Key points are not available for this paper at this time.
우리는 대규모 분산 데이터 집약적 응용 프로그램을 위한 확장 가능한 분산 파일 시스템인 구글 파일 시스템을 설계하고 구현하였습니다. 이는 저렴한 상용 하드웨어에서 실행되는 동안 결함 허용성을 제공하며, 많은 수의 클라이언트에게 높은 집계 성능을 제공합니다. 이전의 분산 파일 시스템과 많은 동일한 목표를 공유하면서도, 우리의 설계는 현재와 예상되는 우리의 응용 작업 부하 및 기술 환경에 대한 관찰에 의해 주도되었으며, 이는 일부 초기 파일 시스템 가정과는 현저히 다릅니다. 이는 전통적인 선택을 재검토하고 근본적으로 다른 설계 지점을 탐색하도록 이끌었습니다. 이 파일 시스템은 우리의 저장 요구를 성공적으로 충족하였습니다. 구글 내에서는 서비스가 사용하는 데이터의 생성 및 처리뿐만 아니라 대규모 데이터 집합을 요구하는 연구 개발 노력의 저장 플랫폼으로 널리 배포되었습니다. 현재까지의 가장 큰 클러스터는 천 개의 머신에 걸쳐 수천 개의 디스크에서 백 수십 테라바이트의 저장소를 제공하며, 수백 개의 클라이언트가 동시에 접근합니다. 이 문서에서는 분산 응용 프로그램을 지원하기 위해 설계된 파일 시스템 인터페이스 확장을 제시하고, 설계의 여러 측면에 대해 논의하며, 마이크로 벤치마크와 실제 사용에서의 측정을 보고합니다. 카테고리 및 주제 설명 D 4: 3—분산 파일 시스템
Ghemawat 외 (Sun,)가 이 질문을 연구하였습니다.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: