【摘 要】
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当前全球数字化社会建设日益成熟,云服务日渐得到个人、组织机构和大型企业的青睐,可预见未来所有的组织机构都将使用云服务。与此同时,文件共享和文件协作是近六年来使用率最高的云服务类别,这对云服务中文件共享和文件协作、以及文件同步技术提出了更严峻的挑战。针对云同步技术收到的挑战,如何提升云同步性能,为庞大的用户群体提供优质的服务是亟需解决的问题。首先,分析现有云同步技术在大规模应用云服务场景下的同步效率
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当前全球数字化社会建设日益成熟,云服务日渐得到个人、组织机构和大型企业的青睐,可预见未来所有的组织机构都将使用云服务。与此同时,文件共享和文件协作是近六年来使用率最高的云服务类别,这对云服务中文件共享和文件协作、以及文件同步技术提出了更严峻的挑战。针对云同步技术收到的挑战,如何提升云同步性能,为庞大的用户群体提供优质的服务是亟需解决的问题。首先,分析现有云同步技术在大规模应用云服务场景下的同步效率以及性能问题。就目前常用的两种同步方案来说,增量同步方案在对“小”文件同步时会给客户端和服务端带来“昂贵”的计算处理开销;全同步方案的带宽效率极低,尤其是对“大”文件同步时重复传输冗余数据会带来较大的同步延迟。综合工作负载特性和网络延时等条件,本文提出基于网络和负载感知的云存储同步技术（简称PandaSync）,PandaSync结合了全同步和增量同步方案,扬长避短,从而提高云同步的性能和服务质量。其次,为了进一步提升“小”文件的同步性能,PandaSync对现有的全同步方案进行优化,提出了新的全同步方案（简称Full2Sync）,将待同步请求与发送文件内容请求合并,以减少客户端和服务端之间的网络交互次数。为了进一步提升“大”文件的同步性能,PandaSync对现有的增量同步方案进行优化,提出新的增量同步方案（简称DeltaSync（F＆B FSC））,采用前后向结合的固定分块算法,在只带来较小计算开销的同时,尽可能发现更多新旧文件间的冗余数据。实验结果表明,与现有的全同步和增量同步方案相比,PandaSync分别提升同步性能 87.6%和 78.1%。综上,基于网络和负载感知的云存储同步技术PandaSync可以适应工作负载特性和网络延迟的变化,大幅提升云同步性能,为用户提供更好的感知服务,为云存储系统提供更高的一致性保证。
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