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- 云计算环境下大数据合理分流技术研究与仿真
- 对云计算环境下的大数据进行准确分流能够提高云计算的服务质量。传统的数据分流方法无法避免云计算环境下大数据复杂性和高动态变化性带来的影响,降低了数据分流的准确率。提出一种改进K均值聚类算法的数据分流方法。对数据进行特征提取,在此过程中通过降维处理加快了特征提取的速度;利用K均值算法进行数据特征聚类,在特征聚类的过程中不断调整数据特征的聚类中心,最终得到准确的数据分流结果。仿真结果表明,利用改进算法能够提高云计算环境下的大数据分流的准确率,提高了数据分流效率。
- 云计算环境下大数据合理分流技术研究与仿真_王欣(583KB)
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- 一种云计算环境下大数据动态迁移策略
- 云计算环境中大数据应用在数据迁移方面遇到各种问题,主要表现为如何在迁移过程中减少网络访问次数,减少全局时间消耗,以及在提高效率的同时兼顾全局的负载均衡等。为此,对数据迁移进行建模,描述动态迁移策略,分别针对策略中的全局时间消耗、网络访问次数和全局负载均衡3个参数进行求解,并在云计算仿真平台Cloudsim下进行实验。结果表明,使用数据动态迁移策略后,任务完成时间比Zipf分布减少约10%,网络访问次数低于原始Zipf分布并趋于稳定;全局负载均衡方面,节点存储空间方差趋于0。
- 一种云计算环境下大数据动态迁移策略_张晋芳(318KB)
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