計算機軟件技術在大數據中的應用

吳晶

摘 要：隨著網絡的不斷普及，人們開始習慣使用網絡進行信息交流，網絡環境中出現了大量信息，這些信息同時帶來了海量的數據，繼而形成了大數據。大數據包含的信息數據大體分為兩類，即無價值信息數據與有價值信息數據，這兩類信息數據相互交織，數據內部相對比較混亂，要想成功利用大數據進行相關操作，就必須區分這兩類信息數據。但面對數量龐大的大數據內部信息數據，人工很難在短時間內完成區分工作，且容易出現錯誤，因此就需要使用計算機軟件技術給予支持與幫助。對此，本文將展開相關分析，對計算機軟件技術在大數據中的應用進行闡述。

關鍵詞：計算機軟件技術;大數據;信息數據

0 引言

在網絡環境中任何信息數據都可能具有自身的利用價值，但這種利用價值體現隱含性較強，如果無法對這些信息數據的所有特征進行識別、區分，就無法確認信息數據是否有利用價值。人工在能力上的局限性使得人工方式無法對大數據環境中的所有信息數據進行準確、全面、深入地分析，而計算機軟件技術能夠突破人工能力的局限性，實現信息數據分析，幫助人們對信息數據進行識別與區分，可見計算機軟件技術是大數據環境下應當被重視的一項技術，對此進行研究具有一定的現實意義。

1 大數據中常見的計算機軟件技術類型

目前常用于大數據中的計算機軟件技術有三類，即云儲存、信息安全、信息數據處理技術，下文將對各類技術的基本概念進行分析。

1.1 云儲存技術

大數據包含了網絡環境中的所有信息數據，但這些信息數據的分布與運作非常獨立，說明大數據環境中缺乏一個能有效集中信息數據，便于人們使用的一個元素，云儲存技術自開發以來，就成功地在大數據環境中充當了集中信息數據的“元素”。云儲存技術的基礎在于云平臺，用戶可以通過云平臺獲取使用云儲存軟件的權限，這樣只要將所有信息數據全部存入云儲存軟件中，就可以實現信息數據的集中。而在后續的應用中，使用者直接從云儲存軟件中對數據信息進行調度即可，可見云儲存技術是當前大數據應用中必不可少的一項技術。此外，云儲存技術在不斷的發展中出現了多種應用模式，其中最具代表性的就是分布式儲存模式。該模式主要由基礎層、接口層、訪問層組成，基礎層主要負責連接網絡環境內的所有計算機，將所有計算機的儲存資源集中，這樣就構建了一個云環境上的數據儲存庫（即云儲存基礎），這種模式對計算機的位置并沒有太高要求，計算機在網絡環境中可以任意分布，該模式也因此而得名;接口層主要負責提供接口支撐，如基礎層之所以能夠連接網絡環境內所有計算機，就依賴于接口層;訪問層是用戶通過接口層向基礎層發送訪問需求，如果需求通過，則用戶可以進入基礎層進行操作，如存放數據、調度數據等。

1.2 信息安全技術

無論是大數據還是相關計算機軟件技術，它們都是以網絡環境作為基礎的，因此網絡環境中存在的安全問題也可能對大數據與相關用戶造成威脅。如“黑客”一類的人可能利用網絡的開放性對用戶端的硬件漏洞、網絡通信協議進行攻擊，從中獲得一系列的非法權限，隨后進入大數據環境或控制相關軟件程序，最終大肆破壞、篡改、竊取信息數據，甚至假借用戶身份開展一些非法活動，這是任何網絡用戶都不樂于看見的現象，因此必須進行防護。在網絡安全問題防護層面上，可以采用相關計算機軟件技術實現防護目的，即信息安全技術，如網絡安全協議、攻擊實施技術、網絡防御技術、訪問控制技術等。這些技術在大數據環境中都非常有效，且可以結合應用，利用這些技術能夠對日新月異的網絡安全攻擊手段進行防護，甚至還能幫助用戶鎖定攻擊來源，全面治理此類問題，保障用戶自身權益的完整性。

1.3 信息數據處理技術

信息數據處理一直是大數據用戶的難題，原因在于人工的信息數據處理能力遠低于大數據信息數據處理需求，因此人們必須使用信息數據處理技術開展相關工作。目前，大數據環境中比較常見，且具有代表性的信息處理技術為神經網絡技術（Back Propagation，BP）。該項技術在信息數據處理能力上非常突出，可以將大數據中的所有信息數據視作一個神經元節點，對所有神經元節點進行深度分析，獲取信息數據的所有特征，對各節點代表的信息數據進行內涵定義，并將所有節點相互連接，獲取所有節點之間的關系、關聯度、發展走向等。因此，利用該項技術能夠有效突破人工能力局限性，幫助人工便捷地識別、區分、處理信息數據，加強大數據的利用率。此外，值得注意的是，信息數據處理技術具有獨立運作的特征，可以在完全沒有人工干預的情況下完成一系列處理工作，說明此類技術具有自身邏輯，這使得此類技術能夠作為其他技術的驅動核心來使用。如在信息安全技術應用中，該項技術之所以能夠幫助用戶鎖定攻擊來源，就是因為得到了信息數據處理技術的邏輯支撐，在邏輯支撐下會分析網絡攻擊的IP地址等信息，結合這些信息實現來源鎖定，可見信息數據處理技術在大數據中意義重大，應當對此保持關注。

