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申请/专利权人：山东虹芯电子科技有限公司

摘要：本发明具体涉及一种基于云端的芯片测试信息整合分析方法及系统，其方法包括步骤，芯片测试信息系统的安全增强型数据收集与传输设计部署，利用SSLTLS协议建立端到端加密通信隧道，采用异地多活、跨区域复制策略，构建高可用云端数据中心，启用云服务商提供的弹性计算资源，根据芯片测试信息业务需求自动扩缩硬件资源；芯片测试信息分布式数据一致性与完整性保障措施实施，低延迟实时芯片测试信息数据处理体系构建，在芯片测试信息数据源附近的边缘设备或雾节点进行初步数据预处理与筛选；芯片测试信息智能资源调度与成本优化策略执行，利用机器学习算法训练时间序列预测模型，预测未来芯片测试信息数据流量，指导自动扩缩容策略。

主权项：1.基于云端的芯片测试信息整合分析方法，其特征在于，包括步骤，芯片测试信息系统的安全增强型数据收集与传输设计部署，在芯片测试数据源头应用AES-256高级加密算法，对原始测试数据进行加密处理，确保数据在传输过程中的安全性；利用SSLTLS协议建立端到端加密通信隧道，同时采用IPSec或VPN技术增强远程数据传输安全性，防范数据泄露与中间人攻击；采用异地多活、跨区域复制策略，构建高可用云端数据中心，使用Kubernetes或DockerSwarm进行容器化部署，配置芯片测试信息智能负载均衡器，根据实时芯片测试信息数据流量动态调整资源分配；启用云服务商提供的弹性计算资源，根据芯片测试信息业务需求自动扩缩硬件资源；芯片测试信息分布式数据一致性与完整性保障措施实施，采用Raft、Paxos一致性算法，确保分布式环境下芯片测试信息数据的强一致性；对于允许最终一致性的场景，采用Cassandra的Gossip协议或DynamoDB的向量时钟实现芯片测试信息最终一致性；低延迟实时芯片测试信息数据处理体系构建，在芯片测试信息数据源附近的边缘设备或雾节点进行初步数据预处理与筛选；采用MQTT、AMQP消息队列，实现异步、松耦合的芯片测试信息数据流处理；芯片测试信息智能资源调度与成本优化策略执行，利用机器学习算法训练时间序列预测模型，预测未来芯片测试信息数据流量，指导自动扩缩容策略；芯片测试信息系统的安全增强型数据收集与传输设计部署，还包括：实施用户身份验证与权限管理，采用双因素或多因素认证机制；对接入系统的在线效应器、监控客户端设备进行身份认证，并通过RBAC或ABAC模型精细化权限分配，防止非法访问与操作；芯片测试信息分布式数据一致性与完整性保障措施实施，还包括：在芯片测试信息数据写入云端前进行完整性校验；定期执行芯片测试信息全量及增量数据备份，并存储在不同地理区域；低延迟实时芯片测试信息数据处理体系构建，还包括：应用SD-WAN优化芯片测试信息网络路径，减少传输延迟；利用多路复用、前向纠错特性提高数据传输效率；芯片测试信息智能资源调度与成本优化策略执行，还包括：集成云服务商计费API，实时监控芯片测试信息系统资源消耗与成本支出，通过智能报警提示异常成本增长。

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