| 标题 | “大数据”时代的计算机信息处理分析 |
| 范文 | 徐炜 摘要：科技的不断进步推动了计算机技术的迅速发展，人们对于计算的及利用也变得更加普遍，计算机成了每个家庭都能够使用的一个平常物件。为人们的生产生活带来了极大的便利。计算机用户的猛烈增长带来的是海量的信息数据的产生，计算机对数据处理能力也在不断地更新进步以满足人们的需要，大数据时代已经来临。大数据时代下的计算机的信息处理能力遭到了前所未有的压力，如何更好地处理这些数据满足人们的需求，需要对计算机技术进行不断的革新。数据产生之后需要安全的存储，数据安全也成了计算机技术发展中的一个重难点问题。为了更好地实现大数据时代的计算机信息处理问题，本文对大数据和计算机技术进行了简单概括，并针对当前计算机技术的发展探讨了未来计算机信息处理技术的发展前景，希望能够帮助技术人员更好地研究计算机在大数据中的信息处理功能。 关键词：大数据;计算机;信息处理 中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2020）15-0065-02 随着社会经济和科技的不断进步，计算机在人们生活中的普及率大大提升，互聯网产生的数据也在以几何概率增长，计算机的信息处理工作中的重要目标就是实现这些数据的共享。数据信息总量的爆发式增长使计算机在进行信息处理的时候增加了不少的难度。当前计算机发展的重要内容便是研究如何对这些猛烈增长的信息数据进行高效的处理。用户想要对信息数据进行有效利用，就必须要依靠计算机对数据的有效处理，信息的处理都是依靠信息网络完成的，如果信息数据不能够及时地被进行处理被应用就会对网络环境造成一定的拥堵，从而造成网络瘫痪。因此需要不断创新计算机的信息处理技术以应对高速进发的数据。 1大数据的概念和特点 1.1大数据的概念 大数据并不是简单的大型数据，实际上是一个数据集，这个数据集是一般的计算机处理系统无法完成处理的。大数据的自身带有非常大的容量，增长的速度也非常快，内涵的信息非常复杂多样，通过对大数据的分析处理能够帮助人们找出某些规律，也就通过挖掘大数据中的有效信息帮助人们更好地实现实际工作。 1.2大数据的特点 大数据含有庞大的信息容量，信息量非常复杂多样。什么样的数量级才能够被称为大数据呢？一般来说突破1ZP的数量级才会被称为大数据，传统形式的存储方式无法适用与大数据的存储。大数据的数据信息增长速度非常快。在对大数据的信息进行存储的时候一般需要采用对信息流量的实时处理，为了实现大数据的高速传输需要使用专用的大数据处理器。大数据的结构复杂多样。大数据的信息类型并不是单一的不变的，而是具有多种类型的信息的统一集合，不仅包括文字图像等常见的信息类型，还有网页框架等等，信息类型的复杂多样导致在大数据的处理上存在较大的难度。 2大数据背景下计算机信息处理存在的问题 2.1信息安全面临威胁 网络信息技术在大数据时代成了一个较为常见的技术手段，很多普通人通过简单的学习都能够使用这项技术，海量数据的安全也因此面临着威胁，人们对与网络平台的安全性提出了更高的要求。在网络环境中人们通过网络进行任何行为都会在网上留下痕迹，这些痕迹就是数据信息。例如人们在网上购物的过程，浏览了哪些商品，对哪些商品比较感兴趣都是数据信息的组成，选中了自己心仪的商品，通过网上支付平台进行资金支付，这些信息都需要网络信息平台通过计算机技术对其进行保护。缺乏安全保护就会造成安全信息的泄露，从而影响到个人的资金财产安全，严重的还会造成人身安全影响。因此在网络技术的发展中需要建立有效的网络安全监督平台以保护人们的网络信息完全，让计算机信息技术能够在大数据的背景下被安全准确的使用。 2.2专业人才较为匮乏 大数据在网络信息技术中的出现以及运用使得大数据处理方面的人才紧缺，如何通过对大数据的有效处理分析得到我们想要的有益的内容成了人们对大数据关注的重点，重点是缺乏相关的技术型人才。专业人才在大数据网络信息技术中的使用能够推动大数据信息处理的高效性和安全性。大数据处理的专业人才需要做到对大数据进行专业的管理，保证数据信息的安全，同时能够充分利用网络信息技术对大数据进行高效处理分析，充分发挥数据网络资源。 3大数据时代背景下计算机信息处理的方式 3.1分布式存储技术的应用 分布式存储的方式在大数据处理中是十分重要的一项技术，在网络数据时代下的大数据具有海量内容和快速增长的特点，通过分布式存储能够实现对大数据的安全存储和高效处理。分布式存储不仅解决了传统的存储方式中存在的不足，并且对网络资源的利用也有了更好地改变。分布式存储主要通过高速的网络专线形成多个数据库对数据进行管理，通过这种存储方式在每个数据中都能够运用一个系统结构，采用了总分式管理逻辑之后有利于确定不同数据之间的逻辑关系，方便处理数据的统一分离。