近日，由天翼云科技有限公司云网产品事业部混合云团队完成的论文《Multivariate Time Series Collaborative Compression for Monitoring Systems in Securing Cloud-based Digital Twin》在云计算领域国际知名学术期刊Journal of Cloud Computing：Advances，Systems and Applications（JoCCASA）发表。
JoCCASA是全球最 大科学出版社之一的德国Springer（施普林格）旗下刊物，SCI JCR分区为 2 区，近 5 年影响因子4.4。此次论文在JoCCASA上的发表，代表天翼云科技创新能力再次获得业界认可。
时序数据压缩是解决海量监控数据长周期、有效存储问题的重要技术途径之一。云平台监控数据具有指标量大、数据量大、冗余量大、时序性强等特点，如何在大幅压缩冗余数据、降低存储成本的同时保证监控数据的准确性，是时序数据压缩领域面临的一个技术挑战。
本论文提出了一种多元时序数据协同压缩方法Multivariate Time Series Collaborative Compression（MTSCC），通过一种创新的Two-Steps机制实现多变量分组和协同压缩，在大幅节省存储空间的同时，可以有效保留多元数据之间的相关性。数据压缩实验结果表明，在30%压缩比的情况下，重建数据与原始数据之间的相关性均方根误差仅为0.0489。此外，在将压缩重建数据和原始数据分别应用于异常检测的对比实验中，综合性评价指标F1-score的最 大偏差仅为0.05%，验证了在异常检测模型训练中使用压缩重建数据的可行性和有效性，从而为大规模监控数据长周期存储和基于长周期时空特征训练异常检测模型奠定了坚实基础。
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