IP存储广域网的I/O响应时间分析

以往对网络存储系统的性能分析大都集中在定性研究,定量分析模型很少。在分析基于iSCSI协议的IP存储广域网(IP-SWAN)的数据传输流程的基础上,建立了该系统的Petri网模型。利用Petri网模型的特点,在理论上计算了IP-SWAN系统的I/O响应时间,并分析了各参数对系统性能的影响,提出了改进IP-SWAN系统性能的方法。     

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.     

排队论在计算机存储系统性能中的应用和分析

I/O响应时间是衡量存储系统性能的重要指标。本文基于使用光纤通道磁盘阵列构建的存储区域网环境,利用排队论分析了不同预取策略对磁盘阵列I/O响应时间的影响,提出改进存储系统性能的方法。     

基于SSD高速缓存的桌面虚拟机交互性能优化方法

针对在桌面虚拟机办公环境下应用软件响应时间过长的问题,提出一种利用固态硬盘高速缓存来改善虚拟机响应时间和交互性的方法。在传统磁盘和内存之间添加固态硬盘高速缓存,将影响系统交互性的磁盘内容保存到固态硬盘高速缓存中。通过利用固态硬盘读速度快、随机寻道时间短的特征,提高虚拟机读磁盘性能,进而缩短应用软件的响应时间并改善系统的交互性。针对桌面虚拟机办公环境下磁盘I/O的特征,设计固态硬盘高速缓存的替换算法和缓存策略。实验显示,固态硬盘高速缓存是缩短虚拟机响应时间、改善虚拟机交互性的一个好方法。     

高性能计算环境下基于远程I/O负载平衡调度算法

在高性能计算环境中数据和应用程序往往分散在不同的节点,远程I/O的效率成为影响高性能计算性能的一个重要因素。为了提高系统的I/O效率,引入了一种基于远程I/O负载平衡调度算法。该算法采用了一种预约机制,可以对节点I/O负载进行动态调整、更好地利用网络带宽。详细介绍了该算法的实现过程,并且在一个模拟环境下对该算法的效果进行了评测。     

基于统计结果的文件I/O优化*

对目前主流操作系统的文件大小分布和空间占用、网络文件服务环境下的文件读取请求和视频下载点播等典型应用进行了统计分析,总结了对交换文件、小尺寸文件和访问集中文件进行优化的必要性和可行性.基于目前已有的存储器件,提出了基于统计结果的混合加速外存储体系结构及相应的调度算法.实验结果表明,可以缩短I/O响应时间,提高传输率,改善系统性能.     

半虚拟化框架Virtio下的实时网络I/O请求门控机制

响应时间是服务等级目标(Service Level Objective,SLO)的一个重要性能指标,与资源的使用量有关。资源充足可以保证请求的正常执行,响应时间短;资源不足,请求需要等待资源,响应时间长。在云计算虚拟化环境下,控制资源的访问既有对整体资源的控制,也有对CPU、网络带宽等单个资源的控制,但是目前很少有通过对网络I/O请求的直接控制来保证响应时间。为了获得更好的性能,虚拟化技术大多采用半虚拟化框架Virtio。网络I/O请求通过Virtio共享通道进行传输,使得在Virtio设立网络I/O请求的门控机制成为可能。文中利用双端聚合方法(Two-end Aggregation Method,TAM),提出实时网络I/O请求门控机制(Gating Mechanism for Real-time Network I/O Requests,GMRNR),通过控制网络I/O请求经过Virtio的时刻,保证各类请求的响应时间。GMRNR设立在Virtio前端virtio-net模块中,将请求按照其响应时间指标分级,采用计时器和聚合队列长度来控制不同级别请求经过Virtio的时刻和聚合频率,保证请求的响应时间。实验测试表明:GMRNR能够区分网络I/O请求优先级,在资源充足时,使得不同等级的网络I/O请求在各自要求的时间内完成;在资源不充足时,能优先保证高优先级的网络I/O请求的响应时间。同时,GMRNR具有较高的资源利用效率。     

