[发明专利]一种大数据多维智能存储系统及方法

权利要求书

1.一种大数据多维智能存储系统，通过网络端口与外界设备连接，用于数据的读取下载和存储，其特征在于，包括：

高速存储单元，用于存储活跃度高的数据；

低速存储单元，用于存储活跃度低的数据；

控制单元，通过网络端口与外界设备连接；

其中，所述控制单元用于控制高速存储单元和低速存储单元与外界设备的数据交互，并用于控制高速存储单元和低速存储单元之间的数据交互。

2.根据权利要求1所述大数据多维智能存储系统，其特征在于，所述高速存储单元为固态硬盘。

3.根据权利要求1所述大数据多维智能存储系统，其特征在于，所述低速存储单元包括：

光盘库，用于存储多个用于储存数据的光盘；

光盘驱动，用于光盘的数据写入和读取；

机械手，用于光盘驱动的光盘上料和光盘归位；

其中，所述控制单元用于控制机械手定向抓取光盘至光盘驱动进行数据的读取或写入，并完成光盘的归位。

4.根据权利要求1所述大数据多维智能存储系统，其特征在于，还包括中速存储单元，用于高速存储单元和低速存储单元之间的数据交互的数据过渡存储。

5.根据权利要求1所述大数据多维智能存储系统，其特征在于，所述中速存储单元为机械硬盘。

6.一种大数据多维智能存储方法，该方法基于权利要求1-5中任一项所述的大数据多维智能存储系统，其特征在于，包括以下步骤：

S1、设定存储数据的活跃度阈值；

S2、对储存数据的活跃度进行计算；

S3、若存储数据的活跃值低于阈值，则将存储数据存入低速存储单元，若存储数据的活跃度高于于阈值，则将存储数据预存入高速存储单元；

S4、定期重复步骤S2。

7.根据权利要求6所述大数据多维智能存储方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

设定时间周期，统计储存数据的每个周期内的活跃度，随着时间进行定期加权累计，权重随着时间推移而减小，计算当前周期的存储数据的实时活跃度。

8.根据权利要求6所述大数据多维智能存储方法，其特征在于，所述步骤S3还包括：将活跃度高的存储数据的关联数据也调至高速存储单元预存。

9.根据权利要求8所述大数据多维智能存储方法，其特征在于，所述关联数据通过输入存储数据的特征参数，协同过滤推荐算法来进行判断关。

10.根据权利要求9所述大数据多维智能存储方法，其特征在于，所述特征参数包括：将数据块的的内容按照字节进行大小为N的滑动窗口操作，形成了长度是N的字节片段序列，每一个字节片段称为gram。