本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)存儲，特別涉及一種基于云平臺的CRM數(shù)據(jù)處理方法。

背景技術：

在應用架構(gòu)的客戶關系管理CRM企業(yè)系統(tǒng)中，多個應用常復用同一個服務。同時也需要集成多個服務以實現(xiàn)復雜的事務流程。而以數(shù)據(jù)為核心的企業(yè)服務更加關注企業(yè)事務相關的事務本體，服務的核心是對事務本體的操作。然而應用現(xiàn)有的服務系統(tǒng)在構(gòu)建數(shù)據(jù)服務時面臨為不同需求構(gòu)建不同服務或?qū)?shù)據(jù)返回讓用戶自行處理兩種方式選擇問題。而且這會帶來服務數(shù)量劇增，服務發(fā)現(xiàn)困難，關鍵數(shù)據(jù)難以獲得等問題，故難以良好的實現(xiàn)服務個性化。

技術實現(xiàn)要素：

為解決上述現(xiàn)有技術所存在的問題，本發(fā)明提出了一種基于云平臺的CRM數(shù)據(jù)處理方法，包括：

服務提供企業(yè)將作為初級租戶，注冊自己的租戶空間，創(chuàng)建資源模型，并通過CRM系統(tǒng)提供服務；當用戶定制該服務提供企業(yè)的服務時，從該企業(yè)的資源庫中獲得該模型，然后對模型進行定制，并存儲在該企業(yè)的租戶空間下屬于該用戶的次級租戶空間。

優(yōu)選地，所述CRM系統(tǒng)采用樹狀結(jié)構(gòu)存儲模型將模型存儲在服務器的文件系統(tǒng)中；在數(shù)據(jù)分離上，采用以下三種等級之一，即：(1)數(shù)據(jù)庫級分離，即每個租戶擁有自己的數(shù)據(jù)庫實例，應用為每個租戶設置獨立的數(shù)據(jù)庫；(2)數(shù)據(jù)表共享，即通過添加租戶標識的方式區(qū)別在同一張表里面的不同租戶的數(shù)據(jù)，從而完成共享；(3)數(shù)據(jù)表級分離和數(shù)據(jù)庫共享，即所有租戶的數(shù)據(jù)存儲于一個數(shù)據(jù)庫實例當中，但每個租戶將自己的數(shù)據(jù)存儲在自己的表中，通過在每個表的名字前增加租戶標簽，從而讓每個租戶在同一個數(shù)據(jù)庫實例內(nèi)擁有自己的表空間；

在配置階段限定每個本體狀態(tài)的變化范圍形成自己的一維內(nèi)部空間，表示本體的狀態(tài)集，通過多維內(nèi)部空間將資源的一維狀態(tài)與服務關聯(lián)在一起；每個本體都有一個默認的狀態(tài)屬性；多個本體的內(nèi)部空間的笛卡爾積組成一個狀態(tài)矩陣；將某一時刻不同本體狀態(tài)的組合作為復合狀態(tài)；只有當一個復合狀態(tài)發(fā)生改變的時才主動觸發(fā)新的流程；在每一個復合狀態(tài)下關聯(lián)一個行為；在邊緣觸發(fā)的時刻，系統(tǒng)檢查復合狀態(tài)并找到與其關聯(lián)的行為，最后觸發(fā)新的行為；

系統(tǒng)接收用戶請求并預處理后，找到對應的模型，如果是行為，先對其實例化；如果在行為中改變了資源的狀態(tài)，則執(zhí)行內(nèi)部空間的解析與跳轉(zhuǎn)；在用戶請求中攜帶當前該請求的流程資源；解析該流程資源和內(nèi)部空間，通過流程資源的狀態(tài)找到與其對應的子空間；然后根據(jù)該子空間所涉及的本體，并分別找到其復合狀態(tài)，最后再根據(jù)該復合狀態(tài)找到與其對應的行為，根據(jù)該行為重新進入行為的實例化；

提供通用數(shù)據(jù)集，在運行時，實例統(tǒng)一存儲于該通用數(shù)據(jù)集中，每一個資源都有一個全局唯一的鍵對其標識，當需要使用資源的情況時，系統(tǒng)可以通過這個鍵獲取該實例，每個原子操作內(nèi)部從通用數(shù)據(jù)集中通過URL找到對應的實例進行操作。

