CN113537530B - 基于智慧社区物联网大数据的智能分析及应用方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了基于智慧社区物联网大数据的智能分析及应用方法。所述智慧社区包括集成系统和多个子系统,所述方法包括:获取所述多个子系统与所述集成系统之间的接入方式;根据所述接入方式完成所述集成系统的开发;所述集成系统利用子系统的配置使用说明书进行集成调试;集成调试开通后,所述集成系统对子系统进行控制和监测。本发明提出的方法属于智慧社区技术领域,用以解决传统社区不能真实的反应社区的真实情况、服务慢、管理模式不直观、不彻底的问题,具有为业主提供维修服务,有效提高社区服务响应速度的特点。
Description
技术领域
本发明提出了基于智慧社区物联网大数据的智能分析及应用方法,属于智慧社区技术领域。
背景技术
传统的智慧社区是利用信息化手段通过电子设备进行简单的控制与管理,并且社区的信息系统与一般弱电系统并无业务上的关联,其弊端主要体现四个方面:
政府:无法了解真实情况vs网格化管理
传统社区的政府管理,主要还是依靠电子表格填报,由专员定期收集汇总与统计提交,其收集到的信息往往不能真实的反应社区的真实情况。
物业:反应慢vs高效率
传统社区的物业,东西坏了报修特别慢,费劲又上火,还不一定能找到专业人员来修。
服务:费时费力vs节省资源
在传统社区,业主如果想了解社区内的各项信息,业主难以避免奔波于公告栏;就算是现在有了微信群,业主也要在漫天的微信群里翻找群消息,十分容易错过重要信息。不同于传统社区公布通知的方式。
管理:分散系统vs图形化集成
在传统社区,无论是政府、物业、住户或第三方商家,采用文字+媒体信息的管理模式,信息反应不直观、不彻底。
发明内容
本发明提供了一种基于智慧社区物联网大数据的智能分析及应用方法,用以解决传统社区不能真实的反应社区的真实情况、服务慢、管理模式不直观、不彻底的问题:
基于智慧社区物联网大数据的智能分析及应用方法,所述智慧社区包括集成系统和多个子系统,其中,所述集成系统与多个子系统之间通过无线数据传输方式进行数据连接;所述方法包括:
获取所述多个子系统与所述集成系统之间的接入方式;根据所述接入方式完成所述集成系统的开发;
所述集成系统利用子系统的配置使用说明书进行集成调试;
集成调试开通后,所述集成系统对子系统进行控制和监测。
其中,所述集成系统包括服务器调整模块,所述服务器调整模块,用于针对所述服务集群的实际服务情况,调整所述集成系统的服务集群内的服务器数量;
所述服务器调整模块进行所述集成系统的服务集群内的服务器数量调整的过程包括:
实时监测服务集群的进行数据处理的服务能力,当服务器服务能力达到或超过预设的服务能力上限阈值时,所述服务器向服务器调整模块发送服务器增加请求,所述服务器调整模块在接收到服务器增加请求,对所述请求增加服务器的网络节点进行服务能力检测,并通过服务能力检测结果确定是否允许进行服务器增加;
实时监测服务集群的进行数据处理的服务能力,当服务器的实际服务情况达到或超过预设的服务能力下限阈值时,所述服务器调整模块设置服务情况监控周期;在所述服务情况监控周期内,实时记录服务器的服务实际情况;如果在所述服务情况监控周期内,所述服务器的实际服务情况满足服务器删减规则中的任意一条,则对所述服务器进行删除;其中,所述服务情况监控周期为40天;
所述服务器连续超过30天的实际服务情况没有达到预设的服务能力下限阈值时,表明该服务器进行数据服务处理负荷量没有达到预设标准;
所述服务器在服务情况监控周期内共有35天的实际服务情况没有达到预设的服务能力下限阈值时,表明该服务器进行数据服务处理负荷量没有达到预设标准。
进一步地,所述服务器调整模块在接收到服务器增加请求,对所述请求增加服务器的网络节点进行服务能力检测,并通过服务能力检测结果确定是否允许进行服务器增加,包括:
