云计算与大数据在信息系统中的应用
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作者:辛士伟 赵维有
【摘要】 随着人工智能、云计算、大数据等先进科学技术的不断发展，社会进入了大数据和信息化时代。在大数据时代，存在着许多机遇和挑战，可以利用大数据和云计算构建现代化信息系统，提高信息系统的数据处理能力和整体性能，本文对此进行了较为详细的分析。
【关键词】 云计算 大数据 信息系统
引言：随着信息技术、通信技术等在社会中的广泛应用，社会正逐步进入到了信息化社会，提高了社会的智能化水平和社会的生产效率。与此同时，云计算和大数据技术近年来也得到了快速发展，并逐渐在社会中的多个行业中加以应用。在信息系统中采用云计算和大数据技术，将会对信息系统的性能产生较大的影响，明显提高信息系统的性能，并可以实现一些较为智能化的应用，提高用户体验，本文对云计算与大数据在信息系统中的应用进行了分析。
一、云计算概述
在云计算技术中，可以构建基于开放架构的云服务框架，提供面向云基础设施、数据库和应用平台的多个云服务，适配各行业业务云化场景。同时支持与第三方公有云平台混合，实现业务无缝的跨云部署与迁移，为客户的业务长期向混合云演进提供支撑。在实际的应用中，应覆盖从自研芯片设计到硬件优化构筑高性能基础设施的整个过程。其中混合云可以充分利用云计算和大数据技术，提供资源池化、全栈云服务能力，为用户提供核心业务云化、数据业务云化、创新业务云化、混合云等场景下的解决方案，适配各个行业用户需求，帮助用户实现业务全面云化，推进行业数字化转型[1]。在电商领域中运用云计算技术，可实现精準营销，电子商务企业获得精准的数据分析，可以更好地了解用户的需求，制定合理的营销策略，从而给用户推广更感兴趣的产品，提高营销成功率。
二、大数据技术概述
目前大数据技术已渗透到各行业和业务职能领域，在交通领域中应用大数据技术，大数据技术可以预测未来交通情况，为改善交通状况提供优化方案，有助于交通部门提高对道路交通的把控能力，防止和缓解交通拥堵，提供更加人性化的服务。在金融领域，可在用户画像的基础上，银行可以根据用户的年龄、资产规模、理财偏好等，对用户群进行精准定位，分析出潜在的金融服务需求。在教育领域，通过大数据进行学习分析，能够为每位学生创设一个量身定做的个性化课程，为学生的多年学习提供一个富有挑战性而非逐渐厌倦的学习计划。在政府应用领域，在智慧政府模式下，通过大数据技术，政府得以“感知”社会的发展变化需求[2]，行政决策更加科学化、公共服务更加精准化、资源配置更加合理化。在医疗领域中，医疗行业通过临床数据对比、实时统计分析、远程病人数据分析、就诊行为分析等，辅助医生进行临床决策，规范诊疗路径，提高医生的工作效率。
三、云计算与大数据在信息系统中的应用
在信息系统中拥有庞大的数据，大数据技术可以应用于网络管理、客户关系管理、企业运营管理等，并且使数据对外商业化，实现单独盈利。在信息系统的安全防护方面，可实现视频图像模糊查询、快速检索、精准定位，并能够进一步挖掘海量视频监控数据背后的价值信息，反馈内涵知识辅助决策判断。在信息系统的传媒领域中，可以云集各式各样的信息，实现分类筛选、摘编和深度加工，实现对读者和受众个性化需求的准确定位和把握，并追踪用户的浏览习惯，不断进行信息优化[3]。在信息系统中采用云计算与大数据的方案能够实现应用系统快速部署、业务弹性扩容，并具有高可靠、低成本等特点，可以解决传统IT架构难以适应业务变化快、服务差异化、多样化的需求。在具有存储设备数百套，软硬件品类繁多的应用场合汇总，可以让所有设备平滑入云，实现IT资源的标准化。
同时，利用大数据技术构建的大数据平台具有天然的数据集中性、生态开放性、组件开源性、重业务轻安全性等特性带来的一系列的安全问题，主要问题包括大数据开源组件化导致的访问控制机制不足、敏感数据跟踪、标识、管控困难以及数据使用环节的数据安全稽核机制不足等问题。在大数据时代，信息安全与大数据密切相关，应该研究大数据与信息安全之间的关系，这也是利用大数据技术构建信息系统需要注意考虑的地方，保证信息系统中的数据安全。此外，利用云计算技术构建的云平台也具有较强的处理能力，可以采用服务器集群技术，提高信息系统对于数据信息的承载能力。同时也可以采用虚拟云计算技术和边缘计算技术，将信息网络系统进行分解成若干个不同的小型网络信息系统，分别进行数据计算，提高信息系统对于数据的处理效率。
结论：信息技术随着计算机技术和网络技术的发展进步，也得到了发展，可以将跨学科和跨领域中的技术加以融合应用，提高信息系统的性能。本文详细分析了大数据技术和云计算技术在信息系统中的应用情况，对于构建信息系统的整体架构方面具有一定的指导意义。
参 考 文 献
[1] 杨勇岩. 基于云计算和大数据的综合管理系统的设计与实现[J]. 电子设计工程， 2018， v.26;No.387（13）：67-71.
[2] 刘勇， 闫鲁杰. 基于物联网、云计算和大数据的工业能源管理系统[J]. 供用电， 2014（12）：28-32.
[3] 鲁帆. 云平台的应用迁移与大数据系统部署研究[D]. 西安理工大学， 2017.
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