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[發(fā)明專利]一種多云環(huán)境下異構(gòu)I/O細粒度感知的數(shù)據(jù)放置方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201911181431.1 申請日: 2019-11-27
公開(公告)號: CN111061430B 公開(公告)日: 2021-02-19
發(fā)明(設(shè)計)人: 熊潤群;羅軍舟;龔志遠 申請(專利權(quán))人: 東南大學(xué)
主分類號: G06F3/06 分類號: G06F3/06;G06F11/14
代理公司: 南京經(jīng)緯專利商標(biāo)代理有限公司 32200 代理人: 許方
地址: 211102 江*** 國省代碼: 江蘇;32
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 多云 環(huán)境 下異構(gòu) 細粒度 感知 數(shù)據(jù) 放置 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種多云環(huán)境下異構(gòu)I/O細粒度感知的數(shù)據(jù)放置方法,其特征在于:包括以下步驟:

S1,收集網(wǎng)絡(luò)公開的不同I/O模式的應(yīng)用數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,利用面向數(shù)據(jù)I/O模式分類的決策樹算法訓(xùn)練得到數(shù)據(jù)I/O模式分類模型;

S1.1,分別計算數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)特征的信息增益值,所述數(shù)據(jù)特征包括文件大小S,文件類型Ty,文件生存周期C,文件存在時間T;

S1.2,選取信息增益值最大的特征,根據(jù)該特征的值對數(shù)據(jù)集進行劃分;劃分的I/O模式標(biāo)簽包括讀多寫多,讀多寫少,讀少寫多,讀少寫少四種類型;

S1.3,對劃分出的子集遞歸調(diào)用步驟S1.1-S1.2的方法,直到劃分后的所有子集滿足終止條件;所述終止條件包括:所有子集只有一維特征或無可用特征,或者所有樣本的標(biāo)簽一致或差異比例小于預(yù)設(shè)的閾值;

S1.4,設(shè)置滿足步驟S1.3終止條件的子集為決策樹的子節(jié)點,其輸出的I/O模式為子集數(shù)量占比最大的I/O模式;

S1.5,基于S1.1-S1.4的劃分結(jié)果,生成基于決策樹的數(shù)據(jù)I/O模式分類模型;

S1.6,采集需放置數(shù)據(jù)的特征,包括文件大小,文件類型,文件生存周期,文件存在時間,調(diào)用分類模型預(yù)測其I/O訪問模式,并將預(yù)測結(jié)果放入訓(xùn)練集,重復(fù)執(zhí)行步驟S1.1-S1.5,直到獲得滿足預(yù)期的數(shù)據(jù)I/O模式分類模型;

S2,利用讀寫性能測試工具測試出各個云存儲服務(wù)商的讀寫延時,查詢相關(guān)服務(wù)網(wǎng)站獲取云存儲服務(wù)商的性能數(shù)據(jù);所述性能數(shù)據(jù)包括云存儲服務(wù)商可用性,存儲價格;

S3,寫請求時,使用步驟S1中訓(xùn)練得到的分類模型,對需要放置的數(shù)據(jù)進行I/O模式劃分;結(jié)合步驟S2中的性能數(shù)據(jù),使用面向混合I/O模式的數(shù)據(jù)放置策略,制定數(shù)據(jù)編碼以及數(shù)據(jù)放置方案;

S4,對每一類I/O模式的數(shù)據(jù)分別使用糾刪碼工具按照步驟S3中的數(shù)據(jù)編碼方案進行數(shù)據(jù)編碼;

S5,對步驟S4編碼后的數(shù)據(jù)按照步驟S3中的數(shù)據(jù)放置方案,使用封裝的統(tǒng)一云計算接口放置到各個云存儲服務(wù)商提供的存儲服務(wù)中;

S6,管理數(shù)據(jù)放置的信息,包括數(shù)據(jù)標(biāo)識、數(shù)據(jù)放置位置、數(shù)據(jù)編碼方式,將所有信息存入本地文件中,讀數(shù)據(jù)時,根據(jù)該文件從相應(yīng)的存儲服務(wù)中獲取數(shù)據(jù),并通過解碼工具對數(shù)據(jù)進行解碼,獲取最終的完整數(shù)據(jù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種多云環(huán)境下異構(gòu)I/O細粒度感知的數(shù)據(jù)放置方法,其特征在于:所述數(shù)據(jù)特征的信息增益值,計算公式如下:

g(file,A)=H(file)-H(file|A)

式中,g(file,A)表示特征A的信息增益值,file表示數(shù)據(jù)集,H(file)表示數(shù)據(jù)集的熵,H(file|A)表示數(shù)據(jù)集在特征A上的條件熵,p(xi)表示I/O模式xi出現(xiàn)的概率,n表示特征的總數(shù),Ai表示第i個特征。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種多云環(huán)境下異構(gòu)I/O細粒度感知的數(shù)據(jù)放置方法,其特征在于:所述步驟S3中,面向混合I/O模式的數(shù)據(jù)放置策略是對不同I/O模式的數(shù)據(jù)分別提出數(shù)據(jù)放置策略,包括數(shù)據(jù)的編碼策略和數(shù)據(jù)放置方案,即獲取糾刪碼或副本參數(shù)(ni,ki),以及選擇放置的存儲服務(wù)ni是數(shù)據(jù)分塊數(shù),ki是添加冗余后的塊數(shù),表示i模式下的數(shù)據(jù)是否選擇存儲服務(wù)j,具體如下:

S3.1,使用分類模型預(yù)測數(shù)據(jù)I/O模式,將數(shù)據(jù)劃分為四類I/O模式,讀多寫多模式,讀少寫多模式,讀多寫少模式以及讀少寫少模式;

S3.2,對每一種I/O模式采用相對應(yīng)的放置策略生成放置方案,策略由目標(biāo)函數(shù)以及約束條件構(gòu)成,目標(biāo)函數(shù)即最終的優(yōu)化目標(biāo),不同I/O模式的數(shù)據(jù)優(yōu)化目標(biāo)不同;約束條件即用戶在廠商鎖定級別,成本,可用性方面的需求;

S3.3,在I/O模式對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)的解空間中遍歷所有的解,篩選滿足約束條件的所有可行解;

S3.4,對步驟S3.3中的所有可行解,計算其相應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值,選取最優(yōu)的解,即選取最優(yōu)的(ni,ki),作為相應(yīng)數(shù)據(jù)的最終數(shù)據(jù)編碼方案及數(shù)據(jù)放置方案;

S3.5,重復(fù)上述步驟S3.2-S3.4過程,生成所有數(shù)據(jù)的編碼及放置方案。

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