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Multi-Version Managers for Large Scalable Data-Management Systems
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AI
DOI：10.3390/fi18070358.png)
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摘要
En 中文
随着数据密集型计算的兴起，由于每天产生的数据量不断增长，存储和管理大数据变得必要。云数据存储实际上是大型分布式系统的最佳选择。成功的云计算离不开可靠的数据管理系统来存储和处理海量数据。大规模管理可用存储系统变得越来越复杂，我们面临许多挑战，如可扩展性、数据可用性、容错性等。此外，数据存储面临特定的访问模式：同一文件的高并发读取、大量覆盖操作以及同一文件的高并发追加操作。大多数现有存储系统使用版本控制来提高数据访问并行性，从而在并发条件下实现更好的性能；但通常这些系统使用一个组件（版本管理器）负责生成每个存储文件的版本。在讨论大数据的背景下，读、写和追加请求增加。如果这些请求由单一组件管理，则会出现性能瓶颈和过载的版本管理器。为避免这一缺陷，我们提出了并设计了一种新的存储系统架构，该架构使用版本控制；新架构采用多版本管理器以更好地支持可扩展性并提供部分容错能力。为证明我们方法的有效性，我们在BlobSeer数据管理系统上进行了评估。实验结果表明，我们的架构在CREATE操作中实现了近线性可扩展性（每个额外版本管理器495次操作/秒），将WRITE执行时间最多减少了66%，并在单节点故障下保持67%的可用性，同时引入了最小的资源开销（CPU总增加3%）。这些结果证实，所提出的多版本管理器架构为云数据存储系统提供了一种实用、可扩展且部分容错性的解决方案。
Keyword:
cloud computing
versioning
data-management system
BlobSeer
scalability
multi-version managers
AI总结
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