對基于“大數據”時代背景下計算機信息處理技術的應用探討

黃佰強

（華南農業大學珠江學院 廣東·廣州 510900）

大數據技術在計算機信息處理技術中的應用，給網絡數據的處理帶來了極大的便利，但是也給計算機技術的發展帶來了極大的挑戰，如果不能有效的利用信息技術對各種數據存儲、整理、分析與傳輸，就會導致信息泄露的問題與數據丟失的情況，也就會對數據的安全造成影響，為了提高計算機信息處理技術與各類數據存儲效率，需要深入研究數據的采集與存儲以及數據安全技術，提高網絡數據的處理效率，使得大數據技術能在更為廣泛的角度得到應用，能更有效的保證網絡數據的安全性能。

1 計算機信息處理技術

1.1 數據的采集

目前，對網絡數據采集的流程是從數據的來源端機芯抽取(extraot)、轉換(transform)、加載(load)后保存在存儲服務中，如比較流行的Sqoop和ETL工具，還可以采用關系型數據庫MySQL和Oracle對遠端的數據進行收集，并利用加工工具對數據清洗、加工、挖掘與存儲。在大數據的環境下，對網絡數據的采集與存儲也提出了更高的要求，采用計算機硬件技術來提高網絡數據的存儲，云存儲技術剛好能滿足這一需求，例如阿里云、百度云、谷歌云等，其作用不僅是對數據進行存儲，還能有效地對信息數據進行處理。

1.2 信息的存儲

對于收集到的海量數據，往往存在著不同的結構與類型，為了保證數據的完整性，需要針對數據的來源與類型，對其進行分類存儲，以有利用后期處理。如何有效地保證網絡數據存儲的安全性與穩定性，是計算機信息處理面臨的關鍵性問題，也是在數據存儲時必須要考慮的首要問題。將大數據技術與云計算技術結合在一起，采用分布式存儲技術成為當前網絡數據存儲的重要模式，能為用戶提供大容量的存儲，而且云技術采用分布式存儲的方式，在數據存儲、調用、處理、備份等方面的優勢也十分明顯，如圖1所示云存儲技術，同時也能夠為智能數據處理與分析提供便利，從而實現數據的存儲、備份、共享、管理與應用，提高了數據的處理效率與應用范圍。

圖1：云存儲技術的流程

1.3 信息傳遞

資源共享是大數據應用的關鍵，也是挖掘隱藏在數據后的有價值的信息關鍵技術，在大數據背景下，不僅要保證信息傳遞效率，還有保障網絡數據、信息的安全等相關的問題，數字簽名認證技術是一種常見的信息安全保障措施，也是當前信息安全傳輸的常用計算機信息處理措施與重要途徑。它的工作原理就是在數據傳輸的同時，采用數字簽名技術對其進行加密，在數據的接收端對數據進行解密，在網絡的接收端與傳輸端，采用相同的數字簽名方法進行加密與解密，這就能有效的防止傳輸的數據被第三方截取與破壞，進而能真正實現網絡數據的安全傳遞。

1.4 信息安全處理

網絡數據、用戶的信息安全一直是人們關注的熱點問題，計算機信息處理技術不僅要關注信息處理的效率，還需要注重信息安全管理技術，大數據時代的到來，在提高計算機信息處理效率的同時，也對信息安全技術提出新的挑戰。為了保證網絡信息的安全，目前已經開發出多種信息安全技術，如生物技術、指紋、圖像等技術，都是比較完善的信息安全技術體系。例如，二維碼技術就是一種典型的信息安全技術，首先采集用戶的指紋圖像，生產指紋數據庫，對指紋圖像進行加密、編碼，生成唯一的二維碼，在用戶登錄系統時，只有指紋圖像與二維碼信息一致時，才能登錄系統，獲得相應的數據。

2 計算機多道信息處理技術

2.1 計算機多道處理技術原理

隨著計算機硬件技術的發展，使得大容量數據處理技術變得更加容易，為了提供計算機處理信息技術的能力，人們開始采用多道程序設計來提升計算機信息處理的能力，多道處理的技術在數據處理方式與傳統計算機數據處理技術上存在一定的差異，但是從硬件的組成、脈沖多道分析的結構組成分析，計算機信息處理技術的多道數據主要包括 PC端的終端控制技術、數據采集板的用戶數據采集，甄別器的數據識別與篩選，展寬器的數據脈沖幅度測量等幾個部分。PC端終端控制技術的功能是傳感器捕捉信號，并捕獲的模擬信號轉變數字信號，以便于計算機進行識別，該轉換過程稱為ADC變換。PC機內置程序的控制下，可以對數據進行編碼處理，將ADC變換幅度作為地址碼，并獲取該道地址參數，然后將其輸入到運算器內，由運算器完成加1運算處理，將結果存儲在存儲器內。在具體的數據處理中，一直重復整個過程，直到完成整個信息處理。

