More and more virtual machine (VM)

More and more virtual machine (VM) images are continuously created in datacenters. Duplicated data
segments may exist in such VM images, and it leads to a waste of storage resource. As a result, VM
image deduplication is a common daily activity in datacenters. Our previous work Crab is such a product
and it is on duty regularly in our datacenter.
The size of VM images is large and the amount of VM images is huge, and it is inefficient and impractical
to load massive VM image fingerprints into memory for a fast comparison to recognize duplicated
segments. To address this issue, we in this paper propose a clustering-based acceleration method. It uses
an improved k-means clustering to find images having high chances to contain duplicated segments. With
such a candidate selection phase, only limited VM image candidate fingerprints are loaded into memory.
We empirically evaluate the effectiveness, robustness, and complexity of the proposed system. Experimental
results show that it significantly reduces the performance interference to hosting virtual machine
with an acceptable increase in disk space usage, compared with existing deduplication methods.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ภาพมากขึ้นเสมือนเครื่อง (VM) ที่มีสร้างอย่างต่อเนื่องในศูนย์ข้อมูล ข้อมูลที่ซ้ำกันส่วนที่อาจมีอยู่ในภาพเช่น VM และจะนำไปสู่การเสียเก็บทรัพยากร เป็นผล VMภาพ deduplication เป็นกิจกรรมประจำวันทั่วไปในศูนย์ข้อมูล งานของเราก่อนหน้านี้ปูเป็นผลิตภัณฑ์ดังกล่าวและเป็นหน้าที่ประจำในศูนย์ข้อมูลของเราขนาด VM ภาพ และจำนวนภาพ VM เป็นอย่างมาก และก็ทำไม่ได้ และไม่มีประสิทธิภาพโหลดลายนิ้วมือภาพ VM ขนาดใหญ่ลงในหน่วยความจำสำหรับการเปรียบเทียบอย่างรวดเร็วในการจดจำการทำซ้ำส่วน เพื่อแก้ไขปัญหานี้ เราในบทความนี้เสนอวิธีการเร่งความเร็วตามคลัสเตอร์ ใช้การปรับปรุงถึงคลัสเตอร์เพื่อค้นหาภาพที่มีโอกาสสูงจะประกอบด้วยส่วนที่ซ้ำกัน ด้วยดังกล่าวผู้สมัครเลือกเฟส เฉพาะจำกัด VM ภาพผู้สมัครลายนิ้วมือจะถูกโหลดลงในหน่วยความจำเราประเมินเชิงประสบการณ์ด้วยประสิทธิภาพ ความทนทาน และความซับซ้อนของระบบการนำเสนอ ทดลองผลลัพธ์แสดงว่า ยังลดสัญญาณรบกวนประสิทธิภาพการโฮสต์เครื่องเสมือนการยอมรับเพิ่มขึ้นการใช้เนื้อที่ดิสก์ เมื่อเทียบกับวิธีการที่มีอยู่มาก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เครื่องมากขึ้นและมากขึ้นเสมือน (VM) ภาพที่ถูกสร้างขึ้นอย่างต่อเนื่องในดาต้าเซ็นเตอร์ ข้อมูลซ้ำ
ส่วนที่อาจมีอยู่ในภาพ VM ดังกล่าวและจะนำไปสู่การสูญเสียทรัพยากรการจัดเก็บข้อมูล เป็นผลให้ VM
การคัดลอกภาพเป็นกิจกรรมในชีวิตประจำวันทั่วไปในดาต้าเซ็นเตอร์ ปูทำงานของเราก่อนหน้านี้ผลิตภัณฑ์ดังกล่าว
และมันก็เป็นในการปฏิบัติหน้าที่ประจำใน Datacenter ของเรา.
ขนาดของภาพ VM มีขนาดใหญ่และจำนวนของภาพ VM เป็นอย่างมากและมันเป็นสิ่งที่ไม่มีประสิทธิภาพและทำไม่ได้
ในการโหลดขนาดใหญ่ลายนิ้วมือภาพ VM ในหน่วยความจำสำหรับ เปรียบเทียบได้อย่างรวดเร็วในการรับรู้ที่ซ้ำกัน
ส่วน เพื่อแก้ไขปัญหานี้เราในบทความนี้นำเสนอวิธีการเร่งการจัดกลุ่มตาม มันใช้
ดีขึ้น K-วิธีการจัดกลุ่มเพื่อค้นหาภาพที่มีโอกาสสูงที่จะมีส่วนที่ซ้ำกัน ด้วย
เช่นขั้นตอนการเลือกผู้สมัครเพียง จำกัด VM ลายนิ้วมือผู้สมัครที่ภาพถูกโหลดลงในหน่วยความจำ.
เราสังเกตุประเมินประสิทธิภาพความทนทานและความซับซ้อนของระบบที่เสนอ การทดลอง
ผลปรากฏว่ามันจะช่วยลดการรบกวนจากผลการดำเนินงานจากการเป็นเจ้าภาพเครื่องเสมือน
กับการเพิ่มขึ้นได้รับการยอมรับในการใช้พื้นที่ดิสก์เมื่อเทียบกับวิธีการขจัดข้อมูลซ้ำซ้อนที่มีอยู่