大规模固态存储系统的随机建模：分析、设计权衡与优化
摘要：固态硬盘(SSD)由于其高I/O性能和低能耗，在移动设备、台式机和数据中心广泛使用。由于SSD将数据写入非原位位置，因此需要进行垃圾收集(GC)来擦除和回收无效数据的空间。然而，GC会产生额外的写入，从而影响I/O性能，同时SSD块只能承受有限次数的擦除。因此，在GC的设计空间中存在性能和耐久性的权衡。为了表征最佳权衡，本文提出了一个分析模型，探索任何GC算法的全面最优设计空间。我们首先提出了一个捕捉大规模SSD的I/O动态的随机马尔可夫链模型，并采用均场方法来推导出渐近稳态性能。我们进一步证明了模型的收敛性，并将该模型推广到所有类型的工作负载。受到这个模型的启发，我们提出了一个随机贪婪算法(RGA)，可以在最佳权衡曲线上以可调参数进行操作。通过使用基于跟踪的模拟，在带有SSD附件的DiskSim上演示了如何参数化RGA以实现性能和耐久性的权衡。
作者：Yongkun Li, Patrick P.C. Lee, John C.S. Lui
论文ID：1303.4816
分类：Performance
分类简称：cs.PF
提交时间：2013-03-22