵活扩展。
以下是云计算技术在软件工程中的几个典型应用场景。
1. 弹性计算与资源管理云计算技术允许软件工程师根据应用需求动态调整计算资源，实现弹性资源管理。
通过云平台提供的虚拟机技术，软件工程师可以快速创建和释放计算实例，以适应不同的负载情况。
这样，在面对突发的计算压力时，软件系统可以自动扩容，提高了整体的计算能力和性能。
2. 平台即服务（PaaS）PaaS是云计算的一种服务模式，提供了软件开发、测试和部署的平台环境。
软件工程师可以通过PaaS平台获得一系列的开发工具和资源，简化软件开发流程。
同时，PaaS平台还提供了自动化的部署和扩展机制，使得软件工程师可以更便捷地将应用部署到云上，并根据需求进行水平扩展。
3. 容器化技术容器化技术是云计算的重要组成部分，它可以将应用及其依赖项打包为独立的容器，实现快速部署和运行。
软件工程师可以使用容器化技术将应用程序和运行环境打包成一个独立的容器镜像，以实现应用程序的一致性和可移植性。
通过容器编排工具，软件工程师可以轻松管理大规模容器集群，实现弹性计算和高可用性。
二、大数据技术在软件工程中的应用大数据技术旨在处理和分析海量、复杂和高维度的数据，为软件工程提供了更多的数据支持和业务洞察。
下面介绍了大数据技术在软件工程领域中的几个典型应用情景。
云计算在大数据应用中的作用分析
云计算在大数据应用中的作用分析随着数据规模的快速增长，数据管理变得越来越复杂。
大数据问题不断浮现，因此需要一种新的技术来解决大数据存储、处理和分析的问题。
云计算技术应用于大数据中，可以解决这些问题，并提供更高效的数据管理和分析，本文将分别从云计算的定义、主要特征、与大数据的关系等方面进行分析。
一、云计算的定义和主要特征云计算是一种基于互联网，通过按需提供的计算资源来共享计算机资源、软件和信息的服务。
在云计算中，用户可以根据自己的需求，通过互联网连接，获得所需的计算机资源和存储空间，而不需要购买或维护自己的硬件和软件设备。
主要特征包括：1. 按需自助服务。
用户可以按照自己的需求随时、自主地获得所需的服务。
2. 宽带网络接入。
云计算提供高速、可靠的网络访问，可以满足各种数据传输和处理要求。
3. 快速弹性扩展。
根据用户的需求，云计算可以通过简单的操作实现硬件和软件资源的快速增加或减少。
4. 资源共享。
通过云计算可以共享硬件和软件等资源，实现资源的动态管理和分配。
5. 持续服务创新。
云计算服务提供商要不断地推陈出新，不断提高服务质量，以满足用户的需求。
二、云计算与大数据的关系云计算服务与大数据紧密结合，可以为企业、机构、个人提供高效的数据存储、处理和分析服务，解决了大数据应用中的难题。
1. 大数据存储大数据存储是大数据处理和分析的前提条件，云存储技术的应用能够解决大数据存储所面临的挑战。
传统的存储方式需要大量的物理存储空间，而且存储器数量巨大，质量参差不齐，管理难度大。
而通过云存储，可以提供更加可靠、便捷的存储服务，同时缩短了存储的时间和成本。
2. 大数据处理大数据处理需要海量的计算资源，需要快速处理复杂的数据模型。
然而，传统的计算机处理速度有限，无法满足大数据处理和分析的要求。
云计算可以通过弹性计算等技术，基于云计算平台快速处理大规模的数据信息，同时可以降低IT基础设施的成本，促进大数据的处理与分析。
云计算在大数据应用中的作用与影响
云计算在大数据应用中的作用与影响随着物联网、机器学习、人工智能等技术进步，数据的数量呈现出爆炸式增长。
面对如此庞大的数据量，如何快速、高效地处理数据成了亟待解决的问题。
在这种情况下，云计算技术应运而生。
一、云计算技术简介云计算技术（Cloud Computing）是指通过网络以及各种设备来提供按需的计算资源，包括计算机服务器、存储设备、应用程序等。
用户可以通过云平台提供商购买需要的计算资源，无需拥有自己的硬件设备来实现本地应用程序的部署和维护。
在云计算技术中，数据存储在云中，并由云提供商来进行管理和维护，用户可以通过网络访问这些数据。
云计算技术的优点在于可以轻松地扩展计算能力，提高处理速度和效率等。
二、大数据与云计算的结合大数据是指一种规模巨大、运行速度快，并涉及多个领域的数据集合。
大数据的应用范围十分广泛，覆盖了商业、科研、医疗等多个领域。
但是由于数据量太大，如果采用传统的数据处理方法，处理速度会十分缓慢。
因此，云计算技术的出现为大数据的处理提供了更加高效、便捷的方法。
在传统的数据处理方式中，数据需要存储在各自的服务器或者电脑中。
而随着数据量的不断增加，批量数据处理需要投入大量的时间和资源。
如果借助云计算技术，那么大数据可以通过云平台提供商的存储和处理能力来分布式处理。
这将使得数据的处理速度大大提高，同时也不会占用每个设备的存储资源。
