[发明专利]面向云平台的自动优化存储系统配置的方法及系统在审
| 申请号： | 201510202621.2 | 申请日： | 2015-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN104834479A | 公开（公告）日： | 2015-08-12 |
| 发明（设计）人： | 陈文光;翟季冬;刘明亮 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06F3/06 | 分类号： | G06F3/06 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 李相雨 |
| 地址： | 100084 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种面向云平台的自动优化存储系统配置的方法及系统，以解决现有技术需要用户具有大量关于存储系统配置的先验知识或统计分析数据的工作量很大的问题。该方法包括：获取候选参数；对所述候选参数进行重要性排名；根据重要性排名结果提取重要候选参数，利用所述重要候选参数生成训练数据库；根据所述训练数据库建立预测模型；提取出目标应用程序的负载特征；根据预测模型对所述目标应用程序的负载特征进行处理，生成并输出优化配置参数及各优化配置参数的取值。由于只选取了部分候选参数，且收集的数据集可为所有用户共享，减少了用户训练数据收集的均摊代价。整个优化配置过程自动完成，不需要用户具有大量关于存储系统配置的先验知识。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 平台 自动 优化 存储 系统配置 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种面向云平台的自动优化存储系统配置的方法，其特征在于，包括：获取候选参数，所述候选参数包括存储系统的配置参数和多个应用程序的负载特征；根据用户设定的优化目标对所述候选参数进行重要性排名；根据重要性排名结果提取重要候选参数，利用所述重要候选参数生成训练数据库；根据所述训练数据库建立预测模型；还包括：提取出目标应用程序的负载特征；根据预测模型对所述目标应用程序的负载特征进行处理，生成并输出优化配置参数及各优化配置参数的取值。
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