云計算與物聯網技術數據挖掘淺析

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摘要：在現代網絡技術不斷發展的背景下，云計算與物聯網技術的有效結合，能夠使數據統計人員針對海量的數據進行有效的挖掘與分析，對于我國現代化的數據處理技術的提升有不可忽視的作用。我國的數據處理人員無論處于任何一個行業，都需要強化數據挖掘工作的綜合管理，實現有效的數據整合與統計，只有這樣才能夠使我國現代化的數據處理質量得到提升。而將云計算技術與互聯網技術兩者進行有機融合，能夠使我國數據挖掘工作的整體質量得到改善。本文中簡單針對物聯網技術和云計算技術進行了簡要分析并探討了數據挖掘工作的優化方式，旨在為我國現代化的數據統計工作提供幫助與參考。

關鍵詞：云計算：物聯網技術；數據挖掘

在現代信息通信技術呈現飛速發展的背景下，各行各業對于數據的要求都在不斷提升，云計算技術能夠在極短時間內對大量的數據進行處理，在我國各行各業都得到了極為廣泛的應用。對于云計算技術和大數據處理技術的關注已經不僅僅是一個行業，而是整個社會發展背景下必然的趨勢，互聯網本身是將網絡進行連接的一個技術，而最簡單的物聯網技術是指將人與物進行連接的一種延伸。而物聯網技術在應用過程中必然會涌現出大量數據，這些數據中不僅包含有用的數據，也存在冗余的數據。其中的部分數據在時間和空間上有極為密切的關聯，同時具有動態分布和異構性的特征，所以在物聯網技術中做好有效的數據挖掘是保障現代化物聯網技術發展的一項重要工作。相關工作人員需要將語音計算技術與物聯網技術中的數據挖掘進行有效整合，通過這種方式對我國計算機技術的綜合發展具有十分積極的作用。

一、物聯網與云計算的概述

（一）物聯網的概述

互聯網技術屬于一種新興的網絡技術，在物聯網的環境中有成千上萬的連接節點以及不同類型的傳感器設備，在所有的節點和設備獲得相關信息后，再將這些信息上傳至網絡服務器，通過超級計算機集群來進行數據的整合與應用，這一技術中包含了傳統的計算機信息處理技術和現代化的通信技術等多方面內容。而物聯網技術手段的合理應用，能夠實現針對物理對象的有效管理，實現物理對象的實際狀況分析和無縫的信息傳輸，對于各行各業的業務流程管理和現代化的網絡信息應用來說，有十分積極的作用。從工作人員所提出的物聯網的相關定義來看，物聯網的終端存在著大量的傳感器，而傳感器之間互相連接，進而組成傳感器網絡。目前我國所使用的傳感器以數據挖掘服務層網絡為主，數據挖掘服務層網絡不僅能夠實現隨處安裝的目標，同時能夠適應各種復雜的地形環境，更加有利于設備的安裝。隨著近年來工業技術和科學技術的不斷發展，數據挖掘服務層在應用過程中，不僅體積變得更小，同時造價也變得更加低廉。而對這類數據進行挖掘服務并形成網絡環境后，則能夠形成大規模、價格低廉、有效且便于管理的分布式系統，在這些節點進行傳感器的設置時，傳感器能夠監測的內容不僅包括常規的溫度與濕度，還包括對光照強度以及輻射強度甚至是物體的移動速度進行監測。數據挖掘服務層網絡在使用過程中互相協作，在獲取信息后再通過無線網絡將收集到的各種信息匯集給使用者，使用者能夠在任何時間以及環境下獲得信息。只要有網絡的區域，使用者就能夠通過傳感器了解其他區域的某一項或者某幾項參數。例如在我們日常生活中所應用的無線監控攝像頭將其安裝在家中，房主就能夠通過視頻傳感器和音頻傳感器對家中的環境進行監控。所以對于物聯網來說，傳感器網絡的分布式極為重要，同時也是物聯網建設的基礎。

