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1.
With the rapid popularity of cloud computing paradigm, disaster recovery using cloud resources becomes an attractive approach. This paper presents a practical multi-cloud based disaster recovery service model: DR- Cloud. With DR-Cloud, resources of multiple cloud service providers can be utilized cooperatively by the disaster recovery service provider. A simple and unified interface is exposed to the customers of DR-Cloud to adapt the heterogeneity of cloud service providers involved in the disaster recovery service, and the internal processes between clouds are invisible to the customers. DR-Cloud proposes multiple optimization scheduling strategies to balance the disaster recovery objectives, such as high data reliability, low backup cost, and short recovery time, which are also transparent to the customers. Different data scheduling strategies based on DR-Cloud are suitable for different kinds of data disaster recovery scenarios. Experimental results show that the DR-Cloud model can cooperate with cloud service providers with various parameters effectively, while its data scheduling strategies can achieve their optimization objectives efficiently and are widely applicable.  相似文献   
2.
已有的工作流云调度研究,通常将任务和云资源一一对应,难以解决由于频繁的数据通信而带来的完工时间上升、成本增加以及可能的故障风险等问题。因此,为减轻任务间数据通信对完工时间和成本的影响,提出了一种基于集聚系数的工作流切片与多云优化调度解决方案。通过聚类算法对工作流进行初步切片,引入集聚系数来判断和优化切片效果,并在寻找调度方案的过程中根据云实例的实际情况动态地调整切片结果。实验结果表明,所提方案能够有效地减少工作流中因大量数据通信而带来的高昂成本和完工时间。  相似文献   
3.
土地利用分类是研究土地资源,进行土地评价和土地利用/土地覆盖变化等研究的基础。利用遥感(RS)技术可对土地资源进行分类调查。以沿河县为分析样区,沿河县是典型的喀斯特山区县,常年多云多雾,给土地利用遥感解译带来较大难度。研究中以地理信息系统(GIS)技术为工作平台,利用近年ASTER影像为基础数据,采用分层提取特征波段的方法,结合数字高程模型(DEM)数据对沿河县土地利用进行了遥感分类解译。分类结果表明,多云背景下的影像数据和DEM数据相结合的方法,可以更好、更快、更有效地提取土地信息,达到较好的分类精度。  相似文献   
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