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出版者:

作者:Cortes, Toni; Jin, Hai; Buyya, Rajkumar

出品人:

页数:688

译者:

出版时间:2001-12

价格:0

装帧:

isbn号码:9780471208099

丛书系列:

图书标签:

• 高性能
• 高性能存储
• 并行I/O
• 存储系统
• 数据存储
• I/O性能
• 并行计算
• 数据密集型应用
• 存储架构
• 磁盘阵列
• SSD
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好的，这是一本关于高性能大规模存储和并行I/O技术的图书简介，旨在涵盖该领域的关键概念、挑战与前沿进展。 --- 图书名称： 突破极限：现代数据中心的高性能存储架构与并行数据传输 图书简介： 在当今数据驱动的世界中，数据量的爆炸式增长对存储系统的性能提出了前所未有的挑战。从大规模科学计算、人工智能训练到实时金融交易和高分辨率媒体处理，应用对存储的访问速度、吞吐量和延迟有着近乎苛刻的要求。本书深入探讨了构建和优化下一代高性能存储系统的核心原理、关键技术和工程实践，旨在为存储系统架构师、系统工程师和高级研究人员提供一份全面而深入的指南。 本书的核心关注点在于如何跨越传统存储的瓶颈，实现数据的高效采集、存储、管理和检索。我们首先从基础原理入手，详细剖析了影响存储系统性能的关键因素，包括存储介质特性（如NAND闪存、3D XPoint等）、I/O堆栈的开销以及并行性在存储系统中的体现。 第一部分：存储介质与底层技术 本部分着重介绍了现代高性能存储介质的物理和逻辑特性。我们不仅分析了固态硬盘（SSD）的内部结构、磨损均衡机制和性能衰减模型，还探讨了非易失性内存（NVM）技术如何改变了内存与存储的界限。内容覆盖了NVMe协议的演进、SCSI/SATA等传统协议的局限性，以及它们在现代高性能环境中的适用性。此外，本书详细阐述了存储控制器（如主控芯片）的设计哲学，包括其固件、垃圾回收（GC）策略和断电保护机制如何直接影响用户可见的性能指标。对于追求极致性能的场景，我们还深入剖析了持久性内存（PMEM）在直接映射到内存地址空间时带来的编程范式转变。 第二部分：并行文件系统与分布式存储 随着数据规模的扩大，单机存储系统已无法满足需求，分布式存储和并行文件系统成为主流。本书系统地介绍了主流的并行文件系统架构，如Lustre、GPFS（Spectrum Scale）和Ceph等。我们不仅解释了它们如何通过元数据服务器（MDS）和对象存储设备（OSD）实现数据分片和负载均衡，更深入探讨了实现高并发访问的关键技术，例如客户端缓存一致性协议、数据条带化（Striping）策略和故障恢复机制。对于对象存储而言，本书探讨了数据冗余技术（如纠删码EC）与传统副本（Replication）方案的性能权衡，以及如何设计高效的分布式哈希和命名空间管理。 第三部分：I/O 路径优化与软件栈革新 高性能存储的实现不仅仅依赖硬件，更依赖于高效的软件栈。本部分聚焦于I/O路径上的优化技术。内容涵盖了操作系统内核I/O子系统的深度剖析，包括异步I/O模型（如io_uring）的优势与应用，以及如何绕过传统内核路径以实现零拷贝（Zero-Copy）传输。针对特定的计算负载，本书详细介绍了用户空间存储（SPDK等）的设计哲学，展示了如何通过绕过操作系统中断和内核上下文切换，显著降低延迟并提升IOPS。此外，我们还探讨了存储虚拟化和存储资源池化的技术，以及它们在云计算和虚拟化环境中如何保证服务质量（QoS）。 第四部分：数据传输与互连技术 存储性能的瓶颈往往存在于数据如何在计算节点和存储节点之间快速移动。本部分深入研究了高速互连技术在高性能I/O中的作用。详细分析了InfiniBand和RoCE（RDMA over Converged Ethernet）的工作原理，特别是远程直接内存访问（RDMA）如何实现低延迟的数据传输。本书还探讨了NVMe-oF（NVMe over Fabrics）在不同传输层（TCP, RDMA）上的实现细节，以及它如何将NVMe的低延迟特性扩展到网络环境中。针对大规模集群，我们讨论了网络拓扑结构对I/O性能的影响，以及流量控制和拥塞避免机制的设计。 第五部分：面向特定工作负载的存储调优 高性能存储的优化是高度依赖于具体应用场景的。本书最后一部分提供了针对不同关键工作负载的实战调优指南。我们分析了AI/ML训练中对大批量、顺序读写和随机元数据操作的混合需求，并提出了相应的并行I/O策略。对于数据库系统，我们探讨了如何根据事务类型（OLTP vs. OLAP）调整存储布局和缓存策略。此外，本书还涵盖了流媒体和高性能数据分析（HPC）任务的特定I/O模式，并给出了从硬件选型到软件配置的全方位性能调优建议。 本书旨在提供一个从底层介质到上层应用的数据路径的完整视图，帮助读者掌握构建、部署和管理下一代高性能存储系统的必备知识和实用技能。

