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计算机科学 > 分布式、并行与集群计算

arXiv:2507.00576 (cs)
[提交于 2025年7月1日 ]

标题: DynoStore:用于管理异构存储数据的广域分布系统

标题: DynoStore: A wide-area distribution system for the management of data over heterogeneous storage

Authors:Dante D. Sanchez-Gallegos, J. L. Gonzalez-Compean, Maxime Gonthier, Valerie Hayot-Sasson, J. Gregory Pauloski, Haochen Pan, Kyle Chard, Jesus Carretero, Ian Foster
摘要: 跨不同设施的数据分布带来了诸如提高资源利用率、通过复制增加弹性以及在数据源附近处理数据以提高性能等好处。 然而,由于异构访问协议、不同的身份验证模型以及缺乏统一的协调框架,管理此类数据具有挑战性。 本文介绍了DynoStore,一个管理异构存储系统中数据的系统。 DynoStore的核心是数据容器,这是一种抽象,它为无缝数据管理提供了标准化接口,无论底层存储系统如何。 多个数据容器连接创建了一个连贯的广域存储网络,使用纠删码策略确保弹性。 此外,一种负载平衡算法确保了存储资源的公平和高效利用。 我们使用基准测试和实际案例研究评估了DynoStore,包括在地理分布环境中管理医疗和卫星数据。 我们的结果表明,与集中式云托管系统相比,性能提高了10%,同时与Redis和IPFS等最先进的解决方案保持竞争力。 DynoStore还表现出优越的容错能力,能够承受比传统系统更多的故障。
摘要: Data distribution across different facilities offers benefits such as enhanced resource utilization, increased resilience through replication, and improved performance by processing data near its source. However, managing such data is challenging due to heterogeneous access protocols, disparate authentication models, and the lack of a unified coordination framework. This paper presents DynoStore, a system that manages data across heterogeneous storage systems. At the core of DynoStore are data containers, an abstraction that provides standardized interfaces for seamless data management, irrespective of the underlying storage systems. Multiple data container connections create a cohesive wide-area storage network, ensuring resilience using erasure coding policies. Furthermore, a load-balancing algorithm ensures equitable and efficient utilization of storage resources. We evaluate DynoStore using benchmarks and real-world case studies, including the management of medical and satellite data across geographically distributed environments. Our results demonstrate a 10\% performance improvement compared to centralized cloud-hosted systems while maintaining competitive performance with state-of-the-art solutions such as Redis and IPFS. DynoStore also exhibits superior fault tolerance, withstanding more failures than traditional systems.
评论: 10页。会议:第25届IEEE国际集群、云和互联网计算研讨会
主题: 分布式、并行与集群计算 (cs.DC)
引用方式: arXiv:2507.00576 [cs.DC]
  (或者 arXiv:2507.00576v1 [cs.DC] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.00576
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

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来自: Dante D. Sanchez-Gallegos [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2025 年 7 月 1 日 08:57:17 UTC (568 KB)
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