隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨,糾刪碼在分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中有著越來(lái)越重要的應(yīng)用.Piggyback碼作為糾刪碼的一種,因其同時(shí)具有高效率存儲(chǔ)和低修復(fù)帶寬的優(yōu)點(diǎn)而成為近年來(lái)的研究熱點(diǎn),RSR-Ⅱ碼作為Piggyback碼中在減少修復(fù)帶寬方面最典型的碼,因其修復(fù)過(guò)程中需要進(jìn)行有限域上方程組的求解,使得編碼復(fù)雜度和修復(fù)復(fù)雜度過(guò)高.針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,提出了一種新的Piggyback碼,并給出了其一般性構(gòu)造和修復(fù)算法,該碼基于分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中廣泛使用的系統(tǒng)型M DS碼,通過(guò)結(jié)合Piggybacking框架的核心思想,構(gòu)造了新的piggybacks添加規(guī)則,有效避免了有限域上的方程組求解問(wèn)題.對(duì)比分析表明,新的Piggyback碼既保持了RSR-Ⅱ碼較低的平均修復(fù)帶寬率,還具有更低的編碼復(fù)雜度和修復(fù)復(fù)雜度. 

【文章來(lái)源】：小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2020,41(05)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

系統(tǒng)型(6,4)-MDS碼

在本文中，將以系統(tǒng)型(n,k)-MDS碼作為基礎(chǔ)碼，用{aj=(a1,j,a2,j，…，ak,j)T}jm=1表示包含m個(gè)實(shí)例的原始數(shù)據(jù)，并且以未被編碼的形式存儲(chǔ)在k個(gè)系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)上，根據(jù)圖2(a)中介紹的Piggybacking框架，則具有Piggybacking框架的系統(tǒng)型MDS碼如圖2(b)所示．2.3 RSR-II碼

由于篇幅所限，RSR-II碼的編碼構(gòu)造及修復(fù)算法詳見(jiàn)文獻(xiàn)[13]．下面給出RSR-II碼的例子，該例子以系統(tǒng)型(13,9)-M DS碼作為基礎(chǔ)碼，校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)為r=4，因此實(shí)例數(shù)為2r-3=5．首先，對(duì)基礎(chǔ)碼添加piggybacks后如圖3(a)所示，然后，在同一節(jié)點(diǎn)的不同實(shí)例間進(jìn)行可逆線性變換，得到最終的編碼結(jié)果如圖3(b)所示．由系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)數(shù)為k，校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)數(shù)為r的RSR-II碼修復(fù)算法可知，為修復(fù)一個(gè)系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)，需要在有限域上求解r-1個(gè)方程，而RSR-II碼添加piggybacks的規(guī)則導(dǎo)致了其中r-2個(gè)方程為屬于同一個(gè)方程組的方程，為使得方程組總是有解的，便在編碼過(guò)程中引入了長(zhǎng)度為k的向量．但是，隨著校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)數(shù)r的不斷增大，不僅由公式(1)公式(2)計(jì)算向量的乘法計(jì)算量會(huì)隨之增大，而且所解方程組中方程的數(shù)量也會(huì)隨之增大，這顯然會(huì)增加編碼復(fù)雜度和修復(fù)復(fù)雜度．

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中的糾刪碼容錯(cuò)方法研究[J]. 孫黎,蘇宇,張弛,張濤.  計(jì)算機(jī)工程. 2019(11)
[2]Erasure coding for distributed storage: an overview[J]. S.B.BALAJI,M.Nikhil KRISHNAN,Myna VAJHA,Vinayak RAMKUMAR,Birenjith SASIDHARAN,P.Vijay KUMAR.  Science China（Information Sciences）. 2018(10)
[3]分布式存儲(chǔ)中的糾刪碼容錯(cuò)技術(shù)研究[J]. 王意潔,許方亮,裴曉強(qiáng).  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2017(01)



本文編號(hào)：2971667