title: Investigation and development of optimising functioning of a data storage system
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Васенина Анна Игоревна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Vasenina Anna Igorevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Камкова Екатерина Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kamkova Ekaterina Aleksandrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Терехов Андрей Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Terehov Andrej Nikolaevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:10:59Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:10:59Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 046048
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32221
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе подробно изучены менеджеры томов LVM и VDO. Проведён анализ нагрузки на СХД от пользователей, на его основе создана сигнатура. Проведено сравнение производительности LVM и VDO при использовании технологий тонкого выделения и снепшотов с базовыми настройками. Исследована зависимость оптимального параметра chunksize для тонких томов и снепшотов LVM от нагрузки. На основе выведенных из различных нагрузок сигнатур и результатов тестирования обучена модель машинного обучения для определения оптимального значения параметра chunksize.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: LVM and VDO volume managers are explored in this paper. The analysis of the workloads from users on the storage system is made, on its basis a signature is created. The performance of LVM and VDO volumes when using technologies of thin provisioning and snapshots with basic settings is compared. The dependence of the optimal chunksize parameter for thin volumes and snapshots LVM on the workload is investigated. Based on the signatures derived from various workloads and test results, a machine learning model is trained to determine the optimal value of the chunksize parameter.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Менеджер томов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оптимизация производительности
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: тонкое выделение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: снепшот
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: LVM
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: VDO
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Volume manager
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: performance optimization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: thin provisioning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: snapshot
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: LVM
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: VDO
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Investigation and development of optimising functioning of a data storage system
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Исследование и разработка оптимизации функционирования системы хранения данных
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Kamkova_report.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32221/1/Kamkova_report.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 802,48 kB
resources.filename: reviewSV_Kamkova_review.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32221/2/reviewSV_Kamkova_review.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 148,84 kB