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基于绿色理念的海量数据访存的有效能源效率度量

基于绿色理念的海量数据访存的有效能源效率度量

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作者：杨志超桂林电子科技大学

学位级别：硕士

随着云计算技术的提出,在市场需求的推动下广泛应用于云服务市场,且每年使用云服务的用户数量呈快速上涨趋势,可以向用户提供符合实际需求的大量相关资源,与此同时也面临严峻的数据中心能耗问题。对于该问题最佳的处理方式是云资源调度... 详细信息

随着云计算技术的提出,在市场需求的推动下广泛应用于云服务市场,且每年使用云服务的用户数量呈快速上涨趋势,可以向用户提供符合实际需求的大量相关资源,与此同时也面临严峻的数据中心能耗问题。对于该问题最佳的处理方式是云资源调度,而异构云环境提出租赁服务的客户通常都表现出“贪婪”性,部分计算节点对其他计算资源长时间霸占,这就导致资源调度无法达到公平性。探讨国内外基于绿色理念的海量数据访存的有效能源效率度量发展现状,更好的解决以上问题,下列为本文完成的工作:(1)基于Hadoop架构的海量数据的存储、处理的有效能源效率预测分析。本文以Hadoop架构的数据存储布局为研究对象,以往数据布局策略中出现诸多常见问题,如信息不具有实时性、策略不具有动态性、复杂不均衡等一系列问题,为处理这一系列问题制定了基于负载预测的数据动态存储布局策略。先对存储负载造成影响的各项指标进行分析研究,构建精准度较高的评估存储节点负载方式。然后使用经过动态优化处理的二次指数平滑预测模型准确预测存储节点上的负载信息。依据取得的负载预测结果来评估集群总体状态,同时针对集群总体状态制定动态阈值,合理分类存储节点负载状态集合。最后选择低负载状态集合使用基于时间范围均衡数据动态存储布局算法精准定位存储目标点,采取合理方式保存等待存储的数据文件,使得系统负载均衡能力较强,也保障存储效率。分析实验数据显示,本策略在数据布局中使用负载预测方式,能较好的处理信息不具有实时性的问题,实际布局期间可按照不同存储点实际状态进行动态调节,将系统整体存储性能大幅增强。(2)基于数据重要性对Hadoop在海量数据处理中做一优化。本文选择使用Map-Reduce并行框架为基础设计出一种轨迹数据的索引构建框架,基于此提出基于迪杰斯特拉最短路径推荐算法,本算法在采集分析历史轨迹数据中获取两个点间的最短距离作为推荐路径,向轨迹数据的实际应用以及处理提供更多方式。

关键词：基于绿色理念海量数据能源效率度量

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