王育军
(西安思源学院，西安 710038)
目前大数据不断发展促使数据量急剧增长，导致大数据传输在高并发、高效率和高稳定性方面存在较大的问题[1]。从技术层面来看，大数据技术的应用需借助云计算网络，因此无法利用单台计算机对数据信息进行处理，所以主机元件对于大数据信息的识别通常采用分布式架构。然而，受到网络信道组织承载能力的影响，大数据样本的单位并发量水平会低于预设数值标准，对于网络主机而言，其传输数据参量的控制能力无法得到保障[2]。因此，对大数据高并发传输控制进行研究具有重要意义。
文献[3]设计了基于LoRa的数据传输系统，在星型网络体系中，借助自定义通信协议，对Contiki内部进行嵌入处理，再联合NB-IoT网关，调度互联网端口中的存储信息。文献[4]设计了基于海量数据的多维度应用系统，联合多维度功能模块，建立微应用架构，再通过交互响应的方式，将大数据信息参量由一个端口传输至另一个端口。然而上述两种系统的网络主机对传输数据参量的处理能力较弱，不能有效解决大数据样本单位并发量有限的问题。
MLVDS(multi-point low voltage differential signaling)驱动器是负责处理差分信号的数控装置，由于信号传输行为具有双向性，所以驱动元件与MLVDS控制主机之间的连接采用双绞线。在实际应用过程中，MLVDS驱动器与下级负载装置之间的最大距离必须大于信号参量的半传输间距，所以源信号传输速率始终大于半频负荷信号[5]。为了避免对网络信号的传输实时性造成影响，MLVDS驱动器必须在瞬时接口装置的作用下，才能接入网络运行环境中。USB3.0是一类带宽水平较高的USB接口，高频情况下其对于信息参量的传输带宽可以达到5.0 Gbps。相较于其他类型的接口组织，USB3.0的连接能力得到了更多IP端口的认可，能够在快速传输数据信息的同时，按照接口协议的规定，对执行参量进行识别，既保证了网络体系的完整性，也不会对数据样本的转发速率造成影响[6]。基于上述分析，设计了基于MLVDS和USB3.0的大数据高并发传输控制系统。
大数据高并发传输控制系统的硬件应用结构由Web服务器架构、MLVDS驱动器、并行接收器、可移动网关主控模块四部分组成，本章节将针对每一模块的设计方法及其之间的连接关系展开研究。
1.1 Web服务器架构
Web服务器架构通过在Linux OS云主机上部署服务连接的方式，为Tomcat集成结构提供连接端点，从而在满足大数据主机运行需求的同时，使下级机组能够长时间保持高速率执行状态。Web服务器机组中包括4类应用模块，其中MLVDS驱动器负责转发并处理大数据参量；
并行接收器是MLVDS驱动器的下级附属元件，能够完整接收Tomcat集成结构输出的数据信息样本；
可移动网关主控模块协调与Web服务器机组相关的协议连接行为，可以调节大数据样本在Linux OS云环境中的传输速率；
并发处理模块负责对大数据样本进行集成处理，并可以按照相关模块组织的实际应用需求，将这些数据包传输至目标节点端口。MySQL数据库应用机制负责存储未被Web服务器架构完全消耗的大数据信息参量，能够根据高并发传输控制系统的实时运行需求，更改数据样本的单位存储时长。具体的Web服务器架构布局模式如图1所示。
图1 Web服务器架构的布局模式
在Web服务器架构体系中，Linux OS云主机、Tomcat集成结构、大数据运行主机等应用元件之间存在信息互传关系，所以随着大数据样本输出量的增大，高并发传输控制系统也不会出现程序指令滞后执行的问题。
1.2 MLVDS驱动器
MLVDS驱动器的工作原理就是将电量信号转换成同频率的高并发传输驱动信号，从而使得大数据参量能够在互联网总线上保持较为稳定的传输状态。一般情况下，驱动器主体部分是一个TTL线型驱动结构和一个循环回路，能够根据大数据信息输出量与并发传输后接收量的差值水平，来分析系统主机对传输数据参量的控制能力。TTL线型驱动结构由A、C两个接口和一个Driver同频应用设备组成。其中，A接口与Web服务器架构相连，是大数据信息的输入接口；
