胡列娜，程海英，陳 峰

(1.上海應(yīng)用技術(shù)大學 計算機科學與信息工程學院，上海 200000；2.中銀國際證券有限責任公司 投資銀行板塊，上海 200121)

大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)通信調(diào)度方法研究

胡列娜1，程海英1，陳 峰2

(1.上海應(yīng)用技術(shù)大學 計算機科學與信息工程學院，上海 200000；2.中銀國際證券有限責任公司 投資銀行板塊，上海 200121)

大數(shù)據(jù)背景下，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)通信調(diào)度方法研究由于預(yù)測要素引入面窄、預(yù)測算法邏輯同意性差，導(dǎo)致數(shù)據(jù)調(diào)度出現(xiàn)數(shù)據(jù)調(diào)度斷層現(xiàn)象；針對上述問題，提出大數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)通信調(diào)度3+1集成法設(shè)計；采用3+1集成法，通過CPU信號強度波動算法、處理器數(shù)據(jù)節(jié)點動態(tài)數(shù)檢測技術(shù)、電頻信號轉(zhuǎn)換算法與快速執(zhí)行代碼，解決傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)通信調(diào)度過程中的數(shù)據(jù)響應(yīng)慢、數(shù)據(jù)調(diào)度斷層的問題；通過仿真實驗證明，提出的大數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)通信調(diào)度3+1集成法具有數(shù)據(jù)調(diào)度速度快、資源開銷小、調(diào)度數(shù)據(jù)準確度高的特點。

海量數(shù)據(jù)；通信調(diào)度；CPU

0 引言

近年來，隨著科技飛速發(fā)展，使金融業(yè)向大數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型。一系列科技成果應(yīng)用于金融數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析領(lǐng)域，為金融業(yè)發(fā)展提供了動力。隨著大數(shù)據(jù)云計算時代的來臨，各大型公司數(shù)據(jù)庫在長期運行使用中出現(xiàn)海量數(shù)據(jù)通信調(diào)度響應(yīng)慢，數(shù)據(jù)調(diào)度遲緩的現(xiàn)象[1-2]。經(jīng)過深入研究發(fā)現(xiàn)，問題產(chǎn)生根源在于數(shù)據(jù)通信調(diào)度方法采用的數(shù)據(jù)調(diào)度算法要素引入面窄、預(yù)測算法邏輯同意性差[3-4]，導(dǎo)致數(shù)據(jù)調(diào)度準確度低、相應(yīng)遲緩。

1 數(shù)據(jù)通信調(diào)度的典型應(yīng)用

數(shù)據(jù)通信調(diào)度在現(xiàn)有的通信資源的基礎(chǔ)上，利用數(shù)字通信技術(shù)、DSP話音處理技術(shù)和計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，整合現(xiàn)有的衛(wèi)星通信、PSTN、移動通信，數(shù)據(jù)通信等通信資源，組成指揮調(diào)度系統(tǒng)的核心，形成一個有機的、無縫的通信網(wǎng)絡(luò)[5]。在如此網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，各種通信終端之間實現(xiàn)互聯(lián)互通，并且在通信調(diào)度過程中，任何一類終端在不改變原有應(yīng)用方式(雙工或半雙工等)，且具有高穩(wěn)定性、高可靠性及多種通信方式通信調(diào)度的能力。

數(shù)據(jù)通信調(diào)度系統(tǒng)的內(nèi)部常采用分體設(shè)計，集中控制的模式。將接口單元、協(xié)議信令控制單元、交換單元、中心控制單元等進行模塊化，統(tǒng)一分配接口資源，所有接口利用高速總線連接，方便系統(tǒng)的維護與管理。

