フラグメンテーション最小化によるインライン重複クラウドベースバックアップシステムの回復速度の強化【JST・京大機械翻訳】

Gayathri Devi K.; Raksha S.; Sooda Kavitha

文献

J-GLOBAL ID：201902256166264901 整理番号：19A2424984

フラグメンテーション最小化によるインライン重複クラウドベースバックアップシステムの回復速度の強化【JST・京大機械翻訳】

Enhancing Restore Speed of In-line Deduplication Cloud-Based Backup Systems by Minimizing Fragmentation

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資料名：
巻： 159 ページ： 9-21 発行年： 2020年
JST資料番号： W5072A ISSN： 2190-3018 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：ドイツ (DEU) 言語：英語 (EN)

本論文では,データの物理的に散乱したチャンクに起因する問題を克服するための解に焦点を当てた。フラグメンテーションは,まばらな容器または容器の形で起こることができる。これらのコンテナにより回復速度とごみ収集効率が損なわれる。不規則なコンテナは回復キャッシュの減少により回復速度の低下を引き起こす。崩壊を減少させるアイデアは,歴史認識書換え(HAR)アルゴリズムの提案によって示される。HARは,まばらなコンテナを認識し,減少させるために発生したバックアップの歴史的情報のいくつかを使用する。それぞれのチャンクは,ハッシュコード発電機メッセージ5(MD5)によってユニークなハッシュコードを与えられる。論理ブロックアドレスを用いて全てのブロックを融合し,元の単一ファイルを得た。データ暗号化標準(DES)は,ユーザがデータ所有者によって作成されるとき,ユーザに与えられる秘密鍵ファイルを生成するために使用される。上記のアルゴリズムを用いることにより,提案したシステムは,インライン重複バックアップストレージシステムのためのフラグメンテーション問題を最小化することを目的とした。回復性能の改善の量は複製データの量に依存する。シミュレーション結果は,同じデータが2回負荷されると,書込み性能は80%まで上昇し,同じデータの3番目の例ではさらに90%まで上昇することを示した。この値は,重複技術に従って変化する。重複データが全くない場合,このモデルはシステムに影響しない。Copyright 2020 Springer Nature Singapore Pte Ltd. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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著者キーワード (5件)： , , , ,

データ保護 , 符号理論 , 記憶方式

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