大數(shù)據(jù)下的計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)

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摘要：大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，計(jì)算機(jī)信息技術(shù)取得了突破性的創(chuàng)新，并且滲透到各行各業(yè)，對(duì)行業(yè)的轉(zhuǎn)型與發(fā)展提供了技術(shù)支持。面對(duì)海量化的數(shù)據(jù)信息，除了提供更快的信息處理速度外，對(duì)信息本身的安全性以及信息資源的利用率等也提出了更高的要求。探索大數(shù)據(jù)時(shí)代計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)的運(yùn)用與創(chuàng)新，成為當(dāng)下的熱點(diǎn)研究課題。簡(jiǎn)述了計(jì)算機(jī)信息處理流程，包括信息收集、信息存儲(chǔ)、信息傳遞等；分析了基于大數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)多道信息處理技術(shù)；就計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)的創(chuàng)新方向、發(fā)展前景進(jìn)行了展望。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)采集板；信息處理技術(shù)；信息傳遞

1計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)流程

1.1信息收集。

面對(duì)海量化的數(shù)據(jù)，如何從中挑選出有價(jià)值的關(guān)鍵信息，是計(jì)算機(jī)信息處理的第一步。信息收集質(zhì)量在一定程度上決定了信息處理結(jié)果的可用性和可信度，因此在計(jì)算機(jī)信息處理中，該環(huán)節(jié)的重要性不容忽視。關(guān)鍵詞檢索是信息收集中常用的技術(shù)，設(shè)計(jì)關(guān)鍵詞能夠有效縮小信息的采集范圍，并且利用大數(shù)據(jù)技術(shù)快速過濾，將符合要求的信息保留下來，而其他非相關(guān)信息則被過濾掉，提高了信息數(shù)據(jù)的利用價(jià)值。信息收集流程如圖1所示。

1.2信息儲(chǔ)存。

對(duì)于收集到的數(shù)據(jù)，應(yīng)當(dāng)根據(jù)數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)類型等，將其分類存儲(chǔ)。如何保障存儲(chǔ)信息的安全性，防止信息泄露，是信息存儲(chǔ)環(huán)節(jié)必須要考慮的問題。在大數(shù)據(jù)背景下，云存儲(chǔ)逐漸成為一種主流的信息存儲(chǔ)模式，除了提供超大的存儲(chǔ)空間外，在保障信息隱私，方便信息調(diào)用等方面也有顯著的優(yōu)勢(shì)。基于云計(jì)算的信息存儲(chǔ)程序如圖2所示。

1.3信息傳遞。

資源共享讓信息數(shù)據(jù)的價(jià)值得到了進(jìn)一步的發(fā)揮。而信息共享必然伴隨著信息的交流和傳遞。在大數(shù)據(jù)背景下，除了要保證信息傳遞效率，還要營(yíng)造安全的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，保證信息的安全。數(shù)字簽名認(rèn)證技術(shù)是目前保證信息傳遞安全的一種常用計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)。其原理是在信息的發(fā)送端對(duì)需要傳遞的信息進(jìn)行加密，在信息的接收端對(duì)接收到的信息進(jìn)行解密。加密和解密共用相同的數(shù)字簽名，這樣就可以防止第三方竊取或破壞信息，達(dá)到了保障信息安全傳遞的目的，其流程如圖3所示。

1.4信息安全處理。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，一方面為計(jì)算機(jī)信息處理提供了便利和機(jī)遇，同時(shí)也帶來了諸多的挑戰(zhàn)。如上文所述，如何保證信息安全就成為必須要考慮的關(guān)鍵問題。目前來看，已經(jīng)形成了較為完善的信息安全處理技術(shù)體系，而二維碼技術(shù)就是其中的一種。通過采集用戶指紋圖像，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密、編碼等，生成唯一的二維碼，同樣也能達(dá)到保障信息安全的效果，技術(shù)流程如圖4所示。

2計(jì)算機(jī)多道信息處理技術(shù)

2.1計(jì)算機(jī)多道處理技術(shù)原理。

雖然根據(jù)多道程序設(shè)計(jì)的不同，多道處理的技術(shù)方式存在一定的差異。但是從硬件組成上來看，脈沖多道分析的結(jié)構(gòu)組成基本類似，其中核心模塊包括4部分，分別是用于終端控制的PC機(jī)、用戶數(shù)據(jù)收集的數(shù)據(jù)采集板、用于數(shù)據(jù)識(shí)別與篩選的甄別器，以及用于脈沖幅度測(cè)量的展寬器。利用前端傳感器捕捉信號(hào)后，將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)橛?jì)算機(jī)可識(shí)別的數(shù)據(jù)信號(hào)，這一過程稱為ADC變換。在PC機(jī)內(nèi)置程序的控制下，將ADC變換幅度作為地址碼，并通過該地址碼讀取該道址的參數(shù)。讀取結(jié)果輸入到運(yùn)算器內(nèi)，由運(yùn)算器完成加1運(yùn)算。PC機(jī)獲得這一運(yùn)算結(jié)果后，將其重新計(jì)入到存儲(chǔ)器內(nèi)。通過重復(fù)上述流程，實(shí)現(xiàn)多道處理。

2.2計(jì)算機(jī)多道處理技術(shù)的構(gòu)成。

現(xiàn)階段比較流行的計(jì)算機(jī)多道，是以通用數(shù)據(jù)采集卡為硬件基礎(chǔ)，以VisualC++6.0、Windows為軟件開發(fā)平臺(tái)的。計(jì)算機(jī)多道有如下的功能，數(shù)據(jù)獲取方面：在定時(shí)或定事例數(shù)的控制下，采集事件信號(hào)幅度的數(shù)據(jù)，或事例時(shí)間間隔的數(shù)據(jù)；實(shí)時(shí)顯示所采集的信號(hào)幅度譜或時(shí)間譜。數(shù)據(jù)處理方面：顯示已采集的譜形和已采集的時(shí)間。點(diǎn)擊鼠標(biāo)，可顯示該點(diǎn)的道址和該道的事例數(shù)。所采集的數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)文件，供保存、調(diào)用和離線分析。完成上述功能，計(jì)算機(jī)多道的硬件構(gòu)成如圖5所示。

2.3計(jì)算機(jī)多道處理技術(shù)的改進(jìn)

上述計(jì)算機(jī)多道基本上滿足了當(dāng)下對(duì)各類信息處理的要求，但是也存在一些不足。例如探測(cè)器接受到的信號(hào)脈沖，寬度要比常規(guī)脈沖略窄。而這些脈沖通過數(shù)據(jù)采集板之后，還會(huì)產(chǎn)生一定的損耗，這也就意味著最終PC機(jī)上識(shí)別的信號(hào)脈沖寬度，大幅度的低于實(shí)際值，從而導(dǎo)致處理結(jié)果失真。因此，為了避免此類問題，許多在現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)多道軟硬件基礎(chǔ)上，進(jìn)行適當(dāng)?shù)母倪M(jìn)。一種可行性的技術(shù)措施是，用一臺(tái)快速恢復(fù)式的幅度保持器代替展寬器，新的多道硬件組成如圖6所示。幅度保持器的運(yùn)行機(jī)理為：前端設(shè)備捕捉到信號(hào)后，首先經(jīng)過電容C，此時(shí)信號(hào)被充電并放大一定的倍數(shù)。放大后的信號(hào)被分成兩部分，并通過不同的路徑進(jìn)行傳輸。一路信號(hào)直接進(jìn)入甄別器；另一路信號(hào)觸發(fā)放電控制，并經(jīng)過放電控制脈沖驅(qū)動(dòng)模擬器開關(guān)K重新與第一路信號(hào)回合。在該路信號(hào)中，可以人為設(shè)計(jì)信號(hào)傳輸延遲，通常在3-5s不等。幅度保持器的脈沖波形如圖7所示。第一個(gè)信號(hào)脈沖幅度被采集后，電容C開始放電，在基線未完全恢復(fù)時(shí)，又來相鄰的第2個(gè)信號(hào)，此信號(hào)疊加在未復(fù)原的基線上，即第二個(gè)信號(hào)的幅度疊加了一個(gè)對(duì)應(yīng)于當(dāng)時(shí)基線的一個(gè)小臺(tái)階。此臺(tái)階將影響第二信號(hào)幅度的采集精度，事例率越高，也就是相鄰第二個(gè)信號(hào)來的越早，基線的臺(tái)階對(duì)精度的影響越大，也就是精度越差。因此，我們可以在允許的FWHM條件下，以最高的事例率(或事例率上限)來衡量數(shù)據(jù)采集的性能。表1給出本幅度保持器的FWHM與事例率上限的關(guān)系，所用的探測(cè)器系統(tǒng)(NaI晶體)同有的FWHM為8％。

