分散ファイルシステム分散ファイルシステムの概要

クライアントノードはファイルシステムを構成している二次記憶装置に直接アクセスすることはできないが、通信プロトコルを使ってネットワーク経由でやり取りする。その通信プロトコルがどう設計されているかにもよるが、アクセスリストまたはケーパビリティに基づいてクライアントとサーバの双方でファイルシステムへのアクセスを制限することも可能である。

これに対してクラスタファイルシステム（英語版）では、全ノードがファイルシステムを構成しているストレージ全体に一様に直接アクセスできる。その場合、アクセス制御はクライアント側の責任となる。

分散ファイルシステムには一般に、透過的レプリケーションとフォールトトレラント性に関する機能がある。すなわち、ファイルシステムを構成するノード群の一部がオフラインになっても、データを失うことなくシステムとして機能し続ける。

分散ファイルシステムと分散データストアの違いはあいまいだが、分散データストアは一般にLANでの利用に特化していることが多い。

歴史と具体例

このようなファイルサーバは1970年代に開発された。1976年、DECが DECnet Phase II の一部である Data Access Protocol 実装として File Access Listener (FAL) を開発したのが、世界初の広く使われたネットワークファイルシステムとなった。1985年、サン・マイクロシステムズが世界初の広く使われる Internet Protocol ベースのネットワークファイルシステムとなる Network File System (NFS) を開発した。他のネットワークファイルシステムとしては、Andrew File System (AFS) や Apple Filing Protocol (AFP)、NetWare Core Protocol (NCP)、Server Message Block (SMB)がある。

透過性

分散ファイルシステムは透過性を備えていることが多く、プログラムやユーザーから見ればネットワーク経由のファイルがローカルディスク上のファイルと全く同じに扱える。サーバや記憶装置の多様性と分散は隠蔽される。ファイルの配置やデータ転送はファイルシステムに任されている。

性能

ネットワークファイルシステムでは、処理にかかる時間も重要な課題である。通常のファイルアクセスならば、これはディスクアクセス時間と少しのCPU処理時間に相当する。ネットワークファイルシステムでは、分散構造であるが故の余分なオーバヘッドが必要となる。このオーバヘッドには、サーバに要求を届けるまでの時間、応答をクライアントまで戻すのにかかる時間などが含まれる。どちらの方向も情報転送時間だけでなく、通信プロトコルソフトウェアの実行にかかるCPU時間が含まれる。ネットワークファイルシステムの性能もある意味でネットワークファイルシステムの透過性の一部と言える。すなわち、理想的なネットワークファイルシステムの性能はローカルなディスクアクセスと同程度になる。

同時ファイル更新

ネットワークファイルシステムは複数のクライアントプロセスが同じファイルを同時に更新できるようにしなければならない。あるクライアントのファイル更新によって別のクライアントの参照や更新が妨害されてはならない。そのため並行性制御やロックをファイルシステムに組み込むか、追加プロトコルに組み込む必要がある。

脚注

^ Silberschatz, Galvin (1994). Operating System concepts, chapter 17 Distributed file systems. Addison-Wesley Publishing Company. ISBN 0-201-59292-4.
^ “BigTable: Google's Distributed Data Store”. http://the-paper-trail.org/:+ Paper Trail. 2011年4月5日閲覧。 “Although GFS provides Google with reliable, scalable distributed file storage, it does not provide any facility for structuring the data contained in the files beyond a hierarchical directory structure and meaningful file names. It’s well known that more expressive solutions are required for large data sets. Google’s terabytes upon terabytes of data that they retrieve from web crawlers, amongst many other sources, need organising, so that client applications can quickly perform lookups and updates at a finer granularity than the file level. [...] The very first thing you need to know about BigTable is that it isn’t a relational database. This should come as no surprise: one persistent theme through all of these large scale distributed data store papers is that RDBMSs are hard to do with good performance. There is no hard, fixed schema in a BigTable, no referential integrity between tables (so no foreign keys) and therefore little support for optimised joins.”
^ Sarah Pidcock (2011年1月31日). “Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store”. http://www.cs.uwaterloo.ca/:+ WATERLOO. p. 2/22. 2011年4月5日閲覧。 “Dynamo: a highly available and scalable distributed data store”
^ “Windows Azure Storage” (2011年9月16日). 2011年11月9日時点のオリジナルよりアーカイブ。2011年11月6日閲覧。
^ “ChironFS - A filesystem must go on, even if it is hurt”. Furquim.org. 2012年6月15日閲覧。
^ “The Plasma Project”. Plasma.camlcity.org (2011年10月2日). 2012年6月15日閲覧。
^ “pNFS”. 2012年7月6日閲覧。
^ “tahoe-lafs”. Allmydata.org. 2012年6月15日閲覧。

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[1] Silberschatz, Galvin (1994). Operating System concepts, chapter 17 Distributed file systems. Addison-Wesley Publishing Company. ISBN 0-201-59292-4.

[2] “BigTable: Google's Distributed Data Store”. http://the-paper-trail.org/:+ Paper Trail. 2011年4月5日閲覧。 “Although GFS provides Google with reliable, scalable distributed file storage, it does not provide any facility for structuring the data contained in the files beyond a hierarchical directory structure and meaningful file names. It’s well known that more expressive solutions are required for large data sets. Google’s terabytes upon terabytes of data that they retrieve from web crawlers, amongst many other sources, need organising, so that client applications can quickly perform lookups and updates at a finer granularity than the file level. [...] The very first thing you need to know about BigTable is that it isn’t a relational database. This should come as no surprise: one persistent theme through all of these large scale distributed data store papers is that RDBMSs are hard to do with good performance. There is no hard, fixed schema in a BigTable, no referential integrity between tables (so no foreign keys) and therefore little support for optimised joins.”

[3] Sarah Pidcock (2011年1月31日). “Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store”. http://www.cs.uwaterloo.ca/:+ WATERLOO. p. 2/22. 2011年4月5日閲覧。 “Dynamo: a highly available and scalable distributed data store”

[4] “Windows Azure Storage” (2011年9月16日). 2011年11月9日時点のオリジナルよりアーカイブ。2011年11月6日閲覧。

[5] “ChironFS - A filesystem must go on, even if it is hurt”. Furquim.org. 2012年6月15日閲覧。

[6] “The Plasma Project”. Plasma.camlcity.org (2011年10月2日). 2012年6月15日閲覧。

[7] “pNFS”. 2012年7月6日閲覧。

[8] “tahoe-lafs”. Allmydata.org. 2012年6月15日閲覧。

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