大数据与移动云计算

摘要：随着科学技术的不断发展，人类社会已经进入了信息社会的阶段。信息社会的一个明显表现就是越来越多的场合需要使用大数据技术。在大数据的处理过程中，因为数据量巨大，所以普通的处理技术难以胜任，云计算的出现为大数据的发展提供了更高效的平台。移动云计算让大数据技术获得了更广阔的应用前景。本文就大数据与移动云计算相关的基本概念和应用进行介绍，分析两者的相互关系并对两者的技术结合进行阐述。

关键词：大数据；移动云计算；云计算；信息

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）34-0003-02

随着互联网的快速发展，人们逐步感受到了“信息大爆炸”，特别是各种移动通讯和物联网的发展，数以亿计的网络用户随时产生数据。目前全球的数据总量达到了ZB规模，大数据成为人们关注的热点话题，生活中的很多方面都可以和大数据技术进行结合，通过大数据技术来为我们服务。

大数据技术虽然给我们的生活带来了巨大的改变，但是大数据技术要求计算机具有相应的大数据处理能力，为此，云计算的概念产生了。云计算是分布式计算、网络存储、负载均衡等相关技术发展融合的产物。云计算通过网络将庞大的计算机处理任务进行分解，把分解后的较小的计算任务交给众多的网络数据计算服务器，经过网络服务器的分析处理之后把结果重新传回给用户。移动云计算是指通过移动互联网以按需、易扩展的方式获得所需的基础设施、平台、软件或应用等的一种IT资源或信息服务的交付与使用模式。[1]

1 大数据技术

现今的世界是一个数据的世界，我们身边到处都充满着数据，比如打电话的语音数据、发短信的文字数据、微信的聊天数据、报纸、杂志、网络购物等等。这么多的数据实时地影响了我们的工作、生活、学习，甚至社会的发展。根据维基百科的定义，大数据（Big Data）是用于数据集的一个术语，是指大小超出了常用的软件工具在运行时间内可以承受的收集、管理和处理数据能力的数据集。[2]美国IBM公司定义了大数据的3V特点，即规模性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）。规模性表示大数据涉及的数据量巨大，一方面人们的生活中产生了很多的具体数据，另一方面是互联网通信中移动通信的虚拟数据，这些数据的数据量是非常巨大的。多样性表示大数据中数据类型的复杂多样，其中包括最常见的文本数据、图像数据、语音数据和视频数据，除此之外还有很多其他的结构化、半结构化和非结构化的数据。高速性表示大数据技术必须具有实时性，比如实时路况导航、全球股价波动、一些通信业务的处理等等。

大数据技术的发展越来越成熟，大数据的价值也越来越受到人们的关注，对于数据处理的实时性和有效性要求越来越高。大数据在公共服务、商业智能、科学研究等领域发挥着巨大的作用，影响力越来越大，大数据技术的使用一定会给我们带来巨大的价值。社会中的各行各业可以通过大数据技术来完成各项工作，比如大数据在汽车制造业中的应用，福特汽车的产品开发团队曾经就对汽车行李箱的打开形式进行研究。车后行李箱的打开有两种形式手动式和电动式，如果采用电动式，能自动打开、便捷智能，但是这种方式会影响到车门开启有限的困扰。此前采用定期调查的形式并没有发现这个问题，但后来对社交媒体的关注和分析，发现很多用户在谈论这个问题，这对福特汽车以后的产品设计是非常有帮助的。

数据分析是大数据技术的核心，通过对相关数据的分析产生有价值的信息是大数据技术的关键。通过对数据的分析，可以产生有价值的规律和结果并辅助人们进行更为合理的决策。在大数据分析方面除了传统的技术外，人工智能技术邻域的很多方法被用得越来越多，包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用信息和知识的过程。统计分析就是基于数学邻域的统计学原理，对数据进行收集、组织和解释的科学。机器学习作为人工智能邻域的重要内容，分为监督学习和无监督学习两大类。[3]常见的方法包括聚类算法、预测算法、回归算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法等。这些算法往往需要较大的计算资源和较强的计算能力，云计算正好满足了大数据技术在这个方面的需求。

