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《云存儲系統(tǒng)狀態(tài)的壓縮感知狀態(tài)監(jiān)測方法分析-論文.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、云存儲系統(tǒng)狀態(tài)的壓縮感知狀態(tài)監(jiān)測方法分析施晨光陜西能源職業(yè)技術學院陜西成陽712000【摘要】異常狀態(tài)的準確監(jiān)測對于提升云存儲效率影響深遠，壓縮感知理論作為應用數(shù)學與信號處理領域的重要組成部分，在處理稀疏性信息方面發(fā)揮出了巨大的潛力，能夠改變常規(guī)狀態(tài)監(jiān)測中存在的不足，提高監(jiān)測效果和監(jiān)測效率。本文對云存儲系統(tǒng)狀態(tài)的壓縮感知狀態(tài)監(jiān)測方法進行了簡要探討?！娟P鍵詞】云存儲壓縮感知狀態(tài)監(jiān)測中圖分類號：TM73文獻標識碼：B文章編號：1009-4067(2014)18-41—01不斷的向主控服務器累加匯總時，
2、原來的數(shù)據(jù)維度依然不會出現(xiàn)任何變狀態(tài)監(jiān)測是對檢測或者測量而獲得的信息的監(jiān)視、分析以及判別，化，有效防止了數(shù)據(jù)量膨脹。再次，由于中間結點始終能夠?qū)ζ湎聦咏Y在此基礎上結合歷史數(shù)據(jù)對系統(tǒng)丁作狀態(tài)進行評價，狀態(tài)監(jiān)測實際上是點處于最后狀態(tài)的測量值進行保存，因而不用再考慮全局數(shù)據(jù)的同步對信息采集系統(tǒng)功能的一種延伸，能夠為故障診斷提供較為充實的信息性，也減去了對于數(shù)據(jù)可靠傳輸?shù)囊蕾嚩取＜皵?shù)據(jù)準備，也是是故障診斷系統(tǒng)得以運行的基本前提，因而對于狀態(tài)監(jiān)測的研究具有重要的學術價值和現(xiàn)實意義?，F(xiàn)階段隨著云存儲系統(tǒng)規(guī)模的
3、逐漸擴大，常規(guī)狀態(tài)監(jiān)方法已經(jīng)越來越難以滿足狀態(tài)監(jiān)測的準確率和效率要求，亟需改進。一、云存儲系統(tǒng)狀態(tài)的壓縮感知狀態(tài)監(jiān)測方法分析王羔(一)FFS。FFS是一種高可靠裔l生能云存儲系統(tǒng)，主要由主控服務器、存儲服務器以及客戶端代理等三個模塊組成。FFS系統(tǒng)中涵蓋了2個主控服務器，在實際運作時當一臺服務器處于某種業(yè)務的激活狀態(tài)，圖1分層狀態(tài)測量的拓撲結構剩余的一臺就可以停留在備用狀態(tài)。通常我們所說的FFS中異常狀態(tài)，二、仿真實驗主要是說在系統(tǒng)存在一些存儲結點，因為新加入或受到故障等一些因素本研究中采用M~t
4、lab軟件進行仿真，假設條件為FFS云存儲系統(tǒng)的影響，造成磁盤耗費偏離正常的平均值。在這種情況下，一旦多個熱涵蓋了2000個存儲服務器，主控服務器以及備份服務器分別為l，具點文件全部集中到同一臺存儲服務器，就會造成該服務器的網(wǎng)卡占用率體情況如圖2所示。多數(shù)存儲服務器的負載值在35％左右，另有10個和其他存儲服務器相比，明顯高出很多。在較大規(guī)模的云存儲系統(tǒng)中，遠偏離于平均水平，帶有明顯的異?，F(xiàn)象，原因不明，新加入的結點、因為這類異常狀態(tài)一般只會在比較少的結點上出現(xiàn)，具有較為明顯的稀熱點數(shù)據(jù)以及軟硬件
5、故障都有可能，需要借助狀態(tài)監(jiān)測及時發(fā)現(xiàn)然后及疏性特征，借助壓縮感知方法進行監(jiān)測是較為合適的?！瘯r完成數(shù)據(jù)遷移。實驗時通過壓縮感知的監(jiān)測手段，在測量次數(shù)不同的(二)FFS異常狀態(tài)。眾所周知，如果云存儲集群處于長時間運行情況下看，對圖3的狀態(tài)信息實施了測量以及重構，然后對重構結果和狀態(tài)就會造成數(shù)據(jù)分布的不平衡，因而我們在對一些新建文件進行服務原狀態(tài)分布二者之間進行了比較。器存儲分配時，除了應觀察和分析磁盤負載還，還必須充分考慮存儲服_黼務器的工作負載，二者具存在乘性關系。口丁以用以下公式表示存儲服務鰳
6、器的負載值：建??一一‘??一一—荔100a+Ⅵ，)毫。0XW=一一(w=l，2，3?n)00刪jS∞}：∞i600：呻l，nw移錆舨勢器瑤母符合意義上，Xw代表的含義是存儲集群中第W臺存儲服務器的負圖2各工作結點子任務完成進度圖3不同測量次數(shù)下的重構誤差曲線載值，單位為％；a代表的含義是存儲服務器的磁盤可用空間百分數(shù)，通常我們將重構誤差分為過監(jiān)測和欠監(jiān)測兩大類，前者是指把某種單位為％；u?d以及n分別代表的是存儲服務器網(wǎng)卡的上行速率、下非異常結點錯誤的判定為異常結點，后者時雖然監(jiān)測但是未能能檢測
7、出行速率以及最大速率，單位均為kbit／s主控服務器可以參照各結點的負某異常結點。對于過檢測我們可以利用系統(tǒng)的二次確認實施有效修正，載值所具有的的周期性實現(xiàn)對存儲服務器列表的合理排序。我們可以用負面影響是會提高系統(tǒng)的二次確認開銷，對于欠檢測的誤差通?？梢栽诠紼w=I冊一來表示異常程度。符合意義上，代表的是全部服系統(tǒng)的后續(xù)重構周期進行修正，缺點也非常明顯，就是降低了系統(tǒng)探測務器負載情況的平均值，如果服務器的負載情況比較平均時，此時的到異常結點的效率。觀察圖3我們可以明顯看出，對于稀疏度為lO的原E
8、w值就接近于0，反之如果Ew大于0，就表明X就是異常結點，此時狀態(tài)信息，實驗中一旦測量次數(shù)大于7O時，就能夠較為精確的定位所有必須借助相應的均衡機制實現(xiàn)對負載量的合理調(diào)整，確保數(shù)據(jù)能夠迅速異常結點，在觀察壓縮比例，數(shù)值已經(jīng)為3．5％。所以我們可以認為，如及時的轉(zhuǎn)移到負載最輕的服務器中。果監(jiān)測精度和常規(guī)狀態(tài)監(jiān)測手段完全相同，那么如果集群中異常結點數(shù)為(三)異常狀態(tài)測量機制。如果是較大規(guī)模的FFS云存儲系統(tǒng)，總數(shù)的O．5％時，我們通過壓縮感知監(jiān)測的集群規(guī)則可以提高28．6倍左右。我們應
