人工智能、大数据和云计算的融合发展及应用
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人工智能、大数据和云计算的融合发展及应用
摘要:在大数据时代的数据容量呈级数快速增加的发展时期,需要使用云计算来进行系统计算。当云计算技术和大数据得到快速发展,人工智能便可以以此计算为研究基础从而实现技术突破性的创新发展,反过来,人工智能研究的深入发展也必然使人工智能云计算系统的开发应用不断地深入和广泛应用,大数据是结合于云计算技术的一种人工智能技术创新发展。在各个行业中,人工智能会发挥其越来越大的驱动力,能够在图像识别和语言理解等领域获得更多突破性的研究成果。人工智能创造了巨大的商业价值,通过云计算和大数据的辅助作用,实现了存储能力和计算能力的提升。
关键词:人工智能;大数据;云计算;融合
引言
人工智能、云计算和大数据从古至今经历了漫长的发展历史,仍具有非常广阔的发展空间。随着国内外对于大数据、计算的研究越来越深入,各项技术也突破了原有瓶颈,其三体合一的技术融合是时代发展的必定趋势。因此本文从人工智能、大数据和云计算现阶段发展中出现的问题做出解释说明,对于三体合一的发展现状给出针对性建议。
1大数据、人工智能与云计算概述
大数据是指庞大的数据流以及复杂多样的数据类型。庞大的数据流与复杂的数据类型不仅会对用户的数据计算以及数据分析造成严重影响,同时更会影响到企业的经济效益以及未来发展等。此外,大数据的出现还会影响到用户对有效信息的获取,降低用户的数据分析效率。人工智能是指通过利用智能化技术提升数据信息的计算效率及计算准确率。现代化人工智能技术主要依赖神经系统以及先进的数据结构与数据算法实现。通过利用人工智能技术,既可以有效减少人工成本,也可以进一步提升企业数据的运算效率。云计算是指通过利用虚拟化资源实现对数据信息的计算。与普通计算机相比,其运算能力得到了大大提高。由于其超高的计算速度,已经被广泛应用在电子商务、地质预测等领域中。
2人工智能、大数据和云计算的融合发展及应用
2.1数据的采集与存储
①需要对各领域以及各环节的数据进行收集,也就是处于数据采集阶段,并根据数据类型的不同选择不同的数据处理方式,将其整合成为标准数据格式并存储。由于大数据技术下的数据形式是多种多样的,其结构也不尽相同,涵盖了结构、半结构或非结构数据,而大数据处理首先就需要根据数据类型的不同来选择不同的数据采集方式。②通过特定的数据计算与传输方式对数据进行传输,再经过全面的数据分析后得出主要信息。而在进行数据推送时,并非推送所有数据,一般是需要对所有数据的数据源进行判断,也就是进入了加载合并处理阶段。由于部分数据本身存在一定的干扰点,为了保证数据传输的有效性和稳定性,就需要进行数据清洗操作,并对不符合标准的数据进行标准化转换。③在数据经过挖掘与分析后通过特定的技术手段将数据信息转化成为便于人们理解的信息形式,转换形式一般采用当今广泛使用的可视化技术。一般采用特定的数据库来存储已经生成的各类数据,现阶段使用较为广泛的就是NoSQL数据库。对数据进行有效存储能够保证数据读取的便捷性和准确性。由于现阶段人们对大数据技术的应用具有一定的广泛性,数据量较大,传统的数据仓库已经无法满足现阶段的数据存储需求,所以,当前数据存储均使用列式存储方式。列式存储是根据数据类型的不同来划分储存空间的,可以有效提升数据压缩率。
2.2在数据集市与数据仓库迁移中的融合应用
