朱 潔
(廣東工業(yè)大學(xué)華立學(xué)院,廣州511325)
近年來,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,采用大規(guī)模的云存儲系統(tǒng)進(jìn)行大數(shù)據(jù)信息管理和調(diào)度,能夠切實(shí)增強(qiáng)云存儲系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)信息調(diào)度和管理能力[1]。在大規(guī)模的云存儲信息管理系統(tǒng)中,若能通過構(gòu)建主動(dòng)容錯(cuò)系統(tǒng),再將主動(dòng)容錯(cuò)性控制融入其中,不僅能夠?qū)崿F(xiàn)對主動(dòng)容錯(cuò)云存信息的大數(shù)據(jù)檢索和信息管理調(diào)度,還能有效提升資源管理的負(fù)載均衡調(diào)度能力[2]。
主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)的資源信息負(fù)載均衡是實(shí)現(xiàn)資源有效利用和共享的一個(gè)重要手段,基于資源的負(fù)載均衡方法進(jìn)行云存儲信息管理,采用加權(quán)輪詢算法(Weighted Round Robin,WRR)、隨機(jī)放置算法等用于對云存系統(tǒng)的信息管理[3-4],取得了較好的信息管理效果。時(shí)下,學(xué)界正在采用最小鏈接算法(Least-Connection,LC)進(jìn)行主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)的信息資源調(diào)度[5],同時(shí)再結(jié)合模糊C均值方法進(jìn)行信息聚類和自適應(yīng)均衡控制,只是該種方法在進(jìn)行主動(dòng)云存系統(tǒng)的信息調(diào)度和管理中卻存在計(jì)算開銷較大的問題?;诖?,本文則有針對性提出一種基于云存儲信息傳感融合的主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)的資源信息自適應(yīng)調(diào)度算法。通過構(gòu)建云存儲系統(tǒng)資源信息語義本體模型來進(jìn)行云存儲信息傳感融合識別,從而設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了對云存儲系統(tǒng)的信息管理和調(diào)度。最后進(jìn)行仿真測試,展示了本文方法在提高主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)的信息自適應(yīng)管理調(diào)度能力方面的優(yōu)越性。
首先構(gòu)建主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)的資源信息傳感分布存儲模型,實(shí)現(xiàn)云資源的存儲、服務(wù)和信息負(fù)載均衡調(diào)度[6]。整個(gè)云存儲系統(tǒng)的信息管理和調(diào)度控制模型用一個(gè)連通的傳感分布圖G=(V,E)表示,其中V為傳感分布中所有節(jié)點(diǎn)集合,v0表示Sink節(jié)點(diǎn),云存儲系統(tǒng)的信息管理和調(diào)度模型中,設(shè)A?V,B?V且A∩B=φ,并且每個(gè)主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)的資源信息傳輸調(diào)度集Si(i=1,2,…,L) 滿足,其中k=1,2,…,L,在第k個(gè)時(shí)間片內(nèi)將云存儲信息聚集到云存儲系統(tǒng)的信息管理中心中,假設(shè)V=[v1,v2,….,vn]表示任務(wù)調(diào)度向量,對云存儲系統(tǒng)來說,信息自適應(yīng)調(diào)度集的最大可行的資源匯集流應(yīng)分別滿足:=ci+1,i和:=di',i。 顯然此假設(shè)ci,i-1≤ min{ci+1,i,di',i}。大型云存儲信息庫的資源信息特征為:
在主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)的資源信息傳感分布存儲過程中,按照Logistic模式選擇路徑,則swh可以表示為:
尋找一個(gè)云存儲信息聚集調(diào)度集{S1,S2,…,SL}, 使得云存儲信息TS(u)=max(TS(v)+1,TS(u))最小,此時(shí),定義云存儲系統(tǒng)的信息管理和調(diào)度節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的時(shí)延響應(yīng)系統(tǒng)表達(dá)式為:
由此構(gòu)建數(shù)據(jù)信息流模型,主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)信息時(shí)間序列 {x(t0+iΔt)},i=0,1,…,N-1,其相空間重構(gòu)軌跡為:
其中,K=N-(m-1)τ,表示主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)信息時(shí)間序列的正交特征向量;τ為對主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)信息采樣的時(shí)間延遲;m為在相空間中的嵌入維數(shù);si=(xi,xi+τ,…,xi+(m-1)τ)T為一組標(biāo)量采樣序列[7]。
提取主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)的資源信息流的關(guān)聯(lián)規(guī)則特征,采用灰色模型對主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)信息進(jìn)行自適應(yīng)管理調(diào)度,假設(shè)主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)信息歷史數(shù)據(jù)表示為{xi}, 結(jié)合相關(guān)規(guī)則重構(gòu),得到輸出數(shù)據(jù)規(guī)則集x(k),把研究的主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)信息序列{xn}以如下向量在相空間中形成新的陣列流形矢量:
在主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)中,令R為大云存儲信息中包含有四元組 (Ei,Ej,d,t)的信任關(guān)系,構(gòu)建云存儲系統(tǒng)資源信息語義本體模型,計(jì)算信息自適應(yīng)調(diào)度的自適應(yīng)加權(quán)系數(shù),進(jìn)行分類屬性權(quán)重評估[8],給定大型云存儲信息任務(wù)有效率函數(shù)E(i,j):
對于軌跡A上的任意一點(diǎn)ai,得到云存儲系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則向量A,B之間的空間有向距離為:
云存儲系統(tǒng)的信息管理和調(diào)度近似算法產(chǎn)生的信息采集時(shí)延為:
根據(jù)上述分析,提取云存儲系統(tǒng)中信息流的關(guān)聯(lián)規(guī)則特征,結(jié)合特征空間重構(gòu),實(shí)現(xiàn)信息自適應(yīng)管理調(diào)度優(yōu)化[9]。
在進(jìn)行主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)的資源信息傳感分布存儲設(shè)計(jì),提取主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)的資源信息流的關(guān)聯(lián)規(guī)則特征的基礎(chǔ)上,進(jìn)行主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)的資源信息自適應(yīng)調(diào)度,本文提出一種基于云存儲信息傳感融合的主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)的資源信息自適應(yīng)調(diào)度算法。假設(shè)云存儲系統(tǒng)的信息管理和調(diào)度傳感分布節(jié)點(diǎn)中,所有的節(jié)點(diǎn)符合多維的正態(tài)分布概率,得到:
找到上式的最小值,在主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)中[10],求得信息自適應(yīng)調(diào)度的網(wǎng)格間距離和時(shí)間特征,關(guān)聯(lián)規(guī)則特征估計(jì)為:
其中,l個(gè)特征值λ1,λ2,…,λl和特征向量矩陣Y=[y1,y2,…,yl],假設(shè)云存儲信息 {xn}Nn=1 以如下矢量控制形式在傳感分布空間中形成新的映射:
其中,x為負(fù)載采樣點(diǎn)時(shí)間序列,信息自適應(yīng)調(diào)度運(yùn)行的一個(gè)時(shí)間跨度記為:
云存儲信息資源綜合負(fù)載為:
其中,w為權(quán)重;C為加權(quán)約束均衡比;D為云存儲信息超負(fù)荷時(shí)間;M為時(shí)間采樣周期。
結(jié)合大數(shù)據(jù)挖掘和自適應(yīng)調(diào)度算法,提取主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)的資源信息流的關(guān)聯(lián)規(guī)則特征[11],構(gòu)建云存儲系統(tǒng)資源信息語義本體模型,主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)信息在灰度模型中的解析模型為:
其中,x(t)為主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)信息時(shí)間序列的實(shí)部;y(t)為主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)信息時(shí)間序列的虛部;a(t)為相位隨機(jī)化幅值;n(t)為干擾向量[12]。
主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)的資源信息管理調(diào)度中,計(jì)算信息自適應(yīng)調(diào)度的自適應(yīng)加權(quán)系數(shù),將各空閑時(shí)間片長度分別記作x1,x2,…,xm+1,第k個(gè)控制節(jié)點(diǎn)的信息定義為δk:
其中,Ui表示云存儲系統(tǒng)資源信息分類屬性;k為負(fù)載強(qiáng)度;Θ(t)為云存儲系統(tǒng)資源信息最近時(shí)刻查詢獲得的信任值。根據(jù)上述計(jì)算結(jié)果,進(jìn)行云存儲信息傳感融合識別,實(shí)現(xiàn)對云存儲系統(tǒng)的信息管理和調(diào)度。算法的實(shí)現(xiàn)流程如圖1所示。
圖1 算法的實(shí)現(xiàn)流程Fig.1 Flow chart of the algorithm
為了測試本文方法在實(shí)現(xiàn)主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)的資源信息自適應(yīng)調(diào)度和管理中的應(yīng)用性能,進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)采用Matlab7設(shè)計(jì),主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)中信息采樣的帶寬約為14 Gbps,信息規(guī)模集為2 000,測試樣本集為1 024,對資源調(diào)度的迭代步數(shù)為100,主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)中云存儲信息的關(guān)聯(lián)系數(shù)設(shè)定為0.15,將云存儲系統(tǒng)的信息分布網(wǎng)格劃分為16個(gè)虛擬約簡檢測單元格,以此為基礎(chǔ)進(jìn)行云存儲信息采集和調(diào)度,得到原始的云存儲信息采樣樣本輸入如圖2所示。
圖2 原始的云存儲信息采樣樣本Fig.2 Sample of original cloud storage information
以圖2的樣本為測試對象,進(jìn)行云存儲系統(tǒng)的信息自適應(yīng)調(diào)度,并與傳統(tǒng)方法對比,得到信息管理調(diào)度的均衡性對比如圖3所示。
分析圖3得知,采用本文方法進(jìn)行主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)的資源信息自適應(yīng)調(diào)度的均衡性較好,容錯(cuò)性較好,信息的召回率比傳統(tǒng)方法提升約12.5%,提高了云存儲系統(tǒng)的信息管理和調(diào)度能力。
圖3 信息管理調(diào)度的均衡性對比Fig.3 Balance comparison of information management scheduling
構(gòu)建主動(dòng)容錯(cuò)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對資源信息的動(dòng)態(tài)調(diào)整和自適應(yīng)管理,提高資源信息管理的效率,本文提出一種基于云存儲信息傳感融合的主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)的資源信息自適應(yīng)調(diào)度算法。進(jìn)行主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)的資源信息傳感分布存儲設(shè)計(jì),提取主動(dòng)容錯(cuò)云存儲系統(tǒng)的資源信息流的關(guān)聯(lián)規(guī)則特征,構(gòu)建云存儲系統(tǒng)資源信息語義本體模型,計(jì)算信息自適應(yīng)調(diào)度的加權(quán)系數(shù),進(jìn)行云存儲信息傳感融合識別,實(shí)現(xiàn)對云存儲系統(tǒng)的信息管理和調(diào)度。研究得出,本文方法進(jìn)行云存儲系統(tǒng)的信息管理和調(diào)度的均衡配置性較高,信息召回性能較好。