【摘要】：隨著大數(shù)據(jù)(Big Data)的應(yīng)用越來越廣泛，社會對信息存儲的需求在不斷地增大；而且隨著存儲技術(shù)的發(fā)展，存儲系統(tǒng)架構(gòu)和存儲系統(tǒng)軟件都變得復(fù)雜多樣；此外，應(yīng)用環(huán)境，存儲的數(shù)據(jù)也越來越復(fù)雜多變；因此，存儲系統(tǒng)的管理測試，性能優(yōu)化等工作變得異常困難和重要。存儲系統(tǒng)的性能測試，文件系統(tǒng)元數(shù)據(jù)管理等方面的研究，都需要大量的負(fù)載數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)來源多是以前的trace數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集通常存在數(shù)據(jù)信息不完整，，各種操作混合的問題；而且，現(xiàn)公開的trace數(shù)據(jù)集缺少相應(yīng)的文件系統(tǒng)元數(shù)據(jù)的鏡像數(shù)據(jù)。另外，目前還沒有針對大數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)境下的可用trace數(shù)據(jù)集。 針對以上問題，提出了一種基于統(tǒng)計(jì)分析的采用自相似性模型的trace數(shù)據(jù)集構(gòu)建方法。該方法能夠生成精確的可重現(xiàn)的文件系統(tǒng)鏡像，并能合成相應(yīng)的大規(guī)模的，可定制的文件系統(tǒng)動(dòng)態(tài)負(fù)載數(shù)據(jù)集。文件系統(tǒng)trace負(fù)載合成系統(tǒng)通過對實(shí)際trace數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計(jì)分析，得出動(dòng)態(tài)屬性的負(fù)載模型并加以評估，用文件系統(tǒng)鏡像生成引擎生成文件系統(tǒng)的鏡像，用動(dòng)態(tài)負(fù)載生成引擎采用自相似模型方法(Self-similarity)來合成動(dòng)態(tài)的可定制的動(dòng)態(tài)負(fù)載數(shù)據(jù)集。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的方法能精確地生成文件系統(tǒng)鏡像負(fù)載；合成的trace數(shù)據(jù)集的時(shí)間到達(dá)模式(Arrival Pattern)具有非常高的自相似突發(fā)性，其自相似性參數(shù)H幾乎接近1；而且合成I/O負(fù)載的訪問模式(Access Pattern)具有較好的突發(fā)性和時(shí)空局部性。此外，該方法能合成自適應(yīng)的動(dòng)態(tài)trace數(shù)據(jù)集。
【圖文】：

科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué)析的自相似性負(fù)載合成方法設(shè)計(jì)載主要有兩種，一種是代表文件系統(tǒng)統(tǒng)動(dòng)態(tài)負(fù)載的文件系統(tǒng) trace 數(shù)據(jù)集。。如何獲得文件系統(tǒng)鏡像數(shù)據(jù)呢，那系統(tǒng)鏡像負(fù)載分為元數(shù)據(jù)信息和文件態(tài)負(fù)載的合成，下面也將會有詳細(xì)的生成模塊設(shè)計(jì)的生成，主要包括文件系統(tǒng)鏡像文件文件大小，目錄和文件的分布等信息由統(tǒng)計(jì)分析得來。

一個(gè) trace 數(shù)據(jù)集為 7 點(diǎn)到 8 點(diǎn)這一個(gè)小時(shí)內(nèi)的 trace 數(shù)據(jù)。下面分別對這兩個(gè) trace數(shù)據(jù)集在不同時(shí)間段內(nèi)的 I/O 個(gè)數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。因?yàn)�，是在文件系統(tǒng)層的 trace 數(shù)據(jù)集，本文以 OPEN 操作，CREAT 操作，和 UNLINK 操作為 I/O 操作的統(tǒng)計(jì)元素。文件系統(tǒng)一個(gè) OPEN 操作后，對文件的讀寫記為一個(gè) I/O 訪問。統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖 5.1 和 5.2 所示。(a) 時(shí)間間隔為 1 秒時(shí)的 I/O 次數(shù)
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP333

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 趙曉南;李戰(zhàn)懷;張曉;曾雷杰;;基于trace的網(wǎng)絡(luò)存儲系統(tǒng)評測研究[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2010年02期

本文編號：2579330