面向多应用程序的自适应闪存固态盘通道分配方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种面向多应用程序的自适应闪存固态盘通道分配方法及装置，该方法包括获取预设时间内接收到的访问请求；其中，每一条访问请求包括待存储应用程序的标识信息和读写特性信息；根据所有待存储应用程序的标识信息，从所有访问请求中提取每一个待存储应用程序对应的访问请求；根据每一个待存储应用程序对应的访问请求的数量、所有访问请求的数量和访问请求中的读写特性信息，获得每一个待存储应用程序对应的访问特征；将每一个待存储应用程序的访问特征输入到通道数量预测模型中，获得每一个待存储应用程序对应的通道数量；本发明专利技术能够准确预测应用程序对应的通道数量，提高闪存固态盘存储资源的利用率。

【技术实现步骤摘要】
面向多应用程序的自适应闪存固态盘通道分配方法及装置
本专利技术涉及存储
，尤其涉及一种面向多应用程序的自适应闪存固态盘通道分配方法及装置。
技术介绍
闪存固态盘相比于传统的磁盘，具有低延迟、高带宽、抗震荡和低功耗的优势，因此被广泛应用于高性能计算环境中。其中，闪存固态盘由若干通道组成，每个通道挂有若干闪存芯片，每个闪存芯片用于存放数据，若能够合理地使用闪存通道，则有利于发挥闪存存储的并行性，提高闪存固态盘的存储性能。随着3D堆叠和多层单元技术的发展，闪存固态盘的容量逐年增加，使得多种应用程序能够共享同一块闪存固态盘。但是，传统的闪存固态盘的通道分配方法是将所有应用程序的数据均匀地存放到各个通道中，这将导致各个应用程序之间的访问冲突，从而牺牲闪存固态盘的读/写性能。现有技术中，开放式闪存固态盘能够直接向应用程序暴露固态盘的底层特性，通过为应用程序分配特定数量的通道实现硬件隔离，在一定程度上避免应用程序之间的访问冲突。但是，现有的闪存固态盘通道分配方法依靠人为经验对各应用程序分配对应的通道数量，存在应用程序分配的通道数量与该应用程序实际所需的通道数量不匹配的情况，若应用程序实际所需的通道数量大于分配的通道数量，则该应用程序对应的存储空间过小，导致无法存储更多的数据，若应用程序实际所需的通道数量小于分配的通道数量，则该应用程序对应的存储空间过大，导致存储资源的浪费，进而导致开放式闪存固态盘存储资源的浪费。
技术实现思路
本专利技术实施例所要解决的技术问题在于，提供一种面向多应用程序的自适应闪存固态盘通道分配方法及装置，能够准确预测每一个应用程序所需的通道数量，提高闪存固态盘存储资源的利用率。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种面向多应用程序的自适应闪存固态盘通道分配方法，包括：获取闪存固态盘在预设时间内接收到的N条访问请求；其中，每一条所述访问请求包括待存储应用程序的标识信息和读写特性信息，N>0；根据所有所述待存储应用程序的标识信息，从所有所述访问请求中提取每一个所述待存储应用程序对应的访问请求；根据每一个所述待存储应用程序对应的访问请求的数量、所述闪存固态盘在所述预设时间内接收到的所有所述访问请求的数量和所述访问请求中的读写特性信息，获得每一个所述待存储应用程序对应的访问特征；将每一个所述待存储应用程序的访问特征输入到预设的通道数量预测模型中，获得每一个所述待存储应用程序对应的通道数量；其中，所述通道数量预测模型为使用多组数据通过机器学习训练得出，所述多组数据中的每组数据均包括访问特征和标识该访问特征对应的通道数量的标签。进一步地，所述访问特征包括访问密度和读写特征；则，所述根据每一个所述待存储应用程序对应的访问请求的数量、所述闪存固态盘在所述预设时间内接收到的所有所述访问请求的数量和所述访问请求中的读写特性信息，获得每一个所述待存储应用程序对应的访问特征，具体包括：分别计算每一个所述待存储应用程序对应的访问请求的数量与所述闪存固态盘在所述预设时间内接收到的所有所述访问请求的数量的占比，获得每一个所述待存储应用程序对应的访问密度；根据所述访问请求中的读写特性信息，分别计算每一个所述待存储应用程序中读特性对应的访问请求的数量与该待存储应用程序对应的访问请求的数量的占比，获得每一个所述待存储应用程序一一对应的比值；分别将每一个所述比值与预设比值阈值进行比较，并根据比较结果获取所述比值对应的待存储应用程序的读写特征，获得每一个所述待存储应用程序对应的读写特征。进一步地，所述分别将每一个所述比值与预设比值阈值进行比较，并根据比较结果获取所述比值对应的待存储应用程序的读写特征，获得每一个所述待存储应用程序对应的读写特征，具体包括：对于任意一个所述比值，将所述比值与所述预设比值阈值进行比较；若所述比值大于或等于所述预设比值阈值，则所述比值对应的待存储应用程序的读写特征为读特征；若所述比值小于所述预设比值阈值，则所述比值对应的待存储应用程序的读写特征为写特征。进一步地，在所述获得每一个所述待存储应用程序对应的通道数量之后，所述方法还包括：根据每一个所述待存储应用程序的访问特征中的读写特征，为每一个所述待存储应用程序对应的通道内使用对应的页面分配模式。进一步地，所述根据每一个所述待存储应用程序的访问特征中的读写特征，为每一个所述待存储应用程序对应的通道内使用对应的页面分配模式，具体为：对于任意一个所述待存储应用程序，若所述待存储应用程序的读写特征为读特征，则所述待存储应用数据对应的通道内使用静态页分配模式；若所述待存储应用程序的读写特征为写特征，则所述待存储应用数据对应的通道内使用动态页分配模式。进一步地，所述通道数量预测模型的构建方法具体包括：获取并根据所述闪存固态盘的总通道数和待测试应用程序的个数，获得M个通道分配策略；其中，所述闪存固态盘的总通道数大于或等于所述待测试应用程序的个数；获取K条待测试访问请求；其中，每一条所述待测试访问请求包括待测试应用程序的标识信息和读写特性信息，K>1000000；根据所有所述待存储应用程序的标识信息，从所有所述待测试访问请求中提取每一个所述待测试应用程序对应的待测试访问请求；根据每一个所述待测试应用程序对应的待测试访问请求的数量、所有所述待测试访问请求的数量和所述待测试访问请求中的读写特性信息，获得每一个所述待测试应用程序对应的待训练访问特征；通过SSD-Sim模拟器获取所有所述待训练访问特征与每一个所述通道分配策略的延迟时间，获得M个延迟时间；从所有所述延迟时间中提取最短延迟时间对应的通道分配策略，并根据所述最短延迟时间对应的通道分配策略获得每一个所述待训练访问特征对应的通道数；将所述待训练访问特征和所述待训练访问特征对应的通道数作为训练集，输入至机器学习模型中进行训练，获得所述通道数量预测模型。进一步地，所述待存储应用程序的标识信息为待存储应用程序的名称或待存储应用程序的编号。相应地，本专利技术还提供一种面向多应用程序的自适应闪存固态盘通道分配装置，包括：获取模块，用于获取闪存固态盘在预设时间内接收到的N条访问请求；其中，每一条所述访问请求包括待存储应用程序的标识信息和读写特性信息，N>0；提取模块，用于根据所有所述待存储应用程序的标识信息，从所有所述访问请求中提取每一个所述待存储应用程序对应的访问请求；计算模块，用于根据每一个所述待存储应用程序对应的访问请求的数量、所述闪存固态盘在所述预设时间内接收到的所有所述访问请求的数量和所述访问请求中的读写特性信息，获得每一个所述待存储应用程序对应的访问特征；预测模块，用于将每一个所述待存储应用程序的访问特征输入到预设的通道数量预测模型中，获得每一个所述待存储应用程序对应的通道数量；其中，所述通道数量预测模型为使用多组数据通过机器学习训练得出，所述多组数据中的每组数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向多应用程序的自适应闪存固态盘通道分配方法，其特征在于，包括：/n获取闪存固态盘在预设时间内接收到的N条访问请求；其中，每一条所述访问请求包括待存储应用程序的标识信息和读写特性信息，N>0；/n根据所有所述待存储应用程序的标识信息，从所有所述访问请求中提取每一个所述待存储应用程序对应的访问请求；/n根据每一个所述待存储应用程序对应的访问请求的数量、所述闪存固态盘在所述预设时间内接收到的所有所述访问请求的数量和所述访问请求中的读写特性信息，获得每一个所述待存储应用程序对应的访问特征；/n将每一个所述待存储应用程序的访问特征输入到预设的通道数量预测模型中，获得每一个所述待存储应用程序对应的通道数量；其中，所述通道数量预测模型为使用多组数据通过机器学习训练得出，所述多组数据中的每组数据均包括访问特征和标识该访问特征对应的通道数量的标签。/n