步骤1、实时监测所述服务集群中是否有服务器增加请求,在接收到服务器增加请求之后,检测增加服务器的网络节点之前是否增加过服务器;如果增加过服务器,则执行步骤2;如果没有增加过服务器,则执行步骤4;
步骤2、确定所述网络节点上一次增加服务器到当前发送服务器增加请求之间的间隔时间段,并判断所述间隔时间段是否超过预设的时间间隔阈值;如果超过了预设的时间间隔阈值,则执行步骤4;如果没有超过预设的时间间隔,则执行步骤3;
步骤3、扫描服务集群的计算机网络,确定所述服务集群的服务能力是否达到预设的增加服务器标准,如果没有达到预设的增加服务器标准,则拒绝新增服务器请求,并根据当前服务集群的服务能力确定要求新增服务器的网络节点的服务警告标准,将拒绝信息和服务警告标准一并反馈至提出增加服务器的网络节点;所述网络节点在接收到拒绝信息之后,进行正常的服务计算运行;当所述网络节点的服务计算运行的服务能力连续五天达到预设的服务警告标准值时,再次向服务器调整模块发起服务器增加请求,并上报当前网路节点的服务能力值;所述服务器调整模块在再次接收到新增服务器请求和服务能力值后,将所述网络节点当前的服务能力值与服务警告标准进行对比确认,在确认所述网络节点的服务计算运行的服务能力达到预设的服务警告标准时,执行步骤4;
步骤4、允许增加新的服务器,对新的服务器进行参数配置,并判断所述新的服务器的参数配置是否符合服务集群参数要求,如果不符合服务集群参数要求,则执行步骤5,如果符合服务集群参数要求,则执行步骤6;
步骤5、服务器调整模块调取所述网络节点上原服务器的运行参数,并根据原服务器运行参数和网络节点对应的服务能力需求确定服务器设置参数,并将所述服务器设置参数发送至所述需要增加新的服务器的网路节点;
步骤6、控制服务集群与所述新的服务器建立数据连接。
进一步地,根据所述接入方式完成所述集成系统的开发,包括:
所述集成系统通过各子系统的接入方式确定集成系统与所述子系统之间的通讯接口;
结合通讯接口和子系统通讯要求确定电子图形或图纸,并对电子图形或图纸进行各子系统设备点的定义;
根据所述电子图形或图纸以及子系统设备点的定义完成集成系统的建立。
进一步地,所述集成系统利用子系统的配置使用说明书进行集成调试,包括;
所述集成系统获取所述子系统的工业标准服务器的配置使用说明书;
所述集成系统根据所述子系统的工业标准服务器的配置使用说明书进行集成调试。
进一步地,集成调试开通后,所述集成系统对子系统进行控制和监测,包括:
集成调试开通后,所述集成系统获取所述子系统的通讯协议文本和现场数据的地址组态数据,如点表等;
所述集成系统通过通讯协议文本和现场数据的地址组态数据对子系统进行控制和监测。
进一步地,使用超级文本标记语言HTML5对所述集成系统的前端平台界面进行开发。
进一步地,所述集成系统包括:
云架构服务模块,用于利用面向服务架构对通用服务对应的基础服务组件和专业服务对应的专业服务组件进行一体化集成封装;
二三维一体化模块,用于对二维场景和三维场景进行数据融合;其中,利用三维可视化引擎WebGL作为所述二三维一体化模块中的三维渲染引擎;
服务集群与负载均衡模块,用于为所述子系统对应的用户提供资源及服务,并进行服务器故障排除和运行恢复。
进一步地,所述二三维一体化模块包括:
二维场景模块,用于针对二维场景进行数据模型的建立;
三维场景模块,用于针对三维场景进行数据模型的建立;
视频融合模块,用于将视频作为所述三维场景中的一个图层,通过校正所述视频的可视化角度和高度等参数的方式,使三维场景与所述视频形成的图层的边界进行完整频接;
数据存储模块,用于对二维场景和三维场景进行数据存储;
可视化和分析一体化模块,用于海量二维场景数据直接在三维场景中进行可视化展示;
进一步地,所述可视化和分析一体化模块包括:
数据一体化管理模块,用于对二维场景数据和三维场景数据进行统一管理;
空间分析一体化模块,用于将空间分析功能兼容在二维场景和三维场景中,使空间分析功能能够在二维场景对应的二维空间和三维场景对应的三维空间中均能够使用;
