本發(fā)明屬于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)領(lǐng)域，具體涉及一種基于云桌面數(shù)據(jù)的量子存儲(chǔ)系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
1、在當(dāng)今數(shù)字化辦公浪潮中，云桌面系統(tǒng)憑借其便捷性、靈活性等優(yōu)勢(shì)，得到了極為廣泛的應(yīng)用。近年來(lái)，隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，尤其是云計(jì)算和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的興起，數(shù)字信息總量呈現(xiàn)出爆炸式增長(zhǎng)的趨勢(shì)。在小型辦公環(huán)境，用戶數(shù)量有限且外設(shè)種類較為單一的情況下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式或許還能勉強(qiáng)應(yīng)對(duì)云桌面數(shù)據(jù)量。但一旦面臨大規(guī)模的企業(yè)級(jí)應(yīng)用，擁有成百上千甚至更多數(shù)量的用戶，以及種類繁雜的多樣化外設(shè)，如各類專業(yè)繪圖儀、高分辨率掃描儀、特殊型號(hào)的打印機(jī)等，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式便顯得捉襟見(jiàn)肘。
2、目前數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)速度已經(jīng)超過(guò)了傳統(tǒng)物理存儲(chǔ)空間(磁盤、磁帶、光盤、ram等)的增長(zhǎng)速度，大數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)成為了難題。并且隨著數(shù)據(jù)量的激增，大批量數(shù)據(jù)的分類也是亟待解決的問(wèn)題，其對(duì)于數(shù)據(jù)查詢和存儲(chǔ)都有著重要的意義?？s減數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量的技術(shù)通常有兩種，一種是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)壓縮，另一種是近幾年興起的重復(fù)數(shù)據(jù)刪除技術(shù)(datadeduplication，dedup)，簡(jiǎn)稱刪冗技術(shù)。但這些方式對(duì)于云桌面數(shù)據(jù)存儲(chǔ)來(lái)說(shuō)，其安全性、配置效率與精度均不理想，無(wú)法滿足日益增長(zhǎng)的業(yè)務(wù)需要。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的不足，提供一種基于云桌面數(shù)據(jù)的量子存儲(chǔ)系統(tǒng)。
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：
3、第一方面，本發(fā)明提供了一種基于云桌面數(shù)據(jù)的量子存儲(chǔ)系統(tǒng)，包括：云桌面客戶端、大數(shù)據(jù)處理中心和量子存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)；所述云桌面客戶端通過(guò)若干個(gè)外設(shè)接收云桌面下發(fā)的數(shù)據(jù)，并整理得到預(yù)處理數(shù)據(jù)集；所述大數(shù)據(jù)處理中心包括數(shù)據(jù)清洗模塊和數(shù)字指紋模塊，所述數(shù)據(jù)清洗模塊對(duì)預(yù)處理數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，所述數(shù)字指紋模塊對(duì)清洗后的數(shù)據(jù)提取數(shù)字指紋，并以數(shù)字指紋作為數(shù)據(jù)的分類標(biāo)簽，生成指紋數(shù)據(jù)集；所述量子存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)按照分類標(biāo)簽將數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)塊動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)，并采用量子技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮。
4、可選地，所述云桌面客戶端對(duì)接收的數(shù)據(jù)劃分應(yīng)用場(chǎng)景，將接受的數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的外設(shè)和應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行關(guān)聯(lián)并以矢量空間數(shù)據(jù)形式進(jìn)行存儲(chǔ)，生成預(yù)處理數(shù)據(jù)集。
5、可選地，所述數(shù)據(jù)清洗模塊首先刪除預(yù)處理數(shù)據(jù)集中的空值和重復(fù)值，然后對(duì)于同一應(yīng)用場(chǎng)景下同一外設(shè)接收的數(shù)據(jù)，采用z-score方法去除異常值。
