本发明涉及分布式存储，具体为一种基于深度学习大模型实现自适应对象存储数据生命周期管理的方法及系统。
背景技术：
1、对象存储是一种可以原生支持http/https协议的分布式存储产品，只要连接上互联网，就可以直接使用对象存储的服务。随着对象存储的发展与成熟，越来越多的互联网网站、app开始将静态资源、归档备份等存储到对象存储服务中，既减轻了服务器的压力，又可以降低成本。
2、随着大数据时代的来临，数据的生成、存储与处理面临着前所未有的挑战。在各种业务场景中，静态数据规模呈指数级增长，从社交媒体、物联网设备到企业内部信息系统，海量的数据不断涌现并持续积累。与此同时，不同类型和重要程度的数据呈现出不同的访问频率和生命周期特征，这对对象存储服务的性能、成本及管理效率提出了更高的要求。
3、传统的对象存储服务往往采用固定策略进行数据管理，无法动态适应数据的实际使用情况。例如，冷热数据生命周期策略难以实时调整以应对数据访问模式的变化，只能机械的在数据上传数天后直接降级归档，导致热点数据可能被错误地存放在低速存储介质上，从而影响服务质量和用户体验。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种基于深度学习大模型实现自适应对象存储数据生命周期管理的方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于深度学习大模型实现自适应对象存储数据生命周期管理的方法，所述方法包括以下步骤：
3、对象数据收集，从对象存储系统中实时或定期抓取关键的数据指标和行为信息，包括访问模式记录、元数据信息维护和业务关联信息搜集；
4、深度学习模型训练，构建一个能够预测和理解数据生命周期变化的大规模深度学习模型，包括预处理与特征工程、模型选择与设计、模型训练与优化以及模型评估与调优；
5、决策制定，基于训练好的深度学习大模型输出的结果，制定出合理的数据生命周期管理策略，包括预测结果解读、动态策略生成和参照其他策略进行修正；
6、决策执行，实现自动化的对象生命周期执行操作，包括自动化流程集成、持续反馈与调整以及事务一致性保障。
7、优选的，对象数据收集的具体操作包括：
8、访问模式记录，实时捕获并记录对象级别的访问事件，包括但不限于访问频率、时间戳、请求者ip地址、地域信息以及所属应用等，构建多维度用户行为画像，以便分析热点数据分布和潜在访问趋势；
9、元数据信息维护，周期性地更新和维护每个对象的元数据属性，如文件大小、创建日期、最后修改日期、文件类型、存储路径、自定义标签，这些关键指标将作为数据价值评估的重要依据；
10、业务关联信息搜集，结合企业内部业务流程和外部环境因素，收集与数据生成相关的业务活动上下文信息，例如工作负载波动、季节性特征、特定日期事件触发的数据增量，以学习训练模块更全面地理解数据的业务相关价值。
11、优选的，深度学习模型训练的具体操作包括：
12、预处理与特征工程，对原始数据进行细致清洗，采用标准化或归一化手段处理数值特征，填补缺失值，并运用自然语言处理或其他领域特定的特征提取技术，将非结构化信息转化为高维特征向量，便于深度学习模型输入；
13、模型选择与设计，根据数据特点和预测需求，选择或设计合适的深度学习架构，例如lstm网络用于序列数据建模，transformer网络用于全局依赖关系挖掘，或者自注意力机制来捕捉数据间的复杂关系；
14、模型训练与优化，利用历史数据集对大模型进行训练，采用梯度下降法或其他优化算法调整模型参数，同时引入交叉验证、早停策略和正则化方法，以防止过拟合并提高模型在未知数据上的泛化能力；
15、模型评估与调优，在独立的测试集上进行模型性能评估，根据不同的业务场景和目标，选取合适的评价指标进行模型表现量化，持续优化模型结构和超参数，直至达到预期性能阈值。
16、优选的，决策制定的具体操作包括：
17、预测结果解读，将深度学习模型输出的未来数据重要性评分、生命周期状态转换为可执行的决策信号，例如将预测为冷数据的对象优先迁移至成本更低的存储层级，将预测为热数据的对象迁移至访问速度更快的存储层或直接加入到高速缓存中，将预测未来不再访问的对象直接删除节省存储空间；
18、动态策略生成，综合考虑预测结果、成本预算约束、当前存储资源使用情况以及未来的容量规划需求，智能化生成降级、提级、归档、删除各种操作指令，并通过动态优先级排序和资源调度算法保证整体效率和公平性；
19、参照其他策略进行修正，通过创建策略冲突检测算法，对多个可能冲突的决策进行协调，以人工设置的策略为最高规则，并与企业内部的法规遵从平台对接，确保所有决策符合企业规定和法律法规要求。
20、优选的，决策执行的具体操作包括：
21、自动化流程集成，通过调用接口、发送命令方法，将决策制定模块产生的指令无缝融入存储系统的管理工作流，执行相应的降级、归档、深度归档等操作指令；使用细粒度的任务分解与并行执行机制，充分利用分布式执行节点的能力，提升执行效率。
22、事务一致性保障，采用分布式事务管理技术，确保在多节点、多服务间的数据迁移过程中数据的一致性；此外，对关键数据采取备份策略，在执行前先备份原数据，并在原子操作完成后删除备份，确保数据安全性；