显示一体化模块,用于使二维场景中的符号和线型支持在三维场景中显示为所述二维场景中的符号和线型所对应的三维的符号和线型。
进一步地,所述服务集群与负载均衡模块包括:
服务模块,用于通过多个服务器形成单一系统为所述子系统对应的用户提供应用程序、系统资源和系统数据;
故障恢复模块,用于在服务器出现故障后进行服务器故障排除和运行恢复。
本发明有益效果:
本发明提出的基于智慧社区物联网大数据的智能分析及应用方法,业主只需要通过手机APP拍照上传报修需求,社区物业立即联系安排专业人员,为业主提供维修服务,有效提高社区服务响应速度。同时,物业会通过手机APP发布社区信息、社区政务,便于业主及时接收信息,提高信息传达效率。另外,本发明提出的基于智慧社区物联网大数据的智能分析及应用方法形成的智慧社区,能够通过信息系统、物联网系统的集成与数据的汇聚,在物业与住户的日常使用的过程中,自动完成了数据的采集与汇聚。同时,本发明提出的基于智慧社区物联网大数据的智能分析及应用方法通过BIM+二三维数据模型,将社区通盘数字化,形成以数字资产+实时信息接入的方式进行三维图形仿真式管理,有效提高社区管理效率。
附图说明
图1为本发明所述方法的流程图;
图2为本发明所述集成系统的系统框图;
图3为本发明所述服务器调整模块的运行流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明实施例提出了一种基于智慧社区物联网大数据的智能分析及应用方法,如图1所示,所述智慧社区包括集成系统和多个子系统,其中,所述集成系统与多个子系统之间通过无线数据传输方式进行数据连接;所述集成系统的前端平台界面使用超级文本标记语言HTML5进行开发。所述方法包括:
S1、获取所述多个子系统与所述集成系统之间的接入方式;根据所述接入方式完成所述集成系统的开发;
S2、所述集成系统利用子系统的配置使用说明书进行集成调试;
S3、集成调试开通后,所述集成系统对子系统进行控制和监测。
其中,根据所述接入方式完成所述集成系统的开发,包括:
S101、所述集成系统通过各子系统的接入方式确定集成系统与所述子系统之间的通讯接口;
S102、结合通讯接口和子系统通讯要求确定电子图形或图纸,并对电子图形或图纸进行各子系统设备点的定义;
S103、根据所述电子图形或图纸以及子系统设备点的定义完成集成系统的建立。
所述集成系统利用子系统的配置使用说明书进行集成调试,包括:
S201、所述集成系统获取所述子系统的工业标准服务器的配置使用说明书;
S202、所述集成系统根据所述子系统的工业标准服务器的配置使用说明书进行集成调试。
集成调试开通后,所述集成系统对子系统进行控制和监测,包括:
S301、集成调试开通后,所述集成系统获取所述子系统的通讯协议文本和现场数据的地址组态数据,如点表等;
S302、所述集成系统通过通讯协议文本和现场数据的地址组态数据对子系统进行控制和监测。
上述技术方案的工作原理为:
首先,获取所述多个子系统与所述集成系统之间的接入方式;根据所述接入方式完成所述集成系统的开发;在此过程中,所述集成系统通过各子系统的接入方式确定集成系统与所述子系统之间的通讯接口;并且,结合通讯接口和子系统通讯要求确定电子图形或图纸,并对电子图形或图纸进行各子系统设备点的定义,根据所述电子图形或图纸以及子系统设备点的定义完成集成系统的建立。
然后,所述集成系统利用子系统的配置使用说明书进行集成调试;具体的,所述集成系统获取所述子系统的工业标准服务器的配置使用说明书;再根据所述子系统的工业标准服务器的配置使用说明书进行集成调试。
最后,集成调试开通后,所述集成系统对子系统进行控制和监测。具体的,在集成调试开通之后,所述集成系统获取所述子系统的通讯协议文本和现场数据的地址组态数据,如点表等;再通过通讯协议文本和现场数据的地址组态数据对子系统进行控制和监测。
