CN116225339B - 一种基于物联网的计算机信息存储分析系统及方法 - Google Patents

一种基于物联网的计算机信息存储分析系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及计算机信息存储技术领域，具体为一种基于物联网的计算机信息存储分析系统及方法，包括数据记录存储模块、待分析碎片整理记录确定模块、文件类型区分模块、关联关系分析模块、调度记录提取模块、存储特征分析模块和存储提醒模块；数据记录存储模块用于提取计算机中进行磁盘碎片整理的数据记录；待分析碎片整理记录确定模块用于分析整理效率异常对应的磁盘碎片整理记录；文件类型区分模块用于基于待分析碎片整理记录的存储扇区和存储时刻分析文件类型；关联关系分析模块用于分析待分析碎片整理记录和常规碎片整理记录的关联关系；调度记录提取模块用于获取待分析碎片整理记录前的历史调度记录。

Description

一种基于物联网的计算机信息存储分析系统及方法
技术领域
本发明涉及计算机信息存储技术领域，具体为一种基于物联网的计算机信息存储分析系统及方法。
背景技术
目前，计算机网络的迅速发展给人们的日常生活提供了高效的工作方式和丰富的数据体验，计算机信息存储作为计算机运转的底层保障和必要部分给计算机这个“生命体”提供了庞大的数据支撑；然而在现有的计算机存储中往往会产生很多与存储空间相关的存储问题，如磁盘碎片也叫文件碎片的产生，是因为文件被分散保存到整个磁盘的不同地方，而不是连续地保存在磁盘连续的簇中而形成的；磁盘碎片的坏处是会使系统在读文件的时候不能快速读取，需要在不同碎片中来回查找，这样就会引起系统性能的下降，磁盘碎片过多还有可能导致存储文件的丢失；
现如今，对磁盘碎片的整理可以通过系统自身的功能以及与文件碎片清理相关的软件对电脑进行定期清理；但是在清理过程中仍会存在清理异常、效率低下的情况，如何从磁盘碎片产生的源头即文件的存储方向上有效的对计算机中的存储空间进行合理安排是当下对存储方式以及文件碎片清理的关键突破口。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于物联网的计算机信息存储分析系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于物联网的计算机信息存储分析方法，包括以下分析步骤：
步骤S1：提取计算机中进行磁盘碎片整理的数据记录，数据记录由磁盘碎片整理的目标文件、目标碎片、碎片度和整理时长构成；目标文件是指文件数据存储于磁盘中所占扇区不连续的目标文件；目标碎片是指磁盘空间无法进行有序排列对应的零散扇区；分析整理效率异常对应的磁盘碎片整理记录为待分析碎片整理记录；
步骤S2：提取待分析碎片整理记录中目标文件的存储扇区以及存储时刻，标记相邻目标文件对应存储时刻差值小于等于时刻差值阈值的目标文件为中断异常文件，标记相邻目标文件对应存储时刻差值大于时刻差值阈值的目标文件为删旧添新文件；对待分析碎片整理记录包含的中断异常文件和删旧添新文件进行第一占比率的分析；
步骤S3：剔除待分析碎片整理记录后的数据记录标记为常规碎片整理记录，提取常规碎片整理记录对应的第二占比率，分析第一占比率与第二占比率的关联关系并进行信号的传输；
步骤S4：当第一占比率与第二占比率不存在关联关系时，获取待分析碎片整理记录前的历史调度记录，调度记录是指读取磁盘中扇区对应文件数据的记录；结合历史调度记录和存储位置，构建待分析碎片整理记录的存储特征；
存储特征是在确定按照调度文件之间的关联度进行碎片整理的方式是否会降低整理效率，如果直观数据上会增加整理时长，那么将计算机相应的文件调度习惯进行特征标记，以在后续计算机实时运行存储数据中有选择的进行存储，可以节省后续计算机在碎片整理时的整理时长；
步骤S5：基于存储特征，对实时监测计算机进行以存储特征为指导的存储提醒。
进一步的，步骤S1中分析整理效率异常对应的磁盘碎片整理记录为待分析碎片整理记录，包括以下分析步骤：
