大数据环境下计算机应用技术的发展趋势

大数据环境下计算机应用技术的发展趋势

冯俊 徐帅业

福州地铁集团有限公司，福建 福州 350000

摘要：当前,为了提升计算机应用技术质量,提高整体应用有效性,相关技术人员不断对其进行研究分析,完善优化计算机应用技术的性能情况,保证在大数据环境下发挥最大的作用和价值,为解决问题、信息处理等内容奠定了坚实的基础。

关键词：大数据环境；计算机应用技术；发展趋势

引言

在当今这个被数据主导的时代，大数据已成为推动科技进步和社会发展的关键因素。随着数据量的急剧增长，如何有效地处理和利用这些数据成为了一个迫切需要解决的问题。计算机科学技术作为处理大数据的主要手段，在这一过程中扮演着至关重要的角色。从科学研究到商业决策，计算机科学技术的应用已经渗透到社会的各个层面。因此，理解这些技术在大数据时代的应用情景和影响，对于推动科技创新和社会发展具有重要意义。

1大数据技术时代下计算机技术的应用现状

1.1应用于智能技术领域

在大数据应用基础支撑的背景下，计算机技术的应用，有力推动了系统智能产品的技术发展水平和技术进步。在智能系统中的应用也已经非常普遍，例如人脸生物识别技术、智能语音搜索与识别技术等。随着智能技术的应用越来越成熟、5G网络技术的成功应用，智能服务的快速发展，将进一步向着未来社会重点领域方向发展，让计算机技术在农业中的未来生产智能化和应用将更快、更高质、更便捷，农机自动化作业将更快、更准、更可靠、更高效。

1.2应用于数据处理领域

大数据时代，数据处理工具的功能和种类越来越多，这必然要求计算机技术部门不断提高人们处理和应用数据资源的能力。只有人才能进行更系统、更科学、更有效、更快速地处理。只有对现有的各种数据信息资源进行科学提炼、分类和归纳，才能确保为每一位用户及时予以更真实、有效、完整、全方位的大数据信息。

1.3应用于通信管理领域

一些计算机领域的最新软件技术能够应用于数据和通信业务系统中的各种业务或管理系统，能够充分提高系统操作人员和管理人员在日常运营中的整体工作效率和运营效率。就基础数据项目服务和综合通信服务的项目分析而言，计算机软件技术分析方法不仅能够有效做到客观、准确的统计分析，而且能够对上述日常信息交易进行有针对性、有效地分析。

2大数据时代计算机软件的应用技术

2.1虚拟技术

在大数据环境下，虚拟技术也是计算机应用技术中的重要一环。虚拟技术是指通过对物理资源的虚拟化，将多个虚拟资源组合在一起，实现资源的快速配置和共享。其中，虚拟化技术可以将一台物理服务器划分为多个虚拟服务器，提高服务器利用率；虚拟存储技术可以将多个物理存储设备虚拟化为一个统一的存储池，方便数据的管理和备份；虚拟网络技术可以将多个物理网络设备虚拟化为一个网络，实现网络资源的快速部署和管理。虚拟技术的应用可以大大提高资源利用效率和数据处理速度，同时减少了物理资源的浪费和管理成本。虚拟技术的发展也将促进云计算和边缘计算等技术的发展，进一步推动数字化和智能化的进程。

2.2云存储技术

随着大数据应用的不断发展，云存储技术也成为了计算机应用技术中的一个重要组成部分。云存储技术可以将海量数据存储于云端，使得数据的存储和管理变得更加简单、高效和安全。其中，云存储服务提供商可以根据用户需求为其提供灵活的存储服务，包括公有云、私有云、混合云等多种部署方式。云存储技术还可以为用户提供可靠的数据备份、恢复和迁移服务，保证数据的安全和可靠性。另外，云存储技术还可以为大数据应用提供高效的数据传输和共享服务，使得不同用户之间可以轻松地共享数据和协作开发。随着云计算技术的不断发展，云存储技术的应用将会更加广泛和深入，为各行业的数字化转型和智能化发展提供更加坚实的基础。

2.3数据挖掘技术

（1）数据分析。在大数据时代利用数据挖掘技术，可以从大量的数据中提取出有用的信息和规律，从而辅助进行决策、预测未来等。例如，在计算机网络技术中，可以通过数据挖掘技术来分析用户的行为和偏好，从而制定更加精准的营销策略。（2）智能推荐。通过数据挖掘技术，可以根据用户的历史行为和偏好，推荐更加符合用户兴趣的商品、服务或内容。例如，在电子商务领域，可以通过数据挖掘技术来分析用户的购买历史和偏好，从而推荐更加符合用户兴趣的商品。在社交媒体领域，可以通过数据挖掘技术来分析用户的兴趣和需求，从而推荐更加符合用户兴趣的内容。（3）网络安全。通过数据挖掘技术，可以分析网络攻击的规律和模式，从而预测未来的攻击趋势和制定更加有效的防御措施。例如，在网络安全领域，可以通过数据挖掘技术来分析网络攻击的类型和手段，从而制定更加有效的防御策略。（4）自动驾驶。通过数据挖掘技术，可以分析路况、交通规则和车辆控制信号等，从而自主控制车辆。例如，在自动驾驶领域，可以通过数据挖掘技术来分析路况和交通规则，从而自主控制车辆，提高行驶的安全性和舒适性。

3大数据环境下计算机技术的发展趋势

3.1智能化发展

当前,计算机应用技术在实际发展的过程中,在大数据环境的支持下,朝着智能化的方向发展,并将其贯彻落实在实际应用之中,帮助业务挖掘信息的本质价值。智能化的发展,主要是将计算机网络与大数据技术进行深度整合,使得计算机应用技术的系统更为完整、涉及面更全、智能性更强。在此种环境下,为业务活动提供了强有力的支持,保证在应用的过程中,提升整体效率。对于业务处理来说,其处理速度提升了75%左右,而且其在运行的过程中将数据作为整体的驱动,制定运行指标,并建立完善健全的智能互联系统,随时对请求进行响应,实现人工智能的目的,保证数据的完整性,且提升数据呈现的多维度性。

3.2巨型化发展

在大数据环境背景下,计算机应用技术在不断地进步和发展,信息呈现交互性的特点,其对于传统计算机应用技术来讲,为固有传输结构带来了一定的难度,针对此情况,要求计算机应用技术提升数据处理难度,并要求其可以满足业务活动的诉求,将业务活动放在首要位置,这样才能从根本上提升计算机应用技术实际应用的有效性以及质量,相比较而言,其效率提升更为明显,节约了86%的时间。由此可见,在实际进行发展的过程中,需要将巨型化发展提上日程,其不仅有助于提升整体业务处理效率,同时也可以提升存储容量,为业务活动的开展奠定了坚实的基础,同时也可以保证下一时间节点可以更快地处理数据业务,及时进行响应,据研究调查显示,响应时间在1s之内,真正应用技术措施推动计算机信息体系的发展和进步。

结束语

综上所述，随着大数据技术的快速发展，计算机应用技术也在不断地更新与升级。本文从大数据环境下计算机应用技术的主要类别、实践现状和发展趋势等多个方面进行了分析和探讨。由此可知，未来计算机应用技术将朝着巨型化、智能化和微型化方向不断发展，同时也需要社会资源、技术创新和人才资源的不断支持。相信在不远的将来，大数据技术将会带来更多的机遇和挑战，希望相关策略的提出能为行业发展提供必要的帮助。

参考文献

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