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摘要：随着时代的进步与社会的迅猛发展，现阶段计算机信息化技术已经深入到各行业领域当中，计算技术也得到了应用与发展。在云计算技术的应用背景之下，每天所需进行的数据信息传输与处理等工作量也大幅增加，因此，还需加强对计算机数据处理技术的应用与研究，将云计算的计算机数据可视化技术研究作为重点，充分发挥技术应用优势，进一步促进社会生产力水平的提升。本文中，笔者首先简要阐述了计算机数据可视化的含义，然后对大数据可视化主要技术进行分析，随即通过案例的形式对数据可视化展开进一步研究，并且提出技术应用中面临的问题及风险应对策略，最后针对云计算的计算机数据可视化技术发展趋势进行分析，希望能够对计算机数据可视化的应用和发展起到一定的助推性作用。
关键词：云计算；计算机数据可视化技术；意义；问题；策略
Research on Computer Data Visualization Technology of Cloud Computing
SHEN Xinxin,XIA Yi,YIN Qianqian
(Shanghai Garrison Area,Shanghai 200040)
【Abstract】：With the progress of the times and the rapid development of society,at this stage,computer information technology has penetrated into various industries,and computing technology has also been applied and developed.Under the application background of cloud computing technology,the workload of data information transmission and processing has also increased significantly every day.Therefore,it is necessary to strengthen the application and research of computer data processing technology,and the computer data visualization technology of cloud computing needs to be strengthened.Research as the focus,give full play to the advantages of technology application,and further promote the improvement of the level of social productivity.In this paper,the author first briefly expounds the meaning of computer data visualization,then analyzes the main technologies of big data visualization,and then conducts further research on data visualization in the form of cases,and proposes the problems faced in the application of technology and risk coping strategies,andfinally this paper analyzes the development trend of computer data visualization technology of cloud computing,hoping to play a certain role in promoting the application and development of computer data visualization.
【Key words】：cloud computing;computer data visualization technology;meaning;problem;strategy
0引言
随着经济与社会的不断发展，为各行业领域创造了更多的发展机会，各行业在抓住行业发展机遇的同时还需加强对于先进的科学技术的应用，始终保持工作先进性水平，避免被时代所淘汰。就目前来看，计算机行业的发展逐步显示出其自动化与信息化管理特点，同时，随着各行业对于计算机技术应用需求的个性化与严格化，加强对云计算的计算机数据可视化技术研究已经成为当前一项重要任务。
1计算机数据可视化含义分析
人们在工作中常涉及到的大数据可视化技术主要是指通过对人机交互技术以及图像处理技术等在内多种计算机数据处理技术的综合应用，将已被采集的和需要被模拟的数据映射为更加直观的、满足人们需要的图形和图像。总结来讲，数据可视化实际上就是将用户比较感兴趣的内容采取技术手段转换成为方便用户观看的图示的整个过程。计算机数据可视化更加侧重对相关数据信息进行自上而下的处理过程。在信息转换过程中，与繁复的数据相比，图表的形式不但可以将其中信息更加直观地展示出来，同时还更加方便对大量信息的梳理与描绘，实现对大量数据信息的承载，而这也是云计算应用背景下将数据可视化技术发展为大数据处理重要工具的最直接原因[1]。就目前来看，可将数据可视化细化分为几个不同的部分，即科学可视化、信息可视化以及可视分析。其中可视分析主要是伴随人工智能技术的发展而形成的一门学科，其将数据挖掘技术、人机交互技术以及图形学等知识进行有机结合，最终实现机器智能与人脑智能的优势互补。
2大数据可视化主要技术
2.1原位交互分析技术
原位交互分析技术是大数据可视化技术体系当中的重要组成部分，主要是将对内存中的大量数据展开可视化分析处理。通过对该技术的应用可以更加高效的进行庞大数据的分析处理，尤其是PB量级以上的数据，在对其进行数据处理时若将其储存在磁盘内再进行处理具有明显的局限性，同时还会增加I/O的开销。但是，若在数据信息在内存时即展开可视化分析出合理，则有助于我们实现数据使用与磁盘读取比例的最大化，但是，在采用该方法进行数据可视化分析的时候也存在一定的风险，还需加强技术优化。
2.2大数据存储技术
该技术最主要的功能在于对云服务器无法处理的问题进行解决，如EB量级的超大规模数据的应用问题等，近年来国内外大量技术人员致力于新技术的研究工作，主要目的仍在于在控制数据存储成本的前提下提高技术应用质量与速率。同时，基于云端数据库的数据传输在很大意义上受到宽带的影响，在这种情况下，人们还需进一步深化对大数据可视化技术的应用和研究。
2.3可视化分析算法
在进行大数据可视化技术的应用过程中，不但要对可视化处理的数据信息规模问题加以考量，同时还应充分注意视觉感知高效算法的应用问题。以进一步满足用户的可视化处理需求为目的，还需采取技术措施提高数据输出适应性，借此促进数据处理需求与自动学习算法的深度结合，扩展控制参数的搜索空间，在控制分析成本的基础上对数据搜索时间进行缩减。
2.4不确定性的量化
通常条件下，为提高数据信息的分析速率，需要在人物中纳入数据亚采样，这就使得分析过程中的不确定性大大增加，同时，若数据规模增加，那么数据信息的分析能力也会直接受到影响，因此，目前不确定性因素和元素的量化等问题成为当前的重要研究方向。通过可视化分析的应用能够为用户建立相应的视图，并将其中各种不确定因素体现在视图内，继而帮助用户提高参数的选择速率，降低参数选择的出错率。
2.5并行计算
在计算机数据可视化技术应用过程中，应用并行计算技术可促进待分析数据信息的实时交互，并降低单个核心在结构内所占的内存，促进系统运行速率的提升[2]。但是，相应充分发挥该技术的应用优势，还需对数据可视化分析算法以及数据分析模型进行科学设计，在必要情况下还需采用创新性用户交互手段与视觉表现方式。
3基于Web的数据可视化技术
3.1系统结构分析
Web的数据可视化主要就是在Web系统页面中生成相应的数据图表，通过图表显示出动态化的数据处理结果，其具体结构内容如图1所示。
在实际运行中，系统可经用户端口进行数据的交互以及命令流的执行。页面可将其中的离散数据传递至用户输入端处并在浏览器中呈显出完成处理的数据图表。系统通过对数据挖掘技术以及回归分析法等的综合应用，能够保证数据处理的智能化与高效化，并显示出图表的Java Applet，加强用户和应用系统间的信息动态交互。Web下的数据可视化系统能够直接连接用户的数据库，在这种情况下，用户即可经程序包所提供的各类型数据信息将待处理信息传输到Web页面，从而实现数据的可视化。
3.2系统设计要点
Web的可视化系统设计主要包括以下步骤：(1)数据源的选择。系统用户对待选数据信息进行手动输入，也可以在表格中将待处理数据进行节选。(2)数据图表类型的选择。用户结合系统数据图表等进行所需数据表现形式的选取，随即由系统自动将用户选取的数据表现出来。(3)数据显示方式的更新。用户可对数据图表的标题、背景以及刻度间距等进行自定义处理，而系统则会根据数据变化情况进行显示结果的更新。(4)系统退出与重选。用户可以退出系统，也可返回上级进行数据来源的重选。
4大数据可视化分析案例
大数据网络安全的可视化设计：在白环境虫图可视化分析设计中，虽然数据量增加，但用户的理解程度却提高了[3]。以虫图开展数据可视化分析的目在于对内网核心服务器的流量情况进行监测，其图形结构将围绕内网资产和访问关系这两个核心点来展开布局。
结合既往实践经验，带有关系的数据一般使用和弦图和力导向布局图。初始阶段人们以和弦图进行分析，圆点中为主机，用户需以不同维度进行各元素的关联分析，但这种方式不便于用户理解，所以将其升级为虫图。图中首层显示系统中的全局关系，第二个层级为通过对IP或端口的钻取进一步展现相关性。在图形的优化中需对其中多个环节进行调整，如用户对图形元素的接受程度，只将TOP N展示出来；为保持系统界面与其中元素风格的一致性等。在数据检测工作方面，通过实际调研结果发现，用户对于系统的数据流向较为清楚，认为其视觉导向效果较好、数据信息的钻取比较方便，图像的色彩与动态效果等均另用户满意，系统安全运维速率也较高。
5强化计算机数据可视化风险应对能力的策略
5.1强化技术应用意识
