基于缓存回收的成本节约云服务算法研究

摘要

为了解决现有的数据缓存回收算法不适用于混合云计算和大数据共享的问题,提出了一种新的基于缓存回收的云服务算法.该方法首先构建了一个混合云部署框架,包含预报和云缓存回收两个基本模块,根据统一的成本模型和改进的MLP自适应调整将窗口大小参数化,按照窗口参数或必需的缓存空间选择出一组在缓存中最近最少使用(LRU)的对象.仿真结果显示,相比三种典型的缓存替换算法GD-Size、LRU和LFU,提出的云服务算法每年能够节约成本11.43％,同时提高了转发字节命中率、延迟节约率和缓存命中率10％以上.