【摘要】：數(shù)字信息量的快速增長對大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)提出新的挑戰(zhàn),商業(yè)化低成本設(shè)備的大量應(yīng)用使得數(shù)據(jù)可靠性問題日益突出。分布式存儲(chǔ)通過維護(hù)額外的冗余數(shù)據(jù)以備容錯(cuò)來提供數(shù)據(jù)可靠性保證,其中糾刪碼存儲(chǔ)通過編碼生成冗余數(shù)據(jù),大大優(yōu)化了存儲(chǔ)空間利用率,成為當(dāng)前最受認(rèn)可的分布式存儲(chǔ)可靠性方案之一。分布式糾刪碼存儲(chǔ)系統(tǒng)通常作為大規(guī)模集群底層存儲(chǔ)提供數(shù)據(jù)歸檔和備份服務(wù),其數(shù)據(jù)編碼、訪問和重構(gòu)過程中產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)傳輸。這些數(shù)據(jù)傳輸一方面占據(jù)寶貴的帶寬從而影響整個(gè)集群的網(wǎng)絡(luò)性能,另一方面引發(fā)擁塞造成時(shí)間延遲,同時(shí)還產(chǎn)生很大能耗。因此,大規(guī)模分布式糾刪碼存儲(chǔ)系統(tǒng)中的高效數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)研究是十分具有意義的�，F(xiàn)有的大規(guī)模分布式糾刪碼存儲(chǔ)系統(tǒng)研究存在一系列難點(diǎn)和挑戰(zhàn)。首先,在糾刪碼存儲(chǔ)系統(tǒng)中,可靠性、存儲(chǔ)空間利用率和重構(gòu)開銷是三個(gè)非常重要又相互制約的指標(biāo)。在同等可靠性前提下,提高存儲(chǔ)空間利用率意味著壓縮冗余數(shù)據(jù)量,這將導(dǎo)致數(shù)據(jù)重構(gòu)更加復(fù)雜、開銷更大。反之,簡化數(shù)據(jù)重構(gòu)則需要存儲(chǔ)更多的冗余數(shù)據(jù)以達(dá)到同等可靠性。因此,在權(quán)衡中提高可靠性、存儲(chǔ)空間利用率和重構(gòu)開銷是糾刪碼存儲(chǔ)系統(tǒng)研究中的一個(gè)難點(diǎn)。第二,時(shí)間延遲和帶寬開銷是糾刪碼存儲(chǔ)數(shù)據(jù)編碼、訪問和重構(gòu)中最關(guān)心的兩個(gè)性能指標(biāo)。直觀上,減少數(shù)據(jù)傳輸量可以間接減少擁塞,但有些情況下,減少數(shù)據(jù)傳輸量的同時(shí)可能增加傳輸跳數(shù),進(jìn)而增加時(shí)間延遲。因此,權(quán)衡數(shù)據(jù)傳輸開銷和時(shí)間延遲是一個(gè)研究難點(diǎn)。第三,大規(guī)模分布式糾刪碼存儲(chǔ)系統(tǒng)是糾刪碼算法和集群網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞挠袡C(jī)結(jié)合。當(dāng)前研究往往針對糾刪碼算法中的理想全聯(lián)通拓?fù)?而忽略了底層集群的實(shí)際網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?導(dǎo)致算法的研究成果在實(shí)際系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲胁荒芾硐氲匕l(fā)揮效果。尤其,數(shù)據(jù)傳輸開銷受網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜蛡鬏斅酚傻挠绊懞艽?因此在研究中如何妥善結(jié)合考慮上層算法和底層拓?fù)湟彩且粋�(gè)挑戰(zhàn)。針對上述難點(diǎn)和挑戰(zhàn),本文對大規(guī)模分布式糾刪碼存儲(chǔ)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)編碼、放置和重構(gòu)這幾個(gè)重要處理環(huán)節(jié)展開研究。糾刪碼存儲(chǔ)首先對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼,然后通過數(shù)據(jù)放置將編碼數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到集群各節(jié)點(diǎn)上,當(dāng)數(shù)據(jù)失效發(fā)生后,對失效數(shù)據(jù)的訪問和修復(fù)則需要通過數(shù)據(jù)重構(gòu)來達(dá)成。