一种基于AI驱动的存储系统及其数据协同管理方法

本申请公开了一种基于AI驱动的存储系统及其数据协同管理方法，包括接收每个存储节点的推理出数据块优先级分值以及故障预测结果；数据块优先级分值是利用存储节点集成的AI推理模型融合采集的每个数据块的行为特征、语义特征以及时效特征得到的；故障预测结果是利用存储节点对存储节点状态进行预测得到的；通过联邦学习框架聚合各个存储节点的数据块优先分值、故障预测结果以及AI推理模型和LSTM异常检测模型的参数，以训练本地全局预测模型；利用全局训练模型输出数据同步策略、故障恢复预案以及动态缓存池的缓存分配策略，以使得存储节点和动态缓存池进行数据分布调整。由此通过本申请提高缓存命中率以及提高故障恢复速率。