[发明专利]智能存储自动分级的方法、装置、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种智能存储自动分级的方法，其特征在于，包括：

获取目标数据的预期数据访问价值信息，其中，数据访问价值信息是用于标示出用户对目标数据的访问价值及需求的信息；

获取目标数据的数据持有成本信息；所述数据持有成本信息与所述目标数据的存储成本相关；

根据所述目标数据的预期数据访问价值信息及目标数据的数据持有成本信息，得到目标数据的目标存储介质，将所述目标数据存储至所述目标存储介质中。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述获取目标数据的预期数据访问价值信息包括：

获取目标数据的访问价值的信息、目标数据的访问概率的信息及目标数据的延时价值系数的信息；

根据所述目标数据的访问价值的信息、目标数据的访问概率的信息及目标数据的延时价值系数的信息，计算出预期数据访问价值信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述数据持有成本信息包括：数据存储成本的信息及数据迁移成本的信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标数据的预期数据访问价值信息及目标数据的数据持有成本信息，得到目标数据的目标存储介质包括：

根据所述目标数据的预期数据访问价值信息及目标数据的数据存储成本信息，利用公式且约束条件为：计算所述目标数据的目标预期数据访问价值总和；其中，M表示目标数据，K，i，j均表示存储介质，V_M表示目标数据M的访问价值，H_M表示目标数据M的访问概率，表示目标数据M在存储介质K上的延时价值系数；表示长度为存储种类的布尔向量；S_M表示目标数据M的大小，表示存储介质K的的存储成本，T表示存储时间，表示目标数据M由存储介质i迁移至存储介质j的数据迁移成本，为布尔向量，为布尔向量，B表示预期存储成本；

根据所述目标数据的目标预期数据访问价值总和，确定所述目标数据的目标存储介质。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取目标数据的访问概率的信息包括：

获取用户的数据访问历史记录；

根据所述用户的数据访问历史记录，利用分类预测模型，获取所述目标数据的访问概率的信息。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，在所述获取目标数据的预期数据访问价值信息之前，还包括：

将待处理的文件数据通过聚类的方式聚合为不同类别的文件数据，以得到目标数据。

7.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述目标存储介质包括：固态硬盘SSD、机械硬盘HDD、磁带中的至少一个。

8.一种智能存储自动分级的装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取目标数据的预期数据访问价值信息，其中，数据访问价值信息是用于标示出用户对目标数据的访问价值及需求的信息；

所述获取单元，还用于获取目标数据的数据持有成本信息；所述数据持有成本信息与所述目标数据的存储成本相关；

处理单元，用于根据所述目标数据的预期数据访问价值信息及目标数据的数据持有成本信息，得到目标数据的目标存储介质，将所述目标数据存储至所述目标存储介质中。

9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，其上存储有计算机程序；

处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。