（二）云計算技術

云計算技術是一種將物聯網自制功能進行優化而形成的一種現代化的數據處理技術。在進行數據處理時，云計算技術能夠根據用戶的需求對海量的數據進行分析，關注的是數據的處理質量和處理方式。目前我國所選擇的云計算技術是分布式的計算平臺，通過對海量的數據進行分析，并根據特定的算法將其中部分可處理的數據進行挖掘。通過這種方式使數據的自身有效性得到提升，而通過分布式的數據處理方式，則能夠使數據的處理質量得到保障。對于數據的優化管理和提高數據管理的容錯率來說極為重要，并且云計算技術的合理應用，還能夠使數據的管理安全性得到提升，避免出現數據遺失或被盜的可能性。在云計算技術的應用時建立分布式的計算系統框架，則能夠按照要求針對數據信息進行分析，而用戶只需要根據最終分析獲得的結果進行數據處理和判斷，就能夠完成數據的綜合管理，無需考慮過多的技術細節，大大提高了數據處理的整體質量，對于系統維護成本的控制和管理來說，具有良好的可應用價值。在目前大數據分析時所應用的云計算系統框架內，包含MapReduce并行計算框架、Pregel迭代處理計算框架等多種不同的類型。Hadoop平臺是分布式系統構建時所選擇的基礎性框架，而在現階段這一框架能夠為其他的算法提供良好的研發平臺，而通過Hadoop平臺還能夠積極地開展云計算工作，使用戶的需求得到滿足。用戶針對最終的數據進行應用，能夠大大提高工作的整體效率，除此之外這項軟件的合理應用還能夠為分布式的程序開發提供良好的基礎。在Hadoop平臺的應用過程中，工作人員所選擇的信息處理方式為集群方式通過開源優勢，則能夠為使用者提供良好的數據儲存和計算平臺，而通過分布式的Hadoop平臺建設還能夠為IT產業提供Linux系統的研發平臺。Hadoop平臺中包含HDFS和MapReduce兩個部分，這可使計算質量得到極大提升，對于現代化的大數據平臺建設來說，具有十分積極的作用。HDFS在應用過程中的容錯率較高，并且具有極強的伸縮性，能夠滿足大部分用戶對于數據處理的需求，而在Hadoop平臺中不同的硬件系統能夠在這一基礎上形成分布式的文件系統，有助于文件使用質量的提升，并且在MapReduce編程模式下，底層的系統用戶也能夠針對應用程序進行個性化的調整與設置，對于滿足不同行業的數據處理需求具有十分積極的作用。

二、物聯網數據挖掘技術優化中所面臨的挑戰與問題

（一）技術缺乏良好的數據處理和探知能力

物聯網技術在對大量的數據進行處理時，如果不借助良好的數據處理工具，將會導致數據的處理質量受到影響，主要是由于物聯網技術缺乏良好的數據儲存方式和管理方式，其中的數據不僅數量大并且雜亂無章。目前在進行應用時，所選擇的數據管理方式為中央管理模式，對于分布式的數據缺乏良好的探知能力，對最終的數據處理工作的開展會產生極大的影響。

（二）安全性無法保障

大數據時代背景下，物聯網產生的資金信息容量較大，而海量的資金信息則意味著更加全面且更加有價值的數據，這些數據對于物聯網來說有十分重要的意義，但這也十分容易成為黑客的攻擊目標。并且攻擊人如果完成一次成功的攻擊，就能夠獲取大量的物聯網資金信息資源，這樣的高回報率也刺激著黑客的攻擊欲望，物聯網在運營過程中，其數據安全無法得到有效的保障。除此之外，雖然資金信息來源較為廣泛，但大部分物聯網在獲得有效的資金信息后，往往會將其集中保存在物聯網內部的數據庫中，集中儲存雖然能夠在一定程度上提高儲存的質量，提高應用效率，但這也面臨著較為嚴重的機密泄漏的情況，不僅會對物聯網的運行產生極大的風險，同時還會對相關人的財產產生極大的威脅，所以信息管理過程中安全是必不可少的一項管理內容，需引起工作人員的高度重視。

（三）數據儲存規模較大，硬件與設備水平較低

數據的儲存對于數據的后續分析工作來說極為重要。大量的數據雖然能夠在各個節點上進行有效的處理，但儲存規模較大必然會導致數據處理的質量降低，所以在結合了中央處理模式的基礎上，對于現代化的物聯網絡建設來說，計算機的硬件設備以及質量性能必然需要根據物聯網絡的發展進行優化，但目前我國的大部分物聯網技術在建設時存在基礎設備不完善的問題，這就導致信息挖掘工作的開展會受到一定的影響。除此之外，在硬件設備無法優化的環境下，需求與供給之間的矛盾不斷增加，數據的節點需求量增加，對于硬件和設備的負擔也必然會加重，因此需要針對現有數據和挖掘技術進行優化，同時通過更新硬件和技術的方式，對數據使用的實際狀況進行明確，進而保障數據管理工作的順利開展。

三、基于云計算的數據挖掘關鍵技術

（一）云計算數據挖掘技術

隨著近年來社會經濟的不斷發展，各行各業對于數據的要求也在不斷增加，各個企業想要在行業的激烈競爭中站穩腳跟，就需要積極對數據進行分析，并對數據中的有效數據進行篩選，實現數據價值的最大化應用。而隨著云計算技術的不斷發展，在數據挖掘和處理中云計算模式的應用能夠實現數據的整合與收集以及最終的有效運算，幫助工作人員明確數據中的深層價值，使數據的應用質量得到提升。基于云計算平臺的應用，工作人員可將數據匯集調度技術進行合理的分析，實現多種數據的匯集以及調度，這樣能夠使后續的數據處理工作更加順利。通過數據匯集調度技術的合理應用，能夠滿足在不同格式下和不同類型下的數據傳播與交流，實現數據的共通互聯以及實時處理。而數據處理技術的應用，在設計解決方案方面能夠支撐不同系統所生成的數據格式。例如聯機事務處理系統以及聯機分析處理系統，而各個物聯網環境中的節點和設備在運行中必然會產生不同類型的日志數據，通過將數據匯集，將調度技術應用于其中，能夠實現數據的深度挖掘與分析，對于發揮數據的自身作用，具有十分積極的效果。例如企業在運營過程中，明確企業在運營過程中的資金管理需求，并建立對應的統計管理系統。在這一基礎上，企業還需要根據行業的發展狀況以及企業的業務特點，制定完整的數據信息收集和整理策略規劃。在進行策略規劃時，工作人員應當做好有效數據和無效數據的篩選和劃分，建立企業內部的信息分析評估機制，將有用數據和無用數據進行有效的挑選，使企業的相關負責人在短時間內獲得足夠的重要數據，并將其應用于企業決策中，這樣能夠使其決策具有更高的可參考性。

（二）云計算物聯網數據挖掘技術

網絡拓撲結構的可控型，對于物聯網數據挖掘服務層網絡建設來說極為重要，建立良好的拓撲結構，能夠有效節約數據在傳遞過程中的資源，并且工作人員還能夠針對網絡拓撲結構進行有效的控制，進而使網絡上路由協議和M1的工作效率得到提升，通過這種方式能夠有效減少節點的工作量，進而降低設備在使用過程中的能源消耗延長。MAC協議控制的射頻模塊是節點中耗能最大的一個部件，所以通過減少目前主要應用數據流量的形式來降低功耗，部分設備在使用時也可采用增加射頻模塊休眠時間和避免沖突等方式對其進行處理。而針對計算以及儲存能力和通信能量等多個方面進行分析，可以發現單一節點的功能受到設備和大小等多方面的限制，這就導致每個節點在運行時僅僅能夠獲得局域網絡中的各種拓撲信息，同時在局域網絡中所運行的網絡協議不可過于復雜。基于移動網絡技術的變化，物聯網工程在發展過程中需要積極將網絡媒介應用于其中，通過互聯網技術的高效應用，能夠加快物聯網網絡的覆蓋范圍和效率，并且還能夠實現資源信息的高效共享。在網絡平臺技術的支持下，物聯網節目能夠依靠多種類型的平臺傳播渠道進行資源整合，例如現代的新型自媒體和短視頻等。傳感器網絡是傳播物聯網產業的一個重要代表，并且已經受到現代工作人員的高度認知，而在當今社會發展的背景下，其布局變得更加廣泛，通過各種遠程監控平臺和移動數據終端，則能夠幫助現代人合理利用傳感器網絡，形成互相交流式的網絡平臺，進而保障物聯網技術能夠與移動網絡相結合，實現無線操控環境下的數據交互。為了順應時代的發展，即將數據挖掘服務層技術進行推廣，在我國各行各業都需要積極應用數據挖掘服務層并對其中的各種問題進行有效處理，最大限度地建立完整的網絡管理平臺。具體來說，技術人員應當結合物聯網工程的發展需求，并結合各個方向的需求針對性地選擇利用度較高的網絡技術，并對其進行完善，借此來針對物聯網的未來奠定基礎。例如針對目前的數字信號傳輸技術來說，工作人員可以建立對應的設計方案并優化數字信號，做好信號的傳輸范圍和路徑控制，使數據挖掘服務層設備在進行數據傳遞時，能夠更加準確且高效地將數據進行傳播，這一傳播方式可以基于現代的5G網絡環境進行優化。

四、結語

互聯網技術與云計算技術的綜合應用，能夠幫助工作人員對物聯網平臺和無線傳感器使用時產生的海量數據進行有效處理，對于物聯網技術的發展和我國信息化社會的建設具有不可忽視的作用。

作者:王寶龍 單位:天津輕工職業技術學院