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我在一家专注于高性能存储硬件研发的公司担任首席架构师，一直致力于推动存储技术的边界。“High Performance Mass Storage and Parallel I/O”这本书的标题，精准地概括了我们公司一直以来所追求的目标。我希望这本书能够深入探讨当前及未来存储技术的前沿发展，包括新的存储介质（如相变存储、MRAM）、先进的存储控制器设计、以及创新的I/O接口技术（如Gen-Z、CXL）。我期待书中能够详细分析这些新技术在性能、功耗、成本以及可靠性方面的优势和挑战。在并行I/O方面，我希望看到书中对新型并行I/O模型和协议的探讨，例如如何通过计算存储（Computational Storage）来将计算能力推向数据源，从而减少数据移动，提升整体I/O效率。书中关于如何设计和优化存储系统以支持AI/ML工作负载的I/O需求，也是我非常关注的部分。我期待能够从中获得关于如何构建更智能、更灵活、更高性能的存储解决方案的灵感。此外，书中对存储系统的软件栈（如驱动程序、文件系统、对象存储接口）的深入剖析，以及如何与硬件协同优化I/O性能，将有助于我们更好地理解和改进我们的产品。我非常想知道书中是否会讨论存储系统在云原生环境下的部署和管理，以及如何实现存储资源的弹性扩展和高效调度。

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作为一名嵌入式系统工程师，我常常需要在资源受限的环境下实现高效的数据存储和读写。“High Performance Mass Storage and Parallel I/O”这本书的标题，让我对如何在有限的硬件条件下挖掘存储性能的潜力产生了浓厚的兴趣。在嵌入式设备中，存储通常是制约系统性能的关键瓶颈之一，尤其是在需要处理大量传感器数据、音视频流或进行本地数据分析的应用中。我希望这本书能够提供一些适用于嵌入式场景的存储优化策略。例如，书中关于闪存（NAND Flash）的特性、磨损均衡、坏块管理以及如何通过文件系统选择和配置来延长其寿命和提高性能的讨论，对我来说非常有价值。对于并行I/O，我希望看到书中关于如何在多核嵌入式处理器上实现高效的I/O多线程处理，以及如何利用DMA（Direct Memory Access）控制器来减轻CPU负担，提高数据传输效率的讲解。我特别关注书中关于如何优化SD卡、eMMC或小型SSD在嵌入式设备中的I/O性能，以及如何处理小文件I/O、碎片化等问题。此外，书中关于如何实现低功耗数据存储和I/O操作的建议，对于延长电池供电设备的续航能力至关重要。我期待书中能够包含一些针对物联网（IoT）设备、自动驾驶系统或工业控制系统等典型嵌入式应用场景的存储和I/O优化案例，能够帮助我将理论知识转化为实际的工程解决方案。

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作为一个在游戏开发行业工作的资深程序员，我一直在寻找能显著提升游戏加载速度和资源 I/O 效率的方法。“High Performance Mass Storage and Parallel I/O”这个书名听起来就充满了解决我实际问题的潜力。在游戏开发中，庞大的模型、纹理、音频和关卡数据都需要快速加载，以保证流畅的游戏体验。我迫切希望这本书能提供关于如何优化游戏资源存储和加载的见解。例如，书中关于文件系统的选择和优化，以及如何利用更快的存储介质（如NVMe SSD）来缩短加载时间的策略，是我非常感兴趣的内容。对于并行I/O，我希望能看到书中关于如何实现多线程并行加载游戏资源的技术，以及如何利用异步I/O来避免主线程阻塞，提高响应速度。我希望书中能够探讨不同的I/O调度算法，以及如何根据游戏引擎的特点进行定制。此外，对于大型开放世界游戏，如何高效地管理和加载海量动态数据，以减少内存占用和I/O压力，是我一直在探索的难题。书中对数据压缩算法在游戏资源中的应用，以及如何权衡压缩率和解压性能，也会是我关注的焦点。我期待书中能够提供一些针对游戏开发中常见I/O痛点的解决方案，例如如何处理大量的碎文件、如何优化纹理流式加载，以及如何实现快速的存档/读档功能。如果书中能包含一些关于使用GPU进行I/O加速的讨论，那将是极具创新性的，能够为我带来全新的思路。

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我在大学里教授计算机体系结构和高性能计算课程，一直在寻找一本能够为学生提供全面、深入理解“高性能海量存储和并行I/O”的优秀教材。“High Performance Mass Storage and Parallel I/O”这本书的标题，非常契合我课程的教学目标。我希望这本书能够系统地介绍存储系统的基本原理，从最底层的存储介质（如DRAM, NAND Flash, HDD）的物理特性，到不同层次的存储设备（如SSD, NVMe, HDD, 磁带），再到高级的存储架构（如RAID, SAN, NAS, 分布式文件系统）。在并行I/O方面，我希望书中能够深入讲解各种并行I/O接口（如MPI-IO, HDF5, NetCDF）的设计理念和实现机制，以及不同I/O模式（如独立I/O, 集合I/O, 条带化I/O）的性能影响。书中对操作系统I/O子系统的讲解，以及如何通过内核调优来提升I/O性能，也将是学生理解底层机制的关键。我期待书中能够包含丰富的案例研究，展示如何在不同的高性能计算应用场景（如科学模拟、大数据分析、机器学习）中应用这些存储和I/O技术。此外，书中对存储技术发展趋势的讨论，如固态存储的崛起、存储与计算的融合、以及新型存储接口的出现，将能够帮助学生把握未来的发展方向。如果书中能够提供一些实验指导，让学生能够动手实践，那将是极大的加分项，能够帮助他们更深入地理解抽象概念。

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我是一名在一家领先的云计算服务提供商工作的高级工程师，主要负责构建和优化大规模存储系统。对于“High Performance Mass Storage and Parallel I/O”这个主题，我有着非常专业的视角和极高的要求。我希望这本书能够深入探讨分布式存储系统的架构设计、一致性模型、以及性能调优的关键技术。例如，我非常想了解书中对Ceph、GlusterFS等开源分布式文件系统的深入分析，包括其内部实现机制、性能瓶颈以及如何针对不同负载进行优化。在并行I/O方面，我期待书中能够详细阐述网络I/O、RDMA（Remote Direct Memory Access）等技术在提升I/O性能方面的作用，以及如何与并行计算框架（如Kubernetes、HPC集群）集成。书中对存储介质（SSD、NVMe、Optane）的性能特性、寿命管理和成本效益的分析，也是我非常看重的部分。我希望能够从中学习到如何设计和部署兼顾性能、容量和成本的存储解决方案，以满足不同客户的需求。此外，书中关于数据放置策略、数据压缩、去重技术以及故障恢复机制的讨论，对我构建稳定可靠的存储服务至关重要。我尤其期待书中能够分享一些关于大规模存储系统性能测试和基准测试的方法论，以及如何通过监控和分析来识别和解决性能问题。这本书如果能提供一些关于软件定义存储（SDS）的最新发展和实践，那就更完美了，它将帮助我保持在这个快速发展领域的领先地位。

