[发明专利]一种基于深度学习的存储系统自适应参数调优方法在审
| 申请号： | 202010547220.1 | 申请日： | 2020-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN111752708A | 公开（公告）日： | 2020-10-09 |
| 发明（设计）人： | 陈圣蕾;蒋从锋;欧东阳;殷昱煜;张纪林;闫龙川;黄震;赵子岩;李妍 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06F9/48;G06N3/063;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 周希良 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的存储系统自适应参数调优方法。本发明包括对存储系统I/O带宽的管理、I/O负载特征识别和对系统参数自适应调优，其中I/O带宽的管理是通过加强公平排队调度算法来对带宽进行分配，使应用程序能够得到合理的带宽资源。I/O负载特征识别是借助多元线性回归理论来对存储系统进行性能建模，通过检测负载特征，动态地提取存储系统的性能模型。系统参数自适应调优是通过拉丁超立方抽样方法和贪心参数选择算法来选择出对存储系统性能影响较大的参数，继而通过深度神经网络训练优化模型，得到系统性能最优的参数配置。本发明可以合理管理I/O带宽，检测识别负载特征，自动选择重要参数并优化存储系统性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 存储系统 自适应 参数 方法 | ||
【主权项】：
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