30、大数据存储与量子计算机模拟技术解析

大数据存储与量子计算机模拟技术解析

在大数据存储和量子计算机模拟领域，有许多关键技术和创新算法值得深入探讨。下面将详细介绍大数据存储中的OptRS算法以及量子计算机模拟在多GPU上的实现方案。

大数据存储中的OptRS算法

在大数据存储系统中，擦除码（Erasure code）被广泛应用以替代数据复制，从而降低存储开销。然而，大多数系统使用的RS或RS类码通常具有较高的恢复成本。

• 相关研究工作

  • 随机网络编码存储系统 ：有研究提出基于随机网络编码的存储系统，在数据重建时优化资源消耗，仅对故障数据进行功能重建，使系统在数据丢失时读取最少的数据进行重建。
  • Galois域研究 ：Plank等人在Inter SIMD领域使用快速Galois域算术；HitchHiker通过将单个Reed - Solomon码条带划分为两个相关子条带，提出新的编码技术，提高恢复性能；Robot基于编码技术为存储大量冷数据的大数据系统提出解决方案，既能维持系统可靠性，又能提高安全性和存储系统利用率。
  • 恢复性能改进 ：KHAN等人提出旋转RS码以实现更快的恢复；HACFS是一种新的擦除编码存储系统，使用两种不同的擦除码并动态适应HDFS内的工作负载变化。
  • 其他编码家族 ：LRC是分布式存储系统中另一个流行的码家族，其基本原理是使用额外的片段构建更多的奇偶校验，在恢复时读取的数据较少