CN117527609A - 一种全体系商业edi电子数据交换系统及方法 - Google Patents
一种全体系商业edi电子数据交换系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117527609A CN117527609A CN202410013774.1A CN202410013774A CN117527609A CN 117527609 A CN117527609 A CN 117527609A CN 202410013774 A CN202410013774 A CN 202410013774A CN 117527609 A CN117527609 A CN 117527609A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- test
- exchange
- comprehensive
- scoring
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 81
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 223
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 129
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 42
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 67
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 45
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 39
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 33
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 22
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 21
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 11
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 11
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 10
- 238000013524 data verification Methods 0.000 claims description 9
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 5
- 238000013497 data interchange Methods 0.000 claims description 4
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 23
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 13
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 7
- 230000004044 response Effects 0.000 description 6
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 4
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 238000013468 resource allocation Methods 0.000 description 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 3
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 2
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 2
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000008531 maintenance mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012913 prioritisation Methods 0.000 description 1
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/14—Network analysis or design
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
- G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/06—Management of faults, events, alarms or notifications
- H04L41/0631—Management of faults, events, alarms or notifications using root cause analysis; using analysis of correlation between notifications, alarms or events based on decision criteria, e.g. hierarchy, tree or time analysis
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
- H04L43/08—Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Abstract
本发明提出一种全体系商业EDI电子数据交换系统及方法,属于电子数据交换技术领域,方法包括:获取主导方的交换数据范围,根据所述交换数据范围搭建EDI系统,将交换数据进行分类,并计算数据综合评分;根据数据分类和综合评分,对搭建好的EDI系统进行测试;所述测试包括连接测试和报文测试;根据综合评分和测试结果,调整测试周期;建立监控机制,对EDI系统进行监控和维护,并对异常情况进行预警,系统包括系统搭建模块、测试模块和监控预警模块,通过获取主导方的交换数据范围,搭建EDI系统,根据数据分类评分,对搭建好的EDI系统进行测试,提高数据处理效率和准确性,保障数据的安全性和完整性,提高系统的稳定性和可靠性。
Description
技术领域
本申请涉及电子数据交换技术领域,尤其涉及一种全体系商业EDI电子数据交换系统及方法。
背景技术
