WO2018179073A1 - ストレージシステム、コンピュータ読み取り可能な記録媒体、システムの制御方法 - Google Patents

ストレージシステム、コンピュータ読み取り可能な記録媒体、システムの制御方法 Download PDF

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貴大 山本
弘明 圷
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株式会社日立製作所
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    • G06F3/0671In-line storage system
    • G06F3/0683Plurality of storage devices

Definitions

  • the present invention relates to a storage system, a computer-readable recording medium, and a system control method.
  • Patent Document 1 There is International Publication No. 2016/052665 (Patent Document 1) as a document disclosing the background art of this technical field.
  • Patent Document 1 describes a technique for distributing and arranging data on a plurality of nodes constituting a storage system.
  • data redundancy may be provided between multiple nodes.
  • the data of the failed node can be recovered (rebuilt) based on the data of other nodes. For example, if each data element is distributed to X + Y different nodes for a data set having X data and Y redundant data corresponding to the X data as data elements, up to Y nodes Can be recovered using the data elements of the remaining nodes that have not failed (X and Y are integers of 1 or more).
  • the number of nodes in the storage system is not limited to X + Y, but may be X + Y or more.
  • there are various methods for making data redundant such as a method of replicating data between nodes, and a method of using parity or erasure correction code (Erasure Code) as redundant data.
  • One means for reducing the cost of storing data is to increase the capacity efficiency of storage in the storage system by reducing the ratio of redundant data to data.
  • a data set having X + Z data and Y redundant data as data elements is compared with a data set having X data and Y redundant data as data elements.
  • the redundancy remains Y, but the ratio of redundant data to data decreases and the storage capacity efficiency improves (Z is an integer of 1 or more).
  • a data management system that can easily use various big data, such as a data lake in an IoT (Internet of Things) platform or the like
  • big data such as a data lake in an IoT (Internet of Things) platform or the like
  • IoT Internet of Things
  • a new node is added to the storage system.
  • when starting a small business operate with a small number of nodes to reduce the initial investment in the storage system, and add new nodes as the demand for services provided by the business grows.
  • An example of scaling out is given.
  • Patent Document 1 discloses that data is rearranged when a new node is added to a storage system. When data is relocated between multiple nodes in this way, the amount of data transferred between nodes increases as the amount of data in the storage system increases, increasing the load on the network connecting the nodes and the load on each node. However, the system performance such as I / O (Input / Output) performance may be temporarily lowered.
  • I / O Input / Output
  • the present invention provides a storage system that can reduce the amount of data transferred between nodes when increasing the number of data elements for a data set that is distributed among a plurality of nodes.
  • a storage system includes a plurality of nodes, and each of the plurality of nodes includes a controller.
  • the controllers of the plurality of nodes at least one or more controllers constitute a data set with a first predetermined number of data elements including a plurality of data and redundant data corresponding to the plurality of data.
  • At least one or more controllers distribute and arrange the first predetermined number of data elements of the data set to the first predetermined number of first nodes among the plurality of nodes.
  • At least one controller receives an instruction to increase the number of data elements constituting the data set from the first predetermined number to a second predetermined number, the first predetermined number of data elements of the data set and a second predetermined number
  • the data set is reconstructed by using the zero data as a new data element.
  • At least one or more controllers are arranged to distribute the data elements of the reconstructed data set to the first predetermined number of first nodes and the second predetermined number of second nodes, the data elements of the reconstructed data set Among them, control is performed so that zero data or redundant data is arranged in the second predetermined number of second nodes.
  • the present invention when a data element is increased in a data set in which data elements are distributed and arranged in a plurality of nodes of the storage system, the amount of data transferred between the nodes can be reduced, and the performance of the storage system is reduced. Can be suppressed. Problems, configurations, and effects other than those described above will become apparent from the following description of embodiments for carrying out the invention.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a distributed storage system according to a first embodiment. It is a figure which shows the outline
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration of a distributed storage system according to a second embodiment. It is a schematic diagram which shows an example of a process when increasing the data element of a data set.
  • a program is executed by a processor (for example, a CPU), so that a predetermined process can be appropriately performed as a storage resource (for example, a memory).
  • a storage resource for example, a memory
  • the processing subject may be a processor.
  • a subject of processing performed by executing a program may be a controller having a processor, a device, a system, a computer, a node, a storage system, a storage device, a server, a management computer, a client, or a host.
  • a subject of processing (for example, a processor) that executes a program may include a hardware circuit that performs part or all of the processing.
  • the program may be installed in a device such as a computer from the program source.
  • the program source may be, for example, a storage medium that can be read by a program distribution server or a computer.
  • the program distribution server may include a processor (for example, a CPU) and a storage resource, and the storage resource may further store a distribution program and a program to be distributed.
  • the processor of the program distribution server executes the distribution program, so that the processor of the program distribution server may distribute the distribution target program to other computers.
  • two or more programs may be realized as one program, or one program may be realized as two or more programs.
  • the distributed storage system 100 has a configuration in which each node has a plurality of nodes 101 including storage devices, and the nodes 101 are connected by a network 103.
  • the distributed storage system 100 implements a virtual storage system that implements a storage pool by using storage devices of a plurality of nodes 101.
  • the storage device is, for example, a single storage drive such as a HDD (Hard Disk Drive) or SSD (Solid State Drive), a plurality of storage drives, a RAID (Redundant Arrays of Independent Devices) device including a plurality of storage drives, or A plurality of RAID devices may be used.
  • the storage device may be expressed as a drive 105.
  • a stripe is a data unit of either a data block or a parity block (Class 1 code) generated from a data block for data protection.
  • the stripe is stored in a storage device in the node 101 and used in generating a parity block (Class2 code) in another node 101.
  • the stripe group is a combination of a stripe (data block or Class 1 code) and a Class 2 code generated from the stripe.
  • the stripe group to which each stripe belongs is determined by, for example, the logical address of the stripe and the node 101 that stores the stripe.
  • the stripe group is sometimes called a data set.
  • a data set is composed of a predetermined number of data elements.
  • the data elements are data blocks included in the data set, Class1 code, and Class2 code.
  • the data set may be composed of data blocks and Class2 code, and Class1 code may or may not be included.
  • Class2 code is generated from a data block by erasure coding (EC), and the stripe group may be referred to as an EC group.
  • EC group erasure coding
  • the method of generating Class 2 code is not necessarily limited to EC.
  • the number of data blocks may be referred to as D number
  • the number of Class2 codes may be referred to as P number.
  • the stripe group configuration is expressed as mDnP using natural numbers m and n, it indicates that the stripe group is configured by m data blocks and n Class2 codes.
  • the host is a computer that accesses the distributed storage system 100, a processor that operates on the computer, or a program that is executed by the processor.
  • a data store node is a node 101 that stores data blocks of a stripe group in the local drive 105 when focusing on a specific stripe group.
  • the parity store node is a node 101 that stores the Class 2 code of the stripe group in the local drive 105 when focusing on a specific stripe group.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a distributed storage system 100 according to the first embodiment.
  • the distributed storage system 100 includes a plurality of nodes 101 and a network 103 that connects the plurality of nodes 101.
  • the distributed storage system 100 may be called a computer system or an information processing system.
  • the network 103 may be referred to as a back end network.
  • the node 101 may be a computer and has, for example, a general server computer configuration.
  • the node 101 may be referred to as any expression of a computer, a computer node, a server, a storage device, or a storage system.
  • the node 101 includes a back-end port 108, a controller 107, a drive 105, and an internal network 102.
  • the back end port 108, the controller 107, and the drive 105 are connected via the internal network 102.
  • Each component of the node 101 (back end port 108, controller 107, drive 105, internal network 102) may be either one or plural.
  • the hardware configuration of the node 101 is not limited to this example. For example, a dedicated hardware circuit that performs specific processing such as compression may be further added to the node 101.
  • the back end port 108 of each node 101 is connected to the network 103, and the node 101 is connected to another node 101 via the network 103.
  • the backend port 108 may be referred to as a port.
  • the controller 107 has one or more memories 104 and one or more processors 106.
  • the controller 107 may be a processor package, for example.
  • the processor 106 is a control unit that executes a program, and may be, for example, a CPU (Central Processing Unit).
  • the processor 106 executes a program in the memory 104 and executes various processes according to the command.
  • the processor 106 may be an arithmetic unit or a control unit that executes a program.
  • processing performed by the processor 106 executing the program on the memory 104 may be described with the node 101 or the controller 107 as the subject of processing.
  • the memory 104 is a storage unit that stores a program executed by the processor 106.
  • the memory 104 may be a volatile DRAM or a non-volatile SCM (Storage Class Memory).
  • the drive 105 may be a storage device and may be called a storage device.
  • the drive 105 is, for example, a hard disk drive having an interface such as FC (Fibre Channel), SAS (Serial Attached SCSI), or SATA (Serial Advanced Technology Attachment), or NVMe (Non-Moleatory) in addition to the above interface.
  • SSD Solid State Drive
  • the drive 105 may use an SCM such as NAND, PRAM, or ReRAM, or may use a volatile memory.
  • the storage device may be made nonvolatile by a battery.
  • the node 101 can use a part of the memory 104 as a cache or a buffer. Further, the node 101 can use a part of the drive 105 such as an SSD as a cache or a buffer.
  • the hypervisor may operate on the node 101, and one or a plurality of virtual machines may operate on the hypervisor.
  • An OS or a program may operate on the virtual machine. That is, the OS and the program may operate on the hardware of the node (physical computer) 101 or may operate on the virtual machine.
  • the host may be an application program (host program) 201 that operates on a virtual machine, or may be a physical host computer (host computer).
  • the virtual machine on which the OS and the storage controller program operate and the virtual machine on which the host program operates may be on the same node 101 or on different nodes 101 connected via the network 103.
  • the storage controller program is a program for controlling the distributed storage system 100 and includes, for example, some or all of the various programs 305 to 307 shown in FIG. Further, the storage controller program may be a part of the hypervisor.
  • the distributed storage system 100 includes a plurality of nodes 101, some of the nodes 101 may be in different sites. Further, a part or all of the nodes 101 of the distributed storage system 100 may be on the cloud, and the service may be provided to the user via the network.
  • a virtual machine operates on virtual hardware resources provided by the hypervisor, and access to the hardware resources is via the hypervisor.
  • Hardware resources may be directly accessible to virtual machines. This is so-called pass-through technology.
  • the processing with the distributed storage system 100 as the subject may be performed by any one node 101 of the distributed storage system 100, or may be performed in cooperation or independently by a plurality of nodes 101, unless otherwise specified. May be.
  • FIG. 15 is a schematic diagram illustrating an example of processing when data elements are increased for a data set in which data elements are distributed and arranged in a plurality of nodes 101 included in the distributed storage system 100.
  • the configuration before adding the node 101 will be described as a distributed storage system 100-1, and the configuration after adding the node 101 will be described as a distributed storage system 100-2.
  • the distributed storage system 100-1 provides data redundancy among a plurality of nodes 101 in order to increase system availability.
  • Each data element is distributed to the node 101.
  • X and Y are integers of 1 or more.
  • i is an integer of 1 or more.
  • data elements of the data set i are represented by Ai, Bi, and Pi.
  • the data elements of the failed node are used by using the data elements of the remaining nodes 101 where no failure has occurred. It can be recovered.
  • the recovery of the data element of the failed node includes rebuilding the data element stored in the failed node without stopping the business running in the distributed storage system 100-1. The data set after rebuilding can be restored to redundancy Y.
  • the data can be restored using the backed up data even when more than Y node 101 failures occur.
  • the schematic diagram of the distributed storage system 100-2 in FIG. 15 shows an example of data arrangement when Z data are added as data elements for each data set.
  • Z is an integer of 1 or more.
  • a data set with X + Z data and Y redundant data as data elements has a data set redundancy of Y.
  • the ratio of redundant data to data is lowered, and the capacity efficiency of storage is improved.
  • the capacity efficiency of the storage of the distributed storage system 100 can be increased by increasing the data elements of the data set and decreasing the ratio of redundant data to data. As a result, the cost of storing data can be reduced, and the amount of investment in the distributed storage system 100 can be suppressed.
  • the distributed storage system 100-2 has a configuration in which Z or more new nodes 101 are added to the distributed storage system 100-1.
  • the distributed storage system 100-1 is composed of Node I, Node II, and Node III, and the distributed storage system 100-2 is configured by adding Node IV to the distributed storage system 100-1. It is. This newly added node is called an additional node.
  • the distributed storage system 100-2 performs control so that Z data added to each data set is set as zero data, and the zero data is arranged in the additional node. If the data element newly added to the data set is zero data, the value of Y redundant data corresponding to the X data of the data set before increasing the data element and the data element after increasing The value of Y redundant data corresponding to X + Z data of the data set matches. Therefore, it is not necessary to recalculate redundant data, the calculation load can be eliminated, and it is not necessary to collect data from each node 101 in order to calculate redundant data, and data transfer between the nodes 101 is possible. The amount can be reduced.
  • a data distribution method there are a method of arranging redundant data only in a specific node among the plurality of nodes 101 and a method of distributing redundant data to each node 101.
  • all data elements arranged in the additional node can be set to zero data.
  • writing and reading of redundant data is concentrated on a specific node, which may become a bottleneck in writing and reading performance.
  • a business application application program
  • the method of distributing redundant data to each node 101 is considered as one of the preferred embodiments for the distributed storage system 100.
  • a method of distributing redundant data to each node 101 is employed will be described.
  • FIG. 15 shows an example in which redundant data is arranged in an additional node. Which data set of redundant data is allocated to the additional node is determined according to the data distribution method employed in the distributed storage system 100. In the example of FIG. 15, data arrangement of four data sets is shown, and redundant data of one data set is arranged in an additional node. For the remaining three data sets, zero data is arranged in additional nodes.
  • the redundant data to be arranged in the additional node may be moved or copied from the node (Node III) where the redundant data before the data element is increased to the additional node. Also, redundant data may be recalculated from other data elements of the same data set and placed at additional nodes.
  • S3 in FIG. 15 indicates that when redundant data is arranged in the additional node, zero data is arranged in the node (Node III) where the redundant data before the data element is increased is arranged.
  • the method for improving the capacity efficiency of the storage by increasing the number of data elements of the data set when adding a new node 101 to the distributed storage system 100 has been described.
  • the demand for services provided by the business by operating with a small number of nodes 101 in order to reduce the initial investment amount in the distributed storage system 100 An example of scaling out the distributed storage system 100 by adding a new node 101 with the expansion is given. This example is merely an example, and does not limit the distributed storage system 100 that employs the method described above.
  • the number of nodes 101 (hereinafter also referred to as the number of nodes) of the distributed storage system 100 may be equal to or greater than the number of data elements of each data set to be distributed. That is, the number of nodes in the distributed storage system 100-1 is not limited to X + Y, but may be X + Y or more. Similarly, the number of nodes in the distributed storage system 100-2 is not limited to X + Y + Z, but may be X + Y + Z or more.
  • each of the data elements of each data set is distributed and stored in different nodes 101 of the distributed storage system 100. . Different combinations of nodes may be distributed between different data sets.
  • the Z data added to each data set is set as zero data as described above, a specific example of a method for arranging the zero data will be described.
  • the first specific example is a method of actually storing zero data in the node 101 in which zero data is arranged.
  • the second specific example is a method of managing the data as zero data in the node 101 where the zero data is arranged.
  • zero data may or may not actually be stored in the drive 105 of the node 101.
  • the load for storing zero data can be reduced.
  • a real storage area including one or more drives 105 of the node 101 may or may not be allocated to a logical address where the zero data is to be arranged.
  • the unused real storage area of the node 101 can be increased, and the storage capacity efficiency can be improved. Therefore, as a method of managing the data as zero data in the node 101 where the zero data is arranged, a method of managing information indicating that the zero data is associated with an address where the zero data is arranged, There is a method of not allocating a real storage area to a logical address where the zero data is arranged. Any method may be adopted as long as zero data can be responded when a read request is made to an address at which zero data is arranged.
  • the addition of the new node 101 may be executed when an instruction to add the node 101 is received from the management apparatus or when the addition of the node 101 is automatically detected.
  • the management device is a device that manages the distributed storage system 100.
  • the increase in the data elements of the data set may be performed according to instructions from the management device.
  • the addition of the new node 101 and the increase in the data elements of the data set may be performed at the same timing or at different timings.
  • a new node 101 is not necessarily a configuration essential for the implementation of the present invention.
  • the distributed storage system 100-1 has nodes with the number of data elements after the increase of the data elements of the data set X + Y + Z, the data elements of the data set can be obtained without adding the node 101. Can be increased.
  • FIG. 2 is a diagram showing an outline of write processing of the distributed storage system 100.
  • the distributed storage system 100 transfers data blocks between the nodes 101 for redundancy.
  • the node 101 generates a primary redundant code based on a data block, transfers it to the other node 101 together with the data block, and generates a secondary redundant code at the transfer destination node 101. State.
  • FIG. 2 shows an example in which data protection is performed with a 2D2P redundant configuration in four nodes 101A, 101B, 101C, and 101D of the distributed storage system 100. That is, the distributed storage system 100 has redundancy capable of recovering all data when a two-node failure occurs.
  • the node 101A divides the write data block 203 having a long data length received from the application program or the virtual machine 201 into two data blocks (a block 204A and b block 204B), and further, the divided data blocks , One p1 block 205, which is a primary redundant code, is generated.
  • the primary redundant code is a redundant code such as a parity block, for example, and may be referred to as Class1 code.
  • the node 101A distributes and copies the data blocks 204A and 204B and the Class1 code 205 to the caches (or buffers) of the other nodes 101B to 101D.
  • the node 101A copies the data block 204A, the data block 204B, and the Class1 code 205 to the node 101B, the node 101C, and the node 101D, respectively.
  • the node 101 as the copy destination is obtained from the node number and write destination address that received the write data, using a stripe mapping table 301 described later.
  • the node 101 as the copy destination may be referred to as a destination node.
  • the nodes 101B to 101D divide each received write data block (DATA2 to DATA4) into two data blocks, and further generate Class1 code.
  • Each of the nodes 101B to 101D distributes and copies the divided data blocks and Class1 code to the caches (or buffers) of the other three nodes 101.
  • Each node 101 stores a data block or a copy of Class1 code received from each of the other three nodes 101 in a cache (or buffer).
  • the node 101A generates the x1 block 206A and the y1 block 206B, which are secondary redundant codes, from the data blocks or Class1 code aggregated from the other three nodes 101 asynchronously with the write process.
  • This secondary redundant code is a redundant code such as a parity block, for example, and may be referred to as Class2 code.
  • each of the nodes 101B to 101D asynchronously generates Class2 code from data blocks or Class1 code aggregated from the other three nodes.
  • Each of the nodes 101A to 101D writes the generated Class2 code to the local drive 105.
  • Each of the nodes 101A to 101D releases the area of the cache (or buffer) in which the data block used to generate the Class 2 code or a copy of the Class 1 code is stored.
  • FIG. 2 shows an example of a 2D2P redundant configuration, but the method of this embodiment can be applied to an arbitrary mDnP configuration (m and n are natural numbers).
  • the write data block (mD) is stored in the local drive 105 and transferred to the other node 101 together with the number of classes 1 (redundancy is n ⁇ 1) reduced in redundancy by Class 1 code.
  • the write data block (d1 + d2 + d3) is stored in the local drive 105, and the data blocks d1, d2, d3, p are transferred to different nodes 101, respectively.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration of the memory 104.
  • Information or a program for controlling the distributed storage system 100 is stored in the memory 104 of each node 101 of the distributed storage system 100.
  • the memory 104 includes a stripe mapping table 301, a cache management table 302, a parity management table 303, a node state management table 304, an EC group expansion / contraction processing program 305, a host I / O processing program 306, and a rollback processing program 307.
  • Various programs 305 to 307 are executed by the processor 106.
  • the management information including the stripe mapping table 301, the cache management table 302, the parity management table 303, and the node state management table 304 may be referred to as various management information 301 to 304.
  • the stripe mapping table 301 includes information on a combination of stripe group numbers, and when determining a destination node as a copy destination of a data block or Class1 code, or when rebuilding a data block stored in the node 101 where a failure has occurred Used for.
  • the cache management table 302 includes information regarding dirty data for generating Class2 code or undo data cache for maintaining consistency of Class2 code.
  • the parity management table 303 includes management information of Class 2 code stored in a log structured format and storage location information of data blocks constituting the Class 2 code.
  • the node state management table 304 includes information on the operation state of each node 101.
  • the EC group expansion / contraction processing program 305 is a program for controlling an EC group expansion / contraction request from a user or a cluster management program.
  • the host I / O processing program 306 is a program for controlling I / O requests from the host, such as application programs and virtual machines.
  • the rollback processing program 307 is a program for controlling the consistency of Class2 code between parity store nodes when a data store node fails.
  • the memory 104 stores various programs including a storage program for realizing a storage function, an OS, and an interface program in addition to the information and programs shown in FIG.
  • the memory 104 may further store an application program that executes a job.
  • the above-described various management information 301 to 304 and all or a part of the various programs including the programs 305 to 307 may be stored in the drive 105 synchronously or asynchronously for the purpose of backup or the like.
  • FIG. 4A is a diagram showing the concept of the configuration of the stripe mapping table 301.
  • the stripe mapping table 301 in FIG. 4A indicates that the distributed storage system 100 forms a cluster with four nodes (E0 to E3).
  • the configuration of the EC group is 2D2P, and the cycle number C is 2.
  • 4A includes a column number 401 as column elements (E0 to E3) and a row number 402 as row elements (D1, D2, P1, XY).
  • Column number 401 may be referred to as an element number.
  • the element number may be, for example, a node number, a drive number, or information specifying both the node number and the drive number.
  • the row number 402 includes information (D1, D2) for specifying the data block, information (P1) for specifying the Class1 code, and information (XY) for specifying the Class2 code.
  • the row number 402 may be, for example, a logical address indicating a storage location of a data block, Class 1 code, or Class 2 code.
  • the stripe mapping table 301 includes a stripe group number (S0 to S3) in each cell 403 specified by a column number 401 and a row number 402.
