導語：云計算與物聯(lián)網技術數據挖掘探討一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：通過云計算與物聯(lián)網技術的有效結合，能夠實現(xiàn)海量數據的有效挖掘與分析，對于數據處理水平的提升也有著重要意義。因此我國相關技術部門還要加強對該方面工作的重視力度，實現(xiàn)云計算技術跟互聯(lián)網技術兩者的有效融合，有助于我國數據挖掘技術的優(yōu)化與升級，本文主要就云計算與物聯(lián)網技術的數據挖掘進行了探究分析。

關鍵詞：云計算；物聯(lián)網技術；數據挖掘

1物聯(lián)網與云計算概述

1.1物聯(lián)網概述

物聯(lián)網作為一種新興的網絡技術，其主要是以萬億節(jié)點作為表達對象，隨后通過不同的傳感器設備、網絡服務器以及超級計算機集群來進行數據的處理與應用，并且包含了計算機技術以及通信技術等多個學科。物聯(lián)網技術手段的應用，能夠在結合物理對象的實際情況進行無縫信息系統(tǒng)的構建，實現(xiàn)對各業(yè)務流程的規(guī)劃化與動態(tài)管理，保障業(yè)務流程的順利開展，從而解決用戶們的不同需求[1]。

1.2云計算技術

云計算技術能夠在結合互聯(lián)網自治等性能基礎上，強化用戶的管理能力，隨后結合制定需求進行海量數據的分析與計算。在云計算技術應用過程中，多采用的是分布式的計算平臺，在海量數據內進行數據背后蘊含價值的挖掘工作，促進數據自身有效性進一步提升。通過分布式數據處理方法的應用，能夠從分布式存儲以及并行計算兩部分入手，對于數據存儲、計算以及容錯等內容問題起到良好的解決效果，對于數據自身高性能以及安全性的提升也有著重要意義。通過分布式并行計算系統(tǒng)框架可以實現(xiàn)對海量數據的背后價值進行有效挖掘，用戶們在進行數據提取過程中，只需要關注任務的邏輯性，而不需要考慮到過多的技術細節(jié)，這樣也能夠促進數據的研發(fā)效率進一步提升，對于系統(tǒng)維護成本也能夠獲得良好的控制效果。在常見的分布式并行計算框架內，具體包含有MapReduce并行計算框架、Pregel迭代處理計算框架等等。Hadoop平臺作為分布式系統(tǒng)構成的基礎性框架，其現(xiàn)階段也能夠為其他運算法提供良好的研發(fā)平臺，通過Hadoop平臺能夠為云計算工作的開展提供良好基礎，用戶們通過該數據的應用，能夠促進工作效率進一步提升。此外該軟件的應用還能夠為分布式程序的開發(fā)提供基礎，在Hadoop平臺中，主要是以集群方式，通過開源優(yōu)勢為使用者們進行強大的信息存儲以及數據運算功能。因此通過分布式Hadoop平臺的應用，可以為IT產業(yè)進行Linux系統(tǒng)的提供。而且Hadoop平臺主要包含有HDFS以及MapReduce兩部分構成，在良好的計算跟儲存環(huán)境下，促進數據應用功能得以提升。HDFS具備有容錯率高以及伸縮性強的應用優(yōu)勢，能夠滿足用戶們對Hadoop平臺不同硬件系統(tǒng)中的具體要求，在此基礎上構成分布式文件系統(tǒng)，對于文件使用質量的提升也有著重要意義。在MapReduce編程模式下，部分系統(tǒng)底層用戶們能夠實現(xiàn)對應用程序的不斷研究跟開發(fā)，借助于相關數據信息實現(xiàn)對MapReduce系統(tǒng)的有效整合與完善，獲得良好的數據處理與分析效果[2]。

2數據挖掘技術概述

2.1數據挖掘技術概述

一般情況下數據挖掘自身存在有一定的局限性，其發(fā)展與形成時間比較短，自上個世紀90年展以來，其應用范圍也得到了進一步擴展，促進信息處理水平進一步提升，在生產生活等多個領域中也能夠獲得良好的應用效果?，F(xiàn)階段挖掘數據相關技術不僅屬于科學研究區(qū)域，也是多元化的技術交叉領域，通過數據挖掘技術的應用，能夠實現(xiàn)對海量數據的有效挖掘與分析，對于數據自身運行效能的發(fā)揮也有著重要意義。因此說數據挖掘技術在應用過程中包含有以下作用：一是在真實基礎上進行數據的不斷豐富與完善，在此基礎上進行海量數據資源庫的構建；二是通過對數據信息的挖掘跟匯集，可以實現(xiàn)對多行業(yè)服務的提供，為人們的生產生活提供便利性。

