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大数据在云计算中的应用范文1
关键词：云计算；电力大数据分析技术；应用
中图分类号：TM76 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）02-0117-01
1 云计算在大数据分析技术探究
1.1 SQL语句
云计算系统的使用中，主要应用SQL语句对电力系统中的信息资源进行存储，例如：电力供应系统中检测电力输送系统中，电流应用总量，电流输送区域的大小[1]，电力时速送管理人员为了达到电力供应的合理性分配，应用云计算进行电流输送的系统化分配，云计算系统结合计算机应用系统的相关数据，实现电力系统的资源供应与电力资源区域性分配快速处理，从而到达电力供应系统的资源供应的数据信息处理结构科学性的划分。此外，SQL语句执行电力系统的大数据信息时系统主要采用相对完善的SQL系统化程序，避免系统数据的应用信息安全，避免应用信息在使用受到外界病毒的直接入，实现了电力系统信息资源处理的安全性、系统性、科学性发展。
1.2 分层次处理技术
云计算系统的应用，采用分层次处理技术对计算机处理系统进行系统处理，实现电力系统中建立的电力信息收集、电力信息存储、电力数据应用的结构化管理，依据电力供应中大数据管理系统进行系统分支化管理，从而达到电力系统资源在电力供应各个系统之间相互联系，又相互对立，云计算强大的SQL系统可以实现电力系统的大数据同一时间内的分析计算。大大提高了电力供应系统的数据处理速率，同时也保障我国电力系统数据处理的层次化管理[2]。
1.3 数据处理检测技术
云计算在电力系统大数据处理技术中的应用，采用算机数据处理检测技术，云计算系统中计算机应用处理技术采用计算机自动化处理系统，系统内部能够依据电力系统的处理信息，形成SQL系统语句检测系统，完善计算机自动化处理空间，使电力供应系统的数据处理结构可以得到应用系统的数据应用保障，实现我国电力管理系统的进一步智能化发展。
2 从云计算的优势分析应用
2.1 处理速率快
云计算是现代计算机系统逐步开发的重要体现。云计算系统的运行以计算机内部数据处理系统为基础，同时结合虚拟数据挖掘，进行计算机系统的进一步完善，虚拟空间的综合性应用，实现了云计算在电力大数据信息处理中，云计算的系统计算处理速率快，云计算的实现避免了传统计算机大数据的整体性计算，而是采用计算机系统中SQL语句[3]，保障计算机系统运行中，将整体化大数据分割成不同层次数据，从而实现系统数据的综合性运行，大大提高了计算机系统运行的计算缩率。
2.2 兼容性强
云计算在电力供应中的应用，实现了电力系统供应中大数据处理技术的兼容性提高，云计算的计算方式主要应用分布式处理系统对大数据信息进行控制，从而可以实现多种电力处理系统的信息管理资源在整体应用中的综合性探索[4]，例如：当电力大数据分析系统中的输送电力系统的信息资源在初期存储中受到严重的损坏，无法对后期的电力系统信息处理提供完善的信息资源，云计算能够通过语句处理，实现对电力供应系统的大数据分析系统进行调节与控制，系统中也可以将电力系统中，多种电力输送系统的资源形式在同一种电力大数据处理系统中进行调节控制，完善不同的信息资源处理。由此可见，云计算在电力大数据处理系统中的应用，为提高电力系统的信息应用范围额进一步完善提供新的技术支持。
2.3 数据存储空间性大
云计算技术电力系统大数据处理中的应用，拥有数据存储空间性大的特点。电力资源作为社会发展的主要动力之一，在社会中的应用范围得到进一步提高，较大的电力资源容量为电力系统建设的进一步完善带来问题。云计算采用虚拟空间存储技术，数据计算的存储空间也主要应用虚拟空间，为电力系统的大数据处理系统的综合性应用提供了较大的存储空间，能够保障逐步扩大的电力系统中大数据处理的完整性[5]。
3 结语
云计算系统是现代计算机系统的主要分支，云计算中应用SQL系统，分层次处理系统以及数据智能化检测系统实现了系统资源的综合性应用，对云计算在电力大数据分析技术的探究，实现了电力系统的信息管理结构逐步完善，为我国电力管理系统的进一步发展提供技术支持。
参考文献
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[3]刘杨.云计算与数据容灾技术在电力系统中的应用研究[D].华北电力大学，2015.
