一种分布式数据节点异常行为检测方法用快速分类方法技术

本发明专利技术公开了一种分布式数据节点异常行为检测方法用快速分类方法，涉及数据节点分析技术领域。本发明专利技术包括数据运行单元、数据检测单元、数据分类单元、评估单元和处理单元，分布式数据基于数据运行单元进行计算运行，运行过程中使用数据检测单元进行数据异常行为检测，然后对检测的数据节点异常行为进行快速分类，并由评估单元进行问题评估，最后推送至处理单元进行数据节点异常行为的处理；分布式数据节点异常行为检测方法用快速分类方法，包括如下步骤：步骤一：对检测得出的异常行为节点数据进行分类。本发明专利技术方法根据数据的不同类别进行合理有效分类，并进行分类形式的存储记忆，提升数据的分类效率，提高对分类数据的同步处理效率。效率。效率。

【技术实现步骤摘要】
一种分布式数据节点异常行为检测方法用快速分类方法


[0001]本专利技术涉及数据节点分析
，特别是涉及一种分布式数据节点异常行为检测方法用快速分类方法。

技术介绍

[0002]在分布式数据库系统中，一个应用程序可以对数据库进行透明操作，数据库中的数据分别在不同的局部数据库中存储、由不同的 DBMS进行管理、在不同的机器上运行、由不同的操作系统支持、被不同的通信网络连接在一起，一个分布式数据库在逻辑上是一个统一的整体，在物理上则是分别存储在不同的物理节点上，一个应用程序通过网络的连接可以访问分布在不同地理位置的数据库，它的分布性表现在数据库中的数据不是存储在同一场地，分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展起来的，是计算机技术和网络技术结合的产物，分布式数据节点运行及对接过程中会存在异常行为，需要对异常行为进行快速分类，以便于进行处理；目前对于分布式数据节点异常行为的检测分类方法运行不够便利，分类耗时长且准确性不足，并且现有的分类方法不便于进行维护，操作稳定性不佳。为此，本方案提出一种分布式数据节点异常行为检测方法用快速分类方法。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种分布式数据节点异常行为检测方法用快速分类方法，解决目前对于分布式数据节点异常行为的检测分类方法运行不够便利，分类耗时长且准确性不足，并且不便于进行维护，操作稳定性不佳等的问题。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术是通过以下技术方案实现的：本专利技术为一种分布式数据节点异常行为检测方法用快速分类方法，包括数据运行单元、数据检测单元、数据分类单元、评估单元和处理单元，所述分布式数据基于数据运行单元进行计算运行，运行过程中使用所述数据检测单元进行数据异常行为检测，然后对检测的数据节点异常行为进行快速分类，并由所述评估单元进行问题评估，最后推送至所述处理单元进行数据节点异常行为的处理；分布式数据节点异常行为检测方法用快速分类方法，包括如下步骤：步骤一：对检测得出的异常行为节点数据进行分类，分类分别依据数据运行时间段、运行区块和数据运行的容量大小；步骤二：由数据运行时间段、运行区块和数据运行容量形成三个数据包样本；步骤三：设置标准数据值，将三个数据包样本逐一与标准数据值进行比对；步骤四：得出三个数据包样本中检测用时最短，最为迅速的组别，表示为P,并将该样本形式进行存储记忆；步骤五：参照步骤三，再次进行异常行为节点数据分类时，系统自动提取P类数据进行检测和比对；
步骤六：检测分类完成后由评估单元进行数据评估及问题获取；步骤七：进行分布式数据节点异常行为的修正。
[0005]优选地，所述数据运行单元包括计算机、计算机处理器和计算机存储器。
[0006]优选地，所述数据检测单元包括系统自检和人工干预检测，所述人工干预检测基于对计算机的操作。
[0007]优选地，所述数据运行时间段包括数据的运行区间和运行时长，所述运行区块包括数据操作运行的规定范围和运行实际范围，所述数据运行的容量大小具体为数据或数据包所占的存储容量。
[0008]优选地，所述数据评估单元包括信息数据接收模块，信息数据评估模块和信息数据输出模块，所述信息数据接收模块与数据分类单元电性连接，所述信息数据输出模块与处理单元电性连接。
[0009]优选地，所述处理单元为对节点异常行为分布式数据的修正，修正依据步骤三中设置的标准值。
[0010]优选地，所述计算机分别与计算机处理器和计算机存储器电性连接。
