云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘淺析

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通過計(jì)算機(jī)云計(jì)算與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高效融合，就能夠很大程度上改善信息數(shù)據(jù)的高效分析與充分挖掘工作，對(duì)于我國(guó)的信息整理實(shí)力的提高有著不容小覷的行業(yè)意義。所以，有關(guān)技術(shù)部門逐步將此項(xiàng)技術(shù)列入重點(diǎn)項(xiàng)目的發(fā)展行列之中，從而加速推進(jìn)計(jì)算機(jī)云技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高效融合，這有利于我國(guó)進(jìn)一步挖掘信息技術(shù)的改革，而在這一社會(huì)背景的大幕下，衍生出了云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘工作，這也引起了全社會(huì)的目光，本篇文章就針對(duì)此項(xiàng)技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)分析，希望可以助力于該行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。社會(huì)的飛速發(fā)展致使了我國(guó)的各個(gè)行業(yè)都得到了突飛猛進(jìn)的進(jìn)展，而在這一過程中，要深刻領(lǐng)略到云計(jì)算物聯(lián)網(wǎng)在行業(yè)中的重要性。在工作中要做到及時(shí)的推廣與應(yīng)用，只有我們更加了解這項(xiàng)技術(shù)，才有利于更好的發(fā)展，它能夠解析企業(yè)內(nèi)部的各個(gè)部門間的聯(lián)系，使得各類在相互協(xié)調(diào)的基礎(chǔ)上來實(shí)現(xiàn)計(jì)算與反饋，從而帶來應(yīng)用這項(xiàng)功能的價(jià)值。

1物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算的概念

1.1物聯(lián)網(wǎng)的概念

隨著時(shí)代的不斷進(jìn)展，我國(guó)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)越來越成熟。從而衍生出了一項(xiàng)新型的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)——物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。此項(xiàng)技術(shù)是新時(shí)代信息革命的產(chǎn)物，他推動(dòng)著我國(guó)信息科技技術(shù)邁向了更為廣闊的發(fā)展空間。此項(xiàng)技術(shù)作為現(xiàn)時(shí)代最為新穎的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，所需要的對(duì)象是我國(guó)千千萬萬的網(wǎng)絡(luò)使用人，此線技術(shù)通過設(shè)備中不同的傳感器設(shè)施，共享端口路由器和計(jì)算機(jī)網(wǎng)箱等信心方面的多方位學(xué)科，通過運(yùn)用各種手段來保證其合理的運(yùn)行，并結(jié)合應(yīng)用對(duì)象的實(shí)際情況及需求來打算數(shù)據(jù)建模，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)項(xiàng)目的規(guī)范化處理和監(jiān)管，更好的保證了此項(xiàng)業(yè)務(wù)的良好運(yùn)行，進(jìn)而解決不同客戶群體的不同需要。

