近日，由天翼云科技有限公司云網(wǎng)產(chǎn)品事業(yè)部混合云團(tuán)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(lǐng)域國際知名學(xué)術(shù)期刊Journal of Cloud Computing：Advances,Systems and Applications(JoCCASA)發(fā)表。

JoCCASA是全球最大科學(xué)出版社之一的德國Springer(施普林格)旗下刊物，SCI JCR分區(qū)為2區(qū)，近5年影響因子4.4。此次論文在JoCCASA上的發(fā)表，代表天翼云科技創(chuàng)新能力再次獲得業(yè)界權(quán)威認(rèn)可。

時序數(shù)據(jù)壓縮是解決海量監(jiān)控數(shù)據(jù)長周期、高效存儲問題的重要技術(shù)途徑之一。云平臺監(jiān)控數(shù)據(jù)具有指標(biāo)量大、數(shù)據(jù)量大、冗余量大、時序性強(qiáng)等特點，如何在大幅壓縮冗余數(shù)據(jù)、降低存儲成本的同時保證監(jiān)控數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，是時序數(shù)據(jù)壓縮領(lǐng)域面臨的一個技術(shù)挑戰(zhàn)。

本論文提出了一種多元時序數(shù)據(jù)協(xié)同壓縮方法Multivariate Time Series Collaborative Compression(MTSCC)，通過一種創(chuàng)新的Two-Steps機(jī)制實現(xiàn)多變量分組和協(xié)同壓縮，在大幅節(jié)省存儲空間的同時，可以有效保留多元數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。數(shù)據(jù)壓縮實驗結(jié)果表明，在30%壓縮比的情況下，重建數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性均方根誤差僅為0.0489。此外，在將壓縮重建數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)分別應(yīng)用于異常檢測的對比實驗中，綜合性評價指標(biāo)F1-score的最大偏差僅為0.05%，驗證了在異常檢測模型訓(xùn)練中使用壓縮重建數(shù)據(jù)的可行性和有效性，從而為大規(guī)模監(jiān)控數(shù)據(jù)長周期存儲和基于長周期時空特征訓(xùn)練異常檢測模型奠定了堅實基礎(chǔ)。

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