+B5 (9T) +B6 (4T);
[0136] A3 服务器存入：B7 (3T) +B8 (9T) +B9 (9T) +B12 (4T);
[0137] A4 服务器存入：BlO (8T) +BI I (8T) +B13 (9T);
[0138] 因此，采用算法二，可以有效节约服务器的存储空间。
[0139] 一个大规模的智慧社区平台系统，可能涉及上1000台以上的B级服务器，在进行 数据备份时，如何不能合理利用服务器的空间，将会大致大量的资源浪费。此外，随着服务 器数量的增加，难以进行手工计算；因此，设计合理的服务器数量优化算法是非常有实用价 值的。目前，国内还缺乏大规模智慧社区建设的服务器架构设计及相关优化算法。
[0140] 同时，本发明还提供了大规模社区的数据存储优化系统，包括，多个项目级服务 器、中心服务器及存储优化处理器；
[0141] 所述多个项目级服务器上报本地存储数据的当前存储量；
[0142] 所述存储优化处理器根据单台中心服务器的预存量对所述当前存储量进行组合， 获取当前所需中心服务器数量；根据所述当前存储量的组合信息对应所述多个项目级服务 器信息，获取多个项目级服务器的组合信息；
[0143] 根据当前所需中心服务器数量及多个项目级服务器的组合信息，对所述本地存储 数据进行存储。
[0144] 在一种优选的实施方式中，所述多个项目级服务器还配置为从多个社区服务器接 收存储数据。
[0145] 在一种优选的实施方式中，所述存储优化处理器根据单台中心服务器的预存量及 第一分配算法及第二分配算法，对所述当前存储量进行组合，获取第一当前所需中心服务 器数量及第二当前所需中心服务器数量；从所述第一当前所需中心服务器数量及第二当前 所需中心服务器数量中确定小值为当前所需中心服务器数量，提取所述小值所对应的当前 存储量的组合信息；根据所述当前存储量的组合信息对应所述多个项目级服务器信息，获 取多个项目级服务器的组合信息。
[0146] 在一种优选的实施方式中，所述存储优化处理器还配置为：
[0147] 轮询所述多个项目级服务器，将任意两个或多个项目级服务器的当前存储量进行 组合，获取组合后容量值小于并最接近单台中心服务器的多个项目服务器组合；根据所述 多个项目服务器组合的数量确定第一当前所需中心服务器数量；根据预设当前中心服务器 数量、多个项目级服务器的当前存储量及台中心服务器的预存量建立树型数据结构，对该 结构进行搜索和剪枝，获取组合后容量值小于并最接近单台中心服务器的多个项目服务器 组合；根据所述多个项目服务器组合的数量确定第二当前所需中心服务器数量。
[0148] 在一种优选的实施方式中，所述本地的当前存储数据的类型包括：物业信息数据； 金融信息数据；医疗信息数据；家庭自动化控制信息数据及协议与指令数据。
[0149] 以上所述，仅为本发明的【具体实施方式】，但本发明的保护范围并不局限于此，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。
【主权项】
1. 大规模社区的数据存储优化方法，其特征在于，该方法实施于多级服务器的存储结 构中，包括， 步骤SlOl :多个项目级服务器上报本地存储数据的当前存储量； 步骤S102 :根据单台中心服务器的预存量对所述当前存储量进行组合，获取当前所需 中心服务器数量；根据所述当前存储量的组合信息对应所述多个项目级服务器信息，获取 多个项目级服务器的组合信息； 步骤S103 :根据当前所需中心服务器数量及多个项目级服务器的组合信息，对所述本 地存储数据进行存储。2. 根据权利要求1所述的大规模社区的数据存储优化方法，其特征在于，在所述步骤 SlOl前还包括： 步骤S100,所述多个项目级服务器从多个社区服务器接收存储数据。3. 根据权利要求1或2所述的大规模社区的数据存储优化方法，其特征在于，所述步骤 S102中包括， 根据单台中心服务器的预存量及第一分配算法及第二分配算法，对所述当前存储量进 行组合，获取第一当前所需中心服务器数量及第二当前所需中心服务器数量； 从所述第一当前所需中心服务器数量及第二当前所需中心服务器数量中确定小值为 当前所需中心服务器数量，提取所述小值所对应的当前存储量的组合信息； 根据所述当前存储量的组合信息对应所述多个项目级服务器信息，获取多个项目级服 务器的组合信息。