首頁 > 文章中心 > 正文

      計算機信息處理技術探究

      前言:本站為你精心整理了計算機信息處理技術探究范文,希望能為你的創作提供參考價值,我們的客服老師可以幫助你提供個性化的參考范文,歡迎咨詢。

      計算機信息處理技術探究

      摘要:隨著現代科技的發展與互聯網技術的進步,當今社會步入伴隨機遇與挑戰的大數據時代,同時由于計算機與互聯網信息數據量的提升,為傳統計算機信息處理技術帶來相應的壓力。本文擬從大數據時代的背景分析入手,在闡述計算機信息處理技術概念的基礎上,提出優化新時期計算機信息處理技術的相關建議。

      關鍵詞:計算機信息處理;時代背景;大數據

      伴隨互聯網的普及與計算機用戶的激增,傳統計算機處理技術難以適應現代大數據批量快速處理的需求,受設備硬件與信息處理軟件的限制,急需更新傳統信息處理理念,優化大數據處理模式,加強對大數據時代背景下的計算機信息處理技術探討與創新。

      1計算機信息處理技術

      所謂計算機信息處理技術,即利用計算機硬件、互聯網傳輸網絡、多類型傳感裝置等載體或設備,實現多元與多源數據的采集、傳輸與編輯處理,進而實現多源數據的綜合有效管理,從而推動現代社會的快速信息處理,提升辦公審批效率、增加工業生產產值、改善民眾傳統生活水平。計算機技術的核心即為多源信息快速處理,其關鍵環節在于數據庫的整合與維護,其發展升級根本在于對傳統數據算法和分析原理的技術創新。當前計算機信息處理技術的弊端與突出問題在于計機病毒的泛濫,以及盜版軟件的應用,為現代版權意識維護、數據安全性保障帶來消極影響,伴隨科技水平的進步與提升,遠程操控對方電腦、私自侵入保密數據庫、惡意修改商業數據等黑客行為,均為現代網絡社會健康發展帶來新的考驗。

      2大數據背景概述

      社會發展與生活潮流伴隨物聯網技術的崛起,逐步消除了傳統消費者、生產主體與流通環節之間的隔閡,為新型社會轉型提供了革命性的變革與創新的時代主線;商品生產者與經營者必須面臨大數據時代所伴生的機遇與挑戰,充分享受現代互聯網技術所提供了資源共享平臺的同時,必然面對更為公開的市場競爭、優化市場經營戰略,進一步提升計算機信息技術水平。大數據時代具有數據量龐大、信息處理速度高、數據形式多樣化等特征,數據量級別從傳統TB升華至ZB數量級,且對海量數據的快速處理要求更高,為文本、圖片或其它流媒體等多元龐雜數據處理要求,也更為細致與嚴格;基于云計算與物聯網的興起,為傳統工業生產、商品流通與科學研究,激發了數據庫匹配與傳統信息檢索的思維革命,推動了傳統產業結構的轉型升級。

      3大數據下的計算機信息處理技術創新

      以云計算與物聯網技術為載體的大數據時代,為涉及企事業單位運轉、民眾日常生活密切相關的傳統計算機信息處理帶來新的沖擊。從海量數據存儲、傳輸與處理方面,必須升級傳統軟硬件設備,更新計算與分析算法,提升數據存儲、傳輸與運算的效率和質量;數據信息安全性方面,針對類似在線購物、網絡營銷、在線社交等活動,加強對于用戶隱私、商業機密等環節的數據加密,減少與杜絕黑客入侵、網絡詐騙等泄密信息非法應用問題;網絡數據運營商方面,以“大數據”為特征的時代下,須優化與升級傳統有限的網絡帶寬瓶頸,提升軟硬件設備,適應現代海量數據傳輸的需求;增強數據挖掘能力,從數據量龐大、存儲與傳輸形式多樣的多源數據信息中,快速提取與挖掘潛在有價值的數據信息。基于大數據時代背景的計算機信息處理,必須從信息的采集、存儲傳輸等方面入手,加強數據的安全性建設、提升數據挖掘的能力,具體可從以下方面進行分析:

      (1)多源數據采集與獲取。

      采用DEEPWEB集成數據抽取技術,利用計算機網絡,探究海量數據的動態分析,建立分布式快速訪問,有效整合傳統數據獲取模式,實時監測與探究獲取數據,實現多傳感器平臺的綜合共享與協調運營,進而完成多源數據的信息支持與保障。

