网站首页  词典首页

请输入您要查询的论文：

　

标题 云框架结构稳定性的检测平台设计与实现
范文 孙宝刚



摘 要： 云框架结构被广泛应用于各种领域，传统云框架结构稳定性的检测平台可应用性较低。因此，设计应用性高的云框架结构稳定性的检测平台，该平台由采集模块、处理模块和稳定性检测模块组成。采集模块在云框架结构上设置多个采集节点，每个采集节点独立进行采集、分类和对比工作，进而得到云框架结构的稳定性样本，并将这些稳定性样本传输到处理模块。处理模块利用云计算对稳定性样本进行分析，挑选出其中最具典型的稳定性样本，组成待测样本。稳定性检测模块利用云计算给出的整体检测方案和局部检测方案对待测样本进行检测，以满足使用者对稳定性检测重点的不同需求。平台实现部分给出了平台功能结构图和稳定性检测代码。实验结果表明所设计平台具有较高的可应用性。
关键词： 云框架结构； 稳定性样本； 检测平台； 检测代码
中图分类号： TN911?34； TP311 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）04?0066?04
Design and implementation of detection platform for cloud frame structure stability
SUN Baogang
（Chongqing College of Humanities， Science and Technology， Chongqing 401524， China）
Abstract： The cloud frame structure is widely used in various fields， the traditional detection platform for cloud frame structure stability has low applicability. Therefore， a detection platform with high applicability is put forward for the cloud frame structure stability. The platform is composed of the acquisition module， processing module and stability detecting module. Multiple collection nodes are set up on the cloud frame structure by the acquisition module. Each acquisition node performs independent acquisition， classification and comparison， and then obtains the stability samples of the cloud frame structure， and transmits the stability samples to the processing module. The processing module analyzes the stability samples by using cloud computing， and selected the most typical stability samples to form the samples under test. The stability detection module gives the overall detecting scheme and local detecting scheme by means of cloud computing to detect the samples under test， so as to meet the different needs of users for the focus on the stability detection. A platform function structure diagram and stability detecting code are given in the platform implementation section. The experimental result shows that the platform has high applicability.
Keywords： cloud frame structure； stability sample； detection platform； detecting code
0 引 言
随着网络时代的来临，网络信息的存储量越来越多，网络应用技术愈加复杂，由此产生的网络信息安全危机也愈加严重。我国于2014年2月建立了网络信息安全组织，宣告了我国有关部门对网络安全的重视程度。云框架结构应用的出现，为网络安全带来了新的曙光[1?3]。云框架结构的稳定性，是网络能否进行安全运行的基础保障，为此产生了云框架结构稳定性的检测平台。由于云框架结构被广泛应用于各种领域，故可应用性高的云框架结构稳定性的检测平台的提出，对网络时代的发展具有重要意义[4?6]。
