CN110572410A - 基于大数据的信息安全系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及一种基于大数据的信息安全系统，其特征在于，包括：存储系统，其具有多个结构不同的存储结点，每个存储结点包括：由多台存储设备中的存储空间聚合成的一个存储池，用于访问该存储池的统一访问接口，以及用于管理该存储池的管理界面；写入模块，用于当向存储系统写入数据时，按照预设的策略同时向多个所述存储结点各存储该数据的一个副本；负载模块，用于将访问该数据的请求根据各自的能力相应地分配到具有该数据的副本的多个所述存储结点；恢复模块，用于当具有该数据的副本的一个存储结点失效时，自动增加一个能力大于该失效存储结点的存储结点保存该数据的一个副本。本申请还涉及一种基于大数据的信息安全方法。

Description

基于大数据的信息安全系统和方法
技术领域
本申请涉及下一代信息网络产业技术领域，尤其涉及一种基于大数据的信息安全系统和方法。
背景技术
随着技术的不断发展，产生了越来越多的海量数据，即大数据。大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
集群存储系统是云计算和大数据时代应对存储容量压力、I/O性能瓶颈、存储成本危机等诸多挑战所采用的新一代企业级存储架构。现有集群存储系统一般由大量廉价商用存储设备构成，因此其中个别结点失效和硬件故障是一种常态，这对大数据的信息安全带来了严峻的挑战。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题，本申请提供一种基于大数据的信息安全系统和方法。
根据本申请实施例，提供一种基于大数据的信息安全方法，其特征在于，包括：
构建存储系统，其具有多个结构不同的存储结点，每个存储结点包括：由多台存储设备中的存储空间聚合成的一个存储池，用于访问该存储池的统一访问接口，以及用于管理该存储池的管理界面；
当向存储系统写入数据时，按照预设的策略同时向多个所述存储结点各存储该数据的一个副本；
将访问该数据的请求根据各自的能力相应地分配到具有该数据的副本的多个所述存储结点；
当具有该数据的副本的一个存储结点失效时，自动增加一个能力大于该失效存储结点的存储结点保存该数据的一个副本。
优选地，构建m种不同能力的存储结点，能力由低到高为μ1……μm·。
优选地，各个请求具有一定的优先级，将访问该数据的请求均衡地分配到具有该数据的副本的多个所述存储结点包括：
将访问该数据的s个请求中按其优先级分成m组，每组排成一个队列SQ。
优选地，将访问该数据的s个请求中按其优先级分成m组包括：
从低到高预设m-1个门值G1,G2,…,Gm-1；
当前到达的请求按照其优先级在[Gi-1,Gi]，则进入第i组。
优选地，每组排成一个队列SQ包括：
当前到达的请求按照其优先级排在该组队列的所有比其低的请求之前，并排在和其优先级相同的已经到达的请求的最末。
优选地，将访问该数据的请求均衡地分配到具有该数据的副本的多个所述存储结点还包括：
从SQi中从队头到队尾依次取出k个请求进入存储有该数据的副本的r个能力为μi存储结点中的空闲结点，以实现先到先服务的顺序。
优选地，所述预定的策略包括m个子策略，第j个子策略包括：
根据k个请求中有n个请求在时间T内到达的数学期望λ、存储结点的服务能力μ、要求满足第i个优先级的服务质量QoS所达到的时间以及来设置r的数量。
优选地，
其中，Pn是n个请求在时间T内的泊松分布概率。
优选地，
在本发明的实施例中还提供了一种基于大数据的信息安全系统，其特征在于，包括：
存储系统，其具有多个结构不同的存储结点，每个存储结点包括：由多台存储设备中的存储空间聚合成的一个存储池，用于访问该存储池的统一访问接口，以及用于管理该存储池的管理界面；
写入模块，用于当向存储系统写入数据时，按照预设的策略同时向多个所述存储结点各存储该数据的一个副本；
负载模块，用于将访问该数据的请求根据各自的能力相应地分配到具有该数据的副本的多个所述存储结点；
恢复模块，用于当具有该数据的副本的一个存储结点失效时，自动增加一个能力大于该失效存储结点的存储结点保存该数据的一个副本。
本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：通过多个存储结点来承载数据访问和进行数据自动恢复，从而显著地增强了大数据的信息安全。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种基于大数据的信息安全方法的框图。
图2是根据另一示例性实施例示出的一种基于大数据的信息安全方法的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本申请的不同结构。为了简化本申请的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。当然，它们仅仅为示例，并且目的不在于限制本申请。此外，本申请可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不只是所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。此外，本申请提供了的各种特定的工艺和材料的例子，但是本领域普通技术人员可以意识到其他工艺的可应用性和/或其他材料的使用。另外，以下描述的第一特征在第二特征值“上”的结构可以包括第一和第二特征形成为直接接触的实施例，也可以包括另外的特征形成在第一和第二特征之间的实施例，这样第一和第二特征可能不是直接接触。
在本申请的描述中，需要说明的是，除非另有规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
图1是根据一示例性实施例示出的一种基于大数据的信息安全方法的框图。参照图1，该方法包括：
步骤S10，构建存储系统，其具有多个结构相同的存储结点，每个存储结点包括：由多台存储设备中的存储空间聚合成的一个存储池，用于访问该存储池的统一访问接口，以及用于管理该存储池的管理界面；
步骤S20，当向存储系统写入数据时，按照预设的策略同时向多个所述存储结点各存储该数据的一个副本；
步骤S30，将访问该数据的请求均衡地分配到具有该数据的副本的多个所述存储结点；
步骤S40，当具有该数据的副本的一个存储结点失效时，自动增加一个存储结点保存该数据的一个副本。
现有集群存储系统一般由大量廉价商用存储设备构成，因此其中个别结点失效和硬件故障是一种常态，这对大数据的信息安全带来了严峻的挑战。
而该实施例通过多个存储结点(即多个集群存储系统)来承载数据访问和进行数据自动恢复，从而显著地增强了大数据的信息安全。
优选的，所有的请求具有相同的优先级，将访问该数据的请求均衡地分配到具有该数据的副本的多个所述存储结点包括：
将访问该数据的k个请求按照到达的顺序排成一个队列SQ；
从SQ中从队头到队尾依次取出k个请求进入存储有该数据的副本的r个存储结点中的空闲结点，以实现先到先服务的顺序。
本实施例因为设置了多个集群存储系统来构成一个存储系统，所以结构变得比较复杂。如果管理方法过于复杂，则导致系统内部的管理数据交换过多，导致大幅加重了系统开销，增加了多个集群存储系统反而得不偿失。如果管理方法过于简单，则多个集群存储系统的资源浪费太多，建设成本太高，难以承担。而本优选实施例设计的先到先服务的队列，管理比较简单，又不会浪费太多存储资源，取得了空间和管理的较好的平衡，效率很高。
优选的，所述预定的策略包括：
根据k个请求中有n个请求在时间T内到达的数学期望λ、存储结点的服务能力μ、要求满足服务质量QoS所达到的时间TQoS来设置r的数量。
优选的
其中，Pn是n个请求在时间T内的泊松分布概率。
发明人通过对天文站观测大数据，电厂物联网大数据，以及大型互联网网站大数据都进行了大量艰辛的模拟测试，发现这些应用场景下对多个存储结点的数据访问均符合泊松概率分布的特点，本优选实施例创造性地利用泊松分布的特点来设置存储结点的数量，从而能确定满足服务质量QoS的要求的存储结点的最低数量，从而能节省宝贵的存储资源。
优选的，
本优选实施例给出了泊松分布的计算方法。
优选的，各个请求具有一定的优先级，将访问该数据的请求均衡地分配到具有该数据的副本的多个所述存储结点包括：
将访问该数据的k个请求中排成一个队列SQ，其中当前到达的请求按照其优先级排在所有比其低的请求之前，并排在和其优先级相同的已经到达的请求的最末；
从SQ中从队头到队尾依次取出k个请求进入存储有该数据的副本的r个存储结点中的空闲结点，以实现先到先服务的顺序。
上面的优选实施例都是假设所有的数据访问具有相同的优先级，所以应用的灵活性还不够，而本优选实施例设计了多个访问请求具有不同优先级的应用场景。
优选的，所述预定的策略包括：
根据k个请求中有n个请求在时间T内到达的数学期望λ、存储结点的服务能力μ、要求满足第i个优先级的服务质量QoS所达到的时间来设置r的数量。
优选的，
其中，Pn是n个请求在时间T内的泊松分布概率。
本优选实施例不但利用了上述模拟测试所发现的泊松分布，而且根据数据请求优先级不同的场景，进一步优化了数学模型，考虑了不同优先级所要求的服务质量QoS，因此本优选实施例的应用将更加灵活，能够适应更多的场景。