      (2)數據分布式存儲與高效檢索。

      數據存儲方面,針對傳統數據行存儲或列存儲模式,采用分布式混合存儲,有助于實現海量數據的高效壓縮與快速使用,有效縮減數據存儲的空間與壓力,提升數據快速訪問的效率,下一步可針對海量數據的時代背景,提升優化數據存儲分布的構造,進一步壓縮存儲大小、縮短數據訪問時間;當前基于聚簇索引等編碼結構、查詢結果估算等規則,優化傳統數據檢索流程,確保數據檢索的效率與質量,如Big-Table索引技術規則由谷歌提出,提升了計算機數據檢索的效果。(3)數據信息安全性與推廣應用。云計算與物聯網技術所伴生的大數據背景,使得公眾感受信息化社會所帶來便利的同時,應使其清醒認識到數據信息安全的重要性。在數據傳輸、處理與存儲方面,建立與健全計算機安全體系,增大科技人員的培訓力度與資金融入,改善傳統粗放型網絡共生模式,加大對關鍵數據的安全監測,提升數據的安全度;基于計算機軟硬件固有的局限性,應加強對云計算與分布式計算的推廣程度,打破傳統思維理念,構建計算機硬件與互聯網的結合,形成大數據框架下的信息網絡,提升數據并行快速處理能力。

      4總結

      伴隨大數據海量數據處理的背景,傳統計算機信息處理技術必將迎來新的變革,必將傳統以計算機硬件為核心的數據處理模式,轉換至網絡并行開放的綜合數據處理體系,構建起以大數據快速處理為需求的新型云計算機網絡構架,優化聚類分析與數據挖掘模式,增強空間數據拓撲分析與網絡分析功能,逐漸實現數據的可視化集成利用分析。本文從計算機信息處理的概念出發,闡述了新時期大數據背景的特征以及為傳統計算機信息處理帶來的挑戰,并有針對性的提出相關的意見與建議,為類似科研探究項目提供參考依據。

      參考文獻:

      [1]莊晏冬.智能信息處理技術應用與發展[J].黑龍江科技信息,2011.

      [2]成靜靜,喻朝新.基于云計算的大數據統一分析平臺研究與設計[J].廣東通信技術.2011,10(8).

      [3]張允壯,劉戟鋒.大數據時代信息安全的機遇與挑戰:以公開信息情報為例[J].國防科技,2013,02.

      [4]趙春雷."大數據"時代的計算機信息處理技術[J].世界科學,2012.

      作者:王振飛 單位:中國冶金地質總局山東局

      亚洲av无码一区二区三区观看| 久久精品国产亚洲av成人| 久热综合在线亚洲精品| 永久亚洲成a人片777777| 亚洲欧洲久久av| 五月天婷亚洲天综合网精品偷| 亚洲精品国产suv一区88| 国产精品亚洲一区二区麻豆| 亚洲AV一二三区成人影片| 亚洲一级大黄大色毛片| 亚洲伊人精品综合在合线| 亚洲一区在线视频| 亚洲偷自精品三十六区| 久久精品国产亚洲AV忘忧草18 | 亚洲AV乱码一区二区三区林ゆな| 日本亚洲成高清一区二区三区| 亚洲国产日韩在线视频| 亚洲香蕉网久久综合影视| 亚洲精品无码久久久久| 久久精品国产亚洲AV麻豆不卡| 亚洲国产高清在线| 亚洲视频在线观看地址| 亚洲成aⅴ人片在线影院八| 亚洲一线产区二线产区精华| 亚洲激情中文字幕| 中文字幕亚洲综合精品一区| 亚洲妇女水蜜桃av网网站| 亚洲精品偷拍无码不卡av| 亚洲va精品中文字幕| 亚洲日本久久一区二区va| 亚洲砖码砖专无区2023| 亚洲日韩在线中文字幕综合 | heyzo亚洲精品日韩| 亚洲一区二区三区免费| 亚洲国产一成人久久精品| 久久久亚洲AV波多野结衣| 亚洲剧情在线观看| 亚洲AV永久无码精品一福利| 亚洲国产中文v高清在线观看| 亚洲乱色熟女一区二区三区丝袜| 亚洲第一福利视频|