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作者(中文):李季恆
作者(外文):Lee, Chi-Heng.
論文名稱(中文):基於使用者可定義儲存系統之多階層資料容錯管理機制
論文名稱(外文):Enabling Multi-level Data Fault-tolerant Management on User-defined Storage System
指導教授(中文):石維寬
指導教授(外文):Shih, Wei-Kuan
口試委員(中文):黃能富
張原豪
涂嘉恆
口試委員(外文):Huang, Nen-Fu
Chang, Yuan-Hao
Tu, Chia-Heng
學位類別:碩士
校院名稱:國立清華大學
系所名稱:資訊工程學系所
學號:104062631
出版年(民國):106
畢業學年度:105
語文別:中文
論文頁數:15
中文關鍵詞:資料容錯使用者定義儲存裝置多階層資料容錯
外文關鍵詞:Data Fault ToleranceUser Defined StorageMultilevel Data Fault Tolerance
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基於現今的資料容錯機制,都是把資料和產生出來的校驗碼放在同一組硬碟上,也就是說,當使用者想採取不同的資料容錯機制的時候,就必須使用新的一組硬碟。這樣的情況下,造成硬碟空間利用低,而且在硬碟的數量有限下,使用者無法使用兩種以上的資料容錯技術。

本論文在單機電腦上,以檔案的位置作為區分,實施了兩種不同的資料容錯技術。而且讓使用者在有限的硬碟數量下,更加彈性地決定對資料的存放,並且讓資料的重要性由使用者自己來定義,藉此在硬碟的空間利用率和校驗碼計算速度之間取得一個平衡。
Nowadays, the data fault-tolerant technique is to put data and erasure code in the same disk group. When a user would like to use another data fault-tolerant technique, he must use a new group of disks. In the situation, the disk utilization is very low, and a user cannot manipulate more than two kinds of data fault-tolerant technique with finite disks.

This thesis constructs a hybrid data fault-tolerant system by distinguish the different location of files in a stand-alone computer. A user can decide how to store data elastically, and define the importance of data by himself, for getting a balance between the disk utilization and the execution speed of erasure code calculation.
第一章 介紹 1
第二章 背景介紹 3
2.1 Raid機制 3
2.2 LRC機制 4
第三章 系統架構 6
3.1系統概觀 6
3.2裝置映射 7
3.3 ext4檔案系統的程序流程 8
3.4區塊層的程序流程 9
3.5硬碟位置映射 11
第四章 實驗 12
4.1系統規格 12
4.2實驗數據 12
第五章 結論 14
附錄 15
[1] The fundamentals of software-defined storage simplicity at scale for cloud architectures. Technical report, Coraid Inc, 2015. Report.
[2] A. Alba, G. Alatorre, C. Bolik, A. Corrao, T. Clark, S. Gopisetty, and et al. Efficient and agile storage management in software defined environments. IBM Journal of Research and Development, 2014.
[3] W. C. Arnold, D. M. Chess, M. V. Devarakonda, A. Segal, and I. N. Whalley. Method for policy-based, autonomically allocated storage, Jan 2009.
[4] B. Calder, J. Wang, A. Ogus, N. Nilakantan, A. Skjolsvold, S. McKelvie, Y. Xu, S. Srivastav, J. Wu, H. Simitci, J. Haridas, C. Uddaraju, H. Khatri, A. Edwards, V. Bedekar, S. Mainali, R. Abbasi, A. Agarwal, M. F. ul Haq, M. I. ul Haq, D. Bhardwaj, S. Dayanand, A. Adusumilli, M. McNett, S. Sankaran, K. Manivannan, and L. Rigas. Windows azure storage: a highly available cloud storage service with strong consistency. Proceedings of the Twenty-Third ACM Symposium on Operating Systems Principles (SOSP 11, pages 143–157, 2011.
[5] Kuo Sheng Deng, Chin Feng Lee, Jerry Chou, Yi Chen Shih, Shang Hao Chuang, and Po Hsuan Wu. pnfs-based software-defined storage for information lifecycle management. 2015 International Conference on Cloud Computing and Big Data (CCBD), pages 89–92, Nov 2015.
[6] M. Devarakonda, D. Chess, I. Whalley, A. Segal, P. Goyal, A.Sachedina, and et al. Policy-based autonomic storage allocation. Self-Managing Distributed Systems, 2003.
 
 
 
 
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