【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息，尤其涉及一种多型号存储设备统一管理方法。
技术介绍
1、信息
是涵盖了计算机科学、网络通信、数据管理和存储等多个子领域的综合性领域。它关注着如何有效地处理、存储、传输和管理信息，以满足各种需求，从企业的数据管理到个人电子设备的互联网连接。
2、其中，多型号存储设备统一管理方法旨在解决不同型号和类型的存储设备(如硬盘驱动器、固态驱动器、云存储服务等)之间的管理和协同工作问题。其目的是实现对这些多样化存储设备的一致性管理和统一访问，以提高数据的可用性、可靠性和可维护性，为了达成这个目的，通常采用标准化接口和协议、虚拟化技术、自动化管理工具、数据迁移和备份策略、智能分层存储等手段，多型号存储设备统一管理方法旨在简化存储设备管理、提高数据的可靠性和可用性，以满足日益增长的数据存储和管理需求。这种方法有助于企业、组织和个人更好地利用不同类型的存储设备，确保数据的安全性和可访问性。
3、传统方法缺乏对不同存储设备性能特征的深入分析和综合管理，导致数据分布不均匀，效率低下。缺少预测存储需求和及时的故障预警机制，增加了故障发生的风险和数据安全隐患。此外，现有方法在访问控制和审计方面也不完善，容易导致数据泄露或未经授权的访问。缺乏智能化和自动化的管理工具，使得存储设备的维护和监控工作繁琐，效率不高。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种多型号存储设备统一管理方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用
3、s1：基于存储设备性能日志，采用k均值聚类算法进行数据分析，生成性能分析报告；
4、s2：基于所述性能分析报告，采用梯度下降法和线性规划模型，生成优化数据分布策略；
5、s3：基于所述优化数据分布策略，使用arima模型预测存储需求，通过启发式规则算法进行资源分配，生成预测数据分析报告；
6、s4：基于所述预测数据分析报告，采用向量自回归模型和孤立森林算法分析故障模式，生成故障预警报告；
7、s5：基于所述故障预警报告，运用因子分析法和移动平均法，监控存储设备状况，生成健康监测报告；
8、s6：基于所述健康监测报告，采用角色基访问控制和属性基访问控制模型，协调多存储设备访问权限，生成访问控制策略；
9、s7：基于所述访问控制策略，运用访问日志记录技术实施记录和审计，生成访问审计报告；
10、s8：基于所述访问审计报告，采用反馈控制系统调整数据分布和资源分配，生成性能优化策略；
11、s9：基于所述性能优化策略，结合性能分析报告、优化数据分布策略、预测数据分析报告、故障预警报告、健康监测报告、访问控制策略和访问审计报告，生成统一管理平台；
12、所述性能分析报告包括设备运行状态、性能瓶颈、效率评估，所述优化数据分布策略具体为数据重新分配方案，所述故障预警报告包括故障模式分析和预警信息，所述健康监测报告具体为存储设备健康值和长期维护计划，所述访问控制策略包括权限设置和用户访问规则，所述访问审计报告具体为用户访问行为记录和审计分析。
13、作为本专利技术的进一步方案，基于存储设备性能日志，采用k均值聚类算法进行数据分析，生成性能分析报告的具体步骤为：
14、s101：基于存储设备性能日志，采用数据清洗算法进行去噪和规范化，生成清洗后的性能数据；
15、s102：基于所述清洗后的性能数据，采用k均值聚类算法进行数据分割和模式发现，生成性能聚类结果；
16、s103：基于所述性能聚类结果，运用统计分析方法进行评估，生成综合性能评估报告；
17、s104：基于所述综合性能评估报告，利用数据可视化技术，采用折线图、柱状图和饼图，生成性能分析报告。
18、作为本专利技术的进一步方案，基于所述性能分析报告，采用梯度下降法和线性规划模型，生成优化数据分布策略的具体步骤为：
19、s201：基于所述性能分析报告，采用线性规划模型，生成初步数据分布方案；
20、s202：基于所述初步数据分布方案，采用梯度下降法进行迭代优化，生成优化后数据分布方案；
21、s203：基于所述优化后数据分布方案，采用蒙特卡罗模拟方法实施测试，生成模拟测试分析报告；
22、s204：基于所述模拟测试分析报告，采用决策树分析法调整数据分布方案，生成优化数据分布策略。
23、作为本专利技术的进一步方案，基于所述优化数据分布策略，使用arima模型预测存储需求，并通过启发式规则算法进行资源分配，生成预测数据分析报告的具体步骤为：
24、s301：基于所述优化数据分布策略，利用数据预处理技术，采用缺失值、异常值和重复值处理算法，生成预处理后的需求数据；
25、s302：基于所述预处理后的需求数据，运用arima模型进行趋势分析和预测，生成需求预测分析结果；
26、s303：基于所述需求预测分析结果，采用启发式规则算法进行资源分配，生成资源分配规划报告；
27、s304：基于所述资源分配规划报告，采用离散事件仿真进行应用测试和评估，生成预测数据分析报告。
