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Reliability Design for Large Scale Data Warehouses

机译：大型数据仓库的可靠性设计

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摘要

—Data reliability has been drawn much concern in large-scale data warehouses with 1PB or more data. It highly depends on many inter-dependent system parameters, such as the replica placement policies, number of nodes and so on. Previous work has roughly and separately discussed the individual impacts of these parameters, and seldom provided their optimal values, nor mentioned their optimal combination. In this paper, we present a new object-based-repairing Markov model. Based on analyzing this model in three popular replica placement policies, we figure out the individual optimal values of these parameters at first, and then work out their optimal combination by GA. Compared with the existing models, our model is easier to solve while reaching more integrative and practical conclusions. These conclusions can effectively instruct the designers to build more reliable large-scale data warehouses.
机译：-Data可靠性在具有1PB或更多数据的大型数据仓库中绘制了很多问题。它高度依赖于许多依赖的依赖系统参数，例如副本放置策略，节点数量等。以前的工作粗略地讨论了这些参数的个体影响，并且很少提供其最佳值，也没有提到它们的最佳组合。在本文中，我们提出了一种基于对象的基于对象的Markov模型。基于三个流行的副本策略分析本模型，我们首先弄清楚这些参数的各个最佳值，然后通过Ga解决它们的最佳组合。与现有模型相比，我们的模型更容易解决，同时达到更加综合和实践的结论。这些结论可以有效地指导设计人员构建更可靠的大规模数据仓库。

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