一种基于人工智能的数据管理方法及系统与流程

本发明涉及数据管理，具体涉及一种基于人工智能的数据管理方法及系统。

背景技术：

1、随着互联网技术的快速发展，互联网已经广泛存在于人们日常生活的方方面面，导致数据网络平台的信息数据交互越来越多，使得致于数据处理的数据中心需要处理的数据量越来越庞大，对数据中心的系统及数据处理装置要求越来越高，也对操作人员有了更高的要求，由于因为数据中心的数据管理越来越复杂，数据量越来越多，在进行数据管理时需要对每个数据进行依次处理，数据中心通过多个数据中心进行配合处理或者增加处理时间完成数据处理，均不能在节约人力施加和设备资源的同时，保证数据的处理效率。

2、相关技术中对于数据管理方法往往在接收到数据之后对数据进行分类存储等处理，然而在接收到的数据量庞大时进行数据管理不仅提高了数据管理的难度，也降低了数据管理的效率，很难做到对数据的有效分类等管理，存在改进之处。

技术实现思路

1、本技术实施例的目的在于提供一种基于人工智能的数据管理方法及系统，以改善相关技术中对于数据管理方法往往在接收到数据之后对数据进行分类存储等处理，在接收到的数据量庞大时进行数据管理不仅提高了数据管理的难度，也降低了数据管理的效率，很难做到对数据的有效分类等管理的问题。

2、本发明的第一方面，提供一种基于人工智能的数据管理方法，所述方法包括：

3、对数据接收通道的接收数据进行分析，并基于接收数据的分析结果对数据存储中心的存储空间进行划分；

4、根据所述数据接收通道建立加密数据库，对数据接收通道进行加密保护；

5、识别接收数据的参数属性，并依据所述参数属性将接收数据存储至数据存储中心划分的各存储空间内；

6、获取所述数据存储中心的储存数据内容以及存储空间划分逻辑；

7、对所述数据存储中心的存储空间容量进行实时监测，在空间容量溢出时基于获取的数据存储中心的储存数据内容以及存储空间划分逻辑生成新存储空间以提高空间容量。

8、优选的，所述对数据接收通道的接收数据进行分析，并基于接收数据的分析结果对数据存储中心的存储空间进行划分，包括：

9、在基于对数据接收通道的接收数据进行分析时对接收数据进行数据标记并获取接收数据分析结果；

10、对接收数据进行数据标记包括对接收数据的数据来源处以及接收数据的接收时间进行数据标记；

11、所述接收数据分析结果包括接受数据的数据标记信息和接收数据的类别信息。

12、通过采用上述技术方案，对接收数据的数据来源处以及接收数据的接收时间进行数据标记，便于对接收的数据进行查找及管理，通过接收数据分析结果中的接受数据的数据标记信息和接收数据的类别信息对接收数据的分析更精确。

13、优选的，所述基于对数据接收通道的接收数据分析将数据存储中心的存储空间进行划分，还包括：

14、根据接收数据分析结果将数据存储中心的存储空间进行划分；

15、在将数据存储中心的存储空间进行划分之后对划分的存储空间分别进行标记。

16、通过采用上述技术方案，数据存储中心的存储空间基于接收数据分析结果进行划分，使得划分后的存储空间与接收数据内容相匹配，能够存储对应的接收数据，在存储空间进行划分之后对划分的存储空间分别进行标记便于对划分的存储空间进行管理和查找。

17、优选的，所述根据所述数据接收通道建立加密数据库，对数据接收通道进行加密保护，包括：

18、所述加密数据库包括随机排列的不重复数字；

19、根据预设的字符数量在所述加密数据库中选取不同数量的连续排列的数字，以构成安全字符串；

20、对接收数据的接收数据分析结果进行区分并将接收数据分别进行接收数据包封装，相邻的数据包在进行传输时在中间插入一安全字符串。

21、通过采用上述技术方案，采用加密数据库对数据接收通道进行保护，保证数据接收过程中数据的安全性，并且通过对接收数据的接收数据分析结果进行区分并将接收数据分别进行接收数据包封装，在相邻的数据包之间插入由不同数量的连续排列数字构成的安全字符串对接收数据包进行保护。

22、优选的，所述识别接收数据的参数属性，并依据所述参数属性将接收数据存储至数据存储中心划分的各存储空间内，包括：

23、所述识别接收数据的参数属性包括识别安全字符串以及接收数据分析结果；

24、依据参数属性与各划分的存储空间的标记进行匹配将接收数据存储至数据存储中心各对应标记相符的存储空间内。

25、通过采用上述技术方案，识别接收数据的参数属性包括对安全字符串进行识别，再与加密数据库的安全字符串进行比对，当比对结果一致时实现对接收数据的接收，进一步保证了接收数据的安全性。

26、优选的，所述获取数据存储中心的储存数据内容以及存储空间划分逻辑，包括：

27、依据储存数据内容以及存储空间划分逻辑构建树状数据分布结构；

28、所述树状数据分布结构中部署有数据索引逻辑，数据索引逻辑基于接收数据的参数属性以及存储空间划分逻辑进行设定。

29、通过采用上述技术方案，依据储存数据内容以及存储空间划分逻辑构建的树状数据分布结构中部署有数据索引逻辑，而数据索引逻辑是基于接收数据的参数属性以及存储空间划分逻辑进行设定的，保证部署有数据索引逻辑的树状数据分布结构能够跟存储数据的参数属性相匹配。

30、优选的，所述对所述数据存储中心的存储空间容量进行实时监测，包括：

31、对数据存储中心的各划分存储空间的空间容量进行监测；

32、依据监测结果生成各划分存储空间的空间容率。

33、通过采用上述技术方案，对数据存储中心的各划分存储空间的空间容量进行监测并生成监测结果，并依据监测结果生成各划分存储空间的空间容率，实现对各划分存储空间的存储状态进行实时监测。

34、优选的，所述在空间容量溢出时基于获取的数据存储中心的储存数据内容以及存储空间划分逻辑生成新存储空间提高空间容量，包括：

35、根据所述各划分存储空间的空间容率判断空间容量是否溢出；

36、当容量溢出时，基于获取的数据存储中心的存储空间划分逻辑生成新存储空间；

37、所述新存储空间在生成时，参考树状索引结构对数据存储中心中存在的所有存储空间进行新存储空间的树状索引结构生成。

38、通过采用上述技术方案，根据所述各划分存储空间的空间容率判断空间容量是否溢出，并当容量溢出时，基于获取的数据存储中心的存储空间划分逻辑生成新存储空间，新的存储空间通过参考树状索引结构对数据存储中心中存在的所有存储空间进行新存储空间的树状索引结构生成，用以提高数据存储中心的数据存储容量。

39、本发明的第二方面，提供一种适用于所述基于人工智能的数据管理方法的基于人工智能的数据管理系统，所述系统包括：

40、数据分析模块，用于对所述数据接收通道的接收数据进行数据分析；

41、存储空间划分模块，用于基于对所述数据接收通道的接收数据分析将数据存储中心的存储空间进行划分；

42、数据加密模块，用于对所述数据接收通道进行加密保护；

43、数据识别模块，用于识别接收数据的参数属性，并依据所述参数属性将接收数据存储至数据存储中心划分的各存储空间内；

44、存储空间监测模块，用于对所述数据存储中心的存储空间容量进行实时监测；

45、新存储空间生成模块，用于在监测到空间容量溢出时基于所述获取的数据存储中心的储存数据内容以及存储空间划分逻辑生成新存储空间。

46、通过采用上述技术方案，所述数据分析模块对数据接收通道的接收数据进行数据分析，所述存储空间划分模块基于数据分析模块对数据接收通道的接收数据分析结果将数据存储中心的存储空间进行划分，所述数据加密模块对数据接收通道的接收数据信息进行加密保护，通过所述数据识别模块对接收数据的参数属性进行识别，并依据参数属性将接收数据存储至数据存储中心划分的各存储空间内，所述存储空间监测模块对各划分存储空间的空间容率进行实时监测，并在监测到存储空间的空间容量溢出时通过所述新存储空间生成模块生成新的存储空间，用以提高数据存储的容量。

47、综上所述，本发明的有益效果是：该数据管理方法通过基于对数据接收通道的接收数据分析将数据存储中心的存储空间进行划分，提高了数据存储中心的数据存储效率，根据数据接收通道建立加密数据库，对数据接收通道进行加密保护，保证了接收数据在传输过程的数据安全性，通过识别接收数据的参数属性，并依据参数属性将接收数据存储至数据存储中心划分的各存储空间内，实现在接收数据后对数据进行存储时就对数据进行分类，提高数据管理效率，另外获取数据存储中心的储存数据内容以及存储空间划分逻辑，并对数据存储中心的存储空间容量进行实时监测，在空间容量溢出时基于获取的数据存储中心的储存数据内容以及存储空间划分逻辑生成新存储空间以提高空间容量，既提高了数据管理的效率，降低了在接收到的数据量庞大时进行数据管理的难度压力，又能对数据的分类和存储进行更有效的管理。