国际期刊的创新在计算机和通信工程的研究
菜单ISSN在线(2320 - 9801)打印(2320 - 9798)
ISSN在线(2320 - 9801)打印(2320 - 9798)
| Mr.A.Srinivas1,m . Kalyan斯2和A.V.R.K.Harsha Vardhan Varma3 |
| 相关文章Pubmed,谷歌学者 |
访问更多的相关文章国际期刊的创新在计算机和通信工程的研究
云计算已成为一个主要来源的数据处理、存储和分布。存储数据的简单和免费使用。在数据挖掘作为数据安全的数据并行计算平台。使用的一些关键特性的分布数据为用户可以理解的语言在某些东西。当我们实现了云存储在不同的服务器安全原因数据挖掘概念用于数据的每个部分的效率处于一个安全状态。根据这个概念我们使用数据有效性从一些AnazonEC2地图减少平台的支持。本文的方法对实验结果和记录的云计算的数据挖掘。
关键字 |
||||||
| 云计算、数据挖掘、云计算的数据挖掘 | ||||||
介绍 |
||||||
| 数据挖掘是一个有效的工具来分析数据从不同的角度和从数据获取有用的信息。数据分类,分类的数据,找到相关数据集的数据模式。另一方面,挑战数据存储和传输方法需要处理的数据量。数据资源和数据流的管理成为主要瓶颈。大数据集和数据密集型计算已经成为一个主要的挑战是现在认为是科学发现的“第四范式”理论后,实验和计算科学。 | ||||||
| 互联网正成为一个越来越重要的工具在每个人的生活中,这两个专业和个人,为用户和越来越多。最具革命性的最近的一年是云计算的概念。许多公司选择替代建立自己的IT基础结构主机数据库或软件,有第三方主机在其庞大的服务器上,那么公司将会对其数据的访问和软件在互联网上。 | ||||||
| 云计算的使用是越来越受欢迎由于其流动性,巨大的可用性和低成本。另一方面它带来更多的安全威胁公司的数据和信息。近年来,数据挖掘技术已经进化,成为更多的使用,发现知识数据库变得越来越重要的在各个领域:商业、医学、科学和工程、空间数据等。 | ||||||
关于云计算方面 |
||||||
| 1960年- 1990年的约翰·麦卡锡认为云计算的现代特征,在1990年晚些时候的电信公司曾提出主要电路专用的点对点数据,开始提供虚拟专用网(VPN)服务与类似的服务质量,但以较低的成本。通过切换流量平衡服务器使用,因为他们认为合适的,他们可以更有效地使用整体网络带宽。他们开始使用云符号捐赠之间的分界点提供者负责云计算这个边界扩展到覆盖服务器以及网络基础设施。 | ||||||
| 随着计算机越来越普遍,科学家和技术人员探讨方法,使大规模计算能力提供给更多的用户通过分时,试验算法提供最优的使用基础设施、平台和应用效率优先获得CPU和最终用户。 | ||||||
| 自2000年互联网泡沫,亚马逊发挥了关键作用在所有的现代化他们的数据中心在云计算发展的最喜欢计算机网络,使用10%的能力在任何时候,只是离开房间偶尔发现新的云架构导致峰值显著区间效率改进,小,快速移动的“双比萨术语“云添加新功能更快和更容易,亚马逊缩进一个新产品的开发工作为外部客户提供云计算,并推出了亚马逊网络服务(AWS)效用计算的基础上于2006年。 | ||||||
| 2008年初,桉树成为第一个开源的云同年的联合努力,专注于提供基于云的基础设施、服务质量保证框架工作的IRMOS欧洲委员会资助项目结果实时云环境到2008年中期,Gartner认为云计算的机会塑造IT服务的消费者之间的关系,预测转移到计算会导致戏剧性的增长,产品在某些领域和其他领域的显著减少。2011年3月1日,IBM宣布IBM智能云框架支持智慧地球,聪明的各个要素之间的关系计算基础,云计算是一个关键环节。 | ||||||
云计算的不同特点 |
||||||
| 客户端服务器模式:客户端服务器的计算一般指任何分布式应用程序服务提供者和服务请求者之间的区别。 | ||||||
| 网格计算:分布式和并行计算的一种形式,由超级集群和虚拟由网络太松耦合的计算机执行非常大的任务行动一致。 | ||||||
| 大型计算机:强大的计算机主要由大型发放用于关键的应用程序,通常批量数据处理如用香熏、行业客户统计,警察和特工服务。企业资源规划和金融事务处理。 | ||||||
| 效用计算:计算资源的方案,如计算和存储,作为重要的服务类似于电力等传统公用事业。 | ||||||
| 点对点:它意味着中央协调的分布式体系结构,无需参与者都是资源的提供者和使用者相比其他模式的客户端服务器模式。 | ||||||
云游戏 |
||||||
| 它也被称为需求游戏是一种提供电脑游戏。游戏数据存储在提供者的服务器,所以游戏独立于客户端电脑用来玩游戏。 | ||||||
| 云计算具有以下主要特征:敏捷提高用户的重建技术基础设施资源的能力。 | ||||||
| 应用程序编程接口(api):可访问性软件,使机器与云交互软件以同样的方式,传统的用户界面云计算系统通常使用基于representational state transfer (api)。 | ||||||
| 降低成本:成本是声称,在公共交付模型资本支出转化为运营支出作为基础设施通常是由第三方提供,不需要购买一次性或罕见的密集型计算任务。 | ||||||
| 虚拟化:虚拟化技术允许服务器和存储设备存储和利用增加应用程序可以很容易地从一个物理服务器迁移到另一个地方。集中基础设施在电力等成本较低的位置。峰值负载容量增加用户不需要工程师尽可能高的负载水平。 | ||||||
| 利用率和效率改进系统,通常只有10 - 20%利用可靠性:可靠性改进如果使用多个冗余的站点,这使得设计良好的云计算适合业务连续性和灾难恢复。 | ||||||
| 安全:安全可以改善由于集中的数据,增加安全资源。但人们仍然对损失的控制某些敏感数据,和缺乏安全存储内核。安全往往比其他传统一样好或更好的系统,部分原因是供应商能够投入资源以解决安全问题时大大增加数据分布在一个更广泛的区域或更多的设备和多租户系统带来共享的用户无关。私有云安装部分是出于为欲望和控制用户信息安全的基础设施,避免失去控制。 | ||||||
| 可伸缩性和弹性:可伸缩性和弹性通过资源的动态配置好=粒度,自我服务接近实时的基础,无需用户工程师对高峰负荷。 | ||||||
| 性能:性能监控,和一致的构造和松散耦合的体系结构使用web服务的系统接口。 | ||||||
| 维护:维护云计算的应用程序更简单,因为他们需要安装在每个用户的计算机,可以从不同的地方访问。 | ||||||
| 一些关于数据挖掘方面:数据挖掘代表发现有用的模式或通过大量数据的趋势。数据挖掘是定义为一个“类型的数据库分析,试图发现有用的模式或关系在一组的数据。采用先进的统计分析方法,聚类分析等,有时采用人工智能和神经网络技术。数据挖掘的主要目标是发现未知的数据之间的关系,特别是来自不同数据库的数据。 | ||||||
| 数据挖掘,从大型数据库中提取出隐藏的预测信息,与巨大的潜力是一个强大的新技术,帮助企业专注于最重要的信息数据仓库。数据挖掘工具预测未来趋势和行为,使企业积极主动,知识驱动的决策。企业可以预测一个产品如何将出售或开发新的广告活动通过使用这些新的关系反映的数据挖掘算法。数据挖掘使用信息从过去的数据分析的结果,一个特定的问题或可能出现的情况。数据挖掘工作分析数据存储,数据分析。这个数据可能来自各地业务从生产到管理。经理还使用数据挖掘竞争对手之间的比较和对比。数据挖掘中断数据时间分析,可以用来增加销售,推广新产品,或删除不增值。 | ||||||
