云服务器异构数据自适应模板解析方法研究  

Research on adaptive template parsing method for heterogeneous data in cloud servers

作　　者：陆晓东 LU Xiaodong(Department of Information Engineering,Huishang Vocational College,Hefei 230022,China)

机构地区：[1]徽商职业学院信息工程系,合肥230022

出　　处：《河北软件职业技术学院学报》2025年第1期15-18,23,共5页Journal of Hebei Software Institute

基　　金：2022年安徽省自然科学重点项目“基于Iot技术的低成本通用型钢丝绳无损检测分析软件的研究与实现”(2022AH052846);2022年安徽省质量工程教学研究项目“‘高屋建瓴’式创新人才培养模式在物联网应用技术专业中的研究和实践”(2022jyxm1499)。

摘　　要：为解决异构数据时间相似度造成数据聚类效果不佳、影响解析效果的问题,提出了云服务器异构数据自适应模板解析方法。考虑到云服务器异构数据的特性,利用不同的数据采集设备按照数据采集标准对其进行数据采集,并对采集的数据进行降噪处理和标准化计算。通过计算数据的时间相似度和数值相似度对数据进行聚类处理,按照模板构建规则,分别构建数据映射表和模板表,对数据间的关系进行映射。通过对数据的长度、校验码、命令码、标识符进行判断,实现对异构数据自适应模板的解析。通过上述的设计,完成对云服务器异构数据自适应模板解析方法的设计。实验测试结果表明,所提出的云服务器异构数据自适应模板解析方法解析时间仅为8.97ms,解析效率较高,解析效果较好。To solve the problem of poor data clustering and parsing performance caused by the time similarity of heterogeneous data,a cloud server heterogeneous data adaptive template analytical method is proposed.Considering the characteristics of heterogeneous data in cloud servers,data is collected using various data acquisition devices following standardized protocols,and the collected data undergoes denoising and standardization processes.,Data clustering is performed by calculating time similarity and value similarity.According to template construction rules,data mapping tables and template tables are constructed to map the relationships between the data.By judging the length,checksum,command code,and identifier of the data,the parsing of heterogeneous data adaptive templates is achieved.Through the above design,the adaptive template parsing method for heterogeneous data in cloud servers is completed.Experimental test results show that the proposed method achieves a parsing time of only 8.97ms,demonstrating high parsing efficiency and good parsing performance.

关 键 词：云服务器 异构数据 自适应模板 解析方法 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]