摘要：云计算与大数据编程技术提供了弹性、按需付费的资源解决方案，使高校能够灵活配置计算资源，支持各类教学活动和科研项目。然而，云计算与大数据编程技术的资源利用效率与成本控制问题逐渐暴露，数据安全与隐私保护问题也日益突出，影响了数据分析结果的可靠性和计算效率。因此，本文深入分析了高校应用云计算与大数据编程技术中面临的挑战及其解决方案。高校应持续关注这些技术的发展动态，及时调整和优化相关策略，紧随前沿技术发展步伐，支持教学和科研活动的持续创新与发展。

关键词：云计算；大数据编程；挑战；解决方案

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.01.025

中图分类号：TP 393.09 文献标志码：A 文章编码：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

云计算（Cloud Computing）是一种基于互联网的计算模式，其通过网络将计算资源、存储资源、应用软件和其他IT基础设施以服务的形式提供给用户。大数据编程技术指的是一系列用于处理、存储和分析大量数据（通常是指海量数据）的编程方法和工具。精细化的资源管理与成本优化能够提高资源的使用效率，有效控制运营成本，为高校的财务管理提供保障。构建全面的安全防护体系则有助于保护数据隐私，确保高校教学和科研数据的安全性。数据清洗与预处理、优化算法与并行处理技术的应用，能够提高数据分析的准确性和处理效率，支持高校更高质量的科研成果和教学实践。

1 高校应用云计算与大数据编程技术面

临的挑战

1.1 云计算技术应用面临的挑战

1.1.1 资源利用效率与成本控制

高校通常依赖云计算平台来支持各类教学与科研活动，然而，云计算资源的分配面临不平衡的挑战，导致资源利用效率低下。高校的云计算资源在实际使用过程中经常被配置得过多或者过少，如一些课程或实验需要的资源量在规划阶段可能未能准确预测，导致资源配置过多但实际利用率低；而另一些高负荷的应用，如大规模的数据处理任务等，则可能面临资源不足的问题[1]。这种资源配置不均的现象影响了教学和研究的效率，使云计算资源的成本难以得到有效控制。随着学校信息化建设的深入，学生数量和教学需求的增长，如何精确掌握资源需求并合理分配，成为高校在云计算环境中面临的一大难题。另外，云计算服务的成本控制也越来越复杂。由于云服务商提供的计费模式往往基于使用量，成本控制需要对资源使用情况进行精细化管理。盲目增加的计算资源和存储空间将不可避免地引发成本的大幅上涨，不仅会给高校财务带来压力，也可能限制其进一步发展的空间。

1.1.2 安全与隐私保护

高校在使用云计算服务时，需要处理大量的敏感数据，包括学生的个人信息、学术研究数据以及教学资料。这些数据在传输、存储和处理过程中，都面临着严重的安全隐患。数据的传输过程可能会被恶意攻击者截获，存储的数据则有可能遭遇未授权访问或泄露，尤其是在数据处理过程中，云计算服务商的管理和技术能力直接影响到数据的安全性[2]。然而，由于云计算服务的开放性和共享性，确保每一层的数据安全和隐私保护措施都到位是一项极具挑战性的任务。高校计算机教师不仅需要面对这些潜在的安全威胁，还需要遵循相关的法律法规和政策要求，确保学生和教师的个人信息得到妥善保护。

1.2 大数据编程技术应用面临的挑战

1.2.1 数据质量参差不齐

在数据质量方面，高校在进行大数据分析时，经常会遇到数据源广泛且格式多样的问题。由于数据采集的途径和方式不同，数据往往存在各种质量问题，如缺失、重复、错误以及不一致等。这些问题不仅影响数据的整体质量，也直接影响数据分析结果的准确性和可靠性[3]。数据缺失可能导致部分分析结果的不完整，而重复数据则可能导致资源的浪费和结果的偏差。数据格式的不统一和标准的不一致使数据整合和分析变得复杂，增加了数据预处理的难度。

1.2.2 处理性能与效率瓶颈

在数据处理过程中，尤其是在面对大规模的数据集时，计算资源的消耗和处理速度往往成为限制因素。处理性能的瓶颈可能来源于多个方面，包括数据存储和检索的效率、数据处理算法的复杂性，以及计算资源的配置等。对于高校计算机教师来说，这些性能瓶颈不仅影响了教学和研究的效率，还可能限制了创新和探索的空间[4]。尤其是在进行复杂的数据分析和建模时，处理速度慢和效率低可能导致数据处理过程的延迟，影响实验和研究结果的及时性和准确性。

