【摘 要】
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随着高性能计算（High Performance Computing,HPC）集群规模和计算能力的飞速增长,对存储系统IO资源的争用也越来越频繁。为HPC集群环境下的应用程序提供服务质量保障显得越来越重要。与传统网络领域中不同,HPC环境中的应用程序更关注IO资源下限保障。现在针对存储领域的服务质量保障研究中,主要通过基于独占式的资源调度和基于优先队列的算法来实现的,但这些方案都是面向云环境下虚拟
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随着高性能计算（High Performance Computing,HPC）集群规模和计算能力的飞速增长,对存储系统IO资源的争用也越来越频繁。为HPC集群环境下的应用程序提供服务质量保障显得越来越重要。与传统网络领域中不同,HPC环境中的应用程序更关注IO资源下限保障。现在针对存储领域的服务质量保障研究中,主要通过基于独占式的资源调度和基于优先队列的算法来实现的,但这些方案都是面向云环境下虚拟机的IO资源管理进行设计,无法在HPC集群环境中提供对IO资源下限的准确保障。为了向HPC集群中的应用提供IO资源服务质量下限保障,设计并实现了一种基于SSD的分布式存储系统中服务质量下限动态保障方法（SSD-based Dynamic Reservation-Quality of Service,SDR-QoS）。基于SSD的分布式存储系统不但能够提供稳定的聚合带宽,其带宽分布也与客户端数量和IO块大小有关。SDR-QoS首先根据总结出的分布式存储系统中应用带宽预测模型,将应用的服务质量需求分配到具体存储服务器上。然后SDR-QoS在存储服务端区分应用请求并打上标签,并根据标签值来处理请求。同时,在QoS需求动态调整策略的指导下,SDR-QoS根据应用分配下来的需求划分SSD提供的稳定聚合带宽,并动态地设置低优先应用的带宽上限,减少对优先队列的抢占,从而保障应用的服务质量下限需求。实验结果表明,在多应用并发场景中,SDR-QoS不仅能够对超过服务节点总带宽90%的QoS下限需求进行准确地保障,还能面对不断变化的QoS需求进行动态调整,同时造成的性能损失也可以忽略。
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