CN116107518B - 存储集群功耗处理方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种存储集群功耗处理方法、装置、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：获取存储集群在多个历史时刻分别对应的历史业务数据量，和历史业务数据量对应的功耗，其中，多个历史时刻为预定历史时段中存在时间顺序的时刻；根据历史业务数据量，以及历史业务数据量对应的功耗，确定存储集群的高峰时段，低峰时段，高峰时段对应的高峰功耗，以及低峰时段对应的低峰功耗；基于高峰功耗，低峰功耗，以及预设的多个功耗等级分别对应的功耗阈值，确定存储集群中包括的多个存储器的全局功耗。本发明解决了相关技术中存在的存储集群节能不理想的技术问题。

Description

存储集群功耗处理方法、装置、存储介质及电子设备

技术领域

本发明涉及存储器技术领域，具体而言，涉及一种存储集群功耗处理方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

目前，固态硬盘（SSD，Solid-state drive）技术突飞猛进，具备不间断工作能力，能够处理 I/O（输入/输出）密集型工作负载，在大部分系统中，无法跑满SSD的硬件能力，也就是说全功耗运行的SSD是一种资源浪费。相关技术中常常采用SSD做缓存，硬盘驱动器（HDD，Hard Disk Drive）作为数据储存系统的分布式存储系统，通过HDD休眠技术来降低能耗，无法满足性能要求高的全闪存需求，无法在实时性能较高的情况下，兼顾节能降耗的效率。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种存储集群功耗处理方法、装置、存储介质及电子设备，以至少解决相关技术中存在的存储集群节能不理想的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种存储集群功耗处理方法，包括：获取存储集群在多个历史时刻分别对应的历史业务数据量，和所述历史业务数据量对应的功耗，其中，所述多个历史时刻为预定历史时段中存在时间顺序的时刻；根据所述历史业务数据量，以及所述历史业务数据量对应的功耗，确定所述存储集群的高峰时段，低峰时段，所述高峰时段对应的高峰功耗，以及所述低峰时段对应的低峰功耗，其中，所述高峰时段为所述存储集群在预定运行周期中业务数据量大于高峰阈值的时段，所述低峰时段为所述存储集群在所述预定运行周期中业务数据量小于低峰阈值的时段；基于所述高峰功耗，所述低峰功耗，以及预设的多个功耗等级分别对应的功耗阈值，确定所述存储集群中包括的多个存储器的全局功耗。

根据本发明实施例的另一方面，提供了一种存储集群功耗处理装置，包括：获取模块，用于获取存储集群在多个历史时刻分别对应的历史业务数据量，和所述历史业务数据量对应的功耗，其中，所述多个历史时刻为预定历史时段中存在时间顺序的时刻；第一确定模块，用于根据所述历史业务数据量，以及所述历史业务数据量对应的功耗，确定所述存储集群的高峰时段，低峰时段，所述高峰时段对应的高峰功耗，以及所述低峰时段对应的低峰功耗，其中，所述高峰时段为所述存储集群在预定运行周期中业务数据量大于高峰阈值的时段，所述低峰时段为所述存储集群在所述预定运行周期中业务数据量小于低峰阈值的时段；第二确定模块，用于基于所述高峰功耗，所述低峰功耗，以及预设的多个功耗等级分别对应的功耗阈值，确定所述存储集群中包括的多个存储器的全局功耗。

根据本发明实施例的另一方面，提供了一种非易失性存储介质，所述非易失性存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行任意一项所述的存储集群功耗处理方法。

根据本发明实施例的另一方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器和存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现任意一项所述的存储集群功耗处理方法。

在本发明实施例中，通过获取存储集群在多个历史时刻分别对应的历史业务数据量，和所述历史业务数据量对应的功耗，其中，所述多个历史时刻为预定历史时段中存在时间顺序的时刻；根据所述历史业务数据量，以及所述历史业务数据量对应的功耗，确定所述存储集群的高峰时段，低峰时段，所述高峰时段对应的高峰功耗，以及所述低峰时段对应的低峰功耗，其中，所述高峰时段为所述存储集群在预定运行周期中业务数据量大于高峰阈值的时段，所述低峰时段为所述存储集群在所述预定运行周期中业务数据量小于低峰阈值的时段；基于所述高峰功耗，所述低峰功耗，以及预设的多个功耗等级分别对应的功耗阈值，确定所述存储集群中包括的多个存储器的全局功耗。达到了平衡业务数据量和存储器能耗的目的，实现了提高存储器功耗利用率的技术效果，进而解决了相关技术中存在的存储集群节能不理想的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例提供的一种可选的存储集群功耗处理方法的流程图；

