抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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記憶の揮発性のために,衝突するインメモリ・貯蔵システムのノードは,失われたデータをもたらすであろう。この問題への一つの解決策は,下地データまでである。しかし,失敗する約ノードにバックアップデータならば,データは再びrecopiedすべきである。は大量バックアップデータのをもたらすであろうと,システムの信頼性を低下させる。最初の故障相関を測定するための計量故障相関次数を持つ相関破壊モデルを確立した。大規模インメモリ・貯蔵システムのバックアップデータの量を削減する最適故障相関データバックアップアルゴリズム示した。最後に,このアルゴリズムを解析するためにLANLからの実際の故障データを用いたいくつかのシミュレーション実験を行った。さらに,バックアップデータの量に予測精度,ノードmax容量と破壊順序分割アプローチの影響を解析した。実験結果は,本研究の計量は効果的であり,著者らのアルゴリズムは,反応性または積極的ランダムバックアップアルゴリズムと比較してバックアップデータの量を低減できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
