KR20180035026A - Predictive Candidate Selection Method based on Orchestration for Optimal Storage Allocation - Google Patents
Predictive Candidate Selection Method based on Orchestration for Optimal Storage Allocation Download PDFInfo
- Publication number
- KR20180035026A KR20180035026A KR1020160124980A KR20160124980A KR20180035026A KR 20180035026 A KR20180035026 A KR 20180035026A KR 1020160124980 A KR1020160124980 A KR 1020160124980A KR 20160124980 A KR20160124980 A KR 20160124980A KR 20180035026 A KR20180035026 A KR 20180035026A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- tier
- candidate
- storage
- storage server
- zones
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/06—Digital input from, or digital output to, record carriers, e.g. RAID, emulated record carriers or networked record carriers
- G06F3/0601—Interfaces specially adapted for storage systems
- G06F3/0628—Interfaces specially adapted for storage systems making use of a particular technique
- G06F3/0629—Configuration or reconfiguration of storage systems
- G06F3/0631—Configuration or reconfiguration of storage systems by allocating resources to storage systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/06—Digital input from, or digital output to, record carriers, e.g. RAID, emulated record carriers or networked record carriers
- G06F3/0601—Interfaces specially adapted for storage systems
- G06F3/0668—Interfaces specially adapted for storage systems adopting a particular infrastructure
- G06F3/067—Distributed or networked storage systems, e.g. storage area networks [SAN], network attached storage [NAS]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/06—Digital input from, or digital output to, record carriers, e.g. RAID, emulated record carriers or networked record carriers
- G06F3/0601—Interfaces specially adapted for storage systems
- G06F3/0668—Interfaces specially adapted for storage systems adopting a particular infrastructure
- G06F3/0671—In-line storage system
- G06F3/0683—Plurality of storage devices
- G06F3/0685—Hybrid storage combining heterogeneous device types, e.g. hierarchical storage, hybrid arrays
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/04—Network management architectures or arrangements
- H04L41/042—Network management architectures or arrangements comprising distributed management centres cooperatively managing the network
Abstract
Description
본 발명은 스토리지 자원 관리 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사용자들에게 최적의 스토리지 할당을 위해, 스토리지 기능, 용량, 성능을 소프트웨어로 정의하여 지속적으로 최적화하는 개방형 클라우드 스토리지 관리 방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE
클라우드 스토리지 서비스에서 스토리지 자원 할당을 위해서는, 전체 스토리지 자원의 스캔이 필요한데, 이는 스토리지 자원 할당을 위해 소요되는 시간을 증가시키는 요인이 된다.In order to allocate storage resources in a cloud storage service, it is necessary to scan the entire storage resources, which increases the time required for allocating storage resources.
또한, 적합한 스토리지 자원 할당이 이루어지지 않을 경우 성능/용량 등의 문제가 뒤따르게 되며, 최적화 수행을 위한 추가적 비용이 발생되는 문제가 발생한다.In addition, if proper storage resource allocation is not performed, problems such as performance / capacity are followed, and additional cost is incurred for optimization.
아울러, 사용자 요구사항에 가장 적합한 자원을 할당하기 위한 분석 작업이 필요하다.In addition, analysis work is required to allocate resources that best suit user requirements.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 엑사스케일 규모의 스토리지 시스템의 구축과 효율적인 운용을 위해 스토리지 자원의 성능, 신뢰성 등을 보장하기 위한 방안으로, 오케스트레이션 기반 최적 스토리지 할당을 위한 예측형 후보군 선정 방법을 제공함에 있다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in order to solve the above problems, and it is an object of the present invention to provide an orchestration-based storage system and method for guaranteeing the performance, reliability, And a predictive candidate group selection method for optimal storage allocation.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 스토리지 관리 방법은, 스토리지 서버 랙들을 논리적으로 재구성하는 단계; 재구성된 스토리지 서버 랙들을 다수의 티어-존들로 분할하는 단계; 티어-존들 별로 사용자에게 볼륨 할당 가능한 후보 영역들을 선정하는 단계; 및 선정된 후보 영역들로 후보군을 생성하는 단계;를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a storage management method including: logically reconfiguring storage server racks; Partitioning the reconfigured storage server racks into a plurality of tier-zones; Selecting candidate regions to which a volume can be allocated to each tier-zone; And generating candidate groups from the selected candidate regions.
