大數據的計算機數據分析管理系統設計

山西工商學院 王玲風

在大數據技術、云計算技術以及云服務技術不斷發展的背景下，不同的服務器在應用過程中發揮著至關重要的作用，尤其是對提高計算機數據分析管理能力有積極幫助。以大數據環境為基礎對計算機數據分析管理系統的設計要點進行深入分析，了解當前計算機數據分析管理系統的應用現狀，掌握在大數據技術應用過程中的相關內容。并從計算機數據分析管理系統的設計原理、模塊設計以及設計方法出發進行研究，有助于提高計算機數據分析管理系統的應用水平。

在計算機信息管理系統應用過程中，可以在最大程度上提高信息綜合管理效率和質量，能夠為管理人員提供更加可靠的數據支撐，輔助管理人員對企業不同數據指標進行全面分析。從而發揮計算機的積極作用。在大數據技術快速發展的背景下，將其應用在計算機數據分析管理系統設計過程中可以充分挖掘大數據技術的應用優勢，提升計算機數據分析管理系統的運行效率。

1 計算機數據分析管理系統研究現狀

計算機數據分析管理系統在應用過程中需要將計算機作為使用工具，管理人員利用信息收集、數據存儲、數據分析以及數據處理等各項操作可以獲取需要的信息數據資料。計算機數據分析管理系統在應用過程中的主要功能是輔助計算機管理人員開展信息處理、數據預測、數據控制等工作。主要設計環節包括信息收集、輸入、輸出、信息儲存和信息加工等。其中數據預測是計算機數據分析管理系統中的重要技術手段，通過對基礎數據的統計分析，利用數學模型和實際模擬的各種方法完成數據預測。可以在掌握之前數據資料基礎上，對數據變化情況進行有效預測[1]。數據控制指的是在計算機信息處理過程中對不同部門的數據資料進行檢測和分析，通過對比可以掌握不同部門的具體情況。

在計算機數據分析管理系統運行過程中，需要對企業限定要求進行全面考慮，對每一個職能部門的具體工作進行科學安排，根據管理部門的級別和工作任務制定出與不同部門實際情況相符合的計劃方案。一旦不同部門在執行工作中出現問題，可以直接利用科學手段為管理員提供有效的數據支撐和解決方案，確保企業能夠正常穩定運行。

目前，在計算機數據分析管理系統應用過程中，對統計學、計算機技術以及大數據技術的應用越來越普遍。尤其是網絡技術高速發展的背景下，計算機信息技術的應用越來越普遍。隨著不同行業對計算機數據分析管理系統的有效應用，該系統也在不斷完善。因此，需要根據當前先進技術的發展現狀將大數據技術應用在計算機數據分析管理系統設計中，深入掌握大數據技術在使用過程中的優勢，提升計算機數據分析管理系統在信息儲存、數據預測、數據控制以及數據分析等方面的應用效益，進一步推動我國高科技信息化產業的持續發展。

2 大數據技術在計算機數據分析管理系統中的應用

2.1 大數據技術分析

大數據技術指的是可以完成數據獲取、數據存儲以及數據分析和整理的綜合技術。在大數據技術應用過程中，可以從根本上促使人們的生活方式和現代社會發展模式出現極大變化。利用大數據技術從海量數據中挖掘出能夠發揮價值的信息，可以為客戶提供更加精準的數據服務。大數據技術的發展和成熟是以海量數據為基礎的。因此，在大數據技術應用中需要從大量數據、階段化的數據存儲中獲取有價值的信息。大數據的信息獲取速度比較快，能夠在最大程度上提高信息分析處理的效率和質量。大數據處理的數據規模已經從TB級變為PB、EB甚至zB級，數據存儲的形式也越來越多樣化。對新數據進行存儲時，具有實時到達、持續不間斷、到達速度比較快的特點[2]。在計算機網絡技術快速發展的背景下，信息獲取的速度在不斷加快，在海量數據中可以及時響應，并且價值密度比較低。在數據計算分析工作后可以獲取具有真正價值的真實信息。在電子信息技術以及網絡技術高速發展的情況下，促進大數據技術與計算機技術、云服務技術等的有效融合，可以推動大數據技術的完善發展。

2.2 大數據下計算機數據分析管理技術

在大數據時代，不同行業中的數據信息越來越多，也蘊含著海量的計算機數據信息。而大數據的海量化以及多樣化、共享化特征使不同數據之間的聯系性也越來越強。這一特點使網絡信息業務處理的量化性選擇越來越多，單一計算機數據處理工作量也在不斷增加。為了提高計算機數據分析管理的綜合能力，需要加強大數據技術在計算機數據處理工作中的有效應用，防止數據管理風險出現。在計算機信息處理技術與大數據技術進行融合的過程中，需要利用數據挖掘、云技術、智能算法等不同技術構建大數據系統平臺，才能夠完成網絡復雜數字信息的收集、分類、運算和處理、分析等工作。從而滿足用戶的不同需求[3]。目前，在計算機數據分析管理系統設計過程中，要對各種先進技術進行充分應用，信息采集技術、信息加工技術、傳播技術、信息存儲技術、虛擬化技術等都是在計算機數據分析管理系統設計過程中必須關注的關鍵技術類型。通過大數據技術構建大數據信息管理平臺，將其與云計算、虛擬機、數據訪問控制等進行有效融合，可以協同開展計算機數據采集、運算、分析以及數據存儲等各項操作，對實現數據資源的合理配置，提高信息處理工作效率有積極作用[4]。

3 基于大數據的計算機數據分析管理系統設計要點

3.1 計算機數據分析管理系統的設計原理

基于大數據計算機數據分析管理系統設計過程中，必須選擇科學的程序語言，這是提高計算機數據分析管理系統設計效果的重要基礎。計算機基礎知識比較扎實的程序開發人員在程序設計時一般是以C++程序語言為基礎的，但是目前計算機語言的不斷發展和成熟，很多程序開發人員放棄使用C++程序語言。C++程序語言的優點是比較成熟完整，程序開發速度比較快。但是C++程序語言的更新以及升級速度比較慢，其學習難度比較大，內容也比較多，對程序開發工作人員的要求比較高。以當前的計算機數據分析管理系統和大數據技術的發展現狀為基礎進行研究，目前比較常用的是利用計算機語言編制程序，后臺為數據庫。經過綜合分析發現目前主要包括PB、VB以及Delphi三種程序語言。這三種程序語言都可以與用戶數據端進行有效對接，而C++程序語言處于劣勢狀態。因此，在對計算機數據分析管理系統進行設計時，可以利用PB、VB和Delphi程序語言進行設計，能夠提高系統運行速度，而且可以保證系統的維護效果。

在計算機數據信息分析管理系統設計時，需要根據計算機數據分析管理系統的具體功能劃分成不同的模塊進行設計，確保系統為功能明確、相互獨立的結構和模塊。利用內聚和耦合對計算機數據分析管理系統結構進行評價，可以掌握計算機數據分析管理系統設計的具體情況。其中內聚指的是邏輯內聚、通信內聚、過程內聚、功能內聚；而耦合指的是包括控制耦合、非法耦合、數據耦合等方式[5]。

在對計算機數據分析管理系統進行設計時，對功能模塊進行設計有明確的劃分標準，所有的設計環節必須嚴格按照相應的準則進行。并且計算機數據分析管理系統的模塊結構設計是以原有的子系統為基礎對模塊進行優化改進的。要遵循模塊自身的特點，對子系統模塊結構圖進行詳細描繪之后才能夠進行有序設計。在計算機數據分析管理系統模塊結構設計中，必須保證模塊與模塊、子系統與子系統之間可以實現有效的數據信息傳輸以及相互配置。計算機程序設計人員在開展程序設計時，要加強模塊之間的聯系管理，對模塊功能實現過程中可能會存在的問題進行全面分析，并提出有效的解決方案，從而確保計算機管理系統能夠穩定安全運行。

3.2 大數據背景下計算機數據分析管理系統模塊設計

在大數據背景下開展計算機數據分析管理系統模塊設計工作時，需要以大數據平臺為基礎對計算機的具體使用情況進行全面分析。在計算機超負荷使用時，需要及時預警，并給出問題解決方案。在此次系統設計中的模塊主要包括數據采集、數據處理、數據判比、數據分析、數據讀取、數據庫信息、控制器、信息互通模塊等。在實際研究中主要對數據采集、數據處理以及數據分析三個主要模塊進行研究。

3.2.1 數據采集模塊

數據采集模塊的主要功能是完成計算機數據信息以及文檔信息采集工作。在計算領域保證數據計算的持續性能至關重要，一般在高性能計算機上運行，可以對具體的性能進行測試。數據信息主要包括計算機使用時間、計算機風扇工作時間、計算機文件的緩存量。而計算機的使用時長可以被看作是計算機屏幕常亮總時長；計算機風扇工作時長主要為計算機溫度異常的總時長；計算機文件緩存量可以被看作計算機中過期文件、日志文件。在計算機數據分析管理系統設計中的文檔信息主要是每一個本地路徑文檔打開的時長。

