一种智能锁数据配置系统及方法技术方案

技术编号:28295172 阅读:21 留言:0更新日期:2021-04-30 16:18
本发明专利技术公开了一种智能锁数据配置系统及方法,包括基础数据库单元、数据分配单元和分布式存储单元;基础数据库单元,包括数据块、数据文件、数据库,收集数据,建立节点分块模型储存数据;数据分配单元,在节点分块模型的基础上对数据可用性进行分析,重配置数据;分布式存储单元,根据数据调用的活跃程度确定活跃数据,建立节能模型。本发明专利技术通过对智能锁的数据信息进行分布式存储配置,节约数据调用时间,降低运算需求。

【技术实现步骤摘要】
一种智能锁数据配置系统及方法
本专利技术涉及智能锁数据配置系统,属于边缘计算领域。
技术介绍
智能锁与机械锁、电子锁的显著不同在于智能锁可以与智能终端进行信息交互,现代社会对于锁的要求已然与以前简单的锁住物品的简单要求不同。因为智能锁可以与智能终端进行信息交互,所以除了开锁需要身份认证,还要求将认证信息与访问记录进行上传,在云端对数据进行记录保存,在后台进行信息核查。使用云端进行信息处理显然不能解决大量数据计算,同时数据传输也会出现网络延迟。为了解决这个问题现在大多采用边缘计算,边缘计算与云计算结合明显可以降低计算量,同时在边缘节点进行数据处理也可以大量降低网络延迟的问题。但现有的边缘计算不能最大化利用边缘节点的计算能力,在服务器的分配上存在数据配置与资源分配不均的情况,导致响应速度难以提升,工作效率无法最大化。
技术实现思路
专利技术目的:提供一种智能锁数据配置系统及方法,以解决上述问题。技术方案:一种智能锁数据配置系统,包括基础数据库单元、数据分配单元和分布式存储单元;基础数据库单元,包括数据块、数据文件、数据库,收集数据,建立节点分块模型储存数据;数据分配单元,在节点分块模型的基础上对数据可用性进行分析,重配置数据;分布式存储单元,根据数据调用的活跃程度确定活跃数据,建立节能模型。根据本专利技术的一个方面,所述基础数据库单元收集数据组成数据块,数据块组成数据文件,数据文件组成数据库,当用户上传数据文件到数据库进行储存时,会分割成数据块存放在边缘节点,并同时存储多个副本,同一个数据文件的数据块储存在不同的边缘节点中,记录存储位置,方便调用。根据本专利技术的一个方面,所述数据分配单元重配置数据调节可用数据与节能模型的矛盾,即将调用频率高的数据块存储在边缘节点中方便随时调用,将调用频率低的数据块存储在云端或低利用率的边缘节点中进行休眠处理,休眠低调用频率的数据起到节能作用,此时的休眠数据不可用,需要转移存储位置才能激活。根据本专利技术的一个方面,所述分布式存储单元根据数据分配单元记录的调用频率筛选出调用频率高的数据标记为活跃数据,利用率高的边缘节点标记为活跃边缘节点,数据活跃程度越高,可用性越大,将活跃数据存储在活跃边缘节点,数据活跃程度越低,可用性越低,将低活跃数据存储在休眠边缘节点,当边缘节点停用时,数据也会出现不可用,因此存储多个副本数据文件,副本数据文件分割的数据块存储在不同的边缘节点中,防止出现活跃数据因为边缘节点停用而不可调用。采用均误差值来分配边缘节点的权重,表达式为,为边缘节点的均误差值,为第i个数据块,n为数据块总数,a为边缘节点的活跃因子,活跃因子为,边缘节点的权重为,其中为边缘节点的权重,为边缘节点在数据块上的误差,在均误差值计算过程中加入时间因子调整算法,为边缘节点在时间t内的均误差值,为数据块的单位时间,得到边缘节点在时间t内的权重,为边缘节点在时间t内的权重,为边缘节点在时间t内于数据块上的误差,ε为常数,得到更精确的误差调整结果,分配边缘节点的权重,建立模型。根据数据块被调用的频率计算数据块的适用程度,其中为在时间t内数据块被调用的次数,根据数据块训练模型时受到的无关数据影响,权重计算出现误差,误差由公式,其中为平均误差值,f为数据块调用频率,则数据块的权重公式为,其中为数据块的权重,为无关数据造成的误差,重新调整数据块分配的权重,建立分配模型。一种智能锁数据配置方法,对边缘节点和数据块的集成分类需要更新,达到快速适应数据调用的环境,改变配置结构提高调用效率,具体步骤包括:步骤1、构建基础数据库,设定算法执行周期参数t,及时更新数据块的信息,根据实际数据变化改变t以更新算法执行频率,达到降低边缘节点的计算压力,将数据库存储位置记录为一个集合,数据块应用状态记录为一个集合,数据块访问信息记录为一个集合;步骤2、根据数据块的访问频率标记活跃数据块,将活跃数据块存储在活跃边缘节点中作为启用状态,将非活跃数据块存储在非活跃边缘节点中作为非启用状态,通过数据挖掘的得到数据访问规律,重新建立数据块存储结构;步骤3、将边缘节点进行区域划分,根据边缘节点的使用效率划分成高利用区间和低利用区间两个区域,计算高利用区间的边缘节点数量,将活跃数据块存储在其中,副本数据文件的活跃数据块存储在不同的边缘节点中,避免边缘节点宕机导致无法调用数据;步骤4、根据划分结果对数据块重新进行分布式存储,并更新基础数据库,并进行节能工作,将低利用区间的边缘节点进行休眠处理,此时低活跃数据块被暂时封存,在休眠时间过后重新启用,降低了边缘节点的工作量同时保持工作效率;步骤5、对重新配置的存储结构进行可用性检测,调用数据的效率提高则继续运行该优化结构,当调用数据的效率降低则说明存储结构的可用性降低,对数据分配进行可用性恢复,即恢复之前的存储结构。有益效果:本专利技术通过边缘节点进行计算,加快响应速度,通过建立分布式存储的数据配置模型,增加边缘节点的工作效率,通过确定活跃数据,进一步优化存储结构。附图说明图1是本专利技术的智能锁数据配置系统的系统框图。具体实施方式实施例1目前市场上智能锁应用范围广,其中之一就是公用自行车、电动车,随着租用自行车、电动车的产业发展加快,相关应用的云计算的计算量增长日益增多,目前的带宽不足以做到及时反馈,而在开锁方面如果速度降低会导致使用体验降低,智能锁的实用价值会受到影响,于是考虑使用边缘计算来补充云计算。在该实施例中,如图1所示,一种智能锁数据配置系统,包括基础数据库单元、数据分配单元和分布式存储单元;基础数据库单元,包括数据块、数据文件、数据库,收集数据,建立节点分块模型储存数据;数据分配单元,在节点分块模型的基础上对数据可用性进行分析,重配置数据;分布式存储单元,根据数据调用的活跃程度确定活跃数据,建立节能模型。在进一步的实施例中,租用的自行车、电动车上的智能锁在接收开锁信息进行开锁行为时会上传数据到云端,当接收关锁信息进行关锁行为时相同,因为这些数据文件上传到云端进行处理再下传反应太慢,所以选择将数据文件分解成多个数据块打包上传到边缘节点,在边缘节点先进行计算处理,为了提高边缘节点的利用率,将数据块打包的数据块分别上传到不同的边缘节点,同时为了防止数据丢失,选择复制数据文件,将多个副本同时分解打包上传到不同的边缘节点。在此实施例中,租用的自行车、电动车每日上传的数据多且变化大,需要根据数据的调用率以及边缘节点的计算能力进行重配置,显然每日上传的开锁、闭锁的数据调用最为频繁,将调用的数据文件进行整理分类,同时将边缘节点根据计算能力进行分级别。在进一步的实施例中,考虑到边缘节点的使用虽然可以减轻云计算负担,本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能锁数据配置系统,其特征在于,包括基础数据库单元、数据分配单元和分布式存储单元;/n基础数据库单元,包括数据块、数据文件、数据库,收集数据,建立节点分块模型储存数据;/n数据分配单元,在节点分块模型的基础上对数据可用性进行分析,重配置数据;/n分布式存储单元,根据数据调用的活跃程度确定活跃数据,建立节能模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种智能锁数据配置系统,其特征在于,包括基础数据库单元、数据分配单元和分布式存储单元;
基础数据库单元,包括数据块、数据文件、数据库,收集数据,建立节点分块模型储存数据;
数据分配单元,在节点分块模型的基础上对数据可用性进行分析,重配置数据;
分布式存储单元,根据数据调用的活跃程度确定活跃数据,建立节能模型。


