[发明专利]基于分布式存储的性能瓶颈预测方法、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于分布式存储的性能瓶颈预测方法、设备及存储介质，其中基于分布式存储的性能瓶颈预测方法包括：获取影响存储节点的影响因子的工作状态；根据所述工作状态判断所述影响因子异常并记录所述影响因子的异常次数；若所述异常次数超过预设异常次数阈值，输出所述存储节点的性能瓶颈信息。本发明通过获取影响存储节点的影响因子的工作状态，并根据工作状态判断影响因子的异常情况并记录影响因子的异常次数，若异常次数超过预设异常次数阈值，则输出性能瓶颈信息，一方面得出更加准确的性能瓶颈信息，另一方面以便于用户能够根据性能瓶颈信息准确地进行系统扩容，从而避免系统故障。

技术领域

本发明涉及分布式存储，尤其是涉及一种基于分布式存储的性能瓶颈预测方法、设备及存储介质。

背景技术

在分布式存储系统应用过程中，随着数据的不断存储，整个存储系统的性能资源达到瓶颈，则无法进行数据存储，需要对存储系统进行扩容，以便于更多的数据存储。

目前，针对分布式存储的性能使用瓶颈通常采用存储容量消耗情况来评估存储系统是否达到资源瓶颈，但是在实际存储系统使用过程中，存储容量只是评估存储系统资源消耗的一个评估唯独。当用户只通过容量消耗来评估存储系统资源使用，往往出现存储系统的容量还有剩余的情况下，而存储系统的资源性能已经达到瓶颈，从而产生故障。因此，现有只通过存储容量消耗来评估存储系统是否达到资源瓶颈的准确性低。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种基于分布式存储的性能瓶颈预测方法，根据影响存储系统的影响因子，更加准确地计算出存储系统是否达到资源瓶颈。

本发明还提出一种基于分布式存储的性能瓶颈预测控制设备。

本发明还提出一种计算机可读存储介质。

第一方面，本发明的一个实施例提供了基于分布式存储的性能瓶颈预测方法，包括：

获取影响存储节点的影响因子的工作状态；

根据所述工作状态判断所述影响因子异常并记录所述影响因子的异常次数；

若所述异常次数超过预设异常次数阈值，输出所述存储节点的性能瓶颈信息。

本发明实施例的基于分布式存储的性能瓶颈预测方法至少具有如下有益效果：通过获取影响存储节点的影响因子的工作状态，并根据工作状态判断影响因子的异常情况并记录影响因子的异常次数，若异常次数超过预设异常次数阈值，则输出性能瓶颈信息，一方面得出更加准确的性能瓶颈信息，另一方面以便于用户能够根据性能瓶颈信息准确地进行系统扩容，以避免系统故障。

根据本发明的另一些实施例的基于分布式存储的性能瓶颈预测方法，所述影响因子包括以下一种或多种：网卡、CPU、硬盘、OSD和存储资源池。

根据本发明的另一些实施例的基于分布式存储的性能瓶颈预测方法，所述影响因子为网卡时，所述根据所述工作状态判断所述影响因子异常并记录所述影响因子的异常次数，包括：

根据数据包在预设时间的延迟情况，记录数据包异常次数；

和/或，根据带宽在所述预设时间内的流量值情况，记录带宽异常次数。

根据本发明的另一些实施例的基于分布式存储的性能瓶颈预测方法，所述根据数据包在预设时间的延迟情况，记录数据包异常次数，包括：

获取在所述预设时间内数据包延迟时间超过预设数据包延迟时间的数据包延迟次数；

和/或，若所述数据包延迟次数达到预设数据包延迟阈值，认为数据包延迟异常并记录所述数据包异常次数；

所述根据带宽在所述预设时间内的流量值情况，记录带宽异常次数，包括：