工业互联网标识解析管理系统技术方案

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，具体涉及工业互联网标识解析管理系统，包括：通过解析管理节点中的解析节点负载监测模块获取解析节点的负载数据；通过每个解析节点的负载数据进行多维度分析计算得到每个上级解析节点的优先程度并对其进行优化得到每个上级解析节点的优化优先程度；根据每个上级解析节点的优化优先程度完成工业互联网标识的解析。本发明专利技术在工业互联网的标识解析管理系统中，在通过负载状态进行上级解析节点选取的过程中通过节点之间的解析请求时序数据进行上级解析节点之间的请求平衡，从而在保证工业互联网标识解析实时性的基础上增强解析的准确性。实时性的基础上增强解析的准确性。实时性的基础上增强解析的准确性。

【技术实现步骤摘要】
工业互联网标识解析管理系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及工业互联网标识解析管理系统。

技术介绍

[0002]在现有的工业互联网标识解析管理过程中，递归解析过程中涉及多级的查询和相应过程，其中包括本地递归解析节点、上级解析节点等。在这个过程中因为当解析节点中查询到的标识解析结果就回返回给标识解析请求方，然而在这个过程中如果仅通过解析节点之间的负载状态与地理位置进行节点选取就会导致单一的解析节点中缓存的不一致问题。也就是在该上级解析节点的上级解析节点即上上级解析节点中出现了标识解析结果修改，此时这个解析节点还会通过缓存的标识解析内容进行解析结果返回，这就会导致解析的准确性下降。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供工业互联网标识解析管理系统，以解决现有的问题。
[0004]本专利技术的工业互联网标识解析管理系统采用如下技术方案：本专利技术一个实施例提供了工业互联网标识解析管理系统，该系统包括：数据截取模块，用于通过解析节点中的解析节点负载监测模块获取解析节点的负载数据；数据处理模块，用于通过每个解析节点的负载数据进行多维度分析计算得到每个上级解析节点的优先程度；利用每个解析节点的负载数据计算优化选择概率，根据优化选择概率得到每个上级解析节点的优先程度优化因子；根据每个上级解析节点的优先程度优化因子对每个上级解析节点的优先程度进行优化得到每个上级解析节点的优化优先程度；标识解析模块，用于根据每个上级解析节点的优化优先程度得到解析结果，并将解析结果返回给请求发起方，完成工业互联网标识解析的过程。
[0005]优选的，所述通过每个解析节点的负载数据进行多维度分析计算得到每个上级解析节点的优先程度，包括的具体步骤如下：获取每个上级解析节点中的每个维度的负载数据；对每个上级解析节点的数据进行综合评估，得到每个上级解析节点的优先程度，具体的计算公式如下：其中，表示第个上级解析节点的优先程度，表示第个上级解析节点中的第个维度的负载数据，表示对括号内的数据在第个上级解析节点中所有相同维度的负载数据中进行线性归一化。
[0006]优选的，所述获取每个上级解析节点中的每个维度的负载数据，包括的具体步骤如下：
在每个管理节点中，对于第个上级解析节点，通过表示其对应的五维负载数据向量，在向量的五个维度中，对于第个上级解析节点的解析请求数量、资源利用率、响应时间、解析错误率与缓存命中率分别用和进行度量，其中表示维度。
[0007]优选的，所述利用每个解析节点的负载数据计算优化选择概率，根据优化选择概率得到每个上级解析节点的优先程度优化因子，包括的具体步骤如下：利用每个解析节点的负载数据对局部维度进行衡量得到每个上级解析节点的优化选择概率与每个上级解析节点的每个更上一级解析节点的优化选择概率；利用每个上级解析节点的优化选择概率与每个上级解析节点的每个更上一级解析节点的优化选择概率得到每个上级解析节点的优先程度优化因子。
[0008]优选的，所述利用每个解析节点的负载数据对局部维度进行衡量得到每个上级解析节点的优化选择概率，包括的具体步骤如下：获取请求发起方的预设的若干个历史选择节点；计算每个上级解析节点在历史选择节点中出现的概率，记为每个上级解析节点的选择概率；计算每个上级解析节点的解析错误率与缓存命中率的占比分布率，用每个上级解析节点的解析错误率与缓存命中率的占比分布率乘每个上级解析节点的选择概率得到每个上级解析节点的优化选择概率。
[0009]优选的，所述计算每个上级解析节点的解析错误率与缓存命中率的占比分布率，包括的具体步骤如下：计算每个上级解析节点的解析错误率与缓存命中率的算术均值，并将均值作为以自然常数为底数的指数函数的幂得到每个上级解析节点的解析错误率与缓存命中率分析值，对所有上级解析节点的解析错误率与缓存命中率分析值求和得到分析和值，用每个上级解析节点的解析错误率与缓存命中率分析值除以分析和值得到每个上级解析节点的解析错误率与缓存命中率的占比分布率。
[0010]优选的，所述每个上级解析节点的每个更上一级解析节点的优化选择概率的具体获得步骤如下：计算每个上级解析节点的每个更上一级解析节点在历史选择节点中出现的概率，记为每个上级解析节点的每个更上一级解析节点的选择概率；计算每个上级解析节点的每个更上一级解析节点的优化选择概率，具体的计算公式如下：其中，表示第个上级解析节点的第个更上一级解析节点的优化选择概率，表示第个上级解析节点的第个更上一级解析节点的选择概率，和分别表示第个上级解析节点的第个更上一级解析节点的解析错误率与缓存命中率，表示所有上级解析节点的数量，且有，表示第个上级解析节点的所有更上一级解析节点的数量，且有。
[0011]优选的，所述利用每个上级解析节点的优化选择概率与每个上级解析节点的每个更上一级解析节点的优化选择概率得到每个上级解析节点的优先程度优化因子的具体计算公式如下：其中，表示第个上级解析节点的优先程度优化因子，和分别表示第个上级解析节点的优化选择概率与第个上级解析节点的第个更上一级解析节点的优化选择概率，表示以2为底数的对数函数，表示所有上级解析节点的数量，且有，表示第个上级解析节点的所有更上一级解析节点的数量，且有。
[0012]优选的，所述根据每个上级解析节点的优先程度优化因子对每个上级解析节点的优先程度进行优化得到每个上级解析节点的优化优先程度，包括的具体步骤如下：对每个上级解析节点的优先程度优化因子在所有上级解析节点的优先程度优化因子中进行线型归一化得到每个上级解析节点的优化指标，用每个上级解析节点的优化指标乘每个上级解析节点的优先程度得到每个上级解析节点的优化优先程度。
[0013]优选的，所述根据每个上级解析节点的优化优先程度得到解析结果，包括的具体步骤如下在每个解析请求管理节点中计算每个解析请求管理节点的所有上级解析节点的优化优先程度，将优化优先程度最大的上级解析节点作为下一级请求的目标，根据下一级请求的目标修改每一个请求发起方发起的工业互联网的标识解析请求的报头信息，获取到工业互联网标识的解析结果。
[0014]本专利技术的技术方案的有益效果是：在工业互联网标识的递归解析过程中通过解析节点的负载状态进行最优上级解析节点的选择相较于仅通过地理距离最近的低延迟上级解析节点进行标识解析可以在解析延迟的基础上保证节点负载状态的均衡，以避免上级解析节点高负载下性能下降导致的解析缓慢的问题；在工业互联网标识的递归解析过程中在节点负载状态判断的基础上通过相同请求方的历史解析日志数据进行上级解析节点缓存一致性的判断，相较于在递归解析中通过单一解析节点选择方式，可以避免在根解析节点中出现标识解析内容修改后，下级解析节点与根节点中的解析内容缓存不一致的问题，从而使得在工业互联网标识解析过程中的准确性得到保证。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.工业互联网标识解析管理系统，其特征在于，该系统包括：数据截取模块，用于通过解析节点中的解析节点负载监测模块获取解析节点的负载数据；数据处理模块，用于通过每个解析节点的负载数据进行多维度分析计算得到每个上级解析节点的优先程度；利用每个解析节点的负载数据计算优化选择概率，根据优化选择概率得到每个上级解析节点的优先程度优化因子；根据每个上级解析节点的优先程度优化因子对每个上级解析节点的优先程度进行优化得到每个上级解析节点的优化优先程度；标识解析模块，用于根据每个上级解析节点的优化优先程度得到解析结果，并将解析结果返回给请求发起方，完成工业互联网标识解析的过程。2.根据权利要求1所述工业互联网标识解析管理系统，其特征在于，所述通过每个解析节点的负载数据进行多维度分析计算得到每个上级解析节点的优先程度，包括的具体步骤如下：获取每个上级解析节点中的每个维度的负载数据；对每个上级解析节点的数据进行综合评估，得到每个上级解析节点的优先程度，具体的计算公式如下：其中，表示第个上级解析节点的优先程度，表示第个上级解析节点中的第个维度的负载数据，表示对括号内的数据在第个上级解析节点中所有相同维度的负载数据中进行线性归一化。3.根据权利要求2所述工业互联网标识解析管理系统，其特征在于，所述获取每个上级解析节点中的每个维度的负载数据，包括的具体步骤如下：在每个管理节点中，对于第个上级解析节点，通过表示其对应的五维负载数据向量，在向量的五个维度中，对于第个上级解析节点的解析请求数量、资源利用率、响应时间、解析错误率与缓存命中率分别用和进行度量，其中表示维度。4.根据权利要求1所述工业互联网标识解析管理系统，其特征在于，所述利用每个解析节点的负载数据计算优化选择概率，根据优化选择概率得到每个上级解析节点的优先程度优化因子，包括的具体步骤如下：利用每个解析节点的负载数据对局部维度进行衡量得到每个上级解析节点的优化选择概率与每个上级解析节点的每个更上一级解析节点的优化选择概率；利用每个上级解析节点的优化选择概率与每个上级解析节点的每个更上一级解析节点的优化选择概率得到每个上级解析节点的优先程度优化因子。5.根据权利要求4所述工业互联网标识解析管理系统，其特征在于，所述利用每个解析节点的负载数据对局部维度进行衡量得到每个上级解析节点的优化选择概率，包括的具体步骤如下：获取请求发起方的预设的若干个历史选择节点；计算每个上级解析节点在历史选择节点中出现的概率，记为每个上级解析节点的选择概率；计算每个上级解析节点的解析错误率与缓存命中率的占比分布率，用每个上级解析节点的解析错误率与缓存命中率的占比分
布率乘每个上级解析节点的选择概率得到每个上级解析节点的优化选择概率。6.根据权利要求5所述工业互联网标识解析管理系统，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：田艳艳，董忠清，单珂，苏冠群，孙凤菊，沈淼宇，张停停，翟广厦，王龙伟，赵帅帅，
申请(专利权)人：智联信通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：