2.2物聯(lián)網數據挖掘技術應用中面臨的挑戰(zhàn)

物聯(lián)網在運行過程中具備有一定的運營模式跟規(guī)律，但是在具體應用過程中還需要面臨以下幾點挑戰(zhàn)：（1）物聯(lián)網技術缺乏有效的數據存儲章法，雜亂無章，因此現(xiàn)階段主要應用的是中央管理模式，對于分布式數據并沒有良好的探知能力。（2）數據存儲規(guī)模比較大，可以對信息存在節(jié)點起到快速有效的處理效果，因此在結合了中央處理模式基礎上，對于計算機硬件設備的質量跟性能也提出了更高的要求。但是目前在互聯(lián)網技術應用中存在有基礎設備不完善的情況下，促進數據信息挖掘有效性進一步提升[3]。（3）隨著大數據技術的到來，數據節(jié)點需求隨之增加，可滿足需求的節(jié)點也日漸減少，需求與供給之間矛盾隨之增加。因此還需要對現(xiàn)有數據與挖掘技術進行不但優(yōu)化與完善，及時采用新技術來對數據使用的實際問題進行明確。（4）存在有較大的不穩(wěn)定影響因素，還會受到數據安全性以及網絡穩(wěn)定性等多種因素的影響，對于物聯(lián)網自身運行也會產生比較大的影響。因此目前物聯(lián)網數據挖掘技術在應用過程中還存在有一定的局限性，從而讓物聯(lián)網的數據應用效益得以充分發(fā)揮，讓物聯(lián)網自身的使用價值充分發(fā)揮出來。

3基于云計算的數據挖掘關鍵技術

3.1云計算數據挖掘技術

近年來隨著社會經濟的不斷發(fā)展，數據的作用也變得越來越重要。各企業(yè)要想獲得良好的行業(yè)競爭優(yōu)勢，也就需要積極挖掘數據的價值并加以利用，實現(xiàn)數據價值的最大化。隨著云計算技術的不斷發(fā)展，在數據挖掘跟處理中也獲得了良好的應用效果，并且可以為數據資源價值的獲取提供便捷的途徑。通過云計算模式的應用，還可以實現(xiàn)各種數據的搜集、儲存以及有效運算，對于數據背后的深層價值進行明確，促進自身的數據應用能力進一步提高。3.1.1數據匯集調度技術借助于云計算平臺的應用，能夠實現(xiàn)對多種類型數據的匯集以及調度工作，從而實現(xiàn)數據信息的綜合性管理與應用。通過數據匯集調度技術的應用，可以滿足不同格式跟類型數據之間的有效交流以及連接，并且能夠實現(xiàn)對多種數據的同步連接與處理。通過數據處理技術的應用，在設計問題解決方案時還能夠保障支撐不同系統(tǒng)數據的生成格式，具體包含有聯(lián)機事務處理系統(tǒng)形式數據、聯(lián)機分析處理系統(tǒng)形式數據以及各種日志數據等等，這樣才能夠實現(xiàn)數據信息的深度挖掘與分析，對于數據自身作用發(fā)揮也有著積極意義[4]。3.1.2服務調度與服務管理技術為了滿足不同業(yè)務系統(tǒng)的實際服務需求，還需要在云計算平臺應用過程中，需要具備有良好的服務調度以及管理功能。在服務調度功能中，需要在分析服務等級、資源匹配基礎上，實現(xiàn)對優(yōu)先級服務的調度工作。在該過程之中，還需要對不同服務間的隔離以及互斥情況起到良好的解決效果，促進云服務的安全運行空間得到進一步提升。在云計算平臺的服務管理功能中，可以借助于服務注冊、服務暴露等多種功能，給予用戶們一體化的服務管理水平，促進云計算服務平臺的服務能力得到進一步提升。借助于服務調度以及服務管理技術的應用，還能夠實現(xiàn)第三方接入數據的有效挖掘，從而保障數據的挖掘功能得以充分發(fā)揮。3.1.3挖掘算法并行化技術在云計算平臺中還可以將挖掘算法并行化有效的基礎能力技術，具體包含有可行化算法、并行化算法以及并行策略等多種技術水平。此外在數據挖掘算法應用過程中，其還包含有決策樹算法以及關聯(lián)規(guī)則算法等多種算法模式，能夠幫助用戶們實現(xiàn)對海量數據資源的充分挖掘以及利用。

