本文選題：云存儲　切入點：MapReduce　出處：《計算機應(yīng)用》2014年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：云存儲規(guī)模的不斷擴大以及設(shè)計時對能耗因素的忽略使其日益暴露出高能耗低效率的問題,并且此問題已經(jīng)成為制約云計算與大數(shù)據(jù)快速發(fā)展的一個主要瓶頸。已有研究大多采用將整個存儲節(jié)點調(diào)整到低能耗模式以達到節(jié)能的目的。根據(jù)數(shù)據(jù)的重復(fù)性及訪問規(guī)律,設(shè)計了基于數(shù)據(jù)分類的存儲模型,將存儲區(qū)域劃分為熱數(shù)據(jù)塊區(qū)、冷數(shù)據(jù)塊區(qū)與重復(fù)文件區(qū),根據(jù)不同數(shù)據(jù)的重復(fù)性及活動因子特點進行分區(qū)存儲。圍繞新的存儲模型,設(shè)計了適應(yīng)節(jié)能的數(shù)據(jù)存儲算法并建立了能耗模型。實驗結(jié)果表明:當系統(tǒng)負載小于設(shè)定閾值時,新的存儲模型能夠提高存儲系統(tǒng)25%左右的能耗利用率。
[Abstract]:The increasing scale of cloud storage and the neglect of energy consumption in design make it more and more exposed the problem of high energy consumption and low efficiency. And this problem has become a major bottleneck restricting the rapid development of cloud computing and big data. Most of the previous studies have adopted adjusting the entire storage node to low energy consumption mode to achieve the purpose of energy saving. The storage model based on data classification is designed. The storage area is divided into hot data block, cold data block and repeated file area. According to the characteristics of different data repeatability and activity factors, the storage area is partitioned. A data storage algorithm adapted to energy saving is designed and an energy consumption model is established. The experimental results show that the new storage model can improve the energy consumption utilization of the storage system about 25% when the system load is less than the set threshold.
【作者單位】： 新疆醫(yī)科大學(xué)醫(yī)學(xué)工程技術(shù)學(xué)院;新疆財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計與信息學(xué)院;新疆大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61262088) 新疆大學(xué)博士啟動基金資助項目(BS120134)
【分類號】：TP333

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本文編號：1610561