云计算环境下的海量数据低负荷存储方法研究

发布时间：2020-05-03 20:09

【摘要】：云计算环境下海量数据存储系统中,大量的冗余数据通过高维特征量的形式集成在存储空间中,带来了高额的存储负荷开销,需要进行海量数据的低负荷存储方法设计。传统方法采用云计算数据存储分块解压算法实现对海量数据的低负荷存储,算法需要对数据进行前期分类处理,增大了计算的复杂度,对动态副本数据存储开销较大。提出一种Dopplerlet自适应匹配塔形分解和K-L特征压缩的云计算海量数据低负荷存储算法。结合Dopplerlet变换在寻找最佳基函数的全局优化性,进行云存储海量数据的信息特征提取和冗余信息过滤预处理,对海量数据进行Dopplerlet自适应匹配塔形分解,得到海量数据的离散样本频谱特征,采用K-L特征压缩进行云计算环境下的数据存储减负荷处理,实现算法改进。仿真结果表明,采用改进算法能有效提高云计算环境下海量数据存储的容量,降低了数据存储执行开销和负荷程度。
【图文】：

邋－ｒ—－——？—逦越，展示了较好的应用价值。逡逑ｓ：＝＾＝逦参考文献：逡逑0．３°４－逦逦？？＿？？？？？ｊ逦１？？…？？？＿？逦［ｌ］高志春，等．倾斜因子ｋ均值优化数据聚类及故障诊断研究逡逑°－２？５邋逦逦２５逦．５逦ｋ逦ｉ逦［Ｊ］．计算机与数字工程，２０１４，４２（１）邋：１４－１８．逡逑时间中心／ｓ逦时间中心／ｓ逡逑［２邋］邋Ｃａｏ邋Ｊｕｎ邋－邋ｗｅｉ，邋Ｌｉ邋Ｋｅ邋－邋ｑｉｎ邋ａｎｄ邋Ｉ邋Ｓｔｏｊｍｅｎｏｖｉｃ．邋Ｏｐｔｉｍａｌ邋ｐｏｗｅｒ邋ａｌｌｏ－逡逑图２不同时宽皂下海量数据Ｄｏｐｐｌｅｒｌｅｔ自适应匹配逦，．逡逑ｃａｔｉｏｎ邋ａｎｄ邋ｌｏａｄ邋ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ邋ｌｏｒ邋ｍｕｌｔｉｐｌｅ邋ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓ邋ｍｕｌｔｉ邋－邋ｃｏｒｅ逡逑塔形分解特征取结果逦ｓｅｒｖｅｒ邋ｐｒｏｃｅｓｓｏｒｓ邋ａｃｒｏｓｓ邋ｃｌｏｕｄｓ邋ａｎｄ邋ｄａｔａ邋ｃｅｎｔｅｒｓ［邋Ｊ］．邋ＩＥＥＥ邋Ｔｒａｎｓ？逡逑ａｃｔｉｏｎｓ邋ｏｎ邋Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ，邋２０１４，６３（１）邋：４５邋－５８．逡逑由图可以看出，随着时宽４，的增大，通过本文提出的［３］田刚，等．面向领域标签辅助的服务聚类方法［Ｊ］．电子学报，逡逑Ｄｏｐｐｌｅｒｌｅｔ自适应匹配塔形分解方法，在海量数据云存储节逦２０丨５邋，４３（７）：邋１２６６邋－邋１２７４．逡逑点为在２０邋ｓ处出现了归一化投影值的峰值，以此为特征量，［４］吴涛，陈黎飞，郭躬德．优化子空间的高维聚类算法［Ｊ］．计算逡逑采用Ｋ－Ｌ特征压缩器进行特征压缩，实现低负荷存储，得到逦机应用，２０１４，３４（８）：邋２２７９邋－２２８４．逡逑采用本文算法和传统方法下的存储负荷开销对

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