上述技术方案的效果为:本实施例提出的基于智慧社区物联网大数据的智能分析及应用方法,业主只需要通过手机APP拍照上传报修需求,社区物业立即联系安排专业人员,为业主提供维修服务,有效提高社区服务响应速度。同时,物业会通过手机APP发布社区信息、社区政务,便于业主及时接收信息,提高信息传达效率。另外,本实施例提出的基于智慧社区物联网大数据的智能分析及应用方法形成的智慧社区,能够通过信息系统、物联网系统的集成与数据的汇聚,在物业与住户的日常使用的过程中,自动完成了数据的采集与汇聚。同时,本实施例提出的基于智慧社区物联网大数据的智能分析及应用方法通过BIM+二三维数据模型,将社区通盘数字化,形成以数字资产+实时信息接入的方式进行三维图形仿真式管理,有效提高社区管理效率。
本发明的一个实施例,如图2所示,所述集成系统包括:
云架构服务模块,用于利用面向服务架构对通用服务对应的基础服务组件和专业服务对应的专业服务组件进行一体化集成封装;
二三维一体化模块,用于对二维场景和三维场景进行数据融合;其中,利用三维可视化引擎WebGL作为所述二三维一体化模块中的三维渲染引擎;
服务集群与负载均衡模块,用于为所述子系统对应的用户提供资源及服务,并进行服务器故障排除和运行恢复。
其中,所述二三维一体化模块包括:
二维场景模块,用于针对二维场景进行数据模型的建立;
三维场景模块,用于针对三维场景进行数据模型的建立;
视频融合模块,用于将视频作为所述三维场景中的一个图层,通过校正所述视频的可视化角度和高度等参数的方式,使三维场景与所述视频形成的图层的边界进行完整频接;
数据存储模块,用于对二维场景和三维场景进行数据存储;
可视化和分析一体化模块,用于海量二维场景数据直接在三维场景中进行可视化展示;
其中,所述可视化和分析一体化模块包括:
数据一体化管理模块,用于对二维场景数据和三维场景数据进行统一管理;
空间分析一体化模块,用于将空间分析功能兼容在二维场景和三维场景中,使空间分析功能能够在二维场景对应的二维空间和三维场景对应的三维空间中均能够使用;
显示一体化模块,用于使二维场景中的符号和线型支持在三维场景中显示为所述二维场景中的符号和线型所对应的三维的符号和线型。
所述集成系统还包括:
其中,所述集成系统包括服务器调整模块,所述服务器调整模块,用于针对所述服务集群的实际服务情况,调整所述集成系统的服务集群内的服务器数量;
所述服务器调整模块进行所述集成系统的服务集群内的服务器数量调整的过程包括:
实时监测服务集群的进行数据处理的服务能力,当服务器服务能力达到或超过预设的服务能力上限阈值时,所述服务器向服务器调整模块发送服务器增加请求,所述服务器调整模块在接收到服务器增加请求,对所述请求增加服务器的网络节点进行服务能力检测,并通过服务能力检测结果确定是否允许进行服务器增加;
实时监测服务集群的进行数据处理的服务能力,当服务器的实际服务情况达到或超过预设的服务能力下限阈值时,所述服务器调整模块设置服务情况监控周期;在所述服务情况监控周期内,实时记录服务器的服务实际情况;如果在所述服务情况监控周期内,所述服务器的实际服务情况满足服务器删减规则中的任意一条,则对所述服务器进行删除;其中,所述服务情况监控周期为40天;
所述服务器连续超过30天的实际服务情况没有达到预设的服务能力下限阈值时,表明该服务器进行数据服务处理负荷量没有达到预设标准;
所述服务器在服务情况监控周期内共有35天的实际服务情况没有达到预设的服务能力下限阈值时,表明该服务器进行数据服务处理负荷量没有达到预设标准。
通过上述服务调整模块的处理,能够根据服务集群中各服务器的实际数据服务情况进行服务器增加和删减,当服务集群中每个服务器对应的网络节点的服务内容较多导致对应服务器的服务能力达到服务上限阈值时,则在服务集群中的对应网络节点增加服务器,如果服务器对应的网络节点中的服务器的实际服务情况没有达到服务能力下限时,表示当前网络节点的服务需求较少,则在当前网络节点下的服务器个数为多个(当当前网络仅有一个服务器时,不进行服务器删减)时,对服务器数量进行删减。通过这种方式既能够保证服务集群能够有效及时的始终保持高效的服务能力的同时,能够在网络服务需求较少的情况,有效降低服务器数量,防止资源浪费。同时,通过上述服务情况监控周期和删除规则的设置能够保证在对网络节点的实际服务需求量预判的准确性,保证在删除对于服务器之后,不会再短时间内进行服务器增加,有效提高服务集群运行的稳定性,防止短时间内的服务器数量增加和删减频发导致的服务集群运行不稳定的问题发生。