2.2 計算機多道處理技術的構成

目前，比較流行的計算機多道處理技術，在技術上已經比較成熟，都是采用通信數據采集卡為硬件的基礎技術。并以Visual C++6.O,Windows軟件為平臺來開發數據采集的程序，并對采集卡的數據處理功能進行開發，在對數據進行采集的過程中，主要是利用定時或者定事例數對數據進行采集，將采集事件信號幅度數據或者數據時間間隔作為數據采集的頻率，形成具體采集過程來顯示時間譜，便于對數據進行整體分析。在數據處理方面，可以自動生成采集數據的波譜形狀或者采集的時間間隔，以記錄具體的信息處理過程。用戶只需要點擊鼠標，能查詢數據處理的過程，就可顯示該點的道址和該道的事例數，從而能有效的完成信息數據的采集與處理，這樣，通過所采集的數據作為數據文件，并利用存儲技術保存，供后期的數據調用、離線分析與處理。

2.3 計算機多道處理技術的改進

例如，信號探測器容易受到信號脈沖、帶寬比常規的脈沖窄的影響，導致信息處理的效率不高，而這些脈沖通過數據采集板之后，往往還要產生一些損耗。在PC端如何有效的識別脈沖信號的寬帶，成為難點問題之一，主要是由于信息處理的幅度低于實際值，從而導致處理結果失真。因此，為了提高計算機信息處理的效率，避免此類問題出現，需要改進計算機多道處理技術，提高計算機信息處理效率，通常在現有的計算機多道軟硬件基礎上，對整個信息處理的硬件技術進行改進。常用的技術措施是利用幅度保持器來提高脈沖幅度的識別，用一臺快速恢復式的幅度保持器代替展寬器，提高對數據的識別能力，形成新的多道硬件，提高了計算機信息處理的效率。

在具體數據處理過程中，幅度保持器的工作過程為：在PC前端設備捕捉到數據信號后，需要對信號的功率進行放大，在經過電容C對信號經過放大之后，分成兩個部分，一部分信號經過甄別器進行分析處理，另一部分信號通過信號觸發器進行放電控制，然后控制脈沖電流驅動模擬器開關K，完成放電控制過程后，重新與第一路信號匯合，完成一個完整的信息處理過程。在幅度保持器中，可以人為設計信號傳輸延遲，保證信息處理的完整性，通常在3-5s之間，對信號處理能力進行控制，從而能提高信號傳輸的能力，保證信號處理不會失真。

3 “大數據”背景下計算機信息處理技術創新

3.1 大規模計算機信息處理平臺的應用

隨著計算機處理技術的不斷提升，大型數據處理平臺的成本也在不斷的降低，海量數據的處理成為關注的核心問題之一。一方面，海量的數據往往會占用大量的存儲控制，大規模平臺的應用降低了數據存儲的成本；導致數據存儲的物理成本不斷上升；另一方面，采用大規模的計算平臺處理數據，提高了數據處理的效率。基于大數據的計算機信息處理技術，能在大范圍內對海量數據進行處理，而且，利用分布式處理技術也能提高海量數據的處理效率，也能有效挖掘數據的價值。運用虛擬化技術加強對網絡數據的處理，不僅能夠降低大規模、集成化計算平臺的應用成本，將在虛擬環境下同步運行，不僅可以實現所有的信息處理功能，提高計算機信息處理的能力，而且進一步提升了虛擬計算平臺的兼容性和穩定性，更有利于擴大信息數據處理的平臺，提高海量數據的處理效率。

3.2 采用Map Reduce技術的支持

計算機多道信息處理技術的應用，提高了數據處理的效率，同時在大數據與云計算技術的支持下，采用分布式技術對海量數據進行存儲，并對數據進行處理。將海量信息分配在不同的虛擬服務器中進行處理，也有利于提升海量數據的處理效率。

3.3 云計算技術的應用

云計算技術在大數據的數據處理中具有較高的效率，它采用分布式存儲技術，在面對結構復雜、類型不同的數據，處理的效率與效果較好，將云計算技術與大數據技術等融合計算機信息處理中，形成一個模塊化的數據模型，在不同的環節可以處理不同的數據，提高了數據處理的效率。例如數據預處理、數據分類、數據計算等，也有利于對不同的數據處理進行拓展。隨著大數據技術的不斷發展，計算機信息處理技術與大數據、云計算技術的融合，對提高信息技術處理的效率具有十分重要的作用。

3.4 現代智能算法的運用

為了提高數據處理的效率，采用智能算法來處理復雜的數據，不僅能提高數據處理的效率，還能自動生成數據模型，能夠為各種數據處理提供幫助，常用的算法有遺傳算法、粒子群算法等。采用這種智能算法，可以有效的彌補數據處理的不足，降低數據處理過程中出現的錯誤，讓信息處理結果能夠達到更理想的程度。而且，利用智能算法的糾錯能力較強，也拓寬了計算機信息處理的范圍，與計算機硬件信息處理技術結合在一起，對提高計算機信息處理能力具有十分重要的作用。

4 結束語

大數據技術在計算機信息處理中的應用，這不僅是信息處理發展的需求，同時也是網絡海量數據處理的需求，海量的數據堆積要求大力發展計算機信息處理技術，也促進了計算機信息處理技術與大數據、云計算技術、智能數據處理技術綜合在一起，對數據處理速度還是處理質量都有明顯的提升，隨著智能處理技術在人們生活的各個領域的應用，要求不斷提升信息處理技術才能滿足要求。