李曉麗
摘要
文章首先對云計算的特點進行簡要分析,在此基礎上對云計算環境下的數據挖掘進行研究。期望通過本文的論述能夠對數據挖掘效率的提高有所幫助。
【關鍵詞】云計算 數據挖掘 服務
1 云計算的特點分析
1.1 超大規模
國內外大型互聯網企業紛紛建立起云平臺,開啟一大批服務器,如Google公司、亞馬遜公司、微軟公司等公司都建立了云平臺,大幅度提升了網絡平臺數據運算效率、存儲效率和交互效率,使云計算具備超大規模特點。
1.2 虛擬化
云平臺是向網絡平臺提供資源的平臺,網絡用戶可借助云計算技術在任意位置獲取應用服務,這種應用服務不是固定實體,而是虛擬化的。在云平臺上,需要運行虛擬化的搜索、儲存、上傳下載操作,網絡用戶無需了解資源的獲取渠道,只要通過終端設備就可以獲取網絡服務信息,實現數據快速互傳。
1.3 可靠性高
云平臺可提高數據互傳、存儲的可靠性,其采用計算節點同構可互傳、數據多副本容錯等措施增強服務的可靠性,即使在數據傳輸或存儲丟失的情況下,也可以找回渠道恢復數據,與計算機自帶硬盤相比,網絡云計算平臺的可靠性更高。
1.4 通用性強
云計算技術的針對性不強,對其他設備沒有過高的要求,只需在網絡平臺上建設平臺,配備足夠的服務器,就可以實現云計算技術的應用。在同一云平臺的支撐下,可滿足不同設備的運行要求。
1.5 擴展性好
云平臺既可以滿足不同類型企業的需求,也可以滿足個人用戶需求,其本身帶有動態伸縮性。用戶可根據自身需求對空間、功能進行定制,滿足個性化的應用要求,使云平臺具備良好的擴展性。
1.6 按需服務
云平臺可提供充足的空間,便于用戶在云平臺上存儲、調用、傳輸數據資源。為了避免用戶過度占用云平臺資源,云平臺一般設置了計費標準,要求用戶按需購入占用量,促使云平臺成為可交易的資源。
2 云計算環境下的數據挖掘
2.1 數據挖掘服務層次結構
2.1.1 基礎設施層
該層主要為整個數據挖掘服務提供存儲和計算資源,在基礎設施層運行中,通過接口可連接網絡資源與物理資源,實現不同類型資源的高度共享。該層還提供數據挖掘服務的虛擬化接口,滿足資源對接要求,為資源存儲、共享提供技術支撐。
2.1.2 虛擬化層
在云計算技術上建立數據挖掘服務模式,利用虛擬化層快速處理大量資源。在結構體系中,虛擬化層根據云計算技術虛擬化匯聚分布式資源,在封裝處理虛擬資源的基礎上,分類和管理不同資源,從而提高挖掘服務執行效率。在對資源進行封裝后,通過開發和利用平臺層實現資源共享。虛擬化技術是資源封裝的重要技術,既可以提高資源運行效率,也可以實現對資源的合理調動,提高服務模式的便捷性。
2.1.3 平臺層
在數據挖掘服務模式中,平臺層作為數據核心服務部分,負責管理不同數據及其功能,實現不同服務目錄的高效管理。用戶可根據服務內容和使用需求組合不同服務目錄,發揮數據功能性管理作用。在平臺層中,可有效調度計算資源,提高計算資源的運行效率,這使得平臺層在數據挖掘服務中占據著不可替代的地位。
2.1.4 應用層
該層由終端層和接口層組成,其中接口層為用戶提供服務等級,滿足各種服務請求,終端層將服務請求顯示出來,并且可根據請求的服務內容作出評價。在終端層的內容訪問中,根據用戶訪問請求、訪問內容對訪問接入作出不同選擇,再結合用戶訪問情況,借助終端設備實現數據挖掘服務。
2.2 體系的建模流程
2.2.1 對服務進行自定義
在數據挖掘服務運行時,可通過自定義完成相關數據的搜集,從而快速找到與之相關的資源。由此可以使數據挖掘人員開展工作時,對候選加以充分利用,進而形成服務目錄,為用戶使用提供方便。
2.2.2 組件構建
在對數據挖掘服務組件進行構建時,應當確保調用服務接口的統一性,同時在構建其它服務組件時,需要綁定服務和數據,從而構建起數量更多的組件,為用戶提供所需的數據挖掘服務模式。
2.3 數據挖掘體系的服務過程
2.3.1 分析階段
該階段主要負責分析數據挖掘內容,確定需要挖掘的數據,根據對應的數據服務內容設置相應的服務模式,并對服務模式作出定義。為保證數據挖掘與實際需求相符,在數據挖掘時需先進行數據分析,深入到外部環境中調查市場發展趨勢和市場需求情況,以市場為導向開發大數據挖掘模式,使云計算下的數據挖掘服務更具備高效性、實用性和針對性。
2.3.2 設計階段
該階段要根據前期市場調查情況對數據挖掘服務方案進行設計,最終確定符合用戶使用習慣的數據處理模式。數據挖掘服務模式設計不僅關系到用戶體驗的滿意程度,而且還影響著數據挖掘服務運行效率。在某些特定的情況下,甚至可能對供應商與消費者帶來利益沖突,阻礙數據挖掘服務在信息化環境中的有效應用,為了解決上述問題,必須以市場調查為前提開展數據挖掘服務模式設計,避免不必要的矛盾。
2.3.3 開發階段
在該階段,一套相對完整的數據挖掘服務體系會隨著設計得以呈現,各種服務內容與方法在該階段中得到合理應用。體系開發時,應對各項功能進行定義,并將所有的功能整合到一起,以此來實現多種不同的服務目標,確保數據挖掘服務模式的高效運行。對體系進行開發的過程中,可基于服務接口的實現,對相關的功能進行有效地協調,從而使開發出來的功能更符合用戶的使用需要,由此可使數據挖掘服務的價值得以充分體現,有利于推動數據挖掘服務市場的持續、穩定發展。3結論
綜上所述,云計算以其自身所具備的諸多特點,在諸多領域中得到越來越廣泛的應用。本文在簡要闡述云計算特點的基礎上,對云計算環境下的數據挖掘進行分析研究,提出數據挖掘服務模式的構建方法,以期能夠對數據挖掘效率的進一步提升有所幫助。
參考文獻
[1]孫亮.數據挖掘服務模式應用云計算的優化策略探究[J].黑河學院學報,2018(01):23-25.
[2]王勃,徐靜.基于云計算的Web數據挖掘Hadoop仿真平臺研究[J].電子設計工程,2018(01):43-44.
[3]包科,蔡明.高速接入網云計算平臺的大數據挖掘算法研究[J].機床與液壓,2017(12):143-144.
[4]馮麗慧.云計算和挖掘服務融合下的大數據挖掘體系架構設計及應用[J].電腦編程技巧與維護,2017(12):132-133.