【摘 要】
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随着云计算技术的不断发展,Serverless计算作为一种新型云计算模式目前正变得越来越受欢迎。由于Serverless计算可以快速且廉价地调用数千个并发函数,因此它已经广泛地应用于数据分析任务。但是由于Serverless平台设计模式的限制,数据分析应用的模块之间通常需要依赖远程存储系统来交换临时数据。然而,现有的分布式存储系统不是为数据密集型场景设计的,无法在Serverless平台中满足数据
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随着云计算技术的不断发展,Serverless计算作为一种新型云计算模式目前正变得越来越受欢迎。由于Serverless计算可以快速且廉价地调用数千个并发函数,因此它已经广泛地应用于数据分析任务。但是由于Serverless平台设计模式的限制,数据分析应用的模块之间通常需要依赖远程存储系统来交换临时数据。然而,现有的分布式存储系统不是为数据密集型场景设计的,无法在Serverless平台中满足数据分析应用快速波动的存储需求,使得存储系统经常出现性能下降或资源过剩的现象。此外,Serverless场景下的临时数据具有着大小不等、访问频率不均、生命周期多样等独特的特性,导致存储系统经常出现节点负载失衡的情况。为此,本文提出了一个面向Serverless计算的分布式存储系统优化方案。该方案通过自适应的跨存储层动态负载均衡机制和基于Serverless函数的资源弹性伸缩机制,有效增强了分布式存储系统处理临时数据的能力,显著提升了数据分析应用的性能。本文的主要贡献点如下:1.为了解决现有系统在处理临时数据时容易出现节点负载失衡的问题,本文提出了一种自适应的跨存储层动态负载均衡机制。该机制结合一致性哈希算法和双重随机选择算法,通过系统中多个存储层的虚拟节点自适应地选择负载较低的服务器,使临时数据在静态分布和动态访问中都能达到相对均衡。在AWS平台上的实验结果表明,该机制可以有效应对临时数据的独特负载特征,与传统的负载均衡机制相比,该机制可以将存储节点的负载均衡提高大约8.33倍,使数据分析应用的处理时间减少7.60%-21.14%。2.针对现有系统难以应对数据分析应用存储需求剧烈变化的问题,本文提出了一种基于Serverless函数的资源弹性伸缩机制。该机制将弹性伸缩任务以函数的形式卸载到Serverless平台上,并利用策略和机制的分离提高系统的可扩展性。为了适应不同应用场景,该机制还提供了反应式和预测式等多种可插拔的策略。在AWS平台上的实验结果表明,该机制可以在9.73s内以较低的成本有效地弹性伸缩存储资源,使数据分析应用的性能提升11.09%-17.75%的性能。该硕士学位论文中包含图29幅,表6个,参考文献72篇
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