CN111258816B - Rpo调整方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents

Rpo调整方法、装置及计算机可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN111258816B
CN111258816B CN202010050570.7A CN202010050570A CN111258816B CN 111258816 B CN111258816 B CN 111258816B CN 202010050570 A CN202010050570 A CN 202010050570A CN 111258816 B CN111258816 B CN 111258816B
Authority
CN
China
Prior art keywords
rpo
new
value
storage system
calculating
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.)
Active
Application number
CN202010050570.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111258816A (zh
Inventor
郭景锐
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Orca Data Technology Xian Co Ltd
Original Assignee
Orca Data Technology Xian Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Orca Data Technology Xian Co Ltd filed Critical Orca Data Technology Xian Co Ltd
Priority to CN202010050570.7A priority Critical patent/CN111258816B/zh
Publication of CN111258816A publication Critical patent/CN111258816A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111258816B publication Critical patent/CN111258816B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
    • G06F11/14—Error detection or correction of the data by redundancy in operation
    • G06F11/1402—Saving, restoring, recovering or retrying
    • G06F11/1446—Point-in-time backing up or restoration of persistent data
    • G06F11/1448—Management of the data involved in backup or backup restore
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
    • G06F11/14—Error detection or correction of the data by redundancy in operation
    • G06F11/1402—Saving, restoring, recovering or retrying
    • G06F11/1446—Point-in-time backing up or restoration of persistent data
    • G06F11/1458—Management of the backup or restore process
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Debugging And Monitoring (AREA)

Abstract

本发明公开了一种RPO调整方法、装置及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取终端的存储系统负载参数；根据存储系统负载参数计算新RPO值，其中，在判断存储系统处于低负载时，新RPO值小于原PRO值，在判断存储系统处于高负载时，新RPO值大于原PRO值；确定与新PRO值对应的新PRO位置，并设置新PRO位置。本发明能够提高系统在低负载时的资源使用率从而避免当存储系统处于高负载时资源耗尽的情况；能够尽可能的保护用户数据；最大化的减少了用户干预并使用户网络使用变得平滑。

