内存云分级存储架构下的数据迁移模型

来源：计算机应用杂志2015年第12期北京时间：

作者：郭刚, 于炯, 鲁亮, 英昌甜, 尹路通

单位：1. 新疆大学软件学院, 乌鲁木齐 830008;2. 新疆大学信息科学与工程学院, 乌鲁木齐 830046

摘要：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。

关键词：分级存储,内存云,数据重要性,数据迁移,潜在价值

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61462079,61363083,61262088)。