【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于服务器任务预测的芯片配置方法及系统。
技术介绍
1、分布式存储系统在i t企业、云计算、大数据、虚拟化等领域得到了广泛应用，与此同时这些领域随着业务快速增长对存储服务器的智能化服务提出越来越高的要求。但现有的分布式存储技术中，存储服务器的服务配置一般仅根据预设的配置逻辑和服务器的类型进行配置，没有充分考虑到服务器的安全性和服务质量来实时配置，因此芯片配置效果较差，服务器的服务质量和系统的安全性均无法得到保证。可见，现有技术存在缺陷，亟待解决。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种基于服务器任务预测的芯片配置方法及系统，能够有效提高服务器芯片配置的智能化程度，提高服务器的工作安全性和工作效率，实现更安全和高效的存储服务。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术第一方面公开了一种基于服务器任务预测的芯片配置方法，所述方法包括：
3、实时获取目标存储服务器的服务器类型、当前任务负载、服务器设备参数、预计任务计划和数据传输记录；
4、基于数据匹配预测规则，根据所述当前任务负载和所述数据传输记录，确定所述目标存储服务器的受攻击概率；
5、基于服务器参数评估规则，根据所述服务器设备参数和所述预计任务计划，确定所述目标存储服务器的预测服务质量；
6、根据所述受攻击概率和所述预测服务质量，基于预设的配置策略规则，确定所述目标存储服务器的处理器芯片对应的配置必要性和配置策略；所述
7、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述服务器类型包括新扩展服务器、管理服务器、有计算任务服务器、纯存储服务器、有中转任务服务器和有再分配任务服务器中的一种或多种。
8、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述基于数据匹配预测规则，根据所述当前任务负载和所述数据传输记录，确定所述目标存储服务器的受攻击概率，包括：
9、将所述当前任务负载输入至所述目标存储服务器对应的数据传输预测神经网络模型中，以得到所述目标存储服务器对应的预测传输数据；
10、计算所述数据传输记录和所述预测传输记录之间的记录相似度；
11、基于预设的攻击字符识别规则，计算所述数据传输记录中符合所述攻击字符识别规则的记录占全部记录的比例，得到攻击记录比例；
12、计算与所述记录相似度成反比的第一参数；
13、计算与所述攻击记录比例成正比的第二参数；
14、计算所述第一参数和所述第二参数的乘积，得到所述目标存储服务器的受攻击概率。
15、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述基于服务器参数评估规则，根据所述服务器设备参数和所述预计任务计划，确定所述目标存储服务器的预测服务质量，包括：
16、根据所述预计任务计划中任务执行时间与当前时间点的时间差小于预设的第一时间差阈值的多个最近执行任务；
17、根据每一所述最近执行任务的任务要求参数，以及预设的要求参数和设备参数之间的对应关系，确定每一所述最近执行任务对应的设备要求参数；
18、对所有所述最近执行任务对应的设备要求参数进行汇总，得到设备要求参数集合；
19、对于所述设备要求参数集合中属于同一任意参数类型的多个设备要求参数，计算该参数类型的多个设备要求参数之间的平均数，得到该参数类型对应的要求参数，并将所述要求参数替换该参数类型的多个设备要求参数；
20、将替换完成后的所述设备要求参数集合，确定为所有所述最近执行任务对应的总体设备要求参数；
21、根据所述服务器设备参数，以及所述总体设备要求参数，计算所述目标存储服务器的预测服务质量。
22、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述根据所述服务器设备参数，以及所述总体设备要求参数，计算所述目标存储服务器的预测服务质量，包括：
23、确定所述服务器设备参数中与所述总体设备要求参数的任一参数类型对应的多个匹配服务器设备参数；
24、计算每一所述匹配服务器设备参数减去所述总体设备要求参数中对应参数类型的要求参数得到的参数差值；所述参数差值保留正负号；
25、计算所有所述参数差值的加权求和值，得到所述目标存储服务器的预测服务质量；其中，每一所述参数差值对应的权重包括第一权重和第二权重；所述第一权重和对应的所述设备要求参数集合中的同一参数类型的要求参数的数量成正比；所述第二权重与所述参数差值对应的差值差参数成正比；所述差值差参数为所述参数差值与预设的差值阈值之间的差值。
26、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述根据所述受攻击概率和所述预测服务质量，基于预设的配置策略规则，确定所述目标存储服务器的处理器芯片对应的配置必要性和配置策略，包括：
27、根据预设的服务器类型和基准安全概率和基准服务质量之间的对应关系，确定所述服务器类型对应的基准安全概率和基准服务质量；
