CN111654540A - 一种物联网系统内节点数据的预取和推送方法及系统 - Google Patents

一种物联网系统内节点数据的预取和推送方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种物联网系统内节点数据的预取和推送方法及系统，所述方法包括：步骤S1，确定第n个周期内各节点的交互次数统计表；步骤S2，根据所述交互次数统计表进行计算，得到任意两个节点之间的需求关联度表和服务关联度表；步骤S3，在第n+1个周期内根据所述需求关联度表和所述服务关联度表进行各节点之间数据的预取和推送。本发明有针对性地向物联网系统中的节点进行数据的预取或推送，以提高节点的工作效率，降低任务的处理时延。

Description

一种物联网系统内节点数据的预取和推送方法及系统
技术领域
本发明涉及物联网技术领域，特别是涉及一种物联网系统内节点数据的预取和推送方法及系统。
背景技术
在通信芯片协议层操作系统内部，常见的消息推送模式为基于用户请求式的推送和主动推送；基于用户请求的消息推送策略属于传统信息交互方式，当节点产生数据需求后，向拥有该数据的目标节点发出请求报文，目标节点收到报文后对该请求进行应答，发出请求的节点收到应答报文后进行解析，提取有效数据，这样完成了一次数据请求-推送过程；该策略思路直观，实现简单，适合计算复杂度较低的嵌入式设备，但未考虑带宽利用情况、网络节点工作状态，若所请求数据非当前任务所需，实时性要求不高，且目标节点有大量任务待处理时，会给目标节点增加更多负担，消息推送过程缺乏灵活性。若有多个用户请求某一个用户或者某一种类型的消息报文，则出现网络拥塞导致推送效率降低。
主动推送数据策略中，主要存在两种角色的节点：有数据需求的需求方节点和拥有数据的服务方节点；该策略将网络节点的传感器感知到物理环境或自身状态的改变定义为“事件”，事件发生会触发服务方节点将数据(环境或自身状态变化生成的信息)主动推送至有此数据需求的需求方节点。无论需求方节点此时需不需要此数据，均接收并存储。这种推送策略仍然不够灵活，一个比较显著的缺陷是若网络环境或服务方节点自身状态发生较频繁波动，将会产生大量主动推送的数据，占用较多的网络带宽，同时服务端节点侧发起大量数据推送过程，而需求方节点接收到数据后进行存储或者对原有数据的替换，加重了工作负载。若需求方节点暂时不需要此数据，数据的存储也可能导致大量存储空间被占用。这种不考虑需求方节点需求的推送策略极有可能导致需求方节点CPU计算资源和网络带宽资源的浪费。
发明内容
本发明的目的是提供一种物联网系统内节点数据的预取和推送方法及系统，以提高节点的工作效率，降低任务的处理时延。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种物联网系统内节点数据的预取和推送方法，包括：
步骤S1，确定第n个周期内各节点的交互次数统计表；
步骤S2，根据所述交互次数统计表进行计算，得到任意两个节点之间的需求关联度表和服务关联度表；
步骤S3，在第n+1个周期内根据所述需求关联度表和所述服务关联度表进行各节点之间数据的预取和推送。
优选地，所述步骤S1包括：
步骤S11，将第n个周期内各节点与其余所有节点之间的交互次数写入各节点对应的名片文件；所述名片文件为按照标准化格式生成的名片文件；
步骤S12，进行各节点之间所述名片文件的共享，生成所述交互次数统计表，并在全部节点内进行存储。
优选地，所述步骤S3包括：
步骤S31，设定需求关联度阈值和服务关联度阈值；
步骤S32，在第n+1个周期内，当节点A向节点B推送数据时，同时向第一节点集内的各节点推送相同数据；所述第一节点集为与节点B的需求关联度大于所述需求关联度阈值的节点的集合；
步骤S33，在第n+1个周期内，当节点A向节点C发出数据请求时，同时向第二节点集内的各节点发出相同的数据请求，进行数据预取；所述第二节点集为与节点C的服务关联度大于所述服务关联度阈值的节点的集合。
优选地，所述步骤S2包括：
步骤S21，根据公式
Figure BDA0002518498300000021
进行计算得到节点x与节点y之间的需求关联度，式中：N表示节点的总数量，Cix表示节点i向节点x发送数据的次数，Ciy表示节点i向节点y发送数据的次数，Dxy和Dyx均表示节点x与节点y之间的需求关联度；
步骤S22，根据公式
Figure BDA0002518498300000031
进行计算得到节点x与节点y之间的服务关联度，式中：Cxi表示节点x向节点i发送数据的次数，Cyi表示节点y向节点i发送数据的次数，Cxy和Cyx均表示节点x与节点y之间的服务关联度；
