DE102018110372A1

DE102018110372A1 - Beaufsichtigtes Lernen mit geschlossenem Schleifen-Feedback, um eine IO-Konsistenz von Solid-State-Laufwerken zu verbessern

Info

Publication number: DE102018110372A1
Application number: DE102018110372.7A
Authority: DE
Inventors: Rushang Karia; Mervyn Wongso; Jacob Schmier; Kevin Corbin; Lakshmana Rao Chintada
Original assignee: Western Digital Technologies Inc
Current assignee: Western Digital Technologies Inc
Priority date: 2017-05-12
Filing date: 2018-04-30
Publication date: 2018-11-15

Abstract

Ein Verfahren und Gerät ist offenbart zum Verwenden beaufsichtigten Lernens mit geschlossenem Schleifen-Feedback zur Verbesserung der Output-Konsistenz für Speicher-Anordnungen, wie z.B. einem Solid-State-Laufwerk.

Description

Querbezug auf verwandte Anmeldungen
Diese Anmeldung beansprucht die Priorität der vorläufigen Patentanmeldung in den vereinigten Staaten 62/505491, die am 12. Mai 2017 eingereicht worden ist, deren Gesamtheit durch Bezugnahme enthalten ist.
Gebiet der Erfindung
Aspekte der Erfindung betreffen Speichersysteme, die in Verbindung mit einem Host wie z.B. einem Computer verwendet werden. Spezifischer betreffen Aspekte das Bereitstellen von Systemen, die eine Input-Output- (IO) Konsistenz für Solid-State-Laufwerke (SSDs) erhöhen.
Hintergrundinformation
Gebiet
Der Bedarf an Speicher und einer Abfrage von Information ist zunehmend wichtig, da Computersysteme in der Effizienz und den Fähigkeiten zunehmen. Entsprechend haben die Kosten pro Gigabyte von SSDs abgenommen. Erwartungen von Abnehmern verlangen einen schnelleren Zugriff auf diese Typen von Laufwerken verglichen mit konventionellen Festplattenlaufwerken (HDDs).
SSD verwendet verschiedene Systeme und Verfahren um Daten zu speichern. Von spezifischer Wichtigkeit ist das Aufrechterhalten einer niedrigen Latenzzeit und einem konstanten Datendurchsatz für das SSD. SSDs werden aufgrund ihrer besseren niedrigen Latenzzeit verglichen mit HDDs verwendet. Während Operationen spielt die Garbage Collection bzw. automatische Speicherbereinigung eine wichtige Rolle beim Bestimmen des konstanten Datendurchsatzes des SSD. Automatische Speicherbereinigung erlaubt dem System, nicht verwendete oder selten verwendete Daten zur Beseitigung zu sammeln. Während der durchschnittliche Nutzer die automatischen Speicherbereinigungsaktivitäten, die auftreten nicht sieht, können, wenn die automatische Speicherbereinigung zu einer unangemessenen Zeit auftritt, die automatischen Speicherbereinigungsaktivitäten dem Gesamtdatendurchsatz des SSD schaden, was Leistungsbegrenzungen bewirkt.
Operationen, um das SSD zu verlangsamen, heben den Zweck des SSD, Nutzern bessere Leistungsparameter bereitzustellen, auf. Verlangsamen des SSD, um automatische Speicherbereinigung und andere verwaltungsmäßigen Funktionen durchzuführen, stellt daher eine weniger als optimale Lösung bereit, um IO-Konsistenz bereitzustellen. Um sicherzustellen, dass die automatische Speicherbereinigung fortfährt und nicht den Gesamtdatendurchsatz beeinträchtigt, kann das SSD bei einem Niveau unter dem maximalen Datendurchsatz betrieben werden. Der Nutzer wird daher keinen gesenkten Datendurchsatz erfahren, wenn die automatische Speicherbereinigung auftritt.
Es gibt daher einen Bedarf, ein Niveau einer IO-Konsistenz für ein Solid-State-Laufwerk bereitzustellen, das nicht schwerwiegend die Gesamtleistung des Solid-State-Laufwerks beeinträchtigt.
Es gibt auch einen Bedarf, ein Verfahren bereitzustellen, das Leistungsverluste beschränkt, die durch automatische Speicherbereinigung und andere Funktionen basierend auf verschiedenen Faktoren wie z.B. Computernutzung erfahren werden können.
Es gibt einen weiteren Bedarf, Verfahren bereitzustellen, die automatisch Leistungsverluste wie oben beschränken, die auf Maschinenlerntechniken basieren können, um Gesamtvariationen von Leistungsfähigkeiten zu beschränken.
Es gibt auch einen Bedarf, ein Verfahren bereitzustellen, das nicht die Lebensdauer des SSD ändert und die Gesamtlebensdauer basierend auf einer optimalen Verwendung des SSD erhöhen kann.
Zusammenfassung
Damit die Art und Weise, auf die die oben genannten Merkmale der vorliegenden Erfindung wirken, im Detail verstanden werden können, kann eine bestimmtere Beschreibung der Erfindung, die oben kurz zusammengefasst ist, durch Bezugnahme auf Ausführungsformen erhalten werden, von denen manche in den beigefügten Zeichnungen dargestellt sind. Es sollte jedoch bemerkt werden, dass die beigefügten Zeichnungen nur typische Ausführungsformen dieser Erfindung darstellen und daher nicht als beschränkend für ihren Umfang betrachtet werden sollen, da die Erfindung andere gleich wirksamen Ausführungsformen erlauben kann.
