CN104657087B - 一种虚拟磁盘映射的方法、装置及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种虚拟磁盘映射的方法，包括：获取待映射的虚拟磁盘的特征向量和每个数据存储设备的特征矩阵；根据所述待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵，分别按照第一计算策略和第二计算策略计算得到所述每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量，根据所述第一分值向量和所述第二分值向量，确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度；将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上。本发明实施例提供的虚拟磁盘映射的方法，根据适配度直接将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上，从而提高了待映射的虚拟磁盘的映射速度。

Description

一种虚拟磁盘映射的方法、装置及系统
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种虚拟磁盘映射的方法、装置及系统。
背景技术
在虚拟化存储环境中，硬件层通常会包含多个数据存储设备，虚拟机中的多个虚拟磁盘会与数据存储设备对应，也就是说每个虚拟磁盘与数据存储设备存在对应关系。
存储动态资源调度(SDRS，Storage Dynamic Resource Scheduler)是一种在虚拟机环境中通过存储热迁移等手段动态调整虚拟磁盘放置的技术。
SDRS提供一个抽象层，它由一系列的数据存储设备(DataStore)组成，以屏蔽底层的操作细节，给用户呈现一个统一的存储资源视图。SDRS主要包括如下两个个功能：
(1)初始化配置功能：在创建虚拟机等初始化操作中，SDRS负责虚拟磁盘初始放置(Initial Placement)，所考虑的因素有磁盘空间的利用率和I/O负载等情况。
(2)负载均衡：负载均衡(Load Balancing)是SDRS的关键功能，它实时进行磁盘空间利用率和I/O负载的检测，并进行自动迁移或给出迁移建议。
SDRS实现了虚拟机磁盘初始放置和对数据存储使用效率的优化。在虚拟磁盘调度中，通常需要指定某类虚拟磁盘和数据存储的适配度(即亲和性和反亲和性规则)。在虚拟磁盘调度系统中，这些规则被用来最终辅助决策虚拟磁盘动态调整的空间。在目前的SDRS系统实现中，适配度通常由管理员通过人工干预和手动设置的方式设定。然而，这种方式难以满足虚拟化云数据存储系统在大数据时代所面临的数据存储数量的迅速增加以及应用类型复杂和时变等趋势。
目前由管理员通过人工方式设定虚拟磁盘和数据存储设备的适配度，当所管理的虚拟磁盘和数据存储数量增加时，将成为一项非常复杂和工作量巨大的任务，直接抵消由SDRS对管理整个存储系统自动化所带来的收益，成为制约SDRS有效应用于大规模存储系统的一个重要瓶颈。
发明内容
本发明实施例提供的一种虚拟磁盘映射的方法，可以自动得到待映射的虚拟磁盘与数据存储设备的适配度，从而提高了待映射的虚拟磁盘的映射速度。本发明实施例还提供了相应的装置及系统。
本发明第一方面提供一种虚拟磁盘映射的方法，所述方法应用于数据中心的管理设备，所述数据中心还包括多个主机和多个数据存储设备，每个主机上运行至少一个虚拟机，每个虚拟机包括至少一个虚拟磁盘，每个虚拟磁盘映射在一个数据存储设备上，所述方法包括：
获取待映射的虚拟磁盘的特征向量和每个数据存储设备的特征矩阵；
根据所述待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵，分别按照第一计算策略和第二计算策略计算得到所述每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量，所述第一分值向量表征所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的一个或多个虚拟磁盘的资源竞争程度，所述第二分值向量表征所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的一个或多个虚拟磁盘的特征相似度；
根据所述第一分值向量和所述第二分值向量，确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，所述适配度为所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的资源竞争程度和特征相似度的综合指标；
将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上。
结合第一方面，在第一种可能的实现方式中，所述根据所述待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵，分别按照第一计算策略和第二计算策略计算得到所述每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量，包括：
根据所述待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵，分别按照第一计算策略和第二计算策略，计算得到所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的第一分值和第二分值；
将已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的第一分值和第二分值分别进行加和处理，得到所述每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量。
结合第一方面第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述根据所述待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵，分别按照第一计算策略和第二计算策略，计算得到所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的第一分值和第二分值，包括：
将所述待映射的虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数与已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数进行权重相加，得到所述各虚拟磁盘的第一分值；
将所述待映射的虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数与已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数进行欧氏距离运算，得到所述各虚拟磁盘的第二分值。
结合第一方面、第一方面第一种或第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述根据所述第一分值向量和所述第二分值向量，确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，包括：
根据所述每个数据存储设备对应的第一分值向量与域值门限的比较结果，确定所述每个数据存储设备所属的分组，所述分组包括第一分组和第二分组，所述第一分组包含的各数据存储设备对应的第一分值向量大于所述域值门限中的至少一个域值门限，所述第二分组中包含的各数据存储设备对应的第一分值向量小于或等于所述域值门限中的至少一个域值门限；
针对每个分组中的各数据存储设备，将所述每个分组中的各数据存储设备的第二分值向量确定为所述待映射的虚拟磁盘与所述每个分组中的各数据存储设备的适配度；
所述将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上，包括：
针对所述第一分组，将所述第一分组中最大的第二分值向量对应的数据存储设备确定为与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备；
针对所述第二分组，将所述第二分组中最小的第二分值向量对应的数据存储设备确定为与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备；
将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上。
结合第一方面、第一方面第一种或第二种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，所述根据所述第一分值向量和所述第二分值向量，确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，包括：
对所述每个数据存储设备的第一分值向量和所述第二分值向量分别乘以对应的权重后再进行加和处理，得到所述每个数据存储设备的适配值，所述适配值用来表征所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度
所述将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上，包括：
将所述适配值最大的数据存储设备确定为与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备；
将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上。
