本文關(guān)鍵詞：內(nèi)容分塊算法中預(yù)期分塊長(zhǎng)度對(duì)重復(fù)數(shù)據(jù)刪除率的影響

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【摘要】：針對(duì)基于內(nèi)容分塊重復(fù)數(shù)據(jù)刪除方法缺少能夠定量分析預(yù)期分塊長(zhǎng)度與重復(fù)數(shù)據(jù)刪除率之間關(guān)系的數(shù)學(xué)模型,導(dǎo)致難以通過(guò)調(diào)整預(yù)期分塊長(zhǎng)度優(yōu)化重復(fù)數(shù)據(jù)刪除率的問(wèn)題,提出了一種基于Logistic函數(shù)的數(shù)學(xué)模型。在大量真實(shí)數(shù)據(jù)測(cè)觀(guān)察基礎(chǔ)上,提出了通過(guò)Logistic函數(shù)描述非重復(fù)數(shù)據(jù)的"S"形變化趨勢(shì),解決了該數(shù)據(jù)難以從理論上推導(dǎo)、建模的問(wèn)題,證明了基于內(nèi)容分塊過(guò)程服從二項(xiàng)分布,并從理論上推導(dǎo)出了元數(shù)據(jù)大小模型�；谏鲜鰞煞N數(shù)據(jù)模型,通過(guò)數(shù)學(xué)運(yùn)算最終推導(dǎo)得到重復(fù)數(shù)據(jù)刪除率模型,并利用收集到的3組真實(shí)數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:反映數(shù)學(xué)模型擬合優(yōu)度的R2值在0.9以上,說(shuō)明該模型能夠準(zhǔn)確地反映出預(yù)期分塊長(zhǎng)度與重復(fù)數(shù)據(jù)刪除率之間的數(shù)學(xué)關(guān)系。該模型為進(jìn)一步研究如何通過(guò)調(diào)整預(yù)期分塊長(zhǎng)度使重復(fù)數(shù)據(jù)刪除率最優(yōu)化提供了理論基礎(chǔ)。
【作者單位】： 西安交通大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院軟件學(xué)院;浪潮集團(tuán)高效能服務(wù)器和存儲(chǔ)技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 基于內(nèi)容分塊 重復(fù)數(shù)據(jù)刪除率 Logistic函數(shù)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61572394) 國(guó)家重點(diǎn)研究發(fā)展計(jì)劃資助項(xiàng)目(2016YFB1000303) 深圳市基礎(chǔ)研究資助項(xiàng)目(JCYJ20120615101127404,JSGG20140519141854753)
【分類(lèi)號(hào)】：TP333;TP301.6
【正文快照】： 重復(fù)數(shù)據(jù)刪除是一種數(shù)據(jù)精簡(jiǎn)技術(shù),是應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)存儲(chǔ)規(guī)模越來(lái)越龐大這一問(wèn)題的重要解決方案,目前在備份、歸檔等二級(jí)存儲(chǔ)系統(tǒng)中得到了廣泛應(yīng)用[1-5],并有逐漸在文件系統(tǒng)等主存儲(chǔ)系統(tǒng)中大量應(yīng)用的趨勢(shì)[6-7]�；趦�(nèi)容的分塊算法[8]能夠避免數(shù)據(jù)更新敏感問(wèn)題,顯著提高

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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6 本報(bào)記者 刑小萍;重復(fù)數(shù)據(jù)刪除市場(chǎng)迎來(lái)開(kāi)門(mén)紅[N];網(wǎng)絡(luò)世界;2010年

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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本文編號(hào)：548303