存儲系統(tǒng)低能耗數(shù)據(jù)布局技術研究.pdf

1、數(shù)字信息的爆炸性增長促使大規(guī)模存儲系統(tǒng)的出現(xiàn)，磁盤以其大容量和低價格的優(yōu)勢成為數(shù)據(jù)存儲的主要媒介。大量磁盤被組織起來以構建高性能、高可靠的海量存儲系統(tǒng)。磁盤的機械特性使得磁盤存儲系統(tǒng)成為數(shù)據(jù)中心能耗最主要的來源之一，能耗成本在數(shù)據(jù)中心總擁有成本中占據(jù)越來越高的比例，因此降低磁盤存儲系統(tǒng)的能耗是降低數(shù)據(jù)中心總能耗進而降低其總擁有成本的關鍵。本研究主要內(nèi)容如下：
　　 ⑴磁盤的工作狀態(tài)被分為活動、空閑和待機三種，磁盤響應I/O請求時

2、必須處于活動狀態(tài)。磁盤陣列的數(shù)據(jù)布局方式?jīng)Q定了到達每個磁盤的I/O請求的空間分布，進而決定了每個磁盤的工作狀態(tài)和能耗。已有磁盤陣列數(shù)據(jù)布局方式要么未考慮存儲系統(tǒng)的能耗，要么在降低存儲系統(tǒng)能耗的同時在性能、可靠性等方面存在諸多不足。將固態(tài)盤引入存儲系統(tǒng)雖然在隨機讀性能、能耗等方面能有明顯的改善，但其物理特性又決定了其在小寫性能和可擦寫次數(shù)等方面存在天生的不足。因此，對磁盤陣列上的數(shù)據(jù)布局方式進行優(yōu)化以構建高性能、高可靠、低能耗的海量存儲系

3、統(tǒng)是一項重要而緊迫的任務。
　　 ⑵傳統(tǒng)的日志數(shù)據(jù)分布方法將日志數(shù)據(jù)集中于專用日志盤上，使鏡像盤周期性地切換到待機狀態(tài)以節(jié)能，然而專用的日志盤使得存儲系統(tǒng)存在單點失效、性能瓶頸和高能耗的問題。為此，提出了一種日志數(shù)據(jù)旋轉(zhuǎn)分布方法RoLo和相應的分散式同步方法。RoLo將RAID10 系統(tǒng)中鏡像盤上的空閑空間組織成一個邏輯的日志空間池，通過將所有鏡像盤的空閑空間輪流做為值日日志空間，并利用分散式同步將已使用的日志空間回收并重復利用

4、，在有限的鏡像盤空閑空間上構建一個邏輯上無限容量的日志空間。日志數(shù)據(jù)旋轉(zhuǎn)分布方法未引入額外的日志磁盤，消除了傳統(tǒng)日志數(shù)據(jù)分布方法下的性能瓶頸和單點失效瓶頸；相對較大的日志空間降低了磁盤啟停的頻率，不但延長了磁盤的壽命，也降低了存儲系統(tǒng)的能耗。性能評估結果表明，日志數(shù)據(jù)旋轉(zhuǎn)分布方法較RAID10節(jié)省高達47.2％的能量，較采用了傳統(tǒng)日志數(shù)據(jù)分布方法的GRAID節(jié)省高達11.8％的能量。
　　 ⑶傳統(tǒng)的文件分布方式大多僅利用文件訪問

5、的時間局部性或空間局部性將文件集中于少量的磁盤上，而未充分挖掘和利用文件訪問的雙峰分布特點以及固態(tài)盤和磁盤之間在性能、可靠性和能耗方面的互補性來優(yōu)化文件的布局。為此，提出了一個動態(tài)數(shù)據(jù)重分布方法LoRo來進一步降低由固態(tài)盤和磁盤構成的混合盤陣的能耗。LoRo利用存儲系統(tǒng)I/O負載的局部性和雙峰分布特點，將讀請求定向到在隨機讀性能和能耗兩方面均具有優(yōu)勢的固態(tài)盤上，而將寫請求定向到在順序?qū)懶阅芊矫婢哂袃?yōu)勢的磁盤上。動態(tài)數(shù)據(jù)重分布方法LoRo

6、能夠在降低混合存儲系統(tǒng)能耗的同時提高性能。性能評估結果表明，動態(tài)數(shù)據(jù)重分布方法LoRo相較熱點數(shù)據(jù)集中方法PDC可節(jié)省高達68.2％的能量。
　　 ⑷通過將部分磁盤上的數(shù)據(jù)全部復制到其他磁盤上，使得部分磁盤切換到低能耗狀態(tài)可以節(jié)能。但單存儲卷基于數(shù)據(jù)復制的數(shù)據(jù)分布方法的節(jié)能效果不但受制于空閑存儲空間容量，而且受制于存儲負載強度，二者相互制約，限制了存儲系統(tǒng)的節(jié)能。為此，提出了低能耗多卷文件分布優(yōu)化方法AdapMig。其周期性地對

7、多個存儲卷上的文件進行重分布，最小化多個存儲卷的總能耗，同時保持多存儲卷的響應時間在預定的閾值之內(nèi)。低能耗多卷文件分布優(yōu)化方法首先對多卷文件分布進行建模，對文件的訪問負載進行統(tǒng)計和預測，利用遺傳算法對所設定的最優(yōu)化目標進行求解，從而確定新的文件分布方式。低能耗多卷文件分布優(yōu)化方法能夠有效利用多存儲卷上的空閑存儲空間，在多存儲卷內(nèi)優(yōu)化數(shù)據(jù)分布。實驗結果表明，AdapMig較未采用多卷之間文件分布優(yōu)化的PARAID可節(jié)省高達26.3％的能量