| 吗?办公室要求分析或传播系统统计数据。 | ||||||
| 吗?公共卫生服务寻找解释疾病的集群。 | ||||||
| 吗?环境机构评估土地利用模式的改变对气候变化的影响。 | ||||||
| 吗?基于空间位置的Geo-marketing公司做客户细分。 | ||||||
| 云计算的数据挖掘:数据挖掘是在计算机行业增长最快的一个领域,从大型数据集处理发现模式。这是一个知识发现过程的一部分,用于提取人类可以理解的信息挖掘最好用于大量数据和相关算法通常需要大型数据集创建质量模型,数据挖掘和云之间的关系值得探讨。云提供商使用数据挖掘来提供客户更好的服务。如果客户不知道的信息收集隐私和个性是违反了伦理问题。这可能是严重的数据隐私问题如果云提供商滥用这些信息。再次攻击者云提供商有未经授权的访问到云外,还有机会我云数据。在这两种情况下,攻击者可以使用云计算提供的廉价的计算能力和生我的数据从数据,从而获得有用的信息。云计算中的数据挖掘允许组织集中管理软件和数据存储,保证高效的可靠和安全服务的用户。 | ||||||
| 数据挖掘工具的主要作用是由云:客户只支付的数据挖掘需要降低自己的成本对于复杂数据挖掘。客户没有维护的硬件基础设施,他可以申请数据挖掘通过浏览器。 | ||||||
| 使用云计算在数据挖掘减少壁垒,阻止小公司受益的数据挖掘工具。云计算之间的关系通过数据挖掘云使用的数据存储到服务器,使用数据挖掘来提供客户服务器作为服务的关系和收集到的信息伦理问题和个性,违反了隐私。根据云计算安全原因少,数据可以损失原因之前他们使用数据挖掘在云从攻击者安全的原因。为黑客攻击者可以使用廉价和原始计算云的数据库中存储的数据可以在服务器上。一些挖掘算法足够优秀来提取信息的限制违反了客户隐私。 | ||||||
| 例如:多元分析确定。 | ||||||
| 变量之间的关系,这种技术可以用来确定一个人的财务状况从他buy-sell记录,可以使用聚类算法对人或实体进行分类和适用于寻找行为模式;关联规则挖掘可以用来发现协会之间的关系等大量的业务事务记录。GPS数据分析现在很常见,这样分析的结果可以用来创建一个全面的人包括他的金融健康和社会地位。因此数据分析可以揭示私人信息用户和泄漏这样的信息可能会造成重大的伤害。矿业工程正在做更多的研究,改进的算法和工具正在开发中。因此,数据挖掘是变得更加强大和云用户拥有更多的威胁。在即将到来的日子里,基于数据挖掘的隐私攻击是一个更常规武器,可以用来对付云用户。在这种方法中,我们使用云计算在数据挖掘隐私的原因。 | ||||||
结论 |
||||||
| 云计算提供了存储在服务器的数据保护数据通过使用数据挖掘的概念。实际上我们正在讨论云计算的数据挖掘数据丢失的提前使用安全的目的。尽管数据存储在云被分开在不同的服务器安全但黑客使用廉价的滥用和原始的云计算软件。 | ||||||
| 在云计算中数据被从一个服务器转移到另一个服务器在一个对等的交易。例如把像www.torrentz.ud作为云计算数据库在这洪流用作数据事务从一个到另一个点对点和种子种子和浸出器浸出器,因为数据是存储在服务器的每个部分。随着云计算的数据挖掘主题作为数据加密或从数据库数据安全。 | ||||||
表乍一看 |
||||||
|
||||||
数据乍一看 |
||||||
|
||||||
引用 |
||||||
|
