CN114896232A - 一种支持多类型定位硬件数据采集及清洗的方法 - Google Patents

一种支持多类型定位硬件数据采集及清洗的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114896232A
CN114896232A CN202210495627.3A CN202210495627A CN114896232A CN 114896232 A CN114896232 A CN 114896232A CN 202210495627 A CN202210495627 A CN 202210495627A CN 114896232 A CN114896232 A CN 114896232A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
coordinate
service
queue
acquisition
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202210495627.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114896232B (zh
Inventor
罗锐
邹发印
游望
谢海东
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chongqing Tourism Cloud Information Technology Co ltd
Original Assignee
Chongqing Tourism Cloud Information Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chongqing Tourism Cloud Information Technology Co ltd filed Critical Chongqing Tourism Cloud Information Technology Co ltd
Priority to CN202210495627.3A priority Critical patent/CN114896232B/zh
Publication of CN114896232A publication Critical patent/CN114896232A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114896232B publication Critical patent/CN114896232B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/21—Design, administration or maintenance of databases
    • G06F16/215—Improving data quality; Data cleansing, e.g. de-duplication, removing invalid entries or correcting typographical errors
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/22—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G06Q10/105—Human resources
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C1/00—Registering, indicating or recording the time of events or elapsed time, e.g. time-recorders for work people
    • G07C1/10—Registering, indicating or recording the time of events or elapsed time, e.g. time-recorders for work people together with the recording, indicating or registering of other data, e.g. of signs of identity
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明提供一种支持多类型定位硬件数据采集及清洗的方法，涉及数据处理技术领域，包括如下步骤：S1，数据分离，使用spring cloud alibaba微服务技术，将数据采集和业务计算分成不同的微服务集群，从而达到解耦数据采集和业务计算的目的，S2，信息记录，采用生物传感器录入各个公司员工的生物信息，并且对其进行授权处理，本发明中，通过启用定时任务的方式，满足了每小时将多个人在缓存中的坐标数据批量入库的需求，从而减小数据库的写入和储存压力，并且将坐标采集和业务处理的拆分为两个微服务，这样既可以根据硬件的变更修改采集服务集群，也可以根据不同的业务需求迭代业务计算服务集群，使两者不相互影响，使项目高聚合，低耦合。

