Abstract-Distribuerade lagringssystem använder ofta radering koder för att uppnå hög datatillförlitlighet samtidigt uppnå utrymme effektivitet. Sådana lagringssystem är kända för att vara mottagliga för långa svansar i svarstiden. Det har visat sig att i moderna online applikationer som Bing, Facebook och Amazon, den långa svansen av latens är av särskild oro, med 99,9: e percentil svarstider som är storleksordningar värre än genomsnittet. Taming svans latens är mycket utmanande i radering-kodade lagringssystem eftersom kvantifiera svans latens (dvs. xth-percentil latens för godtycklig x  och [0, 1]) har varit ett långvarigt öppet problem. I detta papper, föreslår vi en matematisk modell för att kvantifiera svans index av service latens för godtycklig radering kodade lagringssystem, genom att karakterisera asymptotic beteende latency fördelning svansar. När filstorlek har en tung svans distribution, hittar vi svans index, definieras som exponenten där latens svans sannolikhet minskar till noll, i sluten form, och ytterligare visa att en familj av probabilistiska schemaläggning algoritmer är (asymptotiskt) optimala eftersom de kan uppnå den exakta svans index.
Även om exakt karakterisering av latens är öppen, har probabilistisk schemaläggning visat sig vara optimal för latens svans index, när filstorleken är Pareto distribuerad REF.
Tail Index for a Distributed Storage System with Pareto File Size Distribution
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}