2 移动云计算技术

云计算已经发展成为IT行业的一个热门技术，目前的主要云计算设备和服务都是针对PC机而言的，但是随着无线路由的快速普及以及无线终端设备的大量出现，将云计算运用于移动环境是必然的发展趋势。根据相关的数据统计，全国的移动电话用户累计达到10亿以上，现有的终端计算能力、存储容量都是非常有限的，已经难以满足很多用户的需求，而云计算恰好能给用户提供服务。云计算是一种新型的应用模式，通过网络按需实现软件处理能力、存储资源等。[4]移动云计算正是基于云计算的概念出现的，它结合了移动网络和云计算的概念。移动云计算通过移动的终端用户进行网络互连，并以按需、易扩展的方式获得所需的基础设施、平台等相关的网络资源和信息。

云计算的一个主要优点就是在“云端”提供了大容量的存储空间和高速的计算能力。即使客户端的移动设备本身性能不够，但是只要能进行数据的输入、输出，就可以和云端进行交互，让云端提供计算和处理服务得到客户想要的结果。移动云计算的特点是终端硬件及系统无关性，这是因为终端不进行真正的大量计算和数据的存储，而是通过移动网络把数据和计算任务上传到云端让云端来进行计算和处理。移动云计算还消除了计算的地域性限制，普通的云计算由于终端设备的地理位置固定，给很多的实际应用带来不便，但是移动云计算可以通过移动网络进行数据传输和计算。如果移动网络有足够的带宽，那么移动云计算就能实现实时的数据计算，让客户在终端或者手机上看到最及时的处理结果。

移动云计算中比较成熟的应用有移动云存储。目前，很多公司推出了自己的移动云存储服务，在移动云上可以存放照片、文档、邮件、视频等相关内容。传统的存储方法是客户在存储资料时，都是通过U盘或是硬盘等存储设备。这种存储方式有明显的缺c，当U盘或是硬盘丢失、损坏或是忘记随身携带等，都可能造成想要取出存储资料却取不出来的状况。移动云存储是把资料上传到网络上的移动云存储服务器，只要能上网可以随时随地取出存储资料，不用担心资料的丢失或损坏。基于移动云计算的移动商务是商业发展的新模式。随着移动终端设备的大量使用，很多商务都是在网络上进行操作的，例如购物网站、微信支付等。除此之外移动云计算在医疗、邮件推送、远程教育等方面都有着非常成功的应用。

3 大数据与移动云计算

本地单机的数据处理模式成本越来越高，而且扩展性比较差，并且随着要处理的数据量不断增加特别是对于大数据的应用，相应的处理性能会遇到瓶颈，在这种情况下，出现了云计算技术。云计算具备了较好的弹性，在动态调配资源、支持多用户按需工作等特点正好符合了大数据的应用需求。云计算以其高可靠性、强大的计算能力和海量的存储空间成为解决大数据问题的重要技术，但是云计算不能在动态系统中进行应用，这使得移动云计算成为云计算新的发展方向，特别是移动终端可以方便地通过无线网络上网来使用移动云计算提供的各种服务。

大数据的落脚点在于“数据”，提供了对数据操作的各种方法，包括对数据的采集、分析、挖掘、存储等。移动云计算更多体现在“计算”，看重的是通过互联网产生的计算能力，移动云计算中很多的相关技术正是大数据技术的基础。大数据技术首先要有大量的存储数据，存储数据的传统方法是数据库技术，但是现在的数据量越来越大，已经超过了传统数据库的存储模式，而移动云计算正好给这些数据的存储提供了空间。其次是对大量数据的初步操作包括数据的提取、标注、表达等，移动云计算通过互联网可以把这些任务进行分解，分成许多较小的数据处理任务并分配给网络中的很多移动终端用户，让他们在空闲的时候处理这些任务。最后是对移动云上存储的大量数据进行分析，分析的手段包括数据过滤、数据分类、数据聚类等，移动云计算同样可以像上边那样把任务进行分解并在网络中寻找空闲的处理设备辅助完成这些任务。

