一种教育大数据超并发处理系统及方法与流程

本发明涉及大数据超并发处理领域，特别是涉及一种教育大数据超并发处理系统及方法。

背景技术：

1、随着大数据技术和人工智能的不断发展，教育平台在流量预测与资源调度方面逐渐采用更加精确和智能的解决方案。近年来，基于时间序列分析和机器学习模型的流量预测方法取得了显著进展，能够更有效地捕捉教育平台请求流量中的趋势、季节性波动和突发变化。此外，智能调度算法与动态资源管理技术的发展，使得教育平台能够实时根据流量预测调整并发量与任务优先级，从而优化资源分配和提高系统性能。为了应对极高并发和复杂负载场景，回压控制机制也在不断优化，通过动态调节流量输入，进一步提升教育平台的稳定性与响应能力。上述技术的发展不仅增强了教育平台的预测精度，还显著提升了对超高并发情况下的自适应性和运行效率。

2、然而，上述调度算法和负载控制策略存在以下问题：首先，缺乏足够精确的流量预测，导致无法及时调整并发量，容易造成系统资源的过度分配或不足；其次，未能充分考虑流量波动和调度优先级，无法保证关键任务的优先处理；此外，缺乏灵活性和自适应能力，在负载过高时无法有效地限制流量，从而增加了系统超载的风险，亟需通过一种新的算法和处理技术来加以改进。

技术实现思路

1、本发明提供一种教育大数据超并发处理系统及方法，解决了传统的调度算法和负载控制策略缺乏足够精确的流量预测，导致无法及时调整并发量，造成系统资源的过度分配或不足；未能充分考虑流量波动和调度优先级，无法保证关键任务的优先处理；缺乏灵活性和自适应能力，在负载过高时无法有效地限制流量，从而增加了系统超载风险的问题。

2、本发明的一种教育大数据超并发处理系统及方法，具体包括以下技术方案：

3、一种教育大数据超并发处理方法，包括以下步骤：

4、s1：收集并预处理教育平台的原始请求数据，得到实际请求流量；利用实际请求流量中的历史数据，对加权自回归模型进行训练；通过加权自回归模型，对未来流量进行预测，得到流量预测值；

5、s2：基于流量预测值，动态调整并发量，得到调整后的并发量；基于调整后的并发量，计算数据包的调度优先级；基于数据包的调度优先级，对数据包进行排序并分配；引入基于流量预测的动态回压控制机制，动态调整流量输入，对数据包的接收进行控制，防止超载。

6、优选的，所述s1，具体包括：

7、所述加权自回归模型，通过加权自回归公式，引入指数衰减因子和动态非线性调整因子，调整历史数据对未来流量预测的影响，得到流量预测值；加权自回归公式如下：

8、

9、其中，是流量预测值，表示时间点t+1的预测请求流量；t是时间点的索引变量；p是加权自回归模型在进行预测时使用的历史数据的最大滞后期，表示使用的历史数据的数量；是滞后期的索引变量；α是回归权重系数；e是自然常数；λ是衰减因子；是指数衰减因子；是时间点的实际请求流量；β是动态非线性调整系数；μ是历史实际请求流量的均值；γ是非线性调节因子；是动态非线性调整因子。

10、优选的，所述s1，具体包括：

11、引入加权误差损失函数，结合梯度下降法，对加权自回归模型的参数进行迭代优化。

12、优选的，所述s2，具体包括：

13、基于流量预测值，定义并发量调整公式，引入指数平滑调节项和自适应平滑项，调节并发资源，得到调整后的并发量。

14、优选的，所述s2，具体包括：

15、基于调整后的并发量，引入动态的调度优先级调整机制，结合数据包的处理时间和任务优先级，得到数据包的调度优先级；数据包的调度优先级的具体计算公式为：

16、

17、其中，si是数据包i的调度优先级；i是数据包的索引变量；pi是数据包i的任务优先级；是数据包i的处理时间；κ是并发量影响系数；η是非线性调节系数；是并发负载平衡基准；ct是时间点t的并发量，表示调整后的并发量。

18、优选的，所述s2，具体包括：

19、实时监控当前负载情况，得到实时负载量；引入基于流量预测的动态回压控制机制，结合实时负载量、流量预测值和历史数据，动态调整流量输入。

20、优选的，所述s2，具体包括：

21、在基于流量预测的动态回压控制机制的实现过程中，引入流量预测值和负载比值，动态调整回压阈值，控制流量输入；回压阈值计算公式如下：

22、

23、其中，f是回压阈值；lmax是最大负载量；lt是时间点t的实时负载量；是负载比值；τ是权重系数；是调整负载变化影响的系数；是指数函数的参数；是用于控制负载比值的指数影响的参数；δ是反馈修正系数；lt-1是时间点t-1的实时负载量；是流量预测值，表示时间点t+1的预测请求流量；dt是时间点t的实际请求流量。

24、一种教育大数据超并发处理系统，包括以下部分：

25、数据收集与预处理模块、流量预测模型模块、并发量调整模块、调度优先级调整模块、负载评估模块、动态回压控制模块；

26、所述数据收集与预处理模块，收集并预处理教育平台的原始请求数据，得到实际请求流量并输出；数据收集与预处理模块通过数据传输的方式与流量预测模型模块相连；

27、所述流量预测模型模块，接收实际请求流量，利用实际请求流量中的历史数据，对加权自回归模型进行训练；通过加权自回归模型进行流量预测，得到流量预测值并输出；流量预测模型模块通过数据传输的方式与并发量调整模块、动态回压控制模块相连；

28、所述并发量调整模块，基于流量预测值，动态调整并发量，得到调整后的并发量并输出；并发量调整模块通过数据传输的方式与调度优先级调整模块相连；

29、所述调度优先级调整模块，基于调整后的并发量，动态调整数据包的调度优先级并输出；调度优先级调整模块通过数据传输的方式与负载评估模块相连；

30、所述负载评估模块，基于数据包的调度优先级，对数据包进行排序并分配；实时监控当前负载情况，得到实时负载量并传输；负载评估模块通过数据传输的方式与动态回压控制模块相连；

31、所述动态回压控制模块，接收实时负载量和流量预测值，引入基于流量预测的动态回压控制机制，动态调整流量输入，对数据包的接收进行控制，防止超载。

32、本发明的技术方案的有益效果是：

33、1、本发明通过引入加权自回归模型，结合加权误差损失函数，有效捕捉历史实际请求流量中的趋势、季节性变化和短期波动，显著提高了流量预测的准确性；加权自回归模型通过动态加权因子的引入，使得近期数据对流量预测的影响更加显著，避免了传统自回归模型对远期数据的过度依赖，从而更好地应对教育平台流量的波动性和突发性，增强了加权自回归模型的响应能力和鲁棒性。

34、2、本发明基于流量预测值，能够实时调整并发量，确保教育平台在高并发时段资源的合理分配，避免了资源过度分配或不足的风险；同时，结合并发量，引入动态的调度优先级调整机制，能够根据数据包的处理时间和任务优先级，优先处理关键任务(如在线考试、直播互动等)，优化资源分配，保障教育平台的高效运转和任务的及时处理。

35、3、本发明通过引入基于流量预测的动态回压控制机制，能够根据实时负载量和流量预测值，灵活调整流量输入，确保在实时负载量接近处理上限时，合理控制流量输入，避免了因流量激增而导致教育平台崩溃，提升教育平台的负载管理能力，并增强在超高并发场景下的自适应性和稳定性。