3大數(shù)據(jù)背景下計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)創(chuàng)新

3.1大規(guī)模廉價(jià)計(jì)算平臺(tái)的應(yīng)用。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的一個(gè)典型特征，就是數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長(zhǎng)。海量的數(shù)據(jù)一方面是占用了太多的存儲(chǔ)空間，導(dǎo)致物理存儲(chǔ)成本上漲；另一方面則是普通的計(jì)算機(jī)處理速度難以完全消耗海量數(shù)據(jù)，造成了數(shù)據(jù)的浪費(fèi)。在這種情況下，基于大數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)，也需要進(jìn)行適應(yīng)性的創(chuàng)新，才能在新時(shí)期保持更高的信息處理效率，以及更深層次的挖掘信息的利用價(jià)值。運(yùn)用虛擬化技術(shù)，能夠降低大規(guī)模、集成化計(jì)算平臺(tái)的應(yīng)用成本，將物理服務(wù)器轉(zhuǎn)化為虛擬服務(wù)器，在虛擬環(huán)境下同步運(yùn)行，不僅可以實(shí)現(xiàn)所有的信息處理功能，而且進(jìn)一步提升了虛擬計(jì)算平臺(tái)的兼容性和穩(wěn)定性。

3.2采用MapReduce技術(shù)的支持。

在大數(shù)據(jù)的支持下，運(yùn)用分布式信息處理技術(shù)，可以將海量信息分散到不同的虛擬服務(wù)器上，以便于提高處理效率。而MapReduce技術(shù)的出現(xiàn)，讓并行式信息處理也體現(xiàn)出了應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。處理流程為：管理員對(duì)Map和Reduce這兩個(gè)端口分別進(jìn)行定義，然后從端口輸入信息，計(jì)算機(jī)接收到信息后，根據(jù)預(yù)設(shè)的程序?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行分類，形成若干帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)片段。每個(gè)片段上分別對(duì)應(yīng)一個(gè)鍵值對(duì)。計(jì)算機(jī)通過匹配數(shù)據(jù)片段的標(biāo)簽，以及每個(gè)Map的特性，進(jìn)行逐一配對(duì)，確保每個(gè)Map都能分配數(shù)據(jù)片段并進(jìn)行運(yùn)算。最后將所有的運(yùn)算結(jié)果匯總起來，形成一個(gè)鍵值對(duì)集合。后期根據(jù)信息利用需要，隨時(shí)調(diào)用鍵值對(duì)中的數(shù)據(jù)。

3.3云計(jì)算的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理框架模型。

云計(jì)算雖然具有極高的數(shù)據(jù)處理能力，但是面對(duì)紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)，也存在數(shù)據(jù)處理成本高、系統(tǒng)運(yùn)行負(fù)荷大等問題。通過構(gòu)建大規(guī)模數(shù)據(jù)處理框架模型，提供一個(gè)模式化的數(shù)據(jù)處理流程，該模型內(nèi)不同模塊分別承擔(dān)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的不同環(huán)節(jié)，例如數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)計(jì)算等，模型的運(yùn)行效率和性價(jià)比更高。此外，該框架模型還具有較強(qiáng)的可擴(kuò)展能力，后期可以根據(jù)大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，以及信息處理要求的變化，不斷的增加一些新的功能，從而始終保持較高的實(shí)用性。

4結(jié)論

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，在推動(dòng)計(jì)算機(jī)信息處理效率提升、挖掘信息數(shù)據(jù)利用價(jià)值等方面，提供了必要的支持，并且逐漸滲透到各個(gè)行業(yè)中，對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、日常生活產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。下一步要依托大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)，持續(xù)優(yōu)化計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)，逐步提升技術(shù)的應(yīng)用價(jià)值，滿足現(xiàn)代化發(fā)展需求。

參考文獻(xiàn)

[1]韓丹，宋勇建，高占江.淺談如何安全高效地進(jìn)行大數(shù)據(jù)計(jì)算機(jī)信息處理[J].科技經(jīng)濟(jì)導(dǎo)刊，2020（1）：51-53.

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作者：劉慧力 單位：哈爾濱華德學(xué)院