云存储系统状态的压缩感知状态监测方法分析-论文.pdf

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1、云存储系统状态的压缩感知状态监测方法分析施晨光陕西能源职业技术学院陕西成阳712000【摘要】异常状态的准确监测对于提升云存储效率影响深远，压缩感知理论作为应用数学与信号处理领域的重要组成部分，在处理稀疏性信息方面发挥出了巨大的潜力，能够改变常规状态监测中存在的不足，提高监测效果和监测效率。本文对云存储系统状态的压缩感知状态监测方法进行了简要探讨。【关键词】云存储压缩感知状态监测中图分类号：TM73文献标识码：B文章编号：1009-4067(2014)18-41—01不断的向主控服务器累加汇总时，

2、原来的数据维度依然不会出现任何变状态监测是对检测或者测量而获得的信息的监视、分析以及判别，化，有效防止了数据量膨胀。再次，由于中间结点始终能够对其下层结在此基础上结合历史数据对系统丁作状态进行评价，状态监测实际上是点处于最后状态的测量值进行保存，因而不用再考虑全局数据的同步对信息采集系统功能的一种延伸，能够为故障诊断提供较为充实的信息性，也减去了对于数据可靠传输的依赖度。及数据准备，也是是故障诊断系统得以运行的基本前提，因而对于状态监测的研究具有重要的学术价值和现实意义。现阶段随着云存储系统规模的

3、逐渐扩大，常规状态监方法已经越来越难以满足状态监测的准确率和效率要求，亟需改进。一、云存储系统状态的压缩感知状态监测方法分析王羔(一)FFS。FFS是一种高可靠裔l生能云存储系统，主要由主控服务器、存储服务器以及客户端代理等三个模块组成。FFS系统中涵盖了2个主控服务器，在实际运作时当一台服务器处于某种业务的激活状态，图1分层状态测量的拓扑结构剩余的一台就可以停留在备用状态。通常我们所说的FFS中异常状态，二、仿真实验主要是说在系统存在一些存储结点，因为新加入或受到故障等一些因素本研究中采用M~t

4、lab软件进行仿真，假设条件为FFS云存储系统的影响，造成磁盘耗费偏离正常的平均值。在这种情况下，一旦多个热涵盖了2000个存储服务器，主控服务器以及备份服务器分别为l，具点文件全部集中到同一台存储服务器，就会造成该服务器的网卡占用率体情况如图2所示。多数存储服务器的负载值在35％左右，另有10个和其他存储服务器相比，明显高出很多。在较大规模的云存储系统中，远偏离于平均水平，带有明显的异常现象，原因不明，新加入的结点、因为这类异常状态一般只会在比较少的结点上出现，具有较为明显的稀热点数据以及软硬件

5、故障都有可能，需要借助状态监测及时发现然后及疏性特征，借助压缩感知方法进行监测是较为合适的。’时完成数据迁移。实验时通过压缩感知的监测手段，在测量次数不同的(二)FFS异常状态。众所周知，如果云存储集群处于长时间运行情况下看，对图3的状态信息实施了测量以及重构，然后对重构结果和状态就会造成数据分布的不平衡，因而我们在对一些新建文件进行服务原状态分布二者之间进行了比较。器存储分配时，除了应观察和分析磁盘负载还，还必须充分考虑存储服_黼务器的工作负载，二者具存在乘性关系。口丁以用以下公式表示存储服务鳓

6、器的负载值：建⋯⋯一一‘⋯⋯一一—荔100a+Ⅵ，)毫。0XW=一一(w=l，2，3⋯n)00删jS∞}：∞i600：呻l，nw移锖舨势器瑶母符合意义上，Xw代表的含义是存储集群中第W台存储服务器的负图2各工作结点子任务完成进度图3不同测量次数下的重构误差曲线载值，单位为％；a代表的含义是存储服务器的磁盘可用空间百分数，通常我们将重构误差分为过监测和欠监测两大类，前者是指把某种单位为％；u⋯d以及n分别代表的是存储服务器网卡的上行速率、下非异常结点错误的判定为异常结点，后者时虽然监测但是未能能检测

7、出行速率以及最大速率，单位均为kbit／s主控服务器可以参照各结点的负某异常结点。对于过检测我们可以利用系统的二次确认实施有效修正，载值所具有的的周期性实现对存储服务器列表的合理排序。我们可以用负面影响是会提高系统的二次确认开销，对于欠检测的误差通常可以在公式Ew=I册一来表示异常程度。符合意义上，代表的是全部服系统的后续重构周期进行修正，缺点也非常明显，就是降低了系统探测务器负载情况的平均值，如果服务器的负载情况比较平均时，此时的到异常结点的效率。观察图3我们可以明显看出，对于稀疏度为lO的原E

8、w值就接近于0，反之如果Ew大于0，就表明X就是异常结点，此时状态信息，实验中一旦测量次数大于7O时，就能够较为精确的定位所有必须借助相应的均衡机制实现对负载量的合理调整，确保数据能够迅速异常结点，在观察压缩比例，数值已经为3．5％。所以我们可以认为，如及时的转移到负载最轻的服务器中。果监测精度和常规状态监测手段完全相同，那么如果集群中异常结点数为(三)异常状态测量机制。如果是较大规模的FFS云存储系统，总数的O．5％时，我们通过压缩感知监测的集群规则可以提高28．6倍左右。我们应