图2是根据本发明实施例提供的一种可选的存储集群功耗处理方法的示意图；

图3是根据本发明实施例提供的一种可选的存储集群功耗处理方法的原理框图；

图4是根据本发明实施例提供的一种可选的存储集群功耗处理方法的选取示意图；

图5是根据本发明实施例提供的一种可选的存储集群功耗处理方法的平衡示意图；

图6是根据本发明实施例提供的一种可选的存储集群功耗处理装置的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

为了便于描述，以下对本申请实施例涉及的部分名词或术语进行说明：

企业级 SSD（enterprise solid-state drive，企业级固态硬盘），是指应用于高性能计算、边缘计算、高端存储、数据中心等各种企业级场景中的固态硬盘，具备不间断工作能力，能够处理 I/O密集型工作负载，如数据库文件、索引日志、数据分析以及其它对性能要求较高的事务处理操作。

混闪分布式存储，企业SSD做缓存，硬盘驱动器HDD作为数据储存系统的分布式存储系统。

全闪分布式存储，是一种分布式存储系统，其中包括的存储器全部为企业SSD。

PUE值（Power usage Effectiveness），是处理业务数据的数据中心总设备能耗与IT设备能耗（包括了设备制冷、配电、功耗）之间的比值， PUE值越接近1，表明数据中心消耗的电量越多地用于数据中心的算力中，即对业务的处理中。

存储资源池，又称为Pool，将存储集群提供的存储服务逻辑分割一个或多个存储区域，可以理解为数据对象的名称空间。

SSD技术突飞猛进，单块SSD的读IOPS（Input output operation per second，每秒读写量）已突破100万。在存在着多SSD的系统中，业务的软件能力较难达到硬件的瓶颈，即大部分系统中，无法跑满SSD。也就是说全功耗运行的SSD是一种资源浪费。为了减少资源浪费，如何精细化运维节能管控以提高能源利用效率，降低PUE值成为数据中心亟待解决的问题。

相关技术中，通过设置存储器为HDD，依靠休眠技术来降低能耗，该方案主要用于归档类冷存环境，已归档数据很少再次访问，当访问时，可以唤醒磁盘进行访问，对实时性和性能要求不高。上述相关方案无法满足性能要求高的全闪需求，未能提供对全闪分布式存储的能耗利用率处理方案，存在节能效果不理想的问题。

针对上述问题，本发明实施例提供了一种存储集群功耗处理的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图1是根据本发明实施例的存储集群功耗处理方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S102，获取存储集群在多个历史时刻分别对应的历史业务数据量，和上述历史业务数据量对应的功耗，其中，上述多个历史时刻为预定历史时段中存在时间顺序的时刻；

可以理解，存储集群包括了多个存储器，用于对接收到的业务进行数据处理，在存在时序的多个历史时刻中，存储集群分别对应有着历史业务数据量，上述历史业务数据量处理过程中需要消耗资源，获取历史业务数据量对应的功耗，可以利用历史业务数据量，来反应存储集群的处理能力和功耗之间的对应关系。

可选地，上述存储集群可以为全闪分布式存储。

可选地，上述存储集群包括的多个存储器可以为SSD，或是企业级SSD。

步骤S104，根据上述历史业务数据量，以及上述历史业务数据量对应的功耗，确定上述存储集群的高峰时段，低峰时段，上述高峰时段对应的高峰功耗，以及上述低峰时段对应的低峰功耗，其中，上述高峰时段为上述存储集群在预定运行周期中业务数据量大于高峰阈值的时段，上述低峰时段为上述存储集群在上述预定运行周期中业务数据量小于低峰阈值的时段；

可以理解，根据上述历史业务数据量，以及上述历史业务数据量对应的功耗，表征了存储集群的处理能力和功耗之间的对应关系。由于业务量不是固定不变的，可能在时间角度存在着一定规律，周期性地增多或减少，通过多个历史时刻中，历史业务数据量对应的功耗，可以体现处理时间维度，数据量维度，以及功耗维度之间的联动关系，进而确定存储集群在预定运行周期中业务数据量大于高峰阈值的高峰时段，高峰时段对应的高峰功耗，以及可以确定存储集群在预定运行周期中业务数据量小于低峰阈值的低峰时段，低峰时段对应的低峰功耗。通过上述处理，借助了历史业务数据量，及其功耗的变化趋势，有利于确定业务数据量的变化趋势，进而有助于平衡业务数据量与功耗，提高功耗利用率。

在一种可选的实施例中，上述根据上述历史业务数据量，以及上述历史业务数据量对应的功耗，确定上述存储集群的高峰时段，低峰时段，上述高峰时段对应的高峰功耗，以及上述低峰时段对应的低峰功耗，包括：确定上述存储集群当前业务的业务类型，以及在上述历史业务数据量对应的功耗中，确定上述存储集群对与上述业务类型相同的第一业务进行处理的对应功耗；基于上述第一业务对应的功耗，确定上述高峰时段，上述低峰时段，上述高峰功耗，以及上述低峰功耗。

