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Z codes: General Systematic Erasure Codes with Optimal Repair Bandwidthunder Minimum Storage for Distributed Storage Systems
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资源说明：Z codes: General Systematic Erasure Codes with Optimal Repair Bandwidthunder Minimum Storage for Distributed Storage Systems
本文标题指出了文章的研究主题：“Z codes: General Systematic Erasure Codes with Optimal Repair Bandwidth under Minimum Storage for Distributed Storage Systems”，意味着文章介绍了一种新型的擦除码（Erasure Codes），即Z codes，它们在分布式存储系统中用于在保持最低存储要求的同时实现最优的修复带宽。擦除码广泛应用于分布式存储系统中，目的是防止数据丢失。文章描述了传统擦除码在修复丢失数据时，所需数据量（即修复带宽）通常远超过理论最小值的问题。为解决现有修复带宽问题的不足，文章提出了一族通用的系统化擦除码——Z codes，首次实现最小存储要求下的最优修复带宽。
文章的描述详细指出，Z codes是一种能够达到单个数据节点失效时理论最小值修复带宽的通用系统化擦除码家族。作者强调，就他们所知，Z codes是第一种在最低存储条件下实现最优修复带宽的通用系统化擦除码。在对1GB文件的内存性能评估中，Z codes的编码和修复速度大约与Reed-Solomon（RS）码相当，其速度达到每秒GB级别，实际上消除了计算作为性能瓶颈。
文章标签指明这是一篇研究论文，表明它介绍了某项研究的发现和理论，可能包含实验验证和详尽的分析。文章的前言部分（Introduction）通常会说明问题的背景，擦除码的应用以及研究问题的重要性。例如，擦除码在分布式存储系统中用来从服务器故障中恢复数据，它们通过空间高效地增加数据冗余性来容忍数据丢失。这些擦除码是系统化的，意味着编码后的原始数据在未解码的情况下可以保持不变并被访问。
文章可能还会介绍传统擦除码的一些典型例子，如Reed-Solomon（RS）码和Cauchy Reed-Solomon（CRS）码，并指出这些传统擦除码面对一个已知的修复带宽问题。该问题在实际应用中越来越明显，因为它会导致恢复数据时需要传输大量数据，从而增加了成本和复杂度。为了减少修复带宽，虽然近年来提出了许多新型的擦除码，但这些码要么需要额外的存储容量和计算开销，要么只适用于某些特殊情况。Z codes作为应对这些问题的解决方案，不仅解决了需要额外存储和计算开销的问题，还适用于更一般的情况。
文章的索引词汇（Index Terms）包括“Erasure Codes（擦除码）”，“Repair Bandwidth（修复带宽）”，“Distributed Storage System（分布式存储系统）”，和“Failure Tolerance（故障容错）”。这些索引词汇突出了文章的主要研究方向和范畴，为读者提供了深入理解文章内容所需的关键词。
文章提出了一种新的擦除码算法，旨在提高分布式存储系统中数据恢复的效率和成本效益。通过对比传统擦除码的问题和限制，Z codes展现了在不增加额外存储和计算开销的同时，优化了数据恢复过程中的带宽使用。这种优化有助于减少分布式存储系统的运营成本，提升系统整体的可靠性与效率。
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