梁海軍
河北工業(yè)職業(yè)技術(shù)大學(xué),河北 石家莊 050091
在現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)持續(xù)發(fā)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(yīng)用。但隨著大數(shù)據(jù)時代到來,計算機技術(shù)已無法滿足社會需求,導(dǎo)致信息處理效率停滯不前。因此,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(shù)與人工智能技術(shù)的各項內(nèi)容,并采取一系列措施,促使兩項技術(shù)進行結(jié)合,深入挖掘各項先進技術(shù)的潛在價值,以滿足大數(shù)據(jù)體系需要,對推動計算機網(wǎng)絡(luò)科技發(fā)展具有現(xiàn)實意義。
大數(shù)據(jù)技術(shù)與人工智能技術(shù)能夠開展風(fēng)險性及復(fù)雜程度相對較高的工作,以實現(xiàn)在提高工作效率的前提下,防止人民群眾生命安全受到威脅。針對人工智能而言,其能夠?qū)χ悄軝C器人進行利用,以此對傳統(tǒng)人力進行替代,并提高工作效率。智能機器人的操作精準(zhǔn)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(xiàn)偏差。隨著計算機互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域持續(xù)發(fā)展,人工智能科技已進入發(fā)展新勢態(tài)[1]。在計算機網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄芗夹g(shù)進行應(yīng)用時,計算機將實現(xiàn)對復(fù)雜程度較高,且規(guī)模較大的信息進行高效處理。在計算機互聯(lián)網(wǎng)得到廣泛應(yīng)用的情況下,人工智能在計算機互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域?qū)⒊尸F(xiàn)動態(tài)性特征,即該項技術(shù)手段能夠結(jié)合人員實際需求,對大量參數(shù)采取處理措施,且能夠?qū)w系的簡便性產(chǎn)生積極影響,促使互聯(lián)網(wǎng)處理效率實現(xiàn)最大化。通過調(diào)研可以發(fā)現(xiàn),在大數(shù)據(jù)時代到來后,各類信息參數(shù)的數(shù)量正在持續(xù)增加,致使系統(tǒng)的復(fù)雜程度也在不斷提高,因此為實現(xiàn)對各項信息進行有效處理,有必要對人工智能技術(shù)進行合理運用。該項技術(shù)手段的功能呈現(xiàn)多樣化,其能夠?qū)Ω黝悈?shù)及檢索信息進行總結(jié)與整合,滿足計算機數(shù)據(jù)信息處理方面的各項要求。針對非線性難題,該項技術(shù)手段能夠通過虛擬技術(shù)對問題進行處理,并結(jié)合需要對各類參數(shù)實施高效搜索,全面提高運轉(zhuǎn)成效。互聯(lián)網(wǎng)的信息傳播速度相對較快,導(dǎo)致用戶無法對其進行精準(zhǔn)操控。考慮到傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)通告學(xué)說無法對高線性網(wǎng)絡(luò)管控特征進行充分體現(xiàn),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(shù),進而實現(xiàn)高效處理非線性難題。
為全面提高計算機處理效果,工作人員必須對與工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場相關(guān),且不斷發(fā)生變化的工藝數(shù)據(jù)信息加以重視,并對其進行離散數(shù)字化采樣,進而促使間隔轉(zhuǎn)變的離散數(shù)字參數(shù)流形成。針對上述離散數(shù)字參數(shù)而言,部分學(xué)者將其稱作時序參數(shù)。通過對時序參數(shù)進行深入分析,可發(fā)現(xiàn)單獨時序參數(shù)包括的參數(shù)元素主要有4個,分別是數(shù)據(jù)質(zhì)量、測點、測試數(shù)據(jù)及時間戳。上述元素可分別應(yīng)用在數(shù)據(jù)信息與成果可靠度的測試工作、參數(shù)時刻的測試工作、傳感設(shè)備與工藝數(shù)據(jù)的標(biāo)志方面。
在通常情況下,HBase的儲存創(chuàng)設(shè)內(nèi)容多是主鍵與儲蓄構(gòu)造的創(chuàng)設(shè),針對創(chuàng)設(shè)目的而言,其主要是提高數(shù)據(jù)檢測效果,防止儲備空間不足,確?;ヂ?lián)網(wǎng)吞吐量符合規(guī)范要求。
