CN117056172B - 一种用于系统集成中台的数据集成方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于系统集成中台的数据集成方法及系统，涉及数据集成领域，该用于系统集成中台的数据集成方法包括以下步骤：S1、根据系统集成中台获取数据需求参数；S2、根据数据需求参数匹配数据集成方案，并根据数据集成方案生成数据集成架构；S3、将数据需求参数带入数据集成架构，获取需求参数集成；S4、对需求参数集成进行验证调整，并对调整后的数据参数集成进行监控维护；S5、根据数据参数集成的监控维护结果进行更新判断，并根据判断结果对数据参数集成进行迭代优化。本发明通过系统集成中台获取的数据需求参数，确保最终的数据集成方案能够满足实际的业务需求，预设了安全特征调整方案，确保数据和系统的安全性。
Description
技术领域
本发明涉及数据集成领域，具体来说，特别是涉及一种用于系统集成中台的数据集成方法及系统。
背景技术
系统集成中台也被称为中台，是构建在企业系统架构中的一层重要组件，提供了一种方便快捷的方式，可以让各个系统、应用和数据源之间实现通信和交互，系统集成中台的主要职责是在多个不同的系统之间进行协调控制，实现数据和服务的共享。
而随着时代的发展，出现了用于系统集成中台的数据集成方法及系统，该方案在进行使用时，可以确保在不同系统和应用间实现数据的一致性，降低数据不一致带来的问题，并通过数据集成，提高数据的质量和可用性，让企业能够更有效地利用数据进行决策，同时减少数据处理的时间和成本，提高企业的工作效率。
但现有的用于系统集成中台的数据集成方法及系统在进行使用时并未考虑系统性能，导致长时间使用后数据集成可能会导致数据的冗余，增加存储和管理的成本，极大的影响了用于系统集成中台的数据集成方法及系统的使用效率，且现有的用于系统集成中台的数据集成方法及系统在进行使用时并未考虑系统随着时间的变化而进行优化的使得现有用于系统集成中台的数据集成方法及系统使用时的灵活性，会随着时间的变化而大大下降，极大的影响了用于系统集成中台的数据集成方法及系统的使用效率。
针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明的目的是：提供一种用于系统集成中台的数据集成方法及系统，通过预设阈值实现数据集成灵活性提高的效果，具备使用时灵活性好，使用效率高的优点。
为了实现上述目的，本发明采用的具体技术方案如下：
根据本发明的一个方面，一种用于系统集成中台的数据集成方法，该方法包括以下步骤：
S1、根据系统集成中台获取数据需求参数；
S2、根据数据需求参数匹配数据集成方案，并根据数据集成方案生成数据集成架构；
S3、将数据需求参数带入数据集成架构，获取需求参数集成；
S4、对需求参数集成进行验证调整，并对调整后的数据参数集成进行监控维护；
S5、根据数据参数集成的监控维护结果进行更新判断，并根据判断结果对数据参数集成进行迭代优化。
作为优选方案，根据数据需求参数匹配数据集成方案，并根据数据集成方案生成数据集成架构包括以下步骤：
S21、预设数据需求参数规则，并根据数据需求参数规则对数据需求参数进行分析；
S22、预设数据参数分类阈值，并将分析后数据需求参数与数据参数分类阈值的进行比对，获取数据成本参数；
S23、预设数据集成方案，并根据数据成本参数匹配数据集成方案；
S24、根据数据成本参数和数据集成方案生成数据集架构。
作为优选方案，预设数据需求参数规则，并根据数据需求参数规则对数据需求参数进行分析包括以下步骤：
S211、根据数据需求参数进行数据类型分类，并根据分类结果对数据需求参数进行归一化处理；
S212、对归一化处理后的数据需求参数进行数据清洗，并进行数据安全分析；
S213、根据数据安全分析结果进行数据安全调整，并根据数据安全调整后的数据需求参数，进行系统性能分析；
S214、根据数据需求参数的系统性能分析结果进行数据需求参数评分，并输出数据需求参数评分。
作为优选方案，根据数据安全分析结果进行数据安全调整，并根据数据安全调整后的数据需求参数，进行系统性能分析包括以下步骤：
S2131、对数据安全分析结果进行特征提取，获取安全特征值；
S2132、预设安全特征调整方案，将安全特征值与安全特征调整方案进行匹配，并根据安全特征调整方案对安全特征值进行调整；
S2133、预设系统性能阈值，并根据系统性能阈值和调整后的安全特征值进行系统资源使用情况分析；
S2134、对系统资源使用情况分析结果进行验证，并将验证后的系统资源使用情况分析结果作为系统性能分析。
作为优选方案，根据系统性能阈值和调整后的安全特征值进行系统资源使用情况分析的计算公式为：
G＝d0+d1x1+d2x2+F；
其中，G为系统资源使用值；
d0为系统使用资源基线；
d1为系统性能阈值的系数；
d2为调整后的安全特征值的系数；
x1为系统性能阈值；
x2为调整后的安全特征值；
F为系统资源使用时误差项。
作为优选方案，根据数据成本参数和数据集成方案生成数据集架构包括以下步骤：
S241、根据数据成本参数和数据集成方案获取架构目标；
S242、根据架构目标生产数据处理流程，并预设数据存储方案；
S243、根据数据处理流程和数据存储方案生成数据传输方式；
S244、将架构目标、数据处理流程、数据存储方案及数据传输方式总结，形成数据集架构，并对数据架构进行验证优化。
作为优选方案，对需求参数集成进行验证调整，并对调整后的数据参数集成进行监控维护包括以下步骤：
S41、预设集成验证阈值，并验证需求参数集成的完整性；
S42、对需求参数集的验证结果进行判断，并根据判断结果进行需求参数集调整；
S43、根据调整后的需求参数集生成监控机制，并预设错误处理方案；
S44、根据监控机制进行维护判断，并根据维护判断结果进行匹配错误处理方案；
S45、执行匹配的错误处理方案，并记录执行的错误处理方案参数。