传统的云框架结构稳定性的检测平台对云框架结构稳定性的检测较为局限。如文献[7]提出基于网络日志的云框架结构稳定性的检测平台，该平台通过对云框架结构应用运行中产生的网络日志进行监控和解析，间接得出云框架結构的稳定性样本。其检测效率较高，但检测准确性仍待加强。文献[8]提出基于Markov模型的云框架结构稳定性的检测平台，其利用网络日志对Markov模型进行训练，训练好的Markov模型能够对云框架结构稳定性进行准确检测。但该平台的算法复杂，对不同领域云框架结构应用的应用性不高。文献[9]提出基于哈希算法的云框架结构稳定性的检测平台，其利用哈希算法实现平台对云框架结构稳定性的高效检测，平台的使用灵活性较高，但检测准确性不高。文献[10]提出基于类聚算法的云框架结构稳定性的检测平台，其通过采集大量云框架结构稳定性样本，对这些样本实施类聚算法，极大地增强了平台的检测准确性，但其算法复杂，检测效率不高。因此，设计了应用性高的云框架结构稳定性的检测平台。实验结果表明，所设计平台拥有较高的可应用性。
1 云框架结构稳定性的检测平台设计
云框架结构稳定性的检测平台由采集模块、处理模块和稳定性检测模块组成。采集模块利用分布式理念，实现了平台对云框架結构稳定性样本的快速采集，并有效增强了平台的可应用性。云计算为处理模块和稳定性检测模块提供处理技术和检测技术，帮助这两个模块进行高效、准确的处理、检测工作。
1.1 采集模块设计
由于云框架结构具有很强的计算能力，导致其数据过于庞大，而其中稳定性数据的获取需要经由多时间段数据的对比得出，并非单次获取。因此，对云框架结构稳定性的检测平台中采集模块的设计，应特别注意数据对比样本的典型性和其对比效率。
为了在庞大的数据体系中寻找到最具典型的云框架结构稳定性样本，应先大量采集云框架结构总体样本，并对所采集到的样本进行高速分类，进而获取其中稳定性样本。为此，采集模块在云框架结构上设置了多个采集节点，每个采集节点独立进行采集、分类和对比工作，最终将各节点获取的稳定性样本统一汇总，并传输到处理模块，如图1所示。
图1中的采集工作效率较高，且能够增强云框架结构稳定性的检测平台的可应用性。这是因为所设计的采集模块采用了分布式理念，其在将复杂事务简化处理、提高效率的同时，又将各采集节点最终的稳定性样本汇总，降低了传输过程中样本的丢失率，进而增强平台可应用性。因此，该采集模块能够较好地对云框架结构稳定性数据进行实时采集，满足平台的设计初衷。
1.2 处理模块设计
处理模块通过分析采集模块中各采集节点所提供的云框架结构稳定性样本，挑选出其中最具典型的稳定性样本。为了提高云框架结构稳定性的检测平台的可应用性，处理模块中处理器的分析和挑选工作均基于云计算实现。云计算拥有较强的扩展能力和运算性能，能够实现云框架结构稳定性样本的大规模分析和挑选工作，其处理原理如图2所示。
由图2可知，当处理模块中的处理器接收到采集模块传来的云框架结构稳定性样本时，云计算会立即提供分析标准，处理器经由该标准分析稳定性样本参数，并对其进行格式转换和安全性检测，将样本中的不安全数据排除。格式转换工作在处理模块中非常重要。不同采集节点获取到的云框架结构稳定性样本的格式多种多样，这在一定程度上加重了处理模块的工作压力。将稳定性样本格式统一化，不但能够减轻处理器挑选工作的压力，也能够提高云框架结构稳定性的检测平台的检测准确性。
处理器会对存在不安全数据的稳定性样本给予传输限制。安全性检测后，云计算将给出样本挑选标准，经由云计算挑选标准获取到典型云框架结构稳定性样本。
1.3 稳定性检测模块设计
将云计算纳入到稳定性检测模块的检测器中，以进行云框架结构的稳定性检测。云框架结构稳定性的检测平台对使用者的检测重点进行了调研，并利用云计算给出了两种检测方案，分别是整体检测方案和局部检测方案，如图3、图4所示。
由图3、图4可知，整体检测方案是稳定性检测模块的基础，局部检测方案也需要用到整体检测方案中的检测数据。云框架结构的典型稳定性样本即为稳定性检测模块中的待测样本。待测样本在整体检测方案下，首先经由格式转换变为占用内存率较小的格式，这对提高云框架结构稳定性的检测平台的可应用性具有重要意义。
检测器利用云计算标准进行待测样本的检测工作，云计算也提供了样本的结构检测和规则检测，以排除格式转换的操作误差。检测器的云计算标准检测将进行两次，通过对两次结果进行对比，得出初始检测结果。初始检测结果在进行安全性分析后，稳定性检测模块会将检测结果进行整理，获取到最终结果，并将其传输给使用者。
局部检测方案的检测原理与整体检测方案的检测原理类似，不同之处在于其对于待测样本的检测步骤较少，局部检测方案的主要检测结果是通过多次分析整体检测方案检测数据获取到的的，其最终检测结果也会实时传输给使用者。
2 云框架结构稳定性的检测平台软件设计
2.1 平台功能设计
云框架结构稳定性的检测平台的功能结构图如图5所示。
由图5可知，软件为云框架结构稳定性的检测平台提供的功能有：运行总调度功能、数据采集控制功能、数据标准检测功能、特殊数据检测功能和3D结果呈现功能，其功能介绍如下：
（1） 运行总调度功能。该功能为云框架结构稳定性的检测平台提供重置、升级以及各模块功能的参数设定的操作，是整个平台的管控核心。其他四种功能均经受运行总调度功能管理。
（2） 数据采集控制功能。该功能能够对采集模块中各采集节点的行为进行控制。其不但可以规定采集节点的自动采集模式，也可以在采集节点不正常采集的情况下，停止并重置采集工作，或对采集工作进行人为操作。
（3） 数据标准检测功能。该功能是稳定性检测模块的控制端。在正常情况下，数据标准检测功能处于实时开启状态，只有当云框架结构稳定性的检测平台遭受攻击时才处于关闭状态。关闭状态下的数据标准检测功能能够保护平台稳定性样本不被更改或盗用，提高了平台的安全性。
