吉林大学学报(信息科学版) ›› 2022, Vol. 40 ›› Issue (2): 282-287.
梁少林
LIANG Shaolin
摘要: 为解决因大数据环境不断扩大而导致的信息储存高功耗、 低效率问题, 提出一种基于 LSM(Log Structured Merge)树的数据云储存节能优化算法。 根据数据存储的数量、 大小、 网络带宽及链路长度等信息差异性特点, 建立数据分片储存判定模型, 计算数据在发送和接收时的时间延迟, 对比既定参数判定是否需要分片储存。 对需要分片储存的数据, 通过时间延迟阈值明确在各个节点下所需的服务器功耗、 静态功耗以及动态功耗, 对 平均功耗较大的数据实施分类传输, 完成存储节能优化。 仿真实验证明, 采取所提方法后的云储存环境中冗余 数据量明显减少, 且处理稳定性较强, 平均耗用低于设定阈值, 整体算法性能较为优异。
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