(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210456473.7 (22)申请日 2022.04.27 (71)申请人 杭州中港科技有限公司 地址 310012 浙江省杭州市西湖区文三路 398号1501室 (72)发明人 陈柏羽　于瀛江　陈亮亮　黄明　 项琼楼　 (74)专利代理 机构 杭州裕阳联合专利代理有限 公司 33289 专利代理师 高明翠 (51)Int.Cl. G06F 9/50(2006.01) G06F 16/25(2019.01) G06F 9/455(2006.01) (54)发明名称 一种基于大数据的VDC资源管理系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于大数据的VDC资源管 理系统， 通过VDC配置单元还将租户信息传输到 列表暂存单元； 之后利用租户关联单元自动从列 表暂存单元内获取到租户信息内的项目和管理 人员， 并将项目和管理人员传输到惯性获取单 元； 再利用惯 性获取单元接收租户关联单元传输 的项目和管理人员， 并对其进行初筛分析， 得到 惯分对象， 及其当前正在负责的项目并标记为对 象标的； 再利用惯性分析单元用于对 所有的惯分 对象及对象标的进行惯性分析， 得到对应每个对 象标的24个时段的认定次及其对应的震颤值、 认 定累时及其对应的修正值； 根据上述数据确认用 户登录时可能更倾向的对应项目， 并自动显示； 本发明简答有效， 且易于实用。 权利要求书3页 说明书6页 附图1页 CN 114911611 A 2022.08.16 CN 114911611 A 1.一种基于大 数据的VDC资源管理系统， 其特 征在于， 包括： VDC配置单元： 用于将所有的云租户、 对应的项目和管理人员标记为租户信息并传输到 列表暂存单 元进行实时存 储； 惯性获取单元： 接收租户关联单元传输的项目和管理人员， 并对其进行初筛分析， 得到 惯分对象及其当前正在负责的项目并标记为对象标的； 惯性分析单元： 用于对所有的惯分对象及对象标的进行惯性分析， 得到对应每个对象 标的24个时段的认定次及其对应的震颤值、 认定累时及其对应的修 正值并进行实时存 储； 用户登录单元： 用于用户登录云平台， 并在登录后将用户信 息传输到处理器， 处理器用 于对用户信息进行显示分析， 显示分析 具体方式为： SS01： 获取到用户信息， 自动获取到该用户相关所有的对象标的； SS02： 之后获取到当下时间， 将其标记为登录时； SS03： 借用数据调取单元从惯性分析单元获取到对应所有对象标的， 在登录时所在的 时间的认定次及其对应的震颤值、 认定累时及其对应的修 正值； SS04： 将所有的对象标的标记为Bj， j＝1...m， 对应的认定次、 震颤值、 认定累时和修正 值依次标记为Rj、 Cj、 Lj和Oj， j＝1. ..m； 且Bj、 Rj、 Cj、 Lj和Oj为 一一对应关系； SS05： 之后利用公式计算所有对象标的得 可选值， 具体 计算公式为： Kj＝0.41*Rj/ Cj+0.59*Lj/Oj； 式中， 0.41和0.59均为预设的权值； SS06： 之后按照Kj值从大到小 的顺序对对象标的进行排序， 将排名 第一的标记为首显 标的， 剩余的第二和第三标记为并行待选标的； 处理器用于将首选标的和并行待选标的传输到自配置单元， 自配置单元自动首先进入 首选标的得界面， 并同步将并行待选标的显示在界面角落， 便 于用户快速切换。 2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的VDC资源管理系统， 其特征在于， 还包括租 户关联单元： 自动 从列表暂存单元内获取到租户信息内的项目和管理人员， 并将项目和管 理人员传输 到惯性获取 单元。 3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的VDC资源管理系统， 其特征在于， 初筛分析 具体方式为： S1： 获取到所有的管理人员， 将其标记为受分对象； S2： 之后对受分对象进行初步筛选， 得到惯分对象及其当前正在负责的项目， 并标记为 对象标的； 步骤S2中具体的筛 选方式为： 获取到所有的受分对象， 自动获取到所有受分对象的项目， 自动获取到对应负责的项 目的个数， 将 个数低于X1的受分对象去除， 剩余的受分对象标记 为惯分对象； 此 处X1的具体 取值为2； 将对应惯分对象当前正在负责的项目标记为对象标的。 4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的VDC资源管理系统， 其特征在于， 惯性分析 具体方式为： 步骤一： 获取到所有的惯分对象， 及其对应的对象标的； 步骤二： 任选一惯分对象， 获取到其所有的对象标的； 步骤三： 对选 中的惯分对象的对象标的依次进行操作分析， 任选一对象标的， 对其进行权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114911611 A 2操作分析， 得到每 个对象标的得24个时段的时段次组和时段累时组； 步骤四： 之后获取到对象标的近T1时间内， 每天的时段次组和时段累时组， 进行数据缩 分， 得到对应对象标的24个时段的认定次及其对应的震颤值、 认定累时及其对应的修 正值； 步骤五： 任选下一对象标的， 重复步骤三 ‑五， 对所有的对象标的处理完毕， 得到对应每 个对象标的24个时段的认定次及其对应的震颤值、 认定累时及其对应的修 正值。 5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的VDC资源管理系统， 其特征在于， 步骤三中 对象分析的具体方式为： S01： 获取到该对象标的得开始时间， 预期周期， 开始时间指代为对象标的开始的时间， 预期周期即为对象标的预估需要 使用的时间， 由管理人员上传； S02： 之后根据开始时间获取到经由长值， 经由长值即为对应从开始到现在所经过的时 间长度； S03： 当经由长值超过T1时间时， 此处T1为预设值， 一般采用30天； 获取到近T1时间 的每 天对应对象标的得使用数据， 若经由长值不超过T1时间时， 则获取到该对 象标的从开始到 当下的使用数据， 后续申请中为了 便于分析， 统一用T1表示该 段被分析的时长 。 6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的VDC资源管理系统， 其特征在于， 使用数据 获取方式为： S031： 使用数据包括时段次组和时段累时组； S032： 首先进行时段定义， 将一天分为24个时段， 每小时标记为一个时段， 将其标记为 划分时段组， 零 点到一点为第一个时段， 依次划分； S033： 之后获取到每一个时段对应的惯分对象使用对象标的得次数， 单次的使用定义 方式为惯分对象登录并调用了对象标的后若离线了对象标的， 且T2时间内未再次登录对象 标的， 则自动将使用次数加一， 将该次数标记为时段次， 24个时段内的时段次构成时段次 组； S034： 获取到24个时段内对象标的使用的具体时长， 将其标记为时段累时， 24个时段累 时标记为时段累时组 7.根据权利要求5所述的一种基于大数据的VDC资源管理系统， 其特征在于， 步骤四中 的数据缩分具体方式为： SS1： 任选一时段， 获取到T1组时段次， 将时段次标记为Di， i＝1...T1； Di表示为从当下 时间往前推T1 天后， 将那天标记为第一天， 此时Di表示第i天的对应选中时段的时段次； SS2： 之后自动求取Di的均 值， 将其标记为P， 之后利用公式计算离差值W， 具体计算公式 为： SS3： 当W值超过X2时， 进行数据滤除， 具体方式为， 按照|Di ‑P|从大到小的方式， 依次选 中对应的Di， 每选中一个Di之后， 将其删除之后重新计算W值， 直到W值不超过X2， X2为预设 数值； 将此时的经 过删减后的Di得均值标记为认定次， 对应删除Di的个数 标记为震颤值； SS4： 之后获取到T1组时段累时组， 任选一时段累时， 按照步骤SS1 ‑SS3相同的原理处 理， 得到的值标记为认定累时， 对应的震颤值标记为 修正值；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114911611 A 3