可以理解，不同业务类型的所需要处理消耗的功耗是不同的，如读密集型业务功耗消耗相比于写密集型业务功耗低。因此为了精细化地提高节能效率，确定存储集群当前业务的业务类型，并根据上述业务类型在历史业务数据量对应的功耗中，确定存储集群对与业务类型相同的第一业务进行处理的对应功耗，参考第一业务对应的功耗，有利于估计得到处理当前业务的功耗的变化趋势。基于第一业务对应的功耗，确定高峰时段，低峰时段，高峰功耗，以及低峰功耗。

可选地，上述业务类型可以有多种，例如：数据库类IO密集型业务，可以分为写密集型业务，读密集型业务，此类业务依赖于读写能力，一般以IOPS作为能力衡量指标。还可以为影像类业务，影像类业务以带宽能力作为能力衡量指标。存储集群中提供高IOPS或是大带宽进行业务处理所消耗功率是不同的，因此业务类型对功耗是存在影响的。

在一种可选的实施例中，上述方法还包括：基于上述第一业务对应的功耗，在上述多个功耗等级中确定上述业务类型对应的目标等级范围，以及上述目标等级范围中包括的目标等级。

可以理解，多个功耗等级是预设的，由于不同类型的业务可能消耗的功耗范围不同，需要按照当前业务的业务类型进行选取。因此，基于上述第一业务对应的功耗，在上述多个功耗等级中确定上述业务类型对应的目标等级范围，以及上述目标等级范围中包括的目标等级，目标等级可以为一个或多个。通过上述处理，有利于进一步提高节能效果。

可选地，上述多个功耗等级分布对应了不同的运行配置，例如：运行配置可以按照多个功耗等级分级设定配套调节风扇转速和电源设置，以达到最好的功耗下降效果。

在一种可选的实施例中，上述基于上述第一业务对应的功耗，在上述多个功耗等级中确定上述业务类型对应的目标等级范围，以及上述目标等级范围中包括的目标等级，包括：确定处理上述当前业务所需的目标业务能力；基于上述第一业务对应的功耗，确定上述目标业务能力对应的所需功耗；基于上述目标业务能力对应的所需功耗，确定上述目标等级范围，以及上述目标等级。

可以理解，在实际应用场景中，业务数据量的处理除了从数量角度表征，还可以基于处理水平角度表征，体现了处理所需的业务能力。因此，需要确定处理当前业务所需的目标业务能力。基于第一业务对应的功耗，确定目标业务能力对应的所需功耗，基于目标业务能力对应的所需功耗，确定目标等级范围，以及目标等级。

为了便于理解，进行具体举例，例如：业务1需要高IOPS，业务2需要低IOPS，在业务1和业务2的数据量相同情况下，业务1往往消耗的功耗大。这可能是由于处理业务1需要的性能需求高，以及冷却需求高带来的。体现了不同需求的业务能力，导致的所需功耗不同。

可选地，上述目标等级范围是根据第一业务对应的功耗可能的范围进行确定的，还可以预留一定的冗余量。为了便于理解进行说明，例如：存在10个功耗等级，对于读密集型业务仅可能为3-6功耗等级，加上一定的冗余度设置目标等级范围为2-7功耗等级。

步骤S106，基于上述高峰功耗，上述低峰功耗，以及预设的多个功耗等级分别对应的功耗阈值，确定上述存储集群中包括的多个存储器的全局功耗。

可以理解，根据高峰功耗，低峰功耗，以及多个功耗等级分别对应的功耗阈值，确定对存储集群中包括的多个存储器的全局功耗的设置策略。

在一种可选的实施例中，上述基于上述高峰功耗，上述低峰功耗，以及预设的多个功耗等级分别对应的功耗阈值，确定上述存储集群中包括的多个存储器的全局功耗，包括：确定上述多个功耗等级中功耗阈值小于预设的第一阈值的第一等级；在上述高峰功耗小于上述第一等级对应的功耗阈值的情况下，将预设的第一功耗作为上述全局功耗。

可以理解，全局设置可以将对多个存储器进行一键设置下发，是一种便捷的设置方式，在高峰功耗小于第一阈值的情况下，低峰阈值必定也小于第一阈值，而第一阈值对应的第一等级为多个功耗等级中消耗较小的一种设置方式，因此，采用预设的第一功耗作为多个存储器的全局功耗，不会导致过多地浪费资源，同时在消耗功耗已经较低的水平进行过度的设置处理，并不能显著提升节能效果，反而会导致对存储器的频繁调节问题。通过上述处理，在存储集群处于功耗较低水平的情况下，按照第一功耗对多个存储器进行全局功耗设置，有利于进行快捷高效的功耗调控，避免了对存储器的反复设置，有助于延长存储器寿命。

