一种基于蚁群算法的FIO性能测试参数优化方法和装置与流程

本发明属于计算机系统测试，尤其涉及一种基于蚁群算法的fio性能测试参数优化方法和装置。

背景技术：

1、随着硬件技术的不断发展，尤其是固态硬盘(ssd)等高并行度设备的出现，存储设备的硬件并行度越来越高，处理大数据量和高并发访问的需求越来越迫切。这不仅涉及存储系统的存储容量，还包括存储系统的i/o性能，如读写速度、并发访问能力和数据持久性等。为了评估和优化存储系统的性能，性能测试工具成为不可或缺的工具之一。fio是一种广泛应用的性能测试工具，它具备灵活和可配置的特点，被广泛认可为评估存储系统性能的重要工具之一。fio可以模拟各种i/o负载，包括顺序读写、随机读写、混合工作负载等，以便全面了解存储系统的性能指标，如吞吐量、延迟、每秒输入/输出操作数(iops)等。通过使用fio，测试人员可以快速而准确地评估存储系统的性能，从而发现潜在的性能瓶颈和优化点。同时，fio支持多线程多进程的i/o测试，可以在真实的并发环境中模拟高并发访问。

2、在进行fio性能测试时，需要根据应用场景和实际需求进行合理的参数设定，在传统的参数设定方式中，通常需要进行手动测试和经验调优来选择合适的参数取值。通过不同的参数设置，可以测试不同负载类型下的性能表现，并以经验为依据选择最优的参数。然而，这种经验设定方式可能会受到主观因素和限制的影响，无法全面准确地评估系统的性能。

技术实现思路

1、鉴于以上现有技术的不足，发明的目的在于提供一种基于蚁群算法的fio性能测试参数优化方法和装置。

2、本发明的第一方面，提出了一种基于蚁群算法的fio性能测试参数优化方法，包括：

3、用户与性能测试系统进行测试交互，所述性能测试系统接收所述用户输入的待优化的性能测试参数作为优化目标；

4、将用户指定的所述性能测试参数配置为蚁群算法的搜索空间，定义目标函数，用于评估所述性能测试参数的配置效果；

5、采用蚁群算法对所述性能测试参数进行参数优化，得到优化后的最佳参数配置；

6、根据实际需求，对得到的所述最佳参数配置进行微调和再优化并将性能测试数据和优化结果进行存储。

7、进一步地，所述用户与性能测试系统进行测试交互，所述性能测试系统接收所述用户输入的待优化的性能测试参数作为优化目标，还包括：

8、所述用户输入测试目标、约束条件的选择信息；

9、所述性能测试系统接收选择优化的性能测试参数作为优化目标，确定参数取值范围和步长。

10、进一步地，所述将用户指定的所述性能测试参数配置为蚁群算法的搜索空间，定义目标函数，用于评估所述性能测试参数的配置效果，还包括：

11、将fio性能测试的参数解空间定义为蚁群算法的搜索空间，对fio性能测试中的可配置参数设置可取值范围；

12、根据测试目标和所述性能测试系统的特性设计所述目标函数，在所述目标函数中指定不同测试指标的权重系数。

13、进一步地，所述采用蚁群算法对所述性能测试参数进行参数优化，得到优化后的最佳参数配置，还包括：

14、初始化蚁群算法的相关参数，所述相关参数至少包括蚂蚁数量、信息素初始值、挥发因子；

15、根据所述蚁群算法中的蚂蚁在所述搜索空间中的移动轨迹的当前参数配置，执行底层性能测试，根据性能测试结果更新信息素并迭代优化参数配置；

16、当迭代优化参数配置结束后，根据最终的信息素分布情况或每只蚂蚁的最优路径，得到优化后的参数配置，确定最佳参数配置。

17、进一步地，所述根据所述蚁群算法中的蚂蚁在所述搜索空间中的移动轨迹的当前参数配置，执行底层性能测试，根据性能测试结果更新信息素并迭代优化参数配置，还包括：

18、蚂蚁参数选择、蚂蚁参数更新和迭代终止条件判定。

19、进一步地，所述蚂蚁参数选择还包括：

20、根据当前参数执行性能测试的返回结果，蚂蚁释放信息素；

21、根据周围信息素的浓度感知选择下一个参数配置；

22、根据概率选择规则，蚂蚁在所述搜索空间中选择下一步要移动的位置；所述概率选择规则基于轮盘赌的形式实现，基于信息素和启发式信息确定。

23、进一步地，所述蚂蚁参数更新还包括：

24、根据底层执行性能测试返回的结果和目标函数的值，更新信息素的值；根据每只蚂蚁的性能评估结果值，更新路径上信息素的浓度；

25、所述性能评估结果值高的参数配置释放的信息素浓度会增加，性能评估结果值低的参数配置释放的信息素浓度会减少。

26、进一步地，所述迭代终止条件判定，还包括：

27、判断是否满足终止条件，如果满足终止条件，迭代结束；否则，返回继续迭代；

28、所述终止条件至少包括：当达到最大迭代次数或设定的所述目标函数达到稳定状态，当前参数下目标函数的值不再发生变化。

29、进一步地，该方法还包括：

30、所述fio性能测试参数所属的领域至少包括以下的一个或多个：

31、硬件性能测试、软件性能测试或网络性能测试。

32、本发明的第二方面，提出了一种基于蚁群算法的fio性能测试参数优化装置，包括：

33、交互层、映射层、算法层和数据层；

34、用户与性能测试系统在所述交互层中进行测试交互，所述性能测试系统接收所述用户输入的待优化的性能测试参数作为优化目标；

35、在所述映射层中将用户指定的所述性能测试参数配置为蚁群算法的搜索空间，定义目标函数，用于评估所述性能测试参数的配置效果；

36、所述算法层中采用蚁群算法对所述性能测试参数进行参数优化，得到优化后的最佳参数配置，根据实际需求，对得到的所述最佳参数配置进行微调和再优化；

37、所述数据层记录底层系统的性能数据，评估测试参数的效果和优化的结果，将性能测试数据和优化结果进行存储和分析，用于后续的测试和调整；

38、所述一种基于蚁群算法的fio性能测试参数优化装置用于执行所述的一种基于蚁群算法的fio性能测试参数优化方法。

39、本发明有益效果如下：

40、高效性：本发明采用蚁群算法来优化fio性能测试参数，相比传统的手动调整参数，能够更快速地找到最优参数配置。此外，通过使用信息素和启发函数来引导蚂蚁选择测试参数，能够更高效地逼近最优解。

41、全面性：本发明将待测试的fio性能参数范围进行编码和解码，使得测试过程中可以同时考虑多个参数的影响。相比传统技术只能逐个测试参数，该方法能够更全面地考虑测试参数之间的相互影响，更准确地找到最优参数配置。

42、适用性广：本发明适用于需要优化fio性能测试参数的各个领域，如硬件性能测试、软件性能测试、网络性能测试等。因此，具有广泛的适用性和实用性。

技术特征：

1.一种基于蚁群算法的fio性能测试参数优化方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于蚁群算法的fio性能测试参数优化方法，其特征在于，所述用户与性能测试系统进行测试交互，所述性能测试系统接收所述用户输入的待优化的性能测试参数作为优化目标，还包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于蚁群算法的fio性能测试参数优化方法，其特征在于，所述将用户指定的所述性能测试参数配置为蚁群算法的搜索空间，定义目标函数，用于评估所述性能测试参数的配置效果，还包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于蚁群算法的fio性能测试参数优化方法，其特征在于，所述采用蚁群算法对所述性能测试参数进行参数优化，得到优化后的最佳参数配置，还包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于蚁群算法的fio性能测试参数优化方法，其特征在于，所述根据所述蚁群算法中的蚂蚁在所述搜索空间中的移动轨迹的当前参数配置，执行底层性能测试，根据性能测试结果更新信息素并迭代优化参数配置，还包括：

6.根据权利要求5所述的一种基于蚁群算法的fio性能测试参数优化方法，其特征在于，所述蚂蚁参数选择还包括：

7.根据权利要求5所述的一种基于蚁群算法的fio性能测试参数优化方法，其特征在于，所述蚂蚁参数更新还包括：

8.根据权利要求5所述的一种基于蚁群算法的fio性能测试参数优化方法，其特征在于，所述迭代终止条件判定，还包括：

9.根据权利要求1所述的一种基于蚁群算法的fio性能测试参数优化方法，其特征在于，还包括：

10.一种基于蚁群算法的fio性能测试参数优化装置，其特征在于，包括：

技术总结本发明涉及一种基于蚁群算法的FIO性能测试参数优化方法和装置，属于计算机系统测试技术领域，用户与性能测试系统进行测试交互，性能测试系统接收用户输入的待优化的性能测试参数作为优化目标；将用户指定的性能测试参数配置为蚁群算法的搜索空间，定义目标函数，用于评估性能测试参数的配置效果；采用蚁群算法对性能测试参数进行参数优化，得到优化后的最佳参数配置；根据实际需求，对得到的最佳参数配置进行微调和再优化并将性能测试数据和优化结果进行存储。本发明能够更快速地找到最优参数配置，更全面地考虑测试参数之间的相互影响，更准确地找到最优参数配置，适用于需要优化FIO性能测试参数的各个领域，具有广泛的适用性和实用性。技术研发人员：邓华伟,康雨城,樊晓光,王健,皇甫利刚受保护的技术使用者：天翼云科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/29