大数据云平台数据流量优化管理仿真
本文关键词：大数据云平台数据流量优化管理仿真 出处：《计算机仿真》2016年12期 论文类型：期刊论文
【摘要】：对大数据云平台数据流量进行有效管理,可以更好地提升云网络环境的服务质量。对云平台数据流量进行管理时,流量的最优分流是最重要的环节,需要获取流量任务的动态优先级,根据不同的优先级进行流量管理,但是传统方法依据目标流量数据在流量数据节点传输的情况,对数据节点的流量进行计算完成流量管理,但是难以获取平台数据流量子任务动态优先级,不能根据优先级对流量进行动态调整,数据流量管理效果较差。提出一种大数据云平台数据流量优化管理模型。模型首先对平台数据流量分流任务的样本数据进行分析,计算总平台数据流量分流任务量,对当前状态下网络平台数据流量分流子任务量进行分类,获得平台数据流量分流动态优先级任务。对平台数据流量分流任务不同优先级指标进行规则化处理,组建各分流子任务优先级标准矩阵,给出全部平台数据流量分流任务的不同指标标准差,利用分流任务动态优先级权重因子计算分流平台数据流量数据任务的效率,融合粒子群理论对组建的平台数据流量分流模型进行迭代寻优,利用寻优的结果组建大数据云平台数据流量优化管理模型。仿真结果表明,所提模型可以大幅度提升云网络环境的服务质量。
[Abstract]:The effective management of big data cloud platform data flow can better improve the cloud network environment quality of service. When the cloud platform data flow management, the optimal flow flow is the most important link. Need to obtain the dynamic priority of traffic tasks, according to different priorities of traffic management, but the traditional method based on the target traffic data in traffic data node transmission situation. The traffic of the data node is calculated and managed, but it is difficult to obtain the dynamic priority of the platform data flow subtask, and the traffic can not be adjusted dynamically according to the priority. The effect of data traffic management is poor. This paper presents a model of data flow optimization management in big data cloud platform. Firstly, the sample data of the data flow diversion task of the platform are analyzed. Calculate the total platform data flow diversion task quantity, and classify the network platform data flow diversion sub-task quantity under the current state. Get the platform data flow diversion dynamic priority task. The platform data flow diversion task different priority indicators are regularized to construct the priority standard matrix of each sub-task. The standard deviation of different indexes of the data flow diversion task is given, and the efficiency of the data flow data task is calculated by using the dynamic priority weight factor of the diversion task. The particle swarm optimization theory is used to iteratively optimize the data flow diversion model of the platform, and the big data cloud platform data flow optimization management model is constructed by using the optimization results. The simulation results show that. The proposed model can greatly improve the quality of service in the cloud network environment.
【作者单位】： 福建师范大学协和学院;
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： _ 1 U胃 随着计算机网络应用技术的不断发展,网络用户数量对网络服务质量的要求不断提高[1],由于缺乏必要的平台数据流量管理和疏通方案,网络平台数据流量秩序频于失衡[24]。在此背景下,对大数据云平台数据流量进行优化管理,对于维持网络生命周期具有重要作用,具有重要的现实
【参考文献】
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【二级参考文献】
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，本文编号：1395935
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