基于纠删码的数据中心数据部署策略研究

摘要

随着互联网技术的快速发展，云计算作为一种新型的计算模式逐渐受到工业和学术界的关注。数据中心作为云计算的重要基础设施，由众多服务器互相连接构成，服务器中存储了许多数据，用于响应用户的各种请求。
　　在部署数据的决策过程中，需要考虑一些重要的性能指标。第一、数据读取延迟。延迟作为影响用户服务质量的重要指标，对云计算的发展至关重要。第二、数据中心的存储代价。由于数据量的不断增加以及传统数据多备份方法的使用，数据中心需要耗费大量的存储空间。第三、数据中心的能耗。数据中心在消耗巨大的能量，并产生高额的电费。
　　本论文的主要研究工作如下:
　　一、针对数据中心内部延迟和存储代价优化问题，提出了基于最小代价最大流的LSCD（Latency and Storage Cost driven data Deployment）算法。LSCD算法采用纠删码的方式对数据进行存储，以降低存储代价。对频繁使用的数据，设置完整的数据备份，以降低数据访问延迟。通过确定每个主数据和纠删码数据块在数据中心的部署位置，实现延迟及存储代价综合性能最优。
　　二、针对多数据中心延迟和能耗优化问题，提出了基于粒子群优化思想的LEDD(Latency-aware and Energy-efficient Data Deployment)算法。LEDD算法在多数据中心环境下引入纠删码的概念，采用纠删码的方式对数据进行存储，并为每个数据设置一个完整的主数据备份，通过为每个主数据和纠删码数据块确定部署的数据中心和服务器，实现用户访问延迟和数据中心能耗的整体性能最优。

目录

声明

致谢

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．2 研究现状

1．2．1 基于数据应用的部署策略

1．2．2 基于服务性能的数据部署策略

1．2．3 基于数据中心性能的部署策略

1．3 本文研究内容和结构

1．3．1 主要研究内容

1．3．2 论文组织结构

第二章 云计算和数据部署

2．1 云计算定义

2．2 云计算服务

2．3 云计算特点

2．4 云类型

2．5 云计算相关技术

2．6 云数据中心架构模型

2．7 云计算数据部署经典策略

2．7．1 不同的数据备份方式与纠删码

2．7．2 AllReplica与AllCode

2．8 本章小结

第三章 基于纠删码的单数据中心数据部署策略

3．1 引言

3．2 问题定义

3．3 最小代价最大流问题

3．4 LSCD算法

3．5 实验数据与结果分析

3．5．1 参数设置

3．5．2 数据量对数据部署结果的影响

3．5．3 服务器数量对数据部署结果的影响

3．6 本章小结

第四章 面向延迟和能耗优化的多数据中心数据部署策略

4．1 引言

4．2 问题定义

4．3 粒子群算法及其离散化

4．4 LEDD算法

4．5 实验数据与结果分析

4．5．1 参数设置

4．5．2 数据量对数据部署结果的影响

4．5．3 用户数对数据部署结果的影响

4．6 本章小结

第五章 总结和展望

5．1 工作总结

5．2 研究工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况