大数据计算机软件技术运用

摘要：阐述虚拟化技术保证了信息使用的稳定性和流畅性，云存储技术保证了数据体分配的合理性，信息安全技术保证了大数据使用和浏览的安全性。

关键词：计算机系统，大数据，云存储，虚拟化。

0引言

计算机软件技术可以在较短时间内处理大量数据，采取一定的逻辑进行编辑分析，提出用户需要的有关数据信息，进行再加工处理，确定服从于用户需要的数据分析的有关数据内容。

1虚拟化技术

虚拟化技术是计算机软件技术的创新性技术，它能够在较短的时间内创造一个新的虚拟机位以供用户使用，虚拟化技术真正将信息化资源做到了合理利用，有效的配置软件资源与调动，合理分配计算机软件资源并利用，也能使计算机软件在运行的过程中不会因为软件资源的分配不均导致计算机出现卡、慢等情况。灵活变换是虚拟化技术的显著特征，它能在虚拟出来的计算元件上运行与计算，实现了计算机的跨域分享与合作，将用户所需的资源处理与切换，形成新的资源链。虚拟化技术主要包括以下几类：服务器虚拟化、Docker容器技术，其中重点是Docker容器技术。服务器虚拟化建立在计算机的多次元虚拟化的基础上，将一台本体计算机虚拟成多台虚拟逻辑关联计算机，建立虚拟化层级将计算机的硬件与逻辑关联系统相互联系，通过解耦关联而实现具体功能。所谓的虚拟化层级，就是能够在一台实体计算机上运行多台虚拟化的操作系统，可以互相切换，并且这些层级上的虚拟计算机可以共享某一种或某几种独有的软硬件资源，例如常规计算机中的内存、主板、显卡等，在此基础上，加上相应的操作系统支持，用户可以随意在其上下载程序与软件以供自己使用（图1）。当然，计算机服务器虚拟化技术应用也有一定的局限性，例如当用户没有过于庞大的软硬件使用需求，仅需要小部分存储去使用一个简单的软件，那么我们不需要将整个计算机的服务器虚拟化以供一个简单程序或软件的使用，那么就需要合理分配存储资源，需要一种小于当前服务器虚拟化的虚拟单元来体现这类虚拟化的作用。早在2013年，Docker技术已经初步成型，这个项目最初并没有受到领导层的重视，之后加入了Linux基金会，则服从于Apache2.0的开源性项目，项目便受到广泛的关注，一些大的互联网公司已经开始接纳Docker技术为自己的技术之一，例如Google已经在Paas等产品中支持了这一技术的运用，展现出较好的发展前景。随着后期的发展，Docker技术还做了一系列的改进，对存储内容也设置了一定的上限，以保证大程序的运行流畅性。此外，对程序与Docker“容器”之间的一一对应关系，使得相应程序只能访问对应的“容器”，无法访问其他的内容，保证运行的有序和规律。

2云存储技术

在大数据的环境下，传统的存储技术无法适应于庞大数据体量的数据存储，云存储技术是在大数据环境下诞生的新技术，对于大量的无规则的数据有较强的存储效率，通过新的元数据组织与数据查询挑选，将数据快速选择与分类，缩短了用户的选择时间和成本的投入，不仅保证数据使用的安全性，也保证了持续运行不中断的特征。云存储是计算机软件技术的新应用，存在一些大数据时代背景的新要求：（1）满足大型或超大型数据群体的分析。简单的数据是传统存储性价比最高，但是大型或超大型数据则显得捉襟见肘，云存储的应用需建立在大型或超大型数据体的应用层面，存储级别上升到EB或ZB级别仍然能存储正常。此外，访问需要有一定的限制，而不是随意访问，大容量数据体的数据必然需有更高的安全性，数据体的安全需要用权限来限制，在共享数据体的大趋势大背景下，权限的制约不仅是相对的也是绝对的，例如跨区域共享，用户仍然只能看他所授权看的内容，而对一些非相关的内容仍然需要向伤及授权才能了解。协调管理也是大数据云存储的一大难点，对于全国性或跨区域性数据体，多方投入输出，存在规则不一定和数据体传输量的不一致，需要建立数据体传输标准来应对数据混乱，不仅要归类，更要协调管理。（2）存储容器的内存大小的确定。计算机存储单元需要根据用户的需求随时调整，不会一成不变，用户需求扩大存储或缩小存储也要不影响计算机本身的运行效率。云存储技术可以解决这一问题，即使扩大存储空间，也不会影响性能输出，内部快速分配能解决分配不均的缺口。（3）程序管理优质。大数据云存储最终都是要归结到程序软件的使用上，云存储需创造一种类似于“容器”的数据分隔与独立性技术，以便数据的调用不会影响其他数据，也能使数据与数据之间改变也不会对相关联的其他“容器”产生影响。（4）云存储需具备节能循环的作用，降低使用效能。控制能耗关键在于控制好存储池的内容，对于不同规模的存储池投放不同内容的存储内容，有效提高存储的使用率和利用率。此外，对云存储的存储池进行实时监控，能确保存储池不出现“外溢”和容量不足的情况发生，有效杜绝存储池的存储容量问题。再就是合理调配内容流向容量较少的存储池，做到对存储池依据实际情况进行合理分配，合理配置存储池的存储空间。

3信息安全技术

当前，大数据的爆发式增长使得数据体的安全性越来越受到关注，数据体越大安全性相对越难管理，如果出现微小的数据泄露或流失，则会对整个数据体的稳定性造成不良的影响。信息安全具有一些特点：（1）信息安全影响的多因素特征。有时候信息安全不是由一种因素导致的，很可能是多种因素协同作用导致的，所以要探究信息安全需要仔细分析其背后的要因和次要因，然后综合分析，探究最主要的影响因素。（2）信息防护的滞后性。现在的数据库信息安全还无法做到及时更新，如果只有问题出现了采取治疗方案，这时往往会耽误应对处理时机，对信息安全也只是采取目标性措施，遇到大数据大体量内容，严重则导致数据信息的巨大损失。为了应对以上一些问题，信息安全技术也进行了改进，例如防火墙技术、信息加密技术和入侵检测技术等。防火墙技术，顾名思义，就是对数据体和其他外界环境进行隔离，只保留一些审核后安全的信息流通，可以保证一定的安全性。信息加密技术，就是对已有的数据体或数据库进行整体包装加密，加密等级可以设置，保证不同安全要求的数据体进行相应程度的信息加密，确保信息安全和杜绝黑客入侵。所以，合理设置检测精度也能有效提高检测效率，最大化保证数据安全和数据体调用效率。

4结语

大数据时代的计算机软件技术在新时代仍然具有很广泛的发展前景，主要有服务器虚拟化技术、云存储技术和信息安全技术，这些技术相互之间互相影响，从不同角度保证数据体的调用和调出。虚拟化技术保证了信息使用的稳定性和流畅性，云存储技术保证了数据体分配的合理性，信息安全技术保证了大数据使用和浏览的安全性。未来，计算机软件技术还会进一步发展和深化，还会有新的技术繁衍而生，高效、稳定、安全会一直是大数据时代下计算机软件技术发展的永恒主题。

参考文献

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作者:贾艳平 单位:山西旅游职业学院