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基于云计算服务模式的数据挖掘应用平台的构建

电信科学 2012 年第 1 期

云计算专栏

基于云计算服务模式的数据挖掘应用平台的构建
黄章树,刘晴晴 (福州大学管理学院 福州 350108 )
摘 要 本文将云计算的服务模式应用到数据挖掘应用平台的设计中, 提出了 3 层 4 模式的云计算服务 层 次 体 系 ,并 将 此 体 系 应 用 到 数 据 挖 掘 平 台 的 构 建 中 , 构 建 了 基 于 云 计 算 服 务 模 式 的 数 据 挖 掘 应 用 平 台 框 架 , 详 述 了 平 台 各 子 系 统 的 功 能 ,阐 述 了 该 平 台 的 特 色 。 此 平 台 集 成 了 多 种 数 据 挖 掘 方 法 ,具 有 良 好 的 通 用 性 和 可 扩 展 性 ,可 以 为 从 事 数 据 挖 掘 应 用 和 研 究 的 企 业 或 学 者 提 供 一 个 良 好 的交流平台。 关键词 云 计 算 ;数 据 挖 掘 ;框 架 构 建

1

引言
近 年 来 ,国 内 外 已 经 开 发 了 多 种 数 据 挖 掘 系 统 ,但 这

务 为 形 式 ,整 合 大 规 模 可 扩 展 的 计 算 、存 储 、数 据 、应 用 等 分布式计算资源进行协同工作的超级计算模式 。 综合以上 观点,本文认为,云计算是一种利用网络 ,通过虚拟化技术 向用户提供 IT 相关能力的共享服务模式。 从技术的角度出发 , 业界普遍 认 为 云 计 算 包 括 IaaS 、

些 系 统 或 平 台 不 是 价 格 昂 贵 ,就 是 较 为 复 杂 ,不 利 于 初 学 者 学 习 、使 用 和 扩 展 ,因 而 也 就 难 以 得 到 广 泛 和 深 入 的 应 用。 云计算的出现为分析海量数据提供了廉价的解决方 案,可以预见“云 + 海”的时代正扑面而来。如何结合云计算 的特点来构建数据挖掘应用平台就显得尤为必要。 基于 此, 本文构建了基于云计算服务模式的数据挖掘应用平 台,以期达到各种规模的企业和个人都可以更好地使用数 据挖掘工具来辅助企业运营的目的。

PaaS 、SaaS 3 个层次。 但在 企 业 越 来 越 重 视 从 数 据 中 发 现
商机及竞争手段的今天,云计算将为用户提供数据的深度 分 析 与 挖 掘 ,本 文 姑 且 称 其 为 DaaS (数 据 即 服 务 )。 基 于 此 ,本 文 从 提 供 服 务 的 角 度 出 发 ,认 为 云 计 算 的 服 务 层 次 主 要 有 3 层 , 包 含 4 个 服 务 模 式 :IaaS 、PaaS 、SaaS 以 及

DaaS ,如图 1 所示。
基础设施层:主要是 IaaS ,即基础设施即服务。 IaaS 是 基于互联网提供计算机基础设施服务的应用模式 ,典型代 表技术是虚拟化,最常见的基础服务包括硬件 、存储、数据 库等。 平 台 层 :主 要 是 PaaS ,即 平 台 即 服 务 。 PaaS 实 际 上 是 指将服务器平台或者开发环境作为一种服务 。 应用层:包括 SaaS 和 DaaS 。 SaaS (软件即服务)是将软
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2

云计算
关于云计算的定义众说纷纭 。 Tuncay Ercan [1] 认为:云

计 算 是 一 种 具 有 高 可 扩 展 性 、使 用 虚 拟 资 源 、可 供 用 户 共 享的一种计算模式,用户不需要了解任何此服务的背景知 识。浙江大学的吴吉义 等人提出,云计算是以虚拟化技术
[2]

为 基 础 ,以 网 络 为 载 体 ,以 提 供 基 础 架 构 、平 台 、软 件 等 服

云计算专栏

3.2 数据挖掘的方法
为了使平台的用户更明确所要挖掘的目标 ,笔者将数 据挖掘的方法进行了归类。 同时为了后续的数据挖掘应用 平台更具开放性,在数据挖掘方法部分留出一个接口—— — 自定义数据挖掘算法。 基于以上考虑, 本文将数据挖掘方法分为 6 大类别,
图1 云计算的服务层次

如图 2 所示。 · 广义知识挖掘:被挖掘出的广义知识可以结合可视 化技术以直观的图表形式展示给用户。 · 关联知识挖掘。 · 类知识挖掘:主要包括分类和聚类两类。分类常用的 方法有决策树、贝叶斯分类、神经网络、遗传算法与 进化理论、支持向量机、关联分类、类比学习(近邻学 习)、粗糙集、模糊集等。 聚类算法主要分为基于划 分、层次、密度、网格及模型的聚类方法 5 大类别。 · 预测型知识挖掘: 主要的方法有经典的统计方法 、 神经网络和机器学习等技术。 · 特异型知识挖掘: 揭示了事物偏离常规的异常规 律。 主要分为孤立点分析、序列异常分析和特异规 则发现 3 类。 · 自定义数据挖掘算法:用户可以通过此接口将自己 编写的算法保存在平台上, 供日后使用或出售等 。 此接口使得平台具有更强的开放性和扩展性 。

件看作一种服务通过 internet 将其提供给用户 。 用户不用 再购买软件 ,而改用向提供商租用基 于 Web 的 软 件 ,且 无 需对软件进行维护,服务提供商会全权管理和维护软件 。
[3]

DaaS 就是将原始数据以及处理 过 的 中 间 数 据 当 作 服 务 提
供给用户,用户只需按需付费。 DaaS 就是数据作为战略资 源本身,成为服务 。
[4]

3

数据挖掘

3.1 数据挖掘的过程
数 据 挖 掘 的 过 程 ,是 一 个 不 断 调 整 、修 改 与 循 环 的 过 程,如图 2 所示。本文将数据挖掘的过程分为 3 大步骤:数 据预处理、数据挖掘以及评估与表示 。 3 大步 骤 之 间 反 复 循环、调整,直到得到满意结果为止。 数据预处理步骤,依次包括数据清洗 、数据集成、数据 选择和数据变换 4 个过程。 数据挖掘步骤,主要是通过一 系列的数据挖掘算法,对经过处理的数据进行知识发现的 过程。 3.2 节将详细介绍本文对数据挖掘方法的分类 。评估 与表示步骤主要包括模式评估阶段和知识表示阶段 。 模式 评估是指根据某种兴趣度量来识别表示知识的真正有趣 的 模 式 ;知 识 表 示 是 指 使 用 可 视 化 和 知 识 表 示 技 术 ,向 用 户展现挖掘的知识。

4

云计算服务模式下的数据挖掘应用平台
本文提出的数据挖掘应用平台是基于云计算服务模

式的,因此采用 B/S 结构。 平台主要由 4 个子系统、 1 个服 务器群和 1 个数据库群组成。 此平台充分利用云计算的服 务模式, 不但使平台的整体能更好地服务于数据挖掘任

图2

数据挖掘的过程

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电信科学 2012 年第 1 期

务, 且其中任何一个组成部分也都可以单独为用户服务 , 平台结构如图 3 所示。 用户使用各种终端设备通过互联网连接到数据挖掘 应用平台,使用账户密码登录到平台内部 。 用户在数据管 理子系统、数据挖掘子系统以及挖掘算法子系统 3 个系统 中的所有使用行为都处在账户管理子系统的监控下 。 平台 的每一部分都处在云计算相应的服务模式之下 。 服务器群 和数据库群处在 IaaS 服务模 式 下 , 用 户 可 通 过 IaaS 服 务 模式向平台租用服务器或数据库等。 挖掘算法子系统可利 用 PaaS 服务模式向用户提供一个编写数据挖掘算法的平 台,系统包括一整套的算法编写标准 。 数据挖掘子系统是 平台的核心 ,使用 SaaS 服务模式,为用户提供数据 挖 掘 服 务。 数据管理子系统处在 DaaS 服务模式下,用户可以通过 此服务模式与平台进行数据资源的交易。

4.1 账户管理子系统
账户管理子系统主要用于管理用户对平台的相关 服 务 使 用 情 况 ,并 且 详 细 记 载 账 户 的 收 支 明 细 。 此 系 统 是 平 台 的 基 础 ,监 控 用 户 使 用 平 台 相 应 服 务 的 情 况 。 主 要 包 括 4 大 功 能 :支 出 明 细 、收 入 明 细 、 账 户 余 额 以 及 历 史 记 录 。 支 出 明 细 ,主 要 记 录 用 户 使 用 的 平 台 中 的 所 有 付 费 服 务 和 设 施 的 明 细 账 目 。 收 入 明 细 ,主 要 包 含 两 项 来 源 ,一 是 用 户 通 过 数 据 管 理 子 系 统 提 供 给 平 台 的 数 据 资 源 ,二 是 通 过 挖 掘 算 法 子 系 统 提 供 给 平 台 的 先 进 算 法 的报酬明细。 账户余额就是支出与收入的差额。 历史记 录 主 要 记 载 了 用 户 登 录 平 台 后 的 所 有 重 要 操 作 ,便 于 用 户 撤 销 操 作 、执 行 回 溯 等 。
图3 基于云计算服务模式的数据挖掘应用平台框架结构

知识发现,完成前期确定的挖掘任务及目的。 该系统作为此 平台的核心部分,专业性要求较强。 鉴于此,平台为不具备 数据挖掘相关知识的用户提供“一站式服务 ”功能,用户将 数据以及挖掘任务提交给平台的专家小组来完成, 结果将 以报告形式发送给用户。 具有一定数据挖掘背景知识的用 户可以通过此子系统提供的帮助功能,完成挖掘任务。 数据挖掘子系统由 6 个功能模块组成 : 一站式服务 、 数据获取、预处理、数据挖掘、结果评估与帮助 。 一站式服 务 ,用 户 可 通 过 此 功 能 ,将 整 个 挖 掘 任 务 提 交 给 平 台 的 专 家小组来执行。 数据获取,主要提供从数据管理子系统获 取挖掘需要的数据或是从外部导入符合平台数据格式的 数据库用于此次挖掘,同时将外部源数据默认保存在平台 的数据库中。 预处理,主要用于对源数据的各项操作,为数 据 挖 掘 准 备 满 足 一 定 要 求 的 数 据 ,包 括 数 据 清 洗 、数 据 集 成、数据选择和数据变换 4 个功能。 数据挖掘,指利用算法 对数据进行挖掘,发现隐藏的模式 。 此模块的数据挖掘方 法,如本文 3.2 节所述。 为 了 使 该 平 台 具 有 更 强 的 开 放 性 和扩展性,用户可以将符合平台标准的数据挖掘算法通过 “自定义挖掘算法” 功能上传到平台的挖掘算法管理子系 统,供本用户使用;也可以将此算法有偿地提供给平台 ,通 过 挖 掘 算 法 管 理 子 系 统 中 的 算 法 提 交—专 家 审 核—录 用 通知—付费的处理过程来录用算法。 结果评估,主要有 3 个 功能:模式评估、结果展示以及结果对比。 模式评估主要用
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4.2 数据管理子系统
此系统主要用于管理用户的数据资源, 包括用户自有 的数据、购买的数据以及出售的数据。 该子系统是基于云计 算的 DaaS 服务模式提出的。 用户可以通过此系统向平台购 买自己所需的数据, 也可以将自己拥有的数据有偿提供给 平台,获得利益。 主要功能包括:我的数据、购买的数据、出 售的数据。 我的数据,详细列出了用户存放在平台上的所有 数据库名称。 购买的数据,主要是从平台购买的数据,系统 将这些数据存放的数据库名称以列表的形式展现给用户 , 每条记录详细记录了数据的时间、名称等多项属性。 出售的 数据,主要是用户出售给平台的数据详细记录列表。 为了保 护隐私,允许用户剔除敏感度高的属性之后再出售数据。

4.3 数据挖掘子系统
数据挖掘子系统利用数据挖掘过程对用户的数据进行

云计算专栏

来评 价 挖 掘 出 的 模 式 的 各 方 面 性 能 ,诸 如 可 靠 性 、可 信 度 等。 结果展示是将通过模式评估的挖掘结果以丰富的图表 等形式展现给用户。 结果对比主要是允许用户对同一挖掘 目的进行多次挖掘或多种方法挖掘 , 对比各挖掘的结果 , 供用户做出合理可靠的决策或判断。 帮助主要包括两个方 面:一是关于算法的简介、用例等;二是此挖掘子系统的操 作步骤等知识。

· 用户群较为广泛。 无论用户是否具有数据挖掘专业 知识,都可以注册使用该平台。 · 开放性强、利于扩展。 用户可以利用多种终端通过 互联网登录到系统,进行操作。 此外,平台的“自定 义挖掘算法” 功能便于用户提出新的挖掘算法 ,利 于扩展平台的挖掘算法库。 · 操作简单,使用方便。 平台为用户提供了诸如“一站 式 服 务 ”以 及 “帮 助 ”等 功 能 ,协 助 用 户 完 成 挖 掘 任 务。 此外,平台将整个挖掘过程按照菜单的形式依 次展现在菜单栏,用户只需按照数据挖掘子系统的 菜单依次操作也可达到挖掘目的。 · 按需付费,使用成本低。 云计算服务模式为用户提 供了成本低廉的数据挖掘服务。 用户只需根据所用 的功能来付费,无需购买数据挖掘系统或软件就可 以在线实现挖掘任务,为企业实现信息化提供低廉 的解决方案。 · 数据安全, 隐私保护。 针对数据安全和隐私保护问 题,平台使用账户管理提供服务,具有一定的安全保 —用户的账 护。 平台只提供一种接触数据的方式—— 户和密码, 平台工作人员没有权限查看用户的数据 等资料,有效地保护数据的安全及用户的隐私。 · 数据作为服务的理念。 平台提供给用户一个数据交 易的平台,用户可以根据自己的需要决定是否将数 据有偿地提供给平台。 学者、学校或其他企业也可 以根据研究的需要购买平台的数据。

4.4 挖掘算法管理子系统
此系统主要用于管理数据挖掘子系统所需的算法 和 模 型 。 协 助 完 成 数 据 挖 掘 子 系 统 中 “自 定 义 挖 掘 算 法 ” 功 能 的 算 法 获 取 等 作 用 。 该 子 系 统 主 要 包 括 :系 统 算 法 、 算 法 历 史 记 录 、 我 的 算 法 ( 自 定 义 算 法 )、 算 法 销 售 等 功 能。 系统算法详细列出了平台所拥有的挖掘算法及其相 关介绍等。 算法历史记录主要详细记载了用户使用过的 算法; 我的算法是指用户 自 创 的 算 法 或 改 进 的 算 法 ;算 法销售主要用于用户出售自己创造或改进的算法。 在算 法出 售 时 ,要 经 过 算 法 提 交 、专 家 审 核 、录 用 通 知 、付 费 等程序, 用户可以通过平台随时跟踪算法出售的进程, 实现流程透明化。

4.5 服务器群
服务器群主要用于为用户提供高效的平台访问 、数据 操作以及租赁等服务。 此服务器群利用虚拟技术及分布式 技术 将 平 台 所 拥 有 的 本 地 或 异 地 服 务 器 资 源 利 用 起 来 实 现高效的服务。 平台允许将服务器租用给客户或客户将其 闲置的服务器通过虚拟化等技术租用给平台 ,实现资源的 高效配置。 此群主要包括数据库服务器 、数据挖掘服务器 和账户管理服务器等。

6

结束语
本文将数据资源纳入到云计算的服务模式中, 符合

4.6 数据库群
数据库群主要用于存储与平台交互产生的各种数据 资源, 包括了与此数据挖掘应用平台相关的所有数据库 , 主 要 有 用 于 存 储 数 据 的 数 据 库 、数 据 仓 库 ,存 储 平 台 注 册 的账户的账户库以及存储数据挖掘算法的算法库等 。 这些 数据库不但提供给平台的用户用于数据挖掘任务 ,还可以 将其租用给用户进行储存数据等其他用途 。

“云 + 海”的时代要求。在此基础上,提出了 3 层 4 种服务模 式的云计算服务层次体系以及基于云计算服务模式下的 数据挖掘应用平台。 该平台的各子系统都处于云计算不同 的服务模式下,采用松散耦合关联方式灵活地为用户提供 各种服务。 本平台在一定程度上解决了当前数据挖掘软件 存在的难以使用、扩展,操作复杂等问题,为企业及个人用 户的数据挖掘任务提供了良好的解决方案 。

5 基于云计算服务模式的数据挖掘应用 平台的特色
本平台将云计算的服务模式与数据挖掘过程紧密结 合起来,在一定程度上解决了之前学者提出的数据挖掘系 统的缺陷。 本文提出的平台的主要特色如下。
56

参考文献
1 Tuncay Ercan. Effective use of cloud computing in educational institutions. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 2010,2 (2): 938~942

电信科学 2012 年第 1 期
2 3
吴 吉 义, 平 玲 娣, 潘 雪 增 等. 云 计 算: 从 概 念 到 平 台. 电 信 科 学 , 2009 ,25(12) 梁 祎 , 张 祎 轶 . SaaS 软 件 设 计 思 想 及 实 现 . 大 众 科 技 ,

4

马 维 英 . 云 计 算 将 如 何 改 变 IT 和 互 联 网 . 商 务 周 刊 , 2010(5)

[作 者 简 介]

黄 章 树 ,福 州 大 学 管 理 学 院 教 授 、硕 士 生 导 师 ,

主要研究方向为数据 挖 掘 、企 业 信 息 化 等 ;刘 晴 晴 ,福 州 大 学 管 理 学 院 硕 士 研 究 生 ,主 要 研 究 方 向 为 企 业 信 息 化 。

2010(11)

Construction of Data Mining Application Platform Based on the Service Models of Cloud Computing
Huang Zhangshu, Liu Qingqing
(School of Management, Fuzhou University, Fuzhou 350002, China)

Abstract

This paper combines data mining with cloud computing and uses the services model of cloud computing to design the

data mining application platform. Firstly, we put forward a cloud computing service hierarchy that contains three levels and four modes. And then, this hierarchy is used in designing the data mining application platform. Finally, we propose a framework of data mining application platform based on the service models of cloud computing, and elaborates the functions of each subsystem and features of this platform. The platform integrates a variety of algorithms about data mining, and it possesses a good generality and expansibility. Key words cloud computing, data mining, framework design
(收 稿 日 期 :2011-09-11 )

!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
· 简讯 ·

Lantiq 宣布业界首款可实现全系统级 噪声消除的 VDSL2 Vectoring 芯片
全 系 统 级 串 扰 抵 消 (full system level vectoring) 技 术 可 使下一代基于 VDSL2 技术的网络实现两倍以上的数据传 输速率和覆盖距离。 处于领先地位的宽带接入和家庭网络技术供应商领 特 科 技 公 司 ( Lantiq ) 日 前 宣 布 , 该 公 司 已 首 次 实 现 其

个高清晰度电视数据流、互联网及语音等。 主要特性如下。 · 作 为 Vectoring 技 术 大 规 模 商 用 的 重 要 里 程 碑 ,

VINAX IVE1000 是 第 一 款 适 用 于 商 用 的 系 统 级 Vectoring 专 用 集 成 电 路 ( ASSP ) 解 决 方 案 , 支 持 高
达 384 条的 VDSL2 线路。 · 支持全部消除和部分消除,可用于部署高性价比的 且面向未来的宽带网络基础设施。 · 应 用 在 中 心 局 (CO) 或 社 区 / 建 筑 楼 宇 中 的 机 柜 内 时 ,VINAXTMIVE1000 采 用 先 进 的 信 号 处 理 技 术 , 可以消除在整捆线缆中任意 VDSL2 线路之 间 的 远 端串扰( FEXT )。 通过消除串扰,服务供应商能够实 现并超过 100 Mbit/s 的对称数据传输速率。 · 大幅度降低系统功耗:与无串扰抵消功能系统 相比,一个具有完全串扰抵消功能的系统能够 节 省 高 达 20 % 的 功 耗 , 达 到 平 衡 发 射 功 率 的 最 佳结果。
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VINAXTMIVE1000, 一款实现系统级串扰抵 消 ( system level vectoring engine ) 的 芯 片 的 商 用 发 货 。 一 般 线 卡 级 的 Vectoring 虽 然 符 合 G.vector 标 准 , 但 只 有 实 现 系 统 级 的 Vectoring , 如 Lantiq 全 新 的 Vectoring Engine 芯 片 所 提 供
的功能, 才能够达到两倍以上的数据传输速率和覆盖距 离 , 以 满 足 运 营 商 的 下 一 代 网 络 需 求 。 Lantiq 全 新 的

VINAXTMIVE1000 在全系统串扰抵消能力、可支持至多达 384 个端口的扩展能力等方面有了突破性进展 ,使 其 成 为
三网融合宽带服务传输方案的理想选择。这些服务包括多


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