大數據下計算機研究范文

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大數據下計算機研究篇1

隨著云技術逐漸滲透到各個領域，云計算安全技術也得到了快速發展。現階段常用的云計算安全技術有Kerberos認證協議、SAML協議、自主訪問控制、非對稱式加密等。在設計云計算安全系統時，首先要結合項目特點和系統運行需求，確定云計算安全策略，在此基礎上選擇相應的云計算安全技術。例如，保證數據的機密性是設計云計算安全系統時的一項核心訴求，為此需要從數據傳輸、數據存儲、數據擦除等環節，分別選擇數據加密解密技術、數字簽名認證技術，從而保證系統數據的安全。

1基于大數據的云計算安全系統設計

1.1身份認證模塊設計

該系統的身份認證流程主要包括3部分，即用戶與AS服務器之間的身份認證、用戶與票據認證服務器（TGS）之間的身份認證、用戶與Hadoop平臺之間的身份認證。這里以AS服務器認證為例，簡要概述其認證流程：用戶從客戶端向AS認證服務器發出一個認證請求，該請求中包含了用戶的ID信息、當前時間點信息等。在AS服務器順利接受到認證請求后，執行一個判斷程序“查詢用戶ID”。如果該用戶已經進行了注冊，可以順利查找到用戶ID，則允許認證；如果該用戶未注冊，無法查詢到用戶ID，則拒絕認證請求。在驗證通過以后，該系統會自動生成一個票據（Ticket），除了用戶ID信息外，還包含了TGS信息、AS信息等。AS認證服務器會將票據信息進行加密處理，同時將加密后的票據以及用于加密的密鑰一同發送至客戶端。用戶在接收到票據后，可通過密鑰對票據做解密處理，并核對信息是否有誤。如果票據內容未出現失真、篡改等問題，則說明身份認證成功。整個認證流程見圖1。在AS認證過程中，除了用于解密票據的密鑰外，還會得到用戶與TGS服務器會話密鑰。使用2份密鑰對同一票據進行解密，然后對比票據中的用戶ID、時間點、用戶IP地址等信息是否一致。如果一致，則確認用戶通過身份認證；如果不一致，則用戶未通過身份認證，TGS服務器將拒絕用戶提交的發送票據的請求[1]。這樣一來，就可以利用AS服務器和TGS服務器進行雙重認證，使得該系統的身份認證功能更加精確，徹底杜絕了非相關人員越權操作的情況。

1.2訪問控制模塊設計

該模塊由4部分組成，分別是請求服務、用戶管理、角色管理、服務功能管理。這里以請求服務和角色管理為例，具體設計如下：（1）請求服務部分。用戶發出請求服務后，系統需要驗證用戶名和密碼，并判斷該用戶是否正常登錄。如果未登錄，則直接跳轉至系統的登錄界面，用戶需要重新輸入配對的賬號、密碼后方可發送請求。如果該用戶已經成功登錄，系統會從后臺調取該用戶的角色權限列表，然后識別用戶請求內容，并對照角色權限列表，判斷用戶提交的請求是否在權限列表的范圍內。如果不在該范圍，則阻止服務請求，結束會話；如果在該范圍內，則系統通過服務請求，結束會話。（2）角色管理部分。該部分的主要功能是實現系統內角色信息的添加、修改、刪除等操作。這里以添加新的角色信息為例，進入系統主界面后，選擇“創建角色”選項，在彈出的對話框中分別輸入角色名稱和角色描述。然后執行一個判斷程序“角色ID是否為0？”如果“為0”，說明該角色未被注冊，可成功創建角色；如果“不為0”，說明系統中已經存在該角色，則需要重新修改角色信息后再次執行判斷，直到角色成功創建。

