基于功能性最小存储再生码的数据可恢复验证方案

针对云存储环境下数据完整性验证机制中的数据可恢复验证方案(proof of retrievability,POR)存在的损坏数据检测时间长和数据恢复开销大的问题,设计了一种基于功能性最小存储再生码(functional minimum storage regenerating,FMSR)的数据可恢复验证FMSR-POR方案。方案对用户数据进行分块后分别进行FMSR编码,将编码后的数据块存储到云上,通过“挑战应答”协议对编码块进行完整性验证和数据块损坏定位,利用FMSR码特性对损坏数据块进行修复。实验证明,基于FMSR编码的POR方案可以支持动态的数据操作,能够以较高的效率进行损坏数据块定位和修复,且数据修复带宽开销有所减少。

应用于分布式存储系统的准循环再生码构造方案

传统纠错码编码方案能够提高系统容错能力,但在数据修复时会占用大量带宽。为此,基于循环结构,构造一种面向分布式存储系统的准循环最小存储再生码。根据该准循环再生码的冗余系数向量权重和修复带宽边界,设计一种改进的节点修复算法,证明其修复带宽在最好情况能达到最小割下界,在最坏情况下也优于最大距离可分码的修复带宽。实验结果表明,该再码构造方案不仅节省存储空间,而且具有构造简单、运算代价低和修复带宽小等特点。

基于(k+2,k)MSR的多容错低修复带宽编码

传统(k+2,k)最小存储再生码(MSR)在双节点失效的情况下,会有较高的修复带宽。为此,提出一种多容错编码方案。通过引入4个备份校验节点,使编码的上下部分均形成最小存储再生码结构。仿真结果表明,与现有的(k+2,k)MSR方案相比,该方案能降低双节点失效时的修复带宽。

一类精确修复多个错误的Suh-Ramchandran码

再生码因能有效地减少修复带宽,更适用于分布式存储系统。利用干扰对齐技术,对于任意的参数(n,k,d),满足n≥2k且d≥2k-1。Suh和Ramchandran构造了修复一个失效节点时,可达到最优修复带宽的最小存储再生码。基于Suh-Ramchandran再生码,重新描述了参数(n=2k+1;k)下的编码结构,并说明这种码为一类可修复多个失效节点的再生码,且在修复单个或多个失效节点时均可达到最优的修复带宽。

基于Hadamard向量的新型(k+2,k)MSR码

在分布式存储系统中,再生码是一种能够最优修复节点丢失数据的编码策略.在存储空间有限的前提下,设计出一种高码率的最小存储再生码可以进一步提高存储空间的利用率.利用Hadamard向量设计出一种新型高码率最小存储再生码,实现最优精确修复所有系统节点数据.这种新的编码策略将Hadamard向量进行变型,同时改变了Hadamard向量放置在编码矩阵中的位置.与原有的(k+2,k)Hadamard MSR码策略不同,将编码矩阵中的Hadamard向量从主对角线位置移至非主对角线上时,能够减少修复过程中有限域上的运算次数.从而使这种新型再生码策略在能够精确修复系统节点数据的同时,进一步降低数据修复过程中的计算复杂度.

云存储系统中基于MSR码的局部性修复编码

为了提高分布式云存储系统的存储可靠性和故障节点修复效率,提出一种基于最小存储再生码的局部性修复编码方案.具体地,构造适用于云存储的系统最小存储再生码,以此码为局部码构造局部性修复编码,确保最大距离可分性质和简单修复特性.性能分析和仿真结果表明,该局部性修复编码方案可实现云存储系统中多个故障节点的快速修复,具有较低的修复局部性,相对于三副本复制方式和简单再生码,该局部性修复编码方案在存储开销和修复带宽开销方面的性能更优.