云计算任务数据节能存储模型仿真_杨丽华.pdf
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1、基金项目:宁夏自然科学基金重点资助项目(2021AAC02004)收稿日期:20220218第 40 卷第 2 期计算机仿真2023 年 2 月文章编号:10069348(2023)02053505云计算任务数据节能存储模型仿真杨丽华1,鄂晶晶1,冯锋2(1 呼伦贝尔学院计算机学院,内蒙古 呼伦贝尔 021000;2 宁夏大学信息工程学院,宁夏 银川 750021)摘要:云计算因具有资源利用率高,节约成本的特点,其任务数据存储量较大,已经得以广泛应用。但云计算任务之间的差异性导致数据存储过程能量消耗过大,网络容量占用率偏高。为此,提出差异性云计算任务数据节能式存储算法。通过局部特征分析方法获取
2、差异性云计算下任务数据节能式存储主要特征,采用一对一的分类方式转换为二分类数据,根据分类结果删除冗余数据。在此基础上,分析云计算任务数据的差异性特征,构建任务数据节能式存储模型,完成差异性云计算任务数据节能式存储算法的设计。仿真结果表明,所提算法不仅能够将响应时间控制在 80ms 之内,系统利用率平均可达89.056%,且研究算法应用下网络剩余能量更高,说明上述算法具有理想的节能效果。关键词:差异性云计算;任务数据;节能式存储;冗余数据删除中图分类号:TP393文献标识码:BSimulation of Cloud Computing Task Data EnergySavingStorage
3、Model for Cloud Computing Task DataYANG Lihua1,E Jingjing1,FENG Feng2(1 Computer School,Hulunbuir College,Hulunbuir Inner Mongolia 021000,China;2 School of Information Engineering,Ningxia University,Yinchuan Ningxia 750021,China)ABSTACT:Cloud computing has been widely used due to its high resource u
4、tilization and cost saving characteris-tic,as well as the ability of task data storage However,the differences between cloud computing tasks lead to exces-sive energy consumption of data storage and high occupancy rate of network Therefore,an energysaving storage algo-rithm for differential cloud co
5、mputing task data was proposed in the paper First of all,the main features of energysaving storage of the task data under differential cloud computing were obtained by local feature analysis method Andthen,these features were converted into binary data by the onetoone classification method According
6、 to the classi-fication results,the redundant data werewas deleted On this basis,the differential characteristics of cloud computingtask data were analyzed Finally,a model of task data energysaving storage was constructed Thus,the design of al-gorithm was completed Simulation results prove that the
7、proposed algorithm can not only control the response timewithin 80ms,but also achieves 89056%system utilization Meanwhile,the residual energy of network is higherTherefore,the algorithm has ideal energysaving effectKEYWODS:Differentiated cloud computing;Task data;Energy saving storage;edundant data
8、deletion1引言Internet 技术的快速发展下,各个类型的数据和信息均呈爆炸式增加,任务数据不断增加。因此,如何有效保存数据成为网络发展过程中的重要问题。现阶段,大部分网络均采用的存储策略为全部数据单独存储1,2,将其作为一个项目展开相关的管理工作。云存储具有传统存储技术不可代替的优势,分别为安全性高以及通用性强等,同时通过云存储还可以有效减少各个系统的运行成本,提升企业的运行效率。和传统的存储计算相比,云存储占据明显优势。国内相关专家也针对该方面的内容展开了大量研究,例如李根3 主要通过网络处理技术以及电子信息技术完成数据存储,通过535云计算技术的分析,为后期进一步促进计算机云计
9、算数据储存技术的提升奠定基础。周由胜等人4 通过椭圆曲线组建基于密文策略的属性基加密完成访问控制,引入区块链技术完成数据安全存储以及删除。谢鹏等人5 将关系型数据库存储模式转换为 HBase 存储模式,以此为依据构建基于空间矢量数据的 HBase 存储模型,通过模型完成数据存储工作。虽然上述方法均已经取得了较好的研究成果,但是,云计算任务之间的差异性是完成数据存储的关键因素,因此,为进一步实现数据的节能化存储,在以上几种算法的基础上,本研究提出一种差异性云计算任务数据节能式存储算法。经实验测试结果表明,所提算法能够全面提升存储容量以及系统利用率,同时还能够有效缩短平均响应时间。2算法2.1冗余
10、数据删除通过局部特征分析方法,可以得到差异性云计算下任务数据节能式存储中各个类型冗余数据的主要特征,将全部特征作为后期分类处理的重要依据。由于网络在使用过程中会有一定程度的延迟,所以,以下通过最优分类超平面对差异性云计算任务数据中的冗余数据分类处理6,7,将冗余数据分类问题转换为最优平面求解问题(t),具体的计算式为(t)=i=1i,j12j=1i,j(x,y)(1)式中,i,j代表判别函数;i,j代表分类阈值;(x,y)代表网络节点的坐标位置;i 和 j 分别代表不同的节点。其中,最优超平面求解问题必须满足式(2)中的约束条件i=1i,j=0i,j 0,i,j=1,2,p(2)式中,p 代表
11、常数。如果差异性云计算任务数据节能式存储中冗余数据特征没有满足实际需求,需要对其转换处理。主要借助最优分类超平面求解,设定内积为 N(x,y),则对应的转换结果为(t)=i=1i,j12j=1i,j(x,y)N(x,y)(3)最优分类函数可以表示为式(4)的形式H(x,y)=sgni=1i,j12j=1i,j+m()(4)式中,H(x,y)代表最优分类函数;m 代表类别属性。根据式(4)可以获取冗余数据片段,最优分类平面算法主要是针对各个类型的冗余数据片段划分。优先分析不同冗余数据的属性,以数据为依据将其转换为二分类,同时对其详细求解,最终将提取的冗余数据删除。由于云计算下任务数据的冗余删除具
12、有一定的难度,同时冗余数据的特征值十分多,需要采用一对一的分类方式完成冗余数据的删除操作8,9。通过基于遗传算法的冗余数据分配算法展开冗余数据的分类处理,详细的操作流程如图 1 所示:1)根据实际需求,需要优先设定冗余数据的进化参数。2)采用二进制中的串结构数据分别描述不同类型的冗余数据片段。3)通过选育方式对全部群体初始化处理,同时提取通信代价最小的前 n 个个体,进而构建初始种群,确保群体内个体的优秀水准。4)计算群体内不同个体的通信代价,通信代价对应的导数即为各个个体的适应度取值。5)通过冗余数据分类算法将最优存储数据和数据选择两者综合处理,完成最优个体选择操作。6)对全部个体交叉处理。
13、7)对全部个体变异处理。8)判断是否满足停止准则,假设满足,则直接输出差异性云计算任务数据节能式存储中冗余数据分类结果;反之,则跳转至步骤(1)。根据差异性云计算任务数据节能式存储中的冗余数据分类结果,将无利用价值的任务数据删除,最终完成冗余数据删除处理。2.2构建差异性云计算任务数据节能式存储模型空间数据模型是完成任务数据节能式存储的重要基础10,11,也就是构建数据库的核心。针对任务数据的特点,需要设定不同的分块方式,具体如下所示:1)固定字节长度分块方式长度的设定是通过相关先验知识确定,和任务数据的存储内容并没有存在实际关联,具有操作简单以及计算速度快等优势。其中,固定长度分块方式更加适
14、用于栅格数据集以及对象数据集。通过式(5)计算不同数据块对应的序号Block(kid)=offsetblocksize(5)上式中,Block(kid)代表数据块序号;offset 代表文件头的字节总数;blocksize 代表字节长度。(2)数据差异性分块通过从上到下以及从左到右的顺序对任务数据划分处理。同时采用差异性排序的方式对各个数据块编码处理。其中,各个数据块的编号 LBlock(kid)可以通过(6)展开计算:LBlock(kid)=(x,y)gridwidth+(x,y)grideigth+widthgrideigth(6)上式中,gridwidth 和 grideigth 分别代
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