一种基于云平台的滤错方法及系统与流程

本发明属于云平台数据处理技术领域，具体涉及一种基于云平台的滤错方法及系统。

背景技术：

用户在云平台使用过程中(如：创建、修改等)，会遇到不完整的数据，目前这些不完整的数据会对用户造成很大的困扰，如，创建云主机时选择了缺少可用域的虚拟控制中心会导致创建失败，需重新选择，用户体验极差，而且后续管理员进行管理时，也需要一个可以集中处理垃圾数据的功能。现有的云平台目前只具备收集用户主动删除的垃圾数据的功能，而无法自动识别垃圾数据，来方便用户进行处理。

此为现有技术的不足，因此，针对现有技术中的上述缺陷，提供一种基于云平台的滤错方法及系统，是非常有必要的。

技术实现要素：

针对现有技术的上述云平台使用过程中会遇到不完整的数据，而现有的云平台目前只具备收集用户主动删除的垃圾数据的功能，而无法自动识别垃圾数据的缺陷，本发明提供一种基于云平台的滤错方法及系统，以解决上述技术问题。

第一方面，本发明提供一种基于云平台的滤错方法，包括如下步骤：

s1.云平台接收用户生成的初始数据，并将初始数据转入后台数据处理模块；

s2.数据处理模块将初始数据进行分类滤错；

s3.用户通过云平台使用分类滤错后的数据。

进一步地，步骤s2具体步骤如下：

s21.数据处理模块判断初始数据为原始化数据，还是已有数据的补充数据；

若是原始化数据，设定该原始化数据为当前数据，则直接进入步骤s22；

s22.判断当前数据是否完整；

若不完整，则设定当前数据为不完整数据；进入步骤s23；

s23.判断该不完整数据的应用场景是否要求其必须完整；

若是，则过滤掉该不完整数据，进入步骤s3。通过对数据进行筛选，保证用户不会接触到不可用数据。

进一步地，步骤s21中，若是已有数据的补充数据，则将该补充数据与对应已有数据进行补充，补充后数据作为当前数据，进入步骤s22。对于用户对原有不完整数据的补充，或者对原有完整数据的修改，适用本步骤的操作。

进一步地，步骤s22中，若当前数据完整，将该当前数据设定为完整数据；进入步骤s3。数据完整，则正常可用，无需额外判断，还包括原本为不可用数据，接收用户的补充后成为完整数据的，则修改数据的完整性属性。

进一步地，步骤s23中，若该初始数据的应用场景不要求其必须完整，则保留该不完整数据，进入步骤s3。数据虽然不完整，而且不影响使用，不会产生错误，所以不必处理，保留原数据。

第二方面，本发明提供一种基于云平台的滤错系统，包括

数据接收模块，用于配置云平台接收用户生成的初始数据，并将初始数据转入后台数据处理模块；

数据分类滤错模块，用于配置数据处理模块将初始数据进行分类滤错；

数据使用模块，用于配置用户通过云平台使用分类滤错后的数据。

进一步地，数据分类滤错模块包括：

数据类型判断单元，用于判断初始数据为原始化数据，还是已有数据的补充数据，并在数据为原始数据时，设定为当前数据；

数据完整性判断单元，用于判断当前数据是否完整；

不完整数据设定单元，用于在当前数据不完整时，设定该数据为不完整数据；

完整必要性判断单元，用于判断不完整数据的应用场景是否要求其必须完整；

数据过滤单元，用于在不完整数据的应用场景要求其必须完整时，过滤掉该不完整数据。

进一步地，数据分类滤错模块还包括：

数据合并单元，用于在数据为已有数据的补充数据时，将该补充数据与对应已有数据进行补充，补充后数据作为当前数据。

进一步地，数据分类滤错模块还包括：

完整数据设定单元，用于在当前数据完整时，设定该数据为完整数据。

进一步地，数据分类滤错模块还包括：

不完整数据保留单元，用于在不完整数据的应用场景不要求其必须完整时，保留该不完整数据。

本发明的有益效果在于，

本发明提供的基于云平台的滤错方法及系统，用户在进行创建等操作时，无需担心选到不可用的不完整数据，节省更多时间，也可方便用户后续对不可用的垃圾数据进行统一化管理，增加云平台的易用性。

此外，本发明设计原理可靠，结构简单，具有非常广泛的应用前景。

由此可见，本发明与现有技术相比，具有突出的实质性特点和显著的进步，其实施的有益效果也是显而易见的。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明的方法流程示意图一；

图2是本发明的方法流程示意图二；

图3是本发明的系统示意图；

图中，1-数据接收模块；2-数据分类滤错模块；2.1-数据类型判断单元；2.2-数据完整性判断单元；2.3-不完整数据设定单元；2.4-完整必要性判断单元；2.5-数据过滤单元；2.6-数据合并单元；2.7-完整数据设定单元；2.8-不完整数据保留单元；3-数据使用模块。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