本發(fā)明相比現(xiàn)有技術，具有以下優(yōu)點：

本發(fā)明提出了一種基于云平臺的CRM數(shù)據(jù)處理方法，符合企業(yè)關注事務相關本體的核心需求，有效控制了服務數(shù)量，提高服務發(fā)現(xiàn)效率。有利于實現(xiàn)企業(yè)服務個性化。

附圖說明

圖1是根據(jù)本發(fā)明實施例的基于云平臺的CRM數(shù)據(jù)處理方法的流程圖。

具體實施方式

下文與圖示本發(fā)明原理的附圖一起提供對本發(fā)明一個或者多個實施例的詳細描述。結(jié)合這樣的實施例描述本發(fā)明，但是本發(fā)明不限于任何實施例。本發(fā)明的范圍僅由權利要求書限定，并且本發(fā)明涵蓋諸多替代、修改和等同物。在下文描述中闡述諸多具體細節(jié)以便提供對本發(fā)明的透徹理解。出于示例的目的而提供這些細節(jié)，并且無這些具體細節(jié)中的一些或者所有細節(jié)也可以根據(jù)權利要求書實現(xiàn)本發(fā)明。

本發(fā)明的一方面提供了一種基于云平臺的CRM數(shù)據(jù)處理方法。圖1是根據(jù)本發(fā)明實施例的基于云平臺的CRM數(shù)據(jù)處理方法流程圖。

本發(fā)明的CRM系統(tǒng)包括用戶接口層、資源配置層、狀態(tài)管理層、解析和實例化層以及數(shù)據(jù)層，實現(xiàn)服務個性化、服務集成和多租戶分離。用本體模型表示事務本體；行為模型表示對多個本體的連續(xù)操作。通過統(tǒng)一的映射機制將兩種模型映射成相應的數(shù)據(jù)服務。利用模型實例化過程將模型實例化成實例。用戶通過定制模型實現(xiàn)服務個性化。利用內(nèi)部空間集成服務。通過本發(fā)明的租戶分離過程以滿足云存儲的需求，第一層用于分離不同企業(yè)的項目，第二層用于分離注冊在該系統(tǒng)中的不同應用。基于租戶空間將模型、內(nèi)部空間和事務數(shù)據(jù)分離。采用文件系統(tǒng)分離模型和內(nèi)部空間，采用基于數(shù)據(jù)庫實例的分離和共享數(shù)據(jù)庫和表結(jié)合的方式分離事務數(shù)據(jù)。

在系統(tǒng)配置階段，提取企業(yè)內(nèi)部多個子系統(tǒng)共同使用的服務，形成一個核心服務庫。不同應用系統(tǒng)可以從中獲取相應服務。同樣的可以使用這些服務構(gòu)建事務流程。需求分析階段，根據(jù)事務需求抽象出事務本體、行為和事務流程，組成三種信息模型。在資源配置階段，構(gòu)建本體、行為和內(nèi)部空間并將它們永久存儲至服務器，最后根據(jù)創(chuàng)建的配置文件初始化系統(tǒng)。當用戶請求到達系統(tǒng)時，系統(tǒng)自動將實例化，映射到相應服務，并執(zhí)行狀態(tài)轉(zhuǎn)移，最后將數(shù)據(jù)返回給用戶。本發(fā)明將服務提供企業(yè)稱為初級租戶，服務提供企業(yè)的租戶稱為次級租戶。當次級租戶需要個性化初級租戶的服務時，同樣需要經(jīng)歷需求分析和資源設計。

在配置階段，服務提供企業(yè)通過系統(tǒng)提供的工具構(gòu)建原始的模型和內(nèi)部空間，從而可以將其映射為服務。而服務租戶獲取服務提供企業(yè)設計的模型并按照自己的需求修改產(chǎn)生新的本體、改變行為的邏輯順序或原子操作。并將定制后的模型永久存儲到自己的租戶空間中。

在運行階段，CRM系統(tǒng)實現(xiàn)請求解析、請求分發(fā)、內(nèi)部空間解析、狀態(tài)轉(zhuǎn)移、模型加載、實例化、服務返回。用戶接口層負責解析用戶請求，獲取請求的資源的種類、對應的租戶；對服務調(diào)用進行分發(fā)，判斷該請求是服務請求還是資源配置請求，從而分發(fā)到合適的位置進行處理。運行調(diào)用層負責解析內(nèi)部空間，并結(jié)合當前系統(tǒng)資源狀態(tài)進行跳轉(zhuǎn)，觸發(fā)對應的行為，即進行相應的行為的調(diào)用。解析和實例化層負責根據(jù)運行調(diào)用層的請求找到對應的模型并對其解析和實例化。行為的實例化可能會改變資源的狀態(tài)。若發(fā)生改變，則又會回到狀態(tài)管理層進行對應的邏輯調(diào)用，直到停止狀態(tài)改變。最終返回到用戶接口層，由其為用戶返回服務。數(shù)據(jù)層負責實際事務數(shù)據(jù)和多種配置模型的操作，并負責數(shù)據(jù)的永久存儲和多租戶分離。

具體地，資源配置層處理配置過程和初始化兩個步驟。在配置階段，資源配置層和運行階段復用了用戶接口層。配置層中擁有系統(tǒng)空間和租戶空間。系統(tǒng)空間中提供了租戶配置模型所需的工具，包括系統(tǒng)自帶的本體模型和固有的原子操作。租戶根據(jù)系統(tǒng)空間中的工具配置自己所需的模型。當租戶配置完成后，系統(tǒng)會根據(jù)多租戶分離的規(guī)則將模型存儲到系統(tǒng)空間中。系統(tǒng)空間是一個兩級結(jié)構(gòu)，其中包括初級租戶空間和次級租戶空間。服務提供企業(yè)在初級租戶空間將創(chuàng)建原始的模型和內(nèi)部空間。而在初級租戶空間中會有若干個次級租戶空間。如果次級租戶需要個性化該服務提供企業(yè)的服務，則在初級租戶空間中開辟自己的次級租戶空間，并將定制后的模型存儲在其中。在初始化階段，采用本體關系映射的方式，將數(shù)據(jù)庫表映射為類，數(shù)據(jù)訪問映射為類的操作，當個性化模型之后，需要手動加載新的類。

用戶接口層與用戶直接交互，解析用戶請求，獲取請求的資源的種類、對應的租戶信息；對服務調(diào)用進行分發(fā)，判斷該請求時服務請求還是資源配置請求，從而分發(fā)到合適的位置進行處理。該層被配置階段和運行階段各個層次復用。請求解析包括從用戶的請求中獲得資源的歸屬者、具體的資源和請求的方法。通過URL的解析進行服務分發(fā)，以判斷該請求是服務請求還是資源配置請求。如果是服務請求，按照解析獲得的內(nèi)容進行更加細粒度的分發(fā)。系統(tǒng)需要將按照租戶id、資源、項目等將其分發(fā)到正確的位置。

狀態(tài)管理層負責解析內(nèi)部空間，并結(jié)合當前的系統(tǒng)環(huán)境，即各資源當前的狀態(tài)進行狀態(tài)跳轉(zhuǎn)，觸發(fā)對應的行為，判斷何時應該解析并實例化行為，行為下一步走向。每個資源有自己的內(nèi)部空間，它表明每個資源的狀態(tài)處于一個有限的狀態(tài)集中而多個資源的狀態(tài)可以組成一個復合內(nèi)部空間，它是由多個資源的狀態(tài)集的笛卡爾積組成。所以一個內(nèi)部空間可以由多種復合狀態(tài)組成。通過確定在某個復合狀態(tài)下，系統(tǒng)應該調(diào)用哪個行為，從而使系統(tǒng)能夠按照設計的流程運行下去。

