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内存云分级存储架构下的数据迁移模型

消耗积分:3 | 格式:rar | 大小:0.86 MB | 2017-12-27

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　　为了实现在线海量数据的高效存储与访问，在内存云分级存储架构下，提出一种基于数据重要性的迁移模型（ MMDS）。首先，通过数据本身的大小、时间重要性、用户访问总量等因素对数据本身的重要性进行计算；其次，采用推荐系统中相似用户和PageRank算法中的重要性排名思想对数据的潜在价值进行评估，数据重要性和潜在价值共同决定了数据的重要程度；然后基于数据的重要性，设计了数据迁移机制。实验结果表明：该模型能够识别出数据的重要程度并分级放置数据，相比最近最少使用（ LRU）、最近最不常用（LFU）、基于价值评估的数据迁移（MSDV）等算法，提高了存储系统的数据访问命中率。该模型能够缓解部分存储压力，数据访问性能也有了一定的提高。

内存云分级存储架构下的数据迁移模型

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