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    重庆时时彩玩儿死人了: 一种云计算网络中的虚拟化资源整合平台.pdf

    关 键 词:
    一种 计算 网络 中的 虚拟 资源整合 平台
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    摘要
    申请专利号:

    CN201611105575.5

    申请日:

    2016.12.05

    公开号:

    CN106776972A

    公开日:

    2017.05.31

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/30申请日:20161205|||公开
    IPC分类号: G06F17/30; H04L29/08 主分类号: G06F17/30
    申请人: 深圳万智联合科技有限公司
    发明人: 不公告发明人
    地址: 518000 广东省深圳市南山区粤海街道高新科技园南一道创维大厦6层601室
    优先权:
    专利代理机构: 代理人:
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201611105575.5

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.06.23|||2017.05.31

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明提供了一种云计算网络中的虚拟化资源整合平台,包括云计算资源组件、云计算管理组件和云计算应用组件,所述云计算应用组件包括数据采集???、数据分类???、分类检测??楹图觳馊诤夏??,所述云计算资源组件与所述云计算应用组件之间通过存储区域网通信连接,所述云计算资源组件与所述云计算管理组件通过以太网通信连接。本发明的有益效果为:利用了现有设备,大大降低了云计算网络的搭建成本。

    权利要求书

    1.一种云计算网络中的虚拟化资源整合平台,其特征是,包括云计算资源组件、云计算
    管理组件和云计算应用组件,所述云计算应用组件包括数据采集???、数据分类???、分类
    检测??楹图觳馊诤夏??,所述云计算资源组件与所述云计算应用组件之间通过存储区域
    网通信连接,所述云计算资源组件与所述云计算管理组件通过以太网通信连接。
    2.根据权利要求1所述的一种云计算网络中的虚拟化资源整合平台,其特征是,所述云
    计算资源组件包括服务器节点设备和云存储设备。
    3.根据权利要求2所述的一种云计算网络中的虚拟化资源整合平台,其特征是,所述云
    存储设备为SAN磁盘阵列存储设备。
    4.根据权利要求3所述的一种云计算网络中的虚拟化资源整合平台,其特征是,所述采
    集需要进行检测的数据,包括:
    采集一定时间段内需要进行检测的数据,按设定的过滤规则对该数据进行初步过滤处
    理,所述设定的过滤规则包括删除包含特殊字符、推广相关的特殊汉字和网页链接的内容
    的数据;设所述一定时间段的时间范围为[UB,UE],将[UB,UE]按照时间顺序平均分为n个子
    时间段,对每个子时间段内的数据进行重要度评估,评估公式定义为:
    <mrow> <msub> <mi>R</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mi>R</mi> <mrow> <mi>T</mi> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <mfrac> <msub> <mi>Y</mi> <mi>i</mi> </msub> <mi>Y</mi> </mfrac> <mo>&times;</mo> <mn>100</mn> <mi>%</mi> <mo>,</mo> <mn>1</mn> <mo>&le;</mo> <mi>i</mi> <mo>&le;</mo> <mi>n</mi> </mrow>
    公式中,Ri为第i个子时间段的重要程度,RTi为设定的第i个子时间段的重要程度值,Yi
    为第i个子时间段的数据的数量,Y为在[UB,UE]内的数据的数量;将各重要度按照由小到大
    进行排序,按照重要度的排列顺序,将数据依次发送至数据分类???。

    说明书

    一种云计算网络中的虚拟化资源整合平台

    技术领域

    本发明涉及云计算领域,具体涉及一种云计算网络中的虚拟化资源整合平台。

    背景技术

    云计算网络对计算资源的性能要求较高,但是,如果计算资源配置过高容易造成
    资源的浪费,而是用过低的计算资源又会导致云计算网络堵塞,同时,常规的云计算网络平
    台延展性和可扩充性也较差,导致搭建成本过高。

    发明内容

    针对上述问题,本发明旨在提供一种云计算网络中的虚拟化资源整合平台。

    本发明的目的采用以下技术方案来实现:

    提供了一种云计算网络中的虚拟化资源整合平台,包括云计算资源组件、云计算
    管理组件和云计算应用组件,所述云计算应用组件包括数据采集???、数据分类???、分类
    检测??楹图觳馊诤夏??,所述云计算资源组件与所述云计算应用组件之间通过存储区域
    网通信连接,所述云计算资源组件与所述云计算管理组件通过以太网通信连接。