6、可選地，所述數(shù)字指紋模塊讀取清洗后的矢量空間數(shù)據(jù)并提取數(shù)字指紋，將數(shù)字指紋嵌入對(duì)應(yīng)的矢量空間數(shù)據(jù)，生成指紋數(shù)據(jù)集。
7、可選地，所述指紋數(shù)據(jù)集中，采用分布式存儲(chǔ)哈希表來(lái)存儲(chǔ)數(shù)字指紋；當(dāng)一個(gè)數(shù)字指紋被存儲(chǔ)到分布式存儲(chǔ)哈希表中時(shí)，以該數(shù)字指紋作為key，將與該key有文件局部性的所有數(shù)字指紋組成的局部性列表作為value進(jìn)行存儲(chǔ)；構(gòu)建key和value的索引，其中key作為分類標(biāo)簽，key和value對(duì)應(yīng)的指紋數(shù)據(jù)為該分類下的數(shù)據(jù)。
8、可選地，所述量子存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)按照分類標(biāo)簽將數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)塊動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)時(shí)，先通過(guò)下式計(jì)算各分類的數(shù)據(jù)使用密度：
9、composite?density＝wu·user?density+wt·traffic?density+wc·connectiondensity
10、式中，composite?density表示當(dāng)前分類的數(shù)據(jù)使用密度，user?density表示當(dāng)前分類的管控命令密度；traffic?density表示當(dāng)前分類的數(shù)據(jù)流量密度，connectiondensity表示當(dāng)前分類的數(shù)據(jù)連接密度，wu、wt和wc是分別用于管控命令、數(shù)據(jù)流量和數(shù)據(jù)連接的權(quán)重；
11、根據(jù)各分類的數(shù)據(jù)使用密度，對(duì)各分類下的數(shù)據(jù)分配數(shù)據(jù)塊進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，其中數(shù)據(jù)使用密度和數(shù)據(jù)塊的空閑空間大小成正比。
12、可選地，所述管控命令密度、數(shù)據(jù)流量密度和數(shù)據(jù)連接密度分別采用下式計(jì)算：
13、
14、式中，userdata表示管控命令數(shù)據(jù)量，totaldata表示數(shù)據(jù)總量，trafficarea表示數(shù)據(jù)流經(jīng)的區(qū)域網(wǎng)絡(luò)面積，totalconnection表示數(shù)據(jù)連接量，包括正在使用和已經(jīng)建立的數(shù)據(jù)連接，connectionarea表示數(shù)據(jù)的連接區(qū)域面積。
15、可選地，所述量子存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)采用量子技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮，具體為：
16、首先將各數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)映射為量子態(tài)，利用量子傅里葉變換對(duì)量子態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行全局壓縮，然后通過(guò)計(jì)算量子糾纏度來(lái)衡量數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，去除數(shù)據(jù)的信息冗余。
17、本發(fā)明的有益效果是：
18、1)本發(fā)明基于數(shù)字指紋提取和嵌入技術(shù)，構(gòu)建了一套創(chuàng)新性的數(shù)據(jù)處理機(jī)制，專門針對(duì)云桌面大數(shù)據(jù)環(huán)境下的復(fù)雜數(shù)據(jù)。通過(guò)從海量數(shù)據(jù)中提取數(shù)字指紋作為數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)，能夠清晰地反映出每條數(shù)據(jù)的特征和屬性；利用指紋嵌入技術(shù)將數(shù)字指紋與相應(yīng)的數(shù)據(jù)緊密關(guān)聯(lián)，并且以數(shù)字指紋為索引，文件局部性為聚合條件，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的批量分類。
19、2)本發(fā)明基于負(fù)載均衡理念，進(jìn)一步優(yōu)化了數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)策略。數(shù)據(jù)不以固定方式存儲(chǔ)，而是根據(jù)數(shù)據(jù)使用密度來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)塊的動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)。本發(fā)明根據(jù)實(shí)時(shí)負(fù)載情況，動(dòng)態(tài)決定每一類別數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)位置，實(shí)現(xiàn)整個(gè)存儲(chǔ)系統(tǒng)的負(fù)載均衡，避免了局部過(guò)載導(dǎo)致的性能瓶頸。
