大数据时代的计算机信息处理技术解析

2023-02-28

伴随数据时代的到来, 数据信息的处理和交换成为当前人们生活生产的重要活动。在大数据时代下, 网络信息数据的处理主要是通过电子计算机系统及其现代通信技术手段, 从信息的获取、传递、存储、处理、分配等环节来实现对信息的有效应用。受大数据时代下信息技术进步的影响, 传统数据信息的处理得到了进一步简化, 同时, 计算机信息处理技术的强化能够将人们从繁琐的劳动中解放出来, 提升社会生产成效, 减少企业生产不必要的费用。为此, 文章结合大数据发展背景具体探讨计算机信息处理技术。

一、大数据时代概述

(一) 内涵

大数据是计算机技术发展到一定程度的必然产物, 是信息行业第三次技术革新的体现。大数据时代的到来对人们生活生产产生了深刻的影响, 同时, 在大数据时代下, 计算机网络消费和网民之间的距离也被打破, 数据信息的获取变得更加便捷。当前, 各个机构和各个行业人员对大数据的定义不同, 但是从总体上来看, 大数据时代的重要特点是对数据信息处理方式提出了更高的要求。

(二) 特点

大数据和以往数据形式内涵相比拥有自身独特的特点, 这些特点主要表现在以下几个方面:第一, 数据信息量庞大。在大数据时代下, 需要被处理的计算机信息数据量十分巨大, 且随着社会发展数据信息处理将会变得更加复杂。第二, 数据信息处理快速化。在高速化信息处理技术的支持下, 大量数据信息能够在规定的时间内得到有效运算和处理。第三, 数据信息类型多样化。

在大数据时代下, 数据信息的类型不再是单一的数字文本图表, 而是更加侧重于声音、图像、文字等多种形式结合的数据形式。第四, 数据信息处理复杂化。针对大数据时代下数据数量类型繁杂, 数据信息处理也变得更加繁杂, 在实际应用中, 需要根据不同大数据类型来选择有针对的数据信息处理方式。

二、大数据时代的计算机信息处理关键环节

(一) 信息的收集加工和传输

大数据时代下计算机信息处理技术的应用基础是对互联网中各类信息的收集处理加工和存储。其中, 数据信息的收集主要是指对目标数据源的实时监控, 并从大量数据信息中提取出所需要的数据信息, 将提取出来的信息存储到相应的系统中进行动态监控。数据信息的加工和处理主要是根据数据信息本身的特点来对大量数据进行分类存储。数据信息的传输主要是指应用相应的技术方式, 根据用户需要将其所需要的数据信息发送到各自的终端, 在真正意义上实现对数据信息的有效利用。

(二) 数据信息的存储

在大数据时代下, 互联网中的数据信息类型更加多样, 在多样化的数据信息中包含大量的虚拟化信息, 且这种虚拟化数据信息呈现出不断扩大发展的趋势, 由此对数据信息的存储技术提出了更高的要求。当前大数据信息存储主要是通过相应的手段将收集到的数据信息存储到相应的数据库中, 之后, 根据用户的需要来为其提供目标数据。数据信息的安全处理。

在大数据环境下, 数据信息的应用会受到网络不安全因素影响, 因此, 为了保证大数据时代下所有信息处于安全的环境, 需要相关人员从以下几个方面确保数据信息的安全:第一, 打造完善的计算机数据信息安全管理体系。为了实现对计算机数据信息的有效管理应用, 需要相关部门不断挖掘培养数据信息处理人才, 打造完善的计算机数据信息安全管理体系。第二, 加大对大数据时代下信息安全技术产品的投入。从发展实际情况来看, 传统的数据信息技术产品已经不能完全解决当前大数据时代下数据信息所面临的安全隐患, 为此, 相关人员需要结合实际加大对相关数据安全技术产品的投入力度, 调动一切积极因素发展新型数据信息安全处理技术。第三, 加大对关键数据信息的处理检测深度。大数据时代下的数据信息量庞大, 想要实现对每个数据信息的有效检测十分困难, 为此需要相关人员加强对重要数据信息的检测力度。

三、大数据时代下计算机信息处理技术的应用

(一) 数据感知技术和数据获取技术

在大数据时代下, 数据信息的采集技术变得更加重要, 数据信息采集技术的应用关键是实现对大量数据信息的有效采集和整理, 通过对数据信息的有效整理来实现对各类信息的有针对应用。从当前的技术发展情况来看, DeepWeb技术是一种网络深层空间综合利用技术, 通过应用这种技术形式能够实现对大规模、分布广泛数据信息的有效收集, 并在使用中实现对数据信息的综合应用。

(二) 分布式数据存储技术

分布式数据处理存储技术是由谷歌公司提出的一种数据信息处理技术, 其中最具代表性的技术是GFS技术。从发展实际情况来看, GFS技术在百度、IBM等数据公司中得到了广泛的应用。GFS技术主要是利用存储管理理念, 结合实际存储以列为单位的数据, 并对这些数据信息进行压缩处理, 有效缩短数据信息的查询和处理时间, 提高计算机系统磁盘利用效率。

(三) 数据信息高效索引技术

在大数据时代下, 计算机信息处理领域常用的数据高效索引技术是谷歌公司提出的网络数据索引技术。网络数据索引技术主要是通过聚簇、互补的方式来实现对数据信息的动态化索引。其中, 聚簇索引是按照一定索引顺序来存储各类数据信息。互补聚簇索引是以多种副本为基本索引形式, 通过互补的形式的进行索引。

(四) 基于数据信息内容的数据挖掘技术

基于数据信息内容的数据挖掘技术主要包含网络信息搜索技术和实体关联技术两种, 现阶段, 大数据信息搜索技术主要应用的是排序学习算法。通过该算法的应用能够实现对各类数据信息的有效排列操作, 满足各个平台对数据信息的处理、使用需求。

(五) ALE-Idoc数据接口技术

ALE-Idoc数据接口技术主要是指应用分布集成式系统来作为整个数据发展支撑, 在应用这项技术的情况下能够实现分布集成式数据系统各环节操作的有效沟通, 加强各个系统之间的联系。ALE-Idoc数据接口技术通过ALE处理能够实现异步传输操作或者同步传输操作, 从而实现对分布式数据信息的集中化操作处理。在整个系统操作中, 通过SAP集成数据库的应用能够实现对各类数据信息的集成处理, 经过处理之后的数据格式是Idoc格式, 通过这种方式能够提升数据信息的有效性、集成性、通用性。

四、大数据时代下计算机信息处理技术发展面临的机遇和挑战

大数据时代的到来为计算机信息处理技术的应用带来了挑战, 同时基于数据处理需求, 使得人们加快了对计算机信息处理技术的进一步研发, 为计算机信息处理技术应用带来了新的机遇。但是受气温、软件、系统自身特点的影响, 大数据时代下, 计算机信息处理技术应用仍然会面临来自网络的恶意病毒攻击, 同时受数据信息系统结构复杂的影响, 在数据信息存储和使用的过程中由于涉及到的环节较多, 很容易出现数据信息泄露问题。针对这个问题, 需要相关人员加强对大数据时代下计算机信息处理安全问题的考虑, 和实际选择适合的计算机信息处理技术, 加大对信息处理计算机安全技术的研发和创新。

在未来大数据时代下, 计算机处理技术在互联网的依托下将会朝着更长远的方向发展。首先, 计算机处理技术将会朝着云计算方向发展。云计算技术是在大数据时代下出现的一种新兴数据处理技术, 通过这类技术的应用能够将数据处理过程中的硬件设施和存储空间有效分离, 在不依赖硬件设施的情况下, 实现对各类数据信息的有效保存。其次, 计算机信息处理技术中的传输方式将会朝着更开放更多元的方向发展。最后, 计算机硬件技术也会得到进一步革新, 实现硬件设施和网络系统的有效结合, 减少硬件设备对大数据时代下计算机数据信息处理的限制。

五、结束语

综上所述, 在大数据时代下, 人们对计算机信息处理技术提出了更高的发展要求, 为了能够满足人们这一要求, 需要相关人员加强对计算机信息处理技术及其硬件设备的不断优化和更新, 提升计算机信息处理成效, 减少计算机信息应用安全隐患。从当前发展实际情况来看, 大数据时代下的计算机处理技术得到了广泛的应用, 并取得了良好的成果, 但是受网络系统自身因素的影响, 计算机处理技术应用仍然存在一些安全问题, 在未来发展需要相关人员结合实际应用更加先进的技术来确保计算机处理技术的应用安全, 从而使得计算机网络更好地服务社会, 推动社会进步。

摘要：大数据时代的到来不仅对人们的生活生产产生了深刻的影响, 而且也对计算机信息处理技术的应用产生了深刻的影响。为此, 文章在阐述大数据内涵及其特点的基础上, 分析大数据下计算机信息处理技术关键环节, 并结合实际具体探究大数据时代下计算机信息处理技术。

关键词：大数据时代,计算机信息,处理技术