【技术实现步骤摘要】
本申请涉及存储，尤其涉及一种存储性能预测方法及装置。
技术介绍
1、随着互联网和大数据的快速发展，人类社会已经迈入了一个信息爆炸的数字经济时代。全球数据量的爆炸式增长以及数据资产价值的不断提升，已经成为当前数字经济时代的显著特征。在数据量方面，随着移动互联网和智能终端设备的快速发展，人们每天产生的数据量数以tb的增长。数据存储不仅是数据时代的基石，更是数字资产得到保护和有效利用的前提。因此，数据存储在当今数字经济时代有着举足轻重的地位，这也使得存储设备在整个计算机体系中的占比越来越多。
2、在实际应用中，企业通过购买存储设备来存储业务数据，随着业务发展，企业用户经常面临新业务上线、业务迁移、业务扩增等需求。目前，针对此类需求，企业用户可以尝试选择一台存储设备来部署新业务或者企业用户邀请存储设备厂商中来评估现网运行的存储设备是否可以部署新业务，这要求存储设备厂商对存储设备及业务需求具有丰富的经验和专业知识。然后这些方式均可能会出现，企业用户在将新业务部署到某台正在现网运行的存储设备上之后，该存储设备无法支撑新业务进而导致存储性...
【技术保护点】
1.一种存储性能预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述性能预测模型是使用与所述目标设备的负载数据对预训练的学习规则进行训练得到的，其中，所述目标设备的负载数据包括从所述目标设备采集的多个训练样本，所述多个训练样本的采样时刻不同，每个训练样本包括所述目标设备在相应的采样时刻运行的业务的特征参数、所述目标设备在所述采样时刻所使用的计算资源数目、及所述目标设备在所述采样时刻的存储性能。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预训练的学习规则是使用与所述目标设备相关的多个存储设备的负载数据进行多轮迭代训练得到的...
【技术特征摘要】
1.一种存储性能预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述性能预测模型是使用与所述目标设备的负载数据对预训练的学习规则进行训练得到的，其中，所述目标设备的负载数据包括从所述目标设备采集的多个训练样本，所述多个训练样本的采样时刻不同，每个训练样本包括所述目标设备在相应的采样时刻运行的业务的特征参数、所述目标设备在所述采样时刻所使用的计算资源数目、及所述目标设备在所述采样时刻的存储性能。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预训练的学习规则是使用与所述目标设备相关的多个存储设备的负载数据进行多轮迭代训练得到的，其中，所述多轮迭代中的第i轮迭代训练包括：使用所述多个存储设备中的第i个存储设备的负载数据对第i-1轮迭代训练得到的学习规则进行训练，以得到第i轮迭代训练后的学习规则，其中，i依次取1至总迭代轮数之间的任一整数；与所述目标设备相关的多个存储设备包括与所述目标设备的型号相同的存储设备和/或与所述目标设备的型号相近的存储设备。
4.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述多个存储设备包括现网设备和实验室设备，所述现网设备为用于实际运行业务的存储设备，其中，所述现网设备的负载数据中包括的计算资源利用率处于第一阈值区间，所述实验室设备的负载数据中包括的计算资源利用率处于第二阈值区间，所述第二阈值区间高于所述第一阈值区间。
5.如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，当所述目标设备所使用的计算资源数目为所述计算资源的上限阈值时，所述预测结果用于指示所述目标设备运行所述业务的极限存储性能。
6.如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.如权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述业务需求还包括所述待部署的业务的期望存储性能；
8.如权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述业务的特征参数包括下列中的一项或多项：读io大小、写io大小、读比例、读缓存cache命中率、写缓存cache命中率；
9.一种存储性能预测装置，其特征在于，包括：
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述性能预测模型是使用所述目标设备的负载数据对预训练的学习规则进行训练得到的，其中，所述目标设备的负载数据包括从所述目标设备...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜朋伟，姬云飞，秦博，李翀，
申请(专利权)人：成都华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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