大数据时代背景下计算机软件技术的应用

文/关丽

1 大数据时代信息处理观念的变革

在大数据时代发展背景下，相较于传统的数据处理体系，计算机软件技术能有效提升数据分析和管控的效率，并且能从源头提升数据信息管控水平，实现数据管理工作的全面发展，为企业管理体系和战略结构的进步创设良好的平台。大数据时代背景下，因为数据较多就会导致数据信息资料数量也呈现出爆发的状态，借助计算机软件技术能对处理方式进行有效变革。

对于企业管理工作以及政府公共管理项目而言，有效的计算机软件技术就能减少数据杂乱造成的影响，为数据变革以及信息处理中的安全监管问题创设良好的体系，在满足信息数据关联性要求的同时，实现数据安全信息管理项目可持续发展。正是基于信息处理观念的变革，要有效建立完整的数据管控模式才能实现数据监管工作的协同进步。

2 大数据时代背景下计算机软件技术的类型

在大数据时代背景下，计算机软件技术呈现出多样化发展的趋势，不同的计算机软件技术类型能发挥其实际优势，从而维护大数据发展管理框架，建立更加完整的技术监督管理体系。

2.1 虚拟化技术

目前，虚拟化技术较为常见，能有效实现对资源信息和数据的灵活化管理，尤其是对管理过程中数据的收集和汇总过程，能建立虚拟信息监管模式，并且对部分资源予以优化处理，为信息处理工作效率的提高奠定基础，为客户提供了较大的便利，也能维护企业技术管理的基本水平，实现虚拟技术和计算技术的全方位融合。

较为常见的虚拟化技术应用方式中，完全虚拟化和半虚拟化的应用较为常见。

（1）主要是建立Linux内核架构，能在完成硬盘和网卡支持半虚拟化的基础上，实现性能的优化，并且，在实际应用过程中，需要建立I/O协议栈，并且KVM能有效对其进行整体重用，相应的用户在实际操作过程中利用驱动协议就能完成改进工作。

（2）CitritXenServe呈现的就是半虚拟化，属于裸金属架构，在Xen选择可维护协议栈后就能完成对应操作，并且在Xen维护的过程中无需进行I/O重写，就能完成domainO的切换，确保数据处理工序更加便利。

基于此，借助虚拟技术和计算机技术融合机制能建立更加完整的数据处理和控制模型，一定程度上提升工作过程的基本效率，建构更加科学权威的数据汇总模式。

2.2 云存储技术

在对大数据背景下计算机软件技术进行研究的过程中，云存储技术也非常关键，构建云存储系统时则要将不同的存储系统进行联合管理，并且保证存储相关性都能得到关注，从而建立相互配合和相互合作的运维监督机制。比如，在存储管理体系中，为了提升管理工作的智能化水平和自动化水平，就要对数据资源进行分类整理和监督管控，确保能发挥大数据技术的应用优势，在提升工作效率的基础上，实现成本投入项目的全面进步，维护工作效率体系的基础上避免成本浪费问题。

云存储体系中，分布式存储模式、数据存储模式、数据保护模式是关键要素，其中，分布式存储过程中能对分布式文件系统以及IPSAN数据同步逻辑，而在数据存储体系内，要尽量减少冗余数据对数据分析过程造成的影响，并且完成数据压缩和数据编码，提升数据保护体系内CDP和备份容灾等问题的处理能力。值得一提的是，在云存储体系内主要分为基础层、应用接口层、访问层以及云存储服务项目等，不同层级发挥不同的应用价值。

（1）基础层，能对数据技能型能够集权，并且能有效对分布式文件的协同处理工作予以协商。并且，在CDN发布系统和数据加密技术协同作用下，也能维护云存储的实际效率。

（2）应用接口层，对于存储结构最关键的就是建立云存储项目，并且能对远程数据备份进行应用管理。

综上所述，在云存储项目中，技术体系能够在提升信息处理效率的基础上合理性减少成本投入，并且也为资源体系的全面发展奠定基础。最关键的是，在云存储技术的指导下，能为信息共享和信息监管存储创设更加广阔的平台。

2.3 信息安全技术

在大数据时代背景下有效整合数据关联度非常关键，只有建立完整的数据分析和框架解读系统，才能提升数据管理流程的综合价值，基于此，建立科学化信息安全技术运行框架有非常重要的意义，是能维护数据系统管理和科学监督的关键，也是增加数据运行流动效率的重点。另外，在大数据平台中，网络体系开放性较为突出，为人们带来了便利却也对网络运行安全提出了更高的挑战，如何有效维护信息安全传递过程十分关键，需要引起技术监管部门和信息统筹控制人员的关注。值得一提的是，网络中的病毒、木马等都会影响数据的存储和数据分享安全性，这就需要建立完整的计算机软件应用技术模型夯实技术管理效率，维护存储工作和分析安全性。

3 大数据时代背景下计算机软件技术的应用

在对大数据背景下计算机软件类型进行分析的基础上，就要对其应用路径和应用要点予以判定，才能真正发挥技术的优势，选取适宜类型的计算机软件技术实现工作效率的全面提升，夯实企业数据管理基础，为企业数据化监管工作的全面进步。

3.1 应用在数据通信管理体系内

计算机软件技术能提升常规化工作效率，并且也能在行业数据通信管理项目中得到应用，尤其是预测分析过程。应用计算机软件技术融合大数据分析机制就能对客户行为予以分析，以此作为预测基础数据，建立完整的客户行为监管机制，从而减少客户流量的减少，为企业数据通信管理项目的全面进步创设良好的平台。另外，正是借助数据通信项目，能有效对客户行为和需求进行汇总管理，保证相应经济运营行为更加具有针对性，夯实客户管理工作的基础。

例如，我国通信市场中的三大通信行业就是借助计算机软件技术对客户的信息进行分析，从而对消费行为、消费需求以及消费数据等进行集中分析和判定，并且依据分析结果就能制定更加人性化的数据通信管控模式，为企业获取更大的经济效益奠定坚实基础。

3.2 应用在内部数据开发项目中

在利用计算机软件技术的过程中，不仅能有效实现市场的拓宽和管理，也能发挥数据的应用价值对企业进行日常经营管理工作的指导，将资料作为基础数据分析对象，并且全面分析企业人员流动和经营风险因素等，这种情况下就能完善内部数据开发流程，保证数据监督管理结构的综合效率。

3.2.1 落实抽样数据管理环节

主要是指在企业经营管理体系内，要将一些具有代表性研究意义的信息和数据作为基础样本，建立完整的分析体系，维护管理模式的综合价值。最关键的是，能搜集一些突出的信息数据，并且完成对应的信息分析工作。

3.2.2 实现数据开发

主要是借助计算机软件技术能对企业内部数据信息予以系统化研究管理，一定程度上提高客户对企业信息的了解程度，最大化满足数据信息合并以及数据信息综合选择的需求。

3.2.3 要建立数据通信和数据评定工作

之所以要在数据开发中应用计算机软件技术，就是为了借助创建的数据框架结构满足数据交换以及数据信息共享，确保能真正意义是实现企业经济效益和经营发展的协同进步。除此之外，借助计算机软件技术也能有效对数据进行评估和分析，最关键的就是要建立对比分析机制，从而深度了解信息发展机制。

4 结束语

总而言之，在对大数据背景下计算机软件技术进行研究的过程中，要充分发挥技术的优势，建立完整的数据管控模式，发挥其在不同项目中的应用优势，整合商业运营管理和个性化服务模式，确保能从根本上维护各个行业的资产优势，真正实现管理工作和管控模型的协同发展。