作为优选方案，根据监控机制进行维护判断，并根据维护判断结果进行匹配错误处理方案包括以下步骤：
S441、根据监控机制进行监控数据收集，并对检测数据进行统计分析；
S442、根据检测数据的统计分析结果进行维护判断；
S443、预设错误处理方案匹配规则，并根据维护判断结果和错误处理方案匹配规则进行匹配错误处理方案。
作为优选方案，根据数据参数集成的监控维护结果进行更新判断，并根据判断结果对数据参数集成进行迭代优化包括以下步骤：
S51、对数据参数集成的监控维护结果进行特制变化分析；
S52、根据特制变化分析结果进行更新必要性判断；
S53、根据判断结果对数据参数集进行更新，对更新后的数据参数集进行评估，并根据评估结果进行迭代优化。
根据本发明的另一个方面，一种用于系统集成中台的数据集成系统，该系统包括：
参数获取模型，用于根据系统集成中台获取数据需求参数；
数据构架模块，用于根据数据需求参数匹配数据集成方案，并根据数据集成方案生成数据集成架构；
数据集成模块，用于将数据需求参数带入数据集成架构，获取需求参数集成；
验证调整模块，用于对需求参数集成进行验证调整，并对调整后的数据参数集成进行监控维护；
更新判断模块，用于根据数据参数集成的监控维护结果进行更新判断，并根据判断结果对数据参数集成进行迭代优化。
参数获取模型、数据构架模块、数据集成模块、验证调整模块及更新判断模块依次连接。
与现有技术相比，本发明提供了一种用于系统集成中台的数据集成方法及系统，具备以下有益效果：
(1)本发明通过系统集成中台获取的数据需求参数，确保最终的数据集成方案能够满足实际的业务需求，同时对数据类型进行分类并进行数据安全分析，并对数据安全分析结果进行了特征提取，预设了安全特征调整方案，确保数据和系统的安全性，提高最终的数据质量使得用于系统集成中台的数据集成方法及系统使用效率更加精准。
(2)本方案用迭代的方式进行优化，对数据参数集成的监控维护结果进行了特征变化分析，并且根据判断结果对数据参数集进行了更新和迭代优化，不断提升方案的效率和效果，保证了方案的持续优化和发展提高，极大的提高方案的适应性和灵活性，且对系统资源使用情况分析和验证，考虑到方案对系统性能产生的影，确保方案不会对系统性能产生过大影响。
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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例的一种用于系统集成中台的数据集成方法的方法流程图；
图2是根据本发明实施例的一种用于系统集成中台的数据集成系统的系统框图。
图中：
1、参数获取模型；2、数据构架模块；3、数据集成模块；4、验证调整模块；5、更新判断模块。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。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他实施例，都属于本发明保护的范围。
根据本发明的实施例，提供了一种用于系统集成中台的数据集成方法及系统。
现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明，根据本发明的一个实施例，如图1所示，根据本发明实施例的用于系统集成中台的数据集成方法，该方法包括以下步骤：
S1、根据系统集成中台获取数据需求参数；
具体的，理解业务需求要从系统集成中台获取数据需求参数，首先需要理解你的业务需求，包括了解业务模型、业务流程、业务目标等，访问系统集成中台，系统集成中台通常提供API或者其他接口来让你获取数据需求参数，了解如何使用这些API或接口，使用系统集成中台提供的API或接口，获取数据需求参数，涉及请求特定的资源、执行特定的操作等，获取到的数据需求参数可能是JSON、XML或其他格式的数据，解析这些数据，将它们转换成可以使用的格式，验证获取到的数据需求参数是否满足你的业务需求，如果不满足，可能需要重新获取数据需求参数。
S2、根据数据需求参数匹配数据集成方案，并根据数据集成方案生成数据集成架构；
具体的，所述根据数据需求参数匹配数据集成方案，并根据数据集成方案生成数据集成架构包括以下步骤：
S21、预设数据需求参数规则，并根据数据需求参数规则对数据需求参数进行分析；
具体的，所述预设数据需求参数规则，并根据数据需求参数规则对数据需求参数进行分析包括以下步骤：
S211、根据数据需求参数进行数据类型分类，并根据分类结果对数据需求参数进行归一化处理；
具体的，收集所有的数据需求参数，这些参数是关于数据的各种要求和规范，包括数据格式、数据量、数据质量、数据安全性等，对数据需求参数进行分类，根据数据的类型和特性将其划分成不同的类别，数据类型分类有助于更好地理解数据需求并为后续处理做准备，将数据需求参数分为文本数据、数值数据、日期时间数据、图像数据、音频数据等不同类型。
确保每个类别内的数据都采用统一的格式和标准，例如，日期时间数据可以按照特定的日期时间格式表示，文本数据可以进行字符编码规范化，数值数据可以进行单位规范化等，根据每种类别的需求数据，确定数据的量级或范围，例如，对于数值数据，可以定义简单和递增的范围，对于文本数据，可以规定最大字符长度，每个定义类别内的数据质量标准，包括数据的准确性、完整性、一致性等，确定每个类别内数据的安全要求和访问权限，将分类和归一化的数据需求参数记录在文档中，并与相关团队和利益相关者共享，并随着项目的进展和需求的变化，需要持续监控和更新数据需求参数，对数据需求参数的分类和归一化处理应该是一个持续的过程，保证满足不断变化的需求。
S212、对归一化处理后的数据需求参数进行数据清洗，并进行数据安全分析；
