Los códigos recuperables localmente son una familia de códigos de corrección de errores que fueron introducidos por primera vez por DS Papailiopoulos y AG Dimakis [ 1 ] y han sido ampliamente estudiados en la teoría de la información debido a sus aplicaciones relacionadas con sistemas de almacenamiento distribuido y en la nube . [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]
UnLRC es uncódigo lineal tal que exista una funciónque toma como entraday un conjunto deotras coordenadas de una palabra clavediferente dey resultados.
Descripción general
Los códigos de corrección de errores , o simplemente códigos de borrado , para sistemas de almacenamiento distribuido y en la nube , están ganando popularidad debido al reciente aumento de la demanda de servicios de computación y almacenamiento en la nube. Esto ha impulsado a investigadores en los campos de la teoría de la información y la codificación a investigar nuevas facetas de los códigos específicamente adaptadas para su uso con sistemas de almacenamiento.
Es bien sabido que LRC es un código que requiere acceder a un conjunto limitado de otros símbolos para restaurar todos los símbolos de una palabra clave. Esta idea es fundamental para los sistemas de almacenamiento distribuido y en la nube, ya que el caso de error más común se produce cuando falla un nodo de almacenamiento (borrado). El objetivo principal es recuperar la mayor cantidad de datos posible con el menor número de nodos de almacenamiento adicionales para restaurar el nodo. Por lo tanto, los códigos recuperables localmente son cruciales para este tipo de sistemas.
La siguiente definición de LRC se deriva de la descripción anterior: un-Código recuperable localmente (LRC) de longitudes un código que produce un-símbolo palabra clave desímbolos de información, y para cualquier símbolo de la palabra clave, existen como máximootros símbolos de tal manera que el valor del símbolo pueda recuperarse a partir de ellos. El parámetro de localidad satisfaceporque la palabra clave completa se puede encontrar accediendo asímbolos distintos del símbolo borrado. Además, códigos recuperables localmente, que tienen la distancia mínima, puede recuperarseborraduras.
Definición
Dejarser uncódigo lineal . Para, denotemos porel número mínimo de otras coordenadas que tenemos que examinar para recuperar una eliminación en coordenadas. El númeroSe dice que es la localidad de la-ésima coordenada del código. La localidad del código se define como
UnEl código recuperable localmente (LRC) es uncódigo linealcon localidad.
Dejarfrijol-código localmente recuperable. Entonces un componente borrado puede recuperarse linealmente, [ 6 ] es decir, para cada, el espacio de ecuaciones lineales del código contiene elementos de la forma, dónde.
Códigos óptimos recuperables localmente
Teorema [ 7 ] Seay dejarfrijol-código recuperable localmente que tengaconjuntos de localidades disjuntas de tamaño. Entonces
Un-LRCSe dice que es óptimo si la distancia mínima deSatisface
Códigos Tamo-Barg
DejarSea un polinomio y seaSea un número entero positivo . EntoncesSe dice que es (,)-bueno si
- •tiene título,
- • existen subconjuntos distintosdede tal manera que
- – para cualquier,para algunos, es decir,es constante en,
- –,
- –para cualquier.
Decimos que {} es una cubierta divisoria para. [ 8 ]
Construcción Tamo-Barg
La construcción de Tamo-Barg utiliza buenos polinomios. [ 9 ]
- • Supongamos que un-buen polinomioencimase da con una cubierta divisoria.
- • Dejarsea un número entero positivo .
- • Considere lo siguiente- espacio vectorial de polinomios
- • Dejar.
- • El códigoes un-código localmente cubrible óptimo, dondedenota evaluación deen todos los puntos del conjunto.
Parámetros de los códigos de Tamo-Barg
- • Longitud. La longitud es el número de puntos de evaluación. Porque los conjuntosson disjuntos para, la longitud del código es.
- • Dimensión. La dimensión del código es, para≤, como cada unotiene un título como máximo, cubriendo un espacio vectorial de dimensióny mediante la construcción de, haydistinto.
- • Distancia. La distancia viene dada por el hecho de que, dóndey el código obtenido es el código Reed-Solomon de grado como máximo, por lo que la distancia mínima es igual a.
- • Localidad. Después de la eliminación del único componente, la evaluación en, dónde, es desconocido, pero las evaluaciones para todos los demásson conocidos, por lo que como máximoSe necesitan evaluaciones para determinar de forma unívoca el componente borrado, lo que nos da la localidad de.
- Para ver esto,restringido apuede describirse mediante un polinomio of degree at most thanks to the form of the elements in (i.e., thanks to the fact that is constant on , and the 's have degree at most ). On the other hand , and evaluations uniquely determine a polynomial of degree. Therefore can be constructed and evaluated at to recover .
Example of Tamo–Barg construction
We will use to construct -LRC. Notice that the degree of this polynomial is 5, and it is constant on for , where , , , , , , , and : , , , , , , , . Hence, is a -good polynomial over by the definition. Now, we will use this polynomial to construct a code of dimension and length over . The locality of this code is 4, which will allow us to recover a single server failure by looking at the information contained in at most 4 other servers.
Next, let us define the encoding polynomial: , where . So, .
Thus, we can use the obtained encoding polynomial if we take our data to encode as the row vector. Encoding the vector to a length 15 message vector by multiplying by the generator matrix
For example, the encoding of information vector gives the codeword .
Observe that we constructed an optimal LRC; therefore, using the Singleton bound, we have that the distance of this code is . Thus, we can recover any 6 erasures from our codeword by looking at no more than 8 other components.
Locally recoverable codes with availability
A code has all-symbol locality and availability if every code symbol can be recovered from disjoint repair sets of other symbols, each set of size at most symbols. Such codes are called -LRC.[10]
Theorem The minimum distance of -LRC having locality and availability satisfies the upper bound
If the code is systematic and locality and availability apply only to its information symbols, then the code has information locality and availability , and is called -LRC.[11]
Theorem[12] The minimum distance of an linear -LRC satisfies the upper bound
References
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