大数据在云计算中的应用范文2
【关键词】大数据 云存储 应用
现阶段，关于云存储技术的应用研究愈加深入，在大数据场景下，云存储的发展将更加迅速，其技术的应用将涉及更多的领域。云存储技术的应用为人们的生产与生活带来了巨大的改变，满足了人们对其的需求。在信息化不断发展的环境中，大数据对云存储的需求不断提升，云存储的技术需要不断的提高，才能适应大数据场景下的需求。文中将对大数据场景进行分析，并将介绍云存储技术，同时将阐述大数据场景下云存储技术的应用。
1 大数据场景
1.1 大数据的概况
随着科学技术的不断发展，网络技术也得到了快速的发展，大数据成为了发展的必然趋势，大数据中的信息更加丰富，不断适应着人们对数据的需求。随着网络技术的普及，大数据得到了快速的增涨，数据量的迅猛增涨需要对其进行处理，这种需求随着数据量的增涨将变得更加迫切。
在信息化、网络化的环境中，大数据的时代已经到来，企业、个人在决策过程中将根据数据，进行综合的分析，这有利于决策的成功。在互联网的时代，通过数据可以让人们了解到更多的知识，并能够利用计算机技术提高工作的效率，保证工作的质量。大数据的竞争将愈加激烈，大数据的技术需要不断的提升，才能保证国家的安全、社会的稳定。同时，大数据的商业化价值是巨大的，社会和政府对其的投入在不断增多，大数据将因此获得更多的发展机会。
1.2 大数据的类型
随着网络技术的不断普及，大数据的类型更加丰富，主要表现在信息系统规模日渐拓展，致使海量非结构化数据的管理、异构数据存储的利用与资源的扩展出现了问题。随着大数据的不断发展，数据量不断增多，数据存储呈现出海量增涨的趋势；数据源具有非确定性，其种类众多，具有异构性特点；同时数据块的大小、种类、访问方式等均存在不确定性。
1.3 大数据对存储的要求
在大数据的场景下，其数据量呈现海量增涨的趋势，对存储的要求不断提升。非确定数据要求存储的组织方式与管理策略要与之相匹配；同时大数据有着较长的发展时间，并且要求存储要具备一定的规模并能够不断的扩展。在大数据场景下，存储技术要不断改进，才能满足大数据的需求，保证系统的正常操作。
2 云存储技术
2.1 云存储的含义
随着云计算的发展，逐渐衍生了云存储。云存储主要应用于集群、网络技术，将系统中的存储设备进行协同作业，不仅能够保证数据的存储，还能提供访问的功能。在云计算系统中，通过对其海量的大数据进行存储，并利用云计算系统转化为云存储，能够更好的满足其数据存储与管理的要求。
2.2 云存储技术的需求
在大数据场景下，云存储技术要不断提高，才能满足大数据的需求，主要表现在以下几方面：其一，随着海量数据的增涨，数据存储的规模要不断扩大，存储的规模要满足跨区域的要求，并不断提供多种功能，如：访问、备份、容灾等，云存储要不断适应不同的存储设备，对其进行管理，保证工作的效率；其二，云存储设备要实现线性扩展与收缩，实现对数据的智能管理；其三，云存储要不断实现专业化的管理，提高存储资源的使用率，保证海量资源的科学管理，实现用户数据的安全化管理。
3 大数据场景下云存储技术的应用
3.1 应用于视频监控
和谐社会的发展、现代化城市的建设、经济的快速增涨等，使社会对视频监控的需求加大，满足社会的这种需求，才能促进社会的发展与城市建设和经济的增涨。在视频监控中，需要高清的视频数据，而对其数据的管理则需要云存储技术，云存储提供的视频，满足了对视频的高清需求，解决了海量数据管理的难题。同时，云存储让视频监控的范围更广，实现了对其分布式管理。
3.2 应用于互联网
随着网络技术的普及、计算机的应用，在大数据场景下，云存储技术应用于互联网，实现了广大用户的需求。互联网企业重视对云存储的研发与应用，互联网为用户提供云存储的平台，在云存储的平台上用户将得到丰富的资源，并且云存储不受时间、空间的限制，提高了资源的利用率。
3.3 应用与视频编排