具体的，首先，明确数据清理的目标以及清理的标准和准则，检查数据需求参数中是否存在备份值，并确定处理策略，选择删除备份值的记录、插值填充备份值或根据业务需求进行其他操作，检测和处理数据需求参数中的异常值，且异常值可能是数据输入错误或异常情况的结果，选择删除异常值、修复它们或将其标记为潜在异常以供后续分析，根据数据类型，保证数据需求参数的格式符合规范，例如，日期时间数据应采用正确的日期时间格式，文本数据应进行字符编码规范，检查并删除重复的数据，以确保数据的唯一性，进行数据质量验证，包括数据的准确性、完整性和一致性，逐一数据检查是否满足预定标准。
在进行数据安全分析时，确定哪些数据需求参数包含敏感信息，如个人身份信息、财务数据等，建立敏感数据的清单，实施适当的访问控制策略，确保只有经过授权的用户才能够访问敏感数据，这包括角色基础的访问控制、加密、身份验证等措施，针对敏感数据进行加密，以保证数据在传输和存储过程中的安全性，采用合适的加密算法和密钥管理实践，审计设置和监控机制，跟踪对敏感数据的访问和操作，记录和分析日志，及时发现潜在的安全问题，并为系统用户和相关工作人员提供数据安全培训，以确保他们了解数据安全最佳实践和政策，考虑数据安全的合规性要求，以确保数据需求参数的处理符合法规。
S213、根据数据安全分析结果进行数据安全调整，并根据数据安全调整后的数据需求参数，进行系统性能分析；
具体的，所述根据数据安全分析结果进行数据安全调整，并根据数据安全调整后的数据需求参数，进行系统性能分析包括以下步骤：
S2131、对数据安全分析结果进行特征提取，获取安全特征值；
具体的，准备已经进行数据安全分析的结果，包括安全日志、审计记录、安全事件报告等，对安全分析结果进行清洗和重建，以保证数据的质量和一致性，包括删除重复数据、处理损坏值和异常值等，定义用于描述安全分析结果的特征，这些特征可以是与安全事件相关的属性、指标、统计数据或模式，根据定义的特征，从安全分析结果中提取这些特征，这涉及利用数据处理和分析技术，如统计分析、模式识别、文本挖掘等，从原始数据中提取有意义的信息。
在提取特征后，进行特征选择，选择信息量最大的特征，对特征进行适当的转换和缩放，以确保它们在相同的几何上，包括标准化、归一化或其他数学变换，将提取和选择的特征组合成安全特征值，这些特征值可以是表示、表示组或其他数据结构，用于表示安全分析结果的重要方面，存储生成的安全特征值，以供后续的数据分析、建模、可视化或安全事件检测使用，根据安全特征值，可以构建机器学习模型或应用其他数据分析技术来进行安全事件检测、威胁分析或异常检测等安全任务，定期更新安全特征值，以反映新的安全威胁、模式或数据。
S2132、预设安全特征调整方案，将安全特征值与安全特征调整方案进行匹配，并根据安全特征调整方案对安全特征值进行调整；
具体的，明确定义安全特征调整方案，包括一组规则、策略或算法，用于根据安全特征值的状态进行调整，可以包括针对不同类型的安全事件或威胁的应对措施，例如，针对异常登录尝试的账户策略已锁定，针对恶意文件的隔离和处理策略，针对数据丢失的通知和数据遮挡策略，确定每个安全特征值都与相应的安全特征调整方案匹配，通过定义特征值与方案之间的映射关系或规则来实现，例如，根据安全特征值的类型和严重性，将其映射到适当的调整方案，设置监控机制，以实时监测安全特征值的状态和变化。这可以包括自动化的监控工具、报警系统和事件日志，当监控检测到安全特征值达到触发条件时。
根据符合的安全特征调整方案采取相应的措施，包括自动化响应、通知安全团队或触发其他措施，根据安全特征调整方案，执行必要的调整操作，包括暂停用户账户、隔离受感染的系统、更改访问权限、通知相关方等，记录所有安全特征值的调整和相应的行动，这有助于审计和审查，以及改进安全性策略，定期测试和验证安全特征调整方案的有效性，包括模拟安全事件以确保调整策略有效，并根据需要进行更新和改进，定期评估和改进安全特征调整方案，根据新的威胁、漏洞或业务需求，更新和调整方案以确保最佳的安全性。
S2133、预设系统性能阈值，并根据系统性能阈值和调整后的安全特征值进行系统资源使用情况分析；
具体的，明确定义系统性能阈值，这些阈值通常根据系统的资源使用情况，例如CPU利用率、内存使用、磁盘空间、网络带宽等，阈值可以根据系统的性能要求和硬件配置而定，设置系统性能监控机制，定期收集系统的性能数据，包括使用性能监控工具、代理程序或操作系统本身提供的性能数据，保证每个安全特征值都与相应的系统性能阈值匹配，通过定义特征值与阈值之间的映射关系或规则来实现。例如，根据安全特征值的严重性或类型，将其映射到不同的性能阈值，对收集的系统性能数据进行分析，与预设的性能阈值进行比较，进行数据聚合，将性能数据按时间段或资源类型进行聚合，再进行阀门值比较，将聚合数据与预设的性能阀门值进行比较，查看是否存在超出阀门值的情况，并进行趋势分析，分析性能数据的趋势，以发现潜在的性能问题。
当分析发现性能数据超过预设的阀门值或出现异常趋势时，系统会触发性能问题检测，包括自动化报警、通知运维团队或触发性能优化策略，根据性能问题检测，分析系统资源使用情况，确定可能导致性能问题的原因，包括资源瓶颈、内存泄漏、网络拥堵等，根据系统资源使用情况分析的结果，采取相应的行动来优化性能，包括增加硬件资源、调整系统配置、优化应用程序代码等，记录性能问题、资源分析结果和采取的行动，定期监控系统性能，并根据新的硬件、应用程序变更或业务需求，不断更新和改进性能阈值和资源分析策略。
具体的，所述根据系统性能阈值和调整后的安全特征值进行系统资源使用情况分析的计算公式为：
G＝d0+d1x1+d2x2+F；
其中，G为系统资源使用值；
d0为系统使用资源基线；
d1为系统性能阈值的系数；
d2为调整后的安全特征值的系数；
x1为系统性能阈值；
x2为调整后的安全特征值；
F为系统资源使用时误差项。
S2134、对系统资源使用情况分析结果进行验证，并将验证后的系统资源使用情况分析结果作为系统性能分析。
