Internationale Zeitschrift für Schwarmintelligenz und Evolutionsberechnung

Abstrakt

Optimieren des Datenzugriffs mit einer adaptiven Georeplikationsstrategie

Amadeo Ascó

Die Datenmenge, die in Rechenzentren (DCs) verarbeitet wird, wächst mit enormer Geschwindigkeit, sodass eine vollständige Replikation unpraktisch werden kann. Eine Möglichkeit, die Datenverfügbarkeit zu erhöhen, kann durch Replikation zwischen DCs erreicht werden, sodass auf die Daten möglichst lokal zugegriffen werden kann, was eine Wiederherstellung bei Standortausfällen ermöglicht und die Zugriffskosten senkt. Dies bedeutet, dass die Replikation der Daten nur in einigen der DCs immer wichtiger wird, um die Kosten für die Konsistenz oder letztendliche Konsistenz der Daten zu senken und dennoch eine hohe Verfügbarkeit (Skalierbarkeit) und niedrige Zugriffskosten aufrechtzuerhalten. Die Datenstandorte in den DCs müssen dynamisch bestimmt werden, wobei die sich ändernden Muster der Lese- und Schreibanforderungen für die zu replizierenden Daten berücksichtigt werden. Da sich gezeigt hat, dass das Problem der Suche nach einem optimalen Replikationsschema in einem allgemeinen Netzwerk im statischen Fall NP-vollständig ist, ist es unwahrscheinlich, dass ein allgemeiner Algorithmus generiert werden kann, um effiziente Lösungen für das dynamische Problem zu finden. Hier wird eine adaptive, bioinspirierte Replikationsstrategie vorgestellt, die vollständig dezentralisiert, adaptiv, vom Ant Colony-Algorithmus inspiriert und ereignisgesteuert ist. Darüber hinaus ist das Replikationsprotokoll unabhängig von der implementierten Strategie, wird jedoch von der Strategie geleitet.