Abstract-Data replikering har antagits väl i dataintensiva vetenskapliga tillämpningar för att minska dataöverföringstid och bandbreddsförbrukning. Problemet med datareplikation i Data Grids, en möjliggörande teknik för dataintensiva tillämpningar, har dock visat sig vara NP-hård och till och med oåtkomlig, vilket gör detta problem svårt att lösa. Under tiden är det mesta av den tidigare forskningen inom detta område antingen teoretisk undersökning utan praktisk hänsyn, eller heuristikbaserad med liten eller ingen teoretisk prestandagaranti. I detta dokument föreslår vi en datareplikationsalgoritm som inte bara har en påvisbar teoretisk prestandagaranti, utan också kan genomföras på ett distribuerat och praktiskt sätt. Specifikt, vi designar en polynom tid centraliserad replikering algoritm som minskar den totala data filåtkomst fördröjning med minst hälften av det minskade med den optimala replikeringslösningen. Baserat på denna centraliserade algoritm, vi designar också en distribuerad cache algoritm, som lätt kan antas i en distribuerad miljö som Data Grids. Omfattande simuleringar utförs för att validera effektiviteten hos våra föreslagna algoritmer. Med hjälp av vår egen simulator visar vi att vår centraliserade replikeringsalgoritm fungerar jämförbart med den optimala algoritmen och andra intuitiva heuristiker under olika nätverksparametrar. Med hjälp av GridSim, en populär distribuerad Grid-simulator, visar vi att den distribuerade cachetekniken avsevärt överträffar en befintlig populär filcacheteknik i Data Grids, och den är mer skalbar och anpassningsbar till den dynamiska förändringen av filåtkomstmönster i Data Grids.
I REF presenterade författarna en datareplikationsstrategi som har en påvisbar teoretisk prestandagaranti och kan genomföras på ett distribuerat och praktiskt sätt.
Data Replication in Data Intensive Scientific Applications with Performance Guarantee
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}