  • the stripe group number is information for identifying a stripe group.
  • the stripe group is a combination of a stripe (data block or Class1 code) and a Class2 code generated from the stripe.
  • the stripe corresponding to the same stripe group number and the Class2 code belong to the same stripe group of the stripe group number.
  • the stripe group to which each stripe belongs is determined by, for example, the logical address (corresponding to the row number 402) of the stripe and the node number (corresponding to the column number 401) of the node 101 that stores the stripe.
  • the controller 107 generates Class2 code from a plurality of stripes belonging to the same stripe group. Further, the controller 107 stores the Class2 code in the node 101 of the node number (column number 401) corresponding to the stripe group number and the row number (XY) of the Class2 code in the stripe mapping table 301.
  • the stripe mapping table 301 includes three sectors: a data part 404, a Class1 code part 405, and a Class2 code part 406.
  • the data portion 404 is a sector with row numbers 402 of D1 and D2
  • the Class1 code portion 405 is a sector with row number 402 of P1
  • the Class2 code portion 406 is a sector with row numbers 402 of D1 and D2. It is a sector.
  • the data unit 404 manages stripe group numbers corresponding to data blocks written by application programs or virtual machines.
  • the Class 1 code unit 405 manages the stripe group number corresponding to the Class 1 code generated by dividing the written data block.
  • Class 1 code is generated from the data block corresponding to the data part 404 of the same column number 401.
  • Class1 code (P1) is generated from the data block written in the logical addresses of D1 and D2 corresponding to E0.
  • the Class2 code unit 406 manages the stripe group number of the Class2 code stored in the node 101 of the element number (column number 401). For example, in the case of the column E0, Class2 code has a stripe group number S0 and is generated from the data part 404 and the Class1 code part 405 corresponding to the same stripe group number. Specifically, the Class2 code in the E0 column is generated from the D1 data block in the E1 column, the Class1 code in the E2 column, and the D1 data block in the E3 column. Therefore, the destination node that is the copy destination of the D1 data block in the E1 column, the Class1 code in the E2 column, and the D1 data block in the E3 column is the node 101 with the node number of E0.
  • the written data block and the destination node as the Class 1 code copy destination (transfer destination) are determined.
  • C indicates the number of cycles (number of rows) of the data portion
  • the stripe size indicates the data size per cell.
  • the LBA is a logical block address (Logical Block Address) indicating the location of logical data of a block.
  • the cell position in the stripe mapping table 301 is indicated by (column number 401, row number 402).
  • the controller 107 stores the data block in the drive 105 of the local node 101 so that it is straight mapped in the LBA order.
  • the controller 107 calculates the column number 401 and the row number 402 with the column number 401 as the node number and the row number 402 as (LBA / stripe size) mod C.
  • the controller 107 acquires the stripe group number stored in the cell at the cell position of (node number, (LBA / stripe size) mod C) in the data part 404 of the stripe mapping table 301.
  • the controller 107 acquires the column number 401 of the cell storing the same stripe group number as the acquired number in the Class2 code unit 406 of the stripe mapping table 301 and transfers the data block to the node 101 corresponding to the column number 401. .
  • the controller 107 calculates the column number 401 and the row number 402 for the Class1 code, using the column number 401 as the node number and the row number 402 as P1.
  • the controller 107 acquires the stripe group number stored in the cell at the cell position (node number, P1) in the Class1 code unit 405 of the stripe mapping table 301.
  • the controller 107 acquires the column number 401 of the cell storing the same stripe group number as the acquired number, and transfers the class 1 code to the node 101 corresponding to the column number 401. .
  • the destination node that has received the data block and the Class1 code generates a Class2 code from the data block and the Class1 code, and stores it in the drive 105 so that it is straight-mapped from the end of the data unit 404 mapped to the drive 105. .
  • a plurality of Class2 codes x and y parity blocks generated from the same stripe are stored in a continuous area in the drive. Thereby, Class2 code can be read sequentially, and there is an effect that the penalty at the time of rebuilding can be reduced.
  • the stripe mapping table 301 is not limited to the example of FIG. 4A.
  • the stripe group numbers may be arbitrarily changed within the same column.
  • FIG. 4B is a diagram showing a specific example of the configuration of the stripe mapping table 301. That is, the stripe mapping table 301 in FIG. 4A may have the configuration shown in FIG. 4B.
  • 4B has a stripe group number table 409 for converting a node number into a stripe group number, and a node number table 410 for converting a stripe group number into a node number.
  • the stripe group number table 409 includes an element number, a stripe group number (D1), a stripe group number (D2), and a stripe group number (P1).
  • the element number is a node number for storing the data block, and corresponds to the column number 401.
  • the stripe group number (D1) and the stripe group number (D2) are stripe group numbers corresponding to each row of the data portion 404.
  • the stripe group number (P1) is a stripe group number corresponding to the Class1 code unit 405.
  • the node number table 410 includes a stripe group number, a data block element number, a Class1 code element number, and a Class2 code element number.
  • the data block element number is the node number of the node having the data part 404 corresponding to the stripe group number in the same row.
  • the Class1 code element number is the node number of the node having the Class1 code portion 405 corresponding to the stripe group number in the same row.
  • the Class2 code element number is a node number of a node (destination node) having the Class2 code unit 406 corresponding to the stripe group number in the same row.
  • FIG. 5 is a diagram showing the configuration of the cache management table 302.
  • the cache management table 302 includes a dirty cache table 501 and an undo cache table 502.
  • the Dirty cache table 501 manages data blocks for calculating Class2 code.
  • the dirty cache table 501 includes a stripe group number, an element number, and a dirty queue.
  • the stripe group number is a number for generating Class 2 code with data blocks having the same stripe group number.
  • the element number and dirty queue are managed for each stripe group number.
  • the element number is the number of the column element managed by the stripe mapping table 301 and is the transmission source of the data block.
  • the dirty queue is a data block transferred to another node in order to generate Class2 code.
  • the dirty queue holds not only the data block body but also position information (node number and drive number) where the data blocks are stored.
  • the undo cache table 502 manages an undo queue for maintaining consistency of Class 2 code between parity store nodes when a failure occurs in the data store node.
  • the undo cache table 502 includes an element number, a tag number, an undo queue, an I / O range, and a state.
  • the tag number is a number assigned to the host I / O, and there are as many as the multiplicity of the host I / O that can be processed by the system.
  • the undo queue is a data block or intermediate code used during the rollback processing of Class2 code.
  • the undo queue holds not only the undo data body but also position information (node number and drive number) where the undo data is stored.
  • the undo data is queued in the entry corresponding to the element number and tag number that received the write data.
  • the write data is discarded once and the received write data is newly queued.
  • the I / O range indicates which data blocks are simultaneously updated by the received I / O.
  • the node (element) to which the entry should be consistent when the data store node fails is determined. Specifically, a start address and a data transfer length are recorded as I / O range information.
  • the state is the state of each row, and it is confirmed whether or not consistency is confirmed with Class2 code.
  • the other parity store node is inquired to check whether or not the consistency of the entry whose status is not checked. After checking consistency, change the entry status to checked.
  • FIG. 6 is a diagram showing the configuration of the parity management table 303.
  • the parity management table 303 is management information including a forward lookup table 601, a reverse lookup table 602, and a free list 603.
  • the forward lookup table 601 is management information for managing information for subtracting the Class2 code storage address using the data block storage address as a key.
  • the operation of subtracting the Class2 code storage address (PARITY LBA) from the data block storage address (DATA LBA) is called forward lookup.
  • the forward lookup table 601 includes a data node number, a data drive number, a data LBA, a generation number, a parity drive number, and a parity index number as information.
  • the data node number, data drive number, and data LBA are the number of the node that stores the data block, the number of the drive, and the LBA.
  • the generation number is a number for managing the generation in which the data block is written, and is updated when the data block is updated. The generation number is used in rollback processing when a data store node fails.
  • the parity drive number is the number of the drive that stores the Class2 code corresponding to the data block in the same row as the entry.
  • the parity index number is a number indicating the storage location of Class2 code.
  • the forward lookup table 601 stores information corresponding to the stored Class2 code in the parity store node.
  • the reverse lookup table 602 is management information for managing information for subtracting the storage address (DATA LBA) of the data block for which the Class2 code is calculated using the Class2 code storage address (PARITY LBA) as a key.
  • the operation of subtracting the data block storage address from the Class2 code storage address is called reverse lookup.
  • the reverse lookup table 602 includes a parity drive number, a parity index number, and parity configuration information.
  • the parity drive number and the parity index number are a drive number storing Class 2 code and a number indicating a storage position.
  • the parity configuration information includes a data node number, a data drive number, data LBA, and a state.
  • the data node number, data drive number, and data LBA indicate storage location information of the data block for which the corresponding Class2 code is calculated.
  • the rows used in the parity configuration information correspond to the number m of data protection settings mDnP, and the number of slots to be used is increased / decreased according to the expansion / contraction of the EC group.
  • the state indicates the state of the data block for which Class2 code has been calculated.
  • the state includes busy (USE) and unused (UNUSE). If the state is unused, no data block has been written in the slot of the class 2 code, and class 2 code is calculated as 0 data for the data block.
  • the free list 603 is management information for managing Class 2 code in a log structured manner.
  • the newly calculated Class2 code is written from the free list to the acquired destination.
  • Class2 code is deleted by EC group expansion / contraction or garbage collection, the address used by the deleted Class2 code is added to the free list.
  • FIG. 7 is a diagram showing the configuration of the node state management table 304.
  • the node state management table 304 manages the operation state of each node.
  • the node state management table 304 manages data node numbers, data drive numbers, progress pointers, and node state information in association with each other.
  • the node state manages the state of the node identified by the node number associated with the node state.
  • Node states include NORMAL, ERROR, and RECLUSTERING.
  • NORMAL indicates that the node is in a normal state
  • ERROR indicates that the node is in a failure state
  • RECLUSTERING indicates that the node is in the process of reconstructing an EC cluster due to node increase / decrease or EC group expansion / contraction.
  • the progress pointer indicates the progress status of recovery from the failure state and the progress status of EC cluster reconstruction for the node and drive identified by the node number and drive number associated with the progress pointer.
  • the progress pointer indicates the LBA of the drive of the node, and indicates that failure recovery or cluster reconstruction processing has been completed up to the LBA indicated by the progress pointer. For this reason, during failure recovery or cluster reconstruction, the progress pointer is referenced to determine the Class 2 code storage destination node corresponding to the read destination or write destination data block.
  • Class 2 code Determine the storage node.
  • the storage destination node of Class 2 code is determined based on the old stripe mapping table.
  • FIG. 8A is a conceptual diagram showing an example of updating the stripe mapping table 301 when the number of data and the number of nodes are increased at the same time.
  • the stripe mapping table 301A is the stripe mapping table 301 before EC group expansion
  • the stripe mapping table 301B is the stripe mapping table 301 after EC group expansion.
  • the stripe mapping table 301A indicates that the distributed storage system 100 forms a cluster with five nodes (E01 to E05).
  • the configuration of the EC group is 3D2P, and the cycle number C is 4.
  • the controller 107 adds a sixth node column (E06) to the existing stripe mapping table 301A.
  • the controller 107 assigns a stripe group number to the added sixth column (E06).
  • E06 added sixth column
  • the controller 107 selects a stripe group number (S01, S02, S03, S05) for which the allocation number is less than the expanded D number (4) for the data portion, and sets the stripe group number to Allocating to the added column (E06) so that the total number of stripe group numbers to be allocated in the data part including the added column is the number of D after expansion (4).
  • the controller 107 If there is a number (S04, S06, S07) in which the number of assigned stripe group numbers for the data portion is less than the number of expanded Ds (4), the controller 107 has the stripe group number. Among them, the stripe group number (S07) with the smallest number of assignments is erased, and the number is changed to other numbers (S04, S06) that are less than the number of expanded D (4).
  • the controller 107 selects a stripe group number with 0 allocation for the Class1 code part (S06), and assigns the stripe group number to the Class1 code part including the added column (E06). The number is assigned to the added column (E06) so that the number becomes the number of expanded P-1 (one).
  • the controller 107 selects, for the Class2 code part, a column having a larger number of stripe group numbers than other columns, and an added column (E06) among the stripe group numbers allocated to the column. (1) to (3) select a stripe group number that does not overlap with the assigned stripe group number (S04), and move to the added column.
  • FIG. 8B is a conceptual diagram showing an example of updating the reverse lookup table 602 when the number of data and the number of nodes are increased at the same time.
  • the controller 107 increases the number of slots of the parity configuration information included in the reverse lookup table 602 of the parity management table 303 by the same number as the number of Ds.
  • the data block position information corresponding to the newly added D number can be managed in the data block constituting the Class2 code.
  • the controller 107 treats the added slot as 0 data.
  • the number of D can be expanded without updating the Class2 code, thereby reducing the network transfer cost.
  • the controller 107 updates Class 2 code with the written data block, and updates the information of the slot.
  • FIG. 9A is a conceptual diagram showing an update example of the stripe mapping table 301 when the number of data and the number of nodes are simultaneously reduced.
  • the stripe mapping table 301C is the stripe mapping table 301 before EC group contraction
  • the stripe mapping table 301D is the stripe mapping table 301 after EC group contraction.
  • the stripe mapping table 301C indicates that the distributed storage system 100 forms a cluster with six nodes (E01 to E06).
  • the configuration of the EC group is 4D2P, and the cycle number C is 4.
  • the controller 107 excludes the sixth node column (E06) from the existing mapping table 301C.
  • the controller 107 reassigns the stripe group number to each column of the striped mapping table 301 after exclusion.
  • the controller 107 reassigns the stripe group number to each column of the striped mapping table 301 after exclusion.
  • an example of the reassignment method will be described.
  • the controller 107 selects a stripe group number (here, S01, S04) whose number of allocations exceeds the number of contracted Ds (3) for the data portion, and among the stripe group numbers, Of the stripe group numbers (S01, S04) with the largest number of assignments, one assignment is erased and changed to a new stripe group number (S07).
  • the controller 107 assigns the newly added stripe group number to one column so that the Class2 code part does not overlap in the same column.
  • the controller 107 moves the stripe group number (S01) assigned to the excluded column to the existing column (E01) so as not to overlap in the same column for the Class2 code part.
  • FIG. 9B is a conceptual diagram showing an example of updating the reverse lookup table 602 when the number of data and the number of nodes are simultaneously reduced.
  • the controller 107 reduces the number of slots of the parity configuration information included in the reverse lookup table 602 of the parity management table 303 by a number equivalent to the number obtained by reducing the number D.
  • the controller 107 converts the data block of the reduction target slot into 0 data. Specifically, the controller 107 transfers the data block corresponding to the reduction target slot, and updates the parity with the data block. As a result, it is possible to exclude only some data blocks from the parity configuration information without destroying and regenerating the Class2 code.
  • the Class2 code storage position of the existing data block is not changed as much as possible, and the data block transfer amount accompanying the EC group contraction is reduced.
  • FIG. 10 is a flowchart of EC group expansion / contraction processing.
  • the distributed storage system 100 receives an EC group expansion / contraction request from a user or a management program
  • the EC group expansion / contraction processing program 305 is executed by the controller 107 of the node 101 to perform EC group expansion / contraction processing.
  • the processing of S1001 to S1005 in FIG. 10 is performed by the controller 107 of any node 101 of the distributed storage system 100. Although it is possible to perform it in two or more nodes 101, since various management information 301 to 304 shared by all the nodes 101 is updated in the processing of S1004 and S1005, the information becomes inconsistent between the nodes. In this embodiment, it is assumed that the processing of S1001 to S1005 is performed by one node 101 in this embodiment.
  • the processing of S1001 to S1005 is performed in the node 101 that has received the EC group expansion / contraction request from the user or the management program.
  • the master node may execute the processing of S1001 to S1005.
  • the master node receives the EC group expansion / contraction request from the user or the management program and performs this processing.
  • the slave node receives the EC group expansion / contraction request from the user or the management program
  • the master node receives the EC group expansion / contraction request from the slave node and performs this processing.
  • the controller 107 refers to the node state management table 304 to determine whether or not the cluster of the distributed storage system 100 is already being reconstructed (S1001). Specifically, the controller 107 refers to the node state management table 304, and determines that the cluster is already being reconstructed if the node state of each node is “RECLUSTERING”.
  • the controller 107 ends the EC group expansion / contraction process.
  • the controller 107 may queue the EC group expansion / contraction request, take out the queued request after the current cluster restructuring process is completed, and execute the request.
  • the controller 107 determines whether the EC group expansion / contraction request is a contraction request (S1002).
  • the contraction request refers to an operation for removing a node from a cluster.
  • the controller 107 determines whether there is sufficient free space when the EC group is contracted (S1003). Since the ratio of the parity part increases, there is a possibility that a sufficient storage capacity of the parity part cannot be secured after the contraction if there is not enough free space and the usage rate of the data part is high.
  • the controller 107 updates the stripe mapping table 301 in accordance with the configuration after EC expansion / contraction.
  • the updated stripe mapping table 301 may be referred to as a new stripe mapping table.
  • the stripe mapping table 301 before update may be referred to as an old stripe mapping table.
  • the controller 107 stores an old and new stripe mapping table.
  • the controller 107 initializes various management information 301 to 304 in preparation for EC group enlargement / reduction processing. Specifically, the number of slots of the parity configuration information in the parity management table 303 is added in accordance with the configuration after the EC group expansion / contraction, the progress pointer in the node state management table 304 is further initialized, and the new stripe mapping table is further added. Based on this, a new cache management table 302 is created (S1005).
  • the controller 107 of the master node transfers the various management information 301 to 304 updated in S1004 and S1005 to the other slave nodes 101, and requests a cluster reconstruction process.
  • Each node 101 controller 107 executes cluster reconstruction processing (S1006). Details of the cluster reconstruction process executed by each node 101 will be described with reference to FIG.
  • the controller 107 of each node 101 repacks the Class2 code so as to correspond to the new stripe mapping table in each node 101 (S1007). Specifically, since the start address of the Class2 code is changed by changing the stripe mapping table 301, the index number of the Class2 code stored in the LBA corresponding to the Class2 code section in the new stripe mapping table is changed. Also, the Class2 code stored in the LBA corresponding to the data area in the new stripe mapping table is read and rewritten so as to become the Class2 code area in the new stripe mapping table.
  • the controller 107 updates the various management information 301 to 304. Specifically, the controller 107 discards the old stripe mapping table and the old cache management table, and updates the various management information 301 to 304 to the information after EC group expansion / contraction (S1008). For example, after the controller 107 of the master node updates the various management information 301 to 304, the various management information 301 to 304 updated to other slave nodes may be transferred and synchronized.
  • FIG. 11 is a flowchart of cluster reconstruction processing.
  • the cluster reconstruction process is a part of the EC group expansion / contraction process of FIG. 10 (S1006), and is executed by the controller 107 of each node 101.
  • the cluster rebuilding process is a cluster rebuilding process that accompanies EC group expansion / contraction. Specifically, the cluster rebuilding process compares the old and new stripe mapping tables, and for the data block whose stripe group number has changed, the Class2 code corresponding to the data block so as to follow the new stripe mapping table. Update. Note that SMT means the stripe mapping table 301.
  • the node 101 that stores the data block of the stripe is a data store node
  • the node 101 that stores the Class 2 code of the stripe group to which the stripe belongs is a parity store. Let it be a node.
  • the controller 107 of the data store node executes the following cluster restructuring process on the stripes of its own node as processing targets in order from the lowest LBA number.
  • the controller 107 refers to the progress pointer in the node state management table 304 and confirms whether the processing target is the LBA end (S1101).
  • the controller 107 checks whether the stripe group number corresponding to the processing target LBA is the same in the new stripe mapping table and the old stripe mapping table ( S1102).
  • the controller 107 acquires the exclusion of the processing target LBA (S1103).
  • the controller 107 confirms whether the stripe group number in the old stripe mapping table is dissolved in the new stripe mapping table (S1104). Dissolution means that the stripe group number assigned in the old stripe mapping table is not assigned in the new stripe mapping table.
  • the controller 107 If the stripe group number assigned in the old stripe mapping table has been dissolved as a result of the confirmation in S1104 (S1104: Y), the controller 107 does not need the Class 2 code of the parity store node corresponding to the stripe group number. Therefore, discard it.
  • the controller 107 transmits a purge instruction to the Class 2 code of the data block of the LBA to the parity store node corresponding to the old stripe mapping table (S1105). A flowchart of the parity store node that receives the purge instruction will be described later.
  • the controller 107 excludes the data block constituting the Class2 code.
  • the controller 107 transfers the data block (exclusion data) to be excluded (update data) to the parity store node corresponding to the old stripe mapping table (S1106).
  • the controller 107 confirms whether the processing target drive 105 is a reduction target drive (S1107). As a result of the confirmation in S1107, if it is not a reduction target (S1107: N), the controller 107 generates a Class2 code to the parity store node corresponding to the new stripe mapping table, so that the data block stored in the processing target LBA Is transferred with the new attribute (S1108). The controller 107 updates the progress pointer (S1109). As a result of the confirmation in S1107, the controller 107 executes S1109 even if it is a reduction target (S1107: Y).
  • the controller 107 confirms whether or not the processing target LBA is exclusive (S1110). As a result of the confirmation in S1110, if the exclusion of the processing target LBA has been acquired (S1110: Y), the controller 107 releases the exclusion of the processing target LBA and advances the processing to the next LBA (S1111). As a result of the confirmation in S1110, when the exclusion of the processing target LBA has not been acquired (S1110: N), the controller 107 advances the processing to the next LBA (S1111).
  • the controller 107 ends the cluster rebuilding process of the data store node.
  • the controller 107 of the parity store node acquires the parity configuration information corresponding to the data block to be purged, updates the status of the slot of the data block to be purged to being purged (PURGING), and It is checked whether the slot is being purged or unused (FREE) (S1112). If the slot in use (USING) remains as a result of the confirmation in S1112 (S1112: N), the controller 107 ends the process.
  • the controller 107 deletes the Class2 code and ends the processing. (S1113).
