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专利名称：基于大数据分析的云计算平台数据存储方法

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202311853465.7

专利申请（专利权）人：福建金塑宝开云优惠体育网页版入口有限公司
权利人地址：福建省厦门市思明区宜兰路99号4205室之一

专利发明（设计）人：耿攀

专利摘要：本发明公开了基于大数据分析的云计算平台数据存储方法，属于数据存储技术领域；通过对目标的历史存储数据来对目标自身的实际数据存储需求进行针对性的分析评估，并根据评估结果自适应的向目标推送不同整体需求空间和价格方案，可以满足目标的实际存储需求；通过对目标实施云计算平台数据存储的过程实施监测并进行可靠性分析，根据分析结果对目标后续云计算平台数据存储方案的延续和调整进行动态管理，并根据不同方面目标的实际数据存储空间需求动态推送云计算平台数据存储方案来实现更新和拓展；本发明用于解决现有方案中不能对目标的实际数据存储需求自适应的动态推荐云计算平台数据存储方案的技术问题。

主权利要求：
1.基于大数据分析的云计算平台数据存储方法，其特征在于，包括：
获取目标的历史存储数据并实施数据的预处理得到目标监测处理数据，根据目标监测处理数据实施存储空间需求分析并动态推荐云计算平台数据存储方案；
其中，获取目标的历史存储数据中包含的历史每次存储数据的数据占存和数据类型，对历史每次存储数据的存储行为进行编号并标记为i，i=1，2，3，……，n；n为正整数；
以及，将历史每次存储数据的数据占存标记为ZCi，将历史每次存储数据的数据类型与预构建的数据类型?权重表进行遍历匹配获取对应的存储权重并标记为CQi；
将相同数据类型的存储数据进行排序分类组合，得到若干类型分类数据，根据相同存储周期对若干类型分类组合数据的历史存储数据进行分组，并根据存储周期对应的时间顺序进行排列，得到包含若干类型周期小组的类型分类排序数据；
若干类型分类排序数据构成目标监测处理数据；
根据目标监测处理数据实施存储空间需求分析并动态推荐云计算平台数据存储方案时，获取目标的目标监测处理数据中的所有类型分类排序数据，对不同类型分类排序数据实施存储空间的存储状态分析时，通过公式 计算获取类型分类排序数据中不同类型周期小组对应的历史存储周期空间ω；式中，Ni为不同类型周期小组中历史存储数据的总数量；
获取相同数据类型的相邻类型周期小组的历史存储周期空间之间的比值并将其设定为类型空间变化值，将最大的类型空间变化值标记为BJ1，对所有类型空间变换值进行求和并取均值得到类型空间变化均值并标记为BJ2；
通过公式XKk=CQi×∑ω×BJk计算获取相同数据类型的所有类型周期小组对应的整体需求空间集XKk；式中，k=1，2；XK1表示为最大整体需求空间，XK2表示为最优整体需求空间；
根据相同数据类型的整体需求空间集以及相同数据类型对应的存储空间单价获取整体需求空间集中不同整体需求空间对应的类型存储价格集；
获取所有数据类型的整体需求空间集以及不同整体需求空间集对应的类型存储价格集并整合输出对应的云计算平台数据存储方案给目标进行选择；
对目标实施云计算平台数据存储的过程实施监测并进行可靠性分析，并根据分析结果对目标后续云计算平台数据存储方案的延续和调整进行动态管理。
2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的云计算平台数据存储方法，其特征在于，对目标实施云计算平台数据存储的过程实施监测时，每当完成数据存储时生成存储检测信号，并根据存储检测信号获取监测存储周期内不同数据类型的数据存储的已占用空间和未占用空间，根据数据类型的历史存储数据获取对应的占用空间阈值，并将已占用空间与对应的占用空间阈值进行比对分类，得到由存储空间正常标签或者存储空间异常标签构成的第一存储空间监测数据，并根据第一存储空间监测数据中的存储空间异常标签实施云计算平台数据存储方案的更新调整和推送。
