基于扩容阈值的磁盘阵列故障恢复分析

在数据量和性能需求不断增长的环境下,扩容技术可有效提高磁盘阵列的容量和带宽,其中基于扩容阈值的磁盘阵列扩容方法可有效提高扩容效率,但由于读写操作的增加,扩容过程中更容易出现磁盘故障。针对该问题,本文充分分析了不同磁盘阵列条件下的磁盘故障情况,并分别针对单盘和双盘故障设计了数据恢复方法。结果表明,在不同位置出现故障盘、故障盘中存储用户数据或校验数据及扩容进行到不同阶段均可以有效恢复数据,维持了原编码的容错能力,保障了扩容过程中的数据安全性和完整性。

基于阵列码的校验链重组及数据填充技术研究

阵列码因具有较低的编解码复杂度而被广泛应用于存储系统,从而保证数据的可靠性。随着数据量的快速增长,存储系统需要采用与其编码方式相适应的技术来扩大规模,但现有的扩容技术缺乏对扩容后系统性能的考虑。在Cross-Scale扩容方案的基础上,针对扩容后数据分布不均衡、访问性能降低的问题,提出了混合式校验链重组的优化方法 hybrid cross-scale(HCS),在保证其编码正确性的前提下,将条带中的空白块划分到不同带宽的校验链中,并为优化后的编码阵列设计了数据填充方法,且能够进行故障恢复。通过数学分析和实验验证,证明所提出方法有效提高了扩容后的数据访问性能,维持了原编码的性能优势,且在写密集型存储系统中优化效果更为明显。

一种提高N-Code可扩展性的数据重组方案

在原有大规模存储系统中增加磁盘可以提高I/O带宽和存储容量,为了恢复原磁盘阵列的编码布局,数据需要在所有磁盘上重新分布.RAID6在充分利用存储空间的基础上提高了容错能力,但由于其编码的复杂性给存储系统扩容带来困难.本文提出了一种加速N-Code RAID6扩容的新型数据重组方案Cross-Scale,方案中定义了扩容阈值,根据扩容阈值与磁盘阵列剩余空间的关系提出两种阵列标准化和数据迁移策略,使扩容后阵列维持原编码布局,并有效减少了奇偶校验更新的开销,提高了扩容效率.实验表明,与现有的方案相比最多可降低97.40%的数据迁移率,I/O操作数可减少6.74%~73.37%,XOR操作次数可降低6.13%~100%,节省6.81%~73.39%的扩容总时间.

环境税对企业竞争力的影响——基于面板分位数的研究

开征环境税将对重污染企业产生何种影响?重污染企业对环境规制政策的敏感性是否使得环境税的"优胜劣汰"作用在重污染企业上体现得更加明显?本文基于沪深两市A股重污染行业上市公司2008~2014年的数据,采用面板分位数回归方法研究了环境税的企业竞争力效应。研究显示:环境税与企业竞争力之间正相关,且存在分位数异质性,即对于竞争力处于低分位的企业,环境税对其企业竞争力效应为正,但未通过显著性检验;对于中分位的企业,环境税对其企业竞争力有显著的正向影响,且这种正向影响随企业竞争力的增加呈递增趋势;对于高分位的企业,环境税对其企业竞争力的正向作用呈递减趋势。本研究发现了环境税对企业竞争力的分位数异质性,为环境税效应研究提供了新的视角。

股权激励对创新行为的风险偏好异质性研究

创新将成为“新常态”下中国经济发展的引擎。选取2007-2016年沪深两市A股上市公司为研究样本,考虑创新行为的过程性和系统性,运用综合指标衡量创新行为,基于管理层风险偏好研究股权激励对创新行为的异质性,发现实施股权激励能够促进企业创新行为;管理层越偏好风险,企业创新行为水平越高;在不同管理层风险偏好水平下,实施股权激励的效果有所不同,其中对于风险厌恶型管理层,股权激励对于创新行为的效果尤为显著。另外,在激励力度设计上,对于风险厌恶型管理层,激励力度与其创新行为显著正相关;从激励有效期来看,对于风险偏好型管理层,激励有效期的延长对于其从事创新行为的刺激作用更大。这些探究结果为中国企业转型过程中管理层激励方案具体设计提供了经验证据。

上市公司绿色投资行为对企业价值的影响研究——基于重污染行业的经验数据

以2008—2013年在上海和深圳证券交易所上市的重污染行业的A股上市公司作为研究样本,通过内容分析法得出企业绿色投资强度的数据,研究企业环保行为对企业价值的影响,研究结论显示:企业绿色投资与企业价值之间确实存在"倒U型"关系,且存在拐点,使得企业绿色投资强度达到拐点之前,企业因为增加绿色投资而增加的成本小于其增加绿色投资带来的溢价,此时增加绿色投资将有助于提高企业价值。研究结论有助于帮助企业进行绿色投资决策。

石化塑胶行业上市公司环境信息披露对财务绩效的影响

企业经营常常以＂利润最大化＂为目标,然而,企业经济效益大大提升的同时也给整个社会带来了很多不容忽视的社会问题：生态环境受到的伤害尤为突出。近年来,环境污染问题已经成为中国社会经济发展需要攻破的最紧迫、最需要率先攻破的堡垒。长久的实践经验告诉我们：只关注自身利益只能带来短期的好处,在未来的发展道路上,企业只有不断履行企业社会责任,才能可持续发展。

基于局部冗余混合编码的故障快速恢复方法

最大距离可分(MDS)码中校验块均为全局校验块,重构链长度随着存储系统规模扩大而增长,重构性能逐渐降低。针对上述问题提出一种新型的非最大距离可分(Non-MDS)码:局部冗余混合编码Code-LM(s,c)。首先,为缩小重构链长度,任意条带单元组内只有局部校验块,分别为组内水平校验块和水平对角校验块,并设计了局部冗余混合编码的校验布局;然后,根据不同校验块的生成规则,设计了失效数据块的4种重构方式,不同失效块的重构链具有公共块;最后,根据两个故障磁盘所在条带单元组距离不同,将双盘故障分为3种情况,并设计了对应的重构算法。理论分析和实验结果表明,存储规模相同时,与RDP相比,Code-LM(s,c)的单盘重构时间和双盘重构时间可减少84%和77%;与V^(2)-Code相比,Code-LM(s,c)的单盘重构时间和双盘重构时间可减少67%和73%。因此局部冗余混合编码可支持故障磁盘快速恢复,提高存储系统可靠性。