3.2云計算物聯(lián)網數據挖掘技術

近年來我國網絡技術得到了非常迅速的發(fā)展，通過云計算平臺的應用，能夠為服務平臺的主要運行提供良好的聯(lián)網數據平臺。在該數據挖掘平臺中可以在基于熱點Hadoop基礎上，實現(xiàn)對物聯(lián)網技術運行過程中的數據分析，關鍵技術水平如下。3.2.1物聯(lián)網感知層通過在物聯(lián)網感知層內構件大量的采集節(jié)點，還可以借助于攝像頭、數據傳感器等多種設備，完成物聯(lián)網所需數據的有效采集跟傳輸工作，隨后借助于物聯(lián)網感知層獲得良好的通信效果，通過無線傳感網絡促進工作效率得以提升。該過程中要進行網絡匯聚節(jié)點數據的應用，在完成數據的匯總處理之后進行存儲工作，將相關信息朝著云平臺數據庫進行傳輸[5]。3.2.2傳輸層在傳輸層中需要應用到不同形式的數據感知網絡形態(tài)，隨后在數據網絡中進行相關可靠信息的有效傳輸，對于數據自身高速性、靈活性的提升也有著非常重要的意義。通過傳輸層的應用，還可以實現(xiàn)對不同數據的有效處理，促進各種類型數據之間的連接效果。傳輸層的應用也能夠實現(xiàn)對不同數據傳輸設備之間的有效監(jiān)測，強化網絡監(jiān)測數據中的傳輸效果，對于數據挖掘技術水平的提升也有著重要意義。3.2.3數據層數據層作為物聯(lián)網運行平臺中的重要組成部分，因為物聯(lián)網數據自身還具備有海量性以及異構性的特征，在數據層運行過程中需要結合數據的具體特征進行運行方案的合理制定，促進數據存儲的安全性以及可行性進一步提高。此外在數據層中包含的儲存以及轉化模塊，還可以實現(xiàn)科學化的轉化工作，對于數據自身應用效率的提升也有著積極作用。需要注意的是在進行數據轉化過程中，要進一步提高數據自身采集水平，隨后借助于相應的數據轉換器來進行數據的多樣化轉化工作。比如借助于物聯(lián)網節(jié)點的應用，可以在結合了PML相關技術基礎上進行建模工作，來讓自身的數據存儲以及傳輸能力進一步提高，促進建模質量得以提升，在互聯(lián)網數據中還能夠實現(xiàn)對位置數據以及物體屬性兩者的有效涵蓋預處理，來實現(xiàn)對物品信息的科學化分析，對于物聯(lián)網技術應用水平的提升也有著至關重要的意義。3.2.4數據挖掘服務層在數據挖掘服務層是由多系列的模塊構成，隨后在結合了不同類型數據基礎上，進行海量數據的有效挖掘。在結合數據挖掘引擎模塊基礎上，能夠實現(xiàn)海量數據特征的區(qū)分以及演化，對各種數據之間的關聯(lián)性進行明確，在此基礎上也能夠實現(xiàn)海量數據的偏差以及類似性分析工作。此外在數據挖掘過程中，還要積極引用引擎模塊中的算法集來進行數據價值的明確。通過Hadoop平臺也能夠實現(xiàn)傳統(tǒng)數據算法的優(yōu)化跟完善，并且可以實現(xiàn)并行化算法的優(yōu)化，獲得良好的數據處理效果[6]。

4結束語

通過云計算與物聯(lián)網技術的聯(lián)合應用，能夠實現(xiàn)物聯(lián)網運行平臺中海量數據的有效處理，促進互聯(lián)網作用充分發(fā)揮，對于我國信息化社會的發(fā)展也有著積極意義。

參考文獻

[1]房悅.基于云計算與物聯(lián)網技術的數據挖掘分析[J].粘接,2021,45(1):163-166.

[2]王建勝,李綺琛,高翔.基于數據挖掘與物聯(lián)網技術的鉆井液大數據分析推薦平臺[J].物聯(lián)網技術,2020,10(11):68-70,73.

[3]趙建保,施爍.淺析基于云計算的物聯(lián)網數據挖掘技術[J].信息系統(tǒng)工程,2019,(10):83-84.

[4]信海輝,張姍姍.云計算背景下物聯(lián)網數據挖掘技術分析與實驗驗證[J].數字通信世界,2020,(2):115.

[5]張悅,楊學全.基于云計算的物聯(lián)網數據挖掘關鍵技術研究[J].城市地理,2014,(16):163-163.

[6]陳達峰.基于云計算的物聯(lián)網數據挖掘關鍵技術研究[J].中國新技術新產品,2014,(23):20-20.

作者：李長鵬 程濤 梁建國 單位：青島港灣職業(yè)技術學院