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摘要：在信息化技术不断发展的今天，互联网在人们的日常生活和生产活动中的应用越来越广泛，互联网的猛烈兴起，带动了一批新兴产业，这些产业基于互联网环境，通过云端计算处理海量的业务数据，能够更快捷、更智能的实现企业业务的增长，所以云计算技术的应用显得十分重要。本文主要从作者实际工作经验入手，分析大数据背景下的云计算技术及其应用，希望对有关领域内的从业人员带来帮助。
关键词：大数据；云计算技术；互联网
前言
随着互联网时代的到来以及互联网技术和应用的普及，互联网用户规模呈现出快速增长的趋势，各行各业正在积极应用互联网技术，来加速自身的发展，在这个过程中，对海量数据处理技术和云计算技术的要求也越来越高。因此，现阶段在大数据基础下对云计算的应用，需有效结合当前发展情况和应用场景，不断提高云计算的技术水平，进而满足社会发展需求。
1 大数据和云计算技术的概述
1.1大数据
大数据是承载诸多信息的载体，通过对大数据的研究，可以掌握更多有价值的信息，下面阐述大数据的主要特点：
1.1.1体量大
体量大主要是指数据量较为庞大，大数据一般是指在10TB规模以上的数据量，当前很多企业每天产生的数据量已经突破PB级，总数据量达到EB量级。据估计，2020年底，全球的数据总量将超过40ZB，如此大体量的数据，对数据存储和计算技术提出了较高的要求。
1.1.2多样化
多样化是指数据中涉及到的信息非常多样，并非单纯的信息，主要表现在信息表达方式的多样化，比如：数值、文字、图片、声音、视频、网络日志等。因为数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已经冲破以往所限定的结构化数据范畴，当前的数据格式主要包含结构化、半结构化和非结构化三种形式。
1.1.3快速化
快速化是指在数据量非常庞大的情况下，可以做到数据快速处理和传输，其时效性的要求与传统数据的挖掘技术有着本质上的不同。
1.1.4价值密度低
大数据的价值弥足珍贵，但是与此同时，其价值密度却相对较低。以视频为例，不间断的监控视频中，有价值的数据可能只是一两秒，找到有价值的信息就如同是沙里淘金，所以需要更专业的云计算手段和大数据算法去精准提纯。
1.2 云计算
云计算主要是分布式计算的一种，经过网络“云”把巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，之后通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到的结果，并将其返回给用户。当前云计算技术不断进步，已经不单是一种分布式的计算，还是分布式计算、效用计算、弹性伸缩、负载均衡、并行计算、对象存储、虚拟化以及安全防护等计算机技术混合演进并跃升的结果。
2 大数据时代下的重要变革
2.1 科学研究由目标驱动转变成数据驱动
在大数据背景下，目标驱动主要是由个体--同伴合作--个体的过程，但是和数据驱动比较，存在着较大区别。科学研究经过大数据分析后，确保不同环节的数据支持，能够全面的提升整体优势，实现整体效益的可持续化发展。
2.2 数据处理由小众参与转变成大规模的协同
初始化使用数据处理时，只有一部分用户有着数据处理的意识，但是随着社会经济不断发展，大众对数据处理的重视程度得到了明显提升。在传统数据系统下，人们把关注点放在了如何进行结构化的数据处理，然而当前超出80%的数据都是是文本、媒体等非结构化数据，从实际情况进行分析，大数据并不是一成不变的，数据处理还需满足准确度和时效性的要求。经过对数据的规模化协同处理，能够全面的提高数据深度和价值，在云计算服务的基础上，快速获取和处理数据的同时，也进一步推动了大数据的发展进程。
3 云计算技术应用的要点分析
3.1 云计算技术应用的优势