步骤S23，根据任意两个节点之间的需求关联度构建所述需求关联度表；
步骤S24，根据任意两个节点之间的服务关联度构建所述服务关联度表。
优选地，所述方法还包括：步骤S4；具体包括：
步骤S41，在第n+1个周期内判断预取或推送的数据是否为需求数据，若是，则猜测被命中，若否，则未命中；生成命中率；
步骤S42，根据各节点之间的网络通信状态得到网络拥塞率；
步骤S43，根据所述命中率和所述网络拥塞率对周期时间、所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值进行调整，同时令n＝n+1，执行步骤S1；
所述根据所述命中率和所述网络拥塞率对周期时间、所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值进行调整，具体包括：
若所述命中率大于或等于第一设定值且所述网络拥塞率小于第二设定值，则按照第一设定量增加所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值；
若所述命中率大于或等于第一设定值且所述网络拥塞率大于或等于第二设定值，则按照第二设定量增加所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值；
若所述命中率小于第一设定值且所述网络拥塞率小于第二设定值，则按照第三设定量增加周期时间，同时按照第四设定量减少所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值；
若所述命中率小于第一设定值且所述网络拥塞率大于或等于第二设定值，则按照第五设定量增加周期时间，同时按照第六设定量增加所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值。
本发明还提供了一种物联网系统内节点数据的预取和推送系统，包括：
交互次数统计模块，用于确定第n个周期内各节点的交互次数统计表；
关联度模块，用于根据所述交互次数统计表进行计算，得到任意两个节点之间的需求关联度表和服务关联度表；
数据预取和推送模块，用于在第n+1个周期内根据所述需求关联度表和所述服务关联度表进行各节点之间数据的预取和推送。
优选地，所述交互次数统计模块包括：
名片文件单元，用于将第n个周期内各节点与其余所有节点之间的交互次数写入各节点对应的名片文件；所述名片文件为按照标准化格式生成的名片文件；
交互次数统计单元，用于进行各节点之间所述名片文件的共享，生成所述交互次数统计表，并在全部节点内进行存储。
优选地，所述数据预取和推送模块包括：
阈值单元，用于设定需求关联度阈值和服务关联度阈值；
数据推送单元，用于在第n+1个周期内，当节点A向节点B推送数据时，同时向第一节点集内的各节点推送相同数据；所述第一节点集为与节点B的需求关联度大于所述需求关联度阈值的节点的集合；
数据预取单元，用于在第n+1个周期内，当节点A向节点C发出数据请求时，同时向第二节点集内的各节点发出相同的数据请求，进行数据预取；所述第二节点集为与节点C的服务关联度大于所述服务关联度阈值的节点的集合。
优选地，所述关联度模块包括：
需求关联度单元，用于根据公式
Figure BDA0002518498300000041
进行计算得到节点x与节点y之间的需求关联度，式中：N表示节点的总数量，Cix表示节点i向节点x发送数据的次数，Ciy表示节点i向节点y发送数据的次数，Dxy和Dyx均表示节点x与节点y之间的需求关联度；
服务关联度单元，用于根据公式
Figure BDA0002518498300000042
进行计算得到节点x与节点y之间的服务关联度，式中：Cxi表示节点x向节点i发送数据的次数，Cyi表示节点y向节点i发送数据的次数，Cxy和Cyx均表示节点x与节点y之间的服务关联度；
需求关联度表单元，用于根据任意两个节点之间的需求关联度构建所述需求关联度表；
服务关联度表单元，用于根据任意两个节点之间的服务关联度构建所述服务关联度表。
优选地，所述系统还包括：数据更新模块；所述数据更新模块包括：命中率单元、网络拥塞率单元和数据更新单元；
命中率单元，用于在第n+1个周期内判断预取或推送的数据是否为需求数据，若是，则猜测被命中，若否，则未命中；生成命中率；
网络拥塞率单元，用于根据各节点之间的网络通信状态得到网络拥塞率；
数据更新单元，用于根据所述命中率和所述网络拥塞率对周期时间、所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值进行调整，同时令n＝n+1，执行交互次数统计模块；
