序言：寫作是分享個人見解和探索未知領域的橋梁，我們為您精選了1篇的大數據云計算網絡技術探討3篇樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發，請盡情閱讀。

大數據云計算網絡技術篇1

0引言

大數據分析技術對于數據運算工作有著重要的意義，能夠通過對于數據的可視化分析等實現更加高效的數據處理，而云計算則通過虛擬化技術、分布式計算等方式實現全新的數據處理形式。

1大數據與云計算技術

大數據與云計算技術的定義。大數據技術是實現針對巨量數據處理任務的一種技術。大數據技術的應用過程首先是針對數據信息的收集。（1）通過各類應用以及服務等形式對于需求信息進行收集，保證數據分析能夠在龐大數據基礎上進行，提升處理結果的準確性以及普適性。（2）通過多種方式進行的數據分析整理，通過對于關鍵信息的整理分析，從中提取有效信息。（3）將處理結果應用于不同的場景中，輔助工作的完成。云計算是對于互聯網技術的深層次應用推進。通過云端服務器與本地計算機的連接，將本地服務器無法完成的任務交由云端的服務器完成。首先本地服務器將任務傳輸至云端的計算資源中，然后云端服務器會進行任務數據的存儲，然后開展相應的計算活動。計算任務完成以后，本地計算機可以通過獲取相應的計算成果。如圖1所示。發展大數據與云計算技術的意義。大數據與云計算技術的發展主要原因是傳統的數據處理方式已經無法適應現階段計算需求的發展。面對移動互聯網以及物聯網等互聯技術在生活中的廣泛應用，其在應用過程中會產生海量的使用信息等各類數據，針對此類使用數據的收集分析，能夠促進企業發展。因此，針對數據的全流程處理成為了現代社會計算機技術發展的重要研究方向。傳統的數據處理技術在當前的社會發展階段中存在一些不足，制約了數據信息在社會發展中的作用。（1）傳統的數據處理技術無法承載巨量的數據信息。物聯網和移動互聯網的發展使不同的應用以及服務覆蓋了人們生活場景的各個方面。不同的應用場景都會產生大量的數據。從這些數據中針對性的提取有效信息。（2）覆蓋全場景的應用數據處理等對于個人和企業的信息安全有著重要的影響，如果數據處理的過程中安全性不足，導致出現大量數據的泄露，嚴重影響個人以及公司的數據安全。（3）傳統數據處理技術主要的處理方向是針對結構數據的處理，而現階段的數據分析工作中包含了大量的非結構數據，傳統的數據處理技術無法實現對于這部分非結構數據的處理，導致數據的結果無法有效的反映實際，結果不全面會導致相關部門無法進行科學性決策，也就無法為決策管理提供有益參考[1,2]。

2大數據與云計算技術的應用

大數據技術應用。大數據的應用場景十分多樣，但是使用大數據技術的核心訴求都是為了通過對于大量數據信息按照重要性等不同指標進行針對性的分析處理，從中獲取有效的數據信息，為后續的發展提供重要的指導。通過大數據技術的應用，（1）可以實現針對數據的可視化應用。通過明確的規則將此類別下的數據信息從海量的數據中進行提取，（2）將其以多種形式呈現出來。借助于計算機為載體的大數據的可視化應用，能夠幫助用戶更加清晰的了解數據特征以及結構[3,4]。（3）大數據技術在社會發展的各個層面都有著廣泛的應用。企業針對用戶大數據的分析能夠為自身的發展起到良好的指導作用。例如針對用戶使用較多的服務數據進行收集，保證企業的優勢能夠不斷擴大。針對用戶使用頻次較少的服務進行不斷改進，提升自己的短板。除此以外還可以將大數據技術應用于企業市場應用的環節。針對市場波動性信息的收集處理，能夠通過大量數據反饋出的信息研判市場的未來趨勢，使企業發展能夠符合市場現狀，擴大企業的整體市場競爭力。當前階段大數據應用場景如圖2所示。云計算技術應用。云計算的應用場景廣泛。與人們日常生活最貼近的是自己使用的各類軟件。數據是信息時代的石油。因此規模較大的企業都將自己的用戶數據看作為重要資源。當前階段我國的大企業都將自己的云服務作為企業發展建設的重點。同時還將自身建設的云服務作為一項產品，通過為一些規模較小，但是有云服務需求的企業提供云計算的產品來獲得一定的利潤。大企業進行云服務建設是十分必要的。（1）由企業的用戶規模決定。大量的用戶規模產生的數據處理需求十分龐大，因此要求企業必須建立更加強大的數據處理方式滿足用戶需求。云服務可以很好地滿足這一要求。通過網絡技術將用戶與云端的服務器相連，用戶產生的數據集中到云端服務器進行數據計算。（2）通過網絡將數據處理結果反饋到用戶設備中。不管能夠提升企業的服務水平，還可以實現用戶多場景的數據處理需求。

