تقييم أداء خوارزمية التقطيع RAM في النسخ الاحتياطي في السحابة
مع الازدياد الهائل في كمية المحتوى الرقمي تبرز الحاجة إلى تطوير طرق الخزن الاحتياطي التقليدية. إزالة التكرار Deduplication هو أحد الحلول الأساسية المقترحة لمنع تراكم البيانات المكررة وتحقيق التوفير في تكاليف التخزين في مراكز البيانات Datacenters. إزالة تكرار البيانات هي تقنية فعالة لتقليل المت...
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Book |
| Published: |
Tishreen University,
2023-09-01T00:00:00Z.
|
| Subjects: | |
| Online Access: | Connect to this object online. |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | مع الازدياد الهائل في كمية المحتوى الرقمي تبرز الحاجة إلى تطوير طرق الخزن الاحتياطي التقليدية. إزالة التكرار Deduplication هو أحد الحلول الأساسية المقترحة لمنع تراكم البيانات المكررة وتحقيق التوفير في تكاليف التخزين في مراكز البيانات Datacenters. إزالة تكرار البيانات هي تقنية فعالة لتقليل المتطلبات التخزينية الملائمة للخزن الاحتياطي؛ وذلك عن طريق استبعاد البيانات المكررة والاحتفاظ بنسخة واحدة فقط من البيانات على مستوى وسط التخزين. إزالة التكرار بالتقطيع هي أكثر استراتيجيات إزالة التكرار فاعلية والتي تقوم على الإشارة للبيانات المكررة بمرجع للنسخة الموجودة سابقاً في وسط التخزين بدلاً من تخزينها مرة أخرى. تمّ في هذا البحث مقارنة ثلاث خوارزميات للتقطيع المعتمد على المحتوى Content-based chunking هي (TTTD-S, AE, RAM) وذلك بتحقيقها أولاً بلغة C# ضمن بيئة Visual Studio 2015 ومن ثم استخدام مجموعة من المعايير المنهجية للمقارنة فيما بينها. بناءً عليه، أبدت خوارزمية RAM تفوقاً على الخوارزميتين الباقيتين من حيث زمن التنفيذ ومعدل إزالة تكرار، في حين حلت خوارزمية AE ثانياً بفارق بسيط عنها. |
|---|---|
| Item Description: | 2079-3081 2663-4279 |