本文主要分析了企业面对云时代的SaaS服务时，如何有效地对应用数据进行数据挖掘。首先分析了企业面对海量增长的数据时数据挖掘面临的挑战，其次提出了一种适合云应用环境的数据挖掘模式，最后对该方法进行了总结。
随着云时代的到来和SaaS概念的引入，越来越多的企业开始选择由SaaS应用提供商、运营商等通过互联网平台提供SaaS应用服务，SaaS应用的数据量面临着TB级的增长速度；不同的SaaS应用体系，提供的数据结构也不完全相同，数据有文本、图形甚至小型数据库；SaaS应用数据随着云服务平台的分布性特点，有可能分布在不同的服务器上，如何对这些异构异源的数据进行数据挖掘，是云时代的企业面临的难题。
如何从海量应用挖掘出合理的数据
对于企业而言，如何将各种SaaS应用数据进行整合挖掘，提炼出适合其使用的商业信息是企业的一大急迫需求。传统的BI模式大多基于数据仓库，是关系型数据库的模式。面对急剧增长的异构数据，传统的数据仓库和原有的并行计算技术由于挖掘效率低，已经不能解决海量数据挖掘工作，影响着数据的及时提取。
云时代企业数据挖掘也面临如下挑战。
图1 企业面临着在不同数据源上进行数据挖掘的挑战
挖掘效率：进入云计算时代后，BI的思路发生了转换。以前是基于封闭的企业数据进行挖掘，而面对引入互联网应用后海量的异构数据（据预计到2020年，爆发式增长的数据量将突破35ZB（1ZB=10亿TB））时，目前并行挖掘算法的效率很低。
多源数据：引入云计算后，企业数据的位置有可能在提供公有云服务的平台上，也可能在企业自建的私有云上，如何面对不同的数据源进行挖掘也是一个挑战。 如图1所示。
异构数据：Web数据的最大特点就是半结构化，如文档、报表、网页、声音、图像、视频等，而云计算带来了大量的基于互联网模式提供的SaaS应用，如何梳理有效数据是一个挑战。 SaaS应用的数据挖掘希望能够通过海量数据存储平台，引入快速并行的挖掘算法，提高数据挖掘的质量。
适合云应用数据挖掘的模式建议
数据仓库建模阶段
为了应对SaaS应用大量异构数据，引入XML标记和交换数据。由于XML能够使不同来源的结构化数据很容易地结合在一起，因而使搜索多样的不兼容的数据库成为可能，从而为解决Web数据挖掘难题带来了希望。XML的扩展性和灵活性允许XML描述不同种类应用软件中的数据，从而能描述搜集的Web页中的数据记录。
引入MapReduce算法，提高数据抽取转换的效率。MapReduce算法是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。当前的实现方法是指定一个Map（映射）函数用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（化简）函数用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
MapReduce更适合如下场景。
ETL（数据提取转化加载）类的应用：从多个不同的源读取日志信息；分析以及清理日志数据；执行复杂的变换，比如“会话转换”；决定存储什么样的属性以及把信息装载到DBMS或者其他存储引擎中。
复杂分析应用：这种挖掘类型的应用需要对数据进行多步骤的计算和处理，通常一个程序的输出会是另外一个程序的输入，因此很难用单个SQL语句来表示，这种应用场合下，MapReduce是很好的候选方案。
半结构化数据：因为不需要对数据的存储进行格式定义，所以MapReduce比较适合处理半结构化数据，这些数据通常都是一些键值对。这些场合下，MapReduce非常适合做ETL的事情。
快速实施的系统：完善和健壮的低成本开源解决方案是MapReduce最大的优点。
图2 数据挖掘模式图
引入HDFS的分布式存储模式。HDFS系统简单，利于提高实施效率，适合海量数据挖掘。HDFS架构基于GFS体系架构（Google File System，简称GFS，是由Google设计并实现的一个分布式文件系统，基于大量安装有Linux操作系统的普通PC构成的集群系统），但比GFS架构精简。GFS和HDFS都采用“单一主控机+多台工作机”的模式，通过数据分块和复制（多副本，一般是3）来提供更高的可靠性和性能。GFS允许文件被多次或者多个客户端同时打开以追加数据，以记录为单位。而在HDFS中，文件只允许一次打开并追加数据。GFS中采用主从模式备份Master的系统元数据，当主Master失效时，可以通过分布式选举备机接替主Master继续对外提供服务，而由于Replication及主备切换本身有一定的复杂性，HDFS Master的持久化数据只写入到本机（可能写入多份存放到Master机器的多个磁盘中防止某个磁盘损害），出现故障时需要人工介入。GFS通过内部采用Copy-on-Write的数据结构实现集群快照功能，而HDFS不提供快照功能。
引入Hive架构。Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架，是一种可以存储、查询和分析Hadoop中大规模数据的机制，提供了一系列工具用来进行数据ETL操作。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。这个语言也允许熟悉MapReduce开发者自定义Mapper和Reducer来处理内建的Mapper 和Reducer无法完成的复杂分析工作。
数据挖掘阶段
引入数据分析中间件，提供数据处理、数据探索、数据建模及模型应用等一系列功能，开发多种数据挖掘算法和统计建模方法，并能够方便、快速、高效地处理海量数据，为商业智能的应用提供更方便、更灵活的工具和服务。
数据呈现阶段
BI作为云计算的一种SaaS服务提供给企业，建立行业数据库。面对林林总总的SaaS应用，BI同样可作为一种SaaS服务提供给企业。同时，数据挖掘工具进行数据分析，可以发现重要的数据模式，这对构建知识库做出了巨大贡献——数据和信息之间的鸿沟要求系统地开发数据挖掘工具，将数据“坟墓”转换成知识“金块”。
数据挖掘模式图
我们设计的数据挖掘模式图如图2所示。
- 企业数据层：企业数据来源于各类应用，如 SaaS应用、企业内部应用数据和专有云应用。
- 数据仓库层：主要引入HDFS分布存储系统和Hive体系架构，通过MapReduce算法对数据梳理和提取。
- 数据挖掘层：引入基于XML数据分析中间件，实现统计查询和数据挖掘功能。
- 数据分析与BI应用层：将BI以SaaS服务的模式提供给企业使用。
总结
随着云时代的到来，企业面临的应用方式更加多元化，通过云的手段提供海量数据挖掘的方法，提高了挖掘的效率，增加了挖掘的精度，更利于挖掘应用的推广以及专业的行业知识库的构建。
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