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      基于云計算平臺的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘探討

      2018-04-17 13:10:04張素杰柯瑜
      電子測試 2018年16期
      關鍵詞:數(shù)據(jù)源海量儲存

      張素杰,柯瑜

      (北京科技大學天津?qū)W院信息工程學院,北京,301830)

      1 云計算與物聯(lián)網(wǎng)

      1.1 云計算

      云計算是以計算機技術和網(wǎng)絡技術為基礎的全新計算方式,其擁有強大的計算能力,可以幫助人們快速解決生活中的實際問題,同時,應用云計算技術還可以實現(xiàn)技術共享、緩解資源緊缺。隨著我國信息技術的蓬勃發(fā)展,云計算在各個領域?qū)崿F(xiàn)了廣泛的應用,其是物聯(lián)網(wǎng)的關鍵計算模式,為其發(fā)展提供了重要支撐。

      1.2 物聯(lián)網(wǎng)

      物聯(lián)網(wǎng)是新時期信息技術的關鍵組成部分,是信息時代的重要產(chǎn)物,其主要是指利用各種信息技術,將物與物有效連接,形成穩(wěn)定的局域網(wǎng)絡,為用戶提供集中操控和遠程操控等服務。隨著我國信息技術的蓬勃發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)在社會各個領域?qū)崿F(xiàn)了廣泛應用,通過互聯(lián)網(wǎng)與物品的連接,可以促進信息通信和交換,用戶利用遠程終端對物品進行智能化操控,也為人們提供了便利,保證物品安全。

      物聯(lián)網(wǎng)的主要特點如下:第一,物聯(lián)網(wǎng)以多項感知技術為支撐;第三,物聯(lián)網(wǎng)以互聯(lián)網(wǎng)為依托,是在互聯(lián)網(wǎng)基礎上而建設的泛在網(wǎng)絡;第三,物聯(lián)網(wǎng)不受時間和場合的限制,用戶可以結(jié)合自己的需求自由互換。

      2 數(shù)據(jù)挖掘技術

      2.1 相關概念

      數(shù)據(jù)挖掘從廣義角度分析,其主要是指通過對海量數(shù)據(jù)的分析和計算,挖掘其潛在的隱藏價值。計算機與數(shù)據(jù)挖掘具有直接聯(lián)系,數(shù)據(jù)挖掘通過計算機所具備的機器學習、情報檢索、分析統(tǒng)計等手段實現(xiàn)其應用價值。隨著數(shù)據(jù)挖掘在我國各個領域中的深度應用,其應用價值也逐漸發(fā)生轉(zhuǎn)變,第一,數(shù)據(jù)挖掘可以為用戶提供可靠、大量的數(shù)據(jù);第二,數(shù)據(jù)挖掘能夠幫助用戶獲取有價值的信息;第三,數(shù)據(jù)挖掘能夠幫助人們對數(shù)據(jù)進行分析和整理,進而為做出決策提供數(shù)據(jù)參考。

      2.2 技術特征

      數(shù)據(jù)挖掘具規(guī)模大、分布廣等特點,其中規(guī)模大主要是指在物聯(lián)網(wǎng)中擁有海量的傳輸應用和數(shù)據(jù)信息,數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)處理和分析的重要環(huán)節(jié),其需要具備較大的處理規(guī)模;分布廣是數(shù)據(jù)挖掘最基本的特點,由于物聯(lián)網(wǎng)本身就具備廣泛的分布性,在應用數(shù)據(jù)挖掘過程中,需要將數(shù)據(jù)分別儲存在多個地方。

      3 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘面臨的挑戰(zhàn)

