[发明专利]用于云存储环境的数据存储方法及装置

说明书

本发明提供了一种用于云存储环境的数据存储方法及装置，涉及云存储技术领域，该方法包括：当接收到待存储数据时，根据待存储数据、当前的多个存储节点和网络环境，确定各存储影响因素对应的数值；存储影响因素包括：待存储数据的数据量、待存储数据与存储节点之间的传输距离、存储节点的故障率、存储节点的剩余空间、存储节点的内存占用率、存储节点对应的网络带宽或存储节点对应的网络延迟；根据各存储影响因素对应的数值，确定与待存储数据匹配的最佳存储节点，以将待存储数据对应存储于最佳存储节点中。本发明能够基于多因素考虑而为待存储数据合理匹配存储节点，提供较好的数据存储方案。

技术领域

本发明涉及云存储技术领域，尤其是涉及一种用于云存储环境的数据存储方法及装置。

背景技术

云存储环境下的资源调度方案，主要是提供一种优选数据存储方案，也即能够将待存储数据合理的存储于存储节点中，以期得到最小的存储耗时。传统的云存储环境下的资源调度方法主要基于存储节点的剩余空间(如Openstack的Cinder块存储)来为数据选择合适的存储节点，也即为待存储数据实现合理的存储节点调度。然而，这种仅考虑存储节点的剩余空间来进行数据存储的方式，考虑因素单一，致使最终所得的数据存储方案不佳。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种用于云存储环境的数据存储方法及装置，能够基于多因素考虑而为待存储数据合理匹配存储节点，提供较好的数据存储方案。

为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种用于云存储环境的数据存储方法，包括：

当接收到待存储数据时，根据所述待存储数据、当前的多个存储节点和网络环境，确定各存储影响因素对应的数值；所述存储影响因素包括：待存储数据的数据量、待存储数据与存储节点之间的传输距离、存储节点的故障率、存储节点的剩余空间、存储节点的内存占用率、存储节点对应的网络带宽或存储节点对应的网络延迟；

根据各所述存储影响因素对应的数值，确定与所述待存储数据匹配的最佳存储节点，以将所述待存储数据对应存储于最佳存储节点中。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述根据各所述存储影响因素对应的数值，确定与所述待存储数据匹配的最佳存储节点的步骤，包括：

通过三角模糊层次分析法确定各所述存储影响因素对应的权重；

根据各所述存储影响因素对应的数值和权重，基于遗传算法确定与所述待存储数据匹配的最佳存储节点。

结合第一方面的第一种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述根据各所述存储影响因素对应的数值和权重，基于遗传算法确定与所述待存储数据匹配的最佳存储节点的步骤，包括：

对各所述存储影响因素对应的数值进行归一化处理；

将归一化处理后的各所述存储影响因素对应的数值、各所述存储影响因素对应的权重代入至预先建立的遗传目标函数，求解获得待存储数据与最佳存储节点的对应关系。

结合第一方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述遗传目标函数的建立过程包括：

设置待存储数据的序列为X＝{x₁,x₂,…,x_m}，当前可用的存储节点的序列为Y＝{y₁,y₂,...,y_m}，建立存储方案矩阵M_k如下：

且M_k需满足