大数据技术在计算机网络信息管理中的应用

承德石油高等专科学校计算机与信息工程系 张清涛

大数据这个概念的推广，始于2008 年白皮书《大数据计算：商务、科学和社会领域的革命性突破》的发表，自此研究人员及业界高管开始认识并正视这一概念，随后《Big Data：Science in the Petabyte Era》的发表，让这一概念传播开来[1]。在计算机网络信息管理领域，大数据技术得到了广泛的应用，使得网络安全系数有效提升，为信息产业的长效稳定发展提供了技术支持。

1 大数据技术概述

在大数据时代背景下，数据更新速度提升，数据信息呈现出多元化、海量化特征，数据信息获取渠道增加的同时成本降低，掌握海量数据信息，分析市场发展规律，能够为行业发展提供决策支持，基于这一战略意义，当前大数据技术被广泛应用于企业管理、教育培训、物流运输等领域。

从技术层面上分析，大数据中包含以下核心技术：（1）数据收集技术。借助管理系统、WEB 信息系统、物理信息系统、科学实验系统，可采集海量信息，为数据分析提供基础。（2）数据存取技术。采集到海量数据信息后，需进行储存，常采用的技术路线有大规模大结构化数据、半结构化和非结构化数据、结构化与非结构化混合数据这三类。（3）基础架构。基础架构可分为云存储、分布式文件存储两类。（4）数据处理技术。这项技术能够将不同结构形式的数据几何，集成、整合成一个新的数据集，为后续的数据分析、检索打下良好的基础。（5）统计分析技术。这项技术中包含特征检验、假设检验、关联分析、卡方分析、曲线分析、对照分析、逐级回归等多种数据分析方式。（6）数据挖掘技术。大数据中有着海量信息，并不是所有的信息都是你需要的，所以需要应用数据挖掘技术，寻求目标数据信息。（7）模型预测技术。基于数据分析、挖掘结果，构建预测模型及仿真模拟。（8）结果呈现。以标签云图、关系图的形式，可视化展现数据采集、处理、分析结果。

2 大数据技术在计算机网络信息管理中的应用分析

2.1 云计算技术的实践应用

在计算机网络信息管理中，应用云计算技术，需要网络计算模式和集中处理技术协调配合，联合构建数据模型，并集中处理数据信息，再将其迁移到云端，这样能够有效降低计算机系统的信息处理成本。借助云计算技术，技术服务软件能够在无线局域网中自动生成移动数据网格，形成闭环式信息反馈处理模型。应用这一技术时，首先应绘制标准的数据流图G=（V，E），然后再应用公式计算，生成一系列的组合及远程传输数据的隐形通道，设置出口节点，输出对应数据，处理数据流图的关键部位时，应用向图模式和配套公式完成运算和控制。在应用云计算技术进行数据信息的动态配置管理时，则需构建无向图模式，这样能够有效整合多元化数据，提升计算机系统的数据容载量，提升数据处理效率，实现资源共享。

2.2 数据备份技术的实践应用

在大数据时代，进行数据备份是确保信息安全的关键性策略，但是不少企业都忽视了这项工作的重要性，据调查统计，应用数据备份系统的企业不到20%，而同时应用数据备份系统、容灾系统的企业不到5%。在应用数据备份技术时，企业可以根据自身需求，从移动硬盘、U 盘、磁带这三种存储介质中选择一种，拷贝数据，分开存放，并且在存放地点配置计算机及远程通讯设备，如遇突发状况，立马启动数据备份系统，以防数据丢失。同时，企业管理系统应该和数据备份系统连接起来，这样数据损坏或丢失后，工作人员可以从备份数据库中，调取相应数据，确保企业管理运营活动能够尽快恢复，从而减小损失。同时，尽量做到异地存放，在存放地点配置完善的计算机装置与远程通讯装置，以便在发生突发状况时，快速启动数据备份系统，防止数据丢失。另外，还应将数据备份系统与企业管理系统予以有效连接，提升损坏数据的恢复效率，保证企业相关工作的有序进行。除此之外，还可以将数据信息用远程技术压缩处理，制作成光盘，单独存放管理，进一步提升企业信息的安全性。数据备份技术还有数据库动态追踪及监管功能，备份机上能够自动更新监控日志及备份磁盘，有效保护企业信息。

3 结语

所谓大数据，就是通过常用计算机软件实现高效信息处理、管理的巨量数据信息集合。数据是一种没有实际形态的东西，看不见也摸不着，但是作为一种信息载体，广泛分布在人们的日常生活及社会的生产活动中，在计算机网络信息管理中，可以利用大数据技术展开数据的收集、储存、分析、挖掘、应用，提高知识层次，充分发挥信息的利用价值[2]。