胡淑新 宋志蕙

摘要：大數(shù)據(jù)分析可以提供大量的決策支持，同時(shí)也為人們的日常工作、生活和學(xué)習(xí)等提供了大量信息。對于不斷產(chǎn)生的新數(shù)據(jù)，及時(shí)準(zhǔn)確地采集其中的有效數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。為此，對面向服務(wù)的動態(tài)可配置數(shù)據(jù)采集技術(shù)進(jìn)行研究，在完成面向服務(wù)的動態(tài)可配置數(shù)據(jù)搜索基礎(chǔ)上，依托時(shí)間目標(biāo)函數(shù)、綜合目標(biāo)函數(shù)對動態(tài)可配置數(shù)據(jù)進(jìn)行選取，實(shí)現(xiàn)可配置數(shù)據(jù)的采集。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明，面向服務(wù)的動態(tài)可配置數(shù)據(jù)采集技術(shù)，數(shù)據(jù)采集精度更高、更準(zhǔn)確、更具可行性。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)分析；動態(tài)可配置；數(shù)據(jù)搜索；數(shù)據(jù)選取；數(shù)據(jù)采集

中圖分類號：TP913文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號：1008-1739（2019）12-69-3

0引言

隨著我國國防、通信、航空和氣象等領(lǐng)域科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，測量控制和處理所需的信息越來越多，速度也越來越快[1]。同時(shí)，測量控制任務(wù)變得越來越復(fù)雜，需要對現(xiàn)場、遠(yuǎn)距離網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測量控制。傳統(tǒng)的獨(dú)立工具無法適應(yīng)高質(zhì)量信息采集需求。因此，本文對面向服務(wù)的動態(tài)可配置數(shù)據(jù)采集技術(shù)進(jìn)行研究。

可配置數(shù)據(jù)采集在工業(yè)生產(chǎn)和科學(xué)技術(shù)研究等諸多領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，并且取得了良好的應(yīng)用效果，具有更廣闊的發(fā)展前景[2]。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集設(shè)備功能有限，升級和維護(hù)成本高，通信線路復(fù)雜，不能滿足當(dāng)前數(shù)據(jù)采集和處理的要求。為解決這些問題，越來越多的用戶期待出現(xiàn)新的解決方案。數(shù)據(jù)采集工具實(shí)現(xiàn)的原理是其執(zhí)行程序本身是獨(dú)立于具體聯(lián)邦的，但是它針對每一個(gè)應(yīng)用都可以生成相應(yīng)代碼來適應(yīng)具體需要。分析動態(tài)可配置數(shù)據(jù)搜索方法，在依據(jù)時(shí)間目標(biāo)函數(shù)、綜合目標(biāo)函數(shù)完成對動態(tài)可配置數(shù)據(jù)的選取，從而實(shí)現(xiàn)動態(tài)可配置數(shù)據(jù)的采集[3]。對數(shù)據(jù)采集純度進(jìn)行仿真試驗(yàn)，仿真結(jié)果表明，面向服務(wù)的動態(tài)可配置數(shù)據(jù)采集技術(shù)更加準(zhǔn)確，具有可行性。

1動態(tài)可配置數(shù)據(jù)搜索

在對動態(tài)可配置數(shù)據(jù)進(jìn)行搜索時(shí)，傳統(tǒng)方法均依據(jù)服務(wù)器數(shù)據(jù)庫現(xiàn)狀，采用基于數(shù)據(jù)庫的搜索方法，實(shí)現(xiàn)對動態(tài)可配置數(shù)據(jù)搜索，但其搜索精度低并且很難適應(yīng)現(xiàn)有的可配置數(shù)據(jù)的動態(tài)性，已無法滿足動態(tài)可配置數(shù)據(jù)搜索需求[4]。基于形態(tài)相似度計(jì)算的搜索方法，搜索準(zhǔn)確度較高，且方法簡單。對此，通過計(jì)算可配置數(shù)據(jù)的形態(tài)相似度，確定搜索范圍。形態(tài)相似度的計(jì)算表示為：

3動態(tài)可配置數(shù)據(jù)采集

考慮到可配置數(shù)據(jù)采集的復(fù)雜性，在選取數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，設(shè)置多個(gè)采集通道，且每采集完一個(gè)區(qū)域，自動切換至下一個(gè)采集通道，依次循環(huán)直至所有的可配置數(shù)據(jù)采集完畢，因此，在采集預(yù)處理時(shí)，設(shè)置的通道要足夠。對采集到的可配置數(shù)據(jù)進(jìn)行分類存儲，存放地址空間不同，便于后續(xù)可配置數(shù)據(jù)的使用[8]。

在采集可配置數(shù)據(jù)時(shí)，每個(gè)通道采集不同的可配置數(shù)據(jù)，并且存儲在不同的地址空間，服務(wù)器可直接讀取存儲區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)[9]。

設(shè)置可配置數(shù)據(jù)采集參數(shù)，其中包括任務(wù)塊的堆棧大小、內(nèi)存警告線和任務(wù)數(shù)據(jù)庫的地址等?？膳渲脭?shù)據(jù)采集服務(wù)程序設(shè)置的堆?？臻g為128 Byte，存儲器調(diào)頁線設(shè)置為10%，任務(wù)優(yōu)先級設(shè)置為3（0是最高優(yōu)先級）。創(chuàng)建服務(wù)程序后，打開可配置數(shù)據(jù)采集功能，任務(wù)進(jìn)入阻塞狀態(tài)[10]?；A(chǔ)設(shè)備的ADC開始對可配置數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，并且采集的數(shù)據(jù)通過硬件DMA通道存儲在采集數(shù)據(jù)存儲區(qū)域中，確保收集數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性，完成整個(gè)收集過程。數(shù)據(jù)采集具體流程如圖1所示。

4仿真試驗(yàn)

試驗(yàn)過程中，利用2種不同的可配置數(shù)據(jù)采集方法同時(shí)在仿真環(huán)境中進(jìn)行工作，分析其數(shù)據(jù)采集精度的變化。利用XSN-14數(shù)據(jù)處理平臺，得出2種可配置數(shù)據(jù)采集方法采集后的數(shù)據(jù)純度變化情況，并將結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，其數(shù)據(jù)純度仿真曲線如圖2所示。

根據(jù)純度仿真結(jié)果可知，采用傳統(tǒng)可配置數(shù)據(jù)采集方法其采集數(shù)據(jù)純度約為25.74，摻雜非可配置數(shù)據(jù)較多；改進(jìn)可配置數(shù)據(jù)采集方法，采集的數(shù)據(jù)純度值為73.21。由此得出，改進(jìn)可配置數(shù)據(jù)采集方法，較傳統(tǒng)可配置數(shù)據(jù)采集方法，采集的數(shù)據(jù)純度增高了47.47，摻雜非可配置數(shù)據(jù)較少，采集準(zhǔn)確，具有一定的可行性。

5結(jié)束語

對面向服務(wù)的動態(tài)可配置數(shù)據(jù)采集技術(shù)進(jìn)行研究，分析動態(tài)可配置數(shù)據(jù)搜索方法，以此為基礎(chǔ)，進(jìn)行數(shù)據(jù)最優(yōu)選取，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集。試驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，面向服務(wù)的動態(tài)可配置數(shù)據(jù)采集技術(shù)具備理想的數(shù)據(jù)采集精度且具有更高的實(shí)用性。本文的研究能夠?yàn)榭膳渲脭?shù)據(jù)采集技術(shù)的研究提供理論依據(jù)。

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