一种基于双大语言模型的存储系统自治方法及存储大脑系统技术方案

本发明专利技术属于存储系统相关技术领域，更具体地，涉及一种基于双大语言模型的存储系统自治方法及存储大脑系统，包括：采集存储系统的运行数据，基于待优化任务生成包含运行数据以及决策提示词的大语言模型输入，采用第一大语言模型生成决策；生成包含所述决策以及合理性判断提示词的大语言模型输入，采用第二大语言模型进行合理性判断，若不合理，则基于当前的待优化任务，生成包含运行数据、决策提示词、标记以及合理性判断结果的大语言模型输入，重新决策，直至合理；对当前合理的决策进行解析，提取其中的优化命令以及对应指定的执行工具，执行自治优化任务。本发明专利技术能实现对存储系统状态的感知、推理和闭环优化控制。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于存储系统相关，更具体地，涉及一种基于双大语言模型的存储系统自治方法及存储大脑系统。

技术介绍

1、随着云计算、大数据和人工智能技术的快速发展，数据量呈现爆炸式增长，现代企业和机构对存储系统的性能、弹性与智能化水平提出了更高要求。存储系统的复杂性也随之显著提升，涉及组件繁多、配置参数复杂、运行状态动态变化，运维管理面临前所未有的挑战。

2、当前存储系统，特别是分布式存储系统，普遍依赖静态配置和人工调优，应对复杂业务负载的能力有限，表现为以下几个方面的瓶颈问题：(1)故障响应滞后，定位困难：系统故障具有链式影响特征，根因分析常常需要大量人工介入和跨组件排查，导致系统可用性下降；(2)参数调优依赖经验，效率低下：io调度、缓存比例、网络线程、后台任务权重等关键参数对性能影响显著，但往往难以动态适配实际负载；(3)负载波动大，资源调度不合理：由于用户访问行为和后台任务变化频繁，系统容易出现资源利用不均或瓶颈点难以消除的情况。

3、因此，在存储系统中实现一种具备自主分析、决策与执行能力的智能管理机制，成为提升系统稳定性、降低运维本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于双大语言模型的存储系统自治优化方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的存储系统自治优化方法，其特征在于，S2之后，还包括：收集第一大语言模型所生成的决策及其对应的决策合理与否的标记，构建格式化的样本库，以根据样本库的知识，调优第一大语言模型的参数。

3.一种基于双大语言模型的存储大脑系统，其特征在于，包括：

4.如权利要求3所述的存储大脑系统，其特征在于，还包括：监督辅助模块；

5.如权利要求4所述的存储大脑系统，其特征在于，所述监督辅助模块还用于收集第一大语言模型所生成的决策及其对应的决策合理与否的标记，构建格式化的样...

【技术特征摘要】

1.一种基于双大语言模型的存储系统自治优化方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的存储系统自治优化方法，其特征在于，s2之后，还包括：收集第一大语言模型所生成的决策及其对应的决策合理与否的标记，构建格式化的样本库，以根据样本库的知识，调优第一大语言模型的参数。

3.一种基于双大语言模型的存储大脑系统，其特征在于，包括：

4.如权利要求3所述的存储大脑系统，其特征在于，还包括：监督辅助模块；

5.如权利要求4所述的存储大脑系统，其特征在于，所述监督辅助模块还用于收集第一大语言模型所生成的决策及其对应的决策合理与否的标记，构建格式化的样本库；

6.如权利要求4所...

【专利技术属性】
技术研发人员：周可，刘渝，张伟明，李东润，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：