20、3)本發(fā)明采用量子技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮，在保證數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性的同時(shí)，進(jìn)一步減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)所需的空間，提高了數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)效率。
1.一種基于云桌面數(shù)據(jù)的量子存儲(chǔ)系統(tǒng)，其特征在于，包括：云桌面客戶端、大數(shù)據(jù)處理中心和量子存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)；所述云桌面客戶端通過(guò)若干個(gè)外設(shè)接收云桌面下發(fā)的數(shù)據(jù)，并整理得到預(yù)處理數(shù)據(jù)集；所述大數(shù)據(jù)處理中心包括數(shù)據(jù)清洗模塊和數(shù)字指紋模塊，所述數(shù)據(jù)清洗模塊對(duì)預(yù)處理數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，所述數(shù)字指紋模塊對(duì)清洗后的數(shù)據(jù)提取數(shù)字指紋，并以數(shù)字指紋作為數(shù)據(jù)的分類標(biāo)簽，生成指紋數(shù)據(jù)集；所述量子存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)按照分類標(biāo)簽將數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)塊動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)，并采用量子技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮。
2.如權(quán)利要求1所述的一種基于云桌面數(shù)據(jù)的量子存儲(chǔ)系統(tǒng)，其特征在于：所述云桌面客戶端對(duì)接收的數(shù)據(jù)劃分應(yīng)用場(chǎng)景，將接受的數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的外設(shè)和應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行關(guān)聯(lián)并以矢量空間數(shù)據(jù)形式進(jìn)行存儲(chǔ)，生成預(yù)處理數(shù)據(jù)集。
3.如權(quán)利要求1所述的一種基于云桌面數(shù)據(jù)的量子存儲(chǔ)系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據(jù)清洗模塊首先刪除預(yù)處理數(shù)據(jù)集中的空值和重復(fù)值，然后對(duì)于同一應(yīng)用場(chǎng)景下同一外設(shè)接收的數(shù)據(jù)，采用z-score方法去除異常值。
4.如權(quán)利要求2所述的一種基于云桌面數(shù)據(jù)的量子存儲(chǔ)系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)字指紋模塊讀取清洗后的矢量空間數(shù)據(jù)并提取數(shù)字指紋，將數(shù)字指紋嵌入對(duì)應(yīng)的矢量空間數(shù)據(jù)，生成指紋數(shù)據(jù)集。
5.如權(quán)利要求4所述的一種基于云桌面數(shù)據(jù)的量子存儲(chǔ)系統(tǒng)，其特征在于：所述指紋數(shù)據(jù)集中，采用分布式存儲(chǔ)哈希表來(lái)存儲(chǔ)數(shù)字指紋；當(dāng)一個(gè)數(shù)字指紋被存儲(chǔ)到分布式存儲(chǔ)哈希表中時(shí)，以該數(shù)字指紋作為key，將與該key有文件局部性的所有數(shù)字指紋組成的局部性列表作為value進(jìn)行存儲(chǔ)；構(gòu)建key和value的索引，其中key作為分類標(biāo)簽，key和value對(duì)應(yīng)的指紋數(shù)據(jù)為該分類下的數(shù)據(jù)。
6.如權(quán)利要求1所述的一種基于云桌面數(shù)據(jù)的量子存儲(chǔ)系統(tǒng)，其特征在于：所述量子存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)按照分類標(biāo)簽將數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)塊動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)時(shí)，先通過(guò)下式計(jì)算各分類的數(shù)據(jù)使用密度：
7.如權(quán)利要求6所述的一種基于云桌面數(shù)據(jù)的量子存儲(chǔ)系統(tǒng)，其特征在于：所述管控命令密度、數(shù)據(jù)流量密度和數(shù)據(jù)連接密度分別采用下式計(jì)算：
8.如權(quán)利要求1所述的一種基于云桌面數(shù)據(jù)的量子存儲(chǔ)系統(tǒng)，其特征在于：所述量子存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)采用量子技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮，具體為：