C接口与并行接收器元件相连，是大数据信息的输出接口[7]。Driver同频应用设备具有较强的控制能力，可以联合Receive二级元件，协调大数据信息的高并发传输行为，从而使得大数据样本传输能够保持相对稳定的行为状态。循环回路由B、D两个接口组成，前者吸收MLVDS驱动器外部的大数据信息参量，后者将处于静止状态的大数据信息输出至高并发传输环境中[8]。完整的MLVDS驱动器连接结构如图2所示。
图2 MLVDS驱动器的结构示意图
大数据高并发传输控制系统的应用，直接消耗USB3.0控制电路输出的电信号参量，所以MLVDS驱动器连接在+VCC、-VDD端口之间。
1.3 并行接收器
并行接收器是大数据高并发传输控制系统的核心应用结构，其作用行为包括两条完全独立的流程回路，可以联合大数据处理器、兼容元件等多个应用设备，实现对信息参量的高并发传输与处理。所谓并型就是指完全并列地连接模型，对于ICMR接收器而言，一条流程回路由Type-1设备指向微信号接收器(第一回路)，另一条流程回路由Type-2设备指向并发转存设备(第二回路)。其中，第一回路借助Type-1设备输出的信息参量，构建与数据样本相关的高并发传输回路，并联合大数据处理器与兼容元件，对微信号接收器中待输出的信息参量进行重排处理[9-10]。第二回路中，Type-2设备输出的信息参量经由大数据处理器传输至微信号接收器，再通过连续转存的方式到达并发转存设备，以供可移动网关主控模块对大数据信息参量进行直接调取与利用。具体的并行接收器结构应用如图3所示。
图3 并行接收器结构框图
为避免大数据传输行为在并行接收器元件内表现出混乱状态，Type-1流程回路、Type-2流程回路之间不存在信息互传关系。
1.4 可移动网关主控模块
可移动网关主控模块具有输出大数据参量、协议作用等多项作用能力，可以在大数据传输网络中借助PWM网关组织对MLVDS驱动装置、基础网关协议进行同步调节。此外，当大数据参量经由信道组织进入STM32F1控制芯片后，主控模块按照相关连接协议的作用能力，打开GPIO端口，从而在MLVDS驱动器提供大数据信息样本的同时，避免信息参量在USB3.0端口组织中出现明显堆积的表现情况[11]。可移动网关主控模块定义PWM可移动网关组织对于MLVDS驱动装置与基础网关协议的作用为大数据参量输出，定义STM32F1控制芯片对于GPIO端口的作用为协议作用，且整个主控单元的组成形式相对简单，在可移动网关组织的运行过程中，各级设备结构之间的连接关系并不会发生改变[12]。各级单元结构之间的连接关系如图4所示。
图4 可移动网关主控模块的单元结构
外围电路同时为PWM可移动网关组织和GPIO端口提供电量信号，通常情况下，随着大数据并发传输量的增大，电信号的输出总量也会不断增大，但MLVDS驱动装置对于数据样本的承载能力始终保持恒定，所以可移动网关主控模块中可能存在数据信息未被完全利用的情况。
控制电路为系统各级硬件结构提供电量传输信号，为满足大数据样本的高并发传输需求，对于控制系统电路体系的开发还需借助USB3.0端口组织。
2.1 USB3.0控制芯片
USB3.0控制芯片是一个具备全功能、高度集成的超高速控制器元件，该控制器正因为提供了灵活的GPIF 3.0接口与32EPS接口，所以USB INTERFACE主装置通过这些接口组织与可移动网关主控模块、并行接收器等多个应用结构连接通信，既能够维持系统控制电路的运行稳定性，也不会对MLVDS驱动器与互联网主机元件之间的大数据高并发传输关系造成影响[13]。USB3.0控制芯片的具体逻辑如图5所示。
图5 USB3.0控制芯片逻辑框图
UART、SPI、12S设备联合形成了独立的内核处理器单元，且由于该处理器与USB INTERFACE主板同时集成在SS Changer模块中，所以并行接收器接收到的所有大数据信息样本都能够经由JTAG端口直接进入模块组织中，不仅建立了MLVDS驱动器与USB3.0接口之间的数据互传关系网络，而且也使得传输控制系统数据库主机能够对信息参量进行实时存储[14]。如果互联网空间中同时存在大数据样本的正向与反向传输行为，那么USB3.0控制芯片在协调信息参量时，就必须同时打开GPIF 3.0接口与32EPS接口，且二者对于数据样本的传输不得存在差异性。此外，对于USB3.0控制芯片而言，只有在12c、12i、12u结构同时闭合的情况下，SS Changer模块与Application组织之间的数据互传关系才能得到保障。
2.2 接口电路组织
接口电路组织提供了大数据高并发传输控制系统所需的电量信号，可以联合USB3.0控制芯片对MLVDS驱动器进行同步调节，从而在保证可移动网关主控模块运行能力的同时，确保大数据信息能够处于高并发传输状态，完整的电路结构如图6所示。
图6 接口组织电路图
接口端复合USB3.0控制芯片输入的电量信号，经由反相器装置的聚合处理后，这些信号参量在AIO装置中大量累积，当AIN1、AIN2、AIN3设备完全接入时，已存储电量信号快速分散至VRout设备与Vref设备中[15-16]。VRout设备、Vref设备串联在同一接口回路中，在外界输入电量水平远高于内部循环电量水平的情况下，两个设备元件同时呈现闭合状态，此时TDFN设备两端的负载电压数值持续增大，直至其数值水平能够与大数据高并发传输行为所需电量需求相匹配时，系统数据库主机开始对大数据信息参量进行存储。在大数据样本输入量相对较多的情况下，控制开关L有可能无法保持连续闭合状态，此时接口电路组织的实时运行能力会受到影响，信息参量的高并发传输速率也会适当下降。
传输控制行为分析就是按照系统运行流程，制定与系统主机相关的控制执行指令，本章节以MySQL数据库作为切入点，联合TCP/IP 协议文本，展开对INF传输控制指令的研究。
3.1 MySQL数据库
MySQL数据库对于信息参量的读写速度影响了控制系统的运行效率，因此对数据库读写速度进行优化是搭建控制系统的关键设计内容。MySQL机制经过不断地演化与更新，可以对大数据样本进行多种方式的存储，且编写信息参量存储指令的过程中，大数据样本高并发传输的目的地不会发生变化，这就意味着控制指令的执行只影响信息参量的存储形式，不会对MLVDS驱动器、USB3.0接口中数据样本的传输行为造成影响[17-18]。此外，在系统运行过程中，MySQL数据库还具有兼容性调节的能力，对于MLVDS驱动器与USB3.0接口组织而言，兼容性调节的数据库组织既能按需接收处于高并发传输状态的大数据样本，也可以调节实时存储信息参量的排列形式。从宏观性角度来看，只有MySQL数据库能够同时满足MLVDS驱动器、USB3.0接口组织与大数据高并发传输控制系统的实际运行需求。
3.2 TCP/IP 协议
TCP/IP 协议对于大数据高并发传输行为的作用表现在源码、编码原则及译码3个方面。
TCP/IP 协议对于大数据信息源码的定义满足式(1)：
(1)
TCP/IP 协议对于大数据信息编码原则的定义满足如下表达式：
(2)
式中，ΔQ为大数据样本的单位累积量，ΔR为MLVDS驱动器对于大数据样本的聚合处理总量。
TCP/IP 协议对于大数据信息译码的定义满足如下表达式：
(3)
式中，y′为USB3.0接口组织中大数据样本的高并发处理动量，Wmax为大数据样本在USB3.0接口组织中的最大输出量。
联立式(1)～(3)，可将TCP/IP 协议作用表达式定义为：
(4)
其中：ΔT为大数据样本的单位传输时长，δ为控制系统中大数据信息的高并发传输系数[19-20]。MLVDS驱动器、USB3.0接口组织对于大数据样本的承载能力有限，所以在控制信息参量的高并发传输行为时，必须在MySQL数据库中，对大数据样本特征进行统一取值。
3.3 大数据并发文本
(5)
由于MySQL数据库是一种兼容型的数据样本存储机制，所以即便是MLVDS驱动器、USB3.0接口组织暂时关闭的情况下，控制系统中的大数据并发处理行为也并不会停止执行[22]。
3.4 INF传输控制指令
INF传输控制指令是用来引导大数据高并发传输行为的，为避免数据样本出现漏传、错传的情况，每一个并发文本只能对应一个INF指令程序，且随着控制系统运行时间的延长，这种对应关系也不能发生改变。如果MySQL数据库是大数据并发文本的唯一存储空间，那么INF传输控制指令就是确保控制程序顺利执行的前提[23-24]。对于INF传输控制指令定义条件的求解满足下式：