优选的，
本优选实施例给出了泊松分布的计算方法。
在本发明的实施例中还提供了一种基于大数据的信息安全系统，其特征在于，包括：
存储系统，其具有多个结构相同的存储结点，每个存储结点包括：由多台存储设备中的存储空间聚合成的一个存储池，用于访问该存储池的统一访问接口，以及用于管理该存储池的管理界面；
写入模块，用于当向存储系统写入数据时，按照预设的策略同时向多个所述存储结点各存储该数据的一个副本；
负载模块，用于将访问该数据的请求均衡地分配到具有该数据的副本的多个所述存储结点；
恢复模块，用于当具有该数据的副本的一个存储结点失效时，自动增加一个存储结点保存该数据的一个副本。
本实施例通过多个存储结点来承载数据访问和进行数据自动恢复，从而显著地增强了大数据的信息安全。
图2是根据另一示例性实施例示出的一种基于大数据的信息安全方法的框图，如图所示，该方法包括：
步骤S15，构建存储系统，其具有多个结构不同的存储结点，每个存储结点包括：由多台存储设备中的存储空间聚合成的一个存储池，用于访问该存储池的统一访问接口，以及用于管理该存储池的管理界面；
步骤S25，当向存储系统写入数据时，按照预设的策略同时向多个所述存储结点各存储该数据的一个副本；
步骤S35，将访问该数据的请求根据各自的能力相应地分配到具有该数据的副本的多个所述存储结点；
步骤S45，当具有该数据的副本的一个存储结点失效时，自动增加一个能力大于该失效存储结点的存储结点保存该数据的一个副本。
现有集群存储系统一般由大量廉价商用存储设备构成，因此其中个别结点失效和硬件故障是一种常态，这对大数据的信息安全带来了严峻的挑战。
而该实施例通过多个存储结点(即多个集群存储系统)来承载数据访问和进行数据自动恢复，从而显著地增强了大数据的信息安全。
前面的实施例要求所有的存储结点都采用相同的结构，然后现实情况中为了尽量兼容，应当允许加入各种不同结构的存储结点来构成存储系统。例如，较早的存储系统都是采用SATA硬盘来构建集群存储。但近年来，随着SSD硬盘大幅度地降价，越来越多的系统开始采用SSD构建集群存储。如果不允许不同结构的存储结点来构成存储系统，那么就得淘汰所有的SATA硬盘，这无疑大幅度地增加了系统升级的成本。
而本优选实施例允许采用不同结构的存储结点来构成存储系统，因此可以尽量兼容各种不同结构的磁盘，从而能够灵活应用于各种存储系统，解决了上述升级困难的问题。
优选地，构建m种不同能力的存储结点，能力由低到高为μ1……μm·。
本优选实施例根据能力来区分存储结点，从而有利于构建具体的负载均衡方案。
优选地，各个请求具有一定的优先级，将访问该数据的请求均衡地分配到具有该数据的副本的多个所述存储结点包括：
将访问该数据的s个请求中按其优先级分成m组，每组排成一个队列SQ。
本优选实施例在考虑了存储结点的结构不同的基础上，进一步考虑了数据访问优先级不同的情况，从而使得应用更加灵活。例如可以将用户分为收费用户和免费用户，给予免费用户较低的优先级，而给收费用户较高的优先级，这就使得可以开发各种更加灵活的应用，例如可以应用于各种视频网站。
优选地，将访问该数据的s个请求中按其优先级分成m组包括：
从低到高预设m-1个门值G1,G2,…,Gm-1；
当前到达的请求按照其优先级在[Gi-1,Gi]，则进入第i组。
本实施例给出了优先级具体的分组方案。
优选地，每组排成一个队列SQ包括：
当前到达的请求按照其优先级排在该组队列的所有比其低的请求之前，并排在和其优先级相同的已经到达的请求的最末。
优选地，将访问该数据的请求均衡地分配到具有该数据的副本的多个所述存储结点还包括：
从SQi中从队头到队尾依次取出k个请求进入存储有该数据的副本的r个能力为μi存储结点中的空闲结点，以实现先到先服务的顺序。
本实施例因为设置了多个集群存储系统来构成一个存储系统，所以结构变得比较复杂。如果管理方法过于复杂，则导致系统内部的管理数据交换过多，导致大幅加重了系统开销，增加了多个集群存储系统反而得不偿失。如果管理方法过于简单，则多个集群存储系统的资源浪费太多，建设成本太高，难以承担。而本优选实施例设计的先到先服务的队列，管理比较简单，又不会浪费太多存储资源，取得了空间和管理的较好的平衡，效率很高。
例如，m＝3，由SATA磁盘构成的能力为μ1的存储结点；由SAS磁盘构成的能力为μ2的存储结点；由SSD磁盘构成的能力为μ3的存储结点。
可以将s个请求分为
将优先级低于第一值的请求进入能力为μ1的存储结点，将优先级大于等于第一值且小于第二值的请求进入能力为μ2的存储结点，将优先级大于等于第二值的请求进入能力为μ3的存储结点。
优选地，所述预定的策略包括m个子策略，第j个子策略包括：
根据k个请求中有n个请求在时间T内到达的数学期望λ、存储结点的服务能力μ、要求满足第i个优先级的服务质量QoS所达到的时间以及来设置r的数量。
优选地，
其中，Pn是n个请求在时间T内的泊松分布概率。
发明人通过对天文站观测大数据，电厂物联网大数据，以及大型互联网网站大数据都进行了大量艰辛的模拟测试，发现这些应用场景下对多个存储结点的数据访问均符合泊松概率分布的特点，本优选实施例创造性地利用泊松分布的特点来设置存储结点的数量，从而能确定满足服务质量QoS的要求的存储结点的最低数量，从而能节省宝贵的存储资源。
优选地，
本优选实施例给出了泊松分布的计算方法。
在本发明的实施例中还提供了一种基于大数据的信息安全系统，其特征在于，包括：
存储系统，其具有多个结构不同的存储结点，每个存储结点包括：由多台存储设备中的存储空间聚合成的一个存储池，用于访问该存储池的统一访问接口，以及用于管理该存储池的管理界面；
写入模块，用于当向存储系统写入数据时，按照预设的策略同时向多个所述存储结点各存储该数据的一个副本；
负载模块，用于将访问该数据的请求根据各自的能力相应地分配到具有该数据的副本的多个所述存储结点；
恢复模块，用于当具有该数据的副本的一个存储结点失效时，自动增加一个能力大于该失效存储结点的存储结点保存该数据的一个副本。
本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：通过多个存储结点来承载数据访问和进行数据自动恢复，从而显著地增强了大数据的信息安全。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种基于大数据的信息安全方法，其特征在于，包括：
构建存储系统，其具有多个结构不同的存储结点，每个存储结点包括：由多台存储设备中的存储空间聚合成的一个存储池，用于访问该存储池的统一访问接口，以及用于管理该存储池的管理界面；
当向存储系统写入数据时，按照预设的策略同时向多个所述存储结点各存储该数据的一个副本；
将访问该数据的请求根据各自的能力相应地分配到具有该数据的副本的多个所述存储结点；
当具有该数据的副本的一个存储结点失效时，自动增加一个能力大于该失效存储结点的存储结点保存该数据的一个副本。
2.根据权利要求1所述的信息安全方法，其特征在于，构建m种不同能力的存储结点，能力由低到高为μ1……μm·。
3.根据权利要求2所述的信息安全方法，其特征在于，各个请求具有一定的优先级，将访问该数据的请求均衡地分配到具有该数据的副本的多个所述存储结点包括：
将访问该数据的s个请求中按其优先级分成m组，每组排成一个队列SQ。
4.根据权利要求3所述的信息安全方法，其特征在于，将访问该数据的s个请求中按其优先级分成m组包括：
从低到高预设m-1个门值G1,G2,…,Gm-1；
当前到达的请求按照其优先级在[Gi-1,Gi]，则进入第i组。
5.根据权利要求4所述的信息安全方法，其特征在于，每组排成一个队列SQ包括：
当前到达的请求按照其优先级排在该组队列的所有比其低的请求之前，并排在和其优先级相同的已经到达的请求的最末。
6.根据权利要求5所述的信息安全方法，其特征在于，将访问该数据的请求均衡地分配到具有该数据的副本的多个所述存储结点还包括：
从SQi中从队头到队尾依次取出k个请求进入存储有该数据的副本的r个能力为μi存储结点中的空闲结点，以实现先到先服务的顺序。
7.根据权利要求6所述的信息安全方法，其特征在于，所述预定的策略包括m个子策略，第j个子策略包括：
根据k个请求中有n个请求在时间T内到达的数学期望λ、存储结点的服务能力μ、要求满足第i个优先级的服务质量QoS所达到的时间以及来设置r的数量。
8.根据权利要求7所述的信息安全方法，其特征在于，
其中，Pn是n个请求在时间T内的泊松分布概率。
9.根据权利要求8所述的信息安全方法，其特征在于，
10.一种基于大数据的信息安全系统，其特征在于，包括：
存储系统，其具有多个结构不同的存储结点，每个存储结点包括：由多台存储设备中的存储空间聚合成的一个存储池，用于访问该存储池的统一访问接口，以及用于管理该存储池的管理界面；
写入模块，用于当向存储系统写入数据时，按照预设的策略同时向多个所述存储结点各存储该数据的一个副本；
负载模块，用于将访问该数据的请求根据各自的能力相应地分配到具有该数据的副本的多个所述存储结点；
恢复模块，用于当具有该数据的副本的一个存储结点失效时，自动增加一个能力大于该失效存储结点的存储结点保存该数据的一个副本。
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