基于云原生分布式微服务架构的PaaS大数据分析平台的制作方法

基于云原生分布式微服务架构的paas大数据分析平台
技术领域
1.本发明属于大数据分析领域，具体涉及基于云原生分布式微服务架构的paas大数据分析平台。


背景技术：

2.公开号为cn113452776a的专利公开了一种paas平台服务调度方法、装置及paas平台，可用于云计算技术领域，方法包括：根据针对paas平台的服务部署请求对应的目标服务标识，基于预设在paas平台中的非灰度容器的服务灰度开关，确定paas平台中的目标服务标识对应的开关开启状态及全地区推广状态；若目标服务标识对应的开关开启状态及全地区推广状态均显示已开启，则将服务部署请求发送至灰度容器以调用对应的灰度服务，灰度容器基于非灰度容器的相同配置预先部署在paas平台中。本技术能够有效提高paas平台服务调度的可靠性及效率，降低服务变更导致的paas平台的改动规模及回退操作风险，提高paas平台服务调度过程中的业务连续性。
3.现有的针对paas数据分析平台，首先针对用户的私密性不够，其次用户在使用时，尤其针对一些需要频繁使用该类型软件时，有时候需要借调一些工具来进行使用，但是对于该类工作使用不熟练，造成一些效率上的问题，同时也对于一些突发问题无法解决，基于此，提供一种解决方案。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供基于云原生分布式微服务架构的paas大数据分析平台。
5.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
6.基于云原生分布式微服务架构的paas大数据分析平台，包括基础采录模块、信息库、展示模块、处理器、数据收录模块、个体信息库、偏向数据分析模块、数据采收模块和数据集存模块；
7.其中，所述基础采录模块用于用户录入身份信息及其对应的秘钥信息，所述信息库内存储有核准用户的标准身份信息及其对应的确认密钥信息；所述基础采录模块用于将身份信息及其对应的秘钥信息传输到处理器，所述处理器用于结合信息库对身份信息、秘钥信息进行设备核实处理，根据结果产生错误信号、错初信号和通过信号；
8.所述处理器用于在产生通过信号时，利用个体信息库对身份信息进行数据抓取；
9.所述数据采收模块用于收集用户由若干个借用信息构成的借用信息组，借用信息具体为用户在借助本平台进行大数据分析时的所用的调用工具；所述数据采收模块用于将借用信息组结合对应身份信息将其传输到数据集存模块进行存储；所述偏向数据分析模块用于对数据集存模块内存储的借用信息组及其对应的身份信息进行数据分析，得到所有的身份信息对应的次序借用信息；
10.所述数据收录模块与互联网联通，用于实时获取互联网的信息；所述偏向数据分析模块用于将次序借用信息传输到个体信息库，所述处理器用于结合个体信息库内的次序
借用信息以及数据收录模块对身份信息进行辅助使用推荐，得到信息推荐组。
11.进一步在于，核实处理的具体处理过程为：
12.步骤一：首先将身份信息与标准身份信息进行比对，找到与身份信息一致的标准身份信息，之后找到对应的确认密钥信息；
13.步骤二：将确认密钥信息与秘钥信息进行比对，若比对一致则产生初通信号；否则产生错初信号；
14.步骤三：在产生初通信号后，将身份信息和秘钥信息组合形成登陆字符组；
15.步骤四：得到登陆字符组之后，结合键入总时长进行选值确认，具体确认方式为，将键入总时长各个位数上的数值相加，得到和值之后取其个位数值，将该数值标记为间值；
16.步骤五：获取到登陆字符组，从第一个数字开始数到第间值个数字，将该数字标记为第一特字；
17.步骤六：去除该第一特字，重复步骤五，获取到剩余登陆字符组的第二特字；
18.步骤七：重复步骤六，得到第三特字；第一特字、第二特字和第三特字构成特性信息；
19.步骤八：管理员核准的基础采录模块，在键入完成身份信息及其对应秘钥信息之后，也会按照步骤三到步骤七的方式得到特性信息，并将该特性信息标记为潜在特性信息；
