面向电子健康网络的移动大数据容错处理

在日常生活中，人们倾向于使用移动网络来获取更准确的总体数据。借助智能移动设备，几乎所有类型的数据都可以被自动采集，这直接促进了 eHealth 的蓬勃发展。然而，海量数据也将我们带入了大数据时代，在这个时代需要新型的数据采集、传输和处理技术。为了确保无处不在的数据采集，必须扩大移动 eHealth 网络的规模。同时，网络在传输海量 eHealth 数据时也将面临更大的压力。此外，由于处理时间随数据量的增加而增长，即使是功能强大的处理器也无法始终在大数据处理中保持高效。为了解决这些问题，本文提出了一种基于兴趣的简化变邻域搜索（RVNS）队列架构（IRQA）。在这种三层架构中，数据汇聚层设计了一种基于兴趣匹配的容错机制，以确保 eHealth 数据的完整性。随后，数据整合层检查数据的准确性，并为数据处理做好准备。最后，在数据分析层采用 RVNS 队列进行快速数据处理。经过相关规则处理后，只有有价值的数据才会上报给医疗保健提供者，从而节省了他们甄别这些数据的工作量。仿真表明，IRQA 足够稳定且快速，能够处理海量数据。