論文の概要: Evaluating Fault Tolerance and Scalability in Distributed File Systems: A Case Study of GFS, HDFS, and MinIO
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01981v2
- Date: Fri, 28 Feb 2025 20:52:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-04 16:10:05.583539
- Title: Evaluating Fault Tolerance and Scalability in Distributed File Systems: A Case Study of GFS, HDFS, and MinIO
- Title（参考訳）: 分散ファイルシステムにおけるフォールトトレランスとスケーラビリティの評価: GFS, HDFS, MinIOを事例として
- Authors: Shubham Malhotra, Fnu Yashu, Muhammad Saqib, Dipkumar Mehta, Jagdish Jangid, Sachin Dixit,
- Abstract要約: 分散ファイルシステム(DFS)は、スケーラビリティ、フォールトトレランス、データアクセシビリティのメリットを提供する、複数のサーバにわたる巨大なデータセットを管理するために不可欠である。
本稿では、Google File System(GFS)、Hadoop Distributed File System(HDFS)、MinIOの3つのDFSを総合的に評価する。
詳細な分析を通じて、これらのシステムがデータの冗長性、サーバ障害、クライアントアクセスプロトコルをどのように扱うか、動的で大規模環境における信頼性を確実に評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9307293959047378
- License:
- Abstract: Distributed File Systems (DFS) are essential for managing vast datasets across multiple servers, offering benefits in scalability, fault tolerance, and data accessibility. This paper presents a comprehensive evaluation of three prominent DFSs - Google File System (GFS), Hadoop Distributed File System (HDFS), and MinIO - focusing on their fault tolerance mechanisms and scalability under varying data loads and client demands. Through detailed analysis, how these systems handle data redundancy, server failures, and client access protocols, ensuring reliability in dynamic, large-scale environments is assessed. In addition, the impact of system design on performance, particularly in distributed cloud and computing architectures is assessed. By comparing the strengths and limitations of each DFS, the paper provides practical insights for selecting the most appropriate system for different enterprise needs, from high availability storage to big data analytics.
- Abstract（参考訳）: 分散ファイルシステム(DFS)は、スケーラビリティ、フォールトトレランス、データアクセシビリティのメリットを提供する、複数のサーバにわたる巨大なデータセットを管理するために不可欠である。
本稿では,Google File System(GFS),Hadoop Distributed File System(HDFS),MinIOの3つのDFSを総合的に評価する。
詳細な分析を通じて、これらのシステムがデータの冗長性、サーバ障害、クライアントアクセスプロトコルをどのように扱うか、動的で大規模環境における信頼性を確実に評価する。
さらに,システム設計がパフォーマンス,特に分散クラウドとコンピューティングアーキテクチャに与える影響を評価した。
各DSSの長所と短所を比較することで、高可用性ストレージからビッグデータ分析に至るまで、さまざまな企業ニーズに対して最適なシステムを選択するための実践的な洞察を提供する。
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