一种超融合云计算系统的数据监测方法及装置与流程

本发明涉及数据监测领域，尤其涉及一种超融合云计算系统的数据监测方法及装置。

背景技术：

1、超融合基础架构（hyper converged infrastructure，或简称“hci”）将具有本地存储资源的x86标准服务器硬件设备和虚拟化管理软件、分布式存储软件相结合，以创建灵活的iaas基础架构，从而取代由单独服务器、存储网络和存储阵列构成的传统基础架构。这种架构可以视为在同一套单元设备中具备计算、网络、存储和服务器虚拟化等资源和技术，同时还包括备份软件、快照技术、重复数据删除、在线数据压缩等元素。这种技术已被逐渐应用到业务系统中。

2、业务系统存在着数据监测的需求，通常，数据监测的目的主要在于确定业务数据是否存在异常，这种异常可能是数据的完整性上的欠缺，抑或是业务数据遭到篡改等。现有的在线监测系统，通常是针对每一种数据类型分别建立一个数据表，然后针对数据表相应地开发上层可视化软件，实现数据的监测。但是，随着兼容的数据监测类型越来越多，在线数据监测系统内部的设计会越来越复杂，影响到程序效率，并且数据的安全性难以得到保证。

技术实现思路

1、本发明提供了一种超融合云计算系统的数据监测方法及装置，通过二次验证，以解决如何提高业务数据的安全性的技术问题。

2、为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种超融合云计算系统的数据监测方法，包括：

3、以超融合架构为集群架构，通过若干虚拟机构成集群从而获得所述超融合云计算系统；所述虚拟机根据业务功能进行划分，并与各业务功能分别一一对应；

4、通过所述超融合云计算系统，获取各边缘端的原始业务数据；其中，每一边缘端对应一种或多业务功能；

5、确定各边缘端对应的权限级别，分别查询各权限级别对应的权限数据库，并基于所述权限数据库对原始业务数据进行验证，以确定各边缘端是否接入或存在数据缺陷；当原始业务数据未接入或者存在数据缺陷时，则确定对应的边缘端存在异常；当原始业务数据接入并且不存在数据缺陷时，则确定对应的边缘端不存在异常；

6、对不存在异常的边缘端对应的原始业务数据进行分割处理，获得若干块数据；计算各块数据的数据偏移量和对应边缘端与预设公共节点之间的第一距离，并基于所述数据偏移量和第一距离生成二次验证信息作为各边缘端对应的数据监测结果，将所述数据监测结果分别分发至对应的各边缘端。

7、作为优选方案，所述基于所述权限数据库对原始业务数据进行验证，以确定各边缘端是否接入或存在数据缺陷，具体为：

8、所述权限数据库中存储有各权限级别对应的权限信息；其中，所述权限信息包括权限级别对应的设备类型及其接入信息，以及设备电数据特征；

9、获取各边缘端的设备id和接入数据，基于设备id查询预设的设备信息表，以确定各边缘端的设备类型，将各边缘端匹配至所述权限信息中包含的设备类型，并通过所述权限信息中设备类型对应的接入信息对边缘端的接入信息进行验证，确定边缘端在对应的权限级别层面是否接入；

10、提取所述原始业务数据的设备信息特征；通过所述设备电数据特征验证所述设备信息特征的完整性并计算得到对应的相似值，并通过计算得到的相似值，确定各边缘端是否存在数据缺陷。

11、作为优选方案，所述通过计算得到的相似值，确定各边缘端是否存在数据缺陷，具体为：

12、当所述相似值大于0.8时，确定该边缘端存在数据缺陷；

13、当所述相似值小于等于0.8时，确定该边缘端不存在数据缺陷。

14、作为优选方案，所述对不存在异常的边缘端对应的原始业务数据进行分割处理，获得若干块数据，具体为：

15、所述权限信息还包括权限级别对应的分割模型；

16、计算各边缘端对应原始业务数据的大小，结合边缘端的设备类型、权限级别和接入信息，确定各边缘端分别对应的分割块数和相邻块数据之间的第二距离；

17、将所述分割块数和所述第二距离作为模型参数，对所述分割模型进行优化；其中，经过优化的分割模型分别与各边缘端一一对应；

18、通过优化后的分割模型，将对应的边缘端的原始业务数据进行分割处理，获得若干块数据。

19、作为优选方案，所述权限级别通过边缘端与公共节点之间的第一距离进行划分；

20、所述第一距离通过访问用户端进行获取；或者，基于边缘端获取的gps数据和公共节点的位置信息获取；其中，所述公共节点的位置信息为预设值。

21、作为优选方案，所述通过所述超融合云计算系统，获取各边缘端的原始业务数据，具体为：

22、通过所述超融合云计算系统，记录各边缘端的编号和设备id；

23、在接收到数据获取请求时，基于所述边缘端的编号和设备id访问对应的边缘端，获取业务变量数据；其中，所述数据获取请求每隔第一预设时间段从用户端进行接收；所述业务变量数据包括第二预设时间段内累积得到的用于表征业务对象的特征的数据。

24、作为优选方案，所述计算各块数据的数据偏移量，具体为：

25、在所述对不存在异常的边缘端对应的原始业务数据进行分割处理之前，对边缘端对应原始业务中的块信息进行标识，并将其序号设定为1；其中，所述块信息与原始业务数据的数据类型对应，并利用人工智能算法进行标识；

26、在所述对不存在异常的边缘端对应的原始业务数据进行分割处理之后，根据各块数据之间的第二距离从小到大进行排序，并将各块数据的序号从2开始依据排序结果进行编号；

27、将各块数据对应的序号与所述块信息之间的序号差作为所述数据偏移量。

28、相应的，本发明实施例还提供了一种超融合云计算系统的数据监测装置，包括云计算系统构建模块、业务数据获取模块、第一验证模块和监测模块；其中，

29、所述云计算系统构建模块，用于以超融合架构为集群架构，通过若干虚拟机构成集群从而获得所述超融合云计算系统；所述虚拟机根据业务功能进行划分，并与各业务功能分别一一对应；

