（一）数据的体量巨大，存储体积大。
现在运用的云计算技术它的存储设备已经由原来的TB级别的技术上升到了PB级别的技术，这种技术的主要特点就是存储的空间体积更加的大，云计算技术通过存储设备级别的提升，也大大的提高了其自身可存储的数据的体量。
（二）数据的种类繁多。
一般应用云计算技术的领域都是涉及到这个领域的各个不同方面的数据，对于这种数据若是通过传统的方式进行整合处理，其工作量巨大，且分析的有效性有待考量，而通过云计算技术就可以实现对同一领域的不同数据的有效整合，分析出切实有效的数据。
（三）数据的处理速度快。
云计算技术将各个方面的数据进行搜集，通过后台操作，可以实现一秒处理这样的高效率运行，极大的提高的数据的处理速度，实现了现代管理的效率化运行。
二、目前图书馆管理在云计算背景下面临的挑战
随着云计算技术的广泛应用，在现代化图书馆管理模式中的应用越来越广泛，云计算技术的特点有效的解决了传统人工管理存在的工作量大、数据计算难度大等突出的问题，大大的提高了图书馆管理工作的效率，但是由于技术能力、设备水平及人员素质等方面的影响，云计算在现代化的图书馆管理中还存在着很多的问题，其面临的挑战具体表现为以下几个方面：
（一）云计算技术的发展使图书馆管理面临着大量的人才缺口。
云计算技术是一种高端的数字化技术，对其的操作需要具有一定水平的技术人员，但是目前大多数的图书馆管理人员一般都是市场雇佣员工，他们的知识水平和技术能力都不太高，对于现代化的数字技术存在着一定的盲区，不能够有效的操作现代技术设备，使云计算技术在图书馆管理中的应用面临很大的阻碍。
（二）云计算技术的发展使图书馆管理面临着巨大的硬件、软件建设资本投入。
云计算是现代计算技术的又一次腾飞，其具有着存储数据大、处理速度快等优势，目前现在图书馆中应用的计算机等一系列的硬件软件的功能都不能适应云计算的要求，为了有效的扩大云计算技术在图书馆管理中的应用就必须要对现代的设备进行更新换代，引进适宜的、先进的现代化的云计算处理设备。
（三）云计算技术的发展使图书馆管理面临着一定的安全问题的挑战。
目前大多数的图书馆应用的还是传统的计算机处理管理模式，对于数据的安全性和可靠性没有形成一定的保护措施，这使大多数的图书馆经常会发生一些数据遗失或被盗等问题，随着云计算技术的投入应用，图书馆管理的安全性就会有一个质的提高，各项数据统一管理、集中处理，大大的降低了数据流失的可能性。
三、完善图书馆管理过程中的云计算技术支持措施
为了有效的提高图书馆管理技术的水平，我们目前大多数的图书馆管理者都在逐步的加强云计算技术在管理过程中的应用范围，总的来说云计算技术对于完善图书馆管理水平的支持主要是包括基础服务层、数据分析层和终端层这三个技术平台，为了能够使云计算技术更好的适应现代化图书馆管理的要求，我们可以从以下三个方面的发展来加强技术的支持：
（一）基础服务层。
这是数据的分析层和终端的层的基础设施，它的主要目的是利用现有的云计算技术，对涉及的不同的类型的数据进行整合分析，同时对异构的数据进行存储，从而保障数据的安全、稳定。在图书馆管理过程中，我们首先就应该加强对这一技术的发展，大大的扩大数据的数量，把一些图书馆中的信息转换成电子数据信息，从而上传到存储设备中，加大基础服务层的信息量。
（二）数据分析层。
这一层面的技术主要是结合着服务层面存储的数据和图书馆管理的实际需求，利用数据分析功能和数据的挖掘技术，对所存储的信息进行处理、分析，从而产生切实有效的决策或者是判断数据，实现数字化的图书馆管理水平。这一层面技术的保障工作就是我们必须要不断地对图书馆管理的实际需求进行调查更新，从而使数据分析的依据更加的切实有效。
（三）终端层。
终端层主要是将数据分析层传输回的数据分析结果到云终端之上，我们可以根据不同的要求，提供不同的分析结果从而使服务对象能够更加容易的使用和理解，准确的找到与需求相对应的功能入口。
四、结语
关键词：煤矿物联网大数据云计算安全生产
中图分类号：TD672文献标识码：A文章编号：1672-3791（2017）03（c）-0028-02
TheInternetofThings，BigDataandCloudComputingTechnologyintheApplicationResearchofCoalMineSafetyProduction
YangJingjie
（LiaoNingJianZhuVocationalUniversity，LiaoyangLiaoning，111000，China）
Abstract：Thedevelopmentandconstructionprocessofcoalmineintegratedautomation，pointsoutthatthethreekindsoftechnologyincoalminesafetyproductionguaranteeoftheposition，theroleofsafetyproductionincoalminerelationships：coalminingtechnologyofeachsystemframeworkandroadmap，bytheInternetofthingsandbigdatatoestablish，forlargedataprocessing，adoptcloudcomputing，Internetofthings，bigdataandcloudcomputingtechnologymonitoringsystemwillbeZhuLiuShi，makeitspresentearlywarningandmonitoringsystemfunction，improvethesafetyinproduction.