本发明第二方面提供一种管理设备，所述管理设备应用于数据中心，所述数据中心还包括多个主机和多个数据存储设备，每个主机上运行至少一个虚拟机，每个虚拟机包括至少一个虚拟磁盘，每个虚拟磁盘映射在一个数据存储设备上，所述管理设备包括：
获取模块，用于获取待映射的虚拟磁盘的特征向量和每个数据存储设备的特征矩阵；
计算模块，用于根据所述获取模块获取的所述待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵，分别按照第一计算策略和第二计算策略计算得到所述每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量，所述第一分值向量表征所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的一个或多个虚拟磁盘的资源竞争程度，所述第二分值向量表征所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的一个或多个虚拟磁盘的特征相似度；
确定模块，用于根据所述计算模块计算得到的所述第一分值向量和所述第二分值向量，确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，所述适配度为所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的资源竞争程度和特征相似度的综合指标；
映射模块，用于将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘所述确定模块确定的所述适配度最高的数据存储设备上。
结合第二方面，在第一种可能的实现方式中，所述计算模块包括：
第一计算子模块，用于根据所述待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵，分别按照第一计算策略和第二计算策略，计算得到所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的第一分值和第二分值；
第二计算子模块，用于将所述第一计算子模块计算得到的所述已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的第一分值和第二分值分别做和，得到所述每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量。
结合第二方面第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，
所述第一计算子模块，具体用于：
将所述待映射的虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数与已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数进行权重相加，得到所述各虚拟磁盘的第一分值；
将所述待映射的虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数与已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数进行欧氏距离运算，得到所述各虚拟磁盘的第二分值。
结合第二方面、第二方面第一种或第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述确定模块包括：
分组子模块，用于根据所述每个数据存储设备对应的第一分值向量与域值门限的比较结果，确定所述每个数据存储设备所属的分组，所述分组包括第一分组和第二分组，所述第一分组包含的各数据存储设备对应的第一分值向量大于所述域值门限中的至少一个域值门限，所述第二分组中包含的各数据存储设备对应的第一分值向量小于或等于所述域值门限中的至少一个域值门限；
确定子模块，用于针对所述分组子模块分组得到的每个分组中的各数据存储设备，将所述每个分组中的各数据存储设备的第二分值向量确定为所述待映射的虚拟磁盘与所述每个分组中的各数据存储设备的适配度；
所述映射模块具体用于：
针对所述第一分组，将所述第一分组中最大的第二分值向量对应的数据存储设备确定为与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备；
针对所述第二分组，将所述第二分组中最小的第二分值向量对应的数据存储设备确定为与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备；
将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上
结合第二方面、第二方面第一种或第二种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，
所述确定模块，具体用于对所述每个数据存储设备的第一分值向量和所述第二分值向量分别乘以对应的权重后进行加和处理，得到所述每个数据存储设备的适配值，所述适配值用来表征所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度；
所述映射模块具体用于：
将所述适配值最大的数据存储设备确定为与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备；
将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上。
本发明第三方面提供一种数据中心，包括：管理设备、多个主机和多个数据存储设备，每个主机上运行至少一个虚拟机，每个虚拟机包括至少一个虚拟磁盘，每个虚拟磁盘映射在一个数据存储设备上；
所述管理设备用于：
获取待映射的虚拟磁盘的特征向量和每个数据存储设备的特征矩阵；
根据所述待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵，分别按照第一计算策略和第二计算策略计算得到所述每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量，所述第一分值向量表征所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的一个或多个虚拟磁盘的资源竞争程度，所述第二分值向量表征所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的一个或多个虚拟磁盘的特征相似度；
根据所述第一分值向量和所述第二分值向量，确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，所述适配度为所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的资源竞争程度和特征相似度的综合指标；
将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上。
本发明实施例提供的虚拟磁盘映射的方法，应用于数据中心的管理设备，所述数据中心还包括多个主机和多个数据存储设备，每个主机上运行至少一个虚拟机，每个虚拟机包括至少一个虚拟磁盘，每个虚拟磁盘映射在一个数据存储设备上，所述方法包括：获取待映射的虚拟磁盘的特征向量和每个数据存储设备的特征矩阵；根据所述待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵，分别按照第一计算策略和第二计算策略计算得到所述每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量，所述第一分值向量表征所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的一个或多个虚拟磁盘的资源竞争程度，所述第二分值向量表征所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的一个或多个虚拟磁盘的特征相似度；根据所述第一分值向量和所述第二分值向量，确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，所述适配度为所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的资源竞争程度和特征相似度的综合指标；将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上。与现有技术中都需要人工来确定虚拟磁盘与数据存储设备的适配性，再进行虚拟磁盘与数据存储设备间的映射相比，本发明实施例提供的虚拟磁盘映射的方法，由管理设备根据待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵来确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，根据适配度直接将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上，从而提高了待映射的虚拟磁盘的映射速度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例中数据中心的一实施例示意图；
图2是本发明实施例中虚拟磁盘映射的方法的一实施例示意图；
图3是本发明实施例中管理设备的一实施例示意图；
图4是本发明实施例中管理设备的另一实施例示意图；
图5是本发明实施例中管理设备的另一实施例示意图；
图6是本发明实施例中管理设备的另一实施例示意图；
图7是本发明实施例中管理设备的另一实施例示意图；
图8是本发明实施例中管理设备的另一实施例示意图；
