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摘要：本发明公开了分布式存储系统的缓存方法及系统，涉及存储缓存技术领域，该系统通过利用历史数据进行分析和预测，有效地识别缓存数据的使用模式和性能变化趋势。使用Pandas进行数据处理和统计分析，结合Matplotlib和Seaborn创建时间序列图、趋势图、散点图、统计图表、热力图和回归图，能够清晰地展示缓存性能的周期性变化。通过集成ARIMA模型和LSTM模型构建的机器学习模型，能够准确预测未来的缓存情况。这种预测能力不仅减少了缓存利用率不均衡和访问延迟增加的风险，还提升了缓存命中率，从而提高了系统的响应速度和用户体验。预测模型经过均方根误差、平均绝对误差和决定系数等评估指标的验证，确保了其预测性能的可靠性。
主权项：1.分布式存储系统的缓存系统，其特征在于：包括参数采集模块、数据分析和预测模块、计算分析模块、智能评估模块和缓存优化模块；所述参数采集模块通过在电商平台分布式存储系统的各个节点部署监控工具，实时采集每个分布式存储节点的缓存数据，并将采集到的缓存数据集成到数据库中，并对所采集到的缓存数据进行预处理；所述数据分析和预测模块利用历史数据分析缓存数据的使用模式和性能变化趋势，再通过构建机器学习模型进行预测分布式存储系统未来的缓存情况；所述计算分析模块用于构建缓存利用率预测公式、访问延迟预测公式和缓存命中率预测公式，并将所获取的缓存数据进行代入相关公式，进行计算获取t时刻的缓存利用率CU（t）、t时刻的访问延迟AL（t）和t时刻的缓存命中率CHR（t），并进行相关联计算获取综合预警评分ZHYJ；所述智能评估模块用于预设缓存阈值H与所获取的综合预警评分ZHYJ，进行第一次对比评估识别分布式存储系统缓存情况；所述缓存优化模块用于在识别到当前系统缓存异常的情况所触发，通过引入缓存写入速率CWR和缓存读取速率CRR与所获取的综合预警评分ZHYJ，进行相关联计算获取深度分析指标SDFX，并预设预警阈值Y进行二次评估，深度分析每个分布式存储系统缓存情况，并生成调控措施。
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百度查询： 上海飞斯信息科技有限公司 分布式存储系统的缓存方法及系统
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