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基于iSCSI的分布式软件定义存储局域网研究

发布时间:2017-08-02 16:32

  本文关键词:基于iSCSI的分布式软件定义存储局域网研究


  更多相关文章: iSCSI 分布式存储 软件定义存储 遗传算法


【摘要】:随着当今数据的爆炸性增长和数据的重要性不断增加,数据快速准确存储的要求越来越高。传统的集中式的存储硬件设备已经不能满足数据中心的存储要求,因此分布式的网络存储硬件设备被广泛应用,但由于数据存储在各个物理位置不同的存储节点上,存储工作需要大量的调度和部署优化。另一方面,现有的存储局域网协议iSCSI(Internet Small Computer System Interface)在实际应用中通常需要使用较为昂贵的专业硬件性能要求,导致预算和维护成本高。因此,设计一种基于分布式体系结构的存储局域网优化具有十分重要的意义。 目前,软件定义存储被公认为是存储技术新的发展方向。所谓软件定义存储就是将硬件驱动从存储技术中抽取出来,转而用软件驱动的技术,它将与存储相关的控制工作都放置在相对于物理存储硬件的外部软件中。本论文基于目前高性能通用计算、存储和网络技术的发展,设计一种针对iSCSI的分布式的软件定义存储局域网模型(iSCSI-Distributed Software Defined Storage Area Network,iSCSI-DSDSAN)替代由原来集中式、依靠特定硬件来提高存储性能的传统架构,并进行了数据在分布式存储系统上的优化部署和iSCSI存储局域网访问性能优化。 本论文首先着重研究了iSCSI协议的工作原理,,参数意义,设计了一系列实验来研究不同iSCSI模式和参数对读写性能的影响,找出iSCSI读写的性能最优参数表。然后设计了iSCSI-DSDSAN的体系结构和组成模块。提出了一种基于遗传算法的分布式存储部署模型,它在数据部署时对数据存储位置进行优化。利用Matlab仿真,对比它和随机式和启发式部署模型,验证其调度的高效性。同时提出了iSCSI读写性能优化流程,它在读写数据时对读写性能进行优化。在Ubuntu系统下,采用java和shell编程对其进行了实现。实验结果分析表明,基于遗传算法的分布式存储部署模型将访问延时和迁移成本总体降低了15%。同时iSCSI-DSDSAN性能在存储访问尤其是写操作上具有显著提高,写带宽平均提高36%。
【关键词】:iSCSI 分布式存储 软件定义存储 遗传算法
【学位授予单位】:东华大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP333;TP393.1
【目录】:
  • 摘要4-6
  • ABSTRACT6-11
  • 第一章 绪论11-21
  • 1.1 课题研究背景与现状11-18
  • 1.1.1 iSCSI研究现状11-12
  • 1.1.2 分布式存储结构研究现状12-15
  • 1.1.3 软件定义存储研究现状15-18
  • 1.2 基于iSCSI的分布式软件定义存储研究意义18-19
  • 1.3 论文研究内容及创新点19-20
  • 1.4 论文组织结构20-21
  • 第二章 iSCSI存储技术21-33
  • 2.1 iSCSI协议体系结构21-22
  • 2.2 iSCSI节点命名规则22-23
  • 2.3 iSCSI PDU23-28
  • 2.3.1 iSCSI登录/登出PDU24-26
  • 2.3.2 iSCSI读/写命令PDU26-27
  • 2.3.3 iSCSI NOP In/NOP Out PDU27-28
  • 2.4 iSCSI会话管理28-30
  • 2.4.1 iSCSI登录阶段28-29
  • 2.4.2 iSCSI全功能阶段29-30
  • 2.5 iSCSI差错处理30-31
  • 2.6 iSCSI安全性31
  • 2.7 本章小结31-33
  • 第三章 iSCSI读写性能实验33-45
  • 3.1 本地RAMdisk读写实验33-34
  • 3.2 本地Harddisk读写实验34
  • 3.3 网络Harddisk读写实验34-41
  • 3.3.1 网络Harddisk读实验34-37
  • 3.3.2 网络Harddisk写实验37-41
  • 3.4 网络RAMdisk读写实验41-42
  • 3.5 实验结果总结42-43
  • 3.6 本章小结43-45
  • 第四章 基于iSCSI的分布式存储局域网优化模型设计45-57
  • 4.1 模型体系结构45-49
  • 4.1.1 存储对象48
  • 4.1.2 存储实体48-49
  • 4.1.3 存储节点49
  • 4.1.4 FAC49
  • 4.2 基于遗传算法的分布式存储部署模型49-53
  • 4.2.1 模型约束条件50-51
  • 4.2.2 模型优化目标51-52
  • 4.2.3 模型算法流程52-53
  • 4.3 iSCSI读写性能优化算法流程53-55
  • 4.4 本章小结55-57
  • 第五章 基于iSCSI的分布式软件定义存储局域网系统仿真和实现57-73
  • 5.1 基于遗传算法的分布式存储部署模型设计57-64
  • 5.1.1 基于遗传算法的分布式存储部署模型仿真实验设置58-60
  • 5.1.2 比较算法设计60-61
  • 5.1.3 仿真算法的实现61-62
  • 5.1.4 实验结果及对比62-64
  • 5.2 iSCSI读写性能优化软件设计64-71
  • 5.2.1 Ubuntu及Java简述64-65
  • 5.2.2 FAC模块65-66
  • 5.2.3 iSCSI Target模块66-67
  • 5.2.4 iSCSI Initiator模块67-68
  • 5.2.5 iSCSI读写性能优化软件实现68-71
  • 5.3 本章小结71-73
  • 第六章 软件运行结果及性能分析73-81
  • 6.1 软件单元运行结果73-77
  • 6.1.1 socket连接73-74
  • 6.1.2 iSCSI Target Ready74-76
  • 6.1.3 iSCSI Initiator读写76-77
  • 6.2 软件整体运行结果77-78
  • 6.3 软件运行的读写性能分析78-80
  • 6.4 本章小结80-81
  • 第七章 总结和展望81-83
  • 7.1 总结81-82
  • 7.2 展望82-83
  • 参考文献83-87
  • 攻读学位期间的研究成果87-88
  • 致谢88

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 李锋颖;;企业网络存储系统的建设[J];电脑知识与技术;2009年21期

2 刘东山;周显春;;云计算调度算法综述[J];计算机安全;2012年10期

3 孙振正;龚靖;段勇;雷俊智;;面向下一代数据中心的软件定义存储技术研究[J];电信科学;2014年01期

4 苏亚光;吴亚峰;杜化美;;Java SE6.0嵌入式脚本开发[J];电脑编程技巧与维护;2008年05期

5 王丛;;软件定义存储市场趋势[J];电脑与电信;2014年06期

6 冷亮;杜庆东;;基于遗传算法解决车辆最优路径诱导问题[J];信息通信;2012年02期

7 谭志虎;万继光;;iSCSI性能优化方法综述[J];计算机科学;2009年01期

8 张晓琳;丁红;谭跃生;王国仁;;基于面向对象XML的集中式和分布式存储模型[J];计算机工程;2007年15期

9 吉根林;遗传算法研究综述[J];计算机应用与软件;2004年02期

10 梁铖华;;局域网中分布式存储系统的设计与实现[J];科技情报开发与经济;2007年35期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 陈海波;云计算平台可信性增强技术的研究[D];复旦大学;2008年



本文编号:610223

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