图9是本发明实施例中数据中心的另一实施例示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供的一种虚拟磁盘映射的方法，可以自动得到待映射的虚拟磁盘与数据存储设备的适配度，从而提高了待映射的虚拟磁盘的映射速度。本发明实施例还提供了相应的装置及系统。以下分别进行详细说明。
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例中数据中心的一实施例示意图。
如图1所示，数据中心包括：管理设备、主机1和主机2，主机1上运行有虚拟机1和虚拟机2，主机2上运行有虚拟机3，数据存数设备1、数据存储设备2和数据存储设备3，实际上数据中心可以包括多个主机，多个数据存储设备，每个主机上也可以运行有多个虚拟机，图1中只是以主机1、主机2、虚拟机1、虚拟机2、虚拟机3、数据存储设备1、数据存储设备2和数据存储设备3为例进行说明，但不应造成对主机、虚拟机和数据存储设备数量的限定。每个虚拟机包括至少一个虚拟磁盘，每个虚拟磁盘映射在一个数据存储设备上，在数据存储设备上虚拟磁盘以虚拟磁盘文件的形式存在。如：虚拟机1的虚拟磁盘1映射在数据存数设备1上，存储形式为VM1：虚拟磁盘文件1，VM2的虚拟磁盘1和虚拟磁盘2映射在数据存储设备2和数据存储设备3上，存储形式为VM2：虚拟磁盘文件1和VM2：虚拟磁盘文件2，虚拟机3的虚拟磁盘1映射在数据存数设备3上，存储形式为VM3：虚拟磁盘文件1。
管理设备可以管理数据中心或集群中的多个主机，提供主机或虚拟机生命周期管理、资源调度管理、运维等功能，是整个数据中心或集群的大脑。
主机为物理服务器，提供单机虚拟化功能，其上通常会运行多个虚拟机。
虚拟机运行在主机中，每个虚拟机可能有多个虚拟磁盘，虚拟磁盘通常以虚拟磁盘文件的形式存储在数据存储设备中。
数据存储设备为存储硬件的抽象，它可以是文件系统格式化后的卷，也可以是裸设备等，虚拟磁盘文件存储在其上。
参阅图2，本发明实施例提供的虚拟磁盘映射的方法的一实施例包括：
101、获取待映射的虚拟磁盘的特征向量和每个数据存储设备的特征矩阵，其中，所述每个数据存储设备为数据中心中的数据存储设备，所述数据中心还包括多个主机，每个主机上运行至少一个虚拟机，每个虚拟机包括至少一个虚拟磁盘，每个虚拟磁盘映射在一个数据存储设备上。
虚拟磁盘的特征可以用一些特征参数来表示，例如：对虚拟磁盘访问的指令队列深度(Outstanding IO，OIO)、IO访问的局部性(RAN)、读写比例(Read Write Ratio，RWR)和IO访问块大小(IOS)。
虚拟磁盘(Virtual Disk，VD)的特征向量为所述虚拟磁盘特征参数的向量表示，例如：表示为：VDi＝[OIOi,RANi,RWRi,IOSi]。
当然，虚拟磁盘的特征参数不限于以上几个，还可以有其他的特征参数，当有其他特征参数时，VDi的表示形式可以参考VDi＝[OIOi,RANi,RWRi,IOSi]进行扩展。
例如：描述虚拟磁盘行为的时候，可以加入磁盘容量维度，此时虚拟磁盘的特征向量就可以表示为：VDi＝[OIOi,RANi,RWRi,IOSi,CAPi]。
其中，由于虚拟磁盘可能是瘦分配或者通过链接克隆的方式创建的，所以估算特征向量VDi中CAPi值的时候，需要特别处理：
(1)瘦分配时，CAPi＝虚拟磁盘已经使用的存储量+a％*(虚拟磁盘规格-虚拟磁盘已经使用的存储量)。对虚拟磁盘的使用量进行保守估计，防止使用量波动带来的影响。
(2)链接克隆时，CAPi＝虚拟磁盘已经使用的存储量-链接克隆父镜像的存储量。
数据存储设备(Data Store，DS)由一个或多个(如m个)虚拟磁盘构成，数据存储设备的特征矩阵为数据存储设备上所映射的各虚拟磁盘的特征向量的矩阵表示，例如：可以表示为DS＝[VD1,VD2,VD3,…VDm]，更具体的可以表示为：
假设一个存储系统里共有n个DS(数据存储设备)，则整个存储系统(StoreSystem，SS)的行为可以由下面的矩阵向量表达：SS＝[DS1,DS2,…DSn]。
102、根据所述待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵，分别按照第一计算策略和第二计算策略计算得到所述每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量，所述第一分值向量表征所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的一个或多个虚拟磁盘的资源竞争程度，所述第二分值向量表征所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的一个或多个虚拟磁盘的特征相似度。
此处的第一计算策略和第二计算策略可以为预先设置的策略，也可以是动态获取的策略，如通过人机交互接口来获取动态配置的策略，或者是通过通信接口读取策略数据库中的相应的第一计算策略和第二计算策略，应当理解的是，这里的策略数据库与本发明方法的执行主体(比如管理设备)具有通信连接。
103、根据所述第一分值向量和所述第二分值向量，确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，所述适配度为所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的资源竞争程度和特征相似度的综合指标。
适配度表征待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配程度。适配度在确定时会综合考虑资源竞争程度和特征相似度。
104、将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上。
本发明实施例提供的虚拟磁盘映射的方法，应用于数据中心的管理设备，所述数据中心还包括多个主机和多个数据存储设备，每个主机上运行至少一个虚拟机，每个虚拟机包括至少一个虚拟磁盘，每个虚拟磁盘映射在一个数据存储设备上，所述方法包括：获取待映射的虚拟磁盘的特征向量和每个数据存储设备的特征矩阵；根据所述待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵，分别按照第一计算策略和第二计算策略计算得到所述每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量，所述第一分值向量表征所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的一个或多个虚拟磁盘的资源竞争程度，所述第二分值向量表征所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的一个或多个虚拟磁盘的特征相似度；根据所述第一分值向量和所述第二分值向量，确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，所述适配度为所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的资源竞争程度和特征相似度的综合指标；将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上。与现有技术中都需要人工来确定虚拟磁盘与数据存储设备的适配性，再进行虚拟磁盘与数据存储设备间的映射相比，本发明实施例提供的虚拟磁盘映射的方法，由管理设备根据待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵来确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，根据适配度直接将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上，从而提高了待映射的虚拟磁盘的映射速度。
可选地，在上述图2对应的实施例的基础上，本发明实施例提供的虚拟磁盘映射的方法的第一个可选实施例中，所述根据所述待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵，分别按照第一计算策略和第二计算策略计算得到所述每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量，可以包括：
根据所述待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵，分别按照第一计算策略和第二计算策略，计算得到所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的第一分值和第二分值；
将已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的第一分值和第二分值分别进行加和处理，得到所述每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量。
可见，本发明实施例中，因已映射到每个数据存储设备上的虚拟磁盘可以包括多个，因此，在计算每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量时，只需要计算出已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的第一分值和第二分值，然后将同一个数据存储设备中各虚拟磁盘的第一分值相加，第二分值相加，即可得到一个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量。本发明实施例提供的虚拟磁盘映射的方法，通过计算待映射的虚拟磁盘与已映射到每个数据存储设备上的各虚拟磁盘的第一分值和第二分值，再进一步计算每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量的方式来确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，提高了适配度计算的准确度。