商业EDI电子数据交换电子数据交换(Electronic Data Interchange,EDI)是指将贸易、运输、银行和海关等行业的信息,用一种国际公认的标准格式,通过计算机通信网络,使各有关部门、公司与企业之间进行数据交换与处理,并完成以贸易为中心的全部业务过程;是一种广泛应用于企业间数据传输和交换的技术;现有技术中EDI系统通常只关注数据传输的准确性和效率,而忽视了数据的综合评分和监控机制。这导致在处理复杂数据时效率低下,容易出错。同时,由于缺乏有效的监控和维护机制,无法及时发现和解决问题,从而影响了EDI系统的稳定性和可靠性。此外,现有的EDI系统还存在着数据存储和处理能力不足的问题。随着数据种类繁多、数据量巨大的情况越来越普遍,传统的EDI系统在处理复杂数据时效率低下,无法满足企业间数据传输和交换的需求。
为了解决这些问题,本发明提出了一种全体系商业EDI电子数据交换方法。该方法通过获取主导方的交换数据范围,搭建EDI系统,并将交换数据进行分类和评分。根据数据分类评分,对搭建好的EDI系统进行测试,包括连接测试和报文测试,提高数据处理效率和准确性,保障数据的安全性和完整性,提高系统的稳定性和可靠性。
发明内容
本申请的目的在于提供一种全体系商业EDI电子数据交换系统及方法,用以提高数据处理的效率以及系统的传输准确性、稳定性和可靠性。
本申请的目的采用以下技术方案实现:
第一方面,本申请提供了一种全体系商业EDI电子数据交换方法,所述方法包括:
S1、获取主导方的交换数据范围,根据所述交换数据范围搭建EDI系统,将交换数据进行分类,并计算数据综合评分;
S2、根据数据分类和综合评分,设置测试数据以及对应的测试标准进行连接测试;根据数据分类、数据量的大小以及数据关联程度划分多个数据块,按照综合评分分配资源进行并发测试,定期进行报文测试,根据数据综合评分和测试结果,调整对应综合评分下的数据的测试周期;
S3、建立监控机制,对EDI系统进行监控和维护,通过建立训练模型结合实时数据对异常情况进行预警。
进一步地,一种全体系商业EDI电子数据交换方法,所述S1包括:
获取主导方的交换数据范围,所述交换数据范围包括数据类型、数据量以及数据交换频率;
将交换数据进行分类,并计算数据的综合评分;
所述综合评分为:
;
其中,W i 为权重,Z i 为每项的得分,m为评分项目数;
根据交换数据范围,设计数据接口和系统功能,所述系统功能包括数据传输、数据验证、数据存储、数据统计和显示。
进一步地,一种全体系商业EDI电子数据交换方法,所述数据存储包括:
根据数据类别和预期增长速度划分存储空间;
建立分类索引,并根据数据的重要性设置不同的加密等级。
进一步地,一种全体系商业EDI电子数据交换方法,所述连接测试包括:
通过EDI系统建立主导方与合作方的连接;
根据数据分类和综合评分,设置测试数据以及对应的测试标准进行连接测试;通过发送和接收测试数据,验证双方系统之间的通信稳定性、数据传输准确性以及数据传输速度;
通过并发处理多个请求或数据流,评估双方系统的并发处理能力。
进一步地,一种全体系商业EDI电子数据交换方法,所述通过并发处理多个请求或数据流,包括:
根据数据的分类,设置测试数据;
根据数据分类、数据量的大小以及数据关联程度划分多个数据块;
将多个数据块并发处理,根据数据块中对应数据的综合评分分配处理资源;同一数据块中包含多种评分的数据,按照最大评分的数据分配处理资源;
;
其中,S j 为并发处理过程数据块的计算资源,S为总的计算资源,Z j 为并发处理过程对应数据块中包含数据的最大综合评分;k为并发处理数据块的总数量;
评估处理过程的性能以及处理结果,根据过程的性能和处理结果进行优化调整,所述优化调整包括资源优化以及数据块大小的调整。
进一步地,一种全体系商业EDI电子数据交换方法,所述报文测试包括:
通过主导方确定测试的范围,所述范围包括报文类型、业务场景;
根据所述范围,编写测试用例,所述测试包括输入数据、预期输出和测试步骤;所述测试用例包括正常用例和异常用例;
对测试结果进行分析,找出可能存在的问题或瓶颈;
定期进行报文测试,根据数据综合评分和测试结果,调整对应综合评分下的数据的测试周期。
进一步地,一种全体系商业EDI电子数据交换方法,所述定期进行报文测试,根据数据综合评分和测试结果,调整对应综合评分下的数据的测试周期,包括:
;
其中,T为调整后的测试周期,F y 为报文测试评分阈值,F v-1 为前一次某一综合评分下的数据的报文测试结果评分,F s 为对应综合评分下的数据的实时报文监测结果评分;T0为预设测试周期,x1、x2为常数;x1+x2=1;b为调节系数,范围为(0,1);不包括0。
进一步地,一种全体系商业EDI电子数据交换方法,所述S3包括:
实时监测系统性能、报文状态以及异常时间并通过日志进行记录;
设置报警机制,对异常情况进行预测并报警;
对传输的数据进行统计分析并通过获取用户权限进行页面展示。
进一步地,一种全体系商业EDI电子数据交换方法,所述设置报警机制,对异常情况进行预测并报警;包括:
通过历史数据建立训练模型;
划分数据传输时间段;
将数据传输时间段、数据类别,数据评分、网络速度、系统负载、以及外部环境作为训练模型的输入,错误类型以及出错概率作为输出;
获取实时数据,通过训练模型预测出错概率和错误类型;当预测出错概率超过预设概率阈值时进行预警。
本申请提出一种全体系商业EDI电子数据交换系统,所述系统包括:
系统搭建模块,用于获取主导方的交换数据范围,根据所述交换数据范围搭建EDI系统,并将交换数据进行分类,并计算数据综合评分;
测试模块,用于根据数据分类和综合评分,设置测试数据以及对应的测试标准进行连接测试;根据数据分类、数据量的大小以及数据关联程度划分多个数据块,按照综合评分分配资源进行并发测试,定期进行报文测试,根据数据综合评分和测试结果,调整对应综合评分下的数据的测试周期;
监控预警模块,用于建立监控机制,对EDI系统进行监控和维护,通过建立训练模型结合实时数据对异常情况进行预警。
本发明的有益效果包括:通过对交换数据进行分类和计算综合评分,可以使企业更好地理解和管理自身的数据。这样可以更有效地识别数据的重要性和紧急程度,优化数据处理和交换流程,提高数据的准确性和时效性。通过对搭建好的EDI系统进行连接测试和报文测试,可以及时发现和修复系统中的问题和错误。同时,根据综合评分和测试结果,可以调整测试周期,使得高优先级或频繁交换的数据得到更频繁的测试和验证,确保其稳定性和准确性。建立监控机制后,可以实时监测EDI系统的运行状态、数据交换情况和错误日志等。这有助于及时发现和解决潜在的问题,提高系统的稳定性和可靠性。同时,通过预测异常情况并报警,可以在问题发生前采取相应的措施,减少潜在的业务中断和损失。通过对数据进行分类、评分和测试,以及建立监控机制,EDI系统的运行效率和数据交换的可靠性都将得到提升。这将减少人工干预和错误,简化业务流程,降低数据交换的风险,并为企业提供更高效、更可靠的数据交换服务。
总之,该全体系商业EDI电子数据交换方法通过细致的数据管理、有效的测试和监控机制,以及预测异常情况的能力,可以为企业提供更优化的数据交换环境,提高数据处理和交换的质量和效率,保证数据的准确性和安全性,提高数据交换的效率和可靠性,促进企业的数字化转型和业务发展。
附图说明
图1是本申请实施例提供的一种全体系商业EDI电子数据交换方法的流程示意图。
具体实施方式
下面,结合附图以及具体实施方式,对本申请做进一步描述,需要说明的是,在不相冲突的前提下,以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