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这是一本让我眼前一亮的书，特别是对于像我这样，在高性能计算领域摸爬滚打多年的技术人员来说。我一直深耕于大规模数据分析和并行处理方面的工作，深知存储性能和I/O效率直接决定了整个计算任务的成败。这本书的标题——《High Performance Mass Storage and Parallel I/O》——准确地击中了我的痛点。我迫不及待地想要深入了解其究竟会如何阐述如何突破传统存储瓶颈，实现真正的高效并行I/O。书中关于数据分层、缓存策略、以及不同存储介质（从NVMe到SSD，再到分布式存储系统）的性能权衡与优化，是我尤为期待的部分。我希望它能提供一些切实可行的指导，例如如何根据不同的应用场景选择最合适的存储架构，如何设计高效的数据访问模式，以及如何利用操作系统层面的调优技术来压榨出存储系统的最后一点潜力。此外，对于并行I/O，我尤其关注书中关于多线程、多进程I/O模型，以及 MPI-IO、HDF5、NetCDF等并行文件系统接口的讨论。我希望作者能够深入剖析这些接口的底层实现原理，并结合实际案例，展示如何在不同的并行计算框架（如MPI、OpenMP、Spark）下有效地使用它们。书中对大规模数据集的管理和访问策略，以及如何应对I/O抖动和延迟，是我工作中经常遇到的难题，我相信这本书一定能为我提供宝贵的解决方案。我期待书中能够涵盖最新的研究成果和业界最佳实践，让我能够站在巨人的肩膀上，为我的项目带来实质性的性能提升。

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作为一个在视频制作行业工作的技术主管，我深知视频素材的存储和I/O速度直接影响着后期制作的效率。“High Performance Mass Storage and Parallel I/O”这本书的出现，让我看到了优化我们工作流程的可能。我们处理的视频文件通常非常大，而且需要同时进行大量的读写操作，比如多路高清视频流的实时回放、转码、剪辑以及素材的归档。我希望这本书能为我们提供关于如何构建高效的视频存储解决方案的指导。书中关于选择和配置大容量、高带宽存储设备（如NAS、SAN）的建议，以及如何利用SSD作为缓存来加速常用素材的访问，是我非常感兴趣的部分。对于并行I/O，我希望看到书中关于如何实现多用户并发访问海量视频素材，以及如何通过并行读写来缩短素材加载和导出时间的解决方案。我特别关注书中关于如何处理大量小文件（如代理文件）的I/O性能，以及如何优化视频流的读写性能，以避免卡顿和延迟。书中对数据压缩和编码格式在存储效率和I/O性能之间的权衡的讨论，也是我非常看重的。我期待书中能够提供一些针对视频制作流程中的具体I/O痛点的解决方案，例如如何实现多台工作站的协同存储访问，如何快速地迁移和备份海量视频素材，以及如何优化实时调色和特效渲染时的I/O性能。

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在金融数据分析领域，速度就是一切。毫秒级的延迟差异可能导致巨大的交易损失或收益。“High Performance Mass Storage and Parallel I/O”这本书的内容，对于我这类需要处理海量实时金融数据的从业者来说，具有无可比拟的吸引力。我希望能在这本书中找到关于如何构建低延迟、高吞吐量的存储基础设施的解决方案。书中关于存储介质选择和配置的建议，特别是针对高频交易（HFT）场景下对存储性能的极致要求，是我非常期待的部分。我希望书中能够深入分析不同SSD和内存解决方案的性能差异，以及如何通过RAID配置、文件系统调优来达到最优的I/O性能。在并行I/O方面，我特别关注书中关于如何实现高效的数据访问模式，以满足复杂交易策略的实时数据需求。我希望它能提供关于如何利用内存数据库、缓存层以及高性能网络接口（如InfiniBand）来加速数据读写的指导。书中关于如何处理金融领域特有的数据类型（如时间序列数据、订单簿数据）以及如何优化其存储和访问的讨论，对我来说至关重要。我期待书中能够深入探讨如何最小化I/O延迟，例如通过零拷贝I/O、内核旁路技术，以及如何实现数据的高速并行加载和写入。此外，书中对大规模数据归档和回测场景下的存储效率和访问性能的分析，也能为我提供宝贵的参考。

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作为一名长期在科研机构从事大数据处理的博士后，我对于如何高效地管理和访问海量数据始终有着强烈的需求。一本专门讨论“高性能海量存储和并行I/O”的书籍，对我来说简直是久旱逢甘霖。我希望这本书能不仅仅停留在理论层面，而是能够深入到具体的技术细节，提供可操作的指南。例如，在海量数据存储方面，我希望它能详细介绍如何利用分布式文件系统（如HDFS、Ceph）来构建弹性、可扩展的存储基础设施，以及在这些系统中如何进行数据冗余、容错和负载均衡。对于并行I/O，我非常好奇书中会如何阐述不同并行I/O库（如MPI-IO）的性能特点和适用场景，以及如何通过调整I/O模式（如条带化、聚合I/O）来最大化吞吐量和最小化延迟。我特别关注书中关于如何应对“I/O墙”问题的讨论，这在处理TB甚至PB级别数据集时是常见的瓶颈。我相信，这本书会提供关于存储硬件的选择、配置和调优的建议，涵盖从高端SSD到高性能HDD，以及可能的内存文件系统的应用。此外，对于并行I/O，我还期待书中能深入探讨异步I/O、预取技术以及如何与计算任务进行有效的数据调度，以实现计算与I/O的协同优化。如果书中能包含一些针对特定应用场景（如基因组学、天体物理学、机器学习）的存储和I/O优化案例研究，那将是极大的加分项，能够帮助我将书中的知识更直接地应用到我的科研工作中。

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我在一家负责科学计算集群管理的IT部门工作，每天都要面对大量科学家关于存储性能的抱怨。“High Performance Mass Storage and Parallel I/O”这本书的出现，让我看到了解决这些问题的希望。我需要为集群提供稳定、高效、可扩展的存储服务，以满足各种大规模并行计算任务的需求。我非常期待书中能够深入探讨高性能并行文件系统（如Lustre、GPFS/Spectrum Scale）的架构、配置和调优方法。书中关于如何选择和部署合适的存储硬件（包括HDD、SSD、NVMe和对象存储），以及如何进行RAID配置、分层存储策略的建议，对我规划和升级集群存储至关重要。在并行I/O方面，我希望书中能够详细阐述MPI-IO、HDF5、NetCDF等并行I/O接口的底层实现原理，以及如何指导用户编写高效的并行I/O应用程序。我特别关注书中关于如何应对“I/O墙”问题的讨论，包括客户端I/O聚合、服务器端I/O调度优化等策略。书中对元数据性能的优化，以及如何管理PB级别数据集的元数据，是我工作中面临的一大挑战。我期待书中能够提供关于存储性能监控、故障诊断和容量规划的最佳实践，帮助我更好地管理和维护集群的存储系统。如果书中能包含一些关于如何处理不同类型科学数据（如CFD模拟数据、地震勘探数据）的存储和I/O优化案例，将能极大地提升其对我的实用性。

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