数据包聚合算法提高云计算环境下的网络I/O虚拟化

通过介绍云计算现有环境下网络I/O虚拟化的架构模式,提出一种新的聚合方式来提高云计算环境下网络I/O虚拟化的效率。首先通过分析云计算环境下现有网络I/O虚拟化的过程,进行云环境下的联网性能评估,并在软件和硬件两方面,得出其网络I/O虚拟化的瓶颈。然后,通过提出基于I/O虚拟化的数据包聚合算法,进而大幅度提升云计算环境下网络I/O虚拟化的资源利用率,CPU利用率和内存利用率。最后通过包聚合标注工具,以矩阵的形式,证明该方法的效率。     

对延迟敏感型应用的虚拟机调度算法

针对Credit调度算法不能保证实时性的不足提出两点改进。首先,当有大量I/O任务时对BOOST态虚拟CPU进行负载均衡来缩短系统响应时间。其次,利用动态时间片代替原来的固定时间片去适应虚拟CPU的动态变化。通过检测系统对任务的平均响应时间和周转时间来评估改进前和改进后对I/O任务的响应的影响。实验研究表明,改进之后的Credit调度算法平均响应时间与改进前相比降低了102.3%,可以显著提高I/O延迟敏感型应用的性能。     

SR-IOV密码设备中断传输过程建模

SR-IOV密码设备在虚拟化环境下执行运算时会产生大量I/O中断，导致CPU在Root模式与Non-Root模式之间频繁切换，带来巨大的系统性能开销，影响SR-IOV密码设备的运算性能。针对该问题，对SR-IOV密码设备I/O中断进行建模分析，根据密码任务先到先服务的规则构建了M/M/1排队模型，分析了影响系统性能的关键因素，并通过仿真和实验测试验证了模型的有效性，最后对系统性能进行了测试与分析。结果表明，该模型能够定量分析中断频率对中断响应时间和系统队长的影响。     

基于iSCSI的IP存储广城网性能分析

随着远程容灾、内容分发、数据网格等的不断应用,要求数据存储的范围从局域网拓展到广域网。在SNIA共享存储体系结构的基础上,提出了基于iSCSI协议的IP存储广域网的共享存储模型,并利用iSCSI软件实现方式,基于网络RAID设计实现了IP存储广域网系统。通过实验测试,研究了网络带宽、网络延迟和丢包率对IP存储广域网性能的影响。实验结果表明：IP存储广域网的性能随着网络性能的下降而降低。     

不同任务粒度下校验式IP-SWAN系统的性能评价模型

在不同的任务粒度下,RAID5结构的 IP-SWAN 系统的请求数据流动有很大的不同。在详细分析了校验式IP-SWAN 系统在读任务、大数据写任务和小数据写任务下的数据流程的基础上,建立了 IP-SWAN 系统的闭合排队网络模型,研究了在不同任务类型和粒度下系统各个部件服务需求的计算方法,并采用 MVA 分析法在理论上对 IP-SWAN 系统的吞吐量进行了计算。实验测试结果表明,理论模型的数值计算结果与实验结果基本一致,能够反映实际系统性能的变化趋势。     

Data movement optimizations for independent MPI I/O on the Blue Gene/Q

Scalable high-performance I/O is crucial for application performance on large-scale systems. With the growing complexity of the system interconnects, it has become important to consider the impact of network contention on I/O performance because the I/O messages traverse several hops in the interconnect before reaching the I/O nodes or the file system. In this work, we present a route-aware and load-aware algorithm to modify existing bridge node assignment in the Blue Gene/Q (BG/Q) supercomputer. We reduce the network contention and reduce the write time by an average of 60% over the default independent I/O and by 20% over collective I/O on up to 8192 nodes on the Mira BG/Q system. Our algorithm routes 1.4× fewer messages through the bridge nodes which connect to the I/O nodes on the BG/Q. Our algorithm also reduces the average distance of a compute node from a bridge node, and thus lessens the network load, and decreases I/O time.     

