本文關鍵詞：基于糾刪碼的數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)存儲策略研究

  更多相關文章： 云計算 數(shù)據(jù)部署 糾刪碼 延遲 數(shù)據(jù)中心

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展,云計算作為一種新型的計算模式逐漸受到工業(yè)和學術界的關注。數(shù)據(jù)中心作為云計算的重要基礎設施,由眾多服務器互相連接構成,服務器中存儲了許多數(shù)據(jù),用于響應用戶的各種請求。在部署數(shù)據(jù)的決策過程中,需要考慮一些重要的性能指標。第一、數(shù)據(jù)讀取延遲。延遲作為影響用戶服務質量的重要指標,對云計算的發(fā)展至關重要。第二、數(shù)據(jù)中心的存儲代價。由于數(shù)據(jù)量的不斷增加以及傳統(tǒng)數(shù)據(jù)多備份方法的使用,數(shù)據(jù)中心需要耗費大量的存儲空間。第三、數(shù)據(jù)中心的能耗。數(shù)據(jù)中心在消耗巨大的能量,并產(chǎn)生高額的電費。本論文的主要研究工作如下：一、針對數(shù)據(jù)中心內部延遲和存儲代價優(yōu)化問題,提出了基于最小代價最大流的LSCD (Latency and Storage Cost driven data Deployment)算法。LSCD算法采用糾刪碼的方式對數(shù)據(jù)進行存儲,以降低存儲代價。對頻繁使用的數(shù)據(jù),設置完整的數(shù)據(jù)備份,以降低數(shù)據(jù)訪問延遲。通過確定每個主數(shù)據(jù)和糾刪碼數(shù)據(jù)塊在數(shù)據(jù)中心的部署位置,實現(xiàn)延遲及存儲代價綜合性能最優(yōu)。二、針對多數(shù)據(jù)中心延遲和能耗優(yōu)化問題,提出了基于粒子群優(yōu)化思想的LEDD (Latency-aware and Energy-efficient Data Deployment)算法。LEDD算法在多數(shù)據(jù)中心環(huán)境下引入糾刪碼的概念,采用糾刪碼的方式對數(shù)據(jù)進行存儲,并為每個數(shù)據(jù)設置一個完整的主數(shù)據(jù)備份,通過為每個主數(shù)據(jù)和糾刪碼數(shù)據(jù)塊確定部署的數(shù)據(jù)中心和服務器,實現(xiàn)用戶訪問延遲和數(shù)據(jù)中心能耗的整體性能最優(yōu)。
【關鍵詞】：云計算 數(shù)據(jù)部署 糾刪碼 延遲 數(shù)據(jù)中心
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP333;TP308
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-14
• 第一章 緒論14-20
• 1.1 研究背景及意義14-15
• 1.2 研究現(xiàn)狀15-18
• 1.2.1 基于數(shù)據(jù)應用的部署策略16
• 1.2.2 基于服務性能的數(shù)據(jù)部署策略16-17
• 1.2.3 基于數(shù)據(jù)中心性能的部署策略17-18
• 1.3 本文研究內容和結構18-20
• 1.3.1 主要研究內容18
• 1.3.2 論文組織結構18-20
• 第二章 云計算和數(shù)據(jù)部署20-29
• 2.1 云計算定義20-21
• 2.2 云計算服務21-22
• 2.3 云計算特點22-23
• 2.4 云類型23-24
• 2.5 云計算相關技術24
• 2.6 云數(shù)據(jù)中心架構模型24-26
• 2.7 云計算數(shù)據(jù)部署經(jīng)典策略26-28
• 2.7.1 不同的數(shù)據(jù)備份方式與糾刪碼26-27
• 2.7.2 AllReplica與AllCode27-28
• 2.8 本章小結28-29
• 第三章 基于糾刪碼的單數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)部署策略29-44
• 3.1 引言29-30
• 3.2 問題定義30-32
• 3.3 最小代價最大流問題32-33
• 3.4 LSCD算法33-38
• 3.5 實驗數(shù)據(jù)與結果分析38-43
• 3.5.1 參數(shù)設置38-39
• 3.5.2 數(shù)據(jù)量對數(shù)據(jù)部署結果的影響39-41
• 3.5.3 服務器數(shù)量對數(shù)據(jù)部署結果的影響41-43
• 3.6 本章小結43-44
• 第四章 面向延遲和能耗優(yōu)化的多數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)部署策略44-58
• 4.1 引言44-46
• 4.2 問題定義46-47
• 4.3 粒子群算法及其離散化47-49
• 4.4 LEDD算法49-52
• 4.5 實驗數(shù)據(jù)與結果分析52-56
• 4.5.1 參數(shù)設置52-53
• 4.5.2 數(shù)據(jù)量對數(shù)據(jù)部署結果的影響53-55
• 4.5.3 用戶數(shù)對數(shù)據(jù)部署結果的影響55-56
• 4.6 本章小結56-58
• 第五章 總結和展望58-60
• 5.1 工作總結58-59
• 5.2 研究工作展望59-60
• 參考文獻60-67
• 攻讀碩士學位期間的學術活動及成果情況67-68

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1 姚，

本文編號：903185