نظام الملفات الموزعة للسحابة

نظام الملفات الموزع للسحابة هو نظام ملفات يسمح للعديد من العملاء بالوصول إلى البيانات ويدعم العمليات (إنشاء، حذف، تعديل، قراءة، كتابة) على تلك البيانات. يمكن تقسيم كل ملف بيانات إلى عدة أجزاء تسمى قطع . يمكن تخزين كل قطعة على أجهزة بعيدة مختلفة، مما يسهل التنفيذ المتوازي للتطبيقات. عادةً، يتم تخزين البيانات في ملفات في شجرة هرمية ، حيث تمثل العقد الدلائل. هناك عدة طرق لمشاركة الملفات في بنية موزعة: يجب أن يكون كل حل مناسبًا لنوع معين من التطبيقات، اعتمادًا على مدى تعقيد التطبيق. وفي الوقت نفسه، يجب ضمان أمان النظام. السرية والتوافر والنزاهة هي المفاتيح الرئيسية لنظام آمن.

يمكن للمستخدمين مشاركة موارد الحوسبة عبر الإنترنت بفضل الحوسبة السحابية التي تتميز عادةً بالموارد القابلة للتطوير والمرنة - مثل الخوادم المادية والتطبيقات وأي خدمات يتم تخصيصها بشكل ديناميكي . يلزم المزامنة للتأكد من تحديث جميع الأجهزة .

تتيح أنظمة الملفات الموزعة للعديد من المؤسسات الكبيرة والمتوسطة والصغيرة تخزين بياناتها عن بعد والوصول إليها كما تفعل مع البيانات المحلية، مما يسهل استخدام الموارد المتغيرة.

يوجد اليوم العديد من التطبيقات لأنظمة الملفات الموزعة. تم تطوير أول خوادم ملفات بواسطة باحثين في سبعينيات القرن العشرين. أصبح نظام الملفات الشبكي لشركة Sun Microsystem متاحًا في ثمانينيات القرن العشرين. قبل ذلك، استخدم الأشخاص الذين أرادوا مشاركة الملفات طريقة sneakernet ، حيث ينقلون الملفات فعليًا على وسائط تخزين من مكان إلى آخر. بمجرد أن بدأت شبكات الكمبيوتر في الانتشار، أصبح من الواضح أن أنظمة الملفات الموجودة بها العديد من القيود وكانت غير مناسبة للبيئات متعددة المستخدمين. استخدم المستخدمون في البداية بروتوكول نقل الملفات FTP لمشاركة الملفات. ^[1] تم تشغيل بروتوكول نقل الملفات FTP لأول مرة على PDP-10 في نهاية عام 1973. حتى مع بروتوكول نقل الملفات FTP، كان من الضروري نسخ الملفات من الكمبيوتر المصدر إلى خادم ثم من الخادم إلى الكمبيوتر الوجهة. كان مطلوبًا من المستخدمين معرفة العناوين المادية لجميع أجهزة الكمبيوتر المشاركة في مشاركة الملفات. ^[2]

يجب أن تدعم مراكز البيانات الحديثة بيئات كبيرة ومتباينة، تتكون من أعداد كبيرة من أجهزة الكمبيوتر ذات السعات المختلفة. تنسق الحوسبة السحابية تشغيل جميع هذه الأنظمة، باستخدام تقنيات مثل شبكات مراكز البيانات (DCN)، وإطار عمل MapReduce ، الذي يدعم تطبيقات الحوسبة كثيفة البيانات في الأنظمة المتوازية والموزعة، وتقنيات المحاكاة الافتراضية التي توفر تخصيصًا ديناميكيًا للموارد، مما يسمح لأنظمة تشغيل متعددة بالتعايش على نفس الخادم المادي.

توفر الحوسبة السحابية الحوسبة واسعة النطاق بفضل قدرتها على توفير وحدة المعالجة المركزية وموارد التخزين اللازمة للمستخدم بشفافية كاملة. وهذا يجعل الحوسبة السحابية مناسبة بشكل خاص لدعم أنواع مختلفة من التطبيقات التي تتطلب معالجة موزعة على نطاق واسع. تتطلب هذه الحوسبة كثيفة البيانات نظام ملفات عالي الأداء يمكنه مشاركة البيانات بين الآلات الافتراضية (VM). ^[3]

تقوم الحوسبة السحابية بتخصيص الموارد المطلوبة بشكل ديناميكي، وإطلاقها بمجرد انتهاء المهمة، مما يتطلب من المستخدمين الدفع مقابل الخدمات المطلوبة فقط، غالبًا من خلال اتفاقية مستوى الخدمة . أصبحت نماذج الحوسبة السحابية والحوسبة العنقودية ذات أهمية متزايدة لمعالجة البيانات الصناعية والتطبيقات العلمية مثل علم الفلك والفيزياء، والتي تتطلب غالبًا توفر أعداد كبيرة من أجهزة الكمبيوتر لإجراء التجارب. ^[4]

تم بناء معظم أنظمة الملفات الموزعة على بنية العميل والخادم، ولكن توجد أيضًا حلول أخرى لامركزية.

يستخدم نظام الملفات الشبكي (NFS) بنية خادم العميل ، والتي تسمح بمشاركة الملفات بين عدد من الأجهزة على الشبكة كما لو كانت موجودة محليًا، مما يوفر عرضًا موحدًا. يسمح بروتوكول NFS لعمليات العملاء غير المتجانسة، والتي ربما تعمل على أجهزة مختلفة وتحت أنظمة تشغيل مختلفة، بالوصول إلى الملفات الموجودة على خادم بعيد، متجاهلة الموقع الفعلي للملفات. يؤدي الاعتماد على خادم واحد إلى معاناة بروتوكول NFS من انخفاض التوفر المحتمل وقابلية التوسع الضعيفة. لا يحل استخدام خوادم متعددة مشكلة التوفر لأن كل خادم يعمل بشكل مستقل. ^[5] نموذج NFS هو خدمة ملفات بعيدة. يُطلق على هذا النموذج أيضًا نموذج الوصول عن بُعد، وهو على النقيض من نموذج التحميل / التنزيل:

• نموذج الوصول عن بعد: يوفر الشفافية، حيث يكون لدى العميل إمكانية الوصول إلى الملف. يرسل الطلبات إلى الملف البعيد (بينما يظل الملف على الخادم). ^[6]
• نموذج التحميل/التنزيل: لا يمكن للعميل الوصول إلى الملف إلا محليًا. وهذا يعني أن العميل عليه تنزيل الملف وإجراء التعديلات عليه وتحميله مرة أخرى، حتى يتمكن عملاء آخرون من استخدامه.

نظام الملفات الذي يستخدمه NFS هو تقريبًا نفس النظام الذي تستخدمه أنظمة Unix . يتم تنظيم الملفات بشكل هرمي في رسم بياني للتسمية حيث يتم تمثيل الدلائل والملفات بواسطة العقد.

تعمل الهندسة المعمارية القائمة على المجموعة على تحسين بعض المشكلات في عمارة العميل والخادم، وتحسين تنفيذ التطبيقات بالتوازي. التقنية المستخدمة هنا هي تقسيم الملفات: يتم تقسيم الملف إلى عدة أجزاء، والتي يتم "تقسيمها" عبر العديد من خوادم التخزين. والهدف هو السماح بالوصول إلى أجزاء مختلفة من الملف بالتوازي. إذا لم يستفد التطبيق من هذه التقنية، فسيكون من الأنسب تخزين ملفات مختلفة على خوادم مختلفة. ومع ذلك، عندما يتعلق الأمر بتنظيم نظام ملفات موزع لمراكز البيانات الكبيرة، مثل أمازون وجوجل، التي تقدم خدمات لعملاء الويب مما يسمح بعمليات متعددة (قراءة وتحديث وحذف، ...) لعدد كبير من الملفات الموزعة بين عدد كبير من أجهزة الكمبيوتر، فإن الحلول القائمة على المجموعة تصبح أكثر فائدة. لاحظ أن وجود عدد كبير من أجهزة الكمبيوتر قد يعني المزيد من أعطال الأجهزة. ^[7] اثنان من أكثر أنظمة الملفات الموزعة (DFS) استخدامًا من هذا النوع هما نظام ملفات جوجل (GFS) ونظام الملفات الموزعة Hadoop (HDFS). يتم تنفيذ أنظمة الملفات لكلا النظامين من خلال عمليات على مستوى المستخدم تعمل على نظام تشغيل قياسي ( Linux في حالة GFS). ^[8]

