大數據下計算機信息處理技術探究

萬興忠

摘要：新時代社會整體經濟水平的增長，為計算機網絡技術的發展提供了良好的動力，并逐漸呈現出新的發展局面，尤其是在人們的日常生產以及生活過程中，出現了更多的計算機信息數據，目前全面上下已經全面進入大數據時代。面對海量數據的處理需求，傳統的計算機信息處理技術已經無法跟上節奏，因此，有必要結合大數據時代背景，探討計算機信息處理技術的未來發展方向，探尋今后發展過程中面臨的各項挑戰以及機遇，這對于我國計算機信息處理技術的整體發展具有借鑒意義。

關鍵詞：大數據時代;計算機信息處理技術;發展方向

前言：

大數據與信息技術的發展為人們的生活帶來便利，提高了人們的生活質量，但隨著大數據規模的不斷擴大，為信息快速處理帶來了一定壓力，若按照傳統計算機技術進行處理，技術人員難以利用有效信息處理技術，各種數據的整理、分析、存儲等工作無法得到保障，可能會發生部分信息公開事件，比如數據被劫持，數據被有心人銷毀等現象。通過總結上述目前信息處理技術中存在的潛在問題，可為后續計算機技術及其相關領域的優化及進步提供充足實例。對此，本文將以分析計算機技術的優勢與特點為切入點，通過對其應用特點及當前的應用優勢予以梳理總結，以此為基礎，提出計算機信息處理相關策略，旨在提升信息技術的創新性水平，既能適應時代發展，也能滿足人們在應用信息技術時所提出的信息安全性要求，促進計算機技術的更新與突破，使其更好地應用于各類行業，促進社會發展。

一、DEEPWEB數據感知與獲取技術

首先，大數據時代背景下，計算機的信息處理技術中，DEEPWEB數據感知與獲取技術是一種較為重要的問題。該項技術的特征在于有著較大規模的數據量信息，并且呈現出較為特殊的動態變化以及分布性和訪問方式。該項技術的主要用途是實現數據的充分利用，隨后針對海量數據中具有價值的部分進行高質量集成，實現對數據的抽取以及整合操作，該項技術能夠支撐數據的準確利用，有著重要研發意義。

二、分布式數據存儲

分布式數據存儲技術的使用，也是眼下大數據時代背景下，計算機處理技術的主要應用領域，該項技術的作用發揮建立在谷歌公司的GPS技術基礎之上，在許多大型互聯網企業都有著大量的應用。該項技術主要是使用列存儲概念。一般是以列為單位實施存儲，列存儲方式在數據壓縮方面的有著較好的優勢，能夠實現信息技術快速的循環，并且在實際應用中，關于海量數據的加載以及磁盤空間的高效利用都更勝一籌。

三、數據高效索引

數據的高效索引，同樣也是大數據時代下，計算機與信息處理技術中重要的研發領域。目前較為先進的索引技術，以谷歌公司的BIGTABLE技術為主，在實踐中的應用要點集中在以下兩點，首先是聚簇索引，在索引順序的指導下，全部數據結構進行存儲;其次是互補式聚簇索引。其主要是利用副本為索引列，來進行互為補充的索引表創建。并且在實際使用過程中，通常會和查詢結果估算配合使用，以達到最優的數據查詢結果。

四、基于大數據的信息挖掘計算機處理技術

針對信息數據的挖掘，也是大數據時代背景下，計算機信息處理技術的主要應用領域，主要是指針對網絡實施搜索，并進行實體關聯和分析。目前在互聯網信息搜索領域的熱議話題為排序學習算法，該種算法主要應用于大規模社會媒體信息量的短文本特征搜索，從而達到對數據信息良好的處理和分析，眼下關于排序學習算法的研究熱點集中在逐點、逐對和逐列三個領域。

五、遺傳算法和神經網絡

遺傳算法也同樣備受關注。遺傳算法的主要原理為仿照生物界的進化規律演化實現隨機化搜索，該方法應用過程中，想要實現尋優，則必須采用概率化方法，從而實現對搜索方向的自動調整。現階段遺傳算法表現出的應用相對較為普遍，主要集中在機器學習以及信號處理領域。模擬神經算法的主要原理是通過模擬動物運行神經。從而形成具體的網絡行為，該方法的特征在于能夠借助分布式并行實現信息處理。

六、數據采集技術

數據采集技術是“大數據”時代中的基本技術需求。傳統的數據處理需求中，數據采集并非簡單地數據收集，而是在采集過程中根據數據應用方向進行初步數據處理。如：在數據信息中根據一定條件進行相對應的篩選，排除無用信息，根據應用目的整理收集有效信息。可見，針對不同的大數據技術應用領域，這種初步數據處理與傳統數據處理不同，這就為數據采集第一步的信息處理工作優化指明方向。在之后的信息處理中，應實現對應性的數據信息處理，在一階段中，為準確性的信息數據處理，一般根據數據信息應用需求進行處理，分為在線處理模式及離線處理模式，因處理狀態不同，因此對處理工具的需求也有所差別。

七、運用分布式存儲技術

第一，分布式存儲技術可結合高速網絡資源或專線進行處理，使計算機信息處理技術作用更加明顯。分布式存儲技術可形成多個數據存儲庫，再經過整合、分析、歸納等合理處理，將搜集好的信息進行妥善管理;此外，分布式存儲技術還可采取完整的系統結構形式，對數據進行存儲，使各個數據系統協調發展，共同建設。第二，可使用多種服務器實現該技術，快速處理識別大數據中的各種類型數據，提升數據的整體處理效率，做好數據的統一與分類，提高數據處理的性能與技術，為計算機信息處理技術在使用中提供更多資源。

八、精神網絡算法

以邏輯性思維為實現原理，全體數據處理進程均位于云端。同時在信息整合處理水平上，較前有了天翻地覆的變化，其中在信息數據整合處理方面，不論是一般數據或是分布式儲存數據，其均能按照精神網絡編寫前所預先設置的智能化程序或某類認為設定的數據處理模式開展。數據的運算則是完全基于云端，信息在傳輸過程中，將同時執行數據運算進程。不同情況下的信息節點安排，也代表著不同的神經元網絡階段，在信息高效交互的進程中，將產生不同種類的信息交互數據，各數據間的連接權值有所差異，但依照程序員預先設定的數據處理邏輯，數據可被規模化，集成化的處理，也可保證數據信息在計算機的處理工作中遵循線性處理。

九、安全保障技術

保護信息數據的安全，保證用戶的隱私與權益，一直都是社會各界重點關注的問題，伴隨“大數據”時代的來臨，信息安全問題已逐漸凸顯，面對眾多有用、無用的各種大數據信息，一旦發生泄漏，很可能蘊含巨大安全隱患，影響用戶的生命、財產安全，不利于社會的穩定及和諧發展。在大數據時代背景下，為保證各項信息數據處于安全狀態，避免發生泄露、丟失、被盜現象，應加大安全保護力度。第一，在平時的生產生活中，相關技術人員應利用最新技術構建完善的計算機信息安全保護機制，保護相關信息的安全性，同時對硬件產品加大投入，做好重要數據的維護與檢測，避免其出現漏洞;第二，技術人員應根據實踐數據分析表面，加強風險防范代理服務器的作用，因此在網絡建設中企業應重視代理服務的建設，在內部網絡進入信息之前便設置風險信息識別，可對病毒及垃圾信息進行有效攔截，防止數據傳輸過程中產生各類安全問題;第三，在“大數據”時代，網絡開放性較高，各種數據種類繁多，為了保證計算機時刻保持運行安全，企業應重點培養專業人才，及時更新與維護計算機系統，保證數據信息的安全性，提高員工的防護意識與防護能力，防止發生各種安全問題。

結語：

綜上所述，希望根據通過對當前的大數據時代背景下的，計算機信息處理技術發展前景，以及計算機信息處理技術當中的主流處理技術進行分析，隨著大數據時代的不斷發展，以及計算機信息處理技術自身的的不斷革新，可以使二者之間的融合將會更加的深入，會共同推動社會的發展和進步。

參考文獻：

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