大数据云存储下海量数据传输节能优化仿真

• 作者: 丁穗娟
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 云存储 海量数据 节能优化
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 信息仿真
• 页码范围: 160-163
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 4199字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2018.05.033

摘要

对大数据云存储下对海量数据传输的节能优化的,能够有效改善云存储过程高能耗现象.对海量数据传输的节能优化,首先需要对数据进行低负荷传输处理,对海量数据进行并行特征划分,完成海量数据传输的节能优化.传统方法将数据传输网域划分为多个虚拟环形结构,获取最小网络能量消耗量的价值成本,但忽略了对数据特征的并行预划分,导致数据传输过程能耗变化不大.提出面向大数据云存储的海量数据传输节能优化方法.依据合并小数据负荷编码块,分解海量数据负荷编码块,实现海量数据的特征并行划分,对低负荷传输中的指纹梯度进行优化处理,将此梯度引入到海量数据传输中,完成海量数据传输节能优化.实验结果表明,所提方法在数据传输请求总量不断增加的情况下,仍然具有低负荷性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁穗娟		28	55	4.0	6.0