人工智能與云計算的融合應用
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近年來，互聯網技術得到了突飛猛進的發展，科技浪潮為人工智能、云計算和大數據等方面技術的融合使用提供了明確發展方向。隨著社會和經濟市場的發展，以上技術在各企業和行業中的應用率日益提升。
1大數據、人工智能與云計算概述
1.1大數據。
大數據指經過處理，具備高決策力的多樣化數據信息。大數據的存在形式多元化，屬于通過多種渠道來源構成的龐大信息組合，而大數據的核心技術不在于對海量數據的收集和儲存，而是利用其高超的信息處理手段加工大量數據并提高其價值，促使企業利用處理后的數據提高自身決策能力。在技術方面，大數據與云計算息息相關，大部分行業將兩種技術結合使用，同時大數據的信息需要經過云計算處理實現增值?，F階段，兩項技術配合使用受到了關注[1]。
1.2人工智能。
人工智能是計算機技術當中的主要內容，結合了機器人、圖像識別等多項智能技術?？偠灾?，人工智能技術是研發人類智能模擬相關內容的技術，屬于計算機科學的分支。目前，我國社會發展和科技進步速度都已走在了世界前端，我國對人工智能技術的研究也逐步深入，日趨成熟的相關理論為人類生活帶來了更多便利，各行各業使用人工智能代替人工作，幫助員工從實施者轉變為管理者[2]。人工智能本質上是模擬人類思考和行動的信息處理系統，能夠賦予機器相當于人類甚至超越人類的信息處理能力。現階段，人工智能涉及的領域和需要繼續研究的方面還有很多。此外，人工智能涉及領域復雜且廣泛，因此從事相關工作的科研人員需要較高的專業能力。且要在心理學、哲學等學科皆有涉獵，方能應對人工智能研究中心面臨的各種問題[3]。
1.3云計算。
云計算對互聯網和計算機依賴性較大，該技術需要通過互聯網提供的虛擬資源進行數據計算。此技術擁有強大的數據處理能力，尤其在我國氣候預測和企業投資以及經濟發展的相關行業應用十分普遍。美國對云計算的定義為：云計算是一種結合使用量的資源共享方式，能夠為用戶提供更加高效便捷的信息處理服務。
2大數據、人工智能與云計算的融合應用
人工智能、大數據與云計算的融合方式如下。大數據收集并整理信息后將數據進行云計算，再將最終計算結果應用于人工智能。此種融合方式所得效果可超越1+1+1=3，三者融合不僅能夠得到更高的科研成就，而且三項技術也能夠在互相促進下突破自身研究的局限性。云計算為打算數據提供計算支持，云計算提升大數據收集能力的同時，為人工智能技術提供信息支持，屬于人工智能的核心技術。就目前我國的綜合國力情況而言，未來三項技術的融合必然會給人們生活帶來巨大改變。當下，三項技術的融合已經不僅在計算和信息儲存領域為人類生活提供幫助，而是在人們日常生活的各個方面皆有滲透，為人們生活帶來更多便利。如何利用三項技術的組合為我國各行業提供更多的發展機會是目前乃至未來需要長期進行研究的課題，為此，本文展開了如下分析：
2.1發展方向。
在新形勢下，我國的信息技術得到了突飛猛進的發展，經濟市場諸多行業領域產生的數據成倍增長，數據的膨脹使我國的數據處理能力得到了強烈刺激。同時，相關行業技術也面臨著越來越大的壓力，信息數據的類型變化日新月異，對數據處理和科學技術提出了新的要求。該現象對大數據與各個領域的融合十分有利，專業人才始終在尋找其商業價值，云計算技術是大數據發展的前提，兩者相輔相成，能夠通過優勢互補共同進步，在上述背景下，云計算也作為大數據的計算前提取得了良好發展，且近年來人工智能的普及度越來越高，云計算與人工智能的配合使用效率得到了保障。在科技時代背景下，大數據、云計算和人工智融合趨勢越來越明顯，云計算作為數據計算基礎，大數據組建信息庫，人工智能則執行云計算技術設定的程序服務人類生活。且繼大數據與云計算之后，人工智能的發展速度可以用突飛猛進來形容，該技術的發展已經完全超越人類預期，除適應工作多樣化程度逐漸得到增長，在人工智能的發展過程中，大數據為其提供計算比對資料庫，云計算技術則提高數據計算效率。對人工智能行業技術而言，為適應人類和社會日益增長的需求，需要不斷學習，合理的融合新技術，將大數據和云計算作為學習的支持工具?？傊?，在三個行業的未來發展道路上，云計算是大數據發展的基礎，而云計算與大數據技術的融合則是人工智能技術發展的不竭動力，人工智能的發展則為大數據和云計算提供了更多應用機會和更大發展空間。三者相輔相成，互相促進的同時界限感逐漸變得模糊，融合發展已經成為了未來發展的主要方向，人類社會終將迎來信息技術時代。
