海洋大数据缓存加载系统、运行方法、装置和介质

专利主权项内容

1.一种海洋大数据缓存加载系统的运行方法，所述系统包括海洋大数据平台、缓存预测中心、缓存加载中心，海洋大数据平台将历史海洋数据集发送至缓存预测中心，缓存预测中心进行模型训练，得到缓存预测模型；将未来时间的预测预报数据输入缓存预测模型，预测出数据访问概率；缓存加载中心根据缓存预测中心预测出的数据访问概率，在用户访问数据之前，提前将相关数据加载到缓存中，完成主动缓存加载；海洋大数据平台实时采集海洋数据并持久化存储，同时在缓存空间用实时数据替换原有的预测预报数据；定期根据现有海洋数据重新进行模型训练及预测；其特征在于，所述方法包括海洋大数据平台的运行方法、缓存预测中心的运行方法和缓存加载中心的运行方法；所述海洋大数据平台的运行方法具体步骤如下：第一步、等待人工指令，人工开始运行海洋大数据平台，设置指令执行周期；第二步、海洋大数据平台向缓存预测中心发送指令，指令分为模型训练指令、缓存预测指令；发送模型训练指令，将历史海洋数据的温度、盐度、气压、1/3波高、1/3波周期、1/10波高、1/10波周期、波向发送至缓存预测中心作为多个通道输入，训练缓存预测模型；发送缓存预测指令，将合作项目的预测预报数据输入缓存预测模型，预测该数据的访问概率；第三步、海洋大数据平台采集实时海洋数据，将实时数据持久化存储的同时，向缓存加载中心发送缓存更新指令，将最新高概率“海洋网格”的真实数据缓存空间的预测预报数据；海洋大数据平台进行实时数据处理及数据可视化；第四步、人工结束海洋大数据平台；所述的缓存预测中心的运行方法具体步骤如下：第一步、初始化缓存预测程序，缓存预测中心进入监听状态，等待海洋大数据平台指令，海洋大数据会向缓存预测中心平台发送的模型训练指令、缓存预测指令；第二步、收到模型训练指令，分割海洋大数据平台发送过来的历史海洋数据为“海洋网格”，将每一个“海洋网格”输入缓存预测模型进行模型训练，保存缓存预测模型；第四步、收到缓存预测指令，分割海洋大数据平台发送过来的预测预报数据为“海洋网格”，将每一个“海洋网格”输入缓存预测模型，进行缓存加载预测，得到每一个预测预报“海洋网格”的访问概率；第五步、向缓存加载中心发送缓存更新指令，并发送缓存预测结果，通过缓存加载中心完成缓存更新；所述的缓存加载中心的运行方法具体步骤如下：第一步、初始化缓存加载中心程序，等待来自海洋大数据平台和缓存预测中心的指令表达式；第二步、等待海洋大数据平台发送的指令；指令分为普通操作指令与缓存更新指令，普通操作指令实现重启程序与结束程序的操作；海洋大数据平台采集到实时数据，同时向缓存加载中心发送缓存更新指令，用最新真实“海洋网格”数据替换掉预测预报数据；第三步、等待缓存预测中心传递的缓存预测结果；查询持久化存储空间，将已预测出最高概率的n个“海洋网格”真实数据和未来预测预报数据加载到缓存空间中；G第四步、如果缓存加载失败，会检测问题，并重新加载缓存；第五步、当收到缓存预测中心发来的结束程序的指令，会运行销毁程序，结束缓存加载中心的运行。