CN1984118B

CN1984118B - 用于组织网络中的节点的方法和设备

Info

Publication number: CN1984118B
Application number: CN2006101659308A
Authority: CN
Inventors: 李辉; 迈诺尔夫·布拉瓦; 迪特马尔·赫佩尔
Original assignee: Thomson Licensing SAS
Current assignee: Thomson Licensing SAS
Priority date: 2005-12-13
Filing date: 2006-12-11
Publication date: 2012-05-30
Anticipated expiration: 2026-12-11
Also published as: JP5007111B2; EP1798937A1; EP1798934A1; JP2007164794A; US7801895B2; CN1984118A; US20070136384A1

Abstract

在当前的分布式存储系统(DSS)中，应用程序可以确定数据应该存储在之上的设备。本发明提供了一种在DSS中自动地选择独立的存储设备的方法。一种自动分类网络中的节点的方法包括：确定数据类别；自动地对存储在节点上的数据进行分类；确定每一数据类别的存储数据的量；计算每一数据类别的数据显性值(E显性)；接收基于所述数据类别之一来指示出数据类型的请求；以及根据所请求的数据类别，提供所述显性值(E显性)。此外，自动地组织网络中的节点的方法包括：接收用于存储特定数据类型的数据的请求；将请求发送到存储节点；从存储节点接收各个显性值(E显性)；以及选择具有最高显性值(E显性)的节点用于存储数据。

Description

用于组织网络中的节点的方法和设备

技术领域

本发明涉及一种用于组织网络中的节点的方法和设备，其中，还根据优选数据类型来对节点进行分类。

背景技术

已知存储区域网(SAN)是一种存储盘网络，使多个服务器与集中的盘存储器池相连。通过将所有连接的存储器作为单个资源看待，系统的维护更加容易。SAN可以是集中式或分布式。集中式的SAN使多个服务器与大量盘相连，而分布式SAN通常使用一个或多个开关来连接结构中的节点。然而，两种类型都使用集中的控制结构，即客户端-服务器结构。

在通用的分布式存储系统(DSS)中，应用程序可以确定数据将存储在之上的设备。在此将该设备称为“所命令存储目标(demandedstorage target)”。通常，请求用户选择特定的存储设备。尚没有自动地选择DSS中的单个存储设备的智能方式。

与DSS无关，可以复制存储设备以提高数据安全性、可用性或可存取性。也可以在DSS的单个节点内应用将数据分割为分区并将分区存储在不同的存储设备上的概念。

发明内容

希望可以使用更加智能化的存储设备，该设备用作自动组件，并使得可以创建分布式存储系统，而不需要中央存储控制器。

此外，希望整个分布式存储系统象“单存储块”一样运转，即，对于应用程序和用户而言，它表现为一个(大的)连贯的存储设施，而在内部，它保持具有各个设备的结构。这是与传统的存储器簇不同且不相关的一种DSS的行为，因为在DSS内，每个存储设备保持具有各自任务的各个设备，而从外部看来，在存储数据时DSS可以作为一单元来寻址；不需要从外面寻址DSS内的各个设备。结果，存储设备可以自由地与DSS相连或与之断开，其中，这些设备可以带来或取走有用数据，例如如电影之类的视听(AV)数据。优选地，DSS内的设备不处于客户端-服务器结构，而可以用作这两者，即客户端和服务器，例如在对等(P2P)网络中。

此外，在根据本发明而构成并象单存储块一样运转的DSS网络中，确定与存储设备相关联的显性(dominant)数据类型。当要存储特定数据类型的数据时，该信息用于选择存储设备。当搜索特定数据类型的数据时，也使用该信息：在这种情况下，优选地/首先在存储了大量指定类型的数据的存储设备上进行搜索。

本发明提供了一种网络中的节点的自动分类的方法，包括步骤

确定至少一个数据类别，例如视频、音频或文本，

基于所述数据类别，自动地对存储在节点上的数据进行分类，

确定基于所述数据类别分类的数据的量，其中，确定文件的数目和所述文件的平均大小，

根据分类为所述数据类别的数据的确定量，计算数据类型显性值，所述显性值是基于所述数据类别的、存储在节点上的数据的相对显性的度量(measure)，

接收基于所述数据类别来指示数据类型的请求，以及

响应于该请求，提供作为基于所述数据类别的数据的相对显性的度量的所述显性值。

此外，根据本发明，一种用于自动地组织网络中的节点的方法包括步骤

接收存储数据的请求，该请求基于预定数据类别来指示数据类型；向多个存储节点发送该请求；从存储节点接收各自的显性值，所述显性值是基于所述数据类别的、存储在各个节点上的数据的相对显性的度量；比较响应节点的显性值；以及选择具有最高显性值的节点用于存储数据。

还可以规定根据本发明的该方法，按照文件大小和文件数目的组合，将数据量分类。

还可以规定根据本发明的该方法，根据下式来计算与数据类型有关的节点的显性值：

E_{显性，类型}＝RPSC*A_总*k₁

其中

A_总＝N_总*S_总

RPSC＝k₂-k₃(k₄+S_平均+C_已用)/C_总

其中，k₁、k₂、k₃、k₄是常数，N_总是存储在节点上的所述数据类型的数据文件的总数，S_总是数据类型的文件的累加大小，S_平均是数据类型的文件的平均大小，C_已用是节点的已占用存储容量，并且C_总是节点的总存储容量。

在一个实施例中，根据与数据相关联的元数据，来进行数据类别的分类和/或确定。然而，在另一实施例中，根据其它指示，例如文件扩展或文件报头分析，来进行数据类别的分类和/或确定。

在一个实施例中，在对等网络中，节点是对等的。

在本发明的一个实施例中，节点的选择是基于节点的相对空闲存

储容量(RFSC)的，RFSC是基于下式计算的：

RFSC＝c₁-c₂(c₃+S_{输入_数据}+C_已用)/C_总

其中，c₁、c₂、c₃是常数，S_{输入_数据}是要存储的数据的大小，并且C_已用是节点的已占用存储容量，C_总是节点的总存储容量。

根据本发明的网络协议命令适用于请求或提供显性值(E_{显性，类型})，其中，请求的或提供的显性值与数据类型和网络节点有关，并且命令包含数据类型的指示。根据下式计算特定节点的显性值：

E_{显性，类型}＝RPSC*A_总*k₁

其中

A_总＝N_总*S_总

RPSC＝k₂-k₃(k₄+S_平均+C_已用)/C_总

其中，k₁、k₂、k₃、k₄是常数，N_总是存储在节点上的所述数据类型的数据文件的总数，S_总是存储在节点上的数据类型的文件的累加大小，S_平均是存储在节点上的数据类型的文件的平均大小，C_已用是节点的已占用存储容量，并且C_总是节点的总存储容量。在简单的情况下，常数是k₁＝k₂＝k₃＝1且k₄＝0。

用于自动分类网络中的节点的相应设备包括

用于确定至少一个数据类别(例如视频、音频、文本)的装置，

用于根据所述数据类别来自动地对存储在节点上的数据进行分类的装置，

用于确定根据所述数据类别分类的数据的量的装置，其中，确定文件的数目和所述文件的平均大小，

用于根据分类为所述数据类别的数据的确定量来计算显性值的装置，所述显性值是基于所述数据类别的、存储在节点上的数据的相对显性的度量，

用于接收基于所述数据类别来指示数据类型的请求的装置，以及

用于响应于该请求来提供作为基于所述数据类别的数据的相对显性的度量的所述显性值的装置。

此外，根据本发明用于自动地组织网络中的节点的设备包括：用于接收存储数据的请求的装置，该请求基于预定数据类别来指示数据类型；用于向多个存储节点发送该请求的装置；用于从存储节点接收各自的显性值的装置，所述显性值是基于所述数据类别的、存储在各个节点上的数据的相对显性的度量；用于比较响应节点的显性值的装置；以及用于选择具有最高显性值的节点来存储数据的装置。