為了實現(xiàn)基于狀態(tài)的系統(tǒng)運轉(zhuǎn)，租戶在設計時構(gòu)建自己的內(nèi)部空間。內(nèi)部空間包括了每個資源自己的內(nèi)部空間的一張一維表和多個資源組成的一張復合狀態(tài)的二維表。在請求發(fā)送到運行調(diào)用層的時候，先將請求引導至解析和實例化層，由解析和實例化層對請求的資源進行處理。等到解析和實例化層處理結(jié)束時，返回運行調(diào)用層，此時解析內(nèi)部空間，查看此時是否觸發(fā)了資源的狀態(tài)變化，并查看此時整個系統(tǒng)相關資源的復合狀態(tài)，從而決定是繼續(xù)執(zhí)行下一步的資源請求還是直接返回。

解析和實例化層負責模型的加載和實例化，包括本體的實例化和行為的實例化。在本體的實例化的過程中，分為模型解析和數(shù)據(jù)載入兩個步驟。在配置階段，本體模型的屬性部分被初始化為資源類。但是狀態(tài)和約束部分仍舊需要被解析并應用于數(shù)據(jù)載入階段。所以在解析階段，本發(fā)明將本體的狀態(tài)和約束進行解析。在數(shù)據(jù)載入階段，根據(jù)解析得到的狀態(tài)和約束結(jié)合定位到的資源類交給數(shù)據(jù)層。最后由數(shù)據(jù)層服務數(shù)據(jù)載入。需要解析模型，動態(tài)的映射到具體的資源類。對于行為的實例化，包括本體的實例化及其與原子操作的組合，完成更復雜的數(shù)據(jù)服務。行為的實例化還包括行為模型的解析和規(guī)則的執(zhí)行。在行為模型的解析的過程中，初始化系統(tǒng)的通用數(shù)據(jù)集，并將用戶請求的數(shù)據(jù)映射至模型屬性中的資源。

數(shù)據(jù)層為整個系統(tǒng)提供了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)訪問接口，并在物理數(shù)據(jù)上提供了多租戶分離的功能。屏蔽了數(shù)據(jù)庫操作的細節(jié)，為上層的資源訪問提供一種面向?qū)ο蟮某橄蠓椒āＭ瑫r，根據(jù)租戶的需求改變模型，通過底層數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)的改變而實現(xiàn)服務的個性化。

本發(fā)明定義了本體模型和行為模型。通過模型的實例化過程將模型實例化，再通過服務映射將實例化后的模型映射為相應的服務。而用戶能夠通過個性化模型實現(xiàn)服務個性化。

本體是對事務本體的信息模型的抽象。比如訂單、商品、客戶等本體對象。它是一般事務本體的信息載體。按照元素的功能分類，本體資源定義中的元素可以被分為三類：模型描述型元素、信息定義型元素和拓展定制型元素。行為是由原子操作、本體和邏輯關聯(lián)詞組合而成。

在行為的配置中，資源有兩種屬性：實例屬性和模型屬性。其中實例屬性表示該資源是一個已經(jīng)被實例化之后的資源。這類資源不需要在運行時執(zhí)行模型的解析，可以直接對其進行操作。而模型屬性表示的資源是一個模型，在行為的解析過程中需要首先對其實例化之后才能使用。在本系統(tǒng)中，為了在運行時統(tǒng)一兩者，提供一個通用數(shù)據(jù)集。在運行時，實例統(tǒng)一存儲于通用數(shù)據(jù)集中。存在于通用數(shù)據(jù)集中的每一個資源都有一個全局唯一的鍵對其標識。當需要使用資源的情況時，系統(tǒng)可以通過這個鍵獲取該實例。每個原子操作內(nèi)部從通用數(shù)據(jù)集中通過URL找到對應的實例進行操作。

模型實例化的過程進一步包括，經(jīng)過用戶接口層的解析后，系統(tǒng)已經(jīng)識別出需要訪問的資源并定位到具體模型。然后可以根據(jù)該模型進行實例化。根據(jù)模型種類的不同分為本體的實例化和行為的實例化。如果是本體，則解析該模型，根據(jù)模型的名稱找到它所映射的數(shù)據(jù)庫實例和數(shù)據(jù)庫表。然后根據(jù)請求的方法、請求的參數(shù)以及本體的定義從數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)，接著將數(shù)據(jù)組裝成服務直接返回給客戶端。如果是行為，首先解析行為，并將用戶請求中的請求參數(shù)載入行為屬性中，然后解析行為的邏輯規(guī)則，根據(jù)序列逐步解析。在實例化一個行為之后不能直接為用戶返回服務，而是判斷該行為是否使資源的狀態(tài)發(fā)生了改變。如果沒有改變，將該行為實例化的結(jié)果封裝成數(shù)據(jù)服務直接返回給用戶；如果發(fā)生了改變，則進入內(nèi)部空間。再由判斷下一步的執(zhí)行步驟。

本發(fā)明使用本體的一維內(nèi)部空間表示本體的狀態(tài)集，通過多維內(nèi)部空間將資源的一維狀態(tài)與服務關聯(lián)在一起。所以每個本體都有一個默認的狀態(tài)屬性。在配置階段限定每個本體狀態(tài)的變化范圍。比如一個商品只能有上架、預訂、售出、售后等狀態(tài)。通過限定每個資源狀態(tài)的變化范圍，每個本體就形成了自己的一維內(nèi)部空間。

一個事務流程涉及許多本體。每個時刻各個本體擁有自己的狀態(tài)。多個本體的內(nèi)部空間的笛卡爾積可以組成一個復雜的狀態(tài)矩陣。本發(fā)明將某一時刻不同本體狀態(tài)的組合稱為復合狀態(tài)。只有當一個復合狀態(tài)發(fā)生改變的時才主動觸發(fā)新的流程。因此在每一個復合狀態(tài)下關聯(lián)一個行為。在邊緣觸發(fā)的時刻，系統(tǒng)檢查復合狀態(tài)并找到與其關聯(lián)的行為，最后觸發(fā)新的行為。

用戶接口層對請求預處理后，可以找到對應的模型。如果是行為，會先對其實例化。如果在行為中改變了資源的狀態(tài)，則進入運行調(diào)用層，執(zhí)行內(nèi)部空間的解析與跳轉(zhuǎn)。在用戶請求中攜帶當前該請求的流程資源。在運行調(diào)用層中，會解析該流程資源和內(nèi)部空間。根據(jù)內(nèi)部空間的定義，本發(fā)明可以通過流程資源的狀態(tài)找到與其對應的子空間。然后根據(jù)該子空間所涉及的本體，并分別找到其狀態(tài)，組成復合狀態(tài)。最后再根據(jù)該復合狀態(tài)找到與其對應的行為。根據(jù)該行為重新進入解析和實例化層進行行為的實例化。

本發(fā)明采用文件系統(tǒng)分離模型和內(nèi)部空間；采用不同的數(shù)據(jù)庫設計分離事務數(shù)據(jù)。服務提供企業(yè)將作為初級租戶，注冊自己的租戶空間，創(chuàng)建相關資源，并通過系統(tǒng)機制對外提供服務。當用戶需要定制該服務提供企業(yè)的服務時，從服務提供企業(yè)的資源庫中獲得該模型，然后通過相應的方式對模型進行定制。最后存儲在自己的租戶空間中，即在每個服務提供企業(yè)的租戶空間下，需要為個性化該服務的租戶開辟次級空間。服務提供企業(yè)有權限創(chuàng)建多個項目，在每個項目中可以存在多個租戶創(chuàng)建自己的項目，所以本發(fā)明采用樹狀結(jié)構(gòu)存儲模型。本發(fā)明將模型存儲在服務器的文件系統(tǒng)中。

在數(shù)據(jù)分離上，采用以下三種等級。(1)數(shù)據(jù)庫級分離，即每個租戶擁有自己的數(shù)據(jù)庫實例，應用為每個租戶設置獨立的數(shù)據(jù)庫；(2)數(shù)據(jù)表共享，即通過添加租戶標識的方式區(qū)別在同一張表里面的不同租戶的數(shù)據(jù)。從而完成共享；(3)數(shù)據(jù)表級分離和數(shù)據(jù)庫共享，即所有租戶的數(shù)據(jù)存儲于一個數(shù)據(jù)庫實例當中，但是每個租戶將自己的數(shù)據(jù)存儲在自己的表中，通過在每個表的名字前增加租戶標簽，從而讓每個租戶在同一個數(shù)據(jù)庫實例內(nèi)擁有自己的表空間。

