一种处理器环境验证的云数据处理方法及系统与流程

本发明涉及计算机处理器，尤其涉及一种处理器环境验证的云数据处理方法及系统。

背景技术：

1、在当前的云计算环境中，处理器资源管理和环境验证面临着独特的挑战。云服务提供商必须有效管理其计算资源，以满足不断变化的客户需求，同时确保数据处理的安全性和可靠性。随着云计算用户数量的增加以及计算需求的不断扩大，对处理器资源的管理变得更加复杂和关键。

2、传统的处理器资源管理方法通常依赖于静态或预设的资源分配策略，这些策略很难适应云环境的动态性和可扩展性需求，在这些环境中，资源需求可以在短时间内显著变化，因此需要更灵活和响应性更强的资源管理方法来优化性能和成本效率。

3、此外，处理器环境的安全性和完整性验证是云计算安全的另一个重要方面。云环境的开放性和多租户特性使其面临多种安全威胁，包括数据泄露、恶意攻击和服务中断，因此，需要在处理器层面实施高效的安全机制来保护数据和处理任务，确保云服务的信任和合规性。

4、现有技术的局限性在于它们往往无法充分适应云计算环境的可变性和需求波动，同时在处理资源的安全性和完整性验证方面也存在不足，这导致了资源利用效率低下、成本增加、性能瓶颈以及安全隐患，从而影响了云服务的整体质量和可靠性。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了一种处理器环境验证的云数据处理方法及系统。

2、一种处理器环境验证的云数据处理方法，包括以下步骤：

3、s1：初始化云数据处理环境，包括配置处理器资源，其中，配置包括为处理器分配初始计算能力、内存容量和网络带宽，根据处理需求对处理器资源进行基线设置；

4、s2：基于用户需求动态调整处理器资源配置，实时分析用户数据处理任务的复杂性和需求，预估所需处理器资源，并调整处理器资源配置以满足需求；

5、s3：实施环境安全检查，验证处理器资源的完整性和安全性，包括对处理器硬件和软件环境执行完整性检验，以及对运行环境进行安全扫描，以识别和防御潜在的安全威胁；

6、s4：在环境安全检查通过后，启动数据处理任务；

7、s5：监控数据处理过程，实时调整资源分配以优化性能，使用监控工具跟踪处理任务的性能，识别瓶颈或性能下降的问题，并动态调整处理器资源分配来优化处理效率和响应时间；

8、s6：结束数据处理后，存储处理结果，并进行环境清理和资源释放，包括将数据处理结果存储存储单元，清理临时文件和日志，以及释放不再需要的处理器资源。

9、进一步的，所述s1具体包括：

10、s11：在选定的云平台上部署容器实例，作为数据处理任务的执行环境；

11、s12：为处理器分配初始计算能力，包括确定容器实例的cpu核心数和时钟频率，以满足基线的计算需求；

12、s13：分配内存容量，确保每个容器实例有足够的内存来支持其运行和数据处理活动，同时留有缓冲区以应对峰值需求；

13、s14：配置网络带宽，确保容器实例之间以及容器实例与外界的通信流畅，无阻碍，根据基线需求设置带宽上限和下限，以保证数据传输的效率和稳定性；

14、s15：对容器实例的处理器资源进行基线配置，包括设置容器运行时的cpu和内存分配策略，以及网络配置，以确保系统运行的稳定性和性能。

15、进一步的，所述s2包括分析用户的数据处理任务需求，包括任务类型、预期数据量、计算复杂度和预计执行时间，使用预测模型，基于用户需求的分析结果来预估所需的处理器资源，包括计算能力、内存需求和网络带宽，根据预测模型的结果调整处理器资源配置，如果预测结果表明即将面临资源短缺，则提前增加处理器核心数、扩大内存分配或增加网络带宽，以确保能够满足用户需求。

16、进一步的，所述预测模型基于队列模型，具体包括：

17、s21：根据用户的数据处理任务需求（包括任务类型、预期的数据量、计算复杂度和预计执行时间），确定任务到达率λ和服务率μ，任务到达率反映新任务的频率，服务率代表处理任务的能力；