在所附权利要求书、下面的说明书和附图中，公开了本发明的有益实施例。

附图说明

参考附图，描述了本发明的示范性实施例，图中：

图1示出了应用程序怎样理解分布式存储系统；

图2示出了“所命令目标存储器”模式；

图3示出了文件分割原理；

图4示出了识别适当的存储设备(“匹配设备”)作为单块系统的核心任务；

图5示出了针对杂乱库存(chaotic stock keeping)的单块API；

图6示出了针对良好分类的存储器建立的单块；

图7示出了针对良好分类的存储器策略的设备初始化；

图8示出了存储设备中的数据类型的总“区域”；

图9示出了单块系统的整体视图；

图10示出了存储设备的物理判决；

图11示出了用户优选判决；

图12示出了物理存储匹配；

图13示出了逻辑存储匹配；

图14示出了分布式存储器场景中的示范性家庭网络；

图15示出了在容量有限的情况下复制内容；以及

图16示出了在场景1：容量有限的情况下复制内容的消息序列图表。

具体实施方式

当分布式存储系统(DSS)由各个存储设备构成时，可以选择DSS的两种不同的、不相关的行为：应用程序选择应该在之上存储数据的设备(所命令存储目标)，或者，整个DSS表现为一个大的连贯存储设施，并象一个单元一样运转。在此，将该单元称为“单存储块”。

如果应用程序意欲选择特定的存储设备来存储数据，则DSS中的节点首先将其状态和容量告知应用程序，以便应用程序可以决定在哪存储数据。另一方面，由于用户对内容存储在哪不关心，他也许对便捷的自动“库存管理”感兴趣。在这种情况下，如果DSS象单存储块一样运转则是有利的。

如果在所命令存储目标概念中，要求明确的节点作为存储数据的目标，则DSS中的节点传递有关其资源的适当信息。在这种情况下，应用程序必须以适当的方式作出决定，而DSS中的节点必须传递适当的系统状态和容量数据。

如果在单块概念中，未要求显示的节点作为存储数据的目标，则可象一单元一样来存取DSS。应用程序将DSS看作单块存储容量。DSS本身自动地查找具有匹配的空闲存储容量和足够的传输速率的存储设备。这是基于在网络中的每个(存储)节点上实施的且为每个节点所遵循的一组规则而实现的。

应用程序通过节点的中间控制层(ICL)来存取DSS。ICL具有应用程序可使用的模式，并提供相应的应用程序接口。ICL通过其交互形成DSS的逻辑外壳。图1示出了应用程序怎样理解DSS。模式实际上是明确定义的控制消息序列的过程。下面，将以所谓的“所命令存储目标”模式的描述开始，来介绍不同的模式，所述“所命令存储目标”模式允许直接存取选定的节点。然后将解释“文件分割”功能，例如，该功能允许在记录设备的容量耗尽时继续进行记录。

由于随着节点和边的数目的增加，网络的复杂度急速增加，保持这种稳定增长复杂度的概观是不合理的，或者是不可能的任务。为了构成对消费者而言的实际附加值，存储网络应该自己进行组织。下面概述“单存储行为”，该行为允许应用程序作为单个连贯的存储块来存取存储网络。“单存储行为”是最复杂的系统模式，但是由于在这种模式下，系统尽可能地以自管理模式进行工作，所以给用户提供了最大的便捷性。在这种模式下，应用程序将存储网络“理解”为一个连贯的存储块。可以考虑两个极端的解决方案：系统象“杂乱的”或“良好分类的/自分类的”系统一样运转。在第一种情况下，所有的内容被存储在可能的地方，而在第二种情况下，将根据规则来分类和存储内容，如下面示范性地定义的。本发明按照简单的原理，涉及两个功能方面。

“所命令存储目标”模式是一种直接方法，并且在此仅针对完整性而提出。如果用户希望DSS将数据存储在特定的存储设备上，装置可用于直接寻址所希望的存储设备。在图2中示出了该模式，其中应用程序(或者用户)决定将数据存储在特定的设备A上。这个非常基本的模式需要用户执行存储网络管理，因此是令人烦恼的。

下面，解释单块应用程序。

假设在DSS中没有用于管理存储设备的集中服务器。每一个存储设备独立于服务器进行工作。例如在对等网络中设备通过消息来进行通信，所述消息通常是请求和应答。通过交换控制消息，非集中式网络设备可以彼此通信并进行组织。“单块”的概念是指形成逻辑组的存储节点组，其中DSS的存储容量从外部看作一个整体，从外部看各个节点无区分。相反，根据每个存储设备所遵循的固定规则来管理存储。下面示意性地定义了这些规则。可以以DSS内的软件(作为中间层)来实现这些规则，使得存储节点组象一个单元(即单块)一样运转。

本发明描述了怎样实现上述动作以及怎样实现DSS和应用程序之间请求存储和检索的协作。此外，本发明描述了怎样处理来自单块之外的存储请求和来自单块内的节点之一的存储请求，以及消息和控制元数据可以用于实现所述概念。

根据本发明，可以区分表1中所示的层。

表1：层的概观

应用层(AL)
	“单块”层(MBL)
控制语言层(CLL)
	对等技术层(PPL)
网络、传输、链路和物理层

从应用层(AL)发起存储请求。在控制语言层(CLL)上，使用控制消息来执行这些存储请求。单块层(MBL)形成应用层和控制语言层之间的链路，因此通过管理节点之间的通信和通信正确地使用控制元数据，实现单块的概念。假设适当地，在层之间存在接口，例如AL-MBL接口以及CLL-PPL接口。消息和控制元数据与对等技术层(PPL)相关联。

MBL给用户提供所有参与的存储设备看似单个存储块的虚拟效果。根据预定的确定匹配策略，MBL可以自动地将输入数据存储到适当的存储设备。

示范性地，在本发明的一个实施例中，与网络相连的所有存储设备形成单块(MB)，并且存储请求来自网络中的一个节点。网络可以是例如实现为OwnerZone的家庭网络，如欧洲专利申请EP1427149中所描述的。在这种情况下，在网络或OwnerZone中的一个节点上运行的应用程序可以请求在MB(即包括请求节点本身的OwnerZone内的某个地方)上记录内容，而不需要应用程序知道内容将存储在何处。

当从外部查看家庭网络时，出现是否允许在家庭网络内的DSS中存储内容的问题。例如，该问题是当从远程位置通过便携式或移动设备访问家庭网络时必须解决的。如果远程设备或节点可以被识别为授权的，例如至少在访问家庭网络的时间内作为家庭网络的一部分，则它处于家庭网络内，并且将获得对网络节点的访问，并因此可以访问DSS。

下面，概述MB应用的策略。

MB应用的常规任务是数据存储和数据检索，即，将输入数据存储在单存储块中并从单存储块中检索存储的数据。MB应用的数据存储功能比数据检索需要更为复杂的算法。

在将输入数据存储到MB系统时，理想的情况是以良好分类的方式将数据直接存储到特定的目的地存储设备上。在此将这种情况称为“分类存储(sorted storage)”。但是，有时用户也许希望仅以更“杂乱库存”的方式来存储数据；在适当的时间点或在用户设置之后，暂时存储数据将进一步被分类到更好的目的地设备。