具体的，确保用于资源使用情况分析的数据准确、完整，这包括验证数据的来源、采集方式和时间的准确性，任何数据不一致或错误都可能导致分析结果的偏差，对验证的数据进行清洗和修复，以保证数据的质量，包括处理删除值、删除重复数据、处理异常值等，如果在资源使用情况分析中使用了特定的数据分析方法或算法，确保这些方法的正确性和有效性，通过使用已知的数据集来验证输出是否与预期一致，使用模拟工具或负载测试来模拟不同的工作负载和使用情况，将资源使用情况分析的结果与实际系统性能进行对比，包括监测实际性能指标，例如，CPU利用率、内存使用率，是否与分析结果一致。
由专业的系统管理员或性能工程师进行手动审核，以验证资源使用情况分析结果的合理性，检查是否存在异常行为、性能瓶颈或其他问题，如果发现分析结果与实际性能存在差异，则根据验证的结果进行调整和优化包括重新调整性能阈值、改进监控方法、修复数据采集问题等，记录验证过程的结果，包括验证所采用的方法、发现的问题以及采取的行动，验证不应该是一次性的任务，而应该成为持续性能管理的一部分，定期验证资源使用情况分析结果，以确保系统性能分析的准确性和可靠性。
S214、根据数据需求参数的系统性能分析结果进行数据需求参数评分，并输出数据需求参数评分。
具体的，明确定义数据需求参数评分的标准和指标，这些标准应该基于系统性能分析的结果和数据需求的关键性能要求，例如，可以定义CPU利用率、响应时间、数据质量等方面的评分标准，对于每个数据需求参数分配权重，以反映其对系统性能的重要性，且有些参数可能比其他参数更关键，因此应该有更高的权重，收集与数据需求参数相关的性能数据，这些数据反映了数据需求参数对系统性能的影响，包括各种性能指标，如响应时间、吞吐量、资源利用率等，将数据需求参数与性能数据联系起来，以了解相互关系。
使用性能数据对数据需求参数的影响进行分析，确定哪些数据需求参数对系统性能有积极影响，哪些对性能有负面影响，以及相对重要性，根据定义的评分标准、数据需求参数权重和性能数据的分析结果，计算每个数据需求参数的得分，采用加权总和或其他适当的方法来计算得分，将计算得到的数据需求参数评分输出，通常以数字或百分比的形式表示，用于标识哪些数据需求参数对系统性能的影响最大，并用于决策制定和优化，通过可视化工具或报告生成工具将评分以图表或报告的形式输出出来，以便相关者更好地理解数据需求参数对系统性能的影响，根据评分结果，可以采取措施来优化系统性能或调整数据需求参数，可以是采取调整资源分配、改进数据清洗流程、优化数据存储方式等，定期评估数据需求参数的评分，以反映系统性能的变化和数据需求的进口，并根据新的性能数据和需求变化，更新评分和决策。
S22、预设数据参数分类阈值，并将分析后数据需求参数与数据参数分类阈值的进行比对，获取数据成本参数；
具体的，明确定义用于数据参数分类的阈值或标准，这些阈值可以根据数据的性质、重要性、重要性等因素来确定，例如，可以定义数据的大小、复杂性、访问频率等阈值，收集数据需求参数，包括数据量、数据类型、数据处理需求、访问频率等信息，将收集到的数据需求参数与预设的数据参数分类阈值进行比对和分类，并根据阈值的设置，将每个数据需求参数分配到适当的分类中，这些分类可以代表数据的不同级别或类别，将每个数据需求参数与相应的数据参数关联起来，且数据成本参数可以包括数据存储成本、数据传输成本、数据处理成本等，这些成本参数反映了满足数据需求参数的成本。
根据数据需求参数的分类和关联的数据成本参数，计算每个数据需求参数的数据成本，这可以是一个数值，表示满足该需求的成本说明，分析数据成本结果，了解不同数据需求参数的成本差异和成本分布，基于数据成本分析结果，优化资源分配和决策，包括确定哪些数据需求参数应该得到更多资源支持，哪些可以被优化或降低成本，定期评估数据需求参数和数据成本，根据业务需求和资源变化进行调整，且随着需求和成本的变化，可能需要重新设置分类阀门值和成本参数，可以将数据成本参数和相关分析结果以图表或报告的形式呈现出来，以便决策者和利益相关者更好地理解数据成本的分布和趋势。
S23、预设数据集成方案，并根据数据成本参数匹配数据集成方案；
具体的，明确数据集成的具体需求，包括要集成的数据类型、数据来源、数据目标、数据频率等，确定数据集成的目标，包括数据集成的用途、预期的业务价值以及数据集成后的预期效果，默认与数据集成相关的数据成本参数，包括数据存储成本、数据传输成本、数据处理成本等，且这些成本应该基于实际业务需求和资源可用性，根据数据集成需求和目标，选择合适的数据集成方法，包括批处理、实时集成、API集成、ETL工具使用等，且选择方法应与数据需求和成本参数相匹配。
再分析数据源的特性，包括数据格式、数据结构、数据质量等，根据数据成本参数和数据集成方法，选择合适的数据传输和存储方案，包括云存储、本地存储、数据加密、数据压缩等，考虑数据集成的安全性和合规性需求，确保数据在传输和存储过程中得到适当的安全保护，并符合相关法规和标准，根据性能要求，优化数据集成方案，确保数据集成过程不会对系统性能产生不利影响，根据默认的数据成本参数，评估所选数据集成方案的成本，确保所选方案在预算范围内，并与数据集成目标保持一致，将数据集成方案详细文档化，并与相关团队和利益相关者进行沟通，确保所有相关方了解方案的目标、要求和成本，部署数据集成方案后，建立监控机制，定期评估方案的性能和成本，根据反馈进行调整和优化。
S24、根据数据成本参数和数据集成方案生成数据集架构。
具体的，所述根据数据成本参数和数据集成方案生成数据集架构包括以下步骤：
S241、根据数据成本参数和数据集成方案获取架构目标；
具体的，确定已经明确定义了数据成本参数，包括数据存储成本、数据传输成本、数据处理成本等，同时，还要确认合适的数据集成方案，可以是批处理、实时集成、API集成等，分析数据集成的数据量和频率，了解要处理的数据量以及数据传输和处理的频率。
S242、根据架构目标生产数据处理流程，并预设数据存储方案；
