面向云存储系统的云数据放置方法研究

发布时间：2020-10-20 05:00

　　 云存储是在云计算基础上衍生、延伸和发展出来的,是一种以数据存储和管理为核心的云计算系统,被广泛的运用于大数据时代中的海量数据存储中。云存储通过网络将由大量异构存储设备构成存储资源池,通过统一的Web服务接口为授权用户提供灵活的、透明的、按需的存储资源分配的云系统。云存储在面对恶劣的网络环境以及用户的实际需求,存在一些评价指标评估其性能的优劣。数据的存储安全和数据的检索时间是云环境中数据存储的两个重要的指标,如何在确保存储数据安全的前提下最小化数据的检索时间是一个重要的问题。从目标优化的角度来看,这是一个多目标优化问题(Multi-objective Optimization Problem,MOP)。为了解决云数据存储的多目标优化问题,本文提出了一种基于多目标遗传算法的云数据安全放置方法,该方法首先定义了一个与数据块和数据节点距离相关的安全水平,然后再构建了一个最大化安全和最小化检索时间的约束多目标优化模型,该模型考虑了数据节点的内存、带宽以及最短路径等因素,最后采用了遗传算法(Genetic Algorithm,GA)来对提出的约束多目标问题进行求解,从而得到最优化的云数据安全放置策略。最后对该策略进行了仿真实验,实验的结果证明了本文提出的云数据安全放置策略在数据存储的安全性和数据的检索时间上具有很好的平衡,可以达到在满足数据存储安全的前提下最小化数据检索时间的目标。
【学位单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TP333
【部分图文】：

业学位硕士研究生学位论文 第析境统中 M 个数据节点及其网络环境抽象成一个拓扑网络。数据，15]GB；网络中数据节点之间的带宽随机设定为[200,500]Mb的带宽矩阵。分采用 JAVA 语言，在 Eclipse 开发平台上进行 JAVA 程序编本文多目标遗传算法中对于染色体编码、选择、交叉、变异等程序读取输入的网络拓扑文件、数据大小、数据块数以及安全2 所示的结果，包括相应节点集、存入数据后的数据安全水平以

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本文编号：2848246