带宽异构网络下的精确修复再生码数据修复方案

再生码技术以高容错性、低冗余开销等优点在数据存储领域得到了广泛应用,但基于再生码的冗余技术在修复失效数据时需从其他帮助节点下载多个编码块。考虑到节点间链路带宽的异构性,在实际网络中链路可用带宽容量变化很大,网络流量最小化并不一定意味着数据修复时间最小化,并且现有针对带宽异构网络下的再生码数据修复方案难以支持精确地修复再生码。由于精确修复再生码具有特定的数学结构,其并行修复难以实现,因此提出一个在带宽异构网络下实现精确修复再生码的数据修复方案ERC-TREE,此方案通过构建一棵最优树来有效利用帮助节点之间的可用带宽,从而实现失效节点数据的精确修复。仿真实验结果表明,在带宽异构网络下采用树型结构修复对精确修复再生码具有可行性。在带宽差异很大的情况下,ERC-TREE的数据修复时间相比星型结构的修复时间减少78%。

云计算中存储数据安全性研究

针对云计算中存储数据安全性问题,提出了一种基于显式精确最小存储再生代码(explicit exact minimal storage regenerating code, EEMSR)的云存储数据安全性新方法,该方法采用EEMSR和哈希函数通过Challenge-Response协议实现云计算存储数据的可用性和完整性。该方法使用EEMSR代码对数据进行编码,再将此编码数据上传到云中,该编码有助于重新生成丢失的数据,以此确保数据的可用性。而加密哈希函数通过Challenge-Response协议可以验证云数据的完整性。EEMSR代码是一个再生代码,可以用较少的修复流量精确地恢复丢失的数据块,EEMSR代码由参数( n,k,d )定义,该参数允许从 n个节点中的任意k个节点恢复数据,并且还具有通过连接到任何d 个节点来修复故障节点的能力。实验表明,提出方法安全性能高,与其他方法相比,该方法的运行时间较少,而编码速率较高。

一类精确修复多个节点的简单再生码

海量数据环境下要求存储系统具有高扩展性、高可靠性和低成本等特点。大规模存储系统的节点因数目巨大而易频繁失效,为保证节点的可用性,系统会利用冗余数据对失效节点进行修复。作为一种新的容错技术,再生码可有效降低分布式存储系统中失效节点修复时需要的下载数据量。基于简单再生码,为分布式存储系统设计一种新的编码方式。它不仅可容忍多个节点同时出错并进行修复,而且编码形式简单并具有较高的码率。