基于移釉萍扑慵际豕钩傻拇笫据系统，能够提供大数据处理所需要的相关技术。大数据与移动云计算的结合，将是相得益彰，相互都可以更好地发挥作用。移动云计算为大数据提供强大的存储和计算能力，更加迅速便捷完成大数据的处理任务，而大数据的相关业务能为移动云计算找到更多更好的实际应用。

大数据和移动云计算在气象领域的应用，以前的气象服务信息大多只是将气象的监测数据提供给用户，由用户自己去综合使用，这显然仅仅是气象预报产业中的初级阶段。现在，人们通过移动网络可以及时获得气温、紫外线指数、感冒指数、晨练指数、洗车指数等更精细化的气象信息，并利用大数据分析软件可以获得更多的用户想知道的数据信息，体现出单一数据无法表达的价值和效益。

社交网络是现在人们沟通的主要形式之一，用户通过移动终端使用社交网络，伴随着用户的社交过程会产生大量的数据，通过大数据的分析技术可以发现一个人和另一个人是怎么样联系上的，另外也可以通过两个人的社交关系，找到让他们进行联系的渠道。不管我们在使用微信朋友圈还是微博账户，软件系统经常会提示我们哪个人可能是我们的朋友或者是同学，给你一个加入好友的提示，这就是大数据与移动云计算相结合应用的一个实例。

地图导航古已有之，而发展到今天的电子地图导航更成为人们出行旅游的指南针。用户使用移动终端比如手机、平板电脑通过移动互联网把自己的实时地理位置信息传送到网络上，由此可以进行打车、聚会、餐饮、购物、汽车导航等应用。大数据技术通过分析可以知道在哪些地方，什么样的服务是在这个地理位置上的人最需要的，移动云计算把这样的消息出去后，可以给我们提供最便利的服务。比如在商场附近可能有更多的人需要打车，在人烟稀少的地方可能有更多的人需要方向导航等。

医疗行业具有数据量大、复杂性高等特点，医疗行业被认为是最能让大数据分析技术发扬光大的一个传统领域。移动云计算利用移动终端可以随时采集病人的相关数据信息，比如脉搏、血压、照片等，这些数据随着时间的推移将构成海量的数据。此外，医生对于病人的诊断结果也会保存在移动云存储中，当同样类型的病症再次出现的时候，移动终端可以根据大数据的分析技术给病人提出最合理的治疗建议。这样既节省了医生的人力资源，又节省了病人排队等待的时间，更能在第一时间解决病人的病情。麦肯锡的报告中指出，大数据技术可以帮助美国的医疗行业一年创造3千亿美元的附加价值。

大数据利用了移动云计算的方便性，可以随时随地对数据进行处理并提供了及时的服务，移动云计算通过大数据找到了更好的应用方向。没有大数据对于大量信息的积累，移动云计算的计算能力再强也找不到用武之地，同样如果没有移动云计算的强大计算能力，那么大数据积累的大量信息也毫无价值。

4 总结

如果说大数据是巨大的宝藏，那么移动云计算是开发这个宝藏的最有利的工具。没有移动云计算的强大计算能力，那么大数据中的相关数据就是一堆毫无用处的冗余数据。另一方面移动云计算也正是由于大数据的信息量大，本地单机处理能力有限才发展起来的，没有大数据的信息累积，那么移动云计算也得不到完全的发挥，所以大数据与移动云计算是相辅相成的关系。

参考文献：

[1] 赵华， 王海阔. 移动云计算综述[J]. 电脑知识与技术， 2012（1）.

[2] 何清. 大数据与云计算[J]. 中国安防， 2014（1）.

[3] 张峰军. 大数据技术研究综述[J]. 通信技术， 2014（11）.

[4] 邓茹月， 覃川， 谢显忠. 移动云计算的应用现状及存在问题分析[J]. 重庆邮电大学学报， 2012（12）.

[5] 朱承璋， 张舸， 杨红. 浅析移动云计算技术研究现状[J]. 科技信息， 2011（12）.