CN109981726A - 一种存储节点的分配方法、服务器及系统 - Google Patents
一种存储节点的分配方法、服务器及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109981726A CN109981726A CN201910103182.8A CN201910103182A CN109981726A CN 109981726 A CN109981726 A CN 109981726A CN 201910103182 A CN201910103182 A CN 201910103182A CN 109981726 A CN109981726 A CN 109981726A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- memory node
- resource
- terminal
- cloud platform
- container cloud
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 20
- 238000009826 distribution Methods 0.000 title claims abstract description 14
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 14
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 10
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 10
- 238000000151 deposition Methods 0.000 claims 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 claims 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 abstract description 6
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
- H04L67/1001—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network for accessing one among a plurality of replicated servers
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
- H04L67/1097—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network for distributed storage of data in networks, e.g. transport arrangements for network file system [NFS], storage area networks [SAN] or network attached storage [NAS]
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/50—Network services
- H04L67/60—Scheduling or organising the servicing of application requests, e.g. requests for application data transmissions using the analysis and optimisation of the required network resources
Abstract
本发明涉及一种存储节点的分配方法、服务器及系统，所述方法包括：根据终端的资源请求，从容器云平台上获取存储有所述资源对应副本的存储节点信息；根据所述存储节点信息，确定容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点及存储节点数量；根据容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点及存储节点数量，确定最终为终端提供资源的存储节点；所述存储节点信息包括：存储节点的实际物理位置、剩余带宽和剩余存储空间。本发明提供的技术方案，可以提高容器云中多副本选择的效率、降低通信成本。
Description
技术领域
本发明涉及智能配电网的容器云领域，具体涉及一种存储节点的分配方法、服务器及系统。
背景技术
容器云是在云计算概念上延伸和发展出来的新概念。容器云时代我们可以抛弃U盘等移动设备，并且解决了因PC硬盘损坏导致资料丢失的事件。但是，随着电子设备的广泛应用，互联网技术的快速发展导致数据规模越来越大，海量数据的存储容量、计算速度和传送带宽均面临着巨大考验。目前，容器云的常见架构如图1所示，包括原站服务器、核心服务器和边缘服务器。其中，边缘服务器主要用于执行数据的分发。
Amazon等公司提出了云端多副本服务系统，但是，当用户发出一个资源请求时，需在全网范围内调取副本来完成用户的资源请求任务，导致通信效率较低，通信成本过高。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明的目的是提高容器云中多副本选择的效率、降低通信成本。
本发明的目的是采用下述技术方案实现的：
一种存储节点的分配方法，其改进之处在于，包括：
根据终端的资源请求，从容器云平台上获取存储有所述资源对应副本的存储节点信息；
根据所述存储节点信息，确定容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点及存储节点数量；
根据容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点及存储节点数量，确定最终为终端提供资源的存储节点；
所述存储节点信息包括：存储节点的实际物理位置、剩余带宽和剩余存储空间。
优选的，所述根据所述存储节点信息，确定容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点数量，包括：
将满足约束条件的存储节点作为容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点，将所有存储节点总和作为容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点数量；
所述约束条件包括：存储节点的剩余带宽大于第一阈值且剩余存储空间大于第二阈值。
进一步的，所述第一阈值为存储节点全部带宽的10％，所述第二阈值为存储节点全部存储空间的10％。
优选的，所述根据容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点及存储节点数量，确定最终为终端提供资源的存储节点，包括：
根据终端的资源请求，确定终端实际所需的存储节点数量N；
若M＞N，则利用层次聚类算法从能够为终端提供资源的存储节点中确定最终为终端提供资源的存储节点；
若M＝N，则以容器云平台中能够为终端提供资源的M个存储节点作为提供资源的存储节点；
