一种基面向多可用区存储的数据管控方法及系统和存储介质

技术领域

本申请涉及云桌面领域，尤其涉及面向多可用区存储的数据管控方法及存储介质。

背景技术

云桌面是一种云端提供计算和存储能力的远程桌面服务，平台底层无缝对接多家公有云厂商，如华为云、腾讯云等，不同公有云覆盖的地域和可用区不同，云运营商通过云上多可用区统一部署，在特定区域、特定可用区创建资源，随需扩展，以满足用户跨可用区构建高可用性系统的需求。

目前，随着云桌面日益普及，不同行业因业务系统和使用需求差异带来更加细分化的应用场景，导致多样化数据存储需求的不断增长。现有的云运营商通过不断扩容多可用区集群，以管控大量碎片化存储数据，实现细分市场用户存储需求。

然而上述技术至少存在如下技术问题：

伴随着更多云厂商的接入，不同云厂商的差异性，使得可用区存储资源的性能和成本各不相同，进一步导致数据管控的复杂性和跨可用区数据协同的安全性。

发明内容

本申请的目的是提供面向多可用区存储的数据管控方法及系统及存储介质，用以解决现有技术中多云厂商、多可用区存储资源不同带来的数据管控难的技术问题。

鉴于上述问题，本申请实施例提供了面向多可用区存储的数据管控方法及系统及存储介质。

第一方面，本申请提供了面向多可用区存储的数据管控方法，所述方法应用于云桌面系统；所述方法包括：

获取用户的需求信息；

评估所述需求信息；

对各可用区资源进行标签化管理，各可用区资源的标签唯一；

将所述需求信息与所述各可用区进行匹配，选择最佳匹配方式进行所述需求信息的存储。

进一步的，所述云桌面系统包括虚拟终端、中台层和基础设施层，且与用户端通信连接；

通过连接所述用户端获取用户的需求信息，并通过虚拟终端输入所述需求信息；

所述中台层对所述需求信息进行评估，并进行所述需求信息与所述各可用区的匹配；

所述基础设施层包括云厂商管理和多可用区管理。

进一步的，所述云桌面系统还包括区块链平台，所述各可用区的数据均存储在区块链平台上。

进一步的，所述评估所述需求信息包括用户分类以及用户需求分类。

进一步的，所述对各可用区资源进行标签化管理中，所述标签包括通道标签、云号标签、区块标签、排序标签、节点标签和性价标签。

进一步的，将所述需求信息与所述各可用区进行匹配，选择最佳匹配方式进行所述需求信息的存储包括：

询问用户是否参与匹配，若参与，则后续匹配中需询问用户意见，若不参与，则获得用户默认可调整的区间范围。

第二方面，本申请还提供面向多可用区存储的数据管控系统，所述系统应用于云桌面系统；包括：

第一获取模块，所述第一获取模块用于获取用户的需求信息；

第一评估模块，所述第一评估模块用于评估所述需求信息；

第一管理模块，所述第一管理模块用于对各可用区资源进行标签化管理，各可用区资源的标签唯一；

第一匹配模块，所述第一匹配模块用于将所述需求信息与所述各可用区进行匹配，选择最佳匹配方式进行所述需求信息的存储。

第三方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述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第一方面任一项所述的方法。

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本申请实施例通过将用户碎片化存储数据与多可用区资源进行智能对接，从而实现了有尺度的管控。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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示例性的，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为本申请实施例的流程示意图。

图2为本申请的云桌面系统的框图。

具体实施方式

本申请实施例通过提供一种面向多可用区存储的数据管控方法及系统，解决了现有技术中可用区资源多、性能不一、难以管理的问题。

下面，将参考附图对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。基于本申请的实施例，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，都属于本申请保护的范围。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部。

实施例一

本申请实施例提供了面向多可用区存储的数据管控方法，所述方法应用于云桌面系统。如图2所示，所述云桌面系统包括虚拟终端、中台层、基础设施层以及区块链平台，且与用户端通信连接。通过连接所述用户端获取用户的需求信息，并通过虚拟终端输入所述需求信息，同时，虚拟终端也用于向用户交付应用服务；所述中台层对所述需求信息进行评估，并进行所述需求信息与所述各可用区的匹配，包括控制中台、数据中台和智慧中台，在虚拟终端(前端)和基础设施层(后端)之间起承接作用；所述基础设施层包括云厂商管理和多可用区管理。所述各可用区的数据均存储在区块链平台上，通过动态扩展的区块链网络以保证数据的可追溯性和安全性。

如图1所示，所述方法包括：

S100，获取用户的需求信息；通过连接所述用户端获取用户的需求信息，并通过虚拟终端输入所述需求信息。获取到的用户需求信息包括：用户名、用户等级、用户权限(比如权限高的用户可以任意使用任何的云厂商资源，权限低的只能使用某些云厂商资源等)、用户需要存储的数据的内容/大小/原始文件位于哪里、用户有无存储的特殊要求等等。

S200，评估所述需求信息；所述评估所述需求信息包括用户分类以及用户需求分类。其中，用户分类主要按照权限来将用户进行分类，因为本申请实施例的发明构思主要基于最佳性价比来进行存储需求和多可用区资源的匹配对接协调，因此按照用户权限将用户进行分类是很重要的需求信息评估中很重要的环节。用户存储需求分类的标准包括存储内容、数据大小、所在区域、性价比等，在这里，性价比主要是指用户能够承受的存储资费标准、存取数据的速度等。为了使得需求信息评估更加精准和恰当，可以采用人工智能的方式，先设置好需求评估神经网络模型，然后用大量的人工标记过的用户需求信息对该模型进行训练。经过大量训练后，该模型的评估准确度和效率都会大幅度提升。通过这样的方式，可以综合全面多维度的评估用户的需求，从而将用户的需求信息按照用户权限分类后，再进行细分。比如一个用户的需求中可能有多个存储内容，每个存储内容的数据大小不同，存储信息所在的区域也不同，甚至每个存储内容的重要度不同，愿意接受的资费标准、存储效率也都不同，如果不加以区分，就只能按照水桶原则，以最大的标准(存储容量、资费等)来选择可用区，这样就会造成很大的浪费，而且如果暂时没有符合要求的可用区资源，就需要等待，这样效率更低下，而按照前述的方式进行分类后，就可以为后续的协调可用区资源包括跨云协调可用区资源打下了基础。

S300，对各可用区资源进行标签化管理，各可用区资源的标签唯一；各可用区所属云厂商、距离、性能和成本等都不同，将可用区资源分类并标签化管理，从而即确保可用区资源的使用最佳化(给一个资源设立的各种标签越多，越能有利于后续的与存储需求进行匹配)，又确保能相互区分，为数据的可追溯打下基础。在本实施例中，将各个可用区分别用A1、A2...An的标签来标记，每标签内含有a通道标签，b云号标签，c区块标签，d排序标签，e节点标签，f性价标签。其中，f性价标签是个综合标签，包含资费、距离、效率等，比如将各个可用区的性价分成1-10个等级(等级数量根据实际情况来设定)，等级越高代表性价越高(或者越低，这个根据实际使用情况来定，均可)。用户的需求经匹配好后交给通道a管理，任务完成后使用排序标签d按序打包成区块c。通道a负责数据链路的切换，当存储任务发出请求至不同的可用区时可切换至跨可用区，这样就可以实现数据协同。

S400，将所述需求信息与所述各可用区进行匹配，选择最佳匹配方式进行所述需求信息的存储。通过中台层将用户需求与多可用区资源进行智能对接。

具体来说包括：采用拼单的方式来确保可用区资源利用的最大化和最经济化，即一个可用区资源可以满足多个用户的存储需求，或者说放出一个可用区资源后，找多个用户存储需求去填满(二者完全匹配是最理想情况)。由于在前面的步骤中，已经对可用区资源进行了标签化，因此每个可用区的性价都是十分明确的，包括存储空间的大小、位置(可用于判断与用户的远近)、存储速率、存储资费、存储安全程度(涉及到云厂商的数据安全程度，正规且规模大的云厂商的存储安全程度相对大，有的云厂商会给一部分权限的客户单独提供数据加密服务，那么就可以根据可用区资源是否提供这样的可选项来看用户是否有这样的权限)。如图1所示，询问用户是否参与匹配，若参与，则后续匹配中需询问用户意见，若不参与，则获得用户默认可调整的区间范围，比如用户选定性价等级在±1级的范围内，不需要获得他的同意。图2中可以清晰地看到流程，用户不参与，则询问中台层，然后走下一步；若参与，则询问用户，同意则走下一步，不同意则重新评估。比如用户可接受成本、性能、距离上下浮动相应的区间为±1级的范围内，此时用户所需的可用区资源性价等级为3，但目前用于拼单的可用区资源只有性价等级为4的资源，或者刚好有个性价等级为4的可用区资源还有恰好能够满足用户除性价等级以外的其他存储需求(如空间)的空间，由于性价等级为4的资源也在用户默认可调整区间内，因此就可完成拼单，这样的话，就可以使可用区资源利用率最大化，用户也不需要持续等待。

大量的用户默认可调整的区间范围信息数据会反馈给前一步评估用户需求的需求评估神经网络模型，用以迭代。同时，本实施例可以设置等待时间阈值，比如用户不参与的情况下，默认的调整范围是±1级，但在设置的等待时间阈值范围内，并没有匹配到合适的可用区资源，则可以采用下述操作方法：询问用户是否更改默认的调整范围区间；或者重新评估用户的需求；或者重新标签化可用区资源。

在进行智能对接的过程中，采用可用资源性价比优先原则，在用户参与的情况下，询问用户是否同意采用可用资源性价比优先原则，若同意则可以调整分类，对成本区间进行微调，以实现精准匹配，若用户不同意，则返回中台层重新分类对接。比如用户所需的性价等级和可提供的可用区资源性价等级不匹配的时候(如用户所需的性价等级为3，可用区资源性价等级为4)，若用户同意以可用区资源性价比优先，则可适当增加自身成本，以实现资源对接。

本步骤中需求与资源的匹配也是采用人工智能的方式，先设置好智能匹配神经网络模型，然后用大量的人工标记过的需求及资源配对的数据对该模型进行训练。智能匹配神经网络模型不断迭代，且相关数据又反馈给需求评估神经网络模型，由此能够使得用户需求和资源的匹配管控之间更加流畅。比如，之前用户是选择的需要参与匹配，但在后续的操作中，可以确定用户的可接受的资源情况，就可以在对用户的需求评估时进行调整，并给客户提出合理的默认可调权限范围。

如图2所示，区块链平台将本实施例的所有数据存储在区块链中，采用动态扩展的区块链网络，通过标签进行快速定位和查看，以实现数据的可追溯性；同时区块链可延伸至多可用区，以确保数据的安全性和完整性。

本实施例将用户的需求进行评估、将各个可用区资源进行标签化管理，同时采用人工智能不断地加强评估和匹配的准确度，再采用区块链技术确保数据的可追溯性，由此就可以实现将用户的需求用最合适的方式进行存储，比如用户的一个存储需求，实质可以分成3个存储子需求，每个存储子需求对空间、效率、性价的要求都不同，在现有技术中，用户的这一个存储需求必须按照整体性或者说水桶原则中的最大化原则才能满足。在本申请实施例中，将会对3个存储子需求进行详细的评估。整个云桌面系统里，同时或者先后会有N个各种各样的最小颗粒度的存储子需求，同时有多个可用区存储资源，这些可用区存储资源都是经过标签化管理的，适合存储哪些需求就十分清楚。因此，前面所述的3个存储子需求就会精准的对接到适合的可用区存储资源，比如有3个可用区存储资源分别符合其中1个存储子需求，然后就可以将这3个存储子需求分别存储到三个可用区存储资源里，这三个可用区存储资源中存储满了的，就意味着拼单完成(存储了多个用户的小需求，这些小需求就是拼单)，然后交给通道a管理，任务完成后使用排序标签d按序打包成区块c。

实施例二

本实施例为面向多可用区存储的数据管控系统，所述系统应用于云桌面系统；

第一获取模块，所述第一获取模块用于获取用户的需求信息；

第一评估模块，所述第一评估模块用于评估所述需求信息；

第一管理模块，所述第一管理模块用于对各可用区资源进行标签化管理，各可用区资源的标签唯一；

第一匹配模块，所述第一匹配模块用于将所述需求信息与所述各可用区进行匹配，选择最佳匹配方式进行所述需求信息的存储。

本申请实施例通过将用户碎片化存储数据与多可用区资源进行智能对接，得以实现有尺度的管控；同时采用区块链技术对数据链进行溯源，可以保证数据的可追溯性和安全性。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。