杂乱库存和良好分类存储是两种示范性的预定单块存储策略。这两种策略都可以通过系统定义的存储设备匹配标准来实现。

对于针对设备的搜索，针对“杂乱”库存的比针对良好分类存储的更加简单和快捷。“杂乱”库存表示MB中的数据未按照例如逻辑匹配标准的任何标准分类。仅考虑存储设备的一些基本物理属性(例如存储容量、传输速率)。因此，在某些方面，在比良好分类情况结构差的情况下，同样被确定为杂乱存储。然而，术语“杂乱”在此针对简化情况。对于杂乱库存，如果存储设备满足MB应用的物理匹配标准，则选择该存储设备。

当搜索良好分类存储的设备时，例如，系统通过伴随数据的元数据(MD)，来分析存储的数据。取决于分析结果，单个行为可以切换到例如“由元数据驱动的分类存储行为”，这意味着MD中定义的不同内容类别被存储在分离的设备上，例如，所有的体育事件存储在驱动器A中，电影存储在驱动器B上，如此等等。适当地，系统然后可以根据其新的系统行为，来重新定位存储的内容。在工作阶段期间，不时地(例如基于数据存储/检索统计)，系统分析存储的内容以便决定所执行的行为是否适当。在错误调整了行为特性的情况下，系统可以改变其操作模式并选择更适当的模式。

良好分类存储意味着MB中的数据是按照物理和逻辑匹配标准分类的。例如，存储设备与特定流派相关联，或者视频数据共同存储在对于视频优先的设备中，MP3存储在音频收集设备中。如此等等。

可以缺省地或通过应用程序、或者代表用户或由用户选择策略。如果用户希望使特定节点(无论是否备有固定的或可拆卸的介质)与用户感兴趣的特定主题相关，则用户会选择策略。然后将根据缺省设置或由应用程序代表用户选择的另一规则来处理未预先分配的节点。

根据系统的需要，可以互相转换这两种策略。MB系统的杂乱库存状态可以通过维护过程，转换为良好分类存储状态。良好分类存储状态可以通过放弃其逻辑匹配过程和专有的物理匹配过程，转变为杂乱库存状态。

对于杂乱库存和良好分类存储，设备搜索过程是MB系统的核心任务。为了找到适当的目的地设备，评估输入数据和存储设备的物理和逻辑参数。对于杂乱库存，仅需要简化的物理匹配标准。对于良好分类存储，运行物理和逻辑匹配过程。

下面，如图4所示，针对输入数据来评估适当存储设备的过程被称为“设备匹配”。通常，设备匹配过程包括物理判决和逻辑判决。对于物理判决，考虑输入数据和存储设备的物理参数。对于逻辑判决，针对设备搜索，考虑输入数据、存储设备和来自其它MD源的MD属性。

在应用物理判决中，评估下面的物理参数：节点的空闲存储容量、节点的空闲传输速率以及节点的优选数据类型。在此，所有这些参数都被当作物理参数。

在逻辑判决中，评估描述性的元数据。单存储系统的指定描述性MD类别是预定义的，并且例如，可以包括于在AL上使用的参数模板中，如以下所详细描述的。

可以通过控制语言来实现所有的这些。假设在每个参与的节点上，即(逻辑)网络(例如OwnerZone)中的每个节点上，MBL软件是相同的。在应用程序启动动作的节点上的MBL软件管理有关的过程。即，MB概念由在每个节点的MBL软件中实施的一组规则来实现，并且通常由启动动作的节点应用。

单存储系统存储偏好

对于杂乱库存和良好分类存储，单存储系统都工作在系统偏好和用户偏好的控制之下。

根据系统偏好，例如在制造或购买时，来预定义系统的行为，并且可以基于缺省的参数设置来自动地运行系统。在特定系统配置的寿命期间，仅一个系统偏好可以被用于规定整个系统的行为，这一个系统偏好是杂乱库存或良好分类存储。系统偏好可以由用户偏好取代。

如果存在与系统的整体行为有关的任何用户偏好，则只要可以，它们就取代自动设置。可以在AL处手动地输入系统的特征行为的用户偏好。

单块应用建立

对于杂乱库存，在AL上进行MB应用的系统建立。如图5所示，系统建立包括用户偏好的输入。

对于良好分类存储，同样在AL上进行MB应用的系统建立。而现在系统建立包括用户偏好输入、设备定义和系统维护。系统建立过程给单块系统提供用户API。将在系统建立阶段期间定义初始系统状态。根据系统反馈，可以运行常规的系统维护，以便获得更长的MB应用的寿命。

用户偏好输入

用户偏好输入发生在杂乱库存和良好分类存储中，在用户偏好输入期间，向用户呈现参数控制模板，并根据用户的输入来填充。模板类别是根据当前MB系统规则预定义的。在模板的参数类别的帮助下，用户可以输入其优选的物理参数或者逻辑参数(对于良好分类存储而言)，例如存储位置、设备属性、媒体数据类型以及描述性MD，以便根据他们自身的兴趣来控制设备匹配过程。如果未给出或考虑用户优选的参数，则对于系统使用，模板可以使用一组缺省的物理或逻辑参数。模板中的参数由系统的物理和逻辑匹配过程使用。

对于杂乱库存，仅简化的参数控制模板用于输入物理参数。对于良好分类存储，使用完整的参数控制模板，该模板包含物理和逻辑参数。

在对于良好分类存储策略的用户偏好输入期间，用户还可以确定控制设备初始化过程。用户可以定义或改变设备的标记类别，用户还可以标记空的设备。

设备初始化

设备初始化功能仅存在于良好分类存储策略中。在系统初始化期间，将收集当前分布式设备的所有设备参数；并且由设备偏好MD，例如数据类型和其它描述性元数据，来标记所有的设备。对于空的设备，由用户根据当前设备属性来直接定义设备偏好标记。对于占用的设备，将由MB系统来计算设备偏好。

对于自动的系统存储匹配，将在系统初始化阶段期间标记存储设备优选的数据。应该预定义可以用于当前系统的所有标记类别。通常，它们是描述性MD，用于描述设备优选的数据分类，例如数据格式、风格、内容标题等。对于不同的MB系统，可以设计不同的标记类别分类。在初始化阶段期间，每个单块系统可以针对其应用来选择一类标记类别。

在一个实施例中，根据至少一个标记类别，来标记系统中的所有当前存储设备。对于空的存储设备，用户可以分析设备的存储容量、传输速率和其它特性，然后用在标记类别中定义的标记来标记该设备。对于多媒体系统应用，重要的标记类别是“数据类别”，因此该标记类别被用作缺省，例如，数据将根据其数据类型而分类到存储设备中，数据类型是例如视频、音频、文本，还可以进一步细分为DVD(电影)、MP3(音频)、XML(通用)、DOC(文本)等。

对于占用的设备，即包含存储数据的设备，计算其显性数据类型。用其显性数据类型来标记占用的设备。这将在下面详细讨论。

设备初始化阶段产生了MB系统的初始阶段。之后，在系统应用期间，可以通过维护处理来改变和操作系统状态。

系统维护

DSS维护在良好分类存储策略中用于保持MB系统运作。存在两种系统维护：主动和被动。根据某一预定义时间段或系统状态来定期地运行主动维护。在到达任意系统限制时，由MB系统的请求激活被动维护。

