一种基于物联网的数据一体化管理系统及方法与流程

1.本发明涉及数据一体化技术领域，具体为一种基于物联网的数据一体化管理系统及方法。


背景技术：

2.数据一体化管理能够将不同应用场景下的数据进行整合，进而共享使用，是信息化建设和数字化转型的基础，可以帮助企业实现数据的价值最大化，并提升企业的运营效率和决策能力。在局域网下的计算机数据可通过建立共享文件夹实现文件的共享和管理，当多个计算机同时使用局域网内的同一资源时，可能会发生资源冲突。例如，如果多台计算机共享打印机资源，当多个计算机同时向一台打印机发送打印任务时，可能会导致打印机堵塞或打印任务丢失；如果两台计算机共享云端文件存储资源，当多个计算机同时打开共享文件夹内的同一个文件并进行修改，可能会导致文件损坏或数据丢失；导致数据丢失或损坏，从而影响工作效率，并造成一定的损失。
3.因此，为了解决上述问题或部分问题，本发明提供了一种基于物联网的数据一体化管理系统及方法。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种基于物联网的数据一体化管理系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
5.为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于物联网的数据一体化管理方法，包括以下步骤：
6.s1：将局域网内的各计算机接入数据一体化管理系统，对局域网内的各计算机的资源使用情况进行统计；
7.s2：对局域网内各计算机访问系统资源的历史情况进行分析，通过数据挖掘生成各计算机对局域网内资源的使用规则；
8.s3：根据资源使用规则对各计算机设置相应的资源使用限定，并对局域网内的各计算机的实时资源使用情况进行监控；
9.s4：对监控数据进行分析，根据数据分析结果对监测到的异常数据进行预警。
10.进一步的，所述s1包括：
11.步骤s1-1：用户确定需要进行管理的计算机范围，对选择接入系统的各计算机进行接口设计，将各计算机的数据统计结果传输到数据一体化系统中；
12.步骤s1-2：对接入系统的各计算机使用情况进行整合，将多个数据源中的数据整合到一个数据集中，并将相关数据记录保存；以便于根据历史使用记录对计算机的资源使用情况进行进一步分析。
13.进一步的，所述s2包括：
14.步骤s2-1：提取数据分析所需历史数据，包括时间、计算机名、地址、资源类型、访
问方式等信息；对其进行数据预处理，包括数据清洗、数据转换等操作，以便于保证数据的可用性，将数据转换为适合分析的格式，为后续的数据挖掘做准备；
15.步骤s2-2：对各计算机的历史数据进行拆分，根据时间或类型将各计算机的历史数据拆分为多个事务，每个事务包含一个或多个操作，得到包含各计算机历史操作的事务集；通过数据挖掘可以发现隐藏在数据中的规律和趋势，这些事务集可以反映出计算机对共享资源的访问规律；
16.步骤s2-3：通过数据挖掘对各计算机的事务集进行统计分析，使用关联规则算法，根据频繁项集挖掘算法生成频繁事务集，根据频繁事务集生成关联规则，得到多个计算机对局域网内的共享资源的操作关联情况；例如，若计算机a访问资源a，那么计算机b很大可能会访问资源a；
17.步骤s2-4：对生成的关联规则进行评估，计算其置信度，以便于确定规则的准确性和可行性，选择置信度大于最小置信度的规则，将满足条件的规则进行输出；其中，置信度＝规则的出现次数/前提项的出现次数，出现次数表示该规则在规则数据集中出现的次数，前提项表示关联规则中的前提部分；
18.步骤s2-5：对多个计算机同时申请同一资源的情况进行资源使用规则分析，根据以下公式对各计算机的请求优先度p进行计算：
[0019][0020]
其中，δ1、δ2、δ3分别表示各影响因素的权重，c表示当前计算机与当前资源分配情况中已有资源的计算机的关联程度，ti表示当前计算机第i次占用该资源的时间，n表示当前计算机对该资源的历史占用总次数，n表示局域网内各计算机对该资源的申请总次数；通过上述公式计算出每个申请者的优先度后，可以按照优先度从高到低的顺序进行资源分配，确保资源被最需要的申请者所使用，以便于提高资源利用率和计算机的业务处理效率。
[0021]
当多个计算机同时申请同一资源的情况时，通过对各计算机的优先度进行排序，优先度最大的计算机优先使用该资源；根据得出的规则，可以在自动化资源调度时，实现自动化的资源分配。
[0022]
进一步的，所述s3中包括：
[0023]
步骤s3-1：对局域网内的各计算机的实时资源使用情况进行监控，获取当前系统及各计算机的资源使用情况；
[0024]
步骤s3-2：接收各计算机的资源申请，自动化分配资源，并对资源使用全流程中的实时数据进行反馈；以便于实现数据更新并确保自动化分配的准确度，
[0025]
步骤s3-3：对实时反馈数据进行监控，根据反馈数据中任一计算机的当前操作与事务集中的任一事务中包含操作的相似度，对该计算机的下一步操作进行预测，可结合历史数据，通过时间序列分析或回归分析对该计算机的下一步操作的开始时间进行预测，当监测到多个计算机的下一步操作存在资源冲突风险时，可预先进行优先度分析，对预测进行同步操作的多个计算机进行优先级排序，以便于提高计算机的工作效率。
[0026]
进一步的，在s4中，获取局域网内的各计算机的实时资源使用情况，对监控到的各计算机的资源申请情况进行分析，根据各计算机对应的历史数据，包括申请者、申请类型、申请量、申请时间等；对监测到的异常资源申请进行预警；包括初次资源申请、申请资源量
异常等情况。
[0027]
一种基于物联网的数据一体化管理系统，所述系统包括：数据统计模块、数据分析模块和资源调度监管模块；
[0028]
所述数据统计模块用于对接入数据一体化管理系统的各计算机进行对接，并对各计算机申请、调用的各项资源进行统计；
[0029]
所述数据分析模块用于对数据一体化管理系统所连接的各计算机的资源使用情况进行分析；
[0030]
所述资源调度监管模块用于对接入数据一体化管理系统的各计算机的实时资源调度情况进行监控，并根据获取的监控数据的分析结果，对异常数据进行预警。
[0031]
进一步的，所述数据统计模块包括数据库、接口设计单元、系统资源整合单元、资源流动监控单元和资源使用记录单元；
[0032]
所述接口管理单元用于将各计算机的数据统计结果传输至数据一体化管理系统中；
[0033]
所述系统资源整合单元用于对系统内的各项资源进行整合，并对各计算机的资源使用情况进行统计整合；
[0034]
所述资源流动监控单元用于对系统内各项资源在各计算机间的流动情况进行监控；
[0035]
所述资源使用记录单元用于对接入系统内的各计算机的资源使用情况进行记录，以便于对计算机的使用情况进行了解，以便于根据历史使用记录进行进一步数据分析；
[0036]
通过数据库提供数据查询和报告等功能；
[0037]
进一步的，所述数据分析模块包括数据处理单元、数据挖掘单元、和预测分析单元；
[0038]
所述数据处理单元用于对接收到的数据进行常规的预处理操作，包括清洗、去噪等操作，以便于保证数据的可用性，减少数据中的不确定性；
[0039]
所述数据挖掘单元用于对数据统计结果进行挖掘分析，以便于发现数据中的关键信息，挖掘出数据变化规律或趋势；
[0040]
所述预测分析单元用于根据历史数据和实时监控数据对系统中的资源使用情况进行预测，可通过时间序列分析、回归分析等方法进行预测。
[0041]
进一步的，所述资源调度监管模块包括自动化调度单元、监控数据获取单元和异常预警单元；
[0042]
所述自动化调度单元用于接收各计算机的资源调用申请，向其分配资源，并对资源调度全流程中的实时数据进行反馈；
[0043]
所述监控数据获取单元用于获取当前系统及各计算机的资源使用情况，并将获取的监控数据发送至数据分析模块进行分析；
[0044]
所述异常预警单元用于对监测到的异常数据进行预警，以便于保护系统资源的安全性。
[0045]
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：
[0046]
本发明通过数据统计模块对接入数据一体化管理系统的各计算机进行对接，并对各计算机申请、调用的各项资源进行统计；通过数据分析模块对数据一体化管理系统所连
接的各计算机的资源使用情况进行分析；通过资源调度监管模块对接入数据一体化管理系统的各计算机的实时资源调度情况进行监控，并根据获取的监控数据的分析结果，对异常数据进行预警。通过数据一体化管理系统对连接的多个计算机进行监管，对接入局域网的计算机的资源申请进行一体化管理，对监测到的异常数据进行预警；避免了可能发生的资源冲突，有效保护了共享资源的完整性和安全性；以便于提高计算机对共享资源的使用效率。
附图说明
[0047]
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
[0048]
图1是本发明一种基于物联网的数据一体化管理系统及方法的模块结构示意图；
[0049]
图2是本发明一种基于物联网的数据一体化管理系统及方法的方法流程示意图。
具体实施方式
[0050]
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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0051]
请参阅图1、图2和具体实施例对本发明作进一步的说明。
[0052]
实施例1：如图1所示，本实施例提供了一种基于物联网的数据一体化管理系统，所述系统包括：数据统计模块、数据分析模块和资源调度监管模块；
[0053]
数据统计模块，用于对接入数据一体化管理系统的各计算机进行对接，并对各计算机申请、调用的各项资源进行统计；数据统计模块包括数据库、接口设计单元、系统资源整合单元、资源流动监控单元和资源使用记录单元；
[0054]
接口管理单元用于将各计算机的数据统计结果传输至数据一体化管理系统中；
[0055]
系统资源整合单元用于对系统内的各项资源进行整合，并对各计算机的资源使用情况进行统计整合；
[0056]
资源流动监控单元用于对系统内各项资源在各计算机间的流动情况进行监控；
[0057]
资源使用记录单元用于对接入系统内的各计算机的资源使用情况进行记录，以便于对计算机的使用情况进行了解，以便于根据历史使用记录进行进一步数据分析；
[0058]
通过数据库提供数据查询和报告等功能；
[0059]
数据分析模块，用于对数据一体化管理系统所连接的各计算机的资源使用情况进行分析；数据分析模块包括数据处理单元、数据挖掘单元、和预测分析单元；
[0060]
所述数据处理单元用于对接收到的数据进行常规的预处理操作，包括清洗、去噪等操作，以便于保证数据的可用性，减少数据中的不确定性；
[0061]
所述数据挖掘单元用于对数据统计结果进行挖掘分析，以便于发现数据中的关键信息，挖掘出数据变化规律或趋势；
[0062]
所述预测分析单元用于根据历史数据和实时监控数据对系统中的资源使用情况进行预测，可通过时间序列分析、回归分析等方法进行预测。
[0063]
资源调度监管模块，用于对接入数据一体化管理系统的各计算机的实时资源调度情况进行监控，并根据获取的监控数据的分析结果，对异常数据进行预警；资源调度监管模块包括自动化调度单元、监控数据获取单元和异常预警单元；
[0064]
自动化调度单元用于接收各计算机的资源调用申请，向其分配资源，并对资源调度全流程中的实时数据进行反馈；
[0065]
监控数据获取单元用于获取当前系统及各计算机的资源使用情况，并将获取的监控数据发送至数据分析模块进行分析；
[0066]
异常预警单元用于对监测到的异常数据进行预警，例如，监测到当前计算机y对资源b的申请量为x，根据系统内记录的计算机y对资源b的历史使用情况，通过正态分布或回归分析等方法分析得到该申请量异常，则对异常数据进行记录并上报，根据异常处理结果对历史记录进行更新。