三、云计算在大数据处理中的优势1. 处理速度快传统的数据处理方式需要在本地运行，而这些设备的计算能力、存储能力都是有限制的。
而云平台提供商通过在云中部署多台服务器，可以实现分布式计算，大幅提高了处理速度。
例如，百度云处理速度可以达到秒杀本地计算机的级别，大大节省了处理数据的时间成本。
2. 弹性可调云计算技术的另一个优势在于可以根据用户需要来动态分配计算和存储资源，用户不需要拥有自己的硬件设备。
这意味着，用户可以根据自己的需求，快速地增加或减少资源，从而提高效率。
3. 方便管理在云计算平台上，数据的管理和维护都是由厂商进行的，用户无需过多的处理。
云计算与大数据技术的结合
云计算与大数据技术的结合随着科技的不断发展，云计算与大数据技术已经成为当今社会信息化进程中的重要组成部分。
云计算通过提供虚拟化的计算资源和服务，已经成为企业和个人在处理海量数据时的得力助手。
而大数据技术则在这个过程中扮演了重要角色，通过收集、存储、管理和分析海量数据，为用户提供了更加精准、高效的数据处理方式。
本文将探讨云计算与大数据技术的结合，以及对社会和企业发展的积极影响。
一、云计算与大数据技术的共生关系云计算是一种基于网络的计算模式，通过将计算资源、存储资源以及各种应用服务和软件通过互联网进行交付和使用。
大数据技术则是指对大规模数据进行采集、存储、处理和分析的技术和方法。
在云计算的环境下，大数据技术可以更好地发挥作用。
云计算提供了强大的计算和存储能力，使得大数据处理更加高效、灵活和可扩展。
而大数据技术的应用也为云计算提供了更多的需求场景，使得云计算的发展更具实际意义。
云计算与大数据技术的结合，可以帮助企业和个人实现海量数据的处理和分析。
云计算提供了强大的计算和存储能力，可以存储和处理大规模的数据。
而大数据技术通过对这些数据进行分析和挖掘，可以得出企业和个人需要的有价值的信息。
云计算提供的弹性计算和存储资源，可以帮助大数据技术在短时间内完成复杂的数据处理任务，提高数据处理的效率和精度。
二、云计算和大数据技术在企业中的应用1. 提高企业决策过程的智能化水平云计算与大数据技术的结合为企业提供了更多的数据来源和更强大的数据处理能力。
企业可以借助云计算和大数据技术，从多维度、全方位地收集和分析数据，帮助企业在决策过程中更好地把握市场趋势、了解用户需求和提供产品服务。
同时，通过对海量数据的分析和挖掘，企业可以及时发现问题，并做出相应的调整和优化，使企业的决策过程更加智能化。
2. 改善企业的运营效率云计算和大数据技术的结合可以帮助企业提高运营效率。
云计算提供了弹性计算和存储资源，企业可以根据实际需求灵活调整资源的使用量，避免资源浪费。
云计算技术在大数据管理中的应用
云计算技术在大数据管理中的应用随着信息技术的不断发展和进步，越来越多的企业和机构开始关注如何更好地管理海量的数据。
而在大数据管理方面，云计算技术的应用已经成为了一种趋势。
那么，云计算技术在大数据管理中的应用到底有哪些呢？一、云计算技术在大数据存储中的应用云计算技术在大数据存储方面的应用主要是通过云存储服务进行的。
企业可以将海量的数据存储在云端，实现数据的统一管理和共享。
此外，云存储服务还可以提供数据备份、数据恢复、数据加密等功能，保证数据的安全性和可靠性。
二、云计算技术在大数据处理中的应用在大数据处理方面，云计算技术的应用主要是通过云计算平台进行的。
云计算平台可以提供强大的计算能力和高效的数据处理能力，满足大数据处理的需求。
同时，云计算平台还可以根据不同的应用场景提供不同的计算框架和算法，满足企业的不同需求。
三、云计算技术在大数据分析中的应用在大数据分析方面，云计算技术的应用主要是通过云分析服务进行的。
云分析服务可以提供智能分析、机器学习、数据挖掘等功能，协助企业进行数据的深度挖掘和分析。
此外，云分析服务还可以提供可视化工具和报表生成工具，帮助企业快速生成数据分析报告。
四、云计算技术在大数据安全中的应用在大数据安全方面，云计算技术的应用主要是通过云安全服务进行的。
云安全服务可以提供数据加密、数据备份、数据恢复、安全审计等功能，保证数据的安全性和可靠性。
同时，云安全服务还可以提供实时监控和预警功能，及时发现和解决安全问题。
总结云计算技术在大数据管理中的应用越来越广泛，能够帮助企业更好地管理海量数据、提高数据处理和分析效率、增强数据安全性。
但是，在应用云计算技术进行大数据管理的过程中，也需要注意一些问题，如数据隐私和安全、云厂商可靠性等问题。
因此，在选择云计算服务提供商时，企业需要进行谨慎的选择和评估，选择可靠的云计算服务提供商。
智能家居中的云计算与大数据应用分析
智能家居中的云计算与大数据应用分析智能家居的概念自20世纪90年代初开始被提出，经过近30年的发展，如今已成为人们生活中的重要组成部分。
