本文選題：存儲系統(tǒng)　切入點(diǎn)：I/O　出處：《哈爾濱工程大學(xué)》2013年博士論文

【摘要】：作為信息化時(shí)代的重要資源，存儲系統(tǒng)具有重大的實(shí)用價(jià)值。隨著數(shù)字信息的爆炸性增長，大數(shù)量的用戶群和種類繁多的應(yīng)用導(dǎo)致了人們對大容量信息存儲系統(tǒng)的需求。為了方便許多資源的使用，發(fā)展存儲系統(tǒng)是首選的普遍的途徑，所以存儲系統(tǒng)是應(yīng)用廣泛的，并且在迅速地發(fā)展。 在當(dāng)今存儲系統(tǒng)中，由于I/O性能是存儲系統(tǒng)性能不可或缺的一部分，因此如何構(gòu)造一個(gè)高性能、低能耗、適合不同應(yīng)用的I/O系統(tǒng)就成為了一個(gè)重要的任務(wù)。存儲系統(tǒng)的性能無論是對存儲系統(tǒng)自身還是基于存儲系統(tǒng)的應(yīng)用都是至關(guān)重要的。其中I/O性能是評價(jià)存儲系統(tǒng)的重要指標(biāo)，對存儲系統(tǒng)I/O性能的研究具有很大的理論和實(shí)用價(jià)值。目前計(jì)算機(jī)的I/O性能已經(jīng)成為嚴(yán)重制約系統(tǒng)整體性能的瓶頸，所以I/O性能的分析與優(yōu)化方法對于提升I/O性能就顯得尤為重要。 近年來，排隊(duì)論方法已經(jīng)成為分析和探討存儲系統(tǒng)性能的主要方法，因此本論文以排隊(duì)論為主要工具來分析和研究有關(guān)存儲系統(tǒng)I/O方面的性能。如今，在大規(guī)模存儲系統(tǒng)中，由于數(shù)據(jù)的增長和大量存儲設(shè)備的存在，使得幾乎每天都會有存儲設(shè)備發(fā)生故障，因此，存儲設(shè)備的可修性也成為一個(gè)必須考慮的因素。影響存儲系統(tǒng)性能的因素很多，本論文分析和研究的重點(diǎn)是前端排隊(duì)方式對整個(gè)存儲系統(tǒng)的影響。已有很多專家分析和研究了存儲系統(tǒng)的總體特征，因此，本論文主要分析一些局部特征，而且是針對存儲系統(tǒng)I/O的問題建立相應(yīng)的模型來分析I/O的服務(wù)設(shè)備、結(jié)構(gòu)布置、運(yùn)作模式等等。本文使用排隊(duì)論和擬生滅過程相結(jié)合的方法分析了I/O性能，主要是通過排隊(duì)論的一些指數(shù)分布和擬生滅過程的Q矩陣方法，例如假設(shè)服務(wù)效率等參數(shù)服從負(fù)指數(shù)分布，，提出了矩陣模式的分析方法，總結(jié)了I/O運(yùn)行的具體相關(guān)性能指標(biāo)表達(dá)式。然后進(jìn)行仿真，經(jīng)過多次仿真得到參數(shù)之間的規(guī)律關(guān)系，將用來仿真的數(shù)據(jù)用于I/O具體的操作過程中，最后總結(jié)I/O不同情況的操作規(guī)律以及所有運(yùn)作模式的普遍規(guī)律，所得結(jié)果為I/O性能評價(jià)以及調(diào)度策略的確定提供了的依據(jù)。 緩存是影響存儲系統(tǒng)性能的重要因素。本文提出一種符合局部性原理的訪問序列生成過程。這個(gè)過程具有局部性、延續(xù)性和突變性等良好性質(zhì)，并且可以通過幾個(gè)參數(shù)的設(shè)置控制以上各性質(zhì)的強(qiáng)弱，生成符合各種訪問模式的數(shù)字流，并對比各種緩存替換算法的優(yōu)劣。在此方法的基礎(chǔ)上，針對應(yīng)用服務(wù)器和存儲服務(wù)器構(gòu)成的一個(gè)二級buffercache結(jié)構(gòu)進(jìn)行了研究。現(xiàn)有的ULC（Unified Level-Aware Caching）機(jī)制可有效解決多級緩存的數(shù)據(jù)冗余及在存儲服務(wù)器端緩存的訪問弱局部性問題。但是當(dāng)存儲服務(wù)器連接多個(gè)應(yīng)用服務(wù)器時(shí)，ULC采用LRU策略為各應(yīng)用服務(wù)器在存儲服務(wù)器端分配緩存容量，該方法不能使存儲服務(wù)器端緩存資源的邊際收益最大化，為此本文提出一種多應(yīng)用共享緩存的二級buffer cache動態(tài)分配策略MG-ULC（Marginal Gain-based ULC）。該策略以ULC機(jī)制為基礎(chǔ)，根據(jù)各應(yīng)用的訪問模式在二級buffer cache的邊際增益動態(tài)分配緩存容量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，隨著各應(yīng)用服務(wù)器訪問模式的變化，MG-ULC能比ULC更合理地分配二級緩存，從而實(shí)現(xiàn)更高的緩存利用率，使存儲系統(tǒng)性能進(jìn)一步提升。 I/O負(fù)載是影響存儲系統(tǒng)性能的重要因素，響應(yīng)時(shí)間是反映存儲系統(tǒng)性能的重要指標(biāo)。為了提高存儲系統(tǒng)的性能，本文對I/O負(fù)載的特征參數(shù)和響應(yīng)時(shí)間進(jìn)行了研究分析。為實(shí)現(xiàn)根據(jù)I/O負(fù)載的一些特征參數(shù)預(yù)測系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間的目的，本文利用灰色系統(tǒng)理論和BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法建立模型，確定了特征參數(shù)和響應(yīng)時(shí)間之間的非線性關(guān)系，利用disksim得出trace數(shù)據(jù)，進(jìn)行仿真，并將預(yù)測結(jié)果和單純使用灰色和神經(jīng)網(wǎng)路預(yù)測的結(jié)果進(jìn)行比較，突出其優(yōu)越性。由于考慮的因素不同，本文又結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和馬爾科夫鏈，建立了一種新的用于I/O負(fù)載的預(yù)測模型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-馬爾科夫鏈預(yù)測模型（BP-MC）。通過對訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí)，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了對負(fù)載時(shí)間序列的滾動預(yù)測，同時(shí)得到了實(shí)測值與預(yù)測值的相對誤差。在此基礎(chǔ)上利用馬爾科夫鏈對相對誤差進(jìn)行修正，有效的提高了預(yù)測結(jié)果的精度。將該模型應(yīng)用于存儲系統(tǒng)I/O負(fù)載預(yù)測中，結(jié)果表明該模型預(yù)測精度高，為存儲系統(tǒng)性能預(yù)測提供了新的途徑。 I/O性能評價(jià)在存儲系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和應(yīng)用中占有非常重要的位置，如何快速有效地評價(jià)I/O的性能是優(yōu)化I/O性能的一個(gè)重要步驟。本文提出了用定性和定量相結(jié)合的方法，即層次分析方法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相結(jié)合的方法來分析和研究I/O的性能，同樣用disksim得出的trace數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真，仿真結(jié)果顯示了其優(yōu)越性，通過實(shí)例說明了此評價(jià)方法可以有效地評價(jià)存儲系統(tǒng)的I/O性能。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP333

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1668387