上述技术方案的工作原理为:所述集成系统的运行过程如下:
首先,通过云架构服务模块利用面向服务架构对通用服务对应的基础服务组件和专业服务对应的专业服务组件进行一体化集成封装;然后,采用二三维一体化模块对二维场景和三维场景进行数据融合;其中,利用三维可视化引擎WebGL作为所述二三维一体化模块中的三维渲染引擎;并利用服务集群与负载均衡模块为所述子系统对应的用户提供资源及服务,并进行服务器故障排除和运行恢复。
其中,所述二三维一体化模块的运行过程包括:
通过二维场景模块针对二维场景进行数据模型的建立;然后,利用三维场景模块针对三维场景进行数据模型的建立;并且,通过视频融合模块将视频作为所述三维场景中的一个图层,通过校正所述视频的可视化角度和高度等参数的方式,使三维场景与所述视频形成的图层的边界进行完整频接;在二位场景和三维场景处理过程中,利用数据存储模块对二维场景和三维场景进行数据存储;最后,通过可视化和分析一体化模块对海量二维场景数据直接在三维场景中进行可视化展示;
其中,所述可视化和分析一体化模块的运行过程包括:
首先,通过数据一体化管理模块对二维场景数据和三维场景数据进行统一管理;然后,利用空间分析一体化模块将空间分析功能兼容在二维场景和三维场景中,使空间分析功能能够在二维场景对应的二维空间和三维场景对应的三维空间中均能够使用;最后,通过显示一体化模块,用于使二维场景中的符号和线型支持在三维场景中显示为所述二维场景中的符号和线型所对应的三维的符号和线型。
上述技术方案的效果为:本实施例提出的基于智慧社区物联网大数据的智能分析及应用方法通过BIM+二三维数据模型,将社区通盘数字化,形成以数字资产+实时信息接入的方式进行三维图形仿真式管理,有效提高社区管理效率。同时,通过上述方式能够有效提高二维场景和三维场景的高精度融合,有效提高场景渲染力度,进而提高三维图像和二维图像展示和仿真精度,进而提高管理效率和可视化直观性。
本发明的一个实施例,所述服务集群与负载均衡模块包括:
服务模块,用于通过多个服务器形成单一系统为所述子系统对应的用户提供应用程序、系统资源和系统数据;
故障恢复模块,用于在服务器出现故障后进行服务器故障排除和运行恢复;
其中,如图3所示,所述服务器调整模块的运行过程包括:
步骤1、实时监测所述服务集群中是否有服务器增加请求,在接收到服务器增加请求之后,检测增加服务器的网络节点之前是否增加过服务器;如果增加过服务器,则执行步骤2;如果没有增加过服务器,则执行步骤4;
步骤2、确定所述网络节点上一次增加服务器到当前发送服务器增加请求之间的间隔时间段,并判断所述间隔时间段是否超过预设的时间间隔阈值;如果超过了预设的时间间隔阈值,则执行步骤4;如果没有超过预设的时间间隔,则执行步骤3;其中,所述时间间隔阈值通过如下公式获取:
其中,Ty表示预设的时间间隔阈值,并且,Ty为向下取整的方式进行取值;表示服务集群从建立到当前需要进行服务器增加时刻的运行时间;T1表示第一标准时间节点,优选地,T1为18个月;T2表示第二标准时间节点;优选地,T2为30个月;具体的,当所述服务集群运行时间为24个月时,时间间隔阈值为30%×[(30+3)-8]=8个月。
步骤3、扫描服务集群的计算机网络,确定所述服务集群的服务能力是否达到预设的增加服务器标准,其中,所述预设的增加服务器标准为服务集群计算的一个月内,每日平均的峰值的峰值时间每秒请求数P;具体计算方式如下:
其中,C表示每个月的运行天数;