可选地，在上述图2对应的第一个可选实施例的基础上，本发明实施例提供的虚拟磁盘映射的方法的第二个可选实施例中，所述根据所述待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵，分别按照第一计算策略和第二计算策略，计算得到所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的第一分值和第二分值，可以包括：
将所述待映射的虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数与已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数进行权重相加，得到所述各虚拟磁盘的第一分值；
将所述待映射的虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数与已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数进行欧氏距离运算，得到所述各虚拟磁盘的第二分值。
本发明实施例中，在计算第一分值时，可以按照权重加和的方式进行，即：将组成所述待映射的虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数与已映射到中数据存储设备上的各虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数进行权重相加。以待映射的虚拟磁盘的特征向量是VDi＝[OIOi,RANi,RWRi,IOSi]为例进行说明，将VDi与存储系统中的每个数据存储DSj的特征矩阵的其中每一列向量(代表已映射到该数据存储设备上的某个虚拟磁盘)进行权重加和，即：
第一分值＝w1j×(OIOi+OIOj)+w2j×(RANi+RANj)+w3j×(RWRi+RWRj)+w4j×(IOSi+IOSj)；
然后将每个第一分值相加，即可得到第一分值向量。
第一分值表征了两个虚拟磁盘(待映射的虚拟磁盘与已映射到该数据存储设备上的某个虚拟磁盘)对存储资源的竞争，如：延迟、吞吐率、每秒读写操作的次数(Input/Output Operations Per Second，IOPS)等资源的竞争。
在计算第二分值时，可以将所述待映射的虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数与已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数进行欧氏距离运算，以待映射的虚拟磁盘的特征向量是VDi＝[OIOi,RANi,RWRi,IOSi]为例进行说明，将VDi与每个数据存储DSj的特征矩阵的其中每一列向量(代表已映射到该数据存储设备上的某个虚拟磁盘)进行欧氏距离运算，即：
第二分值＝SQRT[(OIOi-OIOj)2+(RANi-RANj)2+(RWRi-RWRj)2+(IOSi-IOSj)2]
第二分值表征了两个虚拟磁盘(待映射的虚拟磁盘与已映射到该数据存储设备上的某个虚拟磁盘)的相似度或者差异度。
然后将同一个数据存储设备中的每个第二分值相加，即可得到该数据存储设备的第二分值向量。
本发明实施例中，只是以权重加和的处理方式做为第一计算策略，以欧氏距离运算作为第二计算策略为例进行说明，实际上第一计算策略和第二计算策略不限于这两种方式，例如：第一计算策略还可以是各特征参数的权重加和与一常数的和，第二计算策略还可以是各特征参数的距离与权重的乘积的和，当然，还可以是其他的计算方式，本发明实施例中不一一列举。
可见，本发明实施例提供的虚拟磁盘映射的方法根本上可以根据虚拟磁盘的特征参数来确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，因特征参数具有选择性，所以计算出的适配度也更有针对性，进一步提高了适配度的准确性。
可选地，在上述图2对应的实施例、第一、第二或第三个可选实施例的基础上，本发明实施例提供的虚拟磁盘映射的方法的第三个可选实施例中，所述根据所述第一分值向量和所述第二分值向量，确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，可以包括：
根据所述每个数据存储设备对应的第一分值向量与域值门限的比较结果，确定所述每个数据存储设备所属的分组，所述分组包括第一分组和第二分组，所述第一分组包含的各数据存储设备对应的第一分值向量大于所述域值门限中的至少一个域值门限，所述第二分组中包含的各数据存储设备对应的第一分值向量小于或等于所述域值门限中的至少一个域值门限；
针对每个分组中的各数据存储设备，将所述每个分组中的各数据存储设备的第二分值向量确定为所述待映射的虚拟磁盘与所述每个分组中的各数据存储设备的适配度；
所述将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上，包括：
针对所述第一分组，将所述第一分组中最大的第二分值向量对应的数据存储设备确定为与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备；
针对所述第二分组，将所述第二分组中最小的第二分值向量对应的数据存储设备确定为与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备；
将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上。
本发明实施例中，根据第一分值向量，使用一个(或多个)可以设定的域值门限(软域值)将数据存储设备分为两个(或多个)集合。对于那些第一分值向量大于该域值门限的数据存储设备(表征待映射的虚拟磁盘与第一分值向量大于该域值门限的数据存储设备的资源竞争激烈)，按第二分值向量的分值排序决定虚拟磁盘调度的优先级，这样做的目的是优先选择第二分值向量较大的数据储存设备作为待映射的虚拟磁盘进行映射的数据存储设备。而对于那些第一分值向量小于该域值门限的数据存储设备(表征待映射的虚拟磁盘与第一分值向量大于该域值门限的数据存储设备的资源竞争部激烈)，则优先选择具有较小第二分值向量的数据存储设备作为待映射的虚拟磁盘映射的空间(即虚拟磁盘调度空间的优先级由第二分值向量的倒序决定)。这样做有利于在资源未发生竞争的情况下将行为特征类似的虚拟磁盘整合在一个数据存储设备中，有利于数据存储上所有虚拟磁盘优化目标的统一。以上域值门限在实施例中，可以是一个值，也可以是一个范围；域值门限是可以根据实际应用或经验值灵活设置。
可见，本发明实施例提供的虚拟磁盘映射的方法可以根据第一分值向量对数据存储设备进行分组，然后针对不同分组通过不同的适配度确定策略确定适配度，从而提高了适配度确定的准确性。
可选地，在上述图2对应的实施例、第一或第二可选实施例的基础上，本发明实施例提供的虚拟磁盘映射的方法的第四个可选实施例中，所述根据所述第一分值向量和所述第二分值向量，确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，可以包括：
对所述每个数据存储设备的第一分值向量和所述第二分值向量分别乘以对应的权重后再进行加和处理，得到所述每个数据存储设备的适配值，所述适配值用来表征所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度；
所述将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上，包括：
将所述适配值最大的数据存储设备确定为与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备；
将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上。
本发明实施例中对应的权重是可以根据实际应用或经验值来动态设置或调整。
可见，本发明实施例中，可将其对应的第一分值和第二分值进行相应的加权再求和，即考虑到不同虚拟磁盘的重要性不同。则可以根据虚拟磁盘的需求来确定适配度，从而提高了适配度确定的准确性。例如：重要的虚拟磁盘对资源冲突的容忍度较低，因此权重较高，所以第一分值向量和第一分值向量的加和就会是70％*第一分值向量+30％*第二分值向量。
参阅图3，本发明实施例提供的虚拟磁盘映射的方法的另一实施例包括：
S311、管理设备开始决策待映射的虚拟磁盘的映射关系。
S312、管理设备判断是否有待映射的虚拟磁盘，当是时，执行步骤S313，当否时执行步骤S321。
S313、选取一个待映射的虚拟磁盘，该待映射的虚拟磁盘的特征向量用VDi表示。
S314、计算待映射的虚拟磁盘的特征向量与数据存储设备SDj的第一分值向量和第二分值向量。
S315、判断是否遍历所有的数据存储设备，如是则执行步骤S316，若否则转到步骤S314。
S316、获取每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量。
S317、遍历每个数据存储设备的第一分值向量。
S318、判断数据存储设备的第一分值向是否大于域值门限，如是，则执行S319，如否则执行S320。
S319、将大于域值门限的数据存储设备中最大的第二分值向量对应的数据存储设备确定为与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备。
S320、将小于或等于域值门限的数据存储设备中最小的第二分值向量对应的数据存储设备确定为与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备。
S321、结束本论决策。
可见，本发明实施例提供的虚拟磁盘映射的方法可以根据待映射的虚拟磁盘的特征向量和已映射到所述每个数据存储设备上的各虚拟磁盘的特征向量来确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，根据适配度直接将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上，从而提高了待映射的虚拟磁盘的映射速度。
参阅图4，本发明实施例提供的管理设备的一实施例，所述管理设备应用于数据中心，所述数据中心还包括多个主机和多个数据存储设备，每个主机上运行至少一个虚拟机，每个虚拟机包括至少一个虚拟磁盘，每个虚拟磁盘映射在一个数据存储设备上，所述管理设备20包括：
获取模块201，用于获取待映射的虚拟磁盘的特征向量和每个数据存储设备的特征矩阵；
计算模块202，用于根据所述获取模块201获取的所述待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵，分别按照第一计算策略和第二计算策略计算得到所述每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量，所述第一分值向量表征所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的一个或多个虚拟磁盘的资源竞争程度，所述第二分值向量表征所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的一个或多个虚拟磁盘的特征相似度；
确定模块203，用于根据所述计算模块202计算得到的所述第一分值向量和所述第二分值向量，确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，所述适配度为所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的资源竞争程度和特征相似度的综合指标；
映射模块204，用于将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘所述确定模块203确定的所述适配度最高的数据存储设备上。
本发明实施例提供的管理设备应用于数据中心，所述数据中心还包括多个主机和多个数据存储设备，每个主机上运行至少一个虚拟机，每个虚拟机包括至少一个虚拟磁盘，每个虚拟磁盘映射在一个数据存储设备上，所述管理设备20包括：获取模块201获取待映射的虚拟磁盘的特征向量和每个数据存储设备的特征矩阵；计算模块202根据所述获取模块201获取的所述待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵，分别按照第一计算策略和第二计算策略计算得到所述每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量，所述第一分值向量表征所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的一个或多个虚拟磁盘的资源竞争程度，所述第二分值向量表征所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的一个或多个虚拟磁盘的特征相似度；确定模块203根据所述计算模块202计算得到的所述第一分值向量和所述第二分值向量，确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，所述适配度为所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的资源竞争程度和特征相似度的综合指标；映射模块204将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘所述确定模块203确定的所述适配度最高的数据存储设备上。与现有技术中都需要人工来确定虚拟磁盘与数据存储设备的适配性，再进行虚拟磁盘与数据存储设备间的映射相比，本发明实施例提供的虚拟磁盘映射的装置，由管理设备根据待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵来确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，根据适配度，直接将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上，从而提高了待映射的虚拟磁盘的映射速度。
可选地，在上述图4对应的实施例的基础上，参阅图5，本发明实施例提供的管理设备20的第一个可选实施例中，所述计算模块202包括：
第一计算子模块2021，用于根据所述待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵，分别按照第一计算策略和第二计算策略，计算得到所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的第一分值和第二分值；
第二计算子模块2022，用于将所述第一计算子模块2021计算得到的所述已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的第一分值和第二分值分别做和，得到所述每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量。
可见，本发明实施例中，因已映射到每个数据存储设备上的虚拟磁盘可以包括多个，因此，在计算每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量时，只需要计算出已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的第一分值和第二分值，然后将同一个数据存储设备中各虚拟磁盘的第一分值相加，第二分值相加，即可得到一个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量。本发明实施例提供的虚拟磁盘映射的方法，通过计算待映射的虚拟磁盘与已映射到每个数据存储设备上的各虚拟磁盘的第一分值和第二分值，再进一步计算每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量的方式来确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，提高了适配度计算的准确度。
可选地，在上述图5对应的实施例的基础上，本发明实施例提供的管理设备20的第二个可选实施例中，
所述第一计算子模块2021，具体用于：
将所述待映射的虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数与已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数进行权重相加，得到所述各虚拟磁盘的第一分值；
将所述待映射的虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数与已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数进行欧氏距离运算，得到所述各虚拟磁盘的第二分值。
本发明实施例中，只是以权重加和的处理方式做为第一计算策略，以欧氏距离运算作为第二计算策略为例进行说明，实际上第一计算策略和第二计算策略不限于这两种方式，例如：第一计算策略还可以是各特征参数的权重加和与一常数的和，第二计算策略还可以是各特征参数的距离与权重的乘积的和，当然，还可以是其他的计算方式，本发明实施例中不一一列举。
可见，本发明实施例提供的虚拟磁盘映射的方法根本上可以根据虚拟磁盘的特征参数来确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，因特征参数具有选择性，所以计算出的适配度也更有针对性，进一步提高了适配度的准确性。
可选地，在上述图4或图5对应的实施例或可选实施例的基础上，参阅图6，本发明实施例提供的管理设备20的第三个可选实施例中，
所述确定模块203包括：
分组子模块2031，用于根据所述每个数据存储设备对应的第一分值向量与域值门限的比较结果，确定所述每个数据存储设备所属的分组，所述分组包括第一分组和第二分组，所述第一分组包含的各数据存储设备对应的第一分值向量大于所述域值门限中的至少一个域值门限，所述第二分组中包含的各数据存储设备对应的第一分值向量小于或等于所述域值门限中的至少一个域值门限；
确定子模块2032，用于针对所述分组子模块2031分组得到的每个分组中的各数据存储设备，将所述每个分组中的各数据存储设备的第二分值向量确定为所述待映射的虚拟磁盘与所述每个分组中的各数据存储设备的适配度；
所述管理设备20还包括第二确定模块205，
所述映射模块204具体用于：
针对所述第一分组，将所述第一分组中最大的第二分值向量对应的数据存储设备确定为与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备；
针对所述第二分组，将所述第二分组中最小的第二分值向量对应的数据存储设备确定为与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备；
将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上
