[发明专利]云计算网络智能监控算法处理分散分载方法及其系统有效
申请号: | 201310187622.5 | 申请日: | 2013-05-20 |
公开(公告)号: | CN103312789A | 公开(公告)日: | 2013-09-18 |
发明(设计)人: | 黄彤元 | 申请(专利权)人: | 东莞市富卡网络技术有限公司 |
主分类号: | H04L29/08 | 分类号: | H04L29/08 |
代理公司: | 北京信慧永光知识产权代理有限责任公司 11290 | 代理人: | 田利琼 |
地址: | 523808 广东省东莞市松山湖*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 计算 网络 智能 监控 算法 处理 分散 方法 及其 系统 | ||
技术领域:
本发明涉及计算机网络技术领域,尤其涉及云计算网络智能监控算法处理分散分载方法及其系统。
背景技术:
云计算(cloud computing)是基于互联网的服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关,也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。
随着云计算应用越来越广泛、云计算网络系统越来越大、结构越来越复杂,管理与监控难度也越来越重。集合各种智能算法于一体的智能算法引擎也因此越来越广应用于云计算网络的监控与管理。目前市场上主要技术是让多种算法软件集中一起,在单一平台实现所有的操作,为了提高云计算网络管理与监控的智能化程度,让各种智能算法在不同的需求条件下充分发挥作用,由综合算法组成智能算法引擎必须保证高效的运转速度与快捷的反应能力。由于智能算法繁杂性,特别是其中有一些算法例如神经元算法(Neural Network),HMM算法(Hidden Markov Model)等等所需庞大的演算量,会给单一平台的实现带来巨大的负担,并会因此造成智能引导作用滞后或不足,甚至达不到智能管理与监控的作用。
发明内容:
本发明的目的就是针对现有技术存在的不足而提供一种云计算网络智能监控算法处理分散分载方法,其将一些复杂的智能算法处理分解出来,让专职的算法处理终端去处理运算智能算法本身的一些较为固定的演算操作,减轻算法引擎的压力,提高综合智能算法引擎的反应效率,同时还提供使用这种方法的云计算网络智能监控算法处理分散分载系统。
为了实现上述目的,本发明采用的技术方案是:
云计算网络智能监控算法处理分散分载方法,它包括有以下步骤:
A、智能算法引擎服务器向算法处理终端发送所需处理的参数;
B、算法处理终端依自身算法的数据处理原理对所有参数进行处理,并向智能算法引擎服务器输出演算结果;
C、智能算法引擎服务器直接将算法处理终端的演算结果作为其演算结果。
较佳地,在进行步骤A之前,智能算法引擎服务器先向算法处理终端发送各监测参数所占比重。
所述算法处理终端为软件应用终端或硬件设备。
所述算法处理终端通过网络与智能算法引擎服务器连接对应。
本发明还提供了一种云计算网络智能监控算法处理分散分载系统,它包括有智能算法引擎服务器、与智能算法引擎服务器连接的算法处理终端,智能算法引擎服务器将所需处理的参数发送到算法处理终端,由算法处理终端自身算法的数据处理原理对所有参数进行处理,并向智能算法引擎服务器输出演算结果作为能算法引擎服务器的演算结果。
所述算法处理终端包括有接收来自智能算法引擎服务器的数据的数据输入模块、向智能算法引擎服务器输出运算结果的数据输出模块、及依据算法本身的数据处理原理进行数据演算的算法运算中心,智能算法引擎服务器的输出端与算法运算中心之间通过数据输入模块连接,智能算法引擎服务器的输入端与算法运算中心之间通过数据输出模块连接。
所述算法处理终端为软件应用终端或硬件设备。
所述算法处理终端通过网络与智能算法引擎服务器连接对应。
本发明有益效果在于:本发明通过智能算法引擎服务器将所需处理的参数发送到算法处理终端,由算法处理终端自身算法的数据处理原理对所有参数进行处理,并向智能算法引擎服务器输出演算结果作为能算法引擎服务器的演算结果,本发明将一些复杂的智能算法处理分解出来,让专职的算法处理终端去处理运算智能算法本身的一些较为固定的演算操作,与传统综合智能算法引擎相比,本发明具有以下优点:
1、减轻智能算法引擎服务器的压力;
2、提高综合智能算法引擎的反应效率;
3、充分发挥各个独立智能算法处理终端的作用;
4、使智能算法引擎服务器可以有更好的资源专注于算法比较、分析与判断,在有效的时间范围找到更好的算法组合;
5、充分利用网络技术,使网络技术在智能监控与管理中发挥更好的作用。
附图说明:
图1是本发明的框架结构示意图。
图2是本发明的指令与数据处理示意图,图中:
数据模型1为:
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