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學霸屬性藏不住了!天翼云在云計算領域國際知名學術期刊 JoCCASA 發表論文

來源: 責編: 時間:2024-01-19 17:25:11 214觀看
導讀 近日,由天翼云科技有限公司云網產品事業部混合云團隊完成的論文《Multivariate Time Series Collaborative Compression for Monitoring Systems in Securing Cloud-based Digital Twin》在云計算領域國際知名

近日,由天翼云科技有限公司云網產品事業部混合云團隊完成的論文《Multivariate Time Series Collaborative Compression for Monitoring Systems in Securing Cloud-based Digital Twin》在云計算領域國際知名學術期刊 Journal of Cloud Computing:Advances,Systems and Applications(JoCCASA)發表。qhd28資訊網——每日最新資訊28at.com

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JoCCASA 是全球最大科學出版社之一的德國 Springer(施普林格)旗下刊物,SCI JCR 分區為 2 區,近 5 年影響因子 4.4。此次論文在 JoCCASA 上的發表,代表天翼云科技創新能力再次獲得業界權威認可。qhd28資訊網——每日最新資訊28at.com

時序數據壓縮是解決海量監控數據長周期、高效存儲問題的重要技術途徑之一。云平臺監控數據具有指標量大、數據量大、冗余量大、時序性強等特點,如何在大幅壓縮冗余數據、降低存儲成本的同時保證監控數據的準確性,是時序數據壓縮領域面臨的一個技術挑戰。qhd28資訊網——每日最新資訊28at.com

本論文提出了一種多元時序數據協同壓縮方法 Multivariate Time Series Collaborative Compression(MTSCC),通過一種創新的 Two-Steps 機制實現多變量分組和協同壓縮,在大幅節省存儲空間的同時,可以有效保留多元數據之間的相關性。數據壓縮實驗結果表明,在 30% 壓縮比的情況下,重建數據與原始數據之間的相關性均方根誤差僅為 0.0489。此外,在將壓縮重建數據和原始數據分別應用于異常檢測的對比實驗中,綜合性評價指標 F1-score 的最大偏差僅為 0.05%,驗證了在異常檢測模型訓練中使用壓縮重建數據的可行性和有效性,從而為大規模監控數據長周期存儲和基于長周期時空特征訓練異常檢測模型奠定了堅實基礎。qhd28資訊網——每日最新資訊28at.com

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天翼云始終踐行國云使命責任,基于天翼云自研分布式云操作系統 TeleCloudOS4.0,持續打造全?;旌显啤⒚艚葺p量云、一體機等混合云產品體系,不斷推進國產化全棧云技術突破和規模發展,目前已服務于全國政務、金融、醫療、能源、工業等眾多行業。qhd28資訊網——每日最新資訊28at.com

未來,天翼云將進一步結合國家發展戰略和產業轉型需求,堅持科技創新,以領先的技術和完善的服務助力數字經濟高質量發展。qhd28資訊網——每日最新資訊28at.com

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