Valutazione delle prestazioni dei sistemi di archiviazione distribuiti
Analisi comparativa
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I Big Data e il Cloud Computing oggi richiedono grandi quantità di storage accessibili da molti server. Per superare i colli di bottiglia delle prestazioni e i singoli punti di guasto sono entrati in vigore i sistemi di storage distribuiti. L'obiettivo principale di questo lavoro è quindi la valutazione delle prestazioni di questi sistemi di archiviazione. In questo studio si analizza la valutazione delle prestazioni dei sistemi di archiviazione distribuiti e si cerca di capire l'effetto sulle prestazioni di vari modelli di operazioni di I/O, cioè di lettura e scrittura, nonché di diversi ...
I Big Data e il Cloud Computing oggi richiedono grandi quantità di storage accessibili da molti server. Per superare i colli di bottiglia delle prestazioni e i singoli punti di guasto sono entrati in vigore i sistemi di storage distribuiti. L'obiettivo principale di questo lavoro è quindi la valutazione delle prestazioni di questi sistemi di archiviazione. In questo studio si analizza la valutazione delle prestazioni dei sistemi di archiviazione distribuiti e si cerca di capire l'effetto sulle prestazioni di vari modelli di operazioni di I/O, cioè di lettura e scrittura, nonché di diversi approcci di misurazione delle prestazioni di archiviazione. Il metodo consiste nell'utilizzare un generatore di carichi di lavoro sintetici mediante lo streaming e la transcodifica di dati video, nonché uno strumento di benchmark che genera il carico di lavoro, come SPECsfs2014, per valutare le prestazioni dei sistemi di archiviazione distribuita GlusterFS e Compuverde, che sono archivi basati su file. Abbiamo concluso che Compuverde ha prestazioni migliori rispetto a Gluster, anche se viene utilizzato un hardware a basse prestazioni. Si consiglia di utilizzare un'unità cache nei nodi di archiviazione Gluster per ottenere prestazioni migliori ed evitare colli di bottiglia.
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