| 标题 | 浅析“大数据”时代的计算机信息处理技术 |
| 范文 | 李欣 李微巍 [摘 要] 21世纪以来，计算机技术、网络技术、信息技术不断发展、完善，并在人们日常工作、生活中得到了十分广泛的应用，其颠覆了传统的生活方式，大大提高了工作效率。与此同时，人们接收到的信息量越来越多，数据存储需求不断增加，大数据技术应运而生。“大数据”时代下，计算机信息处理技术受到了高度重视，诸多研究学者纷纷对其进行了研究。本文主要对“大数据”时代下的计算机信息处理技术进行了分析，以供参考借鉴。 [关键词] 大数据时代；计算机信息处理技术；信息技术；计算机技术 doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2018. 17. 073 [中图分类号] TP3 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2018）17- 0185- 02 0 引 言 大数据，也被称为巨量资料，是在计算机技术、网络技术及信息技术迅速发展的背景下所产生的，大数据具有数据种类多、数据量大、数据处理快以及数据价值密度低等特点。计算机信息处理技术主要由数据输送、数据获取、数据处理以及数据分析四个部分组成，是计算机技术、网络技术、通信技术、微电子技术以及检索技术、数据库技术、信息系统有机结合的产物。在“大数据”时代背景下，计算机信息处理技术面临着新的问题，也迎来了新的发展机遇。 1 “大数据”时代计算机信息处理技术面临的问题 首先，信息安全问题。在“大數据”时代背景下，网络技术得到了广泛应用，信息安全已经成为一个不容忽视的问题。网络用户的逐渐增多，给网络安全管理增加了很大的难度。网络用户在应用网络技术的过程中，应具备良好的安全防范意识，学会辨别真假信息[1]。但目前，大多数网络用户并不注意信息安全问题或者是缺乏安全防范能力，导致一些不法分子借助钓鱼网站随意盗取用户信息，不仅导致网络安全问题，还会给网络用户带来一定的损失。 其次，缺乏专业人才。在“大数据”时代背景下，为保障网络信息安全，需要大量的专门人才。“大数据”时代也是知识经济时代，人才，尤其是技术型人才已经成为影响企业综合竞争力的主要因素。基于这样的原因，各行各业纷纷加大了对技术型人才的争抢，人才竞争逐渐白热化。但实际上，培养一名专业型、技术型人才，往往需要花费大量的物力、财力及时间，人才培养完全无法满足人才需求，从而导致专业人才缺乏的现象普遍存在。 2 “大数据”时代各级人才培训计划 2.1 培训目标 通过系统的信息化培训，使各级领导和职工提高对信息化的认识，更新观念，端正态度，积极参与和配合信息化建设工作。学习掌握信息系统的具体操作方法，尽快适应信息化管理方式，保证信息系统的平稳运行、使用。 2.2 培训内容 系统培训是系统实施的重要内容。根据对象不同，系统培训可分为对一般使用人员、公司领导、系统管理员和技术开发人员的培训。 （1）一般操作人员培训。现场操作使用培训，帮助操作人员能够正常使用系统。 （2）公司领导培训。为公司领导提供专门的培训服务，以节省领导的宝贵时间，并使领导能够正常使用系统。 （3）系统管理员培训。对系统管理员进行管理信息系统日常维护和系统管理方面的培训，包括WWW服务器、数据库服务器、用户及用户权限管理，各种系统界面管理以及系统参数配置管理等，使管理员最终能够正常维护并保障系统正常使用。 （4）技术开发人员培训。针对具有一定开发能力的信息技术研发中心技术人员进行培训和技术交底，使技术人员深入了解集成平台的底层技术，可以利用平台提供的配置工具进行系统局部修订或补充，还可以在平台基础上进行二次开发应用扩展，满足业务、管理不断发展变化的要求。 3 “大数据”时代计算机信息处理技术迎来的机遇 在“大数据”时代下，有价值的数据挖掘及应用，可以为推动经济发展提供有力支持。数据挖掘的原理是，充分分析每种数据，探索数据规律，数据挖掘主要分为数据准备、规律寻找以及规律表示三个阶段[2]。深入挖掘相关数据，可以为信息处理对策提供有效依据。但现阶段，数据准备阶段中出现了一定的问题，如信息寻找目标不明确、数据信息过于杂乱等，这均给数据准备阶段带来了诸多困难。事物型数据库是一种传统数据库，其具备数据登记、统计以及查找等层次较低、相对简单的功能。如果使用事物型数据库对大数据进行处理，则无法快速、准确地从大规模数据中找到所需要的信息，这便不利于规律的寻找及表达。 面对上述问题，需要采取计算机信息处理技术这一有效手段，准确分析大规模数据，找到人们以往难以发现的数据。