具体的，根据数据集成方案和业务需求确定性能要求，包括响应时间、数据处理速度、吞吐量等性能指标，性能要求将指导架构的设计和资源分配，设计数据处理流程，包括数据的提取、转换和加载，并考虑数据清洗、数据转换、数据质量检查等步骤，将其集成到架构中，根据数据成本参数和数据量评估，选择合适的数据存储方案，包括云存储、本地存储、异构存储等，确保存储方案满足数据的长期保存需求。
S243、根据数据处理流程和数据存储方案生成数据传输方式；
具体的，确定数据传输策略，包括数据传输协议、数据加密、数据压缩等，根据数据量、频率和性能要求来规划所需的硬件和计算资源，包括服务器、存储设备、网络带宽等，确保数据集成架构符合数据安全和合规性要求，包括数据加密、身份验证、访问控制等安全措施，以及符合法规和行业标准的合规性。
S244、将架构目标、数据处理流程、数据存储方案及数据传输方式总结，形成数据集架构，并对数据架构进行验证优化。
具体的，考虑容错性和可扩展性，确保架构能够解决硬件故障、网络故障或数据量增加等情况，而不影响系统的正常运行，根据性能要求对架构进行优化，包括使用存储、分散计算、读写处理等技术，详细记录架构的目标和设计，并与相关团队和利益相关者进行沟通，确保所有相关方都了解架构的目标和成本控制策略，一旦部署了数据集成架构，建立监控机制，验证架构是否满足目标和性能要求，并根据需要进行调整和优化。
S3、将数据需求参数带入数据集成架构，获取需求参数集成；
具体的，明确业务需求，将数据需求参数明确定义，包括数据类型、数据源、数据格式、数据频率、数据量、数据质量要求信息等，根据定义明确的数据需求参数，设计数据集成架构，确定如何从数据源中提取数据、对数据进行转换和清洗、将数据加载到目标系统等过程，并确保架构满足数据需求参数，根据数据需求参数中定义的数据源和数据类型，设置数据提取流程，在数据集成架构中包括数据转换和清洗步骤，以保证数据质量和一致性，并根据数据需求参数中的数据格式和质量要求，执行必要的转换和清洗操作。
将已转换和清理的数据加载到目标系统或数据库中，确保数据加载过程满足数据需求参数中的目标数据存储位置和格式要求，针对数据需求参数中的数据质量要求，设置数据质量检查。包括验证数据完整性、准确性、一致性等，自动化数据集成流程满足数据需求参数的频率要求，通过定时调度任务、工作流程自动化工具或ETL工具来实现，在数据集成架构中考虑性能和安全性，确保数据集成过程不会对系统性能产生负面影响，并采取适当的安全措施来保护数据，部署监控机制来监视数据集成流程，如果数据需求参数或数据源发生变化，则相应调整数据集成架构，同时，保证数据集成流程的稳定性和可靠性，详细记录数据集成架构的设计和执行，包括数据需求参数的匹配和满足程度，在生产环境之前进行测试和验证，以确保数据集成架构满足数据需求参数，包括单元测试、集成测试和性能测试。
S4、对需求参数集成进行验证调整，并对调整后的数据参数集成进行监控维护；
具体的，所述对需求参数集成进行验证调整，并对调整后的数据参数集成进行监控维护包括以下步骤：
S41、预设集成验证阈值，并验证需求参数集成的完整性；
具体的，明确定义集成验证的阈值，这些阈值应根据需求参数和数据集成目标，体现数据集成的完整性要求，阈值可以包括数据完整性、数据准确性、数据一致性等方面的指标，明确描述定义需求参数集成规则，这些规则讲述了数据集成过程中需求参数的期望行为，包括数据格式、数据范围、数据关联等规则，选择合适的数据验证工具和方法来执行集成验证，包括数据验证脚本、数据检查工具、自动化测试等，确保这些工具和方法可以满足定义的集成验证阈值和规则。
在数据集成过程中，使用预设的验证工具和方法对数据进行验证，在数据提取、转换和加载的不同阶段执行，在验证过程中，将实际数据与预设的集成验证阈值进行比对，例如，如果数据完整性是一个关键指标，则确保数据中没有丢失的记录或数据恢复，如果验证结果不符合默认的阀门值或需求参数集成规则，触发异常处理机制，包括警报、日志记录、自动修复等操作，具体取决于问题的严重性和影响，实施数据监控机制，定期检查集成验证的结果，同时，记录验证的日志，以便跟踪问题、审计和改进集成验证流程，集成验证不应该是一次性的任务，定期验证数据集成的缺陷，特别是在数据源、需求参数或集成过程发生变化时，生成验证报告，汇总验证结果和异常情况，将报告提供给相关团队和利益相关者，以共享验证的进展和问题解决情况，根据验证的结果和反馈，不断改进和优化数据集成流程，包括调整集成验证阈值、更新需求参数集成规则、改进数据清理流程等。
S42、对需求参数集的验证结果进行判断，并根据判断结果进行需求参数集调整；
具体的，收集并记录需求参数集的结果验证，包括验证通过的参数、未通过的参数以及任何异常或问题，对验证结果进行分析，识别哪些需求参数满足集成验证阈值和规则，哪些未能满足，分析可能涉及数据准确性、准确性、一致性等方面的问题，根据业务需求和数据集成的重要性，设定判断标准，这些标准可以包括哪些问题需要立即解决，哪些问题可以承受，以及哪些问题需要进一步调查，根据判断标准对验证结果进行评估和判断，确定哪些问题需要优先解决，哪些可以，等待并根据严重性对问题进行分类，根据判断结果，采取适当的措施来解决问题，包括数据清理、数据修复、重新设置集成规则、调整数据集成流程等，如果有需要，对需求参数集进行调整，以反映解决问题后的要求。
继续监控数据集成流程，确保问题的解决方案有效，定期检查验证结果，并确保其满足调整后的要求，记录问题解决的过程和结果，以及需求参数集的调整，与相关团队和利益相关者密切合作，分享验证结果、问题解决情况和需求参数的调整。确保所有相关方都了解和支持这一过程，定期评估数据集成的缺陷和性能，以确保数据集成满足业务需求，如果需求参数或集成过程发生变化，重新进行验证和调整，建立反馈循环，将验证结果和需求参数的调整反馈到数据集成的设计和执行流程中，不断改进数据集成。
S43、根据调整后的需求参数集生成监控机制，并预设错误处理方案；
具体的，明确的监控需求，包括数据集成的关键指标、性能要求、数据质量要求等，根据监控需求适当选择监控工具和技术，包括监控软件、监控仪表板、日志文件分析工具、报警系统等，根据参数需求集的特点和监控需求，明确定义监控指标，包括数据缺陷、数据准确性、数据传输速度、数据处理延迟等，再根据监控指标，设置监控阈值，这些阈值用于确定何时触发监控警报或错误处理，阈值可以根据需求参数的性能要求和数据质量标准来确定，设计监控流程，包括监控指标的收集、存储、分析和报告流程，确保监控流程能够定期或实时检查集成流程的状态，根据监控指标和阀门值，预设错误处理方案，包括解决问题的步骤、责任人员、通知机制和恢复策略，考虑不同类型的错误，包括数据丢失、数据质量问题、性能下降等，自动化监控流程，并设置报警机制，以便在触发阀门值时立即通知相关人员。
S44、根据监控机制进行维护判断，并根据维护判断结果进行匹配错误处理方案；
具体的，所述根据监控机制进行维护判断，并根据维护判断结果进行匹配错误处理方案包括以下步骤：
S441、根据监控机制进行监控数据收集，并对检测数据进行统计分析；
具体的，明确适当的监控工具和机制，以收集与数据集成流程相关的监控数据，包括性能指标、数据质量指标、错误日志、异常事件等，将收集的监控数据存储到合适的位置，例如数据库、日志文件、监控平台等，根据监控需求，设定监控数据的收集频率，某些指标可能需要实时监控，而其他指标可能可以定期进行收集，在进行统计分析之前，对监控数据进行清洗和删除，以处理丢失数据、异常值或噪音，确保数据的质量和一致性，使用适当的统计工具和方法对监控数据进行分析，计算数据监控的基本统计量，如干、中、差等，查看对数据的总体了解，如果数据监控与时间相关，则执行时间序列分析，以检测趋势、波动或周期性变化，再使用检测技术来识别和标记不异常的数据点或事件，分析不同监控指标之间的相关性，以了解它们之间的关系，创建可视化图表和仪表板，以更直观地呈现监控数据的趋势和变化。
根据统计分析的结果，制定监控报告，将重要的发现和趋势提供给相关团队和利益相关者。报告可以定期生成，以帮助决策和问题解决，再基于监控数据的统计分析，制定行动计划来解决发现的问题或改进数据集成流程，确保及时采取必要的措施，针对重要的监控指标和异常事件，设置自动化报警和通知机制，及时通知相关人员，并采取行动，将监控数据的收集、分析和报告作为一个持续的过程，且随着时间的推移，不断改进和优化流程监控机制，以保证数据集成的稳定性和可靠性。
S442、根据检测数据的统计分析结果进行维护判断；
具体的，收集和整理与数据集成流程相关的监控数据，包括性能指标、数据质量指标、错误日志、异常事件等。
S443、预设错误处理方案匹配规则，并根据维护判断结果和错误处理方案匹配规则进行匹配错误处理方案，对监测数据进行清洗和剔除，以处理缺失数据、异常值或噪音，确保数据的质量和一致性，使用适当的统计工具和方法对数据监控点进行分析，识别趋势、异常或重要的统计特征，包括时间序列分析、描述统计、相关性分析等，根据统计分析的结果，设置用于维护判断的阈值，阈值可以根据数据集成的性能要求、质量标准或其他业务需求来确定，将统计分析的结果与默认的阈值进行比较，通过编程脚本、监控工具或仪表板来自动执行，根据比对的结果，进行维护判断。通常有以下几种情况，如果监测数据处于正常范围内，维护判断为正常，需采取特殊措施，如果监测数据超出了阀门值，维护判断为异常，需要采取相应的措施，如果监测数据变化趋势表明潜在问题可能在未来发生，也需要进行维护判断并采取预防措施。
根据维护判断的结果，采取适当的维护措施，包括自动化错误处理程序的执行、向相关人员发送警报或通知、启动紧急维护任务、记录判断的结果及采取的措施等，定期获取监控数据并进行维护判断，以确保及时处理问题并保持数据集成流程的稳定性，基于维护判断的结果，不断改进和优化数据集成流程，维护记录判断的结果和采取的措施，并生成维护报告以供审计和跟踪。
S45、执行匹配的错误处理方案，并记录执行的错误处理方案参数。
具体的，当监控机制或维护判断确定存在错误或异常时，触发相应的错误处理方案，可以通过自动化程序、脚本、工作流程或手动干预来实现，在执行错误处理之前，识别错误的类型和严重性，根据错误类型，确定执行的错误处理方案，根据错误的性质和预设的错误处理方案，采取适当的措施，且错误处理方案包括以下几种，数据修复，如果错误涉及到数据质量问题，执行数据修复操作，将数据恢复到正确的状态，自动化恢复，自动执行恢复程序，尝试修正错误修复系统恢复正常状态，自动通知，向相关人员发送通知，以便他们了解问题并采取适当的行动，手动操作，如果故障无法自动解决，通知相关人员进行手动操作，数据备份和还原：在数据丢失或损坏的情况下，恢复到之前的备份版本，在执行错误处理方案时，记录执行的详细参数和操作，包括执行时间、执行人员、执行步骤、执行结果等信息，确保错误处理的记录完整且可追踪的，在执行错误处理后，监控系统的状态以确保问题已解决，验证数据集成流程是否已恢复正常运行。
根据错误处理的结果生成报告，包括错误类型、处理步骤、执行人员和执行时间，报告用于审计、追踪和改进错误处理流程，根据错误处理的结果和执行的记录，不断改进和优化错误处理方案，包括改进自动化程序、更新通知流程、调整手动操作流程等，如果错误处理涉及多个团队或人员，请确保相关人员接受培训和知识分享，以便更好地处理类似的错误情况，将错误处理的经验反馈到数据集成流程的设计和执行中，以减少未来发生错误的可能性。
S5、根据数据参数集成的监控维护结果进行更新判断，并根据判断结果对数据参数集成进行迭代优化。
具体的，所述根据数据参数集成的监控维护结果进行更新判断，并根据判断结果对数据参数集成进行迭代优化包括以下步骤：
S51、对数据参数集成的监控维护结果进行特制变化分析；
具体的，收集和整理数据参数集成的监控维护结果，这些结果可能包括性能指标、数据质量指标、错误日志、异常事件等，在进行特征变化分析之前，对监测结果进行清洗和去除，以处理丢失数据、异常值或噪音，并确保数据的质量和一致性，如果监控结果是时间序列数据，则将其进行时间序列数据转换，以便更好地分析数据的变化趋势，包括平滑处理、降采样或升采样等操作，根据分析目标，选择合适的特征提取方法来提取监控维护结果的重要特征，提取统计特征，如便捷、标准差、最简单、简单等，周期性提取特征，如果数据显示周期性趋势，则可以提取周期性特征，提取变化率特征，计算数据的变化率或变化，产出特征，进行产出特征分析，提取异常特征，识别并提取异常事件或数据点。
再使用可视化工具和图表来呈现特征变化的结果，使用统计方法、机器学习算法或规则引擎来检测监控结果中的特征变化，确定何时发生了显着的变化，针对特征变化的检测结果，进一步进行异常检测，确定哪些变化是正常的，哪些可能表示潜在问题或异常情况，根据特征变化的检测和异常检测的结果，进行维护判断，确定是否需要采取措施，以及采取措施，根据维护判断的结果，采取适当的维护措施，包括数据修复、自动化恢复、通知相关人员等，持续的监控特征变化和维护结果，并同时需要进行进一步的分析和处理，记录特征变化分析结果并维护判断过程，并生成报告，以便追踪和审计，根据分析的结果，不断改进和优化数据集成流程和维护机制，以减少问题发生的可能性。
S52、根据特制变化分析结果进行更新必要性判断；
具体的，收集和整理执行的特征变化分析的结果，包括检测到的特征变化、异常情况以及可能的问题，对分析结果进行清洗和删除，以处理异常值、噪音或不一致性，并确保数据的质量和可信度，仔细分析特征变化的性质和趋势，确定哪些变化是显着的，哪些可能是暂时的或不重要的，根据特征变化的性质和业务需求，设定判断标准，这些标准可以包括，哪些特征变化需要立即更新，哪些变化可以等待进一步观察，哪些变化可以被忽略，因为它们不会对系统产生重大影响，根据判断标准，对特征变化进行更新必要性判断，包括确定哪些变化需要立即处理以维护系统的稳定性和性能，如果有多个需要更新的特征变化，对它们进行优先级排序，更新哪些变化应该首先处理。
根据更新必要性判断和优先级，制定更新计划，明确需要采取的措施、时间表和责任人员，根据更新计划，执行必要的更新操作，包括修复数据、调整集成流程、改进系统性能等，在执行更新后，监控系统的状态以确保问题已解决，验证特征是否变化已得到恢复或解决，记录更新必要性判断的结果、采取的措施和执行的更新操作，并生成报告以便追踪和审计，持续监控系统，确保更新操作的效果持续稳定，并在需要时进行进一步的调整和改进，再将更新必要性判断的经验反馈到数据集成流程的设计和执行中，以减少未来问题的发生。
S53、根据判断结果对数据参数集进行更新，对更新后的数据参数集进行评估，并根据评估结果进行迭代优化。
具体的，根据更新需求性判断和优先级，执行数据参数集的更新，包括数据修改需求参数、数据集成方案、数据成本参数等，确保所有更新都有明确的文档记录，对更新后的数据集参数进行评估，以验证更新是否达到了预期的效果，评估包括以下几个方面，数据质量评估，检查更新后的数据是否满足数据质量标准和需求，性能评估，测量更新后的数据集成流程的性能，包括数据传输速度、处理延迟等，安全性评估，确保数据参数集的更新不会引入新的安全漏洞或风险，成本效益评估，分析更新是否在成本和效益方面，是否能够降低集成成本或提高数据集成效率，根据评估结果，制定数据参数集的迭代优化计划，包括进一步的更新、改进数据集成流程、调整性能参数等，根据制定的优化计划，执行必要的操作来进一步优化数据参数集，包括系统性能优化、数据质量改进、安全性增强等，持续监控更新后的数据参数集，确保优化效果持续稳定，且随着时间的推移，不断评估数据集成流程的性能和质量，将评估和优化反馈数据到参数集的设计和执行中，不断改进经验数据集成流程，包括调整更新策略、改进监控、更新安全策略等，记录更新、评估和优化的过程和结果，生成报告以便审计和追踪，定期审查数据参数集和数据集成流程的性能，确保它们持续满足业务需求，同时及时响应新的需求和挑战。
根据本发明另一个实施例，如图2所示，提供了一种用于系统集成中台的数据集成系统，该系统包括：
参数获取模型1，用于根据系统集成中台获取数据需求参数；
数据构架模块2，用于根据数据需求参数匹配数据集成方案，并根据数据集成方案生成数据集成架构；
数据集成模块3，用于将数据需求参数带入数据集成架构，获取需求参数集成；
验证调整模块4，用于对需求参数集成进行验证调整，并对调整后的数据参数集成进行监控维护；
更新判断模块5，用于根据数据参数集成的监控维护结果进行更新判断，并根据判断结果对数据参数集成进行迭代优化。
所述参数获取模型1、所述数据构架模块2、所述数据集成模块3、所述验证调整模块4及所述更新判断模块5依次连接。
综上所述，借助于本发明的上述技术方案，本发明通过系统集成中台获取的数据需求参数，确保最终的数据集成方案能够满足实际的业务需求，同时对数据类型进行分类并进行数据安全分析，并对数据安全分析结果进行了特征提取，预设了安全特征调整方案，确保数据和系统的安全性，提高最终的数据质量使得用于系统集成中台的数据集成方法及系统使用效率更加精准。
此外，本方案用迭代的方式进行优化，对数据参数集成的监控维护结果进行了特征变化分析，并且根据判断结果对数据参数集进行了更新和迭代优化，不断提升方案的效率和效果，保证了方案的持续优化和发展提高，极大的提高方案的适应性和灵活性，且对系统资源使用情况分析和验证，考虑到方案对系统性能产生的影，确保方案不会对系统性能产生过大影响。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，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 (5)
1.一种用于系统集成中台的数据集成方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1、根据系统集成中台获取数据需求参数；
S2、根据数据需求参数匹配数据集成方案，并根据数据集成方案生成数据集成架构；
S3、将数据需求参数带入数据集成架构，获取需求参数集成；
S4、对需求参数集成进行验证调整，并对调整后的数据参数集成进行监控维护；
S5、根据数据参数集成的监控维护结果进行更新判断，并根据判断结果对数据参数集成进行迭代优化；
所述根据数据需求参数匹配数据集成方案，并根据数据集成方案生成数据集成架构包括以下步骤：
S21、预设数据需求参数规则，并根据数据需求参数规则对数据需求参数进行分析；
S22、预设数据参数分类阈值，并将分析后数据需求参数与数据参数分类阈值的进行比对，获取数据成本参数；
S23、预设数据集成方案，并根据数据成本参数匹配数据集成方案；
S24、根据数据成本参数和数据集成方案生成数据集架构；
所述预设数据需求参数规则，并根据数据需求参数规则对数据需求参数进行分析包括以下步骤：
S211、根据数据需求参数进行数据类型分类，并根据分类结果对数据需求参数进行归一化处理；
S212、对归一化处理后的数据需求参数进行数据清洗，并进行数据安全分析；
S213、根据数据安全分析结果进行数据安全调整，并根据数据安全调整后的数据需求参数，进行系统性能分析；
S214、根据数据需求参数的系统性能分析结果进行数据需求参数评分，并输出数据需求参数评分；
所述根据数据安全分析结果进行数据安全调整，并根据数据安全调整后的数据需求参数，进行系统性能分析包括以下步骤：
S2131、对数据安全分析结果进行特征提取，获取安全特征值；
S2132、预设安全特征调整方案，将安全特征值与安全特征调整方案进行匹配，并根据安全特征调整方案对安全特征值进行调整；
S2133、预设系统性能阈值，并根据系统性能阈值和调整后的安全特征值进行系统资源使用情况分析；
S2134、对系统资源使用情况分析结果进行验证，并将验证后的系统资源使用情况分析结果作为系统性能分析；
所述根据系统性能阈值和调整后的安全特征值进行系统资源使用情况分析的计算公式为：
G＝d0+d1x1+d2x2+F；
其中，G为系统资源使用值；
d0为系统使用资源基线；
d1为系统性能阈值的系数；
d2为调整后的安全特征值的系数；
x1为系统性能阈值；
x2为调整后的安全特征值；
F为系统资源使用时误差项；
所述根据数据成本参数和数据集成方案生成数据集架构包括以下步骤：
S241、根据数据成本参数和数据集成方案获取架构目标；
S242、根据架构目标生产数据处理流程，并预设数据存储方案；
S243、根据数据处理流程和数据存储方案生成数据传输方式；
S244、将架构目标、数据处理流程、数据存储方案及数据传输方式总结，形成数据集架构，并对数据架构进行验证优化。
2.根据权利要求1所述的一种用于系统集成中台的数据集成方法，其特征在于，所述对需求参数集成进行验证调整，并对调整后的数据参数集成进行监控维护包括以下步骤：
S41、预设集成验证阈值，并验证需求参数集成的完整性；
S42、对需求参数集的验证结果进行判断，并根据判断结果进行需求参数集调整；
S43、根据调整后的需求参数集生成监控机制，并预设错误处理方案；
S44、根据监控机制进行维护判断，并根据维护判断结果进行匹配错误处理方案；
S45、执行匹配的错误处理方案，并记录执行的错误处理方案参数。
3.根据权利要求2所述的一种用于系统集成中台的数据集成方法，其特征在于，所述根据监控机制进行维护判断，并根据维护判断结果进行匹配错误处理方案包括以下步骤：
S441、根据监控机制进行监控数据收集，并对检测数据进行统计分析；
S442、根据检测数据的统计分析结果进行维护判断；
S443、预设错误处理方案匹配规则，并根据维护判断结果和错误处理方案匹配规则进行匹配错误处理方案。
4.根据权利要求1所述的一种用于系统集成中台的数据集成方法，其特征在于，所述根据数据参数集成的监控维护结果进行更新判断，并根据判断结果对数据参数集成进行迭代优化包括以下步骤：
S51、对数据参数集成的监控维护结果进行特制变化分析；
S52、根据特制变化分析结果进行更新必要性判断；
S53、根据判断结果对数据参数集进行更新，对更新后的数据参数集进行评估，并根据评估结果进行迭代优化。
5.一种用于系统集成中台的数据集成系统，用于实现权利要求1-4中任一项所述的用于系统集成中台的数据集成方法，其特征在于，该系统包括：
参数获取模型(1)，用于根据系统集成中台获取数据需求参数；
数据构架模块(2)，用于根据数据需求参数匹配数据集成方案，并根据数据集成方案生成数据集成架构；
数据集成模块(3)，用于将数据需求参数带入数据集成架构，获取需求参数集成；
验证调整模块(4)，用于对需求参数集成进行验证调整，并对调整后的数据参数集成进行监控维护；
更新判断模块(5)，用于根据数据参数集成的监控维护结果进行更新判断，并根据判断结果对数据参数集成进行迭代优化；
所述参数获取模型(1)、所述数据构架模块(2)、所述数据集成模块(3)、所述验证调整模块(4)及所述更新判断模块(5)依次连接。
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| CN111917755A (zh) * | 2020-07-24 | 2020-11-10 | 群硕软件开发(上海)有限公司 | 一种基于配置的动态数据集成方法 |
| CN113190513A (zh) * | 2021-05-14 | 2021-07-30 | 广联达科技股份有限公司 | 一种数据集成系统及方法 |
| CN116205396A (zh) * | 2022-12-09 | 2023-06-02 | 江苏瑞中数据股份有限公司 | 一种基于数据中台的数据全景监控方法及系统 |
-
2023
- 2023-10-12 CN CN202311314721.5A patent/CN117056172B/zh active Active
Patent Citations (4)
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