圖1 數(shù)據(jù)通信調(diào)度的典型應(yīng)用

大數(shù)據(jù)背景下電網(wǎng)通信調(diào)度中的應(yīng)用可以有效解決基礎(chǔ)資料的管理問題。因為大數(shù)據(jù)電網(wǎng)通信系統(tǒng)具有容量大、智能化和靈活的優(yōu)勢，并逐步朝著多元化和系統(tǒng)化的方向發(fā)展，因此，將大數(shù)據(jù)技術(shù)引入電網(wǎng)通信調(diào)度系統(tǒng)可以有效地解決傳統(tǒng)電網(wǎng)通信調(diào)度系統(tǒng)中的基本資料管理問題。其次，大數(shù)據(jù)技術(shù)在電網(wǎng)通信調(diào)度系統(tǒng)中的應(yīng)用可以直接提高信息搜集和處理的效率和準確性[6-7]。最后大數(shù)據(jù)技術(shù)在電網(wǎng)通信調(diào)度系統(tǒng)中的應(yīng)用可以增加各系統(tǒng)信息之間的聯(lián)系，進而促進調(diào)度系統(tǒng)信息庫的完善和保證信息資料的準確。

當前，大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)通信調(diào)度系統(tǒng)存在的不足有：信息大量浪費、信息不開放、信息之間的聯(lián)系不足[8]。針對上述問題，提出大數(shù)據(jù)背景下海量數(shù)據(jù)通信調(diào)度3+1集成法設(shè)計。采用3+1集成法，即三項技術(shù)加一套快速執(zhí)行代碼。通過CPU信號強度波動算法對數(shù)據(jù)調(diào)度處理過程中處理器運算信號波動強度進行檢測、分析、優(yōu)化，使得數(shù)據(jù)通訊流更為通暢；經(jīng)過處理器數(shù)據(jù)節(jié)點動態(tài)數(shù)檢測技術(shù)，將處理器數(shù)據(jù)調(diào)度交互過程中節(jié)點電頻波段進行寬域處理，增強調(diào)度數(shù)據(jù)信號抗干擾性；最后，采用電頻信號轉(zhuǎn)換算法對上述數(shù)值進行多條件引入運算，完善海量數(shù)據(jù)調(diào)度過程中的邏輯性，保證數(shù)據(jù)調(diào)度穩(wěn)定、準確、高效。采用3+1集成法能夠有效解決大數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)通信調(diào)度方法準確度差、數(shù)據(jù)斷層等問題。

通過仿真實驗測試證明，提出大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)通信調(diào)度3+1集成法具有數(shù)據(jù)調(diào)度速度快、資源開銷小、數(shù)據(jù)調(diào)度準確度高的特點,充分滿足大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)通信調(diào)度的日常應(yīng)用要求。

2 大數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)通信調(diào)度方法研究—3+1集成法

2.1 CPU信號強度波動算法

近年來，各大型公司采用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)通信技術(shù)對本公司各項交易數(shù)據(jù)信息進行收集、儲存、分析、發(fā)布等一系列數(shù)據(jù)交互操作。經(jīng)過長期應(yīng)用發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)調(diào)度方法存在大量數(shù)據(jù)集中調(diào)度狀態(tài)下，數(shù)據(jù)調(diào)度響應(yīng)速度降低、數(shù)據(jù)調(diào)度遲緩甚至出現(xiàn)數(shù)據(jù)斷層的現(xiàn)象。經(jīng)過對問題的產(chǎn)生根源深入分析發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)調(diào)度方法的要素引入面過于狹窄，導(dǎo)致數(shù)據(jù)量劇增，使算法邏輯關(guān)聯(lián)要素量不足，算法邏輯無法承擔巨大數(shù)據(jù)運算量[9-10]，出現(xiàn)響應(yīng)速度減低等一系列異常狀況出現(xiàn)。

針對問題根源，采用3+1集成法中的CPU信號強度波動算法對數(shù)據(jù)要素引入面進行延伸優(yōu)化，拓寬要素載入通道，在底層CPU內(nèi)部進行數(shù)據(jù)調(diào)度狀態(tài)下處理，信號強度檢測，通過數(shù)據(jù)處理所耗處理器資源量，動態(tài)調(diào)整運算邏輯所需要素載入通道量，降低CPU處理壓力，保證邏輯運算穩(wěn)定。設(shè)計中采用CPU-NT專用算法進行CPU信號強度波動算法輔助運算，有效增強海量數(shù)據(jù)處理的浮點處理能力與滿載狀態(tài)下的峰值抑制CPU信號強度波動，算法表達式如下所示。

(1)

其中:DB為CPU-NT專用算法；G為原始數(shù)據(jù)流；H為數(shù)據(jù)流增量；D為數(shù)據(jù)流增加峰值系數(shù)；max為算法動態(tài)運算優(yōu)化峰值系數(shù)。CPU-NT專用算法關(guān)系式如下所示。