当维护块接收到维护请求时，如图6所示，维护组织者将自动地分析所有的存储设备，并将新的设备标记分配给存储设备。在分析设备之后，维护组织者还可以为用户产生维护建议，因此用户可以例如通过删除旧的数据、将数据分类或者购买新的存储盘，来“手动地”改进系统。

占用的存储设备中的显性数据类型

对于良好分类存储，在设备初始化期间的重要任务是找到占用的存储设备中的显性数据类型。占用的设备的标记不同于空设备的标记，空设备可以由用户根据其容量和特性来标记。假设占用的存储设备已经由用户根据其自身的兴趣最佳地使用了。系统需要做的就是找到占用的设备中的优选数据类型。根据本发明，如图7所示，使用下面的显性策略。

假设存储设备包含多于一种数据类型的数据，例如视频(例如DVD)、音频(例如MP3)、文本(DOC)等。

存储设备的显性数据类型是存储设备中文件总数或文件的总大小占优的数据类型，这两者都被考虑为显性的指示。计算这两个值的乘积，并且将显性数据类型理解为具有该乘积最高值的数据类型。显性数据类型被定义为各个设备的优选数据类型，并且用该数据类型来标记设备。

新的输入数据将根据该显性数据类型和与该类型有关的可能空闲存储容量来存储。当要存储新的数据时，执行以下过程：首先，确定新数据的数据类型，可能地，确定新数据的数据大小，然后将消息发送到指示该数据类型和数据大小(或者估计的数据大小)的相连存储设备，在此，接收设备评估请求，并且匹配设备(例如显性数据类型与请求的数据类型相同的设备)例如利用其可用容量和传输带宽作出应答，并且根据这些应答，选择最佳匹配设备用于存储。

在作为实际应用的示范性实施例中，根据下面公式计算优选数据类型：

A_总＝N_总×S_总

S_平均＝S_总/N_总

RPSC＝1-(S_平均+C_已用)/C_总

E_显性＝RPSC×A_总

其中，N_总是某一数据类型的数据文件的总数，S_总[G字节]是某一数据类型的总文件大小，S_平均[G字节]是某一数据类型的平均文件大小，C_已用[G字节]是设备的已占用存储容量，即所有数据类型的所有S_总的总和，C_总[字节]是设备的总存储容量，A_总是数据显性“图区域”(见下面)，是上述文件数和文件大小的乘积，RPSC是某一数据类型的存储设备相对可能存储容量，其中，正值意味着可以期望将相同数据类型的其它文件安置在设备中，而较高的值意味着对于相同类型的其它文件，还保留了较高的容量，并且E_显性是某一数据类型的评估值，用于确定作为具有E_显性最高值的类型的显性数据类型。

以更一般化的形式，上述方程为：

E_{显性，类型}＝RPSC_类型*A_总，类型*k₁

RPSC＝k₂-k₃(k₄+S_平均+C_已用)/C_总

其中，k₁、k₂、k₃、k₄是常数(或者在评估不同节点的E_{显性，类型}值时是准常数)。在方程的上述形式下，常数是k₁＝k₂＝k₃＝1且k₄＝0。

A_总的值表示与总文件大小和文件数相关的数据类型的量化量，并且与图8中的矩形区域相对应。示范性地，在图8中，存储设备包括视频、音频和文本数据。横轴表示文件大小，纵轴表示各个数据类型的所有文件的数目。总文件大小在最大设备存储容量范围内。每个数据类型(视频、音频、文本)的总数据“区域”(A_总)指示出该存储设备中的数据类型偏好。

S_平均给出了当前设备中每个数据类型的单位数据的平均文件大小。对于未知大小的输入数据流，可以通过使用相关的S_平均来估计大小。PRSC(相对可能存储容量)可以根据同一类型的已经存储数据的平均文件大小，估计当前存储设备对于数据类型的预期输入数据的可能存储容量。通常，根据各个数据类型的文件大小统计，例如平均文件大小、平均文件大小偏差等，来计算PRSC，并且PRSC可以用于估计是否可以存储未知大小的输入数据。如果输入数据实际大于估计的量，则可以使用文件分割来将剩下的数据存储在另一设备上。

最后，可以通过PRSC和A_总的乘积来评估当前设备中的显性数据类型。产生的值E_{显性，类型}表示：已占用的存储设备中的显性数据类型是在数据文件总数和总数据大小量方面最大的数据类型，并且当前设备可能可以接收更多的相同类型的新输入数据。

然后用显性数据类型来标记存储设备。这意味着“欢迎”将该类型的数据存储在该存储设备上。

表2：显性数据类型的计算示例

表2示出了在已占用的存储设备中的显性数据类型的计算示例。在该示例中，设备A具有200G字节的存储容量。它由三组数据类型占用：视频、音频和文本数据。由于视频数据的最大E_显性值，使用以上公式，可以评估出设备A中的显性数据类型是“视频类型”。

设备B具有与设备A相同的总存储容量，但是它包含不同的视频、音频和文本数据的数目和大小。在根据图8的图中，所有数据类型组具有相同的“数据区域”。在这种情况下，由E_显性值来评估显性数据类型。在设备B中，由于值E_{显性，文本}高于视频和音频的值E_{显性，视频}、E_{显性，音频}，所以显性数据类型是“文本”。如果存储了其它类型的数据，则如果与视频、音频和文本相比它们的量较少，则可以忽略这些数据，或者计算分离的评估值E_显性。

如示例中所示，在该部分中描述的公式对于评估占用的存储设备中的显性数据类型是有效的。

单块系统

在MBL上执行对存储设备的搜索。该搜索处于来自AL的输入参数的控制之下。当将输入数据存储到单存储块时，用户可以通过AL来定义相关的搜索策略和参数。之后，根据该策略和参数，MBL可以自动地搜索适当的存储设备。如果不存在用户输入的参数，则MBL系统将根据缺省的匹配策略来运行，以查找适当的存储设备。下面将给出更多的细节。

在上述系统初始化之后，MBL可以采取进一步的存储设备搜索行为。基于缺省的参数或用户指定的参数，自动地运行搜索行为。图9提供了整个单块(MB)系统的概观。如上所述，可以根据两种存储策略之一来实现MB系统：杂乱库存和良好分类存储。两种存储形式使用类型的评估过程，即所谓“存储设备物理判决”和“用户偏好判决”。

存储设备物理判决在MB应用的存储设备选择中用作初始过程。其评估基本物理参数，并且可以包括以下步骤：计算设备的空闲存储容量、计算设备的传输速率、请求设备的优选数据类型(在良好分类存储的情况下)以及如果必要则激活文件分割：如果在存储之前未知数据量或没有具有足够空闲容量的存储设备，可以将数据分布在多个存储设备上。DSS可以支持这个所谓的“文件分割”模式，如图3所示。

杂乱库存和良好分类存储使用存储设备物理判决的不同版本：与良好分类存储相比，杂乱库存仅使用物理判决的简化版本。

用户偏好判决执行应用的最终选择过程，因此将最终的判决留给用户偏好。使用预定义缺省参数或用户更新的逻辑参数(描述性元数据)来提供最终选择。该判决可以包括物理存储匹配和逻辑存储匹配(对于良好分类存储而言)的步骤。

物理存储匹配基于预定义公式和策略来评估设备的物理参数。“存储设备物理判决”和“物理存储匹配”之间的主要不同在于“存储设备物理判决”评估设备物理参数的绝对值而“物理存储匹配”评估其相对值。

物理存储匹配包括以下步骤：计算输入数据的相对存储容量，按照预定义策略(对于良好分类存储而言)来进行系统平衡评估，以及激活安全拷贝动作(对于良好分类存储而言，如果用户激活的话)。

对于良好分类存储，逻辑存储匹配仅根据用户输入的元数据(从AL接收到)来评估设备。基于逻辑存储匹配，单存储系统可以满足用户的所有种类的存储需求。

下面讨论与单块层相关的更多的细节。

杂乱库存

如图9所示，可以基于两个步骤来实现搜索“杂乱库存”设备的过程：存储设备物理判决和用户偏好判决。与良好分类存储相比，对杂乱库存的搜索仅使用这些步骤的简化过程。例如，在存储设备物理判决处理中，仅评估设备的绝对空闲存储容量和传输速率；在用户偏好判决中，仅评估设备的相对空闲存储容量(在子类别物理匹配的情况下)。

杂乱库存设备的基本任务是给输入数据提供存储空间，而不考虑更多的基于元数据的最佳设备评估和数据分类。

在适当的时候，暂时的杂乱库存可以进一步转变为良好分类存储。

良好分类存储

同样可以在存储设备物理判决和用户偏好判决这两个步骤中实现对良好分类存储设备的搜索。操作的步骤与杂乱库存的步骤类似，但是使用有关处理的完整版本。在存储设备物理判决处理中，除了绝对的设备空闲存储容量和设备传输速率之外，还评估设备的优选数据类型；在用户偏好判决处理中，除了相对的空闲设备存储容量(在子类别物理匹配的情况下)之外，还进行系统参数平衡评估(在物理匹配中)和逻辑匹配。在逻辑匹配中，考虑更多的描述性元数据属性。对于最终指定的存储，还可能进行“安全拷贝”处理。

存储设备物理判决

对于杂乱库存和良好分类存储设备而言，存储设备物理判决都是初始选择过程。它包括四个操作：设备空闲存储容量评估、设备传输速率评估、设备优选数据类型评估(对于两个分类存储而言)以及如果必要则产生文件分割命令。

设备空闲存储容量评估和设备传输速率评估可由所有的存储策略使用。计算绝对空闲存储容量和传输速率物理参数。

仅当对良好分类存储设备进行搜索时才使用设备优选数据类型评估，其根据数据类型，例如视频、音频(MP3)等，来对输入数据进行分类。

当输入数据的大小太大而不能够将其加载到单个设备中时，产生文件分割命令。该过程可以由用户定义在AL上激活。一旦产生了文件分割命令，则MB系统将会确定用于存储剩余数据的另一存储设备。

通常，文件分割是自动功能。用户可以启动该命令来分割数据。

用户优选判决

对于杂乱库存和良好分类存储设备的搜索而言，用户偏好判决是最终的选择过程。在图11中示出了该过程，并且包括物理存储匹配和逻辑存储匹配(对于良好分类存储而言)。

对于这些匹配过程，可以应用缺省参数和更新的用户输入参数。由MB应用预定义缺省参数。这些预定义参数可以包括于在AL上使用的参数控制模板中。基于这些缺省参数，MB系统可以自动地执行匹配任务，不需要任何用户的命令。用户可以通过改变参数模板中的相关值，来更新缺省参数。当前用户输入参数给用户提供控制系统的可能性，以便找到用户优选的存储设备。

物理存储匹配

如图12所示，物理存储匹配包括以下功能：设备的相对空闲存储容量(RFSC)的评估、系统参数平衡评估以及产生安全拷贝命令。

杂乱库存和指定存储都使用相对空闲存储容量(RFSC)评估的过程。与上述RPSC(相对可能存储容量)类似，根据输入数据的数据类型的下面公式，来计算RFSC：

RFSC＝1-(S_{输入_数据}+C_u已用)/C_总

其中，C_已用[GB]是设备的已用存储容量，C_总[GB]是设备的总存储容量，S_{输入_数据}[GB]是具体特定数据类型的输入数据的大小，RFSC是该数据类型的存储设备的相对空闲存储容量。

以更一般化的形式，上述方程为：

RFSC＝c₁-c₂(c₃+S_{输入_数据}+C_已用)/C_总

其中，c₁、c₂、c₃是常数(或者在评估不同节点的RFSC时是准常数)。在方程的上述形式中，常数是k₁＝k₂＝k₃＝1以及k₄＝0.

仅由良好分类存储使用系统参数平衡评估。它提供基于基本参数来定义复杂设备匹配策略的可能性。例如，在上述相对空闲存储容量评估中，具有最大RFSC值的设备也许不会给输入数据提供最佳的传输速率。在这种情况下，可以选择具有较低RFSC值但具有适当传输速率的另一设备作为输入数据的最佳存储候选。在系统参数平衡评估中，用户可以定义MB应用的不同实际策略。

如果在物理存储匹配的情况下用户在AL上激活安全拷贝功能，则可以产生安全拷贝命令，并再次运行上述设备搜索过程以找到另一存储设备以第二次存储输入数据。如果必需，则该附加的数据存储对于以后的灾难性恢复是有用的。

表2示出了根据相对空闲存储容量来选择设备的示例。设备A具有200GB(字节)的总存储容量，并且其显性数据类型是“视频”。设备B提供100GB的总存储容量，并且其显性数据类型也是“视频”。如果将10GB输入数据存储到设备A，则设备A中输入数据的RPSC值是0.67。如果将10GB输入数据存储到设备B，则设备B中输入数据的RPSC值是0.72。因此，对于输入数据，设备B比设备A提供了更多的相对空闲存储容量，所以将选择设备B。

表2：评估设备的相对空闲存储容量(RFSC)的示例

以上示例示出了上面讨论的公式提供了针对任意输入数据来选择存储设备的量化评估。

逻辑存储匹配

在物理存储匹配之后，候选存储设备将进一步通过逻辑存储匹配过程来筛选。逻辑存储匹配设计用于使用描述性元数据来将输入数据布置在适当的设备上。

原理上，所有种类的基于MD的匹配都是可接受的。预定义和更新的MD匹配策略都可以应用于逻辑存储匹配。逻辑存储匹配策略的目的是给用户提供最佳机会以允许将数据存储到良好分类存储的设备。

对于实际的系统应用，如图13所示，可以使用基于元数据的匹配方法。在系统初始化阶段中，用户可以输入优选MD或与优选MD容器的直接链接，使得容器内的MD内容将被理解为用户优选的MD。在应用层上，用户可以使用参数控制模板来输入上述MD内容。可以在参数模板中预定义所有系统可接受的描述性MD类别。参数模板还可以包含缺省MD内容。如果未给出更新的用户优选MD，则系统使用缺省的MD来运行逻辑存储匹配过程。

如图13所示，MB系统将搜索由与用户偏好相同的元数据标记的存储设备。最后，输入数据将存储到满足物理和逻辑存储要求的存储设备。

示范性场景及其消息和控制元数据流

下面，给出描述了DSS的可能应用的几个简单的场景，以演示分布式存储管理所需的系统模型和控制语言(包括示范性的相关消息和控制元数据)的可行性。这些场景是基于分布式存储的示例网络的，如图14所示。网络包括静态存储设备/节点S0、…、S3(个人数字记录器，例如HDD、光盘)以及便携式存储设备/节点P。每一个节点可以运行应用程序，并且具有用户接口/远程控制，该用户接口/远程控制也可以考虑为分离的设备/节点。向家庭网络的可能扩展是调谐器/接收机设备(例如DVB-S、DVB-C等)、AV显示/输出设备、用于互联网访问的ADSL调制解调器或网关等。在示例的场景中，节点S0通常用于与DSS进行交互。

