大數據下計算機網絡安全管理
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在大數據技術、云計算技術以及云服務技術不斷發展的背景下，不同的服務器在應用過程中發揮著至關重要的作用，尤其是對提高計算機數據分析管理能力有積極幫助。以大數據環境為基礎對計算機數據分析管理系統的設計要點進行深入分析，了解當前計算機數據分析管理系統的應用現狀，掌握在大數據技術應用過程中的相關內容。并從計算機數據分析管理系統的設計原理、模塊設計以及設計方法出發進行研究，有助于提高計算機數據分析管理系統的應用水平。在計算機信息管理系統應用過程中，可以在最大程度上提高信息綜合管理效率和質量，能夠為管理人員提供更加可靠的數據支撐，輔助管理人員對企業不同數據指標進行全面分析。從而發揮計算機的積極作用。在大數據技術快速發展的背景下，將其應用在計算機數據分析管理系統設計過程中可以充分挖掘大數據技術的應用優勢，提升計算機數據分析管理系統的運行效率。
1計算機數據分析管理系統研究現狀
計算機數據分析管理系統在應用過程中需要將計算機作為使用工具，管理人員利用信息收集、數據存儲、數據分析以及數據處理等各項操作可以獲取需要的信息數據資料。計算機數據分析管理系統在應用過程中的主要功能是輔助計算機管理人員開展信息處理、數據預測、數據控制等工作。主要設計環節包括信息收集、輸入、輸出、信息儲存和信息加工等。其中數據預測是計算機數據分析管理系統中的重要技術手段，通過對基礎數據的統計分析，利用數學模型和實際模擬的各種方法完成數據預測。可以在掌握之前數據資料基礎上，對數據變化情況進行有效預測[1]。數據控制指的是在計算機信息處理過程中對不同部門的數據資料進行檢測和分析，通過對比可以掌握不同部門的具體情況。在計算機數據分析管理系統運行過程中，需要對企業限定要求進行全面考慮，對每一個職能部門的具體工作進行科學安排，根據管理部門的級別和工作任務制定出與不同部門實際情況相符合的計劃方案。一旦不同部門在執行工作中出現問題，可以直接利用科學手段為管理員提供有效的數據支撐和解決方案，確保企業能夠正常穩定運行。目前，在計算機數據分析管理系統應用過程中，對統計學、計算機技術以及大數據技術的應用越來越普遍。尤其是網絡技術高速發展的背景下，計算機信息技術的應用越來越普遍。隨著不同行業對計算機數據分析管理系統的有效應用，該系統也在不斷完善。因此，需要根據當前先進技術的發展現狀將大數據技術應用在計算機數據分析管理系統設計中，深入掌握大數據技術在使用過程中的優勢，提升計算機數據分析管理系統在信息儲存、數據預測、數據控制以及數據分析等方面的應用效益，進一步推動我國高科技信息化產業的持續發展。
2大數據技術在計算機數據分析管理系統中的應用
2.1大數據技術分析
大數據技術指的是可以完成數據獲取、數據存儲以及數據分析和整理的綜合技術。在大數據技術應用過程中，可以從根本上促使人們的生活方式和現代社會發展模式出現極大變化。利用大數據技術從海量數據中挖掘出能夠發揮價值的信息，可以為客戶提供更加精準的數據服務。大數據技術的發展和成熟是以海量數據為基礎的。因此，在大數據技術應用中需要從大量數據、階段化的數據存儲中獲取有價值的信息。大數據的信息獲取速度比較快，能夠在最大程度上提高信息分析處理的效率和質量。大數據處理的數據規模已經從TB級變為PB、EB甚至zB級，數據存儲的形式也越來越多樣化。對新數據進行存儲時，具有實時到達、持續不間斷、到達速度比較快的特點[2]。在計算機網絡技術快速發展的背景下，信息獲取的速度在不斷加快，在海量數據中可以及時響應，并且價值密度比較低。在數據計算分析工作后可以獲取具有真正價值的真實信息。在電子信息技術以及網絡技術高速發展的情況下，促進大數據技術與計算機技術、云服務技術等的有效融合，可以推動大數據技術的完善發展。
2.2大數據下計算機數據分析管理技術
