大数据背景下计算机信息处理技术的探讨

宋勇建

(青岛科技大学高密校区 山东 青岛 261500)

1 引言

随着全球经济和科学技术的飞速发展，信息技术、互联网技术的发展也极为快速，其推动了数据走向大数据的时代。当前，我国已经正式迈入了大数据时代，以信息技术为代表的先进技术对人们的生活、工作、学习等方面产生了深刻的影响。因此，认识大数据和大数据背景下的一些常见计算机信息处理技术，不断提高计算机信息处理技术水平，便成为诸多技术人员研究的课题。

2 大数据概述

2.1 大数据的概念

所谓大数据，一般是指互联网企业在日常生产运营活动中所形成并保存的用户互联网行为信息。一般来说，这些信息总量非常庞大，虽然学术界尚未针对大数据的最低数据量进行定义，但是对于现代互联网企业来说，只有数据总量在10 TB以上时，才能被称之为大数据。当前，国内市场中所销售的计算机软件，仍然不能在短期内对大数据开展收集、处理、传输[1]。

2.2 大数据的特点

实际上，我国进入大数据时代的时间并不是很长，但是却出现了十分显著的特点，可以归纳为以下几点：第一，数据量巨大，这是基于大数据技术的基本定义便可知晓的，指的是大数据技术背景下，拥有巨大的数据资源。值得注意的是，伴随着信息量的骤增，当前所采用的信息处理技术可以完成的数据处理比例却呈现出逐渐下降的趋势；第二，数据类型多元化，伴随着计算机技术的不断发展与成熟，互联网技术已经在国人生活、工作、学习等方面高度普及，数据资源的种类自然也会变得越来越丰富，其直接体现了大数据信息类型多元化特征；第三，大数据信息高速化，数据资源的大幅度增加让计算机用户提升了对数据进行处理的需求，与之相对应的，便是针对数据信息的处理速度也要得到提升；第四，变异性提升，在大数据背景下，数据拥有了多层结构，体现出多种样式、多个种类，同传统商业信息数据对比，大数据展现出了更加显著的模糊性以及无规律性特征，这导致采用原有的应用软件对数据开展分析工作的难度提升，甚至可能出现原有数据软件无法完成等情况，原来的信息数据随着时间的变化具有其对应的格式标准，能够凭借标准化的商用智能软件来对其进行判定。当前，我国在大数据技术应用过程中所面对的问题的本质便是针对各类信息的提取和处理，以此实现大数据价值的最大化。

3 大数据背景下各类计算机信息处理技术的核心内容

在大数据背景下，对计算机硬件设备性能的整体要求也变得越来越高，因此，计算机信息处理技术的核心要求，也在悄然发生着变化，大数据背景下各种计算机信息处理技术的核心内容，可以归纳如下。

3.1 计算机数据收集与传输技术

针对计算机信息处理技术的核心内容便是针对数据信息开展收集、处理以及传播，在大数据技术背景下，巨大且复杂的信息数据并非是100%的有效数据，而计算机信息处理技术的应用是建立在有效信息得到提取的情况下才能发挥作用的，所以，计算机信息处理技术在大数据时代背景下，最为关键的便是在这些巨大且复杂的信息中迅速找出有价值的信息，然后对这些有价值的信息进行监测和归纳整合，从而保障信息在处理过程中的准确性、时效性、全面性。需要注意到的是，在针对这些有价值信息进行收集之后，必须要在第一时间对这些信息开展处理，在对信息进行分类归纳之后，依靠数据传输技术把结果传送到制定用户的计算机设备当中。综上，只有在数据收集的准备工作中把数据信息进行科学有效地处理、归纳以及传播，才能让大数据技术最大程度发挥其自身的价值[2]。

3.2 数据信息安全技术

在大数据时代背景中，各类资源信息的流通呈现着互动的趋势，不再独立存在，在数据共享的大前提下，各类数据之间能够相互影响并产生相关联系，人们在使用大数据的过程中，便利性也开始变得越来越强。这些资源信息在加深彼此关联的过程中，也必将造成一些不能够忽视的问题，若整个数据库中某一个数据存在有问题，那么该数据库都会存在有问题，大规模的数据问题也会导致数据信息发生安全隐患。当下我国的计算机信息管理工作，已经淘汰了部分单一信息管理的设备和方式，但更为重要的是，要对网络信息安全系统开展实时监测，才能有效保障数据信息安全。综上，我国仍需要不断研发并创新信息安全技术，并对现有的网络信息安全监测系统进行优化完善，相关行业的从业人员需要具备更加全面的专业技能，才能让大数据时代下的网络信息系统安全稳定运行，让信息安全得到全方位有效保障。还有一点需要认识到的是，若相关从业人员想要迅速长期对现有的信息安全技术进行更新，在大数据时代背景下，数据信息庞大且更新速度极快，只有基于大数据技术的发展趋势，开展最前沿的大数据网络信息技术的学习，才能保障此项工作得到有效开展。

3.3 信息储存技术

在大数据时代中，网络中的各种信息资源呈现出多样化、复杂化的特征，并且还存在有数量十分庞大的虚拟信息，同时相关数据容量也逐渐增加，各类用户对计算机设备的存储容量要求也变得越来越高，原有的计算机设备在对信息进行存储的过程中，因为数据容量并没有现在那么大，对于信息的存储速度和存储量没有过高的要求。但是到了大数据时代以后，现有的信息存储技术已经无法达到大数据背景下的大容量要求，因为数据容量的问题，若继续采用原来的储存技术，极有可能引起存储速度的降低，资源在存储过程中的损耗增加。因此，应当基于大数据时代的基本特征，设计出对应的信息储存技术，保障各类计算机设备可以更为有效地实现信息的存储。

以上便是大数据背景下计算机信息处理技术的核心内容，总得来说，针对核心内容的发展，现有的计算机信息处理技术无法为大数据时代进行全方位服务。因此，为了提升大数据技术的使用价值引领大数据技术的发展方向，创新和优化计算机信息处理核心技术，将会是今后的一项重要工作。

4 大数据背景下计算机信息处理技术的发展趋势

4.1 使用分布式数据储存技术

分布式数据储存技术也被叫做行列整合式数据储存技术，从目前的情况来看，此项技术以谷歌公司的GFS技术为代表。此项技术能够以行与列的形式来对各种信息进行传输，不同图像当中含有不同的元素信息，并单独存在于系统之中，有不同的种类。通过大量的数据研究证明，将信息在行列中进行储存时，数据信息在循环过程中具有更加显著的优势。行储存需要花费更多的检索时间，适合在数据信息量较大的信息存储中进行使用，实现对计算机设备中磁盘空间的优化使用，让计算机设备的存储能力得到有效地增强[3]。

4.2 采用数据信息感应和获取技术

数据感应技术，通常是指DEEP WEB数据感应技术，此项技术可以在互联网环境中的深层空间内进行迅速感应。通过大量的数据信息来获得所需要的内容，此项技术的优点是数据转换速率非常优秀，数据感应技术的访问形式与普通访问技术相比具有十分显著的优势，其应用数据是采用期数，能够让数据信息实现高质量整合，在数据调整与抽样调查过程中将会发挥十分重要的意义。

4.3 数据检索技术

目前，谷歌工作的BIGTA BLE技术是最为先进的数据检索技术。针对此项技术的使用主要体现在两个方面。第一是此项检索技术是能够相互补充的，第二是此项检索技术是局促性的。相互补充表能够基于之前的检索副本开展对相关数据信息的检索，聚簇型是把全部的检索内容基于存储顺序，在索引侧开展数据检索[4]。

5 结语

大数据时代的到来，让不少行业产生新的变化，与之相对应的是必须要实现计算机信息处理技术的同步进步。当下，计算机信息处理技术仍然和大数据时代的整体要求存在差距，因此，基于差距探寻优化路径，将会是大数据时代计算机信息处理技术进步的重要前提。