CN113238646B - 一种光存储集群的节能存储方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种光存储集群的节能存储方法及装置,其中,该方法包括如下步骤:当接收到文件操作请求时,根据所述文件操作请求得到所述文件操作请求对应的待操作文件的属性信息;将所述文件操作请求的属性信息输入到第一预设模型中,得到所述待操作文件的文件关联关系图谱;根据所述文件关联关系图谱将满足预设关联条件的待存储文件存储到同一存储空间,所述待存储文件包括:所述待操作文件。本发明通过在用户进行文件存储时学习待存储文件之间的关系,将强关联的文件存储到同一存储空间,优化了存储物理分布,减少了机械臂调度次数以及光存储空间的启动频率,进而减少电能消耗。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域,具体涉及一种光存储集群的节能存储方法及装置。
背景技术
随着数字信息化,大量的文件数据、声音数据、图像数据等需要进行存储,这使得人们对信息存储的要求向着高密度、大容量、高速度以及低成本的方向发展,由此,光存储应用而生。
在光存储中,蓝光存储场地的设备(例如,蓝光刻录机、散热设备以及光盘匣抓取运输设备等)的电力消耗较多,故亟待提出一种光存储集群的节能存储方法来降低光存储集群的能耗。
发明内容
因此,本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中蓝光存储耗能高的缺陷,从而提供一种光存储集群的节能存储方法及装置。
根据第一方面,本发明公开了一种光存储集群的节能存储方法,包括如下步骤:当接收到文件操作请求时,根据所述文件操作请求得到所述文件操作请求对应的待操作文件的属性信息;将所述文件操作请求的属性信息输入到第一预设模型中,得到所述待操作文件的文件关联关系图谱;根据所述文件关联关系图谱将满足预设关联条件的待存储文件存储到同一存储空间,所述待存储文件包括:所述待操作文件。
可选地,所述根据所述文件关联关系图谱将满足预设关联条件的待存储文件存储到同一存储空间,包括:将所述文件关联关系图谱输入到第二预设模型中,得到满足所述预设关联条件的存储分布策略;根据所述存储分布策略将所述待存储文件进行存储。
可选地,所述将所述文件关联关系图谱输入到第二预设模型中,得到满足所述预设关联条件的存储分布策略,包括:将所述文件关联关系图谱输入到第二预设模型中,得到所述文件关联关系图谱的分割结果;根据所述文件关联关系图谱的分割结果以及所述分割结果对应的待存储文件的文件访问频次确定所述存储分布策略。
可选地,所述第二预设模型包括:第一算法模型和第二算法模型,所述将所述文件关联关系图谱输入到第二预设模型中,得到所述文件关联关系图谱的分割结果,包括:分别将所述文件关联关系图谱输入到所述第一算法模型和所述第二算法模型中,根据所述第一算法模型的输出结果和所述第二算法模型的输出结果确定所述文件关联关系图谱的分割结果。
可选地,所述方法还包括:当目标文件集的大小超过其存储空间的存储容量时,将所述目标文件集存储到新的存储空间。
可选地,所述第一预设模型为GCN模型。
可选地,所述第一算法模型为神经网络模型,所述第二算法模型为网络流模型。
根据第二方面,本发明还公开了一种光存储集群的节能存储装置,包括:接收模块,用于当接收到文件操作请求时,根据所述文件操作请求得到所述文件操作请求对应的待操作文件的属性信息;输入模块,用于将所述文件操作请求的属性信息输入到第一预设模型中,得到所述待操作文件的文件关联关系图谱;存储模块,用于根据所述文件关联关系图谱将满足预设关联条件的待存储文件存储到同一存储空间,所述待存储文件包括:所述待操作文件。
根据第三方面,本发明还公开了一种计算机设备,包括:至少一个处理器;以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器执行如第一方面或第一方面任一可选实施方式所述的光存储集群的节能存储方法的步骤。
根据第四方面,本发明还公开了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面或第一方面任一可选实施方式所述的光存储集群的节能存储方法的步骤。
本发明技术方案,具有如下优点:
本发明提供的光存储集群的节能存储方法及装置,通过当接收到文件操作请求时,根据文件操作请求得到文件操作请求对应的待操作文件的属性信息,将文件操作请求的属性信息输入到第一预设模型中,得到待操作文件的文件关联关系图谱,根据文件关联关系图谱将满足预设关联条件的待存储文件存储到同一存储空间,待存储文件包括:待操作文件。本发明通过在用户进行文件存储时学习待存储文件之间的关系,将强关联的文件存储到同一存储空间,优化了存储物理分布,减少了机械臂调度次数以及光存储空间的启动频率,进而减少电能消耗。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中光存储集群的节能存储方法的一个具体示例的流程图;
图2为本发明实施例中光存储集群的节能存储装置的一个具体示例的原理框图;
