Page 42 - 网络电信2024年6月刊

解决方案

3.2 监控数据处理分析模型设计 四、实验分析
在对光纤数据进行采集后，将其传输到上位机中，对其进
一步分析处理，以实现对实验室内监控数据的分析和处理[15]。 为验证所提系统的实际应用性能，对其进行时延测试。选
为缩短监控系统的时延，避免数据压缩、传输及分析过程中存 取某大学一化学实验室开展研究，布设监控点，并对其进行远
在时间冗余，本次设计先对实验室远程数据采集任务进行划 程监控，其采用的网络拓扑图如下图8所示。
分，然后应用分布式处理的方式实现实验室数据的并行采集，
其具体如下所示： 图8 网络拓扑图
(1)利用分布式处理技术实现实验室内的监控视频的采集，
并对视频中各个节点的数据进行获取；
(2)构建局域分析模型，通过对监测节点的数据进行分析，
得到挖掘出的局部数据。假设监视中的局部监测数据的对象为
m, 并且它有p个属性，那么对其进行挖掘，其表达式如下：

（2）
式中，G代表局部监控数据； 代表系统实时监测到的数
据；x·cunt代表运算中局部监测数据的访问量。
(2)根据时间和通讯的复杂性，将监控录像中的各个节点的
监控数据进行合并，并将其用作分析模型[17]。由此，可以根据
下式来表达监测数据的操作时间：

(3)
式中，D代表辅助开销时间；max[lk]代表监控中心点的总

和； 代表有效时间。

3.3 监控数据分布式存储设计 以上述环境为基础，搭建系统的软件架构。采用VC++6.0作
完成实验室监控数据的远程采集后，对其数据进行处理， 为系统的开发平台完成包括网络通信、数据库管理和系统管理
并实现其安全存储，通过建立数据库的方式，为后续实验室监 与数据显示等三部分软件设计。完成软件系统搭建后，开展系
控数据分析提供坚实的数据基础。首先将采集到的监控数据进 统性能测试。为进一步验证系统，还采取文献[2]系统和文献[3]
行分割为n份，则数据处理函数可表示为 系统作为对比系统，开展对比测试。

（4） 4.1 数据丢包率计算
所谓数据丢包率就是数量占所发送数据组的比率，通过该
式中，x1,x2m,y1,y2m均为监控数据。设系统中的内存分配值 指标可准确衡量系统的数据传输质量。其数据丢失包计算公式
为K′=[K1,K2,K3,K4],将其与式(3)相结合，则系统内存分配因子 如下所示：
可表示为
（7）
K(m, n)=aj (5) 式中，Rc代表接收的数据包数量；Tc代表实际的数据包数量。
通过式(7)计算三种系统获取的各类数据包丢失率，对其情
式中，aj代表系统中监控数据。为实现监控数据的分布式 况如表1所示。
如上表1所示，三种系统数据包的丢失率均会随着实验时
计算，定位广义坐标为 ,由此得到监控系统内存剩余 间的增长而出现变大的情况，但本系统丢失率最高仅为1.95%。
率如下所示： 是三种系统中最为最低的，而其余三种方法丢包率远高于本系
统，且文献[3]系统的丢包率更高，由此可表明本系统的数据传
(6) 输的精准度更高。
式中，C代表监控系统阈值的最小值；sx×c代表系统访问 4.2 数据时延测试
量； 代表系统临界阈值率；m代表监控数据节点[18]。 选取1～13个监测点作为测试点，开展系统传输数据时延的
测试，获取对比结果如图9所示。
在对以上的监测数据进行处理后，由守护过程将其传送到 根据图9的各监测点数据时延对比数据可知，本系统的数据
系统中建设的分布式档案数据库之中进行存储，保存完毕后会 时延更短，最长仅为17ms,且其较为稳定，而对比系统的数据时
自动删除过期的记录，以防止系统数据占用过多的空间。在监 延更长，最短为85ms,由此可证明所提系统的数据时延更短。
测系统的运行期间，将会自动分析数据库，并对监测数据中的
异常进行分析。当出现异常时，该监控系统会自动发出警报，
从而完成了实验室的远程监测系统的软件设计。

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