探索软件定义数据中心：降低HDD成本与自适应存储设计

本文主要探讨了"软件定义数据中心HDD位成本降低"这一前沿课题，发表在2019年的ACM Transactions on Storage（卷15，第18篇，2019年5月出版）。作者尹丽、陈旭斌（来自美国伦斯勒理工学院）、Ning Zheng（Scaleflux, Inc., 美国）和 Jingpeng Hao、Tong Zhang同样在美国的研究机构合作，针对当前数据中心中HDD（磁记录硬盘驱动器）的高额存储成本问题提出了创新性解决方案。 他们假设如果能显著降低HDD的制造成本，并在一定程度上放宽其原始的可靠性要求，那么可以通过系统级冗余来保障数据完整性，从而实现HDD位成本的降低。这种系统辅助HDD位成本降低的概念，允许在满足数据存储需求的同时，充分利用HDD的容量和随机I/O性能。 然而，不同的容量和随机I/O需求可能需要不同的HDD可靠性和成本平衡，这就需要灵活的数据管理系统。为此，论文提出了一种以软件为中心的设计框架，这种框架的核心在于数据自适应系统辅助，即由文件系统处理大部分任务，仅需对HDD内部的纠错编码（ECC）模块做轻微调整。这样，整个软件栈（包括应用程序、操作系统内核和驱动程序）以及基础的HDD设计实践（如固件、介质、磁头和伺服系统）都能保持稳定。 作者将设计技术融入到ext4文件系统中，通过实验验证了这种方法的可行性和效率提升，旨在量化它对系统速度性能的具体影响。研究工作得到了美国国家科学基金会（NSF）的资助，项目编号为CNS-1814890。 文中涉及的关键概念包括信息系统中的分级存储管理和硬件层面的系统级容错。此外，文章还关注了可靠性、容错、文件系统设计和本地擦除编码等术语，展示了作者们在优化数据中心存储策略方面的深入思考和实践经验。 这篇研究提供了关于如何通过软件智能优化，降低数据中心HDD成本，同时保持数据完整性和系统性能的新思路，对于存储技术和数据中心运维具有重要的理论和实践价值。