3SDN的云計算數據中心網絡技術

軟件定義網絡（SoftDefinedNetworking，SDN）是近年來互聯網技術飛速發展衍生出來的一種新型技術。（1）數據層：其定義為基礎設施層，主要由多個網絡單元組成。包括多個物理設備，如交換機、路由器等。嚴格來說，它是邏輯維度上托管資源的抽象集合。主要功能是收集網絡狀態信息，并以此為基礎轉發數據包。數據層一般使用南向接口接收控制層的命令，然后執行相應的動作。在負載均衡策略的具體實施過程中，數據層設備會直接接收數據流并上報給控制器，然后根據控制層的決策選擇相應的路徑，從而實現負載均衡。的目標。（2）控制層：其定義為SDN控制器所在的平面。而SDN控制器將直接連接基礎設備和上層業務應用。它的主要功能是管理用戶請求流量和網絡設備端口，更新和維護網絡拓撲，然后在此基礎上進行構建。在編排管理之上。在控制層中，可以包括一個或多個SDN控制器。對于每個控制器，它包括一個南向接口驅動程序、控制邏輯和一個北向接口代理。嚴格來說，控制層是負載均衡策略在實施過程中的重點。科學處理數據層上報請求，并使用流表下達決策。一般根據負載均衡策略來達到數據轉發的效果。（3）應用層：又稱服務層，主要由多個SDN應用組成，一般為用戶提供擁塞控制、防火墻控制等多樣化服務。對于用戶來說，可以通過北向接口與控制器進行交互，然后在此基礎上進行模塊開發工作，進而在此基礎上滿足用戶的多樣化需求。

4結語

信息時代的發展對數據的處理等提出了更高的要求。大數據和云計算技術作為新興的計算機技術，能夠為社會發展起到積極的推動作用。通過大數據技術和云計算技術在計算機領域的運用，能夠有效提升對于數據的處理能力，進而使得社會能夠在明確的數據信息支撐的基礎上獲得更大發展。深入推進大數據技術與云計算技術在計算機領域中的具體應用，對于社會發展有著積極的意義。

作者:國龍浩 單位:中原工學院

大數據云計算網絡技術篇2

現階段，計算機技術不斷推廣，滲透到各行各業中，而隨著網絡時代數據的爆炸式增長，也要求由數據運算和處理的有效手段。大數據分析技術在運算方面具有明顯的優勢，滿足可視化要求，具備一定的預測性。而云計算技術自身的虛擬化以及多租戶特點，也讓這一技術的應用越來越廣泛。大數據和云計算技術能夠滿足數據分析的時效性，自身具備較強的運算能力，而對相關大數據進行數據分析，研究云計算網絡技術，具有一定的現實性意義。當前，大數據和云計算技術得到的社會認同度較高，但是在大數據理解上還存在分歧，大數據實際具有一定抽象性，對數據進行大量排除，需要滿足更多特點，這些都需要做好大數據和云計算技術的區分。

1大數據和云計算概述

1.1大數據

大數據即海量數據，需要通過多種方式和途徑應用，對數據組進行采集和整合，確保相關數據真實可靠，保證時效性。在企業營銷中，相關數據更多的來源于社交網站品套、電子商務平臺、消費信息平臺等，相關數據也不是企業客戶關系管理數據庫中的常態數據組。基于技術層面，大數據和云計算之間關系密切，互為表里。大數據無法通過單臺計算機來確保數據應用，而是借助分布式計算框架，其特征在于可以對海量數據開展挖掘，而這一過程中，還需要借助云計算技術來對海量數據進行分布式處理，構建分布式數據庫等。就大數據的特征來看，主要包含兼容性、高速性、多樣性以及價值密度低等。

1.2云計算

云計算包含了目前主流的商業計算模型，云計算對于相關計算任務進行分配，結合相關應用系統的實用性功能應用，實現自身的計算能力以及保存能力，為相應領域提供真實可靠的信息服務。簡單來說，云計算技術以網絡平臺為基礎，以自身情況為條件，為相關企業和個人提供動態和可伸縮的計算服務。云計算技術的特點包含規模化、虛擬化以及通信性。而按照服務類型區分：（1）在以基礎設施為服務主體的情況下，硬件設備等基礎資源位于服務指揮，能夠將其提供給相應用戶。（2）以平臺為服務主體的情況下，需要對于抽象資源進行具體化處理，為用戶應用流程提供運行條件。目前，很多西方發達國家對于云計算技術比較重視，應用也比較突出，例如，谷歌、亞馬遜等，對于云計算技術應用比較廣泛。現階段，我國對于云計算技術應用較多的主要有阿里巴巴和天翼云。如圖1所示為云計算概念圖。

2大數據即云計算技術的特征分析

2.1大數據特征

2.1.1容量大目前，工廠生產中，相應印刷材料數量已經在200PB以上了。而在大數據時代，互聯網應用普及率不斷提升，大數據時代各類應用和交往過程中都會產生數據信息，這些數據信息呈現爆炸式增長，所以，需要有更高級別和層次的數據容量系統來承載，確保海量數據的有效存儲和應用。

2.1.2多樣性

傳統數據應用中，應用效率最高的是結構性數據，這類數據以文本為主體，保存比較方便。而在互聯網環境下，非結構性數據量不愿提升，圖片、視頻、錄音等等，數據類型多種多樣，這些都要求在數據處理中要按照嚴格的標準來進行，確保規范性和可靠性。

2.1.3價值密度低

大數據雖然采集的是海量數據，但是其中真正有用的數據信息還是比較有限的，在海量數據中，往往隱藏著潛在價值信息，而這種價值信息的密度比較低，在價值獲取中，多通過數據探究來挖掘。

2.1.4速度快

針對大數據的處理效率一般都設有嚴格標準，相對于傳統的數據挖掘效率，大數據的數據信息處理效率更高，對于數據信息挖掘具有重要意義。

2.2云計算技術特征

2.2.1規模大

很多大型企業自身在云方面有很多服務器，所以他們的計算功能更強，自身技術的規模性也比較大。

2.2.2虛擬化

云計算技術能夠滿足用戶在相應位置和重點下獲取信息服務的需要，云可以滿足用戶提出的數據需要，且不是一平穩的有形物質呈現。

2.2.3高可靠性

相對于本地計算機系統，云計算自身對于數據副本容量要求比較嚴格，相應計算節點能夠讓數據出錯率不斷降低，這對于提升云計算穩定性具有重要作用。

2.2.4通用性

云計算技術滿足同時多個系統運行的需要，系統通用性比較強。2.2.5拓展性強云計算還有動態擴張性，可以將技術擴充到對應的范圍中加以應用。

2.2.6低成本性

云計算技術應用以自動化集中管理為主，能夠降低過程中的技術成本投入，還可以在確保工作效能的情況下提升效率，這樣可以提供用戶滿意度和體驗度。

2.2.7風險性

云計算作為新時期的一項新技術，其技術發展和應用中依然存在一些不足和問題，云計算以計算機技術為基礎和載體，所以其安全風險是必然存在的。使用云計算機技術，信息風險泄露的幾率也會更大。

3大數據和云計算技術的應用

3.1在交通領域的應用

目前，我國的整體消費水平不斷提升，人們對生活品質有更高要求，私家車的普及率不斷增長。而這種情況一方面刺激了經濟發展，帶動了消費，一方面，城市有限的空間和路面上，車輛急劇膨脹，城市交通擁堵問題出現。這種情況在一些發達的城市地區更為顯著，上下班高峰期車輛擁堵成為常態。而借助大數據和云計算技術，已經發展出了智慧交通，通過在相應部位設置交通傳感器，能夠實現對于相應交通章臺的實施監督，為信息采集提供支持，通過監理相應交通信息的傳遞和共享渠道，促進交通形態檢測和管理，促進交通智能化發展，為緩解城市交通擁堵問題提供助力。以往人們選擇出行路線，不知道交通情況，可能走到擁堵路段，導致擁堵長度增加，擁堵時間延長，而在大數據和云計算技術支持下，司機在出行前，可以通過專門的APP進行查閱，了解到目的地的路程遠近，查看不同路段的擁堵情況，可以幫助他們選擇距離最近或者是通行時間最短的路線，提升出行效率，避開擁堵路段。

3.2在營銷領域的應用

大數據和云計算技術在營銷領域的應用已經有一套比較成熟的運行體系了，且大數據和云計算為營銷帶來的成效也是顯而易見的。大數據和云計算推動了精準營銷和個性化營銷的發展，也為客戶關系管理提供了充足依據。例如，在電商平臺中，為了掌握消費者的消費意向，平臺保留客戶的瀏覽足跡，對于客戶的瀏覽時間最長、觀看頁面最多的網頁信息進行記錄，在客戶一段時間的網頁信息瀏覽后，留下很多的重要數據信息，這些數據信息被終端平臺采集后，成為客戶消費意向預測的基本依據，系統通過對于消費者相應消費意向的預測，為客戶推送他們感興趣的產品，吸引客戶關注，刺激他們消費，實現精準營銷。目前，在不同電商平臺中，客戶的部分信息時共享的，所以用戶能夠明顯察覺到，自己在另一個購物APP上搜索過某類產品，在另一個購物APP中也會推送相應產品。此外，系統平臺對于各類客戶的消費意向和消費數據等進行統計，建立消費者數據庫，再通過云計算技術應用，對于海量的消費者信息進行處理和挖掘，從中挖掘出一些有價值的信息，作為商家營銷的重要依據。

3.3在醫療領域的應用

隨著全球市場的互聯網化，大數據和云計算技術在此背景之中應運而生，十三五我國已經明確大力發展“互聯網+”產業，如此背景下，我國大數據和云計算的發展非常迅猛快速。大數據和云計算在我國已具備了從概念到應用落地的成熟條件,迎來了飛速發展的黃金機遇期。大數據、云計算將在打造社會治理新模式、經濟運行新機制、民生服務新體系、創新驅動新格局、產業發展新生態等方面發揮重要作用，同時大數據和云計算也開始在我國各大行業之中開始大規模應用，與其他行業的深入結合已經成為“互聯網+”以下的必然趨勢。除了較早前就開始利用大數據和云計算的互聯網公司，醫療行業可能是讓大數據、云計算分析最先發揚光大的傳統行業之一。醫療服務業5大領域將是未來醫療大數據和云靜思園的主要發展方向(臨床業務、付款/定價、研發、新的商業模式、公眾健康)，這些場景下，大數據的云計算的分析和應用都將發揮巨大的作用，提高醫療效率和醫療效果。基于大數據和云計算技術應用，可以促進病患就診效率和質量提升。在就醫過程中，構建患者的基本信息資源庫，相應醫療人員為他們提供專項的治療方案，這對于提升醫療服務質量具有重要意義。在這一過程中，大數據云計算技術應用能夠精準采集患者信息，為醫療服務提供依據。此外，目前大數據和云計算技術在醫療的基因工程研發中也有廣泛的應用空間。

4總結

就大數據和云計算計算來看，這是新時期的新技術，其應用的重要性巨大。而就目前大數據和云計算技術應用的實際情況來看，其中還是有一定不足和問題的，尤其是安全風險問題，必須要加速解決。大數據云計算信息安全風險的解決，最關鍵的還是需要有可靠的安全防護和處理技術應用，通過技術手段可以降低大數據信息安全風險，做好有效的防護措施。這里，最關鍵的是要發展好安全防護技術和安全檢測技術，這些技術對于大數據信息安全是重要保障。大數據、云計算目前還屬于新興領域，相關的檢測技術還不完善，相對于一些發達國家來說，我國的相關技術水平比較落后。所以，需要強化大數據云計算安全風險處理技術研究，明確大數據云計算是推動社會各項工作創新發展的大引擎，全國各地要切實提高站位，大力實施大數據云計算戰略，從發展的維度，解決好思路和路徑問題，加強專業隊伍培養，形成一批大數據智能化建設應用專家和業務能手，著力打造數據隊伍，在社會生產和治理現代化進程中積極發揮“智治”支撐作用，促進大數據云計算技術的價值更大化的實現。

作者:王玲玲 單位:德州職業技術學院

大數據云計算網絡技術篇3

人工智能、大數據、云計算是近年來信息背景下研究的熱點問題，這些技術的研發也改變了人們的工作和生活方式。當前越來越多的科研項目和商業活動開始應用云計算技術，這也在一定程度上促進了技術的發展。人類活動形成的數據信息通過云計算和大數據能夠對數據的價值進行進一步挖掘。因此研究云計算技術和人工智能的融合具有非常重要的現實意義。本文重點闡述云計算技術中人工智能的應用。在人工智能時代，云計算面臨一定的機遇，因為這種技術是人工智能得以發展、功能得以拓展的重要基礎。當前，受云計算和大數據技術的影響，海量數據可以在短時間內被處理，大大提升了數據價值的挖掘效率。

1云計算網絡及大數據分析

1.1云計算網絡

云計算網絡是互聯網信息技術發展的重要產物，主要是利用現代計算機系統，以互聯網為媒介對數據進行收集、整合和分析，從而為用戶提供更具針對性的服務。由于網絡媒介的存在，人們獲取信息的渠道加寬，并且可以在更短的時間內獲取所需的信息資源。云計算網絡的另一個特點還體現在交互方面，用戶可以充分利用網絡的便利性實現資源的共享和交換，從而提升數據獲取的效果。可以通過云計算建立虛擬空間，進一步提升數據存儲量，從而對海量數據進行存儲，再利用大數據技術對數據進行分析處理，對信息資源的價值展開進一步挖掘。

1.2大數據分析

第一，當前數據大爆炸，數據信息量龐大，因此數據處理的需求量也在不斷上升，大數據處理技術需要在短時間內對數據進行甄別、處理，并根據數據分析的結果為企業的決策者提供必要的建議，但這龐大的工作量也為大數據的開展帶來一定的困難。第二，大數據背景下，數據安全問題也逐漸受到人們的重視，數據信息安全，需要在互聯網數據交流的環節中采取相應的措施，如此方可保全。而互聯網由于自身的開放性等原因的影響，本身也存在一定的不安全因素，這也導致大數據技術存在一定的不穩定性。第三，當前由于信息時代的影響，信息在經濟和政治方面的競爭越來越激烈，計算機虛擬數據庫的存在，盡管為人們帶來一定的便利，但與此同時產生的安全問題也不容忽視，因此在人工智能發展中，應用大數據技術時需要提升對其安全性引起重視。

1.3云計算的優勢

第一，廣泛在的網絡接入。在任何時間、任何地點只要有網絡的地方，不需要復雜的軟硬件設施而是用任何簡單的可接入網絡的設備如手機、顯示器等就可接入進到云，使用已有資源或者購買所需的新服務等；第二，資源的共享。計算和存儲資源集中匯聚在云端，再對用戶進行分配。通過多租戶模式服務多個消費者。在物理上，資源以分布式的共享方式存在，但最終在邏輯上以單一整體的形式呈現給用戶，最終實現在云上資源分享和可重復使用，形成資源池；第三，彈性。用戶可以根據自己的需求，增減相應的IT資源（包括CPU儲、帶寬和軟件應用等），使得IT資源的規模可以動態伸縮，滿足IT資源使用規模交化的需要。

2云計算網絡中人工智能應用分析

2.1機器人研發方面的應用

將云計算技術與人工智能技術進行結合，在機器人研發方面可以發揮一定的作用。由于機器人通過云計算技術保證用戶的可操作性，通過云端連入，可以形成服務云。對于機器人的研究，芯片是核心，云計算技術的應用，可以通過建立云計算平臺，從而讓機器人更好地識別用戶端發出的指令，比如維修指令和清潔指令等，而且芯片的質量以及程序的設計在一定程度上決定了機器人的功能。

2.2在數據挖掘和分析方面的應用

云計算與人工智能的有機結合，推動了數據挖掘與分析的發展。通過云平臺的搭建，人工智能基礎服務得以建設，為數據采集工作提供了更多的便利。云計算技術在人工智能中的應用，可以進一步提升數據的挖掘效率，并充分借助計算機技術的優勢，快速對獲取的數據進行分析，為客戶提供更加精準的服務。數據的挖掘和分析，也是信息時代的重要標志，云計算與人工智能的同步協作，可以充分解放傳統的人力勞動，對人力資源進行優化配置，從而解放生產力，提升生產效率。

2.3信息儲存方面的應用

人工智能在云計算技術中的應用可以構建云平臺和云空間，快速完成對海量數據的存儲，在保證數據私密性的同時，也可以根據用戶的設備情況對接相應的終端，這對于信息存儲而言，是一種巨大的進步。傳統的存儲通常會采用紙質的和人工的方式，不僅存儲的效率低，同時在存儲量以及保存方面都存在一定的不足之處。而新興的云存儲方式可以為用戶提供大量的虛擬空間，充分擺脫地域和時間的限制，從而隨時隨地完成信息的存儲工作，并且在保存過程中不容易損壞和遺失。就當前而言，云空間的使用已經變得相對普遍，在人工智能的輔助下，用戶可進行遠程協作，如此不僅強調了存儲的時效性和可操作性，加大了存儲的安全可靠性，這種新的存儲方式的出現還改變了人們的工作方式，相關行業的發展也產生了重要的影響。

3計算機大數據分析與云計算網絡技術

3.1大數據技術的應用

（1）關鍵字檢索當前人們習慣將相關的數據都存儲在硬盤或者多個手機中，因此要找到具有指定價值的數據難度較高。而互聯網技術中的關鍵詞檢索技術可以在很大程度上提升關鍵數據收集的效率，在應用的過程中，可以根據種類，對所需信息進行針對性分析，并利用特定的關鍵詞語，更加精準的獲取信息。

（2）情報分析對于情報分析工作而言，需要根據情報平臺的基本情況，將結果導入后進行處理，從而更好地挖掘數據內容，更加準確地掌握數據內容。因此網絡安全分析的過程中，情報分析工作也是非常重要的一環，通過這種方式可以快速對信息的價值進行分析。

（3）信息系統分析對于企業信息系統而言，內容較多，具體包括綜合信息查詢系統等基本內容。通過對企業內部系統以及外部信息系統進行分析對比，可以根據分析的結果，使用不同方式對所需要的內容進行查找，從而為網絡安全工作提供強有力的數據和線索。（4）網絡拓展分析當前，在網絡中包含擴展分析多元的數據信息，包括視頻、音頻、圖片文字等方面，并且網絡為方便人們的使用，還設置了強大的搜索引擎功能，常見的百度搜索、360搜索在人們的工作和生活中發揮了一定的作用。結合數據分析結果，對互聯網的內容進行針對性搜索，可以對數據信息進行及時有效的研究分析，并在此基礎上不斷完善，這種數據來源的分析可以更好地獲取與網絡安全有關的物品以及相關的信息。

3.2云計算網絡安全防護工作

（1）合理應用防火墻，選擇合適殺毒軟件計算機網絡安全防護技術中最常見的就是防火墻裝置，可以防范非法人員竊取計算機信息，保證計算機使用安全。計算機軟件系統開發時主要選擇分布式系統，科學設定網絡協議，提高計算機信息系統開發的安全性。同時，進行針對性應用，發揮防火墻技術的價值，為計算機信息系統的開發創造一定的有力條件。計算機用戶根據自身需求合理應用防火墻裝置，選擇合適的殺毒軟件，養成定期清理計算機的習慣，讓計算機病毒無處藏身，提高計算機使用的安全性。

（2）利用大數據優勢，強化網絡安全管理智能化的移動終端使用有利于提升企業的工作效率，為企業的發展提供助力，實現節約成本，擴大經濟效益的目的。在實踐過程中需要提升對計算機信息安全的管理力度，充分了解計算機網絡安全管理的因素，從而增強自身的安全防護措施。企業需要結合實際情況，重視對制度的完善，只有通過對相關流程的完善和管理，才能保證數據的有效性。另一方面，企業在運營管理的過程中，還需要重視對云端第三方信息的使用，及時將有關的協議落實到實處，全面考察數據使用過程中的安全問題，保證信息運用過程的安全性。企業管理需要以大數據管理為基礎，通過組織相關的結構內容積極進行系統化建設，從而充分利用計算機信息系統，提升信息交流的安全性和速度。

（3）創新計算機技術，引入入侵檢測技術檢測技術的發展和應用為計算機安全信息維護工作提供了重要動力，合理利用網絡通信技術、規則方法及統計等技術，合理利用檢測技術判斷計算機是否受到非法入侵，依據檢測結果制定針對性的防護措施。因此在計算機的網絡信息管理工作中，合理使用檢測技術可以提升系統的安全系數。在使用檢測技術的過程中，首先需要對系統的風險因素進行全面分析，常見分析方式有兩種：簽名法與統計法，簽名法能夠及時檢測計算機系統內部是否存在薄弱環境，從而在網絡環境的防護工作中充分利用干擾特性，實現系統的融合，及時發現運行中的問題和風險，并給出相應的預警信息。對于統計分析方法而言，需要重視對系統運行狀況的甄別，從而及時對系統運行的偏差情況進行報告，避免問題的嚴重化，進而實現提升計算機網絡信息安全管理的目的。

結語

綜上所述，在信息技術快速發展的過程中，數據信息價值的挖掘成為企業的重點工作之一，借助云計算和人工智能可以快速實現數據的收集、分析和處理，從而為企業的發展提供助力。另一方面人工智能中云計算技術的應用，可以在功能拓展方面發揮相應作用，從而為人們提供更多的新思維、新功能，進而促進整個科技領域的發展。

作者:呂曉艷 單位:甘肅能源化工職業學院