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异构环境下非均质性最小冗余分布式云存储系统

         

摘要

为提高分布式云存储系统构建的合理性,提出一种异构环境下考虑非均质性的最小冗余分布式云存储系统构建方法.首先,开发了异构环境中,进行数据可用性计算的分析框架.由于在存储节点增长时数据可用性计算非常复杂,提出了一种以较少计算代价的方法来估计真实值的蒙特卡洛方法.其次,由于决定在每个主机上分配的最佳冗余量是很难计算的,提出了一种基于粒子群算法(PSO)的分配方法.最后,提供了一个简单的迭代算法来确定保证不同存储应用程序的数据可用性所需的最小冗余.实验结果显示,所提方法可实现数据冗余和存储成本的降低.

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