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面向类型化资源的价值导向的存储与计算一体化优化系统
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Value oriented storage and computing integrated optimization system for categorized resources

申请号:201710870573.3 申请日:2017-09-23
摘要:本发明是一种面向类型化资源的价值导向的存储与处理一体化优化方法,将物联网采集到的资源实例从概念层面上划分为数据、信息和知识三种类型,为解决物联网络有限带宽与海量资源传输需求的矛盾,通过比较直接处理资源和转换资源类型后再进行处理的代价确定资源的处理方案,属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。本发明将资源的收集、传输、存储、处理、转换、创建、显示、保护和使用作为相关资源的相应活动进行建模,实现在有限网络带宽资源下的动态资源分配,提高资源的使用效率并且保持均衡的资源负载,优化资源处理和存储所需的计算代价和空间代价,使系统保持一种比较稳定的状态。
Abstract: The invention provides a value oriented storage and processing integrated optimization method for categorized resources. Resource instances collected by the Internet of Things are divided into three types of data, information and knowledge from the conceptual level. In order to solve the contradiction of limited bandwidth of the Internet of Things and the demand for mass resource transmission, a resource processing scheme is determined by comparing the costs of direct resource processing and processing after resource type converting. The method belongs to the field of interdisciplinary areas of distributed computing and software engineering. According to the invention, collecting, transmitting, storing, processing, transforming, creating, displaying, protecting and using of resources are used as the corresponding activities of related resources for modeling; dynamic resource allocation under limited network bandwidth resources is realized; the resource use efficiency is improved, anda balanced resource load is maintained; computing cost and space cost for resource processing and storage are optimized; and the system can keep a stable state.
申请人: 海南大学
Applicant: UNIV HAINAN
地址: 570228 海南省海口市美兰区人民大道58号
发明(设计)人: 段玉聪 邵礼旭
Inventor: LIXU SHAO; YUCONG DUAN
主分类号: H04L29/08(2006.01)I
分类号: H04L29/08(2006.01)I H04L12/803(2013.01)I
  • 法律状态
2019-10-11  授权
2018-03-27  实质审查的生效IPC(主分类):H04L 29/08申请日:20170923
2018-02-23  公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
  • 其他信息
主权项  一种面向类型化资源的价值导向的存储与处理一体化优化方法,其特征在于对物联网汇集的资源的处理优化过程,用户在提出资源服务请求后,通过对资源的处理和优化,在用户可接受的响应时间和访存带宽限制下满足用户的资源需求,并优化资源处理和存储所需的计算代价和空间代价。本发明将物联网采集到的资源的类型从概念层面上划分为数据(DataDIK)、信息(InformationDIK)和知识(KnowledgeDIK)三种,为解决物联网有限带宽与海量资源传输需求的矛盾,本发明通过比较直接处理资源和转换资源类型后再进行处理两种方案的代价确定资源的处理方案,将资源的收集、传输、存储、处理、转换、创建、显示、保护和使用作为相关资源的相应活动进行建模,从而实现在有限的网络带宽资源下的动态资源分配,提高网络资源利用率和采集到的资源的处理效率。本发明将传感器分为数据传感器、信息传感器和知识传感器,分别采集数据、信息和知识等类型的资源,并将采集到的资源集合定义为RES:={RESD,RESI,RESK},每种资源的规模为Amt={AmtD,AmtI,AmtK},具体实现步骤为:步骤1)获取物联网中传感器组采集到的数据、信息和知识类型的资源实例集合RES。步骤2)资源处理代价(Costpro)与资源规模和用户请求的资源量有关,资源存储代价与资源规模有关,根据公式1和公式2计算直接处理和存储资源集合RES的代价:Costpro=∑CostPRi*μAmti+Amti,i∈{D,I,K}  (1)Coststo=STCostD*AmtD+STCostI*AmtI+STCostK*AmtK  (2)其中CostPR取值包括{CostPRD,CostPRI,CostPRK},分别表示处理单位数据资源、信息资源和知识资源的原子代价,μ表示用户请求的资源量占原始资源规模的比重,STCost表示存储单位资源的原子代价。步骤3)对RES中每个元素依次取TypeDIK中的值,计算资源类型转换代价(CostMT):CostMT=∑TCosti‑j*λAmti,i,j∈{D,I,K}  (3)其中λ表示进行类型转换的资源的规模占原始资源规模的比重,TCost表示单位资源类型转换的原子代价,取值包括{TCostD‑D,TCostD‑I,TCostD‑K,TCostI‑D,TCostI‑I,TCostI‑K,TCostK‑D,TCostK‑I,TCostK‑K}。步骤4)对每种情形,根据公式4计算资源类型转换后的资源规模Amt’,更新资源规模集合,然后计算类型转换后的处理代价和存储代价:Amti′=|Amti+λΔAmtj‑i|,i,j∈{D,I,K}  (4)其中ΔAmt表示单位资源类型转换后规模的增量,取值包括ΔAmtD‑D,ΔAmtD‑I,ΔAmtD‑K,ΔAmtI‑D,ΔAmtI‑I,ΔAmtI‑K,ΔAmtK‑D,ΔAmtK‑I,ΔAmtK‑K。步骤5)本发明定义对网络资源利用的限制模型的目标函数包含带宽使用均衡度(UE_BW)和节点资源转发的等待时间(WTime)两个参数,其中带宽使用均衡度为带宽空闲率(IRate_BW)的方差,带宽空闲率和带宽使用均衡度的计算方式如公式5和6:UE_BW=E(IRate_BW2)‑[E(IRate_BW)]2  (6)其中BWij表示从节点i到节点j的链路的带宽,Fij表示链路上的流量,l表示平均分组长度。步骤6)在一个节点上资源转发的等待时间包括转发等待率(WRate)和等待均衡度(WEqu),等待均衡度为资源转发等待率的方差,转发等待率和等待均衡度可根据就公式7和8计算:WE qu=E(W Rate2)‑[E(W Rate)]2  (8)其中Ni表示第i个节点需转发的资源的平均分组个数,Hi表示节点i的缓冲区长度。本发明定义网络资源的优化目标函数为:F=α*UE_BW+βWEqu,α+β=1  (9)其中α和β分别表示带宽使用均衡度和等待均衡度的权重系数,可通过数据训练得出,F的值越小,表示网络流量分布越均衡。步骤7)选出直接处理和存储资源和转换资源类型后再进行处理和存储两种方式中满足带宽、传输缓存等网络资源限制的处理和存储方案。步骤8)根据公式10计算并比较直接传输资源和转换资源类型后再进行处理等不同方案下的所需投入(Inves):其中表示单位资源传输代价所需单位投入,κ表示资源存储代价所需单位投入,φ表示资源元素类型转换所需单位投入。步骤9)根据公式11计算不同处理优化方案的效益比(Inve_Cos):步骤10)获取用户可接受的预投入范围和预期效益比(Inve_Cos0)本发明定于用户的可接受预投入为UInve∈{UInvedown,UInveup}。步骤11)在所需用户投入满足UInvedown≤Inves≤UInveup的方案中选择效益比较大,并按照该方案对资源进行存储和处理。
公开号  107734000A
公开日  2018-02-23
专利代理机构  
代理人  
颁证日  
优先权  
 
国别 优先权号 优先权日 类型
CN  201710870573  20170923 
国际申请  
国际公布  
进入国家日期  
  • 专利对比文献
类型 阶段 文献号 公开日期 涉及权利要求项 相关页数
SEA  US2014354528A1  20141204  全文 
SEA  CN107066634A  20170818  全文 
SEA  CN107038508A  20170811  全文 
注:不保证该信息的有效性、完整性、准确性,以上信息也不具有任何效力,仅供参考。使用前请另行委托专业机构进一步查核,使用该信息的一切后果由用户自行负责。
X:单独影响权利要求的新颖性或创造性的文件;
Y:与检索报告中其他 Y类文件组合后影响权利要求的创造性的文件;
A:背景技术文件,即反映权利要求的部分技术特征或者有关的现有技术的文件;
R:任何单位或个人在申请日向专利局提交的、属于同样的发明创造的专利或专利申请文件;
P:中间文件,其公开日在申请的申请日与所要求的优先权日之间的文件,或会导致需核实该申请优先权的文件;
E:单独影响权利要求新颖性的抵触申请文件。
  • 期刊对比文献
类型 阶段 期刊文摘名称 作者 标题 涉及权利要求项 相关页数
SEA  《福州大学学报(自然科学版)》  吴运兵 等  基于多数据源的知识图谱构建方法研究  全文 
吴运兵 等: "基于多数据源的知识图谱构建方法研究", 《福州大学学报(自然科学版)》 
SEA  《2017 IEEE 15th International Conference on Software Engineering Research, Management and Applications (SERA)》  Lixu Shao et al  Bidirectional value driven design between economical planning and technical implementation based on data graph, information graph and knowledge graph  全文 
LIXU SHAO ET AL: "Bidirectional value driven design between economical planning and technical implementation based on data graph, information graph and knowledge graph", 《2017 IEEE 15TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON SOFTWARE ENGINEERING RESEARCH, MANAGEMENT AND APPLICATIONS (SERA)》 
  • 书籍对比文献
类型 阶段 书名 作者 标题 涉及权利要求项 相关页数
  • 附加信息
同族专利
CN107734000B
 
引用文献
US2014354528A1CN107038508ACN107066634A
 
被引用文献
WO2020062175A1