试析人工智能大数据和云计算的融合

徐军

摘要：当前，随着信息规模的快速增长，人工智能和云计算技术广泛应用于社会生活的各个领域。信息融合是社会发展的大趋势，伴随着人工智能和云计算技术的逐步发展，这些技术也在逐步融合。本文围绕“测试人工智能中大数据和云计算的融合”这一主题展开，多个研究视角，大数据和人工智能平台在数据分析、处理、挖掘等方面的强大优势得到了证实。

关键词：人工智能；大数据；云计算；融合

目前，随着移动智能终端的快速普及，信息技术的快速发展，我国已经进入了智能信息互联网的快速发展阶段，越来越多的网民和企业加入到了互联网当中，在此过程中，信息呈现出爆炸性的增长，进而对人们的生产生活方式产生了影响。与此同时，企业也积极运用人工智能技术、大数据技术和云计算技术，努力将这三种技术相互融合，形成全新的信息技术发展格局。

1人工智能、大数据和云计算概念

1.1 人工智能

人工智能，也叫机器智能，顾名思义，它是由人类创造的，也就是所谓的“人工智能”。它是一种智能计算方法和技术，已经开发、研究用于模拟、扩展，是计算机科学的一种主要形式，目前被广泛应用于社会发展的各个方面。人工智能自诞生至今，已有许多年的历史，其中的科技也是日新月异，能够为人类做出许多贡献。

1.2 大数据

大数据是指在一定范围和时间内，用普通软件无法进行处理和融合，要用新的处理方式，才有更强大的决策、洞察发现和决策力的信息资产。大数据不做采样检验，仅做观测与跟踪。人类利用大数据，主要是通过大数据来对人们的行为和表现进行观察和分析。大数据的意义并不在于它本身所具备的观察和追踪作用，而在于对数据进行加工和处理，只有在数据被分析之后，数据才能实现增值[1]。大数据与计算机技术之间存在着密切的联系，它有五个特点：大量、真实、多样、高速以及低值密度。为了合理应用大数据，计算机必须支持它提供数据，云计算处理数据。只有这样，大数据的价值才会更高。

1.3 云计算

云计算是一种以虚拟资源为基础的计算方式。与普通计算机相比，它的计算能力大大提高。由于其极快的计算速度，已广泛应用于电子商务、地质预报等。人工智能与大数据、云计算的融合，让互联网变得更加强大。无论是计算能力还是数据信息的训练量，都是几何级数增加，分析效率慢、原始数据兼容性差的问题也得到了完全解决。同时，人工智能的潜力也得到了提升，通过结合人工智能、大数据和云计算，它不仅可以有效提高企业数据计算的效率，还可以为数据信息存储提供一些安全性。

2人工智能、大数据以及云计算的融合

2.1 人工智能、大数据与云计算之间的关系

人工智能最大的功能是帮助人类完成智能工作。由于人工智能，不仅可以智能计算数据，还可以自动分析数据。但为了有效提高人工智能的计算效率和准确性，人工智能需要一个庞大的数据库来自主学习。对于大容量数据存储单元，开销很大，移动存储难以实现。而随着云计算技术的兴起，这个问题也随之迎刃而解。

2.2 人工智能与云计算对大数据的影响

随着大数据技术的不断成熟和发展，越来越多的公司开始发现其商业价值。如表1所示，一些公司使用它来分析客户市场数据，其他公司则使用它来分析市场状况。

表1  大数据技术在企业中的应用方向

序号	主要内容	常见指标
1	客户市场数据	客户市场需求量：工业产品销售量，社会产品零售总额，原材料、能源消费量。 客户市场供应量：工业产品生产能力，工业产品生产量，商品进口量。
2	营销活动数据	生产策略数据（包括市场占有率、市场供应率、市场覆盖率、边际利润率等），价格策略,销售渠道数据(平衡销售量、中间商选择)。
3	供应商市场现状	材料采购批量，供货历史数据，供应商信誉评估。
4	企业资金需求数据	资全需求现状，企业投资环境（如竞争者、用户、经济、政治、法律等因素)，企业资金筹措及决策（资本金筹集、金融性筹资、内部资本积累）。
5	企业劳动力需求数据	劳动力的数量、构或、年龄、变动、质量、招聘和培训等数据。
6	企业科技需求数据	装备科技进步(使用年限，净值率，先进水平)，新材料新工艺，机化自动化程度，企业科技管理和科技开发，企业科技引入和经济效益等。

