人工智能、大數據和云計算的融合分析

史萬慶

商丘學院，河南商丘，476000

關鍵字：人工智能；大數據；云計算；融合分析；應用

0 引言

我國當下已經進入了一個新的發展階段，在這一階段，信息技術已成為推動社會進步、促進國家發展的主要力量。信息技術被廣泛運用在人們生活中，主要代表就是人工智能、大數據以及云計算。

1 人工智能、大數據、云計算簡介

1.1 人工智能

人工智能就是運用先進的技術使原本的機械或設備實現智能化，它在當今社會中起著重要的作用，能夠在全網范圍內進行數據的收集與整理，并輔助人們解決各類生活中遇到的問題。人工智能也可以分為多種類型，例如，通過對數據進行廣泛收集與精確分析，從而得出分析結果供人們參考，而且人們可以通過此分析結果進行相關決策或方案的制定，使得所制定的決策或方案更具實用性，這類人工智能我們稱之為分析型人工智能[1]；還有一種是人類啟發型人工智能，顧名思義，這種人工智能除了具備一定的數據處理能力以外，還具備了簡單的人類情感，能夠模仿人類的學習和情感應用，在現實生活中深受人們的喜愛。

1.2 大數據

所謂大數據，簡單理解就是數據的集合。隨著計算機網絡與媒體技術的發展與應用，數字化進程不斷加快，由此產生了大量的數據信息，同時，各個領域的跨界溝通與交流或者人們的日常交流也都會導致數據量急劇增加。數據量龐大而復雜是大數據的主要特點。隨著數據量的不斷增加，數據存儲單位由原來的MB狀態已經發展至TB、PB，而且很明顯已經不能滿足現代社會的要求，其必然將繼續進行數據單位的擴充。在現代信息社會中，各類信息種類繁多，導致大數據具有數據形式多樣化的特點。大數據不僅包含傳統意義上的數字或文字的數據形式，更涵蓋了音頻、視頻數據等形式的數據資料，此類資料給人以更直觀的感受，更帶動著數據信息的發展趨勢，使得各個領域都能根據發展趨勢進行企業政策或企業方針的制定與修改。大量的數據信息能夠幫助人們了解市場行情以及判斷市場發展趨勢，但是如果數據收集或傳輸具有一定的滯后性，那么對企業的幫助也就有限，甚至還可能阻礙企業發展。但大數據就能夠很好地避免此種情況的發生，因為其具有實時性的特點，方便人們實時掌握數據動態。

1.3 云計算

云計算可以說是近幾年應用最為廣泛的一種計算方式了，其工作原理是將計算程序進行分解，通過網絡技術形成分布式的數據計算方式。云計算技術的開發是基于多種先進的計算方式和技術的基礎進行的，其中最為核心的便是并行技術。并行技術的數據處理速度較快，而且能夠有效避免計算資源的浪費，屬于一種多線程技術?，F階段，云計算的速度可以達到十萬億次每秒，被廣泛應用于氣候以及市場發展趨勢的預測等領域[2]。與此同時，云計算技術的應用場合一般所設計的數據量較大，而且數據形式多種多樣，所以在云計算技術中還涉及了數據分布存儲技術。通過引用數據存儲技術，不僅能夠有效提升云計算的數據存儲量，更便于對數據進行提取和分析，使得人們所體驗到的網絡服務更加富有個性化。此外，云計算技術中還通過引用虛擬化技術使得計算效率得到很大提升，而且節約了資源。在信息化社會背景下，保證數據的安全性是任何技術發展與應用的前提。而云計算中為了保證數據的安全，便引用了安全管理技術，通過安全管理技術能夠最大程度地避免信息泄露或遭受攻擊，同時也促進數據信息管理的科學性和規范性。云計算技術實際上采用的是一種數據資源共享機制，保證了用戶訪問數據的及時性和穩定性，而且能夠最大限度地降低用戶成本。