1.2云計(jì)算功能的概念

云計(jì)算技術(shù)能夠在21實(shí)際大展宏圖，是因?yàn)樗軌蛴行诤匣ヂ?lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)效能，從而更優(yōu)化的增強(qiáng)端口的管理運(yùn)算能力，之后根據(jù)有效的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行有機(jī)整合并在該技術(shù)下進(jìn)行高效能的輸出與運(yùn)用。在此項(xiàng)技術(shù)的落實(shí)后，根據(jù)后臺(tái)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，在單位實(shí)際運(yùn)用此項(xiàng)技術(shù)的過程中，大多數(shù)都是采取的分布式的高效運(yùn)算框架，在數(shù)以萬計(jì)的數(shù)據(jù)群里進(jìn)行數(shù)據(jù)背后所涵蓋的深層價(jià)值進(jìn)行挖掘，來促成數(shù)據(jù)的自身有效性，使得這一部門的效益進(jìn)一步的提高。分布式的數(shù)據(jù)處理方法可以有效的儲(chǔ)存模塊和計(jì)算板塊，從這兩個(gè)板塊作為切入點(diǎn)，對(duì)于這兩個(gè)板塊所存在的問題都能才有有效措施，達(dá)到解決，完善的應(yīng)用效果，對(duì)于數(shù)據(jù)信息本身的價(jià)值及安全性都有大幅的提高，這就是此項(xiàng)技術(shù)的行業(yè)意義。此項(xiàng)技術(shù)以分布式作為地基，開展了計(jì)算機(jī)系統(tǒng)框架的構(gòu)建，這能夠攝取大數(shù)據(jù)庫中的大量數(shù)據(jù)來挖掘這背后的深層價(jià)值，在數(shù)據(jù)端口的用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)的攝取里，只要注重這方面的任務(wù)思維，不用參與到具體環(huán)境，這樣能夠促使數(shù)據(jù)的研究成果進(jìn)一步提高，而對(duì)于維系系統(tǒng)的成本架構(gòu)來講，也都取得了不錯(cuò)的控制結(jié)果。在目前的技術(shù)分布式的模具中，還包含了些具體細(xì)化的計(jì)算框架，而這些細(xì)化分類依靠著總的云計(jì)算技術(shù)，都發(fā)揮著高效的成果。通過分布式并行計(jì)算系統(tǒng)，我們可以有效地提取海量數(shù)據(jù)背后的價(jià)值。在數(shù)據(jù)提取過程中，用戶只需要關(guān)注任務(wù)的邏輯，而不需要考慮很多技術(shù)細(xì)節(jié)，這也可以提高數(shù)據(jù)ID的效率，對(duì)系統(tǒng)維護(hù)成本有很好的控制效果。常見的并行計(jì)算表包括MapReduce并行計(jì)算框架、迭代pregel等。作為分布式系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)，Hadoop平臺(tái)在現(xiàn)階段還可以為其他算法提供良好的研發(fā)平臺(tái)，Hadoop平臺(tái)可以為云計(jì)算的發(fā)展提供良好的基礎(chǔ)，用戶可以通過應(yīng)用這些數(shù)據(jù)來提高工作效率。此外，軟件應(yīng)用還可以為分布式程序的開發(fā)提供基礎(chǔ)。在Hadoop平臺(tái)中，主要以集群的形式，通過開源優(yōu)勢(shì)，為用戶提供強(qiáng)大的信息存儲(chǔ)功能和數(shù)據(jù)操作，因此，分布式Hadoop平臺(tái)的應(yīng)用可以為IT行業(yè)提供Linux系統(tǒng)。此外，Hadoop平臺(tái)主要由HDFS和MapReduce組成，在良好的計(jì)算和存儲(chǔ)環(huán)境下促進(jìn)了數(shù)據(jù)應(yīng)用功能的提升。HDFS具有應(yīng)用對(duì)故障容忍度高、可擴(kuò)展性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，可以滿足用戶對(duì)Hadoop平臺(tái)不同硬件系統(tǒng)的具體要求。在此基礎(chǔ)上，形成分布式文件系統(tǒng)，對(duì)提高文件質(zhì)量也具有重要意義。在MapReduce編程模式下，一些底層系統(tǒng)用戶可以進(jìn)行正在進(jìn)行的應(yīng)用研究和開發(fā)，借助相關(guān)信息對(duì)MapReduce系統(tǒng)進(jìn)行有效集成和完善，并獲得良好的數(shù)據(jù)處理和分析結(jié)果。

2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念

2.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念

在現(xiàn)時(shí)代背景下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著自身的局限性，從此項(xiàng)技術(shù)的誕生到高速發(fā)展階段，所用的時(shí)間比較短促，所以也有著諸多的細(xì)小問題，但自從上個(gè)世紀(jì)八十年代以后，此項(xiàng)技術(shù)得到了企業(yè)重視。從此，數(shù)據(jù)的挖掘工作走上了時(shí)代舞臺(tái)，也得到了進(jìn)一步的發(fā)展，信息處理的水平也得到了質(zhì)量上的提升，在日常生活中和其他各個(gè)領(lǐng)域中都發(fā)揮出來高效的應(yīng)用成果?，F(xiàn)如今的信息挖掘技術(shù)不單單設(shè)計(jì)到科學(xué)研究領(lǐng)域，也向下發(fā)展出了很多并行行業(yè)，在諸多信心交叉行業(yè)中，通過此項(xiàng)技術(shù)的介入，能夠有效實(shí)現(xiàn)對(duì)海量數(shù)據(jù)的有效挖掘和后期數(shù)據(jù)分析，對(duì)于企業(yè)自身也發(fā)揮著不容小覷的企業(yè)意義。所以，在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展過程中要不斷的健全數(shù)據(jù)庫的更新與優(yōu)化系統(tǒng)，在此基礎(chǔ)上做到與云計(jì)算技術(shù)的銜接，通過數(shù)據(jù)挖掘得到的信息，經(jīng)過整合后提供于更多的行業(yè)中，更加受惠于當(dāng)代社會(huì)，為人們的活動(dòng)提供更優(yōu)質(zhì)的便利。

