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面向數據體系結構的數據性能與價值

來源:職稱閣分類:電子論文 時間:2019-08-14 11:37熱度:

  大數據背景下,應用系統架構模式由以功能為中心轉變為以數據為核心,其主要問題是海量數據應用中系統內部數據之間的一致性與數據傳輸效率之間的矛盾,同時還有缺少有效的方式去評價系統內數據的價值.為解決上述問題,采用面向數據體系結構的思路,提出了數據分片中心與數據價值評價中心,同時將“兩中心模式”用于具體的應用系統內。通過分析采用“兩中心模式”前后的處理數據的性能,論證了“兩中心模式”的可行性.

面向數據體系結構的數據性能與價值

  關鍵詞:面向數據體系結構;數據分片中心;數據價值評價中心

  核心思路已由功能需求轉變到數據價值需求.因此, 衡分配,是目前挖掘數據性能與價值所面對的首要個基本要求是設立數據分片副本,系統架構設計的 數據集時,如何保證數據一致性與延時性之間的均若按照傳統軟件工程模式,系統架構設計將面臨2 問題.對此,本研究提出了利用數據分片中心H1來解個問題:首先,數據存在著多個分片副本,根據數據 決一致性與延時性之間的矛盾.一致性要求,每個分片數據副本必須相同,當分片副 數據分片中心采用主從式分片模式,即設立一本較大時,則必須對多個分片副本依次操作,而大數 個主分片,其他分片為從分片.該模式的特點是。

  由據環境下,數據的容量都以拍字節(PiB)為單位,因 于數據流是由主分片發出,從分片響應的數據流也此分片副本巨大,這無論是對物理機的性能還是數 返回給主分片,客戶端操作只針對主分片進行,主分據庫性能都是極大的考驗;其次,傳統系統架構是面 片與從分片之間沒有其他的操作指令干擾,因此只向業務的,以設計出符合業務邏輯的功能,核心在于 要主分片數據流完成發送,那么所有主從分片的一“是否好用,功能合理”,數據庫設計依托功能需求展 致性得到絕對保證.開,當功能改變,數據必然面臨重構,這將造成資源 通常,當數據分片過大。

  請求延時取決于最慢的浪費. 從分片更新速度[5J.為了確保整個系統的強一致性,可大數據時代背景下,數據為核心,一切 在該模式中通過設置緩存分片來實現降低數據的延其他方法只是為挖掘數據價值而服務,數據本身不 時性,具體如圖1所示.主分片與從分片之間不再直再依托功能,而是功能服務數據.基于此,本研 接進行數據交換,而是通過兩者之間的緩存完成數究提出了一種面向數據體系結構(Data.oriented ar— 據交換.主緩存數與主分片數相等,從緩存數與從分

  1.2分片緩存內部機制

  數據分片中心引人分片緩存構最主要的目的是減少客戶端與各個副本之間的數據交換量.分片緩存主要的功能是緩存一部分需要頻繁在客戶端與副本之間交換的數據流,如用戶信息與登錄信息等.通常情況下,副本需要的數據只需從對應的緩存中直

  接讀取,其優點是減輕了由于數據頻繁交換而造成

  對服務器的高負載情況№J.

  在分片緩存下,每個緩存內部有個數據記錄表,記錄表指向緩存中已經被緩存的數據.當有新數據被緩存后,則在記錄表中自動建立一個關聯字段,指向這個新緩存記錄值.同樣地,如果需要與副本進行數據交換,只需查找對應的記錄表,如果記錄表中有該條數據關聯字段,則進行數據交換,否則返回說明該記錄不存在的信息.

  1.3數據序列化

  針對數據傳輸模式,本研究采用數據序列化與

  反序列化模式來降低數據傳輸過程的延遲.

  序列化與反序列化功能使用XML作為數據通信的格式.由于客戶端與副本之間反復傳輸各類信息,為了提供傳輸效率,將數據采用二進制格式,因為其容量更小,所以數據格式轉換為高效簡潔的模式,特點是速度快且占用很少的額外存儲空間.序列化與反序列化模式擁有極高的消息傳輸能力和較高的穩定性,數據傳遞延遲低,也能對數據進行較長時問的保存.

  2數據價值評價中心

  2.1數據價值評價原則

  大數據背景下,大量的數據需要被處理與分析,數據不僅量大,同時類型廣泛.除此之外,數據價值的評價還必須面對以下特性:數據量成幾何級增長,高效處理海量增長的數據,是進行數據價值評價的

  由于影響數據價值評價的因素有很多,評價模型的核心思想是篩選對數據價值影響最大的因素,并采用權重值的方式進行表示.同時,該模型還應該滿足以下條件:模型的結果適用于各種數據價值評價情況;模型產生的結果是否準確反映影響數據價值的因素;本模型產生的結果是否容易理解.

  因此,基于以上模型的要求,并考慮多因素這一核心特點,本研究采用AHP建立數據價值評價模型,通過該模型來計算影響數據價值因素的對比矩陣及矩陣的特征向量與指標權重,并利用一致性指標、隨機一致性指標和一致性比率進行一致性檢驗.當檢驗通過,特征向量即為權向量.

  2.2.2 AHP步驟.

  I)目標需求分析.確定最終目標實現的策略與限制因素,綜合收集各類型信息.

  2)構建多級層次結構.根據最終目標的差異,對系統進行多層次分級.

  3)采取專家模式判斷方式,確定多級層次結構內各元素之間的比較尺度,構造對比矩陣及矩陣運算的數學方法,確定本層次中元素集針對父級層次內某個元素的權向量.

  4)計算所有層次元素的合成權向量,并對其進行排序,排序后的結果即為各個元素的重要程度.

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文章名稱:面向數據體系結構的數據性能與價值

文章地址:http://www.592mir.com/dzlw/13470.html

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