CN111104247A - 管理数据复制的方法、设备和计算机程序产品 - Google Patents

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Abstract

本公开的实施例涉及一种管理数据复制的方法、设备和计算机程序产品。根据本公开的示例性实现，获取与源设备的数据复制相关联的复制策略模型，复制策略模型是基于源设备的历史状态信息和与历史状态信息相对应的历史复制策略而被确定的；确定源设备的当前状态信息，其中当前状态信息指示与源设备的待进行的数据复制相关联的状态信息；以及基于复制策略模型和当前状态信息来确定目标复制策略，目标复制策略指示执行待进行的数据复制所要采用的复制策略。由此，可以根据源设备的状态来自动调整复制策略，使得对源设备的数据的复制更加高效和智能。

Description

管理数据复制的方法、设备和计算机程序产品
技术领域
本公开的实施例总体涉及数据存储领域，具体涉及管理数据复制的方法、设备和计算机程序产品。
背景技术
数据备份是指为防止操作失误或系统故障导致数据丢失，而将全部或部分数据集从应用主机的存储系统复制到其它的存储介质的过程。通常，通过数据备份来对数据提供保护。随着保护数据的需求日益增加，要复制的数据集的大小也在日益增加。
当前的备份/恢复解决方案通过以下步骤来管理用户端的复制策略：用户根据基于其需求而制定的复制策略来手动设置进行复制的计划表和所复制的数据在服务器端存留的时间长度；在必要时，用户手动更新复制策略。可以看出，当前管理数据复制的方案依赖于人工输入，效率较低。此外，当前的方案具有较低的灵活性和适应性，例如，当用户端的数据的重要性发生变化时，无法自动更新复制策略，导致对重要数据的保护不够及时。
发明内容
本公开的实施例提供了管理数据复制的方法、设备和计算机程序产品。
在本公开的第一方面，提供了一种管理数据复制的方法，包括：获取与源设备的数据复制相关联的复制策略模型，复制策略模型是基于源设备的历史状态信息和与历史状态信息相对应的历史复制策略而被确定的；确定源设备的当前状态信息，其中当前状态信息指示与源设备的待进行的数据复制相关联的状态信息；以及基于复制策略模型和当前状态信息来确定目标复制策略，目标复制策略指示执行待进行的数据复制所要采用的复制策略。
在本公开的第二方面，提供了一种管理数据复制的设备，包括至少一个处理单元和至少一个存储器。至少一个存储器被耦合到至少一个处理单元并且存储用于由至少一个处理单元执行的指令。该指令当由至少一个处理单元执行时使得设备执行动作，该动作包括：获取与源设备的数据复制相关联的复制策略模型，复制策略模型是基于源设备的历史状态信息和与历史状态信息相对应的历史复制策略而被确定的；确定源设备的当前状态信息，其中当前状态信息指示与源设备的待进行的数据复制相关联的状态信息；以及基于复制策略模型和当前状态信息来确定目标复制策略，目标复制策略指示执行待进行的数据复制所要采用的复制策略。
在本公开的第三方面，提供了一种计算机程序产品。计算机程序产品被有形地存储在非瞬态计算机可读介质上并且包括机器可执行指令，机器可执行指令在被执行时使机器实现根据本公开的第一方面所描述的方法的任意步骤。
提供发明内容部分是为了以简化的形式来介绍对概念的选择，它们在下文的具体实施方式中将被进一步描述。发明内容部分无意标识本公开的关键特征或必要特征，也无意限制本公开的范围。
附图说明
通过结合附图对本公开示例性实施例进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中在各个附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部件。
图1示出了可以实施本公开的实施例的架构的示意图；
图2示出了根据本公开的实施例的管理数据复制的方法的流程图；
图3示出了根据本公开的实施例的用于生成目标复制策略的过程的示意图；
图4示出了根据本公开的实施例的基于历史数据所建立的Hoeffding树的示意图；以及
图5示出了可以用来实施本公开内容的实施例的示例设备的示意性框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施例。虽然附图中显示了本公开的优选实施例，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
在本文中使用的术语“包括”及其变形表示开放性包括，即“包括但不限于”。除非特别申明，术语“或”表示“和/或”。术语“基于”表示“至少部分地基于”。术语“一个示例实施例”和“一些实施例”表示“至少一个示例实施例”。术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”。术语“第一”、“第二”等等可以指代不同的或相同的对象。下文还可能包括其他明确的和隐含的定义。
图1示出了可以实施本公开的实施例的架构100的示意图。应当理解，如图1所示的架构100的结构和功能仅用于示例的目的，而不暗示对于本公开的范围的任何限制。本公开的实施例可以实施在不同的结构和/或架构中。
如图1所示，架构100包括源设备110和目标设备130。源设备110也可以被称为用户端，目标设备130也可以被称为服务器端，用于存储来自源设备110的数据。在一些实施例中，源设备110和目标设备130可以通过网络进行通信。以数据块为单位来将源设备110中待复制的数据115定期复制到目标设备130中，以达到保护数据的目的。数据块的大小例如为10GB，应当理解，这仅作为示例而非限制，数据块的大小还可以是其他数值。
如前所述，在当前的备份/恢复方案中，源设备110的用户基于其需求来预先确定复制策略，该复制策略指定复制发生的时间以及所复制的数据在目标设备130中存留的时间长度，并且该策略被存储在目标设备130中。由此可见，复制策略是固定的。在用户需求改变时，用户需要花费大量时间来配置新的复制策略。此外，当源设备110的状态发生改变时，例如数据频繁更新，但是根据固定的复制策略无法自动提前开始进行复制，导致不能及时保护数据。
