一种基于智能警报的数据资源管理系统及方法与流程

本发明涉及资源管理，具体是一种基于智能警报的数据资源管理系统及方法。

背景技术：

1、数据资源管理是指对数据资源进行有效的组织、存储、访问、维护和利用，以满足组织或个人的需求。它涵盖了从数据的采集和存储到数据的分析和利用等多个环节，是信息化时代重要的管理领域之一。

2、传统针对数据资源的管理并未进行针对性的分配，当用户数量达到服务器所提供的最大端口时，必须等到正在查询的用户使用完毕后才能有足够的空余端口以便其他用户使用，在目前的技术方案中，尚未存在有效解决最大化利用端口资源的方案，从而导致不能最大化的利用系统资源，不利于提高用户对数据资源的访问速率，进而影响用户对系统平台的体验。

3、因此，当前数据资源管理需要更先进、集成的系统来解决这些问题，而本发明一种基于智能警报的数据资源管理系统及方法旨在提供全新的、更高效的解决方案。

技术实现思路

1、本发明的目的在于：提供一种基于智能警报的数据资源管理系统及方法方案，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为了实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：一种基于智能警报的数据资源管理系统，包括数据采集模块、重要性指数计算模块、资源动态调整模块和实时监测与警报模块；

3、所述数据采集模块负责从不同数据对象收集数据请求，数据对象表示系统需要处理、管理和操作的各种数据实体或数据集合，涵盖应用程序、用户输入、外部接口和传感器等多种形式的数据对象；所述重要性指数计算模块接收来自数据采集模块的数据请求，根据采集到的数据请求，计算每个数据请求的重要性指数，并基于重要性指数对数据请求进行排序处理；所述资源动态调整模块接收来自重要性指数计算模块传输的数据，并根据系统当前的资源情况和预测的需求量，动态调整端口资源的分配；所述实时监测与警报模块负责接收来自数据采集模块的数据请求和来自资源动态管理模块的资源分配情况，实时监测系统运行状态，当出现异常情况时触发警报并提供系统的可视化界面给管理员；

4、数据采集模块是数据资源管理系统中至关重要的一部分，它包括数据采集单元和数据预处理单元，旨在有效地获取和准备数据以供后续处理和分析。数据采集单元作为系统的入口，负责与不同数据对象进行通信，接收并收集各种数据对象的请求数据，确保系统能够获取到多样化的数据资源。而数据预处理单元则承担着对采集到的原始数据进行初步加工的任务，包括数据清洗、格式化和去重等操作，以保证数据的质量和一致性，为后续的数据分析和应用提供可靠的基础。通过这样的数据采集和预处理流程，系统能够更加高效地管理和利用数据资源，为用户提供更加精准、可靠的服务。

5、所述重要性指数计算模块包括指数计算单元和请求排序单元；

6、所述指数计算单元用于根据数据请求的时效性、数据大小和访问频率计算每个数据请求的重要性指数；所述请求排序单元用于根据计算得到的重要性指数对数据请求进行排序，并基于排序结果规划数据请求的处理顺序。

7、所述资源动态调整模块包括历史数据分析单元和端口资源分配单元；

8、所述历史数据分析单元用于通过分析数据请求的历史数据，历史数据包括数据请求的总数和增长率，并根据分析结果预测未来时间段的查询需求量；所述端口资源分配单元用于根据预测的查询需求量，动态调整端口资源的分配；

9、所述实时监测与警报模块是数据资源管理系统中的关键组成部分，它负责监控系统运行状态并在出现异常情况时及时发出警报，以保障系统的稳定运行和数据安全。该模块包括异常监测单元和警报触发单元，通过它们的协同作用，系统能够快速响应并处理各种异常情况；

10、所述异常监测单元是实时监测与警报模块的核心，其主要任务是实时监测收集到的数据，并基于预先设定的阈值和对历史数据的比较，判断当前系统运行状态是否正常。该单元会持续地检测各项关键指标，如单个端口的负载情况、系统实时查询请求量以及查询请求的响应时间等，并将实时数据与预设的阈值进行对比分析。一旦监测到任何异常情况，如单个端口负载超过阈值、系统实时查询请求量超过系统的最大承载能力或查询请求的响应时间超过预设的最大响应时间等，异常监测单元将立即触发警报；