3.根据权利要求2所述的基于大数据分析的云计算平台数据存储方法，其特征在于，若已占用空间不大于占用空间阈值，则生成存储空间正常标签；若已占用空间大于占用空间阈值，则生成存储空间异常标签。
4.根据权利要求2所述的基于大数据分析的云计算平台数据存储方法，其特征在于，对相邻监测存储周期的不同数据类型的数据存储变化进行监测分析时，获取相邻监测存储周期的类型空间变化值，提取所有相邻监测存储周期的类型空间变化值的数值并按提取的顺序排列组合得到类型警戒变化序列。
5.根据权利要求4所述的基于大数据分析的云计算平台数据存储方法，其特征在于，根据数据类型的历史存储数据获取对应的类型空间变化阈值，将类型警戒变化序列中的所有元素依次与类型空间变化阈值进行比对分类得到存储变化正常标签或者存储变化异常标签；
若统计的存储变化异常标签的总数大于K，K为正整数，则生成存储空间优化信号；反之，则生成存储空间维持信号；
存储空间优化信号或者存储空间维持信号构成第二存储空间监测数据。
6.根据权利要求5所述的基于大数据分析的云计算平台数据存储方法，其特征在于，根据第二存储空间监测数据中的存储空间优化信号实施与存储检测信号相同的检测和分析管理。 说明书 : 基于大数据分析的云计算平台数据存储方法技术领域[0001] 本发明涉及数据存储技术领域，具体涉及基于大数据分析的云计算平台数据存储方法。背景技术[0002] 云计算平台也称为云平台，是指基于硬件资源和软件资源的服务，提供计算、网络和存储能力；云计算平台可以划分为三类：以数据存储为主的存储型云平台、以数据处理为主的计算型云平台以及计算和数据存储处理兼顾的综合云计算平台；数据存储是将数字信息、文件、文档、多媒体内容等保存在计算机系统或其他电子设备上的过程；数据存储通常涉及将信息以二进制形式写入物理媒体（如硬盘、固态驱动器、磁带等）或通过网络连接存储在远程服务器上。[0003] 现有的云计算平台数据存储方案在实施时，大多数是预先购买云计算平台的数据存储空间，并对目标的实时剩余数据存储空间以及存储速度进行监测告警，并提示目标通过购买固定的数据存储空间扩大方案以及存储速度提升方案，但是，不能对目标的实际数据存储需求自适应的动态推荐云计算平台数据存储方案，导致云计算平台整体的存储空间浪费以及目标花费过多。发明内容[0004] 本发明的目的在于提供基于大数据分析的云计算平台数据存储方法，用于解决现有方案中不能对目标的实际数据存储需求自适应的动态推荐云计算平台数据存储方案的技术问题。[0005] 本发明的目的可以通过以下技术方案实现：[0006] 基于大数据分析的云计算平台数据存储方法，包括：[0007] 获取目标的历史存储数据并实施数据的预处理得到目标监测处理数据，根据目标监测处理数据实施存储空间需求分析并动态推荐云计算平台数据存储方案；[0008] 对目标实施云计算平台数据存储的过程实施监测并进行可靠性分析，并根据分析结果对目标后续云计算平台数据存储方案的延续和调整进行动态管理。[0009] 优选地，获取目标的历史存储数据并实施数据的预处理得到目标监测处理数据，包括：[0010] 获取目标的历史存储数据中包含的历史每次存储数据的数据占存和数据类型，对历史每次存储数据的存储行为进行编号并标记为i，i=1，2，3，……，n；n为正整数；[0011] 以及，将历史每次存储数据的数据占存标记为ZCi，将历史每次存储数据的数据类型与预构建的数据类型?权重表进行遍历匹配获取对应的存储权重并标记为CQi；[0012] 将相同数据类型的存储数据进行排序分类组合，得到若干类型分类数据，根据相同存储周期对若干类型分类组合数据的历史存储数据进行分组，并根据存储周期对应的时间顺序进行排列，得到包含若干类型周期小组的类型分类排序数据；[0013] 若干类型分类排序数据构成目标监测处理数据。[0014] 优选地，根据目标监测处理数据实施存储空间需求分析并动态推荐云计算平台数据存储方案时，获取目标的目标监测处理数据中的所有类型分类排序数据，对不同类型分类排序数据实施存储空间的存储状态分析时，通过公式 计算获取类型分类排序数据中不同类型周期小组对应的历史存储周期空间ω；式中，Ni为不同类型周期小组中历史存储数据的总数量。