大数据云计算网络技术探讨3篇

序言：写作是分享个人见解和探索未知领域的桥梁，我们为您精选了1篇的大数据云计算网络技术探讨3篇样本，期待这些样本能够为您提供丰富的参考和启发，请尽情阅读。

大数据云计算网络技术篇1

0引言

大数据分析技术对于数据运算工作有着重要的意义，能够通过对于数据的可视化分析等实现更加高效的数据处理，而云计算则通过虚拟化技术、分布式计算等方式实现全新的数据处理形式。

1大数据与云计算技术

大数据与云计算技术的定义。大数据技术是实现针对巨量数据处理任务的一种技术。大数据技术的应用过程首先是针对数据信息的收集。（1）通过各类应用以及服务等形式对于需求信息进行收集，保证数据分析能够在庞大数据基础上进行，提升处理结果的准确性以及普适性。（2）通过多种方式进行的数据分析整理，通过对于关键信息的整理分析，从中提取有效信息。（3）将处理结果应用于不同的场景中，辅助工作的完成。云计算是对于互联网技术的深层次应用推进。通过云端服务器与本地计算机的连接，将本地服务器无法完成的任务交由云端的服务器完成。首先本地服务器将任务传输至云端的计算资源中，然后云端服务器会进行任务数据的存储，然后开展相应的计算活动。计算任务完成以后，本地计算机可以通过获取相应的计算成果。如图1所示。发展大数据与云计算技术的意义。大数据与云计算技术的发展主要原因是传统的数据处理方式已经无法适应现阶段计算需求的发展。面对移动互联网以及物联网等互联技术在生活中的广泛应用，其在应用过程中会产生海量的使用信息等各类数据，针对此类使用数据的收集分析，能够促进企业发展。因此，针对数据的全流程处理成为了现代社会计算机技术发展的重要研究方向。传统的数据处理技术在当前的社会发展阶段中存在一些不足，制约了数据信息在社会发展中的作用。（1）传统的数据处理技术无法承载巨量的数据信息。物联网和移动互联网的发展使不同的应用以及服务覆盖了人们生活场景的各个方面。不同的应用场景都会产生大量的数据。从这些数据中针对性的提取有效信息。（2）覆盖全场景的应用数据处理等对于个人和企业的信息安全有着重要的影响，如果数据处理的过程中安全性不足，导致出现大量数据的泄露，严重影响个人以及公司的数据安全。（3）传统数据处理技术主要的处理方向是针对结构数据的处理，而现阶段的数据分析工作中包含了大量的非结构数据，传统的数据处理技术无法实现对于这部分非结构数据的处理，导致数据的结果无法有效的反映实际，结果不全面会导致相关部门无法进行科学性决策，也就无法为决策管理提供有益参考[1,2]。

2大数据与云计算技术的应用

大数据技术应用。大数据的应用场景十分多样，但是使用大数据技术的核心诉求都是为了通过对于大量数据信息按照重要性等不同指标进行针对性的分析处理，从中获取有效的数据信息，为后续的发展提供重要的指导。通过大数据技术的应用，（1）可以实现针对数据的可视化应用。通过明确的规则将此类别下的数据信息从海量的数据中进行提取，（2）将其以多种形式呈现出来。借助于计算机为载体的大数据的可视化应用，能够帮助用户更加清晰的了解数据特征以及结构[3,4]。（3）大数据技术在社会发展的各个层面都有着广泛的应用。企业针对用户大数据的分析能够为自身的发展起到良好的指导作用。例如针对用户使用较多的服务数据进行收集，保证企业的优势能够不断扩大。针对用户使用频次较少的服务进行不断改进，提升自己的短板。除此以外还可以将大数据技术应用于企业市场应用的环节。针对市场波动性信息的收集处理，能够通过大量数据反馈出的信息研判市场的未来趋势，使企业发展能够符合市场现状，扩大企业的整体市场竞争力。当前阶段大数据应用场景如图2所示。云计算技术应用。云计算的应用场景广泛。与人们日常生活最贴近的是自己使用的各类软件。数据是信息时代的石油。因此规模较大的企业都将自己的用户数据看作为重要资源。当前阶段我国的大企业都将自己的云服务作为企业发展建设的重点。同时还将自身建设的云服务作为一项产品，通过为一些规模较小，但是有云服务需求的企业提供云计算的产品来获得一定的利润。大企业进行云服务建设是十分必要的。（1）由企业的用户规模决定。大量的用户规模产生的数据处理需求十分庞大，因此要求企业必须建立更加强大的数据处理方式满足用户需求。云服务可以很好地满足这一要求。通过网络技术将用户与云端的服务器相连，用户产生的数据集中到云端服务器进行数据计算。（2）通过网络将数据处理结果反馈到用户设备中。不管能够提升企业的服务水平，还可以实现用户多场景的数据处理需求。

