原文服务方: 微电子学与计算机       
摘要:
随着虚拟化技术的日趋成熟与发展,越来越多的企业采用私有云平台来替代传统PC办公.然而,虚拟磁盘数据的高度重复与超大容量导致了存储空间与系统能耗的巨大浪费.为解决这一问题,首先提出了基于特征标签粗归类算法,将重删操作分散到云平台计算结点,有效地避免了传统重删算法的性能瓶颈;然后,提出了基于指纹ID相似度聚类算法,提高了各计算结点上的重删率;最后,通过实验对两种子算法进行分析,并验证了其有效性.
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文献信息
篇名 私有云下基于相似度聚类的重删算法研究
来源期刊 微电子学与计算机 学科
关键词 私有云 主存储 oVirt 重复数据删除 相似度 聚类分析
年,卷(期) 2017,(9) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 67-70,76
页数 5页 分类号 TP31
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘丹 电子科技大学电子科学技术研究院 50 231 8.0 12.0
2 马柄腾 电子科技大学电子科学技术研究院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
私有云
主存储
oVirt
重复数据删除
相似度
聚类分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
微电子学与计算机
月刊
1000-7180
61-1123/TN
大16开
1972-01-01
chi
出版文献量(篇)
9826
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0
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59060
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