想要进一步发挥云计算的计算机数据可视化技术应用优势，那么相关人员就要强化自身的数据技术应用意识，因此，相关人员一定要逐步强化自身的数据技术规范化、标准化应用意识。同时，相关人员还应坚持进行自我学习，做好自我提升，陆续掌握更多专项工作理念与技术应用实践技巧，做好自身知识结构的调整与优化，保持技术先进性水平，为计算机数据可视化技术的应用与发展奠定更加稳固的基础。需要注意的是，由于本地网络可视化防护等级的标准与其实际运行质量是存在一定差异的，所以，技术人员还需强化自身技术应用意识，通过撰写计算机网络系统可视化报告等方式使上级管理人员了解问题的存在，并意识到加强系统防护工作的重要意义，联合相关部门对此加强资源的支持，为大数据可视化的发展提供可靠保障。
5.2构建科学的防护机制
结合近年来云计算的计算机数据可视化技术应用实践情况来看，对数据信息的应用情况直接关系着计算机领域的可持续发展，如果不能保证大数据可视化，必然会造成相关工作的风险，继而引发一系列问题，在一定程度上制约社会的进步与发展。因此，相关技术人员还需结合技术应用实际与各行业对于计算机数据可视化需求等进行数据的有效应用[4]。一方面，技术人员应结合实际构建与本地计算机部门实际运行情况相符合的内部网络可视化监督控制和管理机制，加强对大数据可视化整个过程中各方面风险的预防，同时，还应做好对相关网络数据应用情况的监测，尤其是对于区域网络系统的用户访问情况，一定要做好其监测与管理，必要条件下还应启动本地网络系统访问的防护机制，针对系统中请求远程网络访问的用户，一定要做好用户标识，也可以对其展开实名认证，采取多元化技术手段控制可视化风险的形成。另一方面，在网络系统正常运行期间，技术人员需做好对系统各项功能的检查，确保其无任何故障及风险问题，在计算机业务信息的传输过程中，应加强防护技术的有效应用，做好各环节的加密处理，防止重要数据被不法分子窃听等，并且保证数据传输的完整性及数据处理的可视化效果。
5.3强化技术维护
为保障云计算的计算机数据可视化工作质量，技术人员还需完善自身对于技术应用情况的维护工作。就目前而言，人们常用的系统可视化维护技术包括病毒防御技术、防火墙技术以及数据信息的备份技术等，在数据可视化处理过程中，通过对各项防护技术的应用能够在很大程度上保证计算机数据可视化系统的健康运行，为计算机数据可视化技术应用优势的发挥奠定安全基础[5]。通过对其中防火墙技术的有效应用可以对可视化系统运行过程中的各种恶意攻击以及技术拦截等风险问题加以防控，从而使得系统中的数据信息不被盗取或者破坏；在病毒防御技术的应用方面，相关技术人员在将病毒防御系统安装在目标服务器当中后，可以有效防止来自外界的病毒信息入侵可视化系统，从而起到对系统内数据信息的防护作用；而数据信息的备份技术主要是对可视化系统中的重要数据信息进行备份处理，借此防止在可视化系统运行过程当中由于故障等问题而使其中重要信息流失或受损。
6云计算的计算机数据可视化技术未来发展预估
结合近年来人们对于计算机数据可视化技术的实际应用情况以及各行业发展对于数据可视化技术的应用需求等来看，未来可视化技术将会朝着以下方向发展：
6.1加强与数据挖掘技术的关联
从表层意义上分析，数据挖掘技术和大数据可视化技术之间有着极高的相似性，甚至会有部分人员错误的理解为数据挖掘技术即为数据的可视化技术，而这主要是因为两种技术的应用均需在数据中获取相应信息。但实际上，二者在技术的应用过程中所采取的手段是截然不同的。其中数据挖掘技术是通过计算机将一些隐藏性的信息进行深度挖掘并提供给用户，而数据可视化技术主要是将一些不易观察的以及复杂性的数据转换成为易于用户理解的图形符号，倾向于数据的分析处理。两种技术的相似点是我们推进可视化技术联系数据挖掘的基础，不同点则是我们进行整合研究的主要动力[6]。结合近年来两种技术的实际情况来看，未来两种技术的联系将会大大提高，并在云计算等领域发挥重要作用。
6.2加强与人机交互技术的关联
在云技术的研究工作当中，进行用户和数据信息的交互为其中的重要内容，目的在于帮助用户提高对于各项数据信息的掌控能力。结合近年来相关技术的实际应用情况与用户的技术应用需求来看，目前尚未能使用户对数据信息进行完全掌控，因此，相关技术人员在进行可视化技术的研究中，还需在人机交互层面上取得重要突破，从而更好地助力大数据可视化技术的应用和发展[7]。
7结语
综上所述，在当前云计算在各行业领域逐步普及的环境下，为进一步满足各行业领域的技术应用需求，我国还需加强对计算机数据可视化技术的研究，结合技术应用实际情况做好技术的调整和优化，使得计算机数据可视化技术的应用优势得以全面发挥，满足各行业领域的技术应用需求，同时也为计算机行业的长效发展奠定良好基础，并且为我国社会的进步和经济的发展提供更加有利的助推作用。
参考文献
[1]黄岷,李端肃,何江银,等.面向云计算的计算机数据可视化技术研究[J].电子世界,2021(17):51-52.
[2]董汉霞,吕东锋,商乙山.面向云计算的计算机数据可视化技术研究[J].电脑编程技巧与维护,2021(5):92-93.
[3]卢弘杰.大数据可视化与可视分析[J].电脑知识与技术,2021,17(8):27-29.
[4]崔晓军,高子航.基于GIS与云计算的温州市农业大数据可视化平台研究[J].电脑编程技巧与维护,2020(4):113-115.
[5]刘洋.基于计算机的大数据和云计算技术分析[J].无线互联科技,2020,17(7):75-77.
[6]李震.计算机图形技术在数据计算方面的应用[J].数字技术与应用,2019,37(11):69-70.
[7]陈小燕.基于Web的数据可视化技术探讨[J].信息与电脑(理论版),2019,31(21):135-136+139.
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