1.儲蓄構(gòu)造
HBase采用列式儲蓄構(gòu)造,其不同參數(shù)列均獨立儲存,為空的參數(shù)不占有相應(yīng)的儲蓄空間。在采取上述創(chuàng)設(shè)方式的情況下,稀疏參數(shù)的儲備成效將顯著提高,且列族將實現(xiàn)對多參數(shù)數(shù)列存儲進行兼容。通過深入分析HBase儲蓄構(gòu)造,可發(fā)現(xiàn)其創(chuàng)設(shè)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(gòu)造能夠?qū)σ恍杏涊d進行利用,且能夠在同一時間對多條參數(shù)模式進行記載,記載的行內(nèi)參數(shù)通過參數(shù)列進行區(qū)分。對參數(shù)進行定位時,必須通過兩道程序,即對參數(shù)所處的記載行的啟示方位進行定位,并對參數(shù)所處的參數(shù)列方位進行定位。在實際工作中,寬表模式能夠?qū)z索記載需要的RowKey數(shù)量進行縮減,全面提高參數(shù)的檢索效率,減少RowKey儲存需要耗費的內(nèi)存及硬盤空間。對小記錄參數(shù)進行儲存的過程中,通過寬表將取得良好成效。針對高表構(gòu)造而言,其能夠?qū)σ恍杏涊d僅記錄一條參數(shù)的模式進行應(yīng)用。在實際工作中,高表方案能夠結(jié)合實際需求對目標(biāo)參數(shù)進行依次定位。通過對高表方案進行深入分析,可發(fā)現(xiàn)由于總記載數(shù)相對于寬表構(gòu)造明顯較大,且檢索過程中必須對多個RowKey進行應(yīng)用,故而檢索效率將明顯降低[2]。此外,RowKey儲存需要的內(nèi)存及硬盤空間相對于寬表構(gòu)造的增幅較大,尤其針對不同參數(shù)而言,其均處于小量參數(shù)階段,不具備良好的儲蓄效果,且檢索效果欠佳。
2.創(chuàng)設(shè)準(zhǔn)則
在RowKey創(chuàng)設(shè)方面,應(yīng)對以下幾項創(chuàng)設(shè)準(zhǔn)則進行綜合考量(如圖1所示)。
圖1 HBase RowKey創(chuàng)設(shè)準(zhǔn)則
(1)長度準(zhǔn)則。例如若RowKey屬于二進制碼流,長度處在10個字節(jié)至100個字節(jié)的范圍內(nèi),則操控系統(tǒng)64bit占有,內(nèi)存通過8byte對齊,RowKey管控在16byte,能夠?qū)?byte倍數(shù)的對齊要求進行充分利用,進而促使CPU性能實現(xiàn)最優(yōu)化。(2)散列準(zhǔn)則。HBase能夠通過RowKey區(qū)段的劃分,以此在相異節(jié)點對參數(shù)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(yīng)節(jié)點,致使CPU的速度降低。(3)唯一準(zhǔn)則。在實際工作中,必須對RowKey數(shù)據(jù)加以重視,確保一條數(shù)據(jù)僅能夠針對唯一的參數(shù)。(4)相關(guān)準(zhǔn)則。應(yīng)對相關(guān)的參數(shù)予以關(guān)注,盡可能在硬盤中對其進行儲存,以實現(xiàn)對大量有關(guān)參數(shù)進行一次性解讀,全面提高節(jié)點的特性與吞吐量。(5)檢索關(guān)聯(lián)性。在實際工作中,應(yīng)盡可能在主鍵中完成核心檢索條件,以此提高檢索效果。
在分析上述創(chuàng)設(shè)思維后,工作人員應(yīng)以原有計算機狀況為基礎(chǔ),對以HBase為主體的大數(shù)據(jù)技術(shù)時序參數(shù)庫的檢驗?zāi)B(tài)進行建立。針對整體檢驗環(huán)境而言,其組成部分有4部計算機,能夠通過萬兆以太網(wǎng)進行連接,所有節(jié)點均處在具備一致性的網(wǎng)段中(如圖2所示)。
圖2 時序參數(shù)庫檢驗環(huán)境
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(xiàn)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(yīng)對Hadoop管控節(jié)點與Hadoop后備管控節(jié)點軟件進行安裝,以此對集群的命名服務(wù)節(jié)點與后備命名節(jié)點進行承擔(dān)。應(yīng)將相應(yīng)的參數(shù)節(jié)點軟件安裝到4部計算機上,并將其作為Hadoop集群參數(shù)節(jié)點進行使用。應(yīng)將HBase Region Server軟件安裝在4部計算機上,并在首部計算機上裝設(shè)HBase Master軟件,進而建立相應(yīng)集群。正式進行檢驗實驗的過程中,應(yīng)促使虛擬參數(shù)源每10秒對參數(shù)進行輸送,每次輸送的時序參數(shù)數(shù)量達到600萬條,每次檢測記錄30分鐘內(nèi)參數(shù)的平均值。某學(xué)者以上述內(nèi)容為基礎(chǔ)實施檢測,其檢測成果如下(如表1所示)。
