多租戶管理技術在運營管理系統的應用研究

黃秀彬 鄧艷麗 經航 黃璨 張莉

摘要：

為提高對運營管理系統中多租戶信息的管理和調度能力，提出基于多租戶管理技術的運營管理系統信息調度方法。構建多租戶信息集成分析模型，采用大數據信息融合方法對運營管理系統的集成數據進行挖掘和采樣;在運營管理系統中構建運營信息統計分析和大數據融合聚類模型;采用相空間結構重組方法進行運營管理系統的多租戶信息重構，并從中提取運多租戶信息數據的關聯規則特征量;采用邏輯回歸分析方法進行運營管理系統的多租戶信息調度和融合處理，構建運營管理系統的多租戶信息調度模型，實現對多租戶信息的妥善管理。

關鍵詞：

多租戶管理; 運營管理系統; 信息融合; 信息調度

中圖分類號： TP 391

文獻標志碼： A

Research on the Application of Multitenant Management

Technology in the Operation Management System

HUANG Xiubin， ?DENG Yanli， ?JING Hang， ?HUANG Can， ?ZHANG Li

（State Grid Customer Service Center， ?Tianjin ?300309， China）

Abstract：

In order to improve the management and scheduling ability of multitenant information in operation management system， an information scheduling method of operation management system based on multitenant management technology is proposed. The multitenant information integration analysis model is constructed， and big data information fusion method is used to mine and sample the integrated data of the operation management system; the operation information statistical analysis and big data fusion clustering model is constructed in the operation management system; the phase spatial structure reorganization method is used to reconstruct the multitenant information of the operation management system， and the association rules feature quantity of the multitenant information data is extracted from it. Using logical regression analysis method to adjust multitenant information of operation management system degree and fusion processing， a multitenant information scheduling model of operation management system is constructed， and the proper management of multitenant information is realized.

Key words：

multitenant management; operation management system; information fusion; information on the scheduling

0引言

一般情況下，需要結合現代通信技術進行網絡運行管理系統模型構建，采用合適的信息管理方法進網絡運行管理系統的信息自適應調度和管理，提高網絡運行管理系統的自適應信息調度水平[1]。其中多租戶技術作為提升網絡運行效率的使用辦法之一，被廣泛應用于計算機領域中，多租戶管理技術可以使得多個租戶共用同一應用程序或同一運行環境，可以有效的降低環境建置的成本，因此成為了一種實用性較強的信息管理手段。對網絡運行管理系統的設計和對其中數據的管理是一般建立在大數據融合和統計分析基礎上，提取網絡運行管理系統的統計特征量，結合特征融合聚類分析方法，進行網絡運行管理系統的優化開發設計[2]。目前，已有專家學者在該領域提出了一些較為成熟的研究結果。

針對傳統方法中存在的問題[34]，本文提出基于多租戶管理技術的運營管理系統信息調度方法。首先構建運營管理系統的多租戶信息集成分析模型，然后采用邏輯回歸分析方法進行運營管理系統的多租戶信息調度和融合處理。最后進行仿真實驗分析，通過對比結果證明了本文方法在提高多租戶管理和網絡運營管理能力方面的優越性能。

1運營管理系統的集成數據挖掘和數據融合聚類

運營管理系統體系結構共分為三層，包括應用服務層、網絡傳輸層和感知控制層[4]。其體系結構組成形式，如圖1所示。

根據圖1所示的系統結構模型，采用并行輸入/輸出控制方法，進行多租戶運營管理系統的輸出統計特征量計算和及其融合聚類處理。

1.1運營管理系統的輸出統計特征量

構建運營管理系統的多租戶信息調度模型，采用統計特征分析方法，進行多租戶運營管理系統的自適應調度和特征提取[5]，得到多租戶運營管理系統的分布式調度檢測統計量如式（1）。

其中，f代表正向調度統計特征，b代表逆向調度統計特征，b代表一個隨機的待調度資源數據，χ代表一個隨機的待調度資源數據，α代表標準調度系數，χ代表分布式調度檢測統計過程的基本運算參量。

在獲取多租戶運營管理系統的分布式調度檢測統計量的基礎上，構建運營管理系統的多租戶信息數據統計分布模型。采用時延均衡控制方法得到運營管理系統的多租戶信息數據的關聯特征如式（2）。

