基于数据中台的云储存中数据可用性关键技术

针对目前使用的云储存中数据可用性方法,无法保证数据不具有重复性而导致时间开销长的问题,提出了基于数据中台的云储存中数据可用性关键技术。基于数据中台结构,构建数据安全删除模型,控制重复数据安全删除的时间开销,确保重复数据被安全删除。分别计算数据在云储存和数据中台中的可用性,获取云储存数据在数据中台中的冗余度,确定基于数据中台的数据在云储存中分布阈值。将阈值发送给租约节点,并传输至中心存储服务器,更新租约中的相应内容,完成基于数据中台的数据可用性维护。由仿真测试可知,该技术去重数据时间开销、静态存储时间开销均小于实际时间开销,云储存中的数据具有可用性。     

基于数据中台的多源数据融合关键技术研究

目前研究的多源数据融合关键技术可信度分配数值与峰值相差较大,导致融合后的数据冲突程度过高,融合效果难以达到人们的要求。为了解决上述问题,基于数据中台研究了一种新的多源数据融合技术。对多源数据的融合层次进行划分,根据划分结果建立融合模型。应用数据中台的数据技术、治理和运营来实现数据赋能,建立有效的框架体系中心,利用数据框架体系中心分析数据资料,处理多源数据,实现数据的匹配与转换,最终表达数据的模式。实验结果表明,所研究的多源数据融合关键技术可信度分配数值为0.5,融合过程中数据源相似性较高,融合效果较好。