【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业数据存储，更具体的说，特别涉及一种工业数据存储引流系统及其引流方法。
技术介绍
1、随着网络信息化的不断延伸和发展，在工业生产中产生的数据越来越多，而工业设备的存储设备的存储容量不能满足日益增加的数据。
2、如果为了适应工业设备中存储设备的存储容量，将数据进行循环存储，则很容易丢失一些重要数据，并且在数据查询也只能对留存下来的数据进行查询，不能得到全面的数据信息。
3、如果为了适应工业设备中存储设备的存储容量，将数据定期进行选择删除，则需要人工进行数据筛选，不仅需要大量的人力，并且当数据删除不及时时，极易造成因存储空间不足造成的系统崩溃或数据丢失，严重影响工业生产。
4、因此，现有技术存在的问题，有待于进一步改进和发展。
技术实现思路
1、(一)专利技术目的：为解决上述现有技术中存在的问题，本专利技术的目的是提供一种实现云存储的工业数据存储引流系统及其引流方法。
2、(二)技术方案：为了解决上述技术问题，本技术方案提供一种工业数据存储引流系统，包括流量控制单元和流量管理单元，所述流量管理单元包括核心交换机构、引流交换机构和数据存储中心，核心交换机构、引流交换机构和数据存储中心依次连接，客户端与所述核心交换机构连接；所述数据存储中心包括多个资源分区；
3、所述流量控制单元包括引流控制机构和流量计算机构，所述流量计算机构统计通过的流量，得到流量统计表；
4、所述引流控制机构包括模型树、模型选择单元
5、所述一种工业数据存储引流系统，其中，所述流量统计表中包括流量统计表生成时间、数据来源、数据大小、数据保密级别、同一数据来源数据在不同时间段数据总流量；数据来源是指数据的ip地址，同一个客户端对应的所有ip地址为一个数据来源，在所述流量计算机构中每个数据来源对应有设备所在地的地址。
6、所述一种工业数据存储引流系统，其中，树枝对应的流量预测模型分为多个级别，即设置多个级别的树枝：一级树枝、二级树枝、三级树枝；一级树枝、二级树枝、三级树枝依次按照与树干距离由近及远的顺序设置。
7、所述一种工业数据存储引流系统，其中，所述模型选择单元在所述模型树中选择最优流量预测模型时，采用交叉选择的方式来选择最优流量预测模型，交叉选择是指将数据集随机分为多个验证数据集，每级的流量预测模型使用一个验证数据集。
8、所述一种工业数据存储引流系统，其中，所述模型选择单元将数据集随机分为多个数据数量相同的验证数据集，并将验证数据集随机进行标记。
9、所述一种工业数据存储引流系统，其中，所述验证数据集的数量与模型树中包括的等级数量相同，每级的流量预测模型使用一个验证数据集，即一个验证数据集对应模型树中一个级别的判别模型/生成模型。
10、所述一种工业数据存储引流系统，其中，在所述模型树中判别模型根据验证数据集中单位时间内流量的平均增量选择下一级别对应的判别模型/生成模型；生成模型根据验证数据集中指定时间段内数据总流量与预测的指定时间段内数据总流量差值的绝对值，来判断当前生成模型是否为最优流量预测模型。
11、所述一种工业数据存储引流系统，其中，所述资源分配单元包括线路地图，所述线路地图中包括客户端到每个资源分区的距离；所述资源分配单元将与预测客户端的数据总流量匹配的资源分区按照与客户端的距离进行排序，并选择与客户端距离最小的资源分区为目标资源分区，与客户端距离第二小的资源分区为备用资源分区。
12、所述一种工业数据存储引流系统，其中，所述模型选择单元在模型树中选择最优流量预测模型前，根据验证数据集中单位时间内平均流量判断是否发出提示命令或判断当前使用的目标资源分区是否异常；所述提示命令为用于提示关注当前资源分区是否异常的提示；当前使用的目标资源分区异常时，所述引流控制机构调取最近时段选择的备用资源分区，所述流量管理单元将数据包进行引流至备用资源分区。
13、一种工业数据存储引流方法，应用于所述的引流系统，包括以下步骤，
14、模型选择单元将所述流量计算机构生成的历史流量统计表按照模型树中的等级数量进行划分，得到多个验证数据集；
15、模型选择单元根据多个验证数据集在模型树中选择最优流量预测模型；
16、流量预测单元根据实时流量统计表在最优流量预测模型中预测客户端的数据总流量；
17、资源分配单元根据客户端和适用预测客户端数据总流量的资源分区的位置，选择目标资源分区和备用资源分区；
18、流量管理单元将数据包进行引流至目标资源分区或备用资源分区。
19、(三)有益效果：本专利技术提供一种工业数据存储引流系统及其引流方法为客户端提供最佳资源分区，保证客户端的正常运行，同时提供最佳备用资源分区，当前最佳资源分区出现异常时，快速切换至备用资源分区，避免资源浪费和数据存储中心切换速度慢的问题。
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1.一种工业数据存储引流系统，其特征在于，包括流量控制单元和流量管理单元，所述流量管理单元包括核心交换机构、引流交换机构和数据存储中心；所述数据存储中心包括多个资源分区；
2.根据权利要求1所述一种工业数据存储引流系统，其特征在于，所述流量统计表中包括流量统计表生成时间、数据来源、数据大小、数据保密级别、同一数据来源数据在不同时间段数据总流量；数据来源是指数据的IP地址，同一个客户端对应的所有IP地址为一个数据来源，在所述流量计算机构中每个数据来源对应有设备所在地的地址。
3.根据权利要求1所述一种工业数据存储引流系统，其特征在于，树枝对应的流量预测模型分为多个级别，即设置多个级别的树枝：一级树枝、二级树枝、三级树枝；一级树枝、二级树枝、三级树枝依次按照与树干距离由近及远的顺序设置。
4.根据权利要求1所述一种工业数据存储引流系统，其特征在于，所述模型选择单元在所述模型树中选择最优流量预测模型时，采用交叉选择的方式来选择最优流量预测模型，交叉选择是指将数据集随机分为多个验证数据集，每级的流量预测模型使用一个验证数据集。
5.根据权利
6.根据权利要求4所述一种工业数据存储引流系统，其特征在于，所述验证数据集的数量与模型树中包括的等级数量相同，每级的流量预测模型使用一个验证数据集，即一个验证数据集对应模型树中一个级别的判别模型/生成模型。
7.根据权利要求1所述一种工业数据存储引流系统，其特征在于，在所述模型树中判别模型根据验证数据集中单位时间内流量的平均增量选择下一级别对应的判别模型/生成模型；生成模型根据验证数据集中指定时间段内数据总流量与预测的指定时间段内数据总流量差值的绝对值，来判断当前生成模型是否为最优流量预测模型。
8.根据权利要求1所述一种工业数据存储引流系统，其特征在于，所述资源分配单元包括线路地图，所述线路地图中包括客户端到每个资源分区的距离；所述资源分配单元将与预测客户端的数据总流量匹配的资源分区按照与客户端的距离进行排序，并选择与客户端距离最小的资源分区为目标资源分区，与客户端距离第二小的资源分区为备用资源分区。
9.根据权利要求1所述一种工业数据存储引流系统，其特征在于，所述模型选择单元在模型树中选择最优流量预测模型前，根据验证数据集中单位时间内平均流量判断是否发出提示命令或判断当前使用的目标资源分区是否异常；所述提示命令为用于提示关注当前资源分区是否异常的提示；当前使用的目标资源分区异常时，所述引流控制机构调取最近时段选择的备用资源分区，所述流量管理单元将数据包进行引流至备用资源分区。
10.一种工业数据存储引流方法，应用于权利要求1-9任意一项所述的引流系统，其特征在于，包括以下步骤，
...【技术特征摘要】
1.一种工业数据存储引流系统，其特征在于，包括流量控制单元和流量管理单元，所述流量管理单元包括核心交换机构、引流交换机构和数据存储中心；所述数据存储中心包括多个资源分区；
2.根据权利要求1所述一种工业数据存储引流系统，其特征在于，所述流量统计表中包括流量统计表生成时间、数据来源、数据大小、数据保密级别、同一数据来源数据在不同时间段数据总流量；数据来源是指数据的ip地址，同一个客户端对应的所有ip地址为一个数据来源，在所述流量计算机构中每个数据来源对应有设备所在地的地址。
3.根据权利要求1所述一种工业数据存储引流系统，其特征在于，树枝对应的流量预测模型分为多个级别，即设置多个级别的树枝：一级树枝、二级树枝、三级树枝；一级树枝、二级树枝、三级树枝依次按照与树干距离由近及远的顺序设置。
4.根据权利要求1所述一种工业数据存储引流系统，其特征在于，所述模型选择单元在所述模型树中选择最优流量预测模型时，采用交叉选择的方式来选择最优流量预测模型，交叉选择是指将数据集随机分为多个验证数据集，每级的流量预测模型使用一个验证数据集。
5.根据权利要求4所述一种工业数据存储引流系统，其特征在于，所述模型选择单元将数据集随机分为多个数据数量相同的验证数据集，并将验证数据集随机进行标记。
6.根据权利要求4所述一种工业数据存储引流系统，其特征在于，所述验证数据集的数量与模型树中包括的等级数...
【专利技术属性】
技术研发人员：关勇，孔令武，张向华，
申请(专利权)人：北京珞安科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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