20.步骤九：只有当潜在特性信息和特性信息一致时，才会产生通过信号；否则产生设备错误信号。
21.进一步在于，步骤三中组合形成登陆字符组的具体方式为：
22.s1：获取到从开始键入登陆信息开始计时，直到秘钥信息录入完成结束计时，得到键入总时长，键入总时长量纲为秒；
23.s2：获取到键入总时长的个位数值，将该数值标记为影值；
24.s3：当影值为奇数时，则按照登陆信息+秘钥信息的方式组成登陆字符组；
25.否则，则按照秘钥信息+登陆信息的方式组成登陆字符组。
26.进一步在于，所述处理器在产生设备错误信号时，驱动展示模块显示“所用设备不受信任，请核实”；所述处理器在产生错初信号时，驱动展示模块显示“身份秘钥错误，请核实”。
27.进一步在于，数据分析的具体过程为：
28.s01：任选一身份信息，获取到其近t1时间内用户的借用信息组，t1为预设值；
29.s02：将借用信息组内的借用信息标记为yi,i＝1...n；
30.s03：获取到对应借用信息的调用次数，调用一次指代用户在一次数据分析过程中从导入数据到数据分析结果出现之后的过程；将对应借用信息的访问次数标记为pi,i＝1...n；
31.s04：获取到对应用户最后一次调用该借用信息yi距离当下的时间，将该时间标记为时距ui，i＝1...n；
32.s05：利用公式计算兴值qi，qi＝0.61*pi+0.39/ui；此处0.61和0.39均为预设的权值，其量纲为对应因素pi和ui的量纲的倒数，旨在去除量纲后对数值进行计算；
33.s06：按照qi从大到小的顺序对应的借用信息yi进行排序整理，得到次序借用信息；
34.s07：选择下一身份信息，并重复步骤s01-s07，直到对所有的身份信息处理完成。
35.进一步在于，辅助使用推荐的具体过程为：
36.s100：获取到用户的次序借用信息；
37.s200：获取到排行前三的次序借用信息，获取到对应该三个次序借用信息；
38.s300：借助数据收录模块将三个次序借用信息的操作步骤和应急处理信息，应急处理信息主要为从论坛上爬取的对应次序借用信息在使用时出现的问题及其对应的解决方案；
39.s400：将操作步骤和应急处理信息融合得到信息推荐组。
40.进一步在于，所述处理器用于将信息推荐组传输到展示模块，展示模块接收处理器传输的信息推荐组并进行实时显示。
41.本发明的有益效果：
42.本发明通过基础采录模块结合处理器以及信息库，对用户的身份进行识别之后，还会通过本发明公开的相关保护算法，对用户设备的合法性进行验证，具体通过特性信息这一关键因素进行分析了解；只有在两者均通过时，才能保证用户进行正常的数据访问；之后借助偏向数据分析模块用于对数据集存模块内存储的借用信息组及其对应的身份信息进行数据分析，得到用户的次序借用信息；之后处理器用于结合个体信息库内的次序借用信息以及数据收录模块对身份信息进行信息推荐，根据对应用户分析时惯性调用的工作对其进行相关的指导推荐，帮助一些对于软件仅仅会一些基本操作，使用次数又较为频繁的用户更快解决问题；本发明简单有效，且易于实用。
附图说明
43.为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。
44.图1为本发明的系统框图。
具体实施方式
45.如图1所示，基于云原生分布式微服务架构的paas大数据分析平台，包括基础采录模块、信息库、展示模块、处理器、数据收录模块、个体信息库、偏向数据分析模块、数据采收模块和数据集存模块；
46.其中，所述基础采录模块用于用户录入身份信息及其对应的秘钥信息，所述信息库内存储有核准用户的标准身份信息及其对应的确认密钥信息；所述基础采录模块用于将身份信息及其对应的秘钥信息传输到处理器，所述处理器用于结合信息库对身份信息、秘钥信息进行设备核实处理，具体处理过程为：
47.步骤一：首先将身份信息与标准身份信息进行比对，找到与身份信息一致的标准身份信息，之后找到对应的确认密钥信息；
48.步骤二：将确认密钥信息与秘钥信息进行比对，若比对一致则产生初通信号；否则产生错初信号；