获取第i个数据记录中的碎片度Bi，碎片度Bi是指目标文件中的目标碎片个数与目标文件中分布于扇区的总个数的比值；每一目标碎片分布于一个扇区内；将每一次数据记录中的碎片度Bi与该次记录的整理时长Ti构成第i个数据记录对应的监测数据对Ei，Ei＝(Bi,Ti)；
以监测数据对中的碎片度为横坐标、整理时长为纵坐标构建二维直角坐标系，并在坐标系中标记m个监测数据对，i≤m，m表示计算机中存储磁盘碎片整理的数据记录总个数；
剔除与相邻横坐标对应监测数据对中纵坐标数据差值大于等于差值阈值的监测数据对为异常数据对；
标记剔除异常数据对后的监测数据对并进行拟合构成监测曲线；
获取监测曲线的极大值、极小值和最大值和最小值，当监测曲线的极大值等于最大值、极小值等于最小值时，获取异常数据对相对于监测曲线的位置区域，位置区域包括监测曲线上方和监测曲线下方；
输出位于监测曲线上方的异常数据对整理效率异常；并提取对应磁盘碎片整理记录为待分析碎片整理记录。
对应比较极大值和最大值以及极小值和最小值是为了分析监测曲线的监测趋势是否呈一定的规律增长或减小；出现此种情况说明计算机对磁盘碎片进行整理的消耗时长与碎片度有关。
进一步的，步骤S2包括以下分析步骤：
获取第j次待分析碎片整理记录包含的中断异常文件个数uj和删旧添新文件个数vj，利用公式：gj＝a1*(uj/wj)+a2*(vj/wj)；
计算第j次待分析碎片整理记录的独立占比率gj，其中wj表示第j次待分析碎片整理记录磁盘空间包含文件的总个数；a1表示中断异常文件对应的参考系数，a2表示删旧添新文件对应的参考系数，0<a1<a2<1，a1+a2＝1；
提取n个待分析碎片整理记录的独立占比率gj，j≤n；利用公式：
G1＝(1/n)[∑(gj)]
计算待分析碎片整理记录对应的第一占比率G1，n表示待分析碎片整理记录的总次数。
进一步的，步骤S3包括以下分析步骤；
获取常规碎片整理记录中包含的中断异常文件个数和删旧添新文件个数，计算常规碎片整理记录对应的独立占比率，独立占比率与待分析碎片整理记录的独立占比率计算方式相同；基于常规碎片整理记录对应的独立占比率计算第二占比率G2，第二占比率为若干常规碎片整理记录的独立占比率的平均值；
提取待分析碎片整理记录中独立占比率大于第一占比率的待分析碎片整理记录次数为n1，利用公式：
Y＝[n1/(n-n1)]*[|G1-G2|/G1]
计算第一占比率与第二占比率的关联指数Y，其中n-n1表示待分析碎片整理记录中独立占比率小于等于第一占比率的待分析碎片整理记录次数；
设置关联指数阈值Y0，当Y<Y0时，输出第一占比率与第二占比率不存在关联关系；当Y≥Y0时，输出第一占比率和第二占比率存在关联关系，并标记占比信号，占比信号是指对计算机存储状态进行实时监测并获取磁盘记录的中断异常文件个数和删旧添新文件个数以计算实时独立占比率且在实时独立占比率大于等于第一占比率时发出的信号；
当计算机触发占比信号时，提醒计算机暂停当前磁盘的数据存储。
从对两种文件在不同碎片整理记录中存在的数据关系出发，确定实时存储过程中是否会存在造成磁盘碎片整理异常情况，通过在存储源头进行排除异常，提高了计算机对于磁盘碎片整理的高效以及明确数据存储的方向性和目的性。
进一步的，步骤S4包括以下分析步骤：
提取计算机磁盘中待分析碎片整理记录包含目标文件的调度记录，调度记录是指在磁盘未进行碎片管理前用户对磁盘中目标文件的调度顺序、频率记录；以任一目标文件为起始文件X1，标记与起始文件存在调度顺序为相邻顺序的第k个目标文件为亲密文件Fk；
若k的最大值为1时，则构建起始文件与相邻调度文件的调度包C，C＝[X1,F1]
若k的最大值不为1且不为0时，则获取第k个亲密文件的调度频率Rk，则构建起始文件的调度包C，C＝[X1,Fmax(Rk)]；其中Fmax(Rk)是指将亲密文件按照对应调度频率由大到小的顺序排序后生成的首个亲密文件；
遍历生成磁盘中所有目标文件的调度包Cp，Cp＝[Xp,Fp]，Fp＝{F1,Fmax(Rk)}；Fp表示第p个调度包中目标文件对应的亲密文件，Fp＝{F1,Fmax(Rk)}表示Fp为F1或Fmax(Rk)；
获取未进行磁盘碎片整理前第p个调度包中从起始文件到亲密文件的调度时长tp1和调度路程sp1，以及磁盘碎片整理后第p个调度包中从起始文件到亲密文件的调度时长tp2和调度路程sp2；
