Current causally consistent data storage algorithms use partial or full replication to ensure data access to clients over a distributed setting. We develop, for the first time, an erasure coding-based algorithm called CausalEC that ensures causal consistency for a collection of read-write objects stored in a distributed set of nodes over an asynchronous message-passing system. CausalEC can use an arbitrary linear erasure code for data storage and ensures liveness, fault-tolerance, and storage properties prescribed by the erasure code. CausalEC retains a key benefit of previous replication-based algorithms - every write operation is "local", that is, a server performs only local actions before returning to a client that issued a write operation. For servers that store certain objects in an uncoded manner, read operations to those objects also return locally. In general, a read operation to an object can be returned by a server on contacting a small subset of other servers so long as the underlying erasure code allows for the object to be decoded from that subset. Notably, unlike previous consistent erasure coding-based algorithms, CausalEC is compatible with cross-object erasure coding, where nodes encode values across multiple objects. CausalEC navigates the technical challenges of cross-object erasure coding, in particular, pertaining to re-encoding when writes update the values and ensuring that concurrent reads are served in a non-blocking manner during the transition to storing codeword symbols corresponding to the updated values.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

纠删码(erasure coding,EC)是一种数据保护方法,它将数据分割成片段,把冗余数据块扩展、编码,并将其存储在不同的位置,比如磁盘、存储节点或者其它地理位置。
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
71+阅读 · 2022年6月28日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
专知会员服务
59+阅读 · 2020年3月19日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
14+阅读 · 2019年4月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月7日
VIP会员
相关资讯
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
14+阅读 · 2019年4月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员