基于人工免疫安全存储区域网系统的研究

安全存储区域网系统需要保护海量数据,使用现有安全技术存在安全开销过大和存储空间浪费较多等问题,使得现有安全存储区域网系统I/O性能较低,无法使用.人工免疫算法能高效地识别异常数据,为了使安全存储区域网系统能保持较高的I/O性能,本文引入人工免疫算法,研究安全存储区域网系统.给出安全存储区域网中安全结点和基于博弈安全优化模块的结构;再针对安全存储区域网系统的特点,设计结点安全模块中的主要算法,并引入博弈论设计安全存储区域网系统优化算法.实现了结点安全模块的原型系统,测试安全模块的检测效率,验证了结点安全模块在具有较好安全性能的同时,具有安全开销较小且稳定的特点.最后在Lustre上实现了安全存储区域网原型系统,使用通用工具测试的系统I/O性能,结果表明所实现的安全存储区域网原型系统具有能保持较高I/O性能的特性.     

一种改进的iSCSI存储系统中的缓冲策略

iSCSI存储系统具有容量大、高性能、扩展性好等优点，但仍然不能克服目前的磁盘I／O速度普遍跟不上处理器速度和网络传输速度的问题。针对这种情况，提出了一种改进的iSCSI存储系统的缓冲策略，尽量避免在处理请求时直接对存储设备进行读写。实验证明，这种策略提高了网络传输速率，缩短了系统响应时间，增加了系统的并行性。     

I/O performance of an RAID-10 style parallel file system

Without any additional cost, all the disks on the nodes of a cluster can be connected together through CEFT-PVFS, an RAID-10 style parallel file system, to provide a multi-GB/s parallel I/O performance.I/O response time is one of the most important measures of quality of service for a client. When multiple clients submit data-intensive jobs at the same time, the response time experienced by the user is an indicator of the power of the cluster. In this paper, a queuing model is used to analyze in detail the average response time when multiple clients access CEFT-PVFS. The results reveal that response time is with a function of several operational parameters. The results show that I/O response time decreases with the increases in I/O buffer hit rate for read requests, write buffer size for write requests and the number of server nodes in the parallel file system, while the higher the I/O requests arrival rate, the longer the I/O response time. On the other hand, the collective power of a large cluster supported by CEFT-PVFS is shown to be able to sustain a steady and stable I/O response time for a relatively large range of the request arrival rate.     

A dynamic resource management in mobile agent by artificial neural network

In this paper, a resource management for dynamic load balancing in mobile agent by artificial neural network scheme (ANN-DLB) is presented to maximize the number of the served tasks in developing high performance cluster. This dynamic load balance with the growth of the service type and user number in the mobile networks of the higher performance is required in service provision and throughput. Most of the conventional policies are used in load indices with the threshold value to decide the load status of the agent hosts by CPU or memory. The main factor influencing the workload is the competitions among the computing resources such as CPU, memory, I/O and network. There are certain I/O data of the intensive applications where load balancing becomes the important issue. This relationship between the computing resources is very complex to define the rules for deciding the workload. This paper proposed a new dynamic load balancing for evaluating the agent hosts’ workload with the artificial neural network (ANN). By applying the automatic learning of the back-propagation network (BPN) model can establish the ANN model and also can measure the agent host loading with five inputs: CPU, memory, I/O, network and run-queue length. The structure of the load balancing system is composed of three design agents: the load index agent (LIA), the resource management agent (RMA) and the load transfer agent (LTA). These experimental results reveal that the proposed ANN-DLB yields better performance than the other methods. These results demonstrate that the proposed method has high throughput, short response time and turnaround time, and less agent host negotiation complexity and migrating tasks than the previous methods.     

网络存储系统中I/O请求响应时间的研究

网络存储技术从很多方面改善了传统基于主机的存储系统的不足，但由于在数据存储和处理之间增加了网络，对整个I／O请求过程产生很大的影响，使得I／O性能难以准确地估计．通过对两种常用的网络存储系统——NAS和SAN的基本存储过程进行分析，提出了针对网络存储系统中I／O响应时间的性能评估模型．通过实验，发现这个模型在很大程度上能够对存储网络的性能进行评价．结果表明存储网络的性能不光和存储设备以及网络设备的物理性质有关，还和具体的负载状况密切联系．另一方面，FC(光纤通道)对负载状况的依赖性远远小于TCP／IP网络，就I／O响应速度而言，FC有更好的性能．