sealfs 一个世界冠军要开始写文件存储了

sealfs是由世界级编程竞赛冠军设计的高性能分布式文件存储系统,旨在解决云原生环境下的存储问题。它旨在提供无缝、高性能的存储解决方案,并计划在一年内成为io500的榜首。sealfs考虑了本地存储的单点故障、现有分布式存储的性能和配置复杂性问题,提出了解决方案,如使用fuse和系统调用劫持以降低调用成本。此外,sealfs采用无元数据服务器的分布式架构,以提高效率,同时面临目录遍历和存储空间监控的挑战。

背景

sealfs 的作者拿过很多编程比赛的世界冠军或者非常好的名次:

  • 2019.12 SSCAIT(国际星际争霸 AI 算法开发大赛)
  • **在“排位赛”中世界综合排名第 3 位,以 84%的胜率在“近 50 场胜率排行榜”中最高排名第二位。
  • 2022.01 RLChina 智能体挑战赛 队长 冠军
  • 2018.08 天池阿里巴巴全球调度算法大赛 冠军 总名次 1/2116
  • 2017.05 2017 华为软件精英挑战赛 全球总决赛二等奖,名次 2/10000+ 队长
  • 2022.03 AI 球球大作战:Go-Bigger 多智能体决策智能挑战赛 总名次 10/1434 队长
  • 2020.08 天池首届云原生编程挑战赛 赛道二内部赛道第一名,总名次 7/4031 队长

现在是 sealos 的合伙人,sealfs 也是为 sealos 而生的,准备做一个高性能分布式文件存储,如果整个 sealos 是云操作系统,那 sealfs 就是这个操作系统的磁盘。

sealfs 还有个伟大目标,就是在一年内拿下 io500 的榜首!希望能成功。

sealfs设计文档

丝滑,高性能的分布式文件存储

为什么要为云原生构建新的分布式文件存储

使用本地存储
  • 单点故障
    云原生应用使用本地持久化存储带来的最大问题是单点故障,由于数据位于某个特定的节点,节点宕机会导致数据不可用,受绑定的应用无法重启,也难以迁移到其他节点。此外单节点磁盘故障甚至会出现数据丢失的问题。
    目前对于一些数据可靠性要求高的应用,都在应用层实现了分布式架构,本质上是将复杂性交给了应用,对于复杂的应用而言,成本过高。
  • 存储规划与扩容
    应用本地存储意味着需要对每个节点进行容量规划,在节点故障时还需要对原本的分布式架构进行额外的迁移配置,带来了巨大的工作量和出错概率。
    另一方面,原本的容量不足时,进行节点扩容也是本地存储无法解决的难题。
  • 性能效率低下 由于磁盘设备IO,本
基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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