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云计算与物联网技术数据挖掘

期刊目录网计算机应用论文发表2022-07-16 09:52关注(1)

  在现代网络技术不断发展的背景下,云计算与物联网技术的有效结合,能够使数据统计人员针对海量的数据进行有效的挖掘与分析,对于我国现代化的数据处理技术的提升有不可忽视的作用。我国的数据处理人员无论处于任何一个行业,都需要强化数据挖掘工作的综合管理,实现有效的数据整合与统计,只有这样才能够使我国现代化的数据处理质量得到提升。而将云计算技术与互联网技术两者进行有机融合,能够使我国数据挖掘工作的整体质量得到改善。本文中简单针对物联网技术和云计算技术进行了简要分析并探讨了数据挖掘工作的优化方式,旨在为我国现代化的数据统计工作提供帮助与参考。

云计算与物联网技术数据挖掘

  关键词:云计算:物联网技术;数据挖掘

  在现代信息通信技术呈现飞速发展的背景下,各行各业对于数据的要求都在不断提升,云计算技术能够在极短时间内对大量的数据进行处理,在我国各行各业都得到了极为广泛的应用。对于云计算技术和大数据处理技术的关注已经不仅仅是一个行业,而是整个社会发展背景下必然的趋势,互联网本身是将网络进行连接的一个技术,而最简单的物联网技术是指将人与物进行连接的一种延伸。而物联网技术在应用过程中必然会涌现出大量数据,这些数据中不仅包含有用的数据,也存在冗余的数据。其中的部分数据在时间和空间上有极为密切的关联,同时具有动态分布和异构性的特征,所以在物联网技术中做好有效的数据挖掘是保障现代化物联网技术发展的一项重要工作。相关工作人员需要将语音计算技术与物联网技术中的数据挖掘进行有效整合,通过这种方式对我国计算机技术的综合发展具有十分积极的作用。

  一、物联网与云计算的概述

  (一)物联网的概述

  互联网技术属于一种新兴的网络技术,在物联网的环境中有成千上万的连接节点以及不同类型的传感器设备,在所有的节点和设备获得相关信息后,再将这些信息上传至网络服务器,通过超级计算机集群来进行数据的整合与应用,这一技术中包含了传统的计算机信息处理技术和现代化的通信技术等多方面内容。而物联网技术手段的合理应用,能够实现针对物理对象的有效管理,实现物理对象的实际状况分析和无缝的信息传输,对于各行各业的业务流程管理和现代化的网络信息应用来说,有十分积极的作用。从工作人员所提出的物联网的相关定义来看,物联网的终端存在着大量的传感器,而传感器之间互相连接,进而组成传感器网络。目前我国所使用的传感器以数据挖掘服务层网络为主,数据挖掘服务层网络不仅能够实现随处安装的目标,同时能够适应各种复杂的地形环境,更加有利于设备的安装。随着近年来工业技术和科学技术的不断发展,数据挖掘服务层在应用过程中,不仅体积变得更小,同时造价也变得更加低廉。而对这类数据进行挖掘服务并形成网络环境后,则能够形成大规模、价格低廉、有效且便于管理的分布式系统,在这些节点进行传感器的设置时,传感器能够监测的内容不仅包括常规的温度与湿度,还包括对光照强度以及辐射强度甚至是物体的移动速度进行监测。数据挖掘服务层网络在使用过程中互相协作,在获取信息后再通过无线网络将收集到的各种信息汇集给使用者,使用者能够在任何时间以及环境下获得信息。只要有网络的区域,使用者就能够通过传感器了解其他区域的某一项或者某几项参数。例如在我们日常生活中所应用的无线监控摄像头将其安装在家中,房主就能够通过视频传感器和音频传感器对家中的环境进行监控。所以对于物联网来说,传感器网络的分布式极为重要,同时也是物联网建设的基础。

  (二)云计算技术

  云计算技术是一种将物联网自制功能进行优化而形成的一种现代化的数据处理技术。在进行数据处理时,云计算技术能够根据用户的需求对海量的数据进行分析,关注的是数据的处理质量和处理方式。目前我国所选择的云计算技术是分布式的计算平台,通过对海量的数据进行分析,并根据特定的算法将其中部分可处理的数据进行挖掘。通过这种方式使数据的自身有效性得到提升,而通过分布式的数据处理方式,则能够使数据的处理质量得到保障。对于数据的优化管理和提高数据管理的容错率来说极为重要,并且云计算技术的合理应用,还能够使数据的管理安全性得到提升,避免出现数据遗失或被盗的可能性。在云计算技术的应用时建立分布式的计算系统框架,则能够按照要求针对数据信息进行分析,而用户只需要根据最终分析获得的结果进行数据处理和判断,就能够完成数据的综合管理,无需考虑过多的技术细节,大大提高了数据处理的整体质量,对于系统维护成本的控制和管理来说,具有良好的可应用价值。在目前大数据分析时所应用的云计算系统框架内,包含MapReduce并行计算框架、Pregel迭代处理计算框架等多种不同的类型。Hadoop平台是分布式系统构建时所选择的基础性框架,而在现阶段这一框架能够为其他的算法提供良好的研发平台,而通过Hadoop平台还能够积极地开展云计算工作,使用户的需求得到满足。用户针对最终的数据进行应用,能够大大提高工作的整体效率,除此之外这项软件的合理应用还能够为分布式的程序开发提供良好的基础。在Hadoop平台的应用过程中,工作人员所选择的信息处理方式为集群方式通过开源优势,则能够为使用者提供良好的数据储存和计算平台,而通过分布式的Hadoop平台建设还能够为IT产业提供Linux系统的研发平台。Hadoop平台中包含HDFS和MapReduce两个部分,这可使计算质量得到极大提升,对于现代化的大数据平台建设来说,具有十分积极的作用。HDFS在应用过程中的容错率较高,并且具有极强的伸缩性,能够满足大部分用户对于数据处理的需求,而在Hadoop平台中不同的硬件系统能够在这一基础上形成分布式的文件系统,有助于文件使用质量的提升,并且在MapReduce编程模式下,底层的系统用户也能够针对应用程序进行个性化的调整与设置,对于满足不同行业的数据处理需求具有十分积极的作用。

  二、物联网数据挖掘技术优化中所面临的挑战与问题

  (一)技术缺乏良好的数据处理和探知能力

  物联网技术在对大量的数据进行处理时,如果不借助良好的数据处理工具,将会导致数据的处理质量受到影响,主要是由于物联网技术缺乏良好的数据储存方式和管理方式,其中的数据不仅数量大并且杂乱无章。目前在进行应用时,所选择的数据管理方式为中央管理模式,对于分布式的数据缺乏良好的探知能力,对最终的数据处理工作的开展会产生极大的影响。

  (二)安全性无法保障

  大数据时代背景下,物联网产生的资金信息容量较大,而海量的资金信息则意味着更加全面且更加有价值的数据,这些数据对于物联网来说有十分重要的意义,但这也十分容易成为黑客的攻击目标。并且攻击人如果完成一次成功的攻击,就能够获取大量的物联网资金信息资源,这样的高回报率也刺激着黑客的攻击欲望,物联网在运营过程中,其数据安全无法得到有效的保障。除此之外,虽然资金信息来源较为广泛,但大部分物联网在获得有效的资金信息后,往往会将其集中保存在物联网内部的数据库中,集中储存虽然能够在一定程度上提高储存的质量,提高应用效率,但这也面临着较为严重的机密泄漏的情况,不仅会对物联网的运行产生极大的风险,同时还会对相关人的财产产生极大的威胁,所以信息管理过程中安全是必不可少的一项管理内容,需引起工作人员的高度重视。

  (三)数据储存规模较大,硬件与设备水平较低

  数据的储存对于数据的后续分析工作来说极为重要。大量的数据虽然能够在各个节点上进行有效的处理,但储存规模较大必然会导致数据处理的质量降低,所以在结合了中央处理模式的基础上,对于现代化的物联网络建设来说,计算机的硬件设备以及质量性能必然需要根据物联网络的发展进行优化,但目前我国的大部分物联网技术在建设时存在基础设备不完善的问题,这就导致信息挖掘工作的开展会受到一定的影响。除此之外,在硬件设备无法优化的环境下,需求与供给之间的矛盾不断增加,数据的节点需求量增加,对于硬件和设备的负担也必然会加重,因此需要针对现有数据和挖掘技术进行优化,同时通过更新硬件和技术的方式,对数据使用的实际状况进行明确,进而保障数据管理工作的顺利开展。