  • the controller 107 erases the target entry of the forward lookup table 601 and reverse lookup table 602 of the parity management table 303 and inserts the LBA storing the Class 2 code to be erased into the free list 603.
  • the parity store node receives a data block with a new attribute or an updated attribute.
  • the controller 107 of the parity store node checks whether or not the received block has an update attribute (S1114).
  • the controller 107 receives new write data, and therefore stores the received block in the dirty cache (S1123).
  • the stored dirty cache is processed according to the host I / O processing program of the parity store node, as described in FIG.
  • the controller 107 reads out the Class2 code stored by using the received block. Update by Write.
  • the controller 107 refers to the forward lookup table 601 and identifies the Class 2 code to be updated (S1115). Specifically, the controller 107 refers to the storage location information of the received block, refers to the entry of the forward lookup table 601 corresponding to the storage location information, and identifies the Class2 code storage location.
  • the controller 107 acquires the exclusion of the LBA that is the storage location of the identified Class2 code (S1116).
  • the controller 107 acquires the reverse lookup table 602 and identifies the slot to be updated (S1117). Specifically, the entry in the reverse lookup table 602 corresponding to the specified Class 2 code storage LBA is referenced, and the slot that matches the storage location information of the received block is identified from the parity configuration information in the referenced entry.
  • the controller 107 reads out the Class 2 code to be updated from the drive 105 (S1118), performs XOR calculation on the read Class 2 code and the received block, and updates the Class 2 code (S1119).
  • the controller 107 stores the updated Class2 code in the drive 105 (S1120).
  • the controller 107 updates the reverse lookup table 602 of the parity management table 303 (S1121). Specifically, the controller 107 erases the information of the slot that is the target of the excluded data from the parity configuration information in the reverse lookup table. When the received block is an intermediate code, the parity management table 303 is not updated.
  • the controller 107 releases the exclusion acquired in S1116 (S1122). Finally, the controller 107 stores the received block in the undo cache and ends the process (S1124).
  • FIG. 12 is a flowchart of host I / O processing.
  • host I / O processing is started by executing the host I / O processing program 306 in the controller 107 of the node 101.
  • the controller 107 identifies the data block position (data block storage destination) that is the target of I / O processing from the received I / O request, and acquires the exclusion of the data block position (S1201). This prevents data inconsistency from occurring even when I / O processing is performed in parallel.
  • the controller 107 determines whether the I / O request is a read process (S1202). If the result of determination in S1202 is read processing (S1202: Y), the controller 107 reads out the requested data block from the drive 105 and transfers the read data block to the host (S1203). Finally, the controller 107 releases the acquired exclusion and ends the process (S1210). If the result of the determination in S1202 is that the I / O request is not a read process but a write process (S1202: N), the controller 107 determines whether it is a new write (S1204). If the result of determination in S1204 is a new write (S1204: Y), the controller 107 calculates Class1 code (S1208). Note that when the stripe group configuration is mDnP, only n-1 Class1 codes are generated.
  • the controller 107 reads the data block stored at the write destination address from the drive 105 (S1205), and the read data block and write The intermediate code of the data block is calculated with the data. Similarly, the controller 107 calculates an intermediate code of Class1 code (S1206).
  • the intermediate code calculation method of Class 1 code differs depending on the block size of the written write data block and whether it is a new write or an update write.
  • the intermediate code (Px) of Class 1 code is calculated as follows.
  • Px is an intermediate code of Class 1 code
  • P 1 ′ is Class 1 code generated by a new write data block
  • P 1 is Class 1 code generated by a data block already written to the drive 105.
  • the XOR operation related to Equations 1 to 5 is simply expressed as “+”.
  • the calculation method of the intermediate code (Px) of Class1 code when the configuration of the stripe group is 4D2P and four data blocks are written by new writing is shown below.
  • stripes other than the data block to be newly written are treated as 0 data, and an intermediate code (Px) of Class 1 code is generated. Since the XOR operation of 0 data does not affect the result, it is as described above. The same calculation can be performed when the number of data blocks to be newly written is one block or three blocks.
  • the method of calculating the intermediate code (Px) of Class 1 code when the stripe group configuration is 4D2P and four data blocks are written by update writing is shown below.
  • the calculation method of the intermediate code (Px) of Class 1 code when the stripe group configuration is 4D2P and two data blocks are written by update writing is shown below.
  • the intermediate code (Px) of Class 1 code is generated by performing XOR calculation with the existing data block for the data block to be updated.
  • the XOR operation between the data becomes 0 data and does not affect the result.
  • the same calculation can be performed when the number of update write target data blocks is one block or three blocks.
  • the intermediate code (Px) of Class 1 code is calculated by a calculation method suitable for each write pattern, thereby reducing the number of XOR calculations and speeding up the parity calculation process.
  • the controller 107 refers to the stripe mapping table 301, determines the destination node that is the Class 2 code storage destination, and transfers the intermediate code of the data block calculated in S1206 and the intermediate code of the Class 1 code to the destination node. At the time of data transfer, the controller 107 assigns update attribute information and transfers the intermediate code (S1207).
  • the controller 107 refers to the stripe mapping table 301, determines the destination node that is the Class2 code storage destination, and transfers the Class1 code and the data block calculated in S1208 to the destination node. At the time of data transfer, the controller 107 assigns new attribute information and transfers the Class1 code and the data block (S1209).
  • the controller 107 refers to the node state management table 304. If the node state is in the process of rebuilding the cluster, the controller 107 refers to the progress pointer and the data storage destination address has already been completed. Check if you are doing. When the cluster reconstruction of the data storage destination address is completed, the controller 107 determines the destination node according to the new stripe mapping table. When the cluster reconstruction of the data storage destination address is not completed, the controller 107 determines a destination node according to the old stripe mapping table.
  • the controller 107 writes the received write data block to the local drive 105 (S1210). Finally, the controller 107 releases the exclusion of the data block position acquired in S1201, and ends the host I / O processing in the data store node (S1211).
  • host I / O processing executed by the controller 107 of the parity store node that is the destination node will be described. This process may be performed periodically by checking the consumption of the cache capacity, or may be executed asynchronously, or started when the data for parity generation is received in the data transfer of S1207 or S1209, and the data store node It may be executed synchronously with the host I / O processing (in the case of write processing).
  • the controller 107 confirms whether the cache consumption exceeds the threshold (S1212). If the cache consumption does not exceed the threshold as a result of the confirmation in S1212 (S1212: N), the controller 107 ends the host I / O processing in the parity store node.
  • the controller 107 determines whether the free list 603 is empty as a result of the confirmation in S1213 (S1213: N). If the free list 603 is not empty as a result of the confirmation in S1213 (S1213: N), the write destination of the new Class2 code cannot be secured, so that the controller 107 has some slots in the parity configuration information in the existing Class2 code. Select an unused Class2 code, and update the data block to be destaged to the Class2 code using Read Modify Write. First, the controller 107 refers to the parity configuration information and selects a Class2 code in which some slots are unused (S1216). Next, the controller 107 acquires the exclusion of the Class 2 code to be updated (S1116), and reads the selected Class 2 code from the drive. (S1118).
  • the controller 107 selects a data block corresponding to an unused slot from among the data blocks stored in the dirty cache, and updates Class2 code using the selected data block (S1217). For example, as shown in FIG. 6, in the parity configuration information, when the slot corresponding to the drive number 0x0000 connected to the data store node number 0x03 is unused, the data among the data blocks stored in the dirty cache The data block copied from the data block stored in the drive number 0x0000 connected to the store node number 0x03 is selected.
  • the controller 107 writes the updated Class2 code to the drive 105 (S1120), and updates the parity management table (S1121). Specifically, the entry of the forward lookup table 601 corresponding to the data block used for the update is updated with the updated Class2 code write destination address. Further, the controller 107 updates the unused slot of the entry of the reverse lookup table 602 corresponding to the updated Class2 code with the storage location information of the data block used for recalculation of the Class2 code. Finally, the controller 107 releases the acquired exclusion and ends the process (S1122).
  • the controller 107 can secure the write destination of the new Class2 code, so calculate the new Class2 code with a plurality of data blocks and send it to the drive 105.
  • the controller 107 acquires the Class2 code write destination from the free list 603, and selects the data block of the same stripe group number or the Class1 code from the dirty cache table 501 (S1214).
  • the data block to be selected or Class1 code may be any block as long as it has the same stripe group number.
  • the controller 107 calculates Class2 code using the selected data block or Class1 code (S1215). In the case of mDnP, only n Class2 codes are generated.
  • the controller 107 acquires the exclusion of the write destination address (S1116), and writes out the Class2 code (S1120).
  • the controller 107 updates the parity management table 303 (S1121). Specifically, the controller 107 updates the entry of the forward lookup table 601 corresponding to the selected data block with the acquired write destination address, and further, the entry of the reverse lookup table 602 corresponding to the acquired write destination address of the Class2 code. Is updated with the storage location information of the data block used for the calculation of Class2 code. Finally, the controller 107 releases the exclusion acquired in S1116 and ends the host I / O processing in the parity store node (S1122).
  • FIG. 13 is a flowchart of the rollback process.
  • the rollback processing program 307 is executed on the controller 107 of each parity store node storing the parity block (Class 2 code) of the failed data store node, thereby Perform back processing.
  • the rollback process when a failure occurs in the data store node, the consistency of the Class2 code is confirmed between the parity store nodes, and if there is a mismatch, a process for ensuring the consistency of the Class2 code is performed.
  • the controller 107 refers to the state of the undo cache table 502 and confirms whether or not consistency has been confirmed for all entries (S1301). As a result of the confirmation in S1301, if all the entries are not yet consistent (S1301: N), the controller 107 selects one cache entry whose consistency has not been confirmed (S1302).
  • the controller 107 selects another parity store node node (inquiry destination node) that should be consistent from the I / O range information of the selected entry (S1303). Specifically, the controller 107 specifies the data block to be written from the start address in the I / O range and the data transfer length. When the write destination straddles a plurality of data blocks, another parity store node that stores the Class2 code of those data blocks is selected as an inquiry destination node. For example, when the start address is 0x00000000, the data transfer length is 16 KB, and the data block unit is 4 KB, 4 blocks from the address 0x00000000 are to be updated. For this reason, the stripe group numbers of these four blocks are obtained from the stripe mapping table 301, and an inquiry destination node is selected.
  • the controller 107 acquires the generation number of the entry having the same tag number as the currently selected entry from the selected inquiry destination node (S1304).
  • the controller 107 checks whether or not the acquired generation number is smaller than the generation number recorded in the entry of the own node (S1305).
  • the controller 107 assumes that there is a parity store node that has not received the latest write data. By rolling back the Class2 code of the own node, the consistency of the Class2 code is obtained. This process is the same as the flowchart described with reference to FIG.
  • the data block used for Read Modify Write is a rollback block (S1306) (S1115 to S1118, S1120 to S1122).
  • the controller 107 updates Class2 code by performing Read Modify Write on Class2 code using the data block stored in the cache entry of the selected entry or the intermediate code.
  • the controller 107 updates the state of the entry whose consistency has been confirmed in the undo cache table 502 to “Confirmed” (CHECKED), completes the confirmation of the entry, and executes S1301 (S1307).
  • FIG. 14 is a diagram illustrating a configuration of the distributed storage system 100 according to the second embodiment.
  • the main difference between the configuration shown in FIG. 1 in the first embodiment and the configuration shown in FIG. 14 in the first embodiment is that the network 103 is used for the back-end port 108 of the node 101 in the second embodiment.
  • a plurality of flash drives 1401 are connected via a virtual or physical back-end network 1406.
  • One or more nodes 101 are installed in one site.
  • the node 101 can communicate with each of the flash drives 1401 via the back-end network 1406 without going through the other nodes 101, and can be used as the local drive 105.
  • One flash drive 1401 communicates with only one node 101.
  • the back-end network 1406 may interconnect a plurality of nodes 101, and the nodes 101 to which the back-end network 1406 is connected may communicate using the back-end network 1406. Communication between the nodes 101 not connected by the back-end network 1406 uses the network 103.
  • the flash drive 1401 includes an interface 1402 for connecting to the node 101, a buffer memory 1404 for temporarily storing data, an internal processor 1403 for controlling the flash drive 1401, and a plurality of flash memories 1405 for storing data. Is done.
  • calculation processing of a parity block (Class 1 code or Class 2 code), metadata management of the parity block, and data storage processing in a log structured format are performed by the flash drive 1401.
  • the node 101 can perform the write process without being aware of the generation of the parity block (Class 1 code or Class 2 code), the configuration management of the parity block, and the log structured format, so that the processing load on the node 101 can be reduced. Therefore, the corresponding calculation resource can be allocated to an application program or a virtual machine.
  • the various management information 301 to 304 described in the first embodiment is stored in the buffer memory 1404 in the flash drive 1401 and a part of the program is executed by the internal processor 1403 in the flash drive 1401.
  • the partial program is a program that executes parity calculation, parity metadata management, and log structured management.
  • this invention is not limited to the above-mentioned Example, Various modifications are included.
  • the configurations of the first and second embodiments may be implemented in combination with the components of the other embodiments. A part of the configuration of the first embodiment or the second embodiment may be implemented in place of a part of the configuration of the other embodiments. You may implement except a part of structure of Example 1 and Example 2. FIG.
  • the distributed storage system 100 switches the logical configuration of the data of each node 101 from the EC group configuration before the change to the EC group configuration after the change.
  • the distributed storage system 100 refers to the old and new stripe mapping tables before and after expansion or contraction of the EC group, and determines the cluster of the distributed storage system 100 according to the stripe group number assignment state and node configuration of the old and new stripe mapping table. Rebuild. In particular, the distributed storage system 100 compares the new and old stripe mapping tables, and if there is a data block having a different stripe group number assigned in the new and old stripe mapping table, executes the following processing.
  • the data block is referred to as a “target data block”. Class 1 code may be included as the target data block.
  • the distributed storage system 100 deletes the parity block (Class2 code) generated with the stripe group number in the old stripe mapping table To the parity store node.
  • the parity store node deletes the Class2 code.
  • the distributed storage system 100 transmits the target data block to the parity store node when the stripe group number in the old stripe mapping table exists in the new stripe mapping table.
  • the parity store node updates the Class2 code so as to remove the target data block from the configuration of the Class2 code generated with the stripe group number in the old stripe mapping table.
  • the distributed storage system 100 transfers the target data block to the parity store node if the data store node storing the target data block is not to be removed, Generate or update the parity generated by the stripe group number in the new stripe mapping table.
  • the distributed storage system 100 is a system that calculates parity using dynamically selected data and records storage location information of the selected data.
  • Management information for example, a stripe mapping table
  • the distributed storage system 100 adds a new slot to the management information and initializes it as 0 data.
  • the distributed storage system 100 contracts the EC group, the existing slot that has become 0 data is deleted from the management information.
  • the distributed storage system 100 switches the method of calculating the parity of the write data to the additional node between rewriting the existing parity or generating a new parity according to the free space in the parity space.
  • the distributed storage system 100 stores a plurality of parities calculated from the same stripe in a continuous area of the drive 105.
  • the distributed storage system 100 manages the data that generated the parity or the updated intermediate code together with the generation number, checks the consistency of the generation number between the nodes 101 in the event of a failure of the data store node, and stores the parity if necessary. Roll back.
  • the distributed storage system 100 updates the stripe mapping table 301 so that the number of stripe group recombination decreases before and after the EC group is expanded or contracted.
  • the distributed storage system 100 sequentially changes the stripe group assignments for the three parts of the data transfer destination management unit, the primary parity transfer destination management unit, and the secondary parity transfer destination management unit.
  • the distributed storage system 100 When the distributed storage system 100 expands the EC group and simultaneously adds the nodes 101 constituting the cluster, the distributed storage system 100 reassembles the stripe group by incorporating cells of the additional nodes into the stripe group that is less than the expanded D number. . Further, the distributed storage system 100 disbands a stripe group that is less than the expanded D number, and incorporates the cell to which the disbanded stripe group is assigned into another stripe group that does not satisfy the expanded D number, Reconfigure the stripe group. In addition, the distributed storage system 100 reassigns the cells of nodes with a biased number of assignments among the parity cells assigned to the existing nodes to the additional nodes so that the same stripe group does not overlap.
  • the distributed storage system 100 rewrites the parity block into a new pattern by adding a new data block to the data block constituting the parity by an RMW (Read-Modify Write) operation with respect to the existing parity block. Expand the group.
  • the distributed storage system 100 rewrites the parity block at the time of a write request to an additional node, thereby sharing network transfer for EC group expansion and network transfer for data protection at the time of writing. By localizing the data block that needs network transfer to the added node, the amount of network transfer during EC group expansion can be reduced.
  • the distributed storage system 100 contracts the EC group and removes the node 101 constituting the cluster at the same time, the distributed storage system 100 excludes the cell assigned to the excluded node from the stripe mapping table 301 together with the excluded node, and reconfigures the stripe group. .
  • the distributed storage system 100 selects some cells from the stripe groups exceeding the D number after shrinkage, and reassembles a new stripe group using them.
  • the distributed storage system 100 reassigns the parity cell assigned to the excluded node to the cell of the existing node to which the data block constituting the parity is not assigned.
  • the distributed storage system 100 executes the above-described parity calculation method inside the drive 105.
  • the distributed storage system 100 rewrites the existing parity block according to the stripe group number assignment state and the node configuration of the stripe mapping table 301 before and after EC group expansion / contraction (Read Modify Write).
  • the write penalty of parity block recombination processing at the time of EC group expansion / contraction is reduced by properly selecting whether to generate a new parity block.
  • the write penalty for the additional node is reduced by using the parity block calculation method when writing to the additional node separately for the update write and the new write.
  • the stripe mapping table 301 is updated so that the number of stripe recombination decreases before and after EC group expansion / contraction. Reduce the amount of data transferred.
  • the time required for EC group expansion / contraction can be reduced and the host I / O performance can be further improved by reducing the write penalty and network transfer amount at the time of EC group expansion / contraction. Can do.
  • the distributed storage system 100 is a storage system including a plurality of nodes.
  • Each of the plurality of nodes includes a storage device and a controller that stores data in the storage device.
  • the controllers of the plurality of nodes at least one controller forms a data set with a first predetermined number of data elements including a plurality of data and redundant data corresponding to the plurality of data.
  • the controller distributes and arranges the first predetermined number of data elements of the data set to a first predetermined number of first nodes among the plurality of nodes.
  • the controller When the controller receives an instruction to increase the number of data elements constituting the data set from the first predetermined number to a second predetermined number, the controller includes the first predetermined number of data elements in the data set and a second predetermined number.
  • the data set is reconstructed with the number of zero data as new data elements.
  • the controller is arranged to distribute the data elements of the reconstructed data set to the first predetermined number of first nodes and a second predetermined number of second nodes, the data of the reconstructed data set Among the elements, control is performed so that zero data or redundant data is arranged in the second predetermined number of the second nodes.
  • the controllers When at least one or more of the controllers distribute data elements of the reconstructed data set to the first predetermined number of the first nodes and the second predetermined number of the second nodes, the reconstructed data Among the data elements of the set, control is performed so that the nodes to which the plurality of data are arranged are the same. That is, when increasing the data elements of the data set, the data (user data) does not have to move to another node, so that the data transfer amount can be reduced.
  • the controller of the node where the zero data is arranged receives the first write request for the zero data arrangement destination, the first write request is sent to the zero data arrangement destination.
  • the node where the redundant data of the reconfigured data set is arranged Control is performed to transmit the first write data.
  • the controller of the node that has received the first write data controls to update the redundant data based on the redundant data and the first write data of the reconfigured data set.
  • the redundant data (Class2 code) is updated with Read Modify Write.
  • the controller of the node that has received the first write data updates the redundant data
  • the first write data of the first predetermined number of the first nodes and the second predetermined number of the second nodes is updated.
  • the redundant data is controlled to be updated without using the plurality of data and zero data arranged in other nodes other than the node that transmitted the message. Since data other than write data and redundant data need not be used for updating redundant data (Class 2 code), the amount of data transfer can be reduced.
  • the controller of the node in which the plurality of data is arranged receives the second write request with the arrangement destination of any of the plurality of data as a write destination.
  • the previously arranged data is read, and an intermediate code is generated from the second write data of the second write request and the read data.
  • the controller updates the data arranged at the write destination based on the second write data.
  • the controller transmits the intermediate code to a node where the redundant data of the reconfigured data set is arranged among the first predetermined number of the first nodes and the second predetermined number of the second nodes. Control to do.
  • the controller of the node that has received the intermediate code controls to update the redundant data based on the redundant data and the intermediate code of the reconfigured data set.
  • the redundant data (Class2 code) is updated with Read Modify Write using the intermediate code.
  • the node controller that has received the intermediate code transmits the intermediate code out of the first predetermined number of the first nodes and the second predetermined number of the second nodes when the redundant data is updated.
  • the redundant data is controlled to be updated without using the data and zero data arranged in other nodes. Data other than the intermediate code and redundant data need not be used for updating the redundant data (Class 2 code), so the data transfer amount can be reduced.
  • each of the first predetermined number of the first nodes is Stripe mapping information for managing the arrangement of the first predetermined number of data elements of the data set.
  • the stripe mapping information is updated to manage the arrangement of data elements of the reconstructed data set.
  • the at least one or more nodes are controlled to transmit the updated stripe mapping information to other nodes of the first predetermined number of the first nodes and the second predetermined number of the second nodes.
  • Each of the first predetermined number of the first nodes and the second predetermined number of the second nodes is based on the pre-update stripe mapping information and the updated stripe mapping information. To distribute the data elements.
  • each of the second predetermined number of the second nodes is a process of storing zero data in a storage device included in the node, or the node At least one of the processes for managing the information indicating that the data is zero data in association with the address at which the zero data is arranged is executed.
  • each of the second predetermined number of the second nodes is assigned to the logical address that is the zero data arrangement destination in the node. The real storage area of the storage device of the node is not allocated.
  • Each of the first predetermined number of the first nodes provides a logical volume.
  • Each of the plurality of data included in the pre-reconstructed data set is data of a logical volume provided by a separate node.
