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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
针对现有多媒体云存储系统单节点修复算法中,有限域大,编解码复杂度高,磁盘I/O开销大,存储开销与修复带宽开销不均衡等问题,基于网络编码提出一种多媒体云存储系统单节点修复算法.该算法将系统中节点已分组的多媒体文件数据进行分组存储,并将组内数据在GF(2)有限域上进行异或编码,当部分节点失效时,新生节点只要连接同组中2~3个未失效节点即可精确修复失效节点中的数据.理论分析与仿真实验结果表明:该算法可减小编解码与修复的复杂度,降低磁盘I/O开销;在相同条件下,该算法存储开销与基于最小存储再生码(minimum storage regeneration codes,MSR)算法的存储开销一致,而修复带宽开销与最小带宽再生码(minimum bandwidth regeneration codes,MBR)算法接近.  相似文献   

2.
基于MooseFS的分布式云存储系统,在节点间性能差异较大时存在负载不均衡问题,文章提出了一种两级负载均衡的策略,将存储节点分为若干集合,不同集合节点采用优先权值进行调度,同一个集合中节点采用权重轮询均衡算法。实际部署及实验结果表明,该文提出的负载均衡方法在存储结点性能差异较大时,可以很好地实现基于MooseFS分布式云存储系统的负载均衡。  相似文献   

3.
在虚拟机全系统在线迁移中,由于镜像文件数据量巨大,对整个迁移过程的效率有着关键的影响,因此优化迁移时间,成为虚拟机迁移技术的研究热点.对于以分布式存储系统(其中较为常见的是Ceph块设备)作为镜像文件存储方式的虚拟机进行迁移时,镜像文件需要经过源存储节点到源计算节点,再到目的计算节点,最后到目的存储节点.这种方式忽略了底层存储系统特点可以给迁移带来的好处,针对上述问题,提出了一种Ceph块设备跨集群迁移算法,采用源存储节点并行向目的存储节点迁移数据的方式,利用了存储节点的计算和网络能力.实验表明,该算法加快了迁移速度,同时适当增加存储节点数目能进一步提升算法效率.  相似文献   

4.
在拥有多个存储节点的云数据存储系统中,保持云存储系统的负载均衡水平为一个合理的值和最小化数据检索的时间是一个值得研究的问题。本文提出一种基于粒子群优化算法的云数据均衡放置策略(balanced placement strategy of cloud data based on particle swarm optimization algorithm, BPCD),首先,给出一种云存储系统模型;其次,引入基尼系数作为衡量该系统负载均衡水平的指标,结合数据检索时间目标函数构建多目标约束优化模型;再次,采用粒子群优化算法对问题进行求解,主要包括数据节点编码与参数设置、种群初始化、粒子群空间搜索、算法迭代4个过程;最后,将本文算法与传统云数据放置算法进行对比分析。仿真实验表明,本文提出的云数据均衡放置策略在优化云存储系统的负载水平和数据检索时间方面具有良好的效果。  相似文献   

5.
针对在节点间进行数据传输、备份等操作时,不同节点间链路带宽将限制分布式存储系统的性能的问题,借鉴软件定义网络及云存储技术的基本思想,通过对控制流与数据流的分离,提出了一种基于链路带宽的分布式存储系统框架及动态负载均衡技术.所提出框架中,在分布式数据节点之外引入一个中心控制节点,该节点掌握全局网络视图,全局网络视图中既包括数据存储表记录存储数据的分布,又包括当前链路带宽情况.在用户读取数据时,根据数据存储表确定需要的数据存放于哪些数据存储节点,指派相应的数据存储节点根据路由表发送数据包,并实时监测网络中的链路带宽负载情况,及时调整数据的传输路径.仿真验证所提架构和算法可以有效解决海量数据在不同位置的分配调度,以及缩短用户对大量数据提取的响应时间及提升存储速率等问题.   相似文献   

6.
针对云渲染系统中由于渲染节点与任务不匹配调度而带来的能耗浪费问题,提出一种通过任务调度方式来优化系统能耗的策略。为了形式化描述系统的整体能耗,综合考虑节点空闲能耗和任务运行能耗,建立渲染任务能耗模型;以降低系统总体能耗为优化目标,根据渲染任务之间无依赖性的特点,将任务调度序列拆分成子序列,利用模拟退火思想,通过优化子序列任务调度提高节点利用率、减少节点空闲能耗,以此降低系统全局任务的能耗;采用矩阵存储子序列任务的能耗,以空间换时间的方式降低策略的时间复杂度。实验结果表明:该策略在多渲染作业环境中能耗优化效果比先进先出算法提升了43.4%,比能耗感知的调度算法提升了6.7%,能够有效降低云渲染系统的总体能耗,同时具有良好的扩展性,使云渲染系统的能耗效率和整体性能得到提升。  相似文献   

7.
针对现有调度算法大多没有考虑监控区域内目标发生频率的非均匀性和节点异构的因素,导致无法适应异构无线传感器网络的特点,提出一种目标非均匀分布条件下K覆盖的异构无线传感器网络调度算法.算法从全网在所有时间片服务质量和节点能耗的角度建立节点调度模型,综合考虑节点异构和监测目标的非均匀分布等约束条件,以网络覆盖率最大和工作节点的数量最少为目标,构造非线性优化函数,提出一种控制参数自适应的微分算法求解节点的调度方案.仿真结果表明:相比典型算法,改进算法能够在满足节点异构和监测目标非均匀分布前提下增强网络的服务质量和降低网络的能耗.  相似文献   

8.
在大数据背景下,非结构化云数据管理系统中数据节点需要处理不断膨胀的原始数据、索引数据和中间数据,"数据膨胀"将显著增加云数据管理系统的时间和能耗等各类开销.为降低非结构化数据管理系统因数据频繁移动而导致的数据传输开销,文中提出了一种不稳定数据分区的识别算法.首先面向非结构化数据管理系统,通过引入云模型理论对存储系统中的数据分区进行云建模,识别出不稳定的数据分区,然后调用相关算法对其进行重新布局.实验结果显示,不稳定数据分区识别算法可以有效地识别出不稳定的数据分区,对其重新布局后,降低数据传输开销的效果显著.  相似文献   

9.
针对由混合存储设备组成的对象存储系统中数据对象分布时间开销过大的问题,提出了支持权值和副本机制的弧映射双层对象分布(TMHR)算法。该算法利用存储系统批量扩容、删除的特点,将存储系统内存储节点划分为多个子集群,采用可扩展的子集群哈希(SHFC)算法将数据对象按概率分布到子集群上以保证分布的公平性;在子集群内采用随机置换算法将数据对象等概率分布到节点上以降低数据对象分布时间开销。实验结果表明:与一致性哈希算法和随机切片算法相比,TMHR算法的数据对象分布时间分别缩短了20%和28%;数据对象的分布也更加接近理论情况;在存储节点数变化后,存储系统能够迁移较少的数据对象以进行重新均衡。该算法满足公平性、高效性、简洁性和自适应性,可以降低存储系统I/O路径的时延,提高存储系统性能,较适用于异构混合对象存储系统。  相似文献   

10.
分布式存储系统经常面临数据的均衡分布和扩容问题,针对现有一致性哈希动态扩展算法的不足,提出一种基于访问概率的动态扩展策略.该策略基于热点数据访问概率大的思想改进原算法虚拟节点的分配方法,能够有效改善扩容后造成请求命中率下降和负载均衡的问题.实验结果表明,在系统添加新存储节点时,改进策略有效地优化了系统的性能,缩短了系统到达新的负载平衡状态的时间.  相似文献   

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