一种云存储环境下的资源调度改进算法

摘要：

如何将用户的海量数据以最小的耗时存储到数据中心,是提高云存储效益、解决其发展瓶颈所需考虑的关键问题.证明了云存储环境下资源调度方案的存储最小耗时问题属于一个NPC问题,再针对现有算法对存储调度因素考虑不全面、调度结果易陷入局部最优等问题,提出了一种全新的资源调度算法.该算法利用三角模糊数层次分析法全面分析调度影响因素,得到存储节点的判断矩阵,用于构造后续的遗传算法目标函数,再将简单遗传算法从解的编码、交叉变异操作及致死染色体自我改善等角度进行创新,使其适用于云存储环境下的大规模资源调度.最后与OpenStack中的Cinder块存储算法及现有改进算法进行了分析比对,实验结果验证了所提算法的有效性,实现了更加高效的资源调度.

关键词：云存储、资源调度、遗传算法、三角模糊数、层次分析法

所属期刊栏目：36

分类号：TP391;TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国人民公安大学基础科研经费项目2016JKF01316

在线出版日期：2019-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2015-2019