I takt med att datavolymerna ökar i hög hastighet inom allt fler tillämpningsområden inom vetenskap, teknik, informationstjänster m.m. blir de utmaningar som dataintensiv databehandling innebär allt viktigare. Framväxten av mycket skalbara infrastrukturer, t.ex. för cloud computing och för petascale computing och därefter introducerar ytterligare frågor för vilka skalbar datahantering blir ett omedelbart behov. Detta dokument ger flera bidrag. För det första föreslås en uppsättning principer för att utforma mycket skalbara distribuerade lagringssystem som är optimerade för hög dataåtkomstkonvergens. I synnerhet lyfter vi fram de potentiellt stora fördelarna med att använda versionshantering i detta sammanhang. För det andra, baserat på dessa principer, föreslår vi en uppsättning versionsalgoritmer, både för data och metadata, som möjliggör en hög genomströmning under konvergens. Slutligen implementerar och utvärderar vi dessa algoritmer i BlobSeer-prototypen, som vi integrerar som ett lagringsbackend i Hadoop MapReduce-ramverket. Vi utför omfattande mikrobenchmarks samt experiment med verkliga MapReduce applikationer: de visar att tillämpningen av de principer som försvaras i vår strategi ger betydande fördelar för dataintensiva applikationer.
Bogdan Nicolae REF presenterade en ny idé för att utforma mycket skalbara distribuerade lagringssystem som är optimerade för hög dataåtkomstkonvergens och föreslog också olika algoritmer för data- och metadata som möjliggör en hög genomströmning under konvergens.
Blobseer: Next-generation data management for large scale infrastructures
{'venue': 'J. Parallel Distrib. Comput', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}