本申请涉及互联网数据存储领域，尤其涉及一种基于人工智能的数据中心资源分配方法及装置，该方法包括：获取多个第一设备的特征信息，所述第一设备为目标缓存节点覆盖范围内的设备，所述特征信息包括所述第一设备在第一时长内发送数据获取请求的次数和每次所述数据获取请求对应的数据标识；分别计算所述多个第一设备的在所述目标缓存节点覆盖范围内的停留时间；根据所述多个第一设备的所述特征信息和所述停留时间，确定所述多个第一设备的目标数据类型；从服务器缓存所述目标数据类型对应的目标数据。采用本申请实施例能够可以在用户移动的场景下从服务器中缓存用户感兴趣的内容，提升了用户体验。提升了用户体验。提升了用户体验。
【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的数据中心资源分配方法及装置
[0001]本申请涉及互联网数据存储领域，尤其涉及一种基于人工智能的数据中心资源分配方法及装置。
技术介绍
[0002]随着物理网的发展，涌现出了一系列的应用。大量的应用催生出海量的数据，数据的处理对于传统的网络架构在时延、开销、带宽方面产生巨大的压力。为了提升物联网系统的服务质量（Quality of Service，QoS）和用户的体验质量（Quality of Experience，QoE）以便于吸引更多的用户，可以通过缓存流行内容在网络的边缘服务器，例如从云端缓存用户感兴趣的内容到智能车载，使得用户能够直接获取感兴趣的内容，无需请求中心服务器的帮助，从而可以避免由于频繁从中心服务器获取内容而造成的冗余数据通信，从而缓解带宽的压力，提升用户体验。但是由于终端设备和边缘服务器容量的限制，无法缓存网络中所有的内容，需要选择性的缓存用户最感兴趣的内容。然而，内容的流行度会随着时间和用户不断发生变化，因此，如何合理地缓存用户最感兴趣的内容是亟待解决的问题。
技术实现思路
[0003]本申请实施例提供了一种基于人工智能的数据中心资源分配方法及装置，能够在用户移动的场景下从服务器中缓存用户感兴趣的内容，提升了用户体验。
[0004]第一方面，本申请实施例提供一种基于人工智能的数据中心资源分配方法，所述方法包括：获取多个第一设备的特征信息，所述第一设备为目标缓存节点覆盖范围内的设备，所述特征信息包括第一设备在第一时长内发送数据获取请求的次数和每次所述数据获取请求对应的数据标识；分别计算所述多个第一设备的在所述目标缓存节点覆盖范围内的停留时间；根据所述多个第一设备的所述特征信息和所述停留时间，确定所述多个第一设备的目标数据类型；从服务器缓存所述目标数据类型对应的目标数据。
[0005]第二方面，本申请实施例提供一种基于人工智能的数据中心资源分配装置，所述装置包括：获取单元，用于获取多个第一设备的特征信息，所述第一设备为目标缓存节点覆盖范围内的设备，所述特征信息包括第一设备在第一时长内发送数据获取请求的次数和每次所述数据获取请求对应的数据标识；计算单元，用于分别计算所述多个第一设备的在所述目标缓存节点覆盖范围内的停留时间；确定单元，用于根据所述多个第一设备的所述特征信息和所述停留时间，确定所述多个第一设备的目标数据类型；缓存单元，用于从服务器缓存所述目标数据类型对应的目标数据。
[0006]第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置由上述处理器执行，上述程序包括用于执行本申请实施例第一方面中任一方法所描述
步骤的指令。
[0007]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，上述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面中任一方法所描述的部分或全部步骤。
[0008]第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其中，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面中任一方法所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。
[0009]本申请提供一种基于人工智能的数据中心资源分配方法及装置，通过目标缓存节点中每个设备发送数据获取请求、数据获取请求对应的数据标识以及每个设备在目标缓存节点中的停留时间，计算出目标缓存节点中设备最感兴趣的目标数据类型，然后从服务器中获取目标数据类型对应的目标数据，从而目标缓存节点可以在用户移动的场景下从服务器中缓存用户感兴趣的内容，提升了用户体验。
附图说明
