[发明专利]数据自适应调整方法及装置

权利要求书

1.一种数据自适应调整方法，其特征在于，包括：

获取业务系统的历史资源利用率数据和当前资源利用率数据；

基于所述历史资源利用率数据和人工智能算法建立资源利用率的预测模型；

根据所述资源利用率的预测模型确定所述当前资源利用率数据对应的资源利用率的预测值集合；

基于所述预测值集合中的各个预测值和预设的清理阈值确定业务系统的数据的调整时间集合；

在所述调整时间集合内的各个时间段对业务系统的数据进行调整。

2.根据权利要求1所述的数据自适应调整方法，其特征在于，还包括：

获取业务系统的数据对应的数据生命周期；

根据所述数据生命周期确定业务系统中需要处理的数据集；

相对应的，在所述调整时间集合内的各个时间段对业务系统的数据进行调整，包括：

在所述调整时间集合内的各个时间段对需要处理的数据集进行调整。

3.根据权利要求2所述的数据自适应调整方法，其特征在于，在所述获取业务系统的数据对应的数据生命周期之后，还包括：

接收配置指令，根据所述配置指令调整所述业务系统的数据对应的数据生命周期。

4.根据权利要求3所述的数据自适应调整方法，其特征在于，所述根据所述数据生命周期确定业务系统中需要处理的数据集，包括：

确定所述数据生命周期大于预设的周期阈值且该数据的数据访问频率小于预设的访问阈值的数据为需要处理的数据；

其中，所有需要处理的数据构成需要处理的数据集。

5.根据权利要求1所述的数据自适应调整方法，其特征在于，所述基于所述历史资源利用率数据和人工智能算法建立资源利用率的预测模型，包括：

根据所述历史资源利用率数据中的资源利用率确定任务系统的资源利用指数；

基于所述资源利用指数和所述历史资源利用率数据中数据采集的时间段，采用人工智能算法建立资源利用率的预测模型；

其中，历史资源利用率数据，包括：数据采集的时间段和该时间段对应的业务系统的资源利用率；所述资源利用率的预测模型为空闲时间段与任务系统的资源利用指数之间的基线。

6.一种数据自适应调整装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于获取业务系统的历史资源利用率数据和当前资源利用率数据；

建模模块，用于基于所述历史资源利用率数据和人工智能算法建立资源利用率的预测模型；

预测模块，用于根据所述资源利用率的预测模型确定所述当前资源利用率数据对应的资源利用率的预测值集合；

调整模块，用于基于所述预测值集合中的各个预测值和预设的清理阈值确定业务系统的数据的调整时间集合；

清理模块，用于在所述调整时间集合内的各个时间段对业务系统的数据进行调整。

7.根据权利要求6所述的数据自适应调整装置，其特征在于，还包括：

周期模块，用于获取业务系统的数据对应的数据生命周期；

数据模块，用于根据所述数据生命周期确定业务系统中需要处理的数据集；

相对应的，在所述调整时间集合内的各个时间段对业务系统的数据进行调整，包括：

在所述调整时间集合内的各个时间段对需要处理的数据集进行调整。

8.根据权利要求6所述的数据自适应调整装置，其特征在于，在所述获取业务系统的数据对应的数据生命周期之后，还包括：

指令模块，用于接收配置指令，根据所述配置指令调整所述业务系统的数据对应的数据生命周期。

9.根据权利要求8所述的数据自适应调整装置，其特征在于，所述数据模块包括：

判断单元，用于确定所述数据生命周期大于预设的周期阈值且该数据的数据访问频率小于预设的访问阈值的数据为需要处理的数据；

其中，所有需要处理的数据构成需要处理的数据集。