计算机信息处理方式分析

时间:2022-05-06 05:00:14

计算机信息处理方式分析

摘要:针对大数据时代的发展状况对计算机信息处理方法进行分析,总结大数据时代的相关理论,认识到大数据背景下信息处理技术所面临的挑战。结合大数据时代的特点进行计算机处理方法的完善,以提高计算机信息技术使用的有效性,推动网络信息行业的创新发展。

关键词:大数据;计算机;信息处理

在网络信息技术不断发展的背景下,计算机信息处理技术被广泛运用在各个行业之中,使我国实现了数字化、网络化的发展。通过计算机信息技术的运用,会产生大量的数据资源,这种技术虽然可以满足人们的工作及生活需求,但是海量数据的出现增加了计算机系统的信息储存,影响计算机的运行效率。因此,计算机信息技术处理中,应该通过大数据资源的利用,可以满足信息技术使用的容量高、增长速度快以及信息多样化的使用需求,提高信息处理的整体效率,改变计算机信息处理系统运营中存在的问题,为计算机信息技术效率的提升提供支持。

1大数据的相关内容

1.1大数据概念。大数据主要是指传统数据处理软件无法处理的数据集,大数据存在着容量高、增长速度快以及信息多样化的特点,通过大数据的使用,可以展现出成本效益以及创新的信息处理形式,实现信息数据挖掘的有效性[1]。1.2大数据的特点。在大数据发展的背景下,其特点体现在以下几个方面:第一,信息量庞大的特点。大数据主要是指可以突破1ZP的数量级,这种数据存储形式相当于传统数据储存形式的几何式翻倍。第二,速度快。在大数据资源信息处理中,大数据的信息流量是实时存储的,通过专业大数据处理器的使用可以在信息交流中实现高速传输。第三,结构多样化的特点。大数据的组成并不是单一的、固定的模式,其内容一般包括文本信息、网页框架以及图像等内容,由于处理格式的差异性在某种程度上增加了信息处理的难度[2]。

2大数据时代背景下的计算机信息处理所面临的挑战

2.1对信息安全要求更高。在大数据时展中,网络信息技术得到广泛运用,这种背景下人们对网络信息的安全性要求逐渐提升。网络环境中,人们在网络购物、网络支付平台使用中,较为关注平台的私密性以及安全性,若在计算机信息技术使用中缺少保护,会影响网络信息处理的安全性,为人们的财产造成风险。所以,在网络信息技术发展中,为了实现对人们信息的保护,应该建立有效的网络安全监督平台,使大数据背景下计算机信息技术的处理得到安全运用。2.2专业人才需求不断提升。伴随大数据网络信息的发展,大数据网络技术得到了人们的关注,技术型人才成为行业关注的焦点。在大数据网络信息技术使用中,专业人才成为行业的需求,为了保证大数据新处理的高效性,相关数据库管理者应该提高自身的安全性,通过大数据信息技术的使用以及专业方案的构建,实现网络信息的保护,充分满足网络信息技术使用的基本需求,提升大数据网络资源的运用效率[3]。

