基于对象的网络存储智能处理方法研究

基于对象的网络存储智能处理方法研究

论文摘要

近年来,随着存储需求的增加及存储应用日益复杂,人们需要存储系统有较高的智能性:自我管理、自我维护、甚至自我恢复等,来实现数据共享、无缝扩展、实时备份、容错、系统监控、流量控制、远程数据备份等功能。以构造高性能智能化的存储系统为目的,对存储系统关键技术和实现方法进行了深入研究。主要内容包括:可扩展的对象存储系统结构;存储主动服务方法;策略触发机制;自适应的多并行度I/O流水调度;层次存储智能化;基于线性时序逻辑的对象文件系统的形式化描述方法。在继承前人工作的基础上,经过理论研究与实际开发取得了如下一些成果:(1)实现一种可扩展的基于对象的智能存储系统,系统中的对象存储控制器OSC(Object-based Storage Controller)扩展ANSI T10技术委员会关于对象的定义,对象除了包含属性、数据外,还扩展了包含触发器(Trigger)。对象的属性包含一定的语义,便于描述存储系统和提供动态的行为数据。(2)研究用户数据在对象存储系统及存储设备中的分布策略与组织形式、对象负载平衡机制、对象存储系统的策略触发机制。对象的分布策略直接影响存储系统负载,提出一种混合放置(Hybrid-Layout)算法,实现静态负载平衡策略,将小文件直接映射成一个对象并通过哈希映射到一个设备中去,而对大文件则分割成多个对象,分别放置在不同的设备里。对象存储系统采用域对等(Region Peer to Region Peer)的方法组织和管理。(3)应用心理学等理论成果(统计模型、跟踪和预测等),提出一种基于反馈控制的预测性的存储主动服务模型,并讨论了存储主动服务系统架构。通过完善和扩展对象的定义,基于对象属性预测数据访问的变化,评估其对将来性能的影响,为“存储主动服务”提供决策依据。提出策略触发机制,并结合域对等,应用心理学模型实现动态负载平衡策略。仿真结果表明“存储主动服务”的方法是可行的。(4)现有的网络存储,其存储协议、网络协议的复杂导致管理困难,同时I/O路径的不合理设计,增加了额外开销,降低了存储效率。分析了网络存储系统I/O路径上的软硬件开销,并应用于指导I/O流水线设计。I/O请求以并行度描述通过同一流水段的多个子工作量(或子任务)。提出自适应的多并行度I/O流水调度方法,能重叠对象存储系统的I/O处理各功能段的操作,提高对象存储系统I/O性能。(5)基于对象的存储,赋予备份归档新思路:将一组相关文件抽象为存储对象,方便层次存储管理自动化,使备份、归档、检索和恢复等操作变得简单而高效。一方面,提出基于对象摘要的备份和归档系统;另一方面,设计以磁盘阵列与磁带库混合组成的、可提供海量存储空间和高性能的磁带虚拟化系统,该系统采用基于信息生命周期管理的数据迁移算法,实验测试表明,系统对用户透明,并能显著提高数据备份与恢复速度。提高了总拥有性价比。(6)对象文件系统时序逻辑(OFSTL)是线性时序逻辑在描述文件系统应用中的一个推广。用OFSTL描述对象文件系统的性质,用模型化的状态迁移系统表示对象文件系统的访问行为。并借助该逻辑框架研究对象文件系统访问语义和访问行为。应用该逻辑框架去形式化描述对象文件系统性质,并结合模型检测的方法验证对象文件系统设计的正确性。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 1 概述
  • 1.1 存储系统发展趋势
  • 1.2 智能存储研究现状
  • 1.3 智能存储从数据说起
  • 1.4 本文研究内容及创新
  • 1.5 论文组织
  • 2 基于对象的网络存储系统
  • 2.1 存储系统的演变
  • 2.2 基于对象的存储系统HOSS
  • 2.3 静态负载平衡策略
  • 2.4 域对等
  • 本章小结
  • 3 存储主动服务架构与方法
  • 3.1 对象存储提供主动服务基础
  • 3.2 基于心理学等理论的反馈预测控制机制
  • 3.3 存储主动服务系统架构
  • 3.4 存储主动服务应用与仿真
  • 本章小结
  • 4 自适应的多并行度 I/O 流水调度
  • 4.1 背景和动机
  • 4.2 网络存储I/O 路径
  • 4.3 多并行度I/O 流水线
  • 4.4 多并行度I/O 流水调度方法
  • 4.5 多并行度I/O 流水调度实例分析
  • 本章小结
  • 5 层次存储智能管理与虚拟化
  • 5.1 层次存储智能化思路
  • 5.2 基于对象摘要的备份和归档系统
  • 5.3 磁带虚拟化技术
  • 本章小结
  • 6 对象文件系统形式化描述
  • 6.1 对象文件系统形式化描述的必要性
  • 6.2 对象文件系统时序逻辑
  • 6.3 对象文件系统特性的描述
  • 6.4 对象模块
  • 6.5 对象文件系统模型检测
  • 本章小结
  • 7 总结及展望
  • 7.1 全文总结
  • 7.2 进一步的工作
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录1(作者攻读博士学位期间发表学术论文目录)
  • 附录2(作者攻读博士学位期间参与项目及申请专利情况)
  • 相关论文文献

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