本项目围绕联想私有云存储系统中节点负载不均衡的问题展开研究，面向现有短期单点治理方案易导致热点反复、缺少长期稳定均衡方案的痛点针对性地提出解决措施，即从多维热点检测、多维负载预测、多目标存储卷调度优化、调度方案验证四个方面构建一个多维度、全方位的云计算存储智能均衡调度分析系统，形成“检测-调度-验证”的闭环，为企业热点问题提供结合“实时”与“预测”的长短期协同均衡调度方案。

项目旨在建立一套高效稳健的云存储智能均衡调度分析系统，实现对存储系统热点问题的实时监测与即时解决。①多维热点检测：研究面向云计算存储系统的多维负载均衡检测方法，实现对热点节点的精准定位与信息输出；②多维负载预测：通过构建多尺度特征工程与时空融合的深度预测模型，实现对存储负载变化趋势的精准预判；③长短期协同调度：以存储卷为调度单元，提出兼顾短期均衡效果与长期系统稳定性的多目标调度优化方案；④因果驱动验证：构建面向云存储系统的因果驱动调度验证方法，为系统稳健调度提供可解释、可验证的决策依据。

在热点检测模块，建立了多层级状态表示与事件级热点模型，使TestAUC达到0.864，实现了高精度的热点识别；在负载预测模块，建立了从特征提取到路由与分支预测的模型，相较于统一复杂模型整体预测MAE下降19%，RMSE下降18%，提升15%，预测性能显著提升；在多目标调度模块，建立了长短期协同的双目标存储卷调度模型并设计了改进遗传算法，在有效保持业务水平的同时将均衡度改善25%左右，相较基础算法成本下降超1/3；在因果验证模块，DMD方案异常率降低52.98%，为调度决策提供了可靠保障。项目整体实现了四大模块的闭环连通与系统可视化，为解决云存储热点反复问题提供了一套行之有效的智能化方案。