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Hoy en día, el Big Data y la computación en nube requieren grandes cantidades de almacenamiento al que pueden acceder muchos servidores. Para superar los cuellos de botella en el rendimiento y el punto único de fallo, los sistemas de almacenamiento distribuido han entrado en vigor. Por lo tanto, nuestro principal objetivo en este trabajo es evaluar el rendimiento de estos sistemas de almacenamiento. En este estudio investigamos la evaluación del rendimiento del sistema de almacenamiento distribuido y comprendemos el efecto en el rendimiento de varios patrones de operaciones de E/S, es decir, la lectura y la escritura, así como diferentes enfoques de medición del rendimiento del almacenamiento. El método consiste en utilizar un generador de carga de trabajo sintética mediante la transmisión y transcodificación de datos de vídeo, así como una herramienta de referencia que genera la carga de trabajo, como SPECsfs2014, para evaluar el rendimiento de los sistemas de almacenamiento distribuido de GlusterFS y Compuverde, que son sistemas de almacenamiento basados en archivos. Llegamos a la conclusión de que Compuverde rinde mejor en comparación con Gluster, aunque se utilice un hardware de bajo rendimiento. Recomendamos utilizar una unidad de caché en los nodos de almacenamiento de Gluster para obtener un mejor rendimiento y evitar cuellos de botella.
About the author
Poojitha Rajana hat einen MSc-Abschluss in Elektrotechnik mit Schwerpunkt Telekommunikationssysteme der Blekinge Tekniska Högskola, Schweden. Forschungsinteressen: PCB-Design und -Fertigung, DSP-Prozessoren, erneuerbare Energiequellen, moderne Leistungselektronik und Schaltnetzteile. Mitbegründer und CEO von Zunik Energies Pvt. Ltd.