28、作为本专利技术的进一步方案，基于所述预测数据分析报告，采用向量自回归模型和孤立森林算法分析故障模式，生成故障预警报告的具体步骤为：
29、s401：基于所述预测数据分析报告，采用向量自回归模型分析历史数据，生成趋势分析报告；
30、s402：基于所述趋势分析报告，采用孤立森林算法进行识别和分类，生成异常行为识别结果；
31、s403：基于所述异常行为识别结果，采用卷积神经网络算法进行故障预测，生成实时预警系统；
32、s404：基于所述实时预警系统，采用散点图、热力图和网络图展示故障信息，生成故障预警报告。
33、作为本专利技术的进一步方案，基于所述故障预警报告，运用因子分析法和移动平均法，监控存储设备状况，生成健康监测报告的具体步骤为：
34、s501：基于所述故障预警报告，采用因子分析法评估存储设备状况，生成设备健康评估报告；
35、s502：基于所述设备健康评估报告，采用移动平均法监测存储设备状态，生成设备状态追踪报告；
36、s503：基于所述设备状态追踪报告，采用决策树算法，生成维护和修复策略；
37、s504：基于所述维护和修复策略，采用预测性分析工具检查存储设备，生成健康监测报告。
38、作为本专利技术的进一步方案，基于所述健康监测报告，采用角色基访问控制和属性基访问控制模型，协调多存储设备访问权限，生成访问控制策略的具体步骤为：
39、s601：基于所述健康监测报告，运用角色基访问控制模型设定访问权限，生成角色访问权限表；
40、s60本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多型号存储设备统一管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多型号存储设备统一管理方法，其特征在于，基于存储设备性能日志，采用K均值聚类算法进行数据分析，生成性能分析报告的具体步骤为：
3.根据权利要求1所述的多型号存储设备统一管理方法，其特征在于，基于所述性能分析报告，采用梯度下降法和线性规划模型，生成优化数据分布策略的具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的多型号存储设备统一管理方法，其特征在于，基于所述优化数据分布策略，使用ARIMA模型预测存储需求，并通过启发式规则算法进行资源分配，生成预测数据分析报告的具体步骤为：
5.根据权利要求1所述的多型号存储设备统一管理方法，其特征在于，基于所述预测数据分析报告，采用向量自回归模型和孤立森林算法分析故障模式，生成故障预警报告的具体步骤为：
6.根据权利要求1所述的多型号存储设备统一管理方法，其特征在于，基于所述故障预警报告，运用因子分析法和移动平均法，监控存储设备状况，生成健康监测报告的具体步骤为：
7.根据权利要求1所述的多型号存
8.根据权利要求1所述的多型号存储设备统一管理方法，其特征在于，基于所述访问控制策略，运用访问日志记录技术实施记录和审计，生成访问审计报告的具体步骤为：
9.根据权利要求1所述的多型号存储设备统一管理方法，其特征在于，基于所述访问审计报告，采用反馈控制系统调整数据分布和资源分配，生成性能优化策略的具体步骤为：
10.根据权利要求1所述的多型号存储设备统一管理方法，其特征在于，基于所述性能优化策略，结合性能分析报告、优化数据分布策略、预测数据分析报告、故障预警报告、健康监测报告、访问控制策略和访问审计报告，生成统一管理平台的具体步骤为：
...【技术特征摘要】
1.一种多型号存储设备统一管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多型号存储设备统一管理方法，其特征在于，基于存储设备性能日志，采用k均值聚类算法进行数据分析，生成性能分析报告的具体步骤为：
3.根据权利要求1所述的多型号存储设备统一管理方法，其特征在于，基于所述性能分析报告，采用梯度下降法和线性规划模型，生成优化数据分布策略的具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的多型号存储设备统一管理方法，其特征在于，基于所述优化数据分布策略，使用arima模型预测存储需求，并通过启发式规则算法进行资源分配，生成预测数据分析报告的具体步骤为：
5.根据权利要求1所述的多型号存储设备统一管理方法，其特征在于，基于所述预测数据分析报告，采用向量自回归模型和孤立森林算法分析故障模式，生成故障预警报告的具体步骤为：
6.根据权利要求1所述的多型号存储设备统一管理方法，其特征在于，基于所述故...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘家宇，李嘉周，甘炜，吴斗，刘成，李崇茳，彭小强，张庆，李琦，曾愚，蒋天宇，张秋铭，郑吉祥，范佳媛，
申请(专利权)人：国网四川省电力公司信息通信公司，
类型：发明
国别省市：
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