CN115438073A - 一种基于云计算的大数据信息分析系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于云计算的大数据信息分析系统，该分析系统利用了大数据处理过程中，部分的数据之间存在明显的关联性的特征，在信息传输受网络状况、信息量等因素的影响而无法正常、实时的进行时，直接在数据存储模块中读取具有相似趋势的历史数据来替代实时数据进行计算处理，从而在降低对分析目标结果影响的前提下减少数据传输高峰期等情况下数据拥堵，数据传输与处理的实时性无法得到满足的情况；另外对于高频预处理数据，对数据进行一次处理，并将处理后得到的高频预处理数据传输至暂存模块进行存储与更新，各对应分析目标读取对应的高频预处理数据进行使用；这样能够显著降低数据的重复处理与存储，从而有效释放云计算处理模块的算力。

Description

一种基于云计算的大数据信息分析系统
技术领域
本发明属于大数据分析技术领域，具体的，涉及一种基于云计算的大数据信息分析系统。
背景技术
信息分析是通过对采集的大量信息进行分析处理，获取其中的规律以及趋势等信息，而现有技术中利用云计算能够对大量数据进行同时的处理，其具有处理数据量大、速度快、类型多、价值高以及具有真实性的特点，因此利用云计算进行大数据信息分析的技术得到了快速的发展和广泛的应用；
在大数据技术的应用过程中，存在数据采集的量大、种类杂的问题，而大量的数据传输与处理会占用云计算的计算能力，并且提升了对数据传输能力的要求，对于一些中小型企业由于成本问题，可能无法满足在高峰期对应的算力配置以及数据传输能力，为了解决上述问题，充分利用现有的算力配置与数据传输能力以达到良好的、更多的数据处理，本发明提供了以下技术方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于云计算的大数据信息分析系统，解决现有技术中由于成本问题，部分企业可能在高峰期无法满足对应的算力配置以及数据传输能力需求的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于云计算的大数据信息分析系统，包括：
数据采集模块，用于对需要的原始数据进行采集；
云计算处理模块，用于对数据进行处理；
数据存储模块，用于对数据进行存储；
上述的一种基于云计算的大数据信息分析系统的工作方法为：
S1、获取一个分析目标对应的底层数据，以该分析目标作为处理对象，以其中一个必不可少的底层数据为基础底层数据，获取该分析目标对应的其它底层数据与基础底层数据的重合度C；
S2、按照步骤S1中的方法获取各分析目标的底层数据，并在确定各分析目标的基础底层数据后，获取各分析目标内底层数据与对应基础底层数据的重合度C；
S3、对云计算处理模块处理的各分析目标按照重要性进行等级划分，在数据传输能力充足时，将所有的底层数据传输至云计算处理模块；
当数据传输能力不足时，按照分析目标重要性由小到大，同一分析目标内底层数据按照其与对应基础底层数据的重合度C由大到小的顺序暂停部分底层数据的传输，并根据被暂停传输的底层数据与对应基础底层数据之间的对应关系在数据存储模块中读取对应被暂停传输的底层数据的预测数据，以该预测数据替代对应被暂停传输的底层数据。
作为本发明的进一步方案，一组底层数据能够通过一次处理获得对应的分析目标；
所述底层数据包括原始数据与预处理数据，预处理数据是指以对应的一项或者多项原始数据为基础通过子分析模块或者云计算处理模块处理得到的数据。
作为本发明的进一步方案，步骤S1中获取重合度C的方法包括如下步骤：
S11、获取该基础底层数据的变化时间点，将各变化时间点依次标记为G1、G2、……、Gn，n为基础底层数据的变化时间点的数量；
所述变化时间点为底层数据中的数据在逐渐变大、逐渐变小、平稳、突降与突升之间进行状态切换的时间点；
S12、按照步骤S11中的方法获取同一分析目标对应的另一个底层数据的变化时间点，将各变化时间点标记为G11、G12、……、G1m，其中m为对应底层数据的变化时间点的数量；
S13、首先将G1与G11作为起点；计算得到一组数据[G2-G1]、[G3-G1]、……、[Gn-G1]，将其依次标记为G21、G22、……、G2(n-1)；
计算得到一组数据[G12-G11]、[G13-G11]、……、[G1m-G11]，将其依次标记为G31、G32、……、G3(m-1)；
将G2i与G3i进行对比，当G2i与G3i的差值小于预设值时，则认为基础底层数据上G2i对应的变化时间点与对应底层数据上G3i对应的变化时间点重合，统计得到重合次数，其中i≥1且i小于等于n-1与m-1中的较小者；
