(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211223151.4 (22)申请日 2022.10.08 (71)申请人 中国工商银行股份有限公司 地址 100140 北京市西城区复兴门内大街 55号 (72)发明人 郭晋元　唐博文　 (74)专利代理 机构 北京康信知识产权代理有限 责任公司 1 1240 专利代理师 黄海英 (51)Int.Cl. G06F 3/06(2006.01) G06F 9/50(2006.01) (54)发明名称 存储资源的分配方法、 装置、 存储介质及电 子设备 (57)摘要 本发明公开了一种存储资源的分配方法、 装 置、 存储介质及电子设备， 涉及数据管理技术领 域。 该方法包括： 获取当前应用服务器对存储服 务器中的存储资源的业务需求信息； 确定业务需 求信息对应的业务类型； 根据业务类型确定存储 服务器的目标影 响特征， 目标影 响特征为影响当 前应用服务器访问存储服务器中的存储资源的 影响因素； 基于资源规划模型对目标影 响特征进 行分析， 确定为当前应用服务器分配 资源的资源 分配策略， 资源规划模型是基于应用服务器的历 史业务需求信息及历史业务需求信息所对应的 影响特征训练得到的； 基于资源分配策略为当前 应用服务器分配存储资源。 本发 明解决了相关技 术中， 人为规划存储资源所存在的资源规划效率 低的技术问题。 权利要求书3页 说明书12页 附图3页 CN 115525230 A 2022.12.27 CN 115525230 A 1.一种存 储资源的分配方法， 其特 征在于， 包括： 获取当前应用服 务器对存储服务器中的存 储资源的业 务需求信息； 确定所述 业务需求信息对应的业 务类型； 根据所述业务类型确定所述存储服务器的至少一个目标影响特征， 其中， 所述至少一 个目标影响特征为影响所述当前应用服务器访问所述存储服务器中的存储资源的影响因 素； 基于资源规划模型对所述至少一个目标影响特征进行分析， 确定为所述当前应用服务 器分配资源的资源分配策略， 其中， 所述资源规划模型是基于至少一个应用服务器的历史 业务需求信息及所述历史业 务需求信息所对应的影响特 征训练得到的； 基于所述资源分配策略为所述当前应用服 务器分配所述存 储资源。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 通过以下 方法生成所述资源规划模型： 获取所述至少一个应用服务器所对应的历史业务需求信息以及所述存储服务器对应 的历史影响特征， 其中， 所述历史影响特征为所述至少一个应用服务器在历史时间段内访 问所述存 储服务器中的存 储资源时所对应的影响因素； 对所述历史影响特 征进行数据预处 理， 得到预处 理后的历史影响特 征； 对所述预处 理后的历史影响特 征进行分阶段分析处 理， 得到至少一个阶段的数据流； 基于所述至少一个阶段的数据流以及所述历史业务需求信息对预设的动态规划模型 进行训练， 得到所述资源规划模型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 对所述历史影响特征进行数据预处理， 得 到预处理后的历史影响特 征， 包括： 基于所述至少一个应用服务器所对应的历史业务需求信息对所述历史影响特征进行 筛选， 得到目标历史影响特征， 其中， 所述 目标历史影响特征包括如下至少之一： 所述存储 服务器的磁盘剩余存储容量、 所述存储服务器的端口响应时间、 所述存储服务器对应的带 宽信息； 基于所述存储服务器的性能参数对所述目标历史影响特征进行分组， 得到分组后的特 征数据， 其中， 每组特征数据与一个所述性能参数相对应， 所述性能参数至少包括存储容 量、 控制器、 前端 端口、 后端 端口、 存储磁盘； 对所述分组后的特征数据进行聚类处理， 得到每组特征数据 所对应的性能状态， 其中， 所述性能状态 表征该组特征数据能否使所述存 储服务器处于性能平稳状态； 基于所述性能状态对与所述性 能状态对应的特征数据进行缩放处理， 得到所述预处理 后的历史影响特 征。