[0010]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0011]图1为本申请实施例提供的一种网络架构示意图；图2为本申请实施例提供的一种基于人工智能的数据中心资源分配方法的流程示意图；图3为本申请实施例提供的一种基于人工智能的数据中心资源分配装置的功能单元组成框图；图4是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0012]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、成功地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0013]本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是在一个可能的示例中还包括没有列出的步骤或单元，或在一个可能的示例中还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
[0014]在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本专利技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
[0015]为更好地理解本申请实施例提供的技术方案，下面对本申请实施例提供的技术方案适用的应用场景做一些简单介绍，需要说明的是，以下介绍的应用场景仅用于说明本申请实施例而非限定。在具体实施时，可以根据实际需要灵活地应用本申请实施例提供的技术方案。
[0016]请参见图1，图1为本申请实施例适用的一种人工智能的数据中心的网络架构示意图，在该网络架构包括服务器10、多个缓存节点20、多个终端设备30。服务器10中存储着终端设备30所需的多种数据信息，缓存节点20中缓存有服务器10中的部分数据信息。
[0017]如图1所示，一个缓存节点20下可以包括至少一个终端设备30，该至少一个终端设备30中的每两个终端设备30之间均可以直接通信，例如，每两个终端设备30之间可以采用虚拟专用网络(Virtual Private Network，简称VPN)方式通信，该至少一个终端设备30具有通信功能，还具备计算和存储资源，终端设备30可以将计算密集型业务和时延敏感型业务上传给缓存节点20，以实现任务的快速处理，终端设备30也可以从缓存节点20中下载其感兴趣的内容。终端设备30还可以直接与服务器10进行通信。
[0018]缓存节点20可以终端设备30及服务器10通信。缓存节点20可以根据接收终端设备30发送的数据获取请求向终端设备30发送其请求的数据本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的数据中心资源分配方法，其特征在于，所述方法应用于人工智能的数据中心，所述数据中心包括：多个第一设备以及缓存节点，所述方法包括：缓存节点获取多个第一设备的特征信息，所述第一设备为目标缓存节点覆盖范围内的设备，所述特征信息包括所述第一设备在第一时长内发送数据获取请求的次数和每次所述数据获取请求对应的数据标识；分别计算所述多个第一设备的在所述目标缓存节点覆盖范围内的停留时间；根据所述多个第一设备的所述特征信息和所述停留时间，确定所述多个第一设备的目标数据类型；从服务器缓存所述目标数据类型对应的目标数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别计算所述多个第一设备的在所述目标缓存节点覆盖范围内的停留时间，包括：获取所述第一设备i的行驶路线，所述第一设备i为所述多个第一设备中的任意第一设备；依据所述行驶路线，确定所述第一设备i处于所述目标缓存节点覆盖范围的行程轨迹；获取所述行程轨迹的起始时刻和结束时刻；依据所述起始时刻和所述结束时刻确定所述第一设备i在所述目标缓存节点覆盖范围内的停留时间。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个第一设备的所述特征信息和所述停留时间，确定所述多个第一设备的目标数据类型，包括：将所述多个第一设备中每一第一设备的特征信息以及所述停留时间映射于坐标系中，所述坐标系的横轴为时间，纵轴为数据获取请求的次数，每一距离变化曲线对应一个设备标识；对所述多个第一设备中每一第一设备对应的坐标点进行拟合，得到多条拟合曲线，每一第一设备对一条拟合曲线；对所述多条拟合曲线的交点进行统计，得到多个交点对，每一交点对均表示为（交点数量，停留时刻）；基于所述多个交点对确定所述多个第一设备的目标数据类型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个交点对确定所述多个第一设备的目标数据类型，包括：依据所述多个交点对确定目标均值和目标均方差；按照预设的均值与评价值之间的映射关系，确定所述目标均值对应的参考评价值；按照预设的均方差与波动调节系数之间的映射关系，确定所述目标均方差对应的目标波动调节系数；依据所述目标波动调节系数对所述参考评价值进行波动调节，得到目标评价值；按照预设的评价值与目标数据类...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈卿，徐弘，
申请(专利权)人：深圳市知小兵科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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