智能家居通过将各种智能设备与家庭电器连接，并通过云计算和大数据分析实现智能化管理和控制，为人们带来更加便捷、舒适、高效的居住体验。
本文将对智能家居中的云计算与大数据应用进行分析，探讨其在智能家居领域中的重要性和影响。
首先，云计算在智能家居中扮演着关键的角色。
云计算是指通过网络将软硬件、数据和服务进行集中管理和分发的一种技术模式。
在智能家居中，通过云计算可以将各种智能设备和家庭电器连接起来，实现数据的共享和交互。
例如，通过云计算，我们可以通过手机APP控制家中的智能灯光、空调、电视等设备，实现智能化的远程控制。
同时，云计算还可以将智能设备和家庭电器的数据进行存储和分析，为用户提供更加个性化的服务和体验。
通过云计算，智能家居可以实现设备的智能升级和固件更新，使设备始终处于最新状态，提供更加强大和智能的功能。
其次，大数据在智能家居中的应用也具有重要意义。
大数据是指规模庞大、复杂多样的数据集合，通过对这些数据的分析和挖掘，可以发现隐藏在其中的有价值的信息和模式。
在智能家居中，通过收集智能设备和家庭电器产生的大量数据，可以获得家庭成员的习惯、偏好和行为特征等信息，从而为用户提供更加个性化和智能化的服务。
例如，通过大数据分析，智能家居可以根据家庭成员的起床时间、就餐时间等习惯，智能调节家中的照明和温度，提供更加舒适和适宜的居住环境。
此外，大数据分析还可以帮助用户了解家庭能源的使用情况，提供节能的建议和策略，从而降低能源消耗，减少生活成本。
云计算和大数据在智能家居中的应用还能够为用户带来更加安全和可靠的居住环境。
通过云计算，智能家居可以实现多设备的数据备份和互联互通，当一台设备出现故障时，可以立即切换到另一台设备，避免了家庭生活的中断。
同时，云计算还可以将智能设备和家庭电器的数据备份到云端，保证数据的安全性和完整性。
短视频平台的云计算与大数据应用研究
短视频平台的云计算与大数据应用研究近年来，随着移动互联网的蓬勃发展，短视频平台在人们的生活中扮演着越来越重要的角色。
随着用户数量的不断增加，短视频平台面临着海量数据的处理与存储问题。
为了应对这一挑战，短视频平台纷纷采用了云计算和大数据技术，以提高平台的性能和用户体验。
一、云计算在短视频平台中的应用云计算是一种基于互联网的计算模式，通过将计算资源、存储资源和应用软件等进行统一管理和调度，提供给用户按需获取和使用。
在短视频平台中，云计算技术的应用可以为平台带来以下几个方面的优势：1. 提供弹性扩展能力：短视频平台的用户数量和数据流量通常是极其庞大且高度不稳定的，传统的服务器很难应对这种突发的访问压力。
而云计算平台可以根据需求自动分配和释放计算资源，实现对用户规模变化的快速响应。
2. 降低成本并提高效率：短视频平台需要大量的硬件资源和服务器来处理和存储海量的视频数据。
而云计算提供了共享和集约化使用硬件资源的方式，降低了平台的硬件成本，并且通过优化算法和资源调度，提高了数据处理和传输的效率。
3. 加强数据安全性：短视频平台需要保护大量用户上传的隐私和版权信息。
云计算平台在数据存储和传输过程中，提供了强大的加密和安全措施，保障了用户数据的安全和隐私。
二、大数据在短视频平台中的应用随着用户数量和视频数量的不断增加，短视频平台面临着大数据处理和分析的挑战。
大数据技术的应用使得短视频平台能够从庞大的数据中获取有价值的信息，并且为用户提供个性化的推荐和服务。
1. 用户兴趣分析：通过收集和分析用户在平台上的浏览记录、点赞、评论等行为数据，短视频平台可以了解用户的兴趣爱好和行为偏好，从而为用户提供个性化的推荐视频和内容。
2. 视频内容分析：利用大数据技术，短视频平台可以对视频内容进行标签、分类和关键词提取，从而实现对视频的智能搜索和过滤，提高用户对视频内容的发现和使用效率。
3. 实时数据分析：短视频平台需要对视频的点击率、观看时长、点赞数等指标进行实时监控和分析，以便对热门视频和用户活动进行及时响应和调整，提高平台的用户体验和粘性。
云计算与大数据的应用
云计算与大数据的应用云计算和大数据，作为当今信息技术领域的热门话题，正逐渐影响着人们的生活和工作。
它们的应用不仅极大地促进了科学研究的进展，也给商业领域带来了巨大的机遇和挑战。
本文将从几个方面探讨云计算和大数据的应用，并分析其带来的变革。
1. 云计算的应用1.1 云计算在企业信息化中的应用云计算技术的出现，为企业的信息化建设带来了革命性的变化。
传统的信息系统往往需要大量的硬件设备和人力投入，而云计算通过提供虚拟化的资源共享模式，极大地降低了企业的IT成本。
企业可以根据实际需求快速扩展或缩减计算和存储资源，提升了业务的灵活性和可扩展性。
1.2 云计算在科研领域的应用科研工作通常需要大量的计算和存储资源。
云计算平台提供了高性能的计算能力和大规模的存储空间，为科学家们提供了更好的研究环境。
