维纳亚克拉姆库马尔;Balaji，S.B。;比伦吉特·萨西德哈兰;缅甸金沙;克里希南（Krishnan，M.Nikhil）;P.Vijay库马尔 分布式存储的代码。 （英语） Zbl 1524.68128号 已找到。流行趋势。Inf.理论 19，第4期，547-813（2022）. 摘要：在分布式数据存储中，与给定数据文件相关的信息以冗余方式跨多个存储单元或节点存储，以防止主要问题，即单个节点故障导致数据丢失的可能性。这种保护的最简单形式是复制。每天生成的数据量的爆炸式增长带来了第二个主要问题，即最小化与此类冗余存储相关的开销。这种担忧导致存储行业采用了可擦除恢复码，如Reed-Solomon（RS）码，以及更普遍的最大距离可分离码，因为这些码为给定的可靠性水平提供了尽可能低的存储开销。在一个大型数据中心的环境中，存储的数据量可能会达到数EB，这就产生了第三个问题，即需要从常见的故障中高效恢复，即单个存储单元的故障。衡量节点修复效率的一个指标是，修复故障单元所需的数据下载量（称为修复带宽）有多小。这是由A.G.迪马基斯等[IEEE Trans.Inf.Theory 56，No.9，4539–4551（2010；Zbl 1410.68117号)]其中引入了一类全新的代码，称为再生代码，在特定的修复框架内，具有最小的可能修复带宽。第二个度量与节点修复接触的辅助节点数有关，称为修复度。较低的修复程度是可取的，因为这意味着较少的节点会受到给定节点故障的影响。里程碑式的论文P.戈帕兰等[IEEE Trans.Inf.Theory 58，No.11，6925–6934（2012；Zbl 1364.94603号)]重点关注第二个度量，从而推动了局部可恢复代码理论的发展。这两起事件还导致产生了第三类代码，称为本地再生代码，其目的是同时实现减少修复带宽和降低修复度。不同方向的研究使研究人员重新审视了高效RS-代码修复的挑战，并确定了显著降低修复带宽的RS代码的改进修复方案。这本专著向读者介绍了这些高效节点修复的不同方法，并介绍了自那时以来出现的许多基本边界和代码构造。发现了几个悬而未决的问题，许多章节的结尾都有一个注释小节，提供了额外的背景。 引用于1审查引用于1文件 MSC公司： 68页30 编码和信息理论（压缩、压缩、通信模型、编码方案等）（计算机科学方面） 68第20页 信息存储和数据检索 68-02 与计算机科学有关的研究展览会（专著、调查文章） 关键词：编码理论;存储和记录代码;信息论;网络编码 引文：Zbl 1410.68117号;Zbl 1364.94603号 软件：偶发事件 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{V.Ramkumar}等人，发现。流行趋势。Inf.Theory 19，No.4，547--813（2022年；Zbl 1524.68128） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] A.Agarwal、A.Barg、S.Hu、A.Mazumdar和I.Tamo，“本地可恢复代码的共同字母依赖边界”，IEEE Trans。《信息论》，第64卷，第5期，2018年，第3481-3492页·Zbl 1395.94331号 [2] G.K.Agarwal、B.Sasidharan和P.V.Kumar，“具有光学子包化级别的存取优化再生码的替代结构”，见Proc。第二十一届全国通信会议，印度孟买，2015年，第1-6页。 [3] R.Ahlswede、N.Cai、S.R.Li和R.W.Yeung，“网络信息流”，IEEE Trans。《信息论》，第46卷，第4期，2000年，第1204-1216页·Zbl 0991.90015号 [4] I.Ahmad和C.-C.Wang，“智能辅助节点选择何时可以提高分布式存储网络的性能？”。《信息论》，第64卷，第3期，2017年，第2142-2171页·Zbl 1390.94069号 [5] N.Alon，《组合数学、概率与计算》，第8卷，第1-2期，1999年，第7-29页·Zbl 0920.05026号 [6] O.Alrabiah和V.Guruswami，《MSR代码子包化的指数下限》。第51届ACM SIGACT计算机理论年会，美国亚利桑那州凤凰城，2019年，第979-9852019页·Zbl 1433.68130号 [7] O.Alrabiah和V.Guruswami，“最小存储再生代码子包化的指数下限”，IEEE Trans。《信息论》，2021年·兹比尔1489.94180 [8] B.S.Babu和P.V.Kumar，“分布式存储的擦除码：紧边界和匹配结构”，CoRR，第abs/1806.044742018卷。 [9] 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