  • At least the second predetermined number of the second nodes before receiving an instruction to increase the number of data elements constituting the data set from the first predetermined number to a second predetermined number. To scale out.
  • Each of the first predetermined number of the first nodes and the second predetermined number of second nodes manages a parity free capacity, which is a free capacity for storing redundant data arranged in each node.
  • the controller of the node that has received the first write data if the parity free capacity in the node is not less than or equal to a predetermined capacity, the data elements other than the redundant data among the data elements of the reconfigured data set. Based on this, redundant data of the reconfigured data set is generated, and the generated redundant data is stored in at least a part of the parity free capacity.
  • a plurality of redundant data are included in the data elements of the reconfigured data set, and the same number of nodes as the plurality of redundant data are included in the first predetermined number of the first nodes and the second predetermined number of second nodes.
  • each node where the plurality of redundant data is arranged includes the redundant data arranged in the node and the generation of the data set when the redundant data is generated or updated. The generation number for identifying the is associated and managed.
  • At least one node where the redundant data is arranged is a generation number managed by each node where the plurality of redundant data is arranged
  • Examples of embodiments of the present invention include a program that causes the at least one controller to execute the following steps (1) to (4), or a computer-readable recording medium that records the program.
  • a data set is composed of a first predetermined number of data elements including a plurality of data and redundant data corresponding to the plurality of data.
  • the first predetermined number of data elements of the data set are distributed and arranged on the first predetermined number of first nodes.
  • a control method for a system including a plurality of nodes including a control method having the following steps (5) to (8).
  • a data set is composed of a first predetermined number of data elements including a plurality of data and redundant data corresponding to the plurality of data.
  • the first predetermined number of data elements of the data set are distributed and arranged in a first predetermined number of first nodes among the plurality of nodes.
  • the data elements of the reconstructed data set are arranged to distribute the data elements of the reconstructed data set to the first predetermined number of the first nodes and the second predetermined number of second nodes. Among them, zero data or redundant data is arranged in the second predetermined number of second nodes.

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Abstract

複数のノードにデータ要素を分散配置されたデータセットについて、データ要素を増加させるとき、ノード間でのデータ転送量を低減可能なストレージシステムを提供する。 ストレージシステムのコントローラは、複数のデータと、当該複数のデータに対応する冗長データとからなる第1所定数のデータ要素で、データセットを構成する。コントローラは、第1所定数のデータ要素を、第1所定数の第1ノードに分散して配置する。コントローラは、データセットのデータ要素数を第1所定数から第2所定数増加させる指示を受信すると、第1所定数のデータ要素と第2所定数のゼロデータとを、新たなデータ要素としてデータセットを再構成する。コントローラは、再構成したデータセットのデータ要素を、第1ノードと第2所定数の第2ノードに分散させる配置であって、再構成したデータセットのデータ要素のうち、第2ノードにはゼロデータまたは冗長データを配置する。

Description

ストレージシステム、コンピュータ読み取り可能な記録媒体、システムの制御方法
 本発明は、ストレージシステム、コンピュータ読み取り可能な記録媒体、システムの制御方法に関する。
 本技術分野の背景技術を開示する文献として、国際公開第2016/052665号(特許文献1)がある。この特許文献1には、ストレージシステムを構成する複数のノードにデータを分散して配置する技術について記載されている。
国際公開第2016/052665号
 ストレージシステムの可用性を高めるために、複数のノードの間で、データの冗長性を持たせる場合がある。この場合、一部のノードで障害が起きたとしても、他のノードのデータに基づいて、障害が起きたノード(障害ノード)のデータを復旧(リビルド)することができる。例えば、X個のデータと、当該X個のデータに対応するY個の冗長データをデータ要素とするデータセットについて、X+Y個の異なるノードに各データ要素を分散させた場合、Y個までのノードの障害であれば、障害が起きていない残りのノードのデータ要素を用いて、障害ノードのデータ要素を復旧可能である(X,Yは1以上の整数とする)。なお、ストレージシステムのノード数は、X+Y個のみに限られず、X+Y個以上であれば良い。また、データを冗長化する方法は、ノード間でデータを複製(レプリケーション)する方法や、冗長データとしてパリティまたは消失訂正符号(Erasure Code)を用いる方法等、様々な方法がある。
 ところで、近年、ストレージシステムへの投資額を抑えたいとの要求が高まっており、データを保管するコストの低減がますます重要となってきている。データを保管するコストを低減する手段の一つとして、データに対する冗長データの割合を下げて、ストレージシステムのストレージの容量効率を高めることが考えられる。上述した例でいえば、X個のデータとY個の冗長データをデータ要素とするデータセットと比べて、X+Z個のデータとY個の冗長データをデータ要素とするデータセットは、データセットの冗長度はYのままであるが、データに対する冗長データの割合は下がり、ストレージの容量効率が向上する(Zは1以上の整数とする)。
 このように、データセットのデータ要素数を増やす方法を採用するのに適した一例として、IoT(Internet of Things)プラットフォーム等におけるデータレイク、すなわち多様なビッグデータの活用が容易なデータ管理システムにおいて、例えばデータの増大にあわせてストレージの容量効率を見直す場合が挙げられる。また、一例として、ストレージシステムに新たなノードを追加する場合が挙げられる。具体例としては、事業をスモールスタートするときには、ストレージシステムへの初期投資額を抑えるために少ないノードで運用し、事業で提供するサービスへの需要拡大にともない、新たにノードを追加してストレージシステムをスケールアウトする例が挙げられる。なお、これらの例は、あくまで一例であり、上述した方法を採用するシステムを何ら制限するものではない。
 特許文献1は、ストレージシステムに新たなノードを追加するとき、データを再配置することが開示されている。このように複数のノード間でデータを再配置する場合、ストレージシステムのデータ量が大きいほどノード間でのデータ転送量が増大して、ノード間を接続するネットワークの負荷や各ノードの負荷が増大し、I/O(Input/Output)性能等のシステム性能が一時的に低下する等の影響がでる恐れがある。
 そこで、複数のノードにデータ要素を分散して配置されたデータセットについて、データ要素を増加させるとき、ノード間でのデータ転送量を低減可能なストレージシステムを提供する。
 上記課題を解決するために、本発明の一態様であるストレージシステムは、複数のノードを含み、複数のノードの其々はコントローラを有する。複数のノードのコントローラのうち、少なくとも1以上のコントローラは、複数のデータと、複数のデータに対応する冗長データとからなる第1所定数のデータ要素で、データセットを構成する。少なくとも1以上のコントローラは、データセットの第1所定数のデータ要素を、複数のノードのうち、第1所定数の第1ノードに分散して配置する。少なくとも1以上のコントローラは、データセットを構成するデータ要素の数を、第1所定数から第2所定数増加させる指示を受信すると、データセットの第1所定数のデータ要素と、第2所定数のゼロデータとを、新たなデータ要素としてデータセットを再構成する。少なくとも1以上のコントローラは、再構成したデータセットのデータ要素を、第1所定数の第1ノードと第2所定数の第2ノードに分散させる配置であって、再構成したデータセットのデータ要素のうち、第2所定数の第2ノードにはゼロデータまたは冗長データを配置するように制御する。
 本発明によれば、ストレージシステムが有する複数のノードにデータ要素を分散配置されたデータセットについて、データ要素を増加させるとき、ノード間でのデータ転送量を低減可能であり、ストレージシステムの性能低下を抑えることができる。上記した以外の課題、構成および効果は、以下の発明を実施するための形態の説明により明らかにされる。
実施例1における分散型ストレージシステムの構成を示す図である。 分散型ストレージシステムのライト処理の概要を示す図である。 メモリの構成を示す図である。 ストライプマッピングテーブルの構成の概念を示す図である。 ストライプマッピングテーブルの構成の具体例を示す図である。 キャッシュ管理テーブルの構成を示す図である。 パリティ管理テーブルの構成を示す図である。 ノード状態管理テーブルの構成を示す図である。 データ数とノード数を同時に増設するときのストライプマッピングテーブルの更新例を示す概念図である。 データ数とノード数を同時に増設するときの逆引きテーブルの更新例を示す概念図である。 データ数とノード数を同時に減設するときのストライプマッピングテーブルの更新例を示す概念図である。 データ数とノード数を同時に減設するときの逆引きテーブルの更新例を示す概念図である。 ECグループ拡縮処理のフローチャートである。 クラスタ再構築処理のフローチャートである。 ホストI/O処理のフローチャートである。 ロールバック処理のフローチャートである。 実施例2における分散型ストレージシステムの構成を示す図である。 データセットのデータ要素を増加させるときの処理の一例を示す模式図である。
 以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。以下の記載および図面は、本発明を説明するための例示であって、説明の明確化のため、適宜、省略および簡略化がなされている。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。本発明が実施形態に制限されることは無く、本発明の思想に合致するあらゆる応用例が本発明の技術的範囲に含まれる。本発明は、当業者であれば本発明の範囲内で様々な追加や変更等を行うことができる。本発明は、他の種々の形態でも実施する事が可能である。特に限定しない限り、各構成要素は複数でも単数でも構わない。
 以下の説明では、「テーブル」、「リスト」、「キュー」等の表現にて各種情報を説明することがあるが、各種情報は、これら以外のデータ構造で表現されていてもよい。データ構造に依存しないことを示すために「XXテーブル」、「XXリスト」等を「XX情報」と呼ぶことがある。各情報の内容を説明する際に、「識別情報」、「識別子」、「名」、「ID」、「番号」等の表現を用いるが、これらについてはお互いに置換が可能である。
 また、以下の説明では、同種の要素を区別しないで説明する場合には、参照符号または参照符号における共通番号を使用し、同種の要素を区別して説明する場合は、その要素の参照符号を使用または参照符号に代えてその要素に割り振られたIDを使用することがある。
 また、以下の説明では、プログラムを実行して行う処理を説明する場合があるが、プログラムは、プロセッサ(例えばCPU)によって実行されることで、定められた処理を、適宜に記憶資源(例えばメモリ)および/またはインターフェースデバイス(例えば通信ポート)等を用いながら行うため、処理の主体がプロセッサとされてもよい。同様に、プログラムを実行して行う処理の主体が、プロセッサを有するコントローラ、装置、システム、計算機、ノード、ストレージシステム、ストレージ装置、サーバ、管理計算機、クライアント、またはホストであってもよい。プログラムを実行して行う処理の主体(例えばプロセッサ)は、処理の一部または全部を行うハードウェア回路を含んでもよい。
 プログラムは、プログラムソースから計算機のような装置にインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布サーバまたは計算機が読み取り可能な記憶メディアであってもよい。プログラムソースがプログラム配布サーバの場合、プログラム配布サーバはプロセッサ(例えばCPU)と記憶資源を含み、記憶資源はさらに配布プログラムと配布対象であるプログラムとを記憶してよい。そして、プログラム配布サーバのプロセッサが配布プログラムを実行することで、プログラム配布サーバのプロセッサは配布対象のプログラムを他の計算機に配布してよい。また、以下の説明において、2以上のプログラムが1つのプログラムとして実現されてもよいし、1つのプログラムが2以上のプログラムとして実現されてもよい。
 以下の説明において、各フローチャートにおける判定のステップで「Y」はYesを表し、「N」はNoを表すものとする。
 本実施形態における分散型ストレージシステム100は、それぞれがストレージデバイスを含む複数のノード101を有し、ノード101間がネットワーク103により接続された構成である。分散型ストレージシステム100は、複数のノード101のストレージデバイスによって、ストレージプールを実現する仮想的なストレージシステムを実現する。
 ストレージデバイスは、例えばHDD(Hard Disk Drive)やSSD(Solid State Drive)等の1台のストレージドライブ、複数台のストレージドライブ、複数台のストレージドライブを含むRAID(Redundant Arrays of Independent Disks)装置、または複数のRAID装置であっても良い。以下の説明において、ストレージデバイスは、ドライブ105と表現されることがある。
 ストライプとは、データブロック、またはデータ保護のためにデータブロックから生成されるパリティブロック(Class1 code)のいずれかのデータユニットである。ストライプは、ノード101内のストレージデバイスに格納されると共に、他のノード101におけるパリティブロック(Class2 code)の生成において使用される。
 ストライプグループは、ストライプ(データブロックまたはClass1 code)と、当該ストライプから生成されるClass2 codeの組合せである。各ストライプが属するストライプグループは、例えば、当該ストライプの論理アドレスと、当該ストライプを格納するノード101とによって決定される。
 ストライプグループは、データセットと呼ぶことがある。データセットは、所定数のデータ要素で構成される。ここで、データ要素とは、データセットに含まれるデータブロックとClass1 codeとClass2 codeである。データセットは、データブロックとClass2 codeで構成されてもよく、Class1 codeは含まれていてもよいし含まれなくてもよい。
 また、本実施例では、Erasure Coding(EC)により、データブロックからClass2 codeを生成する例を開示しており、ストライプグループをECグループと呼ぶことがある。但し、ECグループと記載しても、Class2 codeの生成方法は必ずしもECに限定されない。
 ストライプグループを構成するストライプについて、データブロックの数をD数と呼び、Class2 codeの数をP数と呼ぶことがある。また、ストライプグループの構成について、自然数m、nを用いて、mDnPと表現する場合、m個のデータブロックとn個のClass2 codeでストライプグループが構成されることを示す。
 ホストは、分散型ストレージシステム100にアクセスする計算機、当該計算機で動作するプロセッサまたは当該プロセッサが実行するプログラムである。
 データストアノードとは、特定のストライプグループに着目したとき、当該ストライプグループのデータブロックをローカルのドライブ105に格納するノード101である。パリティストアノードとは、特定のストライプグループに着目したとき、当該ストライプグループのClass2 codeを、ローカルのドライブ105に格納するノード101である。
 図1は、実施例1における分散型ストレージシステム100の構成を示す図である。分散型ストレージシステム100は、複数のノード101と、複数のノード101間を接続するネットワーク103を有する。分散型ストレージシステム100は、計算機システム、または情報処理システムと呼ばれてもよい。ネットワーク103は、バックエンドネットワークと呼ばれてもよい。
 ノード101は、計算機であればよく、例えば一般的なサーバ計算機の構成を有している。ノード101は、計算機、計算機ノード、サーバ、ストレージ装置、またはストレージシステムのいずれかの表現で呼ばれてもよい。
 ノード101は、バックエンドポート108、コントローラ107、ドライブ105、内部ネットワーク102を有する。バックエンドポート108、コントローラ107、ドライブ105は、内部ネットワーク102を介して接続されている。ノード101の各構成要素(バックエンドポート108、コントローラ107、ドライブ105、内部ネットワーク102)は、それぞれ1つでもよいし、複数あってもよい。なお、ノード101のハードウェア構成は、この例に限定されない。例えば、ノード101に、圧縮等の特定の処理を行う専用ハードウェア回路がさらに追加されてもよい。
 各ノード101のバックエンドポート108はネットワーク103と接続しており、ノード101はネットワーク103を介して他のノード101と接続する。バックエンドポート108は、ポートと呼ばれてもよい。
 コントローラ107は、1つまたは複数のメモリ104と、1つまたは複数のプロセッサ106と、を有する。コントローラ107は、例えばプロセッサパッケージであってもよい。プロセッサ106は、プログラムを実行する制御部であって、例えばCPU(Central Processing Unit)であってもよい。プロセッサ106は、メモリ104内のプログラムを実行して、コマンドに応じた各種の処理を実行する。プロセッサ106は、プログラムを実行する演算部または制御部であれば良い。以降では、プロセッサ106がメモリ104上のプログラムを実行して行われる処理を、ノード101やコントローラ107を処理の主体として記載することがある。
 メモリ104は、プロセッサ106により実行されるプログラムを格納する記憶部である。メモリ104は、揮発性のDRAMであってもよいし、不揮発のSCM(Storage Class Memory)などを用いてもよい。
 ドライブ105は、ストレージデバイスであればよく、ストレージデバイスと呼ばれてもよい。ドライブ105は、例えば、FC(Fibre Channel)、SAS(Serial Attached SCSI)、SATA(Serial Advanced Technology Attachment)などのインタフェースを持つハードディスクドライブや、上記インタフェースに加えてNVMe(Non-Volatile Memory Express)などのインタフェースを持つSSD(Solid State Drive)などである。また、ドライブ105は、NAND、PRAM、ReRAMなどのSCMを用いてもよいし、揮発性のメモリを用いてもよい。ドライブ105は、揮発性メモリを使用する場合、バッテリによってストレージデバイスを不揮発化してもよい。
 ノード101は、メモリ104の一部を、キャッシュまたはバッファとして使用することができる。また、ノード101は、SSDなどドライブ105の一部を、キャッシュまたはバッファとして使用することができる。
 ノード101上でハイパーバイザが動作し、ハイパーバイザ上で1または複数の仮想マシンが稼働しても良い。仮想マシン上で、OSやプログラムが動作してもよい。すなわち、OSやプログラムは、ノード(物理計算機)101のハードウェア上で動作することもあれば、仮想マシン上で動作することもある。
 また、ホストは、仮想マシン上で動作するアプリケーションプログラム(ホストプログラム)201であってもよいし、物理的なホスト計算機(ホストコンピュータ)であっても良い。OSやストレージコントローラプログラムが動作する仮想マシンと、ホストプログラムが動作する仮想マシンとが、同一のノード101上にあっても、ネットワーク103を介して接続する異なるノード101上にあってもよい。ここで、ストレージコントローラプログラムとは、分散型ストレージシステム100を制御するためのプログラムであって、例えば図3に示す各種プログラム305~307の一部または全部を含むプログラムである。また、ストレージコントローラプログラムは、ハイパーバイザの一部であっても良い。
 また、分散型ストレージシステム100が複数のノード101を有するとき、ノード101の一部が異なるサイトにあっても良い。また、分散型ストレージシステム100のノード101の一部または全部がクラウド上にあって、ネットワークを介して、ユーザにサービスが提供されても良い。
 このような構成例であっても、本発明を適用することができる。一般的に仮想マシンは、ハイパーバイザが提供する仮想的なハードウェア資源の上で稼動し、ハードウェア資源へのアクセスはハイパーバイザを経由する形態であるが、ハイパーバイザが備える機能によっては、ハードウェア資源を仮想マシンが直接アクセス可能となる場合がある。いわゆるパススルー技術である。
 以下、分散型ストレージシステム100を主語とした処理については、特に限定しない限り、分散型ストレージシステム100のいずれか一つのノード101で行ってもよいし、複数のノード101で連携または独立して行ってもよい。
 図15は、分散型ストレージシステム100が有する複数のノード101に、データ要素を分散して配置されたデータセットについて、データ要素を増加させるときの処理の一例を示す模式図である。
 分散型ストレージシステム100について、ノード101を追加する前の構成を分散型ストレージシステム100-1とし、ノード101を追加した後の構成を分散型ストレージシステム100-2として、以下説明する。
 分散型ストレージシステム100-1は、システムの可用性を高めるために、複数のノード101の間でデータの冗長性を持たせている。図15の例によれば、X個のデータ(例えばAi,Bi)と、当該X個のデータに対応するY個の冗長データ(例えばPi)をデータ要素とするデータセットについて、X+Y個の異なるノード101に各データ要素を分散させている。ここで、X,Yは1以上の整数とする。また、iは1以上の整数であり、図15において、データセットiのデータ要素をAi,Bi,Piで表している。
 分散型ストレージシステム100-1は、Y個までのノード101の障害であれば、障害が起きていない残りのノード101のデータ要素を用いて、障害が起きたノード(障害ノード)のデータ要素を復旧可能である。ここで、障害ノードのデータ要素を復旧するとは、分散型ストレージシステム100-1で稼働する業務を停止することなく、障害ノードに格納されていたデータ要素をリビルドすることを含む。リビルド後のデータセットは、冗長度Yまで冗長性を回復できる。
 なお、分散型ストレージシステム100-1のデータをバックアップしておくことで、Y個を超えるノード101の障害が起きた場合でも、バックアップしたデータを用いて、データを復元することができる。
 図15の分散型ストレージシステム100-2の模式図は、各データセットについて、Z個のデータをデータ要素として追加したときのデータ配置の一例を示すものである。ここで、Zは1以上の整数とする。X個のデータとY個の冗長データをデータ要素とするデータセットと比べて、X+Z個のデータとY個の冗長データをデータ要素とするデータセットは、データセットの冗長度はYのままであるが、データに対する冗長データの割合は下がり、ストレージの容量効率が向上する。このように、データセットのデータ要素を増加させ、データに対する冗長データの割合を下げることで、分散型ストレージシステム100のストレージの容量効率を高めることができる。結果として、データを保管するコストを低減することができ、分散型ストレージシステム100への投資額を抑えることができる。
 分散型ストレージシステム100-2は、分散型ストレージシステム100-1に、Z個以上の新たなノード101を追加した構成である。図15の例でいえば、分散型ストレージシステム100-1はNode I、Node II、Node IIIで構成され、分散型ストレージシステム100-2は分散型ストレージシステム100-1にNode IVを追加した構成である。この新たに追加したノードを、追加ノードと呼ぶ。
 図15のS1に示すように、分散型ストレージシステム100-2は、各データセットに追加されるZ個のデータをゼロデータとし、そのゼロデータを追加ノードに配置するように制御する。データセットに新たに追加されたデータ要素がゼロデータであれば、データ要素を増加する前のデータセットのX個のデータに対応するY個の冗長データの値と、データ要素を増加した後のデータセットのX+Z個のデータに対応するY個の冗長データの値と、は一致する。したがって、冗長データを計算し直す必要がなく、その計算負荷をなくすことができるうえ、冗長データを計算するために各ノード101からデータを収集することも不要であり、ノード101間でのデータ転送量を低減できる。
 また、データ要素を増加する前のデータセットのX個のデータおよびY個の冗長データのデータ配置を、データ要素を増加した後も変更しないことで、ノード101間でのデータ移動が不要となり、ノード間101でのデータ転送量を低減できる。ここで、データ配置を変更しないとは、データを格納するノード101を変更しないことを意図するが、各ノード101内でデータを格納するストレージデバイスについても変更しなくて良い。
 ここで、データの分散方法として、複数のノード101のうち、特定のノードのみに冗長データを配置する方法と、各ノード101に冗長データを分散する方法がある。前者の特定のノードのみに冗長データを配置する方法では、追加ノードに配置するデータ要素を全てゼロデータとすることが可能となる。しかしながら、この方法では、冗長データの書き込みや読み出しが特定のノードに集中し、書き込みおよび読み出しの性能のボトルネックとなる可能性がある。また、各ノード101で消費されるストレージ容量を均一化しにくい。さらに、冗長データが配置される特定のノードで、業務アプリケーション(アプリケーションプログラム)を動作させないとすれば、プロセッサ等の計算機リソースの効率的な使用ができない可能性がある。以上の理由により、各ノード101に冗長データを分散する方法が、分散型ストレージシステム100として望ましい実施形態の一つと考えられる。以下、各ノード101に冗長データを分散する方法を採用した場合について説明する。
 図15のS2は、追加ノードに冗長データを配置する例について示す。追加ノードに、いずれのデータセットの冗長データを配置するかについては、分散型ストレージシステム100で採用されるデータ分散方法に従って決められる。図15の例では、4つのデータセットのデータ配置が示されており、そのうち1つのデータセットの冗長データが追加ノードに配置されている。残りの3つのデータセットについては、ゼロデータを追加ノードに配置している。
 上述のとおり、データセットに新たに追加されたデータ要素がゼロデータであれば、データ要素を増加する前の冗長データの値と、データ要素を増加した後の冗長データの値と、は一致する。したがって、追加ノードに配置する冗長データは、データ要素を増加する前の冗長データを配置していたノード(Node III)から、当該冗長データを追加ノードに移動またはコピーすれば良い。また、冗長データを、同じデータセットの他のデータ要素から再計算して、追加ノードに配置しても良い。
 図15のS3は、追加ノードに冗長データを配置する場合、データ要素を増加する前の冗長データを配置していたノード(Node III)にゼロデータを配置することを示している。
 以上、分散型ストレージシステム100に新たなノード101を追加する場合に、データセットのデータ要素数を増やすことで、ストレージの容量効率を向上させる方法について説明した。このような方法を採用するのに適した一例として、事業をスモールスタートするときには、分散型ストレージシステム100への初期投資額を抑えるために少ないノード101で運用し、事業で提供するサービスへの需要拡大にともない、新たにノード101を追加して分散型ストレージシステム100をスケールアウトする例が挙げられる。なお、この例は、あくまで一例であり、上述した方法を採用する分散型ストレージシステム100を何ら制限するものではない。
 データを冗長化する方法は、ノード間でのデータを複製(レプリケーション)する方法や、冗長データとしてパリティまたは消失訂正符号(Erasure Code)を用いる方法等、様々な方法がある。
 分散型ストレージシステム100のノード101の数(以下、ノード数とも呼ぶ)は、分散する各データセットのデータ要素の数以上であれば良い。すなわち、分散型ストレージシステム100-1のノード数は、X+Y個のみに限られず、X+Y個以上であれば良い。同様に、分散型ストレージシステム100-2のノード数は、X+Y+Z個のみに限られず、X+Y+Z個以上であれば良い。
 分散型ストレージシステム100のノード数が、各データセットのデータ要素の数より多い場合でも、各データセットのデータ要素の其々は、分散型ストレージシステム100の異なるノード101に分散して格納される。異なるデータセットの間で、分散するノードの組合せが異なっていても良い。
 各データセットに追加されるZ個のデータをゼロデータとすることを上述したが、このゼロデータを配置する方法の具体例を述べる。1つ目の具体例は、ゼロデータを配置するノード101において、実際にゼロデータを格納する方法である。2つ目の具体例は、ゼロデータを配置するノード101において、当該データをゼロデータと管理する方法である。この場合、実際に当該ノード101のドライブ105にゼロデータが格納されていても、格納されていなくても良い。ゼロデータを格納不要とすることで、ゼロデータを格納する負荷を抑えることができる。また、ゼロデータを格納しない場合、当該ゼロデータの配置先となる論理アドレスに対し、当該ノード101が有する1以上のドライブ105からなる実記憶領域を割り当てても、割り当てなくても良い。ゼロデータの場合に実記憶領域を割り当てないことで、当該ノード101の未使用な実記憶領域を増やすことができ、ストレージの容量効率を向上できる。したがって、ゼロデータを配置するノード101において、当該データをゼロデータと管理する方法としては、当該ゼロデータの配置先となるアドレスに、ゼロデータであることを示す情報を対応づけて管理する方法や、当該ゼロデータの配置先となる論理アドレスに、実記憶領域を割り当てない方法等がある。ゼロデータの配置先となるアドレスに対し、読み出し要求があった場合に、ゼロデータを応答できれば、いずれの方法が採用されても良い。
 分散型ストレージシステム100において、新たなノード101の追加は、ノード101を追加する命令を管理装置から受領したとき、または自動でノード101の追加を検知したときに実行しても良い。ここで、管理装置とは、分散型ストレージシステム100を管理する装置である。データセットのデータ要素の増加は、管理装置からの命令に従って実行されて良い。新たなノード101の追加と、データセットのデータ要素の増加は、同じタイミングで行われても、異なるタイミングで行われても良い。
 また、新たなノード101を追加することは、本発明の実施に、必ずしも必須の構成でなくても良い。すなわち、データセットのデータ要素を増やした後のデータ要素数X+Y+Z個以上のノードを、分散型ストレージシステム100-1が有していた場合、ノード101を追加しなくても、データセットのデータ要素を増やすことができる。
 このように、データセットのデータ要素数を増やす方法を採用するのに適した一例として、IoT(Internet of Things)プラットフォーム等におけるデータレイク、すなわち多様なビッグデータの活用が容易なデータ管理システムにおいて、例えばデータの増大にあわせてストレージの容量効率を見直す場合が挙げられる。なお、この例は、あくまで一例であり、上述した方法を採用する分散型ストレージシステム100を何ら制限するものではない。
 図2は、分散型ストレージシステム100のライト処理の概要を示す図である。分散型ストレージシステム100は、冗長化のため、ノード101間でデータブロックを転送する。
 以下において、ノード101は、データブロックに基づき一次的な冗長符号を生成して、当該データブロックとともに他のノード101に転送し、転送先のノード101で二次的な冗長符号を生成する方法について述べる。
 図2は、分散型ストレージシステム100が有するノード101A、101B、101C、101Dの4ノードにおいて、2D2Pの冗長構成でデータ保護する例を示している。つまり、分散型ストレージシステム100は、2ノード障害時に全てのデータを回復できる冗長性を有する。
 例えば、ノード101Aは、アプリケーションプログラムまたは仮想マシン201から受信したデータ長の長いライトデータブロック203を、2個のデータブロック(aブロック204A、bブロック204B)に分割し、さらに、それら分割したデータブロックから一次的な冗長符号であるp1ブロック205を1個生成する。この一次的な冗長符号は、例えばパリティブロック等の冗長コードであって、Class1 codeと呼ぶことがある。
 次に、ノード101Aは、データブロック204A、204BおよびClass1 code205を、他ノード101B~101Dのキャッシュ(またはバッファ)に分散コピーする。図2の例では、ノード101Aは、データブロック204A、データブロック204B、Class1 code205を、それぞれノード101B、ノード101C、ノード101Dにコピーする。コピー先となるノード101は、後述するストライプマッピングテーブル301を使用して、ライトデータを受信したノード番号と書き込み先アドレスから求める。以下、コピー先となるノード101を、宛先ノードと呼ぶことがある。
 コピーが完了した時点で、必要な冗長性が得られている(2ノード障害の回復が可能な)ため、同期的なライト処理が完了する。
 同様に、ノード101B~101Dは、それぞれ受信したライトデータブロック(DATA2~DATA4)を2つのデータブロックに分割し、さらに、Class1 codeを生成する。ノード101B~101Dの各々は、分割したデータブロックおよびClass1 codeを、他の3つのノード101のキャッシュ(またはバッファ)に、分散コピーする。各ノード101は、他の3つのノード101それぞれから受信したデータブロックまたはClass1 codeのコピーを、キャッシュ(またはバッファ)に格納する。
 ノード101Aは、ライト処理とは非同期的に、他の3つのノード101から集約したデータブロックまたはClass1 codeから、二次的な冗長符号であるx1ブロック206Aおよびy1ブロック206Bを生成する。この二次的な冗長符号は、例えばパリティブロック等の冗長コードであって、Class2 codeと呼ぶことがある。
 同様に、ノード101B~101Dは、それぞれ、非同期的に、他の3つのノードから集約したデータブロックまたはClass1 codeから、Class2 codeを生成する。
 ノード101A~101Dの各々は、それぞれ生成したClass2 codeをローカルなドライブ105に書き込む。また、ノード101A~101Dの各々は、当該Class2 codeの生成に使用したデータブロックまたはClass1 codeのコピーが格納されたキャッシュ(またはバッファ)の領域を解放する。
 図2は2D2P冗長構成の例を示すが、本実施例の方法は、任意のmDnP構成(m、nは自然数)に適用できる。ライトデータブロック(mD)は、ローカルなドライブ105に格納され、冗長度を1減らした個数(冗長度がn-1)のClass1 codeと共に、他のノード101に転送される。例えば、3D2P構成(d1、d2、d3、p)において、ライトデータブロック(d1+d2+d3)はローカルなドライブ105に格納され、データブロックd1、d2、d3、pが異なるノード101にそれぞれ転送される。
 図3は、メモリ104の構成を示す図である。分散型ストレージシステム100の各ノード101のメモリ104には、分散型ストレージシステム100を制御するための情報またはプログラムが格納される。例えば、メモリ104には、ストライプマッピングテーブル301、キャッシュ管理テーブル302、パリティ管理テーブル303、ノード状態管理テーブル304、ECグループ拡縮処理プログラム305、ホストI/O処理プログラム306、およびロールバック処理プログラム307が格納される。各種プログラム305~307は、プロセッサ106により、実行される。以下の説明において、ストライプマッピングテーブル301、キャッシュ管理テーブル302、パリティ管理テーブル303、ノード状態管理テーブル304を含む管理情報を、各種管理情報301~304と呼ぶことがある。
 ストライプマッピングテーブル301は、ストライプグループ番号の組合せの情報を含み、データブロックやClass1 codeのコピー先となる宛先ノードを決定するときや、障害が発生したノード101に格納されたデータブロックをリビルドするときに使用する。
 キャッシュ管理テーブル302は、Class2 codeを生成するダーティデータ、またはClass2 codeの整合性を維持するためのアンドゥデータのキャッシュに関する情報を含む。パリティ管理テーブル303は、ログストラクチャード形式で格納されるClass2 codeの管理情報およびClass2 codeを構成するデータブロックの格納位置情報を含む。ノード状態管理テーブル304は、各ノード101の運用状態の情報を含む。
 ECグループ拡縮処理プログラム305は、ユーザまたはクラスタ管理プログラムからのECグループ拡縮要求を制御するためのプログラムである。ホストI/O処理プログラム306は、アプリケーションプログラムや仮想マシンといったホストからのI/O要求を制御するためのプログラムである。ロールバック処理プログラム307は、データストアノードの障害時にパリティストアノード間でClass2 codeの整合性を制御するためのプログラムである。
 メモリ104は、図3に示す情報およびプログラムに加え、ストレージ機能を実現するストレージプログラム、OS、インタフェースプログラムを含む、各種プログラムを格納する。メモリ104は、さらに、業務を実行するアプリケーションプログラムを格納することがある。
 上述した各種管理情報301~304と、プログラム305~307を含む各種プログラムの全部または一部のコピーは、バックアップ等の目的のため、ドライブ105に同期または非同期に保存されてもよい。
 以下、図4A、図4B、図5,図6、図7を用いて、メモリ104が保持する情報(ストライプマッピングテーブル301、キャッシュ管理テーブル302、パリティ管理テーブル303、ノード状態管理テーブル304)の構成例を説明する。各テーブルにおいて、一部のエントリのみが示されている。各テーブルにおいて、空白のセルは、データの記載が省略されたセルである。テーブルのセルにおいて、「0x」は、16進数の数字を示す。
 図4Aは、ストライプマッピングテーブル301の構成の概念を示す図である。図4Aのストライプマッピングテーブル301は、分散型ストレージシステム100が4台のノード(E0~E3)でクラスタを構成していることを示している。ECグループの構成は、2D2Pであり、サイクル数Cが2である。
 図4Aに示すストライプマッピングテーブル301は、列要素(E0~E3)として列番号401を含み、行要素(D1、D2、P1、XY)として行番号402を含む。
 列番号401は、要素番号と呼ぶことがある。要素番号は、例えばノード番号、ドライブ番号、またはノード番号およびドライブ番号の両方を指定する情報のいずれかであっても良い。
 行番号402は、データブロックを特定する情報(D1、D2)と、Class1 codeを特定する情報(P1)と、Class2 codeを特定する情報(XY)を含む。行番号402は、例えば、データブロック、Class1 code、またはClass2 codeの格納先を示す論理アドレスであっても良い。
 また、ストライプマッピングテーブル301は、列番号401と行番号402で指定される各セル403に、ストライプグループ番号(S0~S3)を含む。ストライプグループ番号は、ストライプグループを識別する情報である。ストライプグループは、ストライプ(データブロックまたはClass1 code)と、当該ストライプから生成されるClass2 codeの組合せである。
 ストライプマッピングテーブル301で、同一のストライプグループ番号に対応するストライプとClass2 codeは、当該ストライプグループ番号の同じストライプグループに属する。各ストライプが属するストライプグループは、例えば、当該ストライプの論理アドレス(行番号402に相当)と、当該ストライプを格納するノード101のノード番号(列番号401に相当)とによって決定される。そして、コントローラ107は、同じストライプグループに属する複数のストライプから、Class2 codeを生成する。さらに、コントローラ107は、ストライプマッピングテーブル301で、当該ストライプグループ番号とClass2 codeの行番号(XY)に対応するノード番号(列番号401)のノード101に、Class2 codeを格納する。
 ストライプマッピングテーブル301は、データ部404、Class1 code部405、およびClass2 code部406の3つのセクタを含む。図4Aの例では、データ部404は行番号402がD1およびD2のセクタであり、Class1 code部405は行番号402がP1のセクタであり、Class2 code部406は行番号402がD1およびD2のセクタである。
 データ部404は、アプリケーションプログラムや仮想マシンにより書き込まれたデータブロックに対応したストライプグループ番号を管理している。
 Class1 code部405は、書き込まれたデータブロックを分割して生成されたClass1 codeに対応したストライプグループ番号を管理している。Class1 codeは、同じ列番号401のデータ部404に対応するデータブロックから生成する。例えば、列番号401がE0の場合、E0に対応するD1とD2の論理アドレスに書き込まれたデータブロックから、Class1 code(P1)を生成する。
 Class2 code部406は、その要素番号(列番号401)のノード101に格納されるClass2 codeのストライプグループ番号を管理している。例えば、E0の列の場合、Class2 codeは、ストライプグループ番号がS0であり、同じストライプグループ番号に対応するデータ部404およびClass1 code部405から生成される。具体的には、E0の列のClass2 codeは、E1の列のD1データブロックと、E2の列のClass1 codeと、E3の列のD1データブロックから生成する。そのため、E1の列のD1データブロックと、E2の列のClass1 codeと、E3の列のD1データブロックのコピー先となる宛先ノードは、E0のノード番号のノード101となる。
 また、例えば、以下のように計算することで、書き込まれたデータブロックおよびClass1 codeのコピー先(転送先)となる宛先ノードを決定する。以下において、Cとは、データ部のサイクル数(行数)を示し、ストライプサイズは、1セルあたりのデータサイズを示す。LBAとは、ブロックの論理的なデータの場所を示す論理ブロックアドレス(Logical Block Address)である。以下において、ストライプマッピングテーブル301内のセル位置を(列番号401、行番号402)で示す。
 (1)データブロック
 コントローラ107は、データブロックを、ローカルなノード101のドライブ105に、LBA順にストレートマッピングされるように格納する。コントローラ107は、データブロックの宛先ノードを決定するため、列番号401をノード番号とし、行番号402を(LBA / ストライプサイズ)mod Cとして、列番号401と行番号402を算出する。コントローラ107は、ストライプマッピングテーブル301のデータ部404において、(ノード番号、(LBA / ストライプサイズ)mod C)のセル位置にあるセルに格納されたストライプグループ番号を取得する。コントローラ107は、ストライプマッピングテーブル301のClass2 code部406において、取得した番号と同じストライプグループ番号を格納するセルの列番号401を取得し、当該列番号401に対応するノード101へデータブロックを転送する。
 (2)Class1 code
 コントローラ107は、Class1 codeについて、列番号401をノード番号とし、行番号402をP1として、列番号401と行番号402を算出する。コントローラ107は、ストライプマッピングテーブル301のClass1 code部405において、(ノード番号、P1)のセル位置にあるセルに格納されたストライプグループ番号を取得する。コントローラ107は、ストライプマッピングテーブル301のClass2 code部406において、取得した番号と同じストライプグループ番号を格納するセルの列番号401を取得し、当該列番号401に対応するノード101へClass1 codeを転送する。
 また、データブロックとClass1 codeを受領した宛先ノードでは、データブロックとClass1 codeからClass2 codeを生成し、ドライブ105にマッピングされたデータ部404の終端からストレートマッピングされるように、ドライブ105に格納する。このとき、同一ストライプから生成された複数のClass2 codeであるx、yパリティブロックは、ドライブ内の連続領域に格納される。これにより、Class2 codeをシーケンシャルに読み出すことができ、リビルド時のペナリティを軽減できる効果がある。
 ストライプマッピングテーブル301は、図4Aの例に限定されず、例えば同列内であれば任意にストライプグループ番号を入れ替えてよい。
 図4Bは、ストライプマッピングテーブル301の構成の具体例を示す図である。すなわち、図4Aのストライプマッピングテーブル301は、図4Bに示す構成であってよい。
 図4Bのストライプマッピングテーブル301は、ノード番号からストライプグループ番号に変換するためのストライプグループ番号テーブル409と、ストライプグループ番号からノード番号に変換するノード番号テーブル410を有する。
 ストライプグループ番号テーブル409は、要素番号、ストライプグループ番号(D1)、ストライプグループ番号(D2)、およびストライプグループ番号(P1)を含む。要素番号は、データブロックを格納するノード番号であり、列番号401に対応する。ストライプグループ番号(D1)、ストライプグループ番号(D2)は、データ部404の各行に対応したストライプグループ番号である。ストライプグループ番号(P1)は、Class1 code部405に対応したストライプグループ番号である。
 ノード番号テーブル410は、ストライプグループ番号、データブロック要素番号、Class1 code要素番号、およびClass2 code要素番号を含む。
 データブロック要素番号は、同行のストライプグループ番号に対応するデータ部404を有するノードのノード番号である。Class1 code要素番号は、同行のストライプグループ番号に対応するClass1 code部405を有するノードのノード番号である。Class2 code要素番号は、同行のストライプグループ番号に対応するClass2 code部406を有するノード(宛先ノード)のノード番号である。
 図5は、キャッシュ管理テーブル302の構成を示す図である。キャッシュ管理テーブル302は、ダーティキャッシュテーブル501とアンドゥキャッシュテーブル502を含む構成である。
 ダーティキャッシュデーブル501は、Class2 codeを計算するためのデータブロックを管理している。ダーティキャッシュテーブル501は、ストライプグループ番号、要素番号、およびダーティキューを含む。ストライプグループ番号は、Class2 codeを同一ストライプグループ番号のデータブロックで生成するための番号である。ストライプグループ番号ごとに、要素番号とダーティキューを管理する。要素番号は、ストライプマッピングテーブル301で管理している列要素の番号であり、データブロックの送信元である。ダーティキューは、Class2 codeを生成するために、他ノードに転送されたデータブロックである。ダーティキューには、データブロック本体だけでなく、それらデータブロックが格納された位置情報(ノード番号、ドライブ番号)を保持する。
 アンドゥキャッシュテーブル502は、データストアノードに障害が発生した時に、パリティストアノード間のClass2 codeの整合性をとるためのアンドゥキューを管理している。アンドゥキャッシュテーブル502は、要素番号、タグ番号、アンドゥキュー、I/O範囲、および状態を含む。タグ番号は、ホストI/Oに付与される番号であり、当該システムが処理可能なホストI/Oの多重度分だけ番号が存在する。アンドゥキューは、Class2 codeのロールバック処理時に使用するデータブロックまたは中間コードである。アンドゥキューには、アンドゥデータ本体だけでなく、アンドゥデータが格納された位置情報(ノード番号、ドライブ番号)を保持する。アンドゥデータは、ライトデータを受信した要素番号とタグ番号に対応するエントリにキューイングする。また、同要素番号、同タグ番号、且つ異なる世代番号のライトデータを受信した時に、一度破棄し、受信したライトデータを新たにキューイングする。I/O範囲は、受信したI/Oが同時にどのデータブロックを更新しているかを示す。これにより、データストアノード障害時に、当該エントリが整合性をとるべき、ノード(要素)を判別する。具体的には、I/O範囲情報として、開始アドレスとデータ転送長を記録する。状態は、各行の状態であり、Class2 codeに整合性を確認した状態かどうかを確認する。データストアノードに障害が発生した時、状態が未チェックのエントリに対して、整合性がとれているかどうか他パリティストアノードに問い合わせて確認する。整合性を確認した後、エントリの状態をチェック済みに変更する。
 図6は、パリティ管理テーブル303の構成を示す図である。パリティ管理テーブル303は、正引きテーブル601と逆引きテーブル602とフリーリスト603を含む管理情報である。
 正引きテーブル601は、データブロックの格納アドレスをキーとして、Class2 codeの格納アドレスを引くための情報を管理する管理情報である。データブロックの格納アドレス(DATA LBA)からClass2 codeの格納アドレス(PARITY LBA)を引く操作を正引きと呼ぶ。
 正引きテーブル601は、データノード番号、データドライブ番号、データLBA、世代番号、パリティドライブ番号、およびパリティインデックス番号を情報として含む。データノード番号、データドライブ番号、およびデータLBAは、データブロックを格納するノードの番号、ドライブの番号、LBAである。世代番号は、データブロックが書き出された世代を管理する番号であり、データブロックの更新時に更新される。世代番号は、データストアノード障害時におけるロールバック処理で使用する。パリティドライブ番号は、当該エントリと同行のデータブロックに対応するClass2 codeを格納するドライブの番号である。パリティインデックス番号は、Class2 codeの格納位置を示す番号である。正引きテーブル601は、格納しているClass2 codeに対応する情報をパリティストアノードに格納する。
 逆引きテーブル602は、Class2 codeの格納アドレス(PARITY LBA)をキーとして、当該Class2 codeを計算したデータブロックの格納アドレス(DATA LBA)を引くための情報を管理する管理情報である。Class2 codeの格納アドレスからデータブロックの格納アドレスを引く操作を逆引きと呼ぶ。
 逆引きテーブル602は、パリティドライブ番号、パリティインデックス番号、およびパリティ構成情報を含む。一意なClass2 codeに対して、そのClass2 codeを構成するデータブロックの格納位置を管理している。パリティドライブ番号とパリティインデックス番号は、Class2 codeを格納しているドライブ番号と格納位置を示す番号である。パリティ構成情報は、データノード番号、データドライブ番号、データLBA、および状態を含む。データノード番号、データドライブ番号、およびデータLBAは、対応するClass2 codeを計算したデータブロックの格納位置情報を示す。パリティ構成情報で使用する行(以降、スロットと呼ぶ)は、データ保護設定mDnPのmの数に対応しており、ECグループの拡縮に合わせて、使用するスロットを増減させる。状態は、Class2 codeを計算したデータブロックの状態を示しており、状態には、使用中(USE)と未使用(UNUSE)がある。状態が未使用である場合、まだ当該Class2 codeの当該スロットにデータブロックは書き込まれておらず、当該データブロックは、0データとして、Class2 codeが計算される。
 フリーリスト603は、Class2 codeをログストラクチャードで管理する管理情報である。新規に計算されるClass2 codeは、フリーリストより、取得された書き出し先へ書き出される。ECグループの拡縮やガベージコレクションにより、Class2 codeを消去したとき、消去したClass2 codeが使用していたアドレスをフリーリストに追加する。
 図7は、ノード状態管理テーブル304の構成を示す図である。ノード状態管理テーブル304は、各ノードの運用状態を管理する。ノード状態管理テーブル304は、データノード番号、データドライブ番号、進捗ポインタ、およびノード状態の情報を対応づけて管理している。
 ノード状態は、当該ノード状態に対応付けられたノード番号で識別されるノードの状態を管理している。ノード状態には、NORMAL、ERROR、およびRECLUSTERINGがある。NORMALは、当該ノードが正常状態であることを示し、ERRORは、当該ノードが障害状態であることを示す。RECLUSTERINGは、当該ノードが、ノード増減設やECグループ拡縮により、ECクラスタを再構築している途中であることを示す。
 進捗ポインタは、当該進捗ポインタに対応づけられたノード番号およびドライブ番号で識別されるノードおよびドライブについて、障害状態からの復旧の進捗状況、およびECクラスタ再構築の進捗状況を示す。進捗ポインタは、当該ノードの当該ドライブのLBAを示しており、進捗ポインタで示されたLBAまでは、障害復旧またはクラスタ再構築処理が完了していることを示す。このため、障害復旧中やクラスタ再構築中は、当該進捗ポインタを参照して、読み出し先または書き込み先データブロックに対応するClass2 codeの格納先ノードを決定する。
 例えば、LBAの若い番号から順にクラスタ再構築処理を実行している場合、進捗ポインタが指し示すLBAより、小さいLBAは、クラスタ再構築が完了しているため、新規ストライプマッピングテーブルに基づき、Class2 codeの格納先ノードを決定する。逆に、進捗ポインタが指し示すLBAより、大きいLBAは、クラスタ再構築が完了していないため、旧ストライプマッピングテーブルに基づきClass2 codeの格納先ノードを決定する。
 図8Aと図8Bを用いて、データ数(D数)とノード数を同時に増設するとき、すなわちECグループを拡張するときのストライプマッピングテーブル301とパリティ管理テーブル303の逆引きテーブル602の更新処理を説明する。
 図8Aは、データ数とノード数を同時に増設するときのストライプマッピングテーブル301の更新例を示す概念図である。ストライプマッピングテーブル301Aは、ECグループ拡張前のストライプマッピングテーブル301であり、ストライプマッピングテーブル301Bは、ECグループ拡張後のストライプマッピングテーブル301である。
 ストライプマッピングテーブル301Aは、分散型ストレージシステム100が5台のノード(E01~E05)でクラスタを構成していることを示している。ECグループの構成は、3D2Pであり、サイクル数Cが4である。
 このクラスタ構成に6番目のノード(E06)を追加し、更に3D2Pから4D2PにECグループを拡張するときのストライプマッピングテーブル301の変更例を示す。
 まず、コントローラ107は、既存のストライプマッピングテーブル301Aに対して、6番目のノードの列(E06)を追加する。
 次に、コントローラ107は、追加した6番目の列(E06)に対して、ストライプグループ番号を割り当てる。以下、追加した列へのストライプグループ番号の割り当て方の例を説明する。
 (1)コントローラ107は、データ部に対して、割り当て数が拡張後のD数(4個)に満たないストライプグループ番号(S01、S02、S03、S05)を選択し、そのストライプグループ番号を、追加した列を含めデータ部内に割り当てるストライプグループ番号の合計数が拡張後のD数(4個)となるように、追加した列(E06)に割り当てる。
 (2)コントローラ107は、データ部に対して、ストライプグループ番号の割り当て数が、拡張後のD数(4個)に満たない番号(S04、S06、S07)が存在すれば、そのストライプグループ番号の内、割り当て数が最小のストライプグループ番号(S07)を消去し、他に拡張後のD数(4個)に満たない番号(S04、S06)に変更する。
 (3)コントローラ107は、Class1 code部に対して、割り当て数が0個のストライプグループ番号を選択(S06)し、そのストライプグループ番号を、追加した列(E06)を含めClass1 code部内に割り当てる合計数が拡張後のP数-1個(1個)となるように、追加した列(E06)に割り当てる。
 (4)コントローラ107は、Class2 code部に対して、他の列よりもストライプグループ番号の割り当て数が多い列を選択し、当該列に割り当てられたストライプグループ番号の内、追加した列(E06)に上記(1)~(3)割り当てられたストライプグループ番号と重複しないストライプグループ番号を選択(S04)し、追加した列に移動する。
 図8Bは、データ数とノード数を同時に増設するときの逆引きテーブル602の更新例を示す概念図である。コントローラ107は、D数が増加したとき、パリティ管理テーブル303の逆引きテーブル602が含むパリティ構成情報のスロットを、D数を増設した数と同等の数だけ増設する。これにより、Class2 codeを構成するデータブロックにおいて、新たに増設したD数分のデータブロック位置情報を管理できるようにする。コントローラ107は、追加したスロットは、0データとして扱う。これにより、Class2 codeを更新することなく、D数を拡張できるため、ネットワーク転送コストを削減できる。コントローラ107は、追加スロットに該当するノードおよびドライブに対して、データブロック書き込みが発生した時、書き込まれたデータブロックでClass2 codeを更新し、当該スロットの情報を更新する。
 以上の変更ようにすることで、データ部に対しての変更を少なくすることで、可能な限り既存データブロックのClass2 code格納位置を変更しないできるため、ECグループ拡張に伴うデータブロック転送量を削減できる。
 図9Aと図9Bを用いて、データ数(D数)とノード数を同時に減設するとき、すなわちECグループを収縮するときのストライプマッピングテーブル301とパリティ管理テーブル303の逆引きテーブル602の更新処理を説明する。
 図9Aは、データ数とノード数を同時に減設するときのストライプマッピングテーブル301の更新例を示す概念図である。ストライプマッピングテーブル301Cは、ECグループ収縮前のストライプマッピングテーブル301であり、ストライプマッピングテーブル301Dは、ECグループ収縮後のストライプマッピングテーブル301である。
 ストライプマッピングテーブル301Cは、分散型ストレージシステム100が6台のノード(E01~E06)でクラスタを構成していることを示している。ECグループの構成は、4D2Pであり、サイクル数Cが4である。
 このクラスタ構成から6番目のノード(E06)を除外し、更に4D2Pから3D2PにECグループを収縮するときのストライプマッピングテーブル301の変更例を示す。
 まず、コントローラ107は、既存のマッピングテーブル301Cに対して、6番目のノードの列(E06)を除外する。
 次に、コントローラ107は、除外後のストライプマッピングテーブル301の各列に対して、ストライプグループ番号を割り当て直す。以下、当該割り当て直し方の例を説明する。
 (1)コントローラ107は、データ部に対して、割り当て数が収縮後のD数(3個)を超過するストライプグループ番号(ここでは、S01、S04)を選択し、そのストライプグループ番号の内、割り当て数が最大のストライプグループ番号(S01、S04)の内、1つの割り当てを消去し、新しいストライプグループ番号(S07)に変更する。
 (2)コントローラ107は、Class2 code部に対して、同列で重複しないように、新しく追加したストライプグループ番号を一つの列に割り当てる。
 (3)コントローラ107は、Class2 code部に対して、除外した列に割り当てられたストライプグループ番号(S01)を同列で重複しないように、既存の列(E01)に移動する。
 図9Bは、データ数とノード数を同時に減設するときの逆引きテーブル602の更新例を示す概念図である。コントローラ107は、D数が減少したときは、パリティ管理テーブル303の逆引きテーブル602が含むパリティ構成情報のスロットを、D数を減設した数と同等の数だけ減設する。これにより、Class2 codeを構成するデータブロックにおいて、減設対象となった不要なD数分のデータブロック位置情報を管理しないようにする。このとき、コントローラ107は、減設対象スロットのデータブロックを、0データ化しておく。具体的には、コントローラ107は、減設対象スロットに該当するデータブロックを転送し、パリティを当該データブロックで更新する。これにより、Class2 codeを全て崩して再生成することなく、一部のデータブロックだけをパリティ構成情報から除外できる。
 以上のようにすることで、可能な限り既存データブロックのClass2 code格納位置を変更しないようにし、ECグループ収縮に伴うデータブロック転送量を削減する。
 図10は、ECグループ拡縮処理のフローチャートである。ユーザまたは管理プログラムから、分散型ストレージシステム100がECグループの拡縮要求を受信したときに、ノード101のコントローラ107で、ECグループ拡縮処理プログラム305を実行することにより、ECグループ拡縮処理を行う。
 図10のS1001~S1005の処理は、分散型ストレージシステム100のいずれかのノード101のコントローラ107で行われる。2以上のノード101で行うことも可能であるが、S1004やS1005の処理において全てのノード101で共有する各種管理情報301~304を更新するので、これらの情報がノード間で不整合となるのを防ぐため、本実施例では、一つのノード101でS1001~S1005の処理を行うとする。
 例えば、ユーザまたは管理プログラムからECグループの拡縮要求を受信したノード101で、S1001~S1005の処理を行うとする。例えば、分散型ストレージシステム100が有する複数のノード101のうち、一つをマスターノードとし、その他のノード101をスレーブノードとする場合、マスターノードがS1001~S1005の処理を実行してもよい。マスターノードは、ユーザまたは管理プログラムからECグループの拡縮要求を受信して本処理を行う。スレーブノードがユーザまたは管理プログラムからECグループの拡縮要求を受信する場合には、マスターノードはスレーブノードからECグループの拡縮要求を受信して本処理を行う。
 コントローラ107は、ノード状態管理テーブル304を参照して、分散型ストレージシステム100のクラスタが既に再構築処理中ではないかどうかを判定する(S1001)。具体的には、コントローラ107は、ノード状態管理テーブル304を参照して、各ノードのノード状態が「RECLUSTERING」であれば、クラスタが既に再構築処理中であると判定する。
 S1001の判定の結果、クラスタが再構築処理中であった場合(S1001:Y)、コントローラ107はECグループ拡縮処理を終了する。または、コントローラ107は、ECグループの拡縮要求をキューイングしておき、現在のクラスタ再構築処理が完了してから、キューイングした要求を取り出し、要求を実行してもよい。
 S1001の判定の結果、クラスタが再構築中でない場合(S1001:N)、コントローラ107は、ECグループの拡縮要求が収縮要求かどうか判定する(S1002)。ここで、収縮要求とは、クラスタからノードを減設する操作を指す。
 S1002の判定の結果、収縮要求である場合(S1002:Y)、コントローラ107は、ECグループを収縮した場合に十分な空き容量があるか否か判定する(S1003)クラスタからノードを減設する場合、パリティ部の比率が増加するため、十分な空き容量がなくデータ部の使用率が高いと、収縮後に十分なパリティ部の記憶容量が確保できない可能性がある。
 S1003の判定の結果、十分な空き容量がない場合(S1003:N)、コントローラ107は、ECグループ拡縮処理を終了する。S1003の判定の結果、十分な空き容量がある場合(S1003:Y)、コントローラ107は、S1004の処理を実行する。
 S1004では、コントローラ107は、ストライプマッピングテーブル301をEC拡縮後の構成に合わせて更新する。更新したストライプマッピングテーブル301を、新規ストライプマッピングテーブルと呼ぶことがある。更新前のストライプマッピングテーブル301を、旧ストライプマッピングテーブルと呼ぶことがある。新規ストライプマッピングテーブルと旧ストライプマッピングテーブルの両方を指す用語として、新旧ストライプマッピングテーブルと呼ぶことがある。コントローラ107は、新旧ストライプマッピングテーブルを保存する。
 S1002の判定の結果、収縮要求でない場合(S1002:N)も、コントローラ107は、S1004の処理を実行する。
 コントローラ107は、ECグループ拡縮処理に備えて、各種管理情報301~304を初期化する。具体的には、パリティ管理テーブル303内のパリティ構成情報のスロット数をECグループ拡縮後の構成に合わせて追加し、更にノード状態管理テーブル304内の進捗ポインタを初期化し、更に新規ストライプマッピングテーブルに基づき、キャッシュ管理テーブル302を新たに作成する(S1005)。
 マスターノードのコントローラ107は、他のスレーブノード101に、S1004およびS1005で更新した各種管理情報301~304を転送し、クラスタ再構築処理を要求する。各ノード101コントローラ107は、クラスタ再構築処理を実行する(S1006)。各ノード101で実行されるクラスタ再構築処理の詳細については、図11にて述べる。
 クラスタ再構築処理が終わると、各ノード101のコントローラ107は、それぞれのノード101内において、Class2 codeを新規ストライプマッピングテーブルに対応するように、詰め直す(S1007)。具体的には、ストライプマッピングテーブル301の変更により、Class2 codeの開始アドレスが変更されるため、新規ストライプマッピングテーブルでClass2 code部にあたるLBAに格納されたClass2 codeのインデックス番号を変更する。また、新規ストライプマッピングテーブルでデータ部領域にあたるLBAに格納されたClass2 codeは、新規ストライプマッピングテーブルでClass2 code部領域となるように読み出して、書き直す。
 最後に、コントローラ107は、各種管理情報301~304を更新する。具体的には、コントローラ107は、旧ストライプマッピングテーブルや旧キャッシュ管理テーブルを破棄して、各種管理情報301~304をECグループ拡縮後の情報に更新する(S1008)。例えば、マスターノードのコントローラ107が各種管理情報301~304を更新した後、他のスレーブノードに更新した各種管理情報301~304を転送して、同期させてもよい。
 図11は、クラスタ再構築処理のフローチャートである。クラスタ再構築処理は、図10のECグループ拡縮処理の一部(S1006)であり、各ノード101のコントローラ107により実行される。クラスタ再構築処理は、ECグループの拡縮に伴うクラスタの再構築処理である。具体的には、クラスタ再構築処理は、新旧ストライプマッピングテーブルを比較して、ストライプグループ番号が変化しているデータブロックに対して、新規ストライプマッピングテーブルに従うように、当該データブロックに対応するClass2 codeを更新する。なお、SMTとは、ストライプマッピングテーブル301を意味する。
 以下の説明では、あるストライプのデータブロックを処理対象としたとき、当該ストライプのデータブロックを格納するノード101をデータストアノードとし、当該ストライプが属するストライプグループのClass2 codeを格納するノード101をパリティストアノードとする。
 まず、データストアノードにおけるクラスタ再構築処理のフローチャートを説明する。データストアノードのコントローラ107は、自身のノードが有するストライプについて、LBAの若い番号から順に処理対象として、以下のクラスタ再構築処理を実行する。
 コントローラ107は、ノード状態管理テーブル304の進捗ポインタを参照し、処理対象がLBA終端かどうかを確認する(S1101)。
 S1101の確認の結果、処理対象がLBA終端でない場合(S1101:N)、コントローラ107は、処理対象のLBAに対応するストライプグループ番号が新規ストライプマッピングテーブルと旧ストライプマッピングテーブルで同じかどうか確認する(S1102)。
 S1102の確認の結果、処理対象のLBAに対応するストライプグループ番号が新旧ストライプマッピングテーブルで同じである場合(S1102:Y)、コントローラ107は、何も処理せず、進捗ポインタを更新して、次のLBAへ処理を進める(S1109)。
 S1102の確認の結果、処理対象のLBAに対応するストライプグループ番号が新旧ストライプマッピングテーブルで異なる場合(S1102:N)、コントローラ107は、処理対象のLBAの排他を取得する(S1103)。
 コントローラ107は、旧ストライプマッピングテーブルにおけるストライプグループ番号が、新規ストライプマッピングテーブルで解散しているかどうか確認する(S1104)。解散とは、旧ストライプマッピングテーブルで割り当てられていたストライプグループ番号が、新規ストライプマッピングテーブルで割り当てられていない状態を意味する。
 S1104の確認の結果、旧ストライプマッピングテーブルで割り当てられていたストライプグループ番号が解散している場合(S1104:Y)、コントローラ107は、当該ストライプグループ番号に対応するパリティストアノードのClass2 codeは、不要であるため、破棄する。コントローラ107は、旧ストライプマッピングテーブルに対応するパリティストアノードへ当該LBAのデータブロックのClass2 codeへパージ指示を送信する(S1105)。パージ指示を受信するパリティストアノードのフローチャートは、後述する。
 S1104の確認の結果、旧ストライプマッピングテーブルで割り当てられていたストライプグループ番号が解散していない場合(S1104:N)、当該ストライプグループ番号に対応するパリティストアノードのClass2 codeを構成する処理対象のLBAのデータブロックは不要であるため、コントローラ107は、Class2 codeを構成するデータブロックから除外する。コントローラ107は、旧ストライプマッピングテーブルに対応するパリティストアノードへ除外対象のデータブロック(除外データ)を更新属性で転送する(S1106)。除外データを受信するパリティストアノードのフローチャートは、後述する。
 コントローラ107は、処理対象のドライブ105が減設対象のドライブかどうか確認する(S1107)。S1107の確認の結果、減設対象でない場合(S1107:N)、コントローラ107は、新規ストライプマッピングテーブルに対応するパリティストアノードへClass2 codeを生成するため、処理対象のLBAに格納しているデータブロックを読み出して、新規属性で転送する(S1108)。コントローラ107は、進捗ポインタを更新する(S1109)。S1107の確認の結果、減設対象である場合も(S1107:Y)、コントローラ107は、S1109を実行する。
 コントローラ107は、処理対象のLBAの排他を取得しているか確認する(S1110)。S1110の確認の結果、処理対象のLBAの排他を取得している場合(S1110:Y)、コントローラ107は、処理対象のLBAの排他を解放し、次のLBAへ処理を進める(S1111)。S1110の確認の結果、処理対象のLBAの排他を取得していない場合(S1110:N)、コントローラ107は、次のLBAへ処理を進める(S1111)。
 S1101の確認の結果、処理対象がLBA終端である場合(S1101:Y)、コントローラ107は、データストアノードのクラスタ再構築処理を終了する。
 次に、パリティストアノードにおけるクラスタ再構築処理のフローチャートを説明する。