例如，在生物信息学领域，科学家可以利用云计算平台快速处理大规模的基因数据，加速疾病诊断和药物研发的进程。
2. 大数据的应用2.1 大数据在商业领域的应用在互联网的时代背景下，大数据成为了商业竞争的关键要素。
通过对海量数据的分析，企业可以进行用户画像，深入了解消费者需求和行为特征，并根据这些信息进行精准营销。
同时，大数据分析还可以帮助企业发现隐藏的商机和市场趋势，做出更明智的商业决策。
2.2 大数据在城市管理中的应用随着城市化进程的加快，城市管理面临着越来越多的问题和挑战。
大数据的应用为城市管理带来了新的思路和工具。
通过实时收集和分析城市各类数据，如交通流量、环境污染等，政府可以更好地优化城市规划、交通管理和环境治理，提升城市的可持续发展水平。
3. 云计算与大数据的结合云计算和大数据的结合，使得数据的处理和分析能力得到了极大的提升。
云计算平台能够提供弹性的计算和存储资源，满足大数据处理的需求。
同时，云计算的技术还可以为大数据分析提供更快速、更高效的算法和工具，加速数据的挖掘和价值的发现。
4. 云计算与大数据的挑战4.1 安全和隐私问题云计算和大数据的应用面临着安全和隐私的挑战。
云计算在大数据处理中的应用
云计算在大数据处理中的应用近年来，随着信息技术的快速发展，大数据已经成为了各个行业中的热门话题。
大数据的处理需要强大的计算和存储能力，这就引出了云计算与大数据的紧密结合。
云计算作为一种新兴的计算模式，为大数据处理提供了便利和支持，极大地推动了大数据应用的发展。
一、云计算与大数据处理的关系云计算是一种通过网络将数据和计算资源连接起来的计算模式，它使得用户可以利用互联网上的资源进行计算和存储。
而大数据是指规模巨大、结构复杂的数据集合，要求对这些数据进行高效的分析和处理。
云计算与大数据处理的结合，使得大数据的处理变得更加高效和灵活。
通过云计算，用户可以根据需要动态调整计算和存储资源，从而满足大数据处理的需求。
二、云计算在大数据处理中的优势云计算在大数据处理中具有以下优势：1. 弹性扩展能力：通过云计算平台，用户可以根据实际需要扩展计算和存储资源的数量和规模。
对于大数据处理来说，数据量巨大，计算需求波动大，需要弹性的计算能力来应对。
2. 高可用性：云计算平台提供了高可用性的服务，保证了大数据处理的稳定性和连续性。
即使某些节点或服务器出现故障，云计算平台可以自动进行故障恢复，保证数据处理的不中断。
3. 成本效益：云计算以按需付费的方式提供服务，用户只需按照实际使用量付费。
对于大数据处理来说，数据量庞大，传统的计算平台需要购买大量的硬件设备和软件许可证，而云计算平台可以节约大量的成本。
4. 数据安全：云计算平台提供了多层次的安全控制和数据加密技术，保证了大数据的安全性和隐私保护。
三、云计算在大数据处理中的具体应用1. 大数据存储与管理：云计算平台提供了高可靠性、可扩展性的存储服务，可以满足大数据存储的需求。
用户可以通过云计算平台进行数据的备份、恢复和管理，确保数据的安全性和完整性。
2. 大数据分析与挖掘：云计算平台提供了强大的计算能力和并行处理技术，可以支持大规模数据的分析和挖掘。
用户可以利用云计算平台进行数据的清洗、聚类、分类和预测，发现数据中的潜在规律和价值。
云计算与大数据技术的融合与应用
云计算与大数据技术的融合与应用随着互联网技术的飞速发展，云计算与大数据技术已经成为了当今最热门的技术领域之一。
云计算技术可以使得计算资源高效地利用和管理，而大数据技术则可以对海量数据进行有效的分析和挖掘。
而随着这两项技术的融合与应用，它们的优势也得以最大化的发挥，为各行各业带来了许多机会和挑战。
一、云计算和大数据技术的概述云计算是一种基于互联网的计算模式。
简单来说，就是将计算资源通过网络和服务的方式提供给终端用户，用户可以根据需求选择所需要的计算资源进行使用。
云计算的技术架构包括IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）和SaaS（软件即服务）三层。
通过这三层，云计算为企业提供了更加灵活、高效的 IT 基础设施服务。
大数据技术则是一种海量数据的管理、存储、加工和分析的技术。
在云计算和大数据技术的结合中，云计算技术主要起到了数据存储、计算和管理的作用，而大数据技术则主要集中在数据的分析、挖掘和应用上。
举个例子，随着云计算和大数据技术的发展，像Amazon、Google和Microsoft这样的云计算服务提供商已经开始提供云端的大数据分析和处理服务，以帮助企业和个人更好地深入挖掘数据本身所带来的价值和潜力。
二、云计算和大数据技术在企业中的应用云计算和大数据技术的结合为企业带来了许多好处，其中最大的好处之一是降低了 IT 基础设施和运营成本。
