大数据技术和云计算技术在城市交通违章管理中的应用研究，从标题和描述来看，该研究探讨了如何利用大数据和云计算构建智能化的交通违章管理系统，以提高交通违章行为的预测、预警和处理水平，进而改善城市居民的交通出行环境。以下详细展开所涉知识点：
1. 大数据和云计算的概念：
- 大数据通常指的是超大体量、高速生成、多样且复杂的数据集。大数据的特征被概括为“4V”，即数量大（Volume）、速度快（Velocity）、种类多（Variety）、价值密度低（Value），要求有处理能力强大的数据存储、分析和处理技术。
- 云计算是一种基于互联网的计算模式，通过网络将大规模、可配置的计算资源共享池连接起来，使得用户可以按需获取计算资源、存储资源和各种服务，而无需对底层基础设施有过多了解。
2. 大数据和云计算在交通违章管理中的作用：
- 在城市交通违章管理中，大数据和云计算可以用于数据的实时收集、存储、处理和分析，帮助管理部门对交通行为模式和违章情况做出更加精确的预测和评估。
- 大数据的分析能力可以挖掘违章行为背后的原因和规律，为交通规划、信号灯控制、公共交通调度等提供数据支撑。
- 云计算提供的大规模计算能力使得数据处理速度加快，可处理的违章案件数量更多，响应时间更短。
3. 基于大数据和云计算的城市交通违章管理系统的构成：
- 云平台：通过互联网提供数据存储和处理服务，实现对违章数据的实时分析和响应。
- 大数据中心：为系统提供数据支持，通过先进的数据挖掘和分析技术对数据进行处理和分析。
- 数据存储和信息发布平台：存储处理后的数据，为管理部门和公众提供违章记录查询、结果发布等服务。
4. 持续完善的配套措施：
- 系统本身：需要不断地升级和优化，提高系统稳定性和数据分析准确性。
- 交通违章数据采集体系：包括交通违章的图像识别、视频监控、传感器数据等多种采集手段，确保数据的及时性和准确性。
- 配套政策体系：完善相关法规和政策，强化数据共享和隐私保护，确保系统在合法合规的前提下运行。
5. 大数据和云计算技术的实际应用举例：
- 利用大数据技术对车辆通行流量进行分析，预测高峰时段，实现交通流量的合理分配。
- 云计算平台能够快速分析大量交通违规图像或视频数据，提高识别违章行为的效率和准确性。
- 通过大数据分析的结果，可对某些路段进行交通管制，减少拥堵和事故发生的几率。
6. 面临的挑战与未来发展方向：
- 数据安全和隐私保护是大数据和云计算在交通违章管理中应用面临的主要挑战。
- 提高大数据分析的准确性以及云计算服务的可靠性，是技术发展的关键方向。
- 随着技术的不断进步，未来城市交通违章管理将越来越智能化、精细化，为城市交通管理带来更多创新性的解决方案。
大数据和云计算对于提升城市交通违章管理的效能有着至关重要的作用，能够有效应对城市交通所面临的挑战，为智慧城市建设提供技术支撑。在实施过程中，还需不断完善相关的技术和政策体系，确保系统安全、高效、透明地服务于公众。
