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Enregistrement W2160116957 · doi:10.1109/reldis.2002.1180203

Using file-grain connectivity to implement a peer-to-peer file system

2003· article· en· W2160116957 sur OpenAlexaff
Dmitry Brodsky, Alex Brodsky, Jody Pomkoski, Shi-Hao Gong, Michael J. Feeley, N.C. Hutchinson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePeer-to-Peer Network Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceFile systemLocalityExploitNode (physics)Key (lock)Flexibility (engineering)File serverGranularityPeer-to-peerSelf-certifying File SystemTorrent fileDistributed File SystemDistributed computingVirtual file systemOperating systemDatabaseComputer fileSSH File Transfer ProtocolDevice fileComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent work has demonstrated a peer-to-peer storage system that locates data objects using O(logN) messages by placing objects on nodes according to pseudo-randomly chosen IDs. While elegant, this approach constrains system functionality and flexibility: files are immutable, directories and symbolic names are not supported, data location is fixed, and access locality is not exploited. This paper presents Mammoth, a peer-to-peer hierarchical file system that, unlike alternative approaches, supports a traditional file-system API, allows files and directories to be stored on any node, and adapts storage location to exploit locality, balance load, and ensure availability. Our approach handles all coordination at the granularity of files instead of nodes. In effect, the nodes that store a particular file act as its server independently of other nodes in the system. The resulting system is highly available and robust to failure. Our experiments with our prototype have yielded good results, but an important question remains: how the system will perform on a massive scale. We discuss the key issues, some of which we have addressed and others that remain open.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,253 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations4
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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