企业可以通过云计算技术将数据存储和计算迁移至云端，这样可以节省数据中心建设和维护的成本，从而为企业在 IT 技术的运营上提供了更大的灵活性和可扩展性。
另外，在大数据分析方面，云计算技术可以提供更强大的计算和分析能力，以帮助企业更好地理解数据，并制定更合适的业务策略和决策。
随着物联网、智能家居、自动驾驶等技术的快速发展，人们对云计算和大数据处理的需求也在不断增加。
例如，在物联网中，存在大量的设备和设施，这些设备和设施需要及时地收集和处理数据，以便进行远程监控、调度等操作。
云计算安全技术在大数据存储中的应用研究
云计算安全技术在大数据存储中的应用研究随着互联网的迅猛发展和智能设备的普及，大数据正成为当今社会的热词。
大数据的产生和应用给传统存储系统带来了巨大的挑战，因此，云计算安全技术在大数据存储中的应用研究变得至关重要。
本文将探讨云计算安全技术在大数据存储中的应用，并分析其对大数据存储的安全性和可靠性的影响。
云计算作为一种基于互联网的计算模式，提供了一种灵活、可扩展的计算资源管理方式，能够满足大数据存储的需求。
然而，大数据存储所面临的许多安全隐患对云计算系统提出了挑战，比如数据泄露、数据篡改、数据丢失等。
因此，云计算安全技术具有重要意义。
首先，云计算安全技术中的身份认证和访问控制技术在大数据存储中起着关键作用。
通过合理的身份认证和访问控制机制，可以确保只有授权的用户才能够访问和修改大数据存储，从而防止非法访问和篡改风险。
例如，基于角色的访问控制（RBAC）能够根据用户的职责和权限来控制对大数据存储的访问，从而有效降低了安全风险。
其次，云计算安全技术中的数据加密和数据隐私保护技术也是大数据存储中不可或缺的一环。
在大数据存储中，数据的加密可以有效保护敏感信息的机密性，使得即便数据被盗取，也难以解密获取其中的信息。
此外，数据隐私保护技术能够对数据进行去标识化处理，从而通过删除或替换个人敏感信息来保护数据主体的隐私。
此外，云计算安全技术中的数据备份与恢复和数据完整性验证技术可以提高大数据存储的可靠性。
数据备份与恢复技术通过将大数据存储备份到其他地理位置的存储系统中，确保数据的可靠性和防止数据丢失的风险。
数据完整性验证技术则可以校验存储在云端的大数据是否被篡改，从而保证数据在存储和传输过程中的完整性。
另外，云计算安全技术中的审计和监控技术对大数据存储的安全性和合规性具有重要作用。
通过对大数据存储系统的审计和监控，可以实时发现和阻止潜在的安全威胁和攻击，并追踪和记录系统的运行情况和操作日志，以便进行安全事件的调查和责任追究。
云计算中数据存储技术的研究与应用
云计算中数据存储技术的研究与应用随着时代的进步和科技的不断发展，云计算已经成为了当今信息化时代的主要趋势和趋势，也成为了现代社会中的重要组成部分。
从基于物理设施的存储到基于云的存储和应用，云计算改变了人们的生活和生产方式。
而其中，数据的存储和管理技术也是重要环节之一。
本文将围绕云计算中数据存储技术的研究和应用展开探讨。
一、云计算中的数据存储技术1.1 云存储的基本理念和特点云存储的基本理念是将大数据存储在数据中心的服务器上，通过网络来进行数据的存取和传输，确保数据的容易管理和运维，同时保证对数据的快速访问和调用。
与传统的本地数据存储不同，云存储使用虚拟化技术，提供了强大的容量和扩展性，能够让用户快速存储和访问大量数据，提高了数据的可靠性和安全性。
1.2 云存储的分类和应用场景根据不同的数据类型和使用场景，云存储可以分为公有、私有和混合云存储，以及基于对象存储、文件存储和块存储等。
其中，公有云存储适用于需要存储大量公共数据，如图片、音视频等；私有云存储适用于企业内部数据的存储和管理；混合云存储则结合了私有云和公有云的特点，在满足企业自身需求的同时，也能享受公有云存储所提供的便利。
除此之外，云存储还涉及到数据备份、灾难恢复、数据分析等应用场景。
1.3 云存储的技术挑战与解决方案在云存储的实践中，还存在着很多技术挑战，如数据的安全性、扩展性、可靠性和数据访问效率等。
针对这些问题，目前已经有了很多解决方案，如数据加密、备份和恢复、负载均衡和快速访问数据的缓存技术等。
二、数据存储技术的应用2.1 大数据存储云计算中的大数据存储是其最具价值的一方面之一，因为对于大型企业，数据量巨大，数据处理速度也越来越快，需要更先进、更高效和更精确的技术来存储和处理数据。
因此，大数据存储技术所提供的高容量和高速度成为了重要的优势，被广泛应用于商业智能分析、大数据关联分析和数据挖掘等领域。
2.2 移动存储随着移动互联网的普及，移动存储也成为了云存储中的一个重要部分。
云计算在大数据处理中的应用
云计算在大数据处理中的应用随着互联网和物联网的不断发展，人们所面对的数据量也越来越大，大数据的处理已成为重要的技术挑战。
