“大数据”下计算机信息处理技术探索

◆龙娟

“大数据”下计算机信息处理技术探索

◆龙娟

（贵州交通职业技术学院 贵州 551400）

在社会经济发展的推动下，信息技术不断优化和更新，大数据时代已经到来。互联网的飞速发展加快了信息传播的速度，信息的迅猛发展为计算机信息带来了新的挑战。通过在计算机信息特性的背景下相应关键技术的研究，实现了大容量存储和在各种平台上高效交换各种类型数据信息，打破时间和空间限制，突破并完善应用程序，使在中国主要产业的发展和竞争中的计算机信息处理技术持续发展。

大数据；计算机信息；处理技术

随着大数据的到来，计算机信息技术取得了突破性的创新，遍及各个领域，并为行业转型和发展提供了技术支持。面对大量的数据和信息，除了提供更快的信息处理速度之外，还对信息本身的安全性和信息资源的使用提出了更高的要求。在大数据中探索计算机信息处理技术的应用和创新已成为当今研究的热点。本文简要说明计算机信息处理的过程，包括信息处理与加工，信息采集，信息存储，信息数据安全技术等，并展望计算机信息处理技术的创新方向和发展前景。

1 大数据的定义及特点

大数据离我们并不遥远，简单来说，它实际上是数字存储，是日常生活和社会发展中的各种内容信息。大数据时代的主要特征是信息处理，并根据需要进行和分析提取。与原有的信息处理模式比，大数据信息处理速度是快速而有效的。大数据的到来，极大地刺激了中国经济和社会以及计算机信息处理技术的发展方向，它改变着我们的生活和生产，为我们带来了更大的便捷。其特点表现在三个方面。第一，大数据覆盖于人们日常生活的方方面面，日常生活的多样性要求大数据信息的复杂性，“杂”是大数据的特点，要应对一个全面的变革，掌握构成生活各个方面的信息类型的复杂性，须要求提升数据信息采集技术水平。第二，大数据信息量来源广，这势必导致数据多信息量大，“大”是大数据的特点，要确保大数据时代信息处理的顺畅，须保证足够的信息存储容量；第三，便捷是我们对现今社会的追求与服务的目标，信息化数据的处理不仅仅限于数据收集、存储，对其速度也提出了更高标准的要求，“快”也是大数据的特点，信息处理是大数据的最高优先级，存储的量并不能为信息处理带来帮助，运行的便捷性才是寻找方便的操作方式。

2 大数据背景下计算机信息处理技术

当前大数据时代下，对计算机信息处理技术要求更高。不断提升信息处理技术，才能应对大规模的数据。但计算机信息处理技术的前进并非在短时间内就能得到提升，需要一定时日才能完成。在现阶段，需要继续探索和研究最终促进计算机信息可持续发展的方法，大数据时代的计算机信息处理技术主要可以从以下几个方面来理解。

（1）数据的处理与加工

大数据时代，从人们的生活需求到社会生产，数据处理贯穿于各个领域，发挥着不可替代的作用。由于数据种类的复杂性，在对数据进行管理的过程中，数据量呈现爆炸性增长，使数据处理变得越加困难，我们想要在计算机信息化中取得更大的发展，需要解决由此带来的数据处理难题。维克托•迈尔•舍恩伯格教授在《大数据时代》中提出，我们处理数据的理念要完成三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。数据处理方法有很多，但总的处理流程可提炼为四步：采集，统计与分析，导入与预处理，数据挖掘，每一个步骤皆有其探索的空间。现在我们对于信息处理的要求不再满足于对数据的存储和检索的需求，而是在于要更加准确快速地处理信息。在信息处理中，获取信息的途径不是单一的，应对多种多样数据源，需要通过一定的技术手段，选择适当的、高效的方法，确保信息获取的更快速、更精确，如此才能提高保留率，获得更大的信息价值。

（2）信息采集技术

获取信息是数据处理的基础环节，数据采集技术的质量对数据信息的最终价值有着直接影响。信息采集是建构在网络信息挖掘的基础之上的，在快速准确地采集各种数据信息的同时，必须对其进行分类，处理和传输。对信息分类的不正确处理会大大降低资源的价值。数据处理中，根据处理业务的需要不同而有所区别，在对信息进行分类和调节时，需要进行清晰的划分，以使整个环节更加有条理和逻辑。并且应对数据的收集、存储、加工、分类、归并等进一步进行统一格式化处理，为后期大数据信息的标准化和分析处理提供基本保证。在数据采集中，必须保证信息准确、实时有效、来源可靠、成本较低、信息完整，因而需要不断优化和升级信息采集技术。现今数据采集技术可以有效地挖掘和分析各种数据源，通过结构化信息，使用数据库对数据进行维护和管理，让生产、交易、业务、个人等信息具有一定的操作规范，应用范围变得更加广泛，这也是对过去的突破以及未来发展的指向。

