鄭宇煜　陳栩聰　丘洪偉

【摘 要】隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代日新月異的發(fā)展，人們?cè)讷@取龐大信息量的同時(shí)，如何從中挖掘出有用的信息成為了當(dāng)今世界的一大難題。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法在海量的信息下往往因?yàn)榫薮蟮挠?jì)算量導(dǎo)致速度減慢甚至無法運(yùn)行，這對(duì)傳統(tǒng)算法來說毫無疑問是瓶頸。解決這一問題的有效方法就是云計(jì)算平臺(tái)。云計(jì)算擅長處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)和計(jì)算。將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法部署到設(shè)計(jì)云計(jì)算平臺(tái)上運(yùn)行，上述瓶頸問題就可以解決了。

【關(guān)鍵詞】云計(jì)算;數(shù)據(jù)挖掘;系統(tǒng)架構(gòu);并行化

中圖分類號(hào)： TP311.13;F49 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 2095-2457（2019）36-0196-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.36.092

0 引言

當(dāng)今時(shí)代，在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的推廣與發(fā)展下，網(wǎng)絡(luò)帶來海量的信息，人們正處于“被信息淹沒，但又渴求知識(shí)”的困境。而隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展、數(shù)據(jù)庫技術(shù)以及信息化水平的日趨完善，人類的知識(shí)儲(chǔ)備量正以指數(shù)方式高速增長。此時(shí)的人類迫切需要一種高端技術(shù)，來處理這些雜亂無章的數(shù)據(jù)，這種技術(shù)需要將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析法與處理數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法有機(jī)的結(jié)合在一起。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在此環(huán)境下誕生，將海量數(shù)據(jù)去假求真，提取出對(duì)人類有用的信息并轉(zhuǎn)化為知識(shí)。然而，很多傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法僅僅適用于小規(guī)模輸入數(shù)據(jù)，倘若大量輸入數(shù)據(jù)，它們則會(huì)因計(jì)算量的增加而導(dǎo)致速度減慢，甚至無法運(yùn)行。

云計(jì)算的誕生正是為了解決這項(xiàng)瓶頸，它更實(shí)用于海量的數(shù)據(jù)處理和計(jì)算能力的巨大需求。將云計(jì)算技術(shù)應(yīng)用到數(shù)據(jù)挖掘算法中去，這給數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域解決瓶頸問題帶來來新的希望。想要在數(shù)據(jù)挖掘算法中引入云計(jì)算思維，關(guān)鍵在于實(shí)現(xiàn)相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘算法的并行化，使之能夠借助云計(jì)算平臺(tái)進(jìn)行海量計(jì)算以及保持高效率來處理海量數(shù)據(jù)。

云計(jì)算的概念最早是由美國谷歌公司提出，發(fā)展到如今，云計(jì)算已經(jīng)在全球范圍內(nèi)形成了一個(gè)龐大的市場(chǎng)，全世界大部分IT廠商都已根據(jù)自身情況制定了“云計(jì)算計(jì)劃”。比較著名的案例有：IBM公司于2007年8月推出的“藍(lán)云”計(jì)劃;谷歌公司在2007年10月推出的“消費(fèi)云”計(jì)劃;雅虎公司也已使用開源展開來自己的云計(jì)算計(jì)劃。其中做的最出色的是谷歌公司制定的計(jì)劃，該計(jì)劃在實(shí)施過程中主要在全球搜索方面的具有強(qiáng)大的處理能力。

而我國的政府、學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界也早已對(duì)云計(jì)算的研究高度重視，相關(guān)的研究計(jì)劃如雨后春筍般快速涌現(xiàn)出來。其中值得一提的有關(guān)云計(jì)算研究的專項(xiàng)計(jì)劃有：國家“863計(jì)劃”、“973計(jì)劃”、國家自然科學(xué)基金等等。而早在2008年初，美國IBM公司就與無錫市政府合作創(chuàng)建來無錫軟件園云計(jì)算中心;同年1月，360安全企業(yè)計(jì)算也聯(lián)合VMware發(fā)布了“云安全”解決方案;此外還有中國聯(lián)通、中國電信等網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商也都有布局云計(jì)算計(jì)劃。

