CN109960587A - 超融合云计算系统的存储资源分配方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及计算机技术领域，提供了一种超融合云计算系统的存储资源分配方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。其中，方法包括：通过获取待存储数据的存储信息，根据所述存储信息确定所述待存储数据的存储需求；获取所述云资源池中所有云节点中存储模块的资源使用情况信息；基于所述存储需求和所述资源使用情况信息对所述云节点进行筛选，得到能够存储所述待存储数据的候选云节点；基于所述候选云节点为所述待存储数据进行存储资源的分配，能够实现存储资源的合理利用，提高了存储资源的分配效率。

Description

超融合云计算系统的存储资源分配方法和装置

技术领域

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种超融合云计算系统的存储资源分配方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。

背景技术

随着网络技术的不断进步，网络中数据量的不断增长，超融合存储系统中的数据量也在逐步增大。超融合存储系统是一种面向对象的分布式存储系统，该系统旨在实现将系统中的计算、网络、存储和虚拟化服务器等资源的整合，以达到将多节点通过网络聚合起来，实现模块化的无缝横向扩展，并形成统一的资源池的效果。在面对超融合存储系统中日益增长的数据量时，用于存储数据的存储资源往往是有限的。因此，如何合理的分配存储资源，对于超融合存储系统中的数据存储就显得尤为重要。

目前，现有技术在对超融合存储系统中的数据进行存储时，为待存储数据分配存储资源的方式往往是随机分配的。然而，在实际应用中，随机分配的方式会出现所分配的存储资源无法满足存储需求的情况，从而需要重新分配存储资源，所以其存储资源的分配效率低，无法有效地实现存储资源的合理利用。因此，现有技术在为数据分配存储资源时存在存储资源分配效率低的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种超融合云计算系统的存储资源分配方法、装置、计算机设备和可读，以解决现有技术中为数据分配存储资源时存在存储资源分配效率低的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种超融合云计算系统的存储资源分配方法，所述超融合云计算系统包括多个超融合节点和数据交换设备，每个所述超融合节点包括存储模块，多个所述超融合节点的存储模块通过所述数据交换设备进行网络连接以形成云资源池，至少两个所述超融合节点构成一个云节点，所述存储资源分配方法包括：

获取待存储数据的存储信息，根据所述存储信息确定所述待存储数据的存储需求；

获取所述云资源池中所有云节点中存储模块的资源使用情况信息；

基于所述存储需求和所述资源使用情况信息对所述云节点进行筛选，得到能够存储所述待存储数据的候选云节点；

基于所述候选云节点为所述待存储数据进行存储资源的分配。

本发明实施例的第二方面提供了一种超融合云计算系统的存储资源分配装置，包括：

第一获取模块，用于获取待存储数据的存储信息，根据所述存储信息确定所述待存储数据的存储需求；

第二获取模块，用于获取所述云资源池中所有云节点中存储模块的资源使用情况信息；

筛选模块，用于基于所述存储需求和所述资源使用情况信息对所述云节点进行筛选，得到能够存储所述待存储数据的候选云节点；

分配模块，用于基于所述候选云节点为所述待存储数据进行存储资源的分配。

本发明实施例的第三方面提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

获取待存储数据的存储信息，根据所述存储信息确定所述待存储数据的存储需求；

获取所述云资源池中所有云节点中存储模块的资源使用情况信息；

基于所述存储需求和所述资源使用情况信息对所述云节点进行筛选，得到能够存储所述待存储数据的候选云节点；

基于所述候选云节点为所述待存储数据进行存储资源的分配。

本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取待存储数据的存储信息，根据所述存储信息确定所述待存储数据的存储需求；

获取所述云资源池中所有云节点中存储模块的资源使用情况信息；

基于所述存储需求和所述资源使用情况信息对所述云节点进行筛选，得到能够存储所述待存储数据的候选云节点；

基于所述候选云节点为所述待存储数据进行存储资源的分配。

本发明实施例中，首先获取待存储数据的存储信息，根据所述存储信息计算待存储数据的存储需求，获取当前集群中所有云节点的资源使用情况信息，然后基于所述存储需求和所述资源使用情况信息，根据预先设置的过滤条件对所述所有云节点进行过滤，得到过滤后的云节点，最后，根据资源使用空闲度，从所述过滤后的云节点中为所述待存储数据进行资源的分配，能够实现存储资源的合理利用，提高了存储资源的分配效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的超融合云计算系统的示意图；