Description

一种支持多类型定位硬件数据采集及清洗的方法
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种支持多类型定位硬件数据采集及清洗的方法。
背景技术
在公司的日常考勤中，公司需要根据不同的定位装置，实现同样的定位数据处理逻辑(如算行走距离，是否在岗，是否认真工作等等业务)。
中国专利CN104732603A公开了“一种基于位置坐标的外勤人员考勤方法”，虽然该专利具备考勤自动完成、考勤随时随地进行、考核效率高、考核结果科学合理、更具时效性的有益效果，但出现公司数量较多的情况时，由于不同公司的装置数据协议、数据格式不一样，从而导致同一套数据处理逻辑代码需要适配不同的定位装置，并且定位数据上传频率高，坐标数据存储量大等难点，增加了数据库的写入和储存压力。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种支持多类型定位硬件数据采集及清洗的方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种支持多类型定位硬件数据采集及清洗的方法，包括如下步骤：
S1，数据分离，使用spring cloud alibaba微服务技术，将数据采集和业务计算分成不同的微服务集群，从而达到解耦数据采集和业务计算的目的；
S2，信息记录，采用生物传感器录入各个公司员工的生物信息，并且对其进行授权处理，随后将授权后的信息存储至云端服务器中，并且通过每日记录指纹的方式判断员工是否初步到岗；
S3，坐标采集，使用监控器将每个员工的位置与坐标获取；
S4，数据采集，在采集服务中抽象出了一个数据采集接口，当每对接一个新的公司时，我们只需要实现该接口，当服务启动后，系统会自动加载所有可用的采集方式实现类，并调用getCoordinate方法返回统一格式的坐标数据CoordinateInfoMsgVO，再将该数据发送到相应的消息队列；
S5，数据清洗，按顺序消费消息队列数据，并进行数据清洗，再根据该用户最近一次坐标的上报时间(reporDate字段)清洗重复数据，并且判断该员工的坐标是否在考勤范围内，同时计算工作人员处于停留状态的时长与历史轨迹等等业务工作，最后将清洗好的标准数据结构，按顺序缓存到队列中；
S6，数据存储，将缓存队列数据按每小时一条记录的形式保存到数据库。
为了将数据分离，本发明改进有，在步骤S1中，所述spring cloud alibaba微服务技术，是基于SpringCloudalibaba技术搭建的微服务架构，gateway作为网关，nacos作为注册中心。
为了将员工信息采集，本发明改进有，在步骤S2中，所述员工的生物信息包括面容信息和指纹信息。
为了记录历史数据，本发明改进有，在步骤S4中，所述历史轨迹是通过判断此人上一个坐标的经纬度的值与当前消息经纬度的值是否一致的方式来记录，如果不一致则会将当前坐标存入消费队列中，以便于业务计算。
为了达到不同效果，本发明改进有，在步骤S4中，所述数据采集接口包括获取定位数据的方法getCoordinate和决定该采集方式是否可用的方法isAvailable，前者用来统一输出每个厂商定位数据清洗后的结构，后者则用来实现采集方式的可插拔化。
为了将数据缓存，本发明改进有，在步骤S4中，在getCoordinate方法中使用http请求定时去移动平台拉取每台PDA的坐标数据，然后将坐标数据转化成百度坐标系数据，再根据移动设备的关联关系查询出用户的标识符最终组装成CoordinateInfoMsgVO实体返回，用以达到统一的数据结构，便于数据缓存、存储和后期历史数据复现和数据计算。
为了精确坐标位置，本发明改进有，在步骤S5，所述考勤范围分为点状区域或面状区域。
为了将数据清洗，本发明改进有，在步骤S5中，所述停留时长计算方法是基于redis实现LRU算法，将每个人员三分钟内的坐标数据放入redis队列中，每新收到一条坐标数据则与比队列中离三分钟最近的一条坐标数据对比，如果小于10米，则处于停留状态，基于目前的需求到此整个计算链到此结束。
为了使数据按照顺序传输，本发明改进有，在步骤S5中，在步骤S5中，所述消息队列均为rocketmq队列，通过rocketmq的顺序发送模式，以用户标识符作为消息固定队列的key，来将该用户的坐标数据同步有序的发送到业务计算服务，并以redis作为缓存，按每小时一条数据的方式缓存历史定位数据。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于，
本发明中，通过启用定时任务的方式，满足了每小时将多个人在缓存中的坐标数据批量入库的需求，从而减小数据库的写入和储存压力，并且将坐标采集和业务处理的拆分为两个微服务，这样既可以根据硬件的变更修改采集服务集群，也可以根据不同的业务需求迭代业务计算服务集群，使两者不相互影响，使项目高聚合，低耦合，同时通过微服务分割实现数据采集和业务计算的代码分割，从而实现同一套数据业务计算适配不同的定位硬件，并且基于微服务技术，计算机节点可以根据并发数添加，实现根据并发量调整硬件成本的要求，通过rocketmq队列技术，将数据采集和业务计算分割开，既能保证数据采集的快速响应要求，也能满足业务计算不影响数据采集工作，最后通过数据压缩存储的方式，将数据压缩存储，进一步减少数据库压力。
附图说明
图1为本发明提出一种支持多类型定位硬件数据采集及清洗的方法的工作流程图；
图2为本发明提出一种支持多类型定位硬件数据采集及清洗的方法的方案架构图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和实施例对本发明做进一步说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明并不限于下面公开说明书的具体实施例的限制。