如果没有达到预设的增加服务器标准,则拒绝新增服务器请求,并将拒绝信息反馈至提出增加服务器的网络节点;所述网络节点在接收到拒绝信息之后,进行正常的服务计算运行;当所述网络节点的服务计算运行的服务能力连续五天达到预设的服务警告标准值时,再次向服务器调整模块发起服务器增加请求,并上报当前网路节点的服务能力值;所述服务器调整模块在再次接收到新增服务器请求和服务能力值后,将所述网络节点当前的服务能力值与服务警告标准值进行对比确认,在确认所述网络节点的服务计算运行的服务能力达到预设的服务警告标准值时,执行步骤4;其中,所述服务警告标准值通过如下公式获取:
P1=α×P
其中,P1表示服务警告标准值;α为标准系数,α的取值范围为90%——96%,优选为:93.8%。
步骤4、允许增加新的服务器,对新的服务器进行参数配置,并判断所述新的服务器的参数配置是否符合服务集群参数要求,如果不符合服务集群参数要求,则执行步骤5,如果符合服务集群参数要求,则执行步骤6;
步骤5、服务器调整模块对调取所述网络节点上原服务器的运行参数,并根据原服务器运行参数和网络节点对应的服务能力需求确定服务器设置参数,并将所述服务器设置参数发送至所述需要增加新的服务器的网路节点;
步骤6、控制服务集群与所述新的服务器建立数据连接。
上述技术方案的效果为:通过上述方式能够有效防止因短时间服务集群面对业务量增加的情况进行服务器增加的情况发生,有效对服务集群中的服务器增加进行监管,降低服务集群的资源浪费,尤其对于频繁请求进行服务器增加的网络节点,通过相邻两次服务器增加的时间间隔监控和服务计算面对当前业务量的服务能力值的实际情况的监控进行服务器增加的限制,能够有效降低服务器随意增加造成的资源浪费问题,同时,能够保证面对实际业务量合理增加服务器,进而在保证避免资源浪费的情况下,提高服务集群的服务能力与实际业务量之间的匹配度;同时,通过上述公式获取的时间阈值,根据智慧社区面对的日常业务处理量的实际情况进行调整,能够有效提高服务器增加监管的准确性。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (9)
1.基于智慧社区物联网大数据的智能分析及应用方法,其特征在于,所述智慧社区包括集成系统和多个子系统,所述方法包括:
获取所述多个子系统与所述集成系统之间的接入方式;根据所述接入方式完成所述集成系统的开发;
所述集成系统利用子系统的配置使用说明书进行集成调试;
集成调试开通后,所述集成系统对子系统进行控制和监测;
其中,所述集成系统包括服务器调整模块,所述服务器调整模块,用于针对服务集群的实际服务情况,调整所述集成系统的服务集群内的服务器数量;
所述服务器调整模块进行所述集成系统的服务集群内的服务器数量调整的过程包括:
实时监测服务集群的进行数据处理的服务能力,当服务器服务能力达到或超过预设的服务能力上限阈值时,所述服务器向服务器调整模块发送服务器增加请求,所述服务器调整模块在接收到服务器增加请求,对请求增加服务器的网络节点进行服务能力检测,并通过服务能力检测结果确定是否允许进行服务器增加;
实时监测服务集群的进行数据处理的服务能力,当服务器的实际服务情况达到或超过预设的服务能力下限阈值时,所述服务器调整模块设置服务情况监控周期;在所述服务情况监控周期内,实时记录服务器的服务实际情况;如果在所述服务情况监控周期内,所述服务器的实际服务情况满足服务器删减规则中的任意一条,则对所述服务器进行删除;其中,所述服务情况监控周期为40天;
所述服务器连续超过30天的实际服务情况没有达到预设的服务能力下限阈值时,表明该服务器进行数据服务处理负荷量没有达到预设标准;
所述服务器在服务情况监控周期内共有35天的实际服务情况没有达到预设的服务能力下限阈值时,表明该服务器进行数据服务处理负荷量没有达到预设标准;所述服务器调整模块在接收到服务器增加请求,对所述请求增加服务器的网络节点进行服务能力检测,并通过服务能力检测结果确定是否允许进行服务器增加,包括:
