云存储环境下副本选择策略研究

发布时间：2018-05-22 09:36

  本文选题：云存储 + 异构性　； 参考：《计算机科学》2015年S2期

【摘要】：云存储服务提供商为了满足各类云用户的存储需求,一般采用划分固定大小的数据块、冗余备份等技术来存储数据,关于块放置、最佳副本选择、副本粒度等存储机制的研究一直是加快大文件存取速度的重要内容。面向云存储系统中存储节点的异构性,设计了一种采用层次分析法对节点性能指标加权并依据加权指标改进粒子群算法的策略(AHPPSO)。通过引入与存储节点性能相关的加权评价矩阵,使得粒子群算法向综合性能较高的节点进化,在不增加存储空间成本的基础上,加快了存取数据的速度。在自主搭建的云存储系统中实现了该策略,实验结果显示该策略能够适应多种用户需求,并且在一定程度上实现系统负载均衡。
[Abstract]:In order to meet the storage needs of all kinds of cloud users, cloud storage service providers generally use fixed size data blocks, redundant backup and other technologies to store data. The research of storage mechanism such as replica granularity has been an important content in speeding up the speed of large file access. Aiming at the heterogeneity of storage nodes in cloud storage system, a new strategy of particle swarm optimization (PSO), which uses AHP to weight node performance index and improves particle swarm optimization algorithm (PSO), is proposed. By introducing a weighted evaluation matrix related to the performance of storage nodes, PSO evolves to nodes with high synthesis performance, which accelerates the speed of accessing data without increasing the cost of storage space. The strategy is implemented in the self-built cloud storage system. The experimental results show that the strategy can meet the needs of various users and achieve system load balance to a certain extent.
【作者单位】： 沈阳航空航天大学计算机学院;
【基金】：辽宁省教育厅科学基金(L2013064) 中航工业技术创新基金(基础研究类)(2013S60109R)资助
【分类号】：TP333

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本文编号：1921559