大数据下计算机信息处理技术探究

万兴忠

摘要：新时代社会整体经济水平的增长，为计算机网络技术的发展提供了良好的动力，并逐渐呈现出新的发展局面，尤其是在人们的日常生产以及生活过程中，出现了更多的计算机信息数据，目前全面上下已经全面进入大数据时代。面对海量数据的处理需求，传统的计算机信息处理技术已经无法跟上节奏，因此，有必要结合大数据时代背景，探讨计算机信息处理技术的未来发展方向，探寻今后发展过程中面临的各项挑战以及机遇，这对于我国计算机信息处理技术的整体发展具有借鉴意义。

关键词：大数据时代;计算机信息处理技术;发展方向

前言：

大数据与信息技术的发展为人们的生活带来便利，提高了人们的生活质量，但随着大数据规模的不断扩大，为信息快速处理带来了一定压力，若按照传统计算机技术进行处理，技术人员难以利用有效信息处理技术，各种数据的整理、分析、存储等工作无法得到保障，可能会发生部分信息公开事件，比如数据被劫持，数据被有心人销毁等现象。通过总结上述目前信息处理技术中存在的潜在问题，可为后续计算机技术及其相关领域的优化及进步提供充足实例。对此，本文将以分析计算机技术的优势与特点为切入点，通过对其应用特点及当前的应用优势予以梳理总结，以此为基础，提出计算机信息处理相关策略，旨在提升信息技术的创新性水平，既能适应时代发展，也能满足人们在应用信息技术时所提出的信息安全性要求，促进计算机技术的更新与突破，使其更好地应用于各类行业，促进社会发展。

一、DEEPWEB数据感知与获取技术

首先，大数据时代背景下，计算机的信息处理技术中，DEEPWEB数据感知与获取技术是一种较为重要的问题。该项技术的特征在于有着较大规模的数据量信息，并且呈现出较为特殊的动态变化以及分布性和访问方式。该项技术的主要用途是实现数据的充分利用，随后针对海量数据中具有价值的部分进行高质量集成，实现对数据的抽取以及整合操作，该项技术能够支撑数据的准确利用，有着重要研发意义。

二、分布式数据存储

分布式数据存储技术的使用，也是眼下大数据时代背景下，计算机处理技术的主要应用领域，该项技术的作用发挥建立在谷歌公司的GPS技术基础之上，在许多大型互联网企业都有着大量的应用。该项技术主要是使用列存储概念。一般是以列为单位实施存储，列存储方式在数据压缩方面的有着较好的优势，能够实现信息技术快速的循环，并且在实际应用中，关于海量数据的加载以及磁盘空间的高效利用都更胜一筹。

三、数据高效索引

数据的高效索引，同样也是大数据时代下，计算机与信息处理技术中重要的研发领域。目前较为先进的索引技术，以谷歌公司的BIGTABLE技术为主，在实践中的应用要点集中在以下两点，首先是聚簇索引，在索引顺序的指导下，全部数据结构进行存储;其次是互补式聚簇索引。其主要是利用副本为索引列，来进行互为补充的索引表创建。并且在实际使用过程中，通常会和查询结果估算配合使用，以达到最优的数据查询结果。

四、基于大数据的信息挖掘计算机处理技术

针对信息数据的挖掘，也是大数据时代背景下，计算机信息处理技术的主要应用领域，主要是指针对网络实施搜索，并进行实体关联和分析。目前在互联网信息搜索领域的热议话题为排序学习算法，该种算法主要应用于大规模社会媒体信息量的短文本特征搜索，从而达到对数据信息良好的处理和分析，眼下关于排序学习算法的研究热点集中在逐点、逐对和逐列三个领域。

五、遗传算法和神经网络

遗传算法也同样备受关注。遗传算法的主要原理为仿照生物界的进化规律演化实现随机化搜索，该方法应用过程中，想要实现寻优，则必须采用概率化方法，从而实现对搜索方向的自动调整。现阶段遗传算法表现出的应用相对较为普遍，主要集中在机器学习以及信号处理领域。模拟神经算法的主要原理是通过模拟动物运行神经。从而形成具体的网络行为，该方法的特征在于能够借助分布式并行实现信息处理。