图3为本发明实施例中计算机设备的一个具体示例图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,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,都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中,需要说明的是,术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,还可以是两个元件内部的连通,可以是无线连接,也可以是有线连接。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
此外,下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
本发明实施例公开了一种光存储集群的节能存储方法,应用于光存储集群的均衡服务器,该光存储集群可以仅仅为光存储集群(例如,光驱、蓝光刻录机等),也可以为光磁混合存储集群,如图1所示,包括如下步骤:
S11:当接收到文件操作请求时,根据文件操作请求得到文件操作请求对应的待操作文件的属性信息。
示例性地,该文件操作请求可以包括:文件读请求和文件存请求。该文件操作请求可以是客户端设备或者服务器发送的,其发送方法可以是通过无线网络的方式发送,也可以通过有线网络的方式发送。本发明实施例对该文件操作请求、文件操作请求的发送方以及文件操作请求的发送方法均不作具体限定,本领域技术人员可以根据实际情况确定。
根据文件操作请求提取该文件操作请求对应的待操作文件的属性信息,在本发明实施例中,待操作文件的属性信息可以包括:待操作文件的meta信息以及待操作文件的语义信息等,本发明实施例对该属性信息不作具体限定,本领域技术人员可以根据实际情况确定。
S12:将文件操作请求的属性信息输入到第一预设模型中,得到待操作文件的文件关联关系图谱。
示例性地,上述第一预设模型可以为GCN模型,其可以是提前根据大量的历史数据训练好的。
文件关联关系图谱可以由节点和边组成,其中,节点为各个文件,边为2个文件之间的关系,可以用权重值表示关系的关联程度。
在本发明实施例中,为了减小文件关联关系图谱,可以将文件操作请求的属性信息输入到第一预设模型中,输出关联程度满足预设条件的文件关联关系图谱。该预设条件可以为:关联程度大于第一预设值,其中,第一预设值可以根据实际情况自定义,也可以根据聚类算法确定。本发明实施例对该第一预设值的确定方法不作具体限定,本领域技术人员可以根据实际情况确定。
在本发明实施例中,可以在使用第一预设模型的过程中对其进行在线更新,不断调整第一预设模型的参数,提高该第一预设模型的算法性能。
S13:根据文件关联关系图谱将满足预设关联条件的待存储文件存储到同一存储空间,待存储文件包括:待操作文件。
示例性地,该预设关联条件可以为:文件关联程度大于第二预设值。该第二预设值的确定方法与上述第一预设值的确定方法一样,在此不再赘述。在本发明实施例中,该第二预设值可以大于或等于上述第一预设值。上述存储空间即为光存储空间,例如,光驱、蓝光刻录机等。
具体地,当与待操作文件关联性大的文件还未到时,可以与该待操作文件一起作为待存储文件先预存到存储空间中,当与待操作文件关联性大的文件与待操作文件一起到达时,直接一起作为待存储文件存储到存储空间中。
本发明提供的光存储集群的节能存储方法,通过当接收到文件操作请求时,根据文件操作请求得到文件操作请求对应的待操作文件的属性信息,将文件操作请求的属性信息输入到第一预设模型中,得到待操作文件的文件关联关系图谱,根据文件关联关系图谱将满足预设关联条件的待存储文件存储到同一存储空间,待存储文件包括:待操作文件。本发明通过在用户进行文件存储时学习待存储文件之间的关系,将强关联的文件存储到同一存储空间,优化了存储物理分布,减少了机械臂调度次数以及光存储空间的启动频率,进而减少电能消耗。
作为本发明实施例一个可选实施方式,上述步骤S13包括:
首先,将文件关联关系图谱输入到第二预设模型中,得到满足预设关联条件的存储分布策略。
示例性地,该第二预设模型可以为神经网络模型、也可以为基于网络流的算法模型,也可以为神经网络模型和基于网络流的算法模型的组合。本发明实施例对该第二预设模型不作具体限定,本领域技术人员可以根据实际情况确定。
同样地,在利用第二预设模型得到存储分布策略的过程中,也可以对该第二预设模型进行更新调整,使得该第二预设模型的预测结果更加准确。
在本发明实施例中,存储分布策略可以包括:待操作文件以及与待操作文件强相关文件怎样进行存储以及放置位置。具体地:
先将文件关联关系图谱输入到第二预设模型中,得到文件关联关系图谱的分割结果。将文件关联关系图谱输入到第二预设模型中,通过神经网络模型和/或基于网络流的算法模型得到文件关联关系的最小代价分割的分割结果。然后,根据文件关联关系图谱的分割结果以及分割结果对应的待存储文件的文件访问频次(即文件读/取的次数)确定存储分布策略,将待存储文件的文件访问频次较高的放置在机械手臂容易抓取的位置。
其次,根据存储分布策略将待存储文件进行存储。
作为本发明实施例一个可选实施方式,第二预设模型包括:第一算法模型和第二算法模型,将文件关联关系图谱输入到第二预设模型中,得到文件关联关系图谱的分割结果,包括:
分别将文件关联关系图谱输入到第一算法模型和第二算法模型中,根据第一算法模型的输出结果和第二算法模型的输出结果确定文件关联关系图谱的分割结果。
