Estrategias de optimización y análisis de performance en sistemas de almacenamiento distribuido

La complejidad de los sistemas de almacenamiento es creciente dada la cantidad y simultaneidad de clientes conectados, los datos que son accedidos de manera concurrente, los usuarios distribuidos geográficamente, con tiempos de respuesta acotados y un volumen de información transferida que se amplía...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Charne, Javier Gonzalo
Otros Autores: Ramón, Hugo Dionisio
Formato: Tesis Tesis de maestria
Lenguaje:Español
Publicado: 2021
Materias:
Ciencias Informáticas
Software Defined Storage
Ceph
Almacenamiento Distribuido
Performance
Optimización
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/128965
https://doi.org/10.35537/10915/128965
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description La complejidad de los sistemas de almacenamiento es creciente dada la cantidad y simultaneidad de clientes conectados, los datos que son accedidos de manera concurrente, los usuarios distribuidos geográficamente, con tiempos de respuesta acotados y un volumen de información transferida que se amplía de forma exponencial. Respondiendo a estas necesidades, surgen soluciones de Almacenamiento Definido por Software (Software Defined Storage), en las que distintos dispositivos conectados a través de una red de datos forman un cluster que ofrece un conjunto de interfaces a las aplicaciones y clientes, y proveen un complejo sistema de gestión, mantenimiento y monitoreo de los distintos componentes. La tesis centra su análisis en Ceph, un sistema de almacenamiento distribuido de código abierto que corre sobre hardware genérico, diseñado para proveer escalabilidad, confiabilidad y alta performance. Se determinan metodología y métricas para el análisis de performance y se lleva adelante un procedimiento de optimización capa por capa, desde la interfaz de red y los discos, hasta las configuraciones en el cliente para lograr minimizar latencia y maximizar el througput. Finalmente, se estabece un modelo de performance a modo de "linea base", con el fin de monitorear el funcionamiento del cluster y utilizar como referencia en ajustes futuros.
author2 Ramón, Hugo Dionisio
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