【技术特征摘要】
1.一种面向多应用程序的自适应闪存固态盘通道分配方法，其特征在于，包括：
获取闪存固态盘在预设时间内接收到的N条访问请求；其中，每一条所述访问请求包括待存储应用程序的标识信息和读写特性信息，N>0；
根据所有所述待存储应用程序的标识信息，从所有所述访问请求中提取每一个所述待存储应用程序对应的访问请求；
根据每一个所述待存储应用程序对应的访问请求的数量、所述闪存固态盘在所述预设时间内接收到的所有所述访问请求的数量和所述访问请求中的读写特性信息，获得每一个所述待存储应用程序对应的访问特征；
将每一个所述待存储应用程序的访问特征输入到预设的通道数量预测模型中，获得每一个所述待存储应用程序对应的通道数量；其中，所述通道数量预测模型为使用多组数据通过机器学习训练得出，所述多组数据中的每组数据均包括访问特征和标识该访问特征对应的通道数量的标签。


2.如权利要求1所述的面向多应用程序的自适应闪存固态盘通道分配方法，其特征在于，所述访问特征包括访问密度和读写特征；则，所述根据每一个所述待存储应用程序对应的访问请求的数量、所述闪存固态盘在所述预设时间内接收到的所有所述访问请求的数量和所述访问请求中的读写特性信息，获得每一个所述待存储应用程序对应的访问特征，具体包括：
分别计算每一个所述待存储应用程序对应的访问请求的数量与所述闪存固态盘在所述预设时间内接收到的所有所述访问请求的数量的占比，获得每一个所述待存储应用程序对应的访问密度；
根据所述访问请求中的读写特性信息，分别计算每一个所述待存储应用程序中读特性对应的访问请求的数量与该待存储应用程序对应的访问请求的数量的占比，获得每一个所述待存储应用程序一一对应的比值；
分别将每一个所述比值与预设比值阈值进行比较，并根据比较结果获取所述比值对应的待存储应用程序的读写特征，获得每一个所述待存储应用程序对应的读写特征。


3.如权利要求2所述的面向多应用程序的自适应闪存固态盘通道分配方法，其特征在于，所述分别将每一个所述比值与预设比值阈值进行比较，并根据比较结果获取所述比值对应的待存储应用程序的读写特征，获得每一个所述待存储应用程序对应的读写特征，具体包括：
对于任意一个所述比值，将所述比值与所述预设比值阈值进行比较；
若所述比值大于或等于所述预设比值阈值，则所述比值对应的待存储应用程序的读写特征为读特征；
若所述比值小于所述预设比值阈值，则所述比值对应的待存储应用程序的读写特征为写特征。


4.如权利要求3所述的面向多应用程序的自适应闪存固态盘通道分配方法，其特征在于，在所述获得每一个所述待存储应用程序对应的通道数量之后，所述方法还包括：
根据每一个所述待存储应用程序的访问特征中的读写特征，为每一个所述待存储应用程序对应的通道内使用对应的页面分配模式。


5.如权利要求4所述的面向多应用程序的自适应闪存固态盘通道分配方法，其特征在于，所述根据每一个所述待存储应用程序的访问特征中的读写特征，为每一个所述待存储应用程序对应的通道内使用对应的页面分配模式，具体为：
对于任意一个所述待存储应用程序，若所述待存储应用程序的读写特征为读特征，则所述待存储应用数据对应的通道内使用静态页分配模式；
若所述待存储应用程序的读写特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘铎，刘人萍，陈咸彰，张润宇，谭玉娟，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50