宋文彬

（山西工程科技职业大学 山西省晋中市 030619）

在这个网络技术飞速发展的新时期，高新技术被应用到了各行各业当中，云计算网络技术脱颖而出。云计算的动态处理能力较强，而且容量非常大，工作速度和品质非常高，无论是科研领域还是商业领域都在积极应用云计算网络技术。而将云计算技术应用到数据挖掘平台架构当中，也能够有效提升数据挖掘技术平台的工作效率和工作品质，为信息化时代提供完整完备的数据资料。

1 简要介绍云计算技术和数据挖掘的定义

1.1 概述云计算技术的工作原理和主要特点

在网络计算技术、分布计算技术以及并行计算技术的影响下，云计算技术脱颖而出，能够深入研究大量的数据资料，集中各种服务器中的信息资料处理和相关信息。目前来看，云计算技术已经被应用到了各行各业当中，包括科研领域、商业领域以及电子商务领域。云计算技术的应用成本就低，应用范围比较广，不仅工作效率非常高，而且涉及到的规模巨大，能够满足各种用户的各种需求，为使用者提供动态真实的数据资料，提供准确的计算数据，能够整合暂时不需要的数据资料，将其传输给需要的人群。正因为云计算的应用范围较广，而且应用成本较低，所以普通用户可以通过这项技术进行数据操控工作。目前来看，伴随着我国科学技术的发展和进步，云计算平台也发展的越来越好，有效推动了数据计算工作的发展和进步。

具体来讲，云计算技术包含五个主要特征。

（1）云计算具有虚拟性。云计算收集到的信息资料是无形的，主要来源是云端系统，所以对使用者的终端和具体方位没有特别的要求。

（2）云计算具有较强的通用性。云计算的应用范围非常广，可供各种不同应用使用，也可以打各种不同的应用。

（3）云计算规模巨大且具有较高的延展性。云计算可以自动扩大收集数据资料的范围，进行动态处理模式，而且不会对使用者造成不利影响。

（4）云计算具有非常高的可靠性。云计算中的多计算节点同构可以互换，多个副本都具有较强的容错性，所以非常可靠。

（5）云计算消耗成本较少。正因为云计算具有容错性，而且能够自动化的集中各种数据资料，节省很多管理和工作成本。

1.2 简述数据挖掘的定义和发展方向

数据挖掘顾名思义就是从众多数据当中挖掘具有价值的信息资料，有利于推动现代知识的发展和进步。数据挖掘技术包括预测分析、聚类分析、特征化分析、关联分析等，而且数据挖掘技术的应用领域非常广泛，尤其是很多高技术领域都在积极应用数据挖掘技术，比如人工智能研究、机器制造研究和模式识别研究等。从前进行数据挖掘工作时，通常在数据仓库的基础上进行数据计算，挖掘隐藏的数据资料和模型，这项工作需要统计计算和访问大量数据资料，所以会消耗很多时间，耗费大量的信息资源。可是，在互联网飞速发展的云时代，数据规模由MB、GB 级变成了EB、ZB 级，而数据速度也在飞速增长，甚至达到了TB 级，而且各领域对数据挖掘工作的要求也越来越高，数据挖掘技术的应用环境也越来越复杂，所以传统的数据挖掘技术已经无法满足时代的需求和行业发展的需要。由此可见，一定要积极应用云计算技术，完善数据挖掘平台架构，不断提升数据挖掘工作的速度和品质，使数据挖掘工作跟上时代发展的步伐。

2 积极应用云计算技术完善数据挖掘平台架构的具体要求

网络云发展的速度越来越快，数据挖掘工作迎来了新的机遇和挑战，必须适应新时期的发展需求，不断改革和完善数据挖掘平台架构。具体来讲，积极应用云计算技术完善数据挖掘平台架构，不但能够有效解决数据挖掘工作速度和品质的问题，还能够在一定程度上减少工作成本。云计算也可以被应用到商业领域，通过整合分布计算、并行计算和网络计算模式，能够快速的进行动态计算工作，进而提升在大量数据中挖掘有效信息的速度和品质。而伴随云计算的SaaS 功能逐渐增强，数据挖掘工作的技术指导和理论指导内容逐渐丰富，扩大了基于云计算的数据挖掘平台架构的应用范围，有效推动各行各业的发展和进步。

2.1 数据挖掘平台发展现状

实际上，正因为国内社会经济飞速发展，社会分析需求量逐渐加大，各种信息逐渐增多，原有的数据挖掘平台架构无法满足新时代对数据处理和研究的要求，而云计算技术则能有效解决上述问题，减少数据规模扩大对数据挖掘工作的不利影响。由此可见，新时代必须不断完善数据挖掘平台架构，充分发挥云计算技术的价值和作用，推动数据挖掘工作的发展。具体来讲，在云计算影响下完善的数据挖掘平台架构主要有三层，逐级进行数据挖掘工作，最底层的数据挖掘平台架构是由云计算技术构建而成的，中层则是需要进行数据挖掘工，最上层则是数据挖掘云服务，三层结构自下而上打造完美的数据挖掘平台。

2.2 分析研究各层数据挖掘平台的价值和作用

基于云计算打造的数据挖掘平台，属于整个数据挖中的基础部分，更是不可或缺的一部分。在整个数据挖掘平台当中，底层的云计算数据挖掘平台能够将分散在各处的信息资料完整储存下来，支撑整个数正常运行，为用户提供相应的数据信息，减少数据丢失问题，而且可以利用数据处理技术整合和计算相关的数据资料，为数据挖掘工作奠定良好的基础。

数据挖掘架构的中层部分是数据挖掘能力层，工程结构属于整个数据挖掘工作中的重点环节，对基础能力要求非常高，支撑着数据挖掘的运行。与此同时，中层数据挖掘结构直接影响整个云服务平台的运行效果，属于重要的能力支撑部分，数据挖掘工作中不可或缺的环节。在中层平台内部，不但能够有效整合和研究算法数据，还可以自动调度工作内容，打造完整的服务管理结构。数据挖掘能力层实际上能够为数据挖掘工作提供精准的算法程序，利用数据挖掘技术处理和整合相关的信息资料。

数据挖掘云服务层数据挖掘架构的上层部分，能够为外部提供相应的云服务。而且，数据挖掘云服务层具有严格的查询语句功能，外部用户在进行访问工作时，可以利用引擎搜索模式查看相关信息，节省用户的时间。目前来看，数据挖掘服务层的结构样式非常多，最常用的是WebService 以及XML 等。除此之外，在特定情况下，不同的业务系统可以重新更改云服务模式，调用云服务数据层，满足不同业务的不同需求。

3 重点研究关键技术

3.1 云计算技术

实际上，根据实验表明，分布式计算系统能够在众多数据中深入挖掘有价值的信息或者业务工作需要的信息资料，能够有效提升数据挖掘工作的质量和效率。具体来讲，分布式计算也包含两个不同的层面，分布式储存结构和并行式储存结构并行工作简称为分贝，而云计算平台则可以完成两种功能的具体要求，两个层面工作中出现的各种漏洞，接下来具体分析分布式文件系统合并细算框架的应用要求和价值作用。

分布式的文件系统不但能够储存和整理大量的信息资料，而且还可以明确信息位置，可靠性和安全性非常高。目前来讲，在整个云计算领域当中，分布式的文件构建系统主要包含两种，即GFS文件系统和HDFS 文件系统，此类文件系统全部是按照文件系统的要求打造而成的，可以整合、分析、研究海量数据，这些文件系统被应用到了商业领域和学术研究领域，能够有效提升工作效率。

分布式并行计算框架则可以处理一些细节性问题，满足使用者的实际需求，在提升文件系统工作速度和品质的基础上减少维护和维修资金。目前来讲，最常用的分布式计算框架结构是MapReduce，在pc 机上经常使用MapReduce 计算框架，这种框架结构可以将分布数据和执行任务的相关信息资料整合到一个数据库中，使用者可以根据实际需要应用其中的相关数据资料，在应用过程中不会出现数据并联等漏洞，工作效率非常高。另外，Pregel 计算框架也被应用到了实际工作当中，整体的运行效率非常高，而且具有较强的容错性，能够有效隐藏分布式计算中的细节问题，整体表现力较强，发展前景较好。

3.2 分析研究数据汇集调度中心的应用要求

数据汇集调度中心能够将各种平台中的数据整合到一起，然后按照各种数据的归约解除各种数据格式，而且数据汇集调度中心的容纳范围非常广泛，可以容纳各种形式的数据资料，比如OLTP 数据和OLAP 数据等。另外，数据汇集调度中心可以恐怖不同类型的数据格式，提高数据的同步处理效率，保证不同数据能够同时输送到用户手中，比如Socket 数据同步和FTP 协议同步等。实际上，运行数据汇集调度中心就是将各种各样的数据格式汇集到一起，想要有效实现这项功能技术，就必须积极应用模板化设计技术，利用数据模板和数据配置模式收集整理需要的数据，提高数据整合效率，为数据挖掘工作提供可靠性较强的数据资料。

3.3 分析研究服务调度和管理工作的价值作用

想要确保每项业务都能够充分发挥数据挖掘平台架构的价值和作用，就必须要深入研究服务调度和服务管理工作，确保调度和管理技术符合工作要求。具体来讲，服务调度技术则是按照服务的等级匹配数据资料，等级越高的业务完成资源匹配的速度越快，尽可能减少服务运行过程中的各种漏洞，确保数据挖掘平台架构能够正常工作。服务管理技术则是需要完成服务注册要求，根据需要调度第三方的数据挖掘能力，扩大数据挖掘平台架构的应用范围，提高数据服务调度和管理能力。

4 根据当前数据挖掘平台架构的发展情况，研究充分云计算价值作用的具体方案

根据上述分析可知，云计算数据挖掘架构平台符合新时期的发展要求，能够有效推动各行业的发展和进步。想要进一步发挥云计算的价值和作用，就要积极改革应用方案，提高云计算数据挖掘平台的工作成效。

4.1 加大研发力度，挖掘云技术的潜在价值

目前来看，云计算的定义并不明确，不同行业对云计算的定义不同，各种研究者对云计算定义也持有不同的看法。想要充分发挥云计算的价值和作用，就必须要加大研发力度，增加研发资金，不断完善技术研发方案，挖掘云技术的潜在价值，建设完备的工作理论。云技术包含的内容非常多，包括人工智能理论和技术、统计学知识等，涉及范围非常广泛。就目前的研究现状来看，相关技术人员一定要深入研发云计算技术，打造效率高的数据挖掘平台架构。具体来讲，百度公司正在致力于研发云技术，始终将云计算放在首要研究地位，将取得了诸多成效，有利于公司的发展和进步。

4.2 利用云计算技术，提升数据挖掘平台的可靠性和安全性

目前来讲，网络建设中存在诸多问题，各类计算机病毒层出不穷，很多人躲在电脑后面违法犯罪。所以相关技术人员一定要充分利用云计算，提升数据挖掘平台的可靠性和安全性，确保个人隐私不被泄露。目前来讲，很多公司出现隐私泄露问题，进而导致公司建设停滞不前，甚至公司破产。由此可见，为保护使用者的合法权益，工作人员要积极研发高新技术，降低数据挖掘架构平台的风险性，深入研究有效的管理技术，从关键技术研发工作入手，提升数据汇集调度中心工作水平，提升服务调度和服务管理技术水平，打造多层保护屏障，确保信息数据资料的安全性得到保障。

4.3 重视云计算和数据挖掘的结合，深入研究硬件服务工作

实际上，在应用数据挖掘构建平台时，硬件问题非常严重，利用云计算分布式储存技术能够处理上述问题。可是，在这个信息化飞速发展的新时代，云计算仍然会出现各种各样的漏洞。目前来讲，相关研究者除了重视研发和应用云计算以外，更要重视硬件研究、开发和应用工作，减少技术应用中的问题。

5 结语

总而言之，伴随着社会的进步和科学技术的不断发展，云计算技术的发展势头越来越猛，被应用到了各行各业当中，具有较强的应用价值，能够有效推动各行业的发展和进步。基于目前数据挖掘技术的发展现状来看，云计算技术能够有效提升数据挖掘工作的品质和效率，所以技术人员必须积极利用云计算技术，不断革新技术挖掘技术方案，打造新型的数据挖掘平台构架，重点研发关键技术，为时代发展和进步提供更具安全性和可靠性的数据收集平台。