大數據背景下計算機信息處理技術的探討

宋勇建

(青島科技大學高密校區 山東 青島 261500)

1 引言

隨著全球經濟和科學技術的飛速發展，信息技術、互聯網技術的發展也極為快速，其推動了數據走向大數據的時代。當前，我國已經正式邁入了大數據時代，以信息技術為代表的先進技術對人們的生活、工作、學習等方面產生了深刻的影響。因此，認識大數據和大數據背景下的一些常見計算機信息處理技術，不斷提高計算機信息處理技術水平，便成為諸多技術人員研究的課題。

2 大數據概述

2.1 大數據的概念

所謂大數據，一般是指互聯網企業在日常生產運營活動中所形成并保存的用戶互聯網行為信息。一般來說，這些信息總量非常龐大，雖然學術界尚未針對大數據的最低數據量進行定義，但是對于現代互聯網企業來說，只有數據總量在10 TB以上時，才能被稱之為大數據。當前，國內市場中所銷售的計算機軟件，仍然不能在短期內對大數據開展收集、處理、傳輸[1]。

2.2 大數據的特點

實際上，我國進入大數據時代的時間并不是很長，但是卻出現了十分顯著的特點，可以歸納為以下幾點：第一，數據量巨大，這是基于大數據技術的基本定義便可知曉的，指的是大數據技術背景下，擁有巨大的數據資源。值得注意的是，伴隨著信息量的驟增，當前所采用的信息處理技術可以完成的數據處理比例卻呈現出逐漸下降的趨勢；第二，數據類型多元化，伴隨著計算機技術的不斷發展與成熟，互聯網技術已經在國人生活、工作、學習等方面高度普及，數據資源的種類自然也會變得越來越豐富，其直接體現了大數據信息類型多元化特征；第三，大數據信息高速化，數據資源的大幅度增加讓計算機用戶提升了對數據進行處理的需求，與之相對應的，便是針對數據信息的處理速度也要得到提升；第四，變異性提升，在大數據背景下，數據擁有了多層結構，體現出多種樣式、多個種類，同傳統商業信息數據對比，大數據展現出了更加顯著的模糊性以及無規律性特征，這導致采用原有的應用軟件對數據開展分析工作的難度提升，甚至可能出現原有數據軟件無法完成等情況，原來的信息數據隨著時間的變化具有其對應的格式標準，能夠憑借標準化的商用智能軟件來對其進行判定。當前，我國在大數據技術應用過程中所面對的問題的本質便是針對各類信息的提取和處理，以此實現大數據價值的最大化。

3 大數據背景下各類計算機信息處理技術的核心內容

在大數據背景下，對計算機硬件設備性能的整體要求也變得越來越高，因此，計算機信息處理技術的核心要求，也在悄然發生著變化，大數據背景下各種計算機信息處理技術的核心內容，可以歸納如下。

3.1 計算機數據收集與傳輸技術

針對計算機信息處理技術的核心內容便是針對數據信息開展收集、處理以及傳播，在大數據技術背景下，巨大且復雜的信息數據并非是100%的有效數據，而計算機信息處理技術的應用是建立在有效信息得到提取的情況下才能發揮作用的，所以，計算機信息處理技術在大數據時代背景下，最為關鍵的便是在這些巨大且復雜的信息中迅速找出有價值的信息，然后對這些有價值的信息進行監測和歸納整合，從而保障信息在處理過程中的準確性、時效性、全面性。需要注意到的是，在針對這些有價值信息進行收集之后，必須要在第一時間對這些信息開展處理，在對信息進行分類歸納之后，依靠數據傳輸技術把結果傳送到制定用戶的計算機設備當中。綜上，只有在數據收集的準備工作中把數據信息進行科學有效地處理、歸納以及傳播，才能讓大數據技術最大程度發揮其自身的價值[2]。

