CN110221777A - 一种智能调节数据中心i/o访问负载的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种智能调节数据中心I/O访问负载的方法，应用于数据中心；包括：步骤S1，判断数据中心接收到数据访问请求时是否处于一高访问量时段内：若是，则转向步骤S2；若否，则按照正常的处理方式对数据访问请求进行处理；步骤S2，判断数据访问请求是否为一预设的第一访问类型：若是，则当前的在高访问量时段内对数据访问请求进行处理；若否，则延后至高访问量时段结束后，再对数据访问请求进行处理。其有益于能够在数据中心的存储器网络活动繁忙的时候，对部分访问进行延后处理来缓解存储器网络的运行压力，降低高访问时段的拥堵情况，从而能加快处理速度，提高效率，同时也能够降低功耗。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种智能调节数据中心I/O访问负载的方法。
背景技术
互联网数据中心(Internet Data Center)是托管云计算的常用形式，通常部署许多个服务器，在统一服务器下为用户提供运行软件或者是运行其用户计算机内部的服务。同一时间数据中心的存储器网络I/O读写量是由一定上限的，如果短时间内用户访问量突然增加，就会超过数据中心存储器网络I/O处理负荷界限。而数据中心的设备升级更换代价昂贵，不可能经常进行设备升级，但每天的用户访问量是动态变化的，总是会出现访问拥挤与访问空闲的情况。访问量增加造成的访问拥堵会使得数据中心存储器网络I/O高负荷运行，需要同时进行各个访问的大量读写操作，存储器网络各级之间无法同时传输大量的数据，高负荷的读写数据操作就会使得存储器网络I/O拥堵，处理速度变慢，处理时间变长，造成更多能耗，效率降低，无法及时完成用户的访问。在该高访问量的时段内极大影响了用户体验。
发明内容
本发明的目的在于，提供一种智能调节数据中心I/O访问负载的方法，解决以上技术问题。
本发明所解决的技术问题可以采用以下技术方案来实现：
一种智能调节数据中心I/O访问负载的方法，应用于数据中心；其特征在于，包括：
步骤S1，判断所述数据中心接收到数据访问请求时是否处于一高访问量时段内：
若是，则转向步骤S2；
若否，则按照正常的处理方式对所述数据访问请求进行处理，随后退出；
步骤S2，判断所述数据访问请求是否为一预设的第一访问类型：
若是，则当前的在所述高访问量时段内对所述数据访问请求进行处理，随后退出；
若否，则延后至所述高访问量时段结束后，再对所述数据访问请求进行处理，随后退出。
优选地，在执行所述步骤S1之前，预先通过历史数据统计确定所述高访问量时段；
确定所述高访问量时段的方法具体包括：
步骤A1，针对一个时段，判断所述时段内的访问量是否高于一预设阈值：
若是，则将所述时段确定为异常访问时段；
若否，则将所述时段确定为正常访问时段；
步骤A2，当一个时段被确定为所述异常访问时段的次数超过一预设次数时，将所述时段确定为所述高访问量时段。
优选地，被分类为所述第一访问类型的所述数据访问请求为必须在当前的所述高访问量时段内进行处理的所述数据访问请求。
优选地，在所述数据中心对所述数据访问请求进行处理的过程中，通过自学习的方法不断统计并确定所述高访问量时段。
优选地，在对非所述第一访问类型的所述数据访问请求进行延后处理之后，所述数据中心获取发送所述数据访问请求的用户的反馈信息，并根据所述反馈信息确定下一次该用户的所述数据访问请求的延后程度。
优选地，所述数据中心采用如权利要求1-5中任意一项所述的智能调节数据中心I/O访问负载的方法对所述数据中心接收到的数据访问请求进行处理；
所述数据中新包括服务器和与所述服务器连接的存储器网络；
所述服务器包括：
请求获取单元，用于获取用户发送的数据访问请求；
第一判断单元，连接所述请求获取单元，用于判断所述数据中心接收到数据访问请求时是否处于一高访问量时段内，并输出一第一判断结果；
处理单元，连接所述第一判断单元，用于根据所述第一判断结果，在所述数据访问请求不处于所述高访问量时段内时，按照正常的处理方式对所述数据访问请求进行处理；
第二判断单元，分别连接所述第一判断单元和所述处理单元，用于根据所述第一判断结果，在所述数据访问请求处于所述高访问量时段内时，判断所述数据访问请求是否属于一第一访问类型，输出第二判断结果；
所述处理单元还用于根据所述第二判断结果：
在所述数据访问请求为所述第一访问类型时，在当前的在所述高访问量时段内对所述数据访问请求进行处理；以及
在所述数据访问请求不为所述第一访问类型时，延后至所述高访问量时段结束后再对所述数据访问请求进行处理。
优选地，所述服务器还包括：
统计单元，连接所述第一判断单元，用于预先通过历史数据统计确定所述高访问量时段。
优选地，所述统计单元具体包括：
第一判断模块，所述判断模块针对一个时段，判断所述时段内的访问量是否高于一预设阈值，并输出相应的判断结果；
第一确认模块，连接所述第一判断模块，用于根据判断结果，将访问量高于所述预设阈值的所述时段确定为异常访问时段，以及将访问量不高于所述预设阈值的所述时段确定为正常访问时段；
