“大數據”時代的計算機信息處理技術及其應用

李超

(江西外語外貿職業學院，江西南昌330099)

摘要：本文提出基于大數據技術應用于計算機信息處理技術的設想。

關鍵詞：大數據時代;計算機信息處理

隨著計算機信息處理技術與各行各業傳統技術的廣泛和深度的融合，產生了各種各樣獨具特色的生產生活工具和設備，都不同程度的具有數字化、自動化、信息化、智能化特征，正在并且繼續深刻影響和改變人類的生產生活方式。現代社會的高速發展到現階段的顯著特征是，人類自身及其他各種事物隨時產生、高速傳遞極具爆炸性增長的海量的多樣化的信息數據，這就是現階段人類所處的大數據時代。

面對海量的信息數據資源，人類憑借傳統的經驗和直覺作出行為決策的方式，往往導致效率低下，無所適從。

大數據時代基于大數據分析技術的海量信息數據量化分析理念與成果以及信息數據安全性，無論是對于國家治理發展的戰略決策、對于各領域企業事業單位的創新發展管理模式制定，還是對于個人職業生活發展規劃，都有極其重要的引領指導意義和現實意義。

本文提出基于云技術的大數據技術應用于計算機信息處理技術的設想，以不斷創新的計算機信息處理技術模式和方法，實現大數據時伐海量信息數據量化分析優化。

一、大數據時代計算機信息處理技術基本知識簡介

(一)大數據概念

大數據(big date)是指現階段規模大到在獲取、存儲、管理、分析等方面大大超出傳統數據庫軟件工具能力范圍的、對所有海量數據進行統計分析法處理的數據集合。是計算機互聯網技術與應用發展到現階段的海量信息數據特征表現。

(二)大數據信息特征

大數據信息具有數據海量(Volume)、高速流轉(Velocity)、數據類型多樣(Velocity)、價值密度低(Value)、真實,(Vemcity)的特點。大數據時代對于信息數據獲取、存儲、搜索、共享、分析、數據可視化呈現，都有前所未有的更高要求。

1)數據海量(Volume)：現階段大數據的基本計量單位是PB，數據量越大包含有價值的就越多。

1DB=1024NB,lNB=1 024BB.1BB=1 024YB.

1YB=1024ZB.1ZB=1024EB.1EB=1024PB.

1PB=1024TB.1TB=1024GB.1GB=1024MB.

1MB=1024KB.1KB=1024B.1B=8bit

2)數據類型多樣(Varietv)：包括多媒體信息、網絡日志、地理位置等，對數據處理能為有更高要求。

3)價值密度低(Value)：信息量巨大，單個信息數據價值密度低，對機器算法快速性和有效性有更高要求。

4)高速流轉(Velocity)：對于信息數據采集挖掘處理速度和時效性有更高要求。

5)數據可視化呈現：把數據及其規律以圖形圖像直觀表示并隨時間和空間變化。

(三)大數據時代計算機信想處理基本思想

1)是全體信息數據，而不是隨機采樣數據。面對海量信息數據，利用計算機信息處理技術對全體信息數據進行相關分析，而不是依賴于傳統的在一定時間范圍內用隨機采樣信息分析法。

2)是宏觀發展態勢，而不是微觀精細準確。面對海量信息數據，掌握特征事物宏觀層面發展態勢，而不追究微觀層面精細準確。

3)是相關關系，而不是因果關系。在大數據時代，通過尋求事物之間的相關關系，研判特征事物正在發生的事態。而不是追尋事物之間的因果關系。

(四)大數據時代計算機信息處理技術基本方法

大數據時代海量的信息數據處理需求，直接催生了全新的云技術、云計算信息數據處理模式的產生。云技術、云計算是基于互聯網的、根據需求虛擬優化配置共享計算機硬件軟件資源的計算方法，云技術、云計算是分布式計算、并行計算、效用計算、網絡存儲、虛擬化、負債均衡、熱備份冗余等專業技術的綜合集合。云技術、云計算為大數據處理提供技術支撐平臺。云技術的思維模式基于太陽電腦( Sun Microsystems)在1983年提出的“網絡就是計算機”的理念(TheNetwork is the Computer J.

大數據時代信息處理技術就是針對分布式構架下計算機互聯網絡中的海量信息數據，首先是建立云數據庫并進行分布式特征信息數據挖掘和存儲，其次根據需求建立數據模型體系，然后綜合運用云計算、云存儲、云安全和虛擬化技術根據需求優化配置網絡資源，進行云計算處理分析并產生特征信息數據規律性呈現結果的綜合高效信息數據處理技術。大數據側重于資源處理，云計算側重于資源分配。

二、大數據時代計算機信息處理技術應用

面對大數據時代的海量信息數據的采集、處理、存儲、傳輸需求，全面提升優化計算機信息處理系統的信息處理能力和存儲能力，是廣大從業者努力工作的方向和目標。

運用云技術從海量信息數據中，通過對特征相關信息數據采集準備、數據規律性尋找、數據規律性可視化表示等環節，掌握事物各方面發展的規律性，為掌握事物歷史和現在狀態以及后續發展研判，提供科學高效規劃決策依據。

(一)大數據時代計算機信息數據挖掘采集加工傳輸技術 面對大數據時代的海量信息數據，通過分布式數據挖掘和存儲技術，對特征信息數據進行搜索、篩選、分類、分析、整理、存儲、傳播和實時監控等一系列采集加工傳輸處理技術，發現數據之間的相關關系，篩選保留有用數據，剔除無用數據，為后續數據分析處理提供豐富準確可靠的原始信息數據。

(二)大數據時代計算機信息數據存儲技術

一方面是對現有互聯網平臺借助云技術云存儲技術，實現存儲資源動態優化配置。把廣域分布式的數據文件進行集群應用，使得不同類型廣域分布的存儲設備協同工作。也就是把互聯網中的所有存儲設備，通過應用軟件協調管理并共同對互聯網用戶提供數據存儲與業務訪問功能的技術。

另一方面積極開發新型計算機數據存儲技術，提高儲存容量。

(三)大數據時代計算機信息數據計算處理技術

一方面是對現有互聯網平臺借助云技術云計算技術，實現計算能力資源動態優化配置。把廣域分布式的計算機進行集群應用，使得不同類型廣域分布的計算機協同工作。也就是把互聯網中的所有計算機，通過應用軟件協調管理并共同對互聯網用戶提供數據計算處理功能的技術。

另一方面積極開發各種新的現代計算機智能算法，通過對自然界生物生存機理和策略的模擬過程，啟迪開發適用于特定領域的具有特定功能的現代計算機智能算法，有效提高信息計算處理應用領域。

(四)大數據時代計算機信息數據安全技術

一方面積極開發新一代防火墻技術，通過在不同功能網絡之間加裝防火墻安全隔離設備，防止未經授權的用戶登錄，防止各種計算機病毒和黑客的非法入侵，確保信息數據安全。

另一方面，采用對信息數據多重加密算法加密處理的安全防護技術，增加解密復雜難度，保證信息數據安全。

三、結束語

以上關于基于大數據技術應用于現代無線移動通信網絡優化的設想，是本人結合自己在工作實踐中的心得體會提出的基本設想，限于本人學識水平，不足之處，懇請批評指正。

作者簡介：

李超，江西外語外貿職業學院。