4. 根据权利要求3所述的大规模社区的数据存储优化方法，其特征在于，所述根据单 台中心服务器的预存量及第一分配算法及第二分配算法，对所述当前存储量进行组合，获 取第一当前所需中心服务器数量及第二当前所需中心服务器数量的步骤包括： 轮询所述多个项目级服务器，将任意两个或多个项目级服务器的当前存储量进行组 合，获取组合后容量值小于并最接近单台中心服务器的多个项目服务器组合；根据所述多 个项目服务器组合的数量确定第一当前所需中心服务器数量； 根据预设当前中心服务器数量、多个项目级服务器的当前存储量及台中心服务器的预 存量建立树型数据结构，对该结构进行搜索和剪枝，获取组合后容量值小于并最接近单台 中心服务器的多个项目服务器组合；根据所述多个项目服务器组合的数量确定第二当前所 需中心服务器数量。5. 根据权利要求4所述的大规模社区的数据存储优化方法，其特征在于，所述本地存 储数据的类型包括：物业信息数据；金融信息数据；医疗信息数据；家庭自动化控制信息数 据及协议与指令数据。6. 大规模社区的数据存储优化系统，其特征在于，包括，多个项目级服务器、中心服务 器及存储优化处理器； 所述多个项目级服务器上报本地存储数据的当前存储量； 所述存储优化处理器根据单台中心服务器的预存量对所述当前存储量进行组合，获取 当前所需中心服务器数量；根据所述当前存储量的组合信息对应所述多个项目级服务器信 息，获取多个项目级服务器的组合信息； 根据当前所需中心服务器数量及多个项目级服务器的组合信息，对所述本地存储数据 进行存储。7. 根据权利要求6所述的大规模社区的数据存储优化系统，其特征在于，所述多个项 目级服务器还配置为从多个社区服务器接收存储数据。8. 根据权利要求6或7所述的大规模社区的数据存储优化系统，其特征在于，所述存储 优化处理器根据单台中心服务器的预存量及第一分配算法及第二分配算法，对所述当前存 储量进行组合，获取第一当前所需中心服务器数量及第二当前所需中心服务器数量；从所 述第一当前所需中心服务器数量及第二当前所需中心服务器数量中确定小值为当前所需 中心服务器数量，提取所述小值所对应的当前存储量的组合信息；根据所述当前存储量的 组合信息对应所述多个项目级服务器信息，获取多个项目级服务器的组合信息。9. 根据权利要求8所述的大规模社区的数据存储优化系统，其特征在于，所述存储优 化处理器还配置为： 轮询所述多个项目级服务器，将任意两个或多个项目级服务器的当前存储量进行组 合，获取组合后容量值小于并最接近单台中心服务器的多个项目服务器组合；根据所述多 个项目服务器组合的数量确定第一当前所需中心服务器数量； 根据预设当前中心服务器数量、多个项目级服务器的当前存储量及台中心服务器的预 存量建立树型数据结构，对该结构进行搜索和剪枝，获取组合后容量值小于并最接近单台 中心服务器的多个项目服务器组合；根据所述多个项目服务器组合的数量确定第二当前所 需中心服务器数量。10. 根据权利要求6所述的大规模社区的数据存储优化系统，其特征在于，所述本地的 当前存储数据的类型包括：物业信息数据；金融信息数据；医疗信息数据；家庭自动化控制 信息数据及协议与指令数据。
【专利摘要】本发明提供了大规模社区的数据存储优化方法，多个项目级服务器上报本地存储数据的存储量；根据多个项目级服务器的当前存储量及单台中心服务器的预存量，获取当前所需中心服务器数量及每台中心服务器所对应的项目级服务器信息；根据当前所需中心服务器数量及每台中心服务器所对应的项目级服务器信息，对所述多个项目级服务器的当前存储量进行存储。从而，解决了大规模社区的大数据存储过程中，资源浪费多、系统配备不平均的问题。因此，本发明所提供的大规模社区的数据存储优化方法及系统，通过对项目级服务器的存储量的组合及优化，提高了中心服务器的利用率，有效减少了中心服务器的使用数量，因此，提高了系统的安全性及稳定性。
【IPC分类】G06F3/06
【公开号】CN105045527
【申请号】CN201510333367
【发明人】舒海东, 佘兴隆
【申请人】重庆本原致创科技发展有限公司
【公开日】2015年11月11日
【申请日】2015年6月16日