可是，对于许多企业来说，拥有必要的技术实力和硬件设备来处理大数据仍然是一个难以攻克的难题。
因此，云计算作为一种新的计算模式，在大数据处理方面已经展现出前所未有的优势。
云计算简单的说，就是通过网络将大量的数据和计算资源集中到数以千计的服务器中，并将其提供给用户使用，以此实现更强大的计算能力和数据存储能力。
在大数据处理方面，云计算也有很多应用。
一、弹性计算在大数据环境下，计算需求不可预测，有时需要迅速地处理大量数据，有时需要暂停处理以等待更多数据，这时就需要弹性计算。
云计算通过增加或减少计算资源，可以满足企业或组织对于计算资源的弹性需求。
这样，大数据处理就可以更加高效、快速地处理数据。
二、大型数据存储传统上，数据存储需要企业购买大量昂贵的存储设备和服务器才能满足数据存储的需求。
而在云计算环境下，企业只需按需购买存储容量，而且还有额外的弹性，可以轻松地满足不确定的大数据需求。
这种云计算的大型数据存储也降低了企业的运营成本。
三、大数据分析通过云计算，大数据分析可以更加快速、准确地获取信息。
云计算的大数据分析可以改善数据分析的质量，可以通过强大的计算能力进行更加复杂的数据分析，找到更多的关联性和价值。
例如，在医疗保健方面，云计算可以用于更高效及准确的病人诊断、治疗方案设计和医疗资源的利用等。
四、安全方面大数据的处理在安全方面也非常关键。
云计算的安全优势，在于其服务提供商通常会提供更高的安全级别，具有成熟的安全策略，防护措施和严格的安全监管程序。
也正是因为这些措施，大数据的处理在云计算环境下更安全。
总之，云计算在大数据处理中已经展现了越来越大的优势。
随着云计算的应用日益普及，企业或组织将会更加高效地利用云计算来处理数据。
这样，也会促进更多的技术革新，从而推动整个社会的发展。
云计算技术在大数据分析中的应用
云计算技术在大数据分析中的应用随着科技的发展，数据量的飞速增长已经成为大势所趋。
如何从海量数据中提取有效信息，获取经济和社会的价值呢？这时候大数据分析就显得尤为重要。
而云计算技术在大数据分析中也发挥了不可替代的作用。
一、云计算技术的定义云计算技术是指利用网络的强大计算能力和存储能力，为用户提供基础设施、平台和软件服务等的一种计算模型。
其特点是可以在任何时间、任何地点、任何设备上进行资源访问和使用。
这种技术常常被用于处理海量数据，并快速提供服务和解决问题。
二、云计算技术在大数据分析中的作用1. 资源规模云计算技术能提供集中管理、高效利用的大型计算和存储设施，从而实现大规模数据的存储和处理。
与传统方式相比，它不仅提供了更高效的处理方式，同时也降低了成本，并加速了数据分析的过程。
2. 数据共享云计算技术基于网络，可以无疑提高数据共享的效率。
在云计算环境下，用户可以方便地与其他用户协同工作，共享数据和处理结果，以达到更好的目的。
3. 数据安全随着大数据分析的广泛应用，数据的安全问题逐渐浮出水面。
而云计算技术可以通过创造更加安全的数据环境，确保数据的隐私和机密性。
例如，云存储可以提供数据备份和复制功能，保证数据的那个唯一性和不可改变性。
三、具体实践案例1. 中国移动云中国移动云是基于云计算技术的大数据分析平台，它通过对用户数据的采集和分析，为用户提供更细致、更贴近实际的服务，同时还能够创建新的商业价值。
在移动流量监测、用户兴趣偏好分析等方面亦得到了广泛的应用。
2. 国家电网云国家电网运用云计算技术进行大数据分析，通过对数据进行统一的分析和管理，实现对全网的操作综合管理。
同时能够预测电力需求、优化电力调度等，提高电力运行效率和精度。
四、云计算技术的未来发展随着大数据分析在各个领域的广泛应用，云计算技术的应用将会越来越受到重视和推广。
未来云计算技术将更加智能化，包括机器学习、深度学习在内的人工智能技术应用将会更加广泛，其应用领域将由传统的数据处理到更广泛的图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。
云计算环境下的多网融合技术在大数据处理中的应用
云计算环境下的多网融合技术在大数据处理中的应用摘要:随着云计算和大数据技术的快速发展，传统的数据处理方式已经无法满足庞大的数据量和复杂的计算需求。
在这个背景下，多网融合技术应运而生，它将多个网络资源整合起来，为大数据处理提供了更高效的存储和计算能力。
本文将介绍云计算环境下的多网融合技术在大数据处理中的应用，并分析其优势和挑战。
1. 引言在云计算环境下，大数据处理已成为许多企业和组织面临的重要需求。
传统的单一网络往往无法满足大数据处理的能力要求，因此多网融合技术应运而生。
多网融合技术可以将不同网络资源整合起来，为大数据处理提供更多的存储和计算能力。
本文将重点介绍云计算环境下的多网融合技术在大数据处理中的应用。
2. 云计算环境下的多网融合技术多网融合技术是一种整合多个网络资源的技术，可以提供更高效的存储和计算能力。
在云计算环境下，多网融合技术被广泛应用于大数据处理中。
多网融合技术有以下几个关键特点：2.1 带宽聚合多网融合技术可以将多个网络的带宽整合起来，提供更大的带宽容量。
这对于大数据处理来说尤为重要，可以加快数据传输速度，提高数据处理的效率。
2.2 资源整合多网融合技术可以将分散的计算资源整合起来，形成一个统一的计算环境。
这样可以更好地利用计算资源，提高数据处理的并发能力。
2.3 故障容错多网融合技术可以提高系统的可用性和容错能力。
当某个网络出现故障时，其他网络可以自动接管工作，确保系统正常运行。
这对于大数据处理来说尤为重要，可以保证数据处理的连续性和可靠性。
3. 大数据处理中的应用多网融合技术在大数据处理中具有广泛的应用。
以下是几个典型的应用场景：3.1 大规模数据传输在云计算环境下，大规模数据的传输是一个常见的需求。
多网融合技术可以利用多个网络资源进行带宽聚合，加快数据传输速度，提高数据传输的效率。
这对于大规模数据传输来说尤为重要，可以节省大量的时间和成本。
3.2 分布式数据存储大数据处理通常需要进行分布式存储。
云计算技术在计算机大数据分析中的应用探析
云计算技术在计算机大数据分析中的应用探析摘要：目前，云计算技术及计算机大数据分析技术在我国极速发展。
本文简要概括了云计算技术相关内容，从创建系统、建设平台、建立防火墙等几个方面探讨了在计算机大数据分析中，云计算技术的应用，以供参考。
关键词：云计算技术；大数据分析；应用引言：现阶段，计算机大数据技术及云计算技术的广泛应用，为各行各业在数据信息的处理提供了技术支持，科学的使用两项技术，可以帮助企业高效率、高质量的进行数据分析，并提高数据信息储存的安全性，进而推动企业可持续发展。
一、云计算技术概述云计算技术属于一种分布式计算方法，目前，在我国已经被广泛使用，其可以有效对数据信息进行整合处理，并且可以和计算机或其他设备进行融合使用，从而提高工作效率[1]。
云计算技术经过漫长的发展过程，现已逐渐成熟，其具有处理数据信息速度快、数据储存完整等特点。
云计算技术在处理信息数据时，其不受时间和空间的限制，随时随地可以帮助用户处理分析数据，并且，其目前有着较大规模的供应商，服务器设备稳定且数量足够，因此，其对数据信息处理的速度极快。
云计算的本质是将用户的数据信息储存到云端，在用户运用云计算技术储存数据信息时，数据信息并不是保存在计算机里，因此，计算机出现损坏、丢失等问题时，并不会对用户的数据信息造成影响，数据信息还是完整地保存在云端，进而提升数据信息的完整性及安全性，避免数据信息丢失给用户造成不可挽回的损失。
二、在计算机大数据分析中云计算技术的应用（一）创建系统云计算技术主要作用是将各类数据信息传输到网络云端，也就是一个大型虚拟储存库，通过这种转存方式，减少计算机设备的使用，为计算机节省空间，有效节省相关单位的硬件方面的开支。
云计算技术使得社会资源得到了有效整合，将资源合理进行分配，提高其利用效率。
在计算机大数据分析中，云计算技术最重要的应用便是创建数据信息处理系统模型，通过云计算技术，收集更加详细丰富的数据，提高数据利用率，使数据处理的质量大幅度提升，为企业单位降低设备成本，使企业组织结构更为精简，帮助企业高效运营。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
中国科技期刊数据库 工业C
2015年61期 199
云计算在大数据中的应用探析
吴雪峰1
邵 乐2
郝红兰3
1.天津市普迅电力信息技术有限公司，天津 300384
2.天津市普迅电力信息技术有限公司，天津 300384
3.天津新世纪耐火材料有限公司，天津 300203
摘要：大数据需要超大的存储容量和计算能力，云计算作为一种新的计算模式，为大数据的研究及应用提供了技术基础。
大数据与云计算相结合,相得益彰,都能发挥出自己最大的优势,也必定能创造出更大的价值。
随着技术的成熟，自动收集和统计海量的数据将越来越简单，但是蕴藏在大数据中深层次的价值的挖掘还须人的参与，因此为用户提供更多可视化、简化的大数据应用软件，将成为各企业大数据研究的一个重要方面。
关键词：云计算；大数据；应用 中图分类号：TP311.13；TN943.6 文献标识码：A 文章编号：1671-5810(2015)61-0199-01
1 引言
云计算是基于互联网的一种交付方式，对于不同的需求，采用可用的以及按需的方式进行处理，从而提高处理的效率，并且实现可配置的资源共享。
下文主要探讨云计算在大数据中的应用。
2 云计算及其关键技术
云计算是网格计算、并行计算、分布式计算的发展。
云计算把大量的存储和计算资源，通过网络连接起来进行统一的管理和调度，构成一个资源池随时向用户提供按需服务。
