【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于分布式存储，具体涉及一种基于自适应预测可使用时间的云硬盘数据保障方法和系统。
技术介绍
1、随着云计算、大数据等技术的飞速发展，各个领域的数据需求量和使用量都在迅猛增长，并有继续爆发增长的趋势，由此带来的数据存储需求和技术要求也同步增长和严格了起来。目前的存储方式主要分为三大类即块存储，对象存储和文件存储，其中，块存储是最基础最底层的存储方式，也是目前天翼云存储集群中比例最大的存储方式。块存储的基础是硬件存储设备，也就是硬盘，而在云
，其对应的概念也就是云硬盘。
2、由于对象存储和文件存储的底层也是块存储，而云硬盘是块存储的载体，因此，本质上云硬盘是承载了所有的存储任务的。在这种情况下，云硬盘存储的数据的安全性和可靠性就至关重要了。一方面，数据的爆发性增长要求云硬盘的容量需要有大幅度提升，另一方面，数据的重要性要求云硬盘的存储安全性必须有所保证。因此，对于云硬盘的数据的保障机制是至关重要的。数据保障可以大致分为数据可使用时间的监控及数据的备份。
3、但目前的数据保存和保障还存在以下缺点：
4、1、目前的云硬盘数据保障手段主要是监控告警，备份，快照等，但是不管哪种手段，各方法之间都是独立执行，没有关联，无法将监控和快照实时统一起来；
5、2、目前的快照类型可以根据快照创建方式分为手动快照和自动快照。其中，自动快照策略可以在预设的时间点周期性地创建快照。但是这种自动快照策略只能时间周期性地创建快照，对于某个时间段内不活跃的云硬盘，这种策略会创建出比较多的冗余快照，浪
6、3、目前的云硬盘的数据可使用时间的监控方式大多采取的是通过历史使用量求平均来来预测未来使用量，以及设置阈值来触发告警。通过求平均的方式难以将数据的突然爆发性增长考虑在内，对于数据爆发的情况难以做出实时的反应或者预见性的措施。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于自适应预测可使用时间的云硬盘数据保障方法和系统，旨在解决
技术介绍
中所提及的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、本申请第一方面提供了一种基于自适应预测可使用时间的云硬盘数据保障方法，包括：
4、s1：从两个维度对云硬盘的历史使用量数据进行分析，第一个维度是使用平均数方法获取t1，第二个维度是使用增长率方法获取t2。最后根据公式3计算出最终的预测可使用时间；
5、s2：设置一个告警阈值，单位为天，然后获取到自适应预测可使用时间模块计算出的可使用时间t，将两个值进行比较，当可使用时间小于设置的阈值时，触发报警，提醒用户进行扩容；
6、s3：设置阈值之后，云硬盘将进入快照等待期，在快照等待期内，分别获取到自适应时间模块的增长率数据s和容量数据c，以及距离上次创建快照的时间数据，然后将此三个数据分别与之前设置的三个对应阈值进行比较，当超过三个阈值中的任意一个时，云硬盘触发创建自动快照，然后进入快照等待期，进行下一次创建快照前的条件判断；以及
7、s4：将监控告警模块和自动快照模块有机结合起来构成最终的云硬盘数据保障策略。
8、作为本专利技术一种优选的方案，所述s1中对t1的计算方法为：
9、将云硬盘的容量表示为ct，已使用容量表示为cu，已使用天数表示为td，则使用平均数对云硬盘容量可使用的预测时间t1，公式为：
10、作为本专利技术一种优选的方案，所述s1中对t2的计算方法为：
11、将按照小时维度计算出的数据增长率表示为sh，将按照天维度计算出的数据增长率表示为sd，则据此对云硬盘容量可使用的预测时间t2，公式为：
12、
13、作为本专利技术一种优选的方案，所述α和β是小时和天增长率的权重因子，两个权重因子根据实际情况和具体应用场景来选择不同的值。
14、作为本专利技术一种优选的方案，所述s1中对于预测可使用时间的计算公式为：t＝t1-θt2。
15、本申请第二方面提供了一种基于自适应预测可使用时间的云硬盘数据保障系统，基于自适应预测可使用时间的云硬盘数据保障系统包括：
16、自适应预测可使用时间模块，所述自适应预测可使用时间模块用于对云硬盘的历史使用量数据进行采集：
17、监控告警模块，所述监控告警模块用于提醒用户进行扩容；
18、自动快照模块，所述自动快照模块用于从时间，容量和增长率三个维度来决定快照的创建；
19、所述监控告警模块的工作步骤按照先后顺序分为：
20、(1)、设置告警阈值；
21、(2)、获取自适应预测可使用时间t；
22、(3)、比较阈值与t，根据情况进行告警。
23、作为本专利技术一种优选的方案，所述自动快照模块设置的阈值具体为：最大快照增长率阈值、最大快照时间阈值和最大快照容量阈值这三个阈值。
24、作为本专利技术一种优选的方案，所述最大快照增长率为云硬盘快照的容量数据增长率。
25、作为本专利技术一种优选的方案，所述最大快照时间为距离上一次创建快照的时间间隔。
26、作为本专利技术一种优选的方案，所述最大快照容量为距离上一次创建快照时云硬盘容量增长的数值。
27、本申请的又一实施例提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时实现上述任一项中所述的方法。
28、本申请的又一实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以实现上述任一项中所述的方法。
29、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
30、1、本专利技术能够将数据监控和数据快照统一到一个策略中，同时利用监控和快照的优点，相互弥补，做到更加全面和完整高效地来保障云硬盘数据，本专利技术结合云硬盘的使用量和时间这两个维度的标准来制定自动快照策略，从而减少云硬盘不活跃状态下创建出的多余快照，自动快照策略不再只局限于周期性的时间，而是根据云硬盘的使用量乃至状态来非周期性地在某些时间点创建出必要的快照。
31、2、本专利技术提出的自适应预测可使用时间方法，将数据的突然爆发性增长考虑在内，更加鲁棒和精确地去预测云硬盘的数据使用量和使用趋势，从而提高云硬盘数据监控告警的准确性和必要性。
32、3、本专利技术提出了一种自适应预测可使用时间方法，从平均数和增长率两个维度分别来计算预测云硬盘的未来可使用时间，并利用权重分配机制最终得到可使用时间值。此方法计算出的可使用时间更接近实际情况。
33、4、本专利技术提出了一种新的自动快照策略，从时间，容量和增长率三个维度来决定快照的创建，而不再局限于定时快照，较少了冗余快照，节约了快照的管理成本。
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1.一种基于自适应预测可使用时间的云硬盘数据保障方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于自适应预测可使用时间的云硬盘数据保障方法，其特征在于，所述S1中对t1的计算方法为：
3.根据权利要求2所述的一种基于自适应预测可使用时间的云硬盘数据保障方法，其特征在于，所述S1中对t2的计算方法为：
4.根据权利要求3所述的一种基于自适应预测可使用时间的云硬盘数据保障方法，其特征在于，所述α和β是小时和天增长率的权重因子，两个权重因子根据实际情况和具体应用场景来选择不同的值。
5.根据权利要求4所述的一种基于自适应预测可使用时间的云硬盘数据保障方法，其特征在于，所述S1中对于预测可使用时间的计算公式为：t＝t1-θt2。
6.一种基于自适应预测可使用时间的云硬盘数据保障系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于自适应预测可使用时间的云硬盘数据保障系统，其特征在于，所述自动快照模块设置的阈值具体为：最大快照增长率阈值、最大快照时间阈值和最大快照容量阈值。
8.根据权利要求7所
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时实现所述权利要求1至5任一项中所述的方法。
10.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以实现所述权利要求1至5任一项中所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于自适应预测可使用时间的云硬盘数据保障方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于自适应预测可使用时间的云硬盘数据保障方法，其特征在于，所述s1中对t1的计算方法为：
3.根据权利要求2所述的一种基于自适应预测可使用时间的云硬盘数据保障方法，其特征在于，所述s1中对t2的计算方法为：
4.根据权利要求3所述的一种基于自适应预测可使用时间的云硬盘数据保障方法，其特征在于，所述α和β是小时和天增长率的权重因子，两个权重因子根据实际情况和具体应用场景来选择不同的值。
5.根据权利要求4所述的一种基于自适应预测可使用时间的云硬盘数据保障方法，其特征在于，所述s1中对于预测可使用时间的计算公式为：t＝t1-θt2。
6.一种基于自适应预测可使用时间的云硬盘数据保障系统，其特征在于，包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：李育才，仝国军，刘沁雪，蔺鸿，
申请(专利权)人：天翼云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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