然后将G1依次与G12至G1m中的一个作为起点；
获取若干个重合次数数据，选取其中最大的重合次数Cc来计算重合度C，C＝Cc/min(m，n)，min(m，n)表示选取m与n中最小数作为分母。
作为本发明的进一步方案，所述预测数据的获取方法为：
在数据存储模块中获取对应的底层数据与基础底层数据，获取与当前的基础底层数据相似度最高的历史基础底层数据，以该历史基础底层数据对应的历史底层数据作为对应被暂停传输的底层数据预测数据。
作为本发明的进一步方案，一种基于云计算的大数据信息分析系统，还包括：
暂存模块，用于对高频预处理数据进行存储与更新；
子分析模块，用于对原始数据进行预处理，并将预处理后的数据传输至云计算处理模块进行进一步处理；
作为本发明的进一步方案，当一个所述预处理数据被超过预设值数量的分析目标在信息处理过程中使用时，将该预处理数据标记为高频预处理数据，
在使用高频预处理数据时，云计算处理模块或者子分析模块对数据进行一次处理，并将处理后得到的高频预处理数据传输至暂存模块进行存储与更新，各对应分析目标在进行数据处理时直接在暂存模块中读取对应的高频预处理数据进行使用。
作为本发明的进一步方案，步骤S3中同一分析目标对应暂停传输的底层数据数量不超过该分析目标底层数据总量的3％且预测数据数量不超过8。
本发明的有益效果：
(1)本发明利用了大数据处理过程中，部分的数据之间存在明显的关联性的特征，在信息传输受网络状况、信息量等因素的影响而无法正常、实时的进行时，直接在数据存储模块中读取具有相似趋势的历史数据来替代实时数据进行计算处理，从而在降低对分析目标结果影响的前提下减少数据传输高峰期等情况下数据拥堵，数据传输与处理的实时性无法得到满足的情况；
(2)使用高频预处理数据时，云计算处理模块或者子分析模块对数据进行一次处理，并将处理后得到的高频预处理数据传输至暂存模块进行存储与更新，各对应分析目标在进行数据处理时直接在暂存模块中读取对应的高频预处理数据进行使用；这样能够显著降低数据的重复处理与存储，从而有效释放云计算处理模块的算力，还提升了云计算处理模块的计算资源利用效率，在不扩张云计算处理模块的计算能力的条件下，能够显著提升云计算处理模块的数据处理容量。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明一种基于云计算的大数据信息分析系统的框架结构示意图。
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
一种基于云计算的大数据信息分析系统，如图1所示，包括：
数据采集模块，用于对需要的原始数据进行采集，数据采集模块的数据采集方式包括互联网采集方式、爬虫采集与传感器采集；
子分析模块，用于对原始数据进行预处理，并将预处理后的数据传输至云计算处理模块进行进一步处理，其主要目的是通过在终端设置具有数据处理能力的处理器来对大量的数据进行处理以减少后续传输的数据量，从而降低数据传输的压力；
暂存模块，用于对高频预处理数据进行存储与更新，当一个预处理数据不再是高频预处理数据时，将其自暂存模块中删除；
云计算处理模块，用于对数据采集模块采集的原始数据以及子分析模块处理得到的预处理数据进行数据处理；
数据存储模块，用于对数据进行存储；
上述的一种基于云计算的大数据信息分析系统的工作方法为：
S1、获取一个分析目标对应的底层数据，以该分析目标作为处理对象，以其中一个必不可少的底层数据为基础底层数据，获取该分析目标对应的其它底层数据与基础底层数据的重合度C；
具体的，包括如下步骤：
S11、获取该基础底层数据的变化时间点，将各变化时间点依次标记为G1、G2、……、Gn，n为基础底层数据的变化时间点的数量；所述变化时间点为底层数据中的数据在逐渐变大、逐渐变小、平稳、突降与突升之间进行状态切换的时间点；
S12、按照步骤S11中的方法获取同一分析目标对应的另一个底层数据的变化时间点，将各变化时间点标记为G11、G12、……、G1m，其中m为对应底层数据的变化时间点的数量；
S13、首先将G1与G11作为起点；计算得到一组数据[G2-G1]、[G3-G1]、……、[Gn-G1]，将其依次标记为G21、G22、……、G2(n-1)；
计算得到一组数据[G12-G11]、[G13-G11]、……、[G1m-G11]，将其依次标记为G31、G32、……、G3(m-1)；