云存储系统实现了对不同存储设备的管理，保证了不同设备的协同工作，通过虚拟化的管理，让视频数据的管理更加简单，进而保证了系统的灵敏性与拓展性，并能够对海量数据进行管理，满足了其需求。云存储系统为视频编排提供了便利，对编排中需要的素材、成品、再加工的节目实现了分层存储与管理，提高了视频编排的效率。
3.4 应用于家庭
目前，家庭中的网络应用比较普遍，家庭网络中应用云存储实现了资源的共享与备份，同时，对家庭内多种终端间的资源实现了共享，并能够多屏互动、多终端交互控制，满足了用户的需求。
4 总结
随着科技的进步，网络技术水平在不断提高，大数据已经成为了发展的必然，数据的产生有着多种原因，对其应用有着新的发展特点，随着应用规模的不断扩大，数据呈现出海量增涨的趋势，这就对海量信息的存储提出了更高的要求。在大数据场景下，云存储技术的应用满足了海量数据存储的需求，实现了对数据的科学管理。但随着大数据的发展，云存储技术需要不断的提高。文中对大数据场景进行了分析，并介绍了云存储技术，同时还阐述了大数据场景下云存储技术的应用，相信随着科技的发展，云存储技术也将得到快速的发展。
参考文献
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大数据在云计算中的应用范文3
[关键词]广电；云计算；大数据；应用
中图分类号：T361 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）11-0288-01
引言
一般来说，在国内云计算的理念出现于2007年，并且随即在各个行业卷起了一阵旋风。而大数据的崛起要相对较晚，在近两年才出现在公众的视野里。根据学者专家的研究，云计算和大数据都是这个信息时代的产物和新的经济增长点，能够给各个行业带来新的变化。可以说，任何一个行业要想跟上时代的步伐，都需要充分利用云计算和大数据进行产业的革新。广电行业作为一项传统行业，面对网络的冲击，更应积极寻求改变。云计算和大数据的应用就是这一变革的重点。
一、云计算与大数据的相关概念
1.云算技术
云计算的英文名称为cloud computing，它是一种以互联网为基础，对于相关服务的增加、使用以及交付模式，一般情况下是利用互联网对虚拟资源进行动态化扩展。云指的其实就是网络和互联网。在传统中人们用云来比喻电信网，随着科技的发展，互联网不断扩张，云的定义也产生了变化。目前的云计算能够提供每秒超10万亿次的运算，这在以前是不能想象的，人们现在甚至可以用云来对核爆炸进行模拟、推测天气的变化，市场的运行等等。通过建立庞大的数据中心，人们可以自由地利用自己手中的终端设备，例如电脑，智能手机等接入云，依照自己的需求完成计算工作。
对于云计算科学的定义，学界尚存争议，目前认可程度较高的是美国机构给出的定义：即云计算指的是一种按使用量付费的模式，它可以向人们提供高质量的网络服务， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，软件等），这些资源可以在最短的时间内被提供给用户，在管理上的成本比较低廉。
云计算具有大规模、虚拟化、可靠性高、扩张性强、服务质量高、成本低廉等特点，这些特点决定了云计算广阔的使用市场和前景。
2.大数据
与云计算相比，大数据的发展比较晚。大数据英文名叫big data，它指的是人们难以在一定时间范围内使用常规的手段获得、分析以及操作的数据集合。它确切的说是一种信息资产，并能对各个行业产生重要的作用。例如企业可以利用大数据了解市场的趋势，消费者的喜好，进行精准营销提高自身经济效益。正因为如此，在互联网时代的大背景下，传统单位和企业必须充分利用大数据技术进行转型，提高自身综合竞争力。
二、广电行业在云计算与大数据应用方面的机遇与挑战
1.机遇
新形势下，广电运营商可以借势完成向数据运营商的转型。由于传统的广电运营商经过多年的经营与建设，在其区域内建立了一张覆盖全境且具备高可靠性的网络，并且该网络已经在逐渐向数字化进行转变。因而广电运营商具备了转型的基础。
就数据来源分析，广电网络同时连接电视台和用户手中的终端，因而可以从多处接收到不同层面的数据内容，这就满足了大数据量大、类型多的要求。只有具备了充足的数据资源，广电运营商才有能力和条件进行转型。
