关于云计算和大数据的在线交互应用

摘 要：文章简单介绍了云计算与大数据的基本概念和典型特征，针对云计算和大数据在线交互应用中遇到的问题，构建了在线交互平台模型，并对其进行了分析，提升企业用户的体验感，使企业用户能够很好地完成交互活动。

关键词：云计算；大数据；在线交互；模型；应用

随着网络技术的发展，网络上的交流方式越来越多，人们的学习、生活已经离不开网络，相关人士抓住了这一发展机遇在网络上创建了在线交互平台。在线交互平台是利用网络技术将信息公布在在线交互平台上，用于各企业用户的信息交流，其信息传播速度快、范围广，而且极易获取，所以成为网络企业用户信息交流的重要手段。而随着在线交互平台的慢慢推广，研究人员发现在线交互平台的信息交流方式对网络企业用户交流有着很重要的作用。在线交互平台的应用可以促进网络企业用户的主动交流与沟通，有效缩短网络企业用户之间的距离，提高在线交互平台的作用。而目前的在线交互平台应用还存在着一定的问题，本文通过构建模型的方式，着力解决这些应用问题[1]。

1 云计算与大数据概述

云计算是利用计算机的强大运算能力，将待计算的数据分成许多个小部分，然后利用多组服务器对每个部分分别进行计算分析，最后将计算的结果汇总并反馈给企业用户。云计算处理方式可以使计算机能够处理数据量很大、结构较为复杂的数据分析，而且使得数据处理的范围更加广泛，处理结果更加准确可靠。大数据则是计算机数据采集中常用的一种方法，其主要作用是从海量数据当中快速搜寻对数据分析有价值的信息，并将其保存。鉴于大数据只是一种数据采集方法，如果缺乏对应的数据处理方式，大数据的作用也无法体现出来，所以在此，可以将云计算和大数据相结合。大数据是从海量数据当中采集数据，而云计算则需要大量的数据作为运算基础，所以云计算与大数据的结合可以使双方都能充分发挥该有的作用。

2 在线交互平台存在的问题

2.1 企业用户验证及企业用户信息问题

当前的在线交互平台的企业用户验证体系还不够完善，在企业用户进行登陆时需要经过多次验证，严重影响企业用户的体验感，而且还会使得企业用户的账号安全得不到保障。此外，由于平台中存在多种应用方式，所以企业用户信息就会遍布各个应用，而且有许多应用的服务功能相近，这就使得平台的资源被浪费，企业用户的体验感下降，还不便于平台管理[2]。

2.2 数据类型问题

在线交互平台的信息类型有许多种，主要可以分为两大类：结构化信息以及非结构化信息。由于编码方式或者保存格式的不同，少部分数据会不同于寻常数据，出现异构的现象。而在线交互平台每天都有着海量的信息交流，这些资源都是通过网络进行，所以每天会有大量的信息资源，而且是以非结构化数据为主，再附带着一些异构数据。以当前的数据分析处理技术，无法将这些非结构化数据及异构化数据很好地处理。

2.3 数据缺乏深入分析

随着在线交互平台的推广以及人们见识的不断增长，企业用户们对在线交互平台的要求也越来越高。在线交互平台一定要根据企业用户的实际需求对交互平台的资源以及个性化功能进行调整，使得企业用户在交互平台的体验感不断提升，这就要求平台对信息的处理以及数据的分析更加深入。而当前的数据分析还停留在表面，数据分析技术不成熟，许多非结构数据和异构数据并不能得到很好的处理，不利于企业用户信息的反馈以及企业用户体验的优化。

2.4 服务器资源分配不合理

在线交互平台中有许多个服务器，每个服务器都分配有一定的资源，这些服务器分别负责各个应用模块的正常运转。有的应用比较受欢迎，每天的访问量十分庞大，这就使得对应的服务器的负载很大，严重时甚至发生瘫痪；而有的应用比较冷门，每天的访问量很少，对应的服务器经常空出大部分负载，造成资源浪费，但是由于这些系统是长期开放的，随时都可能有企业用户登陆，所以就算在平时很少有人使用，也要开启服务器，而且需要定期进行维护，增加了维护的成本[3]。

