[发明专利]一种基于质量管理数据叠合处理方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于质量管理数据叠合处理方法及系统，包括客户端、云化支撑层、应用管理层、安全接入层、存储层和终端层，客户端的输出端接在云化支撑层上，云化支撑层的输出端接在安全接入层上，安全接入层的输出端分别接在存储层和终端层上。本基于质量管理数据叠合处理方法及系统，服务总线用于满足基本的代理服务，并且建立应用管理层和安全接入层的接口服务，终端层采用统一的端口作为应用的统一入口，同时保证每个移动应用的独立性，依托于云化支撑层，客户端通过服务总线获取授权，终端层根据授权自动下载用户上传的质量数据，实现了数据传递双方的信息完整性和防篡改，保障了移动数据传输的高安全性。

技术领域

本发明涉及到一种质量管理数据叠合处理方法，特别涉及一种基于质量管理数据叠合处理方法及系统。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，数据技术时代已经到来，在数据技术时代中，大数据是关键之一。数据的价值和战略性已经得到广泛的认可，依据大数据做出决策或进行应用开发也逐渐成为行业趋势。

数据质量是限制数据价值发挥的重要因素，低质量的数据不但不能在应用中创造价值，反而会导致资源浪费，甚至带来无法挽回的损失或灾难，因此，需要对数据质量进行管理。目前，对数据质量进行管理的方式是设置质检程序，利用质检程序对数据进行筛选；质检程序可包含多种数据质量管理条件，然而，随着数据种类和数量的增多，数据质量管理条件也在不断变化，当出现新的数据质量管理条件时，需要对整个质检程序进行重新编写、调试和更新，造成设置新数据质量管理条件的效率低下。

在数据的采集、处理等过程中，由于传输通道、后台计算服务、存储服务、其他相关数据质量等多方面质量因素，不可避免地产生数据质量问题，影响基于此类数据相关应用以分析辅助决策的准确性，并带来工作效率降低、工作成本增加等问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于质量管理数据叠合处理方法及系统，具有通过云端的计算及存储优势提升AI咨询的优势，自建专有云端及边缘层的负载均衡模块，利用大数据抓取网络信息，最后把抓取的咨询数据在边缘处进行处理，同时建立分布式存储，减低存储资源，解决AI咨询需要消耗的庞大存储资源的优点，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于质量管理数据叠合处理方法，包括客户端、云化支撑层、应用管理层、安全接入层、存储层和终端层，其具体处理方法如下：

S1：云化支撑层通过安全接入层与本地的客户端和终端层建立连接，并且客户端实时将质量数据上传至应用管理层内；

S2：应用管理层根据收集的质量信息建立匹配操作，创建各个质量信息对应的本体单元，并通过应用管理层获取权限建立数据备份；

S3：应用管理层对质量数据进行运算，并且对运算数据进行分析，并实时将运算结果上传至存储层和终端层；

S4：终端层将所发送后的数据信息对移动设备进行安全管控，从设备注册管理、设备配置管理、设备运行管理、设备安全检查、设备远程管理、证书管理环节进行全面安全管控。

进一步地，S3中，存储层和终端层接收应用管理层的质量数据以分布式存放的方式进行数据的存储以及转移。

本发明提出的另一种技术，一种基于质量管理数据叠合处理系统，包括客户端、云化支撑层、应用管理层、安全接入层、存储层和终端层，客户端的输出端接在云化支撑层上，云化支撑层的输出端接在安全接入层上，安全接入层的输出端分别接在存储层和终端层上；

其中，客户端包括前置交换节点、分布交换节点、交换中心、前端数据源和数据中心上，前端数据源分别与前置交换节点和分布交换节点相接，前置交换节点和分布交换节点接在交换中心上，交换中心接在数据中心上；

所述前置交换节点存在IDC文件服务器、DMZ文件服务器和FTP文件服务器，在服务器上存放动态增加的质量数据；