大數據視域下計算機信息處理系統的優化設計探討

王 帥

（湖南財經工業職業技術學院 湖南 衡陽 421001）

0 引言

信息技術的發展推動了各個行業的轉型升級，為生活生產帶來更多便利的同時，也使得每日生成大量數據，必須提高數據處理能力，挖掘潛在數據價值，滿足用戶需求。大數據時代已經到來，大數據與計算機技術的結合已然成為技術發展的必然趨勢。但是在大數據視域下，計算機信息處理系統仍然存在一定的問題，需要以大數據技術為切入點，對計算機信息處理系統進行優化設計，從而為相關工作者提供參考。

1 大數據視域下計算機信息處理系統優化必要性

大數據能夠為人們提供更加個性化的服務，提高社會服務水平，因此對大數據的充分利用十分重要。將大數據庫與計算機信息處理系統進行良好對接，有助于利用與分析數據，從而深入了解客戶的需求等，實現對數據全面分析，既能夠提高數據使用者對數據的利用水平，與此同時，又能夠提高數據使用者所提供服務的針對性，促使大數據價值能夠有所提升[1]。大數據本身是一個海量數據庫，其中數據信息包羅萬象，而計算機處理系統具有模塊化的功能，系統在對數據分析時，也能夠對數據進行分類，使不同板塊數據能夠保持獨立性，并且具有較高穩定性。當其處理一些針對性數據時，也能夠避免信息量大而導致的系統崩潰現象。當今社會中，人們的生活節奏、工作節奏逐漸加快，因此就會產生對信息獲取精準性的需求，這就需要對計算機信息處理系統進行深入的優化，將數據信息的價值充分體現出來，滿足信息使用者以及用戶日益增加的需求[2]。在大數據視域下，社會中各個行業均可以依賴數據分析了解不同客戶群體的偏好，然后為不同客戶群體提供不同類型的服務，使客戶能夠感受到人性化的服務，以此促進企業更好的發展，間接提高社會經濟效益，由此可見，計算機信息處理系統與大數據技術的結合具有較高的必要性[3]。

大數據視域下，計算機信息處理系統需結合實際工作流程，以適度超前和高效率結構的理念，構建易用性、穩定性均合格的系統。因此本研究在優化信息處理系統的過程中，能夠融合大數據技術，基于B/S 結構，功能需符合規范化管理流程及涉及的標準化文件管理、存儲、采集等。圖1 為數據流程圖。

2 計算機信息處理系統存在的問題

2.1 信息收檢索效率較低

從大數據視域的發展方式以及結構角度來看，可以發現，在大數據結構基礎上，現代化的數據結構已經逐漸變得龐大，對大數據的利用，改變了多個行業的發展模式，與此同時，也致使多個行業的發展對數據信息有著較高的依賴性，所以應該對計算機信息處理能力進行優化，這也是計算機技術發展的新方向[4]。在大數據技術背景下，各個行業發展的數據信息總量不斷提高，可以利用的信息量也越來越大，但是傳統的信息處理技術難以滿足海量信息的檢索需求，制約了計算機信息處理系統的應用與發展[5]。

2.2 信息處理技術不完善

在當今社會中，計算機信息處理系統已經得到了普及，很多企業與單位都能夠選擇使用計算機信息處理系統對數據信息進行分析與研究，這在一定程度上提高了企業智能化的發展水平，但是從技術角度來看，現有的系統對數量信息處理尚不夠精準。如果計算機信息處理算法不能夠達到精準高度，那么信息處理結果就會產生偏差[6]。除此之外，在實際應用中，部分信息之間存在內部聯系，但是單一地對數據進行分析，難以發掘內部聯系，從而不能對兩者之間的關系進行深入挖掘，這對企業需求以及用戶服務而言，會造成一定損失。

2.3 安全性能有待提高

企業與用戶對計算機信息處理系統使用頻率逐漸提高，在此背景下，很多用戶需要使用系統處理私密的信息文件等，如果企業或者用戶的私密信息被竊取，就會對其造成較大損失，這就對安全性提出了較高要求。甚至有黑客等能夠通過計算機植入木馬病毒，對用戶系統進行攻擊，或者篡改系統口令，這對企業的發展會造成一定的威脅[7]。因此需要通過優化計算機信息處理系統，提高系統的安全性，從源頭遏制網絡犯罪的發生。

3 大數據技術在計算機信息系統中的應用

在計算機信息處理系統優化過程中，比較常見的大數據技術主要有信息儲存空間技術、計算機信息處理技術、隱私信息安全技術。

（1）信息儲存空間技術。計算機的普及推動了大數據時代的發展，使海量信息涌現出來，計算機發展與社會、個人的發展之間存在密切關系，要想從根本解決數據爆炸的問題，就需要完善計算機信息處理系統，對信息儲存空間技術進行革新，從而避免由于信息儲存空間不足、檢索效率等問題導致信息丟失等情況發生[8]。

（2）計算機信息處理技術。當前計算機系統存在的問題，主要來源于信息處理技術，因此先對計算機信息處理技術進行優化，才能夠提高系統的應用水平。計算機信息處理系統包含了儲存、處理、整合、個性化處理等多個模塊，在科技不斷進步的背景下，對各個模塊細節化的要求逐漸提高，因此需要大數據技術的支持，使計算機信息系統能夠充分與大數據技術相結合，才能夠促使技術在創新中發展。

（3）隱私信息安全技術。人們對信息安全問題高度重視，所以在計算機信息處理優化過程中，需要應用到隱私信息安全技術，這類技術需要具備真實性、保密性、完整性等特點。為了提高計算機信息處理系統的安全性，可以應用數據安全能力框架，為系統安全提供基礎保障。

4 大數據視域下計算機信息處理系統優化設計

4.1 信息收集層面優化設計

在開展信息收集層面優化設計之前，需要先考慮信息收集的需求。計算機系統信息收集工作，能夠確保信息采集有效性，由于數據采集系統需處理海量的信息數據，還要篩選符合需求數據，這就要求其必須優化系統功能，方能為后續信息應用、加工奠定基礎。除此之外，不僅需過濾無用信息，還要利用先進技術增強篩選數據效率，便于實時采集數據，對數據全面分析，滿足大數據視域下處理信息需求。系統硬件無法滿足收集、篩選數據需求下，應利用軟件算法，科學收集數據。

信息精準收集是數據分析與處理的前提，因此優化計算機信息處理系統時，首先要對信息收集能力進行優化。傳統的信息收集，是通過網絡鏈接口實施模擬信號，完成信息收集與整理工作，這一模式中，信息收集效率比較低。要想實現信息收集優化，需要對芯片進行優化設計，將芯片設計為兩個區域，其一是系統中央處理區，主要負責對數據進行初次篩選，將口令不明確的信息內容排除；其二是傳送篩選區，這一區域植入美國ac 單片機，利用其較高的采集速率對篩選后的信息進行收集，在此過程中，上位機與下位機之間能夠相互傳導，最終通過預設芯片以及sht10 數據線完成數據收集，精準的數據收集能夠為后續數據信息處理奠定基礎。

4.2 信息處理層面優化設計

信息處理層面的需求主要是對數據信息進行充分挖掘，信息處理系統處理數據過程中，需要加工收集的大量數據信息，采取二次加工方式，保證傳輸信息有效性。在實際信息處理過程中，要求系統能夠根據用戶對數據需求加工處理，將數據以文字、圖形等方式展現出來，被用戶直接采納，為用戶決策提供信息。系統數據信息存儲，為滿足分享傳輸需求，必須加強數據處理，妥善利用、分析數據，引進先進技術，高效處理異化結構數據，滿足多樣化顯示、處理數據需求。

為了進一步優化信息處理能力，可以采用CS 程序服務器，結合Windows 專業軟件編寫數據系統。在服務器終端，可以設計數據控制顯示器，使用M600 模組完成控制，由CPU 利用單片機、芯片發送控制命令至模塊，執行顯示操作，直觀的顯示出數據處理全過程，用戶可以隨時查看數據處理的過程，如果發現處理偏差，可以及時進行調整。與此同時，可以設置數據信息重復分析，在為用戶提供目標任務的同時，也能夠分析出用戶下一步需要的數據，保持計算機信息處理的連續性。

4.3 安全性能層面優化設計

信息處理系統需做好數據安全工作，加強信息存儲管理，做好數據存取、訪問查詢等保護工作，維護用戶信息安全。并且在數據利用的過程中，還要確保各類數據實現分類管理，明確數據間密切聯系，為挖掘潛在數據提供支持，卻也面臨著局部系統數據產生問題，會影響整體結構數據的情況，威脅系統運行，需做好存儲安全保障工作，保護數據信息，即安全性能層面的優化需求。

當前數據加密以及信息處理中，以密鑰管理的方式為主，安全性并不高，因此在計算機信息處理安全性能優化過程中，可以添加一些指令，使具有特殊特征信息的使用范圍被限制，再結合密鑰的形式保障數據信息的安全。數據加密技術是大數據技術中的一種，其可以最大程度保障數據傳輸過程的安全性。在信息存儲方面，為優化底層技術，保證系統能夠負荷海量信息處理，可以采取全C 語言編輯大數據ArionFS 分布式系統，能夠利用操作系統直接查詢底層資源和函數庫，然后通過Lock Free 結構利用數據結構與系統原語設計解決源數據并發訪問沖突問題，以免出現鎖死系統。ArionFS 不支持多副本流水線技術，因此可以采取鎖無關Hash 表，支持對數據條目的刪除、查詢與插入，元數據多為DENTRY 條目，能夠命名存儲文件，和具體數據為映射關系。

4.4 計算機信息處理系統優化與實現

在對數據信息收集能力、處理能力以及安全性能進行優化之后，還需要對系統進行整體性優化，才能夠保障數據的處理水平得到整體提升。采用fig 消息程序設計，能夠提高數據控制水平，然后在此基礎上，可以對重要數據信息直接進行內部儲存，而對于不重要的數據信息進行網絡儲存，這一設計能夠有效避免信息量大且冗雜的問題，又能夠對核心信息進行進一步地保護。在此過程中，需要設置具有特定信息的網絡地址與頁碼，才能夠準確地跳入。在數據處理過程中，還要注意用戶的類型，然后根據用戶的需求，挖掘信息之間的關聯性，以此提高數據分析的精準性。

本文基于大數據技術視角，對計算機信息處理系統進行優化，為了驗證優化效果，本文在研究過程中，構建了腳本測試代碼，主要是體現系統內部程序，根據硬件結構編輯模式匯編軟件程序，檢驗信息處理系統功能，觀察功能實現是否滿足優化設計標準。Tomcat 能夠為檢驗腳本代碼提供服務器載體，確定系統運行及處理信息中是否會受到內外部因素影響，還能對系統常見功能在服務器支持下完成檢驗，選用Windows10 操作系統為運行載體，檢索、處理文件夾信息，檢驗設計方案可行性，確定重點功能，深入探究系統可能存在的隱患，確定不同文件系統功能差異性，以免傳輸數據發生彼此干擾的情況。

以文件系統為例，測試集包含大數據應用。

（1）Word Count 用于提取文件內容單詞，統計分析出現單詞頻率。

（2）DFSIO，能夠測試文件系統讀寫性能，不同Map任務按照鍵值做相應文件寫、讀操作，結合Value 值明確文件大小，用Reduce 任務收集數據信息。

（3）Kmeans 實現機器自動聚類，采取循環迭代算法，使用10kb 雙精度數據集，設定初始聚類參數。

（4）Tera Sort 試驗采取TeraGen 生成的1 GB 數據文件，文件每行記錄約為百字節，為千萬量級，通過數據采樣分區，完成排序。

系統測試結果顯示，數據處理單元為64 MB，縮短執行時間3.0%，即便數據節點增加，執行時間仍在縮短，有效優化了信息處理系統性能。

5 結語

綜上所述，大數據技術發展的背景下，傳統計算機信息處理系統難以滿足企業與用戶的需求，在使用過程中，也存在諸多問題，因此必須優化計算機信息處理系統，以此滿足社會各界對數據處理的需求，深入挖掘數據價值，探尋數據之間的規律，為用戶的管理決策提供支持，與此同時也能夠提高數據信息的價值。計算機信息處理系統與大數據技術深度融合，從內部優化、外部優化出發，探究信息處理系統優化設計方法，做好系統優化工作，為用戶提供播放視頻、數據統計、數據信息存儲、數據分析等功能，不僅能準確處理各項數據，還能將數據完整呈現于用戶面前，計算機信息系統處理數據的精準性不斷提高，促使高新技術之間不斷融合與創新發展。