Abstract-Minimum-Storage Regenerating (MSR) koder har dykt upp som ett livskraftigt alternativ till Reed-Solomon (RS) koder eftersom de minimerar reparation bandbredden medan de fortfarande är optimala när det gäller tillförlitlighet och lagring overhead. Även om det finns flera MSR-konstruktioner har de hittills inte genomförts i praktiken främst på grund av det stora antalet I/O-drifter. I detta dokument analyserar vi högkvalitativa MDS-koder som samtidigt optimeras i fråga om lagring, tillförlitlighet, I/O-verksamhet och reparationsbandbredd för enstaka och flera fel i de systematiska noderna. Koderna infördes nyligen [1] utan något särskilt namn. På grund av likheten mellan hashtaggen skylt # och förfarandet för kodkonstruktionen, kallar vi dem i detta papper HashTag Erasure Codes (HTECs). HTEC ger den lägsta dataläsningen och dataöverföringen, och därmed den lägsta reparationstiden för en godtycklig delförpackningsnivå α, där α ≤ r k/r, bland alla befintliga MDS-koder för distribuerad lagring inklusive MSR-koder. Reparationsprocessen är linjär och mycket parallell. Dessutom visar vi att HTECs är de första högkvalitativa MDS-koderna som minskar reparationsbandbredden för mer än ett fel. Praktiska implementationer av HTECs i Hadoop release 3.0.0-alpha2 visar sina stora potentialer.
HTECs REF har uppfunnits för att ge den lägsta dataläsningen, dataöverföringen och reparationstiden när reparationsprocessen var linjär och parallell.
HashTag Erasure Codes: From Theory to Practice
{'venue': 'Published in: IEEE Transactions on Big Data Volume: 4 , Issue: 4 , Dec. 1 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}