一种利用GDP成分编制股票指数的云计算系统

摘要

本发明公开了一种利用GDP成分编制股票指数的云计算系统，包括：第一终端节点、第二终端节点、中间节点和云端，云端包括一个云存储服务器和多个云计算服务器，其中云存储服务器用于存储计算模型，云计算服务器用于执行计算任务，当需要进行计算时，中间节点同时向云存储服务器和多个云计算服务器发出云计算请求，各云计算服务器提供包含排序以及预计处理时间的响应文件，中间节点仅向排序最小的云计算服务器进行确认，由该当前云计算服务器执行计算任务，这样，就可以最大程度的利用云计算系统的资源。采集原始数据的终端节点与运行计算任务的云端不直接连接，而是通过中间节点进行数据的交换，云端也不与互联网连接，保证了云端的安全性和保密性。

说明书

技术领域

本发明涉及一种云计算系统，尤其涉及一种利用G D P成分编制股票指数的云计算系统。 

背景技术

云计算是一种新兴的商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使终端能够根据需要获取计算能力、存储空间和各种软件服务。云计算系统包括具有强大计算能力的“云”(即云服务器)以及用户终端(即云终端)。但是云计算系统也存在几个问题，首先，云计算系统的安全性，既然大量的用户终端都可以登录至云服务器上，如何确保用户数据的安全性，就成为一个亟待解决的问题；另外，云计算系统具有强大的计算能力，如何有效利用这一计算资源；再次，目前还没有针对行业特性所设计的云计算系统。 

发明内容

针对上述技术问题，本发明提供了一种安全性高、计算效率高的利用G D P成分编制股票指数的云计算系统。 

本发明提供的技术方案为： 

一种利用G D P成分编制股票指数的云计算系统，包括： 

第一终端节点，其上运行有第一定时模块，所述第一定时模块预设有一个月的时间间隔，其中，所述第一定时模块每间隔一个月建立所述第一终端节点与互联网之间的单向通信，使所述第一终端节点从互联网上获取当月的G D P月度数据，在获取完当月的G D P月度数据后，所述第一定时模块使所述第一终端节点从互联网上断开； 

第二终端节点，其上运行有第二定时模块，所述第二定时模块预设有一 个小时的时间间隔，其中，所述第二定时模块每间隔一个小时建立所述第二终端节点与互联网之间的单向通信，使所述第二终端节点从互联网上获取股票指数数据，在获取完当前小时的股票指数数据后，所述第二定时模块使所述第二终端节点从互联网上断开； 

中间节点，其设置在第一终端节点以及第二终端节点与云端之间，中间节点每隔一个月与第一终端节点和第二终端节点通信一次，获取第一终端节点的当月的G D P月度数据以及第二终端节点的当月的股票指数数据，中间节点向云存储服务器以及多个云计算服务器同时发出云计算请求； 

云端，其包括一个云存储服务器和多个云计算服务器，云存储服务器建立有计算模型库，并存储有多个计算模型，各云计算服务器运行有一处理能力监测模块，并且各云计算服务器上还建立有一任务队列，该任务队列记录该云计算服务器所待执行的任务及其排序，当一个云计算服务器接收到上述云计算请求时，该云计算服务器将该云计算请求加入至任务队列内，并生成一个包含排序以及预计处理时间的响应文件，并将该响应文件反馈至中间节点，中间节点接收到来自多个云计算服务器的响应文件后，选择一个排序最小的云计算服务器为当前云计算服务器，中间节点先向当前云计算服务器发送确认信息，当前云计算服务器在接收到确认信息之后，就将云计算请求保留在任务队列内，其他的云计算服务器未收到确认信息，就将云计算请求从任务队列内删除，中间节点在到达预计处理时间的时刻将当月的G D P月度数据和当月的股票指数数据发送给当前云计算服务器，当前云计算服务器向云存储服务器发送调取计算模型的请求，云存储服务器依据中间节点的云计算请求和当前云计算服务器的调取计算模型的请求，将计算模型发送至当前云计算服务器，如云存储服务器未收到中间节点的云计算请求，则对当前云计算服务器的调取计算模型的请求不予响应，当前云计算服务器利用当月的G D P月度数据和当月的股票指数数据对该计算模型进行验证，并将验证结果存入至计算模型库内。 

优选的是，所述的利用G D P成分编制股票指数的云计算系统中，中间节点接收到来自多个云计算服务器的响应文件后，当任一个云计算服务器的排序大于3时，中间节点向云存储服务器发送调取计算模型的请求，云存储服 务器依据中间节点的云计算请求和调取计算模型的请求，将计算模型发送至中间节点，如云存储服务器未收到中间节点的云计算请求，则对中间节点的调取计算模型的请求不予响应，中间节点利用当月的G D P月度数据和当月的股票指数数据对该计算模型进行验证，并将验证结果存入至计算模型库内，该验证结果将在计算模型库内被标记为不可靠的验证结果。 

优选的是，所述的利用G D P成分编制股票指数的云计算系统中，第一终端节点还运行有第一数据获取模块，第一数据获取模块预设G D P月度数据的获取来源，第一数据获取模块自动从G D P月度数据的获取来源提取G D P月度数据；第二终端节点还运行有第二数据获取模块，第二数据获取模块预设股票指数数据的获取来源，第二数据获取模块自动从股票指数数据的获取来源提取股票指数数据。 

优选的是，所述的利用G D P成分编制股票指数的云计算系统中，所述第一终端节点在第一次从互联网上获取当月的G D P月度数据时，所述第一定时模块还记录所述第一终端节点完成获取所花费的时间长度，并将该时间长度作为预定联网时间，之后第一终端节点再从互联网上获取之后月份的G D P月度数据时，当获取所花费的时间达到预定联网时间时，第一定时模块就将第一终端节点从互联网上断开；所述第二终端节点在第一次从互联网上获取当前小时的股票指数数据时，所述第二定时模块还记录所述第二终端节点完成获取所花费的时间长度，并将该时间长度作为预定联网时间，之后第二终端节点再从互联网上获取之后小时的股票指数数据时，当获取所花费的时间达到预定联网时间时，第一定时模块就将第一终端节点从互联网上断开。 

优选的是，所述的利用G D P成分编制股票指数的云计算系统中，当前云计算服务器还记录完成计算任务所占用的系统资源，所述计算任务包括当前云计算服务器利用当月的G D P月度数据和当月的股票指数数据对计算模型进行验证，并将验证结果存入至计算模型库内的过程，则以最近一次完成计算任务所占用的系统资源为预定系统资源； 

中间节点接收到来自多个云计算服务器的响应文件后，当任一个云计算服务器的排序大于3时，中间节点在向云存储服务器发送调取计算模型的请求之前，还估计可供计算任务执行的系统资源，如可供计算任务执行的系统 资源低于预定系统资源，则中间节点不向云存储服务器发送调取计算模型的请求，并且放弃计算任务。 

本发明所述的云计算系统具有以下有益效果： 

(1)本系统中，采集原始数据的终端节点与运行计算任务的云端不直接连接，而是通过中间节点进行数据的交换，云端也不与互联网连接，这样，就保证了云端的安全性和保密性； 

(2)对于第一终端节点和第二终端节点，根据各自采集数据的频率和时间长度，限定其在一定时间内与互联网通信进行数据的获取，降低了云计算系统的风险，G D P月度数据是每间隔一个月获取一次，股票指数数据是每间隔一个小时获取一次； 

(3)云端包括一个云存储服务器和多个云计算服务器，其中云存储服务器用于存储计算模型，云计算服务器用于执行计算任务，又进一步保证计算模型存储的安全性。同时，当需要进行计算时，中间节点同时向云存储服务器和多个云计算服务器发出云计算请求，各云计算服务器提供包含排序以及预计处理时间的响应文件，中间节点仅向排序最小的云计算服务器进行确认，由该当前云计算服务器执行计算任务，这样，就可以最大程度的利用云计算系统的资源；而中间节点在向当前云计算服务器发送原始数据时，是在到达预计处理时间的时刻才将原始数据发送过去，也是为了尽可能的降低对云计算服务器的无效的占用，进而提高整个云计算系统的计算效率。 

