基于深度学习的云存储资源分配优化方法及其系统

    公开(公告)号:CN120029544A

    公开(公告)日:2025-05-23

    申请号:CN202510109651.2

    申请日:2025-01-23

    Inventor: 陈柯 陈银 甘海东

    Abstract: 本发明涉及云存储技术领域,更具体地说,涉及基于深度学习的云存储资源分配优化方法及其系统,包括:获取云存储系统的历史资源使用数据和当前资源状态数据;处理步骤,包括:基于所述历史资源使用数据,构建拓扑群预测模型;根据所述拓扑群预测模型和所述当前资源状态数据,生成资源需求预测结果;基于所述资源需求预测结果,构建量子优化模型;根据所述量子优化模型,生成资源分配方案;基于所述资源分配方案和实时系统状态,构建动态调整模型;根据所述动态调整模型,输出优化后的资源分配方案,通过构建基于拓扑群的预测模型,能够有效捕捉云存储系统中资源使用模式的高维结构和动态特性,显著提高了资源需求预测的准确性。

    基于流量预测的多路径路由选择系统及其方法

    公开(公告)号:CN119922123A

    公开(公告)日:2025-05-02

    申请号:CN202510109746.4

    申请日:2025-01-23

    Inventor: 陈银 陈柯 甘海东

    Abstract: 本发明涉及计算机技术领域,更具体地说,涉及基于流量预测的多路径路由选择系统及其系统,流量预测模块,获取网络流量的历史数据;基于历史数据,预测未来一段时间内的网络流量;路由选择模块,与流量预测模块通信连接,接收流量预测模块发送的预测流量数据;选择多条满足带宽要求的路径进行数据传输;数据传输模块,与路由选择模块通信连接根据路由选择模块选择的多条路径,执行数据传输;网络监控模块,与数据传输模块通信连接,实时监测网络中的数据流量;向路由选择模块发送实时流量数据;路由调整模块,与路由选择模块和网络监控模块通信连接,接收网络监控模块发送的实时流量数据;基于实时流量数据,动态调整路由选择模块选择的路径。

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