[发明专利]一种固态硬盘的数据处理方法及装置

权利要求书

1.一种固态硬盘的数据处理方法，其特征在于，包括：

获取固态硬盘SSD接收到的接口协议指令；

解析所述接口协议指令，以获取所述接口协议指令中的I/O信息，所述I/O信息至少包括I/O时间戳、I/O类型及I/O大小；

对所述I/O信息执行机器学习，以对未来第一时间段的I/O信息进行预测，以使得固态硬盘处理器根据I/O预测结果主动执行固态硬盘管理；

所述对所述I/O信息执行机器学习，以对未来第一时间段的I/O信息进行预测，包括：

对所述I/O信息执行预处理，以得到第一I/O信息表；

将所述第一I/O信息表中的多个相邻I/O操作合并为一次I/O操作；

将多个合并后的I/O操作的特征值用于神经网络LSTM模型学习，以得到所述第一时间段的I/O预测结果；

将所述I/O预测结果执行后期处理，以调整所述I/O预测结果；

所述将多个合并后的I/O操作的特征值用于神经网络LSTM模型学习，以得到所述第一时间段的I/O预测结果，包括：

将多个合并后的I/O操作的特征值，输入到神经网络LSTM的输入全连接层，以通过线性变换，将合并后的I/O操作的特征值做高维向量空间映射，所述I/O操作的特征值与所述I/O时间戳、所述I/O类型及所述I/O大小相关；

通过多个神经网络细胞LSTM Cell组成神经元集合，以将所述高维向量空间映射后的特征值依次循环输入所述神经元集合中进行运算，以得到运算结果；

将所述运算结果输入到神经网络LSTM的输出全连接层，以将所述运算结果映射为预测结果输出维度的特征值，所述预测结果输出维度的特征值反映了所述第一时间段的I/O预测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述I/O信息执行预处理，以得到第一I/O信息表，包括：

根据所述I/O时间戳，计算出多组满足第一预设数目的I/O操作间的时间间隔；

统计出每组中第一预设数目的I/O操作在所述时间间隔内的读操作及写操作的次数总和及对应的数据大小，以得到所述第一I/O信息表。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述高维向量空间映射后的特征值依次循环输入所述神经元集合中进行运算，包括：

将所述高维向量空间映射后的特征值依次输入每个神经元细胞的网络结构中进行运算，所述网络结构包括输入门、遗忘门及输出门。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个合并后的I/O操作的特征值所对应的时间间隔大于所述第一时间段。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述固态硬盘管理包括：缓存管理、垃圾回收或指令队列管理。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过第一公式对所述I/O预测结果进行评估，以评估所述I/O预测结果的准确率；

所述第一公式包括：

所述r表示I/O预测结果的准确率，所述x_i表示当前I/O的实际强度，y_i表示预测的I/O强度，表示多个x_i的平均值，表示多个y_i的平均值。

7.一种计算机装置，包括处理器，其特征在于，所述处理器在执行存储于存储器上的计算机程序时，用于实现如权利要求1至6中任一项所述的固态硬盘的数据处理方法。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，用于实现如权利要求1至6中任一项所述的固态硬盘的数据处理方法。