本文關(guān)鍵詞：基于混合云存儲(chǔ)的網(wǎng)關(guān)轉(zhuǎn)儲(chǔ)優(yōu)化算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸性的增長(zhǎng),存儲(chǔ)系統(tǒng)中的文件種類各種各樣,文件數(shù)目不斷增多,如何應(yīng)對(duì)企業(yè)存儲(chǔ)峰值和機(jī)密數(shù)據(jù)的保存成為當(dāng)前急需解決的一個(gè)問題�；旌显拼鎯�(chǔ)是公有云和私有云的混合,它既解決了企業(yè)存儲(chǔ)容量不足的問題,又為私密數(shù)據(jù)和常用數(shù)據(jù)的保存提供了解決方案。混合云存儲(chǔ)網(wǎng)關(guān)是混合云存儲(chǔ)的關(guān)鍵部分,它作為公有云和私有云數(shù)據(jù)傳輸和交流的紐帶,它的性能直接影響到混合云存儲(chǔ)的性能。因此,對(duì)混合云存儲(chǔ)的網(wǎng)關(guān)轉(zhuǎn)存算法進(jìn)行研究和優(yōu)化具有理論和現(xiàn)實(shí)意義。本文采取一種新的思路對(duì)混合云存儲(chǔ)網(wǎng)關(guān)的轉(zhuǎn)存算法進(jìn)行優(yōu)化。針對(duì)混合云存儲(chǔ)文件的屬性特征和用戶間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系,分別設(shè)計(jì)了基于分類決策樹的相似TBF-K算法和基于用戶網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的PRE-SN算法,從而提供了一種對(duì)文件訪問行為的預(yù)測(cè),為云存儲(chǔ)網(wǎng)關(guān)的轉(zhuǎn)存提供緩存依據(jù)�；诜诸悰Q策樹的相似TBF-K算法主要是利用文件的元數(shù)據(jù)信息來建立文件存儲(chǔ)地點(diǎn)預(yù)測(cè)模型,從而為未分類文件的轉(zhuǎn)存提供決策依據(jù)。它首先利用ID3算法得出文件各個(gè)屬性的信息增益,建立最優(yōu)文件屬性分類決策樹,決策樹的葉子節(jié)點(diǎn)是具有相似屬性的文件集合。然后計(jì)算未分類文件與文件集合中文件的相似性,并取相似度最高的K個(gè)文件的類別屬相為未分類文件的類別屬性�；谟脩艟W(wǎng)絡(luò)關(guān)系的PRE-SN算法將預(yù)測(cè)熱點(diǎn)文件的重點(diǎn)放在混合云存儲(chǔ)的用戶網(wǎng)絡(luò)關(guān)系上。定義用戶的相對(duì)網(wǎng)絡(luò)中心度來表示用戶網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的多少,在轉(zhuǎn)儲(chǔ)的時(shí)候,用戶的網(wǎng)絡(luò)中心度越高,則盡可能多地將該用戶的文件轉(zhuǎn)存在本地。相反的,關(guān)系度不高的用戶,則將其大部分甚至全部文件轉(zhuǎn)移至公有云存儲(chǔ)中。本課題搭建了測(cè)試環(huán)境,對(duì)轉(zhuǎn)存算法的命中率和時(shí)間性能進(jìn)行了完整的測(cè)試。結(jié)果表明,基于決策樹的相似K近鄰轉(zhuǎn)儲(chǔ)算法和基于用戶網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的轉(zhuǎn)儲(chǔ)算法,很好地平衡了存儲(chǔ)容量和存儲(chǔ)效率的關(guān)系,使混合云存儲(chǔ)系統(tǒng)的讀寫性能得到了大幅度提升。因此本文設(shè)計(jì)的轉(zhuǎn)存算法,能有效提高混合云存儲(chǔ)的處理性能和用戶使用體驗(yàn)。
【關(guān)鍵詞】：混合云存儲(chǔ) 網(wǎng)關(guān)轉(zhuǎn)儲(chǔ) 分類樹 bloom filte算法 用戶網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP333
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目錄7-10
• Contents10-13
• 第一章 緒論13-19
• 1.1 研究背景13-14
• 1.2 選題的意義和研究現(xiàn)狀14-17
• 1.2.1 混合云存儲(chǔ)網(wǎng)關(guān)轉(zhuǎn)儲(chǔ)算法優(yōu)化的意義14-16
• 1.2.2 混合云存儲(chǔ)網(wǎng)關(guān)轉(zhuǎn)儲(chǔ)優(yōu)化的研究現(xiàn)狀與不足16-17
• 1.3 研究目標(biāo)及組織架構(gòu)17-18
• 1.4 本章小結(jié)18-19
• 第二章 混合云存儲(chǔ)網(wǎng)關(guān)技術(shù)研究19-35
• 2.1 云存儲(chǔ)技術(shù)19-25
• 2.1.1 云存儲(chǔ)發(fā)展19-23
• 2.1.2 公有云存儲(chǔ)23-24
• 2.1.3 私有云存儲(chǔ)24
• 2.1.4 混合云存儲(chǔ)24-25
• 2.2 云存儲(chǔ)網(wǎng)關(guān)框架研究25-28
• 2.2.1 混合云存儲(chǔ)網(wǎng)關(guān)的功能需求25
• 2.2.2 混合云存儲(chǔ)網(wǎng)關(guān)的架構(gòu)25-28
• 2.3 轉(zhuǎn)存算法概述28-34
• 2.3.1 基于時(shí)間的緩存算法29-30
• 2.3.2 基于訪問次數(shù)的替換算法30-31
• 2.3.3 基于對(duì)象訪問次數(shù)和訪問時(shí)間間隔的替換算法31-32
• 2.3.4 基于價(jià)值模型的替換算法32-33
• 2.3.5 隨機(jī)替換算法33
• 2.3.6 基于能效的緩存算法33-34
• 2.4 本章小結(jié)34-35
• 第三章 混合云存儲(chǔ)的網(wǎng)關(guān)轉(zhuǎn)儲(chǔ)優(yōu)化算法35-60
• 3.1 云存儲(chǔ)中文件特征分析35-38
• 3.1.1 文件對(duì)象特征35-36
• 3.1.2 訪問規(guī)律36-38
• 3.2 基于決策樹的相似K近鄰轉(zhuǎn)存TBF-K算法38-55
• 3.2.1 原有算法的不足38-39
• 3.2.2 算法思想39
• 3.2.3 算法設(shè)計(jì)39-47
• 3.2.4 算法實(shí)現(xiàn)47-55
• 3.3 基于用戶網(wǎng)絡(luò)的PRE-SN優(yōu)化算法55-59
• 3.3.1 原有算法的不足55
• 3.3.2 算法思想55-56
• 3.3.3 PRE-SN算法設(shè)計(jì)56-57
• 3.3.4 算法實(shí)現(xiàn)57-59
• 3.4 本章小結(jié)59-60
• 第四章 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及分析60-68
• 4.1 TBF-K算法的的性能測(cè)試60-64
• 4.1.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案60
• 4.1.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析60-64
• 4.2 PRE-SN算法的性能測(cè)試64-66
• 4.2.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)方案64-65
• 4.2.2 試驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析65-66
• 4.2.3 算法性能評(píng)價(jià)66
• 4.3 本章小結(jié)66-68
• 總結(jié)與展望68-70
• 參考文獻(xiàn)70-73
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果73-75
• 致謝7

【相似文獻(xiàn)】

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