若M＜N，则向终端发送无法提供资源的消息，并结束操作；
其中，M为容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点数量，N为资源请求中所需的存储节点数量。
进一步的，所述利用层次聚类算法从能够为终端提供资源的存储节点中确定最终为终端提供资源的存储节点，包括：
以容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点的实际物理位置为特征值，对所述容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点进行层次聚类；
从层次聚类结果中任意选择一个存储节点数量大于N的类为所述终端的资源请求提供资源；
其中，N为所述资源请求所需的存储节点数量。
进一步的，所述以容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点的实际物理位置为特征值，对所述容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点进行层次聚类，包括：
a.初始化迭代次数t＝0，从容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点中随机选择k个存储节点作为聚类中心；
b.将容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点进行归类；
其中，若容器云平台中第i个能够为终端提供资源的存储节点的实际物理位置与第j个聚类中心的实际物理位置的欧氏距离小于容器云平台中第i个能够为终端提供资源的存储节点的实际物理位置与其他聚类中心的实际物理位置的欧氏距离，则将容器云平台中第i个能够为终端提供资源的存储节点归为第j类；
c.输出本次迭代的聚类结果，若t-1次迭代输出的聚类结果与本次迭代输出的聚类结果相同，则结束操作，若t-1次迭代输出的聚类结果与本次迭代输出的聚类结果不相同，则以类中包含容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点的实际物理位置坐标的平均值为新的聚类中心，令t＝t+1，并返回所述步骤a；
其中，k≤M-N且
一种存储节点的分配服务器，其改进之处在于，包括：
获取单元，用于根据终端的资源请求，从容器云平台上获取存储有所述资源对应副本的存储节点信息；
第一确定单元，用于根据所述存储节点信息，确定容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点及存储节点数量；
第二确定单元，用于根据容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点及存储节点数量，确定最终为终端提供资源的存储节点；
所述存储节点信息包括：存储节点的实际物理位置、剩余带宽和剩余存储空间。
优选的，所述第一确定单元，用于：
将满足约束条件的存储节点作为容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点，将所有存储节点总和作为容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点数量；
所述约束条件包括：存储节点的剩余带宽大于第一阈值且剩余存储空间大于第二阈值。
优选的，所述第二确定单元，包括：
第一确定模块，用于根据终端的资源请求，确定终端实际所需的存储节点数量N；
第二确定模块，用于若M＞N，则利用层次聚类算法从能够为终端提供资源的存储节点中确定最终为终端提供资源的存储节点；
第三确定模块，用于若M＝N，则以容器云平台中能够为终端提供资源的M个存储节点作为提供资源的存储节点；
第四确定模块，用于若M＜N，则向终端发送无法提供资源的消息，并结束操作；
其中，M为容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点数量，N为资源请求中所需的存储节点数量。
进一步的，所述第二确定模块，包括：
聚类子模块，用于以容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点的实际物理位置为特征值，对所述容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点进行层次聚类；
选择子模块，用于从层次聚类结果中任意选择一个存储节点数量大于N的类为所述终端的资源请求提供资源；
其中，N为所述资源请求所需的存储节点数量。
一种存储节点分配系统，其改进之处在于，包括上述服务器，还包括：
容器云平台，用于根据终端的资源请求，向服务器发送存储有所述资源对应副本的存储节点信息；
终端，用于向服务器发出资源请求。
与最接近的现有技术相比，本发明具有的有益效果：
本发明提供的技术方案，获取终端的资源请求中所需的存储节点数量及容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点数量；根据终端的资源请求中所需的存储节点数量及容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点数量确定最终为终端提供资源的存储节点。基于本发明提供的技术方案，可以提高容器云中多副本选择的效率、降低通信成本；
本发明通过将层次聚类算法与容器云平台中多副本存储节点的选择融合，可以使容器云平台中多副本存储节点的选择更合理，提高通信效率，降低通信成本。
附图说明
图1是容器云的常见架构；
图2是本发明提供的一种存储节点的分配方法流程图；
图3是本发明提供的一种服务器结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供了一种存储节点的分配方法，如图2所示，包括：
101.根据终端的资源请求，从容器云平台上获取存储有所述资源对应副本的存储节点信息；
102.根据所述存储节点信息，确定容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点及存储节点数量；
103.根据容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点及存储节点数量，确定最终为终端提供资源的存储节点；
所述存储节点信息包括：存储节点的实际物理位置、剩余带宽和剩余存储空间。
例如：中央服务器获取终端的资源请求中所需的存储节点数量及容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点数量；
中央服务器根据终端的资源请求中所需的存储节点数量及容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点数量确定最终为终端提供资源的存储节点；
其中，中央服务器是容器云平台中的全局节点，负责全局用户的任务管理。
所述资源请求为用户需要的多媒体内容的请求。
根据所述存储节点信息，确定容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点数量，包括：
将满足约束条件的存储节点作为容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点，将所有存储节点总和作为容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点数量；