2 人工智能、大數據和云計算的融合發展

2.1 人工智能、大數據和云計算之間的聯系

人工智能、大數據和云計算的發展都無法脫離計算機載體，而三者的融合發展也是計算機發展的必然趨勢?，F階段，各個技術都有其適合的應用領域，例如，人工智能的發展主要是依托于大數據技術[3]。而人工智能技術的應用與我們每個人的距離是最近的，生活中經常會應用到的手機智能語音助手、商場機器人等都是人工智能技術的應用體現，在一定程度上來講，這三者本身就是計算機的發展形式，是相互交融的。人工智能技術能發展到現在的高度當然也無法脫離大數據或云計算技術，可以說三者是相互促進、相互發展的。人工智能、大數據和云計算技術在很大程度上對我國社會經濟發展起到了促進作用，使得人們的生活水平得以提升，各個領域的發展上升到一個新的高度[4]。在我們享受著信息技術帶來的便利的同時，也應該注意到潛在的問題，例如信息泄露等問題。而要想使信息產業具有更廣闊的發展空間，仍然需要不斷推廣和應用新技術，消除信息技術帶給人們的負面影響，減小由于信息技術的應用所帶來的損失。

2.2 人工智能、大數據和云計算之間的相互影響

現如今，市場競爭日益激烈，各大企業為了提升企業市場地位，提升市場競爭力，通常會引進先進技術手段來推動自身業務的發展，例如金融行業會選擇大數據技術來進行相關金融業務的拓展。但是大數據的發展基礎是云計算，如果云計算的發展水平停滯不前，大數據就無法在行業發展過程中發揮其應有的作用。因此，人工智能、大數據和云計算三者之間的發展是相互促進相互制約地，要想促進大數據技術的發展必然需要推動云計算技術的發展，通過云計算的數據計算和存儲的優勢來推動人工智能的發展。而且隨著人們對人工智能技術的廣泛應用，更給云計算技術的發展提供了更廣闊的發展空間[5]。另外，由于人工智能的發展是基于機器發展的，因此會受到一定的制約，而且其需要大數據以及云計算技術的輔助?，F階段我國人工智能普遍靈活性差，如果不促進大數據和云計算技術的發展，必然會阻礙人工智能的發展。因此，應努力推動三者相互促進、協調發展。

3 人工智能、大數據和云計算融合的應用

3.1 數據的采集與存儲

現階段大數據技術處理信息的流程如圖1所示。①需要對各領域以及各環節的數據進行收集，也就是處于數據采集階段，并根據數據類型的不同選擇不同的數據處理方式，將其整合成為標準數據格式并存儲。由于大數據技術下的數據形式是多種多樣的，其結構也不盡相同，涵蓋了結構、半結構或非結構數據，而大數據處理首先就需要根據數據類型的不同來選擇不同的數據采集方式。②通過特定的數據計算與傳輸方式對數據進行傳輸，再經過全面的數據分析后得出主要信息。而在進行數據推送時，并非推送所有數據，一般是需要對所有數據的數據源進行判斷，也就是進入了加載合并處理階段。由于部分數據本身存在一定的干擾點，為了保證數據傳輸的有效性和穩定性，就需要進行數據清洗操作，并對不符合標準的數據進行標準化轉換。③在數據經過挖掘與分析后通過特定的技術手段將數據信息轉化成為便于人們理解的信息形式，轉換形式一般采用當今廣泛使用的可視化技術。一般采用特定的數據庫來存儲已經生成的各類數據，現階段使用較為廣泛的就是NoSQL數據庫。對數據進行有效存儲能夠保證數據讀取的便捷性和準確性。由于現階段人們對大數據技術的應用具有一定的廣泛性，數據量較大，傳統的數據倉庫已經無法滿足現階段的數據存儲需求，所以，當前數據存儲均使用列式存儲方式。列式存儲是根據數據類型的不同來劃分儲存空間的，可以有效提升數據壓縮率。

圖1 基于云計算的大數據處理基本流程

3.2 數據的計算模式

數據計算模式的選擇需要根據所需要處理的數據類型來決定。在云計算背景下，所需要處理的數據量是非常大的，而且其處理過程通常需要占據并消耗大量的計算資源，由于傳統的數據計算無法依托于大數據環境，而大數據背景下的數據計算是采用分布式計算模式的，各個數據的計算模式也具有不同的特點，根據模式的不同歸納出各自的特點，詳見表1。

