[发明专利]一种磁盘阵列资源的处理方法和装置

说明书

技术领域

本申请涉及服务器应用系统技术领域，特别是涉及一种磁盘阵列资源的处理方法和装置。

背景技术

目前，随着服务器应用系统的深入广泛，很多重要应用受到服务器应用系统磁盘IO(输入输出，Input Output)瓶颈的严重制约，性能无法大幅提升，例如搜索引擎、门户网站、大流量在线游戏、在线电子交易、实时航空订票、有限元分析，虽然服务器应用系统组成中重要的CPU性能和内存容量按照摩尔定律成倍提升，但现有的磁盘能否满足日益应用增长几何级的密集访问请求还是未知数。

对于这些性能受磁盘IO瓶颈制约的服务器应用系统而言，系统支撑能力受限于磁盘IO，因此，如果能够预测出系统支撑能力，则能够提前发现服务器应用系统的性能瓶颈，从而有效防止系统压力超出承载能力而导致的系统崩溃。

现有磁盘阵列资源的处理方法通常根据经验猜想一个经验公式进行预测，然后进行磁盘阵列资源的处理。例如，针对一个服务器应用系统的历史数据，则根据经验猜想经验公式1进行预测，而针对另一个服务器应用系统的历史数据，则根据经验猜想经验公式2进行预测；由于预测用到的经验公式往往根据经验猜想得到，缺乏可靠的理论依据，导致磁盘阵列资源的处理结果欠准确。

总之，需要本领域技术人员迫切解决的一个技术问题就是：如何能够提高磁盘阵列资源的处理结果的准确性。

发明内容

本申请提供一种磁盘阵列资源的处理方法和装置，以提高磁盘阵列资源的处理结果的准确性。

为了解决上述问题，本申请公开了一种磁盘阵列资源的处理方法，包括：

采集服务器应用系统中磁盘阵列的繁忙程度参数的在线数据；

对所述磁盘阵列的繁忙程度参数的在线数据进行基于概率分布的分析，得到相应的单块磁盘的繁忙程度参数的在线数据；

依据所述单块磁盘的繁忙程度参数与系统支撑能力表征参数之间的线性关系，基于所述单块磁盘的繁忙程度参数的在线数据，对当前服务器应用系统的系统支撑能力进行预测，得到系统支撑能力预测结果；

依据所述系统支撑能力预测结果，对服务器应用系统中磁盘阵列资源进行处理；

其中，所述线性关系为依据单块磁盘的繁忙程度参数的历史数据和相应系统支撑能力表征参数的观测值的历史数据拟合建立，所述单块磁盘的繁忙程度参数的历史数据为依据预先采集的磁盘阵列的繁忙程度参数的历史数据得到。

优选的，所述方法还包括：

依据磁盘阵列内部的运行规律得到系统支撑能力的极限状态；

依据所述系统支撑能力预测结果和系统支撑能力的极限状态，对服务器应用系统中磁盘阵列资源进行处理。

优选的，通过如下步骤建立所述线性关系：

预先采集过去一段时期内的磁盘阵列的繁忙程度参数的历史数据，以及，预先采集与所述磁盘阵列的繁忙程度参数的历史数据相应的系统支撑能力表征参数的观测值的历史数据；

对所述磁盘阵列的繁忙程度参数的历史数据进行基于概率分布的分析，得到相应的单块磁盘的繁忙程度参数的历史数据；

依据所述单块磁盘的繁忙程度参数的历史数据和相应系统支撑能力表征参数的观测值的历史数据，拟合建立单块磁盘的繁忙程度参数与系统支撑能力表征参数之间的线性关系。

优选的，所述对所述磁盘阵列的繁忙程度参数的在线数据进行基于概率分布的分析，得到相应的单块磁盘的繁忙程度参数的在线数据的步骤，包括：

以所述磁盘阵列的繁忙程度参数的在线数据的概率作为磁盘阵列中所有磁盘都繁忙的概率，计算得到磁盘阵列中所有磁盘都不繁忙的概率和磁盘阵列中单块磁盘不繁忙的概率；

依据所述磁盘阵列中单块磁盘不繁忙的概率，计算得到所述磁盘阵列中单块磁盘繁忙的概率，并作为与所述磁盘阵列的繁忙程度参数的在线数据相应的单块磁盘的繁忙程度参数的在线数据。

优选的，所述依据磁盘阵列内部的运行规律得到系统支撑能力的极限状态的步骤，包括：

分析所述单块磁盘的繁忙程度参数与IO队列平均长度之间的关联关系；

依据所述关联关系，得到在系统支撑能力的极限状态下IO队列平均长度对应的单块磁盘的繁忙程度参数的极限值；

依据所述单块磁盘的繁忙程度参数与系统支撑能力表征参数之间的线性关系，预测得到与所述单块磁盘的繁忙程度参数的极限值相应的系统支撑能力表征参数的极限值。

优选的，所述对服务器应用系统中磁盘阵列资源进行处理的步骤，包括：