 まず、パリティストアノードが、パージ指示を受信したときに実行される処理について説明する。パリティストアノードのコントローラ107は、パージ指示を受信したら、パージ対象のデータブロックに対応するパリティ構成情報を取得し、パージ対象のデータブロックのスロットの状態をパージ中(PURGING)に更新し、全てのスロットがパージ中あるいは未使用(FREE)かどうかを確認する(S1112)。S1112の確認の結果、使用中(USING)のスロットが残存する場合(S1112:N)、コントローラ107は処理を終了する。S1112の確認の結果、全てのスロットがパージ中あるいは未使用(FREE)である場合、当該Class2 codeは、もはやどのノードも使用していないため、コントローラ107はClass2 codeを消去して、処理を終了する(S1113)。Class2 codeの消去では、コントローラ107は、パリティ管理テーブル303の正引きテーブル601と逆引きテーブル602の対象エントリを消去し、消去対象のClass2 codeを格納していたLBAをフリーリスト603に挿入する。
 次に、パリティストアノードが、データブロックを新規属性または更新属性で受信した時の処理について説明する。パリティストアノードのコントローラ107は、データブロックを受信したら、受信したブロックが更新属性かどうかを確認する(S1114)。
 S1114の確認の結果、更新属性でなく新規属性である場合(S1114:N)、コントローラ107は、新規ライトデータを受信しているため、受信ブロックをダーティキャッシュに格納する(S1123)。格納したダーティキャッシュは、図12で説明するように、パリティストアノードのホストI/O処理プログラムに従って処理される。
 S1114の確認の結果、更新属性である場合(S1114:Y)、受信したデータブロックは除外データまたは中間コードであるため、コントローラ107は、受信したブロックを使用して格納されたClass2 codeをRead Modify Writeにより更新する。
 まず、コントローラ107は、正引きテーブル601を参照して、更新対象のClass2 codeを特定する(S1115)。具体的には、コントローラ107は、受信したブロックの格納位置情報を参照し、当該格納位置情報に対応する正引きテーブル601のエントリを参照して、Class2 code格納位置を特定する。
 次に、コントローラ107は、特定したClass2 codeの格納位置であるLBAの排他を取得する(S1116)。コントローラ107は、逆引きテーブル602を取得して、更新対象のスロットを特定する(S1117)。具体的には、特定したClass2 codeの格納LBAに対応する逆引きテーブル602のエントリを参照し、参照したエントリ中のパリティ構成情報から、受信したブロックの格納位置情報と一致するスロットを特定する。
 コントローラ107は、更新対象のClass2 codeをドライブ105から読み出し(S1118)、読み出したClass2 codeと受信したブロックでXOR計算を行い、Class2 codeを更新する(S1119)。コントローラ107は、更新したClass2 codeをドライブ105に格納する(S1120)。
 コントローラ107は、パリティ管理テーブル303の逆引きテーブル602を更新する(S1121)。具体的には、コントローラ107は、逆引きテーブル内にあるパリティ構成情報のうち、除外データの対象となるスロットの情報を消去する。受信ブロックが中間コードである場合は、パリティ管理テーブル303の更新は行わない。
 コントローラ107は、S1116で取得した排他を解放する(S1122)。最後に、コントローラ107は、受信したブロックをアンドゥキャッシュに格納して、処理を終了する(S1124)。
 図12は、ホストI/O処理のフローチャートである。アプリケーションプログラムや仮想マシンといったホストからI/O要求を受信したときに、ノード101のコントローラ107で、ホストI/O処理プログラム306を実行することにより、ホストI/O処理が開始される。
 まず、I/O要求を受信したノード(データストアノード)のコントローラ107で実行するホストI/O処理について説明する。
 コントローラ107は、受信したI/O要求からI/O処理対象となるデータブロック位置(データブロックの格納先)を特定し、データブロック位置の排他を取得する(S1201)。これにより、I/O処理を並列して処理した場合でもデータ不整合が発生しないようにする。
 コントローラ107は、I/O要求が読み出し処理かどうかを判定する(S1202)。S1202の判定の結果、読み出し処理である場合(S1202:Y)、コントローラ107は、ドライブ105から要求対象のデータブロックを読み出して、読み出したデータブロックをホストに転送する(S1203)。最後に、コントローラ107は、取得していた排他を解放して処理を終了する(S1210)
 S1202の判定の結果、I/O要求が読み出し処理ではなく書き込み処理である場合(S1202:N)、コントローラ107は、新規ライトかどうかを判定する(S1204)。S1204の判定の結果、新規ライトである場合(S1204:Y)、コントローラ107は、Class1 codeを計算する(S1208)。なお、Class1 codeは、ストライプグループの構成がmDnPの場合、n-1個だけ生成する。
 S1204の判定の結果、新規ライトではなく更新ライトである場合(S1204:N)、コントローラ107は、ドライブ105からライト先アドレスに格納されたデータブロックを読み出して(S1205)、読み出したデータブロックとライトデータとで、データブロックの中間コードを計算する。同様に、コントローラ107は、Class1 codeの中間コードを計算する(S1206)。
 Class1 codeの中間コードの計算方法について説明する。Class1 codeの中間コードの計算方法は、書き込まれたライトデータブロックのブロックサイズおよび新規ライトか、更新ライトかにより、異なる。Class1 codeの中間コード(Px)は、以下のように計算する。
 [数1]
  Px=P1'+P1
 ここで、PxはClass1 codeの中間コードであり、P1'は新規ライトデータブロックにより生成したClass1 code、P1は既にドライブ105へ書き出されたデータブロックで生成したClass1 codeとする。数式1から数式5に関するXOR演算を、単に"+"として表記する。
 例として、ストライプグループの構成を4D2Pとし、4つのデータブロックを新規ライトで書き込む場合のClass1 codeの中間コード(Px)の計算方法を以下に示す。
 [数2]
  Px=P1'+P1
      =(D1'+D2'+D3'+D4')+(0+0+0+0)
      =D1'+D2'+D3'+D4'
 ここで、新規ライト対象の4つのデータブロックを、D1'、D2'、D3'、D4'とする。0は0データを示す。
 例として、ストライプグループの構成を4D2Pとし、2つのデータブロックを新規ライトで書き込む場合のClass1 codeの中間コード(Px)の計算方法を以下に示す。
 [数3]
  Px=P1'+P1
      =(D1'+D2'+0+0)+(0+0+0+0)
      =D1'+D2'
 ここで、新規ライト対象の2つのデータブロックを、D1'、D2'とする。
 新規ライトの場合、新規ライト対象のデータブロック以外のストライプは、0データとして扱い、Class1 codeの中間コード(Px)を生成する。0データのXOR演算は、結果に影響を与えないため、上記のようになる。新規ライト対象のデータブロックの数が、1ブロックや3ブロックの場合も同様に計算できる。
 例として、ストライプグループの構成を4D2Pとし、4つのデータブロックを更新ライトで書き込む場合のClass1 codeの中間コード(Px)の計算方法を以下に示す。
 [数4]
  Px=P1'+P1
      =(D1'+D2'+D3'+D4')+(D1+D2+D3+D4)
      =M1+M2+M3+M4
 ここで、更新ライト対象の4つのデータブロックを、D1'、D2'、D3'、D4'とする。また、既にドライブ105に書き込まれているデータブロックをD1、D2、D3、D4とする。また、更新ライト対象のデータブロックと、当該データブロックのライト先に格納されたデータブロックから計算する中間コードを、M1、M2、M3、M4とする。M1、M2、M3、M4は、それぞれD1'+D1、D2'+D2、D3'+D3、D4'+D4で計算される。
 例として、ストライプグループの構成を4D2Pとし、2つのデータブロックを更新ライトで書き込む場合のClass1 codeの中間コード(Px)の計算方法を以下に示す。
 [数5]
  Px=P1'+P1
      =(D1'+D2'+D3+D4)+(D1+D2+D3+D4)
      =M1+M2
 ここで、更新ライト対象の2つのデータブロックを、D1'、D2'とする。また、既にドライブ105に書き込まれているデータブロックをD1、D2、D3、D4とする。また、更新ライト対象のデータブロックと、当該データブロックのライト先に格納されたデータブロックから計算する中間コードを、M1、M2とする。M1、M2は、それぞれD1'+D1、D2'+D2で計算される。
 更新ライトの場合、更新ライト対象のデータブロックについて、既存データブロックとXOR計算することで、Class1 codeの中間コード(Px)を生成する。同データ同士のXOR演算は、0データとなり、結果に影響を与えないため、上記のようになる。更新ライト対象のデータブロックの数が、1ブロックや3ブロックの場合も同様に計算できる。
 以上のように、書き込みパタンごとに適した計算方法により、Class1 codeの中間コード(Px)を計算することで、XOR計算回数を減らし、パリティ計算処理を高速化する。
 コントローラ107は、ストライプマッピングテーブル301を参照して、Class2 codeの格納先となる宛先ノードを決定し、S1206で計算したデータブロックの中間コード、およびClass1 codeの中間コードを宛先ノードへ転送する。データ転送の際、コントローラ107は、更新属性の情報を付与し、中間コードを転送する(S1207)。
 コントローラ107は、ストライプマッピングテーブル301を参照して、Class2 codeの格納先となる宛先ノードを決定し、S1208で計算したClass1 codeとデータブロックを宛先ノードへ転送する。データ転送の際、コントローラ107は、新規属性の情報を付与し、Class1 codeとデータブロックを転送する(S1209)。
 なお、S1207およびS1209において、コントローラ107は、ノード状態管理テーブル304を参照して、ノード状態がクラスタ再構築中の場合は、進捗ポインタを参照し、データ格納先アドレスが既に、クラスタ再構築が完了しているかどうかを確認する。データ格納先アドレスのクラスタ再構築が完了している場合、コントローラ107は、新規ストライプマッピングテーブルに従い宛先ノードを決める。データ格納先アドレスのクラスタ再構築が未完了の場合、コントローラ107は、旧ストライプマッピングテーブルに従い宛先ノードを決める。
 コントローラ107は、ローカルのドライブ105へ受信したライトデータブロックを書き込む(S1210)。最後に、コントローラ107は、S1201で取得したデータブロック位置の排他を解放して、データストアノードにおけるホストI/O処理を終了する(S1211)。
 次に、宛先ノードであるパリティストアノードのコントローラ107で実行するホストI/O処理について説明する。本処理は、キャッシュ容量の消費量を定期的に確認し、非同期的に実行してもよいし、またはS1207またはS1209のデータ転送でパリティ生成用データを受信した契機で起動し、データストアノードにおけるホストI/O処理(ライト処理の場合)と同期的に実行してもよい。
 コントローラ107は、キャッシュ消費量が閾値を超過しているかどうか確認する(S1212)。S1212の確認の結果、キャッシュ消費量が閾値を超過していない場合(S1212:N)、コントローラ107は、パリティストアノードにおけるホストI/O処理を終了する。
 S1212の確認の結果、キャッシュ消費量が閾値を超過している場合(S1212:Y)、コントローラ107は、フリーリスト603に空きがあるかどうかを確認する(S1213)。
 S1213の確認の結果、フリーリスト603に空きがない場合(S1213:N)、新規Class2 codeの書き出し先を確保できないため、コントローラ107は、既存Class2 codeのうち、パリティ構成情報のいくつかのスロットが未使用のClass2 codeを選択し、そのClass2 codeへデステージ対象のデータブロックをRead Modify Writeにより、更新する。まず、コントローラ107は、パリティ構成情報を参照して、いくつかのスロットが未使用となっているClass2 codeを選択する(S1216)。次に、コントローラ107は、更新対象のClass2 codeの排他を取得し(S1116)、選択したClass2 codeをドライブから読み出す。(S1118)。次に、コントローラ107は、ダーティキャッシュに格納しているデータブロックのうち、未使用スロットに対応するデータブロックを選択し、選択したデータブロックを使用して、Class2 codeを更新する(S1217)。例えば、図6に示すように、パリティ構成情報のうち、データストアノード番号0x03に接続されたドライブ番号0x0000に対応するスロットが未使用である場合、ダーティキャッシュに格納されたデータブロックのうち、データストアノード番号0x03に接続されたドライブ番号0x0000に格納されたデータブロックからコピーされたデータブロックが選択される。
 次に、コントローラ107は、更新したClass2 codeをドライブ105へ書き出し(S1120)、パリティ管理テーブルを更新する(S1121)。具体的には、更新に使用したデータブロックに対応する正引きテーブル601のエントリを更新したClass2 codeの書き出し先アドレスで更新する。更に、コントローラ107は、更新したClass2 codeに対応する逆引きテーブル602のエントリの未使用スロットを、Class2 codeの再計算に使用したデータブロックの格納位置情報で更新する。最後に、コントローラ107は、取得した排他を解放して、処理を終了する(S1122)。
 S1213の確認の結果、フリーリスト603に空きがある場合(S1213:Y)、コントローラ107は、新規Class2 codeの書き出し先を確保できるため、複数のデータブロックで新規Class2 codeを計算し、ドライブ105へ書き出す。まず、コントローラ107は、フリーリスト603からClass2 codeの書き出し先を取得し、ダーティキャッシュテーブル501から、同一ストライプグループ番号のデータブロック、またはClass1 codeを選択する(S1214)。選択するデータブロック、またはClass1 codeは、同一ストライプグループ番号であれば、任意のブロックでよい。次に、コントローラ107は、選択したデータブロック、またはClass1 codeでClass2 codeを計算する(S1215)。Class2 codeは、mDnPの場合、n個だけ生成する。次に、コントローラ107は、書き出し先アドレスの排他を取得し(S1116)、Class2 codeを書き出す(S1120)。
 次に、コントローラ107は、パリティ管理テーブル303を更新する(S1121)。具体的には、コントローラ107は、選択したデータブロックに対応する正引きテーブル601のエントリを取得した書き出し先アドレスで更新し、更に取得したClass2 codeの書き出し先アドレスに対応する逆引きテーブル602のエントリを、Class2 codeの計算に使用したデータブロックの格納位置情報で更新する。最後に、コントローラ107は、S1116で取得した排他を解放して、パリティストアノードにおけるホストI/O処理を終了する(S1122)。
 図13は、ロールバック処理のフローチャートである。データストアノードに障害が生じたとき、障害の発生したデータストアノードのパリティブロック(Class2 code)を格納している各パリティストアノードのコントローラ107で、ロールバック処理プログラム307を実行することにより、ロールバック処理を行う。ロールバック処理では、データストアノードに障害が発生したときに、パリティストアノード間でClass2 codeの整合性を確認し、不整合があった場合、Class2 codeの整合性をとるための処理を行う。
 まず、コントローラ107は、アンドゥキャッシュテーブル502の状態を参照して、全てのエントリに対して、整合性の確認をとったかどうか確認する(S1301)。S1301の確認の結果、全てのエントリに対して、まだ整合性がとれていない場合(S1301:N)、コントローラ107は、整合性を未確認であるキャッシュエントリを一つ選択する(S1302)。
 次に、コントローラ107は、選択したエントリのI/O範囲情報から整合性をとるべき、他のパリティストアノードノード(問い合わせ先ノード)を選定する(S1303)。具体的には、コントローラ107は、I/O範囲における開始アドレスと、データ転送長から、ライト対象となったデータブロックを特定する。ライト先が複数のデータブロックに跨っている場合、それらのデータブロックのClass2 codeを格納する他のパリティストアノードを、問い合わせ先ノードとして選定する。例えば、開始アドレスが0x00000000、データ転送長が16KB、およびデータブロック単位が4KBの場合、アドレス0x00000000から4ブロックが更新対象である。このため、これら4ブロックのストライプグループ番号をストライプマッピングテーブル301から求め、問い合わせ先ノードを選定する。
 次に、コントローラ107は、選定した問い合わせ先ノードから、選択中のエントリと同タグ番号のエントリの世代番号を取得する(S1304)。コントローラ107は、取得した世代番号が、自ノードのエントリに記録された世代番号より小さいか否か確認する(S1305)
 S1305の確認の結果、取得した世代番号が、自ノードのエントリに記録された世代番号より小さい場合(S1305:Y)、コントローラ107は、最新ライトデータを未受信のパリティストアノードが存在するとして、自系ノードのClass2 codeをロールバックすることで、Class2 codeの整合性をとる。この処理は、Read Modify Writeに使用するデータブロックが、ロールバック用ブロックであること(S1306)以外は、図11で説明したフローチャートと同様である(S1115~S1118、S1120~S1122)。S1306では、コントローラ107は、選択中エントリのキャッシュエントリに格納されたデータブロック、または中間コードを使用して、Class2 codeをRead Modify Writeすることで、Class2 codeを更新する。
 コントローラ107は、アンドゥキャッシュテーブル502において、整合性を確認したエントリの状態を確認済み(CHECKED)に更新して、当該エントリの確認を完了し、またS1301を実施する(S1307)。
 S1305の確認の結果、取得した世代番号が、自ノードのエントリに記録された世代番号より小さくない場合も(S1305:N)、コントローラ107はS1307を実施する。
 S1301の確認の結果、全てのエントリに対して、整合性の確認がとれた場合、コントローラ107はロールバック処理を終了する(S1301:Y)。
 図14は、実施例2における分散型ストレージシステム100の構成を示す図である。分散型ストレージシステム100について、実施例1における図1が示す構成と、実施例1における図14が示す構成との主な差は、実施例2のノード101のバックエンドポート108については、ネットワーク103に加えて、仮想的または物理的なバックエンドネットワーク1406を介して複数のフラッシュドライブ1401と接続されている点である。
 以下、実施例1と同様の構成要素には同じ符号をつけて、説明を省略する。実施例1で説明した各種管理情報301~304や各種プログラム305~307、また各種処理(例えば図10~図13の処理)については、以下特に説明がない限り、実施例2も同様である。
 一つのサイトには、1または複数のノード101が設置されている。ノード101は、他のノード101を介することなく、バックエンドネットワーク1406を介してフラッシュドライブ1401それぞれと通信可能であり、ローカルなドライブ105として使用できる。一つのフラッシュドライブ1401は、一つのノード101とのみ通信する。
 バックエンドネットワーク1406は、複数のノード101を相互接続してもよく、バックエンドネットワーク1406が接続されたノード101間は、バックエンドネットワーク1406を使用して通信してもよい。バックエンドネットワーク1406で接続されていないノード101間の通信は、ネットワーク103を使用する。
 フラッシュドライブ1401は、ノード101と接続するためのインタフェース1402、データを一時的に格納するバッファメモリ1404、フラッシュドライブ1401を制御する内部プロセッサ1403、およびデータを格納する複数のフラッシュメモリ1405を含んで構成される。
 本実施例は、パリティブロック(Class1 codeまたはClass2 code)の計算処理、当該パリティブロックのメタデータ管理、およびログストラクチャード形式でのデータ格納処理をフラッシュドライブ1401で実施する。これにより、ノード101は、パリティブロック(Class1 codeまたはClass2 code)の生成、当該パリティブロックの構成管理、ログストラクチャード形式を意識することなく、ライト処理を実施できるため、ノード101の処理負荷を削減でき、その分の計算リソ-スをアプリケーションプログラムや仮想マシンに割り当てることができる。
 具体的には、実施例1で述べた各種管理情報301~304をフラッシュドライブ1401内のバッファメモリ1404に格納し、一部プログラムをフラッシュドライブ1401内の内部プロセッサ1403で実行する。一部プログラムとは、パリティ計算およびパリティのメタデータ管理、およびログストラクチャード管理を実行するプログラムである。
 なお、本発明は、上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。実施例1と実施例2の構成は、他の実施例の構成要素と組合せて実施しても良い。実施例1または実施例2の構成の一部を、他の実施例の構成の一部と代替して実施しても良い。実施例1、実施例2の構成の一部を除いて実施しても良い。
 また、以下の構成についても、実施例1または実施例2の技術的範囲に含まれる。
 分散型ストレージシステム100は、ECグループを拡張または収縮する場合、各ノード101のデータに対し、変更前のECグループの構成から、変更後のECグループの構成へ論理構成を切り替える。
 分散型ストレージシステム100は、ECグループの拡張または収縮前後の新旧ストライプマッピングテーブルを参照して、新旧ストライプマッピングテーブルのストライプグループ番号の割り当て状態とノード構成に応じて、分散型ストレージシステム100のクラスタを再構築する。特に、分散型ストレージシステム100は、新旧ストライプマッピングテーブルを比較し、新旧ストライプマッピングテーブルで割り当てられたストライプグループ番号が異なるデータブロックがある場合、以下の処理を実行する。以下、当該データブロックを「対象データブロック」と呼ぶ。対象データブロックとして、Class1 codeを含んでいてもよい。
 (1)分散型ストレージシステム100は、旧ストライプマッピングテーブルにおけるストライプグループ番号が、新規ストライプマッピングテーブルに存在しないとき、旧ストライプマッピングテーブルにおけるストライプグループ番号で生成したパリティブロック(Class2 code)を削除する通知をパリティストアノードに送信する。パリティストアノードは、当該Class2 codeを削除する。
 (2)分散型ストレージシステム100は、旧ストライプマッピングテーブルにおけるストライプグループ番号が、新規ストライプマッピングテーブルに存在するとき、対象データブロックをパリティストアノードに送信する。パリティストアノードは、旧ストライプマッピングテーブルにおけるストライプグループ番号で生成したClass2 codeの構成から対象データブロックを除去するように、Class2 codeを更新する。
 (3)分散型ストレージシステム100は、対象データブロックを格納するデータストアノードが減設対象でなければ、パリティストアノードに対象データブロックを転送して、
新規ストライプマッピングテーブルにおけるストライプグループ番号で生成したパリティを生成または更新する。
 分散型ストレージシステム100は、動的に選択したデータでパリティを計算し、選択したデータの格納位置情報を記録するシステムであり、ECグループの拡張または収縮に合わせ、管理情報(例えば、ストライプマッピングテーブル301等)を更新する。例えば、分散型ストレージシステム100は、ECグループを拡張するとき管理情報に新規スロットを追加し、0データとして初期化する。また、分散型ストレージシステム100は、ECグループを収縮するとき、管理情報から0データとなった既存スロットを削除する。
 分散型ストレージシステム100は、追加ノードへのライトデータのパリティ計算方法を、パリティ空間に空き容量に応じて、既存パリティを書き換えるか、新規パリティを生成するか切り替える。また、分散型ストレージシステム100は、同じストライプから計算される複数のパリティを、ドライブ105の連続領域に格納する。
 分散型ストレージシステム100は、パリティを生成したデータまたは更新した中間コードを世代番号と共に管理し、データストアノードの障害時にノード101間で世代番号の整合性を確認して、必要であればパリティをロールバックする。