表1 云計算環境下不同的數據計算模式

以Facebook為例，其采用的是批處理方式，所擁有的Hadoop集群數量達到三千多臺，規模比較大，所包含的CPU核心甚至超過三萬個，能夠支持40PB的數據存儲量。而Storm則是采用流處理方式，此種方式的優勢就是能很大程度地減小延時。Spark數據處理方式是基于內存的實時處理模式，比較典型的例子要屬Yahoo，其應用Spark技術能夠實施尋找目標客戶，集群數量有112臺并具備了9.2TB的內存。還有一種是交互式處理方式Dremel,此種處理方式更快速，而且避免了大量的并發。

3.3 數據集市與數據倉庫的遷移

人工智能、大數據和云計算的融合技術還應用于具有特殊用途的數據庫中，也就是數據集市與數據倉庫。此領域的數據一般具有較強的針對性，而且往往數據有明確的使用需求。例如，郵政銀行的數據倉庫通常用于存儲客戶信息，以提升用戶服務滿意度，給自身發展奠定良好的基礎。隨著銀行用戶數量的不斷增加，其信息量也越來越龐大，導致信息管理工作更加復雜，數據遷移更是十分不便，經常會出現因為數據兼容性較差而導致的各種信息安全問題。而為了有效避免或減少此類問題所帶來的不便，便引進了人工智能、大數據和云計算融合技術。通過融合技術對數據庫中的所有信息進行分類存儲，并通過模擬數據存儲邏輯來促進數據遷移，使得數據遷移更加便捷，更能夠增加數據遷移所帶來的風險，保證所遷移數據的安全性。由此可見，通過融合技術的引用，不僅使數據遷移成本很大程度地降低了，更保證了各類信息的安全，提升了企業工作效率。

另外，融合技術的應用還體現在數據應用方面，大數據平臺提供多租戶模式，促進租戶對容器云與機器學習平臺的完整應用。存儲在云平臺上的各類數據資源可以被多個不同用戶所共享，實現了數據的實時共享性能，也可以供多用戶就同一數據進行系統的實時分析，實現了數據管理與應用的靈活性。同時，租戶的資源環境相對獨立，保證了數據的安全性，有效避免了很多商業風險。

4 人工智能、大數據和云計算的發展方向

受當前社會發展趨勢的影響，各個領域對于人工智能、大數據和云計算融合技術的應用越來越廣泛，使得各類數據和信息急劇增長，這就迫使我國不得不提升相關的數據處理技術水平以滿足社會需求[6]。與此同時，計算機技術領域的壓力不斷增加，需要研發出更多適合現代多樣化數據處理的科學技術。實際上，這種形式是有利于云計算以及大數據領域的發展的，相關技術型人才為了尋求更大的商業價值便會加大對此項技術的研發力度，使得云計算技術與大數據技術協同發展。而且由于現階段人們對人工智能技術的廣泛應用，并輔以云計算技術，使得數據處理效率得到有效提升。而且隨著科學技術的進步與發展，人們會發現人工智能、大數據和云計算技術三者正在不斷進行融合，以云計算作為基礎，通過對大數據所組建的數據庫進行數據提取和分析，并通過人工智能來執行相關指令和行為，使得人們的需求不斷被滿足?？梢哉f人工智能、大數據和云計算技術的融合應用在我國已經完全超出了人們的預期，不僅能夠滿足人們多樣化的生活和生產需求，更促進了我國社會水平的整體提高，為人類學習和生活提供了全面的支持。

5 結語

綜上所述，人工智能、大數據和云計算技術的融合發展已經成為我國科技發展的必然趨勢，其融合發展使得各領域能夠更加精確地進行數據分析，進而做出科學、合理的預測和發展規劃，從而有效規避風險。隨著人工智能、大數據和云計算三者的融合與發展，越來越多的數據應用平臺隨之產生，很多企業實現了數據的實時共享，很大程度地提升了企業工作效率。然而，在其融合發展的同時，也蘊含了許多安全隱患，例如信息泄露、數據丟失等現象嚴重地損害了企業或個人的利益和名譽，所以不斷探尋與發展數據安全技術也是現階段的重點工作之一，為三者的融合發展奠定良好的發展基礎。