[发明专利]数据对象的存放方法、装置、电子设备及计算机可读介质

权利要求书

1.一种数据对象的存放方法，其特征在于，所述方法包括：

基于数据对象请求中携带的数据对象特征数据，确定所述数据对象请求对应的数据对象所属的第一类别和所述数据对象在第一未来时间段内被访问的频率；

基于所述第一类别，确定服务性能满足所述数据对象的服务性能要求的存储设备所属的第二类别；

基于所述频率和所述第二类别，确定适于存放所述数据对象的存储设备。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于数据对象请求中携带的数据对象特征数据，确定所述数据对象请求对应的数据对象所属的第一类别和所述数据对象在第一未来时间段内被访问的频率，包括：

基于数据对象样本的类别标注数据和所述数据对象样本在第二未来时间段内被访问的频率标注数据，对待训练的数据对象预测模型进行训练；

通过训练后的所述数据对象预测模型，基于所述数据对象特征数据，预测所述第一类别和所述频率。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于数据对象样本的类别标注数据和所述数据对象样本在第二未来时间段内被访问的频率标注数据，对待训练的数据对象预测模型进行训练之前，所述方法还包括：

基于所述数据对象样本在第一历史时间段内被访问的频率、所述数据对象样本的产生源、所述数据对象样本的创建时间，及用户针对所述数据对象样本所标识的类型数据，确定所述类别标注数据；

基于所述数据对象样本在第二历史时间段内被访问的频率的分布数据，确定所述频率标注数据，其中，所述第二历史时间段与所述第二未来时间段具有对应关系。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于数据对象请求中携带的数据对象特征数据，确定所述数据对象请求对应的数据对象所属的第一类别和所述数据对象在第一未来时间段内被访问的频率，包括：

如果确定所述数据对象特征数据与预先确定的属于同一类别的数据对象样本的特征数据相似，则确定所述于同一类别为所述数据对象所属的所述第一类别，并基于所述同一类别的数据对象样本在第三历史时间段内被访问的频率的分布数据，确定所述数据对象在所述第一未来时间段内被访问的频率，其中，所述第三历史时间段与所述第一未来时间段具有对应关系。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述数据对象特征数据包括以下中的至少一者：

数据对象产生源、数据对象创建时间、用户针对所述数据对象所标识的类型数据、所述数据对象在第四历史时间段内被访问的频率，

所述确定所述于同一类别为所述数据对象所属的所述第一类别之前，所述方法还包括：

如果确定所述数据对象产生源、所述数据对象创建时间、所述类型数据分别与所述特征数据中的所述数据对象样本的产生源、所述数据对象样本的创建时间，及用户针对所述数据对象样本所标识的类型数据相同，并且所述数据对象在所述第四历史时间段内被访问的频率与所述特征数据中的所述数据对象样本在所述第四历史时间段内被访问的频率处于预设的范围内，则确定所述数据对象特征数据与预先确定的属于同一类别的数据对象样本的特征数据相似。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一类别，确定服务性能满足所述数据对象的服务性能要求的存储设备所属的第二类别，包括：

基于同一类别的数据对象样本在同一类别的存储设备上被存放时的服务性能标注数据，对待训练的服务性能预测模型进行训练；

通过训练后的所述服务性能预测模型，基于所述第一类别，获得属于所述第一类别的数据对象在每个类别的存储设备上被存放时的服务性能预测数据；

基于所述服务性能预测数据，确定服务性能满足所述数据对象的服务性能要求的存储设备所属的第二类别。