面向大规模视频服务的自适应存储体系研究-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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面向大规模视频服务的自适应存储体系研究

项目名称：面向大规模视频服务的自适应存储体系研究
项目类别：青年科学基金项目
批准号：60403043
申请代码：F0205
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2005-01-01-2007-12-31

项目负责人：刘鹏
负责人职称：教授
依托单位：中国人民解放军理工大学
批准年度：2004

中文摘要：

存储系统的I/O性能是计算机系统的性能瓶颈所在。在大规模集群视频服务系统中，所有结点需要并发访问共享存储器，因而I/O的瓶颈问题更为突出。本课题基于现有研究成果，提出利用集群系统的特点，用自适应存储体系解决大规模视频服务系统的I/O瓶颈问题。其核心思想是在整个集群系统中分级优化缓存视频文件，把集中式的竞争型I/O变成分散式的合作型I/O，并根据用户访问模式动态优化总体I/O性能。此外，本课题还提出利用用户层通信协议实现零拷贝的I/O数据直传，在集群内部进行Peer to Peer式高效传输，并研究磁盘I/O资源与网络传输资源的优化配置问题。本方案具有成本低、可扩展性好的特点，能够从根本上解决集群视频系统的I/O瓶颈问题。

中文主题词：存储系统；集群；网格；自适应算法；I/O

英文摘要：

storage system; cluster; grid;

英文主题词： storage system; cluster; grid;

结论摘要：

存储系统的I/O性能是计算机系统的性能瓶颈所在。在传统大规模视频服务系统中，由于结点需要并发访问共享存储器，因而I/O的瓶颈问题更为突出。本研究采用网格和集群两层架构，用自适应存储体系解决大规模视频服务系统的I/O瓶颈问题。其核心思想是在整个系统中优化缓存视频文件，把集中式的竞争型I/O变成分散式的合作型I/O，并根据用户访问模式动态优化总体I/O性能。此外，本课题还提出利用内核级通信协议实现零拷贝的I/O数据直接传输，并研究了多通道并行I/O海量存储系统的构建。所获得的研究成果具有成本低、可扩展性好的特点，能够从根本上解决大规模视频系统的I/O瓶颈问题。

成果综合统计