Description

RPO调整方法、装置及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种恢复点目标(Recovery PointObject，简称为RPO)调整方法、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
RPO是存储系统灾备的一个概念。它通常以时间为单位，用于表示当灾难或紧急事件发生时，数据可以恢复到的一个过去的时间点，是业务系统所能容忍的数据丢失量。例如，每天00：00进行数据备份，那么如果今天发生了宕机事件，数据可以恢复到的时间点(RPO)就是今天的00：00。因此RPO指的是用户允许损失的最大数据量。
异步复制是存储系统灾备方案的一种。当有用户数据写入时，存储服务器将数据写入本地存储，由本地存储服务器根据预先设置的RPO值发送这一段时间内写入的数据到远端服务器来完成数据备份。
异步复制对本地存储服务器性能几乎没有影响，但由于其根据RPO值间隔发送数据，当存储服务器在RPO间隔中遭遇灾害时，数据往往只能保护到上一个时间节点，不能全面实时的保护数据。
显然，为了更好的保护用户数据，必然要增加数据备份的频率，即RPO取值越小，表示系统对数据完整性的保证能力越强，但数据存储系统亦须为越大的数据复制频率付出相应的性能代价。如图1所示，传统方式设置RPO之后，当存储系统处于低负载模式下，系统的资源使用率也偏低；反之，当存储系统处于高负载模式，系统资源使用率也随之大幅增加。这种模式极易导致存储资源耗尽而丢失数据。
从上面的描述可以看出，现有技术在设置RPO时，存在以下局限性：
1、用户必须显示的指定一个RPO值。
2、尽管用户可以修改RPO值，但每当这个数值被设置之后，直到下一次用户修改前，它始终是固定不变的。
3、当存储系统负载不均衡时，用户的存储以及数据中心资源，如CPU、内存、网络带宽等，始终不能得到充分利用，且资源使用度随着负载抖动而抖动，影响用户体验，甚至造成潜在的数据丢失的风险。
4、当系统处于高负载状态下，固定的RPO时间不能保证数据被完全传输至灾备端，容易造成数据丢失。
发明内容
本发明实施例提供一种RPO调整方法、装置及计算机可读存储介质，用以解决现有技术中的上述问题。
本发明实施例提供一种恢复点目标RPO调整方法，包括：
获取终端的存储系统负载参数；
根据存储系统负载参数计算新RPO值，其中，在判断存储系统处于低负载时，新RPO值小于原PRO值，在判断存储系统处于高负载时，新RPO值大于原PRO值；
确定与新PRO值对应的新PRO位置，并设置新PRO位置。
本发明实施例还提供一种恢复点目标RPO调整装置，包括：
数据采集器，用于获取终端的存储系统负载参数；
RPO计算器，用于根据存储系统负载参数计算新RPO值，其中，在判断存储系统处于低负载时，新RPO值小于原PRO值，在判断存储系统处于高负载时，新RPO值大于原PRO值；
设置模块，用于确定与新PRO值对应的新PRO位置，并设置新PRO位置。
本发明实施例还提供一种恢复点目标RPO调整装置，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述RPO调整方法的步骤。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有信息传递的实现程序，程序被处理器执行时实现上述RPO调整方法的步骤。
采用本发明实施例，能够提高系统在低负载时的资源使用率从而避免当存储系统处于高负载时资源耗尽的情况；能够采用积极主动的收集用户资源并触发远程数据复制的模式尽可能的保护用户数据；此外，由存储系统自行根据资源使用情况进行动态调整，最大化的减少了用户干预并使用户网络使用变得平滑。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1是现有技术的RPO调整示意图；
图2是本发明实施例的RPO调整方法的流程图；
图3是本发明实施例的优化RPO调整的示意图；
图4是本发明实施例的资源使用率对比示意图；
图5是本发明实施例的当系统处于低负载时减小RPO值的示意图；
图6是本发明实施例的当系统处于高负载时增加RPO值的示意图；
图7是本发明实施例的RPO调整方法的详细处理的流程图；
图8是本发明装置实施例一的RPO调整装置的示意图；
图9是本发明装置实施例二的RPO调整装置的示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，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能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
方法实施例