第二判断模块，连接所述确认模块，用于判断某个时段被确认为所述异常访问时段的次数是否超过一预设次数，并输出相应的判断结果；
第二确认模块，连接所述第二判断模块，用于根据判断结果，在某个时段被确认为所述异常访问时段的次数超过所述预设次数时，将该时段确认为所述高访问量时段。
优选地，被分类为所述第一访问类型的所述数据访问请求为必须在当前的所述高访问量时段内进行处理的所述数据访问请求。
其有益效果在于：
本发明通过设计一种智能调节数据中心I/O访问负载的方法，能够在数据中心的存储器网络I/O活动繁忙的时候，对部分访问进行延后处理来缓解存储器网络的运行压力，降低高访问时段的I/O拥堵情况，从而能加快在该情况下的处理速度，提高效率，同时也能够降低功耗。
附图说明
图1为本发明中智能调节I/O访问负载的流程图；
图2为本发明中确定高访问量时段的流程图；
图3为本发明中数据中心结构示意图；
图4为本发明中数据中心的统计单元结构示意图。
具体实施方式
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作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。
如图1所示，一种智能调节数据中心I/O访问负载的方法，应用于数据中心；其特征在于，包括：
步骤S1，判断数据中心接收到数据访问请求时是否处于一高访问量时段内：
若是，则转向步骤S2；
若否，则按照正常的处理方式对数据访问请求进行处理，随后退出；
步骤S2，判断数据访问请求是否为一预设的第一访问类型：
若是，则当前的在高访问量时段内对数据访问请求进行处理，随后退出；
若否，则延后至高访问量时段结束后，再对数据访问请求进行处理，随后退出。
作为本发明的一种优选的实施例，在访问请求到达之后，首先根据自学习算法统计记录得出的的预测结果与当前请求时段进行比对，判断是否是属于特定的高访问量时间段，如果不是高访问量时段就按照正常的接收访问请求进行处理操作；如果正好处于该高访问量的时段，则会进一步对访问请求进行请求划分判断。自学习算法根据统计的访问记录的分析，对访问请求分为主要访问与非主要访问，若判断该访问请求为主要访问类型，则进行接收该访问请求的处理操作；若判断该访问请求为非主要访问类型，则对该访问请求进行延后处理，同时进行高访问量时段内其他访问请求的接收。并行的，将延后非主要访问的处理结果发送给用户，根据用户的反馈意见设定延后处理的合适时间。
作为本发明的一种优选的实施例，如图2所示在执行步骤S1之前，预先通过历史数据统计确定高访问量时段；
确定高访问量时段的方法具体包括：
步骤A1，针对一个时段，判断时段内的访问量是否高于一预设阈值：
若是，则将时段确定为异常访问时段；
若否，则将时段确定为正常访问时段；
步骤A2，当一个时段被确定为异常访问时段的次数超过一预设次数时，将时段确定为高访问量时段。
作为本发明的一种优选的实施例，被分类为第一访问类型的数据访问请求为必须在当前的高访问量时段内进行处理的数据访问请求。
作为本发明的一种优选的实施例，在数据中心对数据访问请求进行处理的过程中，通过自学习的方法不断统计并确定高访问量时段。对数据中心的访问进行智能化的调节，采取自学习算法对访问请求进行管理，根据统计记录的存储器网络I/O端口数据读写情况，分析出I/O活动规律，预测出固定时段内存储器网络I/O活动访问量变化情况，在高访问量的时段对访问请求进行管理。
作为本发明的一种优选的实施例，在对非第一访问类型的数据访问请求进行延后处理之后，数据中心获取发送数据访问请求的用户的反馈信息，并根据反馈信息确定下一次该用户的数据访问请求的延后程度。
作为本发明的一种优选的实施例，如图3所示，数据中心采用如权利要求1-5中任意一项的智能调节数据中心I/O访问负载的方法对数据中心接收到的数据访问请求进行处理；
数据中心包括服务器A和与服务器A连接的存储器网络B；
服务器A包括：
请求获取单元1，用于获取用户发送的数据访问请求；
第一判断单元2，连接请求获取单元1，用于判断数据中心接收到数据访问请求时是否处于一高访问量时段内，并输出一第一判断结果；
处理单元3，连接第一判断单元2，用于根据第一判断结果，在数据访问请求不处于高访问量时段内时，按照正常的处理方式对数据访问请求进行处理；
第二判断单元4，分别连接第一判断单元2和处理单元3，用于根据第一判断结果，在数据访问请求处于高访问量时段内时，判断数据访问请求是否属于一第一访问类型，输出第二判断结果；
处理单元3还用于根据第二判断结果：
在数据访问请求为第一访问类型时，在当前的在高访问量时段内对数据访问请求进行处理；以及
在数据访问请求不为第一访问类型时，延后至高访问量时段结束后再对数据访问请求进行处理。
作为本发明的一种优选的实施例，服务器还包括：
统计单元5，连接第一判断单元2，用于预先通过历史数据统计确定高访问量时段。
作为本发明的一种优选的实施例，如图4所示，统计单元5具体包括：
第一判断模块51，判断模块针对一个时段，判断时段内的访问量是否高于一预设阈值，并输出相应的判断结果；