KeyWords：Coalmine；TheInternetofthings；Bigdata；Cloudcomputing；Productionsafety
物联网、大数据及云计算技术作为多个管理方法及管理系统提出，主要是为了确保煤炭企业的安全生产与发展；我们在此方面投入了资金及设备，用这样的方法来保护安全生产系统及设备。在过去的生产实践中，缺乏系统技术的瞻远性，缺少有效的技术处理手段，缺少互联互通的关系，导致了原有的系统和设备不能够提高煤炭企业的安全生产水平，且使煤矿安全生产系统不能有机生产，在逻辑和功能方面均有不足之处。那么，为了能够更好地提高煤矿的安全生产，我们就必须对物联网、大数据、云计算这几类技术进行深入研究，并有效地应用到煤矿生产中去。
1物联网、大数据及云计算技术
1.1物联网、大数据技术
美国工科学院第一次列举出“物联网”的技术核心，无线识别频率这一特性正是物联网技术的核心所在，可实现清晰的通信协议，更完美的信息联通。发达国家指出互联网技术产业发展的重要性，并资助了一些物联网核心技术的企业，相较于落后国家，发达国家较为重视互联网技术的发展。我国早已看到这种新兴产业的优势，正在对物联网，实现战略协调，投入政策和资金来支持物联网事业及互联网的发展，开始了长远的研究和建设。
大数据的概念是抽象的，一般是由它的功能推出，代表定义“3V”，它有“大容量，多样性，快”的数据库特性。数据中心网络标识具有“低价值密度”的大型数据库的重要特征。数据存储，管理和分析数据引发的挑战，皆为大数据所影响。因此，基于数据收集和集成方法的ETL、数据抽取、变换和加载已经提出了基于Hadoop的数据存储方法。
1.2云计算技术
现今，新兴的云计算技术是非常流行的，其具备按排需求、规模庞大、虚构能力强、模拟能力高、真实性强、发展空间广阔等特征。在这些技术中，云计算的商用能量也是不可比拟的，因此得到广泛性运用，软硬件架构体系也由此诞生，例如百度、亚马逊、微软等公司都是系统运用的代表性企业。
2煤矿信息化技术
2010年开始，我国对煤矿行业信息化的介入有了新的起点。现今的科技人员掌握的煤矿信息大体上一致，没有突破性进展，因此实施起来不能够做到尽善尽美，它所实现的无非是对各个子系统设备进行联网及远程控制，不能够完善有效的改造计划。
3物联网、大数据及云计算技术提升煤矿安全生产水平的思考
3.13种技术的地位和作用
3种技术的应用，可使环境监测监控系统得到扩容，电视数字化实现共享，有效防止数据瘫痪，因此大大减少了煤矿生产的安全隐患，3种技术介入煤矿有其必要性。
3.2应用展望
煤矿物联网改造建设后终将迎来煤炭企业质的飞越。我们可以直观地预测到，矿山物联网改造建设后，煤矿安全生产监测监控系统提高了预警能力，使其由被动监测系统转换为主动监测系统，图1展现了其特有的功能，只有根据相应变化，实时抓取安全信息并掌握信息系统的煤矿工作人员情r，使其呈现主动状态，主动知道预警情况，可迅速离开危险区域或即将发生的灾难。只有实现这一转变，才能提高煤矿安全生产水平。
4结语
物联网、大数据及云计算技术应成为提高煤矿安全水平的必要技术核心方法。为使中国的煤炭科技腾飞，中国的信息工作者应把握机会，率先进入国际化先进行列，真正迈入物联网、大数据及云计算技术的应用研究领域中去。
参考文献
[1]邬贺铨.物联网与大数据[C]//2013中国物联网大会暨2013中国（北京）国际物联网博览会.2013.