3.2 數據信息安全技術

在大數據時代背景中，各類資源信息的流通呈現著互動的趨勢，不再獨立存在，在數據共享的大前提下，各類數據之間能夠相互影響并產生相關聯系，人們在使用大數據的過程中，便利性也開始變得越來越強。這些資源信息在加深彼此關聯的過程中，也必將造成一些不能夠忽視的問題，若整個數據庫中某一個數據存在有問題，那么該數據庫都會存在有問題，大規模的數據問題也會導致數據信息發生安全隱患。當下我國的計算機信息管理工作，已經淘汰了部分單一信息管理的設備和方式，但更為重要的是，要對網絡信息安全系統開展實時監測，才能有效保障數據信息安全。綜上，我國仍需要不斷研發并創新信息安全技術，并對現有的網絡信息安全監測系統進行優化完善，相關行業的從業人員需要具備更加全面的專業技能，才能讓大數據時代下的網絡信息系統安全穩定運行，讓信息安全得到全方位有效保障。還有一點需要認識到的是，若相關從業人員想要迅速長期對現有的信息安全技術進行更新，在大數據時代背景下，數據信息龐大且更新速度極快，只有基于大數據技術的發展趨勢，開展最前沿的大數據網絡信息技術的學習，才能保障此項工作得到有效開展。

3.3 信息儲存技術

在大數據時代中，網絡中的各種信息資源呈現出多樣化、復雜化的特征，并且還存在有數量十分龐大的虛擬信息，同時相關數據容量也逐漸增加，各類用戶對計算機設備的存儲容量要求也變得越來越高，原有的計算機設備在對信息進行存儲的過程中，因為數據容量并沒有現在那么大，對于信息的存儲速度和存儲量沒有過高的要求。但是到了大數據時代以后，現有的信息存儲技術已經無法達到大數據背景下的大容量要求，因為數據容量的問題，若繼續采用原來的儲存技術，極有可能引起存儲速度的降低，資源在存儲過程中的損耗增加。因此，應當基于大數據時代的基本特征，設計出對應的信息儲存技術，保障各類計算機設備可以更為有效地實現信息的存儲。

以上便是大數據背景下計算機信息處理技術的核心內容，總得來說，針對核心內容的發展，現有的計算機信息處理技術無法為大數據時代進行全方位服務。因此，為了提升大數據技術的使用價值引領大數據技術的發展方向，創新和優化計算機信息處理核心技術，將會是今后的一項重要工作。

4 大數據背景下計算機信息處理技術的發展趨勢

4.1 使用分布式數據儲存技術

分布式數據儲存技術也被叫做行列整合式數據儲存技術，從目前的情況來看，此項技術以谷歌公司的GFS技術為代表。此項技術能夠以行與列的形式來對各種信息進行傳輸，不同圖像當中含有不同的元素信息，并單獨存在于系統之中，有不同的種類。通過大量的數據研究證明，將信息在行列中進行儲存時，數據信息在循環過程中具有更加顯著的優勢。行儲存需要花費更多的檢索時間，適合在數據信息量較大的信息存儲中進行使用，實現對計算機設備中磁盤空間的優化使用，讓計算機設備的存儲能力得到有效地增強[3]。

4.2 采用數據信息感應和獲取技術

數據感應技術，通常是指DEEP WEB數據感應技術，此項技術可以在互聯網環境中的深層空間內進行迅速感應。通過大量的數據信息來獲得所需要的內容，此項技術的優點是數據轉換速率非常優秀，數據感應技術的訪問形式與普通訪問技術相比具有十分顯著的優勢，其應用數據是采用期數，能夠讓數據信息實現高質量整合，在數據調整與抽樣調查過程中將會發揮十分重要的意義。

4.3 數據檢索技術

目前，谷歌工作的BIGTA BLE技術是最為先進的數據檢索技術。針對此項技術的使用主要體現在兩個方面。第一是此項檢索技術是能夠相互補充的，第二是此項檢索技術是局促性的。相互補充表能夠基于之前的檢索副本開展對相關數據信息的檢索，聚簇型是把全部的檢索內容基于存儲順序，在索引側開展數據檢索[4]。

5 結語

大數據時代的到來，讓不少行業產生新的變化，與之相對應的是必須要實現計算機信息處理技術的同步進步。當下，計算機信息處理技術仍然和大數據時代的整體要求存在差距，因此，基于差距探尋優化路徑，將會是大數據時代計算機信息處理技術進步的重要前提。