在一种可选的实施例中，上述基于上述高峰功耗，上述低峰功耗，以及预设的多个功耗等级分别对应的功耗阈值，确定上述存储集群中包括的多个存储器的全局功耗，包括：确定上述多个功耗等级中功耗阈值大于预设的第二阈值的第二等级，其中，上述第一等级对应的功耗阈值小于上述第二等级对应的功耗阈值；在上述高峰功耗大于上述第二等级对应的功耗阈值，以及上述低峰功耗小于上述第一等级对应的功耗阈值的情况下，基于上述高峰时段，确定全局功耗调整策略。

可以理解，在高峰功耗和低峰功耗的差别较大的情况下，意味着此类业务的数据量波动较大，单纯进行统一的全局功耗设置是不适当的，满足高峰功耗的全局功耗可能较高，失去了节能控制的意义，而为了减少功耗按照低峰功耗进行设置又导致了难以在业务的高峰时段满足需求。因此，在高峰功耗大于第二等级对应的功耗阈值，以及低峰功耗小于第一等级对应的功耗阈值的情况下，基于高峰时段，视为高峰功耗和低峰功耗的差距较大，需要确定全局功耗调整策略。通过上述处理，对于功耗水平波动，高峰、低峰差距较大的业务进行了精细化的应对，有利于提高节能效果。

在一种可选的实施例中，上述基于上述高峰时段，确定全局功耗调整策略，包括：在未进入上述高峰时段的情况下，将上述第一功耗作为上述全局功耗；在进入上述高峰时段的情况下，采用预设的第二功耗，对上述全局功耗进行调节，得到调节后的全局功耗，其中，上述第二功耗大于上述第一功耗。

可以理解，在未进入高峰时段的情况下，设置较小的第一功耗作为全局功耗，对多个存储器中的每一个进行设置。随着业务趋势的变化，在业务逐渐繁忙进入高峰时段之后，需要提升全局功耗，调节设置为较大的第二功耗。通过上述处理，可以实现在繁忙的高峰时段进行自动功耗调节。

在一种可选的实施例中，上述方法还包括：确定上述多个存储器中用于突发响应的第一数量的第一存储器，以及除上述第一数量的第一存储器之外的第二数量的第二存储器，其中，上述第一数量小于上述第二数量；采用上述全局功耗对上述第二数量的第二存储器进行设置；采用预设的第三功耗对上述第一数量的第一存储器进行设置，其中，上述第三功耗大于上述全局功耗。

可以理解，高峰时段和低峰时段中都有可能存在业务数据量变化率较大的情况，这种情况为突发响应，为了应对这种突发响应，设置了第一数量的第一存储器，以及第二数量的第二存储器，需要说明的是，第一存储器为第二存储器的冗余设置，因此，第一数量小于第二数量，并且作为突发响应的第一存储器需要又相比第二存储器更高的处理能力，因此，采用第三功耗对第一数量的第一存储器进行设置，设置第三功耗大于全局功耗。通过上述处理，采用冗余设置的方式，预留了第一存储器应对突增的业务数据量，而不直接调高全局功耗，有利于弹性应对业务数据量的变化，减少了冗余设置的功耗浪费。

在一种可选的实施例中，上述方法还包括：在上述存储集群触发磨损平衡处理的情况下，在上述第二数量的第二存储器中选取上述第一数量的第二存储器；采用上述第三功耗，对上述第一数量的第二存储器分别对应的上述全局功耗进行调节，得到调节后的第一数量的第二存储器；采用上述全局功耗，上述第一数量的第一存储器分别对应的上述第三功耗进行调节，得到调节后的第一数量的第一存储器。

可以理解，上述存储集群中包括的多个存储器在进行写入写出处理时，会产生损耗，为了保持整个存储集群中的存储器处于相似的运行状态中，需要保证每个存储器的磨损状态是平衡的，有利于提高存储集群的整体寿命。因此，由于第一存储器作为 冗余设置，本身的处理能力较高，损耗相比功耗较低的第二存储器要更大，需要进行磨损平衡处理。在第二数量的第二存储器中选出用于替代第一数量的第一存储器的，即同样为第一数量的第二存储器。采用作为冗余设置的第三功耗，将第一数量的第二存储器原有的全局功耗进行更改，改为处理能力更高的第三功耗。在调节好第一数量的第二存储器之后，从较高的运行水平中释放第一数量的第一存储器，将第一数量的第一存储器原有的第三功耗进行更改，改为处理能力较低的全局功耗。通过上述处理，使得多个存储器可以轮流处于较高的磨损状态，使得存储集群整体磨损保持平衡。

在一种可选的实施例中，上述存储集群由多个分布式存储节点组成，上述多个分布式存储节点中分别包括预定数量的存储器，上述第一数量的第一存储器均匀分布于上述多个分布式存储节点中。