将G2i与G3i进行对比，当G2i与G3i的差值小于预设值时，则认为基础底层数据上G2i对应的变化时间点与对应底层数据上G3i对应的变化时间点重合，统计得到重合次数，其中i≥1且i小于等于n-1与m-1中的较小者；
然后以G1与G12作为起点；
计算得到一组数据[G13-G12]、[G14-G12]、……、[G1m-G12]，将其依次标记为G41、G42、……、G4(m-2)；将G2j与G4j进行对比，当G2j与G4j的差值小于预设值时，则认为基础底层数据上G2j对应的变化时间点与对应底层数据上G4j对应的变化时间点重合，统计得到重合次数，其中j≥1且i小于等于n-1与m-2中的较小者；
按照上述方法依次计算，获取若干个重合次数数据，选取其中最大的重合次数Cc来计算重合度C，C＝Cc/min(m，n)，min(m，n)表示选取m与n中最小数作为分母；
一组底层数据能够通过一次处理获得对应的分析目标；
所述底层数据包括原始数据与预处理数据，预处理数据是指以对应的一项或者多项原始数据为基础通过子分析模块或者云计算处理模块处理得到的数据；
根据分析目标的数据处理需要，在获取最终结果的过程中会产生大量的预处理数据，预处理数据包括一级处理数据与多级处理数据，多级处理数据包括二级处理数据、三级处理数据及以上，其中一级处理数据是指通过子分析模块或者云计算处理模块对一个或者多个原始数据按照一定规则进行处理获得的结果，二级处理数据是指通过云计算处理模块对至少一个一级处理数据或者一级处理数据和原始数据按照一定规则进行处理获得的结果，以此类推，将处理后的结果标记为三级处理数据、四级处理数据等；
所述分析目标是指采集几种原始数据后采用一种处理方法得到的结果，根据应用的领域与目的不同，在进行大数据信息分析时，需要采集的原始数据以及处理方法均会有所区别；
S2、按照步骤S1中的方法获取各分析目标的底层数据，并在确定各分析目标的基础底层数据后，获取各分析目标内底层数据与对应基础底层数据的重合度C；
S3、对云计算处理模块处理的各分析目标按照重要性进行等级划分，在数据传输能力充足时，将所有的底层数据传输至云计算处理模块，通过云计算处理模块对底层数据进行传输；
当数据传输能力不足时，按照分析目标重要性由小到大，同一分析目标内底层数据按照其与对应基础底层数据的重合度C由大到小的顺序暂停部分底层数据的传输，并根据被暂停传输的底层数据与对应基础底层数据之间的对应关系在数据存储模块中读取对应被暂停传输的底层数据的预测数据，以该预测数据替代对应被暂停传输的底层数据来计算分析目标；
在本发明的一个实施例中，所述预测数据的获取方法为：
在数据存储模块中获取对应的底层数据与基础底层数据，获取与当前的基础底层数据相似度最高的历史基础底层数据，以该历史基础底层数据对应的历史底层数据作为预测数据，预测未来一段时间内对应底层数据的走势；
在该步骤中，同一分析目标对应暂停传输的底层数据数量应当有限，以避免参与计算的预测数据种类数量较多，导致分析目标结果失真，在本发明的一个实施例中，同一分析目标对应的预测数据数量不超过该分析目标底层数据总量的3％且预测数据数量不超过8；
暂停传输的底层数据在网络数据传输能力充裕时进行打包传输，云计算处理模块在接收到信息后重新对对应分析目标进行计算更新；
步骤S1至步骤S3利用了大数据处理过程中，部分的数据之间存在明显的关联性的特征，在信息传输受网络状况、信息量等因素的影响而无法正常、实时的进行时，直接在数据存储模块中读取具有相似趋势的历史数据来替代实时数据进行计算处理，从而在降低对分析目标结果影响的前提下减少数据传输高峰期等情况下数据拥堵，数据传输与处理的实时性无法得到满足的情况；
S4、获取各预处理数据的被使用频次，被使用频次是指被多少不同的分析目标在计算过程中使用，当一个预处理数据被超过预设值数量的分析目标在信息处理过程中使用时，将该预处理数据标记为高频预处理数据，
在使用高频预处理数据时，云计算处理模块或者子分析模块对数据进行一次处理，并将处理后得到的高频预处理数据传输至暂存模块进行存储与更新，各对应分析目标在进行数据处理时直接在暂存模块中读取对应的高频预处理数据进行使用；
这样能够显著降低数据的重复处理与存储，从而有效释放云计算处理模块的算力，还提升了云计算处理模块的计算资源利用效率，在不扩张云计算处理模块的计算能力的条件下，能够显著提升云计算处理模块的数据处理容量。
