基于深度学习的负载感知与数据动态布局方法及系统

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于深度学习的负载感知与数据动态布局方法及系统，所述方法包括：实时采集分布式集群中各节点的硬件负载指标，并对硬件负载指标进行预处理；基于预处理后的硬件负载指标，通过加权模糊逻辑算法计算各节点的综合负载评分；根据综合负载评分划分负载区间并匹配预定义策略组合；基于目标数据块的当前业务流量峰谷状态及匹配的预定义策略组合，动态调整压缩算法、压缩比例及碎片合并参数，其中所述业务流量峰谷状态通过请求处理速率与响应时间判定。其目的在于，实现动态化、细粒度的负载感知与数据布局。