蔣灝東

(蘇州工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，江蘇蘇州，215104)

1 計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)

1.1 數(shù)據(jù)的采集與存儲(chǔ)

數(shù)據(jù)的采集比如流行的Sqoop和ETL工具[ETL概念是將數(shù)據(jù)從來(lái)源端經(jīng)過(guò)抽取(extract)、轉(zhuǎn)換(transform)、加載(load)至目的端]，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL和Oracle等，都是將數(shù)據(jù)從來(lái)遠(yuǎn)端采集并加載到目標(biāo)端的工具，海量數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)采集也有極大的壓力。數(shù)據(jù)采集可參考圖1所示。

圖1 數(shù)據(jù)采集

另外，大數(shù)據(jù)背景下，對(duì)數(shù)據(jù)的收錄和存儲(chǔ)也有了更高要求，通過(guò)計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)的提升來(lái)加強(qiáng)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，通常來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)在企業(yè)的一個(gè)個(gè)“云”上，如阿里云、AWS（亞馬遜）、AZURE（微軟）、DINDINCLOUD（丁丁云）、KTC、GOOGLE CLOUD（谷歌云）等等，但需要看出，云的作用不僅僅在于存儲(chǔ)，也在于對(duì)信息數(shù)據(jù)的處理。

1.2 計(jì)算與處理

上面提到，高端互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)已經(jīng)逐步開發(fā)屬于自己的云計(jì)算，對(duì)于大數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)和計(jì)算都非常方便，大數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)提供海量數(shù)據(jù)，云計(jì)算則將所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，解決目標(biāo)任務(wù)并進(jìn)行計(jì)算結(jié)果的合并，通過(guò)云計(jì)算，可以在短短數(shù)秒鐘時(shí)間內(nèi)，處理數(shù)以萬(wàn)計(jì)的數(shù)據(jù)，例如串口溫度檢測(cè)（如圖2）.通過(guò)計(jì)算與處理的數(shù)據(jù)，才真正具有“可視化”的特點(diǎn)，為隨后的智能運(yùn)營(yíng)提供基礎(chǔ)。發(fā)展至今，云計(jì)算已經(jīng)越來(lái)越復(fù)雜，如大樹般開枝散葉，逐漸形成了分布式計(jì)算、效用計(jì)算、負(fù)載均衡、并行計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)、熱備份冗雜和虛擬化等計(jì)算機(jī)的混合技術(shù)。

圖2 基于串口溫度檢測(cè)流程

除了各家企業(yè)的云計(jì)算之外，Hadoop、Mapreduce、Tensorflow（深度學(xué)習(xí)框架）、Spark、Pentaho BI等開源框架或軟件也符合對(duì)數(shù)據(jù)計(jì)算與處理的需求，要正確看待云計(jì)算和上述開源框架的區(qū)別，如果將云計(jì)算比作大型的、系統(tǒng)工程的藍(lán)圖，那么上述幾個(gè)開源框架就是基礎(chǔ)工具，比如修建一棟別墅，云計(jì)算就是方方面面的設(shè)計(jì)圖，而上述開源框架可能只是水泥、錘子、釘子等工具，這樣的比喻并不完全準(zhǔn)確，需正確看待，如果數(shù)據(jù)量不大，企業(yè)可以選擇上述開源框架，對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行集中分布式處理，開發(fā)分布式程序，現(xiàn)在Hadoop已經(jīng)被公認(rèn)為大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)開源軟件，也已被全球幾大IT公司用作其云計(jì)算環(huán)境中的重要基礎(chǔ)軟件。

1.3 智能運(yùn)營(yíng)

通過(guò)上述兩點(diǎn)，大數(shù)據(jù)才真正具有可視化的標(biāo)準(zhǔn)，讓大數(shù)據(jù)以統(tǒng)計(jì)圖表等形式反映出來(lái)，對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行了分割、加工、處理，之后就需要根據(jù)數(shù)據(jù)支持采取行動(dòng)，也就是智能運(yùn)營(yíng)，分析師通過(guò)對(duì)所有可視化的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，模擬出用戶的行為習(xí)慣和喜好特點(diǎn)，深入挖掘其中的價(jià)值，并進(jìn)行更清晰化、更有目的、更準(zhǔn)確地判斷，最終完成信息推送，推送的內(nèi)容就會(huì)是用戶喜歡或者需求的。

1.4 信息安全技術(shù)

在大數(shù)據(jù)時(shí)代下信息安全技術(shù)也是一項(xiàng)非常關(guān)鍵的內(nèi)容。因?yàn)樘幵谶@樣的時(shí)代下，數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性是非常明顯的，這相較于任何時(shí)代，都是一個(gè)比較顯著的特點(diǎn)。在運(yùn)行的過(guò)程中，如果某一部分的數(shù)據(jù)出現(xiàn)了安全問(wèn)題，那么就會(huì)對(duì)整體運(yùn)行產(chǎn)生極大的影響，會(huì)對(duì)于其他數(shù)據(jù)產(chǎn)生安全威脅，所以處在大數(shù)據(jù)這一時(shí)代下，在計(jì)算機(jī)信息處理的過(guò)程中不僅要關(guān)注具體的單個(gè)數(shù)據(jù)所涉及的安全問(wèn)題，更需要有整體性思維，對(duì)于問(wèn)題進(jìn)行全面考慮。能正確認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)這一時(shí)代對(duì)于信息處理技術(shù)所帶來(lái)的機(jī)遇還要明確存在的挑戰(zhàn)，這樣才能更好地應(yīng)對(duì)。從當(dāng)前的實(shí)際情況來(lái)看，處于大數(shù)據(jù)這一時(shí)代下，對(duì)于數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理時(shí)，并不能脫離具體的硬件，因?yàn)檫@樣會(huì)讓信息安全方面受到極為嚴(yán)重的威脅，所以要對(duì)于線下的技術(shù)不斷完善，這樣才能更好地把握機(jī)遇，應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)。

2 機(jī)遇與挑戰(zhàn)

在對(duì)大數(shù)據(jù)背景下的計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)進(jìn)行研究時(shí)，一定要立足時(shí)代發(fā)展的背景，明確這項(xiàng)技術(shù)在當(dāng)前面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，這樣才能讓其更好的發(fā)展。在當(dāng)前這一時(shí)代下，計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)部計(jì)劃程度變得越來(lái)越高，大數(shù)據(jù)隨即產(chǎn)生。這期的應(yīng)用可以給企業(yè)的具體工作提供非常大的幫助助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理。在教育行業(yè)中，大數(shù)據(jù)也能發(fā)揮極為重要的作用，例如手機(jī)學(xué)生的喜好，這樣能更好地做到因材施教，這是機(jī)遇。

不過(guò)，挑戰(zhàn)也是存在的，首先這讓存儲(chǔ)技術(shù)以及存儲(chǔ)空間等面臨著更高的要求，此外，用戶的隱私以及企業(yè)隱私等也面臨著更高的要求，而且網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商在硬件方面要能跟上時(shí)代發(fā)展?jié)M足大數(shù)據(jù)技術(shù)的相關(guān)要求，從而能提升自己的信息處理能力，這些問(wèn)題都需要在未來(lái)的發(fā)展過(guò)程中不斷攻破。

3 大數(shù)據(jù)時(shí)代下計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)的發(fā)展策略

3.1 發(fā)展云計(jì)算

在計(jì)算機(jī)信息處理的過(guò)程中，必不可少的就是計(jì)算機(jī)的運(yùn)行，因此也可以非常明確，計(jì)算機(jī)在不斷高速運(yùn)轉(zhuǎn)的狀態(tài)下，就需要依靠自身硬件等設(shè)備的性能，保障好這些方面，才能促使信息處理的速度以及效率更高。不過(guò)當(dāng)前的計(jì)算機(jī)軟硬件設(shè)備發(fā)展還略顯不足，在大數(shù)據(jù)時(shí)代不斷進(jìn)步的前提下，這些技術(shù)越來(lái)越顯得滯后。計(jì)算的概念就是為了解決這個(gè)難題而提出的解除這種技術(shù)能夠?qū)τ诰W(wǎng)絡(luò)上的信息進(jìn)行加工，這一技術(shù)的輔助就不用完全依靠計(jì)算機(jī)的硬件，不過(guò)雖然云計(jì)算在這一問(wèn)題的解決上發(fā)揮著重要作用，但是技術(shù)還不是很成熟，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)依然對(duì)于計(jì)算機(jī)的軟硬件依賴性比較大。因此在未來(lái)需要重視云計(jì)算發(fā)展，這是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。

3.2 發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)量是非常大的，他們借助大數(shù)據(jù)技術(shù)聚合在一起，并且有著密不可分的關(guān)系，對(duì)于這些數(shù)據(jù)的分析，能夠明確看出客戶的實(shí)際需求，但是在這些海量的數(shù)據(jù)中，有一些是不需要的屬于冗余數(shù)據(jù)。這次就需要在海量的數(shù)據(jù)信息中找到真正需要的數(shù)據(jù)，這是企業(yè)最關(guān)注的一個(gè)要點(diǎn)，因此就涉及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。成像技術(shù)主要是對(duì)具體的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工以及整理并且實(shí)時(shí)細(xì)致地分析，這樣能發(fā)現(xiàn)各個(gè)數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，從而對(duì)其進(jìn)行分類篩選，將有用的數(shù)據(jù)提取出來(lái)，無(wú)用的數(shù)據(jù)則剔除。

3.3 發(fā)展現(xiàn)代智能算法

這一算法主要是為了提升數(shù)據(jù)處理效率而出現(xiàn)的，這種智能算法在研發(fā)時(shí)是以自然界的各種自然現(xiàn)象為重要依據(jù)的，在這種智能算法的應(yīng)用中，能夠給各種信息數(shù)據(jù)的處理工作提供極大的幫助，從現(xiàn)代計(jì)算機(jī)智能算法的應(yīng)用情況來(lái)看，發(fā)展是比較快的，比較常用的有遺傳算法、粒子群算法等多種類型。當(dāng)前我們比較多應(yīng)用的是傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)算法，其雖然能夠滿足工作的實(shí)際需求，但是工作效率比較低。應(yīng)用智能算法則很好地彌補(bǔ)其存在的不足，從而提高工作效率，讓信息處理結(jié)果能夠達(dá)到理想的程度。因此發(fā)展現(xiàn)代智能算法也是一個(gè)重要的促進(jìn)計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)發(fā)展的策略。