In einer nichtbeschränkenden Ausführungsform wird eine Anordnung zum Durchführen von beaufsichtigtem Lernen mit einem geschlossenen Schleifen-Feedback für ein Solid-State-Laufwerk offenbart, das eine Auslastungs-Erfassungs-Maschine bzw. Workload- Erfassungs-Maschine, die konfiguriert ist, um einen Input-Befehl von einem Host zu empfangen, einen Befehls-Abfertiger bzw. Befehls-Dispatcher, der konfiguriert ist, um den Input-Befehl von dem Host zu empfangen, einen Flash-Speicher mit einer Verbindung zum Empfangen und Senden von Daten, einen Befehlsprozessor, der konfiguriert ist, um Befehle durchzuführen, die von dem Befehls-Abfertiger bereitgestellt werden, wobei der Befehlsprozessor mit dem Flash-Speicher durch die Verbindung verbunden ist, eine Maschine, die konfiguriert ist, um einen Satz von Daten von der Auslastungs-Erfassungs-Maschine zu empfangen, wobei die Maschine konfiguriert ist, um Drosselungslatenzzeiten für das Solid-State-Laufwerk zu berechnen und einen Host-Antwortenden bzw. Host-Responder, der mit dem Befehls-Abfertiger und der Maschine verbunden ist, wobei der Host-Antwortende konfiguriert ist, dem Host mit beendeten Befehlen zu antworten, aufweist.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform wird ein Verfahren zum Verbessern einer Input- und einer Output-Konsistenz eines Solid-State-Laufwerks offenbart, das folgendes umfasst: Berechnen einer minimalen systemverursachten bzw. systembedingten Lese- und Schreib- Latenzzeit für das Solid-State-Laufwerk; Berechnen einer erwarteten Leselatenzzeit und einer erwarteten Schreib-Latenzzeit für das Solid State-Laufwerk basierend auf der minimalen systembedingten Lese- und Schreiblatenzzeit; Berechnen eines Verstärkungskoeffizienten für Schreiboperationen und eines Verstärkungskoeffizienten für Leseoperationen basierend auf einem Modell, Berechnen einer endgültigen Leselatenzzeit und einer endgültigen Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk basierend auf der berechneten erwarteten Leselatenzzeit und der berechneten erwarteten Schreiblatenzzeit und dem Verstärkungskoeffizienten für Schreiboperationen und dem Verstärkungskoeffizienten für Leseoperationen und Betreiben des Solid-State-Laufwerks gemäß der endgültigen Leselatenzzeit und der Schreiblatenzzeit.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform wird ein Gerät zum Berechnen einer endgültigen Schreiblatenzzeit und einer endgültigen Leselatenzzeit für ein Solid-State-Laufwerk offenbart, das ein Mittel zum Berechnen einer minimalen systembedingten Lese- und Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk; ein Mittel zum Berechnen einer erwarteten Leselatenzzeit und einer erwarteten Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk basierend auf der berechneten minimalen systembedingten Lese- und Schreiblatenzzeit; ein Mittel zum Berechnen eines Verstärkungskoeffizienten für Schreiboperationen und eines Verstärkungskoeffizienten für Leseoperationen und ein Mittel zum Berechnen einer endgültigen Leselatenzzeit und einer endgültigen Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk basierend auf der berechneten erwarteten Leselatenzzeit und der erwarteten Schreiblatenzzeit und dem Verstärkungskoeffizienten für Schreiboperationen und Verstärkungskoeffizienten für Leseoperationen und ein Mittel zum Betreiben des Solid-State-Laufwerks, um Leseoperationen und Schreiboperationen basierend auf der endgültigen Leselatenzzeit und der endgültigen Schreiblatenzzeit durchzuführen.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform wird ein Verfahren zum Betreiben eines Solid-State-Laufwerks offenbart, das das Berechnen zumindest einer von einer minimalen systembedingten Lese- und Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk, das Berechnen zumindest einer von einer erwarteten Leselatenzzeit und einer erwarteten Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk basierend auf der minimalen systembedingten Lese -und Schreiblatenzzeit, das Berechnen zumindest eines von einem Verstärkungskoeffizienten für Schreiboperationen und einem Verstärkungskoeffizienten für Leseoperationen, das Berechnen zumindest einer von einer endgültigen Leselatenzzeit und einer Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk basierend auf der berechneten erwarteten Leselatenzzeit und der erwarteten Schreiblatenzzeit und des zumindest einen von dem Verstärkungskoeffizienten für Schreiboperationen und des Verstärkungskoeffizienten für Leseoperationen und das Betreiben des Solid-State-Laufwerks derart, das Operationen des Solid-State-Laufwerks nicht die zumindest eine endgültige Leselatenzzeit und Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk überschreiten.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform wird ein Verfahren zum Betreiben eines Solid-State-Laufwerks offenbart, das folgendes umfasst: Berechnen einer von einer minimalen systembedingten Lese- und Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk; Berechnen einer von einer erwarteten Leselatenzzeit und einer erwarteten Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk basierend auf der einen von der minimalen systembedingten Lese- und Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk, Berechnen eines von einem Verstärkungskoeffizienten für Schreiboperationen und einem Verstärkungskoeffizienten für Leseoperationen, Berechnen einer von einer endgültigen Leselatenzzeit und einer endgültigen Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk basierend auf der berechneten erwarteten Leselatenzzeit und der berechneten Schreiblatenzzeit und dem berechneten Verstärkungskoeffizienten für Schreiboperationen und dem Verstärkungskoeffizienten für Leseoperationen; und Betreiben des Solid-State-Laufwerks gemäß der endgültigen Leselatenzzeit und der Schreiblatenzzeit.
Figurenliste
Damit die Weise, in der die oben genannten Merkmale der vorliegenden Erfindung wirken, im Detail verstanden werden können, kann eine bestimmtere Beschreibung der Erfindung, die oben kurz zusammengefasst ist, durch Bezugnahme auf die Ausführungsformen erhalten werden, von denen manche in den beigefügten Zeichnungen dargestellt sind. Es soll jedoch bemerkt werden, dass die beigefügten Zeichnungen nur typische Ausführungsformen dieser Erfindung darstellen und daher nicht als beschränkend für ihren Umfang betrachtet werden sollen, da die Erfindung andere gleich wirksame Ausführungsformen erlauben kann.

1 ist ein Graph von zwei Modellen, die beim Bestimmen verwendet werden, ob bestimmte Kriterien dominant sind oder nicht.
2 ist ein Schema einer Drosselungsmaschine.
3 ist ein Graph von zufälligen L/S-IOPS gegen die Zeit.
4 ist ein Graph von zufälligen L/S-IOPS gegen die Zeit, der die Algorithmen der vorliegenden Erfindung implementiert.
5 ist ein Graph von zufälligen US- mit 30% Lese-IOPS gegen die Zeit.
6 ist ein Graph von zufälligen US- mit 30% Lese- IOPS gegen die Zeit, der die Algorithmen der vorliegenden Erfindung implementiert.
7 ist ein Graph von zufälligen US- mit 50% Lese- IOPS gegen die Zeit.
8 ist ein Graph von zufälligen US- mit 50% Lese- IOPS gegen die Zeit, der die Algorithmen der vorliegenden Erfindung implementiert.

Um das Verständnis zu vereinfachen, sind identische Referenznummern wo möglich verwendet worden, um identische Elemente zu bezeichnen, die gemeinsam in den Figuren sind. Es wird erwogen, dass Elemente, die in einer Ausführungsform offenbart sind, nützlich bei anderen Ausführungsformen verwendet werden können ohne spezifische Rezitation.
Detaillierte Beschreibung
Einige Ausführungsformen werden jetzt mit Bezug auf die Figuren beschrieben. Gleiche Elemente in den vielfältigen Figuren werden mit gleichen Nummern für Konsistenz referenziert. In der folgenden Beschreibung werden zahlreiche Details dargelegt, um ein Verständnis von verschiedenen Ausführungsformen und/oder Merkmalen bereitzustellen. Es wird jedoch von den Fachleuten verstanden, dass einige Ausführungsformen ohne viele dieser Details praktiziert werden können und dass zahlreiche Variationen oder Modifikationen von den beschriebenen Ausführungsformen möglich sind. Wie hierin verwendet, werden die Ausdrücke „oberhalb“ und „unterhalb“, „hoch“ und „runter“ „oberer“ und „unterer“, „aufwärts“ und „abwärts“ und andere solche Ausdrücke, die relative Positionen oberhalb oder unterhalb eines gegebenen Punktes oder Elementes angeben, in der Beschreibung verwendet, um klarer bestimmte Ausführungsformen zu beschreiben.
Aspekte der vorliegenden Erfindung betreffen Computeroperationen und Computerspeicher und insbesondere das Durchführen von überwachtem Lernen mit geschlossenem Schleifen-Feedback, um IO-Konsistenz von Solid-State-Laufwerken zu verbessern. In den beschriebenen Ausführungsformen wird eine Datenspeicheranordnung mit dem Host-System verbunden. Die Funktion der Datenspeicher-Anordnung soll Daten akzeptieren und die Daten speichern, bis sie wieder von dem Host benötigt werden. Die Datenspeicheranordnung kann konfiguriert sein, um Ausbrüche von Daten zu akzeptieren, abhängig von dem durchgeführten Computerprozess, daher ist die Datenspeicheranordnung konfiguriert mit mehreren Speichereinheiten, die verschiedene Nutzungszustände bereitstellen. Bestimmte Sektionen der Datenspeicheranordnung sind konfiguriert aus Speichersystemen, die eine schnelle Aktion (niedrige Latenzzeit) bereitstellen, so dass Computerprozesse bei einer schnellen Geschwindigkeit durchgeführt werden können. Solch eine niedrige Latenzzeit-Leistung kann durch Single-Layer-Cell- (SLC) Speicherkonfigurationen verwirklicht werden. Wenn große Mengen von Daten benötigt werden, gespeichert zu werden, können mehrere Schichtzellenspeicherkonfigurationen auch vorliegend sein, wie z.B. Triple-Level-Cell- (TLC) Speicherkonfigurationen. Die Datenspeicheranordnung kann eine Schnittstelle aufweisen, die der Datenspeicheranordnung erlaubt, sich mit dem Host zu verbinden. Die Schnittstelle kann eine Statistical-Analysis-System- (SAS) Schnittstelle oder eine Serial-ATA-(SATA) kompatible Schnittstelle als nichtbeschränkende Ausführungsformen sein. Der Speicher kann eine Konfiguration aufweisen, die Plug-and-Play-Fähigkeit erlaubt. Obwohl beschrieben als eine SATA-kompatible Schnittstelle aufweisend, kann die Speichervorrichtung mit einer Konfiguration bereitgestellt werden, die den Zugriff durch kabellose Technologie erlaubt. In einer nichtbeschränkenden Ausführungsform kann eine 802.11ac-Technologie verwendet werden, um eine schnelle Leistung für gleichmäßiges Streamen bereitzustellen. Eine kabellose Technologie kann zum Beispiel zwischen 2,5 GHz bis 5 GHz-Frequenzen für die Verbindung verwenden. In manchen Ausführungsformen kann der Datenspeicher Nutzern erlauben, die Frequenzen für eine kabellose Verbindung zu wählen. Während sie als SATAkompatibel beschrieben sind, können andere Typen von Schnittstellen verwendet werden.