实施例一，请参阅图1-2，本发明提供一种技术方案：一种支持多类型定位硬件数据采集及清洗的方法，包括如下步骤：
S1，数据分离，使用spring cloud alibaba微服务技术，将数据采集和业务计算分成不同的微服务集群，从而达到解耦数据采集和业务计算的目的；
S2，信息记录，采用生物传感器录入各个公司员工的生物信息，并且对其进行授权处理，随后将授权后的信息存储至云端服务器中，并且通过每日记录指纹的方式判断员工是否初步到岗；
S3，坐标采集，使用监控器将每个员工的位置与坐标获取；
S4，数据采集，在采集服务中抽象出了一个数据采集接口，当每对接一个新的公司时，我们只需要实现该接口，当服务启动后，系统会自动加载所有可用的采集方式实现类，并调用getCoordinate方法返回统一格式的坐标数据CoordinateInfoMsgVO，再将该数据发送到相应的消息队列；
S5，数据清洗，按顺序消费消息队列数据，并进行数据清洗，再根据该用户最近一次坐标的上报时间(reporDate字段)清洗重复数据，并且判断该员工的坐标是否在考勤范围内，同时计算工作人员处于停留状态的时长与历史轨迹等等业务工作，(如脱岗判断，巡逻路线判断)，最后将清洗好的标准数据结构，按顺序缓存到队列中；
S6，数据存储，将缓存队列数据按每小时一条记录的形式保存到数据库。
在步骤S1中，spring cloud alibaba微服务技术，是基于
SpringCloudalibaba技术搭建的微服务架构，gateway作为网关，nacos作为注册中心。
在步骤S2中，员工的生物信息包括面容信息和指纹信息，通过录入员工的指纹信息，即可通过打卡的方式判断员工是否初步到岗，同时面容信息能够配合监控器对人员信息进行识别。
在步骤S4中，历史轨迹是通过判断此人上一个坐标的经纬度的值与当前消息经纬度的值是否一致的方式来记录，如果不一致则会将当前坐标存入消费队列中，以便于业务计算。
在步骤S4中，在步骤S4中，数据采集接口包括获取定位数据的方法getCoordinate和决定该采集方式是否可用的方法isAvailable，前者用来统一输出每个厂商定位数据清洗后的结构，后者则用来实现采集方式的可插拔化。
在步骤S4中，在getCoordinate方法中使用http请求定时去移动平台拉取每台PDA的坐标数据，然后将坐标数据转化成百度坐标系数据，再根据移动设备的关联关系查询出用户的标识符最终组装成CoordinateInfoMsgVO实体返回，用以达到统一的数据结构，便于数据缓存、存储和后期历史数据复现和数据计算。
在步骤S5中，考勤范围分为点状区域或面状区域，通过设置点状区域，能够精确员工的坐标位置，利于监控器判断员工是否离岗，通过设置面状区域，便于监控器对经常活动的员工进行监测。
在步骤S5中，停留时长计算方法是基于redis实现LRU算法，将每个人员三分钟内的坐标数据放入redis队列中，每新收到一条坐标数据则与比队列中离三分钟最近的一条坐标数据对比，如果小于10米，则处于停留状态，基于目前的需求到此整个计算链到此结束。
在步骤S5中，消息队列均为rocketmq队列，通过rocketmq的顺序发送模式，以用户标识符作为消息固定队列的key，来将该用户的坐标数据同步有序的发送到业务计算服务，并以redis作为缓存，按每小时一条数据的方式缓存历史定位数据，通过rocketmq队列，当业务计算逻辑变动需要修改时，只需要改动和发布业务计算板块，过程中的采集业务正常执行，并缓存于rocketmq队列中，随着业务发展，业务计算逻辑会越来越复杂，计算时间变得越来越长，单机计算效率变慢，可以通过添加计算节点的方式保持和增加数据处理速度(TPS)，当出现某节点崩溃的情况时，该节点下线，其他节点正常运行，以保证系统正常运行。
在步骤S5中，清洗重复数据的方法是根据消息体中msgId字段判断该消息是否已被消费，如果已消费则不会再执行后面的计算节点，直接结束，如果未消费，则上下文会流入下一个计算节点。
在步骤S5中，如果直接将原始数据在数据库中保存为一条数据库记录，会大大增加数据库的行数，从而增加数据库写入和存储压力，所以我们先将每个人每小时的坐标数据以列表格式存入redis缓存，格式如下：[10点0分0秒坐标数据},10点0分5秒坐标数据},…,10点55分55秒坐标数据}]，这样就将一个人一小时数据压缩成为一条数据。这样数据库的记录量将压缩720倍，然后启用定时任务，每小时将多个人在缓存中的坐标数据批量入库，从而减小数据库的写入和储存压力。
本发明中，通过启用定时任务的方式，满足了每小时将多个人在缓存中的坐标数据批量入库的需求，从而减小数据库的写入和储存压力，并且将坐标采集和业务处理的拆分为两个微服务，这样既可以根据硬件的变更修改采集服务集群，也可以根据不同的业务需求迭代业务计算服务集群，使两者不相互影响，使项目高聚合，低耦合，同时通过微服务分割实现数据采集和业务计算的代码分割，从而实现同一套数据业务计算适配不同的定位硬件，并且基于微服务技术，计算机节点可以根据并发数添加，实现根据并发量调整硬件成本的要求，通过rocketmq队列技术，将数据采集和业务计算分割开，即能保证数据采集的快速响应要求，也能满足业务计算不影响数据采集工作，最后通过数据压缩存储的方式，将数据压缩存储，进一步减少数据库压力。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作其它形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其它领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (9)

1.一种支持多类型定位硬件数据采集及清洗的方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1，数据分离，使用spring cloud alibaba微服务技术，将数据采集和业务计算分成不同的微服务集群，从而达到解耦数据采集和业务计算的目的；
S2，信息记录，采用生物传感器录入各个公司员工的生物信息，并且对其进行授权处理，随后将授权后的信息存储至云端服务器中，并且通过每日记录指纹的方式判断员工是否初步到岗；
S3，坐标采集，使用监控器将每个员工的位置与坐标获取；
S4，数据采集，在采集服务中抽象出了一个数据采集接口，当每对接一个新的公司时，我们只需要实现该接口，当服务启动后，系统会自动加载所有可用的采集方式实现类，并调用getCoordinate方法返回统一格式的坐标数据CoordinateInfoMsgVO，再将该数据发送到相应的消息队列；
S5，数据清洗，按顺序消费消息队列数据，并进行数据清洗，再根据该用户最近一次坐标的上报时间(reporDate字段)清洗重复数据，并且判断该员工的坐标是否在考勤范围内，同时计算工作人员处于停留状态的时长与历史轨迹等等业务工作，最后将清洗好的标准数据结构，按顺序缓存到队列中；
S6，数据存储，将缓存队列数据按每小时一条记录的形式保存到数据库。
2.根据权利要求1所述的支持多类型定位硬件数据采集及清洗的方法，其特征在于：在步骤S1中，所述spring cloud alibaba微服务技术，是基于SpringCloudalibaba技术搭建的微服务架构，gateway作为网关，nacos作为注册中心。
3.根据权利要求1所述的支持多类型定位硬件数据采集及清洗的方法，其特征在于：在步骤S2中，所述员工的生物信息包括面容信息和指纹信息。
4.根据权利要求1所述的支持多类型定位硬件数据采集及清洗的方法，其特征在于：在步骤S4中，所述历史轨迹是通过判断此人上一个坐标的经纬度的值与当前消息经纬度的值是否一致的方式来记录，如果不一致则会将当前坐标存入消费队列中，以便于业务计算。
5.根据权利要求1所述的支持多类型定位硬件数据采集及清洗的方法，其特征在于：在步骤S4中，所述数据采集接口包括获取定位数据的方法getCoordinate和决定该采集方式是否可用的方法isAvailable，前者用来统一输出每个厂商定位数据清洗后的结构，后者则用来实现采集方式的可插拔化。
6.根据权利要求1所述的支持多类型定位硬件数据采集及清洗的方法，其特征在于：在步骤S4中，在getCoordinate方法中使用http请求定时去移动平台拉取每台PDA的坐标数据，然后将坐标数据转化成百度坐标系数据，再根据移动设备的关联关系查询出用户的标识符最终组装成CoordinateInfoMsgVO实体返回，用以达到统一的数据结构，便于数据缓存、存储和后期历史数据复现和数据计算。
7.根据权利要求1所述的支持多类型定位硬件数据采集及清洗的方法，其特征在于：在步骤S5，所述考勤范围分为点状区域或面状区域。
8.根据权利要求1所述的支持多类型定位硬件数据采集及清洗的方法，其特征在于：在步骤S5中，所述停留时长计算方法是基于redis实现LRU算法，将每个人员三分钟内的坐标数据放入redis队列中，每新收到一条坐标数据则与比队列中离三分钟最近的一条坐标数据对比，如果小于10米，则处于停留状态，基于目前的需求到此整个计算链到此结束。
9.根据权利要求1所述的支持多类型定位硬件数据采集及清洗的方法，其特征在于：在步骤S5中，所述消息队列均为rocketmq队列，通过rocketmq的顺序发送模式，以用户标识符作为消息固定队列的key，来将该用户的坐标数据同步有序的发送到业务计算服务，并以redis作为缓存，按每小时一条数据的方式缓存历史定位数据。
CN202210495627.3A 2022-04-24 2022-04-24 一种支持多类型定位硬件数据采集及清洗的方法 Active CN114896232B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210495627.3A CN114896232B (zh) 2022-04-24 2022-04-24 一种支持多类型定位硬件数据采集及清洗的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210495627.3A CN114896232B (zh) 2022-04-24 2022-04-24 一种支持多类型定位硬件数据采集及清洗的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114896232A true CN114896232A (zh) 2022-08-12
CN114896232B CN114896232B (zh) 2023-05-23

