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基于机器学习的数据备份性能优化方法
申请人信息
- 申请人:深圳市可信云科技有限公司
- 申请人地址:518000 广东省深圳市南山区西丽街道西丽社区打石一路深圳国际创新谷七栋A座1104房
- 发明人: 深圳市可信云科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于机器学习的数据备份性能优化方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311721170.4 |
| 申请日 | 2023/12/14 |
| 公告号 | CN117667519A |
| 公开日 | 2024/3/8 |
| IPC主分类号 | G06F11/14 |
| 权利人 | 深圳市可信云科技有限公司 |
| 发明人 | 方彬 |
| 地址 | 广东省深圳市南山区西丽街道西丽社区打石一路深圳国际创新谷七栋A座1104房 |
摘要文本
深圳市可信云科技有限公司取得“一种透气窗帘布”专利技术，本发明公开了基于机器学习的数据备份性能优化方法，具体涉及数据备份技术领域，包括以下步骤：步骤一、收集目标备份系统的可备份信息；步骤二、对收集到的可备份信息进行整理操作并建立神经网络模型；步骤三、收集待备份数据信息；步骤四、根据待备份数据信息、可备份信息进行分析，根据分析结果确定待备份数据信息整份备份或分开备份；本发明可以通过收集目标备份系统的可备份信息，而且根据待备份数据信息和可备份信息的分析结果，可以确定待备份数据是整份备份还是分开备份，从而避免了不必要的数据传输，减少了备份时间，并根据建立的神经网络模型在路径选择时排除掉可能导致数据备份缺失的路径，可以实现对数据备份性能的优化。
专利主权项内容
1.基于机器学习的数据备份性能优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、收集目标备份系统的可备份信息；步骤二、对收集到的可备份信息进行整理操作并建立神经网络模型；步骤三、收集待备份数据信息；步骤四、根据待备份数据信息、可备份信息进行分析，根据分析结果确定待备份数据信息整份备份或分开备份；步骤五、根据步骤四中的分析结果输入神经网络模型，根据神经网络模型的输出结果选择最佳的备份途径并对待备份数据进行备份；步骤六、在备份完成时获取当前备份性能统计，在当前备份性能统计大于历史备份性能统计时，实现对数据备份性能的优化。