面向高能物理分级存储的文件访问热度预测

高能物理计算是典型的数据密集型计算,其主要采用基于文件的分级存储方案,根据访问热度的不同将数据存储于不同性能的存储设备上,然而当前数据热度预测采用基于人工经验的启发式算法,准确率较低。提出一种借助长短期记忆网络预测文件未来访问热度的方法,包括网络结构设计、训练和预测算法等。该方法通过划分动态时间窗口构造文件访问特征的时序序列,预测不同数据的访问趋势。在LHAASO高能物理实验数据集上的实验结果表明,与SVM、MLP等算法相比,该方法预测准确率提升了30%左右,具有更强的适用性。