本文關(guān)鍵詞：基于云平臺(tái)的高分?jǐn)?shù)據(jù)存儲(chǔ)模型及調(diào)度算法研究

  更多相關(guān)文章： 云計(jì)算 高分遙感數(shù)據(jù) 分布式 虛擬化 蟻群算法

【摘要】：隨著我國(guó)高分系列衛(wèi)星升空,國(guó)家大力發(fā)展空間信息產(chǎn)業(yè),擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的海量高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)及其衍生數(shù)據(jù)呈指數(shù)增長(zhǎng)。如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的存儲(chǔ)和管理,來(lái)滿足各行業(yè)用戶的高并發(fā)數(shù)據(jù)需求、提供完善的數(shù)據(jù)共享服務(wù),成為當(dāng)前空間信息科學(xué)領(lǐng)域的重要研究方向。而云計(jì)算技術(shù)在處理高性能計(jì)算、海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分布式應(yīng)用以及提供高效共享服務(wù)等問(wèn)題上具有一定優(yōu)勢(shì),但是,傳統(tǒng)的基于云平臺(tái)的遙感數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型對(duì)數(shù)據(jù)種類的支持不夠全面,資源均衡分配方面的表現(xiàn)有待改善,數(shù)據(jù)請(qǐng)求任務(wù)的處理調(diào)度效率也需要進(jìn)一步提升。因此本文設(shè)計(jì)了較合理的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)組織模型,并提出改進(jìn)的云平臺(tái)任務(wù)調(diào)度策略,通過(guò)在實(shí)際系統(tǒng)中的應(yīng)用,體現(xiàn)了本文模型和調(diào)度算法的實(shí)用性和優(yōu)勢(shì)。本文對(duì)多源異構(gòu)高分遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分析和歸類,基于面向?qū)ο�、分布式環(huán)境虛擬化存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型構(gòu)建,另外,將蟻群算法思想應(yīng)用于遙感數(shù)據(jù)任務(wù)調(diào)度,在請(qǐng)求任務(wù)規(guī)模和調(diào)度策略上做相應(yīng)改進(jìn),使得運(yùn)行在現(xiàn)有模型上的數(shù)據(jù)任務(wù)調(diào)度方法具備自適應(yīng)、響應(yīng)快、效率高等特點(diǎn)。最后介紹了本文模型和調(diào)度算法在實(shí)際系統(tǒng)中的應(yīng)用。本文具體的研究工作主要有以下三個(gè)方面:(1)提出了一種適用于云計(jì)算環(huán)境的高分?jǐn)?shù)據(jù)存儲(chǔ)組織模型。通過(guò)分析遙感數(shù)據(jù)的多源、多時(shí)空、海量的特性,結(jié)合云計(jì)算分布式虛擬化存儲(chǔ)環(huán)境特點(diǎn)等方面構(gòu)建存儲(chǔ)模型,對(duì)模型的關(guān)鍵要素及建立方法詳細(xì)闡述,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)評(píng)估模型的可靠性。(2)根據(jù)遙感數(shù)據(jù)請(qǐng)求任務(wù)的特征,綜合考慮系統(tǒng)平臺(tái)的資源負(fù)載,基于節(jié)點(diǎn)QoS和改進(jìn)的蟻群算法設(shè)計(jì)云平臺(tái)任務(wù)調(diào)度算法,該算法能夠有效提高系統(tǒng)平臺(tái)任務(wù)處理效率,為用戶提供更好的平臺(tái)服務(wù)。(3)將本文提出的遙感數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型及調(diào)度算法成功應(yīng)用于國(guó)家某高分?jǐn)?shù)據(jù)與應(yīng)用系統(tǒng)云平臺(tái)的建設(shè)之中。目前,系統(tǒng)已進(jìn)入試運(yùn)營(yíng)階段,效果良好,驗(yàn)證了本文研究成果的可行性。
【關(guān)鍵詞】：云計(jì)算 高分遙感數(shù)據(jù) 分布式 虛擬化 蟻群算法
【學(xué)位授予單位】：河南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.09;TP333
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 研究目的及意義9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 主要研究?jī)?nèi)容12
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)12-15
• 2 相關(guān)背景知識(shí)介紹15-27
• 2.1 云計(jì)算15-19
• 2.1.1 云計(jì)算定義及其特性15-16
• 2.1.2 云計(jì)算的服務(wù)形式16-17
• 2.1.3 云計(jì)算的調(diào)度算法17-19
• 2.2 海量高分遙感數(shù)據(jù)相關(guān)知識(shí)概述19-26
• 2.2.1 高分遙感數(shù)據(jù)19-21
• 2.2.2 海量遙感數(shù)據(jù)存儲(chǔ)常見(jiàn)的幾種解決方案21-23
• 2.2.3 遙感數(shù)據(jù)存儲(chǔ)組織方法研究23-26
• 2.3 本章小結(jié)26-27
• 3 高分?jǐn)?shù)據(jù)存儲(chǔ)模型及調(diào)度策略研究27-43
• 3.1 基于面向?qū)ο蟮姆植际竭b感數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型 (RSDO)27-34
• 3.1.1 遙感數(shù)據(jù)的抽象和轉(zhuǎn)換27-28
• 3.1.2 遙感數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)28-29
• 3.1.3 數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)分配策略29-32
• 3.1.4 RSDO模型的構(gòu)建32-33
• 3.1.5 實(shí)驗(yàn)33-34
• 3.2 基于QOS的改進(jìn)蟻群調(diào)度算法（Q-ACO）34-41
• 3.2.1 高分?jǐn)?shù)據(jù)任務(wù)聚類35-36
• 3.2.2 基于蟻群算法的調(diào)度策略設(shè)計(jì)36-39
• 3.2.3 調(diào)度算法的自適應(yīng)性39
• 3.2.4 實(shí)驗(yàn)39-41
• 3.3 本章小結(jié)41-43
• 4 基于云平臺(tái)的高分?jǐn)?shù)據(jù)與應(yīng)用系統(tǒng)43-61
• 4.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)43-45
• 4.2 系統(tǒng)部署45-46
• 4.3 軟件平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)46-60
• 4.3.1 數(shù)據(jù)資源庫(kù)建設(shè)46-52
• 4.3.2 數(shù)據(jù)分發(fā)子系統(tǒng)關(guān)鍵模塊實(shí)現(xiàn)52-60
• 4.4 本章小結(jié)60-61
• 5 總結(jié)與展望61-63
• 5.1 本文工作總結(jié)61-62
• 5.2 未來(lái)工作展望62-63
• 參考文獻(xiàn)63-66
• 致謝66-67
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文及科研成果情況67-68

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