分布式数据系统的应灾处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请适用于人工智能、系统应灾处理技术领域，提供一种分布式数据系统的应灾处理方法、装置、设备及存储介质，其方法包括：获取分布式数据系统当前的资源使用率，并判断分布式数据系统当前的资源使用率是否达到应灾启动阈值；若资源使用率达到应灾启动阈值，则采用预设的应灾模型求解出系统应灾需要追加的计算资源用量；根据需要追加的计算资源用量对分布式数据系统进行资源调度处理，以使分布式数据系统的资源使用率下降至表征系统安全运行的基准值。基于该方法，在分布式数据系统有突发的数据灾难事件来临时，可以利用退火算法进行数据灾难的“浇灭”，使得分布式数据系统中集群的资源使用率下降至一个安全的值，从而保证系统正常运行。系统正常运行。系统正常运行。

【技术实现步骤摘要】
分布式数据系统的应灾处理方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及人工智能、系统应灾处理
，尤其涉及一种分布式数据系统的应灾处理方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在数据疯狂增长的大数据时代，大数据挖掘和分析技术在各行业领域中被广泛应用。然而，随着数据量的不断增长，传统的数据管理系统在有突发的数据灾难事件来临时，难以保障数据的安全性，缺乏应对数据灾难以及突发数据丢失的能力。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请实施例提供了一种分布式数据系统的应灾处理方法、装置、电子设备及存储介质，可以通过融合Hadoop集群技术和退火算法，实现数据的分布式存储的同时有效地提高分布式数据系统应对数据灾难以及突发数据丢失的能力，解决传统的医疗大数据存储所存在的读取效率以及数据安全性问题。
[0004]本申请实施例的第一方面提供了一种分布式数据系统的应灾处理方法，包括：
[0005]获取分布式数据系统当前的资源使用率，并判断所述分布式数据系统当前的资源使用率是否达到应灾启动阈值；
[0006本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种分布式数据系统的应灾处理方法，其特征在于，包括：获取分布式数据系统当前的资源使用率，并判断所述分布式数据系统当前的资源使用率是否达到应灾启动阈值；若所述资源使用率达到应灾启动阈值，则采用预设的应灾模型求解出系统应灾需要追加的计算资源用量；根据所述需要追加的计算资源用量对所述分布式数据系统进行资源调度处理，以使所述分布式数据系统的资源使用率下降至表征系统安全运行的基准值。2.根据权利要求1所述的分布式数据系统的应灾处理方法，其特征在于，所述若所述资源使用率达到应灾启动阈值，则采用预设的应灾模型求解出系统应灾需要追加的计算资源用量的步骤，包括：将预设的初始化的计算资源追加用量输入到所述预设的应灾模型中进行迭代处理，获得迭代后的计算资源追加用量；根据所述迭代后的计算资源追加用量，模拟计算所述分布式数据系统在追加计算资源后的资源使用率；判断所述分布式数据系统在追加计算资源后的资源使用率是否低于预设的资源使用率阈值，若是，则将所述迭代后的计算资源追加用量配置为系统应灾需要追加的计算资源用量，否则重新进行迭代处理，直至所述分布式数据系统在追加计算资源后的资源使用率低于预设的资源使用率阈值为止。3.根据权利要求2所述的分布式数据系统的应灾处理方法，其特征在于，所述将预设的初始化的计算资源追加用量输入到所述预设的应灾模型中进行迭代处理，获得迭代后的计算资源追加用量的步骤，包括：将所述预设置的初始化的计算资源追加用量作为所述预设的应灾模型中目标损失函数的初始解计算所述目标损失函数，获得第一函数值；按照预设的扰动条件对所述初始解进行扰动处理，获得与所述初始解相对应的若干个扰动解；从所述若干个扰动解中随机选取一个扰动解作为所述预设的应灾模型中目标损失函数的新解计算所述目标损失函数，获得第二函数值；比对所述第一函数值和所述第二函数值，若所述第二函数值小于等于所述第一函数值，则接受所述新解并以所述新解作为初始解对所述目标损失函数进行下一轮的迭代处理，直至迭代次数达到预设次数阈值为止，获得迭代后的计算资源追加用量。4.根据权利要求3所述的分布式数据系统的应灾处理方法，其特征在于，所述按照预设的扰动条件对所述初始解进行扰动处理，获得与所述初始解相对应的若干个扰动解的步骤中，所述预设的扰动条件配置为：ω2‑
ω
’
>0且ω
’2＝2
‑
ω其中，ω表示为初始解，ω<...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁天恺，
申请(专利权)人：平安国际智慧城市科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：