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 对所述分组后的特征数据进行聚类处理， 得到每组特 征数据所对应的性能状态， 包括： 步骤1， 从当前组中的特 征数据中确定第一初始特 征数据和第二初始特 征数据； 步骤2， 计算所述当前组中的其他特征数据与所述第 一初始特征数据、 所述第 二初始特 征数据之间的距离， 并基于所述距离对所述其他特征数据进行聚类， 得到第一数据集和第 二数据集； 步骤3， 计算所述第一数据集中的特征数据与所述第 一初始特征数据之间的距离和， 得 到第一距离和； 计算所述第二数据集中的特征数据与所述第二初始特征数据之间的距离权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115525230 A 2和， 得到第二距离和； 步骤4， 在所述第一距离和， 和/或所述第二距离和不满足预设的准则函数时， 更新所述 第一初始特征数据和/或所述第二初始特征数据， 并重复执行步骤1至步骤4， 直至所述第一 距离和， 和所述第二距离和满足所述预设的准则函数； 步骤5， 计算第一数据量与第二数据量的比值， 其中， 所述第一数据量为所述第一数据 集所包含数据的数量， 所述第二数据量 为所述第二数据集所包 含数据的数量； 步骤6， 在所述比值大于或等于预设比值 时， 确定所述当前组的特征数据使所述存储服 务器处于性能平稳状态； 在所述比值小于所述预设比值时， 确定所述当前组的特征数据使 所述存储服务器处于非性能平稳状态。 5.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 对所述预处理后的历史影响特征进行分阶 段分析处 理， 得到至少一个阶段的数据流， 包括： 确定所述预处 理后的历史影响特 征所对应的属性信息； 根据所述属性信 息将所述预处理后的历史影响特征划分为所述至少一个阶段， 得到所 述至少一个阶段的数据流。 6.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 基于所述至少一个阶段的数据流以及所述 历史业务需求信息对预设的动态规划模型进行训练， 得到所述资源规划模型， 包括： 从所述至少一个阶段的数据流中获取所述至少一个阶段对应的特征需求信息， 其中， 所述特征需求信息表征在当前阶段， 所述至少一个 应用服务器对所述存 储资源的需求； 根据所述特 征需求信息确定对应阶段的资源分配决策； 对所述至少一个阶段 所对应的资源分配决策进行组合， 得到多个策略序列组； 从所述多个策略序列组中确定目标 策略序列组； 基于所述目标策略序列组及所述历史业务需求信息对所述预设的动态规划模型进行 训练， 得到所述资源规划模型。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在基于资源规划模型对所述至少一个目标 影响特征进行分析， 确定为所述当前应用服务器分配资源的资源分配策略之后， 所述方法 还包括： 获取目标对象基于所述 业务需求信息进行分析 得到的目标资源分配策略； 比对所述目标资源分配策略与所述资源分配策略， 得到比对结果； 根据所述比对结果确定是否对所述资源规划模型进行 更新。 8.一种存 储资源的分配装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取当前应用服 务器对存储服务器中的存 储资源的业 务需求信息； 业务确定模块， 用于确定所述 业务需求信息对应的业 务类型； 特征确定模块， 用于根据所述业务类型确定所述存储服务器的至少一个目标影响特 征， 其中， 所述至少一个目标影响特征为影响所述当前应用服务器访问所述存储服务器中 的存储资源的影响因素； 分析模块， 用于基于资源规划模型对所述至少一个目标影响特征进行分析， 确定为所 述当前应用服务器分配资源的资源分配策略， 其中， 所述资源规划模型是基于至少一个应 用服务器的历史业 务需求信息及所述历史业 务需求信息所对应的影响特 征训练得到的； 资源分配模块， 用于基于所述资源分配策略为所述当前应用服务器分配所述存储资权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115525230 A 3