CN103744739A - 一种基于多目标决策提高硬盘可靠性的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于多目标决策提高硬盘可靠性的方法，包括：获取不同采样时刻硬盘阵列的参数，计算不同采样时刻硬盘阵列的参数所对应的隶属值，包括温度、性能、运行时间以及功耗，根据用户的需求得到各自对应的目标系数，包括温度系数A、性能系数B、运行时间系数C和功耗系数D。获取该硬盘阵列的聚合值F=A+B+C+D，改变磁盘阵列的大小，并重复上述步骤，以获取不同大小磁盘阵列对应的聚合值，并找到使聚合值最大对应的磁盘阵列作为最符合用户期望的可靠磁盘阵列。与现有的方法相比，本发明的方法可以降低百分之二十到三十的温度。可以有效地减少硬盘错误率，提高硬盘的可靠性。

Description

一种基于多目标决策提高硬盘可靠性的方法

技术领域

本发明属于计算机存储领域，更具体地，涉及一种基于多目标决策提高硬盘可靠性的方法。

背景技术

存储系统正面临着巨额电费和高错误率等问题，而这些都与存储系统的过高温度有关，实验统计发现温度在很大程度上影响硬盘的寿命。针对能耗较大的问题，当前存储系统的节能策略是尽可能将负载集中到少数的硬盘，让更多的硬盘处于休眠状态，减少高速旋转引起的能耗。即关注于少量硬盘上的大量负载，但这种策略会导致高负载硬盘始终处于高温工作状态，引起硬盘故障率急剧上升。并且在少量硬盘上进行过多的IO操作可能会导致硬盘间温度的差异，这样系统不能有效地制冷。与CPU相比，在现有条件下对存储系统进行温度控制更为困难，首先，存储系统中的温度和电量之间的关系是非线性和离散的，这就给温度控制带来了极大的计算量；其次，存储系统反应慢的特点决定了在精确控制下，系统很容易进入不稳定状态；最后，对硬盘的管理还必须考虑磁盘的使用次数有限。另外，温度的提高会使存储系统就面临性能瓶颈。因此，控制温度从而提高存储设备可靠性具有很重大的意义。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于多目标决策提高硬盘可靠性的方法，其目的在于通过引入多目标机制，有效提高存储设备的可靠性。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于多目标决策提高硬盘可靠性的方法，包括以下步骤：

（1）获取不同采样时刻硬盘阵列的参数，包括温度（t0,t1,…,tn）、性能（p0,p1,…,pn）、运行时间（o0,o1,…,on）和功耗（c0,c1,…,cn），其中n表示采样点的数量；

（2）计算不同采样时刻硬盘阵列的参数所对应的隶属值，包括温度（T_t0,T_t1,…,T_tn）、性能（P_p0,P_p1,…,P_pn）、运行时间（O_o0,O_o1,…,O_on）以及功耗（C_c0,C_c1,…,C_cn）；

（3）获取步骤（2）获得的硬盘温度、性能、运行时间对应的隶属值的目标系数，包括温度系数A，性能系数B，运行时间系数C和功耗系数D，目标系数的大小对应用户对目标的侧重程度，在温度，性能，运行时间和功耗这四个目标中，对用户定义优先级最高的目标，其目标系数取对应隶属函数的最大值，对一般优先级的，其目标系数取对应隶属函数的平均值，对优先级最低的目标，其目标系数为对应隶属值的最小值；

（4）获取该硬盘阵列的聚合值F=A+B+C+D；

（5）改变磁盘阵列的大小，重复上述步骤（1）至（4），以获取不同大小磁盘阵列对应的聚合值，并找到使聚合值最大对应的磁盘阵列作为最符合用户期望的磁盘阵列。

优选地，步骤（2）具体采用以下公式：

$T_{\mathrm{tn}}=\left\{\begin{array}{cc}1,& \mathrm{tn}\&le;30\\ \frac{50-\mathrm{tn}}{50-30},& 30<\mathrm{tn}<50\\ 0,& \mathrm{tn}\&GreaterEqual;50\end{array}\right.$

$P_{\mathrm{pm}}=\left\{\begin{array}{cc}0,& \frac{\mathrm{pn}}{p0}\&le;0.8\\ \frac{\frac{\mathrm{pn}}{p0}-0.8}{1.2-0.8},& 0.8<\frac{\mathrm{pn}}{p0}<1.2\\ 1,& \frac{\mathrm{pn}}{p0}\&GreaterEqual;1.2\end{array}\right.$

$O_{\mathrm{on}}=\left\{\begin{array}{cc}0,& \mathrm{on}\&le;30\\ \frac{\mathrm{on}-30}{60-30},& 30<\mathrm{on}<60\\ 1,& \mathrm{on}\&GreaterEqual;60\end{array}\right.$