[0067]
实施例2：如图2所示，本实施例提供了一种基于物联网的数据一体化管理方法，其基于实施例中的一种基于物联网的数据一体化管理系统实现，具体包括以下步骤：
[0068]
s1：将局域网内的各计算机接入数据一体化管理系统，对局域网内的各计算机的资源使用情况进行统计；
[0069]
步骤s1-1：用户确定需要进行管理的计算机范围，对选择接入系统的各计算机进行接口设计，将各计算机的数据统计结果传输到数据一体化系统中；
[0070]
步骤s1-2：对接入系统的各计算机使用情况进行整合，将多个数据源中的数据整合到一个数据集中，并将相关数据记录保存；以便于根据历史使用记录对计算机的资源使用情况进行进一步分析。
[0071]
s2：对局域网内各计算机访问系统资源的历史情况进行分析，通过数据挖掘生成各计算机对局域网内资源的使用规则；
[0072]
步骤s2-1：提取数据分析所需历史数据，包括时间、计算机名、地址、资源类型、访问方式等信息；对其进行数据预处理，包括数据清洗、数据转换等操作，以便于保证数据的可用性，将数据转换为适合分析的格式，为后续的数据挖掘做准备；
[0073]
步骤s2-2：对各计算机的历史数据进行拆分，根据时间或类型将各计算机的历史数据拆分为多个事务，每个事务包含一个或多个操作，得到包含各计算机历史操作的事务集；通过数据挖掘可以发现隐藏在数据中的规律和趋势，这些事务集可以反映出计算机对共享资源的访问规律；
[0074]
步骤s2-3：通过数据挖掘对各计算机的事务集进行统计分析，使用关联规则算法，根据频繁项集挖掘算法生成频繁事务集，根据频繁事务集生成关联规则，得到多个计算机对局域网内的共享资源的操作关联情况；例如，若计算机a访问资源a，那么计算机b很大可能会访问资源a；
[0075]
步骤s2-4：对生成的关联规则进行评估，计算其置信度，以便于确定规则的准确性和可行性，选择置信度大于最小置信度的规则，将满足条件的规则进行输出；其中，置信度＝规则的出现次数/前提项的出现次数，出现次数表示该规则在规则数据集中出现的次数，前提项表示关联规则中的前提部分；
[0076]
步骤s2-5：对多个计算机同时申请同一资源的情况进行资源使用规则分析，根据以下公式对各计算机的请求优先度p进行计算：
[0077][0078]
其中，δ1、δ2、δ3分别表示各影响因素的权重，c表示当前计算机与当前资源分配情况中已有资源的计算机的关联程度，ti表示当前计算机第i次占用该资源的时间，n表示当前计算机对该资源的历史占用总次数，n表示局域网内各计算机对该资源的申请总次数；通过上述公式计算出每个申请者的优先度后，可以按照优先度从高到低的顺序进行资源分配，确保资源被最需要的申请者所使用，以便于提高资源利用率和计算机的业务处理效率。
[0079]
当多个计算机同时申请同一资源的情况时，通过对各计算机的优先度进行排序，优先度最大的计算机优先使用该资源；根据得出的规则，可以在自动化资源调度时，实现自动化的资源分配。
[0080]
例如，假设有三台计算机a、b、c同时申请同一资源，并且分别具有不同的优先度，a的优先度最高，b次之，c优先度最低；假设该资源在同一时刻只能被一台计算机使用；如果采用非抢占式方式，则可以按照以下步骤进行资源分配：
[0081]
1.a申请资源，当前没有其他计算机在使用该资源，a直接获得资源使用权；
[0082]
2.由于a正在使用该资源，分别分析b、c和a的关联性，更新二者的优先度数据；
[0083]
3.等待a释放资源后，b和c中优先度较大的优先进行资源申请。
[0084]
s3：根据资源使用规则对各计算机设置相应的资源使用限定，并对局域网内的各计算机的实时资源使用情况进行监控；
[0085]
步骤s3-1：对局域网内的各计算机的实时资源使用情况进行监控，获取当前系统及各计算机的资源使用情况；
[0086]
步骤s3-2：接收各计算机的资源申请，自动化分配资源，并对资源使用全流程中的实时数据进行反馈；以便于实现数据更新并确保自动化分配的准确度，
[0087]
步骤s3-3：对实时反馈数据进行监控，根据反馈数据中任一计算机的当前操作与事务集中的任一事务中包含操作的相似度，对该计算机的下一步操作进行预测，可结合历史数据，通过时间序列分析或回归分析对该计算机的下一步操作的开始时间进行预测，当监测到多个计算机的下一步操作存在资源冲突风险时，可预先进行优先度分析，对预测进行同步操作的多个计算机进行优先级排序，以便于提高计算机的工作效率。
[0088]
例如，监测到存在多台计算机同时访问数据库的冲突情况，若多台计算机同时对一个数据库进行写操作，可能会导致数据丢失或逻辑错误；根据对各计算机的优先度分析结果，可通过控制读写权限的方式避免用户的操作冲突；
[0089]
s4：对监控数据进行分析，根据数据分析结果对监测到的异常数据进行预警。在s4中，获取局域网内的各计算机的实时资源使用情况，对监控到的各计算机的资源申请情况进行分析，根据各计算机对应的历史数据，包括申请者、申请类型、申请量、申请时间等；对监测到的异常资源申请进行预警；包括初次资源申请、申请资源量异常等情况。
[0090]
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备
所固有的要素。
[0091]
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于物联网的数据一体化管理方法，其特征在于：包括以下步骤：s1：将局域网内的各计算机接入数据一体化管理系统，对局域网内的各计算机的资源使用情况进行统计；s2：对局域网内各计算机访问系统资源的历史情况进行分析，通过数据挖掘生成各计算机对局域网内资源的使用规则；s3：根据资源使用规则对各计算机设置相应的资源使用限定，并对局域网内的各计算机的实时资源使用情况进行监控；s4：对监控数据进行分析，根据数据分析结果对监测到的异常数据进行预警。2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的数据一体化管理方法，其特征在于：所述s1包括：步骤s1-1：用户确定需要进行管理的计算机范围，对选择接入系统的各计算机进行接口设计，将各计算机的数据统计结果传输到数据一体化系统中；步骤s1-2：对接入系统的各计算机使用情况进行整合，将多个数据源中的数据整合到一个数据集中，并将相关数据记录保存。3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的数据一体化管理方法，其特征在于：所述s2包括：步骤s2-1：提取数据分析所需历史数据，对其进行数据预处理；步骤s2-2：对各计算机的历史数据进行拆分，根据时间或类型将各计算机的历史数据拆分为多个事务，每个事务包含一个或多个操作，得到包含各计算机历史操作的事务集；步骤s2-3：通过数据挖掘对各计算机的事务集进行统计分析，使用关联规则算法，生成关联规则，得到多个计算机对局域网内的共享资源的操作关联情况；步骤s2-4：对生成的关联规则进行评估，计算其置信度，选择置信度大于最小置信度的规则，将满足条件的规则进行输出；其中，置信度＝规则的出现次数/前提项的出现次数，出现次数表示该规则在规则数据集中出现的次数，前提项表示关联规则中的前提部分；步骤s2-5：对多个计算机同时申请同一资源的情况进行资源使用规则分析，根据以下公式对各计算机的请求优先度p进行计算：其中，δ1、δ2、δ3分别表示各影响因素的权重，c表示当前计算机与当前资源分配情况中已有资源的计算机的关联程度，t
i
表示当前计算机第i次占用该资源的时间，n表示当前计算机对该资源的历史占用总次数，n表示局域网内各计算机对该资源的申请总次数；当多个计算机同时申请同一资源的情况时，通过对各计算机的优先度进行排序，优先度最大的计算机优先使用该资源。4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的数据一体化管理方法，其特征在于：所述s3中包括：步骤s3-1：对局域网内的各计算机的实时资源使用情况进行监控，获取当前系统及各计算机的资源使用情况；步骤s3-2：接收各计算机的资源申请，自动化分配资源，并对资源使用全流程中的实时数据进行反馈；
步骤s3-3：对实时反馈数据进行监控，根据反馈数据中任一计算机的当前操作与事务集中的任一事务中包含操作的相似度，对该计算机的下一步操作进行预测，可结合历史数据，通过时间序列分析或回归分析对该计算机的下一步操作的开始时间进行预测，当监测到多个计算机的下一步操作存在资源冲突风险时，可预先进行优先度分析，对预测进行同步操作的多个计算机进行优先级排序。5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的数据一体化管理方法，其特征在于：在s4中，获取局域网内的各计算机的实时资源使用情况，对监控到的各计算机的资源申请情况进行分析，根据各计算机对应的历史数据，对监测到的异常资源申请进行预警。6.一种基于物联网的数据一体化管理系统，其特征在于：所述系统包括：数据统计模块、数据分析模块和资源调度监管模块；所述数据统计模块用于对接入数据一体化管理系统的各计算机进行对接，并对各计算机申请、调用的各项资源进行统计；所述数据分析模块用于对数据一体化管理系统所连接的各计算机的资源使用情况进行分析；所述资源调度监管模块用于对接入数据一体化管理系统的各计算机的实时资源调度情况进行监控，并根据获取的监控数据的分析结果，对异常数据进行预警。7.根据权利要求6所述的一种基于物联网的数据一体化管理系统，其特征在于：所述数据统计模块包括数据库、接口设计单元、系统资源整合单元、资源流动监控单元和资源使用记录单元；所述接口管理单元用于将各计算机的数据统计结果传输至数据一体化管理系统中；所述系统资源整合单元用于对系统内的各项资源进行整合，并对各计算机的资源使用情况进行统计整合；所述资源流动监控单元用于对系统内各项资源在各计算机间的流动情况进行监控；所述资源使用记录单元用于对接入系统内的各计算机的资源使用情况进行记录。8.根据权利要求6所述的一种基于物联网的数据一体化管理系统，其特征在于：所述数据分析模块包括数据处理单元、数据挖掘单元、和预测分析单元；所述数据处理单元用于对接收到的数据进行常规的预处理操作；所述数据挖掘单元用于对数据统计结果进行挖掘分析；所述预测分析单元用于根据历史数据和实时监控数据对系统中的资源使用情况进行预测。9.根据权利要求6所述的一种基于物联网的数据一体化管理系统，其特征在于：所述资源调度监管模块包括自动化调度单元、监控数据获取单元和异常预警单元；所述自动化调度单元用于接收各计算机的资源调用申请，向其分配资源，并对资源调度全流程中的实时数据进行反馈；所述监控数据获取单元用于获取当前系统及各计算机的资源使用情况，并将获取的监控数据发送至数据分析模块进行分析；所述异常预警单元用于对监测到的异常数据进行预警。

技术总结
本发明公开了一种基于物联网的数据一体化管理系统及方法，涉及数据一体化技术领域，方法包括：S1：将局域网内的各计算机接入数据一体化管理系统，对局域网内的各计算机的资源使用情况进行统计；S2：对局域网内各计算机访问系统资源的历史情况进行分析，通过数据挖掘生成各计算机对局域网内资源的使用规则；S3：根据资源使用规则对各计算机设置相应的资源使用限定，并对局域网内的各计算机的实时资源使用情况进行监控；S4：对监控数据进行分析，根据数据分析结果对监测到的异常数据进行预警；对接入局域网的计算机的资源申请进行一体化管理，避免了可能发生的资源冲突，有效保护了共享资源的完整性。共享资源的完整性。共享资源的完整性。


技术研发人员：揣洪杰
受保护的技术使用者：黑龙江熵减网络信息技术有限公司
技术研发日：2023.04.17
技术公布日：2023/7/28