Abstract-In dataintensiva kluster, en stor mängd filer lagras, behandlas och överförs samtidigt. För att öka datatillgängligheten skapar och lagrar vissa filsystem tre kopior för varje fil i slumpmässigt utvalda servrar över olika rack. De försummar dock filen heterogenitet och server heterogenitet, som kan utnyttjas för att ytterligare förbättra datatillgängligheten och filsystemets effektivitet. Eftersom filer har heterogen popularitet, ett stelt antal tre repliker kanske inte ge omedelbar svar på ett alltför stort antal läsförfrågningar till heta filer, och avfall resurser (inklusive energi) för repliker av kalla filer som har få läsförfrågningar. Dessutom är servrar heterogena i nätverksbandbredd, maskinvarukonfiguration och kapacitet (dvs. det maximala antalet serviceförfrågningar som kan stödjas samtidigt), är det viktigt att välja replika servrar för att säkerställa låg replikeringsfördröjning och begära svarsfördröjning. I detta dokument föreslår vi ett energieffektivt adaptivt fileplikeringssystem (EAFR), som innehåller tre komponenter. Det är anpassningsbart till tidsvarierande fil populäriteter för att uppnå en bra avvägning mellan datatillgänglighet och effektivitet. Högre popularitet av en fil leder till fler kopior och vice versa. Dessutom, för att uppnå energieffektivitet, servrar klassificeras i heta servrar och kalla servrar med olika energiförbrukning, och kalla filer lagras i kalla servrar. EAFR väljer sedan en server med tillräcklig kapacitet (inklusive nätverksbandbredd och kapacitet) för att hålla en replika. För att ytterligare förbättra EAFR:s prestanda föreslår vi en dynamisk strategi för justering av överföringshastigheter för att förhindra potentiell överbelastning i insändningen när en fil kopieras till en server, en strategi för val av datanod för att minska filläsningslatensen och en strategi för att snabbt skapa filrepliker under replika nodfel. Experimentella resultat på en verklig kluster visar effektiviteten i EAFR och föreslagna strategier för att minska filläsningslatens, replikeringstid och strömförbrukning i stora kluster.
Lin m.fl. REF närmar sig problemet med att anpassa replikeringsfaktorn ur ett energieffektivitetsperspektiv och föreslår ett energieffektivt adaptivt filreplikationssystem (EAFR).
EAFR: An Energy-Efficient Adaptive File Replication System in Data-Intensive Clusters
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}