$C_{\mathrm{cn}}=\exp (-\frac{{\left(S_n{P}_n\right)}^2}{{2\mathrm{\&sigma;}}^2})$

其中，S_n为n时刻的磁盘状态向量，P_n为n时刻每个磁盘耗电量组成的耗电向量，σ为常数，其值为在采样区间内最大功耗的一半。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：

（1）本发明能够有效提高存储设备的可靠性：由于采用了步骤（1）和步骤（2），对存储系统的采取模糊控制的方法，在采样点处得到温度，性能，运行时间和功耗这四个参数的具体值，计算其在每个采样点处各自对应的隶属值。相对于精确控制，采用模糊控制不仅大大减少了存储系统的计算量，还避免了在精确控制下容易经常出现的不符合要求的状态，使存储系统更容易进入稳定状态。

（2）本发明能够根据用户的需求对目标设置不同的目标系数。在步骤（3），对温度，性能，运行时间和功耗这四个目标，用户对需要优先考虑的目标，可以设置其目标系数为对应隶属值的最大值，对优先级一般的目标，可以设置其目标系数为对应隶属值的平均值,对最不侧重的目标，可以设置其目标系数为对应隶属值的最小值。在步骤（4）中，将按要求得到的温度，性能，运行时间和功耗这四个目标系数相加。通过设置不同的目标系数，用户可以得到最符合期望的存储系统状态。

（3）本发明能够多次调整磁盘阵列，根据最终结果找到最符合用户期望的磁盘阵列。在步骤（5）中，反复调整磁盘阵列的大小，找到使步骤（4）中聚合值最大的磁盘阵列。用户的期望程度与聚合值的大小相对应，这样能够更容易地找到最符合用户需求的磁盘阵列。

附图说明

图1是本发明基于多目标决策提高硬盘可靠性的方法的流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

本发明的整体思路在于提供一种模糊控制的方法，所谓模糊控制，就是对温度，功耗，运行时间，性能分别用各自的隶属函数计算得到结果，隶属函数的结果是在0到1的区间上，所得到的结果越接近1，就表示越符合控制的要求，0表示不符合要求。其中功耗的隶属函数为指数形式，其值永远不为0，即表示功耗总是符合要求。其他则用线性隶属函数，结果可以为0。

通过在采样点得到的数据，将整个采样段每个采样点得到的功耗，温度，性能，操作时间的具体值，求出对应每个采样点的隶属值。

对于这多个目标，有与之对应的目标系数。目标系数的大小对应用户对目标的侧重程度，在温度，性能，运行时间和功耗这四个目标中，对用户定义优先级最高的目标，其目标系数取对应隶属函数的最大值，对一般优先级的，其目标系数取对应隶属函数的平均值，对优先级最低的目标，其目标系数为对应隶属值的最小值。

根据不同的输入，可以得到的聚合值也不一样。这样不断的调整输入，选择一个最大的聚合值。这个值对应的输入，就是最符合用户期望的输入策略。

如图1所示，本发明基于多目标决策提高硬盘可靠性的方法包括以下步骤：

（1）获取不同采样时刻硬盘阵列的参数，包括温度（t0,t1,…,tn）、性能（p0,p1,…,pn）、运行时间（o0,o1,…,on）和功耗（c0,c1,…,cn），其中n表示采样点的数量，其取值范围是50至100，采样的时间间隔是75分钟至90分钟；

（2）计算不同采样时刻硬盘阵列的参数所对应的隶属值，包括温度（T_t0,T_t1,…,T_tn）、性能（P_p0,P_p1,…,P_pn）、运行时间（O_o0,O_o1,…,O_on）以及功耗（C_c0,C_c1,…,C_cn）；T_tn，P_pn，O_on，C_cn的具体公式如下：

$T_{\mathrm{tn}}=\left\{\begin{array}{cc}1,& \mathrm{tn}\&le;30\\ \frac{50-\mathrm{tn}}{50-30},& 30<\mathrm{tn}<50\\ 0,& \mathrm{tn}\&GreaterEqual;50\end{array}\right.$

$P_{\mathrm{pn}}=\left\{\begin{array}{cc}0,& \frac{\mathrm{pn}}{p0}\&le;0.8\\ \frac{\frac{\mathrm{pn}}{p0}-0.8}{1.2-0.8},& 0.8<\frac{\mathrm{pn}}{p0}<1.2\\ 1,& \frac{\mathrm{pn}}{p0}\&GreaterEqual;1.2\end{array}\right.$

$O_{\mathrm{on}}=\left\{\begin{array}{cc}0,& \mathrm{on}\&le;30\\ \frac{\mathrm{on}-30}{60-30},& 30<\mathrm{on}<60\\ 1,& \mathrm{on}\&GreaterEqual;60\end{array}\right.$

