摘 要：“大数据”对数据挖掘、IT产业、经济发展和人们的社交网络活动等都是一个难得机遇，但同时也是对计算机信息处理技术的一个不小的冲击和挑战。本文分析了“大数据”对计算机信息处理技术的影响，并对“大数据”下的信息处理关键技术以及改革发展方向进行了探讨。
关键词：大数据；计算机；信息处理技术
中图分类号：TP274
随着计算机技术和网络技术的不断普及，人们进入了“大数据”的时代。当前有越来越多的人们通过网络协同开展工作，这不仅会产生对数据的海量需求，也间接造就了网络上非常巨大的信息量，这是自计算机诞生以来，信息处理领域中所前所未见的。诚然，这对数据挖掘、IT产业、经济发展和人们的社交网络活动等都是一个难得机遇，但同时也是对计算机信息处理技术的一个不小的冲击和挑战。
在“大数据”时代下，每天都会产生海量的信息数据，而且这种数据量会随着时间的推移而不断积累，传统的计算机信息处理技术已经难以适应数据规模不断增长的处理需求，只有对计算机信息处理技术不断进行创新和突破，才能跟得上时展的脚步。本文分析了“大数据”对计算机信息处理技术的影响，并对“大数据”下的信息处理关键技术以及改革发展方向进行了探讨。
1 “大数据”对计算机信息处理技术的影响
“大数据”是计算机网络普及到一定程度后的必定产物，它最核心的理念是：“一切都会被数据化”。就目前的计算机信息处理技术而言，很多成熟的数据处理平台都无法在短时间内完成对海量数据的存储、处理和管理，更谈不上给用户提供有效的数据分析和应用功能。每天计算机网络中都会产生大量的数据，而这些数据如果不能被安全、有效的提取出来并加以利用，那么就是对信息资源的一种极大浪费。“大数据”的一个首要特点就是数据规模特别巨大，有别于传统数据处理平台的小规模数据处理，“大数据”对信息系统的大规模数据处理能力提出了更高的要求。此外，“大数据”的一个另外特点就是快速化，在网络当中，有很多数据都是在实时更新的，这就需要信息处理技术不但要具有处理大规模数据的能力，还应具有较高的处理速度。当前对“大数据”的处理理由上，有很多技术被不断提出，并且也出现了一些已经能够被商用化的处理系统，但总的来说，与“大数据”时代对计算机信息处理技术的要求还存在不小差距。
因为“大数据”时代的到来，计算机信息处理技术被推向了改革的命运。各行各业在面对海量信息数据时，要么能从中提取出有用的关键信息量而走向繁荣，要么就可能会因为不善于挖掘大数据背后隐藏的规律而遭到淘汰。在“大数据”时代下，人们只有根据本行业的特点，不断更新变革信息处理技术，使之能够更快、更准确地完成对海量信息的分析和处理，以提取出对我们有用的关键特征，才能更好地推动行业发展，并进一步推动整个社会进步。
2 “大数据”时代的计算机信息处理关键技术
“大数据”的应用核心是从海量数据中分析出数据背后所隐藏的规律，进而提取出与用户需求相匹配的关键特征以辅助设计、生产、服务和决策等需求。在解决好数据分析前，最主要的是要解决好超大规模云系统的构建和存储，以及自动化资源部署分配等理由。因此，“大数据”除了需要仔细研究其体系结构外，还应该加强对虚拟化技术、高性能的云存储和云计算技术、自动化资源调度技术以及相关的数据安全技术等方面进行突破。
2.1 虚拟化技术
虚拟化技术是指通过利用虚拟的信息网络资源对数据进行存储和管理，由虚拟化技术构建的“大数据”信息处理技术一方面可以对当前的信息存储资源进行优化配置，方便对海量数据的存储；另一方面可以通过灵活调度信息处理单元来提高对大规模数据的处理能力和效率。可见，虚拟化处理技术是“大数据”下的信息处理关键技术。
2.2 云存储和云计算技术
云存储实际上是由多个存储单元组成，它通过集群功能、分布式文件系统等功能联合起来协同工作，以共同对外提供数据的存储和管理服务。由此可知，云存储技术就是应“大数据”时代而生，它对解决海量信息数据的存储管理需求提供了一个最佳的解决方案。因为云系统需要同时满足大量用户的需求服务，而这些服务往往又牵扯到对大规模数据的高效处理和分析，所以仅仅具有数据的存储和管理功能还不够。为了解决数据的处理和分析需求，云计算技术也应运而生。云计算技术与传统信息处理技术的最大不同之处在于其具有分布式计算的特点，通过整合和调配整个云系统所能调用的数据计算单元，从而可以快速完成对海量信息数据的计算处理，这对提高“大数据”下的数据处理效率而言是必不可缺的。
2.3 自动化资源调度技术
“大数据”系统在提供服务时，需要对数据的存储和计算等资源进行优化配置，所以离不开自动化资源调度技术。所谓资源调度就是将信息资源进行合理的配置和整合，以更好地满足为用户提供高效、高质服务的目的。这些资源除了重要的数据存储资源外，还包括各类软件计算平台、硬件资源以及由网络查询得到的资源等。
2.4 信息安全技术
在“大数据”时代下，各种数据信息正逐渐由以往单一的形式向相互关联的数据结构演化，但是由于这种关联关系的影响，其中某个数据遭受安全威胁时，其他数据也会随之受到影响。“大数据”下的信息安全技术不再是建立在对某个单一形式数据的安全管理上，而是需要对整个数据关联结构进行系统管理，提高整个数据集群的整体安全防护水平。当前计算机信息处理技术因为受到软、硬件方面的制约，还无法完全满足“大数据”安全管理工作的需求，但这同时也为推动信息安全技术的发展提供了机遇，为了保证“大数据”信息的安全，就需要不断推进信息安全技术向前发展。
3 “大数据”时代下的计算机信息处理技术发展方向
“大数据”通常具有数据规模大、数据结构复杂等特点，相对于传统小规模的单一数据形式，“大数据”中的各种数据间形成了相互关联的结构，这无疑增加了数据处理方面的难度。当前的计算机信息处理系统通常都以一定结构的数据形式为基础进行构建，处理的数据结构都比较固定，难以胜任大规模复杂结构数据的处理需求。未来的信息处理技术需要建立开放、灵活的数据接口，通过运用数据加工等技术将不能被识别的数据结构转化为可以被处理的形式，以满足结构日趋复杂多样的大规模数据处理需求。
随着“大数据”时代的到来，未来的信息处理技术会与计算机网络逐渐融合为一体，形成了一种新的数据服务网络。这种网络具有动态感知采集、分布式计算、快速传输和自动化资源调度的特性，并以网络协同的方式为用户提供更为高效的服务。
4 结束语
总之，“大数据”为我们的云用户、企业以及网络服务提供商都带来了好处，但就目前的信息处理技术发展目前状况来看，离真正实现“大数据”的价值还有不小差距。笔者坚信，随着各种技术的不断纵向发展，人类社会在不久的未来必将创新出更加高效、完善和可靠的计算机信息处理技术，以真正发挥“大数据”在推动经济社会发展中所具有的作用，帮助我们迈向全新的信息化时代。
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作者简介：申鹏（1993.04-），男，河南人，本科，计算机科学与技术学院，研究方向：计算机。
作者单位：周口师范学院，河南周口 466000
浅析“大数据”时代计算机信息处理技术初探
更新时间：2024-02-13
作者：用户投稿
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