[0011]本专利技术具有以下有益效果：本专利技术分布式数据节点异常行为检测方法用快速分类方法根据数据的不同类别进行合理有效分类，并进行分类形式的存储记忆，提升数据的分类效率。
[0012]本专利技术分布式数据节点异常行为检测方法用快速分类方法有助于提高对分类数据的同步处理效率，保障分布式数据节点的正常运行。
[0013]本专利技术分布式数据节点异常行为检测方法用快速分类方法操作简单，操作成本不高，便于维护，有利于推广。
[0014]当然，实施本专利技术的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0016]图1为本专利技术的一种分布式数据节点异常行为检测方法用快速分类方法的方法流程图；图2为本专利技术的一种分布式数据节点异常行为检测方法用快速分类方法的系统流程图。
具体实施方式
[0017]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0018]实施例一：
请参阅图2所示：本专利技术为一种分布式数据节点异常行为检测方法用快速分类方法，包括数据运行单元、数据检测单元、数据分类单元、评估单元和处理单元，分布式数据基于数据运行单元进行计算运行，运行过程中使用数据检测单元进行数据异常行为检测，然后对检测的数据节点异常行为进行快速分类，并由评估单元进行问题评估，最后推送至处理单元进行数据节点异常行为的处理；实施例二：请参阅图1所示：分布式数据节点异常行为检测方法用快速分类方法，包括如下步骤：步骤一：对检测得出的异常行为节点数据进行分类，分类分别依据数据运行时间段、运行区块和数据运行的容量大小；步骤二：由数据运行时间段、运行区块和数据运行容量形成三个数据包样本；步骤三：设置标准数据值，将三个数据包样本逐一与标准数据值进行比对；步骤四：得出三个数据包样本中检测用时最短，最为迅速的组别，表示为P,并将该样本形式进行存储记忆；步骤五：参照步骤三，再次进行异常行为节点数据分类时，系统自动提取P类数据进行检测和比对；步骤六：检测分类完成后由评估单元进行数据评估及问题获取；步骤七：进行分布式数据节点异常行为的修正。
[0019]其中，数据运行单元包括计算机、计算机处理器和计算机存储器，运行更为便捷，自动化程度高。
[0020]其中，数据检测单元包括系统自检和人工干预检测，人工干预检测基于对计算机的操作，人工干预检测作为系统辅助。
[0021]其中，数据运行时间段包括数据的运行区间和运行时长，运行区块包括数据操作运行的规定范围和运行实际范围，数据运行的容量大小具体为数据或数据包所占的存储容量。
[0022]其中，数据评估单元包括信息数据接收模块，信息数据评估模块和信息数据输出模块，信息数据接收模块与数据分类单元电性连接，信息数据输出模块与处理单元电性连接，对数据进行接收，状态评估和输出推送。
[0023]其中，处理单元为对节点异常行为分布式数据的修正，修正依据步骤三中设置的标准值，对数据进行完善。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种分布式数据节点异常行为检测方法用快速分类方法，包括数据运行单元、数据检测单元、数据分类单元、评估单元和处理单元，所述分布式数据基于数据运行单元进行计算运行，运行过程中使用所述数据检测单元进行数据异常行为检测，然后对检测的数据节点异常行为进行快速分类，并由所述评估单元进行问题评估，最后推送至所述处理单元进行数据节点异常行为的处理，其特征在于；分布式数据节点异常行为检测方法用快速分类方法，包括如下步骤：步骤一：对检测得出的异常行为节点数据进行分类，分类分别依据数据运行时间段、运行区块和数据运行的容量大小；步骤二：由数据运行时间段、运行区块和数据运行容量形成三个数据包样本；步骤三：设置标准数据值，将三个数据包样本逐一与标准数据值进行比对；步骤四：得出三个数据包样本中检测用时最短，最为迅速的组别，表示为P,并将该样本形式进行存储记忆；步骤五：参照步骤三，再次进行异常行为节点数据分类时，系统自动提取P类数据进行检测和比对；步骤六：检测分类完成后由评估单元进行数据评估及问题获取；步骤七：进行分布式数据节点异常行为的修正。2.根据权利要求1所述的一种分布式数据节点异常行为检测方法用快速分类方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：段元健，
申请(专利权)人：段元健，
类型：发明
国别省市：