2.2物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘中可能遇到的困難

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)目前還缺少高效率的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)芯片，對(duì)攝取到的信息無法高速整合，使得數(shù)據(jù)變得嘈雜，應(yīng)采取中央芯片的集中管理，這對(duì)于數(shù)據(jù)的整合和下發(fā)有著積極的存儲(chǔ)意義。隨著越來越多的數(shù)據(jù)信息，所需要的數(shù)據(jù)基站和各個(gè)端口點(diǎn)的需要量也在不斷增加，可能夠滿足信息處理的基站和端口越來越緊張，這就造成了數(shù)據(jù)的供給和接受不成正比，因此，要不斷更新建設(shè)新的端口，以滿足社會(huì)發(fā)展現(xiàn)狀。數(shù)據(jù)基數(shù)龐大，需要的儲(chǔ)存規(guī)模也在變大，數(shù)據(jù)庫越來越大，就能夠?qū)π畔⒋嬖诘墓?jié)點(diǎn)做出快速而又準(zhǔn)確的加工，再結(jié)合中央芯片的處理模式，對(duì)于計(jì)算機(jī)設(shè)備的能力也提出了挑戰(zhàn)，但在目前設(shè)施沒有完善的局勢(shì)下，提高數(shù)據(jù)的挖掘工作就更為重要。

3基于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘的體系結(jié)構(gòu)

現(xiàn)在廣泛用于解釋物聯(lián)網(wǎng)方法的物聯(lián)網(wǎng)基本架構(gòu)為三級(jí)結(jié)構(gòu)：其中，感知層是數(shù)據(jù)采集的底層，可以看作是硬件層或物理層；網(wǎng)絡(luò)層（中間層）負(fù)責(zé)連接感知層和應(yīng)用層，以便在它們之間傳輸數(shù)據(jù)；應(yīng)用層通常起到提供服務(wù)或應(yīng)用程序的作用，這些服務(wù)或應(yīng)用程序補(bǔ)充或分析從其他兩個(gè)級(jí)別接收的數(shù)據(jù)。一些研究人員建議擴(kuò)展這些層。網(wǎng)關(guān)層負(fù)責(zé)消息的路由、發(fā)布和訂閱，必要時(shí)進(jìn)行跨平臺(tái)通信；中間件層是較低硬件層和較高應(yīng)用層之間的接口，負(fù)責(zé)設(shè)備和信息管理、數(shù)據(jù)過濾、數(shù)據(jù)聚合、語義分析、訪問控制、信息發(fā)現(xiàn)等關(guān)鍵功能。通常，云計(jì)算技術(shù)用于實(shí)現(xiàn)應(yīng)用層和中間件層。云為構(gòu)建應(yīng)用程序服務(wù)提供了可擴(kuò)展的存儲(chǔ)、計(jì)算時(shí)間和其他工具，在這種情況下，網(wǎng)絡(luò)層負(fù)責(zé)連接物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備（如傳感器、RFID、攝像頭和其他設(shè)備）和云。它通過互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生大量流量，解決這個(gè)問題的辦法是計(jì)算霧。Fog將云擴(kuò)展到最靠近生成和處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的設(shè)備，fog節(jié)點(diǎn)提供位置，因此它支持低延遲和上下文感知，而云提供全局集中。許多應(yīng)用程序需要霧定位和云全球化，特別是對(duì)于分析和大數(shù)據(jù)。構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)，目前常用的方法是使用云readmake（如學(xué)習(xí)藍(lán)色機(jī)器）或大數(shù)據(jù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。微軟藍(lán)色機(jī)器學(xué)習(xí)（blueml）是一種基于SaaS云的預(yù)測(cè)分析服務(wù)，它提供支付服務(wù)，允許我們執(zhí)行完整的數(shù)據(jù)分析周期（數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征定義、算法選擇和應(yīng)用、模型評(píng)估、編輯模型），用戶只能應(yīng)用于藍(lán)色學(xué)習(xí)算法ml：分類、回歸、異常檢測(cè)和聚類，用戶只能添加機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)上可用的算法，它包含可以通過藍(lán)色API發(fā)布和集成的其他模塊和服務(wù)。Apachesparkling機(jī)器學(xué)習(xí)庫（mllib）它由常用的算法和學(xué)習(xí)工具組成，包括分類、回歸、聚類、協(xié)同過濾、降維、低級(jí)優(yōu)化原語和高級(jí)天然氣管道API，它有自己的imMapReflect示例實(shí)現(xiàn)，使用內(nèi)存存儲(chǔ)數(shù)據(jù)（而ApacheHadoop使用磁盤存儲(chǔ)）這使得我們能夠提高算法性能的效率。用戶可以通過實(shí)現(xiàn)來擴(kuò)展一組機(jī)器學(xué)習(xí)算法，但是用戶應(yīng)該在地圖上分解算法，以減少spark和其他spark的特定功能，這是一個(gè)著名的開源數(shù)據(jù)挖掘。用于知識(shí)分析的Waikato環(huán)境擴(kuò)展，該擴(kuò)展實(shí)現(xiàn)了一個(gè)支持在WSRF網(wǎng)絡(luò)中執(zhí)行數(shù)據(jù)提取算法的框架。Weka4ws允許在遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行其所有數(shù)據(jù)提取算法。為了支持遠(yuǎn)程調(diào)用，Web庫提供的數(shù)據(jù)提取算法顯示為Web服務(wù)，可以在可用的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)上輕松使用單個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，然后，數(shù)據(jù)集被傳輸?shù)接?jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行提取。不幸的是，現(xiàn)在這個(gè)庫不支持，這些系統(tǒng)在大型計(jì)算集中的云上運(yùn)行良好，但是，它們不能用于將計(jì)算機(jī)移動(dòng)到更靠近數(shù)據(jù)的位置。

