云计算与物联网技术数据挖掘浅析

通过计算机云计算与互联网技术的高效融合，就能够很大程度上改善信息数据的高效分析与充分挖掘工作，对于我国的信息整理实力的提高有着不容小觑的行业意义。所以，有关技术部门逐步将此项技术列入重点项目的发展行列之中，从而加速推进计算机云技术与物联网技术的高效融合，这有利于我国进一步挖掘信息技术的改革，而在这一社会背景的大幕下，衍生出了云计算与物联网技术的数据挖掘工作，这也引起了全社会的目光，本篇文章就针对此项技术进行了详细分析，希望可以助力于该行业的可持续发展。社会的飞速发展致使了我国的各个行业都得到了突飞猛进的进展，而在这一过程中，要深刻领略到云计算物联网在行业中的重要性。在工作中要做到及时的推广与应用，只有我们更加了解这项技术，才有利于更好的发展，它能够解析企业内部的各个部门间的联系，使得各类在相互协调的基础上来实现计算与反馈，从而带来应用这项功能的价值。

1物联网与云计算的概念

1.1物联网的概念

随着时代的不断进展，我国的计算机网络技术越来越成熟。从而衍生出了一项新型的网络技术——物联网技术。此项技术是新时代信息革命的产物，他推动着我国信息科技技术迈向了更为广阔的发展空间。此项技术作为现时代最为新颖的网络技术，所需要的对象是我国千千万万的网络使用人，此线技术通过设备中不同的传感器设施，共享端口路由器和计算机网箱等信心方面的多方位学科，通过运用各种手段来保证其合理的运行，并结合应用对象的实际情况及需求来打算数据建模，从而实现对项目的规范化处理和监管，更好的保证了此项业务的良好运行，进而解决不同客户群体的不同需要。

1.2云计算功能的概念

云计算技术能够在21实际大展宏图，是因为它能够有效融合互联网的基础效能，从而更优化的增强端口的管理运算能力，之后根据有效的数据信息进行有机整合并在该技术下进行高效能的输出与运用。在此项技术的落实后，根据后台数据发现，在单位实际运用此项技术的过程中，大多数都是采取的分布式的高效运算框架，在数以万计的数据群里进行数据背后所涵盖的深层价值进行挖掘，来促成数据的自身有效性，使得这一部门的效益进一步的提高。分布式的数据处理方法可以有效的储存模块和计算板块，从这两个板块作为切入点，对于这两个板块所存在的问题都能才有有效措施，达到解决，完善的应用效果，对于数据信息本身的价值及安全性都有大幅的提高，这就是此项技术的行业意义。此项技术以分布式作为地基，开展了计算机系统框架的构建，这能够摄取大数据库中的大量数据来挖掘这背后的深层价值，在数据端口的用户进行数据的摄取里，只要注重这方面的任务思维，不用参与到具体环境，这样能够促使数据的研究成果进一步提高，而对于维系系统的成本架构来讲，也都取得了不错的控制结果。在目前的技术分布式的模具中，还包含了些具体细化的计算框架，而这些细化分类依靠着总的云计算技术，都发挥着高效的成果。通过分布式并行计算系统，我们可以有效地提取海量数据背后的价值。在数据提取过程中，用户只需要关注任务的逻辑，而不需要考虑很多技术细节，这也可以提高数据ID的效率，对系统维护成本有很好的控制效果。常见的并行计算表包括MapReduce并行计算框架、迭代pregel等。作为分布式系统的基本结构，Hadoop平台在现阶段还可以为其他算法提供良好的研发平台，Hadoop平台可以为云计算的发展提供良好的基础，用户可以通过应用这些数据来提高工作效率。此外，软件应用还可以为分布式程序的开发提供基础。在Hadoop平台中，主要以集群的形式，通过开源优势，为用户提供强大的信息存储功能和数据操作，因此，分布式Hadoop平台的应用可以为IT行业提供Linux系统。此外，Hadoop平台主要由HDFS和MapReduce组成，在良好的计算和存储环境下促进了数据应用功能的提升。HDFS具有应用对故障容忍度高、可扩展性强等优点，可以满足用户对Hadoop平台不同硬件系统的具体要求。在此基础上，形成分布式文件系统，对提高文件质量也具有重要意义。在MapReduce编程模式下，一些底层系统用户可以进行正在进行的应用研究和开发，借助相关信息对MapReduce系统进行有效集成和完善，并获得良好的数据处理和分析结果。

