一種備份存儲方法和裝置的制造方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及計算機技術領域，具體涉及一種備份存儲方法和裝置。
【背景技術】
[0002] 隨著云計算時代的到來，越來越多的數據被存儲于云服務器中；同時，為保證數據 的可靠性，還會根據同一數據生成多個備份，并將多個備份分別存儲到不同的云端位置。
[0003] 然而，多備份云存儲會存在以下兩個問題：首先，由于每份數據都要對應多個備份 數據，需要大量占用存儲服務器的存儲空間，導致存儲服務器容量不足；其次，備份數據的 增多，還會導致數據泄露風險的增大。
【發明內容】
[0004] 本發明提供了一種備份存儲方法和裝置，以解決現有的多備份云存儲中存在的容 量大以及安全風險大的缺陷。
[0005] 本發明提供了一種備份存儲方法，包括以下步驟：
[0006] 使用多個不同的隨機采樣矩陣，分別對源數據進行壓縮，得到多個備份數據；
[0007] 將所述多個備份數據分別存儲到不同的存儲服務器中。
[0008] 可選地，所述的方法，還包括：
[0009] 將所述隨機采樣矩陣設置為保護數據。
[0010] 可選地，將所述多個備份數據分別存儲到不同的存儲服務器中之后，還包括：
[0011] 從存儲服務器中獲取備份數據，獲取與所述備份數據對應的隨機采樣矩陣，并根 據所述備份數據以及與所述備份數據對應的隨機采樣矩陣，重建所述源數據。
[0012] 可選地，所述從存儲服務器中獲取備份數據，具體為：
[0013] 從一個存儲服務器中獲取一個備份數據；
[0014] 根據所述備份數據以及與所述備份數據對應的隨機采樣矩陣，重建所述源數據， 具體為：
[0015] 采用以下公式重建所述源數據：
[0016] X = arg min I I X I I !S. t. I I Φ Nx_bN I 1ε
[0017] 其中，X為所述源數據，I |x| I1S所述源數據的LI范數，bNS獲取到的備份數據， φ N為與獲取到的備份數據對應的隨機采樣矩陣。
[0018] 可選地，所述從存儲服務器中獲取備份數據，具體為：
[0019] 從多個存儲服務器中獲取多個備份數據；
[0020] 根據所述備份數據以及與所述備份數據對應的隨機采樣矩陣，重建所述源數據， 具體為：
[0021] 使用與各個備份數據對應的隨機采樣矩陣，在各自的稀疏域中對各個備份數據進 行獨立編碼，并利用信號內和信號間的結構相關性，重建所述源數據。
[0022] 本發明還提供了一種備份存儲裝置，包括：
[0023] 壓縮模塊，用于使用多個不同的隨機采樣矩陣，分別對源數據進行壓縮，得到多個 備份數據；
[0024] 存儲模塊，用于將所述多個備份數據分別存儲到不同的存儲服務器中。
[0025] 可選地，所述的裝置，還包括：
[0026] 設置模塊，用于將所述隨機采樣矩陣設置為保護數據。
[0027] 可選地，所述的裝置，還包括：
[0028] 第一獲取模塊，用于從存儲服務器中獲取備份數據；
[0029] 第二獲取模塊，用于獲取與所述備份數據對應的隨機采樣矩陣；
[0030] 重建模塊，用于根據所述備份數據以及與所述備份數據對應的隨機采樣矩陣，重 建所述源數據。
[0031] 可選地，所述第一獲取模塊，具體用于從一個存儲服務器中獲取一個備份數據；
[0032] 所述重建模塊，具體用于采用以下公式重建所述源數據：
[0033] X = arg min I I X I I !S. t. I I Φ Nx_bN I 1ε
[0034] 其中，X為所述源數據，I |x| I1S所述源數據的LI范數，bNS獲取到的備份數據， φ N為與獲取到的備份數據對應的隨機采樣矩陣。
[0035] 可選地，所述第一獲取模塊，具體用于從多個存儲服務器中獲取多個備份數據；
[0036] 所述重建模塊，具體用于使用與各個備份數據對應的隨機采樣矩陣，在各自的稀 疏域中對各個備份數據進行獨立編碼，并利用信號內和信號間的結構相關性，重建所述源 數據。
[0037] 本發明將基于壓縮感知理論的信號采集方法移植到對源數據的壓縮存儲中，以遠 低于奈奎斯特-香農采樣定理要求的樣本量完成數據的多備份存儲，能夠極大地節省存儲 空間，降低多備份數據的存儲空間要求，且能夠提高數據安全性，有效地防止未授權用戶獲 得完整的源數據。
【附圖說明】
[0038] 圖1為本發明實施例中的一種備份存儲方法流程圖；
[0039] 圖2為本發明實施例中的數據壓縮及多備份存儲過程示意圖；
[0040] 圖3為本發明實施例中的根據一個備份數據重建源數據的過程示意圖；
[0041] 圖4為本發明實施例中的根據多個備份數據重建源數據的過程示意圖；
[0042] 圖5為本發明實施例中的一種備份存儲裝置的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0043] 下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完 整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于 本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他 實施例，都屬于本發明保護的范圍。
[0044] 需要說明的是，如果不沖突，本發明實施例以及實施例中的各個特征可以相互結 合，均在本發明的保護范圍之內。另外，雖然在流程圖中示出了邏輯順序，但是在某些情況 下，可以以不同于此處的順序執行所示出或描述的步驟。
[0045] 本發明實施例提供了一種備份存儲方法，如圖1所示，包括以下步驟：
[0046] 步驟101，使用多個不同的隨機采樣矩陣，分別對源數據進行壓縮，得到多個備份 數據。
[0047] 其中，隨機采樣矩陣為高斯隨機矩陣、局部傅立葉矩陣、局部哈達瑪測量矩陣、一 致球矩陣、托普利茲矩陣、循環矩陣、結構化隨機矩陣或自適應性的測量矩陣中的一種或多 種，使用不同的隨機采樣矩陣壓縮得到的備份數據也不相同。
[0048] 如圖2所示，用戶通過其個人設備（智能手機、平板電腦或個人計算機等）將源數 據上傳至云端，設源數據為X，三個不同的隨機采樣矩陣為(J) 1,巾2和Φ 3，則可以將源數據 壓縮為三個不同的備份數據k bjP b 3:
[0049] bi= χΧ Φ !
[0050] b2= χΧ Φ 2
[0051] b3= χΧ Φ 3
[0052] 步驟102,將多個備份數據分別存儲到不同的存儲服務器中。
[0053] 如圖2所示，可以將三個不同的備份數據h 132和b 3分發至不同的存儲服務器中， 從而完成數據的多備份不一致存儲。其中，不同的存儲服務器可以位于相同的數據中心上， 也可以位于不同的數據中心上。
[0054] 步驟103,將隨機采樣矩陣設置為保護數據。
[0055] 步驟104,從存儲服務器中獲取備份數據，獲取與備份數據對應的隨機采樣矩陣， 并根據所述備份數據以及與所述備份數據對應的隨機采樣矩陣，重建源數據。
[0056] 具體地，如圖3所示，可以從一個存儲服務器中獲取一個備份數據；相應地，若源 數據X是稀疏的，可以采用以下公式重建源數據：
[0057] X = arg min I I X I I !S. t. I I Φ Nx_bN I 1ε
[0058] 其中，χ為源數據，bN為獲取到的備份數據，Φ Ν為與獲取到的備份數據對應的隨機 采樣矩陣，I I X I I i為源數據的Ll范數，定義如下：
[0060] 其中，X1是源數據的第i個元素，重建源數據所使用的重建算法可以是松弛方法， 例如，基于線性規劃的基追蹤算法、內點法、LASS0、最小角回歸、梯度追蹤、迭代軟/硬閾值 和凸集投影方法等；也可以是貪婪方法，例如，匹配追蹤、正交匹配追蹤、近似正交匹配追蹤 的梯度追蹤、正則正交匹配追蹤、樹形匹配追蹤、分段匹配追蹤、壓縮采樣匹配追蹤、稀疏性 自適應匹配追蹤和子空間追蹤等；還可以是非凸方法，例如，FO⑶SS算法和迭代加權最小