大数据环境下的计算机信息处理技术研究

2021-02-26 21:20何鹏
中国新通信 2021年22期
关键词:信息处理技术计算机大数据

何鹏

【摘要】    在大数据环境下开发出了许多新兴科技,不仅为人们带来极大便捷,还推动了社会进步。随着用户数量的增多,产生的计算机信息越来越多,为了对信息数据进行科学系统处理,科技领域加强了信息处理技术研发。当前,虚拟化、云储存、云安全等技术已深受用户欢迎,在信息处理、安全防范等诸多方面产生重大影响。本文便围绕大数据环境下的计算机信息处理技术展开研究,探讨具有代表性的几种信息处理技术及技术主要应用,提出有利于技术发展进步的建议,供参考。

【关键词】    大数据    计算机    信息处理技术

引言:

大数据时代的到来改变了人类生活方式,计算机信息处理技术的研发与应用在极大程度上增强了用户体验感。云储存、云安全等信息处理技术不仅可以满足用户个性化需求,还能有效保护计算机信息安全,使得大量信息处于相对安全、稳定的环境下。大数据的出现既给技术发展带来挑战,也创造了条件与契机。在各种信息处理技术发挥作用的同时,也需立足于大数据环境加以创新、优化,才能满足用户多元化需求,提高我国科技软实力。

一、大数据环境下的主要计算机信息处理技术

1.1虚拟化技术

虚拟化技术运行需建立在大數据网络环境下,可有效分配和布设数据信息资源,为后续储存管理奠定基础。按照应用来分类的话可将虚拟化技术分成应用程序、网络、操作系统等。以应用程序为例,虚拟化应用程序是指将虚拟化建立于应用程序之中形成虚拟化软件,用户可享受虚拟程序应用[1]。在把应用程序上传至用户终端设备中后,用户便可加以应用。应用程序与用户终端设备的连接需借助服务器辅助,往往一台服务器能够同时与多台终端设备相连。如果应用程序产生变化,用户只对服务器中的程序加以升级,并不需要升级终端上的程序,能够有效削弱维护工作负荷,为用户带来便捷服务体验。此外,虚拟化技术还能将信息资源加以分割,使其成为多个逻辑资源,但信息资源并不会遭到负面影响,这种操作能为用户提供更多独立储存空间,提高了资源配置灵活性与利用率。

1.2云储存技术

云储存技术的运行需得到多个储存设备支撑,其将分布式文书、网络测算等功能加以结合后实现计算机信息高效储存,是一种在大数据环境下应用非常广泛的信息处理技术。可将其视为信息管理系统,最明显的作用与优势便在于,可以结合用户需求实现信息数据储存、访问基础上,将信息传输至外部环境。在网络用户、计算机信息不断增多的情况下,信息处理技术应展开深度解析、集中式管理,而对于云储存技术而言应拥有较强的吞吐能力和传出能力,从而提高技术应用人文性。

在实际工作中,云储存会对计算机信息形式加以读取,确保信息在整个处理过程中的形式不会发生转变,储存结果具备精准性特征。并且,云储存通过高效排列储存方式对内部数据库加以优化,使数据库具备强大的检索能力,帮助用户快速获取所需信息。这些优势使云储存技术在技术领域广受欢迎。

1.3云安全技术

在大数据环境下产生的科技是一把双刃剑,人们在关注作用、好处的同时,也应重视计算机信息安全问题。尤其是在大量网络信息管理、传输、储存等过程中必须融入有效技术保障信息安全,云安全技术便是其中一种。该技术的存在可以对信息收集、传输、储存等多个环节提供保障,促使信息长时间处于安全状态。在云安全技术运行时,可自动化预测和感应带有威胁性的信息内容,并在信息识别后快速传达给用户端。当计算机系统被黑客侵入时,该技术也会快速做出回应将黑客屏蔽在外,维护计算机正常运作[2]。同时,在针对木马、蠕虫等病毒上也同样具备屏蔽、消除、预测等功能。目前我国科技研发领域对信息安全格外关注,积极创新和编制出相关机制。由于云安全技术在计算机信息安全防范方面发挥积极作用,深受科技领域重视,加强了技术更新、创新力度,使云安全技术能满足实际需求,维护计算机系统稳定发展。

1.4云计算技术

云计算是计算机信息处理领域关键技术之一,有着极强的信息处理功能。云计算的应用可以有效提高信息资源利用率,降低IT能耗,在对计算机信息加以计算后有助于发挥信息应有价值。目前已有的计算机数据量非常庞大,在对信息加以处理时必须引入先进的计算方式,才能在短时间内达到数据处理目的,云计算技术在该需求下应运而生。比如,根据用户等级、需求等提供相应服务,整个过程无需人工干预。当用户在申请云信息资源时,将真实需求提交至云计算平台,平台在接收指令后会自动生成相关资源。且云计算技术同样具备安全防范功能,在日益复杂的大数据环境中可以发挥多重功能。

