[发明专利]一种动态产生快照的方法、装置、设备及存储介质有效

专利信息
申请号: 201810763934.9 申请日: 2018-07-12
公开(公告)号: CN108984344B 公开(公告)日: 2021-09-17
发明(设计)人: 谢全泉;梁鑫辉 申请(专利权)人: 郑州云海信息技术有限公司
主分类号: G06F11/14 分类号: G06F11/14;G06F16/11
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 罗满
地址: 450018 河南省郑州市*** 国省代码: 河南;41
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摘要:
搜索关键词: 一种 动态 产生 快照 方法 装置 设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种动态产生快照的方法,其特征在于,包括:

获取当前存储系统过去N天的历史性能数据;

利用机器学习算法预测所述历史性能数据中的每一项性能数据对应的未来M天的关于预设操作的目标变化趋势;

判断是否存在符合预设变化趋势的目标变化趋势;

如果是,则设置定时器的定时时间以在M天后执行打快照操作并生成快照;

其中,所述历史性能数据包含有与触发打快照操作相关的性能数据,N和M均为正整数。

2.根据权利要求1所述的动态产生快照的方法,其特征在于,所述预设操作具体为关于卷的写操作,所述判断是否存在符合预设变化趋势的目标变化趋势具体为:

判断所述目标变化趋势所对应的写操作的量是否大于或等于所述预设变化趋势所对应的写操作的量;

如果是,则确定所述目标变化趋势符合所述预设变化趋势,否则,不符合。

3.根据权利要求1所述的动态产生快照的方法,其特征在于,在判断出所述目标变化趋势符合所述预设变化趋势之后,还包括:

判断在M天后当前存储系统是否存在空闲时间段;

如果是,则进入所述设置定时器的定时时间的步骤,其中所述定时时间对应的到来时刻具体在所述空闲时间段内。

4.根据权利要求1所述的动态产生快照的方法,其特征在于,所述机器学习算法具体为采用LSTM的学习算法。

5.根据权利要求1所述的动态产生快照的方法,其特征在于,所述历史性能数据具体包括CPU利用率、内存利用率、卷的IOPS、带宽、时延。

6.根据权利要求1所述的动态产生快照的方法,其特征在于,N为30天。

7.根据权利要求6所述的动态产生快照的方法,其特征在于,M为7天。

8.一种动态产生快照的装置,其特征在于,包括:

获取模块,用于获取当前存储系统过去N天的历史性能数据;

预测模块,用于利用机器学习算法预测所述历史性能数据中的每一项性能数据对应的未来M天的关于预设操作的目标变化趋势;

判断模块,用于判断是否存在符合预设变化趋势的目标变化趋势;

设置模块,用于在所述判断模块的判断结果为是时,设置定时器的定时时间以在M天后执行打快照操作并生成快照;

其中,所述历史性能数据包含有与触发打快照操作相关的性能数据,N和M均为正整数。

9.一种动态产生快照的设备,其特征在于,包括存储器,用于存储计算机程序;

处理器,用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的动态产生快照的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的动态产生快照的方法的步骤。

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