Abstract-På bara några år cloud computing har blivit ett mycket populärt paradigm och en affärsframgång historia, med lagring är en av de viktigaste funktionerna. För att uppnå hög datatillgänglighet förlitar sig molnlagringstjänster på replikering. I detta sammanhang är uppgifternas enhetlighet en stor utmaning. I motsats till traditionella metoder som till största delen bygger på stark konsekvens väljer många molnlagringstjänster svagare konsekventa modeller för att uppnå bättre tillgänglighet och prestanda. Detta sker på bekostnad av en hög sannolikhet för att gamla data läses, eftersom de kopior som är inblandade i avläsningarna kanske inte alltid har den senaste skriften. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt, Harmony, som på ett anpassningsbart sätt justerar överensstämmelsenivån i körtid i enlighet med tillämpningskraven. Den viktigaste idén bakom Harmony är en intelligent skattning modell av gamla avläsningar, vilket gör det möjligt att elastiskt skala upp eller ner antalet repliker som är involverade i läsning operationer för att upprätthålla en låg (eventuellt noll) tolerabel fraktion av gamla avläsningar. Som ett resultat av detta kan Harmony uppfylla den önskade konsekvensen i applikationerna samtidigt som man uppnår goda resultat. Vi har implementerat Harmony och gjort omfattande utvärderingar med Cassandra molnlagring på Grid'5000 testbädd och på Amazon EC2. Resultaten visar att Harmony kan uppnå bra prestanda utan att överskrida det tolererade antalet gamla avläsningar. Till exempel, i motsats till den statiska slutliga konsistensen som används i Cassandra, minskar Harmony de gamla data som avläses med nästan 80% samtidigt som endast minimal latens läggs till. Samtidigt förbättrar det genomströmningen av systemet med 45% samtidigt som de önskade kraven på överensstämmelse i applikationerna bibehålls jämfört med den starka konsekvensmodellen i Cassandra.
En metod som kallas Harmony REF använder en intelligent skattningsmodell av gamla avläsningar som möjliggör en elastisk upp- eller nedskalning av antalet repliker som är involverade i läsning.
Harmony: Towards Automated Self-Adaptive Consistency in Cloud Storage
{'venue': '2012 IEEE International Conference on Cluster Computing', 'journal': '2012 IEEE International Conference on Cluster Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}