[发明专利]一种生命周期组件的构建方法、系统、设备及存储介质

权利要求书

1.一种生命周期组件的构建方法，其特征在于，包括：

构建初始预测模型并进行训练，得到训练完成的用于预测生命周期组件的性能的性能预测模型；

将各组待预测的生命周期组件参数依次输入至所述性能预测模型，得到对应于各组所述生命周期组件参数的性能预测结果；

从各组待预测的所述生命周期组件参数中选择组件设置指令所指定的1组参数，并基于所选择的参数在对象存储集群的第一目标桶中进行生命周期组件的构建。

2.根据权利要求1所述的生命周期组件的构建方法，其特征在于，所述构建初始预测模型，包括：

设置并发线程数量，单个线程中的子线程数量，以及生命周期组件的单次执行时长作为初始预测模型的输入量，设置数据删除量为所述初始预测模型的输出量，构建初始预测模型。

3.根据权利要求2所述的生命周期组件的构建方法，其特征在于，在得到对应与各组所述生命周期组件参数的性能预测结果之后，还包括：

将得到的性能预测结果中数据删除量低于第一目标桶的目标删除量的各个性能预测结果进行过滤；

将过滤之后剩余的性能预测结果各自对应的生命周期组件参数进行展示。

4.根据权利要求3所述的生命周期组件的构建方法，其特征在于，还包括：

按照优先选择生命周期组件的单次执行时长最低，次优先选择并发线程数量最低，最后选择单个线程中的子线程数量最低的原则，从展示的各组生命周期组件参数中确定出最优生命周期组件参数。

5.根据权利要求4所述的生命周期组件的构建方法，其特征在于，所述组件设置指令为接收到的用户输入的组件设置指令，或者为自动生成的指令，并且，当所述组件设置指令为自动生成的指令时，所述组件设置指令所指定的1组参数为确定出的所述最优生命周期组件参数。

6.根据权利要求1所述的生命周期组件的构建方法，其特征在于，所述性能预测模型为基于极限学习机的性能预测模型。

7.根据权利要求1至6所述的生命周期组件的构建方法，其特征在于，还包括：

获取第二目标桶中已构建的生命周期组件的参数，并作为输入量输入至所述性能预测模型，得到对应于所述第二目标桶中的生命周期组件的参数的性能预测结果；

判断得到的对应于所述第二目标桶中的生命周期组件的参数的性能预测结果，与所述第二目标桶的生命周期组件的实际性能的差异是否超过预设的差异范围；

如果是，则确定所述第二目标桶中已构建的生命周期组件故障。

8.一种生命周期组件的构建系统，其特征在于，包括：

性能预测模型确定模块，用于构建初始预测模型并进行训练，得到训练完成的用于预测生命周期组件的性能的性能预测模型；

性能预测结果确定模块，用于将各组待预测的生命周期组件参数依次输入至所述性能预测模型，得到对应于各组所述生命周期组件参数的性能预测结果；

生命周期组件构建模块，用于从各组待预测的所述生命周期组件参数中选择组件设置指令所指定的1组参数，并基于所选择的参数在对象存储集群的第一目标桶中进行生命周期组件的构建。

9.一种生命周期组件的构建设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序以实现如权利要求1至7任一项所述的生命周期组件的构建方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的生命周期组件的构建方法的步骤。