调度路程是指基于文件存储位置获取磁盘中的磁头从起始文件完成调度到开始调度亲密文件所旋转的扇区角度，当旋转存在重叠区域时计算单次旋转角度之和作为扇区角度；利用公式：
Q1＝(s11/t11)+(s21/t21)+......+(sp1/tp1)
Q2＝(s12/t12)+(s22/t22)+......+(sp2/tp2)
Z＝Q1/Q2
计算磁盘碎片整理前的效率系数Q1、磁盘碎片整理后的效率系数Q2以及整理效率指数Z；
获取常规碎片整理记录对应的整理效率指数Z0，常规碎片整理记录对应的整理效率指数与待分析碎片整理记录对应的整理效率指数计算方式相同；
输出Z>Z0时待分析碎片整理记录的调度包为存储特征。
分析存储特征是从用户使用计算机所记载的数据操作习惯出发，分析异常低效的碎片整理记录与常规的碎片整理记录在对相同调度包的速率差异，当两者的差值过大说明异常碎片整理记录中的异常原因可能是由于碎片分布的物理空间上的差异过大，如果将调度包作为存储特征在碎片产生前阶段进行预防可有效减少相邻调度碎片的整理时长。
进一步的，步骤S5包括：获取实时监测计算机的存储状态，当发生中断异常和删新添旧情况时，提取当前存储文件对应的调度包，选择与调度包中亲密文件所处磁盘扇区调度路程最近的存储空间进行存储提醒。
计算机信息存储分析系统，包括数据记录存储模块、待分析碎片整理记录确定模块、文件类型区分模块、关联关系分析模块、调度记录提取模块、存储特征分析模块和存储提醒模块；
数据记录存储模块用于提取计算机中进行磁盘碎片整理的数据记录，数据记录由磁盘碎片整理的目标文件、目标碎片、碎片度和整理时长构成；
待分析碎片整理记录确定模块用于分析整理效率异常对应的磁盘碎片整理记录并确定待分析碎片整理记录；
文件类型区分模块用于基于待分析碎片整理记录的存储扇区和存储时刻分析文件类型，文件类型包括中断异常文件和删旧添新文件；
关联关系分析模块用于分析待分析碎片整理记录和常规碎片整理记录的关联关系并输出关联结果；
调度记录提取模块用于获取待分析碎片整理记录前的历史调度记录；
存储特征分析模块用于结合历史调用记录和存储位置，构建待分析碎片整理记录的存储特征；
存储提醒模块用于基于存储特征，对实时监测计算机进行以存储特征为指导的存储提醒。
进一步的，关联关系分析模块包括独立占比率计算单元、第一占比率计算单元、第二占比率计算单元、关联指数计算单元和关联指数比较输出单元；
独立占比率计算单元用于获取文件个数计算独立占比率；
第一占比率计算单元用于基于独立占比率计算待分析碎片整理记录的占比率；
第二占比率计算单元用于基于独立占比率计算常规碎片整理记录的占比率；
关联指数计算单元用于获取第一占比率和第二占比率计算关联指数；
关联指数比较输出单元用于基于关联指数和关联指数阈值的大小关系输出对应的占比信号。
进一步的，存储特征分析模块包括调度包构建单元、效率系数计算单元、整理效率指数计算单元和存储特征输出单元；
调度包构建单元用于以任一目标文件为起始文件，标记与起始文件存在调用顺序为相邻顺序的目标文件为亲密文件构建调度包；
效率系数计算单元用于获取调度时长和调度路程计算下效率系数，效率系数包括磁盘碎片整理后的效率系数和磁盘碎片整理前的效率系数；
整理效率指数计算单元用于将磁盘碎片整理后的效率系数和磁盘碎片整理前的效率系数相除得到整理效率指数；
存储特征输出单元用于在整理效率指数大于整理效率指数阈值时输出调用包为存储特征。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本申请通过提取计算机中进行磁盘碎片整理的数据记录，对在整理过程中磁盘整理效率存在差异的记录进行分类，确定磁盘碎片整理效率异常的原因；本申请在对其原因的分析上从导致磁盘碎片产生的两个角度出发，一是中断异常，另一是删除旧文件添加新文件，对两种情况产生的文件比例进行分析，确定在实时对计算机监测过程中是否要考虑存储的文件的比例问题以适当调整到不同位置的磁盘进行存储；同时本申请还分析了在磁盘碎片产生源头的存储问题，结合用户基于计算机的操作习惯即对文件的调度来合理对文件做出预警存储，将存储特征在碎片产生前阶段进行预防可有效减少相邻调度碎片的整理时长，不仅为计算机存储提供了新方向的改进，还使得碎片整理更加高效化。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明一种基于物联网的计算机信息存储分析系统的结构示意图。
