[发明专利]一种基于CNN的云硬盘资源管理方法

说明书

本发明提供一种基于CNN的云硬盘资源管理方法，属于云计算技术领域，本发明利用用户设置的阈值和业务数据，预测出未来某一段时间内，用户所需要的各种类型的云硬盘的数量，并通过云平台为用户自动购买或退订云硬盘。本发明根据用户的业务特点，利用CNN算法在处理庞大数据上的优势，通过云计算平台，能够自动为用户在未来某一段时间内购买最合理的云硬盘资源。

技术领域

本发明涉及云计算技术，尤其涉及一种基于CNN的云硬盘资源管理方法。

背景技术

目前，云计算技术通过资源云化为云计算用户提供各种云计算资源。云硬盘技术属于云计算技术中的一个不可分割的部分，它通过云平台技术为用户提供弹性存储资源。随着大数据时代的到来，许多应用于复杂场景的模型算法出现于人们的视野中。人工神经网络通过对连续或断续的输入作状态响应而进行信息处理，是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。它在处理复杂场景数据上有着独特的优势。卷积神经网络(CNN)是人工神经网络发展的产物，它利用独特的局部感受野、池化技术和权值共享，能挖掘出数据的深层次信息。目前，CNN已经成功应用到了多种领域中，如人脸识别、车牌识别、自然语言处理等。云计算技术应用场景的复杂性，决定了其与神经网络技术相结合的趋势。随着用户需求的变化，目前已经出现了各种类型的云硬盘，如SATA、SSD等。这些云硬盘类型采用了不同的存储介质，因此会在性能上存在不同程度上的差异，给云计算用户提供了多种满足业务需求的方案。然而，用户如何根据自己的业务需要以一种最合理的方案购买云硬盘资源是目前云计算技术面临的问题。

目前，用户根据自己的业务特点粗略估计所需要的存储资源。这将导致购买的存储资源类型搭配不合理，无法充分利用或者无法满足业务的需要。

发明内容

为了解决以上技术问题，本发明提供了一种基于CNN的云硬盘资源管理方法，利用CNN分析用户的业务数据，根据分析结果，通过云计算平台为用户提供一种合理的云硬盘资源采购方案。

本发明提出了一种云硬盘资源管理方法，本发明能够实现在满足用户业务需求的前提下，自动创建合理的云硬盘资源。本发明通过分析用户在实际业务中，云硬盘资源的实际使用情况，结合CNN算法和云计算平台，能够较为准确的为用户实时创建在实际业务中所需的各类云硬盘资源。

本发明的技术方案是：

一种基于CNN的云硬盘资源管理方法，

利用用户设置的阈值和业务数据，预测出未来设定的时间内，用户所需要的各种类型的云硬盘的数量，并通过云平台为用户自动购买或退订云硬盘。

进一步的，

采用CNN模型分析用户的业务数据，根据分析结果进行采购。

进一步的，

分为模型训练和模型预测两个阶段；通过输入数据进行模型训练以达到精准效果；再通过模型训练的结果进行预测资源采购。

在模型训练阶段，收集相关的业务数据和各类云硬盘资源使用情况，将业务数据作为卷积神经网络模型(CNN)的输入，实际使用的各类云硬盘容量和数量作为CNN的输出。

CNN的每个神经元都接收输入，并做点积计算，输出是每个分类的分数，通过比较各类获得的分数，输出最终的分类结果。

CNN的全链接层使用Softmax激活函数作为网络的输出。

训练过程中，利用历史数据训练CNN模型，并将该模型用来预测用户在下一个时间粒度内需要的各类云硬盘资源，并根据预测出的资源使用情况通过调用云计算平台的资源购买接口获取需要的云硬盘资源。

历史数据即在时间粒度内，SATA、SAS、SSD的实际使用数量和容量。

本发明的有益效果是