[发明专利]一种分布式存储系统的参数调优方法、系统及装置

说明书

本发明公开了一种分布式存储系统的参数调优方法、系统及装置，构建并训练好用于根据分布式存储系统的各状态参数推荐分布式存储系统的各可调参数的第一全连接神经网络；采集分布式存储系统的各状态参数值，并将各状态参数值输入至第一全连接神经网络，得到分布式存储系统的各可调参数的推荐值；根据推荐值相应调整分布式存储系统的各可调参数。可见，本申请可通过全连接神经网络推荐出分布式存储系统的各可调参数值，相比于人工参数调优方式，基于全连接神经网络的参数调优方式更适用于大规模的分布式存储系统。

技术领域

本发明涉及分布式存储领域，特别是涉及一种分布式存储系统的参数调优方法、系统及装置。

背景技术

目前，分布式存储系统中具有较多的可调参数，将这些参数修改为不同值往往会对分布式存储系统的性能产生不同的影响。在分布式存储系统出厂时，都是采用默认的参数配置，但这些默认参数值的组合一般都不是最优的参数组合。研究表明，即使调整分布式存储系统中一小部分的参数值，也可以将分布式存储系统的性能提升数倍以上，现有技术通常由系统管理员依据自身的专业知识和经验调整分布式存储系统的参数值，以提升分布式存储系统的性能。但是，随着分布式存储系统的规模及复杂性不断提升，人工参数调优方式的难度较大，不适用于大规模的分布式存储系统。

因此，如何提供一种解决上述技术问题的方案是本领域的技术人员目前需要解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种分布式存储系统的参数调优方法、系统及装置，可通过全连接神经网络推荐出分布式存储系统的各可调参数值，相比于人工参数调优方式，基于全连接神经网络的参数调优方式更适用于大规模的分布式存储系统。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种分布式存储系统的参数调优方法，包括：

构建并训练好用于根据分布式存储系统的各状态参数推荐所述分布式存储系统的各可调参数的第一全连接神经网络；

采集所述分布式存储系统的各状态参数值，并将所述各状态参数值输入至所述第一全连接神经网络，得到所述分布式存储系统的各可调参数的推荐值；

根据所述推荐值相应调整所述分布式存储系统的各可调参数。

优选地，所述第一全连接神经网络输出的各可调参数的推荐值均位于0-1之间；

则所述分布式存储系统的参数调优方法还包括：

分别为所述分布式存储系统的各可调参数设定各自对应的最小值和最大值；

在得到所述分布式存储系统的各可调参数的推荐值之后，在根据所述推荐值相应调整所述分布式存储系统的各可调参数之前，根据所述各可调参数各自对应的最小值和最大值，将所述各可调参数的推荐值映射到各自对应的最小值和最大值之间，以根据所述各可调参数映射后的值相应调整所述分布式存储系统的各可调参数。

优选地，采集所述分布式存储系统的各状态参数值的过程，包括：

在所述分布式存储系统与客户端交互过程中，采集所述分布式存储系统在写操作下的性能指标参数值；

采集所述分布式存储系统的各存储节点的CPU、磁盘及网卡的性能指标参数值。

优选地，所述分布式存储系统的参数调优方法还包括：

在将所述各状态参数值输入至所述第一全连接神经网络之前，将采集的各状态参数值进行归一化处理，以将归一化处理后的各状态参数值输入至所述第一全连接神经网络。

优选地，所述分布式存储系统的参数调优方法还包括：

构建并训练好用于根据所述分布式存储系统的各状态参数及各可调参数预测所述分布式存储系统的IO性能参数的第二全连接神经网络；