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Enregistrement W2111814008 · doi:10.1109/tpds.2010.157

ThriftStore: Finessing Reliability Trade-Offs in Replicated Storage Systems

2010· article· en· W2111814008 sur OpenAlexaff
Abdullah Gharaibeh, Samer Al-Kiswany, Matei Ripeanu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Data Storage Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceThroughputBandwidth (computing)Reliability (semiconductor)ArchitectureHigh availabilityComputer data storageComputer networkDistributed computingSystems architectureEmbedded systemOperating systemWireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the feasibility of a storage architecture that offers the reliability and access performance characteristics of a high-end system, yet is cost-efficient. We propose ThriftStore, a storage architecture that integrates two types of components: volatile, aggregated storage and dedicated, yet low-bandwidth durable storage. On the one hand, the durable storage forms a back end that enables the system to restore the data the volatile nodes may lose. On the other hand, the volatile nodes provide a high-throughput front-end. Although integrating these components has the potential to offer a unique combination of high throughput and durability at a low cost, a number of concerns need to be addressed to architect and correctly provision the system. To this end, we develop analytical and simulation-based tools to evaluate the impact of system characteristics (e.g., bandwidth limitations on the durable and the volatile nodes) and design choices (e.g., the replica placement scheme) on data availability and the associated system costs (e.g., maintenance traffic). Moreover, to demonstrate the high-throughput properties of the proposed architecture, we prototype a GridFTP server based on ThriftStore. Our evaluation demonstrates an impressive, up to 800 Mbps transfer throughput for the new GridFTP service.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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