大数据云计算技术及其应用
云计算和大数据技术的新应用
云计算和大数据技术的新应用随着信息时代的不断发展，云计算和大数据技术已经成为了现代企业进行数字化转型的重要支撑。
这些新技术的应用，已经彻底改变了现代企业的运营模式和发展方向。
本文将围绕云计算和大数据技术的新应用进行深入探讨。
一、云计算技术的新应用云计算技术是一种基于网络的计算和数据存储解决方案，它能够让用户通过网络将数据和应用程序储存在远程的服务提供商的服务器中。
这种技术能够为企业带来更高的灵活性和可扩展性，并大幅降低IT的成本。
下面是云计算技术的新应用：1.云存储云存储是云计算技术的一个重要应用。
它包括云备份、云归档和云分享等多个方面。
通过云存储，用户可以将数据传输到存储设备上，并通过网络访问和管理数据。
企业可以通过使用云存储，实现数据备份、数据恢复以及数据分享等功能，同时也能够降低存储设备的投资成本。
2.云计算服务云计算服务是指云计算提供商提供的计算和资源服务。
企业可以通过使用云服务，将自己的计算和资源管理问题外包给第三方服务提供商。
这种方式能够使企业集中精力于核心业务，而不必再花费大量时间和精力去维护自己的计算和资源管理。
3.云计算安全云计算安全是指云计算系统在保护应用程序、数据和基础架构免受未经授权的访问、丢失或破坏的影响方面采取的措施。
云计算安全技术已经为企业提供了更加安全、可靠和强大的云计算解决方案。
二、大数据技术的新应用大数据技术是指对大规模数据进行收集、处理和分析的方法论。
对于企业而言，大数据技术能够帮助企业更好地理解市场、改进产品和服务、提高效率等。
下面是大数据技术的新应用：1.大数据分析大数据分析是指将大量的、复杂的数据转化为有用的信息和说服力的见解。
在现代企业中，大数据分析已成为了改进和优化业务的核心手段。
它能够为企业带来更好的市场洞察、业务决策、客户服务、风险管理等多方面的帮助。
2.大数据可视化大数据可视化是指采用图表、地图、仪表盘等方式，将数据分析结果以图形化的方式呈现给用户。
云计算与大数据应用案例
云计算与大数据应用案例近年来，随着科技的迅速发展和互联网的普及，云计算和大数据已经成为了当今社会的热门话题。
云计算作为一种基于互联网的计算方式，可以提供强大的计算和存储能力，为各行各业带来了巨大的便利。
而大数据则是指由海量数据中提取、整理和分析所得到的有价值的信息，可以为企业决策提供重要的参考依据。
在本文中，我们将以几个实际案例来探讨云计算与大数据在各个领域的应用。
一、智能交通智能交通是一个充满挑战和机遇的领域，云计算和大数据的应用为智能交通系统的发展提供了强大的支持。
以某城市的交通管理为例，通过安装在道路上的传感器收集车辆和行人的数据，并将其上传到云服务器进行处理。
云计算平台能够处理这些大量的数据，并进行实时的交通流分析和预测，帮助交通管理部门实现智能调度和优化交通流。
同时，通过分析历史数据，可以为交通规划部门提供有价值的决策依据，从而改善城市交通状况，提高交通效率。
二、医疗健康医疗健康领域是一个数据密集型的行业，随着云计算和大数据的应用，医疗数据的管理和分析变得更加便捷和高效。
通过将医疗数据存储在云服务器上，可以实现数据的共享和流通，医疗机构之间可以更方便地共享病例数据和科研成果，提高医疗服务的质量和效率。
同时，大数据分析也可以为医疗研究提供重要支持，通过分析大量的医疗数据，可以发现潜在的疾病规律和治疗方法，为医生提供更准确的诊断和治疗方案。
三、金融行业云计算和大数据的应用在金融行业中有着广泛的应用，可以帮助金融机构提高风险控制能力和客户服务水平。
通过云计算平台的支持，金融机构可以将海量的数据进行存储和分析，发现其中的规律和趋势，从而进行风险预警和控制。
同时，大数据分析还可以为金融机构提供智能化的客户服务，通过分析客户的行为和偏好，提供个性化的金融产品和服务，提高客户的满意度和忠诚度。
四、智能制造云计算和大数据在智能制造领域的应用，可以帮助制造企业实现生产的智能化和精细化。