在大數據時代，不同行業中的數據信息越來越多，也蘊含著海量的計算機數據信息。而大數據的海量化以及多樣化、共享化特征使不同數據之間的聯系性也越來越強。這一特點使網絡信息業務處理的量化性選擇越來越多，單一計算機數據處理工作量也在不斷增加。為了提高計算機數據分析管理的綜合能力，需要加強大數據技術在計算機數據處理工作中的有效應用，防止數據管理風險出現。在計算機信息處理技術與大數據技術進行融合的過程中，需要利用數據挖掘、云技術、智能算法等不同技術構建大數據系統平臺，才能夠完成網絡復雜數字信息的收集、分類、運算和處理、分析等工作。從而滿足用戶的不同需求[3]。目前，在計算機數據分析管理系統設計過程中，要對各種先進技術進行充分應用，信息采集技術、信息加工技術、傳播技術、信息存儲技術、虛擬化技術等都是在計算機數據分析管理系統設計過程中必須關注的關鍵技術類型。通過大數據技術構建大數據信息管理平臺，將其與云計算、虛擬機、數據訪問控制等進行有效融合，可以協同開展計算機數據采集、運算、分析以及數據存儲等各項操作，對實現數據資源的合理配置，提高信息處理工作效率有積極作用[4]。
3基于大數據的計算機數據分析管理系統設計要點
3.1計算機數據分析管理系統的設計原理
基于大數據計算機數據分析管理系統設計過程中，必須選擇科學的程序語言，這是提高計算機數據分析管理系統設計效果的重要基礎。計算機基礎知識比較扎實的程序開發人員在程序設計時一般是以C++程序語言為基礎的，但是目前計算機語言的不斷發展和成熟，很多程序開發人員放棄使用C++程序語言。C++程序語言的優點是比較成熟完整，程序開發速度比較快。但是C++程序語言的更新以及升級速度比較慢，其學習難度比較大，內容也比較多，對程序開發工作人員的要求比較高。以當前的計算機數據分析管理系統和大數據技術的發展現狀為基礎進行研究，目前比較常用的是利用計算機語言編制程序，后臺為數據庫。經過綜合分析發現目前主要包括PB、VB以及Delphi三種程序語言。這三種程序語言都可以與用戶數據端進行有效對接，而C++程序語言處于劣勢狀態。因此，在對計算機數據分析管理系統進行設計時，可以利用PB、VB和Delphi程序語言進行設計，能夠提高系統運行速度，而且可以保證系統的維護效果。在計算機數據信息分析管理系統設計時，需要根據計算機數據分析管理系統的具體功能劃分成不同的模塊進行設計，確保系統為功能明確、相互獨立的結構和模塊。利用內聚和耦合對計算機數據分析管理系統結構進行評價，可以掌握計算機數據分析管理系統設計的具體情況。其中內聚指的是邏輯內聚、通信內聚、過程內聚、功能內聚；而耦合指的是包括控制耦合、非法耦合、數據耦合等方式[5]。在對計算機數據分析管理系統進行設計時，對功能模塊進行設計有明確的劃分標準，所有的設計環節必須嚴格按照相應的準則進行。并且計算機數據分析管理系統的模塊結構設計是以原有的子系統為基礎對模塊進行優化改進的。要遵循模塊自身的特點，對子系統模塊結構圖進行詳細描繪之后才能夠進行有序設計。在計算機數據分析管理系統模塊結構設計中，必須保證模塊與模塊、子系統與子系統之間可以實現有效的數據信息傳輸以及相互配置。計算機程序設計人員在開展程序設計時，要加強模塊之間的聯系管理，對模塊功能實現過程中可能會存在的問題進行全面分析，并提出有效的解決方案，從而確保計算機管理系統能夠穩定安全運行。
3.2大數據背景下計算機數據分析管理系統模塊設計
在大數據背景下開展計算機數據分析管理系統模塊設計工作時，需要以大數據平臺為基礎對計算機的具體使用情況進行全面分析。在計算機超負荷使用時，需要及時預警，并給出問題解決方案。在此次系統設計中的模塊主要包括數據采集、數據處理、數據判比、數據分析、數據讀取、數據庫信息、控制器、信息互通模塊等。在實際研究中主要對數據采集、數據處理以及數據分析三個主要模塊進行研究。
3.2.1數據采集模塊
數據采集模塊的主要功能是完成計算機數據信息以及文檔信息采集工作。在計算領域保證數據計算的持續性能至關重要，一般在高性能計算機上運行，可以對具體的性能進行測試。數據信息主要包括計算機使用時間、計算機風扇工作時間、計算機文件的緩存量。而計算機的使用時長可以被看作是計算機屏幕常亮總時長；計算機風扇工作時長主要為計算機溫度異常的總時長；計算機文件緩存量可以被看作計算機中過期文件、日志文件。在計算機數據分析管理系統設計中的文檔信息主要是每一個本地路徑文檔打開的時長。
3.2.2數據處理模塊
在數據處理模塊設計時，需要能夠獲取上周的數據信息。在具體的設計中可以將時間系數標定為Q，負荷系數為W，緩存系數為E，從而獲取計算機的使用系數。在具體的數據處理過程中，其流程為：（1）獲取數據信息中計算機的使用時長以及計算機風扇工作時長、文件的總體緩存量，并對不同的指標進行賦值。如果計算機的使用時長為第一、第二、第三時間級，時間系數Q對應的預設值分別為A1、A2、A3，且A1＞A2＞A3；工作時長分別為第一、第二、第三時間級時，負荷系數W對應B1、B2、B3，且B1>B2>B3；如果計算機的文件緩存量為高、中、低量級時，緩存系數E對應的預設值分別為C1、C2、C3，且C>C2>C3。在數據處理模塊運行過程中需要獲取時間系數Q、負荷系數W以及緩存系數E，并且要分析其對計算機使用程度的影響占比進行權重分配，分別對應于設置q、w、e，且q＜w＜e。需要對計算機使用系數的進行計算，并將使用系數傳輸到數字判比模塊，數據判比模塊在獲取計算機使用系數時，可以與預設值進行比較。如果使用系數在預設值以上，生成過度使用信號；如果滿足使用系數在預設值以下，生成正常使用信號。并且可以將相應的信號傳輸到數據分析模塊。
3.2.3數據分析模塊
在對數據進行分析時，可以將獲取的正常使用信號傳輸到控制器，控制器在獲取信號時，指示燈閃爍。控制器與指示燈之間通過通信連接。數據分析模塊獲取過度使用信號時，直接從讀取模塊內提取計算上周計算機每次使用的CPU占用率、內存占用率以及硬盤讀寫速率，并開展分析操作工作。在獲取上周內計算機每次使用的CPU占用率、內存占用率以及硬盤讀寫速率后，需要對其進行以此標定。并且要完成計算工作，獲取上周內計算機每次使用時CPU占用率、內存占有率、硬盤讀寫速率的平均變化量。
4計算機數據分析管理系統設計方法分析
在計算機數據分析管理系統整體設計過程中，對周期設計法進行應用時主要是以結構化的系統分析和設計構建計算機數據分析管理系統的設計方法。在設計過程中，需要將計算機系統的生命周期劃分成系統分析、信息系統調查、信息系統實施和信息系統設計與轉化等不同階段。與計算機數據分析管理系統維護和用戶評價存在一定差異，在周期設計法時，需要根據規定的任務標準和步驟進行篩選，利用系統的工作方法、指定的數據圖表工具獲取設計要素，在模塊化以及結構化的同時，完成計算機數據信息管理系統設計工作。在周期設計法應用過程中，需要先將計算機數據分析管理系統看作整體板塊，然后根據信息系統分析設計的標準完成每一個模塊的拆解和組合工作。
5結語
總而言之，作為高速計算和分析的電子設備，計算機能夠完成大數據計算，同時可以完成邏輯計算，并且具有存儲記憶功能。因此，在計算機數據分析管理系統設計時，可以將大數據技術應用在其中，提高計算機程序運行和自動化水平以及整體運行效率。并且可以對獲取的海量數據進行快速處理，對現有的計算機數據分析管理系統進行分析時，發現其難以發揮計算機使用功能并且存在過度使用情況。在這種情況下利用計算機數據分析管理系統，可以了解計算機的核心部件情況，并提出有效的問題解決方案，對提高計算機系統的整體運行水平有積極作用。
作者:王玲風 單位:山西工商學院
大數據下計算機網絡安全篇2
0引言
大數據時代，網絡安全技術越來越高，大數據處理信息變得更加復雜。從安全系統的定義出發,安全系數可以由物理安全、應用軟件數據安全、互聯網數據傳輸安全和信息安全。而計算機系統的網絡安全就代表了安全系數。從狹義的角度來看,計算機網絡信息安全是指互聯網上有關個人信息的安全性，即為了保障互聯網信息安全，防止利用信息系統安全漏洞且竊取個人信息。