그리고, 재구성 단계는, 스토리지 서버 랙들의 랙 배열을 논리적으로 재구성하는 제1 재구성 단계;를 포함할 수 있다.And the reconfiguration step may include a first reconfiguration step of logically reconfiguring the rack arrangement of the storage server racks.
또한, 재구성 단계는, 제1 재구성 단계에서 재구성된 스토리지 서버 랙들의 티어 배열을 논리적으로 재구성하는 제2 재구성 단계;를 더 포함할 수 있다.The reconfiguration step may further include a second reconfiguration step of logically reconfiguring the tier arrangement of the reconfigured storage server racks in the first reconfiguration step.
그리고, 티어-존들은 적어도 하나의 티어들을 포함할 수 있다.And, the tier-zones may include at least one tier.
또한, 티어-존들을 구성하는 티어들의 개수는, 티어-존들 마다 다를 수 있다.Also, the number of tiers that make up the tier-zones may vary from tier-zones to tier-zones.
그리고, 본 발명의 실시예에 따른 스토리지 관리 방법은, 생성된 후보군에 포함된 후보 영역들 중 사용이 불가능하거나 부적합한 후보 영역을 삭제하는 단계; 및 후보군에 포함된 후보 영역의 개수가 기설정된 개수에 미달 되면, 후보군을 재생성하는 단계;를 더 포함할 수 있다.The storage management method according to an embodiment of the present invention includes the steps of: deleting a candidate area that is not usable or inapplicable among candidate areas included in a generated candidate group; And regenerating the candidate group if the number of candidate regions included in the candidate group is less than a predetermined number.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 스토리지 관리 방법은, 사용자 요청을 기초로, 티어-존들 중 하나를 선정하는 단계; 선정된 티어-존에 해당하는 후보 영역들과 사용자 요청 간의 유사도에 따라 후보 영역들을 정렬하는 단계; 및 정렬 순서에 따라 후보 영역들을 체크하여, 사용 가능한 후보 영역들 중 최적의 후보 영역으로 사용자 볼륨을 생성하는 단계;를 더 포함할 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided a storage management method comprising: selecting one of tier-zones based on a user request; Aligning the candidate regions according to the degree of similarity between the candidate regions corresponding to the selected tier-zone and the user request; And checking the candidate regions according to the sorting order and creating a user volume as an optimal candidate region among usable candidate regions.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 스토리지 서비스 시스템은, 스토리지 서버 랙들; 및 스토리지 서버 랙들을 논리적으로 재구성하여 다수의 티어-존들로 분할하고, 티어-존들 별로 사용자에게 볼륨 할당 가능한 후보 영역들을 선정하여 후보군을 생성하는 관리 서버;를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a storage service system including: storage server racks; And a management server for logically reconfiguring storage server racks and dividing the storage server racks into a plurality of tier-zones, and selecting candidate regions that can be allocated volume to the user for each tier-zone to generate candidates.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 오케스트레이션 기반 예측형 후보군 선정에 의해 사용자 요구사항에 가장 적합한 스토리지 자원을 할당함으로써, 부수적인 최적화 작업을 최소화할 수 있다.As described above, according to the embodiments of the present invention, by allocating storage resources most suitable for user requirements by selecting an orchestration-based predictive candidate group, it is possible to minimize supplementary optimization work.
또한, 본 발명의 실시예들에 따르면, 후보군을 기반으로 생성된 스토리지 자원의 운용 현황의 비교 및 학습을 통해 최적의 스토리지 할당을 위한 후보군 생성 및 선정이 가능해진다.In addition, according to embodiments of the present invention, it is possible to generate and select a candidate group for optimal storage allocation through comparison and learning of the operation status of storage resources created based on candidate groups.