在说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上内容仅仅是对本发明所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于云计算的大数据信息分析系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于对需要的原始数据进行采集；
云计算处理模块，用于对数据进行处理；
数据存储模块，用于对数据进行存储；
上述的一种基于云计算的大数据信息分析系统的工作方法为：
S1、获取一个分析目标对应的底层数据，以该分析目标作为处理对象，以其中一个必不可少的底层数据为基础底层数据，获取该分析目标对应的其它底层数据与基础底层数据的重合度C；
S2、按照步骤S1中的方法获取各分析目标的底层数据，并在确定各分析目标的基础底层数据后，获取各分析目标内底层数据与对应基础底层数据的重合度C；
S3、对云计算处理模块处理的各分析目标按照重要性进行等级划分，在数据传输能力充足时，将所有的底层数据传输至云计算处理模块；
当数据传输能力不足时，按照分析目标重要性由小到大，同一分析目标内底层数据按照其与对应基础底层数据的重合度C由大到小的顺序暂停部分底层数据的传输，并根据被暂停传输的底层数据与对应基础底层数据之间的对应关系在数据存储模块中读取对应被暂停传输的底层数据的预测数据，以该预测数据替代对应被暂停传输的底层数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的大数据信息分析系统，其特征在于，一组底层数据能够通过一次处理获得对应的分析目标；
所述底层数据包括原始数据与预处理数据，预处理数据是指以对应的一项或者多项原始数据为基础通过子分析模块或者云计算处理模块处理得到的数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于云计算的大数据信息分析系统，其特征在于，步骤S1中获取重合度C的方法包括如下步骤：
S11、获取该基础底层数据的变化时间点，将各变化时间点依次标记为G1、G2、……、Gn，n为基础底层数据的变化时间点的数量；
所述变化时间点为底层数据中的数据在逐渐变大、逐渐变小、平稳、突降与突升之间进行状态切换的时间点；
S12、按照步骤S11中的方法获取同一分析目标对应的另一个底层数据的变化时间点，将各变化时间点标记为G11、G12、……、G1m，其中m为对应底层数据的变化时间点的数量；
S13、首先将G1与G11作为起点；计算得到一组数据[G2-G1]、[G3-G1]、……、[Gn-G1]，将其依次标记为G21、G22、……、G2(n-1)；
计算得到一组数据[G12-G11]、[G13-G11]、……、[G1m-G11]，将其依次标记为G31、G32、……、G3(m-1)；
将G2i与G3i进行对比，当G2i与G3i的差值小于预设值时，则认为基础底层数据上G2i对应的变化时间点与对应底层数据上G3i对应的变化时间点重合，统计得到重合次数，其中i≥1且i小于等于n-1与m-1中的较小者；
然后将G1依次与G12至G1m中的一个作为起点；
获取若干个重合次数数据，选取其中最大的重合次数Cc来计算重合度C，C＝Cc/min(m，n)，min(m，n)表示选取m与n中最小数作为分母。
4.根据权利要求3所述的一种基于云计算的大数据信息分析系统，其特征在于，所述预测数据的获取方法为：
在数据存储模块中获取对应的底层数据与基础底层数据，获取与当前的基础底层数据相似度最高的历史基础底层数据，以该历史基础底层数据对应的历史底层数据作为对应被暂停传输的底层数据预测数据。
5.根据权利要求1所述的一种基于云计算的大数据信息分析系统，其特征在于，还包括：
暂存模块，用于对高频预处理数据进行存储与更新；
子分析模块，用于对原始数据进行预处理，并将预处理后的数据传输至云计算处理模块进行进一步处理。
6.根据权利要求5所述的一种基于云计算的大数据信息分析系统，其特征在于，当一个所述预处理数据被超过预设值数量的分析目标在信息处理过程中使用时，将该预处理数据标记为高频预处理数据，
在使用高频预处理数据时，云计算处理模块或者子分析模块对数据进行一次处理，并将处理后得到的高频预处理数据传输至暂存模块进行存储与更新，各对应分析目标在进行数据处理时直接在暂存模块中读取对应的高频预处理数据进行使用。
7.根据权利要求1所述的一种基于云计算的大数据信息分析系统，其特征在于，步骤S3中同一分析目标对应暂停传输的底层数据数量不超过该分析目标底层数据总量的3％且预测数据数量不超过8。
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