  三、基于云计算的数据挖掘关键技术

  (一)云计算数据挖掘技术

  随着近年来社会经济的不断发展,各行各业对于数据的要求也在不断增加,各个企业想要在行业的激烈竞争中站稳脚跟,就需要积极对数据进行分析,并对数据中的有效数据进行筛选,实现数据价值的最大化应用。而随着云计算技术的不断发展,在数据挖掘和处理中云计算模式的应用能够实现数据的整合与收集以及最终的有效运算,帮助工作人员明确数据中的深层价值,使数据的应用质量得到提升。基于云计算平台的应用,工作人员可将数据汇集调度技术进行合理的分析,实现多种数据的汇集以及调度,这样能够使后续的数据处理工作更加顺利。通过数据汇集调度技术的合理应用,能够满足在不同格式下和不同类型下的数据传播与交流,实现数据的共通互联以及实时处理。而数据处理技术的应用,在设计解决方案方面能够支撑不同系统所生成的数据格式。例如联机事务处理系统以及联机分析处理系统,而各个物联网环境中的节点和设备在运行中必然会产生不同类型的日志数据,通过将数据汇集,将调度技术应用于其中,能够实现数据的深度挖掘与分析,对于发挥数据的自身作用,具有十分积极的效果。例如企业在运营过程中,明确企业在运营过程中的资金管理需求,并建立对应的统计管理系统。在这一基础上,企业还需要根据行业的发展状况以及企业的业务特点,制定完整的数据信息收集和整理策略规划。在进行策略规划时,工作人员应当做好有效数据和无效数据的筛选和划分,建立企业内部的信息分析评估机制,将有用数据和无用数据进行有效的挑选,使企业的相关负责人在短时间内获得足够的重要数据,并将其应用于企业决策中,这样能够使其决策具有更高的可参考性。

  (二)云计算物联网数据挖掘技术

  网络拓扑结构的可控型,对于物联网数据挖掘服务层网络建设来说极为重要,建立良好的拓扑结构,能够有效节约数据在传递过程中的资源,并且工作人员还能够针对网络拓扑结构进行有效的控制,进而使网络上路由协议和M1的工作效率得到提升,通过这种方式能够有效减少节点的工作量,进而降低设备在使用过程中的能源消耗延长。MAC协议控制的射频模块是节点中耗能最大的一个部件,所以通过减少目前主要应用数据流量的形式来降低功耗,部分设备在使用时也可采用增加射频模块休眠时间和避免冲突等方式对其进行处理。而针对计算以及储存能力和通信能量等多个方面进行分析,可以发现单一节点的功能受到设备和大小等多方面的限制,这就导致每个节点在运行时仅仅能够获得局域网络中的各种拓扑信息,同时在局域网络中所运行的网络协议不可过于复杂。基于移动网络技术的变化,物联网工程在发展过程中需要积极将网络媒介应用于其中,通过互联网技术的高效应用,能够加快物联网网络的覆盖范围和效率,并且还能够实现资源信息的高效共享。在网络平台技术的支持下,物联网节目能够依靠多种类型的平台传播渠道进行资源整合,例如现代的新型自媒体和短视频等。传感器网络是传播物联网产业的一个重要代表,并且已经受到现代工作人员的高度认知,而在当今社会发展的背景下,其布局变得更加广泛,通过各种远程监控平台和移动数据终端,则能够帮助现代人合理利用传感器网络,形成互相交流式的网络平台,进而保障物联网技术能够与移动网络相结合,实现无线操控环境下的数据交互。为了顺应时代的发展,即将数据挖掘服务层技术进行推广,在我国各行各业都需要积极应用数据挖掘服务层并对其中的各种问题进行有效处理,最大限度地建立完整的网络管理平台。具体来说,技术人员应当结合物联网工程的发展需求,并结合各个方向的需求针对性地选择利用度较高的网络技术,并对其进行完善,借此来针对物联网的未来奠定基础。例如针对目前的数字信号传输技术来说,工作人员可以建立对应的设计方案并优化数字信号,做好信号的传输范围和路径控制,使数据挖掘服务层设备在进行数据传递时,能够更加准确且高效地将数据进行传播,这一传播方式可以基于现代的5G网络环境进行优化。

  四、结语

  互联网技术与云计算技术的综合应用,能够帮助工作人员对物联网平台和无线传感器使用时产生的海量数据进行有效处理,对于物联网技术的发展和我国信息化社会的建设具有不可忽视的作用。

  《云计算与物联网技术数据挖掘》来源于《产业创新研究》作者:王宝龙2022,(12)

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