18、s22：选择m/m/c队列模型，基于任务到达率和服务率来模拟处理器资源的使用情况，m/m/c模型适用于有多个处理器核心的情况；

19、s23：在所选的m/m/c队列模型中进行模拟，以估计平均队列长度、等待时间和利用率；

20、s24：根据队列模型结果和性能目标，确定所需的处理器核心数、内存大小和网络带宽，如果模拟显示当前资源无法满足性能要求（如队列长度过长或等待时间过长），则需增加资源配置；

21、s25：调整处理器资源配置，以确保处理器资源能够处理预期的数据处理任务，同时保持所需的性能水平和响应时间。

22、进一步的，所述m/m/c队列模型是基于多服务台（c个服务台）的队列器，其中，到达过程遵循泊松分布，服务时间遵循指数分布：

23、确定到达率和服务率：根据用户的数据处理任务需求，计算任务的平均到达率，以及每个处理器核心的平均服务率；

24、计算流量强度和服务器利用率：流量强度表示每个处理器核心平均的负载，服务器利用率也由表示,反映每个处理器核心的繁忙程度；

25、计算m/m/c队列模型的关键指标：平均队列长度和平均等待时间通过以下计算：

26、首先计算队列模型中的总人数的概率分布的基础上，计算队列中人数：

27、，其中是模型为空，即没有任务的概率，计算为：

28、；

29、平均等待时间使用除以到达率来计算：；

30、根据计算结果调整处理器资源配置：使用计算结果来评估当前处理器资源配置是否能满足性能要求，如果或超过预定阈值，表示需要更多的处理器资源来减少队列长度和等待时间，根据分析，确定所需增加的处理器核心数(c的值)，以确保处理器资源能够处理用户的数据处理任务。

31、进一步的，所述s3中的实施环境安全检查具体包括：

32、s31：部署预测性安全模型，利用历史数据和当前环境行为数据来预测未来安全事件，并制定预防措施；

33、s32：在处理器硬件层面，引入受信任的平台模块tpm，以增强硬件的安全性，确保物理级的完整性和防篡改能力，选择tpm 2.0平台并将其集成到处理器上，支持加密、密钥生成和存储、完整性度量和安全启动，启动时，通过tpm 2.0平台执行安全启动过程，验证固件、操作系统和启动加载程序的完整性，通过tpm 2.0平台记录和验证处理器组件的完整性指标（如散列值），任何未授权的更改都会被检测，并可触发安全响应机制。

34、进一步的，所述预测性安全模型采用预测型自编码器模型，所述预测型自编码器模型具体包括：

35、模型训练：收集关于处理器运行环境的正常行为数据，包括处理器使用率、内存访问模式、网络流量，从收集的数据中提取基线运行特征，基线运行特征应能代表系统的正常运行状态；

36、模型构建：使用自编码器网络结构学习基线运行特征的高级表示，自编码器由编码器、解码器构成：编码器将输入转换为一个低维度的隐藏表示，解码器将隐藏表示再转换回原始输入空间；

37、编码器：编码器,其中是输入数据，是隐藏表示；

38、解码器：解码器，其中是重构的输入数据。

39、训练过程：通过最小化重构误差(即输入和重构输出之间的差异)来训练自编码器，使用均方误差mse作为损失函数：

40、；

41、预测和检测：模型训练完成后，使用预测型自编码器模型来评估新的观测数据，对于新的输入数据，自编码器尝试重构，并计算重构误差，如果新数据的重构误差高于训练数据时的平均重构误差，则表明新数据表示异常，是安全事件的迹象。

42、进一步的，所述s5具体包括：

43、部署监控工具：在云数据处理环境中部署监控工具，实时跟踪和记录处理器使用率、内存消耗、网络带宽利用率、磁盘i/o操作；

44、定义性能基线和阈值：确定每项服务和应用的性能基线，并设置阈值，阈值用于识别何时资源使用超过正常运行范围，需要调整；

45、实时性能跟踪：监控工具实时收集和分析性能数据，以便快速识别任何偏离预定性能基线的行为，基于时间序列算法分析导致性能瓶颈或下降的问题；

46、动态资源调整：引入资源优化算法，并根据监控数据和性能分析结果，动态调整资源分配。

47、进一步的，所述时间序列算法采用改进的arima模型，所述改进的arima模型表示为，其中,是自回归项的阶数,是时间序列差分的阶数，使序列平稳,是移动平均项的阶数，具体包括：

