基于云计算的数据挖掘平台架构及其关键技术

樊红珍

摘 要 充分利用云计算完成对海量数据的信息挖掘，属于当前阶段研究的热点。云计算因为具有良好优越性可以对数据挖掘提供重要习性平台。本研究中，充分介绍了云计算以及数据挖掘方面的功能。最终，对平台建构之中所应用的关键技术采取了深刻剖析。基于云计算数据挖掘平台属于当前研究重点，希望通过本研究可以对形成平台架构，促进关键技术水平提升提供借鉴和帮助。

【关键词】云计算 数据平台 架构 关键技术

我国计算机技术不断向前发展，对应对海量信息提供了重要帮助。结合相关数据提供及，全球数据在三年时间内翻了一番。数据总量则已经进入到ZB级。所有属于产生于各行各业，其中包括了大量可使用信息。如何能够在各个领域之中，都提取有效信息，属于当前我国数据技术发展中的关键。希望通过本研究可以促进未来技术发展。

1 云计算及数据挖掘技术

1.1 云计算

云计算属于互联网基础上，通过借助计算机服务器资源实现虚拟化商业化发展的计算模式。韵脚思安之中一般包括三个服务层次：基础设施、平台以及软件服务。基础设施层次之中，用户能够直接获取包括硬件与存储等服务形式在内的全部服务。平台服务层则能够为用户提供设计与测试功能。软件服务层之中，则用户可以利用云平台获取基于网络的软件使用权。云计算拥有资源共享、数据安全以及成本优势。为此，数据挖掘平台技术研究表现出良好前瞻性。

1.2 数据挖掘

数据碗蕨可以利用不断算法对海量数据开展有效处理，并通过这种方式提取隐藏在其中的信息进行处理，同时，对统计学、模式识别等思想进行进一步的融合。传统数据挖掘属于借助对数据仓库完成的计算，并通过这种该模式找到数据模型以及相关数据关系。同时对大规模数据采取数据统计，这个过程中需要消耗掉大量的资源，除了效率低下，软硬件成本相对较高，还具有通用性水平较低的情况。大数据在先进一部无法充分满足所有领域的应用需求。为了可以发挥云计算优势，就需要充分了解数据挖掘以及信息技术的主要方向。

2 基于云计算消防数据挖掘平台架构

2.1 系统构成分析

平台系统的构成包括了用户交互子系统、应用程序子系统、数据挖掘子系统以及硬件服务系统。用户运用不同类型的终端设备连接进入到互联网之中，并连接到数据挖掘平台，通过用户信息登陆平台后则能够完成数据操作。

2.2 用户交互系统

用户交互子系统属于是平台与用户之间关联的重要系统形式，通过借助图形，用户能够完成相关操作。包括用户身份注销与注册、身份验证、授权等所有操作。这个子系统属于用户进入到系统平台之中的入口，属于下层所有服务通行的主要方式，属于平台信息安全的保障方式。

2.3 应用程序系统

属于数据挖掘系统以及用户管理系统之间所具有的重要环节。数据挖掘系统之中可以调用的相关数据与算法以及相关对应关系可以描述为任务，同时开放调用以及相关服务。素有应用程序系统更加包括了注册以及注销功能。

2.4 数据挖掘系统

数据挖掘系统利用不同算法能够对数据采取有效计算，并实现数据挖掘，以此可以达到信息处理效果，此部分同样也能够分为数据获取、预处理以及计算、评估等功能。数据获取模块需要对数据读入以及转换提供帮助，通过数据清洗的方式去噪，最终可达到用户需要。个性化服务功能则能够充分满足客户需要，实现个性化制定，同时也可以将该用户的自定义挖掘算法作为系统资源，再次提供到平台进行使用。系统同时能够记录用户使用请款个，big提交到用户交互系统之中。

2.5 硬件服务系统

硬件服务系统之中包括了服务器以及数据库等内容，一方面能够对平台建设提供数据存储与访问的功能，另一方面则能够独立面向用户提供平台访问与租赁等能力，促使实现资源的高效配置。

3 关键技术分析

分布式并行技术方式：最早有Google的GFS系统，后来的HDFS以及KFS等理论基础上实现了开源并成为在商业以及学术研究领域之中广泛应用的分布式文件系统。云计算的关键与核心是能够提供分布式文件存儲与并行计算，存储能够有效确保数据具有高吞吐率，以此可以满足计算需要。因为这个方式并不十分适合计计算具有相互关联的数据，同时开发工具并不完善，其未来将会决定数据挖掘平台开发。

数据挖掘算法：数据挖掘算法属于整个数据挖掘平台之中的核心，并在这个过程中综合了所有学科，当前阶段，比较常用的计算方法包括统计分析、决策树、建模以及神经网络等。其中，统计分析属于当前比较简单的方法，可以通过数据最值、均值以及方差等方法探究统计规律。决策树则属于通过数据完成分类，描述方法更加简单。关联规则通过对数据仓库之中搜索数据，并查找彼此关联性，聚类分析则属于结合实体特征完成对数据的有效聚类分析。所有算法都拥有十分具体且有效的实现算法方式，每一种算法更加具有自己的优势，可以适用在所有领域之中个，具体应用则能够结合用户需要完成调用与组合。

4 结束语

综上所述，大数据时代已经到来，云计算数据发掘则已经彻底颠覆传统，并通过海量存储能力与强大的计算能力，完成扩展。有效解决海量数据分析，并处理存储难题。我国在此方面的技术研究仍然处在探索阶段，平台架构与应用需要提供必要的数据服务能力，因此，也可以说具有十分丰富的开发前景与巨大意义。

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