根据本发明的实施例，提供了一种RPO调整方法，图2是本发明实施例的RPO调整方法的流程图，如图2所示，根据本发明实施例的RPO调整方法具体包括：
步骤201，获取终端的存储系统负载参数；在本发明实施例中，存储系统负载参数具体包括：存储系统的输入输出IO变化量、网络带宽、中央处理器CPU使用率、以及内存使用率。当然除了上述存储系统负载参数，还可以添加其他参数，例如，磁盘利用率等。
步骤202，根据存储系统负载参数计算新RPO值，其中，在判断存储系统处于低负载时，新RPO值小于原PRO值，在判断存储系统处于高负载时，新RPO值大于原PRO值；
在步骤202中，根据存储系统负载参数计算新RPO值具体包括如下处理：
步骤1，根据采集到的网络带宽，计算n时间周期内的平均网络带宽；具体地：根据公式1计算n时间周期内的平均网络带宽ra：
ra＝(r1+r2+r3…+rn)/n 公式1；
其中，rn为以时间n为周期采集到的网络带宽。
步骤2，根据平均网络带宽和存储系统写入数据增长率，计算当前带宽数据；具体地：
基于公式2，根据平均网络带宽和存储系统写入数据增长率，计算当前带宽数据f：
f＝(ra/Δr) 公式2；
其中，Δr为存储系统写入数据增长率，ra为n时间周期内的平均网络带宽。
步骤3，根据当前带宽数据计算RPO移动步数；具体地：
基于公式3，根据当前带宽数据计算RPO移动步数Sa：
其中，f为当前带宽数据。
步骤4，根据可用CPU百分比和可用内存百分比计算CPU和内存使用率放大因子；具体地：
基于公式4，根据可用CPU百分比和可用内存百分比计算CPU和内存使用率放大因子ri：
ri＝(ca*a1+ma*a2)*m 公式4；
其中，ca为可用CPU百分比，a1为CPU使用率调整参数，默认值为0.5；ma为可用内存百分比，a2为内存使用率调整参数，默认值为0.5，m为CPU和内存综合调整参数，默认值为1；其中，a1+a2＝1。
步骤5，根据RPO移动步数、CPU和内存使用率放大因子、以及原PRO值，计算新RPO值。具体地：
基于公式5，根据RPO移动步数、CPU和内存使用率放大因子、以及旧PRO值，计算新RPO值R，其中，如果R小于1，则取R＝1；若R大于Rmax，则取R＝Rmax：
其中，R0为在RPO列表中原RPO位置对应的原RPO值，Sa为RPO移动步数，ri为CPU和内存使用率放大因子。
步骤203，确定与新PRO值对应的新PRO位置，并设置新PRO位置。步骤203具体包括如下处理：
从RPO列表中查找与新RPO值对应的新RPO位置；RPO列表如表1所示：
表1
1 2 3 4 … Rmax
T1 T2 T3 T4 … Tn
其中，表1中示出了RPO设置的步长，其中，T1为RPO最大值，Tn为RPO最小值。
在判断新RPO值与原RPO值不一致时，如果新RPO值大于原RPO值，则在当前远程数据传输完成或无远程数据传输时，设置新PRO位置；如果新RPO值小于原RPO值，则在当前远程数据传输完成或无远程数据传输时，立即启动一次以新RPO位置设置的远程复制，并设置新PRO位置。
如图3和图4所示，本发明提出的调整RPO模式可以提高系统在低负载时的资源使用率从而避免当存储系统处于高负载时资源耗尽的情况。
此外，从上述技术方案可以看出，本发明实施例的技术方案能够积极而持续的进行数据保护，能够根据系统负载自动调整RPO，充分利用资源。能够有效应对负载频繁变化的情况，使用户资源使用率平滑。无需用户手动干预，简捷快速的进行数据备份。本发明实施例的算法简捷灵活，可快速扩展以适应更多资源使用情况。
以下结合附图，对本发明实施例的上述技术方案进行详细说明。
本发明实施例提出了一种自适应的RPO方法，该方法对用户透明，由存储设备根据当前资源使用情况自主修改RPO值以最大化的利用资源并保护数据。
存储设备根据以下三个条件来自主决定RPO值：
1、网络状态
2、变化的IO量
3、系统状态，如CPU使用率，内存等。
本发明实施例对RPO值的调整一般有两种，增大RPO值或减小RPO值。具体地，在本发明实施例中，需要通过数据采集器采集IO变化量，网络带宽，CPU和内存使用率等参数，RPO计算器随后根据数据采集器所收集的数据计算新的RPO值。如图5所示，在存储系统低负载时，减小RPO值增大系统复制频率以充分利用资源；反之，如图6所示，当系统处于高负载时，增加RPO值降低系统复制频率减小网络冲突以保证每次复制完成。
例如，当前RPO值为2，如表1所示，其处于RPO列表中T2的位置，则R0值为2，同时，由数据采集器采集到的当前带宽ra为20M/s,另一方面，数据平均增长率为5M/s,因此Δr置为5M/s,CPU和内存使用率为50％,那么ri为0.5，根据公式计算可得：R＝R0+int(Sa η)＝R0+int((ra/Δr)η)＝2+(20/5)1/2＝4。根据上表可知RPO在此情况下应该被置与T4的位置，也就是RPO值应该为4,意即系统处于高负载时应该增大RPO值以确保每次远程复制成功。