参见图1,本申请实施例提供了一种全体系商业EDI电子数据交换方法,所述方法包括:
S1、获取主导方的交换数据范围,根据所述交换数据范围搭建EDI系统,并将交换数据进行分类,并计算数据综合评分;
S2、根据数据分类和综合评分,设置测试数据以及对应的测试标准进行连接测试;根据数据分类、数据量的大小以及数据关联程度划分多个数据块,按照综合评分分配资源进行并发测试,定期进行报文测试,根据数据综合评分和测试结果,调整对应综合评分下的数据的测试周期;
S3、建立监控机制,对EDI系统进行监控和维护,通过建立训练模型结合实时数据对异常情况进行预警。
上述技术方案的工作原理为:首先,获取主导方交换数据的类型、数据量以及数据交换频率等信息。这些信息可以用于后续的系统搭建和数据分类。根据获取到的交换数据范围,搭建相应的EDI系统,并对交换数据进行分类。数据分类可以按照不同的标准,如数据类型、业务场景等,将交换数据划分为不同的类别,以便后续的处理和管理。对分类后的交换数据进行评分,计算数据的综合评分。综合评分可以根据数据的重要性、时效性、交换频率等因素进行综合考量和打分,以确定数据的优先级和处理顺序以及合理分配处理资源。根据数据分类和综合评分,对搭建好的EDI系统进行测试。连接测试主要验证主导方与合作方系统之间的通信稳定性、数据传输准确性和速度等方面;报文测试则通过模拟实际的业务场景,验证EDI系统对输入数据的处理和输出结果的准确性。根据数据的综合评分和测试结果,对测试周期进行调整。以提高测试效率和资源利用率。在EDI系统中建立监控机制,对系统进行实时监控和维护。监控机制可以通过监测系统的运行状态、数据交换情况、错误日志等来及时发现异常情况。同时,基于历史数据和算法模型,可以预测可能出现的异常情况,并及时进行报警,以便采取相应的措施进行修复和调整。
上述技术方案的效果为:通过对交换数据进行分类和计算综合评分,可以使企业更好地理解和管理自身的数据。这样可以更有效地识别数据的重要性和紧急程度,优化数据处理和交换流程,提高数据的准确性和时效性。通过对搭建好的EDI系统进行连接测试和报文测试,可以及时发现和修复系统中的问题和错误。同时,根据综合评分和测试结果,可以调整测试周期,使得高优先级或频繁交换的数据得到更频繁的测试和验证,确保其稳定性和准确性。建立监控机制后,可以实时监测EDI系统的运行状态、数据交换情况和错误日志等。这有助于及时发现和解决潜在的问题,提高系统的稳定性和可靠性。同时,通过预测异常情况并报警,可以在问题发生前采取相应的措施,减少潜在的业务中断和损失。通过对数据进行分类、评分和测试,以及建立监控机制,EDI系统的运行效率和数据交换的可靠性都将得到提升。这将减少人工干预和错误,简化业务流程,降低数据交换的风险,并为企业提供更高效、更可靠的数据交换服务。
总之,该全体系商业EDI电子数据交换方法通过细致的数据管理、有效的测试和监控机制,以及预测异常情况的能力,可以为企业提供更优化的数据交换环境,提高数据处理和交换的质量和效率,保证数据的准确性和安全性,提高数据交换的效率和可靠性,促进企业的数字化转型和业务发展。
本实施例一种全体系商业EDI电子数据交换方法,所述S1包括:
获取主导方的交换数据范围,所述交换数据范围包括数据类型、数据量以及数据交换频率;
将交换数据进行分类,并计算数据的综合评分;
所述综合评分为:
;
其中,W i 为权重,Z i 为每项的得分,m为评分项目数;例如评分按照重要性、时效性、交换频率综合评分,则m=3;;
Z i =P/(1+2+…+N);N为每项的分级个数,P为数据所在的分级,数据所在第一级,P=1,数据所在第二级;数据所在第二级,P=2,数据所在第N级,P=N;等级越高,数据优先级越高,越需要重点关注;
根据交换数据范围,设计数据接口和系统功能,所述系统功能包括数据传输、数据验证、数据存储、数据统计和显示;
所述数据存储包括:根据数据类别和预期增长速度划分存储空间;
建立分类索引,并根据数据的重要性设置不同的加密等级;
其中,数据的分类可以按照以下方式:
数据来源:根据数据来源对交换数据进行分类,例如数据来自哪个部门、哪个系统等。
数据格式:根据数据格式对交换数据进行分类,例如数据是文本、图片、音频、视频等。
数据质量:根据数据质量对交换数据进行分类,例如数据的准确性、完整性、时效性等。
数据重要性:根据数据的重要性对交换数据进行分类,例如数据对于企业的决策、运营、客户服务等具有重要影响。
在根据这些因素对交换数据进行分类后,可以进一步对数据进行综合评分,以评估数据的质量和价值。综合评分可以根据各个因素的重要性进行加权计算,例如可以根据数据来源、格式、质量、重要性等因素进行加权评分。
上述技术方案的工作原理为:首先需要确定主导方需要交换的数据类型、数据量以及数据交换频率。这些信息可以通过与主导方沟通获取,也可以通过历史数据分析得出。对于获得的数据,需要进行分类并给每一类数据打分,以便后续处理。评分可以按照重要性、时效性、交换频率等维度进行。通过将权重和得分相乘,再求和得到每类数据的综合评分。根据主导方的需求和数据评分信息,设计EDI系统的数据接口和相关功能,包括数据传输、数据验证、数据存储、数据统计和显示等,以确保数据交换的准确性和完整性。为了保证数据的安全性和可靠性,需要对数据进行存储。根据数据类别和预期增长速度划分存储空间,并建立分类索引。同时,根据数据的重要性设置不同的加密等级,以确保高敏感数据的安全性。
上述技术方案的效果为:通过获取主导方的交换数据范围,包括数据类型、数据量以及数据交换频率,可以确保准确获取到所需的数据信息,避免不必要的数据冗余和传输。将交换数据进行分类并计算综合评分,可以根据数据的重要性、时效性和交换频率等因素对数据进行评估和排序,提高数据的处理优先级,确保关键数据的及时处理和交换。根据交换数据范围,设计相应的数据接口和系统功能,包括数据传输、数据验证、数据存储、数据统计和显示等,提供灵活、高效的数据交换环境,满足主导方的需求。根据数据类别和预期增长速度划分存储空间,并建立分类索引,有助于提高数据的存储效率和检索速度。同时,根据数据的重要性设置不同的加密等级,确保敏感数据的安全性。通过对数据的来源、格式、质量、重要性等因素进行分类和综合评分,可以评估数据的质量和价值,为企业决策和运营提供可靠的数据支持。通过公式中的权重和得分计算,可以将交换数据进行量化评估,使得数据的价值和质量可以用具体的数值来表示。这有助于对数据进行比较、排序和优先级分配,提高数据处理的准确性和效率。公式中的综合评分考虑了多个评分项目,如重要性、时效性和交换频率等。通过设置权重和分级个数,可以根据实际需求对不同的因素进行灵活并综合地评估,从而更全面地了解数据的重要程度和优先级。通过根据交换数据范围设计数据接口和系统功能,可以根据公式的结果为不同类型和等级的数据提供相应的处理和存储方式。这样可以优化系统架构和资源分配,提高数据交换的效率和可靠性。通过对数据进行综合评分,可以更准确地评估数据的质量和价值。这有助于企业在决策过程中更有依据地利用数据,做出更明智的决策,提升决策的准确性和效果。公式的应用可以帮助将数据进行分类和分级,有助于更好地组织、存储和检索数据。通过建立分类索引和设置不同的加密等级,可以简化数据管理过程,提高数据的安全性和可控性。通过细致的数据管理、验证和监控机制,可以提高数据交换的效率和准确性,降低数据传输错误和丢失的风险,促进业务流程的顺畅进行。综上所述,该全体系商业EDI电子数据交换方法可以提高数据处理和交换的质量和效率,加强数据安全性,为企业的数字化转型和业务发展提供有力支持。