可见，本发明实施例提供的虚拟磁盘映射的方法可以根据第一分值向量对数据存储设备进行分组，然后针对不同分组通过不同的适配度确定策略确定适配度，从而提高了适配度确定的准确性。
可选地，在上述图4或图5对应的实施例的基础上，本发明实施例提供的管理设备20的第四个可选实施例中，
所述确定模块203，具体用于对所述每个数据存储设备的第一分值向量和所述第二分值向量分别乘以对应的权重后进行加和处理，得到所述每个数据存储设备的适配值，所述适配值用来表征所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度；
所述映射模块204具体用于：
将所述适配值最大的数据存储设备确定为与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备；
将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上。
可见，本发明实施例中，可将其对应的第一分值和第二分值进行相应的加权再求和，即考虑到不同虚拟磁盘的重要性不同。则可以根据虚拟磁盘的需求来确定适配度，从而提高了适配度确定的准确性。例如：重要的虚拟磁盘对资源冲突的容忍度较低，因此权重较高，所以第一分值向量和第一分值向量的加和就会是70％*第一分值向量+30％*第二分值向量。
在上述管理设备的多个实施例中，应当理解的是，在一种实现方式下，获取模块、计算模块、确定模块、映射模块可以是可以由处理器执行存储器中的程序或指令来实现的(换言之，即由处理器以及与所述处理器耦合的存储器中的特殊指令相互配合来实现)；在另一种实现方式下，获取模块、计算模块、确定模块、映射模块可以分别通过专有电路来实现，具体实现方式参见现有技术，这里不再赘述；在再一种实现方式下，获取模块、计算模块、确定模块、映射模块也可以通过现场可编程门阵列(FPGA，Field－Programmable GateArray)来实现，具体实现方式参见现有技术，这里不再赘述，本发明包括但不限于前述实现方式，应当理解的是，只要按照本发明的思想实现的方案，都落入本发明实施例所保护的范围。
本实施例提供了一种管理设备的硬件结构，参见图7所示，一种管理设备的硬件结构可以包括：
收发器件、软件器件以及硬件器件三部分；
收发器件为用于完成包收发的硬件电路；
硬件器件也可称“硬件处理模块”，或者更简单的，也可简称为“硬件”，硬件器件主要包括基于FPGA、ASIC之类专用硬件电路(也会配合其他配套器件，如存储器)来实现某些特定功能的硬件电路，其处理速度相比通用处理器往往要快很多，但功能一经定制，便很难更改，因此，实现起来并不灵活，通常用来处理一些固定的功能。需要说明的是，硬件器件在实际应用中，也可以包括MCU(微处理器，如单片机)、或者CPU等处理器，但这些处理器的主要功能并不是完成大数据的处理，而主要用于进行一些控制，在这种应用场景下，由这些器件搭配的系统为硬件器件。
软件器件(或者也简单“软件”)主要包括通用的处理器(例如CPU)及其一些配套的器件(如内存、硬盘等存储设备)，可以通过编程来让处理器具备相应的处理功能，用软件来实现时，可以根据业务需求灵活配置，但往往速度相比硬件器件来说要慢。软件处理完后，可以通过硬件器件将处理完的数据通过收发器件进行发送，也可以通过一个与收发器件相连的接口向收发器件发送处理完的数据。
本实施例中硬件器件及软件器件的其他功能在前述实施例中已经详细论述，这里不再赘述。
下面结合附图就获取模块、计算模块、确定模块、映射模块可以是可以由处理器执行存储器中的程序或指令来实现的技术方案来做详细的介绍：
图8是本发明实施例提供的管理设备20的结构示意图。所述管理设备20应用于数据中心，所述数据中心还包括多个主机和多个数据存储设备，每个主机上运行至少一个虚拟机，每个虚拟机包括至少一个虚拟磁盘，每个虚拟磁盘映射在一个数据存储设备上，所述管理设备20包括处理器210、存储器250、和输入/输出(I/O，Input/Output)设备230，例如，网卡。存储器250可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器210提供操作指令和数据。存储器250的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器(NVRAM)。
在一些实施方式中，存储器250存储了如下的元素，可执行模块或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集:
在本发明实施例中，通过调用存储器250存储的操作指令(该操作指令可存储在操作系统中)，
获取待映射的虚拟磁盘的特征向量和每个数据存储设备的特征矩阵；
根据所述待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵，分别按照第一计算策略和第二计算策略计算得到所述每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量，所述第一分值向量表征所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的一个或多个虚拟磁盘的资源竞争程度，所述第二分值向量表征所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的一个或多个虚拟磁盘的特征相似度；
根据所述第一分值向量和所述第二分值向量，确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，所述适配度为所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的资源竞争程度和特征相似度的综合指标；
将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上。
可见，与现有技术中都需要人工来确定虚拟磁盘与数据存储设备的适配性，再进行虚拟磁盘与数据存储设备间的映射相比，本发明实施例提供的虚拟磁盘映射的方法，由管理设备根据待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵来确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，根据适配度直接将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上，从而提高了待映射的虚拟磁盘的映射速度。
处理器210控制管理设备20的操作，处理器210还可以称为CPU(CentralProcessing Unit，中央处理单元)。存储器250可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器210提供指令和数据。存储器250的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器(NVRAM)。具体的应用中管理设备20的各个组件通过总线系统220耦合在一起，其中总线系统220除包括数据总线之外，还可以包括电源总线、控制总线和状态信号总线等。但是为了清楚说明起见，在图中将各种总线都标为总线系统220。
上述本发明实施例揭示的方法可以应用于处理器210中，或者由处理器210实现。处理器210可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器210中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器210可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器250，处理器210读取存储器250中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
可选地，处理器210具体用于：
根据所述待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵，分别按照第一计算策略和第二计算策略，计算得到所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的第一分值和第二分值；
将已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的第一分值和第二分值分别进行加和处理，得到所述每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量。
可见，本发明实施例中，因已映射到每个数据存储设备上的虚拟磁盘可以包括多个，因此，在计算每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量时，只需要计算出已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的第一分值和第二分值，然后将同一个数据存储设备中各虚拟磁盘的第一分值相加，第二分值相加，即可得到一个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量。本发明实施例提供的虚拟磁盘映射的方法，通过计算待映射的虚拟磁盘与已映射到每个数据存储设备上的各虚拟磁盘的第一分值和第二分值，再进一步计算每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量的方式来确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，提高了适配度计算的准确度。
可选地，处理器210具体用于：