所述根据所述命中率和所述网络拥塞率对周期时间、所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值进行调整，具体包括：
若所述命中率大于或等于第一设定值且所述网络拥塞率小于第二设定值，则按照第一设定量增加所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值；
若所述命中率大于或等于第一设定值且所述网络拥塞率大于或等于第二设定值，则按照第二设定量增加所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值；
若所述命中率小于第一设定值且所述网络拥塞率小于第二设定值，则按照第三设定量增加周期时间，同时按照第四设定量减少所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值；
若所述命中率小于第一设定值且所述网络拥塞率大于或等于第二设定值，则按照第五设定量增加周期时间，同时按照第六设定量增加所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明涉及一种物联网系统内节点数据的预取和推送方法及系统，所述方法包括：步骤S1，确定第n个周期内各节点的交互次数统计表；步骤S2，根据所述交互次数统计表进行计算，得到任意两个节点之间的需求关联度表和服务关联度表；步骤S3，在第n+1个周期内根据所述需求关联度表和所述服务关联度表进行各节点之间数据的预取和推送。本发明有针对性地向物联网系统中的节点进行数据的预取或推送，以提高节点的工作效率，降低任务的处理时延。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明物联网系统内节点数据的预取和推送方法流程图；
图2为本发明物联网系统内节点数据的预取和推送系统结构图；
符号说明：1-交互次数统计模块，2-关联度模块，3-数据预取和推送模块，4-数据更新模块。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种物联网系统内节点数据的预取和推送方法及系统，以提高节点的工作效率，降低任务的处理时延。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明物联网系统内节点数据的预取和推送方法流程图，如图1所示，本发明提供了一种物联网系统内节点数据的预取和推送方法，包括：
步骤S1，确定第n个周期内各节点的交互次数统计表。
作为一种可选的实施方式，本发明所述步骤S1包括：
步骤S11，将第n个周期内各节点与其余所有节点之间的交互次数写入各节点对应的名片文件；所述名片文件为按照标准化格式生成的名片文件。其中交换数据中不包含有效数据的请求报文及应答报文不计入在内(判别标准是报文长度大于数据报文头部的长度，包含有效数据载荷)，即不包含有效数据的交互不计入交互次数。
步骤S12，进行各节点之间所述名片文件的共享，生成所述交互次数统计表，并在全部节点内进行存储。
所述交互次数统计表具体如下：
表1、交互次数统计表
Figure BDA0002518498300000071
步骤S2，根据所述交互次数统计表进行计算，得到任意两个节点之间的需求关联度表和服务关联度表。
设定节点的总数量为N、当前周期为第n个周期，所述步骤S2的执行节点为第n个节点，即通过节点n进行计算，得到任意两个节点之间的需求关联度表和服务关联度表，节点n将所述需求关联度表和所述服务关联度表与其余所有的节点进行共享，使全部节点内均存储有所述需求关联度表和所述服务关联度表；N和n均为大于1的正整数，当n第一次大于N时，令n＝1。
所述需求关联度表和所述服务关联度表如下：
表2、需求关联度表和服务关联度表
Figure BDA0002518498300000072
Figure BDA0002518498300000081
计算任意两个节点A和B的需求关联度时，需要考虑网络其余所有节点对节点A的数据推送记录与对节点B的数据推送记录的相似程度，计算服务关联度是同理，因此，本发明所述步骤S2具体包括：
步骤S21，根据公式
Figure BDA0002518498300000082
进行计算得到节点x与节点y之间的需求关联度，式中：N表示节点的总数量，Cix表示节点i向节点x发送数据的次数，Ciy表示节点i向节点y发送数据的次数，Dxy和Dyx均表示节点x与节点y之间的需求关联度。
步骤S22，根据公式
Figure BDA0002518498300000083
进行计算得到节点x与节点y之间的服务关联度，式中：Cxi表示节点x向节点i发送数据的次数，Cyi表示节点y向节点i发送数据的次数，Cxy和Cyx均表示节点x与节点y之间的服务关联度。
步骤S23，根据任意两个节点之间的需求关联度构建所述需求关联度表。
步骤S24，根据任意两个节点之间的服务关联度构建所述服务关联度表。
步骤S3，在第n+1个周期内根据所述需求关联度表和所述服务关联度表进行各节点之间数据的预取和推送。
作为一种可选的实施方式，本发明所述步骤S3包括：
步骤S31，设定需求关联度阈值和服务关联度阈值。
步骤S32，在第n+1个周期内，当节点A向节点B推送数据时，同时向第一节点集内的各节点推送相同数据；所述第一节点集为与节点B的需求关联度大于所述需求关联度阈值的节点的集合。
步骤S33，在第n+1个周期内，当节点A向节点C发出数据请求时，同时向第二节点集内的各节点发出相同的数据请求，进行数据预取；所述第二节点集为与节点C的服务关联度大于所述服务关联度阈值的节点的集合。
优选地，为了使数据进行预取和推送的过程不会使网络通信产生拥塞，本发明所述方法还包括：步骤S4；具体包括：
步骤S41，在第n+1个周期内判断预取或推送的数据是否为需求数据，若是，则猜测被命中，若否，则未命中；生成命中率。
步骤S42，根据各节点之间的网络通信状态得到网络拥塞率。
步骤S43，根据所述命中率和所述网络拥塞率对周期时间、所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值进行调整，同时令n＝n+1，执行步骤S1。
所述根据所述命中率和所述网络拥塞率对周期时间、所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值进行调整，具体包括：
若所述命中率大于或等于第一设定值且所述网络拥塞率小于第二设定值，则按照第一设定量增加所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值。
若所述命中率大于或等于第一设定值且所述网络拥塞率大于或等于第二设定值，则按照第二设定量增加所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值。
若所述命中率小于第一设定值且所述网络拥塞率小于第二设定值，则按照第三设定量增加周期时间，同时按照第四设定量减少所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值。
若所述命中率小于第一设定值且所述网络拥塞率大于或等于第二设定值，则按照第五设定量增加周期时间，同时按照第六设定量增加所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值。
图2为本发明一种物联网系统内节点数据的预取和推送系统结构图，如图2所示，本发明还提供了一种物联网系统内节点数据的预取和推送系统，包括：
交互次数统计模块1，用于确定第n个周期内各节点的交互次数统计表。
关联度模块2，用于根据所述交互次数统计表进行计算，得到任意两个节点之间的需求关联度表和服务关联度表。
数据预取和推送模块3，用于在第n+1个周期内根据所述需求关联度表和所述服务关联度表进行各节点之间数据的预取和推送。
作为一种可选的实施方式，本发明所述交互次数统计模块1包括：
名片文件单元，用于将第n个周期内各节点与其余所有节点之间的交互次数写入各节点对应的名片文件；所述名片文件为按照标准化格式生成的名片文件。
交互次数统计单元，用于进行各节点之间所述名片文件的共享，生成所述交互次数统计表，并在全部节点内进行存储。
作为一种可选的实施方式，本发明所述数据预取和推送模块3包括：
阈值单元，用于设定需求关联度阈值和服务关联度阈值。
数据推送单元，用于在第n+1个周期内，当节点A向节点B推送数据时，同时向第一节点集内的各节点推送相同数据；所述第一节点集为与节点B的需求关联度大于所述需求关联度阈值的节点的集合。
数据预取单元，用于在第n+1个周期内，当节点A向节点C发出数据请求时，同时向第二节点集内的各节点发出相同的数据请求，进行数据预取；所述第二节点集为与节点C的服务关联度大于所述服务关联度阈值的节点的集合。
作为一种可选的实施方式，本发明所述关联度模块2包括：
需求关联度单元，用于根据公式
Figure BDA0002518498300000101
进行计算得到节点x与节点y之间的需求关联度，式中：N表示节点的总数量，Cix表示节点i向节点x发送数据的次数，Ciy表示节点i向节点y发送数据的次数，Dxy和Dyx均表示节点x与节点y之间的需求关联度。
服务关联度单元，用于根据公式
Figure BDA0002518498300000102
进行计算得到节点x与节点y之间的服务关联度，式中：Cxi表示节点x向节点i发送数据的次数，Cyi表示节点y向节点i发送数据的次数，Cxy和Cyx均表示节点x与节点y之间的服务关联度。
需求关联度表单元，用于根据任意两个节点之间的需求关联度构建所述需求关联度表。
服务关联度表单元，用于根据任意两个节点之间的服务关联度构建所述服务关联度表。
作为一种可选的实施方式，本发明所述系统还包括：数据更新模块4；所述数据更新模块4包括：命中率单元、网络拥塞率单元和数据更新单元。
命中率单元，用于在第n+1个周期内判断预取或推送的数据是否为需求数据，若是，则猜测被命中，若否，则未命中；生成命中率。
网络拥塞率单元，用于根据各节点之间的网络通信状态得到网络拥塞率。
数据更新单元，用于根据所述命中率和所述网络拥塞率对周期时间、所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值进行调整，同时令n＝n+1，执行交互次数统计模块1。
所述根据所述命中率和所述网络拥塞率对周期时间、所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值进行调整，具体包括：
若所述命中率大于或等于第一设定值且所述网络拥塞率小于第二设定值，则按照第一设定量增加所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值。
若所述命中率大于或等于第一设定值且所述网络拥塞率大于或等于第二设定值，则按照第二设定量增加所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值。
若所述命中率小于第一设定值且所述网络拥塞率小于第二设定值，则按照第三设定量增加周期时间，同时按照第四设定量减少所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值。
若所述命中率小于第一设定值且所述网络拥塞率大于或等于第二设定值，则按照第五设定量增加周期时间，同时按照第六设定量增加所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值。
本发明通过节点交互日志挖掘节点之间在数据需求及数据获取方面的相似程度，是否存在关联。基于节点之间的关联性，提前发出数据请求或推送数据至目标节点；若猜测被命中则节点需要数据时既可直接使用，不再需要发出数据请求，有助于提高节点工作效率，降低任务处理耗时，同时减小网络通信业务高峰期发生网络拥塞的概率。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种物联网系统内节点数据的预取和推送方法，其特征在于，包括：
步骤S1，确定第n个周期内各节点的交互次数统计表；
步骤S2，根据所述交互次数统计表进行计算，得到任意两个节点之间的需求关联度表和服务关联度表；
步骤S3，在第n+1个周期内根据所述需求关联度表和所述服务关联度表进行各节点之间数据的预取和推送。
2.根据权利要求1所述的预取和推送方法，其特征在于，所述步骤S1包括：
步骤S11，将第n个周期内各节点与其余所有节点之间的交互次数写入各节点对应的名片文件；所述名片文件为按照标准化格式生成的名片文件；
步骤S12，进行各节点之间所述名片文件的共享，生成所述交互次数统计表，并在全部节点内进行存储。
3.根据权利要求1所述的预取和推送方法，其特征在于，所述步骤S3包括：
步骤S31，设定需求关联度阈值和服务关联度阈值；
步骤S32，在第n+1个周期内，当节点A向节点B推送数据时，同时向第一节点集内的各节点推送相同数据；所述第一节点集为与节点B的需求关联度大于所述需求关联度阈值的节点的集合；
步骤S33，在第n+1个周期内，当节点A向节点C发出数据请求时，同时向第二节点集内的各节点发出相同的数据请求，进行数据预取；所述第二节点集为与节点C的服务关联度大于所述服务关联度阈值的节点的集合。
4.根据权利要求1所述的预取和推送方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
步骤S21，根据公式
Figure FDA0002518498290000011
进行计算得到节点x与节点y之间的需求关联度，式中：N表示节点的总数量，Cix表示节点i向节点x发送数据的次数，Ciy表示节点i向节点y发送数据的次数，Dxy和Dyx均表示节点x与节点y之间的需求关联度；
步骤S22，根据公式
Figure FDA0002518498290000021
进行计算得到节点x与节点y之间的服务关联度，式中：Cxi表示节点x向节点i发送数据的次数，Cyi表示节点y向节点i发送数据的次数，Cxy和Cyx均表示节点x与节点y之间的服务关联度；
步骤S23，根据任意两个节点之间的需求关联度构建所述需求关联度表；
步骤S24，根据任意两个节点之间的服务关联度构建所述服务关联度表。
5.根据权利要求3所述的预取和推送方法，其特征在于，所述方法还包括：步骤S4；具体包括：
步骤S41，在第n+1个周期内判断预取或推送的数据是否为需求数据，若是，则猜测被命中，若否，则未命中；生成命中率；
步骤S42，根据各节点之间的网络通信状态得到网络拥塞率；
步骤S43，根据所述命中率和所述网络拥塞率对周期时间、所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值进行调整，同时令n＝n+1，执行步骤S1；
所述根据所述命中率和所述网络拥塞率对周期时间、所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值进行调整，具体包括：
若所述命中率大于或等于第一设定值且所述网络拥塞率小于第二设定值，则按照第一设定量增加所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值；
若所述命中率大于或等于第一设定值且所述网络拥塞率大于或等于第二设定值，则按照第二设定量增加所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值；
若所述命中率小于第一设定值且所述网络拥塞率小于第二设定值，则按照第三设定量增加周期时间，同时按照第四设定量减少所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值；
若所述命中率小于第一设定值且所述网络拥塞率大于或等于第二设定值，则按照第五设定量增加周期时间，同时按照第六设定量增加所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值。
6.一种物联网系统内节点数据的预取和推送系统，其特征在于，包括：
交互次数统计模块，用于确定第n个周期内各节点的交互次数统计表；
关联度模块，用于根据所述交互次数统计表进行计算，得到任意两个节点之间的需求关联度表和服务关联度表；
数据预取和推送模块，用于在第n+1个周期内根据所述需求关联度表和所述服务关联度表进行各节点之间数据的预取和推送。
7.根据权利要求6所述的预取和推送系统，其特征在于，所述交互次数统计模块包括：
名片文件单元，用于将第n个周期内各节点与其余所有节点之间的交互次数写入各节点对应的名片文件；所述名片文件为按照标准化格式生成的名片文件；
交互次数统计单元，用于进行各节点之间所述名片文件的共享，生成所述交互次数统计表，并在全部节点内进行存储。
8.根据权利要求6所述的预取和推送系统，其特征在于，所述数据预取和推送模块包括：
阈值单元，用于设定需求关联度阈值和服务关联度阈值；
数据推送单元，用于在第n+1个周期内，当节点A向节点B推送数据时，同时向第一节点集内的各节点推送相同数据；所述第一节点集为与节点B的需求关联度大于所述需求关联度阈值的节点的集合；
数据预取单元，用于在第n+1个周期内，当节点A向节点C发出数据请求时，同时向第二节点集内的各节点发出相同的数据请求，进行数据预取；所述第二节点集为与节点C的服务关联度大于所述服务关联度阈值的节点的集合。
9.根据权利要求6所述的预取和推送系统，其特征在于，所述关联度模块包括：
需求关联度单元，用于根据公式
Figure FDA0002518498290000031
进行计算得到节点x与节点y之间的需求关联度，式中：N表示节点的总数量，Cix表示节点i向节点x发送数据的次数，Ciy表示节点i向节点y发送数据的次数，Dxy和Dyx均表示节点x与节点y之间的需求关联度；
服务关联度单元，用于根据公式
Figure FDA0002518498290000032
进行计算得到节点x与节点y之间的服务关联度，式中：Cxi表示节点x向节点i发送数据的次数，Cyi表示节点y向节点i发送数据的次数，Cxy和Cyx均表示节点x与节点y之间的服务关联度；
需求关联度表单元，用于根据任意两个节点之间的需求关联度构建所述需求关联度表；
服务关联度表单元，用于根据任意两个节点之间的服务关联度构建所述服务关联度表。
