【摘要】：隨著計算機和通信技術(shù)的發(fā)展，，數(shù)據(jù)產(chǎn)生和共享的速率呈指數(shù)級增長，存儲技術(shù)逐漸成為IT基礎(chǔ)設(shè)施的核心之一。傳統(tǒng)的集中式存儲系統(tǒng)已經(jīng)無法滿足大規(guī)模存儲應(yīng)用的需要，逐漸被分布式存儲系統(tǒng)所取代。分布式存儲系統(tǒng)在容量、I/O吞吐量和可擴展性方面體現(xiàn)出了優(yōu)越的性能，但它的廉價組成部件的可靠性不高，容易引發(fā)數(shù)據(jù)丟失造成災(zāi)難性后果。因此，設(shè)計一個高效的容錯機制對分布式存儲系統(tǒng)具有重要的意義。本文基于智能網(wǎng)絡(luò)存儲系統(tǒng)（INSS）提出了以故障檢測和數(shù)據(jù)遷移為核心的容錯機制，旨在快速準(zhǔn)確地檢測出節(jié)點的運行狀態(tài)，并提前遷移存儲在故障節(jié)點上的數(shù)據(jù)，以保證數(shù)據(jù)的可靠性，提高存儲系統(tǒng)的業(yè)務(wù)連續(xù)性。 本文的主要任務(wù)是設(shè)計一種新型的累積式故障檢測器，提高檢測的精度，縮短檢測時間，滿足不同應(yīng)用的QoS要求；并根據(jù)檢測器的輸出啟動數(shù)據(jù)遷移模塊，將疑似故障節(jié)點中的數(shù)據(jù)分配到其他正常節(jié)點中，實現(xiàn)遷移后的存儲負(fù)載均衡。目前所做的研究工作和取得的研究成果包括： 1)建立節(jié)點容錯組，結(jié)合基于層次的檢測方法，制定出了一種靈活的可擴展的故障傳播模型，緩解了leader節(jié)點的瓶頸問題。 2)根據(jù)累積式故障檢測器的定義，設(shè)計出了一種新的故障檢測器D-FD，從理論上證明了D-FD符合強完整性和最終強準(zhǔn)確性。 3)建立了數(shù)據(jù)估值模型，便于找出熱點數(shù)據(jù)并優(yōu)先遷移。 4)建立了故障檢測和數(shù)據(jù)遷移的關(guān)聯(lián)，并設(shè)計了在節(jié)點/鏈路疑似故障時啟動數(shù)據(jù)遷移模塊的時機選擇算法。 5)建立了基于負(fù)載的數(shù)據(jù)遷移模型，并設(shè)計了一種數(shù)據(jù)分配算法以保證遷移后各節(jié)點的負(fù)載均衡。
[Abstract]:With the development of computer and communication technology, the rate of data generation and sharing is increasing exponentially. Storage technology is becoming one of the core of IT infrastructure. Traditional centralized storage system has been unable to meet the needs of large-scale storage applications, and has been gradually replaced by distributed storage systems. Distributed storage systems exhibit superior performance in terms of capacity, I / O throughput and scalability, but the reliability of its cheap components is not high, which can easily lead to data loss. Therefore, it is very important to design an efficient fault-tolerant mechanism for distributed storage systems. Based on the intelligent network storage system (INSS), a fault tolerant mechanism based on fault detection and data migration is proposed in this paper, which aims to quickly and accurately detect the running state of the node and migrate the data stored on the fault node in advance. In order to ensure the reliability of data, improve the business continuity of storage system. The main task of this paper is to design a new cumulative fault detector to improve the accuracy of detection, shorten the detection time, and meet the requirements of different applications of QoS. According to the output of the detector, the data migration module is started, and the data in the suspected fault node is distributed to other normal nodes to achieve storage load balancing after migration. The current research work and research results are as follows: 1) establishing node fault-tolerant group, combining with hierarchical detection method, a flexible extensible fault propagation model is developed to alleviate the bottleneck problem of leader nodes. 2) according to the definition of cumulative fault detector, a new fault detector D-FDD is designed. It is proved theoretically that D-FD accords with strong integrity and final strong accuracy. 3) the data valuation model is established, which is convenient to find hot data and migrate preferentially. 4) the association between fault detection and data migration is established, and the timing selection algorithm is designed to start the data migration module when the node / link is suspected to be fault. 5) A data migration model based on load is established, and a data allocation algorithm is designed to ensure the load balance of each node after migration.
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TP333

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本文編號：2378938