C. Repair ScenariosWe study how we apply predictive repair in two scen的简体中文翻译

C. Repair ScenariosWe study how we

C. Repair ScenariosWe study how we apply predictive repair in two scenarios,namely scattered repair and hot-standby repair, which specifydifferent destination nodes for storing repaired chunks of anSTF node. Figure 1 illustrates both scenarios.Scattered repair selects existing healthy nodes in the storagecluster to repair and store the repaired chunks of the STF node.Specifically, to repair a chunk of each stripe, scattered repairshould choose the healthy node that currently does not storeany chunk of the same stripe, so that we maintain the samedegree of (node-level) fault tolerance. Thus, the performance ofscattered repair depends on the cluster scale and the distributionof the stripes across the cluster.On the other hand, hot-standby repair deploys one or multiplededicated nodes (called hot-standby nodes) to repair and storethe repaired chunks of the STF node. Before repair, such hotstandby nodes serve as backup nodes without participating innormal applications, but take over the service of the STF nodeafter repair. The performance of hot-standby repair dependson the number of hot-standby nodes available for repair.
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C.维修方案<br>,我们研究如何在两种情况下,应用预测维修<br>即散修和热备份修复,其中指定<br>用于存储的修复块不同的目的节点<br>STF节点。图1示出这两种方案。<br>散修选择现有存储在健康节点<br>集群以修复并存储STF节点的修复块。<br>具体来说,修复每个条带的一大块,散修<br>应该选择健康的节点,目前没有存储<br>相同的磁条中的任何一块,所以我们保持相同的<br>程度(节点级)的容错能力。因此,表现<br>散修依赖于集群规模和分布<br>跨集群的条纹。<br>在另一方面,热备用修理部署一个或多个<br>专用节点(称为热备用节点)修复并存储<br>在STF节点的修复块。维修前,这样热?备用节点作为备用节点而不参与<br>正常的应用程序,但接管STF节点的服务<br>修复。热备份修复的性能取决于<br>可用的修理热备份节点的数量。
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C. 修复方案<br>我们研究如何在两种情况下应用预测修复,<br>即零散维修和热备用维修,其中指定<br>用于存储修复的块的不同目标节点<br>STF 节点。图 1 说明了这两种方案。<br>分散修复选择存储中现有的正常节点<br>群集来修复和存储 STF 节点的修复区块。<br>具体来说,要修复每个条带的一块,分散的修复<br>应选择当前不存储的正常运行节点<br>相同的条纹的任何块,所以我们保持相同的<br>(节点级)容错程度。因此,<br>零散修复取决于群集规模和分布<br>群集上的条纹。<br>另一方面,热备用修复部署一个或多个<br>专用节点(称为热备用节点)进行修复和存储<br>STF 节点的修复区块。在修复之前,此类热备用节点充当备份节点,而没有参与<br>正常应用程序,但接管 STF 节点的服务<br>维修后。热备用维修的性能取决于<br>可供修复的热备用节点的数量。
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C、 修复方案<br>我们研究如何在两种情况下应用预测修复,<br>即散修和热备修<br>不同的目标节点,用于存储<br>STF节点。图1说明了这两种情况。<br>分散修复在存储中选择现有健康节点<br>群集以修复和存储已修复的STF节点块。<br>具体来说,要修复每个条纹的一大块,零散的修复<br>应选择当前不存储的正常节点<br>相同条纹的任何一块,以便我们保持相同<br>(节点级)容错度。因此<br>分散修复依赖于集群规模和分布<br>穿过星团的条纹。<br>另一方面,热备用修复部署一个或多个<br>用于修复和存储的专用节点(称为热备用节点)<br>STF节点的修复块。在修复之前,这些热备节点充当备份节点,而不参与<br>正常应用,但接管STF节点的服务<br>修理后。热备份修复的性能取决于<br>可修复的热备用节点数。<br>
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