1 云計(jì)算

1.1 云計(jì)算的定義

云計(jì)算是一種分布在大規(guī)模數(shù)據(jù)中心，能動(dòng)態(tài)的提供各種服務(wù)器資源以滿足電商產(chǎn)業(yè)、科研等領(lǐng)域需求的計(jì)算平臺(tái)。它可以被看做是并行計(jì)算、分布式計(jì)算和網(wǎng)格計(jì)算的發(fā)展。云計(jì)算利用虛擬化技術(shù)，對(duì)于不同用戶的不同需求來提供不同的服務(wù)，主要提供所需的虛擬計(jì)算和系統(tǒng)資源，最終使普通用戶也能通過該技術(shù)實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)操作以及大規(guī)模并行化計(jì)算，此外還為搭建統(tǒng)一開放的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)提供了底層支持。

1.2 云計(jì)算的特點(diǎn)

1）規(guī)模大。云計(jì)算技術(shù)的使用需要具備一定規(guī)模的硬件基礎(chǔ)，比如Google實(shí)現(xiàn)全球搜索處理使用的云計(jì)算服務(wù)器超過100萬，而其他的IT廠商如Yahoo、IBM、微軟等的云平臺(tái)則均擁有幾十萬臺(tái)服務(wù)器。云需要的規(guī)模大，反過來它帶來的收益也是巨大的，它能賦予使用者超前的計(jì)算能力。

2）虛擬化。云計(jì)算的使用不受用戶地點(diǎn)、終端的限制。用戶請(qǐng)求的服務(wù)將在遠(yuǎn)方的“云”中運(yùn)算，并將所需結(jié)果返回給用戶。

3）高可靠性。云計(jì)算通過副本和相關(guān)策略進(jìn)行容錯(cuò)，通過計(jì)算節(jié)點(diǎn)同構(gòu)可互換等措施來保障服務(wù)的可靠性。因此“云”的可靠性高于本地計(jì)算機(jī)。

4）通用性。云計(jì)算可以使用多種應(yīng)用，多個(gè)平臺(tái)，因此它還具有通用性的特點(diǎn)。

1.3 云計(jì)算的架構(gòu)

云計(jì)算是一個(gè)底層透明、高伸縮性、高可靠性且安全的底層架構(gòu)，它具有友好的監(jiān)控和維護(hù)接口，并能根據(jù)用戶所需的服務(wù)抽象地將計(jì)算和存儲(chǔ)資源進(jìn)行動(dòng)態(tài)分配。

要想使用“云”，只需根據(jù)應(yīng)用程序接口規(guī)范來調(diào)用所需資源，而在不使用“云”的時(shí)候，則需要通過提高系統(tǒng)吞吐量來減少所需硬件的其他投資，這需要花更多的時(shí)間和精力。而大部分用戶都只關(guān)心業(yè)務(wù)都邏輯實(shí)現(xiàn)，那么，針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)，要想得到更加滿意的結(jié)果，可以將各種算法都部署到云計(jì)算平臺(tái)中去運(yùn)行，接著通過該平臺(tái)的接口或控制面板來響應(yīng)目標(biāo)時(shí)間。

1.4 現(xiàn)有云計(jì)算平臺(tái)簡介

現(xiàn)階段所擁有的云計(jì)算平臺(tái)，已逐漸邁入成熟階段了。比如在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，Google Big table與Amazon Simple Storage Service等為實(shí)現(xiàn)龐大數(shù)據(jù)的分布式訪問與存儲(chǔ)提供了較為不錯(cuò)的支持。而在計(jì)算方面，Google App Engine基于云計(jì)算設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用已可以便捷的部署其計(jì)算資源。

2 云計(jì)算環(huán)境下的數(shù)據(jù)挖掘

2.1 數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)

數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)，即是將數(shù)據(jù)中的隱藏模式改為顯示模式。目前能夠發(fā)現(xiàn)的模式一般分為這兩種：描述型模式和預(yù)測(cè)型模式。描述型模式，將存在的數(shù)據(jù)的特性進(jìn)行刻畫并描述，找出存在的一般規(guī)律。預(yù)測(cè)型模式，通過時(shí)間時(shí)間序列，以時(shí)間為中心對(duì)過去的值和現(xiàn)在的值對(duì)未來的值進(jìn)行預(yù)測(cè)。

2.2 基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)架構(gòu)