利用“云”，用户可以通过网络方便的获取强大的计算能力、存储能力以及基础设施服务等。
云计算作为一种数据密集型的新型超级计算，其技术实质是存储、计算、服务器、应用软件等IT 软硬件资源的虚拟化。
云计算在数据存储、数据管理和虚拟化等方面具有自身独特的技术。
2.1 数据存储技术
云计算技术的基础是信息存储的安全可靠性和读写的高效性。
云计算采用分布式存储技术把海量的数据存储在服务器集群中，同时为一份数据存储多份备份，采用冗余存储的方式和数据加密技术来保证数据的安全可靠性。
2.2 数据管理技术
对海量数据进行分布式的处理与分析，并向用户提供高效的服务是云计算的主要功能，因此要求其数据管理技术必需能够提供高效的大数据管理能力。
2.3 虚拟化技术
虚拟化技术是云计算、云存储服务的基础和关键。
它将原本运行在真实环境中的计算机系统或者组件移植到虚拟化的环境中，通过在硬件资源、操作系统和应用程序这些不同的层次之间构建一个虚拟化层，这个虚拟化层做为中间层连接上下两层，它向上层提供下层相同或类似的功能，这样上层不直接运行在下层环境中，而是运行在这个虚拟化的环境层中。
虚拟化层解除了上下两层的耦合关系，使上层的运行不依赖于下层的具体实现。
虚拟化可以节省开销、整合服务、使资源得到最大利用。
3 云计算和大数据的关系
本质上讲，云计算强调的是计算能力；而大数据强调的是处理、计算的对象。
然而二者并不是孤立存在的，而是相互关联的。
大数据所提供给用户的服务还是需要对数据的处理，然后得到处理后的结果，主要还是落脚在对数据的加工上；云计算中的重要组成部分基础设施，即基础设施主要还是存储设备，所以两者密不可分。
云计算能力以及它的分布式结构为大数据的商业模式提供了实现的可能。
“大数据”要求能够处理几乎所有类型的海量数据，例如文档、图片、视频、音频、微博、电子邮件等，而且要求处理的速度非常高，几乎是实时的。
而且这种大量数据的计算要求必须是面向最普通的用户的，所以必须是廉价的。
而云计算正是利用了这些价格低廉的基础设施，使得用户能够按照提出的需求获得相应的服务，云计算机的这种分
配机制完全的满足了上面说到的大数据系统中海量的、多种数据类型的数据的处理和存储要求。
云计算技术使得大数据的实现成为可能。
现如今，大多数的大型业务系统例如：银行系统、电子商务系统等，使用的数据库系统仍然是传统的关系型数据库系统，例如：SQLSERVER 、ORACLE 系统等。
云计算模式进入这些大型业务系统的数据管理以后，这些大型系统的数据库结构必然发生了质的变化，所以容易得出的结论就是，那些以前基于传统的关系型数据库的大型系统所提供的服务，必将被一种全新模式的云计算数据库所替代，当然云计算数据库是在传统的关系型数据库基础之上发展而来的。
4 大数据环境下的云计算技术应用
4.1 对于云计算技术的应用，主要是为了能够提高大数据环境的处理效率
云计算是一种广义性的概念，云实际上就是网络的代名词。
采用云计算的方式，实际上就是严格遵守网络的计算方式，对数据进行相应的计算，从而保证对于大数据的网络化价值体现。
4.2 大数据环境下，采用云计算技术，更重要的是为了保证数据的安全防护
由于大数据环境的出现，让网络数据开始变得更加复杂，从而出现了诸多的网络数据安全问题。
尤其是基于大数据的一种检索方式，会让互联网的使用者的安全信息受到侵犯，从而影响了数据的使用安全。
而采用云计算的方式，则可以在严格遵守互联网的模式环境下，针对性的进行数据检索，而不会将用户的信息随意的进行呈现，从而降低了互联网用户的安全系数，给大数据环境的发展，带来了一定的影响。
大数据时代是网络信息发展的结果，因为互联网的广阔的应用范围，从而造成了在大数据环境下，可以最大限度的获取最多的信息。
但是，正式由于数据的处理过于庞大，从而需要一定的计算方式，来提高数据的处理效率。
此外，对于大数据而言，已经不仅仅是数据的庞大的单一表达。
实际上，为了大数据也已经融合进入了处理效率的因素，也就是单位时间内处理信息的数量。
5 结论
在信息高速发展的这个时代，人们对信息的要求已提出了更高的要求。
而大数据概念的提出正迎合、并能满足了这一更高的要求。
大数据会进入到人们生活的方方面面，如同我们生活环境周围的各种细小的基础设施一样。
大数据必将成为既互联网产业之后的新的IT 业的龙头产业，为全球走出经济危机起到决定性的带动作用。
参考文献
[1]黄哲学，曹付元，李俊杰，等.面向大数据的海云数据系统关键技术研究[J].网络新媒体技术，2012，1（6）：20-26. [2]张蕾.基于云计算的大数据处理技术[J].信息系统工程，2014（4）：121.
[3]余建烽，张振宇.大数据与云计算的关系及发展趋势探讨[J].信息科技，2014（1）：201-203。