[發(fā)明專利]一種固態(tài)硬盤的數(shù)據(jù)處理方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910385547.0
• 申請日: 2019-05-09
• 公開（公告）號: CN111913648B
• 公開（公告）日: 2021-08-17
• 發(fā)明（設計）人: 李衛(wèi)軍;徐斌;王巖;李文江
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳大普微電子科技有限公司
• 主分類號: G06F3/06
• 分類號: G06F3/06;G06N3/04
• 代理公司: 深圳市深佳知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(普通合伙) 44285
• 代理人: 王仲凱

本申請實施例提供了一種固態(tài)硬盤的數(shù)據(jù)處理方法及裝置，用于主動對未來第一時間段的I/O信息進行預測，從而使得固態(tài)硬盤處理器根據(jù)預測結(jié)果主動執(zhí)行固態(tài)硬盤管理，以提高固態(tài)硬盤性能，減少數(shù)據(jù)操作的響應時間。本申請實施例方法包括：獲取固態(tài)硬盤SSD接收到的接口協(xié)議指令；解析所述接口協(xié)議指令，以獲取所述協(xié)議指令中的I/O信息，所述I/O信息至少包括I/O時間戳、I/O類型及I/O大小，對所述I/O信息執(zhí)行機器學習，以對未來第一時間段的I/O信息進行預測，以使得固態(tài)硬盤處理器根據(jù)預測結(jié)果主動執(zhí)行固態(tài)硬盤管理。

技術(shù)領域

本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域，尤其涉及一種固態(tài)硬盤的數(shù)據(jù)處理方法及裝置。

背景技術(shù)

Flash Translation Layer(FTL)是SSD控制器的核心，其重要程度在于決定了一個SSD的使用壽命、性能和可靠性。

而如何實現(xiàn)一個高效的FTL，例如，在有限硬件資源的環(huán)境下如何優(yōu)化mappingtable，如何實現(xiàn)buffer的管理，如何實現(xiàn)高效的垃圾回收(GC)，如何實現(xiàn)磨損均衡等，是一個一直被優(yōu)化的問題。

現(xiàn)有技術(shù)中，對于上述管理策略多是被動的，即根據(jù)接收到的I/O操作被動的執(zhí)行buffer調(diào)度，或被動的執(zhí)行垃圾回收，而這些被動的處理策略在實現(xiàn)高效的FTL時，具有一定的局限性。

發(fā)明內(nèi)容

本申請實施例提供了一種固態(tài)硬盤的數(shù)據(jù)處理方法及裝置，用于主動對未來第一時間段的I/O信息進行預測，從而使得固態(tài)硬盤處理器根據(jù)預測結(jié)果主動執(zhí)行固態(tài)硬盤管理，以提高固態(tài)硬盤性能，減少數(shù)據(jù)操作的響應時間。

本申請實施例第一方面提供了一種固態(tài)硬盤數(shù)據(jù)的處理方法，包括：

獲取固態(tài)硬盤SSD接收到的接口協(xié)議指令；

解析所述接口協(xié)議指令，以獲取所述接口協(xié)議指令中的I/O信息，所述I/O信息至少包括I/O時間戳、I/O類型及I/O大小；

對所述I/O信息執(zhí)行機器學習，以對未來第一時間段的I/O信息進行預測，以使得固態(tài)硬盤處理器根據(jù)I/O預測結(jié)果主動執(zhí)行固態(tài)硬盤管理。

優(yōu)選的，所述對所述I/O信息執(zhí)行機器學習，以對未來第一時間段的I/O信息進行預測，包括：

對所述I/O信息執(zhí)行預處理，以得到第一I/O信息表；

將所述第一I/O信息表中的多個相鄰I/O操作合并為一次I/O操作；

將多個合并后的I/O操作的特征值用于神經(jīng)網(wǎng)絡LSTM模型學習，以得到所述第一時間段的I/O預測信息；

將所述I/O預測信息執(zhí)行后期處理，以調(diào)整所述I/O預測結(jié)果。

優(yōu)選的，所述對所述I/O信息執(zhí)行預處理，以得到第一I/O信息表，包括：

根據(jù)所述I/O時間戳，計算出多組滿足第一預設數(shù)目的I/O操作間的時間間隔；

統(tǒng)計出每組中第一預設數(shù)目的I/O操作在所述時間間隔內(nèi)的讀操作及寫操作的次數(shù)總和及對應的數(shù)據(jù)大小；

將所述數(shù)據(jù)大小執(zhí)行壓縮操作，以得到所述第一I/O信息表。

優(yōu)選的，所述將多個合并后的I/O操作用于神經(jīng)網(wǎng)絡LSTM模型學習，以得到所述第一時間段的I/O預測結(jié)果，包括：

將多個合并后的I/O操作的特征值，輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡LSTM的輸入全連接層，以通過線性變換，將合并后的I/O操作的特征值做高維向量空間映射，所述I/O操作的特征值相關于所述I/O時間戳、所述I/O類型及所述I/O大小；

通過多個神經(jīng)網(wǎng)絡細胞LSTM Cell組成神經(jīng)元集合，以將所述高維向量空間映射后的特征值依次循環(huán)輸入所述神經(jīng)元集合中進行運算，以得到運算結(jié)果；