1.3數據加密模塊設計

數據加密模塊是基于大數據的云計算安全系統的核心部分，無論是數據傳輸還是存儲，均應用數據加密技術保障數據的隱私與安全。本系統的數據加密模塊設計，采用的是AES算法，所有用戶上傳至系統的數據，會在客戶端提前完成加密處理，這樣既可以減輕系統的運行負荷，同時也能保證數據在傳輸過程中不會以明文形式出現，從而解決了數據被第三方竊取的問題。服務器端接收數據后，不需要進行解密，可以直接以密文形式進行存儲。只有當用戶調用相關數據時，系統才會使用密鑰將對應的密文解密。在設計數據加密模塊時，使用AES算法的優勢在于該算法可以同時生成2份密鑰，其中一份為保密密鑰，由用戶保管；另一份為公開密鑰，可對外公開[2]。當用戶需要對某一信息進行加密處理時，可以選擇公開密鑰完成加密，操作較為簡便；當用戶需要對加密信息進行解密時，則選擇保密密鑰，從而保證信息的絕對安全。另外，本系統中使用的RSA密鑰長度最大可以達到512位，使得密鑰破解難度大幅度增加，數據加密效果得到了可靠保障。

1.4數據完整性驗證模塊設計

在云計算安全系統中，數據完整性驗證模塊的主要功能是驗證口令、密鑰、身份等數據的完整性；系統通過對比輸入數據是否符合預設參數，來判斷數據是否完整，實現對數據的保護。基于MD5算法的數據完整性驗證流程見圖2。MD5算法的功能是從某一段信息（Message）中提取關鍵數據，然后生成信息摘要（Message-Digest）。在信息存儲、傳輸過程中，只顯示信息摘要以便于系統檢索和識別信息，而隱藏信息的主要內容，從而達到防止信息被篡改的目的。在云計算安全系統運行中，使用MD5算法將海量數據看作成一個文本集合，然后使用不可逆轉的字符串轉換算法，轉換后得到唯一的MD5信息摘要，并保存到系統的數據庫中。當用戶登錄該系統后，系統會將用戶登錄時輸入的密碼進行MD5預算，將運算結果與保存在系統內的MD5值進行對比[3]。如果兩者一致，說明密碼正確，這樣就保證了用戶登錄訪問系統的合法性，從而避免了第三方惡意登錄破壞數據完整性的情況。

2基于大數據的云計算安全系統測試分析

2.1測試方法

為驗證云計算安全系統各項功能的應用效果，開展了本次測試。測試內容主要分為4個部分，即RBAC能否限制用戶的訪問權限、Kerberos能否正常傳遞用戶身份信息、加密模塊能否將明文轉變為密文、MD5能否正常完成數據完整性驗證。本次測試在Windows環境下進行。

2.2測試結果

在Kerberos模塊，分別嘗試了3種不同的輸入信息，測試系統的輸出結果，見表1。在本次測試中，輸入錯誤的用戶名后，AS服務器不能從數據庫中匹配到對應的用戶名，此時AS服務器拒絕提供身份認證；輸入錯誤的密碼后，AS服務器首先對用戶注冊時保存的密碼進行解密，經過RSA算法解密后再與輸入信息進行配對，如果兩者不能匹配，說明當前用戶輸入的密碼錯誤，此時也無法登錄系統。只有用戶名與密碼同時匹配，才能完成身份認證。基于Kerberos的身份認證見圖3。在RBAC模塊功能測試中，提前保存3個角色、5個用戶的信息，然后分別在5個不同的服務器上進行登錄，并向云計算安全系統發出訪問請求。當用戶Fyh登錄時，由于該用戶屬于系統最高權限的admin角色，因此能夠在登錄后獲取查看、修改用戶信息的權限；而用戶xp和wb登錄時，由于該用戶屬于系統reg-member角色，只能訪問保存在服務器上的信息，而無法對用戶信息作出修改，說明該系統的訪問控制功能可以正常實現[4]。對于經過加密處理后的文件，雖然也能夠從系統中檢索到，但是在未進行解密前，文件內容為亂碼（如圖4），從而避免了文件重要信息的泄露，表明云計算安全系統的數據加密功能正常。在數據完整性驗證測試中，由系統調用保存在數據庫中的用戶密碼，然后進行MD5值計算。將計算結果與最近一次登錄時輸入的用戶密碼的MD5值進行對比。如果兩者的MD5值一致，說明保存在系統數據庫中的用戶密碼完整未被修改；反之，則說明密碼不正確，禁止通過該密碼登錄系統。同理，該系統還可以通過對比存儲文件MD5值來判斷文件的完整性。對所有導入系統的文件進行MD5值計算，將計算結果與系統存儲的MD5值進行對比。如果兩者一致，說明該文件完整，沒有出現篡改的情況；如果兩者不一致，則文件有損壞或篡改的風險，需要安排相關人員做進一步的查證[5]。如果經查證文件確實損壞，則從其他備份的存儲文件中選擇MD5值一致的未損壞文件進行覆蓋，從而保證了文件的完整性。經過系統測試表明，本研究設計的云計算安全系統可以準確識別用戶的身份信息，并對不具備訪問權限的用戶進行禁止登錄的限制。同時，該系統還能將明文加密成密文，在解密后進行數據完整性驗證，以保證文件信息不會泄露。

3結論

在云服務逐漸成為一種“剛需”的背景下，如何保障云存儲數據的安全性、完整性，成為用戶和云服務供應商共同關注的焦點問題。本研究設計的一種云計算安全系統，可通過Kerberos模塊進行用戶身份認證，只有通過認證的用戶才能獲得系統操作權限，從而杜絕了惡意訪問的情況。用戶在進入系統后，利用RBAC模塊進行訪問控制，保證了用戶只能在權限范圍內進行數據的檢索、瀏覽，或者是個人信息的更改等操作，避免了用戶越權操作帶來的風險。系統會根據用戶需求對數據進行加密，每個一段時間自動完成數據完整性驗證，通過冗余備份的形式保證了用戶數據的完整性。該系統在保證用戶數據安全的前提下，還能為用戶提供便捷的數據查詢、調用等服務，很好地滿足了設計要求與使用需求。

作者:鄔余崎 單位:湖南城市學院

大數據下計算機研究篇2

0引言

物聯網技術是信息時代的產物，凝聚著人類的智慧。伴隨著社會的發展，云計算、數據挖掘技術發展水平得到有效提升。當前，已對物聯網技術、云計算、數據挖掘技術三者進行了融合。在云計算和物聯網數據挖掘技術的背景下，數據分析水平和處理水平顯著提高，這對及時發現數據價值非常有利。在新形勢下，基于云計算的物聯網數據挖掘技術被廣泛地應用在社會生活中，應用此項技術挖掘數據，充分發揮數據價值，能夠為人們的生產、生活提供諸多便利[1-4]。為進一步發揮基于云計算的物聯網數據挖掘技術的價值，人們還需要積極研究并創新發展此項技術。

1相關概念研究

1.1物聯網的概念

在信息技術、互聯網技術、計算機技術快速發展的背景下，物聯網技術出現在公眾視野。狹義的物聯網概念不包括人，只包括事物和事物相互聯系[5]；廣義的物聯網概念是以網絡為媒介，以人或物為對象，借助互聯網實現實時信息交互。物聯網技術將物與物、人與物聯系在一起，對社會高效發展具有積極意義。當前，物聯網技術被廣泛應用在能源管理、環境監測、交通管理、醫療保健等多個領域。以能源管理為例，應用物聯網技術可以遠程控制照明設備、家電設備等，這樣不僅可以為人們生活提供便利，而且可以降低能源消耗，減少不必要的浪費。以環境檢測為例，應用物聯網技術可以檢測環境濕度、溫度、大氣運動情況等，有助于制定科學的環境保護策略，科學落實環境保護工作。以交通管理為例，應用物聯網技術可以跟蹤車輛、獲知車輛數據、加強車輛管理。以醫療保健為例，應用物聯網技術可以監測人體狀態，便于為其提供科學的保健指導，提高身體健康水平。正因如此，物聯網技術得到了社會高度關注，并加大了對此項技術的推廣力度，以確保更多的人享受物聯網技術帶來的便利。

