雾计算中边缘节点存储优化算法设计

发布时间：2021-03-14 22:43

　　云计算为提供网络服务的企业给出了一种较好的方案,由于其方便、经济的特征使得越来越多的企业将本公司的服务放到云端服务器上以服务于用户。然而随着移动互联网和物联网的快速发展,连接到网络中的移动设备越来越多,一方面由于云计算在移动互联网上的不足,另一方面将数以十亿级的移动设备的服务请求都交给云计算来处理不仅给云计算的处理能力带来极大的挑战,也会造成因特网主干网络的拥塞。于是,近年来,作为云计算从网络的中心到网络边缘的扩展,人们提出一种新的计算模式——雾计算,用来解决云计算的因中心化带来的应用效率问题。雾计算是位于移动设备和云计算之间并且靠近移动设备的分布式服务器集群,雾计算相对于云计算拥有一定的计算、存储、通信能力。雾计算作为移动终端和云服务的中间层,可以分担部分云计算和移动终端的计算任务,减小带宽延迟,提高终端用户服务质量,减轻骨干网络带宽负载和云计算中心的计算负载。本文从雾计算节点有一定的存储能力特征入手,研究了雾计算集群节点间的存储优化问题。利用雾服务节点的存储空间,数据服务提供者可以预先将用户可能需要访问的数据从数据中心预存到距离用户最近的雾计算节点。当用户需要这些数据时,首先在邻近... 

【文章来源】：浙江工商大学浙江省

【文章页数】：55 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１－１论文研究结构??８??

图２－１雾计算通用模型??９??

图２－２雾计算应用在购物中心??

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于雾计算的医院信息服务系统[J]. 程冬梅,李志.  计算机科学. 2015(07)
[2]一种分布式协同缓存系统中缓存调度算法[J]. 姚士佳,朱明,孙永录.  小型微型计算机系统. 2014(08)
[3]服务计算新模式:雾计算[J]. 计春雷,杨志和,谢致邦.  上海电机学院学报. 2012(05)
[4]幂律分布研究简史[J]. 胡海波,王林.  物理. 2005(12)



本文编号：3083085