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不同负载分布下磁盘阵列响应时间分析 总被引:2,自引:2,他引:2
计算分析了磁盘阵列在不同负载分布下的响应时间和最大吞吐量,以及它们与请示到达率和构成盘阵列系统的盘数、通道数传率等诸因素的关系,在相同应用环境下,构成盘阵列的驱动器数目越多,则I/O响应时间越短、系统吞吐量大,I/O请示中读请示概率大或概率大,则响应时间短。 相似文献
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RAID的并行I/O调度算法分析 总被引:6,自引:1,他引:6
由于越来越多的应用受限于I/O,存储系统正起着越来越重要的作用,磁盘阵列RAID是一种提供高性能I/O的最常见存储设备,本文分析了RAID并行I/O调度算法的I/O执行时间和磁盘利用率,为合理配置高性能阵列提供了依据。 相似文献
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本文将SCSI总线协议中的失连一再选技术应用于磁盘阵列,使得磁盘阵列中同一串上各个磁盘之间高度并行,从而显著地提高随机读的性能。测试表明了并发技术的有效性。 相似文献
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介绍应用于RAID控制器的I/O调度算法的设计与实现.主要目标是把来自RAID模块针对每个磁盘的具体读写请求按照响应的策略放入对应磁盘的读写I/O队列.然后根据具体请求的优先级和读写特性,对响应请求在队列中的次序进行调整或者对前后项进行合并,实现I/O请求的调度策略. 相似文献
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一种提高磁盘阵列I/O性能的策略 总被引:6,自引:1,他引:6
通过资源重复途径构的磁盘阵列I/O系统,有效地提高了I/O系统的数传率和响应时间。但是、由于I/O负载大的使用环境,常规阵列控制策略不能较好地发挥阵列系统的性能。本文提出了一种适合于I/O负载变化大的改进阵列控制策略,并分析这种改进策略的I/O性能,阳后用QBENCH分别对常规策略和改进策略测试了I/O响应时间和数传率。 相似文献
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刘鑫 《电脑编程技巧与维护》2012,(10):78-79,122
详细分析Windows的I/O机制,提出了分别在用户级、系统级、驱动级的I/O模拟操作,通过实际案例和源代码分享在I/O模拟上的得失,着重介绍鼠标与键盘的模拟。 相似文献
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随着NOW在科学研究中白益广泛的应用,如何为NOW上的科学计算提供高性能的输入输出成为我们面临的一个新课题。作者根据NOW的特点,设计并实现了一个具有NOW特色的基于CollectiveI/Q的并行I/O系统,吸取了DDIO与two-phaseI/O的优点,从而有效地解决了高带宽和低延迟问题。初步的系统吞吐量测试显示了良好的性能。 相似文献
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In this paper, we study I/O server placement for optimizing parallel I/O performance on switch-based clusters, which typically
adopt irregular network topologies to allow construction of scalable systems with incremental expansion capability. Finding
optimal solution to this problem is computationally intractable. We quantified the number of messages travelling through each
network link by a workload function, and developed three heuristic algorithms to find good solutions based on the values of the workload function. The maximum-workload-based
heuristic chooses the locations for I/O nodes in order to minimize the maximum value of the workload function. The distance-based
heuristic aims to minimize the average distance between the compute nodes and I/O nodes, which is equivalent to minimizing
average workload on the network links. The load-balance-based heuristic balances the workload on the links based on a recursive
traversal of the routing tree for the network.
Our simulation results demonstrate performance advantage of our algorithms over a number of algorithms commonly used in existing
parallel systems. In particular, the load-balance-based algorithm is superior to the other algorithms in most cases, with
improvement ratio of 10 to 95% in terms of parallel I/O throughput. 相似文献
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利用机器学习方法解决存储领域中若干技术难题是目前存储领域的研究热点之一。强化学习作为一种以环境反馈作为输入、自适应环境的特殊的机器学习方法,能通过观测环境状态的变化,评估控制决策对系统性能的影响来选择最优的控制策略,基于强化学习的智能RAID控制技术具有重要的研究价值。本文针对高性能计算应用特点,将机器学习领域中的强化学习技术引入RAID控制器中,提出了基于强化学习的智能I/O调度算法RL-scheduler,利用Q-学习策略实现了面向并行应用的自治调度策略。RL-scheduler综合考虑了调度的公平性、磁盘寻道时间和MPI应用的I/O访问效率,并提出多Q-表交叉组织方法提高Q-表的更新效率。实验结果表明,RL-scheduler缩短了并行应用的平均I/O服务时间,提高了大规模并行计算系统的I/O吞吐率。 相似文献
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The data retrieval operations in servers and proxies for Media-on-Demand applications represent a severe bottleneck, because a potentially (very) high number of users concurrently retrieve data with high data rates. In the Intermediate Storage Node Concept (INSTANCE) project, we have developed a new architecture for Media-on-Demand storage nodes that maximizes the number of concurrent clients a single node can support. We avoid the traditional bottlenecks, like copy operations, multiple copies of the same data element in main memory, and checksum calculation in communication protocols, by designing, implementing, and tightly integrating three orthogonal techniques: a zero-copy-one-copy memory architecture, network level framing, and integrated error management. In this paper, we describe the INSTANCE storage node, and present an evaluation of our mechanisms. Our experimental performance results show that the integration of these three techniques in NetBSD at least doubles the number of concurrent clients that a single storage node can serve in our testbed. 相似文献
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本文对MPI-IO库中Collective I/O的实现算法Two-phase I/O提出了改进。通过选取主联络进程来减少第一阶段进程间的通信量,从而减少Two-phase I/O方法在通信过程中的时间消耗,提高了整体的I/O性能。 相似文献
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高性能磁盘阵列I/O服务时间的分析 总被引:5,自引:2,他引:5
在对常规策略的I/O服务时间进行分析的基础上,认为磁盘阵列系统中、当所有磁盘均进行I/O操作且只作一次时,系统的I/O服务时间最短,性能最佳,为此提出了一种改进策略,这种策略通过对I/O子命令进行归并,对分析数据进行调整使磁盘只作一次I/O操作最后,在实时操作系统环境下测试了一且数据,并将测试结果进行了分析比较。 相似文献
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