# bigdata-storage-experiment **Repository Path**: shi_zhan/bigdata-storage-experiment ## Basic Information - **Project Name**: bigdata-storage-experiment - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: CC-BY-SA-4.0 - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 3 - **Created**: 2020-04-11 - **Last Updated**: 2022-03-24 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # 大数据存储系统与管理实验 2022春季 @ 华中科技大学 ## 文件说明 - [课程背景知识](bigdata-storage-experiment.pptx) - [实验报告模板](report-template.doc) - [实验内容说明](https://github.com/cs-course/obs-tutorial) ## 课程涉及的工具环境 ### 关于系统环境 - [计算机教育中缺失的一课](https://missing-semester-cn.github.io/) - 建议熟悉一下"1/13: 课程概览与 shell"、"1/14: Shell 工具和脚本"与"1/22: 版本控制(Git)"这三部分 ### 对象存储系统 - [Minio](https://minio.io/) - [Ceph](https://ceph.com/) - [OpenStack Swift](http://www.openstack.org/software/releases/ocata/components/swift) ### 对象存储系统评测工具 - [s3bench](https://github.com/igneous-systems/s3bench), [benchio](https://github.com/giacomoguiulfo/benchio), [s3-benchmark](https://github.com/chinglinwen/s3-benchmark) (Go语言) - [s3-bench-rs](https://github.com/SKTT1Ryze/s3-bench-rs) (Rust语言,感谢 [@SKTT1Ryze](https://github.com/SKTT1Ryze) 同学提供,欢迎更多同学参与!) - [COSBench](https://github.com/intel-cloud/cosbench) (Java语言) ### 对象存储系统应用范例 - 个人云 [Nextcloud](https://github.com/nextcloud), [Seafile](https://www.seafile.com/home/), [zfile](https://github.com/zhaojun1998/zfile) - 图片管理 [Thumbor](http://thumbor.org/), [picfit](https://github.com/thoas/picfit) - 欢迎感兴趣的同学自行探索... ## 课程涉及的研究背景 ### 尾延迟为什么很重要? - Dean J, Barroso L A. Association for Computing Machinery, 2013. The Tail at Scale[J]. Commun. ACM, 2013, 56(2): 74–80. ### 可以用什么方法来分析? - Delimitrou C, Kozyrakis C. Association for Computing Machinery, 2018. Amdahl’s Law for Tail Latency[J]. Commun. ACM, 2018, 61(8): 65–72. ### 我们的一些初步探讨 Su Y, Feng D, Hua Y, Shi Z. Understanding the latency distribution of cloud object storage systems[J]. Journal of Parallel and Distributed Computing, 2019, 128: 71–83.