要优化成品外观检测中的云计算平台的数据处理速度，可以从以下几个方面进行：
1. 资源优化配置：根据外观检测应用的实际需求，动态调整计算资源（如CPU、内存）、存储和带宽。利用云服务的自动扩展功能，在需求高峰时增加资源，在低谷时自动缩减，以达到成本与性能的更佳平衡。
2. 分布式架构与微服务：将复杂的应用分解为微服务，每个服务独立部署和扩展，可以提高系统的可维护性和响应速度。分布式缓存如Redis可以减轻数据库压力，提升读取速度。
3. 数据库优化：选择合适的数据库类型（如关系型、NoSQL），并进行索引优化、查询优化。利用数据库读写分离、分库分表策略来处理大数据量和高并发请求，这可以显著提高数据处理速度。
4. 并行处理与分布式计算：采用并行处理和分布式计算技术，将任务分解为多个子任务，并在不同的计算节点上并行执行，可以加快数据处理的速度。
5. 数据压缩和归档：对于不经常访问的冷数据和历史数据，可以采用数据压缩和归档的方式进行存储，这样可以减少存储空间的占用，同时提高数据访问的效率。
6. 监控与日志分析：建立全面的监控系统，实时监控CPU、内存、I/O等关键指标，以及应用层面的性能指标。通过日志分析，快速定位性能瓶颈，及时进行优化。
通过资源优化配置、采用分布式架构与微服务、数据库优化、并行处理与分布式计算、数据压缩和归档以及监控与日志分析等措施，可以有效优化成品外观检测中的云计算平台的数据处理速度。