图7是本发明实施例的RPO调整方法的详细处理的流程图，如图7所示，在已有的RPO值基础上根据当前资源使用情况产生并设置新的RPO值。相对于原RPO值，新RPO值的大小会让设置此值的过程有明显区别。具体包括如下处理：
步骤1，RPO计算器根据数据采集器的结果计算出一个新的RPO值；
步骤2，RPO切换器比较新，老RPO值的大小决定是否启动RPO切换，当新RPO值和老RPO值不一致则启动系统RPO切换，执行步骤3，否则，结束操作；
步骤3，判断新RPO值是否大于原RPO值，如果判断为是，执行步骤4，否则，执行步骤7；
步骤4，判断系统此时是否正在远程传输复制的数据，如果判断为是，执行步骤5，否则，执行步骤6；
步骤5，等待该次远程数据传输完成；
步骤6，传输完成后，设置新的RPO值；
步骤7，判断系统此时是否正在远程传输复制的数据，如果判断为是，执行步骤8，否则，执行步骤10；
步骤8，等待该次远程数据传输完成；
步骤9，传输完成后立即启动一次以新RPO值设置的远程复制；
步骤10，设置新的RPO值。
综上所述，本发明实施例改变现有技术中异步远程复制时当RPO值到期才进行数据复制以保护数据的被动保护数据的模式，采用积极主动的收集用户资源并触发远程数据复制的模式尽可能的保护用户数据。现有技术中的异步远程复制需要用户根据其网络，资源情况进行复杂计算以设置一个RPO值，但由于其网络情况复杂多变，动态计算网络负载实际上不可能。本发明实施例无需用户进行上述计算而由存储系统自行根据资源使用情况进行动态调整，最大化的减少了用户干预并使用户网络使用变得平滑。此外，本发明实施例的算法简单高效且易于扩展，当用户需要考虑更多资源影响，如引入磁盘利用率等变量，本发明实施例的算法只需在公式中引入新的变量即可。
装置实施例一
根据本发明的实施例，提供了而一种RPO调整装置，图8是本发明专职实施例一的RPO调整装置的示意图，如图8所示，根据本发明实施例的RPO调整装置具体包括：
数据采集器80，用于获取终端的存储系统负载参数；在本发明实施例中，存储系统负载参数具体包括：存储系统的输入输出IO变化量、网络带宽、中央处理器CPU使用率、以及内存使用率。当然除了上述存储系统负载参数，还可以添加其他参数，例如，磁盘利用率等。
RPO计算器82，用于根据所述存储系统负载参数计算新RPO值，其中，在判断存储系统处于低负载时，所述新RPO值小于原PRO值，在判断存储系统处于高负载时，所述新RPO值大于原PRO值；RPO计算器82具体包括如下处理：
根据采集到的网络带宽，计算n时间周期内的平均网络带宽；具体地：根据公式1计算n时间周期内的平均网络带宽ra：
ra＝(r1+r2+r3…+rn)/n 公式1；
其中，rn为以时间n为周期采集到的网络带宽。
根据平均网络带宽和存储系统写入数据增长率，计算当前带宽数据；具体地：
基于公式2，根据平均网络带宽和存储系统写入数据增长率，计算当前带宽数据f：
f＝(ra/Δr) 公式2；
其中，Δr为存储系统写入数据增长率，ra为n时间周期内的平均网络带宽。
根据当前带宽数据计算RPO移动步数；具体地：
基于公式3，根据当前带宽数据计算RPO移动步数Sa：
其中，f为当前带宽数据。
根据可用CPU百分比和可用内存百分比计算CPU和内存使用率放大因子；具体地：
基于公式4，根据可用CPU百分比和可用内存百分比计算CPU和内存使用率放大因子ri：
ri＝(ca*a1+ma*a2)*m 公式4；
其中，ca为可用CPU百分比，a1为CPU使用率调整参数，默认值为0.5；ma为可用内存百分比，a2为内存使用率调整参数，默认值为0.5，m为CPU和内存综合调整参数，默认值为1；其中，a1+a2＝1。
根据RPO移动步数、CPU和内存使用率放大因子、以及原PRO值，计算新RPO值。具体地：
基于公式5，根据RPO移动步数、CPU和内存使用率放大因子、以及旧PRO值，计算新RPO值R，其中，如果R小于1，则取R＝1；若R大于Rmax，则取R＝Rmax：
其中，R0为在RPO列表中原RPO位置对应的原RPO值，Sa为RPO移动步数，ri为CPU和内存使用率放大因子。
设置模块84，用于确定与所述新PRO值对应的新PRO位置，并设置所述新PRO位置。设置模块84具体用于：从RPO列表中查找与新RPO值对应的新RPO位置；RPO列表如表1所示：
表1
1 2 3 4 … Rmax
T1 T2 T3 T4 … Tn
其中，表1中示出了RPO设置的步长，其中，T1为RPO最大值，Tn为RPO最小值。
在判断新RPO值与原RPO值不一致时，如果新RPO值大于原RPO值，则在当前远程数据传输完成或无远程数据传输时，设置新PRO位置；如果新RPO值小于原RPO值，则在当前远程数据传输完成或无远程数据传输时，立即启动一次以新RPO位置设置的远程复制，并设置新PRO位置。
