CN116302799B - 一种固态硬盘温控方法 - Google Patents

一种固态硬盘温控方法 Download PDF

Info

Publication number
CN116302799B
CN116302799B CN202310131862.7A CN202310131862A CN116302799B CN 116302799 B CN116302799 B CN 116302799B CN 202310131862 A CN202310131862 A CN 202310131862A CN 116302799 B CN116302799 B CN 116302799B
Authority
CN
China
Prior art keywords
solid state
state disk
data
data content
stored
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202310131862.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116302799A (zh
Inventor
罗锡彦
唐明星
李伟
刁斌
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Jingfeng Semiconductor Co ltd
Original Assignee
Shenzhen Jingfeng Semiconductor Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Jingfeng Semiconductor Co ltd filed Critical Shenzhen Jingfeng Semiconductor Co ltd
Priority to CN202310131862.7A priority Critical patent/CN116302799B/zh
Publication of CN116302799A publication Critical patent/CN116302799A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116302799B publication Critical patent/CN116302799B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/3003—Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored
    • G06F11/3037—Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored where the computing system component is a memory, e.g. virtual memory, cache
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/3058—Monitoring arrangements for monitoring environmental properties or parameters of the computing system or of the computing system component, e.g. monitoring of power, currents, temperature, humidity, position, vibrations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/34—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
    • G06F11/3466—Performance evaluation by tracing or monitoring
