人工智能与云计算的融合应用

关键词：大数据；人工智能；云计算

近年来，互联网技术得到了突飞猛进的发展，科技浪潮为人工智能、云计算和大数据等方面技术的融合使用提供了明确发展方向。随着社会和经济市场的发展，以上技术在各企业和行业中的应用率日益提升。

1大数据、人工智能与云计算概述

1.1大数据。

大数据指经过处理，具备高决策力的多样化数据信息。大数据的存在形式多元化，属于通过多种渠道来源构成的庞大信息组合，而大数据的核心技术不在于对海量数据的收集和储存，而是利用其高超的信息处理手段加工大量数据并提高其价值，促使企业利用处理后的数据提高自身决策能力。在技术方面，大数据与云计算息息相关，大部分行业将两种技术结合使用，同时大数据的信息需要经过云计算处理实现增值。现阶段，两项技术配合使用受到了关注[1]。

1.2人工智能。

人工智能是计算机技术当中的主要内容，结合了机器人、图像识别等多项智能技术。总而言之，人工智能技术是研发人类智能模拟相关内容的技术，属于计算机科学的分支。目前，我国社会发展和科技进步速度都已走在了世界前端，我国对人工智能技术的研究也逐步深入，日趋成熟的相关理论为人类生活带来了更多便利，各行各业使用人工智能代替人工作，帮助员工从实施者转变为管理者[2]。人工智能本质上是模拟人类思考和行动的信息处理系统，能够赋予机器相当于人类甚至超越人类的信息处理能力。现阶段，人工智能涉及的领域和需要继续研究的方面还有很多。此外，人工智能涉及领域复杂且广泛，因此从事相关工作的科研人员需要较高的专业能力。且要在心理学、哲学等学科皆有涉猎，方能应对人工智能研究中心面临的各种问题[3]。

1.3云计算。

云计算对互联网和计算机依赖性较大，该技术需要通过互联网提供的虚拟资源进行数据计算。此技术拥有强大的数据处理能力，尤其在我国气候预测和企业投资以及经济发展的相关行业应用十分普遍。美国对云计算的定义为：云计算是一种结合使用量的资源共享方式，能够为用户提供更加高效便捷的信息处理服务。

2大数据、人工智能与云计算的融合应用

人工智能、大数据与云计算的融合方式如下。大数据收集并整理信息后将数据进行云计算，再将最终计算结果应用于人工智能。此种融合方式所得效果可超越1+1+1=3，三者融合不仅能够得到更高的科研成就，而且三项技术也能够在互相促进下突破自身研究的局限性。云计算为打算数据提供计算支持，云计算提升大数据收集能力的同时，为人工智能技术提供信息支持，属于人工智能的核心技术。就目前我国的综合国力情况而言，未来三项技术的融合必然会给人们生活带来巨大改变。当下，三项技术的融合已经不仅在计算和信息储存领域为人类生活提供帮助，而是在人们日常生活的各个方面皆有渗透，为人们生活带来更多便利。如何利用三项技术的组合为我国各行业提供更多的发展机会是目前乃至未来需要长期进行研究的课题，为此，本文展开了如下分析：

2.1发展方向。

在新形势下，我国的信息技术得到了突飞猛进的发展，经济市场诸多行业领域产生的数据成倍增长，数据的膨胀使我国的数据处理能力得到了强烈刺激。同时，相关行业技术也面临着越来越大的压力，信息数据的类型变化日新月异，对数据处理和科学技术提出了新的要求。该现象对大数据与各个领域的融合十分有利，专业人才始终在寻找其商业价值，云计算技术是大数据发展的前提，两者相辅相成，能够通过优势互补共同进步，在上述背景下，云计算也作为大数据的计算前提取得了良好发展，且近年来人工智能的普及度越来越高，云计算与人工智能的配合使用效率得到了保障。在科技时代背景下，大数据、云计算和人工智融合趋势越来越明显，云计算作为数据计算基础，大数据组建信息库，人工智能则执行云计算技术设定的程序服务人类生活。且继大数据与云计算之后，人工智能的发展速度可以用突飞猛进来形容，该技术的发展已经完全超越人类预期，除适应工作多样化程度逐渐得到增长，在人工智能的发展过程中，大数据为其提供计算比对资料库，云计算技术则提高数据计算效率。对人工智能行业技术而言，为适应人类和社会日益增长的需求，需要不断学习，合理的融合新技术，将大数据和云计算作为学习的支持工具。总之，在三个行业的未来发展道路上，云计算是大数据发展的基础，而云计算与大数据技术的融合则是人工智能技术发展的不竭动力，人工智能的发展则为大数据和云计算提供了更多应用机会和更大发展空间。三者相辅相成，互相促进的同时界限感逐渐变得模糊，融合发展已经成为了未来发展的主要方向，人类社会终将迎来信息技术时代。