如图3和图4所示，本发明提出的调整RPO模式可以提高系统在低负载时的资源使用率从而避免当存储系统处于高负载时资源耗尽的情况。
综上所述，本发明实施例改变现有技术中异步远程复制时当RPO值到期才进行数据复制以保护数据的被动保护数据的模式，采用积极主动的收集用户资源并触发远程数据复制的模式尽可能的保护用户数据。现有技术中的异步远程复制需要用户根据其网络，资源情况进行复杂计算以设置一个RPO值，但由于其网络情况复杂多变，动态计算网络负载实际上不可能。本发明实施例无需用户进行上述计算而由存储系统自行根据资源使用情况进行动态调整，最大化的减少了用户干预并使用户网络使用变得平滑。此外，本发明实施例的算法简单高效且易于扩展，当用户需要考虑更多资源影响，如引入磁盘利用率等变量，本发明实施例的算法只需在公式中引入新的变量即可。
装置实施例二
本发明实施例提供一种RPO调整装置，如图9所示，包括：存储器90、处理92及存储在所述存储器90上并可在所述处理器92上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器92执行时实现如下方法步骤：
步骤201，获取终端的存储系统负载参数；在本发明实施例中，存储系统负载参数具体包括：存储系统的输入输出IO变化量、网络带宽、中央处理器CPU使用率、以及内存使用率。当然除了上述存储系统负载参数，还可以添加其他参数，例如，磁盘利用率等。
步骤202，根据存储系统负载参数计算新RPO值，其中，在判断存储系统处于低负载时，新RPO值小于原PRO值，在判断存储系统处于高负载时，新RPO值大于原PRO值；
在步骤202中，根据存储系统负载参数计算新RPO值具体包括如下处理：
步骤1，根据采集到的网络带宽，计算n时间周期内的平均网络带宽；具体地：根据公式1计算n时间周期内的平均网络带宽ra：
ra＝(r1+r2+r3…+rn)/n 公式1；
其中，rn为以时间n为周期采集到的网络带宽。
步骤2，根据平均网络带宽和存储系统写入数据增长率，计算当前带宽数据；具体地：
基于公式2，根据平均网络带宽和存储系统写入数据增长率，计算当前带宽数据f：
f＝(ra/Δr) 公式2；
其中，Δr为存储系统写入数据增长率，ra为n时间周期内的平均网络带宽。
步骤3，根据当前带宽数据计算RPO移动步数；具体地：
基于公式3，根据当前带宽数据计算RPO移动步数Sa：
其中，f为当前带宽数据。
步骤4，根据可用CPU百分比和可用内存百分比计算CPU和内存使用率放大因子；具体地：
基于公式4，根据可用CPU百分比和可用内存百分比计算CPU和内存使用率放大因子ri：
ri＝(ca*a1+ma*a2)*m 公式4；
其中，ca为可用CPU百分比，a1为CPU使用率调整参数，默认值为0.5；ma为可用内存百分比，a2为内存使用率调整参数，默认值为0.5，m为CPU和内存综合调整参数，默认值为1；其中，a1+a2＝1。
步骤5，根据RPO移动步数、CPU和内存使用率放大因子、以及原PRO值，计算新RPO值。具体地：
基于公式5，根据RPO移动步数、CPU和内存使用率放大因子、以及旧PRO值，计算新RPO值R，其中，如果R小于1，则取R＝1；若R大于Rmax，则取R＝Rmax：
其中，R0为在RPO列表中原RPO位置对应的原RPO值，Sa为RPO移动步数，ri为CPU和内存使用率放大因子。
步骤203，确定与新PRO值对应的新PRO位置，并设置新PRO位置。步骤203具体包括如下处理：
从RPO列表中查找与新RPO值对应的新RPO位置；RPO列表如表1所示：
表1
1 2 3 4 … Rmax
T1 T2 T3 T4 … Tn
其中，表1中示出了RPO设置的步长，其中，T1为RPO最大值，Tn为RPO最小值。
在判断新RPO值与原RPO值不一致时，如果新RPO值大于原RPO值，则在当前远程数据传输完成或无远程数据传输时，设置新PRO位置；如果新RPO值小于原RPO值，则在当前远程数据传输完成或无远程数据传输时，立即启动一次以新RPO位置设置的远程复制，并设置新PRO位置。
如图3和图4所示，本发明提出的调整RPO模式可以提高系统在低负载时的资源使用率从而避免当存储系统处于高负载时资源耗尽的情况。
此外，从上述技术方案可以看出，本发明实施例的技术方案能够积极而持续的进行数据保护，能够根据系统负载自动调整RPO，充分利用资源。能够有效应对负载频繁变化的情况，使用户资源使用率平滑。无需用户手动干预，简捷快速的进行数据备份。本发明实施例的算法简捷灵活，可快速扩展以适应更多资源使用情况。
装置实施例三
本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有信息传输的实现程序，所述程序被处理器92执行时实现如下方法步骤：
步骤201，获取终端的存储系统负载参数；在本发明实施例中，存储系统负载参数具体包括：存储系统的输入输出IO变化量、网络带宽、中央处理器CPU使用率、以及内存使用率。当然除了上述存储系统负载参数，还可以添加其他参数，例如，磁盘利用率等。
步骤202，根据存储系统负载参数计算新RPO值，其中，在判断存储系统处于低负载时，新RPO值小于原PRO值，在判断存储系统处于高负载时，新RPO值大于原PRO值；
在步骤202中，根据存储系统负载参数计算新RPO值具体包括如下处理：
步骤1，根据采集到的网络带宽，计算n时间周期内的平均网络带宽；具体地：根据公式1计算n时间周期内的平均网络带宽ra：
ra＝(r1+r2+r3…+rn)/n 公式1；
其中，rn为以时间n为周期采集到的网络带宽。
步骤2，根据平均网络带宽和存储系统写入数据增长率，计算当前带宽数据；具体地：
基于公式2，根据平均网络带宽和存储系统写入数据增长率，计算当前带宽数据f：
f＝(ra/Δr) 公式2；
其中，Δr为存储系统写入数据增长率，ra为n时间周期内的平均网络带宽。
步骤3，根据当前带宽数据计算RPO移动步数；具体地：
基于公式3，根据当前带宽数据计算RPO移动步数Sa：
其中，f为当前带宽数据。
步骤4，根据可用CPU百分比和可用内存百分比计算CPU和内存使用率放大因子；具体地：
基于公式4，根据可用CPU百分比和可用内存百分比计算CPU和内存使用率放大因子ri：
ri＝(ca*a1+ma*a2)*m 公式4；
其中，ca为可用CPU百分比，a1为CPU使用率调整参数，默认值为0.5；ma为可用内存百分比，a2为内存使用率调整参数，默认值为0.5，m为CPU和内存综合调整参数，默认值为1；其中，a1+a2＝1。
步骤5，根据RPO移动步数、CPU和内存使用率放大因子、以及原PRO值，计算新RPO值。具体地：
基于公式5，根据RPO移动步数、CPU和内存使用率放大因子、以及旧PRO值，计算新RPO值R，其中，如果R小于1，则取R＝1；若R大于Rmax，则取R＝Rmax：
其中，R0为在RPO列表中原RPO位置对应的原RPO值，Sa为RPO移动步数，ri为CPU和内存使用率放大因子。
步骤203，确定与新PRO值对应的新PRO位置，并设置新PRO位置。步骤203具体包括如下处理：
从RPO列表中查找与新RPO值对应的新RPO位置；RPO列表如表1所示：
表1
1 2 3 4 … Rmax
T1 T2 T3 T4 … Tn
其中，表1中示出了RPO设置的步长，其中，T1为RPO最大值，Tn为RPO最小值。
在判断新RPO值与原RPO值不一致时，如果新RPO值大于原RPO值，则在当前远程数据传输完成或无远程数据传输时，设置新PRO位置；如果新RPO值小于原RPO值，则在当前远程数据传输完成或无远程数据传输时，立即启动一次以新RPO位置设置的远程复制，并设置新PRO位置。
如图3和图4所示，本发明提出的调整RPO模式可以提高系统在低负载时的资源使用率从而避免当存储系统处于高负载时资源耗尽的情况。
综上所述，本发明实施例改变现有技术中异步远程复制时当RPO值到期才进行数据复制以保护数据的被动保护数据的模式，采用积极主动的收集用户资源并触发远程数据复制的模式尽可能的保护用户数据。现有技术中的异步远程复制需要用户根据其网络，资源情况进行复杂计算以设置一个RPO值，但由于其网络情况复杂多变，动态计算网络负载实际上不可能。本发明实施例无需用户进行上述计算而由存储系统自行根据资源使用情况进行动态调整，最大化的减少了用户干预并使用户网络使用变得平滑。此外，本发明实施例的算法简单高效且易于扩展，当用户需要考虑更多资源影响，如引入磁盘利用率等变量，本发明实施例的算法只需在公式中引入新的变量即可。
本实施例所述计算机可读存储介质包括但不限于为：ROM、RAM、磁盘或光盘等。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种恢复点目标RPO调整方法，其特征在于，包括：
获取终端的存储系统负载参数；
根据所述存储系统负载参数计算新RPO值，所述存储系统负载参数具体包括：存储系统的输入输出IO变化量、网络带宽、中央处理器CPU使用率、以及内存使用率；根据所述存储系统负载参数计算新RPO值包括：根据采集到的网络带宽，计算n时间周期内的平均网络带宽，根据ra＝(r1+r2+r3...+rn)/n计算n时间周期内的平均网络带宽ra，其中，rr为以时间n为周期采集到的网络带宽；基于公式f＝(ra/Δr)，根据所述平均网络带宽和存储系统写入数据增长率，计算当前带宽数据f，其中，Δr为存储系统写入数据增长率，ra为n时间周期内的平均网络带宽；基于公式根据所述当前带宽数据计算RPO移动步数Sa，其中，f为当前带宽数据；基于公式ri＝(ca*a1+ma*a2)*m，根据可用CPU百分比和可用内存百分比计算CPU和内存使用率放大因子ri，其中，c2为可用CPU百分比，a1为CPU使用率调整参数，ma为可用内存百分比，a2为内存使用率调整参数，m为CPU和内存综合调整参数，其中，a1-a2＝1；基于公式/>根据所述RPO移动步数、所述CPU和内存使用率放大因子、以及原RPO值，计算所述新RPO值R，如果R小于1，则取R＝1；若R大于Rmax，则取R＝Rmax，其中，R1为在RPO列表中原RPO位置对应的原RPO值，Sa为RPO移动步数，ri为CPU和内存使用率放大因子；其中，在判断存储系统处于低负载时，所述新RPO值小于原RPO值，在判断存储系统处于高负载时，所述新RPO值大于原RPO值；
确定与所述新RPO值对应的新RPO位置，并设置所述新RPO位置，即从RPO列表中查找与所述新RPO值对应的新RPO位置；在判断所述新RPO值与原RPO值不一致时，如果新RPO值大于所述原RPO值，则在当前远程数据传输完成或无远程数据传输时，设置所述新RPO位置；如果所述新RPO值小于所述原RPO值，则在当前远程数据传输完成或无远程数据传输时，立即启动一次以新RPO位置设置的远程复制，并设置所述新RPO位置。
2.一种恢复点目标RPO调整装置，其特征在于，包括：
数据采集器，用于获取终端的存储系统负载参数；
RPO计算器，用于根据所述存储系统负载参数计算新RPO值，所述存储系统负载参数具体包括：存储系统的输入输出IO变化量、网络带宽、中央处理器CPU使用率、以及内存使用率；根据所述存储系统负载参数计算新RPO值包括：根据采集到的网络带宽，计算n时间周期内的平均网络带宽，根据ra＝(r1+r2+r3...+rn)/n计算n时间周期内的平均网络带宽ra，其中，rr为以时间n为周期采集到的网络带宽；基于公式f＝(ra/Δr)，根据所述平均网络带宽和存储系统写入数据增长率，计算当前带宽数据f，其中，Δr为存储系统写入数据增长率，ru为n时间周期内的平均网络带宽；基于公式根据所述当前带宽数据计算RPO移动步数Sa，其中，f为当前带宽数据；基于公式ri＝(ca*a1+ma*a2)*m，根据可用CPU百分比和可用内存百分比计算CPU和内存使用率放大因子ri，其中，ca为可用CPU百分比，a为CPU使用率调整参数，m1为可用内存百分比，a2为内存使用率调整参数，m为CPU和内存综合调整参数，其中，a1+a2＝1；基于公式/>根据所述RPO移动步数、所述CPU和内存使用率放大因子、以及原RPO值，计算所述新RPO值R，如果R小于1，则取R＝1；若R大于Rmax，则取R＝Rmax，其中，R0为在RPO列表中原RPO位置对应的原RPO值，Sa为RPO移动步数，r1为CPU和内存使用率放大因子；其中，在判断存储系统处于低负载时，所述新RPO值小于原RPO值，在判断存储系统处于高负载时，所述新RPO值大于原RPO值；
设置模块，用于确确定与所述新RPO值对应的新RPO位置，并设置所述新RPO位置，即从RPO列表中查找与所述新RPO值对应的新RPO位置；在判断所述新RPO值与原RPO值不一致时，如果新RPO值大于所述原RPO值，则在当前远程数据传输完成或无远程数据传输时，设置所述新RPO位置；如果所述新RPO值小于所述原RPO值，则在当前远程数据传输完成或无远程数据传输时，立即启动一次以新RPO位置设置的远程复制，并设置所述新RPO位置。
3.一种恢复点目标RPO调整装置，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1中任一项所述的恢复点目标RPO调整方法的步骤。
4.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有信息传递的实现程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1中任一项所述的恢复点目标RPO调整方法的步骤。
CN202010050570.7A 2020-01-17 2020-01-17 Rpo调整方法、装置及计算机可读存储介质 Active CN111258816B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010050570.7A CN111258816B (zh) 2020-01-17 2020-01-17 Rpo调整方法、装置及计算机可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010050570.7A CN111258816B (zh) 2020-01-17 2020-01-17 Rpo调整方法、装置及计算机可读存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111258816A CN111258816A (zh) 2020-06-09
CN111258816B true CN111258816B (zh) 2023-08-08

