基于云存储的密文调度算法的应用研究

发布时间：2017-04-13 09:08

  本文关键词：基于云存储的密文调度算法的应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：互联网、无线传感网技术的发展促使数据的大量产生,引领我们进入了一个大数据的时代。为了处理这些数据,云计算应运而生。云存储作为云计算在概念的延伸和扩展有两点需求:第一,数据以托管的方式存储在云服务器中,数据脱离了数据拥有者的控制范围,为了防止数据信息泄露,需要以密文的方式保证数据安全性;第二,为了提升云存储系统的存储负载平衡、热度负载平衡的性能,以及缩短用户请求的平均等待时间,需要根据数据副本的特征为副本放置节点的选择做出多目标优化。针对云存储的两点需求并结合江苏省科技厅产学研前瞻项目(BY2013015-23)的要求进行研究,本文主要研究了基于多目标决策的云存储调度算法和基于LODS(Local Optimum Distribution)的云存储密文调度算法两方面内容。本文的主要工作如下:(1)针对现有云存储调度算法优化目标比较单一的不足,研究了局部最佳分布策略(LODS)。LO DS通过给出一系列新定义、并利用一致性哈希函数缩小副本分布的节点选择范围,进一步结合层次分析法,以一定决策半径内的节点作为方案层中的候选对象,更深入地研究云存储多目标优化的准则,选择出当前候选方案中的最佳目标节点。实验结果表明,通过优化的最优决策半径取值相对稳定,不随云存储系统规模的扩展和数据的增多而剧烈变化。当决策半径取最佳决策半径时,LODS策略的性能高于所比较的文献中的副本调度算法的性能。(2)现有的关键词权重量化的方法没有考虑关键词的范围属性,不能对篇幅或结构不同的文本进行相对公平的关键词权重量化。针对这一不足,通过研究关键词权重与关键词作用范围的关系,提出了基于关键词重提取的密文文本的相关性度量方法(The Correlation Measure of C ipher Text Based on Keyword Re_extract,CMC TBK R),并将其应用于度量密文副本与存储节点的相关性。基于此提出一种基于LODS的云存储密文调度(C-LODS)算法。实验结果表明,C-LODS算法可以实现云端的密文调度,并且在相关性副本的均衡性方面表现颇佳.
【关键词】：云存储 副本分布 密文调度 相关性度量 多目标优化
【学位授予单位】：江南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP333
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-12
• 1.1 研究背景7
• 1.2 云存储副本调度策略的研究现状7-8
• 1.3 文本相关性度量的国内外研究现状8-10
• 1.4 本文的主要研究工作10-12
• 1.4.1 论文研究内容10
• 1.4.2 论文的组织结构10-12
• 第二章 云存储副本调度策略和文本相关性度量概述12-23
• 2.1 引言12
• 2.2 云存储副本调度策略12-18
• 2.2.1 GFS副本调度策略12-13
• 2.2.2 HDFS的副本调度策略13-14
• 2.2.3 Amazon Dynamo副本策略14-18
• 2.3 文本相关性度量方法概述18-22
• 2.3.1 文本相关性度量的一般步骤18-20
• 2.3.2 文本相关性度量方法的评价标准20-21
• 2.3.3 Shingling算法21
• 2.3.4 CDSDG算法21-22
• 2.4 本章小结22-23
• 第三章 基于多目标优化的云存储副本分布策略23-43
• 3.1 引言23
• 3.2 一致性哈希23-24
• 3.3 层次分析法24-29
• 3.3.1 层次分析法概述24-26
• 3.3.2 层次分析法的流程26-29
• 3.4 云存储局部最佳分布策略(LODS)29-38
• 3.4.1 LODS的基本思想29-30
• 3.4.2 影响存储节点选择的因素分析30-33
• 3.4.3 层次分析模型33-35
• 3.4.4 LODS副本分布算法35-36
• 3.4.5 存储节点的增加与删除36-38
• 3.5 副本调度算法的性能评价38-39
• 3.5.1 存储负载平衡38
• 3.5.2 热度负载平衡38
• 3.5.3 副本存储请求的平均等待时间38
• 3.5.4 决策时间38-39
• 3.6 实验结果分析39-42
• 3.7 本章小结42-43
• 第四章 基于LODS的云存储密文调度算法43-56
• 4.1 引言43
• 4.2 CMCTBKR文本相关性度量方法43-46
• 4.2.1 关键词提取与权重量化43-44
• 4.2.2 文本关键信息提取和密文索引建立44-45
• 4.2.3 密文文本的相关性度量公式45
• 4.2.4 CMCTBKR方法的一般过程45-46
• 4.3 基于LODS的密文调度算法46-48
• 4.3.1 基于LODS密文调度算法层次分析模型的扩展46-47
• 4.3.2 副本与存储节点相关性的成对比较矩阵47
• 4.3.3 相关副本平衡性的评价指标47
• 4.3.4 基于LODS的密文调度算法（C-LODS）47-48
• 4.4 实验结果分析48-55
• 4.4.1 CMCTBKR与Shingling算法、CDSDG算法的性能比较48-52
• 4.4.2 最佳决策半径的存在性和稳定性验证52-53
• 4.4.3 C-LODS性能分析53-55
• 4.5 本章小结55-56
• 第五章 总结与展望56-57
• 5.1 总结56
• 5.2 展望56-57
• 致谢57-58
• 参考文献58-61
• 附录： 作者在攻读硕士学位期间发表的论文61

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

1 侯孟书;王晓斌;卢显良;任立勇;;一种新的动态副本管理机制[J];计算机科学;2006年09期

2 董继光;陈卫卫;吴海佳;田浪军;;基于动态副本技术的云存储负载均衡研究[J];计算机应用研究;2012年09期

3 廖彬;于炯;张陶;杨兴耀;;基于分布式文件系统HDFS的节能算法[J];计算机学报;2013年05期

4 王振振;何明;杜永萍;;基于LDA主题模型的文本相似度计算[J];计算机科学;2013年12期

5 詹志建;杨小平;;基于语言网络和语义信息的文本相似度计算[J];计算机工程与应用;2014年05期

6 王永洲;茅苏;;HDFS中的一种数据放置策略[J];计算机技术与发展;2013年05期

  本文关键词：基于云存储的密文调度算法的应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

，

本文编号：303252