王莉

（广州华夏职业学院信息工程学院 广东省广州市 510935）

计算机技术已经成为各行各业发展的基础性技术之一，由于该技术可以保证数据的精准性，因此与行业的发展以及企业的稳定运营有直接的关联，在云环境的背景下推动了计算机处理技术的更新，使其可以为更多的行业提供服务，但是为了满足不同行业发展的需求，还需要注意结合自身需求更新计算机处理技术，身处大数据环境，正因为数据的多样性以及海量特征，至此对计算机处理技术提出更严格的要求。

1 大数据技术算计处理技术现状

虽说在大数据时代中，大数据计算机技术推动者社会的现代化快速发展，可以说该技术在社会发展中已经有至关重要的地位，在提供足够信息资源的同时，保证着国家、企业、群众的信息安全，因此每天都会有数以亿计的计算机以及移动设备创造出数量惊人的信息资料（图1）。以往处理信息的时候更为依赖人工处理的方式，应用人工处理的方式无疑会增加人工的工作压力，还有至关重要的一点就是无法高效保证信息的安全性以及准确性，常常会出现因为认为因素出现错误的数字或者是丢失、损坏文件资料等情况。为了切实解决这样的问题，将计算机处理技术应用于其中，不断优化操作方式，共享信息资料。

图1： 每天都会有数以亿计的计算机以及移动设备创造出数量惊人的信息资料

但是在云环境中应用大数据计算机处理技术会存在以下几个问题：

（1）大数据计算机处理技术的服务能力有限，主要是由于计算机中有海量的数据资料，当然在这其中有很多无用的数据资料，所以需要在采集以及传输资料的时候，要注意先处理数据资料，将无用的信息过滤出去，或者是转化有关的信息，满足用户的不同需要。其中数据信息无法实现服务功能，更无法将共享资源等职能发挥出来。此时最重要的任务就是需要经过二次重点加工数据，通过大数据计算机处理技术优化信息资料。传统的计算机处理技术已经无法适应云环境下的大数据技术发展速度，必须要更新计算机信息处理技术来提升现代化企业发展的信息形式，提升企业的工作效率。

（2）大数据计算机处理技术的层次有待提升，当前还只是停滞于复制、粘贴、核算等方法上，未能切实满足处理信息以及储存资料的需要，更无法实现跨区域传播信息资料，影响用户的体验感。就当前发展阶段，大数据技术以及云计算技术并没有充分应用于计算机处理中，不能共享信息资料，导致用户的体验感较弱。

图2： 收集信息系统框架

（3）大数据计算处理技术的安全性有待提升，之所以应用大数据计算机处理技术就是为了提升传输的速度以及保证信息的安全性，而互联网又是一个开放性的平台，其优势就是用户在访问互联网的时候不受限制，但是有一个非常明显的劣势就是信息数据的泄露，在浏览网页的时候会留下浏览的的痕迹，或者是在不经意间计算机被病毒侵害等。也就是说保证数据传输以及处理的关键所在就是计算机处理技术上的安全性。

（4）在应用大数据计算机处理技术的时候缺乏创新型人才，企业的竞争也被成为人才之间的竞争，过去的计算机信息处理技术已经无法适应大数据时代处理信息的需求，因此人才成为更新计算机处理技术中的关键所在。大数据计算机处理技术的发展还缺乏专业的技术型人才做基石，目前部分高校已经创设有关的学科，但是人才的培养需要耗费很长的时间，并且从高校中毕业的人才还需要经过深度学习才可以达到企业发展对人才的要求，这样就会降低计算机处理技术发展的速度。

