構建基于云計算物聯(lián)網(wǎng)運營平臺研究和探究

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1、構建基于云計算物聯(lián)網(wǎng)運營平臺研究和探究摘要：該文主要分析了云計算與物聯(lián)網(wǎng)結合的必要條件，同時分析了構建基于云計算的物聯(lián)網(wǎng)平臺的關鍵技術研究，包括數(shù)據(jù)挖掘算法、物聯(lián)網(wǎng)接入網(wǎng)關輕量級關鍵技術等研究；并對此運營平臺的構建，如云基礎設施的構建，云平臺的構建，云應用以及云管理等進行了分析。關鍵詞：云計算；物聯(lián)網(wǎng)；數(shù)據(jù)挖掘中圖分類號：TP393文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2013)35-8189-03近年來在信息技術領域，出現(xiàn)了兩個非常熱門的技術云計算和物聯(lián)網(wǎng)。云計算最典型應用為谷歌搜索引擎,谷歌的數(shù)據(jù)的器分別部署在全球數(shù)據(jù)中心，用戶所發(fā)送請求會并行的在所有的數(shù)據(jù)服

2、務器中進行執(zhí)行，并且將結果安排名反饋給用戶。而物聯(lián)網(wǎng)技術作為實現(xiàn)物物資源信息傳送和共享的技術，雖然目前在交通領域、電力領域、智能家居等領域廣泛應用，但還處于初期發(fā)展階段，沒有實現(xiàn)規(guī)模應用。據(jù)美國權威咨詢機構FORRESTER預測，物物互聯(lián)的業(yè)務將在2020年是人與人通信的30倍。因此物聯(lián)網(wǎng)技術應用前景廣大［1］。1物聯(lián)網(wǎng)和云計算兩大技術融合物聯(lián)網(wǎng)要想發(fā)展壯大，是離不開云計算平臺的支持的，與此同時云計算平臺也需要物聯(lián)網(wǎng)為其提供大量用戶，因此，物聯(lián)網(wǎng)與云計算的結合應用是其未來發(fā)展的必然趨勢。所以，要想使物聯(lián)網(wǎng)與云計算的發(fā)展能夠得到保障，必須對基于云計算的物聯(lián)網(wǎng)進行相關的研究

3、，這也是其能夠發(fā)展的必要條件。首先規(guī)?；瞧浣Y合基礎。云計算中心對接入網(wǎng)絡的終端要求具有普適性，這就解決了物聯(lián)網(wǎng)的M2M應用的廣泛性帶來的問題。需要注意的是，物聯(lián)網(wǎng)只有在具備相當?shù)囊?guī)模之后，其優(yōu)勢方能凸顯。通過物聯(lián)網(wǎng)能夠實現(xiàn)對生產(chǎn)生活有用的業(yè)務和應用。其次提升物聯(lián)網(wǎng)與云計算技術結合的實用價值，具體如何實現(xiàn)云計算的服務與物聯(lián)網(wǎng)支撐。為了實現(xiàn)兩者的融合，使該產(chǎn)業(yè)得以發(fā)展，需要現(xiàn)實技術的支撐以及對產(chǎn)業(yè)鏈進行價值平衡的建設。最后推動資源共享。物聯(lián)網(wǎng)與云計算結合，傳統(tǒng)計算機廠商能快速進入終端用戶服務領域，物聯(lián)網(wǎng)的主要作用就是促進數(shù)據(jù)計算資源與終端用戶的結合。物聯(lián)網(wǎng)與云計算的結合同

4、樣也需要可靠嚴謹?shù)奶摂M化平臺的支撐，并且對數(shù)據(jù)中心的功能提出了更高的要求。2云計算在物聯(lián)網(wǎng)中應用關鍵技術研究云計算在物聯(lián)網(wǎng)中結合方式研究，根據(jù)云計算技術中云中心、終端、應用的組合架構方式構成信息應用分層處理，海量終端，在下圖中的云中心有兩部分構成，一是共有云，一是私有云。這種云中心的特點主要是用戶范圍廣，數(shù)據(jù)的種類增加，其安全性能也更高了。大大提升了平臺應用的領域和數(shù)據(jù)種類，特別是提升基于云計算的物聯(lián)網(wǎng)平臺的安全性能。本文所構建的基于云計算的物聯(lián)網(wǎng)平臺主要涉及如下關鍵技術：于云計算的數(shù)據(jù)挖掘算法研究、基于云計算的物聯(lián)網(wǎng)關鍵技術、物聯(lián)網(wǎng)接入網(wǎng)關輕量級關鍵技術研究。其中基于

5、云計算的數(shù)據(jù)挖掘算法研究包括數(shù)據(jù)挖掘算法的并行算法研究與實現(xiàn)、用戶聚類和用戶個性化推薦的分布式應用的構建和實現(xiàn)等［3］。相關國際組織的工作和進展?；谖锫?lián)網(wǎng)的可信環(huán)境的構建、終端編碼與尋址研究、基于等級劃分的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關接入安全策略的研究等都是基于云計算的物聯(lián)網(wǎng)關鍵技術。1）基于云計算的數(shù)據(jù)挖掘算法研究基于云計算的數(shù)據(jù)挖掘算法的分布式文件系統(tǒng)HDFS是分布式計算平臺Hadoop的基礎和核心組成之一，首先需要深入研究分布式計算平臺Hadoop中的分布式文件系統(tǒng)HDFS,具體包括：HDFS的write-one-read-many訪問模型及其對于并行計算、HDFS的Master

6、/Slave架構以及Namenode和Datanode的劃分機制；HDFS文件系統(tǒng)的層次結構及其Namespace；同時對Hadoop中的并行計算算法MapReduce進行研究,具體包括：MapReduce的應用程序處理流程及其核心組成，包括應用程序啟動器、JobTrackerxTaskTracker等；MapReduce的應用程序接口，包括Mapper、Reduce、InputFormat、OutFormatCombiner類等；MapReduce的通訊過程及其RPC實現(xiàn)機制；MapReduce的解決死鎖等問題的錯誤處理機制［4］；在上述研究的基礎上，搭建基于Hado

7、op的云計算集群平臺，主要包括：硬件（網(wǎng)絡）環(huán)境配置、HDFS中的目錄結構設置、NameNode和DataNode配置［5］、SSH安裝配置、Hadoop的環(huán)境變量設置、Hadoop的配置文件參數(shù)設定、Hadoop的各種服務等。2）數(shù)據(jù)挖掘算法的并行算法研究與實現(xiàn)對類數(shù)據(jù)挖掘算法需要進行相應的MapReduce改造。并對該算法的每個MapReduce過程的定義具體的實現(xiàn)。在Hadoop平臺下進行編碼。對實現(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘并行算法進行測試。在上述云計算平臺中，研究并實現(xiàn)以下算法的MapReduce化:基于的基本算法包括WordCount.TF-