本文選題：對象存儲　切入點(diǎn)：基準(zhǔn)測試　出處：《上海交通大學(xué)》2013年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著對象存儲技術(shù)的不斷深入人心，目前已經(jīng)涌現(xiàn)出一大批功能相近接口相似的對象存儲系統(tǒng)。然而，由于對象存儲系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的多樣性以及每個系統(tǒng)本身的復(fù)雜性，外加缺乏模擬對象存儲應(yīng)用的通用負(fù)載工具，導(dǎo)致人們不僅難以在眾多的系統(tǒng)中選出最適合當(dāng)前應(yīng)用場景的解決方案，同時也無法有效對這些解決方案進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)優(yōu)以及性能優(yōu)化。 為了應(yīng)對上述問題，本文提出了對象存儲的應(yīng)用模型，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計并實(shí)現(xiàn)了對象存儲性能基準(zhǔn)測試工具：COSBench。COSBench具有很好的可擴(kuò)展性、可伸縮性、靈活性，以及易用性，從而使得人們能夠方便地將COSBench適配至異構(gòu)的存儲系統(tǒng)，并模擬出各類不同的測試場景，包括那些極端的使用模式。目前，COSBench用于支持Intel內(nèi)部多個對象存儲系統(tǒng)的性能評估以及系統(tǒng)調(diào)優(yōu)工作。此外，COSBench也成功地得到了10多個企業(yè)客戶的使用以及認(rèn)可。在未來，COSBench將轉(zhuǎn)為開源軟件，從而使得更多的人能夠接觸到這款工具。 在系統(tǒng)調(diào)優(yōu)以及性能優(yōu)化方面，本文以O(shè)penstack Swift為案例，探討了該系統(tǒng)在4種不同使用場景下的性能瓶頸以及硬件資源使用模式，并在此基礎(chǔ)上提出了相應(yīng)的系統(tǒng)調(diào)優(yōu)方案以及性能優(yōu)化方案。此外，本文還對Swift系統(tǒng)的源代碼進(jìn)行了剖析、對實(shí)驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行了總結(jié)，并對除性能外的其他重要系統(tǒng)屬性進(jìn)行了相關(guān)的介紹以及說明。結(jié)合本文的成果，人們可以針對不同的使用場景以及性能瓶頸來更加合理地部署Swift系統(tǒng)，從而能夠在給定的性能要求下，盡可能地降低構(gòu)建系統(tǒng)所需的成本。于此同時，，本文的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)也可幫助人們更好地挖掘系統(tǒng)潛在的性能優(yōu)化機(jī)遇，并更有針對性地改進(jìn)現(xiàn)有的系統(tǒng)架構(gòu)以及算法設(shè)計，從而能夠在給定的預(yù)算條件下，盡可能地提高系統(tǒng)的總體性能。
[Abstract]:With the deepening of the object storage technology, has emerged a large number of similar functional interface similar to the object storage system. However, due to the complexity of implementation of the object storage system and the diversity of each system itself, and general lack of simulation object storage load application tool, resulting in many people not only to choose the solution system for the current application scenarios, but also not effective against these solutions for system optimization and performance optimization.
In order to deal with these problems, this paper puts forward the applied model of object storage, and on the basis of the design and implementation of the object storage performance benchmark tools: COSBench.COSBench has good scalability, scalability, flexibility, and ease of use, so that people can easily be adapted to heterogeneous storage system COSBench, and simulate various test scenarios, including those with extreme mode. At present, COSBench was used to evaluate the performance of Intel internal support multiple object storage system and system optimization. In addition, COSBench also successfully obtained more than 10 corporate customers and recognition. In the future, COSBench will be converted to open source software thus, more people can come into contact with this tool.
In the aspect of system optimization and performance optimization, this paper takes Openstack Swift as a case, discusses the system in 4 different scenarios of the performance bottleneck and hardware resource usage patterns, and put forward the corresponding scheme of system tuning and performance optimization scheme. In addition, the source code of the Swift system. Analysis on the experimental experience were summarized, and the other important system properties besides high-performance are introduced and illustrated. According to the results, people can according to different usage scenarios and performance bottlenecks to more reasonable deployment of Swift system, which can in the given performance requirements, as far as possible to reduce construction for the cost of the system. At the same time, the experimental data can also help people to better exploit the potential opportunities for system performance optimization, and more targeted to the Some system architecture and algorithms are designed to improve the overall performance of the system as much as possible in a given budget.

【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP333

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本文編號：1620344