第一确认模块52，连接第一判断模块51，用于根据判断结果，将访问量高于预设阈值的时段确定为异常访问时段，以及将访问量不高于预设阈值的时段确定为正常访问时段；
第二判断模块53，连接确认模块52，用于判断某个时段被确认为异常访问时段的次数是否超过一预设次数，并输出相应的判断结果；
第二确认模块54，连接第二判断模块53，用于根据判断结果，在某个时段被确认为异常访问时段的次数超过预设次数时，将该时段确认为高访问量时段。
以上所述仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围，对于本领域技术人员而言，应当能够意识到凡运用本发明说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。
Claims (9)
1.一种智能调节数据中心I/O访问负载的方法，应用于数据中心；其特征在于，包括：
步骤S1，判断所述数据中心接收到数据访问请求时是否处于一高访问量时段内：
若是，则转向步骤S2；
若否，则按照正常的处理方式对所述数据访问请求进行处理，随后退出；
步骤S2，判断所述数据访问请求是否为一预设的第一访问类型：
若是，则当前的在所述高访问量时段内对所述数据访问请求进行处理，随后退出；
若否，则延后至所述高访问量时段结束后，再对所述数据访问请求进行处理，随后退出。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在执行所述步骤S1之前，预先通过历史数据统计确定所述高访问量时段；
确定所述高访问量时段的方法具体包括：
步骤A1，针对一个时段，判断所述时段内的访问量是否高于一预设阈值：
若是，则将所述时段确定为异常访问时段；
若否，则将所述时段确定为正常访问时段；
步骤A2，当一个时段被确定为所述异常访问时段的次数超过一预设次数时，将所述时段确定为所述高访问量时段。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，被分类为所述第一访问类型的所述数据访问请求为必须在当前的所述高访问量时段内进行处理的所述数据访问请求。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述数据中心对所述数据访问请求进行处理的过程中，通过自学习的方法不断统计并确定所述高访问量时段。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对非所述第一访问类型的所述数据访问请求进行延后处理之后，所述数据中心获取发送所述数据访问请求的用户的反馈信息，并根据所述反馈信息确定下一次该用户的所述数据访问请求的延后程度。
6.一种数据中心，其特征在于，所述数据中心采用如权利要求1-5中任意一项所述的智能调节数据中心I/O访问负载的方法对所述数据中心接收到的数据访问请求进行处理；
所述数据中心包括服务器和与所述服务器连接的存储器网络；
所述服务器包括：
请求获取单元，用于获取用户发送的数据访问请求；
第一判断单元，连接所述请求获取单元，用于判断所述数据中心接收到数据访问请求时是否处于一高访问量时段内，并输出一第一判断结果；
处理单元，连接所述第一判断单元，用于根据所述第一判断结果，在所述数据访问请求不处于所述高访问量时段内时，按照正常的处理方式对所述数据访问请求进行处理；
第二判断单元，分别连接所述第一判断单元和所述处理单元，用于根据所述第一判断结果，在所述数据访问请求处于所述高访问量时段内时，判断所述数据访问请求是否属于一第一访问类型，输出第二判断结果；
所述处理单元还用于根据所述第二判断结果：
在所述数据访问请求为所述第一访问类型时，在当前的在所述高访问量时段内对所述数据访问请求进行处理；以及
在所述数据访问请求不为所述第一访问类型时，延后至所述高访问量时段结束后再对所述数据访问请求进行处理。
7.根据权利要求6所述的数据中心，其特征在于，所述服务器还包括：
统计单元，连接所述第一判断单元，用于预先通过历史数据统计确定所述高访问量时段。
8.根据权利要求7所述的数据中心，其特征在于，所述统计单元具体包括：
第一判断模块，所述判断模块针对一个时段，判断所述时段内的访问量是否高于一预设阈值，并输出相应的判断结果；
第一确认模块，连接所述第一判断模块，用于根据判断结果，将访问量高于所述预设阈值的所述时段确定为异常访问时段，以及将访问量不高于所述预设阈值的所述时段确定为正常访问时段；
第二判断模块，连接所述确认模块，用于判断某个时段被确认为所述异常访问时段的次数是否超过一预设次数，并输出相应的判断结果；
第二确认模块，连接所述第二判断模块，用于根据判断结果，在某个时段被确认为所述异常访问时段的次数超过所述预设次数时，将该时段确认为所述高访问量时段。
9.根据权利要求6所述的数据中心，其特征在于，被分类为所述第一访问类型的所述数据访问请求为必须在当前的所述高访问量时段内进行处理的所述数据访问请求。
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