[发明专利]动态数据压缩

说明书

本发明涉及动态数据压缩。在一些示例中，系统执行动态压缩适应处理，该动态压缩适应处理包括动态地对用于执行数据压缩的压缩算法以及执行数据压缩的不同类型节点的布置内的位置进行调整。动态地对压缩算法以及位置进行调整包括：基于不同类型节点的布置的状态和为其执行数据压缩的工作负载的特征，从多个不同压缩算法中并且从不同类型节点的不同节点处的位置中进行选择。

背景技术

高性能计算机系统可以包括分布式布置的节点以执行各种不同的任务。分布式布置的节点可以包括计算节点、存储器和输入/输出(I/O)节点。不同的节点可以通过通信架构而彼此通信。

可以在包括分布式布置的节点的系统中执行数据压缩，以增强整体系统性能。如果对数据进行压缩，则压缩数据所消耗的通信架构带宽量相比于在传送未压缩数据时所消耗的带宽有所减少。

然而，压缩数据增加处理负担。例如，如果在计算节点处执行数据压缩，则如果计算节点必须针对包括应用程序、操作系统和/或固件的各个程序执行其他处理，则计算节点可能会变得过载。如果计算节点负载重，则数据压缩的性能或者其他处理的性能都会受到影响。

而且，不同的压缩算法可以实现不同级别的数据压缩。第一压缩算法可以以低于第二压缩算法的压缩因子对数据进行压缩，换言之，第一压缩算法实现了比第二压缩算法更低的数据压缩量。“压缩因子”可以表示或者对应于未压缩数据与压缩数据的比率。压缩因子越高，则所实现的压缩量越大。不同压缩算法的权衡是指可实现较高压缩因子的压缩算法可能会比可实现较低压缩因子的压缩算法消耗更多的处理资源。因此，系统性能可能会受到对用于压缩数据的压缩算法的选择的影响。

附图说明

参考以下附图来描述本公开的一些实施方式。

图1是根据一些示例的包括各种节点的计算机系统的框图。

图2和图3是根据各种示例的用于存储机器可读指令的存储介质的框图。

图4是根据一些示例的系统的框图。

图5是根据其他示例的处理的流程图。

在整个附图中，相同的附图标记指代相似但并不一定相同的元件。附图不一定按比例绘制，并且可能会夸大某些部分的尺寸，以便更清楚地对所示示例进行说明。此外，附图提供了与描述相一致的示例和/或实施方式；然而，该描述并不限于附图中所提供的示例和/或实施方式。

具体实施方式

根据本公开的一些实施方式，动态压缩适应系统动态地对用于执行数据压缩的压缩算法、以及执行数据压缩的不同类型节点的布置内的位置进行调整。动态地对压缩算法以及位置进行调整包括：基于不同类型节点的布置的状态和为其执行数据压缩的工作负载的特征，从多个不同压缩算法中并且从不同类型节点的不同节点处的位置中进行选择。

在其他示例中，动态压缩适应系统还能够选择使用相应的不同压缩算法来在多个位置处执行给定数据的压缩。例如，动态压缩适应系统可以决定在一个计算节点处对给定数据应用轻量级压缩算法，然后在另一节点(例如在存储器或I/O节点)处应用更积极的压缩算法。

在本公开中，除非上下文另有明确说明，否则术语“一”、“一个”或“该”的使用旨在也包括复数形式。此外，当在本公开中使用时，术语“包括”、“包含”或“具有”指定存在所述元件，但并不排除存在或添加其他元件。

这里所使用的“节点”可以指计算机或计算机集合。此外，节点还可以指计算机的一部分，从而多个节点可以是一个计算机的一部分。

不同的节点可以通过通信架构而彼此通信。“通信架构”可以指将各种节点互连的通信网络或多个通信网络。通信网络可以包括无线网络和/或有线网络。