示例性地,上述第一算法模型可以为神经网络模型,第二算法模型为网络流模型。分别将文件关联关系图谱输入到第一算法模型和第二算法模型中,根据第一算法模型的输出结果和第二算法模型的输出结果的并集确定文件关联关系图谱的分割结果。本发明实施例通过两种算法模型的输出结果确定文件关联关系图谱的分割结果,使得得到的分割结果更加准确合理。
作为本发明实施例一个可选实施方式,该光存储集群的节能存储方法还包括:
当目标文件集的大小超过其存储空间的存储容量时,将目标文件集存储到新的存储空间。
示例性地,该目标文件集可以为光存储集群中存储的任何一个关联性较大文件集合,随着业务数据的不断增加,当该目标文件集的大小超过其现在的存储空间的容量时,将该目标文件集中所有的文件一起存储到容量更大的存储空间。
本发明实施例还公开了一种光存储集群的节能存储装置,如图2所示,包括:
接收模块21,用于当接收到文件操作请求时,根据文件操作请求得到文件操作请求对应的待操作文件的属性信息;具体实现方式见上述实施例中步骤S11的相关描述,在此不再赘述。
输入模块22,用于将文件操作请求的属性信息输入到第一预设模型中,得到待操作文件的文件关联关系图谱;具体实现方式见上述实施例中步骤S12的相关描述,在此不再赘述。
存储模块23,用于根据文件关联关系图谱将满足预设关联条件的待存储文件存储到同一存储空间,待存储文件包括:待操作文件。具体实现方式见上述实施例中步骤S13的相关描述,在此不再赘述。
本发明提供的光存储集群的节能存储装置,通过当接收到文件操作请求时,根据文件操作请求得到文件操作请求对应的待操作文件的属性信息,将文件操作请求的属性信息输入到第一预设模型中,得到待操作文件的文件关联关系图谱,根据文件关联关系图谱将满足预设关联条件的待存储文件存储到同一存储空间,待存储文件包括:待操作文件。本发明通过在用户进行文件存储时学习待存储文件之间的关系,将强关联的文件存储到同一存储空间,优化了存储物理分布,减少了机械臂调度次数以及光存储空间的启动频率,进而减少电能消耗。
作为本发明实施例一个可选实施方式,上述存储模块23包括:
存储分布策略获得模块,用于将文件关联关系图谱输入到第二预设模型中,得到满足预设关联条件的存储分布策略;具体实现方式见上述实施例中对应的步骤的相关描述,在此不再赘述。
存储子模块,用于根据存储分布策略将待存储文件进行存储。具体实现方式见上述实施例中对应的步骤的相关描述,在此不再赘述。
作为本发明实施例一个可选实施方式,上述存储分布策略获得模块包括:
分割结果获得模块,用于将文件关联关系图谱输入到第二预设模型中,得到文件关联关系图谱的分割结果;具体实现方式见上述实施例中对应的步骤的相关描述,在此不再赘述。
存储分布策略获得子模块,用于根据文件关联关系图谱的分割结果以及分割结果对应的待存储文件的文件访问频次确定存储分布策略。具体实现方式见上述实施例中对应的步骤的相关描述,在此不再赘述。
作为本发明实施例一个可选实施方式,第二预设模型包括:第一算法模型和第二算法模型,上述分割结果获得模块包括:
分割结果获得子模块,用于分别将文件关联关系图谱输入到第一算法模型和第二算法模型中,根据第一算法模型的输出结果和第二算法模型的输出结果确定文件关联关系图谱的分割结果。具体实现方式见上述实施例中对应的步骤的相关描述,在此不再赘述。
作为本发明实施例一个可选实施方式,该光存储集群的节能存储装置还包括:
变换存储模块,用于当目标文件集的大小超过其存储空间的存储容量时,将目标文件集存储到新的存储空间。具体实现方式见上述实施例中对应的步骤的相关描述,在此不再赘述。
作为本发明实施例一个可选实施方式,第一预设模型为GCN模型。具体实现方式见上述实施例中对应的步骤的相关描述,在此不再赘述。
作为本发明实施例一个可选实施方式,第一算法模型为神经网络模型,第二算法模型为网络流模型。具体实现方式见上述实施例中对应的步骤的相关描述,在此不再赘述。
本发明实施例还提供了一种计算机设备,如图3所示,该计算机设备可以包括处理器31和存储器32,其中处理器31和存储器32可以通过总线或者其他方式连接,图3中以通过总线连接为例。
处理器31可以为中央处理器(Central Processing Unit,CPU)。处理器31还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片,或者上述各类芯片的组合。
存储器32作为一种非暂态计算机可读存储介质,可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块,如本发明实施例中的光存储集群的节能存储方法对应的程序指令/模块(例如,图2所示的接收模块21、输入模块22和存储模块23)。处理器31通过运行存储在存储器32中的非暂态软件程序、指令以及模块,从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理,即实现上述方法实施例中的光存储集群的节能存储方法。
存储器32可以包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需要的应用程序;存储数据区可存储处理器31所创建的数据等。此外,存储器32可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非暂态存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中,存储器32可选包括相对于处理器31远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至处理器31。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
所述一个或者多个模块存储在所述存储器32中,当被所述处理器31执行时,执行如图1所示实施例中的光存储集群的节能存储方法。
上述计算机设备具体细节可以对应参阅图1所示的实施例中对应的相关描述和效果进行理解,此处不再赘述。
本领域技术人员可以理解,实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)、随机存储记忆体(RandomAccessMemory,RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard Disk Drive,缩写:HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive,SSD)等;所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
虽然结合附图描述了本发明的实施例,但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下作出各种修改和变型,这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。
Claims (7)
1.一种光存储集群的节能存储方法,其特征在于,包括如下步骤:
当接收到文件操作请求时,根据所述文件操作请求得到所述文件操作请求对应的待操作文件的属性信息;
将所述文件操作请求的属性信息输入到第一预设模型中,得到所述待操作文件的文件关联关系图谱;
根据所述文件关联关系图谱将满足预设关联条件的待存储文件存储到同一存储空间,所述待存储文件包括:所述待操作文件;
所述根据所述文件关联关系图谱将满足预设关联条件的待存储文件存储到同一存储空间,包括:
将所述文件关联关系图谱输入到第二预设模型中,得到满足所述预设关联条件的存储分布策略;
根据所述存储分布策略将所述待存储文件进行存储;
所述将所述文件关联关系图谱输入到第二预设模型中,得到满足所述预设关联条件的存储分布策略,包括:
将所述文件关联关系图谱输入到第二预设模型中,得到所述文件关联关系图谱的分割结果;
根据所述文件关联关系图谱的分割结果以及所述分割结果对应的待存储文件的文件访问频次确定所述存储分布策略;
所述第二预设模型包括:第一算法模型和第二算法模型,所述将所述文件关联关系图谱输入到第二预设模型中,得到所述文件关联关系图谱的分割结果,包括:
分别将所述文件关联关系图谱输入到所述第一算法模型和所述第二算法模型中,根据所述第一算法模型的输出结果和所述第二算法模型的输出结果确定所述文件关联关系图谱的分割结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
当目标文件集的大小超过其存储空间的存储容量时,将所述目标文件集存储到新的存储空间。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一预设模型为GCN模型。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一算法模型为神经网络模型,所述第二算法模型为网络流模型。
5.一种光存储集群的节能存储装置,其特征在于,包括:
接收模块,用于当接收到文件操作请求时,根据所述文件操作请求得到所述文件操作请求对应的待操作文件的属性信息;
输入模块,用于将所述文件操作请求的属性信息输入到第一预设模型中,得到所述待操作文件的文件关联关系图谱;
存储模块,用于根据所述文件关联关系图谱将满足预设关联条件的待存储文件存储到同一存储空间,所述待存储文件包括:所述待操作文件;
所述根据所述文件关联关系图谱将满足预设关联条件的待存储文件存储到同一存储空间,包括:
将所述文件关联关系图谱输入到第二预设模型中,得到满足所述预设关联条件的存储分布策略;
根据所述存储分布策略将所述待存储文件进行存储;
所述将所述文件关联关系图谱输入到第二预设模型中,得到满足所述预设关联条件的存储分布策略,包括:
将所述文件关联关系图谱输入到第二预设模型中,得到所述文件关联关系图谱的分割结果;
根据所述文件关联关系图谱的分割结果以及所述分割结果对应的待存储文件的文件访问频次确定所述存储分布策略;
所述第二预设模型包括:第一算法模型和第二算法模型,所述将所述文件关联关系图谱输入到第二预设模型中,得到所述文件关联关系图谱的分割结果,包括:
分别将所述文件关联关系图谱输入到所述第一算法模型和所述第二算法模型中,根据所述第一算法模型的输出结果和所述第二算法模型的输出结果确定所述文件关联关系图谱的分割结果。
6.一种计算机设备,其特征在于,包括:至少一个处理器;以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器执行如权利要求1-4任一所述的光存储集群的节能存储方法的步骤。
7.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的光存储集群的节能存储方法的步骤。
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