一种基于决策树的对象存储智能分层方法和系统及设备

本申请涉及数据存储技术领域，提供一种基于决策树的对象存储智能分层方法和方法及设备，包括：采集对象数据，对采集的对象数据进行预处理，为获得的标准化对象数据设置访问时间窗口和存储标签；对存储的标准化数据进行特征提取，对提取的特征进行降维处理，获得特征数据；构建训练模型，采用特征数据训练和测试训练模型，将从训练模型中选取决策树模型进行生产部署；采用部署的决策树模型对上传的对象数据进行分类存储预测，根据分类存储预测结果将对象数据存储至对应的存储池。本申请可以通过预测对象的未来访问频率并直接分配到不同存储介质层，节约数据迁移的时间和空间损耗，提高了存储系统效率，提升用户访问性能。