本文關(guān)鍵詞：基于云存儲(chǔ)的密文調(diào)度算法的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)、無線傳感網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展促使數(shù)據(jù)的大量產(chǎn)生,引領(lǐng)我們進(jìn)入了一個(gè)大數(shù)據(jù)的時(shí)代。為了處理這些數(shù)據(jù),云計(jì)算應(yīng)運(yùn)而生。云存儲(chǔ)作為云計(jì)算在概念的延伸和擴(kuò)展有兩點(diǎn)需求:第一,數(shù)據(jù)以托管的方式存儲(chǔ)在云服務(wù)器中,數(shù)據(jù)脫離了數(shù)據(jù)擁有者的控制范圍,為了防止數(shù)據(jù)信息泄露,需要以密文的方式保證數(shù)據(jù)安全性;第二,為了提升云存儲(chǔ)系統(tǒng)的存儲(chǔ)負(fù)載平衡、熱度負(fù)載平衡的性能,以及縮短用戶請(qǐng)求的平均等待時(shí)間,需要根據(jù)數(shù)據(jù)副本的特征為副本放置節(jié)點(diǎn)的選擇做出多目標(biāo)優(yōu)化。針對(duì)云存儲(chǔ)的兩點(diǎn)需求并結(jié)合江蘇省科技廳產(chǎn)學(xué)研前瞻項(xiàng)目(BY2013015-23)的要求進(jìn)行研究,本文主要研究了基于多目標(biāo)決策的云存儲(chǔ)調(diào)度算法和基于LODS(Local Optimum Distribution)的云存儲(chǔ)密文調(diào)度算法兩方面內(nèi)容。本文的主要工作如下:(1)針對(duì)現(xiàn)有云存儲(chǔ)調(diào)度算法優(yōu)化目標(biāo)比較單一的不足,研究了局部最佳分布策略(LODS)。LO DS通過給出一系列新定義、并利用一致性哈希函數(shù)縮小副本分布的節(jié)點(diǎn)選擇范圍,進(jìn)一步結(jié)合層次分析法,以一定決策半徑內(nèi)的節(jié)點(diǎn)作為方案層中的候選對(duì)象,更深入地研究云存儲(chǔ)多目標(biāo)優(yōu)化的準(zhǔn)則,選擇出當(dāng)前候選方案中的最佳目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,通過優(yōu)化的最優(yōu)決策半徑取值相對(duì)穩(wěn)定,不隨云存儲(chǔ)系統(tǒng)規(guī)模的擴(kuò)展和數(shù)據(jù)的增多而劇烈變化。當(dāng)決策半徑取最佳決策半徑時(shí),LODS策略的性能高于所比較的文獻(xiàn)中的副本調(diào)度算法的性能。(2)現(xiàn)有的關(guān)鍵詞權(quán)重量化的方法沒有考慮關(guān)鍵詞的范圍屬性,不能對(duì)篇幅或結(jié)構(gòu)不同的文本進(jìn)行相對(duì)公平的關(guān)鍵詞權(quán)重量化。針對(duì)這一不足,通過研究關(guān)鍵詞權(quán)重與關(guān)鍵詞作用范圍的關(guān)系,提出了基于關(guān)鍵詞重提取的密文文本的相關(guān)性度量方法(The Correlation Measure of C ipher Text Based on Keyword Re_extract,CMC TBK R),并將其應(yīng)用于度量密文副本與存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的相關(guān)性。基于此提出一種基于LODS的云存儲(chǔ)密文調(diào)度(C-LODS)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,C-LODS算法可以實(shí)現(xiàn)云端的密文調(diào)度,并且在相關(guān)性副本的均衡性方面表現(xiàn)頗佳.
【關(guān)鍵詞】：云存儲(chǔ) 副本分布 密文調(diào)度 相關(guān)性度量 多目標(biāo)優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP333
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-12
• 1.1 研究背景7
• 1.2 云存儲(chǔ)副本調(diào)度策略的研究現(xiàn)狀7-8
• 1.3 文本相關(guān)性度量的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-10
• 1.4 本文的主要研究工作10-12
• 1.4.1 論文研究?jī)?nèi)容10
• 1.4.2 論文的組織結(jié)構(gòu)10-12
• 第二章 云存儲(chǔ)副本調(diào)度策略和文本相關(guān)性度量概述12-23
