[發明專利]一種基于大數據分析的性能自動調優方法及裝置

有效

• 申請號: 201611088460.X
• 申請日: 2016-11-30
• 公開（公告）號: CN106610616B
• 公開（公告）日: 2019-12-03
• 發明（設計）人: 楊旭文;張建明
• 申請（專利權）人: 交控科技股份有限公司
• 主分類號: G05B19/048
• 分類號: G05B19/048
• 代理公司: 11002 北京路浩知識產權代理有限公司
• 代理人: 李相雨<國際申請>=<國際公布>=<進入

本發明公開一種基于大數據分析的性能自動調優方法及裝置，方法包括：接收用戶輸入的設備類型、狀態數據類型、包括分析方式和設備標識的執行條件；根據所述設備類型、狀態數據類型、執行條件，從數據中心篩選出預設時間段內待分析的數據量，根據數據量、狀態數據類型、執行條件，確定算法動態庫中每一算法的性能值；選取最高性能值對應的算法，依據執行條件對待分析的數據量進行分析，獲取分析結果。本發明的方法能夠提升系統處理事件的效率，減少人工等待分析時間，使系統能夠處理更大量的數據。

技術領域

本發明涉及數據處理領域，具體涉及一種基于大數據分析的性能自動調優方法及裝置。

背景技術

城市軌道交通信號控制系統，是鐵路運輸的基礎設備之一，它擔負著路網上行車設備的運行狀況、列車運行的實時狀態、運輸調度的指令控制等信息的傳遞與監控任務，在控制列車運行，保證列車安全，保證高效運營組織方面發揮著核心作用。

維護支持系統(Maintenance Support System，簡稱MSS)，是軌道交通信號系統中的一個子系統，是管理軌道交通信號系統大量設備和維持信號系統設備高完好率的重要組成部分。是整個信號系統設備狀態監測和維護的輔助工具。

大數據平臺(Basic Data Management Stage，簡稱BDMS),是軌道交通信號維護系統的核心，其主要功能是對各信號系統進行軟硬件故障分析處理以及維護工單的下發等。大數據分析功能中，使用轉轍機舉例說明。如圖1所示，MSS采集轉轍機數據發送到大數據中心，大數據中心根據采集到的實時數據(油壓曲線、模擬量等)結合資產數據(資產號、設備號、使用年限、開始使用日期)和歷史數據(歷史故障次數、故障原因碼、歷史油壓、歷史電流、歷史轉轍機模擬量等)進行狀態預故障分析即數據分析，根據分析結論，給出需要對故障進行的補救和應急措施，如：購買設備、更換設備的某元器件、上油等。

通過歷史數據可以分析出設備的性能，包括最快轉轍速度、轉轍反應時間等，根據歷史故障和使用年限等數據，可分析出設備的老化程度，包括設備的磨損率、剩余使用年限等。傳統的分析處理過程為人工制作某項功能的處理函數，此功能的處理方法永久維持不變，系統分析速度會隨著數據量的增大而減小。

目前信號系統的維護方式存在以下缺陷：

大數據平臺系統負責分析各子系統的狀態數據和設備信息，由于數據量龐大，數據結構復雜，在根據實時數據信息進行分析時，無法在規定時間(如3S)內計算出分析結論。

在大數據分析過程中，在分析數據時可能需要對某類數據進行查找，現已大家熟知的查找算法舉例說明，不同廠商可能采用不同的算法來對數據進行搜索，例如，廠商A可能采用二分查找法，廠商B可能采用順序查找法，廠商C可能采用分塊查找法。但是，缺陷在于，一旦采用了某類算法，就不再改變，由于數據量增減帶來的影響，導致分析速度時快時慢，不能保證系統始終保持最快分析速度，給軟件性能帶來嚴重影響。

發明內容

鑒于上述問題，本發明提出了克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的一種基于大數據分析的性能自動調優方法及裝置。

為此目的，第一方面，本發明提出一種基于大數據分析的性能自動調優方法，包括：

接收用戶輸入的設備類型、狀態數據類型、包括分析方式和設備標識的執行條件；

根據所述設備類型、狀態數據類型、執行條件，從數據中心篩選出預設時間段內待分析的數據量；

根據數據量、狀態數據類型、執行條件，確定算法動態庫中每一算法的性能值；

選取最高性能值對應的算法，依據執行條件對待分析的數據量進行分析，獲取分析結果。

可選地，所述方法還包括：

在人機交互界面顯示所述分析結果。