$C_{\mathrm{cn}}=\exp (-\frac{{\left(S_n{P}_n\right)}^2}{{2\mathrm{\&sigma;}}^2})$

其中S_n为n时刻的磁盘状态向量，即磁盘的运行停止状态，P_n为n时刻每个磁盘耗电量组成的耗电向量，σ为常数，其值为在采样区间内最大功耗的一半。

（3）根据步骤（2）获得的硬盘阵列的参数所对应的隶属值获取对应的目标系数，包括温度系数A、性能系数B、运行时间系数C和功耗系数D；具体而言，如果用户最侧重于温度目标，则温度系数为温度在所有采样点中隶属值的最大值，若用户最侧重于性能目标，则性能系数为性能在所有采样点中隶属值的最大值，…，以此类推；若用户对于温度目标没有特殊要求，则温度系数为温度在所有采样点中隶属值的平均值（T_t0+T_t1+…+T_tn）/n，若用户对于性能目标没有特殊要求，则性能系数为性能在所有采样点中隶属值的平均值（P_t0+P_t1+…+P_tn）/n，…，以此类推；若用户对于温度目标的侧重最小，则温度系数为温度在所有采样点中隶属值的最小值，若用户对于性能目标的侧重最小，则温度系数为性能在所有采样点中隶属值的最小值，以此类推；例如，加入用户对于四个目标的侧重顺序为温度≥功耗>性能>运行时间，则温度系数A和功耗系数D均为各自隶属值的最大值，性能系数B为其隶属值的平均值，而运行时间系数C为其隶属值的最小值；

（4）获取该硬盘阵列的聚合值F=A+B+C+D；

（5）改变磁盘阵列的大小，重复上述步骤（1）至（4），以获取不同大小磁盘阵列对应的聚合值，并找到使聚合值最大对应的磁盘阵列作为最符合用户期望的可靠磁盘阵列。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于多目标决策提高硬盘可靠性的方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）获取不同采样时刻硬盘阵列的参数，包括温度（t0,t1,…,tn）、性能（p0,p1,…,pn）、运行时间（o0,o1,…,on）和功耗（c0,c1,…,cn），其中n表示采样点的数量；

（2）计算不同采样时刻硬盘阵列的参数所对应的隶属值，包括温度（T_t0,T_t1,…,T_tn）、性能（P_p0,P_p1,…,P_pn）、运行时间（O_o0,O_o1,…,O_on）以及功耗（C_c0,C_c1,…,C_cn）；

（3）获取步骤（2）获得的硬盘温度、性能、运行时间对应的隶属值的目标系数，包括温度系数A，性能系数B，运行时间系数C和功耗系数D，目标系数的大小对应用户对目标的侧重程度，在温度，性能，运行时间和功耗这四个目标中，对用户定义优先级最高的目标，其目标系数取对应隶属函数的最大值，对一般优先级的，其目标系数取对应隶属函数的平均值，对优先级最低的目标，其目标系数为对应隶属值的最小值；

（4）获取该硬盘阵列的聚合值F=A+B+C+D；

（5）改变磁盘阵列的大小，重复上述步骤（1）至（4），以获取不同大小磁盘阵列对应的聚合值，并找到使聚合值最大对应的磁盘阵列作为最符合用户期望的磁盘阵列。

2.根据权利要求1所述的，其特征在于，步骤（2）具体采用以下公式：

$T_{\mathrm{tn}}=\left\{\begin{array}{cc}1,& \mathrm{tn}\&le;30\\ \frac{50-\mathrm{tn}}{50-30},& 30<\mathrm{tn}<50\\ 0,& \mathrm{tn}\&GreaterEqual;50\end{array}\right.$

$P_{\mathrm{pn}}=\left\{\begin{array}{cc}0,& \frac{\mathrm{pn}}{p0}\&le;0.8\\ \frac{\frac{\mathrm{pn}}{p0}-0.8}{1.2-0.8},& 0.8<\frac{\mathrm{pn}}{p0}<1.2\\ 1,& \frac{\mathrm{pn}}{p0}\&GreaterEqual;1.2\end{array}\right.$

$O_{\mathrm{on}}=\left\{\begin{array}{cc}0,& \mathrm{on}\&le;30\\ \frac{\mathrm{on}-30}{60-30},& 30<\mathrm{on}<60\\ 1,& \mathrm{on}\&GreaterEqual;60\end{array}\right.$

$C_{\mathrm{cn}}=\exp (-\frac{{\left(S_n{P}_n\right)}^2}{{2\mathrm{\&sigma;}}^2})$

其中，S_n为n时刻的磁盘状态向量，P_n为n时刻每个磁盘耗电量组成的耗电向量，σ为常数，其值为在采样区间内最大功耗的一半。

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