...
  • 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>電子情報通信学会技術研究報告 >大規模配信向けクラスタストレージへのチャンク分割分散格納手法の実装と評価
【24h】

大規模配信向けクラスタストレージへのチャンク分割分散格納手法の実装と評価

机译：面向大规模分布的集群存储的块划分分布式存储方法的实现与评估

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

ユビキタス社会のサービスを支える基盤技術の一つとして，大規模なコンテンツ蓄積配信技術が必要とされている.大規模蓄積配信の実現のためには入出力のチャネルを多数用意する必要があり，その実現形態のひとつとしてわれわれは多数のストレージノードを結合しストレージシステムを構成するクラスタ型のストレージシステムUSC（Uniform Storage Cluster）の研究開発を行っている.USCでは，通信の大半を占める実際のデータI/Oをメタデータアクセスと分離し，各クライアントがストレージノードに独立してデータI/Oを行う構成を取る.この構成により，オブジェクトサーバ追加に伴って稔スループットも増加することが期待できる.またコンテンツをチャンクに分割して冗長分散格納させることで信頼性，可用性を確保する.本論文ではUSCのプロトタイプ実装と性能評価をおこなった.その括果，オブジェクトサーバ台数に対して性能がリニアに向上することを確認した.%As one of a fundamental technology which supports a service in ubiquitous society, a large-scale contents delivery system is desired. That kind of system needs a number of I/O channels. We develop USC(Uniform Storage Cluster) which is a storage system consisted of a number of storage nodes for the realization of the system. USC provides scalable performance to clients by accessing directly object servers which contain data. Contents are divided into chunks, and they are stored in each object server. In additional, USC provides reliability and availability by replicating the chunk. This report shows a prototype implementation of USC and preliminary performance results. The results show that performance increases linearly at the size of the object server increases on the condition that the meta server bottleneck does not occur.
机译：作为支持普遍存在的服务的基本技术之一，需要大规模的内容存储和传递技术。要实现大规模的存储和传递，必须准备许多输入和输出通道。作为实现方式之一，我们正在研究和开发集群类型存储系统USC（统一存储集群），该系统将大量存储节点组合在一起构成一个存储系统。通过将/ O与元数据访问分开，每个客户端都独立于存储节点执行数据I / O，通过这种配置，预计随着对象服务器的添加，生育能力将会提高。通过将内容分成多个块并以冗余分布式方式存储它们，可以确保可靠性和可用性，在本文中，我们实现了USC原型并评估了性能，结果，性能随着对象服务器数量的增加而线性提高。作为支持无所不在的社会中的一项服务的基本技术之一，需要一个大规模的内容分发系统。这种系统需要许多I / O通道。我们开发了USC（统一存储）集群）是一个由多个存储节点组成的存储系统，用于实现系统。USC通过直接访问包含数据的对象服务器来为客户端提供可扩展的性能，内容分为多个块，并存储在每个对象服务器中。另外，USC通过复制来提供可靠性和可用性。该报告显示了USC的原型实现和初步的性能结果。结果表明，在没有出现元服务器瓶颈的情况下，性能随着对象服务器的大小线性增加。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号