场景1：在网络中在存储容量的容量有限和良好平衡使用的情况下拷贝内容

用户想要将存储在P上的内容拷贝到静态存储设备S0、…、S3中之一。内容被拷贝到提供最高量的空闲存储容量的静态设备。在另一实施例中，内容被拷贝到提供最佳匹配量的空闲存储容量的设备，即具有最小剩余容量的设备，因此最佳地使用了间隙(gap)。

场景2：暂停和重新继续以及特技模式(快进、慢动作)

在将存储在S1上的内容传送到P(例如，为了在显示设备P上观看内容)时，用户(通过S0)暂停传送(例如回放)，并在几分钟之后重新继续。之后，在再次以正常速度回放时，用户选择一些特技回放，例如快进或慢动作(也可以是缩略图浏览、视频分组场景浏览等)。检查设备S1的特技模式能力，如果确定，则设备S0将快进请求消息发送到设备S1，使其改变为所希望的快进模式和速度。

场景3：与一个存储设备S1同时进行读和写(记录和回放)的多任务

节点S1同时运行两个任务：记录从S2接收到的内容，以及将另一内容回放到P。

场景4：利用任务冲突和延迟传送的同时读和写

与场景2类似，用户想要建立从S2至S1的记录传送，并且设备容量允许进行该动作。但是在启动传送之前，另一用户已经开始了从S1至P的另一回放传送，因此S1的空闲传输速率不再足以便于从S2至S1的传送，并且该传送被拒绝。用户决定进行安排使该传送在稍后进行。因此，建立了从S2至S1的传送。

场景5：设备的插拔

用户将其便携式设备(P)插入包括设备S0、…、S3的已有网络，并在在之后拔下该设备。可区分通过软件启动的“软拔”和由强迫断开导致的“硬拔”。

场景6：具有任务冲突和非实时传送的同时读和写

除了代替延迟传送而执行非实时传送之外，该场景与场景4类似：内容以较低比特率作为文件来传送，因此花费较长时间，作为存储空间的乘积保持恒定。

场景7：利用内容分割来记录

由于节点不能够存储整个内容，所以内容记录并分布在多个节点上。

场景8：分割内容的回放

无缝地回放分布在多个节点上的内容。

场景9：具有随后内容分割的瞬时记录

在一个节点上开始记录，同时尚不知道结尾，并且当设备几乎满时，在另一节点上继续记录。

场景10：内容删除

现在将已经搜索并找到的内容删除。

场景11：组播/广播

同时将内容传送到多个(组播)或所有节点(广播)。

场景12：传送中断和重新继续

因为源或目的地由于硬拔而暂时地不可用，所以内容传送中断。可区分三种加二种的情况，并且在其中两种情况下，可以从中断点重新继续传送。

下面的构造示范性地指出上述对等技术层，或者另一相应层。在实现上面给出的场景中，与不同消息或任务一起使用其中包含的特定控制元数据作为消息参数或自变量。对于写情况，由消息名称和自变量表示消息，例如DeviceCapabilitiesInformation(Sender，Receiver，TaskID，DeviceType，DeviceServices，MaxBitRate，FreeStorageCapacity，…)。尽管每个消息都具有自己的MessageID，在以上表示中，为了简明，省略了MessageID。

对于每个场景，首先给出初始条件，然后是场景的详细描述，最后是消息流。

场景1：OwnerZone中在存储容量的容量有限和良好平衡使用的情况下拷贝内容

初始条件：网络包括节点S0、…、S3，并且P正在运行，如图15所示。没有内容的传送，所有节点都是空闲的。

场景：用户想要将存储在P上的内容拷贝到静态存储设备S1、S2或S3之一。确定提供最高量的空闲存储容量的静态存储设备，并且将内容拷贝到该设备。

用户使用设备S0来搜索想要的内容：设备S0向网络/OwnerZone中的所有设备发送搜索请求消息。设备P包含该内容，并且回复S0。作为该场景的变体“A”，可以使用设备P代替S0来启动搜索和复制内容的任务。在这种情况下，节点P将不会把与请求匹配的内容有关的回复发送到其自身；它将只从其内容数据库中获取相应的信息。

由于用户想要将内容存储在任意静态存储设备上，所以使用设备S0来向设备S1、S2和S3询问其存储和传输能力。S1、S2和S3将其设备能力告知S0，即他们都具有足够的空闲传输速率可用。观察到设备S1的空闲存储容量有限，而S3提供最高量的空闲容量。因此设备S0请求P将内容传送到S3，从而以良好平衡的方式来使用网络中可用的存储容量。在完成有关数据传送之后，P通知S3。在记录内容之后，S3将成功完成告知S0。

OwnerZone中存储容量的良好平衡使用(即管理节点的存储空间)意味着在提供最高绝对或相对空闲存储容量(如在该场景中一样)或最高空闲传输速率的节点上(取决于实现方式)记录内容。然而，存储容量的良好平衡使用仅仅是管理网络中的存储容量的一种可能的方式。在拷贝内容时，例如在容量有限的情况下，也可以应用其它的策略。

消息流：在该场景中出现以下消息流。所有消息都包含Sender和Receiver。它们还包含各个消息类型专用的参数：

用户想要搜索特定的内容或特定类型的内容。作为输入的结果，S0设备向所有设备发送下面的搜索请求；由于S0具有关于S2的已有知识，或者尤其对S2感兴趣，所以S0专门将以下消息发送到S2：

·ContentInfoRequest(Sender＝NodeID(S0)，Receiver＝all，Receiver＝NodeID(S2)，TaskID＝abc，TaskInitTime＝2002-12-01-18:10:08.012-GMT，MessageMode＝”search”，SearchString＝{Title＝“Octopussy”})

所有的设备暂时地存储TaskID和任务相关参数的关联性，并且搜索其数据库。P找到请求的内容，因此它向S0发送回下面的消息：

·ContentInfoResponse(Sender＝NodeID(P)，Receiver＝NodeID(S0)，TaskID＝abc，MessageMode＝“found content”，ContentID＝UUID，LocationID＝UUID，ContentDescription＝{Title＝“Octopussy”，Summary＝”…”，Actor＝”Roger Moore”，Actor＝”Maud Adams”，Actor＝”…”，Genre＝”Action”，Keyword＝”James Bond”，…，AspectRatio＝”16:9”，…}，Duration＝2:05h，BitRate＝7Mbps，[，more information about the content])

在设备P而不是S0用于启动搜索和拷贝内容的任务的该场景的变体“A”中，不会产生该消息，节点P只从其内容数据库中获得与找到的内容相关的信息。

由于在ContentInfoRequest(“search”)消息中已经对“所有的”接收机寻址了，所以不需要接收机响应请求，除非它找到匹配该请求的内容。然而，S2作为接收机被明确地提到，因此必须向请求响应其是否保持有所希望的内容。S2需要一些时间来搜索其数据库，并且当它开始搜索时，向S0发送下面的消息：

·ContentInfoResponse(Sender＝NodeID(S2)，Receiver＝NodeID(S0)，TaskID＝abc，MessageMode＝“searching”)

设备S2未找到所请求的内容。由于在ContentInfoRequest(“search”)消息中S2已经被寻址为“必须响应”的接收机，所以它向设备S0发送回下面的消息，尽管在S2中未找到所希望的内容：

·ContentInfoResponse(Sender＝NodeID(S2)，Receiver＝NodeID(S0)，TaskID＝abc，MessageMode＝“found content”，LocationID＝“none”)

如果在完成所有设备的搜索过程之前用户找到一些他喜欢的内容，则他可以使用下面的消息来使S0取消搜索过程：

·CancelTaskRequest(Sender＝NodeID(S0)，Receiver＝all，TaskID＝abc)

在接收到该消息之后，所有设备停止其搜索过程。由于在ContentInfoRequest(“search”)消息中S2被寻址为“必须响应”的接收机，所以它向S0发送回下面的消息，以确认CancelTaskRequest(“search”)请求：

·CancelTaskResponse(Sender＝NodeID(S2)，Receiver＝NodeID(S0)，TaskID＝abc)

在向S0发送ContentInfoResponse消息之后，节点P和S2从其暂时存储器中删除TaskID和相关的参数。对于发送CancelTaskResponse消息的任意设备，进行同样的动作。

用户对搜索结果满意，并且S0现在向S1、S2和S3发送请求消息，询问其设备能力，以便找到其空闲存储设备容量和传输速率。设备S1、S2和S3通过向S0告知其设备能力来做出响应：

·DeviceCapabilitiesInfoRequest(Sender＝NodeID(S0)，TaskID＝bcd，Receiver＝NodeID(S1))

·DeviceCapabilitiesInformation(Sender＝NodeID(S1)，Receiver＝NodeID(S0)，TaskID＝bcd，DeviceCapabilityInformation{DeviceType＝stationary storage device，DeviceServices＝record or playback，MaxCapacity＝100GB，FreeCapacity＝5GB，MaxTransferRate＝30Mbps，FreeTransferRate＝20Mbps，MaxStreams＝2[，ActiveStreams＝1，Until＝20:15:00:00]})

·DeviceCapabilitiesInfoRequest(Sender＝NodeID(S0)，Receiver＝NodeID(S2)，TaskID＝cde)

·DeviceCapabilitiesInformation(Sender＝NodeID(S2)，Receiver＝NodeID(S0)，TaskID＝cde，DeviceCapabilityInformation{DeviceType＝stationary storage device，DeviceServices＝record or playback，MaxCapacity＝50GB，FreeCapacity＝40GB，MaxTransferRate＝30Mbps，FreeTransferRate＝30Mbps，MaxStreams＝2})

·DeviceCapabilitiesInfoRequest(Sender＝NodeID(S0)，Receiver＝NodeID(S3)，TaskID＝def)

·DeviceCapabilitiesInformation(Sender＝NodeID(S3)，Receiver＝NodeID(S0)，TaskID＝def，DeviceCapabilityInformation{DeviceType＝stationary storage device，DeviceServices＝record or playback，MaxCapacity＝300GB，FreeCapacity＝200GB，MaxTransferRate＝40Mbps，FreeTransferRate＝40Mbps，MaxStreams＝2})

可选地，S0还可以向所有三个节点发送RequestDeviceCapability消息如下：

DeviceCapabilitiesInfoRequest(Sender＝NodeID(S0)，Receiver＝NodeID(S1)，Receiver＝NodeID(S2)，Receiver＝NodeID(S3)，TaskID＝bcd)。

S0评估S1、S2和S3的空闲容量和传输速率。S1不具有足够的空闲存储容量，而S3提供最高量的容量。为了良好平衡地利用网络中静态存储设备的存储容量，S0自动地选择S3用于记录来自P的内容，而不需要请求用户进行交互，并且请求S3和P执行传送：

·InitiateTransferRequest(Sender＝NodeID(S0)，Receiver＝NodeID(S3)，Receiver＝NodeID(P)，TaskID＝fgh，TransferPurpose＝”Record”，Destination＝NodeID(S3)，Source＝NodeID(P)，ContentID＝UUID，LocationID＝UUID，ContentDescription＝{Title＝“Octopussy”}，Duration＝2:05h，[Start＝00:00:00:00，End＝02:05:00:00，]RequestedBitRate＝7Mbps，UseKey＝Key(John’s James Bond friends))

在该场景的变体“A”中，省略了一个接收机，并且消息开始于：InitiateTransferRequest(Sender＝NodeID(P)，Receiver＝NodeID(S3)，TaskID＝fgh，…)。在这种情况下，仅当节点P具有可用的所需资源时，才允许节点P启动该InitiateTransferRequest。

该消息请求应该将在节点P位置处的内容传送到节点S3并记录在S3。ContentID是规定节点P上数据位置的UUID。TaskID是UUID，并且可以例如基于所涉及的设备、要传输的数据的位置以及何时启动任务而定义。如果根据FreeTransferRate，此时设备P和/或S3太忙，则它们向S0发送InitiateTransferResponse(“denied”)消息；然后将由S0通过向P和S3发送CancelTaskRequest消息，P和S3通过CancelTaskResponse消息向S0做出应答，来取消该消息；或者稍后再次尝试进行记录，或者根据从DeviceCapabilitiesInformation消息获得的Until，使用After参数来进行安排。

在接收到以上消息之后，S3和P确认请求，并分配各个资源。在该场景的变体“A”中，由于节点P暗中已知具有足够的资源可用，所以节点P不会向其自身和S3发送确认消息；所以下面两个InitiateTransferResponse消息中的第二个将不会发生。用户想要准许在他自身定义的标记“John’s James Bond friends”下所管理的特定一组人群访问内容拷贝，并相应地命令S0：

·InitiateTransferResponse(Sender＝NodeID(S3)，Receiver＝NodeID(S0)，Receiver＝NodeID(P)，TaskID＝fgh，MessageMode＝”confirmed”，TransferPurpose＝”Record”，Destination＝NodeID(S3)，Source＝NodeID(P)，ContentID＝UUID，LocationID＝UUID，ContentDescription＝{Title＝“Octopussy”}，[Start＝00:00:00:00，End＝02:05:00:00，]ReservedBitRate＝7Mbps，UseKey＝Key(John’sJames Bond friends))

·InitiateTransferResponse(Sender＝NodeID(P)，Receiver＝NodeID(S0)，Receiver＝NodeID(S3)，TaskID＝fgh，MessageMode＝”confirmed”，TransferPurpose＝”Record”，Destination＝NodeID(S3)，Source＝NodeID(P)，ContentID＝UUID，LocationID＝UUID，ContentDescription＝{Title＝“Octopussy”}，[Start＝00:00:00:00，End＝02:05:00:00，]ReservedBitRate＝7Mbps，UseKey＝Key(John’sJames Bond friends))

由于TransferPurpose参数的值是“Record”，所以目的地节点S3将控制数据转发过程：S3请求之后(或者稍后、根据After参数)P向其发送相应内容：

·ForwardDataRequest(Sender＝NodeID(S3)，Receiver＝NodeID(P)，TaskID＝fgh，ContentID＝UUID，LocationID＝UUID，[ContentDescription＝{Title＝“Octopussy”}，][Start＝00:00:00:00，End＝02:05:00:00])

设备P从S3接收请求，并与所请求的内容一起，向S3发送下面的响应消息，从而开始从P向S3传输内容数据：

·ForwardDataResponse(Sender＝NodeID(P)，Receiver＝NodeID(S3)，TaskID＝fgh，ContentID＝UUID，LocationID＝UUID，[ContentDescription＝{Title＝“Octopussy”}，][Start＝00:00:00:00，End＝02:05:00:00，]BitRate＝7Mbps，Content)