本公开的实施例提供了一种管理数据复制的方案。该方案充分考虑了用户的历史需求和源设备110的当前状态信息，并且基于这些信息来自动调整复制策略。通过这种方式，不仅为用户节省了大量的配置时间，而且为用户数据提供了更智能、更有效的保护。根据本公开的实施例，在架构100中提供了计算设备120，其功能/操作将在以下结合图2作更详细的描述。优选地，计算设备120被实施在源设备110和目标设备130的外部。
图2示出了根据本公开的实施例的管理数据复制的方法200的流程图。例如，方法200可以由如图1所示的计算设备120来执行。以下结合图1来描述方法200中所涉及的动作。应当理解，方法200还可以包括未示出的附加动作和/或可以省略所示出的动作，并且本公开的范围在此方面不受限制。
在框210处，计算设备120可以获取与源设备110的数据复制相关联的复制策略模型，复制策略模型可以基于源设备110的历史状态信息和与历史状态信息相对应的历史复制策略而被确定，其实质上是状态信息和复制策略之间的关系模型。仅作为示例而非限制，复制策略模型可以是机器学习模型，例如，决策树模型、人工神经网络模型等。
根据一些实施例，计算设备120可以从源设备110获取历史状态信息和与之对应的历史复制策略，统称为历史数据105，如图1所示。历史状态信息指示与源设备110的先前进行的数据复制相关联的状态信息，而历史复制策略指示在该历史状态信息下先前进行的数据复制所采用的复制策略。可选地，计算设备120对历史数据105进行预处理。计算设备120将经预处理的历史状态信息和历史复制策略分别作为样本状态信息和样本复制策略来训练复制策略模型。经训练的复制策略模型可以准确地反应用户的历史需求，即用户针对源设备110的不同状态而制定的历史复制策略。备选地，经训练的复制策略模型被存储，并可由计算设备120访问。该实现方式较高效。
在框220处，计算设备120可以确定源设备110的当前状态信息，当前状态信息指示与源设备110的待进行的数据复制相关联的状态信息。优先地，当前状态信息与历史状态信息包括相同的信息项(也称为属性，attribute)，例如，待进行的数据复制的数据大小、源设备110的资源使用率和历史数据复制所消耗的时间等。
根据一些实施例，计算设备120在待进行的数据复制之前的预定时间段内收集源设备110的状态信息125，如图1所示。例如，在前一次数据复制开始之后，计算设备以一定频率多次收集源设备110的状态信息125，例如每天收集一次。可选地，计算设备120对收集到的状态信息125进行预处理。计算设备120可以基于经预处理的状态信息来确定当前状态信息。例如，计算设备120可以计算针对这些状态信息的值的平均值，例如几何均值、调和均值、权重均值和二次均值等。这样，可以更全面地考虑源设备110在一段时间内的状态，从而更准确地确定源设备110的当前状态。
根据一些实施例，计算设备120可以确定源设备110的待进行的数据复制的数据大小作为当前状态信息。仅作为示例而非限制，数据大小例如是，源设备110处待复制的数据的大小、与前一次复制相比增加的新的数据大小、平均文件大小等。数据大小例如可以以字节为单位。通过确定平均文件大小，计算设备120可以确定待复制的文件的数目。文件数目越多，复制所消耗的时间将越长。
根据另一实施例，计算设备120可以确定源设备110的资源使用率作为当前状态信息，例如计算资源、存储资源和网络资源。计算资源使用率可以与源设备110的CPU使用率相关。存储资源使用率可以与源设备110的存储器使用率或I/O使用相关。网络资源使用率可以与源设备110的网络带宽和来回通信延迟(RTT)相关。源设备110的资源的高使用率可以指示源设备110的数据可能在频繁更新，可能需要更频繁地进行数据复制，以便及时保护数据。
根据又一实施例，计算设备120可以确定待进行的数据复制之前的历史数据复制所消耗的时间作为当前状态信息。例如，计算设备120可以确定前一次数据复制所消耗的时间，由此估算待进行的数据复制将消耗的时间。
在框230处，计算设备120基于框210中所得的复制策略模型和框220中所得的当前状态信息来确定目标复制策略135，目标复制策略135指示执行待进行的数据复制所要采用的复制策略。仅作为示例而非限制，计算设备120将当前状态信息作为复制策略模型的输入，并将从复制策略模型得到的输出作为目标复制策略135。
根据一些实施例，计算设备120可以确定待进行的数据复制的开始时间。例如，在计算设备120确定源设备110的资源的使用率较高的情况下，计算设备120可以根据复制策略模型而自动提前该开始时间，以便更及时地进行数据复制。又例如，在计算设备120确定源设备110的待进行的数据复制将消耗较长时间的情况下，也可以根据复制策略模型而自动提前该开始时间，以免数据过大而导致复制消耗时间过长，影响用户体验。
根据另一实施例，计算设备120可以确定待进行的数据复制的数据115在目标设备130中存留的时间长度。例如，如果用户需求是对频繁更新的数据保留更短的时间，并且该需求反映在历史数据上，例如用户是即时通讯应用公司，要求对其频繁更新(例如，在节假日期间)的数据保留较短的时间，那么计算设备120在确定源设备110的资源的使用率较高的情况下，可以根据复制策略模型而自动地将数据115在目标设备130中存留的时间长度设置为相对较短。
根据一些实施例，计算设备120可以利用当前状态信息和目标复制策略135来更新复制策略模型。图3示出了根据本公开的实施例的用于生成目标复制策略135的过程300的示意图。如图所示，计算设备120从源设备110接收数据315，包括图1所示的历史数据105和状态信息125。可选地，在框310处，计算设备120对数据315进行预处理。在框320处，计算设备120利用经预处理的历史数据325作为样本状态信息和样本复制策略来训练复制策略模型。