本文針對這幾個(gè)重要環(huán)節(jié)中的高效數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)進(jìn)行了以下研究。數(shù)據(jù)重構(gòu)是糾刪碼存儲(chǔ)中最為重要的環(huán)節(jié),因此本文首先對最為常見的單點(diǎn)數(shù)據(jù)重構(gòu)中的數(shù)據(jù)傳輸開銷問題進(jìn)行研究。本文結(jié)合糾刪碼算法與集群網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?提出一種聚合解碼方法,利用糾刪碼的信息聚合特性,在數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪^程中進(jìn)行解碼,從而減少了總帶寬消耗量。聚合解碼的效果與數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲械膫鬏斅窂接泻艽箨P(guān)系,于是本文將路徑選擇問題建模和歸約為斯坦納樹問題,提出一種基于蟻群加權(quán)的最短路徑啟發(fā)式算法加以解決。實(shí)驗(yàn)證明聚合解碼可以有效降低單點(diǎn)數(shù)據(jù)重構(gòu)中的傳輸開銷。在單點(diǎn)數(shù)據(jù)重構(gòu)研究的基礎(chǔ)上,本文進(jìn)一步針對多點(diǎn)數(shù)據(jù)重構(gòu)中的數(shù)據(jù)傳輸開銷問題進(jìn)行研究。本文首先分析闡明了多點(diǎn)數(shù)據(jù)重構(gòu)的重要意義,并基于馬爾科夫過程提出一個(gè)多點(diǎn)失效模型。然后提出面向多點(diǎn)重構(gòu)的協(xié)同聚合解碼方法Redu,將糾刪解碼中的冗余數(shù)據(jù)傳輸分為內(nèi)容重復(fù)和信息冗余,并針對兩種情況分別提出內(nèi)容重刪和信息聚合,協(xié)同減少整體數(shù)據(jù)傳輸開銷。為了最大化協(xié)同去冗余解碼的效果,本文還提出了相應(yīng)的路徑選擇方法。實(shí)驗(yàn)證明Redu可以有效降低多點(diǎn)數(shù)據(jù)重構(gòu)中的傳輸開銷。隨后,本文研究了糾刪碼存儲(chǔ)系統(tǒng)數(shù)據(jù)放置環(huán)節(jié)中的冗余布局問題。糾刪碼中冗余數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)的對應(yīng)稱為冗余關(guān)系,糾刪碼算法的冗余關(guān)系與集群拓?fù)涔?jié)點(diǎn)之間的映射稱為冗余布局。冗余布局決定了各原始數(shù)據(jù)和冗余數(shù)據(jù)具體放置在哪些存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)。當(dāng)前研究大多考慮理想的均衡失效模型,即各存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)失效概率相同。本文針對實(shí)際異構(gòu)失效模型下的冗余布局問題,分析了冗余關(guān)系和異構(gòu)失效模型對數(shù)據(jù)重構(gòu)的影響,提出一種基于異構(gòu)失效模型的糾刪碼存儲(chǔ)系統(tǒng)冗余布局策略He Match,優(yōu)化糾刪碼冗余關(guān)系在集群拓?fù)渖系姆胖脕韮?yōu)化數(shù)據(jù)重構(gòu)開銷。實(shí)驗(yàn)證明He Match可以有效減少數(shù)據(jù)傳輸開銷,同時(shí)增加系統(tǒng)可靠性。在對數(shù)據(jù)重構(gòu)和放置的研究的基礎(chǔ)上,本文接下來針對數(shù)據(jù)編碼環(huán)節(jié)中的傳輸開銷問題進(jìn)行研究。本文分析了糾刪編碼過程,發(fā)現(xiàn)該過程不僅具有類似糾刪解碼的信息聚合特性,同時(shí)還具有將編碼數(shù)據(jù)塊分散存儲(chǔ)到不同節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)分布特性�；谶@兩個(gè)特性,本文提出一種基于樹的協(xié)同去冗余編碼方法,將糾刪編碼過程中的數(shù)據(jù)傳輸分為干路和支路,分別提出基于干路的去重傳輸和基于支路的聚合編碼來消減冗余傳輸開銷,并提出優(yōu)化的路徑樹構(gòu)造方法。實(shí)驗(yàn)證明協(xié)同去冗余編碼方法可以有效減少數(shù)據(jù)編碼環(huán)節(jié)中的傳輸開銷。綜上所述,本文對大規(guī)模分布式糾刪碼存儲(chǔ)系統(tǒng)中的高效數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)進(jìn)行了一系列研究,對于推動(dòng)糾刪碼存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展和提升分布式存儲(chǔ)集群網(wǎng)絡(luò)性能具有一定的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP333
【圖文】：

糾刪碼存儲(chǔ)系統(tǒng)模型糾刪碼存儲(chǔ)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)由上層糾刪碼算法邏輯視圖和下層集群網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湮锢硪晥D兩部分結(jié)合而成，如圖1.6。邏輯視圖中，每個(gè)糾刪編碼組中的n個(gè)數(shù)據(jù)塊放置在全連通的n個(gè)節(jié)點(diǎn)上。而在物理拓?fù)渲�，糾刪碼存儲(chǔ)系統(tǒng)坐落于集群上，集群的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇赡転闃湫�、環(huán)形等，邏輯視圖中的n個(gè)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的是物理集群網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲衝個(gè)物理存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)。分布式糾刪碼存儲(chǔ)系統(tǒng)中最基本的環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)編碼、放置和重構(gòu)。首先對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，然后通過數(shù)據(jù)放置將編碼數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到物第5頁

MTTMF的定義為：一個(gè)分布式糾刪碼存儲(chǔ)系統(tǒng)從初始化到出現(xiàn)多點(diǎn)失效的平均時(shí)間。圖4.2闡述了我們提出的基于馬爾科夫過程的多點(diǎn)失效模型。圖4.2基于馬爾科夫過程的多點(diǎn)失效模型對于(n, k) 系統(tǒng) RS 糾刪碼存儲(chǔ)系統(tǒng)的基于馬爾科夫過程的多點(diǎn)失效模型，系統(tǒng)共有N個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)糾刪編碼組有三個(gè)狀態(tài)如下，1.狀態(tài)0糾刪編碼組中的全部n個(gè)編碼數(shù)據(jù)塊均有效可用。第48頁

n k 個(gè)冗余數(shù)據(jù)塊）發(fā)送到n個(gè)不同的存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)上，這就是數(shù)據(jù)分布特性。圖6.1展現(xiàn)了糾刪碼存儲(chǔ)系統(tǒng)中的糾刪編碼數(shù)據(jù)分布，其中圖的下半部分為邏輯上的數(shù)據(jù)分布視圖，圖的上半部分為實(shí)際系統(tǒng)集群中的數(shù)據(jù)分布傳輸。編碼過程中傳輸?shù)木幋a數(shù)據(jù)塊都是由幾個(gè)原始數(shù)據(jù)塊進(jìn)行信息聚合而成的，因此數(shù)據(jù)分布實(shí)際上是對這幾個(gè)原始數(shù)據(jù)塊的信息進(jìn)行廣播。基于4.3.1中對傳輸冗余的研究，信息廣播過程中也存在內(nèi)容重復(fù)。但由于傳統(tǒng)糾刪編碼采用先計(jì)算、后傳輸?shù)乃悸�，重�?fù)數(shù)據(jù)在源節(jié)點(diǎn)就變成了編碼數(shù)據(jù)塊，從而不能在傳輸中直接通過基于合并的去重傳輸來消除冗余。圖6.1糾刪編碼數(shù)據(jù)分布過程6.3 基于樹的協(xié)同去冗余編碼方法基于編碼的信息聚合與數(shù)據(jù)分布特性，原始數(shù)據(jù)塊信息冗余地存在于編碼數(shù)據(jù)塊中，造成了傳輸冗余。為了減少糾刪編碼過程中傳輸冗余消耗的額外帶寬，我們提出一種基于樹的協(xié)同去冗余編碼方法

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本文編號(hào)：2776613