1大數據與計算機網絡信息安全簡述所謂大數據，就是指海量的數據。隨著用戶量的增加，在計算機網絡中產生的數據就顯得十分龐大，這些海量的數據不僅數量大，同時數據類型也是多元化的。計算機的普及給人們的日常生產生活帶來了質的變化，人們獲取各種信息資源的方式變得簡單快捷，基本能在網絡上搜索到自己所需的各種信息。網絡信息的便捷也給用戶帶來了不可忽視的弊端，最主要的就是安全問題。用戶在通過計算機網絡與其他用戶建立共享信息的同時，也會將自身的私人信息保存在網絡上，容易造成信息被盜取、被泄露，從而帶來較大損失。計算機網絡信息安全防護十分有必要，要通過科學合理的防護手段來保障用戶的信息安全，防止用戶信息被不法分子利用。
2大數據時代計算機網絡信息安全風險的特點
2.1隱蔽性
大數據時代，計算機網絡信息安全具有以下幾個方面的特點，要做好網絡信息安全，就應結合安全風險特點來采取防護措施。網絡信息安全具有隱蔽性，因為互聯網遍布范圍非常廣泛，而且互聯網是虛擬的，所以在互聯網上的用戶身份都是虛擬的，以至于犯罪人員在非法盜取網絡信息時，可以隨時隨地借助黑客技術來入侵用戶的電腦，從而盜取相關信息，而且在整個盜竊過程可以不留任何痕跡，導致公安人員很難偵察。
2.2突然性
大數據時代，借助網絡，人們可以在相對較短的時間內共享資源，這從另一個維度表明計算機網絡世界有利于各種信息資源的快速傳遞。但是，傳輸的信息資源中混入了病毒，就會造成大面積的計算機癱瘓。更重要的是，調查表明，計算機網絡病毒在真正出現之前不會表現出任何癥狀，通常是在正常使用時才會突然出現。
3大數據時代和大數據技術的特征及計算機網絡信息安全保護的重要性
3.1大數據時代的特征
大數據、云計算和互聯網等技術改變了當前人們的習慣和思維方式，并賦予了大數據各種各樣的時代特征。大數據時代，人們處理數據的能力增強，使用大數據處理技術可以處理大量的信息和數據。云計算與大數據信息相輔相成，云計算技術是提升數據計算能力的重要組成部分。此外，大數據時代的特點反映在政府和商業數據整合形式的變化越來越明顯。
3.2大數據技術的特征
第一，信息量大。在科技蓬勃發展的大背景下，社會各界對數據信息的使用需求日益增加，為了保證數據信息內容的準確性，必須不斷提高對數據信息管理與審查的技術水平。第二，數據信息豐富，種類繁多。數據信息內容的多樣性主要在于信息通信方面,包括各種圖片和視頻，同時傳統的單一數據的結果與大數據存在差異，如果信息數據的種類繁多，分析大量數據會變得更加復雜。
3.3大數據時代計算機網絡信息安全防護的重要性
大數據時代，網絡信息系統的安全再次遭到了威脅，損害人們信息安全的狀況也時有發生。而通過應用計算機網絡技術，能夠大大提高數據的傳輸率和有效性，維護國家、公司和個人的網絡安全，創建安全、可靠的網絡工作環境，確保計算機網絡信息安全。
4大數據時代計算機網絡信息安全隱患
4.1黑客攻擊
就目前信息安全狀況來說，最大的風險就是黑客入侵。近年來，隨著信息技術的不斷發展，人們開始進入大數據時代，數據的安全越來越重要。黑客入侵會嚴重影響計算機的正常運行，泄漏資料和個人信息。很多黑客攻擊是有目的的，其中以利益為主，如通過盜取商業機密、獲取企業的關鍵信息等來獲得非法利益。目前，計算機網絡技術存在缺陷，許多黑客利用網絡技術缺陷入侵計算機，通過獲取、竊聽等方式獲取關鍵數據,然后謀取非法利益。除此之外，也不乏為展示自己的攻擊技能而發起攻擊，嚴重影響了網絡安全。
4.2病毒入侵
影響計算機穩定運行的原因較多,其中主要原因是病毒侵擾。互聯網用戶在借助計算機網絡進行線上交流和電子郵件傳遞的過程中，難免會遭到病毒入侵，而病毒具有傳播速度快、較強的破壞性和隱蔽性等特點，使得很多用戶無法及時發現病毒，從而導致計算機遭受損害。病毒破壞力也較強,不僅可以利用硬盤傳遞病毒，還可以在傳遞過程中增加大量廢棄文件,使被侵入的系統繼續處于緩慢運行狀態,從而破壞有效文件系統。病毒在以硬盤、光碟、軟盤等為載體的介質中散播，或者在信息傳遞的過程中，跟隨數據的傳輸而傳播，不僅嚴重破壞了互聯網秩序，造成數據泄露，還占用了計算機系統中的大量儲存空間與網絡資源，干擾了計算機系統的正常工作，甚至會破壞數據、造成數據丟失。
4.3計算機問題
大數據時代，人們需要實現對各個應用領域數據信息的共享和交流,這就使得計算機網絡具有信息的開放性,而這些開放信息勢必會產生安全隱患。由于計算機在運行時產生了大量的數據,會出現垃圾數據，造成數據冗余。將這些垃圾數據拖到回收站后，由于回收站缺乏較強的穩定性，極易被不法分子利用，給計算機和網絡數據造成安全隱患。
4.4錯誤操作
計算機的應用雖然擁有一定的優勢，但其必須在用戶操作的情況下，才能保證各項功能的發揮。因此，用戶的操作也是影響信息安全的一項重要因素，若個人錯誤操作，那么勢必會導致信息泄露。例如，當用戶對數據的認識不足或者安全意識不足時，容易出現錯誤操作的現象，不僅對計算機的正常運行造成影響，還會出現安全隱患。
4.5垃圾信息
垃圾消息一般是通過電子郵件傳輸和新聞媒體等來傳播,利用垃圾處理消息的傳輸強制為他人提供商務、政策和宗教信仰等消息的宣傳。在計算機網絡中，個人信息被盜竊的重要原因是被間諜軟件入侵，間諜軟件與計算機病毒的不同之處就是間諜軟件并沒有破壞計算機系統,而只是盜取操作系統和應用信息，這涉及計算機系統安全性和使用者個人信息安全性的問題，威脅著互聯網工作環境。因此，垃圾信息和個人信息被盜都是直接影響計算機系統安全性的原因之一。
5計算機網絡信息安全防護策略
5.1建立具有完備功能的機房
計算機的正常運行是構建在完整機房的基礎上的，而伴隨著行業信息化發展的不斷深入,日益豐富的硬件設施使機房成為網絡信息安全的重要節點，故建設具有完整功能的機房是確保企業后期執行安全管理戰略的先決條件。對機房建設的最基本要求的硬性條件是防潮、抗雷擊、防止停電、防水和相對封閉等。因此，在機艙中，要配置各種核心的網絡硬件設施，為整體網絡的順暢運轉條件提供了保障。
5.2增強安全防護意識
大數據時代，人們在使用計算機網絡時，增強安全防范意識顯得尤為重要。具體而言，應保持警惕，尤其是在瀏覽網頁、查看有關咨詢時，切勿點擊一些廣告鏈接、陌生的彈窗等，這樣可以預防木馬、病毒的入侵，從主觀上形成對計算機系統的保護，也有利于規避重要信息的丟失、被盜等。現階段，人們在使用手機時，也應增強風險意識，拒絕點擊陌生鏈接，拒絕接聽陌生號碼，尤其是網絡形式的電話號碼。同時，不要隨意回復陌生短信，避免卷入有關電信詐騙案件中。
5.3采取積極主動的病毒消殺措施
計算機與人們的生活、學習、工作等存在密切的聯系，如一些人由于辦公需要，可能要高度結合計算機設備的使用。在頻繁與計算機設備接觸的情況下，有時很難避開一些主動彈窗的侵襲，此種情況下很可能導致計算機系統被植入木馬，進而引發信息丟失。一旦這種問題發生，勢必會給用戶造成極大的困擾。基于此，作為計算機使用者，應積極進行木馬查殺，維護計算機系統的健康。例如，現階段有360軟件管家、騰訊衛士等，其具有主動防衛病毒、查殺木馬等功能，同時是一種免費軟件。因此，用戶可以采用每周查殺一次病毒的方式，起到保護系統安全、健康的作用，也可以根據需要不定時進行系統設備的安全管控，從而維護計算機系統的安全、穩定。5.4合理應用防火墻技術在計算機系統工作過程中，要想保證信息安全，就要有效防范黑客的入侵與盜竊等。因此，用戶必須尋找合理的方式,主動建立健全互聯網安全管理體系，合理應用防火墻技術,避免惡性軟件帶來的影響，以此保證計算機網絡信息安全。
5.5加強對數據加密技術的應用
大數據時代,要加強對數據加密技術的應用，實現對大量數據傳輸和存儲過程的防護,從而有效防止網絡信息數據破壞、不法分子利用網絡數據信息片段而獲得大量機密資料的情況發生。這也是解決當前互聯網安全問題的有效途徑。通過對數據段的文件加密，能夠有效避免數據段被盜取或被破壞,而數據加密技術的主要目的在于保障大量數據的傳輸，重點在傳送和接收數據的兩端實現加密和保護。該技術主要是通過線路加密和端對端加密來實現防護。端對端加密技術則是指通過加密軟件對數據信息進行加密，文件傳輸方通過加密軟件對傳輸目標進行加密，從而將文件由明文轉化為秘密文件并進行傳輸，而接收方則使用密鑰進行破譯,將文檔由密文轉化為明文。
5.6加強對網絡監測技術和入侵檢測技術的應用
近年來，入侵檢測技術得到了快速發展和廣泛應用，其主要監控網絡使用中是否存在被用或被侵入的情況，常見的技術包括簽名分析技術和統計分析技術。其中，簽名分析技術主要檢測已經掌握的計算機網絡系統的弱點；統計分析技術則是基于統計學理論，判斷計算機系統運行動作是否處于安全范圍，以此保障計算機網絡信息安全。因此，要加強對網絡監測技術和入侵檢測技術的應用，確保網絡安全。
5.7建立完善的計算機網絡管理制度
無論是個人還是企業的計算機用戶，都需要特別注意做好網絡信息安全管理的日常保障工作。首先，市場或企業需要根據自身實際狀況建立動態規范的計算機網絡系統管理制度,為維護網絡運營的穩定性和信息安全提供計算機技術平臺。其次，企業需要針對管理人員的日常作業情況制定標準化的管理制度,通過加大專業培訓力度，使員工形成網絡安全防護觀念,充分掌握不同的網絡安全保護程序,以此提高網絡安全保障效率。最后，企業及相關部門要合理運用數字驗證技術手段來合理管控計算機網絡數據的使用數量,進一步拓展企業機構計算機網絡的數字驗證途徑，增強內部互聯網操作的安全性，以防止不法分子竊取互聯網數據。
6結束語
大數據時代，互聯網技術的蓬勃發展，帶來了泄露個人信息的巨大風險，給個人和經濟社會都帶來了巨大的損失。實施有效、科學的網絡信息安全管理策略，可以提高大數據時代計算機網絡信息安全性，有效促進互聯網網絡經濟的蓬勃發展。
作者:解海燕 朱寧靜 馬嘉琦 單位:銀川能源學院
大數據下計算機網絡安全篇3
一、引言
在現代科學技術持續發展的背景下，計算機功能正在不斷完善，并已在信息處理方面得到廣泛應用。但隨著大數據時代到來，計算機技術已無法滿足社會需求，導致信息處理效率停滯不前。為提高信息處理效果，有必要加大研究投入，充分掌握計算機技術與人工智能技術的各項內容，并采取一系列措施，促使兩項技術進行結合，深入挖掘各項先進技術的潛在價值，以滿足大數據體系需要，該點對推動計算機網絡科技發展具有現實意義。
二、大數據技術與計算機信息處理
（一）大數據技術
大數據技術與人工智能技術能夠開展風險性及復雜程度相對較高的工作，以實現在提高工作效率的前提下，防止群眾生命安全受到威脅。針對人工智能而言，其能夠對智能機器人進行利用，以此對傳統人力進行替代，并提高工作效率。智能機器人的操作精準度較高，其能夠防止各項工作受到人為因素的影響，從而出現偏差。隨著計算機互聯網領域持續發展，人工智能科技已進入發展新勢態[1]。在計算機網絡領域對人工智能技術進行應用時，計算機將實現對復雜程度較高，且規模較大的信息進行高效處理。在計算機互聯網得到廣泛應用的情況下，人工智能在計算機互聯網領域將呈現動態性特征，即該項技術手段能夠結合人員實際需求，對大量參數采取處理措施，且能夠對體系的簡便性產生積極影響，促使互聯網處理效率實現最大化。通過調研可以發現，在大數據時代到來的情況下，各類信息參數的數量正在持續增加，致使系統的復雜程度也在不斷提高，因此為實現對各項信息進行有效處理，有必要對人工智能技術進行合理運用。該項技術手段的功能呈現多樣化，其能夠對各類參數及檢索信息進行總結與整合，滿足計算機數據信息處理方面具有的各項要求。針對非線性難題，該項技術手段能夠通過虛擬技術對問題進行處理，并結合需要對各類參數實施高效搜索，全面提高運轉成效。互聯網的信息傳播速度相對較快，導致用戶無法對其進行精準操控。考慮到傳統互聯網通告學說無法對高線性網絡管控特征進行充分體現，故而工作人員有必要加大對人工智能體系的研究投入，并合理運用虛擬技術，進而實現高效處理非線性難題。
（二）計算機信息處理
在社會經濟持續發展的背景下，計算機信息處理領域也在不斷發展。當前，計算機信息處理技術已被廣泛應用在多個領域。通過對該項技術手段進行深入分析，可發現其涉及的內容相對較多，例如數據分析技術與信息傳輸技術等。對數據信息進行處理時，技術人員必須以計算機平臺為基礎才能完成各項操作。由此可見，計算機技術在信息處理方面占據著重要地位，且能夠在一定程度上對數據信息的處理效率及質量產生影響。因此必須對該項技術手段的重要性形成正確認知，并在大數據時代下對其展開深入研究，不斷完善該項技術，進而實現高效處理數據信息。在此基礎上，技術人員不僅將實現推動物聯網技術與云端技術發展，滿足用戶在日常生活及工作中具有的各項需要，而且還將實現通過計算機技術具有的各項優勢為企業挖掘信息提供支持，提高管理與決策方面的可靠性，例如大數據時代下的計算機信息處理技術將結合人員需求，在保障效率與精準性的前提下，幫助人員在大量數據信息中獲取具備豐富價值的信息內容，以防止資源浪費現象發生。
三、以HBase時序參數庫為基礎的設計措施
（一）時序參數
為全面提高計算機處理效果，工作人員必須對與工業生產現場相關，且不斷發生變化的工藝數據信息加以重視，并對其進行離散數字化采樣，進而促使間隔轉變的離散數字參數流形成。針對上述離散數字參數而言，部分學者將其稱作時序參數。通過對時序參數進行深入分析，可發現單獨時序參數包括的參數元素主要有4個，分別是數據質量、測點、測試數據及時間戳。上述元素可分別應用在數據信息與成果可靠度的測試工作、參數時刻的測試工作、傳感設備與工藝數據的標志方面。
（二）HBase儲存設計
在通常情況下，HBase的儲存創設內容多是主鍵與儲蓄構造的創設，針對創設目的而言，其主要是提高數據檢測效果，防止儲備空間不足，確保互聯網吞吐量符合規范要求。
1.儲蓄構造
HBase采用列式儲蓄構造，其不同參數列均獨立儲存，為空的參數不占有相應的儲蓄空間。在采取上述創設方式的情況下，稀疏參數的儲備成效將顯著提高，且列族將實現對多參數數列存儲進行兼容。通過深入分析HBase儲蓄構造，可發現其創設方案主要包括兩種，分別是寬表方案與高表方案。其中寬表構造能夠對一行記載進行利用，且能夠在同一時間對多條參數模式進行記載，記載的行內參數通過參數列進行區分。對參數進行定位時，必須通過兩道程序，即對參數所處的記載行的啟示方位進行定位，并對參數所處的參數列方位進行定位。在實際工作中，寬表模式能夠對檢索記載需要的RowKey數量進行縮減，全面提高參數的檢索效率，減少RowKey儲存需要耗費的內存及硬盤空間。對小記錄參數進行儲存的過程中，通過寬表將取得良好成效。針對高表構造而言，其能夠對一行記載僅記錄一條參數的模式進行應用。在實際工作中，高表方案能夠結合實際需求對目標參數進行依次定位。通過對高表方案進行深入分析，可發現由于總記載數相對于寬表構造明顯較大，且檢索過程中必須對多個RowKey進行應用，故而檢索效率將明顯降低[2]。此外，RowKey儲存需要的內存及硬盤空間相對于寬表構造的增幅較大，尤其針對不同參數而言，其均處于小量參數階段，不具備良好的儲蓄效果，且檢索效果欠佳。
2.創設準則
在RowKey創設方面，應對以下幾項創設準則進行綜合考量（如圖1所示）。①長度準則。例如若RowKey屬于二進制碼流，長度處在10個字節至100個字節的范圍內，則操控系統64bit占有，內存通過8byte對齊，RowKey管控在16byte，能夠對8byte倍數的對齊要求進行充分利用，進而促使CPU性能實現最優化；②散列準則。HBase能夠通過RowKey區段的劃分，以此在相異節點對參數進行分布。若RowKey過度集中到某個層面，則載荷極有可能匯集到相應節點，致使CPU的速度降低；③唯一準則。在實際工作中，必須對RowKey數據加以重視，確保一條數據僅能夠針對唯一的參數；④相關準則。應對相關的參數予以關注，盡可能在硬盤中對其進行儲存，以實現對大量有關參數進行一次性解讀，全面提高節點的特性與吞吐量；⑤檢索關聯性。在實際工作中，應盡可能在主鍵中完成核心檢索條件，以此提高檢索效果。
四、檢驗方案設計
（一）設計
