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公开(公告)号:CN116089819A
公开(公告)日:2023-05-09
申请号:CN202310081924.8
申请日:2023-02-08
Applicant: 四川通信科研规划设计有限责任公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06Q10/04
Abstract: 本发明提供了基于云网的趋势预测方法、装置、设备及可读存储介质,涉及云网技术领域,包括获取云网数据信息,所述云网数据信息包括历史数据信息和当前数据信息,按照不同的时间尺度采用灰色关联分析法将所述云网数据信息分为训练集和测试集;对所述训练集和所述测试集按照趋势进行数据序列的区分,确定时间序列的类型;根据所述时间序列的类型,构建预测模型,并对所述时间序列的数据进行处理;根据所述处理的结果,对所述云网数据信息进行趋势预测。本发明的有益效果为利用用户历史数据经验,提高用户数量变化趋势预测的性能,最终预测结果损失值较小,精度较高,并且对云网数据系统预测性能有很大的提升。
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公开(公告)号:CN117349502A
公开(公告)日:2024-01-05
申请号:CN202311311743.6
申请日:2023-10-11
Applicant: 四川通信科研规划设计有限责任公司
IPC: G06F16/953 , G06F16/906 , G06F21/60
Abstract: 本发明所述方法及系统,涉及计算机平台负载平衡技术领域,包括采集运维数据,构建互联网数据中心模型,计算运维数据中敏感数据程度;基于敏感数据程度,分析查询匹配度,进行运维数据查询分析;对运维数据查询分析结果进行备份,提取结果特征保存至互联网数据中心。本发明通过构建互联网数据中心模型,更好地识别潜在的问题和瓶颈,提高效率和可靠性;通过计算敏感数据程度,系统可以自动分类运维数据,有助于优化数据处理流程,提高对敏感数据的安全性和保护;通过根据数据的敏感程度分类,系统可以自动决定查询的处理方式,系统进行自动封锁和自动化审核时,以确保数据的安全性,系统直接允许数据访问时,提高了数据的可用性。
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公开(公告)号:CN115630578A
公开(公告)日:2023-01-20
申请号:CN202211340937.4
申请日:2022-10-30
Applicant: 四川通信科研规划设计有限责任公司
Abstract: 一种算力体系预测布局优化方法,涉及算力体系布局技术领域,实现所述方法的具体步骤如下:步骤一,进行三维模拟,分别将云计算机的空间分布和算力大小,传输网络的连接结构和传输力大小,大数据的产生区域和数据量大小,模拟到优化服务器的三维模型空间中;步骤二,收集建立结构单元模型的基础数据,采用卷积神经网络提取云计算机、传输网络、大数据的特征,训练模型内置的卷积神经网络和AI算法;步骤三,建立所述云计算机与所述传输网络的结构单元模型;步骤四,采用结构单元模型优化算力体系的布局,动态采集大数据增量的产生区域和数据增量的趋势,在三维模型空间中,采用AI算法智能优化算力体系的布局。
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公开(公告)号:CN115577368A
公开(公告)日:2023-01-06
申请号:CN202211341026.3
申请日:2022-10-30
Applicant: 四川通信科研规划设计有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种提升大数据安全性的方法,所述警告方法将大数据管理安全性控制阶段当中的安全性风险控制阶段划分为若干个安全性标准风险计算节点,然后在各个安全性计算节点发生时将其加密和解密设定参数与对应的计算节点警告极限值进行比较,并在安全性计算节点的加密和解密设定参数超过对应计算节点警告极限值时发出相应的不合规警告提示;本发明中还公开了相应警告系统,包括大数据管理安全性划分组件,大数据管理安全性计算节点监测组件以及大数据管理安全性控制组件,本发明中的一种提升大数据安全性的方法能够对安全性实施前的各个安全性风险控制阶段进行不合规警告提示,从而能够提升对大数据管理安全性实施的安全性风险管控效果。
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公开(公告)号:CN115630578B
公开(公告)日:2023-04-25
申请号:CN202211340937.4
申请日:2022-10-30
Applicant: 四川通信科研规划设计有限责任公司
Abstract: 一种算力体系预测布局优化方法,涉及算力体系布局技术领域,实现所述方法的具体步骤如下:步骤一,进行三维模拟,分别将云计算机的空间分布和算力大小,传输网络的连接结构和传输力大小,大数据的产生区域和数据量大小,模拟到优化服务器的三维模型空间中;步骤二,收集建立结构单元模型的基础数据,采用卷积神经网络提取云计算机、传输网络、大数据的特征,训练模型内置的卷积神经网络和AI算法;步骤三,建立所述云计算机与所述传输网络的结构单元模型;步骤四,采用结构单元模型优化算力体系的布局,动态采集大数据增量的产生区域和数据增量的趋势,在三维模型空间中,采用AI算法智能优化算力体系的布局。
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