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Debugging And Monitoring (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本发明涉及固态硬盘技术领域，具体涉及一种固态硬盘温控方法，包括：分析固态硬盘配置参数，识别固态硬盘中当前储存的数据内容的属性，实时捕捉固态硬盘连接计算机对固态硬盘中储存数据的读写操作；构建云端数据库，在每次固态硬盘连接计算机开启后与云端数据库配置网络连接，并通过网络实时构建数据传输通道，获取固态硬盘中储存的数据内容的属性，根据数据内容属性设置数据区分逻辑，本发明能够通过构建云端数据库的方式对固态硬盘中储存的部分数据内容进行储存，并采用对储存于云端数据库中数据内容生成超链接的方式来反馈至固态硬盘当中，以此一定程度的减少了数据内容占用固态硬盘的内存。

Description

一种固态硬盘温控方法
技术领域
本发明涉及固态硬盘技术领域，具体涉及一种固态硬盘温控方法。
背景技术
固态硬盘简称SSD，又称固态驱动器，是用固态电子存储芯片阵列制成的硬盘；
固态硬盘具有传统机械硬盘不具备的快速读写、质量轻、能耗低以及体积小等特点，同时其劣势也较为明显。尽管IDC认为SSD已经进入存储市场的主流行列，但其价格仍较为昂贵，容量较低，一旦硬件损坏，数据较难恢复等；并且亦有人认为固态硬盘的耐用性(寿命)相对较短。
公开号为CN112214381B的发明专利中提出一种基于低温环境下的固态硬盘智能温控方法及***，其特征在于，包括：获取目标固态硬盘在N个温度监测时段内每个温度监测时段所对应的第一数据读存记录；其中，所述第一数据读存记录包括数据读取记录、数据写入记录以及数据缺失记录，N为大于1的整数；基于所述每个温度监测时段所对应的第一数据读存记录，生成所述每个温度监测时段所对应的温度影响数据。
其目的在于解决“如何确保固态硬盘在低温环境下的性能”的问题。
然而固态硬盘在实际的使用过程中，绝大多数固态硬盘由于自身运行发热，其所处温度环境均是较自然环境温度更高的，固态硬盘的高温运行是固态硬盘稳定运行的主要障碍，由此：
如何在常用、常温环境下保持固态硬盘持续的趋于一个稳定、运行安全的温度是当前固态硬盘使用所亟须解决的问题。
发明内容
解决的技术问题
针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了一种固态硬盘温控方法，解决了上述背景技术中提出的技术问题。
技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
一种固态硬盘温控方法，包括以下步骤：
步骤1：分析固态硬盘配置参数，识别固态硬盘中当前储存的数据内容的属性，实时捕捉固态硬盘连接计算机对固态硬盘中储存数据的读写操作；
步骤2：构建云端数据库，在每次固态硬盘连接计算机开启后与云端数据库配置网络连接，并通过网络实时构建数据传输通道，获取固态硬盘中储存的数据内容的属性，根据数据内容属性设置数据区分逻辑，选择参考区分逻辑完成区分的数据内容向云端数据库发送；
步骤3：获取向云端数据库发送的数据内容的名称，根据数据内容名称生成超链接储存于固态硬盘中，接收固态硬盘连接计算机对固态硬盘实时执行的数据读取操作，获取数据读取操作的目标数据内容并于固态硬盘中查找；
步骤4：实时捕捉固态硬盘中被查找的数据内容及数据内容对应超链接，设定数据内容捕捉周期及热数据判定阈值，根据捕捉周期及热数据判定阈值对热数据进行捕捉及迭代应用；
步骤5：实时获取数据读取操作的目标数据内容并于固态硬盘中查找，并在查找时根据步骤4中设定的热数据判定阈值，在判定为热数据的数据内容中进行优先查找；
步骤6：在固态硬盘连接计算机于固态硬盘中读取数据时，实时监测固态硬盘配置参数中缓存大小的实时占用及固态硬盘的实时温度，根据监测到的固态硬盘实时缓存占用及实时温度，计算固态硬盘运行升温与固态硬盘实时缓存占用大小的比例，并将计算所得比例向用户端反馈。
更进一步地，所述步骤1中分析的固态硬盘配置参数包括：固态硬盘的内存大小、固态硬盘的读写速度、缓存大小、主控芯片型号、数据读写线路；固态硬盘中储存的数据内容的属性包括：数据内容的大小、数据内容的格式；
其中，所述步骤1在捕捉固态硬盘连接计算机对固态硬盘中储存的数据进行读写操作时，对捕捉到的操作行为进行判定，在判定结果为读取固态硬盘中储存的数据时向步骤3反馈，在判定结果为写入数据至固态硬盘中进行储存时，刷新步骤1再次执行。
