支持大规模地震探测数据快速可视化的云端数据缓存技术 |
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引用本文: | 魏晓辉,崔浩龙,李洪亮,白鑫.支持大规模地震探测数据快速可视化的云端数据缓存技术[J].吉林大学学报(理学版),2018,56(5):1147-1155. |
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作者姓名: | 魏晓辉 崔浩龙 李洪亮 白鑫 |
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作者单位: | 吉林大学 计算机科学与技术学院, 长春 130012 |
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摘 要: | 首先, 基于云计算应用模式, 提出一种能有效利用云存储架构的双层缓存技术. 通过在客户端和服务器端建立分布式缓存, 能有效避免用户频繁访问远端数据, 为用户构建轻量级的客户端, 解决了目前地学数据可视化软件大量占用用户本地存储容量的问题. 同时服务器端也避免了多次访问云存储文件系统, 减少了大量的数据检索与加载时间. 其次, 提出一种ARLS(association rule last successor)访问预测算法, 根据用户的历史访问记录, 利用关联规则挖掘用户的访问模式, 对其访问行为进行预测, 进而提前加载数据, 提高缓存命中率, 解决了用户在可视化过程中不断移动兴趣区域, 频繁更换渲染数据的问题, 能有效应对用户具有多种访问模式的情况, 提高了预测准确率. 实验结果表明, 该云存储架构显著减少了本地资源消耗, 访问预测算法的准确率在最差情形下可达47.59%, 平均准确率达91.3%, 分布式缓存的平均缓存命中率达95.61%, 可有效支持云端大规模地震数据的快速可视化.
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关 键 词: | 云存储架构 双层缓存 大数据索引 访问预测 快速可视化 网络通信 /> |
收稿时间: | 2017-03-29 |
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