2 云环境下的大数据计算机处理技术应用

2.1 收集信息技术

收集信息资料是大数据计算机信息处理技术的基础环节，后续的所有工作都是将收集信息资料作为基础，因此务必要保证收集信息的准确性以及时效性，最大限度降低收集信息资料以及数据投入的资金数额。在应用计算机处理技术之前，还是在应用传统的计算机处理技术，当然在新时代发展中，传统的技术会出现较多的问题，比如：数据的不准确性、收集数据的不完整性、数据的科学性等等，后期在科学技术快速发展的背景下，为了保证收集信息资料的准确性，研究出计算机处理技术，可以通过该技术检索关键词寻找自己需要的资料，这样既提升了收集资料的速度，还保证收集资料的准确性。还有通过后台数据库将数据分成不同的类型，将其按照不同的类型储存于数据库中，这样的储存技术对后期数据的应用以及查找有很大的便捷性。

2.2 创建数据模型技术

大数据计算机处理技术中常用的方式之一就是创建数据模型，将收集的数据作为基础，用对应的知识结合着收集到的数据创建直观的模型，供工作人员详细分析，将其创建为模型以后可以使工作人员更清楚的看到数据内容。创建数据模型对提升计算机处理技术有积极性作用，在处理数据的时候，选择合适的计算机技术，结合收集数据的特征创建准确度的模型。创建数据模型技术中最常见的就是流处理模型与批量处理模型，所谓的流处理模型主要就是快速处理响应数据较高的资料，应用流处理模型可以保证更科学、精准的分析数据，因为其特征就是高精准性、快速。云环境下，在经济发展中充分应用大数据计算机处理技术，可以明显提升企业获取的经济效益，可以使企业跟上现代化发展的步伐。

2.3 储存信息数据技术

固有的应用计算机工作中，其构成结构较为单一，储存的信息数据也非常有限，另外计算机网络环境具备着复杂性的特征，因此会有部分计算机的性能以及工作质量并没有达到预期的结果。当前处于云环境中，群众对生活质量的要求以及对生活的追求在不断发生着改变，信息数量是直线上升的趋势，要想切实满足群众的工作以及生活需求，在处理收集到的数据时已经应用计算机储存技术进行处理，充分应用储存技术处理数据，在提升工作效率的同时提升计算机的整体性能。在群众日常生活以及工作中更青睐应用云储存技术，该技术就是通过储存的设备、网络计算方式储存数据资料，可以储存多种类型的资料：图片、视频、音频等，还拥有为用户提供访问数据的功能，这样可以给用户后期需要数据的时候及时提取信息提供方便。有关的管理人员还可以将GFS 技术与储存技术结合应用，将其序列储存职能充分发挥出来，考虑增加数据库的储存空间，在后期工作中编制完善的数据储存体系，提升数据库的运行速度。例如，公路上有很多的摄像头设备，会产生大量高清的视频或者图片，在储存这些信息数据的时候，假如选择的是传统的储存技术，会增加工作量；如果应用虚拟化或者分布式存储技术（图4），将高速网络资源与网络专线相结合，将计算机信息处理技术的优势发挥出来，等形成多个数据库以后合理处理搜集到的信息。或者是应用完整的系统结构形式协调数据系统的协调性，就可以充分发挥其储存的优势，实现网络大量储存设备形成规模性协同工作的目标，在短时间识别以及处理系统中存在的数据，解决传统不能分类数据的弊端。

图3

图4： 分布式储存技术框架

2.4 数据信息加密技术

在群众注重提升工作质量以及工作效率的时候，就对大数据计算机处理技术有了更多的依赖，应用计算机处理技术处理信息资料，可以提升数据传输的速度还可以保证资源的共享，在享受便捷的同时，也存在较大的隐患，即信息安全问题。将各种信息加密技术应用于计算机处理技术中可以保证数据信息的安全性，在工作中，应用最多的便是秘钥，该技术则是参考大数据的特征实现其职能以及功能，特别是在采集数据以及储存数据方面，还需要注重挖掘各个环节的有效资源，控制数据信息安全问题，减少信息出现问题的可能性。在应用大数据加密技术的时候，考虑应用数字加密+数字密码相结合应用的方式，提升数据信息的安全性。在保证正确处理数据加密技术的基础上，才可以确保数据在传输期间不会出现泄露或者是损坏的情况。传递信息资料的时候，数据传输结束之后，告知对方自己编制的密码，便于对方接收以及解密。如果信息丢失，没有密码者是不能打开文件资料的，至此需要收发双方都明确阅读的密码，这样就可以很大程度的保证信息的安全性。

2.5 云技术

云技术作为大数据时代发展形成的高端产物，既可以满足用户对计算机技术的需求，还可以整合所有有关的数据，分析计算机信息处理形式的时候，会明显的看出云技术具备着较强的集中性特征，所以严格要求计算机设备的性能。需要更新或者更换计算机中陈旧的硬件以及软件，与计算机运行情况相结合。应用云技术采集信息、处理信息、解决计算机中存在的问题，提升计算机处理信息的能力。

图5

2.6 虚拟化技术

虚拟化技术的应用简化了具体的操作，因为虚拟化技术已经将各种资源转化成一种抽象的且交互性较强的信息内容，有关的工作人员要想更好的应用虚拟技术，还要优化以及升级计算机设备，应用该技术可以充分应用物质条件，预判以及分析数据中可能会出现的问题，整合多种资源。处于云环境下，应用大数据计算机处理技术的时候为了降低实验方面出现误差的可能性，就要应用虚拟技术，更新计算机软件硬件设施，充分应用资源，杜绝资源的浪费。

3 云环境下大数据计算机处理技术发展的趋势

3.1 处理信息技术发展方向

当下在工作中常常会出现计算机网络受限制的情况，出现该情况的主要原因就是计算机硬件功能是有限的。经过长期的发展，会研究更先进的处理方式，比如分离计算机硬件与网络数据，实现云计算的方式。计算机网络会逐渐变成一个大数据系统，处理技术已经不用依赖某个研发企业，不需要投入更多的资金，可以基于大数据技术上多个公司合作研究，这样还可以节省很大部分的资金。计算机处理技术的关键就是处理技术，当然这也是该基础的基础，过去处理计算机信息时，更青睐运用硬件系统，而因为硬件系统未能实现普及导致系统中存在无法操作计算机的情况。随着技术的发展，云技术会逐渐取代硬件系统，因为云技术没有局限性。

3.2 信息安全性发展方向

图6

在云环境中，大部分数据信息系统可以借助网络途径连接在一起，这样可以实现在个人系统中传播数据信息，共享资源。用户只要通过移动或者PC 设备就可以交换资源，保证资源的安全性，每个人都可以在公开的网络上获取自己需要的资源。但是会有不法分子应用网络的漏洞以及便捷性，篡改、删除、盗取资料，这样对用户的隐私有较大的威胁[10]。至此大数据计算机处理技术一定会更加关注信息的安全性，会想更安全的方向迈进，通过不断的研究以及试验，创建安全的信息管理平台。

3.3 智能化算法方向

所谓的现代化智能算法就是智能化计算方式的一种，结合着生物生存法则完成编程。只要应用现代智能算法就可以提升计算机处理信息的质量，提升计算机处理信息的性能。现在在多个行业中已经广泛应用计算机职能算法技术，应用粒子群算法以及种子群算法等。应用智能化算法可以有效弥补计算机智能算法的弊端，还可以做到提升处理信息的效率，智能化算法会成为处理技术发展的一个方向。

4 结语

综上所述，基于云环境的背景下，为了在行业激烈的竞争中提升竞争实力，站稳脚跟，还是要主动迎合时代发展的步伐，分析时代发展的趋势，及时更新大数据计算机处理技术，这样才可以更好的服务于群众。在应用大数据计算机处理技术时，在保证提升传输、储存速率的技术上，特别注意数据信息的安全性，通过计算机处理技术的整合保证信息数据的完整性，为各行各业的稳定发展奠定基础。