2数据挖掘技术的概念

2.1数据挖掘技术的概念

在现时代背景下，数据挖掘技术有着自身的局限性，从此项技术的诞生到高速发展阶段，所用的时间比较短促，所以也有着诸多的细小问题，但自从上个世纪八十年代以后，此项技术得到了企业重视。从此，数据的挖掘工作走上了时代舞台，也得到了进一步的发展，信息处理的水平也得到了质量上的提升，在日常生活中和其他各个领域中都发挥出来高效的应用成果。现如今的信息挖掘技术不单单设计到科学研究领域，也向下发展出了很多并行行业，在诸多信心交叉行业中，通过此项技术的介入，能够有效实现对海量数据的有效挖掘和后期数据分析，对于企业自身也发挥着不容小觑的企业意义。所以，在数据挖掘技术的发展过程中要不断的健全数据库的更新与优化系统，在此基础上做到与云计算技术的衔接，通过数据挖掘得到的信息，经过整合后提供于更多的行业中，更加受惠于当代社会，为人们的活动提供更优质的便利。

2.2物联网数据挖掘中可能遇到的困难

物联网技术目前还缺少高效率的数据存储芯片，对摄取到的信息无法高速整合，使得数据变得嘈杂，应采取中央芯片的集中管理，这对于数据的整合和下发有着积极的存储意义。随着越来越多的数据信息，所需要的数据基站和各个端口点的需要量也在不断增加，可能够满足信息处理的基站和端口越来越紧张，这就造成了数据的供给和接受不成正比，因此，要不断更新建设新的端口，以满足社会发展现状。数据基数庞大，需要的储存规模也在变大，数据库越来越大，就能够对信息存在的节点做出快速而又准确的加工，再结合中央芯片的处理模式，对于计算机设备的能力也提出了挑战，但在目前设施没有完善的局势下，提高数据的挖掘工作就更为重要。

3基于物联网数据挖掘的体系结构

现在广泛用于解释物联网方法的物联网基本架构为三级结构：其中，感知层是数据采集的底层，可以看作是硬件层或物理层；网络层（中间层）负责连接感知层和应用层，以便在它们之间传输数据；应用层通常起到提供服务或应用程序的作用，这些服务或应用程序补充或分析从其他两个级别接收的数据。一些研究人员建议扩展这些层。网关层负责消息的路由、和订阅，必要时进行跨平台通信；中间件层是较低硬件层和较高应用层之间的接口，负责设备和信息管理、数据过滤、数据聚合、语义分析、访问控制、信息发现等关键功能。通常，云计算技术用于实现应用层和中间件层。云为构建应用程序服务提供了可扩展的存储、计算时间和其他工具，在这种情况下，网络层负责连接物联网设备（如传感器、RFID、摄像头和其他设备）和云。它通过互联网产生大量流量，解决这个问题的办法是计算雾。Fog将云扩展到最靠近生成和处理物联网数据的设备，fog节点提供位置，因此它支持低延迟和上下文感知，而云提供全局集中。许多应用程序需要雾定位和云全球化，特别是对于分析和大数据。构建物联网数据挖掘服务，目前常用的方法是使用云readmake（如学习蓝色机器）或大数据系统数据挖掘系统。微软蓝色机器学习（blueml）是一种基于SaaS云的预测分析服务，它提供支付服务，允许我们执行完整的数据分析周期（数据采集、数据预处理、特征定义、算法选择和应用、模型评估、编辑模型），用户只能应用于蓝色学习算法ml：分类、回归、异常检测和聚类，用户只能添加机器学习市场上可用的算法，它包含可以通过蓝色API和集成的其他模块和服务。Apachesparkling机器学习库（mllib）它由常用的算法和学习工具组成，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维、低级优化原语和高级天然气管道API，它有自己的imMapReflect示例实现，使用内存存储数据（而ApacheHadoop使用磁盘存储）这使得我们能够提高算法性能的效率。用户可以通过实现来扩展一组机器学习算法，但是用户应该在地图上分解算法，以减少spark和其他spark的特定功能，这是一个著名的开源数据挖掘。用于知识分析的Waikato环境扩展，该扩展实现了一个支持在WSRF网络中执行数据提取算法的框架。Weka4ws允许在远程网络节点上运行其所有数据提取算法。为了支持远程调用，Web库提供的数据提取算法显示为Web服务，可以在可用的网络节点上轻松使用单个存储节点，然后，数据集被传输到计算节点进行提取。不幸的是，现在这个库不支持，这些系统在大型计算集中的云上运行良好，但是，它们不能用于将计算机移动到更靠近数据的位置。

