[發(fā)明專利]一種基于云服務(wù)平臺(tái)的大規(guī)模數(shù)據(jù)計(jì)算加速系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710353790.5
• 申請(qǐng)日: 2017-05-18
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107154876A
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-09-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張輝;張令
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 貴州斯曼特信息技術(shù)開(kāi)發(fā)有限責(zé)任公司
• 主分類號(hào): H04L12/24
• 分類號(hào): H04L12/24;H04L29/08
• 代理公司: 北京國(guó)坤專利代理事務(wù)所(普通合伙)11491
• 代理人: 姜彥

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于云服務(wù)平臺(tái)的大規(guī)模數(shù)據(jù)計(jì)算加速系統(tǒng)。

背景技術(shù)

數(shù)據(jù)(data)是事實(shí)或觀察的結(jié)果，是對(duì)客觀事物的邏輯歸納，是用于表示客觀事物的未經(jīng)加工的的原始素材。數(shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式和載體，可以是符號(hào)、文字、數(shù)字、語(yǔ)音、圖像、視頻等。數(shù)據(jù)和信息是不可分離的，數(shù)據(jù)是信息的表達(dá)，信息是數(shù)據(jù)的內(nèi)涵。數(shù)據(jù)本身沒(méi)有意義，數(shù)據(jù)只有對(duì)實(shí)體行為產(chǎn)生影響時(shí)才成為信息。數(shù)據(jù)可以是連續(xù)的值，比如聲音、圖像，稱為模擬數(shù)據(jù)。也可以是離散的，如符號(hào)、文字，稱為數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)。在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)以二進(jìn)制信息單元0,1的形式表示。現(xiàn)在的社會(huì)是一個(gè)高速發(fā)展的社會(huì)，科技發(fā)達(dá)，信息流通，人們之間的交流越來(lái)越密切，生活也越來(lái)越方便，大數(shù)據(jù)就是這個(gè)高科技時(shí)代的產(chǎn)物。阿里巴巴創(chuàng)辦人馬云來(lái)臺(tái)演講中就提到，未來(lái)的時(shí)代將不是IT時(shí)代，而是DT的時(shí)代，DT就是Data Technology數(shù)據(jù)科技。

綜上所述，現(xiàn)有技術(shù)存在的問(wèn)題是：目前大規(guī)模數(shù)據(jù)處理存在處理速度慢，降低云服務(wù)平臺(tái)工作效率。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種基于云服務(wù)平臺(tái)的大規(guī)模數(shù)據(jù)計(jì)算加速系統(tǒng)。

本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的，一種基于云服務(wù)平臺(tái)的大規(guī)模數(shù)據(jù)計(jì)算加速系統(tǒng)，所述基于云服務(wù)平臺(tái)的大規(guī)模數(shù)據(jù)計(jì)算加速系統(tǒng)包括：

云服務(wù)平臺(tái)，用于接收來(lái)自企業(yè)網(wǎng)管模塊的應(yīng)用服務(wù)請(qǐng)求，從加速管理和控制平臺(tái)獲得加速策略，根據(jù)加速策略將應(yīng)用的加速模塊下載到企業(yè)網(wǎng)關(guān)模塊進(jìn)行緩存；

所述云計(jì)算平臺(tái)的信任值計(jì)算方法包括以下步驟：

步驟一，采集節(jié)點(diǎn)間不同時(shí)間片的交互次數(shù)，根據(jù)得到的數(shù)據(jù)建立時(shí)間序列，通過(guò)三次指數(shù)平滑法來(lái)預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)間下一個(gè)時(shí)間片的交互次數(shù)，將交互次數(shù)預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的相對(duì)誤差作為節(jié)點(diǎn)的直接信任值；采集網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)j之間的n個(gè)時(shí)間片的交互次數(shù)：

選取一定時(shí)間間隔t作為一個(gè)觀測(cè)時(shí)間片，以觀測(cè)節(jié)點(diǎn)i和被測(cè)節(jié)點(diǎn)j在1個(gè)時(shí)間片內(nèi)的交互次數(shù)作為觀測(cè)指標(biāo)，真實(shí)交互次數(shù)，記作y_t，依次記錄n個(gè)時(shí)間片的y_n，并將其保存在節(jié)點(diǎn)i的通信記錄表中；

預(yù)測(cè)第n+1個(gè)時(shí)間片的交互次數(shù)：

根據(jù)采集到的n個(gè)時(shí)間片的交互次數(shù)建立時(shí)間序列，采用三次指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)下一個(gè)時(shí)間片n+1內(nèi)節(jié)點(diǎn)i和j之間的交互次數(shù)，預(yù)測(cè)交互次數(shù)，記作計(jì)算公式如下：

預(yù)測(cè)系數(shù)a_n、b_n、c_n的取值可由如下公式計(jì)算得到：

其中：分別是一次、二次、三次指數(shù)平滑數(shù)，由如下公式計(jì)算得到：

是三次指數(shù)平滑法的初始值，其取值為：

α是平滑系數(shù)(0＜α＜1)，體現(xiàn)信任的時(shí)間衰減特性，即離預(yù)測(cè)值越近的時(shí)間片的y_t權(quán)重越大，離預(yù)測(cè)值越遠(yuǎn)的時(shí)間片的y_t權(quán)重越??；一般地，如果數(shù)據(jù)波動(dòng)較大，且長(zhǎng)期趨勢(shì)變化幅度較大，呈現(xiàn)明顯迅速的上升或下降趨勢(shì)時(shí)α應(yīng)取較大值(0.6～0.8)，增加近期數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響；當(dāng)數(shù)據(jù)有波動(dòng)，但長(zhǎng)期趨勢(shì)變化不大時(shí)，α在0.1～0.4之間取值；如果數(shù)據(jù)波動(dòng)平穩(wěn)，α應(yīng)取較小值(0.05～0.20)；

計(jì)算直接信任值：

節(jié)點(diǎn)j的直接信任值TD_ij為預(yù)測(cè)交互次數(shù)和真實(shí)交互次數(shù)y_n+1的相對(duì)誤差，

步驟二，采用多路徑信任推薦方式而得到的計(jì)算式計(jì)算間接信任值；收集可信節(jié)點(diǎn)對(duì)節(jié)點(diǎn)j的直接信任值：

節(jié)點(diǎn)i向所有滿足TD_ik≤φ的可信關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)詢問(wèn)其對(duì)節(jié)點(diǎn)j的直接信任值，其中φ為推薦節(jié)點(diǎn)的可信度閾值，根據(jù)可信度的要求精度，φ的取值范圍為0～0.4；

計(jì)算間接信任值：

綜合計(jì)算所收集到的信任值，得到節(jié)點(diǎn)j的間接信任值TR_ij，

其中，Set(i)為觀測(cè)節(jié)點(diǎn)i的關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)中與j節(jié)點(diǎn)有過(guò)交互且其直接信任值滿足TD_ik≤φ的節(jié)點(diǎn)集合；