S3将记录过程的开始通知S0，使得可以通知用户：

·TransferStatusInformation(Sender＝NodeID(S3)，Receiver＝NodeID(S0)，TaskID＝fgh，MessageMode＝“starting”[，TransferPurpose＝”Record”，Destination＝NodeID(S3)，Source＝NodeID(P)，ContentID＝UUID，LocationID＝UUID，ContentDescription＝{Title＝“Octopussy”}][，Start＝00:00:00:00，End＝02:05:00:00][，BitRate＝7Mbps])

由于S3控制传送(通过ForwardDataRequest消息启动传送)，S3向S0发送TransferStatus-Information(“starting”)消息。当P完成了数据传送时，它向S3发送下面的信息消息，从而确认传送了完整的数据(如果未接收到该消息，则S3将使用该事实作为由于某些原因(例如由于强迫的设备拔出)导致传送未完成的指示)：

·TransferStatusInformation(Sender＝NodeID(P)，Receiver＝NodeID(S3)，TaskID＝fgh，MessageMode＝“end of data”，ContentID＝UUID，LocationID＝UUID[，ContentDescription＝{Title＝“Octopussy”}][，Start＝00:00:00:00，End＝02:05:00:00])

S3完成记录，并向S0发送与记录的成功完成有关的下面的信息消息，使得可以通知用户：

·TransferStatusInformation(Sender＝NodeID(S3)，Receiver＝NodeID(S0)，TaskID＝fgh，MessageMode＝“completed”[，TransferPurpose＝”Record”，Destination＝NodeID(S3)，Source＝NodeID(P)，ContentID＝UUID，LocationID＝UUID，ContentDescription＝{Title＝“Octopussy”}][，Start＝00:00:00:00，End＝02:05:00:00][，Duration＝02:05h，BitRate＝7Mbps][，StorageSpace＝6.11GB])

设备P和S3重新分配其资源，并且S0将传送任务的成功完成通知用户。

这些步骤可以由如图16所示的消息序列图标示出。

优选地，本发明可以应用于自包含网络，其中网络设备具有一定程度的自动化。具体地，认为网络设备不仅仅是客户端-服务集结构中的客户端。优选地，网络设备可以同时用作客户端和服务器，例如P2P结构中的伙伴(peer)，如在欧洲专利申请EP1427149中示范性地描述的。此外，网络可以与其它网络相连，但是这种连接通常被当作“外部的”，除非明确地将其定义为“内部的”。通过外部连接相连的存储设备被当作外部设备，且通常不包括在单块(MB)中。

可以考虑当将网络中的存储设备当作一个MB，其中用户不需要区分它们的情况。一种可能性是所有的网络设备都是MB的一部分。这允许意味着也要考虑具有低存储容量的小设备。

在一个实施例中，自动确定的存储设备被理解为一种建议，并且需要由用户确认。

另一可能性是仅提供至少最少资源(例如总存储容量、数据传输速率或某些服务)的那些网络设备被包含在MB中。可以本地地定义这些设备的最小要求，并且可由用户修改，并且在与设备相连时自动地确定。

例如，要求新连接的设备给其它设备或者给特定设备提供其能力。如果它具有例如1GB或更多的总存储容量，并且其连接带宽永久地不被用于其它用途，则它将包括在MB中。如果在相连时它已经具有存储的数据，则通过MB应用，这些数据在网络中可用(如果未受保护)。如果设备的能力不足，则它不可以当作MB的存储节点，但是可以当作例如输入/输出节点或其它特殊用途的节点。然而，用户可以配置其网络，以便明确地将设备排除或包括在MB中，和/或添加或修改确定将哪些设备当作MB一部分的规则。

Claims

1.一种网络中的节点的自动分类的方法，包括步骤

-确定至少一个数据类型，所述数据类型是视频、音频、或文本之一；

-基于所述数据类型，自动地对存储在节点上的数据进行分类；

-确定基于所述数据类型分类的数据的量，其中，确定文件的数目和所述文件的平均大小；

-根据分类为所述数据类型的数据的确定量，计算显性值E_显性，所述显性值是基于所述数据类型的、存储在节点上的数据的相对显性的度量，其中，根据下式来计算显性值E_显性：

E_显性＝RPSC*A_总*k₁

其中

A_总＝N_总*S_总

RPSC＝k₂-k₃(k₄+S_平均+C_已用)/C_总

其中，k₁、k₂、k₃、k₄是常数，N_总是所述数据类型的数据文件的总数，S_总是数据类型的文件的累加大小，S_平均是数据类型的文件的平均大小，C_已用是节点的已占用存储容量，并且C_总是节点的总存储容量；

-接收指示数据类型的请求；以及

-响应于该请求，提供作为对于基于所述数据类型的数据的相对显性的度量的所述显性值E_显性。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，按照文件大小和文件数目的组合，来确定数据的量。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，自动地评估存储设备的剩余可能存储容量，包括步骤

-确定已经存储在存储设备上的数据的数据类型；

-确定所述数据类型的已经存储数据的文件大小统计；

-确定存储设备上的剩余空闲存储容量；

-接收存储所述数据类型的数据的请求，该请求未指示文件大小；

-根据确定的文件大小统计，确定所述数据类型的数据的预期大小；以及

-如果存储设备的剩余空闲存储容量大于所述数据类型的数据的预期大小，则接受数据的存储。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，根据与数据相关联的元数据，来进行数据类型的分类和/或确定。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，节点是对等网络中的伙伴。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，节点的选择基于节点的相对空闲存储容量RFSC，基于下式计算相对空闲存储容量RFSC：

RFSC＝c₁-c₂(c₃+S_{输入_数据}+C_已用)/C_总

其中，c₁、c₂、c₃是常数，S_{输入_数据}是要存储的数据的大小，C_已用是节点的已占用存储容量，并且C_总是节点的总存储容量。

7.一种用于自动分类网络中的节点的设备，包括：

-用于确定至少一个数据类型，所述数据类型是视频、音频、或文本之一的装置；

-用于根据所述数据类型来自动地对存储在节点上的数据进行分类的装置；

-用于确定根据所述数据类型分类的数据的量的装置，其中，确定文件的数目和所述文件的平均大小；

-用于根据分类为所述数据类型的数据的确定量，计算显性值E_显性的装置，所述显性值是对于基于所述数据类型的、存储在节点上的数据的相对显性的度量，其中，根据下式来计算显性值E_显性：

E_显性＝RPSC*A_总*k₁

其中

A_总＝N_总*S_总

RPSC＝k₂-k₃(k₄+S_平均+C_已用)/C_总

-用于接收指示数据类型的请求的装置，以及

-用于响应于该请求，提供作为对于基于所述数据类型的数据的相对显性的度量的所述显性值的装置。

8.根据权利要求7所述的设备，其中，按照文件大小和文件数目的组合，来确定数据的量。

9.根据权利要求7或8所述的设备，其中，自动地评估存储设备的剩余可能存储容量，还包括

-确定已经存储在存储设备上的数据的数据类型的装置；

-确定所述数据类型的已经存储数据的文件大小统计的装置；

-确定存储设备上的剩余空闲存储容量的装置；

-接收存储所述数据类型的数据的请求的装置，该请求未指示文件大小；

-根据确定的文件大小统计，确定所述数据类型的数据的预期大小的装置；以及

-如果存储设备的剩余空闲存储容量大于所述数据类型的数据的预期大小，则接受数据的存储的装置。