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。
请参阅图1，本发明提供技术方案：一种基于物联网的计算机信息存储分析方法，包括以下分析步骤：
步骤S1：提取计算机中进行磁盘碎片整理的数据记录，数据记录由磁盘碎片整理的目标文件、目标碎片、碎片度和整理时长构成；目标文件是指文件数据存储于磁盘中所占扇区不连续的目标文件；目标碎片是指磁盘空间无法进行有序排列对应的零散扇区；分析整理效率异常对应的磁盘碎片整理记录为待分析碎片整理记录；
磁盘碎片整理是将电脑磁盘在长期使用过程中产生的碎片和凌乱文件重新整理，使它们在物理空间中靠近在一起，可以提高电脑的整体性能和运行速度；扇区是指磁盘中盘片包含磁道的最小存储单位；
步骤S2：提取待分析碎片整理记录中目标文件的存储扇区以及存储时刻，标记相邻目标文件对应存储时刻差值小于等于时刻差值阈值的目标文件为中断异常文件，标记相邻目标文件对应存储时刻差值大于时刻差值阈值的目标文件为删旧添新文件；对待分析碎片整理记录包含的中断异常文件和删旧添新文件进行第一占比率的分析；
分析中断异常文件和删旧添新文件是基于磁盘碎片整理中造成磁盘碎片产生的两种原因出发，一种原因是系统正向硬盘写入一个文件，该文件体积较大需要占用五个扇区的空间，因此完全写入硬盘中需要较长的时间，而在写入过程中存在新的写入命令且写入文件体积较小只需占用一个扇区时，就会存在中断上一文件的写入给新的文件留置存储空间，从而造成碎片的产生；另一种原因是硬盘经过一段时间的使用，会存在文件删除和增加的情况，而此时的连续空间不满足当前存储文件的大小，故当前的文件需要被差分到不相邻的扇区中进行存储，从而产生新的碎片；两种情况存在发生时刻的区别，且碎片产生的原因大方向为上述两种，但造成整理效率异常即效率过低的情况是否与碎片产生各自的数量有关还需进一步的确定；
步骤S3：剔除待分析碎片整理记录后的数据记录标记为常规碎片整理记录，提取常规碎片整理记录对应的第二占比率，分析第一占比率与第二占比率的关联关系并进行信号的传输；
步骤S4：当第一占比率与第二占比率不存在关联关系时，获取待分析碎片整理记录前的历史调度记录，调度记录是指读取磁盘中扇区对应文件数据的记录；结合历史调度记录和存储位置，构建待分析碎片整理记录的存储特征；
存储特征是在确定按照调度文件之间的关联度进行碎片整理的方式是否会降低整理效率，如果直观数据上会增加整理时长，那么将计算机相应的文件调度习惯进行特征标记，以在后续计算机实时运行存储数据中有选择的进行存储，可以节省后续计算机在碎片整理时的整理时长；
步骤S5：基于存储特征，对实时监测计算机进行以存储特征为指导的存储提醒。
步骤S1中分析整理效率异常对应的磁盘碎片整理记录为待分析碎片整理记录，包括以下分析步骤：
获取第i个数据记录中的碎片度Bi，碎片度Bi是指目标文件中的目标碎片个数与目标文件中分布于扇区的总个数的比值；每一目标碎片分布于一个扇区内；将每一次数据记录中的碎片度Bi与该次记录的整理时长Ti构成第i个数据记录对应的监测数据对Ei，Ei＝(Bi,Ti)；
以监测数据对中的碎片度为横坐标、整理时长为纵坐标构建二维直角坐标系，并在坐标系中标记m个监测数据对，i≤m，m表示计算机中存储磁盘碎片整理的数据记录总个数；
剔除与相邻横坐标对应监测数据对中纵坐标数据差值大于等于差值阈值的监测数据对为异常数据对；
标记剔除异常数据对后的监测数据对并进行拟合构成监测曲线；
获取监测曲线的极大值、极小值和最大值和最小值，当监测曲线的极大值等于最大值、极小值等于最小值时，获取异常数据对相对于监测曲线的位置区域，位置区域包括监测曲线上方和监测曲线下方；位于监测曲线下方说明磁盘碎片整理时长较短，低于平均水平；可作为后续分析位于监测曲线上面数据的对照组；
输出位于监测曲线上方的异常数据对整理效率异常；并提取对应磁盘碎片整理记录为待分析碎片整理记录。
对应比较极大值和最大值以及极小值和最小值是为了分析监测曲线的监测趋势是否呈一定的规律增长或减小；出现此种情况说明计算机对磁盘碎片进行整理的消耗时长与碎片度有关。
步骤S2包括以下分析步骤：
获取第j次待分析碎片整理记录包含的中断异常文件个数uj和删旧添新文件个数vj，利用公式：gj＝a1*(uj/wj)+a2*(vj/wj)；
计算第j次待分析碎片整理记录的独立占比率gj，其中wj表示第j次待分析碎片整理记录磁盘空间包含文件的总个数；a1表示中断异常文件对应的参考系数，a2表示删旧添新文件对应的参考系数，0<a1<a2<1，a1+a2＝1；wj在实际应用中除去中断异常文件和删新添旧文件外还包括不含有目标碎片的文件个数；
提取n个待分析碎片整理记录的独立占比率gj，j≤n；利用公式：
G1＝(1/n)[∑(gj)]
计算待分析碎片整理记录对应的第一占比率G1，n表示待分析碎片整理记录的总次数。
步骤S3包括以下分析步骤；
获取常规碎片整理记录中包含的中断异常文件个数和删旧添新文件个数，计算常规碎片整理记录对应的独立占比率，独立占比率与待分析碎片整理记录的独立占比率计算方式相同；基于常规碎片整理记录对应的独立占比率计算第二占比率G2，第二占比率为若干常规碎片整理记录的独立占比率的平均值；
提取待分析碎片整理记录中独立占比率大于第一占比率的待分析碎片整理记录次数为n1，利用公式：
Y＝[n1/(n-n1)]*[|G1-G2|/G1]
计算第一占比率与第二占比率的关联指数Y，其中n-n1表示待分析碎片整理记录中独立占比率小于等于第一占比率的待分析碎片整理记录次数；
设置关联指数阈值Y0，当Y<Y0时，输出第一占比率与第二占比率不存在关联关系；当Y≥Y0时，输出第一占比率和第二占比率存在关联关系，并标记占比信号，占比信号是指对计算机存储状态进行实时监测并获取磁盘记录的中断异常文件个数和删旧添新文件个数以计算实时独立占比率且在实时独立占比率大于等于第一占比率时发出的信号；
当计算机触发占比信号时，提醒计算机暂停当前磁盘的数据存储。本申请中分析磁盘碎片整理记录是以单独一个磁盘为基础，如计算机系统中的C盘、D盘均为独立的一个磁盘。
从对两种文件在不同碎片整理记录中存在的数据关系出发，确定实时存储过程中是否会存在造成磁盘碎片整理异常情况，通过在存储源头进行排除异常，提高了计算机对于磁盘碎片整理的高效以及明确数据存储的方向性和目的性。
步骤S4包括以下分析步骤：
提取计算机磁盘中待分析碎片整理记录包含目标文件的调度记录，调度记录是指在磁盘未进行碎片管理前用户对磁盘中目标文件的调度顺序、频率记录；以任一目标文件为起始文件X1，标记与起始文件存在调度顺序为相邻顺序的第k个目标文件为亲密文件Fk；
若k的最大值为1时，则构建起始文件与相邻调度文件的调度包C，C＝[X1,F1]
若k的最大值不为1且不为0时，则获取第k个亲密文件的调度频率Rk，则构建起始文件的调度包C，C＝[X1,Fmax(Rk)]；其中Fmax(Rk)是指将亲密文件按照对应调度频率由大到小的顺序排序后生成的首个亲密文件；
遍历生成磁盘中所有目标文件的调度包Cp，Cp＝[Xp,Fp]，Fp＝{F1,Fmax(Rk)}；Fp表示第p个调度包中目标文件对应的亲密文件，Fp＝{F1,Fmax(Rk)}表示Fp为F1或Fmax(Rk)；
获取未进行磁盘碎片整理前第p个调度包中从起始文件到亲密文件的调度时长tp1和调度路程sp1，以及磁盘碎片整理后第p个调度包中从起始文件到亲密文件的调度时长tp2和调度路程sp2；
调度路程是指基于文件存储位置获取磁盘中的磁头从起始文件完成调度到开始调度亲密文件所旋转的扇区角度，当旋转存在重叠区域时计算单次旋转角度之和作为扇区角度；利用公式：
Q1＝(s11/t11)+(s21/t21)+......+(sp1/tp1)
Q2＝(s12/t12)+(s22/t22)+......+(sp2/tp2)
Z＝Q1/Q2
计算磁盘碎片整理前的效率系数Q1、磁盘碎片整理后的效率系数Q2以及整理效率指数Z；
