發(fā)布時(shí)間：2018-02-28 03:16

  本文關(guān)鍵詞： 云計(jì)算 云存儲(chǔ) 分布式 訪(fǎng)問(wèn)　出處：《科技通報(bào)》2015年08期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：在云計(jì)算環(huán)境中,根據(jù)數(shù)據(jù)的海量性和分布性特點(diǎn),需要對(duì)云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)控制。傳統(tǒng)的訪(fǎng)問(wèn)控制算法采用散點(diǎn)信任評(píng)估的訪(fǎng)問(wèn)控制算法,融合云存儲(chǔ)安全評(píng)估圖進(jìn)行均勻分布,當(dāng)云存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)分裂時(shí)導(dǎo)致數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)性能不好。提出一種基于分布式B樹(shù)編譯的高效并發(fā)訪(fǎng)問(wèn)控制算法,根據(jù)訪(fǎng)問(wèn)服務(wù)器的數(shù)量,計(jì)算B樹(shù)的高度和精度邊界,查找緩沖的內(nèi)部節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的B樹(shù),具有相同屬性個(gè)數(shù)的邊緣概念處于同一層,由此進(jìn)行并發(fā)控制數(shù)據(jù)分類(lèi),對(duì)于包含有多個(gè)屬性的類(lèi)別,將其中的多個(gè)屬性合并成一個(gè)屬性,實(shí)現(xiàn)對(duì)云存儲(chǔ)系統(tǒng)的高效并發(fā)訪(fǎng)問(wèn)控制。仿真實(shí)驗(yàn)表明,采用該算法,具有較小的CPU負(fù)載,明顯提高了分布式B樹(shù)的訪(fǎng)問(wèn)效率,并發(fā)訪(fǎng)問(wèn)控制精度較高,減輕服務(wù)器開(kāi)銷(xiāo),提高數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)能力,優(yōu)化存儲(chǔ)性能。
[Abstract]:In cloud computing environment, according to the characteristics of magnanimity and distribution of data, access control of cloud storage database is needed. When the cloud storage nodes split up, the data access performance is poor. An efficient concurrent access control algorithm based on distributed B-tree compilation is proposed, which is based on the number of access servers. The height and precision boundary of B-tree is calculated, and the B-tree composed of buffering internal nodes is found. The edge concept with the same number of attributes is in the same layer, and the concurrency control data is classified. Many of the attributes are merged into one attribute to realize the efficient concurrent access control of cloud storage system. The simulation results show that the algorithm has a smaller CPU load and improves the access efficiency of distributed B-tree obviously. The concurrency access control precision is high, reduces the server overhead, improves the data access ability, optimizes the storage performance.
【作者單位】： 貴州工程應(yīng)用技術(shù)學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TP333;TP309

【共引文獻(xiàn)】

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2 趙鵬;;氣象信息電子采集系統(tǒng)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)排除方法仿真[J];計(jì)算機(jī)仿真;2013年08期

3 黃紹川;;粒子分集聚斂的分布式云存儲(chǔ)聚合性評(píng)判系統(tǒng)[J];科技通報(bào);2014年04期

4 肖體偉;;嵌入式設(shè)備中復(fù)合型任務(wù)最優(yōu)調(diào)度約束模型仿真[J];科技通報(bào);2015年08期

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1 陳東輝;基于目標(biāo)函數(shù)的模糊聚類(lèi)算法關(guān)鍵技術(shù)研究[D];西安電子科技大學(xué);2012年

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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3 楊維,李歧強(qiáng);粒子群優(yōu)化算法綜述[J];中國(guó)工程科學(xué);2004年05期

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1 劉曼蘭;永磁直流電機(jī)故障在線(xiàn)監(jiān)測(cè)與智能診斷的研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2007年

【相似文獻(xiàn)】

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1 本版編輯邋雷欣 喻巧云 郝崢嶸;應(yīng)對(duì)高并發(fā)訪(fǎng)問(wèn)的四個(gè)建議[N];中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào);2007年

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本文編號(hào)：1545519