Алгоритмы миграции данных в высокомасштабируемых облачных системах хранения

• Автор: Петров, Дмитрий Леонидович
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 131 с. : ил.

Содержание
Введение

Глава 1. Особенности построения современных систем хранения данных

1.1. Архитектуры современных систем хранения данных.

1.2. Особенности реализации облачных систем хранения данных . .

1.3. Выявление связи между процедурой миграции данных и масштабированием .

1.4. Выводы.

Глава 2. Задача миграции данных в высокомасштабируемых облачных системах хранения данных.

2.1. Принципы организации высокомасштабируемых облачных систем хранения данных

2.2. Требования к задаче миграции данных в высокомасштабируемых облачных системах хранения.

2.3. Качественная постановка задачи.

2.4. Выводы.
Глава 3. Анализ известных моделей и алгоритмов миграции данных в системах хранения
3.1. Обобщенная модель систем хранения данных.
3.2. Математическая модель миграции данных в системах хранения
3.3. Сведение задачи миграции данных к задаче раскраски ребер
мультиграфа.
3.4. Выводы.
Глава 4. Разработка моделей и алгоритмов миграции данных в высокомасштабируемых облачных системах хранения .
4.1. Модель миграции данных в высокомасштабируемых облачных системах хранения.
4.2. Алгоритмы миграции данных в высокомасштабируемых облачных системах хранения.
4.3. Доказательство свойств предложенных алгоритмов
4.4. Выводы
Глава 5. Экспериментальная оценка эффективности предложенных алгоритмов
5.1. Методика проведения эксперимента
5.2. Особенности реализации алгоритмов миграции данных.
5.3. Результаты эксперимента.
5.4. Выводы.
Заключение
Литература


Разработка специализированных алгоритмов миграции данных для управления арендованными ресурсами в ВО-СХД, способных сократить время масштабирования, позволит повысить эффективность использования ресурсов и понизить затраты на аренду устройств хранения, что представляет собой важную научную задачу, имеющую большое практическое значение. Целыо диссертационной работы является разработка алгоритмов миграции данных в ВО-СХД, способных уменьшить время масштабирования, но сравнению с традиционными алгоритмами миграции. Методы исследования. В исследовании формализация моделей производилась с помощью методов теории вычислительных систем и теории графов. Для описания и анализа алгоритмов в работе были использованы методы теории графов и теории алгоритмов. Практическая значимость. Предложенные модель и алгоритмы могут быть использованы при разработке ОС промышленных ВО-СХД, что позволит улучшртть такой технико-экономический показатель ВО-СХД, как затраты на аренду вычислительных ресурсов. ВО-СХД, а также доказательство его полиномиальности. Апробация работы. Предлагаемые решения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных и всероссийских научно-технических конференциях в - гг. Публикации. Материалы диссертации опубликованы в 5 научных работах, из них 2 статьи в рецензируемых журналах, рекомендованных ВАК, 3 работы в научных трудах конференций, из которых одна работа на английском языке в трудах международной конференции сообщества 1ЕЕЕ. Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы, включающего наименований. Основная часть работы изложена на 3 страницах машинописною текста. Работа содержит рисунка, 5 таблиц и 4 приложения общим объемом страниц. Информация является движущей силой современного бизнеса и в настоящий момент считается наиболее ценным стратегическим активом любого предприятия. Объем используемой информации растет в геометрической прогрессии вместе с ростом глобальных сетей, усложнением социальной среды человека и бизнес-процессов предприятий. Данные компаний можно разделить на структурированные и неструктурированные. Структурированные данные - это данные, имеющие заранее определенную структуру и типы. Чаще всего структурированные данные хранятся в базе данных (БД). В отличие от них, неструктурированные данные хранятся в различных файловых форматах, таких как *. Неструктурированные данные также могут быть организованы в БД, но, несмотря на это, они чаще требуют просмотра, поиска по файлам, чем структурированные. Более % корпоративных данных являются неструктурированными [1, 2]. Неструктурированные данные хранятся на компьютерах пользователей или централизованно - в специализированных системах, называемых системами хранения данных (СХД), или хранилищах данных. СХД состоят из набора устройств хранения, представляющих собой элементарное устройство хранения данных. Дисковые массивы объединяют набор накопителей на жестких магнитных дисках (НЖМД), или просто дисках. Дисковые массивы сегодня - наиболее популярные устройства хранения, на основе которых строятся более сложные СХД. СХД могут быть централизованными, децентрализованными и сетевыми. Сетевые СХД (Network storage) предоставляют доступ к данным через компьютерную сеть. На сегодня это самый эффективный метод хранения больших объемов данных. СХД разделяются на системы с прямым подключением (NAS - Network Attached Storage) и сети хранения данных (SAN - Storage Area Network), подключаемые через сеть[1, 2, 5). Вычислительные ресурсы современных компаний и, в частности, СХД концентрируются в центрах обработки данных (ЦОД) или датацентрах. ЦОД - комплексное организационно-техническое решение, предназначенное для создания высокопроизводительной отказоустойчивой информационной инфраструктуры [2]. Ключевыми элементами ЦОД являются (рис. СУБД. Рисунок 1. Пользователями ЦОД и СХД могут быть самые различные устройства от ноутбуков и простых серверов до групп серверов и майнфрей-мов. Для именования всех клиентских устройств удобно использовать единый термин - хост. Компоненты хоста можно различать на физические и логические. Рисунок 1.