基于人工鱼群算法的数据迁移策略研究

《基于人工鱼群算法的数据迁移策略研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、：ＴＰ３９３单位代码分类号：１０１８３：２刖研究生学号１３５３２０１８密级：公开參古林大学硕古学位论文学术学位（）基于人工鱼群算法的数据迁移策略研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｄａｔａｍｉｇｒａｔｉｏｎＳｔｒａｔｅｇｙｂａｓｅｄｏｎａｒｔｉｆｉｃｉａｌｆｉｓｈｓｗａｒｍａｌｇｏｒｉ化ｍ作者姓名；王激博专业：甘算机系统结构研究方向：云计算指导教师一；房至教授培养单位：计算机科学与技术学院２０１６年５月未经本论文作者的书面授权，化法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容

2、进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学硕击学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交学位论文，是本人在指导教师的指导下，。独立进行研究工作所取得的成果除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中明确方式掠明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：十Ｉ日期：如ｔ年＾月日基于人工鱼群算法的数据迁移策略研究Researchondatamigrationst

3、rategybasedonartificialfishswarmalgorithm作者姓名：王泓博专业名称：计算机系统结构指导教师：房至一教授学位类别：工学硕士答辩日期：ϮϬϭϲ年ϱ月Ϯϰ日摘要摘要基于人工鱼群算法的数据迁移策略研究近年来，在互联网技术广泛普及的推动下，互联网中的资源规模持续高速的增长，促进了云计算技术和大数据技术的不断发展，云计算是一种新兴的商业计算模式，它利用成熟的虚拟化技术将大量的基础设施资源集中起来，实现了数据中心资源的按需服务。区别于传统的数据中心，云数据中心更加具有规模化和自动化。如何有效的管理和维护云数据中心受到了各研究领域学者的广泛关注，针对云数据中心的特点，本

4、文重点分析了云数据迁移当前主流策略存在的不足，特别是在负载平衡和带宽瓶颈等方面。通过深入研究和总结了云数据迁移策略，提出了一个基于改进的人工鱼群算法的数据迁移策略IAFA(Improvedartificialfish-swarmalgorithm)。数据迁移是数据系统整合中保证系统平滑升级和更新的关键部分,同样在云计算中也具有举足轻重的地位。数据迁移的质量不但是新系统投入使用的重要前提,也是今后稳定运行的有力保障。本文以自治的云计算系统为实验平台,将数据迁移策略应用到自治的云计算系统中,优化和提高云计算的服务性能为最终目标。有效地自治和实施动态迁移策略是本文的重点。本文提出的IAFA主要思想分

5、为两个部分：首先，根据每个物理服务器的负载情况基于人工鱼群算法设计的目标函数进行全局搜索，并且为了避免个别人工鱼陷入局部最优，引入了自适应惯性权重。其次，在此过程中得到的最优解引入一个目标函数的约束限制，这样就能使此最优解在带宽利用率和负载均衡两个方面都是最优的。最后，实验结果显示：相比较现有的迁移策略，IAFA算法能为数据找到更加合适的目标迁移位置，分散了I/O操作并且对数据访问速度进行了优化，同时还提高了带宽利用率和服务器资源利用率。验证了能够解决云数据中心的带宽瓶颈问题，确保了云数据中心的服务透明化和运行高效性。本文应用了云计算仿真模拟平台CloudSim，对上文提出的算法进行仿真模拟。

6、本文分析和研究了CloudSim的资源分配机制，在CloudSim上实现了最优、IAFA等算法的仿真程序，并对算法进行了模拟验证和对比分析，实验证明了IAFAI摘要算法的有效性。关键词：云计算，人工鱼群算法，数据迁移，带宽利用率IIAbstractAbstractResearchondatamigrationstrategybasedonartificialfishswarmalgorithmInrecentyears,withthewidespreadofInternettechnologyandthescaleofresourcesintheInternetincreasingrapidl

7、y,promotethecontinuousdevelopmentofcloudcomputingtechnologyandbigdatatechnology.Cloudcomputingisanewbusinesscomputingmodel,itmakesuseofthematurevirtualizationtechnologytoconcentratealargenumberofinfra