2.2總體構架。
融合技術不僅可以應用于信息技術相關行業和企業的計算機部門，隨著我國數據處理技術日漸成熟，各行各業中眾多部門都可以將相關技術融入日常工作，減輕工作人員負擔，最大化的促進工作效率提升。如：中國郵政建立的大數據平臺，該企業主要業務涵蓋面較廣，主要有儲蓄、理財和郵遞等多項義務，其與人們生活息息相關。該企業建立了精準的決策分析系統，可以幫助企業細化管理各個部門的業務并對數據進行深入分析，還能為企業員工的晉升和企業經營現狀和未來方向等提供準確地數據分析支持。中國郵政目前的大數據處理平臺主要進行的基礎服務有五項，分別是湖集群、數據倉庫集群、省服務集群、機器學習實驗室以及“開發＋測試＋培訓集群”。以上五項當中，數據湖集群的作用是幫助中國郵政完成數據整理工作，數據倉庫則用于改造中國郵政原有數據庫，省服務集群幫助企業開發分公司職員，機器學習實驗室則幫助中國郵政進行數據查詢的相關工作，而開發＋測試＋培訓則是為中國郵政的應用開發部門工作人員提供學習平臺。此外，中國郵政的大數據平臺已經全面實現了數據、服務、運營、安全四個方面的統一管理，企業內的量化風險等功能也逐步實現了統一管理。
2.3數據集市與數據倉庫遷移。
大數據、云計算和人工智能的融合應用還體現在企業數據集市和數據倉庫的遷移當中，部分企業已經將相關技術融入了日常辦公程序當中。依舊以中國郵政為例，中國郵政的大數據平臺采用的是Hadoop技術，取代了傳統數據處理技術，并構建新的邏輯數據集市和相關系統。目前，該企業的數據存儲量為30TB左右，在線用戶有5萬，數據處理平臺可以支持約1000張報表同時查詢，2019年某中國郵政單日報表查詢頻率達到了40萬次。在數據集市和數據倉庫遷移時，大數據、云計算和人工智能系統的整個框架都未產生改變，不僅工作效率得到提升，數據遷移風險也得到了最大限度的控制。中國郵政的大數據平臺能夠支持Oracle數據表模型，也支持部分Teradata模型。但將數據從Teradata模型轉移到Dadoop時，企業技術人員需要修改大部分語法，Dadoop平臺無法識別部分代碼語言，當平臺中出現未經處理的代碼語言時，平臺會及時報錯。
2.4基于容器云的大數據與機器學習平臺的應用。
由于市場需求，大數據平臺多數采用多租戶模式，該模式的全面運行為云計算和人工智能提供了更多的應用空間。在此現狀和環境下，企業可以統一部署企業內的云計算平臺，促使企業的各項資源分配得以實現隔離，不同部門能夠在享有各自獨立數據資源的同時實現共享。以某企業為例，該企業通過云計算平臺與大數據庫結合資源和搜索申請，利用大數據分析工具幫助企業相關部門處理數據分析等工作。該企業的業務處理和經營相關需求都通過系統得到了滿足，集團管理層也通過大數據處理系統全面整理分析了企業資產。綜上所述，信息技術快速發展使企業的數據處理能力逐漸得到了提升，大數據、云計算和人工智能三者不斷相互影響融合，通過各行各業潛移默化地改變了人們的生活。
參考文獻
[1]周瑩瑩，楊濤.大數據、人工智能與云計算的融合應用分析[J].科學技術創新，2019（35）：55-56.
[2]閔銳.人工智能、大數據和云計算的融合發展及應用[J].中國高新科技，2019（17）：79-81.
[3]蔡艷.大數據、人工智能與云計算的融合應用的探討[J].電子測試，2019（16）：133-134.
作者：梁爽 單位：江蘇商貿職業學院
