資料介紹
為了實現在線海量數據的高效存儲與訪問,在內存云分級存儲架構下,提出一種基于數據重要性的遷移模型( MMDS)。首先,通過數據本身的大小、時間重要性、用戶訪問總量等因素對數據本身的重要性進行計算;其次,采用推薦系統中相似用戶和PageRank算法中的重要性排名思想對數據的潛在價值進行評估,數據重要性和潛在價值共同決定了數據的重要程度;然后基于數據的重要性,設計了數據遷移機制。實驗結果表明:該模型能夠識別出數據的重要程度并分級放置數據,相比最近最少使用( LRU)、最近最不常用(LFU)、基于價值評估的數據遷移(MSDV)等算法,提高了存儲系統的數據訪問命中率。該模型能夠緩解部分存儲壓力,數據訪問性能也有了一定的提高。
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