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淺析大數據技術在網絡信息管理領域中的應用

2021-11-24 18:16:39雷曉姜雯馨郭心雨
商品與質量 2021年17期
關鍵詞:計算機網絡信息

雷曉 姜雯馨 郭心雨

華北理工大學管理學院 河北唐山 063000

如今,大數據技術有著非??捎^的發展前景,應用范圍也在不斷擴大,并逐漸演變為主流發展趨勢。計算機網絡信息系統可以應用大數據技術,深入分析事物的演化過程,進一步提高人們的工作與生活等方面的知識水平。本文全面探索大數據技術在計算機網絡信息管理中的應用,以期加快大數據技術的應用,提高計算機信息管理的水平,使計算機網絡信息管理系統與大數據技術得以完美融合。

1 大數據技術概述

大數據是由龐大的數據集組成的,需要具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的特殊的現代技術和新的處理模式來有效處理海量數據和多樣化的信息資產。大數據技術也就是大數據的應用技術,涵蓋著各類大數據平臺、大數據指數體系等大數據應用技術,包括海量并行處理(MPP)數據庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據庫、云計算平臺、互聯網和可擴展存儲系統。

近年來,大數據的應用實例層出不窮,蓬勃發展,包括大科學、傳感器網絡、交通、互聯網文件處理、基因組學、通信記錄明細、天文學、生物學、氣象、互聯網搜索引擎索引制作、社交網絡、病歷和大型電子商務等。大數據技術對社會帶來的影響十分巨大,已經占據了許多行業,在計算機網絡信息系統領域的應用中的作用更是前所未有的。

2 大數據技術在網絡信息管理中存在的問題

雖然大數據技術在分析某一方面的發展情況和趨勢走向發揮著及其重要的作用,但在大數據技術的具體應用過程中,仍存在著一些列亟待解決的難點,比如分析方向不準確以及數據分析困難等。

2.1 信息處理不規范問題

目前,在信息收集的過程中,計算機可能無法識別其后期的分析信息和處理信息工作進程,無法發現和挖掘信息的原始價值。此外,在計算機網絡信息處理的過程中,由于一些工作人員的疏忽,經常出現數據缺失的問題,很多領域產生的大量圖形數據和信息無法全部正式存儲在官方系統中。這就導致了信息在有需要時不能被順利調用,無法做到有效的共享,信息無法發揮其真正的價值。

2.2 計算機網絡信息處理技術的問題

對信息的準確分析和實際應用是大數據技術的研究重點,大數據對計算機網絡信息有較強的依賴性,并且對其管理能力有很高的的要求。但目前我國在計算機對原始信息初步采集和統計的過程中,部分計算機網絡信息處理中,由于計算機硬件的落后,信息處理的速度遠遠不能滿足時代的需要,工作人員不能準確高效地做出預判和應變,數據信息海量存儲的實現具有一定難度。再加上人們對于網絡的配置要求提高,可以看出現有計算機網絡信息處理技術無法滿足社會需求[1]。

3 大數據技術在網絡信息管理中的應用

3.1 云計算技術的實踐應用

云計算技術需要通過網絡計算模式及集中處理技術的支持在計算機信息系統中發揮作用,通過兩者的有效協調配合來建立一個可用的數據模型,之后對數據信息進行集中化的收集與處理,并將其遷移保存到網絡云端內,進而大幅度降低計算機信息系統的信息處理成本,對提高計算機網絡運行的性能有十分重要的作用?;谠朴嬎慵夹g,技術服務軟件可以利用無線局域網等產生相應的移動數據網格,從而形成較為完整的閉環式信息反饋處理模型[2]。

3.2 數據備份技術的實踐應用

在信息時代背景下,企業面臨著越來越復雜的發展挑戰,一個企業中所掌控信息和數據是極其重要的,直接影響著企業的未來走向。為此,企業應提高對信息保護與數據備份的重視,以多方面為出發點,做好信息和數據備份。為了加強對信息數據的保護,企業應構建較為完善的容災系統,拓展系統的容錯空間?;诖蠖鄶灯髽I不重視數據備份的背景,我國應加強數據備份技術的推廣,實現數據定期備份,加強企業的信息保護,全面控制備份的細節,保證網絡信息數據的安全。在數據備份方面,對數據信息進行選擇性篩選,實現分類保護和存儲,提高數據利用率。除此之外,企業可以根據實際需要選擇相應的數據存儲介質,比如移動硬盤、磁帶和U盤等。

3.3 實現信息安全發展的方向預測

隨著信息快速而迅猛的發展,網絡安全問題漸漸浮出水面,網絡入侵與網絡攻擊的現象時有發生[3]。傳統的網絡防御體系難以實現目標攻擊的準確把控,這就要求我們在出現安全風險的情況下,依靠大數據技術和大數據思維進行有效的風險預測[4]。入侵檢測技術可以應用于計算機網絡信息管理中,對存在安全風險的數據進行篩選并且監控計算機運行的功能,根據不同的信息管理方式,對存在安全隱患的數據進行過濾,對計算機運行進行監控,很大程度上提高了計算機網絡信息的可靠性、保密性、安全性以及防御能力。

4 結語

伴隨著社會不斷發展,大數據技術也在與時俱進,并且在計算機網絡信息管理中發揮著越來越重要的作用。今后企業可以更嫻熟地利用大數據技術展開對信息數據的收集、儲存、分析、挖掘、應用,進一步提升大數據技術與計算機網絡的融合度,充分發揮信息的利用價值,提高計算機信息管理的水平[5]。

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