3大数据时代背景下的计算机信息处理方式

3.1分布式存储技术的运用。伴随大数据网络时代的发展,计算机信息技术处理中通过分布式存储方法的运用,可以实现大数据信息资源的储存,改变了以往信息存储的限制性问题,通过网络专线以及高速网络资源的利用,形成多个数据库,实现总分形式的数据逻辑管理。在分布式存储技术使用中,系统结构在同一个数据中得到运用,而且,通过不同的分布以及不同的存储,可以实现不同数据系统之间逻辑关系的确定,实现数据分离及统一的最终目的。而且在分布式存储技术使用中,也解决了海量数据对信息的存储问题,计算机信息技术通过多种服务器的共同使用,提高数据存储的整体效率,解决网络信息技术使用中存在的资源不足问题[4]。3.2数据挖掘技术的运用。结合当前大数据资源的使用状况,在计算机技术中通过数据挖掘技术的使用,可以体现出人工智能处理技术的优势。数据挖机系统通过仿生学手段的利用,按照人类的思考方式将数据进行统一处理,之后根据项目需求构建决策信息,完善对人类行为的指导。通常状况下,在数据挖掘技术使用中,其基本的组成包括以下内容:第一,数据资源的选取。在大数据背景下,计算机信息技术使用中通过数据的预处理进行数据资源的选取;第二,对选取之后的数据进行无效数据、冗余数据以及零数据进行清理、删除;第三,通过数据挖掘技术的使用进行信息的分析;第四,数据分析及评估。通过专门应用系统的使用实现对数据的分析、展示。在数据挖掘技术使用中,通常采用了人工智能的方法进行数据处理,这种设计处理技术一般包括了决策树、聚类以及神经网络等,根据数据技术进行数据的直观展示,提高计算机信息技术处理的整体效率。例如,在大数据时代背景下的计算机信息处理中,通过聚类技术的使用,其作为数据挖掘分类技术,在使用该种技术是需要将定义分为不同的簇群。其中k-means算法作为一种常用的计算形式,主要是通过制定簇群个数的确定,将源数据生成簇群中心,之后通过离中心距离计算项目的确定,实现对数据的收集处理,将对应的数据个数作为簇群中心,可以提高源数据以及簇中心计算的有效性,之后在限定数据的范围内进行数据的生成,提高数据结果计算的有效性。在数据源头上进行分类,可以将数据中心以及新的平均数值作为重点,提高项目结算的有效性。通过k-means算法的使用,能够实现平均簇群个数的确定,实现限定簇群个数的有效处理,提高数据结算结果的价值[5]。3.3信息安全技术的运用。信息安全技术作为大数据背景下较为重要的内容,可以实现大数据信息资源的保密处理。在信息安全技术处理中,其技术通常包括数据加密技术、身份认证技术、隧道技术等,通过这些信息技术的运用,可以充分保证网络信息资源使用的安全性,但是也不能完全实现对数据信息的安全保障,因此,在大数据背景下,为了实现信息安全技术使用的安全性,应该将网络信息技术的使用以及网络安全信息系统的构建作为重点,强调网络信息运维部门以及相关部门的监控力度,通过IT网络框架理念的确定以及数据资源的信息处理,提高计算机技术使用的安全性,进而维持网络信息方案使用的安全性。通过对计算机信息技术的安全运用,通过数据加密技术的处理,可以实现网络信息技术使用的有效性,结合不同加密算法对数据资源进行分析,充分保证网络信息技术使用的安全性。在数据加密算法使用中,通过不同加密算法的运用,在通过数据项目的调节通过MD5算法对数据进行加密储存,这种素案发通过村塾数据验证的处理,可以实现信息技术安全使用的基本需求。MD5算法作为一种不可逆的计算方式,按照原始数据添加、数据分解以及数据出书计算的形式,通过任意数字以及任意符号的使用,对计算机技术的数据资源进行统计,提高网络信息资源使用的安全性、有效性,在该种算法中,当完成身份认证之后系统用户会输入登录凭证,系统会对MD5加密处理,之后自动生成固定的128字节进行数据传输,通过与数据库的存储对比,完成用户身份的验证。在数据传输中,加密技术应该在接受终端上进行原始数据的确认,提供数据加密处理不同算法的使用等,提高密钥处理的有效性,而且,通过密钥管理技术的使用,可以有效提升数据加密信息处理的安全度,为大数据背景下计算机安全处理的保密性提供参考[6]。

4大数据时代背景下的计算机信息处理的发展趋势

在大数据发展背景下,为了提高计算机技术使用的安全性、稳定性,应该根据网络信息技术的发展方向,进行信息处理方法的创新。首先,在云计算网络发展中,通过云计算技术的使用,其作为核心的计算机技术形式,可以提高信息技术的处理效率,而且能够及时改变网络信息处理的问题。云计算技术使用中可以将网络软件作为基础,通过编程性、回应性数据的分析,可以构成云计算网,这种云计算网络可能够增强网络存储、信息技术存储能力等,拓宽计算机技术的使用范围。其次,实现计算机安全技术的创新发展。在大数据发展背景下,通过各个数据系统的运用以及网络资源的连接,可以在个人终端设备上进行信息资源的共享,实现网络信息的开放性,但是整个过程中增加了网络安全风险,使计算机安全信息受到威胁。因此,在大数据网络信息处理中,通过网络数据安全性的增加,可以提高大数据安全管理的有效性,并逐渐形成安全管理体系,实现网络计算机网络信息技术的安全发展[7]。

5结束语

总而言之,在大数据发展背景下,通过网络信息技术的运用可以结合大数据的特点,进行网络信息资源的安全、有效处理,提高网络信息处理的整体效率,推动网络信息技术的创新发展。对于计算机技术处理人员,应该认识到信息资源处理中所面临的挑战,结合这些问题构建针对性的处理方法,通过大数据资源的安全、有效运用,保证网络信息资源传输的安全性、实时性。而且,在大数据背景下的计算机信息处理技术使用中,也应该通过分布式存储技术、数据挖掘技术以及信息安全技术的运用等,进行网络信息资源的查询,提高网络信息资源处理的有效性,推动计算机技术的安全发展。

参考文献:

[1]冯燕茹,闫婷.基于大数据背景下的计算机信息处理技术思考[J].数字技术与应用,2016(7):238-238.

[2]李伟,江明夏.大数据时代下的计算机信息处理技术[J].信息通信,2014(8):129-129.

[3]张翠.浅析大数据时代的计算机信息处理技术[J].农民致富之友,2017(9):234-234.

[4]彭英,李佐军.“大数据”视角下计算机信息处理技术分析[J].天津中德应用技术大学学报,2016(6):108-110.

[5]高杨.大数据时代的计算机信息处理技术[J].科技风,2018(12):69-69.

[6]邱成相,苏有邦.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术研究[J].数字技术与应用,2016(7).

[7]冯思毅.大数据时代背景下计算机信息处理技术[J].数字通信世界,2018,160(4):83.

作者:储向向 单位:江南大学