[发明专利]数据分析方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明涉及云计算领域，公开了数据分析方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法可包括：确定作为分析对象的数据；当需要进行数据分析时，分别确定出作为分析对象的数据中各不同数据截止当前时刻的存储年龄；针对确定出的每个存储年龄，分别统计出该存储年龄的数据总量，得到第一统计结果；针对确定出的每个存储年龄，分别统计出最近预定时长内用户对于该存储年龄的数据的使用总量，得到第二统计结果；若根据第一统计结果和第二统计结果确定出需要为作为分析对象的数据推荐生命周期，则生成建议的生命周期。应用本发明所述方案，可提升所配置的生命周期的准确性等。

【技术领域】

本发明涉及云计算领域，特别涉及数据分析方法、装置、计算机设备及存储介质。

【背景技术】

在对象存储领域，各个存储产品都会提供不同成本、不同性能的存储类型来应对用户的热、温、冷数据的存储需求。相应的存储类型可分别为标准存储类型、低频存储类型和冷存储类型。不同的存储类型对应的存储成本也会不同。比如，可将用户频繁访问的热数据采用标准存储类型存储，该存储类型的性能很好，但价格也会高些，很少访问的数据则可采用冷存储类型存储，访问时延会高一些，但价格非常便宜等。

另外，存储产品通常还会提供“生命周期(lifecycle)”功能，用户简单配置后，系统会将数据进行自动化下沉，以降低用户的存储成本。比如，用户可以配置一条策略：上传云端的数据以标准存储类型保存，保存30天后，自动转换为低频存储类型，保存90天后，自动转换为冷存储类型，以此来降低存储成本。

其中，如何配置生命周期是一个关键的问题，如果配置的天数过少，热数据过早下沉为冷数据，会造成业务取用不便，但如果天数配置过多，业务侧已经不常使用的逐渐冷化数据依然按照较高成本存储，又会造成不必要的支出。

目前，用户通常根据自身经验来配置数据的生命周期，或者，使用系统默认的生命周期，但这些方式的准确性较低，无法更好的为用户节省存储成本等。

【发明内容】

有鉴于此，本发明提供了数据分析方法、装置、计算机设备及存储介质。

具体技术方案如下：

一种数据分析方法，包括：

确定作为分析对象的数据；

当需要进行数据分析时，分别确定出所述作为分析对象的数据中各不同数据截止当前时刻的存储年龄；

针对确定出的每个存储年龄，分别统计出所述存储年龄的数据总量，得到第一统计结果；

针对确定出的每个存储年龄，分别统计出最近预定时长内用户对于所述存储年龄的数据的使用总量，得到第二统计结果；

若根据所述第一统计结果和所述第二统计结果确定出需要为所述作为分析对象的数据推荐生命周期，则生成建议的生命周期。

根据本发明一优选实施例，所述根据所述第一统计结果和所述第二统计结果确定出需要为所述作为分析对象的数据推荐生命周期包括：

生成一个坐标图，所述坐标图的横坐标表示数据的存储年龄，纵坐标表示数据量；

根据所述第一统计结果，在所述坐标图中绘制出第一曲线；

根据所述第二统计结果，在所述坐标图中绘制出第二曲线；

若所述第一曲线和所述第二曲线之间的关系符合预定要求，则确定需要为所述作为分析对象的数据推荐生命周期。

根据本发明一优选实施例，所述根据所述第一统计结果，在所述坐标图中绘制出第一曲线包括：

针对所述第一统计结果中的每个存储年龄，分别在所述坐标图中绘制出一个坐标点，所述坐标点的横坐标取值等于所述存储年龄，纵坐标取值等于将所述存储年龄对应的数据总量进行预定变换后得到的值；将各坐标点相连，得到所述第一曲线；