[发明专利]一种基于强化学习的大数据服务系统

说明书

本发明提供了一种基于强化学习的大数据服务系统，包括交互层、服务层、功能层、存储层、整理层、模型层和缓冲层；所述交互层、服务层、功能层、存储层设于同一服务器组，整理层、模型层、缓冲层设于另一服务器组；本发明基于两套服务器组分别运行不同功能的设置，能大幅降低在大数据服务系统中提供运行强化学习算法所需硬件环境的整体成本。

技术领域

本发明涉及一种基于强化学习的大数据服务系统。

背景技术

目前，大数据服务系统一般都是以大量数据存储及批量化简单处理为主要目的而设计其架构，而强化学习尤其是深度强化学习的相关技术发展，对硬件提出了新的要求，一般而言，大量数据存储及批量化简单处理主要是对CPU核心数和硬盘容量的要求较高，而强化学习算法主要是对如GPU和内存的要求较高。强化学习算法往往还需要大量的数据作为支撑，基于强化学习算法对数据的要求，在大数据服务系统上运行是一种理想选择，这就对原有的CPU核心数和硬盘容量配置较高的大数据服务系统提出的了新的硬件要求，常见的做法是在部分服务器主机上加配GPU和内存，然后通过额外的功能模块组件来实现调配，但是这样做一方面会导致额外的功能模块组件开发成本大幅提高，另一方面也会因为用于调配的额外功能模块组件运行而导致服务器性能耗损，这部分性能耗损必然会体现在硬件成本上，导致需要服务提供商的硬件成本额外增加，这种硬件成本的额外增加往往不是单一的增加服务器主机数量可以解决，而基于服务器主机数量的增加还使得机房、散热设备等的成本也随之增加。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于强化学习的大数据服务系统，该基于强化学习的大数据服务系统基于两套服务器组分别运行不同功能的设置，能大幅降低在大数据服务系统中提供运行强化学习算法所需硬件环境的整体成本。

本发明通过以下技术方案得以实现。

本发明提供的一种基于强化学习的大数据服务系统，包括交互层、服务层、功能层、存储层、整理层、模型层和缓冲层；所述交互层、服务层、功能层、存储层设于同一服务器组，整理层、模型层、缓冲层设于另一服务器组；

所述交互层提供与用户的交互；

所述服务层提供用户交互所需的任务调度和缓冲；

所述功能层提供数据业务处理的功能；

所述存储层提供数据存储功能；

所述整理层对用户提供的算法代码进行整理；

所述模型层运行用户提供的算法代码；

所述缓冲层提供用户算法代码运行过程所需的数据缓冲。

所述交互层包括页面前台模块、数据可视化模块、数据交互接口，其中：

页面前台模块提供网页界面；

数据可视化模块提供数据的可视化图像；

数据交互接口提供数据上传下载的接口。

所述服务层包括交互后台模块、数据缓冲模块、算法缓冲模块，其中：

交互后台模块提供任务调配，将用户算法代码中采用强化学习算法的代码发送至算法缓冲模块；

数据缓冲模块提供运行与交互所需数据的缓冲；

算法缓冲模块提供用户算法代码和用户算法代码运行过程所需的数据在用户交互上的缓冲，将从缓冲层接收的用户算法代码运行过程算法参数及从的用户算法代码发送至功能层以保存至存储层。

所述功能层包括功能模块、数据清理模块、数据整理模块，其中：

功能模块提供用户交互所需的应用功能；