[0015] 优选地，获取相同数据类型的相邻类型周期小组的历史存储周期空间之间的比值并将其设定为类型空间变化值，将最大的类型空间变化值标记为BJ1，对所有类型空间变换值进行求和并取均值得到类型空间变化均值并标记为BJ2；[0016] 通过公式XKk=CQi×∑ω×BJk计算获取相同数据类型的所有类型周期小组对应的整体需求空间集XKk；式中，k=1，2；XK1表示为最大整体需求空间，XK2表示为最优整体需求空间。[0017] 优选地，根据相同数据类型的整体需求空间集以及相同数据类型对应的存储空间单价获取整体需求空间集中不同整体需求空间对应的类型存储价格集；[0018] 获取所有数据类型的整体需求空间集以及不同整体需求空间集对应的类型存储价格集并整合输出对应的云计算平台数据存储方案给目标进行选择。[0019] 优选地，对目标实施云计算平台数据存储的过程实施监测时，每当完成数据存储时生成存储检测信号，并根据存储检测信号获取监测存储周期内不同数据类型的数据存储的已占用空间和未占用空间，根据数据类型的历史存储数据获取对应的占用空间阈值，并将已占用空间与对应的占用空间阈值进行比对分类，得到由存储空间正常标签或者存储空间异常标签构成的第一存储空间监测数据，并根据第一存储空间监测数据中的存储空间异常标签实施云计算平台数据存储方案的更新调整和推送。[0020] 优选地，若已占用空间不大于占用空间阈值，则生成存储空间正常标签；若已占用空间大于占用空间阈值，则生成存储空间异常标签。[0021] 优选地，对相邻监测存储周期的不同数据类型的数据存储变化进行监测分析时，获取相邻监测存储周期的类型空间变化值，提取所有相邻监测存储周期的类型空间变化值的数值并按提取的顺序排列组合得到类型警戒变化序列。[0022] 优选地，根据数据类型的历史存储数据获取对应的类型空间变化阈值，将类型警戒变化序列中的所有元素依次与类型空间变化阈值进行比对分类得到存储变化正常标签或者存储变化异常标签；[0023] 若统计的存储变化异常标签的总数大于K，K为正整数，则生成存储空间优化信号；反之，则生成存储空间维持信号；[0024] 存储空间优化信号或者存储空间维持信号构成第二存储空间监测数据。[0025] 优选地，根据第二存储空间监测数据中的存储空间优化信号实施与存储检测信号相同的检测和分析管理。[0026] 相比于现有方案，本发明实现的有益效果：[0027] 本发明通过对目标的历史存储数据来对目标自身的实际数据存储需求进行针对性的分析评估，并根据评估结果自适应的向目标推送不同整体需求空间和价格方案；区别于现有技术方案中不能对不同目标的存储需求主动实施定制化的分析和方案推送，导致云计算平台整体的存储空间利用率低以及目标花费过多的缺陷；本发明既可以满足目标的实际存储需求，又可以避免目标不能精准高效的选择适合自己的数据存储方案导致存储空间浪费以及资金浪费，提高了目标方面以及云计算平台方面存储空间利用的整体效果。[0028] 本发明通过对目标实施云计算平台数据存储的过程实施监测并进行可靠性分析，并根据分析结果对目标后续云计算平台数据存储方案的延续和调整进行动态管理，可以从不同的方面来对目标的实际数据存储需求进行监测评估，并根据不同方面目标的实际数据存储空间需求动态推送云计算平台数据存储方案来实现更新和拓展，进一步提高目标方面以及云计算平台方面存储空间利用的整体效果。附图说明[0029] 下面结合附图对本发明作进一步的说明。[0030] 图1为本发明基于大数据分析的云计算平台数据存储方法的流程框图。[0031] 图2为本发明中对目标实施云计算平台数据存储的过程实施监测的流程框图。[0032] 图3为本发明中对相邻监测存储周期的不同数据类型的数据存储变化进行监测分析的流程框图。具体实施方式[0033] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。