DSPE: 基于纠删码动态空间分区的边缘云存储系统利润最大化

《IEEE Systems Journal》：DSPE: Profit Maximization in Edge-Cloud Storage Systems Using Dynamic Space Partitioning With Erasure Code

　　边缘存储系统已成为现代云网络中实现低延迟数据访问的关键推动力，通过将存储和计算能力拉近终端用户。然而，边缘服务器有限的存储容量在动态且不可预测的工作负载下处理高量、对延迟敏感的请求时面临重大挑战。在这项工作中，我们提出了基于纠删码的动态空间划分（DSPE），该方案整合了三个核心机制：协作缓存、纠删码和弹性存储划分。与传统复制机制不同，纠删码能够实现空间高效的冗余保护，使得数据可以从 K+M 个编码块中的任意 K 个块中重建。每台边缘服务器的存储被动态划分为私有空间和公共空间。私有存储空间根据各接入点的请求到达速率进一步细分，从而实现对数据局部性和所有权的自适应控制。我们建立了一个利润最大化问题，同时考虑请求截止时间和与位置相关的存储成本，其中只有在请求在各自截止时间内被满足时才能产生收益。不同边缘服务器之间的私有与公共存储比例根据区域部署成本进行自适应调整，以反映现实世界的运营约束。为了验证纠删码在实际中的开销，我们在 Microsoft Azure 上进行了真实的块拆分传输实验，在真实网络条件下量化了每次拆分的通信成本。DSPE 在 Netflix 和 Spotify 的合成与真实流量轨迹上进行了广泛的评估，在各种工作负载分布、纠删码配置和存储划分场景下，系统整体利润持续优于最先进的基线方法约 5%–8%。