資料介紹
為了實(shí)現(xiàn)在線海量數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)與訪問,在內(nèi)存云分級存儲(chǔ)架構(gòu)下,提出一種基于數(shù)據(jù)重要性的遷移模型( MMDS)。首先,通過數(shù)據(jù)本身的大小、時(shí)間重要性、用戶訪問總量等因素對數(shù)據(jù)本身的重要性進(jìn)行計(jì)算;其次,采用推薦系統(tǒng)中相似用戶和PageRank算法中的重要性排名思想對數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值進(jìn)行評估,數(shù)據(jù)重要性和潛在價(jià)值共同決定了數(shù)據(jù)的重要程度;然后基于數(shù)據(jù)的重要性,設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)遷移機(jī)制。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該模型能夠識(shí)別出數(shù)據(jù)的重要程度并分級放置數(shù)據(jù),相比最近最少使用( LRU)、最近最不常用(LFU)、基于價(jià)值評估的數(shù)據(jù)遷移(MSDV)等算法,提高了存儲(chǔ)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)訪問命中率。該模型能夠緩解部分存儲(chǔ)壓力,數(shù)據(jù)訪問性能也有了一定的提高。
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