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龍圖騰網(wǎng)獲悉中電信數(shù)智科技有限公司申請的專利一種基于數(shù)據(jù)倉庫的分布式災(zāi)備演練數(shù)據(jù)優(yōu)化及預(yù)警方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115422302B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211023421.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/28；該發(fā)明授權(quán)一種基于數(shù)據(jù)倉庫的分布式災(zāi)備演練數(shù)據(jù)優(yōu)化及預(yù)警方法是由朱文進(jìn)設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-08-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于數(shù)據(jù)倉庫的分布式災(zāi)備演練數(shù)據(jù)優(yōu)化及預(yù)警方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)倉庫的分布式災(zāi)備演練數(shù)據(jù)優(yōu)化及預(yù)警方法，包括：在中央服務(wù)器部署基于iceberg數(shù)據(jù)湖技術(shù)的實時數(shù)據(jù)倉庫，采用Flink和Spark流數(shù)據(jù)形式對數(shù)據(jù)進(jìn)行在線與離線管理，實時計算進(jìn)程池占用率；分布式訓(xùn)練中央預(yù)警模型，當(dāng)進(jìn)程池占用率低于設(shè)定值時，優(yōu)先帶有跨地方隱私災(zāi)備演練數(shù)據(jù)運算，實現(xiàn)內(nèi)存異常實時跟蹤捕捉以及基于中央預(yù)警模型的提前預(yù)警；將各地模型訓(xùn)練結(jié)果提交到中央服務(wù)器更新總部演練結(jié)果數(shù)據(jù)庫，存儲每次訓(xùn)練后的演練結(jié)果并將隱私數(shù)據(jù)存入實時數(shù)據(jù)倉庫。本發(fā)明可有效地克服模型偏差問題，降低計算復(fù)雜度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于數(shù)據(jù)倉庫的分布式災(zāi)備演練數(shù)據(jù)優(yōu)化及預(yù)警方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于數(shù)據(jù)倉庫的分布式災(zāi)備演練數(shù)據(jù)優(yōu)化及預(yù)警方法，其特征在于，包括： 步驟一、在中央服務(wù)器部署基于iceberg數(shù)據(jù)湖技術(shù)的實時數(shù)據(jù)倉庫，采用Flink和Spark流數(shù)據(jù)形式對數(shù)據(jù)進(jìn)行在線與離線管理，實時計算進(jìn)程池線程占用率； 所述線程占用率的計算公式如下： 其中，N是線程池運行時工作線程數(shù)；Nmax是設(shè)置的最大線程數(shù)；描述工作線程的飽和度；Tcur是當(dāng)前采集時間窗口的任務(wù)數(shù)；Tpre是上一采集時間窗口的任務(wù)數(shù)；Q是任務(wù)緩沖隊列大小；描述當(dāng)前任務(wù)飽和度；描述任務(wù)緩沖隊列增長速率；ξ是權(quán)重系數(shù)； 步驟二：分布式訓(xùn)練中央預(yù)警模型，當(dāng)進(jìn)程池占用率低于設(shè)定值時，優(yōu)先帶有跨地方隱私災(zāi)備演練數(shù)據(jù)運算，實現(xiàn)內(nèi)存異常實時跟蹤捕捉以及基于中央預(yù)警模型的提前預(yù)警，包括： 步驟1、中央服務(wù)器部署災(zāi)備演練結(jié)果數(shù)據(jù)庫和演練關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)據(jù)庫，地方服務(wù)器部署地方演練數(shù)據(jù)庫； 步驟2、通過部署在總部的中央服務(wù)器程序執(zhí)行第一輪中央預(yù)警模型訓(xùn)練開始指令，將指令下發(fā)到地方災(zāi)備演練邊緣節(jié)點服務(wù)器，簡稱為邊緣節(jié)點服務(wù)器； 步驟3、邊緣節(jié)點服務(wù)器收到中央預(yù)警模型后，進(jìn)行隱私數(shù)據(jù)聚合后向中央服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸與模型運算，包括： 對地方演練數(shù)據(jù)和與演練關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分類聚合，形成真實有效的隱私分析數(shù)據(jù)后存入實時數(shù)據(jù)倉庫； 通過各地邊緣節(jié)點服務(wù)器部署的程序執(zhí)行將本地演練數(shù)據(jù)庫所有災(zāi)備演練數(shù)據(jù)按照演練步驟分類，將得到的n個演練步驟映射成Flink流數(shù)據(jù)的n個環(huán)節(jié)，同時將n個演練步驟內(nèi)存使用情況放入Spark的內(nèi)存計算； 步驟4、采用馬爾可夫鏈算法構(gòu)建中央預(yù)警模型，預(yù)測內(nèi)存計算過程中發(fā)生故障的概率，所述中央預(yù)警模型為：Xk+1＝Xk×P； 公式中：Xk表示趨勢分析與預(yù)測對象在t＝k時刻的狀態(tài)向量； P表示一步轉(zhuǎn)移概率矩陣； Xk+1表示趨勢分析與預(yù)測對象在t＝k+1時刻的狀態(tài)向量； 步驟三、將各地模型訓(xùn)練結(jié)果提交到中央服務(wù)器更新總部演練結(jié)果數(shù)據(jù)庫，存儲每次訓(xùn)練后的演練結(jié)果并將隱私數(shù)據(jù)存入實時數(shù)據(jù)倉庫。

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