基于云环境的大数据计算机处理技术分析

基于云环境的大数据计算机处理技术分析

家会臣 ,王瑞栋 ,王亚儒 ,王璐瑶 ,谷志丹

北方自动控制技术研究所  山西太原 030006

摘要：云计算技术应用集中式计算机资源借助按需分配模式，为终端用户提供相应大数据计算机处理方案。海量数据处理中，云计算技术是非常重要的技术方式。对终端用户而言，保持数据资源的透明性，以此更好地服务于行业发展与数据计算分析，这对服务能力的延展具有非常重要的意义。基于此，针对云环境下大数据计算机处理技术相关内容，文章从以下几方面进行了简单地论述，希望对相关领域研究有帮助。

关键词：大数据时代；计算机；信息系统

前言：大数据时代，计算机信息技术一般涉及信息收集和加工、云计算信息处理、大数据安防等科技领域，不同数据处理系统分别负责客户访问、信息采集和处理工作，保障整个信息挖掘、处理、传递和存储期间的安全性。

1.“大数据”时代相关概述

大数据，从字面意义上来理解就是信息数据量十分庞大的意思，而借助当前的相关数据信息处理软件，难以实现对其在短时间内的有效存取及传输等，就其数据信息总量来说，当前对其还没有统一的规定，通常来说，数据信息总量超过10TB以上的，可称之为大数据。大数据的主要特点体现在以下几个方面：一是数据量大。即其数据信息量占用很大的储存空间，且呈现急剧增长的趋势，在数量级方面，由原来的TB转变为现在的ZB。二是快速化。即指大数据时代下，数据信息是实时性及高速性的，其信息处理具有快速性特点。三是复查性。指的是大数据时代下的信息，处理起来存在较大的难度，其处理技术要求较高；四是多样化。指的是大数据时代下，其需要处理的信息数据的类型非常丰富，包括诸如图片、视频，及网页文本等多种类型的数据信息，同时其在数据格式方面，也呈现多样化特点，对于计算机信息处理技术提出了更高的要求。

2.计算机信息系统的重要内容

大数据时代，不同行业内有大量的计算机信息资源，具有海量化、多样化和共享化等特点，不同信息之间存在密切的联系，不仅令计算机网络信息系统的业务办理具备大量可供借鉴的量化内容，也明显增多了单台计算机的信息处理任务量，造成诸多潜在信息管理风险的出现。所以，企事业机关的数据资源处理，要积极引进计算机信息系统，依靠大数据云计算控制平台、分布式信息处理平台，完成网络大量数字内容的收集、划分、预处理、加工分析和存储，进而适应客户多种信息传递、应用及管理要求。当前，计算机信息系统主要涉及大数据云计算控制平台、Hadoop分布式信息处理结构、信息访问控制和共享等内容，各种模块在计算机信息采集、分析处理和存储环节，分别承担不同的信息资源分配、资源处理任务。

2.1大数据

云计算控制平台属于计算机数据处理实现的关键技术，包括平台—服务、软件—服务、基本结构-服务等种类。其中，基本结构—服务是大数据云计算系统的最底层，一般依靠后台诸多云服务器，给客户带来基本的信息运算、资源存储功能业务，而平台—服务、软件—服务就是面向软件研发的服务类别。借助大数据云计算控制平台提供不同行业信息资源服务时，主要基于多类主节点上仿真计算模块分布，实现数据资源处理的按需分配，来做好物理信息层内部客户Web服务访问、信息资源处理和管控任务。

2.2Hadoop分布式信息处理

结构涉及Map、Reduce两类，信息处理工作调度模式，根据某一信息种类的Map处理规则，对信息处理任务提供归约服务，动态配置模拟主机主节点，由节点中处理任务，尽量保证整个分布式信息系统中的负载平衡。此处HDFS分布式信息存储等模块，主要承担数据资源的输入、输出管理任务，可以实现很大吞吐量的信息处理、容错控制。然后MapReduce映射，就负责海量数据资源处理的并行运算，而Web服务器能够为社会主体远距离的信息访问带来软件服务支撑。

