[发明专利]一种机器学习和人工智能应用一体机部署方法在审
| 申请号： | 201710881113.0 | 申请日： | 2017-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN107733696A | 公开（公告）日： | 2018-02-23 |
| 发明（设计）人： | 李云鹏;倪岭;任义龙;张建;刘伟佳;赵志强 | 申请（专利权）人： | 南京天数信息科技有限公司 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;H04L29/06;H04L29/08;G06F17/30 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司32252 | 代理人： | 戴朝荣 |
| 地址： | 210000 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种机器学习和人工智能应用一体机部署方法，该方法是通过以下步骤实现的(1)搭建系统构架，将所述系统架构在逻辑上分为应用层、计算层和存储层；(2)组建网络架构，将所述网络架构在逻辑上划分为外部网、管理网、计算网和存储网；(3)对系统的扩展性进行优化设计，采用横向扩展架构增加计算资源，提高性能，采用分层架构增加存储容量。本发明公开的一体机部署方法通过使用丰富的算法库、高性能计算引擎等，设计出功能集成的系统架构、灵活方便的组网拓扑以及优秀高效的系统可扩展性，从而使一体机加快大数据机器学习速度，提升了人工智能分析程序的运行效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 机器 学习 人工智能 应用 一体机 部署 方法 | ||
【主权项】：
一种机器学习和人工智能应用一体机部署方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，将数据存储和数据处理进行隔离，采用高可扩展性的Shared‑Nothing架构搭建整体系统架构，所述系统架构在逻辑上分为应用层、计算层和存储层，并且应用层、计算层和存储层都采用分布式架构；步骤二，组建网络架构，网络构架分为单机架组网拓扑或多机架组网拓扑，所述网络架构在逻辑上划分为外部网、管理网、计算网和存储网；步骤三，对系统的扩展性进行优化设计。
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