[发明专利]一种基于卷积神经网络的存储系统性能预测方法及装置在审
| 申请号： | 202111176720.X | 申请日： | 2021-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN113886207A | 公开（公告）日： | 2022-01-04 |
| 发明（设计）人： | 雷跃辉 | 申请（专利权）人： | 济南浪潮数据技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F11/34 | 分类号： | G06F11/34;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南舜源专利事务所有限公司 37205 | 代理人： | 张营磊 |
| 地址： | 250000 山东省济南市中国（山东）自由贸易*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于卷积神经网络的存储系统性能预测方法及装置，所述方法步骤：通过IO性能测试工具对存储进行压力测试，采集不同IOPS值及对应IO性能测试工具的参数指标，作为样本数据集；将样本数据集进行归一化处理，并按照预设比例划分为训练集和测试集；将训练集数据输入到卷积神经网络模型，通过设定层级的卷积和池化对卷积神经网络进行调优筛选，得到训练好的卷积神经网络模型；将测试集数据输入到卷积神经网络模型对存储性能进行预测，并对卷积神经网络模型进行验证。本发明通过训练好的卷积神经网络模型，对存储的IOPS值进行预测，提前了解IOPS性能趋势，对业务系统的负载能力进行预判，从而提高运维效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 存储系统 性能 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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