[发明专利]一种基于多属性最优化的海洋监测数据副本管理方法有效
申请号: | 201710201232.7 | 申请日: | 2017-03-30 |
公开(公告)号: | CN106886376B | 公开(公告)日: | 2019-08-30 |
发明(设计)人: | 黄冬梅;贺琪;随宏运;何盛琪;李瑶;吴国健;王龑;张烨宜 | 申请(专利权)人: | 上海海洋大学 |
主分类号: | G06F3/06 | 分类号: | G06F3/06;G06F11/14;H04L29/08 |
代理公司: | 上海卓阳知识产权代理事务所(普通合伙) 31262 | 代理人: | 周春洪 |
地址: | 201306 上海市*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于多属性最优化的海洋监测数据副本管理方法,其步骤为:S1:输入海洋监测大数据;S2:创建海洋监测大数据副本;S3:选择放置节点的机架;S4:判断节点的存储空间;S5:建立节点属性评价矩阵,并对矩阵进行处理;S6:建立节点关键属性的加权矩阵,确定最优解和最劣解;S7:计算各节点到最优解的相对贴进度,选取贴近度最小的节点;S8:输出海洋监测大数据的副本布局方案。其优点在于,将数据高效的分别在云环境中,在保证数据可靠性的前提下保留尽可能少的副本,减少存储空间不必要的浪费;可以获取每个数据不断变化的访问热度;可以判断在副本动态模式下何时创建或删除副本;减少网络延迟,提高系统整体的稳定性。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 属性 优化 海洋 监测 数据 副本 管理 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于多属性最优化的海洋监测数据副本管理方法,其特征在于,所述的副本管理方法的步骤为:S1:输入海洋监测大数据;S2:创建海洋监测大数据副本;S3:选择放置节点的机架;S4:判断节点的存储空间;S5:建立节点属性评价矩阵,并对矩阵进行处理;S6:建立节点关键属性的加权矩阵,确定最优解和最劣解;S7:计算各节点到最优解的相对贴进度,选取贴近度最小的节点;S8:输出海洋监测大数据的副本布局方案;其中,所述的步骤S5是用TOPSIS法建立节点属性评价矩阵,所述的步骤S6中的关键属性包括节点访问量、节点响应比、节点带宽;所述的步骤S2的工作流程为:S21:计算海洋监测大数据的数据热度;S22:计算海洋监测大数据的副本热度;S23:计算海洋监测大数据的副本个数;S24:海洋监测大数据副本创建;所述的步骤S21中的数据热度是数据在每周期内被访问频率的加权平均,用Data_h表示,其计算公式如(1)所示:α+β=1Data_h0=0Data_hi=αData_hi‑1+βfi (1)其中,Data_h0表示数据最初被创建时的热度值,为了便于计算,将数据热度初值赋为0;Data_h1表示某个数据在第i个周期结束时的热度值;fi表示第i个周期内监视进程统计到的该数据的访问频率;α为第i‑1周期内的历史访问因子;β为第i个周期的访问因子;所述的步骤S22中的副本热度计算方法为假设云存储系统中该数据有g个副本,存储节点尽可能的将客户端的请求均分到每个副本上,则每一个副本的数据热度计算公式如(2)所示:DReplica_hi=Data_hi/g =(αData_hi‑1+βf)/g (2)所述的步骤S23中的计算副本个数包括计算副本最小值和副本最大值,其中,副本最小值是根据用户的可靠性要求进行计算,其计算公式如(3)所示:R≤(1‑C)(1‑La) (3)其中R为用户对某数据的可靠性要求,a为副本最小值,L为存储节点的失效率,L也可以为单个副本的失效率,C为云环境中因各种不确定因素导致的环境失败率,(1‑C)(1‑La)为一个数据被成功访问的概率;副本最大值是根据系统运行的一致性开销进行计算,其计算公式如(4)所示:b≤W/(h×v) (4)其中,b为副本最大值,h为更新的副本内容大小,v为用户更新副本的频率,W为单位时间内维护副本一致性所引发的流量;所述的步骤S24中的副本创建的具体流程为:S241:计算海洋监测大数据的副本热度;S242:判断副本热度值是否在减阈值δ2与增阈值δ1之间,若大于增阈值δ1则进入步骤S243,若小于增阈值δ1则进入步骤S245,若在减阈值δ2与增阈值δ1之间则进入步骤S247;S243:判断副本值是否大于副本最大值b,若大于副本最大值b则进入步骤S247,若小于副本最大值b则进入步骤S244;S244:增加一个副本,使副本个数加1,重复步骤S241‑S242;S245:判断副本值是否小于副本最小值a,若小于副本最小值a则进入步骤S247,若大于副本最小值a则进入步骤S246;S246:删除一个副本,使副本个数减1,重复步骤S241‑S242;S247:输出海洋监测大数据副本;所述的步骤S5的具体流程为,利用TOPSIS法建立属性评价矩阵,设有r个备选方案,每个备选方案有s个属性,hij表示第i个备选方案的第j个属性,建立属性评价矩阵H,对矩阵H进行归一化处理后得到矩阵G,如(5)所示:
其中,
所述的步骤S6的具体流程为:S61:选取关键属性,包括节点访问量、节点响应比、节点带宽;S62:建立加权矩阵WG,如(6)所示:
其中,wij代表节点访问量、节点响应比和节点带宽3个关键属性在所有属性中所占的权重;s为每个备选方案的属性,i=1,2,……,r,j=1,2,…….,s;S63:确定属性评价矩阵的最优解G+和最劣解G‑,最优解G+为每一列的最大值组成的集合,最劣解G‑为每一列的最小值组成的集合,其计算公式分别如(7)、(8)所示:G+=(g1+,g2+…gs+) (7)G‑=(g1‑,g2‑…gs‑) (8)所述的步骤S7的具体流程为:S71:计算各节点到最优解和最劣解的距离,其计算公式如(9)、(10)所示:![]()
S72:计算各节点与最优解的相对贴进度,其计算公式如(11)所示,然后通过排序选取贴近度最小的节点,
其中,Ui为第i节点与最优解的相对贴进度。
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