3SDN的云计算数据中心网络技术

软件定义网络（SoftDefinedNetworking，SDN）是近年来互联网技术飞速发展衍生出来的一种新型技术。（1）数据层：其定义为基础设施层，主要由多个网络单元组成。包括多个物理设备，如交换机、路由器等。严格来说，它是逻辑维度上托管资源的抽象集合。主要功能是收集网络状态信息，并以此为基础转发数据包。数据层一般使用南向接口接收控制层的命令，然后执行相应的动作。在负载均衡策略的具体实施过程中，数据层设备会直接接收数据流并上报给控制器，然后根据控制层的决策选择相应的路径，从而实现负载均衡。的目标。（2）控制层：其定义为SDN控制器所在的平面。而SDN控制器将直接连接基础设备和上层业务应用。它的主要功能是管理用户请求流量和网络设备端口，更新和维护网络拓扑，然后在此基础上进行构建。在编排管理之上。在控制层中，可以包括一个或多个SDN控制器。对于每个控制器，它包括一个南向接口驱动程序、控制逻辑和一个北向接口代理。严格来说，控制层是负载均衡策略在实施过程中的重点。科学处理数据层上报请求，并使用流表下达决策。一般根据负载均衡策略来达到数据转发的效果。（3）应用层：又称服务层，主要由多个SDN应用组成，一般为用户提供拥塞控制、防火墙控制等多样化服务。对于用户来说，可以通过北向接口与控制器进行交互，然后在此基础上进行模块开发工作，进而在此基础上满足用户的多样化需求。

4结语

信息时代的发展对数据的处理等提出了更高的要求。大数据和云计算技术作为新兴的计算机技术，能够为社会发展起到积极的推动作用。通过大数据技术和云计算技术在计算机领域的运用，能够有效提升对于数据的处理能力，进而使得社会能够在明确的数据信息支撑的基础上获得更大发展。深入推进大数据技术与云计算技术在计算机领域中的具体应用，对于社会发展有着积极的意义。

作者:国龙浩 单位:中原工学院

大数据云计算网络技术篇2

现阶段，计算机技术不断推广，渗透到各行各业中，而随着网络时代数据的爆炸式增长，也要求由数据运算和处理的有效手段。大数据分析技术在运算方面具有明显的优势，满足可视化要求，具备一定的预测性。而云计算技术自身的虚拟化以及多租户特点，也让这一技术的应用越来越广泛。大数据和云计算技术能够满足数据分析的时效性，自身具备较强的运算能力，而对相关大数据进行数据分析，研究云计算网络技术，具有一定的现实性意义。当前，大数据和云计算技术得到的社会认同度较高，但是在大数据理解上还存在分歧，大数据实际具有一定抽象性，对数据进行大量排除，需要满足更多特点，这些都需要做好大数据和云计算技术的区分。

1大数据和云计算概述

1.1大数据

大数据即海量数据，需要通过多种方式和途径应用，对数据组进行采集和整合，确保相关数据真实可靠，保证时效性。在企业营销中，相关数据更多的来源于社交网站品套、电子商务平台、消费信息平台等，相关数据也不是企业客户关系管理数据库中的常态数据组。基于技术层面，大数据和云计算之间关系密切，互为表里。大数据无法通过单台计算机来确保数据应用，而是借助分布式计算框架，其特征在于可以对海量数据开展挖掘，而这一过程中，还需要借助云计算技术来对海量数据进行分布式处理，构建分布式数据库等。就大数据的特征来看，主要包含兼容性、高速性、多样性以及价值密度低等。