六、数据采集技术

数据采集技术是“大数据”时代中的基本技术需求。传统的数据处理需求中，数据采集并非简单地数据收集，而是在采集过程中根据数据应用方向进行初步数据处理。如：在数据信息中根据一定条件进行相对应的筛选，排除无用信息，根据应用目的整理收集有效信息。可见，针对不同的大数据技术应用领域，这种初步数据处理与传统数据处理不同，这就为数据采集第一步的信息处理工作优化指明方向。在之后的信息处理中，应实现对应性的数据信息处理，在一阶段中，为准确性的信息数据处理，一般根据数据信息应用需求进行处理，分为在线处理模式及离线处理模式，因处理状态不同，因此对处理工具的需求也有所差别。

七、运用分布式存储技术

第一，分布式存储技术可结合高速网络资源或专线进行处理，使计算机信息处理技术作用更加明显。分布式存储技术可形成多个数据存储库，再经过整合、分析、归纳等合理处理，将搜集好的信息进行妥善管理;此外，分布式存储技术还可采取完整的系统结构形式，对数据进行存储，使各个数据系统协调发展，共同建设。第二，可使用多种服务器实现该技术，快速处理识别大数据中的各种类型数据，提升数据的整体处理效率，做好数据的统一与分类，提高数据处理的性能与技术，为计算机信息处理技术在使用中提供更多资源。

八、精神网络算法

以逻辑性思维为实现原理，全体数据处理进程均位于云端。同时在信息整合处理水平上，较前有了天翻地覆的变化，其中在信息数据整合处理方面，不论是一般数据或是分布式储存数据，其均能按照精神网络编写前所预先设置的智能化程序或某类认为设定的数据处理模式开展。数据的运算则是完全基于云端，信息在传输过程中，将同时执行数据运算进程。不同情况下的信息节点安排，也代表着不同的神经元网络阶段，在信息高效交互的进程中，将产生不同种类的信息交互数据，各数据间的连接权值有所差异，但依照程序员预先设定的数据处理逻辑，数据可被规模化，集成化的处理，也可保证数据信息在计算机的处理工作中遵循线性处理。

九、安全保障技术

保护信息数据的安全，保证用户的隐私与权益，一直都是社会各界重点关注的问题，伴随“大数据”时代的来临，信息安全问题已逐渐凸显，面对众多有用、无用的各种大数据信息，一旦发生泄漏，很可能蕴含巨大安全隐患，影响用户的生命、财产安全，不利于社会的稳定及和谐发展。在大数据时代背景下，为保证各项信息数据处于安全状态，避免发生泄露、丢失、被盗现象，应加大安全保护力度。第一，在平时的生产生活中，相关技术人员应利用最新技术构建完善的计算机信息安全保护机制，保护相关信息的安全性，同时对硬件产品加大投入，做好重要数据的维护与检测，避免其出现漏洞;第二，技术人员应根据实践数据分析表面，加强风险防范代理服务器的作用，因此在网络建设中企业应重视代理服务的建设，在内部网络进入信息之前便设置风险信息识别，可對病毒及垃圾信息进行有效拦截，防止数据传输过程中产生各类安全问题;第三，在“大数据”时代，网络开放性较高，各种数据种类繁多，为了保证计算机时刻保持运行安全，企业应重点培养专业人才，及时更新与维护计算机系统，保证数据信息的安全性，提高员工的防护意识与防护能力，防止发生各种安全问题。

结语：

综上所述，希望根据通过对当前的大数据时代背景下的，计算机信息处理技术发展前景，以及计算机信息处理技术当中的主流处理技术进行分析，随着大数据时代的不断发展，以及计算机信息处理技术自身的的不断革新，可以使二者之间的融合将会更加的深入，会共同推动社会的发展和进步。

参考文献：

[1]彭文惠.基于大数据的计算机信息处理技术探究[J].通讯世界，2019，26（04）：130-131.

[2]王嘉.大数据时代背景下的计算机信息处理技术探究[J].信息记录材料，2019，20（02）：51-52.