아울러, 본 발명의 실시예들에 따르면, 예측형 후보군 생성 모델이 동작함으로써, 사용자 요구사항에 적합한 후보군이 생성되고, 최소시간에 최적의 스토리지 자원이 할당될 수 있다.In addition, according to embodiments of the present invention, the predictive candidate group generation model operates, so that a candidate group suitable for the user requirements is generated, and the optimal storage resource can be allocated at the minimum time.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 최적 스토리지 할당을 위한 예측형 후보군 선정 방법의 설명에 제공되는 흐름도,
도 2 내지 도 4는 후보군 선정 방법의 부연 설명에 제공되는 도면들,
도 5는 후보군을 이용한 사용자 볼륨 할당 방법의 설명에 제공되는 도면, 그리고,
도 6은 본 발명이 적용 가능한 데이터 센터의 블럭도이다.FIG. 1 is a flowchart illustrating a method of selecting a predictive candidate group for optimal storage allocation according to an embodiment of the present invention.
FIGS. 2 to 4 are diagrams that are provided in the explanation of the candidate group selection method,
5 is a diagram illustrating a method of allocating a user volume using a candidate group, and FIG.
6 is a block diagram of a data center to which the present invention is applicable.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 최적 스토리지 할당을 위한 예측형 후보군 선정 방법의 설명에 제공되는 흐름도이다. 여기서, 후보군이란 사용자에게 할당가능한 스토리지 영역(후보 영역)들의 집합을 말한다.FIG. 1 is a flowchart illustrating a method of selecting a predictive candidate group for optimal storage allocation according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG. Here, the candidate group refers to a set of storage areas (candidate areas) that can be allocated to the user.
본 발명의 실시예에 따른 후보군 선정은, 엑사스케일 규모의 데이터 저장 공간을 제공하는 스토리지 서버들을 관리하는 관리 서버가 오케스트레이션 기반으로 스토리지 응용이 필요로 하는 스토리지 기능, 용량, 성능을 소프트웨어로 정의하여 지속적으로 운영하여 최적화한다.The selection of the candidates according to the embodiment of the present invention is based on an orchestration based management server that manages storage servers that provide a data storage space of an exa-scale scale, defines storage function, capacity and performance required by a storage application as software To optimize it.
구체적으로, 도 1에 도시된 바와 같이, 관리 서버에 후보군 관리 기능이 호출되면(S110), 관리 서버는 기존 후보군을 검사한다(S120).Specifically, as shown in FIG. 1, when the candidate group management function is called to the management server (S110), the management server checks existing candidate groups (S120).
S120단계를 위해, 관리 서버는 먼저 이미 생성되어 DB에 저장되어 있는 후보군 리스트를 읽어들인다. 그리고, 관리 서버는 읽어들인 후보군 리스트에서 다른 용도로 사용되거나 후보군으로 부적합한 후보 영역들을 후보군에서 삭제한다.For step S120, the management server first reads a candidate list already created and stored in the DB. Then, the management server deletes candidate areas that are used for other purposes in the read candidate list or are not suitable candidates.
다른 볼륨에 의해 사용되는 후보 영역들이란, 이를 테면, 밸런스, 업데이트, 수동 자원 할당된 후보 영역들을 말한다.Candidate regions used by other volumes, such as balance, update, and manual resource allocated candidate regions.
후보군 검사 결과, 후보군에 포함된 후보 영역의 개수가 정책에 설정된 개수에 미달 되면(S130-Y), 관리 서버는 후보군을 재생성한다(S140).As a result of the candidate group test, when the number of candidate regions included in the candidate group is less than the number set in the policy (S130-Y), the management server regenerates the candidate group (S140).
후보군 재생성을 위해, 관리 서버는 데이터 센터 내에 마련된 스토리지 서버 랙들을 구성하는 스토리지 서버들의 스토리지 현황에 대한 정보들을 수집하여, 스토리지 서버 랙들을 구분한다.For candidate regeneration, the management server gathers information about the storage status of the storage servers that make up the storage server racks in the data center, thereby identifying the storage server racks.
도 2의 좌측에는 수집 결과를 기초로, 스토리지 서버 랙들을, SDD의 비중이 높은 SSD 타입 스토리지 서버 랙, HDD의 비중이 높은 HDD 타입 스토리지 서버 랙 및 SSD와 HDD의 비중이 대응한 하이브리드 타입 서버 랙으로 구분한 결과를 예시하였다.On the left side of FIG. 2, the storage server racks are divided into an SSD type storage server rack having a high SDD share, a HDD type storage server rack having a high share of HDD, and a hybrid type server rack As shown in Fig.
다음, 관리 서버는 스토리지 서버 랙들의 랙 배열을 논리적으로 재구성한다. 도 2의 우측에는 랙 배열을 스토리지 서버 랙의 타입에 따라 같은 타입의 스토리지 서버 랙들끼리 인접하도록 논리적으로 재구성한 결과를 예시하였다.Next, the management server logically reconfigures the rack arrangement of the storage server racks. The right side of FIG. 2 illustrates the result of logically reconfiguring the rack arrangement to be adjacent to the storage server racks of the same type according to the type of storage server rack.
이후, 관리 서버는 스토리지 랙 배열이 재구성된 스토리지 서버 랙들의 티어(Tier) 배열을 논리적으로 재구성한다. 도 3에는, SSD 타입의 스토리지 서버 랙의 비중이 높은 티어들의 레벨을 낮게, HDD 타입의 스토리지 서버 랙의 비중이 높은 티어들의 레벨을 높게, 재구성한 결과를 예시하였다.The management server then logically reconfigures the tier arrangement of the storage server racks in which the storage rack arrangement is reconstructed. FIG. 3 illustrates a result of reconstructing the SSD-type storage server rack at a low level and the HDD type storage server rack at a high level.
논리적 재구성이 완료되면, 관리 서버는 스토리지 서버 랙들을 다수의 티어-존들로 분할한다. 티어-존은 적어도 하나의 티어를 포함하며, 티어-존 마다 포함되는 티어의 개수는 다를 수 있다. 도 4에는 논리적 티어-존 분할 결과를 예시하였다.When the logical reconfiguration is complete, the management server divides the storage server racks into a number of tier-zones. A tier-zone includes at least one tier, and the number of tiers included in each tier-zone may be different. Figure 4 illustrates the result of logical tier-zoning.
다음, 관리 서버는 티어-존 별로 후보군에 포함시킬 후보 영역들을 선정한다. 후보 영역에 포함될 스토리지의 개수, 스토리지 서버 랙의 개수, 나아가 티어의 개수에 대한 제한은 없다.Next, the management server selects candidate regions to be included in the candidate group for each tier-zone. There is no limit to the number of storages to be included in the candidate area, the number of storage server racks, and even the number of tiers.
단, 다른 볼륨에 의해 사용되지 않은 영역에 대해서는 우선하여 후보 영역으로 선정한다. 또한, 성능치를 기준으로 모든 구간[고성능(SSD 중심) ~ 저성능(HDD 중심)]에 대해 후보 영역들을 선정하며, 사용 가능한 용량 기준으로 모든 구간(저용량 ~ 고용량)에 대해 후보 영역들을 선정한다.However, the region that is not used by other volumes is preferentially selected as the candidate region. Also, candidate areas are selected for all sections (high performance (SSD center) to low performance (HDD center)) based on the performance value, and candidate areas are selected for all sections (low capacity to high capacity) based on usable capacity.
도 4의 우측 도면에서 주황색 빗금으로 표시된 영역들이 후보 영역들이다. 도시된 바와 같이, 후보 영역들은 다수의 스토리지들이나 다수의 스토리지 서버 랙들에 걸쳐 선정될 수 있으며, 나아가 동일 티어-존에 포함된다면 다수의 티어들에 걸쳐 선정될 수도 있다.In the right drawing of Fig. 4, areas indicated by orange shaded areas are candidate areas. As shown, candidate regions may be selected across multiple storages or multiple storage server racks, and may be selected across multiple tiers if included in the same tier-zone.
이후, 후보 영역들을 성능과 용량에 따라 군집화, 즉 Customer Service Level에 따라 분류하여, DB에 후보군으로 저장하며, 이에 의해 후보군 재생성이 완료된다.Then, the candidate regions are classified according to the performance and the capacity according to the customer service level, and are stored in the DB as candidates, thereby completing the candidate group regeneration.
위와 같은 방법에 따라 선정된 후보군을 이용하여, 사용자에게 볼륨을 할당하는 과정이 도 5에 제시되어 있다.A process for assigning a volume to a user using the selected candidate group according to the above method is shown in FIG.
도 5에 도시된 바와 같이, 관리 서버는, 먼저 사용자 요청에 부합하는 티어-존을 선정하고(S210), 선정된 티어-존에 해당하는 후보 영역들의 정보를 불러온다(S220).As shown in FIG. 5, the management server first selects a tier-zone corresponding to a user request (S210), and retrieves information of candidate regions corresponding to the selected tier-zone (S220).
S210단계에서 티어-존 선정의 기초가 되는 사용자 요청에는 스토리지 성능과 볼륨 용량이 포함된다.The user request that is the basis of the tier-zone selection in step S210 includes the storage capability and the volume capacity.
다음, 관리 서버는 S220단계에서 불러온 후보 영역들과 사용자 요청 간의 유사도를 계산하여(S230), 계산된 유사도에 따라 후보 영역들을 정렬한다(S240). S230단계에서의 유사도 계산은 스토리지 서비스를 위해 제정한 정책에 기반한다.Next, the management server calculates the similarity between the candidate regions retrieved in step S220 and the user request (S230), and aligns the candidate regions according to the calculated similarity (S240). The similarity calculation in step S230 is based on policies established for the storage service.
이후, 관리 서버는, S230단계에서의 나열 순서에 따라 후보 영역들을 체크하여(S250), 사용 가능한 후보 영역들 중 최적의 후보 영역으로 사용자 볼륨을 생성한다(S260).Thereafter, the management server checks the candidate regions according to the listing procedure in step S230 (S250), and creates a user volume as an optimal candidate region among the available candidate regions (S260).
사용 가능한 후보 영역이 없는 경우, 관리 서버는 사용자 볼륨을 생성하지 않는다(S270).If there is no usable candidate area, the management server does not generate the user volume (S270).
도 6은 본 발명이 적용 가능한 데이터 센터의 블럭도이다. 도시된 바와 같이, 본 발명이 적용 가능한 데이터 센터는, 다수의 스토리지 서버 랙들(400-1, 400-1, ... , 400-n)과 관리 서버(300)를 포함한다.6 is a block diagram of a data center to which the present invention is applicable. As shown in the figure, the data center to which the present invention is applicable includes a plurality of storage server racks 400-1, 400-1, ..., 400-n and a
스토리지 서버 랙들(400-1, 400-1, ... , 400-n)은 전술한 SSD 타입 스토리지 서버 랙, HDD 타입 스토리지 서버 랙, 하이브리드 타입 서버 랙이다.The storage server racks 400-1, 400-1, ..., and 400-n are the above-described SSD type storage server rack, HDD type storage server rack, and hybrid type server rack.
관리 서버(300)는 도 1에 제시된 방법에 따라 다수의 후보 영역들을 포함하는 후보군을 구축하고, 도 5에 제시된 방법에 따라 사용자 요청에 따른 볼륨을 생성한다.The
한편, 본 실시예에 따른 장치와 방법의 기능을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기술적 사상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.It goes without saying that the technical idea of the present invention can also be applied to a computer-readable recording medium having a computer program for performing the functions of the apparatus and method according to the present embodiment. In addition, the technical idea according to various embodiments of the present invention may be embodied in computer-readable code form recorded on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium is any data storage device that can be read by a computer and can store data. For example, the computer-readable recording medium may be a ROM, a RAM, a CD-ROM, a magnetic tape, a floppy disk, an optical disk, a hard disk drive, or the like. In addition, the computer readable code or program stored in the computer readable recording medium may be transmitted through a network connected between the computers.
