本文選題：云存儲 + 異構(gòu)性��； 參考：《計算機科學(xué)》2015年S2期

【摘要】：云存儲服務(wù)提供商為了滿足各類云用戶的存儲需求,一般采用劃分固定大小的數(shù)據(jù)塊、冗余備份等技術(shù)來存儲數(shù)據(jù),關(guān)于塊放置、最佳副本選擇、副本粒度等存儲機制的研究一直是加快大文件存取速度的重要內(nèi)容。面向云存儲系統(tǒng)中存儲節(jié)點的異構(gòu)性,設(shè)計了一種采用層次分析法對節(jié)點性能指標加權(quán)并依據(jù)加權(quán)指標改進粒子群算法的策略(AHPPSO)。通過引入與存儲節(jié)點性能相關(guān)的加權(quán)評價矩陣,使得粒子群算法向綜合性能較高的節(jié)點進化,在不增加存儲空間成本的基礎(chǔ)上,加快了存取數(shù)據(jù)的速度。在自主搭建的云存儲系統(tǒng)中實現(xiàn)了該策略,實驗結(jié)果顯示該策略能夠適應(yīng)多種用戶需求,并且在一定程度上實現(xiàn)系統(tǒng)負載均衡。
[Abstract]:In order to meet the storage needs of all kinds of cloud users, cloud storage service providers generally use fixed size data blocks, redundant backup and other technologies to store data. The research of storage mechanism such as replica granularity has been an important content in speeding up the speed of large file access. Aiming at the heterogeneity of storage nodes in cloud storage system, a new strategy of particle swarm optimization (PSO), which uses AHP to weight node performance index and improves particle swarm optimization algorithm (PSO), is proposed. By introducing a weighted evaluation matrix related to the performance of storage nodes, PSO evolves to nodes with high synthesis performance, which accelerates the speed of accessing data without increasing the cost of storage space. The strategy is implemented in the self-built cloud storage system. The experimental results show that the strategy can meet the needs of various users and achieve system load balance to a certain extent.
【作者單位】： 沈陽航空航天大學(xué)計算機學(xué)院;
【基金】：遼寧省教育廳科學(xué)基金(L2013064) 中航工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新基金(基礎(chǔ)研究類)(2013S60109R)資助
【分類號】：TP333

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本文編號：1921559