30、所述业务数据获取模块，用于通过所述超融合云计算系统，获取各边缘端的原始业务数据；其中，每一边缘端对应一种或多业务功能；

31、所述第一验证模块，用于确定各边缘端对应的权限级别，分别查询各权限级别对应的权限数据库，并基于所述权限数据库对原始业务数据进行验证，以确定各边缘端是否接入或存在数据缺陷；当原始业务数据未接入或者存在数据缺陷时，则确定对应的边缘端存在异常；当原始业务数据接入并且不存在数据缺陷时，则确定对应的边缘端不存在异常；

32、所述监测模块，用于对不存在异常的边缘端对应的原始业务数据进行分割处理，获得若干块数据；计算各块数据的数据偏移量和对应边缘端与预设公共节点之间的第一距离，并基于所述数据偏移量和第一距离生成二次验证信息作为各边缘端对应的数据监测结果，将所述数据监测结果分别分发至对应的各边缘端。

33、作为优选方案，所述第一验证模块基于所述权限数据库对原始业务数据进行验证，以确定各边缘端是否接入或存在数据缺陷，具体为：

34、所述权限数据库中存储有各权限级别对应的权限信息；其中，所述权限信息包括权限级别对应的设备类型及其接入信息，以及设备电数据特征；

35、所述第一验证模块获取各边缘端的设备id和接入数据，基于设备id查询预设的设备信息表，以确定各边缘端的设备类型，将各边缘端匹配至所述权限信息中包含的设备类型，并通过所述权限信息中设备类型对应的接入信息对边缘端的接入信息进行验证，确定边缘端在对应的权限级别层面是否接入；

36、提取所述原始业务数据的设备信息特征；通过所述设备电数据特征验证所述设备信息特征的完整性并计算得到对应的相似值，并通过计算得到的相似值，确定各边缘端是否存在数据缺陷。

37、作为优选方案，所述第一验证模块通过计算得到的相似值，确定各边缘端是否存在数据缺陷，具体为：

38、当所述相似值大于0.8时，所述第一验证模块确定该边缘端存在数据缺陷；

39、当所述相似值小于等于0.8时，所述第一验证模块确定该边缘端不存在数据缺陷。

40、作为优选方案，所述监测模块对不存在异常的边缘端对应的原始业务数据进行分割处理，获得若干块数据，具体为：

41、所述权限信息还包括权限级别对应的分割模型；

42、所述监测模块计算各边缘端对应原始业务数据的大小，结合边缘端的设备类型、权限级别和接入信息，确定各边缘端分别对应的分割块数和相邻块数据之间的第二距离；

43、将所述分割块数和所述第二距离作为模型参数，对所述分割模型进行优化；其中，经过优化的分割模型分别与各边缘端一一对应；

44、通过优化后的分割模型，将对应的边缘端的原始业务数据进行分割处理，获得若干块数据。

45、作为优选方案，所述权限级别通过边缘端与公共节点之间的第一距离进行划分；

46、所述第一距离通过访问用户端进行获取；或者，基于边缘端获取的gps数据和公共节点的位置信息获取；其中，所述公共节点的位置信息为预设值。

47、作为优选方案，所述业务数据获取模块通过所述超融合云计算系统，获取各边缘端的原始业务数据，具体为：

48、所述业务数据获取模块通过所述超融合云计算系统，记录各边缘端的编号和设备id；

49、在接收到数据获取请求时，基于所述边缘端的编号和设备id访问对应的边缘端，获取业务变量数据；其中，所述数据获取请求每隔第一预设时间段从用户端进行接收；所述业务变量数据包括第二预设时间段内累积得到的用于表征业务对象的特征的数据。

50、相比于现有技术，本发明实施例具有如下有益效果：

51、本发明实施例提供了一种超融合云计算系统的数据监测方法及装置，所述数据监测方法包括：以超融合架构为集群架构，通过若干虚拟机构成集群从而获得所述超融合云计算系统；所述虚拟机根据业务功能进行划分，并与各业务功能分别一一对应；通过所述超融合云计算系统，获取各边缘端的原始业务数据；其中，每一边缘端对应一种或多业务功能；确定各边缘端对应的权限级别，分别查询各权限级别对应的权限数据库，并基于所述权限数据库对原始业务数据进行验证，以确定各边缘端是否接入或存在数据缺陷；当原始业务数据未接入或者存在数据缺陷时，则确定对应的边缘端存在异常；当原始业务数据接入并且不存在数据缺陷时，则确定对应的边缘端不存在异常；对不存在异常的边缘端对应的原始业务数据进行分割处理，获得若干块数据；计算各块数据的数据偏移量和对应边缘端与预设公共节点之间的第一距离，并基于所述数据偏移量和第一距离生成二次验证信息作为各边缘端对应的数据监测结果，将所述数据监测结果分别分发至对应的各边缘端。实施本技术实施例，根据各业务功能的划分分别构建相应的虚拟机，从而基于虚拟机所组成的集群获得超融合云计算系统，可以通过边缘端传递原始业务数据至超融合云计算系统，使得对业务数据的监测可以实现在业务功能划分前提下的毫秒级实时运算的需求，提高在线数据监测系统的容错能力；通过权限数据库进行一次验证，并在分割处理后基于数据偏移量和第一距离进行二次验证，采用双重验证的方式可以对数据进行筛选并确保业务数据的安全性，相比于现有技术可以达到简化了数据监测系统内部结构的目的，同时减少业务数据的冗余度，提高程序效率。