一种可伸缩的多租户数据自适应存储方法

发布时间：2018-04-27 03:40

  本文选题：多租户 + 可伸缩　； 参考：《计算机研究与发展》2014年09期

【摘要】：多租户是云应用的主要特征,在共享数据存储模式下,如何根据不同租户对数据请求的性能需求,实现多节点的数据动态伸缩存储是云数据管理的关键.提出一种可伸缩的多租户数据自适应存储方法,主要包括一个分段多维性能边界模型,用于判定数据节点能否满足不同租户的性能需求;一个基于贪婪的数据存储布局调整策略生成算法,制定对过载节点数据的移动和对未过载节点数据合并的策略.通过实验系统分析,该方法能够准确预测和判断系统是否过载,通过控制较少的数据移动,减少对系统性能的影响,使得云中共享数据节点能够满足不同租户的性能需求.
[Abstract]:Multi-tenant is the main feature of cloud application. In the shared data storage mode, how to realize the multi-node data dynamic scalable storage is the key of cloud data management according to the performance requirements of different tenants. A scalable multi-tenant data adaptive storage method is proposed, which includes a segmented multi-dimensional performance boundary model to determine whether the data node can meet the performance requirements of different tenants. An algorithm based on greedy data storage layout adjustment strategy is proposed to move the overloaded node data and merge the unloaded node data. Through the analysis of the experimental system, the method can accurately predict and judge whether the system is overloaded or not. By controlling less data movement and reducing the impact on system performance, the shared data nodes in the cloud can meet the performance needs of different tenants.
【作者单位】： 山东大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61003253) 山东省自然科学基金项目(ZR2010FQ010,ZR2010FM031)
【分类号】：TP333

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本文编号：1809043