【人工智能论文】人工智能与云计算的融合应用(共3656字)

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

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

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