所述约束条件包括：存储节点的剩余带宽大于第一阈值且剩余存储空间大于第二阈值。
所述第一阈值为资源对应的存储节点自身全部带宽的10％，所述第二阈值为资源对应的存储节点自身全部存储空间的10％。
所述根据容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点及存储节点数量，确定最终为终端提供资源的存储节点，包括：
根据终端的资源请求，确定终端实际所需的存储节点数量N；
若M＞N，则利用层次聚类算法从能够为终端提供资源的存储节点中确定最终为终端提供资源的存储节点；
若M＝N，则以容器云平台中能够为终端提供资源的M个存储节点作为提供资源的存储节点；
若M＜N，则向终端发送无法提供资源的消息，并结束操作；
其中，M为容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点数量，N为资源请求中所需的存储节点数量。
所述利用层次聚类算法从能够为终端提供资源的存储节点中确定最终为终端提供资源的存储节点，包括：
以容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点的实际物理位置为特征值，对所述容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点进行层次聚类；
从层次聚类结果中任意选择一个存储节点数量大于N的类为所述终端的资源请求提供资源；
其中，N为所述资源请求所需的存储节点数量。
所述以容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点的实际物理位置为特征值，对所述容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点进行层次聚类，包括：
a.初始化迭代次数t＝0，从容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点中随机选择k个存储节点作为聚类中心；
b.将容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点进行归类；
其中，若容器云平台中第i个能够为终端提供资源的存储节点的实际物理位置与第j个聚类中心的实际物理位置的欧氏距离小于容器云平台中第i个能够为终端提供资源的存储节点的实际物理位置与其他聚类中心的实际物理位置的欧氏距离，则将容器云平台中第i个能够为终端提供资源的存储节点归为第j类；
c.输出本次迭代的聚类结果，若t-1次迭代输出的聚类结果与本次迭代输出的聚类结果相同，则结束操作，若t-1次迭代输出的聚类结果与本次迭代输出的聚类结果不相同，则以类中包含容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点的实际物理位置坐标的平均值为新的聚类中心，令t＝t+1，并返回所述步骤a；
其中，k≤M-N且
例如：确定所述欧氏距离，包括：
利用广播发送探测数据报，当存储节点应答后，计算延时，根据延时确定存储节点与聚类中心的实际物理位置。
再例如：并发为终端提供资源服务的存储节点越多，则终端获取的服务质量越好，因此，最终为终端提供资源的存储节点数量可以考虑终端所要求的服务质量。
基于上述方法的同一构思，本发明还提供一种服务器，如图3所示，包括：
获取单元，用于根据终端的资源请求，从容器云平台上获取存储有所述资源对应副本的存储节点信息；
第一确定单元，用于根据所述存储节点信息，确定容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点及存储节点数量；
第二确定单元，用于根据容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点及存储节点数量，确定最终为终端提供资源的存储节点；
所述存储节点信息包括：存储节点的实际物理位置、剩余带宽和剩余存储空间。
所述第一确定单元，用于：
将满足约束条件的存储节点作为容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点，将所有存储节点总和作为容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点数量；
所述约束条件包括：存储节点的剩余带宽大于第一阈值且剩余存储空间大于第二阈值。
所述第一阈值为存储节点全部带宽的10％，所述第二阈值为存储节点全部存储空间的10％。
所述第二确定单元，包括：
第一确定模块，用于根据终端的资源请求，确定终端实际所需的存储节点数量N；
第二确定模块，用于若M＞N，则利用层次聚类算法从能够为终端提供资源的存储节点中确定最终为终端提供资源的存储节点；
第三确定模块，用于若M＝N，则以容器云平台中能够为终端提供资源的M个存储节点作为提供资源的存储节点；
第四确定模块，用于若M＜N，则向终端发送无法提供资源的消息，并结束操作；
其中，M为容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点数量，N为资源请求中所需的存储节点数量。
所述第二确定模块，包括：
聚类子模块，用于以容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点的实际物理位置为特征值，对所述容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点进行层次聚类；
选择子模块，用于从层次聚类结果中任意选择一个存储节点数量大于N的类为所述终端的资源请求提供资源；
其中，N为所述资源请求所需的存储节点数量。
所述聚类子模块，用于：
a.初始化迭代次数t＝0，从容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点中随机选择k个存储节点作为聚类中心；
b.将容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点进行归类；
其中，若容器云平台中第i个能够为终端提供资源的存储节点的实际物理位置与第j个聚类中心的实际物理位置的欧氏距离小于容器云平台中第i个能够为终端提供资源的存储节点的实际物理位置与其他聚类中心的实际物理位置的欧氏距离，则将容器云平台中第i个能够为终端提供资源的存储节点归为第j类；
c.输出本次迭代的聚类结果，若t-1次迭代输出的聚类结果与本次迭代输出的聚类结果相同，则结束操作，若t-1次迭代输出的聚类结果与本次迭代输出的聚类结果不相同，则以类中包含容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点的实际物理位置坐标的平均值为新的聚类中心，令t＝t+1，并返回所述步骤a；
其中，k≤M-N且
本发明还提供一种存储节点分配系统，包括如上述服务器，还包括：
容器云平台，用于根据终端的资源请求，向服务器发送存储有所述资源对应副本的存储节点信息；
终端，用于向服务器发出资源请求。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (11)
1.一种存储节点的分配方法，其特征在于，所述方法包括：
根据终端的资源请求，从容器云平台上获取存储有所述资源对应副本的存储节点信息；