지금까지, 오케스트레이션 기반 최적 스토리지 할당을 위한 예측형 후보군 선정 방법에 대해 바람직한 실시예를 들어 상세히 설명하였다.Up to now, a preferred embodiment of a method for selecting a predictive candidate group for optimal storage allocation based on an orchestration has been described in detail.
본 발명의 실시예에 의해, 스토리지 자원 할당 시 후보군을 기반으로 빠른 속도의 자원할당이 가능하고, 사용자의 요구사항에 가장 적합한 스토리지 자원을 할당할 수 있다.According to the embodiment of the present invention, it is possible to allocate storage resources that are best suited to the requirements of the user, and can allocate resources at a high speed based on candidates when allocating storage resources.
또한, 후보군 생성 시 누적 데이터를 학습함으로써 스토리지 자원 요청에 대한 패턴 예측이 가능하고, 생성된 스토리지 자원의 성능(Throughput/IOPS/용량(Size) 등을 지속적으로 만족시킬 수 있는 적합한 스토리지 자원의 할당이 가능하다.In addition, it is possible to predict the pattern of the storage resource request by learning the accumulated data when generating the candidate group, and to appropriately allocate the storage resource capable of continuously satisfying the performance (throughput / IOPS / capacity It is possible.
나아가, 미리 만들어진 후보군의 물리적 자원 현황과 후보군을 기반으로 생성된 자원의 운용 현황 등의 데이터 분석을 통해 예측형 후보군 생성이 가능한 데이터가 누적된다.Furthermore, data that can generate predictive candidates can be accumulated through analysis of data such as the status of the physical resources of the candidate candidate and the operation status of resources generated based on the candidate group.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해 되어져서는 안될 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and detail may be made therein without departing from the spirit and scope of the present invention.
300 : 관리 서버
400-1, 400-1, ... , 400-n : 스토리지 서버 랙300: management server
400-1, 400-1, ..., 400-n: storage server rack
Claims (8)
재구성된 스토리지 서버 랙들을 다수의 티어-존들로 분할하는 단계;
티어-존들 별로 사용자에게 볼륨 할당 가능한 후보 영역들을 선정하는 단계; 및
선정된 후보 영역들로 후보군을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 스토리지 관리 방법.
Logically reconfiguring storage server racks;
Partitioning the reconfigured storage server racks into a plurality of tier-zones;
Selecting candidate regions to which a volume can be allocated to each tier-zone; And
And generating a candidate group from the selected candidate regions.
재구성 단계는,
스토리지 서버 랙들의 랙 배열을 논리적으로 재구성하는 제1 재구성 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 스토리지 관리 방법.
The method according to claim 1,
In the reconstruction step,
And a first reconfiguration step of logically reconfiguring the rack arrangement of the storage server racks.
재구성 단계는,
제1 재구성 단계에서 재구성된 스토리지 서버 랙들의 티어 배열을 논리적으로 재구성하는 제2 재구성 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스토리지 관리 방법.
The method of claim 2,
In the reconstruction step,
And a second reconstruction step of logically reconstructing a tier arrangement of reconstructed storage server racks in a first reconstruction step.
티어-존들은 적어도 하나의 티어들을 포함하는 것을 특징으로 하는 스토리지 관리 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the tier-zones comprise at least one tier.
티어-존들을 구성하는 티어들의 개수는, 티어-존들 마다 다를 수 있는 것을 특징으로 하는 스토리지 관리 방법.
The method of claim 4,
Wherein the number of tiers that comprise the tier-zones may vary from tier-zones to tier-zones.
생성된 후보군에 포함된 후보 영역들 중 사용이 불가능하거나 부적합한 후보 영역을 삭제하는 단계; 및
후보군에 포함된 후보 영역의 개수가 기설정된 개수에 미달 되면, 후보군을 재생성하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스토리지 관리 방법.
The method according to claim 1,
Deleting a candidate region that is unavailable or inapplicable among the candidate regions included in the generated candidate group; And
And regenerating the candidate group if the number of candidate regions included in the candidate group is less than a predetermined number.
사용자 요청을 기초로, 티어-존들 중 하나를 선정하는 단계;
선정된 티어-존에 해당하는 후보 영역들과 사용자 요청 간의 유사도에 따라 후보 영역들을 정렬하는 단계; 및
정렬 순서에 따라 후보 영역들을 체크하여, 사용 가능한 후보 영역들 중 최적의 후보 영역으로 사용자 볼륨을 생성하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스토리지 관리 방법.
The method according to claim 1,
Selecting one of the tier-zones based on a user request;
Aligning the candidate regions according to the degree of similarity between the candidate regions corresponding to the selected tier-zone and the user request; And
Checking the candidate regions according to the sort order and creating a user volume as an optimal candidate region among usable candidate regions.
스토리지 서버 랙들을 논리적으로 재구성하여 다수의 티어-존들로 분할하고, 티어-존들 별로 사용자에게 볼륨 할당 가능한 후보 영역들을 선정하여 후보군을 생성하는 관리 서버;를 포함하는 것을 특징으로 하는 스토리지 서비스 시스템.
Storage server racks; And
And a management server for logically reconfiguring the storage server racks to divide the storage server racks into a plurality of tier-zones, and for creating candidate groups by selecting candidate regions that can be allocated volume to users for each tier-zone.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020160124980A KR102227643B1 (en) | 2016-09-28 | 2016-09-28 | Predictive Candidate Selection Method based on Orchestration for Optimal Storage Allocation |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020160124980A KR102227643B1 (en) | 2016-09-28 | 2016-09-28 | Predictive Candidate Selection Method based on Orchestration for Optimal Storage Allocation |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20180035026A true KR20180035026A (en) | 2018-04-05 |
| KR102227643B1 KR102227643B1 (en) | 2021-03-15 |
Family
ID=61977675
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020160124980A KR102227643B1 (en) | 2016-09-28 | 2016-09-28 | Predictive Candidate Selection Method based on Orchestration for Optimal Storage Allocation |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102227643B1 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20210079394A (en) * | 2019-09-25 | 2021-06-29 | 웨스턴 디지털 테크놀로지스, 인코포레이티드 | ZNSs in Solid State Drives |
Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007122268A (en) * | 2005-10-26 | 2007-05-17 | Hitachi Ltd | Computer system, storage region allocation method and management computer |
| JP2008047156A (en) * | 2004-08-30 | 2008-02-28 | Hitachi Ltd | Storage system, and data rearrangement controller |
| JP2008102578A (en) * | 2006-10-17 | 2008-05-01 | Hitachi Ltd | Storage device, storage system, and power source control method for storage device |
| JP2008112276A (en) * | 2006-10-30 | 2008-05-15 | Hitachi Ltd | Relocation system and relocation method |
| JP2008165620A (en) * | 2006-12-28 | 2008-07-17 | Hitachi Ltd | Storage device configuration management method, management computer and computer system |
| JP2008234158A (en) * | 2007-03-19 | 2008-10-02 | Hitachi Ltd | Storage device, and memory area arranging method |
| JP2009129025A (en) * | 2007-11-20 | 2009-06-11 | Nec Corp | Stored information arrangement system, stored information arrangement method, and stored information arrangement program |
| KR20110080480A (en) * | 2010-01-06 | 2011-07-13 | 주식회사 태진인포텍 | Virtual storage device and control method using the same |
| JP2013033515A (en) * | 2004-08-30 | 2013-02-14 | Hitachi Ltd | Storage system and data relocation control device |
| US20140325121A1 (en) * | 2013-04-26 | 2014-10-30 | Hitachi, Ltd. | Storage system |
| KR20160010491A (en) * | 2013-05-21 | 2016-01-27 | 마이크로소프트 테크놀로지 라이센싱, 엘엘씨 | Low cost storage for rarely read data |
-
2016
- 2016-09-28 KR KR1020160124980A patent/KR102227643B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008047156A (en) * | 2004-08-30 | 2008-02-28 | Hitachi Ltd | Storage system, and data rearrangement controller |
| JP2013033515A (en) * | 2004-08-30 | 2013-02-14 | Hitachi Ltd | Storage system and data relocation control device |
| JP2007122268A (en) * | 2005-10-26 | 2007-05-17 | Hitachi Ltd | Computer system, storage region allocation method and management computer |
| JP2008102578A (en) * | 2006-10-17 | 2008-05-01 | Hitachi Ltd | Storage device, storage system, and power source control method for storage device |
| JP2008112276A (en) * | 2006-10-30 | 2008-05-15 | Hitachi Ltd | Relocation system and relocation method |
| JP2008165620A (en) * | 2006-12-28 | 2008-07-17 | Hitachi Ltd | Storage device configuration management method, management computer and computer system |
| JP2008234158A (en) * | 2007-03-19 | 2008-10-02 | Hitachi Ltd | Storage device, and memory area arranging method |
| JP2009129025A (en) * | 2007-11-20 | 2009-06-11 | Nec Corp | Stored information arrangement system, stored information arrangement method, and stored information arrangement program |
| KR20110080480A (en) * | 2010-01-06 | 2011-07-13 | 주식회사 태진인포텍 | Virtual storage device and control method using the same |
| US20140325121A1 (en) * | 2013-04-26 | 2014-10-30 | Hitachi, Ltd. | Storage system |
| KR20160010491A (en) * | 2013-05-21 | 2016-01-27 | 마이크로소프트 테크놀로지 라이센싱, 엘엘씨 | Low cost storage for rarely read data |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20210079394A (en) * | 2019-09-25 | 2021-06-29 | 웨스턴 디지털 테크놀로지스, 인코포레이티드 | ZNSs in Solid State Drives |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR102227643B1 (en) | 2021-03-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10936202B2 (en) | Allocating storage extents in a storage system | |
| US11297130B2 (en) | Cluster resource management in distributed computing systems | |
| US7395370B2 (en) | Computer system, data management method, and program for determining a migration method based on prediction of a migration influence | |
| US8850152B2 (en) | Method of data migration and information storage system | |
| CN110413201B (en) | Method, apparatus and computer program product for managing a storage system | |
| CN106687911B (en) | Online data movement without compromising data integrity | |
| US20100125715A1 (en) | Storage System and Operation Method Thereof | |
| US11893256B2 (en) | Partitioning of deduplication domains in storage systems | |
| JP2015517147A (en) | System, method and computer program product for scheduling processing to achieve space savings | |
| US9740421B2 (en) | Just-in-time remote data storage allocation | |
| US8516070B2 (en) | Computer program and method for balancing processing load in storage system, and apparatus for managing storage devices | |
| US11385823B2 (en) | Method, electronic device and computer program product for rebuilding disk array | |
| CN112948279A (en) | Method, apparatus and program product for managing access requests in a storage system | |
| US20150235038A1 (en) | Method and apparatus for access control | |
| US8261038B2 (en) | Method and system for allocating storage space | |
| US9313263B2 (en) | Assignment of applications in a virtual machine environment based on data access pattern | |
| JP2015022327A (en) | Data rearrangement device and method and program | |
| US10228886B2 (en) | Storage device volume selection for improved space allocation | |
| KR102227643B1 (en) | Predictive Candidate Selection Method based on Orchestration for Optimal Storage Allocation | |
| US20200073554A1 (en) | Applying Percentile Categories to Storage Volumes to Detect Behavioral Movement | |
| CN112748848A (en) | Method, apparatus and computer program product for storage management | |
| KR102212108B1 (en) | Storage Orchestration Learning Optimization Target Volume Selection Method | |
| US11726658B2 (en) | Method, device, and computer program product for storage management | |
| WO2017008571A1 (en) | Method and device for allocating space for volume | |
| KR102054068B1 (en) | Partitioning method and partitioning device for real-time distributed storage of graph stream |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |