[發明專利]識別數據存儲網絡中的延遲貢獻者的方法、介質和系統

有效

• 申請號: 201910360252.8
• 申請日: 2019-04-30
• 公開（公告）號: CN110417611B
• 公開（公告）日: 2022-12-30
• 發明（設計）人: M·杜塔;M·斯里瓦特薩夫;約翰·J·森根伯格
• 申請（專利權）人: 慧與發展有限責任合伙企業
• 主分類號: H04L43/0852
• 分類號: H04L43/0852;H04L43/16;H04L43/0817;H04L67/1097;G06F11/34
• 代理公司: 北京市漢坤律師事務所 11602
• 代理人: 王其文;吳麗麗

本公開涉及基于I/O模式的存儲系統延遲評估。一種用于識別數據存儲網絡中的延遲貢獻者的系統、介質或方法，其中方法可以包括根據訓練數據創建用于數據存儲網絡的歷史工作量指紋模型，并一起監視來自數據存儲網絡的當前樣本數據并將當前樣本數據分類為聚類、當前工作量指紋和當前工作量類型。該方法可以進一步包括基于歷史工作量指紋模型為當前樣本數據分配分數，并將來自當前樣本數據的所測量延遲值與歷史上所測量的延遲相關因素相關聯，以創建延遲分數圖表，該延遲分數圖表識別針對當前樣本數據的引起數據存儲網絡中的延遲的因素。

技術領域

本公開涉及數據存儲網絡。

背景技術

在數據存儲網絡中，延遲是存儲設備響應或服務數據請求(例如輸入/輸出(I/O)請求)所需的或使用的時間量。比一般延遲時間更高或更長的延遲時間表示使用數據存儲網絡的應用程序所經歷的數據存儲網絡的性能退化。傳統的數據存儲網絡性能評估過程測量延遲時間，以確定數據存儲網絡是否正經歷性能退化。然而，傳統的基于延遲的性能評估方法已經顯示出高度不準確，因為數據存儲網絡性能受多個因素的影響而非僅僅延遲時間。更具體地，已知數據存儲網絡性能取決于數據存儲網絡的應用程序工作量的各種特性，例如諸如I/O請求的大小、CPU飽和度、端口飽和度、磁盤飽和度、隊列深度和高速緩存未命中等。因此，傳統的用于數據存儲網絡的基于延遲的性能評估方法易于產生不準確的結果并且錯誤地指示性能退化。因此，對數據存儲網絡及其管理員的挑戰是如何準確地識別存儲環境中是否存在性能問題，以及如果識別出性能問題，則識別性能問題的可能原因。傳統的數據存儲網絡的另一個挑戰是識別基于延遲的性能退化的根本原因，因為傳統的基于延遲的性能評估技術不能分析或以其他方式確定會引起延遲問題的因素。此外，傳統的基于延遲的網絡性能評估方法不能提供對即將出現的網絡延遲問題的洞察，這對于管理網絡活動的網絡管理員來說將是期望的。

發明內容

根據一方面，本公開的實施例提供一種用于識別數據存儲網絡中的延遲貢獻者的方法，所述方法包括：根據訓練數據創建用于數據存儲網絡的歷史工作量指紋模型，包括：在采樣間隔內記錄來自存儲網絡的所述訓練數據，其中所述訓練數據包括用于所述數據存儲網絡的總數據延遲指標和平均數據延遲指標；創建表示所述訓練數據的帶標記的點數據結構；創建表示所述帶標記的點數據結構中的所述訓練數據的二進制直方圖；對所述帶標記的點數據結構運行聚類算法，以生成訓練數據工作量類型的聚類；并且識別用于所述訓練數據的每個工作量類型的延遲閾值；監視來自所述數據存儲網絡的當前樣本數據，并將所述當前樣本數據分類為聚類、當前工作量指紋和當前工作量類型；基于所述歷史工作量指紋模型，為所述當前樣本數據分配分數；并且將來自所述當前樣本數據的所測量的延遲值與歷史上所測量的延遲相關因素相關聯，以創建延遲分數圖表，所述延遲分數圖表識別針對所述當前樣本數據的引起所述數據存儲網絡中的延遲的因素。

根據另一方面，本公開的實施例提供一種非暫時性計算機可讀介質，包括存儲在所述非暫時性計算機可讀介質上的計算機可執行指令，當所述計算機可執行指令由處理器執行時，使得所述處理器執行識別數據存儲網絡中的延遲貢獻者的方法，所述方法包括：根據訓練數據創建用于數據存儲網絡的歷史工作量指紋模型，所述工作量指紋模型包括表示至少訓練數據中的I/O計數、所述訓練數據的讀/寫比率和所述訓練數據中的高速緩存命中百分比的多維向量；監視來自所述數據存儲網絡的當前樣本數據并將所述當前樣本數據分類為聚類、當前工作量指紋和當前工作量類型；基于所述歷史工作量指紋模型，為所述當前樣本數據分配分數；并且將來自所述當前樣本數據的所測量的延遲值與歷史上所測量的延遲相關因素相關聯，以創建延遲分數圖表，所述延遲分數圖表確定針對所述當前樣本數據的引起所述數據存儲網絡中的延遲的因素。