大数据背景下云计算技术及其应用

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　　如今的时代，是一个科技进步的时代，是一个互联网贯穿生活的时代，由于社会发展迅速，互联网兴起猛烈，我们的许多新兴产业都离不开数据的支撑，都需要云端的计算。当下的企业构建都是建立在大数据的平台上，通过大数据分析与应用实现业务持续稳定增长，所以，针对云计算技术及应用的研究探讨是当今社会中必不可少的重要的一个环节。
　　一、大数据时代的重要变革
　　1.科学由目标驱动转变为数据驱动
　　过去的目标驱动即是从个体出发，经过与同伴的合作又再返回到个体的研究，整个过程分为研究目标、合作探究、归纳梳理、巩固应用以及拓展提升五个流程；而数据驱动则是通过数据分析和价值发现来改善科学的研究方式，通过当今数据驱动的环节发展，形成不同于过去的竞争优势，最终实现科学技术的快速发展，我们称之为“数据飞轮”，即各个环节都有数据的支持来运行发展。
　　如今，人人都处于数据驱动的现实社会，包括数据化管理、数据驱动的运营或者数据驱动的测试，社会科学逐渐的复杂化，使过去的目标驱动不再适应当今潮流的发展，从而转变为数据驱动的模式，数据作为一切理论的基础，要想科学技术得到发展就必须在大数据的背景下采用云端技术来贯穿科技潮流，保障社会发展稳步前行。
　　2.数据处理由小众的参与转变为大规模协同
　　数据处理运用的初期，仅部分用户有相应的需要和意识，但随着社会的不断发展，人们越来越发现数据处理的重要性，传统的数据系统主要面向结构化数据的处理和存储，但现实世界中的大数据具有各种不同的格式和形态，数据处理包括“大体量、多样性、时效性、准确性和大价值”等特点，数据包含的深度和可以挖掘的价值都是数据处理的重要成果。
　　在现实中，百分之八十以上的数据都是文本和媒体等非结构化数据，在教育事业中，教育本身就是一个非结构化的数据，而对教育行业中的数据“流通”实现科技教育振兴国家，就需要云端技术的支撑，各项教育事业的发展也都离不开云计算的服务，尤其是高校课题研究在大数据的推动下，无论多么复杂的研究过程，利用云端的计算就可以迅速的得出答案。
　　二、互联網时代的云计算
　　1.超大规模的云服务
　　人工智能的云服务已经成为超大规模云服务提供商，由于云服务本身就含有许多可以吸引科学家和科研人员的本质特征，开发人员可以在他们的平台上建立培训模型，如果是IT技术的未来的话，云服务供应商将成为即将到来的应用浪潮的前沿和中心。
　　由于云服务的规模大、市场广，云计算的供应商正急于填补他们的服务空白，并让那些主要以机器学习为业务的企业和那些面临压力的、具有一定目标和策略但是缺乏经验的公司来接触这些新型智能技术。
　　2.可靠，可计量的云计算
　　云计算提供商基本上在其平台上构建了三个层次的人工智能服务。最底层的人工智能亦是最复杂的，但可以提供最佳性能，位于基础设施层，主要提供云计算供应商支持的流行框架，如Tensor Flow或Apache MX Net以及基于GPU的虚拟机，然后可以提供其他可能的服务来构建和训练模型。另外第二层与第三层基本上在平台上构建打造新兴空间，涉及了应用程序中的插件服务，然而由于这些GPU加速节点需要更多的计算能力，而且，训练也需要大量的数据模型处理，所以受到了云计算可靠性和计量性的双重考验。
　　三、云计算技术的重要应用
　　1.云计算技术的重要应用
　　由于云计算本身就具有一种数据处理能力以及中心密集型的计算模式，融洽了多项ICT技术，是传统技术“平滑演进”的产物。它的应用也建立在虚拟化技术、分布式数据存储、编程模型、大规模数据管理技术、分布式资源管理技术、信息安全、平台管理和绿色节能等一系列的基础上才能够实现。
　　而关于云计算的应用，在当今社会已十分普遍了。例如：云存储，是将海量的用户数据存储到云端，继而可以随时随地获取相应的数据和信息；云教育，即是如今普遍的各种教育平台，可以扩展教育的服务范围和内容；云游戏，就是把游戏运行到云端并且存储到云端，再根据游戏的大小来申请具体的硬件和软件空间，可以有弹性地扩展游戏的服务范围和运算能力。大体上云计算应用都是基于网络的服务，实现了全人类的便捷与发展。
　　2.大数据背景下的云计算发展
　　大数据是当今时代的标签，随着科学技术的快速发展，越来越多的数据模型贯穿了我们国家的经济发展，云计算可带来的商业价值和新兴技术已被人们广泛地认知，根据中国市场的实践报告看来，云计算在中国市场具有巨大的发展潜力，尤其是近几年来互联网时代的兴起对此进行了推动与冲击。
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