云计算主要是建立在虚拟化技术、大规模数据管理技术、绿色节能、分布式资源管理技术等方面，云计算技术的应用在现阶段已经比较普遍，主要表现形式是把海量用户数据在云端进行分布式存储和分析计算，进而使用户可以更便捷更高效的获取有关的数据结果和信息。例如，云教育在各教育平台是较为常见的，能够扩展教育服务范围和内容。而云游戏则是将游戏运行在云端上，依据游戏的类型和大小，申请具体的硬件空间和软件资源，弹性扩展游戏服务的范围和运算能力。总之，云计算的应用和普及，极大满足了人们对服务便捷性和高质量的需求。
3.2 数据挖掘技术与其他系统的综合运用
对于数据的挖掘，不只是一种计算机模式和方法就可以完成，还需使用多种技术和方法进行综合应用。在科研背景下，把大量信息分类处理，需确保数据挖掘技术使用的准确性，尽可能的把多种技术模式综合使用，使得信息处理结果的准确性相对更高，并且处理时间更短。然而，数据挖掘技术和其他系统综合化应用，是当前尚未全面突破的难题，在实际工作中，我们还需继续深入研究。
3.3 大数据背景下云计算的发展
随着科学技术不断发展，大数据已经成为新时代背景下的重要标签，越来越多的数据模型服务于国家各行各业的经济发展中。同样，云计算所带来的技术革命和商业价值也得到了人们的广泛关注，我国的市场实践报告表明，云计算在我国发展速度和市场空间很大，尤其是在近些年来，很多互联网公司大力发展云计算业务，并取得了不错的成果。云计算产业是前瞻性产业，我们需要投入更多的研发资源，保障为广大用户提供以内容为中心的便捷服务，促使云计算行业的发展更加顺畅。
4 大数据背景下的云计算技术完善对策
4.1 对访问权限进行合理设置
在云计算技术应用阶段，我们需要明确信息资源获取的权限要求，有关企业要为用户合理的设置访问权限，使用户在鉴权的基础上，进行信息资源的合法存储和获取。同时需要约束服务提供商的行为，明确哪些资源是不能对外开放服务的，避免用户越权访问和修改数据的问题出现。另外，还需定期或者是不定期检查云计算资源，及时的处理其中不足之处，进而确保数据的可靠性和安全性，使其更好的满足用户需求。
4.2 对技术的保密性进行规范
如果要实现有效利用信息资源，那么云计算技术保密性就是其中关键的部分，服务提供商和用户都需要全面的提高自身思想认识，做好有关保密工作。要建立用户和服务提供商双方的双重保密机制，有效发挥保密技术的作用，增加信息资源的安全保密性。
4.3 对数据的完整可靠性进行保证
我们要做好数据安全存储的工作，使数据有效和完整的存储在云计算系统中。在完成对信息数据的存储之后，日常工作阶段还需落实资源管理和维护工作，做好安全检查和数据备份。服务商还需加强信息资源的管理意识，维护信息资源的可靠性，确保信息的安全性和完整性，确保满足实际业务的需要。
4.4 对有关法律规范进行建立健全
按照云计算发展和资源管理的要求，完善法律法规，使得各项工作开展都有制度约束和法律保障。明确云计算的安全性标准、服务等级协议管理的标准，对安全问题的责任进行明确，并且不断的完善安全责任的评估机制，制定出工作规范明细，为各类活动开展奠定坚实的制度基础。除此之外，还需按照有关法律规范，对这些规章制度进行具体落实，随着云计算技术的发展，持续对其进行修改更新和完善，为云计算技术发展和业务推广提供有效的法律约束和保障。
4.5对技术安全管理工作进行加强
为了保证云计算的安全性和稳定性，使其更好的提供服务，应采取必要的技术安全管理措施。例如建立有效的监控手段，对云计算进行分级分类管理，建立完善的安全管理流程，加强创新安全技术的研究等。通过采取一系列有效的措施，实现对云计算安全技术的有效应用，更好的发挥出云计算的积极作用。
结束语
综上所述，在互联网发展背景下，大数据和云计算技术呈现出快速发展的趋势，并且在诸多领域得到了广泛的应用。在不同行业的实际应用中，为了有效的适应当前市场环境，还需综合考虑云计算和大数据技术的有效融合，促进企业高速发展。在大数据、云计算的时代背景下，各领域都需不断的提升认识，在安全可控的前提下，做好数据归集和快速处理工作，合理的应用先进的互联网技术，全面提高企业的运营水平，促进社会的可持续发展。
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