1.2云計算的概念

云計算是指通過網絡云將巨大的數據計算處理程序分解成無數個小程序，然后通過多部服務器組成的系統進行處理和分析，這些小程序得到結果并返回給用戶[6]。通過將云計算應用在實際工作中可以大大提升計算分析水平，為決策制定提供可靠的依據。一般而言，企業常應用云計算加強運營管理，以促進企業自身健康發展。1.3數據挖掘的概念數據挖掘是指通過深度研究、分析大量數據，發現有用數據，發揮數據價值[7]。數據挖掘離不開統計學、機器學習技術、模式識別技術等多種學科技術的支持。在信息時代，企業每天面臨著大量數據，如何挖掘數據價值、利用數據全面發展是企業重點關注的問題。數據挖掘技術的出現無疑有利于滿足企業發展需求，提升企業發展水平。

2基于云計算的物聯網數據挖掘技術

當前，物聯網技術、云計算以及數據挖掘技術逐漸融合，為企業以及社會發展提供了可靠的支持。為強化技術應用效果，有必要深入探究技術運行機理。物聯網感知層、傳輸層、數據層以及物聯網數據挖掘服務層是云計算實踐應用的重要組成部分。物聯網感知層：感知是該層的重要功能。在物聯網感知層可以通過被控制區域內安裝的攝像頭、傳感器等各種感知設備來感知事物，獲得各種各樣的信息；然后可以將感知獲得的數據信息發送到總服務器。在這種情況下，物聯網感知層作用得以發揮。物聯網傳輸層：用于傳輸數據，即把網絡采集的數據及時、有效、完整地傳輸到總服務器。在實際應用過程中會不斷地產生數據，因此物聯網傳輸層就需要不斷地傳輸數據。物聯網數據層：用于處理數據的結構。一方面，存儲數據，即將所獲得數據進行存儲，便于后續使用；另一方面，轉換數據，即合理地轉換數據，便于利用數據。存儲數據、轉換數據是挖掘數據的基礎，所以存儲數據、轉換數據關系著數據挖掘效果。物聯網數據挖掘服務層：用于挖掘數據，其數據挖掘水平影響著數據的合理使用。由此可見，物聯網數據挖掘服務在數據高效應用方面發揮著重要作用。虛擬技術支持著云計算應用，基于云計算的物聯網數據挖掘技術同樣需要虛擬技術的支持。虛擬技術具體應用介紹如下：在實際應用過程中會出現高性能硬件產能過剩，無法完全得到利用或老舊硬件的產能無法滿足需求的問題。使用虛擬技術就可以虛擬產能過剩的數據，使之成為多個資源，在這種情況下就可以根據需求科學地選擇數據資源，從而高效應用數據資源，發揮數據資源的價值；使用虛擬技術還可以整合老舊硬件，使之成為虛擬資源，為資源的合理使用打下基礎。由此可見，虛擬技術在劃分資源、整合資源中發揮著不可或缺的作用。在使用基于云計算的物聯網數據挖掘技術時，有必要積極研究虛擬技術，科學地將虛擬技術融入，保證基于云計算的物聯網數據挖掘技術的實用性。數據處理與編程模型是基于云計算的物聯網數據挖掘技術的重要組成部分。為提升基于云計算的物聯網數據挖掘技術的應用水平，要主動探究數據處理與編程模型。從目前現狀來講，MapReduce模型（屬于數據處理與編程模型）常被應用在此項技術中。MapReduce模型共包括兩種函數：一種是Map函數，另一種是Reduce函數[8]。在兩種函數的作用下，才可以更好地發揮MapReduce模型作用。MapReduce模型運行過程如下：首先，輸入文件，為數據處理提供資料來源；其次，Map函數按行讀取和加工數據，形成數據加工結果，將數據分配到新的節點上；再次，Reduce函數讀取上一個階段獲得的數據，并將數據合并處理，如果在處理數據的過程中發現問題，則會再次運行任務，這樣有利于提高數據應用水平；最后，在完成上一個階段的數據處理工作后，就輸出文件，如圖1所示。

3基于云計算的物聯網數據挖掘實驗驗證

發揮基于云計算的物聯網數據挖掘技術作用的關鍵之處是深入挖掘數據，為相關人員開展工作提供可靠數據支持。如此一來，就要選擇合適的數據挖掘算法。為探究基于云計算的物聯網數據挖掘技術的實用性，本章對數據挖掘經典算法之一—Apriori算法進行了可行性分析。

