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J-GLOBAL ID：202002274439527507   整理番号：20A1147209

Kubernetesに基づく雲原生大量データ蓄積システムの設計と実現【JST・京大機械翻訳】

Design and implementation of cloud native massive data storage system based on Kubernetes

著者 (4件)： Liu Fuxin (武漢理工大学計算机科学与技術学院,武漢,430070) ,  Li Jinwei (武漢理工大学計算机科学与技術学院,武漢,430070) ,  Wang Yihong (武漢理工大学計算机科学与技術学院,武漢,430070) ,  Li Lin (武漢理工大学計算机科学与技術学院,武漢,430070)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 40  号： 2  ページ： 547-552  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： クラウドプリミティブ技術の日々の発展と普及に伴うクラウド上のデータ量の急増と、この技術の性能と安定性などの方面で現れるボトルネックに対処するため、Haystackに基づく記憶システムを提案した。この記憶システムは,サービス発見,自動フォールトトレランスおよびキャッシュにおいて最適化され,クラウドプリミティブ業務に適用され,データ取得,蓄積および分析産業の絶え間ない増加および高い頻度のファイルストレージと読み書き要求を満足する。この記憶システムは,オブジェクトストレージモデルを使用して,高周波のファイルストレージを満たして,このストレージシステムを使用するサービスのために,単純で統一したアプリケーションインターフェースを提供して,ファイルキャッシュ方式を使用して,資源利用を改善した。同時に,Kubernetesの豊富な自動化ツールチェーンは,他の記憶システムよりも容易に展開され,拡張され,より安定である。実験結果は,この記憶システムが,大規模デブリデータストレージを読む場合と比較して,現在の主流のオブジェクトストレージとファイルシステムの両方に対して,一定の性能と安定性向上を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  自動化 ,  HF【周波数】 ,  *データ蓄積 ,  キャッシュメモリ ,  記憶方式 ,  応用プログラム ,  データ収集 ,  インタフェイス ,  フォールトトレランス ,  ファイルシステム
準シソーラス用語： サービス発見 ,  ストレージ装置 ,  データ量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 雲 ,  データ蓄積 ,  設計