2.2总体构架。

融合技术不仅可以应用于信息技术相关行业和企业的计算机部门，随着我国数据处理技术日渐成熟，各行各业中众多部门都可以将相关技术融入日常工作，减轻工作人员负担，最大化的促进工作效率提升。如：中国邮政建立的大数据平台，该企业主要业务涵盖面较广，主要有储蓄、理财和邮递等多项义务，其与人们生活息息相关。该企业建立了精准的决策分析系统，可以帮助企业细化管理各个部门的业务并对数据进行深入分析，还能为企业员工的晋升和企业经营现状和未来方向等提供准确地数据分析支持。中国邮政目前的大数据处理平台主要进行的基础服务有五项，分别是湖集群、数据仓库集群、省服务集群、机器学习实验室以及“开发＋测试＋培训集群”。以上五项当中，数据湖集群的作用是帮助中国邮政完成数据整理工作，数据仓库则用于改造中国邮政原有数据库，省服务集群帮助企业开发分公司职员，机器学习实验室则帮助中国邮政进行数据查询的相关工作，而开发＋测试＋培训则是为中国邮政的应用开发部门工作人员提供学习平台。此外，中国邮政的大数据平台已经全面实现了数据、服务、运营、安全四个方面的统一管理，企业内的量化风险等功能也逐步实现了统一管理。

2.3数据集市与数据仓库迁移。

大数据、云计算和人工智能的融合应用还体现在企业数据集市和数据仓库的迁移当中，部分企业已经将相关技术融入了日常办公程序当中。依旧以中国邮政为例，中国邮政的大数据平台采用的是Hadoop技术，取代了传统数据处理技术，并构建新的逻辑数据集市和相关系统。目前，该企业的数据存储量为30TB左右，在线用户有5万，数据处理平台可以支持约1000张报表同时查询，2019年某中国邮政单日报表查询频率达到了40万次。在数据集市和数据仓库迁移时，大数据、云计算和人工智能系统的整个框架都未产生改变，不仅工作效率得到提升，数据迁移风险也得到了最大限度的控制。中国邮政的大数据平台能够支持Oracle数据表模型，也支持部分Teradata模型。但将数据从Teradata模型转移到Dadoop时，企业技术人员需要修改大部分语法，Dadoop平台无法识别部分代码语言，当平台中出现未经处理的代码语言时，平台会及时报错。

2.4基于容器云的大数据与机器学习平台的应用。

由于市场需求，大数据平台多数采用多租户模式，该模式的全面运行为云计算和人工智能提供了更多的应用空间。在此现状和环境下，企业可以统一部署企业内的云计算平台，促使企业的各项资源分配得以实现隔离，不同部门能够在享有各自独立数据资源的同时实现共享。以某企业为例，该企业通过云计算平台与大数据库结合资源和搜索申请，利用大数据分析工具帮助企业相关部门处理数据分析等工作。该企业的业务处理和经营相关需求都通过系统得到了满足，集团管理层也通过大数据处理系统全面整理分析了企业资产。综上所述，信息技术快速发展使企业的数据处理能力逐渐得到了提升，大数据、云计算和人工智能三者不断相互影响融合，通过各行各业潜移默化地改变了人们的生活。

参考文献

[1]周莹莹，杨涛.大数据、人工智能与云计算的融合应用分析[J].科学技术创新，2019（35）：55-56.

[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.

[3]蔡艳.大数据、人工智能与云计算的融合应用的探讨[J].电子测试，2019（16）：133-134.

作者：梁爽 单位：江苏商贸职业学院