从表1的数据信息分析来看，很明显，当前的大数据技术不仅用于分析客户市场数据、营销活动数据等领域，而且在分析供应商市场状况、分析企业财务需求数据等方面也发挥着非常重要的作用，企业劳动力需求数据分析和企业技术需求数据分析。

使用容器云的大数据和机器学习平台可以利用大数据平台的多租户模型，充分利用容器云和机器学习平台的优势和作用[2]。该集团可以灵活、即时地管理整个企业的小型云平台，同时以最科学的方式整合和分配资源（数据计算、信息存储、数据隔离等）。最重要的是，租户拥有的资源环境是独立的，这对商业信息的保密性非常重要，避免商业风险。

3人工智能大数据和云计算融合的应用

在人工智能方面，将大数据技术与云计算技术相结合，可以不断地提高其运算、学习和数据分析的效率。此外，人工智能还能够利用大数据技术，对已有的存储空间进行扩展，对所生成的各类数据进行实时捕捉，并对企业进行深度分析。我们还可以利用云计算技术实现不同数据信息的跨设备应用，使企业和用户能够跨设备应用人工智能。从而进一步扩大了人工智能的应用范围

[3]。比如，企业可以利用大数据技术，准确地定位本公司所面向的消费群体，在大数据平台上进行实验开发，集中数据，设置个性化服务，并对所收集到的各类数据进行储存和深度分析，从而建立完善的用户画像，为用户提供更加精准化和个性化的服务。

随着科技的进步，融合技术的应用领域也在扩大。特别是在企业项目整合和结构改进方面，引入了各种强大的数据分析平台，成功解决了企业发展和扩张过程中遇到的各种问题（如数据信息平台管理分配、资源隔离等）。本文以某公司为例，该公司建立了一个基于TDH和TOS的大数据平台，以设置全新的逻辑数据库。

（一）总构架

某公司涉及到财务管理、邮政等业务系统，其数据平台在全国共有六个，采用机器学习集群模式和“开发+测试”进行管理。不同的组域包括源数据池、过滤数据池和数据整合池等。相关的数据仓库域和实验机器学习集群域属于大型多租户数据交互平台，在算法和数据恢复中发挥重要作用。XX的大数据平台还支持集成数据处理、服务结构优化和邮政运营管理。优化了公司的整体结构，同时降低了量化风险。

（二）基于容器云的大数据与机器学习平台的运用

大数据平台的多租户模型利用了容器云和机器学习平台的优势和作用，使集团能够灵活、即时地管理整个企业的小型云平台。资源整合可以伴随着最科学的资源分配（包括数据计算、信息存储、数据隔离等），最重要的是租户受益的资源环境是独立的。这对于商业信息的保密性和商业风险的预防非常重要

结语：

在这种情况下，对这三个方面的融合发展进行讨论，既能让人们对未来信息技术的发展趋势有更多的认识，也能为相关从业者抓住机会，顺应发展趋势提供一定的帮助。在这个新的智能时代，随着大数据、人工智能和云计算的融合，新模型、新平台、新理念、通过技术增强业务能力将得到有效利用，资源共享、数据处理和分析以及统一管理将提高业务管理的效率。

参考文献：

[1]周新华.人工智能、大数据与云计算的融合研究[J].电脑知识与技术,2022,18(09):52-53+62.

[2]朱彦百.人工智能大数据和云计算的融合[J].电子技术与软件工程,2021(03):224-225.

[3]宋春雨,李忠起.试析人工智能大数据和云计算的融合[J].环渤海经济瞭望,2020(04):138.