[0034] 如图1所示，本发明为基于大数据分析的云计算平台数据存储方法，包括：[0035] 获取目标的历史存储数据并实施数据的预处理得到目标监测处理数据，根据目标监测处理数据实施存储空间需求分析并动态推荐云计算平台数据存储方案；包括：[0036] 获取目标的历史存储数据中包含的历史每次存储数据的数据占存和数据类型，对历史每次存储数据的存储行为进行编号并标记为i，i=1，2，3，……，n；n为正整数；历史存储数据的追溯可以为往年一年内的每次存储数据；[0037] 本发明实施例中的目标可以为知识产权运营公司，历史存储数据可以为知识产权运营数据，数据类型包含普通数据类型和加密数据类型，数据类型预先由工作人员进行标记；[0038] 其中，知识产权运营数据具体的又分为普通知识产权运营数据和秘密知识产权运营数据，普通知识产权运营数据是指普通人员均可浏览下载的数据，秘密知识产权运营数据是指特定人员才可浏览下载的数据，特定人员可以为公司的管理层人员；[0039] 以及，将历史每次存储数据的数据占存标记为ZCi，将历史每次存储数据的数据类型与预构建的数据类型?权重表进行遍历匹配获取对应的存储权重并标记为CQi；[0040] 其中，数据类型?权重表中预先设定普通数据类型和加密数据类型以及对应的存储权重，不同数据类型对应的存储权重的具体数值根据本领域技术人员的经验来自定义，存储权重用于对文本类的数据类型进行差异化的表示；[0041] 将相同数据类型的存储数据进行排序分类组合，得到若干类型分类数据，根据相同存储周期对若干类型分类组合数据的历史存储数据进行分组，并根据存储周期对应的时间顺序进行排列，得到包含若干类型周期小组的类型分类排序数据；[0042] 其中，存储周期是以月为单位，具体的可以为一个月，按现有的月份时间来实施，这里通过相同存储周期来对相同数据类型的存储数据进一步从时间方面进行分类，可以为不同数据类型在不同存储周期的存储变化监测分析提供时间方面的数据支持；[0043] 若干类型分类排序数据构成目标监测处理数据；[0044] 根据目标监测处理数据实施存储空间需求分析并动态推荐云计算平台数据存储方案时，获取目标的目标监测处理数据中的所有类型分类排序数据，对不同类型分类排序数据实施存储空间的存储状态分析时，通过公式 计算获取类型分类排序数据中不同类型周期小组对应的历史存储周期空间ω；式中，Ni为不同类型周期小组中历史存储数据的总数量；[0045] 以及，获取相同数据类型的相邻类型周期小组的历史存储周期空间之间的比值并将其设定为类型空间变化值，将最大的类型空间变化值标记为BJ1，对所有类型空间变换值进行求和并取均值得到类型空间变化均值并标记为BJ2；[0046] 通过公式XKk=CQi×∑ω×BJk计算获取相同数据类型的所有类型周期小组对应的整体需求空间集XKk；式中，k=1，2；XK1表示为最大整体需求空间，XK2表示为最优整体需求空间；[0047] 根据相同数据类型的整体需求空间集以及相同数据类型对应的存储空间单价获取整体需求空间集中不同整体需求空间对应的类型存储价格集；[0048] 其中，类型存储价格集包含四个选项，具体的为普通数据类型最大整体需求空间价格、普通数据类型最优整体需求空间价格、加密数据类型最大整体需求空间价格和加密数据类型最优整体需求空间价格；[0049] 获取所有数据类型的整体需求空间集以及不同整体需求空间集对应的类型存储价格集并整合输出对应的云计算平台数据存储方案给目标进行选择；[0050] 本发明实施例中，通过对目标的历史存储数据来对目标自身的实际数据存储需求进行针对性的分析评估，并根据评估结果自适应的向目标推送不同整体需求空间和价格方案；区别于现有技术方案中不能对不同目标的存储需求主动实施定制化的分析和方案推送，导致云计算平台整体的存储空间浪费以及目标花费过多的缺陷；本发明实施例既可以满足目标的实际存储需求，又可以避免目标不能精准高效的选择适合自己的数据存储方案导致存储空间浪费以及资金浪费，提高了目标方面以及云计算平台方面存储空间利用的整体效果。