基于人工智能的数据冷热分层自适应存储优化系统及方法

本发明公开了基于人工智能的数据冷热分层自适应存储优化系统及方法，所述方法包括：采集存储设备中每个存储数据的存储时序信息；将存储时序信息输入至冷热状态预测模型中，预测未来时间存储数据的冷热状态；采集存储数据的单位周期内访问频率；将单位周期内访问频率建立访问频率分析集合，并提取访问频率特征；将访问频率特征输入阶段性数据识别模型中，获得阶段性判断结果，阶段性判断结果包括是或否；根据存储数据的阶段性判断结果与预测未来时间存储数据的冷热状态，判定是否对所述存储数据进行迁移，若不进行迁移判断是否进行备份；合理制定数据的迁移或不迁移决策，最大限度避免频繁不必要的数据迁移，从而降低存储运维成本。