步骤1、实时监测所述服务集群中是否有服务器增加请求,在接收到服务器增加请求之后,检测增加服务器的网络节点之前是否增加过服务器;如果增加过服务器,则执行步骤2;如果没有增加过服务器,则执行步骤4;
步骤2、确定所述网络节点上一次增加服务器到当前发送服务器增加请求之间的间隔时间段,并判断所述间隔时间段是否超过预设的时间间隔阈值;如果超过了预设的时间间隔阈值,则执行步骤4;如果没有超过预设的时间间隔,则执行步骤3;
步骤3、扫描服务集群的计算机网络,确定所述服务集群的服务能力是否达到预设的增加服务器标准,如果没有达到预设的增加服务器标准,则拒绝新增服务器请求,并根据当前服务集群的服务能力确定要求新增服务器的网络节点的服务警告标准,将拒绝信息和服务警告标准一并反馈至提出增加服务器的网络节点;所述网络节点在接收到拒绝信息之后,进行正常的服务计算运行;当所述网络节点的服务计算运行的服务能力连续五天达到预设的服务警告标准值时,再次向服务器调整模块发起服务器增加请求,并上报当前网路节点的服务能力值;所述服务器调整模块在再次接收到新增服务器请求和服务能力值后,将所述网络节点当前的服务能力值与服务警告标准进行对比确认,在确认所述网络节点的服务计算运行的服务能力达到预设的服务警告标准时,执行步骤4;
步骤4、允许增加新的服务器,对新的服务器进行参数配置,并判断所述新的服务器的参数配置是否符合服务集群参数要求,如果不符合服务集群参数要求,则执行步骤5,如果符合服务集群参数要求,则执行步骤6;
步骤5、服务器调整模块调取所述网络节点上原服务器的运行参数,并根据原服务器运行参数和网络节点对应的服务能力需求确定服务器设置参数,并将所述服务器设置参数发送至需要增加新的服务器的网路节点;
步骤6、控制服务集群与所述新的服务器建立数据连接。
2.根据权利要求1所述方法,其特征在于,根据所述接入方式完成所述集成系统的开发,包括:
所述集成系统通过各子系统的接入方式确定集成系统与所述子系统之间的通讯接口;
结合通讯接口和子系统通讯要求确定电子图形或图纸,并对电子图形或图纸进行各子系统设备点的定义;
根据所述电子图形或图纸以及子系统设备点的定义完成集成系统的建立。
3.根据权利要求1所述方法,其特征在于,所述集成系统利用子系统的配置使用说明书进行集成调试,包括:
所述集成系统获取所述子系统的工业标准服务器的配置使用说明书;
所述集成系统根据所述子系统的工业标准服务器的配置使用说明书进行集成调试。
4.根据权利要求1所述方法,其特征在于,集成调试开通后,所述集成系统对子系统进行控制和监测,包括:
集成调试开通后,所述集成系统获取所述子系统的通讯协议文本和现场数据的地址组态数据;
所述集成系统通过通讯协议文本和现场数据的地址组态数据对子系统进行控制和监测。
5.根据权利要求1所述方法,其特征在于,使用超级文本标记语言HTML5对所述集成系统的前端平台界面进行开发。
6.根据权利要求1所述方法,其特征在于,所述集成系统还包括:
云架构服务模块,用于利用面向服务架构对通用服务对应的基础服务组件和专业服务对应的专业服务组件进行一体化集成封装;
二三维一体化模块,用于对二维场景和三维场景进行数据融合;其中,利用三维可视化引擎WebGL作为所述二三维一体化模块中的三维渲染引擎;
服务集群与负载均衡模块,用于为所述子系统对应的用户提供资源及服务,并进行服务器故障排除和运行恢复。
7.根据权利要求6所述方法,其特征在于,所述二三维一体化模块包括:
二维场景模块,用于针对二维场景进行数据模型的建立;
三维场景模块,用于针对三维场景进行数据模型的建立;
视频融合模块,用于将视频作为所述三维场景中的一个图层,通过校正所述视频的可视化角度和高度参数的方式,使三维场景与所述视频形成的图层的边界进行完整频接;
数据存储模块,用于对二维场景和三维场景进行数据存储;
可视化和分析一体化模块,用于海量二维场景数据直接在三维场景中进行可视化展示。
8.根据权利要求7所述方法,其特征在于,所述可视化和分析一体化模块包括:
数据一体化管理模块,用于对二维场景数据和三维场景数据进行统一管理;
空间分析一体化模块,用于将空间分析功能兼容在二维场景和三维场景中,使空间分析功能能够在二维场景对应的二维空间和三维场景对应的三维空间中均能够使用;
显示一体化模块,用于使二维场景中的符号和线型支持在三维场景中显示为所述二维场景中的符号和线型所对应的三维的符号和线型。
9.根据权利要求6所述方法,其特征在于,所述服务集群与负载均衡模块包括:
服务模块,用于通过多个服务器形成单一系统为所述子系统对应的用户提供应用程序、系统资源和系统数据;
故障恢复模块,用于在服务器出现故障后进行服务器故障排除和运行恢复。
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Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102158546A (zh) * | 2011-02-28 | 2011-08-17 | 中国科学院计算技术研究所 | 一种集群文件系统及其文件服务方法 |
CN106953758A (zh) * | 2017-03-20 | 2017-07-14 | 北京搜狐新媒体信息技术有限公司 | 一种基于Nginx服务器的动态配置管理方法及系统 |
WO2021005407A1 (en) * | 2019-07-05 | 2021-01-14 | Siddharth Banerjee | Community monitoring system and method to operate the same |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2659675C1 (ru) * | 2017-07-07 | 2018-07-03 | Илья Владимирович Редкокашин | Способ передачи персональной информации |
CN109558065B (zh) * | 2017-09-25 | 2020-11-27 | 杭州海康威视系统技术有限公司 | 数据删除方法及分布式存储系统 |
JP7075077B2 (ja) * | 2018-03-13 | 2022-05-25 | Necソリューションイノベータ株式会社 | バックアップサーバ、バックアップ方法、プログラム、ストレージシステム |
-
2021
- 2021-09-17 CN CN202111089554.XA patent/CN113537530B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102158546A (zh) * | 2011-02-28 | 2011-08-17 | 中国科学院计算技术研究所 | 一种集群文件系统及其文件服务方法 |
CN106953758A (zh) * | 2017-03-20 | 2017-07-14 | 北京搜狐新媒体信息技术有限公司 | 一种基于Nginx服务器的动态配置管理方法及系统 |
WO2021005407A1 (en) * | 2019-07-05 | 2021-01-14 | Siddharth Banerjee | Community monitoring system and method to operate the same |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
二三维一体化在Skyline与SuperMap6R中的实现对比;陈鹏等;《地理空间信息》;20110628(第03期);第65-68页 * |
超高层建筑的IBMS系统集成;陈崇光等;《建筑电气》;20100725(第07期);第53-56页 * |
Also Published As
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