[發明專利]一種動態產生快照的方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 201810763934.9
• 申請日: 2018-07-12
• 公開（公告）號: CN108984344B
• 公開（公告）日: 2021-09-17
• 發明（設計）人: 謝全泉;梁鑫輝
• 申請（專利權）人: 鄭州云海信息技術有限公司
• 主分類號: G06F11/14
• 分類號: G06F11/14;G06F16/11
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 羅滿

1.一種動態產生快照的方法，其特征在于，包括：

獲取當前存儲系統過去N天的歷史性能數據；

利用機器學習算法預測所述歷史性能數據中的每一項性能數據對應的未來M天的關于預設操作的目標變化趨勢；

判斷是否存在符合預設變化趨勢的目標變化趨勢；

如果是，則設置定時器的定時時間以在M天后執行打快照操作并生成快照；

其中，所述歷史性能數據包含有與觸發打快照操作相關的性能數據，N和M均為正整數。

2.根據權利要求1所述的動態產生快照的方法，其特征在于，所述預設操作具體為關于卷的寫操作，所述判斷是否存在符合預設變化趨勢的目標變化趨勢具體為：

判斷所述目標變化趨勢所對應的寫操作的量是否大于或等于所述預設變化趨勢所對應的寫操作的量；

如果是，則確定所述目標變化趨勢符合所述預設變化趨勢，否則，不符合。

3.根據權利要求1所述的動態產生快照的方法，其特征在于，在判斷出所述目標變化趨勢符合所述預設變化趨勢之后，還包括：

判斷在M天后當前存儲系統是否存在空閑時間段；

如果是，則進入所述設置定時器的定時時間的步驟，其中所述定時時間對應的到來時刻具體在所述空閑時間段內。

4.根據權利要求1所述的動態產生快照的方法，其特征在于，所述機器學習算法具體為采用LSTM的學習算法。

5.根據權利要求1所述的動態產生快照的方法，其特征在于，所述歷史性能數據具體包括CPU利用率、內存利用率、卷的IOPS、帶寬、時延。

6.根據權利要求1所述的動態產生快照的方法，其特征在于，N為30天。

7.根據權利要求6所述的動態產生快照的方法，其特征在于，M為7天。

8.一種動態產生快照的裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取當前存儲系統過去N天的歷史性能數據；

預測模塊，用于利用機器學習算法預測所述歷史性能數據中的每一項性能數據對應的未來M天的關于預設操作的目標變化趨勢；

判斷模塊，用于判斷是否存在符合預設變化趨勢的目標變化趨勢；

設置模塊，用于在所述判斷模塊的判斷結果為是時，設置定時器的定時時間以在M天后執行打快照操作并生成快照；

其中，所述歷史性能數據包含有與觸發打快照操作相關的性能數據，N和M均為正整數。

9.一種動態產生快照的設備，其特征在于，包括存儲器，用于存儲計算機程序；

處理器，用于執行所述計算機程序時實現如權利要求1至7任一項所述的動態產生快照的方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7任一項所述的動態產生快照的方法的步驟。