一种数据存储预测方法、数据存储子系统及智能计算平台技术方案

本申请属于数据处理领域，尤其涉及一种数据存储预测方法、数据存储子系统及智能计算平台，该方法包括：获取数据存储子系统的实时管理数据以及历史运行数据；通过自适应调度模型，根据实时管理数据对数据存储子系统中的存储资源进行自适应弹性配置处理，以获得数据存储子系统在待配置时段下的弹性配置信息；通过存储需求预测模型，对历史运行数据中各个历史时段下的数据存储需求量信息进行时序建模以及预测处理，以获得数据存储子系统在待配置时段下的存储需求预测信息；对弹性配置信息与存储需求预测信息进行时空关联，并将关联结果融合处理为数据存储子系统的动态存储资源配置信息。拓展数据存储子系统的应用场景，提升系统的灵活性和适应性。

【技术实现步骤摘要】

本申请属于数据处理领域，尤其涉及一种数据存储预测方法、数据存储子系统及智能计算平台。

技术介绍

1、目前，为提升各个产业、各个领域的智能化应用普及程度，亟待构建一种智能化计算平台，用以辅助智能超算中心的建设，为科研、产业、城市服务提供人工智能平台的构建基础，进一步通过智能化计算平台实现人才聚集、产业升级、发展。

2、相关技术中，随着人工智能、深度学习等计算密集型任务的应用不断增加，对各种数据的存储需求也在不断增加。这些数据通常具有不同的格式、来源和存储需求，可能包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，来自不同的传感器、设备、系统以及互联网等多个来源。面对迅速增长且情况复杂的数据存储需求，传统的存储预测方法已无法满足需求。

3、因此，亟需设计一个数据存储预测方案，用以满足与日俱增且情况复杂的数据存储需求。

技术实现思路

1、本申请提供了一种数据存储预测方法、数据存储子系统及智能计算平台，用以为数据存储子系统提供更有效、更智能的弹性配置和存储需求预测，优化系统的整体存储资源管理和性能表本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种数据存储预测方法，其特征在于，应用于数据存储子系统，所述数据存储子系统用于存储和管理智能计算平台中各个数据处理任务所涉及到的数据；所述数据存储预测方法包括：

2.根据权利要求1所述的数据存储预测方法，其特征在于，所述自适应调度模型包括：实时监控模块、预测模块、弹性调度模块；

3.根据权利要求2所述的数据存储预测方法，其特征在于，通过预测模块，根据所述实时存储信息以及实时获取的各个数据处理任务的实时任务负载，对所述数据存储子系统在待配置时段下的未来系统负载进行预测，以获得所述数据存储子系统的目标负载预测信息，包括：

4.根据权利要求3所述的数据存...

【技术特征摘要】

1.一种数据存储预测方法，其特征在于，应用于数据存储子系统，所述数据存储子系统用于存储和管理智能计算平台中各个数据处理任务所涉及到的数据；所述数据存储预测方法包括：

2.根据权利要求1所述的数据存储预测方法，其特征在于，所述自适应调度模型包括：实时监控模块、预测模块、弹性调度模块；

3.根据权利要求2所述的数据存储预测方法，其特征在于，通过预测模块，根据所述实时存储信息以及实时获取的各个数据处理任务的实时任务负载，对所述数据存储子系统在待配置时段下的未来系统负载进行预测，以获得所述数据存储子系统的目标负载预测信息，包括：

4.根据权利要求3所述的数据存储预测方法，其特征在于，所述渐进式学习模型表示为：

5.根据权利要求2所述的数据存储预测方法，其特征在于，通过弹性调度模块，...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓练兵，
申请(专利权)人：广东琴智科技研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：