2 計算機軟件技術在大數據中的應用

2.1 信息數據通信應用

應用計算機軟件技術可以在大數據中對信息數據通信過程進行數據分析、數據監控。在數據分析上，利用信息處理技術強大的數據分析能力可以對信息數據通信狀態、通信環境等進行數據分析。如用戶利用計算機及局域網可以實時接收網絡環境中不斷產生的新信息數據，這些數據會不斷地匯總到計算機中，被信息數據處理技術獲取，這樣信息數據處理技術可以全天候地對獲取的信息數據進行整體分析，對信息數據進行定義、識別，人工直接查閱結果即可。這種功能表現能夠準確地幫助人工掌握信息數據通信過程狀態，如果發現異常可以及時防控。在數據監控上，信息數據在通信過程中可能受外界因素（惡意攻擊等干擾因素）干擾出現通信質量差的問題，使得信息數據丟失或通信斷續，而通過信息數據處理技術，人工可以實時對通信過程中信息數據進行監控，若發現異常則查閱詳細數據，可知干擾來源，以便處理。此外，計算機軟件技術在大數據信息數據通信中的應用表現不止于此，還能做到自主學習、自動分類儲存等，這些應用表現均有利于對大數據的利用。

2.2 數據開發及管理應用

數據開發及管理通常是指人工對數據進行分析后，結合現實目標對數據的利用價值進行開發，隨之為了保障利用價值水平開展相關管理工作的行為。這種行為常見于大數據企業用戶處，即對于企業用戶而言，他們在現實發展中必須根據市場環境的發展趨勢、變化方向來調整自身。但市場環境的發展與變化是非常復雜，且沒有定式的，因此只根據少量數據來進行分析無法準確掌握市場發展與變化情況。這時企業用戶開始關注大數據，而大數據內量級龐大、關系復雜的信息數據使得企業用戶遭遇了人工能力局限性，數據開發及管理工作難以開展，很多企業就開始引入計算機軟件技術，如云儲存技術與信息處理技術，由此構建一個企業的大數據信息數據系統。該系統中，云儲存技術主要負責接受市場信息數據，并將這些信息數據全部集中后導入信息處理技術中，借助信息處理技術可對市場信息數據進行定義，并了解信息數據下市場的發展趨勢與變化，這樣企業就能準確把控市場動向，數據開發有了明確的方向。同時在管理工作中，利用大數據信息數據系統，企業可以隨時依照市場走勢來對自身進行調整管理，始終維護企業發展的準確性、正確性。此外，因為現代很多企業很早就開始使用計算機軟件技術來處理大數據信息數據，所以相關軟件技術被開發出了很多新的應用方式，例如某些企業經常使用信息處理技術分析龐大用戶群體的需求，這樣可以幫助企業對潛在用戶進行預測，還能幫助企業對網絡信息數據管理漏洞進行檢查，這樣一來，企業的發展動能將得到強有力支撐，可見計算機軟件技術具有較高的應用價值。

2.3 問題信息數據處理應用

任意網絡用戶在網絡環境中都會遇到一系列問題，而這些問題往往能夠通過大數據來解決，因此用戶可以使用計算機軟件技術來發揮大數據的功能，以便于解決問題。以普通用戶與企業用戶為例，普通用戶在使用網絡時經常會遇到網絡攻擊，而普通的殺毒軟件、防火墻等很難對所有網絡攻擊進行防護，尤其是面對新型攻擊手段。這時如果普通用戶利用計算機軟件技術將有關于網絡攻擊的信息數據構成大數據體，就能讓計算機在遭遇網絡攻擊時利用大數據對攻擊手段中的程序、代碼等進行分析、定義，由此起到全面防護的作用。企業用戶經常會遭遇工作中信息數據處理難題，如金融企業就會遇到業務用戶信用評估方法上的難題，人工面對復雜、數量龐大的用戶信用信息難以處理，而通過計算機軟件技術即可避免這一點，幫助企業用戶進行準確評估，幫助企業解決相關信息數據問題。

3 結語

綜上，本文對計算機軟件技術在大數據中的應用進行了分析，闡述了常見計算機軟件技術種類、計算機軟件技術在大數據中的應用表現。通過分析可知，目前常見的計算機軟件技術早已與大數據融合，在應用中各項軟件技術的功能能夠有效解決大數據帶來的難題，這些功能體現在應用中能夠起到提高信息數據利用率、開發信息數據利用價值等方面。

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