国内刊号:51-1307/TP
国际刊号:1001-9081
发布日期:
作者:刘福鑫, 李劲巍, 王熠弘, 李琳
单位:武汉理工大学 计算机科学与技术学院,武汉 430070
关键词:文件系统,对象存储,云计算,容器编排,云原生业务
基金:国家大学生创新创业训练计划项目(20181049710013)
为应对云原生技术的日益发展与普及伴随的云上数据量的激增及该技术在性能与稳定性等方面所出现的瓶颈,提出了一种基于Haystack的存储系统。该存储系统在服务发现、自动容错与缓存方面进行了优化,更适用于云原生业务,以满足数据采集、存储与分析行业不断增长且频次较高的文件存储与读写需求。该存储系统使用对象存储模型来满足高频海量的文件存储,为使用该存储系统的业务提供简单而统一的应用程序接口,应用了文件缓存策略提升资源利用率,同时利用Kubernetes丰富的自动化工具链使该存储系统比其他存储系统更容易部署和扩展且更稳定。实验结果表明,该存储系统在读多于写的大规模碎片数据存储情境下相比目前主流的对象存储与文件系统均有一定的性能与稳定性提升。
来源:2020年第2期
《计算机应用》期刊编辑部