获取常规碎片整理记录对应的整理效率指数Z0，常规碎片整理记录对应的整理效率指数与待分析碎片整理记录对应的整理效率指数计算方式相同；
输出Z>Z0时待分析碎片整理记录的调度包为存储特征。
分析存储特征是从用户使用计算机所记载的数据操作习惯出发，分析异常低效的碎片整理记录与常规的碎片整理记录在对相同调度包的速率差异，当两者的差值过大说明异常碎片整理记录中的异常原因可能是由于碎片分布的物理空间上的差异过大，如果将调度包作为存储特征在碎片产生前阶段进行预防可有效减少相邻调度碎片的整理时长。
步骤S5包括：获取实时监测计算机的存储状态，当发生中断异常和删新添旧情况时，提取当前存储文件对应的调度包，选择与调度包中亲密文件所处磁盘扇区调度路程最近的存储空间进行存储提醒。在本申请中调度包中的起始文件和亲密文件是相互的，即起始文件可为亲密文件，亲密文件也可为起始文件。
计算机信息存储分析系统，包括数据记录存储模块、待分析碎片整理记录确定模块、文件类型区分模块、关联关系分析模块、调度记录提取模块、存储特征分析模块和存储提醒模块；
数据记录存储模块用于提取计算机中进行磁盘碎片整理的数据记录，数据记录由磁盘碎片整理的目标文件、目标碎片、碎片度和整理时长构成；
待分析碎片整理记录确定模块用于分析整理效率异常对应的磁盘碎片整理记录并确定待分析碎片整理记录；
文件类型区分模块用于基于待分析碎片整理记录的存储扇区和存储时刻分析文件类型，文件类型包括中断异常文件和删旧添新文件；
关联关系分析模块用于分析待分析碎片整理记录和常规碎片整理记录的关联关系并输出关联结果；
调度记录提取模块用于获取待分析碎片整理记录前的历史调度记录；
存储特征分析模块用于结合历史调用记录和存储位置，构建待分析碎片整理记录的存储特征；
存储提醒模块用于基于存储特征，对实时监测计算机进行以存储特征为指导的存储提醒。
关联关系分析模块包括独立占比率计算单元、第一占比率计算单元、第二占比率计算单元、关联指数计算单元和关联指数比较输出单元；
独立占比率计算单元用于获取文件个数计算独立占比率；
第一占比率计算单元用于基于独立占比率计算待分析碎片整理记录的占比率；
第二占比率计算单元用于基于独立占比率计算常规碎片整理记录的占比率；
关联指数计算单元用于获取第一占比率和第二占比率计算关联指数；
关联指数比较输出单元用于基于关联指数和关联指数阈值的大小关系输出对应的占比信号。
存储特征分析模块包括调度包构建单元、效率系数计算单元、整理效率指数计算单元和存储特征输出单元；
调度包构建单元用于以任一目标文件为起始文件，标记与起始文件存在调用顺序为相邻顺序的目标文件为亲密文件构建调度包；
效率系数计算单元用于获取调度时长和调度路程计算下效率系数，效率系数包括磁盘碎片整理后的效率系数和磁盘碎片整理前的效率系数；
整理效率指数计算单元用于将磁盘碎片整理后的效率系数和磁盘碎片整理前的效率系数相除得到整理效率指数；
存储特征输出单元用于在整理效率指数大于整理效率指数阈值时输出调用包为存储特征。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于物联网的计算机信息存储分析方法，其特征在于，包括以下分析步骤：
步骤S1：提取计算机中进行磁盘碎片整理的数据记录，所述数据记录由磁盘碎片整理的目标文件、目标碎片、碎片度和整理时长构成；所述目标文件是指文件数据存储于磁盘中所占扇区不连续的目标文件；所述目标碎片是指磁盘空间无法进行有序排列对应的零散扇区；分析整理效率异常对应的磁盘碎片整理记录为待分析碎片整理记录；
步骤S2：提取待分析碎片整理记录中目标文件的存储扇区以及存储时刻，标记相邻目标文件对应存储时刻差值小于等于时刻差值阈值的目标文件为中断异常文件，标记相邻目标文件对应存储时刻差值大于时刻差值阈值的目标文件为删旧添新文件；对待分析碎片整理记录包含的中断异常文件和删旧添新文件进行第一占比率的分析；
所述步骤S2包括以下分析步骤：
获取第j次待分析碎片整理记录包含的中断异常文件个数uj和删旧添新文件个数vj，利用公式：gj＝a1*(uj/wj)+a2*(vj/wj)；
计算第j次待分析碎片整理记录的独立占比率gj，其中wj表示第j次待分析碎片整理记录磁盘空间包含文件的总个数；a1表示中断异常文件对应的参考系数，a2表示删旧添新文件对应的参考系数，0<a1<a2<1，a1+a2＝1；
提取n个待分析碎片整理记录的独立占比率gj，j≤n；利用公式：
G1＝(1/n)[∑(gj)]
计算待分析碎片整理记录对应的第一占比率G1，n表示待分析碎片整理记录的总次数；
步骤S3：剔除待分析碎片整理记录后的数据记录标记为常规碎片整理记录，提取常规碎片整理记录对应的第二占比率，分析第一占比率与第二占比率的关联关系并进行信号的传输；
所述步骤S3包括以下分析步骤：
获取常规碎片整理记录中包含的中断异常文件个数和删旧添新文件个数，计算常规碎片整理记录对应的独立占比率，所述独立占比率与待分析碎片整理记录的独立占比率计算方式相同；基于常规碎片整理记录对应的独立占比率计算第二占比率G2，所述第二占比率为若干常规碎片整理记录的独立占比率的平均值；
提取待分析碎片整理记录中独立占比率大于第一占比率的待分析碎片整理记录次数为n1，利用公式：
Y＝[n1/(n-n1)]*[|G1-G2|/G1]
计算第一占比率与第二占比率的关联指数Y，其中n-n1表示待分析碎片整理记录中独立占比率小于等于第一占比率的待分析碎片整理记录次数；
设置关联指数阈值Y0，当Y<Y0时，输出第一占比率与第二占比率不存在关联关系；当Y≥Y0时，输出第一占比率和第二占比率存在关联关系，并标记占比信号，所述占比信号是指对计算机存储状态进行实时监测并获取磁盘记录的中断异常文件个数和删旧添新文件个数以计算实时独立占比率且在实时独立占比率大于等于第一占比率时发出的信号；
当计算机触发占比信号时，提醒计算机暂停当前磁盘的数据存储；
步骤S4：当第一占比率与第二占比率不存在关联关系时，获取待分析碎片整理记录前的历史调度记录，所述调度记录是指读取磁盘中扇区对应文件数据的记录；结合历史调度记录和存储位置，构建待分析碎片整理记录的存储特征；
步骤S5：基于存储特征，对实时监测计算机进行以存储特征为指导的存储提醒。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的计算机信息存储分析方法，其特征在于：所述步骤S1中分析整理效率异常对应的磁盘碎片整理记录为待分析碎片整理记录，包括以下分析步骤：
获取第i个数据记录中的碎片度Bi，所述碎片度Bi是指目标文件中的目标碎片个数与目标文件中分布于扇区的总个数的比值；每一目标碎片分布于一个扇区内；将每一次数据记录中的碎片度Bi与该次记录的整理时长Ti构成第i个数据记录对应的监测数据对Ei，Ei＝(Bi,Ti)；
以监测数据对中的碎片度为横坐标、整理时长为纵坐标构建二维直角坐标系，并在坐标系中标记m个监测数据对，i≤m，m表示计算机中存储磁盘碎片整理的数据记录总个数；
剔除与相邻横坐标对应监测数据对中纵坐标数据差值大于等于差值阈值的监测数据对为异常数据对；
标记剔除异常数据对后的监测数据对并进行拟合构成监测曲线；
获取监测曲线的极大值、极小值和最大值和最小值，当监测曲线的极大值等于最大值、极小值等于最小值时，获取异常数据对相对于监测曲线的位置区域，所述位置区域包括监测曲线上方和监测曲线下方；
输出位于监测曲线上方的异常数据对整理效率异常；并提取对应磁盘碎片整理记录为待分析碎片整理记录。
3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的计算机信息存储分析方法，其特征在于：所述步骤S4包括以下分析步骤：
提取计算机磁盘中待分析碎片整理记录包含目标文件的调度记录，所述调度记录是指在磁盘未进行碎片管理前用户对磁盘中目标文件的调度顺序、频率记录；以任一目标文件为起始文件X1，标记与起始文件存在调度顺序为相邻顺序的第k个目标文件为亲密文件Fk；
若k的最大值为1时，则构建起始文件与相邻调度文件的调度包C，C＝[X1,F1]
若k的最大值不为1且不为0时，则获取第k个亲密文件的调度频率Rk，则构建起始文件的调度包C，C＝[X1,Fmax(Rk)]；其中Fmax(Rk)是指将亲密文件按照对应调度频率由大到小的顺序排序后生成的首个亲密文件；
遍历生成磁盘中所有目标文件的调度包Cp，Cp＝[Xp,Fp]，Fp＝{F1,Fmax(Rk)}；Fp表示第p个调度包中目标文件对应的亲密文件，Fp＝{F1,Fmax(Rk)}表示Fp为F1或Fmax(Rk)；
获取未进行磁盘碎片整理前第p个调度包中从起始文件到亲密文件的调度时长tp1和调度路程sp1，以及磁盘碎片整理后第p个调度包中从起始文件到亲密文件的调度时长tp2和调度路程sp2；
所述调度路程是指基于文件存储位置获取磁盘中的磁头从起始文件完成调度到开始调度亲密文件所旋转的扇区角度，当旋转存在重叠区域时计算单次旋转角度之和作为扇区角度；利用公式：
Q1＝(s11/t11)+(s21/t21)+......+(sp1/tp1)
Q2＝(s12/t12)+(s22/t22)+......+(sp2/tp2)
Z＝Q1/Q2
计算磁盘碎片整理前的效率系数Q1、磁盘碎片整理后的效率系数Q2以及整理效率指数Z；
获取常规碎片整理记录对应的整理效率指数Z0，所述常规碎片整理记录对应的整理效率指数与待分析碎片整理记录对应的整理效率指数计算方式相同；
输出Z>Z0时待分析碎片整理记录的调度包为存储特征。
4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的计算机信息存储分析方法，其特征在于：所述步骤S5包括：获取实时监测计算机的存储状态，当发生中断异常和删新添旧情况时，提取当前存储文件对应的调度包，选择与调度包中亲密文件所处磁盘扇区调度路程最近的存储空间进行存储提醒。
5.应用权利要求1-4中任一项所述的一种基于物联网的计算机信息存储分析方法的计算机信息存储分析系统，其特征在于，包括数据记录存储模块、待分析碎片整理记录确定模块、文件类型区分模块、关联关系分析模块、调度记录提取模块、存储特征分析模块和存储提醒模块；
所述数据记录存储模块用于提取计算机中进行磁盘碎片整理的数据记录，所述数据记录由磁盘碎片整理的目标文件、目标碎片、碎片度和整理时长构成；
所述待分析碎片整理记录确定模块用于分析整理效率异常对应的磁盘碎片整理记录并确定待分析碎片整理记录；
所述文件类型区分模块用于基于待分析碎片整理记录的存储扇区和存储时刻分析文件类型，所述文件类型包括中断异常文件和删旧添新文件；
所述关联关系分析模块用于分析待分析碎片整理记录和常规碎片整理记录的关联关系并输出关联结果；
所述调度记录提取模块用于获取待分析碎片整理记录前的历史调度记录；
所述存储特征分析模块用于结合历史调用记录和存储位置，构建待分析碎片整理记录的存储特征；
所述存储提醒模块用于基于存储特征，对实时监测计算机进行以存储特征为指导的存储提醒。
6.根据权利要求5所述的计算机信息存储分析系统，其特征在于：所述关联关系分析模块包括独立占比率计算单元、第一占比率计算单元、第二占比率计算单元、关联指数计算单元和关联指数比较输出单元；
所述独立占比率计算单元用于获取文件个数计算独立占比率；
所述第一占比率计算单元用于基于独立占比率计算待分析碎片整理记录的占比率；
所述第二占比率计算单元用于基于独立占比率计算常规碎片整理记录的占比率；
所述关联指数计算单元用于获取第一占比率和第二占比率计算关联指数；
所述关联指数比较输出单元用于基于关联指数和关联指数阈值的大小关系输出对应的占比信号。
7.根据权利要求6所述的计算机信息存储分析系统，其特征在于：所述存储特征分析模块包括调度包构建单元、效率系数计算单元、整理效率指数计算单元和存储特征输出单元；
所述调度包构建单元用于以任一目标文件为起始文件，标记与起始文件存在调用顺序为相邻顺序的目标文件为亲密文件构建调度包；
所述效率系数计算单元用于获取调度时长和调度路程计算下效率系数，所述效率系数包括磁盘碎片整理后的效率系数和磁盘碎片整理前的效率系数；
所述整理效率指数计算单元用于将磁盘碎片整理后的效率系数和磁盘碎片整理前的效率系数相除得到整理效率指数；
所述存储特征输出单元用于在整理效率指数大于整理效率指数阈值时输出调用包为存储特征。
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