2.根据权利要求1所述的一种智能锁数据配置系统,其特征在于,所述基础数据库单元收集数据组成数据块,数据块组成数据文件,数据文件组成数据库,当用户上传数据文件到数据库进行储存时,会分割成数据块存放在边缘节点,并同时存储多个副本,同一个数据文件的数据块储存在不同的边缘节点中,记录存储位置,方便调用。


3.根据权利要求1所述的一种智能锁数据配置系统,其特征在于,所述数据分配单元重配置数据调节可用数据与节能模型的矛盾,即将调用频率高的数据块存储在边缘节点中方便随时调用,将调用频率低的数据块存储在云端或低利用率的边缘节点中进行休眠处理,休眠低调用频率的数据起到节能作用,此时的休眠数据不可用,需要转移存储位置才能激活。


4.根据权利要求1所述的一种智能锁数据配置系统,其特征在于,所述分布式存储单元根据数据分配单元记录的调用频率筛选出调用频率高的数据标记为活跃数据,利用率高的边缘节点标记为活跃边缘节点,数据活跃程度越高,可用性越大,将活跃数据存储在活跃边缘节点,数据活跃程度越低,可用性越低,将低活跃数据存储在休眠边缘节点,当边缘节点停用时,数据也会出现不可用,因此存储多个副本数据文件,副本数据文件分割的数据块存储在不同的边缘节点中,防止出现活跃数据因为边缘节点停用而不可调用。


5.根据权利要求1所述的一种智能锁数据配置系统,其特征在于,所述分布式存储单元采用均误差值来分配边缘节点的权重,表达式为



为边缘节点的均误差值,为第i个数据块,n为数据块总数,a为边缘节点的活跃因子,
活跃因子为


边缘节点的权重为


其中为边缘节点的权重,为边缘节点在数据块上的误差,
在均误差值计算过程中加入时间因子调整算法



为边缘节点在时间t内的均误差...

【专利技术属性】
技术研发人员:葛士忠黄月平
申请(专利权)人:南京海索信息科技有限公司
类型:发明
国别省市:江苏;32

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