基于蚁群优化算法的纠删码存储系统数据更新方案.docx
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2022-06-10
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摘 要 由于纠删码具备高可用性和高存储空间有效性的特点，采用纠删
码为大规模分布式存储系统提供数据持久性已成为事实标准.然而，纠
删码的密集型更新操作将导致大量的数据传输和 I O 开销.如何减少数
据传输量，优化现有网络资源的利用率，以提高纠删码的更新效率，
成为纠删码存储系统面临的重要挑战.然而，在多重服务质量(quality
of service, QoS)指标下，目前对纠删码更新效率的优化研究很少.针
对此问题，提出一种基于蚁群优化算法的多数据节点更新方案 (ant
colony optimization algorithm based multiple data nodes
update scheme, ACOUS)，采用 2 阶段数据更新方式以优化多数据
节点更新过程.具体而言，基于多目标蚁群优化更新路由算法(multi-
objective ant colony optimization update routing algorithm,
MACOU)所构建的多目标更新树，2 阶段数据更新方式能有效地进行
数据增量收集和校验增量分发.大量的实验结果表明，在典型的数据中
心网络拓扑结构下，与 TA-Update 方案相比，所提方案能够在保证算
法收敛的前提下，以可忽略的计算开销为代价，将更新时延降低 26%
～37%.
关键词 分布式存储系统；数据更新；纠删码；蚁群优化；更新时延
由于纠删码具备高可用性和高存储空间有效性的特点，采用纠删
码为分布式存储系统以及数据中心
[1-4]
提供数据持久性已成为约定俗成
的标准.纠删码把大数据对象划分成多个小的数据块，然后将这些小的
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