(6)
式中，p1、p2为两个随机选取的大数据样本参量取值结果，且p1≠p2的取值条件恒成立，i1表示与p1参量匹配的INF传输参数，i2表示与p2参量匹配的INF传输参数，φ表示大数据并发文本与INF指令程序之间的对应系数。如果大数据并发文本与INF指令程序之间的对应关系不满足MLVDS驱动器与USB3.0接口组织中信息参量的实时输出需求，式(6)的求解结果就会出现偏小的情况。
4.1 实验原理
为验证设计的基于MLVDS和USB3.0的大数据高并发传输控制系统的有效性，本次实验选择设备元件搭建实验环境。实验设备如表1所示。
表1 实验设备
为避免信息波动对大数据传输行为造成影响，要求信息参量的输出必须保持稳定状态。
在互联网环境中，大数据样本单位并发量决定了网络主机对传输数据参量的实时控制能力。由于互联网是开放性空间环境，所以大数据样本的单位并发量越大，表明网络主机对传输数据参量的控制能力越强。
4.2 实验流程
本次实验的具体执行流程如下：
1)以MySQL数据库为切入点，基于源码E1、编码原则E2、译码E3获取TCP/IP 协议表达式E，统一提取大数据样本特征；
2)通过大数据并发文本表达式Y对文本数据进行并发处理；
3)制定INF传输控制指令A控制传输参数，提高数据的传输效率；
4)结合表1中的设备元件搭建实验环境；
5)在KG316T计算机中输入本文设计的基于MLVDS和USB3.0的大数据高并发传输控制系统的运行程序，记录该系统作用下，大数据样本单位并发量的数值变化情况，所得结果为实验组变量；
6)在KG316T计算机中输入文献[3]基于LoRa的数据传输系统在星型网络体系的运行程序，记录该系统作用下，大数据样本单位并发量的数值变化情况，所得结果为对照(A)组变量；
7)在KG316T计算机中输入文献[4]基于海量数据的多维度应用系统的运行程序，记录该系统作用下，大数据样本单位并发量的数值变化情况，所得结果为对照(B)组变量；
8)统计所得变量数据，总结实验规律。
4.3 结果与讨论
针对大数据样本单位并发量数值的实验，由顺序传输、逆序传输两部分组成，而本次实验所需的数值结果，就是上述两个实验指标的均值。
大数据样本顺序单位并发量的实验数值如图7所示。
图7 顺序单位并发量
大数据样本逆序单位并发量的实验数值如图8所示。
图8 逆序单位并发量
联合图7、图8中实验结果，对大数据样本单位并发量均值进行求解，如表2所示。
表2 大数据样本单位并发量均值
分析表2可知，实验组大数据并发量顺序均值的数值水平最高，与对照(A)组和对照(B)组大数据并发量顺序均值相比，分别增大了2.1 MB/ms、3.4 MB/ms；
实验组大数据并发量逆序均值的数值水平虽然相对较低，但与对照(A)组和对照(B)组大数据并发量均值相比，均增大了1.3 MB/ms。由此可知，本文设计的基于MLVDS和USB3.0的大数据高并发传输控制系统的大数据样本单位并发量的均值水平较高。
4.4 结论
本次实验结论为：
1)基于LoRa的数据传输系统、基于海量数据的多维度系统的应用，在提升大数据并发量均值方面的能力相对较弱，不能有效解决大数据样本单位并发量有限的问题，并控制大数据高并发传输数据参量。
2)基于MLVDS和USB3.0的大数据高并发传输控制系统的应用，可以大幅提升大数据样本顺序、逆序并发量的均值，能够解决大数据样本单位并发量有限的问题，并且可以有效控制大数据高并发传输数据参量。
本文设计的大数据高并发传输控制系统，以MLVDS驱动器、USB3.0接口组织为基础，在Web服务器架构体系上，规划并行接收器、可移动网关主控模块之间的实时连接关系，再联合接口电路组织，定义大数据并发文本，从而实现对INF传输控制指令的规范处理。通过实验验证了设计系统能够提升大数据样本顺序和逆序并发量的均值水平，有效解决了大数据样本单位并发量有限的问题，并且可以有效控制大数据高并发传输数据参量。
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