Family

ID=82721868

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210495627.3A Active CN114896232B (zh) 2022-04-24 2022-04-24 一种支持多类型定位硬件数据采集及清洗的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114896232B (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170011449A1 (en) * 2015-07-06 2017-01-12 NewStore Method and System for Order Routing and Management
CN112328407A (zh) * 2020-10-20 2021-02-05 北京空间飞行器总体设计部 一种适用于航天器研制管理任务协调的消息传递系统
CN112383878A (zh) * 2020-09-27 2021-02-19 中国信息通信研究院 一种协同计算方法及电子装置
CN112637366A (zh) * 2021-01-14 2021-04-09 江苏徐工信息技术股份有限公司 基于微服务的车辆网车辆数据采集方法
CN112988420A (zh) * 2021-03-16 2021-06-18 中国建设银行股份有限公司 企业级微服务管理方法、装置、电子设备和存储介质
CN114036167A (zh) * 2021-11-15 2022-02-11 深圳市平行线信息科技有限公司 一种微服务中记录数据变更操作日志的方法
CN114172949A (zh) * 2021-12-10 2022-03-11 航天信息股份有限公司 一种微服务链路监控追踪方法和系统

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170011449A1 (en) * 2015-07-06 2017-01-12 NewStore Method and System for Order Routing and Management
CN112383878A (zh) * 2020-09-27 2021-02-19 中国信息通信研究院 一种协同计算方法及电子装置
CN112328407A (zh) * 2020-10-20 2021-02-05 北京空间飞行器总体设计部 一种适用于航天器研制管理任务协调的消息传递系统
CN112637366A (zh) * 2021-01-14 2021-04-09 江苏徐工信息技术股份有限公司 基于微服务的车辆网车辆数据采集方法
CN112988420A (zh) * 2021-03-16 2021-06-18 中国建设银行股份有限公司 企业级微服务管理方法、装置、电子设备和存储介质
CN114036167A (zh) * 2021-11-15 2022-02-11 深圳市平行线信息科技有限公司 一种微服务中记录数据变更操作日志的方法
CN114172949A (zh) * 2021-12-10 2022-03-11 航天信息股份有限公司 一种微服务链路监控追踪方法和系统

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
XIANYU ZUO ET AL.: "An API gateway design strategy optimized for persistence and coupling", 《ADVANCES IN ENGINEERING SOFTWARE》 *
卢德鹏: "基于微服务架构的智慧园区管理平台设计与实现", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *
孙波: "浅谈微服务架构、Docker和Kubernetes", 《现代电视技术》 *
宣程: "基于微服务的API管理平台设计与实现", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN114896232B (zh) 2023-05-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9449279B2 (en) Network server arrangements for processing non-parametric, multi-dimensional, spatial and temporal human behavior or technical observations measured pervasively, and related methods for the same
Zhang et al. Taxi-passenger-demand modeling based on big data from a roving sensor network
CN101609610B (zh) 一种航班信息数据采集器及其处理方法
CN106709003A (zh) 基于Hadoop的海量日志数据处理方法
CN104348855A (zh) 用户信息的处理方法、移动终端及服务器
CN108536753B (zh) 重复信息的确定方法及相关装置
US20080065588A1 (en) Selectively Logging Query Data Based On Cost
CN112150203A (zh) 房地产客户到访识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN105843936A (zh) 一种业务数据报表方法与系统
CN111405030A (zh) 一种消息推送方法、装置、电子设备和存储介质
CN114090529A (zh) 一种日志管理方法、装置、系统和存储介质
CN114896232A (zh) 一种支持多类型定位硬件数据采集及清洗的方法
CN103916463A (zh) 一种网络访问统计分析方法及系统
CN105095224A (zh) 一种在移动通信网络中进行olap分析的方法、装置和系统
CN110149399A (zh) 智能设备管理系统及方法
CN1395223A (zh) 一种指纹巡更系统
CN112506886B (zh) 一种多源业务操作日志采集方法及系统
CN113037420B (zh) 读时间戳的获取方法和装置、电子设备和存储介质
CN111813833B (zh) 一种实时二度通联关系数据挖掘的方法
CN113407491A (zh) 数据处理方法及装置
CN116563041A (zh) 一种数据对账方法以及相关装置
CN114265904A (zh) 一种数据处理方法及云计算平台
CN112583899A (zh) 物联网数据采集系统、方法及边缘计算设备
CN110166941A (zh) 一种人员移动定位方法及系统
CN111611337A (zh) 终端数据处理系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant