一种分摊减轻数据中心服务器任务的方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种分摊减轻数据中心服务器任务的方法及系统，利用存储网络中的处理器来分摊服务器内处理器一些较简单的任务，服务器中的处理器可以去执行其他复杂的任务，从而可以大大降低功耗，节约成本，提高系统性能。

【技术实现步骤摘要】
一种分摊减轻数据中心服务器任务的方法及系统
本专利技术涉及一种分摊减轻数据中心服务器任务的方法，尤其是涉及一种基于存储网络中的微处理器来分摊减轻数据中心服务器任务的方法及系统。
技术介绍
随着云时代的来临，大数据(bigdata)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。截止到2012年，数据量已经从TB(1024GB＝1TB)级别跃升到PB(1024TB＝1PB)、EB(1024PB＝1EB)乃至ZB(1024EB＝1ZB)级别。国际数据公司(IDC)的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。而目前科研所关心的是如何从如此巨大的数据中查询或者搜索到用户关心的有价值数据。传统用户查询信息的结构图如图1所示。用户通过个人计算机向网络中发送数据请求，数据中心服务器收到命令开始从存储网络中查询和搜索用户所需要的数据信息。我们知道，处理器只能直接处理内存中的数据信息，对于如此巨大的数据量，先要从存储网络中的存储器中转存至服务器的内存中，然后服务器的处理器对这些信息进行数据处理和操作，再将结果返回至客户端。显然，从存储网络导入服务器中的数据信息是远远大于服务器返回至用户客户端的数据信息的。对于日益庞大的数据系统来说，处理器处理数据的速率瓶颈是存储网络向服务器内存中导入数据的限制，因为不论是何种存储器，例如传统的磁盘、固态硬盘、闪存，以及网络附属存储(NAS，NetworkAttachedStorage，一种专用的数据存储服务器)、直接连接存储(DAS，DirectAttachedStorage，即外置存储设备通过连接电缆直接连到服务器上的一种存储结构)或独立磁盘冗余阵列(RAID，RedundantArrayofIndependentDisks，让多个独立的硬盘通过不同方式组合成一个硬盘组，硬盘组的性能较单个硬盘在性能上有大幅度的提升)，对其数据读写速率要远远小于对内存数据的读写速率。目前，为了提高服务器处理器处理数据的速度，可采用IMC(IMC，InMemoryComputation)技术来提高处理速度，该技术是通过增加内存的容量，从而可以一次性导入更多的数据量，从而加快处理器处理数据的速率。这种方法固然可以加快数据处理的速度，然而对于服务器来说，其可配置的内存容量是有上限的，如果容量达到上限，唯一的办法就是增加服务器的数量，显然成本代价比较高，并且由于内存是易失性的处理器，需要定时刷新，因而功耗也非常大。如此庞大的数据库中用户真正感兴趣的信息往往只是冰山一角，处理器大部分时间在搜索和查询那些用户真正需要的数据，这些功能操作并非需要服务器处理器的ALU(ArithmeticLogicUnit，算术逻辑单元)参与，可以说，服务器处理器大部分时间都在被大材小用，存在着性能浪费。我们知道，在存储网络中也存在着大量的微处理器，不论是磁盘、固态硬盘、闪存，还是NAS、RAID等，其内部都配置有微处理器，它们的任务就是对存储单元进行管理和控制，例如损耗均衡、模块选择，错误检查纠错，数据读写等等。有些存在于存储网络中的微处理器在性能上甚至不亚于一些个人计算机的处理器，相比服务器的处理器来说，它们的集成工艺节点较高，因而功耗也较低，成本也更低，而且在大多数时候，即并不需要对存储器进行大量写操作时，这些微处理器是处于空闲状态的。综上所述，存储网络中的微处理器并没有得到充分的利用，进而造成性能的浪费。
技术实现思路
根据上述问题，本专利技术提供了一种分摊减轻数据中心服务器任务的方法，其中，包括如下步骤：步骤S1：用户通过电子终端设备向网络中的数据中心服务器发送数据请求指令；步骤S2：所述数据中心服务器接收到所述数据请求指令后从存储网络中获取用户所需的数据信息，并将用户所需的数据信息反馈至所述电子终端设备；其中，所述数据中心服务器配置有第一处理器，以进行数据运算处理任务，所述存储网络配置有第二处理器，用于对存储网络进行维护处理；当所述第二处理器处于空闲状态时，所述数据中心服务器将部分所述数据运算处理任务分配至所述第二处理器进行处理，并可以通过所述第二处理器直接将用户所需数据反馈至所述电子终端设备。上述的方法，其中，所述第二处理器进行维护操作任务包括：损耗均衡操作、模块选择操作、错误检查纠错操作和/或数据读写操作。上述的方法，其中，所述第一处理器的数据处理能力优于所述第二处理器的数据处理能力。上述的方法，其中，所述第二处理器为所述存储网络中的存储设备中所配置的微处理器。上述的方法，其中，所述存储网络中的存储设备为磁盘、固态硬盘、闪存中的一种或多种，和/或数据中心服务器中的NAS、DAS和RAID中的一种或多种。一种分摊减轻数据中心服务器任务的系统，其中，所述系统包括：电子终端设备、数据中心服务器和存储网络，用户通过电子终端设备向网络中的数据中心服务器发送数据请求指令；所述数据中心服务器接收到所述数据请求指令后从存储网络中获取用户所需的数据信息，并将用户所需的数据信息反馈至所述电子终端设备；其中，所述数据中心服务器配置有第一处理器，以进行数据运算处理任务，所述存储网络中配置有第二处理器，所述第二处理器用于对存储网络进行维护处理；当该第二处理器处于空闲状态时，所述数据中心服务器将部分所述数据运算处理任务分配至所述第二处理器进行处理，并可以通过所述第二处理器直接将用户所需数据反馈至所述用户终端。上述的系统，其中，所述第二处理器对所述数据中心服务器进行维护操作任务包括：损耗均衡操作、模块选择操作、错误检查纠错操作和/或数据读写操作。上述的系统，其中，所述第一处理器的数据处理能力优于所述第二处理器的数据处理能力。上述的系统，其中，所述第二处理器为存储网络中的存储设备中所配置的微处理器。上述的系统，其中，所述存储网络中的存储设备为磁盘、固态硬盘、闪存中的一种或多种，和/或数据中心服务器中的NAS、DAS和RAID中的一种或多种。由于本专利技术采用了如上技术方案，通过利用那些存储网络中的微处理器来处理一些并不需要数据中心服务器ALU大量参与的任务，例如数据转移，数据查询等，从而减轻了服务器的任务，提高了系统的性能。附图说明通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术及其特征、外形和优点将会变得更明显。在全部附图中相同的标记指示相同的部分。并未刻意按照比例绘制附图，重点在于示出本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种分摊减轻数据中心服务器任务的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：用户通过电子终端设备向网络中的数据中心服务器发送数据请求指令；步骤S2：所述数据中心服务器接收到所述数据请求指令后从存储网络中获取用户所需的数据信息，并将用户所需的数据信息反馈至所述电子终端设备；其中，所述数据中心服务器配置有第一处理器，以进行数据运算处理任务；所述存储网络配置有第二处理器，用于对存储网络进行维护处理；当所述第二处理器处于空闲状态时，所述数据中心服务器将部分所述数据运算处理任务分配至所述第二处理器进行处理，并通过所述第二处理器直接将用户所需数据反馈至所述电子终端设备。

【技术特征摘要】
1.一种分摊减轻数据中心服务器任务的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：用户通过电子终端设备向网络中的数据中心服务器发送数据请求指令；步骤S2：所述数据中心服务器接收到所述数据请求指令后从存储网络中获取用户所需的数据信息，并将用户所需的数据信息反馈至所述电子终端设备；其中，所述数据中心服务器配置有第一处理器，以进行数据运算处理任务；所述存储网络配置有第二处理器，用于对存储网络进行维护处理；当所述第二处理器处于空闲状态时，所述数据中心服务器将部分所述数据运算处理任务分配至所述第二处理器进行处理，并通过所述第二处理器直接将用户所需数据反馈至所述电子终端设备；所述第二处理器进行维护操作任务包括：损耗均衡操作、模块选择操作、错误检查纠错操作和/或数据读写操作；所述第一处理器的数据处理能力优于所述第二处理器的数据处理能力；所述第二处理器为所述存储网络中的存储设备中所配置的微处理器；所述存储网络中的存储设备为磁盘、固态硬盘、闪存中的一种或多种，和/或数据中心服务器中的NAS、DAS和RAID中的一种或多种。2.一种分摊减轻数据中...

【专利技术属性】
技术研发人员：景蔚亮，陈邦明，
申请(专利权)人：上海新储集成电路有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31