二、大数据环境下的计算机信息处理技术主要应用

2.1对信息进行收集

对计算机信息进行处理的前提是收集,只有在收集到相关信息后才能完成后续处理。与传统信息处理技术相比,在对信息进行收集环节上传统技术会消耗大量时间,且最终收集效果可能与预期不符,这就导致时间大量流失。而目前已经经过优化改进的信息处理技术所需的信息收集时间远远低于传统技术,最终收集到的信息种类、数量均多于传统技术[3]。只需输入关键词便可获得相关信息,大大提高信息利用率。并且,在后台中生成了多种多样数据库形式,能将检索到的信息自动分类后储存至相应数据库中,用户在后续需要时可按照数据类型前往对应数据库检索。这种方式有效提高了信息收集与检索便捷。与此同时,站在当前现状来看,由于不同用户的信息需求存在差异,而每种信息来源也不同,信息数量和种类非常多,这使得信息收集速度遭到多种因素影响。这时便可以通过先进的信息处理技术从格式深入,结合信息形式特征有针对性的加以收集,确保收集路径符合实际,为用户使用提供高质量服务。

2.2对信息进行储存

大数据环境中的信息呈现出海量特征,这给信息储存带来巨大挑战。在信息不断增多情况下,为了满足用户信息储存需求研发出了全新的信息储存技术,以云储存为主的信息储存技术便发挥积极作用。由于传统储存技术并不满足当前海量的信息储存要求,基于此,相关领域开始展开创新和研发工作,推出了一些新时代储存技术。这些技术的应用可在提高储存空间的同时,跟随社会、科技进步不断革新,从而确保实时满足数据储存所需。

在满足信息储存需求后,用户又产生全新需求,如储存便捷。用户可以在信息处理技术帮助下快速查找已经产生的计算机信息。当前,在对信息进行储存时基本上都应用了分布式储存技术,该技术储存效率较高,且所需的储存消耗时间极少,可为用户带来高效体验[4]。

2.3对信息安全问题进行防范

计算机信息安全防范非常必要,一旦信息出现任何安全问题都会给用户造成损失,尤其是用户个人信息恶意暴露会给用户造成不可挽回的伤害。在大数据环境中,用户只要在网络中有过踪迹都可能留下个人信息,为了营造绿色、安全的网络环境,开发出以云安全、条码等为主的安全技术。在对计算机信息展开安全防护时,信息处理技术通过全程跟踪、检测、识别达到维护目的。比如,在信息传输过程中存在诸多安全隐患,为避免信息在传输途中丢失或损坏,就会应用云安全技术展开跟踪。在此过程中,如果发现信息周围存在风险隐患便会开启防御模式,保证信息安全抵达接收目的地。这使处于大数据环境中的海量信息安全系数得以提升。又比如,在应用条码技术时,在采集指纹图像后展开对应处理,使系统知晓指纹特征及指纹对应的个体信息。随后对计算机信息进行加密操作,并进行信息编码,最终系统自动生成条码。该技术操作较为简单,后期维护也比较方便,目前已有广泛应用。

三、大数据环境下计算机信息处理技术发展建议

3.1加强信息安全管理

无论科技领域如何进步,安全问题将一直深受关注。对于我国计算机信息处理技术而言,虽然当前已发挥积极影响,但信息遭受外界侵犯、损坏的情况依然存在,所以,这对于科技研发领域是一大难点和重点。要想彻底避免安全问题发生,仅依靠科技领域力量远远不够,用户个体应提高安全防护意识。

在对计算机信息进行检索、储存及传输等过程中必须增强保护力度,使用多元化加密手段加以保护。也可以结合计算机信息实际情况展开分级保护,采用针对性较强的安全防护手段提高成效。同时,科技领域也应结合计算机信息安全现状加快研发、创新深度,针对现有信息处理技术进行完善,研发出更多与时俱进、实用的处理技术。

3.2全面保障信息可靠性

计算机信息是否可靠在某种程度上决定了用户体验感。大数据环境中的信息虽然较多,但质量良莠不齐,因此必须关注大数据环境下的计算机信息可靠性,避免对用户造成錯误引导。这就需要相关领域控制计算机信息来源。需对所有计算机信息加以分析,了解其真实来源,对信息中的真实、合理成分进行评估,确保各项指标合格后再将其转移至数据库[5]。在用户提出明确信息要求的情况下,也需对信息加以筛选,把既符合用户要求又具备可靠性特点的信息输送至用户端,以此来构建积极健康的信息环境。

四、结束语

综上所述,在大数据环境下已开发与应用多种计算机信息处理技术,如虚拟化技术、云储存技术、云安全技术、云计算技术等。信息处理技术的存在既可以对信息进行收集、储存,还可对信息安全问题加以防范。在变更速度逐渐加快的时代环境中,信息处理技术也需展开相应优化才能顺应时代需求,在未来发展中需加强计算机信息安全管理,全面保障计算机信息可靠性,为用户带来良好体验。

参  考  文  献

[1] 郑君, 张忠辉. “大数据”环境下的计算机信息处理技术分析与研究[J]. 电脑知识与技术, 2019, 015(015):1-2.

[2] 曾麒. “大数据”环境下的计算机信息处理技术分析与研究[J]. 科技资讯, 2020(20):16-18.

[3] 周全海. 大数据环境下的计算机信息处理技术分析[J]. 信息技术与信息化, 2020, No.242(05):249-251.

[4] 周炎. “大数据”环境下计算机信息处理技术研究[J]. 计算机产品与流通, 2019(04):15-15.

[5] 曲滨鹏, 缪佳, 朱丽娜. 大数据背景下的计算机信息处理技术应用与实践[J]. 电子技术与软件工程, 2020.

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