大數據時代下計算機硬件維護和故障研究

郭華良

（新疆水利水電學校，新疆 烏魯木齊 830013）

0 引言

計算機可高效處理數據資源，在大數據技術支持下，計算機技術得到更進一步的發展，其可加快數據分析、處理速率，保證信息資源安全性，大大提高了數據資源的利用率。因此，相關企業或者部門必須提升對計算機硬件系統維護的重視程度，做好硬件系統故障處置工作，掌握故障處理要點，降低硬件故障風險，提高計算機硬件系統運行效率，切實發揮計算機硬件系統優勢。

1 大數據時代下計算機硬件維護方式

1.1 優化計算機硬件使用環境

日常維護過程中，需要做好防塵處理工作，將計算機硬件表面的灰塵打掃干凈，可有效降低主板溫度，避免發生電路短路問題；盡可能將計算機硬件放置在灰塵較少的環境中，定期進行除塵處理，最大程度上提高計算機硬件設備使用年限。同時，在日常維護中需要做好防潮、防水處理工作，重點關注二極管、電容器等構件的維護工作，將相對濕度控制在25%～60%之間，做好相對濕度的把控和管理。另外，做好溫度控制，增加溫度控制機設備，避免計算機硬件設備溫度過低，影響數據讀取等。最佳溫度一般控制在20～30℃，配置相應的散熱裝置，將計算機硬件溫度控制在標準范圍內，切實優化計算機硬件使用環境[1]。

1.2 規范維護操作行為

由于計算機設備硬件種類繁多，在設備維護上也存在一定的差異性，按照相關規范進行操作，降低硬件設備故障發生幾率。開展計算機硬件系統維護工作，旨在提升CPU、主板、顯示器等部位的運行效率，更好優化資源配置，避免快速操作鼠標，重點關注計算機硬件運行過程中，電路、電阻、電容器等元件的牢固性，檢查主板內是否存在殘留物，在主板線路和散熱設備之間預留一定的空間；同時，定期清理載體硬盤、緩存、內存條灰塵等，維護好計算機存儲功能，最大程度上降低計算機硬件風險發生幾率[2]。

2 大數據時代背景下計算機硬件故障處理措施

2.1 加強對故障數據的收集

大數據時代的到來給生活和工作帶來更多的便捷，因此，要善于借助和利用大數據技術提升計算機硬件設備故障處理效率，發揮大數據技術優勢。用大數據技術可實現對數據信息的存儲、處理和加工，進而為用戶用提供數據信息檢索功能。在大數據技術支持下，保證了數據信息的安全性，減少數據信息的丟失。同時，在信息存儲技術和安全技術支持下，提高了數據信息存儲效率，保證數據信息的多樣性，最大化保證數據信息的安全性，更好維護了網絡環境安全。大數據時代下，計算機硬件維護處理水平不斷提升。大數據技術改變了傳統數據處理模式，滿足了各個領域行業的需求[3]。

2.2 借助大數據技術加強故障判斷

大數據技術本身優勢顯著，具有數據挖掘、分析、處理等優勢，將其應用在計算機硬件維護和故障檢測中，具有重要的技術優勢。大數據技術可幫助我們正確判斷計算機設備當前故障狀態，切實解決人們肉眼看不到的問題，因此可通過大數據技術解決計算機故障問題，更好識別故障風險。在具體維護過程中，相關人員需要按照計算機硬件維護原則，遵循軟硬件相互兼容理念，加強計算機硬件維護的關聯性思考，找出軟件、硬件二者之間的聯系，切實發揮出大數據技術優勢作用；做好日常使用過程中的除塵工作，優化計算機硬件設備使用方式和條件，降低計算機故障發生幾率。大數據時代下，計算機軟件承載了海量的信息、圖片、文件、視頻等，加劇了計算機硬件壓力，影響計算機用戶正常使用。基于此，為最大程度上提高計算機硬件設備運行狀態，相關企業、部門或個人用戶，需要定期更新計算機軟件系統，進而更好發揮計算機系統功能和性能，有效規避計算機硬件風險，提高故障處理水平[4]。

