云存儲(chǔ)調(diào)度關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)在各傳統(tǒng)行業(yè)中的應(yīng)用和大數(shù)據(jù)等技術(shù)的發(fā)展，當(dāng)前需要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量在急速增加，云存儲(chǔ)逐漸成為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的發(fā)展趨勢(shì)?；旌显拼鎯?chǔ)結(jié)合了公有云存儲(chǔ)和私有云存儲(chǔ)的優(yōu)點(diǎn)，被認(rèn)為是云存儲(chǔ)未來(lái)的發(fā)展方向。但是，由于混合云存儲(chǔ)與其他兩種云存儲(chǔ)模式相比結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜且提出時(shí)間較短，使得混合云存儲(chǔ)在許多方面尤其是調(diào)度上還不夠完善。Cinder是主流開(kāi)源云平臺(tái)OpenStack的塊存儲(chǔ)組件，負(fù)責(zé)為云平臺(tái)提供存儲(chǔ)服務(wù)。OpenStack作為當(dāng)前應(yīng)用最廣泛的開(kāi)

2、源云平臺(tái)得到了業(yè)界的普遍認(rèn)可，隨之帶來(lái)Cinder的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛，但Cinder的調(diào)度算法在設(shè)計(jì)上存在缺陷，有必要對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)。本文研究重點(diǎn)是對(duì)混合云存儲(chǔ)面臨的調(diào)度問(wèn)題以及Cinder默認(rèn)調(diào)度算法存在的缺陷提出新的算法對(duì)它們進(jìn)行解決。主要工作內(nèi)容如下：
　　(1)提出了一種基于混合云存儲(chǔ)的多維調(diào)度算法。混合云存儲(chǔ)相比私有云存儲(chǔ)和公有云存儲(chǔ)復(fù)雜度更高，調(diào)度需要考慮的影響因素也更多。當(dāng)前的云存儲(chǔ)調(diào)度研究大多只針對(duì)單一目標(biāo)，它們或關(guān)

3、注訪問(wèn)速度，或關(guān)注費(fèi)用，或關(guān)注數(shù)據(jù)安全，但將多個(gè)方面綜合起來(lái)進(jìn)行混合云存儲(chǔ)調(diào)度的研究少之又少，同時(shí)當(dāng)前的混合云存儲(chǔ)調(diào)度算法仍存在一些缺陷。本文提出基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合云存儲(chǔ)多維調(diào)度算法，并在算法中對(duì)傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了改進(jìn)以滿足混合云存儲(chǔ)調(diào)度的需求。實(shí)驗(yàn)表明基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)度算法在請(qǐng)求分配速度、請(qǐng)求分類和安全調(diào)度上與現(xiàn)有算法相比具有更好的效果。
　　(2)提出了一種基于OpenStack塊存儲(chǔ)改進(jìn)的調(diào)度算法。作為Open

4、Stack的塊存儲(chǔ)組件Cinder本身的調(diào)度算法只考慮了一個(gè)調(diào)度影響因素，這種調(diào)度顯然并不能達(dá)到根據(jù)綜合性能對(duì)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的調(diào)度。為此，本文提出了一種基于三角模糊數(shù)的調(diào)度算法，該算法同時(shí)考慮存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的多個(gè)評(píng)價(jià)因素，根據(jù)綜合性能對(duì)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行調(diào)度。同時(shí)由于三角模糊數(shù)的引入，定性指標(biāo)得以使用定量的方法進(jìn)行描述，使得調(diào)度模型更加健壯。實(shí)驗(yàn)表明新算法在IOPS和MBPS性能上與Cinder默認(rèn)算法相比有所提高，達(dá)到了較為理想的效果。
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