49.步骤三：在产生初通信号后，将身份信息和秘钥信息组合形成登陆字符组，具体组合方式为：
50.s1：获取到从开始键入登陆信息开始计时，直到秘钥信息录入完成结束计时，得到
键入总时长，键入总时长量纲为秒；
51.s2：获取到键入总时长的个位数值，将该数值标记为影值；
52.s3：当影值为奇数时，则按照登陆信息+秘钥信息的方式组成登陆字符组；
53.否则，则按照秘钥信息+登陆信息的方式组成登陆字符组；
54.步骤四：得到登陆字符组之后，结合键入总时长进行选值确认，具体确认方式为，将键入总时长各个位数上的数值相加，得到和值之后取其个位数值，将该数值标记为间值；
55.步骤五：获取到登陆字符组，从第一个数字开始数到第间值个数字，将该数字标记为第一特字；
56.步骤六：去除该第一特字，重复步骤五，获取到剩余登陆字符组的第二特字；
57.步骤七：重复步骤六，得到第三特字；第一特字、第二特字和第三特字构成特性信息；
58.步骤八：管理员核准的基础采录模块，在键入完成身份信息及其对应秘钥信息之后，也会按照步骤三到步骤七的方式得到特性信息，并将该特性信息标记为潜在特性信息；
59.步骤九：只有当潜在特性信息和特性信息一致时，才会产生通过信号；否则产生设备错误信号；
60.所述处理器在产生设备错误信号时，驱动展示模块显示“所用设备不受信任，请核实”；所述处理器在产生错初信号时，驱动展示模块显示“身份秘钥错误，请核实”；
61.所述处理器用于在产生通过信号时，利用个体信息库对身份信息进行数据抓取；
62.所述数据采收模块用于收集用户由若干个借用信息构成的借用信息组，借用信息具体为用户在借助本平台进行大数据分析时的所用的调用工具；所述数据采收模块用于将借用信息组结合对应身份信息将其传输到数据集存模块进行存储；所述偏向数据分析模块用于对数据集存模块内存储的借用信息组及其对应的身份信息进行数据分析，具体过程为：
63.s01：任选一身份信息，获取到其近t1时间内用户的借用信息组，t1为预设值；
64.s02：将借用信息组内的借用信息标记为yi,i＝1...n；
65.s03：获取到对应借用信息的调用次数，调用一次指代用户在一次数据分析过程中从导入数据到数据分析结果出现之后的过程；将对应借用信息的访问次数标记为pi,i＝1...n；
66.s04：获取到对应用户最后一次调用该借用信息yi距离当下的时间，将该时间标记为时距ui，i＝1...n；
67.s05：利用公式计算兴值qi，qi＝0.61*pi+0.39/ui；此处0.61和0.39均为预设的权值，其量纲为对应因素pi和ui的量纲的倒数，旨在去除量纲后对数值进行计算；
68.s06：按照qi从大到小的顺序对应的借用信息yi进行排序整理，得到次序借用信息；
69.s07：选择下一身份信息，并重复步骤s01-s07，直到对所有的身份信息处理完成；
70.所述数据收录模块与互联网联通，用于实时获取互联网的信息；所述偏向数据分析模块用于将次序借用信息传输到个体信息库，所述处理器用于结合个体信息库内的次序借用信息以及数据收录模块对身份信息进行辅助使用推荐，具体辅助使用推荐过程为：
71.s100：获取到用户的次序借用信息；
72.s200：获取到排行前三的次序借用信息，获取到对应该三个次序借用信息；
73.s300：借助数据收录模块将三个次序借用信息的操作步骤和应急处理信息，应急处理信息主要为从论坛上爬取的对应次序借用信息在使用时出现的问题及其对应的解决方案；
74.s400：将操作步骤和应急处理信息融合得到信息推荐组；
75.所述处理器用于将信息推荐组传输到展示模块，展示模块接收处理器传输的信息推荐组并进行实时显示。
76.作为本发明的另一实施例，在前一实施例的基础上，偏向数据分析模块对数据集存模块内存储的借用信息组及其对应的身份信息进行数据分析，其具体过程还可以为：
77.s01：任选一身份信息，获取到其近t1时间内用户的借用信息组，t1为预设值；
78.s02：将借用信息组内的借用信息标记为yi,i＝1...n；
