一种提高云存储中小文件存储效率的方案(2)

一种提高云存储中小文件存储效率的方案

图2 控制器控制逻辑

如果接收到的是TU信号,计算系统负载并判断是否大于系统设定的阈值。若负载大于阈值,则推迟合并操作并设定TU信号;若负载小于阈值,则合并BQ中的小文件,取消系统中的其他TU信号。

2 基于AHP的系统负载预测算法

系统负载预测通常定义为基于CPU利用率、内存利用率、带宽利用率和系统平均吞吐量等系统属性对系统运行状态进行的多属性决策。

层次分析法(AHP)E7]是美国运筹学家托马斯萨迪提出的一种层次权重决策分析方法,是对定性问题进行定量分析的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。

负载计算得到的是一个即时值或历史值,即只能够得到当前或以前时刻的系统负载,然而对小文件的操作是在系统负载计算之后,因此需要根据系统负载的历史信息来推测下一时刻的系统负载。基于此,本文设计了基于AHP的系统负载预测算法。该算法通过获取系统属性的历史信息,经过2次AHP分析,最终可得到系统负载的预测值。

算法依据系统属性的重要性,将每个时刻的系统负载属性值经过AHP分析融合为单一的决策属性值,然后依据决策属性值的时间重要性,经过第二次AHP分析最终得到下一时刻的系统负载值。具体步骤如下。

一种提高云存储中小文件存储效率的方案

通过本文提出的这一算法,可以实现对系统负载的预测,从而将对小文件的操作控制在某个能够均衡系统负载的时刻进行

内容版权声明:除非注明,否则皆为本站原创文章。

转载注明出处:http://www.heiqu.com/e4cdbccb81595b16ffc24440833cf386.html