就运营平台分析，广电网络通过对其目前的平台进行维护和升级，已经在运营平台领域完全满足转型的要求。而随着云计算和大数据越来越多地被应用到广电行业之中，可以说，广电网络在未来还有很大的发展和进步的空间。
最后，从用户手中的终端设备角度分析，目前数字机顶盒在用户之中已经逐渐普及，从大城市到乡镇再到农村，数字机顶盒的普及率相比较前几年都有了较大的提高。这将成为今后广电网络发展的重要手段。
2.挑战
首先就是信息安全的问题。信息安全一直是在互联网时代困扰人们的主要难题。很多数据被储存在电脑中，而互联网又使得终端直接互相连接，信息的传播非常便捷。这都使得信息安全问题日益加重。广电行业要想利用充分云计算和大数据技术，必须面临这一难题。笔者建议设立专人进行信息安全的防控工作。
其次是专业人才缺乏。由于云计算与大数据在国际上都属于新兴的概念，各国都没有传统经验的积累。这直接导致关于数据获取，分析等方面的人才缺口很大。没有人力来进行操作和研究，云计算和大数据也就没有用武之地。这也是广电企业发展的主要障碍，企业必须加大招聘的力度，同时企业内员工积极组织培训等学习活动。
三、广电云计算与大数据的应用策略
1.技术架构分析
云计算，大数据应用于广电有线网络中有利于业务种类的提高。同时，还可以帮助构建一个具备开放性的通用平台，这一平台内部具备多种层次，层次具备相应的功能，互相独立但是又存在联系，并帮助业务多样化的实现。
第一，硬件平台。该平台把计算机等网络设备利用虚拟技术进行组合，进而推动大规模存储与计算的进行；第二，系统层。这一层可以进行相关的故障检测，构建分布式文件系统，使计算和存储变得更加可靠；第三，基础能力层。是将底层的运算和存储的资源转化为事物模块，然后提交给应用；第四，服务能力层。它是以基础能力层作为基础，通过各类的工具构建起具体的服务形式，为业务的进行提供坚实的基础；第五，应用层。这一层对于用户来说至关重要，与传统的只提供电视业务不同，依靠云计算和大数据，广电可以向用户提供丰富多彩的业务和服务，例如视频游戏，节目点播，视频商场，社交平台等。使用后能真正感受到切实的变化，从而提升广电的影响力和市场占用率。
2.策略分析
首先，广电单位应该对云计算和大数据给予充分的重视。管理层要认识到云计算和大数据是广电网络转型的千载难逢的机遇。加大对相关技术研究和尝试的力度。只有观念产生了变化，才能真正对实践产生积极的影响。
其次，工作人员要追求广电网络相关并特有的大数据。各个行业的大数据都具有其特点。笼统的大数据是没有较高的利用价值的，目前，工作人员必须对广电网络相关的大数据进行分析和归纳，寻找广电特有的大数据，这样才能标新立异，创新取胜，提高其中和竞争力。
再次，加强云计算的使用。大数据与云计算在大多数时候都是紧密结合的，离开云计算，单谈大数据没有任何意义。大数据的获取、汇总、归纳、分析等工作无一例外都需要云计算技术的大力支持，并且利用云计算技术除了可以大大降低进行数据工作的成本，还可以提高相关工作的效率。因此，在广电网络中，必须加快加强对云计算的使用，从而形成与大数据合作的协力，这样才能更好地发挥出二者的作用，为广电行业转型贡献出力量。
最后，加大对人才资源的培养。正如笔者在前文中所论述的，由于云计算和大数据人才缺口较大，相关单位为了该技术的充分使用就必须引进大量的专业人才，单位可以加大在高校中的宣传和招聘力度，从高校中选拔出可塑性强、专业知识过硬的综合型人才。同时，单位还可以制定适当的奖惩制度，提高员工工作的主观能动性，
三、结束语
在本文中，笔者就广电云计算与大数据的应用中存在的问题、架构和策略分析几个方面进行了一定的分析，希望能为相关工作和研究的展开提供一定的参考，也希望我国的云计算与大数据领域能够取得快速的发展，更好地为各个行业提供积极的推动力。
参考文献
[1] 王佳力.浅谈大数据在广电网格化营销中的应用[J].中国有线电视，2016，（04）：467-469.