在海量数据时代环境下，以往的主流软件工具已经无法满足大规模数据的存储和计算要求，对于医疗行业来讲同样面临着大数据的挑战。云计算和大数据是相辅相成的，云计算技术为海量的、复杂的、多样化的大数据的存储和计算提供了有效平台，该平台下的数据挖掘技术可以在不受其他因素影响的条件下快捷地收集到可靠真实的医疗信息，而且云环境下的数据集存储具有较强的稳定性，进一步优化了数据挖掘模式。
2大数据与云计算
随着医疗信息化的发展，医疗数据规模迅速扩大，数据的种类和数量的变化令人难以置信，不论是病理分析图还是医疗影像都产生了大量的医疗数据。区域医疗数据虽然是医疗大数据的组成各个部分，但其数据来自百家医疗机构和百万人口的区域，一个患者的信息资料要保留50年以上，而且数据量呈不断增长趋势。医疗数据中每个患者的数据不仅包括临床诊断以及用药建议、医疗影像以及分析决策、（非）结构化文档，还包括患者大量的在线实时数据，仅仅一个社区医院就可以生成多个TB级甚至PB级的（非）结构化数据，所以说海量医疗数据名副其实。云计算技术是被称为是21世纪的技术和商业革命，如今已成为IT行业主流技术。云计算技术是在大数据环境下数据存储、数据计算以及数据动态分析要求越来越高的背景下产生的一种基础构架和商业模式，该模式可以为用于提供便捷的、快速的、可用的、足量的计算资源，并且用户按照用量付费，只需要进行少量的管理工作以及与云计算供应商进行必要的互动。云计算技术是在大数据背景下产生的，对于云计算来讲，大数据是一种重要应用环境，而对于大数据来讲，云计算则是其IT基础和驱动力，两者之间是相辅相成的。随着大数据规应用的广泛推广，云计算技术的重要性也越来越突出。在医疗数据规模以几何级形式增长的情况下，数据挖掘平台是医疗数据中病历数据、诊断检验数据、影像数据等内在数据得到有效应用的关键所在，所以基于云计算的医疗数据挖掘平台是医疗信息化的一个重要研究方向。
3云计算在医疗数据挖掘平台中的应用分析
数据挖掘技术的概念可定义为“从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的过程,能够发现隐含在大规模数据中的知识,从而指导决策，主要涉及特征化、区分、关联或相关分析、分类、聚类、演变分析等。”数据挖掘在金融、交通、军事、电子商务、医疗等等领域中得到广泛应用。相同其他领域，医疗领域中数据挖掘技术的应用有很大不同，因为医疗数据包括患者诊疗过程中的所有相关信息资料，例如诊断记录、影像资料、治疗决策、用药方案等等，这些数据除了包括结构化数据之外还包括大量的非结构化数据，因此医疗数据挖掘的应用效益和收获最大。基于医疗数据的复杂性，医疗数据挖掘也存在极大难度，这主要体现在两个方面，一是诊断记录、治疗决策、护理过程等复杂的医疗程序导致了医疗数据的海量性特点；二是医疗数据类型多样化，不仅包括数值型数据，还包括图像、语音、视频等等类型数据。总之，医疗数据的海量性和异构性为医疗数据挖掘带来极大难度，需要具有强大数据处理能力的技术提高数据挖掘的效率和准确性，这就是云计算。
3.1基于云计算的医疗数据挖掘平台架构
云计算是一种基于大数据的商业模式，其强大的数据存储、数据处理以及数据管理能力让大数据丰富的信息积淀不再是镜花水月，云计算在改变计算机运行模式的同时也正在改变这个世界。云计算以及其分布式结构是实现云构架的重要途径，云计算的应用实现了网格计算并行计算、分布式计算等概念，通过互连的计算机来完成计算任务，并根据应用需要获取各种资源和服务。中国电子学会将云计算技术定义为“云计算是一种基于互联网的、大众参与的计算模式,其计算资源(包括计算能力、存储能力、交互能力等)是动态、可伸缩、被虚拟化的,并以服务的方式提供”。云计算环境下的医疗数据挖掘平台的设计结构主要包括云计算环境、数据采集、数据清洗以及并行分析4关键个部分。海量数据挖掘技术对云计算的应用主要是其低成本分布式并行计算环境，云计算的应用不仅极大减少了应用成本，同时也为海量数据挖掘提供更多的解决方案和途径。
3.2云计算环境下的医疗数据挖掘的应用
医疗大数据挖掘技术应用主要表现正在临床决策支持系统、医学图像挖掘、生物信息学研究以及促进公众健康等方面。1）数据挖掘技术在临床决策支持系统的应用：云环境下的数据分析、处理技术得到大幅度提升，这使医疗数据中非结构化数据的分析和处理分析是难题（例如图像分析和识别技术），对临床决策支持系统功能的进一步优化提高系统智能性。可以为医生对患者的诊疗提出有效建议，同时也可以将诊疗医生的大部分工作内容和时间流向护理人员，让医生摆脱繁琐咨询，有利于规范医疗工作流程，提高诊疗效率。2）医学图像挖掘：医学图像时医疗数据的重要组成部分，如今医学图像在医疗领域中的应用价值越来越高，例如CT、MRI、PET等等影像学资料为人体各种疾病或者损伤的诊断和治疗提供了有效手段。3）生物信息学-DNA分析：生物学研究领域开展的基因组计划产生了大量的基因组信息，基因信息的识别以及鉴定是基于工程的重要研究内容，将高效的数据挖掘技术应用于基因工程有利于进行基因信息分析，可挖掘潜在的更高价值的信息，为基因工程的研究提供决策支持。4）促进公众健康：利用医疗大数据分析技术可以对传染疾病进行快速检测，对疫情的发展态势进行实时监测、评估，并在此基础上提出有效应对策略。另外，利用大数据挖掘技术建立可以覆盖全国的患者电子病历数据库并及时准确地提供公众健康咨询，提高健康风险意识，这将有利于改善公众健康监控，降低传染病感染率，创造了极大的社会效益。
4结论