23、持续反馈与调整，执行模块在完成指令后，会持续反馈实际操作效果，将新产生的操作日志和状态信息回传给对象数据收集模块，用于下一轮的训练，及时更新模型参数，形成闭环控制并不断迭代，促进整个系统的效果提升。
24、一种基于深度学习大模型实现自适应对象存储数据生命周期管理的系统，所述系统由对象数据收集模块、深度学习模型训练模块、决策制定模块和执行模块四部分构成；
25、对象数据收集模块，用于从对象存储系统中实时或定期抓取关键的数据指标和行为信息，包括访问模式记录、元数据信息维护和业务关联信息搜集；
26、深度学习模型训练模块，用于构建一个能够预测和理解数据生命周期变化的大规模深度学习模型，包括预处理与特征工程、模型选择与设计、模型训练与优化以及模型评估与调优；
27、决策制定模块，用于基于训练好的深度学习大模型输出的结果，制定出合理的数据生命周期管理策略，包括预测结果解读、动态策略生成和参照其他策略进行修正；
28、决策执行模块，用于实现自动化的对象生命周期执行操作，包括自动化流程集成、持续反馈与调整以及事务一致性保障。
29、优选的，所述对象数据收集模块进一步包括：
30、访问模式记录，用于实时捕获并记录对象级别的访问事件，构建多维度用户行为画像；
31、元数据信息维护，用于周期性地更新和维护每个对象的元数据属性；
32、业务关联信息搜集，用于收集与数据生成相关的业务活动上下文信息。
33、优选的，所述深度学习模型训练模块进一步包括：
34、预处理与特征工程，用于对原始数据进行清洗和特征提取；
35、模型选择与设计，用于选择或设计合适的深度学习架构；
36、模型训练与优化，用于利用历史数据集对大模型进行训练和优化；
37、模型评估与调优，用于在独立的测试集上进行模型性能评估和调优。
38、优选的，所述决策制定模块进一步包括：
39、预测结果解读，用于将深度学习模型输出的结果转换为可执行的决策信号；
40、动态策略生成，用于综合考虑预测结果、成本预算约束、当前存储资源使用情况和未来的容量规划需求，生成降级、提级、归档、删除等各种操作指令；
41、参照其他策略进行修正，用于对多个可能冲突的决策进行协调和修正。
42、优选的，所述决策执行模块进一步包括：
43、自动化流程集成，用于将决策制定模块产生的指令融入存储系统的管理工作流；
44、持续反馈与调整，用于执行模块在完成指令后，反馈实际操作效果，并更新模型参数；
45、事务一致性保障，用于确保在多节点、多服务间的数据迁移过程中数据的一致性。
46、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
47、本发明提出的基于深度学习大模型实现自适应对象存储数据生命周期管理的方法及系统，通过灵活而高效地管理对象存储数据的全生命周期，既降低了总体存储成本，又保证了数据的可访问性和用户体验得以最大化的提高；利用现代深度学习技术的优势，高效、灵活且经济的进行对象存储生命周期管理，弥补了传统的对象存储生命周期管理的不足，实现了从存储资源的有效配置、运维成本的降低到业务灵活性提升、数据安全保障等一系列目标，为大数据时代的高效、智能数据管理树立新的标杆。
1.一种基于深度学习大模型实现自适应对象存储数据生命周期管理的方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习大模型实现自适应对象存储数据生命周期管理的方法，其特征在于：对象数据收集的具体操作包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习大模型实现自适应对象存储数据生命周期管理的方法，其特征在于：深度学习模型训练的具体操作包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习大模型实现自适应对象存储数据生命周期管理的方法，其特征在于：决策制定的具体操作包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习大模型实现自适应对象存储数据生命周期管理的方法，其特征在于：决策执行的具体操作包括：
6.一种根据权利要求1-5任意一项所述的基于深度学习大模型实现自适应对象存储数据生命周期管理的方法的系统，其特征在于：所述系统由对象数据收集模块、深度学习模型训练模块、决策制定模块和执行模块四部分构成；
7.根据权利要求6所述的一种基于深度学习大模型实现自适应对象存储数据生命周期管理的系统，其特征在于：所述对象数据收集模块进一步包括：
8.根据权利要求6所述的一种基于深度学习大模型实现自适应对象存储数据生命周期管理的系统，其特征在于：所述深度学习模型训练模块进一步包括：
9.根据权利要求6所述的一种基于深度学习大模型实现自适应对象存储数据生命周期管理的系统，其特征在于：所述决策制定模块进一步包括：
10.根据权利要求6所述的一种基于深度学习大模型实现自适应对象存储数据生命周期管理的系统，其特征在于：所述决策执行模块进一步包括：
