大数据云计算

大数据云计算（共12篇）

大数据云计算 篇1

IDC (互联网数据中心) 日前对2014年的科技行业9大趋势进行了预测, 云计算榜上有名。权威机构将我国云计算的发展分为三个阶段, 而目前国内的云计算市场正由成长期逐渐迈入成熟期……

被称作第三次IT浪潮的云计算, 带来生活、生产方式和商业模式的根本性改变, 成为当前全社会关注的热点。随着“宽带中国”战略的落地, 云计算与大数据技术作为信息化转型升级的新引擎, 已逐渐进入技术爆发期。

2014年同样是大数据发展更加迅速的一年, 越来越多的研究机构、团队、公司聚焦大数据分析研究。金融、电信、交通、电力等各大行业将将进一步将数据分析运用到实际商业活动中以提升业务模型或利润及用户体验。

政策支持奠定发展基础

我国政府一直通过鼓励技术创新不断推动云计算与大数据技术的发展。

从工业和信息化部发布的《通信业“十二五”发展规划》开始, 云计算被定位为构建国家级信息基础设施、实现融合创新的关键技术和重点发展方向。

2014年“宽带中国”专项行动的部署, 将云计算作为战略性新兴产业发展的一个重点领域, 进一步加强了国家级的战略引导, 推动我国宽带基础设施快速健康发展, 将宽带接入速率大幅提升, 并延伸辐射到行政村, 这就为行业云的广泛应用奠定了基础, 为云计算的规模效应带来好处, 也为大数据的实施拓展了数据收集范围, 让更全面的数据应用产生更好的效益。这些为云计算服务的普及和大数据的应用奠定了发展基础。

信息化扩展市场规模

未来, 随着信息化逐渐深入各个行业, 企业的IT需求将持续上升, 行业细分领域分化, 云计算的市场规模的不断扩大必然带来相关虚拟化、大数据等技术的迸发。

云计算作为IT主潮流, 将从国家战略、企业目标发展为实实在在进入经济、社会、工作和生活的方方面面, 从云数据中心、企业云平台、政府公共服务云, 到电信的云、金融的云、医疗的云以及各个互联网公司的云服务, 再延伸到云端存储、智能终端云服务。越来越多的企业通过大规模部署云计算在推动战略性变革, 云计算加速了产业优化升级步伐, 借助互联网、云计算、大数据技术, 实现更精准的决策和更深入的协作方面获得企业核心竞争优势。

相关机构预测, 2014年会有近80%的中国在云计算领域增加投资。云计算与大数据应用将以政府、电信、教育、医疗、金融、石油石化和电力等行业为重点, 逐步被越来越多的企业和机构采用。

大数据云计算 篇2

摘要：云计算的浪潮还没有过去，大数据时代已经到来。在对大数据的含义、特征、影响和意义进行系统总结的基础上，分析了大数据与云计算的关系，论述大数据和云计算的安全将给消费者和电商带来更加高效的转型。

关键字：云计算，大数据，电商

所谓通信，最简单的理解，也是最基本的理解，就是人与人沟通的方法。无论是现在的电话，还是网络，解决的最基本的问题，实际还是人与人的沟通。现代通信技术，就是随着科技的不断发展，如何采用最新的技术来不断优化通信的各种方式，让人与人的沟通变得更为便捷，有效。随着计算机技术的广泛普及与计算机远程信息处理应用的发展，云计算和大数据应运而生。、一、大数据的介绍

大数据（Big Data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法）。大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域，目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。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。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和或虚拟化技术。

二、云计算的介绍

云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。几年之内,云计算已从新兴技术发展成为当今的热点技术。云计算从节约成本的工具到盈利的推动器，从ISP（网络服务提供商）到电信企业，已然成功地从内置的IT 系统演变成公共的服务。然而人们担心他们在云端的数据安全。正因为此，用户应该期待看到更安全的应用程序和技术上来。许多新的加密技术，安全协议，在未来会越来越多的呈现出来。其中的安全性和遵从性的问题仍然是阻碍云计算发展的重要原因。三、二者联系和安全策略

近几年由于科技的不断发展，3G网络视频通话，移动互联网、物联网、智能手机，这些科技产品都一一涌现，充斥着我们的生活，确实互联网给我们的生活带来了方便，但同时恶意软件，黑客入侵电脑，这些人为的破坏，也影响着个人或者企业的信息安全。在这个时候新技术云计算的出现，就给传统互联网信息安全带来了希望，但同时也面临解决新的安全挑战。

多种方式应对云计算安全挑战—云计算给信息安全带来的挑战包括：第一，传统安全产品无法应对云计算环境下的网络结构和协议。在云计算环境中，可能前端的Web服务器和后端的数据库都处在一个物理服务器上，这样它们之间的网络交互直接用虚拟交换机就可以了，数据根本不经过物理交换机，如果不到物理交换机，则信息安全设备拿不到它的数据，导致对其访问控制、审计、攻击的检测，都没办法实现。第二，云计算技术特性带来一些新的安全需求。云安全架构的一个关键特点是云服务提供商所在的等级越低，云服务用户自己所要承担的安全能力和管理职责就越多。数据安全包括：数据传输、数据隔离、数据残留。应用安全包括：终端用户安全、SaaS安全、PaaS安全、IaaS安全。虚拟化安全包括：虚拟化软件、虚拟服务器等。第三，云计算环境对安全产品的计算性能提出了非常大的挑战。目前保护信息安全产品的性能已经远远落后于网络设备。大数据将会化解APT(高级持续威胁)危机—近一两年，APT攻击是非常热门的话题。简单的说就是黑客组织针对一个有价值的目标，进行长期、缓慢的，但是非常有技术含量的攻击。我们知道未来大数据和云计算将推动下一代安全数据的创新。大数据和云计算扩展了整个IT领域的计算和存储资源，给信息安全提供了信息平台和大数据处理的技术支撑，为整个信息安全产品的革新创造了一个更大的可能性。其中数据加密就是对数据信息的重新组合，只有在收发双方的基础上才能够还原网络信息，数据加密技术能够确保校园网内部信息数据的安全性与完整性，并具有一定的保密作用，从某种意义上来说它是其他安全技术的基本保证，经过加密的网络数据能够确保数据在收录、传输、使用及转换中不被第三方得知数据信息内容。

综上所述：大数据是本，云计算是术，移动互联网是用。三者紧密结合在一起才能让整个信息安全系统更有效的服务现代人们的生活。在大数据环境下，即高流量、巨大海量数据、高可靠性。更多需要通过检测、分析、发现及预警的安全保障体系，实现可靠性、可用性与安全性的完美结合；利用大数据分析，可提前、精确、有效地发现已知或未知的安全威胁；可实现数据访问的记录、分析及取证；可实现有效、精确地发现隐私数据的检测分析与防护。安全检测与大数据技术结合，利用云计算能力及大数据处理机制实现信息访问和审计，安全威胁智能的发现，隐私数据的保护。

参考文献：《大数据时代》--[英]维克托·迈尔-舍恩伯格（ViktorMayer-Schönberger）--浙江人民出版社

电子图书：《云计算安全指南》--Ronald L.Krutz，Russell Dean Vines（著）张立强(译)

姓名：孙飞龙

学号：12901337

大数据、云计算彰显智慧体育 篇3

为了获得更多的洞察，IBM收集了过去八年来大满贯比赛的4100万个数据点的信息。借助大数据预测分析，IBM找出“制胜关键指标（keys to the match）”，这些重要指标指出了球员如何才能战胜对手。制胜关键指标可能无法告诉您哪位球员获胜，但可以准确预测每位球员取得优秀成绩所需要的三个主要因素。

例如，在男单决赛中，纳达尔达到了三个关键指标中的两个，即“在4到8轮中的获胜率超过48%”和“发球得分成功率超过63%”。诺瓦克·乔科维奇可能仅丢失了一个指标因素，即“正手得分获胜率在63%至73%”。

事实上，这种智慧的技术不仅分析各场比赛如何获胜，而且能够识别数据分析趋势，帮助球员从优秀球员转变为伟大球员，或者重新回到伟大球员的位置。

这就是大数据分析的威力和意义，而它不仅仅在网球或者体育行业起作用，它可以被拓展到更多的行业，让整个地球智慧起来。

2013年美网还使我们有机会根据对不同平台需求的预测分析，而动态增加赛事私有云的资源。分析的因素包括球员的受欢迎程度、当天赛程以及比赛前和比赛过程中的微博数量。毫无疑问，我们在USTA中采用的相同云和预测分析解决方案也可供全球各地的行业使用。例如，零售商可以分析大量数据，帮助针对具体的消费者规划促销方案。医生可以分析早产儿的数据，以预测和预防健康危机。

