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    面向服務(wù)的動態(tài)可配置數(shù)據(jù)采集技術(shù)研究

    2019-09-10 07:22:44胡淑新宋志蕙
    計算機與網(wǎng)絡(luò) 2019年12期
    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)采集

    胡淑新 宋志蕙

    摘要:大數(shù)據(jù)分析可以提供大量的決策支持,同時也為人們的日常工作、生活和學(xué)習(xí)等提供了大量信息。對于不斷產(chǎn)生的新數(shù)據(jù),及時準(zhǔn)確地采集其中的有效數(shù)據(jù),是大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。為此,對面向服務(wù)的動態(tài)可配置數(shù)據(jù)采集技術(shù)進行研究,在完成面向服務(wù)的動態(tài)可配置數(shù)據(jù)搜索基礎(chǔ)上,依托時間目標(biāo)函數(shù)、綜合目標(biāo)函數(shù)對動態(tài)可配置數(shù)據(jù)進行選取,實現(xiàn)可配置數(shù)據(jù)的采集。仿真試驗結(jié)果表明,面向服務(wù)的動態(tài)可配置數(shù)據(jù)采集技術(shù),數(shù)據(jù)采集精度更高、更準(zhǔn)確、更具可行性。

    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)分析;動態(tài)可配置;數(shù)據(jù)搜索;數(shù)據(jù)選?。粩?shù)據(jù)采集

    中圖分類號:TP913文獻標(biāo)志碼:A文章編號:1008-1739(2019)12-69-3

    0引言

    隨著我國國防、通信、航空和氣象等領(lǐng)域科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,測量控制和處理所需的信息越來越多,速度也越來越快[1]。同時,測量控制任務(wù)變得越來越復(fù)雜,需要對現(xiàn)場、遠(yuǎn)距離網(wǎng)絡(luò)進行測量控制。傳統(tǒng)的獨立工具無法適應(yīng)高質(zhì)量信息采集需求。因此,本文對面向服務(wù)的動態(tài)可配置數(shù)據(jù)采集技術(shù)進行研究。

    可配置數(shù)據(jù)采集在工業(yè)生產(chǎn)和科學(xué)技術(shù)研究等諸多領(lǐng)域廣泛應(yīng)用,并且取得了良好的應(yīng)用效果,具有更廣闊的發(fā)展前景[2]。

    傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集設(shè)備功能有限,升級和維護成本高,通信線路復(fù)雜,不能滿足當(dāng)前數(shù)據(jù)采集和處理的要求。為解決這些問題,越來越多的用戶期待出現(xiàn)新的解決方案。數(shù)據(jù)采集工具實現(xiàn)的原理是其執(zhí)行程序本身是獨立于具體聯(lián)邦的,但是它針對每一個應(yīng)用都可以生成相應(yīng)代碼來適應(yīng)具體需要。分析動態(tài)可配置數(shù)據(jù)搜索方法,在依據(jù)時間目標(biāo)函數(shù)、綜合目標(biāo)函數(shù)完成對動態(tài)可配置數(shù)據(jù)的選取,從而實現(xiàn)動態(tài)可配置數(shù)據(jù)的采集[3]。對數(shù)據(jù)采集純度進行仿真試驗,仿真結(jié)果表明,面向服務(wù)的動態(tài)可配置數(shù)據(jù)采集技術(shù)更加準(zhǔn)確,具有可行性。

    1動態(tài)可配置數(shù)據(jù)搜索

    在對動態(tài)可配置數(shù)據(jù)進行搜索時,傳統(tǒng)方法均依據(jù)服務(wù)器數(shù)據(jù)庫現(xiàn)狀,采用基于數(shù)據(jù)庫的搜索方法,實現(xiàn)對動態(tài)可配置數(shù)據(jù)搜索,但其搜索精度低并且很難適應(yīng)現(xiàn)有的可配置數(shù)據(jù)的動態(tài)性,已無法滿足動態(tài)可配置數(shù)據(jù)搜索需求[4]。基于形態(tài)相似度計算的搜索方法,搜索準(zhǔn)確度較高,且方法簡單。對此,通過計算可配置數(shù)據(jù)的形態(tài)相似度,確定搜索范圍。形態(tài)相似度的計算表示為:

    3動態(tài)可配置數(shù)據(jù)采集

    考慮到可配置數(shù)據(jù)采集的復(fù)雜性,在選取數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,設(shè)置多個采集通道,且每采集完一個區(qū)域,自動切換至下一個采集通道,依次循環(huán)直至所有的可配置數(shù)據(jù)采集完畢,因此,在采集預(yù)處理時,設(shè)置的通道要足夠。對采集到的可配置數(shù)據(jù)進行分類存儲,存放地址空間不同,便于后續(xù)可配置數(shù)據(jù)的使用[8]。

    在采集可配置數(shù)據(jù)時,每個通道采集不同的可配置數(shù)據(jù),并且存儲在不同的地址空間,服務(wù)器可直接讀取存儲區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)[9]。

    設(shè)置可配置數(shù)據(jù)采集參數(shù),其中包括任務(wù)塊的堆棧大小、內(nèi)存警告線和任務(wù)數(shù)據(jù)庫的地址等??膳渲脭?shù)據(jù)采集服務(wù)程序設(shè)置的堆??臻g為128 Byte,存儲器調(diào)頁線設(shè)置為10%,任務(wù)優(yōu)先級設(shè)置為3(0是最高優(yōu)先級)。創(chuàng)建服務(wù)程序后,打開可配置數(shù)據(jù)采集功能,任務(wù)進入阻塞狀態(tài)[10]。基礎(chǔ)設(shè)備的ADC開始對可配置數(shù)據(jù)進行采集,并且采集的數(shù)據(jù)通過硬件DMA通道存儲在采集數(shù)據(jù)存儲區(qū)域中,確保收集數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性,完成整個收集過程。數(shù)據(jù)采集具體流程如圖1所示。

    4仿真試驗

    試驗過程中,利用2種不同的可配置數(shù)據(jù)采集方法同時在仿真環(huán)境中進行工作,分析其數(shù)據(jù)采集精度的變化。利用XSN-14數(shù)據(jù)處理平臺,得出2種可配置數(shù)據(jù)采集方法采集后的數(shù)據(jù)純度變化情況,并將結(jié)果進行統(tǒng)計學(xué)分析,其數(shù)據(jù)純度仿真曲線如圖2所示。

    根據(jù)純度仿真結(jié)果可知,采用傳統(tǒng)可配置數(shù)據(jù)采集方法其采集數(shù)據(jù)純度約為25.74,摻雜非可配置數(shù)據(jù)較多;改進可配置數(shù)據(jù)采集方法,采集的數(shù)據(jù)純度值為73.21。由此得出,改進可配置數(shù)據(jù)采集方法,較傳統(tǒng)可配置數(shù)據(jù)采集方法,采集的數(shù)據(jù)純度增高了47.47,摻雜非可配置數(shù)據(jù)較少,采集準(zhǔn)確,具有一定的可行性。

    5結(jié)束語

    對面向服務(wù)的動態(tài)可配置數(shù)據(jù)采集技術(shù)進行研究,分析動態(tài)可配置數(shù)據(jù)搜索方法,以此為基礎(chǔ),進行數(shù)據(jù)最優(yōu)選取,從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集。試驗數(shù)據(jù)表明,面向服務(wù)的動態(tài)可配置數(shù)據(jù)采集技術(shù)具備理想的數(shù)據(jù)采集精度且具有更高的實用性。本文的研究能夠為可配置數(shù)據(jù)采集技術(shù)的研究提供理論依據(jù)。

    參考文獻

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