大数据在云计算中的应用范文4
目前，一个快速增长且复杂的大数据时代已经来到我们面前，它给城建档案工作带来了挑战，但同时对城建档案事业来说也是一个发展的机遇。大数据对于档案工作者而言不仅是项新技术，也意味着思维方式的改变。在大数据时代，通过云计算平台从海量复杂的数据中挖掘档案的隐藏价值，将成为城建档案发展的主旋律。
关键词：
城建档案；大数据；云计算平台；档案价值
当互联网进入到云时代后，大数据也开始引起人们的关注。2012年3月22日，美国总统奥巴马宣布将投资2亿美元用于发展大数据相关产业，并把大数据比喻为“未来的石油”，由此可看出大数据在未来社会发展中的重要性。大数据，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。[1](p17)对于大数据的特点，业界概括为4个“V”：第一Volume（大量），据不完全统计，目前全球互联网用户每天产生上传的数据已经达到了22TB以上。[2](p216)第二Velocity（高速），即计算速度快。第三Variety（多样），指数据类型繁多，包括我们日常接触的文字，图像、地理位置信息以及购买商品记录等等。第四Value（价值），虽然大数据的价值密度低，但是挖掘出的价值含金量高。现在商业、经济以及其他领域中，有许多决策与方案是根据挖掘大数据中的信息来制定的，这就是大数据的价值所在。
一、大数据带领城建档案建设进入新的时代
2013年1月29日，住房和城乡建设部公布了首批90个智慧城市的试点，由国家统一规划和施行的智慧城市建设正式起步。[3]江苏省住房城乡建设厅也加强了建设工程电子档案与声像档案编报的指导工作，督促建立数字城建档案馆。随着智慧城市的建设发展，各项建设工程形成的档案资料急剧增加，与此同时社会也在要求城建档案部门能较好地应对相关的需求变化。巨量资料，大需求推动着城建档案的收集、整理和利用工作进入大数据时代，[4]其中档案信息化是实现大数据管理的基础工作。目前大部分城建档案的征集、保管和利用等工作都是以纸质档案为主，这种档案管理模式把档案内容与档案载体合二为一，这样的管理效率与档案利用率都比较低。这些年城市建设的迅猛发展，各项建设工程与基础设施形成的档案呈爆炸式增长，对各档案馆的库房造成了不小的压力，“胀库”问题突出。因此将档案信息化能摆脱传统纸质档案的局限，提高了档案管理和利用效率。此外档案信息化建设能较好地实现档案信息资源的高效整合，更大程度地满足用户对档案信息的需求。
二、大数据时代背景下城建档案发展所面临的挑战
受到经济水平、人才资源等因素的影响，城建档案的信息化建设发展将经历一段逐步发展的过程。由于我国各地区发展不均衡，各个地方的城建档案信息化发展情况有所差异，档案信息管理技术应用平台还不十分成熟，这种情况也必然使档案信息化的建设只能是逐步发展的。[5]另外对于城建档案信息化与电子声像文件的编报工作应当建立细致统一的归档制度和相应的业务技术标准。目前国家了《建设电子文件归档与管理规范》（CJJ/T117-2007），建设部的《建设电子文件元数据规范》等等。这些规范基本上满足我们日常对档案接收与管理等业务工作的指导需求，但是要想实现档案的数据共享与管理应用，相关的标准与规范在具体细节上还应当进一步研究细化，使之进入可操作化层面。除了城建档案信息技术系统标准需要细化之外，缺少一批信息产业的复合型人才也是制约当前城建档案发展的重要因素。曾说过决定战争胜负的因素是人，而不是武器。因此对于新时期的档案工作既要建立拥有先进技术的档案管理系统，也要建设一支具有较高档案专业理论水平，又具有相当计算机及外语水平，同时又具有一定判断力、管理能力和决策能力的复合型人才队伍。[6]
三、初步建立城建档案的云计算平台
尽管目前我们城建档案的大数据建设发展还面临着许多问题，但大数据已经应用到了生活中的方方面面。要想将大数据技术应用到档案工作中需要借助云计算平台，云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，应用软件等）。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，因此建设档案大数据首先要搭建档案的云计算平台。
（一）制定相关的档案数据标准目前各地城建档案部门开始了初步的档案信息化工作，但各地标准不一，并且各地部门的数据库是独立的。要明确的一个概念是几个城市的档案数据不能成为大数据，大数据不仅是大，而且要全面。因此标准不统一既是缺陷，也是一个契机。应当尽早在档案信息化发展的初期制定详细的档案数据标准，规范档案数据的存储，处理，传输，共享等应用功能，以保证应用的云计算平台技术能够符合档案管理与服务的基本要求
（二）节约初期建设与日常维护成本制定统一的标准与数据模型后，可以逐步建设档案云计算平台。云计算是通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中。基本原理是用户只需要登录云计算中心就可以处理存储在互联网大规模服务器集群中的数据，并且云计算可以为客户提供每秒10万亿次的运算能力。有了云计算，各地的档案管理部门只需要花费较少的投入就可以使用架设在互联网的云端服务，满足各部门的数据存储、分析以及共享等功能需求，不再需要自己购买昂贵的服务器，也不再需要投入大量的人力物力去维护，对于节约社会建设总成本来说这具有良好的经济效益。
（三）信息共享促进高效利用有了档案的云计算平台，可以促进档案信息的高效整合，进而获得档案的大数据，加上云计算自身的超强计算能力，大数据的分析应用才能实现。通过云计算平台将各项信息有机地整合在一起，然后主动对信息数据挖掘分析，充分利用大数据系统为城市规划，土地调查以及防范灾害等方面决策提供重要的参考价值，提高城建档案部门的形象与知名度。此外存储在云端的档案信息数据兼有异地备份的功能，当遭遇火灾、建筑物破坏甚至是地震等高风险事故时，可以通过云端的数据服务器恢复数据，以保障档案业务的连续性。
四、大数据时代城建档案的发展与应用
（一）大数据时代带来思维方式的转变构建城建档案的大数据系统不仅仅是满足档案数据的存储与共享，大数据的核心在于从海量的数据中挖掘价值。[7]将简单而直接的信息共享活动转换为更为高级的信息价值的共享，即需要对自身所掌握的信息的价值有清晰的掌握和准确的理解。[8]这就要求我们档案工作者不仅要知道自己管理着哪些档案，更要了解档案的作用和服务功能，对档案利用服务有更加深入的认识，从而发挥城建档案的“隐藏”价值。在大数据时代背景下，档案工作者可以运用大数据技术更好地提取档案信息的价值，更重要的是档案服务理念的提升，对档案价值有全面而敏锐的“嗅觉”。
（二）大数据技术能更好地挖掘城建档案价值当城建档案的大数据系统建立完善后，我们可以着手分析用户重点关心的对象，在此基础上对自身工作做出相应的调整，以便提高城建档案部门的服务水平，档案的利用方式也更加丰富。例如档案工作大致分为征集——整理——保管利用等几个阶段，若我们通过分析用户检索档案信息的相关数据，知道用户的需求重点则可以对档案征集范围进行适当地优化。又比如在进行档案编研工作时，利用大数据分析掌握社会的需求重点，制定贴近群众的档案编研选题，通过共享数据与其他部门合作，优势互补，提高编研成果内在知识含量和科技含量，争取打造出满足社会需求的高水平文化产品。在大数据时代挡案系统中除了大量的文档之外,还有海量数据,并且数据利用的效果要大于文档利用效果。
[9]除了自身档案利用方面的价值，城建档案还能为城市的发展规划提供参考。例如我们通过城建档案的数据相关性来整合部分档案资源，经过比较和学习各城市的发展建设与规划理念等等，将整理获得的数据资料有针对地提供给相关部门，为城市规划发展献计献策，真正实现档案价值的多样化。与传统的统计方法不同，大数据要求的是全样本分析，数据采集越完整，分析得出的结果越准确。因此在大数据时代，传统的手工登记电脑汇总的工作模式将失去原有的意义。[4]在档案大数据系统中，自动服务终端设备或者相应的用户应用软件是不可缺少的。当用户使用自动服务终端或软件时，相关的应用记录以及数据都将实时传输到信息系统中自动存储，这样既提高了工作效率，也保证了采集数据的准确性。从经济效益与产品实用性等方面考虑，开发相应的用户软件（例如手机APP等）是目前不错的选择。
五、总结
大数据给我们带来的不仅仅是技术层面的创新，更是一种思维的革命。大数据的出现讲将以复杂模拟为代表的计算型科研范式带入到以大数据为基础的数据密集型科研发现的第四范式时代。[10]作为一名城建档案工作者，我们既要认识到大数据技术对城建档案未来发展中的重要性，也要认识到大数据时代的到来对城建档案工作的挑战。只要坚持科学规划，合理部署，积极建设，城建档案工作也能从各种挑战中主动把握机会，吸取营养，更好地为城市发展助力。