本实施例一种全体系商业EDI电子数据交换方法,所述连接测试包括:
通过EDI系统建立主导方与合作方的连接;
根据数据分类和综合评分,设置测试数据以及对应的测试标准进行连接测试;通过发送和接收测试数据,验证双方系统之间的通信稳定性、数据传输准确性以及数据传输速度;
通过并发处理多个请求或数据流,评估双方系统的并发处理能力。
其中,所述通过并发处理多个请求或数据流,包括:
根据数据的分类,设置测试数据;
根据数据分类、数据量的大小以及数据关联程度划分多个数据块;例如,如果某些数据之间存在依赖关系或需要一起处理,可以将它们放在同一个数据块中;
将多个数据块并发处理,根据数据块中对应数据的综合评分分配处理资源;同一数据块中包含多种评分的数据,按照最大评分的数据分配处理资源;
;
其中,S j 为并发处理过程数据块的计算资源,S为总的计算资源,Z j 为并发处理过程对应数据块中包含数据的最大综合评分;k为并发处理数据块的总数量;
评估处理过程的性能以及处理结果,根据过程的性能和处理结果进行优化调整,所述优化调整包括资源优化以及数据块大小的调整。过程的性能包括处理速度、吞吐量以及资源利用率;处理结果包括数据一致性以及丢包率;
如果在处理过程中发现处理速度、吞吐量或资源利用率等性能指标较差,可以考虑增加计算资源来提高性能;例如,可以增加计算节点的数量、采用更高性能的硬件设备或优化软件配置等方式,以提高处理效率和准确性。
其次,如果处理结果的数据一致性较低或丢包率较高,可以考虑调整数据块大小来优化处理结果。例如,可以通过调整数据块大小来控制处理结果的一致性和丢包率。较小的数据块通常会导致更高的网络开销和处理负担,但可以提高数据一致性和减少丢包率;而较大的数据块则可以提高处理效率,但也可能会影响数据一致性和丢包率。
上述技术方案的工作原理为:通过EDI系统建立主导方与合作方的连接。这确保了双方系统之间的通信稳定性和数据传输的准确性。根据数据的类型、数据量以及数据交换频率,对交换数据进行分类和评分。评分基于重要性、时效性、交换频率等因素。根据数据的分类和评分,设置测试数据以及对应的测试标准。这些标准用于验证双方系统之间的通信稳定性、数据传输准确性以及数据传输速度,测试数据应该覆盖各种分类的数据,评分高的数据标准更严格;根据数据的分类和量的大小,将数据划分为多个数据块。对于每个数据块,根据其中数据的综合评分分配处理资源。同一数据块中包含多种评分的数据,按照最大评分的数据分配处理资源。
通过并发处理多个请求或数据流,评估双方系统的并发处理能力。这包括处理速度、吞吐量以及资源利用率等性能指标。同时,评估处理结果的一致性和丢包率。
根据过程的性能和处理结果进行优化调整。这可能包括增加计算资源以提高性能、调整数据块大小以优化处理结果等。
根据数据分类、数据量的大小以及数据关联程度划分多个数据块;包括:
首先,根据数据的类型对交换数据进行分类,如订单数据、库存数据、客户信息等。分类有助于更好地理解数据,并为后续的数据块划分提供依据。
评估各类数据的量的大小,以确定数据块的大小。较大的数据量可能需要更大的数据块以提高处理效率,而较小的数据量则可以使用较小的数据块以减轻处理负担。
分析数据之间的关联程度,以确定哪些数据需要一起处理。例如,如果某些数据之间存在依赖关系,如订单数据和支付数据,它们需要在同一个数据块中进行处理以确保数据的一致性。同样,如果某些数据需要一起进行验证或计算,将它们放在同一个数据块中可以简化处理过程。
根据上述分析,将数据划分为多个数据块。每个数据块应包含具有相似类型、量的大小和关联程度的数据。这有助于优化数据处理过程,并提高处理结果的准确性。
以订单数据和支付数据为例,由于它们之间存在依赖关系,可以将它们放在同一个数据块中。这样做可以确保在处理订单时,相关的支付信息也能得到及时处理,从而避免数据不一致或处理延迟的问题。
上述技术方案的效果为:并发处理多个请求或数据流可以同时处理多个任务,从而减少处理时间并提高处理效率。根据数据块中对应数据的综合评分分配处理资源,可以更合理地分配系统资源,并确保高优先级的数据块优先得到处理和/或更多资源处理,从而优化资源利用。根据数据的分类、数据量的大小和关联程度划分多个数据块,可以确保数据处理的高效性和准确性。同时,这也有助于提高系统的并发处理能力,降低数据处理过程中的错误率,并为后续的优化调整提供基础。并发处理可以在多个数据块之间分散处理负载,避免单个请求或数据流对系统性能的影响,从而提高系统的可靠性和稳定性。通过并发处理多个请求或数据流,可以减少处理时间并提高处理效率,从而降低处理成本。根据过程的性能和处理结果进行优化调整,包括资源优化和数据块大小的调整,可以更好地满足实际需求,并优化数据处理流程。综上所述,全体系商业EDI电子数据交换方法能够提高处理效率、优化资源利用、提高系统可靠性、降低处理成本和优化数据处理流程。这些好处有助于提高企业的运营效率和降低成本,增强企业的竞争力。
本实施例一种全体系商业EDI电子数据交换方法,所述报文测试包括:
通过主导方确定测试的范围,所述范围包括报文类型、业务场景;
根据所述范围,编写测试用例,所述测试包括输入数据、预期输出和测试步骤;所述测试用例包括正常用例和异常用例;所述测试用例源数据通过EDI系统进行处理获得处理后的报文,处理后的报文通过合作方的EDI系统进行解析获得目标数据;
对测试结果进行分析,找出可能存在的问题或瓶颈;
定期进行报文测试,根据数据综合评分和测试结果,调整对应综合评分下的数据的测试周期。
其中根据数据综合评分和测试结果,调整对应综合评分下的数据,包括:
;
其中,T为调整后的测试周期,F y 为报文测试评分阈值,F v-1 为前一次某一综合评分下的数据的报文测试结果评分,F s 为对应综合评分下的数据的实时报文监测结果评分;T0为预设测试周期,x1、x2为常数;x1+x2=1;b为调节系数,范围为(0,1);不包括0;
其中,对测试结果进行分析,具体包括以下几个方面:
数据准确性分析:通过比较测试用例的预期输出与实际解析后的目标数据,检查是否存在数据不一致、数据丢失或数据错误等问题。这类问题可能由于报文格式错误、解析逻辑错误或数据传输过程中的错误导致。
响应速度分析:评估报文处理和解析的响应速度,检查是否存在处理延迟、超时或性能瓶颈。响应速度慢可能是由于系统资源不足、网络拥堵、处理逻辑复杂等原因造成。
系统稳定性分析:考察报文测试过程中系统的运行状况,包括是否有异常报错、系统崩溃或资源泄漏等问题。这类问题可能揭示出系统存在的潜在缺陷或需要优化的地方。
并发处理能力分析:评估系统在处理多个并发请求时的性能表现,检查是否存在并发瓶颈或资源竞争问题。并发处理能力不足可能是由于系统架构限制、锁机制不当或资源分配不合理导致。
业务场景覆盖分析:检查测试用例是否覆盖了所有关键业务场景和异常情况,以确保对各种可能出现的数据交换场景都有良好的支持。未覆盖的业务场景可能导致在实际应用中出现问题。
数据量适应性分析:评估系统在不同数据量下的性能表现,检查是否存在数据量适应性瓶颈。例如,随着数据量的增长,系统性能可能下降或出现其他问题。
上述技术方案的工作原理为:主导方根据业务需求和数据交换的实际情况,确定测试的范围,包括报文类型和业务场景。这有助于确保测试的针对性和有效性。根据测试范围,编写测试用例。测试用例包括输入数据、预期输出和测试步骤。测试用例应包括正常用例和异常用例,以全面覆盖各种可能的情况。测试用例的源数据通过主导方的EDI系统进行处理,生成处理后的报文。处理后的报文再通过合作方的EDI系统进行解析,以获得目标数据。对解析后的目标数据进行比较和分析,找出可能存在的问题或瓶颈。这有助于及时发现和解决数据交换过程中的问题。根据数据综合评分和测试结果,定期调整对应综合评分下的数据的测试周期。综合评分较高的数据,其测试周期可以适当缩短;而综合评分较低的数据,其测试周期则可能需要延长,以确保数据的准确性和稳定性。
上述技术方案的效果为:通过主导方确定测试范围,覆盖了各种报文类型和业务场景,确保测试的全面性和针对性。编写包括正常用例和异常用例在内的测试用例,有效检测了系统的各种可能情况,提高了系统的鲁棒性和容错能力。对测试结果进行深入分析,能够及时发现系统存在的问题或瓶颈,为后续的优化提供了有力的依据。定期进行报文测试,确保系统的持续稳定性和可靠性,降低了潜在风险。根据数据综合评分和测试结果调整测试周期,实现了对测试资源的合理分配和高效利用,同时保证了数据的质量和准确性。此外,通过数学模型对测试周期进行调整,充分考虑了评分阈值、前一次测试结果评分、实时监测结果评分等多个因素,使得调整过程更加科学、合理。调节系数的引入进一步增加了调整的灵活性,可以根据实际情况进行微调。
综上所述,本实施例的全体系商业EDI电子数据交换方法通过报文测试确保了数据交换的准确性、稳定性和高效性,显著提高了系统的可靠性和性能。同时,通过数学模型对测试周期进行动态调整,实现了测试资源的优化配置,进一步提升了系统的整体效率和质量。
本实施例一种全体系商业EDI电子数据交换方法,所述S3包括:
实时监测系统性能、报文状态以及异常时间并通过日志进行记录;
设置报警机制,对异常情况进行预测并报警;
对传输的数据进行统计分析并通过获取用户权限进行页面展示。
所述设置报警机制,对异常情况进行预测并报警;包括:
通过历史数据建立训练模型;
划分数据传输时间段;可以根据传输数据的综合评分,设置综合评分阈值,小于等于阈值的为综合评分较低数据,大于阈值的为综合评分较高数据;将数据传输时间段划分为不同的部分。例如,可以将数据传输时间段划分为“综合评分较低传输时间段”和“综合评分较高传输时间段”,以便更好地管理和监控不同类型的数据传输;
将数据传输时间段、数据类别,数据评分、网络速度、系统负载、以及外部环境作为训练模型的输入,错误类型以及出错概率作为输出;
获取实时数据,通过训练模型预测出错概率和错误类型;当预测出错概率超过预设概率阈值时进行预警。
上述技术方案的工作原理为:通过监控系统性能指标,如CPU使用率、内存使用情况、网络带宽等,以及报文的发送状态和接收状态,实时了解系统的运行情况和数据传输的状态。当发生异常情况时,通过日志记录下来,方便后续的问题排查和分析。通过建立机器学习模型,利用历史数据进行训练,对数据传输过程中的异常情况进行预测。首先,划分数据传输时间段,将数据传输时间段、数据类别、数据评分、网络速度、系统负载以及外部环境作为输入变量,错误类型以及出错概率作为输出变量。然后,通过获取实时数据,利用训练好的模型预测当前数据传输的出错概率和错误类型。如果预测的出错概率超过预设的概率阈值,就会触发预警机制,及时发出警报。对传输的数据进行统计和分析,包括数据的传输量、传输速度、错误数据量等。同时,通过获取用户权限,将统计结果展示在特定的页面上,方便用户了解数据传输的整体情况和趋势。
综上所述,本实施例的全体系商业EDI电子数据交换方法中S3部分通过实时监测系统性能和报文状态、设置预警机制以及进行数据统计分析等方式,实现了对数据交换过程的全面监控和管理,提高了系统的可靠性和稳定性。
上述技术方案的效果为:实时监测系统性能、报文状态以及异常时间并通过日志进行记录:这部分的好处是可以实时了解系统的运行情况和数据传输的状态,及时发现并记录异常情况,为后续的问题排查和分析提供有力的依据。设置报警机制,对异常情况进行预测并报警:通过建立机器学习模型,利用历史数据进行训练,可以预测数据传输过程中的异常情况,及时发出警报。这种机制可以大大提高系统的可靠性和稳定性,减少因异常情况导致的损失。通过设置综合评分阈值,将数据传输时间段划分为不同的部分,可以更好地管理和监控不同类型的数据传输。这样可以针对不同类型的数据传输进行有针对性的优化和管理,提高数据传输的效率和准确性。通过将多种因素纳入训练模型,可以更全面地考虑影响数据传输的各个因素,提高预测的准确性和可靠性。同时,也可以更好地了解和掌握数据传输的规律和特点,为后续的优化提供有力的支持。通过实时获取数据,利用训练好的模型进行预测,可以及时发现潜在的问题和异常情况,避免因数据传输错误导致的损失。同时,也可以为后续的数据分析和优化提供有力的参考。
综上所述,本实施例的全体系商业EDI电子数据交换方法,通过实时监测系统性能和报文状态、设置预警机制、根据综合评分和系统负载动态划分时间段等方式,实现了对数据交换过程的全面监控和管理,提高了系统的可靠性和稳定性,减少了因异常情况导致的损失,为企业的商业运作提供了更加高效和可靠的数据交换解决方案。
本实施例一种全体系商业EDI电子数据交换系统,所述系统包括:
系统搭建模块,用于获取主导方的交换数据范围,根据所述交换数据范围搭建EDI系统,并将交换数据进行分类,并计算数据综合评分;
测试模块,用于根据数据分类和综合评分,设置测试数据以及对应的测试标准进行连接测试;根据数据分类、数据量的大小以及数据关联程度划分多个数据块,按照综合评分分配资源进行并发测试,定期进行报文测试,根据数据综合评分和测试结果,调整对应综合评分下的数据的测试周期;
监控预警模块,用于建立监控机制,对EDI系统进行监控和维护,通过建立训练模型结合实时数据对异常情况进行预警;
其中系统搭建模块包括:获取主导方的交换数据范围,所述交换数据范围包括数据类型、数据量以及数据交换频率;
将交换数据进行分类,并计算数据的综合评分;
所述综合评分为:
;
其中,W i 为权重,Z i 为每项的得分,m为评分项目数;例如评分按照重要性、时效性、交换频率综合评分,则m=3;;
Z i =P/(1+2+…+N);N为每项的分级个数,P为数据所在的分级,数据所在第一级,P=1,数据所在第二级;数据所在第二级,P=2,数据所在第N级,P=N;等级越高,数据优先级越高,越需要重点关注;
根据交换数据范围,设计数据接口和系统功能,所述系统功能包括数据传输、数据验证、数据存储、数据统计和显示;
所述数据存储包括:
根据数据类别和预期增长速度划分存储空间;
建立分类索引,并根据数据的重要性设置不同的加密等级;
其中,数据的分类可以按照以下方式:
数据来源:根据数据来源对交换数据进行分类,例如数据来自哪个部门、哪个系统等。
数据格式:根据数据格式对交换数据进行分类,例如数据是文本、图片、音频、视频等。
数据质量:根据数据质量对交换数据进行分类,例如数据的准确性、完整性、时效性等。
数据重要性:根据数据的重要性对交换数据进行分类,例如数据对于企业的决策、运营、客户服务等具有重要影响。
测试模块包括测试模块和报文测试模块;
其中连接测试模块具体步骤包括:
通过EDI系统建立主导方与合作方的连接;
根据数据分类和综合评分,设置测试数据以及对应的测试标准进行连接测试;通过发送和接收测试数据,验证双方系统之间的通信稳定性、数据传输准确性以及数据传输速度;
通过并发处理多个请求或数据流,评估双方系统的并发处理能力。
其中,所述通过并发处理多个请求或数据流,包括:
根据数据的分类,设置测试数据;
根据数据分类、数据量的大小以及数据关联程度划分多个数据块;例如,如果某些数据之间存在依赖关系或需要一起处理,可以将它们放在同一个数据块中;
将多个数据块并发处理,根据数据块中对应数据的综合评分分配处理资源;同一数据块中包含多种评分的数据,按照最大评分的数据分配处理资源;
;
其中,S j 为并发处理过程数据块的计算资源,S为总的计算资源,Z j 为并发处理过程对应数据块中包含数据的最大综合评分;k为并发处理数据块的总数量;
评估处理过程的性能以及处理结果,根据过程的性能和处理结果进行优化调整,所述优化调整包括资源优化以及数据块大小的调整。过程的性能包括处理速度、吞吐量以及资源利用率;处理结果包括数据一致性以及丢包率;
如果在处理过程中发现处理速度、吞吐量或资源利用率等性能指标较差,可以考虑增加计算资源来提高性能;例如,可以增加计算节点的数量、采用更高性能的硬件设备或优化软件配置等方式,以提高处理效率和准确性。
其次,如果处理结果的数据一致性较低或丢包率较高,可以考虑调整数据块大小来优化处理结果。例如,可以通过调整数据块大小来控制处理结果的一致性和丢包率。较小的数据块通常会导致更高的网络开销和处理负担,但可以提高数据一致性和减少丢包率;而较大的数据块则可以提高处理效率,但也可能会影响数据一致性和丢包率。
报文测试模块具体步骤包括:
通过主导方确定测试的范围,所述范围包括报文类型、业务场景;
根据所述范围,编写测试用例,所述测试包括输入数据、预期输出和测试步骤;所述测试用例包括正常用例和异常用例;所述测试用例源数据通过EDI系统进行处理获得处理后的报文,处理后的报文通过合作方的EDI系统进行解析获得目标数据;
对测试结果进行分析,找出可能存在的问题或瓶颈;
定期进行报文测试,根据数据综合评分和测试结果,调整对应综合评分下的数据的测试周期。
其中根据数据综合评分和测试结果,调整对应综合评分下的数据,包括:
;
其中,T为调整后的测试周期,F y 为报文测试评分阈值,F v-1 为前一次某一综合评分下的数据的报文测试结果评分,F s 为对应综合评分下的数据的实时报文监测结果评分;T0为预设测试周期,x1、x2为常数;x1+x2=1;b为调节系数,范围为(0,1);不包括0;
其中,对测试结果进行分析,具体包括以下几个方面:
数据准确性分析:通过比较测试用例的预期输出与实际解析后的目标数据,检查是否存在数据不一致、数据丢失或数据错误等问题。这类问题可能由于报文格式错误、解析逻辑错误或数据传输过程中的错误导致。
响应速度分析:评估报文处理和解析的响应速度,检查是否存在处理延迟、超时或性能瓶颈。响应速度慢可能是由于系统资源不足、网络拥堵、处理逻辑复杂等原因造成。
系统稳定性分析:考察报文测试过程中系统的运行状况,包括是否有异常报错、系统崩溃或资源泄漏等问题。这类问题可能揭示出系统存在的潜在缺陷或需要优化的地方。
并发处理能力分析:评估系统在处理多个并发请求时的性能表现,检查是否存在并发瓶颈或资源竞争问题。并发处理能力不足可能是由于系统架构限制、锁机制不当或资源分配不合理导致。
业务场景覆盖分析:检查测试用例是否覆盖了所有关键业务场景和异常情况,以确保对各种可能出现的数据交换场景都有良好的支持。未覆盖的业务场景可能导致在实际应用中出现问题。
数据量适应性分析:评估系统在不同数据量下的性能表现,检查是否存在数据量适应性瓶颈。例如,随着数据量的增长,系统性能可能下降或出现其他问题;
监控预警模块具体步骤包括:
实时监测系统性能、报文状态以及异常时间并通过日志进行记录;
设置报警机制,对异常情况进行预测并报警;
对传输的数据进行统计分析并通过获取用户权限进行页面展示。
所述设置报警机制,对异常情况进行预测并报警;包括:
通过历史数据建立训练模型;
划分数据传输时间段;可以根据传输数据的综合评分,设置综合评分阈值,小于等于阈值的为综合评分较低数据,大于阈值的为综合评分较高数据;将数据传输时间段划分为不同的部分。例如,可以将数据传输时间段划分为“综合评分较低传输时间段”和“综合评分较高传输时间段”,以便更好地管理和监控不同类型的数据传输;
将数据传输时间段、数据类别,数据评分、网络速度、系统负载、以及外部环境作为训练模型的输入,错误类型以及出错概率作为输出;
获取实时数据,通过训练模型预测出错概率和错误类型;当预测出错概率超过预设概率阈值时进行预警。
上述技术方案的效果为:通过对交换数据进行分类和计算综合评分,可以根据数据的重要性、时效性、交换频率等因素对数据进行有效管理和优先处理,提高数据处理的效率和准确性。根据交换数据范围,设计数据接口和系统功能,包括数据传输、数据验证、数据存储、数据统计和显示等功能,以满足不同类型数据的处理需求。根据数据类别和预期增长速度划分存储空间,建立分类索引,并根据数据的重要性设置不同的加密等级,保障数据的安全性和完整性。通过连接测试和报文测试,验证EDI系统的通信稳定性、数据传输准确性和速度,并评估系统的并发处理能力,确保系统能够满足实际应用场景中的需求。通过建立监控机制和设置报警机制,实时监测系统性能、报文状态和异常情况,并进行预测和报警,及时发现和解决问题,提高系统的稳定性和可靠性。根据测试结果和性能分析,进行优化调整,包括资源优化和数据块大小的调整,以提高处理速度、吞吐量、数据一致性和减少丢包率。
综上所述,这种全体系商业EDI电子数据交换系统可以提高数据处理效率和准确性,保障数据的安全性和完整性,提高系统的稳定性和可靠性,满足实际应用场景中的需求。
本申请从使用目的上,效能上,进步及新颖性等观点进行阐述,已符合专利法所强调的功能增进及使用要件,本申请以上的说明书及说明书附图,仅为本申请的较佳实施例而已,并非以此局限本申请,因此,凡一切与本申请构造,装置,特征等近似、雷同的,即凡依本申请专利申请范围所作的等同替换或修饰等,皆应属本申请的专利申请保护的范围之内。
Claims (7)
1.一种全体系商业EDI电子数据交换方法,其特征在于,所述方法包括:
S1、获取主导方的交换数据范围,根据所述交换数据范围搭建EDI系统,将交换数据进行分类,并计算数据综合评分;
S2、根据数据分类和综合评分,设置测试数据以及对应的测试标准进行连接测试;根据数据分类、数据量的大小以及数据关联程度划分多个数据块,按照综合评分分配资源进行并发测试,定期进行报文测试,根据数据综合评分和测试结果,调整对应综合评分下的数据的测试周期;
S3、建立监控机制,对EDI系统进行监控和维护,通过建立训练模型结合实时数据对异常情况进行预警;
所述报文测试包括:
通过主导方确定测试的范围,所述范围包括报文类型、业务场景;
根据所述范围,编写测试用例,所述测试包括输入数据、预期输出和测试步骤;所述测试用例包括正常用例和异常用例;
对测试结果进行分析,找出可能存在的问题或瓶颈;
定期进行报文测试,根据数据综合评分和测试结果,调整对应综合评分下的数据的测试周期;
所述定期进行报文测试,根据数据综合评分和测试结果,调整对应综合评分下的数据的测试周期,包括:
;
其中,T 为调整后的测试周期,F y 为报文测试评分阈值,F v-1 为前一次某一综合评分下的数据的报文测试结果评分,F s 为对应综合评分下的数据的实时报文监测结果评分;T0为预设测试周期,x1、x2为常数;b为调节系数,范围为(0,1);
