一种数据云服务化的转化方法、服务器和系统技术方案

本发明专利技术涉及数据服务转化技术领域，具体公开了一种数据云服务化的转化方法，其中，包括：接收用户端上传的数据信息；对所述数据信息进行数据清洗转化，得到清洗转化数据信息；将所述清洗转化数据信息发送至云服务端进行数据处理；接收所述云服务端数据处理后的服务信息；将所述服务信息推送至所述用户端。本发明专利技术还公开了一种服务器及数据云服务化的转化系统。本发明专利技术提供的数据云服务化的转化方法，通过对数据信息进行清洗转化，然后上传至云服务端进行处理，最后再推送至用户端，这种数据云服务化的转化方法可以有效整合散乱的数据信息，避免资源的浪费。

【技术实现步骤摘要】
一种数据云服务化的转化方法、服务器和系统
本专利技术涉及数据服务转化
，尤其涉及一种数据云服务化的转化方法、服务器和包括该服务器的数据云服务化的转化系统。
技术介绍
对于数据库数据，传统方式都是基于自己开发的系统，对自己的数据进行分析和保存，而没有一个快速有效的方法去转换数据，对于数据的利用也是停留在自己业务需求的应用层面。对于自己的内部的服务同样如此，都只是契合自身现有的业务，进行一个开发和使用，投入大量的开发人力和成本，所收到的成效却往往达不到预期的目标。造成一个很大的资源浪费。对于第三方服务，都是停留在使用第三方服务提供的文档进行二次开发，而没有对提供服务所展示的数据进行一个深层次的挖掘。另外对于文件数据，多种文件的杂乱无章，很难有效的进行一个文件管理和文件数据的提取挖掘、分析计算，从而导致资源的浪费或者是无法处理这些数据。
技术实现思路
本专利技术提供了一种数据云服务化的转化方法、服务器和包括该服务器的数据云服务化的转化系统，解决相关技术中存在的数据文件服务等杂乱缺乏有效利用的问题。作为本专利技术的第一个方面，提供一种数据云服务化的转化方法，其中，包括：接收用户端上传的数据信息；对所述数据信息进行数据清洗转化，得到清洗转化数据信息；将所述清洗转化数据信息发送至云服务端进行数据处理；接收所述云服务端数据处理后的服务信息；将所述服务信息推送至所述用户端。进一步地，所述数据信息包括：数据、服务和文件。进一步地，所述将所述清洗转化数据信息发送至云服务端进行数据处理，包括：将所述清洗转化数据信息发送至云服务端进行数据挖掘和数据加密。进一步地，所述数据挖掘包括将所述清洗转化数据信息与数据模型进行匹配，得到新的服务。进一步地，所述数据模型包括：聚类分析、kmeans、鸢尾花聚类、决策树、肿瘤患者预测、支持向量机、鸢尾花分类、逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、线性回归、随机森林、神经网络、关联算法、FP-growth和dbscan中的任意一种或多种。进一步地，所述数据加密包括对所述清洗转化数据信息中的部分或全部进行加密。作为本专利技术的另一个方面，提供一种服务器，其中，包括：第一接收模块，用于接收用户端上传的数据信息；数据清洗转化模块，用于对所述数据信息进行数据清洗转化，得到清洗转化数据信息；发送模块，用于将所述清洗转化数据信息发送至云服务端进行数据处理；第二接收模块，用于接收所述云服务端数据处理后的服务信息；推送模块，用于将所述服务信息推送至所述用户端。作为本专利技术的另一个方面，提供一种数据云服务化的转化系统，其中，包括：用户端、云服务端和前文所述的服务器，所述用户端与所述服务器通信连接，所述服务器与所述云服务端通信连接。本专利技术提供的数据云服务化的转化方法，通过对数据信息进行清洗转化，然后上传至云服务端进行处理，最后再推送至用户端，这种数据云服务化的转化方法可以有效整合散乱的数据信息，避免资源的浪费。附图说明附图是用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本专利技术，但并不构成对本专利技术的限制。在附图中：图1为本专利技术提供的数据云服务化的转化方法的流程图。图2为本专利技术提供的数据云服务化的转化方法的一种具体实施方式框图。图3为本专利技术提供的数据云服务化的转化方法的另一种具体实施方式框图。图4为本专利技术提供的云服务端处理的具体框图。具体实施方式需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互结合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本专利技术。