可以理解，为了进一步保证磨损的平衡，多个分布式存储节点的每一个节点分别分布了相同数量的第一存储器，使得第一数量的第一存储器均匀分布。通过上述处理，可以使得每一个分布式存储节点的磨损状态是相同的，避免出现同一个节点中的全部存储器都是用于突发响应的第一存储器，导致节点压力过大，从而更容易发生单点损坏，影响存储集群的稳定运行。

在一种可选的实施例中，在上述确定上述多个存储器中用于突发响应的第一数量的第一存储器，以及除上述第一数量的第一存储器之外的第二数量的第二存储器之前，上述方法还包括：根据上述历史业务数据量，以及上述历史业务数据量对应的功耗，确定上述存储集群的突发响应时段，其中，上述突发响应时段为业务数据量变化速率超过预定速率阈值的时段；在进入上述突发响应时段的情况下，触发上述存储集群进行突发响应设置。

可以理解，根据历史业务数据量，以及历史业务数据量对应的功耗，可以体现当前业务的数据量变化趋势，确定存储集群的突发响应时段，突发响应时段为业务数据量变化速率超过预定速率阈值的时段，在进入突发响应时段的情况下，触发存储集群进行突发响应设置，需要说明的是，突发响应时段与高峰时段和低峰时段为重叠或不重叠。

在一种可选的实施例中，上述方法还包括：在上述存储集群的当前任务的业务数据量大于预设的数据量阈值的情况下，上述存储集群采用全功耗运行方式，其中，上述全功耗运行方式为上述存储集群的最大处理能力。

可以理解，在当前任务的业务数据量大于预设的数据量阈值的情况下，视为需要采用全功耗方式运行，来提供最大处理能力，一旦大于数量阈值，全功耗运行并不会导致过大的能源浪费，并且在数据量已经大量涌入时，一旦出现瞬间激增的情况，功耗的调节设置可能导致无法跟上业务数据量的增长，反而影响处理效率。通过上述处理，基于当前任务的业务数据量，触发全功耗方式运行，有利于为业务数据量较大的应用场景提供稳定处理的保障。

在一种可选的实施例中，上述方法还包括：检测上述第一数量的第一存储器分别对应的读写数据量；在上述第一数量的第一存储器中的任意一个对应的读写数据量大于预定触发阈值的情况下，触发上述存储集群进行磨损平衡处理。

可以理解，通过存储器的读写数据量体现磨损程度，在检测到任意一个对应的读写数据量大于预定触发阈值的情况下，视为上述任意一个存储器的磨损达到了一定程度，需要进行磨损平衡处理。

通过上述步骤S102至步骤S106，可以实现平衡业务数据量和存储器能耗的目的，实现了提高存储器功耗利用率的技术效果，进而解决了相关技术中存在的存储集群节能不理想的技术问题。

基于上述实施例和可选实施例，本发明提出一种可选实施方式，图2是根据本发明实施例提供的一种可选的存储集群功耗处理方法的示意图，存储资源池（即存储集群）为全闪分布式存储，其中包括多个分布式存储节点，如图2中的节点服务器，每个节点服务器中包括了多个SSD存储器，上述存储资源池处理的应用业务可能为多种，以图2中的应用业务1，应用业务n进行示意。

持续监控存储资源池中的每块SSD的IOPS、带宽和时延，以及消耗的功耗，分析繁忙状态的高峰时段和空闲状态的低峰时段，及数据量变化率高的业务突增时段，得到历史业务数据量与对应功耗的关系，形成业务模型。

图3是根据本发明实施例提供的一种可选的存储集群功耗处理方法的原理框图，如图3所示，当前业务输入存储资源池后，进行高实时性的SSD处理，按照当前业务所需的业务能力，以及对应的功耗等级，确定对SSD进行的全局功耗设置策略。并且，为了防止业务激增导致应对不力，还增加了突发响应设置作为应对。其中，根据上述业务模型，判断当前存储资源池能力，设置多个功耗等级，图3中的功耗级别1至3仅为举例示意。每个功耗级别对应有当前功耗级的业务能力，上述业务能力可能有多种，图3中的Xi、Yi为能力种类的示意标识，i为功耗等级的标识，功耗等级1对应于业务能力（X1，Y1），其他功耗等级同理。在不同的功耗等级下，可以配套调节风扇转速和电源设置，以达到最好的功耗下降效果。

仍以功耗等级1进行说明，业务能力（X1，Y1）是根据分析得到的业务模型确定的，体现在功耗等级1下，SSD所能提供的业务水平，如IOPS或带宽等。业务能力预估随上述分析得到的业务模型的变化而变化。业务类型的不同也对消耗的功耗产生影响，如数据库类IO密集型业务以IOPS为准，影像类的以带宽能力为准。其他因素，读密集型业务功耗消耗相比于写密集型业务功耗低。

