[發明專利]一種預測存儲設備性能的方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 201911208374.1
• 申請日: 2019-11-30
• 公開（公告）號: CN111124856A
• 公開（公告）日: 2020-05-08
• 發明（設計）人: 李闖;李玲俠
• 申請（專利權）人: 蘇州浪潮智能科技有限公司
• 主分類號: G06F11/34
• 分類號: G06F11/34;G06N20/00
• 代理公司: 濟南舜源專利事務所有限公司 37205
• 代理人: 李舜江

1.一種預測存儲設備性能的方法，其特征在于包括如下步驟：

搭建存儲設備測試環境收集不同配置下的性能數據；

將收集的性能數據作為數據樣本，輸入決策樹機器學習模型進行算法訓練；

訓練完成后，將配置信息輸入到決策樹機器學習模型中進行存儲設備性能的預測。

2.根據權利要求1所述的一種預測存儲設備性能的方法，其特征在于所述的將收集的性能數據作為數據樣本，輸入決策樹機器學習模型進行算法訓練的步驟包括：

收集不同配置下的性能數據；其中，數據包括配置信息和性能值；

將配置信息和性能值離散為數字及符號生成數據集；

將不通配置不同環境下的數據集數據輸入決策樹機器學習模型。

3.根據權利要求2所述的一種預測存儲設備性能的方法，其特征在于所述的訓練完成后，將配置信息輸入到決策樹機器學習模型中進行存儲設備性能的預測的步驟包括：

訓練過程獲取決策樹的準確率達到預期的配置信息；

將獲得的配置信息輸入到決策樹機器學習模型獲得輸入配置的性能預測結論。

4.一種預測存儲設備性能的裝置，其特征在于包括數據收集模塊、訓練模塊和性能預測模塊；

數據收集模塊，用于搭建存儲設備測試環境收集不同配置下的性能數據；

訓練模塊，用于將收集的性能數據作為數據樣本，輸入決策樹機器學習模型進行算法訓練；

性能預測模塊，用于訓練完成后，將配置信息輸入到決策樹機器學習模型中進行存儲設備性能的預測。

5.根據權利要求4所述的一種預測存儲設備性能的裝置，其特征在于所述的數據收集模塊包括數據收集單元、數據集生成單元、輸出單元；

數據收集單元，用于收集不同配置下的性能數據；其中，數據包括配置信息和性能值；

數據集生成單元，用于將配置信息和性能值離散為數字及符號生成數據集；

輸出單元，用于將不通配置不同環境下的數據集數據輸出到決策樹機器學習模型。

6.根據權利要求5所述的一種預測存儲設備性能的裝置，其特征在于所述的性能預測模塊包括特定配置信息獲取單元、性能預測單元；

預測配置信息獲取單元，用于訓練過程獲取決策樹的準確率達到預期的配置信息；所述的預測配置信息為準確率達到預期的配置信息；

性能預測單元，用于將獲取的配置信息輸入到決策樹機器學習模型，獲得輸入配置的性能預測結論。

7.一種計算機設備，其特征在于，包括存儲器和處理器，所述處理器和所述存儲器通過總線完成相互間的通信；所述存儲器存儲有可被所述處理器執行的程序指令，所述處理器調用所述程序指令能夠執行如權利要求1至3任一項所述的方法。

8.一種計算機存儲介質，其特征在于，所述計算機存儲介質包括存儲在非暫態計算機可讀存儲介質上的計算機程序，所述計算機程序包括程序指令，當所述程序指令被計算機執行時，使所述計算機執行如權利要求1至3任一項所述的方法。