【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据管理，尤其涉及一种基于云的产后健康数据管理系统。
技术介绍
1、数据管理技术涉及数据收集、存储、维护、处理和分析，该领域包括数据库管理系统(dbms)、数据仓库和数据湖技术，以及相关的数据整合和数据质量改进技术，数据管理使企业能够确保数据的完整性、安全性和可访问性，支持实时数据分析和决策制定，随着云计算的发展，基于云的数据管理也越来越受到重视，因为提供了可扩展性、灵活性和成本效益，允许用户在全球范围内访问和协作数据。
2、其中，基于云的产后健康数据管理系统指的是一个利用云计算平台来管理和分析产后妇女健康数据的系统，该系统通过收集产后妇女的健康指标、生理数据等，使用云技术进行数据存储、处理和分析，从而提供实时监控和健康管理服务，其用途包括监控产后恢复进度、提供健康建议、预防和管理产后相关的健康问题，从而提高产后妇女的健康水平和生活质量。
3、现有系统缺乏足够的灵活性来即时调整数据存储策略，在数据访问高峰期尤为明显，如不能及时适应访问模式的变化，则导致数据拥堵和访问延迟，对于数据安全方面，传统系统中的备份多为定期执行，而非基于实时风险评估，导致在数据中心出现突发问题时，数据恢复的时间窗口和数据完整性受损，数据索引是静态的，不支持调整，在处理大量动态变化的健康数据时效率低下，而在数据查询成本方面，缺乏成本效益分析会导致资源使用不当，增加管理系统的成本。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于云的产后健康数据
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于云的产后健康数据管理系统，所述系统包括：
3、数据流优化模块基于云平台，分析健康监测数据流量和访问模式，计算最优数据存储位置，并根据实时数据流量调整数据流动性管理流程，得到流动性调整配置；
4、安全备份管理模块基于所述流动性调整配置，评估云平台的运行稳定性和数据安全风险，设置数据备份频率，并选择最优备份中心执行数据备份操作，得到备份恢复计划；
5、索引调整模块基于所述备份恢复计划，对云平台的咨询与支持数据索引结构进行调整，建立多维自适应索引，并优化数据检索速度和效率，得到索引性能优化结果；
6、查询效率优化模块基于所述索引性能优化结果，评估数据查询成本，选择最优成本的查询执行流程，并通过异步处理更新查询结果至用户界面，得到数据查询响应信息。
7、本专利技术改进有，所述最优数据存储位置的计算步骤具体为：
8、基于云平台，提取健康监测数据流量，统计并记录数据点的访问频次，生成小时级访问频次数据；
9、基于所述小时级访问频次数据，计算每个数据点在差异时间段的流量总和，合并访问频次和流量数据，得到流量频率分析结果；
10、基于所述流量频率分析结果，采用公式：
11、
12、计算每个数据中心的成本效率cxi，确定最优数据存储位置，其中，nc代表统计的总时间段数量，cfij代表第i个数据中心在第j个时间段的访问频率，cvij代表第i个数据中心在第j个时间段的的流量。
13、本专利技术改进有，所述流动性调整配置的获取步骤具体为：
14、收集多个所述云平台的数据流量，包括每个节点的数据传输速率和总数据量，生成实时数据流量记录；
15、基于所述实时数据流量记录，识别流量高峰和低谷，通过时间序列预测确定数据流量的周期性变化，生成数据流动性分析结果；
16、基于所述数据流动性分析结果，采用公式：
17、
18、调整数据传输和存储流程，生成流动性调整配置，其中，rs(t)代表在时间t的资源优化配置，βr是带宽利用的权重参数，prmax是最大带宽容量，lri是第i个节点的流量负载，fri(t)是第i个节点在时间t的流量频率，nr是网络中监控节点的总数。
19、本专利技术改进有，所述运行稳定性和数据安全风险的评估步骤具体为：
20、基于所述流动性调整配置，从云平台日志中提取关键信息，包括系统故障事件、未授权访问信息和数据泄露事件，构建初步的安全事件集；
21、基于所述初步的安全事件集，利用随机森林算法，识别异常行为和潜在安全威胁，结合当前运行数据和历史安全事件，采用公式：
22、
23、计算风险指数dri，得到安全与稳定性分析信息，其中，γd是校正因子，wdk是第k风险因子的权重，xdik是第i个事件在第k风险因子上的表现，kd是风险因子数量；
24、利用所述安全与稳定性分析信息，依据行业标准和风险阈值，对数据中心的运行稳定性和安全风险进行评估，分析差异风险等级的事件频次和严重程度，得到运行稳定性和数据安全风险评估结果。