根据在监控历史业务数据建立的上述业务模型提供的信息中，可以确认当前业务同类型的业务在以往处理中的业务高峰和业务低峰，以此作为当前业务的参考，即当前业务存在高峰时段的高峰功耗记为A，低峰时段的低峰功耗记为B，基于高峰功耗和低峰功耗分别与预设的多个功耗等级进行比较。

其中，如果高峰功耗小于功耗等级1，那么设置全局功耗为1，实际单盘SSD功耗设置为最小值记为aW（瓦），并根据存储冗余度，设置若干块SSD处于相比aW更高一级的功耗设置，以应对突发业务的临时调度。

当高峰功耗处于功耗等级2以下，功耗等级1以上，即功耗等级1与功耗等级2之间，峰功耗位于功耗等级1以下时，需要按照周期时段设置全局功耗调整策略。自动的在高峰时段提升功耗全局设置，同时提供突发业务响应的SSD，以应对调度级别的IO响应时间。

图4是根据本发明实施例提供的一种可选的存储集群功耗处理方法的选取示意图，如图4所示，为了保证对每块SSD的磨损均衡，用于处理突发响应的SSD均匀分布在所有的多个分布式存储节点上。如图4中选取的节点服务器1中的SSD3，以及节点服务器n中的SSDn2仅为示意举例。

监控用于突发响应SSD的读写数据量，当读写数据量达到预定触发阈值时，调度唤醒同数量的SSD来承接突发业务需求，以保证数据写入的SSD磨损的均衡。图5是根据本发明实施例提供的一种可选的存储集群功耗处理方法的平衡示意图，如图5所示，初始设置节点服务器1中的SSD3和节点服务器n中的SSDn2按照功耗等级2运行，在检测到读写数据量达到预定触发阈值的情况下，确定节点服务器1中的SSD2和节点服务器n中的SSDn3作为新的突发响应处理，由原来的功耗等级1上调为功耗等级2。之后下调节点服务器1中的SSD3和节点服务器n中的SSDn2按照功耗等级1运行，以此方式轮换处于高磨损状态中，保证SSD的磨损状态是均衡的。

此外，当新增业务或业务变化时，会触发整体的功耗的设置。并且当前任务的业务数据量大于预设的数据量阈值时，采用全功耗运行方式听过最大处理能力。

由上述可选实施方式至少实现以下效果：存储资源池及SSD已有运行监控数据，建立业务模型进行分析，得到业务变化趋势，同时评估SSD整体能力，设定合理的功耗级别。根据业务特点及周期性，支持动态的功耗设置，在空闲时设置更低的功耗值。结合冗余度，设置对突发业务快速响应的SSD，有效解决突发业务的卡顿和调度问题，并设置业务写入量阈值，合理切换SSD，避免集群内数据写入的不均衡。

需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

在本实施例中还提供了一种存储集群功耗处理装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”“装置”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

根据本发明实施例，还提供了一种用于实施存储集群功耗处理方法的装置实施例，图6是根据本发明实施例的一种存储集群功耗处理装置的示意图，如图6所示，上述存储集群功耗处理装置，包括：获取模块602，第一确定模块604，第二确定模块606，下面对该装置进行说明。

获取模块602，用于获取存储集群在多个历史时刻分别对应的历史业务数据量，和上述历史业务数据量对应的功耗，其中，上述多个历史时刻为预定历史时段中存在时间顺序的时刻；

第一确定模块604，与获取模块602连接，用于根据上述历史业务数据量，以及上述历史业务数据量对应的功耗，确定上述存储集群的高峰时段，低峰时段，上述高峰时段对应的高峰功耗，以及上述低峰时段对应的低峰功耗，其中，上述高峰时段为上述存储集群在预定运行周期中业务数据量大于高峰阈值的时段，上述低峰时段为上述存储集群在上述预定运行周期中业务数据量小于低峰阈值的时段；

第二确定模块606，与第一确定模块604连接，用于基于上述高峰功耗，上述低峰功耗，以及预设的多个功耗等级分别对应的功耗阈值，确定上述存储集群中包括的多个存储器的全局功耗。

