徐寶宇，廖 濤

(1.上海大學計算機工程與科學學院，上海200072;2.上海大學高性能計算中心，上海200072;3.安徽理工大學計算機科學與工程學院，安徽淮南232001)

0 引言

由于信息數(shù)據(jù)進入高速增長的時代，在滿足存儲容量需求的同時，用戶需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特性選擇相應的存儲介質進行存儲以提高存儲系統(tǒng)的性價比。分層存儲系統(tǒng)就是將數(shù)據(jù)存儲在不同層次的介質中，并在它們之間進行自動或者手動的數(shù)據(jù)移動和讀寫等操作［1］。因此設計一個數(shù)據(jù)遷移策略來實現(xiàn)數(shù)據(jù)在各個存儲層及時有效的遷移是個關鍵的問題。

在數(shù)據(jù)遷移中，遷移時間的確定尤為重要，它必須考慮到使用存儲的應用需求以及存儲系統(tǒng)本身的特性。例如在數(shù)據(jù)的容災備份中，遷移時間可根據(jù)數(shù)據(jù)的安全需求來設計;對一些商業(yè)存儲系統(tǒng)，遷移時間可根據(jù)業(yè)務流程來設計;而在高性能計算中，由于各個計算任務的規(guī)模和復雜度等各不相同，計算和存儲過程不明確，遷移時間設計就比較復雜。同時，高性能計算追求較快的存儲速度，因此提高高速存儲層的利用率也非常重要。

目前國內(nèi)外對分層存儲中數(shù)據(jù)遷移技術進行了大量的研究［2-12］，但對遷移時間研究相對較少。文獻 ［13］根據(jù)存儲容量來設置數(shù)據(jù)遷移的時間。若將容量設置過高，可能會因為存儲層內(nèi)數(shù)據(jù)增至過快而導致遷移失敗，設置偏低會降低存儲的使用率。因此遷移時間的設計需要分析數(shù)據(jù)的增長趨勢和存儲系統(tǒng)傳輸速率對遷移的影響。

1 分層存儲和數(shù)據(jù)遷移

分層存儲系統(tǒng)一般包括三部分。第一部分是磁盤池，它包括了多種存儲介質的物理磁盤，并可通過這些介質的物理特性進行分層管理。例如由SSD硬盤、SATA硬盤構建的存儲系統(tǒng)中，可分為SSD層和SATA層。第二部分是位于中間的存儲控制部分，它具有管理數(shù)據(jù)分布和遷移、實現(xiàn)存儲虛擬化等功能。最后部分是提供給不同應用使用的邏輯存儲系統(tǒng)，它一般由Volume組成。整個分層存儲基本架構如圖1所示。

圖1 分層存儲系統(tǒng)的基本架構

分層存儲控制層中的數(shù)據(jù)遷移實際上是在多層存儲內(nèi)基于策略的自動放置文件的過程。遷移一般過程是:根據(jù)策略規(guī)則，系統(tǒng)在指定的存儲層創(chuàng)建和擴展一些文件;當遷移被觸發(fā)且執(zhí)行時，將文件價值滿足遷移條件的文件重定位到相應的存儲層，實現(xiàn)遷移。其中文件開始遷移的時間稱為遷移時間。文件價值指的是文件在整個文件系統(tǒng)中的重要性和活躍度，它決定了數(shù)據(jù)遷移策略能否有效執(zhí)行。遷移條件根據(jù)實際需求來設定，由遷移條件決定參與遷移的文件。

2 遷移時間的分析與設計

某一層存儲的數(shù)據(jù)遷移時間與存儲容量相關，但簡單或憑經(jīng)驗去設置一個容量值來確定遷移時間是不合理的，它沒有反映存儲容量的變化趨勢，也沒有結合存儲設備的特性和應用需求來使用存儲，同時可能造成因容量增長過快而無法及時地遷出數(shù)據(jù)的情況，即遷移堵塞。本文從存儲系統(tǒng)的傳輸速率、存儲層使用量和使用量的變化趨勢三方面來考慮遷移時間，下面給出它們的描述。

存儲系統(tǒng)的傳輸速率。存儲系統(tǒng)的傳輸速率包括讀出/寫入存儲系統(tǒng)的速率和系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)在各存儲層遷移的速率。它們受限于文件系統(tǒng)、網(wǎng)絡、raid設置、存儲系統(tǒng)和存儲介質等因素。實際的速率值取各相關因素對應速率中的最小值。

