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权威认可。
时序数据压缩是解决海量监控数据长周期、高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。
天翼云始终践行国云使命责任，基于天翼云自研分布式云操作系统 TeleCloudOS4.0，持续打造全栈混合云、敏捷轻量云、一体机等混合云产品体系，不断推进国产化全栈云技术突破和规模发展，目前已服务于全国政务、金融、医疗、能源、工业等众多行业。
未来，天翼云将进一步结合国家发展战略和产业转型需求，坚持科技创新，以领先的技术和完善的服务助力数字经济高质量发展。
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