实施例1：

如图1和图2所示，本发明提供一种基于云平台的滤错方法，包括如下步骤：

s1.云平台接收用户生成的初始数据，并将初始数据转入后台数据处理模块；

s2.数据处理模块将初始数据进行分类滤错；步骤s2具体步骤如下：

s21.数据处理模块判断初始数据为原始化数据，还是已有数据的补充数据；

若是原始化数据，设定该原始化数据为当前数据，则直接进入步骤s22；

若是已有数据的补充数据，则将该补充数据与对应已有数据进行补充，补充后数据作为当前数据，进入步骤s22；

s22.判断当前数据是否完整；

若不完整，则设定当前数据为不完整数据；进入步骤s23；

若完整，将该当前数据设定为完整数据；进入步骤s3；

s23.判断该不完整数据的应用场景是否要求其必须完整；

若是，则过滤掉该不完整数据，进入步骤s3；

若否，则保留该不完整数据，进入步骤3；

s3.用户通过云平台使用分类滤错后的数据。

实施例2：

本发明提供一种基于云平台的滤错方法，包括如下步骤：

s1.云平台接收用户生成的初始数据，并将初始数据转入后台数据处理模块；用户创建出新的初始虚拟数据中心数据时，转入后台数据处理模块；初始虚拟中心数据为用户接收的初始数据中的一种；

s2.数据处理模块将初始虚拟数据中心数据进行分类滤错；步骤s2具体步骤如下：

s21.数据处理模块判断初始虚拟数据中心数据为原始化虚拟数据中心数据，还是已有虚拟数据中心数据的补充数据；

若是原始化虚拟数据中心数据，设定该原始化虚拟数据中心数据为当前数据，则直接进入步骤s22；原始化虚拟中心数据是原始化数据的一种；

若是已有虚拟数据中心数据的补充数据，则将该补充数据与对应已有数据进行补充，补充后数据作为当前数据，进入步骤s22进行完整性判断；

s22.判断当前虚拟数据中心数据是否完整；虚拟数据中心数据以是否具有虚拟控制中心、可用域、网络、ip地址、资源规格、主机等数据为依据判断是否为完整的虚拟数据中心，可根据自定义设定选择全部或部分指标作为完整性判断依据；

若不完整，则设定当前虚拟数据中心数据为不完整数据；进入步骤s23；

若完整，将该当前虚拟数据中心数据设定为完整数据；此时，若当前数据为补充后的虚拟数据中心数据，则经过补充后，进入完整数据中心数据中，进入步骤s3；

s23.判断该不完整虚拟数据中心数据的应用场景是否要求其必须完整；

若是，则过滤掉该不完整虚拟数据中心数据，避免用户选择到不完整的虚拟数据中心数据，进入步骤s3；

若否，则保留该不完整虚拟数据中心数据，进入步骤s3；

s3.用户通过云平台使用分类滤错后的数据；用户通过云平台创建云主机时，使用符合自定义标准的虚拟数据中心，数据处理模块已经进行过处理，只展示可用的虚拟数据中心。

虚拟数据中心，简称vdc—virtualdatacenter，即虚拟数据中心，初始虚拟数据中心数据视为用户接收的初始数据中的一种，虚拟数据中心数据，在用户创建云主机时要用到，需要对虚拟数据中心进行筛选。vdc是将云计算概念运用于数据中心的一种新型的数据中心形态。vdc可以通过虚拟化技术将物理资源抽象整合，动态进行资源分配和调度，实现数据中心的自动化部署，并将大大降低数据中心的运营成本。

实施例3：

如图3所示，本发明提供一种基于云平台的滤错系统，包括

数据接收模块1，用于配置云平台接收用户生成的初始数据，并将初始数据转入后台数据处理模块；

数据分类滤错模块2，用于配置数据处理模块将初始数据进行分类滤错；数据分类滤错模块2包括：

数据类型判断单元2.1，用于判断初始数据为原始化数据，还是已有数据的补充数据，并在数据为原始数据时，设定为当前数据；

数据完整性判断单元2.2，用于判断当前数据是否完整；

不完整数据设定单元2.3，用于在当前数据不完整时，设定该数据为不完整数据；

完整必要性判断单元2.4，用于判断不完整数据的应用场景是否要求其必须完整；

数据过滤单元2.5，用于在不完整数据的应用场景要求其必须完整时，过滤掉该不完整数据；

数据合并单元2.6，用于在数据为已有数据的补充数据时，将该补充数据与对应已有数据进行补充，补充后数据作为当前数据；

完整数据设定单元2.7，用于在当前数据完整时，设定该数据为完整数据；

不完整数据保留单元2.8，用于在不完整数据的应用场景不要求其必须完整时，保留该不完整数据；

数据使用模块3，用于配置用户通过云平台使用分类滤错后的数据。

尽管通过参考附图并结合优选实施例的方式对本发明进行了详细描述，但本发明并不限于此。在不脱离本发明的精神和实质的前提下，本领域普通技术人员可以对本发明的实施例进行各种等效的修改或替换，而这些修改或替换都应在本发明的涵盖范围内/任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。