2.3 按照計算機硬件設備維護步驟進行操作

在計算機故障處理過程中，需要有針對性地做好故障處理工作，將軟件中的數據信息進行備份存儲，借助互聯網學習維護方法和操作技巧，提升故障處理準確率。計算機硬件設備本身易受內外界環境的干擾，包括電磁和靜電干擾，因此，在故障處理過程中，必須提升檢查力度，優化數據處理方式，借助大數據技術建立大數據庫，提升數據化處理方式。相關企業在實際開展計算機硬件系統維護工作過程中，要重視對軟件的維護，掌握現階段數據數量，加強對計算機病毒的抵御，避免因軟件系統攜帶病毒，造成硬件設備故障問題。因此，相關企業或部門，需要從基礎網絡建設入手，加強局域網設置，在網絡邊界設置防火墻，加強對不法分子和黑客的抵御，避免計算機網絡遭受攻擊。

2.3.1 了解常見故障

大數據時代下的計算機硬件極易出現ROM、RAM等故障問題，尤其在海量數據激增情況下，會引發內存不足問題。因此，在具體檢測過程中，需要樹立大數據思維理念，借助大數據技術進行科學的檢測，加強對故障的判斷，有針對性地解決故障問題，充分運用觀察法和判斷法為后續故障解決提供支撐。尤其在計算機硬件設備出現異常時，需要借助大數據技術進行故障檢測，避免出現電源故障和電路短路問題，進而更好收集故障信息，減少故障因素的發生，更好規避計算機硬件風險。另外，可以運用增加法檢查故障，在計算機正常運行的基礎上，增加一個硬件，以加強對計算機故障來源的判斷；也可以運用減少法，在當前計算機系統基礎上，減少一個硬件，以更好判斷故障的來源，替換法也類似，都可更好解決計算機硬件系統故障問題。

2.3.2 大數據時代下云計算技術在計算機網絡信息管理中的應用

大數據時代背景下，構建了“互聯網+”模式，提供了技術支持，提升了數據計算速率，解決了計算機網絡數據處理問題。在“互聯網+”平臺上，構建了云計算模型，為數據向云端移動提供路徑，這大大降低了處理成本。整個處理過程中，不需要建立設備，操作便捷。例如在醫療系統平臺中，借助大數據技術可提升醫療數據管理水平。將病人的病例信息錄入到科學數據庫中，并在數據庫配置支持下，實現信息整合，方便對病例的整理，提升了醫療案例的共享性，保證信息交換效率。同時，強化數據保密效果，推動醫療平臺系統的運用。另外，大數據技術，增強了計算機網絡防御能力，降低被攻擊程度，可對攻擊者實現精準的識別和定位，提高了網絡安全，提高了風險預測能力[5]。

2.3.3 大數據追蹤技術提高了運維故障檢修水平

某企業依托大數據技術，搭建了EZSonar性能交易分析平臺，有效彌補了監控短板，實現業務思路轉換，在定位故障的同時，快速實現對業務交易的追蹤。該平臺可實現業務人員零技術基礎跟蹤交易數據，達到零風險可管控的目標，大大降低了監控軟件自身對業務軟件規格改造的需求，使得數據分析、整理、追蹤類工作更簡單高效。本次方案創新點在于：

一是，實施了旁路數據采集技術，保證數據分析的安全性；通過運用“物理交換量鏡像”法，達到數據傳輸監聽的目標；

二是，應用了映射關聯技術，強化了業務關聯性分析，實現了跨集群之間的交易追蹤；

三是，應用了圖形框架交易追蹤技術，零技術基礎也能做到數據快速整理，系統提供交易追蹤圖形框架，只需要輸入要追蹤交易的卡號、身份證號、手機號等信息，就可以快速幫助人工梳理海量交易數據，實現了低門檻、速度快、精度高等目標。

在具體使用場景中，提供了較為簡單的操作界面，提供了數據采集、數據流式處理、數據存儲、關聯分析等功能，實現了數據可視化目標。操作界面示意圖，如圖1所示。

圖1 操作界面示意圖

3 結論

綜上所述，大數據時代下加強計算機硬件維護，可有效提高計算機硬件設備運行效率，創新故障處理方式，可保證數據安全性和傳輸的可靠性。通過多元化技術維護手段，切實解決硬件設備故障，緊跟大數據時代發展步伐，更好提升計算機硬件設備自身運行性能和效率。