Analysis and Optimization of Rebalancing Performance in Distributed Object Storage Systems

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：IS25037

グループ名：【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日：2025/8/2

タイトル(英語)：Analysis and Optimization of Rebalancing Performance in Distributed Object Storage Systems

著者名：CHUNG YI TING(東北大学),中村 隆喜(東北大学)

著者名(英語)： YI TING CHUNG(Tohoku University),Takaki Nakamura(Tohoku University)

キーワード：ＭｉｎＩＯ,オブジェクトストレージ,再平衡,イレージャコーディング,性能分析,分散システム,MinIO ,Object Storage,Rebalancing,Erasure Coding,Performance Analysis ,Distributed Systems

要約(日本語)：クラウドストレージのコスト上昇によりオープンソースMinIOへの需要が高まっているが、設定パラメータなしで手動最適化が必要である。本研究は3つのデータ保護構成で二元配置分散分析を用いたMinIOリバランシング性能を分析する。ファイルサイズが支配的要因であり、大容量ファイルが小容量より5〜8倍高いスループットを達成した。これらの知見はワークロード対応MinIOデプロイメントのガイドラインを提供し、データ構造の重要性を示す。

要約(英語)：Rising cloud storage costs drive increasing demand for open-source MinIO, yet it requires manual rebalancing optimization without configurable parameters. This study provides the first comprehensive statistical analysis using two-way ANOVA across three data protection configurations, revealing file size as the dominant factor with large files achieving 5-8 times higher throughput.

本誌：2025年8月5日-2025年8月6日情報システム研究会

本誌掲載ページ：1-6p

原稿種別：英語

PDFファイルサイズ：1,482Kバイト