Disclosed are a data storage method based on a distributed storage system, and a storage node and a medium, wherein same are applicable to the technical field of artificial intelligence. The data storage method comprises: if a data storage instruction that is sent by a server is received, detecting whether a present storage node meets a preset storage condition at present, wherein the data storage instruction carries data to be stored (S1); if the present storage node does not meet the preset storage condition at present, acquiring the values of preset influence factors, within a preset statistical period corresponding to the current moment, of the other storage nodes in the same distributed storage system as the present storage node (S2); determining current total storage scores of the other storage nodes on the basis of the values of the preset influence factors, within the preset statistical period corresponding to the current moment, of the other storage nodes (S3); and on the basis of the current total storage scores of the other storage nodes, determining a target storage node from among all the other storage nodes, and returning an identifier of the target storage node to the server, so that the server stores, in the target storage node, the data to be stored (S4). Therefore, the computing resources of a server are greatly saved, and the data storage efficiency is improved.

L'invention concerne un procédé de stockage de données sur la base d'un système de stockage distribué, un nœud de stockage et un support, appartenant au domaine technique de l'intelligence artificielle. Le procédé de stockage de données consiste à : détecter, si une instruction de stockage de données qui est envoyée par un serveur est reçue, si un présent nœud de stockage répond à présent à une condition de stockage prédéfinie, l'instruction de stockage de données transportant des données à stocker (S1) ; obtenir, si le présent nœud de stockage ne répond à présent pas à la condition de stockage prédéfinie, les valeurs des facteurs d'influence prédéfinis, dans une période statistique prédéfinie correspondant au moment actuel, des autres nœuds de stockage dans le même système de stockage distribué que le présent nœud de stockage (S2) ; déterminer des scores de stockage total actuels des autres nœuds de stockage sur la base des valeurs des facteurs d'influence prédéfinis, à l'intérieur de la période statistique prédéfinie correspondant au moment actuel, des autres nœuds de stockage (S3) ; et sur la base des scores de stockage total actuels des autres nœuds de stockage, déterminer un nœud de stockage cible parmi tous les autres nœuds de stockage, et renvoyer un identifiant du nœud de stockage cible au serveur, de sorte que le serveur stocke, dans le nœud de stockage cible, les données à stocker (S4). Par conséquent, les ressources informatiques d'un serveur sont fortement économisées, et l'efficacité de stockage de données est améliorée.

一种基于分布式存储系统的数据存储方法、存储节点及介质，适用于人工智能技术领域，该数据存储方法包括：若接收到服务器发送的数据存储指令，则检测本存储节点当前是否满足预设存储条件，数据存储指令中携带待存储数据（S1）；若本存储节点当前不满足预设存储条件，则获取与本存储节点处于同一分布式存储系统中的各个其他存储节点在当前时刻对应的预设统计周期内的预设影响因子的值（S2）；基于其他存储节点在当前时刻对应的预设统计周期内的预设影响因子的值，确定其他存储节点当前的总存储得分值（S3）；基于各个其他存储节点当前的总存储得分值，从所有其他存储节点中确定目标存储节点，将目标存储节点的标识返回至服务器，以使服务器将待存储数据存储至目标存储节点中（S4）。从而大大节省了服务器的计算资源，提高了数据存储效率。