金晓洲
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摘要：人们生活水平越来越高，信息时代计算机应用广泛，因此对计算机信息处理技术要求更高，计算机和网络技术的发展较快，我们也进入了大数据时代。要怎样在丰富的信息资源和多样化的环境中促进信息处理水平得到提升，就成为计算机信息处理技术发展过程中一个需要考虑的重要问题。本文先概述大数据背景下计算机信息处理技术及应用，为有关研究提供了一些可参考的依据。
关键词：计算机信息处理技术；大数据时代；技术应用
引言
随着人们生活方式的改变，越来越多的人也开始使用计算机来工作和生活，可以说，计算机技术已经与我们的生活密不可分，大数据时代的到来，开始越来越广泛的应用计算机信息处理技术，计算机信息处理技术需要先进的计算机硬件设备作支撑，在某种程度上限制了计算机信息处理技术的推广与普及，其功能因为受到硬件设备的限制而无法发挥全部作用。因此，计算机信息处理技术在大数据背景下的总体发展趋势是突破硬件的枷锁，使其向着云计算、智能化的方向发展。
1信息处理技术内涵
计算机信息处理技术是指对系统中获取的信息进行分类和匹配，该技术与传统的信息处理技术有很大的差异。第一，在处理信息速度上，当代计算机信息处理速度需要与系统获取信息的速度相匹配，实现即时即刻。第二，在处理信息数量上，传统计算机信息处理技术要处理的信息数量有限，而当代计算机信息处理技术面对的是庞大的用户群，每个系统终端的用户，每时每刻都在向系统传输着数据，称之为海量数据。大数据背景下，计算机技术实现对信息进行快速处理，主要依靠的是信息传输与信息收集技术，其次是计算机对信息的存储能力和计算机系统的网络安全防护技术。
2大数据背景下的计算机信息处理技术
2.1数据采集及传播技术
计算机处理数据信息前应该先去采集相关数据，当有效的数据被采集之后，才可以去操作这些采集的数据。通常来说，完成数据采集就可以分析和整理这些数据，对其严格分类，再向网络上传播这些经过整理的数据，由此便促使数据的价值能够真正的实现。
2.2分布式数据存储技术
分布式数据存储技术，也是大数据时代下的技术之一，该技术也被各行各业大量地应用于经济活动中，它具有很多优点，比如，具有数据压缩和循环快的优点，同时也有助于提高信息处理的效率和质量。随着行业之间竞争趋势的不断加大，越来越多的人开始认识到计算机技术和网络技术的重要性，并结合自身经营状况，将这些技术灵活的应用了起来，其中，分布式库存技术可以对大量的数据进行快速的加载，进一步减轻工作人员的工作压力，让整体工作效率和质量能够得到提升。其次，在实际数据处理过程中会消耗一定的时间，但是也有很多优点，仍旧受到人们的青睐，比如：能够对网络当中的磁盘空间进行有效的应用，进一步提高大数据信息处理的效率和质量。此外，在借助计算机信息处理技术工作过程中，也要结合自身发展需求来使用，更要对此技术进行更深入性的研究，这样才能够将大数据存储能力充分地发挥出来，全面提高自身综合市场竞争力，以及社会收益。
2.3大数据挖掘技术
在大数据技术以及数据分析技术处理之下能够提高应用的整体效果，并且根据大数据技术中存在的问题，找到最佳、最快的解决方式。在大数据分析背景下，也可以结合计算机信息技术明确信息技术在应用时的整体应用效果。根据大数据技术，将所有的数据信息作出更为直观的显示，能够提高数据的分析处理能力，为数据发展奠定最为坚实的基础。在大数据处理以及分析的过程中，还需要明确大数据技术本身具有一定的开放性特点，开放性特点也是计算机技术在进行信息处理过程中最为重要的内容之一。
在整个大数据技术使用过程中，为了保障所有用户信息的安全性，需要相关的数据做好加密技术、身份认证等数据处理，提高数据的安全性，并且针对数据作出充分的保障。
3大数据背景下计算机信息处理技术的应用
3.1数据分析与可视化应用
数据分析是计算机信息处理技术的基础应用类型之一，具体包含人类行为与情感分析、时域序列分析及相关回归分析等,所得结论可运用到地理、购物、技术改进等领域中。可视化运用指的是利用计算机对数据分析处理得出的结论构建对应特征的图片、图表等，使抽象的数据具象化，使数据内隐藏的规律性表现得更加直观，便于提高技术人员获取信息结论的效率。
3.2虚拟资源调度应用
虚拟资源调度过程主要是利用虚拟网络的配置，确保其资源设置管理和虚拟存储到位，建立以大数据计算机信息处理技术为核心的核心系统，对多种资源内容进行整合收集，对有效资源进行存储处理。其中，建立资源优化技术体系，对虚拟化技术的应用过程进行数据处理，实现对数据信息内容的灵活调度，合理地划分、安装和调度虚拟云资源信息内容，并形成一个完整的计算机应用和服务技术体系，以保证围绕资源自动调度过程对大数据信息处理技术内容进行调整。其中，要有效地处理虚拟资源的调度过程，保证虚拟资源系统中的硬件和软件资源以及网络资源的内容得到有效的调度。
3.3计算机硬件应用
对于数据信息的安全、传输、储存来说，计算机硬件水平对其产生的影响是很大的。为此，在大数据背景下，既要充分考量当前的信息处理技术水平，还要促进提高计算机硬件水平。网络发展日渐加快，对比发现计算机硬件水平无法跟上网络的发展速度，两者间产生了极不协调的情况。针对此类情况，为了不被计算机硬件水平所限制，应积极转变传统的计算机网络，使其发展为云计算机网络，使计算机与网络分开发展的格局得到相应的改变，共同的进行开发制造。
3.4遗传算法和神经网络应用
目前，遗传算法和神经网络，也是大数据时代背景下的计算机信息处理技术的一种，这种技术也得到了广泛的应用，为各行各业经济活动发展带来了诸多的便利。而神经网络主要是基于生物神经网络结构和运行的基础之上，所产生了一个技术，而遗传算法则是我国计算机信息处理技术在应用过程中所体现的一个技术，这两大技术都关乎人们生活和工作的质量。但是，随着大数据时代的到来，网络安全问题也成为人们所探讨的焦点，这也是我国可持续发展战略过程中所面临的一个挑战，我们应加大对遗传算法和神经网络技术上的研究，这样才能够借助此技术对海量的信息进行分布式的管理，从而实现提高信息处理水平和效率的目的，最重要的是可以发挥计算机信息处理技术的最大化价值。
结束语
大数据技术的蓬勃发展，计算机信息处理技术的应用，使得人们对于社会生产生活越来越高效、完美。大数据背景下的社会经济发展还在面对着多样化的挑战,计算机信息处理技术相比于以往数据处理模式，大数据背景下的数据库所具备的优势更多，计算机行业要得到更大发展,必须顺应大数据时代要求,加大技术创新改革力度,在实践中要全面带动产业融合发展，借助高效而合理化的产业融合发展方式，有效带动计算机信息处理技术的革新。更大程度满足工作生活要求,着重探究提高计算机信息处理技术的科学方法,运用先进的技术手段优化信息服务,在顺应大数据时代不断前进的步伐中，计算机信息的处理技术也要不断地更新与优化提升，使经济和科技等各方面实现进步与繁荣。
参考文献
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