تم تصميم نظام ملفات Google (GFS) ونظام الملفات الموزع Hadoop (HDFS) خصيصًا للتعامل مع المعالجة الدفعية لمجموعات البيانات الضخمة للغاية. ولهذا السبب، يجب أخذ الفرضيات التالية في الاعتبار: ^[9]

• توفر عالٍ: يمكن أن تحتوي المجموعة على آلاف خوادم الملفات وقد يتوقف بعضها عن العمل في أي وقت
• ينتمي الخادم إلى رف وغرفة ومركز بيانات ودولة وقارة، وذلك لتحديد موقعه الجغرافي بدقة
• يمكن أن يختلف حجم الملف من عدة غيغابايت إلى عدة تيرابايت. يجب أن يكون نظام الملفات قادرًا على دعم عدد هائل من الملفات
• الحاجة إلى دعم عمليات الإلحاق والسماح برؤية محتويات الملف حتى أثناء كتابة الملف
• يعد الاتصال موثوقًا بين الآلات العاملة: يتم استخدام TCP/IP مع استدعاء إجراء بعيد لتجريد الاتصالات RPC . يسمح TCP للعميل بمعرفة وجود مشكلة والحاجة إلى إنشاء اتصال جديد على الفور تقريبًا. ^[10]

يعد موازنة التحميل أمرًا ضروريًا للتشغيل الفعال في البيئات الموزعة. وهذا يعني توزيع العمل بين الخوادم المختلفة، ^[11] بشكل عادل، من أجل إنجاز المزيد من العمل في نفس مقدار الوقت وخدمة العملاء بشكل أسرع. في نظام يحتوي على N خادمًا مجزأً في السحابة (N هو 1000 أو 10000 أو أكثر)، حيث يتم تخزين عدد معين من الملفات، يتم تقسيم كل ملف إلى عدة أجزاء أو أجزاء ذات حجم ثابت (على سبيل المثال، 64 ميغا بايت)، ويكون حمل كل خادم مجزأ متناسبًا مع عدد الأجزاء التي يستضيفها الخادم. ^[12] في السحابة المتوازنة التحميل، يمكن استخدام الموارد بكفاءة مع تعظيم أداء التطبيقات المستندة إلى MapReduce.

في بيئة الحوسبة السحابية، يكون الفشل هو القاعدة، ^{[13] [14]} وقد تتم ترقية خوادم القطع واستبدالها وإضافتها إلى النظام. كما يمكن إنشاء الملفات وحذفها وإضافتها بشكل ديناميكي. وهذا يؤدي إلى اختلال التوازن في التحميل في نظام الملفات الموزع، مما يعني أن قطع الملفات لا يتم توزيعها بشكل عادل بين الخوادم.

تعتمد أنظمة الملفات الموزعة في السحابات مثل GFS و HDFS على خوادم أو عقد مركزية أو رئيسية (Master لـ GFS و NameNode لـ HDFS) لإدارة البيانات الوصفية وموازنة التحميل. تعيد الخوادم الرئيسية موازنة النسخ بشكل دوري: يجب نقل البيانات من DataNode/chunkserver إلى آخر إذا انخفضت المساحة الخالية على الخادم الأول عن حد معين. ^[15] ومع ذلك، يمكن أن يصبح هذا النهج المركزي بمثابة عنق زجاجة لتلك الخوادم الرئيسية، إذا أصبحت غير قادرة على إدارة عدد كبير من عمليات الوصول إلى الملفات، حيث يزيد ذلك من أحمالها الثقيلة بالفعل. مشكلة إعادة موازنة التحميل هي NP-hard . ^[16]

من أجل جعل عدد كبير من خوادم القطع تعمل بالتعاون، ولحل مشكلة موازنة التحميل في أنظمة الملفات الموزعة، تم اقتراح العديد من الأساليب، مثل إعادة تخصيص قطع الملفات بحيث يمكن توزيع القطع بشكل موحد قدر الإمكان مع تقليل تكلفة الحركة قدر الإمكان. ^[12]

لقد قامت شركة جوجل، إحدى أكبر شركات الإنترنت، بإنشاء نظام ملفات موزع خاص بها، يسمى نظام ملفات جوجل (GFS)، لتلبية المتطلبات المتزايدة بسرعة لاحتياجات معالجة البيانات الخاصة بشركة جوجل، ويتم استخدامه لجميع الخدمات السحابية. يعد نظام ملفات جوجل نظام ملفات موزع قابل للتطوير للتطبيقات كثيفة البيانات. إنه يوفر تخزين بيانات عالي الأداء ومقاوم للأخطاء لعدد كبير من العملاء الذين يمكنهم الوصول إليه في وقت واحد.

يستخدم GFS MapReduce ، والذي يسمح للمستخدمين بإنشاء برامج وتشغيلها على أجهزة متعددة دون التفكير في مشكلات التوازي وموازنة التحميل. تعتمد بنية GFS على وجود خادم رئيسي واحد لخوادم متعددة وعملاء متعددين. ^[17]

الخادم الرئيسي الذي يعمل في عقدة مخصصة مسؤول عن تنسيق موارد التخزين وإدارة بيانات التعريف الخاصة بالملفات (ما يعادل، على سبيل المثال، العقد في أنظمة الملفات الكلاسيكية). ^[9] يتم تقسيم كل ملف إلى أجزاء متعددة يبلغ حجم كل منها 64 ميجا بايت. يتم تخزين كل جزء في خادم جزء. يتم تحديد الجزء بواسطة مقبض جزء، وهو رقم فريد عالميًا مكون من 64 بت يتم تعيينه بواسطة الخادم الرئيسي عند إنشاء الجزء لأول مرة.

تحتفظ الوحدة الرئيسية بجميع بيانات التعريف الخاصة بالملفات، بما في ذلك أسماء الملفات، والدلائل، وربط الملفات بقائمة القطع التي تحتوي على بيانات كل ملف. يتم الاحتفاظ بالبيانات التعريفية في الذاكرة الرئيسية لخادم الوحدة الرئيسية، جنبًا إلى جنب مع ربط الملفات بالقطع. يتم تسجيل التحديثات التي تطرأ على هذه البيانات في سجل عمليات على القرص. يتم تكرار سجل العمليات هذا على الأجهزة البعيدة. عندما يصبح السجل كبيرًا جدًا، يتم إنشاء نقطة تفتيش ويتم تخزين بيانات الذاكرة الرئيسية في بنية شجرة B لتسهيل ربطها مرة أخرى بالذاكرة الرئيسية. ^[18]

لتسهيل تحمل الأخطاء ، يتم تكرار كل جزء على خوادم أجزاء متعددة (افتراضيًا، ثلاثة). ^[19] يتوفر جزء على خادم جزء واحد على الأقل. تتمثل ميزة هذا المخطط في البساطة. يكون الجهاز الرئيسي مسؤولاً عن تخصيص خوادم الأجزاء لكل جزء ويتم الاتصال به فقط للحصول على معلومات البيانات الوصفية. بالنسبة لجميع البيانات الأخرى، يتعين على العميل التفاعل مع خوادم الأجزاء.