[0051] 对目标实施云计算平台数据存储的过程实施监测并进行可靠性分析，并根据分析结果对目标后续云计算平台数据存储方案的延续和调整进行动态管理；包括：[0052] 方案一）[0053] 如图2所示，对目标实施云计算平台数据存储的过程实施监测时，每当完成数据存储时生成存储检测信号，并根据存储检测信号获取监测存储周期内不同数据类型的数据存储的已占用空间和未占用空间，根据数据类型的历史存储数据获取对应的占用空间阈值，并将已占用空间与对应的占用空间阈值进行比对分类；[0054] 若已占用空间不大于占用空间阈值，则生成存储空间正常标签；[0055] 若已占用空间大于占用空间阈值，则生成存储空间异常标签；[0056] 需要说明的是，由于目标的实际存储数据需求存在变数，因此需要对目标的实时存储数据的已占用空间和未占用空间的变化实施监测分析，并根据监测分析结果动态推送目标的云计算平台数据存储空间的拓展来满足当下实际数据存储空间的需求；[0057] 存储空间正常标签或者存储空间异常标签构成第一存储空间监测数据，并根据第一存储空间监测数据中的存储空间异常标签实施云计算平台数据存储方案的更新调整和推送；[0058] 方案二）[0059] 如图3所示，对相邻监测存储周期的不同数据类型的数据存储变化进行监测分析时，获取相邻监测存储周期的类型空间变化值，提取所有相邻监测存储周期的类型空间变化值的数值并按提取的顺序排列组合得到类型警戒变化序列；[0060] 根据数据类型的历史存储数据获取对应的类型空间变化阈值，将类型警戒变化序列中的所有元素依次与类型空间变化阈值进行比对分类；[0061] 若类型空间变化值不大于类型空间变化阈值，则生成存储变化正常标签；[0062] 若类型空间变化值大于类型空间变化阈值，则生成存储变化异常标签；[0063] 若统计的存储变化异常标签的总数大于K，K为正整数，则生成存储空间优化信号；反之，则生成存储空间维持信号；[0064] 存储空间优化信号或者存储空间维持信号构成第二存储空间监测数据，根据第二存储空间监测数据中的存储空间优化信号实施与存储检测信号相同的检测和分析管理。[0065] 区别于上述的对目标的实时存储数据的已占用空间和未占用空间的变化实施监测分析，本发明实施例还可以对目标在相邻监测存储周期的不同数据类型的数据存储变化进行监测分析，并根据相邻监测存储周期的类型空间变化值来判断目标的实际数据存储需求变化是否正常，以便可以及时高效的实施云计算平台数据存储方案的更新调整和推送；[0066] 本发明实施例中，通过对目标实施云计算平台数据存储的过程实施监测并进行可靠性分析，并根据分析结果对目标后续云计算平台数据存储方案的延续和调整进行动态管理，可以从不同的方面来对目标的实际数据存储需求进行监测评估，并根据不同方面目标的实际数据存储空间需求动态推送云计算平台数据存储方案来实现更新和拓展，进一步提高目标方面以及云计算平台方面存储空间利用的整体效果。[0067] 此外，上述中涉及的公式均是去除量纲取其数值计算，是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式。[0068] 在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的发明实施例仅仅是示意性的，例如，模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。[0069] 作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。[0070] 另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。[0071] 对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。[0072] 最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，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等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

专利地区：福建

专利申请日期：2023-12-29

专利公开日期：2024-11-29

专利公告号：CN117785062B