【摘要】：云系統(tǒng)中的漂移數(shù)據(jù)作為大量冗余數(shù)據(jù)的一種,對(duì)其有效及時(shí)的刪除能保證云存儲(chǔ)系統(tǒng)的穩(wěn)定與運(yùn)行。傳統(tǒng)的云系統(tǒng)漂移數(shù)據(jù)刪除技術(shù)采用全文件靜態(tài)分塊策略,由于操作粒度較小,對(duì)漂移數(shù)據(jù)的刪除率不高。提出一種基于垂直分層布隆過(guò)濾的云系統(tǒng)漂移數(shù)據(jù)刪除算法,設(shè)計(jì)基于客戶端/服務(wù)器的云存儲(chǔ)系統(tǒng)漂移數(shù)據(jù)刪除機(jī)制體系構(gòu)架,采用布隆過(guò)濾技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)源端處理,引入熱度垂直索引熱度來(lái)衡量數(shù)據(jù)塊邊界偏移所造成用戶的訪問(wèn)集中熱點(diǎn)損失,文件根據(jù)內(nèi)容劃分成可變長(zhǎng)度的數(shù)據(jù)塊,進(jìn)行垂直分層,得到備份集中數(shù)據(jù)對(duì)象的粒度,采用奇異值分解的方式對(duì)漂移數(shù)據(jù)序列的細(xì)節(jié)信號(hào)展示,根據(jù)矩陣奇異值分解矢量的唯一性,避免一些數(shù)據(jù)塊邊界偏移造成的誤刪和漏刪。仿真實(shí)驗(yàn)表明采用該算法進(jìn)行云系統(tǒng)的漂移數(shù)據(jù)刪除,性能較好,執(zhí)行效率和精度優(yōu)越于傳統(tǒng)算法。
[Abstract]:As a kind of redundant data, the drift data in cloud system can be deleted effectively and timely to ensure the stability and operation of cloud storage system. The traditional cloud drift data deletion technique adopts the static block strategy of full file. Because of the small granularity of operation, the deletion rate of drift data is not high. This paper proposes a cloud drift data deletion algorithm based on vertical tiered Bulon filtering, designs a client / server based cloud storage system drift data deletion mechanism architecture, and uses Bulon filtering technology to process the data source at the end of the system, and then designs the cloud storage system drift data removal mechanism architecture based on client / server. The hot vertical index heat is introduced to measure the hot spot loss of user's access set caused by block boundary offset. The file is divided into variable length data blocks according to the contents, then vertical tiering is carried out, and the granularity of data objects in the backup set is obtained. The detail signal of drift data sequence is displayed by singular value decomposition (SVD). According to the uniqueness of matrix singular value decomposition vector, some data block boundary offset errors and omissions are avoided. Simulation results show that the proposed algorithm is more efficient and accurate than the traditional algorithm in removing drift data from cloud system.
【作者單位】： 呂梁學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系;
【分類號(hào)】：TP333

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2428473