Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
服务订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
首页 专利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 科技服务 国际服务 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 中国电子科技集团公司第五十二研究所夏威获国家专利权

中国电子科技集团公司第五十二研究所夏威获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第五十二研究所申请的专利一种以预测优化数据分类的分层存储方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN115220655B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210691503.2,技术领域涉及:G06F3/06;该发明授权一种以预测优化数据分类的分层存储方法是由夏威;周浩;龚骁敏;杨佳东;郭克敏设计研发完成,并于2022-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

一种以预测优化数据分类的分层存储方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种以预测优化数据分类的分层存储方法,应用于以预测优化数据分类的分层存储系统,以预测优化数据分类的分层存储系统包括热度监控模块、单周期数据排布模块、未来周期活跃度预测模块和数据迁徙模块。本分层存储方法采用热度监控模块对多个周期内的数据块活跃度信息收集,且活跃度信息包含多个因素,这样各数据块的冷热度评估的准确性更高,通过判断模块保证活跃度分数文件的数量,这样减小对各数据冷热度评估的误差,通过未来周期活跃度模块预测各数据未来周期活跃度分数,提高各数据分类的准确性,然后再通过数据迁徙模块进行数据迁徙,实现各数据按冷热度进行分类存储,进而提高了分层存储系统中高性能层的利用率。

本发明授权一种以预测优化数据分类的分层存储方法在权利要求书中公布了:1.一种以预测优化数据分类的分层存储方法,应用于以预测优化数据分类的分层存储系统,其特征在于:所述以预测优化数据分类的分层存储系统包括热度监控模块、单周期数据排布模块、未来周期活跃度预测模块和数据迁徙模块,所述以预测优化数据分类的分层存储方法,包括: 所述热度监控模块,在单个监控周期内收集分层卷中各数据块的活跃度信息,统计成数据读写记录文件,并将数据读写记录文件发送至所述单周期数据排布模块; 所述单周期数据排布模块,接收所述热度监控模块发送的读写记录文件,通过活跃度分数公式计算各数据块的活跃度分数,统计成活跃度分数文件,且所述活跃度分数公式如下: scoresum=a0×rs0+ws0+a1×rs1+ws1+...+an×rsn+wsn; 其中: ai=e-βΔt; rsi=readHit×hitScore×readMultiplier; wsi=writeHit×hitScore×writeMultiplier; 其中:scoresum表示单个数据块的活跃度分数,ai×rsi+wsi表示单个监控周期内数据块每次发生读写访问操作时,单次读写访问操作计算得出的活跃度信息分数,ai表示衰减因子,β表示衰减因子常量,Δt表示衰减持续时间,rsi表示读数据块的分数,wsi表示写数据块的分数,readMultiplier和writeMultiplier分别表示读操作权重和写操作权重,readHit和writeHit分别表示读的次数和写的次数,hitScore表示点击次数的得分; 所述未来周期活跃度预测模块,根据活跃度分数文件,通过预测算法预测存储级中各数据块的未来周期活跃度分数,根据策略对各数据块所属的存储级进行划分,且发送至所述数据迁徙模块; 所述数据迁徙模块,根据未来周期活跃度预测模块发送的数据块所属存储级划分结果,将各数据块迁徙至相应的存储级; 其中,所述以预测优化数据分类的分层存储系统还包括判断模块,所述判断模块接收单周期数据排布模块发送的活跃度分数文件,且根据文件的数量进如下判断: 当活跃度分数文件的数量大于或等于预设值时,所述判断模块将活跃度分数文件发送至所述未来周期活跃度预测模块,所述未来周期活跃度预测模块预测各数据块的未来周期活跃度分数; 当活跃度分数文件的数量小于预设值时,所述判断模块不发送活跃度分数文件,且所述热度监控模块继续收集下个周期内的各数据块的活跃度信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人中国电子科技集团公司第五十二研究所,其通讯地址为:311100 浙江省杭州市余杭区爱橙街198号B楼;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。