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集群分布式数据存储 修复多个故障

Shiqiu Liu1, Fangwei Ye2, Qihui Wu3

  • 1Pengcheng Laboratory, Shenzhen 518066, China.

Entropy (Basel, Switzerland)
|March 28, 2025
PubMed
概括
此摘要是机器生成的。

这项研究优化了集群分布式存储系统 (DSS) 以实现高效的数据修复. 它引入了集群中的协作修复,减少了多个节点故障的带宽成本.

关键词:
集群存储系统集群存储系统最小的带宽最小的带宽.储存的最低限度 储存的最低限度恢复代码的再生代码

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科学领域:

  • 计算机科学 计算机科学
  • 数据存储系统数据存储系统

背景情况:

  • 集群分布式存储系统 (DSS) 将节点组合成集群,根据节点位置影响数据修复成本.
  • 集群内部通信比集群间通信便宜得多,这对于高效的节点修复至关重要.

研究的目的:

  • 在集群的DSS中分析数据修复策略,重点关注集群内部数据检索.
  • 调查同一集群内的多个故障的协作修复.
  • 为了推导集群DSS的存储-修复带宽权衡.

主要方法:

  • 模拟集群分布式存储系统,限制集群间连接.
  • 分析失败节点仅从自己的集群中获取数据的场景.
  • 开发明确的代码结构,以获得最佳的维修点.

主要成果:

  • 导出了集群DSS与集群内部修复的存储与修复带宽权衡.
  • 为最小存储集群协作修复 (MSCCR) 提供了代码构造.
  • 为最小带宽集群协作修复 (MBCCR) 提供了代码构造.

结论:

  • 集群内部修复显著提高了集群DSS的效率,特别是在多次故障的情况下.
  • 由此产生的权衡为优化存储和修复带宽提供了一个框架.
  • 明确的代码构造展示了可实现的最佳修复策略.