 分散型ストレージシステム100は、ECグループを拡張または収縮する前後において、ストライプグループの組換え数が少なくなるように、ストライプマッピングテーブル301を更新する。分散型ストレージシステム100は、データ転送先管理部と一次的なパリティ転送先管理部と二次的なパリティ転送先管理部の3つの部分に対して、順にストライプグループの割り当てを変更する。
 分散型ストレージシステム100は、ECグループを拡張するのと同時にクラスタを構成するノード101を増設するとき、拡張後のD数に満たないストライプグループに対し、追加ノードのセルを組み込んでストライプグループを組み直す。また、分散型ストレージシステム100は、拡張後のD数に満たないストライプグループを解散して、解散したストライプグループが割り当てられていたセルを、拡張後のD数に満たない他ストライプグループに組み込み、ストライプグループを組み直す。また、分散型ストレージシステム100は、既存ノードに割り当てられたパリティのセルのうち、割り当て数に偏りがあるノードのセルを、同ノードでストライプグループが重複しないように追加ノードに割り当て直す。
 分散型ストレージシステム100は、既存パリティブロックに対して、RMW(Read-Modify Write)動作により、パリティを構成するデータブロックに新規データブロックを追加することで、新規パタンにパリティブロックを書き換えて,ECグループを拡張する。分散型ストレージシステム100は、追加ノードに対してのライト要求時にパリティブロックの書き換えを実施することで、ECグループ拡張でのネットワーク転送とライト時のデータ保護のためのネットワーク転送を共通化する。ネットワーク転送が必要なデータブロックを追加したノードに局所化することで,ECグループ拡張中のネットワーク転送量を削減できる。
 分散型ストレージシステム100は、ECグループを収縮するのと同時にクラスタを構成するノード101を減設するとき、除外ノードに割り当てられたセルを除外ノードと共にストライプマッピングテーブル301から除外してストライプグループを組み直す。分散型ストレージシステム100は、収縮後のD数を超過するストライプグループのうち、いくつかのセルを選択し、それらで新規ストライプグループを組み直す。分散型ストレージシステム100は、除外ノードに割り当てられたパリティのセルを、そのパリティを構成するデータブロックが割り当てられていない既存ノードのセルに割り当て直す。
 分散型ストレージシステム100は、上述したパリティの計算方法を、ドライブ105内部で実行する。
 本発明の一態様によれば、分散型ストレージシステム100は、ECグループ拡縮前後のストライプマッピングテーブル301のストライプグループ番号の割り当て状態とノード構成に応じて、既存パリティブロックを書き換えるか(Read Modify Write)、新規パリティブロックを生成するかを使い分けることで、ECグループ拡縮時のパリティブロック組換え処理のライトペナルティを削減する。また、パリティ空間の空き容量に応じて、追加ノードへのライト時のパリティブロック計算方法を更新ライトと新規ライトで使い分けることにより、追加ノードに対するライトペナルティを削減する。さらに、パリティブロックの格納先数が冗長度に依存しない符号化方式において、ECグループ拡縮の前後で、ストライプの組換え数が少なくなるように、ストライプマッピングテーブル301を更新することで、ノード間のデータ転送量を削減する。複数のストレージデバイスを含む分散型ストレージシステム100において、ECグループ拡縮時における、ライトペナルティおよびネットワーク転送量を削減することで、ECグループ拡縮に要する時間の短縮でき、更にホストI/O性能を高めることができる。
 分散型ストレージシステム100は、データセット(ECグループ、ストライプグループ)のデータ要素を増加させるとき、新たなノードにはゼロデータまたは冗長データを配置する。分散型ストレージシステム100は、複数のノードを含むストレージシステムである。前記複数のノードの其々は、ストレージデバイスと、前記ストレージデバイスにデータを格納するコントローラと、を有する。前記複数のノードのコントローラのうち、少なくとも1以上のコントローラは、複数のデータと、前記複数のデータに対応する冗長データとからなる第1所定数のデータ要素で、データセットを構成する。当該コントローラは、前記データセットの前記第1所定数のデータ要素を、前記複数のノードのうち、第1所定数の第1ノードに分散して配置する。当該コントローラは、前記データセットを構成するデータ要素の数を、前記第1所定数から第2所定数増加させる指示を受信すると、前記データセットの前記第1所定数のデータ要素と、第2所定数のゼロデータとを、新たなデータ要素としてデータセットを再構成する。当該コントローラは、前記再構成したデータセットのデータ要素を、前記第1所定数の前記第1ノードと第2所定数の第2ノードに分散させる配置であって、前記再構成したデータセットのデータ要素のうち、前記第2所定数の前記第2ノードにはゼロデータまたは前記冗長データを配置するように制御する。
 少なくとも1以上の前記コントローラは、前記再構成したデータセットのデータ要素を、前記第1所定数の前記第1ノードと前記第2所定数の前記第2ノードに分散させるとき、前記再構成したデータセットのデータ要素のうち、前記複数のデータ其々の配置先のノードは同じとなるように制御する。すなわち、データセットのデータ要素を増加させるとき、データ(ユーザデータ)は、他ノードに移動しないでよいので、データ転送量を削減できる。
 前記第2所定数の前記第2ノードのうち、ゼロデータを配置したノードのコントローラは、前記ゼロデータの配置先に対する第1ライト要求を受信すると、前記ゼロデータの配置先に前記第1ライト要求の第1ライトデータを格納し、前記第1所定数の前記第1ノードと前記第2所定数の前記第2ノードのうち、前記再構成したデータセットの前記冗長データが配置されたノードに、前記第1ライトデータを送信するように制御する。前記第1ライトデータを受信したノードのコントローラは、前記再構成したデータセットの前記冗長データと前記第1ライトデータを基に、前記冗長データを更新するように制御する。ゼロデータを書き換えるときに、冗長データ(Class2 code)をRead Modify Writeで更新する。
 前記第1ライトデータを受信したノードのコントローラは、前記冗長データの更新するとき、前記第1所定数の前記第1ノードと前記第2所定数の前記第2ノードのうち、前記第1ライトデータを送信したノード以外の他ノードに配置された前記複数のデータ及びゼロデータを用いずに、前記冗長データを更新するように制御する。冗長データ(Class2 code)の更新に、ライトデータと冗長データ以外のデータは使わないでもよいので、データ転送量を削減できる。
 前記第1所定数の前記第1ノードのうち、前記複数のデータを配置したノードのコントローラは、前記複数のデータのいずれかの配置先をライト先とする第2ライト要求を受信すると、前記ライト先に配置されたデータを読み出し、前記第2ライト要求の第2ライトデータと前記読み出したデータから中間コードを生成する。当該コントローラは、前記第2ライトデータに基づいて、ライト先に配置されたデータを更新する。当該コントローラは、前記第1所定数の前記第1ノードと前記第2所定数の前記第2ノードのうち、前記再構成したデータセットの前記冗長データが配置されたノードに、前記中間コードを送信するように制御する。前記中間コードを受信したノードのコントローラは、前記再構成したデータセットの前記冗長データと前記中間コードを基に、前記冗長データを更新するように制御する。データを書き換えるときに、中間コードを用いて、冗長データ(Class2 code)をRead Modify Writeで更新する。
 前記中間コードを受信したノードのコントローラは、前記冗長データの更新するとき、前記第1所定数の前記第1ノードと前記第2所定数の前記第2ノードのうち、前記中間コードを送信したノード以外の他ノードに配置された前記データ及びゼロデータを用いずに、前記冗長データを更新するように制御する。冗長データ(Class2 code)の更新に、中間コードと冗長データ以外のデータは使わないでもよいので、データ転送量を削減できる。
 前記データセットの前記第1所定数のデータ要素を、前記第1所定数の前記第1ノードに分散して配置しているとき、前記第1所定数の前記第1ノードの其々は、前記データセットの前記第1所定数のデータ要素の配置を管理するストライプマッピング情報を有する。前記第1所定数の前記第1ノードのうち少なくとも1以上のノードは、前記データセットを構成するデータ要素の数を、前記第1所定数から前記第2所定数増加させる前記指示を受信すると、前記ストライプマッピング情報を、前記再構成したデータセットのデータ要素の配置を管理するように更新する。当該少なくとも1以上のノードは、前記第1所定数の前記第1ノードと前記第2所定数の前記第2ノードのうちの他ノードに前記更新したストライプマッピング情報を送信するように制御する。前記第1所定数の前記第1ノードと前記第2所定数の前記第2ノードの其々は、前記更新前のストライプマッピング情報と前記更新したストライプマッピング情報に基づいて、前記再構成したデータセットのデータ要素を分散させるように制御する。
 前記第2所定数の前記第2ノードにゼロデータを配置する場合、前記第2所定数の前記第2ノードの其々は、当該ノードが有するストレージデバイスにゼロデータを格納する処理、または当該ノードにおけるゼロデータの配置先となるアドレスに、ゼロデータであることを示す情報を対応づけて管理する処理の少なくとも一方の処理を実行する。あるいは、前記第2所定数の前記第2ノードにゼロデータを配置する場合、前記第2所定数の前記第2ノードの其々は、当該ノードにおけるゼロデータの配置先となる論理アドレスに、当該ノードが有するストレージデバイスの実記憶領域を割り当てない。
 前記第1所定数の前記第1ノードのそれぞれは、論理ボリュームを提供する。前記再構成前のデータセットに含まれる前記複数のデータの其々は、別々のノードが提供する論理ボリュームのデータである。
 前記データセットを構成するデータ要素の数を、前記第1所定数から第2所定数増加させる指示を受信する前に、前記複数のノードに加えて、少なくとも前記第2所定数の前記第2ノードを追加してスケールアウトする。
 前記第1所定数の前記第1ノードと第2所定数の第2ノードの其々は、各々のノードに配置する冗長データを格納するための空き容量であるパリティ空き容量を管理する。前記第1ライトデータ(新規ライトデータ)を受信したノード(パリティストアノード)のコントローラは、当該ノードにおけるパリティ空き容量が所定の容量以下である場合、前記再構成したデータセットの前記冗長データと前記第1ライトデータを基に、前記冗長データを更新して格納する。一方、前記第1ライトデータを受信したノードのコントローラは、当該ノードにおけるパリティ空き容量が所定の容量以下ではない場合、前記再構成したデータセットのデータ要素のうち、前記冗長データ以外のデータ要素を基に、前記再構成したデータセットの冗長データを生成し、当該パリティ空き容量の少なくとも一部に前記生成した冗長データを格納する。
 前記再構成したデータセットのデータ要素に複数の冗長データが含まれ、前記第1所定数の前記第1ノードと第2所定数の第2ノードのうち、前記複数の冗長データと同数のノードに前記複数の冗長データを分散して配置する場合、前記複数の冗長データが配置された各ノードは、当該ノードに配置された冗長データと、当該冗長データを生成または更新したときのデータセットの世代を識別する世代番号と、を対応づけて管理する。前記再構成したデータセットのデータが配置されたノードに障害が発生した場合、前記冗長データが配置された少なくとも一以上のノードは、前記複数の冗長データが配置された各ノードが管理する世代番号を取得して、他ノードで管理する世代番号が自ノードで管理する世代番号より小さいか否か判定する。当該少なくとも一以上のノードは、当該判定の結果、他ノードで管理する世代番号が自ノードで管理する世代番号より小さい場合、他ノードで管理する世代番号のうち、一番小さい世代番号の世代のデータセットにおける冗長データに、自ノードの冗長データをロールバックしてリビルド処理を実行する。一方、当該少なくとも一以上のノードは、当該判定の結果、他ノードで管理する世代番号が自ノードで管理する世代番号より小さくない場合、自ノードで管理する冗長データでリビルド処理を実行する。
 本発明の実施形態の例として、以下の(1)~(4)のステップを前記少なくとも1以上のコントローラに実行させるプログラム、または当該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を含む。
 (1)複数のデータと、前記複数のデータに対応する冗長データとからなる第1所定数のデータ要素で、データセットを構成する。
 (2)前記データセットの前記第1所定数のデータ要素を、第1所定数の第1ノードに分散して配置する。
 (3)前記データセットを構成するデータ要素の数を、前記第1所定数から第2所定数増加させる指示を受信すると、前記データセットの前記第1所定数のデータ要素と、第2所定数のゼロデータとを、新たなデータ要素としてデータセットを再構成する。
 (4)前記再構成したデータセットのデータ要素を、前記第1所定数の前記第1ノードと第2所定数の第2ノードに分散させる配置であって、前記再構成したデータセットのデータ要素のうち、前記第2所定数の前記第2ノードにはゼロデータまたは前記冗長データを配置する。
 本発明の実施形態の例として、複数のノードを含むシステムの制御方法であって、以下の(5)~(8)のステップを有する制御方法を含む。
 (5)複数のデータと、前記複数のデータに対応する冗長データとからなる第1所定数のデータ要素で、データセットを構成する。
 (6)前記データセットの前記第1所定数のデータ要素を、前記複数のノードのうち、第1所定数の第1ノードに分散して配置する。
 (7)前記データセットを構成するデータ要素の数を、前記第1所定数から第2所定数増加させる指示を受信すると、前記データセットの前記第1所定数のデータ要素と、第2所定数のゼロデータとを、新たなデータ要素としてデータセットを再構成する。
 (8)前記再構成したデータセットのデータ要素を、前記第1所定数の前記第1ノードと第2所定数の第2ノードに分散させる配置であって、前記再構成したデータセットのデータ要素のうち、前記第2所定数の前記第2ノードにはゼロデータまたは前記冗長データを配置する。
100 分散型ストレージシステム
101 ノード
102 内部ネットワーク
103 ネットワーク
104 メモリ
105 ドライブ
106 プロセッサ
107 コントローラ
108 バックエンドポート

Claims (15)

  1.  複数のノードを含むストレージシステムであって、
     前記複数のノードの其々は、ストレージデバイスと、前記ストレージデバイスにデータを格納するコントローラと、を有し、
     前記複数のノードのコントローラのうち、少なくとも1以上のコントローラは、
      複数のデータと、前記複数のデータに対応する冗長データとからなる第1所定数のデータ要素で、データセットを構成し、
      前記データセットの前記第1所定数のデータ要素を、前記複数のノードのうち、第1所定数の第1ノードに分散して配置し、
      前記データセットを構成するデータ要素の数を、前記第1所定数から第2所定数増加させる指示を受信すると、前記データセットの前記第1所定数のデータ要素と、第2所定数のゼロデータとを、新たなデータ要素としてデータセットを再構成し、
      前記再構成したデータセットのデータ要素を、前記第1所定数の前記第1ノードと第2所定数の第2ノードに分散させる配置であって、前記再構成したデータセットのデータ要素のうち、前記第2所定数の前記第2ノードにはゼロデータまたは前記冗長データを配置するように制御する
    ことを特徴とするストレージシステム。
  2.  少なくとも1以上の前記コントローラは、
     前記再構成したデータセットのデータ要素を、前記第1所定数の前記第1ノードと前記第2所定数の前記第2ノードに分散させるとき、前記再構成したデータセットのデータ要素のうち、前記複数のデータ其々の配置先のノードは同じとなるように制御する
    ことを特徴とする請求項1に記載のストレージシステム。
  3.  前記第2所定数の前記第2ノードのうち、ゼロデータを配置したノードのコントローラは、前記ゼロデータの配置先に対する第1ライト要求を受信すると、
      前記ゼロデータの配置先に前記第1ライト要求の第1ライトデータを格納し、
      前記第1所定数の前記第1ノードと前記第2所定数の前記第2ノードのうち、前記再構成したデータセットの前記冗長データが配置されたノードに、前記第1ライトデータを送信するように制御し、
     前記第1ライトデータを受信したノードのコントローラは、前記再構成したデータセットの前記冗長データと前記第1ライトデータを基に、前記冗長データを更新するように制御する
    ことを特徴とする請求項2に記載のストレージシステム。
  4.  前記第1ライトデータを受信したノードのコントローラは、前記冗長データの更新するとき、
     前記第1所定数の前記第1ノードと前記第2所定数の前記第2ノードのうち、前記第1ライトデータを送信したノード以外の他ノードに配置された前記複数のデータ及びゼロデータを用いずに、前記冗長データを更新するように制御する
    ことを特徴とする請求項3に記載のストレージシステム。
  5.  前記第1所定数の前記第1ノードのうち、前記複数のデータを配置したノードのコントローラは、前記複数のデータのいずれかの配置先をライト先とする第2ライト要求を受信すると、
      前記ライト先に配置されたデータを読み出し、
      前記第2ライト要求の第2ライトデータと前記読み出したデータから中間コードを生成し、
      前記第2ライトデータに基づいて、ライト先に配置されたデータを更新し、
      前記第1所定数の前記第1ノードと前記第2所定数の前記第2ノードのうち、前記再構成したデータセットの前記冗長データが配置されたノードに、前記中間コードを送信するように制御し、
     前記中間コードを受信したノードのコントローラは、前記再構成したデータセットの前記冗長データと前記中間コードを基に、前記冗長データを更新するように制御する
    ことを特徴とする請求項2に記載のストレージシステム。
  6.  前記中間コードを受信したノードのコントローラは、前記冗長データの更新するとき、
     前記第1所定数の前記第1ノードと前記第2所定数の前記第2ノードのうち、前記中間コードを送信したノード以外の他ノードに配置された前記データ及びゼロデータを用いずに、前記冗長データを更新するように制御する
    ことを特徴とする請求項5に記載のストレージシステム。
  7.  前記データセットの前記第1所定数のデータ要素を、前記第1所定数の前記第1ノードに分散して配置しているとき、前記第1所定数の前記第1ノードの其々は、前記データセットの前記第1所定数のデータ要素の配置を管理するストライプマッピング情報を有し、
     前記第1所定数の前記第1ノードのうち少なくとも1以上のノードは、
      前記データセットを構成するデータ要素の数を、前記第1所定数から前記第2所定数増加させる前記指示を受信すると、前記ストライプマッピング情報を、前記再構成したデータセットのデータ要素の配置を管理するように更新し、
      前記第1所定数の前記第1ノードと前記第2所定数の前記第2ノードのうちの他ノードに前記更新したストライプマッピング情報を送信するように制御し、
     前記第1所定数の前記第1ノードと前記第2所定数の前記第2ノードの其々は、前記更新前のストライプマッピング情報と前記更新したストライプマッピング情報に基づいて、前記再構成したデータセットのデータ要素を分散させるように制御する
    ことを特徴とする請求項1に記載のストレージシステム。
  8.  前記第2所定数の前記第2ノードにゼロデータを配置する場合、前記第2所定数の前記第2ノードの其々は、当該ノードが有するストレージデバイスにゼロデータを格納する処理、または当該ノードにおけるゼロデータの配置先となるアドレスに、ゼロデータであることを示す情報を対応づけて管理する処理の少なくとも一方の処理を実行する
    ことを特徴とする請求項1に記載のストレージシステム。
  9.  前記第2所定数の前記第2ノードにゼロデータを配置する場合、前記第2所定数の前記第2ノードの其々は、当該ノードにおけるゼロデータの配置先となる論理アドレスに、当該ノードが有するストレージデバイスの実記憶領域を割り当てない
    ことを特徴とする請求項1に記載のストレージシステム。
  10.  前記第1所定数の前記第1ノードのそれぞれは、論理ボリュームを提供し、
     前記再構成前のデータセットに含まれる前記複数のデータの其々は、別々のノードが提供する論理ボリュームのデータである
    ことを特徴とする請求項1に記載のストレージシステム。
  11.  前記データセットを構成するデータ要素の数を、前記第1所定数から第2所定数増加させる指示を受信する前に、前記複数のノードに加えて、少なくとも前記第2所定数の前記第2ノードを追加してスケールアウトする
    ことを特徴とする請求項1に記載のストレージシステム。
  12.  前記第1所定数の前記第1ノードと第2所定数の第2ノードの其々は、各々のノードに配置する冗長データを格納するための空き容量であるパリティ空き容量を管理し、
     前記第1ライトデータを受信したノードのコントローラは、
      当該ノードにおけるパリティ空き容量が所定の容量以下である場合、前記再構成したデータセットの前記冗長データと前記第1ライトデータを基に、前記冗長データを更新して格納し、
      当該ノードにおけるパリティ空き容量が所定の容量以下ではない場合、前記再構成したデータセットのデータ要素のうち、前記冗長データ以外のデータ要素を基に、前記再構成したデータセットの冗長データを生成し、当該パリティ空き容量の少なくとも一部に前記生成した冗長データを格納する
    ことを特徴とする請求項3に記載のストレージシステム。
  13.  前記再構成したデータセットのデータ要素に複数の冗長データが含まれ、前記第1所定数の前記第1ノードと第2所定数の第2ノードのうち、前記複数の冗長データと同数のノードに前記複数の冗長データを分散して配置する場合、
     前記複数の冗長データが配置された各ノードは、当該ノードに配置された冗長データと、当該冗長データを生成または更新したときのデータセットの世代を識別する世代番号と、を対応づけて管理し、
     前記再構成したデータセットのデータが配置されたノードに障害が発生した場合、前記冗長データが配置された少なくとも一以上のノードは、
      前記複数の冗長データが配置された各ノードが管理する世代番号を取得して、他ノードで管理する世代番号が自ノードで管理する世代番号より小さいか否か判定し、
      当該判定の結果、他ノードで管理する世代番号が自ノードで管理する世代番号より小さい場合、他ノードで管理する世代番号のうち、一番小さい世代番号の世代のデータセットにおける冗長データに、自ノードの冗長データをロールバックしてリビルド処理を実行し、
      当該判定の結果、他ノードで管理する世代番号が自ノードで管理する世代番号より小さくない場合、自ノードで管理する冗長データでリビルド処理を実行する
    ことを特徴とする請求項1に記載のストレージシステム。
  14.  少なくとも1以上のコントローラに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
      複数のデータと、前記複数のデータに対応する冗長データとからなる第1所定数のデータ要素で、データセットを構成するステップと、
      前記データセットの前記第1所定数のデータ要素を、第1所定数の第1ノードに分散して配置するステップと、
      前記データセットを構成するデータ要素の数を、前記第1所定数から第2所定数増加させる指示を受信すると、前記データセットの前記第1所定数のデータ要素と、第2所定数のゼロデータとを、新たなデータ要素としてデータセットを再構成するステップと、
      前記再構成したデータセットのデータ要素を、前記第1所定数の前記第1ノードと第2所定数の第2ノードに分散させる配置であって、前記再構成したデータセットのデータ要素のうち、前記第2所定数の前記第2ノードにはゼロデータまたは前記冗長データを配置するステップと、
    を前記少なくとも1以上のコントローラに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  15.  複数のノードを含むシステムの制御方法であって、
      複数のデータと、前記複数のデータに対応する冗長データとからなる第1所定数のデータ要素で、データセットを構成するステップと、
      前記データセットの前記第1所定数のデータ要素を、前記複数のノードのうち、第1所定数の第1ノードに分散して配置するステップと、
      前記データセットを構成するデータ要素の数を、前記第1所定数から第2所定数増加させる指示を受信すると、前記データセットの前記第1所定数のデータ要素と、第2所定数のゼロデータとを、新たなデータ要素としてデータセットを再構成するステップと、
      前記再構成したデータセットのデータ要素を、前記第1所定数の前記第1ノードと第2所定数の第2ノードに分散させる配置であって、前記再構成したデータセットのデータ要素のうち、前記第2所定数の前記第2ノードにはゼロデータまたは前記冗長データを配置するステップと、
    を有することを特徴とする制御方法。
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