• 2.1 引言12
• 2.2 云存儲(chǔ)副本調(diào)度策略12-18
• 2.2.1 GFS副本調(diào)度策略12-13
• 2.2.2 HDFS的副本調(diào)度策略13-14
• 2.2.3 Amazon Dynamo副本策略14-18
• 2.3 文本相關(guān)性度量方法概述18-22
• 2.3.1 文本相關(guān)性度量的一般步驟18-20
• 2.3.2 文本相關(guān)性度量方法的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)20-21
• 2.3.3 Shingling算法21
• 2.3.4 CDSDG算法21-22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 第三章 基于多目標(biāo)優(yōu)化的云存儲(chǔ)副本分布策略23-43
• 3.1 引言23
• 3.2 一致性哈希23-24
• 3.3 層次分析法24-29
• 3.3.1 層次分析法概述24-26
• 3.3.2 層次分析法的流程26-29
• 3.4 云存儲(chǔ)局部最佳分布策略(LODS)29-38
• 3.4.1 LODS的基本思想29-30
• 3.4.2 影響存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)選擇的因素分析30-33
• 3.4.3 層次分析模型33-35
• 3.4.4 LODS副本分布算法35-36
• 3.4.5 存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的增加與刪除36-38
• 3.5 副本調(diào)度算法的性能評(píng)價(jià)38-39
• 3.5.1 存儲(chǔ)負(fù)載平衡38
• 3.5.2 熱度負(fù)載平衡38
• 3.5.3 副本存儲(chǔ)請(qǐng)求的平均等待時(shí)間38
• 3.5.4 決策時(shí)間38-39
• 3.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析39-42
• 3.7 本章小結(jié)42-43
• 第四章 基于LODS的云存儲(chǔ)密文調(diào)度算法43-56
• 4.1 引言43
• 4.2 CMCTBKR文本相關(guān)性度量方法43-46
• 4.2.1 關(guān)鍵詞提取與權(quán)重量化43-44
• 4.2.2 文本關(guān)鍵信息提取和密文索引建立44-45
• 4.2.3 密文文本的相關(guān)性度量公式45
• 4.2.4 CMCTBKR方法的一般過程45-46
• 4.3 基于LODS的密文調(diào)度算法46-48
• 4.3.1 基于LODS密文調(diào)度算法層次分析模型的擴(kuò)展46-47
• 4.3.2 副本與存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)相關(guān)性的成對(duì)比較矩陣47
• 4.3.3 相關(guān)副本平衡性的評(píng)價(jià)指標(biāo)47
• 4.3.4 基于LODS的密文調(diào)度算法（C-LODS）47-48
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析48-55
• 4.4.1 CMCTBKR與Shingling算法、CDSDG算法的性能比較48-52
• 4.4.2 最佳決策半徑的存在性和穩(wěn)定性驗(yàn)證52-53
• 4.4.3 C-LODS性能分析53-55
• 4.5 本章小結(jié)55-56
• 第五章 總結(jié)與展望56-57
• 5.1 總結(jié)56
• 5.2 展望56-57
• 致謝57-58
• 參考文獻(xiàn)58-61
• 附錄： 作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文61

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條

1 侯孟書;王曉斌;盧顯良;任立勇;;一種新的動(dòng)態(tài)副本管理機(jī)制[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2006年09期

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6 王永洲;茅蘇;;HDFS中的一種數(shù)據(jù)放置策略[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2013年05期

  本文關(guān)鍵詞：基于云存儲(chǔ)的密文調(diào)度算法的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：303252