一种存储系统的监控方法、装置、设备及介质

技术领域

本发明涉及服务器技术领域，特别涉及一种存储系统的监控方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着互联网技术的飞速发展，各行各业都会产生海量运行数据，而这些海量运行数据时刻都与存储系统进行着数据交互。但是，存储系统有时会出现运行状态不稳定和运行效率低下的情况，这样不仅会影响用户对存储系统的使用体验，而且，严重时还会导致存储数据的丢失，并由此带来严重的经济损失。目前，针对这一技术问题，还没有较为有效的解决办法。

由此可见，如何使得存储系统能够保持稳定、高效的运行状态，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种存储系统的监控方法、装置、设备及介质，以保证存储系统的稳定、高效运行。其具体方案如下：

一种存储系统的监控方法，包括：

获取目标存储系统在当前运行状态下的运行数据和日志数据，得到目标数据；

对所述目标数据进行分析，得到目标分析数据；

利用所述目标分析数据对所述目标存储系统的当前运行状态进行优化。

优选的，所述对所述目标数据进行分析，得到目标分析数据的过程，包括：

利用目标模型对所述目标数据进行分析，得到所述目标分析数据；其中，所述目标模型的创建过程包括：

获取所述目标存储系统在预设运行状态下的运行数据和日志数据，得到训练数据；

基于机器学习算法，利用所述训练数据建立所述目标模型。

优选的，所述基于机器学习算法，利用所述训练数据建立所述目标模型的过程，包括：

基于SVM算法或神经网络算法，利用所述训练数据建立所述目标模型。

优选的，所述利用所述目标分析数据对所述目标存储系统的当前运行状态进行优化的过程，包括：

若根据所述目标分析数据确定出所述目标存储系统的当前数据读写速度小于第一预设阈值，则对所述目标存储系统的缓存值进行调整，直至所述目标存储系统的当前数据读写速度大于或等于所述第一预设阈值，以对所述目标存储系统的当前运行状态进行优化。

优选的，所述利用所述目标分析数据对所述目标存储系统的当前运行状态进行优化的过程，包括：

若根据所述目标分析数据确定出所述目标存储系统的当前数据处理速度小于第二预设阈值，则对所述目标存储系统的数据压缩算法或数据重删算法进行修改，直至所述目标存储系统的当前数据处理速度大于或等于所述第二预设阈值，以对所述目标存储系统的当前运行状态进行优化。

优选的，所述利用所述目标分析数据对所述目标存储系统的当前运行状态进行优化的过程，包括：

若根据所述目标分析数据确定出所述目标存储系统中存在故障硬盘，则将所述故障硬盘中的数据迁移至目标硬盘，以对所述目标存储系统的当前运行状态进行优化；其中，所述目标硬盘为所述目标存储系统中运行性能正常的硬盘。

相应的，本发明还提供了一种存储系统的监控装置，包括：

数据获取模块，用于获取目标存储系统在当前运行状态下的运行数据和日志数据，得到目标数据；

数据分析模块，用于对所述目标数据进行分析，得到目标分析数据；

性能优化模块，用于利用所述目标分析数据对所述目标存储系统的当前运行状态进行优化。

相应的，本发明还提供了一种存储系统的监控设备，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如前述所公开的一种存储系统的监控方法的步骤。

相应的，本发明还提供了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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述所公开的一种存储系统的监控方法的步骤。

可见，在本发明中，首先是获取目标存储系统在当前运行状态下的运行数据和日志数据，得到目标数据，然后，再对目标数据进行分析，得到目标分析数据，最后，利用目标分析数据对目标存储系统的当前运行状态进行优化。显然，因为通过该方法能够对存储系统的当前运行状态进行实时优化，所以，通过此种设置方式就可以使得存储系统能够保持稳定、高效的运行状态。相应的，本发明所提供的一种存储系统的监控装置、设备及介质，同样具有上述有益效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例所提供的一种存储系统的监控方法的流程图；

图2为本发明实施例所提供的对目标存储系统进行监控时的示意图；

图3为本发明实施例所提供的一种存储系统的监控装置的结构图；

图4为本发明实施例所提供的一种存储系统的监控设备的结构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参见图1，图1为本发明实施例所提供的一种存储系统的监控方法的流程图，该监控方法包括：

步骤S11：获取目标存储系统在当前运行状态下的运行数据和日志数据，得到目标数据；

步骤S12：对目标数据进行分析，得到目标分析数据；

步骤S13：利用目标分析数据对目标存储系统的当前运行状态进行优化。

在本实施例中，是提供了一种存储系统的监控方法，通过该监控方法能够使得存储系统保持稳定、高效的运行状态。具体的，在本实施例中，首先是获取目标存储系统在当前运行状态下的运行数据和日志数据，得到目标数据；然后，再对目标数据进行分析，得到目标分析数据。

可以理解的是，当获取得到目标存储系统在当前运行状态下的运行数据和日志数据时，就相当于是获取得到了目标存储系统的当前运行数据和历史运行数据，而这些数据又蕴含着大量目标存储系统的运行状态信息，所以，通过对目标数据进行分析，就可以判断出目标存储系统的当前运行情况。也即，可以根据目标分析数据判断出目标存储系统当前运行状态是故障运行状态、高效运行状态还是低性能运行状态。

最后，再根据目标分析数据对目标存储系统的当前运行状态进行优化，也即，根据目标分析数据来对目标存储系统中运行性能较低的模块进行修改或调整，从而达到对目标存储系统的运行状态进行优化的目的。

可以理解的是，相较于现有技术中的存储系统无法进行自动调优而言，因为通过本实施例所提供的监控方法能够实时的对目标存储系统的当前运行状态进行实时优化，所以，通过此种设置方式就可以使得存储系统能够保持稳定、高效的运行状态。

此外，在实际应用中，本实施例所提供的监控方法既可以部署在普通的物理主机上，也可以部署在云主机上，只要是能够达到实际应用目的即可，此处不作具体限定。

可见，在本实施例中，首先是获取目标存储系统在当前运行状态下的运行数据和日志数据，得到目标数据，然后，再对目标数据进行分析，得到目标分析数据，最后，利用目标分析数据对目标存储系统的当前运行状态进行优化。显然，因为通过该方法能够对存储系统的当前运行状态进行实时优化，所以，通过此种设置方式就可以使得存储系统能够保持稳定、高效的运行状态。

基于上述实施例，本实施例对技术方案作进一步的说明与优化，作为一种优选的实施方式，上述步骤：对目标数据进行分析，得到目标分析数据的过程，包括：

利用目标模型对目标数据进行分析，得到目标分析数据；

其中，目标模型的创建过程包括：

获取目标存储系统在预设运行状态下的运行数据和日志数据，得到训练数据；

基于机器学习算法，利用训练数据建立目标模型。

在本实施例中，是提供了一种对目标存储系统进行分析判断的具体实施方法，也即，是利用目标模型来对目标数据进行分析，其中，在创建目标模型的过程中，首先是获取目标存储系统在预设运行状态下的运行数据和日志数据，得到训练数据，然后，再基于机器学习算法，利用训练数据来建立目标模型。

可以理解的是，当利用目标存储系统在预设运行状态下的运行数据和日志数据作为训练数据，来对基于机器学习算法所创建的待训练模型进行训练之后，就可以获取得到对目标存储系统进行分析、判断的目标模型。并且，该目标模型会以目标存储系统的预设运行状态为基准来对目标存储系统的当前运行状态进行分析与判断。

显然，通过本实施例所提供的技术方案，由于可以避免人为主观对目标存储系统进行分析、观测的繁琐步骤，所以，通过这样的分析方式不仅可以使得目标存储系统的运行判定结果更加准确，而且，也可以使得目标存储系统的分析速度更加快速、便捷。

作为一种优选的实施方式，上述步骤：基于机器学习算法，利用训练数据建立目标模型的过程，包括：

基于SVM算法或神经网络算法，利用训练数据建立目标模型。

在实际操作过程中，可以基于SVM(Support Vector Machine，支持向量机)算法，并利用训练数据来建立目标模型。因为SVM算法相比于其它机器学习算法而言，具有良好的泛化能力，所以，利用SVM算法所具有的这一特性就可以准确、可靠地创建出用于对目标存储系统进行分析的目标模型。

或者，还可以基于神经网络算法，利用训练数据来建立目标模型，因为神经网络算法能够构建非线性的复杂关系模型，而这一属性特征非常适用于目标存储系统的实际运行状态，所以，利用神经网络算法所构建的目标模型就可以对目标存储系统的运行状态进行准确评估与预测。

基于上述实施例，本实施例对技术方案作进一步的说明与优化，作为一种优选的实施方式，上述步骤：利用目标分析数据对目标存储系统的当前运行状态进行优化的过程，包括：

若根据目标分析数据确定出目标存储系统的当前数据读写速度小于第一预设阈值，则对目标存储系统的缓存值进行调整，直至目标存储系统的当前数据读写速度大于或等于第一预设阈值，以对目标存储系统的当前运行状态进行优化。

可以理解的是，在实际应用中影响目标存储系统运行状态的因素多种多样，比如：数据读写速度、硬盘故障、数据吞吐量以及计算所需要的资源开销等等。因此，在实际应用中，如果根据目标分析数据确定出目标存储系统的当前数据读写速度小于第一预设阈值，则说明目标存储系统的当前运行效率较差，在此情况下，就可以通过对目标存储系统的缓存值进行调整来对目标存储系统的运行状态进行优化。

具体的，在对目标存储系统的缓存值进行调整的过程中，如果目标存储系统的当前数据读写速度大于或等于第一预设阈值，则说明目标存储系统的当前运行状态已经优化到了预先所设置的预设运行状态，此时就可以停止对缓存值进行调整。

显然，通过本实施例所提供的技术方案，就可以相对提高目标存储系统的数据读写速率。

基于上述实施例，本实施例对技术方案作进一步的说明与优化，作为一种优选的实施方式，上述步骤：利用目标分析数据对目标存储系统的当前运行状态进行优化的过程，包括：

若根据目标分析数据确定出目标存储系统的当前数据处理速度小于第二预设阈值，则对目标存储系统的数据压缩算法或数据重删算法进行修改，直至目标存储系统的当前数据处理速度大于或等于第二预设阈值，以对目标存储系统的当前运行状态进行优化。

在实际操作过程中，如果根据目标分析数据确定出目标存储系统的当前数据处理速度小于第二预设阈值，则说明目标存储系统中存在有大量的数据，从而使得目标存储系统的数据处理速度较慢，在此情况下，为了减少目标存储系统中的数据量，则可以对目标存储系统的数据压缩算法或数据重删算法进行修改，并由此达到减少目标存储系统中数据量的目的。

具体的，在对目标存储系统的数据压缩算法或数据重删算法进行修改的过程中，如果目标存储系统的当前数据处理速度大于或等于第二预设阈值，则说明目标存储系统已经优化到了预设运行状态，此时就可以停止对目标存储系统中的数据压缩算法或数据重删算法进行修改。

显然，通过本实施例所提供的技术方案，就可以进一步提高目标存储系统对待处理数据的响应速度。

基于上述实施例，本实施例对技术方案作进一步的说明与优化，作为一种优选的实施方式，上述步骤：利用目标分析数据对目标存储系统的当前运行状态进行优化的过程，包括：

若根据目标分析数据确定出目标存储系统中存在故障硬盘，则将故障硬盘中的数据迁移至目标硬盘，以对目标存储系统的当前运行状态进行优化；其中，目标硬盘为目标存储系统中运行性能正常的硬盘。

可以理解的是，如果目标存储系统中出现了故障硬盘，也会对目标存储系统的运行状态造成影响，所以，在本实施例中，为了防止故障硬盘影响目标存储系统的运行状态，是在根据目标分析数据确定出目标存储系统中存在故障硬盘之后，将故障硬盘中的数据提前迁移到目标存储系统中运行性能正常的目标硬盘中，并以此来避免目标存储系统在运行过程中所可能遇到的异常状况。

需要说明的是，在本实施例中，将故障硬盘中的数据迁移至目标硬盘，既包括将故障硬盘中的数据迁移到目标存储系统内性能正常的其它好盘中，也包括通过调整数据落盘策略，将故障硬盘中的数据迁移到与故障硬盘处于同一个磁盘阵列中的其它好盘中。

显然，通过本实施例所提供的技术方案，可以保证在对目标存储系统进行优化过程中的可靠性与完整性。

为了使得本领域技术人员能够更为清楚地明白本申请所提供存储系统监控方法的实现原理，此处通过一个应用场景实施例对上述技术方案进行具体说明。请参见图2，图2为本发明实施例所提供的对目标存储系统进行监控时的示意图。

在本实施例中，为了降低对目标存储系统进行监控时所需要的监控成本，是在云主机上部署了用于对目标存储系统进行监控的监控平台，并在监控平台中设置数据获取模块、数据分析模块和性能优化模块。

其中，在利用监控平台对目标存储系统进行监控的过程中，监控平台首先是调用数据获取模块从目标存储系统中获取目标存储系统在当前运行状态下的运行数据和日志数据，得到目标数据；然后，数据分析模块会对目标数据进行分析，得到目标分析数据，并通过目标分析数据来判断目标存储系统是否处于故障运行状态或低性能运行状态，如果数据分析模块判断出目标存储系统处于故障运行状态或低性能运行状态，监控平台则会调用性能优化模块来对目标存储系统的性能进行优化。显然，通过此种设置方式，就可以使得目标存储系统能够保持稳定、高效的运行状态。

请参见图3，图3为本发明实施例所提供的一种存储系统的监控装置的结构图，该监控装置包括：

数据获取模块21，用于获取目标存储系统在当前运行状态下的运行数据和日志数据，得到目标数据；

数据分析模块22，用于对目标数据进行分析，得到目标分析数据；

性能优化模块23，用于利用目标分析数据对目标存储系统的当前运行状态进行优化。

本发明实施例所提供的一种存储系统的监控装置，具有前述所公开的一种存储系统的监控方法所具有的有益效果。

请参见图4，图4为本发明实施例所提供的一种存储系统的监控设备的结构图，该监控设备包括：

存储器31，用于存储计算机程序；

处理器32，用于执行计算机程序时实现如前述所公开的一种存储系统的监控方法的步骤。

本发明实施例所提供的一种存储系统的监控设备，具有前述所公开的一种存储系统的监控方法所具有的有益效果。

相应的，本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如前述所公开的一种存储系统的监控方法的步骤。

本发明实施例所提供的一种计算机可读存储介质，具有前述所公开的一种存储系统的监控方法所具有的有益效果。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种存储系统的监控方法、装置、设备及介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。