摘要
本发明提供了一种基于运维数据的缓存优化方法及系统,方法包括:收集来自不同计算环境的运维数据,所述运维数据包括运维计算任务和数据资源,基于所述运维数据分别构建初始运维数据模型;对各计算环境的初始运维数据模型进行扩展,得到不同计算环境的扩展模型;将分散于各计算环境的运维数据汇集至统一的数据管理平台,并基于扩展模型对运维数据中的所述运维计算任务和数据资源进行统一标记;应用智能数据感知技术,对数据管理平台中的运维数据执行实时监控与分析;依据运维数据的标记和智能数据感知结果,制定缓存优化策略。通过对不同环境的运维数据模型进行扩展,解决了对不同环境的统一标准和管理机制这一问题,有效的提高了运维数据的利用率和管理效率。
技术关键词
缓存优化方法
运维
数据管理平台
数据感知技术
监督学习模型
特征工程方法
关联规则分析
标记
资源
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机器学习算法
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缓存策略
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