根据所述存储节点信息，确定容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点及存储节点数量；
根据容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点及存储节点数量，确定最终为终端提供资源的存储节点；
所述存储节点信息包括：存储节点的实际物理位置、剩余带宽和剩余存储空间。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述存储节点信息，确定容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点数量，包括：
将满足约束条件的存储节点作为容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点，将所有存储节点总和作为容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点数量；
所述约束条件包括：存储节点的剩余带宽大于第一阈值且剩余存储空间大于第二阈值。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一阈值为存储节点全部带宽的10％，所述第二阈值为存储节点全部存储空间的10％。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点及存储节点数量，确定最终为终端提供资源的存储节点，包括：
根据终端的资源请求，确定终端实际所需的存储节点数量N；
若M＞N，则利用层次聚类算法从能够为终端提供资源的存储节点中确定最终为终端提供资源的存储节点；
若M＝N，则以容器云平台中能够为终端提供资源的M个存储节点作为提供资源的存储节点；
若M＜N，则向终端发送无法提供资源的消息，并结束操作；
其中，M为容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点数量，N为资源请求中所需的存储节点数量。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用层次聚类算法从能够为终端提供资源的存储节点中确定最终为终端提供资源的存储节点，包括：
以容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点的实际物理位置为特征值，对所述容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点进行层次聚类；
从层次聚类结果中任意选择一个存储节点数量大于N的类为所述终端的资源请求提供资源；
其中，N为所述资源请求所需的存储节点数量。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述以容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点的实际物理位置为特征值，对所述容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点进行层次聚类，包括：
a.初始化迭代次数t＝0，从容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点中随机选择k个存储节点作为聚类中心；
b.将容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点进行归类；
其中，若容器云平台中第i个能够为终端提供资源的存储节点的实际物理位置与第j个聚类中心的实际物理位置的欧氏距离小于容器云平台中第i个能够为终端提供资源的存储节点的实际物理位置与其他聚类中心的实际物理位置的欧氏距离，则将容器云平台中第i个能够为终端提供资源的存储节点归为第j类；
c.输出本次迭代的聚类结果，若t-1次迭代输出的聚类结果与本次迭代输出的聚类结果相同，则结束操作，若t-1次迭代输出的聚类结果与本次迭代输出的聚类结果不相同，则以类中包含容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点的实际物理位置坐标的平均值为新的聚类中心，令t＝t+1，并返回所述步骤a；
其中，k≤M-N且
7.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括：
获取单元，用于根据终端的资源请求，从容器云平台上获取存储有所述资源对应副本的存储节点信息；
第一确定单元，用于根据所述存储节点信息，确定容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点及存储节点数量；
第二确定单元，用于根据容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点及存储节点数量，确定最终为终端提供资源的存储节点；
所述存储节点信息包括：存储节点的实际物理位置、剩余带宽和剩余存储空间。
8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述第一确定单元，用于：
将满足约束条件的存储节点作为容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点，将所有存储节点总和作为容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点数量；
所述约束条件包括：存储节点的剩余带宽大于第一阈值且剩余存储空间大于第二阈值。
9.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述第二确定单元，包括：
第一确定模块，用于根据终端的资源请求，确定终端实际所需的存储节点数量N；
第二确定模块，用于若M＞N，则利用层次聚类算法从能够为终端提供资源的存储节点中确定最终为终端提供资源的存储节点；
第三确定模块，用于若M＝N，则以容器云平台中能够为终端提供资源的M个存储节点作为提供资源的存储节点；
第四确定模块，用于若M＜N，则向终端发送无法提供资源的消息，并结束操作；
其中，M为容器云平台中能够为终端提供资源的存储节点数量，N为资源请求中所需的存储节点数量。
10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述第二确定模块，包括：
聚类子模块，用于以容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点的实际物理位置为特征值，对所述容器云平台中能够为终端提供资源的各存储节点进行层次聚类；
选择子模块，用于从层次聚类结果中任意选择一个存储节点数量大于N的类为所述终端的资源请求提供资源；
其中，N为所述资源请求所需的存储节点数量。
11.一种存储节点分配系统，其特征在于，包括如权利要求7-10任一所述的服务器，还包括：
容器云平台，用于根据终端的资源请求，向服务器发送存储有所述资源对应副本的存储节点信息；
终端，用于向服务器发出资源请求。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910103182.8A CN109981726A (zh) | 2019-02-01 | 2019-02-01 | 一种存储节点的分配方法、服务器及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910103182.8A CN109981726A (zh) | 2019-02-01 | 2019-02-01 | 一种存储节点的分配方法、服务器及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109981726A true CN109981726A (zh) | 2019-07-05 |
Family
ID=67076853
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910103182.8A Pending CN109981726A (zh) | 2019-02-01 | 2019-02-01 | 一种存储节点的分配方法、服务器及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109981726A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113055469A (zh) * | 2021-03-11 | 2021-06-29 | 网宿科技股份有限公司 | 云容器存储控制方法、系统、电子设备及存储介质 |
| CN113343915A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-09-03 | 成都商汤科技有限公司 | 信息处理方法、系统、装置、计算机设备和存储介质 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103503376A (zh) * | 2011-12-29 | 2014-01-08 | 华为技术有限公司 | 云计算系统和管理云计算系统中存储资源的方法 |
| CN106161524A (zh) * | 2015-04-03 | 2016-11-23 | 中国移动通信集团上海有限公司 | 一种基于分布式资源节点的资源下载方法及装置 |
| CN106412113A (zh) * | 2016-11-15 | 2017-02-15 | 上海远景数字信息技术有限公司 | 一种能源云服务系统及其通信方法 |
-
2019
- 2019-02-01 CN CN201910103182.8A patent/CN109981726A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103503376A (zh) * | 2011-12-29 | 2014-01-08 | 华为技术有限公司 | 云计算系统和管理云计算系统中存储资源的方法 |
| CN106161524A (zh) * | 2015-04-03 | 2016-11-23 | 中国移动通信集团上海有限公司 | 一种基于分布式资源节点的资源下载方法及装置 |
| CN106412113A (zh) * | 2016-11-15 | 2017-02-15 | 上海远景数字信息技术有限公司 | 一种能源云服务系统及其通信方法 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113055469A (zh) * | 2021-03-11 | 2021-06-29 | 网宿科技股份有限公司 | 云容器存储控制方法、系统、电子设备及存储介质 |
| CN113343915A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-09-03 | 成都商汤科技有限公司 | 信息处理方法、系统、装置、计算机设备和存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Yao et al. | Fog resource provisioning in reliability-aware IoT networks | |
| Chaczko et al. | Availability and load balancing in cloud computing | |
| Joshi et al. | Coding for fast content download | |
| Sun et al. | The cost-efficient deployment of replica servers in virtual content distribution networks for data fusion | |
| Wang et al. | Cloud model for service selection | |
| CN110798517B (zh) | 去中心化集群负载均衡方法、系统、移动终端及存储介质 | |
| CN108768716B (zh) | 一种微服务路径选择方法及装置 | |
| CN104718548B (zh) | 包含大规模低功率集群的异构数据库系统中的联接的有效下推 | |
| CN112860695B (zh) | 监控数据查询方法、装置、设备、存储介质及程序产品 | |
| US9449071B2 (en) | Providing reconstructed data based on stored aggregate data in response to queries for unavailable data | |
| CN109857710A (zh) | 文件存储方法及终端设备 | |
| CN106130960B (zh) | 盗号行为的判断系统、负载调度方法和装置 | |
| CN105530272A (zh) | 一种应用数据的同步方法和装置 | |
| CN108681569A (zh) | 一种数据自动分析系统及其方法 | |
| CN109582452A (zh) | 一种容器调度方法、调度装置及电子设备 | |
| Smolka et al. | Evaluation of fog application placement algorithms: a survey | |
| CN109726004A (zh) | 一种数据处理方法及装置 | |
| CN106202092A (zh) | 数据处理的方法及系统 | |
| CN109981726A (zh) | 一种存储节点的分配方法、服务器及系统 | |
| CN107103360B (zh) | 一种基于混合云的可靠应用分配分布式遗传方法 | |
| CN108416054A (zh) | 基于文件访问热度的动态hdfs副本个数计算方法 | |
| CN110019205A (zh) | 一种数据存储、还原方法、装置及计算机设备 | |
| CN111049898A (zh) | 一种实现计算集群资源跨域架构的方法及系统 | |
| Song et al. | Towards modeling large-scale data flows in a multidatacenter computing system with petri net | |
| CN109285015A (zh) | 一种虚拟资源的分配方法及系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |