这是一篇综述性质的文章，讲的是云计算环境的数据存储，这里先罗列下文章目录结构。

• Introduction
• Overview
  • A Comparison of Data-Intensive Networks
  • Terms and Definitions
  • Data-intensive Application
  • Architecture, Goals and Chanllenges of Intra-Cloud Storage
  • Architecture, Goals and Chanllenges of Inter-Cloud Storage
• Data Model
  • Data Structure
  • Data Abstraction
  • Data Access Model
• Data Dispersion
  • Data Replication
  • Erasure Coding
  • Hybrid Scheme
• Data Consistency
  • Consistency Level
  • Consistency Metric
  • Consistency Model
  • Eventual Consistency
  • Causal and Causal+ Consistency
  • Ordering and Adaptive-Level Consistency
• Transactions
  • Transactional Data Stores
  • Coordination Mechanisms in Transactional Data Store
• Data Management Cost
  • Cost Optimization Based on a Single QoS Metric
  • Cost Optimization Based on Multi-QoS Metric
  • Cost Trade-Offs
• Summary and Future Directions

Introduction

数据量越来越大，几乎每两年翻一倍。云计算提供了一种新的处理数据的选择：无限的池化资源；高可靠/可扩展/灵活的组件；按用付费的模式。Storage as a Service（StaaS）是其中重要的一环。

数据存储有多个维度可以考察。

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Overview

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Data Model

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Model - SMR与DUR：SMR大家都比较熟悉，DUR的思路是指多副本的数据库实例，每个副本都可以执行事务，但事务结束的时候要做certification，判断事务与本地和其他副本上的其他事务是否有冲突。SMR可以实现linearizability，DUR可以实现serializability。DUR有点像MySQL MGR的方案。

Placement - Hash：数据按hash值分布到所属节点（比如Dynamo）；Closest：将数据放在对该数据的请求路由次数最多的节点；MultiGet：关联数据放一块；Associated Data Placement：Closest和MultiGet的结合。

Erasure Code：(k,m)-erasure coding将数据拆为等大的k块，并生成额外的m块校验性质的块，总计n=k+m块，任意m块损坏都可以从其他k块回复原始数据。EC的价值在于达到同样的容错能力需要的存储成本更低，比如(3,2)-EC可以容忍2个块失效，整体存储成本与同等可靠性的3副本比只有66%。

Transaction

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Architecture

• TopDown：如Spanner，replication层在事务层下面；
• Reversed TopDown：如Replicated Commit（VLDB12’），2PC事务过程感知多副本，每个AZ内的各个数据shard的副本独立进行2PC Prepare/Commit，详见原文图示。Replicated Commit名字起的挺好，Spanner是replicate commitment，这里是副本分别尝试commit。

Commitment Protocol：这里有点不清晰的是实际上AB=Consensus，所以分类看起来有点乱。不过也可能我没注意到具体的细节差异。

隔离级别：这里就更乱了，论文还列举了个PSI，看文章的描述，类似于Practical Fast Replication(NSDI19’)中的command order的意思。

Data Management Cost

主要是成本， QoS。

Future

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