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申请/专利权人：北京邮电大学

申请日：2024-12-18

公开（公告）日：2025-01-14

公开（公告）号：CN119316292A

专利技术分类：..基于策略的网络配置管理[2022.01]

专利摘要：本发明涉及数据处理技术领域，本发明提供的一种多域网络中节点备份的策略选择方法，解决了现有备份管理方法无法有效应对多域网络中复杂资源分布的问题，通过获取网络系统运行数据和备份任务需求，利用加权无向图表示网络结构，并训练多域网络模型，采用随机森林算法评估存储网元节点属性，确定节点优先级排序，实现备份任务的合理分配，在任务分配过程中，实时监控节点资源使用情况，动态调整备份策略，实现资源利用率最大化和负载均衡，本发明提高了备份效率和数据可靠性，降低了存储计算成本，适用于大型企业云环境、金融机构跨域数据备份等场景。

专利权项：1.一种多域网络中节点备份的策略选择方法，其特征在于，包括：步骤S101，获取网络系统运行数据，网络系统运行数据包括节点属性数据、网络拓扑数据以及节点性能历史数据，接收备份任务需求，备份任务需求包括备份数据的规模、备份窗口时间以及数据恢复速度；步骤S102，根据网络系统运行数据，确定云环境中存储网元节点之间的网络，将云环境中存储网元节点之间的网络使用加权无向图的形式进行表示，加权无向图用于展示节点之间的连接关系，以及节点之间的连接的权重，对于每个节点定义节点数据以及链路属性，将多域网络进行划分，得到自治域，接收管理权限以及资源分配方式，将管理权限以及资源分配方式在多域网络机械能配置，将自治域内的节点和链路对随机森林模型进行训练，得到多域网络模型；步骤S103，采集存储网元节点的属性数据，网元节点的属性数据包括CPU利用率、内存使用率、数据盘利用率、网络接收带宽、1分钟内平均负载以及网络域，在采集到网元节点的属性数据后，进行网元节点的属性数据预处理工作，得到预处理后的网元节点的属性数据，采用随机森林算法进行模型训练，模型训练完成后，对网元节点的属性中每个属性进行加权处理，得到网元节点的属性权重，根据网元节点的属性权重从高到低将存储网元节点进行排序，得到网元节点的属性的评估结果；步骤S104，网元节点的属性的评估结果，确定各网元节点的优先级排序，接收分配备份任务，将分配备份任务按照网元节点优先级排序的结果，从高到低依次分配备份任务；步骤S105，采集分配过程中各网元节点反馈的数据，将分配过程中各网元节点反馈的数据代入预设的节点的资源使用检测模型中，得到各节点资源使用检测结果，各节点资源使用检测结果包括节点资源使用正常、节点的资源使用情况紧张以及节点的资源出现故障，将节点的资源使用情况紧张以及节点的资源出现故障从分配备份任务中移除，并将分配备份任务重新分配到其他可用且优先级较高的节点上。

百度查询： 北京邮电大学 一种多域网络中节点备份的策略选择方法