其中，θ代表標準定義下的運營管理系統多租戶信息資源數據取值結果。在分散的特征子空間中進行運營管理系統的多租戶信息調度和模糊檢測，采用關聯規則挖掘方法，實現運營管理系統的多租戶信息挖掘，具體過程為：提取運營管理系統中多租戶用戶數據的關聯規則特征量，進行運營管理系統的多租戶信息調度，得到運營管理系統的集成數據挖掘可靠性評估函數S可表述如式（3）。

其中，τ代表挖掘過程的調度系數，e代表挖掘過程的時間定量因子，β代表集成數據挖掘過程的建立條件。在此基礎上，采用多隊列調度方法，建立運營管理系統的多租戶信息數據的模糊決策模型，使用UNIX類操作進行運營管理系統中多租戶信息調度的融合聚類和交叉編譯控制，得到特征訓練集xi={x1，x2，x3，…，xn}，則運營管理系統的多租戶信息挖掘的輸出統計特征量如式（4）。

根據上述分析，建立模糊度核函數模型，采用大數據信息融合方法進行運營管理系統的集成數據挖掘和聚類，構建運營管理系統的運營信息統計分析模型，進行運營管理系統的優化設計[6]。

1.2多租戶管理數據的融合聚類處理

構建運營管理系統的運營信息統計分析和大數據融合聚類模型，采用相空間結構重組方法進行運營管理系統的多租戶信息重構[7]，得到幾何鄰域空間中的多租戶運營管理模糊度T，則運營管理系統的多租戶信息數據統計融合分布函數如式（5）。

其中，a代表幾何領域空間中的隸屬度函數，r代表最大調度算子。整合上述所有理論依據，完成基于云模型BBO算法的醫院管理資源優化控制處理。在關聯規則聚類下，采用模糊C均值聚類方法，得到運營管理系統的多租戶信息的模糊度核函數模型如式（6）。

其中，G代表模糊調度遷移標準，θ、ε分別代表兩個不同的動態調度系數。采用子空間融合聚類分析方法和差異化的融合聚類分析方法，得到運營管理系統的多租戶信息融合聚類模型如式（7）。

其中，m為運營管理系統的多租戶信息調度的適應度函數，d為樣本xi的關聯規則特征分布量。根據上述分析，構建運營管理系統的多租戶信息調度模型，根據運營管理系統的多租戶信息融合結果進行線性結構重組，提高多租戶管理數據的融合聚類和特征檢測能力[8]。

2運營管理系統的多租戶管理調度優化

2.1運營管理系統的多租戶信息重構

在上述構建運營管理系統的多租戶信息集成分析模型并采用大數據信息融合方法進行運營管理系統的集成數據挖掘和采樣的基礎上，進行基于多租戶管理技術的運營管理系統信息調度優化設計，構建運營管理系統的運營信息統計分析和大數據融合聚類模型，得到運營管理系統的多租戶信息數據的多元決策模型[9]。對運營管理系統的多租戶信息數據進行分布式檢測，定義檢測統計特征量為p，建立運營管理系統的多租戶信息的模糊聚類分析模型，采用多租戶信息重構方法進行信息加權融合[10]。假設深度學習的自適應加權權重為ω，建立運營管理系統的多租戶信息調度模型，采用自相關信息聚類方法，進行運營管理系統的多租戶信息相似度挖掘[11]，從中提取用戶信息的相似度特征量如式（8）。

其中，k代表運營管理系統的多租戶信息特征分布權重。采用離散序列調度方法，構建運營管理系統中多租戶信息調度的模糊控制模型，對運營管理系統的多租戶信息進行特征重構，重構模型定義如式（9）。

其中，m表示相關性特征分布集。根據上述分析，采用相空間結構重組方法進行運營管理系統的多租戶信息重構，根據重構結果，進行多租戶管理調度優化。

2.2多租戶管理信息調度

采用決策樹模型進行運營管理系統的多租戶信息調度，從中提取運營管理系統的多租戶信息的模糊度特征量，采用邊緣像素特征重構方法，進行多租戶信息的自適應調度，將得到的統計特征分布集定義為Q，則如式（10）。

其中，μ表示運營管理系統的多租戶信息調度的空間聚類函數，c表示運營管理系統的多租戶信息的模糊度，g表示運營管理系統的多租戶信息的相似度模型。在此基礎上，采用分段線性管理方法，進行多租戶信息調度，得到量化特征分布集如式（11）。

