AccGecko:面向分布式存储系统的尾延迟SLO保证框架

摘要：

对于分布式存储系统来说,保证多租户尾延迟服务质量目标(SLO)同时获得较高的资源利用率十分重要.现有租户负载建模方法忽略了突发流量的密集程度,采用间接方法来预测尾延迟,导致系统的资源利用率较低.为了解决上述问题,本文基于密度聚类算法(DBScan),从强度、概率及密集程度3个维度对租户负载突发流量进行建模,直接预测连续突发流量期间请求延迟超限的概率.结合固定速率分配方法,本文设计了尾延迟SLO保证框架AccGecko.相比于已有的工作,AccGecko可以使系统平均多承载66％的租户.

关键词：分布式存储系统、尾延迟服务质量目标(SLO)保证、尾延迟预测、负载建模

所属期刊栏目：32

分类号：TP393;TN925.93;F426.7

资助基金：国家重点研发计划;中国科学院战略性先导科技专项

在线出版日期：2022-09-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：553-564