面向数据体系结构的数据性能与价值

　　大数据背景下，应用系统架构模式由以功能为中心转变为以数据为核心，其主要问题是海量数据应用中系统内部数据之间的一致性与数据传输效率之间的矛盾，同时还有缺少有效的方式去评价系统内数据的价值.为解决上述问题，采用面向数据体系结构的思路，提出了数据分片中心与数据价值评价中心，同时将“两中心模式”用于具体的应用系统内。通过分析采用“两中心模式”前后的处理数据的性能，论证了“两中心模式”的可行性.

　　关键词：面向数据体系结构;数据分片中心;数据价值评价中心

　　核心思路已由功能需求转变到数据价值需求.因此， 衡分配，是目前挖掘数据性能与价值所面对的首要个基本要求是设立数据分片副本，系统架构设计的 数据集时，如何保证数据一致性与延时性之间的均若按照传统软件工程模式，系统架构设计将面临2 问题.对此，本研究提出了利用数据分片中心H1来解个问题：首先，数据存在着多个分片副本，根据数据 决一致性与延时性之间的矛盾.一致性要求，每个分片数据副本必须相同，当分片副 数据分片中心采用主从式分片模式，即设立一本较大时，则必须对多个分片副本依次操作，而大数 个主分片，其他分片为从分片.该模式的特点是。

　　由据环境下，数据的容量都以拍字节(PiB)为单位，因 于数据流是由主分片发出，从分片响应的数据流也此分片副本巨大，这无论是对物理机的性能还是数 返回给主分片，客户端操作只针对主分片进行，主分据库性能都是极大的考验;其次，传统系统架构是面 片与从分片之间没有其他的操作指令干扰，因此只向业务的，以设计出符合业务逻辑的功能，核心在于 要主分片数据流完成发送，那么所有主从分片的一“是否好用，功能合理”，数据库设计依托功能需求展 致性得到绝对保证.开，当功能改变，数据必然面临重构，这将造成资源 通常，当数据分片过大。

　　请求延时取决于最慢的浪费. 从分片更新速度[5J.为了确保整个系统的强一致性，可大数据时代背景下，数据为核心，一切 在该模式中通过设置缓存分片来实现降低数据的延其他方法只是为挖掘数据价值而服务，数据本身不 时性，具体如图1所示.主分片与从分片之间不再直再依托功能，而是功能服务数据.基于此，本研 接进行数据交换，而是通过两者之间的缓存完成数究提出了一种面向数据体系结构(Data.oriented ar— 据交换.主缓存数与主分片数相等，从缓存数与从分

　　1.2分片缓存内部机制

　　数据分片中心引人分片缓存构最主要的目的是减少客户端与各个副本之间的数据交换量.分片缓存主要的功能是缓存一部分需要频繁在客户端与副本之间交换的数据流，如用户信息与登录信息等.通常情况下，副本需要的数据只需从对应的缓存中直

　　接读取，其优点是减轻了由于数据频繁交换而造成

　　对服务器的高负载情况№J.

　　在分片缓存下，每个缓存内部有个数据记录表，记录表指向缓存中已经被缓存的数据.当有新数据被缓存后，则在记录表中自动建立一个关联字段，指向这个新缓存记录值.同样地，如果需要与副本进行数据交换，只需查找对应的记录表，如果记录表中有该条数据关联字段，则进行数据交换，否则返回说明该记录不存在的信息.

　　1.3数据序列化

　　针对数据传输模式，本研究采用数据序列化与

　　反序列化模式来降低数据传输过程的延迟.

　　序列化与反序列化功能使用XML作为数据通信的格式.由于客户端与副本之间反复传输各类信息，为了提供传输效率，将数据采用二进制格式，因为其容量更小，所以数据格式转换为高效简洁的模式，特点是速度快且占用很少的额外存储空间.序列化与反序列化模式拥有极高的消息传输能力和较高的稳定性，数据传递延迟低，也能对数据进行较长时问的保存.

　　2数据价值评价中心

　　2.1数据价值评价原则

　　大数据背景下，大量的数据需要被处理与分析，数据不仅量大，同时类型广泛.除此之外，数据价值的评价还必须面对以下特性：数据量成几何级增长，高效处理海量增长的数据，是进行数据价值评价的

　　由于影响数据价值评价的因素有很多，评价模型的核心思想是筛选对数据价值影响最大的因素，并采用权重值的方式进行表示.同时，该模型还应该满足以下条件：模型的结果适用于各种数据价值评价情况;模型产生的结果是否准确反映影响数据价值的因素;本模型产生的结果是否容易理解.

　　因此，基于以上模型的要求，并考虑多因素这一核心特点，本研究采用AHP建立数据价值评价模型，通过该模型来计算影响数据价值因素的对比矩阵及矩阵的特征向量与指标权重，并利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率进行一致性检验.当检验通过，特征向量即为权向量.

　　2.2.2 AHP步骤.

　　I)目标需求分析.确定最终目标实现的策略与限制因素，综合收集各类型信息.

　　2)构建多级层次结构.根据最终目标的差异，对系统进行多层次分级.

　　3)采取专家模式判断方式，确定多级层次结构内各元素之间的比较尺度，构造对比矩阵及矩阵运算的数学方法，确定本层次中元素集针对父级层次内某个元素的权向量.

　　4)计算所有层次元素的合成权向量，并对其进行排序，排序后的结果即为各个元素的重要程度.