所述S1包括:
获取主导方的交换数据范围,所述交换数据范围包括数据类型、数据量以及数据交换频率;
将交换数据进行分类,并计算数据的综合评分;
所述综合评分为:
;
其中,W i 为权重,Z i 为每项的得分,m为评分项目数;
根据交换数据范围,设计数据接口和系统功能,所述系统功能包括数据传输、数据验证、数据存储、数据统计和显示。
2.根据权利要求1所述的全体系商业EDI电子数据交换方法,其特征在于,所述数据存储包括:
根据数据类别和预期增长速度划分存储空间;
建立分类索引,并根据数据的重要性设置不同的加密等级。
3.根据权利要求1所述的全体系商业EDI电子数据交换方法,其特征在于,所述连接测试包括:
通过EDI系统建立主导方与合作方的连接;
根据数据分类和综合评分,设置测试数据以及对应的测试标准进行连接测试;通过发送和接收测试数据,验证双方系统之间的通信稳定性、数据传输准确性以及数据传输速度;
通过并发处理多个请求或数据流,评估双方系统的并发处理能力。
4.根据权利要求3所述的全体系商业EDI电子数据交换方法,其特征在于,所述通过并发处理多个请求或数据流,包括:
根据数据的分类,设置测试数据;
根据数据分类、数据量的大小以及数据关联程度划分多个数据块;
将多个数据块并发处理,根据数据块中对应数据的综合评分分配处理资源;同一数据块中包含多种评分的数据,按照最大评分的数据分配处理资源;
;
其中,S j 为并发处理过程数据块的计算资源,S为总的计算资源,Z j 为并发处理过程对应数据块中包含数据的最大综合评分;k为并发处理数据块的总数量;
评估处理过程的性能以及处理结果,根据过程的性能和处理结果进行优化调整,所述优化调整包括资源优化以及数据块大小的调整。
5.根据权利要求1所述的全体系商业EDI电子数据交换方法,其特征在于,所述S3包括:
实时监测系统性能、报文状态以及异常时间并通过日志进行记录;
设置报警机制,对异常情况进行预测并报警;
对传输的数据进行统计分析并通过获取用户权限进行页面展示。
6.根据权利要求5所述的全体系商业EDI电子数据交换方法,其特征在于,所述设置报警机制,对异常情况进行预测并报警;包括:
通过历史数据建立训练模型;
划分数据传输时间段;
将数据传输时间段、数据类别,数据评分、网络速度、系统负载、以及外部环境作为训练模型的输入,错误类型以及出错概率作为输出;
获取实时数据,通过训练模型预测出错概率和错误类型;当预测出错概率超过预设概率阈值时进行预警。
7.一种全体系商业EDI电子数据交换系统,其特征在于,所述系统包括:
系统搭建模块,用于获取主导方的交换数据范围,根据所述交换数据范围搭建EDI系统,并将交换数据进行分类,并计算数据综合评分;
测试模块,用于根据数据分类和综合评分,设置测试数据以及对应的测试标准进行连接测试;根据数据分类、数据量的大小以及数据关联程度划分多个数据块,按照综合评分分配资源进行并发测试,定期进行报文测试,根据数据综合评分和测试结果,调整对应综合评分下的数据的测试周期;
监控预警模块,用于建立监控机制,对EDI系统进行监控和维护,通过建立训练模型结合实时数据对异常情况进行预警;
所述报文测试包括:
通过主导方确定测试的范围,所述范围包括报文类型、业务场景;
根据所述范围,编写测试用例,所述测试包括输入数据、预期输出和测试步骤;所述测试用例包括正常用例和异常用例;
对测试结果进行分析,找出可能存在的问题或瓶颈;
定期进行报文测试,根据数据综合评分和测试结果,调整对应综合评分下的数据的测试周期;
所述定期进行报文测试,根据数据综合评分和测试结果,调整对应综合评分下的数据的测试周期,包括:
;
其中,T 为调整后的测试周期,F y 为报文测试评分阈值,F v-1 为前一次某一综合评分下的数据的报文测试结果评分,F s 为对应综合评分下的数据的实时报文监测结果评分;T0为预设测试周期,x1、x2为常数;b为调节系数,范围为(0,1);
所述系统搭建模块包括:
获取主导方的交换数据范围,所述交换数据范围包括数据类型、数据量以及数据交换频率;
将交换数据进行分类,并计算数据的综合评分;
所述综合评分为:
;
其中,W i 为权重,Z i 为每项的得分,m为评分项目数;
根据交换数据范围,设计数据接口和系统功能,所述系统功能包括数据传输、数据验证、数据存储、数据统计和显示。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202410013774.1A CN117527609B (zh) | 2024-01-04 | 2024-01-04 | 一种全体系商业edi电子数据交换系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202410013774.1A CN117527609B (zh) | 2024-01-04 | 2024-01-04 | 一种全体系商业edi电子数据交换系统及方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117527609A true CN117527609A (zh) | 2024-02-06 |
CN117527609B CN117527609B (zh) | 2024-03-19 |
Family
ID=89751632
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202410013774.1A Active CN117527609B (zh) | 2024-01-04 | 2024-01-04 | 一种全体系商业edi电子数据交换系统及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN117527609B (zh) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20170124464A1 (en) * | 2015-10-28 | 2017-05-04 | Fractal Industries, Inc. | Rapid predictive analysis of very large data sets using the distributed computational graph |
US20190222597A1 (en) * | 2015-10-28 | 2019-07-18 | Fractal Industries, Inc. | System and method for comprehensive data loss prevention and compliance management |
CN110073301A (zh) * | 2017-08-02 | 2019-07-30 | 强力物联网投资组合2016有限公司 | 工业物联网中具有大数据集的数据收集环境下的检测方法和系统 |
CN113507399A (zh) * | 2021-07-09 | 2021-10-15 | 西安电子科技大学 | 针对云平台不同层次的网络性能测评装置及方法 |
CN113887616A (zh) * | 2021-09-30 | 2022-01-04 | 海看网络科技(山东)股份有限公司 | 一种epg连接数的实时异常检测系统及方法 |