基于云的CRM系統(tǒng)中用戶對數(shù)據(jù)節(jié)點的可靠性有一定的置信度要求。因此有必要對集群中的節(jié)點建立一種置信度考察機制，對數(shù)據(jù)節(jié)點的可靠性和存儲性能做出評價，以便云存儲系統(tǒng)對數(shù)據(jù)節(jié)點進行篩選。本發(fā)明以下方面從節(jié)點的置信度以及負載平衡兩個方面改進數(shù)據(jù)存儲策略。

系統(tǒng)數(shù)據(jù)節(jié)點未發(fā)送心跳信息過程記為一次異常事件。在一次異常事件過程中，參數(shù)Ta表示數(shù)據(jù)節(jié)點的存活時間，參數(shù)Td表示數(shù)據(jù)節(jié)點死亡時間，參數(shù)表示事件ts的發(fā)生時間，參數(shù)tn表示系統(tǒng)當前時間。根據(jù)各節(jié)點心跳信息的歷史數(shù)據(jù)，計算出各數(shù)據(jù)節(jié)點i的置信度值。

$C\left(i\right)=\frac{\underset{j=1}{\overset{j=n}{\Σ}}\frac{1}{tn-ts\left(j\right)}Ta\left(j\right)}{\underset{j=1}{\overset{j=n}{\Σ}}\frac{1}{tn-ts\left(j\right)}\[Ta\left(j\right)+Td\left(j\right)\]}$

其中，n表示數(shù)據(jù)節(jié)點i到當前時間為止發(fā)生的異常次數(shù)。

在給定的云存儲數(shù)據(jù)節(jié)點集合S中，求得數(shù)據(jù)節(jié)點i，置信度C(i)滿足C(i)>x，得到數(shù)據(jù)節(jié)點集合N(x)，運算函數(shù)為F，則可得：

N(x)＝F(C(i)，S，x)

云存儲系統(tǒng)中數(shù)據(jù)節(jié)點在該集群中拓撲距離是數(shù)據(jù)存儲傳輸選擇節(jié)點的重要參考參數(shù)，節(jié)點拓撲距離用S_ij表示。

對于負載平衡，本發(fā)明采用加權方法來處理負載均衡問題。數(shù)據(jù)節(jié)點的存儲性能用P(i)表示為：

P(i)＝η₁F(i)+η₂M(i)+η₃S(i)+η₄V(i)

其中，F(xiàn)(i)為處理資源性能，M(i)為內(nèi)存容量，S(i)為存儲集群容量；V(i)為磁盤讀寫速度；η₁-η₄是各個參數(shù)的權重系數(shù)，且η₁-η₄的和為1。

將云存儲系統(tǒng)中數(shù)據(jù)節(jié)點存儲數(shù)據(jù)塊的數(shù)量N(i)與數(shù)據(jù)節(jié)點性能P(i)的比值來表示一個數(shù)據(jù)節(jié)點的負載狀況，用L(i)表示數(shù)據(jù)節(jié)點i的負載：

L(i)＝N(i)/P(i)

將計算得到的負載值作為數(shù)據(jù)節(jié)點的選擇代價，選擇數(shù)據(jù)塊的存儲節(jié)點時優(yōu)先選擇數(shù)據(jù)節(jié)點負載值最小的進行數(shù)據(jù)的存儲。

C(i)＝min(L(i))

為控制整個云存儲系統(tǒng)的集群負載狀況，計算出整個集群的平均負載狀況，即：

$L\left(t\right)=\frac{\underset{i=1}{\overset{SUM}{\Σ}}L\left(i\right)}{SUM}$

其中：L(t)表示為t時刻云存儲系統(tǒng)中所有數(shù)據(jù)節(jié)點的平均負載值，SUM為云存儲系統(tǒng)中數(shù)據(jù)節(jié)點的總數(shù)。

當一個節(jié)點滿足L(i)-L(t)>預設常量LC時，確定數(shù)據(jù)節(jié)點負載過重；當一個節(jié)點滿足L(t)-L(i)>LC時，確定數(shù)據(jù)節(jié)點負載過輕。

