第33章 中枢数据过载，玉符压缩稳运转（2 / 3）

核心服务器；同时，在节点间搭建 “数据共享通道”，当某节点算力不足时，可将部分非紧急数据（如常规耗材的运输进度）临时转移至空闲节点处理。测试显示，分布式网络能将中枢服务器的算力压力降低 60%，数据处理速度提升 40%。

第二组由阿明牵头，绘制 “多层数据分流符阵”。他们用混合了玉骨符粉末、导电朱砂的 “数据符墨”，在中枢服务器与各区域节点间绘制符阵：最外层为 “数据分类纹”，根据数据类型（需求数据、产能数据、历史数据），将数据流引导至对应处理节点；中间层为 “冗余过滤纹”，自动识别并剔除重复数据（如同一站点 3 次发送的相同需求）、失效数据（如已完成调度的旧需求）；最内层为 “核心标记纹”，在压缩后的数据流上标记 “核心等级”（如 “一级核心” 对应紧急需求参数、“二级核心” 对应常规适配数据），方便算法快速调用。符阵中心嵌入玉骨符碎片，碎片与主玉骨符联动，同步压缩与筛选参数。

第三组由林野和莉娅负责，激活主玉骨符的 “数据压缩核心功能”。他们在中枢核心服务器旁搭建 “玉符数据压缩舱”，主玉骨符固定在舱内，通过专用数据线路连接分布式网络：当区域节点上传数据时，数据先进入压缩舱，玉骨符的 “数据压缩光膜” 会对其进行实时处理 —— 将 100b 的原始数据压缩至 15b 以内，过滤冗余信息的同时，用 “核心标记纹” 标注关键内容；压缩后的数据流再传输至服务器，算法调用数据时，只需读取标注的 “核心信息”，无需处理完整数据。测试显示，经玉骨符压缩后，服务器的数据存储占用从 92% 降至 45%，算法响应延迟从 20 分钟缩短至 5 分钟，恢复至之前的高效水平。

升级后的中枢数据系统，很快解决了数据过载问题：

Ω-12 集群的反物质滤网需求数据，经区域节点处理与玉骨符压缩后，仅用 3 秒就传输至中枢，算法实时分配工位，未再出现重复分配问题；Φ-3 集群的量子耗材紧急需求，因 “核心标记纹” 标注为 “一级核心”，算法优先调用数据，处理时间从 10 小时缩短至 1 小时，量子净化模块及时得到替换，未影响胚胎守护；更惊喜的是，玉骨符的感应精度回升至 99%，能精准识别数据中的细微差异（如同一类型耗材的不同适配参数），算法的预测调度准确率也恢复至 90%，成功预判了 δ-8 集齐的暗晶符材需求，提前预留了工位。

团队随后对数据系统进行优化：

在各区域节点增设 “数据备份模块”，自动备份本文明的核心数据（如特殊耗材适配参数、历史调度方案），避免因中枢服务器故障导致数据丢失；

开发 “数据健康监测 App”，实时监测各节点的算力占用、数据传输速度、玉骨符压缩效率，当某节点出现数据拥堵时，自动触发 “数据转移指令”，将数据分流至空闲节点；

为玉骨符压缩舱增加 “数据更新功能”，定期学习新类型数据（如未来新加入文明的耗材数据），确保压缩与筛选的精准度始终适配数据类型变化。

一月后，联盟开展 “数据系统长效测试”，模拟数据量增至 15 万条、新增 2 各文明耗材数据的极端场景。测试结果显示：分布式网络的算力分配均匀，各节点算力占用均未超过 70%；玉骨符的压缩效率稳定在 90% 以上，15 万条数据经压缩后，仅占用原本 30% 的存储空间；算法响应延迟稳定在 5 分钟以内，预测调度准确率保持 90%，没有出现数据过载或处理错误。

老周看着测试报告，笑着说：“以前总觉得‘数据越多越好’，现在才明白，‘数据要精不要多’，就像守墓人记录地脉数据，只记关键的波动节点，多余的记录反而会干扰判断。联盟的调度中枢也是这样，有了高效的数据处理系统，才能在数据洪流中保持清醒，不被混乱带偏。”

凯伦也点头认同：“星环族以前只注重‘数据存储量’，却忽略了‘数据处理效率’，现在有了玉骨符的数