[发明专利]一种自适应数据采集系统有效

专利信息
申请号: 201811614472.0 申请日: 2018-12-27
公开(公告)号: CN109709806B 公开(公告)日: 2022-07-19
发明(设计)人: 金涛;江浩 申请(专利权)人: 杭州铭展网络科技有限公司
主分类号: G05B13/04 分类号: G05B13/04
代理公司: 杭州橙知果专利代理事务所(特殊普通合伙) 33261 代理人: 李品
地址: 310000 浙江省杭州市滨*** 国省代码: 浙江;33
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 自适应 数据 采集 系统
【权利要求书】:

1.一种自适应数据采集系统,其特征在于:

所述自适应数据采集系统包括数据采集节点、数据处理节点和管理节点,所述数据采集节点与所述数据处理节点连接,所述数据处理节点与所述管理节点连接,所述管理节点与各个所述数据采集节点连接;

每个数据采集节点均包括周期采集模块和自适应随机采集模块,所述周期采集模块用于按照预设周期预设规则调用不同的线程进行数据采集,所述自适应随机采集模块用于获取随机采集指令,根据周期采集模块的运行状态自适应调用所述随机采集指令相关线程进行数据采集;

所述周期采集模块包括:

线程描述模块,用于获取待调度线程的线程描述集,所述线程描述集中的每个元素均对应一个线程描述;

调度时间段划分模块,用于根据线程描述集划分调度时间段,处于相同调度时间段内的线程具备相同的优先级;

分类模块,用于将对每个调度时间段内的线程按照线程运行属性和执行占用的资源划分为并行调度类和独占调度类;

调度执行模块,用于在各个调度时间段内并行执行所述并行调度类中的线程;

调度规则获取模块,用于获取独占调度类中线程的调度规则;

序列存储模块,用于生成并存储调度序列;

调度执行模块中按照调度规则执行独占调度类中的线程的方法,所述方法包括:

S1.获取独占调度类中的待调度线程集合;

S2.判断所述待调度线程集合是否为空,若否,则从所述待调度线程集合中获取待排序组合集合;

其中,各个所述待排序组合为具有下述特征:

(1)所述待排序组合中的元素均属于待调度线程集合;

(2)所述待排序组合中的元素的占用的资源的总和值小于预设阈值;

S3.获取所述待排序组合的第一特征值κ和第二特征值λ,所述第一特征值为待排序组合中的元素的挂起消耗资源的总和值,所述第二特征值为待排序组合中的元素的执行占用资源的总和值;

S4.计算各个待排序组合的综合特征值,所述综合特征值为ν=aκ+bλ,其中a,b为权值;

S5.选取综合特征值最高的待排序组合作为目标组合进行调度;

在进行调度时,对目标组合中的线程按照单位时间的综合能耗值进行降序排列,并根据排列结果依次进行调度;

S6.将目标组合中的线程从所述待调度线程集合中剔除,并返回执行步骤S1。

2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于:

所述数据采集节点进行周期性数据采集并响应于所述管理节点的随机采集指令进行数据采集,并将数据采集结果传输至所述数据处理节点进行数据处理,所述数据处理节点将数据处理结果反馈至所述管理节点;

所述自适应随机采集模块在周期采集模块运行的间隙进行数据采集,并且以高频率保存数据采集的结果。

3.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,

所述分类模块包括:

提取单元,用于提取所述调度时间段内的并行性线程集;

目标线程集获取单元,用于从所述并行性线程集中得到目标线程集;

划分单元,用于由目标线程集中的线程构成并行调度类,由所述调度时间段内的其它线程构成独占调度类;

所述目标线程集具有下述性质:

所述目标线程集中的线程执行占用的资源的总和小于预设阈值;

所述并行性线程集中除去目标线程集中的线程之外的其它线程的单位时间的综合能耗值的总和值最小。

4.根据权利要求1所述的系统,其特征在于:

所述自适应随机采集模块维护有一个指令存储队列,所述指令存储队列中的指令按照其权值由高到低的顺序进行排列。

5.根据权利要求4所述的系统,其特征在于:

所述随机采集指令的权值获取方法包括:

获取用于响应所述随机采集指令的目标线程;

获取目标线程挂起时消耗的功率;

获取目标线程执行需要的时间;

以所述功率与所述时间的比值作为所述随机采集指令的权值。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于杭州铭展网络科技有限公司,未经杭州铭展网络科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201811614472.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top