固态盘I/O优化技术研究pdf

2018年9月29日20:24:25 发表评论 198

固态盘I/O优化技术研究 内容简介

固态硬盘(简称固态盘)具有明显的性能优势,《计算机科学学术文库·计算机系统结构:固态盘I/O优化技术研究》从元数据管理方法、新的内部混合架?#27807;?#22266;态盘、针对固态盘的I/O调度程序、减少到固态盘?#30007;?#27969;量、利用固态盘的冗余高效能云存储系统架构及构建由固态盘和机械硬盘组成的混合式存储系统Hsstore等六个方面对固态盘的I/O优化技术展开研究,以提高其存储系统的性能和可靠性,同时?#26723;?#31995;统能耗。

该书可供高校及科研单位人员开展研究工作使用,?#37096;?#20379;从事相关工作的工程技术人员作为参考用书使用。

固态盘I/O优化技术研究 目录

第1章 绪论

1.1 信息存储概述

1.2 固态盘技术分析

1.3 固态盘的研究现状

1.3.1 关于固态盘性能的研究

1.3.2 采用固态盘的存储系统研究

1.4 本书主要内容

第2章 块?#35835;?#32493;数据保护系统元数据管理方法研究

2.1 研究背景

2.2 元数据管理设计与实现

2.2.1 重要的数据结构

2.2.2 全量?#25351;?#31639;法

2.2.3 增量?#25351;?#31639;法

2.2.4 具体实现

2.3 实验结果与分析

2.3.1 测试环境

2.3.2 检索时间与?#25351;词?#25454;?#24247;?#20851;系

2.3.3 增量和全量?#25351;?#30340;选择

2.4 本章小结

第3章 一种结合SLC和MLC的混合固态盘架构设计

3.1 SLC和MLC闪存体分析

3.2 SMARC设计和实现

3.2.1 ?#30007;?#25968;据放在SLC区域

3.2.2 SMARC中的耗损均衡

3.2.3 SLC和MLC区域之间的数据迁移

3.3 性能评价

3.3.1 性能

3.3.2 可靠性和能源消耗

3.4 本章小结

第4章 一种基于区域的高效固态盘调度策略

4.1 研究背景和动机

4.2 I/O调度器及固态盘内部并行性分析

4.2.1 闪存和固态盘

4.2.2 I/O调度器

4.2.3 固态盘内部并行性

4.3 对固态盘性能特征的分析

4.3.1 随机操作和顺序操作的不同

4.3.2 固态盘内部并行性

4.4 分区调度器的设计与实现

4.4.1 结构概述

4.4.2 空间分区

4.4.3 请求的队列组织

4.4.4 读/?#36766;?#27714;的调度

4.4.5 分区调度器工作流程

4.5 实验评估

4.5.1 工作负载的性能

4.5.2 微测试

4.6 本章小结

第5章 利用重?#31454;?#22686;量编码的固态盘写优化

5.1 概述

5.2 设计动机和考虑因素

5.3 设计方法

5.3.1 如何识别语义元数据块

5.3.2 消除重?#35789;?#25454;块

5.3.3 管理元数据块?#33041;?#37327;变化

5.4 实验测试

5.4.1 实验设置

5.4.2 性能比较

5.4.3 CPU和RAM利用率

5.4.4 减少写流量

5.5 本章小结

第6章 利用固态盘的冗余高效能云存储系?#25104;?#35745;

6.1 研究背景

6.2 REST设计原理和实现细节

6.2.1 系统架构

6.2.2 能耗感知的数据布局

6.2.3 instructOr

6.2.4 loggers

6.2.5 能耗模型

6.3 系统评估

6.3.1 实验设置

6.3.2 数据块服务器状态转移

6.3.3 节省功耗和性能影响

6.3.4 实际工作负载实验

6.4 本章小结

第7章 基于固态盘缓存的混合式存储系统

7.1 提出背景和研究动机

7.2 LinuX操作系统dcvicc-mappcr简介

7.2.1 device-mappcr中的主要概念

7.2.2 目标设备的操作接口

7.3 HSStore的设计与实现

7.3.1 HSStorc系统架构

7.3.2 缓存模式与替换算法

7.3.3 HSStorc使用的主要数据结构

7.3.4 请求处理流程

7.4 系统性能测试

7.4.1 测试环境

7.4.2 微测试结果及分析

7.4.3 工作负载结果及分析

7.5 本章小结

第8章 总结与展望

8.1 全书小结

8.2 未来工作展望

参考文献

致谢

固态盘I/O优化技术研究 精彩文摘

2.对存储系统性能要求越来越高

目前,计算机的主要应用模式已经转化成数据的存储?#22836;梦省?#38543;着计算机硬件技术和网络技术的发展,CPU的计算机能力和网络带宽已经不再是计算机系统的性能瓶颈。大数据时代,海量数据?#27807;?#23384;储系统在计算机系统中占?#24615;?#26469;越重要的地位,已经成为计算机系统新的性能瓶?#20445;?#21363;I/O瓶颈。传统的存储系统结?#27807;?#32431;依?#21051;?#21319;服务器的软硬件和增加网络带宽已经无法解决这一问题。采用新型存储结构,大幅提高存储系统性能?#30007;?#27714;已经越来越迫?#23567;?#36817;年来,分?#38469;?#23384;储技术快速发展,并越来越引起业界关注,如亚马逊等公?#31350;?#21457;了云存储应用等,采用新型存储结构?#21019;?#20648;和管理海量数据,并提供快速、可靠、高效的计算和存储服务?#30007;?#27714;越来越迫?#23567;?/p>

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