3 应用模型的构建

为了有效解决目前在线交互平台所存在的问题，提高在线交互质量，特构建在线交互平台应用模型。该应用模型利用了云计算和大数据，主要由三大部分组成：企业用户个性化服务层、数据分析处理层以及配套硬件设施层。

3.1 企业用户个性化服务层

根据不同企业用户的需求，设置专门的企业用户个性化服务功能。每个企业用户都可以对当前的页面进行个性化设计，便于企业用户对平台功能的使用。平台的服务功能主要有信息管理服务、信息咨询服务、交互服务等等。平台会因为每个企业用户所设计的个性化服务不同而提供不同的内容。对于信息咨询者而言，在线交互平台会将企业用户所咨询问题的答案及时反馈给企业用户，包括问题产生的原因、问题的具体解决办法等。对于在线交流的企业用户而言，平台可以为参与企业用户提供交流的平台，并配有信息咨询服务，方便企业用户在交流过程中遇到问题时可以及时询问解答。在线交互平台是信息资源集中的地方，为了便于企业用户快速查询信息资源，要尽量保证信息资源具有唯一性，将冗杂信息及时清理，避免重复信息，减轻服务器的负担，也便于信息资源的及时更新[4]。

3.2 数据分析处理层

在线交互平台的数据分析处理层主要应用了云计算和大数据技术，支持各种数据的分析处理，包括计算机文件、图片、视频短片、地形数据等。经过处理后的数据及时保存在数据库当中，并定期对数据进行整体更新，实现数据库与外界实际情况对接，提高数据的实用价值。利用服务器平衡负荷可以有效提高服务器的利用率，扩大在线交互教育平台的企业用户容量。将负载较大服务器上的企业用户转移一部分到空闲服务器上，让多个服务器共同分担负载，既能减轻服务器负担，提高空闲服务器的利用率，还能缩短在线交互平台信息反馈的等待响应时间，提升企业用户的体验感。

大数据技术在在线交互平台的应用可以将杂项去除，用各种算法对数据进行分析，并挑选出具有典型特征的数据作为样本组，为数据的进一步处理做准备。在挑选出样本组数据之后，利用云计算的方式对数据进行进一步处理，运用相关运算法则，以离线数据作为参考，对当前的样本组数据进行进一步分析，并将数据及时反馈给平台。经过进一步分析处理之后的数据可用来制作索引，方便企业用户查询。

3.3 配套硬件设施层

利用云计算可以有效解决当前平台的配套硬件设施管理问题。对这些硬件设施实行统一动态管理，可以提高硬件的使用效率，将资源利用率最大化，并可以提高硬件的实用性和可靠性。当其中某个硬件发生故障时，会有其他硬件暂时代替该硬件的工作，直到维修工作完成。

4 结束语

近年来，网络技术发展十分迅速，许多在线交互平台随之出现。以目前的情况来看，在线交互平台的应用还存在许多的问题。将云计算和大数据技术应用到在线交互平台，构建在线交互平台模型，可以有效解决这些应用问题，并提高平台的数据处理能力，提升平台企业用户的体验感，为在线交互平台的普及应用打好基础。

参考文献

[1]程学旗，靳小龙，王元卓，等.大数据系统和分析技术综述[J].软件学报，2014，25（09）：1889-1908.

[2]吴涛，金义富，张子石.云计算时代虚拟学习社区的特征分析――以未来教育空间站为例[J].电化教育研究，2013，34（01）：57-61.

[3]彭小圣，邓迪元，程时杰，等.面向智能电网应用的电力大数据关键技术[J].中国电机工程学报，2015，35（03）：503-511.

[4]张建勋，古志民，郑超.云计算研究进展综述[J].计算机应用研究，2010，27（02）：429-433.

作者简介：贾敬典，硕士研究生，高校讲师，主要研究方向：信息技术与信息处理。南京工业大学浦江学院招生就业处，长期从事计算机基础课教学。