分散ストレージシステムにおけるDHTアルゴリズムの改善

分散ストレージシステムにおけるDHTアルゴリズムの改善

1. 概要

通常、分散ストレージ システムや分散キャッシュ システムでは、分散ハッシュ (DHT) アルゴリズムを使用してデータの分割 (ルーティング) と負荷分散を実現します。通常の分散ハッシュ アルゴリズムは、仮想ノードを追加することで物理的なホットスポットを分割し、負荷を他のノードに分散することで負荷分散を実現します。ただし、これではクラスターの負荷が完全に分散されることは保証されません。

改良されたコンシステントハッシュアルゴリズム、すなわち境界係数を備えたコンシステントハッシュアルゴリズムは、各ノードの負荷を厳密に制御し、より優れた負荷分散効果を実現できます[1][2]。

[[222256]]

2. 通常のDHTアルゴリズム

以下に示す DHT アルゴリズムを使用して、オブジェクトが 8 個あると仮定します。

オブジェクト 0,1,2 は仮想ノード vNode0 にマップされます: オブジェクト 0,1,2 --> vNode0

オブジェクト 3,4,5 は vNode1 にマップされます: オブジェクト 3,4,5 --> vNode1

オブジェクト 6 は vNode2 にマップされます: オブジェクト 6 --> vNode2

オブジェクト 7 は vNodeN にマップされます: オブジェクト 7 --> vNodeN

明らかに、Vnode0 と vNode1 には 3 つのオブジェクトがありますが、vNode2 と vNodeN には 1 つのオブジェクトしかありません。DHT アルゴリズムの負債バランス係数はあまり良くありません。

3. 負荷境界係数を用いたDHTアルゴリズム

以下に示すように、制限付き負荷アルゴリズムを使用した DHT を使用し、オブジェクトが 8 個あると仮定します。

マッピングの第 1 ラウンド:

オブジェクト 0、1、2 は仮想ノード vNode0 にマップする必要がありますが、vNode0 の重み係数は 2 であるため、オブジェクト 0、1 --> vNode0 のみが完了し、オブジェクト 2 はノード vNode0 にマップできません。

オブジェクト 3、4、5 は仮想ノード vNode1 にマップする必要があります。ただし、vNode1 の重み係数は 2 なので、オブジェクト 3、4 --> vNode1 のみが完了し、オブジェクト 5 はノード vNode1 にマップできません。

オブジェクト 6 は vNode2 にマップされます: オブジェクト 6 --> vNode2

オブジェクト 7 は vNodeN にマップされます: オブジェクト 7 --> vNodeN

マッピングの2回目のラウンド:

オブジェクト 2 は vNode1 にマッピングされていますが、vNode1 の重み係数は 0 であるため、受信できません。次のノードに移動すると、vNode2 の重み係数は 2 であり、残りの重み係数は 1 であるため、マッピングできることがわかります。したがって、オブジェクト 2 --> vNode2

オブジェクト 5 は vNode2 にマッピングされていますが、vNode2 の重み係数は 0 であるため、受信できません。次のノードに進むと、vNodeN の重み係数は 2 であることがわかります。残りの重み係数は 1 であるため、マッピングできます。したがって、オブジェクト 5 -->vNodeN

最終的なマッピング結果は

オブジェクト 0,1 は仮想ノード vNode0 にマップされます: オブジェクト 0,1 --> vNode0

オブジェクト 3,4 は vNode1 にマップされます: オブジェクト 3,4 --> vNode1

オブジェクト 2,6 は vNode2 にマップされます: オブジェクト 2,6 --> vNode2

オブジェクト 5,7 は vNodeN にマップされます: オブジェクト 5,7 --> vNodeN

明らかに、Vnode0、vNode1、vNode2、vNodeN の各ノードは 2 つのオブジェクトに分割されます。

明らかに、負荷境界係数を使用した DHT アルゴリズムの負債バランスは、通常の DHT アルゴリズムよりも優れています。

これらのノードの負荷係数は、IO、CPU、MEM、ディスク、ネットワークなどの入力係数から計算できます。

参考文献

[1] https://research.googleblog.com/2017/04/consistent-hashing-with-bounded-loads.html

[2] https://medium.com/vimeo-engineering-blog/improving-load-balancing-with-a-new-consistent-hashing-algorithm-9f1bd75709ed

<<:  最新の! 2018年中国プログラマーの給与と生活に関する調査レポート

>>:  一貫性ハッシュアルゴリズムと分散ストレージへの応用

ブログ    

推薦する

機械翻訳から読心術まで、AIは人類のバベルの塔を再建できるのか?

聖書の旧約聖書創世記には、人類が団結して天国に通じるバベルの塔を建てたという話があります。この計画を...

災害後、ウェイモブは独自のデータベースの構築を断念し、商人に1億5000万元を支払った。

[[316623]] 【51CTOオリジナル記事】先週、WeMallは大規模なシステム障害に見舞わ...

北京冬季オリンピックまでのカウントダウン:人工知能は準備完了!あなたも?

「一つの夢」から「共に未来へ」へ2つのオリンピック開催都市、北京オリンピック聖火は今冬も歓迎される...

人工知能の環境コスト: 計算能力のために私たちは何を犠牲にする覚悟があるのでしょうか?

コンピューティング能力の需要が高まり続けるにつれて、さまざまな環境への影響が生じ、人工知能 (AI)...

DeLu Deep Visionが蘇州スマート博覧会に登場、3Dフルスタックでマシンビジョンの新時代を切り開く

8月14日、2020年世界人工知能製品応用博覧会(AIExpo2020)が予定通り蘇州国際博覧センタ...

...

...

...

...

AI言語モデルにおける幻覚バイアスのリスク

音声アシスタントからチャットボットまで、人工知能 (AI) はテクノロジーとのやり取りの方法に革命を...

知能ロボット連携システムとその主要技術

ロボットの知能化に向けた開発において、マルチロボット協働システムは包括的な技術統合プラットフォームで...

掃除ロボットはほこりを吸い取るだけでなく、プライバシーも「吸い取る」ことができます

家庭でますます一般的になりつつある掃除ロボットは、ほこりを吸い取るだけでなく、個人のプライバシーも「...

TensorFlow ワイド&ディープラーニングチュートリアル

[[211918]]この記事では、TF.Learn API を使用して、ワイド線形モデルとディープ ...

信頼できるAIを開発する方法

[[410884]]現在、人工知能の応用範囲と深さは絶えず拡大しており、情報インフラの重要な部分にな...

一般的な機械学習アルゴリズムの包括的なリスト

1. 学習方法1.1 教師あり学習1.2 教師なし学習1.3 半教師あり学習1.4 強化学習2. ア...