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大数据在云计算中的应用范文5
大数据为云服务增添强大动力
业界公认的观点是：云计算的本质是服务。而“大数据的兴起为云服务增添了强大动力。只有把大数据蕴含的价值挖掘出来提供给用户时候，数据才能产生价值进而变成一种服务。大数据的价值体现就是云计算的价值体现。我国行业信息化历经了三金工程、电子政务、数据大集中等建设阶段，已经积淀了海量的行业数据资产，这些行业数据的背后蕴含着巨大的价值，最终将以云服务的形态对外提供服务。这正是浪潮一直在推进的行业云战略的核心。” 浪潮集团执行总裁王恩东说。
接受采访时，浪潮集团系统软件总监、云计算产品部总经理张东进一步补充了行业大数据的几个特点：数据价值密度更高，更具可挖掘性；数据具备独立性，共享存在各种障碍；行业间数据综合分析处理是未来的发展重点；更加关注数据转化为服务过程中的独特需求。
数据处理周期遭遇挑战
利用大数据的过程包括：数据的采集、存储、分析、可视化，以及最终为决策来服务。而在数据处理周期的每一个阶段，实际上还存在有很多的挑战。如果要想将大数据推广到更多的领域，那么必须要解决这些问题。
挑战1：数据收集/清洗/过滤 如何用有效的办法把数据归集到系统里面去，如何保证采集到的数据的质量和格式统一，即规范化。
挑战2：数据存储和管理 随着数据规模的日益庞大和类型的复杂化，如何有效方便的进行数据存储，同时保证统一存储过程中的共享和隐私的问题。
挑战3：数据分析过程 这其中包含的问题主要有两个，第一如何将懂业务人的知识转化成计算机的知识。第二，如何找到适合多样性应用的技术。
挑战4：数据可视化 现在很多人习惯用平板、手机，那么，厂商在技术方面如何去适应这些东西，并将数据展现出来。
产品涵盖三大层面
面临这些挑战，浪潮专注于数据中心方面，从底层机房建设到服务器、到存储，到提供基础的系统软件，一直到提供大数据的咨询服务、规划的服务等等，帮助用户建立一套云计算和大数据体系。而大数据正是浪潮整个云计算战略的逐步往前迈进的其中一步。通过持续创新，浪潮已经具备了涵盖IaaS、PaaS、SaaS三个层面的云计算和大数据整体解决方案服务能力。在展会中，浪潮集团展出了云计算基础装备层（IaaS）的浪潮天梭K1、大数据一体机、云海OS，云计算平台层（PaaS）的浪潮IOP平台、大数据平台解决方案等，云计算应用层（SaaS）的爱城市公众服务平台等。
在IaaS层面，浪潮天梭K1产品可扩展至32颗处理器，具备软硬件多层次冗余容错功能，每分钟事务处理能力高达400万次，系统可用性达到99.9994%，整体技术指标已经达到国际先进水平，完全可以在金融、电信等关键领域替代国外主机系统。浪潮云海大数据一体机是涵盖数据存储、数据处理、数据展现等全环节、一体化的数据处理的方案型产品。它采用新型技术体系架构，打破了传统产品存在的扩展瓶颈，在性能、可用性、效率等关键技术指标上领先于业界水平，成为金融、电信、公安、交通、卫生、广电等各行业用户大数据解决方案的理想之选。云海OS是中国第一款云计算操作系统。作为整个云数据中心最底层和核心的基础性软件，它的主要作用是资源调度，使云中心的资源配置达到最优。
在PaaS层面，随着大数据概念的兴起，浪潮自主研发了IOP大数据处理平台，可打破政府与企业内部之间的信息壁垒，将不同业务系统的数据资源有机整合到统一的数据平台并实现高效共享和分析利用。在数据平台基础上，IOP还提供了各种开发工具，企业和个人开发者可以利用这些工具及开放数据，开发各种应用。
大数据在云计算中的应用范文6
关键词：“大数据”技术 高校档案 信息服务
中图分类号：G270.7 文献标识码：A 文章编号：1009-5349（2016）15-0148-02
随着信息时代的进一步发展，人类的生活也变得快捷方便。现今大数据技术已成为整个人类社会所关注的焦点之一，无论产业界、科技界抑或是政府和民间，大数据技术都已经广泛渗透其中，并持续产生重要影响。而作为大数据的重要生产者，近年来“大数据”技术的创生促使社会、企业、学校等组织在管理档案信息上得到了巨大的发展。而“大数据”技术指的是相对完整的、不需要构建的、可决策业务重点的数据仓库。大数据技术的发展在一定程度上改变了人类的生活工作方式和思维方式，而其发展的最终目标是为了最大化地利用数据的价值，对数据的分析和研究后，对于人类日常的服务和应用是“大数据”技术的中心环节和关键。随着时代的发展，高校档案信息服务也日渐电子化，档案信息化是否能借助大数据技术顺势而上，是当今高校档案发展的热点话题。
