一类新的(k+2,k)Hadamard MSR码

为降低分布式存储系统中节点的存储量,构造了一类新(k+2,k)Hadamard MSR码.该码的每个编码矩阵皆对应于2个值,供其对角元素选取.在编码矩阵中,这2个值循环出现,且不同的矩阵,循环出现的周期不同.基于这一特性构造了节点的修复方案,将失效节点中的α个数据分成α/2组,每一组重建2个数据,其他k+1个节点为每一组各提供1个数据.证明了若新码编码矩阵的对角元素可取的2个值不相等,则可最优修复系统节点;若所有编码矩阵对角元素可取的2个值的和为同一不为0的值,则可最优修复第1个校验节点;若所有编码矩阵对角元素可取的2个值的逆的和为1,则可最优修复第2个校验节点.新码的节点存储量降低到了Hadamard MSR码的理论界,可最优修复任意系统节点和1个校验节点.

(k+2,k)的Hadamard极小存储再生码的明显修复方案

(k+2,k)的Hadamard极小存储再生(MSR)码是一类对所有的失效单节点都具有最优修复属性的高码率纠删码.在已有研究工作的基础上,本文进一步研究一些矩阵的特殊结构,并借助Hadamard设计的基本性质,给出了一些大型矩阵的逆矩阵,获得了(k+2,k)的MSR码在单节点失效时的明显修复方案,从而使得(k+2,k)的MSR码的更加有效应用.

基于分布式计算的数字化校园云存储网络安全策略研究

针对传统校园云存储网络存在存储系统扩展性差,数据安全性低,节点读写压力大的问题,提出一种基于分布式计算的数字化校园云存储网络安全策略。首先,基于最小存储再生码(MSR)的多失效节点修复场景,推广单失效节点修复拓扑方案;然后在其基础上引入允许对集群中高可用带宽链路进行复用的原理,设计一种新的多失效节点修复拓扑方案;最后将多节点修复问题抽象为一个以修复时延和修复流量为目标函数的带约束优化问题,采用混合遗传算法进行最优求解。结果表明,在相同的存储规模下,相较于传统的采用再生码的星型修复方案,提出的多节点修复方案的修复时延明显降低了10%~30%;本方案的修复流量仅为传统边不相交树型修复方案的30%~40%。由此说明,提出的方案可有效增强存储系统扩展性和安全性,降低多节点读写压力,具有一定的可行性。