群知能と進化的計算の国際ジャーナル

概要

適応型ジオレプリケーション戦略によるデータアクセスの最適化

アマデオ・アスコ

データ センター (DC) で処理されるデータの量は、膨大な速度で増加し続けているため、完全なレプリケーションは非現実的になりつつあります。データの可用性を高める 1 つの方法は、DC 間のレプリケーションを使用して、可能であればデータをローカルでアクセスできるようにすることです。これにより、サイト障害が発生した場合でも回復でき、アクセス コストを削減できます。つまり、一部の DC のみでデータをレプリケーションすることが、データの一貫性または結果的に一貫性を保つコストを削減し、高可用性 (スケーラビリティ) と低いアクセス コストを維持するためにますます重要になっています。DC 全体のデータの場所は、レプリケーションするデータの読み取りおよび書き込み要求の変化するパターンを考慮して動的に決定する必要があります。一般的なネットワークで最適なレプリケーション スキーマを見つける問題は、静的なケースでは NP 完全であることがわかっているため、動的な問題に対する効率的なソリューションを見つけるための一般的なアルゴリズムを生成することは不可能です。ここでは、完全に分散化され、適応性があり、Ant Colony アルゴリズムにヒントを得た、イベント駆動型の適応型バイオ インスパイア レプリケーション戦略を紹介します。また、レプリケーション プロトコルは実装された戦略とは独立していますが、戦略によってガイドされます。