يتتبع الجهاز الرئيسي مكان وجود القطعة. ومع ذلك، فهو لا يحاول الحفاظ على مواقع القطعة بدقة، ولكنه لا يتصل بخوادم القطعة إلا من حين لآخر لمعرفة القطع التي قاموا بتخزينها. ^[20] وهذا يسمح بالتوسع، ويساعد في منع الاختناقات بسبب زيادة عبء العمل. ^[21]

في GFS، يتم تعديل معظم الملفات عن طريق إضافة بيانات جديدة وليس الكتابة فوق البيانات الموجودة. بمجرد الكتابة، تتم قراءة الملفات عادةً بشكل متسلسل وليس عشوائيًا، وهذا يجعل DFS هذا هو الأنسب للسيناريوهات التي يتم فيها إنشاء العديد من الملفات الكبيرة مرة واحدة ولكن يتم قراءتها عدة مرات. ^{[22] [23]}

عندما يريد العميل الكتابة إلى ملف أو تحديثه، يقوم الجهاز الرئيسي بتعيين نسخة طبق الأصل، والتي ستكون النسخة الأولية إذا كانت التعديل الأول. تتكون عملية الكتابة من خطوتين: ^[9]

• الإرسال: أولاً، والأهم من ذلك بكثير، يتصل العميل بالخادم الرئيسي لمعرفة خوادم القطع التي تحتفظ بالبيانات. يتم منح العميل قائمة بالنسخ المتماثلة التي تحدد خوادم القطع الأساسية والثانوية. ثم يتصل العميل بأقرب خادم قطع متماثل، ويرسل البيانات إليه. سيرسل هذا الخادم البيانات إلى الخادم الأقرب التالي، والذي يقوم بعد ذلك بإرسالها إلى نسخة متماثلة أخرى، وهكذا. ثم يتم نشر البيانات وتخزينها مؤقتًا في الذاكرة ولكن لم يتم كتابتها بعد في ملف.
• الكتابة: عندما تتلقى جميع النسخ المتماثلة البيانات، يرسل العميل طلب كتابة إلى خادم الجزء الأساسي، لتحديد البيانات التي تم إرسالها في مرحلة الإرسال. ثم يقوم الخادم الأساسي بتعيين رقم تسلسلي لعمليات الكتابة التي تلقاها، وتطبيق عمليات الكتابة على الملف بترتيب الأرقام التسلسلية، وإعادة توجيه طلبات الكتابة بهذا الترتيب إلى النسخ الثانوية. وفي الوقت نفسه، يتم إبقاء الخادم الرئيسي خارج الحلقة.

وبالتالي، يمكننا التمييز بين نوعين من التدفقات: تدفق البيانات وتدفق التحكم. يرتبط تدفق البيانات بمرحلة الإرسال ويرتبط تدفق التحكم بمرحلة الكتابة. وهذا يضمن أن خادم الجزء الأساسي يتحكم في ترتيب الكتابة. لاحظ أنه عندما يقوم الجهاز الرئيسي بتعيين عملية الكتابة إلى نسخة طبق الأصل، فإنه يزيد رقم إصدار الجزء ويعلم جميع النسخ التي تحتوي على تلك النسخة برقم الإصدار الجديد. تسمح أرقام إصدار الجزء باكتشاف أخطاء التحديث، إذا لم يتم تحديث النسخة لأن خادم الجزء الخاص بها كان معطلاً. ^[24]

لم تعمل بعض تطبيقات Google الجديدة بشكل جيد مع حجم القطعة البالغ 64 ميجا بايت. ولحل هذه المشكلة، بدأت GFS في عام 2004 في تنفيذ نهج Bigtable . ^[25]

تم تطوير HDFS بواسطة Apache Software Foundation ، وهو نظام ملفات موزع مصمم لحمل كميات كبيرة جدًا من البيانات (تيرابايت أو حتى بيتابايت). تشبه بنيته نظام GFS، أي بنية الخادم/العميل. يتم تثبيت HDFS عادةً على مجموعة من أجهزة الكمبيوتر. مفهوم تصميم Hadoop مستوحى من Google، مع نظام ملفات Google وGoogle MapReduce و Bigtable ، يتم تنفيذه بواسطة Hadoop Distributed File System (HDFS) وHadoop MapReduce وHadoop Base (HBase) على التوالي. ^[26] مثل GFS، يعد HDFS مناسبًا للسيناريوهات التي تحتوي على إمكانية الوصول إلى الملفات للكتابة مرة واحدة والقراءة مرات عديدة، ويدعم إلحاق الملفات وحذفها بدلاً من القراءات والكتابة العشوائية لتبسيط مشكلات تماسك البيانات. ^[27]

تتكون مجموعة HDFS من NameNode واحدة وعدة أجهزة DataNode. تدير NameNode، وهي خادم رئيسي، وتحافظ على البيانات الوصفية لـ DataNode التخزينية في ذاكرة الوصول العشوائي الخاصة بها. تدير DataNode التخزين المرفق بالعقد التي تعمل عليها. NameNode وDataNode عبارة عن برامج مصممة للتشغيل على الأجهزة المستخدمة يوميًا، والتي تعمل عادةً تحت نظام تشغيل Linux. يمكن تشغيل HDFS على أي جهاز يدعم Java وبالتالي يمكنه تشغيل NameNode أو برنامج Datanode. ^[28]

في مجموعة HDFS، يتم تقسيم الملف إلى كتلة واحدة أو أكثر متساوية الحجم، باستثناء إمكانية أن تكون الكتلة الأخيرة أصغر حجمًا. يتم تخزين كل كتلة على عدة عقد بيانات، ويمكن تكرار كل منها على عدة عقد بيانات لضمان التوافر. بشكل افتراضي، يتم تكرار كل كتلة ثلاث مرات، وهي عملية تسمى "تكرار مستوى الكتلة". ^[29]

تدير NameNode عمليات مساحة اسم نظام الملفات مثل فتح وإغلاق وإعادة تسمية الملفات والدلائل، وتنظم الوصول إلى الملفات. كما تحدد تعيين الكتل إلى DataNodes. تكون DataNodes مسؤولة عن خدمة طلبات القراءة والكتابة من عملاء نظام الملفات، وإدارة تخصيص الكتل أو حذفها، وتكرار الكتل. ^[30]

عندما يريد العميل قراءة أو كتابة بيانات، فإنه يتصل بـ NameNode ويقوم NameNode بالتحقق من المكان الذي يجب قراءة البيانات منه أو كتابتها إليه. بعد ذلك، يكون لدى العميل موقع DataNode ويمكنه إرسال طلبات القراءة أو الكتابة إليه.

يتميز نظام HDFS عادةً بتوافقه مع مخططات إعادة توازن البيانات. بشكل عام، تعد إدارة المساحة الحرة على عقدة بيانات مهمة للغاية. يجب نقل البيانات من عقدة بيانات إلى أخرى، إذا لم تكن المساحة الحرة كافية؛ وفي حالة إنشاء نسخ متماثلة إضافية، يجب نقل البيانات لضمان توازن النظام. ^[29]

يمكن تحسين أنظمة الملفات الموزعة لأغراض مختلفة. بعضها، مثل تلك المصممة لخدمات الإنترنت، بما في ذلك GFS، مُحسَّنة للتوسع. تدعم التصميمات الأخرى لأنظمة الملفات الموزعة التطبيقات كثيفة الأداء التي يتم تنفيذها عادةً بالتوازي. ^[31] تتضمن بعض الأمثلة: نظام ملفات MapR (MapR-FS)، و Ceph-FS ، ونظام ملفات Fraunhofer (BeeGFS) ، ونظام ملفات Lustre ، ونظام الملفات المتوازي العام IBM (GPFS)، ونظام الملفات الظاهري المتوازي .

MapR-FS هو نظام ملفات موزع يشكل أساس منصة MapR Converged، مع إمكانيات تخزين الملفات الموزعة وقاعدة بيانات NoSQL مع واجهات برمجة تطبيقات متعددة ونظام تدفق رسائل متكامل. تم تحسين MapR-FS من أجل قابلية التوسع والأداء والموثوقية والتوافر. تتوافق إمكانية تخزين الملفات الخاصة به مع واجهة برمجة تطبيقات Apache Hadoop Distributed File System (HDFS) ولكن مع العديد من خصائص التصميم التي تميزه عن HDFS. من بين الاختلافات الأكثر بروزًا أن MapR-FS هو نظام ملفات للقراءة والكتابة بالكامل مع بيانات وصفية للملفات والدلائل موزعة عبر مساحة الأسماء، لذلك لا يوجد NameNode. ^{[32] [33] [34] [35] [36]}

Ceph-FS هو نظام ملفات موزع يوفر أداءً وموثوقية ممتازين. ^[37] فهو يجيب على تحديات التعامل مع الملفات والدلائل الضخمة، وتنسيق نشاط آلاف الأقراص، وتوفير الوصول المتوازي إلى البيانات الوصفية على نطاق واسع، والتلاعب بالأحمال العلمية والعامة، والمصادقة والتشفير على نطاق واسع، وزيادة أو تقليل ديناميكيًا بسبب إيقاف تشغيل الجهاز بشكل متكرر، وفشل الجهاز، وتوسعات المجموعة. ^[38]

BeeGFS هو نظام الملفات المتوازي عالي الأداء من مركز فراونهوفر للكفاءة في الحوسبة عالية الأداء. تم تصميم بنية البيانات الوصفية الموزعة لنظام BeeGFS لتوفير القدرة على التوسع والمرونة اللازمتين لتشغيل الحوسبة عالية الأداء والتطبيقات المماثلة ذات متطلبات الإدخال/الإخراج العالية. ^[39]

تم تصميم وتنفيذ نظام الملفات Lustre للتعامل مع مشكلة الاختناقات التي توجد تقليديًا في الأنظمة الموزعة. يتميز Lustre بكفاءته وقابليته للتطوير والتكرار. ^[40] كما تم تصميم GPFS بهدف إزالة مثل هذه الاختناقات. ^[41]

يتطلب الأداء العالي لأنظمة الملفات الموزعة اتصالاً فعالاً بين عقد الحوسبة والوصول السريع إلى أنظمة التخزين. يجب أن تكون العمليات مثل الفتح والإغلاق والقراءة والكتابة والإرسال والاستلام سريعة لضمان الأداء. على سبيل المثال، يقوم كل طلب قراءة أو كتابة بالوصول إلى تخزين القرص، مما يؤدي إلى إدخال فترات انتظار البحث والدوران والشبكة. ^[42]

تنقل عمليات الاتصال بالبيانات (الإرسال/الاستقبال) البيانات من مخزن التطبيق إلى نواة الجهاز، حيث يتحكم بروتوكول التحكم في الإرسال في العملية ويتم تنفيذها في النواة. ومع ذلك، في حالة ازدحام الشبكة أو حدوث أخطاء، قد لا يرسل بروتوكول التحكم في الإرسال البيانات مباشرة. أثناء نقل البيانات من مخزن في النواة إلى التطبيق، لا يقرأ الجهاز تدفق البايتات من الجهاز البعيد. في الواقع، يكون بروتوكول التحكم في الإرسال مسؤولاً عن تخزين البيانات مؤقتًا للتطبيق. ^[43]

يتم اختيار حجم المخزن المؤقت لقراءة الملفات وكتابتها، أو إرسال الملفات واستقبالها، على مستوى التطبيق. يتم صيانة المخزن المؤقت باستخدام قائمة مرتبطة دائرية . ^[44] يتكون من مجموعة من BufferNodes. كل BufferNode لديه DataField. يحتوي DataField على البيانات ومؤشر يسمى NextBufferNode يشير إلى BufferNode التالي. للعثور على الموضع الحالي، يتم استخدام مؤشرين : CurrentBufferNode و EndBufferNode، اللذين يمثلان الموضع في BufferNode لمواضع الكتابة والقراءة الأخيرة. إذا لم يكن لدى BufferNode مساحة خالية، فسوف يرسل إشارة انتظار إلى العميل للانتظار حتى تتوفر مساحة. ^[45]

يمتلك عدد متزايد من المستخدمين أجهزة متعددة ذات اتصال مخصص. يجب مزامنة مجموعات البيانات المتماثلة على هذه الأجهزة بين عدد عشوائي من الخوادم. وهذا مفيد للنسخ الاحتياطية وأيضًا للتشغيل دون اتصال بالإنترنت. في الواقع، عندما لا تكون ظروف شبكة المستخدم جيدة، فإن جهاز المستخدم سيقوم بشكل انتقائي بتكرار جزء من البيانات التي سيتم تعديلها لاحقًا وبدون اتصال بالإنترنت. بمجرد أن تصبح ظروف الشبكة جيدة، تتم مزامنة الجهاز. ^[46] توجد طريقتان لمعالجة مشكلة المزامنة الموزعة: المزامنة من نظير إلى نظير التي يتحكم فيها المستخدم ومزامنة النسخة الرئيسية السحابية. ^[46]

• مزامنة نظير إلى نظير يتم التحكم فيها من قبل المستخدم: يجب تثبيت برامج مثل rsync على أجهزة الكمبيوتر الخاصة بجميع المستخدمين التي تحتوي على بياناتهم. تتم مزامنة الملفات من خلال مزامنة نظير إلى نظير حيث يتعين على المستخدمين تحديد عناوين الشبكة ومعلمات المزامنة، وبالتالي فهي عملية يدوية.
• مزامنة النسخة الرئيسية للسحابة: تستخدم على نطاق واسع من قبل الخدمات السحابية، حيث يتم الاحتفاظ بنسخة رئيسية في السحابة، ويتم إجراء جميع عمليات التحديثات والمزامنة على هذه النسخة الرئيسية، مما يوفر مستوى عالٍ من التوفر والموثوقية في حالة حدوث أعطال.

في الحوسبة السحابية، تعد السرية والنزاهة والتوافر من أهم مفاهيم الأمان . تصبح السرية أمرًا لا غنى عنه للحفاظ على البيانات الخاصة من الكشف عنها. تضمن النزاهة عدم إتلاف البيانات. ^[47]

تعني السرية أن البيانات ومهام الحوسبة سرية: فلا يمكن لمزود الخدمة السحابية أو العملاء الآخرين الوصول إلى بيانات العميل. وقد تم إجراء الكثير من الأبحاث حول السرية، لأنها واحدة من النقاط الحاسمة التي لا تزال تشكل تحديات للحوسبة السحابية. كما أن عدم الثقة في مزودي الخدمة السحابية هو أيضًا قضية ذات صلة. ^[48] يجب أن تضمن البنية الأساسية للسحابة عدم وصول أطراف غير مصرح لها إلى بيانات العملاء.

تصبح البيئة غير آمنة إذا كان مزود الخدمة قادرًا على القيام بكل ما يلي: ^[49]

• تحديد موقع بيانات المستهلك في السحابة
• الوصول إلى بيانات المستهلك واسترجاعها
• فهم معنى البيانات (أنواع البيانات والوظائف وواجهات التطبيق وتنسيق البيانات).

يساعد الموقع الجغرافي للبيانات في تحديد الخصوصية والسرية. يجب أخذ موقع العملاء في الاعتبار. على سبيل المثال، لن يهتم العملاء في أوروبا باستخدام مراكز البيانات الموجودة في الولايات المتحدة، لأن ذلك يؤثر على ضمان سرية البيانات. من أجل التعامل مع هذه المشكلة، قام بعض بائعي الحوسبة السحابية بتضمين الموقع الجغرافي للمضيف كمعلمة لاتفاقية مستوى الخدمة المبرمة مع العميل، ^[50] مما يسمح للمستخدمين باختيار مواقع الخوادم التي ستستضيف بياناتهم بأنفسهم.

يتضمن نهج آخر للسرية تشفير البيانات. ^[51] وإلا، فسيكون هناك خطر كبير من الاستخدام غير المصرح به. توجد مجموعة متنوعة من الحلول، مثل تشفير البيانات الحساسة فقط، ^[52] ودعم بعض العمليات فقط، من أجل تبسيط الحوسبة. ^[53] علاوة على ذلك، تُستخدم تقنيات وأدوات التشفير مثل FHE ، للحفاظ على الخصوصية في السحابة. ^[47]

تتضمن السلامة في الحوسبة السحابية سلامة البيانات بالإضافة إلى سلامة الحوسبة. وتعني هذه السلامة أنه يجب تخزين البيانات بشكل صحيح على خوادم السحابة، وفي حالة حدوث أعطال أو أخطاء في الحوسبة، يجب اكتشاف المشكلات.

يمكن أن تتأثر سلامة البيانات بالأحداث الضارة أو أخطاء الإدارة (على سبيل المثال أثناء النسخ الاحتياطي والاستعادة، أو ترحيل البيانات ، أو تغيير العضويات في أنظمة P2P ). ^[54]

من السهل تحقيق النزاهة باستخدام التشفير (عادةً من خلال رمز مصادقة الرسائل ، أو MACs، على كتل البيانات). ^[55]

توجد آليات فحص تؤثر على سلامة البيانات. على سبيل المثال:

• HAIL (طبقة التوفر العالي والسلامة) هو نظام تشفير موزع يسمح لمجموعة من الخوادم بإثبات للعميل أن الملف المخزن سليم وقابل للاسترجاع. ^[56]
• تعتمد طريقة Hach PORs (إثباتات إمكانية الاسترجاع للملفات الكبيرة) ^[57] على نظام تشفير متماثل، حيث يوجد مفتاح تحقق واحد فقط يجب تخزينه في ملف لتحسين سلامته. تعمل هذه الطريقة على تشفير ملف F ثم إنشاء سلسلة عشوائية تسمى "sentinel" والتي يجب إضافتها في نهاية الملف المشفر. لا يمكن للخادم تحديد موقع الحارس، وهو أمر مستحيل التمييز بينه وبين الكتل الأخرى، لذا فإن التغيير الصغير سيشير إلى ما إذا كان الملف قد تم تغييره أم لا.
• فحص PDP (امتلاك البيانات القابلة للإثبات) هو فئة من الأساليب الفعالة والعملية التي توفر طريقة فعالة للتحقق من سلامة البيانات على الخوادم غير الموثوق بها:
  • PDP: ^[58] قبل تخزين البيانات على الخادم، يجب على العميل تخزين بعض البيانات الوصفية محليًا. في وقت لاحق، وبدون تنزيل البيانات، يتمكن العميل من مطالبة الخادم بالتحقق من عدم تزوير البيانات. يتم استخدام هذا النهج للبيانات الثابتة.
  • بروتوكولات البيانات الشخصية القابلة للتطوير: ^[59] يعتمد هذا النهج على مفتاح متماثل، وهو أكثر كفاءة من التشفير بالمفتاح العام. وهو يدعم بعض العمليات الديناميكية (التعديل والحذف والإضافة) ولكن لا يمكن استخدامه للتحقق العام.
  • PDP الديناميكي: ^[60] يمتد هذا النهج بنموذج PDP لدعم العديد من عمليات التحديث مثل الإضافة والإدراج والتعديل والحذف، وهو مناسب تمامًا للحوسبة المكثفة.

إن التوافر يتأثر عمومًا بالتكرار . ^{[61] [62] [63] [64]} وفي الوقت نفسه، يجب ضمان الاتساق. ومع ذلك، لا يمكن تحقيق الاتساق والتوافر في نفس الوقت؛ حيث يتم إعطاء الأولوية لكل منهما على حساب الآخر. يجب إيجاد التوازن. ^[65]

يجب أن يكون للبيانات هوية لتكون في متناول اليد. على سبيل المثال، Skute ^[61] هي آلية تعتمد على تخزين المفتاح/القيمة الذي يسمح بتخصيص البيانات الديناميكي بطريقة فعالة. يجب تحديد كل خادم من خلال تسمية في شكل قارة-دولة-مركز بيانات-غرفة-رف-خادم. يمكن للخادم الرجوع إلى عقد افتراضية متعددة، حيث تحتوي كل عقدة على مجموعة مختارة من البيانات (أو أقسام متعددة من بيانات متعددة). يتم تحديد كل قطعة من البيانات من خلال مساحة مفتاح يتم إنشاؤها بواسطة دالة تجزئة تشفيرية أحادية الاتجاه (مثل MD5 ) ويتم توطينها بواسطة قيمة دالة التجزئة لهذا المفتاح. يمكن تقسيم مساحة المفتاح إلى أقسام متعددة حيث يشير كل قسم إلى قطعة من البيانات. لإجراء التكرار، يجب تكرار العقد الافتراضية والإشارة إليها بواسطة خوادم أخرى. لتحقيق أقصى قدر من متانة البيانات وتوافرها، يجب وضع النسخ المتماثلة على خوادم مختلفة ويجب أن يكون كل خادم في موقع جغرافي مختلف، لأن توافر البيانات يزداد مع التنوع الجغرافي. تتضمن عملية التكرار تقييم مدى توفر المساحة، والذي يجب أن يكون أعلى من حد أدنى معين على كل خادم من خوادم Chunk. وإلا، يتم تكرار البيانات إلى خادم Chunk آخر. كل قسم، i، له قيمة توفر يتم تمثيلها بالصيغة التالية:

${\displaystyle avail_{i}=\sum _{i=0}^{|s_{i}|}\sum _{j=i+1}^{|s_{i}|}conf_{i}.conf_{j}.diversity(s_{i},s_{j})}$

أين توجد الخوادم التي تستضيف النسخ المتماثلة، وما هي ثقة الخوادم و (بالاعتماد على عوامل تقنية مثل مكونات الأجهزة وعوامل غير تقنية مثل الوضع الاقتصادي والسياسي للبلد) والتنوع هو المسافة الجغرافية بين و . ^[66]${\displaystyle s_{i}}$${\displaystyle conf_{i}}$${\displaystyle conf_{j}}$${\displaystyle _{i}}$${\displaystyle _{j}}$${\displaystyle s_{i}}$${\displaystyle s_{j}}$

التكرار هو حل رائع لضمان توفر البيانات، لكنه يكلف الكثير من حيث مساحة الذاكرة. ^[67] DiskReduce ^[67] هو إصدار معدّل من HDFS يعتمد على تقنية RAID (RAID-5 و RAID-6) ويسمح بالترميز غير المتزامن للبيانات المكررة. في الواقع، توجد عملية خلفية تبحث عن البيانات المكررة على نطاق واسع وتحذف النسخ الإضافية بعد ترميزها. نهج آخر هو استبدال التكرار بالترميز المحو. ^[68] بالإضافة إلى ذلك، لضمان توفر البيانات، هناك العديد من الأساليب التي تسمح باسترداد البيانات. في الواقع، يجب ترميز البيانات، وإذا فقدت، يمكن استردادها من الأجزاء التي تم إنشاؤها أثناء مرحلة الترميز. ^[69] بعض الأساليب الأخرى التي تطبق آليات مختلفة لضمان التوافر هي: كود Reed-Solomon لـ Microsoft Azure و RaidNode لـ HDFS. كما تعمل Google أيضًا على نهج جديد يعتمد على آلية الترميز المحو. ^[70]

لا يوجد تنفيذ RAID للتخزين السحابي. ^[68]

يشهد اقتصاد الحوسبة السحابية نموًا سريعًا. وقد قررت حكومة الولايات المتحدة إنفاق 40% من معدل نموها السنوي المركب (CAGR)، والذي من المتوقع أن يصل إلى 7 مليارات دولار بحلول عام 2015. ^[71]

لقد بدأت المزيد والمزيد من الشركات في استخدام الحوسبة السحابية لإدارة كميات هائلة من البيانات والتغلب على نقص سعة التخزين، ولأنها تمكنهم من استخدام مثل هذه الموارد كخدمة، فإن ذلك يضمن تلبية احتياجاتهم الحاسوبية دون الحاجة إلى الاستثمار في البنية الأساسية (نموذج الدفع حسب الاستخدام). ^[72]

يتعين على كل مزود تطبيق أن يدفع بشكل دوري تكلفة كل خادم يتم فيه تخزين نسخ من البيانات. يتم تحديد تكلفة الخادم من خلال جودة الأجهزة وسعات التخزين وتكاليف معالجة الاستعلامات والاتصالات. ^[73] تسمح الحوسبة السحابية للمزودين بتوسيع نطاق خدماتهم وفقًا لمتطلبات العملاء.

كما خفف نموذج الدفع حسب الاستخدام العبء على الشركات الناشئة التي ترغب في الاستفادة من الأعمال التي تتطلب قدرًا كبيرًا من الحوسبة. كما توفر الحوسبة السحابية فرصة للعديد من دول العالم الثالث التي لم تكن لتتمتع بمثل هذه الموارد الحاسوبية لولا ذلك. ويمكن للحوسبة السحابية أن تخفض حواجز تكنولوجيا المعلومات أمام الابتكار. ^[74]

على الرغم من الاستخدام الواسع النطاق للحوسبة السحابية، فإن المشاركة الفعالة لكميات كبيرة من البيانات في سحابة غير موثوقة لا تزال تشكل تحديًا.

• أندرو، س. تانينباوم؛ مارتن، فان ستين (2006). مبادئ ونماذج النظم الموزعة (PDF) . مؤرشف من الأصل (PDF) في 2013-08-20 . تم الاسترجاع في 2014-01-10 .
• كون، فابيو (1996). "أنظمة الملفات الموزعة في الماضي والحاضر والمستقبل: نظام ملفات موزع لعام 2006". ResearchGate .
• بافيل بوزوش. "أنظمة الملفات الموزعة في الماضي والحاضر والمستقبل: نظام ملفات موزع لعام 2006 (1996)" (PDF) .
• Sun microsystem. "أنظمة الملفات الموزعة - نظرة عامة" (PDF) .
• Jacobi, Tim-Daniel; Lingemann, Jan. "Evaluation of Distributed File Systems" (PDF) . مؤرشف من الأصل (PDF) في 2014-02-03 . تم الاسترجاع في 2014-01-24 .

1. الهندسة المعمارية والبنية والتصميم:
   • Zhang, Qi-fei; Pan, Xue-zeng; Shen, Yan; Li, Wen-juan (2012). "هندسة جديدة قابلة للتطوير لنظام تخزين سحابي للملفات الصغيرة استنادًا إلى P2P". المؤتمر الدولي لمعهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات لعام 2012 حول ورش عمل الحوسبة العنقودية . كلية علوم الكمبيوتر والتكنولوجيا، جامعة تشجيانغ، هانغتشو، الصين. ص. 41. doi :10.1109/ClusterW.2012.27. ISBN 978-0-7695-4844-9. S2CID  12430485.
   • عز الدين، فراج (2013). "نحو بنية HDFS قابلة للتطوير". المؤتمر الدولي لتقنيات وأنظمة التعاون (CTS) لعام 2013. قسم علوم المعلومات والحاسوب، جامعة الملك فهد للبترول والمعادن. ص 155-161. doi :10.1109/CTS.2013.6567222. ISBN 978-1-4673-6404-1. S2CID  45293053.
   • Krzyzanowski, Paul (2012). "Distributed File Systems" (PDF) . مؤرشف من الأصل (PDF) في 2013-12-27 . تم الاسترجاع في 2013-12-27 .
   • كوباياشي، ك؛ ميكامي، س؛ كيمورا، ه؛ تاتيبي، أو (2011). نظام ملفات جي فارم على الحوسبة السحابية . ورش عمل المعالجة المتوازية والموزعة ومنتدى الدكتوراه (IPDPSW)، ندوة معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات الدولية لعام 2011 حول الدراسات العليا في هندسة النظم والمعلومات، جامعة تسوكوبا، تسوكوبا، اليابان. doi :10.1109/IPDPS.2011.255.
   • Humbetov, Shamil (2012). "Data-intensive computing with map-reduce and Hadoop". المؤتمر الدولي السادس لتطبيقات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات (AICT) لعام 2012. قسم هندسة الكمبيوتر، جامعة قفقاز، باكو، أذربيجان. ص. 1-5. doi :10.1109/ICAICT.2012.6398489. ISBN 978-1-4673-1740-5. S2CID  6113112.
   • هسياو، هونج تشانج؛ تشونغ، هسويه يي؛ شين، هايينج؛ تشاو، يو تشانج (2013). "إعادة موازنة الأحمال لأنظمة الملفات الموزعة في السحابات". الأنظمة المتوازية والموزعة، معاملات معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات . 24 (5). جامعة تشنغ كونغ الوطنية، تاينان: 951-962. doi :10.1109/TPDS.2012.196. S2CID  11271386.
   • كاي، فان؛ دايانج، تشانج؛ هوي، لي؛ ينتانج، يانج (2013). "خوارزمية موازنة تحميل ردود الفعل التكيفية في HDFS". المؤتمر الدولي الخامس لعام 2013 حول الشبكات الذكية والأنظمة التعاونية . مختبر State Key لشبكات الخدمات المتكاملة، جامعة شيديان، شيآن، الصين. ص 23-29. doi :10.1109/INCoS.2013.14. ISBN 978-0-7695-4988-0. S2CID  14821266.
   • Upadhyaya, B; Azimov, F; Doan, TT; Choi, Eunmi; Kim, Sangbum; Kim, Pilsung (2008). "نظام الملفات الموزع: تجارب الكفاءة للوصول إلى البيانات والاتصال". المؤتمر الدولي الرابع لعام 2008 حول الحوسبة الشبكية وإدارة المعلومات المتقدمة . كلية تكنولوجيا المعلومات، جامعة كوكمين، سيول. ص. 400-405. doi :10.1109/NCM.2008.164. ISBN 978-0-7695-3322-3. S2CID  18933772.
   • Soares, Tiago S.; Dantas†, MAR; de Macedo, Douglas DJ; Bauer, Michael A (2013). "إدارة البيانات في بيئة تخزين سحابية خاصة باستخدام أنظمة الملفات الموزعة عالية الأداء". ورش عمل 2013 حول تمكين التكنولوجيات: البنية الأساسية للمؤسسات التعاونية . nf. & statistic dept. (INE)، Fed. Univ. of Santa Catarina (UFSC)، Florianopolis، Brazil. ص 158-163. doi :10.1109/WETICE.2013.12. ISBN 978-1-4799-0405-1. S2CID  6155753.
   • آدموف، أبزتدين (2012). "نظام الملفات الموزع كأساس للحوسبة كثيفة البيانات". المؤتمر الدولي السادس لتطبيق تكنولوجيا المعلومات والاتصالات (AICT) لعام 2012. قسم هندسة الكمبيوتر، جامعة قفقاز، باكو، أذربيجان. ص. 1-3. doi :10.1109/ICAICT.2012.6398484. ISBN 978-1-4673-1740-5. S2CID  16674289.
   • شوان فيليب (2003). "Lustre: بناء نظام ملفات لمجموعات مكونة من 1000 عقدة" (PDF) . وقائع ندوة لينكس 2003. Cluster File Systems, Inc.: 400–407.
   • جونز، تيري؛ كونيجيس، أليس؛ ييتس، ر. كيم (2000). "أداء نظام الملفات المتوازي العام لشركة آي بي إم" (PDF) . ندوة المعالجة المتوازية والموزعة، 2000. IPDPS 2000. وقائع المؤتمر الدولي الرابع عشر . مختبر لورانس ليفرمور الوطني. مؤرشف من الأصل (PDF) في 2013-02-26 . تم الاسترجاع في 2014-01-24 .
   • Weil, Sage A.; Brandt, Scott A.; Miller, Ethan L.; Long, Darrell DE (2006). Ceph: A Scalable, High-Performance Distributed File System (PDF) . Proceedings of the 7th Conference on Operating Systems Design and Implementation (OSDI '06). مؤرشف من الأصل (PDF) في 2012-03-09 . تم الاسترجاع في 2014-01-24 .
   • مالتزان، كارلوس؛ مولينا-إستولانو، إستيبان؛ كورانا، أمانديب؛ نيلسون، أليكس جيه؛ براندت، سكوت أ؛ ويل، سيج (2010). Ceph كبديل قابل للتطوير لنظام الملفات الموزع Hadoop (PDF) (تقرير).
   • SA, Brandt; EL, Miller; DDE, Long; Lan, Xue (2003). "إدارة فعالة للبيانات الوصفية في أنظمة التخزين الموزعة الكبيرة". المؤتمر العشرون لمعهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات/المؤتمر الحادي عشر لمركز جودارد التابع لوكالة ناسا حول أنظمة وتقنيات التخزين الشامل، 2003. (MSST 2003). وقائع مركز أبحاث أنظمة التخزين، جامعة كاليفورنيا، سانتا كروز، كاليفورنيا، الولايات المتحدة الأمريكية. ص 290-298. CiteSeerX  10.1.1.13.2537 . doi :10.1109/MASS.2003.1194865. ISBN 978-0-7695-1914-2. S2CID  5548463.
   • جارث أ.، جيبسون؛ رودني، إم فان ميتر (نوفمبر 2000). "هندسة التخزين المرفقة بالشبكة" (ملف PDF) . اتصالات ACM . 43 (11): 37–45. doi :10.1145/353360.353362. S2CID  207644891.
   • Yee, Tin Tin; Thu Naing, Thinn (2011). "هندسة نظام التخزين القائم على مجموعة أجهزة الكمبيوتر لتخزين السحابة". arXiv : 1112.2025 [cs.DC].
   • تشو تشو، خاينج؛ ثين ثو، ناينج (2011). "نظام إدارة تخزين البيانات الفعّال على مركز بيانات سحابي خاص قائم على مجموعة". مؤتمر معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات الدولي لعام 2011 حول الحوسبة السحابية وأنظمة الذكاء الاصطناعي . ص 235-239. doi :10.1109/CCIS.2011.6045066. ISBN 978-1-61284-203-5. S2CID  224635.
   • SA, Brandt; EL, Miller; DDE, Long; Lan, Xue (2011). "هندسة تخزين الملفات الموجهة بالخدمة من الدرجة الناقلة للحوسبة السحابية". ندوة مجتمع الويب الثالثة لعام 2011. مركز PCN&CAD، جامعة بكين للبريد والاتصالات، بكين، الصين. ص 16-20. doi :10.1109/SWS.2011.6101263. ISBN 978-1-4577-0211-2. S2CID  14791637.
   • Ghemawat, Sanjay; Gobioff, Howard; Leung, Shun-Tak (2003). "نظام ملفات جوجل". وقائع ندوة ACM التاسعة عشرة حول مبادئ أنظمة التشغيل - SOSP '03 . ص 29-43. doi :10.1145/945445.945450. ISBN 978-1-58113-757-6. S2CID  221261373.
2. حماية
   • Vecchiola, C; Pandey, S; Buyya, R (2009). "الحوسبة السحابية عالية الأداء: نظرة للتطبيقات العلمية". 2009 الندوة الدولية العاشرة حول الأنظمة الشاملة والخوارزميات والشبكات . قسم علوم الكمبيوتر وهندسة البرمجيات، جامعة ملبورن، ملبورن، فيكتوريا، أستراليا. ص. 4-16. arXiv : 0910.1979 . doi :10.1109/I-SPAN.2009.150. ISBN 978-1-4244-5403-7. S2CID  1810240.
   • ميراندا، موبراي؛ سياني، بيرسون (2009). "مدير خصوصية قائم على العميل للحوسبة السحابية". وقائع المؤتمر الدولي الرابع لـ ICST حول برمجيات أنظمة الاتصالات والبرمجيات الوسيطة - COMSWARE '09 . ص. 1. doi :10.1145/1621890.1621897. ISBN 978-1-60558-353-2. S2CID  10130310.
   • Naehrig, Michael; Lauter, Kristin (2013). "هل يمكن أن يكون التشفير المتجانس عمليًا؟". وقائع ورشة العمل الثالثة لجمعية الحوسبة السحابية حول أمن الحوسبة السحابية - CCSW '11 . ص. 113-124. CiteSeerX  10.1.1.225.8007 . doi :10.1145/2046660.2046682. ISBN 978-1-4503-1004-8. S2CID  12274859.
   • دو، هونغتاو؛ لي، تشانهواي (2012). "نظام ملفات متوازي عالي الإنتاجية لنظام تخزين سحابي آمن". المؤتمر الدولي للقياس والمعلومات والتحكم (MIC) لعام 2012. المجلد 1. كلية الحوسبة، جامعة نورث وسترن بوليتكنك، شيآن، الصين. ص 327-331. doi :10.1109/MIC.2012.6273264. ISBN 978-1-4577-1604-1. S2CID  40685246.
   • أ. براندت، سكوت؛ إل. ميلر، إيثان؛ ديلونج، داريل؛ شيو، لان (2003). "إدارة فعالة للبيانات الوصفية في أنظمة التخزين الموزعة الكبيرة" (PDF) . المؤتمر الحادي عشر لوكالة ناسا جودارد حول أنظمة وتقنيات التخزين الشامل، سان دييغو، كاليفورنيا . مركز أبحاث أنظمة التخزين بجامعة كاليفورنيا، سانتا كروز. مؤرشف من الأصل (PDF) في 2013-08-22 . تم الاسترجاع في 2013-12-27 .
   • لوري م. كوفمان (2009). "أمان البيانات في عالم الحوسبة السحابية". الأمن والخصوصية، معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات . 7 (4): 161-64. doi :10.1109/MSP.2009.87. S2CID  16233643.
   • باورز، كيفن؛ جولز، آري؛ أوبريا، ألينا (2009). "HAIL: طبقة عالية التوفر والسلامة لتخزين السحابة". وقائع المؤتمر السادس عشر لجمعية الحوسبة الآلية حول أمن الكمبيوتر والاتصالات . ص 187-198. doi :10.1145/1653662.1653686. ISBN 978-1-60558-894-0. S2CID  207176701.
   • جولز، آري؛ أوبريا، ألينا (فبراير 2013). "نهج جديدة للأمن والتوافر لبيانات السحابة". اتصالات جمعية الحوسبة الآلية . 56 (2): 64-73. doi :10.1145/2408776.2408793. S2CID  17596621.
   • Zhang, Jing; Wu, Gongqing; Hu, Xuegang; Wu, Xindong (2012). "ذاكرة تخزين مؤقتة موزعة لنظام الملفات الموزع Hadoop في خدمات السحابة في الوقت الفعلي". المؤتمر الدولي الثالث عشر لجمعية الحوسبة الآلية ومعهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات لعام 2012 حول الحوسبة الشبكية . قسم علوم الحاسوب، جامعة هيفاي للتكنولوجيا، هيفاي، الصين. ص 12-21. doi :10.1109/Grid.2012.17. ISBN 978-1-4673-2901-9. S2CID  10778240.
   • أ. بان؛ ج. ب. والترز؛ ف. س. باي؛ د.-آي. دي. كانج؛ س. ب. كراجو (2012). "دمج أنظمة الملفات عالية الأداء في بيئة الحوسبة السحابية". 2012 SC Companion: الحوسبة عالية الأداء، التخزين والتحليل الشبكي . قسم الهندسة الكهربائية والحاسوبية، جامعة بيرديو، ويست لافاييت، إنديانا، الولايات المتحدة الأمريكية. ص. 753-759. doi :10.1109/SC.Companion.2012.103. ISBN 978-0-7695-4956-9. S2CID  5554936.
   • فان-هسون، تسينج؛ تشي-يوان، تشين؛ لي-دير، تشو؛ هان-تشيه، تشاو (2012). "تنفيذ نظام ملفات سحابي موثوق وآمن وموزع". ندوة دولية حول أنظمة معالجة الإشارات والاتصالات الذكية عام 2012. قسم علوم الكمبيوتر وهندسة المعلومات، الجامعة الوطنية المركزية، تاويوان، تايوان. ص 227-232. doi :10.1109/ISPACS.2012.6473485. ISBN 978-1-4673-5082-2. S2CID  18260943.
   • دي سانو، م؛ دي ستيفانو، أ؛ مورانا، ج؛ زيتو، د (2012). "نظام الملفات كخدمة: توفير وجهات نظر مؤقتة ومتسقة للملفات للتطبيقات المتعاونة في السحابات". ورشة العمل الدولية الحادية والعشرون لمعهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات لعام 2012 حول تمكين التكنولوجيات: البنية الأساسية للمؤسسات التعاونية . قسم الهندسة الكهربائية والإلكترونية والحوسبة، جامعة كاتانيا، كاتانيا، إيطاليا. ص 173-178. doi :10.1109/WETICE.2012.104. ISBN 978-1-4673-1888-4. S2CID  19798809.
   • Zhifeng, Xiao; Yang, Xiao (2013). "Security and Privacy in Cloud Computing". IEEE Communications Surveys and Tutorials . 15 (2): 843–859. CiteSeerX  10.1.1.707.3980 . doi :10.1109/SURV.2012.060912.00182. S2CID  206583820.
   • جون ب، هوريجان (2008). "استخدام تطبيقات وخدمات الحوسبة السحابية" (PDF) . مؤرشف من الأصل (PDF) في 2013-07-12 . تم الاسترجاع في 2013-12-27 .
   • ياو، ستيفن؛ آن، هو (2010). "حماية السرية في أنظمة الحوسبة السحابية". مجلة المعلوماتية البرمجية الدولية : 351-365.
   • كارنيجي، بين فان؛ تانتيسيريروج، ويتاوات؛ شياو، لين؛ جيبسون، جارث (2009). "DiskReduce: RAID للحوسبة القابلة للتطوير التي تعتمد على البيانات المكثفة". وقائع ورشة العمل السنوية الرابعة حول تخزين البيانات بتقنية بيتاسكيل . ص. 6-10. doi :10.1145/1713072.1713075. ISBN 978-1-60558-883-4. S2CID  15194567.
   • وانج، جيانزونج؛ جونج، ويجياو؛ بي، فارمان؛ شي، تشانجشينج (2012). "تقليل تكاليف التخزين من خلال تجنب الاختناقات الصغيرة في الكتابة في نظام RAID السحابي". المؤتمر الدولي الثالث عشر لجمعية الحوسبة الآلية ومعهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات لعام 2012 حول الحوسبة الشبكية . ص 174-183. doi :10.1109/Grid.2012.29. ISBN 978-1-4673-2901-9. S2CID  16827141.
   • أبو لبدة، حسام؛ برينسهاوس، لوني؛ ويذرسبون، حكيم (2010). "RACS: حالة لصالح تنوع التخزين السحابي". وقائع ندوة ACM الأولى حول الحوسبة السحابية . ص 229-240. doi :10.1145/1807128.1807165. ISBN 978-1-4503-0036-0. S2CID  1283873.
   • فوجيلز، فيرنر (2009). "متسق في نهاية المطاف". اتصالات ACM . 52 (1): 40-44. doi : 10.1145/1435417.1435432 .
   • كوونج، فام؛ كاو، فونج؛ كالبارشيك، زد؛ آير، آر كي (2012). "نحو سحابة عالية التوافر: التقنيات والتحديات". المؤتمر الدولي لمعهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات/الاتحاد الدولي لمنتجي تكنولوجيا المعلومات حول ورش عمل الأنظمة والشبكات الموثوقة (DSN 2012) . ص. 1-6. doi :10.1109/DSNW.2012.6264687. ISBN 978-1-4673-2266-9. S2CID  9920903.
   • أ. أوندهايم؛ أ. شيلوان؛ ب. هيجارد (2011). "التوافر المتمايز في اتفاقيات مستوى الخدمة للحوسبة السحابية". المؤتمر الدولي الثاني عشر حول الحوسبة الشبكية لمعهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات وجمعية آلات الحوسبة 2011. ص 129-136. doi :10.1109/Grid.2011.25. ISBN 978-1-4577-1904-2. S2CID  15047580.
   • تشيان، هايانج؛ د.، ميدهي؛ ت.، تريفيدي (2011). "نموذج هرمي لتقييم جودة تجربة الخدمات عبر الإنترنت التي تستضيفها الحوسبة السحابية". اتصالات جمعية الحوسبة السحابية . 52 (1): 105-112. CiteSeerX  10.1.1.190.5148 . doi :10.1109/INM.2011.5990680. S2CID  15912111.
   • أتينيسي، جوزيبي؛ بيرنز، راندال؛ كورتمولا، رضا؛ هيرينج، جوزيف؛ كيسنر، ليا؛ بيترسون، زاكاري؛ سونغ، داون (2007). "حيازة البيانات القابلة للإثبات في مخازن غير موثوقة". وقائع المؤتمر الرابع عشر لجمعية مكائن ​​الحوسبة حول أمن الحاسبات والاتصالات – CCS '07. ص 598-609. doi :10.1145/1315245.1315318. ISBN 978-1-59593-703-2. S2CID  8010083.
   • أتينيسي، جوزيبي؛ دي بييترو، روبرتو؛ ف. مانشيني، لويجي؛ تسوديك، جين (2008). "حيازة بيانات قابلة للتطوير وفعالة وقابلة للإثبات". وقائع المؤتمر الدولي الرابع حول الأمن والخصوصية في شبكات الاتصالات - Secure Comm '08 . ص. 1. CiteSeerX  10.1.1.208.8270 . doi :10.1145/1460877.1460889. ISBN 978-1-60558-241-2. S2CID  207170639.
   • Erway, Chris; Küpçü, Alptekin; Tamassia, Roberto; Papamanthou, Charalampos (2009). "حيازة البيانات القابلة للإثبات الديناميكي". وقائع المؤتمر السادس عشر لجمعية الحوسبة الآلية حول أمن الحاسبات والاتصالات – CCS '09 . ص 213-222. doi :10.1145/1653662.1653688. ISBN 978-1-60558-894-0. S2CID  52856440.
   • جولز، آري؛ إس. كاليسكي، بيرتون (2007). "بورس: إثباتات إمكانية الاسترجاع للملفات الكبيرة". وقائع المؤتمر الرابع عشر لجمعية مكائن ​​الحوسبة حول أمن الحاسبات والاتصالات . ص 584-597. doi :10.1145/1315245.1315317. ISBN 978-1-59593-703-2. S2CID  6032317.
   • بونفين، نيكولاس؛ بابايوانو، ثاناسيس؛ أبيرير، كارل (2009). "مخطط تكرار منظم ذاتيًا ومتسامح مع الأخطاء وقابل للتطوير لتخزين السحابة". وقائع ندوة ACM الأولى حول الحوسبة السحابية - SoCC '10. ص 205-216. doi :10.1145/1807128.1807162. ISBN 978-1-4503-0036-0. S2CID  3261817.
   • تيم، كراسكا؛ مارتن، هينتشيل؛ جوستافو، ألونسو؛ دونالد، كوسما (2009). "تقنين الاتساق في السحابة: ادفع فقط عندما يكون ذلك مهمًا". وقائع مؤسسة VLDB Endowment . 2 (1): 253-264. doi :10.14778/1687627.1687657.
   • دانييل، ج. عبادي (2009). إدارة البيانات في السحابة: القيود والفرص (تقرير). CiteSeerX  10.1.1.178.200 .
   • أري، جولز؛ س.، بيرتون؛ الابن، كاليسكي (2007). "بورس: أدلة على إمكانية استرجاع الملفات الكبيرة". اتصالات جمعية الحوسبة الآلية . 56 (2): 584-597. doi :10.1145/1315245.1315317. S2CID  6032317.
   • أري، أتينيسي؛ راندال، بيرنز؛ جونز، رضا؛ كورتمولا، جوزيف؛ هيرينج، بيرتون؛ ليا، كيسنر؛ زاكاري، بيترسون؛ داون، سونج (2007). "حيازة البيانات القابلة للإثبات في مخازن غير موثوقة". وقائع مؤتمر جمعية مكائن ​​الحوسبة الرابع عشر حول أمن الحاسبات والاتصالات، ص 598-609. doi :10.1145/1315245.1315318. ISBN 978-1-59593-703-2. S2CID  8010083.
3. المزامنة
   • Uppoor, S; Flouris, MD; Bilas, A (2010). "المزامنة السحابية لتسلسلات أنظمة الملفات الموزعة". المؤتمر الدولي لمعهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات لعام 2010 حول ورش العمل والملصقات الخاصة بالحوسبة العنقودية (CLUSTER WORKSHOPS) . معهد علوم الحاسوب (ICS)، تأسس من أجل البحث والتكنولوجيا - هيلاس (FORTH)، هيراكليون، اليونان. ص 1-4. doi :10.1109/CLUSTERWKSP.2010.5613087. ISBN 978-1-4244-8395-2. S2CID  14577793.
4. الجوانب الاقتصادية
   • لوري م.، كوفمان (2009). "أمان البيانات في عالم الحوسبة السحابية". الأمن والخصوصية، معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات . 7 (4): 161-64. doi :10.1109/MSP.2009.87. S2CID  16233643.
   • مارستون، شون؛ ليا، تشي؛ بانديوباديايا، سوبهاجيوتي؛ تشانجا، جوهينج؛ غالساسي، أناند (2011). الحوسبة السحابية - منظور الأعمال . أنظمة دعم القرار المجلد 51، العدد 1. ص 176-189. doi :10.1016/j.dss.2010.12.006.
   • Angabini, A; Yazdani, N; Mundt, T; Hassani, F (2011). "Suitability of Cloud Computing for Scientific Data Analyzing Applications; an Empirical Study". المؤتمر الدولي لعام 2011 حول الحوسبة من نظير إلى نظير، والحوسبة المتوازية، والحوسبة الشبكية، والحوسبة السحابية، والحوسبة عبر الإنترنت . كلية الهندسة الكهربائية والحوسبة، جامعة طهران، طهران، إيران. ص 193-199. doi :10.1109/3PGCIC.2011.37. ISBN 978-1-4577-1448-1. S2CID  13393620.