在框330处，计算设备120对所确定的当前状态数据335应用经训练的复制策略模型，以得到目标复制策略135。在一些实施例中，计算设备120将当前状态信息335和目标复制策略135添加到样本状态信息和样本复制策略中，利用更新的样本状态信息和样本复制策略来重新训练复制策略模型，即返回框320。通过利用扩充的样本进行重新训练，复制策略模型可以变得更加稳健，以使得计算设备120能够基于当前状态信息制定出更符合用户需求的目标复制策略135。在另一实施例中，复制策略模型并不整体进行重新训练，而是利用新增的样本数据来进行微调，从而使得模型更新更加高效。
根据一些实施例，可以向用户提供使用根据本发明的技术方案和传统方案的选项。如果用户选择使用传统方案，则不对用户的状态信息进行收集，也不自动更新其复制策略。
复制策略模型可以是基于Hoeffding树的快速决策树(VFDT)模型，以下进行更详细的介绍。应当理解，VFDT模型仅是一个示例，复制策略模型还可以基于ID3、ID4、ID5R、C4.5和SLIQ学习算法等。
可以将Hoeffding树算法用于数据流的分类。Hoeffding树的效果是：可以用较少的数据样本来确定树中节点的分裂属性，而需要多少数据样本由Hoeffding边界∈来确定：
Figure BDA0001841872660000071
其中，R是实数随机变量r的范围，n是所观察到的r的独立变量的数目。假设
Figure BDA0001841872660000072
是从n个独立变量所计算的平均值，则Hoeffding边界∈指定：以概率1-δ，变量的真实平均值至少是
Figure BDA0001841872660000073
无论所生成的观察的概率分布如何，Hoeffding边界都能够给出相同的结果。但是，跨概率分布要达到一定值的δ和∈所需的观察的数目是不同的。表1给出了Hoeffding树的伪代码。
Figure BDA0001841872660000081
表1 Hoeffding树的伪代码
Hoeffding树利用Hoeffding边界∈来确定节点分裂所需的最小样本数。Hoeffding树通过不断地将叶节点替换为分支节点而生成，即在每个决策节点保留一个重要的统计量，当该节点的统计量达到Hoeffding边界，则进行分裂。Hoeffding树可以达到一般决策树的准确率，并且随着数据流中数据的到来，Hoeffding树能够在分类的同时继续建立树。快速决策树(VFDT)是基于Hoeffding树的改进算法，它将舍弃不再有用的节点及其属性，因而具有更好的存储利用率。
表2给出了历史数据325的示例。图4示出了基于该历史数据325建立的Hoeffding树400的示意图。综合状态信息中的各个属性，例如更新的数据大小410-1、平均文件大小410-2和前一次复制所消耗的时间410-3，以得到树的相应的叶节点，即各种复制策略420-1、420-2、420-3和420-4。在一些实施例中，将用户端的日平均数据导入计算设备120进行增量训练，以丰富当前的决策树。例如，当用户端更新的数据大小增加或I/O使用在一段时间内增加，计算设备120可以确定新的复制策略，从而更安全和有效地保护用户数据。
Figure BDA0001841872660000091
表2示例历史数据
通过以上描述能够看出，根据本公开的实施例实现了对复制策略动态且智能的自动调整。用户端的若干因素可以确定数据对用户的重要性，本技术方案基于历史需求来组合这些因素，为备份用户端的数据选择最佳复制策略。通过这种方式，用户数据得到了更智能、高效的保护。
图5示出了可以用来实施本公开内容的实施例的示例设备500的示意性框图。如图所示，设备500包括中央处理单元(CPU)510，其可以根据存储在只读存储器(ROM)520中的计算机程序指令或者从存储单元580加载到随机访问存储器(RAM)530中的计算机程序指令，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 530中，还可以存储设备500操作所需的各种程序和数据。CPU 510、ROM 520以及RAM530通过总线540彼此相连。输入/输出(I/O)接口550也连接至总线540。
设备500中的多个部件连接至I/O接口550，包括：输入单元560，例如键盘、鼠标等；输出单元570，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元580，例如磁盘、光盘等；以及通信单元590，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元590允许设备500通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
上文所描述的各个过程和处理，例如方法200或过程300，可由处理单元510执行。例如，在一些实施例中，方法200或过程300可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元580。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 520和/或通信单元590而被载入和/或安装到设备500上。当计算机程序被加载到RAM530并由CPU 510执行时，可以执行上文描述的方法200或过程300的一个或多个动作。
本公开可以是方法、装置、系统和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于执行本公开的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络，例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Java、Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。
这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理单元，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理单元执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (13)