通过将生产过程中生成的数据上传到云服务器，制造企业可以实时监控和控制生产过程，及时发现并解决问题，提高生产效率和质量。
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。
云计算与大数据技术结合的应用场景
云计算与大数据技术结合的应用场景随着信息技术的不断发展和普及，云计算和大数据技术成为当今社会中广泛应用的重要工具。
云计算提供了高效和可靠的计算资源，而大数据技术则致力于处理和分析海量的数据。
将这两种技术相结合，可以创造出许多强大的应用场景，其中包括但不限于以下几个方面。
1. 云存储与大数据分析云存储使得用户可以将数据存储在云平台上，而不需要自建大型的物理服务器。
结合大数据分析技术，这些存储数据可以被有效地处理和分析。
例如，在电商领域，企业可以将海量的用户购买数据存储在云端，并利用大数据技术进行分析，以了解用户的消费偏好和行为模式，从而提供个性化的推荐服务。
2. 云计算与大数据的协同处理云计算提供了高度可扩展的计算资源，使得大数据的处理变得更加高效。
通过云计算平台的弹性资源分配，大数据任务可以在短时间内得到快速处理。
例如，在科学研究中，大量的实验数据可以通过云计算平台上传并进行高速的并行计算，从而加快研究进度和提高研究成果的准确性。
3. 云端智能服务结合云计算和大数据技术，可以提供各种智能化的云端服务。
例如，基于大数据分析的人工智能算法可以实现智能推荐、语音识别和图像识别等功能。
这些云端智能服务可以广泛应用于各个领域，包括医疗保健、金融、交通等，提升工作效率和用户体验。
4. 云安全与大数据分析随着云计算和大数据技术的普及，数据安全和隐私保护成为一个重要的问题。
通过结合云安全技术和大数据分析技术，可以实现对云端数据的异常检测和威胁分析。
例如，在网络安全领域，通过分析用户的行为模式和异常活动，可以及时发现并应对潜在的安全威胁。
5. 云辅助决策分析大数据技术的强大处理能力和云计算的高效计算资源为决策分析提供了新的可能性。
通过结合云计算和大数据分析技术，可以对大量的数据进行综合分析，提供决策者所需的信息支持。
这种云辅助决策分析可以应用于各种领域，如企业管理、市场预测和政策制定等，为决策者提供准确、快速和可靠的决策依据。
智慧校园中大数据及云计算技术的应用
智慧校园中大数据及云计算技术的应用智慧校园是利用新一代信息技术，将学校内部各类资源打通，实现资源共享、数据交流、信息沟通和服务管理等功能的现代化校园建设模式。
其中，大数据和云计算技术是智慧校园中最重要的技术支撑，为学校提供了数据分析、数据挖掘、云计算、物联网等多种功能。
一、大数据技术的应用1. 学生管理校园大数据可收集学生的信息，对学生情况进行全面了解，包括学生课程表、成绩、出勤情况等。
通过大数据分析，可以更准确地预测学生的学业表现和行为，及时发现和解决学生学习生活中的问题，帮助学生成长和发展。
同时也可以根据学生需求和特点，提供个性化的服务和资源，优化教育教学过程。
2. 教师管理校园大数据可收集教师的教学成果、评价、科研项目等信息，通过数据分析，评估教师业绩和教学水平。
学生可通过网络评价教学质量，大数据分析学生反馈，提供教师专业发展、课程设计、人事分配等参考依据，优化教育教学管理。
3. 项目管理校园大数据可以帮助学校管理员对项目进行科学管理和数据分析。
通过大数据分析，可以更好地了解项目进展情况、发现风险，优化决策，提高项目成功率和效率。
校园大数据可以收集学校各种资源和管理信息，包括校园设施、学生超市、校车等，分析资源利用率，优化资源分配，提高学校管理效率和服务质量。
二、云计算技术的应用学生云桌面通过云计算技术，将计算机资源虚拟化，让学生可以随时随地接入网上课程、教学资源和软件工具，大大增加学生的学习体验和学习效率。
2. 资源共享云计算技术可实现学校各项资源的共享，包括教学资源、科研设备和软件工具。
云计算技术不仅减少了学校资源的浪费和重复建设，而且提高了资源的利用率和效率，促进了教育教学的发展。
3. 数据备份云计算技术提供了数据备份的功能，将学校数据存储在云端，保证了数据的安全性和可靠性。
同时，云计算技术还加强了学校的信息管理和控制，更好地保护了学校信息资产。
云计算与大数据的应用
云计算与大数据的应用可以有很多方面，下面是几个常见的应用领域：
1.数据存储与处理：云计算平台可以提供可靠的大规模数据存储和处理
能力，大数据可以存储在云平台的存储系统中，通过云平台提供的数据处理工具进行分析和挖掘。
2.数据分析与挖掘：大数据分析是云计算与大数据的一个重要应用领域，
云计算平台提供了强大的计算能力和分布式计算框架，可以用来处理和分析大规模的数据集，通过数据分析和挖掘可以发现隐藏在大数据中的模式、趋势和规律。
3.机器学习与人工智能：云计算平台可以提供强大的计算资源和机器学
习框架，用来支持大规模的机器学习和人工智能应用。
通过云计算平台，可以训练和部署复杂的深度学习模型，实现图像识别、自然语言处理等各种智能应用。
4.物联网：云计算和大数据技术可以与物联网相结合，对海量的传感器
数据进行采集、存储、处理和分析，从而实现智能化的物联网应用。
例如，通过云平台对传感器数据进行实时监控和分析，可以实现智能城市、智能交通、智能家居等应用。
5.金融风控：云计算和大数据技术可以帮助金融机构处理和分析大量的
金融数据，进行风险评估和风控措施的制定。
通过对大数据的分析和挖掘，可以提高风控的准确性和效率，降低金融风险。
总之，云计算和大数据技术在各个领域都有广泛的应用，可以帮助企业和组织
处理和分析大规模的数据，提高业务效率和决策能力。
云计算与大数据技术的结合与应用
云计算与大数据技术的结合与应用近年来，随着云计算和大数据技术的崛起，人们开始意识到两者结合后所带来的巨大好处。
云计算技术允许用户在远程服务器上存储、管理和处理数据，而大数据技术则能够从这些庞大的数据集中提取出有用的信息。
将两者结合，可以提高数据的处理效率、降低成本、提升数据分析能力，从而有望创造更多商业和社会价值。
一、云计算和大数据技术的基本概念云计算是一种通过互联网远程访问网络资源和服务的技术。
用户可以通过云计算平台，以较低的成本使用更多的资源，如处理能力、存储空间、网络带宽等。
它是将计算资源打包成服务，提供给用户随时随地按需获取的一种模式。
大数据技术则是从海量数据中提取有价值信息的技术。
它能够从结构化和非结构化数据中，精准地预测、分析和判断，进而为商业决策或者其他领域的决策提供可靠的支持。
大数据技术包含了数据来源的收集、存储、处理和分析等环节，更多地体现了实际应用这样一种技术的能力。
二、云计算和大数据技术间的融合随着大数据时代的到来，云计算已经成为了大数据处理的重要方式。
因为大数据分析需要庞大的数据集和复杂的算法，而传统的分析平台难以胜任。
因此，云计算技术被用来作为大数据处理的基础架构和平台，为大数据技术提供了更强大的处理工具。
1. 放大处理能力和数据存储容量云计算可以充分利用大型的计算集群，在数据处理能力和存储容量方面较单机应用有很大的优势。
云计算平台可以轻松扩展自己的计算能力，分配到不同的计算节点上。
2. 可以更迅速地进行实时数据处理。
近年来，云计算在实时处理方面已经发生了革命性的变化，大数据实时处理已经成为云端计算的一大优势。
通过实时数据处理，我们可以更快地获取数据并分析其趋势，从而更好地做出决策。
3. 降低了使用成本。
通过云计算，用户可以不必为了购买硬件或软件而花费大量的金钱，只需要支付租用计算资源的费用，便能够获取到充分的计算资源，是数据处理的成本大大降低。
三、云计算和大数据技术的应用1.数据仓库处理基于云计算和大数据技术的数据仓库，可用于多方面的分析和应用。
云计算和大数据的应用
云计算和大数据的应用一、云计算的应用云计算是一种以互联网为基础的计算方式，它将计算机硬件、软件和数据资源进行整合，提供给用户像租用服务一样的资源。
云计算为用户提供了各种类型的计算和数据储存服务。
1、云存储云存储是云计算的一项重要服务，它提供了大量的储存空间和高速的数据访问服务。
用户可以通过互联网上传、下载、共享和储存文件、照片、视频等数据。
同时，云存储还提供了备份和恢复功能，通过自动备份和数据同步，用户可随时获取其数据的备份，防止数据的丢失。
2、云计算平台云计算平台是一种基于互联网的大规模分布式计算平台。
它基于虚拟化技术，将计算资源分配给用户，实现了计算任务通过互联网进行协作和分布式计算。
云计算平台具有高度的灵活性，可以根据用户的需求扩容或缩减计算资源，从而使计算资源更合理、更可控。
3、云计算网络服务云计算网络服务是一种提供互联网访问和服务的计算平台。
它包括一系列的服务，如云计算应用程序服务、云存储服务、云计算运维服务等。
这些服务帮助用户管理和操作其云计算应用程序，使其更加高效、可靠和安全。
二、大数据的应用大数据是指海量数据处理和分析，根据数据分析结果获取洞察力的一种技术。
随着社交网络、物联网、云计算等技术的快速发展，大数据的应用越来越广泛。
1、大数据分析大数据分析是基于大数据的技术和工具，通过对海量数据的处理和分析，发现其中的规律和趋势。
大数据分析对于商业智能、市场营销、医疗保健等领域具有重要的作用。
通过大数据分析，可以更加了解企业、市场、客户、产品的信息，制定更加科学和精准的市场营销策略和生产计划。
2、大数据挖掘大数据挖掘是大数据技术的主要应用之一，它可以对大规模数据进行处理和分析，探索其中的关系和规律。
大数据挖掘的技术包括数据预处理、数据清洗、数据挖掘算法等。
大数据挖掘可以应用于金融、电信、医疗等行业，通过数据挖掘技术，实现数据的重组和再利用，并开发新的商业模式和产品。
3、大数据可视化大数据可视化是一种将数据呈现为图形化格式的技术。
云计算与大数据技术应用案例
云计算与大数据技术应用案例云计算与大数据技术是当今信息技术领域的热门话题，它们的应用广泛且深远，影响着各行各业的发展。
在这篇文章中，我将详细介绍几个云计算与大数据技术的应用案例，以展现它们的巨大潜力和影响力。
1. 零售业：云计算和大数据技术在零售业的应用已经越来越普遍。
例如，许多零售商采用云计算来存储和处理大量顾客数据，包括购买记录、消费偏好和行为模式等。
这些数据可以帮助零售商进行精准营销，个性化推荐和库存管理等，从而提高销售和客户满意度。
2. 医疗保健：云计算和大数据技术正在改变医疗保健行业的方式。
医疗机构可以将患者的电子病历和医疗影像等数据存储在云端，并通过云计算和大数据分析来帮助医生做出更准确的诊断和治疗方案。
此外，云计算还使得远程医疗成为可能，患者可以通过互联网获取医疗服务，减少了时间和地理限制。
3. 金融业：金融机构利用云计算和大数据技术可以更好地管理金融风险、进行反欺诈分析和提供个性化的金融产品和服务。
通过云计算，金融机构可以更高效地处理大量交易数据，并利用大数据技术进行数据挖掘和预测分析，从而提高决策的准确性和效率。
4. 教育领域：云计算和大数据技术在教育领域也有广泛的应用。
学校可以使用云计算来存储和共享教学资源，提供在线课程和远程教育。
同时，大数据技术可以帮助学校分析学生的学习行为和表现，提供个性化的学习支持和评估，并改进教学方法和课程设计。
5. 城市管理：云计算和大数据技术可以帮助城市管理者更好地了解城市的运行状况和居民的需求，提供更高效的公共服务。
通过收集和分析城市各种数据，如交通流量、空气质量、垃圾处理等，城市管理者可以制定更科学的城市规划、交通调度和环境保护政策。
综上所述，云计算与大数据技术的应用案例涉及多个行业和领域，它们正在推动各行各业的创新和发展。
无论是零售业、医疗保健、金融业、教育领域还是城市管理，云计算和大数据技术都发挥着重要作用，带来了巨大潜力和机会。
随着科技的不断进步和应用的深入，我们相信这些应用案例还将继续扩大和丰富，为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。
大数据技术与云计算的结合及应用案例
大数据技术与云计算的结合及应用案例第一章概述随着互联网和物联网的快速发展，数据的规模呈指数级增长，传统的数据存储和处理方式已经不能满足现代企业的需求。
大数据技术和云计算是面向未来的主流技术，将这两种技术进行结合可以帮助企业更好地存储和处理数据，进而实现商业价值最大化。
第二章大数据技术与云计算的结合大数据技术包括了数据的采集、存储、处理和分析等环节。
而云计算则是通过网络进行资源共享和计算的一种计算方式。
结合起来，大数据技术可以在云计算平台上进行存储和计算，大大降低了企业的成本，同时提高了企业的数据处理能力。
第三章应用案例3.1 阿里巴巴的大数据技术与云计算结合阿里巴巴是中国领先的电商企业，其拥有海量的交易数据。
为了更好地进行数据分析，阿里巴巴选择将自己的数据存储在阿里云上，采用云计算方式进行计算和分析。
这种方式既降低了阿里巴巴的成本，又提高了数据处理的效率，为企业发展带来了无限的商业价值。
3.2 百度的大数据技术与云计算结合百度是中国领先的互联网企业，其拥有大量的用户数据。
为了更好地分析和利用这些数据，百度采取了大数据技术与云计算的结合方式。
将数据存储在百度云上，并采用云计算方式进行计算和分析，使得百度的数据处理能力更加强大，为企业的发展提供了强有力的支持。
3.3 京东的大数据技术与云计算结合京东是中国领先的电商企业，其拥有大量的交易数据和用户数据。
为了更好地进行数据分析，京东选择将其数据存储在京东云上，并采用云计算方式进行计算和分析。
这种方式可以帮助京东快速分析数据，发现商业价值，提升企业竞争力。
第四章结论大数据技术和云计算是面向未来的主流技术，将这两种技术进行结合可以帮助企业更好地存储和处理数据，为企业发展带来无限的商业价值。
通过上述应用案例的分析，我们可以发现，大数据技术和云计算的结合已经得到广泛的应用，在企业的发展中发挥着至关重要的作用。
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量为 200 PB，但是历史上所有人类曾讲过的话的数量为 5 EB。伴随着大数据的发展与进步，很多企业的机构数据量已 逐渐靠近 EB 的层次。其次，类型多。在以前运用较多的是 结构化数据，该种类型主要把文本作为主体，方便进行存储。 现今，非结构化数据逐渐增加，比如，图片、视频、音频等， 类型多样的数据对数据处理水平提出更高的要求。再次，价 值密度不高。很多数据中蕴含着很大的内在价值，然而大数 据的价值密度却并不高，经常可以经过海量数据研究的方式 来取得更多有用的信息。最后，速度快。大数据在处理速度 方面要求较高，并与传统数据挖掘有着明显的差异，信息的 处理速度经常在决策方面发挥着关键的作用。
关键词：大数据；云计算；消费服务 中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2018）11-012-03
Big Data Cloud Computing Technology and Its Application Prospect
Yang Yilin
(Tianjin Polytechnic University, Tianjin 300380, China)
１ 大数据概念与特点
大数据概念比较抽象，没有形成比较整体的定义。但是 在维基百科里提到，大数据作为比较常用的软件工具来获得、 管理以及处理数据所耗时间大于能够承受时间的数据集。和 传统海量数据相比较，既在数据领域方面出现几何倍数的上 升，又将收集、分类以及处理、分析等融合在一起，进而可 以发现数据的内在意义。在国际上很多有名的软件机构提出 了大数据的概念，各种概念都把大数据的特点作为基础。大 数据的特点主要体现在以下四个方面。
当前，大数据处理形式是以静态数据的批量处理为主， 实现在线数据的实时处理。在具体运用环节中，经常依据各 种数据特点来恰当选择处理形式，或者运用不同形式进行有 效整合。大数据处理过程往往包含数据提取与集成、数据研 究、数据诠释，正是在现代化的工具协助下，才能提取与集 成大数据。运用恰当的数据研究技术来展开存储数据的研究， 并从中提取有帮助的数据，以及采用合理的方法把结果展示
Abstract: In recent years, big data and cloud computing have been widely promoted and used, and go deep into different industries and fields. In the era of big data, people's lives have undergone great changes, people enjoy more convenience, and at the same time, they also pay more attention to cloud computing. The author will first analyze the concept and characteristics of big data, cloud computing, secondly, research big data cloud computing technology, and finally carry out the application prospect of big data cloud computing technology.
Key words: big data; cloud computing; consumer services
伴随着互联网的快速发展与进步，迎来了大数据时代。 在当前发展的背景下，互联网用户逐渐增多，云计算技术得 到显著提升。各企业都希望运用大数据云计算技术来提取更 多的信息，并转变成自身的竞争优势。对此，需要全面认识 大数据云计算技术的特点，进而把握其发展趋势，做好相应 的调整，及时迎合时代发展方向，进而逐渐提升大数据云计 算技术的水平。
作者简介：杨依霖（1998-），男，河北藁城人，本科。研究方向：云计算大数据分析。
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2018 年第 11 期
信息与电脑 China Computer&Communication
计算机工程应用技术
给不同的终端用户。现今，大数据有着非常深远与广泛的影 响，并深入电子商务、环境科学、生物医学等诸多行业。大 数据在现实生活中有很重要的意义，使思维、技术以及管理 发生非常大的变革。维克托·迈尔 - 舍恩伯格在《大数据时代》 一书里提到与精确性数据相比较，较为复杂的数据更有意义。 在研究数据环节中尽量运用全部的数据来进行，而不仅仅是 研究很少的样本数据。相比较小数据的复杂算法，大数据的 简单算法更加有用。因此，大数据时代的思维注重事物间联 系，而忽视因果联系。除此之外，对于大数据技术的研究还 存在诸多问题。目前，大数据技术的研究主要集中在对基础 理论、技术分析以及实践运用等方面的研究。在基础理论层 面，当前很多专家和研究者还没有应对大数据的根本理论问 题的方法。比如，目前在学术领域关于大数据技术的定义、 数据理论体系等还没有形成明确的规定，在数据质量与数据 计算效率的评估环节，缺少整体的规定，进而导致技术工作 人员在数据质量评估层面出现工作效率降低的状况。与此同 时，在该发展背景下大数据技术遇到更加严格的挑战，相关 处理与计算面临的很多问题仍然没有得到根本的应对。对此， 需要建立全面的认识，把握大数据发展的特点与趋势，进而 加深对其的了解，有效解决各种现实问题。
计算机工程应用技术
信息与电脑 China Computer&Communication
大数据云计算技术及其应用
2018 年第 11 期
பைடு நூலகம்
杨依霖
（天津工业大学，天津 300380）
摘 要：近些年，大数据与云计算得到广泛的推广与使用，并深入不同行业与领域。在大数据时代背景下，人们的 生活发生很大的变化，人们在享受到更多的便捷的同时，也增强了对云计算的重视。笔者将先分析大数据、云计算的概 念与特点，其次研究大数据云计算技术，最后进行大数据云计算技术的应用分析。