附图说明

图1为本发明所述的云计算系统的结构示意图。 

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。 

如图1所示，本发明提供一种利用G D P成分编制股票指数的云计算系统，包括：第一终端节点，其上运行有第一定时模块，所述第一定时模块预设有一个月的时间间隔，其中，所述第一定时模块每间隔一个月建立所述第一终 端节点与互联网之间的单向通信，使所述第一终端节点从互联网上获取当月的G D P月度数据，在获取完当月的G D P月度数据后，所述第一定时模块使所述第一终端节点从互联网上断开；第二终端节点，其上运行有第二定时模块，所述第二定时模块预设有一个小时的时间间隔，其中，所述第二定时模块每间隔一个小时建立所述第二终端节点与互联网之间的单向通信，使所述第二终端节点从互联网上获取股票指数数据，在获取完当前小时的股票指数数据后，所述第二定时模块使所述第二终端节点从互联网上断开。 

本发明的云计算系统还包括：中间节点，其设置在第一终端节点以及第二终端节点与云端之间，中间节点每隔一个月与第一终端节点和第二终端节点通信一次，获取第一终端节点的当月的G D P月度数据以及第二终端节点的当月的股票指数数据，中间节点向云存储服务器以及多个云计算服务器同时发出云计算请求。中间节点的作用在于充当终端节点与云端的桥梁，从而既实现二者之间的数据交换，又最大程度的保证了云端的安全性和保密性。并且，中间节点在必要的时候还可以作为云端的延伸，执行部分的计算任务，提高了云计算系统整体的利用效率。 

本发明的云计算系统还包括：云端，其包括一个云存储服务器和多个云计算服务器，云存储服务器建立有计算模型库，并存储有多个计算模型，各云计算服务器运行有一处理能力监测模块，并且各云计算服务器上还建立有一任务队列，该任务队列记录该云计算服务器所待执行的任务及其排序，当一个云计算服务器接收到上述云计算请求时，该云计算服务器将该云计算请求加入至任务队列内，并生成一个包含排序以及预计处理时间的响应文件，并将该响应文件反馈至中间节点，中间节点接收到来自多个云计算服务器的响应文件后，选择一个排序最小的云计算服务器为当前云计算服务器，中间节点先向当前云计算服务器发送确认信息，当前云计算服务器在接收到确认信息之后，就将云计算请求保留在任务队列内，其他的云计算服务器未收到确认信息，就将云计算请求从任务队列内删除，中间节点在到达预计处理时间的时刻将当月的G D P月度数据和当月的股票指数数据发送给当前云计算服务器，当前云计算服务器向云存储服务器发送调取计算模型的请求，云存储服务器依据中间节点的云计算请求和当前云计算服务器的调取计算模型的 请求，将计算模型发送至当前云计算服务器，如云存储服务器未收到中间节点的云计算请求，则对当前云计算服务器的调取计算模型的请求不予响应，当前云计算服务器利用当月的G D P月度数据和当月的股票指数数据对该计算模型进行验证，并将验证结果存入至计算模型库内。 

云端包括一个云存储服务器和多个云计算服务器，其中云存储服务器用于存储计算模型，云计算服务器用于执行计算任务，即存储和计算相互独立，又进一步保证计算模型存储的安全性。同时，当需要进行计算时，中间节点同时向云存储服务器和多个云计算服务器发出云计算请求，各云计算服务器提供包含排序以及预计处理时间的响应文件，中间节点仅向排序最小的云计算服务器进行确认，由该当前云计算服务器执行计算任务，这样，就可以最大程度的利用云计算系统的资源；而中间节点在向当前云计算服务器发送原始数据时，是在到达预计处理时间的时刻才将原始数据发送过去，也是为了尽可能的降低对云计算服务器的无效的占用，进而提高整个云计算系统的计算效率。此外，云存储服务器在向当前云计算服务器发送计算模型之前，其必须是已经接收到了中间节点发来的云计算请求，基于该设计，避免发生错误请求以及盗取计算模型的情况，保证计算模型存储的安全性。 