CN116894247A (zh) * | 2023-09-07 | 2023-10-17 | 贵州正易科技有限公司 | 一种保护计算机系统安全的方法及系统 |
-
2024
- 2024-01-04 CN CN202410013774.1A patent/CN117527609B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20170124464A1 (en) * | 2015-10-28 | 2017-05-04 | Fractal Industries, Inc. | Rapid predictive analysis of very large data sets using the distributed computational graph |
US20190222597A1 (en) * | 2015-10-28 | 2019-07-18 | Fractal Industries, Inc. | System and method for comprehensive data loss prevention and compliance management |
CN110073301A (zh) * | 2017-08-02 | 2019-07-30 | 强力物联网投资组合2016有限公司 | 工业物联网中具有大数据集的数据收集环境下的检测方法和系统 |
CN113507399A (zh) * | 2021-07-09 | 2021-10-15 | 西安电子科技大学 | 针对云平台不同层次的网络性能测评装置及方法 |
CN113887616A (zh) * | 2021-09-30 | 2022-01-04 | 海看网络科技(山东)股份有限公司 | 一种epg连接数的实时异常检测系统及方法 |
CN116894247A (zh) * | 2023-09-07 | 2023-10-17 | 贵州正易科技有限公司 | 一种保护计算机系统安全的方法及系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
陈卫卫;: "检测与评估计算机安全的关键技术分析与研究", 自动化技术与应用, no. 07, 25 July 2020 (2020-07-25) * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN117527609B (zh) | 2024-03-19 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10999140B2 (en) | Mitigation of likelihood and impact of a server-reconfiguration failure | |
US11823072B2 (en) | Customer behavior predictive modeling | |
US8533235B2 (en) | Infrastructure and architecture for development and execution of predictive models | |
WO2022179008A1 (zh) | 基于区块链的供应链金融AI DaaS算法仓库平台 | |
WO2023048747A1 (en) | Systems, apparatus, articles of manufacture, and methods for cross training and collaborative artificial intelligence for proactive data management and analytics | |
NL2032844B1 (en) | Systems, apparatus, articles of manufacture, and methods for cross training and collaborative artificial intelligence for proactive data management and analytics | |
US11625371B2 (en) | Automated audit balance and control processes for data stores | |
CN106886485A (zh) | 系统容量分析预测方法及装置 | |
US20230351401A1 (en) | Automated Rules Execution Testing And Release System | |
US12058228B2 (en) | Methods and Internet of Things systems for information interaction management based on smart gas data centers | |
CN113900921A (zh) | 法院信息系统运行状态评估方法、装置、设备及存储介质 | |
CN117527609B (zh) | 一种全体系商业edi电子数据交换系统及方法 | |
CN116881898A (zh) | 权限变更方法、系统、装置及存储介质 | |
CN116932324A (zh) | 一种内存条故障预测方法、装置及电子设备 | |
US20220107974A1 (en) | Leverage ineraction attributes and file access patterns to predict active life of media file to optimize storage usage | |
CN113626516A (zh) | 数据增量同步方法和系统 | |
CN111639829A (zh) | 精益项目的分析评优方法、装置以及电子设备 | |
US12028271B2 (en) | Prioritizing messages for server processing based on monitoring and predicting server resource utilization | |
TWI657393B (zh) | 行銷客群預測系統及其方法 | |
Han | Data Interactive Control System Based on Heterogeneous Database of Information Fusion and Internet of Things | |
CN117539857A (zh) | 表拼接方法、装置、存储介质和系统 | |
CN118175177A (zh) | 一种物流生产与服务平台设计方法及系统 | |
CN118673087A (zh) | 一种银行数据仓库构建方法、系统、设备及存储介质 | |
CN111949642A (zh) | 数据质量管控的方法及装置 | |
CN117033405A (zh) | 数据探查请求的处理方法、装置、处理器及电子设备 |
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 |