CN102664708B - 一种提高云存储实际应用效率的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种提高云存储实际应用效率的方法，步骤如下：模拟用户应用，在云存储得出测试样例，在云存储应用终端，通过检测系统统计数据流，其IOps值设定为i，MBps值设定为m，并得出其比值L=i/m，检测过程中采用统一标准测试模型用例，以减少环境的不确定因素的影响，小数据选取512B、4K、8K和32K数据块；大数据选取1M、2M和4M数据块，测试时间每项12小时，并使用同一种脚本进行测试；2）得出不同测试项目的L值后，获取L值中最大值Lmax和最小值Lmini，同时得出中间临界值Ln，通过分析L值测试数据中的分布情况，以确定云存储提供应用服务中，小数据块和大数据块的应用偏重。

Description

一种提高云存储实际应用效率的方法

技术领域

本发明涉及计算机应用技术领域, 具体地说是一种提高云存储实际应用效率的方法。

背景技术

随着物联网、云计算等新兴技术的发展，存储的传统架构也由NAS(NetworkAccessServer)和SAN(Storage Area Network)，向云存储发展。传统的SAN和NAS设备不能满足物联网、云计算的应用需求，因为它们提供的是共享模式的存储资源。同时SAN也并不具备云存储的特点--动态性、弹性与灵活性。云存储的随时、随地、随需访问等特性加快了其实际应用推广。

在云存储为各类大型数据中心、各类云计算应用平台提供有效云存储应用时，处理的各种数据具有差异性，有些数据以小块为主，有些数据以大块为主。传统数据处理方法为不加区分应用数据大小，统一在云存储终端进行处理，制约了云存储性能和效率的提高。

发明内容

本发明的目的是提供一种提高云存储实际应用效率的方法。

本发明的目的是按以下方式实现的，步骤如下：

1）模拟用户应用，在云存储得出测试样例，在云存储应用终端，通过检测系统统计数据流，其IOps值设定为i，MBps值设定为m，并得出其比值L=i/m，检测过程中采用统一标准测试模型用例，以减少环境的不确定因素的影响，小数据选取512B、4K、8K和32K数据块；大数据选取1M、2M和4M数据块，测试时间每项12小时，并使用同一种脚本进行测试；

2）得出不同测试项目的L值后，获取L值中最大值Lmax和最小值Lmini，同时得出中间临界值Ln，通过分析L值测试数据中的分布情况，以确定云存储提供应用服务中，小数据块和大数据块的应用偏重；

3）最后，在实际应用中，系统实时检测云存储实际应用中环境，当得出的Lx值满足在Lmax值和Ln值之间时，则动态分配云存储终端更多的内存池和处理单元进行小块数据的处理；当云存储应用中Lx值满足在Ln和Lmini值之间时，则分配更多的带宽和冗余链路以满足数据大块数据的处理和传输的稳定性；

4）通过分析Lx的比值范围，达到区分处理的数据块大小，给出云存储的最优应对方法，以满足提高云应用中对外服务层对云存储终端数据的应用需求，提高云存储性能的目的。

本发明的有益效果是，通过分析应用中处理的大块数据或者小块数据的比重，给出云存储的最优应对方法，提高云存储的性能。

附图说明

图1是系统结构示意图；

图2是系统流程图。

具体实施方式

参照说明书附图对本发明的方法作以下详细地说明。

本发明的目的为一种提高云存储在多复杂应用环境中，提高实际应用效率的方法。

首先，模拟用户应用，在云存储得出测试样例。在云存储应用终端，通过检测系统统计数据流其IOps值(设定为i)和MBps值（设定为m），并得出其比值L=i/m。检测过程中采用统一标准测试模型用例，以减少环境的不确定因素的影响。小数据选取512B、4K、8K和32K数据块；大数据选取1M、2M和4M数据块，测试时常为每项12小时，并使用同一种脚本进行测试；

其次，通过得出不同测试项目的L值后，获取L值中最大值Lmax和最小值Lmini，同时得出中间临界值Ln。通过分析L值测试数据中的分布情况，以确定云存储提供应用服务中，小数据块和大数据块的应用偏重；

最后，在实际应用中，系统实时检测云存储实际应用中环境，当得出的Lx值满足在Lmax值和Ln值之间时，则动态分配云存储终端更多的内存池和处理单元进行小块数据的处理；当云存储应用中Lx值满足在Ln和Lmini值之间时，则分配更多的带宽和冗余链路以满足数据大块数据的处理和传输的稳定性。

通过考虑Lx的比值范围，达到区分处理的数据块大小，给出云存储的最优应对方法，以满足提高云应用中对外服务层对云存储终端数据的应用需求，提高云存储性能的目的。

除说明书所述的技术特征外，均为本专业技术人员的已知技术。

Claims (1)

1.一种提高云存储实际应用效率的方法, 其特征在于步骤如下：

1）模拟用户应用，在云存储得出测试样例，在云存储应用终端，通过检测系统统计数据流，其IOps值设定为i，MBps值设定为m，并得出其比值L=i/m，检测过程中采用统一标准测试模型用例，以减少环境的不确定因素的影响，小数据选取512B、4K、8K和32K数据块；大数据选取1M、2M和4M数据块，测试时间每项12小时，并使用同一种脚本进行测试；

2）得出不同测试项目的L值后，获取L值中最大值Lmax和最小值Lmini，同时得出中间临界值Ln，通过分析L值测试数据中的分布情况，以确定云存储提供应用服务中，小数据块和大数据块的应用偏重；

3）最后，在实际应用中，系统实时检测云存储实际应用中环境，当得出的Lx值满足在Lmax值和Ln值之间时，则动态分配云存储终端更多的内存池和处理单元进行小块数据的处理；当云存储应用中Lx值满足在Ln和Lmini值之间时，则分配更多的带宽和冗余链路以满足数据大块数据的处理和传输的稳定性；

4）通过分析Lx的比值范围，达到区分处理的数据块大小，给出云存储的最优应对方法。