CN117131036A - 一种基于大数据和人工智能的数据维护系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于大数据和人工智能的数据维护系统，涉及电数字数据处理领域，包括数据输入模块、数据处理模块、数据存储模块和数据维护模块，所述数据输入模块用于接收应用端产生的数据，所述数据处理模块用于对接收的数据进行预处理，所述数据存储模块用于对预处理后的数据进行存储，所述数据维护模块用于对数据的存储状态进行分析并基于分析结果进行维护；本系统通过对大数据进行分析，智能地对数据存储进行维护管理，能够自主地适应数据使用情况，提高存储数据的有效利用率。
Description
技术领域
本发明涉及电数字数据处理领域，具体涉及一种基于大数据和人工智能的数据维护系统。
背景技术
每个系统都会对数据进行存储，而随着时间的推移，需要对存储的数据进行维护，常见的维护方式是以时间为依据进行管理，并对每类存储数据预先设定固定的存储量数值，但这种数据维护方式仅适用于小规模的数据，对大规模数据使用这种方式会降低存储数据的有效利用率，因此，需要一种数据维护系统对数据进行智能维护。
背景技术的前述论述仅意图便于理解本发明。此论述并不认可或承认提及的材料中的任一种公共常识的一部分。
现在已经开发出了很多数据维护系统，经过我们大量的检索与参考，发现现有的数据维护系统有如公开号为CN105792268B所公开的系统，这些系统方法一般包括：队列生成单元和数据维护单元；系统包括：数据队列生成单元、标记生成单元以及标记队列生成单元；方法包括：步骤S1，根据当前所处的网络工作模式生成相应的数据，并将生成的所有数据置于一相应的数据队列中；步骤S2，根据生成的数据分别生成一个相应的指示标记；步骤S3，将生成的所有指示标记置于一相应的标记队列中，随后退出。但是该系统对数据维护的方式固定化，不适用于对大规模数据的维护，容易造成存储数据的有效利用率偏低。
发明内容
本发明的目的在于，针对所存在的不足，提出了一种基于大数据和人工智能的数据维护系统。
本发明采用如下技术方案：
一种基于大数据和人工智能的数据维护系统，包括数据输入模块、数据处理模块、数据存储模块和数据维护模块；
所述数据输入模块用于接收应用端产生的数据，所述数据处理模块用于对接收的数据进行预处理，所述数据存储模块用于对预处理后的数据进行存储，所述数据维护模块用于对数据的存储状态进行分析并基于分析结果进行维护；
所述数据输入模块包括数据接收单元、数据验证筛选单元和数据格式化单元，所述数据接收单元用于与数据源连接并从数据源中接收数据，所述数据验证筛选单元用于对数据的完整性和合法性进行验证，筛选出有效的数据，所述数据格式化单元用于将筛选出的数据统一成标准格式；
所述数据处理模块包括数据清洗单元、数据转换单元和数据增强单元，所述数据清洗单元用于检测和修复数据中的错误、冗余和不一致性，所述数据转换单元用于将数据转换成标准数据结构，所述数据增强单元用于对数据进行合并和降维方式增强数据的信息含量；
所述数据维护模块包括监测分析单元和数据删减单元，所述监测分析单元用于对数据存储模块中的数据保存状态进行分析，所述数据删减单元基于分析结果删除数据存储模块中的部分数据；
进一步的，所述监测分析单元包括状态分析处理器和删减分析处理器，所述状态分析处理器用于对各类型存储数据的分布状态进行分析并确定每个类型需要进行删减的数据量，所述删减分析处理器对对应数据类型的数据进行分析确定需要删减的具体数据；
进一步的，所述状态分析处理器对分布状态进行分析的过程包括如下步骤：
S1、获取每个类型存储数据的存储量，记为，其中，i表示存储数据的类型序号；
S2、根据每类存储数据的使用情况计算出对应的使用系数：
；
其中，为第i类存储数据在存储周期中的调用量；
S3、将使用系数归一化后得到存储系数：
；
其中，n为存储数据的类型数量；
S3、根据下式计算出每个类型的删减量：
；
进一步的，所述删减分析处理器对每个类型的存储数据进行单独处理，并根据下式计算出每份数据的待删指数Q：
；
其中，t为每份数据的存储时间，以天为单位，c为每份数据在存储周期内的调用次数；
所述删减分析处理器将每份数据按照待删指数从高到低排序，并按照顺序将每份数据的存储信息放入删减信息包中直至删减信息包中的对应数据量达到删减量；
进一步的，所述数据接收单元包括数据源输入处理器、网络连接处理器和数据缓存处理器，所述数据源输入处理器用于输入数据源信息并对数据源信息进行存储管理，所述网络连接处理器用于与数据源建立网络连接，所述数据缓存处理器用于临时存储从数据源接收的数据。
本发明所取得的有益效果是：
本系统采用大数据对存储数据的调用情况进行分析，并根据分析结果阶段性的调整每类数据的存储量数值，并根据调整后的数值对存储数据进行删除维护，能够提高存储数据的有效利用率。
为使能更进一步了解本发明的特征及技术内容，请参阅以下有关本发明的详细说明与附图，然而所提供的附图仅用于提供参考与说明，并非用来对本发明加以限制。
附图说明
图1为本发明整体结构框架示意图；
图2为本发明数据输入模块构成示意图；
图3为本发明数据处理模块构成示意图；
图4为本发明数据维护模块构成示意图；
图5为本发明监测分析单元构成示意图。
具体实施方式
以下是通过特定的具体实施例来说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所公开的内容了解本发明的优点与效果。本发明可通过其他不同的具体实施例加以施行或应用，本说明书中的各项细节也可基于不同观点与应用，在不悖离本发明的精神下进行各种修饰与变更。另外，本发明的附图仅为简单示意说明，并非依实际尺寸的描绘，事先声明。以下的实施方式将进一步详细说明本发明的相关技术内容，但所公开的内容并非用以限制本发明的保护范围。
实施例一：本实施例提供了一种基于大数据和人工智能的数据维护系统，结合图1，包括数据输入模块、数据处理模块、数据存储模块和数据维护模块；
所述数据输入模块用于接收应用端产生的数据，所述数据处理模块用于对接收的数据进行预处理，所述数据存储模块用于对预处理后的数据进行存储，所述数据维护模块用于对数据的存储状态进行分析并基于分析结果进行维护；
所述数据输入模块包括数据接收单元、数据验证筛选单元和数据格式化单元，所述数据接收单元用于与数据源连接并从数据源中接收数据，所述数据验证筛选单元用于对数据的完整性和合法性进行验证，筛选出有效的数据，所述数据格式化单元用于将筛选出的数据统一成标准格式；
所述数据处理模块包括数据清洗单元、数据转换单元和数据增强单元，所述数据清洗单元用于检测和修复数据中的错误、冗余和不一致性，所述数据转换单元用于将数据转换成标准数据结构，所述数据增强单元用于对数据进行合并和降维方式增强数据的信息含量；
所述数据维护模块包括监测分析单元和数据删减单元，所述监测分析单元用于对数据存储模块中的数据保存状态进行分析，所述数据删减单元基于分析结果删除数据存储模块中的部分数据；
所述监测分析单元包括状态分析处理器和删减分析处理器，所述状态分析处理器用于对各类型存储数据的分布状态进行分析并确定每个类型需要进行删减的数据量，所述删减分析处理器对对应数据类型的数据进行分析确定需要删减的具体数据；
所述状态分析处理器对分布状态进行分析的过程包括如下步骤：
S1、获取每个类型存储数据的存储量，记为，其中，i表示存储数据的类型序号；
S2、根据每类存储数据的使用情况计算出对应的使用系数：
；
其中，为第i类存储数据在存储周期中的调用量；
S3、将使用系数归一化后得到存储系数：
；
其中，n为存储数据的类型数量；
S3、根据下式计算出每个类型的删减量：
；
所述删减分析处理器对每个类型的存储数据进行单独处理，并根据下式计算出每份数据的待删指数Q：
；
其中，t为每份数据的存储时间，以天为单位，c为每份数据在存储周期内的调用次数；
所述删减分析处理器将每份数据按照待删指数从高到低排序，并按照顺序将每份数据的存储信息放入删减信息包中直至删减信息包中的对应数据量达到删减量；
所述数据接收单元包括数据源输入处理器、网络连接处理器和数据缓存处理器，所述数据源输入处理器用于输入数据源信息并对数据源信息进行存储管理，所述网络连接处理器用于与数据源建立网络连接，所述数据缓存处理器用于临时存储从数据源接收的数据。
实施例二：本实施例包含了实施例一中的全部内容，提供了一种基于大数据和人工智能的数据维护系统，包括数据输入模块、数据处理模块、数据存储模块和数据维护模块，所述数据输入模块用于接收应用端产生的数据，所述数据处理模块用于对接收的数据进行预处理，所述数据存储模块用于对预处理后的数据进行存储，所述数据维护模块用于对数据的存储状态进行分析并基于分析结果进行维护；
结合图2，所述数据输入模块包括数据接收单元、数据验证筛选单元和数据格式化单元，所述数据接收单元用于与数据源连接并从数据源中接收数据，所述数据验证筛选单元用于对数据的完整性和合法性进行验证，筛选出有效的数据，所述数据格式化单元用于将筛选出的数据统一成标准格式；
结合图3，所述数据处理模块包括数据清洗单元、数据转换单元和数据增强单元，所述数据清洗单元用于检测和修复数据中的错误、冗余和不一致性，所述数据转换单元用于将数据转换成标准数据结构，所述数据增强单元用于对数据进行合并和降维方式增强数据的信息含量；
所述数据格式化单元和数据转换单元的侧重点不同，数据格式化单元主要是确保数据在系统内部的一致性，而数据转换单元是将数据字段映射到统一的数据模型，确保数据在系统内部的可操作性，举例来说，两个日期格式“dd/mm/yyyy”和“mm/dd/yyyy”，通过数据格式化单元转换成“yyyy-mm-dd”的日期格式，而含有日期格式的两个字段“销售日期”和“销售时间”通过数据转换单元映射到“销售日”字段；
所述数据存储模块包括存储引擎单元和数据索引单元，所述存储引擎单元用于实际存储数据，所述数据索引单元用于创建和维护数据的索引；
结合图4，所述数据维护模块包括监测分析单元和数据删减单元，所述监测分析单元用于对数据存储模块中的数据保存状态进行分析，所述数据删减单元基于分析结果删除数据存储模块中的部分数据；
所述数据接收单元包括数据源输入处理器、网络连接处理器和数据缓存处理器，所述数据源输入处理器用于输入数据源信息并对数据源信息进行存储管理，所述网络连接处理器用于与数据源建立网络连接，所述数据缓存处理器用于临时存储从数据源接收的数据；
所述数据验证筛选单元包括身份验证处理器和数据完整性处理器，所述身份验证处理器对数据的提供者身份进行验证处理，所述数据完整性处理器用于对数据的完整性进行校对处理；
所述数据格式化单元包括格式检测处理器和格式转换处理器，所述格式检测处理器用于记录数据格式的映射关系并基于映射关系对接收数据的格式进行检测，所述格式转换处理器根据对应的映射关系将检测到的数据格式进行转换；
所述数据增强单元包括增强检测处理器和增强执行处理器，所述增强检测处理器中记录了增强规则并依据增强规则对两份数据是否能够进行增强处理进行检测，当检测到能够增强的数据时，将对应的数据发送给所述增强执行处理器，所述增强执行处理器基于增强类型对接收的数据进行合并或者降维处理，所述增强规则由用户自行设置；
所述存储引擎单元按照数据类型对数据进行分区存储，每个存储分区中保存多份数据，每份数据为最小的调用单位，所述存储引擎单元对每份数据的调用次数以及在存储分区中的占用量进行统计；
结合图5，所述监测分析单元包括状态分析处理器和删减分析处理器，所述状态分析处理器用于对各类型存储数据的分布状态进行分析并确定每个类型需要进行删减的数据量，所述删减分析处理器对对应数据类型的数据进行分析确定需要删减的具体数据；
所述状态分析处理器设置了一个存储量区间，当所述存储引擎单元中存储的数据总量大于/>时，所述监测分析单元进行一次分析并由所述数据删减单元对存储引擎单元中的数据进行一次删除，使所述存储引擎单元中存储的数据量变为/>，两次相邻的删除时间点之间的时间段称为一个存储周期；
所述状态分析处理器对分布状态进行分析的过程包括如下步骤：
S1、获取每个类型存储数据的存储量，记为，其中，i表示存储数据的类型序号；