11、所述警报触发单元是实时监测与警报模块的执行者，其主要功能是在接收到异常监测单元发出的异常信号后，触发警报并向管理员发送警报信息，以通知管理员及时处理。该单元具有灵敏的响应能力，能够迅速判断并识别异常情况，并在第一时间发出警报通知管理员；同时，警报触发单元还能够记录异常事件的详细信息，并提供必要的辅助信息，以便管理员能够更好地理解和解决问题。

12、一种基于智能警报的数据资源管理方法，所述数据资源管理方法包括以下步骤：

13、s1、采集来自不同数据对象的数据请求；

14、s2、计算每个数据请求的重要性指数，根据重要性指数规划每个数据请求的处理顺序；

15、s3、基于数据请求的历史数据预测未来时间段的查询需求量，动态调整端口资源的分配；

16、s4、实时监测系统运行状况，当出现异常情况时及时触发警报。

17、在步骤s1中，所述采集来自不同数据对象的数据请求，包括采集每个数据请求发出的时间、数据的大小和数据的频率。

18、在步骤s2中，所述计算每个数据请求的重要性指数，根据重要性指数规划每个数据请求的处理顺序采用以下技术方案：

19、首先，获取到第i个数据请求发出的时间为ti，第i个数据请求的数据大小为di，第i个数据请求的访问频率为fi，i＝1,2,…，n，服务器端口数为p,总请求数为n；

20、然后，为每个查询请求建立索引，并基于查询请求的时间顺序递增索引的值，判断总请求数n是否超过服务器端口数p：如果n≤p，则最大化释放端口，立即处理所有请求；如果n＞p，则触发排队机制，计算每个请求的重要性指数ii，重要性指数ii的计算公式如下：

21、

22、其中w1和w2是权重参数，用于调节数据时效性与数据大小和访问频率的权重比例，且w1+w2＝1；

23、最后，根据重要指数ii的大小规划每个请求的处理顺序，优先处理重要指数ii大的数据请求。

24、在步骤s3中，所述基于数据请求的历史数据预测未来时间段的查询需求量，动态调整端口资源的分配采用以下技术方案：

25、基于数据请求的历史总请求数n预测在时间t后的查询需求量y(t)：

26、y(t)＝n×eb*t；

27、其中b为基于数据请求的历史数据确定的增长率，e为自然常数；

28、然后，如果预测的查询需求量y(t)小于当前系统端口的承载能力，则无需进行额外的端口资源分配；如果预测的查询需求量y(t)大于当前系统端口的负载能力，则可通过增加额外的端口资源来增加系统的负载能力。

29、在步骤s4中，所述实时监测系统运行状况，当出现异常情况时触发警报，所述异常情况包括单个端口负载超过阈值、系统实时查询请求量超过系统的最大承载能力、系统查询请求的响应时间超过预设的最大响应时间：

30、获取到当前端口的数据流量为pd，系统实时查询请求量为qt，系统查询请求的响应时间为tc，设单个端口的最大承载能力为py，单个端口的负载阈值为ly，系统实时查询请求量的最大承载能力为qz，系统查询请求允许的最大响应时间为td；

31、其中端口负载lp的计算公式如下：

32、

33、若lp＞ly或qt＞qz或tc＞td，则触发警报并通知管理员及时处理。

34、与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：

35、1、最大化利用了系统资源：通过排序和判断机制，系统能够及时释放已完成查询的端口，从而最大化地释放端口资源，使得系统资源得到更有效地利用；利用优先级排序和动态分配机制，系统可以根据每个请求的重要指数，对端口资源进行优先级排序并动态分配，确保高优先级请求能够得到更及时的响应，从而提高了资源的利用效率；

36、2、提高了系统的响应速度：通过重要指数计算和请求处理顺序规划，系统可以根据请求的重要性指数确定处理顺序，优先处理重要性高的请求，从而提高了系统的响应速度。实时监测可以及时检测到系统的运行状况和异常情况，例如单个端口负载超过阈值、系统整体查询请求量超过预设的阈值以及查询请求的响应时间超过预设的最大响应时间等，及时触发警报，有助于及时发现并解决问题，进一步提高系统的响应速度；

37、3、提升了系统稳定性和可靠性：通过实时监测，管理员可以及时发现系统的异常情况，并采取相应的措施加以解决，从而提升了系统的稳定性和可靠性；端口资源动态分配和调整机制，可以根据历史数据和趋势预测未来的查询需求量和端口资源需求，提前进行端口资源的动态分配和调整，有助于平衡系统负载，降低系统的崩溃风险，提高系统的可靠性。