[发明专利]一种基于云平台的滤错方法及系统

说明书

本发明提供一种基于云平台的滤错方法及系统，方法包括如下步骤：S1.云平台接收用户生成的初始数据，并将初始数据转入后台数据处理模块；S2.数据处理模块将初始数据进行分类滤错；S3.用户通过云平台使用分类滤错后的数据。系统包括数据接收模块，用于配置云平台接收用户生成的初始数据，并将初始数据转入后台数据处理模块；数据分类滤错模块，用于配置数据处理模块将初始数据进行分类滤错；数据使用模块，用于配置用户通过云平台使用分类滤错后的数据。本发明使得用户在进行创建等操作时，无需担心选到不可用的不完整数据，节省更多时间，也可方便用户后续对不可用的垃圾数据进行统一化管理，增加云平台的易用性。

技术领域

本发明属于云平台数据处理技术领域，具体涉及一种基于云平台的滤错方法及系统。

背景技术

用户在云平台使用过程中(如：创建、修改等)，会遇到不完整的数据，目前这些不完整的数据会对用户造成很大的困扰，如，创建云主机时选择了缺少可用域的虚拟控制中心会导致创建失败，需重新选择，用户体验极差，而且后续管理员进行管理时，也需要一个可以集中处理垃圾数据的功能。现有的云平台目前只具备收集用户主动删除的垃圾数据的功能，而无法自动识别垃圾数据，来方便用户进行处理。

此为现有技术的不足，因此，针对现有技术中的上述缺陷，提供一种基于云平台的滤错方法及系统，是非常有必要的。

发明内容

针对现有技术的上述云平台使用过程中会遇到不完整的数据，而现有的云平台目前只具备收集用户主动删除的垃圾数据的功能，而无法自动识别垃圾数据的缺陷，本发明提供一种基于云平台的滤错方法及系统，以解决上述技术问题。

第一方面，本发明提供一种基于云平台的滤错方法，包括如下步骤：

S1.云平台接收用户生成的初始数据，并将初始数据转入后台数据处理模块；

S2.数据处理模块将初始数据进行分类滤错；

S3.用户通过云平台使用分类滤错后的数据。

进一步地，步骤S2具体步骤如下：

S21.数据处理模块判断初始数据为原始化数据，还是已有数据的补充数据；

若是原始化数据，设定该原始化数据为当前数据，则直接进入步骤S22；

S22.判断当前数据是否完整；

若不完整，则设定当前数据为不完整数据；进入步骤S23；

S23.判断该不完整数据的应用场景是否要求其必须完整；

若是，则过滤掉该不完整数据，进入步骤S3。通过对数据进行筛选，保证用户不会接触到不可用数据。

进一步地，步骤S21中，若是已有数据的补充数据，则将该补充数据与对应已有数据进行补充，补充后数据作为当前数据，进入步骤S22。对于用户对原有不完整数据的补充，或者对原有完整数据的修改，适用本步骤的操作。

进一步地，步骤S22中，若当前数据完整，将该当前数据设定为完整数据；进入步骤S3。数据完整，则正常可用，无需额外判断，还包括原本为不可用数据，接收用户的补充后成为完整数据的，则修改数据的完整性属性。

进一步地，步骤S23中，若该初始数据的应用场景不要求其必须完整，则保留该不完整数据，进入步骤S3。数据虽然不完整，而且不影响使用，不会产生错误，所以不必处理，保留原数据。

第二方面，本发明提供一种基于云平台的滤错系统，包括

数据接收模块，用于配置云平台接收用户生成的初始数据，并将初始数据转入后台数据处理模块；

数据分类滤错模块，用于配置数据处理模块将初始数据进行分类滤错；