数据分级方法及其装置、电子设备、计算机可读介质制造方法及图纸

本申请公开了一种数据分级方法及其装置、电子设备、计算机可读介质，方法包括：对待存储数据进行冷热度分析得到所述待存储数据的冷热指标值；将其中冷热指标值超过设定冷热指标界限的待存储数据存储到边缘数据中心的第一层级边缘数据节点中。比如在一些应用场景中，通过人工智能深度学习用户的数据访问习惯，来动态确定数据的冷热指标，还有，比如，根据用户定义的冷热级别辅助确定数据的冷热指标，从而进一步实现了动态调整数据存储地点，使得用户常用的数据离用户更近，不常用的数据离用户更远。

Data Classification Method and Device, Electronic Equipment and Computer Readable Media

This application discloses a data classification method and device, electronic equipment and computer readable medium. The method includes: analyzing the cold and heat degree of the stored data to obtain the cold and heat index value of the data to be stored; storing the data to be stored beyond the set limit of the cold and heat index value into the first level edge data node of the edge data center. For example, in some application scenarios, the user's data access habits are deeply learned by artificial intelligence to dynamically determine the hot and cold indicators of data. In addition, for example, the user-defined cold and hot levels are used to assist in determining the hot and cold indicators of data, thus further realizing the dynamic adjustment of data storage locations, making the user's commonly used data closer to the user, and the uncommon data closer to the user. Farther.

