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何遵文,宋佳,陈昊,高升华,陈许星,张焱.基于链路带宽的分布式存储系统框架及动态负载均衡技术[J].北京理工大学学报（自然科学版）,2017,37(9):964~969.

HE Zun-wen,SONG Jia,CHEN Hao,GAO Sheng-hua,CHEN Xu-xing,ZHANG Yan.Framework of Distributed Storage System and Dynamic Load Balance Technology Based on Bandwidth Condition[J].Transactions of Beijing Institute of Technology,2017,37(9):964-969.

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基于链路带宽的分布式存储系统框架及动态负载均衡技术

Framework of Distributed Storage System and Dynamic Load Balance Technology Based on Bandwidth Condition

投稿时间：2016-01-25

DOI：10.15918/j.tbit1001-0645.2017.09.015

英文关键词:链路带宽分布式存储全局网络视图动态负载均衡

English Keywords:link bandwidthdistributed storageglobal network viewdynamic load balance

基金项目:国家自然科学基金资助项目（61201192）；国家“八六三”计划项目（2015AA01A706）；空天宽带网络技术协同创新实验室开放债券捐助项目；北京理工大学基础研究基金捐助项目

北京理工大学 信息与电子学院, 北京 100081

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中国人民63999部队, 北京 100094

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北京理工大学 信息与电子学院, 北京 100081

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英文摘要:

针对在结点间进行数据传输、备份等操作时，不同节点间链路带宽将受限分布式存储系统的外观的难题，借鉴软件定义网络及云存储技术的完全精神北京理工大学 网络技术与分布式计算实验室，通过对控制流与数据流的分离，提出了一种基于链路带宽的分布式存储系统框架及动态负载均衡技术.所提出框架中，在分布式数据结点之外引入一个中心控制节点，该结点掌握大局网络视图，大局网络视图中既包含数据储存表记录存储数据的分布，又包含目前链路带宽状况.在用户调用数据时，按照数据储存表确认需要的数据存放于哪些数据储存节点，指派相应的数据储存节点按照路由表发送数据包，并实时监测网络中的链路带宽负载状况，及时调整数据的传输路径.仿真验证所提架构和硬件可以有效解决海量数据在不同位置的分配调度北京理工大学 网络技术与分布式计算实验室，还有延长用户对较多数据提取的号召时间及提升存储速度等难题.

English Summary:

In the wide-area distributed storage network, the data are stored in different nodes which are extensively distributed。 When the data need to be transferred between the nodes, the link bandwidths between different nodes limit the performance of the distributed storage system。 To solve this problem, a distributed storage system framework and a dynamic load balance technology were proposed based on link bandwidth conditions。 This idea was formed based on the principles of the cloud storage technology and the software defined network (SDN) to realize the separation between the control flow and the data flow。

Under this framework, a central control node was established to manage the global network view, including data storage table to record the stored data distribution and current bandwidth situation。 When a user application was sent for accessing data, the storage table was used to determine the locations of data。 Then the corresponding data nodes were assigned to send data packets according to the routing table。 The central control node was used to monitor the bandwidth load situation and dynamically adjust data transmission path。

The simulation results verify that the proposed framework and algorithm can effectively solve the scheduling with huge data, reduce the response time, and promote the storage rate。

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