本文關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)云平臺數(shù)據(jù)流量優(yōu)化管理仿真　出處：《計算機(jī)仿真》2016年12期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：對大數(shù)據(jù)云平臺數(shù)據(jù)流量進(jìn)行有效管理,可以更好地提升云網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的服務(wù)質(zhì)量。對云平臺數(shù)據(jù)流量進(jìn)行管理時,流量的最優(yōu)分流是最重要的環(huán)節(jié),需要獲取流量任務(wù)的動態(tài)優(yōu)先級,根據(jù)不同的優(yōu)先級進(jìn)行流量管理,但是傳統(tǒng)方法依據(jù)目標(biāo)流量數(shù)據(jù)在流量數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)那闆r,對數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的流量進(jìn)行計算完成流量管理,但是難以獲取平臺數(shù)據(jù)流量子任務(wù)動態(tài)優(yōu)先級,不能根據(jù)優(yōu)先級對流量進(jìn)行動態(tài)調(diào)整,數(shù)據(jù)流量管理效果較差。提出一種大數(shù)據(jù)云平臺數(shù)據(jù)流量優(yōu)化管理模型。模型首先對平臺數(shù)據(jù)流量分流任務(wù)的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,計算總平臺數(shù)據(jù)流量分流任務(wù)量,對當(dāng)前狀態(tài)下網(wǎng)絡(luò)平臺數(shù)據(jù)流量分流子任務(wù)量進(jìn)行分類,獲得平臺數(shù)據(jù)流量分流動態(tài)優(yōu)先級任務(wù)。對平臺數(shù)據(jù)流量分流任務(wù)不同優(yōu)先級指標(biāo)進(jìn)行規(guī)則化處理,組建各分流子任務(wù)優(yōu)先級標(biāo)準(zhǔn)矩陣,給出全部平臺數(shù)據(jù)流量分流任務(wù)的不同指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)差,利用分流任務(wù)動態(tài)優(yōu)先級權(quán)重因子計算分流平臺數(shù)據(jù)流量數(shù)據(jù)任務(wù)的效率,融合粒子群理論對組建的平臺數(shù)據(jù)流量分流模型進(jìn)行迭代尋優(yōu),利用尋優(yōu)的結(jié)果組建大數(shù)據(jù)云平臺數(shù)據(jù)流量優(yōu)化管理模型。仿真結(jié)果表明,所提模型可以大幅度提升云網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的服務(wù)質(zhì)量。
[Abstract]:The effective management of big data cloud platform data flow can better improve the cloud network environment quality of service. When the cloud platform data flow management, the optimal flow flow is the most important link. Need to obtain the dynamic priority of traffic tasks, according to different priorities of traffic management, but the traditional method based on the target traffic data in traffic data node transmission situation. The traffic of the data node is calculated and managed, but it is difficult to obtain the dynamic priority of the platform data flow subtask, and the traffic can not be adjusted dynamically according to the priority. The effect of data traffic management is poor. This paper presents a model of data flow optimization management in big data cloud platform. Firstly, the sample data of the data flow diversion task of the platform are analyzed. Calculate the total platform data flow diversion task quantity, and classify the network platform data flow diversion sub-task quantity under the current state. Get the platform data flow diversion dynamic priority task. The platform data flow diversion task different priority indicators are regularized to construct the priority standard matrix of each sub-task. The standard deviation of different indexes of the data flow diversion task is given, and the efficiency of the data flow data task is calculated by using the dynamic priority weight factor of the diversion task. The particle swarm optimization theory is used to iteratively optimize the data flow diversion model of the platform, and the big data cloud platform data flow optimization management model is constructed by using the optimization results. The simulation results show that. The proposed model can greatly improve the quality of service in the cloud network environment.
【作者單位】： 福建師范大學(xué)協(xié)和學(xué)院;
【分類號】：TP393.09
【正文快照】： _ 1 U胃 隨著計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用技術(shù)的不斷發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)量對網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量的要求不斷提高[1],由于缺乏必要的平臺數(shù)據(jù)流量管理和疏通方案,網(wǎng)絡(luò)平臺數(shù)據(jù)流量秩序頻于失衡[24]。在此背景下,對大數(shù)據(jù)云平臺數(shù)據(jù)流量進(jìn)行優(yōu)化管理,對于維持網(wǎng)絡(luò)生命周期具有重要作用,具有重要的現(xiàn)實(shí)

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1395935