48、收集处理器资源使用的历史时间序列数据，包括cpu使用率、内存使用量；

49、对于每个处理器资源的时间序列，使用自相关函数acf和偏自相关函数pacf图来辅助确定arima模型的参数；

50、arima模型表示为：，其中，是滞后算子，和分别是模型的参数，是误差项；

51、使用历史数据训练模型，通过均方误差的损失函数来确定最佳参数：均方误差，利用训练好的模型对未来处理器资源使用进行预测；

52、所述使用自相关函数acf和偏自相关函数pacf图来辅助确定arima模型的参数具体如下：

53、确定差分阶数，观察原始时间序列的图形和其自相关图acf，查找非季节性的自相关性是否快速减少，对时间序列进行一阶差分，然后再次检查序列和acf图，如果序列在一次差分后变得平稳，则;如果需要多次差分才能达到平稳，差分次数应增加；

54、确定自回归阶数:时间序列平稳后，使用pacf图来确定的值，pacf图显示了时间序列与其自身滞后版本之间的相关性，排除了中间滞后的影响，对于一个arima模型，pacf在滞后之后会出现截尾（突然下降到不显著的值），如果pacf在滞后个时间单位后截尾，则；

55、确定移动平均阶数，使用acf图来确定的值，acf图展示了时间序列和其滞后值之间的相关性，对于arima模型，acf在滞后后截尾，如果acf在滞后个时间单位后截尾，则可。

56、所述资源优化算法基于线性规划优化算法，具体包括：

57、优化目标和约束条件：设定线性规划的目标函数为最小化资源配置的总成本：，其中，是总成本，是资源的单位成本，是分配给资源的数量，是资源的种类，约束条件基于arima模型预测的资源需求来设置，确保每种资源的分配量能满足未来的使用需求而不超过上限：

58、；

59、；

60、其中，是资源的效率系数，是资源的预测需求，是资源的最大可用量；

61、利用线性规划求解器（如simplex算法或内点法）找到最优的资源分配，根据优化结果调整处理器资源配置，以实现成本最小化同时保证性能需求得到满足。

62、一种处理器环境验证的云数据处理系统，用于实现上述的一种处理器环境验证的云数据处理方法，包括以下模块：

63、资源初始化模块：负责在云环境中部署容器实例，并为容器实例配置初始的处理器资源；

64、资源预测与调整模块：利用队列理论模型来预测未来的处理器资源需求，并基于预测动态调整资源配置，以确保处理能力能满足未来的需求；

65、完整性与安全验证模块：执行处理器运行环境的完整性检查，包括使用平台模块tpm安全验证，对运行环境进行安全扫描，以识别和防御潜在的安全威胁；

66、性能监控与优化模块：实时监控处理任务的性能，使用时间序列分析技术预测性能趋势，识别性能瓶颈或下降问题，根据监控和分析结果，动态调整处理器资源分配来优化处理效率和响应时间；

67、数据处理与存储模块：在验证的安全环境下执行数据处理任务，包括数据分析、计算任务，存储处理结果，并在任务完成后进行环境清理和资源释放。

68、本发明的有益效果：

69、本发明，通过引入基于队列理论的模型预测处理器资源需求，并结合实时性能监控数据，系统能够动态调整资源分配，通过应用m/m/c队列模型，能够精确预测并管理处理器资源的需求，特别是在多用户和高并发的云环境中，这种队列模型考虑了多个服务通道（即处理器核心或计算资源），使得资源分配更加高效和平衡，通过对即将到来的资源需求进行准确预测。

70、本发明，通过在处理器硬件层面引入tpm，以及在软件层面进行完整性检验和安全扫描，显著增强了数据处理环境的安全性和可靠性，这些措施确保了从物理硬件到软件应用的全面安全防护，能有效防御外部攻击和内部威胁，减少了数据泄露或损坏的风险。

71、本发明，利用改进的arima模型，并结合自相关函数（acf）和偏自相关函数（pacf）图来辅助确定模型参数（p, d, q），可以更精确地预测处理器资源使用趋势和潜在的性能瓶颈，这种方法使得资源分配策略能够基于数据驱动的预测来进行，而不仅仅是基于过去的经验或简单规则，通过精确的预测，系统能够预先调整资源配置，避免性能下降和过载情况的发生，这不仅提高了资源的使用效率，还确保了云数据处理任务能够连续且高效地运行，降低了因资源不足导致的任务失败或延迟的风险。