大数据时代下计算机硬件维护和故障研究

郭华良

（新疆水利水电学校，新疆 乌鲁木齐 830013）

0 引言

计算机可高效处理数据资源，在大数据技术支持下，计算机技术得到更进一步的发展，其可加快数据分析、处理速率，保证信息资源安全性，大大提高了数据资源的利用率。因此，相关企业或者部门必须提升对计算机硬件系统维护的重视程度，做好硬件系统故障处置工作，掌握故障处理要点，降低硬件故障风险，提高计算机硬件系统运行效率，切实发挥计算机硬件系统优势。

1 大数据时代下计算机硬件维护方式

1.1 优化计算机硬件使用环境

日常维护过程中，需要做好防尘处理工作，将计算机硬件表面的灰尘打扫干净，可有效降低主板温度，避免发生电路短路问题；尽可能将计算机硬件放置在灰尘较少的环境中，定期进行除尘处理，最大程度上提高计算机硬件设备使用年限。同时，在日常维护中需要做好防潮、防水处理工作，重点关注二极管、电容器等构件的维护工作，将相对湿度控制在25%～60%之间，做好相对湿度的把控和管理。另外，做好温度控制，增加温度控制机设备，避免计算机硬件设备温度过低，影响数据读取等。最佳温度一般控制在20～30℃，配置相应的散热装置，将计算机硬件温度控制在标准范围内，切实优化计算机硬件使用环境[1]。

1.2 规范维护操作行为

由于计算机设备硬件种类繁多，在设备维护上也存在一定的差异性，按照相关规范进行操作，降低硬件设备故障发生几率。开展计算机硬件系统维护工作，旨在提升CPU、主板、显示器等部位的运行效率，更好优化资源配置，避免快速操作鼠标，重点关注计算机硬件运行过程中，电路、电阻、电容器等元件的牢固性，检查主板内是否存在残留物，在主板线路和散热设备之间预留一定的空间；同时，定期清理载体硬盘、缓存、内存条灰尘等，维护好计算机存储功能，最大程度上降低计算机硬件风险发生几率[2]。

2 大数据时代背景下计算机硬件故障处理措施

2.1 加强对故障数据的收集

大数据时代的到来给生活和工作带来更多的便捷，因此，要善于借助和利用大数据技术提升计算机硬件设备故障处理效率，发挥大数据技术优势。用大数据技术可实现对数据信息的存储、处理和加工，进而为用户用提供数据信息检索功能。在大数据技术支持下，保证了数据信息的安全性，减少数据信息的丢失。同时，在信息存储技术和安全技术支持下，提高了数据信息存储效率，保证数据信息的多样性，最大化保证数据信息的安全性，更好维护了网络环境安全。大数据时代下，计算机硬件维护处理水平不断提升。大数据技术改变了传统数据处理模式，满足了各个领域行业的需求[3]。

2.2 借助大数据技术加强故障判断

大数据技术本身优势显著，具有数据挖掘、分析、处理等优势，将其应用在计算机硬件维护和故障检测中，具有重要的技术优势。大数据技术可帮助我们正确判断计算机设备当前故障状态，切实解决人们肉眼看不到的问题，因此可通过大数据技术解决计算机故障问题，更好识别故障风险。在具体维护过程中，相关人员需要按照计算机硬件维护原则，遵循软硬件相互兼容理念，加强计算机硬件维护的关联性思考，找出软件、硬件二者之间的联系，切实发挥出大数据技术优势作用；做好日常使用过程中的除尘工作，优化计算机硬件设备使用方式和条件，降低计算机故障发生几率。大数据时代下，计算机软件承载了海量的信息、图片、文件、视频等，加剧了计算机硬件压力，影响计算机用户正常使用。基于此，为最大程度上提高计算机硬件设备运行状态，相关企业、部门或个人用户，需要定期更新计算机软件系统，进而更好发挥计算机系统功能和性能，有效规避计算机硬件风险，提高故障处理水平[4]。

2.3 按照计算机硬件设备维护步骤进行操作

在计算机故障处理过程中，需要有针对性地做好故障处理工作，将软件中的数据信息进行备份存储，借助互联网学习维护方法和操作技巧，提升故障处理准确率。计算机硬件设备本身易受内外界环境的干扰，包括电磁和静电干扰，因此，在故障处理过程中，必须提升检查力度，优化数据处理方式，借助大数据技术建立大数据库，提升数据化处理方式。相关企业在实际开展计算机硬件系统维护工作过程中，要重视对软件的维护，掌握现阶段数据数量，加强对计算机病毒的抵御，避免因软件系统携带病毒，造成硬件设备故障问题。因此，相关企业或部门，需要从基础网络建设入手，加强局域网设置，在网络边界设置防火墙，加强对不法分子和黑客的抵御，避免计算机网络遭受攻击。

2.3.1 了解常见故障

大数据时代下的计算机硬件极易出现ROM、RAM等故障问题，尤其在海量数据激增情况下，会引发内存不足问题。因此，在具体检测过程中，需要树立大数据思维理念，借助大数据技术进行科学的检测，加强对故障的判断，有针对性地解决故障问题，充分运用观察法和判断法为后续故障解决提供支撑。尤其在计算机硬件设备出现异常时，需要借助大数据技术进行故障检测，避免出现电源故障和电路短路问题，进而更好收集故障信息，减少故障因素的发生，更好规避计算机硬件风险。另外，可以运用增加法检查故障，在计算机正常运行的基础上，增加一个硬件，以加强对计算机故障来源的判断；也可以运用减少法，在当前计算机系统基础上，减少一个硬件，以更好判断故障的来源，替换法也类似，都可更好解决计算机硬件系统故障问题。

2.3.2 大数据时代下云计算技术在计算机网络信息管理中的应用

大数据时代背景下，构建了“互联网+”模式，提供了技术支持，提升了数据计算速率，解决了计算机网络数据处理问题。在“互联网+”平台上，构建了云计算模型，为数据向云端移动提供路径，这大大降低了处理成本。整个处理过程中，不需要建立设备，操作便捷。例如在医疗系统平台中，借助大数据技术可提升医疗数据管理水平。将病人的病例信息录入到科学数据库中，并在数据库配置支持下，实现信息整合，方便对病例的整理，提升了医疗案例的共享性，保证信息交换效率。同时，强化数据保密效果，推动医疗平台系统的运用。另外，大数据技术，增强了计算机网络防御能力，降低被攻击程度，可对攻击者实现精准的识别和定位，提高了网络安全，提高了风险预测能力[5]。

2.3.3 大数据追踪技术提高了运维故障检修水平

某企业依托大数据技术，搭建了EZSonar性能交易分析平台，有效弥补了监控短板，实现业务思路转换，在定位故障的同时，快速实现对业务交易的追踪。该平台可实现业务人员零技术基础跟踪交易数据，达到零风险可管控的目标，大大降低了监控软件自身对业务软件规格改造的需求，使得数据分析、整理、追踪类工作更简单高效。本次方案创新点在于：

一是，实施了旁路数据采集技术，保证数据分析的安全性；通过运用“物理交换量镜像”法，达到数据传输监听的目标；

二是，应用了映射关联技术，强化了业务关联性分析，实现了跨集群之间的交易追踪；

三是，应用了图形框架交易追踪技术，零技术基础也能做到数据快速整理，系统提供交易追踪图形框架，只需要输入要追踪交易的卡号、身份证号、手机号等信息，就可以快速帮助人工梳理海量交易数据，实现了低门槛、速度快、精度高等目标。

在具体使用场景中，提供了较为简单的操作界面，提供了数据采集、数据流式处理、数据存储、关联分析等功能，实现了数据可视化目标。操作界面示意图，如图1所示。

图1 操作界面示意图

3 结论

综上所述，大数据时代下加强计算机硬件维护，可有效提高计算机硬件设备运行效率，创新故障处理方式，可保证数据安全性和传输的可靠性。通过多元化技术维护手段，切实解决硬件设备故障，紧跟大数据时代发展步伐，更好提升计算机硬件设备自身运行性能和效率。