“智慧的地球”并非是对于普通人高高在上、无法企及的愿景，事实上，大数据、云计算、移动技术和社交，已经存在于日常的生活中，比如说包括网球四大满贯、中国网球公开赛在内的一些体育赛事，让这些赛事更加智慧，更加便利地为赛事、观众服务。与此同时，这些技术也已经深入到金融、零售、智慧城市等各个行业，在帮助这些行业中的企业更为智慧的同时，深刻地改变着这些行业所服务的你我。

体育早就成为科技的竞技场，而在各项体育运动中，网球一直算得上是高科技的“先锋派”。就拿网球来说，在其发展历史中，科技一直扮演了重要的角色。从1880年的木制球拍，到1963年出现的第一把钢制网球拍，再到机械能量转化技术、纳米碳纤维技术等林林总总的科技，球拍材质的改变和革新让球员挥拍更易控制，击球更加精准，威力更加提升。

不过相比之下，通信和信息科技给网球运动带来的改变更具有颠覆性。电视转播的介入则让网球比赛的观众从名媛绅士这一局限的社会阶层拓展到遍布全球的普通观众，并为网球赛事本身带来了巨大的商业利益；而当球员们的击球已经快到很难被肉眼准确捕捉，球员与裁判就误判的争执不断出现后，采用鹰眼技术辅助判罚在美国网球公开赛中第一次出现，并很快在四大满贯和各级比赛中使用。

2008年，温布尔登引入了IBM SlamTracker平台，通过数据和预测分析技术，球迷、球员和教练可以更加透彻的理解比赛；英国Leicester Tiger橄榄球队同样通过收集球员训练数据，对伤病情况进行分析和预测，有效控制和降低伤病出现，提升了球队成绩。

而在美国高尔夫公开赛、美国名人赛、托尼奖、网球四大满贯公开赛等多项赛事中，IBM提供了私有云技术服务，能够在云端共享资源，按需配置计算力。这项技术在企业中的应用能够以自动部署代替人工部署，提升效率；同时减少系统采购投入，以更低成本获取计算力。

社会舆情分析帮助网球赛事了解球迷想法、偏好，同样可以为企业提供新的洞察，帮助他们更好的了解和回应客户的发展趋势。IBM所提供的社会舆情分析可以评估、存储和分析任何数据，不论他们来自何方、速度多快、类型多复杂。

移动更是一个大趋势，但移动不等于移动应用。如果只是开发一个移动应用，给传统应用加上一个手机接入，那么这种移动至少是不深入的。移动的关键在于将人、业务流程和整个系统移动起来，给现场人员提供头等的信息和资源服务。

早在2009年，IBM公司就和全英俱乐部在iPhone上推出了世界上第一个包含直播体育数据的智能手机应用程序。2012年，IBM公司为温布尔登开发的针对iPhone和安卓平台的应用程序下载量达到约150万次。在温网网站的浏览者中，有40%通过移动设备。这些应用程序包含球迷所需的一切功能，无论身在何方，都能直观感受到热火如荼的比赛现场。

而所有这些在体育赛事中触手可及的各种新技术，也可以帮助其他的行业带来更多的转变。就像我们所能理解的，数据分析技术驱动世界网球的创新发展，但这种转变不仅限于四大满贯以及中网的球场：也发生在全世界商业领域。

无论是体育赛事还是商业领域，在各个领域中，数据都可被用作评估和判定一项业务或者一名运动员如何增加成功的机会。这种洞察无疑是一笔无形的财富。

通过先进的分析技术，例如在系统中嵌入Slam Tracker，企业就能处理纷至沓来的、爆炸性增长的数据。这涉及到，无论是增加让客户更简单易行的购买模式、还是为消费者提供更多有效的服务的方式来促进销售，企业若能充分利用信息分析这种巨大力量，必将成为驱动商业智能的关键因素。

如今，实时分析已成为主流技术，用于Slam Tracker中的分析软件，同样也被医院用于产前病房中监控未出生的婴儿，帮助警察预防犯罪，以及帮助金融服务公司，改善客户服务体验并降低运营成本。

零售企业正在使用数据分析软件来促进销售，改善客户服务以及提高自身效率。该软件能够让零售商监控终端促销活动的效果，识别和预测畅销产品，以便让管理者能够根据客户需求精准订货。

就如同IBM公司的各种解决方案正在改变网球世界一样，IBM也在努力提升其他系统的智力水平，包括交通到电网、医疗保健网络甚至提升整个城市的智慧。实际上，不论将目光投向哪里都会看到，IBM在帮助企业利用信息构建智慧的地球。

探析会计大数据时代下会计云计算 篇4

一、会计数据处理发展阶段

企业在生产经营活动中,从会计数据中可以体现各种经济事项。会计数据处理技术主要是对会计数据进行收集、存储、加工以及传递。一般情况下,可以从四个阶段来划分会计数据处理技术的发展历程,包括手工处理、机械处理、电子计算机处理以及网络化处理等内容。传统手工处理数据模式具有较慢的速度和较高的出错率,无法获得理想的处理效率;而在机械处理会计数据模式下,会计人员借助于机电设备工具和穿验孔机等,来对会计数据进行收集、存储和加工,本种模式较大程度上提升了会计数据的处理速度,降低了出错率,但是需要花费大量成本来购买这些机械设备,增加了会计人员的操作难度,且处理结果没有足够的稳定性。而计算机的出现,优化了会计数据处理,显著提升会计人员工作效率,且计算机采取集中式存储及自动式处理模式,也提升了会计信息的实时性。但是,需要在单台计算机上独立运行会计核算程序,没有联系起不同的计算,这样就无法实时交互和传递会计信息。网络技术的迅速发展,在会计数据处理中开始广泛运用内外部网及因特网,将先进的现代信息技术运用过来,如互联网技术、分布式数据库技术等,有效集成了企业的业务、会计工作以及信息等,促使会计信息系统得到完善构建,显著提升企业的信息共享程度。

研究发现,进入到信息化社会后,物联网下的会计数据具有数量规模庞大、价值密度不高、数据异构的数据以及数据产生实时性和有效性的特点,且无形性和粘性也是重要方面。目前,可以用PB来衡量物联网下产生的数据量,虽然比较庞大,但是只有一小部分的数据具有利用价值,在结构化类型数据基础上,还有大量非结构化类型的数据产生,包括声音数据、图像数据等,增加了数据处理的难度。同时,物联网下的数据具有较高的实时性要求,感应器无法感知会计数据,且在业务数据中粘合存在,又增加了数据处理的难度。

二、大数据对会计的冲击

(一)对会计要素的冲击

大数据时代来临后,对商业市场造成了较大的改变和影响。二十世纪,人们意识到无形资产可以创造出较大的价值,现在,则出现了新的转变。企业拥有的数据及数据分析方法将会成为企业新的核心财富,相较于实物资产等生产要素,甚至更加的重要。数据是某些企业生存和发展的基础,通过对数据进行获取和加工,之后出售,获得利益。以美国脸书为例,其掌握着用户数量、活跃程度以及关系等数据内容,是其盈利的根本基础。会计的一项重要职责是确认和计量企业资产,通常采取历史成本或者公允价值来开展资产计价。而出现数据资产后,则冲击到了会计要素的定义和计价。首先,结合现行准则,无法在资产负债表中纳入数据资产,企业自行搜集数据资产,无法有效界定其所有权和归属权;且大数据时代下,数据本身没有价值,只有合理使用,方可以创造出价值;数据不属于实物资产或者无形资产的范畴,会计人员在数据资产分类时面临困难。此外,即使在资产负债表中纳入了企业拥有的数据,也无法准确计量数据。

