信誉度约束下超边际分析的云存储资源分配研究

发布时间：2017-11-25 03:13

  本文关键词：信誉度约束下超边际分析的云存储资源分配研究

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【摘要】：随着云计算在当今社会的迅速发展,云存储的概念也顺势而生。和云计算相似,云存储是利用集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能,通过应用软件将网络中大量各种不同类型的存储设备集合起来协同工作,共同对外提供数据存储和业务访问功能的一整套系统的服务。面对云存储服务,资源的有效分配一直是我们亟待解决的问题,大量的资源在云存储空间中,正逐渐挑战着其内存带宽、高速通信和设备功耗,如何使得资源的存储更加合理与高效,成为了云计算存储研究的热点问题之一。结合云计算的特点,关注如何提高整个系统的性能,使得客户得到的整体效用最大,本文从经济学原理的角度分析了云计算经济学模型,以信誉度为约束条件,应用新兴古典经济学原理,运用超边际分析的方法研究云计算环境下的资源分配问题。首先,为了解决资源调度过程中资源与用户之间的信任问题,本文提出了利用用户对资源评价的相似度来计算资源的信誉度值,并将资源的信誉度值做信誉度等级的划分。其次,整体考虑资源的功能,性能,信誉度为约束的参考对象,在功能和性能一致的情况下,在基于经济模型的资源调度算法上,主要研究以信誉度为约束条件进行资源调度管理,以此来提高资源调度的效率。本文应用经济学中的超边际分析,以资源信誉度为资源的分配条件,将资源分配问题转化成专业化分工问题,采用最优分配方案使得资源利用率最大,使得系统的性能更优。最后对提出的资源信誉度的分配模型进行了仿真比较,将超边际分析的分配方法进行了Matlab仿真,验证出了信誉度对资源分配方式的影响,综合比较并确定出了超边际分配方案使得系统的总效用最大。
【学位授予单位】：西北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP333

【参考文献】

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本文编号：1224569