當有數(shù)據(jù)塊上傳到云存儲系統(tǒng)時，判斷把數(shù)據(jù)塊存儲到當前數(shù)據(jù)節(jié)點上，整個存儲系統(tǒng)的平衡條件是否滿足，如果是，則就把該數(shù)據(jù)塊存儲到該數(shù)據(jù)節(jié)點上，否則在更遠的距離內(nèi)選擇數(shù)據(jù)節(jié)點再做條件判斷存儲，直到找到合適的數(shù)據(jù)節(jié)點存儲為止。

在給定的云存儲數(shù)據(jù)節(jié)點集合S中，求得云存儲系統(tǒng)中數(shù)據(jù)節(jié)點i的負載以L(i)，滿足L(t)-L(i)>z，其中z是給定的負載閾值，得到集合B(z)，運算函數(shù)為G，則可得：

B(z)＝G(L(i)，L(i)，S，z)

根據(jù)影響數(shù)據(jù)節(jié)點性能的以上因素建立了數(shù)據(jù)節(jié)點的性能評價函數(shù)。在云存儲系統(tǒng)中設定可存儲數(shù)據(jù)節(jié)點的置信度必須大于x，將數(shù)據(jù)存儲到該數(shù)據(jù)節(jié)點上之后滿足負載閾值y的要求，存儲函數(shù)為P，則由此求得滿足要求的數(shù)據(jù)節(jié)點j：

Wj(x，y)＝P(C(x)，L(y))

(1)在云存儲系統(tǒng)中選擇數(shù)據(jù)節(jié)點集合S，計算出整個集群的平均負載L(t)；

(2)在選擇的數(shù)據(jù)節(jié)點集合S中，計算該集合中的數(shù)據(jù)節(jié)點的置信度C(i)，根據(jù)設定的置信度值x，選擇滿足要求的數(shù)據(jù)節(jié)點結(jié)合N(x)；

(3)在選擇的數(shù)據(jù)節(jié)點集合N(x)中，計算該集合中的數(shù)據(jù)節(jié)點的負載B(i)，根據(jù)系統(tǒng)設定的負載要求的負載閾值y，選擇滿足要求的節(jié)點集合B(y)；

(4)選擇節(jié)點集合B(y)，如果得出滿足要求的數(shù)據(jù)節(jié)點集合B(y)；

(5)對于選擇的數(shù)據(jù)節(jié)點集合B(z)，將數(shù)據(jù)塊存儲在置信度值最高的一個數(shù)據(jù)節(jié)點上。

循環(huán)上述步驟(1)-(5)，將一個數(shù)據(jù)對象的所有編碼數(shù)據(jù)塊選擇合適的數(shù)據(jù)節(jié)點進行存儲。

綜上所述，本發(fā)明提出了一種基于云平臺的CRM數(shù)據(jù)處理方法，符合企業(yè)關注事務相關本體的核心需求，有效控制了服務數(shù)量，提高服務發(fā)現(xiàn)效率。有利于實現(xiàn)企業(yè)服務個性化。

顯然，本領域的技術人員應該理解，上述的本發(fā)明的各模塊或各步驟可以用通用的計算系統(tǒng)來實現(xiàn)，它們可以集中在單個的計算系統(tǒng)上，或者分布在多個計算系統(tǒng)所組成的網(wǎng)絡上，可選地，它們可以用計算系統(tǒng)可執(zhí)行的程序代碼來實現(xiàn)，從而，可以將它們存儲在存儲系統(tǒng)中由計算系統(tǒng)來執(zhí)行。這樣，本發(fā)明不限制于任何特定的硬件和軟件結(jié)合。

應當理解的是，本發(fā)明的上述具體實施方式僅僅用于示例性說明或解釋本發(fā)明的原理，而不構(gòu)成對本發(fā)明的限制。因此，在不偏離本發(fā)明的精神和范圍的情況下所做的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。此外，本發(fā)明所附權利要求旨在涵蓋落入所附權利要求范圍和邊界、或者這種范圍和邊界的等同形式內(nèi)的全部變化和修改例。