10.根据权利要求8所述的预取和推送系统，其特征在于，所述系统还包括：数据更新模块；所述数据更新模块包括：命中率单元、网络拥塞率单元和数据更新单元；
命中率单元，用于在第n+1个周期内判断预取或推送的数据是否为需求数据，若是，则猜测被命中，若否，则未命中；生成命中率；
网络拥塞率单元，用于根据各节点之间的网络通信状态得到网络拥塞率；
数据更新单元，用于根据所述命中率和所述网络拥塞率对周期时间、所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值进行调整，同时令n＝n+1，执行交互次数统计模块；
所述根据所述命中率和所述网络拥塞率对周期时间、所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值进行调整，具体包括：
若所述命中率大于或等于第一设定值且所述网络拥塞率小于第二设定值，则按照第一设定量增加所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值；
若所述命中率大于或等于第一设定值且所述网络拥塞率大于或等于第二设定值，则按照第二设定量增加所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值；
若所述命中率小于第一设定值且所述网络拥塞率小于第二设定值，则按照第三设定量增加周期时间，同时按照第四设定量减少所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值；
若所述命中率小于第一设定值且所述网络拥塞率大于或等于第二设定值，则按照第五设定量增加周期时间，同时按照第六设定量增加所述需求关联度阈值和所述服务关联度阈值。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100232389A1 (en) * 2006-03-29 2010-09-16 Kyungpook National University Industry-Academic Cooperation Foundation Method and system for high speed intra-domain mobility management using dual interfaces in wireless lan/man
CN103906099A (zh) * 2012-12-26 2014-07-02 中国移动通信集团福建有限公司 大容量hlr的服务开通方法、预取节点、派单节点及系统
CN105279240A (zh) * 2015-09-28 2016-01-27 暨南大学 客户端起源信息关联感知的元数据预取方法及系统
CN106528451A (zh) * 2016-11-14 2017-03-22 哈尔滨工业大学（威海） 针对小文件的二级缓存预取的云存储框架及构建方法
CN108920600A (zh) * 2018-06-27 2018-11-30 中国科学技术大学 一种基于数据关联性的分布式文件系统元数据预取方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100232389A1 (en) * 2006-03-29 2010-09-16 Kyungpook National University Industry-Academic Cooperation Foundation Method and system for high speed intra-domain mobility management using dual interfaces in wireless lan/man
CN103906099A (zh) * 2012-12-26 2014-07-02 中国移动通信集团福建有限公司 大容量hlr的服务开通方法、预取节点、派单节点及系统
CN105279240A (zh) * 2015-09-28 2016-01-27 暨南大学 客户端起源信息关联感知的元数据预取方法及系统
CN106528451A (zh) * 2016-11-14 2017-03-22 哈尔滨工业大学（威海） 针对小文件的二级缓存预取的云存储框架及构建方法
CN108920600A (zh) * 2018-06-27 2018-11-30 中国科学技术大学 一种基于数据关联性的分布式文件系统元数据预取方法

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