摘要：云計算與大數據編程技術提供了彈性、按需付費的資源解決方案，使高校能夠靈活配置計算資源，支持各類教學活動和科研項目。然而，云計算與大數據編程技術的資源利用效率與成本控制問題逐漸暴露，數據安全與隱私保護問題也日益突出，影響了數據分析結果的可靠性和計算效率。因此，本文深入分析了高校應用云計算與大數據編程技術中面臨的挑戰及其解決方案。高校應持續關注這些技術的發展動態，及時調整和優化相關策略，緊隨前沿技術發展步伐，支持教學和科研活動的持續創新與發展。
關鍵詞：云計算；大數據編程；挑戰；解決方案
doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.01.025
中圖分類號：TP 393.09 文獻標志碼：A 文章編碼：1672-7274（2025）01-00-03
Challenges and Solutions Faced by University Application Cloud Computing and Big Data Programming Technology
JIANG Ning
（Shandong Vocational University of Foreign Affairs， Rushan 264504， China）
Abstract： Cloud computing and big data programming technology provide flexible and pay as you go resource solutions， enabling universities to flexibly allocate computing resources and support various teaching activities and research projects. However， the resource utilization efficiency and cost control issues of cloud computing and big data programming technology are gradually exposed， and data security and privacy protection issues are becoming increasingly prominent， affecting the reliability and computational efficiency of data analysis results. Therefore， the article delves into the challenges and solutions faced by universities in applying cloud computing and big data programming technology. Universities should continue to pay attention to the development trends of these technologies， adjust and optimize relevant strategies in a timely manner， stay at the forefront of technology， and support the continuous innovation and development of teaching and research activities.
Keywords： cloud computing; big data programming; challenge; solution
云計算（Cloud Computing）是一種基于互聯網的計算模式，其通過網絡將計算資源、存儲資源、應用軟件和其他IT基礎設施以服務的形式提供給用戶。大數據編程技術指的是一系列用于處理、存儲和分析大量數據（通常是指海量數據）的編程方法和工具。精細化的資源管理與成本優化能夠提高資源的使用效率，有效控制運營成本，為高校的財務管理提供保障。構建全面的安全防護體系則有助于保護數據隱私，確保高校教學和科研數據的安全性。數據清洗與預處理、優化算法與并行處理技術的應用，能夠提高數據分析的準確性和處理效率，支持高校更高質量的科研成果和教學實踐。
1 高校應用云計算與大數據編程技術面
臨的挑戰
1.1 云計算技術應用面臨的挑戰
1.1.1 資源利用效率與成本控制
高校通常依賴云計算平臺來支持各類教學與科研活動，然而，云計算資源的分配面臨不平衡的挑戰，導致資源利用效率低下。高校的云計算資源在實際使用過程中經常被配置得過多或者過少，如一些課程或實驗需要的資源量在規劃階段可能未能準確預測，導致資源配置過多但實際利用率低；而另一些高負荷的應用，如大規模的數據處理任務等，則可能面臨資源不足的問題[1]。這種資源配置不均的現象影響了教學和研究的效率，使云計算資源的成本難以得到有效控制。隨著學校信息化建設的深入，學生數量和教學需求的增長，如何精確掌握資源需求并合理分配，成為高校在云計算環境中面臨的一大難題。另外，云計算服務的成本控制也越來越復雜。由于云服務商提供的計費模式往往基于使用量，成本控制需要對資源使用情況進行精細化管理。盲目增加的計算資源和存儲空間將不可避免地引發成本的大幅上漲，不僅會給高校財務帶來壓力，也可能限制其進一步發展的空間。
1.1.2 安全與隱私保護
高校在使用云計算服務時，需要處理大量的敏感數據，包括學生的個人信息、學術研究數據以及教學資料。這些數據在傳輸、存儲和處理過程中，都面臨著嚴重的安全隱患。數據的傳輸過程可能會被惡意攻擊者截獲，存儲的數據則有可能遭遇未授權訪問或泄露，尤其是在數據處理過程中，云計算服務商的管理和技術能力直接影響到數據的安全性[2]。然而，由于云計算服務的開放性和共享性，確保每一層的數據安全和隱私保護措施都到位是一項極具挑戰性的任務。高校計算機教師不僅需要面對這些潛在的安全威脅，還需要遵循相關的法律法規和政策要求，確保學生和教師的個人信息得到妥善保護。
1.2 大數據編程技術應用面臨的挑戰
1.2.1 數據質量參差不齊
在數據質量方面，高校在進行大數據分析時，經常會遇到數據源廣泛且格式多樣的問題。由于數據采集的途徑和方式不同，數據往往存在各種質量問題，如缺失、重復、錯誤以及不一致等。這些問題不僅影響數據的整體質量，也直接影響數據分析結果的準確性和可靠性[3]。數據缺失可能導致部分分析結果的不完整，而重復數據則可能導致資源的浪費和結果的偏差。數據格式的不統一和標準的不一致使數據整合和分析變得復雜，增加了數據預處理的難度。
1.2.2 處理性能與效率瓶頸
在數據處理過程中，尤其是在面對大規模的數據集時，計算資源的消耗和處理速度往往成為限制因素。處理性能的瓶頸可能來源于多個方面，包括數據存儲和檢索的效率、數據處理算法的復雜性，以及計算資源的配置等。對于高校計算機教師來說，這些性能瓶頸不僅影響了教學和研究的效率，還可能限制了創新和探索的空間[4]。尤其是在進行復雜的數據分析和建模時，處理速度慢和效率低可能導致數據處理過程的延遲，影響實驗和研究結果的及時性和準確性。
2 高校面對云計算與大數據編程技術應用
挑戰的解決方案
2.1 面對云計算技術問題的解決方案
2.1.1 精細化資源管理與成本優化
采用基于人工智能的預測分析工具可以對未來的資源需求進行預測，實現預見性資源管理。云成本分析工具的應用是成本優化的重要手段。通過數據驅動的決策，高校在保證資源滿足需求的情況下，優化成本結構，降低不必要的開支[5]。利用容器化技術可以實現應用的靈活部署和彈性伸縮，減少固定資源配置的成本。以阿里云視頻云的GRTN（Global Realtime Transport Network）低延時網實現邊緣傳輸（見圖1）為例，其匯聚了阿里云在音視頻通信領域的深厚技術積累與創新能力，巧妙融合了層級網與對等網的雙重優勢，構建起一個高效、靈活的混合網絡架構，縮短了媒體傳輸的鏈路長度，從根本上降低了數據傳輸的延遲。全鏈路深度集成了基于UDP的低延時RTC協議，確保了數據傳輸的高效與實時性。通過深度定制的動態路由策略、精細化的傳輸控制機制，以及前沿的邊緣計算技術，GRTN能夠在全球范圍內實現資源的優化配置與負載均衡，為用戶提供前所未有的流暢體驗。視頻云云考古機制作為GRTN的重要應用，更是將這一低延時傳輸技術的優勢發揮到了極致，能夠無縫接入視頻云的直播、點播及RTC等多元化業務場景，助力客戶輕松實現業務的全球化擴展與實時交互，讓每一次視頻體驗都跨越距離，觸手可及。
2.1.2 構建全面的安全防護體系
對數據進行加密處理可以有效防止數據在傳輸過程中被截獲或在存儲過程中被非法訪問。現代加密算法，如AES（高級加密標準）和RSA（Rivest-Shamir-Adleman）算法能夠為數據提供強有力的保護[6]。實施嚴格的訪問控制和身份認證機制也是構建安全防護體系的核心，包括多因素身份認證（MFA）、細粒度的訪問控制策略等，確保只有經過授權的用戶才能訪問特定的數據和資源。設置基于角色的訪問控制（RBAC）可以根據用戶的角色和職責來限制訪問權限，減少內部數據泄露的風險。定期進行安全審計和漏洞掃描是保障云計算環境安全的重要措施。不斷檢測系統中的潛在安全威脅和漏洞，及時修復安全漏洞，可以有效防止黑客攻擊和數據泄露事件的發生。
2.2 面對大數據編程技術問題的解決方案
2.2.1 數據清洗與預處理
高校在進行大數據分析時，數據來源廣泛且格式多樣，容易出現各種問題。來自不同系統的學生成績數據可能格式不一致，且有些記錄可能丟失或重復。為了提高數據質量，必須對數據進行標準化處理，即將數據轉化為統一的格式，并處理缺失值和異常值。大數據編程內容如圖2所示[7]。具體方法包括填充缺失值、刪除重復記錄、糾正錯誤數據等。這些操作可以通過使用數據清洗工具，如Open Refine或Python的Pandas庫自動化執行，減少人工干預，提高效率。數據預處理不僅包括數據清洗，還涉及數據轉換和特征工程。
2.2.2 優化算法與并行處理
優化算法主要指在算法設計和實現過程中，通過改進算法結構和降低時間復雜度提升處理效率。大數據處理優化效果如表1所示。在處理大規模數據集時，傳統線性搜索算法可能效率低下，而利用二分搜索算法能夠提高數據檢索速度[8]。并行處理通過將大數據任務拆分為多個小任務并在多個處理單元上同時執行，能夠提升數據處理速度。使用分布式計算框架如Hadoop和Spark等，將數據處理任務分布在多個計算節點上并行執行數據處理任務，能夠大幅度提升處理效率。Spark的內存計算能力相比于傳統基于磁盤的Hadoop MapReduce具有更高的處理速度，尤其適用于需要迭代計算的場景，如機器學習算法的訓練。
3 結束語
通過上述分析可知，高校應用云計算技術面臨的主要挑戰有資源利用效率與成本控制挑戰、安全與隱私保護挑戰、資源配置的不均衡挑戰、成本控制的復雜性挑戰，因而高校必須在資源管理中進行動態調整和精細化管理，優化資源利用率并控制成本，而數據安全和隱私保護問題需要通過多層次的安全防護措施來應對，包括數據加密、訪問控制和安全審計等手段。高校應用大數據編程技術面臨著數據質量參差不齊和處理性能瓶頸問題，因而必須在數據預處理階段進行充分的數據清洗，并采用優化算法和并行處理技術來提高處理效率。
參考文獻
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作者簡介：姜 寧（1986—），男，漢族，山東乳山人，助教，本科，研究方向為計算機應用技術。