Hilfsverbindungen können gegenüber der Datenspeicheranordnung bereitgestellt werden, um zusätzliche Optionen zum Eingeben von Daten direkt in die Datenspeicheranordnung zu erlauben, ohne mit dem Host zu koppeln. Solch ein direkter Input von Daten kann durch die Anordnung von einer integrierten sicheren digitalen Karte zum Abstoßen oder Kopieren von Daten bereitgestellt werden. Andere Hilfsverbindungen können für zusätzliche IO-Operationen bereitgestellt werden. Solche Verbindungen können USB 2.0, USB 3.0, Firewire oder andere fest verdrahtete Konfigurationen sein. Gigabit-Ethernet-Schnittstellen und Verbindungen können auch verwendet werden.
Die Datenspeicheranordnung kann mit einer getrennten Energieversorgung konfiguriert sein oder kann durch andere Energieversorgungsmittel ausgeführt werden wie z.B. von einem Computer-Motherboard. In einigen Ausführungsformen kann eine interne Batterie bereitgestellt werden, um die die Datenspeicheranordnung als eine unabhängige Entität anzutreiben. Solche Konfigurationen können derart bereitgestellt werden, dass die Datenspeicheranordnung eine portable Einheit ist. In solchen Datenspeicheranordnungskonfigurationen kann das Energieversorgungsmittel ausreichend sein, um einen Host anzutreiben und/oder einen Host zu laden wie z.B. ein mobiles Zelltelefon, einen PC, ein Tablet, eine Kamera oder eine andere Konfiguration. Die Datenspeicheranordnung kann auch einen Batterieindikator aufweisen, um einem Nutzer zu erlauben, die Ladungsmenge in der Datenspeicheranordnung durch eine visuelle Inspektion zu verstehen. Ein Beispielbatterieindikator kann eine Niedrigenergieverbrauchslichtemittierende Diodentechnologie sein. In spezifischen Ausführungsformen kann die Datenspeicheranordnung mit einem Schaltkreis bereitgestellt werden, um das Laden zu erlauben und das Überladen des Systems zu verhindern, wenn die Datenspeicheranordnung mit einer außen liegenden Energieversorgung für eine ausgedehnte Zeitdauer verbunden ist. In manchen Ausführungsformen kann eine Schaltung verwendet werden um zu bestimmen, ob ein Schwellwert der Inaktivität für das Speichersystem erreicht worden ist, wodurch bewirkt wird, dass das System in einen Niedrigenergieverbrauchsmodus eintritt und Batterieenergie spart.
In einer nichtbeschränkenden Ausführungsform wird eine Steuereinheit bereitgestellt um Aktionen der Datenspeicheranordnung zu steuern, wie es von dem Host benötigt wird. Die Steuereinheit kann auch konfiguriert sein, um Wartungsaktivitäten für die Datenspeicheranordnung durchzuführen, um eine effiziente Verwendung zu erlauben.
Interne Software kann auf der Datenspeicheranordnung bereitgestellt werden, um eine wirksame Speicher- und Lesefähigkeit von Daten auf dem System zu erlauben. Solch eine interne Software kann derart verwendet werden, dass die Datenspeicheranordnung als ein portabler Medienserver verwendet werden kann, um kabellos Medien zu einem Host oder einer Output-Vorrichtung zu streamen. Solche Output-Vorrichtungen können Smart-Fernseher, Smartphones, Stereo-Audio-Systeme einschließen, aber sind nicht darauf beschränkt. Die interne Software kann auch derart bereitgestellt werden, dass der Zugriff von Daten von Cloud-Anwendungen durchgeführt werden kann, die für eine Schnittstelle mit der Datenspeicheranordnung konzipiert sind.
Die interne Software der Datenspeicheranordnung kann auch konfiguriert sein, um die Sicherheit der Datenspeicheranordnung bereitzustellen. Das Schützen von Material, das auf der Datenspeicheranordnung bereitgestellt wird, verhindert unautorisierten Zugriff auf sensible Information, die auf dem System enthalten ist. Solche Sicherheit kann in der Form von Passwortschutz wie z.B. ein Wi-Fi-PasswortSchutz sein. In manchen Ausführungsformen kann die Datenspeicheranordnung konfiguriert sein mit Software, die der Datenspeicheranordnung erlaubt, eine Hardware-Sperre zu erzeugen. Solche Hardware-Sperren können den Zugriff durch eine USB-Verbindung verhindern.
Die interne Software kann auch in der Lage sein, eine diagnostische Unterstützung für Nutzer bereitzustellen. In solchen Konfigurationen können zwei verschiedene Moden bereitgestellt werden. Ein schnelles Test-Software-Programm kann mit der Fähigkeit bereitgestellt werden, die Datenspeicheranordnung nach größeren Leistungsproblemen zu überprüfen. Ein voller Testmodus kann auch bereitgestellt werden, um gegenüber einem Nutzer detaillierte Statusinformation bereitzustellen. Solche Statusinformation kann zum Beispiel die Gesamtmenge von Speicher der Datenspeicheranordnung, die Menge von verwendetem Speicher, Speicherabteilungen, die auf der Datenspeicheranordnung bereitgestellt werden, Firmware-Versionen für die interne Software, Speicherblockfehler und ähnliche Daten sein. Die interne Software kann auch die Fähigkeit aufweisen, Daten zu akzeptieren, um die Firmware der internen Software zu aktualisieren.
Die interne Software kann auch als ein Server-System verwendet werden, wobei in bestimmten Ausführungsformen für Digital Living Network Alliance (DLNA) freigegebene Software enthalten ist. Solche Software erlaubt den schnellen Datentransfer und einen nach Fehlern überprüften Betrieb als ein Server. In manchen Ausführungsformen kann die interne Software mit der Fähigkeit bereitgestellt werden, ein File-Transfer-Protocol (FTP) zu verwenden, um den Transfer von Inhalt zu und von dem Speicher in öffentlichen Zugriffsordnern zu ermöglichen. Die Datenspeicheranordnung kann auch entweder einen gesicherten Login oder eine anonyme Login-Fähigkeit bereitstellen.
In spezifischen Ausführungsformen kann die Datenspeicheranordnung derart konfiguriert sein, dass das System mit Cloud-Speicher-Systemen interagiert. Bei dem Ereignis, dass die Datenspeicheranordnung sich den Grenzen der Speicherfähigkeit annähert kann die Datenspeicheranordnung einigen Daten erlauben, auf Cloud-basierten Systemen gespeichert zu werden. Eine Auswahl der Daten, die auf solchen externen Speichersystem gespeichert werden sollen, kann von der Steuereinheit geregelt werden, die konfiguriert ist, um zu bestimmen, welche Sektionen von Daten angemessen in Cloud-basierten Systemen gespeichert werden können, um eine Latenzzeit für Nutzer zu minimieren. Das Speichersystem kann eine einzigartige Bezeichnungs-Media-Access-Control- (MAC) Adresse und einen Vorrichtungsnamen aufweisen, um dem System zu erlauben, auf einer unabhängigen Basis zu arbeiten. Das Speichersystem kann auch in einer Konfiguration betrieben werden, die dem System erlaubt, eine MAC-Adresse eines Computers zu klonen, an dem es befestigt ist.
Die Gesamtkapazität der Datenspeicheranordnung kann gemäß den verschiedenen Ausführungsformen, die bereitgestellt werden, variieren. Kapazitäten von 1 TB, 2 TB bis hin zu 64 TB können bereitgestellt werden als nichtbeschränkende Ausführungsformen. Verschiedene Formfaktoren können auch bereitgestellt werden. In manchen Ausführungsformen wird ein Formfaktor von 2,5 Inch bereitgestellt. Andere Formfaktoren wie z.B. 1,8 Inch oder 3,5 Inch können auch verwendet werden. Die Kompatibilität der Datenspeicheranordnung kann für Windows-Betriebssysteme, Windows-Server, Linux und Mac OS als nichtbeschränkende Ausführungsformen bereitgestellt werden. Beispiel-Windows-Betriebssysteme, die das System verwenden können, können Windows 10, Windows 8 und Windows 7 sein. Beispiel-Mac-OS-Systeme können Lion (Mac OSA 10.7) Mountain Lion (Mac OS 10.8), Yosemite (Mac OS 10.10) El Capitan (Mac OS 10.11); Sierra und Mavericks als nichtbeschränkende Ausführungsformen sein. Unterstützte Browser für das Speichersystem können in nichtbeschränkenden Ausführungsformen Internet Explorer, Safari, Firefox und Google Chrome sein.
In Beispiel-Ausführungsformen, da Industrieänderungen in Computeroperationen von HDDs zu SSDs auftreten, nehmen die Geschwindigkeiten der Operationen zu. Vorteilhaft verwenden SSDs keine bewegenden Bestandteile für Datenzugriff und stellen daher einen besseren Betrieb verglichen mit HDDs bereit. Jedoch benötigen SSDs, dass ältere Daten automatisch speicherbereinigt werden, um Datenverlust zu vermeiden. Ein Prozess, der Schreibverstärkung genannt wird, ist ein unerwünschtes Phänomen, das mit dem Flash-Speicher assoziiert ist, wobei die eigentliche Menge von physischer Information, die geschrieben wird, ein Vielfaches der logischen Menge, die geschrieben werden soll, ist. Wenn mehr Schreibvorgänge passieren wegen des Schreibverstärkungsprozesses, erfährt das Laufwerk eine reduzierte Lebensdauer, da Laufwerke eine feste Programmier- und Lösch- (PE) Zählung aufweisen.
Die automatische Speicherbereinigung präsentiert signifikante Herausforderungen an die Quality of Service (QoS) von SSDs, da SSDs sicherstellen müssen, dass Non-Host-Daten recycelt werden. In manchen Industrien setzt SSD auf Leistung, daher ist eine niedrige Latenzzeit von primärer Wichtigkeit. In anderen Industrien ist die Qualität des Datenerhalts wichtiger, daher ist Geschwindigkeit weniger von Sorge verglichen mit Datenqualität. Für die meisten Nutzer gibt es normalerweise einen Kompromiss, der zwischen Quality of Service und Leistung gemacht wird. Aspekte der Erfindung stellen ein Verfahren bereit, das eine anpassbare Leistung eines SSD erlaubt, um zum Beispiel sicherzustellen, dass sowohl die Quality of Service aufrechterhalten wird als auch eine adäquate Leistung.
Definitionen von Werten
Für Definitionszwecke wird eine Seitengröße Ω als atomare Einheit des Datentransfers innerhalb des Laufwerks definiert. Die Seitengröße wird in Mehrfachen oder 4096 oder 4k gemessen.
Eine Schreibverstärkung α eines Solid-State-Laufwerks ist ein Verhältnis der Gesamtanzahl von Flash-Schreibvorgängen zu der Gesamtanzahl von von dem Host ausgegebenen Schreibvorgängen.
SSDs weisen eine bestimmte Menge von internem Speicher als ein Schreib-Cache Ξ zu, um die Schreib-Leistung zu verbessern. Der Cache enthält Schreibvorgänge, die es nicht zu dem Flash-Speicher geschafft haben, aber die garantiert unter unerwarteten Ereignissen wie einem Energieversagen beendet werden.
Die Warteschlangentiefe ψ von einer Auslastung bzw. einer Workload ist definiert, die maximale Anzahl von Befehlen zu sein, die das Host-Programm an das Laufwerk zu jedem gegebenen Moment senden kann.
Der L/S-Mix von einer Auslastung ist definiert, das Verhältnis der Gesamtanzahl von Lesevorgängen und Schreibvorgängen zu sein, die das Host-Programm zu sämtlichen Zeiten aufrechterhält. Zum Beispiel, wenn das Verhältnis 75/25 ist und das Host-Programm 12 Befehle zu dem Laufwerk geschickt hat, werden 9 davon Lesevorgänge und die anderen 3 werden Schreibvorgänge sein.
Eine Blockgröße eines Auslastung ist die Einheit des Transfers, die das Host-Programm verwendet, um Operationen an dem Laufwerk durchzuführen. Die Lese-und Schreib- Blockgrößen werden als B_R und B_W bezeichnet, wobei der Index r Lesen bedeutet und w Schreiben bedeutet. Das Host-Programm kann verschiedene Blockgrößen über jedes konstante Intervall t senden. Die Blockgrößen für die Auslastung werden interpretiert, der Durchschnitt von sämtlichen verschiedenen Blockgrößen über t zu sein. B_R und B_W werden verwendet, um die durchschnittlichen Lese- und Schreib-Block-Größen über ein Intervall t zu repräsentieren. Der Wert von B _rw kann als die Blockgröße für eine Lese- oder Schreiboperation definiert werden. $\bar{B_{r w}} = \bar{B_{r w}}, wenn \bar{B_{r w}} = Ω$
$\bar{B_{r w}} =_{Ω} | \frac{B_{r w}}{Ω} + \frac{1}{2} |, wenn B_{r w} > Ω$
Die Blockanordnung B_A ist ein Maß der Adressen im Sinne von logischen Seiten, die das Host-Programm verwendet, um Operationen auf dem Laufwerk durchzuführen. Allgemein, wenn B_A=B_rw, wird die Auslastung ausgerichtet genannt und wird als B_AΞ repräsentiert, während die Auslastung für andere Werte als unausgerichtet angesehen wird und als B_AZ repräsentiert wird.
Das Adressmuster ist der Bereich von logischen Blockadressen (LBAs), die das Host-Programm an das Laufwerk ausgibt. Diese Bereiche können als zufällig und sequentiell klassifiziert werden.
Die Latenzzeit wird als das Gesamtintervall eines einzelnen IO-Befehls gemessen, beendet zu werden, von dann, wenn der Host zuerst den Befehl an das Betriebssystem oder den Treiber überreicht hat. L_r und L_w repräsentieren die Latenzzeiten für die Lesevorgänge und Schreibvorgänge.
Die IOPS eines Laufwerks wird definiert als die Gesamtanzahl von IOs. die pro Zeiteinheit beendet werden. Ähnlich ist die Bandbreite BW eines Laufwerks die Gesamtmenge von Daten, die pro Zeiteinheit transferiert werden. Typischerweise wird die Zeiteinheit in Sekunden gemessen. $I O P S_{R W} = \frac{ψ}{L_{R W}}$
$B W_{R W} = I O P S_{R W} X B_{R W}$
Die lineare Regression ist definiert als das Verfahren, Beziehungen zwischen einer einzelnen Output-Variable y und mehreren unterschiedlichen Input-Variablen x zu modellieren. Der Output einer linearen Regression ist ein Modell der Form: $y = θ_{0} + θ_{1} x_{0}^{a} x_{1}^{b} \dots x_{n}^{z} + \dots + θ_{N} + θ_{N} x_{0}^{a} x_{1}^{b} \dots x_{n}^{z}$
Aspekte der Erfindung stellen einen skalierbaren Zugang zum Bereitstellen von IO-Konsistenz bereit unter Verwendung eines beaufsichtigten Lern-basierten Drosselungs-Mechanismus. Aspekte beschrieben Arbeit in einer kontinuierlichen Domäne und sind über mehrere Auslastungen skalierbar. Für komplexe Auslastungen, um Beispiel solche mit gemischten Blockgrößen, werden Leistungsanforderungen aufrechterhalten, ohne IO-Konsistenz wirksam einzusetzen.
Das Element S sei irgendein SSD. R_max und W_max seien die maximal möglichen IOPS von S bei B_AZ mit B_r=B_W=Ω. Für jede gegebene Auslastung nehmen die Latenzzeiten linear bis oberhalb jeder Wartschlangentiefe ψ zu, wobei R_max und/oder W_max erhalten worden ist. Die Latenzzeiten nehmen um eine Menge zu, die proportional zu $\frac{ψ_{n e w}}{ψ_{o l d}}$
ist. Diese Warteschlangentiefe wird als die Sättigungswarteschlangentiefe der Auslastung oder ψ_sat bezeichnet. Warteschlangentiefen, die niedriger als ψ_sat sind, können eine nichtlineare Beziehung zwischen den Latenzzeiten aufweisen.
R'_max und W'_max für eine gegebene Blockgröße, B'_rw > Ω, sind proportional zu $\frac{B'_{r w}}{Ω_{r w}} .$
Die wirksame Warteschlange ist auch für eine Auslastung definiert. Seien ψ_r= ψ×P_r und ψ_w = ψ×P_w die wirksamen Lese- und Schreibwarteschlangentiefen der Auslastung. Diese Quantitäten repräsentieren die ungefähre Anzahl von Lesevorgängen und Schreibvorgängen, die in dem Laufwerk zu jedem bestimmten Zeitmoment aktiv sind, basierend auf der Annahme, dass das Host-Programm den Remix der Ausnutzung anerkennt.
Die minimale systembedingte Latenzzeit, µ_rw sind die minimalen Latenzzeiten in S unter der Annahme eines unendlichen Schreib-Caches und eines unendlich schnellen Speichers. Die Basis-Latenzzeit von S ist die Latenzzeiten, die von dem System bei einem Wert von ψ = 1 erfahren werden. $L_{β_{R}} = \frac{1}{R'_{M A X}} S e k u n d e n$
$L_{β_{W}} = \frac{1}{W'_{M A X}} S e k u n d e n$
Es wird bemerkt, dass die obigen Gleichungen die nichtlineare Beziehung für jedes ψ = ψ_sat ignorieren. Schließlich wird ein lineares Regressionsmodell der zweiten Ordnung wie folgt definiert: $y = θ_{0} x^{2} + θ_{1} x + θ_{2}$
Es werden zwei (2) Modelle in GL. 8 (Modell 1) und GL. 9 (Modell 2) definiert: $Φ_{r} [x] = θ_{0} P_{r}^{2} + θ_{1} P_{r}^{2} + θ_{2}$
$Φ_{W} [x] = θ_{0} P_{W}^{2} + θ_{1} P_{W}^{2} + θ_{2}$
Dabei ist Φ_rw[x] als der Verstärkungsfaktor definiert, der verwendet wird, um die berechneten Latenzzeiten zu verstärken. Der Faktor [x] rechnet eine Repräsentation eines Modells zweiter Ordnung als eine Gleichung höherer Ordnung mit ein, die die Einfachheit behält. Als ein nichtbeschränkendes Beispiel kann eins von zwei verschiedenen Modellen ausgewählt werden basierend darauf, ob die Lesevorgänge die Auslastung dominieren oder nicht. Eine Regel für dieses nichtbeschränkende Beispiel kann sein, dass wenn Lesevorgänge weniger als 50% sind, dann wird Modell 1 verwendet (Gleichung 8). In anderen Beispielen wird Modell 2 verwendet (Gleichung 9).
Für jede Auslastung werden die erwarteten Lese- und Schreiblatenzzeiten L'_rw unten berechnet: $L'_{r} = ψ_{r} x L_{β_{r}} - μ_{r}$
$L'_{w} = ψ_{w} x L_{β_{w}} - μ_{w}$
Dies sind die erwarteten Latenzzeiten, die das System unter der Auslastung erfahren wird in Berücksichtigung der Annahme, dass das System sich auf eine ideale Weise verhält. Diese Latenzzeiten garantieren keine IO-Konsistenz. Bezug nehmend auf 1 werden die zwei Modelle (Modell 1 und Modell 2) in einer Graphenrepräsentation gezeigt.
Die Berechnung der Verstärkungskoeffizienten Φ_rw wird durch Verwenden linearer Regressionsmodelle durchgeführt. Dann werden die endgültigen Latenzzeiten wie folgt berechnet: $L''_{r} = L'_{r} \times Φ_{r} [x]$
$L''_{w} = L'_{w} \times Φ_{w} [x]$
Diese Latenzzeiten werden dann in die Firmware als Beendigungslatenzzeiten eingespeist. Sämtliche Befehle, die vor diesen beendet werden, werden in der Firmware warten und werden nicht zu dem Host beendet. Dies hilft anderen Firmwareaktivitäten wie automatischer Speicherbereinigung aufzuholen und Central-Processing-Unit-Zeit freizumachen, was bei der IO-Konsistenz hilft.
Als nächstes werden ideale Werte von Koeffizienten θ_n berechnet. Der Wert σ ist die maximale Abweichung der IOPS von dem Durchschnitt. Dieser Wert definiert die IO-Konsistenz. Als nächstes sei x die maximale Leistung, die von einem Laufwerk ausgeworfen wird ohne Drosselung. Die Leistungswerte von mehreren Auslastungen in der Abwesenheit von Drosselung werden berechnet und tabellarisch angeordnet. Der Gradientenabfall wird verwendet, um den θ basierend auf einer Kostenfunktion im Sinne von x und σ anzupassen. Sobald θ- Werte eingeführt werden, werden Testauslastungen laufen gelassen, um zu überprüfen, ob das Modell konform bleibt und eine gute Annäherung an die Daten bereitstellt. Sobald der Lernprozess als beendet angesehen wird, kann der Code, der verwendet wird, um das Modell zu lernen, ausgeschaltet oder entfernt werden. Ein Overhead wird daher durch diese Handlung minimiert.
Wenn die Anforderungen von verschiedenen Installationen sich ändern, kann der Lernprozess reaktiviert werden. Da dieses Verfahren nicht mit der Antriebsarchitektur interferiert, ändert das Verfahren nicht die Lebensdauer des Laufwerks. Wenn das Laufwerk älter wird, abhängig von NAND-Charakteristika, kann das Lernen reaktiviert werden müssen oder nicht.
Eine andere Betrachtung für das System und die Verfahren, die beschrieben sind, passt das System an ungewöhnliche Ereignisse an. In manchen Ausführungsformen könnte die Firmware in einen ungewünschten Zustand eintreten. Der dynamische Drosselungsmechanismus kann mit diesem Szenario umgehen durch das Aufweisen eines geschlossenen Schleifen-Feedbacks, um zu bestimmen, ob solch ein Ereignis aktiv ist oder nicht. Davon abhängig könnten die Latenzzeiten für eine kurze Zeitdauer angepasst werden (in möglicherweise diskreten Schritten).
Bezug nehmend auf 3 wird ein Graph von zufälligen US, 4KiB, mit 0% Lesen für Input-Output-Operationen pro Sekunde pro Zeiteinheit (Sekunden) dargestellt. Wie bereitgestellt, ohne die Verwendung des Algorithmus, variieren die Werte von Input- und Output-Operationen pro Sekunde entlang der gesamten Zeit- (x) Achse. Bezug nehmend auf 4, mit dem aktivierten Algorithmus, ist der Wert von Input-Output-Operationen pro Sekunde pro Zeiteinheit relativ konstant entlang der gesamten Zeit- (x) Achse.
Bezug nehmend auf 5 für 30% Lese-IOPS-Parameter gibt der Graph entlang der (x) Achse eine Variabilität entlang der Zeit- (x) Achse ohne die Verwendung des Algorithmus an. Bezug nehmend auf 6, wenn der Algorithmus aktiviert ist (für die Daten in 5), ist der Wert der Input-Output-Operationen pro Sekunde pro Zeiteinheit relativ konstant entlang der gesamten Zeit- (x) Achse.
Bezug nehmend auf 7, für 50%-Lese-Input-Output-Operationen pro Sekunde, zeigt der Graph entlang der gesamten Zeit- (x) Achse eine signifikante Variabilität ohne die Verwendung des Algorithmus. Bezug nehmend auf 8, wenn der Algorithmus aktiviert ist (für die Daten in 7), nach einer ersten Variabilitätszeitdauer, verringert sich die Variabilität mit der Zeit zu dem Ende der Zeit-(x) Achse.
Bezug nehmend auf 2 wird eine Anordnung 200 dargestellt, die konfiguriert ist, um die beschriebenen Verfahren durchzuführen. Ein Host 202 wird in einer verbundenen Anordnung gegenüber einer Firmware 204 bereitgestellt, die wiederum mit einem Flash 216 verbunden ist. Die Befehle werden von dem Host 202 erhalten und zu einer Auslastungs-Erfassungs-Maschine 206 und einem Befehls-Abfertiger 208 gesendet. Der Befehls-Abfertiger 208 ist mit einem Host-Responder 210 verbunden, der zurück zu dem Host 208 mit beendeten Befehlen antwortet. Die Auslastungs-Erfassungs-Maschine 206 ist mit einer Drosselungsmaschine 212 verbunden, die berechnete Drosselungslatenzzeiten gegenüber dem Host-Responder 210 bereitstellt. Die Auslastungs-Erfassungs-Maschine 206 kann in einer Ausführungsform ein Mittel zum Berechnen von Lese- und Schreiblatenzzeiten sein. Der Befehls-Abfertiger 208 ist mit einem Befehls-Prozessor 214 verbunden. In einer Ausführungsform kann der Befehlsprozessor 214 ein Mittel zum Berechnen eines Verstärkungsfaktors sein. In einer anderen Ausführungsform können andere Komponenten aus 2 mit dem Befehlsprozessor 214 kombiniert werden, um erwartete Leselatenzzeiten und Schreiblatenzzeiten zu berechnen. In noch weiteren Ausführungsformen kann der Prozessor 214 verwendet werden, um endgültige Lese- und Schreiblatenzzeiten zu berechnen. Die Verbindung zwischen dem Befehls-Abfertiger 208 und dem Befehlsprozessor 214 gewährt Zwei- (2) Wege-Kommunikation. Der Befehls-Prozessor 214 ist mit einem Flash 216 mit sowohl Input- als auch Output-Fähigkeiten verbunden.
In einer nichtbeschränkenden Ausführungsform wird eine Anordnung zum Durchführen von beaufsichtigtem Lernen mit einem geschlossenen Schleifen-Feedback für ein Solid-State-Laufwerk offenbart, das eine Auslastungs-Erfassungs-Maschine, die konfiguriert ist, einen Input-Befehl von einem Host zu empfangen, einen Befehls-Abfertiger, der konfiguriert ist, den Input-Befehl von dem Host zu empfangen, einen Flash-Speicher mit einer Verbindung zum Empfangen und Senden von Daten, einen Befehls-Prozessor, der mit dem Befehls-Abfertiger verbunden ist, wobei der Befehls-Prozessor konfiguriert ist, um Befehle durchzuführen, die von dem Befehls-Abfertiger bereitgestellt werden, wobei der Befehls-Prozessor mit dem Flash-Speicher durch die Verbindung verbunden ist, eine Maschine, die konfiguriert ist, um einen Satz von Daten von der Auslastungs-Erfassungs-Maschine zu empfangen, wobei die Maschine konfiguriert ist, um Drosselungslatenzen für das Solid-State-Laufwerk zu berechnen und einen Host-Responder, der mit dem Befehls-Abfertiger und der Maschine verbunden ist, wobei der Host-Responder konfiguriert ist, um dem Host mit beendeten Befehlen zu antworten, aufweist.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform kann die Anordnung konfiguriert sein, wobei die Maschine eine Drosselungsmaschine ist.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform kann die Anordnung konfiguriert sein, wobei der Satz von Daten von der Auslastungs-Erfassungs-Maschine eine derzeitige Auslastung ist.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform kann die Anordnung konfiguriert sein, wobei der Flash-Speicher ein NAND-Flash-Speicher ist.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform kann die Anordnung konfiguriert sein, wobei die Drosselungsmaschine mit dem Befehls-Prozessor verbunden ist.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform kann die Anordnung konfiguriert sein, wobei die Drosselungsmaschine Drosselungslatenzzeiten gegenüber dem Befehlsprozessor bereitstellt.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform kann die Anordnung konfiguriert sein, wobei der Flash-Speicher ein NOR-Flash-Speicher ist.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform kann die Anordnung konfiguriert sein, wobei der Flash-Speicher ein vertikaler NAND-Flash-Speicher ist.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform wird ein Verfahren zum Verbessern einer Input- und einer Output-Konsistenz eines Solid-State-Laufwerks offenbart, das folgendes umfasst: Berechnen einer minimalen systembedingte Lese-und Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk; Berechnen einer erwarteten LeseLatenzzeit und einer erwarteten Schreib-Latenzzeit für das Solid-State-Laufwerk basierend auf der minimalen systembedingten Lese -und Schreiblatenzzeit; Berechnen eines Verstärkungskoeffizienten für Schreiboperationen und eines Verstärkungskoeffizienten für Leseoperationen basierend auf einem Modell, Berechnen einer endgültigen Leselatenzzeit und einer endgültigen Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk basierend auf der berechneten erwarteten Leselatenzzeit und der berechneten erwarteten Schreiblatenzzeit und dem Verstärkungskoeffizienten für Schreiboperationen und dem Verstärkungskoeffizienten für Leseoperationen und Betreiben des Solid-State-Laufwerks gemäß der endgültigen Leselatenzzeit und der Schreiblatenzzeit.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform kann das Verfahren verwirklicht werden, wobei der Verstärkungskoeffizient für Schreiboperationen und der Verstärkungskoeffizient für Leseoperationen aus einem linearen Regressionsmodell berechnet werden.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform kann das Verfahren verwirklicht werden, wobei das lineare Regressionsmodell ein lineares Regressionsmodell zweiter Ordnung ist.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform kann das Verfahren verwirklicht werden, wobei die minimale systembedingte Leselatenzzeit berechnet wird als: $L_{B r} = \frac{1}{R'_{max}},$
wobei R'_max ein maximal möglicher Input-Output-Leseoperationen-pro-Sekunde-Wert für das Solid-State-Laufwerk ist.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform kann das Verfahren verwirklicht werden, wobei die minimale systembedingte Schreiblatenzzeit berechnet wird als: $L_{B w} = \frac{1}{W'_{max}},$
wobei W'_max ein maximal möglicher Input-Output-Leseoperationen-pro-Sekunde-Wert für das Solid-State-Laufwerk ist.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform kann das Verfahren verwirklicht werden, wobei das Berechnen der erwarteten Leselatenzzeit und der erwarteten Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk auf einer Auslastung und einem Arbeiten des Solid-State-Laufwerks unter idealen Bedingungen basiert.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform kann das Verfahren verwirklicht werden, wobei das lineare Regressionsmodell zweiter Ordnung für Leseoperationen von einer folgenden Form ist: $Φ_{r} [x] = θ_{0} P_{r}^{2} + θ_{1} P_{r}^{2} + θ_{2},$
wobei Φ_r[x] der Leseverstärkungsfaktor ist, P_r der Leseprozentsatz und θ_n-Werte beaufsichtigte Lernkoeffizienten sind.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform kann das Verfahren verwirklicht werden, wobei das lineare Regressionsmodell zweiter Ordnung für Schreiboperationen von einer folgenden Form ist: $Φ_{W} [x] = θ_{0} P_{W}^{2} + θ_{1} P_{W}^{2} + θ_{2},$
wobei Φ_w[x] der Schreibverstärkungsfaktor ist, P_w der Schreibprozentsatz und θ_n-Werte beaufsichtigte Lernkoeffizienten sind.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform kann das Verfahren durchgeführt werden, wobei die θ_n -Werte aus den Trainings-Daten berechnet werden.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform kann das Verfahren durchgeführt werden, wobei die θ_n -Werte aus Trainingsdaten berechnet werden.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform wird ein Gerät zum Berechnen einer endgültigen Schreiblatenzzeit und einer endgültigen Leselatenzzeit für ein Solid-State-Laufwerk offenbart, das ein Mittel zum Berechnen einer minimalen systembedingten Lese -und Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk; ein Mittel zum Berechnen einer erwarteten Leselatenzzeit und einer erwarteten Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk basierend auf der berechneten minimalen systembedingten Lese- und Schreiblatenzzeit; ein Mittel zum Berechnen eines Verstärkungskoeffizienten für Schreiboperationen und eines Verstärkungskoeffizienten für Leseoperationen und ein Mittel zum Berechnen einer endgültigen Leselatenzzeit und einer endgültigen Schreiblatenzzeit und für das Solid-State-Laufwerk basierend auf der berechneten erwarteten Leselatenzzeit und der erwarteten Schreiblatenzzeit und dem Verstärkungskoeffizienten für Schreiboperationen und dem Verstärkungskoeffizienten für Leseoperationen; und ein Mittel zum Betreiben des Solid-State-Laufwerks, um Leseoperationen und Schreiboperationen basierend auf der endgültigen Leselatenzzeit und der endgültigen Schreiblatenzzeit durchzuführen, aufweist.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform kann das Gerät konfiguriert sein, wobei das Mittel zum Berechnen des Verstärkungskoeffizienten ein Regressionsmodell verwendet.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform kann das Gerät konfiguriert sein, wobei das Regressionsmodell ein lineares Regressionsmodell ist.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform kann das Gerät konfiguriert sein, wobei das lineare Regressionsmodell ein lineares Regressionsmodell zweiter Ordnung ist.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform wird ein Verfahren zum Betreiben eines Solid-State-Laufwerks offenbart, das das Berechnen zumindest einer von einer minimalen systembedingten Lese- und Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk, das Berechnen zumindest einer von einer erwarteten Leselatenzzeit und einer erwarteten Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk basierend auf der minimalen systembedingten Lese-und Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk, Berechnen zumindest eines von einem Verstärkungskoeffizienten für Schreiboperationen und eines Verstärkungskoeffizienten für Leseoperationen, Berechnen zumindest einer von einer endgültigen Leselatenzzeit und einer Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk basierend auf der berechneten erwarteten Leselatenzzeit und der erwarteten Schreiblatenzzeit und des zumindest einen von dem Verstärkungskoeffizienten für Schreiboperationen und des Verstärkungskoeffizienten für Leseoperationen und Betreiben des Solid-State-Laufwerks derart, dass Operationen des Solid-State-Laufwerks nicht die zumindest eine endgültige Leselatenzzeit und Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk überschreiten.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform kann das Verfahren durchgeführt werden, wobei der Verstärkungskoeffizient aus einem linearen Regressionsmodell berechnet wird.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform kann das Verfahren durchgeführt werden, wobei das lineare Regressionsmodell ein lineares Regressionsmodell zweiter Ordnung ist.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform wird ein Verfahren zum Betreiben eines Solid-State-Laufwerks offenbart, das folgendes umfasst: Berechnen einer von einer minimalen systembedingten Lese- und Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk; Berechnen einer von einer erwarteten Leselatenzzeit und einer erwarteten Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk basierend auf der einen der minimalen systembedingten Lese- und Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk, Berechnen eines von einem Verstärkungskoeffizienten für Schreiboperationen und eines Verstärkungskoeffizienten für Leseoperationen, Berechnen einer von einer endgültigen Leselatenzzeit und einer endgültigen Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk basierend auf der berechneten erwarteten Leselatenzzeit und der berechneten Schreiblatenzzeit und dem berechneten Verstärkungskoeffizienten für Schreiboperationen und dem Verstärkungskoeffizienten für Leseoperationen; und Betreiben des Solid-State-Laufwerks gemäß der endgültigen Leselatenzzeit und der Schreiblatenzzeit.
In einer anderen nichtbeschränkenden Ausführungsform wird das Verfahren durchgeführt, wobei der Verstärkungskoeffizient auf einem linearen Regressionsmodell basiert.
Während Ausführungsform hierin beschrieben worden sind, werden die Fachleute, die den Nutzen dieser Erfindung haben, anerkennen, dass andere Ausführungsformen vergegenwärtigt werden, die nicht von dem Umfang der vorliegenden Erfindung abweichen. Entsprechend soll der Umfang der vorliegenden Ansprüche oder jeder nachfolgend verwendeten Ansprüche nicht über Gebühr von der Beschreibung der Ausführungsformen beschränkt sein, die hierin beschrieben sind.

Claims

Anordnung, um beaufsichtigtes Lernen mit einem geschlossenen Schleifen-Feedback für ein Festkörper- bw. Solid-State-Laufwerk durchzuführen, die folgendes aufweist: eine Auslastungs-Erfassungs-Maschine, die konfiguriert ist, um einen Input-Befehl von einem Host zu empfangen; einen Befehls-Abfertiger bzw. -Dispatcher, der konfiguriert ist, um den Input-Befehl von dem Host zu empfangen; einen Flash-Speicher mit einer Verbindung zum Empfangen und Senden von Daten; einen Befehls-Prozessor, der mit dem Befehls-Abfertiger verbunden ist, wobei der Befehls-Prozessor konfiguriert ist, um Befehle durchzuführen, die von dem Befehls-Abfertiger bereitgestellt werden, wobei der Befehls-Prozessor mit dem Flash-Speicher durch die Verbindung verbunden ist; eine Maschine, die konfiguriert ist, um einen Satz von Daten von der Auslastungs-Erfassungs-Maschine zu empfangen, wobei die Maschine konfiguriert ist, um Drosselungslatenzzeiten für das Solid-State-Laufwerk zu berechnen; und einen Host-Responder, der mit dem Befehls-Abfertiger und der Maschine verbunden ist, wobei der Host-Responder konfiguriert ist, um dem Host mit beendeten Befehlen zu antworten.
Anordnung nach Anspruch 1, wobei die Maschine eine Drosselungsmaschine ist.
Anordnung nach Anspruch 1, wobei der Satz von Daten von der Auslastungs-Maschine eine derzeitige Auslastung ist.
Anordnung nach Anspruch 1, wobei der Flash-Speicher NAND-Flash-Speicher ist.
Anordnung nach Anspruch 2, wobei die Drosselungsmaschine mit dem Befehls-Prozessor verbunden ist.
Anordnung nach Anspruch 5, wobei die Drosselungsmaschine Drosselungslatenzzeiten gegenüber dem bzw. für den Befehls-Prozessor bereitstellt.
Anordnung nach Anspruch 1, wobei der Flash-Speicher ein NOR-Flash-Speicher ist.
Anordnung nach Anspruch 1, wobei der Flash-Speicher ein vertikaler NAND-Flash-Speicher ist.
Verfahren zum Verbessern einer Input- und einer Output-Konsistenz eines Solid-State-Laufwerks, das folgendes umfasst: Berechnen einer minimalen systemverursachten bzw. systembedingten Lese-und Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk; Berechnen einer erwarteten Leselatenzzeit und einer erwarteten Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk basierend auf der systembedingten Lese- und Schreiblatenzzeit; Berechnen eines Verstärkungskoeffizienten für Schreiboperationen und eines Verstärkungskoeffizienten für Leseoperationen basierend auf einem Modell; Berechnen einer endgültigen Leselatenzzeit und einer endgültigen Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk basierend auf der berechneten erwarteten Leselatenzzeit und der berechneten erwarteten Schreiblatenzzeit und des Verstärkungskoeffizienten für Schreiboperationen und des Verstärkungskoeffizienten für Leseoperationen; und Betreiben des Solid-State-Laufwerks gemäß der endgültigen Leselatenzzeit und der Schreiblatenzzeit.
Verfahren nach Anspruch 9, wobei das Modell für das Berechnen des Verstärkungskoeffizienten für Schreiboperationen und des Verstärkungskoeffizienten ein lineares Regressionsmodell ist.
Verfahren nach Anspruch 10, wobei das lineare Regressionsmodell ein lineares Regressionsmodell zweiter Ordnung ist.
Verfahren nach Anspruch 9, wobei die minimale systembedingte Leselatenzzeit berechnet wird als: $L_{B r} = \frac{1}{R'_{max}},$
wobei R'_max ein maximal möglicher Input-Output-Leseoperationen-pro-Sekunde-Wert für das Solid-State-Laufwerk ist.
Verfahren nach Anspruch 9, wobei die minimale systembedingte Schreiblatenzzeit berechnet wird als: $L_{B w} = \frac{1}{W'_{max}},$
wobei W'_max ein maximal möglicher Input-Output-Leseoperationen-pro-Sekunde-Wert für das Solid-State-Laufwerk ist.
Verfahren nach Anspruch 9, wobei das Berechnen der erwarteten Leselatenzzeit und der erwarteten Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk auf einer Auslastung und einem Arbeiten des Solid-State-Laufwerk unter idealen Bedingungen basiert.
Verfahren nach Anspruch 11, wobei das lineare Regressionsmodell für Leseoperationen von einer folgenden Form ist: $Φ_{r} [x] = θ_{0} P_{r}^{2} + θ_{1} P_{r}^{2} + θ_{2},$
wobei Φ_r[x] der Leseverstärkungsfaktor ist, P_r der Leseprozentsatz ist und θ_n -Werte beaufsichtigte Lernkoeffizienten ist bzw. sind.
Verfahren nach Anspruch 11, wobei das lineare Regressionsmodell für Schreiboperationen von einer folgenden Form ist: $Φ_{w} [x] = θ_{0} P_{w}^{2} + θ_{1} P_{w}^{2} + θ_{2},$
wobei Φ_w[x] der Schreibverstärkungsfaktor ist, P_w der Schreibprozentsatz und θ_n-Werte beaufsichtigte Lernkoeffizienten ist bzw. sind.
Verfahren nach Anspruch 15, wobei die θ_n-Werte aus Trainingsdaten berechnet werden.
Verfahren nach Anspruch 16, wobei die θ_n -Werte aus Trainingsdaten berechnet werden.
Gerät zum Berechnen einer endgültigen Schreiblatenzzeit und einer endgültigen Leselatenzzeit für ein Solid-State-Laufwerk, das folgendes aufweist: ein Mittel zum Berechnen einer minimalen systembedingten Lese- und Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk; ein Mittel zum Berechnen einer erwarteten Leselatenzzeit und einer erwarteten Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk basierend auf der berechneten minimalen systembedingten Lese- und Schreiblatenzzeit; ein Mittel zum Berechnen eines Verstärkungskoeffizienten für Schreiboperationen und eines Verstärkungskoeffizienten für Leseoperationen; ein Mittel zum Berechnen der endgültigen Leselatenzzeit und der endgültigen Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk basierend auf der berechneten erwarteten Leselatenzzeit, der erwarteten Schreiblatenzzeit, dem Verstärkungskoeffizienten für Schreiboperationen und dem Verstärkungskoeffizienten für Leseoperationen; und ein Mittel zum Betreiben des Solid-State-Laufwerks, um Leseoperationen und Schreiboperationen basierend auf der endgültigen Leselatenzzeit und der endgültigen Schreiblatenzzeit durchzuführen.
Gerät nach Anspruch 19, wobei das Mittel zum Berechnen des Verstärkungskoeffizienten ein Regressionsmodell verwendet.
Gerät nach Anspruch 20, wobei das Regressionsmodell ein lineares Regressionsmodell ist.
Gerät nach Anspruch 21, wobei das lineare Regressionsmodell ein lineares Regressionsmodell zweiter Ordnung ist.
Verfahren zum Betreiben eines Solid-State-Laufwerkes, das folgendes umfasst: Berechnen zumindest einer von einer minimalen systembedingten Lese- und Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk; Berechnen zumindest einer von einer erwarteten Leselatenzzeit und einer erwarteten Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk basierend auf der minimalen systembedingten Lese- und Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk; Berechnen zumindest eines von einem Verstärkungskoeffizienten für Schreiboperationen und eines Verstärkungsfaktors für Leseoperationen; Berechnen zumindest einer von einer endgültigen Leselatenzzeit und einer Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk basierend auf der berechneten erwarteten Leselatenzzeit, der erwarteten Schreiblatenzzeit und dem zumindest einen Verstärkungskoeffizienten für Schreiboperationen und dem Verstärkungskoeffizienten für Leseoperationen; und Betreiben des Solid-State-Laufwerks derart, dass Operationen des Solid-State-Laufwerks nicht die zumindest eine endgültige Leselatenzzeit und Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk überschreiten.
Verfahren nach Anspruch 23, wobei der Verstärkungskoeffizient aus einem linearen Regressionsmodell berechnet wird.
Verfahren nach Anspruch 24, wobei das lineare Regressionsmodell ein lineares Regressionsmodell zweiter Ordnung ist.
Verfahren zum Betreiben eines Solid-State-Laufwerks, das folgendes umfasst: Berechnen einer von einer minimalen systembedingten Lese- und Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk; Berechnen einer von einer erwarteten Leselatenzzeit und einer erwarteten Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk basierend auf der einen der minimalen systembedingten Lese- und Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk; Berechnen eines von einem Verstärkungskoeffizienten für Schreiboperationen und eines Verstärkungskoeffizienten für Leseoperationen; Berechnen einer von einer endgültigen Leselatenzzeit und einer endgültigen Schreiblatenzzeit für das Solid-State-Laufwerk basierend auf der berechneten erwarteten Leselatenzzeit und der berechneten erwarteten Schreiblatenzzeit und dem berechneten Verstärkungskoeffizienten für Schreiboperationen und dem Verstärkungskoeffizienten für Leseoperationen; und Betreiben des Solid-State-Laufwerks gemäß der endgültigen Leselatenzzeit und der Schreiblatenzzeit.
Verfahren nach Anspruch 26, wobei der Verstärkungskoeffizient auf einem linearen Regressionsmodell basiert.