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    系统量化估算

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    系统量化估算
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      破茧边缘 最后由 编辑

      随着数据规模的日益壮大,数据规模的环境也变得更加复杂,现在我们大概可以把威协数据可靠性的因素归为几大类:硬件上的故障主要是磁盘故障、网络故障、服务器故障、IDC故障;软件上的隐患主要是内核BUG,软件设计上的BUG等;运维上的失误往往都是人为误操作。

      我们经常见到到衡量分布式存储系统好坏的两个指标,可用性指的是系统服务的可用性。一般按全年可用时间除以全年时间来衡量可用性的好坏,平常我们说的 SLA指标就是可用性指标。

      为了提高数据的可靠性,数据副本技术和EC编码冗余技术是分布式系统可靠性最常用的手段了。如果以多副本为例来谈的话,副本数量越多,数据的可靠性就会越高。为了能够对分布式系统的数据的可靠性作一个量化估算,可以分析得到影响存储数据可靠性的因素主要有以下几项。

      N:分布式系统磁盘的总数,能够让人很直观的理解,磁盘的数量与可靠性密切相关,N的大小与数据的打散程度有十分紧密的关系。

      R:副本数,副本数越高数据的可靠性肯定越高,但同时也会带来更大的存储成本。

      T:这个是RecoveryTime的简称,就是表示RecoveryTime出现坏盘的情况时,数据恢复的时间,这个也十分好理解,数据恢复时间越短,就表明数据的可靠性越高。

      AFR:AFR是Annualized Failure Rate的简称。Annualized Failure Rate磁盘的每一年的故障率和磁盘本身的质量相关,磁盘的质量越好,则AFR越低,那么数据的可靠性就会越高。

      S:表明是CopySet数量,每一个盘上的数据的冗余在集群中的打散程度,打散程度越严重,则结果就是有可能任意坏3块盘时就灰刚好有数据的冗余,数据就会都丢失。所以,仅从打散程度这个维度来看,打散程度越小,数据丢失的越少。

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