将所述待映射的虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数与已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数进行权重相加，得到所述各虚拟磁盘的第一分值；
将所述待映射的虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数与已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数进行欧氏距离运算，得到所述各虚拟磁盘的第二分值。
本发明实施例中，只是以权重加和的处理方式做为第一计算策略，以欧氏距离运算作为第二计算策略为例进行说明，实际上第一计算策略和第二计算策略不限于这两种方式，例如：第一计算策略还可以是各特征参数的权重加和与一常数的和，第二计算策略还可以是各特征参数的距离与权重的乘积的和，当然，还可以是其他的计算方式，本发明实施例中不一一列举。
可见，本发明实施例提供的虚拟磁盘映射的方法根本上可以根据虚拟磁盘的特征参数来确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，因特征参数具有选择性，所以计算出的适配度也更有针对性，进一步提高了适配度的准确性。
可选地，处理器210具体用于：
根据所述每个数据存储设备对应的第一分值向量与域值门限的比较结果，确定所述每个数据存储设备所属的分组，所述分组包括第一分组和第二分组，所述第一分组包含的各数据存储设备对应的第一分值向量大于所述域值门限中的至少一个域值门限，所述第二分组中包含的各数据存储设备对应的第一分值向量小于或等于所述域值门限中的至少一个域值门限；
针对每个分组中的各数据存储设备，将所述每个分组中的各数据存储设备的第二分值向量确定为所述待映射的虚拟磁盘与所述每个分组中的各数据存储设备的适配度；
针对所述第一分组，将所述第一分组中最大的第二分值向量对应的数据存储设备确定为与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备；
针对所述第二分组，将所述第二分组中最小的第二分值向量对应的数据存储设备确定为与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备；
将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上。
可见，本发明实施例提供的虚拟磁盘映射的方法可以根据第一分值向量对数据存储设备进行分组，然后针对不同分组通过不同的适配度确定策略确定适配度，从而提高了适配度确定的准确性。
可选地，处理器210具体用于：
对所述每个数据存储设备的第一分值向量和所述第二分值向量分别乘以对应的权重后再进行加和处理，得到所述每个数据存储设备的适配值，所述适配值用来表征所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度
将所述适配值最大的数据存储设备确定为与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备；
将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上。
可见，本发明实施例中，可将其对应的第一分值和第二分值进行相应的加权再求和，即考虑到不同虚拟磁盘的重要性不同。则可以根据虚拟磁盘的需求来确定适配度，从而提高了适配度确定的准确性。例如：重要的虚拟磁盘对资源冲突的容忍度较低，因此权重较高，所以第一分值向量和第一分值向量的加和就会是70％*第一分值向量+30％*第二分值向量。
参阅图9，本发明实施例提供的数据中心的一实施例包括：管理设备20、多个主机30和多个数据存储设备40，每个主机30上运行至少一个虚拟机，每个虚拟机包括至少一个虚拟磁盘，每个虚拟磁盘映射在一个数据存储设备40上；
所述管理设备20用于：
获取待映射的虚拟磁盘的特征向量和每个数据存储设备的特征矩阵；
根据所述待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵，分别按照第一计算策略和第二计算策略计算得到所述每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量，所述第一分值向量表征所述待映射的虚拟磁盘与已映射到所述每个数据存储设备上的虚拟磁盘的资源竞争程度，所述第二分值向量表征所述待映射的虚拟磁盘与已映射到所述每个数据存储设备上的虚拟磁盘的特征相似度；
根据所述第一分值向量和所述第二分值向量，确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，所述适配度为所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的资源竞争程度和特征相似度的综合指标；
将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上。
本发明实施例的系统中的管理设备20的功能与结构参见前述实施例的介绍，这里不再赘述。
本发明实施例的数据中心中，应当理解的是，在一种实现方式下，所述管理设备可以是一台专有的管理设备，在另一种实现方式下，所述管理设备也可以是一台集成有管理功能的主机，其产品形态可以是服务器、计算机；应当理解的是，管理设备支持独立外置，管理设备能与现有设备进行对接，也可以内置于现有的主机上。与现有技术中都需要人工来确定虚拟磁盘与数据存储设备的适配性，再进行虚拟磁盘与数据存储设备间的映射相比，本发明实施例提供的数据中心，由管理设备根据待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵来计算适配度，根据适配度，直接将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上，从而提高了待映射的虚拟磁盘的映射速度。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件(例如处理器)来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：ROM、RAM、磁盘或光盘等。
以上对本发明实施例所提供的虚拟磁盘映射的方法、管理设备以及系统进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (11)

1.一种虚拟磁盘映射的方法，其特征在于，所述方法应用于数据中心的管理设备，所述数据中心还包括多个主机和多个数据存储设备，每个主机上运行至少一个虚拟机，每个虚拟机包括至少一个虚拟磁盘，每个虚拟磁盘映射在一个数据存储设备上，所述方法包括：
获取待映射的虚拟磁盘的特征向量和每个数据存储设备的特征矩阵；
根据所述待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵，分别按照第一计算策略和第二计算策略计算得到所述每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量，所述第一分值向量表征所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的一个或多个虚拟磁盘的资源竞争程度，所述第二分值向量表征所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的一个或多个虚拟磁盘的特征相似度；
根据所述第一分值向量和所述第二分值向量，确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，所述适配度为所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的资源竞争程度和特征相似度的综合指标；
将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上；
其中，所述虚拟磁盘的特征向量为所述虚拟磁盘特征参数的向量表示；所述数据存储设备的特征矩阵为数据存储设备上所映射的各虚拟磁盘的特征向量的矩阵表示。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵，分别按照第一计算策略和第二计算策略计算得到所述每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量，包括：
根据所述待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵，分别按照第一计算策略和第二计算策略，计算得到所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的第一分值和第二分值；
将已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的第一分值和第二分值分别进行加和处理，得到所述每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵，分别按照第一计算策略和第二计算策略，计算得到所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的第一分值和第二分值，包括：
将所述待映射的虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数与已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数进行权重相加，得到所述各虚拟磁盘的第一分值；