(二)对会计信息质量的冲击

众所周知,高速、大量、多样是大数据的重要特点,那么学者就需要对信息使用者对会计信息质量的要求重新审视。在过去很长一段时期内,会计信息使用人员往往用相关性和可靠性等指标来衡量会计信息质量;而大数据时代下,通过运用信息技术,可以对信息快速的汇总和处理,用总体统计替代传统的样本统计,对相关关系更加的重视,那么就改变了会计信息质量要求。大数据时代下,信息使用者将会对会计信息的及时性更加重视,通过运用计算机技术,将会大大提升信息搜集和处理速度;大数据时代要求企业对财务数据及时的收集和处理,且将其转换为会计信息后,及时呈报给外界。大数据时代下,要求会计信息具有更高的相关性,人们能够对全部的信息进行获取,这样就显著拓展了会计主体可获取会计信息的内容和范围;同时,大数据时代下,数据以网状形式存在,拓展了其范围,企业需要将更多的信息披露出来,帮助使用人员做出更加正确合理的决策。最后,大数据时代下,不需要用标准格式来转换信息,在数据池内汇入了更多的非标准化信息;技术的发展和普及运用,要求企业将更多的非标准会计信息披露出来。

三、云计算给会计大数据处理带来的机遇

(一)云计算

云代表着网络与互联网,目前出现了诸多种云计算定义,其中美国研究院的定义得到了广泛认可,云计算模式依据使用量来进行收费,能够结合用户需求,将更加便捷的网络服务提供给用户,进入到可配置计算资源共享池,能够快速提供需要的资源,且管理工作得到简化。其中,分布式处理和并行处理是云计算的主要特征,在大数据处理中广泛运用云计算技术。通过云计算的运用,大数据环境下用户本地计算机性能的限制因素被打破,用户可以对云计算服务有效租用。通过网络服务,云计算下的基础服务及全套服务就可以被用户所轻松享受到。其中,云计算服务包括三大类型,分别为基础设施服务、平台服务和软件服务。云服务提供商可以将基础设施提供给用户,包括数据库、服务器等,还可以将软件开发平台提供给用户。在本平台中,用户能够对平台进行升级和打补。云服务提供商还可以向用户提供行业软件,软件维护、升级工作由云服务提供商来负责。

(二)会计云计算

上文已经提到,企业经营活动由会计数据体现出来,规模较大的数据集团,拥有诸多子企业,每天会产生十分庞大的会计数据量,且子企业使用不同的软件,只有借助于各个子企业报送的数据,决策人员方可以对各个子企业的经营状况进行了解。采取本种方式,不仅无法保证会计数据的实时性,决策者使用数据时间受到影响,且数据可靠性也得不到保证,很可能做出一些错误的决策部署,损害到企业集团的利益。针对这种情况,就可以采取会计云计算技术。会计云计算能够将一个操作平台提供给企业,实现全天候处理业务的目的,通过操作平台,组合多个企业,形成完善的虚拟网络,能够共享和互通信息,企业之间的协作与同步得到强化,最大程度的优化企业业务和效益。在会计云计算使用过程中,依据使用量来进行付费,这样软硬件产品的购买资金就得到了较大程度的减少,同时,在软件安装与维护方面也节约了时间和精力。同时,云计算的计算能力、存储能力也比较优秀,能够有效存储物联网中人的行为及物的行为产生的庞大数据,能够对结构化类型的数据以及非结构化类型的数据快速处理。而会计大数据的处理问题则可以借助于云计算模式下的数据仓库及数据挖掘技术来解决,数据仓库将大量的原始数据提供出来,运用数据挖掘技术,将原始数据中存在的某些规律找出来,帮助决策人员做出更加科学的决策,促使商业风险得到有效降低。且会计云计算消费人员只要拥有网络,就能够随时随地的获取云计算服务。

四、正确认识会计云计算

目前,全社会已经充分重视云计算,云计算提供商虽然大肆鼓吹云计算的优势,但是,企业的需求并不能够被云计算提供商提供的服务完全满足。企业对会计云计算的社会需求比较广泛,但是却没有采取相应的转化措施,我国社会中还没有普遍应用会计云计算。针对这种情况,需要从这些方面进行转变:

(一)转变技术范式

进入新时期后,经济的全球化、金融化和信息化趋势不断增强,需要由价值管理为中心的新会计范式替代传统的以账户为中心的会计范式;研究发现,传统会计范式将单一的信息技术运用过来,导致会计大数据问题无法得到切实的处理,因此,需要用综合技术来取代传统的单一技术。相较于传统信息技术,会计云计算具有较大的差异,其包含了诸多技术,核心为存储能力和计算能力,将一系列的网络驱动技术群涵盖过来,包括并行式计算技术、数据集中式存储技术、分布式计算机技术等等。通过有机融合综合信息技术和会计核算技术,可以形成会计云计算的技术群。通过采取本种新会计范式,将会促进企业更好的发展。

(二)转变商业模式

在时代发展过程中,桌面互联网逐渐被移动互联网所取代,消费者不仅要获得IT企业的产品,更对其互联网服务充分重视;因此,IT企业由过去提供产品模式,转变为提供服务模式。提供产品模式下,企业需要花费大量的资金来对应用软件、操作软件、服务器硬件等进行购买,为了促使企业信息化目的得到实现,还需要设置专门的信息技术人员存储企业信息,开展信息计算,实施系统维护等。而通过采取服务交付模式,在特定技术目标及业务目标引导下,消费者与云服务提供商实施交互行为。云服务提供商能够将全套的信息化服务提供给消费者,企业不需要投入大量资金购买基础设施等,仅仅对云服务提供商的信息化服务进行购买即可,在使用过程中,将购买服务的营运费用及时支付给云服务提供商。

(三)转变思维方式

企业信息化的实施,重要基础为云计算,要想推动企业成功的转型升级,就需要深度融合工业化与信息化。现阶段,我国云计算产业运用速度还需要进一步提升,清晰的认识到,云计算与会计核算属于产业融合关系,且是时代发展的必然趋势,要用复杂性思维逐步替代传统的还原性思维,对会计云计算变革的原因、方式等更加科学的解释。

五、结语

综上所述,会计云计算是会计大数据时代下的必然发展趋势,其能够有效解决会计大数据处理问题,降低成本,提升工作效率,促进企业健康发展。研究发现,我国在会计云计算方面还存在着诸多的问题,运用范围需要进一步扩大,未来发展中,要深化理论研究,总结实践经验,结合我国实际国情,不断创新和发展会计云计算。

参考文献

[1]郑顺敏.会计大数据时代:会计云计算[J].现代经济信息,2014,5(10):123-125.

[2]邢秋萍.大数据时代会计信息化理论和方法研究[J].华人时刊旬刊,2015,6(19):77-79.

[3]王文洁.云计算环境下中小企业会计信息化发展探析[J].当代经济,2015,8(19):66-69.

[4]余晓梅.浅析大数据时代基于云计算的集团企业资金管理[J].会计师,2015,4(13):244-245.

[5]于俊旺.浅析大数据时代下我国会计行业面临的挑战和应对[J].河北企业,2015,6(11):133-135.

大数据云计算 篇5

2013年，云计算产业风起云涌，云计算应用层出不穷。金色的十一月，我们迎来了企商在线主办的“大数据时代下的云计算”研讨会。此次大会联合了中国计算机报，盛邀云计算用户、云计算和信息化行业专家，共论顺应云计算趋势、应用云计算和大数据带来的优势，来推动企业转型升级，从而提高企业应变能力。

日前，“大数据时代下的云计算”在古老文明与现代文明集于一体的文化殿堂——中国国家图书馆（古籍馆）-临琼楼二楼隆重召开，此次研讨会荣幸邀请到中国科学院教授彭赓、浙江大学宁波理工学院教授李兴森、中搜集团总裁陈、东软集团副总裁王立民、中国联通云计算运营部副总曹鲁等诸多业内专家，以及中国互联网协会、中国通信行业协会、中国数据中心产业发展联盟等机构代表和各位媒体朋友们。当日到会嘉宾企业达到200余家，涉及媒体、教育、电商、研发公司等行业，大会吸引了众企业高层嘉宾、用户代表、技术精英参与，并受到诸多资深学者、以及众多媒体朋友的关注！

企商在线创始人王熠致辞

大会开场首先由企商在线创始人王总为到场嘉宾致欢迎词，感谢各位到场嘉宾的支持，并借此机会答谢各个行业的新老用户和关心企商在线发展的有识之士。

目前，互联网越来越发达，越来越深入，全民都深度参与到互联网的变革大潮中，大数据的价值变得越来越高。社会的需求推着我们向前走，各个行业都在提云计算，事实证明当时的铺垫为今天的云计算起到了很大的推动作用。但是不能回避的是，大数据的需求也越来越迫切，而且云计算和大数据我们认为是一个天生的关联度很强的两个基因。当把二者放在一个维度上来考虑时，对思路进行重构，对结果进行关联，我们认为需要进行较为深入的探讨。

中国科学院彭赓教授：大数据下的云计算

世界正在逐渐走向物联化(Instrumented)、互联化(Interconnected)和智能化(Intelligent)，所有的事物和活动都可以被感测，而感测过程中产生的大量数据又会被输送到后台进行处理，通过庞杂的数据资料，分析出有用的信息，支持和推动决策的有效性。由于数据的来源、传送的方式和使用的方法发生了质的改变，数据利用已经不是用传统的方式把数据输入计算机、通过处理得到报表如此简单。大数据时代下，世界各国将大数据战略提升到国家战略层面，进一步推动了云计算数据中心的广泛应用。

彭教授的话中讲到云计算是一场产业的变革，是即将迎接大数据时代的重要支撑体系，让我们已经充分了解到云计算将重新塑造我们整个IT产业链。

联通运维部副总曹鲁：云计算与大数据的发展实践

为了加速业务的转型和升级，促进移动互联网的发展、推动IT的整合，保障数据的整合集中，从而引发了联通发展云计算和大数据的战略思考。

联通通过采用云技术，以集中大数据为核心，顶层设计引领IT规划建设，服务下沉助力用户感知提升，推动大营销、大服务的一体化建设；构建中国联通统一的大数据服务能力；最终实现对资源弹性调度、安全复用；提高数据价值、密度、效率；应用灵活；保障其真实准确、运营有序。

曹总还向大家展示了提供面向公众的云服务，包括面向通信录、日历、便签、文件、相册、视频、音乐等文件的同步、备份和分享的功能。

浙江大学宁波理工学院李兴森教授：云计算解决方案助力企业快速增长

李教授针对大家熟悉的云计算，进行了三个层次的服务的细致讲解，让我们知道了云计算是一种能够方便、按需从网络访问共享的可配置计算资源（如，网络、服务器、存储、应用程序和服务）池的模型，且只需最少的管理或服务提供方交互即可快速供应和发布该模型，从而降低复杂度、提升业务敏捷性，降低市场响应时间，推动业务与技术创新、改变IT支出的成本结构。

中搜集团总裁陈沛：云计算的理论与实践

中搜集团是继百度之后国内最大的搜索引擎厂商，总裁陈沛讲到：“社会分工是人类进步的动力。”互联网的技术实施包括软件模式、外包模式、自建模式以及云服务模式。云技术的特点能够轻松实现网站的构筑与管理，颠覆传统建站及网络运营、服务模式，从而使我们知道专业分工更能创造价值。陈总生动讲述了传统行业和互联网行业之间的区别，赢得了各界人士的热烈掌声，将大会推到了高潮。

高峰互动

最精彩的环节当属高峰互动环节，参加互动的嘉宾都是业界大腕，他们分别是东软集团副总裁王立民、中国联通云数据有限公司运维部副总经理曹鲁，戴尔集团的李泰生李总以及浙江大学宁波理工学院李兴森教授。四位嘉宾先后探讨了“带宽是不是云计算应用的瓶颈？”、“虚拟化是云计算IaaS中最重要部分，PaaS是体现云计算价值的核心？”以及“云计算在大数据时代能够起到的重要作用？”。大家对云计算的认知全面提高，现场气氛十分活跃。

云计算和大数据对安防行业的影响 篇6

摘要：盘点近几年的IT领域热门词汇：大数据、云计算、虚拟化、云存储、云服务等，几乎贯穿到所有信息技术领域的产品推广、解决方案和系统规划中。这意味着未来信息领域发展和建设的大时代——云时代的来临。作为云时代海量数据的来源之一，安防视频监控行业随著智慧城市和智能交通的快速发展、移动互联设备的激增，产生了海量的非结构化视音频数据，带动了大数据的存储、管理、分析等应用。面向云时代，业界同仁一拥而上、热血沸腾，无论是IT供应商、存储厂商、还是解决方案提供商都不甘落后，雨后春笋般的纷纷提出基于计算、存储、网络等多层次虚拟化的数据中心解决方案，投入大量资源，推出云存储、云计算等系统产品。

关键词：云计算；大数据；安防行业；影响

前言

云计算（Cloud Computing）是网格计算、分布式计算、并行计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机技术和网络技术发展融合的产物。它旨在通过网络把多个成本相对较低的计算实体整合成一个具有强大计算能力的完美系统，并借助SaaS、PaaS、IaaS、MSP等先进的商业模式把这强大的计算能力分布到终端用户手中。CloudComputing的一个核心理念就是通过不断提高“云”的处理能力，进而减少用户终端的处理负担，最终使用户终端简化成一个单纯的输入输出设备，并能按需享受“云”的强大计算处理能力。对于传统安防来说，云计算完全是基于网络化基础运行的一种网络应用模式，这与模拟时代的安防似乎是毫不沾边的，然而，随着安防逐渐走向数字化、网络化，其与网络的粘结度越来越大，云计算的出现毫无疑问将会给安防行业带来一场技术的革新，安防行业将走进智慧安防的时代。

一、云计算及大数据对安防行业的影响

大数据概念最早出现在20世纪60年代初，随着互联网的快速建设和信息技术的迅猛发展，到20世纪90年代中后期，数据中心的建设规模和服务器数量每年都以惊人的速度增长。随着信息中心、服务中心、数据中心等各类业务应用及数据量的不断增长，数据仓库、数据挖掘、联机分析等技术发展，数据存储容量的需求也成正比的增长。云计算、云存储和大数据将对视频监控行业带来存储架构、虚拟化、安全和高效处理四个方面的变化。

首先，大数据呈现出的典型特征是4 个V：规模（v o l u m e）、速度（v e l o c i t y）、类型多（variety）、价值密度低（veracity）。大数据的特征对存储容量的总体拥有量需求激增，海量存储模式也从传统的集中存储式架构发展到分布式存储架构，这种分布式架构，在多副本、网络RAID技术、快照技术驱动下，实现海量存储的高可靠、大并发能力，推进了存储从设备供应模式到服务模式的升级和转变。

其次，虚拟化技术在存储服务能力建设上将继续不断发展，升级模式从SCALE-UP向SCALEOUT模式发展，为无处不在的存储资源的调度与管理、存储资源的在线扩容升级、数据持续保护、存储服务不间断等实现有力的支撑。虚拟化，一方面大大简化应用环节，节省客户建设成本，同时提供更强的存储和共享功能；另一方面解决了存储空间的浪费，可以自动重新分配数据，提高了存储空间的利用率，同时具备负载均衡、故障冗余功能。

再次，安全方面实时计算和存储，对存储设备性能、存储网络性能、存储资源配置简化性要求越来越高。在复杂的存储服务中，基于虚拟化所构建的混合存储系统，系统的自动分层存储能力尤为重要。伴随闪存的成本不断降低的市场，市场上也有基于全闪存阵列产品的出现，基于虚拟化下的存储资源自动化分层，实现数据分层存储，并迁移的策略，对大数据实时性、安全性更加不可或缺。

最后，面对结构化数据、非结构化数据、半结构化等元数据的处理机制，云存储管理可以实现自动化和智能化，所有的存储资源被整合到一起，客户看到的是单一存储空间，提高了存储效率；云存储能够实现规模效应和弹性扩展，降低运营成本，避免资源浪费。受限于安防视频监控自身业务的特点，监控云存储和现有互联网云计算模型会有区别，如安防用户倾向于视频信息存储在本地、政府视频监控应用比较敏感、视频信息的隐私问题、视频监控对网络带宽消耗较大等问题。海量数据存储的检索、目录服务、去重化都将在以大数据牵动的存储应用中，给存储产业带来新的发展机遇。应用及推广过程中的挑战云计算和大数据在应用和推广过程中仍然会面临一系列技术难关的攻克和体系的建立。比如视频监控行业中最为关注的：

视频浓缩检索技术，主要是利用图像处理（包括视频浓缩、摘要、复原等）、模式识别、海量数据分类存储以及搜索等技术，对海量的存储录像等原始信息进行分析和挖掘，对于目标特征、目标行为、目标间关联关系这三大类信息内容，形成各种分类的特征信息库、元数据和索引等，并提供统一接口供外部应用进行搜索，以期通过有限的线索，达到案件快速关联和定位。

视频图像信息库建设，目前应用比较广泛的是卡口和电警的应用。由于车牌识别技术的日趋成熟，通过车牌、车牌颜色、车身、车身颜色、车辆类型等特征识别，把车辆图片、车辆信息、车主信息、盗抢车辆库等结合起来，可以有效的进行车辆的查找、布控和案件线索搜索。

海量数据的处理、分析、检索和视频智能分析技术，把海量的视频数据进行浓缩、提取特征摘要、减少了存储空间。如1小时的视频录像，通过特征值方式的视频浓缩，可以把录像压缩到10分钟左右。同时，视频图像信息库有别于传统的关系数据库模型，针对结构化，半结构化和非结构化数据，通过数据的多个副本分布式保存方式，可以有效节约存储空间，关键数据的二次备份，使系统架构更加稳定和可扩展，并且提供安全的负载均衡和容错机制。

二、前景展望

云计算和大数据应用未来势必对安防行业有深刻的改变和影响。尤其在智慧城市行业和交通行业。交通方面海量数据处理需求，智能交通管理系统可以在海量数据、恶劣网络环境和复杂业务处理情况下，实现大量图片、车辆数据、视频数据的时时网络传输和快速持久化存储，同时对任意站点的图像进行显示，对任意站点的视频进行流畅播放、实时进行比对报警，快速进行多条件检索，并且将各类多媒体数据和车辆数据合二为一。系统实现对目前的城市道路交通中异常行为的智能识别和自动报警等，从而减轻了交管监控人员的工作负担，提高了监测的准确度，使得交通管理工作更高效。实时交通状况分析可通过视频实时分析道路交通流量，然后综合分析统计出全城市的交通状况；套牌分析可通过视频进行车牌识别，按照一定的规则（如最近时间内一定距离以外）在全城市中检索相同车牌的汽车。

智慧城市方面公安部门可以利用相关技术进行犯罪嫌疑人追查，可通过输入嫌疑人照片进行人脸特征识别并在所有视频中寻找该人脸；犯罪嫌疑车辆追查可输入嫌疑车的照片或颜色车型等相关特征在所有视频中寻找；人车物的轨迹分析即在所有视频中按照特征查找指定的人车物并绘制其时空轨迹；车辆的首次入城分析等等。

结束语

总之，虽然目前大数据应用于安防行业中出现了很多亟待解决的问题，但并不影响它在国内市场的发展前景。随着国家大力建设智慧城市、发展高新产业，其巨大的市场前景是不容质疑的。对于国内安防企业，认清目前大数据相关技术在安防应用中的局限性及出现的问题，努力并积极的去解决这些问题，以使企业自身能够在技术发展的浪潮中占据先机，也是企业欲获得更大利益的有效途径。

参考文献：

[1] 李满玲.基于云服务的NFC门禁监控系统的设计[J].吉林师范大学学报（自然科学版）.2014（02）

[2] 刘琦琳.云时代的服务管理[J].互联网周刊.2009（16）

[3] 打造云产业 迎接云时代——北京·亦庄 中国云产业园启动[J].军民两用技术与产品.2011（10）

大数据与云计算的关系探讨 篇7

近年来大数据浪潮汹涌来袭, 这绝不仅仅是信息技术领域的革命, 更是在全球范围启动透明政府、加速企业创新、引领社会变革的利器。大数据正在改变我们的工作、生活和思维方式, 更多更大的变革正蓄势待发。

马云在卸任阿里巴巴CEO时说:“这是一个变化的世界, 我们大家都认为电脑够快, 互联网还要快, 当我们很多人还没搞懂什么是PC互联网时, 移动互联网来了;当我们还没搞懂移动互联网的时候, 大数据时代又来了。”

那么所谓的大数据和云计算是一个概念吗?他们之间有什么区别和联系呢?

2 云计算

2.1 云计算概念

云计算 (Cloud Computing) 是一种基于互联网的计算方式, 通过这种方式, 共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。典型的云计算提供商往往通过互联网来提供动态、易扩展且虚拟化的资源。

2.2 云计算特点

(1) 大规模。云一般都具有较大的规模, Google云计算已拥有100多万台服务器, Amazon/IBM等的云计算均拥有几十万台服务器。

(2) 虚拟化。云计算可以支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务:所请求的资源来自于云, 而不是固定的有形的实体, 用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。

(3) 高可靠性。云采用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等技术手段来保障服务的高可靠性, 使用云计算比使用本地计算机更可靠。

(4) 通用性。云计算不针对特定的应用, 同一个云可以同时支撑不同的应用。

(5) 高可扩展性。云的规模可以动态伸缩, 满足应用和用户规模增长的需要。

(6) 按需服务。云是一个庞大的资源池, 可按需购买、使用。

(7) 成本低廉。云采用极其廉价的节点来构成, 其自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本, 用户可以充分享受云的低成本优势。低成本是云计算相较于其他技术的压倒性优势, 是云计算成为划时代技术的根本原因。

2.3 云服务模式

云计算的典型服务模式有三类:软件即服务 (Software as a Service, Saa S) , 平台即服务 (Platform as a Service, Paa S) 和基础设施即服务 (Infrastructure as a Service, Iaas) 。

(1) Saa S

该层通过部署硬件基础设施对外提供服务。用户可以根据各自的需求购买虚拟或实体的计算、存储、网络等资源。用户可以在购买的空间内部署和运行软件, 包括操作系统和应用程序。用户不能管理或控制任何云计算基础设施, 但可以选择操作系统、存储空间和部署的应用, 也可以控制有限的网络组件 (如防火墙、负载均衡器等) 。

(2) Paa S

该层将云计算应用程序开发和部署的平台, 包括应用设计、应用开发、应用测试和应用托管, 都作为一种服务提供给客户。开发者只需要上传代码和数据就可以使用云服务, 而无需关注底层的具体实现方式和管理模式。

(3) Iaa S

该层是指云计算服务商提供虚拟的硬件资源, 用户只需通过网络租赁即可搭建自己的应用系统。Iaa S定位于底层, 向用户提供可快速部署、按需分配、按需付费的高安全与高可靠的计算能力以及存储能力租用服务, 并可为应用提供开放的云基础设施服务接口, 用户可以根据业务需求灵活定制租用相应的基础设施资源。

无论是Saa S、Paa S还是laa S, 其核心概念都是为用户提供按需服务。总体上来说, 云计算通过互联网将超大规模的计算与存储资源整合起来, 并以可信服务的形式按需提供给用户。

3 大数据

3.1 大数据概念

“大数据”作为近两年来的一个热门话题, 维基百科对于大数据的定义是, 大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取管理和处理的数据集合。

3.2 大数据特点

大数据主要具有4个基本特征, 分别是:Volume (容量大) 、Variety (种类多) 、Velocity (速度快) 、Value (价值密度低) 。大数据的意义并不在于大容量、种类多等特征, 而在于我们如何对数据进行管理和分析, 以及因此而发掘出的价值。

3.3 大数据处理

大数据的处理过程如图1所示。

首先进行数据采集, 接着是对不同的数据源进行不同的数据处理, 其中具有代表性的几种计算模式的特点见表1。最后是数据分析挖掘, 提供数据服务能力。整个处理流程在各个不同阶段都会对传统的技术手段提出挑战。比如, 海量的网络化设备、海量的在线用户、不间断的网络联接, 都在时刻生成大量的、多格式的内容数据, 连同成千上万的访问和操作请求, 都会以高并发的方式向系统服务器施加压力。

3.4 大数据关键技术

(1) MPP数据库

MPP (Massively Parallel Processing) 架构是将任务及数据分布到集群中不同的节点上, 尽量使得计算在本地完成, 通过网络彼此协调计算, 集群作为一个整体对外提供服务。MPP数据库普遍采用了列存储技术, 硬件基于X86PC服务器, 存储基于服务器自带的本地硬盘。基于大规模分布式计算, 拥有极高的横向扩展能力 (scale out) 和内在的故障容错能力和数据高可用保障机制。该技术重点面向行业大数据, 应用于数据仓库、数据集市 (专项应用库) 、历史库 (主仓库历史数据存储及长周期趋势分析预测) 、ETL、即席查询等领域。

(2) Hadoop

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式存储和处理的软件框架, 主要是由HDFS、Map Reduce等组成。其中HDFS是一个高度容错性的分布式文件系统, 能提供高吞吐量的数据访问, 非常适合大规模数据集上的应用。Map Reduce是一种编程模型, 用于大规模数据集的并行运算。

4 大数据与云计算的关系

大数据这些复杂的需求对技术实现和底层计算资源提出了高要求。而云计算所具备的弹性伸缩、动态调配、资源虚拟化、支持多租户、支持按量计费或按需使用以及绿色节能等基本要素正好契合了新型大数据处理技术的需求, 也正在成为解决大数据问题的未来计算技术发展的重要方向。

4.1 大数据与云计算的区别

(1) 目的不同:大数据的目的是充分挖掘海量数据中的信息, 以发现数据中的价值;云计算的目的是通过互联网更好地调用、扩展和管理及存储方面的资源和能力以节省企业的IT部署成本。

(2) 对象不同:大数据的处理对象是数据;云计算的处理对象是IT资源、处理能力和应用。

(3) 推动力量不同:大数据的推动力量是从事数据存储与处理的软件厂商和拥有大量数据的企业;云计算的推动力量是IT设备厂商以及拥有计算和存储资源的企业。

(4) 带来的价值不同:大数据能发现数据中的价值, 从而带来收益;云计算则节省了IT部署成本。

4.2 大数据与云计算的联系

大数据和云计算除了有差异也有相同。它们都是为数据存储和处理服务, 都需要占用大量的存储和计算资源, 因而都要用到海量数据存储技术、海量数据管理技术、Map Reduce等并行处理技术。

如果说大数据是一座蕴含巨大价值的宝藏, 云计算则可以被看作是挖掘的得力工具, 即云计算为大数据提供了有力的工具和途径, 大数据为云计算提供了有价值的用武之地。从所使用的技术来看, 大数据可以理解为云计算的延伸。云计算能为大数据提供强大的存储和计算能力, 以及更高速的数据处理, 更方便地提供服务;而来自大数据的业务需求, 则为云计算的落地找到更多更好的实际应用。大数据若与云计算相结合, 将相得益彰, 互相都能发挥最大的优势。

5 大数据与云计算对电信运营商的影响

5.1 提升网络质量

随着互联网以及移动互联网的持续发展, 运营商的网络将会更加繁忙, 用于监测网络状态的信令数据也会快速增长。通过对海量运维信息以及信令数据的智能分析, 能够提高网络维护的实时性, 预测网络流量峰值, 预警异常流量。从而有效地防止网络拥塞和系统宕机, 从而提高网络服务质量, 提升用户体验。

5.2 提升客户价值

通过使用大数据分析、数据挖掘等工具和方法, 电信运营商能够整合来自市场部门、销售部门、服务部门的数据, 从各种不同的角度全面了解自己的客户, 对客户形象进行精准刻画, 以寻找目标客户, 制定有针对性的营销计划、产品组合或商业决策, 提升客户价值。

5.3 提升行业信息化水平

智慧城市的发展以及教育、医疗、交通、环境保护等关系到国计民生的行业, 都具有极大的信息化需求。目前, 电信运营商针对智慧城市及行业信息化服务虽然能够提供一揽子解决方案, 但主要还是提供终端和通信管道, 行业应用系统以及集成需要整合第三方实现, 用户价值较低。电信运营商如能把大数据技术整合到行业信息化方案中, 帮助用户通过数据采集、存储和分析更好地进行决策, 将能极大提升行业信息化水平及信息化服务的价值。

5.4 大数据与云计算带来的风险和挑战

大数据在蕴含丰富价值内涵的同时, 也给电信运营商带来了前所未有的挑战。传统的数据分析手段都是针对结构化数据, 不具备处理越来越多的非结构化数据的能力。因此, 要结合企业实际, 提出符合企业发展战略的大数据发展规划和目标, 形成适合自身发展的大数据解决方案, 让大数据真正的带来价值。

大数据也有大风险, 其中之一就是用户隐私泄露及数据安全风险。由于存在大量敏感而且有价值的信息, 数据保密和隐私问题将在未来几年内成为一个更大的问题, 电信运营商必须尽快研究新的数据保护措施。

6 结束语

本文论述了大数据和云计算的概念、特征和主要技术, 重点论述了大数据与云计算的关系, 以及对于电信运营商带来的机遇和挑战。目前大数据技术以及相关产业尚处在发展的初级阶段, 如何高效分析处理非结构化数据, 如何将大数据技术对电信运营商现有资源进行改造, 这些都是亟待解决的问题。因此, 针对大数据以及其产业的发展还有相当长的一段路要走。

参考文献

[1]徐天舒.基于商业平台的云计算产业构架分析[J].南京航空航天大学学报 (社会科学版) , 2012:134-136.

[2]BARWICK H.The four Vs of big data[EB/OL].http://www.Computer-world.com.au/article/396198/iii3_four_vs_big_data/, 2011.

[3]维克托·迈尔-舍恩伯格, 肯尼思·库克耶.大数据时代[M].盛杨燕, 周涛译.杭州:浙江人民出版社, 2012.

[4]曾鸿, 丰敏轩.大数据与统计变革[J].中国统计, 2013:265-268.

大数据云计算 篇8

2013年6月5日至7日, 第五届中国云计算大会在北京召开。阿里巴巴、百度、金山、IBM、新浪、雅虎等互联网公司技术负责人以及中国移动运营商悉数到场。

尽管北京接连几日大雨, 但这并没有熄灭技术爱好者的热情, 国家会议中心四楼6000平米的主会场容纳了至少3000名参会者。会议三天, 在现场缴费处, 仍旧不时有排队等待交款的参会者。

让业内人士迷茫的是, 尽管云计算和大数据时代来临, 未来前景广阔, 但就目前发展来看, 应用领域依然狭窄, 主要应用者仅为搜索和电商。因此, 新技术终究会应运而生。

而从二级市场层面来看, 神州泰岳 (300002.SZ) 等个股凭借大会召开受益。

云计算应用领域仍需拓宽

与以往“云计算大会”有所不同, 此次大会并没有提出过多概念, 而是真正进入到实战阶段, 行业大佬们讨论更多的是如何更好地应用大数据。

“马云的思想本来就是开放的, 大数据开放对于互联网公司来讲是让人兴奋的, 因为这是一种新的数据模式, 而我们的特点也是很好地保护了客户隐私。说到公司生态环境, 其实很多有竞争力的公司也是想做的。”阿里巴巴相关负责人向理财周报记者表示。

除了阿里巴巴这样的大型企业, 云计算和大数据对于中小型互联网公司来说, 同样会起到积极影响。

国内另一家知名互联网公司则表示, 对于中小互联网公司来讲, 云计算和大数据会给这类公司提供一个更好的平台, 让他们的进入门槛显著降低;对于大规模数据的拥有者来说, 云计算和大数据能把它的闲置资源变现, 提高平台的影响力, 同时在这个基础上, 能够让大数据存储在自己的平台上, 使数据合理合法化, 产生它应该产生的价值, 这对每个公司来说都是机会。

云计算和大数据时代, 可能不会就此止步。金山云CTO杨钢认为, 未来可能会有新的技术出现, 因为目前云计算和大数据的主要应用者还是搜索和电商, 其他的领域的应用比较少, 所以新的技术是值得期待的。

正如杨钢所说, 云计算和大数据还为在每个行业都发挥着关键性作用。

中国移动通信有限公司研究院某负责人在接受记者采访时表示, 大数据对于运营商来说是有所欠缺的, 一是扩展性不强, 二是成本太高, 目前大数据真正的用户是开发者, 其专业性很强。针对于此, 运营商是无法对抗互联网公司的。

该人士还表示, 未来最赚钱的还是互联网行业, 而运营商运用大数据时要考虑的主要问题是如何降低成本和提高效益, 机会与挑战并存。

另外, 会场上一位行业人士认为, 云计算开始“接地气”了。“目前互联网应用更多的是消费者, 未来将是工业互联网时代, 这个规模要比现在大很多倍。到2020年, 数据量要比现在大50倍。”该人士表示。

在2012年科技部印发的云科技发展“十二五”专项规划中, 国家也加大了对云计算产业政策的扶持力度, 支持资金规模高达15亿元。计划培育10家左右在全国范围内用户规模千万以上, 年收入超50亿元的云计算龙头企业, 使2015年云计算产业链的产值规模达到2000亿元。

有数据显示, 预计到2015年, 中国云计算产业链规模将达到7500亿元至1万亿元。种种迹象表明, 云计算产业正迎来难得的发展机遇。

云计算大会, 概念股受益

与以往一样, 作为国内云计算领域重量级会议, 此次云计算大会的召开推动了相关概念股股价上扬。

6月7日, 42只云计算概念股主力资金流入7216.81万元, 主力流出5643.57万元, 净流入为1573.24万元, 其中, 神州泰岳 (300002.SZ) 、生意宝 (002095.SZ) 、顺网科技 (300113.SZ) 、网宿科技 (30017.SZ) 分别位居当日个股资金净流入榜前五名, 净流入为1228万元、653万元、530万元、312万元。

而荣之联 (002642.SZ) 自5月27日起至6月7日, 主力日均净流入额为4354万元, 涨幅为55.92%。

从荣之联的主营业务看, 该公司是数据中心解决方案和服务提供商, 为大中型企事业单位的数据中心提供系统集成、产品销售和相关技术服务, 业务范围涵盖了数据中心的IT基础设施、机房环境以及应用软件。2013年其一季报显示, 营业收入为2.12亿元, 比去年同期的1.6亿元增长32.41%。

而相关大数据概念股也囊括了很多公司, 包括海量数据的存储和处理相关的公司, 数据中心建设与运营维护相关的公司, 视频化应用相关的公司, 智能化和人机交互概念相关的公司以及信息安全类公司。

需要谨慎的是, 随着云计算大会的落幕, 相关概念股的涨势或许会渐趋理性, 云计算虽然前景光明, 仍需辨识良莠。

大数据云计算 篇9

5月21日陕西省科技厅正式批复成立“陕西省大数据与云计算产业技术创新战略联盟”。该联盟由西安交通大学、西北工业大学等12所大学;陕西信息化工程研究院、西安航空计算技术研究所、西安微电子技术研究所等12家科研机构;中国移动陕西分公司、中国电信陕西分公司、中国联通陕西分公司、陕西广电网络公司、西安陕鼓动力股份有限公司、西安美林电子有限公司、西安瑞铂软件科技有限公司等59家企业;西咸新区沣西新城管委会、陕西省科技资源统筹中心、西安高新区信息中心等5家服务机构,累计总数达88家企业、大学、科研和服务机构组成。

该联盟致力于大数据与云计算产业的研究、开发、产业化、服务和应用,以企业的发展需求和各方的共同利益为基础,以提升产业技术创新能力为目标,以具有法律约束力的契约为保障,形成联合开发、优势互补、利益共享、风险共担的技术创新合作组织,构建以企业为主体,市场为导向,产学研相结合的技术创新体系。

浅谈大数据与云计算的协同发展 篇10

由于云计算是由不同的企业和研究机构同步推进的技术, 所以关于云计算的定义有很多, 至今并没有一个公认的定义和标准。综合相关信息, 它可以概括为云计算:云计算虚拟化技术为核心的虚拟化技术将共享硬件和软件资源到通过互联网为载体的资源统一抽象池, 按需所需要的资源提供用户。由多个用户特点共享大型数据处理和大容量数据存储。云计算不是严格来说一个真正的新技术, 但并行计算 (并行计算) 计算模式进一步发展。作为主要的云计算标准和方案是由企业推动, 它可以说是云计算是分布式商业实现的计算模型。

二、推动商业模式的变革

商业竞争参与者的商业模式, 大数据对企业意味着和服务创新令人兴奋的机会。零售连锁, 商业用电巨头已经开始挖掘, 并在大数据大量的成功案例营销创新, 他们是极其敏锐的商业意识, 勇于在公司未来的投资, 也获得了丰厚的回报。

在思维, 最大的变化是大数据的时代, 放弃了因果关系的愿望, 而是专注于关系。也就是说只要知道“是什么”, 而不需要知道“为什么”。数千万年的人类思维的做法, 对意识和与世界沟通的方式人类颠覆提出了新的挑战。

创新, 大数据将创造出前所未有的维度量化人类的生活。大数据已成为新发明和新服务的来源, 更多的变化正蓄势待发。

在数据管理, 从数据库到大, 看似只是一个简单的技术演进, 但这两个数据不难发现, 在自然界中优雅的薄差。大数据必将颠覆了传统的数据管理方法。在数据源, 数据处理和他们的思维的数据, 这方面会带来革命性的变化。

三、云计算和大数据

“云计算和大数据是一个硬币的两面, 云计算是IT大数据的基础上, 大数据, 提供存储空间和访问大数据信道的成长的动力。从本质上来说, 云计算和大数据之间的关系是静态的和移动的关系; 云计算强调的是, 这是移动的概念;和数据是对象计算是静态如果实际应用, 前者强调的概念, 即计算能力, 或值的存储容量。然而说, 这并不意味着, 这两个都在这样的需要大的数据处理能力的数据完全不同的概念 (数据采集, 清洗, 转换, 统计和其他能力) , 事实上, 强大的运算能力; 另一方面, 动态云计算是相对的, 如基础设施在主存储装置提供的数据存储能力的服务, 因此可以被描述为在静态数据资产移动, 云存储大数据的信道的数据资产可访问的地方以及处理和分析必须依靠云计算提供计算环境, 并挖掘出的主题和适当的有效数据集的特定场景的能力。

四、云计算和大数据之间的差异

不同的应用, 主要在两个方面:

首先, 这两个概念是不同的, 云计算改变了IT和大数据是不断变化的业务。然而, 大数据必须以平稳运行有一个云基础设施。

其次, 大数据和云计算的目标受众是不同的, 云计算销售CIO的技术和产品, 是一种先进的IT解决方案。大数据出售给CEO, 出售业务层的产品, 大数据业务层的制造商。因为他们可以直接感受到来自市场竞争的压力, 我们必须在业务更具竞争力的方式赢得胜利。

五、云计算能带来什么样的大数据变化

就像一座冰山浮在海洋大数据的真正价值, 首先看到的只是冰山一角, 他们大多隐藏在表面之下。数据的价值探索和征服的数据“权力”海是云计算。互联网时代, 尤其是东西, 社交网络, 电子商务和移动通信为人类社会进入结构化和非结构化数据, 以“PB”作为信息时代新的单位。云计算之前, 传统的计算机无法处理这么大的和不规则的“非结构化数据”。

对于大数据, 云计算, 公共云基础设施上的数据仓库没有任何影响, 企业CIO的影响, 没有理由, 因为财务数据或客户数据放到云中, 因此非常危险。但是, 私有云架构确实影响:首先, 通过私有云, 您可以整合数据集市, 减少未充分利用; 其次, 通过一个敏感的方式的数据集成, 业务价值。

六、云计算与大数据协同的价值

云解决了我们凡在的, 就是对于任何时间、任何地点, 以任何方式能够获取信息资源, 进行数据分析、挖掘工作。基于云端的大数据协同解决方案能够给企业带来真正的创造价值。

参考文献

[1]金澈清.从传统数据库到新兴大数据[J].计算机学报, 2015 (1) .

[2]王涛, 邵国强.基于云计算的大数据分析[J].福建电脑, 2014 (7) .

大数据云计算 篇11

【关键词】大数据 云计算 通信行业 影响

一、云计算和大数据理论概述

1.1云计算理论分析

云计算是一种较为先进的技术，它发展时间还比较的短，但其发展速度十分的快，受到广泛的关注。云计算本质上还是属于网络计算模式，可以为多个网络用户提供效率高、可靠性好的计算服务。并且云计算具有超高的运算量，基本上可以达到每秒10万亿次的运算量，可以有效的满足智能手机、平板电脑等设备所需要的运算和存储需要。

1.2大数据理论概述

大数据的发展时间相较于云计算，时间更短，还处于分析和试用阶段，其应用的范围还比较有限。并且对于大数据的理论分析还有待完整，还没有形成统一的理论认知，可以将大数据简单的理解为传统的工具和方法无法处理和分析的数据。同时大数据还具有以下的特点：一是，大数据的显著特点就是大。这里主要指两方面的内容，一方面指的是数据存储量非常的大；另一方面指的是计算量大。这也是大数据区别其他处理工具的最显著特点；二是，大数据的工作效率高。在运用大数据的过程中，可有效的提高数据信息的存储、传输效率，甚至在有的工程中大数据还实现了实时处理分析.三是，大数据信息种类十分的丰富，既包含了结构化的数据表，也包含了半结构、非结构化的文本、视屏以及图像等多种信息，同时大数据之间还存在较多的信息交互行为。

二、云计算和大数据之间的关系分析

大数据与云计算都是较为新兴的数据处理技术，两者既具有共通性，也存在明显的差异。首先，云计算和大数据之间的共同特征：云计算和大数据都具有较大的数据运算和存储功能，并且都是以计算机网络技术为基础进行的。并且大数据和云计算在数据存储、传输以及数据分析方面具有较多的交集。其次是云计算和大数据之间存在的较大差异表现：云计算应用的主要范围是在IT资源以及各种应用上，在降低企业IT部署成本方面具有显著优势。云计算的问世对企业的IT架构产生了重大的影响；大数据的功能与云计算先比具有较大的不同，大数据主要是对自己所存储的数据进行深入的分析和挖掘。大数据的应用使企业的业务架构发生了重大的变革。综上分析可知，云计算本质上还是处于工具的定位，而大数据是云计算的进一步发展和深入。大数据的主要功能是深入的分析和处理大量数据信息，云计算则是以计算机互联网为技术依托，使管理、存储的数据资源不断的扩大。大数据的主体是数据资源，而云计算的主体是计算机资源和应用能力。大数据在海量的数据分析中充分发现数据的潜在价值，云计算则是提高IT部署能力，减低成本。

三、云计算与大数据结合对通信行业发展带来的影响分析

目前，云计算和大数据已经被广泛的应用到社会的众多行业中，其中对通信行业的发展更是起到了极大的推动作用。并且云计算和大数据相结合更是加快了我国现代通行运用商的转型，为我国通信行业的发展带来新的契机。

3.1对客户端的要求不断的降低

目前，4G移动网络已经成为手机通信主体，智能手机的功能不断增多，各种应用客户端层出不穷，手机功能不断的强化。但是，手机与电脑还存在较大的差距，许多应用软件还是无法在手机中使用，这也严重制约了我国现代通信业发展。但是将云计算和大数据相融合的技术共同的应用到移动通信设备中，对用户端的要求将不断的降低，用户不在依靠本地存储功能，也不用安装较多的应有软件，只需要进行简单的出入和输出，就能通过“云”获得更多的信息资源。

3.2实现高质量的网络服务和客户分析

目前，移动互联网技术在人们的生产生活中占据重要的位置，并且其应用得到了普及，带来可大量的信息数据，增加了通信运营的存储难度。但是大数据的有效应用可以有效解决这一难题，并且还可以对这些存储数据进行深入的分析，提高移动网络的管理水平，使网络服务质量得到有效的保证。

同时，现代通信运营商掌握着丰富客户数据信息，可以利用大数据对客户信息进行深入的挖掘和处理，从而全面的了解客户的需求，为客户提供专门的营销计划和产品服务。同时也可以根据用户的应用情况，及时有效的完善产品和服务，提高客户服务水平。

3.3提升行业信息化服务水平

基于云计算的电子政务大数据管理 篇12

1 云计算与大数据概述

所谓的云计算实际上就是从计算机技术发展起来的带有使用与交付特征的模式, 是一种综合了网络计算与分布计算的新兴事物。在云计算下, 不仅能够实现数据拓展, 还能加强数据管理, 强化计算与存储。而大数据则指数量庞大、种类多样的数据, 电子政务大数据管理的目的是完成信息挖掘, 凸显信息价值。

2 加强电子政务大数据管理的意义

加强电子政务大数据管理, 其意义主要体现在以下几点:

(1) 良好的大数据管理可以防止出现信息壁垒, 降低信息孤岛发生几率, 真正实现数据共享, 同时能够为政府管理优化提供必要的支持, 政府工作也可以在这种情况下顺利完成。

(2) 有利于全面了解社会发展状况, 有针对性的加强社会监测, 更能增强社会危机预警能力, 减少不必要问题的出现。

(3) 有利于优化政府决策, 提高人民对政府工作的满意度。第四, 有利于政府实现公开、透明管理。这些都是做好电子政务大数据管理的重要意义。

3 基于云计算的电子政务大数据管理措施

3.1 做好数据采集

对于电子政务来说, 在大数据管理中最重要的就是数据采集, 所以, 经常会通过分布采集或集中采集, 在实际利用中发现这两种采集方式既有一定的优点也有不足, 为做好数据采集, 在云计算模式下, 应将这两种数据采集方式整合在一起, 以此强化电子政务采集效率, 具体将就是将集中采集纳入到政府内部, 将分布采集纳入到政府之间的信息采集中, 并设置好信息采集设备, 以此存储相关信息, 用分布采集将各个设备中的信息汇集在一起。随着云计算的应用, 数据采集能力将明显增强, 存储能力也会大幅度提升, 更可以实现数据资源共享, 因此, 应重视云计算在电子政务大数据管理中的应用。

3.2 强化数据存储

为充分发挥云计算作用, 在数据存储的过程中应将列式存储方式应用其中, 以此强化电子政务大数据存储能力。在实际存储的过程中应将属性列作为根本, 保证不同属性中的数据归纳在不同的类别中, 这样就可以有效增强查询属性, 只有这样才能有效实现数据投影, 这也是防止系统损耗的有效方式。如以前的数据存储方式基本为行式存储, 这样的存储方式不仅会占据大量存储空间, 还会增加读取信息读取难度, 在一行中只能获得三个有用字段, 而在列式存储模式下, 只要做三次读取就可完成存储。对于云计算的列式存储来说, 即便有些数据的相似度较强, 也不至于出现数据混淆的情况, 同时也有效降低了数据压缩时间, 增强了数据压缩能力, 这对增强电子政务大数据管理有一定好处。

3.3 实现联机分析

联机分析也是电子政务管理中十分重要的一部分, 良好的联机分析可以有效降低数据分析难度, 强化信息操作, 进而为政府作出科学决策奠定基础, 同时也有利于增强信息直观性。对于云计算联机分析来说, 多从综合数据分析开始, 不仅可以有效做好数据分析工作, 还能加强对政府决策能力, 减少决策失误的出现。随着计算机联机分析处理的实现, 不仅可以有效增强各个数据之间的联系, 还能有效强化数值计算, 真正做好电子政务数据处理工作。总的来说, 云计算联机分析的实现, 增强了电子政务的大数据管理能力。

3.4 重视数据挖掘

数据挖掘是数据管理中十分重要的一部分, 通过数据挖掘从数据内部获得更多自己要想的东西。尽管经过联机分析可以有效了解到一些信息, 但这些信息毕竟是表层的, 而良好的数据挖掘则可以找出隐藏在数据内部之间的关系, 这对政府工作的开展有一定好处。在云计算背景下, 电子政务大数据挖掘主要采用分布挖掘的方式, 在这种情况下不仅可以有效增强数据挖掘能力, 还能最大程度的缩减消耗时间, 由于挖掘系统较多, 挖掘效率也会得以显著提升。

3.5 实现数据可视化

随着云计算在电子政务大数据管理中的应用, 还实现了数据可视化。众所周知, 很多数据都带有一定的非空间特征, 不利于使用者理解, 而云计算的应用也有效减少了这种情况的出现, 很多相对抽象的内容都可以以图形的方式展示出来, 用户可以更直观的看到这些数据信息, 降低了理解难度。也正是由于云计算在电子政务大数据管理中具有这样的作用, 使得很多国家都十分重视它的应用。一些国家甚至不惜花费巨额资金用于数据可视化研究建设。

这些都是云计算在电子政务大数据管理中应用所带来的好处, 能够有效优化大数据管理能力。为充分发挥云计算应有作用, 还要加大相关人才的培养, 构建完善的管理框架, 加强与国际科技的联系。总而言之, 云计算在电子政务大数据管理中的应用具有不可替代的作用。

4 结束语

通过以上研究得知, 现代社会已经进入信息化时代, 电子政务所涉及的信息也逐渐增多, 为做好电子政府大数据管理, 就要注意云计算的应用, 利用该技术做好信息提取, 强化信息管理模式, 这样不仅可以帮助政府工作人员顺利完成既有工作, 还能做好数据挖掘, 找出隐藏在数据内部之间的内容。因此, 应重视云计算在电子政务大数据管理中的应用。

摘要：随着社会发展, 每天都会产生大量数据, 这就需要利用先进技术做好数据管理与分析。原有管理方式存在很多不足, 与现代社会发展要求不一致, 而云计算是现代社会应用较多的技术, 也成为电子政务大数据管理中不可缺少的内容。因此, 本文将从云计算与大数据基本情况入手, 结合加强电子政务大数据管理的意义, 重点研究基于云计算的电子政务大数据管理措施。

关键词：云计算,电子政务,大数据管理

参考文献

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