更进一步地，所述步骤2中选择的向云端数据库发送的数据内容通过构建的数据传输通道进行传输发送；
其中，步骤2中设置的数据区分逻辑即根据数据内容属性中的数据内容大小进行设定，通过设定数据内容大小的界值对数据内容进行区分，未被选择向云端数据库发送的数据内容于固态硬盘中储存。
更进一步地，所述步骤2下级设置有子步骤，包括以下步骤：
步骤21：根据数据区分逻辑将固态硬盘中储存的数据内容区分为两组，捕捉两组数据内容中占用内存最大及最小的两组数据内容，识别两组数据内容中占用内存最大的数据内容较占用内存最小的数据内容小的数据内容的对应分组，将该分组数据内容作为步骤2的选择目标；
其中，用于接收数据内容的云端数据库的储存内存，根据接收数据内容的大小进行实时拓展。
更进一步地，所述步骤3中在查找的目标数据内容为固态硬盘中储存的数据内容时，数据内容向固态硬盘连接的计算机传输，在查找的目标数据内容为固态硬盘中储存的超链接对应数据内容时，对数据内容对应超链接进行拷贝及留置，在查找结束后对所有拷贝及留置的超链接进行打包后向固态硬盘连接的计算机传输。
更进一步地，所述步骤1及步骤3对每一次固态硬盘连接计算机对固态硬盘的读写操作过程发生错误的次数进行记载，并参考记载数据，通过如下公式进行固态硬盘的生命周期的计算，公式为：
式中：L为固态硬盘的剩余寿命；为布尔值，用于反应记载错误次数的数目；N为xi的可选用数量；fi为影响函数变量xi的权重方程；xi为一个变量，选用写入错误计数、擦除错误计数、可纠正的错误计数、磨损情况、性能抖动计数；c为固态硬盘生命周期计算次数；
其中，100为固态硬盘的健康值，用户端手动设定衰减值，衰减值与c的乘积作为每次公式对固态硬盘生命周期进行计算时所应有的常数。
更进一步地，所述步骤4中数据内容捕捉周期及热数据判定阈值通过用户端手动编辑进行设定，且固态硬盘在进行数据内容及数据内容对应超链接查找时，应用当前所处捕捉周期关联的上一捕捉周期内设定的热数据判定阈值对固态硬盘中储存的数据内容进行区分，并在固态硬盘中设置两组储存空间储存热数据及冷数据；
其中，固态硬盘中储存的数据内容中，通过热数据判定阈值在对数据进行热数据判定后，剩余未被判定为热数据的数据内容为冷数据。
更进一步地，所述步骤4在完成执行后，步骤3中获取数据读取操作的目标数据内容并于固态硬盘中查找的操作，由步骤5代替执行。
更进一步地，固态硬盘连接计算机在向固态硬盘进行数据内容写入或固态硬盘向云端数据库传输数据内容时，同步对固态硬盘的阈值电压偏移进行计算，通过阈值电压偏移的计算结果评定当前数据传输环境是否存在干扰，阈值电压偏移的计算公式为：
式中：Vth为阈值电压；k为第k各单元；为阈值电压偏移；C(k)为固态硬盘中干扰单元和受害单元之间的寄生电容；Ctotal为固态硬盘中受害单元的电容合计值。
更进一步地，所述步骤6在计算得到固态硬盘运行升温与固态硬盘实时缓存占用大小的比例后，进一步设定固态硬盘的数据内容缓存占用可用大小及固态硬盘的运行限定温度阈值，根据固态硬盘设定的数据内容缓存占用可用大小或运行限定温度阈值对固态硬盘的实时读取数据内容大小进行监控，使固态硬盘被其连接计算机进行数据内容读取时所读取的数据内容大小，符合固态硬盘设定的数据内容缓存占用可用大小或运行限定温度阈值对应比例的固态硬盘缓存占用大小。
有益效果
采用本发明提供的技术方案，与已知的公有技术相比，具有如下
有益效果：
1、本发明提供一种固态硬盘温控方法，通过该方法中的步骤执行，能够通过构建云端数据库的方式对固态硬盘中储存的部分数据内容进行储存，并采用对储存于云端数据库中数据内容生成超链接的方式来反馈至固态硬盘当中，以此一定程度的减少了数据内容占用固态硬盘的内存，并且由于此种区分储存的方式，使得固态硬盘中的部分指定数据内容在被用户端通过固态硬盘连接的计算机进行读取时，通过超链接的方式在固态硬盘外部打开读取，由此降低了数据内容读取时固态硬盘所耗用的缓存，进一步的通过降低数据内容读取耗用缓存的方式达到降低、减缓固态硬盘因运行而发热的目的，为固态硬盘带来温控效果。
2、本发明中方法在其步骤执行的过程中，进一步的对固态硬盘中的储存的数据内容进行了读取频率的识别判定，通过对数据内容读取频率的识别判定结果来对固态硬盘中储存的数据内容进行进一步的区分储存，从而进一步的在用户端通过固态硬盘连接计算机读取固态硬盘中储存的数据内容时，对所需读取的数据内容进行识别，进而针对性的于固态硬盘中的区分储存的数据内容中进行对应查找，以此提升了固态硬盘在对数据内容进行查找读取时的效率，不仅提升了固态硬盘的运行速度，同时由此减少了固态硬盘单次对数据内容查找读取所耗用的时间，进一步的降低、减缓了固态硬盘因运行发热的速度，使固态硬盘能够持续稳定的长时间运行。
3、本发明中方法还能够实时的对固态硬盘的实时缓存及温度进行监控，通过监控获取数据来进一步获取固态硬盘缓存与温度变化的比例，以此进一步设定固态硬盘的运行安全范围，从而达到固态硬盘稳定运行，且运行状态下温度更趋于恒定的目的。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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为一种固态硬盘温控方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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作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。
下面结合实施例对本发明作进一步的描述。
实施例1
本实施例的一种固态硬盘温控方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤1：分析固态硬盘配置参数，识别固态硬盘中当前储存的数据内容的属性，实时捕捉固态硬盘连接计算机对固态硬盘中储存数据的读写操作；
步骤2：构建云端数据库，在每次固态硬盘连接计算机开启后与云端数据库配置网络连接，并通过网络实时构建数据传输通道，获取固态硬盘中储存的数据内容的属性，根据数据内容属性设置数据区分逻辑，选择参考区分逻辑完成区分的数据内容向云端数据库发送；
步骤3：获取向云端数据库发送的数据内容的名称，根据数据内容名称生成超链接储存于固态硬盘中，接收固态硬盘连接计算机对固态硬盘实时执行的数据读取操作，获取数据读取操作的目标数据内容并于固态硬盘中查找；
步骤4：实时捕捉固态硬盘中被查找的数据内容及数据内容对应超链接，设定数据内容捕捉周期及热数据判定阈值，根据捕捉周期及热数据判定阈值对热数据进行捕捉及迭代应用；
步骤5：实时获取数据读取操作的目标数据内容并于固态硬盘中查找，并在查找时根据步骤4中设定的热数据判定阈值，在判定为热数据的数据内容中进行优先查找；
步骤6：在固态硬盘连接计算机于固态硬盘中读取数据时，实时监测固态硬盘配置参数中缓存大小的实时占用及固态硬盘的实时温度，根据监测到的固态硬盘实时缓存占用及实时温度，计算固态硬盘运行升温与固态硬盘实时缓存占用大小的比例，并将计算所得比例向用户端反馈。
实施例2
在具体实施层面，在实施例1的基础上，本实施例参照图1所示对实施例1中一种固态硬盘温控方法做进一步具体说明：
如图1所示，步骤1中分析的固态硬盘配置参数包括：固态硬盘的内存大小、固态硬盘的读写速度、缓存大小、主控芯片型号、数据读写线路；固态硬盘中储存的数据内容的属性包括：数据内容的大小、数据内容的格式；
其中，步骤1在捕捉固态硬盘连接计算机对固态硬盘中储存的数据进行读写操作时，对捕捉到的操作行为进行判定，在判定结果为读取固态硬盘中储存的数据时向步骤3反馈，在判定结果为写入数据至固态硬盘中进行储存时，刷新步骤1再次执行。
如图1所示，步骤2中选择的向云端数据库发送的数据内容通过构建的数据传输通道进行传输发送；
其中，步骤2中设置的数据区分逻辑即根据数据内容属性中的数据内容大小进行设定，通过设定数据内容大小的界值对数据内容进行区分，未被选择向云端数据库发送的数据内容于固态硬盘中储存。
如图1所示，步骤2下级设置有子步骤，包括以下步骤：
步骤21：根据数据区分逻辑将固态硬盘中储存的数据内容区分为两组，捕捉两组数据内容中占用内存最大及最小的两组数据内容，识别两组数据内容中占用内存最大的数据内容较占用内存最小的数据内容小的数据内容的对应分组，将该分组数据内容作为步骤2的选择目标；
其中，用于接收数据内容的云端数据库的储存内存，根据接收数据内容的大小进行实时拓展。
如图1所示，步骤3中在查找的目标数据内容为固态硬盘中储存的数据内容时，数据内容向固态硬盘连接的计算机传输，在查找的目标数据内容为固态硬盘中储存的超链接对应数据内容时，对数据内容对应超链接进行拷贝及留置，在查找结束后对所有拷贝及留置的超链接进行打包后向固态硬盘连接的计算机传输。
如图1所示，步骤1及步骤3对每一次固态硬盘连接计算机对固态硬盘的读写操作过程发生错误的次数进行记载，并参考记载数据，通过如下公式进行固态硬盘的生命周期的计算，公式为：
式中：L为固态硬盘的剩余寿命；为布尔值，用于反应记载错误次数的数目；N为xi的可选用数量；fi为影响函数变量xi的权重方程；xi为一个变量，选用写入错误计数、擦除错误计数、可纠正的错误计数、磨损情况、性能抖动计数；c为固态硬盘生命周期计算次数；
其中，100为固态硬盘的健康值，用户端手动设定衰减值，衰减值与c的乘积作为每次公式对固态硬盘生命周期进行计算时所应有的常数。
实施例3
在具体实施层面，在实施例1的基础上，本实施例参照图1所示对实施例1中一种固态硬盘温控方法做进一步具体说明：
如图1所示，步骤4中数据内容捕捉周期及热数据判定阈值通过用户端手动编辑进行设定，且固态硬盘在进行数据内容及数据内容对应超链接查找时，应用当前所处捕捉周期关联的上一捕捉周期内设定的热数据判定阈值对固态硬盘中储存的数据内容进行区分，并在固态硬盘中设置两组储存空间储存热数据及冷数据；
其中，固态硬盘中储存的数据内容中，通过热数据判定阈值在对数据进行热数据判定后，剩余未被判定为热数据的数据内容为冷数据。
如图1所示，步骤4在完成执行后，步骤3中获取数据读取操作的目标数据内容并于固态硬盘中查找的操作，由步骤5代替执行。
如图1所示，固态硬盘连接计算机在向固态硬盘进行数据内容写入或固态硬盘向云端数据库传输数据内容时，同步对固态硬盘的阈值电压偏移进行计算，通过阈值电压偏移的计算结果评定当前数据传输环境是否存在干扰，阈值电压偏移的计算公式为：
式中：Vth为阈值电压；k为第k各单元；为阈值电压偏移；Ck为固态硬盘中干扰单元和受害单元之间的寄生电容；Ctotal为固态硬盘中受害单元的电容合计值。
如图1所示，步骤6在计算得到固态硬盘运行升温与固态硬盘实时缓存占用大小的比例后，进一步设定固态硬盘的数据内容缓存占用可用大小及固态硬盘的运行限定温度阈值，根据固态硬盘设定的数据内容缓存占用可用大小或运行限定温度阈值对固态硬盘的实时读取数据内容大小进行监控，使固态硬盘被其连接计算机进行数据内容读取时所读取的数据内容大小，符合固态硬盘设定的数据内容缓存占用可用大小或运行限定温度阈值对应比例的固态硬盘缓存占用大小。
综上而言，通过上述实施例中记载方法，能够通过构建云端数据库的方式对固态硬盘中储存的部分数据内容进行储存，并采用对储存于云端数据库中数据内容生成超链接的方式来反馈至固态硬盘当中，以此一定程度的减少了数据内容占用固态硬盘的内存，并且由于此种区分储存的方式，使得固态硬盘中的部分指定数据内容在被用户端通过固态硬盘连接的计算机进行读取时，通过超链接的方式在固态硬盘外部打开读取，由此降低了数据内容读取时固态硬盘所耗用的缓存，进一步的通过降低数据内容读取耗用缓存的方式达到降低、减缓固态硬盘因运行而发热的目的，为固态硬盘带来温控效果；并且该方法在其步骤执行的过程中，进一步的对固态硬盘中的储存的数据内容进行了读取频率的识别判定，通过对数据内容读取频率的识别判定结果来对固态硬盘中储存的数据内容进行进一步的区分储存，从而进一步的在用户端通过固态硬盘连接计算机读取固态硬盘中储存的数据内容时，对所需读取的数据内容进行识别，进而针对性的于固态硬盘中的区分储存的数据内容中进行对应查找，以此提升了固态硬盘在对数据内容进行查找读取时的效率，不仅提升了固态硬盘的运行速度，同时由此减少了固态硬盘单次对数据内容查找读取所耗用的时间，进一步的降低、减缓了固态硬盘因运行发热的速度，使固态硬盘能够持续稳定的长时间运行；同时该方法还能够实时的对固态硬盘的实时缓存及温度进行监控，通过监控获取数据来进一步获取固态硬盘缓存与温度变化的比例，以此进一步设定固态硬盘的运行安全范围，从而达到固态硬盘稳定运行，且运行状态下温度更趋于恒定的目的。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不会使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种固态硬盘温控方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：分析固态硬盘配置参数，识别固态硬盘中当前储存的数据内容的属性，实时捕捉固态硬盘连接计算机对固态硬盘中储存数据的读写操作；
步骤2：构建云端数据库，在每次固态硬盘连接计算机开启后与云端数据库配置网络连接，并通过网络实时构建数据传输通道，获取固态硬盘中储存的数据内容的属性，根据数据内容属性设置数据区分逻辑，选择参考区分逻辑完成区分的数据内容向云端数据库发送；
步骤3：获取向云端数据库发送的数据内容的名称，根据数据内容名称生成超链接储存于固态硬盘中，接收固态硬盘连接计算机对固态硬盘实时执行的数据读取操作，获取数据读取操作的目标数据内容并于固态硬盘中查找；
步骤4：实时捕捉固态硬盘中被查找的数据内容及数据内容对应超链接，设定数据内容捕捉周期及热数据判定阈值，根据捕捉周期及热数据判定阈值对热数据进行捕捉及迭代应用；
步骤5：实时获取数据读取操作的目标数据内容并于固态硬盘中查找，并在查找时根据步骤4中设定的热数据判定阈值，在判定为热数据的数据内容中进行优先查找；
步骤6：在固态硬盘连接计算机于固态硬盘中读取数据时，实时监测固态硬盘配置参数中缓存大小的实时占用及固态硬盘的实时温度，根据监测到的固态硬盘实时缓存占用及实时温度，计算固态硬盘运行升温与固态硬盘实时缓存占用大小的比例，并将计算所得比例向用户端反馈；
所述步骤2中选择的向云端数据库发送的数据内容通过构建的数据传输通道进行传输发送；
其中，步骤2中设置的数据区分逻辑即根据数据内容属性中的数据内容大小进行设定，通过设定数据内容大小的界值对数据内容进行区分，未被选择向云端数据库发送的数据内容于固态硬盘中储存；
所述步骤2下级设置有子步骤，包括以下步骤：
步骤21：根据数据区分逻辑将固态硬盘中储存的数据内容区分为两组，捕捉两组数据内容中占用内存最大及最小的两组数据内容，识别两组数据内容中占用内存最大的数据内容较占用内存最小的数据内容小的数据内容的对应分组，将该分组数据内容作为步骤2的选择目标；
其中，用于接收数据内容的云端数据库的储存内存，根据接收数据内容的大小进行实时拓展。
2.根据权利要求1所述的一种固态硬盘温控方法，其特征在于，所述步骤1中分析的固态硬盘配置参数包括：固态硬盘的内存大小、固态硬盘的读写速度、缓存大小、主控芯片型号、数据读写线路；固态硬盘中储存的数据内容的属性包括：数据内容的大小、数据内容的格式；
其中，所述步骤1在捕捉固态硬盘连接计算机对固态硬盘中储存的数据进行读写操作时，对捕捉到的操作行为进行判定，在判定结果为读取固态硬盘中储存的数据时向步骤3反馈，在判定结果为写入数据至固态硬盘中进行储存时，刷新步骤1再次执行。
3.根据权利要求1所述的一种固态硬盘温控方法，其特征在于，所述步骤3中在查找的目标数据内容为固态硬盘中储存的数据内容时，数据内容向固态硬盘连接的计算机传输，在查找的目标数据内容为固态硬盘中储存的超链接对应数据内容时，对数据内容对应超链接进行拷贝及留置，在查找结束后对所有拷贝及留置的超链接进行打包后向固态硬盘连接的计算机传输。
4.根据权利要求1所述的一种固态硬盘温控方法，其特征在于，所述步骤1及步骤3对每一次固态硬盘连接计算机对固态硬盘的读写操作过程发生错误的次数进行记载，并参考记载数据，通过如下公式进行固态硬盘的生命周期的计算，公式为：
式中：L为固态硬盘的剩余寿命；为布尔值，用于反应记载错误次数的数目；N为xi的可选用数量；fi为影响函数变量xi的权重方程；xi为一个变量，选用写入错误计数、擦除错误计数、可纠正的错误计数、磨损情况、性能抖动计数；c为固态硬盘生命周期计算次数；
其中，100为固态硬盘的健康值，用户端手动设定衰减值，衰减值与c的乘积作为每次公式对固态硬盘生命周期进行计算时所应有的常数。
5.根据权利要求1所述的一种固态硬盘温控方法，其特征在于，所述步骤4中数据内容捕捉周期及热数据判定阈值通过用户端手动编辑进行设定，且固态硬盘在进行数据内容及数据内容对应超链接查找时，应用当前所处捕捉周期关联的上一捕捉周期内设定的热数据判定阈值对固态硬盘中储存的数据内容进行区分，并在固态硬盘中设置两组储存空间储存热数据及冷数据；
其中，固态硬盘中储存的数据内容中，通过热数据判定阈值在对数据进行热数据判定后，剩余未被判定为热数据的数据内容为冷数据。
6.根据权利要求1所述的一种固态硬盘温控方法，其特征在于，所述步骤4在完成执行后，步骤3中获取数据读取操作的目标数据内容并于固态硬盘中查找的操作，由步骤5代替执行。
7.根据权利要求1所述的一种固态硬盘温控方法，其特征在于，固态硬盘连接计算机在向固态硬盘进行数据内容写入或固态硬盘向云端数据库传输数据内容时，同步对固态硬盘的阈值电压偏移进行计算，通过阈值电压偏移的计算结果评定当前数据传输环境是否存在干扰，阈值电压偏移的计算公式为：
式中：Vth为阈值电压；k为第k各单元；为阈值电压偏移；C(k)为固态硬盘中干扰单元和受害单元之间的寄生电容；Ctotal为固态硬盘中受害单元的电容合计值。
8.根据权利要求1所述的一种固态硬盘温控方法，其特征在于，所述步骤6在计算得到固态硬盘运行升温与固态硬盘实时缓存占用大小的比例后，进一步设定固态硬盘的数据内容缓存占用可用大小及固态硬盘的运行限定温度阈值，根据固态硬盘设定的数据内容缓存占用可用大小或运行限定温度阈值对固态硬盘的实时读取数据内容大小进行监控，使固态硬盘被其连接计算机进行数据内容读取时所读取的数据内容大小，符合固态硬盘设定的数据内容缓存占用可用大小或运行限定温度阈值对应比例的固态硬盘缓存占用大小。
CN202310131862.7A 2023-02-18 2023-02-18 一种固态硬盘温控方法 Active CN116302799B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310131862.7A CN116302799B (zh) 2023-02-18 2023-02-18 一种固态硬盘温控方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310131862.7A CN116302799B (zh) 2023-02-18 2023-02-18 一种固态硬盘温控方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116302799A CN116302799A (zh) 2023-06-23
CN116302799B true CN116302799B (zh) 2024-06-28

Family

ID=86784349

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310131862.7A Active CN116302799B (zh) 2023-02-18 2023-02-18 一种固态硬盘温控方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116302799B (zh)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109285583A (zh) * 2018-09-11 2019-01-29 中国科学院空间应用工程与技术中心 Nand闪存固态硬盘空间环境效应测试***及试验方法
CN112596680A (zh) * 2020-12-25 2021-04-02 深圳忆联信息***有限公司 Ssd温控性能平衡方法、装置、计算机设备及存储介质

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103500076A (zh) * 2013-10-13 2014-01-08 张维加 一种基于多通道slc nand与dram缓存的新usb协议计算机加速设备
US9658791B2 (en) * 2015-08-14 2017-05-23 International Business Machines Corporation Managing temperature of solid state disk devices
CN110209517B (zh) * 2019-04-25 2024-01-23 深圳市金泰克半导体有限公司 一种固态硬盘工作方法、***、电子设备及存储介质
CN110718264A (zh) * 2019-09-23 2020-01-21 深圳忆联信息***有限公司 测试固态硬盘信息的方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112527194B (zh) * 2020-12-04 2024-02-13 北京浪潮数据技术有限公司 固态硬盘写放大设定方法、***、装置及可读存储介质
