Использование вертикального разбиения с учетом шаблонов данных для создания быстрого и недорогого облачного хранилища журналов
Exploiting Data-pattern-aware Vertical Partitioning to Achieve Fast and Low-cost Cloud Log Storage
2024-01-29
SCID: 54.1/kwbqs6xa
Discuss with AI
облачное хранение журналоввертикальное партиционирование с учетом шаблонов данныхинкрементальное позиционированиесжатие и запросы к журналамизвлечение шаблонов времени выполнения
Figures from the paper
Abstract (AI)
Облачные журналы можно классифицировать на онлайн-, офлайн- и почти онлайн-журналы в зависимости от частоты доступа. Почти онлайн-журналы используются главным образом для отладки, поэтому для обеспечения более удобного пользовательского опыта им требуется низкая задержка выполнения запросов. Кроме того, системы хранения почти онлайн-журналов должны обеспечивать низкую совокупную стоимость, включающую стоимость хранения сжатых журналов, а также вычислительные затраты на сжатие журналов и выполнение запросов. Эти требования создают сложности при разработке быстрого и недорогого облачного хранилища журналов. В данной статье предлагается LogGrep — первый инструмент для сжатия и выполнения запросов к журналам, использующий как статические, так и динамические шаблоны для структурирования и организации журнальных данных в мелкозернистые единицы. Ключевая идея LogGrep — вертикальное разбиение: каждая запись журнала сохраняется в нескольких разделах; сначала журналы разбираются на векторы переменных в соответствии со статическими шаблонами, а затем внутри каждого вектора переменных автоматически выделяются динамические шаблоны. На основе этих динамических шаблонов LogGrep дополнительно разделяет векторы переменных на мелкозернистые единицы, называемые капсулами (Capsules), и снабжает каждую капсулу сводной информацией о ее значениях. В процессе выполнения запросов LogGrep может не распаковывать и не сканировать капсулы, которые не могут содержать искомые ключевые слова, используя выделенные динамические шаблоны и метки капсул. Кроме того, показано, что интерактивная отладка может эффективно использовать преимущества метода на основе вертикального разбиения и одновременно смягчать его недостатки. Для этого LogGrep объединяет инкрементальное позиционирование и частичную реконструкцию, снижая избыточность чтения, возникающую при использовании метода на основе вертикального разбиения. LogGrep был оценен на 37 облачных журналах из производственной среды Alibaba Cloud и на общедоступных наборах данных. Результаты показывают, что по сравнению с современными методами LogGrep снижает задержку выполнения запросов и совокупную стоимость на порядок. Эти результаты подтверждают целесообразность применения более сложного метода на основе вертикального разбиения.
Key Findings
1
При выполнении запросов LogGrep пропускает распаковку и сканирование капсул, которые по сводкам и динамическим шаблонам не могут соответствовать ключевым словам.
2
Оценка на 37 производственных журналах Alibaba Cloud и общедоступных наборах данных показала примерно десятикратное снижение задержки запросов и совокупной стоимости по сравнению с передовыми методами.
3
Инкрементальное определение местоположения и частичная реконструкция снижают усиление чтения, обеспечивая интерактивную отладку при вертикальном разбиении.
4
Он преобразует записи журналов в векторы переменных, извлекает динамические шаблоны и разделяет векторы на капсулы с краткими сводками значений.
5
LogGrep — это инструмент сжатия и запросов к журналам, использующий статические и динамические шаблоны посредством мелкозернистого вертикального разбиения.
Research Object
хранение и выполнение запросов к облачным журналам, предназначенным для режима near-line
Research Subject
влияние вертикального секционирования с учётом закономерностей данных, извлечения закономерностей времени выполнения и выборочной реконструкции «капсул» на задержку запросов и совокупные затраты на хранение и вычисления
Publication Details
Publication Date
2024-01-29
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
3
Open access PDF
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest