Modélisation et optimisation de la latence dans les systèmes de stockage à code d'effacement

Modélisation et optimisation de la latence dans les systèmes de stockage à code d'effacement (Vaneet Aggarwal)

Titre original :

Modeling and Optimization of Latency in Erasure-coded Storage Systems

Contenu du livre :

L'avènement de l'analyse des Big Data et de l'informatique en nuage a entraîné une augmentation sans précédent de la demande de stockage de données distribuées. Les entreprises sont constamment à la recherche de moyens de réduire ce coût et d'améliorer la fiabilité.

Le codage par effacement est apparu comme une technique prometteuse pour atteindre ces objectifs et la plupart des grandes entreprises technologiques l'ont adoptée. Cependant, l'un des problèmes majeurs de ces systèmes est la caractérisation et l'optimisation de la latence d'accès lorsque les objets de données sont codés par effacement dans un système de stockage distribué. Dans cette monographie, les auteurs font le point sur les progrès théoriques et pratiques récents concernant les systèmes qui utilisent des codes d'effacement pour le stockage distribué.

En commençant par une vue d'ensemble des principaux défis et problèmes de recherche, les auteurs donnent un aperçu des différents modèles et approches qui ont été développés pour quantifier la latence du stockage à code d'effacement. Ils étendent également les discussions au streaming vidéo à partir de systèmes de stockage distribués à code d'effacement.

Les mises en œuvre pratiques du stockage à codage par effacement sont ensuite examinées dans les systèmes de stockage du monde réel, tels que la fourniture de contenu et la mise en cache. Cette monographie s'adresse aux étudiants, aux chercheurs et aux praticiens de la théorie de l'information actifs dans la recherche et le développement de systèmes de stockage distribués modernes.

Autres informations sur le livre :

ISBN :9781680838428
Auteur :
Éditeur :
Reliure :Broché
Année de publication :2021
Nombre de pages :156

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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)