如，在浏览器中查询某条信息的时候，只需要将关键词输入到浏览器搜索栏中去，浏览器便可以对其进行自动搜索，甚至只需输入关键词首字母，便能自动弹出相关词汇。究其原因在于，浏览器记录了用户的搜索轨迹，进行数据挖掘分析，充分总结了用户搜索的共性，从而实现了搜索速度的提升，这对于提高浏览器的声誉及知名度，也有着十分重要的意义。 4 “大数据”时代数据的存储 随着信息化应用的普及与深入，尤其是图形文件数量的不断增长。存储解决方案主要有直连式存储（DAS）、存储区域网络（SAN）、网络接入存储（NAS）等几种方案。 直连式存储（Direct-Attached Storage，简称DAS）依赖服务器主机操作系统进行数据的IO读写和存储维护管理，数据备份和恢复要求占用服务器主机资源（包括CPU、系统IO等），数据流需要回流主机再到服务器连接着的磁带机（库），数据备份通常占用服务器主机资源20%-30%，直连式存储与服务器主机之间的连接通道通常采用SCSI连接，带宽为10MB/s、20MB/s、40MB/s、80MB/s等，随着服务器CPU的处理能力越来越强，存储硬盘空间越来越大，阵列的硬盘数量越来越多，SCSI通道将会成为IO瓶颈；服务器主机SCSI ID的资源有限，能够建立的SCSI通道连接有限。 存储区域网络（Storage Area Network，简称SAN）采用光纤通道（Fibre Channel）技术，通过光纤通道交换机连接存储阵列和服务器主机，建立专用于数据存储的区域网络。SAN经过十多年的发展，已经相当成熟，成为业界的事实标准（但各个厂商的光纤交换技术不完全相同，其服务器和SAN存储有兼容性的要求）。SAN存储采用的带宽从100MB/s、200MB/s，发展到目前的1Gbps、2Gbps。 网络接入存储（Network-Attached Storage，简称NAS）采用网络（TCP/IP、ATM、FDDI）技术，通过网络交换机连接存储系统和服务器主机，建立专用于数据存储的存储私网。 NAS几乎包含了磁盘阵列的所有优点，可以将设备通過标准的网络拓扑结构连接，摆脱了服务器和异构化构架的桎梏。在企业数据量迅速膨胀时，SAN、大型磁带库、磁盘柜等产品虽然都是很好的存储解决方案，但由于价格高、操作复杂，资金和技术实力有限的中小企业难以接受。NAS正好满足了这种需求，在满足存储和扩展空间的同时，还具有很高的性价比。因此，无论是适用性还是性价比，NAS都是中小企业的最佳选择 5 “大数据”时代计算机信息处理技术的优化创新 大数据具有数据容量大、结构复杂的特点。相比于传统数据形式，大数据可以连接多种数据，形成一个相互关联的、相对稳定的数据结构。正是因为大数据的这些特点，使得计算机信息处理技术无法有效处理这些数据。现阶段来说，计算机是以硬件为基础，其具有一定的局限性，从而影响着网络性能的充分发挥[3]。为更好地适应“大数据”时代下逐渐提高的网络需求，必须不断优化计算机结构，并积极探索新的信息。要想推动网络技术的迅速发展，应构建开放式的网络传输框架，将计算机硬件与网络信息彻底分开，然后定义网络框架，进一步推动网络软件、网络技术的优化发展。 随着科学技术的不断进步，我们已经进入“大数据”时代，“大数据”时代背景下，网络技术、计算机技术有机融合，形成了计算机网络框架，从而推动着大数据技术的持续发展。同时，这种计算机网络框架还可以优化传统网络技术、计算机技术，有利于促进计算机信息处理技术的不断创新、完善。此外，在“大数据”时代下，计算机信息处理技术的研发与应用也摆脱了单一形式的限制，通过联合网络技术，便可以不断对计算机信息处理技术进行创新。 6 结 语 综上所述，“大数据”时代背景下，计算机信息处理技术面临着信息安全以及缺乏专业人才等问题，但同时也迎来了新的发展机遇。依托大数据技术，对计算机信息处理技术进行优化与创新，促进计算机信息处理技术的不断完善，对于推动我国现代化建设，有着十分重要的意义。 主要参考文献 [1]黄寅.基于“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的思考[J].信息记录材料，2018，19（2）：143-144. [2]陈晓燕.探究大数据时代计算机信息处理技术的发展方向[J].电子制作，2017（8）：43. [3]郑鑫淼.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].科技创新导报，2016，13（17）：72-73. |
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