“大數據”時代的計算機信息處理分析

徐煒

摘要：科技的不斷進步推動了計算機技術的迅速發展，人們對于計算的及利用也變得更加普遍，計算機成了每個家庭都能夠使用的一個平常物件。為人們的生產生活帶來了極大的便利。計算機用戶的猛烈增長帶來的是海量的信息數據的產生，計算機對數據處理能力也在不斷地更新進步以滿足人們的需要，大數據時代已經來臨。大數據時代下的計算機的信息處理能力遭到了前所未有的壓力，如何更好地處理這些數據滿足人們的需求，需要對計算機技術進行不斷的革新。數據產生之后需要安全的存儲，數據安全也成了計算機技術發展中的一個重難點問題。為了更好地實現大數據時代的計算機信息處理問題，本文對大數據和計算機技術進行了簡單概括，并針對當前計算機技術的發展探討了未來計算機信息處理技術的發展前景，希望能夠幫助技術人員更好地研究計算機在大數據中的信息處理功能。

關鍵詞：大數據;計算機;信息處理

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）15-0065-02

隨著社會經濟和科技的不斷進步，計算機在人們生活中的普及率大大提升，互聯網產生的數據也在以幾何概率增長，計算機的信息處理工作中的重要目標就是實現這些數據的共享。數據信息總量的爆發式增長使計算機在進行信息處理的時候增加了不少的難度。當前計算機發展的重要內容便是研究如何對這些猛烈增長的信息數據進行高效的處理。用戶想要對信息數據進行有效利用，就必須要依靠計算機對數據的有效處理，信息的處理都是依靠信息網絡完成的，如果信息數據不能夠及時地被進行處理被應用就會對網絡環境造成一定的擁堵，從而造成網絡癱瘓。因此需要不斷創新計算機的信息處理技術以應對高速進發的數據。

1大數據的概念和特點

1.1大數據的概念

大數據并不是簡單的大型數據，實際上是一個數據集，這個數據集是一般的計算機處理系統無法完成處理的。大數據的自身帶有非常大的容量，增長的速度也非?？欤瑑群男畔⒎浅碗s多樣，通過對大數據的分析處理能夠幫助人們找出某些規律，也就通過挖掘大數據中的有效信息幫助人們更好地實現實際工作。

1.2大數據的特點

大數據含有龐大的信息容量，信息量非常復雜多樣。什么樣的數量級才能夠被稱為大數據呢？一般來說突破1ZP的數量級才會被稱為大數據，傳統形式的存儲方式無法適用與大數據的存儲。大數據的數據信息增長速度非?？?。在對大數據的信息進行存儲的時候一般需要采用對信息流量的實時處理，為了實現大數據的高速傳輸需要使用專用的大數據處理器。大數據的結構復雜多樣。大數據的信息類型并不是單一的不變的，而是具有多種類型的信息的統一集合，不僅包括文字圖像等常見的信息類型，還有網頁框架等等，信息類型的復雜多樣導致在大數據的處理上存在較大的難度。

2大數據背景下計算機信息處理存在的問題

2.1信息安全面臨威脅

網絡信息技術在大數據時代成了一個較為常見的技術手段，很多普通人通過簡單的學習都能夠使用這項技術，海量數據的安全也因此面臨著威脅，人們對與網絡平臺的安全性提出了更高的要求。在網絡環境中人們通過網絡進行任何行為都會在網上留下痕跡，這些痕跡就是數據信息。例如人們在網上購物的過程，瀏覽了哪些商品，對哪些商品比較感興趣都是數據信息的組成，選中了自己心儀的商品，通過網上支付平臺進行資金支付，這些信息都需要網絡信息平臺通過計算機技術對其進行保護。缺乏安全保護就會造成安全信息的泄露，從而影響到個人的資金財產安全，嚴重的還會造成人身安全影響。因此在網絡技術的發展中需要建立有效的網絡安全監督平臺以保護人們的網絡信息完全，讓計算機信息技術能夠在大數據的背景下被安全準確的使用。

2.2專業人才較為匱乏

大數據在網絡信息技術中的出現以及運用使得大數據處理方面的人才緊缺，如何通過對大數據的有效處理分析得到我們想要的有益的內容成了人們對大數據關注的重點，重點是缺乏相關的技術型人才。專業人才在大數據網絡信息技術中的使用能夠推動大數據信息處理的高效性和安全性。大數據處理的專業人才需要做到對大數據進行專業的管理，保證數據信息的安全，同時能夠充分利用網絡信息技術對大數據進行高效處理分析，充分發揮數據網絡資源。

3大數據時代背景下計算機信息處理的方式

3.1分布式存儲技術的應用

分布式存儲的方式在大數據處理中是十分重要的一項技術，在網絡數據時代下的大數據具有海量內容和快速增長的特點，通過分布式存儲能夠實現對大數據的安全存儲和高效處理。分布式存儲不僅解決了傳統的存儲方式中存在的不足，并且對網絡資源的利用也有了更好地改變。分布式存儲主要通過高速的網絡專線形成多個數據庫對數據進行管理，通過這種存儲方式在每個數據中都能夠運用一個系統結構，采用了總分式管理邏輯之后有利于確定不同數據之間的邏輯關系，方便處理數據的統一分離。分布式存儲之所以能夠解決含量數據的存儲問題是因為同時對多個服務器進行了使用，提高了整體存儲的效率，避免了網絡資源不足導致的存儲失敗問題。

3.2進行數據挖掘

目前對于大數據資源的利用還不夠充分，主要是由于數據分析處理技術還不夠完善。通過計算機對海量的數據進行有效信息的挖掘的過程實際上就是一個仿人工操作的一個過程，也是對人工智能技術的利用。大數據挖掘的人工智能技術是通過仿生學的原理，讓計算機像人的大腦一樣對數據進行快速處理分析，得到我們想要的信息。通過對數據進行統一的處理，根據計算機中的決策信息的指導，更好地實現對信息的挖掘。對大數據的挖掘主要有以下幾種內容：

（1）選取有效地數據資源。面對龐大的數據集，為了更好地處理各種信息數據需要對數據進行預處理，從而實現對數據資源的選取工作，為后期的數據挖掘打下基礎。

（2）進行數據清理。預處理過后，選取的數據資源中包含了很多無效的數據資源，這些比較冗雜的數據和零散的數據容易對后期的數據分析產生誤導，因此需要對這些數據進行清理和刪除，留下有用的數據

（3）信息分析。通過人工智能的數據挖掘技術對數據進行有效分析

（4）數據分析評估。對挖掘出來的數據的有效性進行專業的評估，這個評估是通過專業的信息評估系統開展，通過評估能夠更好地進行后期的數據挖掘工作。

人工智能技術在數據挖掘中使用的非常廣泛，包括對數據的分析處理，能夠通過人工智能對數據形成決策樹以及神經網絡的方式更加直觀的展示數據，更加有效地進行數據的處理工作。數據挖掘技術有很多種，在大數據的背景下產生了很多應用于數據方面的技術分支，例如聚類技術就是進行數據挖掘分析的一種技術，在計算機信息處理中也是一項十分重要的技術。例如，通過聚類技術能夠將我們所需要的數據進行族群分類，將不同的信息分為不同的族群。其中常用的一種計算形式叫作k-means算法，這種算法在數據處理中能夠確定族群的數量，處理的過程是通過生成族群中心然后通過計算源數據和族群中心的距離來實現對數據的信息處理。從數據源上對數據進行挖掘和處理能夠有效地提高數據計算的準確性和有效陛。

3.3信息安全技術的運用

大數據時代下的信息安全是被人們廣泛關注的一個話題，計算機技術如何實現對數據安全的有效處理是計算機發展中的重要內容。信息安全技術作為大數據時代背景下的一項新技術，主要內容就是進行信息保密處理，這項技術通常是對數據進行加密，對網絡用戶的身份進行認證的技術，還有隧道技術。通過各種安全技術的使用保障我們的數據信息安全，也保證了網絡資源的安全運用，但是技術始終是存在缺陷的，沒有十分完美滴水不漏的技術，數據信息的安全保障還需要隨著時代的不斷發展更好地實現技術的發展。大數據背景下實現網絡信息安全應當重點構建網絡信息安全系統，通過信息技術構建網絡安全框架，加強網絡運維部門的管理，加強網絡安全監控部門的監控力度，通過網絡安全框架更好地保障數據資源的安全，提高網絡信息資源使用的安全性。數據加密技術是現在網絡技術公司都會用到的一種維護網絡數據安全的技術，通過將此技術和信息技術有效結合，通過使用不同類型的加密技術對信息資源進行加密，充分保障網絡信息資源的有效陛和安全性。在進行加密技術的使用的過程中，需要用到不同的加密算法，根據加密項目的特點運用MD5算法對數據進行加密存儲，這種算可以實現對視頻以及文字等各種信息的加密。該算法具有非常強的功能，主要是一種不可逆的算法，普通可逆算法進行加密過后很容易通過逆向方式進行破解，不可逆的加密算法能夠按照原有的數據添加和計算的方式通過不同的符號或者數字對網絡資源進行有效統計，進一步提高了網絡數據的安全性，同時也使得網絡資源使用的有效性得到了全面的提升。該算法在實際應用中主要是通過用戶進行登錄憑證，算法對其的登錄憑證進行加密，然后生成128字節的數據進行傳輸，通過將登錄憑證和數據庫中的密碼進行對比完成對用戶登錄身份的確認。在這個傳輸的過程中加密算法始終會在接收的終端對數據進行保護，為秘鑰提供強大的保護技術。

4結語

大數據發展的背景下，計算機網絡技術在信息處理方面具有非常重要的作用。大數據具有信息量龐大并且復雜多變的特點，在進行處理的過程中需要運用到人工智能進行有效處理。在對數據進行處理的時候需要結合數據本身的特點進行整體的利用，推動網絡信息技術的不斷進步。面對大數據背景下數據爆發式增長的情況，我們應當加快計算機信息處理技術的研發，更好地運用計算機技術處理信息數據，另外還要加強數據處理方面專業人才的培養，以適應大數據背景下時代發展的需要。計算機技術在大數據處理中的運用方式主要有存儲、處理和安全三個方面，不僅要加強對信息存儲和處理分析技術的運用和研發，更要注重信息的安全，保障信息全有助于計算機處理分析的效率和質量。