蓝鲸分布式文件系统的客户端元数据缓存模型

在蓝鲸分布式文件系统中,客户端的所有元数据操作都是通过远程过程调用由元数据服务器完成,所有数据读写都是直接与存储服务器交换完成的.由于通信延迟,在客户端进行频繁数据读写时,元数据信息交换影响了整个系统的性能.我们设计了一种在客户端尽量缓存文件元数据信息的模型,有效地减少了元数据通信,缩短了整个读写过程的延迟,极大地提高了蓝鲸分布式文件系统的性能.     

同忻矿3-5#层8310工作面均压通风安全技术研究

为降低11-2、12-1、14-2煤层采空区对8310综采工作面开采安全造成的影响,提出在采面采用均压通风方式,并重点对均压通风风量、风机选择、均压通风设备布置以及安全技术措施等进行研究。研究表明:①8310工作面需风量为2066 m³/min,选用4台FBDNo8.0/2×75局部通风机并联运行可满足要求;②通过明确均压通风设施安装位置、监控设备安装位置以及安全技术措施,可使得均压通风具有更强的操作性;③通过采取均压通风,8310工作面CO、CH4、CO2等均在允许范围内,为8310工作面生产安全创造了良好条件。     

一种基于虚拟机的高效磁盘I/O特征分析方法

于磁盘系统的机械运动本质,磁盘系统I/O往往会成为计算机系统的性能瓶颈.为了有效地提高系统性能,收集和分析应用系统的磁盘I/O特征信息将成为性能优化工作的重要基础.与以往I/O特征分析方法不同,给出了一种基于Xen 3.0虚拟机系统的磁盘I/O特征在线分析方法.在虚拟机环境下,该磁盘I/O特征采集方法可以透明地应用于任意无须修改的操作系统.该方法可以高效地在线采集多种基本I/O特征数据,其中包括:磁盘I/O块大小、I/O延迟、I/O时间间隔、I/O空间局部性、时间局部性以及磁盘I/O操作热点分布.通过测试和分析,该在线I/O分析方法有着较小的系统开销,并且对应用系统I/O性能的影响很小.此外,还给出了在大文件拷贝、基于Filebench的filemirco和varmail等工作负载下的I/O特征分析结果.     

存储系统中的频繁访问模式挖掘

研究、分析了影响经典的模式挖掘方法挖掘频繁访问模式的效率,使其难以被存储系统接受的主要因素--噪音的产生原因和表现类型,提出一种具有噪音过滤能力,适应存储系统频繁访问序列模式挖掘的新方法--Z-Miner.Z-Miner使用全局分支裁剪和分支聚类方法来过滤噪音,对实际系统工作负载的模拟结果显示,Z-Miner指导的预取可以使缓存失效率降低40%～66%,平均响应时间降低26%～66%.相对经典挖掘方法,Z-Miner的挖掘开销有1～2个数量级的下降,而预取优化效果提高了1倍.     

存储与计算的分离

当前计算应用的发展对传统计算机体系结构提出了挑战．由计算资源和存储资源固定连接形成的系统已经不能适应动态计算的需求．从应用出发,提出计算资源和存储资源物理分离和逻辑分离的概念,并以此为基础,构造三维可重构计算环境可以解决这些问题．在这种环境中,用户程序、计算资源和存储资源可以根据应用的需求动态组合．由于摆脱了资源的地理位置和操作环境等方面的限制,计算过程将呈现出数据驱动的特点,从而实现按需计算,使计算系统可以在更大范围内为用户提供服务。     

蓝鲸分布式文件系统的分布式分层资源管理模型

为了高效地管理海量分布式存储资源,蓝鲸分布式文件系统抛弃了传统的集中式资源管理方式。实现了分布式分层资源管理模型．该模型可以管理多个存储服务器,还能支持多个元数据服务器组成的集群进行分布式元数据处理,支持各种元数据和数据的负载平衡策略．同时,该模型中的带外数据传输功能克服了系统的性能瓶颈。提高了系统支持并发访问的能力．理论分析和实际测试结果都表明此模型能够满足多种不同的需求,提供很好的性能和良好的扩展性．     

大容量、高性能、高扩展能力的蓝鲸分布式文件系统

应用需求和计算机技术的发展使网络化存储系统成为网络服务器系统中I／O子系统研究的热点．作为网络存储系统关键部件,分布式文件系统的研究具有非常重要的意义．蓝鲸分布式文件系统(BWFS)是国家高性能计算机工程技术研究中心基于对国内外现有研究成果的分析和研究,自主设计实现的分布式文件系统．它着重于大容量、高I／O吞吐率和高扩展能力等方面特性．BWFS已经用到BW1K网络存储系统中,并通过BW1K的初步评测数据验证了这些特性．     

特厚煤层综放工作面瓦斯治理技术

为了确保矿井生产安全,针对同忻矿8113综放工作面瓦斯浓度较高,制约矿井生产安全问题,研究采取高位瓦斯巷抽采、强化采面通风管理、改进采煤工艺以及煤层注水等措施,对工作面瓦斯进行治理。回风巷、上隅角位置瓦斯浓度分别降低至0.48%、0.71%,较治理前分别下降22.5%、23.7%,取得显著的瓦斯治理效果。     

SAC: Exploiting Stable Set Model to Enhance CacheFiles

Client cache is an important technology for the optimization of distributed and centralized storage systems. As a representative client cache system, the performance of CacheFiles is limited by transition faults. Furthermore, CacheFiles just supports a simple LRU policy with a tightly-coupled design. To overcome these limitations, we propose to employ Stable Set Model （SSM） to improve CacheFiles and design an enhanced CacheFiles, SAC. SSM assumes that data access can be decomposed to access on some stable sets, in which elements are always repeatedly accessed or not accessed together. Using SSM methods can improve the cache management and reduce the effect of transition faults. We also adopt loosely- coupled methods to design prefetch and replacement policies. We implement our scheme on Linux 2.6.32 and measure the execution time of the scheme with various file I/O benchmarks. Experiments show that SAC can significantly improve I/O performance and reduce execution time up to 84%0, compared with the existing CacheFiles.     

基于pNFS的小文件间数据预读机制研究

随着信息技术飞速发展,小文件的数量越来越多.高效管理海量小文件、提供低延时的小文件访问服务,是并行网络文件系统的研究热点.小文件数据读取访问中,由于数据读取粒度小并且不同小文件之间的数据访问空间连续性差,难以发挥数据存储设备的大粒度顺序访问的性能优势,导致小文件的访问性能远远低于大文件的访问性能.在扩展只读目录授权机制框架下,提出一种小文件间数据预读机制,充分发挥了数据存储设备大粒度顺序访问性能的优势,大幅降低了小文件数据读取访问延迟.典型应用环境实测表明,对比pNFS系统,小文件数据顺序读取访问性能最高可提升8.92倍,随机读取性能最高可提升11.82倍.