在物聯(lián)網(wǎng)應用開發(fā)技術中，我們只知道云計算和大數(shù)據(jù)，卻不知道云計算的前身是并行運算，而處理大數(shù)據(jù)的主要方法是數(shù)據(jù)挖掘。其實，這兩樣“神技”是物聯(lián)網(wǎng)應用領域的核心與支柱。

　　一、并行運算

　　并行運算又稱為平行運算，顧名思義，此種運算一次可以處理多個工作指令，是相對于串行運算而提出的，目的是提高運算速度，解決大型的計算難題。此外，并行運算也是物聯(lián)網(wǎng)建設必不可少的應用技術，為物聯(lián)網(wǎng)內(nèi)部大數(shù)據(jù)的處理提供了有力的技術支持。并行運算分為兩種，一是時間上的并行，如流水線技術；二是空間上的并行，如多個CPU同時進行同一運算任務。

　　并行運算的原理就是將問題分成若干個部分，每一部分都由一個獨立的CPU處理，進行并行運算的系統(tǒng)可以是專門設計的多CPU超級計算機，也可以是采取某種連接方式，由若干臺計算機組成的集群。時間上的并行運算多應用于工廠的設備，例如，肉類加工車間對肉類的處理步驟一般包括清洗、消毒、切割和封裝。如果只有串行運算，那么，一個食品完成上述步驟后，才會對另一個食品進行處理，既浪費資源也耗費時間，而采取并行運算的設備就可以同時對每一個食品進行上述步驟，大大提高了計算性能。

　　空間并行運算多用在重復任務量巨大的領域，例如，某人被要求種三棵樹，如果只是他一個人工作，就需要6小時才能完成，如果他叫來兩個幫手同時工作，則2小時就能完成任務。空間并行就是將一個大任務分拆成幾個小任務。當然，依靠處理器進行并行運算并沒有想象的那么簡單，需要用到五類并行機：分布式共享存儲處理機、工作站機群、大規(guī)模并行處理機、對稱多處理機和并行向量處理機。

　　值得一提的是，并行計算追求的是高速的計算能力，這依托于昂貴的服務器，一般情況下，一臺領先于世界的高端計算機如果三年內(nèi)得不到有效利用，它并行運算能力就會落伍。而且并行運算的操作相當復雜，非科研人士很難搞清楚里面的指令，所以，并行運算只用來滿足科學領域的需要，而其衍生物云計算卻成為了普及度非常高的技術，適用于很多領域，也無需考慮服務器的成本。可以這么說，并行運算就像是一臺沒有聯(lián)網(wǎng)的高性能電腦，而云計算就是一臺聯(lián)網(wǎng)的普通性能電腦，兩者互補不足。

　　二、數(shù)據(jù)挖掘

　　數(shù)據(jù)挖掘又稱為數(shù)據(jù)采礦，一般是指從海量的數(shù)據(jù)中通過一定的算法搜索出隱藏的重要信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘和計算科學密不可分，并通過統(tǒng)計學、規(guī)則識別、專家系統(tǒng)、電腦學習、情報檢索和在線分析處理等多種技術實現(xiàn)其目標。數(shù)據(jù)挖掘的分析方法有六種，分別為分類、估計、預測、相關性分組、聚類和復雜數(shù)據(jù)類型挖掘，其系統(tǒng)原型如下圖：

　　數(shù)據(jù)挖掘一般采用關聯(lián)規(guī)則法，第一階段就是從所有的數(shù)據(jù)集合中找出所有高頻的項目組，第二階段則是由這些高頻項目組生出關聯(lián)規(guī)則。所謂“高頻”，就是指出現(xiàn)的頻率相對于整體記錄較多的一組數(shù)據(jù)，而一個項目出現(xiàn)的頻率又稱為支持度。例如，有一個包含a與b兩個項目的項目組，我們可以由一個公式得到a、b項目的支持度，若這個項目組的支持度大于預定標準，則a、b為高頻項目組，又稱為高頻K-項目組。在第二階段，利用算法為高頻K-項目組產(chǎn)生規(guī)則，若這一規(guī)則所得到的支持度達到了最小支持度，則稱此規(guī)則為關聯(lián)規(guī)則。

　　沃爾瑪超市曾經(jīng)做過一次關聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘，并預設最小支持度為5%，最小信賴度為70%。在挖掘過程中，超市的工作人員發(fā)現(xiàn)尿布和啤酒兩類商品符合預設的關聯(lián)規(guī)則，也就是說，尿布、啤酒項目組的支持度大于等于5%，信賴度大于等于70%。于是可以得出結論，有5%的交易顯示尿布與啤酒被同時購買，而在所有包含尿布的交易中，有70%的交易也包括了買啤酒。這個結論暗示超市工作人員，如果超市中有人購買尿布，就可以同時給他推薦啤酒。這就是數(shù)據(jù)挖掘的價值所在。