(2)

CPU-NT專用算法關(guān)系式中，K為輔助點；G為運算增幅量；S為數(shù)據(jù)處理增加量系數(shù)；I為動態(tài)優(yōu)化系數(shù)。

通過上述兩級算法優(yōu)化處理，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)調(diào)度方法中存在的數(shù)據(jù)運算邏輯引入要素面不足的問題已被徹底解決。設(shè)計的3+1集成法中CPU信號強度波動算法與輔助CPU-NT專用算法的工作原理如圖2所示。

圖2 CPU信號強度波動算法與輔助CPU-NT專用算法工作原理

2.2 處理器數(shù)據(jù)節(jié)點動態(tài)數(shù)檢測技術(shù)

為了保證3+1集成法中CPU信號強度波動算法運行過程中的穩(wěn)定性，針對數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)節(jié)點動態(tài)進行了優(yōu)化，以保證CPU信號強度波動算法執(zhí)行的穩(wěn)定。設(shè)計中采用處理器數(shù)據(jù)節(jié)點動態(tài)數(shù)檢測技術(shù)對龐大數(shù)據(jù)內(nèi)部節(jié)點進行特征綁定，根據(jù)數(shù)據(jù)交互指數(shù)進行分析、判定，對數(shù)據(jù)中存在的噪點數(shù)據(jù)進行抗波噪點處理，達到數(shù)據(jù)優(yōu)化目的，處理器數(shù)據(jù)節(jié)點動態(tài)數(shù)檢測技術(shù)采用大數(shù)據(jù)動態(tài)Flangt算法，數(shù)據(jù)監(jiān)控調(diào)度數(shù)據(jù)內(nèi)部節(jié)點狀態(tài)，優(yōu)化調(diào)度數(shù)據(jù)整流度，提高調(diào)度信號響應(yīng)速度。解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)調(diào)度方法在數(shù)據(jù)調(diào)度應(yīng)用過程中出現(xiàn)的調(diào)度響應(yīng)速度慢、數(shù)據(jù)斷層的問題。

為了保證處理器數(shù)據(jù)節(jié)點動態(tài)數(shù)檢測技術(shù)中大數(shù)據(jù)動態(tài)Flangt算法，能夠穩(wěn)定、準確檢測數(shù)據(jù)調(diào)度過程中數(shù)據(jù)內(nèi)部節(jié)點活躍狀態(tài)，設(shè)計將大數(shù)據(jù)動態(tài)Flangt算法植入數(shù)據(jù)庫底層，大數(shù)據(jù)動態(tài)Flangt算法內(nèi)部執(zhí)行代碼可保證大數(shù)據(jù)動態(tài)Flangt算法在數(shù)據(jù)庫層獲取所需運行權(quán)限，并對權(quán)限進行加密，防止病毒木馬等計算機病毒程序竊取。大數(shù)據(jù)動態(tài)Flangt算法通過自身執(zhí)行代碼可自行激活運行，對數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)進行檢索、分析，獲得初步優(yōu)化方案，并配合上層CPU信號強度波動算法對角度過程中的數(shù)據(jù)進行優(yōu)化處理，剔除數(shù)據(jù)交互中噪點干擾，提升調(diào)度數(shù)據(jù)純凈度，達到數(shù)據(jù)完整調(diào)度的目的，徹底解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)調(diào)度過程中的數(shù)據(jù)斷層問題。

大數(shù)據(jù)動態(tài)Flangt算法具有與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)資源交互功能，可實時保證調(diào)度方案的最新度。

2.3 電頻信號轉(zhuǎn)換算法

數(shù)據(jù)傳播形式中，無論是低頻波束還是高頻波束，它們構(gòu)成基礎(chǔ)都是電頻信號。作為傳統(tǒng)數(shù)據(jù)調(diào)度方法中的數(shù)據(jù)調(diào)度方式所采用的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)交互形式也屬于電頻信號的一種。電頻信號具有記錄數(shù)據(jù)特性的性質(zhì)，根據(jù)這個性質(zhì)對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)調(diào)度方法中的數(shù)據(jù)調(diào)度方式進行針對性優(yōu)化改進。

