에러코드된 저장 장치의 복구 파이프라인: 알고리즘과 평가
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📝 원문 정보
- Title: Repair Pipelining for Erasure-Coded Storage: Algorithms and Evaluation
- ArXiv ID: 1908.01527
- 발행일: 2020-11-23
- 저자: Xiaolu Li, Zuoru Yang, Jinhong Li, Runhui Li, Patrick P. C. Lee, Qun Huang, Yuchong Hu
📝 초록 (Abstract)
우리는 일반적인 에러코드 스토리지에서 복구 성능을 빠르게 하는 기술인 복구 파이프라인(repair pipelining)을 제안합니다. 저장 노드 간에 작은 크기의 단위로 실패한 데이터를 세심하게 스케줄링하여 복구하는 방식으로, 동일 환경에서 단일 블록 복구 시간을 정상적인 단일 블록 읽기 시간과 거의 같은 수준으로 줄입니다. 우리는 이 기술을 편차 있는 환경과 다중 블록 복구 작업에 대한 다양한 확장 알고리즘도 설계했습니다. 또한, Hadoop 분산 파일 시스템(HDFS)의 두 가지 버전(즉, HDFS-RAID와 HDFS-3) 및 Quantcast File System(QFS)으로 ECPipe라는 복구 파이프라인 프로토타입을 구현하고 중간웨어 시스템으로 통합했습니다. 현지 테스트베드와 Amazon EC2에서의 실험은 복구 파이프라인이 기존 복구 기법보다 손상된 읽기 및 전체 노드 회복 성능을 크게 개선한다는 것을 보여줍니다.💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)
This paper introduces a novel technique called "repair pipelining" for enhancing the repair performance in erasure-coded storage systems. The primary issue addressed is the long data recovery times that can occur when using these systems, particularly significant in large-scale cloud-based storage solutions. By dividing the repair process into smaller units and scheduling them across multiple nodes in a pipeline fashion, this method aims to minimize the time required for repairing individual blocks of data. This innovative approach not only accelerates the recovery speed but also ensures that it closely matches normal read times under homogeneous conditions. The research team implemented their prototype system, ECPipe, into Hadoop Distributed File System (HDFS) and Quantcast File System (QFS). Experimental results demonstrate a significant improvement in degraded reads and full-node recovery over existing techniques, enhancing both performance and reliability of large-scale storage systems.📄 논문 본문 발췌 (Translation)
Reference
이 글은 ArXiv의 공개 자료를 바탕으로 AI가 자동 번역 및 요약한 내용입니다.
저작권은 원저자에게 있으며, 인류 지식 발전에 기여한 연구자분들께 감사드립니다.