1.一种管理数据复制的方法，包括：
获取与源设备的数据复制相关联的复制策略模型，所述复制策略模型是基于所述源设备的历史状态信息和与所述历史状态信息相对应的历史复制策略而被确定的；
确定所述源设备的当前状态信息，其中所述当前状态信息指示与所述源设备的待进行的数据复制相关联的状态信息；以及
基于所述复制策略模型和所述当前状态信息来确定目标复制策略，所述目标复制策略指示执行所述待进行的数据复制所要采用的复制策略。
2.根据权利要求1所述的方法，其中获取所述复制策略模型包括：
获取所述源设备的历史状态信息和与所述历史状态信息相对应的历史复制策略，以分别作为样本状态信息和样本复制策略；以及
利用所述样本状态信息和所述样本复制策略来训练所述复制策略模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述源设备的所述当前状态信息包括：
在所述待进行的数据复制之前的预定时间段内收集所述源设备的状态信息；以及
基于所收集的状态信息来确定所述当前状态信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述源设备的当前状态信息包括确定以下各项中的至少一项：
所述待进行的数据复制的数据大小；
所述源设备的计算资源的使用率；
所述源设备的存储资源的使用率；
所述源设备的网络资源的使用率；以及
所述待进行的数据复制之前的历史数据复制所消耗的时间。
5.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述目标复制策略包括确定以下各项中的至少一项：
所述待进行的数据复制的开始时间；以及
所述待进行的数据复制的数据在目标设备中存留的时间长度。
6.根据权利要求1所述的方法，还包括：
利用所述当前状态信息和所述目标复制策略来更新所述复制策略模型。
7.一种管理数据复制的设备，包括：
至少一个处理单元；
至少一个存储器，所述至少一个存储器被耦合到所述至少一个处理单元并且存储用于由所述至少一个处理单元执行的指令，所述指令当由所述至少一个处理单元执行时，使得所述设备执行动作，所述动作包括：
获取与源设备的数据复制相关联的复制策略模型，所述复制策略模型是基于所述源设备的历史状态信息和与所述历史状态信息相对应的历史复制策略而被确定的；
确定所述源设备的当前状态信息，其中所述当前状态信息指示与所述源设备的待进行的数据复制相关联的状态信息；以及
基于所述复制策略模型和所述当前状态信息来确定目标复制策略，所述目标复制策略指示执行所述待进行的数据复制所要采用的复制策略。
8.根据权利要求7所述的设备，其中获取所述复制策略模型包括：
获取所述源设备的历史状态信息和与所述历史状态信息相对应的历史复制策略，以分别作为样本状态信息和样本复制策略；以及
利用所述样本状态信息和所述样本复制策略来训练所述复制策略模型。
9.根据权利要求7所述的设备，其中确定所述源设备的所述当前状态信息包括：
在所述待进行的数据复制之前的预定时间段内收集所述源设备的状态信息；以及
基于所收集的状态信息来确定所述当前状态信息。
10.根据权利要求7所述的设备，其中确定所述源设备的当前状态信息包括确定以下各项中的至少一项：
所述待进行的数据复制的数据大小；
所述源设备的计算资源的使用率；
所述源设备的存储资源的使用率；
所述源设备的网络资源的使用率；以及
所述待进行的数据复制之前的历史数据复制所消耗的时间。
11.根据权利要求7所述的设备，其中确定所述目标复制策略包括确定以下各项中的至少一项：
所述待进行的数据复制的开始时间；以及
所述待进行的数据复制的数据在目标设备中存留的时间长度。
12.根据权利要求7所述的设备，所述动作还包括：
利用所述当前状态信息和所述目标复制策略来更新所述复制策略模型。
13.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品被有形地存储在非瞬态计算机可读介质上并且包括机器可执行指令，所述机器可执行指令在被执行时使机器执行根据权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114637560A (zh) * 2020-12-16 2022-06-17 伊姆西Ip控股有限责任公司 设备管理方法、电子设备和计算机程序产品
CN114884971A (zh) * 2021-01-22 2022-08-09 瞻博网络公司 用于跨网络节点同步所复制的对象的装置、系统和方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030135382A1 (en) * 2002-01-14 2003-07-17 Richard Marejka Self-monitoring service system for providing historical and current operating status
US20120072769A1 (en) * 2010-09-21 2012-03-22 Microsoft Corporation Repair-policy refinement in distributed systems
CN102541694A (zh) * 2012-01-18 2012-07-04 浪潮(北京)电子信息产业有限公司 一种数据库备份的方法及装置
CN103034563A (zh) * 2011-09-29 2013-04-10 国际商业机器公司 用于管理数据的备份操作的方法和系统
CN103217960A (zh) * 2013-04-08 2013-07-24 同济大学 一种半导体生产线动态调度策略自动选择方法
CN107491072A (zh) * 2017-09-05 2017-12-19 百度在线网络技术（北京）有限公司 车辆避障方法和装置