（4） 异常数据检测功能。该功能的针对性较强，当稳定性检测模块出现工作突然终止或检测结果偏差较大时，云框架结构稳定性的检测平台会自动调用异常数据检测功能，重新开始进行云框架结构稳定性数据的处理和检测。在平台正常运行情况下，使用者也可以利用这一功能检查稳定性检测平台的输出结果。
（5） 3D结果呈现功能。3D结果呈现功能就是将稳定性检测平台的输出结果以3D建模形式呈现在使用者眼前。这一功能极大地方便了非专业人员对云框架结构稳定性的理解，销售方也可以根据云框架结构稳定性的检测平台的3D结果呈现功能，为购买者介绍云框架结构应用。
2.2 平台稳定性检测代码设计
云框架结构稳定性的检测平台利用软件对稳定性检测模块进行的云框架结构稳定性检测工作设计了专属代码。假设所需检测的云框架结构稳定性数据为文本格式，则其进行单次检测工作的代码设计如下：
Latin deviation="稳定性检测模块"；
/Latin
fit deviation="穩定性检测模块"；
parameter rate= "250 MHz"；
/parameter
parameter network= "1 000 Hz"；
/parameter
ask begin or ask；
ask fetch or ask；
/fit
对上述代码进行解析可知，稳定性检测模块对不同样本的检测工作是独立进行的，其对不同云框架结构稳定性样本所下达的检测指令也是不同的。当给予云框架结构稳定性样本的检测命令为：Latin deviation=“稳定性检测模块”、“rate，250 MHz”、“network，1 000 Hz”、“begin”和“fetch”，那么稳定性检测模块的命令输出结果为：CF 250 MHz，Radio Beacon 1 000 Hz。
以上命令输出结果会自动解析稳定性检测模块的工作状态，当模块的存储量处于满载时，该命令将不会自动进行云框架结构的稳定性检测工作，这样能够有效避免检测样本中乱码的形成。
3 实验分析
本文所设计云框架结构稳定性的检测平台的应用能力，主要通过平台在不同云框架结构应用稳定性检测中，其检测效率、检测准确性的差值、平均值来验证。其中，本文平台的准确性数据主要来源于平台对云框架结构应用中不稳定点的定位准确性。为了验证本文平台的应用能力，选取四个种类相差较大的云框架结构应用作为实验对象。四种云框架结构应用的检测效率和检测准确性（统称应用能力）如图6～图9所示。
由图6～图9可知，在四个云框架结构应用中，其检测效率曲线和定位准确性曲线均较为稳定。对比来看，平台对不同应用的检测差值和平均值相差并不大。为了更为直观地呈现出本文平台的应用能力，将图6～图9中的各应用能力曲线数值汇总见表1。
由表1可知，本文平台对四个种类相差较大的云框架结构应用的检测效率平均值均维持在92.3%以上，各应用间的检测平均差值波动不大，且均不高于2.6%；定位准确性平均值均维持在97.8%以上，各应用间的检测平均差值几乎无波动，且均不高于0.6%。经由分析以上结果能够预测出，本文平台对不同云框架结构应用的检测效率和检测准确性均较高，验证了本文平台拥有较高的可应用性。
4 结 论
本文设计应用性高的云框架结构稳定性的检测平台，该平台由采集模块、处理模块和稳定性检测模块组成。采集模块在云框架结构上设置多个采集节点，每个采集节点独立进行采集、分类和对比工作，进而得到云框架结构的稳定性样本，将这些稳定性样本传输到处理模块。处理模块利用云计算对稳定性样本进行分析，挑选出其中最具典型的稳定性样本，组成待测样本。稳定性检测模块利用云计算给出的整体检测方案和局部检测方案对待测样本进行检测，以满足使用者对稳定性检测重点的不同需求。平台实现部分给出了平台功能结构图和稳定性检测代码。实验结果表明，所设计平台拥有较高的可应用性。
参考文献
[1] 吴静松，王瑞平.移动云接入平台下网络信息云服务稳定性设计[J].科技通报，2015，31（10）：133?135.
[2] 朱琰洁，周云，邓雪松，等.装有扇形铅黏弹性阻尼器框架结构的设计与分析[J].工程抗震与加固改造，2014，36（1）：70?75.
[3] 张磊，陈兴蜀，刘亮，等.Virt?RSBAC：一种防御云计算内部威胁的框架[J].四川大学学报（工程科学版），2014，46（6）：114?121.
[4] 刘琛.基于云计算的深度数据包检测技术研究[J].电脑与信息技术，2015，23（6）：46?48.
[5] 董佩明，黄江平，刘桂青，等.FY?3A微波探测资料的直接同化应用及云雨条件下的亮温模拟[J].热带气象学报，2014，30（2）：302?310.
[6] 周作建，林文敏，王斌斌，等.基于海量医疗数据的症状自查服务云框架设计[J].计算机科学与探索，2015，9（9）：1056?1065.
[7] 袁欣辉，刘勇，漆锋滨.层次化批分解算法云框架[J].计算机应用，2014，34（3）：690?694.
[8] 张明，王玮，施建华，等.电力大数据调度云的优化[J].计算机仿真，2014，31（11）：123?126.
[9] 聂智龙，艾驰，刘仁峰.“数字湖南”之GIS云构想[J].测绘地理信息，2014，39（4）：78?80.
[10] 李东辉，沈丽菁，方方，等.分布式云存储高可用框架研究[J].计算机与数字工程，2014，42（1）：76?80.
随便看

　

科学优质学术资源、百科知识分享平台，免费提供知识科普、生活经验分享、中外学术论文、各类范文、学术文献、教学资料、学术期刊、会议、报纸、杂志、工具书等各类资源检索、在线阅读和软件app下载服务。

　

Copyright © 2004-2023 puapp.net All Rights Reserved
更新时间：2024/12/22 19:01:59