[發明專利]一種適用于云端存儲的緩存優化方法

在審

• 申請號: 202210559946.6
• 申請日: 2022-05-23
• 公開（公告）號: CN114647387A
• 公開（公告）日: 2022-06-21
• 發明（設計）人: 蔡元彬;施超;姚禮根
• 申請（專利權）人: 南京道成網絡科技有限公司
• 主分類號: G06F3/06
• 分類號: G06F3/06
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種適用于云端存儲的緩存優化方法，包括，將云端緩存相關樣本數據集導入改進的優化框架中進行參數訓練，計算最小化的目標損失函數；所述最小化的目標損失函數導入優化模型中，基于費馬定理進行極值求解，得到最優點極值；以所述最優點極值作為參考指標，導入運行系統進行緩存操作。本發明通過對緩存數據的框架優化、求解，獲得極值，以此作為優化參考指標進行緩存工作，提高緩存吞吐量和數據訪問速度，保障數據的一致性，降低云端存儲環境的運行壓力。

技術領域

本發明涉及云端數據緩存優化的技術領域，尤其涉及一種適用于云端存儲的緩存優化方法。

背景技術

云存儲包括云存儲服務和云端存儲系統，云存儲服務是指少數幾家大型公司作為服務提供商提供的部署在整個因特網環境中的數據服務，可以使用一定的接口對云存儲服務進行相應的數據訪問，存放在云存儲服務中的數據稱為云存儲數據；云端存儲系統是指在客戶端進行安裝部署的存儲系統，一般包括可動態加載的內核模塊，用于捕獲文件系統命令，與云存儲服務接口進行交互以提供云存儲數據的網絡通信模塊和用于對捕獲到的命令進行處理的執行模塊，執行模塊通過網絡通信模塊與云存儲服務進行交互，不同的云端存儲系統差異體現在執行模塊中。

云端存儲系統負責將數據塊文件存放到云存儲服務中、獲取云存儲服務中的數據塊文件、按照捕獲的文件系統命令修改數據塊文件中的數據以及管理數據塊文件。

隨著信息技術的快速發展，社會信息化程度越來越高，個人擁有的數字化信息也呈爆炸性趨勢增長，在這樣的背景下，存儲設備成了人們日常生活中必不可少的工具，但是各種繁雜的存儲設備同時也帶來了很多問題，例如，個人用戶多個存儲設備之間如何保證數據的一致性，如何保證所有存儲設備中存放的數據的安全可靠、如何解決存儲設備空間有限、如何降低數據庫成本、如何減少后端負載、如何提升數據訪問速度、如何提高讀取吞吐量，都成為了目前急需研究的熱點問題。

發明內容

本部分的目的在于概述本發明的實施例的一些方面以及簡要介紹一些較佳實施例。在本部分以及本申請的說明書摘要和發明名稱中可能會做些簡化或省略以避免使本部分、說明書摘要和發明名稱的目的模糊，而這種簡化或省略不能用于限制本發明的范圍。

鑒于上述現有存在的問題，提出了本發明。

為解決上述技術問題，本發明提供如下技術方案：包括，

將云端緩存相關樣本數據集導入改進的優化框架中進行參數訓練，計算最小化的目標損失函數；

將所述最小化的目標損失函數的參數導入優化模型中，基于費馬定理進行極值求解，得到最優點極值；

以所述最優點極值作為參考指標，導入運行系統進行緩存操作。

作為本發明所述的適用于云端存儲的緩存優化方法的一種優選方案，其中：所述云端緩存相關樣本數據集包括，

基于佛洛依德算法對采集的云端緩存數據進行預處理；

設定任務指標為云端緩存的正相關參數；

利用所述佛洛依德算法計算出所述云端緩存數據中與所述正相關參數所有的最短路徑所在的節點；

將所述節點對應的數據轉化為數值型參數，構成所述云端緩存相關樣本數據集。

作為本發明所述的適用于云端存儲的緩存優化方法的一種優選方案，其中：所述改進的優化框架包括，

待優化參數、目標函數、初始學習率、迭代次數和優化梯度。

作為本發明所述的適用于云端存儲的緩存優化方法的一種優選方案，其中：計算所述最小化的目標損失函數包括，

其中，N為訓練的云端緩存相關樣本數據集數，L是對單個樣本數據的損失函數，w是要求解的模型參數，即映射函數的參數， 是樣本數據的特征向量， 是樣本數據的標簽值， 相關性權重系數。

作為本發明所述的適用于云端存儲的緩存優化方法的一種優選方案，其中：所述極值求解包括，