本发明实施例提供的一种存储集群功耗处理装置中，通过获取模块602，用于获取存储集群在多个历史时刻分别对应的历史业务数据量，和上述历史业务数据量对应的功耗，其中，上述多个历史时刻为预定历史时段中存在时间顺序的时刻；第一确定模块604，与获取模块602连接，用于根据上述历史业务数据量，以及上述历史业务数据量对应的功耗，确定上述存储集群的高峰时段，低峰时段，上述高峰时段对应的高峰功耗，以及上述低峰时段对应的低峰功耗，其中，上述高峰时段为上述存储集群在预定运行周期中业务数据量大于高峰阈值的时段，上述低峰时段为上述存储集群在上述预定运行周期中业务数据量小于低峰阈值的时段；第二确定模块606，与第一确定模块604连接，用于基于上述高峰功耗，上述低峰功耗，以及预设的多个功耗等级分别对应的功耗阈值，确定上述存储集群中包括的多个存储器的全局功耗。达到了平衡业务数据量和存储器能耗的目的，实现了提高存储器功耗利用率的技术效果，进而解决了相关技术中存在的存储集群节能不理想的技术问题。

需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，例如，对于后者，可以通过以下方式实现：上述各个模块可以位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的方式位于不同的处理器中。

此处需要说明的是，上述获取模块602，第一确定模块604，第二确定模块606对应于实施例中的步骤S102至步骤S106，上述模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在计算机终端中。

需要说明的是，本实施例的可选或优选实施方式可以参见实施例中的相关描述，此处不再赘述。

上述存储集群功耗处理装置还可以包括处理器和存储器，获取模块602，第一确定模块604，第二确定模块606等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。

处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上。存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。

本发明实施例提供了一种非易失性存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现存储集群功耗处理方法。

本发明实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：获取存储集群在多个历史时刻分别对应的历史业务数据量，和上述历史业务数据量对应的功耗，其中，上述多个历史时刻为预定历史时段中存在时间顺序的时刻；根据上述历史业务数据量，以及上述历史业务数据量对应的功耗，确定上述存储集群的高峰时段，低峰时段，上述高峰时段对应的高峰功耗，以及上述低峰时段对应的低峰功耗，其中，上述高峰时段为上述存储集群在预定运行周期中业务数据量大于高峰阈值的时段，上述低峰时段为上述存储集群在上述预定运行周期中业务数据量小于低峰阈值的时段；基于上述高峰功耗，上述低峰功耗，以及预设的多个功耗等级分别对应的功耗阈值，确定上述存储集群中包括的多个存储器的全局功耗。本文中的设备可以是服务器、PC等。

本发明还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：获取存储集群在多个历史时刻分别对应的历史业务数据量，和上述历史业务数据量对应的功耗，其中，上述多个历史时刻为预定历史时段中存在时间顺序的时刻；根据上述历史业务数据量，以及上述历史业务数据量对应的功耗，确定上述存储集群的高峰时段，低峰时段，上述高峰时段对应的高峰功耗，以及上述低峰时段对应的低峰功耗，其中，上述高峰时段为上述存储集群在预定运行周期中业务数据量大于高峰阈值的时段，上述低峰时段为上述存储集群在上述预定运行周期中业务数据量小于低峰阈值的时段；基于上述高峰功耗，上述低峰功耗，以及预设的多个功耗等级分别对应的功耗阈值，确定上述存储集群中包括的多个存储器的全局功耗。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器 (CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存 (PRAM)、静态随机存取存储器 (SRAM)、动态随机存取存储器 (DRAM)、其他类型的随机存取存储器 (RAM)、只读存储器 (ROM)、电可擦除可编程只读存储器 (EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘 (DVD) 或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体 (transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (13)

1.一种存储集群功耗处理方法，其特征在于，包括：

获取存储集群在多个历史时刻分别对应的历史业务数据量，和所述历史业务数据量对应的功耗，其中，所述多个历史时刻为预定历史时段中存在时间顺序的时刻；

根据所述历史业务数据量，以及所述历史业务数据量对应的功耗，确定所述存储集群的高峰时段，低峰时段，所述高峰时段对应的高峰功耗，以及所述低峰时段对应的低峰功耗，其中，所述高峰时段为所述存储集群在预定运行周期中业务数据量大于高峰阈值的时段，所述低峰时段为所述存储集群在所述预定运行周期中业务数据量小于低峰阈值的时段；

基于所述高峰功耗，所述低峰功耗，以及预设的多个功耗等级分别对应的功耗阈值，确定所述存储集群中包括的多个存储器的全局功耗；

其中，所述基于所述高峰功耗，所述低峰功耗，以及预设的多个功耗等级分别对应的功耗阈值，确定所述存储集群中包括的多个存储器的全局功耗，包括：确定所述多个功耗等级中功耗阈值小于预设的第一阈值的第一等级；在所述高峰功耗小于所述第一等级对应的功耗阈值的情况下，将预设的第一功耗作为所述全局功耗；

所述方法还包括：确定所述多个存储器中用于突发响应的第一数量的第一存储器，以及除所述第一数量的第一存储器之外的第二数量的第二存储器，其中，所述第一数量小于所述第二数量；采用所述全局功耗对所述第二数量的第二存储器进行设置；采用预设的第三功耗对所述第一数量的第一存储器进行设置，其中，所述第三功耗大于所述全局功耗。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史业务数据量，以及所述历史业务数据量对应的功耗，确定所述存储集群的高峰时段，低峰时段，所述高峰时段对应的高峰功耗，以及所述低峰时段对应的低峰功耗，包括：