S2、根据每类存储数据的使用情况计算出对应的使用系数：
；
其中，为第i类存储数据在存储周期中的调用量；
S3、将使用系数归一化后得到存储系数：
；
其中，n为存储数据的类型数量；
S3、根据下式计算出每个类型的删减量：
；
所述状态分析处理器将每个类型的删减量发送给所述删减分析处理器；
所述删减分析处理器对每个类型的存储数据进行单独处理，并根据下式计算出每份数据的待删指数Q：
；
其中，t为每份数据的存储时间，以天为单位，c为每份数据在存储周期内的调用次数；
所述删减分析处理器将每份数据按照待删指数从高到低排序，并按照顺序将每份数据的存储信息放入删减信息包中直至删减信息包中的对应数据量达到删减量；
所述删减分析处理器将删减信息包发送给所述数据删减单元，所述数据删减单元根据删减信息包中的存储信息从所述数据引擎单元中删除对应的数据。
以上所公开的内容仅为本发明的优选可行实施例，并非因此局限本发明的保护范围，所以凡是运用本发明说明书及附图内容所做的等效技术变化，均包含于本发明的保护范围内，此外，随着技术发展其中的元素可以更新的。
Claims (5)
1.一种基于大数据和人工智能的数据维护系统，其特征在于，包括数据输入模块、数据处理模块、数据存储模块和数据维护模块；
所述数据输入模块用于接收应用端产生的数据，所述数据处理模块用于对接收的数据进行预处理，所述数据存储模块用于对预处理后的数据进行存储，所述数据维护模块用于对数据的存储状态进行分析并基于分析结果进行维护；
所述数据输入模块包括数据接收单元、数据验证筛选单元和数据格式化单元，所述数据接收单元用于与数据源连接并从数据源中接收数据，所述数据验证筛选单元用于对数据的完整性和合法性进行验证，筛选出有效的数据，所述数据格式化单元用于将筛选出的数据统一成标准格式；
所述数据处理模块包括数据清洗单元、数据转换单元和数据增强单元，所述数据清洗单元用于检测和修复数据中的错误、冗余和不一致性，所述数据转换单元用于将数据转换成标准数据结构，所述数据增强单元用于对数据进行合并和降维方式增强数据的信息含量；
所述数据维护模块包括监测分析单元和数据删减单元，所述监测分析单元用于对数据存储模块中的数据保存状态进行分析，所述数据删减单元基于分析结果删除数据存储模块中的部分数据。
2.如权利要求1所述的一种基于大数据和人工智能的数据维护系统，其特征在于，所述监测分析单元包括状态分析处理器和删减分析处理器，所述状态分析处理器用于对各类型存储数据的分布状态进行分析并确定每个类型需要进行删减的数据量，所述删减分析处理器对对应数据类型的数据进行分析确定需要删减的具体数据。
3.如权利要求2所述的一种基于大数据和人工智能的数据维护系统，其特征在于，所述状态分析处理器对分布状态进行分析的过程包括如下步骤：
S1、获取每个类型存储数据的存储量，记为，其中，i表示存储数据的类型序号；
S2、根据每类存储数据的使用情况计算出对应的使用系数：
；
其中，为第i类存储数据在存储周期中的调用量；
S3、将使用系数归一化后得到存储系数：
；
其中，n为存储数据的类型数量；
S3、根据下式计算出每个类型的删减量：
。
4.如权利要求3所述的一种基于大数据和人工智能的数据维护系统，其特征在于，所述删减分析处理器对每个类型的存储数据进行单独处理，并根据下式计算出每份数据的待删指数Q：
；
其中，t为每份数据的存储时间，以天为单位，c为每份数据在存储周期内的调用次数；
所述删减分析处理器将每份数据按照待删指数从高到低排序，并按照顺序将每份数据的存储信息放入删减信息包中直至删减信息包中的对应数据量达到删减量。
5.如权利要求4所述的一种基于大数据和人工智能的数据维护系统，其特征在于，所述数据接收单元包括数据源输入处理器、网络连接处理器和数据缓存处理器，所述数据源输入处理器用于输入数据源信息并对数据源信息进行存储管理，所述网络连接处理器用于与数据源建立网络连接，所述数据缓存处理器用于临时存储从数据源接收的数据。
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