面向复杂应用的存储负载模型构造方法

作     者：邹强 李楚 

作者机构：西南大学计算机与信息科学学院重庆400715 华中科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430074 华中科技大学武汉光电国家实验室湖北武汉430074 

出 版 物：《华中科技大学学报（自然科学版）》 (Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition))

年 卷 期：2013年第41卷第3期

页      面：48-51页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家科技支撑计划资助项目(2012BAD35B08) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(XDJK2012A006) 西南大学博士基金资助项目(SWU111015) 

主　　题：负载模型 时间序列 自相似 复杂应用 自相关 

摘      要：为了准确描述I/O行为,以缓解复杂应用环境下I/O突发聚集所引起的海量存储系统性能的瓶颈,着眼于时间序列范畴,从trace样本数据的获取、I/O负载模型的选择、I/O负载模型的参数估计和负载模型的拟和程度的评估等4个方面,系统地阐述了一种基于trace时间序列的负载模型构造方法,并通过实际应用对其进行检验.针对一类科学计算应用trace的样本数据,分布检验显示其具有高斯特征,相关性研究表明分形布朗运动模型适合相应trace样本数据的合成.对高斯的正态模型和分形布朗运动模型分别进行参数估计,合成负载和实际数据之间的单因素方差分析结果表明:分形布朗运动模型能更有效地描述存储负载中的I/O突发行为.