确定所述存储集群当前业务的业务类型，以及在所述历史业务数据量对应的功耗中，确定所述存储集群对与所述业务类型相同的第一业务进行处理的对应功耗；

基于所述第一业务对应的功耗，确定所述高峰时段，所述低峰时段，所述高峰功耗，以及所述低峰功耗。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述第一业务对应的功耗，在所述多个功耗等级中确定所述业务类型对应的目标等级范围，以及所述目标等级范围中包括的目标等级。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一业务对应的功耗，在所述多个功耗等级中确定所述业务类型对应的目标等级范围，以及所述目标等级范围中包括的目标等级，包括：

确定处理所述当前业务所需的目标业务能力；

基于所述第一业务对应的功耗，确定所述目标业务能力对应的所需功耗；

基于所述目标业务能力对应的所需功耗，确定所述目标等级范围，以及所述目标等级。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述高峰功耗，所述低峰功耗，以及预设的多个功耗等级分别对应的功耗阈值，确定所述存储集群中包括的多个存储器的全局功耗，包括：

确定所述多个功耗等级中功耗阈值大于预设的第二阈值的第二等级，其中，所述第一等级对应的功耗阈值小于所述第二等级对应的功耗阈值；

在所述高峰功耗大于所述第二等级对应的功耗阈值，以及所述低峰功耗小于所述第一等级对应的功耗阈值的情况下，基于所述高峰时段，确定全局功耗调整策略。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述高峰时段，确定全局功耗调整策略，包括：

在未进入所述高峰时段的情况下，将所述第一功耗作为所述全局功耗；

在进入所述高峰时段的情况下，采用预设的第二功耗，对所述全局功耗进行调节，得到调节后的全局功耗，其中，所述第二功耗大于所述第一功耗。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述存储集群触发磨损平衡处理的情况下，在所述第二数量的第二存储器中选取所述第一数量的第二存储器；

采用所述第三功耗，对所述第一数量的第二存储器分别对应的所述全局功耗进行调节，得到调节后的第一数量的第二存储器；

采用所述全局功耗，所述第一数量的第一存储器分别对应的所述第三功耗进行调节，得到调节后的第一数量的第一存储器。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

检测所述第一数量的第一存储器分别对应的读写数据量；

在所述第一数量的第一存储器中的任意一个对应的读写数据量大于预定触发阈值的情况下，触发所述存储集群进行磨损平衡处理。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述存储集群由多个分布式存储节点组成，所述多个分布式存储节点中分别包括预定数量的存储器，所述第一数量的第一存储器均匀分布于所述多个分布式存储节点中。

10.根据权利要求1至6中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述存储集群的当前任务的业务数据量大于预设的数据量阈值的情况下，所述存储集群采用全功耗运行方式，其中，所述全功耗运行方式为所述存储集群的最大处理能力。

11.一种存储集群功耗处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取存储集群在多个历史时刻分别对应的历史业务数据量，和所述历史业务数据量对应的功耗，其中，所述多个历史时刻为预定历史时段中存在时间顺序的时刻；

第一确定模块，用于根据所述历史业务数据量，以及所述历史业务数据量对应的功耗，确定所述存储集群的高峰时段，低峰时段，所述高峰时段对应的高峰功耗，以及所述低峰时段对应的低峰功耗，其中，所述高峰时段为所述存储集群在预定运行周期中业务数据量大于高峰阈值的时段，所述低峰时段为所述存储集群在所述预定运行周期中业务数据量小于低峰阈值的时段；

第二确定模块，用于基于所述高峰功耗，所述低峰功耗，以及预设的多个功耗等级分别对应的功耗阈值，确定所述存储集群中包括的多个存储器的全局功耗；

其中，所述第二确定模块，还用于确定所述多个功耗等级中功耗阈值小于预设的第一阈值的第一等级；在所述高峰功耗小于所述第一等级对应的功耗阈值的情况下，将预设的第一功耗作为所述全局功耗；

所述第二确定模块，还用于确定所述多个存储器中用于突发响应的第一数量的第一存储器，以及除所述第一数量的第一存储器之外的第二数量的第二存储器，其中，所述第一数量小于所述第二数量；采用所述全局功耗对所述第二数量的第二存储器进行设置；采用预设的第三功耗对所述第一数量的第一存储器进行设置，其中，所述第三功耗大于所述全局功耗。

12.一种非易失性存储介质，其特征在于，所述非易失性存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1至10中任意一项所述的存储集群功耗处理方法。

13.一种电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器和存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1至10中任意一项所述的存储集群功耗处理方法。

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