云環(huán)境下面向科學應用的低成本存儲策略.pdf

1、云計算系統(tǒng)強大的計算能力和存儲容量，使得科學家可以在其上部署計算型和數據密集型的應用，并把大量的應用數據存儲在云計算環(huán)境下。同時，快速增長的云計算允許用戶在多個云服務提供商所提供的云服務內，對大量生成的數據靈活地進行存儲，重新計算或傳輸?；谠朴嬎慵从眉锤赌Ｊ?，使用云服務的總成本取決于所耗費的存儲、計算和帶寬資源。資源需要按使用量付費，在云計算環(huán)境下部署科學應用，所產生的數據總應用成本，很大程度上取決于存儲的策略，即哪些數據該存儲或刪除

2、，并且多個云服務情況下具體在哪個云內存儲，當需要再次使用時在哪個云內生成。找到最小成本的存儲策略，對降低云計算環(huán)境下部署科學應用的總成本有著十分重要的意義。
　　然而，云服務價格會因市場因素等有所變動，面向云服務價格變化后，從原有價格下最小成本基準存儲策略的數據存儲狀態(tài)，調整到新價格下最小成本基準存儲策略的數據存儲狀態(tài)，可能存在某些數據需要重新生成，會產生狀態(tài)調整成本，應計入在總成本之中。傳統(tǒng)的數據存儲策略，均是針對初始數據存儲狀

3、態(tài)（所有數據均存儲）來尋求最小成本的基準存儲策略，未考慮云服務價格變化所產生狀態(tài)調整成本，可能不是新價格下的最小成本存儲策略。
　　本文在研究分析現有的數據存儲成本模型和存儲策略算法的基礎上，針對原有價格下的數據存儲狀態(tài)，考慮云服務價格變化所產生的狀態(tài)調整成本。為降低存儲大量生成的科學數據的成本，面向單個云服務提供商所提供的云服務內，在傳統(tǒng)最小成本基準的CTT-SP算法基礎上，提出了一種演化CTT-SP算法。該演化CTT-SP算法

4、可自動決定生成的科學數據，在單個云計算環(huán)境下是否需要存儲，并達到新價格下計算和存儲之間的更佳平衡。面向多個云服務提供商所提供的云服務內，在傳統(tǒng)最小成本基準的GT-CSB算法基礎上，提出了一種演化GT-CSB算法。該演化GT-CSB算法可自動決定生成的科學數據，在多個云計算環(huán)境下是否需要存儲，且數據具體存儲在哪個云內，最終達到新價格下計算、存儲和帶寬之間的更佳平衡。以流行的云服務提供商的成本模式為例，對大量隨機數據集進行實驗，結果表明，當