【技术实现步骤摘要】
基于AI的图形数据处理、缓存系统、方法、设备及介质
[0001]本专利技术属于人工智能
，具体涉及一种基于AI的图形数据处理、缓存系统、方法、设备及介质。
技术介绍
[0002]AI，是Artificial Intelligence的简称，人工智能。
[0003]服务器测试及服务器监控过程中的服务器设备各项性能指标会产生大量数据，通过对这些数据进行统计分析，可及时发现服务器故障，进而对故障服务器进行维护，从而提高服务器设备的稳定性。但传统的数据处理及缓存方法不能满足高性能服务器设备的要求。AI作为多学科相互综合、相互渗透的新兴技术可满足高性能服务器设备的需求，而AI技术的图形模式成为智能化数据分析与处理的工具，使用AI技术图形模式对服务器设备的各项性能指标数据进行处理需要将数据转换到图形模式下处理，数据量更加庞大，而且数据转化过程中无法保证数据安全性，数据传输过程单向控制效率比较低，而且数据缓存过程中无法兼顾硬件资源消耗及数据延迟的平衡。一方面大容量硬件用于数据缓存虽然可以保证数据的缓存的最大数据量，但同时造成...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于AI的图形数据处理、缓存系统，其特征在于，包括：人工智能服务器模块，用于协同各模块完成服务器设备性能指标数据的收集、处理、传输以及缓存流程，并为整个流程提供网络服务以及基础组件；数据生成模块，用于对服务器设备全部的性能指标数据进行收集，并将收集的性能指标数据提供给算法库模块进行加密处理、图形化处理以及最优加密数据包模拟，生成加密数据包；数据处理模块，用于对数据生成模块的加密数据包进行数据封装、数据处理后，再将数据传输到数据缓存模块，同时根据检测的数据包流量动态调整数据处理过程；数据缓存模块，用于通过分布式缓存和数据井方式对数据处理模块传输的数据进行缓存，并将缓存的计算资源容量限制提供给算法库模块进行上下行数据传输速率的计算；算法库模块，用于为数据生成模块的初级加密处理、图形化处理、最优加密数据包模拟以及为数据缓存模块的数据缓存提供算法。2.一种基于AI的图形数据处理、缓存方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.数据生成模块对服务器设备全部的性能指标数据进行收集，并在接收到人工智能服务器模块指令后，将收集的性能指标数据提供给算法库模块进行加密处理、图形化处理以及最优加密数据包模拟，生成加密数据包；S2.数据处理模块对数据生成模块的加密数据包按照模拟的最优加密数据包进行数据封装后，等待人工智能服务器模块指令进行数据处理，再将处理后数据传输到数据缓存模块，同时根据检测的数据包流量动态调整数据处理过程；S3.数据缓存模块通过分布式缓存和数据井方式对数据处理模块传输的数据进行缓存，并将缓存硬件计算资源信息提供给算法库模块进行上下行数据传输速率的计算。3.如权利要求2所述的基于AI的图形数据处理、缓存方法，其特征在于，步骤S1具体步骤如下：S11.数据生成模块完成对服务器设备全部的性能指标数据收集后，通过人工智能服务器模块通知算法库模块；S12.算法库模块接收人工智能服务器模块指令以及数据生成模块收集的性能指标数据，使用一次一密加密算法对性能指标数据进行加密，并将加密完成的数据返回给数据生成模块；S13.数据生成模块接收完成加密的数据后，并在所有数据完成加密后，通过AI服务器模块通知算法库模块；S14.算法库模块接收人工智能服务器模块指令以及所有完成加密的数据，使用差异哈希算法并行进行图形化数据加速计算，并将完成计算的图形化数据返回给数据生成模块；S15.数据生成模块接收完成图形化处理的数据后，通过人工智能服务器模块通知算法库模块；S16.算法库模块接收人工智能服务器模块指令以及所有完成图形化处理的数据，使用数据处理组合算法计算最优加密数据包模型，得到最优加密数据包。4.如权利要求3所述的基于AI的图形数据处理、缓存方法，其特征在于，步骤S12具体步骤如下：S121.下行设备通过混沌序列生成一对加密秘钥初始值和解密秘钥初始值，以及生成
加密秘钥迭代函数和解密秘钥迭代函数，并将加密秘钥初始值和加密秘钥迭代函数发送给算法库模块；S122.算法库模块接收到人工智能服务器模块指令后，接收数据生成模块收集的性能指标数据；S123.算法库模块判断秘钥迭代次数是否为0；若是，进入步骤S124...
【专利技术属性】
技术研发人员：王盼，
申请(专利权)人：苏州浪潮智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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