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基于动态调度策略的存储系统服务质量保障研究

发布时间:2021-10-17 14:16
  高性能计算(High Performance Computing,HPC)开始进入Exascale时代,大量的数据密集型应用在HPC系统中大规模运行,导致对存储系统的需求不断增加。同时HPC正朝着云计算方向发展,多租户多负载场景在云HPC系统中越来越常见,这意味着系统中的存储资源在越来越多的用户之间进行共享,有限的存储资源需要服务更多的应用。当多个应用同时访问存储系统时,它们将竞争I/O资源,产生I/O干扰,这将导致I/O聚合带宽下降,应用运行时间延长,造成严重的性能损失。与此同时,混合存储架构也在HPC环境中被广泛应用,如何利用存储设备特性在物理资源有限的情况下保障应用的服务质量成为关键问题。为了解决这些问题,设计并实现一种基于动态调度策略的服务质量保障方法(Deadline-Quality of Service,DDL-QoS)。DDL-QoS不盲目追求性能最大化,旨在通过以满足应用需求的方式来保障服务质量,这一设计思想类似于云计算中的按需分配,并使用运行结束时间(Deadline)来定义应用的需求。Deadline指的是应用在单独运行没有I/O干扰时的运行时间。所以,DDL-Qo... 

【文章来源】:华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:53 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于动态调度策略的存储系统服务质量保障研究


高性能计算系统中存储结构示例

功能模块,负载预测,特征选择,负载能力


图 2-5 功能模块图得出一种计算公式,可以用于预测将新应用分前存储设备的负载能力机因子”这一概念,用占比例表示随机程度。以根据这一特征选择合储设备负载预测计算结

示意图,访问模式,示意图,随机访问


华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文配获得的带宽,从而可以动态感知不同存储设备的负载能力,帮助调度策略选择合适的存储设备调度 I/O 请求。3.2 随机程度计算方法应用访问磁盘时,会由于磁盘需要在传输所有数据之前将磁头移动到正确的位置,所以随机访问会导致明显的查找延迟。高性能计算中的科学应用的 I/O 行为受到许多因素的影响,例如,数据服务器数量,Unix 内核的 I/O 子系统,I/O 请求大小,参与 I/O 的进程数量。所有这些因素都可能导致随机访问,并且从单个进程的角度来说很难检测到。高性能计算领域中,科学应用的访问模式有多种,本文主要列举其中可以引起随机访问的三种[46],简单示意图如图 3-3 所示:

【参考文献】:
期刊论文
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[2]一种基于固态盘和硬盘的混合存储架构[J]. 王峰,王伟,刘洋.  河南师范大学学报(自然科学版). 2013(04)
[3]一种用磁盘备份SSD的高性能可靠存储系统[J]. 陈志广,肖侬,刘芳,杜溢墨.  计算机研究与发展. 2013(01)
[4]基于闪存的混合存储系统缓冲区管理算法[J]. 王光忠,王翰虎,陈梅,马丹.  计算机工程与设计. 2012(06)



本文编号:3441903

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