图2是本发明实施例一提供的超融合云计算系统的存储资源分配方法的实现流程示意图；

图3是本发明实施例二提供的超融合云计算系统的存储资源分配装置的结构示意图；

图4是本发明实施例提供的筛选模块的结构示意图；

图5是本发明实施例提供的筛选模块的另一结构示意图；

图6是本发明实施例提供的分配模块的结构示意图；

图7是本发明实施例提供的第二存储单元的结构示意图；

图8是本发明实施例三提供的计算机设备的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

图1示出了本发明实施例提供的超融合云计算系统的示意图。如图1所示，所述超融合云计算系统包括多个超融合节点和数据交换设备，每个所述超融合节点包括存储模块，多个所述超融合节点的存储模块通过所述数据交换设备进行网络连接以形成云资源池，至少两个所述超融合节点构成一个云节点(云节点未示出)。

实施例一：

图2示出了本发明实施例一提供的超融合云计算系统的存储资源分配方法的实现流程示意图。如图2所示，该超融合云计算系统的存储资源分配方法具体包括如下步骤101至步骤104。

步骤101：获取待存储数据的存储信息，根据所述存储信息确定所述待存储数据的存储需求。

其中，存储信息可以为待存储数据的容量大小，也可以为数据类型以及每种数据类型的容量大小。需要说明的是，本步骤的执行主体可以为服务器，例如，服务器获取待存储数据的容量大小，根据所述容量大小确定存储需求。

步骤102：获取所述云资源池中所有云节点中存储模块的资源使用情况信息。

其中，存储模块的资源使用情况信息包括但不限于存储模块的资源占用率。存储模块的资源占用率可根据存储模块的运算占用率和存储占用率综合确定。

进一步地，可根据分析的需要，分别为运算占用率和存储占用率设置相应的权重。例如，运算占用率的权重为w1，存储占用率w2，则资源占用率＝运算占用率*w1+存储占用率*w2。例如，运算占用率为60％(即0.6)，运算占用率的权重为w1＝0.6，存储占用率为70％(即0.7)，存储占用率w2＝0.4，则资源占用率＝0.6*0.6+0.7*0.4＝0.64

步骤103：基于所述存储需求和所述资源使用情况信息对所述云节点进行筛选，得到能够存储所述待存储数据的候选云节点。

在步骤103中，将步骤101中得到的存储需求与步骤102中资源使用情况信息进行匹配，从而对云节点进行筛选，得到能够存储所述待存储数据的候选云节点。能够存储所述待存储数据的候选云节点可以为一个或多个。

作为本发明的一个优选实施例，步骤103具体包括步骤201、步骤202、步骤203、步骤204和步骤205，具体如下：

步骤201：根据云节点的满载阈值判断满载预警队列是否为空，若满载预警队列不为空，则执行步骤202。

其中，云节点的满载阈值可以根据云节点中超融合一体机的硬件规格进行设置。进一步地，为了保证云节点处于较优的运行状态，所述满载阈值可设置为小于云节点中超融合一体机容量，如将云节点的满载阈值设置为该云节点中所有超融合一体机容量的80％。根据云节点的满载阈值判断满载预警队列是否为空，若为空则说明云节点已经满载了。若满载预警队列不为空，则执行步骤202。

步骤202：根据空载阈值判断空载预警队列是否为空，当所述空载预警队列不为空时，则执行步骤203，当空载预警队列为空时，执行步骤205。

步骤203：从所述空载预警队列中得到空载预警云节点，并将所述空载预警云节点作为资源优先利用云节点。

步骤204：判断所述资源优先利用云节点中是否存在与所述存储需求相匹配的云节点；若存在与所述存储需求相匹配的云节点，则将所述资源优先利用云节点作为候选云节点。

步骤205：判断云机请求队列是否为空，若云机请求队列不为空，则执行步骤206。

步骤206：获取所述云资源池中所有云节点的目录信息，根据云节点与所述存储需求的匹配度对所述目录信息中的云节点进行过滤得到过滤结果，根据所述过滤结果筛选出候选云节点。

在上述步骤201中根据云节点的满载阈值判断满载预警队列是否为空之前，还包括步骤301和步骤302，具体如下：

步骤301：获取所有云节点的各项负载属性值及消耗率。

其中，负载属性值指的是云节点中超融合一体机的硬件规格，硬件规格包括但不限于CPU、硬盘和内存，对应地，消耗率包括硬盘的消耗率和内存的使用率。

步骤302：根据所述负载属性值和所述消耗率设定满载阈值和空载阈值。

根据步骤301中得到的负载属性值和消耗率分别设定满载阈值和空载阈值。

步骤104：基于所述候选云节点为所述待存储数据进行存储资源的分配。

作为本发明的一个实施例，上述步骤104包括步骤401、步骤402和步骤403，具体如下：

步骤401：判断所述候选云节点中是否存在能够一次性容纳所述待存储数据的目标云节点，若存在，则执行步骤202，若不存在则执行步骤203。

步骤402：将所述待存储数据存储在所述目标云节点。

步骤403：若不存在，则将所述待存储数据存储在至少两个候选云节点上。

进一步地，步骤403具体可包括步骤501、步骤502和步骤503，具体如下：

步骤501：获取所述待存储数据的写入端地址信息。

其中，写入端地址信息是指待存储数据所在终端的地址信息。

步骤502：根据所述写入端地址信息，从所述云资源池的存储资源地址信息中确定与所述写入端地址最近的候选云节点。

步骤503：根据所述待存储数据所需的备份数量和所述候选云节点的资源使用空闲度，在所述候选云节点中选择与所述备份数量对应的目标存储资源，并将所述待存储数据保存至所述目标存储资源中。

对于步骤502，具体包括如下步骤：

步骤601：根据所述写入端地址信息，确定所述待存储数据写入所述候选云节点过程中迁移路径的长度，将所述迁移路径的长度最小的至少两个候选云节点上作为与所述写入端地址最近的候选云节点。

例如，对待存储数据进行写入操作的候选云节点的迁移路径为L1或者L2。计算路径的长度，如果确定L1的路径更短，则将迁移路径L1对应的云节点作为与所述写入端地址最近的候选云节点。

在步骤601的基础上，步骤503具体可包括：

步骤701：对迁移路径最短的候选云节点进行筛选以得到目标云节点，在所述目标云节点中选择与所述备份数量对应的目标存储资源，并将所述待存储数据保存至所述目标存储资源中。

其中，上述对迁移路径最短的候选云节点进行筛选的条件为：候选云节点的存储利用率最高，且存储利用率不超过预设利用率阈值(如50％)。例如，迁移路径最短的候选云节点为云节点A、B、C；E、D、F或者G、H、I。云节点A、B、C；E、D、F或者G、H、I在写入待存储数据后的存储利用率依次为M1、M2和M3，将迁移路径最短的候选云节点的存储利用率进行比较，如果比较结果为：预设利用率阈值>M1>M2>M3，则迁移路径最短的候选云节点中的目标云节点为云节点A、B和C，在所述目标云节点A、B和C中选择与所述备份数量对应的目标存储资源，并将所述待存储数据保存至所述目标存储资源中。

由上述内容可知，在迁移路径最短的候选云节点不唯一的情况下，能够快速确定唯一的目标云节点，使得目标云节点更准确，提高了存储的效率。

本发明实施例中，首先获取待存储数据的存储信息，根据所述存储信息计算待存储数据的存储需求，获取当前集群中所有云节点的资源使用情况信息，然后基于所述存储需求和所述资源使用情况信息，根据预先设置的过滤条件对所述所有云节点进行过滤，得到过滤后的云节点，最后，根据资源使用空闲度，从所述过滤后的云节点中为所述待存储数据进行资源的分配，能够实现存储资源的合理利用，提高了存储资源的分配效率。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

实施例二：

请参考图3，其示出了本发明实施例二提供的超融合云计算系统的存储资源分配装置的结构示意图。超融合云计算系统的存储资源分配装置30包括：第一获取模块31、第二获取模块32、筛选模块33和分配模块34。其中，各模块的具体功能如下：

第一获取模块，用于获取待存储数据的存储信息，根据所述存储信息确定所述待存储数据的存储需求；

第二获取模块，用于获取所述云资源池中所有云节点中存储模块的资源使用情况信息；

筛选模块，用于基于所述存储需求和所述资源使用情况信息对所述云节点进行筛选，得到能够存储所述待存储数据的候选云节点；

分配模块，用于基于所述候选云节点为所述待存储数据进行存储资源的分配。

可选地，如图4所示，筛选模块33包括：

第一判断单元331，用于根据云节点的满载阈值判断满载预警队列是否为空。

第二判断单元332，用于若满载预警队列不为空，则根据空载阈值判断空载预警队列是否为空。

选择单元333，用于当所述空载预警队列不为空时，则从所述空载预警队列中得到空载预警云节点，并将所述空载预警云节点作为资源优先利用云节点。

第三判断单元334，用于判断所述资源优先利用云节点中是否存在与所述存储需求相匹配的云节点；若存在与所述存储需求相匹配的云节点，则将所述资源优先利用云节点作为候选云节点。

第四判断单元335，用于当空载预警队列为空时，判断云机请求队列是否为空。

过滤单元336，用于若云机请求队列不为空，则获取所述云资源池中所有云节点的目录信息，根据云节点与所述存储需求的匹配度对所述目录信息中的云节点进行过滤得到过滤结果，根据所述过滤结果筛选出候选云节点。

可选地，如图5所示，筛选模块33还包括：

获取单元337，用于获取所有云节点的各项负载属性值及消耗率。

定义单元338，用于根据所述负载属性值和所述消耗率设定满载阈值和空载阈值。

可选地，如图6所示，分配模块34包括：

第四判断单元341，用于判断所述候选云节点中是否存在能够一次性容纳所述待存储数据的目标云节点。

第一存储单元342，用于若存在，则将所述待存储数据存储在所述目标云节点。

第二存储单元343，用于若不存在，则将所述待存储数据存储在至少两个候选云节点上。

可选地，如图7所示，第二存储单元343包括：

获取子单元3431，用于获取所述待存储数据的写入端地址信息。

确定子单元3432，用于根据所述写入端地址信息，从所述云资源池的存储资源地址信息中确定与所述写入端地址最近的候选云节点。

选择子单元3433，用于根据所述待存储数据所需的备份数量和所述候选云节点的资源使用空闲度，在所述候选云节点中选择与所述备份数量对应的目标存储资源，并将所述待存储数据保存至所述目标存储资源中。

本发明实施例中，首先获取待存储数据的存储信息，根据所述存储信息计算待存储数据的存储需求，获取当前集群中所有云节点的资源使用情况信息，然后基于所述存储需求和所述资源使用情况信息，根据预先设置的过滤条件对所述所有云节点进行过滤，得到过滤后的云节点，最后，根据资源使用空闲度，从所述过滤后的云节点中为所述待存储数据进行资源的分配，能够实现存储资源的合理利用，提高了存储资源的分配效率。

实施例三：

图8是本发明实施例三提供的计算机设备的示意图。如图8所示，该实施例的计算机设备8包括：处理器80、存储器81以及存储在所述存储器81中并可在所述处理器80上运行的计算机程序82，例如超融合云计算系统的存储资源分配方法程序。所述处理器80执行所述计算机程序82时实现上述各个超融合云计算系统的存储资源分配方法实施例中的步骤，例如图2所示的步骤101至104。或者，所述处理器80执行所述计算机程序82时实现上述各装置实施例中各单元的功能，例如图3所示模块31至34的功能。

示例性的，所述计算机程序82可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器81中，并由所述处理器80执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序82在所述计算机设备的超融合云计算系统的存储资源分配装置8中的执行过程。例如，所述计算机程序82可以被分割成第一获取模块、第二获取模块、筛选模块和分配模块，各模块的具体功能如下：

第一获取模块，用于获取待存储数据的存储信息，根据所述存储信息确定所述待存储数据的存储需求。

第二获取模块，用于获取所述云资源池中所有云节点中存储模块的资源使用情况信息。

筛选模块，用于基于所述存储需求和所述资源使用情况信息对所述云节点进行筛选，得到能够存储所述待存储数据的候选云节点。

分配模块，用于基于所述候选云节点为所述待存储数据进行存储资源的分配。

所述计算机设备8可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述计算机设备可包括，但不仅限于，处理器80、存储器81。本领域技术人员可以理解，图8仅仅是计算机设备的示例，并不构成对计算机设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述计算机设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器80可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(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。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器81可以是所述计算机设备8的内部存储单元，例如计算机设备8的硬盘或内存。所述存储器81也可以是所述计算机设备8的外部存储设备，例如所述计算机设备8上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器81还可以既包括所述计算机设备8的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器81用于存储所述计算机程序以及所述计算机设备所需的其他程序和数据。所述存储器81还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

以上所述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，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种超融合云计算系统的存储资源分配方法，其特征在于，所述超融合云计算系统包括多个超融合节点和数据交换设备，每个所述超融合节点包括存储模块，多个所述超融合节点的存储模块通过所述数据交换设备进行网络连接以形成云资源池，至少两个所述超融合节点构成一个云节点，所述存储资源分配方法包括：

获取待存储数据的存储信息，根据所述存储信息确定所述待存储数据的存储需求；

获取所述云资源池中所有云节点中存储模块的资源使用情况信息；

基于所述存储需求和所述资源使用情况信息对所述云节点进行筛选，得到能够存储所述待存储数据的候选云节点；

基于所述候选云节点为所述待存储数据进行存储资源的分配。

2.如权利要求1所述的超融合云计算系统的存储资源分配方法，其特征在于，所述基于所述存储需求和所述资源使用情况信息对所述云节点进行筛选，得到能够存储所述待存储数据的候选云节点包括：

根据云节点的满载阈值判断满载预警队列是否为空；

若满载预警队列不为空，则根据空载阈值判断空载预警队列是否为空；

当所述空载预警队列不为空时，则从所述空载预警队列中得到空载预警云节点，并将所述空载预警云节点作为资源优先利用云节点；

判断所述资源优先利用云节点中是否存在与所述存储需求相匹配的云节点；若存在与所述存储需求相匹配的云节点，则将所述资源优先利用云节点作为候选云节点；

当空载预警队列为空时，判断云机请求队列是否为空；

若云机请求队列不为空，则获取所述云资源池中所有云节点的目录信息，根据云节点与所述存储需求的匹配度对所述目录信息中的云节点进行过滤得到过滤结果，根据所述过滤结果筛选出候选云节点。

3.如权利要求2所述的超融合云计算系统的存储资源分配方法，其特征在于，在所述根据云节点的满载阈值判断满载预警队列是否为空之前，还包括：

获取所有云节点的各项负载属性值及消耗率；

根据所述负载属性值和所述消耗率设定满载阈值和空载阈值。

4.如权利要求1所述的存储资源分配方法，其特征在于，基于所述候选云节点为所述待存储数据进行存储资源的分配包括：

判断所述候选云节点中是否存在能够一次性容纳所述待存储数据的目标云节点；

若存在，则将所述待存储数据存储在所述目标云节点；

若不存在，则将所述待存储数据存储在至少两个候选云节点上。

5.如权利要求4所述的超融合云计算系统的存储资源分配方法，其特征在于，将所述待存储数据存储在至少两个候选云节点上包括：

获取所述待存储数据的写入端地址信息；

根据所述写入端地址信息，从所述云资源池的存储资源地址信息中确定与所述写入端地址最近的候选云节点；

根据所述待存储数据所需的备份数量和所述候选云节点的资源使用空闲度，在所述候选云节点中选择与所述备份数量对应的目标存储资源，并将所述待存储数据保存至所述目标存储资源中。

6.一种超融合云计算系统的存储资源分配装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取待存储数据的存储信息，根据所述存储信息确定所述待存储数据的存储需求；

第二获取模块，用于获取所述云资源池中所有云节点中存储模块的资源使用情况信息；

筛选模块，用于基于所述存储需求和所述资源使用情况信息对所述云节点进行筛选，得到能够存储所述待存储数据的候选云节点；

分配模块，用于基于所述候选云节点为所述待存储数据进行存储资源的分配。

7.如权利要求6所述的超融合云计算系统的存储资源分配装置，其特征在于，所述筛选模块包括：

第一判断单元，用于根据云节点的满载阈值判断满载预警队列是否为空；

第二判断单元，用于若满载预警队列不为空，则根据空载阈值判断空载预警队列是否为空；

选择单元，用于当所述空载预警队列不为空时，则从所述空载预警队列中得到空载预警云节点，并将所述空载预警云节点作为资源优先利用云节点；

第三判断单元，用于判断所述资源优先利用云节点中是否存在与所述存储需求相匹配的云节点；若存在与所述存储需求相匹配的云节点，则将所述资源优先利用云节点作为候选云节点；

第四判断单元，用于当空载预警队列为空时，判断云机请求队列是否为空；

过滤单元，用于若云机请求队列不为空，则获取所述云资源池中所有云节点的目录信息，根据云节点与所述存储需求的匹配度对所述目录信息中的云节点进行过滤得到过滤结果，根据所述过滤结果筛选出候选云节点。

8.如权利要求7所述的超融合云计算系统的存储资源分配装置，其特征在于，还包括：

获取单元，用于获取所有云节点的各项负载属性值及消耗率；

定义单元，用于根据所述负载属性值和所述消耗率设定满载阈值和空载阈值。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，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至5任一项所述方法的步骤。