【技术实现步骤摘要】
数据分级方法及其装置、电子设备、计算机可读介质
本申请涉及互联网领域，具体涉及互联网
，尤其涉及一种数据分级方法及其装置、电子设备、计算机可读介质。
技术介绍
在云计算兴起的时候，曾有观点认为，终端只要一个显示屏即可，物联网所有的数据都传输到云中心，由云完成运算过程，再传回到用户的终端。因此瘦终端将是未来的趋势。现实情况是，过渡依赖云中心，会导致物联网的效率达不到预期，特别是对时延要求严格的场景，物联网部署变得毫无意义。例如，用于安全监控的场景下，摄像头获取用户视频并传输到云中心处理的陌生，不仅需要高速带宽传输大量无效数据，而且给云中心也带来巨大负担。最终结果是处理成本高昂，处理事件长，效率低下。
技术实现思路
本申请的目的在于提出一种数据分级方法及其装置、电子设备、计算机可读介质，用于解决现有技术中的上述问题。第一方面，本申请实施例提供一种数据分级方法，其包括：对待存储数据进行冷热度分析得到所述待存储数据的冷热指标值；将其中冷热指标值超过设定冷热指标界限的待存储数据存储到边缘数据中心的第一层级边缘数据节点中。可选地，在本申请的任一实施例中，对待存储数据进行冷热度分析得到所述待存储数据的冷热指标值，包括：根据预先建立的冷热分析模型，对待存储数据进行冷热度分析得到所述待存储数据的冷热指标值。可选地，在本申请的任一实施例中，对待存储数据进行冷热度分析得到所述待存储数据的冷热指标值，包括：根据所述待存储数据的创建时间进行冷热度分析得到所述待存储数据的冷热指标值。可选地，在本申请的任一实施例中，对待存储数据进行冷热度分析得到所述待存储数据的冷热指标值，包括：根据所述待存储数据的访问频度对待存储数据进行冷热度分析得到所述待存储数据的冷热指标值。可选地，在本申请的任一实施例中，对待存储数据进行冷热度分析得到所述待存储数据的冷热指标值，包括：根据所述待存储数据的活跃度对待存储数据进行冷热度分析得到所述待存储数据的冷热指标值。可选地，在本申请的任一实施例中，对待存储数据进行冷热度分析得到所述待存储数据的冷热指标值，包括：根据所述待存储数据的查询频度对待存储数据进行冷热度分析得到所述待存储数据的冷热指标值。可选地，在本申请的任一实施例中，还包括：将其中冷热指标值未超过设定冷热指标界限的待存储数据存储到边缘数据中心的第二层级边缘数据节点中，所述第二层级边缘数据节点相对于所述第一层级边缘数据节点。可选地，在本申请的任一实施例中，存储到边缘数据中心的第一层级边缘数据节点中的待存储数据为工业控制参数数据，或者自动驾驶的时延数据。第二方面，本申请实施例提供了一种数据存储装置，其包括：第一程序单元，对待存储数据进行冷热度分析得到所述待存储数据的冷热指标值；第二程序单元，用于将其中冷热指标值超过设定冷热指标界限的待存储数据存储到边缘数据中心的第一层级边缘数据节点中。第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；计算机可读介质，配置为存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述任一实施例中所述的方法。第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述任一实施例中所述的方法。本申请提供的数据分级方法及其装置、电子设备、计算机可读介质中，通过对待存储数据进行冷热度分析得到所述待存储数据的冷热指标值；将其中冷热指标值超过设定冷热指标界限的待存储数据存储到边缘数据中心的第一层级边缘数据节点中，从而实现了比如在一些应用场景中，通过人工智能深度学习用户的数据访问习惯，来动态确定数据的冷热指标，还有，比如，根据用户定义的冷热级别辅助确定数据的冷热指标，从而进一步实现了动态调整数据存储地点，使得用户常用的数据离用户更近，不常用的数据离用户更远，避免了现有技术中给云中心带来的巨大负担，提高了数据访问效率。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1为本申请实施例一中数据分级方法的流程示意图；图2为本申请实施例二中数据存储系统的架构示意图；图3为本申请实施例三中数据分级方法的流程示意图；图4为本申请实施例四中数据分级方法的流程示意图；图5为本申请实施例五中数据分级方法的流程示意图；图6为本申请实施例六中数据分级方法的流程示意图；图7为本申请实施例七中数据存储装置的结构示意图；图8为本申请实施例八中电子设备的结构示意图；图9为本申请实施例九中电子设备的硬件结构。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅配置为解释相关专利技术，而非对该专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关专利技术相关的部分。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。本申请提供的数据分级方法及其装置、电子设备、计算机可读介质中，通过对待存储数据进行冷热度分析得到所述待存储数据的冷热指标值；将其中冷热指标值超过设定冷热指标界限的待存储数据存储到边缘数据中心的第一层级边缘数据节点中，比如在一些应用场景中，通过人工智能深度学习用户的数据访问习惯，来动态确定数据的冷热指标，还有，比如，根据用户定义的冷热级别辅助确定数据的冷热指标，从而进一步实现了动态调整数据存储地点，使得用户常用的数据离用户更近，不常用的数据离用户更远。图1为本申请实施例一中数据分级方法的流程示意图；如图1所示，其包括：S101、对待存储数据进行冷热度分析得到所述待存储数据的冷热指标值；具体地，本实施例中，步骤S101中在对待存储数据进行冷热度分析得到所述待存储数据的冷热指标值时，具体可以根据预先建立的冷热分析模型，对待存储数据进行冷热度分析得到所述待存储数据的冷热指标值。S102、将其中冷日指标值超过设定冷热指标界限的待存储数据存储到边缘数据中心的第一层级边缘数据节点中。本实施例中，在进行存储是可以采用非对称加密对待存储数据进行加密，主要是考虑到增加数据的安全性，以及省去不需要像对称加密那样在通信之前要先同步秘钥的过程。在一具体应用场景中，具体可以用RSA算法生成密钥，详细过程比如如下：1.1选择两个不同的大素数p和q；1.2计算乘积n＝pq和Φ(n)＝(p-1)(q-1)；1.3选择大于1小于Φ(n)的随机整数e，使得gcd(e,Φ(n))＝1；gcd即最大公约数。1.4计算d使得d*e＝1modΦ(n)；注：即d*emodΦ(n)＝1。1.5对每一个密钥k＝(n,p,q,d,e)，定义加密变换为Ek(x)＝xemodn，解密变换为Dk(x)＝ydmodn，这里x,y∈Zn；1.6p,q销毁，以{e,n}为公开密钥，{d,n}为私有密钥。实例：2.1假设p＝3、q＝11(p，q都是素数即可)，则N＝pq＝33；2.2r＝Φ(n)＝(p-1)(q-1)＝(3-1)(11-1)＝20；2.3根据gcd(e,Φ(n))＝1，即gcd(e,20)＝1，令e＝3，则，d＝7。到这里，公钥和密钥已经确定。公钥为(N,e)＝(33,3)，密钥为(N,d)＝(33,7)。具体地，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据分级方法，其特征在于，包括：对待存储数据进行冷热度分析得到所述待存储数据的冷热指标值；将其中冷热指标值超过设定冷热指标界限的待存储数据存储到边缘数据中心的第一层级边缘数据节点中。

【技术特征摘要】
1.一种数据分级方法，其特征在于，包括：对待存储数据进行冷热度分析得到所述待存储数据的冷热指标值；将其中冷热指标值超过设定冷热指标界限的待存储数据存储到边缘数据中心的第一层级边缘数据节点中。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对待存储数据进行冷热度分析得到所述待存储数据的冷热指标值，包括：根据预先建立的冷热分析模型，对待存储数据进行冷热度分析得到所述待存储数据的冷热指标值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对待存储数据进行冷热度分析得到所述待存储数据的冷热指标值，包括：根据所述待存储数据的创建时间进行冷热度分析得到所述待存储数据的冷热指标值。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对待存储数据进行冷热度分析得到所述待存储数据的冷热指标值，包括：根据所述待存储数据的访问频度对待存储数据进行冷热度分析得到所述待存储数据的冷热指标值。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对待存储数据进行冷热度分析得到所述待存储数据的冷热指标值，包括：根据所述待存储数据的活跃度对待存储数据进行冷热度分析得到所述待存储数据的冷热指标值。6.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈寓实，王崇鲁，
申请(专利权)人：北京世纪互联宽带数据中心有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11