将所述待映射的虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数与已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数进行欧氏距离运算，得到所述各虚拟磁盘的第二分值。
4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一分值向量和所述第二分值向量，确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，包括：
根据所述每个数据存储设备对应的第一分值向量与域值门限的比较结果，确定所述每个数据存储设备所属的分组，所述分组包括第一分组和第二分组，所述第一分组包含的各数据存储设备对应的第一分值向量大于所述域值门限中的至少一个域值门限，所述第二分组中包含的各数据存储设备对应的第一分值向量小于或等于所述域值门限中的至少一个域值门限；
针对每个分组中的各数据存储设备，将所述每个分组中的各数据存储设备的第二分值向量确定为所述待映射的虚拟磁盘与所述每个分组中的各数据存储设备的适配度；
所述将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上，包括：
针对所述第一分组，将所述第一分组中最大的第二分值向量对应的数据存储设备确定为与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备；
针对所述第二分组，将所述第二分组中最小的第二分值向量对应的数据存储设备确定为与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备；
将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上。
5.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一分值向量和所述第二分值向量，确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，包括：
对所述每个数据存储设备的第一分值向量和所述第二分值向量分别乘以对应的权重后再进行加和处理，得到所述每个数据存储设备的适配值，所述适配值用来表征所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度
所述将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上，包括：
将所述适配值最大的数据存储设备确定为与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备；
将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上。
6.一种管理设备，其特征在于，所述管理设备应用于数据中心，所述数据中心还包括多个主机和多个数据存储设备，每个主机上运行至少一个虚拟机，每个虚拟机包括至少一个虚拟磁盘，每个虚拟磁盘映射在一个数据存储设备上，所述管理设备包括：
获取模块，用于获取待映射的虚拟磁盘的特征向量和每个数据存储设备的特征矩阵；
计算模块，用于根据所述获取模块获取的所述待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵，分别按照第一计算策略和第二计算策略计算得到所述每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量，所述第一分值向量表征所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的一个或多个虚拟磁盘的资源竞争程度，所述第二分值向量表征所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的一个或多个虚拟磁盘的特征相似度；
确定模块，用于根据所述计算模块计算得到的所述第一分值向量和所述第二分值向量，确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，所述适配度为所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的资源竞争程度和特征相似度的综合指标；
映射模块，用于将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘所述确定模块确定的所述适配度最高的数据存储设备上；
其中，所述虚拟磁盘的特征向量为所述虚拟磁盘特征参数的向量表示；所述数据存储设备的特征矩阵为数据存储设备上所映射的各虚拟磁盘的特征向量的矩阵表示。
7.根据权利要求6所述的管理设备，其特征在于，所述计算模块包括：
第一计算子模块，用于根据所述待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵，分别按照第一计算策略和第二计算策略，计算得到所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的第一分值和第二分值；
第二计算子模块，用于将所述第一计算子模块计算得到的所述已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的第一分值和第二分值分别做和，得到所述每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量。
8.根据权利要求7所述的管理设备，其特征在于，
所述第一计算子模块，具体用于：
将所述待映射的虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数与已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数进行权重相加，得到所述各虚拟磁盘的第一分值；
将所述待映射的虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数与已映射到各自的数据存储设备上的各虚拟磁盘的特征向量中的各特征参数进行欧氏距离运算，得到所述各虚拟磁盘的第二分值。
9.根据权利要求6-8任一所述的管理设备，其特征在于，所述确定模块包括：
分组子模块，用于根据所述每个数据存储设备对应的第一分值向量与域值门限的比较结果，确定所述每个数据存储设备所属的分组，所述分组包括第一分组和第二分组，所述第一分组包含的各数据存储设备对应的第一分值向量大于所述域值门限中的至少一个域值门限，所述第二分组中包含的各数据存储设备对应的第一分值向量小于或等于所述域值门限中的至少一个域值门限；
确定子模块，用于针对所述分组子模块分组得到的每个分组中的各数据存储设备，将所述每个分组中的各数据存储设备的第二分值向量确定为所述待映射的虚拟磁盘与所述每个分组中的各数据存储设备的适配度；
所述映射模块具体用于：
针对所述第一分组，将所述第一分组中最大的第二分值向量对应的数据存储设备确定为与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备；
针对所述第二分组，将所述第二分组中最小的第二分值向量对应的数据存储设备确定为与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备；
将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上。
10.根据权利要求6-8任一所述的管理设备，其特征在于，
所述确定模块，具体用于对所述每个数据存储设备的第一分值向量和所述第二分值向量分别乘以对应的权重后进行加和处理，得到所述每个数据存储设备的适配值，所述适配值用来表征所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度；
所述映射模块具体用于：
将所述适配值最大的数据存储设备确定为与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备；
将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上。
11.一种数据中心，其特征在于，包括：管理设备、多个主机和多个数据存储设备，每个主机上运行至少一个虚拟机，每个虚拟机包括至少一个虚拟磁盘，每个虚拟磁盘映射在一个数据存储设备上；
所述管理设备用于：
获取待映射的虚拟磁盘的特征向量和每个数据存储设备的特征矩阵；
根据所述待映射的虚拟磁盘的特征向量和所述每个数据存储设备的特征矩阵，分别按照第一计算策略和第二计算策略计算得到所述每个数据存储设备的第一分值向量和第二分值向量，所述第一分值向量表征所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的一个或多个虚拟磁盘的资源竞争程度，所述第二分值向量表征所述待映射的虚拟磁盘与已映射到各自的数据存储设备上的一个或多个虚拟磁盘的特征相似度；
根据所述第一分值向量和所述第二分值向量，确定所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的适配度，所述适配度为所述待映射的虚拟磁盘与所述每个数据存储设备的资源竞争程度和特征相似度的综合指标；
将所述待映射的虚拟磁盘映射到与所述待映射的虚拟磁盘适配度最高的数据存储设备上；
其中，所述虚拟磁盘的特征向量为所述虚拟磁盘特征参数的向量表示；所述数据存储设备的特征矩阵为数据存储设备上所映射的各虚拟磁盘的特征向量的矩阵表示。
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