25、本专利技术改进有，所述备份恢复计划的获取步骤具体为：
26、基于所述运行稳定性和数据安全风险评估信息，对数据进行关键性分级，采用公式：
27、
28、确定数据备份频率，其中，fv(d)表示数据d的备份频率，vd是数据的价值指标，sd是数据的敏感性指标，cq和dq是调整因素的影响系数；
29、基于所述数据备份频率，结合云平台的数据处理能力、物理安全性、地理位置和网络连接速度，设置定期和非定期备份任务，形成备份操作日志；
30、基于所述备份操作日志，制定备份恢复计划，计划包括恢复时间目标和数据恢复点目标。
31、本专利技术改进有，所述多维自适应索引的建立步骤具体为：
32、基于所述备份恢复计划，分析当前云平台的数据索引结构，识别由数据量增长引起的性能瓶颈，收集关键性能指标，生成索引结构评估记录；
33、基于所述索引结构评估记录，建立匹配差异数据访问模式的多维自适应索引，采用公式：
34、
35、得到最优的索引维度配置，其中，fb(db,t)表示在时间t下，依据时间动态调整后的数据索引维度，db代表原始数据维度，t代表时间因子，rb为时间调整参数。
36、本专利技术改进有，所述数据检索速度和效率的优化步骤具体为：
37、从云平台的数据访问日志中提取查询响应时间和访问频次数据，确定数据检索中的高频访问模式和性能瓶颈，生成性能分析日志；
38、基于所述性能分析日志，采用公式：
39、
40、执行查询优化，并匹配查询负载，生成数据检索优化结果os(cu,pu)，其中，cu表示查询复杂性，pu表示查询参数，ku是敏感度系数，mu是查询参数平衡点。
41、本专利技术改进有，所述数据查询响应信息的获取步骤具体为：
42、基于所述索引性能优化结果，结合查询响应时间和查询处理成本数据，采用公式：
43、
44、计算最优成本的查询流程，其中，cz代表查询成本，tz代表查询时间，rz代表资源消耗，qz代表查询负载，αz是时间本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于云的产后健康数据管理系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于云的产后健康数据管理系统，其特征在于，所述最优数据存储位置的计算步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的基于云的产后健康数据管理系统，其特征在于，所述流动性调整配置的获取步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的基于云的产后健康数据管理系统，其特征在于，所述运行稳定性和数据安全风险的评估步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的基于云的产后健康数据管理系统，其特征在于，所述备份恢复计划的获取步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的基于云的产后健康数据管理系统，其特征在于，所述多维自适应索引的建立步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的基于云的产后健康数据管理系统，其特征在于，所述数据检索速度和效率的优化步骤具体为：
8.根据权利要求1所述的基于云的产后健康数据管理系统，其特征在于，所述数据查询响应信息的获取步骤具体为：
【技术特征摘要】
1.一种基于云的产后健康数据管理系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于云的产后健康数据管理系统，其特征在于，所述最优数据存储位置的计算步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的基于云的产后健康数据管理系统，其特征在于，所述流动性调整配置的获取步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的基于云的产后健康数据管理系统，其特征在于，所述运行稳定性和数据安全风险的评估步骤具体为：
5.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏敏，冯丽萍，高赛楠，朱昱，
申请(专利权)人：南通大学附属医院，
类型：发明
国别省市：
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