[发明专利]一种基于Ceph纠删码的异构混合负载均衡存储方法

权利要求书

1.一种基于Ceph纠删码的异构混合负载均衡存储方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、异构OSD集群节点定时上报包括磁盘I/O能力，纠删码平均计算时间在内的各类资源信息，构建OSD权重因子决策矩阵，并进行归一化处理得到规范化决策矩阵，具体包括：

S11、构造OSD权重因子决策矩阵，该决策矩阵表示为：

S12、使用Min-Max归一化方法，利用权重因子决策矩阵M进行归一化处理，得到规范化决策矩阵M′，规范化决策矩阵M′中第i行、j列的元素表示为：

其中，M_ij为权重因子决策矩阵M中第i行、j列的元素；T_cn表示第n个OSD节点的纠删码平均计算时间；E_netn表示第n个OSD节点的剩余网络带宽；E_cn表示第n个OSD节点的当前CPU负载；E_ion表示第n个OSD节点的I/O负载信息；C_ion表示第n个OSD节点的磁盘I/O能力；E_rn表示第n个OSD节点的内存利用率；

S2、使用TOPSIS法计算每个OSD到正负理想解的距离，并计算得到一组相对贴近度集合；

S3、根据OSD节点贴近度选择可用OSD节点集合，并采用哈希算法选择出主OSD节点作为目标节点，主OSD节点进行存储操作。

2.根据权利要求1所述的一种基于Ceph纠删码的异构混合负载均衡存储方法，其特征在于，所述资源信息至少包括CPU负载、I/O负载、剩余带宽、磁盘I/O能力、内存利用率、纠删码平均计算时间。

3.根据权利要求1所述的一种基于Ceph纠删码的异构混合负载均衡存储方法，其特征在于，加权决策矩阵的正理想解S⁺表示为：

加权决策矩阵的负理想解S^-表示为：

其中，为分别为所有OSD节点信息中x₁～x₆这6个单个性能指标的最优值；为分别为所有OSD节点信息中x₁～x₆这6个单个性能指标的最差值；表示第i个OSD节点的第j个性能指标。

4.根据权利要求1所述的一种基于Ceph纠删码的异构混合负载均衡存储方法，其特征在于，一组相对贴近度集合的计算过程包括以下步骤：

S21、根据资源信息对OSD节点性能的影响比重的不同得到合适的加权系数矩阵，构造规范化加权决策矩阵；

S22、求解加权决策矩阵的正负理想解S⁺、S^--，并计算各OSD节点到正负理想解之间的距离D⁺和D^-；

S23、根据各OSD节点到正负理想解之间的距离计算各个OSD到正负理想解的相对贴近度，得到一组相对贴近度集合。

5.根据权利要求4所述的一种基于Ceph纠删码的异构混合负载均衡存储方法，其特征在于，各OSD节点到正理想解之间的距离D⁺表示为：

各OSD节点到负理想解之间的距离D^-表示为：

其中，M′_ij为规范化决策矩阵中的第i行、j列的元素；S⁺为加权决策矩阵的正理想解；S^-为加权决策矩阵的负理想解。

6.根据权利要求1所述的一种基于Ceph纠删码的异构混合负载均衡存储方法，其特征在于，OSD节点到正负理想解的相对贴近度表示为：

其中，是OSD节点所完成的任务数，T_i^-1为OSD节点完成读写任务所花费的平均时间，n为OSD节点的数量；D⁺为各OSD节点到正理想解之间的距离；D^-为各OSD节点到负理想解之间的距离。

7.根据权利要求1所述的一种基于Ceph纠删码的异构混合负载均衡存储方法，其特征在于，步骤S3具体包括：

将得到的相对贴近度集合进行降序排序，得到一组有序的OSD相对贴近度集合；

从有序的OSD相对贴近度集合集合中选择k个相对贴近度集合最大的作为主OSD节点的候选；

从主OSD节点的候选中通过哈希计算选择出主OSD节点作为目标节点以达到负载均衡的目的。