3.1Apriori算法分析

Apriori算法是數據挖掘的經典算法之一，在數據挖掘中具有重要地位[9]，其主要通過候選集生成和情節的向下封閉檢測兩個階段來挖掘頻繁項集，以此為數據合理使用提供支持。當前，Apriori算法的功能作用已經非常清晰，可以積極地將Apriori算法應用在各大領域。比如，將Apriori算法應用在經濟領域，為經濟發展建設保駕護航；將Apriori算法應用在網絡安全領域，及時發現和科學控制網絡危險，為保證網絡安全奠定基礎。

3.2實驗環境

在驗證Apriori算法應用效果的過程中，需要科學構建實驗環境。本次實驗選擇了運行內存為4GB、存儲空間為128GB、操作系統為WindowsXP的臺式計算機作為實驗設備，在其內部安裝了三個采用Linux操作系統的虛擬機，同時分別在這三個虛擬機中設置不同形式的節點，可以在很大程度上保證驗證效果，為Apriori算法的實際應用提供依據。

3.3實驗過程

在本次實驗中，要充分地把握實驗過程，規范開展實驗活動。實驗過程如下：首先，準備好設備，做好設備調試，確保后續實驗活動的順利進行。其次，要做好與實驗算法相關的數據處理工作，包括采用C++程序代碼檢索重點詞語，將其轉變成容量為1024MB的PLM文件，再將轉變完的文件利用HDFS傳輸到進行實驗的模擬平臺上。與此同時，還需要將文件進行分類存儲。最后，運行計算機，了解數據運行狀態，同時做好數據記錄，為后續實驗結果分析提供依據。總而言之，實驗過程影響著實驗結果的科學性、準確性，因此有必要謹慎操作實驗，科學控制實驗過程。3.4實驗結果在本次實驗中共傳輸了四種不同內存的文件，包括150MB、300MB、600MB、1024MB，而這四種不同內存文件的運行時間分別為82s、126s、234s、308s，見表1所列。由此可見，文件內存與運行時間兩者成正比。應用Apriori算法處理信息數據，有助于提高數據處理效率，保證數據挖掘效果。由此可見，Apriori算法具有良好的應用價值。

4基于云計算的物聯網數據挖掘技術應用面臨的挑戰及應對策略

隨著信息技術、計算機技術等多種技術的快速發展，基于云計算的物聯網數據挖掘技術進入到一個新的發展階段，但在應用的過程中還會面臨如下挑戰。第一，在應用技術時，需要處理大量的數據，充分挖掘數據價值。因此，數據處理水平仍有待提升。未來有必要深入研究數據處理技術，加強數據處理和管理。第二，計算機硬件設施的性能在一定程度上影響著技術應用水平。目前還會出現計算機硬件設施的性能跟不上技術要求的問題，不利于高效利用技術。為此，相關人員有必要根據技術需求，開發計算機硬件，增強計算機硬件設施性能，保障技術有效應用。第三，伴隨著大數據技術的發展，數據節點需求大量增加，但滿足需求的節點并沒有隨之增加，反而減少了。基于此，要積極處理數據節點的供需矛盾，滿足數據節點需求。第四，在應用此項技術的過程中，應當確保網絡的穩定性，以提高技術應用水平；同時還需要構建安全系統，有效保護數據信息。從目前現狀來講，在應用此項技術的過程中有時會出現網絡連接問題，不利于有效發揮此項技術的價值；還面臨安全問題，容易導致信息泄露[10]。因此，要不斷地升級網絡技術，確保網絡的穩定性，并且還要加強安全技術建設，提升安全技術發展水平，便于保護信息數據。總而言之，基于云計算的物聯網數據挖掘技術的發展前途是光明的，但是在發展的道路上容易遇到各種問題。因此，需要采取合理的措施，解決問題，保障基于云計算的物聯網數據挖掘技術為人類社會發展創造更大的價值。

5結語

基于云計算的物聯網數據挖掘技術為企業和個人的發展帶來了機遇，因此有必要科學地應用此項技術，開展生產生活實踐活動，抓住發展機遇。本文主要介紹了物聯網、云計算、數據挖掘的概念，分析了基于云計算的物聯網數據挖掘技術原理，同時還對Apriori算法的性能進行了驗證，發現Apriori算法對于提高基于云計算的物聯網數據挖掘技術的應用水平具有積極意義。最后探究了基于云計算的物聯網數據挖掘技術應用面臨的挑戰以及應對策略，旨在為云計算背景下的物聯網數據挖掘技術發展與應用提供指導。在實際應用此項技術的過程中，需要及時發現技術應用存在的問題，同時采取合理的措施解決技術應用問題，并總結技術經驗，為技術應用與研發提供科學支持。

作者:楊雅頌 單位:福州職業技術學院

大數據下計算機研究篇3

引言

當前時代背景下，互聯網和信息技術的迅猛發展拉近了時空距離，人與人、人與世界之間的距離被不斷縮小，隨著社會信息的“大爆炸”，人類社會進入了大數據時代,各種數據都產生了巨大的價值。通過這些數據的使用,我們不僅可以提高生產效率,還可以讓信息技術更好地服務于人們的生活。隨著數據量的不斷增加,對計算機的計算能力提出了更高的要求,在使用和投資過程中都需要增加更多的成本。而基于計算機和信息技術的云計算出現，則緩解了這樣的問題，并且廣泛地應用于各個行業之中，逐漸成為研究和發展的熱點課題[1-3]。

1研究目的

云計算技術在計算機大數據分析中的應用,不僅促進了計算機大數據分析技術的穩定發展,也促進了我國的經濟建設。云計算技術的出現與互聯網技術的快速發展,和大數據技術的廣泛應用密切相關。在信息時代背景下,數據的存儲和計算模式發生了巨大的變化。隨著虛擬化技術和并行計算技術的迅速發展,計算機的數據存儲量不斷增加。在互聯網和計算機的基礎上形成新的IT服務模式,可以在網絡云系統的支持下,對大數據庫中的大數據組進行分解[4-7]。同時,還可以在程序系統處理分析的基礎上將程序處理的最終結果反饋給計算機用戶。網絡云是實現這一過程的重要平臺和載體,因此也被專業人士稱為云計算技術。現階段,該技術在制造業、醫療、金融等行業發揮了非常重要的作用，但這只是云計算技術的一部分。隨著大數據技術的發展,大數據技術將在更廣闊的領域展現其功能和價值。

2研究方法

在計算機大數據分析中,云計算技術在創建數據處理系統模型、構建互聯網分析平臺、創建大規模圖像存儲平臺、云計算技術的應用大大提高了計算機大數據分析的質量和效率,保證了分析的準確性和可靠性,有利于控制大數據分析的每個細節。下面簡要分析一下云計算技術的應用。

2.1構建數據處理系統模型

云計算技術將大量的數據和應用程序傳輸到云上,大大降低了數據處理的成本和費用。云計算技術可以輔助構建數據處理系統模式,完成云中數據流程圖的構建,從而在云中表達數據處理公式,在云中完成建模。同時,該技術還可以創建短程地圖網絡。該技術在政府大數據系統和智能校園系統中發揮了重要作用。例如,在飛天云平臺運行政府系統時,可以將飛天云平臺作為數據處理的重要載體。同時,它還可以為數據處理提供良好的物理環境,并可以在云端處理器中存儲和處理數據信息。在大數據管理平臺上進行數據分析,也可以形象、全面地展示數據處理的結果。以上環節均可在云端完成，政府工作部門和高效可直接使用該系統。為充分確保數據處理的穩定性及安全性，其主要利用云盾達到數據保護目的，以此提高了數據分析及開發的效率。