79.s03：获取到对应借用信息的调用次数，调用一次指代用户在一次数据分析过程中从导入数据到数据分析结果出现之后的过程；将对应借用信息的访问次数标记为pi,i＝1...n；
80.s04：获取到对应用户最后一次调用该借用信息yi距离当下的时间，将该时间标记为时距ui，i＝1...n；
81.s05：按照从大到小的顺序对pi进行排名，得到其对应的顺序值，将对应pi的顺序值标记为hi；hi表示pi按照从大到小顺序排名时处于第hi名；
82.同样按照从小到大的顺序对ui进行排名，得到对应的顺序值，将ui对应的顺序值标记为ri，ri与ui一一对应；
83.s06：利用公式计算兴值qi，qi＝0.61*hi+0.39*ri；此处0.61和0.39均为预设的权值，其量纲为对应因素pi和ui的量纲的倒数，旨在去除量纲后对数值进行计算；
84.s06：按照qi从大到小的顺序对应的借用信息yi进行排序整理，得到次序借用信息；
85.s07：选择下一身份信息，并重复步骤s01-s07，直到对所有的身份信息处理完成；
86.基于云原生分布式微服务架构的paas大数据分析平台，首先通过基础采录模块结合处理器以及信息库，对用户的身份进行识别之后，还会通过本发明公开的相关保护算法，对用户设备的合法性进行验证，具体通过特性信息这一关键因素进行分析了解；只有在两者均通过时，才能保证用户进行正常的数据访问；之后借助偏向数据分析模块用于对数据集存模块内存储的借用信息组及其对应的身份信息进行数据分析，得到用户的次序借用信息；之后处理器用于结合个体信息库内的次序借用信息以及数据收录模块对身份信息进行信息推荐，根据对应用户分析时惯性调用的工作对其进行相关的指导推荐，帮助一些对于软件仅仅会一些基本操作，使用次数又较为频繁的用户更快解决问题；本发明简单有效，且易于实用。
87.此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
88.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示
例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
89.尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

技术特征：
1.基于云原生分布式微服务架构的paas大数据分析平台，其特征在于，包括基础采录模块、信息库、展示模块、处理器、数据收录模块、个体信息库、偏向数据分析模块、数据采收模块和数据集存模块；其中，所述基础采录模块用于用户录入身份信息及其对应的秘钥信息，所述信息库内存储有核准用户的标准身份信息及其对应的确认密钥信息；所述基础采录模块用于将身份信息及其对应的秘钥信息传输到处理器，所述处理器用于结合信息库对身份信息、秘钥信息进行设备核实处理，根据结果产生错误信号、错初信号和通过信号；所述处理器用于在产生通过信号时，利用个体信息库对身份信息进行数据抓取；所述数据采收模块用于收集用户由若干个借用信息构成的借用信息组，借用信息具体为用户在借助本平台进行大数据分析时所用的调用工具；所述数据采收模块用于将借用信息组结合对应身份信息将其传输到数据集存模块进行存储；所述偏向数据分析模块用于对数据集存模块内存储的借用信息组及其对应的身份信息进行数据分析，得到所有的身份信息对应的次序借用信息；所述数据收录模块与互联网联通，用于实时获取互联网的信息；所述偏向数据分析模块用于将次序借用信息传输到个体信息库，所述处理器用于结合个体信息库内的次序借用信息以及数据收录模块对身份信息进行辅助使用推荐，得到信息推荐组。2.根据权利要求1所述的基于云原生分布式微服务架构的paas大数据分析平台，其特征在于，核实处理的具体处理过程为：步骤一：首先将身份信息与标准身份信息进行比对，找到与身份信息一致的标准身份信息，之后找到对应的确认密钥信息；步骤二：将确认密钥信息与秘钥信息进行比对，若比对一致则产生初通信号；否则产生错初信号；步骤三：在产生初通信号后，将身份信息和秘钥信息组合形成登陆字符组；步骤四：得到登陆字符组之后，结合键入总时长进行选值确认，具体确认方式为，将键入总时长各个位数上的数值相加，得到和值之后取其个位数值，将该数值标记为间值；步骤五：获取到登陆字符组，从第一个数字开始数到第间值个数字，将该数字标记为第一特字；步骤六：去除该第一特字，重复步骤五，获取到剩余登陆字符组的第二特字；步骤七：重复步骤六，得到第三特字；第一特字、第二特字和第三特字构成特性信息；步骤八：管理员核准的基础采录模块，在键入完成身份信息及其对应秘钥信息之后，也会按照步骤三到步骤七的方式得到特性信息，并将该特性信息标记为潜在特性信息；步骤九：只有当潜在特性信息和特性信息一致时，才会产生通过信号；否则产生设备错误信号。3.根据权利要求2所述的基于云原生分布式微服务架构的paas大数据分析平台，其特征在于，步骤三中组合形成登陆字符组的具体方式为：s1：获取到从开始键入登陆信息开始计时，直到秘钥信息录入完成结束计时，得到键入总时长，键入总时长量纲为秒；s2：获取到键入总时长的个位数值，将该数值标记为影值；s3：当影值为奇数时，则按照登陆信息+秘钥信息的方式组成登陆字符组；
否则，则按照秘钥信息+登陆信息的方式组成登陆字符组。4.根据权利要求1所述的基于云原生分布式微服务架构的paas大数据分析平台，其特征在于，所述处理器在产生设备错误信号时，驱动展示模块显示“所用设备不受信任，请核实”；所述处理器在产生错初信号时，驱动展示模块显示“身份秘钥错误，请核实”。5.根据权利要求1所述的基于云原生分布式微服务架构的paas大数据分析平台，其特征在于，数据分析的具体过程为：s01：任选一身份信息，获取到其近t1时间内用户的借用信息组，t1为预设值；s02：将借用信息组内的借用信息标记为yi,i＝1...n；s03：获取到对应借用信息的调用次数，调用一次指代用户在一次数据分析过程中从导入数据到数据分析结果出现之后的过程；将对应借用信息的访问次数标记为pi,i＝1...n；s04：获取到对应用户最后一次调用该借用信息yi距离当下的时间，将该时间标记为时距ui，i＝1...n；s05：利用公式计算兴值qi，qi＝0.61*pi+0.39/ui；s06：按照qi从大到小的顺序对应的借用信息yi进行排序整理，得到次序借用信息；s07：选择下一身份信息，并重复步骤s01-s07，直到对所有的身份信息处理完成。6.根据权利要求1所述的基于云原生分布式微服务架构的paas大数据分析平台，其特征在于，辅助使用推荐的具体过程为：s100：获取到用户的次序借用信息；s200：获取到排行前三的次序借用信息，获取到对应该三个次序借用信息；s300：借助数据收录模块将三个次序借用信息的操作步骤和应急处理信息，应急处理信息主要为从论坛上爬取的对应次序借用信息在使用时出现的问题及其对应的解决方案；s400：将操作步骤和应急处理信息融合得到信息推荐组。7.根据权利要求1所述的基于云原生分布式微服务架构的paas大数据分析平台，其特征在于，所述处理器用于将信息推荐组传输到展示模块，展示模块接收处理器传输的信息推荐组并进行实时显示。

技术总结
本发明公开了基于云原生分布式微服务架构的PaaS大数据分析平台，通过基础采录模块结合处理器以及信息库，对用户的身份进行识别之后，还会通过本发明公开的相关保护算法，对用户设备的合法性进行验证，具体通过特性信息这一关键因素进行分析了解；只有在两者均通过时，才能保证用户进行正常的数据访问；之后借助偏向数据分析模块用于对数据集存模块内存储的借用信息组及其对应的身份信息进行数据分析，得到用户的次序借用信息；之后处理器用于结合个体信息库内的次序借用信息以及数据收录模块对身份信息进行信息推荐，根据对应用户分析时惯性调用的工作对其进行相关的指导推荐，帮助用户更快掌握和使用。帮助用户更快掌握和使用。帮助用户更快掌握和使用。


技术研发人员：陈绪龙 黄红亮 刘琦
受保护的技术使用者：安徽经邦软件技术有限公司
技术研发日：2021.11.11
技术公布日：2022/3/8