云计算是一种基于互联网提供的商业计算模式，它以使用量作为收费的依据，依托于互联网以及相关服务的使用和交付。云计算能够为用户提供便捷、按需的网络访问，并允许用户进入可配置的计算资源共享池中。云计算的计算能力非常强大，每秒可达到数万亿次的计算速度，能够应用于诸如核爆炸模拟、气候变化预测、市场发展预期等高运算强度的工作场景。用户可以通过多种设备，如电脑、笔记本电脑、手机等接入数据中心，进行各种需求的计算操作。
云计算的特点包括它的规模庞大，具有虚拟性，以及可靠性高。其规模可根据企业的需求而定，范围从数百台到数十万台不等。虚拟性意味着用户可以不受地点和终端限制，享受云中的各种资源。为了保证运行的稳定性和可靠性，云计算采取了包括计算节点同构可互换在内的一系列措施，使得云计算的使用比本地计算机更为可靠。
云计算架构通常分为三个层次：基础设施即服务层（IaaS）、平台即服务层（PaaS）和软件即服务层（SaaS）。IaaS层包括了计算机服务器、通信与存储设备等基础设施服务。PaaS层提供开发、运行和运营应用软件的支持平台。而SaaS层则是通过网络为基础，为用户提供软件应用服务的模式。
分布式数据挖掘（DDM）利用分布式计算资源对分散的数据资源进行挖掘，并对这些资源进行总结与整合，形成最终结果。它被认为是数据挖掘在分布式环境下的发展与应用，能够弥补集中式挖掘在联网结构限制和实际应用中的法律、行业限制等方面的难点，并提高数据挖掘的效率。
分布式数据挖掘系统可以分为四类：基于Multi-Agent的系统、基于网格的系统、基于云计算学习的系统和基于CDM框架的系统。分布式数据挖掘系统架构通常是分层设计的，主要分为数据挖掘云服务层、数据挖掘能力层和数据挖掘支撑平台三个层面。这些层面相互配合，共同运行，支持着云计算架构下的分布式数据挖掘系统的运行。
基于云计算架构的分布式数据挖掘的关键技术包括云计算技术、数据汇集调度中心和服务管理与调度技术。云计算技术提供了文件存储和并行计算能力，与分布式计算相辅相成，构成了整个数据挖掘平台的核心支撑能力。云计算技术实现了文件的位置、移动、性能和扩展等方面的透明性，具备高容错性、高可靠性和高性能的特点。
数据汇集调度中心负责将与本平台相关的业务数据进行汇总，并支持不同源数据格式，如OLAP数据、OLTP数据及其他数据。数据可以通过流式同步或下载式同步进入云存储集群，形成分布式文件系统。服务管理与调度技术则在系统运行过程中起到了管理和调度的作用，确保数据挖掘任务的顺利完成。
云计算架构下的分布式数据挖掘系统能够提供强大的计算能力和良好的扩展性，通过分层设计和关键技术的应用，使得数据挖掘过程更为高效和便捷。对于IT行业而言，这是一个重要的研究方向，具有广阔的实践应用前景。
