關于云計算背景下數據挖掘的服務模式分析

祝旭

DOI：10.16660/j.cnki.1674-098X.2016.22.094

摘 要：在龐大數據信息充斥的網絡環境下，對數據處理分析及數據挖掘服務都提出了更高的標準及要求。傳統的數據挖掘服務模式已經無法滿足當前網絡發展需求，在此形勢下，云計算背景下的數據挖掘服務被提出。該服務旨在提升挖掘網絡數據的效率，并使其成為一項具有商業化性質的應用服務。該文針對云計算背景下數據挖掘服務的結構類型、建模流程、服務體系以及服務流程，探討了云計算背景下完整的數據挖掘服務模式。

關鍵詞：云計算 數據挖掘 服務模式 結構 服務體系

中圖分類號：TP274 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2016）08（a）-0094-02

目前，有關云計算的研究已經成為了全球性的熱點研究項目，國內外絕大部分的信息技術企業將云計算列為了未來企業發展和提升核心競爭力的關鍵性技術支持。云計算的實現是以虛擬化技術與高速寬帶技術為基礎，以各類運算法作為支撐，從而形成云計算環境。現階段而言，云計算研究尚處于起步階段，在學術界對云計算沒有統一的定義，但根據研究成果，其特點可歸納為：具有計算和存儲大規模數據的能力、具備動態收縮性的結構和資源、提供的服務根據具體資源需求而定。這些特點為云計算背景下的數據挖掘服務模式的商業化提供了更多的可能性。

1 云計算背景下數據挖掘的服務模式分析

1.1 服務結構

數據挖掘中所包括的行為與功能的集合即為數據挖掘服務，服務內容涵蓋選擇數據、預處理數據、分析、集成、挖掘數據、顯示結果及評價等，再采用混合搭配的方式，使這些功能形成新的應用服務。云計算背景下，計算機設備集成開發環境、存儲設備、應用軟件、服務器集群等實現了網絡環境的共享。以此為基礎，結合虛擬化技術與高速寬帶，封裝打包軟硬件，進而形成用戶的服務請求。用戶的服務請求又被分為了三個不同層次：IssS（Infrastructure as a Service，基礎設施即服務）、PaaS（Platform as a Service，平臺即服務）和SssS（Software as a Service，軟件即服務）。三個不同層次的用戶服務請求共同組成了完整的云計算背景下的數據挖掘服務模式。

在數據挖掘服務整體結構下涵蓋多種服務類型，如數據資源、流程、基礎設施、測試、應用、集成、平臺、安全等?；A設施服務以數據中心服務為基礎，負責在數據挖掘中為客戶提供計算資源，并可對其進行遠程訪問。數據資源服務主要為目標客戶提供快捷、方便的遠程數據訪問及數據下載。流程服務負責業務流程的梳理，其運行可多個操作系統下完成，并可對關鍵信息數據和模塊進行綁定。應用服務可將所有的應用程序作為一個整體進行打包，終端客戶可以直接通過網絡平臺獲取。測試服務是利用遠程測試工具，測試平臺或是本地數據的挖掘狀態，以此判斷應用是否處于正常情況。平臺服務可為數據挖掘系統提供開發服務，用戶利用平臺中的各項功能可自行創建企業級應用。集成服務可實現異構數據與異質系統的集成，并可將其交予客戶。安全服務在現有的云計算技術下，還存在較大的缺陷，但可以優化系統的身份管理、加密等安全服務，能夠為系統提供一定程度上的安全防護。

1.2 建模流程

實現云計算背景下的數據挖掘服務的關鍵在于結合上文所述的服務結構，建立服務組件模型與每一個數據挖掘服務形成一一對應的關系。通過數據之間的關聯性描述和識別服務，可以構建出一個完整的服務組件。其具體創建流程如下。

1.2.1 定義服務

通過對問題域中數據挖掘服務相關信息的收集，實現對該服務核心功能的定義以及服務及數據支撐所需的產出。通過定義服務，獲取相關數據挖掘業務的服務描述，最終使候選服務在數據挖掘服務目錄下形成。

1.2.2 綁定服務和數據

數據和功能共同構成了完整的數據挖掘服務，結合服務的定義，建立關聯數據與候選服務之間的聯系。在此過程中，可提供服務行為所需信息，通過調用規定服務信息，獲取關聯信息服務。

1.2.3 構建服務組件

將服務綁定的數據和服務描述中的方法進行整合后，可以讓服務定義的功能實現，并封裝打包服務，使其成為獨立的組件。對調用服務的接口進行統一定義，最后得到完整獨立的服務組件。

1.3 體系結構

云計算背景下，數據挖掘服務結構的實現還需要構建體系結構，通常情況下體系結構可被分為以下四個層次。

1.3.1 基礎設施層

基礎設施層為數據挖掘服務提供所需的儲存與計算資源。基礎設施層利用終端接口，將網絡與各種物理資源相連接，共享和互聯網絡資源的同時，提供接口給數據挖掘服務中虛擬化過程。

1.3.2 虛擬化層

虛擬化層將云計算背景下各種分布式資源通過虛擬化工具進行匯聚，并將其封裝為透明統一、集中邏輯的服務資源、通過管理這些資源，實現資源在數據挖掘過程中調度與分配的合理性。封裝的資源，也可被用于平臺層的開發及應用。

1.3.3 平臺層

作為云計算背景下數據挖掘服務的核心服務層，平臺層提供各種核心功能與服務，實現數據挖掘服務的綜合管理與實施。其中主要包括服務目錄的管理及組合功能、實施服務的描述任務功能、管理數據功能、調度計算資源功能等。

1.3.4 應用層

終端層和接口層共同組成了應用層。應用層的接口層為用戶提供認證、管理、處理請求、表達請求與評價結果的管理服務。終端層根據訪問介質的不同，提供相應的訪問接入，通過計算機、用戶界面、專用終端、移動終端等，各種云計算背景下的數據挖掘服務均可被用戶使用與訪問。

1.4 服務過程

云計算背景下的數據挖掘服務從技術層面上看是一種軟件產品，從管理層面上看是服務的過程。根據軟件的生命周期理論，在開發云計算分布式技術過程中，需充分考慮其服務過程。云計算背景下的數據挖掘服務過程包含以下三個階段。

1.4.1 分析階段

在這一階段下，主要是根據結合需求對服務進行識別和發現，對相應的服務描述進行定義。該階段標志著服務的開始。

1.4.2 設計階段

在這一階段，生成服務相關說明書，說明書的生成需根據對服務的描述及定義，同時對服務的契約和接口進行設計，設計內容包括服務的非功能性特性和語義，以及服務代理、提供商與消費者三者之間的契約關系。

1.4.3 開發階段

在開發階段，需要將服務功能特性進行具體實現，并在服務的定義區間內，完成功能集合。集合需根據高內聚、低耦合原則，進而形成服務組件。服務組件必須具備獨立性，功能的調用與溝通可利用服務接口實現。

2 結語

現階段而言，由于云計算背景下數據挖掘服務模式相關研究起步時間晚、發展時間尚短，因而不可避免地存在著一些缺陷和問題。針對這些問題，通過優化云計算背景下數據挖掘服務模式的服務結構、建模流程、體系結構以及服務過程，能夠進一步實現云計算背景下數據挖掘服務。同時，云計算背景下的數據挖掘服務模式需要與時俱進，順應社會經濟和科技的發展，不斷改進和創新。

參考文獻

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