所述的利用G D P成分编制股票指数的云计算系统中，中间节点接收到来自多个云计算服务器的响应文件后，当任一个云计算服务器的排序大于3时，中间节点向云存储服务器发送调取计算模型的请求，云存储服务器依据中间节点的云计算请求和调取计算模型的请求，将计算模型发送至中间节点，如云存储服务器未收到中间节点的云计算请求，则对中间节点的调取计算模型的请求不予响应，中间节点利用当月的G D P月度数据和当月的股票指数数据对该计算模型进行验证，并将验证结果存入至计算模型库内，该验证结果将在计算模型库内被标记为不可靠的验证结果。中间节点在上述条件下执行计算任务，但由于中间节点的计算能力有限，通过中间节点得到的计算结果(即验证结果)也就标记为不可靠的，在云计算服务器空闲时，可对上述计算结果进行核对。 

所述的利用G D P成分编制股票指数的云计算系统中，第一终端节点还运行有第一数据获取模块，第一数据获取模块预设G D P月度数据的获取来源， 第一数据获取模块自动从G D P月度数据的获取来源提取G D P月度数据；第二终端节点还运行有第二数据获取模块，第二数据获取模块预设股票指数数据的获取来源，第二数据获取模块自动从股票指数数据的获取来源提取股票指数数据。为了保证原始数据的来源安全可靠，可以在第一数据获取模块和第二数据获取模块中添加预设获取来源，比如，G D P月度数据的获取来源优先选择国家统计局或者大型财经网站，股票指数数据的获取来源则优先选择证券交易机构的官方网站或者大型财经网站。 

所述的利用G D P成分编制股票指数的云计算系统中，所述第一终端节点在第一次从互联网上获取当月的G D P月度数据时，所述第一定时模块还记录所述第一终端节点完成获取所花费的时间长度，并将该时间长度作为预定联网时间，之后第一终端节点再从互联网上获取之后月份的G D P月度数据时，当获取所花费的时间达到预定联网时间时，第一定时模块就将第一终端节点从互联网上断开；所述第二终端节点在第一次从互联网上获取当前小时的股票指数数据时，所述第二定时模块还记录所述第二终端节点完成获取所花费的时间长度，并将该时间长度作为预定联网时间，之后第二终端节点再从互联网上获取之后小时的股票指数数据时，当获取所花费的时间达到预定联网时间时，第一定时模块就将第一终端节点从互联网上断开。 

所述的利用G D P成分编制股票指数的云计算系统中，当前云计算服务器还记录完成计算任务所占用的系统资源，所述计算任务包括当前云计算服务器利用当月的G D P月度数据和当月的股票指数数据对计算模型进行验证，并将验证结果存入至计算模型库内的过程，则以最近一次完成计算任务所占用的系统资源为预定系统资源；中间节点接收到来自多个云计算服务器的响应文件后，当任一个云计算服务器的排序大于3时，中间节点在向云存储服务器发送调取计算模型的请求之前，还估计可供计算任务执行的系统资源，如可供计算任务执行的系统资源低于预定系统资源，则中间节点不向云存储服务器发送调取计算模型的请求，并且放弃计算任务。由于中间节点的身份与云计算服务器不同，其运算能力有限，当没有云计算服务器满足条件时，中间节点可以代为执行计算任务，但是可以先对中间节点的可供计算任务执行的系统资源进行估计，如低于预定系统资源，则不在中间节点上执行计算任 务，一方面保证计算结果的准确性，另一方面保证系统的稳定性。 

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。