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数字图书馆网络存储系统-磁盘阵列设计实现

作品编号:DZDQ875 开发环境: WORD全文:56页 论文字数:30000
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本方案选用SAN存储区域网络来搭建数字图书馆网络存储系统,实现了学校公共数据和公共应用集中存放。通过采用以IP SAN主体的SAN架构来规范学校公共数据结构,从而减轻硬件软件系统维护和网络安全等方面的压力,使得软硬件资源实现集中共享。在节约资金的同时,提高了系统应用水平和服务质量。
我们方案中的磁盘阵列需要长时间不断地工作,电源的负担比较大,电源的稳定性和转换功率的高低对阵列有重要影响,电源接口资源同样对阵列增、减容磁盘的安装数量有一定的制约,而且电源省电和转换功率高是我们的最佳选择。机箱方面,要满足安装8块以上的硬盘,而且散热条件良好,面板架构结实,具有防震设计。
我们观察到图5.9的数据时,两者的CPU占用率有着相同的上升曲线,特别是随着负载的增加而更加明显。1820A在7.5%-32%的水平,在队列深度4、64时呈现下降趋势;而9500S-12曲线上升趋势较大,CPU占用率逐步提高。我们这是3.0GHz的CPU,如果在慢一点的机器上,这么高CPU占用率更加明显了。
IOMeter的种种测试表明,输出能力和输出速度是不同的东西。我们组建的RAID5拥有HighPoint RocketRAID 1820A阵列卡的磁盘阵列,具有最快的输出能力,表现为小区块读取时具有更高的IOps和更好的CPU占用率表现,这是跟它使用的三星磁盘,使用了全新的SoC电路设计有关的,然而输出速度方面的劣势让其在大区块的读取中IOps表现下落。
 在8块盘的RAID5下,HPT1820A的IOmeter连续写入性能随着写入的数据块越大性能越好,连续读取性能在小数据块读取的情况下有优势而大数据块则基本持平,而随机写入则低于3Ware的产品,随机读取在小数据量时好于3Ware,大数据量时比较差。在CPU占用率方面,HPT1820A随机写入占用率在小数据块时与3Ware不相上下,而在32K、64K大数据块则明显高于3Ware。连续写入时则有明显反差,在小数据块时1820A占用率很低,而在大数据块时3Ware则很低。随机读取两者的占用率不相上下,而连续读取1820A的占用率则始终很低。
出于成本与性能的角度来看 RAID 5 或许是一个较佳的平衡点,RAID 5 是另一种防止数据损毁的 RAID 技术,因为也同样使用了同步检查,而同步检查分布在所有硬盘上,所以每加一块硬盘,RAID 5 的效率就会为之提升。RAID 5 还会以交替的方式,将同步检查储存到所有硬盘上面去。所以重建数据时,就不会花上太多功夫。如果其中一颗硬盘当掉,那么在找到新的替换以前,还是可以正常运作。
64位PCI-X的体系结构使数据以每秒1G以上的速度进行传输,其工作频率高达133MHx。此外,它还向下兼容已有的标准PCI总线。Rocket RAID1820A内置HPT601芯片,采用了高智能的缓存运算法则和优化的XOR技术,显著提高了系统性能,是理想的磁盘阵列产品,超大带宽使得它成为数字图书馆磁盘阵列理想的搭配方案。同时,作为SCSI卡的替代品,要保证数据在快速存取的同时又具有安全性就需要更快、更灵活的解决方案,而我们的方案为千兆数据存储系统提供了最高的性能价格比。


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