Abstract-En växande mängd data produceras dagligen vilket resulterar i en växande efterfrågan på lagringslösningar. Medan molnlagringsleverantörer erbjuder en praktiskt taget oändlig lagringskapacitet, söker dataägare geografisk och leverantörsmångfald i dataplaceringen, för att undvika att leverantören låser in sig och för att öka tillgängligheten och hållbarheten. Dessutom, beroende på kundens dataåtkomst mönster, kan en viss molnleverantör vara billigare än en annan. I detta dokument 1 introducerar vi Scalia, en molnlagringsförmedlingslösning som kontinuerligt anpassar placeringen av data baserat på dess åtkomstmönster och med förbehåll för optimeringsmål, såsom lagringskostnader. Scalia överväger effektivt ompositionering av endast utvalda objekt som avsevärt kan sänka lagringskostnaden. Genom omfattande simuleringsförsök bevisar vi Scalias kostnadseffektivitet mot statiska placeringar och dess närhet till den idealiska dataplaceringen i olika scenarier för dataåtkomstmönster, tillgängliga molnlagringslösningar och misslyckanden.
Scalia REF presenterade en molnförmedlingslösning som kontinuerligt anpassar placeringen av data, baserat på filåtkomststatistik bland flera molnlagringstjänster för att minimera lagringskostnaderna, förbättra datatillgängligheten och eliminera inlåsningsrisk för leverantörer.
Scalia: An adaptive scheme for efficient multi-cloud storage
{'venue': '2012 International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis', 'journal': '2012 International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}