3.2.2 數據處理模塊

在數據處理模塊設計時，需要能夠獲取上周的數據信息。在具體的設計中可以將時間系數標定為Q，負荷系數為W，緩存系數為E，從而獲取計算機的使用系數。在具體的數據處理過程中，其流程為：（1）獲取數據信息中計算機的使用時長以及計算機風扇工作時長、文件的總體緩存量，并對不同的指標進行賦值。如果計算機的使用時長為第一、第二、第三時間級，時間系數Q對應的預設值分別為A1、A2、A3，且A1＞A2＞A3；工作時長分別為第一、第二、第三時間級時，負荷系數W對應B1、B2、B3，且B1>B2>B3；如果計算機的文件緩存量為高、中、低量級時，緩存系數E對應的預設值分別為C1、C2、C3，且C>C2>C3。在數據處理模塊運行過程中需要獲取時間系數Q、負荷系數W以及緩存系數E，并且要分析其對計算機使用程度的影響占比進行權重分配，分別對應于設置q、w、e，且q＜w＜e。需要對計算機使用系數的進行計算，并將使用系數傳輸到數字判比模塊，數據判比模塊在獲取計算機使用系數時，可以與預設值進行比較。如果使用系數在預設值以上，生成過度使用信號；如果滿足使用系數在預設值以下，生成正常使用信號。并且可以將相應的信號傳輸到數據分析模塊。

3.2.3 數據分析模塊

在對數據進行分析時，可以將獲取的正常使用信號傳輸到控制器，控制器在獲取信號時，指示燈閃爍。控制器與指示燈之間通過通信連接。數據分析模塊獲取過度使用信號時，直接從讀取模塊內提取計算上周計算機每次使用的CPU占用率、內存占用率以及硬盤讀寫速率，并開展分析操作工作。在獲取上周內計算機每次使用的CPU占用率、內存占用率以及硬盤讀寫速率后，需要對其進行以此標定。并且要完成計算工作，獲取上周內計算機每次使用時CPU占用率、內存占有率、硬盤讀寫速率的平均變化量。

4 計算機數據分析管理系統設計方法分析

在計算機數據分析管理系統整體設計過程中，對周期設計法進行應用時主要是以結構化的系統分析和設計構建計算機數據分析管理系統的設計方法。在設計過程中，需要將計算機系統的生命周期劃分成系統分析、信息系統調查、信息系統實施和信息系統設計與轉化等不同階段。與計算機數據分析管理系統維護和用戶評價存在一定差異，在周期設計法時，需要根據規定的任務標準和步驟進行篩選，利用系統的工作方法、指定的數據圖表工具獲取設計要素，在模塊化以及結構化的同時，完成計算機數據信息管理系統設計工作。在周期設計法應用過程中，需要先將計算機數據分析管理系統看作整體板塊，然后根據信息系統分析設計的標準完成每一個模塊的拆解和組合工作。

5 結語

總而言之，作為高速計算和分析的電子設備，計算機能夠完成大數據計算，同時可以完成邏輯計算，并且具有存儲記憶功能。因此，在計算機數據分析管理系統設計時，可以將大數據技術應用在其中，提高計算機程序運行和自動化水平以及整體運行效率。并且可以對獲取的海量數據進行快速處理，對現有的計算機數據分析管理系統進行分析時，發現其難以發揮計算機使用功能并且存在過度使用情況。在這種情況下利用計算機數據分析管理系統，可以了解計算機的核心部件情況，并提出有效的問題解決方案，對提高計算機系統的整體運行水平有積極作用。

引用

[1] 楊杰,譚道軍,涂鳳嬌.一種基于大數據的計算機數據分析管理系統:中國,CN201910266175.X[P].2019-07-19.

[2] 周迪民,歐嵬.基于大數據的計算機數據分析管理系統設計[J].湖南科技學院學報,2020,41(5):64-66.

[3] 安彥哲,朱妤晴,王建民.物聯網大數據場景下的分布式哈希表適用條件分析[J].計算機學報,2021,44(8):1679-1695.

[4] 汪東,周愛民,叢靜華,等.基于大數據的森林防火管理系統設計[J].中南林業科技大學學報,2017,37(11):30-37.

[5] 王豪爽.海量數據分析平臺監控管理模塊設計與實現[D].北京:北京郵電大學,2016.