28、计算所述受攻击概率与所述服务器基准概率之间的概率差值；
29、计算所述预测服务质量和所述基准服务质量之间的质量差值；
30、计算所述概率差值和所述质量差值的加权求和平均值，得到所述目标存储服务器对应的配置必要性；
31、根据预设的概率差值和安全配置策略之间的对应关系，确定所述概率差值对应的安全配置策略集合；
32、根据预设的质量差值和服务器类型和数据服务配置策略之间的对应关系，确定所述质量差值和所述服务器类型对应的服务配置策略集合；
33、基于动态规划算法以及预设的策略矛盾规则和策略效果预测模型，演算所述安全配置策略集合和所述服务配置策略集合对应的最优的配置策略；所述安全配置策略集合中包括有多个用于对所述目标存储服务器的安全防护规则进行配置的策略；所述服务配置策略集合中包括有多个用于对所述目标存储服务器的服务器服务功能进行配置的策略。
34、作为一个可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述基于动态规划算法以及预设的策略矛盾规则和策略效果预测模型，演算所述安全配置策略集合和所述服务配置策略集合对应的最优的配置策略，包括：
35、根据预设的策略矛盾规则，将所述服务配置策略集合中与所述安全配置策略集合中的任一安全配置策略存在矛盾的服务配置策略进行剔除；
36、设定目标函数包括配置方案中的所有配置策略对应的配置后运行效率之和达到最大、所有配置策略对应的配置成本之和达到最小和所有配置策略的总数量达到最少；
37、设定限制条件包括配置方案中所有安全配置策略的对应的配置后安全效果之和大于预设的效果阈值；所述配置后运行效率以及所述配置后安全效果均通过训练好的策略效果预测模型对配置策略进行预测得到；所述策略效果预测模型通过包括有多个训练配置策略和对本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于服务器任务预测的芯片配置方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于服务器任务预测的芯片配置方法，其特征在于，所述服务器类型包括新扩展服务器、管理服务器、有计算任务服务器、纯存储服务器、有中转任务服务器和有再分配任务服务器中的一种或多种。
3.根据权利要求1所述的基于服务器任务预测的芯片配置方法，其特征在于，所述基于数据匹配预测规则，根据所述当前任务负载和所述数据传输记录，确定所述目标存储服务器的受攻击概率，包括：
4.根据权利要求1所述的基于服务器任务预测的芯片配置方法，其特征在于，所述基于服务器参数评估规则，根据所述服务器设备参数和所述预计任务计划，确定所述目标存储服务器的预测服务质量，包括：
5.根据权利要求4所述的基于服务器任务预测的芯片配置方法，其特征在于，所述根据所述服务器设备参数，以及所述总体设备要求参数，计算所述目标存储服务器的预测服务质量，包括：
6.根据权利要求1所述的基于服务器任务预测的芯片配置方法，其特征在于，所述根据所述受攻击概率和所述预测服务质量，基于预设的配置策
7.根据权利要求6所述的基于服务器任务预测的芯片配置方法，其特征在于，所述基于动态规划算法以及预设的策略矛盾规则和策略效果预测模型，演算所述安全配置策略集合和所述服务配置策略集合对应的最优的配置策略，包括：
8.根据权利要求7所述的基于服务器任务预测的芯片配置方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.一种基于服务器任务预测的芯片配置系统，其特征在于，所述系统包括：
10.一种基于服务器任务预测的芯片配置系统，其特征在于，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于服务器任务预测的芯片配置方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于服务器任务预测的芯片配置方法，其特征在于，所述服务器类型包括新扩展服务器、管理服务器、有计算任务服务器、纯存储服务器、有中转任务服务器和有再分配任务服务器中的一种或多种。
3.根据权利要求1所述的基于服务器任务预测的芯片配置方法，其特征在于，所述基于数据匹配预测规则，根据所述当前任务负载和所述数据传输记录，确定所述目标存储服务器的受攻击概率，包括：
4.根据权利要求1所述的基于服务器任务预测的芯片配置方法，其特征在于，所述基于服务器参数评估规则，根据所述服务器设备参数和所述预计任务计划，确定所述目标存储服务器的预测服务质量，包括：
5.根据权利要求4所述的基于服务器任务预测的芯片配置方法，其特征在于，所述根据所述服务器设备参...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁杰，
申请(专利权)人：广州云尖科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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