2.3信息方案安全管理模块

主要基于大数据云计算系统，设置相关的客户访问管理权限，对数据资源传递、应用和存储等过程，加强网络内信息隔离、访问管理，方可保障计算机信息传递、处理任务有序开展，及对海量冗余和容错信息的有效处理。

3.云环境及计算机处理主要技术

3.1云储存处理技术

计算机信息处理中，云储存技术非常关键。云储存技术应用过程中，先为处理系统传送已经搜集到的各类信息，再下载并保存到数据库，便于用户结合实际需求随时随地从数据库中搜索需要的信息。大数据环境下，信息数据量日益增加，传统储存方法表现出了一些问题，此种情况下传统信息储存工作中充分发挥大数据优势创新实际储存方法，为云储存技术的形成打好基础，信息数据量不会对其产生影响，同步储存多个数量与不同类型的信息，物理空间位置也不会被浪费。一般，云储存技术应用过程中，多以分布式储存方式为主，其储存速度快而且效率高，与当前信息数据存储要求及用户需求保持一致。

3.2信息传输、收集与加工处理技术

信息处理过程中，对应数据是计算机信息处理技术首要目标，有效监测并储存信息数据。信息传输中，丢失与损坏等风险比较大，所以要采取针对性措施监督数据传输过程，合理应用信息传输技术处理此类问题。信息处理技术中，传输技术是非常重要的构成，全面分析信息传送渠道风险判断其是否符合信息传送要求，一切准备就绪后保障高效传输各类信息数据。大数据时代，准确搜集各类信息及时做好处理与储存。信息搜集过程中，搜集技术可同步筛选信息，有效屏蔽各类不良或错误数据。信息加工技术层面，保障有效整理并加工数据信息，此领域取得了显著成就，技术研究不断深入，尽可能从源头上保障信息搜集及加工工作效率与质量。

3.3数字整合处理技术

该技术主要是进行数据参数核算，基于互联网平台全面分析数据参数，增强数字计算能力。随着时代的进步，科技发展水平不断提升，进一步创新数字整合技术。现阶段，基于大数据平台构建数字整合技术，计算数据参数扩大技术应用范围。客观层面的，创新数字整合技术使得计算机技术实现了多元化发展目标，永华连接设备及终端服务保障数字计算的快速与高效性。同时，技术发展好的基础上软件发展日益成熟，利于进一步优化计算机相关信息处理技术。

3.4云安全与云计算处理技术

大数据环境下，计算机信息处理技术的应用为人们日常生活、工作创造了极大地便利，同时也产生了很多安全风险。所以，应用云安全技术全面保障数据安全是十分必要的。日常工作中，利用云安全技术有效识别系统潜在风险，利用系统漏洞非法分子进入内部，此时云安全技术能够及时反应并拦截非法侵入，保障系统稳定运行。同时，利用云安全技术对系统做好定期杀毒，如木马、蠕虫及脚本等病毒，保障系统安全。现阶段，针对信息系统安全，相关部门制定了一系列机制由此从制度方面为云安全技术应用提供了重要保障。计算机信息处理中云计算技术是非常重要的，信息处理功能比较强。应用云计算技术可保障高效应用信息资源减小资源损耗，计算计算机信息并充分发挥其价值。现阶段，计算机产生了庞大数据，应用先进计算方法处理信息，以此确保快速实现数据处理目标，此种情况下云计算技术出现了。结合用户等级或实际需求提供针对性服务，不用人工干预此过程，云信息资源申请过程中，向云计算平台提交用户实际需求，收到指令后平台自动生成资源，而且，云计算技术也可防范安全隐患，随着大数据环境复杂性的增强，云计算技术能够充分发挥其功能。

4.结束语：

综上所述，大数据自身就是一种解决安全问题的有效方法。对大数据应用中的隐私防护、访问控制等问题，对现有的能够解决数据安全与隐私防护的关键技术进行梳理分析，以此促进互联网技术稳定发展，为人们日常生活与工作提供更好地服务，确保人们多元化信息使用需求得到满足。

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