基于群智能算法的云數據遷移策略研究.pdf

1、云計算這個研究方向越來越受到廣泛的關注。隨著集群規(guī)模和數據量的爆發(fā)式增長，各行各業(yè)都先后出現了規(guī)模龐大的云數據中心。在云數據中心中，數據傳輸的需求涌現出爆炸性的增長趨勢，對帶寬的要求也愈來愈高。猛增的信息量使得網絡帶寬成為了嚴重的瓶頸問題。而數據遷移是保證云數據中心高效運行、平滑升級以及更新系統(tǒng)的關鍵部分，在云計算領域中也占據著舉足輕重的地位。數據遷移的效率以及可靠性能夠直接影響云數據中心的性能。而數據遷移策略是數據實現遷移的重要前提，

2、更為今后系統(tǒng)穩(wěn)定高效運行的有力保障。良好的遷移策略，不僅能夠節(jié)省遷移成本還能夠更好地維護和管理云數據中心。當某個服務器負載過大時，可根據動態(tài)遷移策略將數據流量分擔到合適的節(jié)點設備上分別處理以實現負載均衡。當某些數據基于某種原因訪問量過大時，網絡帶寬擁擠會導致云數據中心無法提供高效的服務。此時為解決該問題設計出一個高效的動態(tài)數據遷移策略就顯得尤為重要。
　　部分研究者通過動態(tài)數據遷移策略尋找合適的目的位置滿足遷移需求，實現負載均衡或

3、者優(yōu)化云數據中心的運行成本。而在遷移過程中，對于目的遷移位置的選擇一般都是隨機的，只要該服務器容納得下待遷移的數據，就可以實現遷移，該策略雖然遷移速度快，但是效率不高，并且從長遠角度來看，造成的遷移花銷也可能很大。為保證遷移的高效性，還有一部分研究人員通過最優(yōu)選擇策略選擇了更加高效的目的位置實現數據遷移，但只是以性能這一個方面作為目標，對于云數據中心來說，雖然能暫時實現負載均衡，可是沒有考慮遷移成本和帶寬壓力，所以依然沒能從根本上解決帶

4、寬瓶頸問題。
　　本文所要研究的重點是在最大化性能和節(jié)約遷移成本的基礎上以節(jié)省帶寬為目標，通過動態(tài)數據遷移策略尋找一個目的服務器實現數據的遷移。為此，提出了一個新穎的啟發(fā)式算法IB-FA，它基于螢火蟲算法實現了數據動態(tài)遷移策略。將實現負載均衡的動態(tài)數據遷移策略問題轉化成一個受性能、遷移成本和帶寬約束的多目標優(yōu)化問題。為解決該多目標優(yōu)化問題，提出了一個適應動態(tài)變化的云環(huán)境的IB-FA架構。在與隨機數據遷移策略和最優(yōu)數據遷移策略的實驗