（3）信息存储技术

信息存储技术是计算机信息处理技术的核心之一，伴随着IT各行业的发展迅速成为热点。现代社会数字化的迅猛发展，数据信息存储量需求呈指数上涨，海量数据处理需求紧迫，单一节点存储无法应对数据管理的需要。过去信息存储空间很小，在19世纪50年代计算机技术刚诞生的初期，信息存储以千位字节计算。而在信息发展的现今数据存储开始变得有些不足，以腾讯为例，每日生产万亿消息，信息存储需求早已突破兆兆位计。为了完全存储采集的信息，满足生活、生产的需要，势必要提高数据存储的标准，因此改善信息存储空间成为信息处理技术的一个研究重点方向。评价存储技术的指标通常包括存储密度、存取时间、更新难易、可靠性、成本等。这些指标之间又是相互制衡的，几乎不能同时满足，对于磁储存储技术、缩微存储技术、光盘存储技术也各有特点。在未来，信息存储技术将打破界限，结合发展已经形成趋势。由磁储存储与光盘存储结合诞生的磁光存储技术，采用缩微片和光盘两种存储媒质形成的复核系统等，都能更好推动信息存储技术领域的发展。

（4）数据信息安全技术

近几年随着网络技术的不断发展，智能手机、PC、平板等已经成为人们生活、工作必不可少的工具。我们通过各种软件、APP等实现信息共享，不断产生大量的信息数据。据统计，2006年个人用户迈入TB时代，全球产生数据约180EB；2011年全球产生数据约1.8ZB；2020年全球数据约达到35.2ZB（1EB=260字节，1ZB=270字节）。如此庞大的数据量，为社会各行业的发展蕴含了巨大的发展动力，同时也引发我们思考数据的安全隐患。国家军事、电力、水利、政务、交通、银行、金融、医疗、互联网等重要机构存储着海量信息的保障，民众的证件号码、财产状况、家庭成员、联系方式、行踪轨迹等个人信息的维护，都是大数据信息处理的关键，是大数据信息安全的重要指标。网络流量增高的同时，数据信息安全的难度也在增大。目前信息安全的主要威胁来源于四个方面：计算机病毒破坏数据、盗取信息，甚至导致系统瘫痪；黑客攻击网络、电脑等存在的漏洞，获取单位资料、账号信息等；物理层次上因自然灾害、设备故障等导致的存储介质损坏；数据管理自身不完善而引发的问题。数据安全隐患可能带来巨大损失，我们可以从法律、管理、技术三大层面上寻求信息安全的维护方法。技术层面上，越来越多的应对和处理方法应运而生，通过对加密保护技术、文件访问控制技术、匿名化保护技术、可信计算技术等的探索，让信息安全得到相对保证。随着人们越来越关注数据信息的安全性，数据信息安全技术领域将越来越受到各个行业的重视。

3 大数据背景下计算机信息处理技术创新发展

（1）基础设施架构

传统的IT基础设施中，我们已经非常熟悉将非结构化数据转化为结构化数据，并使用关系型数据库对数据实施管理。因其大数据的杂、大、快的特点，使用传统方式转化的时效较低，我们需要更加高效的新型基础设施。这并非意味着舍弃原有基础设施，从经济成本、人力成本、技术成本等各方面考虑，基础设施建设应更加注重融合共存，在现有设施上寻求整合，基于多个服务器集群上搭建大数据平台，同时在硬件新材料、新器材上寻求突破。跨越单一储存功能实现与计算能力相结合的存储服务器，将软件硬件整合在一起而诞生的一体机硬件形态，采用高性能磁阵加高密度服务器阵列方式组建的硬件架构等的诞生……系列新技术新材料的诞生将为大数据基础架构提供更好支撑。

（2）大数据网络传输

计算机网络随着处理信息量的增多，应用程序规模不断增大，数据传输中经过的网络节点更多，对数据的传输效率、稳定性、安全性等的要求越来越高。大量数据在网络中传输，可能会因为拥塞导致数据队列延迟甚至重转，加大传输负载。要减少拥塞需要网络路径具有较好的多样性，实现将数据流量分散在不同的路径上进行处理。通过网络分割，将大数据流量与其他网络流量分离，单个应用程序对于流量的处理不会影响其他程序。由此，需要注意应用程序的同步性，保证作业在并行的同时不会存在太大的区别。

（3）云计算技术

云计算是时代发展提出的一种应用概念，使用户不受空间限制获取网络资源，为用户提供了一种全新的体验。云计算将大规模的数据处理任务分解，通过多部服务器计算处理后进行反馈，可在数秒之内处理数以亿计的信息，具有很强的虚拟化、灵活性、可扩展性等。近几年混合云逐渐成为云计算的发展重点，用户将数据存放在私有云中，有可以使用公有云的计算资源，采用混合云架构，将私有云和公有云进行混合、匹配，实现数据高效运算的同时又保证数据的安全稳定，达到降低成本的目的。

综上所述，计算机信息处理技术的发展是时代要求，已成为社会经济发展的重要因素，逐渐渗透到各个行业，对于我们的生活、生产等都存在着巨大的影响。要不断优化计算机信息处理技术，增加该技术的应用价值并满足最新的开发需求，为大数据时代的发展提供强力支持。

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[2]宫昌盛.大数据时代背景下计算机信息处理技术分析[J].信息记录材料，2021，22（01）：118-119.

[3]陈俊杰.大数据时代下计算机信息处理技术分析[J].信息记录材料，2020，21（12）：197-198.

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