      根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘和物聯(lián)網(wǎng)的特點,其面臨著以下幾點挑戰(zhàn):第一,物聯(lián)網(wǎng)的大量數(shù)據(jù)分別儲存在相關節(jié)點中,利用中央模式難以全面挖掘數(shù)據(jù),導致數(shù)據(jù)呈現(xiàn)較強的分布性和分散性;第二,物聯(lián)網(wǎng)具有規(guī)模龐大、數(shù)據(jù)海量的那個特點,其擁有大量的傳感器節(jié)點,滿足對數(shù)據(jù)及時處理的需求,如果實行中央結(jié)構(gòu),會增加對各個節(jié)點的數(shù)據(jù)處理要求,需要對節(jié)點硬件進行升級更新;第三,由于各個節(jié)點的資源是十分有限的,在中心節(jié)點處理數(shù)據(jù)會花費較為昂貴的資金,因此,通常情況下,不需要通過中央節(jié)點處理所有數(shù)據(jù),但要對相關參數(shù)進行預估和分析,并且在各個節(jié)點中對數(shù)據(jù)進行有效處理,將有價值的信息傳遞給用戶;第四,影響物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的外在因素較多,例如法律約束、數(shù)據(jù)隱私以及數(shù)據(jù)安全等,因此,為了保證數(shù)據(jù)的安全可靠,不能將數(shù)據(jù)放在同一數(shù)據(jù)倉庫,需要對其進行分別放置。

      4 基于云計算平臺的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘技術分析

      4.1 感知層

      其作用是利用特定區(qū)域內(nèi)的采集節(jié)點,通過儀器儀表、攝像頭和傳感器,采取有關物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),實現(xiàn)數(shù)據(jù)在感知層中的通信,即利用無線傳感器,將數(shù)據(jù)信息匯聚到節(jié)點中,通過對數(shù)據(jù)的儲存匯總,將數(shù)據(jù)傳輸給數(shù)據(jù)中心。

      4.2 傳輸層

      傳輸層是集有線網(wǎng)絡、無線網(wǎng)絡、傳感器網(wǎng)絡等多種形態(tài)為一體的可靠、無縫和高速傳輸網(wǎng)絡,可以快速靈活的將數(shù)據(jù)換遞給數(shù)據(jù)中心,促進物聯(lián)網(wǎng)的互聯(lián)互通。

      4.3 數(shù)據(jù)層

      數(shù)據(jù)層是云計算平臺的核心環(huán)節(jié),由于物聯(lián)網(wǎng)具有海量性和異構(gòu)性特點,通過數(shù)據(jù)層可以實現(xiàn)對收集數(shù)據(jù)的分析和整理。數(shù)據(jù)層主要包括數(shù)據(jù)儲存和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化兩大部分,數(shù)據(jù)儲存主要是通過Hadoop平臺對數(shù)據(jù)進行安全儲存;數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化是利用物聯(lián)網(wǎng)所具備的異構(gòu)性,對數(shù)據(jù)完成轉(zhuǎn)化。在物聯(lián)網(wǎng)內(nèi)部,對于同一目標經(jīng)常會選擇以不同的類型進行數(shù)據(jù)表現(xiàn),因此,在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化中,要求保證數(shù)據(jù)的安全性和完整性,避免數(shù)據(jù)遭受破壞,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可靠挖掘。在物聯(lián)網(wǎng)中,對象不同其數(shù)據(jù)表現(xiàn)方式也不同,數(shù)據(jù)源的功能是解決數(shù)據(jù)異構(gòu)性的重要方式,其可以確保數(shù)據(jù)完整可靠,實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的有序進行。數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)換相當于感知層和數(shù)據(jù)層中所有監(jiān)測設備的接口,其可以按照數(shù)據(jù)源的不同,完整的儲存數(shù)據(jù),

      4.4 服務層

      服務層主要包括用戶模塊、引擎模塊和準備模塊,用戶模塊主要涵蓋挖掘可視化技術;引擎模塊具備類似分析、偏差分析、趨勢分析、聚類、關聯(lián)以及區(qū)分等特征;準備模塊主要包括數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變、數(shù)據(jù)分析等環(huán)節(jié),通過引擎模塊完成對數(shù)據(jù)的收集和分析等工作。服務層具有較強的人性化和友好性,可以為用戶提供便捷的操作頁面,提升物聯(lián)網(wǎng)的使用功能和應用價值。

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