    本发明的有益效果为:利用了现有设备,大大降低了云计算网络的搭建成本。

    附图说明

    利用附图对本发明作进一步说明,但附图中的实施例不构成对本发明的任何限
    制,对于本领域的普通技术人员,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据以下附图获得
    其它的附图。

    图1是本发明的结构连接示意图。

    附图标记:

    云计算资源组件1、云计算管理组件2、云计算应用组件3。

    具体实施方式

    结合以下实施例对本发明作进一步描述。

    参见图1,本实施例的一种云计算网络中的虚拟化资源整合平台,包括云计算资源
    组件1、云计算管理组件2和云计算应用组件3,所述云计算应用组件3包括数据采集???、数
    据分类???、分类检测???、检测融合???,所述数据采集??橛糜诓杉枰屑觳獾氖?br />据;所述数据分类??橛糜诮墒莶杉?槭涑龅氖莼治枷袷莺臀谋臼?,并
    对分类后的数据进行过滤处理;所述分类检测??橛糜诙苑掷嗪蟮氖萁蟹治黾觳?;所
    述检测融合??橛糜诟菁觳庑枨笊秆∷璧耐枷袷莺臀谋臼?,所述云计算资源组件
    1与所述云计算应用组件3之间通过存储区域网通信连接,所述云计算资源组件1与所述云
    计算管理组件2通过以太网通信连接。

    优选地,所述云计算资源组件1包括服务器节点设备和云存储设备。

    本优选实施例实现了数据存储。

    优选地,所述云存储设备为SAN磁盘阵列存储设备。

    本优选实施例存储数据速度快。

    优选的,所述采集需要进行检测的数据,包括:

    采集一定时间段内需要进行检测的数据,按设定的过滤规则对该数据进行初步过
    滤处理,所述设定的过滤规则包括删除包含特殊字符、推广相关的特殊汉字和网页链接的
    内容的数据;设所述一定时间段的时间范围为[UB,UE],将[UB,UE]按照时间顺序平均分为n
    个子时间段,对每个子时间段内的数据进行重要度评估,评估公式定义为:


    公式中,Ri为第i个子时间段的重要程度,RTi为设定的第i个子时间段的重要程度
    值,Yi为第i个子时间段的数据的数量,Y为在[UB,UE]内的数据的数量;将各重要度按照由小
    到大进行排序,按照重要度的排列顺序,将数据依次发送至数据分类???。

    本优选实施例通过设定过滤规则,将不需要进行检测的数据进行删除,减少了检
    测后续处理的数据量;通过对各子时间段的数据进行重要度评估,并按照重要度的排列顺
    序,将数据依次发送至数据分类???,使后续的??槟芄辉は却碇匾潭雀叩氖?,提高
    了检测的速度。

    优选的,所述对分类后的数据进行过滤处理,包括:提取文本数据,对该文本数据
    进行聚类处理,形成多个类别的文本数据集;计算每个类别的文本数据集中的数据的数量,
    按照数量由少到大的顺序对多个文本数据集进行排序;删除前21%的文本数据集,将剩余
    的文本数据集以及图像数据发送至分类检测???。

    本优选实施例进一步对文本数据进行聚类处理,过滤掉数量较少的文本数据集,
    减少了后续检测的数据量,从而进一步提高了检测的速度。

    优选的,所述对该文本数据进行聚类处理,包括:

    Step1:确定聚簇的个数K,包括:对该文本数据采用等距法设定k-means聚类算法
    的初始中心,得到聚类中心;在得到聚类中心后将相邻的聚类中心的中点作为分类的划分
    点,将各个对象加入到距离最近的类中,从而确定聚簇的个数K;将该文本数据划分为n个样
    本,对n个样本进行向量化,通过夹角余弦函数计算所有样本两两之间的相似度,得到相似
    度矩阵SIM:SIM=[sim(bi,bj)]n×n,i,j=1,…,n;Step2:计算每一个样本与其它所有样本
    的相似度之和,求和公式为:


    公式中,为样本bi与其它所有样本的相似度之和,sim(bi,bj)表示样本bi,bj
    间的相似度,i,j=1,…,n;Step3:按降序排列i=1,…,n,设按从大到小排列的
    前4个值对应的样本为bmax,bmax-1,bmax-2,bmax-3,根据下列公式确定第一个初始的聚簇中心
    MI:


    公式中,ωmax-μ表示bmax-μ的重要度权值;Step4:对中的最大值对应的矩阵中
    行向量的元素进行升序排列,假设前k-1个最小的元素为SIMpq,q=1,…,k-1,选择前k-1个
    最小的元素SIMpq相对应的样本作为剩余的k-1个初始的聚簇中心;Step5:计算剩余样本与
    各初始的聚簇中心之间的相似度,将剩余样本分发到相似度最高的聚簇中,形成变化后的k
    个聚簇;Step6:计算变化后的聚簇中各样本的均值,将其作为更新后的聚簇中心代替更新
    前的聚簇中心;若更新前的聚簇中心与更新后的聚簇中心相同,或者目标函数达到了最小
    值,停止更新,所述目标函数为:


    公式中,Cl表示k个聚簇中的第l个聚簇,bx为第l个聚簇中的样本,为第l个聚簇
    的中心。

    本优选实施例有效避免单一采取随机抽样方法所带来的偶然性,解决对该文本数
    据进行聚类处理时在选取k值以及初始化聚类中心时所存在的问题,提高了聚类稳定性,进
    一步提高了对文本数据进行过滤处理的精度。

    优选的,所述分类检测??榘ㄍ枷袷菁觳獾ピ臀谋臼菁觳獾ピ?;所述图
    像数据检测单元基于语义特征对图像数据进行检测,具体为:采用小波变换的方法对图像
    进行分割,对区域低层特征进行提取,构造特征矩阵,再应用非负矩阵分解训练算法构造语
    义空间,将图像投影到该空间以获取图像语义特征;所述文本数据检测单元包括文本数据
    建模子单元、文本数据分类子单元、检测子单元,具体为:

    (1)文本数据建模子单元,用于使用构成文档的词项来表达文档的语义,其将n篇
    文档t1,t2,…,tn的每篇文档表示成m维特征向量v1,v2,…,vm,构成n×m的文档-特征矩阵:


    公式中,m为构成文档的词项的数量;


    公式中,e(ti,vj)表示词项vj在文档ti中所占权重,f(ti,vj)表示词项vj在文档ti中
    出现的次数,f(vj)表示词项vj在所有文档中出现的次数总和;

    (2)文本数据分类子单元,用于对建模后的文本文档进行分类,具体包括:

    步骤1、将文本集中的文档随机映射到一个二维平面网格空间,每个网格中只能投
    影一篇文档,同时,在二维平面上放置一定数量的蚂蚁;步骤2、每只蚂蚁随机在二维网格空
    间移动,选择一个文档捡起,并携带它在二维网格空间随机移动,每移动一次,蚂蚁计算它
    所携带文档或者所在网格中的文档与周围环境的群体相似度,决定是否捡起或者放下该文
    档,将每个网格作为二维网格空间离散值,设蚂蚁所在位置为p,它所在环境的群体相似度
    定义为:


    公式中,ti∈p(a×a)表示文档ti在位置p的边长a×a的邻域,r(ti,tj)表示两篇文
    档之间的文本距离,σ表示相似度因子,σ的取值范围是[1,2],


    公式中,m表示文档中词项数量;步骤3、捡起和放下,如果蚂蚁没有携带任何文档
    移动,那么它将捡起与周围环境群体相似度较低的文档;如果蚂蚁正在携带一篇文档移动,
    那么当蚂蚁处于空网格,并且这篇文档与周围环境的群体相似度较高时,它将放下这篇文
    档,捡起概率Pj(ti)和放下概率Pf(ti)定义为:



    公式中,T1和T2为常数阈值,T1=0.14,T2=0.16;步骤4、重复步骤2和步骤3,经过
    一段时间,相似性高的文档将被聚集在同一区域。

    本优选实施例对数据进行分类检测,能够充分利用不同类型数据特点,采用对应
    的方法进行检测,提高了检测的针对性;对文档进行建模,将非结构化的文本数据转换成可
    计算的结构化数据,同时便于后续对文档进行分类;文本数据分类子单元提高了检测效率,
    节约了检测时间。

    本发明与传统资源整合平台的数据检测结果如下表所示:


    数据检测速度
    数据检侧准确率
    本发明
    0.18s
    97%
    传统资源整合平台
    0.24s
    92%

    最后应当说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对本发明保
    护范围的限制,尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明,本领域的普通技术人员应
    当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的实
    质和范围。

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