2.2搭建互聯網分析平臺

云計算技術是人工智能技術共同發展中形成的一種技術。在這個階段,互聯網信息技術在社會生活和生產中發揮著非常重要的作用。用戶點開網頁后，系統可以自動保存用戶獲取的關鍵字和核心信息。互聯網分析平臺在收集用戶URL的基礎上建立站點樹。同時，還可以結合用戶行為，明確其與行業專業的關系,從而提升用戶可能需要的信息內容。由于大型網站日點擊率高,在數據采集、傳輸、分析、反饋過程中,數據分析鏈長。云計算技術可以為網站提供一個基于云技術的專業分析平臺。與傳統的數據處理平臺相比，該平臺對設備配置的要求較低。由于要處理的數據量大，傳統的磁盤和CPU不能完全滿足數據處理的要求。使用云計算技術也可以滿足實時查詢和標準化查詢的需求。云平臺在相同的緩存管理和數據查詢模式下對數據進行處理和管理，促進了數據處理管理的標準化。使用云平臺處理數據后，簡化了數據處理過程，不需要轉換數據形式，也不需要對數據進行二次處理，從而大大提高了數據處理的質量和效率。

3結果與分析

3.1云計算技術架構大數據處理系統模型

在現代計算機系統的運行中，計算機大數據分析是一個非常重要的部分。在計算機大數據分析中，云計算是一個不可或缺的環節。云計算技術的發展為人們的生活創造了更多的便利性。通過云計算技術，可以將各種不同的數據和信息從計算機上遷移到云上，從而形成一個虛擬的計算機存儲空間。在這種工作模式的轉變下，可以大大減少計算機硬件設備的使用，降低企業的投資成本和費用。因此，相關資金可以投資于其他經營項目，促進企業經濟效益的發展。在社會快速發展的過程中，可以發現云計算技術的應用已經成為一種優勢。云計算技術的靈活性和有效性能夠有效整合社會資源，充分發揮相應優勢，提高資源利用價值，節約計算機投資成本，更好地體現云計算技術的優勢和價值。在計算機大數據分析的過程中，云計算技術得到了應用。為了充分發揮該技術的綜合性和優勢，可以通過云計算技術的支持，建立相應的計算機大數據處理系統模型。通過這種數據處理系統模式的持續運行，可以更好地降低企業的整體運行成本，加強企業內部工作的持續運行效率，從而使企業內部的工作流程更加順暢簡單，充分發揮企業的資源。當企業在運行時，通過云計算技術可以將大量的數據和信息快速存儲在云中，使其在處理數據的過程中更加有效、安全、穩定。目前，云計算技術被廣泛應用于各個領域的大數據分析過程中，特別是在大型企業和政府單位，如政府大數據系統。云計算技術可以提高中國政府部門的政府工作效率和進度。例如，在構建大數據政府處理系統模型時，一些地方政府可以通過采用阿里巴巴云計算機技術來保證相關工作的有效實施，大數據政府處理系統模型的構建對政府相關部門的實際工作具有重要意義。

3.2構建基于云計算技術的計算機互聯網分析平臺

在云計算技術的發展中，云計算技術與互聯網技術的結合必然是未來的重要發展趨勢。在分析和探索實際發展中的融合效應中，云計算技術與人工智能技術的相互促進和結合，對促進計算機互聯網分析技術的發展起到了重要作用。在現代互聯網的快速發展的過程中，用戶可以選擇不同的數據處理方法，使數據分析報告更專業和準確，充分發揮計算機的優勢大數據分析技術，并與技術使用戶能夠直接對話，從而提高技術的服務效果和質量水平。人們在獲取相關數據信息的過程中，需要利用網絡和互聯網的方式輸出大量的數據信息。因此，上網用戶的數量增加了，互聯網的使用可以豐富群眾的社交、辦公、娛樂等生活方面。隨著用戶越來越多的應用，數據和信息的量也越來越大。在分析數據時，我們可以通過云計算技術搭建一個很好的相關數據分析平臺，通過計算機互聯網對大量數據信息進行分析，滿足用戶對數據信息的相關需求，讓用戶了解更多的信息。在云計算技術的應用，可以有效促進數據收集和分析工作，并使計算機互聯網子平臺可行性在實際操作過程中，這樣用戶可以掌握更多的信息，更有效地工作和詳細，實現用戶在業務的相關需求。在計算機互聯網技術的大力支持下，可以為用戶提供更多的數據服務，使用戶能夠對不同的數據和信息進行個性化的應用和分析。