数据集市与数据仓库迁移是数据信息处理、管理及存储过程中的关键,当采集数据后需要先传输到数据集市或者数据仓库中,然后通过数据传输系统或者数据处理器等将收集到的数据迁移到指定的数据分析处理系统中。传统的计算机数据分析及处理系统已经无法满足当前海量数据的需求,导致数据集市与数据仓库的迁移效果不佳。不过当下人工智能、云计算及大数据的融合,能够快速搭建具有特殊用途且功能完善的数据库。同时三者融合也能够将存有海量数据的数据集市及数据仓库迁移到基于云计算、人工智能及大数据的数据库中,实现对海量数据进行实时分析、处理、管理、存储及更新的作用,提高用户对数据分析结果及处理的满意度。在数据集市与数据仓库迁移中应用人工智能、大数据及云计算,还能够提高数据迁移的便捷性,降低数据迁移带来的风险及成本消耗,提高迁移过程中数据的安全性,减少各种数据信息安全问题的发生。
2.3三体合一对网络安全防护的影响
在大数据、云计算与人工智能技术的飞速发展下,网络安全的防护问题也是人们最关心的问题之一。当今时代,大数据、云计算和人工智能成为新时代发展的新兴手段,不仅出现在家庭生活中,也存在于工作场合中。在经济收益不断增长的背景下,网络安全防护形式却一直处于被动发展的局面。为了彻底保障人们的经济安全,网络安全问题必须得到创新研究[4]。现如今,人们已经习惯用互联网+和大数据相结合的方法来保护个人财产安全和做好信息保密工作,但是大数据技术能够从海量的信息库中去发掘用户的个人信息,并且找到与个人需求相适应的数据,大数据技术提高了数据的各方面利用率,但无法规避居民个人信息的泄露,人们的数据经常丢失,究其原因,是因为的数据保存法已经不适于系统管理了。还有保管不佳以及数据无法及时更新等问题。现如今要通过云计算和大数据的分析来保证数据的准确性,否则将会造成无法避免的损失。不法分子可以利用多种高科技手段来窃取用户的个人数据。数据存储存在非常大的问题,不法分子会利用数据信息来进行网络攻击。云计算模型主要用于数据存储,所有的信息数据都存储在设备终端上,数据系统一旦被攻击,数据信息就再也无法恢复如初。如果发生在这种情况,不论发生在个人还是企业,都会造成巨大损失,终端设备在传输的过程中私密数据可能随时暴露。这些私密数据,不仅会是财务信息,有可能会是企业内部私密信息。数据在传输的过程中无法进行监督,这也是当前大环境下所存在的安全隐患问题。互联网+本身不具有实名性,属于向全体居民开展的网络系统。因此互联网本身是具有虚拟性的特点,居民的数据储备在终端系统上,容易被人非法下载或者是保存,这些都对网络安全管理构成了威胁。而在人工智能网络安全风险存在多种形式,比如设备被攻击被监控、信息被盗取等。人工智能对网络安全的影响更为严重。目前的计算机网络安全则是有相对完整的防护体系,比如防火墙技术、数据加密技术和入侵检测防御技术。防火墙技术是在不同的网络区域之间搭建防护墙,该优点是能够使网络访问得到预定义的控制,并且能够对网络外部的访问方法进行监督。防火墙技术能够充分保护系统个人信息不被披露,未被授权的用户是无法访问系统的,只有目标对象输入密码防火墙技术才能允许进入。防火墙技术不仅是对数据进行加密保护,也是对用户的个人信息进行保护。防火墙技术是通过网络加密来进行拦截操作的。而入侵检测防御技术是对数据加密技术和防火墙技术的补充,能够快速解决不符合安全策略的网络访问情况,保证系统的安全。
结语
汇集了云计算、大数据、人工智能之后,人工智能系统的海量数据资源及其处理分析能力得到逐步地加强,虽然到目前能够真正支持人工智能系统自主选代的演化和机制仍然很难去操作研究或去实践,但随大数系据技术与智能云计算系统的逐步深度的结合,必然能够有效支持人工智能的创新。
参考文献
[1]刘芳.人工智能、大数据和云计算的融合发展研究[J].计算机产品与流通,2017(11):161.
[2]闵锐.人工智能、大数据和云计算的融合发展及应用[J].中国高新科技,2019(17):79-81.