[发明专利]一种基于云计算非数据库架构的智能可穿戴设备的数据处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及智能可穿戴设备的技术领域，尤其涉及一种基于云计算非数据库架构的智能可穿戴设备的数据处理方法。

背景技术

随着智能可穿戴设备的普及，如智能手环，智能手表、智能头盔、智能眼镜、智能心率仪等，其产生的大量数据，如：地理位置信息、携带者的健康信息以及运动信息等数据均呈现指数级增长。而由于智能可穿戴设备对重量以及能耗的限制，绝大部分数据只能通过远程服务器来进行存储和分析处理。目前主要的数据处理方法分为两种：

第一类：服务器端为集中式关系型（SQL）数据库，即全部终端设备向一台高性能服务器读写数据。在服务器中由文件系统实现底层的数据存储，由关系型数据库实现数据的分析与处理。其原理如图1所示。但该方法的缺陷在于：（1）可扩展性差，无法适应终端设备数量快速增长的需要；（2）读写性能低，尤其无法适应高并发场景，结果将导致智能手环在实际使用中运作迟缓甚至系统锁死，大幅降低客户体验；（3）服务器硬件以及维护成本高昂，也导致最终产品整体成本高企。

第二类：服务器端为分布式非关系型（NOSQL）数据库，即终端设备向一个分布式服务器集群读写数据。该集群中各服务器节点实现分布式的数据存储，但共享一个非关系型数据库以及缓存，其原理如图2所示。相比于第一类数据处理方法，第二类数据处理方法拥有了较好的扩展性和读写性能，硬件成本也有下降，但由于缺乏完善的数据分析工具，导致无法提供良好的数据分析服务。同时，随着终端设备数量的进一步增加，该类系统的维护成本也会快速增加，从而导致扩展性在实际应用中逐步下降。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出用于一种基于云计算非数据库架构的智能可穿戴设备的数据处理方法。该系统舍弃了作为中间层的数据库，转而直接使用云计算服务常备的缓存以及对象存储服务和智能终端进行数据交换。同时，设计了以一定周期自动运行的数据挖掘系统来进行数据分析。由于该系统不会和智能终端进行直接数据交换，因此也不会影响整体方案的性能。

本发明提供一种基于云计算非数据库架构的智能可穿戴设备的数据处理方法，其特征在于：可穿戴智能设备终端自身内置有网络通信模块，可直接将实时采集的传感器数据通过外部网络传送到云计算缓存服务子系统，再由云计算对象存储子系统将数据进行写入存储。

该数据处理方法基于的数据处理系统包括：前端子系统、云计算缓存服务子系统、云计算对象存储服务子系统、数据分析子系统、基于云计算的数据挖掘服务子系统和智能穿戴设备数据处理平台。

当可穿戴智能设备终端发出查询请求时，该数据挖掘服务子系统会对云计算缓存服务子系统中是否存在该数据进行挖掘，如果缓存中已存储有该数据，则读取云计算缓存服务，并在设备终端上进行显示；如果缓存中没有查询到该数据，则先读取云计算对象存储，将数据写入云计算缓存服务，然后再读取云计算缓存服务，并在设备终端上进行显示，同时对数据进行分析和处理，将处理信息写入云计算缓存服务子系统，最后写入云计算对象存储子系统

所述数据分析子系统将传送到云计算缓存服务子系统的数据进行分类，然后云计算对象存储子系统将数据按照不同的数据分类写入不同的存储单元，数据挖掘服务子系统按照可穿戴智能设备终端发出的查询请求类型快速完成数据挖掘。

所述智能穿戴设备数据处理平台的微处理器将来自传感器的数据进行分类，数据分类完成后再传送到云计算缓存服务子系统，所述云计算对象存储子系统将云计算缓存服务子系统中的数据按照不同的数据分类写入不同的存储单元，数据挖掘服务子系统按照可穿戴智能设备终端发出的查询请求类型快速完成数据挖掘。

所述云计算缓存服务子系统包括接收模块和管理模块，接收模块用于接收来自外部网络的任务，管理模块用于将服务模块接收的任务按照数据类型分派给相应的节点，并管理各本地节点的缓存大小。

所述数据分析子系统被设置为能够根据云计算对象存储子系统中各存储单元被访问的频率，将各存储单元被访问的顺序进行优先级排序，以提高数据存储和挖掘效率。

所述数据分析子系统被设置为能够根据云计算对象存储子系统中各存储单元被访问的频率，将各存储单元被访问的顺序进行优先级排序，以提高数据存储和挖掘效率。

所述数据分析子系统能够对智能可穿戴设备用户的使用习惯和偏好作出统计和分析，在后续系统更新和升级时，更好地突出用户使用率高的模块。

本发明还涉及一种智能可穿戴设备，该智能可穿戴设备可以是智能手环，智能手表、智能头盔、智能眼镜、智能心率仪、智能拐杖，其应用上述数据处理方法。

本发明的有益效果在于：