CN113377179A (zh) * 2021-06-10 2021-09-10 深圳忆联信息***有限公司 降低固态硬盘工作温度的方法、装置、计算机设备及介质
CN114528181A (zh) * 2022-02-11 2022-05-24 深圳市朗科科技股份有限公司 基于固态硬盘的存储保护提示处理方法、装置、终端
CN114546267B (zh) * 2022-02-14 2022-11-18 深圳源创存储科技有限公司 一种基于大数据计算的固态硬盘及固态硬盘***

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109285583A (zh) * 2018-09-11 2019-01-29 中国科学院空间应用工程与技术中心 Nand闪存固态硬盘空间环境效应测试***及试验方法
CN112596680A (zh) * 2020-12-25 2021-04-02 深圳忆联信息***有限公司 Ssd温控性能平衡方法、装置、计算机设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN116302799A (zh) 2023-06-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105242871B (zh) 一种数据写入方法及装置
US20150309923A1 (en) Storage control apparatus and storage system
TWI703442B (zh) 快閃記憶體控制器及相關的存取方法及電子裝置
TWI420298B (zh) 快閃記憶裝置及其資料存取方法
WO2020062734A1 (zh) 一种存储控制方法、存储控制器、存储设备及存储***
RU2008140263A (ru) Способы и устройства для упреждающего управления памятью
US20140089765A1 (en) Error estimation module and estimation method thereof for flash memory
US20170124077A1 (en) Flash module provided with database operation unit, and storage device
JP2018005446A (ja) 情報処理装置、ストレージ制御プログラム、及びストレージ制御方法
CN110968272B (zh) 基于时间序列预测的海量小文件存储性能优化方法及***
JPWO2007116995A1 (ja) データの保存先を複数のテープ記録装置から選択するための装置、方法及びプログラム
CN108628718A (zh) 一种减轻温度影响的ssd管理方法及ssd
US20240015206A1 (en) Data stream management method and device
CN102929935B (zh) 一种基于事务的大容量数据读写方法
CN104050057B (zh) 一种历史感知的数据去重碎片消除方法与***
CN112506433A (zh) 一种数据分类存储方法、装置及***
CN116302799B (zh) 一种固态硬盘温控方法
CN105446848B (zh) 电子设备的数据处理性能的测试方法及装置
CN108491166B (zh) 面向光盘库的读数据缓存管理方法
CN111124295B (zh) 一种基于三元影响因子的农业数据存储处理***及方法
CN104156327A (zh) 一种分布式文件***中写回模式下对象掉电识别方法
CN109189696B (zh) 一种ssd缓存***及缓存方法
TW202147121A (zh) 儲存空間暫存檔案的管理方法及用於儲存多個暫存檔案的記錄裝置
CN108491162A (zh) 一种提高存储***性能的方法及装置
CN113703675B (zh) 一种在客户端实现分级存储的方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant