一种移动互联网大数据的存储配置方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种移动互联网大数据的存储配置方法及系统，包括数据信息获取单元

【技术实现步骤摘要】
一种移动互联网大数据的存储配置方法及系统


[0001]本专利技术涉及互联网大数据存储
，具体为一种移动互联网大数据的存储配置方法及系统
。

技术介绍

[0002]移动互联网是将移动通信和互联网二者结合起来，成为一体
。
它是互联网的技术
、
平台
、
商业模式和应用与移动通信技术结合并实践的活动的总称
。
[0003]根据申请号为
CN202210598424.7
的专利显示，该专利方法包括：备获取待同步的数据，通过移动互联网向大数据云平台发送同步请求，该同步请求包含待同步的数据的类型以及存储空间；接收大数据云平台返回的同步响应，终端设备确认该剩余空间大于存储空间时，将该待同步的数据发送至大数据云平台同步存储，终端设备确定该剩余空间小于存储空间时，向大数据云平台发送存储配置策略，所述存储配置策略用于指示大数据云平台调整该第一账号的云存储空间
。
本申请提供的技术方案具有用户体验度高的优点
。
[0004]部分现有的存储技术在对数据进行存储的时候，虽然是通过对不同类型数据进行分类存储，但是针对存储空间没有进行合理的规划，导致了存储空间的存储量很容易存储满，提高了存储成本，降低了用户体验度
。

技术实现思路

[0005]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种移动互联网大数据的存储配置方法及系统，解决了针对存储空间没有进行合理的规划，导致了存储空间的存储量很容易存储满，提高了存储成本，降低了用户体验度的问题
。
[0006]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种移动互联网大数据的存储配置系统，包括：
[0007]数据信息获取单元，用于获取到目标对象基础数据，并将其传输到数据自适应处理单元，其中目标对象为互联网大数据，基础数据包括：数据容量
、
数据类型和读取速度；
[0008]数据自适应处理单元，用于获取到传输的目标对象基础信息并对其进行分析，通过对目标对象的读取速度进行分析，进一步地根据读取速度对应的数据类型来对目标对象进行转换分析，并将目标对象分类为转换数据和非转换数据，同时生成对应的分类结果，接着将转换数据传输到转换数据存储单元，将非转换数据传输到非转换数据存储单元，数据自适应处理单元生成分类结果的具体方式如下：
[0009]S1
：获取到能够转换的数据类型并将其记作为
i
，且
i
＝
1、2、
…
、n
，并获取到其对应的读取速度记作为
Vi
，同时筛选出读取速度
Vi
最快对应的数据类型并将其作为标准转换类型；
[0010]S2
：接着获取到目标对象的数据类型，同时将其与标准转换类型进行分析，当目标对象的数据类型能够转换为标准转换类型时，则将目标对象分类为转换数据，反之当目标对象的数据类型不能够转换为标准转换类型时，则将目标对象分类为非转换数据
。
[0011]3.
根据权利要求1所述的一种移动互联网大数据的存储配置系统，其特征在于，所述转换数据分析单元生成排序值信息的具体方式如下：
[0012]A1
：获取到所有的转换数据同时对其进行标号处理且记作为
j
，且
j
＝
1、2、
…
、m
，接着获取到转换数据
j
的容量值并记作为
Rj
同时将其按照从小到大进行排序，并计算转换数据
j
的容量均值记作为
Rp
；此处需要说明的是，容量值表示的为转换后的转换数据容量值，不是源数据的容量值
。
[0013]A2
：将转换数据
j
的容量值
Rj
与容量均值
Rp
进行比较，同时对转换数据
j
进行分类处理，当
Rj≥Rp
时，将对应标号的转换数据分类为大容量转换数据且记作为
d
，且
d
＝
1、2、
…
、o
，当
Rj
＜
Rp
时，将对应标号的转换数据分类为小容量转换数据且记作为
x
，且
x
＝
1、2、
…
、p
，且
o+p
＝
m
；
[0014]A3
：接着分别记作大容量转换数据
d
和小容量转换数据
x
的排序值，此处需要说明的是：以下的计算方式是以大容量转换数据为例来进行计算，且具体的计算方式如下：
[0015]A31
：以当前时间为节点，获取节点之前
t
时间内大容量转换数据
d
的浏览次数记作为
Cd
和单次浏览时长
Td
，接着计算大容量转换数据
d
的平均浏览时长记作为
Tdp
，同时将
Cd
和
Tdp
代入公式
Qd
＝
Cd+Tdp
计算得到大容量转换数据
d
的浏览值
Qd
；此处需要说明的是：浏览次数表示为该数据使用的次数，也就相当于操作人员利用鼠标或者其他工具进行操作的次数，单次操作记作为一次
。
[0016]A32
：获取到大容量转换数据
d
中的重复数据容量值记作为
CFd
，同时计算重复数据的容量占比值接着将大容量转换数据
d
的浏览值
Qd
和容量占比值代入公式计算得到大容量数据
d
的排序值
Pd
，同时生成大容量转换数据
d
的排序值信息；
[0017]A32
：同理
A31
和
A32
中的分析方式计算得到小容量转换数据
x
的排序值
Px
，同时生成小容量转换数据
x
的排序值信息，并将二者进行整合生成排序值信息；
[0018]转换数据分析单元，用于获取到传输的转换数据并对其进行分析，通过对转换数据的容量进行分析计算得到转化数据的排序值，并生成对应的排序值信息，其中排序值信息包括：大容量转换数据排序值信息和小容量转换数据排序值信息，同时将排序值信息传输到数据存储单；
[0019]非转换数据分析单元，用于获取到传输的非转换数据并对其进行分析，通过对非转换数据根据数据类型进行分类，接着对同类型非转换数据中的重复数据进行提取分析，同时根据同类型非转换数据的读取次数和时间间隔来进行相应的存储，并生成对应的存储信息，同时将本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种移动互联网大数据的存储配置系统，其特征在于，包括：数据信息获取单元，用于获取到目标对象基础数据，并将其传输到数据自适应处理单元，其中目标对象为互联网大数据，基础数据包括：数据容量
、
数据类型和读取速度；数据自适应处理单元，用于获取到传输的目标对象基础信息并对其进行分析，通过对目标对象的读取速度进行分析，进一步地根据读取速度对应的数据类型来对目标对象进行转换分析，并将目标对象分类为转换数据和非转换数据，同时生成对应的分类结果，接着将转换数据传输到转换数据存储单元，将非转换数据传输到非转换数据存储单元；转换数据分析单元，用于获取到传输的转换数据并对其进行分析，通过对转换数据的容量进行分析计算得到转化数据的排序值，并生成对应的排序值信息，其中排序值信息包括：大容量转换数据排序值信息和小容量转换数据排序值信息，同时将排序值信息传输到数据存储单；非转换数据分析单元，用于获取到传输的非转换数据并对其进行分析，通过对非转换数据根据数据类型进行分类，接着对同类型非转换数据中的重复数据进行提取分析，同时根据同类型非转换数据的读取次数和时间间隔来进行相应的存储，并生成对应的存储信息，同时将存储信息传输到存储信息输出单元；数据存储单元，用于获取到传输的排序值信息和存储值信息并分别对其进行分析，接着对大容量转化数据排序值信息和小容量转换数据排序值信息分别进行分析生成对应的转换数据存储信息，同时将转换数据存储信息传输到存储信息输出单元，获取到存储值信息并按照存储值信息生成对应的非转换数据存储信息
。2.
根据权利要求1所述的一种移动互联网大数据的存储配置系统，其特征在于，所述数据自适应处理单元生成分类结果的具体方式如下：
S1
：获取到能够转换的数据类型并将其记作为
i
，且
i
＝
1、2、
…
、n
，并获取到其对应的读取速度记作为
Vi
，同时筛选出读取速度
Vi
最快对应的数据类型并将其作为标准转换类型；
S2
：接着获取到目标对象的数据类型，同时将其与标准转换类型进行分析，当目标对象的数据类型能够转换为标准转换类型时，则将目标对象分类为转换数据，反之当目标对象的数据类型不能够转换为标准转换类型时，则将目标对象分类为非转换数据
。3.
根据权利要求1所述的一种移动互联网大数据的存储配置系统，其特征在于，所述转换数据分析单元生成排序值信息的具体方式如下：
A1
：获取到所有的转换数据同时对其进行标号处理且记作为
j
，且
j
＝
1、2、
…
、m
，接着获取到转换数据
j
的容量值并记作为
Rj
同时将其按照从小到大进行排序，并计算转换数据
j
的容量均值记作为
Rp
；
A2
：将转换数据
j
的容量值
Rj
与容量均值
Rp
进行比较，同时对转换数据
j
进行分类处理，当
Rj≥Rp
时，将对应标号的转换数据分类为大容量转换数据且记作为
d
，且
d
＝
1、2、
…
、o
，当
Rj
＜
Rp
时，将对应标号的转换数据分类为小容量转换数据且记作为
x
，且
x
＝
1、2、
…
、p
，且
o+p
＝
m
；
A3
：接着分别记作大容量转换数据
d
和小容量转换数据
x
的排序值，且具体的计算方式如下：
A31
：以当前时间为节点，获取节点之前
t
时间内大容量转换数据
d
的浏览次数记作为
Cd
和单次浏览时长
Td
，接着计算大容量转换数据
d
的平均浏览时长记作为
Tdp
，同时将
Cd
和
Tdp
代入公式
Qd
＝
Cd+Tdp
计算得到大容量转换数据
d
的浏览值
Qd
；
A32
：获取到大容量转换数据
d
中的重复数据容量值记作为
CFd
，同时计算重复数据的容量占比值接着将大容量转换数据
d
的浏览值
Qd
和容量占比值代入公式计算得到大容量数据
d

【专利技术属性】
技术研发人员：宋霆，万利，杨刚，陆备佳，庞舸，郭晨，
申请(专利权)人：苏州哇喔传媒科技有限公司，
类型：发明
国别省市：