4基于云计算的数据挖掘关键技术

4.1云计算数据的数据挖掘技术

随着信息化时代的推进，数据信息在各个行业中占据着极高的重要性。运用此项技术的各行各业，要想在行业中取得优异的竞争力，这就需要充分挖掘信心数据带来的企业价值，并积极的利用，从而实现数据价值的利益最大化。随着此项技术的不断完善和壮大，在这项技术带领下的数据挖掘工作也取得了诸多企业的肯定。并为企业的数据挖掘工作及数据的跟进提供了方便快捷的路径。企业通过云计算技术的介入下，还能够实现各种数据信息的摄取和运存及有效的科学计算，对于信息背后的深层价值进行了明显导向，以促进企业本身的数据应用向下一个台阶的迈进。

4.2信息汇集调控技术

平台运用云计算技术，从而发挥出对各种数据和信息的摄取和整合处理工作，进而实现企业对与信息技术的灵活运用和高效管理的掌握。通过数据的采集处理的掌控，看以使企业满足不同数据间的交互和衔接，并通过企业内部数据库中的各种信息进行继承和数据同步。在此项技术的应用下，在问题的处理方面起到了较好的成绩，同时还能确保不同的方式方法同时运行，其中又包含着各种琐碎的信息建模，根据系统的形式进行具体解析，这样才能实现数据信息的深度挖掘和分析，从而发挥出信息化技术的自身优势，企业采用此项技术也有着积极的项目意义。

4.3挖掘算法并行化技术

在云计算技术中，可以大力挖掘算法并行化的有效举措应用于企业当中，此项技术的介入同样也是企业的基础效能的表现形式之一，这具体包含着可行化计算法、并行化计算法以及其他相关策略等多种技术项目。除此之外，还有在数据实际挖掘这一过程中，还囊括了许多带有决策意义的策略和相关联规则的多种运算方法等。而这些种类的计算方法，总会有一套模式适用于企业发展，从而帮助客户实现对海量信息数据资源的高度挖掘工作及后期利用工作等。

5云计算融合互联网中的挖掘技术

随着我国的科技技术得到了发展，从而演化出了一项新型技术，通过此项技术与企业的结合应用，能够为服务企业带来了优异的数据信息。在该数据挖掘平台中基于此项科技，实现了对物联网技术的灵活运用，具体技术水平如下。

5.1物联网感知层

通过在物联网的内部结构中的采集中，还可以借助于外部设施，如摄像头、路由器等外部设施，来完成物联网所需要的数据摄取工作，并做到后续的传输工作。在依据物联网感知层获得更具有针对性的追踪通信效果。再通过无线路由器的传感器来促进企业工作效率的提升，该过程汇集了网络端口主要的数据节点进行分析应用，在数据完成后在进行汇总和储存工作，将有关信息朝着云平台数据库进行传输。

5.2传输层

在对于摄取的数据进行实际传输中，有着不同形式的网络表达方式，在经过整合后的信息在数据网络的监督下运行着相关信息的高速传输，这对于数据自身的高速性、灵活性的提高，都有着不同凡响的行业意义。通过各种数据的传输，还能够有效实现对于不同数据信息的灵活掌控，从而促进各种数据类型间的衔接效果，传输层的广泛运用还可以实现对不同数据传输设备间的监管，防止数据间的泄露，强化网络传输系统的安全性，进而巩固传输效果，这对于信息化数据挖掘工作都有着重要的行业意义。

6总结

我国的未来市场非常广阔，对于未来的发展都是在无法预支的。经济社会的快速发展势必会拉动科技信息的发展。就像几年前的中国还是个普普通通的发展中国家，而如今的中国是头傲立于世界中的“巨狮”。但科技的进步也同样会带来相对应的发展问题。面对这些未知问题，我们现在没有办法来应对，但我必须要有解决问题的信心与决心。此篇文章对于云计算与物联网相融合的先进技术做出了全方位分析，对于现存的诸多问题也有了初步认识，也对出现的相应问题进行了分析，给出了相应的解决方法，这对于这个行业的发展起到了积极的带动作用，任何行业的发展都是从没有到有，一步步走出来的，我相信在21世纪的今天，云计算技术在未来更为发达的社会中，势必会取得更好的傲人成就。

作者:周鑫隆 梁婧 单位:新疆供销技师学院（新疆供销学校） 新疆师范大学