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龙图腾网获悉天津开发区先特网络系统有限公司申请的专利一种基于超融合架构的智能分级缓存方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120705077B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511207812.8，技术领域涉及：G06F12/0811；该发明授权一种基于超融合架构的智能分级缓存方法及系统是由刘健;王旭利;周欣;李晓辰;孟昭晨;崔世鹏设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超融合架构的智能分级缓存方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于超融合架构的智能分级缓存方法及系统，方法包括融合架构采集、初始缓存分级、三路负载预测、缓存资源调度和智能分级缓存。本发明涉及数据缓存智能分级技术领域，具体是指一种基于超融合架构的智能分级缓存方法及系统，本方案采用基于热度分值计算的初始缓存分级方法，实现了更加动态化、细粒度和可控性的三层缓存初始化结构，有效降低了冷热数据错放率与初期调度成本；采用时序对齐增强改进的自适应负载三通道预测模型，通过引入时序对齐增强与邻域增强机制，结合时间通道与资源通道的双通道门控融合骨干网络，进行三路负载预测；采用基于风险敏感奖励改进的强化学习方法，进行缓存资源调度。

本发明授权一种基于超融合架构的智能分级缓存方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于超融合架构的智能分级缓存方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：融合架构采集，通过搭建超融合架构进行数据资源的采集、整合和存储，得到系统运行原始数据； 步骤S2：初始缓存分级，依据所述系统运行原始数据，通过缓存层级初始化三层结构构建，进行初始缓存分级，得到缓存层级初始化结构； 步骤S3：三路负载预测，依据所述系统运行原始数据和所述缓存层级初始化结构，采用时序对齐增强改进的自适应负载三通道预测模型，进行三路负载预测，得到负载综合预测参考数据，包括以下步骤：步骤S31：时间感知对齐，具体为从所述系统运行原始数据中提取访问时间序列，并计算每个数据项的时间感知对齐因子，得到时间对齐访问特征数据；步骤S32：访问邻域增强，具体为通过计算相邻数据项间的邻域增强权重，构建相邻数据项间的访问热度特征，得到邻域增强访问特征数据；步骤S33：自适应骨干网络构建，具体为构建双通道门控融合网络，包括时间通道子网、资源通道子网和特征融合子块，得到融合特征数据；步骤S34：三路预测通道构建，具体为在所述自适应骨干网络的基础上，分别构建访问类型预测通道、访问热度预测通道和高延迟风险预测通道，得到任务分支预测数据；步骤S35：软预算约束损失改进，具体为引入软预算约束损失并进行集成，得到联合优化损失函数；步骤S36：三路负载预测； 所述软预算约束损失，通过计算在未来10分钟预测热度下，超过阈值的数据占用容量，并将所述超过阈值的数据占用容量与可用预算容量比较，将超过部分按平方损失计入优化目标，限制预测结果在系统容量和资源预算的范围内； 步骤S4：缓存资源调度，依据所述系统运行原始数据、所述缓存层级初始化结构和所述负载综合预测参考数据，采用基于风险敏感奖励改进的强化学习方法，进行缓存资源调度，得到缓存资源调度决策数据；所述风险敏感奖励改进，构建引入性能收益项、迁移成本惩罚和风险敏感约束惩罚的奖励函数，计算公式为： ； 式中，R是风险敏感奖励改进奖励函数，i是数据项索引，是预测访问热度，是第i个数据项在当前缓存层级的预测访问延迟，是第i个数据项在目标缓存层级的预测访问延迟，Cmig是迁移成本惩罚项，具体通过数据量除以迁移限速进行计算，U是高延迟风险预测概率，是容量约束违反量，是带宽约束违反量，是温度约束违反量，是寿命约束违反量； 步骤S5：智能分级缓存，得到智能缓存调度结构。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津开发区先特网络系统有限公司，其通讯地址为：300457 天津市滨海新区开发区第十三大街与洞庭路交口东北侧润枫广场3-704；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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