分布式存储之所以能够解决含量数据的存储问题是因为同时对多个服务器进行了使用，提高了整体存储的效率，避免了网络资源不足导致的存储失败问题。 3.2进行数据挖掘 目前对于大数据资源的利用还不够充分，主要是由于数据分析处理技术还不够完善。通过计算机对海量的数据进行有效信息的挖掘的过程实际上就是一个仿人工操作的一个过程，也是对人工智能技术的利用。大数据挖掘的人工智能技术是通过仿生学的原理，让计算机像人的大脑一样对数据进行快速处理分析，得到我们想要的信息。通过对数据进行统一的处理，根据计算机中的决策信息的指导，更好地实现对信息的挖掘。对大数据的挖掘主要有以下几种内容： （1）选取有效地数据资源。面对庞大的数据集，为了更好地处理各种信息数据需要对数据进行预处理，从而实现对数据资源的选取工作，为后期的数据挖掘打下基础。 （2）进行数据清理。预处理过后，选取的数据资源中包含了很多无效的数据资源，这些比较冗杂的数据和零散的数据容易对后期的数据分析产生误导，因此需要对这些数据进行清理和删除，留下有用的数据 （3）信息分析。通过人工智能的数据挖掘技术对数据进行有效分析 （4）数据分析评估。对挖掘出来的数据的有效性进行专业的评估，这个评估是通过专业的信息评估系统开展，通过评估能够更好地进行后期的数据挖掘工作。 人工智能技术在数据挖掘中使用的非常广泛，包括对数据的分析处理，能够通过人工智能对数据形成决策树以及神经网络的方式更加直观的展示数据，更加有效地进行数据的处理工作。数据挖掘技术有很多种，在大数据的背景下产生了很多应用于数据方面的技术分支，例如聚类技术就是进行数据挖掘分析的一种技术，在计算机信息处理中也是一项十分重要的技术。例如，通过聚类技术能夠将我们所需要的数据进行族群分类，将不同的信息分为不同的族群。其中常用的一种计算形式叫作k-means算法，这种算法在数据处理中能够确定族群的数量，处理的过程是通过生成族群中心然后通过计算源数据和族群中心的距离来实现对数据的信息处理。从数据源上对数据进行挖掘和处理能够有效地提高数据计算的准确性和有效陛。 3.3信息安全技术的运用 大数据时代下的信息安全是被人们广泛关注的一个话题，计算机技术如何实现对数据安全的有效处理是计算机发展中的重要内容。信息安全技术作为大数据时代背景下的一项新技术，主要内容就是进行信息保密处理，这项技术通常是对数据进行加密，对网络用户的身份进行认证的技术，还有隧道技术。通过各种安全技术的使用保障我们的数据信息安全，也保证了网络资源的安全运用，但是技术始终是存在缺陷的，没有十分完美滴水不漏的技术，数据信息的安全保障还需要随着时代的不断发展更好地实现技术的发展。大数据背景下实现网络信息安全应当重点构建网络信息安全系统，通过信息技术构建网络安全框架，加强网络运维部门的管理，加强网络安全监控部门的监控力度，通过网络安全框架更好地保障数据资源的安全，提高网络信息资源使用的安全性。数据加密技术是现在网络技术公司都会用到的一种维护网络数据安全的技术，通过将此技术和信息技术有效结合，通过使用不同类型的加密技术对信息资源进行加密，充分保障网络信息资源的有效陛和安全性。在进行加密技术的使用的过程中，需要用到不同的加密算法，根据加密项目的特点运用MD5算法对数据进行加密存储，这种算可以实现对视频以及文字等各种信息的加密。该算法具有非常强的功能，主要是一种不可逆的算法，普通可逆算法进行加密过后很容易通过逆向方式进行破解，不可逆的加密算法能够按照原有的数据添加和计算的方式通过不同的符号或者数字对网络资源进行有效统计，进一步提高了网络数据的安全性，同时也使得网络资源使用的有效性得到了全面的提升。该算法在实际应用中主要是通过用户进行登录凭证，算法对其的登录凭证进行加密，然后生成128字节的数据进行传输，通过将登录凭证和数据库中的密码进行对比完成对用户登录身份的确认。在这个传输的过程中加密算法始终会在接收的终端对数据进行保护，为秘钥提供强大的保护技术。 4结语 大数据发展的背景下，计算机网络技术在信息处理方面具有非常重要的作用。大数据具有信息量庞大并且复杂多变的特点，在进行处理的过程中需要运用到人工智能进行有效处理。在对数据进行处理的时候需要结合数据本身的特点进行整体的利用，推动网络信息技术的不断进步。面对大数据背景下数据爆发式增长的情况，我们应当加快计算机信息处理技术的研发，更好地运用计算机技术处理信息数据，另外还要加强数据处理方面专业人才的培养，以适应大数据背景下时代发展的需要。计算机技术在大数据处理中的运用方式主要有存储、处理和安全三个方面，不仅要加强对信息存储和处理分析技术的运用和研发，更要注重信息的安全，保障信息全有助于计算机处理分析的效率和质量。 |
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