Исследования, опубликованные в Международном журнале Grid and Utility Computing, показали, как адаптивный подход к размеру «кусков» данных в системах хранения облачных вычислений может значительно повысить эффективность.
Чалаби Байя из Высшей национальной школы информатики в Алжире (Алжир) и Слимани Яхья из Университета Ла-Маноубы в Тунисе рассмотрели способ хранения неструктурированных данных в виде BLOB-объектов (больших двоичных объектов) в облаке. Они отмечают, что большинство систем управления данными используют размеры блоков данных, равные заданному BLOB-объекту, но этот, казалось бы, упрощенный подход скрывает проблему: не все размеры BLOB-объектов одинаковы.
BLOB-объекты являются фундаментальными компонентами облачных вычислений, и проблема размера создает препятствия на пути перемещения данных, что приводит к несогласованному доступу к данным между системами, тем самым снижая эффективность. Снижение эффективности означает, что энергия тратится впустую на передачу и хранение данных.
Команда отмечает, что всегда приходится идти на компромиссы, пытаясь повысить эффективность вычислительных систем. «Поскольку размер фрагмента влияет на пропускную способность, если размер фрагмента мал, сеть будет перегружена», — поясняет команда. «С другой стороны, если размер фрагмента велик и доступ к данным осуществляется одновременно, время отклика увеличивается».
Чтобы помочь преодолеть различные проблемы, исследователи разработали адаптивный подход, который динамически адаптирует размер фрагмента на основе набора показателей в реальном времени. Эти показатели включают в себя такие факторы, как доступная пропускная способность, использование хранилища, размер BLOB-объекта и частота доступа к данным.
В тестах, сравнивающих новый подход с методами фиксированного размера фрагментов, команда обнаружила улучшение времени выполнения на 24 % и на 96 % по сравнению с методами случайного размера фрагментов. Исследователи добавляют, что их техника чередования данных может также использоваться с другими системами управления данными. Они планируют протестировать свой подход на реальных платформах облачных вычислений , таких как BlobSeer и Hadoop Distributed File System (HDFS).
Теги: Интернет, облако, сервер