3.3應用云計算技術構建數字存儲應用平臺

隨著互聯網技術的不斷發展，人們對計算機技術的了解、掌握和應用也在不斷提高，這也在不斷地改變著人們的日常生活和工作。在過去，傳統的文本和信息的輸出方式已經過于落后，不能滿足當前用戶工作和生活的實際需要。在現代化的背景下，人們在工作和生活中需要的是圖片、聲音、文字和視頻的靈活傳輸。由于數據信息的不斷增加，海量的數據信息也對數據空間提出了更高的要求，所占空間也在不斷增加。為了確保用戶可以確保數據的安全性和可靠性分析和存儲數據時，用戶可以建立一個好的數字存儲應用程序平臺，通過云計算技術海洋體積存儲自己的數據和相關的信息，繼續為用戶提供數據服務。現代化數字信息技術的持續發展，圖片、信息、數據等內容所需要占據的內存逐漸擴大，為了能夠確保食品的畫質足夠清晰，應當不斷加強數據儲存工作。通過挖掘數據信息背后的相應價值，促進有效儲存數據信息。為了能夠將其目標順利達成，需要通過采用云計算技術、計算機大數據分析技術，更好地分析、儲存各種不同的大量信息數據，使數據信息能夠通過整合后進行歸檔工作，構建現代化數據資料庫，利于相關人員在檢索數據信息時的效率，使數據信息能夠有效被利用，將云計算技術的作用充分發揮。

3.4安全加密

在應用云計算系統模型的過程中，可以發現用戶端通過互聯網將相關數據上傳到服務器的過程存在一定的風險。在數據傳輸過程中，網絡黑客可能會篡改相關數據，導致不安全的數據泄露。為了防止此類問題的發生，我們應該保證用戶數據傳輸的高安全性，這可以通過數據加密來實現。當數據被加密后，即使是網絡黑客也無法通過手段獲取相關信息和內容。例如，可通過HIPSec、SSL等協議對信息數據進行傳輸加密，另外，也可以采用對稱加密以及非對稱加密算法等。在這些加密方法中，對稱加密算法具有加密速度快、工作效率強的特點，但經過比較發現，這種加密方法的安全性較低。通過比較，非對稱加密技術可以發現，即使其算法比較復雜，在過程中加密和解密需要交替進行，降低了工作效率，但這種方式可以保證數據存儲的安全性。在此基礎上，為了更好地傳輸數據，可以根據實際情況和相關要求將對稱加密技術和非對稱加密技術相結合，從而在保證數據存儲安全的基礎上提高數據傳輸的效率。非對稱加密可用于傳輸重要數據，而對稱加密可用于傳輸大量普通數據，兩者相結合可以兼顧數據傳輸的效率和安全性。

4結論與建議

5G時代悄然來臨，網絡服務質量和網絡運行速度顯著提升。因此，有必要建立一個更加高效、穩定的數據處理平臺。云計算與大數據分析的深度融合可以保證數據平臺建設的任務，具有非常顯著的優勢。云計算系統一方面可以有效地降低企業管理的成本投入，另一方面也可以在相同管理的基礎上保證系統的有效性和安全性，云計算系統的獨特優勢也決定了該技術具有廣闊的發展前景。在綜合層面上，文中擬分別結合以當前大數據計算機應用的各種分析及設計實現工作場景分析為例，對我國當前大型云計算技術系統平臺在設計分析與其實際計算的工作流程切換中可能具有出現的各種具體現實技術與應用的效果問題進行一次系統分析性地探討，基于云計算的儲存計算處理計算平臺、分析設計處理技術平臺、系統模型與設計實現等方面多種理論視域，闡述中國當前大規模云計算系統實現技術平臺上的種種具體現實問題的最佳應用實踐價值點與技術效果。

參考文獻

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作者:魏鏡酈 單位:武漢工程職業技術學院