在分析上述創設思維后，工作人員應以原有計算機狀況為基礎，對以HBase為主體的大數據技術時序參數庫的檢驗模態進行建立。針對整體檢驗環境而言，其組成部分有4部計算機，能夠通過萬兆以太網進行連接，所有節點均處在具備一致性的網段中（如圖2所示）。在實際工作中，除首部計算機以外，工作人員有必要在其他3部計算機上對Zookeeper軟件進行安裝，逐步Zookeeper集群，進而實現為Hadoop集群與HBase集群的正常運行提供支持。針對前兩部計算機，工作人員應對Hadoop管控節點與Hadoop后備管控節點軟件進行安裝，以此對集群的命名服務節點與后備命名節點進行承擔。應將相應的參數節點軟件安裝到4部計算機上，并將其作為Hadoop集群參數節點進行使用。應將HBaseRegionServer軟件安裝在4部計算機上，并在首部計算機上裝設HBaseMaster軟件，進而建立相應集群。正式進行檢驗實驗的過程中，應促使虛擬參數源每10秒對參數進行輸送，每次輸送的時序參數數量達到600萬條，每次檢測記錄30分鐘內參數的平均值。某學者以上述內容為基礎實施檢測，其檢測成果如下（如表1所示）。通過對檢測成果進行分析，可發現檢驗環境的時序參數寫入速率處在每秒107萬至120萬條的范圍內，普通實時參數庫商品的參數寫入速率數據處在每秒30萬至40萬條的范圍內。考慮到環境因素，故而檢驗環境的分配集群規模相對較小，且無法對Hadoop科技的功能進行充分體現[3]。在集群規模不斷擴展的情況下，HBase集群的處置功能也將拓展。通過大量實踐可以發現，當前Hadoop技術能夠進行支撐的集群規模為10000個節點，但受到環境方面的影響，暫時未實施相應檢驗。
（二）反垃圾郵件
從現實角度出發，可發現多數用戶在工作過程中極有可能受到垃圾電郵的困擾。因此為實現對上述問題進行有效處理，可選擇將人工智能技術應用到計算機網絡中，以此提高用戶參數的處理效果。例如該項技術手段能夠結合實際狀況對垃圾電郵進行高效處理識別，防止其進入郵箱內。此外，在實際應用中，若系統選擇接收電郵，將自動化對垃圾電郵進行測試與清理，防止電郵對用戶造成困擾，以此提高電郵的可靠性與實用性。通過分析互聯網資源分享方面，可發現人工智能在該方面具有較高的開放度，其能夠在處理龐大資源的過程中實現總結與共享，進而為用戶的后續使用奠定良好基礎。此外，在上述領域，人工智能科技將充分體現自身的自主學習功能，以滿足用戶各項需求。
（三）防火墻
人工智能在防火墻系統中具有較高的應用率，其能夠為防火墻開展信息識別工作提供支持，全面提高工作效率。在實際工作中，若具有風險性的信息進入計算機中，則防火墻將自動化對信息進行解讀，充分掌握信息各項內容，防止存在威脅的軟件進入互聯網內部。網絡侵入檢驗科技能夠對相異類型的參數進行高效過濾，并在短時間內將其反饋給用戶。從實際出發，可發現上述科技的防御系統相較于傳統系統具有顯著優勢，能夠滿足用戶在參數識別方面具有的各項需求[4]。在參數采集方面，該項技術能夠對不同版塊進行解析，以此對不良信息進行約束，全面提高參數安全性，確保計算機能夠正常運行。此外，智能化防火墻能夠對外部網絡的侵犯進行高效應對，提高網絡體系的穩定性，防止病毒進入網絡體系，進而提升體系安全系數。例如在侵入系統測試方面，人工智能技術將對自身的功能性進行充分體現。在實際工作中，其能夠高效保護各類網絡資源，提高其可靠性。在科學技術持續發展的背景下，神經網絡體系及專家體系已融入侵入網絡系統中。在此基礎上，侵入體系將實現對網絡參數進行高效解讀與處理，并對參數庫的攔截模式進行分類創設，刪除不良信息，以滿足用戶需要。
五、結語
綜上所述，隨著現代科技水平不斷提高與信息量不斷增大，計算機信息處理方面已無法適應時代發展。因此必須對計算機技術進行深入研究，不斷對其進行完善與創新，科學構建時序參數庫系統，進而實現高效處理各項參數及信息。基于此，計算機網絡科技領域將實現健康發展。
參考文獻：
[1]王強.大數據時代下的計算機信息處理技術分析[J].軟件，2022，43（03）：112-114.
[2]白潔仙.大數據時代下基于計算機的信息處理技術研究[J].無線互聯科技，2021，18（22）：106-107.
[3]徐濤.大數據時代下運用計算機處理信息的方法探究[J].科學技術創新，2021，22（30）：78-80.
[4]管吳弘.大數據時代下計算機電子信息處理技術研究[J].軟件，2021，42（09）：98-100.
作者:梁海軍 單位:河北工業職業技術大學