存儲使用量。記錄存儲介質內(nèi)存放數(shù)據(jù)的容量大小。它包括存儲層的使用量和存儲系統(tǒng)的使用量。

存儲層使用量增長率。反映存儲層的使用量在某個時間段的增長趨勢。

如果存儲層的使用量在某個時間段按固定的速率增長，稱之為線性增長 (linear increase，LI)，反之是非線性增長(nonlinear increase，NI)。在非線性增長的情況下，如果增長率高于固定的增長率，表明存儲層使用量高速增長 (super linear increase，SLI)，反之表明存儲層使用量低速增長(low linear increase，LLI)。圖2顯示了LI、SLI和LLI在一段時間內(nèi)存儲層容量的變換。

由圖2可知，在某段時間內(nèi)，當存儲層使用量以LI變化時有

式中:β(t)——存儲層使用量的函數(shù)。

當存儲層使用量以SLI變化時有

當存儲層使用量以LLI變化時有

在數(shù)據(jù)存儲過程中，如果存儲層使用量增長過快，并且存儲系統(tǒng)本身傳輸速率比較低，就需要對它進行數(shù)據(jù)遷移，以免遷移堵塞導致遷移失敗。

遷移上限和遷移下限。它們是一個使用量的閥值，遷移上限大于或等于遷移下限。

由上述遷移條件，本文設計了遷移時間的判定過程，如下:

(1)定時監(jiān)控某存儲層使用量，當其超過遷移下限a時，進入 (2)。

(2)若使用量繼續(xù)增加超過遷移上限b時 (b＞a)，執(zhí)行 (4)。反之進入第 (3)步。

(3)若寫入存儲系統(tǒng)的速率超過存儲系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)遷出最大速率時，或在單位時間t內(nèi)滿足表達式 (2)，則執(zhí)行第 (4)步。反之轉到第 (2)步。

(4)執(zhí)行數(shù)據(jù)遷移。

(5)數(shù)據(jù)遷移完畢。

本文結合使用量變化趨勢、傳輸速率和遷移上下限來設定遷移時間，能有效的緩解遷移堵塞。主要方法包括:降低式 (2)中固定速率，將符合遷移條件的文件數(shù)據(jù)提前遷移;降低遷移下限，擴大可執(zhí)行遷移的時間范圍。

遷移上限和下限的設置可改變存儲層的利用率，將遷移上限和下限適當提高，就可提高相應存儲層的利用率。

整個判定過程考慮了系統(tǒng)的硬件特性和應用的需求，并采用了數(shù)學公式進行定量分析，這為數(shù)據(jù)遷移的實現(xiàn)提供了很好的基礎。

3 遷移時間在數(shù)據(jù)遷移中的實現(xiàn)

根據(jù)前文的描述，一個完整的數(shù)據(jù)遷移策略必須考慮分層存儲設備的特性、應用的要求和數(shù)據(jù)的特征等方面，從遷移時間、文件的價值和遷移策略等來制定。

3.1 文件的價值

不同的應用決定文件價值的因素各不相同。這些因素有文件的訪問時限、I/O熱度，文件大小和文件安全性等等。本文主要分析遷移時間的作用，為避免其它因素對實驗結果造成影響，僅考慮文件的訪問時限，下面給出它的定義。

文件訪問時限 (ACCAGE)。該參數(shù)記錄了數(shù)據(jù)遷移的時間與應用程序上次訪問該文件的時間之間的間隔。假設執(zhí)行遷移的時間為T，文件a最近被訪問的時間為ta，則ACCAGE=T－ta。若ACCAGE越大，表明在本次遷移之前，文件a越久沒有被應用程序訪問，因此文件a的價值就越低。

3.2 文件信息記錄

遷移過程中的遷移時間、文件價值和遷移條件等都需要準確的參數(shù)值。Symantec提供的FCL(file change log)工具可以記錄文件系統(tǒng)中文件和目錄的變化。盡管它不能記錄實際數(shù)據(jù)的變化，但可通過文件的變化來記錄數(shù)據(jù)大小、I/O讀寫、訪問時間等信息。同時，我們可以通過加載FCL的頭文件fcl.h和vxfsutil.h來使用FCL提供的API，編寫相應的程序。本文采用FCL工具來獲取文件的信息并計算相關參數(shù)作為數(shù)據(jù)遷移的文件價值。

3.3 結合遷移時間的遷移策略

數(shù)據(jù)遷移解決的是數(shù)值放置的問題。數(shù)據(jù)放置包括初始數(shù)據(jù)的放置和遷移后數(shù)據(jù)的放置。一般情況，初始數(shù)據(jù)是即將要使用的數(shù)據(jù)，可放在高速存儲層上。如果高速存儲層被完全使用，可自動將初始數(shù)據(jù)保存到下一層存儲上以實現(xiàn)初始數(shù)據(jù)在整個分層存儲的安全放置。

數(shù)據(jù)遷移需要根據(jù)實際需求確定遷移時間和遷移條件。當數(shù)據(jù)開始遷移時，系統(tǒng)將滿足遷移條件的文件放置到指定存儲層。遷移條件可根據(jù)應用需求來設定。例如可設置為一小時能未被訪問的數(shù)據(jù)被遷移等。存儲層的數(shù)據(jù)遷移過程如下:

(1)啟動遷移監(jiān)控器。

(2)記錄文件信息，并按照文件價值大小排序。

(3)到達遷移時間，開始遷移滿足遷移條件的數(shù)據(jù)。

(4)遷移完成后，重新記錄文件信息。

(5)返回遷移監(jiān)控器，等待下一次遷移啟動。

圖3是結合遷移時間的數(shù)據(jù)遷移流程。

圖3 加入遷移時間的數(shù)據(jù)遷移流程

4 驗證

為測試遷移時間在遷移策略中所起的作用，本文將DX80和MSA1000存儲整列提供的Volume整合為分層存儲系統(tǒng)。

該存儲系統(tǒng)通過4GB的光纖與上海大學自強3000高性能集群機相連。自強3000集群機主要運行與高性能計算相關的科學計算，計算任務涉及材料、力學、能源、生物、化學和計算機體系結構等領域，并運行了多種商業(yè)并行軟件和自編并行程序。該集群機在2004年全球超級計算機TOP500排名列126位，計算速度領先于劍橋等英國大學所擁有計算機，超過日本多數(shù)大學，超過俄羅斯各大學計算機。2004年中國TOP 100名列第6位，國內(nèi)高校名列第2 位［14］。

DX80和MSA1000兩臺存儲整列通過千兆以太網(wǎng)相連，為高性能計算提供存儲服務。其中DX80內(nèi)部采用了8GB的交換總線，磁盤的持續(xù)讀寫速率為3020MB/S傳輸速率，MSA1000的平均傳輸速率也達到了320MB/S。由于傳輸大小文件的速率各不相同，千兆以太網(wǎng)的實測最高傳輸速率在40-80MB/S之間，而光纖的實測傳輸速率是千兆以太網(wǎng)的3-4倍左右。因此，本文構建的兩層存儲測試環(huán)境中傳輸速率主要受限于千兆以太網(wǎng)的傳輸速率。本文稱DX80提供的存儲為DX層，MSA1000提供的存儲層為MSA層，容量分別為99GB和160GB。各個存儲層的相關信息見表1。

表1 DX和MSA存儲層的相關信息

我們將以存儲層容量作為判定遷移時間的數(shù)據(jù)遷移策略和結合了本文遷移時間的數(shù)據(jù)遷移策略依次部署到該分層存儲系統(tǒng)上，并將存儲容量的80%作為容量閥值，該值決定前者的遷移時間。在本文的遷移時間設計中，遷移上下限分別設置為存儲層容量的90%和80%。

由于DX80存儲整列的傳輸速率相對較快，所以我們希望在高性能計算下提高DX80存儲層的使用率。因此遷移策略設置如下:新數(shù)據(jù)被認為是即將要使用的數(shù)據(jù)，其文件價值最高，被首先被存放在高速的DX80存儲層;其它文件價值按先后創(chuàng)建的順序自小到大排列;若DX80到達遷移時間，文件價值小的數(shù)據(jù)將被遷移到MSA層。

圖4顯示了在兩種遷移策略作用下，DX存儲層使用量和存儲系統(tǒng)存儲使用量的變化，其中DX層-1是僅考慮存儲容量的遷移策略，DX層-2是本文設計的遷移策略，上面的虛線表示遷移上限，下面的虛線表示遷移下限和容量閥值。由圖可知，DX層-1的使用率整體低于DX層-2，并且隨著系統(tǒng)存儲量的加速增長，出現(xiàn)了遷移堵塞。

圖4 兩種遷移策略下的DX層和系統(tǒng)使用量變化

本文設計的遷移策略在數(shù)據(jù)長時間快速增長的極端情況下，也會出現(xiàn)遷移堵塞，但可以通過降低使用量變化公式中的固定速率來延遲遷移堵塞。圖5的DX層-3和DX層-4中，固定速率分別為60MB/S和50MB/S，在相同的數(shù)據(jù)高速增長情況下，DX層-4能夠將遷移堵塞延遲到DX層-3的4.9倍的時間發(fā)生。在實際應用中，存儲層的存儲空間遠遠大于本文的實驗環(huán)境，因此該方法具有可行性。

圖5 兩種固定速率下DX層的使用量變化

5 結束語

在遷移時間的設計過程中，通過數(shù)學公式能容易判斷存儲層使用量的變化趨勢。將變化趨勢與系統(tǒng)的傳輸速率相結合，這能保證存儲層使用量在可控的范圍內(nèi)波動，并在數(shù)據(jù)高速增長的情況下延緩了遷移堵塞，也就可以使用遷移上下限來提高存儲層的使用率。本文為遷移時間的設定提供了理論方法，但在具體應用中仍然需要考慮文件價值、遷移策略等其它因素才能實現(xiàn)數(shù)據(jù)的合理遷移。

［1］Tiered storage and virtualization technology［EB/OL］.［2011-04-26］.http://baike.baidu.com/view/3679747.htm(in Chinese).［分層存儲與虛擬化技術［EB/OL］.［2011-04-26］.http://baike.baidu.com/view/3679747.htm.

［2］Gong Zhang，Lawrence Chiu，Ling Liu.Adaptive data migration in multi-tiered storage based cloud environment［C］//3rd International Conference on Cloud Computing.Atlanta，GA，USA:Georgia Inst of Technol，2010:148-155.

［3］David Vengerov.A reinforcement learning framework for online data migration in hierarchical storage systems［J］.The Journal of Supercomputing，2008，43(1):1-19.

［4］VermaA.An architecture for lifecycle management in very large file systems［C］//MProc of the 22nd IEEE/13th NASA Goddard Confon Mass storage System sand Technologies.India:IBM India Res.Lab，2005:160-168.

［5］Lv Shuai.Research on the data migratioon strategy of hierarchical mass storage system ［J］.Computer Engineering ＆ Science，2009，31(A1):163-167.

［6］Vamplew P，Ollington R.Global versus local constructive function approximation for on-line reinforcement learning［C］//LNCS3809:Presented at the 18th Australian Joint Conference on Artificial Intelligence，Sydney，Australia.Published in Springer-Verlag，2005:113-121.

［7］Xing Lixian，Li Yanhong.Design and application of data migration system in hetertogeneous database［C］//China:International Forum Information Technology and Applications，2010:192-195.

［8］Zamzami I F，F(xiàn)atani H A A，Zammarah N A H.Data migration challenges:The impact of data quality—case study of university Putra malaysia UPM ［C］//Malaysia:International Conference on Research and Innovation in Information Systems，2011:1-5.

［9］Petrov D L，Tatarinov Y S.Data migration in the scalable storage cloud［C］//Russia:International Conference on Ultra Modern Telecommunications＆ Workshops，2009:1-4.

［10］Kokkinos P，Christodoulopoulos K，Kretsis A，et al.Data consolidation:A task scheduling and data migration technique for grid networks［C］//Patras:8th IEEE International Symposium Cluster Computing and the Grid，2008:722-727.

［11］Kari C，Yoo-Ah Kim，Russell A.Data migration in heterogeneous storage systems［C］//USA:31st International Conference on Distributed Computing Systems，2011:143-150.

［12］Gong Zhang，Chiu L，Dickey C，et al.Automated lookahead data migration in SSD-enabled multi-tiered storage systems［C］//USA:IEEE 26th Symposium Mass Storage Systems and Technologies，2010:1-6.

［13］Wang Min-Feng，Lin Wei-Tsun，Tang Cheng-Hsien，et al.Constructing storage capacity migration policies for information lifecycle management system ［C］//Taiwan:12th IEEE international Conference on High Performance Computing and Communications，2010:503-508.

［14］ziqiang3000 high performance computing cluster in shanghai university［EB/OL］.［2012-02-02］.http://www.hpcc.shu.edu.cn/Default.aspx?tabid=14258(in Chinese).［上海大學自強3000高性能集群機［EB/OL］.［2012-02-02］.http://www.hpcc.shu.edu.cn/Default.aspx?tabid=14258.］