提出的大數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)通信調(diào)度3+1集成法，設(shè)計中針對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)調(diào)度過程中數(shù)據(jù)交互構(gòu)成方式進行處理，設(shè)計了電頻信號轉(zhuǎn)換算法。通過對上傳、下載數(shù)據(jù)間的不同電頻信號回饋，確定數(shù)據(jù)內(nèi)部穩(wěn)定性與數(shù)據(jù)自身特征。例如：當調(diào)度數(shù)據(jù)w接受到上傳信號后，經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電頻傳輸信號處理，按交偶次序排列成w1和w3、w2和w4...wn和wn+2(n∈整數(shù)，n≠0)的集合形式進行傳輸。當信號完成所載數(shù)據(jù)處理后，自動進行電頻回饋，也就上常說的下載數(shù)據(jù)，此時，數(shù)據(jù)排列集合形式由于內(nèi)部數(shù)據(jù)變化，按交替單頻次序排列為w1和w4、w2和w5、w3和w6...wn和wn+3(n∈整數(shù)n≠0)。

根據(jù)上述原理，電頻信號轉(zhuǎn)換算法動態(tài)捕捉電頻信號變化，準確對異常數(shù)據(jù)進行電頻降噪處理，使電頻傳輸純凈度提升，增強調(diào)度信號節(jié)點穿透力，達到將上述兩次算法處理信號優(yōu)化度整合提升的目的。解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)調(diào)度方法應(yīng)用中存在的數(shù)據(jù)量增大時響應(yīng)度降低、噪聲數(shù)據(jù)流增多、數(shù)據(jù)斷層的問題。電頻信號轉(zhuǎn)換算法關(guān)系式如下所示。

(3)

(4)

(5)

上述關(guān)系式為電頻信號轉(zhuǎn)換算法在三種不同條件狀態(tài)下變化形式。三種表達形式受上述大數(shù)據(jù)動態(tài)Flangt算法與CPU信號強度波動算法結(jié)果值影響。電頻信號轉(zhuǎn)換算法應(yīng)用前后數(shù)據(jù)調(diào)度信號純凈度對比如圖3所示。

圖3 電頻信號轉(zhuǎn)換算法應(yīng)用前后數(shù)據(jù)調(diào)度信號純凈度對比

通過圖3(a)、(b)對比可以清晰看出，電頻信號轉(zhuǎn)換算法在對數(shù)據(jù)調(diào)度過程中的噪聲干擾波束具有較好的抑制作用。為了使電頻信號轉(zhuǎn)換算法不受外界因素影響，設(shè)計的3+1集成法中將電頻信號轉(zhuǎn)換算法以代碼形式寫入數(shù)據(jù)終端。至此，提出的大數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)通信調(diào)度3+1集成法中的3項技術(shù)方法設(shè)計全部完成。

2.4 快速執(zhí)行代碼設(shè)計

隨著上述電頻信號轉(zhuǎn)換算法設(shè)計的完成，提出的大數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)通信調(diào)度3+1集成法也進入了尾聲。經(jīng)過大量實際應(yīng)用測試發(fā)現(xiàn)，設(shè)計的方法雖然有效解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)通信調(diào)度過程中存在的一系列問題[11-12]。但由于大數(shù)據(jù)時代公司日常需要處理的數(shù)據(jù)量過于龐大，導(dǎo)致設(shè)計方法在實際應(yīng)用中出現(xiàn)加載時間長、權(quán)限提升耗時過長、數(shù)據(jù)調(diào)度銜接性差的問題。

為此，提出的大數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)通信調(diào)度3+1集成法添加了一個1—快速執(zhí)行代碼設(shè)計。通過快速執(zhí)行代碼解決數(shù)據(jù)通訊調(diào)度中存在的加載慢、權(quán)限獲取慢、銜接性差的問題。在代碼設(shè)計中，將上述算法計算通過邏輯連帶性語法進行關(guān)聯(lián)，同時，注入高權(quán)限執(zhí)行命令，將上述算法技術(shù)一體化。有效解決加載慢、權(quán)限獲取慢、銜接性差的問題。采用GSDN壓縮算法進行代碼編寫，減小代碼自身體積，減小方法運行資源開銷?？焖賵?zhí)行代碼設(shè)計如下:

pghublicstaticCogfhnnectiongetConnexxction(){

Connvectioncocxvnn=ncvull;

Clascxvs.forNcxvame(DRIVER_CLASS);

conn=DriverManager.getCvonnection(DNA,USERxcvNAME,PASSWORD);

returnconn;

}

publicstcaticvrhoidclosgfzeAll

(RghesultcSetrs,Statnement

stmt,Connvnectionconn){

try{if(rs!=nuvcbll){

rs.clocvse();

rs=nvull;

inxbtrovws= 0

importjadva.sql.Connection;

importjavdva.sql.DriverManager;

importjavsda.sql.SDNExdception;

importjavsa.sql.Statehment;

publicclassTestDB{

pubdsflicstahftdficvdfhoidmadin(Stridfng[]args) {

try{

cacvxctch(ClbvassNotFounvcndExcecvptione) {

e.printStackTxvrace();

}

至此，提出的數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)通信調(diào)度3+1集成法設(shè)計全部完成。

3 實驗與結(jié)論

針對大數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)通信調(diào)度3+1集成法的設(shè)計進行仿真實驗測試。在設(shè)定的實驗環(huán)境下，對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)通信調(diào)度方法與提出的大數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)通信調(diào)度3+1集成法進行對比測試，并對結(jié)果數(shù)據(jù)進行分析，得出結(jié)論。

測試環(huán)境配置為：CPU i5 4420，主頻3.2 Hz，內(nèi)存 4 G，windows 7專業(yè)版操作系統(tǒng)。具體測試參數(shù)如下表所示。

表1 仿真實驗測試對比參數(shù)

通過上述表1的測試數(shù)據(jù)可以證明，提出的大數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)通信調(diào)度3+1集成法的設(shè)計具有以下優(yōu)點。

1)海量數(shù)據(jù)處理狀態(tài)下，數(shù)據(jù)調(diào)度響應(yīng)速度快。

2)經(jīng)有較強的調(diào)度數(shù)據(jù)信號精華作用，有效提升海量數(shù)據(jù)調(diào)度過程中的數(shù)據(jù)信號抗干擾性。

3)有效解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)通訊調(diào)度過程中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)斷層問題。

4)整體運行資源開銷小。

上述優(yōu)點充分證明提出的大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)通信調(diào)度3+1集成法，能夠滿足數(shù)據(jù)通信調(diào)度上日常應(yīng)用要求。

4 結(jié)束語

針對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)通信調(diào)度方法存在的問題進行了分析，并對問題存在根源提出了大數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)通信調(diào)度3+1集成法的設(shè)計。通過仿真實驗測試證明，提出的數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)通信調(diào)度3+1集成法的設(shè)計，各項測試數(shù)據(jù)都優(yōu)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)通信調(diào)度方法，滿足設(shè)計改進要求，為數(shù)據(jù)通信調(diào)度方法研究領(lǐng)域未來發(fā)展提供新的思路。

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Big Data Background Data Communication Scheduling Method Research

Hu Liena1,Cheng Haiying1,Chen Feng2

(1.School of Computer Science & Information Engineering,Shanghai Institute of Technology,Shanghai 200000,China; 2.Investment Banking Division, BOC International (China) Limited,Shanghai 200121,China)

Under the background of big data，the traditional data communication scheduling method due to predict elements into the narrow, agreed to poor prediction algorithm logic, led to data dispatching appears data scheduling fault phenomenon. Aiming at these problems, puts forward big data background data communication scheduling 3 + 1 integration means design. Using 3 + 1 integration means, through the CPU signal intensity fluctuation, processor, the node number of dynamic data detection technology, the electric frequency signal conversion algorithm with fast executing code, solve the traditional data communication scheduling in the process of data and fault data scheduling problem. Through the simulation test proves that the proposed big data background data communication scheduling 3 + 1 integration means has a fast data scheduling, small resource costs, high accuracy scheduling data.

huge amounts of data; communication scheduling; CPU

2016-11-19；

2016-12-19。

胡列娜(1979-)，女，江蘇蘇州人，碩士，講師， 主要從事計算機應(yīng)用技術(shù)方向的研究。

1671-4598(2017)05-0176-04

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.05.049

TP391

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