为了使本领域技术人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包括，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。在本实施例中提供了一种数据云服务化的转化方法，图1是根据本专利技术实施例提供的数据云服务化的转化方法的流程图，如图1所示，包括：S110、接收用户端上传的数据信息；S120、对所述数据信息进行数据清洗转化，得到清洗转化数据信息；S130、将所述清洗转化数据信息发送至云服务端进行数据处理；S140、接收所述云服务端数据处理后的服务信息；S150、将所述服务信息推送至所述用户端。本专利技术实施例提供的数据云服务化的转化方法，通过对数据信息进行清洗转化，然后上传至云服务端进行处理，最后再推送至用户端，这种数据云服务化的转化方法可以有效整合散乱的数据信息，避免资源的浪费。下面结合图2至图4对本专利技术实施例提供的数据云服务化的转化方法进行详细的描述。具体地，所述数据信息包括：数据、服务和文件。用户端可以选择需要上传的服务、数据或文件类型，提交数据、服务或文件，服务器进入数据清洗转化过程，数据清洗转化过程根据服务或者数据，上传至云服务端进行计算。具体地，所述将所述清洗转化数据信息发送至云服务端进行数据处理，包括：将所述清洗转化数据信息发送至云服务端进行数据挖掘和数据加密。具体地，所述数据挖掘包括将所述清洗转化数据信息与数据模型进行匹配，得到新的服务。优选地，所述数据模型包括：聚类分析、kmeans、鸢尾花聚类、决策树、肿瘤患者预测、支持向量机、鸢尾花分类、逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、线性回归、随机森林、神经网络、关联算法、FP-growth和dbscan中的任意一种或多种。数据模型会根据上传的数据服务对这些模型进行匹配挖掘，然后通过服务器推送至用户端，形成一个新的服务和一些基础文档。并且服务器会上传数据至云服务器端，进行一个AI智能分析，定时推送一些新的服务和能力文档。如图4所示。具体地，所述数据加密包括对所述清洗转化数据信息中的部分或全部进行加密。用户进入用户中心，可以查看到服务器推送的服务，然后可以对这些服务进行一个规则配置和能力文档的补充。当服务配置完成后，可以提交服务，服务会推送并加密至管理中心，管理中心通过开云云服务器进行一个二次加密计算生成一个授权key，确保服务的安全性，并且进行数据保存防止数据丢失，然后推送至网关，形成自己的私有云服务或是公本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据云服务化的转化方法，其特征在于，包括：/n接收用户端上传的数据信息；/n对所述数据信息进行数据清洗转化，得到清洗转化数据信息；/n将所述清洗转化数据信息发送至云服务端进行数据处理；/n接收所述云服务端数据处理后的服务信息；/n将所述服务信息推送至所述用户端。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据云服务化的转化方法，其特征在于，包括：
接收用户端上传的数据信息；
对所述数据信息进行数据清洗转化，得到清洗转化数据信息；
将所述清洗转化数据信息发送至云服务端进行数据处理；
接收所述云服务端数据处理后的服务信息；
将所述服务信息推送至所述用户端。


2.根据权利要求1所述的数据云服务化的转化方法，其特征在于，所述数据信息包括：数据、服务和文件。


3.根据权利要求1所述的数据云服务化的转化方法，其特征在于，所述将所述清洗转化数据信息发送至云服务端进行数据处理，包括：
将所述清洗转化数据信息发送至云服务端进行数据挖掘和数据加密。


4.根据权利要求3所述的数据云服务化的转化方法，其特征在于，所述数据挖掘包括将所述清洗转化数据信息与数据模型进行匹配，得到新的服务。


5.根据权利要求4所述的数据云服务化的转化方法，其特征在于，所述数据模型包括：聚类分析、kme...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑浩然，陈思远，姜祝进，
申请(专利权)人：无锡开云信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32