4基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵技術(shù)

4.1云計(jì)算數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

隨著信息化時(shí)代的推進(jìn)，數(shù)據(jù)信息在各個(gè)行業(yè)中占據(jù)著極高的重要性。運(yùn)用此項(xiàng)技術(shù)的各行各業(yè)，要想在行業(yè)中取得優(yōu)異的競(jìng)爭(zhēng)力，這就需要充分挖掘信心數(shù)據(jù)帶來的企業(yè)價(jià)值，并積極的利用，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的利益最大化。隨著此項(xiàng)技術(shù)的不斷完善和壯大，在這項(xiàng)技術(shù)帶領(lǐng)下的數(shù)據(jù)挖掘工作也取得了諸多企業(yè)的肯定。并為企業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘工作及數(shù)據(jù)的跟進(jìn)提供了方便快捷的路徑。企業(yè)通過云計(jì)算技術(shù)的介入下，還能夠?qū)崿F(xiàn)各種數(shù)據(jù)信息的攝取和運(yùn)存及有效的科學(xué)計(jì)算，對(duì)于信息背后的深層價(jià)值進(jìn)行了明顯導(dǎo)向，以促進(jìn)企業(yè)本身的數(shù)據(jù)應(yīng)用向下一個(gè)臺(tái)階的邁進(jìn)。

4.2信息匯集調(diào)控技術(shù)

平臺(tái)運(yùn)用云計(jì)算技術(shù)，從而發(fā)揮出對(duì)各種數(shù)據(jù)和信息的攝取和整合處理工作，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)企業(yè)對(duì)與信息技術(shù)的靈活運(yùn)用和高效管理的掌握。通過數(shù)據(jù)的采集處理的掌控，看以使企業(yè)滿足不同數(shù)據(jù)間的交互和銜接，并通過企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)庫中的各種信息進(jìn)行繼承和數(shù)據(jù)同步。在此項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用下，在問題的處理方面起到了較好的成績(jī)，同時(shí)還能確保不同的方式方法同時(shí)運(yùn)行，其中又包含著各種瑣碎的信息建模，根據(jù)系統(tǒng)的形式進(jìn)行具體解析，這樣才能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的深度挖掘和分析，從而發(fā)揮出信息化技術(shù)的自身優(yōu)勢(shì)，企業(yè)采用此項(xiàng)技術(shù)也有著積極的項(xiàng)目意義。

4.3挖掘算法并行化技術(shù)

