38、大规模存储系统的主动容错方案解析

大规模存储系统的主动容错方案解析

在大规模存储系统中，数据的可靠性和服务质量是至关重要的。本文将介绍一种主动容错方案（SSM），它通过预测硬盘故障并提前迁移数据，有效提高了系统的可靠性，同时减少了对系统服务的影响。

1. SSM架构概述

SSM系统主要由Monitor、Collectors、Trainer、Predictor和Scheduler五个模块组成，各模块功能如下：
- Monitor ：用于监控单个驱动器的状态，收集驱动器的SMART属性信息。
- Collectors ：负责从Monitor收集SMART信息，采用多级收集器架构，底层收集器直接从Monitor获取信息，经过预处理后发送给上层收集器。
- Predictor ：根据故障预测模型评估驱动器的严重程度等级，将预测模型输出的连续值转换为离散的严重程度等级。
- Trainer ：定期更新预测模型，防止模型老化，使用旧的和/或新的SMART样本构建新模型。
- Scheduler ：作为SSM的核心模块，管理和调度不同严重程度级别的数据迁移任务，包括基于优先级的调度、多源迁移和带宽分配三个部分。

为了实现可移植性，Monitor、Collectors、Trainer和Predictor被设计为四个独立的模块，它们暴露了一些接口，可供系统中的其他模块使用，也可用于其他分布式系统实现自己的迁移算法。具体接口信息如下表所示：
| 接口名称 | 输入 | 输出 |