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近日，由天翼云科技有限公司云網產品事業(yè)部混合云團隊完成的論文《Multivariate Time Series Collaborative Compression for Monitoring Systems in Securing Cloud-based Digital Twin》在云計算領域國際知名學術期刊Journal of Cloud Computing：Advances,Systems and Applications（JoCCASA）發(fā)表。

JoCCASA是全球最大科學出版社之一的德國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)界權威認可。

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途徑之一。云平臺監(jiān)控數(shù)據(jù)具有指標量大、數(shù)據(jù)量大、冗余量大、時序性強等特點，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)的準確性，是時序數(shù)據(jù)壓縮領域面臨的一個技術挑戰(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)之間的相關性。數(shù)據(jù)壓縮實驗結果表明，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)分別應用于異常檢測的對比實驗中，綜合性評價指標F1-score的最大偏差僅為0.05%，驗證了在異常檢測模型訓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練異常檢測模型奠定了堅實基礎。

天翼云始終踐行國云使命責任，基于天翼云自研分布式云操作系統(tǒng)TeleCloudOS4.0，持續(xù)打造全?；旌显?、敏捷輕量云、一體機等混合云產品體系，不斷推進國產化全棧云技術突破和規(guī)模發(fā)展，目前已服務于全國政務、金融、醫(yī)療、能源、工業(yè)等眾多行業(yè)。

未來，天翼云將進一步結合國家發(fā)展戰(zhàn)略和產業(yè)轉型需求，堅持科技創(chuàng)新，以領先的技術和完善的服務助力數(shù)字經濟高質量發(fā)展。