一、“大数据”技术的要义以及未来的发展态势
“大数据”技术最早源于2010年的美国科学家所著的《大数据时代》一书，书中对大数据的理念和见解引起了社会的广泛关注。而对“大数据”技术的要义有不少学者认为：“大数据”指的是数据多达无法借助人工在一个合理时间内来进行整理、研究、截取和管理。与“大数据”相关的学术概念，在上世纪80年代就出现了最粗浅、基本的提法，用以描述人类社会中大量增加的数据信息，象征着大数据理念演化进程的第一个阶段：数据信息的大量生产。现代大数据理念的正式推出是在2008年9月《自然》杂志刊发的《Big Data： Science in the Petabyte Era》一文。在这篇文章中将大数据定义为一种新的对待数据的态度，以及这种态度衍生的新的信息处理理念和分析方法，以此为标志，大数据这一学术概念正式超脱了单纯的对数据数量属性方面的单纯描述，衍生为一种全新的信息技术概念。又有一方认为“大稻荨奔际醯母拍钪傅氖牵喝死辔了经济效益，从而以一种高频率、不同结构类型的方式中获取数据价值的一种现代信息技术。到如今，“大数据”技术的要义和概念还不能完全确认，但是笔者认为，不从技术的大概念出发，单单只“大数据”技术在解决高校档案信息服务中的作用来说，大数据技术的要义和概念指的是：在当今社会，数据信息中包含了大量的价值和资源，而大数据技术是当今社会中对数据整理研究最有效的办法，不仅可以最大的发展数据效益，还是人类社会转型发展的重要推动。不仅如此，在高校档案信息服务中，“大数据”技术也有深入的应用。在往前的档案库管理中，原始落后的数据处理方式只适用于小规模的、静态结构化的数据处理。而档案库也具有信息规模小，存储不易，查询环节繁冗的特点，并不能满足日渐增多的档案信息内容。但是随着技术的发展，不少高校的档案信息库规模发展迅速，海量的信息只有在“大数据”技术下，才能得到完善的处理研究。
在研究一项技术的实际应用时，应该对技术本体有清晰的认识，有良好的基础知识构建，才能在上层应用研究中看到技术本身特性对应用领域的影响，以及在应用中技术更深层次的变化和演进，从而推陈出新，获得自身能够切实应用的知识。而在研究大数据技术在金融信托领域应用时，大数据理念的由来，技术的发展过程以及大数据技术本身的特质等，是研究不可或缺的基础。在“大数据”技术的发展过程中，IT技术人员通常会需要依靠“云计算”技术，来辅助完成数据的研究处理。“云计算”技术不仅可以对海量档案数据进行计算整合，还可以挖掘数据背后的价值。近年来，还整合运用了Web2.0、信息二维码等技术，促进发展了档案信息检索、采集、编辑、采研等环节。使未来的“大数据”技术更个性化、人文化。从而推动高校档案信息服务的优质发展，促进高校档案管理模式的转型升级。
二、如何利用“大数据”技术来发展高校档案信息服务
对于“云计算”技术来说，“大数据”技术是发展历程中的必然产物和重要组成部分。只有加快发展“大数据”技术，“云计算”技术水平才能得到提升，两者缺一不可，在历史的进程中相互推进，相辅相成。因此在高校的档案信息服务工作中，应该将“云计算”技术与“大数据”技术相互结合。利用“云计算”技术强大的计算能力为“大数据”技术提供优质的数据分析前提，提高高校档案信息处理速度和质量。不仅可以丰富档案信息资源，还可以提供便捷的、智能化的信息查询服务。而利用“大数据”技术对档案资料的考察研究，则可以推进“云计算”技术在档案数据整合计算中发展。在“大数据”技术的发展中，其4V特性的研究是尤为重要的，4V包括了数据量维度、速度维度、数据种类维度以及真实性维度。
（一）数据量维度
数据量维度指的是在“大数据”技术中，具有强大的储存并利用大量档案信息数据的能力。随着信息时代的发展，人类社会发生了巨大的变化，近几年来，我国高校档案存储从最原始的GB增长到了TB量，并且未来还有向EB发展的态势。数据量维度的发展可以提高高校档案存储水平，使更多的数据可以得以应用和发展。因此“大数据”技术是高校档案信息化发展的必然趋势。在往前的档案数据量并不大，所以简单的收集存储方式能够满足其发展。但是随着发展，档案信息量增多了好几倍，原始模式在海量的信息存储中崩溃瓦解。而“大数据”技术可以在无人工的情况下，对海量数据轻而易举的进行存储整合。
