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【2h】

Partial Storage Optimization and Load Control Strategy of Cloud Data Centers

机译：云数据中心的部分存储优化和负载控制策略

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摘要

We present a novel approach to solve the cloud storage issues and provide a fast load balancing algorithm. Our approach is based on partitioning and concurrent dual direction download of the files from multiple cloud nodes. Partitions of the files are saved on the cloud rather than the full files, which provide a good optimization to the cloud storage usage. Only partial replication is used in this algorithm to ensure the reliability and availability of the data. Our focus is to improve the performance and optimize the storage usage by providing the DaaS on the cloud. This algorithm solves the problem of having to fully replicate large data sets, which uses up a lot of precious space on the cloud nodes. Reducing the space needed will help in reducing the cost of providing such space. Moreover, performance is also increased since multiple cloud servers will collaborate to provide the data to the cloud clients in a faster manner.
机译：我们提出一种新颖的方法来解决云存储问题并提供一种快速的负载平衡算法。我们的方法基于对来自多个云节点的文件进行分区和并发双向下载。文件分区存储在云中而不是完整文件中，这为云存储使用提供了很好的优化。此算法仅使用部分复制以确保数据的可靠性和可用性。我们的重点是通过在云上提供DaaS来提高性能并优化存储使用。该算法解决了必须完全复制大型数据集的问题，该数据集占用了云节点上的大量宝贵空间。减少所需空间将有助于减少提供这种空间的成本。此外，由于多个云服务器将协作以更快的方式向云客户端提供数据，因此性能也得到了提高。

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