本發(fā)明涉及信息服務(wù)領(lǐng)域，更具體地說(shuō)，它涉及一種基于優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分配的信息服務(wù)方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
1、在當(dāng)前信息服務(wù)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分配通常采用預(yù)設(shè)的靜態(tài)策略，例如根據(jù)數(shù)據(jù)類型、訪問(wèn)頻率等特征進(jìn)行初始劃分，然后固定存儲(chǔ)。這種方式存在以下技術(shù)問(wèn)題：
2、缺乏自適應(yīng)性：預(yù)設(shè)策略難以適應(yīng)數(shù)據(jù)特征和系統(tǒng)狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化。當(dāng)數(shù)據(jù)增長(zhǎng)、訪問(wèn)模式改變或系統(tǒng)負(fù)載波動(dòng)時(shí)，原有存儲(chǔ)分配可能不再最優(yōu)，導(dǎo)致資源利用率下降、訪問(wèn)性能降低。
3、未充分利用數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)：不同數(shù)據(jù)之間可能存在隱含的關(guān)聯(lián)特征，例如經(jīng)常同時(shí)被訪問(wèn)、具有相似的變化趨勢(shì)等。靜態(tài)分配忽略了這些特征，無(wú)法實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的合理歸置，錯(cuò)失了優(yōu)化機(jī)會(huì)。
4、應(yīng)對(duì)異常能力不足：面對(duì)突發(fā)的系統(tǒng)異常如資源緊張、部分存儲(chǔ)故障等情況，缺乏快速調(diào)整數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的機(jī)制，可能導(dǎo)致服務(wù)質(zhì)量嚴(yán)重下降，甚至中斷。
5、因此，需要一種能夠根據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)、數(shù)據(jù)特征、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等因素，動(dòng)態(tài)優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分配的方法，以提升存儲(chǔ)資源利用率、訪問(wèn)性能，并增強(qiáng)系統(tǒng)的魯棒性。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供一種基于優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分配的信息服務(wù)方法及系統(tǒng)。
2、一種基于優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分配的信息服務(wù)方法，其特征在于，包括以下步驟：
3、步驟100、信息收集與預(yù)處理；
4、實(shí)時(shí)采集系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)信息、數(shù)據(jù)熱度、數(shù)據(jù)特征以及數(shù)據(jù)間潛在聯(lián)系，對(duì)采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；
5、步驟200、構(gòu)建自適應(yīng)模型；
6、構(gòu)建一個(gè)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將預(yù)處理后的信息輸入模型，通過(guò)權(quán)重矩陣和激活函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，輸出層根據(jù)隱藏層輸出計(jì)算數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分配策略；
7、步驟300、模型訓(xùn)練與更新；
8、定義損失函數(shù)，使用梯度下降算法更新權(quán)重矩陣和偏置，根據(jù)新的系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)和數(shù)據(jù)信息重復(fù)訓(xùn)練過(guò)程，實(shí)現(xiàn)模型自適應(yīng)更新；
9、步驟400、輸出優(yōu)化的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分配策略；
10、將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，根據(jù)實(shí)時(shí)信息動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置。
11、優(yōu)選的：在步驟100中，系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)信息包括cpu使用率、內(nèi)存使用率、網(wǎng)絡(luò)帶寬占用率，數(shù)據(jù)熱度通過(guò)訪問(wèn)頻率衡量，數(shù)據(jù)特征包括數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)大小，數(shù)據(jù)間潛在聯(lián)系通過(guò)數(shù)據(jù)分析挖掘得到。
12、優(yōu)選的：在步驟100中，采用最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，將數(shù)據(jù)映射到[0，1]區(qū)間。
13、優(yōu)選的：在步驟200中，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括輸入層、至少一個(gè)隱藏層和輸出層，相鄰層之間通過(guò)權(quán)重矩陣連接，神經(jīng)元通過(guò)激活函數(shù)引入非線性變換。
14、優(yōu)選的：在步驟300中，損失函數(shù)為均方誤差函數(shù)，通過(guò)梯度下降算法對(duì)損失函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，更新權(quán)重矩陣和偏置。
15、優(yōu)選的：該信息服務(wù)方法還包括動(dòng)態(tài)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)的步驟，通過(guò)引入結(jié)構(gòu)評(píng)估指標(biāo)判斷模型結(jié)構(gòu)是否需要調(diào)整，通過(guò)增加或減少隱藏層神經(jīng)元數(shù)量來(lái)優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)。
16、優(yōu)選的：在步驟300中，在梯度下降算法的基礎(chǔ)上引入模擬退火算法，通過(guò)概率接受準(zhǔn)則跳出局部最優(yōu)解，提高優(yōu)化效果。
17、優(yōu)選的：該信息服務(wù)方法還包括異常響應(yīng)處理的步驟，通過(guò)異常檢測(cè)指標(biāo)判斷系統(tǒng)是否處于異常狀態(tài)，結(jié)合預(yù)設(shè)的應(yīng)急策略庫(kù)快速調(diào)整數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分配，提高系統(tǒng)容錯(cuò)能力。
18、一種基于優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分配的信息服務(wù)系統(tǒng)，包括：
19、信息收集模塊，用于實(shí)時(shí)采集系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)信息、數(shù)據(jù)熱度、數(shù)據(jù)特征以及數(shù)據(jù)間潛在聯(lián)系；
20、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對(duì)采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；
21、自適應(yīng)建模模塊，用于構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將預(yù)處理后的信息輸入模型進(jìn)行訓(xùn)練優(yōu)化；
22、策略輸出模塊，用于將優(yōu)化后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分配策略應(yīng)用到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。
23、信息服務(wù)系統(tǒng)還包括：分布式訓(xùn)練模塊，用于將訓(xùn)練任務(wù)分配到多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)并行執(zhí)行；
24、資源管理模塊，用于動(dòng)態(tài)分配計(jì)算資源，平衡負(fù)載；模型聚合模塊，用于定期聚合各節(jié)點(diǎn)的模型參數(shù)，更新全局模型。
25、本發(fā)明的有益效果在于：本發(fā)明提出的基于優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分配的信息服務(wù)方法及系統(tǒng)，通過(guò)實(shí)時(shí)感知數(shù)據(jù)特征和系統(tǒng)狀態(tài)變化，動(dòng)態(tài)優(yōu)化存儲(chǔ)資源分配，可顯著提升存儲(chǔ)資源利用率。
26、根據(jù)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)特征進(jìn)行合理歸置，使得關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)能夠被快速連續(xù)訪問(wèn)，優(yōu)化數(shù)據(jù)讀取路徑，數(shù)據(jù)訪問(wèn)效率獲得提升。
27、自適應(yīng)調(diào)整存儲(chǔ)策略以應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)和系統(tǒng)的變化，使系統(tǒng)在各種情況下均能維持較高的服務(wù)質(zhì)量，適應(yīng)能力顯著增強(qiáng)。
28、引入基于異常檢測(cè)和應(yīng)急策略的快速響應(yīng)機(jī)制，能夠在系統(tǒng)異常時(shí)迅速調(diào)整數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，將異常影響降到最低，使系統(tǒng)魯棒性大幅提高。
29、借助機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，使存儲(chǔ)優(yōu)化策略能夠隨著數(shù)據(jù)累積和系統(tǒng)運(yùn)行不斷自我完善，并通過(guò)分布式訓(xùn)練等方式提高優(yōu)化效率，使存儲(chǔ)優(yōu)化做到自適應(yīng)和自動(dòng)化，降低人工運(yùn)維成本。
30、本發(fā)明能夠顯著改善信息服務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理，提升系統(tǒng)的服務(wù)質(zhì)量、資源利用效率和運(yùn)行穩(wěn)定性。
1.一種基于優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分配的信息服務(wù)方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分配的信息服務(wù)方法，其特征在于，在步驟100中，系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)信息包括cpu使用率、內(nèi)存使用率、網(wǎng)絡(luò)帶寬占用率，數(shù)據(jù)熱度通過(guò)訪問(wèn)頻率衡量，數(shù)據(jù)特征包括數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)大小，數(shù)據(jù)間潛在聯(lián)系通過(guò)數(shù)據(jù)分析挖掘得到。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分配的信息服務(wù)方法，其特征在于，在步驟100中，采用最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，將數(shù)據(jù)映射到[0，1]區(qū)間。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分配的信息服務(wù)方法，其特征在于，在步驟200中，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括輸入層、至少一個(gè)隱藏層和輸出層，相鄰層之間通過(guò)權(quán)重矩陣連接，神經(jīng)元通過(guò)激活函數(shù)引入非線性變換。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分配的信息服務(wù)方法，其特征在于，在步驟300中，損失函數(shù)為均方誤差函數(shù)，通過(guò)梯度下降算法對(duì)損失函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，更新權(quán)重矩陣和偏置。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分配的信息服務(wù)方法，其特征在于，還包括動(dòng)態(tài)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)的步驟，通過(guò)引入結(jié)構(gòu)評(píng)估指標(biāo)判斷模型結(jié)構(gòu)是否需要調(diào)整，通過(guò)增加或減少隱藏層神經(jīng)元數(shù)量來(lái)優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分配的信息服務(wù)方法，其特征在于，在步驟300中，在梯度下降算法的基礎(chǔ)上引入模擬退火算法，通過(guò)概率接受準(zhǔn)則跳出局部最優(yōu)解，提高優(yōu)化效果。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分配的信息服務(wù)方法及系統(tǒng)，其特征在于，還包括異常響應(yīng)處理的步驟，通過(guò)異常檢測(cè)指標(biāo)判斷系統(tǒng)是否處于異常狀態(tài)，結(jié)合預(yù)設(shè)的應(yīng)急策略庫(kù)快速調(diào)整數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分配，提高系統(tǒng)容錯(cuò)能力。
9.一種基于優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分配的信息服務(wù)系統(tǒng)，其特征在于，包括；
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的一種基于優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分配的信息服務(wù)系統(tǒng)，其特征在于，信息服務(wù)系統(tǒng)還包括：分布式訓(xùn)練模塊，用于將訓(xùn)練任務(wù)分配到多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)并行執(zhí)行；