采用一個1×N維的矩陣確定運營管理系統的多租戶信息調度的時間窗口值N，采用多維信息熵重構方法構建Probit多元回歸分析模型，進行運營管理系統的多租戶信息融合，得到邊緣量化特征分布集如式（12）。

采用線性隨機均衡調節方法進行運營管理系統的多租戶信息融合，從中提取運營管理系統那個多租戶信息數據的關聯規則特征量[12]，得到運營管理系統中多租戶信息調度的傳輸學習函數如式（13）。

綜上分析，實現了自適應學習模型的構建，完成了運營管理系統中多租戶信息特征分布式采樣和調度管理。

3仿真實驗檢測與結果分析

為了測試上述基于多租戶管理技術的運營管理系統信息調度方法在實現運營信息調度管理中的應用性能，進行仿真測試分析。

實驗環境及參數設置情況如下：采用嵌入式Matlab進行的運營管理系統中多租戶信息管理和交叉編譯控制，在類文件MinePressureCollectionC.nc里完成對運營管理系統中多租戶信息調度。設定多租戶信息采樣的數據長度為800，運營網絡進行數據傳輸的帶寬為24Buad，多租戶信息調度的載波頻率為6 kHz，預迭代次數300次。

根據上述參量設定，構建運營管理系統的多租戶信息集成分析模型，采用基于多租戶管理技術的運營管理系統信息調度方法結合大數據信息融合方法進行運營管理系統的集成數據挖掘，得到數據分布結果，如圖2所示。

隨著實驗時間的的推移，采用本文方法進行信息調度后，信息數據的增值量始終保持在[-3，3]之間，增值情況較為穩定，證明基于多租戶管理技術的運營管理系統信息調度方法能夠有效實現運營管理系統中多租戶信息采樣和融合聚類。在此基礎上，提取運營管理系統中每個租戶信息數據的關聯規則特征量的波動幅值，得到特征提取結果，如圖3所示。

分析圖3結果可知，采用基于多租戶管理技術的運營管理系統信息調度方法后，多租戶信息數據關聯規則特征量的波動幅值始終保持在[-1，1]之間，波動情況較為穩定，證明利用該方法進行運營管理系統信息調度的自適應性較好，特征提取的抗干擾能力較強。

為進一步測試基于多租戶管理技術的運營管理系統信息調度方法的有效性，設計如下對比實驗。將該方法與文獻[3]中的基于角色的多租戶信息調度控制模型和文獻[4]中的基于歷史執行信息的信息集群調度方法進行對比，測試不同方法在進行運營管理系統信息調度過程中的收斂性，得到收斂誤差對比結果，如圖4所示。

分析圖4可知，隨著實驗迭代次數的不斷增加，不同方法的收斂誤差也在不斷發生變化，均表現為下降態勢。其中，文獻[4]方法的收斂誤差的下降幅度最大，但其收斂誤差值高于本文方法和文獻[4]方法。本文方法和文獻[4]方法的收斂誤差的下降幅度相似，但本文方法的收斂誤差值更低，證明采用本文方法進行運營管理系統的多租戶信息調度的自適應性較好，運營管理的數據分類融合性能較好、誤差較小。

4總結

在多租戶管理技術條件下，采用大數據統計分析方法，進行網絡運行管理系統的優化設計，構建網絡運行管理系統的信息融合模型，能夠提高網絡運行管理系統的穩定性。為此，本文提出基于多租戶管理技術的運營管理系統信息調度方法。對運營管理系統中的集成數據進行采樣和挖掘并構建多租戶信息集成分析模型，采用相空間結構重組方法重構多租戶信息，提取其中的關聯規則特征量，實現對多租戶信息的有效調度。分析實驗結果可知，利用基于多租戶管理技術的運營管理系統信息調度方法進行運營管理系統的多租戶信息調度的自適應性較好、系統穩定性較強，特征提取過程的誤差較小，證明該方法具有較高的實用性。

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（收稿日期： 2019.09.04）

作者簡介：黃秀彬（1971），女，碩士，高級工程師，研究方向，電力營銷和客戶服務。

鄧艷麗（1972），女，本科，高級工程師，研究方向，電力營銷和客戶服務。

經航（1990），男，碩士，工程師，研究方向：電力營銷和客戶服務。

黃璨（1984），女，本科，副高級工程師，研究方向：電力營銷和客戶服務。

張莉（1976），女，本科，副高級工程師，研究方向：電力營銷和客戶服務。

文章編號：1007757X（2020）08012903