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1、大规模存储系统可靠性参数最优化的分析.freel单个节点的存储评价对象个数变量b单个节点上IO带宽变量K每个对象的副本数3S数据总量1PBs单个对象的平均大小S/(N×m)n不同对象的总数N×m/Kni独立对象数目N/K二、大规模存储系统可靠性参数的最优化分析2.1数据可靠性的概念数据可靠性一般指丢失的第一个存储对象的前一个存储系统可以提供相应服务的时间。存储对象的可靠性是单个对象的所有副本集体丢失的平均用时,一般用MTTDL0来表示,MTTDL0主要受对象的恢复速度和对象的自身故障率的影响。这里面,对象恢复速度受对象自身的平均大小影响,对象故障率受磁
2、盘故障率的影响。2.2Markov可靠性模型Markov可靠性模型也被称作马尔可夫模型,可以综合分析系统的可恢复性及其脆弱性,在可靠性分析方面具有很强的功效性,这种模型可以很好地描述对象副本的运行故障及具体恢复过程。Markov可靠性模型替换掉了以前模型中的故障节点方面的细节,着重研究的是在假设的平均故障节点数的时候,对象的相关恢复情况。2.3进行可靠性参数最优化分析的相关工作在大规模的存储系统中,数据的可靠性是无法被忽视的一个重要问题。在存储规模达到更大的时候,系统的故障率就会增高,相应的恢复速度就成为了一个关键因素,如何在RAID的基础上,提高数据
3、的可靠性,成为了研究人员的工作重点。下面简单介绍几种参数最优化分析的相关工作。第一,研究怎样在RAID之间和RAID内部实现良好的分布式恢复,但很少关注分布的策略对于恢复速度的具体影响。有的研究分析了在运行的副本系统中单个对象自身的可靠性,但没有考虑到恢复带宽的因素。第二,有的研究指出了分布策略,还利用了用于节点恢复的马尔可夫模型,对影响系统可用性的具体因素进行了分析,主要分析的是具体的访问模式和读写模式如何对系统产生影响。第三,还有很多相关研究是关于大规模存储系统的可用性,而不是可靠性。比如研究广域网中不同的副本在分布策略方面的多对象可用性;利用动态
4、副本的分布策略来提高系统整体可用性;随机分布策略对分布式的存储系统可用性的影响和作用等。要想系统分析可靠性参数的最优化,要在两个方面进行突破。第一,提出一个全新的基于研究对象本身的马尔可夫模型,基于马尔可夫模型量化分析在系统的规模已知的具体情况下,三个最常用的副本放置策略当中,系统参数对于可靠性的影响。这些系统参数主要有对象总数、存储节点总数,磁盘的带宽等,相比于过去很复杂的模型,马尔可夫模型规模较小、简洁直观,以自身小规模的状态来进行矩阵转换,易于求解。此外,还便于研究者获得综合性很强的结果。第二,在研究过程中,提出一个“两阶段”的分析过程。其中,第
5、一阶段以固定其他相应参数为前提,对各个参数的影响进行独立分析,找出相对来说最为精确的最优值。第二阶段在所有的参数都可以进行变化的前提条件下,通过对它们复杂综合的影响进行分析,进而得到参数的最优组合。三、结语大规模的存储系统在运行中会面临很多的问题和挑战,想要让数据更加的可靠和精确,就要注意分析相应的可靠性参数,对其进行有效的整合和优化。这样,才能让系统运行的更有效率,最大程度的发挥自身的功效和作用。度就成为了一个关键因素,如何在RAID的基础上,提高数据的可靠性,成为了研究人员的工作重点。下面简单介绍几种参数最优化分析的相关工作。第一,研究怎样在RAI
6、D之间和RAID内部实现良好的分布式恢复,但很少关注分布的策略对于恢复速度的具体影响。有的研究分析了在运行的副本系统中单个对象自身的可靠性,但没有考虑到恢复带宽的因素。第二,有的研究指出了分布策略,还利用了用于节点恢复的马尔可夫模型,对影响系统可用性的具体因素进行了分析,主要分析的是具体的访问模式和读写模式如何对系统产生影响。第三,还有很多相关研究是关于大规模存储系统的可用性,而不是可靠性。比如研究广域网中不同的副本在分布策略方面的多对象可用性;利用动态副本的分布策略来提高系统整体可用性;随机分布策略对分布式的存储系统可用性的影响和作用等。要想系统分析
7、可靠性参数的最优化,要在两个方面进行突破。第一,提出一个全新的基于研究对象本身的马尔可夫模型,基于马尔可夫模型量化分析在系统的规模已知的具体情况下,三个最常用的副本放置策略当中,系统参数对于可靠性的影响。这些系统参数主要有对象总数、存储节点总数,磁盘的带宽等,相比于过去很复杂的模型,马尔可夫模型规模较小、简洁直观,以自身小规模的状态来进行矩阵转换,易于求解。此外,还便于研究者获得综合性很强的结果。第二,在研究过程中,提出一个“两阶段”的分析过程。其中,第一阶段以固定其他相应参数为前提,对各个参数的影响进行独立分析,找出相对来说最为精确的最优值。第二阶段
8、在所有的参数都可以进行变化的前提条件下,通过对它们复杂综合的影响进行分析,进而得到参数的最优组
