驱动器管理SMR性能：新颖建模与精确预测

驱动器管理的SMR性能建模是一篇发表在ACM Transactions on Storage (Vol. 13, No. 4, December 2017)上的研究论文，由Mansour Shafaei, Mohammad Hossein Hajkazemi, Peter Desnoyers 和 Abutalib Aghayev共同撰写。SMR，即叠瓦式磁记录，是一种磁盘技术，通过使相邻磁道重叠以提高磁道密度，从而突破顺磁极限，无需大规模改变磁头或盘片设计。这一创新在保持高密度的同时，对写入操作提出了挑战，因为写入可能涉及在窄轨道上的数据迁移，类似于闪存的特性。 文章的核心任务是建立一个能准确预测SMR磁盘驱动器在管理层面性能的模型，尽管实际内部算法是保密的。作者们利用外部测量数据，设计出了一种模型，能够以几百分比的精度预测平均延迟，对于大多数测试工作负载，其均方根（RMS）累积延迟误差控制在25%以下，这个误差率相对较小，通常远低于同类设备间驱动器性能的自然波动范围的三倍。 模型的成功在于它能够克服了SMR磁盘特有的复杂性，如数据复制和写入位置调整，使得系统能够在驱动器内部有效地处理这些操作。研究得到了美国国家科学基金会CNS-11项目的资助，体现了对存储技术持续改进的关注和对性能建模的深入探索。 这篇论文为理解SMR磁盘在驱动器管理中的行为提供了宝贵的理论支持，有助于优化存储系统的性能和效率，对存储交易和磁盘性能建模领域具有重要意义。通过引用和关键词"叠瓦式磁记录(SMR)"、"建模"和"性能"，该研究不仅推动了学术界对新型磁盘技术的理解，也为实际应用中的系统设计和优化提供了有价值的数据基础。