Family

ID=70954235

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010050570.7A Active CN111258816B (zh) 2020-01-17 2020-01-17 Rpo调整方法、装置及计算机可读存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111258816B (zh)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107636598A (zh) * 2015-07-15 2018-01-26 思科技术公司 横向扩展NVMe存储装置中的出价/要价协议
CN108804039A (zh) * 2018-06-04 2018-11-13 平安科技（深圳）有限公司 自适应的数据恢复流控方法、装置、电子设备及存储介质
CN110442453A (zh) * 2019-08-01 2019-11-12 佛山普瑞威尔科技有限公司 一种自动伸缩策略运维方法、系统和可读存储介质

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8898108B2 (en) * 2009-01-14 2014-11-25 Vmware, Inc. System and method for scheduling data storage replication over a network

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107636598A (zh) * 2015-07-15 2018-01-26 思科技术公司 横向扩展NVMe存储装置中的出价/要价协议
CN108804039A (zh) * 2018-06-04 2018-11-13 平安科技（深圳）有限公司 自适应的数据恢复流控方法、装置、电子设备及存储介质
CN110442453A (zh) * 2019-08-01 2019-11-12 佛山普瑞威尔科技有限公司 一种自动伸缩策略运维方法、系统和可读存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
徐敏 ; 李明 ; 郑建忠 ; 孙强 ; 管建超 ; 罗华永 ; 张辉 ; .基于OpenStack的Swift负载均衡算法.计算机系统应用.2018,(第01期),全文. *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111258816A (zh) 2020-06-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108376118B (zh) 服务发布系统、方法、设备及存储介质
US8793217B2 (en) Block level incremental backup
CN110515724B (zh) 资源配置方法、装置、监视器及机器可读存储介质
CN110636122A (zh) 分布式存储方法、服务器、系统、电子设备以及存储介质
CN105656810B (zh) 一种更新应用程序的方法及装置
CN105242983A (zh) 一种数据存储方法以及一种数据存储管理服务器
WO2021104383A1 (zh) 数据备份的方法和装置、设备和存储介质
CN113141410A (zh) 动态调节的qps控制方法、系统、设备及存储介质
CN108830712A (zh) 区块生成的方法、装置、设备和介质
US20180121295A1 (en) Backup Optimization Based Dynamic Resource Feedback
US10963182B2 (en) System and method for on-demand recovery points
CN111258816B (zh) Rpo调整方法、装置及计算机可读存储介质
CN110609807A (zh) 用于删除快照数据的方法、设备和计算机可读存储介质
CN112084201B (zh) 分布式账本处理方法和装置、存储介质和电子设备
US20160274793A1 (en) Storage apparatus, storage control method, and computer-readable recording medium for recording storage control program
CN107045426B (zh) 一种多副本读取方法和系统
CN111367878B (zh) Ipfs节点的监控方法及装置
EP3550421A1 (en) Storage controller and io request processing method
JP2014191378A (ja) サーバ数調整システムおよび方法ならびにプログラム
CN110704382B (zh) 文件部署方法、装置、服务器及存储介质
JP2014170448A (ja) レプリケーションシステム、業務処理システム、レプリケーション方法、及びプログラム
US20170109268A1 (en) Dynamic adjustment of instrumentation scope
CN114443262A (zh) 计算资源管理方法、装置、设备及系统
CN107888453B (zh) 一种基于Nginx下的多服务器状态监控方法及系统
WO2018076659A1 (en) Backup optimization based dynamic resource feedback

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
PE01 Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right

Denomination of invention: RPO adjustment method, device, and computer-readable storage medium

Granted publication date: 20230808

Pledgee: Xi'an investment and financing Company limited by guarantee

Pledgor: Xi'an Okayun Data Technology Co.,Ltd.

Registration number: Y2024610000010

PE01 Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right