Миграция данных: различия между версиями

Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 101: Строка 101:




Еще один открытый вопрос заключается в объединении задач размещения и миграции данных. Этот вопрос изучали Хуллер и др. [9]. Пусть даны изначальное расположение и новая модель спроса. Задача заключается в поиске серии перемещений данных, которая может быть выполнена за определенное число этапов и обеспечивает наилучшее возможное расположение для имеющейся модели спроса. Они показали, что одноэтапная миграция является NP-полной задачей, и предложили эвристический алгоритм для ее решения. Эксперименты показали, что последовательное многократное выполнение одноэтапной миграции дает высокий практический результат. В дальнейшем было бы любопытно получить нетривиальные алгоритмы аппроксимации для этой задачи.
Еще один открытый вопрос заключается в объединении задач размещения и миграции данных. Этот вопрос изучали Хуллер и др. [9]. Пусть даны изначальное расположение и новая модель спроса. Задача заключается в поиске серии перемещений данных, которая может быть выполнена за определенное число этапов и обеспечивает наилучшее возможное расположение для имеющейся модели спроса. Они показали, что даже одноэтапная миграция является NP-полной задачей, и предложили эвристический алгоритм для ее решения. Эксперименты показали, что последовательное многократное выполнение одноэтапной миграции дает высокий практический результат. В дальнейшем было бы любопытно получить нетривиальные алгоритмы аппроксимации для этой задачи.




Еще одно перспективное направление будущих исследований – миграция данных в гетерогенной системе хранения. Большинство исследований миграции данных были посвящены главным образом гомогенным системам хранения и предполагали, что все диски имеют одни и те же фиксированные свойства, а все сетевые соединения – одну и ту же фиксированную пропускную способность. Однако на практике крупные системы хранения могут быть гетерогенными. Например, диски могут иметь разные свойства, поскольку добавляются со временем из-за возросшего спроса на емкость памяти. Лу и др. [13] изучали случай с различной пропускной способностью дисков, связанной с разной нагрузкой. Они использовали подход на базе теории управления для генерации адаптивных коэффициентов миграции данных, обеспечивающих минимальное снижение качества предоставления услуги. Этот алгоритм значительно уменьшает время задержки для клиентов по сравнению с предыдущими схемами. Однако теоретических границ эффективности миграции данных представлено не было. Коффман и др. [2] изучали случай, в котором каждый диск i может одновременно обрабатывать pi передач, и предложили алгоритмы аппроксимации. В некоторых статьях [2, 12] рассматривался случай с гетерогенной длиной элементов данных (однако сама система при этом была гомогенной) и были предложены алгоритмы аппроксимации для этой задачи.
Еще одно перспективное направление будущих исследований – миграция данных в гетерогенной системе хранения. Большинство исследований миграции данных были посвящены главным образом гомогенным системам хранения и предполагали, что все диски имеют одни и те же фиксированные свойства, а все сетевые соединения – одну и ту же фиксированную пропускную способность. Однако на практике крупные системы хранения могут быть гетерогенными. Например, диски могут иметь разные свойства, поскольку добавляются со временем из-за возросшего спроса на емкость памяти. Лу и др. [13] изучали случай с различной пропускной способностью дисков, связанной с разной нагрузкой. Они использовали подход на базе теории управления для генерации адаптивных коэффициентов миграции данных, обеспечивающих минимальное снижение качества предоставления услуги. Этот алгоритм значительно уменьшает время задержки для клиентов по сравнению с предыдущими схемами. Однако теоретических границ эффективности миграции данных представлено не было. Коффман и др. [2] изучали случай, в котором каждый диск i может одновременно обрабатывать <math>p_i \;</math> передач, и предложили алгоритмы аппроксимации. В некоторых статьях [2, 12] рассматривался случай с гетерогенной длиной элементов данных (однако сама система при этом была гомогенной) и были предложены алгоритмы аппроксимации для этой задачи.


== Экспериментальные результаты ==
== Экспериментальные результаты ==