本文關(guān)鍵詞： 云計算 云存儲 分布式 訪問　出處：《科技通報》2015年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在云計算環(huán)境中,根據(jù)數(shù)據(jù)的海量性和分布性特點,需要對云存儲數(shù)據(jù)庫進行訪問控制。傳統(tǒng)的訪問控制算法采用散點信任評估的訪問控制算法,融合云存儲安全評估圖進行均勻分布,當(dāng)云存儲節(jié)點分裂時導(dǎo)致數(shù)據(jù)訪問性能不好。提出一種基于分布式B樹編譯的高效并發(fā)訪問控制算法,根據(jù)訪問服務(wù)器的數(shù)量,計算B樹的高度和精度邊界,查找緩沖的內(nèi)部節(jié)點構(gòu)成的B樹,具有相同屬性個數(shù)的邊緣概念處于同一層,由此進行并發(fā)控制數(shù)據(jù)分類,對于包含有多個屬性的類別,將其中的多個屬性合并成一個屬性,實現(xiàn)對云存儲系統(tǒng)的高效并發(fā)訪問控制。仿真實驗表明,采用該算法,具有較小的CPU負載,明顯提高了分布式B樹的訪問效率,并發(fā)訪問控制精度較高,減輕服務(wù)器開銷,提高數(shù)據(jù)訪問能力,優(yōu)化存儲性能。
[Abstract]:In cloud computing environment, according to the characteristics of magnanimity and distribution of data, access control of cloud storage database is needed. When the cloud storage nodes split up, the data access performance is poor. An efficient concurrent access control algorithm based on distributed B-tree compilation is proposed, which is based on the number of access servers. The height and precision boundary of B-tree is calculated, and the B-tree composed of buffering internal nodes is found. The edge concept with the same number of attributes is in the same layer, and the concurrency control data is classified. Many of the attributes are merged into one attribute to realize the efficient concurrent access control of cloud storage system. The simulation results show that the algorithm has a smaller CPU load and improves the access efficiency of distributed B-tree obviously. The concurrency access control precision is high, reduces the server overhead, improves the data access ability, optimizes the storage performance.
【作者單位】： 貴州工程應(yīng)用技術(shù)學(xué)院;
【分類號】：TP333;TP309

【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1545519