表1 檢測成果
通過對檢測成果進行分析,可發(fā)現(xiàn)檢驗環(huán)境的時序參數(shù)寫入速率處在每秒107萬至120萬條的范圍內(nèi),普通實時參數(shù)庫商品的參數(shù)寫入速率數(shù)據(jù)處在每秒30萬至40萬條的范圍內(nèi)??紤]到環(huán)境因素,故而檢驗環(huán)境的分配集群規(guī)模相對較小,且無法對Hadoop科技的功能進行充分體現(xiàn)[3]。在集群規(guī)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(fā)現(xiàn),當(dāng)前Hadoop技術(shù)能夠進行支撐的集群規(guī)模為10000個節(jié)點,但受到環(huán)境方面的影響,暫時未實施相應(yīng)檢驗。
從現(xiàn)實角度出發(fā),可發(fā)現(xiàn)多數(shù)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(xiàn)對上述問題進行有效處理,可選擇將人工智能技術(shù)應(yīng)用到計算機網(wǎng)絡(luò)中,以此提高用戶參數(shù)的處理效果。例如,該項技術(shù)手段能夠結(jié)合實際狀況對垃圾電郵進行高效處理識別,防止其進入到郵箱內(nèi)。此外,在實際應(yīng)用中,若系統(tǒng)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(lián)網(wǎng)資源分享方面,可發(fā)現(xiàn)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(xiàn)總結(jié)與共享,進而為用戶的后續(xù)使用奠定良好基礎(chǔ)。此外,在上述領(lǐng)域,人工智能科技將充分體現(xiàn)自身的自主學(xué)習(xí)功能,以滿足用戶各項需求。
人工智能在防火墻系統(tǒng)中具有較高的應(yīng)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(fēng)險性的信息進入到計算機中,則防火墻將自動化對信息進行解讀,充分掌握信息各項內(nèi)容,防止存在威脅的軟件進入互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)部。網(wǎng)絡(luò)侵入檢驗科技能夠?qū)ο喈愵愋偷膮?shù)進行高效過濾,并在短時間內(nèi)將其反饋給用戶。從實際出發(fā),可發(fā)現(xiàn)上述科技的防御系統(tǒng)相較于傳統(tǒng)系統(tǒng)具有顯著優(yōu)勢,能夠滿足用戶在參數(shù)識別方面存在的各項需求[4]。在參數(shù)采集方面,該項技術(shù)能夠?qū)Σ煌鎵K進行解析,以此對不良信息進行約束,全面提高參數(shù)安全性,確保計算機能夠正常運行。此外,智能化防火墻能夠?qū)ν獠烤W(wǎng)絡(luò)的侵犯進行高效應(yīng)對,提高網(wǎng)絡(luò)體系的穩(wěn)定性,防止病毒進入網(wǎng)絡(luò)體系,進而提升體系安全系數(shù)。例如在侵入系統(tǒng)測試方面,人工智能技術(shù)將對自身的功能性進行充分體現(xiàn)。在實際工作中,其能夠高效保護各類網(wǎng)絡(luò)資源,提高其可靠性。在科學(xué)技術(shù)持續(xù)發(fā)展的背景下,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系及專家體系已融入侵入網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中。在此基礎(chǔ)上,侵入體系將實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行高效解讀與處理,并對參數(shù)庫的攔截模式進行分類創(chuàng)設(shè),刪除不良信息,以滿足用戶需要。
綜上所述,隨著現(xiàn)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(yīng)時代發(fā)展。因此必須對計算機技術(shù)進行深入研究,不斷對其進行完善與創(chuàng)新,科學(xué)構(gòu)建時序參數(shù)庫系統(tǒng),進而實現(xiàn)高效處理各項參數(shù)及信息?;诖耍嬎銠C網(wǎng)絡(luò)科技領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)健康發(fā)展。