2 高校面对云计算与大数据编程技术应用

挑战的解决方案

2.1 面对云计算技术问题的解决方案

2.1.1 精细化资源管理与成本优化

采用基于人工智能的预测分析工具可以对未来的资源需求进行预测，实现预见性资源管理。云成本分析工具的应用是成本优化的重要手段。通过数据驱动的决策，高校在保证资源满足需求的情况下，优化成本结构，降低不必要的开支[5]。利用容器化技术可以实现应用的灵活部署和弹性伸缩，减少固定资源配置的成本。以阿里云视频云的GRTN（Global Realtime Transport Network）低延时网实现边缘传输（见图1）为例，其汇聚了阿里云在音视频通信领域的深厚技术积累与创新能力，巧妙融合了层级网与对等网的双重优势，构建起一个高效、灵活的混合网络架构，缩短了媒体传输的链路长度，从根本上降低了数据传输的延迟。全链路深度集成了基于UDP的低延时RTC协议，确保了数据传输的高效与实时性。通过深度定制的动态路由策略、精细化的传输控制机制，以及前沿的边缘计算技术，GRTN能够在全球范围内实现资源的优化配置与负载均衡，为用户提供前所未有的流畅体验。视频云云考古机制作为GRTN的重要应用，更是将这一低延时传输技术的优势发挥到了极致，能够无缝接入视频云的直播、点播及RTC等多元化业务场景，助力客户轻松实现业务的全球化扩展与实时交互，让每一次视频体验都跨越距离，触手可及。

2.1.2 构建全面的安全防护体系

对数据进行加密处理可以有效防止数据在传输过程中被截获或在存储过程中被非法访问。现代加密算法，如AES（高级加密标准）和RSA（Rivest-Shamir-Adleman）算法能够为数据提供强有力的保护[6]。实施严格的访问控制和身份认证机制也是构建安全防护体系的核心，包括多因素身份认证（MFA）、细粒度的访问控制策略等，确保只有经过授权的用户才能访问特定的数据和资源。设置基于角色的访问控制（RBAC）可以根据用户的角色和职责来限制访问权限，减少内部数据泄露的风险。定期进行安全审计和漏洞扫描是保障云计算环境安全的重要措施。不断检测系统中的潜在安全威胁和漏洞，及时修复安全漏洞，可以有效防止黑客攻击和数据泄露事件的发生。

2.2 面对大数据编程技术问题的解决方案

2.2.1 数据清洗与预处理

高校在进行大数据分析时，数据来源广泛且格式多样，容易出现各种问题。来自不同系统的学生成绩数据可能格式不一致，且有些记录可能丢失或重复。为了提高数据质量，必须对数据进行标准化处理，即将数据转化为统一的格式，并处理缺失值和异常值。大数据编程内容如图2所示[7]。具体方法包括填充缺失值、删除重复记录、纠正错误数据等。这些操作可以通过使用数据清洗工具，如Open Refine或Python的Pandas库自动化执行，减少人工干预，提高效率。数据预处理不仅包括数据清洗，还涉及数据转换和特征工程。

2.2.2 优化算法与并行处理

优化算法主要指在算法设计和实现过程中，通过改进算法结构和降低时间复杂度提升处理效率。大数据处理优化效果如表1所示。在处理大规模数据集时，传统线性搜索算法可能效率低下，而利用二分搜索算法能够提高数据检索速度[8]。并行处理通过将大数据任务拆分为多个小任务并在多个处理单元上同时执行，能够提升数据处理速度。使用分布式计算框架如Hadoop和Spark等，将数据处理任务分布在多个计算节点上并行执行数据处理任务，能够大幅度提升处理效率。Spark的内存计算能力相比于传统基于磁盘的Hadoop MapReduce具有更高的处理速度，尤其适用于需要迭代计算的场景，如机器学习算法的训练。

3 结束语

通过上述分析可知，高校应用云计算技术面临的主要挑战有资源利用效率与成本控制挑战、安全与隐私保护挑战、资源配置的不均衡挑战、成本控制的复杂性挑战，因而高校必须在资源管理中进行动态调整和精细化管理，优化资源利用率并控制成本，而数据安全和隐私保护问题需要通过多层次的安全防护措施来应对，包括数据加密、访问控制和安全审计等手段。高校应用大数据编程技术面临着数据质量参差不齐和处理性能瓶颈问题，因而必须在数据预处理阶段进行充分的数据清洗，并采用优化算法和并行处理技术来提高处理效率。

参考文献

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[3] 徐强，王仕佐．基于改进Apriori算法的大数据AR挖掘仿真[J]．计算机仿真，2023，40（7）：509-513．

[4] 黄思云，齐金平．云计算环境下基于XML的异构数据共享研究[J]．信息与电脑，2022，34（19）：16-19．

[5] 罗小刚，周亮．浅谈基于计算机软件工程的数据库编程技术[J]．中国新通信，2023，25（14）：36-38．

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[7] 余少锋，钟建栩，朱磊，等．基于云计算的电力系统入侵检测仿真与研究[J]．自动化仪表，2022，43（7）：12-16．

[8] 刘雨蒙，赵怡婧，王碧聪，等．结构化数据库查询语言智能合成技术研究进展[J]．计算机科学，2024，51（7）：40-48．

作者简介：姜 宁（1986—），男，汉族，山东乳山人，助教，本科，研究方向为计算机应用技术。