在云計(jì)算技術(shù)中，可以大力挖掘算法并行化的有效舉措應(yīng)用于企業(yè)當(dāng)中，此項(xiàng)技術(shù)的介入同樣也是企業(yè)的基礎(chǔ)效能的表現(xiàn)形式之一，這具體包含著可行化計(jì)算法、并行化計(jì)算法以及其他相關(guān)策略等多種技術(shù)項(xiàng)目。除此之外，還有在數(shù)據(jù)實(shí)際挖掘這一過程中，還囊括了許多帶有決策意義的策略和相關(guān)聯(lián)規(guī)則的多種運(yùn)算方法等。而這些種類的計(jì)算方法，總會(huì)有一套模式適用于企業(yè)發(fā)展，從而幫助客戶實(shí)現(xiàn)對(duì)海量信息數(shù)據(jù)資源的高度挖掘工作及后期利用工作等。

5云計(jì)算融合互聯(lián)網(wǎng)中的挖掘技術(shù)

隨著我國(guó)的科技技術(shù)得到了發(fā)展，從而演化出了一項(xiàng)新型技術(shù)，通過此項(xiàng)技術(shù)與企業(yè)的結(jié)合應(yīng)用，能夠?yàn)榉?wù)企業(yè)帶來了優(yōu)異的數(shù)據(jù)信息。在該數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)中基于此項(xiàng)科技，實(shí)現(xiàn)了對(duì)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的靈活運(yùn)用，具體技術(shù)水平如下。

5.1物聯(lián)網(wǎng)感知層

通過在物聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)中的采集中，還可以借助于外部設(shè)施，如攝像頭、路由器等外部設(shè)施，來完成物聯(lián)網(wǎng)所需要的數(shù)據(jù)攝取工作，并做到后續(xù)的傳輸工作。在依據(jù)物聯(lián)網(wǎng)感知層獲得更具有針對(duì)性的追蹤通信效果。再通過無線路由器的傳感器來促進(jìn)企業(yè)工作效率的提升，該過程匯集了網(wǎng)絡(luò)端口主要的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分析應(yīng)用，在數(shù)據(jù)完成后在進(jìn)行匯總和儲(chǔ)存工作，將有關(guān)信息朝著云平臺(tái)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行傳輸。

5.2傳輸層

在對(duì)于攝取的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)際傳輸中，有著不同形式的網(wǎng)絡(luò)表達(dá)方式，在經(jīng)過整合后的信息在數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督下運(yùn)行著相關(guān)信息的高速傳輸，這對(duì)于數(shù)據(jù)自身的高速性、靈活性的提高，都有著不同凡響的行業(yè)意義。通過各種數(shù)據(jù)的傳輸，還能夠有效實(shí)現(xiàn)對(duì)于不同數(shù)據(jù)信息的靈活掌控，從而促進(jìn)各種數(shù)據(jù)類型間的銜接效果，傳輸層的廣泛運(yùn)用還可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備間的監(jiān)管，防止數(shù)據(jù)間的泄露，強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)傳輸系統(tǒng)的安全性，進(jìn)而鞏固傳輸效果，這對(duì)于信息化數(shù)據(jù)挖掘工作都有著重要的行業(yè)意義。

6總結(jié)

我國(guó)的未來市場(chǎng)非常廣闊，對(duì)于未來的發(fā)展都是在無法預(yù)支的。經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展勢(shì)必會(huì)拉動(dòng)科技信息的發(fā)展。就像幾年前的中國(guó)還是個(gè)普普通通的發(fā)展中國(guó)家，而如今的中國(guó)是頭傲立于世界中的“巨獅”。但科技的進(jìn)步也同樣會(huì)帶來相對(duì)應(yīng)的發(fā)展問題。面對(duì)這些未知問題，我們現(xiàn)在沒有辦法來應(yīng)對(duì)，但我必須要有解決問題的信心與決心。此篇文章對(duì)于云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)相融合的先進(jìn)技術(shù)做出了全方位分析，對(duì)于現(xiàn)存的諸多問題也有了初步認(rèn)識(shí)，也對(duì)出現(xiàn)的相應(yīng)問題進(jìn)行了分析，給出了相應(yīng)的解決方法，這對(duì)于這個(gè)行業(yè)的發(fā)展起到了積極的帶動(dòng)作用，任何行業(yè)的發(fā)展都是從沒有到有，一步步走出來的，我相信在21世紀(jì)的今天，云計(jì)算技術(shù)在未來更為發(fā)達(dá)的社會(huì)中，勢(shì)必會(huì)取得更好的傲人成就。

作者:周鑫隆 梁婧 單位:新疆供銷技師學(xué)院（新疆供銷學(xué)校） 新疆師范大學(xué)