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2543746C (en) * 2003-10-27 2018-01-16 Archivas, Inc. Policy-based management of a redundant array of independent nodes
EP2102750B1 (en) * 2006-12-04 2014-11-05 Commvault Systems, Inc. System and method for creating copies of data, such as archive copies

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030135382A1 (en) * 2002-01-14 2003-07-17 Richard Marejka Self-monitoring service system for providing historical and current operating status
US20120072769A1 (en) * 2010-09-21 2012-03-22 Microsoft Corporation Repair-policy refinement in distributed systems
CN103034563A (zh) * 2011-09-29 2013-04-10 国际商业机器公司 用于管理数据的备份操作的方法和系统
CN102541694A (zh) * 2012-01-18 2012-07-04 浪潮(北京)电子信息产业有限公司 一种数据库备份的方法及装置
CN103217960A (zh) * 2013-04-08 2013-07-24 同济大学 一种半导体生产线动态调度策略自动选择方法
CN107491072A (zh) * 2017-09-05 2017-12-19 百度在线网络技术（北京）有限公司 车辆避障方法和装置

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114637560A (zh) * 2020-12-16 2022-06-17 伊姆西Ip控股有限责任公司 设备管理方法、电子设备和计算机程序产品
US11995219B2 (en) 2020-12-16 2024-05-28 EMC IP Holding Company LLC Method, electronic equipment, and computer program product for device management
CN114884971A (zh) * 2021-01-22 2022-08-09 瞻博网络公司 用于跨网络节点同步所复制的对象的装置、系统和方法

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