1.2云计算

云计算包含了目前主流的商业计算模型，云计算对于相关计算任务进行分配，结合相关应用系统的实用性功能应用，实现自身的计算能力以及保存能力，为相应领域提供真实可靠的信息服务。简单来说，云计算技术以网络平台为基础，以自身情况为条件，为相关企业和个人提供动态和可伸缩的计算服务。云计算技术的特点包含规模化、虚拟化以及通信性。而按照服务类型区分：（1）在以基础设施为服务主体的情况下，硬件设备等基础资源位于服务指挥，能够将其提供给相应用户。（2）以平台为服务主体的情况下，需要对于抽象资源进行具体化处理，为用户应用流程提供运行条件。目前，很多西方发达国家对于云计算技术比较重视，应用也比较突出，例如，谷歌、亚马逊等，对于云计算技术应用比较广泛。现阶段，我国对于云计算技术应用较多的主要有阿里巴巴和天翼云。如图1所示为云计算概念图。

2大数据即云计算技术的特征分析

2.1大数据特征

2.1.1容量大目前，工厂生产中，相应印刷材料数量已经在200PB以上了。而在大数据时代，互联网应用普及率不断提升，大数据时代各类应用和交往过程中都会产生数据信息，这些数据信息呈现爆炸式增长，所以，需要有更高级别和层次的数据容量系统来承载，确保海量数据的有效存储和应用。

2.1.2多样性

传统数据应用中，应用效率最高的是结构性数据，这类数据以文本为主体，保存比较方便。而在互联网环境下，非结构性数据量不愿提升，图片、视频、录音等等，数据类型多种多样，这些都要求在数据处理中要按照严格的标准来进行，确保规范性和可靠性。

2.1.3价值密度低

大数据虽然采集的是海量数据，但是其中真正有用的数据信息还是比较有限的，在海量数据中，往往隐藏着潜在价值信息，而这种价值信息的密度比较低，在价值获取中，多通过数据探究来挖掘。

2.1.4速度快

针对大数据的处理效率一般都设有严格标准，相对于传统的数据挖掘效率，大数据的数据信息处理效率更高，对于数据信息挖掘具有重要意义。

2.2云计算技术特征

2.2.1规模大

很多大型企业自身在云方面有很多服务器，所以他们的计算功能更强，自身技术的规模性也比较大。

2.2.2虚拟化

云计算技术能够满足用户在相应位置和重点下获取信息服务的需要，云可以满足用户提出的数据需要，且不是一平稳的有形物质呈现。

2.2.3高可靠性

相对于本地计算机系统，云计算自身对于数据副本容量要求比较严格，相应计算节点能够让数据出错率不断降低，这对于提升云计算稳定性具有重要作用。

2.2.4通用性

云计算技术满足同时多个系统运行的需要，系统通用性比较强。2.2.5拓展性强云计算还有动态扩张性，可以将技术扩充到对应的范围中加以应用。

2.2.6低成本性

云计算技术应用以自动化集中管理为主，能够降低过程中的技术成本投入，还可以在确保工作效能的情况下提升效率，这样可以提供用户满意度和体验度。

2.2.7风险性

云计算作为新时期的一项新技术，其技术发展和应用中依然存在一些不足和问题，云计算以计算机技术为基础和载体，所以其安全风险是必然存在的。使用云计算机技术，信息风险泄露的几率也会更大。

3大数据和云计算技术的应用

3.1在交通领域的应用

目前，我国的整体消费水平不断提升，人们对生活品质有更高要求，私家车的普及率不断增长。而这种情况一方面刺激了经济发展，带动了消费，一方面，城市有限的空间和路面上，车辆急剧膨胀，城市交通拥堵问题出现。这种情况在一些发达的城市地区更为显著，上下班高峰期车辆拥堵成为常态。而借助大数据和云计算技术，已经发展出了智慧交通，通过在相应部位设置交通传感器，能够实现对于相应交通章台的实施监督，为信息采集提供支持，通过监理相应交通信息的传递和共享渠道，促进交通形态检测和管理，促进交通智能化发展，为缓解城市交通拥堵问题提供助力。以往人们选择出行路线，不知道交通情况，可能走到拥堵路段，导致拥堵长度增加，拥堵时间延长，而在大数据和云计算技术支持下，司机在出行前，可以通过专门的APP进行查阅，了解到目的地的路程远近，查看不同路段的拥堵情况，可以帮助他们选择距离最近或者是通行时间最短的路线，提升出行效率，避开拥堵路段。

3.2在营销领域的应用

大数据和云计算技术在营销领域的应用已经有一套比较成熟的运行体系了，且大数据和云计算为营销带来的成效也是显而易见的。大数据和云计算推动了精准营销和个性化营销的发展，也为客户关系管理提供了充足依据。例如，在电商平台中，为了掌握消费者的消费意向，平台保留客户的浏览足迹，对于客户的浏览时间最长、观看页面最多的网页信息进行记录，在客户一段时间的网页信息浏览后，留下很多的重要数据信息，这些数据信息被终端平台采集后，成为客户消费意向预测的基本依据，系统通过对于消费者相应消费意向的预测，为客户推送他们感兴趣的产品，吸引客户关注，刺激他们消费，实现精准营销。目前，在不同电商平台中，客户的部分信息时共享的，所以用户能够明显察觉到，自己在另一个购物APP上搜索过某类产品，在另一个购物APP中也会推送相应产品。此外，系统平台对于各类客户的消费意向和消费数据等进行统计，建立消费者数据库，再通过云计算技术应用，对于海量的消费者信息进行处理和挖掘，从中挖掘出一些有价值的信息，作为商家营销的重要依据。

3.3在医疗领域的应用

随着全球市场的互联网化，大数据和云计算技术在此背景之中应运而生，十三五我国已经明确大力发展“互联网+”产业，如此背景下，我国大数据和云计算的发展非常迅猛快速。大数据和云计算在我国已具备了从概念到应用落地的成熟条件,迎来了飞速发展的黄金机遇期。大数据、云计算将在打造社会治理新模式、经济运行新机制、民生服务新体系、创新驱动新格局、产业发展新生态等方面发挥重要作用，同时大数据和云计算也开始在我国各大行业之中开始大规模应用，与其他行业的深入结合已经成为“互联网+”以下的必然趋势。除了较早前就开始利用大数据和云计算的互联网公司，医疗行业可能是让大数据、云计算分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗服务业5大领域将是未来医疗大数据和云静思园的主要发展方向(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)，这些场景下，大数据的云计算的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。基于大数据和云计算技术应用，可以促进病患就诊效率和质量提升。在就医过程中，构建患者的基本信息资源库，相应医疗人员为他们提供专项的治疗方案，这对于提升医疗服务质量具有重要意义。在这一过程中，大数据云计算技术应用能够精准采集患者信息，为医疗服务提供依据。此外，目前大数据和云计算技术在医疗的基因工程研发中也有广泛的应用空间。

4总结

就大数据和云计算计算来看，这是新时期的新技术，其应用的重要性巨大。而就目前大数据和云计算技术应用的实际情况来看，其中还是有一定不足和问题的，尤其是安全风险问题，必须要加速解决。大数据云计算信息安全风险的解决，最关键的还是需要有可靠的安全防护和处理技术应用，通过技术手段可以降低大数据信息安全风险，做好有效的防护措施。这里，最关键的是要发展好安全防护技术和安全检测技术，这些技术对于大数据信息安全是重要保障。大数据、云计算目前还属于新兴领域，相关的检测技术还不完善，相对于一些发达国家来说，我国的相关技术水平比较落后。所以，需要强化大数据云计算安全风险处理技术研究，明确大数据云计算是推动社会各项工作创新发展的大引擎，全国各地要切实提高站位，大力实施大数据云计算战略，从发展的维度，解决好思路和路径问题，加强专业队伍培养，形成一批大数据智能化建设应用专家和业务能手，着力打造数据队伍，在社会生产和治理现代化进程中积极发挥“智治”支撑作用，促进大数据云计算技术的价值更大化的实现。

作者:王玲玲 单位:德州职业技术学院

大数据云计算网络技术篇3

人工智能、大数据、云计算是近年来信息背景下研究的热点问题，这些技术的研发也改变了人们的工作和生活方式。当前越来越多的科研项目和商业活动开始应用云计算技术，这也在一定程度上促进了技术的发展。人类活动形成的数据信息通过云计算和大数据能够对数据的价值进行进一步挖掘。因此研究云计算技术和人工智能的融合具有非常重要的现实意义。本文重点阐述云计算技术中人工智能的应用。在人工智能时代，云计算面临一定的机遇，因为这种技术是人工智能得以发展、功能得以拓展的重要基础。当前，受云计算和大数据技术的影响，海量数据可以在短时间内被处理，大大提升了数据价值的挖掘效率。

1云计算网络及大数据分析

1.1云计算网络

云计算网络是互联网信息技术发展的重要产物，主要是利用现代计算机系统，以互联网为媒介对数据进行收集、整合和分析，从而为用户提供更具针对性的服务。由于网络媒介的存在，人们获取信息的渠道加宽，并且可以在更短的时间内获取所需的信息资源。云计算网络的另一个特点还体现在交互方面，用户可以充分利用网络的便利性实现资源的共享和交换，从而提升数据获取的效果。可以通过云计算建立虚拟空间，进一步提升数据存储量，从而对海量数据进行存储，再利用大数据技术对数据进行分析处理，对信息资源的价值展开进一步挖掘。

1.2大数据分析

第一，当前数据大爆炸，数据信息量庞大，因此数据处理的需求量也在不断上升，大数据处理技术需要在短时间内对数据进行甄别、处理，并根据数据分析的结果为企业的决策者提供必要的建议，但这庞大的工作量也为大数据的开展带来一定的困难。第二，大数据背景下，数据安全问题也逐渐受到人们的重视，数据信息安全，需要在互联网数据交流的环节中采取相应的措施，如此方可保全。而互联网由于自身的开放性等原因的影响，本身也存在一定的不安全因素，这也导致大数据技术存在一定的不稳定性。第三，当前由于信息时代的影响，信息在经济和政治方面的竞争越来越激烈，计算机虚拟数据库的存在，尽管为人们带来一定的便利，但与此同时产生的安全问题也不容忽视，因此在人工智能发展中，应用大数据技术时需要提升对其安全性引起重视。

1.3云计算的优势

第一，广泛在的网络接入。在任何时间、任何地点只要有网络的地方，不需要复杂的软硬件设施而是用任何简单的可接入网络的设备如手机、显示器等就可接入进到云，使用已有资源或者购买所需的新服务等；第二，资源的共享。计算和存储资源集中汇聚在云端，再对用户进行分配。通过多租户模式服务多个消费者。在物理上，资源以分布式的共享方式存在，但最终在逻辑上以单一整体的形式呈现给用户，最终实现在云上资源分享和可重复使用，形成资源池；第三，弹性。用户可以根据自己的需求，增减相应的IT资源（包括CPU储、带宽和软件应用等），使得IT资源的规模可以动态伸缩，满足IT资源使用规模交化的需要。

2云计算网络中人工智能应用分析

2.1机器人研发方面的应用

将云计算技术与人工智能技术进行结合，在机器人研发方面可以发挥一定的作用。由于机器人通过云计算技术保证用户的可操作性，通过云端连入，可以形成服务云。对于机器人的研究，芯片是核心，云计算技术的应用，可以通过建立云计算平台，从而让机器人更好地识别用户端发出的指令，比如维修指令和清洁指令等，而且芯片的质量以及程序的设计在一定程度上决定了机器人的功能。

2.2在数据挖掘和分析方面的应用

云计算与人工智能的有机结合，推动了数据挖掘与分析的发展。通过云平台的搭建，人工智能基础服务得以建设，为数据采集工作提供了更多的便利。云计算技术在人工智能中的应用，可以进一步提升数据的挖掘效率，并充分借助计算机技术的优势，快速对获取的数据进行分析，为客户提供更加精准的服务。数据的挖掘和分析，也是信息时代的重要标志，云计算与人工智能的同步协作，可以充分解放传统的人力劳动，对人力资源进行优化配置，从而解放生产力，提升生产效率。

2.3信息储存方面的应用

人工智能在云计算技术中的应用可以构建云平台和云空间，快速完成对海量数据的存储，在保证数据私密性的同时，也可以根据用户的设备情况对接相应的终端，这对于信息存储而言，是一种巨大的进步。传统的存储通常会采用纸质的和人工的方式，不仅存储的效率低，同时在存储量以及保存方面都存在一定的不足之处。而新兴的云存储方式可以为用户提供大量的虚拟空间，充分摆脱地域和时间的限制，从而随时随地完成信息的存储工作，并且在保存过程中不容易损坏和遗失。就当前而言，云空间的使用已经变得相对普遍，在人工智能的辅助下，用户可进行远程协作，如此不仅强调了存储的时效性和可操作性，加大了存储的安全可靠性，这种新的存储方式的出现还改变了人们的工作方式，相关行业的发展也产生了重要的影响。

3计算机大数据分析与云计算网络技术

3.1大数据技术的应用

（1）关键字检索当前人们习惯将相关的数据都存储在硬盘或者多个手机中，因此要找到具有指定价值的数据难度较高。而互联网技术中的关键词检索技术可以在很大程度上提升关键数据收集的效率，在应用的过程中，可以根据种类，对所需信息进行针对性分析，并利用特定的关键词语，更加精准的获取信息。

（2）情报分析对于情报分析工作而言，需要根据情报平台的基本情况，将结果导入后进行处理，从而更好地挖掘数据内容，更加准确地掌握数据内容。因此网络安全分析的过程中，情报分析工作也是非常重要的一环，通过这种方式可以快速对信息的价值进行分析。

（3）信息系统分析对于企业信息系统而言，内容较多，具体包括综合信息查询系统等基本内容。通过对企业内部系统以及外部信息系统进行分析对比，可以根据分析的结果，使用不同方式对所需要的内容进行查找，从而为网络安全工作提供强有力的数据和线索。（4）网络拓展分析当前，在网络中包含扩展分析多元的数据信息，包括视频、音频、图片文字等方面，并且网络为方便人们的使用，还设置了强大的搜索引擎功能，常见的百度搜索、360搜索在人们的工作和生活中发挥了一定的作用。结合数据分析结果，对互联网的内容进行针对性搜索，可以对数据信息进行及时有效的研究分析，并在此基础上不断完善，这种数据来源的分析可以更好地获取与网络安全有关的物品以及相关的信息。

3.2云计算网络安全防护工作

（1）合理应用防火墙，选择合适杀毒软件计算机网络安全防护技术中最常见的就是防火墙装置，可以防范非法人员窃取计算机信息，保证计算机使用安全。计算机软件系统开发时主要选择分布式系统，科学设定网络协议，提高计算机信息系统开发的安全性。同时，进行针对性应用，发挥防火墙技术的价值，为计算机信息系统的开发创造一定的有力条件。计算机用户根据自身需求合理应用防火墙装置，选择合适的杀毒软件，养成定期清理计算机的习惯，让计算机病毒无处藏身，提高计算机使用的安全性。

（2）利用大数据优势，强化网络安全管理智能化的移动终端使用有利于提升企业的工作效率，为企业的发展提供助力，实现节约成本，扩大经济效益的目的。在实践过程中需要提升对计算机信息安全的管理力度，充分了解计算机网络安全管理的因素，从而增强自身的安全防护措施。企业需要结合实际情况，重视对制度的完善，只有通过对相关流程的完善和管理，才能保证数据的有效性。另一方面，企业在运营管理的过程中，还需要重视对云端第三方信息的使用，及时将有关的协议落实到实处，全面考察数据使用过程中的安全问题，保证信息运用过程的安全性。企业管理需要以大数据管理为基础，通过组织相关的结构内容积极进行系统化建设，从而充分利用计算机信息系统，提升信息交流的安全性和速度。

（3）创新计算机技术，引入入侵检测技术检测技术的发展和应用为计算机安全信息维护工作提供了重要动力，合理利用网络通信技术、规则方法及统计等技术，合理利用检测技术判断计算机是否受到非法入侵，依据检测结果制定针对性的防护措施。因此在计算机的网络信息管理工作中，合理使用检测技术可以提升系统的安全系数。在使用检测技术的过程中，首先需要对系统的风险因素进行全面分析，常见分析方式有两种：签名法与统计法，签名法能够及时检测计算机系统内部是否存在薄弱环境，从而在网络环境的防护工作中充分利用干扰特性，实现系统的融合，及时发现运行中的问题和风险，并给出相应的预警信息。对于统计分析方法而言，需要重视对系统运行状况的甄别，从而及时对系统运行的偏差情况进行报告，避免问题的严重化，进而实现提升计算机网络信息安全管理的目的。

结语

综上所述，在信息技术快速发展的过程中，数据信息价值的挖掘成为企业的重点工作之一，借助云计算和人工智能可以快速实现数据的收集、分析和处理，从而为企业的发展提供助力。另一方面人工智能中云计算技术的应用，可以在功能拓展方面发挥相应作用，从而为人们提供更多的新思维、新功能，进而促进整个科技领域的发展。

作者:吕晓艳 单位:甘肃能源化工职业学院