2.2.1 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘，主要有聚類分析、分類分析、回歸分析等。聚類分析，針對(duì)數(shù)據(jù)的相似性和差異性歸分類別;分類分析，與聚類分析類似，分類類別可以將數(shù)據(jù)歸分到已經(jīng)定好的類中;回歸分析，通過函數(shù)之間的映射關(guān)系發(fā)現(xiàn)屬性值之間的關(guān)系。

然而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)難以應(yīng)對(duì)當(dāng)今復(fù)雜、龐大的數(shù)據(jù)信息。一方面是執(zhí)行效率低下，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要是集中在底層開發(fā)，難以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理的并行化，因而在處理TB級(jí)以上的數(shù)據(jù)時(shí)速度很慢。另一方面是精度低，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘難以在數(shù)據(jù)量提升的情況下保持準(zhǔn)確的計(jì)算，尤其難以應(yīng)對(duì)結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

2.2.2 基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)模型

目標(biāo)系統(tǒng)是搭建于云計(jì)算之上的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，通過用戶界面和開放接口為各類終端用戶提供服務(wù)。用戶根據(jù)需求發(fā)送任務(wù)，云端服務(wù)器將根據(jù)用戶需求動(dòng)態(tài)分配系統(tǒng)的計(jì)算和存儲(chǔ)能力，用戶方面也無需了解系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)和處理方法，系統(tǒng)執(zhí)行相應(yīng)程序并返回?cái)?shù)據(jù)挖掘結(jié)果。

數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)模塊自底向上可以抽象的劃分為三個(gè)模塊，分別是算法模塊、應(yīng)用模塊、任務(wù)模塊。最底層為目標(biāo)系統(tǒng)，主要用來提供應(yīng)用程序接口;而最頂層為開放和用戶接口，用戶可通過該接口來調(diào)用算法程序，并植入到自己的程序應(yīng)用中，這也體現(xiàn)了應(yīng)用的開放性。接下來，本文將按自底向上的順序來介紹中間各層提供的服務(wù)。

1）算法層。該層使用所提供的數(shù)據(jù)源，來實(shí)現(xiàn)算法的使用，以及管理相應(yīng)的接口。在數(shù)據(jù)集具有噪聲、異構(gòu)時(shí)，調(diào)用數(shù)據(jù)清洗算法針對(duì)該數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理，再存入云平臺(tái)的存儲(chǔ)中執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘算法;若數(shù)據(jù)集正常，則直接調(diào)用數(shù)據(jù)挖掘算法服務(wù)。

2）應(yīng)用層。應(yīng)用層對(duì)于整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘流程所涉及的數(shù)據(jù)、算法之間的關(guān)系與順序進(jìn)行描述，以更好的維護(hù)應(yīng)用接口和調(diào)用服務(wù)。該層以插件方式管理各種任務(wù)定義文件，病應(yīng)用注冊(cè)與注銷服務(wù)來管理模塊，以此來維護(hù)維護(hù)相應(yīng)應(yīng)用的接口和調(diào)用服務(wù)。

3）用戶層。該層具有授權(quán)功能，可用來提供用戶身份驗(yàn)證。主要為用戶注冊(cè)、驗(yàn)證與授權(quán)服務(wù)提供相應(yīng)的可用接口。此外，為來保證平臺(tái)的安全性，還將授權(quán)信息作為調(diào)用下層各服務(wù)的通行證。

以上的各層均使用通訊語言的形式以提高各層的支持性，最后通過開放接口模式或最頂層的用戶界面來對(duì)用戶進(jìn)行開放。該目標(biāo)平臺(tái)架構(gòu)還可以根據(jù)用戶本身的需要對(duì)其他任意層進(jìn)行開發(fā)，最后將所需要的服務(wù)置入系統(tǒng)內(nèi)，這樣的舉措大大提高了系統(tǒng)的可用性和開放性，也是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)難以實(shí)現(xiàn)的。

3 結(jié)論

本文展示了云計(jì)算開發(fā)平臺(tái)的系統(tǒng)模型，針對(duì)現(xiàn)階段傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)和云計(jì)算環(huán)境下進(jìn)行了說明和比較。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘針對(duì)世界日益增長的數(shù)據(jù)量心有余而力不足，而云計(jì)算在處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)和計(jì)算方面則是得心應(yīng)手，所以將兩者進(jìn)行結(jié)合開發(fā)云計(jì)算數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)就成了解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘難以解決的海量數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)挖掘的問題。

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